AI 보행 모빌리티 도시의 꿈 (AI와 함께 그려가는 휴먼 스케일 도시 | 반양장)

AI 보행 모빌리티 도시의 꿈 (AI와 함께 그려가는 휴먼 스케일 도시 | 반양장)

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Description
도시는 수천 년의 시간이 켜켜이 쌓인 거대한 박물관이자, 골목마다 다른 이야기가 살아 숨 쉬는 한 권의 책과 같다. 우리가 도시를 사랑하는 이유는 편리함 때문만이 아니라, 그 속에서 발견하는 다채로운 이야기와 예상치 못한 아름다움 때문이다.

도시는 인간의 꿈이 켜켜이 쌓인 거대한 서사이다. 그 서사의 가장 원초적이고 본질적인 장면은 한 걸음, 한 걸음 내딛는 인간의 보행에서 시작된다. 다양한 길 위에 새겨지는 발자국 하나하나는 단순한 이동의 흔적이 아니라, 인간이 도시와 맺는 가장 친밀하고 직접적인 대화의 언어이다. 그리고 이제 우리는 인공지능이라는 새로운 동반자와 함께 그 대화를 더욱 풍부하고 지혜롭게 만들어갈 수 있는 전환점에 서 있다.

20세기 도시계획은 효율성과 기능성의 이름으로 인간의 걸음을 소외시켰다. 자동차가 지배하는 도시에서 보행은 부차적인 것으로 전락했고, 인간의 몸과 마음이 필요로 하는 휴먼 스케일의 공간은 점점 사라져갔다. 하지만 21세기에 들어서면서 우리는 다시 걷기 시작했다. 플라뇌르의 산책이 단순한 낭만이 아니라 도시를 이해하는 가장 깊이 있는 방식임을 깨 달았고, 얀 겔이 제시한 휴먼 스케일의 설계철학이 지속가능한 도시의 핵심임을 인식하게 되었다.

그렇다면 기술은 우리가 도시라는 책을 더 깊이 ‘읽어낼’ 수 있도록, 즉 도시의 숨겨진 매력을 온전히 경험하도록 도울 수 없을까? 이제 생성형 AI는 도시의 단순한 설계자를 넘어, 도시 곳곳에 흩어진 역사, 문화, 자연의 조각들을 엮어 의미 있는 경험을 창조하는 ‘스토리텔러’이자 ‘큐레이터’로 진화한다. 이는 보행을 단순한 이동 행위를 넘어, 도시의 영혼과 교감하는 지적인 탐험 활동으로 승화시키는 새로운 시대의 서막이다.

이런 관점에서 생성형 인공지능의 등장은 도시계획과 도시설계 분야에 새로운 가능성의 지평을 열어주고 있다. 생성적 적대 신경망(GAN)이 만들어내는 가상의 보행 시나리오, 변분 오토인코더(VAE)가 발견하는 숨겨진 보행 패턴, 트랜스포머가 예측하는 미래의 보행 흐름, 그리고 확산 모델이 시뮬레이션 하는 복잡한 도시 동역학은 우리에게 전에 없던 통찰을 제공한다. 이들 기술은 단순히 데이터를 분석하는 도구가 아니라, 도시의 미래를 상상하고 설계하는 창조적 파트너가 되어가고 있다.

본서는 이러한 시대적 전환기에 도시계획, 도시설계, 건축학, 교통계획, 관광학, 부동산, 도시공학을 공부하는 학생들과 도시의 미래에 관심을 가진 일반 독자들에게 하나의 나침반을 제공하고자 한다. 복잡해 보이는 AI 기술의 원리를 쉽게 풀어내고, 추상적인 개념들을 구체적인 가상사례를 통해 생생하게 전달하며, 무엇보다 기술이 인간을 위해 어떻게 봉사할 수 있는지를 보여주고자 했다.

제1부에서는 인간중심 도시의 철학적 토대를 마련한다. 보행이 단순한 이동수단이 아니라 도시를 경험하고 이해하는 가장 기본적인 방식임을 논하고, 네덜란드의 본 엘프부터 영국의 홈 존까지, 세계 각국의 보행친화적 설계철학들을 살펴본다. 또한 생성형 AI가 어떤 역사적 맥락에서 등장했는지를 ANI에서 AGI, 그리고 ASI로 이어지는 발전 과정을 통해 이해한다.

제2부에서는 도시의 숨겨진 언어인 보행 데이터를 해독하는 방법을 탐구한다. GPS, LiDAR, 비전 센서가 수집하는 객관적 데이터부터 SNS와 사진이 담고 있는 주관적 정보까지, 다양한 데이터 소스들이 어떻게 도시민들의 욕망과 필요를 드러내는지를 살펴본다. 특히 데이터가 부족한 상황에서 합성 데이터를 생성하는 방법과 비정형 데이터를 분석하는 기법들을 구체적으로 다룬다.

제3부에서는 이론을 실제로 적용하는 단계로 나아간다. 기존의 보행수요 예측 모델의 한계를 지적하고, 생성형 AI가 어떻게 더 정확하고 유연한 예측을 가능하게 하는지를 보여준다. GAN, VAE, 트랜스포머, 확산 모델 각각의 고유한 특성을 살려 보행 시뮬레이션을 수행하고, 보행속도와 밀도, 보행량 사이의 복잡한 관계를 분석하는 새로운 방법론을 제시한다.

이 책이 단순한 기술 매뉴얼이 아니라 도시의 미래를 함께 상상하는 초대장이 되기를 바란다. 각 장마다 제시되는 가상사례들은 독자들이 직접 경험해볼 수 있는 사고 실험이며, 복잡해 보이는 AI 기술들도 결국 우리가 꿈꾸는 ‘걷고 싶은 도시’를 만들기 위한 도구라는 것을 느낄 수 있을 것이다.

도시는 결국 ‘사람이 걷는 이야기’로 완성된다. AI는 그 이야기를 더 풍부하게, 더 정교하게 만들어줄 새로운 서술자이다. 그러나 그 끝은 언제나 인간에게 있다. 우리가 어떤 거리를 걷고 싶은가, 어떤 도시를 꿈꾸는가 하는 질문은 결국 사람의 몫이다.

인공지능과 함께 그려가는 휴먼 스케일 도시의 꿈은 더 이상 먼 미래의 이야기가 아니다. 오늘 우리가 내딛는 한 걸음이 내일의 도시를 만들어간다. 그 걸음이 더욱 의미 있고 아름다운 도시 공간을 창조할 수 있도록, 이 책이 작은 보탬이 되기를 소망한다.

도시는 다시 길 위에서 태어난다. 그리고 그 길 위에서, 보행자인 인간과 AI가 함께 그려갈 또 다른 미래가 시작된다.
저자

원제무

저자는한양대공대,서울대환경대학원,미국UCLA도시건축대학원을졸업하고,MIT도시대학원에서도시계획및교통계획박사학위를받았다.

저자는귀국후KAIST도시교통연구본부장,서울연구원선임연구위원,서울시립대도시공학과교수등을거쳐국토도시계획학회장과한양대도시대학원장을역임했다.

현재는한양대도시대학원명예교수로재직하면서연구와강의를해오고있다.

목차

[제1부]인간중심도시에서보행이우선이다-인간중심도시의서막

주제1걷고싶은길,보행을보듬는휴먼스케일의도시

1.플라뇌르(flâneur)의눈으로읽는도시-보행과사유의변증법

2.휴먼스케일과친밀한거리-얀겔(JanGehl)의인간중심설계철학

3.본엘프(Woonerf)의보행로설계철학-생활가로의위대한재발견

4.교통정온화(TrafficCalming)-거리를사람중심으로길들이는도시의지혜

5.영국의홈존(HomeZone)-제도로완성된생활가로철학

6.‘치유로서의보행’을위한설계철학-우리를되찾는도시공간

7.도시걷기의미학적차원-거리는어떻게예술이되는가?

8.감성공명보행디자인-보행자의내면풍경과조응하는‘감성적장’기반의설계철학

9.15분도시와근린보행-지속가능한도시의새로운패러다임



주제2생성형AI로오기까지

1.생성형AI가머신러닝과딥러닝의흐름속에서등장한과정의파악

2.생성형AI의발전과정을ANI,AGI,ASI단계로구분하여분석

3.생성형AI의발전과정을LLM,LMM,LAM흐름속에서분석



주제3생성형AI기반의보행모빌리티분석과시뮬레이션

1.생성형AI(GAN,VAE,트랜스포머,확산모델)별목표,작동원리,역할,장단점,보행모빌리티분야활용예시

2.생성형AI의생성적적대신경망(GAN)의보행모빌리티에적용되는방식과가상사례

3.생성형AI의변문오토인코더(VAE:VariationalAutoencoder)의보행모빌리티에적용되는방식과가상사례

4.생성형AI의트랜스포머(Transformer)의보행모빌리티에적용되는방식과가상사례

5.생성형AI의확산모델(DiffusionModel)의보행모빌리티에적용되는방식과가상사례

6.생성형AI(GAN,VAE,트랜스포머,확산모델)와보행모빌리티의융합방식과가상사례

7.데이터기반보행모빌리티설계와생성형AI기반보행모빌리티설계의차이

8.생성형AI(GAN,VAE,트랜스포머,확산모델)와보행모빌리티의융합사례소개



[제2부]보행모빌리티데이터를구하여해석해보자

주제4보행데이터:도시의숨겨진언어를해독하다

1.보행데이터의소스의유형과소스유형별데이터수집과처리방법을알아본다

2.보행자가남기는이동의발자국,거래의발자국.소셜발자국.환경적발자국별목표,적용기술,역할,장단점활용예시를파악과가상사례

3.GPS,LiDAR,비전센서등보행데이터수집기술의목표,적용기술,역할,장단점,활용예시와가상사례

4.익명화된빅데이터를활용한보행패턴및행태분석방법과가상사례



주제5보행모빌리티데이터의생성과분석하는방법을알아보자

1.데이터가부족한장소,구간,시간대를위한생성형AI기반‘합성데이터(SyntheticData)’생성기법과가상사례

2.비정형데이터(SNS,사진,동영상)를분석하여보행이동패턴을파악하는방법과가상사례

3.데이터시각화를통해복잡한보행모빌리티현상을생성형AI(GAN,VAE,트랜스포머,확산모델)를적용과가상사례





[제3부]생성형AI모델로보행수요를추정하기

주제6 가상사례를활용한생성형AI보행수요를예측하다

1.기존보행수요예측모델의문제점을항목별로지적하면서생성형AI보행수요예측모델의우수성(역할,적용기술,효과,장점)을비교

2.생성형AI를이용한시나리오기반장래보행수요예측방법과가상사례

3.생성형AI를활용한실시간보행상황분석및이상감지예측과가상사례

4.이벤트(공연,재난등)발생시생성형AI로단기보행수요변화를예측과가상사례



주제7가상사례를활용한생성형AI기반보행시뮬레이션하기

1.GAN을활용하여보행혼잡상황의가상시나리오의생성과시뮬레이션

2.VAE모델에의한보행흐름과패턴의가상시뮬레이션

3.트랜스포머모델에의한시간대별,구간별,지점별보행량예측가상시뮬레이션

4.확산모델에의한대규모집회로보행혼잡후의혼잡확산경로의가상시뮬레이션



주제8가상사례를활용한생성형AI기반보행속도,밀도,보행량산출하기

1.속도-보행밀도,보행량-속도,보행량-보행밀도,보행속도-보행공간산출관계식이해하기

2.생성형AI별로보행속도-보행밀도,보행량-속도,보행량-보행밀도,보행속도-보행공간산출시목표,작동원리,역할,장단점,활용예시와가상사례

3.가상수치를활용한생성형AI모델에의한보행속도-보행밀도,보행량-속도,보행량-보행밀도,보행속도-보행공간사이의관계분석과가상사례

4.가상수치를활용한전통적보행서비스수준산출방법과생성형AI기반보행서비스수준산출방법을비교와가상사례



참고문헌