AI 알고리즘이 그리는 도시(큰글자책) (25개 AI 알고리즘을 통해 도시의 미래를 본다 | 반양장)

AI 알고리즘이 그리는 도시(큰글자책) (25개 AI 알고리즘을 통해 도시의 미래를 본다 | 반양장)

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Description
도시는 멈추지 않습니다.
새벽에도 깨어 있는 도로 위 가로등, 눈비를 견디며 운행하는 대중교통, 그리고 그 속에서 살아가는 수많은 사람들.
도시란, 사람과 기술, 공간과 시간, 데이터와 기억이 복잡하게 얽혀 있는 살아있는 유기체입니다.
우리는 그 안에서 오늘도 질문합니다.
“우리가 살고 싶은 도시는 어떤 모습이어야 할까?”
그리고 이제, 또 하나의 물음이 그 위에 겹쳐집니다.
“그 도시 안에서는 어떤 인공지능(AI)을 만나게 될까?”
요즘 사람들은 말합니다.
“이제는 인공지능을 모르면 미래를 논할 수 없다”고.
맞는 말입니다. 하지만 저는 도시를 연구하고 가르치는 사람으로서, 여기에 조금 다른 말을 덧붙이고 싶습니다.
“AI를 모르면, 우리가 꿈꾸는 도시를 함께 설계할 수 없다”고요.
여러분은 오늘 어떤 기술을 사용하셨나요?
넷플릭스가 내 취향을 알아채고 추천해준 영화, 퇴근길 정체구간을 미리 피하게 해준 내비게이션, 쇼핑몰의 자동 챗봇, 실시간 날씨 알림까지… 우리는 이미 AI의 세계 속에서 살아가고 있습니다. 하지만 정작 우리는 그것이 AI라는 사실조차 인식하지 못한 채, 그것이 도시를 어떻게 바꾸고 있는지도 모른 채, 흘러가듯 일상을 지나치곤 합니다.
그런데 생각해봅시다.
이 기술들이 단순히 똑똑한 기계에 그치지 않고, 도시의 구조와 기능, 그리고 삶의 리듬 자체를 재구성하고 있다면?
AI는 단지 ‘’똑똑한 컴퓨터’가 아닙니다.
도시를 구성하는 새로운 시민이자, 보이지 않는 설계자이며, 무형의 동반자입니다.
그리고 이제 우리는 AI와 함께 도시를 다시 상상하고, 설계하고, 경험해야 합니다.
이 책은 그런 문제의식에서 시작되었습니다.
저자

원제무

저자는한양대공대,서울대환경대학원,미국UCLA도시건축대학원을졸업하고,MIT도시대학원에서도시계획및교통계획박사학위를받았다.

저자는귀국후KAIST도시교통연구본부장,서울연구원선임연구위원,서울시립대도시공학과교수등을거쳐국토도시계획학회장과한양대도시대학원장을역임했다.

현재는한양대도시대학원명예교수로재직하면서연구와강의를해오고있다.

목차

Chapter1인공지능(AI)응용분야:초보자도이해하는추천시스템에서로봇까지

소주제1.추천시스템(RecommenderSystem):특정사용자에게관심을가질만한아이템이나정보를선별하여제시하는시스템이다

소주제2.챗봇(Chatbot):스마트폰안에사는‘디지털비서’나‘24시간대기중인안내원’과같다

소주제3.AI에이전트(AIAgent):도시에서특정임무를부여받은‘자율적인디지털전문가’나‘인공적인유기체’와같다

소주제4.자율주행(AutonomousDriving):운전자보조를넘어,차량자체가하나의‘AI에이전트’가되어운전과업을완전수행한다

소주제5.생성형AI(GenerativeAI):텍스트,이미지,오디오,코드등의데이터를스스로만들어내는AI의창의적인면모를대표하는기술이다

소주제6.로봇(Robot):AI의판단을바탕으로센서를통해현실세계를인식하고,모터나팔과같은구동장치를이용해물리적인행동을수행한다





Chapter2머신러닝(MachineLearning):머신러닝의기본기술을알려주는핵심알고리즘의보고

소주제1.머신러닝의지도학습(SupervisedLearning):정답을보고배우는AI모범생

소주제2.비지도학습(UnsupervisedLearning):정답없이패턴을찾아내는AI탐험가

소주제3.강화학습(ReinforcementLearning):어린아이가넘어지고일어나기를반복하며걷는법을배우거나,반려동물이칭찬(보상)을통해특정행동을배우는과정과유사하다

소주제4.머신러닝의의사결정나무(DecisionTree):AI가그리는명쾌한‘스무고개’지도

소주제5.머신러닝의랜덤포레스트(RandomForest):‘집단지성’으로편견을넘어선AI전문가위원회

소주제6.머신러닝의나이브베이즈(NaiveBayes):순진하지만제법쓸모있는AI확률탐정

소주제7.머신러닝의서포트벡터머신(SupportVectorMachine,SVM):최적의경계선을찾아내는AI도시경계전문가

소주제8.머신러닝의회귀분석(Regression):도시의인구,교통량,소득수준(독립변수)을바탕으로미래의주택가격(종속변수)을예측한다

소주제9.머신러닝의클러스터링(Clustering):비슷한것들끼리‘끼리끼리’모아주는방법이다





Chapter3딥러닝(DeepLearning):심층적이고다면적인눈으로도시의미래를읽다

소주제1.퍼셉트론(Perceptron):데이터를두개의그룹으로나누는최적의경계선을찾는다

소주제2.심층신경망(DNN):다층퍼셉트론(MLP)에서은닉층의개수를2개이상으로깊게쌓아올린형태이다

소주제3.역전파(Backpropagation):목표과녁을맞히지못한화살의궤적을거꾸로되짚어보며활의각도,힘,바람을읽는눈등의문제점을찾아내교정한다

소주제4.합성곱신경망(CNN):이미지데이터의공간적계층구조를학습하여,이미지내객체를분류,탐지,분할한다

소주제5.순환신경망(RNN):시간의흐름이나순서에따라의미가달라지는데이터를처리하기위해고안된AI이다

소주제6.오토인코더(Autoencoder):방대한양의책을읽고그핵심내용만을요약했다가,그요약본을보고다시원래책의내용을상세하게복원한다

소주제7.생성적적대신경망(GAN):세상에존재하지않는진짜같은가짜데이터를'생성'한다

소주제8.확산모델(DiffusionModel):맑은물에잉크를떨어뜨려완전히퍼지게한후,그잉크가퍼져나간과정을정확히역재생하여다시맑은물로되돌린다

소주제9.워드임베딩(WordEmbedding):컴퓨터는‘도시’,‘공원’과같은단어의의미를이해하지못하므로,각단어를고유한좌표값을가진공간상의한점으로표현한다

소주제10.트랜스포머(Transformer):RNN이단어를하나씩문장의의미를파악한다면,트랜스포머는문장전체를한번에입력받아단어들사이의관계를파악한다

출판사 서평

AI는더이상연구실속의기술이아닙니다.

이제그것은거리위자율주행차로,공원속쓰레기를수거하는로봇으로,에너지소비를스스로제어하는건물로,스마트폰속디지털비서로,그리고도시민의삶을뒤에서조용히지원하는에이전트로스며들고있습니다.

도시전체가AI의무대이며,AI는이도시의또다른주민이자조력자가된것입니다.

그래서이책은단순히인공지능기술을소개하는해설서가아닙니다.

이책은도시를만드는사람,도시를살아가는사람,그리고도시를사랑하는모든이들을위한안내서입니다.

AI라는낯선존재를도시의눈으로,사람의입장에서,그리고우리의내일과연결되는맥락속에서바라보고자합니다.

1부에서는우리가일상에서마주치는다양한AI응용기술들을친근하고구체적인사례로소개합니다.

추천시스템은우리의취향을읽고,챗봇은24시간응답하며,AI에이전트는도시속임무를수행합니다.

생성형AI는예술과설계를창조적으로확장하고,게임AI는가상공간을살아움직이게합니다.

그리고로봇은도시의현장에서사람처럼감각하고움직이는존재로등장합니다.

이기술들은결코먼미래가아닌,지금여기의도시에서활동중인디지털주인공들입니다.

2부에서는이런AI기술을가능하게하는머신러닝의핵심원리들을쉽고흥미롭게풀어냅니다.

지도학습,비지도학습,강화학습은각각AI가‘배우는방식’을다르게보여줍니다.

결정나무,랜덤포레스트,SVM,회귀분석,클러스터링같은알고리즘은데이터속에서도시의질서와변화를탐지하는디지털설계도구가됩니다.

독자들은이장을통해“도시문제해결에도이런분석이쓰일수있구나!”라는통찰을얻게될것입니다.

3부에서는딥러닝이라는AI의가장진보된영역으로들어갑니다.

퍼셉트론에서트랜스포머까지이어지는알고리즘들은단지기술을넘어서,도시를보는눈을깊고넓게확장시켜줍니다.

이미지와언어,시간과공간,데이터와감각이하나의흐름으로연결될때,우리는도시의진짜문제와가능성을새롭게바라보게됩니다.

GAN과확산모델처럼,세상에없던것을만들어내는기술은이제도시의미래마저예술처럼창조하게도와줍니다.

이책의목표는단순하고도분명합니다.

“AI가뭐지?”라는호기심으로책장을펼친독자들이,

마지막장을덮을때쯤에는“AI를도시에서어떻게써야할까?”라는더깊은질문을갖게되는것.

AI는더이상전문가들만의도구가아닙니다.

오히려도시를이해하고,개선하고,사랑하고싶은시민이라면누구나AI와손을잡아야합니다.

그시작은,이책처럼어렵지않은언어로AI와도시를함께이야기하는것입니다.

도시를배우는학생에게는하나의나침반이,

도시를계획하고설계하는전문가에게는새로운렌즈가,

도시를살아가는시민에게는든든한대화상대가되는책

그것이이책의바람입니다.

이책을읽는동안,

당신은어쩌면AI와함께도시를걷고,

그들과함께고민하고,

그들과함께미래를설계하게될지도모릅니다.

그여정의첫걸음을,이제함께내딛어봅시다.