불과 10년 전 까지만 해도 상상할 수 없던 일들이 현실화되고 있다. 도시에서 AI 기술을 포함한 디지털기술이 하루가 다르게 변혁을 거듭하고 있다. SF영화에서나 등장하던 가상현실이 이제 현실 속으로 들어오고 있다. AI 기술 덕분이다. 도시계획 관련분야를 공부하면서 우리는 AI 기술의 본질과 이 AI 기술 속에서 도시가 추구해야 할 목표지향성과 비전을 제대로 인식하고 있는지에 대해 고민과 성찰을 하지 않을 수 없다.

이 책은 AI가 도시에 주는 의미와 함의를 살펴봄으로써 우리의 도시계획적 사고와 지식의 지평을 넓혀 보려는 의도로 집필되었다. 그렇게 함으로서 AI가 열어주는 도시AI, AI 어바니즘, AI 에이전트에 대한 이해도 보다 깊게 할 수 있기 때문이다. 이 책의 대부분의 장은 독자분들의 미래도시에 대한 상상력을 자극하기 위해 2035년을 목표 년도로 하여 AI와 빅데이터 기술의 발전 트랜드를 미래에 미리 투영해본 장면들로 출발한다.

2035년, AGI 기반 도시 “AI 어바니즘 시티 네오” 오신 것을 환영합니다!

#장면1 교통계획 및 모빌리티(Mobility)

AGI “엡실론” 덕분에 교통 체증은 옛말이 되었습니다. 자율 주행 시스템과 스마트 모빌리티가 완벽하게 연동되어 최적의 경로를 안내하고, 교통 혼잡을 예방하죠. 실시간 교통 정보는 물론, 개인 맞춤형 경로 안내까지 제공되어 시민들은 편리하고 안전하게 이동할 수 있습니다. 자율 주행 택시, 공유 자전거, 드론 택배 등 AGI “이오타”가 최적의 모빌리티 서비스를 연결해주고, 실시간 교통 상황을 반영하여 최적 경로를 안내합니다

#장면2 도시계획 과정

시민 여러분, 안녕하세요! 오늘은 AI어바니즘 시티 네오의 새로운 공원 조성계획에 대한 의견을 듣고 싶습니다! AGI “알파”가 여러분의 의견을 실시간으로 분석하고, 3D 시뮬레이션을 통해 다양한 공원 디자인을 보여드릴 거예요. 마음에 드는 디자인에 온라인으로 투표하고, AI 아바타를 통해 토론에도 참여해 보세요!

#장면3 환경계획

AGI “델타”는 도시 곳곳의 센서를 통해 대기 질, 수질, 토양 오염을 실시간으로 모니터링하고 분석합니다. 오염 발생 시 즉각적인 원인 분석과 함께 최적의 환경 개선 전략을 제시하죠. 덕분에 스마트 시티 네오는 언제나 깨끗하고 건강한 환경을 유지합니다.

위 장면들은 물론 이 책에 담겨있는 내용이다. AI도시와 현실 도시의 경계가 모호해지고 있다. 가상 현실과 AI비서가 언제든 우리 손가락의 지시에 따르려 고 항상 대기하고 있다. 멀티모달 생성형 AI는 기존의 일하는 방식과 사람 간의 소통에 있어서 새로운 지평을 열어 가고 있다. 마치 250년 전의 증기기관이 세상 사는 판을 뒤집어 놓은 것처럼 거대한 전환점이라 아니할 수 없다.

이제 이런 눈부신 AI개발의 성과를 도시관련 학과 학도들이 어떻게 도시라는 다양한 그물망에 엮어 넣느냐 하는 과제가 우리 앞에 놓여 있다. 이 책은 이러한 지적 호기심과 질문을 풀어가는 조그마한 열쇠 노릇을 하고자 한다. 이러한 관점에서 이 책은 도시관련학문을 전공하는 대학생과 대학원생들에게 초점을 맞추었다.

석사나 박사학위 연구생들이 연구과제물이나 논문을 시작할 즈음 “아! 나는 이 AI관련 도시연구과제를 시작하려는 데 어디서부터 어떻게 시작해야 하는지 모르겠어” 이런 고민과 질문이 떠오를 때 도움이 되도록 이 책을 계획하였다. 전문가라는 꿈을 품고 도시계획, 도시학, 도시건축설계, 교통계획, 교통공학, 환경계획, 관광학, 부동산, 금융, 통계학 등 다양한 분야에서 열정적으로 공부하고 연구하는 대학생과 대학원생들에게 이 책, “생성형 AI 도시읽기 ”는 여러분들이 AI 시대의 도시를 이해하고, 미래 도시를 만들어갈 주역으로 성장하는 데 도움을 주기 위한 것이다

이 책의 첫번째 주제에서는 AI의 진화과정이 도시관련분야에 가져오는 영향에 대해 논한다. 2012년 구글 고양이 인식 사건 이후 시작된 AI의 자율 학습 능력 발전은 딥러닝, LLM, LLM 등 혁신적인 모델들을 탄생시키며 눈부신 진화를 거듭해 왔다. 각 모델은 고유한 기술적 특징을 바탕으로 도시 계획, 도시 건축 설계, 교통 계획 및 모빌리티(Mobility) 서비스 등 다양한 도시 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 잠재력을 잉태하고 있다.

두번째 주제에서는 도시AI(Urban AI)를 다룬다. 여기서는 도시 내의 다양한 데이터를 수집, 분석하여 도시계획, 도시설계, 교통시스템, 공원녹지 등 도시정책의 효율성과 형평성을 향상시키고 시민의 삶을 편리하게 만드는 데 사용되는 도시AI가 바꾸어 가는 도시계획 패러다임 변화에 대해 논한다. 이어서 논의되는 주제는 ‘AI 비서(Agent)와 인간 계획가가 만드는 도시이다. 여기서는 AI비서가 도시계획과정에서 인간 계획가를 어떤 방식으로 무엇을 도와주는가에 대해 논의한다. 이어서 ‘AI계획가(AI Planner)가는 어디에서 일하는 지에 따라 역할이 달라진다’ 에서는 AI계획가가 도시계획과정의 단계 별로 어떠한 역할을 하는가에 따라 계획과정에서 개입수준과 의사결정 권한이 달라지는 내용을 학습한다.

마지막 주제는 ‘멀티모달 AI 에이전트가 AI 도시계획가(AI Planner)이다.’라는 주제를 다룬다. 여기서는 우선 멀티모달 AI비서가 도시계획과정에서 계획가(인간)를 어떤 방식으로 무엇을 도와주는 가에 대해 논의한다. 멀티모달 AI 에이전트의 역할은 인간계획가 간의 상호 소통과 작용 방식을 변화시키고, 텍스트, 음성, 영상 등 다양한 소스의 정보를 공유한다. 멀티모달 AI 에이전트(AI계획가)는 도시계획가(인간)와 도시문제와 이슈 등에 관한 경험과 판단을 멀티모달리티(텍스트, 음성, 영상 등)형식으로 공유하고 생성함으로써 AI기반 도시계획과정과 방식을 획기적으로 개선하게 된다. 멀티모달 AI 에이전트는 상황 인식 및 개인화된 응답을 제공하여 사용자 경험을 개선하고, 여러 데이터 소스를 참조하여 복잡한 환경에서 도시

문제 진단과 미래예측에 있어서 정확성을 향상시켜준다

이 책은 AI, 머신 러닝, 딥 러닝, AI에이전트가 도시에 주는 의미를 심도 있게 살펴보고 이러한 기술 사조들이 도시계획가의 계획철학에, 그리고 계획실무에 어떠한 영향을 미치고 시사점을 줄 수 있는지에 대한 고민과 성찰도 담고 있다. 이제 AI의 진화로 인해 도시도 세상도 라이프스타일도 완전히 달라졌다. 도시계획, 도시건축설계, 환경계획, 교통계획, 조경계획 등의 학문과 실무 분야가 AI, 머신 러닝, 딥 러닝, AI에이전트 등에 젖줄을 대고 새로운 시대에 융합적이고 학제 간의 연구를 실천해 나가야 할 이유이다.

Chapter 01 21세기초반 이후 AI의 진화와 도시에 주는 의미

01 2012년 구글 고양이 인식사건 이후 AI 발전사: 딥러닝 혁명과 범용인공지능 시대로의 초석을 깔다. 

02 2012년 구글 고양이 인식사건부터 딥러닝, LLM, MMLM까지: 도시 분야 혁신을 위한 AI 진화의 여정 

03 딥러닝은 신경망과 은닉층을 중심축으로 설계되었다 

04 귀납적 인공신경망과 파라미터, 그리고 강화학습 

Chapter 02 도시 AI(Urban AI) 읽기

05 도시 AI(Urban AI)가 도시내 AI를 이끌어 간다

06 도시 AI(Urban AI), AI 어바니즘(Urbanism), AI 도시(AI City)가 추구하는 가치를 비교해보자 

07 AI 계획가가 어디에서 일하는지에(planner-inthe-loop, planner-on-the-loop, planner-out-ofthe-loop)따라 역할이 달라진다

08 AI 비서(AI Agent)와 함께 환상으로 그려내는 도시

09 생성형 AI(Generative AI)가 텍스트, 오디오, 이미지, 동영상으로 도시계획분야에 출현한다 

10 멀티모달(Multimodal) AI가 도시계획, 도시설계, 도시교통에까지 퍼져 나간다 

11 AGI(인공일반지능 : Artificial General Intelligence)에게 친환경 · 인본주의 도시 계획의 싹을 키워줘야 한다

Chapter 03 AI 발전 단계마다 도시의 지축을 흔들다

12 AI는 딥 러닝은 맥컬럭-피츠모델(McCulloch-Pitts)→햅(Hebb)의 이론→퍼셉트론(Percetron)→인공신경망(AI)→딥 러닝(Deep Learning) 순으로 개발되어왔다

13 ‘ AI 발전의 3단계 법칙’들이 도시계획분야에까지 연구의 지평을 넓히다 

14 머신 러닝(Machine Learning, ML)은 좋은 도시를 만들어 가는 동반자이다 

15 딥 러닝(Deep Learning)이 그려내는 도시계획이야기 

16 LLM(거대언어모델)→LMM(거대멀티모달모델)→LAM(거대행동모델)으로 갈수록 똑똑해 지는 도시 AI

Chapter 04 멀티모달 AI 에이전트가 AI 도시계획가(AI Planner) 이다

17 AI 에이전트는 지휘자이고 챗봇은 자판기이다: 2013영화 ‘그녀(Her)’가 2025년 멀티모달 AI 에이전트로 도시 속에서 재 탄생하다

18 멀티모달 AI 에이전트와 디지털 트윈의 협력적 도시 콘서트

원제무

저자는 한양대 공대, 서울대 환경대학원, 미국 UCLA도시건축대학원을 졸업하고, MIT도시대학원에서 도시계획 및 교통계획 박사학위를 받았다.

저자는 귀국 후 KAIST 도시교통연구본부장, 서울시립대 도시공학과 교수, 서울연구원 선임연구위원 등을 거쳐 국토도시계획학회장과 한양대 도시대학원장을 거쳤다.

현재는 한양대 명예교수로 재직하면서 연구와 강의를 해오고 있다.