AI 보행 모빌리티 도시의 꿈(반양장)

[제1부] 인간중심도시에서 보행이 우선이다 - 인간중심도시의 서막

주제1 걷고 싶은 길, 보행을 보듬는 휴먼 스케일의 도시

1. 플라뇌르(fl?neur)의 눈으로 읽는 도시 - 보행과 사유의 변증법

2. 휴먼 스케일과 친밀한 거리 - 얀 겔(Jan Gehl)의 인간중심 설계철학

3. 본엘프(Woonerf)의 보행로 설계철학 - 생활가로의 위대한 재발견

4. 교통정온화(Traffic Calming) - 거리를 사람중심으로 길들이는 도시의 지혜

5. 영국의 홈존(Home Zone) - 제도로 완성된 생활가로 철학

6. '치유로서의 보행'을 위한 설계철학 - 우리를 되찾는 도시공간

7. 도시 걷기의 미학적 차원 - 거리는 어떻게 예술이 되는가?

8. 감성 공명 보행 디자인- 보행자의 내면 풍경과 조응하는 '감성적 장' 기반의 설계철학

9. 15분 도시와 근린보행 - 지속가능한 도시의 새로운 패러다임



주제2 생성형 AI로 오기까지

1. 생성형 AI가 머신 러닝과 딥러닝의 흐름 속에서 등장한 과정의 파악

2. 생성형 AI의 발전 과정을 ANI, AGI, ASI 단계로 구분하여 분석

3. 생성형 AI의 발전 과정을 LLM, LMM, LAM 흐름 속에서 분석



주제3 생성형 AI 기반의 보행 모빌리티 분석과 시뮬레이션

1. 생성형 AI(GAN, VAE, 트랜스포머, 확산 모델) 별 목표, 작동 원리, 역할, 장단점, 보행 모빌리티 분야 활용예시

2. 생성형 AI의 생성적 적대 신경망(GAN)의 보행 모빌리티에 적용되는 방식과 가상사례

3. 생성형 AI의 변문 오토인코더(VAE: Variational Autoencoder)의 보행 모빌리티에 적용되는 방식과 가상사례

4. 생성형 AI의 트랜스포머(Transformer)의 보행 모빌리티에 적용되는 방식과 가상사례

5. 생성형 AI의 확산 모델(Diffusion Model)의 보행 모빌리티에 적용되는 방식과 가상사례

6. 생성형 AI(GAN, VAE, 트랜스포머, 확산 모델)와 보행 모빌리티의 융합 방식과 가상사례

7. 데이터 기반 보행모빌리티 설계와 생성형 AI 기반 보행 모빌리티 설계의 차이

8. 생성형 AI(GAN, VAE, 트랜스포머, 확산 모델)와 보행 모빌리티의 융합 사례 소개



[제2부] 보행 모빌리티 데이터를 구하여 해석해 보자

주제4 보행 데이터: 도시의 숨겨진 언어를 해독하다

1. 보행 데이터의 소스의 유형과 소스유형 별 데이터 수집과 처리 방법을 알아본다

2. 보행자가 남기는 이동의 발자국, 거래의 발자국. 소셜 발자국. 환경적 발자국 별 목표, 적용기술, 역할, 장단점 활용예시를 파악과 가상사례

3. GPS, LiDAR, 비전 센서 등 보행 데이터 수집 기술의 목표, 적용기술, 역할, 장단점, 활용예시와 가상사례

4. 익명화된 빅데이터를 활용한 보행 패턴 및 행태 분석 방법과 가상사례



주제5 보행 모빌리티 데이터의 생성과 분석하는 방법을 알아보자

1. 데이터가 부족한 장소, 구간, 시간대를 위한 생성형 AI기반 '합성 데이터(Synthetic Data)' 생성 기법과 가상사례

2. 비정형 데이터(SNS, 사진, 동영상)를 분석하여 보행이동 패턴을 파악하는 방법과 가상사례

3. 데이터 시각화를 통해 복잡한 보행 모빌리티 현상을 생성형 AI(GAN, VAE, 트랜스포머, 확산 모델)를 적용과 가상사례





[제3부] 생성형 AI모델로 보행수요를 추정하기

주제6?가상사례를 활용한 생성형 AI 보행수요를 예측하다

1. 기존 보행수요 예측 모델의 문제점을 항목별로 지적하면서 생성형 AI 보행수요 예측모델의 우수성(역할, 적용기술, 효과, 장점)을 비교

2. 생성형 AI를 이용한 시나리오 기반 장래 보행수요 예측 방법과 가상사례

3. 생성형 AI를 활용한 실시간 보행상황 분석 및 이상 감지 예측과 가상사례

4. 이벤트(공연, 재난 등) 발생 시 생성형 AI로 단기 보행수요 변화를 예측과 가상사례



주제7 가상사례를 활용한 생성형 AI기반 보행 시뮬레이션하기

1. GAN을 활용하여 보행 혼잡 상황의 가상 시나리오의 생성과 시뮬레이션

2. VAE 모델에 의한 보행흐름과 패턴의 가상 시뮬레이션

3. 트랜스포머 모델에 의한 시간대별, 구간별, 지점별 보행 량 예측 가상 시뮬레이션

4. 확산모델에 의한 대규모 집회로 보행혼잡 후의 혼잡 확산경로의 가상 시뮬레이션



주제8 가상사례를 활용한 생성형 AI기반 보행속도, 밀도, 보행량 산출하기

1. 속도-보행밀도, 보행량-속도, 보행량-보행밀도, 보행속도-보행공간 산출 관계 식 이해하기

2. 생성형 AI별로 보행속도-보행밀도, 보행량-속도, 보행량-보행밀도, 보행속도-보행공간 산출 시 목표, 작동원리, 역할, 장단점, 활용예시와 가상사례

3. 가상수치를 활용한 생성형 AI모델에 의한 보행속도-보행밀도, 보행량-속도, 보행량-보행밀도, 보행속도-보행공간 사이의 관계 분석과 가상사례

4. 가상수치를 활용한 전통적 보행서비스수준 산출방법과 생성형 AI 기반 보행 서비스수준 산출방법을 비교와 가상사례



참고문헌

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

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

현재는 한양대 도시대학원 명예교수로 재직하면서 연구와 강의를 해오고 있다.