한국의 많은 도시들이 급속한 산업화와 도시화 과정에서 생겨난 노후화, 인구 감소, 산업 공동화 등의 문제에 직면하고 있다. 이로 인해 우리 도시들은 낡음과 침체라는 문제에 직면해 왔다. 이에 대한 대응책으로 등장한 도시재생은 단순한 물리적 정비 사업을 넘어, 지역의 역사와 문화, 공동체와 산업, 환경과 생활을 아우르는 종합적 전략으로 발전해 왔다

이제 우리는 인공지능이라는 혁신적 도구를 만났다. 인공지능은 단순히 SF영화 속 상상이 아니라, 이미 우리 일상 깊숙이 스며든 현실이 되었다. 스마트폰의 음성인식, 온라인 쇼핑의 상품 추천, 자율주행 자동차까지, AI는 우리의 삶을 편리하게 하고 있다. 그렇다면 이러한 AI 기술을 도시재생에 접목한다면 어떤 놀라운 변화가 일어날까? 이 책은 바로 그 질문에서 출발한다. 이제 도시재생은 또 한 번의 전환기를 맞이하고 있다. 바로 인공지능(AI)이라는 혁신적 도구와의 만남이다.

전통적인 도시재생은 주로 전문가의 경험과 직감에 의존해왔다. 하지만 AI 알고리즘은 방대한 데이터를 분석하여 인간이 놓칠 수 있는 패턴을 발견하고, 최적의 해결책을 제시할 수 있다. 예를 들어, 머신 러닝은 상권 분석을 통해 어떤 지역에 어떤 업종이 들어서야 성공할 확률이 높은 지 예측할 수 있고, 딥 러닝은 위성 이미지를 분석하여 도시의 변화 양상을 실시간으로 모니터링할 수 있다. 생성형 AI는 주민들의 의견을 종합하여 그들이 원하는 이상적인 동네의 모습을 시각화해 보여줄 수도 있다.

AI는 단순한 기술을 넘어 도시재생의 사고방식 자체를 바꾸고 있다. 과거에는 전문가의 경험과 제한된 데이터에 의존해 계획을 수립했다면, 이제는 방대한 데이터를 수집하고 학습하여 미래를 예측하고 최적의 대안을 도출할 수 있는 시대가 되었다. 머신 러닝은 산업단지의 입지를 재배치하고, 딥 러닝은 교통과 물류의 흐름을 예측하며, 생성형 AI는 상권 디자인과 주거환경 설계를 새로운 차원으로 끌어올린다. AI 알고리즘은 도시재생의 각 단계에서 숨은 패턴을 찾아내고, 다양한 이해관계자의 요구를 균형 있게 반영하는 의사결정을 가능하게 한다. 이는 기존의 도시계획이 풀어내지 못했던 복잡한 문제들을 새로운 방식으로 해결하게 해줄 것이다.

이 책은 그러한 변화의 최전선을 탐험하기 위해 쓰였다. 각 장마다 제시되는 가상사례들은 단순한 이론적 설명을 넘어서, 독자들이 실제로 AI 기술이 도시재생 현장에서 어떻게 작동하는지 생생하게 체험할 수 있도록 구성되었다. 복잡해 보이는 알고리즘과 데이터 분석 기법들도 누구나 이해할 수 있는 쉬운 언어로 풀어내어, 도시계획 전공 학생 뿐만 아니라 일반 시민들도 흥미롭게 읽을 수 있도록 하였다.

제1부에서는 AI와 한국 도시재생의 만남을 통해 전통적 도시재생 방식과 AI 기반 도시재생 접근방법의 차이를 비교하고, 이론적 토대를 구축한다. 

제2부에서는 경제기반형 도시재생을 다루며, 산업단지와 역세권, 항만 지역을 AI로 어떻게 되살릴 수 있는지를 보여준다. 

제3부에서는 중심시가지형 도시재생을 조명하며, 상권과 문화, 거버넌스의 혁신을 AI로 어떻게 구현할 수 있는지를 제시한다. 

제4부에서는 근린재생형 도시재생을 다루며, 생활과 주거, 공동체의 회복을 위한 AI 기반 해법을 탐구한다. 각 장은 데이터와 알고리즘, 그리고 가상사례를 결합하여, 독자가 실제로 ‘미래 도시재생의 현장’을 체험할 수 있도록 구성하였다.

이 책이 제시하는 AI 기반 도시재생은 먼 미래의 이야기가 아니다. 이미 전 세계 여러 도시에서 도시재생 프로젝트가 실험과 집행되고 있으면서, 한국에서도 그 가능성을 확인하고 있다. 하지만 AI기술만으로는 도시재생이 완성되지 않는다. 주민들의 참여와 관심, 전문가들의 창의적 사고, 그리고 정책 결정자들의 의지가 함께해야 비로소 AI가 빚어내는 도시재생의 혁신이 현실이 될 수 있다.

이 책은 도시계획, 도시설계, 도시공학, 부동산, 지역개발, 도시행정을 전공하는 대학생들에게는 미래 도시를 설계하는 새로운 학문적 지도가 될 것이다. 또한 도시와 부동산, 공동체의 변화를 체감하는 일반 독자들에게는 AI가 만들어낼 도시재생의 가능성을 상상하는 매혹적 안내서가 될 것이다. 학문적 이론과 기술적 분석은 물론, 도시라는 거대한 무대에서 살아가는 사람들의 도시재생에 관한 이야기를 담아내고자 했다. 독자들은 이 책을 통해 도시재생이 단순히 낡은 건물을 고치는 일이 아니라, AI와 함께 새로운 도시의 새로운 문명을 창조하는 일임을 느낄 수 있을 것이다.

앞으로의 도시재생은 더 이상 과거의 답습이 아니다. AI 알고리즘이 열어가는 미래 속에서, 도시재생은 혁신과 상상의 무대가 될 것이다. 그리고 그 무대 위에서 우리는, 인간과 기술이 함께 만들어가는 또 다른 인간중심도시의 이야기를 쓰게 될 것이다.

독자 여러분이 이 책을 통해 AI와 도시재생의 만남이 가져올 무한한 가능성을 발견하고, 우리가 살고 있는 도시를 더 나은 곳으로 만들어가는 여정에 동참하게 되기를 바란다. 데이터와 알고리즘이 만들어내는 새로운 도시의 모습을 상상하며, 함께 미래 도시의 설계자가 되어보자. 이것이 바로 이 책이 독자들에게 전하고자 하는 메시지이다.

제1부 AI와 한국 도시재생의 만남

제1장 도시재생의 새로운 패러다임: AI 알고리즘의 도입

1. 한국 도시재생정책과 도시재생 관련법의 역사적 고찰

2. 도시재생사업의 유형 및 유형별 목표, 역할, 장단점, 효과, 평가, 적용사례

3. 전통적 도시재생 기법과 AI 기반 도시재생 기법의 차이 분석과 가상사례

4. 도시재생에 적용가능한 머신 러닝·딥러닝·생성형 AI의 알고리즘과 가상사례

5. 도시재생에서 데이터 기반 의사결정 방법과 가상사례

제2장 AI 기반 도시재생의 이론적 토대

1. 도시재생의 패러다임 변화와 AI 기술의 융합 필요성과 가상사례

2. 도시재생사업에서 빅데이터 분석기법과 가상사례

3. AI 도시재생의 단계(구상, 계획, 설계, 시공, 관리)별 필요한 데이터의 유형과 가상사례

4. 도시재생 성과 측정을 위한 AI 평가 지표 개발방법과 가상사례

5. 국내외 AI 도시재생 사례연구 방법론 비교 연구

제2부 경제기반형 도시재생: AI로 그리는 산업·교통 허브의 미래

제3장 경제기반형 도시재생을 위한 AI 데이터 수집과 데이터베이스구축

1. 산업단지, 역세권, 항만 도시재생지역의 빅데이터 분석방법과 가상사례

2. IoT 센서 기반 실시간 경제기반형 도시재생 데이터 수집 방법과 가상사례

3. 위성영상과 드론 데이터를 활용한 도시재생지역 공간정보 획득 기법과 가상사례

4. 소셜미디어와 모바일 데이터 기반 도시재생지역의 인구 이동 패턴 분석방법과 가상사례

5. 도시재생지역의 부동산 거래 데이터와 경제지표 통합 데이터베이스 구축방법과 가상사례

제4장 산업단지형 도시재생의 머신 러닝 적용 전략

1. 도시재생지역의 제조업 클러스터 최적화를 위한 군집분석 방법과 가상사례

2. 의사결정트리 기반 도시재생지역의 산업시설 재배치 전략과 가상사례

3. 회귀분석을 통한 도시재생지역의 산업단지 부지 가치 예측 모델링과 가상사례

4. 랜덤포레스트 알고리즘 기반 도시재생지역의 투자 우선순위 결정 기법과 가상사례

5. 서포트벡터머신(SVM)을 활용한 도시재생지역의 산업생태계 적합성 평가방법과 가상사례

6. 생성형 AI를 활용한 스마트 산업클러스터 설계방법과 가상사례

제5장 항만 및 역세권형 도시재생의 딥러닝 모델 개발

1. 강화학습을 활용한 역세권 복합개발 사업 최적 시나리오 도출방법과 가상사례

2. 역세권 개발계획에서 RNN을 활용한 교통 흐름 예측방법과 가상사례 

3. 생성형 AI를 활용한 역세권 복합개발 디자인과 가상사례

4. 디지털 트윈 기반 역세권 개발 시뮬레이션 기법과 가상사례

5. CNN 기반 항만시설 노후도 자동 진단 시스템 구축과 가상사례

6. LSTM 네트워크 기반 항만 물류 수요 패턴 분석 및 예측과 가상사례

제3부 중심시가지형 도시재생: 상업·문화·지역 거버넌스의 혁신

제6장 중심시가지형 도시재생 계획 수립의 AI 접근법

1. 중심시가지 상권 분석을 위한 지리공간 AI 모델링 기법과 가상사례

2. 머신 러닝을 활용한 중심시가지 상업시설 집적효과 분석 모델과 가상사례

3. 딥러닝 기반 중심시가지 소비행태 및 유동인구 빅데이터 해석방법과 가상사례

4. 생성형 AI를 활용한 중심시가지 스마트 상권 재생 시나리오를 설계방법과 가상사례

5. 중심시가지 젠트리피케이션 방지를 위한 예측 모델과 가상사례

6. 중심시가지 AI 보행 패턴 분석 기반 가로환경 개선 계획 수립과 가상사례

7. 딥러닝 기반 중심시가지 이미지·텍스트 데이터를 통한 도시브랜드 분석방법과 가상사례

제7장 중심시가지 상권 활성화를 위한 생성형 AI 활용

1. GPT 기반 중심지가지 브랜딩 콘텐츠 자동 생성 시스템과 가상사례

2. 이미지 생성 AI를 활용한 중심시가지 상가 파사드 디자인 기법과 가상사례

3. 음성 AI 기반 중심시가지 다국어 관광 안내 서비스 개발과 가상사례

4. 챗봇을 활용한 중심시가지 상인회, 도시재생센터, 도시재생부서 간 소통 플랫폼 구축 방안과 가상사례

5. 가상현실과 AI의 융합을 통한 중심시가지 상권 체험 서비스 설계와 가상사례

6. 생성형 AI로 구현되는 중심시가지 문화공간·관광 콘텐츠 기획방법과 가상사례

제4부 근린재생형 도시재생: 생활·주거·공동체의 회복

제8장 근린재생형 도시재생의 기초 데이터 분석

1. 근린지역 인구구조 변화와 주거환경 만족도 상관관계 분석방법과 가상사례

2. 근린지역의 생활서비스 접근성 지표 개발 및 공간분포 시각화와 가상사례

3. 커뮤니티 네트워크 분석을 통한 사회적 결속력 측정방법과 가상사례

4. 근린지역 주택시장 가격 예측 모델과 가상사례

5. 근린지역 환경 데이터 기반 거주 쾌적성 지수 산출 방법과 가상사례

6. 빈집 및 유휴공간 현황 조사를 위한 AI 객체 탐지 기법과 가상사례

제9장 일반 근린형 재생사업의 머신 러닝 의사결정 지원

1. 일반 근린지역 근린공원 및 커뮤니티시설 최적 입지 선정 알고리즘과 가상사례

2. 일반 근린지역 주민참여 수준 예측을 위한 분류 모델 개발과 가상사례

3. 일반 근린지역 베이지안 네트워크를 활용한 도시재생 사업 리스크 평가 기법과 가상사례

4. 일반 근린지역 다목적 최적화 알고리즘 기반 재생사업 우선순위 결정방법과 가상사례

제10장 주거지지원형 재생사업의 딥러닝 예측 모델

1. 주거지지원형 재생사업의 주택 가격 변동 예측을 위한 다층 신경망 모델과 가상사례

2. 이미지 분석 기반 주거환경 질 자동 평가 시스템과 가상사례

3. 주거지지원형 재생사업에서 생성형 AI를 활용한 스마트 주거환경 설계방법과 가상사례

4. 오토인코더를 활용한 주거지지원형 재생사업의 주거 만족도 잠재 요인 탐지방법과 가상사례

5. 주거지지원형 재생사업의 주거지 재생과 에너지·환경·스마트홈 융합방법과 가상사례

제11장 우리 동네 살리기 사업의 AI 기반 주민참여 플랫폼

1. 우리 동네 살리기 사업에서 모바일 앱 기반 실시간 주민 의견 수렴 방법과 가상사례

2. 감정분석 AI를 활용한 주민 만족도 모니터링 기법과 가상사례

3. AI 추천 시스템을 통한 개인 맞춤형 동네 개선 아이디어 제공방법과 가상사례

4. 증강현실과 AI의 결합을 통한 참여형 계획 수립 방법과 가상사례

5. 생성형 AI를 통한 주민참여형 공공디자인 방법과 가상사례

6. 딥 러닝을 활용한 지역 커뮤니티 네트워크를 분석방법과 가상사례

7. 블록체인 기반 투명한 사업 진행 상황 공유 플랫폼과 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.