1. 연구의 배경 및 목적

1) 연구 배경

□ 인공지능(AI)의 발전은 단순한 기술 고도화를 넘어 도시의 구조와 운영 방식 자체를 변화시키는 동인으로 작용하고 있음

∙ AI는 특정 산업에 국한되지 않고, 도시계획, 도시행정, 도시서비스 등 도시 전반에서 실제로 구현되고 체감 가능한 단계로 진입하고

  있음
   - AI 추론 비용 하락과 모델 접근성이 높아지면서 도시 관련 AI 서비스가 급증하고 있으며, 이는 동시에 대규모 데이터 처리와 모델

      학습을 위한 데이터 센터 구축과 전력수요 증가를 동반하고 있어, AI 확산은 도시 인프라 계획·관리 문제로 이어지고 있음

   - AI는 언어 모델 중심의 디지털 영역을 넘어, 자율주행차, 드론, 휴머노이드 로봇, VR/AR 등 물리적 세계와 상호작용하는 피지컬

      AI(Physical AI)로 확장하고 있음

   - 이러한 확장은 도시 운영의 자동화에 그치지 않고, 도로·보행·물류·시설관리 등 도시 공간의 이용 방식과 안전 기준, 책임·거버넌스

      설계까지 동시 전환을 요구하는 변화로 이어질 가능성이 높음

   - 결과적으로 도시는 인간과 AI가 공존하는 공간으로 변모하고 있으며, 도시 정책은 기술 도입 여부가 아니라 공존을 전제로 한 제도

      ·공간·인프라의 재설계가 요구될 수 있음

∙ AI 및 도시와 관련된 이론 연구는 Urban AI를 중심으로 도시 시스템이 AI 기반 인지-판단-행동의 순환을 내재화하는 방향, 즉 자율성

  과 피드백 기반의 전환을 논의하고 있음

   - Urban AI/AI urbanism 논의는 스마트도시의 연결·효율 중심 접근을 넘어, 데이터 기반 자율 의사결정과 지속적 학습·조정을 핵심

      특성으로 제시하며 ‘포스트 스마트도시’ 관점의 도시 모델을 강조함(이세원 외 2024, iii)

   - Urban AI 구현을 위한 필수 요소로 도시데이터-AI 인프라-생태계-거버넌스가 제시되며, 이는 도시 단위 조성·실증 단계로의 전환

      가능성과 함께, 제도·조직·인프라 패키지로서의 정책 설계 필요성을 시사함(이세원 외 2024)

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