KAIST·MIT, 도시 미래를 인공지능으로 읽다

• 기후·감정·소리로 본 ‘Urban AI’
• 서울 상권의 ‘기후 민감도’부터 시민의 정서적 회복력까지 AI로 분석

한국과학기술원(KAIST) 도시인공지능연구소가 미국 매사추세츠공과대학(MIT) 센서블 시티 랩과 함께 ‘도시와 인공지능(Urban AI)’ 공동연구 결과를 공개했다. 연구 결과는 최근 서울 코엑스에서 열린 ‘스마트라이프위크 2025’ 전시에서 처음 선보였다.

KAIST와 MIT는 ‘Urban AI 공동연구 프로그램’을 통해 인공지능으로 도시 문제를 분석하고, 데이터 기반의 도시 해석 모델을 구축해왔다. 이번에 발표된 세 가지 프로젝트는 ‘도시의 열과 매출’, ‘필링 네이처(Feeling Nature)’, ‘데이터 소니피케이션(Data Sonification)’으로 구성된다.

첫 번째 프로젝트인 ‘도시의 열과 매출’은 기후 변화가 서울 상권과 소상공인 생태계에 어떤 영향을 미치는지를 분석했다. 연구팀은 서울 시내 426개 행정동의 96개 업종을 대상으로 매출·날씨 등 3억 개 이상의 데이터를 인공지능 모델에 학습시켜, 기온과 습도 등 기후 요인이 업종별 매출에 미치는 영향을 정량화했다.

분석 결과, 편의점 업종의 경우 전체 지역 중 약 64.7%는 기후 변화의 영향을 거의 받지 않는 ‘기후 중립 지역’, 나머지 35.3%는 매출이 기후 요인에 크게 좌우되는 ‘기후 민감 지역’으로 분류됐다. 이는 동일 업종이라도 지역별로 기후 적응 능력에 차이가 있음을 보여준다.

연구팀은 또 지역과 업종별로 기후 변화에 얼마나 잘 대응하고 회복할 수 있는지를 점수화한 ‘도시 회복력(Urban Heat Resilience)’ 지표를 제시했다. 이를 통해 기후 리스크에 강한 상권과 취약 지역을 시각적으로 구분할 수 있게 됐다.

두 번째 프로젝트 ‘필링 네이처’는 MIT의 글로벌 연구를 서울로 확장한 사례다. 스트리트뷰, 위성 이미지, 시민 설문 데이터를 결합해 숲이나 공원 면적뿐 아니라 시민이 느끼는 ‘정서적 회복력(emotional resilience)’을 반영한 도시 설계 모델을 제안했다. 이는 물리적 환경 데이터를 넘어서, 시민의 감정과 경험을 도시계획의 한 요소로 통합하려는 시도다.

세 번째 프로젝트 ‘데이터 소니피케이션’은 온도·습도·매출 등 수치 데이터를 소리로 변환해, 시각장애인 등 정보 접근이 어려운 이들도 도시 데이터를 체감할 수 있도록 한 기술이다. 연구팀은 이를 ‘모두를 위한 인공지능’(AI for All)의 실천적 사례로 소개했다.

이번 연구를 후원한 김만기 서울AI재단 이사장은 “KAIST와 MIT의 협업을 통해 도시 환경과 시민 삶을 데이터로 읽어내는 뜻깊은 성과를 거뒀다”며 “이번 연구가 시민의 관점에서 도시 변화를 이해하고 정책을 설계하는 데 새로운 가능성을 열 것”이라고 말했다.

김지윤 기자/ hello@sciencewave.kr