AI·시각화 기반 계획지원시스템과 참여형 의사결정

AI-enabled Planning Support Systems and Participatory Decision-Making

연구 내용

도시계획에서 AI 분석과 시각화를 활용하고 이해관계자 참여를 전제로 하는 계획지원시스템을 구축하여, 실행 맥락성과 권한 강화를 달성하는 연구

계획지원시스템(PSS)에서 참여와 맥락화가 약해지는 문제를 보완하기 위해, 목표 정의와 모델 구축 단계에서 이해관계자를 결합하는 개발 절차를 적용합니다. 또한 사회경제 변수의 복잡성을 지도로 시각화하고 의사결정으로 연결하는 tightly coupled 모델링을 수행합니다. 추가로 탄소중립 계획에서 AI analytics의 적용 조건과 거버넌스, 커뮤니티 관여 요건을 정리하여 도시 연구·실무로의 전환 지점을 제시하는 차별성을 보유합니다.

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연구 흐름

초기에는 지리공간 기반의 멀티 기준 적합성 분석으로 태양광 개발 잠재력을 판별하는 의사결정 지원 프레임을 확립했습니다. 이후 PSS의 권한 부여와 맥락화 한계를 다루기 위해, 참여형 개발 절차를 제안하고 사례 적용으로 투명성과 이해가능성을 점검했습니다. 최근에는 사회경제 모델을 정보 시각화로 결속하는 계획지원시스템을 다루는 한편, 탄소중립 계획에서 AI analytics를 적용할 때의 조건을 체계적으로 정리하는 방향으로 확장했습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

탄소중립 계획 의사결정 프레임
태양광 입지 적합성 평가 자동화
참여형 도시계획 워크플로 설계
사회경제 시각화 기반 정책 검토
지속가능 개발 우선순위 도출
도시 데이터 거버넌스 가이드
도시 시뮬레이션 입력-출력 표준화
도시정책 커뮤니케이션 도구화
계획 시나리오 비교 체계
PSS 품질지표(맥락성·이해가능성) 정의