이수기 연구실은 도시 빅데이터와 인공지능(AI) 기술을 활용한 첨단 도시계획 연구를 선도하고 있습니다. 최근 도시 공간에서 발생하는 다양한 데이터를 수집·분석하여 도시의 공간구조, 교통, 환경, 사회적 이슈 등 복합적인 문제를 통합적으로 진단하고 예측하는 연구를 수행하고 있습니다. 특히 모바일 위치 데이터, 스마트카드, 센서, 소셜미디어 등 다양한 비정형 빅데이터를 활용하여 도시의 실시간 변화와 시민의 이동 패턴, 도시활력, 상권 변화, 범죄 등 도시 현상을 정밀하게 분석합니다. 이 연구실은 인공지능, 기계학습, 딥러닝 등 최신 데이터 분석 기법을 도시계획에 접목하여, 기존의 전통적 분석 방법론의 한계를 극복하고 있습니다. 예를 들어, 대규모 언어모델(LLM), 컴퓨터 비전, 의미론적 분할, 객체 탐지 등 AI 기술을 활용해 도시 가로환경, 보행성, 녹지, 열환경, 교통사고 등 다양한 도시 요소를 정량적으로 평가하고, 정책적 시사점을 도출합니다. 또한, 디지털 트윈과 도시 AI를 결합한 스마트시티 평가 및 모니터링 프레임워크 개발에도 앞장서고 있습니다. 이러한 연구는 도시의 지속가능성, 회복탄력성, 형평성 증진을 위한 정책 수립에 실질적인 기여를 하고 있습니다. 도시 빅데이터와 인공지능을 활용한 연구는 도시문제의 조기 진단과 예측, 맞춤형 정책 설계, 시민 참여형 도시계획 등 미래 도시의 혁신적 발전을 이끌고 있습니다.

이수기 연구실은 도시 모빌리티와 교통, 공간 구조의 혁신적 변화에 주목하여, 미래형 도시 이동성과 사회적 형평성, 환경 지속가능성 증진을 위한 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 수도권 대중교통, 퍼스널 모빌리티(PM), 공유자전거, 전동킥보드 등 다양한 교통수단의 이용 행태와 공간적 분포, 통근·비통근 통행, 교통약자 이동성, 장거리 통근, 교통사고 등 도시 내 이동과 관련된 다양한 이슈를 심층적으로 분석합니다. 특히, 실시간 경로안내 API, 스마트카드, GPS 트래킹, 생활이동 빅데이터 등 첨단 데이터와 기계학습, 공간회귀, 클러스터링, 시계열 분석 등 다양한 분석기법을 활용하여, 교통 인프라의 변화가 도시 공간구조와 시민의 이동성에 미치는 영향을 정량적으로 규명합니다. 또한, 대중교통 신규 노선 도입, GTX, 신도시 개발, 역세권 활성화, 생활물류 등 도시 공간구조 변화와 연계된 교통정책의 효과와 한계를 실증적으로 평가합니다. 이 연구는 교통약자, 고령자, 장애인 등 사회적 약자의 이동권 보장과 교통 형평성, 탄소중립을 위한 미래 모빌리티 시나리오, 도시 내 교통사고 예방 및 안전 증진, 도시공간구조의 균형 발전 등 다양한 사회적·환경적 목표 달성에 기여하고 있습니다. 나아가, 도시 모빌리티 혁명과 스마트시티 구현을 위한 정책적·기술적 기반을 마련하고 있습니다.

이수기 연구실은 도시환경이 시민의 삶의 질, 정신건강, 사회적 자본, 안전, 주거만족도 등 사회적 지속가능성에 미치는 영향을 다각도로 연구하고 있습니다. 근린환경, 가로경관, 녹지, 공원, 보행환경, 상권, 주거환경 등 도시의 물리적·사회적 환경 요소가 주민의 우울, 행복감, 사회적 유대, 건강, 범죄 두려움 등에 미치는 영향을 실증적으로 분석합니다. 특히, 설문조사, 공간 빅데이터, 거리뷰 이미지, 소셜미디어, 건강조사 등 다양한 데이터와 다수준 회귀, 구조방정식, 기계학습 등 첨단 분석기법을 활용하여, 도시환경과 사회적 자본, 커뮤니티의 사회적 지속가능성 간의 인과관계를 규명합니다. 또한, 도시재생, 젠트리피케이션, 상권 변화, 빈집, 식품환경, 생활물류 등 도시의 사회적 이슈와 공간적 불평등 문제를 심층적으로 다룹니다. 이러한 연구는 도시의 포용성과 형평성, 시민의 삶의 질 향상, 정신건강 증진, 안전한 도시환경 조성, 사회적 약자 보호 등 사회적 가치 실현에 기여하고 있습니다. 나아가, 도시계획과 공공정책의 사회적 효과를 극대화하기 위한 실증적 근거와 정책적 시사점을 제공합니다.