초록 ▼

1) 당초계획
○ 스마트 시티를 위한 자동화 도시 계획 및 관리 방안의 핵심 프레임워크 개발 방법 모색
○ 도시계획 및 설계 과정에 머신러닝(Machine learning)의 활용방안 기획
○ 도시 계획가 및 설계가의 주관적인 의사결정을 객관화시킴으로써 최적화된 도시공간을 구축할 수 있는 방안 검토

2) 수행 내역
○ 국내외 머신러닝 활용 사례 및 관련 기술 조사
-국내외 주요 기업의 머신러닝 활용 사례 조사
-머신러닝의 종류와 주요 활용분야 및 기술 동향 조사

○ 도시 계획

1) 당초계획
○ 스마트 시티를 위한 자동화 도시 계획 및 관리 방안의 핵심 프레임워크 개발 방법 모색
○ 도시계획 및 설계 과정에 머신러닝(Machine learning)의 활용방안 기획
○ 도시 계획가 및 설계가의 주관적인 의사결정을 객관화시킴으로써 최적화된 도시공간을 구축할 수 있는 방안 검토

2) 수행 내역
○ 국내외 머신러닝 활용 사례 및 관련 기술 조사
-국내외 주요 기업의 머신러닝 활용 사례 조사
-머신러닝의 종류와 주요 활용분야 및 기술 동향 조사

○ 도시 계획 및 설계와 머신 러닝 기법의 연관성 연구
-머신러닝을 활용하여 도시 계획 및 설계관련 연구 사례 조사
-연구 사례를 바탕으로 현재 도시 계획 및 설계 분야에 있어서 머신러닝의 활용 한계점 제시

○ 머신러닝을 활용한 도시 계획 및 설계방법 제시를 위한 관련 알고리즘 연구
-도시공간형태 생성 및 평가 수단으로서의 제너러티브 디자인(Generative Design) 제안
-머신러닝을 활용할 수 있는 도시 공간 세부 분야 추출 및 모듈화 제안 :
1) 도시블록과 건물 형태에 따른 도시 형태, 2) 도시 공간 네트워크 분석,
3)도시 형태에 따른 도시 에너지 및 온실 가스 분석, 4) 도시 형태에 따른 미세 기후 분석
-머신러닝을 활용한 도시 공간 세부 분야 체계 제안

3) 주요 시사점
○ 4차 산업혁명을 주도하고 있는 혁신적인 기술로서 현재 스마트 시티 구축을 위해 관련 기술이 지속적으로 연구되고 있음

○ 그러나 인간의 주관적 의사결정과정이 중요시되는 도시 계획 및 설계 분야에서 그 활용이 한정적

○ 머신러닝을 활용한 제너러티브 디자인(Generative design)은 목표를 최적화하는 형태를 찾아내기 위해 컴퓨터의 연산능력을 이용하여 여러 대안을 비교 분석하는 기법으로 창조적인 의사결정 과정에 머신러닝이 활용될 수 있음을 시사

4) 주요 제언
○ 머신 러닝을 활용한 도시공간형태 시뮬레이터 개발 제안
○ 기존 도시 계획 및 설계 방식에 머신러닝을 활용하여 객관화된 의사결정 방식을 수용
○ 다양한 측면을 고려한 통합적인 모델을 구축함으로써 통합적인 도시환경 시뮬레이터 체계 구축 제안

(출처 : 요약 3p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• K-School 융합연구 성과보고서 ... 2
• 요약 ... 3
• 목차 ... 4
• 1. 주요 추진계획 대비 수행성과 ... 5
• 1) 과제개발달성도 ... 5
• 2. 연구과제의 개요 ... 5
• 1) 연구과제의 배경 및 필요성 ... 5
• 3. 동향 조사 및 환경 분석 ... 6
• 1) 국내 기술 동향 ... 6
• 2) 국외 기술 동향 ... 7
• 3) 국내외 시장 조사 ... 8
• 4) 예상되는 위험요소 및 극복방안 ... 9
• 4. 과제의 목표 및 내용 ... 10
• 1) 과제 목표 및 필요성 ... 10
• 2) 과제의 연구개발 수행 전략 및 추진체계 ... 11
• 3) 과제의 기업과의 융합연구 연계 방안 ... 12
• 4) 과제의 독창성 및 파급효과 ... 12
• 5. 연구 성과 및 성과활용 계획 ... 13
• 1) 연구과제 성과 ... 13
• 2) 실용화, 산업화 계획 ... 29
• 3) 연구개발성과 활용 계획 ... 32
• 4) 결론 및 제안 ... 32
• 5) 기대효과 ... 32
• 6. 참고문헌 ... 33
• 끝페이지 ... 35