환경과조경

최근 머신러닝machine learning이나 인공지능artificial intelligence에 대한 관심이 분야를 막론하고 커지고 있습니다. 건축ㆍ도시ㆍ조경 분야에서도 이에 대한 관심이 커지고 있고, 원격 탐사remote sensing 같은 특정 세부 분야에서는 이러한 기술이 활발히 이용되고 있지만, 건축ㆍ도시ㆍ조경 계획 분야(앞으로 환경 계획 분야라고 부르겠습니다)의 연구자나 실무자 사이에서 아직 그 활용은 물론이거니와 관련된 연구들 역시 널리 알려져 있지 않은 편입니다. 이러한 지체를 만들어내는 몇 가지 이유를 추측해봅니다. 첫째, 머신러닝, 인공지능 연구는 매우 새로운 것이고 상대적으로 학문의 호흡이 느린 환경 계획 분야로 유입되는데 시간이 걸리는 것은 당연한 일일 것입니다. 둘째, 인공지능 연구에서 어느 정도의 코딩 경험과 수학적 배경은 필수적인데, 상대적으로 환경 계획 분야는 컴퓨팅이나 수학에 대한 관심이 부족한 측면이 있기 때문입니다. 저는 이 글을 통해 그 지체를 줄이는 노력을 해보려고 합니다. 머신러닝, 그 중에서도 특히 딥러닝deep learning이 어떻게 환경 계획의 연구와 실무에 연계될 수 있을지를 살펴보겠습니다. ...(중략)...

황용하는 2007년 국비 유학생으로 선발되어 미시간 대학교 건축학과에서 수학하며, 연구/업무 시설의 계획 분석 방법에 대한 연구로 박사 학위를 받았다. 사회 관계망과 공간 구조의 조응, 거주후 평가를 위한 웨어러블 센서(wearable sensor)의 이용, 협업과 미시 공간 구조의 관계 등에 관한 연구로 『Environment and Behavior』, 『Environment and Planning B』, 『Research Policy』 등에 논문을 게재한 바 있다. 현재는 미시간 대학교의 공간 데이터 분석가(Spatial Data Scientist)로서, 건축 공간 정보 분석과 시각화에 대한 새로운 접근 방법을 탐구하며 아들을 키우고 있다.

* 환경과조경 349호(2017년 5월호) 수록본 일부