환경과조경

이달의 특집 주제는 ‘빅데이터와 도시’입니다. 최근 각종 도시 리서치, 정책 구상과 계획, 예술 분야에서도 빅데이터를 이용하려는 시도가 급증하고 있습니다. 또 공공 데이터Open Government Data가 점차 개방되면서 데이터 분석 전문가가 아니어도 ‘셀프 분석Self-Service Analytics’이 가능한 시대가 열리기도 했습니다. 사물인터넷IoT과 스마트시티smart city, 증강현실AR(Augmented Reality)과 인공지능AI(artificial intelligence) 등 매일매일 쏟아지며 업데이트되는 기술적 이슈에 이미 ‘빅데이터’라는 용어는 철 지난 것처럼 느껴지기도 합니다. 그러나 빅데이터가 지금처럼 이름 붙여지고 관심을 받기 이전부터 데이터는 존재했고, 그 데이터를 분석하고 활용하는 일은 계속되어 왔습니다. 그럼에도 빅데이터 열풍의 크기만큼 도시, 조경, 건축 분야에서 이러한 정보와 기술이 어떤 가능성을 가지며, 또 우리에게 무엇을 보여주는지 충분히 관심을 가졌는지는 의문 부호가 따릅니다. 빅데이터를 통해 도시를 읽고 또 보여주는 것에는 어떤 장점이 있을까요? 혹은 데이터를 분석해 시각화하는 방법에는 어떤 것들이 있으며, 계획과 설계에서 시각화의 의미는 무엇일까요? 데이터의 시각화는 단순히 분석의 결과를 보여주는 것일까요? 혹은 어떻게 그 과정에서 새로운 통찰을 끌어낼 수 있을까요? 이번 지면에서는 빅데이터에 기반을 둔 도시 리서치와 시각화, 계획 등의 현재 수준과 사례, 이슈 등을 점검하고자 합니다. 이를 위해 분석과 시각화의 다양한 단면을 탐구하는 연구자, 계획가, 디자이너들의 프로젝트와 빅데이터를 둘러싼 그들의 통찰을 살펴보았습니다. 독자 여러분들에게 이번 특집이, 많이 들어보긴 했지만 다가서기 어려운 분야처럼 느껴졌던 (빅)데이터를 이해하는 데 작은 실마리가 되기를 기대합니다. 천만 명이 지도 위에 그린 그림 _ 김승범 새로운 분석 도구, 딥러닝의 진화 _ 황용하 모으고 보여주는 만큼 알게 될 거야 _ 소원영 빅데이터와 환경 설계에 관한 커다란 질문 _ 김충호 데이터 시각화를 위한 매뉴얼 _ 소원영, 황용하, 김승범

데이터 홍수의 시대다. 3년 전 즈음만 해도 연속지적도와 같이 GIS 프로그램에서 쓸 수 있는 셰이프shape 파일을 개인이 얻으려면 비공식적 경로를 통해야만 했다. 지금은 사정이 많이 다르다. 이미 공개된 데이터 종류가 무척 많아서 한 번씩 살펴보기도 힘들다. 없다고 생각했거나, 유료로 구해야 했거나, 습득 절차가 복잡했던 데이터들이 어느새 전면 무상 다운로드로 바뀌어 있다. 2013년 10월 시행된 ‘공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률’ 제3조에 따르면 공공 데이터를 이용한 영리 행위도 가능하다. 이제 데이터의 습득과 이용 여부는 순전히 개인의 몫으로 넘어왔다. ...(중략)... 김승범은 대규모 공공 건축물 생산 과정에서 불거지는 대중 담론에 대한 연구로 박사 학위를 받았다. 현재 브이더블유랩(VW LAB)의 대표로 공간 데이터나 그와 관련된 텍스트 언어를 분석하고 시각화해 데이터가 드러내는 인간의 욕망과 행위를 탐구하고 있다. 2016년 베니스 비엔날레 한국관 부 큐레이터로서 건축물대장 데이터를 중심으로 법적 제약 조건과 짓는 행위의 관계를 분석했다. * 환경과조경 349호(2017년 5월호) 수록본 일부

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

도시 데이터를 이용 가능한 상태로 전환하는 방법 새로운 기술과 문화는 도시를 이해하는 방법을 확장한다. 모든 활동은 디지털 기록 장치를 통해 기록된다. 신용카드나 전화기의 위치 정보 같은 데이터뿐만 아니라, 구글 같은 플랫폼은 우리의 활동을 묵묵히 기록한다. 과학계에서는 데이터 처리 능력과 새로운 분석 방법에 대한 논문이 쏟아져 나온다. 정부에서 공개하는 데이터는 우리의 활동에 다양한 콘텍스트를 제공한다. 데이터를 통해 도시를 이해하려는 움직임은 디지털 환경에 우리가 남기는 흔적digital trace을 도시를 이해하는 재료 중 하나로 생각하며 시작됐다고 할 수 있다. ...(중략)... 소원영은 데이터 분석을 통한 시각적 이야기를 만들어내는 일을 주로 하는 디자이너다. 네트워크 시각화와 맵핑을 중심으로 작업하고 있으며, 자유로운 창작 시스템을 만드는 데에도 관심이 많다. 국민대학교 시각디자인학과를 졸업했고 2011년 크라우드 펀딩 플랫폼 ‘텀블벅(Tumblbug)’을 공동 설립했다. 현재는 Singapore-MIT Alliance for Research and Technology(SMART) 센터의 MIT 센서블 시티 랩(Senseable City Lab)에서 데이터 시각화 특별 연구원으로 일하고 있다. * 환경과조경 349호(2017년 5월호) 수록본 일부

대학에 입학하면서 시작된 삶의 환경에 대한 학문적이며 실무적인 관심. 이 같은 관심사가 생긴지 20여년이 되어간다. 나의 환경에 대한 관심사는 건축에서 시작해, 도시설계와 계획을 거쳐, 지리학과 인류학을 포함한 사회 과학으로 확장되었다. 그것은 어찌 보면 감각에서 논리로, 주관에서 객관으로, 영감에 의한 창조에서 데이터에 의한 논증으로 이동하는 과정이었다. 이러한 경험과 지금까지의 학문적 여정을 바탕으로 오늘날 이슈가 되고 있는 빅데이터와 환경 설계에 관한 커다란 질문들을 제기하고 함께 생각해보고자 한다. ...(중략)... 김충호는 미국 워싱턴 대학교 도시설계 및 계획학과에서 박사 학위를 받았으며, 현재 같은 학과에서 강사로 일하고 있다. 대학과 대학원에서 건축을 전공하고, 삼우설계와 해안건축에서 건축가로서 다양한 프로젝트를 수행했다. 미국 펜실베이니아 대학교 디자인 스쿨에 방문 연구원으로 있었으며, 중국 쓰촨 대학교에서 국제 스튜디오를 수행했다. 연구 논문이나 프로젝트 이외에도 다양한 저술 작업을 했다. 궁극적으로 인간, 사회, 자연에 대한 건축, 도시와 디자인의 새로운 해석과 현실적 대안을 꿈꾸고 있다. * 환경과조경 349호(2017년 5월호) 수록본 일부

빅데이터에 대한 관심이 커졌고, 데이터의 시각화에 대한 필요성을 충분히 인지했다 하더라도 어디서부터 어떻게 시작해야 할까요? 데이터 관련 분야에 별다른 지식이 없는 학생이나 실무자가 데이터를 이용해 시각화까지 해보려면 어떤 것들을 공부해야 할까요? 소프트웨어, 프로그래밍 언어, 공개 API 및 공공 데이터 활용, 데이터 수집과 정제 등. 방대한 정보의 바다에서 막막함을 느낄 초심자들에게 길잡이가 될 수 있도록, 이번 특집의 필자들에게 실제 데이터 분석부터 시각화까지의 과정에 필요한 크고 작은 노하우의 공유를 부탁했습니다. 데이터 분석가와 디자이너가 경험을 통해 터득한 데이터 시각화를 위해 필요한 ABC를 들어봅시다. _ 편집자 주 * 환경과조경 349호(2017년 5월호) 수록본 일부