연구성과
연구보고서
보고서명
노후계획도시의 AIoT 기반 지능형 생태도시로의 전략적 접근방안
보고서명(영문)Strategies for Repositioning Aging Planned Cities into AIoT Enabled Intelligent Eco-Cities
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국문초록
- 1. 연구의 배경 및 필요성
1990년대 이후 정부가 계획적으로 추진한 많은 신도시들이 준공 20~30년이 지나면서 도시 전반의 구조적 노후화 문제가 최근 심화되고 있다. 이에 정부는 2024년 ｢노후계획도시 정비 및 지원에 관한 특별법｣(약칭: 노후계획도시정비법) 시행을 통해 1기 신도시를 시작으로 전국에 산재한 노후계획도시들을 체계적으로 정비하는 사업을 착수하였다. 그러나 현재의 정비계획은 ‘도시공간구조의 새로운 패러다임 전환’이라는 선언에도 불구하고, 실질적으로는 주택공급 확대와 기반시설 개선 등 기존의 재정비 접근 틀을 크게 벗어나지 못하고 있다.
향후 노후계획도시는 지속적으로 증가할 것으로 전망되며, 이에 따라 기존의 재정비 접근을 넘어 기후위기 대응과 탄소중립 이행 및 도시회복력을 갖춘 미래도시로의 전환이 요구된다. 특히 AIoT, 디지털 트윈 등 첨단 기술은 도시 상태의 실시간 인지와 예측 및 대응을 가능하게 하여, 환경·생태적 가치를 고려한 도시관리와 탄소중립 실현을 뒷받침하는 핵심 수단으로 부상하고 있다. 본 연구는 노후계획도시의 재정비 과정에서 환경·생태·기술을 통합한 ‘AIoT 기반 지능형 생태도시’ 적용 필요성을 검토하고, 이를 실현하기 위한 전략적 방향을 제시하는 데 목적이 있다.
2. 국내외 동향과 사례를 통한 AIoT 지능형 생태도시로의 접근
2.1. 노후계획도시 대상과 정책동향
｢노후계획도시정비법｣은 택지개발사업 등 공공성이 높은 대규모 계획사업을 통해 “노후계획도시를 조성한 후 20년 이상 경과하고, 면적이 100만 제곱미터 이상 지역”으로 제한한다. 이는 노후계획도시를 단순한 쇠퇴지역이 아닌 국가 주도의 계획도시로 규정한다는 점에서 기존 도시재생과 차별화된다. 국토교통부는 10년 단위로 수립하는 기본방침을 통해 정비 목적과 사업 유형, 재정 지원 및 제도적 특례 등 정책 방향을 제시하고, 이에 따라 노후계획도시정비기본계획과 특별정비계획 수립 및 구역 지정·고시, 개별사업계획 인가 등을 추진한다. 노후계획도시는 2024년 말 114개소에서 2040년 225개소로 증가할 것으로 전망된다.
2.2. AIoT 기반 지능형 생태도시 국외 사례
국외 주요사례를 살펴보면 기후위기 심화와 급격하고 복합적인 도시 문제를 해결하기 위해, 생태도시 개념에 첨단 기술을 접목한 ‘지능형 생태도시’ 모델을 빠르게 도입하고 있다. 특히 단순히 물리적 녹지 면적을 확대하는 차원을 넘어 도시 자체를 하나의 유기적인 생태계로 간주하고, 데이터 기반 관리 시스템과 스마트 인프라를 통해 도시의 기후 탄력성(climate resilience)과 생물다양성을 증진하는 데 주력하고 있다. 주요 사례들은 공통적으로 국가 및 도시 차원의 장기적 비전 수립, 자연 기반 솔루션(NbS)과 스마트 기술(IoT, 디지털 트윈 등)의 융합, 시민 체감형 생활 인프라 구축 등을 핵심 전략으로 삼고 있다.
2.3. 국내외 동향, 사례의 종합 및 시사점
국내외 동향 및 국외 사례를 통해 기존 도시 재정비 차원과 지능형 생태도시 차원의 접근 차별성을 <표 1>과 같이 정리하였다. 이는 노후계획도시 재정비와 관련하여 다양한 측면에서 시사점을 제공한다.
3. 지능형 생태도시의 노후계획도시 적용 방향
3.1. AIoT와 지능형 생태도시 개념 설정
본 연구에서 다루는 AIoT는 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)을 융합한 기술 체계로, “대규모 데이터를 실시간으로 수집하고 머신러닝 기반 분석을 통해 이를 활용하는 지능형 정보처리 시스템”으로 정의한다. IoT는 사람, 사물, 공간, 데이터 등 모든 구성 요소를 네트워크로 연결하여 정보의 생성·수집·공유·활용을 가능하게 하는 기술 및 서비스 전반을 포괄하는 개념이다(미래창조과학부, 2014). 본 연구에서는 AIoT를 단순한 운영 기술을 넘어, 도시 운영 및 관리의 효율성뿐만 아니라 계획 단계에서 의사결정 지원까지 포함하는 핵심 기반기술로 규정한다.
지능형 도시는 2000년대 초 유비쿼터스 도시(U-City)에서 출발하여 2010년대 스마트도시(Smart City)로 발전해 왔으며, 최근에는 생성형 AI와 고도화된 데이터 처리 기술의 확산을 배경으로 도시가 스스로 상황을 인지하고 대응하는 단계로 진화하고 있다. 이는 디지털 인프라 구축 중심의 접근을 넘어, 데이터 기반 예측과 최적화를 통해 도시 운영의 패러다임을 전환하는 과정으로 이해할 수 있다. 한편, 생태도시(Eco-City)는 친환경·지속가능 도시를 대표하는 개념으로, 생태계가 제공하는 다양한 편익을 통합적 도시계획 및 관리에 반영함으로써 현재와 미래 세대의 삶의 질을 향상시키는 도시로 설명할 수 있다.
즉, 지능형 생태도시는 ‘생태계서비스(탄소흡수, 열섬완화, 홍수저감, 자연경관 등)를 도시의 핵심 인프라와 통합하고, 기후변화 대응을 포함한 지속가능발전을 위해 빅데이터·IoT·AI·디지털 트윈 등 스마트 기술을 활용하여 도시를 진단·예측, 최적화하는 적응형 도시’로 정의할 수 있다. 이는 도시·환경·인간의 공존을 극대화하는 동시에, 기술 기반의 도시 회복력을 체계적으로 확보하는 미래 도시 모델로 여겨진다.
3.2. 노후계획도시의 AIoT 기반 지능형 생태도시 계획 적용 방향
국내외 문헌과 사례 등을 종합할 때, 지능형 생태도시의 핵심 요소는 크게 ① 공간구조 및 토지이용계획 부문, ② 환경·생태 부문, ③ 스마트·지능형 기술 부문, ④ 도시시스템 부문, ⑤ 회복력 및 거버넌스 부문으로 구분할 수 있으며, 대표적인 부문별 계획 방향 및 적용 가능 기법을 제시하면 다음 <표 2>와 같다.
4. 지능형 생태도시 적용에 따른 노후계획도시 효과분석
노후계획도시 기준에 부합하는 지역을 대상으로 지능형 생태도시의 계획적 접근을 통해 그 타당성을 검토하였다. 2024년 기준 노후계획도시 50개 지역의 녹지율(Canopy) 분석을 통해, 안양시 평촌, 군포시 산본, 광주광역시 하남 등 총 3개 지역을 시범 적용지역으로 선정하였으며, 전체 노후계획도시 대상지 내 특별정비구역으로 지정되었거나, 가능성이 높은 구역 총 5곳을 대상으로 재정비 시나리오를 적용하였다. 이때 적용한 시나리오는 일반 재정비 시나리오와 지능형 생태도시 재정비 시나리오(생태도시형: 생태녹지공간 확대, 저탄소 생태도시형: 생태녹지공간+재생에너지 확대)로 구분하여 적용하고 그 효과를 비교·분석하였다.
평촌의 경우 두 가지 시나리오를 설정하였다. 첫 번째 시나리오는, 재정비 전보다 녹지공간을 일부 확대하는 일반 재정비 시나리오이고, 두 번째 시나리오는 일반적인 재정비 시나리오에 더하여, 보전축과의 연계를 강화하기 위해 생태녹지공간을 추가로 확보한 생태도시형 재정비 시나리오이다. 이를 통해 녹지 확충 수준과 생태 네트워크 연결성이 도시환경 개선에 미치는 차별적 효과를 비교하였다.
산본의 경우에는 기존 재정비 시나리오에 녹지면적을 일부 추가하여 녹지축과의 연계를 강화한 대안을 설정하였다. 특히 산본 9-2구역에서는 기존 공원을 아파트 단지로 전환하되, 전체 녹지량은 현재보다 확대하는 조건을 부여하여 토지이용 변화 속에서도 녹지 확보 수준에 따라 환경적 효과가 어떻게 달라지는지를 분석하였다.
광주광역시 하남의 경우 현재 주거지를 대상으로 일반 재정비 방식을 적용하되, 보전축과 연계된 녹지공간이 포함되어 있는 점을 고려하여 해당 모델을 ‘생태도시형 재정비 시나리오’로 가정하고 효과를 분석하였다.
이와 같이 본 연구에서는 대상지별로 상이한 녹지 확보 전략과 보전축 연계 수준을 반영한 시나리오를 구축함으로써, 노후계획도시 재정비 과정에서 지능형 생태도시 개념이 도시환경 개선에 미치는 영향을 체계적으로 검증하고자 하였다.
시나리오 적용에 따른 효과는 지표면온도, 대기질, 물순환, 생태면적률 및 탄소흡수량 차원의 효과를 중심으로 분석하였으며, 그 결과 일반 재정비에 비해 생태녹지의 확대와 태양광과 같은 재생에너지 확대 시나리오가 대부분의 부문에서 개선을 가져오는 것으로 나타났다. 다만, 노후계획도시 전체가 아닌 특별정비구역을 대상으로 적용했다는 공간적 한계와 단일 시점 분석의 시간적 한계를 지닌다. 또한 연구 기간 및 기존 데이터 활용의 제약으로 인해 복합재난 시나리오, AIoT 기술 통합효과 및 비용분석 등을 충분히 다루지 못해 이에 대한 후속 연구가 필요하다.
5. 정책 제언 및 향후 과제
최근 노후계획도시 정비를 ｢노후계획도시정비법｣과 ‘정비기본방침’, ‘특별정비계획 수립지침’에 따라 추진하고 있으나, 현행 체계는 공간구조·토지이용·공원녹지·교통·에너지·물순환을 병렬적으로 다루는 경향이 강하다. 탄소중립과 기후위기 대응이 도시정책의 핵심 의제로 자리한 현시점에서 노후계획도시의 재정비는 물리적 개선을 넘어 도시의 환경·생태 성능을 지속적으로 향상시키는 미래도시 전환 전략으로 작동해야 하며, 이를 위해 정비 체계 내부에 ‘지능형 생태도시’ 요소의 체계적 도입과 시스템화가 필요하다. 이를 위해서는 계획 단계에서부터 1단계: 스마트 인프라 구축(디지털 기반 조성), 2단계: 녹색전환 및 지속가능성 확보(환경·생태기능 강화), 3단계: AIoT 통합플랫폼 마련(지능형 운영 체계 확보) 등 단계적 접근이 요구된다. 즉, 생태계 기반 설계원칙, 자원순환 및 에너지 등의 지속가능성 확보를 정비계획의 목표와 수단에 포함해야 하고, 이와 동시에 도시 상태를 진단·예측·통합평가·관리할 수 있는 데이터 기반 운영 체계(AIoT·디지털 트윈 등)를 계획과 운영 전 과정에 결합해야 한다. 이를 위한 정책 제언은 다음과 같다.
첫째, 계획 체계 차원에서 노후계획도시 정비를 도시 전체의 토지이용 및 기반시설과 통합하기 위해 중장기적으로 ‘도시·군 환경관리계획(가칭)’의 도입을 제안한다. 이 계획은 기후위험·열환경·침수·대기질 등 환경생태적 리스크 진단을 기반으로 물순환·탄소흡수·열저감 등 그린인프라의 가치와 기능을 설정하고, AIoT 기반 모니터링 체계를 포함할 수 있다. 현 제도 속에서는 특별정비구역이 30만m2 이상의 경우 전략환경영향평가 대상이 될 가능성이 높으나, 100만m2 이상의 정비사업을 대상으로 하는 기후변화영향평가에서는 제외될 가능성이 높다. 따라서 ‘도시·군 환경관리계획(가칭)’의 도입과 이와 연계하여 노후계획도시정비기본계획 및 특별정비구역계획이 수립될 수 있도록 제도개선이 요구된다.
둘째, 노후계획도시정비 기본방침은 특별정비구역 중심의 단편적 재정비가 지니는 한계를 넘어 도시 차원의 공간전략과 중장기 방향성을 제시해야 한다. 정비는 구역 단위로 추진하되, 정비기본계획 단계에서 도시 전체 목표를 먼저 설정하고 이를 특별정비구역에 배분하는 ‘총량관리–배분’ 체계를 설계하여, 구역별 사업이 누적되더라도 도시 전체 성과가 보장되도록 구속력 있는 연계장치 마련이 요구된다. 노후계획도시정비기본계획의 수립을 위해 개선이 필요한 주요 사항으로는 1) 기초조사 항목의 개선, 2) 환경·생태목표, 총량관리 및 배분, 영향평가의 체계화, 3) 물순환·열환경·생태면적 등 목표 달성을 위한 계획의 구체화, 4) IoT 기술 적용부문 지역, 정보 간 연계 및 활용방안 등 구체화, 5) 디지털 트윈 구축과 관련하여 환경·생태부문 확대 및 지속적 운영방안(재원) 제시, 6)노후계획도시 차원의 건설폐기물 시스템적 관리 및 순환 체계 확보(재활용/소각/매립의 기준 등)를 들 수 있다.
셋째, 노후계획도시 특별정비구역 수립지침의 경우 공원·녹지 특례와 방재 체계를 ‘효과기준’으로 전환해 도시 전체 목표 달성을 높일 필요가 있다. 현재의 공원·녹지 확보 기준 완화를 물순환·열저감·생태면적률·탄소흡수·생활권 접근성 등 핵심 지표가 최소 기준을 충족하도록 전환하고, 이를 달성하기 위한 대체수단(입체녹화, LID, 방재공원, 생태축 연결 등)을 고려할 수 있는 체계가 필요하다. 특히 공원녹지의 경우 면적 중심에서 벗어나 생물다양성(수종 다양성, 층위 구조, 토양·서식처 연계), 생태축 연결, 열·물·탄소 성능을 동시에 고려하는 설계·관리 기준으로 확장해야 한다. 또한 IoT 센서의 실시간 감지–조기경보–선제 대응 체계를 구축함으로써 사후 복구 중심의 대응에서 데이터 기반 예방·적응형 대응으로 전환할 필요가 있다.
마지막으로 AIoT 기반 지능형 생태도시로의 전환을 추진하기 위한 향후 과제는 ‘운영 체계 전환–핵심기술 고도화–거버넌스·성과평가 강화’로 정리된다. 지능형 생태도시의 핵심은 IoT 기반 센싱, AI 기반 분석·예측, 의사결정, 실제 조치가 연결되는 완결형 도시 운영 체계이며, 이를 위해서는 분석 결과를 실행으로 옮길 수 있는 ‘조치 가능한 도시 인프라’(대응 인프라 유형·배치, 실행 주체, 운영 체계)를 계획단계에서 통합 설계해야 한다. 기술 측면에서는 ① 다종·저전력 센싱, ② 기후리스크 사전예측 AI, ③ 환경·생태 통합 디지털 트윈(시나리오 시뮬레이션·정책비교·주민소통), ④ 스마트 에너지·자원관리(마이크로그리드·EMS·물/자원 재이용)를 고도화해야 한다. 거버넌스 측면에서는 환경·교통·에너지·안전 데이터를 통합하는 도시운영 플랫폼으로 부서 분절을 극복하고, 알고리즘과 기준을 지속적으로 개선하는 적응형 관리 체계 및 시민 대시보드 기반 참여형 거버넌스를 구축해야 한다. 성과평가를 준공 산출물이 아닌 운영 단계의 환경성능을 중심으로 전환하고 기술지표, 비용효과, 사회적 형평성을 통합한 지표 체계를 통해 연간 평가·공개·환류해야 한다. 센서 배치 전략이 AIoT 효과를 좌우하므로 최적배치 가이드라인과 고정·이동식 하이브리드 네트워크가 필요하며, 실질 효과 검증을 위해 2~5년 이상의 장기 모니터링 체계가 필요하다.