MIT의 카를로 라티 “한국은 스마트 시티의 살아 있는 실험실”

서울이 AI와 데이터 기반 도시주의의 현실 세계 시험대인 이유

이탈리아 태생의 건축가이자 MIT 연구자인 카를로 라티는 도시를 한 번 짓고 노후화되도록 두기보다 데이터와 설계를 통해 끊임없이 새롭게 만들어야 한다고 주장한다. 바르셀로나에서 열린 스마트 시티 엑스포 월드 콩그레스에서 그는 아이디어를 대규모로 시험하고 빠르게 다듬을 수 있는 드문 곳으로 한국, 특히 서울을 꼽았다. 서울은 인구 밀도가 높고 디지털 연결성이 뛰어나다. 시민들은 새로운 서비스를 빠르게 받아들인다. 공공기관은 고성능 인프라를 운영한 경험이 있다. 이러한 조건들이 도시 혁신을 위한 살아 있는 실험실을 만든다.

라티는 MIT 센서블 시티 랩을 이끌며 여러 대륙의 도시들과 협력하고 있다. 그는 도시 변혁의 다음 물결을 학습형 인프라의 부상으로 본다. 도로와 건물, 공공시설은 주변 상황을 감지하고 실시간으로 적응하며 주민들과 함께 진화할 수 있다. 이를 위해서는 내장형 센서와 광섬유, 네트워크 제어 시스템이 필요하다. 하드웨어와 데이터의 소유권이 누구에게 있는지, 누가 정보를 이용할 수 있는지, 의사결정은 어떻게 이뤄지는지에 관한 규칙도 필요하다. 기술은 어디서나 도입할 수 있다. 어려운 부분은 거버넌스다.

인구구조 변화는 이 과제를 더욱 시급하게 만든다. 한국과 이탈리아, 일본, 중국의 인구는 앞으로 수십 년간 감소할 전망이다. 도시 지도자들은 노동력은 줄고 예산은 빠듯해지는 가운데 더 높은 수준의 편의와 안전, 쾌적함을 제공해야 한다. 현명한 선택은 새로운 지구를 처음부터 건설하는 대신 기존 시설을 개선하는 것이다. 인프라가 학습할 수 있다면 도시는 폭염과 홍수, 교통 혼잡, 공중보건 수요에 더 빠르게 대응할 수 있다. 이것이 서울을 세계적인 시험대로 봐야 한다는 라티 주장의 핵심이다.

학습형 인프라란 무엇이며 왜 중요한가

전통적인 인프라 구축 방식은 건설과 시운전, 유지보수로 이어진다. 운영 기준은 매뉴얼에 고정돼 있고, 업그레이드는 수십 년 단위로 이뤄진다. 학습형 인프라는 다르게 작동한다. 활동과 상황을 감지하고 분석을 통해 다음에 일어날 일을 예측한 뒤, 그에 맞춰 운영을 실시간으로 조정한다. 신호 체계는 몇 달이 아니라 몇 분 만에 바뀐다. 건물 환기 시스템은 이용 인원과 실외 공기질에 맞춰 조정된다. 배수 시스템은 갑작스러운 폭우를 흡수할 수 있도록 열리고 닫힌다. 핵심은 기기가 아니다. 대응 능력이다.

고정된 배관망에서 대응형 네트워크로

도로 아래의 광섬유와 전력선은 카메라와 음향 센서, 대기질 측정기, 교통 감지기에서 수집한 데이터를 전달한다. 지상에서는 라이다와 블루투스, 커넥티드 차량 비콘이 두 번째 정보층을 더한다. 건물 내부의 스마트 계량기와 온도조절기, 조명 네트워크는 정밀한 피드백 고리를 만든다. 이들이 모여 디지털 신경망을 이룬다. 개방형 표준에 따라 체계를 갖추면 버스 이동 시간을 줄이고 학교 에너지 비용을 낮추며 횡단보도를 더 안전하게 하고 집중호우 때 지하실 침수를 줄이는 등 구체적인 효과를 낼 수 있다.

한계도 있다. 데이터는 정돈돼 있지 않다. 센서는 악천후에 고장 나기도 한다. 사이버 보안은 사후에 고려할 문제가 아니다. 기관과 공급업체 간 시스템 통합도 어렵다. 도시는 가능한 한 풍부한 데이터를 활용하는 것과 개인정보를 보호하는 것 사이에서 절충해야 하는 상황에 놓인다. 라티는 서울이 이런 과제를 신속하게 해결할 만한 규모와 역량, 시민사회의 활력을 갖췄으며, 그 과정에서도 사람을 늘 중심에 둔다고 주장한다.

서울의 강점: 높은 인구 밀도와 연결성, 시민의 적극성

서울에는 한곳에서 함께 갖추기 드문 특성들이 모여 있다. 대규모 대도시권인 서울은 대중교통 이용률이 높고 스마트폰 보급률이 거의 보편적이며 새로운 디지털 서비스를 일찍 시도하는 문화가 있다. 전자제품 제조업체와 소프트웨어 기업, 스타트업으로 이뤄진 탄탄한 생태계도 있어 도시 실증 사업을 긴 공급망에 의존하지 않고 구상 단계에서 실제 도입 단계로 빠르게 옮길 수 있다. 주민들은 모바일 앱과 디지털 키오스크를 통해 도시와 소통한다. 이는 피드백을 받을 수 있는 접점을 많이 만들어내며, 반복적인 개선에 꼭 필요한 요소다.

속도만으로 좋은 결과가 보장되는 것은 아니다. 과거 스마트 시티 시도에서 얻은 교훈은 실험을 포용적으로 진행해야 한다는 것이다. 접근성과 비용 부담, 개인정보 보호를 프로젝트 설계의 첫날부터 고려해야 한다. 고소득 지역에서만 작동하거나 최신 기기를 요구하는 실증 사업은 가장 큰 혜택을 받을 수 있는 사람들을 놓치게 된다. 대중교통부터 디지털 결제까지 많은 서비스가 이미 폭넓은 시민을 대상으로 운영된다는 점은 서울의 강점이다. 이는 학습형 인프라를 구축하기 위한 든든한 기반이다.

거버넌스와 소유권: 스마트 시티 성공의 핵심

스마트 시티 기술은 국경을 넘어 복제할 수 있다. 쉽게 복제할 수 없는 것은 거버넌스다. 가로등에 설치된 센서는 누가 소유하는가. 데이터는 누가, 얼마나 오래 보관하는가. 주민에게 영향을 미치는 알고리즘의 결정에 주민은 어떻게 이의를 제기할 수 있는가. 이런 질문에 명확하게 답하는 도시는 혁신을 확대할 수 있다. 그렇지 못한 도시는 실증 사업이 중단되고 시민의 반발을 살 위험이 있다. 여러 도시의 경험을 보면 가장 큰 장벽은 기술보다 사회적·제도적인 경우가 많다.

데이터는 누가 소유하는가

데이터 소유권은 좀처럼 단순하지 않다. 원시 데이터는 공급업체가 수집하고 클라우드 서비스 제공업체가 처리한 뒤 도시 대시보드에 시각화할 수 있다. 각 단계마다 새로운 권리와 의무가 생긴다. 계약을 꼼꼼히 설계하지 않으면 도시는 데이터 접근 권한과 형식, 이용 시점에 대한 통제력을 잃을 수 있다. 해결책은 실용적이다. 도시는 개방형 데이터 스키마와 데이터 이동성을 요구하고, 개인 원시 데이터의 보관 기간을 짧게 제한하며, 독립 감사를 실시할 수 있다. 플랫폼을 평가할 줄 아는 공익 기술팀에 투자할 수도 있다. 또 전체 시스템을 폐기하지 않고 구성 요소를 교체할 수 있도록 모듈형 하드웨어와 개방형 인터페이스를 우대하는 조달 방식을 운영할 수 있다.

투명성을 통해 신뢰 구축

라티는 철저한 투명성을 강조한다. 주민은 어떤 데이터가 수집되는지, 왜 수집되는지, 어떻게 보호되는지, 언제 삭제되는지 알아야 한다. 공개 데이터 목록과 명확한 보관 기간, 쉬운 말로 된 설명은 큰 도움이 된다. 유럽연합의 일반개인정보보호법(GDPR)에서 영감을 얻은 도구는 시민에게 자신의 개인정보를 열람하고 수정하거나 삭제할 권리를 보장한다. 독립적인 감독위원회와 개인정보 영향평가는 시스템이 공공의 가치에 부합하도록 돕는다. 보호 조치가 실질적이라고 시민들이 확인하면 공공장소의 센서를 받아들이고 공동의 이익을 위해 자신의 데이터를 제공할 가능성이 높아진다.

신뢰는 선택권에도 달려 있다. 모든 서비스에 의무 참여가 필요한 것은 아니다. 자발적 참여 프로그램과 센서 설치 구역의 명확한 안내 표지, 손쉬운 민원 제기 절차는 불안을 줄일 수 있다. 도시는 알고리즘 등록부를 공개하고 외부 검토를 위해 모델을 개방하며, 위험이 피해를 일으키기 전에 찾아낼 수 있도록 레드팀 훈련을 후원할 수 있다. 이는 기술적 기능이 아니라 거버넌스 수단이며, 장기적인 성공을 좌우한다.

AI가 도시에서 이미 파악하는 것

인공지능은 이제 기획자들이 대규모로 도시 환경을 파악하는 데 도움을 준다. 수관과 그늘, 포장 상태를 지도화하고 보도의 이동 속도를 추정하며 차량과 사람이 지나치게 가까워지는 충돌 위험 지점을 찾아낼 수 있다. 라티와 협력 연구진은 ‘자연이 치유하는 서울(Nature That Heals, Seoul)’이라는 프로젝트를 통해 한국에서 이러한 방법을 적용하고 있다. 공원과 거리에서 사람들이 느끼는 경험을 녹지와 설계의 측정 가능한 특성과 연결하는 것이 이 프로젝트의 취지다. 분수대 근처의 그늘진 벤치가 사람들의 체류 시간을 늘리고 스트레스를 낮춘다면, 시스템이 그 양상을 파악해 비슷한 장소를 더 조성하도록 투자를 이끌어야 한다.

이미지에서 웰빙에 관한 통찰로

컴퓨터 비전은 이미지에서 나무와 잔디, 물, 그늘막, 좌석 같은 요소를 분류할 수 있다. 미기후 센서와 익명화된 이동성 데이터를 결합하면 여름에 어느 길이 쾌적한지, 어느 광장이 너무 시끄러운지, 간단한 변화로 일상적인 신체 활동을 늘릴 수 있는 곳이 어디인지 밝혀낼 수 있다. 결과물은 단일 점수가 아니다. 개선 기회를 보여주는 지도다. 기획자는 구역별로 조건을 비교하고 새로운 수목 군락이나 안개 분사 시설, 방음벽이 쾌적성과 이용률을 높이는지 시험할 수 있다.

윤리도 중요하다. 시스템은 사람을 식별하지 않아야 하며, 민감한 영상은 기기 밖으로 원본이 나가지 않도록 엣지에서 처리해야 한다. 데이터를 종합하고 노이즈를 추가하면 추세를 파악하면서도 개인정보를 보호할 수 있다. 특정 지역의 이미지가 과소 대표되는 경우처럼 편향이 있는지도 점검해야 한다. 도시의 상당 부분이 학습 데이터에서 보이지 않는다면 웰빙을 위한 프로젝트는 성공할 수 없다.

중국과 다른 시험대에서 얻은 교훈

라티는 최고의 스마트 시티 모델은 기술 목록이 아니라 사람들의 필요에서 나온다고 오랫동안 주장해 왔다. 그는 센서와 소프트웨어가 사람들이 환경을 감지하고 형성하는 데 도움을 준다는 점을 강조하기 위해 ‘센서블 시티(senseable city)’라는 표현을 쓴다. 중국은 속도와 규모 면에서 유용한 교훈을 준다. 선전 같은 곳에서는 급속한 도시화와 제조 역량, 기업가 정신이 결합해 도시 기술을 위한 살아 있는 실험장이 됐다. 국제 연구팀은 그곳에서 공공 공간과 교통, 산업이 함께 어떻게 발전했는지 살펴본다.

하향식 계획이 낳는 무미건조한 결과 피하기

계획에 따라 조성한 신도시를 포함해 여러 나라의 초기 홍보성 프로젝트는 경계해야 할 교훈을 남겼다. 계획이 지나치게 경직되고 위에서만 의사결정이 이뤄지면 지역은 무미건조하게 느껴질 수 있다. 그렇게 되면 혁신은 텅 빈 무대에 덧붙이는 요소가 된다. 구역별로 발전하고 활발한 저층부와 다양한 용도가 어우러진 성숙한 도시는 기술을 더 자연스럽게 받아들이는 경향이 있다. 서울이 얻을 교훈은 실험을 일상생활 가까이에서 진행하고 실제 거리와 붐비는 역에서 시험하며 초기 계획에 이의를 제기하는 피드백도 환영하는 것이다.

민간 기업은 필수적인 협력자지만, 도시는 지역 고유의 특성을 억누르는 종속과 획일화를 경계해야 한다. 다양한 접근 방식과 열린 대화는 연결 시스템이 도시를 틀에 맞춰 평준화하지 않고 공공 생활을 개선하도록 돕는다.

스마트 가로등, 연결형 인프라의 가능성과 위험

가로등은 학습형 인프라의 좋은 사례다. 에너지 효율이 높은 LED로 교체하면 즉각 비용을 절감할 수 있다. 연결 기능을 더하면 주변에 사람이 없을 때 조명을 낮추고 고장을 알리며 대기오염과 차량 속도, 주차 가능 여부를 감지하는 센서를 설치할 수 있다. 가로등 하나로 긴급 대응을 지원하고 보행자 신호 시간을 조정하며 5G 스몰셀을 운영할 수도 있다. 이론적으로는 안전과 기후, 편의성 모두에 도움이 된다.

다목적 하드웨어를 모두에게 유용하게 만들기

현실은 이론보다 복잡하다. 전통적인 부서는 기능별로 나뉘어 있다. 조명 담당자는 조명에, 교통 담당자는 신호에, 보건 부서는 대기질에 집중한다. 다목적 가로등은 이런 부서 간 칸막이를 가로지른다. 책임과 예산이 부서 사이의 공백에 빠지지 않도록 명확한 거버넌스가 필요하다. 조달 과정에서는 모듈성을 중시해야 전체 기구를 바꾸지 않고도 센서 카트리지를 추가하거나 교체할 수 있다. 개인정보 보호 정책도 명확해야 한다. 카메라를 사용한다면 기기 내에서 영상의 식별 정보를 지우고 짧은 기간만 보관하는 방식을 기본으로 해야 한다. 위험을 줄이면서도 더 나은 도로 설계를 위한 정보를 얻기 위해 많은 도시는 신원 정보가 아닌 통행량과 속도만 수집한다.

도시 공무원과 업계 관계자들을 인터뷰하면 일정한 양상이 드러난다. 공급업체는 독점 데이터 플랫폼을 밀어붙이는 경우가 많다. 공공시설 운영기관은 본연의 임무인 안정적인 조명에 집중한다. 도시 관리자는 당장의 서비스 제공을 원하고, 개방형 데이터 지지자들은 미래의 앱을 지원하는 플랫폼을 기대한다. 이러한 긴장을 풀려면 먼저 정책을 정한 뒤 그 정책에 맞는 하드웨어를 구매해야 한다. 그 반대가 아니다. 주민이 초기에 참여하고 데이터 권리가 보호된다면 연결형 가로등은 도시 지능을 위한 신뢰받는 기반 시설이 될 수 있다.

인구 감소가 스마트 시티 의제를 바꾸는 방식

인구 감소는 기획자들이 던지는 질문을 바꾼다. 공급을 늘리는 것보다 이미 건설된 시설을 더 잘 활용하는 것이 중요해진다. 적응형 교통 차선은 시간대별로 화물 하역과 버스 우선 통행, 자전거 통행에 맞춰 바뀔 수 있다. 사용하지 않는 사무실 공간은 도서관과 진료소, 공동 학습실로 전환할 수 있다. 수요가 줄어들면 상하수도와 에너지 시스템의 운영 규모를 조정해 신뢰성을 유지하면서 비용을 절감할 수 있다. 인프라가 학습하면 긴 지연 없이 적정 수준의 서비스에 맞춰 조정할 수 있다.

고령화도 우선순위를 바꾸는 요인이다. 횡단 거리가 짧고 벤치가 많으며 그늘이 충분한 거리는 고령 주민들이 활발한 생활을 유지하는 데 도움을 준다. 원격 의료와 사회복지 서비스는 에너지와 교통을 관리하는 네트워크를 함께 이용할 수 있다. 이 맥락에서 최고의 스마트 시티 프로젝트는 돌봄 제공자의 일상을 더 쉽게 하고 응급 대응을 더 빠르게 하며 폭염 속에서 모두가 더 편안하게 지낼 수 있게 하는 사업이다. 기술은 도구다. 목표는 쾌적함과 존엄성이다.

서울의 성공은 어떤 모습일까

작은 개선이 쌓이면 성공이 눈에 보인다. 신호 시스템이 접근 중인 버스를 감지해 연속으로 녹색 신호를 열어주면 버스 승객의 이동 시간이 단축된다. 집중호우가 닥치기 전에 빗물 배수구를 감시하고 제어하면 침수 취약 지역의 상점이 문을 닫는 일이 줄어든다. 사람들이 실제로 이동하는 곳에 그늘을 조성하고 새로 심은 나무가 기대한 만큼 기온을 낮추는지 관찰하면 여름철 산책길이 시원해진다. 공공시설 운영기관은 수요 데이터를 활용해 유지보수 시점을 정함으로써 정전을 더 드물고 짧게 만들 수 있다.

거버넌스에서도 성공을 확인할 수 있다. 공개 웹사이트에는 센서 종류와 구역별 설치 위치, 설치 목적, 수집 데이터, 보관 기간이 모두 게시된다. 알고리즘 등록부에는 주차 요금이나 건물 점검에 쓰이는 모델을 어떻게 학습시키고 편향 여부를 어떻게 검사하는지 공개된다. 주민은 보유한 자신의 데이터를 내려받고 수정하거나 삭제를 요청할 수 있다. 독립 위원회는 준수 여부를 확인하고 분기별 보고서를 발표한다.

마지막으로 경제와 사회생활에서도 성공이 드러난다. 개방형 인터페이스를 통해 스타트업은 저시력자를 위한 길 찾기부터 야간 소음을 줄이는 배송 경로까지 도시 시스템을 활용한 서비스를 만들 수 있다. 대학과 시민단체는 개방형 데이터셋으로 기후 회복력과 공중보건을 평가한다. 주목받지 못했던 지역이 도심보다 먼저 개선된다. 이처럼 살아 있는 실험실은 실험이 일상화되고 혜택이 폭넓은 시민에게 돌아가는 살아 있는 도시가 된다.

핵심 요점

• 카를로 라티는 스마트 시티 아이디어를 대규모로 시험하고 빠르게 다듬을 수 있는 드문 현실 세계의 실험실로 서울을 꼽는다.
• 핵심은 감지하고 적응하며 진화하는 학습형 인프라다. 새로운 도시를 처음부터 짓기보다 기존 도시를 개선하는 데 초점을 둔다.
• 거버넌스와 소유권, 개인정보 보호가 성공을 좌우한다. 명확한 데이터 권리와 투명성, 시민 감독이 신뢰를 쌓는다.
• ‘자연이 치유하는 서울’을 비롯한 AI 프로젝트는 컴퓨터 비전과 센서를 활용해 녹지 설계와 웰빙의 연관성을 살핀다.
• 중국의 사례는 사람을 우선하는 접근의 중요성을 보여주며, 무미건조한 공간을 만드는 경직된 하향식 계획을 경계하게 한다.
• 연결형 가로등은 가능성과 위험을 모두 보여준다. 주요 장벽은 기술이 아니라 사회적·제도적 문제다.
• 인구 감소로 인해 노후 시설 개선과 유연한 운영, 고령화 사회를 지원하는 서비스에 우선순위가 옮겨간다.
• 서울의 성공은 더 빨라진 버스, 더 시원한 산책길, 줄어든 침수 피해, 시스템 운영 방식에 관한 강한 공공 투명성으로 나타날 수 있다.