AI(인공지능)가 UN이 제시한 지속가능개발목표(SDGs) 중 열한 번째 목표인 지속가능한 도시와 지역사회를 만들겠다는 목표에 얼마나 기여할 것인가? 

그러나 급격한 도시화와 인구 증가로 인하여 도시와 사람들의 거주지를 포용적이고, 안전하며, 회복력 있고, 지속가능하게 만들겠다는 UN의 목표는 기대와 달리 이루어지지 않고 있다. 특히 개발도상국과 저개발국가들의 투명하지 않은 국가의 지배구조는 이를 더욱 어렵게 만들고 있다 

UN이 2023년에 발표한 지속가능개발 목표 보고서에 따르면, 2020년 전 세계 도시 거주자 중 1.1억 명이 슬럼가에 살고 있으며, 앞으로 30년 후엔 2억 명으로 증가될 것으로 예측된다. 

특히, 도시화의 문제로 인하여 공기 오염이 증가되고 있으며, 이러한 현상은 선진국보다 저개발국에서 심화되고 있다. 도시 거주자 2명 중 1명은 공공운송에 대한 접근이 제한적이며, 개발도상국 중 10억 명의 사람들이 모든 날씨에 적합한 도로를 이용할 수 없다. 또한, 4개 도시 중 3개 도시는 공공 공간과 거리로 할당된 면적이 목표인 45-50%보다 훨씬 적은 20% 미만이다. 

따라서 UN은 포용적이고, 안전하며, 회복력 있고, 지속가능하게 살 수 있는 도시와 지역사회 만들기를 지속가능개발 목표 중 11번째(SDGs 11)로 정하였다(<표 1> 참조).

이런 관점에서, 본 고에서는 AI(인공지능)가 UN의 SDGs 11에 어떻게 기여할 것인가에 대하여 살펴본다. 

먼저, Al‐Raeei (2024)에 따르면, AI는 도시 계획에서 인구 밀도, 토지 이용, 교통 패턴, 에너지 소비 등 다양한 측면에 대한 방대한 양의 데이터를 분석하는 프로세스를 간소화하여 도시 계획자에게 수많은 이점을 제공한다. 

AI는 머신러닝 알고리즘을 통해 데이터 내의 추세와 패턴을 인식하여 계획자가 도시 개발의 역학을 더 깊이 이해하고 증거에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있기 때문이다. 

예를 들어, AI는 도시의 미래 인구 증가를 예측하고 증가하는 수요를 충족하기 위해 새로운 주택 개발에 적합한 위치를 제안하여 도시의 확산을 방지하고 새로운 개발이 대중교통 및 편의 시설과 잘 연결된 지역에 위치하도록 할 수 있다. 

AI는 토지 가용성, 구역 규정 및 환경 제한에 대한 데이터를 분석하여 계획자가 주택, 상업 또는 녹지 공간으로 개발할 수 있는 활용도가 낮은 지역을 식별하는 데 도움을 줄 수 있다.

다음으로, AI는 스마트 운송 시스템의 구축에 도움을 줄 수 있다. AI는 경로를 최적화하고, 교통 체증을 줄이며, 배출량을 줄임으로써 대중교통을 개선할 수 있다. 

AI를 이용한 차세대 협력 운송 시스템(cooperative intelligent transport systems, ITS)은 자율 주행차, 교통 관리 시스템, 교통망을 위한 예측 유지 관리로 도시 운송 시스템의 효율성을 높이고 도시 오염을 줄일 수 있다(<그림 1> 참조). 

셋째, AI 기반의 에너지 관리 시스템은 건물, 가로등 및 기타 도시 인프라의 에너지 소비를 모니터링하고 최적화할 수 있다. 이러한 시스템은 실시간 데이터에 적응하여 에너지 사용이 최소화되고 가장 효율적인 방식으로 분배되도록 할 수 있기 때문이다. 

AI는 에너지 시스템 최적화, 산업 공정 간소화, 지능형 빌딩 관리, 수요 대응 강화, 물류 및 운송 강화, 건물에 대한 에너지 감사를 자동화하고 감사 결과에 따라 맞춤형 개선 사항을 제안, 항공 및 항공우주 발전에 기여함으로써 에너지 절약을 지원할 수 있다(Button, 2023). 

넷째, AI 기반의 페기물 관리는 폐기물 유형 및 발생, 폐기물 관리, 운송을 최적화, 불법 투기 및 폐기물 처리 관행을 탐지 및 감소, 폐기물의 화학적 구성 분석 등을 가능하게 해준다. 

즉, 솔루션은 폐기물 수거 경로를 최적화하고, 폐기물 발생 패턴을 예측하며, 재활용 프로세스를 개선할 수 있다. 스마트 센서와 AI는 폐기물 분류 기술을 활성화하여 매립지 사용량을 줄이고 재활용 노력을 촉진할 수도 있다.

다섯째, AI는 홍수, 지진 또는 극한 날씨와 같은 자연 현상에 대한 실시간 데이터 분석 및 예측 모델링을 제공하여 도시가 재해에 더 회복력이 있도록 도울 수 있다. 

AI로 구동되는 조기 경보 시스템은 재해의 영향을 완화하고 생명을 구하고 경제적 손실을 줄이는 데 도움이 될 수 있다. 재해별로 사용되는 AI 방법은 <표 2>와 같다.

여섯째, AI는 도시 공기의 질을 관리하는데 기여할 수 있다. AI는 대기질 센서, 위성, 기상 관측소 등 다양한 출처의 데이터를 분석하여 실시간으로 대기질을 모니터링할 수 있다. 

즉, AI는 오염 수준을 예측하고, 오염원을 식별하고, 오염 급증을 완화하기 위한 조치를 권고할 수 있다. <그림 3>은 IoT 기반 오염 관리 네트워크를 보여준다. 

일곱째, AI는 물 분배 시스템을 모니터링하고, 누수를 감지하고, 소비 패턴과 날씨 데이터를 기반으로 미래의 물 수요를 예측함으로써 도시가 물 사용을 최적화하고 낭비를 줄이는 데 도움을 주어 효율적인 물 사용과 관리가 보장된다. 

AI는 IoT와 결합하여 실시간 수질 모니터링이 가능하여 선제적 오염 물질 감자, 제안된 최적 처리 지침, 지능형 관개, 폐수 처리 등이 가능하다(Das & Chowdhury, 2024). 

McIntosh(2024)도 AI는 발생하기 전에 잠재적인 물 공급 실패를 감지, 물 분배 네트워크 강화, 수질 모니터링 향상, 홍수에 대한 보다 정확한 완화 및 예측, 폐수 처리에서의 에너지 효율성 제고, 더 강력한 기후 회복력 및 적응, 보다 정확한 가뭄 예측 및 물 분배, 그리고 스마트 관개 시스템이 가능하다고 하였다.

마지막으로, AI는 저렴한 주택 솔루션을 제공하는데 도움을 줄 수 있다. AI는 스마트 주택 프로젝트를 설계하고 관리하고, 공간 사용을 최적화하고, 에너지 효율적인 주택을 보장하는 데 사용할 수 있다. 

주택 수요와 저렴성에 대한 데이터를 분석함으로써 AI는 도시 인구의 요구를 충족하는 보다 효과적인 주택 정책과 프로젝트를 지원할 수 있다. 빌딩정보모델링(Building information modeling, BIM)과 다양한 시뮬레이션 툴이 신흥국가에서 저렴한 주택공급에 도움을 줄 수 있다. 

AI는 국가 주택 정책 설정의 개발, 지방의 도시계획 관련 법과 규제 검토, 토지 확보, 공공 서비스와 인프라 검토, 디자인과 건축, 그리고 주택 유통과 지역사회 개발 등의 단계를 통하여 효율적으로 관리해준다(Reid, 2023).  

지금까지 AI가 지속가능한 도시와 지역사회 달성에 어떻게 기여할 수 있는가를 살펴보았다. 10개의 목표를 2030년까지 얼마나 달성할 것인가에 대한 세상의 이목이 집중되고 있다. 

그러나 최근 전쟁이 빈번하게 일어나고 있는 국제 정세로 보아 목표 달성에 의구심이 든다. 도리어 지구와 인류를 위한 야망에 찬 목표가 한순간에 잿더미가 되는 모습에 맞닥뜨릴지도 모른다. 

분명한 것은 우리가 살고 있는 현재의 도시는 오염과 무관한 도시라고 말하기가 매우 어려워졌다. 과거처럼 깨끗하고, 상쾌하게 살 수 있는 환경이 아니다. 

비단에 수를 놓은 듯이 매우 아름답다라는 뜻의 삼천리 금수강산이 대한민국의 자랑스런 구호였으나, 이제는 아니다. 어릴 적 한강에서 모래무치 물고기를 잡아 회로 먹고, 여름에 수영하고, 겨울에 스케이트를 타던 시절은 가물가물한 꿈속의 기억들로 사라져 버렸다. 

그러나 해결책이 없지는 않다. 전술한 바와 같이, 지속가능한 도시와 지역사회 개발은 우리 인류가 개발해 온 다양한 디지털 혁신 기술을 이용하면 가능하다. 

문제는 그 기술의 남용과 독점이 없어야 한다는 것이다. AI 사용 시 투명성, 공평성, 책임성, 신뢰성, 안전과 프라이버시 보호 등 AI 윤리의 원칙에 대한 확립이 그 어느 때보다도 중요하다. 

공자는 ‘장차 큰일을 할 사람은 가까운 사람들을 잃지 않는다’라는 부실기친(不失其親)을 새기라고 하였다. 저급한 삶의 질로 인하여 고통받는 사람들을 결코 잃지 않는 AI 기반의 포용적 리더십이 그 어느 때보다도 요구된다. 

참고문헌:
Al‐Raeei, M. (2024). The smart future for sustainable development: Artificial intelligence solutions for sustainable urbanization. Sustainable Development.  https://doi.org/10.1002/sd.3131
Asha, P., Natrayan, L. B. T. J. R. R. G. S., Geetha, B. T., Beulah, J. R., Sumathy, R., Varalakshmi, G., & Neelakandan, S. (2022). IoT enabled environmental toxicology for air pollution monitoring using AI techniques. Environmental Research, 205, 112574.
Ben Hamida, E., Noura, H., & Znaidi, W. (2015). Security of cooperative intelligent transport systems: Standards, threats analysis and cryptographic countermeasures. Electronics, 4(3), 380-423.
Button, A. (2023). 7 ways AI can support energy conservation efforts. Available at https://earth.org/7-ways-ai-can-support-energy-conservation-efforts/
Das, A., & Chowdhury, A. R. (2024). Empowering sustainable water management: The confluence of artificial intelligence and Internet of Things. In Current Directions in Water Scarcity Research (Vol. 8, pp. 275-291). Elsevier.
Fang, B., Yu, J., Chen, Z., Osman, A. I., Farghali, M., Ihara, I., ... & Yap, P. S. (2023). Artificial intelligence for waste management in smart cities: A review. Environmental Chemistry Letters, 21(4), 1959-1989.
Ghaffarian, S., Taghikhah, F. R., & Maier, H. R. (2023). Explainable artificial intelligence in disaster risk management: Achievements and prospective futures. International Journal of Disaster Risk Reduction, 98, 104123.
McIntosh, R. (2024). Water AI: 8 Ways AI in water management creates a better future. Available at https://www.sandtech.com/insight/water-ai-8-ways-ai-in-water-management-creates-a-better-future/
Reid, A. (2023). Closing the affordable housing gap: Identifying the barriers hindering the sustainable design and construction of affordable homes. Sustainability, 15(11), 8754.
UN (2023). The sustainable development goals report 2023: Special Edition. Available at https://unstats.un.org/sdgs/report/2023/

● 세종대학교 경영학과 교수
● 세종대학교 탄소중립ESG연구소 소장
● 세종대학교 대학원 경영학과 ESG경영전공 Founder(2020)/코디네이터
● 세종대학교 대학원 경영학과 AI·미디어·커머스 석사과정 Founder(2025)/코디네이터
● 세종대학교 공공정책대학원 시니어산업학과 석사과정 Founder(2020)
● 세종대학교 산업대학원 마케팅학과 Founder(2007)(현, 유통산업학과)
● 세종대학교 경영전문대학원 프랜차이즈석사과정 Founder(2006)
● 세종사이버대학교 경영학과 Founder(2005)
● (사)한국프랜차이즈경영학회 회장
● SDX재단 교육연구원 자문단장
● ㈜ESG_BB 자문교수
● 논문과 통계 research and statistics professor 유튜브 채널 운영자