AI 언어 모델(VLM) 기반 도시 보행 단절 구간의 개선 방안 제시 – 서울시 종로구 일대를 중심으로

기존 도보환경 평가는 물리적인 수치 측정에만 의존하여 보행자가 걷어보며 실제 체감하는 감성적, 심리적 요소(위협성, 쾌적함 등)를 반영하지 못하는 한계가 있었습니다. 서울 종로구 일대의 방대한 보행 영상 데이터를 수집하여, 딥러닝을 활용한 물리적 평가 (시맨틱 세그멘테이션)와 가상 보행자인 AI 시각언어모델(VLM)을 활용한 인지적 평가를 교차 분석했습니다. 공간을 유형 4가지로 나누어 각 공간의 특성을 고려한 보행자 중심 공간 개선안을 제시했습니다