▶▶배티: 복잡계 이론은 일반적으로 작동하는 시스
the importance of Complexity theory in urban planning and how Complexity theory is useful in the digital age?
▶▶ Batty: Complexity theory is about how systems in general function through growth and change. It is a general set of ideas that apply to many fields that suggest that systems grow
through the actions of their individuals and groups and manifest emergent patterns. These patterns are often chaotic but with structure, or fractal with statistical self-similarity across spatial and temporal scales and one of the consequences of this theory is that systems show surprising effects that cannot be predicted in advance. Cities are an excellent example of such complexity and this cautions us to be very careful in thinking about how to intervene in their management and structure through planning, which can often leads to undesirable effects.
Complexity theory developed out of the systems approach but was also forged by people working in social and physical systems where dynamics – change over time – is central. It has grown to cover many science and social sciences and is also the result of many researchers realising that many systems that they deal with show counter intuitive effects as the grow and change. It came largely from a synthesis of ideas in biology, physics and economics with lashing of computer science and it has come to be applied to many systems such as cities and professional practices such as management and planning. My own book Cities and Complexity (MIT Press, 2005) shows how we can develop these ideas for cities and it introduces the principles of complexity and illustrates these using many new kinds of models based on agents, fractals, cellular automata, as well as networks and scaling laws.
▶Yoo: Every second, every hour and every day a tremendous amount of data is being captured in urban areas. When the idea of big data was emerging, people had been interested in the volume of data, however, analysing data, finding issues among the data and effective visualisation are gaining importance. What are the meanings of visualising data and design in urban studies?
▶▶Batty: Big data has suddenly come upon us mainly but not exclusively through real time streaming
<Image 1> Showing Population Density in 2011 (a) and Changes in Density 2011-2001 (b)
▶▶배티: 빅데이터는 갑자기 등장했지만, 도시환경 속에 포함된 센서들에 의해서 생산되는 실시간 데이 터들은 전혀 새로운 것이 아닙니다. 이러한 데이터 들은 수백만 개의 기록을 포함하고 있을 정도로 방 대한 것이어서, 데이터들을 이해하기 위한 시각화가 필요합니다. 우리는 데이터 내부에 존재하고 있는 패 턴을 찾고자 하며, 대부분의 빅데이터는 개인 정보 가 담겨 있어서 그들의 매우 세부적인 행태양상까지 보여줄 수 있는 새로운 형식의 자료입니다. 개인들 의 기본적인 데이터와 실제 도시에서 다양한 정보수 집장치에 의해 수집된 데이터의 연결점을 찾는 것은 굉장히 어렵지만 이 데이터들의 통합 역시 중요합니 다. 교통은 빅데이터 연구가 발전하고 있는 분야 중 하나입니다. 버스와 기차가 지연되거나 지정된 위치 에 있지 않을 때, 우리는 교통운영기관들로부터 어디 에 버스와 기차들이 위치해 있는지 실시간으로 정보
를 제공받아 이에 대한 조사를 진 행할 수 있습니다.
런던의 경우, 이용비용이 저렴 하기 때문에 약 85%의 승객들이 교통카드를 사용하고 있습니다.
우리는 승객들이 사용하는 교통 카드를 통해서 그들의 이동과 관 련된 데이터를 확보할 수 있습니 다. 수요 데이터와 공급 데이터를 결합시키는 것은 여러 가지 측면 에서 큰 난관이라 할 수 있는데, 그 중의 하나는 우리가 이 데이터 를 이용해서 무엇을 하려는 것인 지, 모형의 제작을 위해서는 어떻 게 활용할 수 있을지, 궁극적으로 는 미래 예측을 위해서 이 데이터가 어떻게 활용될 것인지 명확하게 정리할 필요가 있습니다.
소셜 미디어를 통한 데이터들도 수집·연구되고 있습니다. 트위터 피드 등 소셜 미디어를 통해서 수 집되는 데이터들의 경우, 방대한 데이터를 어떻게 활 용할 수 있을지에 대해 많은 논쟁과 주장들이 있지 만, 제 생각으로는 지리인구통계적 분석 분야에 유용 하게 이용될 수 있을 것이라고 생각됩니다.
▶ 유: 공간정보를 포함한 다양하고 복합적인 네트워 크의 가상공간과 우리가 살아가고 경험하는 도시공 간 사이에는 간극이 있습니다. 기술이 발전하고 네 트워크가 증가하는 미래에는 이 간극이 더 커질 수 도 있습니다. 두 공간 사이에 존재하는 이 간극에 의 해서 어떤 종류의 문제가 발생할 수 있을까요? 그리 고 우리는 어떻게 대응해나가야 할까요?
- interview · M i c h a e l B a t t y
<그림 2> 3D 시각화 이미지와 모형의 각 부분들
3D 라이더 데이터(3D LIDAR data)와 ArcGIS를 통해 제작한 버추얼 런던 모형(The virtual London model)
3D 히스토그램을 통한 도시 내 업무시설(짙은색)과 상 업시설(연한색) 면적 분석
모형을 통한 도시 내 대기오염물질(NO2)의 밀도 파악
런던에서 두 번째로 큰 업무지역인 카나리 와프 지역의 토지이용 분석
of data that is produced from sensors embedded in the urban environment. Such data sets are huge with often millions of records and we need visualisation to make sense of them very often.
We are looking for patterns in the data and this is providing us with a new source of explaining behavioural dynamics at the detailed individual level because much of this data is associated with individuals. There are big
challenges in linking individual person data to data that comes from sensors involving non-human objects as has always been the case in cities, so integration of database is another important feature. One of the main areas where big data is being developed involves transport. We have data from the transport operators which is streamed in real time relating to where buses and trains are located, if they are delayed and at different times. We have data in demand for travel which is taken from smart cards that travellers top up in terms of money and in London for example. 85 percent of users use such cards because they are much better value than paying for each individual trip. There are some big challenges though in marrying up these demand and supply data sets and one of the things we need to be very clear about is what this data can be used to explain and more particularly what we can do with respect to using such data in modelling and ultimately in prediction. Then of course there are the data sets that are coming from social media and these we are exploring. It is even harder to figure out how we can use the very rich data from these sources such as Twitter feeds but there is some sense in which this kind of data might help us with geodemographic analysis.
▶Yoo: There is a gap between virtual space, which contains diverse and multiple networks with spatial data, and real urban space where we live and explore. In the future, the recognition gap between virtual space and real urban space could be wider than before due to the development of technologies and increasing networks.
What kind of problems would be created by this gap? How can we respond against it?
<Image 2> 3-D Visualisation and Navigating through the Models
▶▶배티: 네, 그렇습니다. 데이터와 가상공간을 바탕 으로 제작된 모형 사이에는 새로 형성된 간극이 있 고, 이 간극은 디지털 공간이 가지는 추상성이 실제 세계와 연결되면서 발생하는 문제점으로 인식될 필 요가 있습니다. 그러나 우리의 일상생활 속 많은 일 들이 현실세계보다 디지털 가상공간을 바탕으로 하 는 비중이 점점 더 커지는 것처럼, 현실세계는 가상 공간화되고 있습니다. 전자메일의 흐름은 한 세대 이 전에 만든 물리적인 우편시스템보다 그 흐름을 파악 하기 어렵습니다. 전자통신을 기반으로 하는 이 네 트워크들은 실제의 모습을 공간과 밀접하게 상호작 용하는 새로운 가상공간을 제공하는데, 이 두 공간들 을 서로 연결하고 실제 파악하기 위해서는 많은 연구 가 필요합니다. 전자 미디어들이 통합되고 이 미디어 들을 통해서 방대한 정보들이 전해지고 있지만, 이러 한 전자 미디어들의 흐름을 단순히 관찰하는 데에도 해결해야 할 무수한 문제들이 있습니다. 또한, 이 데 이터들은 사생활 침해와 비밀보장이라는 큰 문제들 과도 연결되어 있습니다. 이러한 디지털 가상공간을
포함하는 도시는 앞서 말씀드렸듯이 매 순간마다 점 점 복잡해지고 있어서, 우리가 도시를 이해하는 것은 더욱 어려워지고 있습니다.
▶ 유: CASA는 GIS뿐 아니라 빅데이터, 행위자 기 반 모형, 가상현실 등을 활용해서 많은 연구를 진행 해왔습니다. 다양한 방법을 통해서 연구를 진행하실 때의 장점과 어려운 점은 무엇입니까? 진행하신 연 구 중에 몇 가지 예를 들어주십시오.
▶▶배티: 모든 새로운 접근방식에서 가장 큰 난관은 좋은 자료를 확보하는 것입니다. 우리가 전체가 아닌 개별행위자의 관점에서 도시와 연관된 아이디어들 을 개발할 때, 데이터는 엄청나게 증가하게 되며, 늘 어난 데이터를 평가하는 어려움은 더욱 커지게 됩니 다. 행위자 기반 모형의 가장 중요한 점은 행위자의 개별적인 특징을 일일이 조절할 수 있다는 점인데, 이러한 개인별 특징에 대한 관심을 통해 똑같은 특성 을 지닌 사람들이 모여 있는 하나의 집합체로서의 도 시가 아닌 각각의 개별적 특성을 지닌 사람들로 구성 - interview · M i c h a e l B a t t y
<그림 3> 3D 가상현실 시각화를 통한 가상공간과 실제공간의 통합
컴퓨터 사용자가 가상공간 내에서 상호반응(Interaction) 을 만들어낼 수 있는 가상 전시공간과 스튜디오
게임을 통한 가상공간 경험 London Data Table: 런던 각 지역의 디지털 데이터를 실제 모형에 실시간으로 표시
헤드셋 장비를 통해 사용자가 홀로그램으로 만들어진 가상공간을 체험
▶▶Batty: Yes there is an emerging gap between the data and the models that we build which in a sense lie in virtual space and this needs to be recognised as part of the problem of linking our digital abstractions to the real world. But the real world itself is becoming virtual as a good deal of what is now going on in cities is virtual in comparison to real. Just consider email traffic which is hard to observe compared to physical traffic of the postal system which accomplished the same a generation ago. These networks all based on electronic communications present new virtual spaces that clearly interact and exist in real space but there are enormous research challenges to link them together, and indeed measures them. As electronic media have emerged and as so much information is now communicated in this way, there are enormous problems of simply observing this. There are of course big problems of privacy and confidentiality too that continually pervade these data. And least but not least, it appears that our cities are getting more complex by the minute and this presents a major challenge to our understanding.
▶Yoo: CASA have been doing many research projects which use not only utilise GIS but also big data, Agent-based Modelling and Augmented Reality. When you proceed the projects with diverse methods, what are the advantages and challenges? Please provide some examples of your works.
▶▶Batty: The big problem in all these new approaches is getting good data. When we develop ideas about cities from the point of view of individuals – agents – rather than aggregates – we increase the number of data points enormously and this increases the estimation problem massively. The great thing about agent based modelling is that it deals with individuals and we need this kind of focus so that we can address key issues in the city that involve individuals rather than aggregates. In short looking at the world through the
<Image 3> Augmenting 3-D Visualisation Merging the Virtual with the Real
된 도시에서 나타나는 특징들을 파악할 수 있습니다.
다시 말해, 다양성이 증가하는 도시에서는 개인별 특 성을 중요하게 고려해서 얻을 수 있는 교훈들이 도시 의 거시적 관점을 통해서 얻게 되는 교훈만큼 중요한 것입니다. 그러나 행위자 기반 모형에서 개별행위자 들의 특성에 대한 세부적인 보정은 모형 자체가 정
다시 말해, 다양성이 증가하는 도시에서는 개인별 특 성을 중요하게 고려해서 얻을 수 있는 교훈들이 도시 의 거시적 관점을 통해서 얻게 되는 교훈만큼 중요한 것입니다. 그러나 행위자 기반 모형에서 개별행위자 들의 특성에 대한 세부적인 보정은 모형 자체가 정