대한 심의, 참여 과정, 그리고 바르셀로나가 도시 간 데이터를 공유할 수 있는 방법을 개설할 계획이다.
인터넷에서 무차별적으로 개인정보가 노출되는 디지털 사회에서 정보를 제공하는 개인이 자신의 정 보를 제어할 수 없다면, 데이터 경제의 불균형은 피할 수 없다. 더 많은 데이터가 보다 나은 방향으로 사 용될 수 있는 기반 구축은 개인이 자신의 정보에 대한 소유권을 인식하고 그 정보에 대한 접근과 활용의 여부를 제어할 수 있는 것에서부터 시작할 수 있을 것이다.
[자료: EL SALTO. Francesca Bria: “Los datos son una infraestructura pública más, como el agua, la electricidad o el transporte”.
January 25, https://www.elsaltodiario.com/tecnologia/francesca-bria-los-datos-son-una-infraestructura-publica-mas-como- el-agua-la-electricidad-o-el-transporte- (2019년 4월 12일 검색).
DECODE. 2018. BarcelonaNow at “The Web Conference 2018”. https://www.decodeproject.eu/blog/barcelonanow-%E2%80%9C-web- conference-2018%E2%80%9D (2019년 4월 12일 검색).]
진광선 | Escola TècnicaSuperior d’Arquitectura de Barcelona, Universitat Politécnica deCatalunya 도시계획학 박사과정([email protected])
미국
모바일 기술과 스마트폰 데이터를 통해 새롭게 이해하는 도시의 역학관계, 웨이파인딩(Wayfinding)
‘길 찾기’로 번역이 되는 웨이파인딩(wayfinding)은 ‘물리적 공간 속에서 적응해가며 한 지점에서 다른 지점까지 방향을 찾아간다’는 의미다. 저명한 도시계획가이자 저술가였던 케빈 린치(1918~1984년)는 저 서 「도시의 이미지」(The Image of the City)에서 외부적 환경으로부터 오는 명확한 감각적 신호(sensory cues)를 일관되게 사용하고 구조화하는 것이라 정의하기도 했다(Lynch 1968). 이 개념은 향후 도시를 이해하는 현상학적 관점의 일환으로 건축 및 도시계획에서도 실질적 함의를 지닌다. 일상생활은 물론 도시정책이 갈수록 ‘스마트’해지는 오늘날에는 시민들의 일상적인 움직임, 교통수단 활용, 공간 및 이동 의 흐름 등 도시의 현장감을 담은 실시간 정보와 데이터를 효과적으로 파악하는 것이 무엇보다도 중요 한 도시계획의 과제다.
일상적 움직임에서 현장감과 현실감을 갖춘 도시계획으로
캘리포니아 폴리테크닉주립대학교의 윌리엄 릭스 교수가 고안한 도시계획에서의 모바일 응용 분류체 계(taxonomy)는 크게 ‘정보형’(informational), ‘거래/대화형’(transactional/interactive), ‘유용/생산 형’(utility/productivity), ‘가상현실/게임형’(virtual reality/gaming), 그리고 ‘길 찾기’(wayfinding)로 나뉘어져 있다(Riggs and Gordon 2017).
해외동향 글로벌정보
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이 중에서 웨이파인딩형 모바일 애플리케이션은 시민들이 직접 애플리케이션에 입력한 정보가 도시 계획가들에게 제공되는 방식으로 (대중)교통수단의 선택, 사용 시간대에 따른 노선의 변화와 움직임 등 에 대한 데이터를 모아 시민들의 일상적 움직임과 습관들을 이해함으로써 향후 관련 서비스 개선과 계 획 수립으로 이어질 수 있게 궁극적인 목적을 두고 있다. 그중에서도 사용자에게 실시간으로 정보를 업 데이트해 제공하는 웨이파인딩형1)은 도시계획가들에게 현장감 있는 정보를 제공함으로써 현실을 반영 한 정책들로 이어질 수 있다. 가구통행실태조사와 같은 기존의 계획 수립 도구들이 가지는 한계를 극복 하기 위한 방편이 스마트폰 안에 있다는 것이다(Bowden 2018).
사용자는 스마트폰과 응용 애플리케이션의 위치인식 기능을 노선 검색, 카풀 신청, 먹거리 · 오락거리 검색 등으로 일상적으로 폭넓게 쓰고 있지만, 이러한 위치정보가 아직 공공부문에서는 적극적으로 활용 되지 않고 있다(Bowden 2018). 릭스 교수의 캘리포니아주 소재 도시계획가들의 모바일 응용 여부에 관 한 설문조사2)에서도 나타났듯이 응답자의 90% 이상이 스마트폰을 보유하고 있지만, 이를 도시계획 수 단으로는 잘 활용하지 않는다. 활용된다 하더라도 정보형/대화형 애플리케이션 및 행정업무의 효율성에 대부분 국한되어 있었다(Riggs and Gordon 2017). 앞서 언급했듯, 기존의 도시계획 도구들은 시간과 비용이 많이 소요되고 나날이 발전하는 기술과 습관의 변화들을 따라잡지 못해 도시계획에 반영하지 못 하는 한계가 있었다. 그렇게 수집된 방대한 정보와 복잡한 인구조사 보고서는 도시의 역학관계에 대한 불완전한 그림으로 전문가들에게 제시되고, 시민들의 공감을 얻지 못하는 불완전한 정책이나 개선책으 로 이어지는 악순환을 만들어왔다.
이를 보완하고자 학계에서는 모바일/스마트폰 데이터를 이용한 도시분석 연구를 꾸준히 진행 중이다.
특히 일상적 움직임을 효과적으로 ‘캡처’하기 위한 민간연구소와 기업의 협업 · 연구도 늘어나고 있다. 한 예로 미국 최대 통신회사 중 하나인 AT&T 산하 연구진은 뉴저지주 모리스타운의 시간대별 통화량으로 시간대별 밀집지역을 분석해 출퇴근과 업무 시간대, 밤 문화와 사회생활이 활성화되는 시간대에 적격인 교통서비스 및 교통체증 개선 방안을 내놓았다(Becker, Caceres and Hanson et al 2011). 위치 및 장 소 검색을 위한 소셜미디어와 애플리케이션을 이용한 연구도 주목받고 있는데, 이는 특정한 인구, 혹은 산업 종사자들의 움직임과 도시 이용을 이해하는 데 도움이 되고 있다. ‘포스퀘어’(Foursquare, 위치기 반 소셜네트워크) 애플리케이션의 데이터를 이용해 뉴욕시 의류산업 종사자의 하루 동안 일상적 움직임 을 캡처해 그 산업생태계가 어떻게 이뤄지고 있는지 분석하고, 현실에 기반한 뉴욕 가먼트 디스트릭트 지구를 위한 개발 정책을 제안한 연구가 그 예다(Williams and Currid-Halkett 2014).
스마트폰 및 애플리케이션 데이터를 이용하는 데 가장 크게 우려되는 것은 신상정보의 보호다. 최 근 시민들의 정보를 보호하면서 도시계획을 위한 실시간 데이터를 제공하기 위한 시도로 구글의 모기
1) 또 다른 웨이파인딩형은 비실시간성에 기반한 모바일 애플리케이션으로 고정된 데이터 및 지도 등이 포함됨(Riggs and Gordon 2017).
2) 결과적으로 총 133명이 응답했으며, 91%는 공공부문 도시계획가임. 응답자가 대부분 평균 연령 41세인 남성(65%)과 백인(81%)이었으며, 이 는 미국도시계획협회(American Planning Association)의 도시계획가 인구학적 통계현황과 일관됨.
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업인 알파벳 산하 자회사인 사이드워크 랩(Sidewalk Labs)에서 내놓은 ‘레플리카’(Replica)가 주목받고 있다. 레플리카는 처음부터 식별정보가 제거된 데이터로 통행 행태(교통수단별 이용자수, 이동의 목적 등) 모델을 구성(<그림 1> 참조)하고, 이 모델을 기반으로 실제 인구를 통계적으로 대표하는 합성 인구 (synthetic population)를 형성하여 도시계획가들에게 제공한다. 즉 현실 속 장소와 사람들의 움직임을 그대로 모사한 ‘가상 세계’를 통해 계획가들은 개인 신상정보를 침해하지 않으면서 교통 및 국토 이용 등 에 대한 (현실을 모사한) 실시간 정보를 파악하고 중대한 결정을 내릴 수 있게 된다(Bowden 2018). 현 재 캔자스시티와 시카고에서 첫선을 보인 레플리카는 실용적이고 사용하기 쉬운 시스템으로 거듭나기 위해 해당 지역의 공공기관과 시민들로부터 지속적인 피드백을 받을 예정이다.
시사점
미국 내 다양한 민간연구소와 기업들은 모바일 기술을 활용해 공공기관들에 더욱 정확하고 현실을 반영 한 웨이파인딩 정보를 제공함으로써 공공부문이 시민들의 필요에 신속하게 반응하고 대응할 수 있도록 혁신을 도모하고 있다. 변화가 더디다는 비판받고 있는 공공부문에서 공정하고 효율적인 ‘스마트’ 도시 운영을 위한 민관 협업이 혁신으로 이어질지 주목된다. 교통∙ 복지 등 사각지대에 있는 사회경제적 취약
주: 시간대 및 요일에 따른 교통수단별 이용도, 자전거 및 보행자수, 교통수단 이용 및 메인 거리 방문 목적(쇼핑, 직 장 등), 이동 경로 등을 볼 수 있음.
출처: Bowden 2018.
<그림 1> 레플리카(Replica)를 통해 보는 미주리주 캔자스시티의 메인 거리 해외동향 글로벌정보
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계층의 ‘웨이파인딩’을 안전한 방법으로 파악해 이들을 위한 현실성 있는 정책을 내놓을 수 있는 방안들 도 강구돼야 할 것이다.
[자료: Becker, R. Caceres, R., Hanson, K., Loh, J., Urbanek, S., Varshavsky, A., and Volinsky, C. 2011. A Tale of One City: Using Cellular Network Data for Urban Planning. IEEE Pervasive Computing 10, no.4: 18–26. https://doi.org/10.1109/MPRV.2011.44 (2019년 4월 1 일 검색).
Nick Bowden. 2018. Introducing Replica, a next-generation urban planning tool. Sidewalk Talk. https://medium.com/sidewalk-talk/
introducing-replica-a-next-generation-urban-planning-tool-1b7425222e9e (2019년 4월 1일 검색).
Kevin Lynch. 1968. The Image of the City. Cambridge·Mass: MIT Press.
Riggs, W. and Gordon, K. 2017. How is mobile technology changing city planning? Developing a taxonomy for the future. Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science 44, no.1: 100–119. https://doi.org/10.1177/0265813515610337 (2019년 4월 1일 검 색).
Williams, S. and Currid-Halkett, E. 2014. Industry in motion: using smart phones to explore the spatial network of the garment industry in New York City. PLoS ONE 9, no. 2. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0086165 (2019년 4월 1일 검색).]
주소윤 | University of Southern California 도시계획 및 개발학과 박사과정([email protected])
일본
‘Japan Taxi’의 위치정보 무단수집
일본 최대 택시배차 애플리케이션 ‘Japan Taxi’(550만 다운로드)가 이용자의 동의가 없는 상태에서 광 고 이용목적으로 위치정보 등의 정보를 수집해 온 것을 애플리케이션 파트너인 광고 회사 프릭아웃 (FreakOut)이 2018년 10월에 발표하였다. Japan Taxi 정보수집 방법은 애플리케이션의 이용약관 동 의 화면에서 원활하게 택시를 배차하기 위해 현재의 위치정보를 취득하는 것을 승인하도록 유도하였다.
JapanTaxi는 2016년 1월부터 개 인정보 보호 정책에 따라 위치정 보 등의 정보를 타사 광고의 게재 및 표시에 이용할 수 있다는 내용 을 기재한 후에 프릭아웃에 정보 를 제공해 왔다. 이번 발표를 통해 JapanTaxi는 그동안 고객에게 정 보 제공에 대한 설명 및 동의 취득 과정이 불충분하다고 판단하고 프 릭아웃에 광고사용을 즉시 중지했 다. 그리고 해당 SDK(Software Development Kit, 소프트웨어 개 발자가 특정 운영체제용 응용프로
<그림 1> 택시차량 태블릿에 구현된 JapanTaxi 화면
출처: https://response.jp/article/2019/03/26/320538.html (2019년 4월 17일 검색).
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