| 수록사항 |
도시설계(한국도시설계학회지) , Vol.27 No.3(통권 제135호)(2026-06) |
| 주제어 |
생성형 AI; 추론구조; 멀티스텝추론; 생각의나무; 도시설계 ; Generative AI; Prompt Engineering; Chain of Thought; Tree of Thought; Urban Design |
| 요약1 |
생성형 AI의 활용은 빠르게 확대되고 있지만, 도시설계 분야에서는 문제를 종합적으로 해석하고 해결방안을 도출해야 하기 때문에, 이러한 활용은 아직 제한적이다. 특히 생성형 AI는 추론구조에 따라 도시문제의 인식과 제안 결과가 달라질 수 있다. 이에 본 연구는 추론구조의 차이가문제인식과 원인분석, 해결방안, 전략제안 등 도시설계의 전반적인 과정에서 어떠한 영향을 미치는지를 비교ㆍ분석하는 데 목적이 있다. 이를 위해 단순 질의 응답(Zero-Shot), Chain of Thought(CoT)와 Tree of Thought(ToT) 추론구조 3가지 조건을 비교대상으로 설정하고, 성수역 일대를 사례지로 동일한 입력 조건으로 적용하였다. 분석 결과, 단순 질의 응답에서는 다양하고 창의적인 아이디어를 생성하는데 유용하였고, CoT는 성수역 문제를 출입구 중심의 보행 병목이라는 단일 인과 구조로 압축하고, 출입구 권역 전체의 보행 구조 재편이라는 일관된 방향의 전략으로 수렴하는 경향을 보였다. 반면 ToT는 공간ㆍ행태ㆍ교통ㆍ개발 요인을 포함한 도시 시스템 과부하로 문제를 확장적으로 재정의하고 시설, 운영, 구조를 결합한 다층적 전략을 도출하였다. 본 연구는 생성형 AI의 추론구조 차이가 도시문제 정의와 전략 도출 방식에 영향을 미치며, 도시설계 과정에서 문제 정의와 대안 탐색을 지원하는 도구로 활용될 수 있음을 제시한다. |
| 요약2 |
The application of generative AI is expanding rapidly, yet its use in urban design remains limited. This study compares how three reasoning structures Zero-shot, Chain of Thought (CoT), and Tree of Thought (ToT) influence problem recognition and strategy formulation in urban design, using Seongsu Station as a case study. Zero-shot generated diverse ideas but lacked logical grounding. CoT compressed the problem into a single causal structure, converging on a focused spatial redesign strategy. ToT reframed the problem as a systemic urban overload, deriving a multi-layered strategy combining facility, operational, and structural interventions. This study demonstrates that reasoning structure influences how urban problems are defined and strategies are formulated, suggesting generative AI as a potential exploratory tool in urban design practice. |
