AIGC 기반 중국 도시 버스정류장 사용자 요구 분석 및 최적화 설계 연구 = AIGC-Based Research on User Demand Analysis and Optimized Design of Urban Bus Stops in China

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

With the rapid progress of urbanization in China, bus stops, which play an important role in urban public spaces, serve not only as core components of public transportation but also as significant elements representing the city’s image and public services. However, as public demands for safety, comfort, intelligence, and sustainability continue to increase, existing bus stops still face many limitations in terms of function and user experience, making it difficult to satisfy diverse user needs.
This study integrates Artificial Intelligence Generated Content （AIGC） technology based on the Kano-AHP method to develop a user needs analysis model for urban bus stops in China and to explore optimization strategies. First, through a review of relevant studies and field investigations, the current conditions and major problems of bus stops in Qinhuangdao City, Hebei Province, China, were analyzed, and passengers’ key requirements were identified. In this process, safety assurance, environmental comfort, sustainability, and smart services were confirmed as the main user needs. Second, the Kano model was applied to classify user needs into Must-be requirements, One-dimensional requirements, and Attractive requirements. The survey results also identified some Indifferent requirements; however, as these were found to have little impact on user satisfaction, they were excluded from further analysis. Third, the Analytic Hierarchy Process （AHP） was used to construct a hierarchical model of bus stop user needs, and the relative weights of each indicator were calculated through expert evaluation, thereby quantitatively analyzing the importance of different requirements. In the design stage, AIGC technology was introduced through the use of ChatGPT, Dream AI, and Stable Diffusion platforms. Based on the Kano-AHP analysis results, prompts were generated to derive design alternatives, enabling intelligent design generation and comparison of multiple alternatives. The application of AIGC significantly improved the creativity and efficiency of the design process.
The research site of this study was Qinhuangdao City, Hebei Province, China. Located along the coast of Bohai Bay, Qinhuangdao is a well-known tourist city, and the increasing number of tourists has led to growing demand for public transportation. In addition, in line with the national strategy of “Healthy China,” the region is promoting the development of the life and health industry and paying increasing attention to public health issues, making it a suitable area for research on bus stop optimization. However, current bus stops in this region face problems such as aging facilities, insufficient spatial utilization, and a low level of informatization, which make it difficult to meet the diverse travel needs of residents and tourists. As the researcher is from Qinhuangdao and has a strong understanding of the local transportation environment and user characteristics, favorable conditions were available for conducting field investigations. Accordingly, this study conducted research on the optimization of bus stops in Qinhuangdao City.
The results of this study propose design strategies for the optimization of bus stops in Qinhuangdao City and verify them through case analysis. Emphasizing the integration of theory and practice, this study presents a systematic research and design methodology through the classification of user needs, weight calculation, and AIGC-assisted design. By taking Qinhuangdao City as a case study, this research is expected not only to provide directions for improving local bus stops but also to offer foundational data for the smart transformation and human-centered design of urban public spaces in other cities.

목차 (Table of Contents)

• （Abstract）
• Ⅰ. 서론 1
• 1. 연구 배경 1
• 2. 연구 목적과 의의 6
• 1） 연구 목적 6
• 2） 연구 의의 7
• （1） 이론적 의의 7
• （2） 실천적 의의 7
• 3. 연구 내용 8
• 4. 연구 방법 10
• 1） 연구 대상 10
• 2） Kano와 AHP 설문 대상 11
• 3） 측정 도구 13
• （1） 버스 정류장 현황 측정: SWOT 분석 13
• （2） 버스 정류장 사용자 요구 측정: Kano-AHP 설문지 조사 13
• 5. 연구 구조도 22
• Ⅱ. 이론적 배경 및 연구 동향 23
• 1. AIGC 23
• 1） AIGC의 개념 23
• 2） AIGC에 관한 선행 연구 24
• 3） AIGC 대표적 도구 28
• 2. 도시 공공 공간 29
• 1） 도시 공공 공간의 개념 29
• 2） 도시 공공 공간의 분류와 이론 30
• （1） 건강도시 31
• （2） 환경심리학 32
• （3） 환경행동학 34
• 3） 도시 공공 공간에 관한 선행 연구 36
• 4） 도시 버스 정류장 42
• （1） 도시 버스 정류장의 개념 42
• （2） 도시 버스 정류장의 유형 43
• （3） 중국 도시 버스 정류장 연구의 현존 문제 46
• 3. 사용자 요구 47
• 1） 사용자 요구의 개념 47
• 2） 사용자 요구 분류 48
• （1） 생리적 욕구 49
• （2） 심리적 욕구 50
• （3） 사회적 건강 욕구 50
• 3） 사용자 요구 선행 연구 51
• 4. 도시 버스 정류장 사용자 요구 모형 53
• 1） 사용자 요구 모형의 목적과 의의 53
• 2） 사용자 요구 모형의 원칙 54
• 3） 도시 버스 정류장 사용자 요구와 분류 55
• 5. Kano-AHP 57
• 1） Kano 57
• 2） AHP 58
• 6. 본 장의 소결 60
• Ⅲ. 결과 및 고찰 61
• 1. 조사 대상지 현황 및 SWOT 분석 결과 61
• 1） 기존 도시 버스 정류장의 현장 조사분석 결과 61
• 2） 친황다오시의 도시 버스정류장 SWOT 분석 결과 63
• （1） 도시 버스 정류장의 강점 63
• （2） 도시 버스 정류장의 약점 63
• （3） 도시 버스 정류장의 기회 64
• （4） 도시 버스 정류장의 위협 64
• 2. Kano-AHP 기반 사용자 요구 측정 결과 및 전략 구축 65
• 1） 설문지 신뢰도 및 타당도 검증 65
• 2） Kano 분석 결과 66
• 3） AHP 분석 결과 69
• 4） 사용자 요구 모델 가중치 분석 72
• 5） 디자인 전략 구축 73
• （1） 안전 성능 향상 73
• （2） 친환경 속성 강화 75
• （3） 기능 체계 최적화 도출 77
• （4） 지능화 발전 추진 80
• 3. AIGC 기반 버스 정류장 디자인 개발 81
• 1） 디자인 생성 프롬프트 구축 82
• 2） AIGC 기반 버스 정류장 디자인 스케치 84
• （1） 작품 1: A그룹 디자인 84
• （2） 작품 2: B그룹 디자인 85
• （3） 작품 3: C그룹 디자인 86
• 3） AIGC 기반 버스 정류장 디자인 대표작 선정 결과 87
• （1） A그룹 디자인 대표작 87
• （2） B그룹 디자인 대표작 88
• （3） C그룹 디자인 대표작 89
• 4） AIGC 기반 버스 정류장 디자인 최종 시안 89
• （1） A그룹 디자인 최종 시안 92
• （2） B그룹 디자인 최종 시안 94
• （3） C그룹 디자인 최종 시안 97
• Ⅳ. 결론 및 제언 100
• 참고 문헌 104
• 부록 111