인공지능과 빅데이터를 활용한 도시정비사업 사업성 분석의 효용과 한계 = Effectiveness and Limitations of AI- and Big Data-Based Feasibility Analysis in Urban Redevelopment Projects

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 인공지능(AI)과 빅데이터 기술을 활용한 도시정비사업 사업성 분석 플랫폼의 작동 방식과 효용 및 한계를 실증적으로 고찰하였다. 이를 위해 서울시 가로주택정비사업 사례를 대상으로 국내에서 상용화 된 두 개의 AI 기반 플랫폼을 활용하여 인공지능 설계안을 도출하고 사업비를 추정하였다. 또한 시세 빅데이터를 기반으로 종전자산 및 종후자산을 자동 산정하고, 산출된 비례율을 전통적 방식의 사업성 분석 결과와 비교ㆍ분석하였다. 분석 결과, 프롭테크 기술은 전통적 방식 대비 사업성 평가 과정에서 수반되는 시간과 비용을 획기적으로 절감한다는 효과가 있으나, 플랫폼 간 분석 결과의 편차가 존재하며 최종 사업성 판단에는 전문가의 종합적 판단이 필수적임을 확인하였다. 이러한 결과는 인공지능과 빅데이터 기술을 도시정비사업 사업성 검토 프로세스에 활용하여 의사결정의 신속성과 효율성 제고하는 방안을 모색하는 데 주요한 시사점을 제공한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study empirically examines the effectiveness and limitations of artificial intelligence (AI) and big data-based feasibility analysis platforms in the context of urban redevelopment projects. Using a street housing redevelopment project in Seoul as a case study, two commercially available AI-based platforms were employed to generate AI-driven architectural designs and estimate construction costs. Additionally, pre- and post-development asset values were also automatically assessed using real estate big data, and the resulting proportional rates were compared with those derived from conventional feasibility analysis methods. The results demonstrate that proptech technologies can substantially reduce the time and cost associated with feasibility assessments compared to traditional approaches. However, discrepancies between platform outputs highlight the continued necessity of comprehensive expert judgment in final project evaluations. These findings provide valuable insights into how AI and big data technologies can be integrated into feasibility assessment processes to enhance the speed and efficiency of decision-making in urban redevelopment projects.