미래의 스마트도시 산업 창출을 이끄는 스마트도시 전문 인재 양성
4차 산업혁명 시대의 국가 미래산업 플랫폼, '스마트시티'
세종 스마트시티 국가 시범도시를 비롯하여, 국내·외 스마트도시 정책과 수요를 고려한 스마트도시 특화 교육 프로그램을 통해 스마트도시의 계획·설계와 운영의 주체로 성장할 핵심 고급인력을 양성합니다.
- 도시계획, 도시설계, 교통공학, 빅데이터, ICT, AI, 에너지, 환경, 도시경제, 복지, 거버넌스 등 학제 간 융복합 교과과정을 통한 스마트시티 전문인력 양성
- 리빙랩 중심 수업과 캡스톤 디자인, 기업체 인턴십 등 실무 중심 교육과정을 통한 실무형 인재 양성
고려대학교 스마트도시학부는 세종 5-1 생활권 국가시범도시와 부산 에코델타시티를 비롯한 국내외 스마트도시 정책·시장 환경을 교육과 연구에 직접 연결하여, 도시의 계획·설계·건설·운영 전주기를 데이터와 AI, 그리고 디지털트윈으로 통합할 수 있는 핵심 고급 인재 양성을 목표로 합니다. 우리 학부는 도시계획과 도시설계, 교통공학, 도시공간정보, 빅데이터·ICT·AI, 에너지·환경, 도시경제와 거버넌스 등 학제 간 융합을 기반으로, 리빙랩과 캡스톤 디자인, 공공·기업 인턴십을 연계한 실무 중심 교육을 통해 현장 적용성과 국제 확장성을 동시에 확보하고 있습니다. 이러한 교육철학은 「스마트도시법」과 제4차 스마트도시 종합계획(2024–2028) 등 최신 정책 프레임과 정합적으로 설계되어 있으며, 국가시범도시의 실증 데이터와 운영 체계를 활용해 학생들이 문제 정의부터 정책·사업화까지 전 과정을 경험하도록 설계되어 있습니다.
스마트도시는 정보통신기술과 첨단기술을 도시기반시설과 서비스에 융합하여 도시문제를 선제적으로 진단하고 자율 최적화하는 지속가능한 도시로 진화하고 있으며, 최근에는 도시 전 영역을 디지털로 재현·연동하는 초실감 디지털트윈과 AI가 재난안전, 도로·교통, 에너지, 토지이용과 건축사업관리 등 다양한 분야의 의사결정 인프라로 자리 잡고 있습니다. 각 지자체는 초실감 디지털트윈을 정책 의사결정에 단계적으로 적용하고 있으며, 중앙정부는 국가시범도시와 스마트도시 솔루션 확산 사업, 데이터 허브와 규제 샌드박스 등을 통해 실증–확산–수출을 연결하는 생태계를 고도화하고 있습니다. 우리 학부는 이러한 변화에 발맞춰, 국가시범도시를 포함한 전국의 지자체 과제를 수업·연구에 접목함으로써 학생들이 실제 도시 데이터를 활용해 시나리오 작성, 시뮬레이션, 정책 효과 분석을 수행하도록 지원합니다
글로벌 시장은 도시 데이터 허브, AIoT, 도시 디지털트윈, 모빌리티를 성장축으로 빠르게 확대되고 있습니다. 전 세계 스마트도시 시장은 2025년 약 7000억 달러에서 2030년 1.45조 달러 규모로 성장하고, 공격적 추정에서는 2030년 3.76조 달러에 이를 수 있다는 전망이 제시된다. 유럽연합은 2030년 넷제로 도시 달성을 위한 6500억 유로 규모의 투자 동원을 추진하는 등, 도시 단위의 탈탄소·적응 투자와 스마트 인프라가 결합되는 흐름이 뚜렷합니다. 이와 같은 정책·투자 환경은 스마트도시 전문 인재에 대한 글로벌 수요를 구조적으로 확대하고 있으며, 우리 학부는 정량·정책 데이터를 아우르는 분석 역량과 사업화·거버넌스 이해를 겸비한 인재를 길러 이러한 수요에 선도적으로 대응하고 있습니다.
글로벌 시장은 도시 데이터 허브, AIoT, 도시 디지털트윈, 모빌리티를 성장축으로 빠르게 확대되고 있습니다. 전 세계 스마트도시 시장은 2025년 약 7000억 달러에서 2030년 1.45조 달러 규모로 성장하고, 공격적 추정에서는 2030년 3.76조 달러에 이를 수 있다는 전망이 제시된다. 유럽연합은 2030년 넷제로 도시 달성을 위한 6500억 유로 규모의 투자 동원을 추진하는 등, 도시 단위의 탈탄소·적응 투자와 스마트 인프라가 결합되는 흐름이 뚜렷합니다. 이와 같은 정책·투자 환경은 스마트도시 전문 인재에 대한 글로벌 수요를 구조적으로 확대하고 있으며, 우리 학부는 정량·정책 데이터를 아우르는 분석 역량과 사업화·거버넌스 이해를 겸비한 인재를 길러 이러한 수요에 선도적으로 대응하고 있습니다.
우리의 교육과정은 “도시의 디지털 전주기(Plan–Design–Build–Operate)”를 관통하는 데이터·AI·디지털트윈 체계를 중심으로 재구성되어 있습니다. 첫째, 빅데이터 영역에서는 센서·위성·UAV·행정·민간 데이터를 결합한 도시 데이터 파이프라인을 구축, 시계열·패널·공간통계와 인과추론을 활용하여 수요 예측, 레질리언스 지표화, 탄소·열섬·홍수 리스크 모델링을 수행 둘째, AI 기반 도시계획·설계에서는 생성형·예측형 모델의 활용을 통한 공간계획의 수립, 최적화를 통한 토지이용 시나리오, 용적률과 스카이라인, 공공편익·시설 총량 배분, 행정규제 해석·문서 자동화 등을 다룹니다. 셋째, 도시공간정보에서는 GeoAI·3D/4D GIS·LOD2+ 제작과 3D 타일 워크플로를 익혀 토지피복 변화, 상권·생활권 분석, 취약지 탐지와 도시 트윈 시뮬레이션을 연결하기 위한 방법론을 습득합니다. 넷째, 도시건설·사업관리에서는 BIM–CIM–GIS–DT 통합으로 공정·원가·리스크를 데이터 기반으로 통제하고, 스마트 건설장 안전·환경 모니터링과 준공 후 FM/OM 단계의 예지보전을 연구하고 구현합니다. 다섯째, 교통·모빌리티에서는 도로·보행·마이크로모빌리티·대중교통을 아우르는 다중해상도 교통 트윈을 구축하여 혼잡·안전·배출을 평가하고, 자율주행·UAM의 입지·소음·안전성과 MaaS의 수요·요금·환승 최적화를 시뮬레이션합니다. 이러한 모든 과정은 국가시범도시를 포함한 실제 프로젝트와 연동되어 학부 단계에서부터 정책·기술·사업화를 아우르는 실전형 문제해결 능력을 축적하게 됩니다.