[논문 리뷰] 스마트시티의 재정의: 인프라에서 ‘데이터 기반의 사회적 실험장’으로

<지능형 도시수자원 관리를 위한 데이터 기반 리빙랩 실증 및 운영(2022)> 보고서는 스마트시티를 화려한 빌딩 숲이 아니라, ‘데이터가 흐르는 실험실’로 바라봅니다.
도시를 “완공된 결과물”이 아니라, 디지털 트윈과 시민 참여를 통해 서비스가 검증·고도화되는 운영 시스템으로 재정의한다는 점에서 인상적입니다.

[이 글은 이런 분들을 위한 정리입니다]

부산 에코델타시티(EDC)·스마트빌리지의 리빙랩 구조가 궁금한 연구자·학생
스마트시티가 ‘인프라 구축’에서 ‘운영·실증’으로 이동하는 논리를 이해해야 하는 실무자
“스마트시티는 결국 데이터와 시민 참여의 문제”라는 관점이 필요한 시민

도시와 삶의 구조를 연구하는 Livingcity입니다.
스마트시티를 이야기할 때 저는 이런 질문을 먼저 둡니다.
“이 도시는 무엇을 ‘지었는가’가 아니라, 무엇이 ‘검증되고 학습되는가’로 평가되어야 하지 않을까?”

1. 한 문장 정의: ‘지속가능한 데이터 리빙랩(Data-Driven Living Lab)’

보고서가 제시하는 스마트시티의 핵심 정의는 다음으로 요약됩니다.

물리적 인프라(Physical)와 가상 모델(Cyber)이 실시간 데이터로 동기화(Digital Twin)되고, 그 위에서 시민이 주체가 되어 도시 문제(수자원·에너지)를 해결하며 새로운 서비스를 검증하는 ‘지속가능한 데이터 리빙랩(Data-Driven Living Lab)’.

여기서 중요한 건 ‘기술 목록’이 아니라 도시의 작동 방식입니다.
도시는 더 이상 콘크리트 덩어리가 아니라, 데이터가 축적되고 서비스가 업데이트되는 플랫폼으로 재배치됩니다.

2. 개념의 위치: 결과(Result)가 아니라 실험(Experiment)과 과정(Process)

2-1. 실험(Experiment): EDC 스마트빌리지는 ‘주거지’이면서 ‘테스트베드’다

보고서는 부산 에코델타시티(EDC) 스마트빌리지를 단순 주거지로 보지 않습니다. 미래 기술(예: Pre-CPS, AMI 등)을 실제 생활에 미리 적용해보는 테스트베드(Test-bed)이자 리빙랩(Living Lab)으로 규정합니다.

즉, 시민은 ‘입주민’이면서 동시에 실험 참여자가 됩니다. 기술은 설치되는 순간 끝나는 게 아니라, 생활 속에서 검증되어야 의미를 갖는다는 선언에 가깝습니다.

2-2. 과정(Process): 운영(Operation)과 최적화(Optimization)가 본질이다

이 프레임에서 스마트시티는 건설로 끝나지 않습니다. 시민 피드백이 들어오고, 데이터가 축적되고, 서비스가 고도화되며, 운영 모델이 업데이트되는 ‘운영과 최적화의 과정’이 도시의 본질입니다.

3. 2022년의 문제의식: ‘하드웨어의 한계’ 이후, 무엇이 남는가

이 보고서가 나온 2022년은 한국형 U-City가 하드웨어 중심 접근의 한계에 부딪히던 시기와 맞물립니다. 인프라는 깔렸는데 시민 체감이 약하고, 지속가능성이 빈약하다는 비판이 커졌죠.

배경: 기후 변화(홍수·가뭄)와 복합 도시문제가 현실화
핵심 니즈: 단순 자동화가 아니라, 시민 참여와 데이터 기반 의사결정이 결합된 모델

따라서 이 보고서가 재정의하는 스마트시티는 “더 똑똑한 관제”가 아니라, 문제를 다루는 방식 자체가 학습되는 도시에 가깝습니다.

4. U-City와의 결정적 차이: 관제 중심에서 ‘시민 참여형 데이터 플랫폼’으로

구분	기존 스마트시티(U-City 등)	본 보고서의 스마트시티(데이터 리빙랩)
핵심 가치	효율성, 관리 편의성, 인프라 구축	회복탄력성(Resilience), 시민 체감, 데이터 주권
운영 방식	관(官) 주도, 하향식(Top-down)	시민·민간 협력(PPPP), 상향식(Bottom-up)
기술의 역할	정보 수집 및 일방적 제공	디지털 트윈(Pre-CPS)을 통한 예측·시뮬레이션
데이터 관점	모니터링용 통계	서비스·비즈니스를 창출하는 ‘자산’

기존 접근이 “도시를 얼마나 똑똑하게 제어할까”에 가까웠다면, 이 보고서는 “시민이 데이터를 통해 도시를 어떻게 함께 운영할까”를 묻습니다.

5. Livingcity의 해석: ‘연결(Connectivity)’의 질적 전환

이 보고서의 개념적 의의는 연결(Connectivity)을 ‘기계와 기계의 연결(M2M)’에서 끝내지 않는다는 데 있습니다.
핵심은 데이터(Cyber)와 시민의 행동(Physical)을 연결하려는 시도입니다.

특히 Pre-CPS(가상물리시스템) 같은 개념은 흥미로운 확장을 만듭니다. 도시가 지어지기 전부터 가상 공간에서 시민의 행동 패턴을 시뮬레이션하고 문제를 예측한다는 발상은, 스마트시티를 ‘예쁜 도시’가 아니라 예측 가능한 운영 공간으로 올려놓습니다.

결국 이 보고서는 도시를 더 이상 ‘완공된 인프라’가 아니라, 데이터로 호흡하고 시민과 함께 성장하는 유기체로 재정의합니다.

마무리 질문

“우리는 EDC 스마트빌리지를 ‘시민이 사는 주거지’로만 볼 것인가, 아니면 ‘시민이 도시를 학습시키는 실험실’로 볼 것인가?”

스마트시티의 성패는 결국, 데이터가 흐르는 관제센터의 크기가 아니라 시민이 실험에 참여할 수 있는 구조(거버넌스·데이터 권한·피드백 루프)가 설계되어 있는지에 달려 있을지도 모릅니다.

참고문헌
(2022). 지능형 도시수자원 관리를 위한 데이터 기반 리빙랩 실증 및 운영. 보고서.

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