Urban Decline Diagnosis and Analysis of Urban Decline Factors Using Large Language Models

도시쇠퇴는 삶의 질과 지역 정체성에 중대한 영향을 미친다. 서울시는 2030 도시재생전략계획에서 시민 수요 대응 전략을 수립하였다. 이를 위해 인간의 주관적 인식을 분석하는 것은 필수적이다. 그러나, 주관적 인식을 파악할 수 있는 기초적 자료는 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 가로경관 이미지와 대규모 언어모델을 활용하여 서울시 쇠퇴경관에 대한 주관적 인식을 수집하고 쇠퇴요인을 도출하였다. 이를 위해 Kakao Street View를 수집하여 주관적 쇠퇴경관 설문조사를 실시하였다. 쇠퇴요인 도출을 위해 감성분석, 토픽모델링, 군집분석을 실시하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 대규모 언어모델의 결과는 설문조사와 유의미한 상관성을 나타내어 대규모 언어모델에 대한 신뢰성이 있음을 입증하였다. 둘째, 주요 쇠퇴요인은 물리적 환경을 중심으로 나타났다. 본 연구는 인간이 인식하는 쇠퇴요인을 도출하여 도시쇠퇴 및 정책 수립을 위한 대규모 언어모델의 활용 가능성을 실증적으로 연구하였다는 점에서 의의가 있다.