[해외DS] ‘자동차 없는 도시’, 미래에는 흔할 수도 있다

터프츠 연구진, 안면 분석 및 시선 추적 연구 시행 생체 인식 기술, 보행자 중심 도시 계획에 적극적 활용 가능 차 없는 도시, 사람들이 더 친근하게 느낀다

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pabii research

[해외DS]는 해외 유수의 데이터 사이언스 전문지들에서 전하는 업계 전문가들의 의견을 담았습니다. 저희 데이터 사이언스 경영 연구소 (MDSA R&D)에서 영어 원문 공개 조건으로 콘텐츠 제휴가 진행 중입니다.


Car-Free Cities Are the Future, Biometrics Reveal
사진=GettyImages

인간의 마음속을 들여다보는 것이 불가능하다는 것은 이제 옛말입니다. 생체 인식 기술과 머신 러닝의 세상이 왔기 때문입니다. 이를 통해 우리는 사람들이 도시를 어떻게 경험하는지 이해할 수 있고 나아가 지속 가능한, 그리고 건강한 도시를 만들 수 있습니다.

만약 사람들이 자신을 감시하는 모든 기술들을 허용한다면 어떻게 될까요? 우리와 같은 연구원들은 웹캠을 통해 실시간 얼굴 분석(real-time facial analysis) 및 눈 움직임(eye-movement) 데이터를 수집할 수 있습니다. 그 후 사람들이 다른 곳에 나타났을 때, 그들의 표정으로부터 잠재의식에 관한 정보들을 알아낼 수 있습니다. 예를 들어 그들의 미소가 우리의 기술에 포착된다면, 그들이 처음에 본 것은 무엇인지, 그것에 얼마나 오랫동안 흥미를 보였는지와 같은 정보를 말하는 것입니다.

우리 연구진은 터프치(Tufts) 대학교에서 수많은 안면 분석과 시선 추적(eye-tracking)연구를 진행했고, 이를 바탕으로 사람들이 자동차들을 보는 것을 좋아하지 않는다는 분석을 얻었습니다. 도시를 계획할 때는 통상적으로 사람들을 인터뷰하거나 설문하여 얻은 환경에 대한 주관적인 평가에 의존합니다. 이 새로운 정보와 더불어 사람들이 환경을 어떻게 인지하는지 자세히 분석함으로써 우리가 도시를 개발하는 방식을 혁신할 수 있을 것입니다. 사람들이 어떤 환경을 선호하는지 잘 알고 있는 것은 이후 도시를 설계할 때 좋은 정보가 되기 때문입니다.

이 연구는 차가 없는(car-free) 도시 공간의 사회적 및 건강상의 이점을 주장한 이전의 연구를 기반으로 하지만 차이점이 있습니다. 바로 이 연구에서는 생체 인식 렌즈(biometric lens)를 사용한다는 것입니다. 환경에 따른 사람들의 무의식적인 반응을 측정했고, 이를 통해 자동차를 보는 것만으로도 피해가 야기된다는 주장의 경험적 증거를 얻게 되었습니다. 이러한 연구 결과는 안면 분석과 시선 추적 연구가 도시 설계 및 계획에 도움이 된다는 다른 연구의 가치를 더 높여주기도 했습니다.

환경에 대해 우리가 어떻게 반응할지를 결정하는 요인은 인간의 감정만큼 매우 다양합니다. 하지만 우리 연구진의 최근 프로젝트에서는 사람들이 차 없는 거리를 볼 때와 차가 있는 거리를 볼 때 느끼는 긍정적인 감정의 차이가 통계적으로 유의미하다는 사실을 발견했습니다. 사람들은 차가 보이지 않을 때 더 행복하다고 말할 수 있는 것입니다. 이 연구를 통해 차 없는 거리의 이점을 정량화할 수 있고, 이는 도시계획가가 친화적인 도시를 만들고자 할 때 도움이 될 것입니다.

차 없는 거리에 대한 이 연구에서는 매사추세츠주 케임브리지의 메모리얼 드라이브(Memorial Drive)라는 한 공원 도로가 담긴 사진과 동영상을 본 51명 참가자의 표정과 이미지의 일부를 아이모션 온라인(iMotions Online AFFDEX)의 안면 코딩 소프트웨어를 사용하여 실시간으로 추적했습니다. 해당 공원 도로는 일 년 중 특정 기간의 주말에 차량 통행이 금지되는 인기 있는 곳입니다. 우리는 동일한 도로에 차가 있을 때와 차가 없을 때 참가자의 감정적인 반응을 비교했습니다. 먼저, 카메라를 통해 참가자의 눈 움직임과 표정을 기록합니다. 다음으로는 소프트웨어의 알고리즘이 참가자 안면 근육의 움직임을 1000분의 1초 단위로 파악하고, 이를 바탕으로 참가자의 감정이 긍정인지 부정인지, 혹은 중립인지를 나타내는 점수를 매기는 것입니다.

비록 참가자들은 전체 시간 중 85%의 시간 동안 중립적 감정을 가졌지만, 차량이 없는 이미지와 비디오를 볼 때 긍정적인 감정을 느낀 시간은 차량이 있는 것에 비해 평균적으로 0.4% 더 많았습니다. 이 차이는 작아 보일 수 있습니다. 하지만 정지된 이미지에서 찾아낸 효과이기에, 실제 환경이 자동차로 둘러싸여 있다는 점에서 이 차이는 고려할 가치가 있다고 할 수 있습니다.

이러한 차이가 유의미한지 더 자세히 알아보기 위해 우리는 교란 요인(confounding factor)을 제어할 수 있는 통계적 방법을 사용했고, 차량이 없는 공간을 볼 때 참가자들이 느끼는 감정적 반응과 시선을 고정하는 패턴을 비교했습니다. 참가자들은 차량이 있는 이미지보다 없는 이미지를 볼 때 더 많은 시간 동안 긍정적인 감정을 느꼈습니다. 또한, 시선 추적 데이터를 분석한 결과 차량이 없는 것보다 있는 이미지에서 참가자들의 시선이 더 오래 머무르는 것을 보았습니다. 즉 사람들의 시선은 자동차에 끌리면서 동시에 부정적인 감정을 느낀다는 것입니다.

전 세계의 과학자들과 도시 계획가들은 도시 및 건축 요소에 대한 이러한 행동 반응을 이해하기 위해 생체 인식 기술을 활용하기 시작했습니다. 그들은 화려한 외관과 활동적인 1층을 가진 건물이 사람들의 시선을 가장 사로잡는다는 것을 알아냈습니다. 또 다른 연구에서는 건물의 현관이나 지역 관습을 따른 전통 양식, 보행자 맞춤형 디자인이 사람들의 시선을 끈다고 밝히기도 했습니다. 한편 생체 인식 기술을 실험실 조건을 벗어난 곳에서 사용한 몇몇 연구도 있었습니다. 하지만 인간의 행동 반응을 실험실이 아닌 실제 환경에서 검사하기 위해서는 더 많은 작업이 필요한 것이 사실입니다.

‘자동차 없는 거리’를 많이 경험해 온 보스턴에서는 COVID 전염병 초기에 사람들에게 외출할 수 있는 장소를 제공하기 위해 더 많은 거리를 폐쇄했었습니다. 이러한 거리 개방 이벤트는 사람들이 집 밖에서 시간을 보내도록 하는 데 매우 성공적이었습니다. 이와 같은 차 없는 도시의 건강상 이점을 입증한 연구는 있지만, 생체 인식을 사용하여 자동차가 우리의 감정에 어떤 영향을 미치는지 보여준 연구는 현재까지 없었습니다.

인간은 위험한 환경에서도 생존하도록 진화했습니다. 신경계는 특히 손동작, 얼굴 및 목소리와 같은 자극에 반응하고 우리가 안전한 상황에 있는지 또는 위험한 상황에 있는지 파악하는 데 도움을 줍니다. 만약 우리가 친숙한 환경에 있다면 우리는 더 안전하게 있다고 느낄 것이고, 다른 사람의 표정이 긍정적으로 다가올 것입니다. 공간을 인지할 때는 우리가 마주치는 모든 요소가 작용합니다. 즉 그 공간이 위협적이라고 간주할 수도 있는 것입니다. 예를 들어, 최근 연구에 따르면 자동차 중심의 환경에서는 ‘유쾌함’ 또는 공간의 ‘친근함’을 느끼기가 더 어렵다고 합니다.

한편, 우리의 뇌는 나무와 관목과 같은 자연적 요소를 도로와 연석 같은 자동차 관련 인프라보다 친근하게 받아들이며 본능적으로 선호한다는 사실을 우리 연구진의 결과와 다른 연구에서도 확인할 수 있습니다. 게다가 자연적인 디자인 요소는 우리 주변의 자연환경을 반영하여 더 쉽게 휴식을 취하고 주변 환경을 즐길 수 있도록 합니다. 결론적으로 차 없는 공간은 사회적 공간을 만들 때 중요한 요소라고 말할 수 있습니다. 이를 증명할 수 있는 위 연구는 더 많은 사례들을 뒷받침하기도 합니다.

본 기사는 의견 및 분석 기사이며 저자의 견해가 반드시 Scientific American을 대변하는 것이 아님을 밝힙니다.


Until now it has been impossible to peer into the human mind, but new biometric and machine learning tools are changing this. We can now understand how people experience cities, and these insights can provide a roadmap for creating more just, sustainable and healthy places.

Assuming people approve of these technologies surveilling them, researchers like us can collect real-time facial analysis and eye-movement data using webcams. We can then discern subconscious information communicated by people’s faces when they are engaged with different urban scenes. For example, did they smile? What did they look at first? How long were they engaged with what they saw?

Our research group at Tufts University has conducted a number of facial analysis and eye-tracking studies, and sifting through these data we see that people do not like looking at cars. Conventional urban design and planning practice relies on people’s subjective assessments of places they spend time in through surveys or interviews. This new kind of information and other examinations of how people perceive their environments could revolutionize the way we design urban developments because we believe we can better take into account people’s preferences before we start planning how they will use and navigate them.

This research builds on previous work establishing the social and health benefits of car-free urban spaces, but employs a biometric lens; by measuring unconsious reactions to different scenes, we now have empirical evidence of the harm caused just by seeing cars. These results reinforce other research that likewise demonstrates the value of using eye-tracking and facial expression analysis to guide urban design and planning.

While the range of factors governing our reaction to space is as vast as the range of human emotion itself, our most recent project uncovered a statistically significant increase in positive emotions when people viewed urban streets without cars versus ones with cars on them: people appear to be happier when cars aren’t in the picture—literally. This research helps us to quantify the benefits of car-free spaces when urban planners are considering how to make their cities more welcoming and pedestrian-friendly.

For this study of car-free streets, we used iMotions Online AFFDEX facial coding software to track 51 participants’ real-time visual attention and facial expressions in response to images and videos of Memorial Drive in Cambridge, Mass. This is a popular street closed to vehicle traffic on weekends during certain times of the year. We captured similar images of the same stretch of road with and without cars and compared our participants’ emotional reactions to both types of images. The system records a person’s eye movements and facial expressions with a camera. Then the software uses an algorithm to score whether a participant displayed positive, negative or neutral emotions during each millisecond of the study based on subtle movements in their facial muscles.

Although our participants expressed neutral emotions in response to the images 85 percent of the time, participants spent on average 0.4 percent more time expressing positive emotions in response to vehicleless images and videos. While seemingly a small difference, any measurable effect from a still image can signal something worth considering in a real-world setting where people are surrounded by cars.

To further explore whether these differences were meaningful, we compared both emotional responses and visual fixation patterns in response to vehicle-free spaces by using a statistical method that allowed us to control for possible confounding factors. People in the study spent more time showing positive emotions when they looked at images without a vehicle in the foreground compared to images with cars. In addition, our eye-tracking data showed that people’s eyes spent more time on the areas of images where vehicles are present rather than absent. People’s eyes are drawn to cars, but their emotional responses are more negative while looking at them.

Scientists and urban planners globally are beginning to tinker with biometric tools to understand these kinds of behavioral responses to urban and architectural elements. They are finding that ornate facades and active ground floors that encourage pedestrian activity tend to be most effective in attracting visual attention. Other studies demonstrate that front porches, vernacular architecture, which is architecture designed according to local customs, and pedestrian-scaled design draw our eyes. Some studies have taken these biometric tools out of the lab, but more work is still needed to test these human behavioral responses in real-world conditions.

In Boston, a city that has long explored car-free streets, the mayor shut down more streets to car traffic in the early days of the COVID pandemic to give people places to go outside. These Open Streets events were highly successful in getting people to spend time out of their homes. Other scholars’ research demonstrated the health benefits of car-free urban design, but, until now, none have used biometrics to show how cars affect our emotions.

Humans have evolved to survive in dangerous environments. Our nervous system responds to stimuli—especially hand motions, faces and voices—and helps us decide if we are in a safe or dangerous situation. In social contexts familiarity further enforces safety and helps us interpret the facial features of another person as warm or friendly. All the elements one encounters play a role in our perception of a space that may be considered threatening. For example, recent research explains how “conviviality,” or the “friendliness” of a space, is more challenging to foster in a car-centric environment.

Natural elements like trees and shrubs are less foreign to our brain than car-related infrastructure like roadways and curbs, and align more with our innate preferences, according to our findings and other research. Furthermore, natural design elements make it easier for humans to relax and enjoy their surroundings as they reflect the natural surroundings of our environment. Car-free spaces are important in community building. This new research is helping to demonstrate that and strengthen the case for more of them.

This is an opinion and analysis article, and the views expressed by the author or authors are not necessarily those of Scientific American.

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