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초록·키워드
본 연구는 향후 보도형 자율주행 배달로봇(ADR; Physical AI)의 도입에 앞서, 배달 수요가 집중될 때 나타날 수 있는 도시공간의 구조적 취약성을 선별하기 위한 탐색적 스트레스 테스트 프레임 워크를 제안한다.실제 로봇–보행자 상호작용 자료가 부족한 상황에서,코로나19팬데믹 기간을 배달수요가 집중된 역사적 도시환경 시나리오로 활용하였다. 팬데믹 시기의 F&B 배달수요 집중도는 도시공간에 가해진 배달압력 조건으로, 같은 기간의 응급의료서비스(EMS) 사고자료는 보행약자 사고가 관측된 결과 자료를 활용하였다. 이 분석은 팬데믹 시기의 이륜차 운행과 미래 ADR 운행 간 대응 범위를 배달수요의 시공간적 집중과 지속적인 도시 물리환경 제약으로 한정한다.XGBoost와 SHAP 분석에서는 배달압력, 보행약자 노출 및 경사도와 도로폭 등의 물리적 제약이 결합된 일부 변수에서 비선형적인 예측 연관성이 관찰되었다. K-means 군집 분석과 로드뷰 미시 진단을 통해 고위험 지점의 공간적 유형과 지속적인 물리환경 제약을 검토하고, 이를 바탕으로 시간대별 운영관리와 적응형 가로설계의 적용 방향을 제시하였다. 본 연구에서 도출된 지수는 향후 로봇 현장 실험과 도시설계 점검의 우선 대상 지역 선별을 위한 도시 구조적 취약성 지표로 해석 가능하며, 본 연구는 데이터 기반의 포용적 스마트 도시 구현을 위한 실천적 프레임워크를 제공한다.
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