Department of Urban Planning and Engineering, Yonsei University Department of Urban Planning and Engineering, Yonsei University

We measure, analyze, and apply urban data for data-driven urban design. We combine GIS, statistical modeling and GeoAI with urban design principles for safer, healthier, and more pleasant cities. 우리는 데이터 기반 도시설계를 위해 도시 데이터를 계측·분석·활용하는 연구실입니다. GIS, 통계 모형, GeoAI를 도시설계 원리와 결합하여 더 안전하고 건강하며 쾌적한 도시환경을 만드는 방법을 탐구합니다.

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About Us 연구실 소개

We are a group of people with a shared passion for integrating data analytics and urban design. Led by Bon Woo Koo, we collect or create, analyze, visualize, and communicate diverse urban data to better design our cities. We work from the scales of individual blocks to entire metropolitan regions, combining urban design principles with GIS, spatial statistics, and cutting-edge artificial intelligence. 우리는 데이터 분석과 도시설계를 통합하는 데 공통된 관심을 가진 연구자들의 모임입니다. 구본우 교수를 중심으로 다양한 도시 데이터를 수집·생성하고, 이를 분석·시각화·소통하여 더 나은 도시를 설계하는 방법을 연구합니다. 개별 블록에서부터 대도시권 규모에 이르기까지, 도시설계 이론을 GIS, 공간통계, 인공지능 기법과 결합하여 연구를 수행합니다.

We learn from one another, challenge ideas together, and collaborate to envision better cities. We are always open to motivated Master's and PhD students who are at the intersection of data analytics and urban design. 우리는 서로에게 배우고, 아이디어를 비판적으로 검토하며, 다양한 협업을 통해 더 나은 도시의 모습을 함께 그려갑니다. 데이터 분석과 도시설계의 접점에 관심을 가진 열정적인 석·박사 과정 학생들의 참여를 언제나 환영합니다.

Current Members 구성원

Bon Woo Koo 구본우
Principal Investigator 책임연구자 (교수)
Jong-Geun Kim 김종근
Master's Student 석사과정
Dong-Yeon Kim 김동연
Undergrad Intern 학부 인턴
Jong-Soo Park 박종수
Undergrad Intern 학부 인턴
Ji-Ho Tak 탁지호
Undergrad Intern 학부 인턴
Bon Woo Koo

Main Research Interests 주요 연구 분야

AI for Urban Design 도시설계를 위한 인공지능

Integrating artificial intelligence into various urban design fields including urban planning, urban regeneration, and district-level planning to perform and evaluate urban design based on optimal performance criteria. 도시설계, 지구단위계획, 도시재생 등 다양한 도시설계 영역에 인공지능을 접목하여, 새로운 평가지표를 개발 & 적용하여 설계안을 만들고 성능지표에 기반한 평가 방법을 개발하고 있습니다.

On-going projects 진행 중인 연구

  • Hybrid predictive and generative AI for urban environment assessment 도시환경 진단을 위한 다양한 지표를 개발 위한 예측·생성형 AI 모델 개발
  • Development of open-source object detection models for hard-to-detect design elements 기존 모델이 잘 잡지 못하는 도시설계 요소를 위한 오픈소스 객체탐지 모델 개발
  • Computer vision model development for street usage behavior classification 거리 이용 행태 분류를 위한 컴퓨터 비전 모델 개발

Urban Design for Walkable, Runnable, and Wheelable Cities 걷고 달리고 좋으며 휠체어-친화적인 도시설계

Research focused on enabling all city residents to engage in comfortable and pleasant active transportation, thereby creating more vibrant and livable urban environments. 모든 도시 거주자가 편안하고 즐겁게 걷고, 달리고, 휠체어·유모차 등으로 이동할 수 있는 환경을 조성함으로써, 활력 있고 살기 좋은 도시를 만드는 설계 전략을 연구합니다.

On-going projects 진행 중인 연구

  • Development of Seoul-specific evaluation index for walking, running, rolling environments 서울시 특성을 반영한 보행·러닝·휠링 환경 평가 지수 개발
  • Microclimate assessment and improvement of pedestrian environments through urban form and green spaces 도시형태와 녹지구조를 활용한 미기후 분석 및 보행환경 개선 방안 연구

Urban Design for Equitable and Just Cities 공정하고 공평한 도시를 위한 설계

Developing urban design strategies that promote social equity and environmental justice, ensuring fair distribution of urban amenities and opportunities across all communities. 도시 내 다양한 집단 간에 공원, 보행환경, 서비스 접근성 등이 공정하게 분배되도록 하는 도시설계 전략을 연구하며, 환경 정의와 보행 형평성 관점에서 도시공간을 분석합니다.

On-going projects 진행 중인 연구

  • Development of adaptive walkability index focusing on vulnerable pedestrians including elderly and children 고령자·아동 등 보행 취약계층을 중심으로 한 적응형 보행환경 지수 개발
  • The social and economic impact of inequitable distribution of walkable environments and hilly terrain 보행 친화 환경과 경사지 분포의 불균형이 사회·경제적 결과에 미치는 영향 분석

Publications 연구실 논문

2025
The vertical premium: Relationship between relative height of properties from real flood elevation and housing prices
Kim, Y., Koo, B. W., & Lee, S.
Cities, 165, 106126.
PDF DOI
2025
Mental health facility visits before and after the outbreak of COVID-19: The role of walkable built environment
Han, C., Koo, B. W., & Hwang, U.
Journal of Transport & Health, 42, 102037.
PDF DOI
2024
Understanding pedestrian movement using urban sensing technologies: the promise of audio-based sensors
Han, C., Seshadri, P., Ding, Y., Posner, N., Koo, B. W., Agrawal, A., Lerch, A., & Guhathakurta, S.
Urban Informatics, 3(1), 22.
PDF DOI
2024
Urban trees and perceived neighborhood safety: Neighborhood upkeep matters
Lee, S., Kim, Y., & Koo, B. W.
Environment and Behavior, 56(3-4), 276-321.
PDF DOI
2024
ASPED: An audio dataset for detecting pedestrians
Seshadri, P., Han, C., Koo, B. W., Posner, N., Guhathakurta, S., & Lerch, A.
ICASSP 2024 - IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing.
PDF DOI
2023
Streetscapes as part of servicescapes: Can walkable streetscapes make local businesses more attractive?
Koo, B. W., Hwang, U., & Guhathakurta, S.
Computers, Environment and Urban Systems, 106, 102030.
PDF DOI
2023
Associations between tree characteristics and street crime: A case study in downtown Austin, TX
Lee, S., Koo, B. W., & Kim, Y.
Urban Forestry & Urban Greening, 87, 128046.
PDF DOI
2023
Can good microscale pedestrian streetscapes enhance the benefits of macroscale accessible urban form? An automated audit approach using Google street view images
Koo, B. W., Guhathakurta, S., Botchwey, N., & Hipp, A.
Landscape and Urban Planning, 237, 104816.
PDF DOI
2023
Environmental equity and spatiotemporal patterns of urban tree canopy in Atlanta
Koo, B. W., Boyd, N., Botchwey, N., & Guhathakurta, S.
Journal of Planning Education and Research, 43(1), 166-181.
PDF DOI
2022
Development and validation of automated microscale walkability audit method
Koo, B. W., Guhathakurta, S., & Botchwey, N.
Health and Place, 73(6).
PDF DOI
2021
How are Neighborhood and Street-Level Walkability Factors Associated with Walking Behaviors? A Big Data Approach Using Street View Images
Koo, B. W., Guhathakurta, S., & Botchwey, N.
Environment and Behavior, 00139165211014609.
PDF DOI
2021
Application for locational intelligence and geospatial navigation (ALIGN): Smart navigation tool for generating routes that meet individual preferences
Zhang, G., Guhathakurta, S., Sanford, J., & Koo, B. W.
Urban informatics and future cities, 191-209.
PDF DOI
2020
Spatial modelling and forecasting
Guhathakurta, S., Zhang, G., & Koo, B. W.
Handbook of Planning Support Science. Edward Elgar, 132-152.
PDF DOI
2015
The Influence of Surrounding Ground Floor Facilities on the Use of Privately Owned Public Spaces in Seoul
Koo, B. W. & Lee, Y.
Journal of Building Construction and Planning Research, 3(2), 95-106.
PDF DOI

News 소식 & 공지

Latest updates on lab activities, conference presentations, new publications, and opportunities for collaboration. 연구실 활동, 학술대회 발표, 신규 논문, 공동연구 및 학생 모집 관련 소식 등을 이 공간에서 업데이트할 예정입니다.

Contact 연락처

We are always open to motivated Master's and PhD students who are at the intersection of data analytics and urban design. 데이터 분석과 도시설계의 접점에 관심이 있는 열정적인 석·박사 과정 학생들의 지원을 항상 기다리고 있습니다.

Email: bonwookoo@yonsei.ac.kr (Click to copy) Copied!

Phone: 전화: +82-2-2123-5890

Address: 주소:
Room S404, Engineering Building 1
Yonsei University
50 Yonsei-ro, Seodaemun-gu
Seoul 03722, Republic of Korea 연세대학교 공학원 1공학관 S404호
(03722) 서울특별시 서대문구 연세로 50
Republic of Korea