본 연구는 대기 오염과 관련된 환경 및 건강 문제에 대한 전 세계적인 관심을 바탕으로, 대기환경이 보행량에 미치는 영향과 이에 따른 도시 내 관련 요소에 대해 다룬다. 특히 서울시를 중심으로 대기환경이 보행량에 미치는 영향을 분석하고, 이 두 변수 간의 관계를 구체적으로 해석하고자 한다. 연구에서는 먼저 다양한 도시환경 변수들을 활용하여 보행량을 예측하는 AI 모델을 구축한다. 이후 XAI 기법을 사용하여 보행량에 영향을 미치는 다양한 요인들을 사후분석하고, 보행량과 대기환경의 상호작용을 해석한다 . 연구 결과, 대기환경 지표는 보행량 예측에 있어 높은 변수 중요도를 가지며, 지표가 특정 수준 이상 좋아지면 보행량이 급격히 활성화되는 양상을 확인하였다. 또한, 필수통행이 많이 일어나는 평일과 도심에서는 미세먼지 농도가 보행량 증감에 큰 영향을 미치지 않았으며, 공원의 경우 황사 경보 시에도 출퇴근 시간대는 점심 시간대에 비해 보행량에 큰 변화가 없는 것으로 나타났다. 마지막으로, 미세먼지 농도에 탄력성이 큰 공원을 중심으로 보행 특성을 확인한 결과, 미세먼지 등급이 격상됐을 때 미세먼지 주의보가 발령되면 보행량이 더욱 급격하게 감소하는 경향을 파악하였다. 본 연구의 시사점은 도시 내 대기환경과 보행량의 블랙박스 관계를 XAI를 활용함으로써 대기환경이 보행량에 어떠한 영향을 미쳤는지 분석했다는 점이다. 본 연구에서는 서울시 지역별로 보행량에 영향을 미치는 대기환경 조건을 파악하고, 이를 정량적으로 제시하였다. 또한, 복잡한 머신러닝 알고리즘을 해석하는 데 있어 XAI 기법의 중요성을 강조하며, 이 기법을 통해 보행량과 대기환경의 상호작용을 보다 명확하게 이해할 수 있었다. 이러한 연구 결과는 보다 지속 가능하고 인간 중심의 도시 및 교통 계획을 위한 기초 자료로 활용될 수 있으며, 대기질 개선을 통한 보행량 증가 및 건강 증진에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.