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문제 정의
- 즉, 지적도의 절대적인 위치오차에 관한 규정이 없다. 따라서 연구에서는 선행 연구에서 정의하고 있는 지적불부합지의 기준을 참고하여 정의하고자 하였다. 최근 행정자치부(2003)에서는 지적측량의 이론적 오차 범위와 지적불부합의 이론적 정의 등을 검토하여 표 2와 같이 축척별 지적불부합지의 기준을 정의하였다.
- 이 연구에서는 지적도 전산화 데이터와 기 구축되어 있는 GIS 데이터를 이용하여 광역적으로 지적불부합지를 조사할 수 있는 자동화 방법론을 정립하고 이를 기반으로 한 프로토타입 시스템을 개발 · 구현하였다. 마지막으로는 개발된 방법론을 실제 실험지역에 적용하여 광역적인 지적 불부합지 조사에 적용할 수 있는지의 가능성 여부를 제시하고자 한다.
- 본 연구의 기본 취지는 현황 참고 수준이 아닌 전산화된 현황 참조 데이터를 이용하여 자동화된 방식의 도입을 통해 효율적으로 지적불부합지를 조사하는 것이다. 따라서 자동화 기법(SBM)을 적용하기 위해서는 두 데이터간의 비교를 위한 공통적인 지형 정보의 추출이 필요하다.
- 또한 반대로 특정 매칭률을 고정 · 설정한 후 이에 대한 버퍼 크기로서 상대적인 불부합 정도를 파악할 수 있다. 선행 연구의 경우 매칭률이 90%에서 95% 정도 일 경우 측정 도면의 오차 수준으로 볼 수 있다고 하였으나(Goodchild and Hunter 1997, Tveite and Langaas, 1999, 박수홍 . 구자용, 1999) 현재 지적불부합지 오차 수준을 정의한 법적 규정이 없고 또한 연구의 불부합지 조사 방식 자체가 특정 불부합지를 대상지역으로 선정하기 보다는 전 국토에 대해 광역적으로 불부합지를 조사하거나 상대적인 불부합 수준 정도를 측정을 통하여 점진적인 지적재 조사 사업시 불부합지가 심각한 지역부터 우선적인 사업이 이루어질 수 있도록 함에 목적이 있다. 따라서 특정 오차 수준이나 매칭률을 고정하여 분석하기 보다는 오차 수준 또는 적정한 매칭률을 정의하여 다양하게 분석하는 것이 효율적이다.
- 연구에서는 광역적인 불부합지 조사를 목적으로 하였기 때문에 연구지역을 선정함에 있어 가능한 한 넓은 지역을 공간적인 범위로 설정하였다. 연구지역으로 그림 7과 같이 서울시 강동구 일부지역, 경기도 용인시 김량장동, 인천광역시 부평구 청천지구를 선정하였다.
- 연구에서는 현재 전 국토에 산재한 지적불부합지를 신속하고 효율적으로 조사하기 위해 기 구축되어 있는 각종 전산화 데이터를 이용하여 광역적으로 지적불부합지를 조사할 수 있는 GIS 기반의 새로운 자동화 방법론을 모색하였다. 이렇게 정립된 방법론을 실제 구현하고 연구 지역에 적용하여 지역별 상대적인 불부합 정도의 측정은 물론 도곽별로도 불부합 정도를 측정하였다.
- 이 연구에서는 지적도 전산화 데이터와 기 구축되어 있는 GIS 데이터를 이용하여 광역적으로 지적불부합지를 조사할 수 있는 자동화 방법론을 정립하고 이를 기반으로 한 프로토타입 시스템을 개발 · 구현하였다. 마지막으로는 개발된 방법론을 실제 실험지역에 적용하여 광역적인 지적 불부합지 조사에 적용할 수 있는지의 가능성 여부를 제시하고자 한다.
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