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문제 정의
- 본 연구에서는 지적도 전산화 데이터와 기 구축되어 있는 GIS관련 데이터를 이용하여 지적 불부합지를 객관적이고 효율적으로 조사할 수 있는 새로운 자동화 방법론을 개발하고 이를 실제 사례지역에 적용하여 봄으로써 방법론의 적용가능성을 제시하고자 한다.
- 본 연구에서는 현재 실측으로 조사되고 있는 불부합 조사 방식보다 효율적으로 지적불부합지 를 조사하고자 전산화 데이터를 이용한 자동화 방법론을 설계.구현하고 이를 실제 사례지역에 적용한 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다.
- 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 필지의 개념을 확대 해석.적용하였다.
제안 방법
- 위치불부합 측정을 위한 데이터는 라인 형태를 기반으로 한다. 그러나 편위불부 합이나 면적불부합 측정을 위해서는 폴리곤형태의 데이터가 요구되므로 구축된 라인 형태의 데이터를 클린(clean)기능을 이용하여 폴리곤 형태로 구축하였다(그림 2).
- 수치지적도의 경우, 연속지적도로 구축되어 있고, 수치지형도와는 도곽이 정확하게 일치하지 않아 수치지형도 도곽을 기준으로 일치시켜 이용하였다. 그리고 분석의 편의를 위해 도엽별 고유번호를 01에서 08도엽으로 구분하여 부여하였다. 도로 경계선의 추출은 수치지형도 의 경우 도로 경계선 속성코드(ADA)를 이용하여 추출하였고, 수치지적도는 도로 지목 속성을 이용하여 추출하였다.
- 대상지역 총 8도엽에 대하여 위치 불부합, 편위 불부합, 면적 불부합을 측정하였다. 표 1은 도엽별 위치 불부합 정도를 측정한 결과로 연구에서 정의한 불부합 수준별 매칭 정확도를 나타낸 것이다.
- 그리고 분석의 편의를 위해 도엽별 고유번호를 01에서 08도엽으로 구분하여 부여하였다. 도로 경계선의 추출은 수치지형도 의 경우 도로 경계선 속성코드(ADA)를 이용하여 추출하였고, 수치지적도는 도로 지목 속성을 이용하여 추출하였다. 위치불부합 측정을 위한 데이터는 라인 형태를 기반으로 한다.
- 도로와 인접한 필지들을 대상으로 불부합을 측정하기 위해서는 무엇보다도 수치지적도와 비 교대상이 되는 GIS 데이터들 중에서 가장 높은 정확도를 가지고 있는 도로 정보의 추출이 요 구되는데 연구에서는 이를 위해 현재 GIS 데이터 중에서 가장 높은 정확도를 가지고 있다고 판단되는 1/1,000 수치지형도를 이용하여 도로정보를 추출하였다(그림 1).
- Centroid vector는 두 도면간 도로로부터 형성되는 폴리곤(블럭) 중심점간의 vector를 산출하여 편위오차를 산출하는 기법이고, lee sallee index는 두 도면간 폴리곤의 면 적을 기반으로 하여 공간적인 일치도 산출을 통하여 편위정도를 측정할 수 있는 기법이다. 셋 째, 면적불부합을 측정하기 위해 두 도면간의 면적 일치 비율을 산정하였다.
- 0m 정도의 정확도를 가지고 있다(국립지리원, 1998). 이러한 두 도면의 오차 수준을 고려하여 불부합 대상 정의를 위한 수준을 정의하여야 하는데 현재로서는 절대적인 수치로 불부합 수준을 정의하기에는 무리가 있으므로 연구에서는 두 도면간 최대오차 수준(1.5m), 최소오차 수준 (1.0m), 평균오차 수준(1.1m)으로 나누어 고찰하였다. 버퍼크기의 정의는 이러한 불부합 수준에 기 반해서 0.
- 이동헌, 2004). 이로 인하여 1/1,000 수치지형도를 기준으로 지적도를 편집한 편집지 적도를 추가로 제작.활용하고 있으나 지적도와 연계되지도 못하고 막대한 국가 예산을 낭비하고 있는 실정이다.
대상 데이터
- 연구에서 개발한 방법론을 실제 사례지역에 적용하기 위해 강동구 일부지역(수치지형도 1/1,000 8도엽 정도)을 선정하였다. 데이터는 국립지리원에서 제공하는 수치지형도(1/1,000) 8 도엽과 지적도 전산화 사업의 일환으로 구축되어 있는 수치지적도(1/1, 200 연속지적도, 서울시 제공)를 이용하였다. 수치지적도의 경우, 연속지적도로 구축되어 있고, 수치지형도와는 도곽이 정확하게 일치하지 않아 수치지형도 도곽을 기준으로 일치시켜 이용하였다.
- 연구에서 개발한 방법론을 실제 사례지역에 적용하기 위해 강동구 일부지역(수치지형도 1/1,000 8도엽 정도)을 선정하였다. 데이터는 국립지리원에서 제공하는 수치지형도(1/1,000) 8 도엽과 지적도 전산화 사업의 일환으로 구축되어 있는 수치지적도(1/1, 200 연속지적도, 서울시 제공)를 이용하였다.
- 만일 동일 지역의 위치를 나타내는 두 종류의 데이터가 공간상 서로 일치하지 않는 다면 두 데이터 중 하나의 데이터는 대상 지역의 위치를 정확히 나타내지 못한다고 추정할 수 있을 것이다. 연구에서는 이러한 두 데이터간의 공간적인 위치관계를 불부합 측정의 기본 구상으로 하였다. 즉, 현황 중심으로 제작된 GIS관련 전산화 도면과 지적 전산화 데이터를 비교 분석하여 봄으로써 지적도가 현황과 어느 정도 위치적으로 불부합 하는가에 대한 조사가 가능하다.
- 협의적으로는 지적도에 등록된 경계와 실지의 경계가 서로 맞지 않는 것으로 정의할 수 있다(이성화, 2001). 연구에서는 지적불부합지의 협의적 개념이라고 할 수 있는 경계불부합을 대상으로 하였다.
이론/모형
- 이 기법은 기준 도면 (수치지형도 도로 라인 feature)에 일정 크기 별로 버퍼를 생성하고 버퍼 내부에 포함되는 측정 도면(수치지적도 필지 인접 도로) 라인 feature들의 길이 통계량을 산출하여 위치정확도를 즉정하는 기법이다. 둘째, 편위 불부합을 즉정하기 위해 centroid vector와 lee sallee index를 이용하였다. Centroid vector는 두 도면간 도로로부터 형성되는 폴리곤(블럭) 중심점간의 vector를 산출하여 편위오차를 산출하는 기법이고, lee sallee index는 두 도면간 폴리곤의 면 적을 기반으로 하여 공간적인 일치도 산출을 통하여 편위정도를 측정할 수 있는 기법이다.
- 이렇게 두 도면간의 공통정보인 도로를 추출하여 불부합 정도를 측정하게 된다. 연구에서는 보다 정확한 불부합의 측정을 위해 단일 방식이 아닌 3가지의 복합 방식을 적용하였는데 첫째, 위치 불부합을 측정하기 위해 SB(single buffering) 기법을 이용하였다. 이 기법은 기준 도면 (수치지형도 도로 라인 feature)에 일정 크기 별로 버퍼를 생성하고 버퍼 내부에 포함되는 측정 도면(수치지적도 필지 인접 도로) 라인 feature들의 길이 통계량을 산출하여 위치정확도를 즉정하는 기법이다.
성능/효과
- 표 1은 도엽별 위치 불부합 정도를 측정한 결과로 연구에서 정의한 불부합 수준별 매칭 정확도를 나타낸 것이다. 분석결과, 불부합률이 가장 높은 지역은 03도엽으로 나타났고, 상대적으로 부합률이 가장 높은 도엽은 05도엽으로 나타났다.
후속연구
- 64o) 이상의 정확도로 매칭 정확도를 설정할 경우 버 퍼크기(불부합 수준)에 따라 불부합 대상 도엽이 다르게 선정되므로 이에 대한 정확한 검증이 필요하다. 03도엽의 경우는 90%이상의 매칭정확도와 1.5m의 최대오차 수준을 정의할 경우 불 부합 대상도엽으로 선정이 가능함으로 향후 이러한 기준 설정에 대한 많은 연구가 있어야 할 것이다.
- 위치 불부합, 편위 불부합, 면적 불부합 측정 결과를 전반적으로 고려할 경우, 03도엽의 경우가 불부합 가능지역으로 선정할 수 있을 것이다. 그러나 위치 정확도 측정결과에서도 나타나 듯이 비율의 정규분포를 가정하여 90%(1.64o) 이상의 정확도로 매칭 정확도를 설정할 경우 버 퍼크기(불부합 수준)에 따라 불부합 대상 도엽이 다르게 선정되므로 이에 대한 정확한 검증이 필요하다. 03도엽의 경우는 90%이상의 매칭정확도와 1.
- 셋째, 광범위한 지역을 대상으로 불부합 정도의 측정이 가능하기 때문에 전국적인 불부합 정도의 측정을 통한 향후 지적불부합지 조사 사업이나 지적재조사 사업시 사업의 우선순위 결 정이나 사업의 타당성 확보가 가능할 것이다. 끝으로 본 연구의 조사 기법은 현재 각종 정보화 사업으로 구축되어 있는 전산 데이터들을 최대한 활용할 수 있기 때문에 비용소요 측면에서도 실측 방식보다는 경제적으로 불부합지를 조사할 수 있을 것이다.
- 둘째, 보다 다양한 사 례지역에 대한 실험을 통하여 불부합 대상지역을 정의하기 위한 정확한 오차 수준의 정립이 필요하다. 끝으로 연구에서는 불부합 측정 대상을 도로 인접 필지 즉, 블록을 주된 대상으로 정의 하였으나 향후 필지를 기반으로 불부합 정도를 측정할 수 있는 방법론의 추가 개발이 요구된다.
- 향후 연구과제로는 첫째, 연구에서 불부합 가능지역으로 선정 제시한 지역에 대하여 실측으 로 조사된 결과와 비교 분석을 통한 방법론의 타당성의 확보가 요구된다. 둘째, 보다 다양한 사 례지역에 대한 실험을 통하여 불부합 대상지역을 정의하기 위한 정확한 오차 수준의 정립이 필요하다. 끝으로 연구에서는 불부합 측정 대상을 도로 인접 필지 즉, 블록을 주된 대상으로 정의 하였으나 향후 필지를 기반으로 불부합 정도를 측정할 수 있는 방법론의 추가 개발이 요구된다.
- 첫째, 본 연구의 지적불부합지 조사 기법은 대규모 지역에 대하여 효율적이고 객관적으로 지 적불부합지를 조사할 수 있을 것이다. 둘째, 불부합지 대상에 대한 일정한 기준의 정의 없이도 특정 대상지역에 대하여 상대적인 불부합 정도를 정량적이고 효율적으로 측정할 수 있을 것이다. 셋째, 광범위한 지역을 대상으로 불부합 정도의 측정이 가능하기 때문에 전국적인 불부합 정도의 측정을 통한 향후 지적불부합지 조사 사업이나 지적재조사 사업시 사업의 우선순위 결 정이나 사업의 타당성 확보가 가능할 것이다.
- 둘째, 불부합지 대상에 대한 일정한 기준의 정의 없이도 특정 대상지역에 대하여 상대적인 불부합 정도를 정량적이고 효율적으로 측정할 수 있을 것이다. 셋째, 광범위한 지역을 대상으로 불부합 정도의 측정이 가능하기 때문에 전국적인 불부합 정도의 측정을 통한 향후 지적불부합지 조사 사업이나 지적재조사 사업시 사업의 우선순위 결 정이나 사업의 타당성 확보가 가능할 것이다. 끝으로 본 연구의 조사 기법은 현재 각종 정보화 사업으로 구축되어 있는 전산 데이터들을 최대한 활용할 수 있기 때문에 비용소요 측면에서도 실측 방식보다는 경제적으로 불부합지를 조사할 수 있을 것이다.
- 이렇게 전국적인 지적도 수치화의 데이터베이스 구축완료, 기 구축된 GIS 데이터의 활용성 요구 등 사회 전반적인 여건을 고려할 경우, 지적불부합지를 가장 효율적으로 해결하기 위해서는 현지 즉량 방식에 기반하여 지적불부합지를 조사하고 정리하기보다는 현재 구축되어 있는 각종 전산화 데이터를 최대한 활용하여 지적불부합지를 조사할 수 있는 새로운 자동화 방법론 이 모색되어야 할 것이다.
- 첫째, 본 연구의 지적불부합지 조사 기법은 대규모 지역에 대하여 효율적이고 객관적으로 지 적불부합지를 조사할 수 있을 것이다. 둘째, 불부합지 대상에 대한 일정한 기준의 정의 없이도 특정 대상지역에 대하여 상대적인 불부합 정도를 정량적이고 효율적으로 측정할 수 있을 것이다.
- 향후 연구과제로는 첫째, 연구에서 불부합 가능지역으로 선정 제시한 지역에 대하여 실측으 로 조사된 결과와 비교 분석을 통한 방법론의 타당성의 확보가 요구된다. 둘째, 보다 다양한 사 례지역에 대한 실험을 통하여 불부합 대상지역을 정의하기 위한 정확한 오차 수준의 정립이 필요하다.
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