필지-건축물 정보 체계 기반 도시공간 변화 측정 방법과 한계 연구
A Study on Methods and Limitations of Measuring Urban Spatial Changes Based on the Parcel-Building Information System
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초록
(연구배경 및 목적) 도시 발전 단계론은 도시화, 교외화, 탈도시화, 재도시화 등의 과정을 제시하지만, 실제 도시들은 인구 감소나 급격한 산업 변화 등으로 인해 이론적 경로와 상이한 변화를 보이기도 한다. 이러한 복합 양상을 정확히 파악하지 못하면, 도시 발전 단계론만으로는 저성장 도시나 급성장 도시 등 다양한 사례를 충분히 설명하기 어렵다. 이에 따라, 전국 단위에서 도시공간 변화를 미시적이고 정량적으로 측정할 수 있는 방법론이 필요하다는 요구가 대두되었다. 본 연구는 이를 해결하기 위해 “필지-건축물 정보 체계”를 활용해 도시공간 변동을 실증적으로 측정하고, 거시적 이론과 실무적 정책 모두에 활용할 수 있는분석 틀을 마련하고자 한다. (연구방법) 본 연구에서는 토지소유공간정보 데이터(연속지적도 결합)와 건축물대장ᆞ폐쇄말소대장을 결합하였다. 필지를 기본 단위로 설정하고, 각 필지 위 건축물의 신축ᆞ철거 이력을 시계열적으로 추적하는 과정을 통해, 기존 행정구역 통계로는 포착하기 어려운 미시적 변동을 전국 범위에서 비교 가능하도록 데이터를 정비했다. 아울러, 공공데이터에서 흔히 발견되는 오류 및 결측을 줄이기 위해, 속성 간 관계를 활용한 결측 보완과 GIS 기반 오류 탐지 기법 등을 제안하였다. (결과) 분석 과정에서 건축물대장에 주요 변수가 누락되거나 오기입ᆞ미갱신된 문제로 인해, 필지-건축물 매칭과 3차원 공간 변화 파악에 오류가 발생할 수 있음을 확인하였다. 그러나 필지고유번호를 중심으로 기본 연계 절차를 확립하고, 결측ᆞ오류를 부분적으로 보완한 결과, 필지 단위 도시공간 변동을 시계열적으로 추적할 수 있다는 높은 가능성을 확인했다. 또한, 본 연구에서는 결측치 역산, 표준 KEY 체계 정비, 행정기관 모니터링과 같은 실질적인 개선방안을 논의함으로써, 후속 연구 및 실무에서 보다 정교한 데이터 활용을 이끌어낼 수 있는 기초를 마련했다. (결론) 본 연구는 공공데이터의 오류ᆞ결측 문제에도 불구하고, 필지와 건축물을 결합한 정보 체계가 전국 단위 미시적 도시공간 변화를 정량적으로 파악하는 데 유효함을 실증했다. 이로써저성장ᆞ급성장 등 다양한 발전 경로에 놓인 도시들을 동일 기준으로 비교할 수 있는 가능성을 열었으며, 도시 발전 단계론이 설명하기 어려웠던 세부 패턴을 실증적으로 보완할 수 있는 방법론적 토대를 제시했다. 향후 결측 속성의 추가 보완과 더욱 정교한보정 기법을 도입한다면, 본 연구에서 제안한 필지-건축물 정보 체계는 도시게획ᆞ재생정책 등의 객관적 의사결정에 기여할 수있을 것으로 기대된다.
Abstract
(Background and Purpose) The urban development stage model outlines a progression through Urbanization, Sub-urbanization, Counter-urbanization, and Re-urbanization. Yet, in practice, urban evolutions often deviate from this sequence due to factors such as demographic decline, abrupt industrial shifts, and region-specific characteristics. These challenges create a pressing need for a micro-scale and quantitative methodology capable of capturing subtle and regionally varied urban spatial transformations at the national scale. This study addresses that need by proposing an analytical framework built around the Parcel-Building Information System, aiming to empirically examine urban spatial changes and offer a comprehensive understanding that can inform future planning and research. (Method) To achieve this, the research integrates parcel ownership spatial data (linked with cadastral maps) and building registry databases, including information on demolition and historical building records. By designating the parcel as the primary unit of analysis, the study systematically tracks building construction and demolition timelines across various graphic contexts. Through this parcel-based linkage, facilitated by unique parcel identifiers, nationwide micro-scale urban transformations become discernible. Additionally, the study evaluates common errors and missing values within public datasets, addressing them through standardized data management practices and thereby refining the reliability of the resulting dataset. (Results) Analysis of these integrated datasets uncovered a range of data inconsistencies. Outdated cadastral information and gaps in key attributes, such as building classification details, were among the most prevalent issues. Some errors, including missing or mismatched building coordinates, could lead to difficulties in accurately pairing buildings with their respective parcels. Nevertheless, by implementing a structured matching strategy centered on unique parcel identifiers, the feasibility of tracking urban spatial changes over time was affirmed. The refined dataset enabled comparative analyses of different urban trajectories, highlighting patterns of demolition in shrinking cities and intensive redevelopment in rapidly growing regions. Consequently, the study demonstrates how parcel-level data can yield robust insights into diverse urban contexts. (Conclusions) Despite persistent data quality limitations, the findings substantiate the potential of the Parcel-Building Information System to facilitate a nationwide, micro-scale evaluation of urban spatial change. By enabling region-to-region comparisons under a uniform analytical framework, this method complements the existing urban development stage model while advancing data-driven policymaking and strategic planning. Future enhancements to address unresolved data inconsistencies and expand attribute completeness will further solidify the applicability of this system. Ultimately, this approach holds promise for capturing the multifaceted processes of urban change, guiding both scholarly investigations and the practical decision-making essential for sustainable urban management.