A Study on the Selection Method of Subject Parcel to Alter Land Category by Fuzzy GIS Analysis - Focused on Road State of Government Owned and Public Land -

퍼지 GIS 공간분석에 의한 지목변경 대상필지 선정방법에 관한 연구 - 국공유지 도로현황을 중심으로 -

A Study on the Selection Method of Subject Parcel to Alter Land Category by Fuzzy GIS Analysis

- Focused on Road State of Government Owned and Public Land -

1)

조태인*ㆍ최병길**

Cho, Tae In⋅Choi, Byoung Gil

要 旨

이 연구의 목적은 퍼지 소속함수와 GIS 공간분석을 이용하여, 국공유지의 도로현황을 중심으로 토지이동현황조사 시 지목변경 대상필지를 선정하는 방법을 연구하는데 있다. 인천 중구의 구도심지역과 계양구의 신도심·임야지역 을 연구 대상지역으로 선정하여, 연속지적도, 한국토지정보시스템의 도시계획 도로 레이어, 도로명주소관리시스템 의 실폭도로 레이어, 토지대장 전산자료를 GIS 공간분석 하였다. 도로 및 실폭도로 레이어에 편입된 연속지적도 각 필지의 면적 비율을 임계값으로, 퍼지소속함수를 이용하여 지목변경 대상필지 적합지수를 계산하였다. 마지막 으로 적합지수를 시각화한 화면과 정사항공사진을 참조자료로 활용하여, 실제 이용현황과 지목이 상이한 필지를 지목변경 대상필지로 최종선정 하였다. 최종선정 결과, 이 연구에서 제안한 퍼지 GIS 공간분석방법은 기존의 수기 방법에 비하여, 선정기간이나 방법론적으로 효율적인 것으로 판단되며, 임야지역보다는 도심 지역에, 도심지역 중 에서도 구도심보다는 신도심에 적합한 방법임을 확인할 수 있었다.

핵심용어 : 퍼지소속함수, GIS공간분석, 토지이동현황조사, 지목변경

Abstract

The purpose of this study is to research into a method of selecting the subject parcel with a change in the category of land given surveying the land alteration state focusing on the present state of road in the government-owned and public land by using the fuzzy membership function and GIS spatial analysis. It selected the old town center of Incheon Jung-gu, and the new downtown & the forest land of Gyeyang-gu as the research subject region, and carried out GIS spatial analysis on a serial cadastral map, urban planning road layer of Korea Land Information System, practical width of road layer of Road Name Address Management System & cadastral data base, and then calculated the suitable index for the subject parcel with a change in the category of land by using the fuzzy membership function with having the critical value as the area ratio of each parcel on a serial cadastral map that was incorporated into road layer or practical width of road layer. It finally selected the parcel, which is different in land category from the real land usage, as the final subject parcel for altering land category, by using the screen of visualizing the suitable index and the aerial ortho photograph. As a result of the final selection, the fuzzy GIS spatial analysis method, which was suggested in this study, is judged to be efficient in the selection period and the methodology compared to the existing manual method. It could be confirmed to be more suitable method for downtown than forest land and for the new downtown than the old town center.

Keywords : Fuzzy Membership Function, GIS Spatial Analysis, Survey of Land Alteration State, Alteration of Land Category

2011년 7월 15일 접수, 2011년 8월 12일 채택

* 교신저자ㆍ정회원ㆍ인천대학교 일반대학원 건설환경공학과 박사과정([email protected])

** 정회원ㆍ인천대학교 건설환경공학부 교수([email protected]) 연구논문

1. 서 론

이 연구는 국공유지의 도로현황을 중심으로 토지이 동현황조사 시 퍼지(Fuzzy) 소속함수와 GIS 공간분석 기법을 이용하여 지목변경 대상필지를 선정하는 방법 에 대하여 연구하는데 목적이 있다.

현재 토지이동현황조사는 지적소관청의 담당자가 도 시계획과, 건축과 등 관련부서에서 도시기반시설 사업 의 준공현황, 건축물 등의 인ㆍ허가사항 등을 제공받아, 토지대장, 지적도, 토지이용계획확인서 등 관련 지적공 부를 수기로 대조하여 대상지역을 분석하고 있어 효율 성이 떨어지고 있는 실정이다. 또한 지적 및 토지업무가 한국토지정보시스템(Korea Land Information System, 이하 KLIS) 구축을 기점으로 전산화, 정보화, 고도화되 고 있으나, 토지이동현황조사에서는 여전히 과거의 수 기 조사방법에 의존하고 있어, 전산화된 지적정보를 적 극적으로 활용하여 업무의 효율성을 높일 필요가 있다.

퍼지 GIS 공간분석에 대한 최근의 연구동향으로는, 부울논리와 퍼지논리에 의한 적지분석 과정의 비교분석 (김대종, 1995), 퍼지와 GIS 공간분석 적용 연구(임승 현, 조기성, 2002, 임승현 등, 2007), 퍼지-LP와 GIS의 결합을 통한 토지의 최적 이용문제 연구(전철민, 2002), 산양의 서식지적합성 모형 개발 연구(최태영 등, 2003) 등이 있다. GIS를 이용한 공간분석 과정에서 퍼지이론 을 적용하여, 최적지 분석에 활용하는 연구가 다수 진행 되었다. 또한, 효율적인 토지이동현황조사를 위한 퍼지 GIS 공간분석방법에 관한 연구(조태인 등, 2010)가 수 행되었으나, 단순한 방법론 정립에 머무르고 있다.

이 연구에서는 퍼지 소속함수와 GIS를 이용하여, 도 로의 실제 이용현황과 지목이 상이한 필지를 선정하는 공간분석방법을 연구하고자 하였으며, 추가인자를 적 용하여 방법론적인 발전과 다양한 지역유형별 분석이 이루어지도록 하였다. 다음 그림 1의 흐름도와 같다.

먼저, 국공유지의 도로현황을 대상으로 연속지적도, KLIS의 도시계획 도로 레이어, 도로명주소관리시스템 (KLIS-Road Name Management System, 이하 KLIS- RN)의 실폭도로 레이어, 토지대장 전산자료, 정사항공 사진을 기초 GIS DB로 구축한다. 구축한 기초 GIS DB 에서 도시계획 도로와 실폭도로 레이어가 연속지적도 각 필지에 편입되어있는 면적을 퍼지 GIS 공간분석하 여 대상필지 적합지수를 계산한다. 그리고 ‘대상필지 적 합지수’를 시각화한 화면과 최신 정사항공사진을 현황 참조자료로 활용하여, 도로의 실제 이용현황과 지목이 상이한 필지를 선정한다. 마지막으로 기존의 선정방법 과 퍼지 GIS 공간분석에 의한 선정방법을 비교분석한다.

그림 1. 연구 흐름도

2. 퍼지 소속함수 및 분석인자의 결정

2.1 퍼지집합과 소속함수의 개요

퍼지이론은 흔히 주변에서 일어나는 복잡하고 대규모 적인 대상이나 애매한 문제들의 불확실성을 내포한 현 상들을 다루고 해결할 수 있는 개념과 기술로 사용되고 있다(임승현, 조기성, 2002). 1965년 미국 캘리포니아 버클리 대학의 자데(Zadeh, L. A.) 교수가 ‘Information and control’이라는 학술지에 퍼지집합이란 논문에서 처음 발표하였다.

퍼지집합은 소속함수의 값이 보통집합에서와 같이 0 과 1뿐만 아니라, 0과 1사이의 임의의 값을 가질 수 있 도록 하는 집합이며, 다음과 같이 표시될 수 있다(이건 창, 2004).

_ : X → [0,1] (1) 여기서, _는 퍼지집합 A에 소속될 가능성

X는 전체집합

x는 전체집합 X의 원소

퍼지집합의 소속함수는 원소 x의 집합 A에 대한 소속 정도가 어떻게 결정되는가를 정의한다. 일반적으로 퍼지 집합의 소속함수는 자료의 특성에 따라 여러 가지 모양 의 함수가 사용된다. 그 모양은 선형, 지수형, 쌍곡선형, 역쌍곡선형 및 이중선형함수 등이 있다(임승현, 2007).

보통집합론에 근거한 정보의 단순화를 통해, 실제공 간에 있어 명확하게 구분되거나 분류될 수 있는 공간정 보의 종류는 극히 드물다. 이러한 전통적인 보통집합론 에 의해 공간정보를 취급함으로서 발생하는 오류를 보 완해 줄 수 있는 퍼지집합은 소속함수를 이용하여 모든 공간정보를 소속정도에 따라 분류하거나 분석할 수 있 으므로 공간정보를 다루는 GIS 분야에서 아주 유용하 다(임승현, 조기성, 2002).

구분 적용 내용 적합 지수

분석 방법

주요 분석 인자

X : 연속지적도 각 필지와 KLIS 도시계획 도로 (레이어)의 편입면적 비율

_ 퍼지 GIS 공간 분석 Y : 1차 선정한 대상필지와

KLIS-RN 실폭도로 (레이어)의 편입면적 비율

_

기타 분석 인자

Z1 : 사유지(개인, 법인 등)

제외 0

또는 1

이진 논리 방법 Z2 : 지목이 구거, 하천인 필지 제외

Z3 : 미집행 도시계획구역에 속해있는 필지 제외 표 1. 분석인자의 결정

2.2 분석인자의 결정

퍼지 소속함수를 결정하기 위해서는 우선 분석인자 를 결정하여야 한다. 이 연구에서는 기존 수기방법에서 대상필지를 선정하기 위해 사용되는 인자들을 분석하 고, 인천광역시 중구와 계양구의 토지이동현황조사 실 무 담당자들과의 면담을 통해 표 1과 같이 주요 분석인 자 및 기타 분석인자를 결정하였다.

주요분석인자로 편입면적 비율을 적용하였다. 연속 지적도와 KLIS 도시계획 도로 및 KLIS-RN 실폭도로 레이어의 편입면적 비율은 토지이동현황조사 대상필지 를 선정하는데 가장 중요한 인자로 판단된다. 또한 기 타분석인자로 개인, 법인 등의 사유지, 지목이 구거, 하 천인 필지, 미집행 도시계획구역에 속해있는 필지를 제 외하도록 적용하였다.

2.3 퍼지 소속함수의 결정

퍼지이론 중에서 퍼지 소속함수는 대상이 어떠한 기 준에 속하는지에 대해 이진논리(0 또는 1)보다는 어떠 한 기준에 속하는 정도를 정량화하여 연속함수로 나타 낸 것이다. 따라서 토지이동현황 조사에서 담당자의 객 관적인 판단에 도움을 줄 수 있다.

일반적으로 사용하는 선형소속함수는 0에서 1사이의 변이구역을 자연스럽게 묘사하지 못하므로 융통성 있 는 소속함수를 정의하기 위해서는 집합의 경계형태 혹 은 산포의 정도(degree of dispersion) 및 중심(center of sets)과 관련된 적당한 함수를 선택하여야 한다(임승 현, 2007). 특히 공간정보와 관련된 퍼지집합에서는 공 간의 점진성으로 인해 대부분 S형 함수 형태를 띠고 있 다(김대종, 1995).

이 연구에서 사용된 연속지적도와 KLIS 도시계획 도 로 및 KLIS-RN 실폭도로 레이어의 편입면적 비율에 대한 경계형태를 분석하여 3구간으로 나누고 퍼지 소

속함수를 결정하였다. 1구간은 편입면적 비율(x)이 0에 서부터 0.5 미만, 2구간은 0.5에서부터 적합지수()의 값이 0.5가 되는 x의 값, 3구간은 그 이후에서 1까지로 나누었다.

경계형태를 분석한 결과, 그림 2에서와 같이 편입면 적 비율이 점진적으로 증가하고 변곡점을 가지고 있는 특징을 감안할 때, ‘sin제곱함수’와 유사한 형태를 보이 고 있는 것을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서는 S형 소속함수 중에서 sin제곱함수를 선택하여 사용하였다.

또한 주요 분석인자에 대한 임계값은 X인자의 경우 0.5에서 0.9까지 0.1씩 증가되도록 차등화하였다. Y인 자의 경우 X에서 선정한 필지를 대상으로 분석하기 때 문에 따로 차등화하지 않았다. 표 2와 그림 2는 이 연구 에서 결정된 퍼지 소속함수와 그래프를 나타내고 있다.

분석인자 임계값 퍼지 소속함수

편 입 비 율

도시 계획 도로

 ≤    _ 

 ≤  ≤  _   ^

 ≤    _ 

 ≤  ≤  _   ^

 ≤    _ 

 ≤  ≤  _   ^

 ≤    _ 

 ≤  ≤  _   ^

 ≤    _ 

 ≤  ≤  _   ^ 실폭

도로 ^{ ≤  ≤    }

^ 표 2. 퍼지 소속함수의 결정

그림 2. 퍼지 소속함수(_    ^)의 그래프

3. 대상지역 선정 및 GIS DB 구축

3.1 연구 대상지역 선정

지목변경 대상필지 선정을 위해 유형별로 신도심지 역, 구도심지역, 임야 지역으로 구분하였다. 구도심지역 은 인천광역시 중구 시내지역으로, 신도심, 임야 지역 은 각 지역이 혼재되어 있는 계양구 지역을 연구대상지 역으로 선정하였다. 중구 시내지역은 ‘대지’와 ‘잡종지’

의 비율이 62%에 이르는 인천의 대표적인 구도심지역 이며, 계양구는 ‘전’과 ‘답’의 비율이 34%, ‘임야’의 비 율이 28%에 이르는 임야 지역과 ‘대지’의 비율이 15%

에 이르는 신도심지역이 분포되어있다. 그림 3(a)는 중 구 시내지역, 그림 3(b)는 계양구 지역의 지목분류 현 황을 나타내고 있다.

(a) 중구 시내지역

(b) 계양구 지역

그림 3. 연구 대상지역 지목분류 현황

그림 4. 기초자료 수집방법 및 DB 구축 과정

3.2 기초 GIS DB 구축

연구대상지역의 기초 GIS DB 구축을 위하여, KLIS 지적공부관리시스템에서 연속지적도, KLIS 용도지역 지구 관리시스템에서 도시계획 도로 레이어, KLIS-RN 전자지도 DB에서 실폭도로 레이어, 지적행정시스템의 토지대장 전산자료를 추출하였다. 수집한 공간자료, 속 성자료, 정사항공사진을 중첩ㆍ결합하여 기초 GIS DB 를 구축하였다. 그림 4는 기초자료의 수집방법 및 기초 GIS DB의 구축과정을 나타내고 있다.

3.3 좌표체계 상이에 의한 공간조정

GIS DB 중에서 연속지적도, 도시계획 도로 레이어, 실폭도로 레이어는 지역(동경)측지계, 정사항공사진은 세계측지계로 좌표가 이원화 되어있다. 따라서 정사항 공사진을 참조자료로 활용하기 위해서는 하나의 좌표 계로 일치시켜야 한다. 그림 5는 좌표체계가 이원화된 화면을 보여주고 있다.

연속지적도를 정사항공사진에 중첩시킬 경우에는 원 칙적으로 좌표변환이 필요하다. 좌표변환 방법은 현재

그림 5. 좌표체계 이원화

검사점명 공간조정 좌표 세계측지계 성과

ΔX ΔY

종선좌표 횡선좌표 종선좌표 횡선좌표

132 541415.311 164241.451 541415.560 164241.490 -0.249 -0.039 133 541324.132 164300.565 541324.400 164300.610 -0.268 -0.045 134 541357.744 164363.188 541358.010 164363.230 -0.266 -0.042 226 541222.566 167874.827 541222.639 167874.913 -0.073 -0.086 227 541264.694 167893.604 541264.767 167893.689 -0.073 -0.085 228 541162.842 168014.591 541162.942 168014.693 -0.100 -0.102 271 540983.280 167940.026 540983.396 167940.152 -0.116 -0.126 272 541043.923 167963.572 541044.030 167963.683 -0.107 -0.111 273 541212.491 168045.979 541212.584 168046.078 -0.093 -0.099 274 541241.790 168062.326 541241.887 168062.417 -0.097 -0.091 275 541300.285 167969.510 541300.361 167969.595 -0.076 -0.085 276 541352.987 167932.544 541353.050 167932.620 -0.063 -0.076 450 541121.939 167831.027 541123.025 167831.127 -1.086 -0.100 451 541040.453 167794.448 541040.550 167794.560 -0.097 -0.112 601 541107.732 167989.723 541107.831 167989.830 -0.099 -0.107 620 541198.993 167929.099 541199.079 167929.191 -0.086 -0.092 621 541014.090 167861.565 541014.193 167861.681 -0.103 -0.116 622 541062.589 167880.002 541062.683 167880.115 -0.094 -0.113 897 542616.828 165765.807 542616.475 165764.844 0.353 0.963 898 542454.065 165828.418 542453.778 165827.556 0.287 0.862 977 541252.125 164225.701 541252.400 164225.750 -0.275 -0.049 978 541197.239 164332.493 541197.510 164332.540 -0.271 -0.047

평균오차 0.197 0.161

표 3. 공간조정 DB의 정확도 (단위 : m)

국토지리정보원에서 고시하고 있는 국가좌표 변환계 수를 사용하여 Molodensky-Badekas 모델에 의한 7 Parameter 상사변환과 왜곡모델링 결과의 보정에 의한 다. 그러나, 국토지리정보원에서 고시한 국가좌표 변환 계수를 사용할 경우, 일반적으로 약 5m 정도의 오차를 수반하게 된다. 이 오차를 줄이기 위해서는 GPS측량을 실시하여 지역좌표 변환계수를 산정하여야 좌표변환을 수행하여야 하지만, GPS측량에 의한 지역좌표 변환계 수의 산정은 많은 시간과 비용이 소요되는 것이 현실이 다. 따라서 이 연구에서는 그림 6에서와 같이 대표적인 GIS 프로그램인 ArcGIS 9.3의 공간조정(Spatial Adjustment) 기능(김남신, 2010)을 사용하여 연구대상 지역의 지역(동경)측지계 기준 GIS DB를 공간조정 하였고, 이원화되어있는 좌표계를 일치시켰다. 이때 세 계측지계 성과가 고시되어있는 지적삼각보조점을 참조 매개체로 하여 실시하였다. 그림 6은 공간조정을 위한 스내핑 과정을 나타내고 있다.

공간조정된 연속지적도 등의 정확도를 알아보고자 세계측지계 및 지역측지계의 2가지로 성과고시 되어있 는 22개의 지적도근점을 검사점으로 선정하였다. 다음 표 3에서와 같이 검사점을 검증한 결과, 평균오차가

X=0.197m, Y=0.161m로 나타났다. ｢지적측량 시행규 칙｣ 제27조 제1항 제3호에 의거, 지적도근측량 성과검 사의 허용범위가 0.25m이내일 때 그 성과를 인정하여 야 한다. 따라서, 육안판독의 참조자료로 사용하기에는 우수한 것으로 판단된다.

그림 7은 세계측지계로 공간조정된 기초 GIS DB의 구축화면을 나타내고 있다.

3.4 GIS DB의 시간적 일치

토지이동현황조사 업무는 도로의 현황과 토지 지목 의 상이한 필지를 선정하는 것으로써, 지적 소관청에서 매년 시행하고 있으며, 정사항공사진과 다른 GIS DB 의 시간적 일치는 중요하다.

본 연구에서 사용된 GIS DB 중 연속지적도는 분할, 합병 등의 토지이동 사유가 있을 경우에 단일 지적도를 수정한 후 지체없이 수정된다. KLIS의 도시계획 도로 및 KLIS-RN의 실폭도로 레이어 등은 도시계획의 결정 이나 변경 등의 사유가 발생하게 되면 이를 수정하게 된다. 따라서 실시간 갱신이 이루진다고 할 수 있다.

그러나, 항공사진의 경우 일반적으로 각 지방자치단체 에서는 매년 1~2차례 정사항공사진을 촬영하고 있어 촬

그림 6. 공간조정을 위한 스내핑 과정

(a) 중구 시내지역

(b) 계양구 지역 그림 7. 기초 GIS DB 구축 화면

영시기에 따라 지적도와의 시간적 불일치가 있을 수 있다. 본 연구에서는 2009년 11월 촬영한 정사항공사진과 2010년 3월 기준의 GIS DB가 사용되어 4개월의 시간적 인 차이가 있으나, 이 기간 동안 도로현황의 변경된 내용 이 없는 것으로 조사되었다. 따라서 본 연구에서 사용된 데이터의 시간적 불일치에 의한 문제는 없는 것으로 판 단된다. 표 4는 기초 GIS DB 현황을 나타내고 있다.

구 분 기준년월 형식

연속지적도 2010.3월말 기준 SHP

KLIS 도시계획 도로 2010.3월말 기준 SHP KLIS-RN 실폭도로 2010.3월말 기준 SHP 토지대장 전산파일 2010.3월말 기준 TXT

정사항공사진 2009.11월 촬영 ECW

표 4. 기초 GIS DB 현황

4. 지목변경 대상필지 선정

4.1 퍼지 GIS 공간분석에 의한 1차 선정 이 연구를 수행하기 위해서 구축한 기초 GIS DB 중 에서 연속지적도와 KLIS 도시계획 도로 레이어를 공 간분석 하였다. KLIS 도시계획 도로 레이어에 연속지 적도 각 필지가 편입된 면적의 비율을 임계값으로, 퍼 지 소속함수식에 의한 ‘1차 대상필지 적합지수(_)’를 계산하였다.

이 연구의 대상지역은 토지이용계획 필지 승인율이 99%에 이르는 지역으로, 연속지적도와 KLIS 도시계획 도로 레이어의 상호 정비가 거의 완벽하게 이루어진 지 역이라 _가 ‘1’로 산정된 필지가 압도적으로 많았으 며, 그로 인해 각 임계값에 대한 대상필지수의 차이가 별로 없었다. 따라서, 대상필지수가 가장 많은, 임계값 0.5~1.0인 필지 중에서 _가 0인 필지를 제외한 중구 시내지역 1,753필지, 계양구 지역 1,905필지를 1차 선 정하였다.

만약, 연속지적도와 KLIS 도시계획 도로 레이어의 상호 정비가 제대로 이루어지지 않은 지역이라면 지목 변경 대상필지가 다소 과도하게 선정될 수 있다. 지역

임계값

최초 필지수

(분석필지수) 1차 선정 적합지수

1차 선정 필지 수

중구 계양구 중구 계양구

 ≤  ≤  2,870 (1,753)

4,494 (1,905)

_  1,514 1,287

 ≤ _  116 285

  _  123 333

_  1,117 2,589

 ≤  ≤  2,870 (1,703)

4,494 (1,753)

_  1,514 1,287

 ≤ _  95 229

  _  94 237

_  1,167 2,741

 ≤  ≤  2,870 (1,647)

4,494 (1,627)

_  1,514 1,287

 ≤ _  74 194

  _  59 146

_  1,223 2,867

 ≤  ≤  2,870 (1,608)

4,494 (1,516)

  1,514 1,287

 ≤   54 146

    40 83

  1,262 2,978

 ≤  ≤  2,870 (1,568)

4,494 (1,433)

  1,514 1,287

 ≤   37 86

    17 60

  1,302 3,061 표 5. 1차 선정결과

별로 임계값이 0.5가 아닌 0.6 이상으로 대상범위를 좁 혀서 선정할 수도 있다. 표 5는 퍼지 GIS 공간분석에 의한 1차 선정 대상필지를 나타내고 있다.

4.2 퍼지 GIS 공간분석에 의한 2차 선정 퍼지 GIS 공간분석에 의해 KLIS-RN 실폭도로 레이 어를 퍼지 GIS 공간분석 하였다. KLIS-RN 실폭도로 레이어와 1차 선정한 연속지적도 각 필지의 편입면적 비율과, 퍼지 소속함수식에 의한 또 하나의 _를 계산 하였다.

퍼지집합의 소속함수를 결정짓는 중요 분석인자에 대한 각각의 적합지수 _와 _를 곱하여 ‘최종 적합지 수(_)’를 계산하였다. 표 6에서와 같이 _가 ‘0’인

구분 1차선정 대상필지 적합지수 2차선정 비 고 중구 1,753 ^{   ≤ } 1,694 2차 선정

_{ }  59 제외

계양구 1,905 ^{   ≤ } 1,586 2차 선정

_{ }  319 제외

표 6. 2차 선정결과

(a) 1차 선정 대상필지

(b) 2차 선정 대상필지 그림 8. 1차ㆍ2차 선정 대상필지의 예

필지를 제외하여, 2차 대상필지로 선정하였다.

그림 8(a)는 _를 검정색(적합지수 0)에서 회색을 지 나 흰색(적합지수 1)으로 시각화한 화면이다. 대상필지 를 확인한 결과, 현재 도로로 이용하지 않은 필지들도

_가 1로 계산되어있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 현황 상 도로와 도시계획 상 도로와의 차이에서 발생한 것이다.

이를 해결하기 위해서 연속지적도와 각 필지의 KLIS- RN 실폭도로 레이어 편입면적의 비율을 기준으로 퍼 지 GIS 공간분석을 실시하여 계산한 _를 곱한 _를 최종계산한 것이다. 그림 8(b)에서와 같이 현황 도로가 아닌 1차 선정 대상필지가 일부 제외되고, ‘대상필지 적합지수’도 낮아지는 것으로 확인되었다.

4.3 이진논리 방법에 의한 3차 선정

퍼지 GIS 공간분석에 의하여 2차까지 선정한 필지를 대상으로, 기타 분석인자를 적용한 이진논리 방법에 의 해 대상필지를 3차 선정하였다.

편입면적의 비율만을 유일한 분석인자로 사용할 경 우 많은 필지를 선정하게 되는 경향을 보이기 때문에, 다양한 분석인자를 사용하여 선정 대상을 줄일 수 있도 록 하였으며, 기타 분석인자는 담당자의 판단에 따라 자유롭게 추가할 수 있다. 표 7은 기타 분석인자에 의 하여 3차 선정한 지목변경 대상필지를 나타내고 있다.

첫째, 이 연구에서는 국공유지로 그 범위를 한정하였 기 때문에 사유지(개인, 법인 등의 소유)를 제외하여, 중구 시내지역은 447필지, 계양구 지역은 949필지가 제외되었다.

둘째, ｢측량ㆍ수로조사 및 지적에 관한 법률 시행령｣

제59조 제1항 제2호에 따라, 1필지가 둘 이상의 용도로 활용되는 경우에는 주된 용도에 따라 지목을 설정한다.

이를 주지목 추종의 원칙이라 하며, 이에 의거하여 구 거와 하천의 경우 복개하여 도로로 이용하여도 그 주된 용도는 구거와 하천으로, 지목변경 대상에서 제외된다.

따라서 중구 시내지역은 13필지, 계양구 지역은 302필 지가 제외되었다.

구 분 중 구 계 양 구 제외 선정 제외 선정 기

타 분 석 인 자

사유지(개인, 법인 등) 제외 447 1,247 949 637 지목(구거, 하천 등) 제외 13 1,234 302 335 미집행 도시계획구역 제외 79 1,155 - 335 표 7. 3차 선정결과

(a) 제외 전 화면

(b) 제외 후 화면 그림 9. 미집행 도시계획구역

셋째, 중구 시내지역은 도시환경정비예정구역, 재정 비촉진지구 등의 미집행된 도시계획구역에 포함되는 79필지를 제외하였다. 제외된 필지들은 도시계획이 완 료된 이후에 지목변경 대상이 된다. 그림 9는 미집행된 도시계획구역 제외 전ㆍ후의 화면을 보여주고 있다.

4.4 정사항공사진에 의한 최종선정

퍼지 GIS 공간분석 방법과 이진논리 방법에 의해 3 차까지 선정한 필지를 대상으로, 퍼지 소속함수를 이용 하여 계산한 ‘지목변경 대상필지 적합지수(_)’를 시 각화한 화면과 정사항공사진을 참조자료로 지목변경 대상필지를 최종선정 하였다.

이 연구에서는 기초 GIS DB의 보정작업 단계를 거 치지 않고 GIS 공간분석 하였기 때문에, 단일 지적도를 연속지적도로 변환했을 때의 오차, 편집지적도를 기준 으로 작성된 KLIS-RN 실폭도로 레이어와 연속지적도 의 오차 등의 원인으로 인해서 의도하지 않은 대상필지 가 일부 선정되었고, 이를 해소하기 위해서 육안으로 판독하는 최종단계를 거쳤다.

정사항공사진과의 중첩에 의한 육안판독 결과, 중구 시내지역은 전체필지 16,726필지 중 919필지(6%)가, 계양구 지역은 33,984필지 중 220필지(1%)가 최종선

정 되었다. 3차까지 선정한 필지 중에서는 중구 시내지 역의 경우 1,155필지 중 236필지가 제외 되었으며, 계 양구 지역의 경우 335필지 중 115필지가 제외되었다.

1차 선정 대상필지 중에서 중구 시내지역은 52%, 계양 구는 11%의 비율로 최종선정 되었다.

5. 결과 및 분석

5.1 지역유형별 비교 분석

최종 선정 또는 제외된 필지를 대상으로 지역 유형별 로 구분하여 비교 분석한 결과, 이 연구에서 제안한 퍼 지 GIS 공간분석 방법은 임야 지역보다는 도심 지역에, 도심지역 중에서도 구도심보다는 신도심에 효율적임을 확인할 수 있었다.

5.1.1 신도심 지역

신도심 지역의 경우 3차 선정 대상필지 중에서 육안 판독으로 1%만이 제외되어, 선정비율 약 99%로 최종 선정되었다. 그림 10에서와 같이 해당 필지들은 도시계 획 상 도로와 현황 도로의 일치, 도로선형의 연속성, 시 각화된 적합지수, 정사항공사진 육안판독 등을 종합적 으로 검토한 결과, 명확하게 일제조사 대상필지로 최종 선정할 수 있었다.

5.1.2 구도심 지역

구도심 지역의 경우, 3차 선정 대상필지 중에서 육안 판독으로 20%가 제외되어 선정비율 약 80%로 최종선 정 되었다. 구도심 지역은 도시계획 이전에 형성된 도 로가 일부 존재한다. 그림 11에서와 같이 일부 필지를 제외하였는데 제외된 필지는 일부만 도로에 편입 되어 있는 것으로 보이며, 분할 과정을 거칠 경우 지목변경 대상필지에 포함시킬 수 있다.

5.1.3 임야 지역

임야 지역의 경우, 3차 선정 대상필지 중에서 육안판 독으로 35%가 제외되어 선정비율 약 65%로 최종선정 되었다. 그림 12에서와 같이 도시계획 상 도로와 현황 도로의 일치, 지적선과 도로선형의 연속성, 정사항공사 진 육안판독을 확인할 수 있는 경우 최종 선정하였으 나, 자연발생적으로 형성된 폭이 좁은 도로상의 필지는 육안판독으로는 명확히 판단할 수 없어 제외되는 필지 가 있었다. 또한 산지번의 필지는 해당 필지를 등록전 환 하여야만 지목변경 대상필지에 포함시킬 수 있어 제 외하였다.

구분 기존 수기방법 퍼지 GIS 공간분석방법 조사

방법

∙ 관련부서에서 도시계획시설 준공현황 제공

∙ 관련 지적공부 수기대조 대상필지 선정

∙ 현황파악 위한 현장방문 필요

∙ 전산화된 자료수집 및 기초 GIS DB 구축

∙ 퍼지 소속함수와 이진논리에 의한 GIS 공간분석 작업

∙ 정사항공사진을 현황도면으로 참조하여 최종선정 조사

기간

∙ 대상지역의 범위에 따라 1~3개년 계획수립

∙ 지목변경 대상필지 선정기간 3개월 이상 소요

∙ 대상지역의 범위와 상관없이 1개년 계획수립 가능

∙ 지목변경 대상필지 선정기간 1개월 이내 소요

장단점

∙ 관내 전 필지 수기조사 곤란

∙ 자료분석 방식에 따라 누락필지 발생가능

∙ 계획수립 단계에서 작업량 정량적 추정 불가

∙ 수작업으로 인한 업무의 비효율성

∙KLIS 등 전산화된 자료의 활용도 낮음

∙ 관내 전 필지 조사 가능

∙ 기존 방식에서 누락된 대상필지 확인가능

∙ 계획수립 단계에서 작업량 정량적 추정 가능

∙ 시각화된 화면, 객관적인 지수 제공으로 효율성 증대

∙KLIS 등 전산화된 자료의 적극적 활용 가능 표 8. 기존 수기방법과 퍼지 GIS 공간분석방법 비교

그림 10. 신도심 지역 최종선정 필지

그림 11. 구도심지역 최종선정 또는 제외 필지

그림 12. 임야지역 최종선정 또는 제외 필지

5.2 기존 수기방법과의 비교 분석

기존 수기방법과 비교 분석에서는 정량적으로는 대 상필지의 개수를 비교하였으며, 정성적으로는 지적소 관청의 실무 담당자의 시범적용을 통해 조사방법, 조사 기간, 장단점을 분석하였다.

5.2.1 정량적 비교 분석

기존 수기방법과 퍼지 GIS 공간분석방법에 의한 지 목변경 대상필지수를 비교할 수 있었다.

중구 시내지역의 경우, 기존 수기방법에 의하여 660 필지를 선정하였으나, 퍼지 GIS 공간분석방법으로는 919필지를 선정하여 259필지가 추가되었다. 계양구 지 역의 경우, 기존 수기방법으로 43필지를, 퍼지 GIS 공 간분석방법으로 220필지를 선정하여 177필지가 추가되 었다. 그림 13은 지목변경 대상필지수를 비교한 것이다.

5.2.2 정성적 비교 분석

기존 수기방법과 퍼지 GIS 공간분석방법에 의한 조 사방법, 조사기간, 장단점을 비교할 수 있었다. 이 연구 에서 제안한 퍼지 GIS 공간분석 방법은, 기존의 수기방 법에 비하여 훨씬 효율적인 것으로 확인되었으며, 그 효율성은 표 8과 같다.

그림 13. 최종선정 대상필지수 비교

6. 결 론

이 연구에서는 퍼지 GIS 공간분석을 이용하여, 국공 유지를 중심으로 도로의 실제 이용현황에 따라 지목변 경 대상필지를 선정하는 방법을 연구 하였으며, 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다.

첫째, 이 연구에서 제안한 퍼지 GIS 공간분석 방법은 3개월 이상이 소요되는 대상필지 선정기간을 1개월 이 내로 단축할 수 있었다. 또한 전산화된 자료를 활용하 여 분석하기 때문에 방법론적으로도 기존의 수기방법 에 비하여 효율적인 방법임을 확인할 수 있었다.

둘째, 지역유형별로는 최종 육안판독 단계에서 일부 필지가 제외되는 임야 지역보다는, 제외되는 필지수가 적은 도심지역에, 도심지역 중에서도 구도심보다는 제 외되는 필지가 거의 없는 신도심에 가장 적합한 방법으 로 판단된다.

셋째, 지목변경 대상필지 이외에 분할과 등록전환의 대상필지도 일부 확인할 수 있었다. 현재 도로와 도로 가 아닌 이용현황에 함께 걸쳐있는 필지는 분할 과정 을, 산지번의 필지는 등록전환 과정을 거쳐야 지목변경 대상이 된다. 현재 전국 거의 모든 지적소관청에서는 예산이 수반되지 않는 지목변경과 합병의 대상필지에 대해서만 󰡔토지이동현황 조사계획󰡕을 수립ㆍ시행하고 있다. 지적측량을 수반하여 등록전환, 분할 등의 토지 이동도 함께 시행하는 종합적인 조사계획을 수립한다 면, 공신력 있는 지적공간정보를 구축할 수 있을 것으 로 기대된다.

향후, 다양한 지역유형에 대하여 퍼지 GIS 공간분석 을 실시하여 분석인자를 다양화ㆍ세분화 한다면, GIS 공간분석 단계에서 선정되는 대상필지의 정확도가 향 상되어 육안판독과정을 거치지 않을 것이고, 선정방법 의 완전 자동화를 앞당길 수 있을 것이다.

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