6-2. GIS와 공간분석 기초
학습 목표
- 공간 데이터의 기본 형태(벡터·래스터)와 좌표계 개념을 안다
- 부동산 분석에서 자주 쓰는 공간 연산(조인·버퍼·교차)을 이해한다
- 실무에서 부딪히는 문제(좌표계 불일치·지오코딩)를 안다
1. 왜 부동산에 GIS인가
부동산은 위치가 곧 가치다(1-1 부동성). 그런데 위치는 주소 문자열이 아니라 좌표와 경계로 다뤄야 정확한 분석이 된다:
- “역에서 500m 이내” → 버퍼 연산
- “이 필지가 용도지역 A에 속하는가” → 공간 조인
- “학군 경계 안인가” → 폴리곤 포함 판정
- “일조·조망이 어떤가” → 3D 분석
2. 공간 데이터의 형태
flowchart TD
A[공간 데이터] --> B["<b>벡터</b><br/>─────<br/>점(Point) — 건물 위치, 역<br/>선(Line) — 도로, 철도<br/>면(Polygon) — 필지, 용도지역, 행정구역"]
A --> C["<b>래스터</b><br/>─────<br/>격자 이미지<br/>위성영상, 표고(DEM), 밀도 지도"]
B --> D["부동산 분석의 주력<br/><i>필지·용도지역·건물</i>"]
| 형태 | 파일 형식 | 부동산 예시 |
|---|---|---|
| 벡터 | Shapefile, GeoJSON, GeoPackage | 연속지적도(필지), 용도지역도, 건물 외곽 |
| 래스터 | GeoTIFF | 위성영상, 표고 모델(경사도 분석) |
3. 좌표계 — 실무 최대 함정
같은 지점도 좌표계가 다르면 다른 숫자다.
| 좌표계 | EPSG 코드 | 특징 |
|---|---|---|
| WGS84 경위도 | 4326 | GPS·웹 지도 표준. 단위 = 도(degree) |
| Web Mercator | 3857 | 웹 지도 렌더링용 |
| 한국 중부원점 (GRS80) | 5186 등 | 국내 지적·공간정보 표준. 단위 = m |
| 과거 Bessel 계열 | 여러 개 | 구 데이터에 잔존 |
실무 사고 1순위: 국토부·지자체 데이터는 대개 국내 좌표계(EPSG:5186 등)인데, 웹 지도는 4326/3857이다. 변환 없이 겹치면 한국이 아닌 곳에 점이 찍힌다. 거리 계산도 4326(도 단위)에서 하면 틀린다 — 미터 단위 좌표계로 변환 후 계산해야 한다.
4. 자주 쓰는 공간 연산
| 연산 | 뜻 | 부동산 용례 |
|---|---|---|
| 공간 조인 (Spatial Join) | 위치 관계로 두 데이터 결합 | 필지 ↔ 용도지역 매칭 |
| 버퍼 (Buffer) | 일정 거리 영역 생성 | 역세권 500m, 학교 정화구역 |
| 교차 (Intersect) | 겹치는 부분 추출 | 개발구역 ∩ 그린벨트 |
| 포함 (Within/Contains) | 안에 있는가 | 이 필지가 정비구역 안인가 |
| 근접 분석 | 최근접 시설까지 거리 | 지하철역까지 도보거리 |
| 디졸브 (Dissolve) | 인접 폴리곤 병합 | 여러 필지를 하나의 사업부지로 |
예: 정비사업 후보지 스크리닝
1. 건축물대장에서 준공연도 → 노후도 계산
2. 연속지적도와 공간 조인 → 필지 단위 집계
3. 블록 단위로 디졸브 → 사업 단위 구성
4. 노후도·면적·세대수 조건 필터
5. 용도지역 조인 → 용적률 여유 계산 (5-7)
6. 실거래가 조인 → 예상 분양가 추정이 파이프라인이 6-5에서 다룰 정비사업 스크리닝의 뼈대다.
5. 지오코딩 — 주소를 좌표로
| 작업 | 내용 | 난점 |
|---|---|---|
| 지오코딩 | 주소 → 좌표 | 표기 흔들림, 신·구 주소 병존 |
| 역지오코딩 | 좌표 → 주소 | 경계 인접 시 모호 |
| 주소 정규화 | 표기 통일 | 6-1의 핵심 문제 |
국내에서는 도로명주소 API, V-World 지오코더, 카카오/네이버 지도 API 등을 쓴다. 정확도와 커버리지가 서비스마다 달라 여러 소스를 교차 검증하는 경우가 많다.
6. 도구
| 용도 | 도구 |
|---|---|
| 데스크톱 GIS | QGIS(무료), ArcGIS |
| 파이썬 | GeoPandas, Shapely, PyProj, Folium |
| DB | PostgreSQL + PostGIS |
| 시각화 | Kepler.gl, deck.gl, Leaflet |
부동산 데이터 분석은 대개 PostGIS에 적재 → GeoPandas로 분석 → 웹 지도로 시각화 흐름을 탄다.
핵심 정리
- 공간 데이터는 벡터(점·선·면) 와 래스터(격자). 부동산은 벡터(필지·용도지역·건물)가 주력이다.
- 좌표계 불일치가 최대 함정 — 국내 데이터는 EPSG:5186 등, 웹 지도는 4326/3857. 거리 계산은 미터 단위 좌표계에서.
- 핵심 연산: 공간 조인(필지↔용도지역), 버퍼(역세권), 교차·포함·디졸브.
- 지오코딩·주소 정규화가 실무 난제. 도구는 QGIS / GeoPandas / PostGIS 조합이 표준.
⚠️ 검수 포인트
미확인 — 추후 웹 검증 예정 (사용자 액션 불필요)
- 국내 표준 좌표계 EPSG 코드 정확 목록 (5179·5186·5174 등 용도별 구분)
- V-World 지오코더 API 사용 조건·한도
- 연속지적도 제공처·갱신 주기
- 도로명주소 API 제공 기관·정확도
이 문서는 법령보다 기술 표준 중심이라 시점 민감도가 낮다. 다만 좌표계 코드와 API 스펙은 사용 전 공식 문서 확인 권장.