6-5. 정비사업 × 데이터
학습 목표
- 정비사업 후보지 발굴을 데이터 파이프라인으로 설계할 수 있다
- 노후도·사업성·규제 판정을 각각 어떤 데이터로 계산하는지 안다
- 자동화의 한계선을 명확히 긋는다
1. 왜 정비사업이 데이터 문제인가
3장에서 본 정비사업의 판단 요소들은 대부분 공개 데이터로 계산 가능하다:
| 판단 요소 | 데이터 | 출처 |
|---|---|---|
| 노후도 (3-3) | 건축물 준공연도 | 건축물대장 |
| 구역 요건 | 필지·건물 밀도 | 지적도 + 건축물대장 |
| 용적률 여유 (5-7) | 현재 용적률 vs 허용 용적률 | 대장 + 용도지역 + 조례 |
| 대지지분 (5-7) | 대지면적 ÷ 세대수 | 대장 + 지적 |
| 예상 분양가 | 인근 실거래 | 실거래가 API |
| 규제 (3-10) | 규제지역·지위양도 제한 | 정책 데이터 |
| 진행 단계 | 조합·인가 이력 | 정비사업 정보 시스템 |
2. 스크리닝 파이프라인
flowchart TD
A["<b>1. 데이터 적재</b><br/>건축물대장 · 연속지적도<br/>용도지역 · 실거래가"] --> B["<b>2. 단지·블록 단위 집계</b><br/>공간조인 + 디졸브 (6-2)"]
B --> C["<b>3. 노후도 계산</b><br/>준공 30년 경과 비율<br/>(서울 조례: RC 30년)"]
C --> D["<b>4. 밀도·지분 계산</b><br/>현재 용적률<br/>세대당 대지지분"]
D --> E["<b>5. 용적률 여유</b><br/>허용 용적률 − 현재 용적률<br/>(조례 + 한시완화 반영)"]
E --> F["<b>6. 수지 추정</b><br/>예상 분양가 × 증가 세대수<br/>− 공사비 추정<br/>→ <b>비례율 시뮬레이션</b>"]
F --> G["<b>7. 규제 필터</b><br/>규제지역·지위양도·부담금"]
G --> H["후보지 랭킹"]
각 단계의 실무 포인트
노후도 — 서울 조례 기준 철근콘크리트 30년(1-1). 지자체마다 다르므로 조례를 데이터로 관리해야 한다.
현재 용적률 — 건축물대장의 연면적 ÷ 대지면적. 단, 대장 면적 정의(연면적 vs 용적률 산정 연면적)가 달라 보정이 필요하다 (2-3).
용적률 여유 — 여기서 조례가 필요하다. 게다가 한시 완화(서울 2종 250%·3종 300%, 2025.5~2028.5 — 2-3)나 특별법 특례(노후계획도시 — 4-6)까지 반영해야 정확해진다.
비례율 시뮬레이션 — 3-7과 5-7의 식을 그대로 코드로 옮긴다:
비례율 = (종후자산 − 총사업비) ÷ 종전자산 × 100
- 종후자산 ← 예상 분양가(AVM, 6-4) × 총 세대수
- 총사업비 ← 공사비 단가(5-4) × 연면적 + 기타 비율
- 종전자산 ← 현재 시세 또는 공시가격 기반 추정
규제 필터 — 규제지역 여부는 정책 발표를 데이터화해야 한다. 2025.10.15처럼 하루아침에 전면 바뀌므로 갱신 체계가 필요하다 (3-10).
3. 자동화의 한계선
| 자동화 가능 | 사람이 해야 함 |
|---|---|
| 노후도·밀도·지분 계산 | 조합 내부 동의 분위기 |
| 용적률 여유 산정 | 종상향 가능성 (2-2) — 행정 협의 |
| 예상 분양가 추정 | 공공기여 협상 결과 (2-6) |
| 비례율 시나리오 | 심의 통과 가능성 (4-7) |
| 규제 판정 | 시공사 확보·공사비 협상 (3-5) |
데이터는 “가능성 있는 곳”을 좁혀줄 뿐, “될 곳”을 알려주지 못한다. 실무에서 스크리닝의 가치는 수천 개 후보를 수십 개로 줄이는 데 있다. 마지막 판단은 현장·협상·정치다.
4. 데이터 품질 문제
| 문제 | 실제 영향 |
|---|---|
| 대장 면적 정의 불일치 | 용적률 계산이 틀림 |
| 준공연도 결측·오류 | 노후도 왜곡 |
| 주소 불일치 (6-1) | 데이터 조인 실패 |
| 실거래 신고 지연 | 최근 시세 과소 반영 |
| 조례 데이터 부재 | 용적률 상한을 손으로 입력해야 함 |
| 정비사업 정보 지역 편차 | 서울 외 지역은 데이터가 빈약 |
가장 과소평가되는 작업이 조례 데이터화다. 용적률·노후도 기준·인센티브 항목이 전부 지자체 조례에 흩어져 있고, 개정도 잦다(2-3의 한시 완화). 이걸 구조화해 유지하는 것 자체가 경쟁력이 된다.
5. 서비스로 만들 때
| 사용자 | 필요한 것 |
|---|---|
| 개발사·시행사 | 후보지 랭킹, 사업성 시뮬레이션, 경쟁 물량 |
| 조합·주민 | 내 분담금 얼마인가 (3-7 계산의 시각화) |
| 투자자 | 진행 단계·규제·진입 시점 판단 (3-10 매트릭스) |
| 금융기관 | 담보 가치·사업성 평가 (5-6) |
3-10에서 언급한 “규제 = 주소 × 물건 × 시점의 함수” 가 여기서 구현된다. 지번을 넣으면 규제지역 여부·지위양도 가능 여부·부담금 대상 여부가 자동 판정되는 구조다.
핵심 정리
- 정비사업 판단 요소는 대부분 공개 데이터로 계산 가능 — 노후도(대장), 용적률 여유(대장+용도지역+조례), 대지지분, 예상 분양가(실거래).
- 파이프라인: 적재 → 블록 집계 → 노후도 → 밀도·지분 → 용적률 여유 → 비례율 시뮬레이션 → 규제 필터 → 랭킹.
- 자동화는 후보를 좁히는 것까지. 종상향·공공기여·심의·조합 동의는 사람의 영역.
- 실무 최대 난제는 조례 데이터화와 주소·면적 정의 불일치. 이걸 해결하는 것이 곧 진입장벽이 된다.
⚠️ 검수 포인트
확인 완료 (2026-08-03 웹 검증)
- 노후도 기준(서울 RC 30년), 용적률 한시 완화, 비례율 산식 — 1·2·3·5장에서 검증된 사실과 정합
- 건축물대장 API 제공 항목에 층별개요·전유공용면적·주택가격·지역지구구역 포함 (6-1)
미확인 — 추후 웹 검증 예정 (사용자 액션 불필요)
- 서울시 정비사업 정보 시스템(정비몽땅) 공개 데이터·API 제공 범위
- 건축물대장 연면적 항목의 용적률 산정 연면적 포함 여부
- 전국 지자체 도시계획조례 데이터 제공 현황 (자치법규 시스템 API 등)