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자료유형
학술저널
저자정보
이세원 (국토연구원 공간정보사회연구본부)
저널정보
한국국토정보공사 지적과 국토정보 지적과 국토정보 제52권 제1호
발행연도
2022.6
수록면
17 - 36 (20page)
DOI
10.22640/lxsiri.2022.52.1.17

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본 연구의 목적은 현행 개발제한구역 단속 및 관리체계의 문제점을 진단하고 데이터 기반 모니터링체계로 전환할 수 있도록 구축방안을 마련하는 것이다. 개발제한구역은 타 용도지역지구와 달리 최소한의 유지 외 모든 개발행위를 금지하고 지자체에서 엄격히 단속 및 관리해야 하는 구역이다. 그러나 현재의 개발제한구역 관리체계는 지자체별 여건에 따라 분산 운영되고, 설문 결과와 같이 전체 개발제한구역의 변화를 모니터링하기보다 민원(신고)에 의존하거나 단속업무 수행에 어려움을 겪는 등 데이터 기반의 모니터링체계를 필요로 하고 있다. 특히 본 연구에서는 AI 기반 모니터링체계를 도입하여 국토교통부에서 매년 정기적 시점(월별·분기별)을 두고 동일한 단속 기준으로 전국 권역별 변화를 탐지한 결과를 지자체에 송부하고 지자체에서는 단속 결과를 입력하면서 신뢰할 수 있는 개발제한구역 관리현황 통계정보가 생산될 수 있는 체계로의 전환 방법을 구체적으로 제안하였다. 이러한 방법론 제안을 위해 첫째, 지자체와 관련 전문가를 대상으로 설문조사 및 인터뷰를 수행하였다. 설문 결과 현장 단속과 인허가 관련 행정업무에 어려움을 겪고 있으며, AI 기반 모니터링체계 도입에 대해서는 긍정적 답변이 우세하였다. 둘째, AI 영상분석을 통한 객체 검출 방법론을 실증 지자체에 적용한 사례를 분석하여 모니터링체계 도입에 따른 단속업무 효율화 방안을 제안하였다. 셋째, (現)개발제한구역 관리정보시스템의 고도화를 기반으로 한 개발제한구역 모니터링체계 구축방안을 마련하였다. 지자체 업무 수요에 기반해 드론 촬영 및 분석, 모바일 단속지원체계 등 필요한 서비스들이 지원될 수 있도록 프레임워크를 구성하였다. 이러한 모니터링체계는 향후 주기적 단속과 관리가 필요한 토지를 대상으로 확대 적용이 가능하며 본 연구에서는 이를 실현하기 위한 방법론과 정책을 제안하고자 하였다.
#개발제한구역 #모니터링체계 #딥러닝 #개발제한구역 관리정보시스템 #Restricted Development Zone #Monitoring System #Deep Learning #RDZ Management Information System

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