■ 인공지능과 같은 새로운 기술을 도시계획에 적용하는 것에는 높은 관심이 높지만, 정작 도시계획 데이터에 대한 깊이 있는 이해는 부족

- 데이터의 활용에 가지는 관심에 비해 정작 도시계획에 사용되는 데이터의 문제점이나 데이터의 지속가능성 등 데이터 자체를 이해하는 것에 대한 관심은 드문 편임

- 다양한 신기술을 도시계획에 적용하는 과정에서 도시계획에서 활용되거나 도시계획의 결과로서 생성되는 데이터에 대한 이해를 높이는 작업이 선행되어야 하나, 이러한 노력이 부족함

- 따라서 이 연구는 생산체계와 문제점 위주로 도시계획 데이터를 검토하여 데이터에 대한 이해를 높이고, 추후 도시계획 데이터 활용 시 기초자료로 활용할 수 있도록 하는 것을 목적으로 함

■ 계획체계나 법·제도는 급격한 기술과 사회의 변화에 따른 데이터 활용이 가능하도록 다양한 데이터를 유연하게 수용할 수 있어야 함

- 도시계획에서 활용할 수 있는 데이터를 정의하는 과정에서 새롭게 등장한 데이터 자체에 집중하기보다는 도시계획이나 도시문제 해결을 위한 각각의 체계를 설정하고 적합한 데이터를 수집·생산·관리·활용하는 것이 필요

- 도시계획의 부문별 계획을 어떻게 수행하면 논리적으로 합당하고 적절한 계획이 될 수 있는지를 정의한 뒤, 기초조사는 이를 과학적으로 증명하거나 논리를 제공할 수 있는 데이터에 대한 수집·생성·관리 방안을 제시하는 것으로 관련 법제도 개정 필요

■ 도시관리계획 데이터를 생성하는 과정을 살펴본 결과 대구·경북이나 도서·접경지역을 중심으로 다른 데이터와 연계나 활용이 어려울 수 있는 문제가 발생

-「도시·군관리계획 수립지침」은 아직도 도시계획을 종이에 나타내기 위한 지침을 규정하고 있으며, 「지형도면 작성지침」은 이를 전산화하는 방법을 불완전하게 규정하여 도시계획 및 지적업무에서만 문제가 발생하지 않도록 방지하고 있음

- 그러나 도시관리계획 데이터를 생산하는 과정에서 부정확한 연속지적도를 활용함으로써 공시지가산정이나 국민 재산권 측면에서 문제가 존재하므로 데이터에 대한 정확성을 재고하라는 지적이 지속(국회 국토교통위원회 2021; 2022)

- 뿐만 아니라 도시관리계획 데이터나 지역·지구등 데이터 활용의 측면에서도 데이터 오차로 인하여 문제가 발생 할 수 있음

- (GPS기반 위치와의 불일치) GPS 데이터를 기반으로 하는 도시계획시설을 이용하는 주간 인구의 측정, 도로를 이용하는 차량 데이터의 수집 등 위치 정보를 기반 데이터와 도시계획데이터 간의 결합 시 오차가 발생할 수 있음

- (영상정보와 행정정보 연계 어려움) 인공지능 기술의 발달로 영상에서 취득할 수 있는 정보가 늘어나고 있지만, 취득된 정보의 좌표에 대한 주소를 식별하는 것이 거의 불가능하므로 도시계획이나 행정 데이터 연계가 어려움

■ 도시관리계획 데이터의 오차 문제는 국토계획법, 토지이용규제법, 공간정보관리법이 복잡하게 얽힌 결과로 발생하므로 해결을 위하여 중앙정부의 적극적 역할 필요 

- 중앙정부는 이러한 문제를 인지하고 있지만, 관련된 데이터들의 관리 주체를 지자체에 위임하고 있어 해결에는 소극적인 상황

- 지자체 내에서도 각 데이터의 관리 주체가 다양하여 문제 해결이 어려운 상황이며, 이러한 문제에 대응하기 위하여 최근 「지형도면 작성지침」을 개정하여 지자체 내 협의 기구를 의무화하였으나 이러한 소극적인 개입으로 문제가 개선될지는 미지수이므로 중앙정부의 적극적 개입이 필요