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QGIS에서 개별공시지가정보 시각화하기

QGIS에서 개별공시지가정보 시각화하기

QGIS를 활용하여 개별공시지가정보를 효과적으로 시각화하는 방법을 소개합니다. 개별공시지가정보는 표준지공시지가를 기준으로 산정한 개별 토지의 단위면적당 가격정보를 의미합니다. 이 정보를 활용하면 해당 지역의 토지 가격을 시각적으로 분석하고 이해하는 데 큰 도움이 됩니다.

 

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개별공시지가정보 다운로드 방법

개별공시지가공간정보 데이터는 특정 링크를 통해 다운로드할 수 있습니다. 데이터는 시도별로 나누어 제공되므로, 예를 들어 “경기도”를 선택하여 필요한 정보를 조회할 수 있습니다. 주의할 점은 데이터의 형식이 두 가지로 구분된다는 것입니다: ‘개별공시지가정보(CSV)’와 ‘개별공시지가공간정보(SHP)’입니다. 여기서는 최신 날짜의 ‘개별공시지가공간정보’를 선택하여 다운로드하는 과정을 살펴보겠습니다.

다운로드 과정 설명

  1. 브이월드 국가중점데이터 웹사이트에 접속합니다.
  2. ‘개별공시지가정보’ 옵션을 선택합니다.
  3. 원하는 시도를 선택하고, 필요 데이터를 체크한 후 ‘선택 다운로드’를 클릭합니다.
  4. 파일 크기가 1.07GB인 zip 파일이 다운로드됩니다.

다운로드가 완료되면, zip 파일의 압축을 해제하고 QGIS를 실행하여 해당 레이어들을 추가합니다.

 

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QGIS에서 데이터 레이어 추가하기

다운로드한 경기도 데이터는 여러 개의 SHP 파일로 분할되어 있습니다. QGIS 소프트웨어를 열고, 이 파일들을 레이어로 추가합니다. 이번에는 AL_D150_41_20240125 레이어를 예로 들어, 속성 창에서 데이터 원본 인코딩을 ‘windows-949’로 설정한 후 속성 테이블을 열어보겠습니다.

속성 테이블 이해하기

속성 테이블은 ‘A0’부터 ‘A19’까지 다양한 컬럼으로 구성되어 있습니다. 이 컬럼들은 각기 다른 정보를 담고 있으며, 특히 A9 컬럼은 ‘개별공시지가(원/㎡)’의 값을 담고 있습니다. 이 컬럼의 값을 라벨로 출력하기 위해 컬럼 정의서를 다운로드하여 각 컬럼의 의미를 파악하는 것이 중요합니다.

개별공시지가 라벨 설정하기

속성 창에서 ‘심볼’ 탭을 선택한 후, 채우기 색상을 투명으로 설정합니다. 그런 다음 ‘라벨’ 탭을 선택하고 ‘단일 라벨’을 지정합니다. 라벨의 값 컬럼은 ‘A9’로 설정하고 텍스트와 버퍼 색상은 자신이 원하는 대로 조절합니다. 예를 들어, 아래와 같이 설정할 수 있습니다.

  • 라벨 포맷: format_number(“A9”) || ‘원/㎡’
  • 텍스트 색: 노란색
  • 버퍼 색: 검정색

이렇게 설정하면 개별공시지가 수치의 가시성이 높아지며, 숫자 세자리마다 콤마로 구분되어 표시됩니다. 이러한 스타일을 다른 레이어에도 일관되게 적용하여 시각적 통일성을 유지합니다.

Vworld 레이어 추가하기

개별공시지가 정보를 보다 효과적으로 분석하기 위해 Vworld 레이어를 추가합니다. Vworld 레이어를 추가하면 배경지도와 개별공시지가 정보를 함께 확인할 수 있어 시각적으로 매우 유용합니다. Vworld 레이어는 레이어 패널에서 XYZ Tiles에 Vworld.xml 파일을 추가하여 설정할 수 있습니다.

Vworld 레이어 추가 절차

  1. QGIS의 레이어 패널에서 XYZ Tiles를 선택합니다.
  2. Vworld.xml 파일을 드래그하여 추가합니다.
  3. 추가된 Vworld 레이어를 적절히 조정하여 데이터와의 조화를 이룹니다.

이렇게 설정하면 QGIS에서 개별공시지가정보와 Vworld 레이어를 동시에 활용하여 풍부한 시각적 분석이 가능하게 됩니다.

최종 검토 및 요약

이제 QGIS에서 개별공시지가정보를 효과적으로 시각화하는 방법을 익혔습니다. 데이터 다운로드에서 레이어 추가, 라벨 설정 및 Vworld 레이어의 추가까지의 과정을 통해, 개별공시지가 정보를 보다 직관적으로 분석할 수 있는 환경을 구성하였습니다. 이러한 과정을 통해 지역의 토지 가치를 명확히 이해하고, 다양한 분석을 통해 보다 의미 있는 결론을 도출할 수 있습니다.

QGIS를 통해 제공되는 시각적 도구들은 데이터 분석의 품질을 높이는 데 큰 역할을 하며, 앞으로도 이와 같은 방법을 통해 다양한 데이터를 활용한 시각적 표현을 시도해 보시기 바랍니다.