여는 글 같은 지도를 보고도, 판단은 왜 갈릴까? 4
일러두기 이 책을 200% 활용하는 법 8
프롤로그 지도 한 장이 결정을 바꾼다 12

1부. QGIS 첫걸음 지도를 그리는 도구와 좌표의 약속
1장. 겁먹지 않고 QGIS 열기 25
2장. 엑셀 좌표를 지도 위의 점으로 - CSV 불러오기와 배경지도 33
3장. 좌표계, 딱 필요한 만큼 41

2부. 낡은 것에서 기회를 찾다 노후건물·역세권·조건 필터링
4장. 낡은 건물이 곧 기회다 - 노후건물 밀집도와 개별 지번 추출 51
5장. 역에서 걸어서 몇 분? - 버퍼로 역세권을 그리다 62
6장. 조건으로 골라내기 - 도로 폭과 나대지 71
7장. 땅의 생김새가 사업성을 정한다 - 등고선·경사 82

3부. 가격과 위험을 읽다 공시지가·지가변동률·전세위험
8장. 공시지가로 그리는 도시의 가격 지도 - 평균이라는 함정을 넘어 93
9장. 1년 새 어디가 오르고 꺼졌나? - 지가변동률로 읽는 땅값의 방향 101
10장. 전세가율, 위험의 신호등 - 전세사고 위험지도 108

4부. 기회를 발굴하다 재건축·소규모정비·MCDA·GTX·종합 실습
11장. 재건축 시계가 도는 아파트 찾기 - 노후아파트 단지 읽기 119
12장. 낡은 집도 뭉쳐 있어야 기회다 - 저층 노후주택 밀집지와 소규모 정비 130
13장. 여러 조건을 한 번에 저울질하기 - MCDA 투자 지도 141
14장. 아직 없는 역을 지도에 먼저 그리다 - GTX와 미래 역세권 152
15장. 한 지역을 여러 렌즈로 읽다 - 강남구 종합 실습 158

5부. 경매 : 데이터로 함정을 거른다 싸게 사는 기술이 아니라, 함정을 거르는 기술
16장. 경매, 싸게 사는 기술이 아니다 - 함정을 거르는 공간 분석 169

6부. 상권과 수요를 읽다 매출·배달·소도시 상권·최유효 입지·생활 인프라
17장. 사람이 많다 ≠ 돈이 된다 - 매출과 업소 수로 상권의 진짜 얼굴 189
18장. 배달이 그리는 상권 지도 - 관악구 치킨 배달 지도 204
19장. 작은 도시의 상권을 되살리다 - 지역 상권 진단과 처방 211
20장. 빈자리가 곧 기회다 - 보로노이로 최유효 입지를 찾다 221
21장. 생활 인프라는 어디에 여나? - 병원과 요양원 228

7부. 나만의 분석으로 한계와 윤리, 그리고 다음 단계
22장. 데이터가 말하지 않는 것 - 공간 분석의 한계와 윤리 243
23장. 여기서 한 걸음 더 - 나만의 루틴과 다음 단계 252

부록 출처 카탈로그·좌표계·용어·심화 노트·FAQ·도구·대용량 데이터 263

저자 : 최봉현
부동산 중개·개발 현장에서 30년, 빅데이터 분석과 강의로 25년을 보냈다. 10여 년 전 QGIS 공간 분석을 실무에 접목한 뒤로는 현장에서 쌓은 감각을 지도와 데이터로 옮기는 일에 집중해왔다. 최근에는 그 위에 AI를 한 겹 더해, 사람의 판단과 도구의 속도를 함께 쓰는 분석 방법을 가르치고 있다.
현재 (주)한국부동산빅데이터연구소 소장이자 QGIS 공간데이터 교육아카데미 원장으로 ‘QGIS AI마스터 전문가 과정’을 운영한다. 동국대·건국대·인하대·홍익대·경희대·강원대·경기대 등에서 부동산·빅데이터 관련 강의를 해왔고, 한국공인중개사협회 법정교육 주임 교수와 국토 교통부 부동산개발 전문인력 교수를 겸하고 있다. 지금도 동국대와 공공·민간 현장에서 강의와 분석 자문을 활발히 이어가는 현역이며, 정부기관과 기업의 공간데이터 분석 용역·컨설팅을 다수 수행하고 있다. 대한부동산학회 부회 장을 비롯한 학회 활동도 이어가고 있다.

메일 bigdata60@naver.com
네이버 카페 ‘한국부동산빅데이터연구소·부동산구구단’ cafe.naver.com/yesjumpo
네이버 블로그 '봉박사의 부동산 인사이트(QGIS)' blog.naver.com/bigdata60

노후건물·역세권·공시지가·경매·상권까지,
현장의 질문을 실전 지도로 풀다

이 책의 강점은 공간 분석 기법을 실제 부동산 현장의 질문과 연결한다는 데 있다. 낡은 건물이 어디에 몰려 있는지는 밀도 분석과 열지도로 확인하고, 역에서 얼마나 가까운지는 버퍼와 등시권으로 살펴본다. 노후도·면적·용도지역·도로 폭처럼 여러 조건을 동시에 만족하는 물건은 속성 필터와 공간교차로 좁혀가며, 공시지가와 거래량의 변화는 시계열 지도와 차트로 읽는다. 교통·가격·학군·수요처럼 단위가 다른 조건을 함께 비교해야 할 때는 다기준 의사결정 분석(MCDA)을 활용해 우선순위를 정한다. 이와 같은 기법은 노후건물과 역세권 분석에 그치지 않고 나대지와 공장 부지, 전세 위험, 재건축·소규모 정비사업, GTX 예정지, 경매 물건, 상권 매출, 배달 수요, 소도시 상권, 생활 인프라와 뉴시니어 주거 입지 분석으로 확장된다. 부동산 중개·개발 현장에서 30년, 빅데이터 분석과 강의로 25년을 보낸 저자는 오랜 시간 실제 프로젝트에서 다뤄온 사례를 바탕으로 데이터가 어떻게 투자와 입지 판단의 근거가 되는지를 보여준다. 각 장은 분석의 목적과 필요한 데이터, 적용할 기법, 지도에서 읽어야 할 신호를 같은 흐름으로 제시하며, ‘직접 해보기’와 ‘핵심 3줄’을 통해 중요한 내용을 빠르게 익히고 복습할 수 있도록 구성했다. 이 책이 강조하는 것은 지도가 판단을 대신해준다는 믿음이 아니다. 좋은 분석은 질문하고, 데이터를 고르고, 알맞은 기법으로 지도를 그린 뒤 현장에서 다시 확인하는 과정에서 완성된다. 감으로만 보던 부동산을 데이터로 확인하고, 숫자에 가려져 있던 기회와 위험을 자신의 눈으로 발견하고 싶은 독자에게 이 책은 실용적인 첫 번째 지도가 되어줄 것이다.

책 속에서

지도는 사실을 그대로 비추는 거울이 아니다. 어떤 데이터를 골랐는지, 언제 것인지, 경계를 어디에 그었는지에 따라 같은 지역이 전혀 다르게 칠해진다. 표본이 한쪽으로 쏠려 있으면 지도는 그 쏠림을 ‘현실’인 양 보여준다. 작년 데이터로 그린 지도를 올해의 판단에 쓰면, 이미 변한 시장을 지난 계절의 옷으로 재는 셈이 된다. 자치구 평균으로 칠한 지도는 그 안의 격차를 매끈하게 지워, 실제로는 딴판인 두 동네를 같은 색으로 물들이기도 한다.
-p. 17

건축물대장(속성)과 공간정보 (위치)를 결합하면 ‘이 위치의 이 건물은 몇 년에 지어진 무슨 용도’라는 문장이 건물 하나하나마다 완성된다. 서울 전체로 보면 약 70만 개의 문장이 만들어지는 셈이다. 이렇게 표(속성)와 지도 위 도형 (위치)을 같은 건물끼리 이어 붙이는 작업을 ‘공간 조인’이라고 한다. 공통된 건물번호로, 그것이 없으면 ‘같은 자리에 겹치는가?’라는 위치 자체를 기준으로 두 자료를 하나로 합치는 것이다. 여기서는 ‘속성과 위치를 하나로 합친다’라는 개념만 잡고 가면 된다.
-p. 52

도로 폭은 단순한 치수가 아니라 개발의 성격을 가르는 조건이다. 폭 8ｍ 안팎의 세로변 땅은 소규모 주택이 어울리고, 폭 12ｍ를 넘는 중로변 땅은 근린생활시설이나 상업 개발의 사업성이 살아나는 자리다. 같은 면적, 같은 용도지역이라도 ‘어느 폭의 도로에 접했느냐?’에 따라 지을 수 있는 규모와 들어설 업종이 달라진다. 그래서 ‘역세권 그리고 중로 접면’은 개발 후보를 추리는 강한 신호가 된다. 교대역 반경 300ｍ라는 위치 조건과 중로 접면이라는 규모 조건이 만나는 지점에, 개발 여지가 있는 물건이 모이는 것이다.
-p. 76

같은 노후 단지라도 세대수는 천차만별이다. 서울 노후 단지 가운데는 100세대 안팎의 소단지부터 4,000~5,500세대의 대단지까지 섞여 있고, 대형 단지는 강남·송파·양천 등에 두드러진다. 세대수를 점의 크기로 나타내면, 같은 자치구 안에서도 어느 단지가 ‘덩치’로 사업을 끌고 갈 힘이 있는지가 드러난다.
-p. 125

배달 매출이 이미 높은 상위권 동은 ‘수요가 있다’라는 신호인 동시에 ‘경쟁이 치열하다’라는 신호다. 4장에서 노후건물의 개수와 비중이 서로 다른 질문에 답한다고 했던 것과 같은 이치다. 매출 총량이 크다는 것은 배달 수요가 검증됐다는 뜻이지만, 그 수요를 이미 여러 가게가 나눠 갖고 있다는 뜻이기도 하다. 그래서 배달 상권을 볼 때는 매출이 큰 곳만 좇기보다 배후 인구라는 수요와 점포 수라는 공급을 함께 저울질해야 한다. 사는 사람은 많은데 점포는 상대적으로 적은 동네가 오히려 새로운 기회가 될 수 있다.
-p. 209

여기서 이 절이 이 장 전체에 더하는 관점은 분명하다. 입지 분석에서 가장 먼저 정할 것은 ‘누구를 위한 입지인가?’다. 뉴시니어를 위한 기준은 20대 직장인을 위한 기준과 완전히 다르다. 수요층이 바뀌면 분석의 X축과 Y축이 통째로 바뀐다. 병원·요양원 입지도, 실버타운·전원주택 단지 개발도 결국 ‘입주할 사람이 어디서 오고, 얼마나 멀고, 오가기가 되는가?’라는 같은 질문에서 출발한다. 도구가 답을 주는 것이 아니라, ‘어떤 수요층을 놓고 축을 세우느냐?’가 답을 정한다.
-p. 239