Housing Potential Common Data Model and City Digital Twin

The evaluation of housing potential requires consideration of a location from multiple perspectives, ranging from zoning and land use to population characteristics and access to services. This research introduces the Housing Potential Common Data Model (HPCDM) to overcome existing data silos, serving as a standard to support integration and interoperability across the diverse range of datasets that are required for housing potential analysis. This report details the evaluation of the model along with the creation of a City Digital Twin for housing and a pilot dashboard application to demonstrate a practical implementation. Beyond the technical framework, this work identifies critical barriers to adoption and provides actionable mitigation strategies for urban planners and stakeholders.

📋 한 줄 요약

**[도시 데이터/디지털 트윈]** 주거 잠재력 평가에 필요한 이질적 데이터들을 통합하기 위한 공통 데이터 모델(HPCDM)과 이를 적용한 도시 디지털 트윈 및 파일럿 대시보드를 제시한다.

🎯 핵심 기여도

주거 잠재력 평가를 위한 Housing Potential Common Data Model(HPCDM) 정의
다양한 데이터 사일로(조닝, 토지 이용, 인구 특성, 서비스 접근성 등)의 통합·상호운용성 표준화
모델 평가와 함께 주거용 City Digital Twin 및 파일럿 대시보드 애플리케이션을 통한 실증 구현
도입의 핵심 장벽과 도시계획자·이해관계자를 위한 실행 가능한 완화 전략 제시

💡 핵심 아이디어

주거 입지 평가는 위치를 둘러싼 다양한 관점이 필요하지만 데이터가 사일로화되어 있다. 공통 데이터 모델을 정의해 데이터 통합·재사용을 표준화하고, 디지털 트윈으로 시각·분석 도구를 제공하면 정책 결정의 일관성과 속도를 높일 수 있다.

🔬 기술적 접근법

**모델/방법론**: HPCDM(공통 스키마) 기반 데이터 통합 + City Digital Twin 시각화 레이어
**핵심 기법**: 데이터 카탈로그 구축 후 토픽·위치·기관 단위 메타데이터 정리(Table 2·3·5처럼 토픽/위치/기관 유형 분포를 분석), 파일럿 대시보드로 실사용 시나리오 검증

📊 주요 결과

Table 2: 카탈로그가 다루는 상위 10대 토픽 정리
Table 3: 카탈로그가 기술하는 상위 10대 위치 정리
Table 4·5: 데이터셋의 작성 기관 수와 기관 유형 분포로 데이터 거버넌스 지형 가시화

💭 의의 및 한계

**의의**: 도시계획·주택정책 영역에서 데이터 표준화의 청사진과 실제 디지털 트윈 구현 경험을 함께 제공. **한계**: 모델 채택은 기관 간 합의·인센티브 정렬에 좌우되며, 실시간 데이터 갱신·프라이버시 등 운영 이슈는 후속 과제다.

🚀 실용적 활용

시·도 단위 주택 공급 계획·재개발 우선순위 평가
부동산·인프라 사업자의 입지 분석 도구
정부 오픈데이터를 통합한 시민 참여형 도시 대시보드