1. 서 론
1.1 연구의 배경 및 목적
1.2 연구의 범위 및 방법
1.3 기존 가로수 조사방식의 한계와 개선 필요성
2. 이론적 고찰
2.1 도시녹지 관리와 가로수
2.2 BIM의 조경 적용 가능성과 국내외 활용 사례
2.3 2D 기반 가로수 관리 체계의 구조적 한계
3. 가로수 조사 방식의 비교
3.1 대상지 개요
3.2 기존 조사방식 설명 :대상지 A
3.3 BIM 기반 조사방식 설명 : 대상지 B
3.4 BIM 기반 조사를 위한 수목파라메터 작성
4. 가로수 조사 방식별 비교 분석 결과
4.1 데이터 처리 효율성 비교
4.2 데이터 정합성 비교
4.3 정성적 결과: 행정 담당자 및 조사자 인터뷰
5. 결론 및 제언
1. 서 론
1.1 연구의 배경 및 목적
2022년 「도시 숲 등의 조성 및 관리에 관한 법률」 개정 이후,지방자치단체의 가로수 조성·관리계획 수립 의무가 강화되었으며, 이후 2024년 개정된 시행령에 따라 각 지자체는 연차별 가로수 조성·관리계획을 수립하고 이를 지자체 홈페이지를 통해 공개하도록 규정되었다(Korea Forest Service, 2022a; Korea Forest Service, 2024). 이에 가로수 조사는 단순한 수목 정보 수집뿐만 아니라, 조사한 데이터를 바탕으로 한 지자체의 정책 수립 기초 자료로서의 근거로 활용된다. 특히 도시 숲의 생태적 가치가 재조명되면서, 가로수는 시민 일상에 가장 밀접한 도시 생활녹지로서의 중요성이 더욱 부각되고 있다(Rahman et al., 2020).
건축 및 토목 분야에서는 BIM (Building Information Modelling) 기술이 주목받고 있다. BIM은 기존의 분리된 정보 관리 방식에서 벗어나, 하나의 연동된 객체 데이터를 사용하기 때문에, 관리 분야에서 새로운 대안으로 떠오르고 있다. 이러한 장점으로 인해 BIM을 활용하면 기존 2D 기반의 자료 관리 방식보다 효율적이고 체계적인 자료 관리가 가능하다는 점이 여러 선행연구에서 다뤄지고 있다(Eastman et al., 2011). 그러나 조경 및 도시 녹지 분야에서는 BIM 적용 연구가 제한적이며, 가로수 조사 및 관리 단계에서 BIM을 적용한 사례는 드물다. Revit을 활용할 경우, 수목을 단순한 기호가 아닌, 위치 기반의 객체로 모델링을 구현할 수 있어, 속성정보와 수목 모델을 통합적으로 관리하기 편리하다.
따라서 본 연구는 서울시 대상지 A와 대상지 B를 비교대상지로 선정하였다. 대상지 A는 수기 방식이 적용되었고, 대상지 B는 BIM 기반 조사가 수행되어, 두 방식을 동일한 조건에서 비교·분석하기에 적합하다. 따라서 본 연구는 수기 방식과 BIM 기반 방식이 가진 데이터 관리의 정합성과 효율성을 비교하는 것을 목적으로 한다.
1.2 연구의 범위 및 방법
연구의 공간적 범위는 서울특별시 대상지 도로로 한정한다. 시간적 범위는 2024년 12월부터 2025년 1월까지로 설정한다. 내용적 범위 현장 조사에서 수집한 데이터를 기반으로 한다. 수목의 수종, 수고, 흉고 직경, 보호판 유무, 띠 녹지 유무 등 서울시 수목 관리시스템 작성에 요구되는 기본적인 수목 정보를 포함하여 조사한다.
본 연구는 다음과 같은 방법으로 진행되었다(Figure 1). 연구 과정은 대상지선정, 두 방식의 조사수행, 비교기준 설정, 인터뷰, 결론 도출의 단계로 구성된다. 대상지 A와 대상지 B에서 수집된 데이터를 효율성과 정합성 관점에서 비교하였다. 효율성은 수목 1주당 평균 조사 시간, 보고서 작성 소요 시간을 기준으로 평가하였다. 정합성은 수목 번호 불일치, 필수필드 결측률, 재작업 빈도를 기준으로 분석하였다.
마지막으로 현장에서 두 방식을 직접 경험한 조사자와 과업을 발주한 지자체 담당자를 대상으로 인터뷰를 실시하여 분석 결과를 보완하였다.
1.3 기존 가로수 조사방식의 한계와 개선 필요성
현재 가로수 조사는 지자체마다 자치적으로 수행하고 있다. 대부분의 지자체는 가로수 조사를 통해 확보한 수목의 위치정보와 속성정보를 별도로 관리하고 있다.
기존의 가로수 조사는 다음과 같이 이루어진다. 현장 조사자가 도면과 엑셀 표를 현장에 갖고 와서 조사를 수행한다. 그리고 조사자가 사무실에 와서 속성정보는 Excel과 위치정보는 CAD에 입력하는 방식이다. 이 방법은 종이 도면에 직접 입력하기 때문에, 현장 상황에 맞게 직관적으로 운용할 수 있는 장점이 있다.
그러나 속성정보와 위치정보가 분리되어 관리되기 때문에 정보와 객체 간 연계가 어렵고, 자료의 수정이나 갱신 시 중복작업을 수행한다는 한계가 있다. 특히 가로수 조사가 매년 이뤄진다는 현장 상황을 고려해 봤을 때, 기존의 방식은 조사 이력의 누락과 데이터의 연속적 관리 측면에서 비효율성을 내포하고 있다.
이에 따라 가로수 조사 과정에서 생성되는 다양한 정보를 보다 체계적이고 통합적으로 관리할 수 있는 관리방식에 대한 검토가 요구된다.
2. 이론적 고찰
2.1 도시녹지 관리와 가로수
가로수는 과거에는 도시미화사업의 일부로 활발히 진행되었으나(Kim, 2018), 현재에는 도시 내에서 시민들의 삶의 질을 향상시키는데 기여하고 있다. 더불어 생태적 기능과 경관적 가치를 동시에 수행하는 공공녹지시설로 역할을 담당해 왔다. 특히 공원이나 숲과 달리, 가로수는 도심 전역에 광범위하게 조성되어 있어 시민들이 일상에서 가장 직접적으로 많이 접하게 되는 생활밀착형 녹지이다. 이에 따라 가로수는 단순한 조경 수목을 넘어 도시의 공공성(publicness)과 형평성(equity)을 실현하는 수단으로 인식되고 있다(Pauleit et al., 2005).
가로수는 도시 미기후 조절, 공기 정화, 소음 저감, 생물서식처 제공 등 생태적 기능을 수행하며(Rahman et al., 2020), 동시에 도시 경관의 품격을 향상시키고, 보행자의 심리적 안정감을 높이는 역할을 한다(Eom et al., 2023). 특히 가로수의 기능은 장소와 소득 수준에 관계없이 모든 시민에게 무차별적으로 제공되는 공공재라는 점에서 사회적 형평성과 환경 정의(environmental justice)의 중요한 의미를 지닌다(Bolund & Hunhammar, 1999). 이렇듯 가로수는 도시 내에서 도시환경의 회복탄력성에 기여할 뿐만 아니라 도시민의 건강 및 복지에도 많은 영향을 미치고 있다.
이러한 가로수의 가치가 재조명됨에 따라, 최근에는 법적·제도적 차원에서도 관리의 중요성이 강화되고 있다. 2022년 「도시숲 등의 조성 및 관리에 관한 법률」 개정은 가로수를 단순한 미화 요소가 아닌, 체계적 관리가 요구되는 공공자산으로 규정한 전환점이 되었다. 따라서 가로수는 도시기반시설(infrastructure)의 일부로 간주 되어 장기적·체계적 관리가 요구되는 공공자산으로 자리매김 하고 있는 것을 확인할 수 있겠다. 또한 「가로수 조성,관리 매뉴얼(Korea Forest Service, 2022b)」에서도 수목 정보를 정량화하고 유지관리 체계를 구축하는 것이 지속가능한 도시녹지 전략의 핵심임을 명시하고 있다.
탄소중립도시 실현과 기후변화 대응 전략 속에서 가로수의 역할은 점점 다양하게 인식되고 있다. 가로수는 단순히 탄소를 흡수하는 기능에 그치지 않고, 도시 열섬 현상을 완화하고 빗물을 머금으며, 생태적 연결축을 형성하는 등 복합적인 효과를 제공한다(Tzoulas et al., 2007).
특히 도시 공간의 공공성과 지속가능성을 확보하려면, 모든 시민이 접근 가능한 균형 잡힌 녹지 분포와 지속적인 관리가 뒷받침되어야 한다. 이는 고밀도 지역에서 자주 나타나는 수목 생태서비스 불균형을 해소하는 핵심 과제이기도 하다.
이러한 맥락에서 도시녹지를 지속 가능하게 유지하려면, 가로수 현황을 빠짐없이 기록하고 변화 과정을 추적할 수 있는 체계적 플랫폼이 필요하다. 도시 공간의 공정한 배분과 생태 서비스 제공을 보장하려면, 정확한 위치 기반 정보, 누락 없는 속성 데이터, 그리고 시각적으로 이해할 수 있는 자료가 필수적이다. 이런 정보 체계는 녹지를 단순 보존하는 차원을 넘어, 과학적 근거를 바탕으로 한 관리의 투명성과 책임성을 높이는 도구가 된다(Konijnendijk et al., 2013).
2.2 BIM의 조경 적용 가능성과 국내외 활용 사례
BIM (Building Information Modeling)은 정보를 가진 객체 모델링으로써, 건축 및 시공 분야에서 단순한 3차원 모델링을 넘어 시공 시뮬레이션, 물량 산출, 유지관리까지 아우르는 전 생애주기 통합 관리 시스템 기술로 발전해왔다. 우리나라에서 아직 BIM 활용은 제한적이지만 건축이나 토목, 철도 분야에서는 활발히 사용되고 있다.
도시 기반 녹지의 정량적 관리 및 시뮬레이션, 유지관리 체계 구축에 있어 BIM이 가진 잠재력은 매우 크다. 특히 수목, 포장, 시설물 등 다양한 조경 요소들을 객체 단위로 정의하고, 각 객체에 속성정보(예: 수종, 식재 연도, 생육 상태 등)를 부여함으로써 정보의 시각화와 통합 관리가 가능하다. Wang et al. (2025)의 연구는 2D기반 조경설계방식의 한계를 지적하며, BIM을 활용한 지능형 설계 프레임워크를 제안하였다. 이 연구는 데이터 정합성, 시각화, 분석의 항목에서 2D 도면기반 설계와 BIM기반 설계방식을 비교하여 조경분야에서도 BIM이 설계 도구로서 기여할 수 있음을 보여준다. Luka & Guo (2021)는 도시 수목의 파라메트릭 패밀리를 Revit에서 구축하여 가지치기, 병해 여부, 충돌 가능성 등을 속성 기반으로 관리하고 시각화하는 방식을 제안하였으며, 이를 통해 수목의 생애주기 기반 유지관리가 가능함을 보여주었다.
국내 조경 분야에서는 BIM의 적용이 아직 초기 단계에 머무르고 있다. 그러나 최근에는 공공 주택단지를 대상으로 조경 BIM모델에 시각적 프로그래밍 언어를 적용하여 빗물관리시설 대책량 산정과정을 자동화 하는 연구(Kim, 2025)나 수목 BIM 라이브러리 개발(Kim, 2024)과 같이 수목 객체의 형상 및 속성정보를 표준화하려는 시도들이 활발해지고 있다. 이에 따라 조경에서도 표준화된 BIM 수목 객체 구축과 더불어, 현장에서도 수목 데이터를 효율적으로 연계하고 축척 할 수 있는 플랫폼 개발이 요구된다.
해외에서는 BIM과 GIS를 융합한 Tree Information Modeling (TIM) 개념이 소개되며, 수목을 생물학적 객체로서 위치, 크기, 생육, 병해충 이력 등을 장기적으로 추적·관리하는 방향으로 발전하고 있다(Ma et al., 2022).
Table 1.
Overview of prior BIM research in landscape architecture
| Researcher | Contents |
| Kim (2025) | Applied visual programming to a landscape BIM model to automatically calculate stormwater management facility capacities in a public housing complex, highlighting practical applicability |
| Kim (2025) | Developed a tree BIM library based on guidelines for object geometry and attribute information; attempted standardization as a foundation for field application |
| Wang et al. (2025) | Identified the limitations of 2D-based landscape design and proposed an intelligent design framework using BIM, showing improvements in consistency, visualization, and analytical capacity |
| Luka & Guo (2021) | Built parametric tree families in Revit for attribute-based management and visualization (e.g., pruning, disease detection, conflict analysis), enabling lifecycle-based tree management |
| Ma et al. (2022) | Introduced the concept of TIM (Tree Information Modeling): BIM–GIS integration for tracking location, growth, and pest/disease history over the long term |
| Niese et al. (2020) | Proposed procedural modeling for BIM–GIS integration, enabling large-scale urban forest simulation automation and supporting city-scale applications |
이러한 방식은 도시녹지의 디지털 트윈 기반 유지관리 체계로도 확장 가능하다는 점에서 주목받고 있으며, 독일, 네덜란드, 캐나다 일부 도시에서는 공원 녹지 설계와 가로수 유지관리 계획에 BIM 도구를 실질적으로 활용하고 있다.
예를 들어, Revit과 같은 BIM 저작 도구에서는 수목 객체를 직접 제작한 사용자 정의 패밀리(Family)로 구현할 수 있다. 여기에 수종, 수고, 흉고 직경, 띠녹지 여부 등 다양한 속성값을 파라미터로 입력하면, 시각화와 속성별 필터링, 물량 산출, 자동 데이터 연동이 가능해진다. 이러한 방식은 수목 조사와 유지관리의 정밀도를 높일 뿐 아니라, 향후 행정 시스템(GIS나 스마트도시 플랫폼 등)과의 연계 가능성도 있다. Niese et al. (2020)은 이러한 BIM–GIS 융합을 통해 대규모 도시 숲 시뮬레이션을 자동화할 수 있는 절차적 모델링 기법을 제안하며, 조경계획 단계부터 유지관리까지의 연속적 데이터 운용 가능성을 제시하였다. BIM 기술은 조경 실무에서 활용이 적극적으로 이루어지고 있지 않지만, 기존의 선행연구와 BIM이 가진 특징들로 미루어 봤을 때 단순한 설계 도구를 넘어 도시녹지데이터를 기록하고, 이를 행정업무에 활용할 수 있는 디지털 플랫폼으로 발전할 가능성이 있다.
2.3 2D 기반 가로수 관리 체계의 구조적 한계
기존 가로수 관리에 관한 초기 연구들은 CAD 및 GIS와 같은 2D 기반 도구를 활용하여 조사 자료의 전산화를 시도해 왔다. 이러한 접근은 위치정보의 디지털 관리를 가능하게 했다는 점에서 일정 부분 기여가 있었으나, 데이터 구조와 관리 체계 측면에서는 한계를 드러냈다.
Heo & Kim (2001)은 CAD 기반 가로수 전산화 초기 연구에서, 가로수 관리가 수작업과 종이도면에 의존하고 있음을 지적했다. 이들은 CAD 시스템을 이용해서 위치정보를 효율적으로 관리할 수 있다고 보았다. 그러나 수목의 속성정보와의 연계가 부족하고, 중복 입력과 최신화의 어려움이 뒤따르는 등 여러 한계도 드러났다.
Kim et al. (2008)은 GIS와 데이터베이스를 기반으로 수목 관리 시스템을 구축하고자 하였으나, 이 역시 2D 기반의 좌표정보와 속성정보의 매칭에 초점을 두고 있어, 실제 수목 객체를 직관적으로 조작하거나 시각화하는 데에는 한계가 있었다. 특히 실시간 수정이나 사용자 친화적 인터페이스, 유지관리 시뮬레이션 기능이 부족하다는 점에서, 객체 단위의 통합 관리에는 도달하지 못하였다.
Table 2.
Overview of previous studies on street tree surveys
| Researcher | Contents |
| Heo & Shim (2001) | Early study on CAD-based computerization of street tree management. Attempted to improve efficiency of spatial (location) data management compared to manual drawings |
| Kim et al. (2008) | Developed a GIS + database-based street tree management system, focusing on matching coordinate data with attribute data for systematic management |
산림청에서 발간한 「가로수 조성,관리 매뉴얼(Korea Forest Service, 2022b)」에서는 가로수 조사 항목과 유지, 관리 절차를 중심으로 다루고 있다. 하지만 수목 데이터가 어떤 구조로 관리되어야 하는지, 속성정보와 위치정보를 어떻게 연계할 것인지에 대한 구체적인 지침이 명시되어 있지 않다. 이러한 관리 체계의 공백은 일부 지자체 사례를 다룬 언론보도를 통해서도 기사화되고 있다. 또한 우리나라의 공무원 조직 특성상 담당자의 부서 이동으로 인해, 이전 관리자가 작성한 자료나 파일이 체계적으로 인수인계가 되지 않아 과거의 수목 조사 내역을 파악하기 어렵다는 문제점을 인식할 수 있다.
또한 기존방식은 조사 이후의 수목의 유지관리 정보나 병해충 이력, 수종 교체 이력 등을 일관되게 누적하거나 추적하기 어렵기 때문에 장기적인 도시녹지 계획 수립에도 한계를 드러낸다. 이는 결과적으로 가로수를 공공자산으로 관리해야 하는 행정적 요구와 실무 간의 기술적 단절을 초래하며, 디지털 전환 흐름에 뒤처지게 만드는 구조적 문제이다.
가로수 관리는 단순한 현장조사에서 데이터를 수집하는 단계에서만 그쳐서는 안 된다. 연차별 가로수 관리 시스템을 적용한 지속가능한 데이터 관리체계, 시각적 시뮬레이션과 행정 시스템 연계기능을 갖춘 시스템 전환이 필요하다.
3. 가로수 조사 방식의 비교
3.1 대상지 개요
본 연구는 가로수 조사방식에 따른 조사 효율성과 데이터 관리 특성을 비교, 분석하기 위해 서울특별시 내 행정 여건과 가로환경이 유사한 두 개의 가로수 대상지(대상지 A, 대상지 B)를 선정하였다. 두 대상지 모두 서울시 정기 가로수 조사대상지로서 왕복 5차선 규모의 도로와 유사한 도보폭을 갖고 있다. 또한 두 대상지는 서울시 연차별 가로수 계획에 따른 동일한 관리 체계하에서 관리되고 있기에 비교연구 대상으로 적합하다고 판단하였다.
두 지역 조사는 동일한 조사 항목과 절차를 적용하여 수행하였다. 조사 항목은 서울시 통합 가로수 관리 시스템(Tree Management System)의 입력 항목에 따라 분류하였다. 또한 연구자 본인과 2명의 보조 연구자가 참여하여, 통일된 조사 항목을 적용함으로써 조사과정에서 발생할 수 있는 편차를 최소화하였다.
조사 대상 항목은 서울시 통합 가로수 관리시스템 입력 요건에 따라 다음과 같다(Table 3 참조).
·수종(Tree species)
·수고(Tree height)
·흉고직경(DBH)
·보호판 유무
·띠녹지 유무
·지주대 설치 여부
·기타 특이사항(가지치기 필요 여부 등)
Table 3.
General information on the study site
3.2 기존 조사방식 설명 :대상지 A
대상지 A는 기존의 일반적인 수기 방식에 따라 수행되었다. 현장 조사자는 종이 체크리스트 또는 모바일 메모 기능을 통해 현장에서 측정값을 기록한 뒤, 조사 완료 후 사무실에서 해당 정보를 CAD 및 Excel로 수기로 입력하였다. 조사 과정은 다음과 같다(Figure 2).
기존 조사방식은 현장에서 비교적 빠르게 대응할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 데이터 관리 측면에서는 여러 한계가 드러난다. 위치정보와 속성정보가 분리되어 관리되기 때문에 비효율적일 뿐 아니라 오류 발생 가능성이 크다. 예를 들어, 도면에 기재된 수목 번호가 Excel 기록과 일치하지 않거나 특정 위치의 정보가 누락 되는 경우가 발생한다. 실제로 2025년 1월 재조사 과정에서 확인한 결과, 2023년 대상지 대상지 A 자료에서는 Excel과 CAD 도면 간 수목 수량이 11그루나 차이가 났으며, 이로 인해 현장에서 재확인 작업에 불필요한 시간이 소요되었다.
저장 방식 또한 문제다. 도면 파일과 속성 파일이 서로 다른 경로에 분산되어 있어 내용을 수정할 경우 두 파일을 각각 찾아 수정해야 한다. 행정업무 특성상 담당자가 주기적으로 교체되는 현실을 고려하면, 인수인계 과정에서 자료가 누락되거나 혼선이 생기기 쉽다.
또한 기존 방식은 속성정보를 기반으로 데이터를 지도상에 자동 시각화할 수 있는 기능이 없어, 필요한 경우 보고서 작성이나 분석을 위해 별도의 삽도를 개별적으로 제작해야 했다. 특히 서울시 통합 시스템에 데이터를 업데이트할 때는 CAD와 Excel을 수동으로 대조하며 항목별 정보를 일일이 확인해야 했기 때문에 오류 검증에 과도한 시간이 소요되었다(Figure 3).
3.3 BIM 기반 조사방식 설명 : 대상지 B
대상지 B 가로수 조사는 Revit을 활용한 BIM (Building Information Modeling) 방식으로 진행됐다. 이는 기존 수기 조사에서 반복적으로 나타나던 위치·속성정보 분리, 데이터 누락, 도면 대조 오류 등의 문제를 줄이기 위한 시도이다. 조사 과정에서는 3.4절에서 제시할 수목 파라미터를 적용해, 현장에서 측정한 자료를 곧바로 BIM 모델에 통합 입력하는 방식을 사용했다.
인력 구성은 현장조사자와 사무실 입력 담당자, 두 명이 한 조를 이루었다. 현장조사자는 Zoom 영상통화를 통해 수목의 수종, 지하고, 수고 등을 실시간으로 전달한다. 사무실에 있는 BIM 전문가는 해당 위치의 객체 속성값을 Revit 모델에 즉시 반영했다. 덕분에 조사와 입력이 동시에 진행되어 별도의 기록지 작성이나 사후 병합 작업이 거의 필요하지 않았다(Figure 4).
이러한 절차는 수기 조사와 확연히 구분된다. 대상지 A의 경우 현장에서 번호를 수기로 기입하고, 도면과 Excel 파일을 별도로 관리해야 했다. 하지만 BIM을 활용하면 입력과 동시에 위치와 속성 데이터가 기록된다. 조사 직후 속성 필터링을 적용하면, 조건별 수목 선별이나 수종별 통계, 띠녹지 여부, 고사목 현황 파악이 즉시 가능하다. 그 결과, 후속 분석과 서울시 통합 가로수 관리시스템 입력 과정이 크게 단축되었다.
대상지 B 사례는 BIM 기술이 단순한 모델링 도구를 넘어, 실제 가로수 조사와 유지관리에 활용될 수 있음을 보여준다. 예를 들어, 서울시 통합 가로수 관리시스템 입력 시 기존 방식(대상지 A)에서는 CAD 도면과 Excel 자료를 일일이 대조해야 했지만, BIM 기반 조사에서는 Revit 속성값을 통해 항목별 정보를 바로 확인할 수 있었다. 이 과정에서 데이터 오류 가능성도 현저히 줄었다(Figure 5).
3.4 BIM 기반 조사를 위한 수목파라메터 작성
BIM 기반 조사는 수목을 속성정보와 위치정보를 포함한 객체를 구축한 후 이루어진다. 따라서 본 연구는 서울시 통합 가로수 관리 시스템이 요구하는 입력 항목을 기준으로, 조사에 필요한 수목 객체를 Revit 내에서 사용자 정의 패밀리(Family)로 직접 제작하였다.
파라메터는 크게 두 가지 방향으로 설정되었다. 먼저 Project Parameter를 활용하여 기본 형상 및 크기에 해당하는 정보로서 수고, 수관폭, 흉고직경 등을 포함하여 만들었다. 그리고 관리 속성정보는 Instance Parameter로 정의하여, 동일한 수종이라도 각 개체별로 다른 생육 상태나 식재 연도, 보호판 형태, 띠녹지 유무, 전선 경합 여부 등을 입력할 수 있도록 구성하였다(Figure 6).
LOD (Level of Detail) 관점에서 보면, 본 연구에서 구축된 수목 패밀리는 LOD 200~300 수준에 해당하며, 이는 형상 정보와 주요 속성 정보를 함께 표현할 수 있는 정밀도 수준이다.
이렇게 구축된 수목 파라메터는 조사 현장에서 직접 Revit 모델에 객체를 배치하면서 속성값을 입력할 수 있다. 이후 모델 전체를 대상으로 속성 필터링, 자동 물량 산출, 속성별 통계 추출 등의 기능을 수행할 수 있다. 또한 모델 내 수목 객체는 특정 조건(예: 공분 상태, 특정 수종, 전선 경합 여부 등)에 따라 시각화할 수 있어, 조사 후 행정 의사결정에 필요한 시각적 근거로 활용 가능하다. 본 연구에서는 총 15종 이상의 수목 유형에 대해 파라메터가 구축되었으며, 각 객체는 동일한 속성 구조를 공유하도록 표준화되었다. 이는 조사자 간 입력 기준의 일관성을 확보할 수 있다는 점에서 실무적으로도 매우 중요한 의미를 갖는다.
4. 가로수 조사 방식별 비교 분석 결과
4.1 데이터 처리 효율성 비교
본 연구에서는 수기 방식과 BIM 기반 방식의 데이터 처리 효율성을 정량적으로 비교하기 위해 두 가지 지표를 설정하였다.
첫째, 수목 1주당 평균 조사 시간(Average survey time per tree) 는 현장에서 1주를 조사하는데 소요된 평균 시간으로서 도출방법은 대상지 A의 수목을 조사하는데 걸린 총 조사 시간 나누기 총 조사 수목 수로 도출하였다. 그 결과 대상지 A의 경우 189주 조사하는데 약 2시간 10분이 소요되었고, 대상지 B 의 경우 211주 조사하는데 약 3시간 30분 정도가 소요되었다. 이를 각각의 수목 숫자로 나누어 계산해 본다면 대상지 A의 경우 수목 1주당 조사 시간은 24초, 대상지 B의 경우 30초 정도 소요된다고 할 수 있다
둘째, 보고서 작성시간(Report Preparation Time)은 현장조사 이후 행정보고서를 작성하는데 소요된 시간을 측정하였다. 그러나 보고서 작성 과정은 각 구의 전체 도로의 데이터정리와 도면작성, 문서편집 등 여러 세부단계를 거쳐야 해서 정확한 시간비교가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 이를 모두 포괄하기보다는 대표작업으로서 각 도로의 공분 도식화 과정을 선정하여 비교하였다. 대상지 A의 경우 Excel과 CAD 기반으로 공분량을 수작업하고 1대1 대조와 정리과정을 거쳐 도면화 하는데 약 2시간이 소요되었다. 반면 대상지 B는 Revit 필터를 활용해 공분량을 시각화까지 약 15분이 걸린 것을 확인 할 수 있었다(Figure 7).
4.2 데이터 정합성 비교
본 절에서는 데이터 정합성을 비교하기 세 가지 지표를 설정하였다. 첫째, 번호 불일치율은 도면의 수목번호와 엑셀표의 수목번호가 다른 비율을 의미한다.
대상지 A 의 경우 기존의 자료를 받았을 때 도면과 수목정보가 따로 정리가 되어 있었다. CAD도면에서는 1번부터 189번까지 연속적으로 번호가 부여되어 있었으나, EXCEL데이터는 ‘Site1’과 ‘Site2’로 구간을 나누어 각각 1번부터 번호를 다시 부여하였다. 이를 전체수목 수에 대한 불일치 번호수로 나누어 비율을 계산해 보니 약 36%의 불일치율을 확인할 수 있었다. 반면 대상지 B의 경우 BIM으로 데이터 관리를 하여 수목의 정보와 도면상의 위치정보가 하나로 통합되어 불일치 오류가 확인되지 않았다.
둘째, 필수필드 결측률은 수목조사 시 필요한 정보(예:수고, 흉고, 위치좌표 등)중 누락된 항목의 비율을 의미한다. 대상지 A에서는 전체 189주의 수목 중 9주의 속성이 누락 되어 약 4.8%의 결측률을 보였다. 반면 대상지 B에서는 211주 중 단 1주의 속성이 누락 되어 결측률은 약 0.5%에 불과하였다. 예를 들면 수종이나 띠녹지 유무의 속성값이 누락되어 있는 비율을 측정하였다.
셋째, 서울시 수목 관리 시스템 입력시간은 현장에서 수집된 데이터를 서울시 수목관리 시스템에 입력하는데 소요된 시간을 의미한다. 대상지 A의 경우 189주 입력하는데 70분이 소요된 반면 대상지 B의 경우 211주 입력하는데 88분이 소요되었다. 이를 1주당 입력시간으로 바꿔서 계산해 보니 대상지 A의 경우 22초, 대상지 B의 경우 25초가 걸리는 것으로 확인되었다 (Figure 8).
4.3 정성적 결과: 행정 담당자 및 조사자 인터뷰
본 절에서는 행정 담당자 두 명과 조사자 두 명의 인터뷰 내용을 바탕으로 가로수 조사 방식에 대한 정성적 비교 분석을 수행하였다. 인터뷰 결과를 종합하여 조사 수행의 용이성, 조사 소요 시간, 프로그램 활용성, 업무 연속성 확보 용이성, 현장 상황 반영의 유연성의 총 다섯 가지 평가 항목을 도출하였다. 각 항목에 대해서는 인터뷰 내용을 기준으로 5점 리커트 척도로 응답을 정리하였다.
이후 대상지 A와 대상지 B의 인터뷰 결과를 항목별로 비교할 수 있도록 스파이더웹(레이더 차트) 형태로 시각화하여 제시함으로써, 조사 방식에 따른 정성적 인식 차이를 직관적으로 파악할 수 있도록 하였다(Figure 9).
5. 결론 및 제언
본 연구는 서울시 두 도로 구간을 대상으로, 대상지 A(수기 방식)와 대상지 B(BIM 기반 방식)의 가로수 데이터 관리 방식을 비교하였다. 조사 시간, 보고서 작성 시간, 번호 불일치율, 필수 필드 결측률, 시스템 입력시간 등의 지표를 이용하여 두 방식을 정량적으로 분석하였다.
분석 결과, BIM 기반 방식은 데이터 효율성과 정합성 측면에서 뚜렷한 장점을 보였다. 반면 수목 1주당 평균 조사 시간은 수기 방식이 더 빠른 것으로 확인되었다. 이는 현장에서 속성정보를 종이에 곧바로 기록할 수 있기 때문으로 해석된다. BIM 방식의 경우, 2인 1조가 되어 현장조사를 하고 정보 입력을 해야 한다. 그러나 Revit에 입력할 때 위치정보와 속성정보를 동시에 기입하기 때문에 도면이나 표를 바로 뽑아서 확인할 수 있다. 즉, 별도의 후처리 과정이 필요 없다. 따라서 전체적인 업무 효율성 측면에서는 BIM 방식이 더 우수하다고 평가할 수 있다.
구체적으로 살펴보면, 수기 방식에서는 CAD 도면과 Excel 데이터가 별도로 관리되면서 번호 불일치율이 약 36%에 달했고, 필수 필드의 결측률도 약 4.8%로 나타났다. 또한 서울시 수목 관리시스템에 입력할 때 평균 1주당 22초가 소요되었다. 반면 BIM 방식에서는 번호 불일치 오류가 발생하지 않았다. 결측률은 0.5%에 불과했으며, 입력 속도는 1주당 25초로 수기 방식과 큰 차이가 없었다. 특히 행정 보고서 작성 과정에서 대상지 A는 CAD와 Excel 데이터를 수작업으로 대조·정리하는 데 약 2시간이 소요된 반면, 대상지 B는 Revit의 필터링 기능을 통해 약 15분 만에 같은 작업을 완료할 수 있었다(Table 4). 본 사례는 가로수 데이터 관리에 BIM을 적용할 경우, 데이터의 신뢰성과 활용성을 크게 향상 시킬 수 있음을 보여준다.
Table 4.
Comparison of research results
이러한 결과는 BIM 기반 데이터 관리가 단순한 자료 입력·저장의 수준을 넘어, 행정업무의 효율성을 향상시킬 수 있음을 의미한다. 현재 서울시가 운영하는 가로수 관리 시스템과 비교해도 시스템적 맥락이 유사하므로, 추후 연계할 수 있을 것으로 생각된다. 또한 조사와 입력이 동시에 진행됨은 데이터 정합성 오류를 원천적으로 줄이는 것을 의미한다.
또한 BIM 모델은 속성값을 지속적으로 축적할 수 있기 때문에, 장기적인 관점에서는 수목의 유지관리 이력과 전 생애주기 관리로 확장할 수 있다. 이는 정책 수립 시 데이터 기반 의사결정을 가능하게 하는 중요한 근거가 된다. 더 나아가 BIM과 드론, AI, IoT 센서 등의 기술과 결합할 경우, 대규모 조사와 실시간 모니터링을 동시에 수행할 수 있는 통합 관리 체계로 발전할 잠재력을 지니고 있다.
그러나 본 연구에서는 몇 가지 한계가 존재한다. 먼저 동일 대상지에서 두 가지 방식을 비교한 것이 아니기 때문에 결과를 일반화하기에 한계가 있다. 따라서 후속 연구에서는 동일 조건의 대상지를 활용한 실증적 검증이 필요하다. 또한 BIM방식의 경우 조사자의 프로그램 숙련도에 따라서 조사 시간과 데이터 활용 능력에 따라 편차가 나타날 수 있다. 특히 수목 파라메터를 구축함에 있어 조사자의 프로그램 활용 능력이 작업속도와 퀄리티에 영향을 미칠 수 있다. 마지막으로 본 연구는 장기적 관점에서 비용적 측면을 고려하지 못하였다. 특히 Revit과 같은 상용 BIM 프로그램의 경우 라이센스 비용이 높아 행정실무에 도입할 경우 초기 비용부담이 발생할 수 있다. 향후 연구에서는 시스템 도입 및 유지관리 비용을 포함한 경제적 분석이 병행될 필요가 있다. 이는 추후 후속 연구를통해 ROI(Return on Investment)및 생산성 연구를 진행될 필요가 있다.
