AI 기반 국토정보 행정의 기술적‧제도적 쟁점 분석과 개선 방향 = Analysis of Technical and Institutional Issues in AI-Based National Land Information Administration and Policy Improvement Directions

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 AI 기술 도입이 국토정보 행정 전반에 야기하는 기술적‧제도적 쟁점을 구조적으로 분석하고, 이에 대한 개선 방향을 제시하는 데 목적이 있다. 최근 국토정보 행정은 디지털 전환을 넘어 AI 기반의 지능형 국토관리 체계로 빠르게 이동하고 있으나, 지적‧공간정보‧주소‧국토계획 등 개별 법체계에 의해 분리 운영되는 현행 시스템은 AI가 요구하는 자동화‧통합 처리 구조와 충돌을 일으킨다. 데이터 구축 목적과 좌표계‧정밀도‧속성 구조의 차이로 인해 발생하는 정합성 문제는 AI 분석 과정에서 예측 오류와 알고리즘 오판 가능성을 높이며, 이는 행정 의사결정의 신뢰성을 저해하는 핵심 요인으로 작용한다. 또한 AI 산출값의 법적 효력, 개인정보 및 위치정보 보호, 행정책임의 귀속 문제, 공신력 기반의 지적공부 체계와 알고리즘 기반 처리 방식 간 불일치 등 제도적 공백 역시 심화되고 있다. 본 연구는 이러한 기술적‧제도적 한계를 해결하기 위해 국가 차원의 표준‧정합성 체계를 재정립하고, 지적과 공간정보의 협력‧분리 기준을 명확히 하며, 데이터 품질‧책임‧법적 효력에 대한 제도적 기준을 정비할 필요성을 제안한다. 연구결과는 AI 기반 국토정보 행정이 신뢰성과 공공성을 유지하면서도 기술 혁신을 안정적으로 수용할 수 있는 정책적 기반 마련에 기여한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study investigates the technical and institutional challenges arising from the introduction of artificial intelligence (AI) into national land information administration and proposes policy directions for overcoming these issues. While Korea’s land information administration is rapidly transitioning toward AI-driven intelligent land management, existing systems—such as cadastral, spatial, address, and land-use planning information—remain fragmented due to independent legal and administrative frameworks. Structural inconsistencies in data precision, coordinate systems, attribute models, and collection purposes create significant barriers to achieving interoperability and automated processing, which in turn increase the likelihood of algorithmic misjudgment and prediction errors. Institutional concerns also emerge, including the legal status of AI-generated outputs, the absence of clear standards for personal and location data protection, unclear responsibility for administrative decisions influenced by AI, and tensions between the legally authoritative cadastral system and algorithm-based analytical processes. To address these issues, this study suggests restructuring national standards for data quality and interoperability, establishing clear criteria for cooperation and separation between cadastral and spatial information domains, and reinforcing institutional frameworks concerning accountability, legal validity, and reliability. The findings contribute to forming a stable governance foundation that allows AI technologies to be integrated into national land information administration while maintaining public trust and legal soundness.