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2026 Vol.26, Issue 1 Preview Page

Research Article

A Study on Quality Assessment and Improvement Strategies for the National Points of Interest

국가관심지점정보 품질 진단 및 고도화 방안 연구

손종혁1† · 이지원2 · 이영주3

JongHyeok Son1† · Jiwon Lee2 · YoungJoo Lee3

1국토연구원 국토모니터링연구센터 연구원
2국토연구원 국토모니터링연구센터 연구원
3국토연구원 국토모니터링연구센터 선임연구위원
1Researcher, Geospatial Analytics & Monitoring Center, Korea Research Institute for Human Settlements
2Researcher, Geospatial Analytics & Monitoring Center, Korea Research Institute for Human Settlements
3Senior Research Fellow, Geospatial Analytics & Monitoring Center, Korea Research Institute for Human Settlements
30 April 2026. pp. 37~52
PDF Citation
Abstract
With the advancement of geospatial technologies, the role of Point of Interest (POI) data has expanded beyond map visualization to include policy analysis, spatial diagnostics, and AI-based modeling. However, the quality of the public POI dataset, the National Points of Interest (NPOI), remains insufficient to meet these emerging demands. This study aims to diagnose the quality issues of the NPOI dataset and to propose directions for improvement. A review of the current quality management framework shows that although it adopts KS X ISO 19157, it is largely focused on schema and format conformity checks, which limits its ability to proactively identify and manage substantive quality issues such as duplication, positional errors, and classification inconsistencies. The NPOI dataset was further analyzed in terms of redundancy, positional accuracy, classification consistency, and temporal currency. The results reveal several issues, including cumulative duplication caused by repeated registration of identical facilities and the coexistence of legacy and updated records, positional inaccuracies due to erroneous source addresses, structural inconsistencies in the classification scheme where institutional, nominal, and functional criteria are mixed, and reduced timeliness resulting from delays in incorporating new facility types. To enhance the usability of the NPOI dataset, this study suggests improving the data collection and update framework, transitioning to a relational database–based data model, and advancing the quality management system to incorporate semantic, relational, and temporal dimensions.
Keywords
National Point of interest
Public Point of interest
Data infra
Data Quality
Quality Management
공간정보기술의 발전에 따라 POI의 역할이 지도 표출을 넘어, 정책분석, 공간진단, AI 모델링 등으로 확대되고 있으나, 공공 POI인 국가관심지점정보의 품질은 이러한 수요에 충분히 대응하지 못하고 있다. 이러한 배경에서, 본 연구는 공공 POI인 국가관심지점정보의 품질 문제를 진단하고 개선 방향을 제시하고자 한다. 먼저 현행 품질관리체계를 검토한 결과, KS X ISO 19157을 준용하고 있으나 스키마 및 형식 적합성 중심의 점검에 편중되어, 중복, 위치 오류, 분류 혼선과 같은 실질적 품질 문제를 사전에 식별하고 관리하는 데 한계를 보이는 것으로 나타났다. 이어 국가관심지점정보를 중복성, 위치 정확도, 분류체계 정합성, 최신성 관점에서 분석한 결과, 동일 시설의 반복 구축과 신·구 데이터 병존으로 인한 중복 누적, 원천 주소 오류에 따른 위치 오기재, 기관·명칭·기능 기준이 혼재된 분류체계의 구조적 불일치, 신규 시설 유형 반영 지연에 따른 시의성 저하 등의 문제가 확인되었다. 이를 해결하기 위해, 국가관심지점정보의 수집 및 갱신 체계의 정비, 관계형 데이터베이스 기반 데이터 모델로의 전환, 의미·관계·시간성을 반영한 품질관리체계의 고도화가 병행될 필요가 있음을 제안한다.
키워드
국가관심지점정보
공공 POI
관심지점정보
데이터 인프라
데이터 품질
품질관리체계
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Information
  • Publisher :The Korean Cartographic Association
  • Publisher(Ko) :한국지도학회
  • Journal Title :Journal of the Korean Cartographic Association
  • Journal Title(Ko) :한국지도학회지
  • Volume : 26
  • No :1
  • Pages :37~52
  • DOI :https://doi.org/10.16879/jkca.2026.26.1.037
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