METHODOLOGY

터잡 점수는 어떻게 계산되나요?

터잡은 후보지를 대신 결정하지 않습니다. 지도 위 위치를 지형, 득수, 녹지, 도심 환경으로 나누어 읽고, 현장에서 확인할 질문을 먼저 정리합니다.

SIGNAL MODEL

5대 지표는 단일 조건이 아니라 조합을 봅니다

강이 가깝거나 공원이 있다는 사실 하나만으로 좋은 입지를 단정하지 않습니다. 주변 조건이 서로 어떻게 맞물리는지 비교합니다.

TERRAIN

후면 지형

뒤쪽 지형이 공간을 안정적으로 받치는지, 경사와 노출이 과도하지 않은지 봅니다.

WATER

득수

물길과의 거리, 방향, 관계를 보되 단독 가산점으로 과장하지 않습니다.

URBAN

도심 환경

도로, 건물 밀도, 생활 인프라가 실제 이용 편의성과 연결되는지 봅니다.

GREEN

녹지

공원과 산책 환경이 생활권 안에서 사용할 수 있는 거리와 동선인지 확인합니다.

INTERPRETATION

점수는 결론이 아니라 우선순위입니다

마커 점수는 같은 지도 화면 안에서 먼저 볼 후보를 좁히는 비교 신호입니다. 계약, 투자, 이사 결정을 대신하지 않습니다.

STEP 1

후보지 압축

넓은 지역에서 먼저 살펴볼 구간을 빠르게 좁힙니다.

STEP 2

이유 확인

어떤 신호가 점수에 영향을 줬는지 지표별로 나눠 봅니다.

STEP 3

현장 질문

소음, 습기, 경사, 동선처럼 직접 확인할 항목을 정리합니다.

GRADE SCALE

70점대는 확정 판정이 아니라 비교 후보입니다

터잡은 점수를 과장된 명당 판정으로 쓰지 않습니다. 75점 이상부터 우수 입지로 보고, 60~74점은 현장 확인이 필요한 양호 후보지로 구분합니다.

85+
최적 입지

여러 지표가 함께 강한 최상위 후보입니다.

75~84
우수 입지

강점 지표가 뚜렷해 우선 검토할 만한 후보입니다.

60~74
양호 후보지

비교 검토 가치는 있으나 약점 지표와 현장 변수를 함께 확인해야 합니다.

45~59
보통

점수보다 실제 동선, 소음, 경사, 습기 같은 현장 조건 확인이 더 중요합니다.

~44
보완 필요

자동 분석에서 뚜렷한 약점이 보이는 구간입니다.

LIMITS

공개 데이터의 한계를 함께 표시합니다

터잡은 NASA SRTM 30m 고도 데이터와 OpenStreetMap 기반 공간 정보를 활용합니다. 실내 상태, 권리관계, 실제 소음, 침수 이력은 별도 확인이 필요합니다.

DATA

보는 데이터

고도, 하천, 도로, 건물, 공원, 자연림 등 공개 공간 데이터를 조합합니다.

NOT COVERED

자동 점수에 포함하지 않는 항목

권리관계, 실내 상태, 실제 소음, 냄새, 관리 품질, 침수 이력은 현장과 공부 서류로 따로 확인해야 합니다.

DATA SOURCE

데이터 출처와 해상도

점수가 어떤 근거에서 나왔는지 먼저 볼 수 있어야 합니다. 터잡은 공개 데이터를 조합하되, 데이터가 설명하지 못하는 영역을 함께 남겨둡니다.

TERRAIN
NASA SRTM은 약 30m 격자 단위 고도 데이터입니다.

좌표 주변의 높낮이와 경사 흐름을 읽는 데 쓰며, 건물 한 동 단위의 미세 고저차까지 확정하지는 않습니다.

MAP DATA
OpenStreetMap은 공개 지도 기여 데이터입니다.

하천, 도로, 건물, 공원, 산림 같은 공간 객체를 읽어 득수, 도심, 녹지 신호를 계산합니다.

SCORING
점수는 절대 등급보다 후보지 간 비교에 맞춰져 있습니다.

같은 생활권 안에서 어느 지점이 더 안정적이고, 어떤 현장 질문을 먼저 확인해야 하는지 정리하는 용도입니다.

분석 방법을 이해했다면 지도에서 비교해보세요

실제 점수와 마커 분포는 지도 화면에서 위치를 선택해 확인할 수 있습니다.

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