본 연구는 건축물의 물리·환경 현황과 위성영상의 데이터가 반영된 공간정보빅데이터를 구축하고 이를 기반으로 하는재해예측모형 구축을 통하여 건축물 재해 위험 요소를 분석하였다. 공간정보빅데이터를 활용하여 머신러닝 방법의 하나인 랜덤포레스트 모형을 통해 건축물 재해 위험 요소를 분석하 결과 호우로 인한 건축물 재해 예측은 63.39%의 설명력을 가지고 있고 강풍과 대설은 각각 4.97%, 22.25%의 낮은 설명력을 보였다. 변수 중요도를 살펴보면 호우는 강수강도, 반지하 건물, 집중호우 한계점, 집중호우 한계점 발생빈도, 지하건물 현황이 호우로 인한 건축물 피해에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 강풍의 경우 정규화시가지지수, 급경사, 배수 불량이 높을수록 영향력이 큰 것으로 나타났고 대설은 신적설 20cm 초과일수, 위험물처리저장시설, 평균고도, 노후와 건물이 재해에 미치는 영향도가 가장 큰 것으로 나타났다. 본 연구 결과로 도출되는 건축물 재해 취약 요소는 지역의 건축물 방재역량 증진 및 개선을 위한 다양한 정책 수립에 활용될 수 있으며 건물 및 도시 계획자의 입장에서 자연재해의 대비를 위한 설계 및 계획이 가능할 것으로 판단 된다. 또한 추후 연구에서 상하수도 시설 등 수문 인프라와 관련된 데이터를 확보 및 변수추가를 통해 보다 정확한 건축물 재해예측 모델 구축이 가능할 것으로 판단된다.