개별 공시지가 산정에 있어 비교 표준지의 선정은 가장 중요한 작업으로서, 최대한 객관적이고 합리적으로 이루어져야 한다. 그러나 현재 비교표준지를 선정하는 작업은 담당 공무원의 수작업에 의해 이루어지기 때문에 효율성이나 객관성을 보장하기가 어렵다. 본 연구에서는 현행 비교표준지 선정방식을 분석하여 문제를 정의하고 비교표준지 선정 업무의 자동화에 적용가능한 기계학습 알고리즘으로 의사결정트리를 선정하고 비교표준지를 선정하여 규칙을 주제지향적인 데이터베이스를 기반으로 학습하였다. 이렇게 학습된 규칙을 이용하여 비교표준지를 선정하고 그 결과를 평가 분석하여 새로운 비교표준지 선정 방법을 제안하였다.
이 연구는 빅데이터 마이닝에 기초하여 공시지가 민원에 대한 시공간적 특성을 분석하는 모델을 제시하는 데 목적이 있다. 특히 이 연구는 행정 민원이 제기되는 원인을 학술적 요인보다는 시공간적 측면에서 찾았고, 그러한 민원 발생의 경향을 시공간적으로 모니터링하는 모델을 제시하였다. 2006년부터 2015년까지 인천광역시 중구의 공시지가에 대한 6,481개의 민원정보가 시간 및 공간적 특성을 고려해 수집되었고 분석을 위해 사용되었다. 텍스트 마이닝 기법을 이용해 주요 키워드의 빈도수를 도출했으며, 소셜 네트워크 분석을 통해 주요 키워드 간의 관계를 분석하였다. 키워드의 가중치와 연관되는 TF(term frequency)와 TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)를 산출함으로써, 공시지가의 민원 발생에 대한 주요 키워드를 식별하였다. 마지막으로 Getis-Ord의 $Gi^*$의 통계량에 기초한 핫스팟 분석을 통해 공시지가 민원의 시공간적 특성을 분석하였다. 연구 결과, 공시지가 민원의 특성은 시공간적으로 연계된 군집 형태를 형성하면서 변화하고 있음을 알 수 있었다. 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 방법을 이용하여 자연어 기반의 공시지가 민원에 대한 발생 원인을 정량적으로 규명할 수 있음을 알 수 있었으며, 키워드 가중치인 단어 빈도(TF) 및 단어 빈도와 역문서 빈도의 조합값(TF-IDF)의 상대적인 차이가 있어 시공간적인 민원 특성을 분석하기 위한 주요 설명변수로 활용될 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 임야 거래가격과 공시지가 적정성에 영향을 미치는 주요 요인을 분석하여 현실에 부합하는 공시지가 결정요인 모색 및 감정평가액 결정의 적정성을 도모하는 데 있다. 본 연구는 서울시 강남 강북권 6개구(區)에 소재한 임야 거래가격 적정성 여부를 독립표본 t-검정분석, 로지스틱 회귀분석의 통계적 기법으로 분석하였다. 분석 결과 지역차이와 형상의 정형여부는 적정거래여부와 무관하였고 비오톱 지정여부, 개발제한구역 여부, 고저의 차이, 보전산지 여부, 이용상황의 차이, 방위 및 접면도로의 차이는 임야거래 적정성에 유의미한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이를 바탕으로 임야 고유의 독특한 가격형성요인을 면밀히 분석하여 공시지가의 조사 평가에 반영하여야 한다는 함의를 지닌다. 국민경제활동과 밀접한 관련이 있는 임야 감정평가는 시장참가인들이 중시하는 임야가격형성요인을 반영할 필요가 있다. 본 연구를 통해 제시된 임야 적정거래 여부와 관련된 변수들은 향후 임야 거래질서정착과 시장 안정화 지표로 적용되기를 기대한다.
우리나라는 현재 개발되어 적용되고 있는 홍수피해잠재능(Potential Flood Damage, PFD) 산정방법은 잠재성요소(인구, 자산, 사회기반시설, 도시화율)와 위험성요소(홍수피해액, 확률강우량, 외수방어능력, 댐 및 저수지, 내수방어능력)로 산정 후 지역평가를 통해 그룹(A,B,C,D)별로 평가하고 있다. 하지만, 홍수피해잠재능(PFD) 산정인자가 많아 자료조사 및 구축에 많은 시간이 소요 되며, 인자별 다양한 공간적 범위로 인해 실무 적용에 어려움이 있다. 또한, 소구역 단위 평가로 인해 하천의 침투 특성을 반영하지 못하여 하천 주변의 중요도 평가가 미흡한 실정이다. 이를 위해 본 연구에서는 중요도 분석 인자 단순화를 통해 자료 조사 및 구축 시간 단축과 더블어 위험성요소를 내포하는 홍수위험지도 사용을 통해 작업을 간소화하고, 하천 주변까지 고려하여 중요도 평가하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 낙동강권역을 대상으로 홍수위험지도 및 중요도 분석 인자(인구, 자산(공시지가), 시회기반시설(도로,철도), 도시화율(시가화지역)) 공간정보를 구축하였고, 점수할당법에 의한 인자별 중요도 분석 및 상관성 분석을 통해 피해우선순위를 분석하였다. 분석결과, 인구·자산(공시지가) 인자가 높은 구역이 대체로 사회기반시설 연장 및 도시화 면적이 높게 나타났으며, 하천의 치수단위 구역별 중요도 분석시 인구·자산(공시지가) 두가지의 인자로도 치수안전도 결정에 활용이 가능할 것으로 판단된다.
오늘날 도시는 인구증가와 산업발달에 의해 한정된 토지의 가치는 상승하게 되었고, 토지의 효율적 사용을 위해 다양한 지가 가치평가 방법이 연구되고 있다. 그 결과 공시지가 제도가 생겨났지만 현실을 반영하기에는 부족한 실정이다. 본 연구는 부산광역시 해운대구의 2004~2008년의 공시지가를 지번도와 공간 join 시켜 지가의 공간적 분포를 알아보고, 5년간의 지가 변화율을 구해서 비교해 보았다. 그리고 GIS 기법을 통해 공시지가에 영향을 끼치는 요인인 지하철과의 거리, 토지용도, 지목과의 연관성을 분석해 보았다.
'전' 지목 필지의 공시지가는 농지의 생산성을 반영하는 자연조건이 정량화되지 못한 채 감정평가사의 주관적 판단에 의거하여 산정되어 왔다. 특히 일사량의 경우 농산물의 생산속도, 생산량, 질을 결정하는 핵심변수이지만 고려되지 않고 있다. 본 연구에서는 GIS기반 일사량 시뮬레이션을 활용하여 농지 중 '전' 지목의 현행공시지가와 일사량 간의 관련성을 분석하였다. 그 결과 일사량이 높은 지역임에도 불구하고 공시지가가 낮게 나타나고, 일사량이 낮지만 공시지가가 높게 나타나는 사례가 상당히 많음을 확인하였다. 본 연구가 농지의 공시지가 산정과정에서 있어 객관적인 데이터에 의거한 가격결정이 아닌 직관에 의존하여 왔던 관행을 개선될 수 있는 계기가 되어 향후 전 지목에 대한 감정평가에서 기술적인 측면이나 정책적인 측면에서 중요한 참고자료가 될 수 있을 것으로 사료된다.
개별공시지가는 현재 자동화 산정 프로그램인 ALPA(Automatic Land Price Appraisal System)에 의해 지가를 산정하고 있다. 그러나 자동화 시스템은 지가를 자동적으로 산출한다는 장점이 있지만 지가의 계산만이 가능하고, 토지특성의 자동 추출에 관한 기능의 부재와 비교 표준지에 대한 취사 선택기능이 없는 등 정확도나 효율성 면에서 많은 문제점을 드러내고 있다. 이러한 문제점에 기인하여, 현재 개별공시지가를 조사ㆍ산정하는데 1년에 약 400억 소요되어 엄청난 국가예산이 소요되고 있다. 또한, 실무자들의 현장 조사와 수작업에 의한 토지특성 조사ㆍ기재로 인하여 개별공시지가 검증과정에서 발견되는 오류 필지의 상당 부분이 토지특성조사 착오로 나타나고 있어 토지특성 조사의 객관성과 정확성이 결여되고 있다. 따라서, 객관적이고 정확한 토지 특성조사와 효율적으로 공시지가를 자동 산정하기 위해서는 토지특성을 정확하게 자동으로 추출할 수 있는 방법론이 시급한 실정이다. 본 연구에서는 토지특성 조사 중 객관성과 정확도 측면에서 가장 문제가 되고 있는 필지의 형상특성과 항(방위)특성에 대해 GIS 소프트웨어인 ArcGIS와 Window기반의 Visual Basic을 이용하여 토지특성을 자동 추출할 수 있는 시스템 프로토타입을 구현하였다. 그리고, 자동 추출된 토지특성을 현행 토지특성과 비교ㆍ분석을 통하여 정확도와 효율성을 제시하고자 한다.
본 연구는 토지 보상비의 추정 모델 개발을 위해서 건설 CALS (Continuous Acquisition & Life-cycle Support) 시스템의 내부데이터와 개별공시지가 및 표준지 공시지가 등의 외부데이터, 그리고 개발된 추정 모델의 고도화를 위한 개별공시가 데이터를 기반으로 생성된 데이터를 활용하였다. 이렇게 수집된 3가지 유형의 데이터를 분석하기 위해서 기존 선형 모델 또는 의사결정나무 (Tree) 기반의 모델상 과적합 오류를 제거할 경우 매우 유용한 알고리즘으로 Decision Tree 기반의 Xgboost 알고리즘을 데이터 분석 방법론으로 토지 보상비 추정 모델 개발에 활용하였다. Xgboost 알고리즘의 고도화를 위해 하이퍼파라미터 튜닝을 적용한 결과, 실제 보상비와 개발된 보상비 추정 모델의 MAPE(Mean Absolute Percentage Error) 범위는 19.5%로 확인하였다.
본 연구는 '전주한옥마을 보전정비사업'을 본격적으로 추진함에 따라 전주한옥마을 자체의 공시지가 변화와 그로 인해 주변 인근지역 토지가격에 어느 정도 영향을 미치는지를 규명하기 위하여 시계열분석, t-검정, 분산분석을 실시한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 시계열자료분석에서 한옥마을의 평균 공시지가는 상승하고 있었으나, 인근지역은 꾸준히 하락하고 있었다. 둘째, 시계열자료의 전년대비 평균 공시지가 변화률은 한옥마을을 (+) 상승하고 있으며, 인근지역도 완만한 상승으로 조만간 (+) 상승으로 전환될 예정이다. 셋째, 전주 및 한옥마을 방문 관광객수가 2008년 이후 가파르게 증가하고 있었다. 넷째, 용도지역별 공시지가를 상승시키기 위해서는 최우선적으로 상업지역에 대한 전략이 필요한 것으로 분석되었다.
비교표준지를 이용하여 개별공시지가를 산정하는 우리나라 제도 하에서 가장 중요한 문제는 개별필지 주변의 표준지 중에서 어떤 표준지를 선택ㆍ이용하여 지가를 산정해야 하는가이다. 그러나 지침상에서는 비교표준지 선정시 중요 요인으로 작용하고 있는 유사가격권에 대하여 수치적인 기준이 아닌 모호한 개념상으로 규정하고 있어 비교표준지 선정에 있어 부정확성을 초래하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 객관적인 기준과 수치적인 기준의 부재로 많은 문제점을 발생시키고 있는 유사가격권 설정의 문제를 해결하고자 K-평균 군집화 기법을 활용하여 가격권을 설정하고 이에 대한 타당성을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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