본 연구는 지가의 공간분포 분석(spatial data analysis)을 통하여 합리적인 표준지 선정 방안을 제시하고자 하였다. 우리나라의 경우 개별 공시지가는 표준지 공시지가로부터 비교해서 산정된다. 때문에, 표준지는 개별지의 지가를 산정하는데 편리할 수 있도록 선정되어야 한다. 이를 위하여 표준지를 선정할 때, 개별지의 지가와 토지특성을 고려하여 표준지의 수와 공간적 분포를 결정하여야 한다. 본 연구에서는 지가의 공간적 분포를 해석하기 위하여 군집분석(cluster analysis) 개념을 활용하였다. 이를 통하여 유사 지가구획을 정의하였고, 지가구획의 계층적 해석을 시도하였다. 또한, 군집분석을 반복적으로 수행하고 군집수의 변화에 따른 군집별 지가분포의 특성을 해석함으로써 적정표준지 수를 추정하였다.
공시지가 제도는 합리적이고 일관성 있는 지가정보체계를 세우기 위해 부동산가격 공시 및 감정평가에 관한 법률에 따라 산정하여 공시되는 제도이다. 전국의 토지를 행정구역에 따라 인적 공간적 부분으로 나누어 단계적으로 공시지가가 평가.산정되므로 표준지 평가 시 감정평가자의 주관적 견해 등에 따라 행정구역 경계 간 지가불균형이 발생할 수 있다. 본 연구의 목적은 공시지가 평가 산정 단위인 시 군 구 행정구역 경계에서 공시지가 균형을 유지하기 위해 전산지원프로그램이 있으나, 속성자료와 공간자료가 분리되어 있으며, 지역이 넓어지는 지역간 평가가 부정확한 곳이 발생될 수 있으므로, 표준지 공시지가의 불균형을 GIS를 이용한 공간분석으로 합리적인 평가방법을 제시하는 것이다.
현재 공시지가를 산정하는 과정에서 비교 표준지를 선정하는 작업은 지적 담당공무원의 수작업에 의하여 이루어지고 있다. 한정된 시간에 많은 개별필지의 비교표준지선정 작업으로 인하여, 객관적이고 합리적인 비교표준지를 선정하는 것에 어려움이 있다. 또한 현재 NGIS(국가지리정보체계)나 UIS(도시정보체계)등에 의한 국가적인 지형정보체계 구축사업이 급속도로 진전되고 있다. 이에 따라 토지의 가치평가의 한 분야인 개별토지의 지가산정작업도 최신의 자동화된 기법을 적용할 필요성이 증대되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 비교표준지를 선정하는 작업을 자동화함으로써 수작업에 의한 주관적인 요소를 배제하고, 객관적이고 정확하게 비교표준지를 선정하는 방법을 알아보았다. 아울러 이러한 자동화 기법을 사용함에 있어서 공간의사결정모델을 이용하여 비교 표준지와 개별 필지간의 토지특성을 충분히 고려하여 비교표준지를 선정함으로써 정확도를 높이는 방안을 모색하였다. 본 연구에서는 다양한 의사결정기법 중에서 계층분석과정(AHP)기법, Concordance 기법 그리고 Ideal Point 기법을 사용하여 비교표준지를 선정하였다. 3가지 방법을 통하여 나온 결과를 현재의 비교표준지와 비교하여본 결과, 계층분석과정기법이 가장 현실성이 있는 대안으로 선정 되었다. 본 연구의 결과와 현재 사용중인 비교표준지를 절충하여 좀더 현실적인 비교표준지 선정이 이루어질 것으로 기대한다.
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.
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.
비교표준지를 이용하여 개별공시지가를 산정하는 우리나라 제도 하에서 가장 중요한 문제는 개별필지 주변의 표준지 중에서 어떤 표준지를 선택·이용하여 지가를 산정해야 하는가이다. 그러나 지침상에서는 비교표준지 선정시 매우 중요한 요인으로 작용하고 있는 유사가격권에 대하여 수치적인 기준이 아닌 모호한 개념상으로 규정하고 있어 비교표준지 선정에 있어 객관성과 정확성이 결여되고 있다. 본 연구에서는 현행 개념상으로만 규정하고 있는 유사가격권에 대하여 평균 연결법과 K-means 혼합 클러스터링 기법을 이용하여 유사가격권역을 정확하고 객관적으로 설정한다. 그리고 실제 사례지역을 선정하여 적용하여 봄으로써 방법론의 활용가능성과 타당성을 제시하고자 한다.
수도권의 도로 확폭이나 신설시 토지보상비는 전체 공사비의 95%를 차지하며, 따라서 도로 확폭이나 신설시 토지보상비를 최소화하는 노선선정이 매우 중요하게 된다. 이 연구는 도로 확폭이나 개설 계획 수립 시 토지보상비를 산정하기 위해서 필요한 개별 공시지가의 산정과정 및 도로 개설에 따른 토지보상비를 산정하는 과정을 GIS기법을 활용하여 수행하는 알고리즘을 구성하고 이에 필요한 방법론에 관한 사례연구이다. 이를 위해서 본 연구에서는 사례지역을 대상으로 첫째, 표준지 공시지가를 기준으로 토지특성 차이에 따른 개별 필지의 공시지가를 산정하고 둘째 산정된 공시지가 자료를 활용하여 도로 확폭 및 도로 신설에 따른 토지 보상비의 산정하는 것을 주 내용으로 하고 있다. 연구의 결과에 의하만 첫째, 개별토지의 지가산정을 위해서는 비교 표준지와의 비교 방식이 쓰일 수 있다. 이를 위해서는 19개 항목의 토지 특성이 조사되어야 하고 이 자료들은 행정이 가지고 있는 기존 자료와 95의 공간분석 기법을 응용하여 쉽게 추정할 수 있음을 알 수 있었다. 둘째, 도로의 확장과 개설로 인한 토지보상비 산정은 위에서 구한 공시지가와GIS의 공간분석 기법을 활용하여 산정 할 수 있으며, 이 과정에서 대지 면적 최소한도의 규정에 적용되는 필지는 보상에 포함하여야 함을 알 수 있었다.
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.
지가는 도시의 구조와 변화를 읽어 낼 수 있는 공간 텍스트이다. 본 연구의 목적은 대구시를 대상으로 상세한 공간 및 시간 해상도를 갖는 지가의 시공간적 변화를 탐색적으로 분석하여 공간구조 특성과 변동을 파악하는 것이다. 이를 위하여 1995년부터 2011년까지 2년 단위 표준지 공시지가를 이용하여 지가면(land value surface)을 생성하였다. 시기별 지가분포 및 변동률 패턴을 비교하여 지구적 혹은 국가적 수준의 경기변동 및 정책변화, 국지적 수준의 지역개발과 관련된 의사결정이 도시공간구조 변화에 어떻게 투영되었는지 파악하였다. 또한 음지수모형을 이용하여 도심으로부터의 거리 변수가 지가 분포의 공간적 변이를 얼마나 설명하는지를 분석하여 교외화 추세와 도시구조의 다핵화 경향을 파악하였다. 상이한 수준의 공간 의사결정을 반영하는 지가를 이용한 도시 분석은 도시 내부구조 변화에 대한 보다 상세한 이해를 제공할 뿐만 아니라 도시 및 지역개발 정책을 수립하고 그 영향을 평가하는데 유용한 정보를 제공할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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