국유재산관리기금 사업대상 결정요인에 관한 연구 : 안전성평가를 중심으로

국유재산관리기금 개발사업의 대상 결정요인을 분석했다.

우리나라는 경제성장과 함께 한정된 국토자원을 효율적으로 활용하기 위 해 기존의 유지·보존 위주의 정책에서 탈바꿈하여 신탁개발제도, 위탁개발제 도, 민간참여개발제도 도입, 국유재산종합계획 도입, 국유재산관리기금 신설 등의 정책이 시행되었다. 2012년에는 기금개발을 시작하였으며 2013년부터는 일반재산 관리기관을 캠코로 일원화함으로써 재정수입 증대를 위한 국유재산 의 개발 및 활용을 지속 확대하고 있다. 본 연구는 국유재산관리기금 개발사업 추진 시 사업 선정되는 영향도를 확인하기 위해 정성적 요인을 검토하고 안정성평가 결과 자료를 활용하여 정량적요인 분석을 시도하였다. 2019년∼2023년까지 총 5년간 진행한 521건의 안전성평가 자료를 사용하였으며, 국유재산관리기금 결산보고서, 기획재정부의 성과계획서, 건축상 사례집 등 공개된 자료를 취합하여 로짓분석, XGBoost를 이용한 기계학습을 진행하였다. 분석결과 상태평가, 변위·변형평가, 구조안전성평가, 기술의견 등 안전성평가 결과 변수가 유의미한 영향력을 갖고 있음을 확인하였으며, 기계학습결과에서도 중요도가 높은 변수로 확인되었다. 정성적 요인으로 정부 정책방향, 다수 부처 사용 통합청·관사, 부처 중점사업 등을 통하여 청·관사 개발사업이 선정되고 있음을 확인하였으며 관련 사례를 제시 하였다.

본 연구는 국유재산관리기금과 관련한 객관적인 연구를 시도하였으며, 정량분석결과 구조 안정성평가 지표 개선의 필요성과 정성적요인 검토를 통해 비축토지 활성화가 필요하다는 시사점을 제시하였다는 점에 그 의미가 있다. 다만, 기재부 내부 검토자료, 부처 요청순위 등 주관적이거나 미공개된 자료를 정량분석에 포함하지 못한 한계를 갖고 있다. 이 부분은 향후 지속적인 연구를 통한 보완이 필요할 것이다. Our country, in line with economic growth and the efficient utilization of limited national land resources, has shifted from policies focused on preservation and maintenance to adopting innovative approaches. In 1994, the Trust Development System was introduced, followed by the Delegated Development System in 2004.

Subsequently, in 2011, policies such as the Private Participation Development System, the Comprehensive Plan for State Property, and the establishment of the State Property Administration Fund were implemented. In 2012, fund-based development began, and since 2013, the management of general properties has been centralized under KAMCO(Korea Asset Management Corporation). These measures have been steadily expanding the development and utilization of state properties to enhance fiscal revenues.

This study attempted to analyze quantitative factors by reviewing qualitative factors and utilizing safety evaluation results to assess the impact reflected in the implementation of State Property Administration Fund development projects. A total of 521 safety evaluation data points from 2019 to 2023 were used, and publicly available data such as the State Property Administration Fund Settlement Reports, performance plans from the Ministry of Economy and Finance, and architectural casebooks were collected for logistic regression analysis and machine learning using XGBoost.

The analysis results confirmed that safety evaluation result variables such as condition evaluation, displacement/deformation evaluation, structural safety evaluation, and technical opinions have significant influence. Machine learning results also identified these variables as having high importance. Qualitative factors such as government policy directions and ministry priority projects were found to influence the selection of government office and official residence development projects, and related cases were presented.

This study attempted an objective analysis related to the State Property Administration Fund and holds significance in presenting the necessity of improving structural safety evaluation indicators and revitalizing reserved land through quantitative analysis and qualitative factor review. However, it has limitations in that subjective or undisclosed data, such as internal review materials from the Ministry of Strategy and Finance and ministry request rankings, were not included in the quantitative analysis. This limitation requires further supplementation through continued research in the future.