시공간모형을 이용한 시군구 단위 지적측량 업무량 추정

시군구 단위 지적측량 업무량을 시공간모형으로 추정했다.

지적측량을 수행하는 한국국토정보공사는 위탁집행형 준정부기관으로 정부의 기금 지원 없이 사업 매출을 통해 기관을 운영하고 있다. 그래서 지적측량 업무량에 대한 추정은 기관의 효율적인 운영 및 계획된 재정 관리를 통한 재무 건전성을 확보하는 데 중요한 역할을 한다. 추정을 위한 기존 연구는 시계열분석을 통해 전국 단위 및 시·도 단위의 지적측량 일반업무 업무량 추정이 이루어지고 있다. 하지만 일반업무의 수행 조직은 특정 시·군·구를 맡아 수행하는 지사 단위이기에 지사별 인력 배치 및 예산 설정 등에 활용함에 있어 시·군·구 단위의 업무량 추정이 필요하다. 따라서 본 연구는 통일된 시·군·구 공간 단위를 가지는 변수를 사용하여 종속변수로 지적측량 일반업무 완료금액을 독립변수로 부동산 요인, 사회 요인, 경제 요인 총 15개의 요인 변수를 기반으로 기존 시계열 분석을 시공간 분석으로 확장하여 지적측량 일반업무 완료금액 추정을 수행하여 업무량 추정에 있어서 시공간 분석이 필요함을 제시하고자 한다. 이를 위해 시공간을 고려하지 않은 ‘다중선형회귀모형’, 시간을 고려한 ‘다중선형혼합회귀모형’, 시공간을 고려한 ‘ESF 회귀모형’ 총 3가지 모형을 사용해 지적측량 일반업무 완료금액 추정 성능을 비교하였다. 먼저 ‘다중선형회귀모형’의 결과는 순수토지거래량, 아파트매매, 미분양수, 총인구수, 총지번수 5개의 변수가 통계적으로 유의미한 결과를 보였다.

여기서 순수토지거래량, 총인구수, 총지번수는 지적측량 완료금액과 양의 상관관계 아파트매매, 미분양수는 음의상관관계를 보였다. 이를 기반으로 연도를 기준으로 한 무작위효과 변수 순수토지거래량, 총지번수, 절편 그리고 아파트매매, 미분양수, 총인구수를 고정효과로 한 ‘다중선형혼합회귀모형’의 결과는 각 회귀계수별 양,음 상관관계는 이전과 같으나 무작위효과의 연도별 회귀계수의 변동성이 크며 모형의 추정력 성능이 좋으며 잔차지도를 비교 분석한 결과 지역별 잔차의 시간적 패턴을 없애주었다. 마지막으로 공간적 자기상관까지 고려한 시공간 모형인 ‘ESF 회귀모형’의 분석 결과 3가지 모형 중 ESF 회귀모형에 있어서 가장 높은 추정 성능을 보였으며 잔차지도를 비교하였을 때 ‘ESF 회귀모형’은 잔차에 대한 시간적 패턴 및 공간적 패턴을 없애주는 결과를 보여주는 것으로 보아 지적측량 일반업무 완료금액 추정에 있어 시공간 분석이 필요함을 볼 수 있었다. 본 연구는 기존 시계열 분석에 그치지 않고 시공간 분석을 통해 지적측량 일반업무 완료금액을 추정하였다. 이는 기존에 시계열 분석만 주를 이룬 선행 연구와 비교할 새로운 모델을 제시하였으며 이를 수도권지역뿐 아니라 각 지역별 특성을 고려한 지적측량 일반업무 완료금액 도출에 도움을 줄 것으로 보인다.

The Korea Land and Geospatial InformatiX Corporation performs cadastral surveying and is a commissioned service-based quasi-governmental institution that manages its operations through generated revenues without government funding. Therefore, estimating the cadastral surveying workload plays an important role in ensuring the efficient operation of the institution and financial soundness through planned financial management. Previous studies on estimation use time series analysis to estimate the workload of general cadastral surveying tasks at the national and provincial/metropolitan levels.

However, since the institution that performs general tasks is a branch office that is responsible for a specific city, gun, or district, it is necessary to estimate their workload in order to use it for personnel allocation and budget setting for each branch office.

Thus, this study aims to use the completion cost of general cadastral surveying tasks as dependent variables and other 15 factor variables, including real estate, social, and economic factors as independent variables with unified spatial units of city, gun, and district to extend the existing time series analysis to spatio-temporal analysis to perform the estimation of the completion cost of general cadastral surveying tasks in estimating workload to present the need for spatio-temporal analysis.

To this end, the 'multiple linear regression model,' which does not consider time and space, the 'multiple linear mixed regression model,' which considers time, and the 'ESF regression model,' which considers time and space, were used to compare the performance of estimating the completion cost of general cadastral surveying tasks. First, the 'multiple linear regression model' results showed statistically significant results for five variables: pure land transaction volume, apartment sales, unsold units, total population, and total lot numbers.

The volume of pure land transactions, total population, and total lot numbers showed a positive correlation with the completion cost of general cadastral surveying tasks, while the number of apartment sales and unsold units showed a negative correlation. Based on this, the results of the 'multiple linear mixed regression model' with the random effect variables based on the year as pure land transaction volume, the total lot numbers, and intercepts; and the apartment sales, unsold units, and total population as fixed effect variables, showed the same positive and negative correlations for each regression coefficient as before.

However, the random effect had a significant variation in the regression coefficient by year, and the model had good estimation performance. The comparison analysis results of the residual map showed that the residual temporal pattern was eliminated by region. Finally, the analysis results of the 'ESF regression model,' a spatiotemporal model that also considers spatial autocorrelation, showed the highest estimation performance among the three models. When comparing the residuals, as it eliminates the temporal and spatial patterns of the residuals, spatiotemporal analysis is necessary to estimate the completion cost of general cadastral surveying tasks.

This study estimated the completion cost of general cadastral surveying tasks through spatio-temporal analysis, not just through conventional time series analysis. It is significant in that it presented a new model compared to previous studies that mainly focused on time series analysis. Moreover, it is expected to help derive the completion cost of general cadastral surveying tasks, considering each region's characteristics, not just the metropolitan area.