부동산정책 데이터는 부동산시장 통합 DB에서 인구·가계·토지, 주택시장, 거시경제 등 주제별 해당 자료를 추출 및 가공하여, 검증 작업을 거친 후 최종 자료를 부동산정책 데이터마트에 저장한다.
데이터마트 구축 과정에서 부동산시장 통합 DB의 기초데이터 특성과 내용을 포함한 메타데이터가 구축된다. 구축된 메타데이터는 부동산정책 데이터마트를 관리·운영하는 기초자료로 활용하게 된다.
<그림 Ⅴ-3> 부동산정책 데이터마트 구축 프로세스
(1) 데이터 분석 및 요건 정의
데이터 분석 및 요건정의 과정에서는 부동산시장 통합DB의 기초데이터 분석을 통해 시스템 연관도를 작성하고, 데이터 내용을 중심으로 개념모델을 작성한다.
기 개발된 정책평가모형 자료 및 기타 자료를 기초로 정책변수와 기초데이터 를 추출하여 정리하고, 부동산시장 진단 및 전망시스템(K-REMAP) 통합 DB에서 자료 출처 및 수집된 자료를 확인하는 과정을 거치게 된다. 즉, 부동산시장 진단 및 전망시스템(K-REMAP) 자료와 정책평가모형 자료의 일치여부를 비교하고, 분석모형에 사용된 모형변수를 분석하여 부동산정책 기초데이터를 선정한다.
다음으로 선정된 자료 중 정책변수로 정의할 것을 분류하고, 정책변수 중 변수 간의 관계식에 의해 정의되는 변수인 경우 관련 관계식과 추가적으로 필요한 기 초데이터 유무를 분석한다.
부동산정책 데이터마트에 구축되는 변수들은 부동산정책, 부동산가격, 건축, 거시경제, 기타 변수로 구분된 데이터 형태로 저장된다. 부동산 정책과 관련한 변수로는 주택수요 및 공급(주택구매력, 주택 공급량 등), 세제(양도소득세, 종합 부동산세) 등이 사용되고, 부동산 가격과 관련된 변수로는 지가상승률, 주택가격 상승률, 주택 매매/전세 가격, 주택보급률, 가구수증가율, 지가변동률, 지가지수,
지가지수변동률, 실질지가지수증가율, 주택 매매/전세 가격 지수, 주택매매가격 변동률 등의 데이터를 구축하였다.
건축과 관련된 변수로는 건축허가(면적), 아파트 미분양율, 토지공급면적 증가 율, 주거용지 공급면적 증가율, 토지거래변동률, 건축허가면적 변화율, 건설투자 변동률, 주택투자율 등이 이용되며, 거시경제변수로 인구, 총통화, 주가상승률, GDP 디플레이터, 경제성장률, 실질 GDP증가율, 실질 M2증가율, 주가변화율, 금 리변화율, 총유동성 변화율, 회사채수익변동률, 실업률, 정기예금변동률, 소비자 물가상승률, 총통화변화율, 실질이자율, 총유동성증가율 등의 데이터를 구축하였다.
또한 부동산시장 진단 및 전망시스템(K-REMAP)의 K-REMAP 지수, 시장압력 지수(주택시장압력지수, 토지시장압력지수, 전세시장압력지수), 소비심리지수(주 택시장 소비심리지수, 토지시장 소비심리지수) 정보와 부동산시장 조기경보시스 템(EWS)의 회사채, CD수익률, 가계대출금리, 주택담보대출금리, 전산업BSI(실 적), 전산업BSI(전망), 금융기관유동성, 단기유동성, 종합주가지수, 국내건설수주 액, 경기선행지수, 주택건설실적, 건축허가면적, 매수-매도+100, 활발-한산+100, 전세매매가비율, 미분양주택, 토지거래, 아파트거래, 주택가격지수, 아파트가격 지수, 아파트전세가격지수, 지가변동률 등의 데이터도 부동산정책 의사결정지원 시스템(Rep-DSS)에서 사용할 수 있도록 데이터마트를 구축하였다.
<그림 Ⅴ-4> 데이터 분석 과정
(2) 데이터베이스(DB) 설계
데이터베이스 설계는 부동산정책 데이터마트에서 사용되는 데이터의 논리적, 물리적 구조를 설계하고, 각 데이터의 변환 및 가공 방법과 메타데이터에 대해 정의하는 절차를 거친다.
부동산정책 데이터마트에 구축되는 데이터는 분석에 활용되는 기초데이터와 변수선정 및 분석모형관리, 정책효과분석 후 결과 표현을 위한 시스템관련 데이 터, 메타데이터 등으로 구성하였다.
기초데이터26)는 부동산시장 진단 및 전망시스템(K-REMAP)의 부동산시장 통합 DB를 기반으로 설계하였으며, 시스템관련 데이터는 사용자의 요구분석을 기반 으로 효과적인 정책효과 분석을 수행할 수 있도록 하였다.
부동산정책 의사결정지원시스템(Rep-DSS)은 분석을 수행할 때마다 목적에 따 라 데이터를 추출, 가공하여 사용하므로, 메타데이터 구축이 매우 중요하다. 메타 데이터는 데이터의 위치, 내용, 작성자, 사용 이력 등을 관리하는 데이터로 정보를 보다 효율적으로 찾아내어 이용하기 위해 구축한 것이다. 부동산정책 의사결정 지원시스템(Rep-DSS)의 메타데이터는 지식정보자원관리 메타데이터 요소27)를 기반으로 설계하였다.
(3) 데이터 운영환경 구축
데이터 운영환경 구축은 부동산정책 데이터마트를 구축하고 관리할 수 있는 물리적 환경을 제공하는 것이다. 부동산정책 데이터마트 운영환경은 기 운영 중인 부동산시장 진단 및 전망시스템(K-REMAP)의 통합 DB와 물리적으로 동일한
26) 기초데이터로 부동산시장 진단 및 전망시스템의 부동산시장 통합 DB에 구축된 부동산선진화 DB, 부동산산업 DB, 거시계량모형 DB, 부동산정책 DB, 조기경보시스템 DB, K-REMAP 진단지수를 사용하였다.
27) 한국정보통신기술협회(TTA : Telecommunications Technology Association)에서 지식정보자원관리를 위하여 제시한 메타데이터 표준안으로 제목, 제작자, 주제, 날짜, 자료유형, 설명 등을 메타데이터로 정의하였다.
공간을 사용하되, 논리적으로는 분리된 데이터베이스로 구성하였다. 이는 향후 부동산정책 의사결정지원시스템(Rep-DSS) 운영을 위한 전용 서버 장비가 구비 되면 분리·이관할 수 있도록 하기 위한 것이다.
(4) 데이터마트 구현
데이터마트 구현은 설계서를 기반으로 테이블을 구성하고 기초데이터 및 메타 데이터, 분석결과데이터 등을 부동산정책 데이터마트에 적재하는 과정으로 이루 어진다.
기초데이터는 자료의 이중화 방지 및 데이터 관리의 용이성을 위해 부동산정책 데이터마트에 별도로 저장하지 않고, 부동산시장 진단 및 전망시스템(K-REMAP)의 통합 DB에 저장하게 된다.
메타데이터는 기초데이터 추출 및 변수 설정과정에서 부동산시장 진단 및 전 망시스템(K-REMAP)에서 추출된 기초데이터, 설정된 변수, 기초데이터에 대한 메타데이터와 추출된 메타데이터가 기 정의된 설계에 따라 부동산정책 데이터마 트에 자동으로 저장된다.
또한 부동산정책 의사결정지원시스템(Rep-DSS)에서 프로젝트에 포함된 다수의 시나리오에 따라 정책효과분석을 실시하고, 분석에 적용된 변수정보, 시나리오 정보, 프로젝트 정보, 분석결과 등도 데이터마트에 저장하게 된다.
(5) 검증 및 운영
검증 및 운영과정에서는 부동산정책 데이터마트가 구축된 후, 성능향상을 위한 튜닝 및 변형작업을 실시하고, 시범적으로 테스트를 진행하여야 한다. 본 과정을 통해 부동산정책 의사결정지원시스템(Rep-DSS)에서 요구하는 자료가 신속히 제공되도록 데이터마트를 최적화하여야 한다. 또한 향후 분석모형이 추가될 경우에 대비해 설계 변경 등의 작업을 수행할 수 있도록 하였다.