(1) 자료추출
자료추출기능은 부동산시장 진단 및 전망시스템(K-REMAP)의 통합 DB로부터 기초데이터를 추출하고, 정책효과분석에 활용할 수 있도록 보정 및 검증하여 부동산정책 데이터마트에 저장하는 기능을 수행한다.
정책수립자 또는 분석자가 새로운 분석 모형을 개발하고자 할 경우, 부동산정 책 데이터마트에 분류·저장된 데이터를 필요로 하게 된다. 이렇게 분석 모형을 만들기 위해 필요한 기초데이터는 부동산정책 의사결정지원시스템(Rep-DSS)의 자료추출기능을 통해 제공받을 수 있다.
자료추출기능은 다음의 절차에 따라 이용 가능하다. 첫째, 추출할 원시 자료를 선택하고, 정책효과분석에 사용될 지역정보 및 주기/기간정보를 입력하여 원시 자료를 추출한다.
둘째, 추출된 자료를 조회하고 보정을 수행한다. 분석자는 보정된 자료를 추출된 원시자료와 비교하여 최종 분석에 사용될 자료를 확정한다.
마지막으로 자료가 확정되면 부동산정책 데이터마트에 저장한다.
<그림 Ⅴ-12> 자료추출기능 사용 절차
기초자료 추출 과정은 다음과 같이 추출자료 선택, 지역정보 입력, 조건정보 입력의 순으로 이루어진다.
<그림 Ⅴ-13> 기초자료 추출
추출된 기초데이터는 분석 목적에 적합하게 보정할 수 있도록 하였다. 보정방 법을 선택하고, 기초데이터의 보정을 수행하면 기초데이터와 비교 조회할 수 있는 탭 형태의 보정데이터가 제공된다.
<그림 Ⅴ-14> 기초자료 보정
부동산정책 의사결정지원시스템(Rep-DSS)에서는 보정방법으로 누락보정, 주 기분할보정, 주기결합보정, 지역결합보정, 지역분할보정 등을 제공한다.
누락보정은 데이터 값이 없는 경우 추가적으로 값을 입력할 때 사용하는 보정 방법이다. 전월치 동일, 전후월치 평균, 3개월 이동평균, 6개월 이동평균 등을 이용하여 데이터를 보정한다.
분할보정은 데이터 취합 주기와 변수추출 주기가 상이하여 데이터를 분할해야 할 경우 사용하는 보정방법으로 전 단계 균등평균, 전단계 균등증감 방법을 이용 하여 데이터를 보정한다.
주기결합보정은 데이터 취합주기와 변수추출 주기가 상이하여 데이터를 결합 해야할 경우 사용하는 보정방법으로 평균, 최고치, 최저치, 합계 등의 방법을 이용한다.
지역결합보정은 나누어진 지역을 그룹화 할 경우 사용하는 보정방법으로 평균, 최고치, 최저치, 합계가 있으며 지역분할보정은 지역을 세분화할 경우 사용하는
보정방법으로 균등분할과 동일치 분할 방법을 이용한다. 마지막으로 탄력치를 적용할 경우 4칙 연산 및 회귀분석을 사용할 수 있다.
분석에 적합하게 기초데이터 보정이 완료되면, 보정된 데이터를 부동산정책 데이터마트에 저장한다. 추출된 기초데이터 및 보정 데이터를 외부 분석도구에 서 활용할 수 있도록 Excel 형태로 내보내기 기능을 제공한다. 자료 추출 및 자료 보정 시 메타데이터가 서버에 자동으로 저장되어, 자료는 메타데이터와 함께 표 및 차트형태로 조회가 가능하다.
구분 보정방법 설 명
누락보정
전 월치 동일 전월(전 단계) 값을 그대로 적용
전 후 월치 평균 전월(전 단계)과 다음월(다음단계)의 값의 평균을 적용 3개월 이동평균 3개월 이동평균 계산법 적용
6개월 이동평균 6개월 이동평균 계산법 적용 전년 동일 기간 값 전년 동일 시기의 값을 그대로 적용
주기분할보정
전 단계 균등평균 전월(전 단계)과 다음 단계 값(합계)을 균등하게 분 할 적용
전 단계 균등증감I 전월(전 단계)과 다음 단계 값(합계)을 균등하게 증 감하도록 분할 적용
전 단계 균등증감II전월(전 단계)과 다음 단계 값(합계)을 균등하게 일 정량 증감하도록 분할 적용
주기결합보정
평균 해당 주기에 포함된 값의 평균치 적용 최고치 해당 주기에 포함된 값의 최고치 적용 최저치 해당 주기에 포함된 값의 최저치 적용 합계 해당 주기에 포함된 값의 합계 적용
지역결합보정
평균 지역 값의 전체 평균값 적용
최고치 해당 지역의 값 중 최고치 적용 최저치 해당 지역의 값 중 최저치 적용
합계 해당 지역의 값의 합계 적용
지역분할보정 균등분할 지역으로 균등분할한 뒤 지역결합보정 적용
동일치 지역분할 없이 그대로 사용
탄력치 보정 단순연산 4칙연산(+, -, ×, ÷) 적용 회귀분석 회귀분석 결과 값 적용
<표 Ⅴ-4> 변수 보정 방법
(2) 변수관리
변수관리는 분석모형에서 사용되는 변수를 등록, 추가, 삭제하고, 관련 자료를 분류하여 데이터 마트의 주제별 데이터와 연결하는 기능을 수행한다. 변수는 명칭, 포함된 그룹 등의 기본정보 입력, 변수 설정의 과정으로 추가된다. 추가된 변수는 메타데이터와 함께 조회할 수 있으며, 수정 및 삭제가 가능하다.
<그림 Ⅴ-15> 변수 관리 기능
(3) 분석모형관리
분석모형관리는 정책효과분석에 사용될 분석 모델을 등록하고, 관련된 정보를 조회, 등록, 삭제할 수 있는 기능을 제공한다.
<그림 Ⅴ-16> 분석모형관리 기능
전문가에 의해 연구·개발된 분석모형을 부동산정책 의사결정지원시스템 (Rep-DSS)에서 사용할 수 있도록 등록하는 과정은 다음과 같은 단계를 거친다.
먼저, 등록할 분석모형에 대한 기본적인 정보(분석모형 명칭, 분석 분류 정보 등)를 입력한 후, 분석에 적용된 모형 파일을 지정한다. 다음으로 추가적인 정보를 입력 하고, 각종 시뮬레이션 분석에 사용할 수 있도록 해당 모형과 변수를 연결시킨다.
이 과정에서 분석모형에서 사용된 변수명칭과 변수관리에서 관리되는 변수명칭 을 대조하여 동일 명칭을 사용한 경우 분석모형의 변수와 변수관리의 변수명칭을 자동 연결시키고, 일치하지 않는 경우 변수 등록자가 관련된 변수를 지정하게 된다.
등록된 모형은 변수설정과정에서 미리보기화면으로 인과지도를 제공할 뿐 아 니라, 모형등록 후 메타정보와 인과지도, 인과지도에 설정된 변수정보 등을 함께 조회할 수 있다.
(4) 프로젝트 관리
프로젝트는 정책효과분석 작업의 단위를 의미한다. 프로젝트관리에서는 여러 개의 시나리오를 한 작업으로 분류할 수 있도록 기반 정보를 저장하게 된다.
신규 분석 수행 시 프로젝트를 생성하여 새로운 작업 단위를 구성한다. 프로젝 트에 기본정보를 입력하고 범위, 기간, 지역, 모형 등의 정보를 정의하여 프로젝 트를 추가한다. 정의된 분석 조건은 프로젝트에 포함된 각 시나리오에 동일하게 적용되도록 하였다.
프로젝트에 포함된 시나리오는 다른 분석 조건을 동일하게 설정한 상태에서 일부 변수의 값을 변경하여 그 결과를 비교 조회하고, 해당 변수가 정책효과분석 결과에 미치는 영향도를 파악할 수 있도록 하였다.
<그림 Ⅴ-17> 프로젝트관리 기능
(5) 시나리오 관리
시나리오 관리는 정책효과분석 수행을 위한 작업영역인 프로젝트를 생성한 후 실제 분석을 수행할 시나리오를 추가하고 수정·삭제하는 기능을 제공한다.
시나리오에 대한 명칭, 생성일 등의 기본정보 입력, 변수설정, 최종 정보 확인 등의 일련의 과정을 통해 시나리오를 추가할 수 있다.
<그림 Ⅴ-18> 시나리오 추가
변수설정 과정에서는 정책효과분석에 사용되는 변수에 분석의 영향도를 조정 하기 위하여 탄력치를 설정한다. 주택시장분석 및 주택정책의 효과분석에 널리 쓰이는 지표인 탄력치(Elasticity)는 시뮬레이션 분석에 구성변수가 미치는 영향 이 얼마나 민감하게 반응하는지를 나타내는 값이 된다.
부동산정책 의사결정지원시스템(Rep-DSS)에서 탄력치 설정은 변수를 선택한 후 탄력치에 대한 적용 조건을 설정하는 기능을 제공한다. 탄력치는 구성변수별로 지정하게 되며, 사칙연산, 합계, 평균 등의 산술연산과 회귀분석29)을 통해 설정 된다. 도출된 탄력치는 시스템에서 언제든 재활용할 수 있도록 탄력치 적용 방법을 이력데이터로 저장하여 관리한다.
변수정보를 정의하고 최종 확인을 선택하면 시나리오가 생성된다. 신규 생성된 시나리오는 수정 및 삭제 가능하며, 시나리오에 포함된 입력 데이터, 모형정보, 결과데이터는 엑셀로 내보낼 수 있다.
(6) 정책효과 분석 및 조회
정책효과분석은 프로젝트 관리, 시나리오 추가 및 변수 설정을 통해 정의한 정보를 바탕으로 시뮬레이션하고, 그 결과를 조회하는 기능이다. 프로젝트 정의 후 개별 시나리오 추가를 완료하면 정책효과분석을 수행할 수 있다.
정책효과분석을 원하는 프로젝트를 선택하고 정책효과분석실행 버튼을 클릭 하면 Vensim DSS와의 연계모듈을 이용하여 분석모형을 구동하고 시뮬레이션을 수행하게 된다. 분석이 종료되면, 입력값 및 결과값, 분석에 적용된 수식 정보, 모형정보 등을 표, 지도, 차트를 통하여 제공한다. 또한 모형의 행태분석(Base Run)을 기반으로 변수 값의 변화에 따른 정책효과분석 결과를 시계열적으로 비교 조회할 수 있다.
29) 회귀분석은 한 개 또는 그 이상의 독립변수들과 한 개의 종속변수들의 관계를 파악하기 위한 기법이 다. 즉, 종속변수에 영향을 미치는 여러 개의 독립변수들을 이용하여 종속변수의 변화를 예측하는 방법으로서 가장 대표적인 종속관계(Dependence)에 관한 분석이다.
<그림 Ⅴ-19> 정책효과 분석 및 조회