KRIHS
통권 76권 2013년 3월 ISSN
1229-8638
국토연구
The Korea Spatial Planning Review
신승우·유승동
엄보윤·이정훈 김인수·김호연
추상호·이향숙 신현준 민성훈
박선희·배정한 김상원 김승남·김재홍
조경준 강창덕
우윤석
주택연금 가입 주택 포트폴리오 가격지수에 관한 연구 구역번호 부여를 위한 GIS 기반 협업시스템 설계 및 구축
수도권 가구통행실태조사 자료를 이용한 고령자의 통행행태 변화 분석
부동산 포트폴리오의 스타일분석에 관한 연구
: Core, Value-added, Opportunistic 스타일의 적용 가능성 설계 쟁점에 따른 한국 대형 공원 설계의 비판적 분석 경기도 시·군 인구의 전출입 특성과 지역산업의 관계 분석
근린의 사회적 혼합 수준과 거주민의 사회자본 형성 및 도움수혜 경험의 실증적 관계
주택 투자심리 변화가 주택시장 구조 변화에 미치는 영향
토지이용 밀도에 대한 가로망 특성 효과 연구 : 2010년 서울시에 대한 공간구문론 적용 특별지방행정기관의 운영타당성 검토 : 국도와 국가하천 사례
편집위원회
위원장 / 박재길 부원장 (국토연구원 / jgpark@krihs.re.kr) 박삼옥 명예교수 (서울대학교 / parkso@snu.ac.kr) 위 원 / 강현수 교수 (중부대학교 / hskang@joongbu.ac.kr)
김대종 연구위원 (국토연구원 / djkim@krihs.re.kr) 김동주 선임연구위원 (국토연구원 / djukim@krihs.re.kr) 김정호 교수 (KDI 국제정책대학원 / jhkim@kdischool.ac.kr) 김종원 선임연구위원 (국토연구원 / cwkim@krihs.re.kr) 김태진 교수 (한국교통대학교 / tjkim@chungju.ac.kr) 김홍배 교수 (한양대학교 / hokim@hanyang.ac.kr) 박환용 교수 (가천대학교 / hwanpark@gachon.ac.kr) 안홍기 연구위원 (국토연구원 / hkahn@krihs.re.kr) 옥동석 교수 (인천대학교 / dsock@incheon.ac.kr) 유재윤 선임연구위원 (국토연구원 / jyyu@krihs.re.kr) 윤대식 교수 (영남대학교 / dsyun@yu.ac.kr) 이상준 선임연구위원 (국토연구원 / sjlee@krihs.re.kr) 이승재 교수 (서울시립대학교 / sjlee@uos.ac.kr) 이정록 교수 (전남대학교 / jrlee@chonnam.ac.kr) 임동순 교수 (동의대학교 / dslim@deu.ac.kr) 정성훈 교수 (강원대학교 / shjung@kangwon.ac.kr) 정진규 연구위원 (국토연구원 / jkchung@krihs.re.kr) 채미옥 선임연구위원 (국토연구원 / mochae@krihs.re.kr) 천현숙 연구위원 (국토연구원 / hschun@krihs.re.kr)
Peter Batey Professor (Univ. of Liverpool / P.W.J.Batey@liverpool.ac.uk)
Roberta Capello Onward Full Professor (Politecnico di Milano / Roberta.Capelllo@polimi.it)
Roger R. Stough Professor of Public Policy (George Mason Univ. / rstough@gmu.edu) (가나다, 알파벳 순) 간 사 / 이판식 출판문헌팀장 (국토연구원 / pslee@krihs.re.kr)
국토연구
2013. 3 통권 제76권
신승우 유승동 엄보윤 이정훈 김인수 김호연 추상호 이향숙 신현준 민성훈
박선희 배정한 김상원 김승남 김재홍
조경준 강창덕
우윤석 3
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주택연금 가입 주택 포트폴리오 가격지수에 관한 연구 구역번호 부여를 위한 GIS 기반 협업시스템 설계 및 구축
수도권 가구통행실태조사 자료를 이용한 고령자의 통행행태 변화 분석
부동산 포트폴리오의 스타일분석에 관한 연구
: Core, Value-added, Opportunistic 스타일의 적용 가능성 설계 쟁점에 따른 한국 대형 공원 설계의 비판적 분석 경기도 시˙군 인구의 전출입 특성과 지역산업의 관계 분석
근린의 사회적 혼합 수준과 거주민의 사회자본 형성 및 도움수혜 경험의 실증적 관계
주택 투자심리 변화가 주택시장 구조 변화에 미치는 영향 토지이용 밀도에 대한 가로망 특성 효과 연구
: 2010년 서울시에 대한 공간구문론 적용 특별지방행정기관의 운영타당성 검토 : 국도와 국가하천 사례
주택연금 가입 주택 포트폴리오 가격지수에 관한 연구
A Study on the Price Index of Housing Collateral Portfolio in JooTaekYeonKeum
국토연구 제76권(2013. 3): pp3~13목 차
I. 서론
II. 이론적 고찰
III. 분석모형과 자료
1.분석모형 2.지수 작성IV. 실증분석 결과 V. 결론
신승우
Shin Seungwoo건국대학교 부동산학과 부교수(제1저자)
Associate Prof., Dept. of Real Estate, Konkuk Univ.
(Primary Author) (ss244@konkuk.ac.kr)
※ 본 논문은 한국주택금융공사의 연구비(대상저자: 신승우)에 의하여 수행된 “주택연금 주요변수 재산정에 대한 연구”를 수정˙보완하였음. 또한 저자(유승동)가 Sauder School of Business, University of British Columbia 및 한국주택금융공사 (휴직) 소속으로 근무할 때 작성에 참여하였으며, 이는 한국주택금융공사의 공식의견이 아님을 밝힘.
유승동
You Seungdong
상명대학교 금융경제학과 조교수(교신저자)
Assistant Prof., Dept. of Economics and Finance, Sangmyung Univ.(Corresponding Author) (peteryou@smu.ac.kr)
I.
서론
한국주택금융공사(이하 공사)가 2007년 7월 출시한 주택연금은 2012년 3월 현재 7,932건의 가입실적을 기록하고 있다. 공사 주택연금 가입자가 제공한 주택 의 취급 당시 가액1)을 단순 합산하면 11조 6천억 원 에 달한다.
주택연금 보증 채무자인 공사의 입장에서는 주택 연금 담보로 제공된 전체적인 포트폴리오(이하 공사 포트폴리오) Cross-over Risk 관리 차원에서 포트폴 리오 전체의 시장가격을 적시에 명확하게 파악해야 만 한다. 왜냐하면 공사의 보증료2)는 수지상등 원칙 하에 결정되기 때문에 담보가치가 기대 이상으로 하 락하는 경우 손실3)이 발생하여 국민 세금이 낭비될 우려도 있기 때문이다.
공사의 주택연금 포트폴리오의 시가 총액을 계산 하기 위하여 포트폴리오 전체 개별 주택을 감정 평 가할 수 있다. 그러나 이것은 비용에 비하여 편익이 너무 적다. 반복매매지수를 작성해볼 수 있으나 공 사 포트폴리오의 개별 주택은 매각될 수 없다. 왜냐 하면 매각과 동시에 당해 주택은 공사 포트폴리오에 서 제거되기 때문이다. 가장 현실적인 방법은 국토해 양부 실거래가 지수와 같은 기존의 지수를 이용하여 개별 주택의 가격을 월별로 조정한 후 이를 모두 합 치는 방법이다.
본 논문의 시간적 범위는 주택연금이 처음 출시 된 2007년 7월부터 2010년 10월까지이며, 공간적 범위는 전국, 대상적 범위는 아파트다. 본 논문의 주 된 연구 목적은 주택연금의 담보 자산 중 가장 많은 부분을 차지하는 아파트 포트폴리오의 시간적 가치 변화를 측정하여 공사 보증채무 위험의 정량적 지표 를 제공하는 데 있다. 이를 위하여 본 논문은 국토해 양부 실거래가 지수를 이용하여 공사 포트폴리오 내 2,590채의 전국 아파트 포트폴리오 시가총액의 변화 율을 계산하였다. 이는 2007년 10월 이전에 가입하 여 2010년 10월 현재 공사가 보증채무 이행 중인 아 파트의 전수다. 이러한 지수의 작성을 통하여 공사 포 트폴리오의 성격을 국민은행 및 국토해양부 지수와 비교 설명하였다. 지수들 간의 차이점 분석을 통하여 공사 주택연금 보증채무 위험관리4)의 정량적 지표로 기존의 국민은행 지수 혹은 국토해양부 지수와 보완 적으로 공사 포트폴리오 가격지수가 사용될 수 있음 을 밝혔다.
본 논문의 구성은 다음과 같다. II장에서는 주택 연금과 주택가격지수에 관한 기존의 문헌들을 검 토하고, III장에서는 지수의 작성방법과 지수 변 화율 시계열에 대한 기술적 통계량을 제공한다. 단 위근 검정과 일반 자기회귀 조건부 이분산 모형 (Generalized Autoregressive Conditional Heterosccedacity:
GARCH)의 분석을 통한 공사 포트폴리오 시가총액
4 국토연구 제76권(2013. 3)
1) 김상현˙서정렬. 2011. p.53. 감정원 인터넷시세(73.5%), 감정원 정식감정(23.4%) 및 국민은행 인터넷 시세(3.1%)를 이용함.
2) 주택연금 보증이란, 주택연금 만기 시 공사가 이미 납부된 보증료 누적액과 담보 주택 처분금액을 이용하여 시중 금융기관의 대 출 잔액을 상환하는 것임. 따라서 보증료 누적액과 주택처분가액이 금융기관의 대출 잔액보다 적을 경우 공사에 손실이 발생하는 반면, 반대의 경우엔 가입자 혹은 상속인에게 전액 반환됨. 보증료는 가입하는 첫해에 1회 납부하는 초기 보증료(주택가격의 2%) 와 보증잔액의 연 0.5%를 매월 납부하는 연 보증료로 구성됨. 여기서 대출 잔액은 금융기관의 월 지급액과 그에 대한 이자 지불액 의 누적 합임.
3) 한국주택금융공사는 정부와 한국은행의 출자기관이며, 정부 손실금보전조항은 한국주택금융공사법 제51조에서 확인할 수 있음.
4) 다만 이 지수를 이용하여 연금 지급액을 결정하면 안 됨. 왜냐하면 현재 공사 포트폴리오가 주택연금 가입 대상자인 우리나라 60세 이상 노인(노부부)이 소유한 모든 주택을 대표한다고 볼 수 없기 때문임. 따라서 미래 가입자의 주택연금 지급액 결정을 위한 장기 주택가격 상승률과 공사 포트폴리오 위험 관리를 위한 공사 포트폴리오 장기 주택가격 상승률은 서로 측정 대상이 다를 수 있음. 그 러나 미국 HUD HECM 포트폴리오와 같이 규모가 크고 미국 전역에 고르게 분포하는 경우에는 양자가 일치할 수 있음.
변화율에 대한 실증분석이 IV장을 구성하며, 논문의 한계를 중심으로 마무리하였다.
II.
이론적 고찰
노년층에 관한 일반적인 주거실태조사5)로는 국토해 양부의 의뢰로 국토연구원이 조사 분석한 것이 자세 하며, 실제로 주택연금을 이용하는 이용자 전수를 대 상으로, 이용자 실태 및 제도적 특징을 연구한 김상현
˙서정렬(2011)이 가장 최근이다.
주택연금 리스크는 크게 세 가지로 나뉘는데, 장 수위험과 금리상승위험 및 주택가격하락위험이다.
이를 부연하면 장수위험이란 모형이 예상한 수명보 다 가입자가 장수하여 월 지급금이 계속 지급되어 대 출잔액이 주택 처분가액과 보증료 누적액의 합을 초 과하는 위험이며, 금리상승위험이란 실제 시장금리 가 모형이 예측했던 금리 이상으로 상승하여 만기 시 대출잔액이 주택 처분가액과 보증료 누적액의 합을 초과하는 위험이다. 끝으로 주택가격하락위험은 모 형이 예측한 주택가격 상승률 이하로 주택가격이 상 승 혹은 하락하여, 만기 시 대출잔액이 주택 처분가액 과 보증료 누적액의 합을 초과하는 위험이다. 종합하 면 공사의 보증채무 위험이란, 보증료액 결정 모형에 삽입된 금리, 기대수명 및 주택가격 상승률 등 세 변 수의 예측에 오차가 발생하여 공사가 손실을 부담하 게 되는 위험이다.
본 논문은 이 중 주택가격하락위험과 관련이 있
다. 마승렬˙조덕호(2003)는 미래 특정시점의 주택 가격을 예측하고 이를 다시 현재 가치로서 할인하는 부동산가격 장기예측모형을 연구하였다. 그들은 주 택은행6)의 가격지수 데이터를 이용하여 평균순할인 율7)을 추정하였는데, 장기균형모형의 가정상 평균순 할인율은 1보다 작고, 결과적으로 주택가격은 장기 적으로 추세 하락하는 형태로 모형화하였다.
김갑태˙마승렬(2006)은 주택가격과 금리 시계 열에 순환주기(cycle)가 있다고 가정한 뒤 주택가격 이 주택가격 순환주기의 정점에서 하락하기 시작하 고, 금리가 저점에서 상승하는 시점에서 역모기지 가 입이 집중되는 역선택8) 현상이 발생하게 되고, 이러 한 현상은 향후 이를 보증하는 보증자에게 상당한 보 증채무 불이행 위험(Cross-over Risk)을 내포하고 있 음을 모의실험을 통하여 입증하였다. 이들은 보증 공 급 당시 감정가가 아닌 평활화된 일종의 이동평균 주 택가격을 사용하여 주기로 인한 문제를 해결할 수 있 다고 하였으나 역선택 가설을 통계적으로 검정한 것 은 아니었다.
마승렬(2006)은 가상의 역모기지 담보주택 포트폴 리오를 설정한 후, 모의실험을 통하여 분석하고 전체 포트폴리오의 Value at Risk9)를 계산하였다. 전체 포트 폴리오를 연구하였다는 점에서 본 논문과 일치하나, 본 논문은 실제 공사의 포트폴리오를 이용하여 시가 총액을 계산하였다는 점에서 차이가 있으며, 본 연구 의 발견과 마승렬의 연구를 결합하면 보다 현실적인 Value at Risk 계산이 가능해질 것으로 생각한다.
주택연금 가입 주택 포트폴리오 가격지수에 관한 연구 5 5) 국토해양부. 2008.
6) 2011년 11월 현재 국민은행 지수임.
7) 평균순할인율은 (1+가격 상승률)/(1+할인율)로 정의되는데, 일반적으로 가격 상승률은 할인율보다 작으므로 전체적으로는 평균 순할인율은 1보다 작게 됨.
8) 주택연금 가입자 증가분 모두를 역선택의 결과로 볼 수는 없음. 다만 본 논문은 김갑태˙마승렬(2006)의 논의를 제한된 범위 내에 서 확인하려는 시도임.
9) 주택가격 상승률은 평균 3.5%, 표준편차 0.5%인 정규분포로 가정되었는데 이는 연 2~5% 정도임.
민인식˙조만(2009)은 모의실험을 통하여 지역 별, 주택가격별, 연령별로 보험 통계적으로 공정한 (actuarially fair) 보증료10)가 다르게 결정되어야 한다 고 주장하였다. 이들은 단일 보증료 정책이 내포하 는 교차보조(cross subsidy)가 결국에는 역선택 문제 로 귀결될 것으로 보았다.
미국 Housing and Urban Development(HUD) 는 전국 모든 유형의 주택을 이용하여 작성된 국민 은행 지수를 이용하여 장기주택가격 상승률을 추정 하는 기존 공사의 연구방법과 달리 HUD가 가지고 있는 전체 포트폴리오의 경험11)을 이용한다고 한다 (<표 1> 참조). 참고로 공사는 주택연금 출시 이래 3.5%였던 장기주택가격 변화율을 2012년 3월 현재 모든 가입자에게 동일하게 3.3%로 인하하였다. 미국 의 경우 Home Equity Conversion Mortgage(HECM) 출시 초기에 4% 주택가격 상승률을 채택하였다 (Cushman. 2010).
<표 1>에서 기간이 경과할수록 주택가격 상승률
을 낮게 적용하는 것은 바로 역선택과 관련이 있다.
그에 따르면 2000년대 중반 버블시기에 대부분의 좋 은 담보주택12)은 조기 상환되었는데, 만일 이 시기에 도 조기 상환되지 않은 HECM이라면 주택가격이 추 세하락하는 지역일 가능성이 높을 것13)으로 보았다.
HECM 포트폴리오의 가격 변화율 조정과 관련 하여 Davidoff(2004)는 75세 이상 노인이 보유한 주 택은 그보다 어린 계층이 보유한 주택에 비하여 약 3% 덜 상승하는 경향이 있다고 주장하였다. Rodda et al.(2005)은 노인 소유 주택의 가격 상승률이 낮은 이 유로 첫째, 재정적˙육체적 이유로 노인들은 주택의 유지관리 혹은 대수선에 소극적이고, 둘째, 통상 집수 리는 이사를 전후하여 이루어지는데, 노년층은 이사 를 자주 하지 않는다. 셋째, 노인은 대체로 저소득층 이고 저소득층 주거지역은 주택가격 상승률이 높지 않으며, 넷째, 노인의 나이와 주택의 경과연수는 서로 비례한다고 하였다.
HUD는 관리위험 조정요소(Maintenance-Risk Adjustment Factor)14)를 새로이 도입하여 가입한 지 11년 이상된 주택의 경우 0.8~1.7%가량 주택가격 상승률을 하향 조정하고 있다. 이를 <표 1>의 내용과 결합하면 HECM에 가입한 이후 11년이 경과한 주택 의 가격 상승률은 0.2%에서 1.1% 범위가 된다. 이상 의 논의는 도덕적 해이와 관련이 있다.
6 국토연구 제76권(2013. 3)
10) 현재 공사의 주택연금 보증료율은 모든 가입자에게 동일함. 동 연구의 연평균 전국 주택가격 상승률은 평균 4.19%이고 표준편차 는 7.83%임.
11) 익명을 요구한 HUD 연구원은 e-mail 교신에서 “These as hoc adjustments are based on past program experience…”라고 한 뒤, 주 석에서 “HUD does not have direct observation from program experience of house price growth by length of loan term”이라고 보 충하였음. 즉 HUD HECM 포트폴리오 내의 개별 주택은 우리와 마찬가지로 거래될 수 없음. 따라서 가격의 변화를 관측할 길은 없음. HUD가 관측하는 것은 연령에 따른 “frequency of losses”일 뿐이며 이것을 이용하여 전국 평균 주택가격 상승률 2.9%를 조 정하는 것임.
12) 좋은 주택은 주택가격이 많이 상승한 경우를 의미함.
13) 그는 “The assumed adjustments need to be subject of more research in my opinion”이라고 끝맺었음.
14) IBM Global Business Services. 2010.
연령 주택가격 상승률(%)
1~3년 4.9
4~7년 2.4
8년 이상 1.9
평균 2.9
주: 연령이란 HECM 가입 후 기간의 경과임.
자료: HUD 연구원 e-mail 교신.
표 1 _ HUD 주택가격 상승률
III.
분석모형과 자료
1. 분석모형
일단 공사 포트폴리오의 전체 시가총액 및 시가총액 의 월별 변화율15)이 주어져 있다고 가정한다. 2007년 10월에서 2010년 10월까지 37개의 월별 변화율 자료 를 작성한 뒤, GARCH를 적용하여 공사 포트폴리오 전체의 시가총액의 장기균형변화율과 변동성을 계산 하였다.
본 논문에서는 t 시점의 공사 포트폴리오(Xt)16)가 일반적인 로그정규 확률과정(lognormal stochastic process)을 따른다고 가정한다. 반면 미국 HECM17) 은 전체 포트폴리오가 아니라 개별 주택가격이 로 그정규확률과정을 따르고 있다고 가정한다. HUD 는 전체 포트폴리오 프로세스의 성격을 명확하게 규 정하지 않은 채 모의실험을 통하여 전체 포트폴리오 의 성격을 탐색하고 있다. 물론 로그정규분포를 따 르는 개별 주택의 포트폴리오가 로그정규분포인 것 은 아니다.
<식 1>
<식 1> 우변의 Xt를 좌변으로 치환하면, 주택가격 및 공사 포트폴리오의 변화율( )은 평균
이 , 표준편차가 인 정규확률과정(normal stochastic process)을 따르게 된다.
이러한 확률과정은 자기회귀(1) 과정으로 치환할 수 있다. 주목할 점은 공사를 위험중립적 투자자라 고 가정할 경우 전통적인 위험중립측도(risk neutral measure)하에서의 동학과 물리적측도(physical measure)18) 하에서의 동학이 일치하게 된다.
본 연구는 GARCH(1,1) 과정을 기본 모형으로 채택19)하였는데, <식 2>와 같은 계량모형으로 표현 된다.
<식 2>
여기에서 는 공사 포트폴리오 가격지수의 변화 율 시계열 자료이며, 변화율 시계열의 당기 변동성인
은 전기 잔차의 자승(ARCH term) ( )과 전기 변 동성(GARCH term) ( )의 선형결합이다. 변동성 은 시간의 함수이므로 매 기별로 변동성이 달라질 수 있으며, 조건부 이분산모형의 대표 모형인 GARCH 는 시계열의 변동성을 모형화하는 데 가장 많이 쓰이 는 계량모형 중 하나다.
공사 포트폴리오와 국민은행 지수 및 국토해양부 지수는 도표와 상관분석을 이용하였다. 국토해양부 와 공사 포트폴리오 지수 간 모평균 차에 관한 t-검
주택연금 가입 주택 포트폴리오 가격지수에 관한 연구 7 15) 상승률이란 용어가 일반적이나 중립적인 용어가 아니라는 생각에서 변화율이라는 표현을 차용하였음.
16) 이는 기존 문헌에서 코스피와 같은 시장지수가 로그정규분포를 따른다고 가정한 것과 같음. Value at Risk와 관련하여 주택가격 간 의 상관관계가 중요한데, 본 연구는 공사 포트폴리오 전체를 대상으로 하는 비모수적 접근법이므로 이에 대한 특별한 가정이 요 구되지 않음.
17) Szymanoski, Edward. 1994.
18) 이와 같은 물리적측도(physical measure) 하에서의 모형화는 단순한 평가(valuation)뿐만 아니라 위험의 시장가격에 대한 모형화를 수반함으로써 시장 참가자들이 요구하는 위험프리미엄(risk premium)에 대한 연구가 가능함. 그러나 위험중립적 투자자의 경우 위험프리미엄을 요구하지 않으므로 측도에 대한 문제가 없음. 전국적인 포트폴리오를 가지고 있는 한국주택금융공사를 위험중립 적이라고 보는 것은 그다지 지나친 가정은 아니라고 봄.
19) AIC와 SIC 기준을 이용하였음.
정을 이용하여 국토해양부 지수의 대용 가능성을 검 토하였다. 끝으로 역선택 가설은 도표와 상관 분석을 이용하여 검정하였다.
대응 데이터의 모평균 차에 관한 t-검정(paired t- test) 절차는 다음과 같다. 먼저 국토해양부 시계열에 서 공사 포트폴리오 시계열을 차감하여 를 작성한 다. 이 경우 t 통계량은 의 표본 평균( )을 의 표 준편차( )로 나눈 것이다.
2. 지수 작성
공사 포트폴리오의 시가총액 변화를 파악하기 위해 관측기간 동안의 국토해양부 전국 아파트 실거래 자 료를 모두 모아 읍면동 수준에서 가격지수를 작성할 필요가 있었다. 하지만 이는 현실적으로 불가능하였 다. 왜냐하면 국토해양부 실거래 자료20)는 통상 연구 자가 이용할 수 없는 형태로 제공되기 때문이다.
주택연금 가입자들의 담보 주택 포트폴리오 전체 의 가치 변동을 측정하기 위하여, 주택연금이 출시된 2007년 7월 이후 어느 정도 가입자가 누적되기 시작 한 2007년 9월부터 2010년 10월 31일까지의 주택가 격 지수를 작성하였다. 수익률 계산은 동년 10월부 터 이루어졌다.
공사 포트폴리오 주택의 가격을 조정하기 위한 지 수로 국토해양부 지수를 선정한 이유는 이것이 호가 에 기초한 지수가 아니라 실거래가 지수이기 때문이 며, 공신력 면에서도 일반적으로 인정받고 있기 때 문이다.
가격 조정은 아파트 전용면적에, 국토해양부 m2 당 가격지수를 이용하여 조정(Inflate or deflate)한 추 정 시가를 곱하여 계산하였다.
가격 조정은 흔히 다우존스 방식이라 불리는 동일 가중 방식과 에스앤피 방식이라 불리는 가치가중 방 식이 있는데, 본 연구는 가치가중 동일가중21) 방식을 채택하여 시가 총액을 가중치로 사용하였다. 두 방 식의 장단점에 관한 자세한 논의는 류강민˙이상영 (2010)을 참조 바란다.
지수 계산 방식을 자세히 설명하면 먼저 2007년 7~9월 가입자들의 담보 아파트를 모두 합한 포트폴 리오를 구성하여 2007년 9월 30일에 공사가 시장에 서 전체 주택을 매입하는 것으로 가정하였다. 이렇게 3개월 치를 누적하는 이유는 어느 정도 규모가 이루 어지지 않을 경우 공사 포트폴리오로서의 대표성을 갖기 어렵고 지수 시계열의 초기 변동성이 지나치게 커지기 때문이다.
2007년 10월 31일 공사는 기존의 포트폴리오 전 체를, 주택의 읍면동 단위 위치에 따라, 주택 매매 시장에서 국토해양부 지수 수준 실거래가로 매도한 후, 월간 보유 수익률을 계산하였다. 그리고 2007 년 10월에 가입한 주택연금 가입자의 담보 아파트 는 국토해양부 지수가 아닌 감정가22)로 매입하는 것 으로 모형화하였는데, 이를 코스피 지수 산정과 비 교하면 주식시장에 기업이 신규로 상장23)(IPO)하 는 것과 같다.
동년 11월 1일 새벽 공사는 이미 매도한 기존의 포 트폴리오 전체를 매도 가격으로 환매하는데, 이때 세
8 국토연구 제76권(2013. 3)
20) 동 단위 가격지수를 정보제공회사로부터 입수하였는데, 제공된 자료의 기간이 바로 본 연구의 관측기간이 되며 본 연구의 한계임.
21) 동일가중 방식은 주가지수 계산 시 단가만을 이용하는 반면, 가치가중 방식은 시가총액을 가중치로 이용함. KOSPI는 가치가중 방 식을 사용하는 반면 국토해양부 지수는 동일가중 방식임.
22) 감정가와 실거래가가 혼재되어 문제가 있다는 익명의 심사자의 지적에 전적으로 동의하며, 본 연구의 명백한 한계임을 밝혀 둠.
23) 80m2 아파트는 발행 주식 수가 80주인 회사로 이해할 수 있으며, 주가는 m2당 가격임.
금이나 거래비용은 없는 것으로 가정하였다.
이러한 과정을 매월 반복하여 월별 포트폴리오 전체 수익률을 계산할 수 있는데, 이는 코스피24) 지 수 산정방식과 동일하다. 공사 아파트 포트폴리오 의 81.5%는 수도권에 위치하고 있으므로 공사 지 수는 국토해양부 전국 지수보다는 수도권 지수와 평균수익률과 표준편차 면에서 보다 유사할 것으 로 판단된다.
가치가중지수는 대형 평형의 가격과 소형 평형의 가격이 비례적으로 변화하지 않을 경우 지수가 과대 혹은 과소 계상되는 문제가 발생할 수 있으나, 주택연 금 가입 가능 아파트는 시가 9억 원 이하이므로 표본 내의 아파트25)들이 지수에 문제를 일으킬 정도로 이 질적이지는 않았다.
국토해양부 지수에 관한 자세한 사항은 이용만 외
(2007)를, 국민은행 지수에 관한 사항은 이용만 외 (2008)를 참조 바란다.
IV.
실증분석 결과
이러한 과정을 거쳐 작성한 공사(HF) 포트폴리오의 가격 변화율과 동기간 국민은행(KB) 및 국토해양부 전국(MTLM) 및 수도권(MLTM_SEL metro) 아파트 지수를 그림에 모두 나타내면<그림 1>과 같다. <그 림 1>을 보면 네 개의 시계열이 서로 같은 방향으로 움직이는 것을 볼 수 있다. 차이가 있다면 변동성이라 하겠다. 육안으로 보기에도 국민은행(KB) 지수는 상 대적으로 변동성이 아주 낮음을 볼 수 있다.
이를 정량적으로 분석하기 위해 기술적 통계량과 상관분석 결과를 각각 <표 2, 3>에 표시하였다. 선행
주택연금 가입 주택 포트폴리오 가격지수에 관한 연구 9 24) 공사 포트폴리오 내의 모든 아파트는 현재 보증 계약 중이므로 상장폐지는 없음.
25) 전체 아파트의 82%가 85m2 이하 규모임.
그림 1 _ 아파트 가격지수 변화율
출처: 국토해양부(MLTM and MLTM_SELmetro), 국민은행(KB), 주택금융공사(HF).
연구와 마찬가지로 국민은행 가격지수는 변동성이 낮은 반면 평균 주택가격 상승률은 가장 높아서 평활 화(smoothing) 현상을 노정하였다. 반면 공사 지수는 예상대로 국토해양부 전국 지수와 수도권 지수 사이 에 위치해 있었는데, 연평균 지수 변화율은 국토해양 부 수도권 지수에 비하여 상당히 컸다.
월 변화율 시계열 간 상관 분석 결과를 보면 공사 포트폴리오의 가격 변화율과 국토해양부 및 국민은 행 가격지수의 상관계수가 모두 통계적으로 유의하 였다. 또한 <표 4>와 같이 공사 포트폴리오 가격지수 와 여타 지수 간의 월 지수 변화율 차이가 통계적으로 유의하지 않다는 점도 중요하다.
공사 지수의 장점은 세 가지다. 전국의 아파트 전 체가 아니라 공사가 소유하고 있는 주택 자체의 가격 변화를 추적하였다는 점에서 공사가 직면하고 있는 위험을 보다 더 직접적으로 측정할 수 있다는 점이 첫 째이고, 둘째는 지수의 변동성이 증가하여 기존의 평 활화된 국민은행 지수에 비하여 더 현실적이다. 끝으 로 그럼에도 불구하고 기존 지수와 통계적으로 유의 한 상관관계를 갖게 되어 정책의 연속성이라는 또 하 나의 중요한 가치를 손상시키지 않는 장점이 있다. 따 라서 단기적으로 위 세 지수를 병용하여 정책의 일관 성을 유지하되 장기적으로는 미국과 같이 공사 지수 만을 사용하는 것이 바람직하다.
<표 4>와 같은 결과의 원인으로 두 가지를 생각할 수 있다. 첫째, 본 연구가 상대적으로 동질적인 아파 트만을 대상으로 한 점과 둘째, 동 단위 수준의 지수 를 이용하여 조정하였다는 점이다. 따라서 아파트 외 의 주택을 공사 포트폴리오에 포함하거나, 읍˙면˙
동보다 좁은 범위(예를 들어 반경 50m)의 지수를 작 성할 수 있다면 위와 다른 결과가 나올 수도 있다. 비 록 지수 간 상관계수가 상당히 크고 통계적으로 유의 하여, 여타 지수들이 공사 포트폴리오 지수의 적절한 대용변수가 될 수 있다고 하더라도, 본 연구와 같이 공사 포트폴리오를 대상으로 지수를 직접 작성하는 것이 공사 포트폴리오의 실제 가치변화를 보다 더 잘 측정할 것으로 생각된다. 위험관리의 핵심 절차는 바 로 위험 규모의 정확한 측정이기 때문이다. 다만 공 사포트폴리오는 시장에서 거래되지 않으므로 본 연 구에서 작성한 지수(HF)의 편의 여부는 검정할 수 없 는 한계26)가 있다.
국토해양부 전국 아파트 실거래가 지수와 수도권 지수를 비교하여 보면 수도권 아파트 시장이 상당히
10 국토연구 제76권(2013. 3)
통계량 KB MLTM HF MLTM_
SELmetro 평균 2.04% 1.29% 1.03% 0.38%
표준편차 1.14% 4.33% 6.08% 6.61%
표 2 _ 기술적 통계량(연간 변화율)
변수 MLTM-
HF KB-HF MLTM_
SELmetro-HF 월 변화율 차이
표본평균 0.0002 0.0008 -0.0005 표본평균의
표준편차 0.0017 0.0026 0.0022 t-통계량 0.130 0.318 -0.241
표 4 _ 대응 데이터 모평균 차이 분석
구분 HF KB MLTM MLTM_
SELmetro HF 1
KB .51*** 1 MLTM .82*** .45*** 1 MLTM_
SEL Metro .73*** .51*** .72*** 1 주: *, ***는 1% 유의수준을 표시함.
표 3 _ 월별 아파트 가격지수 변화율 상관계수
26) 주택연금은 역사가 짧고 아직 손실(loss) 사례가 없어 HUD와 같이 손실 사례를 이용하여 조정할 수도 없음.
침체되어 있음을 알 수 있다. 수도권 아파트 시장은 가장 낮은 수익률과 가장 높은 변동성을 보이고 있 어, 위험과 수익이 서로 비례하고 있지 못하다는 점 에서 이례적(anormal)이다. 상기 주택가격지수 변화 율을 같은 기간 소비자 물가상승률과 비교해 보았다.
한국은행 자료에 따르면 2007년에서 2010년간 연간 소비자 물가상승률 산술평균은 3.23%이고, 최솟값 은 2.53%였다. <표 2>의 아파트가격 상승률이 모두 2.53%보다 작다는 점은 가히 충격적이다. 그러나 이 기간이 소위 글로벌 금융위기가 절정을 이루던 시기 였다는 점을 고려한다면 이를 일반화하여 아파트 가 격의 장기적 추세하락을 예측할 수는 없다.
GARCH(1,1) 모델의 추정결과는 <표 5>와 같다.
공사 포트폴리오 지수의 변화율은 안정적인 시계열 로 단위근이 존재하지 않았으며 GARCH term이 유 의하지 않아 ARCH27)과정을 따르는 것으로 보인다.
Miles(2008)는 미국의 주택가격에 관한 실증분 석을 통해 미국 50개 주 중 28개 주의 주택시장에서 ARCH 효과가 발견되었다고 보고했다. 특히 이러한 효과의 크기와 방향이 주별로 다르므로, 전국적인 모
델을 사용하기보다는 주별로 상이한 모델을 추정하여 야 한다고 주장했다. Miles의 논문은 실증분석뿐만 아 니라 ARCH, GARCH, GARCH in Mean 및 TARCH 모델을 주택시장의 측면에서 자세히 설명하고 있다.
GARCH의 경우 모형의 적합성은 Log likelihood Ratio로 판단하는 바, 모형의 적합성은 통계적으로 유의하였다. 다만 시계열이 37개월로 짧고 아파트만 을 대상으로 동 단위 수준의 지수로 조정하였다는 점 에서 모형의 결과를 공사 포트폴리오의 특성으로 일 반화하기는 어렵다는 한계가 있음을 밝혀둔다.
V.
결론
본 연구는 2007년 출시된 한국주택금융공사 주택연 금 포트폴리오 아파트 전수를 대상으로 2010년 10 월까지 37개월간의 국토해양부 실거래가 지수를 이 용하여 공사 포트폴리오 내 2,590채의 전국 아파트 포트폴리오 시가총액의 장기균형변화율과 표준편차 를 GARCH 모형을 이용하여 추정하였다. 추정된 평 균 상승률과 표준편차는 주택연금 가입자가 수령하 는 월 지급액28) 계산에 사용된다. 그리고 이러한 월별 변화율 자료를 이용하여 공사 포트폴리오의 특성을 국민은행 및 국토해양부 가격지수와의 비교를 통하 여 살펴보았다.
이를 통하여 본 연구는 공사 주택연금 보증채무 위험관리의 정량적 지표를 제공하였다. 주택연금의 월 지급액 계산에 이용되는 주택가격 상승률과 관련 된 매개변수 값을 구하기 위하여 공사 지수를 작성하 였고 그 지수 시계열을 GARCH 모형을 이용하여 분 석하였다. 이러한 과정을 통하여 구한 변수 값들이 최 종적으로는 주택연금 월 지급금 계산에 사용된다. 모
주택연금 가입 주택 포트폴리오 가격지수에 관한 연구 11 Dependent Variable: HF, Obs: 37
GARCH = *RESID-12 + *GARCH-1 Variable Coefficient z-Statistic
0.005*** 2.915 Variance Equation
0.000*** 2.548 0.649** 2.0051 -0.108 -1.308 R-squared -0.064 AIC -5.22 Log likelihood 100.62 SIC -5.04 주: *, **와 ***는 각각 5%와 1% 유의수준을 표시함.
표 5 _ GARCH 추정 결과
27) ARCH는 GARCH에 중첩(nested)되므로 GARCH를 이용함. ARCH 모형의 경우 결정계수가 음수로 표시됨.
28) 보증료율은 각주 2)에서와 같이 이미 주어져 있음. 따라서 모형의 선택변수는 월 지급액임.
형이 추정한 주택가격 상승률이 사후적으로 실현된 주택가격 상승률보다 높았다면, 실제 월 지급액이 지 나치게 커져 공사는 그에 비례한 손실위험에 직면하 게 된다. 주택연금 가입자의 월 지급금은 수지상등의 원칙에 따라 공사에 손실도 이윤도 발생하지 않는 점 에서 결정되기 때문이다. 따라서 정확한 가격 상승률 추정의 기초가 되는 지수의 작성은 공사의 위험관리 측면에서 가장 본질적인 부분이다.
본 연구는 주택금융공사 담보주택 포트폴리오에 관한 초기의 연구로 여러 가지 한계가 있다. 국토해 양부 실거래가 지수의 지역적 작성단위와 시간적 범 위의 제약으로 인한 한계가 가장 크다. 만일 전국 모 든 주택의 실거래 자료가 모든 연구자에게 이용 가능 한 형태로 공개된다면 공사 포트폴리오의 가격 조정 은 보다 더 정확할 수 있다. 또한 단독주택과 같은 아 파트 이외의 주택에 관한 가격 조정이 이루어지지 못 한 점도 본 연구의 한계다.
2009년 이후 서울시가 아파트 이외의 주택에 관 한 실거래가를 공개하고 국토해양부가 최근 이를 전 국수준으로 확대하였다. 향후 조금 더 시간이 흘러 이에 관한 데이터가 충분히 축적되어 이용 가능한 형 태로 연구자에게 공개된다면 보다 발전된 연구가 가 능할 것이다.
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• 논문 접수일: 2012. 3. 27
• 심사 시작일: 2012. 5. 3
• 심사 완료일: 2012. 6. 8
12 국토연구 제76권(2013. 3)
주택연금 가입 주택 포트폴리오 가격지수에 관한 연구 13 Abstract
A Study on the Price Index of Housing Collateral Portfolio in JooTaekYeonKeum
Keywords: JooTaekYeonKeum, GARCH, Adverse Selection, Volatility
This study investigates the price index for collateral portfolios held by the Korea Housing Finance Corporation (HF). When individual homes in HF JooTaekYeonKeum collateral portfolios are sold repeatedly, we can construct a repeat-sales price index for such transactions. However, once an individual home is sold, the associated reverse mortgage contract must be terminated immediately. We therefore have to inflate and deflate the value of that individual home using an available price index with respect to location and property type. We calculate an HF portfolio price index from October 2007 to October 2010 using the Ministry of Land, Transport, and Maritime Affairs (MLTM) index and then analyze it by fitting it to a GARCH specification. This study finds that this HF index is a bit more volatile than either the MLTM or the KB indexes, even though both a correlation coefficient between the HF index and the MLTM index and a correlation coefficient between the HF index and KB index are statistically significant. However, we fail to provide statistically significant support for the adverse selection hypothesis. This paper provides a quantitative measure for risk management in JooTaekYeonKeum.
주택연금 가입 주택 포트폴리오 가격지수에 관한 연구
주제어: 주택연금, GARCH, 역선택, 변동성
본 논문은 한국주택금융공사 주택연금 포트폴리오의 가격지수에 관한 연구다. 주택연금 포트폴리 오 내 담보 주택이 빈번하게 거래된다면 주택연금 포트폴리오를 대상으로 가격지수를 만들어 볼 수 있다. 그러나 담보주택 매각은 주택연금 보증 해지사유가 된다. 따라서 기존 주택유형별, 지역별 가격지수를 이용하여 주택연금 포트폴리오를 구성하는 개별 주택의 가격을 조정할 수 있다. 2007 년 10월부터 2010년 10월까지 국토해양부 아파트 실거래가 동 단위 지수를 이용하여 주택연금 포 트폴리오 전국 아파트 가격지수를 계산하였다. 지수의 장기균형상태 연구의 방법으로는 GARCH 모델을 이용하였다. 시계열 상관 분석 결과 공사 포트폴리오의 가격 변화율과 국토해양부 및 국민 은행 가격지수의 상관계수가 통계적으로 유의하였다. 또한 주택연금 포트폴리오 월별 변화율은 국 민은행 지수나 국토해양부 지수에 비하여 변동성이 더 큰 것으로 나타났다. 다만 가격 하락 시에 주 택연금 가입자가 증가하는 역선택 문제는 확인되지 않았다. 이를 통해 본 논문은 주택연금 위험관 리의 정량적 지표를 제공하고자 한다.
14 국토연구 제76권(2013. 3)
컨조인트 분석을 활용한 국제개발협력 당사국 간의 선호체계 비교 연구 15
구역번호 부여를 위한
GIS 기반 협업시스템 설계 및 구축
Design and Implementation of a Web-based GIS System for Zone Code Assignment and Analysis
엄보윤
Boyun Eom한국전자통신연구원 선임연구원(제1저자)
Senior Researcher, Electronics and Telecommunications Research Institute(Primary Author)
(eby@etri.re.kr)
국토연구 제76권(2013. 3): pp15~30
목 차 I. 서론
II. 연구 배경 및 관련 연구
1.우편번호와 집배구 2. 국가 구역번호 부여 기준 3.GIS 시스템과 공개 소프트웨어 4. 선행연구 분석III. 공간정보를 이용한 구역번호 부여 및 분석을 위한 시스템 설계
1.기능 설계2. 구조 설계
3.데이터 설계 및 화면 구성
IV. 시스템 구현 및 시스템을 이용한 새 우편번호 부여
1.새 우편번호 부여 및 분석 시스템 구현 2. 전국 집배구 경계 구축
3.시범 부여
4. 부여된 우편번호 영역 분석
Ⅴ. 시사점 및 발전 방향 VI. 결론
이정훈
Jeonghun Lee한국전자통신연구원 선임연구원
Senior Researcher, Electronics and Telecommunications Research Institute
(jhunlee@etri.re.kr)
김인수
Insoo Kim
한국전자통신연구원 책임연구원
Principal Researcher, Electronics and Telecommunications Research Institute
(insoo@etri.re.kr)
김호연
Hoyon Kim
한국전자통신연구원 책임연구원
Principal Researcher, Electronics and Telecommunications Research Institute
(hoyon@etri.re.kr)
※ 본 논문은 지식경제부 우정기술연구개발사업의 연구결과로 수행되었음(MKE-2006-X-001-03).
I.
서론
지번을 기반으로 표시하던 주소 체계가 도로를 기준 으로 건물에 번호를 부여하는 도로명 주소 체계로 변 경되면서 우편번호 역시 변화가 임박했다. 집배원의 배달구역과 밀접한 관계를 가지고 관리되던 우편번 호는 이제 한반도 전 영역을 구역 단위로 나누고 여 기에 코드를 부여하는 공간 코드로 변경될 준비를 하 고 있다. 즉 새 우편번호는 새롭게 정해지는 방안에 의해 분할되는 구역들을 표시하는 코드로 바뀌며 우 편번호가 아닌 구역번호라는 명칭으로 변경된다. 학 교, 경찰서, 소방서 등의 공공기관들에서 고유의 업무 를 위해 관리해오던 기존의 구역들을 구역번호가 대 체할 수 있도록 구역 설정을 위한 새로운 기준 연구 가 진행됐고,1) 2014년부터 구역번호를 통계 구역, 우 편 구역, 관할 구역 등 각종 구역의 기본 단위로 사용 하도록 도로명주소법이 개정된 바 있다.2) 구역번호 를 부여하는 기준을 정하기 위해서는 여러 가지 통 계 정보를 참조할 수 있다. 예를 들어, 하나의 구역번 호에는 건물이 1만 개를 초과할 수 없다거나, 인구수 가 10만 명을 초과하지 않도록 한다거나, 일정 기준 의 면적을 넘지 않도록 한다거나, 그 기준 및 규칙은 코드가 표현할 수 있는 범위 내에서 다양하며 이는 유 관 기관들의 관할 구역 사용 목적 등을 고려하여 조율 한 후 정할 수 있다.
구역번호를 부여하기 위한 규칙이 정해지면 이에 따라 전 국토를 분할하여 코드화하는 일을 실질적으 로 수행해야 하는데, 여러 가지 지역적인 통계 데이터 및 지형들을 고려하여 현재의 우편번호 개수와 비슷
한 수준으로 전국을 나누는 것은 어려울뿐더러 오랜 시간이 필요한 작업이 될 수 있다. 또한, 그간 우편물 구분 작업을 위해 우편번호를 도입하여 사용해왔던 우편업무에 자칫 큰 혼란을 초래할 수 있다.
본 논문에서는 국토를 공간화하여 여러 개의 구역 으로 나누고 여기에 코드를 부여하는 작업을 수행함 에 있어 보다 효율적이고, 체계적인 방법으로 처리하 기 위해 지리 정보 및 공간 연산을 이용해 구현한 GIS 기반의 시스템을 소개한다. 구현된 시스템은 새로운 구역번호를 위한 구역 설정 과정에 있어 그간 여러 기 관이 고유의 업무를 위해 사용하던 구역들을 최대한 보존할 수 있도록, 유관기관과 구역번호를 설정하는 기관 간의 협업시스템으로 사용될 수 있다. 즉, 구역 번호를 부여하는 기관에서 일방적인 구역 설정을 하 는 것이 아니라, 서로 다른 업무에서 구역번호를 사용 할 수 있도록 하기 위해 유관기관들이 기존의 업무 구 역들을 공간 데이터로 각각 생성하고, 이렇게 생성된 공간 데이터들을 고려하여 구역번호 관리 기관에서 는 최종 구역들을 설정할 수 있도록 설계 및 구현되 었다. 그리고 개발된 시스템을 사용하여 부여된 구역 번호를 기반으로 다양한 분석 기능들을 시스템에서 제공함으로써 유관 기관들이 기존에 사용하던 구역 들 대신 새롭게 정해진 구역을 업무에 적용함에 있어 변화에 적절히 대응할 수 있어 업무의 혼란을 최소화 할 수 있을 것으로 기대한다.
논문의 구성은 다음과 같다. 우선 2장에서는 본 연 구의 배경이 되는 내용으로 우편번호와 집배구 정보, 국가 구역번호 부여 기준 및 GIS 시스템과 공개 소프 트웨어에 관해 논의하고, 선행연구를 분석한다. 3장
1) 행정안전부에서는 2010년 국가기초구역 설정 지침을 위한 현황 조사를, 한국전자통신연구원에서는 2009년 새 우편번호 DB 관 리 및 검증 체계에 관한 연구(박종홍 외. 2009) 및 2010년 새 우편번호 부여 방안 및 우편번호 검증 연구(박종홍 외. 2010)를 진행 한 바 있음.
2) 행정안전부는 국민의 생활안전과 편의를 도모하고 물류비 절감 등 국가 경쟁력 강화에 이바지할 목적으로 도로명주소법을 2006년 제정한 이후 2011년 이를 일부 개정하였음.
16 국토연구 제76권(2013. 3)
에서는 현재까지 도출된 행정안전부의 구역번호 부 여 방안을 기준으로 하면서 우편업무의 집배구 영역 도 고려할 수 있도록 설계한 협업 시스템의 내용을 기 술한다. 이렇게 설계 및 구현된 협업 시스템을 이용한 협업 과정의 한 형태로서 우정사업본부에서는 집배 구 경계 정보를 공간 데이터로 구축하고 새 우편번호 (구역번호) 부여 주체에서는 이를 참고하여 시범 부 여하는 과정을 4장에서 설명한다. 5장에서는 구현된 시스템을 활용하는 발전 방향을 제시하고, 마지막으 로 6장에서 본 연구에 대한 결론을 맺는다.
II.
연구 배경 및 관련 연구
1. 우편번호와 집배구
우편물의 양이 점차 증가하면서 수작업으로 구분하던 우편물을 목적지별로 구분하는 데 기계화와 자동화가 요구되었다. 자동구분 기기를 도입하기 위해 우편집 중국을 신설하였고, 수집된 우편물을 그 지역의 우편 집중국으로 보내 배달되어야 하는 지역별 집중국으로 이송할 수 있도록 구분하였다. 우편업무에서는 이 과 정을 발송 구분이라 한다. 또 배달 지역의 집중국으로 보내진 우편물을 최종 배달할 우체국 단위로 다시 구 분하여 해당 우체국으로 이송하는데, 이를 도착 구분 이라 한다. 이렇게 발송 구분과 도착 구분 단계에서 자 동구분 기기를 이용하여 우편물을 자동 구분할 때 주 소의 일부를 코드화한 우편번호를 인식하는 편이 주소 문자열을 인식하는 것보다 월등한 구분 결과를 보이며 작업 속도 또한 뛰어나다. 이러한 이유로 긴 주소의 일 부를 간편한 번호로 표현한 것이 우편번호다.3) 현 우 편번호의 앞 세 자리를 발송용 우편번호라 하고, 뒤의 세 자리는 배달용 우편번호라 한다. 발송용 우편번호
는 발송 구분단계에서, 배달용 우편번호는 도착 구분 단계에서 사용되고, 우편물 도착지의 행정구역을 기준 으로 발송용 우편번호가 부여된다.
우편물 자동 구분의 이상적인 목표는 배달할 집배 원별로, 더 나아가서는 집배원이 배달할 순서대로 우 편물들을 자동 정리하는 것이다. 우편집중국에서 관 할 집배원별로 우편물을 자동구분해 주면, 배달해야 할 우체국에서는 집배원별로 우편물을 구분하는 작 업이 단축될 수 있기 때문이다. 집배원별 고유의 우 편번호가 주소지에 부여되었다면 자동구분 단계에 서 집배원별로 우편물들을 구분하는 것이 가능해진 다. 그러나 우편번호와 집배구가 매핑되지 않는다면, 집배원별 우편물을 구분하기 위해서 자동구분 기기 가 구분해 놓은 우편물을 다시 수작업으로 구분해야 하는 일이 발생한다. 예를 들어, 두 명 이상의 집배원 이 맡고 있는 배달지 주소들이 같은 우편번호를 사용 한다면, 우편번호별로 구분되어 나온 우편물만으로 는 어느 집배원이 배달해야 할지를 알 수가 없다. 결 국 구분되어 나온 우편물들의 봉투에 적힌 주소지를 일일이 다시 읽고 어느 집배원에게 할당해야 할지 구 분해야 하는 추가 작업이 필요해진다. 이렇듯, 우편번 호와 구분 자동화는 서로 밀접한 관계를 갖고 있다.
한 명의 집배원이 배달할 수 있는 우편물의 양은 제한적이므로, 인구수의 변화에 따라 우편번호도 변 할 필요가 있으며, 또한 주소 체계에 따라 유연성 있 게 관리될 수 있는 번호체계가 요구되어 왔다. 그러나 우편번호는 여러 기관에서 고객들의 주소를 관리하 는 데 사용하고 있으며, 변경 시 이를 국민들에게 고 시해야 하는 사안이기에, 잦은 변화를 주는 것은 바람 직하지 않다. 따라서 우편업무에 있어서 우편번호는 효율성에 영향을 미치는 중요한 요소로 여겨져 왔고, 정해진 절차를 거쳐 신중하게 부여되어 왔다.
3) 박종흥˙김인수˙엄보윤(2009)에서 우편번호에 대해 기술하고 있음.
구역번호 부여를 위한 GIS 기반 협업시스템 설계 및 구축 17
2. 국가 구역번호 부여 기준
주소의 체계가 기존의 지번 체계에서 다른 선진국들 처럼 도로명 체계로 바뀌게 되면서 우편번호 역시 외 국과 같이 주소의 일부가 되어야 한다는 의견들이 생 겼다. 이와 함께 우편번호를 부여하는 관리 주체가 우 편물 배달을 위해 우편번호를 도입해 사용해오던 우 정사업본부에서 주소 관리의 주체인 행정안전부로 옮겨가게 되었고, 이러한 과정에서 우정사업본부와 행정안전부 간의 새 우편번호 체계에 대한 협의가 이 루어져 왔다. 새 우편번호는 구역번호라는 명칭으로 바뀌게 되었고, 구역번호를 부여하고 관리하게 될 행 정안전부는 새로운 구역번호를 부여하는 데 있어 기 본이 될 몇 가지 원칙들을 정의하였다.4)
그러나 행정안전부가 정의한 구역번호 부여의 기 본 원칙은 우편번호의 본질적인 목적이었던 우편업 무 내용이 반영되어 있지 않고, 지형지물 위주로 구역 을 설정하게 되어 있어 우편업무에 혼선을 초래할 수 있기에, 구역번호를 처음 부여하는 과정에서 현재의 집배구 정보 역시 함께 고려해야 한다는 연구 및 이에 대한 방안 제시가 있었다.5) 구역번호는 국가의 기초 구역으로써 우편 업무뿐 아니라 학군, 소방 구역 등과 같이 공공기관들이 업무를 위해 설정한 영역을 대체 하여 사용되도록 의도되고 있다. 따라서 이 업무들에 서 그간 사용하던 영역들을 구역번호 설정에서 최대 한 반영할 수 있도록 고려할 필요성이 있으나, 이들에 대한 공간 정보가 구축되어 있지 않거나, 통합이 어려 운 서로 다른 형태로 구축되어 있어 여러 기관의 업무 영역을 비교하고 파악하기는 어려운 상황이다. 그러 나 유관기관들의 업무 혼란을 최소화하기 위해서는 국가의 기초 구역으로 구역번호를 최초 설정함에 있
어, 그동안 각 기관이 나름의 업무통계 데이터로 설정 하고 관리해 오던 구역의 정보를 고려하려는 노력을 기울여야 할 것으로 본다.
비록 설정 기준 및 의미는 변경되지만, 구역번호 는 기존 우편번호의 후속 코드이므로 본 논문에서는 새 우편번호와 구역번호를 구분 없이 함께 사용하는 것으로 한다.
3. GIS 시스템과 공개 소프트웨어
GIS(Geographic Information System)는 공간정보를 다루는 전산화 시스템이라 할 수 있으며, 단순한 컴 퓨터 지도 시스템과는 달리 공간 데이터를 저장하여 관리하고 필요 시 이를 조회하거나 분석할 수 있도 록 한다(Bruce E. 1996). 즉 지도화가 가능한 공간자 료를 사용하기 위해 공간 데이터를 수집하고 저장하 며, 검색 및 변환, 분석이 가능하고, 이를 모델링하여 가시화할 수 있는 시스템이다. 또한 좌표 체계에 의 한 절대적 위치와 주변 여건에 의한 상대적 위치를 파악할 수도 있다. 이렇게 GIS의 지형 데이터를 위한 공간 데이터와 속성 데이터를 인터넷상에서 통일적 으로 기술하여 축적˙전달할 수 있게 해 주는 것으로 XML 기반의 GML(Geography Markup Language)이 있는데, 이는 국제 표준으로 대부분의 공개 GIS 소프 트웨어들에서 사용하고 있다.
일반적으로 공개 소프트웨어(Open Source)를 사 용해 시스템을 개발할 경우 시스템의 안정성, 성능 등에 대한 문제가 제기될 수 있지만, 상용 소프트웨어 에 비해 시스템의 확장이 용이하며 저비용이라는 장 점이 있다. 공개 GIS 소프트웨어 역시 소스 코드를 개 발한 개발업체에 종속적이지 않고, 사용자나 개발자
4) 2011년 행정안전부는 ‘주소전환 (민간) 가이드’를 배포한 바 있음.
5) 이정훈 외(2012)는 집배구 정보가 새 우편번호에 반영되지 않을 경우, 우편업무에 혼란을 가져올 수 있다고 함.
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가 필요에 의해 자유롭게 확장하거나 수정할 수 있다.
공개 GIS 소프트웨어들은 앞서 설명한 GML과 같은 OGC(Open Geospatial Consortium)와 ISO 등의 국 제 표준들을 적극 지원한다. 이렇게 표준을 따름으로 인해 다른 상용 GIS 소프트웨어 제품들과도 쉽게 연 동되어 동작될 수 있고, 대체 또한 용이하다는 장점을 갖게 된다(남광우 외. 2006). 공개 GIS 소프트웨어와 관련되어서는 Google Earth, Google MAP과 같이 공 개 API(Application Programming Interface) 형태의 서비스들이 각광을 받아왔다. 공개된 API를 이용해 개발자들은 비싸고 어려운 GIS를 쉽게 응용할 수 있 게 되었고, 이로 인해 공개 GIS 소프트웨어에 대한 관 심이 증가되었다. 공개 소프트웨어들의 여러 가지 장 점들로 인해 앞으로도 GIS 표준을 지원하는 다양한 공개 소프트웨어들이 계속 늘어날 것으로 예상되고 있으며, 구역번호 부여를 위한 방안이 최종 확정되지 않은 상태에서 시스템의 변경 및 확장의 가능성으로 인한 부담을 줄이고자 본 논문에서는 시스템 설계 단 계부터 공개 GIS 소프트웨어를 고려하였고, 이를 이 용하여 웹 기반 GIS 시스템을 구축하였다.
공개 소프트웨어들은 저마다의 라이선스 정책이 있으므로 선택 시 반드시 이를 확인해야 한다.
4. 선행연구 분석
장태우 외(2005)에서는 GIS를 이용한 우편주소정보 관리시스템을 제안하여, 단순한 주소만을 관리하는 것이 아니라 집배원들의 우편물 배달 순서인 순로 정 보까지를 함께 관리하기 위해 GIS를 설계하고 구현 하였다. 또한 이 연구에서는 그간의 웹 또는 인터넷 GIS를 이용하여 새 주소를 관리하도록 구현된 사례 들에 대해 분석하였고, 지방자치단체에서 추진하여 개발한 GIS들이 새 주소에 대한 DB 스키마를 서로 상이하게 설계하여 통합의 어려움이 있으며, 우편 주
소의 특성을 반영하지 못해 업무에 사용하기에는 다 소 무리가 있다고 하였다. 그러나 이 시스템은 우편 업무를 위해서만 사용하도록 설계되었기에 우편업 무의 새로운 환경변화 즉, 여러 공공기관에서 사용하 고 있는 관리 영역을 반영하여 새로운 우편번호, 구역 번호를 설정하기 위한 움직임에 적절치 않아 보인다.
또한 공개 GIS 소프트웨어를 사용하지 않음으로 인 해 배경연구에서 살펴본 공개 소프트웨어 사용 시의 장점, 즉 벤더 종속성, 확장의 제한 등으로부터 자유 롭지 못할 것으로 예측된다.
오정희 외(2011)는 그간의 웹 GIS 개발이 대부분 미리 제작된 공간정보를 사용자에게 제공하는 형태 인 점을 지적하며, 사용자가 직접 해양 공간 데이터를 제작하는 웹 GIS 기반 해양 공간 데이터의 사용자 콘 텐츠 제작 지원 시스템 개발에 대해 제안한 바 있다.
그러나 이 시스템은 기관 내부 전용 인트라넷 형태로 구축되어 제한적인 전문가들이 콘텐츠 제작을 할 수 있는 형태로 파악된다. 본 논문에서 개발한 웹 기반 GIS는 GIS 전문가가 아닌 사용자들도 인터넷이 되 는 환경이면 어디에서든 공간 데이터를 설정할 수 있 다는 점에서 선행연구와 차별된다.
이정훈 외(2012)는 2011년 행정안전부가 정의한 구역번호 부여의 기본 원칙에는 우편번호의 본질적 인 목적이었던 우편업무 내용이 반영되어 있지 않아 우편업무에 혼선을 초래할 수 있기에, 구역번호를 처 음 부여하는 과정에서 현재의 집배구 정보 역시 함께 고려해야 한다는 연구 및 이에 대한 방안을 제시하였 다. 본 논문에서는 이 연구에서 제안한 방안을 기반 으로 시스템을 설계하였다. 즉 우편업무에서 새 우편 번호 부여 시 반영되어야 하는 집배구 경계 레이어를 시스템에서 구축할 수 있도록 하였고, 이를 참고하여 구역번호를 부여할 수 있도록 하였다. 또한 다른 여러 공공 기관들에서 관리하고 있는 영역을 쉽게 시스템 에 표현하여 구역번호 부여 시 이들을 모두 고려할 수
구역번호 부여를 위한 GIS 기반 협업시스템 설계 및 구축 19
있도록 하기 위해 레이어의 추가 및 생성이 자유롭도 록 시스템을 설계하였다.
III.
공간정보를 이용한 구역번호 부여 및 분석을 위한 시스템 설계
1. 기능 설계
2장의 연구 배경에서 살펴보았듯, 지금의 우편번호 와 집배구 정보는 긴밀한 관계를 가지고 변화되어 왔 다. 본 논문에서는 우편업무의 효율화 및 자동화를 위 해 사용되던 우편번호가 구역번호로 대체됨으로 인 해 발생할 수 있는 우편업무의 혼란을 최소화하기 위 해 구역번호 설정 시 집배구 경계를 최대한 준용해 야 한다는 방향으로 시스템을 설계 및 구현하였다.
즉 2011년 초까지 나와 있는 행정안전부의 부여 기 본 원칙을 기반으로 하되, 우편물의 효율적인 구분 과 배달 작업을 위해 사용해 왔던 집배구 경계 역시 새 우편번호 부여 시 고려해야 할 요소로 추가한 것 이다. 본 논문에서는 우정사업본부에서 사용하는 전 국의 집배구 경계를 추가하여 새로운 우편번호 영역 을 부여하는 과정을 협업시스템을 이용한 구역번호 설정의 일례로 설명한다. 그러나 새 구역번호 적용 시 업무에 영향을 받게 될 다른 공공기관들도 사용하고 있던 관리 영역을 본 시스템을 통해 공간 데이터로 생 성하면 이 경계 정보 역시 구역번호 설정 시 부여 주 체 기관에서 고려할 수 있도록 설계되었다. 즉, 각 유 관기관에서 생성한 영역들을 레이어로 모두 중첩시 켜 확인할 수 있게 함으로써 새로운 영역 설정 시 참 고할 수 있도록 구현되었다. 그리고 새롭게 부여된 구 역번호를 다방면으로 분석할 수 있도록 공간 및 속성 정보 연산을 이용한 통계 결과들을 시스템에서 제공 하도록 하였다. 이는 정해진 구역번호와 관련된 정보 들을 제공함으로써 우편물 구분 및 배달 업무에서 새
우편번호에 효과적으로 대응할 수 있도록 하기 위함 이다. 이렇게 본 논문에서 설계 및 구축된 시스템을
“새 우편번호 부여 및 분석 시스템”이라 칭한다. 시스 템에서 제공하는 주요 기능으로는 집배구역 설정 기 능, 우편번호 부여 기능, 제안/심사/승인 기능, 조회 기능, 새 우편번호 분석 기능, 설정 기능, 추가 기능 등 이 있다. 이러한 기능별로 각각의 세부 기능들에 대한 설명은 <표 1>에 요약하였다.
2. 구조 설계
“새 우편번호 부여 및 분석 시스템”의 구조를 설계 함에 있어서 고려해야 할 몇 가지 중요한 사항들이 있었다.
첫째, 집배구 정보 구축 및 분석은 현장의 집배원 들을 통해 이루어져야 하므로 새 우편번호 부여 및 분 석 시스템은 컴퓨터 작업에 익숙하지 않은 집배 현장 의 사용자들이 편하게 사용할 수 있도록 쉬운 사용자 인터페이스(UI)를 제공해야 한다. 이를 위해 시스템 을 GIS 기반으로 구축하여 사용자가 시스템에서 제 공하는 지도를 보면서 직접 영역을 입력하거나 분석 할 수 있도록 하였다.
둘째, 구역번호 부여를 위한 지침이 향후 변경될 가 능성이 높아 시스템의 수정 가능성을 배제하기 어려 운 상황이므로, 추후 확장 및 변경 시 벤더에 종속적 이지 않게 시스템이 구축되어야 한다. 따라서 새로운 시스템은 공개 GIS 소프트웨어를 이용하여 구현하는 것으로 개발 방향을 정했다. 지도 서비스를 위한 GIS 서버로는 ‘GPL’ 라이선스의 GeoServer를 선택하였다.
GeoServer는 공개소프트웨어 GIS 엔진 중에서도 비교 적 안정적이라는 평가를 받고 있다. 웹 브라우저에서 지도 데이터를 요청하고 이를 표현하기 위한 GIS 클 라이언트로는 Ajax 기반의 JAVA Script 라이브러리인 OpenLayers를 사용하였다. OpenLayers는 웹 브라우저
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