네트워크 분석기법에 의한 토지특성의 경사도 산정 실증 연구 = An empirical study on the estimation of slope of land characteristics by network analysis

국문 초록 (Abstract)

개별공시지가는 국토교통부장관이 토지의 이용 상황이나 주변 환경, 그 밖의 자연적·사회적 조건이 유사하다고 인정되는 일단의 토지 중에서 선정한 표준지와의 토지특성을 비교함으로써 산정하게 되므로 각각의 토지마다 지니고 있는 특성을 조사하여 결정되고 있으며, 각종 세금 및 부담금 등의 산정기준으로 활용되고 있다.
결국 토지특성항목은 가격 형성에 중요한 요인이 되고 있으며, 토지특성조사는 개별 필지에 대한 공적규제 사항과 토지 이용 상황, 고저·형상·방위·도로접면과 같은 지형지세를 조사하여 지가산정에 이용된다.
이러한 지형지세 중 특히 고저의 경우 개별공시지가에 미치는 영향을 서울특별시 은평구를 기준으로 토지가격비준표에 따른 가격배율 범위로 분석해보면 최대 13%까지 영향을 미치고 있다.
또한 국토교통부 개별공시지가 조사·산정지침에는 고저를 저지, 평지, 완경사, 급경사, 고지로 구분하고 있으나, 완경사와 급경사에 대한 기준만 경사도 15°내외로 구분하고 있을 뿐 수치화된 명확한 기준이 마련되어 있지 않다.
고저·경사도에 대한 조사도 1990년부터 현재까지 약 28년간 담당공무원의 원시적인 육안조사에 의존하고 있어 전수조사 시 장시간이 소요될 뿐만 아니라 조사자의 주관적 판단에 의한 정확성 결여로 인해 국민의 불만이 가중되고 있음에도 불구하고 과학적인 근거가 없어 이해관계인을 설득하는데 어려움을 겪고 있으며, 이는 결국 행정의 신뢰성 저하와 국가 전체의 조세에 대한 형평성에도 문제가 되고 있다.
이러한 문제를 해결하기 위해서는 고저·경사도의 정확한 산정을 통하여 과학적이고 객관화된 산정근거를 제시할 수 있어야 하고, 조사자가 다르더라도 항상 동일한 산정결과가 나올 수 있도록 개선되어야 한다.
따라서 본 연구에서는 고저·경사도에 대한 객관적인 구분기준을 마련하고, 공간데이터 활용 시 현장조사로 이루어지는 고저·경사도 조사방식을 시스템으로 재현가능한지 여부를 검증하고자 한다.
먼저 네트워크 분석실험을 위한 고저·경사도 구분기준을 마련하기 위하여 수치지형도와 연속지적도, 도로명전자지도를 활용하여 서울특별시 은평구 전체 표준지 1,322필지에 대한 고저·경사도를 산정하여 경사정보를 구축하고, 구축한 경사정보와 기 조사된 토지특성 DB와의 비교·분석을 통하여 고저·경사도에 대한 구분기준을 마련하였다.
또한 경사정보 구축 시 활용한 수치지형도의 정확성 검증을 위하여 수치지형도에서 취득한 고도 값과 현장에서의 고도 값에 대한 일치여부를 GNSS-RTK 측량장비의 좌표측설 기능을 이용하여 총 30점에 대한 표고 값을 관측하여 오차가 최대 5㎝ 범위 내에 있음을 확인하였다.
실험대상지역은 서울특별시 은평구 신사동 지역을 선정하여 1/5,000 DEM, 도로명전자지도, 수치지형도, 연속지적도를 활용하여 10m 간격으로 도로 중심 포인트를 입력하여 도로네트워크를 구축하고, 국토교통부 지침에 맞도록 기존의 최단경로분석 알고리즘에 의한 네트워크 분석기법을 새로운 형태로 발전시켜 현장조사로 이루어지는 현행 산정방법을 시스템으로 재현 가능하도록 적용하였다.
최종적으로 300필지의 실험 결과와 기 조사된 토지특성 DB와의 비교·검증을 실시하여 일치율을 분석한 결과 280필지(93.3%)가 일치하였으며, 불일치된 20필지 중 12필지는 기 조사 DB와는 약 1°~ 2°내외의 차이가 발생하여 현재의 육안에 의한 조사방식이 미세한 경사도 차이까지를 정확하게 판단하기 어렵다는 한계가 있음을 알 수 있었고, 3°이상의 차이를 보이고 있는 7필지는 착오조사에 따른 재조사가 필요한 필지로 판단된다.
본 연구결과를 토지행정에 적용할 경우 조사를 위한 절차 간소화로 효율성이 향상되어 시간과 비용이 절감되고, 고저·경사도에 대한 수치화된 기준 제시가 가능해져 객관성이 확보되며, 국가재정의 효율적인 운영과 국가 전체의 조세 형평성 유지에도 도움을 줄 것이다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Officially assessed individual land price is calculated by comparing the land properties with the standard land, which is selected from a group of land parcels that has similar natural social conditions including landuse and surrounding environment by the Minister of Land, Infrastructure and Transport. Therefore, it is determined by investigating the unique properties of each land parcel and it is being used as a basis for calculating various taxes and charges.
Consequently, the land properties are important factors determining the price of land. Land Property Assessment examines the public constraints, landuse status and topography terrain (e.g., elevation, shape, aspect, and road condition) of each land parcel and uses them for land price evaluation.
Among these topography terrain properties, elevation determines up to 13% of the land price when analyzing the price scale range of the land price standard index table based on Eunpyeong-gu, Seoul.
Moreover, although the investigation and calculation guideline for the officially assessed individual land price published by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport classifies land parcels into flat, gentle slope, steep slope, and high elevation, there is no clear numerical standard except that the threshold distinguishing gentle slope and steep slope is 15°.
The elevation and slope of a land parcel have been determined by the primitive visual inspection of the public officials since 1990, approximately for 28 years. Therefore, it takes a long time to complete a survey and the complaints of the public have increased due to the lack of accuracy and errors associated with the subjective decision of the investigators. It has also been challenging to persuade stakeholders due to the lack of scientific foundation of the survey method. Consequently, it has reduced the credibility of administration and led tax equity issues in the nationwide.
It is necessary to provide scientific and objective estimation bases in order to resolve these issues. Moreover, the investigation method should be improved so the same result can be obtained regardless of an investigator.
Therefore, the objectives of this study were to establish objective classification criteria for the elevation and slope of a land parcel, and to When utilizing spatial data, it is going to verify that high-rise and low-rise irradiation methods can be reproduced as a system.
This study, first of all, established a slope information dataset by estimating the elevations and slopes of 1,322 lots located in Eunpyeong-gu, Seoul, using digital maps, continuous cadastral maps, and digital road maps in order to establish elevation and slope classification criteria for the network analysis. Afterward, the established slope information and existing soil property DB were compared and analyzed to develop elevation and slope classification criteria.
The elevation values of 30 sample points were compared between the ground measurements using GNSS-RTK survey equipment and the values extracted from the digital map used for developing the slope dataset in order to validate the accuracy of the digital map. The results showed that the difference between them was less than 5cm.
The study constructed a road network by inputting road center points at 10m interval using 1/5,000 DEM, digital road maps, digital maps, and continuous cadastral maps in Eunpyeong-gu, Seoul. The current calculation method made by the field survey could be reproduced as a system by developing new network analysis techniques using the existing shortest-path analysis algorithm in accordance with the guidelines of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport.
The study compared and verified the existing land property DB with the results of 300 lots. The analysis results showed that two datasets were consistent for 280 lots. Among 20 disagreed lots, the difference of twelve lots was approximately 1-2°, showing that the current visual inspection method could not accurately determine fine slope differences. The difference of seven lots was larger than 3°and they were considered survey mistake and would need to be re-examined.
Applying the results to land administration will improve efficiency by streamlining procedures for investigation, ensure objectivity by presenting numerical criteria for elevation and slope, and help the efficient operation of national finance and maintaining tax equity across the country.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서 론
• 제1절 연구배경 및 목적
• 1. 연구배경
• 2. 연구목적
• 제2절 연구내용 및 수행방안
• 1. 연구범위 및 내용
• 2. 연구방법
• 제3절 선행연구 및 연구사
• 제2장 토지특성조사 및 공간분석기법의 이론적 고찰
• 제1절 토지의 가치 및 토지특성조사
• 1. 토지의 가치
• 2. 토지특성조사의 의의 및 방법
• 제2절 지형분석 및 공간보간 이론
• 1. 지형분석 및 공간보간의 이론적 정의
• 2. 경사모형 및 수치표고모형의 정의
• 제3절 경로분석 및 네트워크 이론
• 1. 경로분석 및 최단경로 분석 알고리즘 비교
• 2. 네트워크 분석 및 활용
• 제3장 지형고저·경사도 산정의 개요 및 현황
• 제1절 지형고저·경사도 산정의 개요
• 1. 지형고저·경사도 산정 관련근거 및 처리절차
• 2. 조사결과에 대한 의견제출 및 이의신청
• 3. 경사도가 개별공시지가 전체에 미치는 영향 분석
• 제2절 지형고저·경사도 산정방법의 현황 및 문제점
• 제3절 지형고저·경사도 산정방법 개선의 필요성
• 제4장 지형고저·경사도 구분기준 개선방안
• 제1절 경사도 산정방법 및 대상 정의
• 1. 경사도 산정방법
• 2. 경사도 산정 대상 정의
• 3. 경사도 산정을 위한 간선도로 정의
• 제2절 네트워크 분석을 위한 고저·경사도 구분기준 설정
• 1. 필지별 경사정보 구축
• 2. 경사정보 구축 결과와 기 조사자료 매칭
• 3. 고저·경사도 구분기준 설정
• 제3절 고저·경사도 구분기준의 실무 적용방안 도출
• 제5장 네트워크 분석기법에 의한 지형고저·경사도 산정 및 분석
• 제1절 실험대상 지역 선정 및 세부 연구방안
• 1. 대상지 정의 및 현황
• 2. 연혁 및 현황
• 3. 세부 연구방안
• 제2절 네트워크 분석기법 적용을 위한 DB 구축
• 1. DB 구축 방안
• 2. 네트워크 분석 알고리즘 적용 및 결과
• 3. 네트워크 분석 알고리즘에 의한 실험결과 검증
• 제3절 기존 토지특성조사와 네트워크 분석기법 적용 결과 비교·분석
• 1. 비교·분석 대상필지 선정
• 2. 기존 고저·경사도 산정방법과의 비교·분석
• 3. 필지 자체의 평균경사도와의 비교·분석
• 4. 시간 및 비용절감 효과 분석
• 제6장 결론 및 고찰
• 제1절 연구요약 및 결론
• 제2절 고 찰
• 참고문헌
• 부 록
• Abstract
• 감사의 글

참고문헌 (Reference)

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76. 개별공시지가와 주택실거래가의 공간적 불일치에 관한 연구(공간 단위 임의성 문제(MAUP)의 스케일 효과 탐색), 김감영, 이건학, 대한지리학회지, 제48권 제6호, 879~896쪽, , 2013

77. 경사도가 주택가격에 미치는 영향에 관한 연구(서울지역 아파트 단지를 중심으로), 대한국토 도시계획학회지, 이 훈, 「국토계획」제53권 제1호, 153~177쪽, , 2018