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공공빅데이터를 활용한 1인당 주거면적 추정에 관한 연구 - 서울의 단독 및 다세대 주택을 중심으로 -

A Study on Estimating Housing Area per capita using Public Big Data - Focusing on Detached houses and Flats in Seoul -

  • 투고 : 2020.02.03
  • 심사 : 2020.02.26
  • 발행 : 2020.03.31

초록

본 연구는 건축물대장, 주민등록대장 등 공공빅데이터의 활용성을 탐구하기 위해, 비교적 간단한 구조를 가진 맨큐-와일(MW)모형을 활용해 1인당 주거면적 추정을 시도하였다. 그 결과 공공빅데이터를 활용하여 정기조사 방식에 버금가는 모형을 수립할 수 있고, 기존 정기조사 방식으로는 어려웠던 기초자치단체별 모형수립도 가능함을 확인할 수 있었다. 공공빅데이터로부터 일반단독주택과 다세대주택 샘플을 판별하는 과정을 설계하여, 10세 연령대별 1인당 주거면적을 추정하고, 인구주택총조사, 주거실태조사 등 기존 정기조사 자료를 활용한 결과와 비교해 일치시킨 후, 서울시 25개 자치구별 1인당 주거면적을 도출하였다. 공공빅데이터는 지식영역을 확장시켜주는 장점이 있지만 본래의 작성의도와 다른 목적으로 생성된 자료를 활용한다는 점에서 근본적 한계는 존재한다. 또 개인정보 접근이라는 어려운 과정은 분석을 보다 신중히 진행해야 하는 부담을 주고, 비식별화를 거친 자료를 분석함에 따라 연구설계가 어려워지는 문제도 있다. 향후 공공빅데이터가 기존 통계조사를 보완하거나 대체할 수도 있도록 가공하는 방법 등에 대한 꾸준한 연구가 필요할 것으로 보인다.

The purpose of this study is to estimate the housing area per capita for verifying if the public Big Data, of the building ledger and resident registration ledger, can be used as well as the National Census and Housing Survey. The Mankiw and Weil (MW) model was constructed by extracting samples of general detached houses and flat houses from the public big data, and compared with the result from traditional survey method. Then, the MW models of 25 municipalities in Seoul was established. As a result, it can be confirmed that it is possible to establish MW models comparable to regular surveys using public big data, and to establish a model for each basic localities which was difficult to use as a regular survey method. Public Big Data has the advantage of expanding the knowledge frontier, but there are some limitations because it uses data generated for other original purposes. Also, the difficult process of accessing personal information is a burden to carry out analysis. It is expected that continuing research should be needed on how public Big Data would be processed to complement or replace traditional statistical surveys.

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참고문헌

  1. 강민성.서원석, 2018, 가구생애주기 및 점유형태별 주거격차 분석: 거주면적과 주택수요 비교를 중심으로, 한국지역개발학회지, 30(2), pp.117-135.
  2. 경기연구원, 2015, 경기도 주택.부동산 빅데이터 분석 및 활용체계 연구.
  3. 국토개발연구원, 1997, 주택수요구조 변화전망에 관한 연구.
  4. 권기동.주재홍.진장원, 2015, 정보화연구, 12(4), pp.515-523. (??논문제목이 없어요)
  5. 김경렬.권헌영, 2014, 공공데이터 활용을 위한 개인정보보호 제도의 개선 과제, 경제규제와 법, 7(2), pp.22-37.
  6. 김경환, 1999, 인구의 연령구조 변화와 주택 수요 및 주택 가격, 대한부동산학회지, 17, pp.69-84.
  7. 김기용.이창무, 2010, 고령화 사회와 주택수요, 대한국토.도시계획학회 춘계산학협동학술대회 논문집.
  8. 김기환, 2013, 공공부문 빅데이터의 활용성과 위험성, 정책분석평가학회보, 23(2), pp.1-27.
  9. 김미경.이창무.송기범, 2014, 세대(탄생코호트) 효과를 고려한 실용적 장기 주택수요 모형, 국토계획, 49(8), pp.35-48. https://doi.org/10.17208/jkpa.2014.12.49.8.35
  10. 김연우.김병훈.고건식.최민웅.송희섭.김기훈.유승훈.임종태.복경수.유재수, 2017, 실시간 기상 빅데이터를 활용한 홍수 재난안전 시스템 설계 및 구현, 한국콘텐츠학회논문지, 17(1), pp.351-362. https://doi.org/10.5392/JKCA.2017.17.01.351
  11. 김준형.김경환, 2011, 고령화와 주택시장: 은퇴전후 주택소비 변화를 중심으로, 부동산학연구, 17(4), pp.59-71.
  12. 김준형.천현숙.김민철, 2013, 주택수요의 규모별 분포 예측: 맨큐-와일 모형에서 추계가구자료의 활용, 국토계획, 48(2), pp.263-279.
  13. 김진유.박지윤, 2017, 가구원 수별 가구수를 활용한 주택수요추정 모형 연구, 부동산학연구, 23(4), pp.65-76.
  14. 김홍범.심영석, 2018, 연관규칙 마이닝 기법을 활용한 관광지 이미지 빅데이터 분석에 관한 연구, 관광레저연구, 30(12), pp.57-76.
  15. 리우쥐엔.황은정.박환용, 2013, M-W모형을 이용한 상하이시 주택수요 추정에 관한 연구, 주거환경, 11(2), pp.205-218.
  16. 박천규.이수욱.손경환, 2009, 가구생애주기를 감안한 주택 수요특성 분석 연구, 국토연구, 2009.3, pp.171-187.
  17. 서원석.강민성, 2017, 수정 M-W모형을 이용한 가구의 장기주택수요에 영향을 미치는 주거환경특성 분석, 대한부동산학회지, 35(3), pp.5-23.
  18. 성욱준, 2017, 데이터 생애주기 관점에서 본 공공부문 빅데이터 활성화 방안, 한국지역정보화학회지, 20(2), pp.25-41.
  19. 신미림.남진, 2011, 서울시 1인가구의 주택수요 예측, 국토계획, 46(4), pp.131-145.
  20. 양승혁.강준호, 2019, 프로스포츠구단의 위기커뮤니케이션 전략 빅데이터 분석기법을 활용한 프로야구 심판 금전거래 사건 사례분석을 중심으로, 한국스포츠산업경영학회지, 24(2), pp.15-31.
  21. 윤상오.현지우, 2019, 공공데이터 개방정책의 실태분석 및 개선방안에 관한 연구, 한국공공관리학보, 33(1), pp.219-247.
  22. 윤주현.강미나.박천규, 2006, 인구주택총조사로 본 주거특성 변화 및 정책 시사점, 국토정책 Brief, 101, pp.1-8.
  23. 은기수, 2007, 인구주택총조사 종합분석.
  24. 이경민.김호기.서범준.정창무, 2012, 보금자리주택이 규모별 주택시장에 미치는 영향 예측, 국토계획, 47(2), pp.83-98.
  25. 이상훈.양동석.임재빈, 2016, 주택분야 수요분석 지원을 위한 빅데이터 적용방안 연구, 토지주택연구원.
  26. 이성엽, 2018, 한국의 데이터주도 혁신에 대한 법의 대응과 진화, 경제규제와 법, 11(2), pp.147-167.
  27. 이영은.안정근, 2003, 수도권 권역별 주택수요 분석, 국토계획, 38(6), pp.61-74.
  28. 이종소.이상은.최진영, 2019, 국가하천 친수지구 공간관리를 위한 통신 빅데이터 활용성 검토: 자료검증과 이용지표 선정, 국토연구, 101, pp.3-18.
  29. 이주형.임종현.이천기, 2009, 가구특성에 따른 주택의 점유형태 및 유형 선택에 관한 연구, 국토계획, 44(3), pp.79-93.
  30. 이창무.박지영, 2009, 가구특성을 고려한 장기주택 수요 예측모형, 국토계획, 44(5), pp.149-161.
  31. 임종태.복경수.유재수, 2019, 빅데이터 분석기법을 이용한 실시간 대중교통 경로 안내 시스템의 설계 및 구현, 한국콘텐츠학회논문지, 19(2), pp.460-468. https://doi.org/10.5392/jkca.2019.19.02.460
  32. 임종현.이천기.이주형, 2007, 서울시 인구구조에 따른 공동주택수요 특성 및 전망, 국토연구, 2007.6, pp.147-162.
  33. 장재일.안건혁, 2008, 경제변수와 확률을 이용한 주택 수요 예측, 국토계획, 43(7), pp.31-42.
  34. 장철민.강정규, 2013, 가격-면적 군집에 의한 주택 수요에 관한 연구: 부산시를 중심으로, 주거환경, 11(1), pp.205-219.
  35. 장혜정, 2019, 안전도시 구현을 위한 빅데이터 적용 알고리즘 연구, 도시설계, 19(1), pp.37-51.
  36. 전성애.형남원, 2012, 인구구조 및 가구특성 변화를 고려한 주택수요의 예측, 국토계획, 47(3), pp.191-208.
  37. 정보선.조용경.이상엽, 2018, 고령자 맞춤형 공공임대주택 수요추정에 관한 연구, 주택도시연구, 8(1), pp.37-52.
  38. 정의철.조성진, 2005, 인구구조 변화에 따른 장기주택수요 전망에 관한 연구, 국토계획, 40(3), pp.37-46.
  39. 정창무, 2008, 맨큐-웨일 장기주택수요모형의 적정성 평가-서울지역을 중심으로, 계획계, 24(2), pp.245-252.
  40. 조성진.조주현, 2013, 주택 수요변화 분석을 통한 장기주택 수요 전망에 관한 연구: 2000년, 2010년 자료를 중심으로, 국토계획, 48(5), pp.251-268.
  41. 조영임, 2013, 빅데이터의 이해와 주요 이슈들, 한국지역정보화학회지, 16(3), pp.43-65.
  42. 조정희.이강우, 2018, Marmot: 공간 빅데이터 처리를 위한 하둡 기반의 고성능 데이터 저장 관리 시스템, 한국지형공간정보학회지, 26(1), pp.3-10. https://doi.org/10.7319/kogsis.2018.26.1.003
  43. 진미윤.김경선, 2010, 주택수요 평가지표의 개발과 적용 연구, 국토연구, 2010.12, pp.3-23.
  44. 한국인구학회, 2012, 인구주택총조사 표본결과 심층분석.
  45. 황종규, 2016, 2인 가구 장기주택수요 전망에 관한 연구, 주거환경, 14(2), pp.21-32.
  46. 황현정.심보람.임업, 2009, 경기도 인구구조에 따른 주택 수요 추정, 지역연구, 25(4), pp.107-121.
  47. Bakshi, G. & Chen, Z., 1994, Baby boom, population aging, and capital markets, Journal of business, pp.165-202.
  48. Cutler, D., 1990, An aging society: Opportunity of challenge.
  49. Mankiw, N. & Weil, D., 1989, The baby boom, the baby bust, and the housing market, Regional science and urban economics, 19(2), pp.235-258. https://doi.org/10.1016/0166-0462(89)90005-7
  50. Muellbauer, J., & Murphy, A., 1997, Booms and busts in the UK housing market, The Economic Journal, 107(445), pp.1701-1727. https://doi.org/10.1111/j.1468-0297.1997.tb00076.x
  51. Swan, C., 1995, Demography and the demand for housing A reinterpretation of the Mankiw-Weil demand variable, Regional Science and Urban Economics, 25(1), pp.41-58. https://doi.org/10.1016/0166-0462(94)02074-Q