토지보상관련 법을 관장하고 있는 국토해양부는 "국토기본법" 제24조의 규정에 따라 용지보상 등을 포함한 국토의 계획 및 이용의 주요시책에 관한 보고서를 매년 정기국회의 개회전까지 국회에 제출하여야 한다. 이 보고서에는 국가보상에 관한 주요통계자료가 포함되는데 이러한 공공용지의 취득 및 손실보상 실적은 보상관련 정책의 수립과 제도개선 및 부동산정책 등에 중요한 기초 자료로 활용되고 있다. 하지만 90여개 기관을 대상으로 9개 양식을 수작업으로 취합하다 보니 시간소요 및 통계오류 등이 발생할 소지가 있어 국가통계의 신뢰도가 저하될 소지가 있다. 이에 정확한 보상통계자료 제공 및 업무의 효율성 제고를 위해 공공용지 취득실적 집계 자동화방안을 제시하고자 한다.
보상업무를 수행하는 기관에서 정기 또는 비정기적으로 발생하는 각종 보고나 통계에 활용되는 자료들을 쉽게 작성하고 이러한 자료를 단순 보고자료에서 의사결정 자료로 확장시켜 스마트 워크에 활용하기 위해 시각적인 효과를 극대화시킨 대시보드 기반의 보상통계시스템 구축사례를 제시하였다. 이를 위해 국토해양부, 감사원, 국회 등에 제출하는 다양한 보고자료들을 분석하여 통계항목을 구성하였고 대용량 데이터를 신속하게 조회하기 위해 모델마트를 활용하였으며 플래시 기반의 비쥬얼 박스 등을 활용하여 시각적이며 직관적인 통계화면을 구성하였다. 또한, 기능구성시 관리자와 보상담당자가 활용하는 화면을 별도로 구성하여 맞춤형 서비스를 제공하였고 플래시 기반의 지도를 활용하여 화면상의 데이터가 상호 연동이 가능하도록 구성하였다.
건설공사는 인력의존도가 가장 높으며 타 산업에 대비하여 자동화가 매우 낮고 외기에 노출된 작업 환경으로 추락 등의 중대재해 위험이 가장 높은 산업이다. e-나라지표에 의하면 2006년부터 2012년까지 전체 산업의 약 21.9%를 차지하는 건설 근로자가 생산 활동에 종사하고 있으며, 이직 및 인력의 이동이 매우 잦은 특성을 갖고 있다. 2006년~2012년까지의 재해발생 통계에 따르면 전체적으로 타 산업은 매년 다소간의 증감은 있으나 재해가 감소하는 추세이지만, 건설공사의 경우는 지속적으로 증가하고 있다. 특히, 사고성 사망재해의 경우는 7년간 전체 산업에서 발생하는 사고성 사망재해의 평균 40.9%를 건설업이 차지하고 있어 가장 높아 매우 심각한 수준이다. 또한 건설현장과 건설회사의 안전보건경영의 운영방법 및 제도가 매우 단순하고 정성적인 수준으로 타 산업에 비하여 안전경영의 정량화에 대한 노력이 매우 미약하다. 과거 재해사례 및 통계를 분석하여 앞으로의 재해 위험 요소를 제거하거나 안전한 상태로 형성하여야 하나, 발표되는 재해사례나 통계를 구호 또는 슬로건으로 전파, 교육하는 수준에 머물고 있다. 본 연구에서는 아파트공사를 대상으로 2006년~2011년의 과거 재해통계(8,687건)를 분석하여 데이터베이스화하고, 실제 공사한 아파트공사 샘플현장의 자료(89,375명)를 데이터베이스화하여 현 실정에 부합한 정량적 직종별 위험도를 산정하는 연구를 진행하였다. 따라서 아파트공사의 직종별 위험도를 정량적인 데이터로 산출하고, 과학적인 방법으로 현장 위험수준을 실시간 모니터링 함으로써 건설현장의 주된 생산력인 근로자의 생명과 건강을 보호할 수 있는 효과적인 재해예방이 이루어 질 것으로 기대된다.
이 자료는 한국건설산업연구원이 일반 국민들의 건설사업에 대한 이해를 돕고 건설산업관련 종사자들에게 기초적인 자료를 제공하는데에 목적을 두고 건설사업에 대한 몇가지 주제인 국민경제와 건설산업, 건설업의 현황, 건설경영, 해외건설 및 건설산업의 미래에 대하여 핵심적인 내용과 관련 통계를 알기쉽게 도표로 표현하고 또 필요한 곳에는 간단하게 설명을 추가하여 만든 책자를 전제한 것이다.
건설경기의 순환적 현상을 분석하기 위해서는 연간조사 통계자료의 속성까지 포함된 월별 벤치마킹 건설지표를 사용하는 것이 바람직할 것이다. 왜냐하면 벤치마킹된 지표는 정확성, 일치성, 비교성, 완전성 등의 측면에서 통계품질이 향상된 것으로 기대되기 때문이다. 이 논문에서는 보다 정확한 것으로 간주되는 연간 단위의 통계자료와 단기변동 특성을 보유한 월간 속보지표를 활용하여 월별 건설지표를 추정하는 벤치마킹 방법들을 연구하였다. 벤치마킹이란 연간통계와 월간통계의 일치성을 보장하면서 두 통계의 단기적 및 순환적 현상과 장기추세를 모두 보유하도록 월간통계를 조정하는 방법이다. 벤치마킹 기법으로는 수치조정 접근방법인 비례배분법, 비례덴톤법, BFL BI 비율법, HP - filter BI 비율법과 모형기반 접근방법인 Chow & Lin 방법, $Fem{\acute{a}}ndez$ 방법을 고려하였다. 또한 실제 통계자료를 가지고 벤치마킹된 건설지표를 추정하였으며, 이러한 벤치마킹 방법들을 실증적으로 비교 평가하였다. 계절적 변동 및 불규칙 변동이 심한 건설지표의 경우에 모형기반 접근방법보다는 수치조정 접근방법이 보다 우수한 것으로 평가되었다. 수치조정 접근방법으로는 가장 널리 쓰이고 있는 비례덴톤법이 무난하지만, 연간통계의 조사오차 또는 측정오차를 감안하면 HP - filter BI 비율법도 고려해 볼 수 있을 것이다.
통계학적 가능최대강수량방법은 가능최대강수량(Probable Maximum Precipitation, PMP) 측정 방법 중 하나로 WMO에서 통계학적인 PMP 추정 방법으로 Hershfield가 제안한 공식을 제시했다. Hershfield는 95,000개의 자료를 분석하였으며, 기본적으로 통계학적 PMP 추정방법의 빈도계수는 km = 15로 제안하였다. 그러나 강우 지속기간 및 연최대 시계열의 평균에 따라 값이 변하게 되며, Hershfield(1965)는 지속시간과 연최대 시계열의 평균에 따른 빈도계수가 5 ~ 20 사이의 값을 갖는다고 제안한 바 있다. Hershfield의 빈도계수는 미국 지역의 2,645개의 관측소의 95,000개의 강우 자료 이용했기 때문에 우리나라의 적용하였을 때 신뢰성에 문제가 있을수 있으며, 우리나라에서는 통계학적 방법보다는 수문기상학적 PMP 추정 방법을 주로 사용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라의 기상 자료중에서 가장 많은 양을 가지는 지점 10개를 선정하여 빈도계수를 산정하였다. 빈도계수를 산정하기 위해서는 시계열로 구성된 강우 자료를 사용해야하며, 본 연구에서는 기상 자료의 이상치 검정을 진행하였으며, 경향성의 경우 정상성을 가지는 것으로 가정하였다. 확률 분포형은 극치분포인 GEV분포, Gumbel분포, Log-Gumbel분포, Weibull분포를 비교하여 가장 적절한 분포형을 선정하여 진행하였다. 최종적으로 얻은 빈도계수를 이용하여 구한 PMP값과 기존 Hershfield가 제시한 빈도계수 값 km = 15를 이용한 PMP값을 비교하여 차이를 분석하였으며, 그 적용성을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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