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표준지 공시지가 오늘 발표…11년만에 최고상승률 깰지 관심

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작성자 동방규소 작성일19-02-12 11:49 조회11회 댓글0건

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국토부 부동산가격심의委서 확정…시세반영율↑
전국 3300만 필지중 50만 필지 공시지가 결정
예정안 전국 평균 9.49%, 서울 14.08% 통보
서울 자치구 대부분 '점진적 상승' 의견 제출
【서울=뉴시스】신정원 기자 = 국토교통부가 12일 표준지 공시지가를 발표한다.

국토부 등에 따르면 중앙부동산심의위는 전날인 11일 오후 회의를 열고 표준지 공시지가를 심의, 확정했다. 당초 설 연휴전인 지난달 31일 개최할 예정이었으나 보안 등을 이유로 발표 하루전인 이날로 연기했다.

중앙부동산심의위는 이날 회의에서 지난해 9월부터 감정평가사들이 산정한 전국 50만 필지 공시지가 예정안과 지난해 12월27일부터 지난달 15일까지 청취한 전국 지방자치단체 및 소유주 의견을 토대로 올해 표준지가를 확정했다.

예정안에서는 올해 전국 평균 상승률은 9.49%, 서울 상승률은 14.08%를 통보했다. 둘다 2008년 이후 11년만의 최고치다. 당시 전국 평균 상승률은 9.63%, 서울 상승률은 11.62%였다.

서울의 경우 강남구(23.90%), 중구(22.00%), 영등포구(19.86%) 등이 20% 안팎 상승할 것으로 예상되고 있다. 성동구(16.10%)와 서초구(14.30%)도 전국 평균치를 웃돌 것으로 보인다.

경기는 5.9%, 인천은 4.4% 수준으로 전망된다. 수도권 삼승률 예정안은 10.5% 정도다. 서울 다음으론 광주(10.7%), 부산(10.3%), 제주(9.8%)가 높은 상승률을 보일 것으로 예상된다.

정부는 조세 정의 및 과세 형평성을 높이기 위해 공시지가 현실화율을 높이고 있다.

지난해 연간 땅값 상승률은 전국 평균 4.59%였는데 표준공시지가 예정안이 이보다 높게 산정된 것은 시세 반영율을 높였기 때문으로 풀이된다.

다만 예정안은 지자체 및 소유주 등의 의견을 고려해 조정될 가능성이 높다. 지난달 발표한 표준단독주택 공시가격의 경우에도 예정안 상승률은 전국 평균 10.23%, 서울 20.7% 수준이었으나 실제론 전국 평균 9.13%, 서울 17.75%로 차이를 보였다.

올해에도 서울 자치구 대부분이 '급진적 상승'보다는 '점진적 상승' 의견을 내면서 일부 표준필지에 대해 하향 조정을 요청했다. 특히 성동구는 "급격한 개발과 발전으로 구민들이 삶의 터전에서 내몰리고 있다"며 젠트리피케이션(원주민 이탈) 우려를 제기, 35개 필지에 대해 조정을 검토해 달라고 했다.

반면 인근 필지에 비해 공시가격이 낮게 산정되거나 토지 보상을 앞둔 일부 시·군·구는 특정 필지에 대해 상향 조정 의견을 전달했다.

표준지 공시지가는 국토부가 매년 전국 3300만여 필지 중 대표성이 있는 50만 필지를 골라 단위면적(㎡)당 공시지가를 매기는 것이다. 각 지자체는 이를 기준으로 개별공시지가를 산정한다. 이는 조세와 각종 부담금 등 60여가지 행정자료에 활용된다.

jwshin@newsis.com

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모니터링 시스템은 상태 모니터링 센서, 데이터 프로세싱과 전송을 처리하는 게이트웨이와 모듈, 그리고 데이터 저장과 데이터 분석을 처리하는 보안 클라우드 서버를 포함하여 하드웨어 및 소프트웨어 구성요소를 필요로 한다.

비용, 안전, 가용성 및 신뢰성은 업계의 주요 업체들이 예측가능한 유지보수에 투자하는 주된 이유이다. 예측가능한 유지보수는 공장에서 진동, 온도, 압력, 전류와 같은 주요 파라미터를 측정해 가동 중인 장비 상태를 모니터링할 수 있게 한다. 이러한 모니터링은 고속 신호 체인과 강력한 프로세싱, 유선 또는 무선 커넥티비티를 갖춘 연결된 스마트 센서를 필요로 한다.

최근 추세는 원격지 지원이 가능하고 별도의 배선 비용이 들지 않는 무선 커텍티비티 방향으로 나아가고 있다. 무선 커텍티비티는 기존 장비를 교체하지 않고도 스마트한 장치로 바꾸어주므로, 사용자는 실제 필요에 따라 유지보수를 계획하고 생산성과 효율을 증대시킬 수 있다. 이것이 인더스트리 4.0의 궁극적인 목표이다.

왜 예측가능한 유지보수인가?

미국 국가대응센터(National Response Center)에 따르면 문제가 발생한 다음 복구할 경우 문제가 발생하기 전 대응한 경우보다 약 50% 더 높은 비용이 발생하는 것으로 나타났다.

또한 공장 환경에서 모터와 같은 장치가 예측할 수 없이 고장 나는 경우, 모터 작업자가 다칠 수 있으며, 이에 따라 시간 손실이 발생하고 벌금 또는 감사를 받을 수 있다.

마지막으로 사용할 수 없는 장치는 생산 속도 저하 또는 심지어 가동 중단으로 이어질 수 있으며, 이로 인해 수백 만 달러의 손실이 발생하거나, 일부 경우 고객을 잃게 될 수 있다.

비용, 안전, 가용성 및 신뢰성은 인더스트리 4.0에서 예측가능한 유지보수가 필수적인 주요 이유이다. 인더스트리 4.0의 목표는 공장을 더 생산적이고 효율적이면서 유연하게 만드는 것이다. 예측가능한 유지보수를 위한 핵심적인 해결책은 상태 모니터링이다.

상태 모니터링을 통해 장치의 상태를 모니터링하고 고장을 예측해 공장 작업자는 고장이 발생하기 전에 해당 부품을 교체하거나 수리할 수 있다. 이러한 사전 예방적인 접근방식은 가동 중단을 방지하고 평균고장간격(MTBF)을 향상시켜 생산 공정을 개선하고 보다 효율적으로 만든다. 그림 1에서 생산 셀의 예를 볼 수 있다.

그림. 1: 생산 셀의 예
예측가능한 유지보수란 무엇인가?

효과적인 모니터링 시스템을 개발하기 위해서는 하드웨어 및 소프트웨어 구성요소가 모두 필요하며, 여기에는 상태 모니터링 센서, 데이터 프로세싱과 전송을 처리하는 게이트웨이와 모듈, 그리고 소프트웨어 구성요소로서 동작하고 데이터 저장과 데이터 분석을 처리하는 보안 클라우드 서버가 포함된다.

센서는 전체 시스템에서 첫 번째로 가장 중요한 구성요소이다. 진동, 온도, 압력, 전류는 장비의 상태를 나타낼 수 있는 일부 파라미터일 뿐이다. 데이터가 처리될 때 기계 상태를 결정할 수 있는 신뢰할 수 있는 데이터를 얻으려면 상태 모니터링 센서로 높은 분해능의 고속 변환 특성을 갖춘 저전력, 소형 풋프린트 솔루션이 요구된다.

프로세싱 부분은 잠재적 장치 고장을 예측하기 위해 효율적이고 확장 가능한 고속 푸리에 변환(FFT) 계산을 필요로 할 수 있으며, 이는 센서 레벨에서 발생하거나 게이트웨이, 모듈 또는 클라우드로 보내 처리할 수 있다. 이때 염두에 두어야 할 점은 현장에서 직접 수행하는 에지 프로세싱은 프로세싱 기능의 일부를 제어 또는 운영자 레벨(“코어”)에서 필드 레벨(“에지”)로 옮김으로써 시스템 전력을 절약하고 네트워크 대역폭을 낮출 수 있다는 것이다.

센서로부터 데이터는 기존 네트워크를 활용하여 와이어에서 4–20mA, HART(Highway Addressable Remote Transducer), IO-Link, 산업용 인터넷 같은 표준 인터페이스를 통하거나 또는 압전 측정 원리를 기반으로 하는 가속도계를 위한 IEPE(Integrated Electronics Piezo-Electric)와 같은 다른 인터페이스를 사용하여 게이트웨이나 모듈로 전송된다.

상태 모니터링 게이트웨이는 여러 유선 또는 무선 센서 노드 간의 데이터 통신을 중앙 상태 모니터링 시스템에 전달할 수 있게 하며, 상태 모니터링 모듈은 게이트웨이와 같은 기능에 프로세싱 기능을 추가로 갖고 있다.

무선 메시 네트워크(무선 HART), 무선 포인트-투-포인트 네트워크(IO-Link 무선) 또는 스타 네트워크(sub-1GHz 등)와 같은 무선 네트워크는 장치가 원격지에 있거나 기존의 유선 네트워크를 사용할 수 없거나 사용하기 불편한 경우 데이터를 전송하는 가장 좋은 방법이 될 수 있다.

메시 네트워크는 무선 시스템에서 메시지를 다른 무선 시스템으로 전달할 수 있게 하므로 시스템을 보다 신뢰할 수 있게 만든다. 예를 들어 한 노드가 메시지를 다른 노드에 직접 전송할 수 없는 경우, 메시 네트워크는 하나 이상의 중간 노드를 통해 메시지를 전달할 수 있다.

와이파이나 블루투스와 같은 다른 프로토콜을 구성을 위해 사용할 수 있으며, 이를 통해 작업자는 표준 터치 패널 대신 무선으로 장치와 상호작용할 수 있다.

게이트웨이에서 데이터는 상태 모니터링 모듈이나 공장 제어 시스템 데이터 모니터 또는 보안 클라우드 서버로 전송된다. 이는 마지막 체인 링크로, 여기에서 모니터링된 데이터에 기초해 장비의 유지보수가 필요한지 결정이 내려진다. 그러나 시스템 신뢰성을 확보하려면 딥러닝 알고리즘을 사용하여 이러한 데이터를 정확하게 해석하고 전달할 수 있는 능력이 필수적이다. 실제로 딥러닝을 사용한 상태 모니터링 솔루션은 사람의 실수를 줄이고 예측가능한 유지보수 솔루션을 더 스마트하고 더 효과적으로 만들어준다.

예측가능한 유지보수는 어떻게 구현하는가?

TI는 자체적인 공장의 한 곳에서 여러 진공 펌프에 TI에서 개발한 센서 노드, 레퍼런스 디자인을 설치해 예측가능한 유지보수를 구현했다. 센서 노드는 펌프에서 온도, 모터 전류, 질소 유량, 물 유량과 같은 데이터를 측정하고 수집하여 게이트웨이를 통해 인터넷에 전송한다(그림 2 참조).

TI는 인터넷을 통해 데이터에 쉽게 접근해 지속적인 모니터링과 분석을 수행하고 펌프 작업자에게 동작 상태에 대한 직관적 정보를 제공할 수 있다. 일례로 일상적인 유지보수 스케줄과 독립적으로 작업자는 시스템 셧다운을 초래할 수 있는 결함이 있는 장치를 발견해 피해가 발생하기 전에 이를 교체할 수 있었다.

그림 2. 예측가능한 유지보수를 위한 무선 메시 네트워크의 예
이와 같은 실제 사례에서 TI는 가동 중인 장치의 상태를 모니터링해 예측가능한 유지보수를 구현하는 스마트 공장으로 자체적인 공장을 업그레이드할 수 있었다.

실제로 예측가능한 유지보수는 4차 산업혁명을 이끄는 핵심 요소의 하나로서 공장의 효율과 생산성을 증대시키고 예기치 않은 다운타임을 줄이면서 신뢰성을 높이고 유지보수 비용을 절감시켜 준다.

4차산업 현장에 사용되는 기기는 바로 이러한 공정마다 예측이 가능하도록 개발되어야 한다. 전자신문 allshowTV는 오는 3월 5일 오후 2시부터 3시 20분까지 '4차산업용 기기 개발에 딱 맞는 고성능 저비용 고정밀 데이터 컨버터와 증폭기 120% 활용기'를 통해 시스템 정확도를 높이고 비용을 줄일 수 있는 방법을 소개한다. 이 웨비나를 통해 요즘 뜨는 4차산업용 기기 개발에 도전하고 싶은 개발자들에게 실질적인 정보를 얻을 수 있을 것이다. 웨비나 신청 및 자세한 내용은 전자신문 allshowTV 웨비나 홈페이지에서 확인할 수 있다.

지오반니 캠퍼넬라(Giovanni Campanella) 텍사스 인스트루먼트 공장자동화 시스템 엔지니어
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