교육시설 유지관리 서비스 재원 배분 우선도 의사결정 지원 모델

Abstract

본 연구에서는 교육시설 유지관리에 관한 현안 중 기존 교육시설의 유지관리 재원배분 우선도 선정 일관성에 관하여 제기된 문제들의 원인과 현상에 주목하였다. 그리고 재원배분 우선도 선정 시 개선사안을 인식하고 자산관리 관점에서 접근 방법과 보완된 활용안을 제시하였다. 이를 위해 현행 교육시설의 재원신청과 심사 절차를 파악하였다. 그리고 교육시설물의 유지관리 서비스 재원배분 순위 선정에 영향을 미치는 다양한 속성들의 배점 기준과 점수 부여 원칙을 조사하였다. 그 과정에서 기존 우선도 선정방식의 요건과 한계를 파악하였다. 속성들의 선정과 점수 부여 방법의 실효성을 검토하여 유지관리 서비스 재원배분 우선도 산정의 보완 가능성을 탐색 하였다. 일반적으로 사유시설의 유지관리 서비스는 자산관리 관점으로 이루어진다. 그러므로 운영단계에서 유지관리의 수준을 채택, 재투자를 위한 의사결정, 수익 혹은 가용예산에 따른 재원 투입의 기준 그리고 사후 모니터링 성과의 피드백이 명확한 편이다. 국·공유시설의 유지관리체계 역시 자산관리 관점에서 접근하고 있다. 그러나 국·공유시설 내 기반시설 혹은 생산시설에 비해 건축물 단위의 유지관리 서비스에서는 상대적으로 비활성화 되어있다. 시설의 상태를 진단하고 유지관리 상태를 보고하는 업무체계는 구축되어 있다. 그러나 시설의 용도와 예산 주관 기관의 입장에 따라 재원 배분 원칙과 절차의 일반화, 적용의 일관성 확보가 어려운 실정이다. 특히 공공 시설자산 중, 교육시설은 전국적으로 가장 많이 분포되어있는 자산시설이다. 이러한 이유로 자산관리 관점에서 유지관리 재원배분 우선도(priority)를 결정하는 지원도구 개발과 가용 이력 데이터 구축이 교육서비스 확대와 요구도가 높음에도 불구하고 취약한 편이다. 이러한 교육시설의 유지관리 서비스 재원배분 우선도 선정의 일관성 문제 원인과 현상의 극복을 위한 교육시설 유지관리 서비스 재원배분 의사결정 지원 요건 검토를 통해, 본 연구에서는 유보된 유지관리 사안과 그 비용에 근거한 재원배분 우선도 결정지원의 방향을 설정하였다. ‘유지관리가 필요한 사안이 유보되고 해당금액이 증가하는 만큼 경제적, 사회적 손실 발생의 확률이 높아지고, 손실의 규모가 커질 수 있다’ 는 전제하에 유보된 사안의 중요도와 보수이력을 고려하여 당해 연도 단위학교군내에 유지관리 재원 투입의 상대적인 순위, 우선도(priority)를 도출하는 것이다. 일반적으로 시설자산에 재원을 투입할 때 대표적인 판단 기준은 수익, 공실률 등 자산가치이며 이는 곧 성과측정과 직결된다. 그러나 공공재이자 가치재인 교육시설의 경우 교육 집중도, 학습 성취도라는 성과기준의 특수성이 고려되어야 한다. 교육시설은 교육프로그램을 운영하고 사용자들의 교육 집중도, 학습성취도를 지원하며 나아가 고취시키기 위해 교육시설환경 유지관리 서비스를 수행하는 것이기 때문이다. 그러므로 유지관리 서비스 재원을 투입하는 기준에 안전하고 쾌적한 교육환경을 조성하는데 필요한 교육서비스 요건들을 고려하여 교육시설내의 용도와 중요도, 시설레벨의 중요도가 반영되어야 한다. 따라서 이를 반영하여 단위학교 시설의 상태지수(Public Facility Condition Index, 이하 PFCI)를 유지관리 서비스 우선도의 기준으로 설정하고, 유보된 사안의 중요도와 연한, 개·보수 이력을 재원투입의 기준으로 설정하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 교육시설의 유지관리 서비스 재원배분을 위한 우선도(priority)를 판단하는 기준으로서 핵심속성을 선정하고 적용하기 위해 속성 후보군과 가중치 근거를 수집하였다. 그리고 기존의 시설상태지수(FCI)를 기반으로 교육서비스 요소를 파악할 수 있도록 유지관리 서비스 수준인지 영향요인을 도출하여 PFCI의 가중치 보정 방안을 제시하였다. 추가적으로 본 연구에서 다루는 교육시설 유지관리 서비스 범주와 서비스 수준인지 요인들은 상호간의 종속성이나 피드백 고려가 필수적이다. 이는 요인간에 영향관계를 반영하여 목표에 대한 지표들의 영향 정도를 배분하는 지원도구에 사용되기 때문이다. 용이한 지원도구를 탐색한 결과 ANP기법을 최적방안으로 채택하였고 이를 적용하여 상대적인 가중치를 도출하였다. 도출된 교육시설의 유지관리 서비스 재원배분 우선도 선정의 핵심 속성과 가중치를 적용하여 우선도 산정 알고리즘을 구성하였다. 그리고 이와 유사한 기존 우선도 선정 절차 및 사례연구를 수행하였다. 사례 적용을 통한 활용성 검토 및 상태기반 순위 선정방식과 비교를 통해 재원배분 우선도 기준 속성을 고려한 우선도 산정 방식을 검증하였다. 검증 결과를 바탕으로 본 연구에서 제시하는 알고리즘의 성과와 한계 그리고 향후 연구 방향에 대한 시사점을 도출하였다.;The objective of this study is to recognize current issues about maintenance for educational facilities, to understand difficulties in finding consistency in resource allocation priority, to search for any plausible approaches, and thus to propose complementary measures, in reference to existing maintenance resource allocation methodologies for educational facilities. For this, this study identified budget application and auditing process that are currently in practice, and investigated about various scoring system and weightings for respective elements that have an influence in assigning priority for educational facility maintenance service resource allocation. It was a must to understand conditions and constraints of the existing researches particularly on priority selection methodologies, and to look for a possibility in supplementing previous priority selection methods for maintenance service resource allocation. In general, for private assets, its maintenance service is carried out from the beginning with asset management perspective. Therefore, it is fairly easy to get feedbacks on selecting the level of maintenance during implementation phase, decision-making for reinvestment, the criteria of investing resources which is based on either profit or available budget, and post-monitoring performance. Maintenance system for national infrastructure is also developed in terms of asset management. However, compared to other infrastructure and manufacturing facilities, its maintenance service for building assets is relatively passive. Also, although work breakdown system is well established to check facility condition and to report maintenance status, it is highly difficult to find a consistent resource allocation principle, a generalized procedure, and even consistent application methodology, which vary depending on the Client’s interest. In particular, educational facilities are evenly spread out all over the country, even compared with other types of public assets. Therefore, it even more requires developing a priority decision-making tool for maintenance resource allocation, and establishing historical data system, as there is an increasing demand in educational facilities. However, these are not readily available at the moment. For the purpose of resolving the cause of inconsistency in determining priority on educational facility maintenance, relevant factors were thoroughly investigated that may have an effect on decision making of resource allocation for educational facilities. As a result, this study established a basis of determining resource allocation priority based on deferred maintenance and its related expenses. On the assumption where ‘the more there are to be repaired/maintained and deferred, the higher the relevant cost will be, which can be likely to result to social loss, it was to determine relative ranking in terms of resource allocation within a pre-assigned school district, in consideration of the criticality of each deferred maintenance attribute/variable. In general, when resources are invested into building assets, resultants are mainly asset values such as profit, vacancy rate, etc., which are directly related to the level of asset performance. However, in case of educational facilities (considered as both public goods and merit goods), its special circumstances shall be considered, including academic achievement and the level of concentration on academic works. It is because the purpose of maintenance on educational facilities is not only to assist users in learning and achieving academic improvement, but also to encourage users to have an interest in learning. Therefore, those that are used to create a safe and comfortable learning environment shall be considered as a significant factor to determine maintenance service resource allocation. In other words, it is important to reflect the type of use, its criticality, and each sectional level’s criticality depending on portfolio structure. Those that are considered as decision-making criteria of resource allocation are Public Facility Condition Index (hereinafter called as PFCI), level of criticality for each deferred maintenance attribute/variable, age of facility, and history of repair/maintenance. The followings are the main findings of this study. Prior to determining priority for educational facility maintenance service resource allocation, this study selected critical attributes, and gathered grounds for assigning a weighting to respective attribute. To enable users to identify educational service factors based on the existing facility condition index (FCI), critical factors on maintenance service level were identified so as to propose a way to compensate weightings of PFCI. In addition, in order to define service scope and service level factors, it is necessary to identify mutual dependency between attributes and also to reflect various feedbacks. After investigating support tools that make it readily allocate the level of impact of individual factor and applying the effect/dependency between factors, relative weightings were appropriately assigned, by applying ANP method. A priority finding algorithm was constructed by applying critical attributes and their respective weightings. Then a detailed priority calculation process was structured, collecting relevant cases. As a result of analyzing its utilization, the algorithm has come up with its achievement, constraints, and implication for future research.