• 응용통계연구
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• 제34권3호
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• pp.347-373
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• 2021

지난 50여 년 동안 우리나라의 사망률 감소 패턴에 대한 탐색적 연구에 의하면 연령별 사망률이 모든 연령에서 감소했지만, 특정한 사망률이 개선되고 있는 패턴은 연령과 기간에 따라 다르다는 것을 알 수 있다. 여자가 남자보다 사망률 개선이 뚜렷하고 특히 시간이 지나면서 특정그룹에서의 사망률 개선이 두드러짐에 따라 전반적으로 사망 시간 추세에 구조적인 변화가 존재함을 확인하였다. 이에 본 연구에서는 우리나라 여자 사망률 자료를 이용하여 미래 사망률 예측을 위해 코호트 효과를 고려한 다양한 확률적 사망률 모형을 살펴보았다. 또한 분석 결과를 바탕으로 2067년까지 연령별 사망률과 예측기대수명을 작성하고 통계청(KOSIS)에서 제공하는 장래 연령별 사망률과 기대수명과 비교하였다. 자료이용기간에 따라 최적의 모형이 상이하나 적합력과 예측력을 전반적으로 고려했을 때 우리나라 여자 사망률은 코호트 효과를 고려한 PLAT 모형이 적절하다 볼 수 있을 것이다.

• 응용통계연구
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• 제31권1호
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• pp.41-65
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• 2018

우리나라의 경우 선진국에 비해 짧은 기간 동안 사망률 개선이 급속히 이루어짐에 따라 사망률 예측에 있어 모형의 선택뿐만 아니라 시계열 이용기간의 선정 또한 중요한 고려사항이 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 시계열 이용기간의 선택 관점에서 회귀모형을 이용하는 방법을 제안하였다. 또한 Lee-Carter (LC) 모형, LC류 (Lee-Miller (LM), Booth-Maindonald-Smith (BMS)) 그리고 비모수 모형(functional data model (FDM), Coherent FDM)을 토대로 시계열 이용기간을 다르게 적용할 경우 어떠한 문제가 발생되며, 연령별 사망률과 기대수명 예측력에 어떠한 차이를 보이는지 살펴보았다. 분석결과를 바탕으로 5개의 모형별 2030년까지 남녀의 연령별 사망률과 예측기대수명을 작성하고 통계청(Korean Statistical Information Service; KOSIS)에서 제공하는 장래 연령별 사망률과 기대수명과 비교하였다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제6권2호
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• pp.155-165
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• 1977

현 시점에서의 인구의 성별/연령별 구성은 과거의 출산, 사망에 의한 인구진행과정(demographic process)의 잔류효과라고 볼 수 있다. 한편 현재의 인구의 성별/연령별 구성은 장래의 인구증가에 잠재적인 영향력을 미치게 된다. 예를 들면 인구의 대부분이 45세 이상으로 구성되어 있다면 출산률은 낮고 사망률은 높아서 인구증가는 더디다. 즉 인구의 연령별 구성은 인구증가를 좌우하는 하나의 동적인 요인으로 볼 수 있다. 연령구성이 한 결과인 동시에 하나의 요인이기도 하다는, 이러한 이중적인 성격은 서로 얽히고 복잡한 것이다. 이 논문에서는 둘째 관점, 즉 연령구성을 하나의 동적요인으로 보고, 그것이 인구증가에 미치는 잠재력(potentail) 또는 관성(momentum)에 관해서 고찰하고 최근(1970, 1975)의 한국 센서스 결과에 대해서 이를 정량적으로 계측하고자 한다.

• 한국인구학
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• 제22권1호
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• pp.37-63
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• 1999

한국 사망력의 수준 및 특징을 일본과 비교하고자 양국의 1995년 공식통계를 사용하여 사망원인별로 성·연령·혼인상태별 사망률, 연령표준화사망률, 생존기간손실년수(PYLL) 및 동 측정치의 남녀간 비와 한일간 비를 계산하였다. 사망원인 항목은 모든 사인(총사망), 결핵, 악성신생물, 당뇨병, 고혈압성 질환, 심장 질환, 뇌혈관 질환, 간 진환, 교통사고, 자살을 포함한다. 일본과 비교하여 한국 사망력의 두드러진 특징은 다음과 같다 : (1)자살을 제외한 대부분의 사인에서 한국의 사망률이 일본보다 높은데 , 특히 결핵, 고혈압성 질환, 간 질환 및 교통사고의 경우 한국 생산활동연령층의 사망률이 두드러지게 높다 : (2)결핵, 간질환, 교통사고, 암사망이 한국의 소아에게서도 발생한다 : (3)한국의 생산활동연령층에서 간 질환, 결핵, 교통사고에 의한 성별 사망력 격차가 큰데, 남성의 사망률이 여성의 사망률보다 높기 때문이다 : (4)자살률이 한국생산활동연령층 남성의 경우 일본보다 낮고, 10대와 20대 여성의 자살률은 일본보다 높다 : (5)한국의 45세 미만에서는 사인에 따라 사별이나 이혼상태에서, 45세 이상에서는 모든 사인에 대해 남녀 모두 미혼상태에서 사망력이 가장 높다. : (6)한국은 사별상태에서, 일본은 이혼상태에서 성별 사망력 격차가 가장 크다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.149-151
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• 2018

본 연구의 목적은 R을 이용하여 주요 사망원인이 지역별로 차이가 있는지를 가시화 하고 분석하는 것이다. 국가통계포털에서 제공하는 통계청 사망원인통계를 활용하였으며, 주요 사망원인에 대해 지역별 사망률을 전국 사망률로 나누어서 지역별 사망률의 차이를 비교하고자 하였다. 이를 위해 지역 사망비율과 지역연령표준화사망비율을 정의하고 계산된 결과를 R을 이용하여 단계구분도로 도시하여 비교하였다. 지역연령표준화사망비율의 지역별 비교 결과 국내 사망원인 1위인 신생물의 경우 지역적 차이가 크지 않았으나, 사망원인 2위인 순환계통 질환은 경상도 지역, 특히 울산, 대구, 부산 및 경남에서 상대적으로 사망비율이 높게 나타났다. 그리고 사망원인 3위인 호흡계통 질환은 강원, 세종, 충북 순으로 상대적으로 높은 사망비율을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제18권3호
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• pp.639-654
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• 2005

사망률 예측에 많이 사용되고 있는 Lee and Carter모형은 간결한 구조와 상대적으로 안정적인 예측력을 갖고 있는 것으로 알려져 있다. 그러나 연령별 사망률의 감소속도가 일정하게 유지된다는 가정으로 인하여 최근 연령별 사망률의 감소 패턴을 적절히 반영하지 못하고, 공변량을 사용할 수 없어 예측력을 제고할 수 없다는 제한점을 갖고 있다. 본 논문에서는 두 개의 확률과정을 이용하여 Lee and Carter 모형의 단점을 보완할 수 있는 Park, Choi and Kim의 모형을 소개하고 두 모형의 구조적인 특징을 서술하였다. 또한 각 모형에서 우리나라의 자료로 2005에서 2050년까지의 남녀별 예측기대여명을 작성하여 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제30권5호
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• pp.701-717
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• 2017

급속한 고령화로 인하여 미래의 인구와 인구구조에 관해 사회와 정부의 관심이 증가하고 있으며 우리나라의 사망률은 감소하고 있으나 감소폭은 변동적이다. 본 연구에서는 이를 고려할 수 있는 모형을 살펴보고자 LC 모형, LM 모형, BMS 모형 그리고 비모수평활 기법이 적용된 FDM과 Coherent FDM을 비교 분석하여 연령별 사망률과 기대수명 예측의 정확성 측면에서 남녀 사망률 개선 추이를 예측하는데 적합한 모형을 살펴보았다. 또한 우리나라 사망률 예측에 비모수 기법의 활용 가능성을 검토하였다. 분석 결과 최근 자료의 추세를 잘 반영하는 비모수기법을 활용한 인구통계모델인 FDM과 Coherent FDM의 예측력이 우수함을 알 수 있었다. 결과적으로 FDM과 Coherent FDM은 적합이 뛰어나고, 미래에 변화가 크지 않다면 예측력 또한 우수하다 볼 수 있을 것이다.

• 한국인구학
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• 제29권2호
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• pp.27-51
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• 2006

장래인구추계방법으로 코호트 요인법(cohort component method)을 적용하기 위해서는 장래출생, 사망, 이동을 정확하게 예측하여야 한다. 이 연구에서는 기존의 사망률예측방법을 검토하고, 다양한 모델 중에서 과거의 사망률 추세에 수학적 곡선을 적합시켜서 외삽 연장하는 대표적인 관계적 모형인 Lee-Carter법을 선택하여 우리나라의 성, 연령별 장래사망률을 추정하였다. 성, 연령별 생명표와 평균수명의 추세를 검토하고 기존 자료와 비교한 결과 lee-Carter 모형을 우리나라 사망력 예측에 적용하였을 경우 설명력이 매우 높았다. 실측자료와 lee-Carter 모형을 이용한 추정자료를 비교한 결과 남녀 모든 연령층에서 전 비교기간(1971-2003) 동안 모두 차이가 크지 않았다. Lee-Carter 모형을 이용하여 추정한 장래 평균수명은 2051년에 남여 각각 82.73년과 89.41년으로 그 차이는 2005년의 7.06년에서 6.68년으로 감소하였다. 다만, 우리나라 영아사망률자료의 제약으로 일본의 2050년 추계자료를 우리의 2051년 목표치로 사용하였다. 앞으로 충분한 시계열자료가 확보되면 우리나라의 자료를 직접 이용하여 장래예측이 가능하게 될 것이다. 그리고 성, 연령별 사망원인을 극복한다는 가정을 도입할 수 있다면 장래 사망률 예측에 설명력을 더욱 높일 수 있을 것이다. 이것은 우리나라 사망원인 통계의 정확성과 사망원인별 생명표의 시계열 확보가 이루어질 때 가능할 것이다.

• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제45권4호
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• pp.235-244
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• 2020

본 연구는 경북지역의 코로나19 확진자의 발생률과 사망률을 분석하고 관련된 위험요인을 파악하기 위해 경상북도 도민 중 2020년 2월 19일 코로나19 최초 확진자가 발생한 시점부터 4월 31일까지 보고된 확진자 및 사망자의 사례조사서를 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 경북지역의 코로나19 확진자는 2월 19일 처음으로 발생하여 4월 30일까지 확진자는 총 1,323명, 사망자는 58명 이었다. 성별에 따라 발병률은 여자가 821명(57.7%)으로 높았고, 사망률은 남성이 30명(51.7%)이 높았으며, 연령별 분포는 발병률은 20-29세가 327명(23.0%)으로 가장 높았지만, 사망률은 80세 이상이 34명(58.6%)으로 가장 높았다. 거주형태에 따른 확진자 및 사망자 분포는 집단시설 확진자 297명 중 40명(69.0%)이 사망하여 가장 많았으며, 기저질환이 있는 확진자 443명 중 47명(81%)이 사망한 것으로 나타났다. 감염경로에 따라 종교와 관련 확진자가 557명(42.1%)으로 가장 많았고, 사망자는 집단시설 관련 사망자가 41명(70.7%)으로 가장 높게 나타났다. 확진일 부터 퇴원일 까지 평균 입원기간은 29.7(±16.8)일 이었고, 사망일까지 평균 입원기간은 12.6(±13.6)일 이었다. 경상북도 지역 확진자들의 발생 및 사망 관련요인을 비교한 결과 연령별(p<0.001), 기저질환유무(p<0.001), 거주형태(p<0.033)에서 유의한 차이가 있었고, 연령별로 40세 이하 보다 60-69세는 7.5배, 70-79세는 9.9배, 80세 이상은 15.8배 사망할 확률이 높았고, 기저질환이 없는 경우에 비해 기저질환이 있는 경우 사망할 확률이 1.9배 높았으며, 거주형태에 따라 자가에 비해 집단시설에서 1.2배 사망할 확률이 높게 나타났다. 이상의 결과로 볼 때 경북지역 확진자들의 사망률에 영향을 미치는 개인적 요인(연령, 성별, 기저질환)과 지역수준 요인(거주형태) 등이 복합적으로 작용하는 것으로 나타났다. 따라서 각 지자체에서는 개인 및 지역수준 요인을 고려한 방역대책을 수립하기 위한 노력뿐만 아니라 노인환자 비율, 의료자원의 차이, 의료기술과 의료진의 수준과 같은 공중보건 대응정책의 차이에 대한 심층적 연구를 통해 감염병의 추가확산을 차단하고 확진자 발생 시 신속한 대응체계를 마련하여 코로나19 환자 발생률 및 사망률에 대한 지역별 차이를 최소화하기 위한 노력이 필요하다.

• 응용통계연구
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• 제31권5호
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• pp.637-653
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• 2018

빠른 고령화로 고령층의 증가는 인구구조 변화와 인구고령화에 영향을 미친다. 예전부터 선진국은 인구고령화를 주요현안으로 간주하여 고령화로 인한 연금 재정건전성, 건강 및 노인 복지 시스템의 지속 가능성에 집중하고 있다. 이처럼 고령층의 증가로 인구구조 변화와 인구고령화에 미치는 사망률 예측은 어느 때보다도 중요하다. 본 논문은 통계청 1970-2016년 각세별 생명표 자료를 활용하여 사망률 모형 6가지를 비교하였다. 이들 모형은 Lee-Carter(LC) 모형 (Lee and Carter, Journal of the American Statistical Association, 87, 659-671, 1992)에 근원을 두고 있으며, LC 의 가정을 수정하고 개선한 것이다. 이들 개선과정과 가정검토를 모형별로 살펴보고 우리나라에 적합한 사망률 모형을 모색했다. 분석결과 빠른 고령화와 연령별 사망률의 개선 효과를 보이는 우리나라의 경우 기대수명에 큰 변화를 주지 않고 이들 현상을 반영하고 연령별 사망률 패턴을 수정하는 LC-ER 모형 (Li 등, Demography, 50, 2037-2051, 2013)과 Li-Lee 모형과 LC-ER모형을 조합한 LL&LC-ER 모형으로 사망률을 예측하는 것이 바람직하다.