본 연구의 목적은 주요 이동요인별 인구이동 및 인구분포의 시공간적 특징을 분석하고 장래 지역별 인구분포의 변화를 예측하고 전망하는 것이다. 이를 위해 직업, 가족, 주택, 교육 등 주요 이동요인별 거주지 변화로 나타나는 지역별 인구이동의 추이를 파악하고, 장래 지역별 인구 유출입에 의한 인구분포의 변화를 추정하는 예측 시뮬레이션을 진행한다. 분석결과, 거주지를 변경함에 있어 대도시지역과 시 단위 중심의 지리적 이동이 나타나고 있으며 대도시와 시 단위 내에서도 지역별 인구 유출입에 영향을 미치는 주요 이동요인별 구성 비율은 각기 상이하게 나타난다. 또한 이동요인별 시군구별 추이확률과 상태확률을 토대로 6단계-정상 마르코프 연쇄 프로세스를 진행한 결과, 각 이동요인에 따라 장래 시군구별 인구분포의 변화 정도도 차이가 나타날 것으로 추정된다. 본 연구에서 제시하는 방법론과 분석결과는 특히 인구감소로 지방소멸이 우려되는 지역에서 인구의 유입요인은 강화하고 유출요인은 개선하는 지역 맞춤형 인구 및 각종 정책을 계획하고 마련하는데 활용될 수 있다.
데시메트릭 매핑은 행정구역 단위로 집계된 인구자료를 행정구역 내부의 공간적 변이에 따라 재집계하여 고해상도의 인구분포 자료를 작성하는 가장 보편적인 기법이다. 본 연구에서는 데시메트릭 매핑을 이용한 인구분포 추정의 장단점을 검토하고, 그 개선방안으로서 지리가중회귀모형을 이용한 다변량 데시메트릭 매핑 기법을 제안하였다. 기존의 지표피복 데이터와 인구센서스 자료를 기반으로 지리가중회귀모형을 적용하여 각 집계단위별로 지표피복 유형과 인구밀도의 상관관계를 분석하고, 모형에서 산출된 회귀계수를 이용해 하위 공간구획의 인구 총수를 산정하였다. 그 결과 지리가중회귀모형 기반 다변량 데시메트릭 매핑 기법을 이용했을 때, 면적가중 보간법, 이진 데시메트릭 매핑, 피크노필렉틱 보간법, 최소자승회귀모형 기반 데시메트릭 매핑 기법 등 다른 지능형 보간법에 비해 정확한 인구분포 추정이 가능하다는 것을 확인하였다. 이는 지리가중회귀모형을 통해서 인구센서스 집계 단위별로 상이한 구역 내 공간적 이질성이 인구분포 추정에 적절히 반영되었기 때문인 것으로 평가할 수 있다.
서울은 많은 인구 및 도시 기능이 집중된 거대 도시로, 재난 및 위급상황이 발생하였을 때 긴급하게 대피할 수 있는 장소는 필수적이다. 현재 서울시 대피소의 숫자는 수용능력 면에서 보면 서울시 인구의 두 배 이상을 상회하고 있다. 하지만 서울의 경우, 거주지의 인구분포와 유동인구를 포함한 낮 시간대의 인구분포는 상이하다. 따라서 대피소의 실질적인 수용성을 분석하기 위해서는 수도권 인구 분포의 유동적인 특성을 고려할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 수도권의 유동인구자료를 활용하여 서울시 대피소의 실질적인 접근성 및 수용능력을 분석하고자 하였다. 이를 위해 보행자 도로망을 이용한 네트워크 분석을 통해 대피소의 접근성을 파악하고 거주인구 및 유동인구에 따른 지역적 수용능력의 차이를 분석하였으며, 연구지역 내 대피소의 분포에 따라 취약한 지역과 현재의 대피소 위치 선정에 대한 문제점을 도출할 수 있었다.
단계구분도는 인구분포를 나타내기 위해 흔히 사용되는 방법으로 인구가 단위지역 내에 균등하게 존재함을 가정한다. 대시메트릭 지도제작법은 주거지역 정보를 통해 단계구분도보다 공간적으로 더 세밀한 인구분포를 작성할 수 있게 한다. 또한 피크노필랙틱 보간법은 단위지역 내 총인구를 유지하면서 주변지역의 인구를 고려하여 인구분포를 보간하는 방법으로 대시메트릭 지도제작법에 의한 인구분포를 연속적이고 부드럽게 하여 좀더 현실적인 인구분포도를 작성할 수 있게 한다. 따라서, 본 연구에서는 대시메트릭 지도제작법과 피크노필랙틱 보간법을 연계하는 방법을 제시하여 인구분포도의 정확도를 향상하고자 하였다. 제시한 방법을 적용하여 인구분포도를 작성하기 위해 1990년도 미국조지아주 Athens 시의 인구자료와 위성영상으로부터 추출된 주거지역 자료를 활용하였다. 결과를 검증하기 위해 인구분포도 작성에 활용된 공간단위보다 더 세밀한 공간단위의 인구자료를 활용하였으며 하이브리드 방법에 의해 높은 정확도를 확보할 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 제시한 하이브리드 대시메트릭에 의한 인구분포는 선거구, 학군, 분수계 등 각종 경계지역으로 변환이 용이해 다양한 응용분야에서 활용될 수 있을 것이다.
도시 내 거주하는 인구의 분포는 다양한 연구에 활용될 수 있는 기초자료로서 중요한 의미를 지닌다. 그러나 이와 관련한 데이터는 정보기밀성 등을 이유로 일정한 공간단위로 집계되어 제공된다. 때문에 제공되는 것과 다른 공간단위나, 더 세밀한 공간분석을 요하는 연구와 활용이 제한된다. 이에 본 연구는 인구분포 데이터가 가지는 한계를 극복하여, 행정구역을 기준으로 한 인구데이터 제공단위보다 세밀한 인구분포를 현실적으로 재현하고자 대시매트릭 매핑 기법을 활용하였다. 대시메트릭 매핑은 주 데이터와 연관된 공간적 보조 데이터를 사용하여 주 데이터의 공간적 분포를 세밀하게 나타내는 지도화 방법이다. 본 연구에서는 서울시 집계구별 인구센서스 자료를 주 데이터로, 건축물 대장을 보조 데이터로 사용하였으며, 모든 인구가 주거용 건축물에 거주한다고 가정하여 주거용 건축물 단위에서 인구분포를 재현하였다. 주거용 건축물을 공간적으로 추출하기 위해 바이너리기법이 활용되었으며. 이후 회귀분석 기법을 활용하여 건물 용도와 층수를 고려한 가중치를 부여해 입체적인 거주인구밀도를 재현하는데 성공하였다. 이를 통해 전체 토지 및 용도구역을 기반으로 한 기존의 방법론보다 현실적용오차를 줄였다. 또한 주거가능 건축물의 주택유형과 층수가 반영된 3차원적 공간자료를 활용하여 주거용 건축물에 거주하는 인구를 추정하는 모델을 도출하여, 정확도가 높고 세밀화 된 인구분포지도를 제작하였다. 본 연구를 통해 도출된 개별 건물 단위의 인구 데이터는 일정한 공간단위로 집계를 재가공한 것으로 정보기밀성의 문제가 없는 세밀한 단위의 인구분포 정보를 제공한다. 따라서 이후 도시 내 재난재해 발생에 따른 영향 인구 파악과 같은, 지역인구를 활용한 다양한 연구에 활용될 수 있는 중요한 자료로써 의미를 지닌다.
본 연구는 저성장 시대 인구고령화에 대응하여 고용과 노동의 측면에서 취업수요가 증가하고 있는 고령층이 노동현장에 필요인력으로 적절히 활용되어야 한다는 문제의식으로부터 출발한다. 우리나라 인구구조의 변화와 고령층 취업구조의 변화를 살펴보고, 고령인구의 분포가 높은 수도권을 대상으로 고령인구의 학력별, 고령취업자의 주요 산업별, 직업별 공간적 분포 특성을 파악한다. 또한 고령층의 거주 및 고용 특성을 바탕으로 지역별 군집화한 후, 고령층 군집지역별 특성을 비교 분석한다. 분석결과, 수도권에 분포하는 고령층은 그들의 학력수준과 산업별, 직업별 분포의 유사성에 따라 지역 간 공간적 차이를 보이며 분포하는 양상이 관측되었다. 특히 대졸 이상의 고학력 고령인구와 지식기반 서비스업, 관리 전문직에 종사하는 고령취업자의 밀집지역은 강한 상관관계를 나타내며 공간적으로 분리되었고, 초졸 이하의 저학력 고령인구와 농림어업 및 관련 숙련 직에 종사하는 고령취업자도 강한 상관관계를 나타내며 분포하였다. 중 저학력의 도시고령층은 주요 산업별 분포에서 비교적 상관성을 보이며 분포함에도 불구하고 이들의 직업분포는 단순노무직에 편중되어 있어 세부 유형으로 구분되지 않았다. 각 지역별 고령층의 학력수준과 종사하고 있는 업종과 직종 분포 및 지역별 고령인력의 구직수요 등을 고려하여 지역별로 차등화 된 취업알선 및 평생교육 차원의 재교육과 직업훈련 등이 제공되어야 할 것이다. 특히 고졸 등 중 저학력 고령인구의 직능수준을 고려한 적절한 일자리 제공이 이뤄져야 할 것으로 보인다.
도시공간에서 인구분포는 하루의 시간축을 따라 통행흐름의 변화와 함께 변동성을 보인다. 통행흐름은 도시민들이 하루 일과가 진행되면서 그들의 활동과 관련된 시설물이 입지한 지점으로 이동한 결과물이므로 도시민의 활동과 관련 시설물의 분포에 직접적인 영향을 받는다. 따라서 도시 인구분포의 시공간적 특성은 도시민의 일상생활과 관련된 활동공간의 분포와 그것을 방문하는 통행흐름을 결합하여 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 토지이용과 통행흐름에 대한 정보가 풍부한 서울시를 대상으로 건축물데이터베이스와 교통카드데이터베이스를 활용하여 하루 및 일주일 시간축을 따라 변동성을 보이는 도시공간의 인구분포를 분석한다. 일반적인 통계적 기법으로는 파악하기 어려운 시공간적 분석을 위하여 자바프로그램을 이용하여 시간과 공간을 결합한 4차원 시각화 방법을 고안한다. 이러한 4차원 시공간에서 역동적 시각화를 이용하면 직관적인 분석이 가능할 뿐만 아니라 인구분포의 시공간적 특성을 보다 효과적으로 파악할 수 있다. 이를 위하여 먼저 각 지점에 위치한 건축물을 용도에 따라 주거, 업무, 상업 활동으로 구분하고, 일주일분 교통카드데이터베이스에서 1분 단위로 각 지점의 버스와 지하철로 오가는 승객수를 산출하고, 이를 4차원으로 시각화하여 교통과 토지이용을 결합해서 서울시 인구분포의 시공간적 특성을 분석한다. 그 결과로 서울의 인구분포는 토지이용에 따라 뚜렷한 시공간적 특성을 보임을 파악할 수 있으며, 특히 업무활동, 상업활동, 주거활동의 혼합 양상에 따라 하루 시간축을 따라 인구분포 양상에 뚜렷한 차이가 있음을 확인하였다. 이러한 연구결과는 도시 시설의 입지계획과 교통계획 수립에 매우 유용하게 활용될 수 있다.
본 논문에서는 공간통계 및 지리적 탐색 기법을 이용하여 공간연관성의 관점에서 서울대도시권 인구분포 변화를 분석하였다. 전역적 지수를 이용하여 1980년부터 2005년까지 25년간의 인구자료를 분석한 결과, 서울대도시권의 인구는 매우 강한 정적(+) 공간연관성을 나타내며 분포하고 있음이 확인되었다. 이는 각 지역의 인구분포가 주변지역의 인구분포에 영향을 받았음을 의미한다. 이어서 국지적 지수를 이용하여 실제 어떤 지역에 군집이 형성되고 있는지 분석하였으며, 서울시의 남쪽 및 서쪽, 즉 인천 및 경기지역으로 군집이 이동하고 있음이 확인되었다. 분석 결과는 향후 서울대도시권 관리 및 개발계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 최근 다수 도시개발사업들이 활발히 진행되고 있는 화성시 동부권을 사례대상지로하여 행정구역 단위 인구데이터를 격자형 인구분포자료로 변환한 후 인구유인을 유발할 것으로 예상되는 주요 도시계획관련 공간변수들을 GIS로 측정 대입하여 제네틱 알고리즘기법과 회귀분석기법 두 가지 방법으로 일종의 도시인구분포모형을 구축하였다. 두 가지 모형의 분석결과를 통해 도시환경 해석에 있어서의 두 기법의 성능상 특장점을 비교해 보았으며, 분석결과 GA기법은 변수 설명력에 관한 변별력에 있어 일반회귀분석보다 우월한 특징이 있음을 알 수 있었고 따라서 회귀분석과 병행할 경우 매우 직관적이며 보완적인 도시분석기법이 될 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구는 사후분포를 예측하는 베이지안 추정기법의 일환인 마르코프 체인 모형을 적용하여 직업요인 인구이동에 따른 직종별 취업자의 공간적 분포에 나타나는 변화를 예측하였다. 이를 위해 인구이동의 사유 중 직업요인 이동량을 추출하여 직업을 요인으로 하는 인구이동 패턴을 파악하고, 직업요인 인구이동의 추이확률 산출 값을 토대로 채프만-콜모고로프 방정식을 구축하여 장래 지역별 취업자 분포와 직종분포의 변동성을 예측하였다. 분석결과, 서울의 취업자 분포가 감소할 것으로 예측되나 직종 중 단순노무 종사자는 증가할 것으로 예측되었다. 전문가 및 관련 직의 경우 수도권과 일부 광역시를 제외한 모든 지역에서 증가할 것으로 추정되었고, 강원, 충청지역은 전체 직업군의 취업자 분포에 있어 증가세를 나타낼 것으로 예측되었다. 본 연구 결과는 향후 지역 노동시장의 원활한 인력수급이 가능하도록 유입, 유출될 가능성이 높은 인력 및 직종을 중심으로 직업훈련, 취업알선 등 고용지원 서비스를 통해 사전 대비하는 방안 마련에 기초자료로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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