이 연구의 목적은 이지역 코호트 요인법에 의한 인구 추계 방법론을 정립하고, 그것을 부산광역시의 장래 인구 추계에 적용하는 것이다. 우선 시도와 같은 지역 인구의 추계에 있어 우리나라의 공식적인 방법인 순이동 코호트-요인법이 갖는 한계를 예증하였다. 대안으로 지역간 코호트-요인법 중 전체 지역을 두 지역으로 구분한 후 지역 간의 전입과 전출을 분리하여 추계하는 이지역 코호트-요인법을 정립하였다. 이를 바탕으로 부산광역시의 2005~2030년에 대한 인구 추계를 3가지 시나리오 하에서 실행하였다. 순이동 방식을 취한 인구 추계와 이지역 방식을 취한 인구 추계 간에는 상당한 차이가 나타났는데, 전출 초과 지역인 부산의 경우 순이동 방식에서 더 빠른 인구 감소가 나타났다. 이지역 방식에 의한 부산 및 전국추계의 인구 변화 추세를 검토한 결과 추계가 상당히 합리적으로 이루어짐을 확인할 수 있었다. 결론적으로 본 연구에서 제시된 이지역 코호트-요인법은 순이동 코호트-요인법에 비해 논리적으로 더 정연하면서도 실제 추계에 있어서도 높은 유용성을 보여 주었다.
본 연구는 대도시의 인구이동률의 장기적 추세를 분석하기 위하여 시도되었다. 본 연구에서는 멕시코의 중소도시인 오하카(Oaxaca)에서 구역별로 추출된 633가구를 대상으로, 그들의 거주지 이동상황 및 이에 영향을 미치는 인구.사회학적 요인에 관한 설문을 실시하였다. 연구결과, 가족의 거주지 이동률은 결혼후 5년 이내가 년간 23.23 퍼센트로서 가장 높았는데, 이것은 결혼초기에 출산과 관련한 주거공간 요구의 급격한 증가가 주된 원인인 것으로 해석되었다. 또한 연대별로는 1960년대에 특히 많은 주거지 이동이 있었는데, 이는 이 시기의 범 세계적인 아기풍년(Baby Boom)에 따른 급격한 자녀수의 증가와 관련된 거주공간의 수요확대로 인한 현상으로 해석되었다.
우리나라의 경우 인구이동은 각 지역의 인구변화에 지대한 영향을 미치는 요인으로 간주되고 있다. 본 연구는 거시적 관점에서 인구이동에 영향을 미치는 요인들 간의 인과구조를 파악하는데 목적을 두었다. 지난 5년(2000-05년) 동안 전국 시 군 구에서 이루어진 전입과 전출과의 상관계수는 0.95를 넘고 있어 전입량이 많은 지역에서 전출량도 많음을 보여주고 있다. 본 연구에서는 전입량에 영향을 미친 요인들 간의 경로를 가설적으로 설정한 후 경로계수를 산출하였다. 그 결과 인구이동에 미치는 직접효과는 문화복지환경이 가장 크게 나타났으며, 신규주택환경, 교육환경, 산업취업환경 순으로 나타났다. 그러나 간접적으로 영향을 주는 요인은 재정환경, 기반환경, 산업취업환경, 신규주택환경 순으로 나타나고 있다. 따라서 인구이동에 영향을 미치는 총효과는 재정환경, 문화복지환경, 산업취업환경, 신규주택환경 순으로 영향력을 보이고 있다. 특히 재정환경요인의 경우 순환경로를 가지고 있으며, 재정환경의 순환구조는 인구이동의 총효과를 증대시키고 있는 것으로 나타났다.
OECD (2015)과 UN (2017)에 따르면 한국은 입국의 나라로 분류되고 있다. 입국의 나라는 순이동(net migration)이 양으로 유지된다는 것을 뜻하며, 동시에 국제이동이 인구증가에 영향을 미칠 가능성이 높음을 의미한다. 통계청 (2011)은 이전 추계와는 달리 인구이동요인을 고려한 Wilson (2010)모형을 기반으로 성별 및 입 출국을 구분하여 모수가 15개 이상인 모형을 이용하였다. 그리고 5년 뒤 2016년 추계에서는 최근 5년간의 내국인 순이동률 평균치와 외국인 정부정책을 반영한 값을 가정하였다. 하지만 이 두 결과 모두 국제이동이 보수적으로 추정되어 입국의 나라로 추정하는 OECD, UN의 분류와는 다른 결과를 제공한다. 따라서 본 연구는 입국, 출국 그리고 순이동의 국제이동추이가 선형이 아닌 비선형임을 착안하여 우리나라 2000-2017년 국제이동 자료에 함수적 자료모형을 활용한 비모수 모형 (Hyndman과 Ullah (2007)이 제안한 FDM, Hyndman 등 (2013)가 제안한 Coherent FDM)을 적용하여 확률론적 추계방식으로 향후 추이를 예측하였다. 분석결과 입국률은 2018년 인구천명당 1.098명(남자), 1.026명(여자), 2025년 1.228명(남자), 1.152명(여자) 그리고 출국률은 2018년 인구천명당 0.907명(남자), 0.879명(여자), 2025년 0.987명(남자), 0.959명(여자)으로 나타났다. 따라서 순이동률은 인구천명당 2018년 0.191명(남자), 0.148명(여자), 2025년 0.241명(남자), 0.192명(여자)으로 증가하는 결과가 도출되었다.
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.
유동인구 자료는 도시의 동적 활동을 파악하는 지표로서, 도시철도 등 교통 분야에서 장기적 측면의 계획 수립에 유용한 자료로 활용 가치가 높다. 하지만 현재 유동인구 자료는 현장 조사 및 이동통신 자료에 기반한 사후 수집 방식으로, 장래 계획 수립에 활용성이 낮은 실정이다. 이에 본 연구에서는 유동인구에 영향을 미치는 다양한 요인들에 대한 분석을 통해 향후 유동인구 예측을 위한 기초를 마련하였다. 이를 위해 2013년 12월에 수집된 서울시 6개 구(강남구, 서초구, 송파구, 영등포구, 종로구, 중구)의 유동인구 자료를 활용하여 음이항 회귀모형을 구축하였으며, 모형 구축 결과, 세대수, 종사자수, 지하철 역사수 및 버스 노선수 변수가 유동인구 예측에 통계적으로 유의성을 가지는 것으로 나타났다. 이처럼 유동인구에 영향을 미치는 요인에 대한 분석을 통해 향후 도시철도 등 교통 분야의 장기적 계획 수립에 해당 자료의 활용성을 높일 수 있을 것으로 판단된다.
고령인구의 증대 및 출생 인구의 감소로 과소지와 대중교통 취약지역이 확산되고 있다. 이러한 인구구조의 변화는 교통약자의 독립적 이동이 더욱 불편해지고, 물류의 수송이 어려워 진다. 한편, 도심은 차량의 포화상태로 대기환경의 질이 나빠지고 도심도로는 주차장으로 변질될 뿐만 아니라, 운전자와 보행자 모두에게 안전의 위협이 되고 있다. 이러한 환경과 이동의 효율성을 극대화 하는 방안으로 친환경자동차와 자율주행기술의 접목이 연구개발 중이다. 자율주행기술은 자율주행차와 도로 인프라에 ICT가 융 복합되어 이동과 수송분야의 새로운 산업과 서비스 창출이 가능하다. 본 고에서는 교통약자의 이동과 물류의 수송을 지원하는 자율주행기술의 개발 동향을 살펴본다. 특히 광화문, K-City 등의 도심 자율주행서비스 테스트 경험을 통해 해결해야 하는 복잡한 도심 주행 환경의 인지와 교차로 및 합류로, 비정형 도로환경에서의 주행협상기술의 필요성을 소개한다. 도심의 주행 환경은 고속도로와 같은 자동차 전용도로와 달리, 신호등과 교차로, 2륜 이동체 및 버스 등이 다양하게 혼재된 것으로 인지 및 판단 기능의 고도화가 적극적으로 요구된다. 그리고, 다양한 자율주행서비스 시장을 확산하기 위해 요구되는 이동하는 공간과 시간을 메꿔 줄 미디어 콘텐츠의 역할에 대해 설명하고자 한다.
현재 지하철 운영기관은 만성적인 운영적자를 타개하기 위하여 다각적인 서비스 개선 노력을 하고 있으며, 이를 지원하기 위하여 지하철 통행과 관련된 심층적이고 효과적인 데이터 분석이 필요한 시점이다. 이에 본 연구는 지하철 인구이동 패턴 발견을 위한 분석환경으로 다차원분석시스템(OLAP)을 제안하였다. 지하철 교통카드의 로그 데이터가 이 시스템의 원시데이터로 사용되었고, 다차원 모델링을 통해 데이터마트를 설계.구현하였으며, 다차원분석도구를 이용하여 탐색된 지하철 인구이동 패턴과 맵을 예시하였다.
본논문은 한국 주요도시의 인구 유출입현상을 통계적으로 구명하고 구명된 결과를 기초로 하여 앞으로의 인구를 예측하는 데에 목적이 있다. 이를 위하여서 간단한 마아코프 연쇄를 이용한 인구이동모형을 선정하고 센서스 자료를 적용하였다. 인구의 예측에는 흔희 단순 L-곡선(simple logistic curve)을 사용하는 것이 일반적인 방법이나 도시인구의 유출입과 같은 사회적 인구증가율을 내포하고 있는 경우에는 적당한 방법이라고 할 수 없겠다. 본논문은 5개의 장과 부록으로 구성되어 있으며 2장에서는 모형과 기초자료의 분석이 있고 3장에서는 모형의 적용, 4장에서는 도시 인구흡인력 등에 관련된 제반 통계량을 추정하였다. 마지막 장은 결과의 평가로 삼았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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