본 논문은 국가별 추계인구와 미래 9개년 인구관련 설명변수들의 추정값을 통하여 적정인구 모형을 구형하고 한국의 적정인구를 추정하는데 목적이 있다. 후생을 고려한 생산함수 확장모형, 세계 176개국의 표본자료 그리고 다중회귀분석을 이용하여 $2000{\sim}2300$년 한국의 적정인구를 추정하고 그 추세곡선을 나타내는 것이다. 모형의 종속변수는 UN에 의한 세계각국의 추계인구이고, 설명변수는 9개 변수 즉 PPP GDP, 인접지역 경제통합율, 교육수준, 영어구사비율, 국토유효면적, 에너지량, 기온, 수자원량, 무역거리이다. 연구결과는 다음과 같다. $2000{\sim}2300$년 한국의 적정인구는 $4,350{\sim}4,950$만명으로 추정되며, 2000년${\sim}$2050년은 $4,700{\sim}5,010$만명, 2050년${\sim}2100$년은 $4,770{\sim}4,400$만명이 된다. 2125년 최저점 4,350만명을 통과한 후 점진적으로 2300년의 4,870만명으로 접근해 갈 것으로 추정된다. 연구결과의 시사점은 네 가지이다. 첫째 한국의 적정인구가 2125년을 기준으로 이전은 감소 이후는 증가 추세일 것이므로 정책결정시 적정한 목표인구를 설정해야 한다는 점이다. 둘째 현 추세로 진행되면 2050년 이후 적정인구가 추계인구보다 $500{\sim}600$만명 더 많아진다는 점이다. 셋째 2125년 이전의 적정인구는 좁게 $4,770{\sim}4,545$만명으로서, 출산율 향상을 통한 적정인구의 유지 노력이 필요하다는 점이다. 넷째 적정인구 추세의 기복은 출산기피로 인한 인구감소 때문으로 출산지원과 입양 및 이민 유입의 정책에 따라 변화될 수 있다는 점이다.
국내 마케팅 시장은 전체 분야에 걸쳐 출혈경쟁이 이뤄지고 있다. 이와 같은 환경에서 기업들이 올바른 의사결정을 통해 경쟁력을 확보하려면 시장의 잠재력을 정량적으로 파악하는 노력이 필요하다. 특히, 배후지의 인구, 직장인, 그리고 유동인구 규모 등은 시장의 잠재력을 판단하는 기본 정보다. 배후지의 인구와 직장인 정보는 국가통계 자료 등을 활용하거나 기타 추정방법에 의해 산정되어 활용되고 있다. 하지만, 유동인구에 관한 정보는 실제 거리에 나가 인구를 측정하여 활용하는 방안 외에는 마땅한 추정방법이 없는 실정이다. 이러한 이유로 유동인구가 매출에 직접적인 영향을 주는 기업들은 많은 시간과 인력을 투입하여 유동인구 수를 측정하고 있다. 하지만, 비용적인 측면에서 한계가 있다. 본 연구에서는 Point 기반의 인문사회 Spatial DB를 활용하여 전국단위의 유동인구를 추정하는 방법론을 제안했다. 또한, 유동인구 정보에는 연령 및 성별 비율까지 추정하여 다양한 활용이 가능하도록 하였다.
본 연구는 서울시 노원구 지역을 대상으로 차량 급조폭발물(IED)을 이용한 테러 발생 시 잠재피해인구를 추정하는 방법을 제시하였다. 정사영상을 바탕으로 객체기반 건물추출법을 활용하여 아파트의 면적을 구하였고, 고도자료를 바탕으로 건물의 높이와 층수를 추정하였다. 연면적기반 건물인구 추정법을 이용하여 각 아파트에 대한 거주인구를 추정한 후, 시나리오 분석법을 통해 연구지역 내 인구밀집지역인 지하철역을 중심으로 테러 발생 시 잠재적 피해인구를 추정하였다. 차량 급조폭발물(IED)을 이용한 테러 피해는 적재 가능한 폭약 량에 큰 영향을 받는 바, 테러에 이용 될 수 있는 차량의 종류에 따라 테러 발생 시 잠재적인 피해인구를 산출하였다. 분석결과, 노원구 마들역 주변에서 테러발생 시 가장 큰 잠재피해인구가 발생할 것으로 추정되었다. 본 연구에서 사용한 방법은 차후 연구에서 대단위 지역의 인구분포 추정 및 재난 피해 분석에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 저출산, 고령화 등 인구의 구조가 급격히 변화하고 있고 인구 분포의 불균등성이 확대되고 있는 시점에서 인구 추정 방식의 변화가 요구되고 있으며 소지역 단위에서 보다 정확한 추정이 요구되고 있다. 본 연구는 이러한 인구 추정 방식 변화 요구에 대응하기 위해 부산광역시를 대상으로 해석가능한 기계학습 방법을 적용하여 500m 격자 단위에서 2040년 인구를 추정하는 것을 목적으로 하고 있다. 해석가능한 기계학습의 방법과 코호트 요인법을 각각 적용하여 격자별 인구추정 결과를 비교해본 결과, 기계학습 방법이 인구 구조 변동에 영향을 미칠 가능성이 있는 여러 변수의 조합 반영이 가능하여 보다 낮은 오차를 도출함으로써 소지역과 같이 인구 변화폭이 큰 지역의 추정에 있어 적용력이 높음을 확인하였다. 인구감소시대에 과대추정된 인구 값은 도시계획에서 투자의 비효율성과 특정 부문에 대한 과잉 투자에 따른 타 부문에서의 질적 저하와 같은 문제를 일으킬 가능성이 높으며, 과소추정된 인구 값 역시 도시의 축소를 가속화시켜 삶의 질을 저하시키는 문제를 초래하므로 적절한 인구 추정 방법과 대안을 마련해야 할 필요가 있을 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 한국인구의 연도별 추정과 그 장래인구의 예측을 위한 단순 Logistic Curve의 모수(母數)들을 추정하는데 있다. 즉 1949년부터 1990년에 이르는 9회에 걸친 인구 Census 자료를 토대로 하고, 3-군법(3-群法)을 적용하여 모수들을 추정하므로서 연도별 총인구들의 곡선추계를 위한 Logistic Curve를 얻었다. 아울러 이 곡선에 의하여 1950년부터 1990년까지의 Census와 Census 사이의 총인구를 연도별로 추정하였으며, 다른 한편 1991년부터 2010년에 이르기까지 장래인구를 예측하였다. 뿐만 아니라 최근 한국인구 성장의 상한점근치(Upper Asymptote)로 58,616천명을 제시할 수 있었다.
이 논문의 목적은 족보에 나타난 생몰 기록을 근거로 조선후기의 사망력, 출산력, 인구 증가율을 추정하는 것이다. 족보에서 파악되 양반 남성의 사망력 수준을 식민지기 사망력 추계 및 모델 생명표를 이용해 전체 인구의 사망력으로 변환한 결과 18, 19세기 우리나라 남성의 출생시 기대여명은 23세로 추정되었다. 족보에서 계산된 양반 여성의 출산력 수준으로부터 여성 초혼 연령 및 식민지기 출산력 추계를 이용해서 전체 인구의 출산력을 추정한 결과는 조선 후기의 합계 출산율이 6.81이었음을 알려주었다. 추정된 조선 후기 사망력 및 출산력 지표를 안정 인구를 묘사하는 방정식에 대입해서 추정한 18, 19세기의 인구 증가율은 0.62%였다.
본 연구는 상이한 셀 크기에 따라 밀도구분적 인구추정의 정확성이 어떻게 변화하는지를 탐색하였다. 미국 조지아주 풀턴 카운티를 사례로 한 밀도구분적 인구 지도가 지능적인 밀도구분적 지도제작기법, 인구자료, 원본 및 모의된 토지이용 및 피복 자료를 이용하여 30m에서 420m의 해상도까지 매 30m 간격으로 생성되었다. 밀도구분적 인구 지도의 정확성은 RMSE 및 수정 RMSE 통계치를 이용하여 평가되었다. 프랙털 차원 값은 TPSA 방법을 사용하면서 30m에서 420m의 해상도까지 생성된 밀도구분적 인구 지도에 대해 각각 계산되었다. 연구결과에 따르면, 속성의 정확성 측면에서 인구를 보다 정확하게 추정하기 위해서 210m 이하의 격자 셀 크기가 적절하였나, 사례지역에서 밀도구분적 인구추정의 허용가능한 공간적 정확성을 충족시키기 위해 30m의 격자 셀 크기가 적절하였다. 또한, 프랙털 분석은 120m의 격자 셀 크기가 사례지역에서 밀도구분적 인구추정을 위한 최적의 해상도 이다는 것을 보여준다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권6호
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pp.1145-1153
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2009
1998년부터 집계된 연령별 주민등록인구통계의 오류는 0세 혹은 출생아가 연령상승에 따라 인구수가 점점 늘어나서 6세 혹은 7세가 되는 해에 인구가 최대가 되고, 6세 혹은 7세 이후로부터 인구가 점차 감소하는 현상이 나타난다는 것이다. 본 연구는 장래의 인구추론에 가장 많은 영향을 미치는 0세-6세의 각 연령별 주민등록인구에서 미래에 1세-7세가 되는 인구를 예측하고, 최대치를 기준으로 0세-6세 인구를 '완전생명표'를 이용하여 0세-6세의 역순으로 역 추정 한다. 결론적으로 0세-6세까지의 제시된 역 추정 인구수는 기존의 인구통계데이터들 보다도 신뢰할 수 있다.
인구총조사의 인구 이동 추정 방법에 의하면 행정구역 개편은 이동인구 추정치에 영향을 주어 그 추세 파악을 어렵게 한다. 1995년 대규모 행정구역 개편이 있었음에도 인구총조사에서는 이러한 문제에 대한 대비가 없었다. 따라서 이 논문은 행정구역 재편이 인구이동의 측정에 미치는 영향을 간접적으로 추정하고 이를 이용하여 최근 인구 이동 추세를 파악할 수 있는 방법을 고안하고 조사 자료를 분석하였다. 19995년 기간의 행정구역 개편은 대체로 총이동을 다소 감소시켰으며 이동형태별 인구이동에는 큰 영향을 미친 것으로 보인다. 1985-90년∼1990-95년 기간 인구이동의 추세를 보면 행정 구역 개편의 영향을 제거하였을 때 총이동수는 단순 조사결과보다 2% 포인트 더 높은 8.5%가 증가하였고 이동형태별로는 농촌 도시간의 인구 이동에서 군부의 순전출이 대폭 감소하였다. 또한 군부 순전출 인구의 감소추세는 일부 한정된 지역이 아닌 전국적인 현상인 것으로 나타났다.
본 연구에서는 현행 경제활동인구조사 체계에 근거하여 대영역 내의 시군구 단위 행정자치구역들에 대한 실업통계들을 생산할 수 있는 소지역 추정법이 제안된다. 고려된 소지역 추정량들은 합성 추정량, 복합추정량과 같은 설계기반 간접 추정량들이며 이러한 추정량들에 대한 평균제곱오차 추정식이 경제활동인구조사 체계 하에서 산정되어 시군구 단위 소지역 추정값들에 대한 정확도의 측도로써 활용된다. 2000년 12월 충북지역의 경제활동인구조사 자료로부터 이 지역 내의 10개 시군구 단위 행정자치구역들에 대한 실업자 총계 및 잭나이프 평균제곱오차가 본 연구에서 제시된 추정절차에 의해 추정된다. 시군구 단위 실업자 총계 추정값들의 신뢰성은 이들 추정값들의 상대편향(Relative Bias)과 상대오차제곱근(Relative Root Mean Square Error)에 의해 평가된다. 현행 한국 경제활동인구조사체계 하에서 복합추정량이 다른 추정량들에 비해 매우 안정적임을 밝힌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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