다수의 연구들이 환경적 형평성 분석에 있어서 환경위험의 영향권 내에 있는 인구를 추산하기 위하여 흔히 단순면가중내삽법을 사용하고 있지만, 그 도출된 결과치는 불가피하게 부정확하다. 왜냐하면, 단순면가중치법은 인구가 원시구역 내에서 균등하게 분포되어 있다는 것을 비현실적으로 전제하고 있기 때문이다. 두 개의 대안적인 면가중치법, 즉 지능형 면가중치법과 회귀법은 주택의 위치에 관한 추가적인 지리적 정보를 이용함으로써 환경위험의 영향권 내에 있는 인구를 추정하는데 있어서 분포적인 편차를 설명할 수 있다. 본 연구는 환경적 형평성 분석에 있어서 환경위험의 영향권 내에 있는 인구를 추정하기 위한 다섯 개의 면내갑법을 탐색하고, 상이한 면내삽법에 대한 환경적 형평성의 민감도를 분석하고자 한다. 본 연구는 면내삽 과정에서 원시구역과 목표구역에 위성영상으로부터 추출된 토지피복의 분포와 같은 추가적인 지리정보를 제공하기 위하여 GIS 기법을 사용하였다. 독립표본 t-test통계량은 환경적 형평성 가설을 검정하기 위하여 사용되었다. 또한, 편재계수는 상이한 면내삽법에 따른 인구추정치의 상대적 변이성을 비교하기 위하여 계산되었다. 본 연구는 사례지역에서 환경적 형평성 분석의 결과는 환경위험의 영향권 내에 있는 인구를 추정하기 위해서 사용된 면내삽법에 민감하지는 않았지만, 상이한 면내삽법들이 사용됨에 따라 그 추정치는 대개 변동적 이었다는 것을 규명하였다. 이것은 환경적 형평성에 대한 통계적 분석결과는 어떤 면내삽법을 사용하느냐에 따라서 어느 정도까지는 변할 수 있다는 것을 암시한다.
소지역에서 직접(direct) 시계열추정을 할 수 있다면, 소지역들 추정에서 최적선형 불편예측량(BLUP)을 일반화 시킬 수 있다. 특히 조사에서 얻어지는 관측 값의 오차가 시간상으로 상관관계가 있다면 Kalman-Filter(K-F)기법이 사용 될 수 있다. 이 연구는 소지역의 실업자 수 추정에서 K-F기법으로 경제활동인구수를 이용하여 현 시점의 소지역 실업자 수를 예측함수(BLUP)를 통해 추정하였다. 그리고 단순 회귀분석 추정치와 비교하였다.
실시간으로 유동인구를 계측하는 기술은 다양한 산업 분야에서 공간 밀집도에 대한 통찰력을 제공하여 더 좋은 서비스 환경을 만들어준다. 이에 따라 여러 기업과 학계에서는 특정 공간의 유동인구 데이터를 계측하기 위해 오랫동안 다양한 연구를 시도해왔으며, 최근에는 스마트시티와 디지털트윈의 일환으로 Wi-Fi 신호를 활용한 유동인구 분석 사업화가 더욱 활발한 추세이다. 본 논문에서는 유동인구 데이터를 활용하는 일반 수요자(비전문가)의 관점에서 유동인구 계측 시스템에 대해 쉽게 이해할 수 있도록 설명한다. 구체적으로는 사람들이 소지한 스마트폰으로부터 수집되는 MAC-address 값 기반의 유동인구 추정 방법을 제시하는데, 추정값의 정확도를 분석하기 위해 Real MAC-address와 Random MAC-address 값을 구분한 뒤, Real MAC-address가 추출된 실제 스마트폰 기기 수와 CCTV 화면에 집계된 사람 수를 비교하는 실험을 진행한다. 그 결과 두 데이터 간의 유사한 상관 계수가 나타났다. 이러한 결과에 근거하여 MAC-address 분류를 통한 Wi-Fi Probe Request 기반 유동인구 분석 방법을 제시한다.
주로 도시에 소재하는 표준기상관측소 자료의 공간 내삽에 의해 일 최저기온의 평년값을 추정할 때, 도시 열섬효과의 전이에 의해 전원지역에서 과다추정 되는 오류를 수정하기 위해 본 연구를 수행하였다. 도시열섬효과의 공간적인 확산을 모의하기 위해 먼저 불연속적인 변량인 시군 행정구역단위 인구를 지표피복도 상의 시가지 픽셀에만 할당하여 규칙적인 격자점 단위의 평균인구로 변환함으로써 연속적인 변량인 수치인구모형(DPM)으로 표현하였다. 다섯 가지 평활화 DPM 가운데 최적으로 판명된 사방 2.5 km DPM과 기온추정 오차간 회귀식을 기존의 거리-고도 보정 내삽과정에 결합하였다. 이 방법을 적용하여 추정된 평년(1971-2000) 월별 일 최저기온의 추정오차는 기존방법에 비해 최소 50%가 개선되었다.
본 논문은 Cengiz et al.(2019)이 제안한 집군(集群)추정법을 "경제활동인구조사" 자료에 적용해 2009~2019년 기간 최저임금 인상이 근로자 고용규모에 미친 영향을 추정한다. 집군추정법은 강창희(2020)에서도 적용된 방법으로서 최저임금 인상에 따른 시간당 임금 분포의 변동을 활용하고, 한국과 같이 전국적으로 동일한 최저임금을 채택하는 노동시장에 쉽게 적용될 수 있다. 추정 결과에 의하면, 2009~2019년 기간 동안 연도별 최저임금의 인상은 고용규모에 부정적인 영향을 미쳤다. 최저임금이 10% 인상되면 근로자 전체 고용규모는 약 1.42~1.74% 정도 감소하는 것으로 추정된다. 최저임금 인상의 부정적 고용효과는 근로자 집단별로, 사업체 특성별로 서로 다르다. 최저임금 근로자의 비중이 높은 집단에서 부정적인 효과가 더 크다. 향후 최저임금 인상 폭을 결정하는 과정에서 최저임금 인상으로 인한 부정적인 고용효과를 충분히 고려할 필요가 있다.
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.
신라촌장적은 당시의 경제사회상을 조명하는 데 있어 매우 귀중한 사료로 여겨지고 있다. 이 문서를 기록한 내용의 정확성과 방법의 정연성은 오늘날의 각종 조사보다 더욱 뛰어난 것으로 생각된다. 본 연구에서는 인구에 관한 통계수치를 중심으로 현대적 의미의 통계량을 추정해 보고자 하였다.
인구8-9만명의 지역주민을 대상으로 한 전수조사에서는 인구 10만명당 연간 암발생율은 남자 140,여자 103명으로 보고된 바 있다. 암발생율은 진단기술의 정도나 주민의 의료 양상에 의해 크게 달라질 수 있겠으나 현재 우리나라 암발생율은 대략 130-150/10만명으로 추정되며 연간 약5~6만명의 암환자가 새로이 발생되는 것으로 믿어진다.
가구원의 연령 및 성별, 가구원 수 등 인구학적 특성이 가계의 소비구조에 영향을 미친다는 점을 고려할 때, 급격한 인구구조 변화는 우리나라 전체의 가계소비지출 구성에 지대한 영향을 미칠 것으로 짐작된다. 인구학적 특성의 변화가 소비지출에 미치는 영향을 분석하기 위하여 본 논문에서는 가계소비지출 통계자료에 Quadratic Almost Ideal Demand System(QUAIDS) 모형을 적용하여 소비지출 항목별 구성비 함수를 추정하였으며, 경제 성장률, 인구, 가구구성 등 추정에 사용된 설명변수들의 전망치를 이용하여 2005~2020년 기간 중 우리나라 가계소비지출의 구성 변화를 전망하였다. 전망 결과에 따르면, 우리나라의 가계소비지출은 향후에도 상당한 변화를 보일 것이며, 이 가운데 많은 부분은 인구학적 특성 변화에 기인하는 것으로 분석되었다. 소비구조의 변화는 산업구조의 변화를 야기한다. 따라서 자원의 효율적 배분을 위해서는 생산요소의 유연한 산업 간 이동을 촉진하기 위한 정책적 노력이 필요하다. 한편, 본 논문의 전망 결과는 기업의 투자계획 수립에 있어 유용한 정보로 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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