본 논문의 목적은 우리나라 도시공간구조 변화를 시계열적으로 분석하고, 지역별 규모별 그 특성을 도출하는 것이다. 본 논문에서 도시공간구조는 인구밀도경사함수(population gradient curve)를 통해 분석하였고, 분석의 시간적 범위는 자료구축의 가능성을 고려하여 2000년부터 2010년까지로 설정하였으며, 공간적 범위는 광역시를 제외한 70개 도시이다. 본 논문의 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 우리나라 도시들은 평균적으로 도심 인구밀도는 감소하고, 인구밀도 경사도는 완만해져 도심 집중현상보다 외곽지역으로의 확산이 활발하게 진행되는 것으로 나타났다. 둘째, 비수도권 지역은 전국 평균과 동일한 형태의 공간구조 변화를 경험하였지만, 수도권 지역은 외곽지역뿐만 아니라 도심까지 인구밀도가 함께 높아지는 현상이 나타났다. 셋째, 인구 20만 이상의 중도시와 대도시에서는 도심 집중현상보다는 도시 외곽지역으로의 확산이 우세하게 나타난 반면, 인구 20만 미만의 소도시에서는 도심 인구밀도가 높아지면서 인구밀도 경사도의 절댓값이 커지는 도심 집중현상, 즉 압축도시의 특성이 나타나는 것으로 분석되었다.
본 연구의 목적은 목적, 장소, 시기, 규모가 유사하지만, 공공기관 이전과 민간기관 유치라는 서로 다른 접근방법으로 조성된 강원혁신도시와 원주기업도시의 특징을 비교 분석하는 것이다. 이를 위해 강원혁신도시와 원주기업도시의 인구 특성인 인구변화, 인구구조, 인구이동 등을 살펴보았다. 연구자료는 통계청에서 제공하는 인구이동 마이크로데이터를 이용하였다. 분석 결과 강원혁신도시와 원주기업도시는 원주시 인구증가와 원주시 내부의 인구이동에 크게 영향을 미쳤으며, 인구구조와 인구지표에 모두 긍정적인 변화를 가져왔다. 특히, 기업도시의 인구특성을 크게 변화시켰다. 원주시 내부 이동을 제외하면, 혁신도시와 기업도시는 수도권(서울, 경기, 인천)에서 이주한 세대가 절반 이상을 차지하였다. 해당 지역의 공동주택 건설은 원주시 내부 이동을 활성화시켰다. 강원혁신도시와 원주기업도시로 전입한 사유는 주택, 직업, 가족 등의 순으로 나타났다.
본 연구에서는 경상남도 창원시를 대상으로 노인인구 분포지역의 공간적 특성과 폭염과의 관계를 분석하였다. 이를 위해 통계청의 인구센서스 자료와 환경부 토지피복도, Landsat 8 지표면온도, 기상청의 폭염일수 자료를 활용하였다. 노인인구 분포의 공간적 특성은 토지이용특성을 고려하여 K-mean 군집화 분석을 통해 총 5개 유형으로 분류하였다. 공간유형별 노인인구 특성은 도시화된 유형(cluster-3)에서 노인인구의 수가 많았으나, 농촌지역과 산림지역에 분포하는 유형(cluster-1, cluster-2)에서는 노인인구의 구성 비율이 높은 것으로 나타났다. 지표면온도와 폭염일수 특성에서는 도시지역에서 지표면온도가 가장 높았으나 폭염일수는 농촌지역이 가장 많았다. 노인인구 분포지역의 공간유형에 따른 폭염 특성을 분석한 결과, 농촌지역 면적이 많은 cluster-2가 15.95일로 가장 높았고, 도시화된 유형인 cluster-3은 9.41일로 가장 낮았다. 즉, 도시지역에 거주하는 노인인구보다 농촌지역에 거주하는 노인인구가 폭염에 더욱 노출되어 있으며, 피해가 가중될 것으로 예상된다. 본 연구의 결과는 여름철 폭염 취약지역의 효과적인 관리와 사전 예방을 위한 다양한 정책방안을 마련하는데 기초적인 자료로 활용될 수 있을 것이다.
1960년대 이후 우리나라는 산업화와 도시화가 진행되면서 이촌향도형 인구이동으로 농촌은 큰 변화를 겪었다. 최근 귀농 및 귀촌으로 인하여 일부 농촌 지역의 인구가 부분적으로 증가하고 있기도 하나, 농촌의 인구감소는 지속 되고 있으며, 인구 고령화도 심화되고 있다. 농촌 인구의 감소와 고령화의 심화는 광범위한 농촌지역에서 인구 과소화는 물론이고 지역 공동체로서의 기능을 유지하기도 어려운 '한계촌락'을 발생시키고 있으며, 한걸음 더 나아가 소멸 가능성도 제기되고 있다. 이 연구는 전라남도 고흥군을 사례로 우리나라 농촌지역의 한계촌락의 구조와 특성을 분석하고자 하였다. 이 연구는 먼저 인구 과소화와 한계촌락에 관한 선행 연구들을 검토하고 한계촌락의 개념을 살펴보고, 인구 자료를 활용하여 전남 시군별 인구 변화와 고령화를 기초로 연구 지역을 선정하였다. 이어서 본 연구는 한계촌락의 구조적 특성을 분석하기 위해 사례지역 농촌 마을의 인구 실태와 고령화, 소득원 및 토지이용, 공동체 활동실태 그리고 주민들의 마을에 대한 인식 등을 고찰하였다.
목적지와 기원지 사이의 공간효용과 매력도의 차이 때문에 주로 생겨나는 인구이동은 인구의 지역적 역동성에 유의미한 영향을 미치고 있다. 인구이동과 지역계획 또는 지역정책은 상호 순환적으로 영향을 미치는 구조적인 특성을 보여준다고 해도 과언은 아니다. 이에 따라 이 연구는 지역 인구이동의 특성을 살펴보기 위하여 인구이동의 방향과 전출지와 전입지의 관계 및 관계의 비중을 적절하게 표현할 수 있는 사회연결망 분석기법을 동원하였다. 그 가운데에서도 중앙성 지표를 활용하여 인구유입 유출 경향을 파악하고, 스프링 그래프로 시각화함으로써 인구유입지와 인구유출지를 쉽게 식별하는 데에 역점을 두었다. 구체적으로 이 연구는 2001년과 2008년의 전국적인 인구이동에 대한 자료를 활용하여 i), 전국과 충청북도의 이동, ii) 충청권 내부 이동, iii) 충청북도 내부 인구이동 특성을 중점적으로 살펴보았다. 충북을 근간으로 한 사례분석 결과에 따르면, 조사기간 동안 전국과 충북의 이동 측면에서 청주시 흥덕구로의 인구유입 규모가 가장 컸다. 또 충북으로 유입한 인구의 주된 전출지는 경기도와 서울이었다. 한편, 2001년 충청권에서 가장 많은 인구가 유입한 광역자치단체는 대전광역시였으나, 2008년에는 충남으로 그 순위가 바뀌었다.
인구주택 센서스 즉, 인구주책 총조사는 일정시점을 기준으로 일정한 영역 또는 제한된 지역에 있어서의 모든 사람에 관한 개개의 특성과 경제 및 사회적 제반자료 및 주택실태에 관한 자료를 수집, 공표하는 일련의 과정(total process)을 말한다. [4] 이러한 인구주택 총조사는 인구통계 뿐만 아니라 모든 통계의 기초가 되며, 이구주택 총조 사의 정확도는 한나라의 통계발전 수준을 평가할 수 있는 척도가 된다. 우리나라에서는 인 구에 관한 대부분의 정보가 총조사를 원천으로 하여 작성 되어왔고, 장래 인구추계 및 인구 이동과 생명표에 관한 분석 등이 총조사 자료를 기초로 하여 이루어 지고 있기 때문에 인구 주택 총조사에 대한 의존도가 상당히 높게 나타나고 있다. 특히, 인구주택 총조사에서 수집, 생산되는 자료를 국가와 지역사회의 교육, 보건, 고용, 후생, 주택, 지역발전 등 각종 정책의 수립과 평가를 위한 기초자료로서 이용되는 등 그 중요성은 날로 커지고 있다. 그러나 산업 화와 급진적인 도시화 과정에서 수반된 높은 인구이동으로 인하여 인구주택 총조사의 실시 는 점차 복잡하고 어려워 지고 있다. 따라서 본고에서는 우리나라 인구주택 총조사의 발전 과 그 여건을 살펴봄으로써 인구주택 총조사의 중요성 및 곤란성을 인식하는데 일조하고자 한다.
부산 대도시권 인구이동의 특성을 밝히기 위해, 본 연구에서는 이동 가구의 특성과 부산 대도시권 인구이동의 선택성을 분석하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 부산에서 유출되는 가구의 가구주는 25~34세 연령대의비율이 가장 높다. 비이동 가구에 비해 이동 가구는 가구주의 학력 수준이 높고, 1인 가구 비율이 높으며, 자가 거주비율이 낮다. 특히 부산에서 수도권으로 전출하는 가구에서는 이러한 경향이 더욱 강하다. 둘째, 연령과 학력에 따른 인구이동의 선택성이 뚜렷하게 나타난다. 부산은 모든 연령대에서 인구가 유출되는 가운데, 10대와 20대의 전출 초과규모가 크다. 비이동자에 비해 이동자는 고학력자 비율이 높으며, 특히 부산에서 수도권으로 전출하는 인구의 고학력자 비율이 높다. 부산의 4개 사례 고등학교를 대상으로 2008년 진학 현황을 살펴본 결과, 성적이 우수한 학생들은 대부분 서울로 진학하였다. 부산은 인구가 과도하게 유출되고 있는 양적 문제와 함께 두뇌유출이라는 질적 문제를 동시에 겪고 있다.
이 연구는 코호트 변화율법을 이용하여 우리나라 산촌지역 인구변동의 특성을 분석하고 장래 산촌인구를 추계한 것이다. 분석대상이 되는 산촌은 산림청에서 지정한 산촌진흥지역으로, 산림면적 비율 70% 이상, 인구밀도 111인/$km^2$, 경지면적 비율 21% 이하인 읍 면으로 정의한다. 산촌의 인구변동 특성을 살펴보면 지난 20년 간 산촌 인구는 급격히 감소하였고 노령화 지수는 상승하였다. 연령별로는 10~30대 젊은 층의 인구 유출이 많고 40대 이상 장년층의 유입이 증가하였다. 젊은 세대 인구가 감소하는 것은 교육과 취업을 위해 도시로 이동하는 경우가 많기 때문이며, 장년층 인구 증가는 귀농 귀촌에 대한 관심 증대의 영향으로 생각된다. 이러한 추세가 지속된다면 산촌인구는 2030년에 68만 명, 산촌의 노령화 지수는 1,035로 상승하여 국토의 균형 발전과 산림의 지속가능한 경영에 문제를 초래할 것이다. 따라서 산촌경제 활성화와 안정화를 위한 정책적 개입이 필요하다.
본 연구의 목적은 경상북도 경산지역에 거주하는 65세 이상 노인들의 치매실태를 알아보고 치매노인들의 인구학적 특성 및 생활 습관적 특성을 알아보는데 있다. 본 연구에서는 모집단의 약 6%에 해당하는 1,120 명을 표본으로 추출하여 한국형 간이정신상태 검사를 포함한 면담표를 이용하여 2003년 8월 1일부터 2003년 9월 2l일까지 수행되었다. 면담에 응하지 않거나 분석 자료로 활용할 수 없는 160 사례를 제외한 960 사례가 최종분석에 이용되었다. 본 연구에서 밝혀진 내용은 다음과 같다. 한국형 간이정신상태 검사에 따르면 응답자들의 10.6%가 치매에 이환된 것으로 나타났으며 그들 가운데 54.9%는 경증, 31.4%는 중등증, 13.7%는 중증이었다. 치매노인들의 인구학적 및 생활 습관적 특성을 알아보기 위하여 교차분석을 도입하였으며 치매에 영향을 미치는 인구학적 및 생활 습관적 특성들을 경험적으로 규명하기 위하여 로지스틱회귀분석을 사용하였다. 로지스틱회귀분석 결과 정신노동에 관련된 직업에 종사했던, 규칙적인 운동을 하는 응답자, 규칙적 식사를 하는 사람과 적당량의 음식을 섭취하는 응답자들이 치매이환의 대수승산을 감소시키는 것으로 밝혀졌으며 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다. 반면 나이가 높을수록 노인들의 치매이환의 대수승산을 증가시키는 것으로 밝혀졌다. 끝으로 노인들의 치매이환을 감소시키기 위한 여러 가지 정책적 대안들을 논의하였다.
유동인구 예측은 상권의 특성에 따른 점포의 입지 선정 및 고객 맞춤형 마케팅 등 민간 분야에서부터 교통망 등 사회 간접 자본 설계를 위한 공공 분야에 이르기까지 다양한 목적으로 연구되어 왔으며, 최근에는 Covid-19 의 확산에 따라 그 중요도가 더욱 높아지고 있다. 보다 정교한 예측을 위해서는 전체적인 유동 인구 뿐만 아니라 특성 별로 세분화된 하위 그룹에 대해서도 정확한 예측이 요구되나, 기존의 예측 모델들은 이러한 데이터의 계층 구조를 고려하지 않았다. 본 연구에서는 세분화된 하위 그룹 별 유동인구의 예측 정확도를 높이기 위해 전체 유동인구의 패턴을 동시에 활용하는 Global-Local 구조 기반의 Deep Learning 유동인구 분석 모델을 제안한다. 실험 결과 단일 시계열 데이터만을 사용하는 경우 대비 5.4%~52.6%의 예측 오류 감소 효과가 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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