• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.21-29
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• 2023

본 논문에서는 인구 조사에서 산업 및 직업 코드를 자동 분류하기 위한 인공지능 기반 시스템을 제안한다. 산업 및 직업 코드의 정확한 분류는 정책 결정, 자원 할당 및 연구를 위해 매우 중요하지만, 기존의 방식은 사람이 작성한 사례 사전에 의존하는 규칙 기반 방식으로 규칙 생성에 필요한 시간과 자원이 많이 소요되며 오류 발생 가능성이 높다. 우리는 본 논문에서 통계 기관에서 사용하는 기존의 규칙 기반 시스템을 대체하기 위해 사용자가 입력한 데이터를 이용하는 인공지능 기반 시스템을 제안하였다. 이 논문에서는 여러 모델을 학습하고 평가하여 산업에서 86.76%의 일치율, 직업에서 81.84%의 일치율을 달성한 앙상블 모델을 개발하였다. 또한, 분류 확률 결과를 기반으로 프로세스 개선 작업도 제안하였다. 우리가 제안한 방법은 전이 학습 기술을 활용하여 사전 학습된 모델과 결합하는 앙상블 모델을 사용하였으며, 개별 모델과 비교하여 앙상블 모델의 성능이 더 높아짐을 보였다. 본 논문에서는 인공지능 기반 시스템이 인구 조사 데이터 분류의 정확성과 효율성을 향상시키는 잠재력을 보여주며, 인공지능으로 이러한 프로세스를 자동화함으로써 더 정확하고 일관된 결과를 달성하며 기관 직원의 작업 부담을 줄일 수 있다는 점을 보여준다.

• 응용통계연구
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• 제34권5호
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• pp.849-861
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• 2021

본 논문은 확률적 자료연계 방법의 기본 개념과 이론적 모형을 소개하고, 실제 통계청 데이터를 사용하여 확률적 자료연계가 진행되는 과정과 원리를 보여준다. 먼저 확률적 자료연계와 결정적 자료연계와의 차이를 간단히 알아보고, 확률적 자료연계 방법론의 토대가 되는 Fellegi-Sunter 모형의 기본 구성과 관련된 모수(m-확률, u-확률), 가중치, 매치여부 판정기준에 대해 기술한다. 그리고 통계청 등록센서스와 인구총조사 자료를 이용하여 그 모형을 적용한 자료연계가 이루어지는 구체적인 과정에 대해 설명하고, 이를 통해 얻어진 연계 결과의 정확성을 살펴본다.

• 토지주택연구
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• 제3권1호
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• pp.23-32
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• 2012

본 연구는 1990년 이후 인구 및 사회경제적으로 고도화된 경제발전의 특징을 보이는 수도권의 주택점유 특성변화를 분석하기 위해서 슈바베의 가설을 검정하였다. 슈바베의 가설은 한 나라의 경제발전에 따라 주택수요를 결정하는 요인이 사회경제적 요인 보다는 인구학적 요인으로 옮겨갈 것이라는 것이다. 슈바베의 가설을 검정하기 위해 본 연구에서는 1980년부터 2005년까지 통계청에서 제공하는 인구주택총조사 자료를 이용하여 약 25년동안 노정된 수도권 자가소유에 대한 수요 변화의 특성을 분석하였다. 본 연구에서는 Binary probit모형과 Blinder-Oaxaca 해체기법을 응용하였으며, 연구결과는 두 가지 연구가설이 성립하는 것으로 나타났다. 자가소유로 측정한 주택수요변화의 경우 사회경제적 요인보다는 인구학적 변화의 영향력이 1980년대 이후 지속적으로 증대되어 온 것으로 드러났다. 요약하면, 수도권 주택시장의 경우 주택점유에 있어서 가구의 경제적 능력보다는 인구학적 특성변화에 따른 주택소비 구입의사의 중요성이 점차 증대되고 있는 것으로 나타나 슈바베의 가설이 유효함을 보여주고 있다.

• 한국인구학
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• 제16권2호
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• pp.125-139
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• 1993

Korea has successfully achieved a lowered fertility level owing to the strong population control policy and effective family planning program. Along with fertility decline and decreased number of children in family, average number of household members has decreased and nontraditional households such as one person household and households composed of unrelated individuals have prolifirated, even though the absolute number of them are found minimal in Korea. However in recent years several data and survey results suggest that one person households are gradually in the increasing trend. The study aimed at investigating the real state of one person households in Korea and next analyzing the proportional distribution of one person households by a few socioeconomic characteristics, thus providing basic for eatablishing far-singhted population and social welfare policy in the future. Korea has experienced high growth rate of economy through government-led development plans starting from the 1960s. During the past three decades, Korea has shifted from the agricultural state to the industrialized one. In compliance with the economic growth, urbanization and industrialization have brought about rural-to-urban migration and a great bulk of young population migrated to urban areas, who are seeking for educational and job opportunities. Korean society has also been under drastic change in every aspect of life involving norms, tradition, and attitude, etc. Therefore, in spite of the prejudice on 'living alone' still remaining, young people gradually leave parents and home, and further form nontraditional households in urban areas. Current increase in the number of one person households is partly attributable to the increase in high female educational attainment and female participation in economic activities. As the industrial structure in Korea changes from primary into secondary and tertiary industries, job opportunities for service/sales and manufacturing are opened to young female labor force in the process of industrialization. Contrary to the formation of one person households by young people, the aged single households are composed when children in family leave one by one because of marriage, education, employment. In particular, a higher proportion of aged female single households occur in rural areas due to the mortality difference by sex. Based on the data released form the 1990 Population and Housing Census and National Fertility and Family Health Survey in 1985 and 1991, the study tried to examine the state of one person households in Korea. According to Census data, the number of one person households increased to 1, 021, 000 in 1990, comprising 9.0 percent of total households. And the survey reveal that among total 11, 540 households, 8.0 percent, 923 households, are composed of one person households. Generally, the proportion of female single households is greater than that of male ones, and a big proportion of one person households is concentrated in the 25-34 age bracket in urban areas and 65 years and more in rural areas. It is shown than one person householders in urban areas have higher educational attainment with 59.2 percent high schooling and over in 1991, Job seeking proved to be the main reason for leaving home and forming one person households. The number of young female single households with higher education and economic self-reliance are found nil and the study did not allow to analyze the causal realtionship between female education and employment and one person household formation. However more research and deep analysis on the causal facors on one person household formation using statistical method are believed to be necessary.

• 응용통계연구
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• 제18권1호
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• pp.27-41
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• 2005

『전국 장내 기생충 감염실태조사』를 위해 새로운 표본설계를 하였다. 2000년 인구 주택총조사의 10% 표본조사자료를 조사모집단으로 사용하였고, 조사의 특성상 각종 기생충의 감염율이 아주 낮은 관계로 통상적인 분석방법 대신에 상대위험도과 오즈비를 사용하였다. 표본배정은 네이만 배정의 절충형을 사용하였다. 또한 전국 단위와 특성별 추정이 가능하도록 하였고 추정의 정확성을 측정하기 위해 추정량의 분산식을 유도하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.5508-5513
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• 2013

본 연구는 인구주택총조사 자료(1985~2010년)를 이용하여 여성의 경제활동참여가 출산율에 미치는 영향을 실증분석하였다. 분석결과 1985년을 제외한 1990, 2000, 2005, 2010년에 여성의 경제활동참여는 여성의 총 출생아 수를 통계적으로 유의하게 낮추는 효과가 발생함을 확인할 수 있었다. (-) 효과의 크기는 1990년부터 점차 커져 2005년에 가장 크게 나타났으며 2010년에는 2005년 대비 그 크기가 상당히 감소한 것으로 나타났다. 이러한 감소의 효과는 일부 정부의 일과 가정 양립을 위한 정책에 따른 효과로 볼 수 있을 것이다. 따라서 정부의 일과 가정의 양립을 위한 지원 정책의 확대와 정책 사각지대에 대한 보완이 필요하며 이와 더불어 현재 추진 중인 정책에 대한 수혜율(take-up rate)을 높일 수 있도록 정책을 추진하는 것이 중요할 것이다.

• 한국인구학
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• 제9권2호
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• pp.67-78
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• 1986

With Economic Development Plan, the Korean National Family Plan Program was introduced in early 1960's. The program, which has been a way for constraining population increase, has obtained excellent results. In other word, it has had an important role in controlling the increase in population. The purpose of this study is to analyze the change of fertility rates since 1970 and the lever of completed fertility of Korean women since 1960. There are Age-specific Fertility Rate(ASFR), Total Fertility Rate(TFR), Gross Reproduction Rate(GRR) and Net Reproduction Rate(NRR) etc. in indices of period fertility. It is also possible to be seen the completed fertility rates by using Parity Progression Ratio. The data necessary for this study were obtained from Population & Housing Census Report from the year of 1960 to 1980 and Vital Statistics from 1980 to 1984, which conducted by Economic Planning Board, Republic of Korea. The summarized results of this study were as follows : 1. Age-specific Fertility Fertility Rate(ASFR) has been continuously decreasing till now. The ASFR for the women aged 25 to 29 was higher than those of any other groups and the ASFR for the women aged 20 to 24 was higher than that of the women aged 30 to 34 since the mid 1970's. 2. There are Total Fertility Rate(TFR), Gross Reproduction Rate(GRR) and Ney Reproduction Rate(NRR) etc. in reproduction rates. First of all, TFR and GRR have been declining except late of 1970's and TFR showed 2.23 per ever-married women, GRR was 1.05 in 1982. Next, the change of NRR could not be found without life table by year and only NRR for the time of census was to be found. In 1980, NRR showed 1.27 per ever-married women and the level was still out of reach at replacement level of population. 3. Specific Fertility Rate by Birth Order(SFRBO) showed to be declined continually since 1972. Especially the SFRBO of the third live birth was decreased from about 22 per 1,000 ever-married women in 1972 to 12 or so in 1982. 4. To know the level of completed fertility, the mean number of completed live births per ever-married women was calculated from 1960 to 1980. The number of completed live births was more than 5 per ever-married women by the year of 1975 but have been declining and resulted in 4.69 in 1980.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.23-30
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• 2021

본 산업/직업 자동코딩 시스템은 조사 대상자들이 응답한 방대한 양의 산업/직업을 설명하는 자연어 데이터에 통계 분류 코드를 자동으로 부여하는 시스템이다. 본 연구는 기존의 정보검색 기반의 산업/직업 자동코딩시스템과 다르게 딥러닝을 이용하여 색인 DB가 필요하지 않고 분류 수준에 상관없이 코드를 부여할 수 있는 시스템을 제안한다. 또한, 자연어 처리에 특화된 딥러닝 기법인 KoBERT를 적용한 제안 모델은 인구주택총조사 산업/직업 코드 분류, 그리고 사업체기초조사 산업 코드 분류에서 각각 95.65%, 91.45%, 97.66%의 Top 10 정확도를 보인다. 제안한 모델 실험 후 향후 개선 가능성을 데이터/모델링 관점으로 분석한다.

• 한국인구학
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• 제18권2호
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• pp.98-114
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• 1995

이 연구는 급격한 변동을 겪어 온 한국사회에서 도시화가 어떻게 이루어지고 있고 도시인구의 분포의 측면에서 불평등이 어떻게 이루어져 있는지를 살펴보고 있다. 이 연구결과 1966-70년 사이에 급격히 이루어진 도시화의 성격이 부각되었고, 또 도농간의 성장속도의 차이도 아주 높았음이 드러났다. 무엇보다도 서울의 수위도시성이 명백히 드러났다. 하지만 서울의 수위도시성은 1970년이래 서서히 감소되기 시작했고, 불평등지수인 지니계수를 통해 검증한 결과 1970년에 비해 1990년의 도시인구분포의 불평등성은 완화된 것으로 보이나, 여전히 큰 불평등이 존재하고 있다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제21권3호
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• pp.63-72
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• 2022

The extinction crisis of local cities, caused by a population density increase phenomenon in capital regions, directly causes the increase of vacant houses in local cities. According to population and housing census, Gunsan-si has continuously shown increasing trend of vacant houses during 2015 to 2019. In particular, since Gunsan-si is the city which suffers from doughnut effect and industrial decline, problems regrading to vacant house seems to exacerbate. This study aims to provide a foundation of a system which can predict and deal with the building that has high risk of becoming vacant house through implementing a data driven vacant house prediction machine learning model. Methodologically, this study analyzes three types of machine learning model by differing the data components. First model is trained based on building register, individual declared land value, house price and socioeconomic data and second model is trained with the same data as first model but with additional POI(Point of Interest) data. Finally, third model is trained with same data as the second model but with excluding water usage and electricity usage data. As a result, second model shows the best performance based on F1-score. Random Forest, Gradient Boosting Machine, XGBoost and LightGBM which are tree ensemble series, show the best performance as a whole. Additionally, the complexity of the model can be reduced through eliminating independent variables that have correlation coefficient between the variables and vacant house status lower than the 0.1 based on absolute value. Finally, this study suggests XGBoost and LightGBM based machine learning model, which can handle missing values, as final vacant house prediction model.