본 논문은 인구센서스 자료를 이용하여 1980년부터 2010년까지의 163개 시군구 지역을 대상으로 한국 인구고령화의 지역적 전개 양상을 분석한 것이다. 이를 위해 고령인구의 일반적인 특징을 기존연구를 중심으로 정리하고, 고령인구의 분포 변화를 시계열적으로 파악하였으며 인구성장률 등과 관련하여 고령인구의 분포를 해석하였다. 1980년부터 5년 단위로 고령인구의 비율에 따라서 한국의 163개 지역들을 고령화사회, 고령사회, 초고령사회로 구분하였다. 지역적 차원에서 시기별로 고령인구의 추이를 고찰하면 1980년부터 고령화사회에 진입하였고, 1995년에 고령사회, 2000년에는 초고령사회에 진입하여 2010년에는 80개의 지역이 초고령사회에 진입하였다. 고령인구의 비율은 도시규모와 인구증가율과 깊은 관계를 보인다. 즉, 도시의 규모가 작을수록 고령인구비율이 높았고, 인구증가폭이 낮을수록 고령인구의 비율은 높은 경향을 나타내었다. 2010년 기준으로 수도권 대도시와 중소도시의 경우 고령화사회에 진입한 도시가 대부분인 반면 농어촌지역의 대부분은 초고령사회에 진입하였다. 지역수준에서 합계출산율과 고령인구는 관련성이 없는 것으로 파악되었다.
우리나라의 인구 고령화 현상은 매우 빠르게 진행되고 있으며 농촌지역의 인구 고령화가 도시지역보다 더욱 빠르게 진행되고 있다. 그러나 지금까지 인구 고령화에 관련한 정책이나 연구들은 농촌지역보다 주로 도시지역에 초점을 두고 있다. 이에 본 연구에서는 농촌지역의 고령화 문제에 대한 심각성을 일깨우고, 나아가 지역 맞춤형 인구 고령화 정책을 수립하기 위한 기초정보를 제공한다. 이를 위해 농촌지역의 인구 고령화 수준을 미시적으로 제시하고 인구 고령화 현상의 공간적 확산 패턴을 분석하였다. 분석 결과 첫째, 읍면 단위의 농촌지역에 따라 인구 고령화 수준과 공간적 확산 패턴이 각각 다르게 분석되었다. 둘째, 고령화의 시공간적 확산 측면에서 인구 고령화 지수가 높으면서 공간적으로 집중되어 있는 지역(High-High, hot spot 지역)과 지수가 낮으면서 집중되어 있는 지역(Low-Low, cold spot 지역)은 뚜렷하게 구분되었다. 이상의 분석결과를 통해, 본 연구는 지역 맞춤형 인구 고령화 정책, 특히 농촌지역의 인구 고령화 정책을 수립하는데 기여하고자 한다.
본 논문은 1985년부터 2010년까지 수도권 고령인구의 공간적 분포 패턴의 변화를 고령화수준에 따라 파악하고, 이와 관련하여 2010년 시점에서 고령자 가구의 주거 특성을 해석하고자 한 것이다. 고령화수준은 고령화지역, 고령지역, 초고령지역으로 구분하여 고찰하였으며, 고령자 가구의 주거 특성은 주택유형, 주택점유형태, 주택연한 등의 변수를 이용하여 해석하였다. 수도권의 고령화는 서울과 인접하지 않은 수도권 외곽지역부터 진행되었다. 서울과 인천은 고령화가 도심부에서부터 외곽으로 진행되는 경향을 보인다. 고령자 가구는 자가 소유의 단독주택에서, 그리고 건축 연한이 20년 이상인 주택에 거주하는 비율이 높았으며, 수도권의 외곽지역으로 갈수록 이런 주거 특성이 강하다.
본 연구는 중부지역의 중심지로 발전하고 있는 대전광역시를 대상으로 노령화 지구의 공간적 분포 패턴을 분석하고자 하였다. 그 결과 노령화 지구는 대전광역시 CBD지역과 CBD인접지역, 그리고 주변지역간에 뚜렷한 차이를 나타내고 있으며, 그 분포에 있어서도 양극화 현상이 뚜렷함을 확인하였다. 그리고 인구감소지구는 노령화지구와 대체로 중복되어 있고, 비노령인구의 전출에 의하여 노령인구비율이 높아지고 있으며, 인구증가지구는 노령화 지구와 전혀 중복되어 나타나지 않고, 비노령인구의 전입에 의해 노령인구비율이 낮아지고 있다. 인구이동에 의한 노령인구의 증가여부를 확인하기 위하여 각 그룹별로 연령 코호트 분석방법을 이용하여 노령화 지구의 출현요인을 분석한 결과, 인구노령화의 진행 은 인구의 사회적 증감률 변화와 매우 밀접하게 관련되어 있고, 특히 비노령인구의 전출에 의해 노령인구비율이 높아지고 있음을 확인할 수 있었다. CBD지역과 CBD인접지역을 포함한 중심시가지에서는 결혼, 새로운 주택취득에 의한 세대분리 등의 전출, 즉, 비노령인구의 전출이 인구노령화를 촉진하는 주요인이 되고 있고, 반면 주변지역에서는 비노령인구의 지구의로의 전출뿐 아니라 새롭게 노령인구로 편입되어져 가는 연령층 인구와 사망률의 저하에 따른 평균수명의 연장으로 인한 노령인구의 절대적 증대가 인구노령화를 촉진하는 요인으로 작용하고 있다.
부산광역시는 2000년 고령화사회에 진입한 이후, 2011년 기준 고령화율이 7대 도시중 가장 높은 11.8%에 이르고 있다. 또한 전체인구 및 평균세대원수가 감소하는 가운데 65세 이상 고령인구는 급격히 증가하고 있어 2020년 이후 고령화율이 20%를 상회하는 초고령사회로의 진입이 예상된다. 이에 본 연구는 그 동안의 고령층의 주거 관련분석이 동단위로 이루어져 보다 미시적인 분석의 필요성 증가에 따라 2000년부터 2010년 사이에 조사된 센서스 집계 구단위의 공간분석을 실시하였다. 이를 활용하여 고령인구의 밀집지역, 급증지역, 고밀지역등과 같은 관심지역을 1차 추출하여 미시적인 위치와 공간상의 분포 패턴을 분석하였다. 분석결과 고령인구는 도심과 그 인접지역인 고지대에 밀집해 있었으며, 특정 집계구의 경우 10년간 증가속도가 30배 이상으로 나타났다. 이러한 지역의 국지적 수준의 분포 특성을 살펴보면, 부산시 원도심에 고령인구의 편중이 심화되고 있고, 2000년부터 2010년까지 부산의 전반적 분포 패턴에서는 고령인구가 점점 분산되고 있는 것을 확인했다. 이는 이전의 관련연구 결과와 대치되는 결과로 향후 초고령사회 진입에 따른 사회적 비용의 경감과 고령층의 삶의 질 개선을 위한 공간적 차원의 대응을 위한 기초자료로의 활용이 기대된다.
본 논문은 2010년을 기준으로 우리나라 고령화 현상의 지역적 특성을 밝히고 고령화에 대한 등질지역 구분을 시도한 것이다. 본 연구결과는 다음과 같이 요약된다. 첫째, 고령화지수를 통해 경북의 내륙 산악지대와 전남의 해안 농어촌 지역은 높은 고령화 수준을 나타내었으며, 수도권과 지방대도시에서 상대적으로 낮은 고령화 수준을 나타내었다. 고령화지수는 인구증가율, 유소년 인구비율, 아파트 비율, 신축건물 비율에 대해 낮은 부적 상관관계를 보이며, 단독주택 비율, 고령자 자가 비율, 기초생활수급자 비율, 노후주택 비율, 보건기관수 등과 높은 정적 상관관계를 보였다. 둘째, 인자분석 결과 고령화 인자, 복지수준 인자, 제조업 및 경제활력도 인자, 신흥도시 인자의 4개 인자를 도출하였다. 반고령화적인 환경, 노인복지수준, 경제활력수준, 신흥도시적 특성이 강할수록 지역의 고령화 수준은 낮았다. 셋째, 군집분석 결과 농어촌 산간해안 유형, 비수도권 농어촌 유형, 대도시 유형, 대도시 인근 산업 지방중심도시의 4개 유형이 확인되었다.
Due to the increase in elderly population, leading our society to that of aging one, informations on elderly living environments are in abundance. However, how the elderly perceive these informations and how they decide to choose their final residences normally depend on each elderly persons aging condition, because differences in each elderly persons daily living environment, dictated by his/her health, living characteristics, and/or living patterns, exist. This research studies design guidelines in planning elderly housing thru analyzing Japans privately funded elderly facilities and comparing their services and spatial configurations.
This study was conducted for the purpose of deriving implications by observing the changing patterns and characteristics of the farmland reduction area in urban vicinity with Gimhae city, Gyeongsangnam-do as the subject. In order to achieve this goal, we first examined the problems and possibilities of farmland reduction area in urban vicinity through a theoretical review. Additionally, the characteristics of land use and community were examined for Gimhae city, Gyeongsangnam-do. The results of the study are summarized as follows. First, for 35 years from 1981 to 2015, Gimhae decreased $50.52km^2$ of farmland, which is about 17.4 times that of Yoido, and about 69.4% of the decreased farmland area. Second, the decrease in agricultural land has been expanding to the whole of Gimhae City from 1990 to 2010, and has been continuing since 2010 around dong-area. Third, in the farmland reduction area in urban vicinity, the number of settlements increases rapidly, but the aging population also increases. Fourth, the composition of the community is getting complicated with the change of the members. Taken together, it is necessary to manage the area efficiently because rapid change is present in the farmland reduction area in urban vicinity. Based on this, the implications are summarized as follows. First, there is a change in land use due to the reduction of farmland not designated as agricultural development region. Therefore, it is necessary to supplement the farmland-conversion standard. Second, despite the fact that land use management has been carried out, there have been problems such as uncontrolled development due to the development pressure beyond institutional management, and therefore it is necessary to improve the structural defects of the pertinent legal system. Fourth, while the traditional farming activities are decreasing with the decrease of agricultural land area, the increase in farms with secondary jobs and the urban-rural interchanges organization's efforts can lead to increased visits from outsiders that seek rural tourism and experiential learning.
급속한 고령화 사회에서 노인인구가 갖는 사회적 영향력은 더욱 가속화될 것이다. 본 연구에서는 인공지능 방법론 중 머신러닝, 인공신경망, 국토정보 분석을 통해 노인복지 취약지구를 추출하는 방법론을 정립하는데 목적을 두었다. 분석방향 정립을 위해 65세 이상 노인, 공무원, 노인복지 시설물 담당자와 인터뷰 후 방향을 설정하였다. 경기도 용인시를 대상으로 500 m 공간단위 벡터 기반 격자에 15분 이내 지리적 거리 수용력, 노인복지 향유도, 공시지가, 이동통신 기반 노인활동을 지표로 설정하였다. 10단계 군집형성 후 모의학습 결과 RBF 커널 알고리즘을 활용한 머신러닝 서포트 벡터머신에서 83.2%의 예측정확도가 나타났다. 그리고 역전파 알고리즘을 활용한 인공신경망에서 높은 상관성 결과(0.63)가 나타났다. 변수간 공간적 자기상관성을 분석하기 위해 지리적 가중회귀분석을 수행했다. 분석결과 결정계수가 70.1%로 모형으로 나타나 설명력이 우수한 것으로 나타났다. 변수의 공간적 이상값 여부와 분포패턴을 검토하기 위해 국지적인 공간적 자기상관성 지수인 Moran's I 계수와 Getis-Ord Gi 계수를 분석하였다. 분석결과 용인시 신도시인 수지 기흥구에서 노인복지 취약지구가 발생하는 특성을 보였다. 본 연구의 인공지능 모의방법과 국토정보 분석의 연계는 최근 정부의 지역여건을 고려한 노인복지 불균형을 해결하는데 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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