정책은 정부의 공식적인 기본방침이며 정책목표와 정책수단까지 연결 되어 있다. 특히, 정책은 법률에 기반하여 집행되는데 이러한 목적 및 방 향에 영향이 있는 정책명 및 법률명이 명시되어야 한다는 것이다. 그러 나 우리 사회가 현재 직면하고 있는 인구구조변화와 관련하여 다양한 논 의가 진행되고 있으나 이러한 현상을 설명하는 개념으로서 인구감소와 지방소멸 등을 혼용하고 있는 부분에 대해 비판적 입장이다. 즉, 정책의 정의 및 의의를 기초로하여 볼 때, 인구구조변화에 대해 혼용하는 것이 아닌 일치된 용어가 우선 선행되어야 한다. 본 연구에서는 기본적으로 지방소멸은 지나치게 자극적인 용어의 활용으로 관심을 높이는 데에 급 급한 것으로, 현상의 해결이나 미래지향적인 방향성을 제시하여 정책의 궁극적 목적과 괴리감이 있다. 이러한 비판에 근거로 세 가지를 제시하 였다. 감소와 소멸의 개념에 대한 문법적 차이, 정책의 정의와 연계성, 특별법 우선의 원칙이다. 이러한 근거에 따라 지방소멸이 아닌 인구감소 를 사용하여 적절한 정책과 법률이 활용되어 집행과 평가가 이루어져야 할 것이다.

Numerous studies have established a correlation between sociodemographic characteristics and water usage, identifying population as a primary independent variable in mid- to long-term demand forecasting. Recent dramatic sociodemographic changes, including urban concentration-rural depopulation, low birth rates-aging population, and the rise in single-person households, are expected to impact water demand and supply patterns. This underscores the necessity for operational and managerial changes in existing water supply systems. While sociodemographic characteristics are regularly surveyed, the conducted surveys use aggregate units that do not align with the actual system. Consequently, many water demand forecasts have been conducted at the administrative district level without adequately considering the water supply system. This study presents an upward water demand forecasting model that accurately reflects real water facilities and consumers. The model comprises three key steps. Firstly, Statistics Korea’s SGIS (Statistical Geological Information System) data was reorganized at the DMA level. Secondly, DMAs were classified using the SOM (Self-Organizing Map) algorithm to consider differences in water facilities and consumer characteristics. Lastly, water demand forecasting employed the PCR (Principal Component Regression) method to address multicollinearity and overfitting issues. The performance evaluation of this model was conducted for DMAs classified as rural areas due to the insufficient number of DMAs. The estimation results indicate that the correlation coefficients exceeded 0.9, and the MAPE remained within approximately 10% for the test dataset. This method is expected to be useful for reorganization plans, such as the expansion and contraction of existing facilities.

This study aims to analyze the variations in online clothing purchasing patterns based on demographic attributes and purchasing behavior. The survey subjects comprised individuals in their 10s to 50s who had prior experience with online shopping. The survey was conducted in Gyungnam from May to June 2022. A total of 397 questionnaires were analyzed using the χ2-test statistical method. The analysis of clothing purchase type based on demographic characteristics revealed differences in terms of gender, marital status, age, monthly income, and occupation. Notably, when analyzed by demographic characteristics and clothing purchase types, monthly online purchase frequency displayed significant differences in marital status, age, and occupation. Similarly, monthly purchase amounts through online platforms exhibited significant variations based on marital status, age, monthly income, and occupation. The online fashion platforms, when examined in relation to demographic characteristics and purchase types, showed significant differences across all variables. Clothing purchases by consumers seeking individuality and differentiation exhibited significant differences in age, occupation, and purchase types. Furthermore, the reasons for choosing online platforms for clothing purchases varied significantly based on age and occupation. These findings indicate diverse purchasing behaviors on online platforms influenced by demographic characteristics. These findings can be valuable for effectively segmenting the online fashion market.

This study (1) explored spatio-temporal population distribution patterns in Jeonju by using emerging hot spot analysis and (2) identified the influential factors to determine the spatio-temporal patterns by using multinomial logit model. The major findings are as follows. First, the results of emerging hot spot analysis indicated that the 100*100m grid in the urban area of Jeonju was found to have a category of hot spots, whereas most of the cold spot series was concentrated in the outskirts of the city. Also, new towns such as Jeonju Eco City, Jeonbuk Innovation City, and Hyocheon District were persistent or intensifying hot spots, Third, the results of multinomial logit model revealed that the factors influencing deterrmining the spatio-temporal patterns were accessibility to schools, hospitals, parks, and walfare services. This study offered a deeper understanding of urbanization and regional changes in Jeonju, and important information for urban planning.

본 논문에서는 군 구조 변화를 중심으로 주요 국가들의 병역유형 비 교와 여성 징병제로의 병역제도 전환 사례 분석을 통해서 급변하는 안 보 정세와 인구절벽시대 여군 확대 관련 주요 이슈와 방안을 중심으로 한국군의 미래 병역제도 개선에 대해 고찰하였다. 이런 문제의 해결 방 안으로 정부와 국방부 차원에서 여성인력 군내 효율적 활용과 나아가 선택적 여성 징병제 도입에 대한 정책적 논의와 제도 도입을 위해 사 회 각계각층의 의견 수렴 과정과 국민적 합의가 반영돼야 한다. 아울러 지원제도를 활용해서 우수한 초급간부 양성, 여성인력의 군내 효율적 활용과 우수한 인력 충원을 위한 제도 도입과 복지 여건 향상에 주력 해야 한다. 결과적으로 여성 징병제도 도입이나 모병제 전환 등은 병역 의무에 관한 공정성 실현과 여성 인력 확충, 남녀 젠더 갈등을 포함해서 사회적 갈등 요소를 해소하는 차원에서 심도 있게 검토돼야 한다.

코로나19는 비말을 통해 전염되는 호흡기 질환으로 건물의 실내 공간은 코로나19의 대규모 감염에 매우 취약한 곳이다. 집약된 토지 이용으로 인해 수많은 사람들이 고층의 건물에 밀집해 있는 도시 환경은 이러한 질병에 더 취약할 수 있다. 뿐만 아니라 도시의 인구 분포는 시간에 따라 역동적인 변화를 보이기 때문에 코로나19와 같은 전염병에 대한 역학 조사의 성공은 도시 인구의 시공간적 변화를 얼마나 잘 이해하는지에 달려있다. 하지만 특정 시간대에 특정 건물에 분포하고 있는 현재 인구 밀도를 파악하는 것은 무척 어려운 일이다. 따라서 본 연구는 특정 시간대의 도시 인구의 수평적, 수직적 분포를 보다 정확하게 추정하기 위한 대안을 제시하고자 한다. 보다 구체적으로 지리가중회귀(GWR) 모델에 기반한 대시메트릭 매핑 기법을 이용하여 건물 단위의 현재 인구를 추정하였다. 일반적으로 대시메트릭 매핑 기법은 보조 자료를 사용하여 기존의 공간 스케일을 넘어 보다 상세한 수준의 인구 분포를 추정할 수 있도록 해준다. 본 연구에서는 건물의 용도와 연면적을 보조 정보로 활용하였으며, GWR 모델을 이용하여 지역적으로 이질적인 인구 분포 특성을 반영하였다. 연구 결과, 서울시 전체에 걸쳐 집계구보다 상세한 건물 단위 수준의 인구 분포를 추정할 수 있었다. 건물 단위의 현재 인구 추정은 코로나19와 같은 팬데믹 전염병의 역학 조사나 효과적인 방역 대책 수립을 위한 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

본 논문의 주된 연구목적은 인구이동이 인구재분포에 미치는 영향력을 분석하기 위한 방법론적 토대를 공고히 하고, 그것을 바탕으로 우리나라 인구이동의 편향성 혹은 불균형성의 시공간적 역동성을 탐색하는 것이다. 방법론적인 측면에서, 인구이동 유효도 지수(MEI)가 순이동률(NMR)에 비해 보다 적절한 측도인 것으로 판단되었다. MEI는 NMR에 비해 측도로서의 타당도가 높으며, ‘소인구문제’로부터 상대적으로 자유롭고, 인구이동의 현재적 역동성을 파악하는데 상대적으로 유리한 것으로 평가되었다. 덧붙여 MEI는 NMR에 비해 스케일 확장성이 월등해 다중 스케일을 고려한 연구 프레임워크의 수립에 훨씬 유리한 것으로 판단되었다. MEI에 기반한 분석 프레임워크를 우리나라의 최근 25년간(1998~2022년)의 데이터에 적용하여 분석하였다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 전역 스케일의 분석 결과, 지난 25년간 전역적 MEI 값이 대략 5~10% 안에서 변동하는 경향을 보였으며, 특정한 시계열적 패턴을 보여주었다. 둘째, 지역별 스케일 분석의 결과, MEI가 NMR에 비해 인구이동의 역동성을 파악하는데 더 적절한 도구라는 사실이 입증되었다. 셋째, 지역-특수적 스케일 분석의 결과, 특별･광역시별로 매우 독특한 인구 교환 양상의 패턴이 드러났으며, 스케일 확장성이라는 측면에서 MEI는 NMR에 비해 월등하다는 사실이 입증되었다. 넷째, 지역간 스케일의 분석 결과, 인구이동 편향성이 두드러진 플로들이 확인되었다. 본 연구에서 제시된 연구 프레임워크는 다양한 방향으로 확장될 수 있는데, 집단 개별화 연구, 다변량 기법의 적용, 보다 작은 공간단위의 연구 등이다.

Global food prices have skyrocketed due to international uncertainties such as COVID-19 and the Russian-Ukrainian War. In this context, the importance of rural areas as a source of food production is also rapidly increasing. However, the issue of regional extinction is emerging as Korea faces the world's lowest fertility rate and fastest aging population. Also, rural areas are losing their population more rapidly than large cities. Therefore, this study aims to analyze the factors that can encourage the influx of fishermen to prevent the disappearance of these fishing villages. As a result of the analysis, in order to prevent the disappearance of fishing villages, among the infrastructure, natural environment, and residential environment variables, the ratio of aged housing related to quality of life, culture and amenities coefficients were found to have a greater impact than other variables. Based on these results, it is judged that it is necessary to establish a sufficient level of infrastructure in fishing villages and to prioritize policies for improving the residential environment.

본 연구는 생산 가능인구의 세대별 스포츠 용품 온라인 소비성향을 탐색하고, 스포츠 4.0 시장 의 온라인 소비자를 세분화하여 미래의 소비 시장을 예측하기 위한 기초자료를 제공하고자 했다. 따라서 생산 가능인구의 세대별 집단(Y세대 이상, Z세대) 중 스포츠 용품을 소비한 경험자를 대상으로 본 조사를 실시했으며, 총 478명의 자료를 최종 분석에 적용했다. 자료처리는 SPSS statistics(ver. 21.0)으로 빈도분 석, 탐색적 요인분석, 재검사 신뢰도의 상관관계 분석, 신뢰도 분석, 의사결정 나무 분석을 실시했다. 생산 가능인구의 세대별에 따른 스포츠 용품 온라인 소비성향 탐색결과, 여유, 즐거움, 자아 상징, 가격 요인이 높을 경우와 자아 상징, 기능, 환경 친화 요인이 낮을 경우 Z세대 집단으로 분류될 확률이 크게 나타났으 며, 여유 요인이 낮고, 자아 상징 요인이 높을 경우와 즐거운 요인이 낮고, 연대적 소비 요인이 높을 경우 Y세대 이상 집단으로 분류될 확률이 크게 나타났다. 또한 이와 같은 모형의 분류 정확도는 69.7%로 나타 났다.

최근 시군구와 같은 소지역 수준의 인구추계에 대한 관심이 증대하고 있음에도 불구하고 방법론적 연구는 매우 제한적이다. 따라서 본 연구의 주된 목적은 관찰 데이터를 이용해 다양한 소지역 인구추계 방법의 특성을 비교 분석하는 것이다. 이를 위해 선행연구에 대한 검토를 바탕으로 소지역 인구추계로 활용될 수 있는 주요 방법론을 선정하였다. 선정된 방법론을 대상으로 인구추 계를 수행함에 있어 적용 가능한 세부 사항을 고려하여 20여 가지의 실행 방법으로 구분하였다. 각 방법에 대해 우리나라 시군구 단위로 2001-2010년의 데이터를 바탕으로 2020년까지의 인구를 추계하고, 그 결과를 분석하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 총인구를 대상으로 전반적인 추계 수행성을 비교한 결과 절충 할당법과 이지역 코호트-요인법이 상당히 유사한 정도로 가장 우수한 것으로 나타났다. 둘째, 추계 결과를 인구구조 및 시공간적 이질성의 측면에서 세부적으로 따져본 결과 다른 특성들도 드러났다. 대체로 이지역 코호트-요인법의 결과가 우수하였지만 0-4세, 25-34세 인구에 대한 오차는 상대적으로 크게 나타났다. 추계 기간이 짧은 단기 추계(5년)에서는 절충 할당법이 가장 우수했지만 추계 기간 증가에 따른 오차 증가 폭은 이지역 코호트-요인 법이 가장 낮았다. 개별 시군구의 오차 간에 편차가 있는데, 10% 이상의 오차를 가진 시군구는 약 25%였다. 이들은 인구 이동의 시계열 변이가 크거나 추계기간 중 인구성장율이 달라진 경우가 많았다. 이 연구는 소지역 인구추계 방법의 경험적 근거를 제시하여 향후 수행될 다양한 소지역 인구추계에서 주요한 참고가 될 것으로 기대된다.

교통수단과 시설의 도입은 인근 지역의 인구구조, 토지이용, 거주민의 통행행태뿐만 아니라 도시 및 지역 공간구조의 변화를 가져온다. 최근 활발하게 도입이 논의되고 있는 복합환승센터는 이용자들의 환승편의를 증진시켜 대중교통수단 이용을 촉진하고, 대규모 상업/문화시설을 함께 입지시켜 쇼핑/여가활동 인구를 수용하는 역할을 담당하고 있어, 역세권 지역의 인구구조 와 토지이용에 복합적인 변화를 가져오고 있다. 따라서 본 연구는 처음으로 건설된 복합환승센터가 위치한 동대구역 역세권 지역을 대상으로 해당 시설의 입지가 유발하는 공간적 변화를 분석하는 것을 목적으로 한다. 격자와 건축물 단위로 구축된 인구와 토지이용 자료를 버퍼(Buffer)와 고리존(Annuli)으로 집계하였고, 이들의 변화가 통계적으로 유의한 지 모수, 비모수 검정을 통해 확인하였 다. 또한, 주성분 분석을 활용하여 인구와 토지이용 각각의 대표적인 변화를 도출하였으며, 국지적 Moran I를 활용한 LISA 분석을 통해 역세권 내에서도 해당 변화들이 집중적으로 나타난 지역을 격자단위로 확인하였다. 그 결과 동대구역 남쪽에서 업무지구로의 변화가 관찰되었으며, 북쪽으로는 단독주택에서 아파트로의 변화가 관찰되었다. 또한, 업무지구로의 변화가 관찰되는 지역에서 20대 인구의 증가가 확인되었으며, 토지이용이 아파트 중심으로 변화하는 지역에서는 전 연령의 인구 증가가 확인되었다.

본 논문의 주된 연구 목적은 우리나라 대도시의 지역-연령-특수적 인구이동 특성을 파악하는 것이다. 이를 위해 지역-연령- 특수적 인구이동 연구를 위한 방법론적 토대를 마련하고자 했는데, 지역-특수적 인구이동 연구를 위한 공간단위를 새롭게 규정하 고, 인구이동 플로의 연령 특화도 분석을 위해 플로 SSD를 활용하였다. 이러한 방법론적 토대 위에서 연구 절차를 정련화하여 우리나라 7대 특별･광역시의 2020년 인구이동 데이터에 대한 분석을 실시하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 서울의 경우, 특화된 전출 플로는 모든 연령 그룹에서 골고루 나타나지만 연령 그룹 간에 공간적 분리가 현저하다. 특화된 전입 플로는 25~29세에 집중적으로 나타나며, 전출 플로에 비해 특화도도 높다. 둘째, 부산, 대구, 광주, 대전, 울산은 유사한 경향을 보여준다. 특화된 전출 플로는 25~29세에 지배적으로 나타나고, 35~39세에 가장 적다. 특화된 전입 플로 역시 25~29세에 지배적으로 나타난다. 25~29세에 특화된 전출 플로는 주로 수도권 지역에 집중되고, 65~69세는 주변의 시군 지역에 한정되는 경향이 있다. 연령 그룹별 특화 지역이 전입 플로와 전출 플로 사이에서 어느 정도의 공간적 일치성을 보이지만, 특화 플로의 수와 특화도는 전입 플로가 전출 플로에 비해 상대적으로 적고 낮다. 셋째, 인천은 다른 광역시와는 다른 특성을 보인다. 전출 플로와 전입 플로 모두에서 연령 그룹이 25~29세에 집중되지 않고 골고루 나타나는 경향이 있는데, 특히 35~39세의 비중이 상대적으로 높게 나타난다. 전입 플로와 전출 플로 사이에서 연령 그룹별 특화 지역의 공간적 일치성이 두드러지지 않는다. 향후에 방법론적 정련화와 보다 많은 지역 혹은 보다 많은 시점에 대한 실증적 분석이 이루어지길 기대한다. 주요어 : 지역-연령-특수적, 플로 표준화상이점수, 공간단위, 전출, 전입

The water consumption data of individual consumers must be analyzed and forecast to establish an effective water demand management plan. A k-mean cluster model that can monitor water use characteristics based on hourly water consumption data measured using automated meter reading devices and demographic factors is developed in this study. In addition, the quantification model that can estimate the daily water consumption is developed. K-mean cluster analysis based on the four clusters shows that the average silhouette coefficient is 0.63, also the silhouette coefficients of each cluster exceed 0.60, thereby verifying the high reliability of the cluster analysis. Furthermore, the clusters are clearly classified based on water usage and water usage patterns. The correlation coefficients of four quantification models for estimating water consumption exceed 0.74, confirming that the models can accurately simulate the investigated demographic data. The statistical significance of the models is considered reasonable, hence, they are applicable to the actual field. Because the use of automated smart water meters has become increasingly popular in recent year, water consumption has been metered remotely in many areas. The proposed methodology and the results obtained in this study are expected to facilitate improvements in the usability of smart water meters in the future.

본 논문의 주된 연구목적은 인구이동 플로의 지리적 시각화를 위한 개념적 명료화를 수행하고, 그것에 의거해 우리나라 인구이동 데이터를 사례로 다양한 주제도의 예시를 제공하는 것이다. 공간적 스케일 개념에 대한 심도 깊은 논의를 바탕으로 인구이동 연구를 위한 공간적 프레임워크가 제시되었다. 인구이동 관련 측도들의 다양성이 측도의 성격과 측도의 공간적 스케일이 라는 두 축에 의거한 유형 분류 체계를 통해 제시되었다. 측도의 다양한 성격을 세 가지 주요 주제도 유형(도형표현도, 코로플레스맵, 유선도)과 결합하는 원리가 제시되었다. 우리나라 2020년 시군구 단위 인구이동 플로 데이터에 대해 세 가지 지역 스케일별로 주제도 제작의 사례가 제공되었다. 지역별 수준에서는 순이동과 순이동률에 대한 일종의 이변량 도형표현도, 인구이동 영향력에 대한 코로플레스맵, 자족도에 대한 코로플레스맵이 제시되었다. 지역-특수적 수준에서는 행-표준화 지도와 열-표준화 지도가 도형표현도와 단계구분도의 형태로 제시되었다. 지역간 수준에서는 스트림 영향력 지도와 탁월류 분석 지도가 유선도 형태로 제시되었다. 본 연구는 단순한 시각화를 넘어 인구이동 플로 데이터에 대한 탐색적 공간데이터 분석을 진작한다는 측면에서 의의가 있는 것으로 평가된다.