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2040년 장래인구 분포 전망 연구: 소지역(500m 격자) 단위 코호트 요인법을 적용한 국토의 장래인구 분포 전망

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[신간안내] 자동차의 장래 외

n.50 (85.11)

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2040년 장래인구 분포 전망 연구: 소지역(500m 격자) 단위 코호트 요인법을 적용한 국토의 장래인구 분포 전망

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[2019년 12월 공간정보포럼 발표 3] 공간-통계 융합모델을 활용한 격자단위 장래인구 추계와 정책적 활용 방안

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KRIHS-OECD 공간데이터과학 지식교류 세미나 개최

KRIHS-OECD 공간데이터과학 지식교류 세미나 개최   일 시 ㅣ 2024.10.31.(목) 장 소 ㅣ 국토연구원 강당 국토연구원 국토모니터링연구센터는 10월 31일(목) 「KRIHS-OECD 공간데이터과학 지식교류 세미나」를 개최했다. 본 세미나는 장래인구, 국토공간구조, 모빌리티 패턴 변화 등을 이해하기 위해 국토연구원과 OECD가 데이터과학 기반 연구성과와 관련 연구방법에 관한 지식을 공유하고, 지속적인 협력체계를 공고히 하기 위해 개최됐다. 세미나 1부는 ‘Future Population Changes and Their Impacts’를 주제로 진행됐다. Leiwen Jiang(상하이대학교 아시아인구연구소)은 지역 간 인구 변동성과 불확실성을 반영한 주별 인구 예측 결과를 발표하며, 다지역 예측 방법을 활용해 50개 주의 상호 이주 흐름을 통합하는 등 SSP 시나리오에 따른 인구 분포화 연령 구성의 변동성을 제시했다. 김오석 교수(고려대학교)는 초저출산, 초고령화, 수도권 인구 집중에 대한 3대 인구 문제를 소개했고, 출산율 저하와 고령화에 따른 의료서비스 수요 증가와 교통망 확충에 따른 수도권 이주 유발 등의 역효과 현상 등을 설명하며, 포괄적인 정책 개입의 시급성을 강조했다. 이보경 부연구위원(국토연구원)은 인공지능을 활용한 격자형 인구 예측(GPAI) 모델을 통해 1km 격자 단위에서의 인구 분포 및 인구 감소 위험 지역을 예측했으며, 해당 모델을 통해 지역 맞춤형 정책 수립과 자원 배분에 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이라 밝혔다. 세미나 2부는 ‘Territorial Spatial Structures’를 주제로 진행됐다. Claudia Baranzelli(OECD)는 ‘일상 시스템(daily system)’에 대한 국제적 정의 개발의 필요성을 강조하며, 기능적 도시 지역(Functional Urban Area)을 넘어 보다 농촌 지역에까지 적용 가능한 일상 시스템의 기준을 제시했다. 이영민 부연구위원(국토연구원)은 인구 감소 대응을 위한 압축 및 네트워크 공간 전략의 필요성을 강조하며, 미시적 지리정보 데이터를 활용하여 정밀한 중심지 분석이 가능한 QGIS 플러그인을 소개하고, 증거 기반의 정책 지원 가능성을 제안했다. 이종우 부연구위원(한국교통연구원)은 인구 고령화와 농촌 지역의 인구 감소로 인한 ‘소멸 위기 지역’ 문제를 강조하며, 교통과 지역 활성화의 관계 분석 및 기능적 지역 분석에 대한 모바일 데이터 활용 가능성을 제시했다. 세미나 3부는 ‘Mobility Data and Their Policy Uses’를 주제로 진행됐다. 장요한 부연구위원(국토연구원)은 미시적 이동 데이터를 기반으로 한 도로 기능 평가와 신규 고속도로 필요성을 제시하며, 티맵 데이터를 바탕으로 개별 차량 단위의 교통 특성을 분석하고, 이를 도로 링크 단위로 집계하여 총 교통량, 중차량 비율, 평균 이동 거리 등 다섯 가지 변수를 활용해 신규 도로 건설 필요 지역의 식별 방안을 제안했다. Yoshihide Sekimoto(동경대학교)는 개인 및 인구 수준의 이동 패턴 분석을 위한 가상의 이동 데이터셋(Pseudo-PFLOW)을 소개하며, 해당 접근법은 공개 통계 데이터와 제한된 여행 조사 결과를 활용하여 일본 전역의 일일 이동 패턴을 재현하고 시간대별 인구 분포, 이동량 등의 주요 통계 특성을 높은 정확도로 재구성함에 따라 향후 정책 결정에 유용한 데이터를 제공할 수 있을 것이라 밝혔다. Lewis Dijkstra(European Commission)는 기존 지역 행정 단위와 국가 수준 분석의 한계에 대한 대안으로서 기능적 농촌 지역(Functional Rural Area)의 개념을 소개하며, 농촌 중심지 정의, 통근권 설정, 인근 권역 통합을 통한 3단계 FUA 설정 방법을 설명하고, 모바일 데이터 기반의 일일 이동 및 통근 패턴 분석을 통한 검증 방안을 강조했다. 이번 지식교류 세미나는 공간데이터과학의 향후 과제에 관한 이해를 넓히는 창구가 되었으며, 함께 나눈 지식과 다양한 논의는 데이터과학 기반 연구성과와 관련 연구방법의 새로운 기틀을 마련하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

연구원소식 > 보도자료

마이크로 공간데이터 기반의 중심지 분석도구 개발 및 활용 방향

"마이크로 공간데이터 기반의 중심지 분석도구 개발 및 활용방안" 국토硏, 국토정책Brief 제987호 □ 인구감소에 대응하여 콤팩트&네트워크(compact&network) 공간전략 수립의 필요성이 증대하고 있으나, 이를 위한 데이터나 방법론에 대한 가이드라인 부재로 지자체 공무원 등 계획 수립 주체의 실무적 어려움 심화 ◦ 국토공간에 관한 데이터와 분석기법의 최신 발전 성과를 종합하여 마이크로 공간데이터를 토대로 중심지를 미시적으로 분석할 수 있는 방법을 정립하고, 실무 적용을 위한 분석도구를 개발하여 정책·계획 수립 지원 필요 □ 국토연구원(원장 심교언) 국토모니터링연구센터 이영민 부연구위원과 연구진은  국토정책 Brief 제987호“마이크로 공간데이터 기반의 중심지 분석도구 개발 및 활용방안”에서 마이크로 공간데이터 기반의 중심지 분석방법을 제안하고, 이를 실무에서 쉽게 이용할 수 있는 분석도구 개발하였다.  ※ 중심지(center)란 사상(事象)의 공간분포(stock)에 따라 사람의 활동과 도시적 기능이 특정 공간에 집적되거나, 특정 공간에서 사람, 물자, 정보 등의 흐름(flow)이 집중 발생하면서 형성되며, 공간전략 수립 시 주요 분석대상이 되는 공간구조의 핵심 구성요소 □ 사용자를 대상으로 한 프로토타입 기능 테스트 및 활용방안 논의결과, 개발된 도구는 정량적·객관적인 데이터와 과학적 방법을 바탕으로 중심지를 간편하게 분석할 수 있어 공간계획 수립 및 관리 등의 실무에서 유용하게 활용할 것으로 기대 □ 이영민 부연구위원과 연구진은 중심지 분석도구의 정책적 활용 방향을 다음과 같이 제시하였다.  ◦ 중심지 분석도구는 마이크로 공간데이터 기반의 객관적·과학적 분석방법을 제공하여 도시·군기본계획 수립 시 현행 공간구조 진단 및 장래 구상을 위한 실증적 의사결정 지원도구로 활용 가능 ◦ 지역·도시계획 수립 시 지역 여건과 특성에 따라 분석기준을 조절할 수 있는 중심지 분석도구를 이용하여 지역 맞춤형 중심지 추출, 대중교통 결절점 입지선정 등 다양한 정책 분야에서 활용 가능 ◦ 중심지 분석도구의 본격적 활용을 위해서는 「도시·군기본계획수립지침」 변경, 도시계획 관련 정보시스템 내 중심지 분석 기능 탑재, 도시·지역계획 담당 공무원 대상 교육 프로그램 운영 등 제도 및 지원체계 개선 필요

연구원소식 > 우수보고서 소개

인공지능 기법을 적용한 소지역단위 장래인구 예측 방법론 개발 기초 연구

인구감소시대, 지속가능한 국가와 지자체 운영을 위해 데이터 기반의 적정 계획을 수립해야 한다. 특히 장래인구는 주택, 인프라, 복지 등 대부분의 정책 수립의 근거가 되는 정보이다. 이보경 부연구위원의 ｢인공지능 기법을 적용한 소지역단위 장래인구 예측 방법론 개발 기초 연구｣는 국토계획에서 실제 체감할 수 있는 공간전략 도출에 활용될 수 있는 고해상도의 1km 격자단위 소지역단위 장래인구 전망 방법을 제안하고 있다.  KRIHS: 이 연구를 수행하게 된 동기는? 이보경: 시·군·구보다 높은 해상도인 1km 격자인 소지역단위 장래인구 정보가 있으면, 인구감소시대 급격한 미래 변화에 대응할 수 정책과 계획을 디자인할 수 있을 것으로 생각하여 연구를 시작하였다.  KRIHS: 이 연구의 의미는 무엇인가? 이보경: 학술적으로는 우리나라에서는 처음으로 딥러닝을 활용하여 격자단위 인구 예측 모델을 개발하였다는 점이다. 2022년 말 연구 발표 이후 국내에서 소지역단위 장래인구 전망에 대한 관심이 크게 증가하였고 관련 연구가 활발히 진행되기 시작하였다. 실무적으로는 소지역단위 장래인구 정보가 과학적인 정책 의사결정의 중요한 근거로 사용될 수 있다는 데 의미가 있다. 개인이 변화를 체감할 수 있는 공간 단위에서 어떤 정책과 계획을 시행할 것인지 시뮬레이션하고 효과를 비교하는 데 기초자료 역할을 할 것이다. 또한 격자단위라는 공간체계의 특징을 살려 기존 행정구역에 구애받지 않고 행정구역을 넘나드는 생활권 또는 정책적으로 관심이 높은 초광역권 등으로 공간 범위를 유연하게 설정하고 정책을 디자인할 수 있다는 데 장점이 있다.  KRIHS: 연구 수행과정에서 있었던 에피소드는? 이보경: 처음 연구를 시작할 때 컴퓨팅 리소스를 확보하는 데 어려움이 있었다. 연구진인 장요한 부연구위원의 전문지식과 연구원 지식정보팀의 전적인 지원으로 분석 환경을 갖추지 않았다면 주어진 시간 내 연구를 완료할 수 없었을 것이다. 그리고 개인적으로는 이 연구 수행 당시 임신한 상태였는데, 정말 좋은 연구진들(장요한 부연구위원, 정예진 연구원, 홍사흠 연구위원, 김동근 연구위원)과 함께한 덕분에 태교에 큰 도움이 된 것 같다. KRIHS: 연구수행 시 보람을 느꼈거나 아쉬웠던 점은? 이보경: 선행된 딥러닝 모델 연구가 없는 상태에서 1년 이내에 모델 개발과 적용까지 진행한다는 것은 사실 연구책임자의 욕심이었다. 외부 펀딩 R&D 과제 등을 활용하여 길고 깊은 호흡으로 다년도에 걸쳐 모델을 개발해야 했음에도 불구하고 무리해서 연구를 진행한 이유는, 연구원 기본과제로서 수행해야만 ‘우리나라에서 처음 국토연구원이 인공지능 모델을 활용하여 소지역단위 인구예측 모델을 개발했다’라는 의미가 생길 것 같아서였다. 그래서 독자들이 이 보고서를 볼 때는 딥러닝을 통해 인구예측 모델을 학습할 수 있다는 성공담보다는 실제 모델을 개발해 보니 어떤 점이 부족한지 그 실패담에 더 관심을 두었으면 좋겠다. 이 연구의 한계점이 향후 다른 연구자들에게 관련 연구를 수행하는 좋은 동기가 될 것이라 믿는다.  KRIHS: 앞으로 더 하고 싶은 연구가 있다면? 이보경: 국토 관련 양적연구(Quantitative research)와 질적연구(Qualitative research)를 어떻게 연계·통합할 것인가에 관심이 있다. 데이터와 방법론을 통해 미래 국토 변화를 시뮬레이션하고 그 결과를 어떻게 정책과 계획에 녹여낼 수 있을지 다양한 부문에서 시도해 보고자 한다.  이보경 부연구위원은 2018년 연세대학교에서 정보산업공학박사를 취득하고 현재 국토연구원 국토인프라·공간정보연구본부 국토모니터링연구센터에 재직 중이다. 주요 연구분야는 공간빅데이터 분석, 최적화입지 분석, 지역혁신 등이다.

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[지도로 보는 우리 국토 13] 2040년 대한민국 지역별 장래 인구 전망

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