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KRIHS-OECD 공간데이터과학 지식교류 세미나 개최

  • 등록일2024-10-31
  • 조회수534

KRIHS-OECD 공간데이터과학 지식교류 세미나 개최


 

일 시 ㅣ 2024.10.31.()

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.