이 연구의 목적은 이지역 코호트 요인법에 의한 인구 추계 방법론을 정립하고, 그것을 부산광역시의 장래 인구 추계에 적용하는 것이다. 우선 시도와 같은 지역 인구의 추계에 있어 우리나라의 공식적인 방법인 순이동 코호트-요인법이 갖는 한계를 예증하였다. 대안으로 지역간 코호트-요인법 중 전체 지역을 두 지역으로 구분한 후 지역 간의 전입과 전출을 분리하여 추계하는 이지역 코호트-요인법을 정립하였다. 이를 바탕으로 부산광역시의 2005~2030년에 대한 인구 추계를 3가지 시나리오 하에서 실행하였다. 순이동 방식을 취한 인구 추계와 이지역 방식을 취한 인구 추계 간에는 상당한 차이가 나타났는데, 전출 초과 지역인 부산의 경우 순이동 방식에서 더 빠른 인구 감소가 나타났다. 이지역 방식에 의한 부산 및 전국추계의 인구 변화 추세를 검토한 결과 추계가 상당히 합리적으로 이루어짐을 확인할 수 있었다. 결론적으로 본 연구에서 제시된 이지역 코호트-요인법은 순이동 코호트-요인법에 비해 논리적으로 더 정연하면서도 실제 추계에 있어서도 높은 유용성을 보여 주었다.
입도경향 분석법은 파이척도로 표현된 평균입도, 분급, 왜도 등 퇴적물 입도조직변수가 퇴적물의 이동경로를 따라 특정한 경향을 보이는 성질을 이용한 퇴적물 이동경로 식별 방법론이다. 적용이 간편하고 저렴하여 지형학 연구에 널리 응용될 수 있는 가능성을 지니고 있으나 방법론상의 한계도 몇 가지 측면에서 지적되고 있어 주의가 필요하다. 이 연구는 McLaren과 Bowles의 1차원 경로분석법, Gao와 Collins, Le Roux의 2차원 이동벡터법 등 현재까지 정립된 입도경향 분석의 대표적인 세 가지 기법을 비교 평가하여 적절한 활용법을 도출하고, 입도경향 분석의 추후 연구과제를 제안한 것이다. McLaren-Bowles의 1차원 경로분석법은 연구자의 현장경험을 분석에 효과적으로 결합시킬 수 있고 X-분포를 통해 퇴적환경에 대한 해석을 제공해주며 장기적인 퇴적물 순이동 패턴을 파악하는데 효과적이나 연구자의 주관적 해석에 의존해야 한다는 점, 식별할 수 있는 시간 해상도가 낮다는 점등이 단점이다. Gao-Collins의 2차원 이동벡터법은 명확한 절차, 2차원적인 시각화, 세밀한 시간 해상도 등이 장점이지만, 임계거리 선정, 잡벡터 제거과정 등이 문제를 유발할 수 있으므로 분석 시 주의를 요한다. 셋째, Le Roux의 2차원 이동벡터법은 확장된 경험규칙과 조직변수 간의 구배를 고려하고 시간해상도도 세밀하지만, 분석개념이 모호하고 복잡하다. 입도경향 분석은 현장에 대한 연구자의 이해도, 조사하고자 하는 퇴적물 순이동 패턴의 시간적 스케일, 초점을 맞추고자 하는 정보 등에 따라 적절한 기법을 선택하고, 거기에 부합되는 시료채취방안을 기획하는 것이 중요하다. 또한 입도경향 분석이 지형학 연구에 기여하기 위해서는 시료채취 깊이, 교란층의 두께 등 시료채취 과정의 요소들과 퇴적물 순이동 패턴이 지시하는 시간스케일 간의 관계가 체계적으로 규명되어야 한다고 판단된다.
OECD (2015)과 UN (2017)에 따르면 한국은 입국의 나라로 분류되고 있다. 입국의 나라는 순이동(net migration)이 양으로 유지된다는 것을 뜻하며, 동시에 국제이동이 인구증가에 영향을 미칠 가능성이 높음을 의미한다. 통계청 (2011)은 이전 추계와는 달리 인구이동요인을 고려한 Wilson (2010)모형을 기반으로 성별 및 입 출국을 구분하여 모수가 15개 이상인 모형을 이용하였다. 그리고 5년 뒤 2016년 추계에서는 최근 5년간의 내국인 순이동률 평균치와 외국인 정부정책을 반영한 값을 가정하였다. 하지만 이 두 결과 모두 국제이동이 보수적으로 추정되어 입국의 나라로 추정하는 OECD, UN의 분류와는 다른 결과를 제공한다. 따라서 본 연구는 입국, 출국 그리고 순이동의 국제이동추이가 선형이 아닌 비선형임을 착안하여 우리나라 2000-2017년 국제이동 자료에 함수적 자료모형을 활용한 비모수 모형 (Hyndman과 Ullah (2007)이 제안한 FDM, Hyndman 등 (2013)가 제안한 Coherent FDM)을 적용하여 확률론적 추계방식으로 향후 추이를 예측하였다. 분석결과 입국률은 2018년 인구천명당 1.098명(남자), 1.026명(여자), 2025년 1.228명(남자), 1.152명(여자) 그리고 출국률은 2018년 인구천명당 0.907명(남자), 0.879명(여자), 2025년 0.987명(남자), 0.959명(여자)으로 나타났다. 따라서 순이동률은 인구천명당 2018년 0.191명(남자), 0.148명(여자), 2025년 0.241명(남자), 0.192명(여자)으로 증가하는 결과가 도출되었다.
본 연구의 목적은 연령별 인구이동의 구조와 공간적 패턴에 대한 이해를 향상시킬 수 있는 다양한 탐색적 공간 데이터 분석(Exploratory Spatial Data Analysis: ESDA) 기법들을 제시하는데 있다. ESDA 기법의 하나로 지역의 연령별 이동성향과 이동구조를 파악하기 위한 도구로 인구이동 피라미드를 고안하였다. 인구이동 피라미드는 연령별 전입, 전출, 순이동 정보를 이용하여 작성되는 그래픽 도구이다. 또한 연령별 인구이동의 공간적 패턴을 파악하기 위하여 다양한 국지적 연관성 측정 지표인 Local Moran's $I_i$, Getis-Ord's ${G_i}^*$와 이를 응용한 AMOEBA 기법을 이용하였다. 사례 분석 결과, 제시한 ESDA 기법들을 이용하여 연령별 인구이동 구조, 연령별 이동의 연관성, 연령별 순이동률의 공간 군집 패턴 등을 확인할 수 있었으며, 연령별 공간 군집 사이의 상응관계를 탐색할 수 있었다. 이러한 정보는 인구이동 현상에 대한 상세한 이해뿐만 아니라 인구이동을 유발하는 지역의 특성을 유추하는데 도움을 준다.
이 논문의 목적은 부산의 인구 감소가 수도권으로의 인구유출에 의한 결과일 뿐만 아니라 부산의 교외화에 의한 결과임을 밝히는 것이다. 이를 위해 7대도시 및 부산권의 인구와 가구, 그리고 시도간 및 부산권의 인구이동을 분석하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 부산은 서울, 대구 등 우리나라의 다른 대도시와 유사하게 인구 감소 경향을 보이고 있다. 둘째, 부산의 인구가 감소하고 있음에도 불구하고, 가구는 지속적으로 증가하고 있다. 셋째, 부산의 인구는 수도권뿐만 아니라 부산권으로도 다수 유출되고 있으므로, 부산의 인구 감소를 수도권으로의 인구유출로만 해석하는 시각은 옳지 않다. 넷째, 부산의 인구는 부산권 내의 인접한 도시로 주로 유출되고 있으며, 따라서 부산의 인구 감소는 부산의 교외화, 즉 부산권의 성장으로 해석될 수 있다.
본 연구에서는 光州를 중심으로 발생하는 人口流動의 특성에 관하여 분석하였다. 이를 위하여 生殘準法에 의한 이동 및 주거지 이동의 永久的 移動과 고속버스여객의 이동 및 환자의 受診移動의 一時的 移動으로 구분하였다. 分析結果, 1986-1990년 광주시 전출입의 양상은 전남이 규모상 탁월하지만 移動空間이 전국적으로 확산되고 있음이 밝혀졌다. 그리고 1980-1985년 센서스의 생잔율법에 의한 純移動의 분석과 광주시 5개 洞의 표본조사 결과에서는 移動因子로서 敎育因子와 移住者의 距離認知가 중요한 因子로 작용한다는 사실이 판명되었다. 한편, 1日移動의 분석결과, 週末과 休日에는 방문이동이 많고 連休에는 일시적 귀환이동이 탁월하게 나타났다. 환자의 수진이동은 생활환경의 변화에 따라 큰 폭으로 증가하고 있으며, 이런 현상은 광양, 여천의 공업지역에서 현저하게 나타나고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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