This study tried to construct a direction in regional planning concerning the structural relationship between the ratio of aged population and the industrial characteristics. We investigated this structural relationship incorporating the aged population index and the number of classified companies. We applied diverse statistical analyses to understand the relationship. We classified the number of companies to reflect regional industrial characteristics using the principal component analysis. We applied a multiple regression model to understand the relationship between these two indices. The aged population index represents the degree of being old divided by the ratio of juvenile population and aged population. We found that such industries as manufacturing, service, and conveyance increase the ratio of juvenile population. However, industries such as tourism, waterworks, forestry, agriculture and etc. have a positive effect on the aged population index. In addition to these findings, we believe that the efficacy of this study is the possibility that can be used as the basic data when central or local autonomous entities need to adopt rural development planning.
For the solution of population problem, a population education is urgently need since family member size(that is population size) will be on the decrease fro the reason of changes in family consciousness by population education. The population education should be carried out interdisciplinary, but, above all, home economics is more suitable to the population education. In this study, the issues are the contents of population education in relation to family relations of home economics. Those contents are as follows: 1. A change in family consciousness through the value of child 1) Conventional value of child 2) Criticism about conventional value of child 3) Current value of child 4) Desirable number of children 2. A change in family consciousness through the preparation for one's declining years 1) Analysis of periodic family life cycle by number of children 2) Desirable number of children 3. A change in family consciousness through the parental responsibility 1) Mental responsibility 2) Physical responsibility 3) Economics responsibility 4. A change in family consciousness through the relationship between parents and children 1) Conventional relationship 2) Current relationship 3) Desirable relationship 5. A change in family consciousness through the relationship between husband and wife 1) Conventional relationship 2) Current relationship 3) Effects of children on the relationship of husband and wife By the above contents of population education in the field of family relations of home economics parents will have their deliberate plans and aims.
Journal of the Korean Regional Science Association
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v.9
no.1
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pp.45-63
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1993
University enrollment has long been regarded as one of the major factors inducing population concentration in Seoul and the Capital Region of Korea. Consequently, since early 1980's increases in enrollment and new establishments of extention universities beyond the boundary of Seoul, has been promoted, while university enrollment quota in Seoul has been strictly controlled. The degree of actual population dispersal, however, resulting from such a university enrollment policy has not been empirically tested. This paper aims at: First, identifying the trend of population growth and evolution process of the university enrollment policy in the Capital Region; Second, comparing the degree of influence of university enrollment on population concetration factors; Third, measuring actual effect of the enrollment control on population dispersal out of Seoul and the Capital Region. Major findings are as follows: First, only a week correlation between population and university enrollment growth trends was found; Second, the relative degree of influence on population concentration in the Capital Region, were order, in the order of magnitude, the physical amenity factor, the socio-cultural amenity factor, the employment climate factor and the educational factor. Third, and most improtant, based on the comparison of spatial distribution of graduated high schools and current residence of the selected university students, the gap between the two distributions was revealed and the inter-regional student population movement was estimated. The result shows that in Seoul's case about one-half of and in Kyunggi Province's case about one-fifth of university enrollment size, contributes to population concentration into Seoul. Fourth, as to the universities outside of the Capital Region, little effect in the case of universities located within the commuting distance, and a little effect on population dispersal in the case of universities located beyond commuting distance, were found. In sum, it seems clear that university enrollment policy in the Capital Region, especially in Inchon/Kyunggi Province has not been effective on student population dispersal out of Seoul and the Capital Region. Therefore, it is strongly recommended that university enrollment policy be throughly re-examined from its goal to the implementation means.
Scenario population projection reflects the high probability of future realization and ease of statistical interpretation. Statistics Korea (2019) also presents the results of 30 combinations, including special scenarios, as official statistics. However, deterministic population projections provide limited information about future uncertainties with several limitations that are not probabilistic. The deterministic population projections are scenario-based estimates and show a perfect autocorrelation of three factors (birth, death, movement) of population variation over time. Therefore, international organizations UN, the Max Planck Population Research Institute (MPIDR) of Germany and the Vienna Population Research Institute (VID) of Austria have suggested stochastic based population estimates. In addition, some National Statistics Offices have also adopted this method to provide information along with the scenario results. This paper calculates the demographics of Korea based on a probabilistic or stochastic basis and then draws the pros and cons and show implications of the scenario (deterministic) population projections.
This experiment has been carried out with a view to elucidating the distribution of Azotobacter and their population size in rhizosphere and sea and designed ro compare the results with some environmental factors. Results of the experiment are summarized as follows: 1) It was observed that the population sizes of Azotobacter were decided upon the moisture content of soil and that the soil pH was one of the most impertant factors influencing the distribution of Azotobacter. 2)Population sizes of Azotobacter in rhizosphere were changed in accordance with the kinds of vegetation on soil: The rhizosphere where bamboo, corn, legume, and oak inhabit showed the largest population size of Azotobacter. On the other hand, rhizosphere of ginseng revealed no Azotobacter. However, the largest population of general fungi were measured at the rhizosphere. 3)Comparing the population sizes of general microbes in rhizosphere with those of non-rhizosphere, the population sizes of microbes in rhizosphere are larger than those of non-rhizosphere. 4)In coastal environments, population sizes of Azotobacter in surface water of sea are similar to those of the soil(mud) of tidal land. But the sizes are generally smaller than those of terrestrial soils.
In this paper, we construct a prototype model for city data prediction by using time series data of floating population, and use machine learning to analyze urban data of complex structure. A correlation prediction model was constructed using three of the 10 data (total flow population, male flow population, and Monday flow population), and the result was compared with the actual data. The results of the accuracy were evaluated. The results of this study show that the predicted model of the floating population predicts the correlation between the predicted floating population and the current state of commerce. It is expected that it will help efficient and objective design in the planning stages of architecture, landscape, and urban areas such as tree environment design and layout of trails. Also, it is expected that the dynamic population prediction using multivariate time series data and collected location data will be able to perform integrated simulation with time series data of various fields.
The purpose of this study is to understand changes of the population and family composition in apartment houses. The main contents of this study is to find the way of housing planning through the analysis of the population and family composition by the unit types. The population and family composition were studied by computer data base program to 11,000 residents of selection 4 apartments houses. The structure of the family types proved to be constant by the result of analyzing the 10 family types. If the family types of certain resident's groups are given, this study will be able to estimate population structure to them. The transition of the population and the family composition changes to the unit types proved to be constant by the time. The distribution of manhood and matured children is tend to change according to how large the size of house is, and to change the structure of family composition.
Settlement problems in rural area are gradually becoming more intense due to decreasing agricultural income led by market globalization. Rural tourism is considered as one of alternatives for complementing agricultural income. In this study, we analyzed the relation of rural development project and the influx of population on green tourism villages. Results show that the influx of population in rural area is related with project cost, tourism income, visiting numbers, and ratio of labor population. With these results, we modified rural population model for estimating future rural population. Adapted result to Buraemi village by modified model showed that estimation error can be decreased from 7.23% to 0.95%.
This paper aims at investigating the dynamics between aging population and local finance. In recent years, the aging rate has been accelerating the pace. The trend implies that Korea is moving towards the aging society, presumably, with unprecedented speed in the world. Aging society's biggest problems are centered around the explosive growth of the financial needs. In particular, these problems are apt to appear more seriously in local governments, as most of them are confronted with high level of aging population and poor financial bases. Firstly, it analyzes how the population structure in the local government impacts local finance, income and expenditure. Based upon in-depth literature reviews, this study examines variables related to aging population and local fiance. Secondly, it focuses on a series of positive and negative feedback loops which would reveal the essence of the mutual interaction structure between aging population and local governments' fiscal behaviors.
In this paper, we study stochastic maximal covering location problem considering floating population. Traditional maximal covering location problem assumed that number of populations at demand point is already known and fixed. In this manner, someone who try to solve real world maximal covering location problem must consider administrative population as a population at demand point. But, after observing floating population, appliance of population in steady-state is more reasonable. In this paper, we suggest revised numerical model of maximal covering location problem. We suggest heuristic methodology to solve large scale problem by using genetic algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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