인구통계학적 분석(Demographic Analysis: DA)은 센서스 및 동태자료의 포함오류에 대한 질적 평가를 위해 센서스 후 조사(Post Enumeration Survey: PES)와 함께 널리 이용되는 방법이다. 그러나 우리나라에서는 인구통계학적 분석이 시행된 적이 없으며, 해외 인구통계학 논문에서는 인구통계학적 분석을 통해 우리나라 사망자 등록의 후진성을 지적하고 있다. 본 논문에서는 다양한 인구통계학적 분석방법을 소개하고, 한국의 현실에 맞도록 변형시킨 방법을 제시한다. 또한 이를 이용하여 1985년부터 2010년까지의 센서스 및 사망자 자료를 분석한 결과, 우리나라의 사망자 자료는 해외 논문의 결과와 달리 완성도(completeness)가 높은 것으로 나타났다. 센서스의 연도별 연령별 누락률을 추정하여, 센서스의 비정상적인 코호트의 증가 현상, 성비, 그리고 연령비의 이상 현상에 대해 분석하였다.
인구의 경제활동상태를 측정하는 방법으로, 평상상태접근법과 현재상태접근법(노동력접근법)의 두가지 만이 있으며, 평상상태접근법을 종전의 유업자접근방법과 동일한 것으로 오해하는 경우를 종종 보고 있다. 이는 유업자접근방법에서 유업자를 평상 일을 하고 있는 자라고 정의한데서 기인한다. 그러나 유업자와 무업자로만 인구를 구분하고 있는 유업자접근방법은 1930년대 세계 대공황을 계기로 실업자 파악이 불가능하고, 조사자, 피조사자의 주관이 너무 개입되는 등의 비판이 제기되어 1940년에 노동력접근방법으로 대체되었다. 이러한 노동력 접근방법이 1947년 ILO의 공식 접근방법으로 권고된 뒤 많은 국가에서 이 방법을 채택하고 있다. 한편 ILO는 1982년에 평상상태접근법(Usual Status Approach)을 소개하였는데, 이는 종전 유업자접근방법과 달리 1년간의 활동상태에 따라 취업자, 실업자, 비경제활동인구를 파악하는 방법이다. 따라서 경제활동인구를 파악하는 방법은 기본적으로 노동력접근방법(현재상태접근방법), 평상상태접근방법, 유업자접근방법의 3가지가 있다. 본고는 이들 경제활동상태를 측정하는 세 가지 접근방법의 차이점과 장, 단점을 살펴보고 또 이들 접근법을 실제 적용한 결과를 분석함으로써 우리 나라의 상황에 가장 적합한 접근방법을 밝히고자 한다. 우리 나라는 근래 산업구조가 근대화되어 농업과 같은 계절성이 강한 산업에 종사하는 인구의 비율이 아주 낮고, 또한 1년 동안의 활동과 특정기간 동안 활동이 서로 다른 인구의 비율이 낮게 나타나는 반면, 인구이동률은 아주 높게 나타나고 있다. 이러한 점을 고려 한다면 우리 나라 경제활동인구를 파악하는 조사에는 노동력접근법을 채택하는 것이 바람직하다. 이외에도 경제활동인구조사에서 채택하고 있는 노동력접근법을 그 모집단이 되는 인구주택 총조사에서도 채택하는 것이 좀더 합리적일 것이다. 그 이유로는 총조사의 결과가 각종 표본조사의 결과를 검증하고 보완하는 벤치마크 기능도 수행하기 때문이다.
Objectives: Studies on the geographical differences in mortality tend to use a census population, rather than a registration population, as the denominator of mortality rates in South Korea. However, an administratively determined registration population would be the logical denominator, as the geographical areas for death certificates (numerator) have been determined by the administratively registered residence of the deceased, rather than the actual residence at the time of death. The purpose of this study was to examine the differences in the total number of a district population, and the associated district-specific mortality indicators, when two different measures as a population denominator (census and registration) were used. Methods: Population denominators were obtained from census and registration population data, and the numbers of deaths (numerators) were calculated from raw death certificate data. Sex- and 5-year age-specific numbers for the populations and deaths were used to compute sex- and age-standardized mortality rates (by direct standardization methods) and standardized mortality ratios (by indirect standardization methods). Bland-Altman tests were used to compare district populations and district-specific mortality indicators according to the two different population denominators. Results : In 1995, 9 of 232 (3.9%) districts were not included in the 95% confidence interval (CI) of the population differences. A total of 8 (3.4%) among 234 districts had large differences between their census and registration populations in 2000, which exceeded the 95% CI of the population differences. Most districts (13 of 17) exceeding the 95% CI were rural. The results of the sex- and age-standardized mortality rates showed 15 (6.5%) and 16 (6.8%) districts in 1995 and 2000, respectively, were not included in the 95% CI of the differences in their rates. In addition, the differences in the standardized mortality ratios using the two different population denominators were significantly greater among 14 districts in 1995 and 11 districts in 2002 than the 95% CI. Geographical variations in the mortality indicators, using a registration population, were greater than when using a census population. Conclusion: The use of census population denominators may provide biased geographical mortality indicators. The geographical mortality rates when using registration population denominators are logical, but do not necessarily represent the exact mortality rate of a certain district. The removal of districts with large differences between their census and registration populations or associated mortality indicators should be considered to monitor geographical mortality rates in South Korea.
스테레오 매칭 과정에 있어서 매칭 비용을 구하는 것은 매우 중요한 과정이다. 이러한 스테레오 매칭 과정의 성능을 살펴보기 위하여 본 논문에서는 기존에 제안된 매칭 비용 함수들에 대한 기본 개념들을 소개하고 각각의 성능 및 장점을 분석하고자 한다. 가장 간단한 매칭 비용 함수는 매칭 되는 영상의 일관된 밝기를 이용하여 좌, 우 영상 간 서로 대응하는 대응점을 추정하는 과정으로, 본 논문에서 다루는 매칭 비용함수는 화소 기반과 윈도우 기반의 매칭 비용 방법으로 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 화소 기반의 방법으로는 절대 밝기차(the absolute intensity differences: AD)와 sampling-intensitive absolute differences of Birchfield and Tomasi (BT) 방법이 있고, 윈도우 기반의 방법으로는 차이 절대 값의 합(sum of the absolute differences: SAD), 차이 제곱 값의 합(sum of squred differences: SSD), 표준화 상호상관성(normalized cross-correlation: NCC), 제로 평균 표준화 상호 상관성(zero-mean normalized cross-correlation: ZNCC), census transform, the absolute differences census transform (AD-Census) 이 있다. 본 논문에서는 앞서 언급한 기존에 제안된 매칭 비용 함수들을 정확도와 시간 복잡도를 측정했다. 정확도 측면에서 AD-Census 방법이 평균적으로 가장 낮은 매칭 율을 보여줬고, 제로 평균 표준화 상호 상관성 방법은 non-occlusion과 all 평가 항목에서 가장 낮은 매칭 오차율을 보여 주지만, discontinuities 평가 항목에서는 블러 효과 때문에 높은 매칭 오차율을 보여 주었다. 시간 복잡도 측면에서는 화소 기반인 절대 밝기차 방법이 낮은 복잡도를 보여 주였다.
다변하고 복잡한 현대사회에서 1인 가구, 맞벌이 가구, 노인인구의 증가와 사생활보호의식의 강화 등의 조사환경은 많은 비용과 시간이 소요되는 기존방식의 인구총조사에 변화를 요구하고 있다. 덴마크와 핀란드 등 북유럽 선진통계국가의 행정자료를 활용한 경험사례에 비춰볼 때, 우리나라도 주민등록 행정자료 등을 활용한 등록센서스에 대한 깊은 연구가 필요하다. 행정등록자료에 기반을 둔 등록센서스는 조사비용의 절감과 조사의 정확성, 신속성을 높일 수 있을 뿐만 아니라 행정자료 간 연계를 통해 고급통계를 생산하여 다양한 통계수요에 부응할 수 있을 것이다. 본 연구는 인구총조사 개선뿐만 아니라 앞으로 다가올 정보화시대의 센서스에 대비하기 위해 주민등록 행정자료와 2005년 인구총조사 결과를 연계하여 차이점을 살펴보고 인구총조사에 적용할 수 있는 정책적 제안 및 방향을 제시하였다. 연구방법은 개인의 비밀을 최우선으로 하면서 실증적인 연구가 되기 위해 부산해운대구와 충북 보은군을 대상으로 동일주소 내의 나이, 성별을 매칭값으로 연계성을 살펴보고, 매칭율이 매우 낮게 나타난 지역(충북 보은군 회남면)을 대상으로 인구총조사와 주민등록 행정자료를 직접 비교하는 방법을 사용하였다. 특히 2005년 인구총조사 결과와 비교성을 높이기 위해 주민등록 행정자료를 출생 및 사망, 전출 및 전입 등에 대한 정보를 이용하여 2005년 11월 1일 기준으로 자료를 생성하였다.
공간데이터자원이 많아 질수록 그들끼리 불일치가 일어날 확률은 높아지고 있다. 이러한 불일치는 같은 지역을 커버하는 같은 종류의 공간데이터사이에서도 일어날 수 있다. 그러므로, 이런 공간데이터를 효율적으로 연결시켜 Geometry 및 Topology측면에서 일관성을 지닌 새로운 공간데이터를 생성시키는 일의 중요성은 증가 할 것이다. 이러한 공간데이터중의 하나로서 미국 인구통계국의 TIGER파일을 예로 들 수 있다. 현재 인구통계국 지도들은 지방정부의 지도 레이어들과 공간적으로 일치 하지 않기 때문에 인구적, 경제적인 많은 유용한 정보가 지방정부의 레이어들과 연계되어 공간적으로 충분히 활용되어지고 있지 않고 있다. 그러므로, 인구통계국 지도의 위치정보는 좀 더 정확한 위치정보를 가지고 있는 지방정부의 레이어들과 융합되어 Geometry 및 Topology측면에서 새로운 정보로 대체되어져야 한다. 이 논문은 참고맵을 이용하여 Geometry 및 Topology측면에서 일관성을 지닌지도를 만들기 위한 개념적인 프레임과 두가지 맵모델을 제시한다. 첫번째 모델은 셀 모델인데 맵은 0셀, 1셀, 그리고 2셀로 구성되어진다. 두번째 모델은 수학적으로 다른 원형을 가진 물체는 지도 일반화후에도 유사성을 가지고 있다는 것이다. 새롭게 제시된 계층적인 맵 융합은 물리적, 수학적, 논리적 경계에 바탕을 두고 있고 복잡성과 계산적인 부담을 감소시킬 수 있다. 반복성을 가진 맵 융합 원리는 인구통계지도를 예로하여 형성되었다. 이것들은 속성 매치, 의미있는 노드발견, 지도학적인 0-cell 매치. 지도학적인 1-cell 매치, 그리고 맵 변형으로 구성된다.
일반적으로 영상은 기하학적 왜곡과 방사성 왜곡을 포함하고 있다. 센서스 변환은 방사 왜곡으로 인해 발생하는 스테레오 부정합 문제를 해결할 수 있다. 일반적인 센서스 변환은 윈도우 중심 화소 값과 이웃한 화소의 값을 비교하기 때문에 화소 값의 차이가 크지 않은 경우 정확한 정합 결과를 얻기 어렵다. 이를 해결하기 위해 윈도우 내 보조 윈도우를 적용하여 화소 값 차이별로 서로 다른 4단계 가중치를 적용하는 센서스 변환 방법을 제안한다. 현재 화소 값이 보조 윈도우의 화소평균 값 보다 큰 경우 높은 가중치를 부여하고, 그렇지 않은 경우 낮은 가중치를 부여함으로서 차등적인 센서스 변환을 수행한다. 가중치를 이용한 센서스 변환 영상과 입력 영상을 이용하여 초기 변위지도를 생성한 뒤, 기울기 정보를 추가적으로 사용하여 최종 변위 지도 생성을 위한 비용 함수를 모델링한다. 최적의 비용 값을 찾기 위해 가이드 필터링을 사용하는데, 이는 입력 영상과 변위 영상을 사용하여 필터링을 수행하기 때문에 객체의 경계영이 보존될 수 있다. 실험 결과로부터 제안한 방법을 이용한 스테레오 정합 결과 성능이 기존의 방법에 비해 개선된 것을 확인하였다.
본 연구에서는 건강에 대한 공간적 연구에서 통상적으로 사용되는 센서스에 기반한 지역 박탈지수의 대안으로 지역 주택가격이 사용될 수 있는지 평가하였다. 평가를 위해 개인을 1수준으로, 수도권의 보건소 구역을 2수준으로 하는 다수준 로지스틱 모델이 추정되었다. 다수준 모델에는 개인의 점심식사후 칫솔질과 치간실 사용을 설명하기 위한 개인수준의 변수들과 보건소 구역을 대표하는 사회적 박탈지수 및 지역주택가격 수준이 포함되었다. 추정된 모델들의 설명력은 Akaike Information Criterion (AIC)와 Bayesian Information Criterion (BIC)를 이용하여 평가되었다. 모델의 추정결과는 사회적 박탈지수 및 지역 주택가격이 모두 개인의 치아관리 행동을 설명하는 데 기여하나 지역 주택가격을 사용한 모델의 AIC 및 BIC가 통상적인 센서스 기반 지역 박탈지수를 사용한 경우 보다 낮은 것을 보여 주었다. 본 연구결과는 센서스에 기반한 박탈지수를 생성하는 데 사용된 센서스 변수가 시점의 차이 등의 이유로 적절하지 않을 경우 지역 주택가격이 지역의 사회경제적 수준을 대표하기 위해 대안적으로 사용될 수 있음을 보여준다.
본 연구는 에너지총조사 자료를 이용하여 친환경 차량의 보급과 관련하여 소비자의 차량 선택에 영향을 주는 요인을 분석하였다. 기존의 차량 선택에 대한 소비자 선호의 연구는 대부분 단편적인 설문조사를 이용하였는데, 매번 설문조사표와 설문대상이 바뀌어서 지속적이고 일관성 있는 분석이 불가능하였다. 이에 본 연구에서는 주기적으로 수행되는 에너지총조사 자료를 이용하여 차량 선택에 대한 소비자 선호 분석이 가능하다는 것을 보여주고자 하였다. 에너지총조사는 많은 표본의 유용한 정보를 수집함에도 불구하고 많은 경우 단순 통계를 작성하는 데 한정적으로 사용되고 있다. 2017년 에너지총조사의 수송부문 마이크로데이터 2,771개 자료를 바탕으로 소비자의 선택에 따라 변화하는 대안 특성 변수인 차량 가격, 연료 효율, 차량모델 수를 수집하여 컨조인트 분석이 가능하도록 자료를 변환하고 분석하였다. 분석 결과 연료비 1만 원당 주행 거리가 1km(연료 효율 1단위) 증가할 때마다 해당 연료 차량의 선택 확률은 2.2% 증가하고, 대체 가능한 차량의 모델 수가 하나 증가할 때마다 해당 차량의 선택 확률은 20.5% 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구는 별도의 조사 없이 주기적으로 국가에서 시행되는 에너지총조사 결과를 이용하여 자동차 선택에 대한 소비자 선호를 분석하는 것이 가능하다는 것을 보여주었다.
The purpose of this research is to manage the physical sectors systematically, needed for the selection and direction of declining areas, such as urban regeneration and revitalization projects, by grading the density of decline indicators of buildings in small and medium cities. In five small and medium-sized cities in Jeollanam-do, the data were divided into three stages according to the density, according to the use, structure, and age of the building. Rating by element of Census Output Area, detailed designation, and management of declining areas in small and medium-sized cities are required, rather than setting the scope of declining areas based on administrative districts. It is also necessary to manage cities through complex and intra-element phasing rather than single elements in defining physical decline. The analysis based on the complex factors and boundary of the Census Output Area is meaningful in order to maintain and manage such cities in a more detailed and precise manner according to such characteristics of each region.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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