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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
문소현 (서울대학교) 이건학 (서울대학교)
저널정보
대한지리학회 대한지리학회지 대한지리학회지 제59권 제6호(통권 제225호)
발행연도
2024.12
수록면
790 - 801 (12page)

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공동의 생계활동을 하는 사람들의 단위인 가구는 각종 공공 정책 수립이나 주택 수요 예측 등에 활용되는 기본 통계 단위이다. 가구 구조의 변화에 따라 가구 특성도 지속적으로 변하기 때문에 보다 정확한 가구추계를 예측하는 것은 어렵지만 무척 중요한 연구 주제이다. 특히 기초자치단체와 같은 소지역 단위의 가구추계는 지역 특성에 맞는 지역 계획과 정책 수립에 필수적이다. 이러한 중요성에도 불구하고 장래가구추계는 추계의 복잡성으로 인해 여전히 소지역 단위로 산출하지 못하고 있으며, 시도와 같은 전역적 단위로만 생산되고 있다. 이러한 상황에서 본 연구는 소지역 단위의 장래가 구추계를 위한 딥러닝 기반의 LSTM 모델을 개발하고 이를 이용하여 서울시 자치구별 2025~2045년의 가구추계 결과를 제시하고자 하였다. 다변량 LSTM 모델은 가구와 관련된 인구 변화 뿐 아니라, 소지역 단위 추정에서 중요한 주거 환경의 공간적 변화를 추계 결과에 동시에 반영할 수 있다는 장점이 있다. 분석 결과, LSTM 모델은 가구 특성별, 자치구별 가구수를 예측하는데 있어 우수한 예측력을 보이는 것으로 나타났으며, 미래 추계 결과 또한 통계청의 가구추계 결과와 유사한 패턴을 보여주고 있다. 본 연구는 소지역 단위의 장래가구추계를 위한 새로운 방법론적 프레임워크를 제시하고, 신뢰성 있는 경험적 결과를 보여줌으로써 지역적 특성이 잘 반영된 지역 계획 및 정책 수립에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
#장래가구추계 #소지역 통계 #딥러닝 #가구주율법 #가구전이법 #household projection #small area statistics #deep learning #LSTM #headship rate method #household transition method

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 선행연구
3. 소지역 단위 장래가구추계 모델링
4. LSTM 모델의 예측력 검증 및 추계 결과
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (29)

참고문헌 신청
곽하영･유명한･이창무, 2018, “APC 모형에 기초한 가구주율 분석,” 주택연구, 26(2), 133-162. google schola 김유경, 1995, “가구구조의 변동과 시･도별 가구수 추계,” 한국인구학, 18(1), 119-165. google schola 김형석, 2002, “가구주율법에 의한 장래가구추계,” 조사연구, 3(1), 65-90. google schola 오진호･윤영규, 2020, 장기재정전망을 위한 장래가구추계, 한국조세재정연구원, 세종. google schola 이상일, 2012, “우리나라 시도별 장래 가구 추계: 시론적 연구,” 지리교육논집, 56, 1-16. google schola

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