머신러닝을 활용한 소멸위험지역 요인 분석과 장래 예측 = Factor Analysis and Future Forecasting of Regional Extinction Risk Using Machine Learning

국문 초록 (Abstract)

머신러닝을 활용한 소멸위험지역 요인 분석과 장래 예측 논문제출자 김 정 연 지 도 교 수 도 명 식 본 연구는 대한민국 232개 시·군·구를 대상으로 지방소멸위험을 정량적 으로 분석하고, 향후 소멸위험의 시계열적 변화를 예측하기 위해 머신러닝 (Random Forest) 기법을 적용하였다. 최근 저출산, 고령화, 청년층의 수도권 집중이 복합적으로 작용하면서 지역의 인구 재생산 기반과 경제 활력이 동시 약화되는 구조적 문제가 심화되고 있다. 이러한 지방소멸은 단순한 인구감소 현상에 그치지 않고, 지역 간 불균형과 생활 인프라의 축소, 산업기반의 약화 등 다차원적 요인이 상호작용하는 복합적 현상으로 인식되고 있다. 이에 본 연구는 인구, 경제·재정, 가구·주택, 교통, 환경, 의료, 좌표 7개 부문, 총 19개의 변수를 구축하여 지방소멸위험지수를 종속변수로 설정하고, 머신러닝 기반의 예측모형을 통해 소멸위험을 실증적으로 분석하였다. 모형 구축 단계에서는 GridSearchCV를 활용하여 하이퍼파라미터를 최적화 하고, 5-Fold 교차검증을 통해 예측 성능의 일반화 가능성을 검토하였다. 분 석 결과, 모델의 평균 결정계수(R²)는 0.931로 매우 높은 수준의 설명력을 보였으며, MSE(0.013), RMSE(0.113), MAE(0.079) 등 주요 오차 지표 또 한 낮은 수준으로 나타나 안정적인 예측 성능이 검증되었다. 실제값과 예측값 비교에서도 90% 이상의 지역이 동일한 단계로 분류되어, 본 연구의 예측모형 이 소멸위험 수준을 신뢰성 있게 반영함을 확인할 수 있었다. 변수 중요도 분석 결과, 고령인구비율이 소멸위험을 결정하는 핵심 변수로 도출되었으며, 유출·유입통행량, 재정자립도, GRDP 등 경제·재정 및 교통 관련 변수들이 뒤를 이었다. 이는 인구 구조적 요인 외에도 지역 간 연결성과 경제활동 기반이 인구유지에 결정적 영향을 미친다는 점을 시사한다. 즉, 소멸 위험은 인구감소만으로 설명될 수 없으며, 교통 접근성, 재정역량, 산업기반 등 다양한 요인이 복합적으로 작용하는 구조적 결과로 해석된다. 이러한 결과 는 지방소멸 대응정책이 단일 부문 중심의 접근에서 벗어나, 인구·경제·공 간·인프라를 아우르는 통합적 관점에서 수립되어야 함을 보여준다. 예측모형을 기반으로 2050년까지의 장래 소멸위험을 분석한 결과, 전국적 으로 소멸위험지역이 점진적으로 확대되는 양상이 나타났다. 특히 2030년을 기점으로 ‘소멸주의’ 단계의 지역이 급격히 증가하며, 이후에는 고위험 단 계로의 전이가 빠르게 진행되는 것으로 나타났다. 2050년에는 전체 시·군· 구의 절반 이상(약 53.0%)이 ‘소멸위험진입’ 또는 ‘소멸고위험’ 단계에 해당할 것으로 예측되었으며, 반대로 ‘소멸위험 매우 낮음’ 단계의 지역은 점차 소멸되어 사실상 사라지는 것으로 분석되었다. 소멸위험의 확산은 농촌 과 중소도시뿐 아니라 부산·울산·광주 등 주요 광역시의 외곽 지역에서도 관찰되어, 지방소멸이 특정 지역의 국지적 문제가 아닌 국가적 차원의 구조적 위기로 확산되고 있음을 보여준다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구는 다음과 같은 정책적 시사점을 제시한다. 첫째, 급속한 고령화 지역에 대해서는 청년층 정착 유도 및 출산 친화적 환경 조성을 통한 인구 구조 개선이 필요하다. 둘째, 인구유출이 심화된 지역에는 지역 간 교통 네트워크를 강화하고, 대중교통 및 DRT(수요응답형 교통) 등 맞춤형 이동수단을 지원하여 접근성을 높여야 한다. 셋째, 지역경제의 자생력 을 확보하기 위해 지방 재정자립도 제고 및 지역산업 다변화 전략이 요구된 다. 마지막으로, 인구감소 및 소멸위험을 국가 차원에서 지속적으로 모니터링 할 수 있는 통합 데이터 플랫폼을 구축하고, 지역별 조기경보체계를 마련해야 한다. 결론적으로 본 연구는 기존의 인구 중심적 접근을 넘어, 인구·경제·교 통·환경 등 다차원적 요인을 통합적으로 분석함으로써 지방소멸의 복합적 원 인을 실증적으로 규명하였다. 또한 머신러닝 기반의 예측모형을 통해 장래 소 멸위험의 공간적 확산을 정량적으로 제시함으로써, 향후 지방소멸 대응정책 수립에 실질적 근거를 제공한다는 점에서 학술적·정책적 의의가 있다. 나아 가 본 연구는 데이터 기반의 지역 맞춤형 정책 설계와 지방소멸 조기경보체계 구축을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

목차 (Table of Contents)

• 표 목 차 ⅲ
• 그 림 목 차 ⅳ
• 국 문 요 약 ⅴ
• Ⅰ. 서 론 1
• 1. 연구의 배경 및 목적 1
• 2. 연구의 범위 및 내용 5
• 3. 연구의 흐름도 6
• Ⅱ. 이론 고찰 및 선행연구 검토 7
• 1. 지방소멸의 배경 7
• 2. 선행연구 검토 및 연구의 차별성 13
• Ⅲ. 소멸위험지역 예측모델 구축 15
• 1. 연구자료 15
• 2. 분석방법론 21
• 3. 소멸위험지역 위험요인 분석 결과 35
• Ⅳ. 장래 소멸위험지역 예측 53
• 1. 장래 소멸위험지역 분석 결과 53
• Ⅴ. 결론 68
• 1. 결론 68
• 2. 연구의 한계 및 향후 과제 73
• 참 고 문 헌 76
• ABSTRACT83