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    오픈 데이터와 격자 시스템을 이용한 세종시 실제 인구 추정 = Estimating Actual Population of Sejong City using Open Data and Grid System

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    Recently, the demand for demographic data at a spatially downscaling level is increasing due to various uses. The official population, which is announced every year after the conversion of the register-based census from survey-based census in 2015, uses several administrative data during the preparation process, but the resident population is the basis. While the resident populations released by the Ministry of the Interior and Safety every month to the level of Eup, Myeon, and Dong are data on small areas compared to the population of 17 Sido, but the need for a grid-based population is increasing to utilize demographic data in various fields. In response, the National Statistical Office's SGIS plus provides a gridded population. However, the gridded population provided by SGIS plus contains problems and errors in its practical use. Therefore, this study solved the problems and errors of the gridded population provided by SGIS plus for Sejong-si and estimated the new gender, age, and monthly specific gridded population using the monthly resident population. It was confirmed that the newly estimated gridded population at Sejong city has a positive effect in estimating actual residence population using the resident population announced.
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    Recently, the demand for demographic data at a spatially downscaling level is increasing due to various uses. The official population, which is announced every year after the conversion of the register-based census from survey-based census in 2015, us...

    Recently, the demand for demographic data at a spatially downscaling level is increasing due to various uses. The official population, which is announced every year after the conversion of the register-based census from survey-based census in 2015, uses several administrative data during the preparation process, but the resident population is the basis. While the resident populations released by the Ministry of the Interior and Safety every month to the level of Eup, Myeon, and Dong are data on small areas compared to the population of 17 Sido, but the need for a grid-based population is increasing to utilize demographic data in various fields. In response, the National Statistical Office's SGIS plus provides a gridded population. However, the gridded population provided by SGIS plus contains problems and errors in its practical use. Therefore, this study solved the problems and errors of the gridded population provided by SGIS plus for Sejong-si and estimated the new gender, age, and monthly specific gridded population using the monthly resident population. It was confirmed that the newly estimated gridded population at Sejong city has a positive effect in estimating actual residence population using the resident population announced.

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    최근 인구자료는 용도의 다양화로 높은 공간 해상도에서도 활용할 수 있는 자료의 필요성이 높아지고 있다. 우리나라는 인구총조사를 2015년 서베이 방식에서 등록센서스 방식으로 전환한 후 매년 발표되는 공식인구는 작성과정에서 여러 행정자료가 사용되지만, 주민등록인구가 기반이 되고 있다. 매월 행정안전부에서 읍·면·동 수준까지 발표하는 주민등록인구는 17개 시도 인구보다 소규모 지역에 관한 자료이지만 적지 않게 발생하는 행정구역의 변화는 다양한 분야에서 인구자료의 활용에 걸림돌이 되고 있다. 이의 극복을 위해 필요한 것이 격자(grid) 기반의 인구이다. 이에 부응하여 통계청의 SGIS plus에서는 격자 기반의 인구를 제공하고 있지만 SGIS plus에서 제공하는 격자 인구는 실제로 활용하기에 문제점과 오류를 포함하고 있다. 따라서 본 연구에서는 세종특별자치시를 대상으로 SGIS plus에서 제공하는 격자 인구(gridded population)의 문제점과 오류를 해결하고, 월별 주민등록인구를 이용한 새로운 성·연령·월별 격자 인구를 추정하였다. 세종시를 대상으로 새로 추정된 격자 인구는 발표된 주민등록인구로 실거주 인구를 추정하는데 긍정적인 효과가 있음을 확인하였다.
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    최근 인구자료는 용도의 다양화로 높은 공간 해상도에서도 활용할 수 있는 자료의 필요성이 높아지고 있다. 우리나라는 인구총조사를 2015년 서베이 방식에서 등록센서스 방식으로 전환한 ...

    최근 인구자료는 용도의 다양화로 높은 공간 해상도에서도 활용할 수 있는 자료의 필요성이 높아지고 있다. 우리나라는 인구총조사를 2015년 서베이 방식에서 등록센서스 방식으로 전환한 후 매년 발표되는 공식인구는 작성과정에서 여러 행정자료가 사용되지만, 주민등록인구가 기반이 되고 있다. 매월 행정안전부에서 읍·면·동 수준까지 발표하는 주민등록인구는 17개 시도 인구보다 소규모 지역에 관한 자료이지만 적지 않게 발생하는 행정구역의 변화는 다양한 분야에서 인구자료의 활용에 걸림돌이 되고 있다. 이의 극복을 위해 필요한 것이 격자(grid) 기반의 인구이다. 이에 부응하여 통계청의 SGIS plus에서는 격자 기반의 인구를 제공하고 있지만 SGIS plus에서 제공하는 격자 인구는 실제로 활용하기에 문제점과 오류를 포함하고 있다. 따라서 본 연구에서는 세종특별자치시를 대상으로 SGIS plus에서 제공하는 격자 인구(gridded population)의 문제점과 오류를 해결하고, 월별 주민등록인구를 이용한 새로운 성·연령·월별 격자 인구를 추정하였다. 세종시를 대상으로 새로 추정된 격자 인구는 발표된 주민등록인구로 실거주 인구를 추정하는데 긍정적인 효과가 있음을 확인하였다.

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    참고문헌 (Reference)

    1 강창완, "지리통계 데이터에서의 공간 로지스틱 모형 연구" 한국자료분석학회 11 (11): 3297-3306, 2009

    2 최내영, "인구증가 분석격자의 공간정보를 이용한 기반시설 부담구역 설정방안" 한국지리정보학회 12 (12): 74-83, 2009

    3 김영동, "성·연령별 전출입자 수 적합모형 개발 연구" 한국자료분석학회 21 (21): 117-129, 2019

    4 최내영, "도시환경변수를 이용한 격자 인구추정에 있어서의 유전적 알고리즘기법 활용 연구" 한국지리정보학회 13 (13): 119-130, 2010

    5 이석준, "대시메트릭 매핑 기법을 이용한 서울시 건축물별 주거인구밀도의 재현" 대한공간정보학회 22 (22): 89-99, 2014

    6 김영동, "광주광역시, 호남지역 시군 성·연령별 인구이동 분석" 한국자료분석학회 21 (21): 2351-2363, 2019

    7 최승배, "공간회귀모형을 이용한 한반도 지진발생 예측에 관한 연구" 한국자료분석학회 9 (9): 137-148, 2007

    8 김대현, "공간정보를 활용한 격자체계 개선방안" 대한공간정보학회 23 (23): 43-55, 2015

    9 곽영술, "공간예측모형을 이용한 CRM에서의 위험고객탐색" 한국자료분석학회 11 (11): 1343-1351, 2009

    10 김문수, "격자 기반의 통계정보 표현을 위한 데이터 변환 방법" 대한공간정보학회 23 (23): 31-40, 2015

    1 강창완, "지리통계 데이터에서의 공간 로지스틱 모형 연구" 한국자료분석학회 11 (11): 3297-3306, 2009

    2 최내영, "인구증가 분석격자의 공간정보를 이용한 기반시설 부담구역 설정방안" 한국지리정보학회 12 (12): 74-83, 2009

    3 김영동, "성·연령별 전출입자 수 적합모형 개발 연구" 한국자료분석학회 21 (21): 117-129, 2019

    4 최내영, "도시환경변수를 이용한 격자 인구추정에 있어서의 유전적 알고리즘기법 활용 연구" 한국지리정보학회 13 (13): 119-130, 2010

    5 이석준, "대시메트릭 매핑 기법을 이용한 서울시 건축물별 주거인구밀도의 재현" 대한공간정보학회 22 (22): 89-99, 2014

    6 김영동, "광주광역시, 호남지역 시군 성·연령별 인구이동 분석" 한국자료분석학회 21 (21): 2351-2363, 2019

    7 최승배, "공간회귀모형을 이용한 한반도 지진발생 예측에 관한 연구" 한국자료분석학회 9 (9): 137-148, 2007

    8 김대현, "공간정보를 활용한 격자체계 개선방안" 대한공간정보학회 23 (23): 43-55, 2015

    9 곽영술, "공간예측모형을 이용한 CRM에서의 위험고객탐색" 한국자료분석학회 11 (11): 1343-1351, 2009

    10 김문수, "격자 기반의 통계정보 표현을 위한 데이터 변환 방법" 대한공간정보학회 23 (23): 31-40, 2015

    11 이창효, "건축물 단위의 인구분포 추정" 대한국토·도시계획학회 41 (41): 37-50, 2006

    12 "WorldPop"

    13 Doxsey-Whitfield, E., "Taking advantage of the improved availability of census data: A first look at the gridded population of the world, version 4" 1 (1): 226-234, 2015

    14 "Statistical Geographic Information Service"

    15 "SEDAC"

    16 "National Geographic Information Institute"

    17 Lloyd, C. T., "High resolution global gridded data for use in population studies. International Archives of the Photogrammetry" 42 (42): 117-120, 2017

    18 Byeon, S., "Estimating the actual population of Sejong city using official big data" Korea University 2019

    19 Kim, K. K., "A study on the prediction of geo-statistical methods using environmental data" 2 (2): 499-510, 2000

    20 Nakagawa, S., "A general and simple method for obtaining from generalized linear mixed-effects models" 4 (4): 133-142, 2013

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    2017-01-01 등재 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
    2013-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2010-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2008-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2005-01-01 등재 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
    2004-01-01 등재 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
    2002-07-01 등재 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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    기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
    2016 1.26 1.26 1.15
    KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
    1.05 0.98 0.956 0.4
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