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저널정보
한국지방정부학회 지방정부연구 지방정부연구 제24권 제4호
발행연도
2021.2
수록면
443 - 476 (34page)

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본 연구는 한국의 시군구 지방자치단체(이하 지자체)의 소멸 위험을 탐색하고, 소멸 위험에 영향을 미치거나 지역의 매력도에 영향을 미치는 요인을 도출한다. 이 분석을 위해, 국가통계포털에서 변수 자료를 수집 · 구성하고, 각 지자체의 인구이동을 반영한 개선 소멸위험지수 도출한다. 해당 소멸위험지수로부터 각 지자체의 소멸위험등급을 생성한 후 해당 등급을 벡터 변환한 목표값(target value)과 지자체 별 독립변수를 활용하는 머신러닝 분석 모델을 구축한다.
머신러닝 모델은 GBM, RF, XGB 등을 활용하며, 보팅(voting), 앙상블(ensemble) 등 모델의 성능을 향상시키는 방법으로 지자체의 소멸위험등급을 예측하고 분류한다. 이 결과를 통해 소멸위험이 높은 지자체를 도출하며, 해당 지자체의 소멸 위험에 영향을 주는 요인을 판별한다.
분석결과, 본 연구에서 구축한 머신러닝 모델의 예측(prediction) 성능은 약 90% 내외였으며, 68개의 지자체가 소멸 위험이 가장 높은 등급으로 측정되었다. 이러한 소멸위험에 영향을 주는 요인은 인구사회학적 요인, 경제 · 산업적 요인, 문화 · 의료 시설 등의 편의 요인 등이 영향을 주는 것으로 확인되었다.
결론적으로 본 연구를 통해 향후 소멸위험에 처한 지자체가 지방소멸을 극복하기 위해서는 이러한 경제 · 산업적 요인에 먼저 집중이 필요하며, 해당 요인이 극복된다면 문화 · 의료시설을 확충하여 지역 매력도를 높이는 것이 중요하다고 볼 수 있다.
#지방소멸 #지방소멸요인 #지방소멸위험 #지역매력도 #머신러닝 #Local Extinction #Local Extinction Factors #Local Extinction Risk #Regional Attraction #Machine Learning

목차

국문요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 논의
Ⅲ. 연구설계
Ⅳ. 연구결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
Abstract

참고문헌 (56)

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Alin, A. / 2010 / Multicollinearity / Wiley Interdisciplinary Reviews : Computational Statistics 2(3):370~374 google schola Breiman, L. / 1996 / Bagging predictors / Machine learning 24(2):123~140 google schola Breiman, L. / 2001 / Random forests / Machine learning 45(1):5~32 google schola Chen, T. / 2016 / Xgboost: A scalable tree boosting system / Proceedings of the 22nd acm sigkdd international conference on knowledge discovery and data mining :785~794 google schola Choi, E. / 2012 / Urban amenities as determinants of selecting a logo type in Korea : the multinomial logit approach with the bootstrap sample / Quality & Quantity 46:391~404 google schola

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