생활인구 데이터를 활용한 노인인구 공간적 분포 및 군집분석 : 서울시를 중심으로

Ⅰ. 서 론

인구 노령화가 빠르게 진행되고 있는 최근 추세를 볼 때 현재 우리나라는 65세인구가 2017년부터 14%를 초과해 고령사회임으로 머지않은 미래에 인구 고령화로 인한 여러 가지 사회문제가 도래할 것에 대한 이견은 없을 것이다. 이로 인해 장래에 인구구조의 변동이 있을 것으로 예상하며, 여러 가지 사회 및 경제적 문제들이 초래될 수 있어 이에 대한 분석과 대책 마련이 필요하다.

본 연구에서는 행정학 기반 인구통계 기법인 인구 총 조사를 통해 생산된 통계분석과 현재 시점의 지리적 공간에 있는 특정 인구의 인구밀도를 측정할 수 있는 생활인구 데이터를 기반으로 노인 인구의 시간적, 공간적 특성 및 군집의 원인 등을 분석하고자 한다.

주민등록인구 데이터에 기반을 둔 자료들은 공간을 단위 면적으로 나누어 지역별 인구에 합산한 형태로 데이터를 시각화하여 표현하기 때문에 그 세부적인 표현이 어려웠다. 이는 평균적인 밀도 기반의 대표성을 가지는 데이터로 구성이 되어있기 때문이다. 그러므로, 노인 인구의 군집이 어떤 체계를 따라 같은 변수를 가지면서 군집패턴을 형성하고 있는지와 인구분포 특성을 파악하는 일은 매우 중요하다.

Ⅱ. 본 론

2-2 생활인구 정의

생활 인구는 “조사 시점 현재 서울에 머무르고 있는 현재인구로 서울에 주소지를 둔 사람은 물론 업무, 관광, 의료 및 교육 등 일시적으로 서울을 찾아 행정수요를 유발하는 인구를 총칭하는 인구를 말한다.”고 정의하고 있다.[1] 여기서 “특정 시점”은 “1시간 단위의 시각”을 의미하며, “서울의 특정 지역”은 “서울시(전체), 자치구(25개), 행정동(424개) 및 집계 구(19,153개)”를 말하며, “존재하는 인구”는 “특정 통신기지국에 존재하는 인구를 바탕으로 한 측정인구”를 일컫는다. 기존에는 주거지를 근거로 생활반경이 생성됐지만, 최근에는 직장과 주변의 기반시설 등 다양한 원인으로 생활 공간기반 인구 개념들이 생겨나고 있다. 생활인구와 유사한 인구 개념으로는 특정 지역에 일시적으로 체류하는 상주인구, 서비스 접근 목적으로 지향성을 내포하고 있는 서비스 인구, 현주 인구 개념의 유동인구 및 현재인구 등으로 표현되고 있다.

Table 1.

Definition of Population Staying in a Specific Area

본 연구에서는 생활인구 데이터 결과분석 및 해석에 중점을 두고 있으나, 생활인구 데이터 작성과정을 간단히 설명하고자 한다. 작성과정은 총 4단계로 1단계는 통신사 고객의 시간대별 존재 기지국 산출이며, 2단계는 보정계수 적용과정 진행으로 전체인구로의 데이터 확장을 진행하고, 3단계는 기지국에 생활인구를 집계 구에 배분하며 최종으로 4단계에서는 10세 미만 저 연령층과 80세 이상의 고 연령층 인구를 주민등록인구 비율만큼 곱하여 생활인구를 도출한다.

Ⅲ. 연구방법론

3-1 분석데이터 설명

연구에서 서울시 열린 데이터광장(http://data.seoul.go.kr)의 생활인구 데이터 세트를 활용한다. 이동통신 데이터를 기반으로 한 생활인구 데이터는 인구분포에 대한 성별, 연령대별 인구특성 분류가 가능하며, 특정 지역에 대한 인구, 사회, 경제학적 측면의 유형화를 통해 다양한 수요에 대한 폭넓은 기초 자료로 활용될 수 있는 장점이 있다. 데이터 세트는 서울시 424개 동의 일별, 집계구별, 행정동별, 성별 및 연령대별 인구 통계수치가 포함되나, 대형행사, 날씨 및 교통사고 등 사회적 변수에 인구밀도가 급격히 증가하거나 감소할 수 있어 특정시점의 평균 데이터를 사용한다. 다만, 조사 시점에 실제로 있었던 장소에 계산된 인구로 거주 여부와 얼마나 자주 방문하는지에 대한 빈도 개념은 배제한다.

Table 2.

Utilized Data Name and specification

본 연구에서는 각 자치구 상주인구 및 병원시설, 복지시설 수 등과 같은 사회, 경제학적 요소들을 독립변수로 하여 노인 인구의 공간적 변이를 분석하고, 지리 정보 시스템(GIS; Geographic Information System) 및 공간분석 기법 등을 활용하여 노인 인구의 공간적 패턴을 시각화하고자 한다. 앞서 논의된 통신사 데이터로 보정된 생활인구 데이터의 불안정성으로 탐색적 데이터 분석보다는 그래프 화, 지도화 사례분석 위주로 분석하고자 한다.

Ⅳ. 분석결과

4-1 노인인구 패턴분석

1) 노인인구 기초통계 분석

주민등록인구(2018년 2분기) 기준 서울시에 거주하는 65세 이상의 노인 인구는 1,387,631명으로 전체 인구대비 노인 인구비율은 13.7%이다. 그중 남자 노인 인구는 612,319명(43.9%), 여자 노인 인구는 778,352명(56.1%)으로 여자 노인 인구비율이 다소 높은 것으로 나타난다.

Table 3.

Registered and Living Population Comparison Chart

총인구 대비 노인 인구비율은 65세 이상 노인 인구를 총인구로 나누어 산출하였으며 그 결과는 [그림 1]과 같다. 분석결과 전체인구 대비 노인 인구비율이 가장 높은 곳은 종로구의 삼청동이며, 그 뒤로 서초구의 내곡동, 수서동, 세곡동이 있으며, 동대문구의 용두동, 신설동과 강북구 우이동, 도봉동, 상계4동 그리고 강서구의 가양2동, 개화동, 마포구에서는 수색동, 북가좌 2동에서의 비율이 높은 것으로 나타났다. 반면, 중구의 소공동, 안암동 및 잠실2동, 신촌동에서는 총인구 대비 노인 인구비율이 가장 낮은 지역으로 전반적인 인구 구성이 젊은 것으로 나타났다. 면적대비 노인 인구비율은 노인 인구를 면적으로 나누어 산출하였다.

Fig. 1.

Difference of aged population between registered and living population by districts(Gu)

2) 생활인구 기반 노인인구 분석

생활인구 데이터 기준 서울시 노인 인구는 1,768,980명으로, 전체 생활인구 대비 15.5%로 주민등록인구 대비해 1.8%가 높다. 이는 주민등록인구와 실 거주 인구 차이는 15% 내외로 추정한다는 관련 선행연구들을 통해서도 확인해 볼 수 있으며, 본 연구에서도 생활인구 기반 노인 인구와 주민등록인구기반 노인 인구가 차이가 있으며 서울시 생활인구 비율이 높음을 확인할 수 있었다. 이중 남자 노인 인구는 654,899명(37.9%), 여자 노인 인구는 1,077,407명(62.1%)으로 주민등록인구 대비 299,055명이 더 많다. 이를 통해 서울시 노인 인구 유입이 발생하고 있으며, 특히 여성 노인 인구의 유입이 두드러진 특성을 확인할 수 있다.

자치구별로 보면 주민등록인구 기준 노인 인구는 송파구 78,937명(5.69%)이 가장 많고, 그 뒤로 강서구 77,818명(5.61%) 은평구 75,937명(5.47%) 순으로 나타났지만, 생활인구 데이터 기반 노인 인구는 강남구 121,085명(6.99%), 송파구 109,924명(6.35%), 서초구 100,882명(5.82%), 노원구 81,063명(4.68%) 순으로 나타났다. 반면, 성동구 53,056명(3.06%), 용산구 50,045명(2.89%), 금천구 31,444명(1.82%) 순으로 밀집된 노인 인구가 제일 낮은 것으로 나타났다. 아래 그림[2]은 주민등록인구를 기반으로 그림[3]은 생활인구 데이터를 기반으로 노인 인구분포를 자치구별로 시각화한 것이다.

Fig. 2.

Registered aged Population(by Gu)

Fig. 3.

Living aged Population(by Gu)

아래 그림은 노인 인구의 성별, 자치구별 밀집도를 나타낸 것으로 노인 인구는 전반적으로 강남구에 가장 많이 밀집되어 있다. 남자 노인 인구는 그 뒤로 종로구, 영등포구, 강서구에 밀집되어 있지만, 여성 노인 인구는 은평구, 영등포구, 강서구 및 노원구에 밀집되어 있다. 또한, 종로구는 남성 노인 인구 밀집이 두드러지며 용산구의 밀집이 낮지만, 여성 노인 인구는 노원구에 집중되는 특징을 보인다.

Fig. 4.

Man Living aged Population(by Gu)

Fig. 5.

Female Living aged Population(by Gu)

3) 시간대별/요일별 군집 경향 분석

생활인구 데이터 기반 시간대별 노인 인구분포는 그림[6]과 같다. 12시에 강남 3구에 밀집해 있던 노인 인구는 20시를 기점으로 송파구, 관악구, 강서구 및 노원구로 다시 분산된다. 20시 이후의 노인 인구분포는 주민등록인구 기준으로 한 분포와 비슷한 형태이다.

Fig. 6.

aged living population by timeline

그림[7], 그림[8]은 성별, 요일별 노인인구 분포를 나타낸 것으로 남자 노인인구는 요일별로 비교적 분포가 균등하지만, 여성 노인 인구의 경우 주말과 비교하면 주중의 인구가 증가하는 경향이 두드러짐을 확인 할 수 있었다.

Fig. 7.

Man Living aged Population(by days of the week)

Fig. 8.

Female Living aged Population(by days of the week)

4-2 상관관계 분석

1) 노인인구 상관성 분석

본 절에서는 노인 인구와 사회, 경제적인 변수들과 유사성 및 상관성을 확인하고자 생활인구 데이터 기반 노인 인구를 독립변수로 하여 Pearson 상관관계 분석을 하였다. 분석결과 구별 생활데이터 기반 노인 인구와 병원 수와 가장 강한 상관관계(0.85)를 보였으며 전체인구와도 강한 상관관계(0.75)를 보였다. 그 외에 전체인구, 세대수 및 65세 이상 주민등록인구 수와도 어느 정도의 상관관계가 있는 것으로 분석되었다.

Fig. 9.

Analysis of the correlation of the aged population

한편 성별 노인 인구와 각 변수와의 상관계수도 확인하였다. 여자 노인 인구는 병원 수와 가장 강한 상관관계(0.83)를 보였으며, 노인교통사고 발생비율과 여자 전체 인구수(0.75)와도 강한 상관관계를 보였다. 또한, 구별 세대수, 65세 이상 주민등록인구도 어느 정도 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 남자 노인 인구는 병원 수와 가장 강한 상관관계(0.84)를 보였으며, 노인교통사고 발생비율과도 강한 상관관계(0.72)를 보였다. 그 외에 남자 전체인구와 세대수와도 어느 정도 상관관계가 있다.

이상의 상관성 분석결과를 통해서 노인 인구는 일차적으로는 의료시설을 중심으로 이차적으로는 공공시설과 복지시설을 중심으로 군집하는 것을 볼 수 있다. 노인 인구의 생활반경이 청, 장년층보다는 작으므로 주민등록인구상의 노인 인구와 생활인구 기준 노인 인구의 상관성(0.64)이 있음은 당연한 결과이다. 반면, 노인 인구 상관분석에서 가장 특징적인 것은 생활인구 데이터로 본 노인 인구와 병원 수의 상관관계(0.83)가 가장 높다는 점이다. 또한, 노인교통사고 발생률과의 상관관계에서도 주민등록기준이 아닌 생활인구 데이터 기준으로 한 노인 인구와의 상관관계(0.75)가 더 높다는 결론을 얻을 수 있다.

2) 구별 상관성 분석

본 연구에서는 서울시 구별 상관성 분석을 위해 노인 생활인구가 군집 되는 요인으로 독립변수를 인구학적, 사회학적, 입지적 요인 및 경제적 요인 등으로 나누었다. 인구학적 요소로 전체인구와 가구당 인구수를 포함하였으며, 사회학적 요인으로 노인층의 활용률 높은 노인교실, 경로당 수와 입지적 요인으로 병원의 수 및 경제적 요인으로 65세 이상 생활보호대상 노인의 수를 포함하였다.

총 25개 구의 다변량 데이터 시각화 결과 인구학적 특성요인에 기반을 둔 노인 생활인구가 밀집된 강북구, 강서구, 노원구 등의 지역이 유사한 패턴을 그리고 있으며, 강북구의 경우 노령인구 부양비율의 두드러지며 동시에 생활보호대상자로 지정된 노인 인구의 수가 많은 특성을 나타내고 있다. 분석에 활용된 모든 변수가 일부 구에서 유사한 패턴을 보이나 구별로 다른 특성을 보인다.

그림[10]은 다변량 분석을 통해 노인 생활인구와 유의미한 결과가 도출될 수 있는 변수와 회귀 분석한 결과이다. 구별 병원의 수, 복지시설의 수 및 65세 이상의 노인교통사고 발생 건수 상관관계 파악을 위해 로그변환 시행한바 유의한 결과를 얻었다. 복지시설의 합계의 자연로그에 주어진 전체평균의 합계에 대한 선형 추세모델이 계산하였다. 이는 노인 인구의 밀집 원인이 복지나 병원 등의 기반시설을 중심으로 움직이는 것을 확인할 수 있었으며, 이로 인하여 노인의 교통사고는 거주지 기반이 아닌 생활인구가 밀집되는 곳에서 더 많이 발생 되는 것을 확인할 수 있었다. 반면 생활보호대상자 수급비율과 같이 경제적 변수에 따른 사회적 원인은 노인 인구의 밀집과는 상관관계가 낮음을 확인 할 수 있었다.

Fig. 10.

Visualization of multivariate data by districts(Gu) of Seoul

Fig. 11.

Correlation analysis between multivariate data and living aged population

Ⅴ. 결 론

본 연구의 목적은 서울시에 노인 인구 공간적 밀집분포를 확인하고 인구집중 요인의 분석을 통해 서울시 구별 어떤 지역에 어떤 시간에 노인 인구의 밀집도가 가장 높은지를 분석했으며, 노인 생활인구의 밀집도가 높은 지역의 특성을 분석하기 위해 인구학적 요인뿐만 아니라 사회, 경제학적 요인 및 입지적 요인 등을 바탕으로 분석하였다. 주민등록인구와 생활인구로 구분하여 분석한 결과 일정 부분 유사한 패턴을 보이고는 있으나 특정 구의 특정 시간대의 밀집 현상과 성별 노인 인구의 차이를 확인할 수 있었다. 다만, 주민등록인구와 생활인구 차이를 증명하는 것이 이 연구의 목적이 아니라 다양한 데이터를 활용하여 노인 인구의 밀집 경향과 특정을 파악해 내고자 하였다.

생활인구 데이터 기준 노인 인구 특징은 다음과 같다. 첫째로는 강남 3구(송파, 강남, 서초)의 노인 인구 밀집 비율이 높다는 점이며, 두 번째는 여성 노인 인구 유입비율이 남성 노인 인구에 비교해 높은 차이를 보이며, 세 번째는 주민등록인구 기준 남녀 인구비율의 차이보다 생활인구 기준 남녀의 차이가 더욱 두드러진다는 점이다. 또한, 일부 구의 몇 가지 특징이 나타나는데 예를 들어 금천구의 경우는 주민등록인구와 생활인구 비율의 가장 근접하며, 종로구와 중구의 경우 12시 기준 인구 집중률이 가장 높아 인구 공동화 현상이 두드러진 특성을 보이며, 서울시의 인구유입으로 인해 전반적으로 주민등록인구보다는 생활인구가 높은 경향을 띠고 있지만, 강북구, 강서구 및 관악구의 남자 노인 인구는 주민등록인구보다 생활인구 비율이 낮은 지역이라는 점이 특징이다.

향후 고령화 시대를 맞이하고 있는 현시대에 본 연구가 보다 정책 마련 등 고령화 시대에 대해 대비하는 인구정책에 유용하게 활용되기를 기대한다.

Acknowledgments

본 논문은 고려대학교 석사학위 논문을 바탕으로 작성되었습니다.

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