Reality of Korean Population Dynamics: Application of Time-series Cluster Analysis using Demographic Data

2023년 4분기 대한민국의 합계출산율은 0.65로 역대 최저치를 갱신하였으며, OECD 회원국 중 그 수치가 1.0 미만인 유일한 국가로 조사되었다. 이러한 초저출산 기조의 장기화는 인구감소 문제를 넘어 사회·경제·문화 등 다방면에서 문제를 야기할 것으로 우려되고 있으며, 이에 따라 우리나라는 다양한 재·행정적 대응책을 펼치고 있다. 하지만 이러한 노력에도 불구하고 아직까지 괄목할만한 성과는 나타나지 않고 있는 실정이며, 따라서 초저출산이 야기한 국가위기 문제의 실마리 도출을 위한 과학적이고 혁신적인 접근이 시급히 요구되고 있다. 이에 본 연구는 인구특성 관련 데이터(인구구조·인구이동·인구규모)의 시계열적 추이를 기반으로 전국 기초지자체를 유형화하고 인구실태를 진단하여 지역별 인구특성에 최적화된 대응전략 수립을 위한 학술적·정책적 시사점을 제시하고자 한다. 분석의 시간적 범위는 2013년에서 2022년까지 총 10년이며, 공간적 범위는 대한민국 229개 기초지자체(시·군·구)를 대상으로 한다. 시계열 데이터의 군집분석을 위해 머신러닝 비지도학습 기법인 K-평균 군집화(K-means Clustering) 방법을 적용하였으며, 2차에 걸쳐 분석을 실시하였다(1차-인구구조, 2차-인구이동·인구규모). 1차 분석은 ‘인구 체력(Fitness)’의 관점에서 인구구조의 변화를 분석하여 총 5개 도시 유형을 도출하였고, 각 유형별 ‘인구 유입·유출세(인구이동 변화)’ 파악에 초점을 둔 2차 분석을 통해 최종적으로 총 18개의 도시유형을 확인하였다. 본 연구의 결과는 개별 지자체(지역)가 지닌 인구실태를 면밀하게 진단하고, 이를 근거로 각 지역에 적합하면서도 실현 가능성이 있는 맞춤형 인구 정책이 개발돼야함을 시사한다. 나아가 현재 시행되고 있는 인구감소지역·지방소멸대응기금과 같은 인구정책 수립 기준에 대한 현실적이며 과학적인 기준의 필요성을 제고하고, 연구 결과를 기반으로 유형별 정책 수립 방향을 제언한다.