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서울시 지역별 고령 인구 데이터 분석을 통한 평생교육 수요 지역 예측 연구
A Study on Predicting Regions of Lifelong Education Demand Through the Analysis of Elderly Population Data by District in Seoul

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  • 발행기관
    제주대학교 지능소프트웨어 교육연구소 바로가기
  • 간행물
    지능정보융합과 미래교육 바로가기
  • 통권
    제2권 제3호 (2023.09)바로가기
  • 페이지
    pp.1-9
  • 저자
    왕경은, 이영석
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A435746

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원문정보

초록

영어
The elderly population is defined as individuals aged 65 and above, and due to declining birth rates and increasing life expectancy, South Korea is rapidly transitioning into an ultra-aged society. This demographic shift has brought forth the need for reintegration of the elderly into productive activities and self-development, highlighting the importance of lifelong education facilities and retraining programs. In this paper, we utilized population data at the regional level in Seoul to predict the number of elderly population in each region ten years into the future. Based on these predictions, we identified regions expected to have high demand for lifelong education facilities. To achieve this, we employed a linear regression model in Python to forecast the expected life expectancy ten years from now, using historical life expectancy data. Additionally, we utilized population statistics data from the Ministry of Interior and Safety to visualize the comparison between the elderly population in 2022 and projected elderly population in 2032 through graphs, providing a clear representation of the magnitude of increase. By applying the projected life expectancy, we predicted the number of elderly individuals in each district of Seoul in 2032, revealing that Gangseo-gu and Songpa-gu are expected to have a higher elderly population. Therefore, it can be inferred that expanding lifelong education facilities and retraining programs would be necessary in these areas. This study provides valuable insights into the aging population and lifelong education, serving as an important reference for policy-making and social adaptation.
한국어
고령 인구는 65세 이상의 인구로 정의되며, 출산율의 저하와 기대수명의 증가로 인해 우리나라는 초고령 사회로 급속히 진입하고 있 다. 이러한 인구구조의 변화에 따라 고령 인구의 생산활동 재진입과 자기계발을 위한 평생교육 시설 및 재교육 시설의 필요성이 대두되 고 있다. 본 논문에서는 서울시 지역별 인구 데이터를 활용하여 10년 후 각 지역의 노령 인구수를 예측하고, 이를 통해 평생교육 시설의 수요가 높을 것으로 예상되는 지역을 도출하였다. 이를 위해 기존의 기대수명 데이터를 파이썬의 선형회귀모델로 10년 후의 기대수명 을 예측하였으며, 행정안전부의 서울 지역별 인구 통계 데이터를 활용하여 2022년의 노인 인구수와 2032년의 노인 인구수를 그래프로 시각화하여 증가 정도를 명시적으로 표현하였다. 기대여명을 적용하여 10년 후인 2032년 서울시 구별 노인 인구수를 예측한 결과, 송 파구와 강서구에서 높은 노인 인구수가 예상되었고, 송파구와 강서구는 평생교육 시설 및 재교육 시설의 확충이 필요한 지역으로 판단 할 수 있다. 본 연구는 고령 인구와 평생교육에 대한 중요한 인사이트를 제공하며, 정책 수립 및 사회적 대응에 기여할 수 있는 중요한 참고 자료로 활용될 것 수 있을 것이다.

목차

요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 이론적 배경
III. 고령 인구 데이터 분석을 통한 평생교육수요 예측
1. 연구 수행 과제 및 데이터 자료
2. 데이터 분석 및 시각화
IV. 결론 및 제언
참고문헌
부록

키워드

고령 인구 평생교육 인구 데이터 분석 정책 수립 수요 예측 Elderly Population Lifelong Education Population Data Analysis Policy-making Demand Forecasting

저자

  • 왕경은 [ Kyungeun Wang | 서울교육대학교 교육대학원 인공지능교육전공 석사과정 ]
  • 이영석 [ Youngseok Lee | 서울교육대학교 컴퓨터교육과 교수 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    제주대학교 지능소프트웨어 교육연구소 [Intelligent Software Education Research Institute]
  • 설립연도
    2022
  • 분야
    사회과학>교육학
  • 소개
    우리 연구소는 컴퓨터 과학 교육이 강조되는 세계적 흐름속에서 소프트웨어융합 인재 양성을 위한 교육 기반 구축을 위해 '지능소프트웨어교육센터'를 설립하여 운영하여 왔고, 이후 한국연구재단의 인문사회연구소지원사업에 선정되면서 2022년 3월, 우리나라 인공지능 교육의 거점 연구소로서 '지능소프트웨어교육연구소'로 새롭게 기관 명칭을 변경하고 전문 연구 기관으로서의 위상을 공고히 하였습니다. 우리 연구소는 설립된 이후부터 지금까지 인공지능을 중심으로 하는 지능정보시대를 열어갈 인공지능 컴퓨팅 융합 인재 양성을 위한 교육 기반 구축에 기여하고 있으며, 주요 연구 분야로는 지능정보사회에서 갖춰야할 디지털 소양으로써의 컴퓨팅 사고력 함양을 위한 소프트웨어와 인공지능 교육 연구, 유아부터 중장년층까지 평생교육차원의 인공지능 교육 연구, 지능정보격차 해소를 위한 정보배려계층 대상 인공지능 교육 연구, 윤리적으로 고려된 인공지능 교육으로 설계된 A!thics 교육 등의 인공지능 교육과 인공지능 기술과 응용 연구 등에 힘을 쏟고 있습니다. 또한 인문사회연구소 지원사업의 과제로 수준별 인공지능 컴퓨팅 교육을 위한 핵심 전략인 4P(Play, Problem solving, Product making, Project)전략에 기반하여 교육과정 개발과 컴퓨팅 사고력 함양을 위한 CT-EL(Computational Thinking-Experienced Learning) 기반 교수학습 방법 연구, 교재개발 등을 진행하고 있습니다. 앞으로 지능소프트웨어교육연구소는 제주 지역의 유관기관과 협력하여 제주의 미래를 이끌어갈 지능소프트웨어융합을 위한 지역 인재 양성 모델을 만드는데 앞장 서고, 더 나아가 우리나라의 인공지능 교육을 이끌어가는 우리나라 대표 연구 기관으로 자리매김할 수 있도록 최선을 다하겠습니다. 감사합니다.

간행물

  • 간행물명
    지능정보융합과 미래교육 [Intelligent Information Convergence and Future Education]
  • 간기
    부정기
  • eISSN
    2951-4762
  • 수록기간
    2022~2026
  • 등재여부
    KCI 등재후보
  • 십진분류
    KDC 370 DDC 370

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