[논문]읍·면지역 한계고령화의 인과순환적 구조분석과 인구소멸 임계점에 대한 시뮬레이션

최남희

읍·면지역 한계고령화의 인과순환적 구조분석과 인구소멸 임계점에 대한 시뮬레이션
Causal Loop-Based Structural Analyses of Marginal Ageing and Critical Mass Simulations for Demographic Extinction Scenarios in Eup and Myeon Regions 원문보기

한국 시스템 다이내믹스 연구 = Korean system dynamics review, v.17 no.1, 2016년, pp.107 - 134

Abstract ▼ AI-Helper

Accelerated ageing with low fertility is one of the most critical problems in Korea. Because of ageing via low fertility, Korea will face a serious demographic cliff. This research primarily focus on the analyzing the dynamics of the marginal ageing state and decreasing population especially in Eup and Myeon region. This study based on the system dynamics approaches for finding causal loop structure of marginal ageing and critical mass of population disappearing. The results of this study are summarized as follows. First, demographic marginalization trends have already begun in the Eups and Myons of Gun. Second, marginal aging speed in Eup/Myeon areas is causing an population disappearing in the near future. Third, critical mass of population disappearing will begin when the rate of marginal aging is exceed 82% after 2023.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

고령화 과정과 인구소멸을 연계한 고령화 수준의 측정지표를 통해 우리나라 농촌지역 읍^․면의 한계고령화 과정을 살펴보기 위하여 먼저 군지역의 고령화 수준과 인구소멸 가능성을 살펴보았다. 이 연구의 분석대상인 군은 2014년 기준으로 수도권을 제외한 비수도권 지역이면서 행정구역상 道에 속한 郡으로 한정하였다.
이 연구에서는 먼저 농어촌 군지역의 면을 대상으로 한계고령화와 인구소멸이라는 개념을 통해 고령화 과정의 진행 수준이 어느 정도인가를 측정해보고 그 특성을 파악하였다. 그 다음으로는 시스템다이내믹스 방법론의 인과순환적 피드백 구조분석 기법을 통해서 면 지역의 고령화가 한계고령화를 넘어 인구소멸로 가는 동태성의 구조를 규명하고자 하였다. 마지막으로는 시뮬레이션 모델링 기법을 사용하여 한계고령화가 어떠한 패턴으로 진행될 것인가를 계량적으로 예측하였으며, 나아가서는 인구소멸의 임계점과 시점을 도출해 보았다.
분석하여 그 특성을 여러 가지 측면에서 파악하고자 하였다. 둘째, 읍^․면지역 한계고령화의 영향요인을 탐색하고 영향요인들 간의 인과순환적 피드백 구조를 도출하여 한계고령화와 지역 인구소멸이 어떠한 성격의 피드백구조들에 의해 촉진 또는 억제되며, 지배적인 피드백구조(dominant feedback loop)가 무엇인가를 검토해 보고자 하였다. 셋째, 우리나라 읍^․면지역에서 한계고령화가 가속화될 경우 인구소멸이 어떠한 특성을 보이며 초래될 것인가를 시뮬레이션 모델을 통해 분석하여 인구소멸의 임계규모(critical mass)를 추정하고, 그 패턴을 예측하고자 하였다.
연구에서는 기본모델의 출산율을 현재 수준보다 20%, 50%를 높일 경우와 가임여성 인구를 현재보다 20%, 50% 늘린다고 가정하였을 경우 각각 면지역의 인구가 증가하는데 얼마나 효과가 있는가를 시뮬레이션 해 보고자 하였다.
이 논문의 목적은 첫째, 우리나라 읍^․면지역의 고령화 수준을 한계고령화라는 개념을 통해 측정^․분석하여 그 특성을 여러 가지 측면에서 파악하고자 하였다. 둘째, 읍^․면지역 한계고령화의 영향요인을 탐색하고 영향요인들 간의 인과순환적 피드백 구조를 도출하여 한계고령화와 지역 인구소멸이 어떠한 성격의 피드백구조들에 의해 촉진 또는 억제되며, 지배적인 피드백구조(dominant feedback loop)가 무엇인가를 검토해 보고자 하였다.
이 연구에서는 먼저 지역을 대상으로 한 최근의 고령화 및 인구소멸과 관련된 기존연구들을 검토하여 한계고령화 및 지역소멸과 관련된 주요 영향요인들을 탐색하고자 하였다. 문헌검토 결과를 정리하면 <표 4>에 정리되어 있는 바와 같으며, 읍·면지역의 급속한 한계고령화에 영향을 미치는 주요 요인들은 인구감소, 출산율 저하, 인구유출(이동), 지역공동화, 지역(마을)공동체 붕괴^․소멸, 지역경제 낙후, 지방재정 여건 위축, 마을소멸, 베이비붐 세대 및 예비고령인구 규모와 이동 등으로 요약할 수 있다.
이에 따라 우리나라 고령화 문제의 특성들을 새로운 시각에서 규명하기 위한 시도로서 군 기초자치단체의 읍^․면 지역 만을 대상으로 분석하고자 하였다. 이론적으로는 한계고령화(marginal ageing)와 인구소멸(population disappearing)이라는 새로운 접근시각에서 분석하고자 하였다.
위와 같은 문제의식 하에 이 논문에서는 국가소멸로 가는 초기 징후들 중의 하나로서 국가 전체는 아니지만 지역단위에서 한계고령화라는 현상이 발생하고 그 진행 결과로서 제일 먼저 특정 지역의 인구소멸이라는 심각한 상황이 초래될 수 있을 것이라는 문제를 제기하게 되었다. 이에 따라 우리나라 고령화 문제의 특성들을 새로운 시각에서 규명하기 위한 시도로서 군 기초자치단체의 읍^․면 지역 만을 대상으로 분석하고자 하였다. 이론적으로는 한계고령화(marginal ageing)와 인구소멸(population disappearing)이라는 새로운 접근시각에서 분석하고자 하였다.
이에 본 연구에서는 에서 보는 바와 같이 기존의 고령화 수준 측정지표와 일본의 집락소멸 관련연구에서 사용하고 있는 한계고령화 지표 등을 결합하여 고령화 및 인구소멸 과정을 동시에 측정할 수 있는 개선된 측정지표를 도출하였다.
한계고령화 및 인구소멸과 관련된 기존 연구사례에 대한 문헌검토를 통해 탐색된 영향 요인들을 중심으로 이들 변수들 간에 존재하는 가장 핵심적인 인과순환적 피드백구조를 발견하여 우리나라 농촌지역의 읍면에서 왜 고령화가 심화되어 한계고령화에서 인구소멸의 과정으로 이행해 나가는 가를 내생적 구조로서 파악해 보고자 하였다. 여기에는 시스템다이내믹스의 시스템사고와 인과지도 분석기법이 사용되었다.

가설 설정

본 연구의 시뮬레이션 모델은 분석대상 군 지역의 면 평균인구가 3500~4000명 사이라는 점을 고려하여 2015년 현재 인구가 4000명인 면 지역을 가정하여 구성되었으며, 기대수명은 84세로 설정하고 출산율은 1.2명으로, 면지역의 최소적정인구는 2,000명으로 가정하였다.

제안 방법

그 다음으로는 시스템다이내믹스 방법론의 인과순환적 피드백 구조분석 기법을 통해서 면 지역의 고령화가 한계고령화를 넘어 인구소멸로 가는 동태성의 구조를 규명하고자 하였다. 마지막으로는 시뮬레이션 모델링 기법을 사용하여 한계고령화가 어떠한 패턴으로 진행될 것인가를 계량적으로 예측하였으며, 나아가서는 인구소멸의 임계점과 시점을 도출해 보았다.
본 연구에서는 먼저 앞에서 도출된 [그림 6]의 인과지도를 토대로 하여 여기에서 사용된 요인들을 에서 보는 바와 같이 저량변수(Stock variable)와 유량변수(Flow variable), 그리고 보조변수(auxiliary variable)로 구분하고 이들 간의 피드백 구조를 컴퓨터 소프트웨어를 사용하여 [그림 7]에서 보는 바와 같은 Stock-Flow 다이어그램으로 구성한 다음 시스템다이내믹스 방법론에 고유한 함수(Model equation)로 방정식을 완성하였다.
둘째, 읍^․면지역 한계고령화의 영향요인을 탐색하고 영향요인들 간의 인과순환적 피드백 구조를 도출하여 한계고령화와 지역 인구소멸이 어떠한 성격의 피드백구조들에 의해 촉진 또는 억제되며, 지배적인 피드백구조(dominant feedback loop)가 무엇인가를 검토해 보고자 하였다. 셋째, 우리나라 읍^․면지역에서 한계고령화가 가속화될 경우 인구소멸이 어떠한 특성을 보이며 초래될 것인가를 시뮬레이션 모델을 통해 분석하여 인구소멸의 임계규모(critical mass)를 추정하고, 그 패턴을 예측하고자 하였다.
시나리오 모델은 앞에서 구성된 기본모형인 시뮬레이션모델에 출산율 증가와 가임여성 인구 증가라는 정책변수를 도입하여 그 효과가 어떻게 나타나는 가를 살펴보는데 초점을 두었다. 출산율을 높이고 가임여성인구(15-49세 여성인구)를 늘리기 위한 노력은 정부의 저출산․고령사회 대응의 핵심 정책이기 때문에 중요한 의미를 갖는다.
본 연구에서는 먼저 앞에서 도출된 [그림 6]의 인과지도를 토대로 하여 여기에서 사용된 요인들을 <표 5>에서 보는 바와 같이 저량변수(Stock variable)와 유량변수(Flow variable), 그리고 보조변수(auxiliary variable)로 구분하고 이들 간의 피드백 구조를 컴퓨터 소프트웨어를 사용하여 [그림 7]에서 보는 바와 같은 Stock-Flow 다이어그램으로 구성한 다음 시스템다이내믹스 방법론에 고유한 함수(Model equation)로 방정식을 완성하였다. 완성된 방정식은 타당성 검토를 거쳐 현실적인 적합성을 판단하고 오류를 수정하여 컴퓨터상에서 시뮬레이션을 실행하여 분석에 활용하였다.
이 연구에서는 먼저 농어촌 군지역의 면을 대상으로 한계고령화와 인구소멸이라는 개념을 통해 고령화 과정의 진행 수준이 어느 정도인가를 측정해보고 그 특성을 파악하였다. 그 다음으로는 시스템다이내믹스 방법론의 인과순환적 피드백 구조분석 기법을 통해서 면 지역의 고령화가 한계고령화를 넘어 인구소멸로 가는 동태성의 구조를 규명하고자 하였다.

대상 데이터

따라서 분석대상은 에서 보는 바와 같이 전국 7개도 74개 군이 해당된다.
면의 한계고령화 과정을 살펴보기 위하여 먼저 군지역의 고령화 수준과 인구소멸 가능성을 살펴보았다. 이 연구의 분석대상인 군은 2014년 기준으로 수도권을 제외한 비수도권 지역이면서 행정구역상 道에 속한 郡으로 한정하였다. 따라서 분석대상은 <표 2>에서 보는 바와 같이 전국 7개도 74개 군이 해당된다.
자료: 통계청, 읍면동별 주민등록인구 통계, 각 년도(2000년, 2005년, 2010년, 2014년, http://kosis.kr/).
한편, 군지역 대상의 분석과는 달리 읍^․면지역 대상의 한계고령화에 대한 분석은 인구 소멸 가능성을 살펴보고 그 임계점과 소멸 패턴을 시뮬레이션 모델을 통해 도출하기 위한 기초분석의 의미가 크기 때문에 74개 군의 모든 읍^․면에 대해 분석하지 않고 이들 중에서 현재 고령화 수준이 가장 높은 3개 군인 고흥군 16개 읍면, 군위군 8개 읍면, 의성군 18개 읍면 등 총 4읍, 38개면만을 대상으로 분석하였다. 분석결과 [그림 1]과 <표 3>에서 알 수 있는 바와 같이 우리나라 읍면지역은 한계고령화 수준에 근접하고 있으며, 인구소멸 또한 빠르게 진행되고 있는 것으로 나타났다.

이론/모형

한계고령화 및 인구소멸과 관련된 기존 연구사례에 대한 문헌검토를 통해 탐색된 영향 요인들을 중심으로 이들 변수들 간에 존재하는 가장 핵심적인 인과순환적 피드백구조를 발견하여 우리나라 농촌지역의 읍면에서 왜 고령화가 심화되어 한계고령화에서 인구소멸의 과정으로 이행해 나가는 가를 내생적 구조로서 파악해 보고자 하였다. 여기에는 시스템다이내믹스의 시스템사고와 인과지도 분석기법이 사용되었다. 인과지도 분석기법은 시스템의 증상(인구소멸)과 연계되어 있는 관련된 변수들 사이의 모든 인과적인 상호작용 관계를 이론적인 접근과 실제적 검토를 통해 피드백 구조(루프)로 발견하고, 이를 통합하여 2차원적으로 표현해 놓은 인과지도(causal loop diagram)를 통해 분석하는 기법이다.

성능/효과

1994년부터 2014년까지 20년 기간 동안 이들 군지역의 고령화 과정 및 인구소멸 가능성에 대한 측정결과를 보면 군지역의 인구는 74개 군 중에서 8개 군만이 인구가 증가하고 대부분의 지역(89.2%)에서는 인구가 계속해서 줄어드는 것으로 나타났다. 다만 1994년 이후 감소 없이 계속해서 인구가 증가한 지역은 74개 군 중 3개 군(진천군, 음성군, 칠곡군)에 불과하였고, 5개 군(화천군, 증평군, 완주군, 무안군, 함안군)은 최근에 인구가 증가하여 1994년 보다는 늘어났다.
셋째, 예비고령인구를 포함한 준한계고령화 수준을 보면 면지역은 이미 평균이 60%에 이르고 있어 10년 후에는 한계고령화를 넘어 ‘초한계고령화’수준에 이를 것으로 전망된다. 넷째, 인구소멸 가능성과 관련해서는 분석대상인 42개 지역 모두 인구가 계속해서 감소하고 있었으며 인구가 1천명 대 및 그 이하인 경우가 2000년에는 3개면(1천명 이하는 없음)이었으나 2014년에는 12개면(3개면은 1천명 이하)으로 늘어난 것을 볼 때 면지역에서의 인구소멸 가능성이 매우 높은 것으로 나타났다.
넷째, 한계고령화와 인구소멸의 인과순환적 피드백구조에 대한 분석에서는 기대수명 증가로 고령화 과정 초기에는 사망자수가 감소하여 전체인구가 늘어나고 고령자수도 같이 증가하는 양의 피드백 구조가 작동 하지만 결국에는 두터워진 고령인구에서 사망자수가 늘어나 일정 시점 이후에는 인구가 급속히 감소하는 음의 피드백 구조가 작동하고 있는 것으로 규명되었다. 동시에 한계고령화로 인한 농촌마을의 공동체 붕괴는 인구유출을 촉진하여 더욱더 빠르게 인구소멸에 이르게 하는 양의 피드백 구조로 작동하는 것으로 나타났다.
다섯째, 면지역의 한계고령화와 인구소멸에 대한 시뮬레이션 분석에서는 2015년 평균 4,000명이었던 초기인구가 2029년에는 1000명 수준으로 매우 빠르게 인구소멸 현상이 나타나고 고령화 수준도 80%를 넘을 것으로 예측되었다. 여섯째 인구소멸의 임계점에 대한 시뮬레이션 분석결과에서는 한계고령화 비율이 60%를 넘어서는 2018년 이후 증가하던 고령인구가 감소하기 시작하는 시점부터 면지역의 인구가 2000명 이하로 떨어지게 되는 2023년에 이르게 되면 회복이 불가능한 인구소멸의 임계점을 지날 것으로 도출되었다.
넷째, 한계고령화와 인구소멸의 인과순환적 피드백구조에 대한 분석에서는 기대수명 증가로 고령화 과정 초기에는 사망자수가 감소하여 전체인구가 늘어나고 고령자수도 같이 증가하는 양의 피드백 구조가 작동 하지만 결국에는 두터워진 고령인구에서 사망자수가 늘어나 일정 시점 이후에는 인구가 급속히 감소하는 음의 피드백 구조가 작동하고 있는 것으로 규명되었다. 동시에 한계고령화로 인한 농촌마을의 공동체 붕괴는 인구유출을 촉진하여 더욱더 빠르게 인구소멸에 이르게 하는 양의 피드백 구조로 작동하는 것으로 나타났다.
둘째, 고령화 수준이 가장 높은 군의 면 지역은 대부분 한계고령화에 근접하고 있으며 준한계고령화 수준도 60%에 이르고 있어 10년 후에는 한계고령화를 넘어 ‘초한계고령화’수준에까지 이를 것으로 보인다.
5%로서 한계고령화 직전의 초초초고령화 수준을 보이고 있다. 둘째, 시가화 수준이 면 지역보다 상대적으로 높은 읍지역의 고령화 수준은 면지역에 비해서는 상대적으로 낮지만 이미 초고령화 수준에 접어들었다. 셋째, 예비고령인구를 포함한 준한계고령화 수준을 보면 면지역은 이미 평균이 60%에 이르고 있어 10년 후에는 한계고령화를 넘어 ‘초한계고령화’수준에 이를 것으로 전망된다.
분석결과 [그림 1]과 에서 알 수 있는 바와 같이 우리나라 읍면지역은 한계고령화 수준에 근접하고 있으며, 인구소멸 또한 빠르게 진행되고 있는 것으로 나타났다.
분석결과를 살펴보면 평균 4000명에서 시작된 면지역의 인구는 기대수명의 연장에 따른 고령화에도 불구하고 인구유출 및 출산율 감소, 고령사망자수의 증가로 인해 계속해서 빠르게 감소하여 2029년에는 1000명 수준으로 감소할 가능성이 있는 것으로 예측되었다. 또한, 고령인구는 2019년까지는 증가하지만 그 이후에는 계속해서 감소하기 시작하여 지역의 인구감소를 주도하는 요인으로 작용하고 있음을 알 수 있다.
둘째, 고령화 수준이 가장 높은 군의 면 지역은 대부분 한계고령화에 근접하고 있으며 준한계고령화 수준도 60%에 이르고 있어 10년 후에는 한계고령화를 넘어 ‘초한계고령화’수준에까지 이를 것으로 보인다. 셋째, 분석대상인 42개 면지역 모두 평균인구가 2000년 3,894명에서 2014년 2,835명으로 계속해서 급격히 감소하는 것으로 분석되었다. 특히 인구규모가 1천명 수준에 불과한 면이 2000년에는 3개 지역에 불과하였으나 2014년에는 12개면으로 늘어나고 있는 것을 볼 때 면지역에서 인구소멸이 빠르게 진행되고 있는 것으로 나타났다.
셋째, 예비고령인구를 포함한 준한계고령화 수준을 보면 면지역은 이미 평균이 60%에 이르고 있어 10년 후에는 한계고령화를 넘어 ‘초한계고령화’수준에 이를 것으로 전망된다.
앞에서 살펴본 기본모델의 시뮬레이션 결과에서는 우리나라 면지역을 대표하는 분석대상 지역에서 인구소멸이 초래될 가능성이 매우 높은 경로가 존재하는 것으로 나타났다. [그림 10]과 <표 6>은 본 연구에서 우리나라 군지역의 가장 평균적인 면지역을 대상으로 하여 한계고령화와 인구소멸의 임계점을 검토한 결과를 보여주고 있다.
다섯째, 면지역의 한계고령화와 인구소멸에 대한 시뮬레이션 분석에서는 2015년 평균 4,000명이었던 초기인구가 2029년에는 1000명 수준으로 매우 빠르게 인구소멸 현상이 나타나고 고령화 수준도 80%를 넘을 것으로 예측되었다. 여섯째 인구소멸의 임계점에 대한 시뮬레이션 분석결과에서는 한계고령화 비율이 60%를 넘어서는 2018년 이후 증가하던 고령인구가 감소하기 시작하는 시점부터 면지역의 인구가 2000명 이하로 떨어지게 되는 2023년에 이르게 되면 회복이 불가능한 인구소멸의 임계점을 지날 것으로 도출되었다.
연구의 중요한 연구결과를 요약하면 첫째, 지난 20년 동안 74개 농어촌 군지역 중 89.2% 에서 인구가 감소하였으며, 고령인구비율은 평균 25.5%로서 이미 거의 모든 지역이 초고령사회에 진입하였고, 30% 지역은 초초초고령사회 수준까지 진행되었다. 둘째, 고령화 수준이 가장 높은 군의 면 지역은 대부분 한계고령화에 근접하고 있으며 준한계고령화 수준도 60%에 이르고 있어 10년 후에는 한계고령화를 넘어 ‘초한계고령화’수준에까지 이를 것으로 보인다.
이러한 시뮬레이션 결과가 의미하는 것은 출산율과 가임여성 인구수를 현시점에 와서 단기적으로 늘려도 그 효과는 장기적으로 나타날 수밖에 없고, 이미 심각한 저출산·고령화로 인해 한계고령화와 그에 따른 인구소멸의 단계에 접어든 면지역의 인구를 늘리는 데는 한계가 크다는 것을 보여주고 있다.
주 3: 경상북도의 2014년 고령화율 25.95%는 대구시에 인접하여 도시화된 칠곡군을 제외할 경우 29.88%로 크게 높아지며, 준한계 고령화율도 43.42%로 가장 높아진다.
42개 읍면지역의 한계고령화와 인구소멸 가능성에 대한 분석결과에서 나타난 중요한 특징은 다음과 같이 정리할 수 있다. 첫째, 분석대상 면지역의 고령인구 비율은 평균이 40.5%로서 한계고령화 직전의 초초초고령화 수준을 보이고 있다. 둘째, 시가화 수준이 면 지역보다 상대적으로 높은 읍지역의 고령화 수준은 면지역에 비해서는 상대적으로 낮지만 이미 초고령화 수준에 접어들었다.

후속연구

고령화는 출생과 사망, 인구의 사회적 전입과 전출이라는 네 개의 변수가 연령별로 어떻게 상호작용하여 상대적으로 나타나는가에 따라 달라지기 때문에 그 자체만으로도 매우 동태적이라고 할 수 있다(허문구 외, 2014). 더군다나 이들 네 가지 변수에 영향을 미치는 지역적 요인들과 결합된다면 무수히 많은 변수들과의 상호작용으로 인해서 그 동태성은 더욱더 비선형적이고 복잡계적인 특성을 나타낼 것이다. 즉, 한계고령화와 그에 따른 인구소멸은 이러한 고령화의 동태성이 지역적 요인들과 결합되어 나타난다고 할 수 있다 (염돈민, 2014; 조영재, 2014).

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	고령화 수준이 높아지는 이유는?	고령화는 65세 이상 노인인구가 전체 인구에서 차지하는 비중으로서 직접적으로는 기대수명의 연장에 따른 고령인구의 증가로 인해 초래되지만 그 계산식이 전체인구에서 차지하는 고령인구의 비율이므로 출산율이 낮을 경우에도 고령화 수준이 높아진다. 고령화는 고령인구의 비율에 따라 그 진행 과정이 고령화 사회(7% 이상)에서 고령사회(14% 이상)를 지나 초고령화 사회(20% 이상)로 이행하는 것으로 구분하고 있다(보건복지부, 2006).
	우리나라의 고령화 정도는 어떻게 변화했고 변화할 정망인가?	통계청(2014)의 고령자 통계에 따르면 우리나라의 고령인구비율은 2014년 말 기준 12.7%로서 고령사회를 목전에 두고 있으며, 2018년에는 고령사회로 진입하고, 2025년 말에는 초고령사회가 될 것으로 전망된다. 수치적으로만 보면 우리나라의 고령화 정도는 일본2)과 같은 나라와 비교하면 심각한 수준이 아닌 것처럼 보이지만 저출산․고령화 속도는 세계에서 가장 빨리 진행되고 있다.
	고령인구의 비율에 따른 고령화 사회 구분은 어떻게 됩니까?	고령화는 65세 이상 노인인구가 전체 인구에서 차지하는 비중으로서 직접적으로는 기대수명의 연장에 따른 고령인구의 증가로 인해 초래되지만 그 계산식이 전체인구에서 차지하는 고령인구의 비율이므로 출산율이 낮을 경우에도 고령화 수준이 높아진다. 고령화는 고령인구의 비율에 따라 그 진행 과정이 고령화 사회(7% 이상)에서 고령사회(14% 이상)를 지나 초고령화 사회(20% 이상)로 이행하는 것으로 구분하고 있다(보건복지부, 2006). 그러나 최근에는 전세계적으로 비 도시지역에서는 고령화가 급속도로 진행되어 초초고령화 (30% 이상) 단계를 지나 그 이상의 수준을 보이는 지역이 나타나고 있다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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