초록 ▼

□ 연구의 목적 및 내용
인구는 고정된 존재집단이 아니고 크기와 구조가 변하는 집단으로서 사회의 구조와 변화의 동향을 나타낸다. 인구관련 자료를 올바르게 수집, 관리하고 합리적인 분석을 통해서 보다 정확하게 현재 인구의 크기, 구조와 변동을 파악하고 미래 인구를 예측하는 일은 중요하다. 인구의 크기나 구조변화에 직접적인 영향을 주는 요인으로 출산, 사망, 결혼, 동거 등을 고려할 수 있다. 이들 중 결혼과 동거는 출산력 현황, 피임 현황, 인구 전망 등에 영향을 미치는 주요 인자임에도 불구하고 아직까지 정확한 추정치가 제공되지

□ 연구의 목적 및 내용
인구는 고정된 존재집단이 아니고 크기와 구조가 변하는 집단으로서 사회의 구조와 변화의 동향을 나타낸다. 인구관련 자료를 올바르게 수집, 관리하고 합리적인 분석을 통해서 보다 정확하게 현재 인구의 크기, 구조와 변동을 파악하고 미래 인구를 예측하는 일은 중요하다. 인구의 크기나 구조변화에 직접적인 영향을 주는 요인으로 출산, 사망, 결혼, 동거 등을 고려할 수 있다. 이들 중 결혼과 동거는 출산력 현황, 피임 현황, 인구 전망 등에 영향을 미치는 주요 인자임에도 불구하고 아직까지 정확한 추정치가 제공되지 못하고 있다. 특히 여성 중 동거 상태에 있는 비율의 경우는 사회적 또는 문화적 요인으로 인해 관찰 자료 자체가 전무한 국가도 있기 때문에, 통상적인 통계분석을 통해서는 그 추정치를 구하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 비교적 부정확하고 불충분한 자료로부터 높은 신뢰도의 정확한 추정치와 예측치를 얻기 위해 횡단면적인 정보 및 시간의 흐름에 따른 자기상관성과 추세를 반영한 계층적 베이지안 모형을 개발하였다.

□ 연구결과
본 연구는 1970년부터 2030년까지 국가별, 지역별, 세계적 차원에서 1)결혼 또는 동거 상태에 있는 여성의 비율, 2)결혼한 여성의 비율, 3)동거하고 있는 여성의 비율을 연령별로 추정하고 예측하는 계층적 베이지안 모형을 개발하였다. 이것은 세계의 모든 주요 영역에서 현재 동거의 확산 상태, 1970년대 이후 동거의 추세와 동거와 결혼 사이의 역학을 탐구한다.
결혼률과 동거율 및 결혼-동거율을 추정하고 예측하는 것은 대부분의 국가에서 데이터 가용성과 데이터 품질이 제한적일뿐만 아니라 일부 지역의 동거에 대한 데이터의 가용성이 제한적이기 때문에 어려움이 있었다.
베이지안 계층적 모델링은 관심 대상 인구의 관측치 뿐만 아니라 다른 인구 집단의 관측치를 기반으로 하고, 모형의 계층적 구조는 지역 및 세계 수준에서 모수의 정보를 기반으로 한다. 따라서 이 접근법은 사용 가능한 데이터가 거의 또는 전혀 없는 기간에 대한 추정치를 산출할 수 있다. 국가별, 지역별, 세계적 차원에서 결혼 또는 동거 상태에 있는 여성의 수와 비율에 대한 모델 기반 추정의 장점은 인구 조사 또는 설문 조사에 의해 표현된 수년간의 스냅 샷에 국한되지 않고 시간 경과에 따른 변화를 보여주는 점이다. 이 접근법의 또 다른 장점은 다양한 소스(여기서는 설문 조사, 센서스)로부터 나온 모든 사용 가능한 데이터를 기반으로 결과를 얻었다는 점이다.

□ 연구결과의 활용계획
실무적 측면에서 보면 여성의 결혼-동거율은 인구통계의 주요지표 중 하나로서 인구 현상을 분석하고 이해하는 중요한 근거로 사용되기 때문에 사회현상을 연구하는 연구소나 정부의 관련기관에서 출산률, 여성의 사회 참여률, 인구 증가율 등의 연구를 위해 본 연구결과가 유용하게 활용될 수 있으리라 기대된다. 무엇보다도 본 연구의 결과는 H 국제기구에서 수행하고 있는 결혼한 여성의 출산력과 피임 관련 연구에서 핵심지표로 사용 될 수 있을 것이다.
학문적 측면에서는 사전분포를 단계적으로 모형화한 계층적 베이즈 분석을 사용하여 자료가 가지는 횡단면적인 성질 및 시간의 흐름에 따른 자기상관성과 추세를 반영하고 이를 통해 자료가 가지는 질과 양의 문제점을 극복하는 접근방법은 통계분석의 질적 향상에 크게 기여할 것이라 전망된다. 또한 국내에서 아직 많이 알려지지 않은 통계 프로그램인 JAGS를 소개하여 베이즈 분석 연구가 더욱 활발하게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.

(출처 : 한글요약문 4p)

Abstract ▼

□ Purpose& contents
Population is not a fixed existence group, but a group whose size and structure change, and it shows the trend of social structure and change. It is important to correctly collect, manage, and analyze reasonably well demographic data to better understand the size, structure, a

□ Purpose& contents
Population is not a fixed existence group, but a group whose size and structure change, and it shows the trend of social structure and change. It is important to correctly collect, manage, and analyze reasonably well demographic data to better understand the size, structure, and variation of the current population and predict future population. Birth, death, marriage, and cohabitation are factors which directly affect the size and structure of the population. Among them, marriage and cohabitation are the main factors for future population prospect, but accurate estimates have yet to be provided. In particular, it is difficult to obtain the estimates for the proportion of women in a union through the usual statistical analysis because there are some countries in which the observed data do not exist due to social or cultural factors. Therefore, we have developed a hierarchical Bayesian model that reflects cross-sectional information and time- dependent autocorrelation and trends in order to obtain accurate estimates and predictions with high reliability from relatively inaccurate and insufficient data.

□ Result
We developed a Bayesian hierarchical model to estimate and predict 1)the proportion of women in marriage or in a union, 2) the proportion of married women, 3) the proportion of women living together by age, from 1970 to 2030 at national, regional and global levels. This study explores the current state of cohabitation in all major areas of the world, the trend of cohabitation since the 1970s and the dynamics between cohabitation and marriage.
Estimating and predicting the proportion of married women, women living together and women in marriage or in a union by age is challenging not only because of limited data availability and data quality for many countries, but also of limited availability and comparability of data on non-marital unions in some regions.
Bayesian hierarchical modeling is based on observations of other population groups as well as observations of the population of interest, and the hierarchical structure of the model is based on parameter information at the local and global level. Thus, this approach can produce estimates for periods of little or no available data. The advantage of model-based estimates of the number and proportion of married or cohabiting women at national, regional and global levels is that the results provide gradual changes over time, not limited to snapshots of years represented by census or surveys. Another advantage of this approach is that the results are based on all available data from a variety of sources.

□ Expected Contribution
In the practical aspect, this results are expected to be useful in institute or government department for doing research on birth rate, social participation rate of women, population growth rate, because the proportion of women in marriage or a union is one of the main indicators of demographics and is used as an important basis for analyzing and understanding the phenomenon of the population. Above all, this results can be used as a key index in the research on the fertility and contraception of married women in H international organizations.
In the academic aspect, Bayesian hierarchical analysis in low quality data is expected to contribute greatly to the quality improvement of statistical analysis. In addition, it is expected that Bayesian analysis research will become more actively by introducing JAGS which is a statistical program which is not well known in Korea yet.

(출처 : SUMMARY 5p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 목차 ... 2
• 연구계획 요약문 ... 3
• 연구결과 요약문 ... 4
• 한글요약문 ... 4
• SUMMARY ... 5
• 연구내용 및 결과 ... 6
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 6
• 2. 연구수행 내용 및 결과 ... 7
• 3. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 23
• 4. 연구결과의 활용계획 ... 24
• 5. 주관연구책임자 대표적 연구실적 ... 24
• 6. 참고문헌 ... 24
• 7. 연구성과 ... 27
• 8. 국가과학기술지식정보서비스에 등록한 연구시설·장비 현황 ... 27
• 9. 기타사항 ... 27
• [별첨1] 대 표 연 구 성 과 ... 28
• 끝페이지 ... 32