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북한의 과거 인구 복원과 위성이미지를 활용한 현재 도시인구 추정

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저자 변상영
학위 박사
소속학교 고려대학교 대학원
전공 경제통계학과
발행연도 2024년
쪽수 216
지도교수 김기환
키워드 #SDGs   #인구   #역추정   #위성이미지   #북한   #딥러닝   #변상영
조회수 89
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초록
지속가능발전목표(Sustainable Development Goals, SDGs)의 17개 목표 중 빈곤 종식과 기아 종식은 전 세계 인구의 복지와 번영을 보장하기 위한 중요한 과제이다. 2023년 세계기아지수(Global Hunger Index, GHI)보고서에 따르면, 북한은 기아·빈곤 문제가 심각한 국가이며, 이를 해결하기 위해서는 정확한 인구 파악이 중요하다. 그러나 북한은 2008년 이후 공식 발표된 인구가 없으며 UN에서 추계한 인구는 의문스러운 부분이 있다. 이에 본 연구에서는 북한 인구에 관한 기존 연구를 살펴보고, 기존 연구와 다른 관점에서 북한 과거 인구와 현재 인구를 추정하였다. 북한 과거 인구는 사망확률을 활용하여 역추정하였으며, 현재 인구는 위성이미지의 한계와 컴퓨터 연산 부담으로 북한 전 지역이 아닌 주요 도시인구 추정을 목표로 하였다. 과거 인구추정은 생명표에서 사망률을 통해 사망확률이 작성되므로, 북한 인구수와 사망자 수 자료가 있는 2008년을 기점으로 하였으며, HP8(Heligman Pollard 8 parameters)모형을 기반으로 역추정하였다. 또한, 역추정된 인구를 활용하여 북한 인구에서 이슈였던 내용을 살펴보고, UN 추계인구와 비교하였다. 현재 북한 인구는 위성이미지와 딥러닝 모델을 활용하여 평양, 개성, 신의주, 청진 4개 도시인구를 추정하였으며, 추정과정에서 나타나는 위성이미지의 문제점을 살펴보고 이를 개선하였다. 또한, 인구추정을 위한 새로운 딥러닝 모델을 개발하였으며, 추정된 결과를 2008년 북한 인구센서스 결과와 비교하였다.
목차
"1. 서론 1
2. 북한 과거 인구 복원 24
2.1 북한 인구자료 25
2.2 사망확률 확장 및 역추정 36
2.2.1 간이생명표 및 5세별 사망확률 37
2.2.2 HP8 모형 및 사망확률 확장 40
2.2.3 북한 사망확률 궤적 및 HP8 모형 계수 시계열 46
2.2.4 북한 사망확률 역추정 결과 50
2.3 사망확률의 사망률 전환 54
2.3.1 사망확률 역추정과 사망률 전환 결과 61
2.4 인구 역추정 및 결과 정리 63
2.4.1 인구 역추정 63
2.4.2 북한 총인구 비교 67
2.4.3 연도·연령별 인구 비교 68
2.4.4 고난의 행군기 사망자 수 비교 70
2.4.5 1993년 인구센서스 연령별 인구 비교 78
3. 위성이미지를 활용한 현재 북한 도시인구 추정 82
3.1 북한의 도시 인구 83
3.2 위성이미지와 격자 인구 94
3.2.1 위성이미지를 이용한 인구추정 방법론 94
3.2.2 위성이미지 96
3.2.3 격자 인구 105
3.3 데이터 전처리 107
3.3.1 격자 이미지 생성 및 데이터 텐서화 108
3.3.2 남북한 계절차 조정(U-Net) 111
3.3.3 위성이미지 색상 조정(Contrast Stretching) 117
3.3.4 위성이미지 조정 전·후 결과 비교 122
3.4 북한 인구추정 딥러닝 모델 개발 127
3.4.1 딥러닝 모형 알고리즘 개발 127
3.4.2 딥러닝 모델 적합 133
4. 결론 138"
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