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제Ⅰ장. 서 론
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제Ⅱ장에서는 선행연구를 고찰한다. 선행연구는 지방소멸 요인을 분석한 연구와 지역 균형
발전 지표를 개발한 연구로 나누어 고찰한다. 문헌 고찰 결과를 토대로 이 연구의 차별성이
무엇인지를 살펴보고, 이 연구를 통해 기대되는 효과는 무엇인지를 서술한다.
제Ⅲ장에서는 연구에서 사용할 분석 대상 자료를 검토하고, 자료의 수집?구축 방법을 소개
한다. 분석 대상 자료는 크게 종속변수인 지방소멸위험지수와 독립변수(요인)인 지역특성지표
로 나뉜다. 지방소멸위험지수는 기존 문헌에서 사용된 지수 외에 사회적 경향을 반영한 신규
지수를 제안한다. 지역특성 지표는 기존 재정투자사업에서 지역균형발전을 위한 정책적 분석
지표로 범용적으로 사용되고 있는 한국개발연구원 공공투자사업관리센터(PIMAC)의 「지역낙
후도지표」와 한국지방행정연구원 지방투자사업관리센터(LIMAC)의 「지역발전지표」를 지역 특
성 지표로 활용한다. 여기에 지역의 매력도에 영향을 미치는 지방정부의 기능적 요소로 정부
기능분류(COFOG) 지표를 추가적으로 고려한다. 그리고 분석 대상 자료를 수집하고 구축하
기 위한 방법을 소개한다.
제Ⅳ장에서는 구축된 자료에 대한 탐색적 자료 분석(EDA)을 수행한다. EDA를 수행하기
앞서 분석에 사용된 데이터세트의 구성 및 데이터 전처리 방법을 소개한다. 그리고 종속변수
인 지방소멸위험지수와 이에 영향 미치는 지역 특성(feature) 지표들을 요인변수로 구성하여
자료들의 특성 및 상호 관계 등을 탐색한다. 분석의 순서는 지방소멸위험지수, 그 다음은 요인,
끝으로 지방소멸 영향요인의 지역별 특성 분석 순으로 진행한다. 각 분석 절차마다 사용된
방법론과 이를 이 연구에서 어떻게 구현했는지 그리고 분석 결과는 어떠했는지를 기술한다.
제Ⅴ장에서는 계량모형을 이용하여 지방소멸 요인의 영향을 추정한다. 이 장에서는 다양한
지역별 특성들이 지방소멸에 미치는 영향을 회귀분석을 통해 추정한다. 먼저 추정 방법에서
는 분석모형으로 사용될 회귀식(모형 1)을 수립하고, 관측 자료의 분산 구조를 살피어 주어진
변동을 가장 적합하게 통제할 수 있는 추정법을 구상한다. 독립변수를 선별하는 기준을 수립
하고 이에 따라 선별된 변수들의 적절성을 논의한다. 더하여 지방소멸위험지수에 영향을 주
는 요인들의 지역별 격차를 광역 지자체 단위(모형 2), 인구감소 지정지역 및 인구감소 관심
지역 단위(모형 3)로 살펴보기 위해 추가적인 회귀모형을 수립하였으며, 모형추정 결과 도출
되는 요인들의 계수에서 지역별 격차를 계산하는 원리를 설명한다. 끝으로 제안된 세 가지
모형의 추정 결과를 제시하고, 이를 함의를 보태 해석한다.
제Ⅵ장에서는 머신러닝 모형을 이용하여 지방소멸 요인의 영향을 추정한다. 방법론에서는
머신러닝의 분류모형을 이용하여 지방소멸 요인의 영향을 추정한다. 먼저, 분류모형으로 사
용된 Multinomial Logistic Regression(MLR), Support Vector Machine, K-Nearest
Neighbors, 의사결정나무(Decision Tree), Bagging & Random Forest, Boosting &
Gradient Boost의 분류 원리를 서술하고, 이 연구에서 사용한 모형 평가 방법을 소개한다.

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