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지방소멸 요인의 지역별 특성 분석과 타당성 조사에의 시사점
추정 결과에서는 자료의 결측치를 처리하기 위한 전처리(imputation) 방법과 코드를 소개한
다. 추정 결과는 종속변수에 따라 4가지(일반 지방소멸위험지수, 전출입 지방소멸위험지수,
여성연령 확장 지방소멸위험지수, 여성연령과 고령연령 확장 지방소멸위험지수)로 나누어 수
행하며, 분석에 사용된 파이썬 코드를 제시한다. 끝으로, 분류모형을 통해 도출된 지방소멸
주요 요인의 특성중요도(feature importance)를 제시했다.
제Ⅶ장에서는 머신러닝 모형을 이용하여 장래의 지방소멸위험지수를 예측한다. 이 연구에
서는 예측모형으로 순환신경망 알고리즘이 적용된 LSTM 모형을 채택하였는데, LSTM의 구
조와 학습 구조도 등 모형의 학습원리와 이를 통한 예측 방법을 서술한다. 끝으로, LSTM 분
석을 활용하여 장래 10년의 지방소멸위험지수와 주요 요인을 예측한 결과를 제시한다.
제Ⅷ장에서는 분석 결과 및 함의를 요약하고, 이를 통해 재정사업 타당성 조사 시 고려가
필요한 사항을 제언한다.

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