All Issue

2026 Vol.15, Issue 2 Preview Page

Research Article

30 June 2026. pp. 251~265
Abstract
This study aims to establish a framework for applying the headship-rate method, primarily used for national and provincial household projections, to small areas (si-gun-gu), and to empirically assess its applicability. Eight alternatives were formulated by combining two subpopulation frameworks—age by marital status and age by household size—with four modified exponential methods. These were applied to project 2022–2024 households in Daegu and Gyeongbuk municipalities, with the results compared against observed data. The results show that, based on the best-performing methods, projection errors ranged from approximately 2% to 4%, confirming the applicability of the headship-rate method to small-area household projections. The marital-status approach showed relatively low and stable errors when combined with the short-term modified exponential method, whereas the household-size approach performed better in large cities when combined with the weighted N-point modified exponential method. In terms of spatial error patterns, the household-size approach exhibited positive spatial autocorrelation, indicating spatial clustering of similar errors, while no clear spatial clustering was observed for the marital-status approach. Error decomposition and correlation analyses further showed that assumptions about future headship rates and total population, changes in the growth trend of small households, and regional population size were closely associated with regional differences in projection errors. This study demonstrates the applicability and limitations of extending the headship-rate method to small-area household projections and suggests that projection methods should be selected flexibly according to regional characteristics and policy purposes.
이 연구는 우리나라의 광역 단위에 공식적으로 사용되는 가구추계 기법인 가구주율법을 소지역(시군구)에 적용하기 위한 프레임워크를 정립하고, 그 적용성을 실증 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 연령·혼인상태 및 연령·가구원수 기준의 2가지 집단 구분과 4가지 수정지수법을 결합하여 모두 8개 실행 대안을 설정하였다. 이어 대구·경북 시군구를 사례지역으로 하여 2022–2024년 가구 수를 추계하고, 실제 자료와 비교하였다. 분석 결과, 최적 방법 기준으로 오차는 평균 2~4% 정도로 소지역에 대한 가구주율법 적용의 유효성이 확인되었다. 세부적으로 보면 혼인상태 기반 추계는 단기 수정지수법과 결합할 때 전반적인 오차가 낮고 안정적이었다. 하지만 가구원수 방식은 가중 N-시점 수정지수법 적용 시 규모가 큰 지역에서 상대적으로 우수한 성능을 보였다. 오차의 공간분포에서는 가구원수 방식이 양의 공간적 자기상관을 보이며 군집하는 경향을 나타낸 반면, 혼인상태 방식은 뚜렷한 군집성이 확인되지 않았다. 오차 발생의 주된 요소는 미래 가구주율과 전체 인구 설정에 있었으며, 소형가구 증가 추세의 변동성 및 지역 규모가 지역별 오차 크기와 밀접하게 관련되었다. 본 연구는 가구주율법의 소지역 확장 가능성을 규명하였으며, 지역 특성과 정책 목적에 따라 추계 방식을 선택적으로 활용할 필요가 있음을 시사한다.
References
  1. 구형모·강혜윤, 2026, “딥러닝 기반 시공간적 인구 동태 통합을 통한 소지역 인구 추계,” 2026년 한국도시지리학회 춘계학술대회 자료집, 49-51.
  2. 김순영, 2019, 「소지역 추정 기법의 최신 동향 연구」, 통계청 통계개발원.
  3. 김형석, 2002, “가구주율법에 의한 장래가구추계,” 조사연구, 3(1), 65-90. 10.1111/0044-0124.00576
  4. 문소현·이건학, 2024, “딥러닝 방법을 이용한 소지역 단위 장래가구추계 모델링: 다변량 LSTM 모델을 통한 서울시 자치구별 가구추계,” 대한지리학회지, 59(6), 790-801.
  5. 변용찬·장영식·김유경, 1997, 「가구 추계 기법, 1995 인구주택총조사 종합분석사업 보고서」, 통계청.
  6. 송창길·오진호·고경표, 2024, 「장래가구추계 모형 구축」, 한국보건사회연구원.
  7. 엄문영, 2015, “유·초·중등교육 학생수 추계 방법 개선방안 연구,” 교육행정학연구, 33(4), 205-231.
  8. 오진호, 2015, 「다양한 장래가구추계 최신 동향 검토」, 통계개발원.
  9. 이상일, 2012, “우리나라 시도별 장래 가구 추계: 시론적 연구,”지리교육논집, 56, 1-16.
  10. 장영식·변용찬·김유경, 1998, “우리 나라에 적합한 가구추계방법에 관한 연구,” 한국인구학, 21(1), 129-161.
  11. 조대헌, 2023, “우리나라 시군구 초·중등학교 학생 수 추계 방법 비교 분석: 대구·경북을 사례로,” 한국지리학회지, 12(3), 491-508. 10.25202/JAKG.12.3.8
  12. 조대헌·이상일, 2022, “우리나라 소지역 인구추계를 위한 방법론 비교 분석,” 한국지도학회지, 22(2), 51-67. 10.16879/jkca.2022.22.2.051
  13. 통계청, 2024. 장래가구추계(시도편): 2022~2052년 보도자료.
  14. 통계청, 2025, 「장래가구추계 이용자용 통계정보보고서」, 통계청.
  15. Bell, M., Cooper, J. A., and Les, M., 1995, Household and Family Forecasting Models: A Review, Canberra: Department of Housing and Regional Development.
  16. Feng, Q., Wang, Z., Choi, S., and Zeng, Y., 2020, Forecast households at the county level: An application of the ProFamy extended cohort-component method in six counties of Southern California, 2010 to 2040, Population Research and Policy Review, 39, 253-281. 10.1007/s11113-019-09531-4
  17. Jeon, S. and Kwon, T. Y., 2024, N-point modified exponential model for household projections in Korea using multi-point register-based census data, Communications for Statistical Applications and Methods, 31(4), 377-391. 10.29220/CSAM.2024.31.4.377
  18. Keilman, N., 2018, Family projection methods: A review, in Scheon, R.(ed.), Analytical Family Demography, Berlin: Springer, 277-301. 10.1007/978-3-319-93227-9_12
  19. Mason, A. and Racelis, R., 1992, A comparison of four methods for projecting households, International Journal of Forecasting, 8(3), 509-527. 10.1016/0169-2070(92)90061-D
  20. O’Neill, B. C. and Jiang, L., 2007, Projecting U.S. Household Changes with a New Household Model, IIASA Interim Report IR-07-017.
  21. Wilson, T., Grossman, I., Alexander, M., Rees, P., and Temple, J., 2022, Methods for small area population forecasts: State-of-the-art and research needs, Population Research and Policy Review, 41, 865-898. 10.1007/s11113-021-09671-6 34421158 PMC8365292
  22. Zeng, Y., Land, K. C., Wang, Z., and Gu, D. 2013, Household and living arrangement projections at the subnational level: An extended cohort-component approach, Demography, 50(3), 827-852. 10.1007/s13524-012-0171-3 23208782 PMC3622161
  23. 통계청, 국가통계포털, https://kosis.kr
Information
  • Publisher :The Association of Korean Geographers
  • Publisher(Ko) :한국지리학회
  • Journal Title :Journal of the Association of Korean Geographers
  • Journal Title(Ko) :한국지리학회지
  • Volume : 15
  • No :2
  • Pages :251~265