부산 청년 인구 감소 영향 요인의 지역별 차이 탐색

본 작품은 지역별로 상이한 부산 내 청년 인구 감소와 그 영향 요인을 탐색한다. 청년 인구 감소는 도시 전역에서 동일하게 나타나는 현상이 아니라, 지역별 주거·고용·도시환경에 따라 차이를 보이기 때문에 지역적 맥락을 파악하는 것이 중요하다. 이를 위해 부산의 청년 인구 변화율을 추정하는 기계학습 모형을 구축하고, GeoShapley를 적용했다.

기계학습 모형 비교 결과 FNN이 가장 높은 추정 성능을 보였고, 이에 GeoShapley를 적용해 예측값의 전역적·국지적 설명 구조를 분석하였다. 분석 결과 신규주택 비율과 종사자 수의 기여도가 가장 높았으며, 지역별로 변수 영향의 방향과 상대적 크기가 다르게 나타났다. 이는 공간적 맥락을 고려한 맞춤형 대응 정책이 필요함을 시사한다.