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지능정보융합과 미래교육 Intelligent Information Convergence and Future Education eISSN: 2951-4762

Acronym : IICFE
Frequency : Continuous Publication
Doi Prefix : 10.59482/iicfe.
Year of Launching : 2022
Publisher : Intelligent Software Education Research Institute

As a research center for artificial intelligence education in Korea, Jeju National University's Institute of Intelligent Software Education is committed to building an educational foundation for fostering artificial intelligence (AI) convergence talents in the intelligent information society.The institute is building a foundation for AI education to cultivate computational thinking skills as a digital competency required in the intelligent information society, researching AI education for computer non-majors and majors at the lifelong education level from infants to middle-aged adults, researching AI education for the information-deprived class to bridge the digital divide, along with AI ethics research that emphasizes the positive functions of AI and minimizes its negative functions, researching AI convergence technology to solve creative and new problems by looking at trends in the field of AI.In order to systematically study the major research areas listed above and to specifically realize the purpose of the institute, we are publishing a journal under the theme of 「Intelligent Information Convergence and Future Education」.We aim to publish research that seeks to pursue more effective problem-solving methods by integrating intelligent information technology centered on computer science and intelligent information in various fields, and research on information·computer education and convergence education for future education, including artificial intelligence, to foster future human resources to lead the intelligent information society, and we aim to improve the quality of educational research.We look forward to receiving submissions from all researchers in related fields..우리나라 인공지능교육의 연구거점, 제주대학교 지능소프트웨어교육연구소는 지능정보사회의 인공지능(AI) 융합 인재 양성을 위한 교육 기반 구축에 힘을 쏟고 있습니다.본 연구소는 지능정보사회에서 갖춰야 할 디지털 소양으로써의 컴퓨팅 사고력을 함양하기 위한 인공지능교육 기반 구축, 유아부터 중장년층까지 평생교육 차원의 컴퓨터 비전공자 및 전공자를 위한 인공지능교육에 대한 연구, 디지털 격차 해소를 위한 정보배려계층 대상 인공지능교육 연구, 지능정보기술의 순기능을 강조함과 동시에 역기능을 최소화할 수 있는 인공지능윤리 연구 등과 함께, 인공지능 분야의 동향을 살펴 창의적이고 새로운 문제해결을 위해 인공지능 융합 기술을 연구하고 있습니다.이에 본 연구소는 앞서 제시한 주요 연구 분야를 체계적으로 연구함과 동시에 연구소의 목적을 구체적으로 실현하고자 「지능정보융합과 미래교육」을 주제로 학술지를 발간합니다.컴퓨터과학을 중심으로 하는 지능정보기술과 다양한 분야에 지능정보를 융합하여보다 효과적인 문제해결 방법을 추구하고자 하는 연구, 지능정보사회를 이끌어갈 미래 인재양성을 위해 인공지능을 포함한 정보·컴퓨터교육과 미래교육을 위한 융·복합 교육 관련 연구를 게재하고 교육 연구의 질적인 향상을 이루고자 합니다.관련 분야에 계신 모든 연구자 분들의 많은 투고를 부탁드립니다.

KCI 후보
2024년 1월 등재후보학술지 선정
KCI IF
KCI Impact Factor
Intelligent Information Convergence and Future Education Vol.2 No.3 pp.1-9 https://www.doi.org/10.59482/iicfe.2023.2.3.01
서울시 지역별 고령 인구 데이터 분석을 통한 평생교육 수요 지역 예측 연구
A Study on Predicting Regions of Lifelong Education Demand Through the Analysis of Elderly Population Data by District in Seoul
왕경은 서울교육대학교 교육대학원 인공지능교육전공 석사과정
이영석 서울교육대학교 컴퓨터교육과 교수
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Abstract

고령 인구는 65세 이상의 인구로 정의되며, 출산율의 저하와 기대수명의 증가로 인해 우리나라는 초고령 사회로 급속히 진입하고 있 다. 이러한 인구구조의 변화에 따라 고령 인구의 생산활동 재진입과 자기계발을 위한 평생교육 시설 및 재교육 시설의 필요성이 대두되 고 있다. 본 논문에서는 서울시 지역별 인구 데이터를 활용하여 10년 후 각 지역의 노령 인구수를 예측하고, 이를 통해 평생교육 시설의 수요가 높을 것으로 예상되는 지역을 도출하였다. 이를 위해 기존의 기대수명 데이터를 파이썬의 선형회귀모델로 10년 후의 기대수명 을 예측하였으며, 행정안전부의 서울 지역별 인구 통계 데이터를 활용하여 2022년의 노인 인구수와 2032년의 노인 인구수를 그래프로 시각화하여 증가 정도를 명시적으로 표현하였다. 기대여명을 적용하여 10년 후인 2032년 서울시 구별 노인 인구수를 예측한 결과, 송 파구와 강서구에서 높은 노인 인구수가 예상되었고, 송파구와 강서구는 평생교육 시설 및 재교육 시설의 확충이 필요한 지역으로 판단 할 수 있다. 본 연구는 고령 인구와 평생교육에 대한 중요한 인사이트를 제공하며, 정책 수립 및 사회적 대응에 기여할 수 있는 중요한 참고 자료로 활용될 것 수 있을 것이다.
키워드 : 고령 인구,평생교육,인구 데이터 분석,정책 수립,수요 예측
The elderly population is defined as individuals aged 65 and above, and due to declining birth rates and increasing life expectancy, South Korea is rapidly transitioning into an ultra-aged society. This demographic shift has brought forth the need for reintegration of the elderly into productive activities and self-development, highlighting the importance of lifelong education facilities and retraining programs. In this paper, we utilized population data at the regional level in Seoul to predict the number of elderly population in each region ten years into the future. Based on these predictions, we identified regions expected to have high demand for lifelong education facilities. To achieve this, we employed a linear regression model in Python to forecast the expected life expectancy ten years from now, using historical life expectancy data. Additionally, we utilized population statistics data from the Ministry of Interior and Safety to visualize the comparison between the elderly population in 2022 and projected elderly population in 2032 through graphs, providing a clear representation of the magnitude of increase. By applying the projected life expectancy, we predicted the number of elderly individuals in each district of Seoul in 2032, revealing that Gangseo-gu and Songpa-gu are expected to have a higher elderly population. Therefore, it can be inferred that expanding lifelong education facilities and retraining programs would be necessary in these areas. This study provides valuable insights into the aging population and lifelong education, serving as an important reference for policy-making and social adaptation.
Key Words : Elderly Population,Lifelong Education,Population Data Analysis,Policy-making,Demand Forecasting
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