국가R&D로 수행 중인(또는 수행된) 연구과제 정보입니다. ■ 과제 개요 · 과제명: 머신러닝 기반 지역 합계출산율 예측 모델 개발 및 정책 근거 도출 · 예산사업명: 인문사회기초연구(R&D) · 기준년도: 2026년 · 총 연구기간: 2023-06-01 ~ 2026-05-31 · 당해연도 연구기간: 2026-03-01 ~ 2026-05-31 · 수집 분야: 교육 ■ 수행 주체 · 과제수행기관: 서울대학교 · 연구책임자: Hong Sok(Brian) Kim · 부처명: 교육부 ■ 연구비 (당해년도) · 정부투자연구비: 6,522,000원 ■ 한글키워드 · 인구, 출산, 합계출산율, 머신러닝, 설명가능한 AI, 유전 알고리즘 최적화, 공간패널분석 ■ 영문키워드 · Population, Childbirth, Fertility Rate, Machine Learning, Explainable AI, Genetic Algorithm Optimization, Spatial Panel Analysis ■ 연구내용 본 연구는 머신러닝 알고리즘을 활용하여 개인의 출산의향, 지역 합계출산율 예측 모델 및 시나리오를 개발하고, 이를 바탕으로 향후 합계출산율 정책 수립에 필요한 근거를 정량적으로 제공하고자 함○ 1차년도: 지역 합계출산율 연관요인 분석- 인구변화 장기 추세 및… ■ 원문 확인 · 과제고유번호: 2340057099 · NTIS 과제상세페이지: https://www.ntis.go.kr/project/pjtInfo.do?pjtId=2340057099 (NTIS 로그인 후 조회할 수 있습니다) ※ 출처: 국가과학기술지식정보서비스(NTIS) — 공공저작물 제1유형(출처표시) 위에 없는 상세 정보는 NTIS 과제상세페이지에서 확인해 주세요.