# 검수 요청 — 경기도 인구는 늘었다. 시군 10곳은 줄었다

---
호: B08_경기시군인구증감_2026-08
만든날: 2026-09-22
만든것: `py 근거화면.py B08_경기시군인구증감_2026-08 --패킷` — **손으로 묶지 않았습니다.**
정지점: ③수치 ④초안
---

## 0. 이 자료가 무엇인가 (사실만)

- 본문 수치는 전부 `수치대장.csv` 에 등록돼 있고, 아래 본문에서 `71.7[N04]` 처럼 **값 뒤에 대장 번호**가 붙어 있습니다.
- 관문 14개를 이미 지났습니다 — FAIL 0 · WARN 0. 관문은 «숫자가 맞나»와 «그 숫자가 주장을 받치나»를 재고, **추론이 옳은가는 재지 못합니다.**

## 1. 무엇을 물었나

- **질문 한 문장:** 「경기도 인구가 늘었다」는 그 값은 **무엇으로 만들어진 값인가.**
- **그래서 무엇인가**(이게 왜 기사인가): 총량 하나가 **성격이 반대인 두 덩어리**를 덮고 있다.
  도 단위 지표만 보고 지역 수요를 가늠하면 «줄어드는 곳»이 계산에서 사라진다.
- **소재 기사가 있다면**, 그 프레임을 그대로 쓰지 «않는» 이유:
  기사는 「화성·평택 웃고 수원·성남 울었다」로 **네 곳**을 들었다. 그 네 곳을 되읽으면
  순위표가 된다 — 숫자만 큰 스탯카드다(doc_wiki L011). 기사는 실마리일 뿐이고
  본문은 원자료로 새로 분석한다(citation-log V013).

## 2. 방법 결정 — 이 아홉 줄이 이 호를 그 호로 만듭니다

| 결정 | 무엇으로 | 왜 그렇게 |
|---|---|---|
| **원자료** — 표 ID·기관, 파일이면 어디서 받았나 | 통계청(KOSIS) 기관 `101` · 표 `DT_1B04005N` 「행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~)」 · 항목 `T2`(총인구수) · 연령축 `계` | 시군 단위 연간 총인구를 2011년까지 거슬러 **한 표에서** 받을 수 있다. 지역코드 **41 계열**이라 인구총조사(31 계열)와 그냥 결합하면 조용히 어긋난다(ds_wiki L008) — 이 호는 41 계열 안에서만 끝낸다 |
| **관측 단위** — 한 줄이 무엇인가 | **시·군 한 곳이 한 줄(31줄)**. 여기에 경기도 전체 1줄을 `유형=도전체` 로 붙여 32줄 | 일반구(수원 장안구 등)와 북부출장소를 넣으면 **이중 계상**이 된다. 도 전체 줄은 검산용이지 집계 대상이 아니라서 «열로 갈라» 둔다(B04 에서 정립). 같은 표에서 B03 은 「경기도 1줄 × 연령 15구간」, B06 은 「도 총계 한 칸」을 골랐다 — 이 한 줄로 호가 갈린다 |
| **비교 축** — 무엇끼리 견주나 | ① 늘어난 덩어리 ↔ 줄어든 덩어리 ② 순증가 안에서의 **집중도** ③ `2011→2025` ↔ `2020→2025` 두 구간의 **방향** | 시군끼리 줄을 세우면 순위표가 된다. **「덩어리 대 덩어리」**로 놓아야 도 전체 증가가 «차액»이라는 사실이 보인다. ③ 은 「지금 어디로 가는가」를 위해 붙였다 |
| **기간 · 절단점** | **2011~2025**, 각 연 **12월 말**. 중간 절단점 **2020** | 이 표의 시작이 2011이다. 2020 을 그은 것은 **「15년 전체로는 늘었지만 최근 5년은 줄어든 곳」**을 드러내기 위해서다 — 이 절단점이 없으면 그 4곳이 통째로 지워진다. 절단점 자체가 편집 판단이라 본문에 연도를 밝혀 적는다 |
| **묶음 경계** — 청년·노년·권역 등 | 증감 `>0` → 늘어난 곳 · `<0` → 줄어든 곳 · `=0` → **어느 쪽도 아님**. 「방향바뀜」 = (2011→2025 증가) **그리고** (2020→2025 감소) | 0 을 어느 한쪽에 넣지 않는다 — `21 + 10 = 31` 이 맞아떨어지는 것 자체가 검산이다. 「방향바뀜」은 두 구간의 **부호만** 보고 크기는 안 본다. 그래서 의정부(−0.03%)·가평(−0.4%)처럼 **감소라기보다 정체**인 곳이 함께 들어오고, 그 사실을 본문에 적어 둔다 |
| **분모** — 비율을 쓴다면 | 증감률의 분모 = **2011년 인구**. 기여율의 분모 = **순증가 1,792,720** (증가분 합 2,271,233 이 «아니다») | ★ **이 선택이 숫자를 키운다.** 화성시는 순증가의 **26.4%**지만 증가분 합으로는 **20.8%**다. 「도 전체가 늘어난 만큼 중 얼마를 한 곳이 만들었나」를 묻는 글이라 순증가를 분모로 뒀다. 대신 본문에 **「순증가의」**라고 못 박고, 순증가가 무엇인지(증가분−감소분)를 그 자리에서 풀어 쓴다 |
| **기준선** — 도 전체 행을 같이 받나 | **받는다.** 다만 `유형` 열로 갈라 대장의 `aggsum:<열>:시군` 이 빨아들이지 못하게 한다 | 시군 31곳의 증감 합이 도 전체 증감과 **정확히 일치**하는지가 이 글의 자기검산이다(둘 다 1,792,720). 갈라 두지 않으면 32번째 행이 합계에 섞여 검산이 죽는다 |
| **지표 정의와 이름** | 「**순증가**」= Σ증가분 − Σ감소분 · 「**방향바뀜**」= 15년 증가 ∧ 최근 5년 감소 · 「**기여율**」= 그 시군 증감 ÷ 순증가 × 100 | 셋 다 KOSIS 메타에도 등록부에도 **없는 편집 판단**이다. 특히 「방향바뀜」은 우리가 지어낸 말이라 본문에서 반드시 풀어 쓴다. 「순증가」는 항등식이라 검산이 정확히 맞는 것이 이 각도를 고른 이유이기도 하다 |
| **강조 대상** — 있다면, 근거 | **화성시** — 데이터 근거 **있음**(순증가의 26.4%를 혼자 만들었다). **안산시** — 감소 3위라 «데이터가» 올린 것이지만, 한계 절에서 길게 다룬 것은 **매체 연고**다 | 강조에 데이터 근거가 없으면 **없다고 적는 것**이 규칙이다(B01·B02 의 안산은 근거가 연고뿐이었다). 이 호의 안산은 근거가 반반이라 반반으로 적는다 — 순위는 데이터가, 분량은 우리가 정했다 |

### 놓고 견준 길 (고르지 «않은» 것 포함)

### 각도 A — 기사를 따라 「어디가 늘고 어디가 줄었나」 순위
- 질문: 화성·평택은 늘고 수원·성남은 줄었나
- 비교축: 시군 31곳을 증감 순으로
- 나올 수 있는 결론: 순위표. **이건 스탯카드다**(doc_wiki L011) — 「전달」이지 「분석」이 아니다

### 각도 B — 「도 전체 증가」를 시군 기여로 분해
- 질문: 경기도가 늘었다는 값은 어떻게 만들어진 값인가
- 비교축: 늘어난 덩어리 ↔ 줄어든 덩어리, 그리고 순증가 안에서의 집중도
- 나올 수 있는 결론: 총량 하나가 성격이 반대인 두 덩어리를 덮고 있다.
  항등식(Σ증가 − Σ감소 = 순증가)이라 **검산이 정확히 맞는다**

### 각도 C — 「언제 방향이 바뀌었나」 구간 분해
- 질문: 15년을 한 덩어리로 보면 지워지는 것이 있나
- 비교축: `2011→2025` 와 `2020→2025` 두 구간의 방향
- 나올 수 있는 결론: 「늘어난 시군」 안에 **이미 줄기 시작한 곳**이 섞여 있다

## 4. 수치대장 전문 (39행)

```csv
id,구분,지표,대상,값,단위,기준일,정의,출처기관,자료명,URL,원문확인,원문위치,파생식,출처식,본문키워드,무시목록,비고,분모
N01,계산,시군수,경기도,31,개,2025-12-31,경기도의 시·군 수(일반구·북부출장소 제외),통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41 (41=경기도),aggcount::유형=시군,,,,,
N02,계산,주민등록인구,경기도(2011),11937415,명,2011-12-31,총인구수(itmId T2)·연령 「계」·내국인만,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41 B=0 itm=T2,raw:인구_2011:경기도,101/DT_1B04005N A=41 B=0 itm=T2 prd=2011 agg=one,,,,
N03,계산,주민등록인구,경기도(2025),13730135,명,2025-12-31,총인구수(itmId T2)·연령 「계」·내국인만,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41 B=0 itm=T2,raw:인구_2025:경기도,101/DT_1B04005N A=41 B=0 itm=T2 prd=2025 agg=one,,,,
N04,계산,인구증감,경기도(2011→2025),1792720,명,2025-12-31,2025년 인구 − 2011년 인구,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41 B=0 itm=T2,raw:증감:경기도,,,,,
N05,계산,인구증감률,경기도(2011→2025),15.02,%,2025-12-31,경기도 증감(N04) ÷ 기준연도 인구(N02) × 100. 원자료의 증감률 칸을 베끼지 않고 다시 계산한다,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41 B=0 itm=T2,expr:100*N04/N02,,,,,N02
N06,계산,인구가늘어난시군수,경기도,21,개,2025-12-31,2011년보다 2025년 인구가 많은 시군의 수,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,analysis/raw.csv 늘었나 열,aggsum:늘었나:시군,,,,,
N07,계산,인구가줄어든시군수,경기도,10,개,2025-12-31,2011년보다 2025년 인구가 적은 시군의 수,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,analysis/raw.csv 줄었나 열,aggsum:줄었나:시군,,,,,
N08,계산,증가분합,늘어난 21개 시군,2271233,명,2025-12-31,인구가 늘어난 시군의 증가분을 모두 더한 값,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,analysis/raw.csv 증가분 열,aggsum:증가분:시군,,,,,
N09,계산,감소분합,줄어든 10개 시군,478513,명,2025-12-31,인구가 줄어든 시군의 감소분을 모두 더한 값(양수 표기),통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,analysis/raw.csv 감소분 열,aggsum:감소분:시군,,,,,
N10,계산,순증가,경기 31개 시군 합,1792720,명,2025-12-31,증가분 합 − 감소분 합. 도 전체 증감(N04)과 같아야 하는 항등식,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,analysis/raw.csv 증가분·감소분 열,expr:N08-N09,,,,,
N11,계산,인구증감,화성시(2011→2025),473204,명,2025-12-31,2025년 인구 − 2011년 인구,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41590 B=0 itm=T2,raw:증감:화성시,,,,,
N12,계산,인구증감률,화성시(2011→2025),91.57,%,2025-12-31,화성시 증감(N11) ÷ 기준연도 인구(N24) × 100. 원자료의 증감률 칸을 베끼지 않고 다시 계산한다,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41590 B=0 itm=T2,expr:100*N11/N24,,,,,N24
N13,계산,순증가기여율,화성시,26.40,%,2025-12-31,화성시 증가분 ÷ 31개 시군 순증가 × 100,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,analysis/raw.csv 증감 열,expr:N11/N10*100,,,,,
N14,계산,인구증감,김포시(2011→2025),227798,명,2025-12-31,2025년 인구 − 2011년 인구,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41570 B=0 itm=T2,raw:증감:김포시,,,,,
N15,계산,인구증감,용인시(2011→2025),195142,명,2025-12-31,2025년 인구 − 2011년 인구,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41460 B=0 itm=T2,raw:증감:용인시,,,,,
N16,계산,순증가기여율,화성·김포·용인 3곳,49.99,%,2025-12-31,세 시의 증가분 합 ÷ 31개 시군 순증가 × 100,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,analysis/raw.csv 증감 열,expr:(N11+N14+N15)/N10*100,,,,,
N17,계산,인구증감,부천시(2011→2025),-113656,명,2025-12-31,2025년 인구 − 2011년 인구,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41190 B=0 itm=T2,raw:증감:부천시,,,,,
N18,계산,인구증감률,부천시(2011→2025),-13.03,%,2025-12-31,부천시 증감(N17) ÷ 기준연도 인구(N32) × 100. 원자료의 증감률 칸을 베끼지 않고 다시 계산한다,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41190 B=0 itm=T2,expr:100*N17/N32,,,,,N32
N19,계산,인구증감,안산시(2011→2025),-103078,명,2025-12-31,2025년 인구 − 2011년 인구. ★ 내국인만이라 외국인 비중이 큰 안산은 실제 거주 규모와 벌어진다,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41270 B=0 itm=T2,raw:증감:안산시,,,,,
N20,계산,인구증감,성남시(2011→2025),-73529,명,2025-12-31,2025년 인구 − 2011년 인구,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41130 B=0 itm=T2,raw:증감:성남시,,,,,
N21,계산,인구증감,고양시(2011→2025),98842,명,2025-12-31,2025년 인구 − 2011년 인구,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41280 B=0 itm=T2,raw:증감:고양시,,,,,
N22,계산,최근5년인구증감,고양시(2020→2025),-19135,명,2025-12-31,2025년 인구 − 2020년 인구,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41280 B=0 itm=T2,raw:최근증감:고양시,,,,,
N23,계산,방향이바뀐시군수,경기도,4,개,2025-12-31,2011→2025 는 늘었지만 2020→2025 는 줄어든 시군의 수,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,analysis/raw.csv 방향바뀜 열,aggsum:방향바뀜:시군,,,,,
N24,계산,주민등록인구,화성시(2011),516765,명,2011-12-31,총인구수(itmId T2)·연령 「계」·내국인만,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41590 B=0 itm=T2 prd=2011,raw:인구_2011:화성시,101/DT_1B04005N A=41590 B=0 itm=T2 prd=2011 agg=one,,,,
N25,계산,주민등록인구,화성시(2025),989969,명,2025-12-31,총인구수(itmId T2)·연령 「계」·내국인만,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41590 B=0 itm=T2 prd=2025,raw:인구_2025:화성시,101/DT_1B04005N A=41590 B=0 itm=T2 prd=2025 agg=one,,,,
N26,계산,최근5년인구증감률,의정부시(2020→2025),-0.03,%,2025-12-31,의정부시(최근 5년) 증감(N34) ÷ 기준연도 인구(N33) × 100. 원자료의 증감률 칸을 베끼지 않고 다시 계산한다,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI B=0 itm=T2 prd=2020·2025,expr:100*N34/N33,,,,,N33
N27,계산,최근5년인구증감률,가평군(2020→2025),-0.4,%,2025-12-31,가평군(최근 5년) 증감(N36) ÷ 기준연도 인구(N35) × 100. 원자료의 증감률 칸을 베끼지 않고 다시 계산한다,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI B=0 itm=T2 prd=2020·2025,expr:100*N36/N35,,,,,N35
N28,계산,순증감절댓값합,경기 31개 시군,2749746,명,2025-12-31,시군별 «순»증감의 절댓값을 더한 값(N08 + N09). ⛔ 실제로 이사한 사람 수가 아니다 — 각 시군 안에서 전입과 전출이 이미 상쇄된 뒤의 값이고 출생·사망도 섞여 있다. 2026-08-29 외부 심사 정정(옛 지표명 「총이동량」),통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,analysis/raw.csv 증감·증가분·감소분 열,expr:N08+N09,,,,,
N29,계산,총량가시몫,경기도,65.20,%,2025-12-31,순증가 ÷ 총이동량 × 100. 도 전체 총량 하나가 실제 변화의 얼마를 보여주는가,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,analysis/raw.csv 증감·증가분·감소분 열,expr:N10/N28*100,,,,,
N30,계산,시군증감평균,경기 31개 시군,57829.68,명,2025-12-31,31개 시군 증감의 산술평균 (순증가 ÷ 31),통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,analysis/raw.csv 증감·증가분·감소분 열,aggmean:증감:시군,,,,,
N31,계산,시군증감중앙값,경기 31개 시군,18401,명,2025-12-31,31개 시군 증감의 중앙값. 평균과 벌어진 폭이 곧 «총량이 덮은 것»의 크기다,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,analysis/raw.csv 증감·증가분·감소분 열,aggmedian:증감:시군,,,,,
N32,계산,주민등록인구,부천시(2011),872452,명,2011-12-31,N18(증감률)의 분모,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41 B=0 itm=T2,raw:인구_2011:부천시,,,,출처식을 비워 둔다 — 이 행은 다른 셀이라 N02 의 재조회식을 그대로 쓸 수 없다. 채우려면 그 시군·연도의 KOSIS 셀 주소를 따로 확인해야 한다.,
N33,계산,주민등록인구,의정부시(2020),461710,명,2011-12-31,N26(최근 5년 증감률)의 분모,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41 B=0 itm=T2,raw:인구_2020:의정부시,,,,출처식을 비워 둔다 — 이 행은 다른 셀이라 N02 의 재조회식을 그대로 쓸 수 없다. 채우려면 그 시군·연도의 KOSIS 셀 주소를 따로 확인해야 한다.,
N34,계산,최근5년인구증감,의정부시(2020→2025),-138,명,2011-12-31,N26 의 분자. 5년간 138명 줄었다 — 「거의 그대로」의 실수,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41 B=0 itm=T2,raw:최근증감:의정부시,,,,출처식을 비워 둔다 — 이 행은 다른 셀이라 N02 의 재조회식을 그대로 쓸 수 없다. 채우려면 그 시군·연도의 KOSIS 셀 주소를 따로 확인해야 한다.,
N35,계산,주민등록인구,가평군(2020),62377,명,2011-12-31,N27(최근 5년 증감률)의 분모,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41 B=0 itm=T2,raw:인구_2020:가평군,,,,출처식을 비워 둔다 — 이 행은 다른 셀이라 N02 의 재조회식을 그대로 쓸 수 없다. 채우려면 그 시군·연도의 KOSIS 셀 주소를 따로 확인해야 한다.,
N36,계산,최근5년인구증감,가평군(2020→2025),-252,명,2011-12-31,N27 의 분자,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41 B=0 itm=T2,raw:최근증감:가평군,,,,출처식을 비워 둔다 — 이 행은 다른 셀이라 N02 의 재조회식을 그대로 쓸 수 없다. 채우려면 그 시군·연도의 KOSIS 셀 주소를 따로 확인해야 한다.,
N37,계산,주민등록인구,경기도(2020),13427014,명,2011-12-31,2020년 말 도 전체. 「최근 5년」 구간의 기준,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41 B=0 itm=T2,raw:인구_2020:경기도,,,,출처식을 비워 둔다 — 이 행은 다른 셀이라 N02 의 재조회식을 그대로 쓸 수 없다. 채우려면 그 시군·연도의 KOSIS 셀 주소를 따로 확인해야 한다.,
N38,계산,최근5년인구증감,경기도(2020→2025),303121,명,2011-12-31,도 전체는 최근 5년에도 늘었다 — 시군별 방향 전환과 견주는 값,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41 B=0 itm=T2,raw:최근증감:경기도,,,,출처식을 비워 둔다 — 이 행은 다른 셀이라 N02 의 재조회식을 그대로 쓸 수 없다. 채우려면 그 시군·연도의 KOSIS 셀 주소를 따로 확인해야 한다.,
N39,계산,최근5년인구증감률,경기도(2020→2025),2.26,%,2011-12-31,N38 ÷ N37 × 100. 앞 14년(N05 {15.02}%)과 견주면 «속도»가 얼마나 꺾였는지 보인다,통계청(KOSIS),행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI A=41 B=0 itm=T2,expr:100*N38/N37,,,,출처식을 비워 둔다 — 이 행은 다른 셀이라 N02 의 재조회식을 그대로 쓸 수 없다. 채우려면 그 시군·연도의 KOSIS 셀 주소를 따로 확인해야 한다.,N37
```

## 5. 본문 전문

> 14년 사이 경기도 인구는 179만 명 늘었다. 그런데 31개 시군 중 10곳은 줄었고, 늘어난 곳 가운데 4곳도 최근 5년만 보면 증가가 멈췄다.

['경기도 주민등록인구는 **2011**년 말 **11,937,415[N02]**명에서 **2025**년 말 **13,730,135[N03]**명이 됐다. **14**년 사이 **15.02[N05]%** 늘었다. 도 단위 총량만 보면 경기도는 커진 곳이다.', '그런데 이 증가는 **31[N01]**개 시군이 고르게 커져서 생긴 값이 아니다. 인구가 늘어난 시군은 **21[N06]**곳, 줄어든 시군은 **10[N07]**곳이다. 늘어난 **21[N06]**곳의 증가분은 **2,271,233[N08]**명이고, 줄어든 **10[N07]**곳의 감소분은 **478,513[N09]**명이다. **두 덩어리의 차액이 경기도의 순증가 1,792,720[N04]명이다.**', '여기서 한 걸음 더 간다. 두 덩어리를 상쇄하지 **않고** 그냥 더하면 **2,749,746[N28]**명이 된다 — 이것은 실제로 이사한 사람 수가 아니라 **시군별 순증감의 절댓값을 더한 값**이다. 도 전체 총량으로 보이는 **1,792,720[N04]**명은 그중 **65.20[N29]%**다. **나머지는 늘어난 곳과 줄어든 곳이 서로를 지우면서 총량에서 빠졌다.** 시군 하나하나로 내려가면 쏠림이 더 뚜렷하다 — **31[N01]**곳의 증감을 평균 내면 **57,830[N30]**명이지만, 딱 가운데에 선 시군은 **18,401[N31]**명이다. 평균은 크게 는 몇 곳이 끌어올린 값이라, 절반의 시군은 평균 근처에도 없다.', '**늘어난 쪽도 고르지 않다.** 화성시 한 곳이 **473,204[N11]**명 늘어, 순증가(증가분에서 감소분을 뺀 값)의 **26.4[N13]%**를 혼자 만들었다. 김포시(**227,798[N14]**명)와 용인시(**195,142[N15]**명)를 더하면 세 곳이 순증가의 **49.99[N16]%**다. 화성시 인구는 이 기간 **91.57[N12]%** 늘었다 — 거의 두 배가 됐다.', '**줄어든 10곳은 한 부류가 아니다.** 감소 폭이 가장 큰 곳은 부천시로 **-113,656[N17]**명(**-13.03[N18]%**)이고, 안산시 **-103,078[N19]**명, 성남시 **-73,529[N20]**명이 뒤를 잇는다. 여기에 포천시·동두천시·연천군 같은 경기 북부도 함께 들어 있다. 이 표로는 두 부류 가운데 어느 쪽도 감소의 **원인**을 가릴 수 없다.', '**14년을 한 덩어리로 보면 지워지는 것도 있다.** 고양시는 그 기간 **98,842[N21]**명 늘어 증가 시군에 들어가지만, **2020**년 말 이후로만 보면 **-19,135[N22]**명이다. 이렇게 방향이 바뀐 곳이 늘어난 **21[N06]**곳 가운데 **4[N23]**곳 있다. 다만 그중 의정부시와 가평군은 감소라기보다 정체에 가깝다 — 5년 동안 각각 **-0.03[N26]%**, **-0.40[N27]%** 움직였다. 지금 늘고 있는 곳과 예전에 늘었던 곳은 다르다.']

## 6. 주장 ↔ 근거 (필자가 적은 것)

**「경기도 인구가 늘었다」는 총량은, 늘어난 곳과 줄어든 곳이 서로를 지우고 남은 값이다** 〔구성〕

- 근거 행: N08, N09, N28, N29:몫
- 증가분 **2,271,233[N08]**명과 감소분 **478,513[N09]**명을 상쇄하지 않고 더하면 실제로 움직인 인구는 **2,749,746[N28]**명이다. 총량 **1,792,720[N04]**명은 그중 **65.20[N29]%**다. 크기 두 개를 나란히 적는 것과 «몫»을 내는 것은 다른 일이고, 총량이 얼마를 지웠는지는 몫으로만 보인다.

**시군을 평균 하나로 묶으면 그 안의 격차가 보이지 않는다** 〔분포〕

- 근거 행: N30, N31:퍼짐
- **31[N01]**개 시군 증감의 평균은 **57,830[N30]**명인데 중앙값은 **18,401[N31]**명이다. 평균이 중앙값보다 세 배 이상 크다는 것은 소수의 큰 증가가 평균을 끌어올렸다는 뜻이고, 절반의 시군은 평균 근처에도 없다는 뜻이다. 「늘어난 곳이 21곳」이라는 «개수»로는 이 폭이 안 나온다.

**순증가의 절반은 세 시가 만들었다** 〔구성〕

- 근거 행: N11, N13:몫, N16:몫
- 화성시 한 곳이 순증가의 **26.4[N13]%**, 김포·용인을 더한 세 곳이 **49.99[N16]%**다. 늘어난 시군을 세는 것으로는 이 쏠림이 안 보인다 — 몫을 값으로 내야 「고르게 늘었다」와 갈린다.

## 7. 한계와 «흔들림을 값으로 댔는가»

이 표는 **내국인만** 센다. 등록외국인이 많은 도시는 실제 거주 규모와 벌어지는데, 특히 **안산시**의 감소 폭은 내국인 기준이라는 점을 빼고 읽으면 안 된다. 주민등록은 **실제 거주지가 아니라 등록지** 기준이라 대학가·군부대처럼 등록과 거주가 어긋나는 지역은 값이 실제와 다르다. 증감의 **원인**(출생·사망·전입·전출)은 이 표로 가를 수 없다 — 이 글은 **얼마나 어디서**까지만 말한다. 일반구(수원 장안구 등)와 북부출장소는 빼고 **시·군 단위**로만 봤고, 2013년 승격한 여주시는 2011~2012년의 「여주군」을 이어 붙였다. 시군 31곳의 증감을 더한 값과 도 전체 증감은 정확히 같았다(**1,792,720[N10]**명). 이 글은 **2011**년 말과 **2025**년 말 두 시점(그리고 **2020**년 말)을 견준 것이고, 그 사이 해마다 어떻게 움직였는지는 이 글의 원자료에 담지 않았다 — 「해마다 늘었다」처럼 매년의 방향을 말하려면 연도별 값을 함께 실어야 한다.

- **두 시점(2011·2025)만 견줬다 — 그 사이 해마다 어떻게 움직였는지는 이 글에 없다** — 방향 내려간다 · 판정 **결론을 좁혔다** · 크기 N05, N39, N23, N26, N27
  - 그래서 «중간 한 점»(2020년)을 넣어 구간을 갈라 봤다. 14년 전체로는 도 전체가 **15.02[N05]**% 늘었는데, 최근 5년만 보면 **2.26[N39]**% 다 — 방향은 같지만 속도가 다르다. 시군 단위로는 **4[N23]**곳이 앞 구간과 최근 구간의 «방향이 뒤바뀌었고», 의정부(**-0.03[N26]**%)·가평(**-0.4[N27]**%)처럼 0에 붙어 있는 곳도 있다. 그래서 이 글은 「해마다 늘었다」처럼 매년의 방향을 말하지 않고, 두 시점 사이의 «순증감»과 «어디서»까지만 쓴다.
- **원자료의 «증감률» 칸을 그대로 쓰면 그 칸이 틀렸을 때 같이 틀린다** — 방향 모른다 · 판정 **결론이 선다** · 크기 N05, N12, N18, N26, N27
  - 본문에 실은 증감률 다섯 개는 원자료에서 «베끼지 않고» 각각의 분자·분모로 다시 계산한 값이다. 그렇게 해도 값은 하나도 달라지지 않았다 — 즉 원자료의 증감률 칸과 우리가 다시 계산한 값이 소수 둘째 자리까지 일치한다. 베낀 값은 「대장에 있다」는 것만 보증하지 「맞다」는 것을 보증하지 않는다.
- **이 표는 **내국인만** 센다 — 등록외국인이 많은 도시는 실제 거주 규모와 벌어진다** — 방향 모른다 · 판정 **말하지 않는다**
  - 특히 안산의 감소 폭은 내국인 기준이라는 점을 빼고 읽으면 안 된다 — **안산 한 곳**만 놓고 보면 외국인 주민이 빠진 만큼 실제 거주 규모보다 «적게» 잡히는 쪽이다. 그러나 이 글은 31개 시군을 함께 놓고 «어디가 늘고 줄었나»를 말하므로, 도시마다 외국인 증감이 서로 달랐다면 순위와 방향이 어느 쪽으로 움직일지 정해지지 않는다. 이 표에 외국인 칸이 없고 다른 표는 집계 정의와 시점이 달라 크기를 못 낸다.
- **주민등록은 **실제 거주지가 아니라 등록지** 기준이다** — 방향 모른다 · 판정 **말하지 않는다**
  - 대학가·군부대처럼 등록과 거주가 어긋나는 지역은 값이 실제와 다르다. 어긋난 폭을 재려면 거주 실태 조사가 필요한데 시군·연도 단위로 그런 표가 없다. 이 한계는 개별 시군 값에 걸리고, 「도 전체는 늘었는데 10곳은 줄었다」는 대비 자체를 뒤집지는 않는다.
- **증감의 **원인**(출생·사망·전입·전출)은 이 표로 가를 수 없다** — 방향 모른다 · 판정 **말하지 않는다**
  - 이 글은 «얼마나 어디서»까지만 말한다. 자연증가와 사회증가를 가르려면 인구동향과 이동통계를 붙여야 하고, 그러면 코드 체계가 다른 표를 결합하는 문제가 새로 생긴다. 원인을 적지 않은 것은 빠뜨린 것이 아니라 이 자료로 할 수 없어서다.
- **일반구·북부출장소를 빼고 **시·군 단위**로만 봤고, 여주는 2013년 승격 전의 「여주군」을 이어 붙였다** — 방향 모른다 · 판정 **결론을 좁혔다** · 크기 N01, N10
  - 묶음을 잘못 잡으면 합이 안 맞는다. **31[N01]**개 시군의 증감을 더한 값이 도 전체 증감과 정확히 같았다(**1,792,720[N10]**명). 이 검산이 잡는 것은 **누락과 중복**이다. 잡지 못하는 것도 분명하다 — 두 시군의 값이 «서로 바뀌어» 들어가도 합계는 그대로다. 그래서 「31곳을 빠짐없이 한 번씩 셌다」까지가 이 값으로 서는 결론이고, 「각 시군에 옳게 배정됐다」는 여기서 나오지 않는다.
- **「움직인 인구」를 **순증감의 절댓값 합**으로 잰다 — 실제 이동자 수가 아니다** — 방향 모른다 · 판정 **결론을 좁혔다** · 크기 N28, N08, N09
  - 각 시군 안에서 전입과 전출은 이미 상쇄된 뒤의 값이라, 같은 수가 들어오고 나간 도시는 0으로 잡힌다. 그래서 **실제 이동자 수는 2,749,746[N28]명 이상**이다 — 이 값은 «하한»이지 이동량 자체가 아니다(늘어난 몫 **2,271,233[N08]** + 줄어든 몫 **478,513[N09]**). 실제 이동자를 재려면 인구이동통계를 붙여야 하고, 그 표는 시군구 «내부» 이동이 섞여 있어 또 다른 보정이 필요하다. 그래서 이 글은 「얼마나 이동했나」가 아니라 「도 전체 한 값이 얼마나 상쇄된 결과인가」까지만 말한다.

## 8. 관문이 이미 본 것

| 등급 | 관문 | 말 |
|---|---|---|
| OK | C0 | 구분 값 이상 없음 (계산·인용·해석) |
| OK | C1 | 인용행 메타 이상 없음 (원문위치·URL·기준일까지 확인) |
| OK | C2 | 파생값 39건 원자료와 일치 |
| OK | C3 | 같은 지표·대상의 값 충돌 없음 |
| OK | C4 | 본문 통계 수치가 모두 대장에 등록됨 |
| OK | C5 | 해석 주장에 유보 표현이 붙어 있음 |
| OK | C6 | 렌더링 이상 없음 (태그 유출·자리표시자·본문량·viewport·문서구조) |
| OK | C7 | N02 주민등록인구: 대장 11,937,415.0 = KOSIS 재조회 11,937,415.0 (셀 1개) |
| OK | C7 | N03 주민등록인구: 대장 13,730,135.0 = KOSIS 재조회 13,730,135.0 (셀 1개) |
| OK | C7 | N24 주민등록인구: 대장 516,765.0 = KOSIS 재조회 516,765.0 (셀 1개) |
| OK | C7 | N25 주민등록인구: 대장 989,969.0 = KOSIS 재조회 989,969.0 (셀 1개) |
| OK | C7 | 원본 재조회 4건 일치 (대장 39행 중 출처식 4행) |
| OK | C8 | 주장 3건이 모두 계산으로 받쳐집니다 (역할이 붙은 근거 4개) |
| OK | C9 | 비율성 행 9건이 모두 분모를 짚습니다 |
| OK | C10 | 한계 7건이 모두 값 또는 이유를 갖췄습니다 · 값을 댄 것 4건 · 「말하지 않는다」 3건 |
| OK | C11 | 개인 수준 전이 주장 없음 (낱말 14개 · 인용부호 안과 부정문은 세지 않음) |
| OK | C12 | 원자료가 호 폴더 안에 있습니다 — 중간층이 없어 해당 없음 |
| OK | C13 | 인과 표현 1건이 모두 근거를 짚거나 유보를 선언합니다 (변수 46개와 대조) |

## 9. 이 패킷에 «없는» 것

- **원자료 파일 자체** — 크기 때문입니다. 위 지문으로 대조하실 수 있습니다.
- `prep.py` · `대장만들기.py` 원문 — 필요하시면 따로 보내겠습니다 (각 13KB · 0KB).
- **우리가 이미 약하다고 보는 자리** — 일부러 뺐습니다. 적어 두면 그 자리만 보시게 됩니다.

## 10. 답해 주십시오

1. **제목이 본문보다 큽니까?**
2. **계산이 받치지 못하는 문장**을 찾아 주십시오 — 문장을 그대로 인용해서.
3. **방법 결정 아홉 줄 가운데 이 자료에 맞지 않는 것**이 있습니까?
4. **정제 규칙**이 결과를 한쪽으로 밀 수 있습니까?
5. **한계 가운데 본문의 주장을 실제로 위협하는 것**은 무엇입니까? 그리고 **적히지 않은 한계**가 있습니까?
6. 독자가 이 글을 읽고 **틀리게 행동할 수 있는 방식**이 있습니까?

지적하실 때 **원문·원자료와 대조한 결과인지, 추론인지 갈라 적어 주십시오.** 저희는 받은 지적을 전부 되돌려 보고 맞은 것만 채택합니다.