국내 학령인구감소로 인해 다수 대학에서 신입생 미충원 문제가 심화하면서 일부 대학 및 학과는 존폐 위기까지도 직면하고 있는 상황이라고 한다.

본 연구에서는 통계물리학적인 관점으로 이와 같은 국내 고등교육 편차와 양극화 현상의 경향성을 지역별·전공계열별 세부 데이터를 활용하여 정량적으로 분석하여 그 배경을 이해하고자 하였다. 지역별 시설 입지 선정 최적화 문제를 다룬 기존 통계물리학 연구에 따르면, 인구밀도가 높은 지역에 다수 기관과 시설이 위치하며, 시설밀도(\(\small D\))와 인구밀도(\(\small \rho\))는 \(\small D \sim \rho^\alpha\) 꼴의 정적상관관계(positive correlation)를 만족하는 거듭제곱(스케일링) 관계라 한다. 그러나 시설은 그 목적에 따라서 다른 지수 \(\alpha\)값을 가진다. 이론 모형을 고려하면, 공익시설은 \(\small D\sim \rho^{2/3}\), 상업시설은 \(\small D\sim\rho\)라 결과를 계산할 수 있었고, 실제로 한국과 미국 데이터로 수행한 결과의 \(\small \alpha\)값들도 공익시설 0.77, 상업시설 0.85 ~ 1.18을 얻었다. 이 결과는 공익시설이 상업시설에 비해서 이용자들의 최적 이동 거리를 고려하여 인구밀도에 의한 영향이 적다는 의미이다.

선행 연구와 동일 분석 방법을 국내 고등교육 데이터에 적용해 보았다. 단, 인구밀도는 만 6세 ~ 17세를 대상으로 하는 학령인구밀도로, 시설밀도는 학과밀도 및 신입생밀도로 2012년 ~ 2022년까지의 교육 공공데이터를 각각 활용해 연구를 수행하였다.

그림은 본문 Figure 2에서 발췌 및 수정한 것이다. 상단부터 아래로 인문, 자연과학(특히, 물리와 생물 등의 기초과학 연구 관련분야, 이하 기초), 교육, 의약, 각 계열별 좌측과 우측은 각각 학과밀도 또는 신입생밀도와 학령인구밀도의 상관관계에서 해당년도별 학과밀도 거듭제곱 지수 \(\small\alpha_d\)값과 신입생밀도 거듭제곱 지수 \(\small\alpha_f\)값을 나타낸다.

학과밀도-학령인구밀도의 상관관계(그림: 좌측) 분석 결과에서 대다수의 경우, \(\small \alpha\)값이 1보다 작게 나타났다. 2012년과 2022년을 비교해 보면 대학과 교육대학처럼 4년제로 운영되고 있는 “대학교”(검은색)의 경우, 인문계열의 학과밀도 거듭제곱 지수 \(\small \alpha_d\)값은 0.91에서 0.96으로 상승했던 반면에, 자연과학(기초)계열의 \(\small\alpha_d\)값은 0.79에서 0.72로 하락하였다. “전문대학”(그림: 빨간색)의 경우, 모든 전공계열에서 \(\small \alpha_d\)값이 상승하였는데, 이러한 경향은 학령인구밀도에 따른 전문대학의 학과밀도 양극화 현상이 심화된다는 의미이다.

신입생밀도-학령인구밀도의 상관관계(그림: 우측 그래프) 분석 결과에서 “대학교”의 경우, 자연과학(기초), 교육, 의약계열을 제외한 전공계열의 신입생밀도 거듭제곱 지수 \(\small \alpha_f\)값이 상승했던 반면에 “전문대학”의 경우, 전공계열 중에서 교육계열의 \(\small \alpha_f\)값이 가장 크게 증가하였다.

학과밀도 및 신입생밀도에 대한 전체 연구 분석 결과들은 교육·의약계열의 경우, 교육부 주관의 입학정원 조정과, 자연과학(기초)계열의 경우, 정부 정책 및 지역 소재의 대학 지원 등의 정책과 연관하여 해석할 수 있었다.

본 연구 분석 결과 및 연구 방법은 지역사회와 상생하는 교육기관과 문화시설과 같이 공공기관의 발전 계획 및 다양한 분야의 데이터 분석 연구에서 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.