# 집계표 작성 및 지표 재산출 가이드

근거: 학위논문 2.3.2절, 4.10·4.11절, 표 17·18·19. 분석 ID, 코드명 및 cell_status는 전산 처리를 위해 추가한 패키지 규약이며, 새로운 분석 방법론이나 실제 반출 승인 규정을 의미하지 않는다.

## 1. 분석 대상 및 분류 기준

주 분석은 고용보험 가입 이력이 있는 1959–1978년생 남성 중 선정 조건을 충족한 대상자이며 2013년 1월 1일 피보험 여부·업종·직종을 고정하고 2022년까지 관찰한다. 분류일에 비피보험 상태였던 가입 이력자도 포함한다. 여성, 가입 이력이 없는 자영업자, 공무원 전체로 일반화하지 않는다.

- 10년 추적: 2012년 건보 자격, 분류 전 고용보험 이력, 관찰 시작 시 생존. 관찰 시작은 분류일과 40세 생일 중 늦은 날.
- 40세 분류: 40세 생일에 분류하고 2002년 이후 관찰. 분류일이 2002년 전이면 해당 연도 자격 조건 등 논문 기준을 적용한다.
- 1년 단면: 2018년 1월 1일 분류, 2017년 건보 자격 등 선정 조건을 적용하고 2018년만 관찰. 관측 구간 40–59세.
- 1년 유지자: 2013/2014년 같은 업종·직종 또는 두 시점 모두 비피보험, 2014년 생존 조건. 별도 analysis_id를 사용한다.

대상자 선정에는 개인별 가입 이력·건보 자격·사망일의 연계가 필요하다. 집계자료만으로는 대상자 선정 기준이나 분류기준일을 변경할 수 없다.

## 2. 관찰 인년 및 사망 건수 집계

1. 개인별 중복 기록, 동시 취업 이력 및 사망일 확인. 사망일이 복수로 기록된 경우 논문의 기준에 따라 가장 이른 날짜 적용.
2. 동일 집단 내 개인 중복 제거. 서로 다른 업종·직종의 겸직자는 해당 집단별로 각각 포함. 전체 집단 집계 시 개인 단위 중복 별도 제거.
3. 생년만 제공된 본 연구의 생일은 7월 1일로 가정. 정확한 생년월일을 사용하는 후속 자료는 age_method 변경 및 기존 자료와의 비교 가능성 명시.
4. 관찰 시작일부터 사망일 또는 행정 관찰 종료일까지의 기간을 만 나이별로 구분. 구간별 관찰일수/365.25에 따른 인년 합산. 사망은 해당 연령에서 1회만 집계. 연말·생일·관찰 시작일의 사망 등 경계 사례 검산 및 관찰 종료일의 포함 기준 명시.
5. analysis_id×sex×classifier×group_code×age 단위 합산. 사망 건수 및 인년 총합과 기관 내부 기준자료의 일치 여부 검산. 겸직 집단 간 중복을 고려하여 집단별 합계의 단순 합산을 전체 집계로 사용하지 않음.

출력 열: analysis_id, sex, classifier, group_code, group_label, age, person_years, deaths, sum_age_at_death, sum_age_at_death_sq, ypll_60_sum, ypll_60_sq_sum, ypll_64_sum, ypll_64_sq_sum, ypll_65_sum, ypll_65_sq_sum, cell_status.

## 3. YPLL 입력 방식

논문에서 반출한 표는 기준연령 60/64/65에 대한 YPLL 합과 제곱합을 사용했다. 개인별 YPLL은 기준 생일(출생연도+A년 7월 1일)에서 사망일까지 일수/365.25로 계산한다. **논문의 YPLL 수치를 그대로 재현할 때는 이 고정 기준연령 열을 사용하는 것이 우선**이다.

표 18이 제안한 일반화된 공개표는 사망연령 t의 합·제곱합을 저장한다. 같은 연속연령 정의 아래 sum_y=A*D-sum_t, sum_y_sq=A*A*D-2*A*sum_t+sum_t_sq로 변환한다. 만 나이가 x이면 t는 x 이상 x+1 미만이어야 한다. 생일 사이 실제 일수와 365.25 환산은 완전히 같지 않으므로 임의로 계산한 사망연령 모멘트가 원 논문의 날짜 기반 YPLL과 정확히 같다고 보장하지 않는다. age_method와 단위를 명시한다.

현재 계산기는 사망연령의 합·제곱합을 우선 적용하며, 해당 값이 없으면 선택한 기준연령의 YPLL 합·제곱합을 사용한다. 원 논문의 고정 기준연령별 YPLL을 이용한 재산출 시 사망연령의 합·제곱합 열은 공란으로 두고 해당 기준연령의 YPLL 열을 제공한다. 두 방식이 모두 없으면 생명표만 계산하고 YPLL은 결측으로 반환한다. 제공 연령 밖의 사망은 복원할 수 없으며 65세 YPLL도 관측 사망 40–63세에 대해서만 계산한다.

## 4. 기준자료와 메타정보

- standard_population.csv: age, weight. 논문은 주 분석 전체 대상자의 연령별 인년 분포를 세 설계에 공통 적용했다. 선택 연령구간에서 가중치 합을 1로 정규화한다. 일부 연령이 누락된 경우 가중치를 재정규화하지 않고 오류로 처리한다.
- reference_mortality.csv: age, mx. 논문의 2022년 통계청 남성 기준 사망률 61–64세를 확인된 출처·정밀도와 함께 제공한다. 사망확률(qx)과 사망률(mx)의 구분이 필요하다. 기본 예제의 기준 사망률은 합성이다.
- metadata.json: 분석 ID, 설계, 분류규칙, 관찰기간, 생일 가정, 성별, 분류변수, 실제/합성, 관측 마지막 연령, 표준인구와 기준 사망률의 출처. 추가로 대상 선정, 코드 버전, 겸직·공개 억제 규칙과 사망 확인 범위를 기록한다.

분석설계·성별·분류가 다른 자료는 별도 입력자료로 관리한다. 소득×직종 비교에는 해당 교차집계표가 필요하다. 제공된 집계표만으로 확인할 수 없는 교차분류·사망원인·개인별 추적경로는 분석 범위에서 제외한다.

## 5. 재산출 규칙

m=D/PY, q=m/(1+0.5m), l40=1, l(x+1)=l(x)*(1-q), L=l*(1-0.5q). e는 선택 구간 L의 합, 손실연수는 A-40-e다. 시작은 40세로 고정, 기준연령 60·64·65세를 지원한다.

65세 지표에서만 k=sum(D61:63)/sum(PY61:63*official_m61:63), m64=k*official_m64로 1년 외삽한다. 64세 관측자료 입력은 현재 지원하지 않으며, 1년 단면에서 60–64세를 5년 외삽하는 참고값도 이 버전에서 제외한다.

관측 구간 분산은 논문의 Chiang 식을 따른다. 사망 0건의 q분산은 0이다. 64세 분산은 논문 주 계산 근사인 LOST64²/D61:63를 추가한다. 외삽계수와 관측 사망률의 공분산 및 외삽 가정 자체의 불확실성은 포함하지 않는다. 차이와 비율은 집단 독립 근사, p는 양측 정규근사, Holm은 같은 설계·연령구간·분류에서 기준집단과 비교 가능한 집단들을 검정군으로 적용한다. 겸직 중복 집단의 공분산을 정확히 반영하려면 추가 중복 정보 또는 공동 재표집 결과가 필요하다.

YPLL 표준화율은 sum(w*sum_y/PY)*100000, SE는 sqrt(sum(w²*sum_y_sq/PY²))*100000이다. 사망 20건 미만 집단은 기간·비율 등의 점추정만 제공하며 CI/p/SE를 생략한다. 공개용 최소 셀 기준은 기관이 별도로 확정한다. suppressed/missing을 0으로 채우지 않는다.

## 6. 자료 검증 항목

기관 내부: 대상자 중복·사망 중복·시작/종료일·겸직 중복·연령 경계·총 인년과 사망 수 보존을 확인한다. 외부: 복합키, 연령 누락, 음수·비정수 사망, 0 인년, 모멘트 부등식, 표준인구·기준 사망률 완전성, e+loss=A-40, 논문 기준 결과와 차이를 검사한다.

현재 제공된 논문 자료는 반올림된 결과표로 한정된다. 해당 결과표만으로는 연령별 입력 집계표의 복원이나 논문 수치의 재현을 검증할 수 없다. 실제 반출자료 연결 후 재산출 결과의 차이와 원인을 기록한다.