무연고 사망, 독거노인 이야기일까? 서울 4개 구 데이터로 본 50~60대 남성

서울 중랑·동대문·성북·용산구가 공개한 무연고 사망자 1,522명 가운데 752명(49.4%)이 50~60대 남성이었습니다. 이 집단은 같은 구 인구의 14.5%, 전체 사망자의 17.3%입니다. 같은 나이·성별 사망자와 비교하면 50~60대 남성 사망자 1,000명 중 71명이 무연고였고, 80세 이상 남성은 10명이었습니다. 이 글은 흩어진 구별 CSV를 하나로 합치고, 인구와 사망자 수를 분모로 붙여 "무연고 사망은 누구의 이야기인가"를 확인하는 과정을 9단계로 정리했습니다. 원자료와 노트북을 함께 공개합니다.

결론부터

• 누가: 4개 구 무연고 사망자 1,522명 중 남성이 1,262명(82.9%)입니다. 50~60대 남성만 752명(49.4%)으로 거의 둘 중 한 명입니다. 70세 이상 남성은 434명(28.5%)이었습니다.
• 비중만의 문제가 아닙니다: 50~60대 남성은 같은 구 인구의 14.5%, 사망자의 17.3%입니다. 그런데 무연고 사망자에서는 49.4%를 차지합니다.
• 사망자 대비로 보면: 60대 남성 사망자 1,000명 중 72명(약 14명 중 1명)이 무연고였습니다. 80대 남성은 11명, 여성 전체는 10명입니다. 네 구 모두, 두 기간 모두에서 50~60대 남성이 70세 이상 남성보다 높았습니다.
• 분모를 바꾸면: 인구 10만 명당으로 계산하면 70세 이상 남성이 더 높습니다. 나이가 들수록 사망 자체가 많아지기 때문입니다. "죽음 중 무연고가 얼마나 되나"와 "살아 있는 사람 중 몇 명이 무연고로 죽나"는 다른 질문입니다.
• 한계: 공공데이터포털 검색으로 찾은 서울 구별 무연고 사망 파일은 6개 구뿐이고, 이 데이터에는 원인(실직, 이혼, 질병, 주거)이 없습니다. 이 글은 '누가'까지만 답합니다.

이 글은 이런 분께 필요합니다

무연고 사망 기사는 대개 "홀로 쓸쓸히 떠난 어르신"의 사진으로 시작합니다. 이 글은 그 인상이 숫자로도 맞는지 공공데이터로 확인합니다.

• 공공데이터로 사회 문제를 분석하는 포트폴리오를 만들고 싶은 데이터 분석 입문자
• 형식이 제각각인 지자체 파일을 합치는 연습이 필요한 분
• "비중이 높다"와 "위험이 높다"를 구분해서 설명해야 하는 기자, 연구자, 복지 실무자

코드를 직접 짤 필요는 없습니다. 아래 버튼으로 노트북을 열고 런타임 → 모두 실행을 누르면 이 글의 표와 차트가 다시 만들어집니다. 수집해 둔 데이터를 공개 저장소에서 읽어 오므로 로그인이나 API 키가 필요 없습니다.

Step 1. 무연고 사망과 고독사는 다른 말입니다

두 단어는 기사에서 자주 섞여 쓰이지만 법도 통계도 다릅니다.

구분	무연고 사망	고독사
무엇을 보나	죽은 뒤 장례를 치를 사람이 있는가	죽기 전 사회적으로 고립돼 있었는가
해당하는 경우	연고자가 없거나, 알 수 없거나, 연고자가 시신 인수를 거부·기피한 경우	가족·친척 등과 단절된 채 고립 상태로 살다 홀로 임종한 경우
누가 세나	장례를 맡은 시·군·구가 장사행정 시스템에 입력	보건복지부 실태조사(경찰 수사 기록 분석)
국가 통계	정기 공표 없음, 요청이 있을 때 취합	매년 실태조사 공표

가족이 있어도 무연고 사망자가 됩니다. 보건복지부가 국회에 낸 자료를 보면 2023년 전국 무연고 사망자 5,415명 중 4,052명(74.9%)이 연고자가 있으나 시신 인수를 거부하거나 기피한 경우였습니다. 반대로 고독사여도 가족이 장례를 치르면 무연고 사망이 아닙니다. 그래서 이 글의 숫자는 모두 무연고 사망이고, 고독사 통계는 맥락으로만 씁니다.

Step 2. 사람들은 무엇을 궁금해했나

분석을 시작하기 전에 사람들이 이 주제에서 실제로 무엇을 찾는지 확인했습니다(2026-11-03 조회).

출처	보인 것
네이버 월간 검색수	고독사 3,390회, 고독사 뜻 1,410회, 고독사청소 1,270회, 무연고 장례 670회, 무연고자 장례 절차 390회
네이버 자동완성	무연고 사망자 뜻, 처리, 장례, 상속, 유품, 조회 / 청년 고독사, 독거노인 고독사
유튜브 검색 상위	"비혼이고 혼자 살면 내 장례는 누가"(약 83만 회), "가족 있지만 무연고 사망으로 기록된 이유"(약 8만 회), "고독사 고위험군 1위 50대 남성"(약 6만 회)

궁금증은 네 갈래였습니다. 무슨 뜻인지, 가족이 있는데 왜 무연고가 되는지, 누가 그렇게 되는지, 그 뒤 장례와 상속은 어떻게 되는지입니다. 이 글은 세 번째, 누가를 데이터로 답합니다.

Step 3. 데이터를 찾습니다: 서울은 구마다 따로 올립니다

이번에 찾아본 범위에서는 서울시 전체를 한 파일로 정리한 무연고 사망 통계를 찾지 못했습니다. 공공데이터포털에서 '무연고', '고독사', '공영장례'로 검색하면(2026-11-03) 서울에서는 6개 구의 파일이 나옵니다.

구	데이터 ID	기간	들어 있는 것
중랑구	15133632	2017~2023	성별 × 연령
동대문구	15133646	2017~2023	성별 × 연령
성북구	15132709	2017~2025	성별 × 연령(30대부터)
용산구	15132710	2018~2025	성별 × 연령
은평구	15132694	2017~2023	연령만
광진구	15133976	2020.1~2025.6 누적	성별 × 연령, 연도 구분 없음

여섯 파일의 모양이 전부 다릅니다. 중랑구는 연도가 열이고, 용산구는 연령·성별이 행이고 연도가 열이며, 동대문구는 0명인 칸을 아예 행에서 뺐습니다. 성북구 파일은 첫 열 이름 앞에 깨진 글자가 붙어 있습니다. 파일 인코딩도 UTF-8과 CP949가 섞여 있습니다.

Step 4. 여섯 파일을 하나의 긴 표로 합칩니다

비교하려면 모든 파일을 구, 연도, 성별, 연령대, 인원 다섯 열로 바꿔야 합니다. 이런 모양을 긴 표(long format)라고 부릅니다.

def age10(label):
    # '50대', '50세~59세', '19세이하' 같은 표기를 10세 구간으로 맞춤
    m = re.match(r'(\d+)', label.replace(' ', ''))
    a = int(m.group(1)) // 10 * 10
    return '0-29' if a < 30 else ('90+' if a >= 90 else f'{a}-{a+9}')

# 용산구: 행 = '50대(남)', 열 = '2024년 사망자 수(명)'
for r in rows_yongsan:
    for col, v in r.items():
        if col.endswith('사망자 수(명)'):
            add('용산구', col[:4], sex_of(r['구분']), age10(r['구분']), v)

합친 뒤에는 원표에 있는 합계와 대조합니다. 중랑구 '계' 행(2017~2023년 50·67·37·49·52·52·79명), 용산구 '전체' 행(2018년 28명, 2024년 83명, 2025년 69명), 광진구 합계(209명)가 모두 맞았습니다. 결과는 586행입니다.

비율 계산에는 성별·연령·연도가 모두 있는 중랑·동대문·성북·용산 4개 구만 씁니다. 은평구(성별 없음)와 광진구(연도 없음)는 결론이 같은 방향인지 확인하는 데만 씁니다.

Step 5. 누가 무연고 사망자가 되었나

4개 구의 성별·연령 확인된 무연고 사망자는 1,522명입니다.

집단	인원	비중
남성 전체	1,262명	82.9%
50대 남성	280명	18.4%
60대 남성	472명	31.0%
50~60대 남성 합계	752명	49.4%
70세 이상 남성	434명	28.5%
여성 전체	260명	17.1%

가장 많은 칸은 60대 남성입니다. 70세 이상 남성 전체(434명)보다 60대 남성 한 칸(472명)이 더 많습니다. 성별이 없는 은평구도 261명 중 50~60대가 139명(53.3%)이었고, 광진구는 209명 중 50~60대 남성이 97명(46.4%)이었습니다.

Step 6. 비중이 크다고 위험이 큰 건 아닙니다: 분모를 붙입니다

여기서 멈추면 함정에 빠집니다. 50~60대 남성이 원래 많이 살고 많이 죽는 집단이라면, 무연고 사망자 중 비중이 큰 건 당연한 결과일 수 있습니다. 같은 구, 같은 연도, 같은 성별·연령의 사망자 수와 인구를 붙였습니다.

• 사망자 수: 국가데이터처 「인구동향조사-사망」, 시군구·성·연령별 (한국여성정책연구원 성인지통계 DT_2FB0211R에서 내려받음)
• 인구: KOSIS 주민등록인구 DT_1B04005N, 연말 기준

구·연도별 합계를 원표의 '계'와 대조하니 인구는 54개 칸이 모두 맞았고, 사망자는 연령미상 인원을 따로 더하면 54개 칸이 모두 맞았습니다.

50~60대 남성은 인구의 14.5%, 사망자의 17.3%입니다. 그런데 무연고 사망자에서는 49.4%입니다. 많이 죽어서 많이 보이는 수준을 훨씬 넘습니다.

이번에는 같은 나이·성별 사망자 1,000명 중 몇 명이 무연고였는지 계산합니다.

t = unclaimed.groupby(['sex', 'age']).n.sum() / deaths.groupby(['sex', 'age']).deaths.sum() * 1000

성별·연령	사망자	무연고	사망자 1,000명당
남성 50대	4,048명	280명	69.2명
남성 60대	6,549명	472명	72.1명
남성 70대	9,326명	303명	32.5명
남성 80대	10,315명	118명	11.4명
여성 60대	2,396명	68명	28.4명
여성 80대	10,308명	61명	5.9명

60대 남성은 사망자 14명 중 1명꼴로 무연고였습니다. 80대 남성은 87명 중 1명꼴입니다. 4개 구 전체 사망자로 보면 1,000명당 24.8명이니, 50~60대 남성(71.0명)은 평균의 약 2.9배입니다. 여성도 60대에서 가장 높았지만 남성의 절반이 안 됩니다. 29세 이하 남성은 사망자 503명 중 2명이라 수가 너무 작아 해석하지 않았습니다.

Step 7. 분모를 인구로 바꾸면 답이 달라집니다

같은 데이터를 인구 10만 명당으로 나누면 모양이 바뀝니다.

남성 60대는 10만 명당 68명, 70대는 81명, 80대는 82명입니다. 나이가 들수록 사망 자체가 늘어나기 때문에, 살아 있는 사람 기준으로는 고령층이 더 높게 나옵니다.

두 숫자는 서로 다른 질문에 답합니다.

• 사망자 1,000명당: 그 나이에 세상을 떠난 사람 중 장례를 치를 가족이 없었던 사람이 얼마나 되나. 50~60대 남성이 가장 높습니다.
• 인구 10만 명당: 그 나이를 살아가는 사람 중 한 해에 몇 명이 무연고로 죽나. 고령 남성이 가장 높습니다.

"무연고 사망은 50~60대 남성의 문제다"와 "고령층의 문제다"는 둘 다 반쪽만 맞습니다. 숫자를 인용할 때는 어느 분모로 나눴는지 같이 적어야 합니다. 이 글은 "누가 무연고 사망자가 되나"를 물었으므로 사망자 대비 비율을 중심에 둡니다.

Step 8. 구마다 같은 모양인지, 기록이 끊기지 않았는지 봅니다

한 구의 특이한 숫자가 전체 결론을 끌고 가는지 확인합니다.

크기는 구마다 다릅니다. 용산구는 50~60대 남성 사망자 1,000명 중 148명(약 7명 중 1명)으로 가장 높습니다. 용산구에는 서울역 건너편 동자동 쪽방촌이 있고, 2020~2021년 서울 무연고 사망자를 분석한 한겨레21 보도도 쪽방촌과 노숙인 시설이 모인 영등포구·용산구에서 무연고 사망이 많았다고 짚었습니다. 그래도 모양은 같습니다. 70세 이상 남성과 비교할 수 있는 네 구 모두에서 50~60대 남성의 비율이 2.8~4.6배 높았습니다. 연도 구분이 없는 광진구도 50~60대 남성 사망자 1,000명당 약 64명으로 다른 구와 비슷한 수준이었습니다(2025년 상반기 사망자를 연간의 절반으로 근사).

연도별 추이에서는 기록 문제가 보였습니다.

성북구는 2018년 1명, 2022년 16명이었다가 2023년 66명으로 뛰었습니다. 동대문구도 2021년 45명에서 2022년 91명이 됐습니다. 실제로 늘었을 수도 있지만, 한 해 만에 4배라서 집계 방식이나 입력 범위가 바뀌었을 가능성을 배제할 수 없습니다. 원인은 이 데이터로 확인하지 못했습니다. 그래서 조건을 바꿔 다시 계산했습니다.

조건	50~60대 남성 비중	50~60대 남성 사망자 1,000명당	70세 이상 남성 사망자 1,000명당
기본(4개 구)	49.4%	71.0	19.7
성북구 제외	50.6%	86.4	25.1
성북구는 2023~2025년만	49.1%	84.6	24.9
용산구 제외	48.6%	57.9	16.0
2017~2020년	56.2%	57.4	13.8
2021~2025년	45.7%	84.2	24.4

어느 조건에서도 50~60대 남성은 무연고 사망자의 절반 안팎이고, 사망자 대비 비율은 70세 이상 남성의 3배를 넘습니다. 2021년 이후에는 모든 집단의 비율이 함께 올라갔습니다. 무연고 사망이 늘었다는 다른 보도와 같은 방향이지만, 기록 범위가 넓어진 효과와 구분하지 못해서 증가 폭은 해석하지 않았습니다.

Step 9. 결론을 쓰기 전에 함정을 점검합니다

함정	판정	확인 방법과 조치
무연고 사망 ≠ 고독사	확인함	두 통계는 정의도 집계 기관도 다름. 이 글의 숫자는 모두 무연고 사망
비중만 보기	걸림	비중 49.4%만으로는 위험을 말할 수 없음 → 같은 구·연도·성·연령의 사망자와 인구로 나눔
분모 선택	걸림	사망자 대비로는 50~60대 남성, 인구 대비로는 고령 남성이 가장 높음 → 두 결과를 모두 싣고 질문을 구분
기록 단절	걸림	성북구 2023년, 동대문구 2022년 급증 → 제외하거나 기간을 나눠도 결론 같음
한 구가 결론을 끌고 감	확인함	용산구를 빼도 50~60대 남성이 가장 높음(57.9 대 16.0)
대표성	걸림	공공데이터포털 검색에서 찾은 서울 파일은 25개 구 중 6개 구 → '서울 전체'가 아니라 '공개한 4~6개 구'로 씀
작은 수	확인함	29세 이하 남성, 30~40대 여성은 수가 작아 해석에서 뺌
집계 구간 차이	확인함	성북구 29세 이하 열 없음, 광진구 연도 없음, 사망 원표 90세 이상 한 칸 → 맞출 수 있는 구간으로만 합침
상관과 인과	해당	원인 변수가 없음 → '누가'까지만 답하고 '왜'는 단정하지 않음

그래서, 무연고 사망은 누구의 이야기일까

공개된 서울 4개 구 데이터로는 이렇게 정리됩니다.

1. 무연고 사망자 둘 중 한 명은 50~60대 남성이었습니다. 1,522명 중 752명(49.4%)입니다. 이 집단은 인구의 14.5%, 사망자의 17.3%입니다.
2. 같은 나이 사망자와 비교해도 가장 높았습니다. 50~60대 남성 사망자 1,000명 중 71명이 무연고였고, 80세 이상 남성은 10명, 여성 전체는 10명이었습니다. 네 구 각각과 두 기간 모두 순서가 같았습니다.
3. 그렇다고 고령층 문제가 작은 건 아닙니다. 살아 있는 인구 대비로는 70세 이상 남성이 더 높습니다. 무연고 사망을 '독거노인'의 이미지로만 떠올리면 50~60대 남성이 빠지고, '중년 남성'으로만 말하면 고령층이 빠집니다.

이 데이터는 '누가'만 보여 줍니다. 왜 50~60대 남성이 장례를 치러 줄 사람 없이 떠나는지는 담겨 있지 않습니다. 보건복지부 2024년도 고독사 발생 실태조사에서도 고독사 사망자의 81.7%가 남성, 60대 32.4%·50대 30.5%로 같은 모양이 나왔습니다. 고독사와 무연고 사망은 다른 통계이고 같은 사람을 이어 본 자료도 아니지만, 두 통계 모두 50~60대 남성 비중이 높게 나옵니다. 다른 구의 자료가 같은 형식으로 공개되면 서울 전체로 다시 확인할 수 있습니다.

자주 막히는 곳

증상	원인	해결
CSV를 열면 한글이 깨짐	파일마다 UTF-8과 CP949가 섞여 있음	utf-8-sig로 먼저 읽고, 실패하면 cp949로 다시 읽기
성북구 파일의 첫 열 이름이 이상함	파일 앞 BOM 문자가 깨져 열 이름에 붙음	열 이름에서 '시도명' 앞 글자를 지우기
동대문구 합계가 다른 구보다 적어 보임	0명인 칸이 행에서 빠져 있음	빠진 행은 0으로 보고, 합계는 있는 행만 더하기
사망자 원표에 90~99세, 100세 이상이 따로 없음	원표가 '90세 이상' 한 칸만 제공	인구도 90세 이상을 한 칸으로 합쳐 맞추기
광진구를 연도별로 못 나눔	2020.1~2025.6 누적값만 공개	비율 계산에서 빼거나, 2025년 사망자를 절반으로 근사해 따로 확인
비중과 비율 결과가 반대로 보임	분모가 다름(사망자 대 인구)	어떤 질문에 답하는지 먼저 정하고, 두 결과를 모두 표기

원자료, 정리한 표, 노트북은 team-datapopcorn/datapopcorn-assets/seoul-unclaimed-deaths에 있습니다. 개인을 알아볼 수 있는 공고나 사례는 쓰지 않고 구가 공개한 집계표만 썼습니다.