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GSIII/retirement-planner

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📝 프로젝트 소개

은퇴 자산 시뮬레이션은 개인이 은퇴 후 필요한 생활자금을 예측하고, 노후 준비 상태를 점검할 수 있도록 돕는 도구입니다. 사용자는 현재 나이, 은퇴를 원하는 나이, 은퇴 후 원하는 삶의 수준(풍족하게, 평범하게 등)을 입력하면, 이에 따라 예상되는 연금 수령액과 자산을 바탕으로 은퇴에 필요한 자금 규모를 계산합니다. 이를 통해 자신의 준비 수준을 확인하고, 부족한 부분에 대해 미리 대비할 수 있습니다.

💡 프로젝트 배경

국민연금의 고갈 시점이 2055년 전후로 전망되면서 개인의 노후 재정 자립이 점점 더 중요해지고 있습니다. 그러나 현실에서는 많은 사람들이 은퇴 후 자신에게 필요한 자금 규모를 알지 못하며, 앞으로 얼마를 더 벌어야 하는지도 불확실한 경우가 많습니다. 이러한 상황에서 체계적인 은퇴 자산 시뮬레이션의 필요성이 더욱 커지고 있습니다.

🔧 Stack

Frontend(Web)

  • Language : HTML, CSS, JavaScript

Backend

  • Language : JavaScript, Python
  • Library & Framework : Node.js, Express, FastAPI
  • Database : MongoDB

Data Analysis

  • Language & Tools: Python, pandas, matplotlib

Development Environment

  • OS: Linux(Ubuntu)

프로젝트 아키텍처

Image

📊 데이터 분석

연금

예측을 위해서는 납입 인구 추이, 정부 정책 변화, 수령 조건 개편, 기금 운영 수익률 등 다양한 요소를 고려해야 하지만, 이러한 요소들은 불확실성이 크고 정확한 데이터를 확보하기 어려워 분석에 제약이 있었습니다. 이에 따라 본 분석에서는 연금 수령이 증가하기 시작한 2005년부터 2023년까지의 연금 증가 추세에 초점을 맞추어 데이터를 분석하였습니다.

비선형 보간 방식

이 방법은 데이터를 보간할 때 선형적인 추세가 아닌, 보다 복잡한 곡선을 이용해 추세를 근사할 수 있습니다.

랜덤 노이즈 추가

예측 모델에서 불확실성을 고려하고, 보다 현실적인 범위의 결과를 얻는 데 유용할 수 있습니다.

자산

은퇴 이후 적정 생활비

은퇴 후 적정 생활비를 기준으로 구간을 나눈 뒤, 평균 수준은 '평범한 삶', 상위 4%는 '풍족한 삶'으로 정의하여 각 구간별 자산과 추가 수입 필요성을 분석했습니다. 이를 통해 연금 수령 패턴과 소비·저축 성향을 반영한 맞춤형 자산 분석을 제공했습니다.

연령별 월평균 저축금액

연령별 월평균 가계수지 데이터를 기반으로 소득에서 지출을 뺀 금액을 저축으로 보고, 현재부터 은퇴까지 필요한 자산을 모으기 위한 연령별 저축 비율을 계산했습니다.

🧩 화면

랜딩페이지

랜딩페이지는 사용자가 서비스의 목적과 기능을 직관적으로 이해하고, CTA(Call to Action) 버튼을 통해 사용자가 즉시 분석을 시작할 수 있습니다.

입력 화면

사용자는 간단한 정보를 입력하는 것만으로 분석을 시작할 수 있습니다.

  • 현재 나이, 은퇴 목표 나이
  • 원하는 삶의 스타일 (예: 평범하게, 여유롭게 등)

📈 분석 결과

분석 결과는 Chart.js 라이브러리를 활용해 시각화하였습니다.

90세까지 필요한 자금을 계산한 결과를 보여줍니다. 이를 바탕으로, 사용자가 현재 나이부터 은퇴 시점까지 매달 모아야 할 금액도 함께 산출합니다. 그래프는 60세 이상 연령대의 생활비 분포를 나타냅니다.

65세부터 사용자가 매월 수령할 수 있는 예상 은퇴 자금을 제시합니다.

90세까지 필요한 자금을 기반으로, 사용자의 현재 연령대부터 은퇴 희망 연령대까지 각 시기별로 적립해야 할 저축 비율을 시각적으로 제공합니다.

사용자가 입력한 삶의 스타일과 대비되는 시나리오를 함께 제시합니다. 예를 들어, 평범한 삶을 선택했다면 풍족한 삶을 선택했을 때의 결과를, 풍족한 삶을 선택했다면 평범한 삶을 선택했을 때의 결과를 보여줍니다.

About

은퇴 자산 시뮬레이션 프로젝트

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