Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권5호
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pp.1077-1085
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2017
본 연구에서는 한국노동연구원의 "2015년 한국노동패널조사 (KLIPS)" 자료를 활용하여 국내 여성의 임금 결정요인을 분석하기 한다. 일반적으로 임금 자료는 랜덤 추출이 불가능하기 때문에 분석하기가 쉽지 않다. 표본 선택 편의 (sampling bias)가 있는 자료를 분석하는 방법으로 Heckman 표본 선택 모형이 가장 널리 알려져 있다. Heckman은 크게 두 가지 모형을 제안했는데, 그 중 하나는 최대 우도 방법을 이용하는 것이고, 다른 하나는 2단계 표본 선택 모형이다. 이 중 Heckman 2단계 표본 선택 모형은 주된 결과 모형 (outcome model)과 경제 활동 여부를 결정짓는 선택 모형 (selection model)을 포함한 모형으로써, 이 모형이 최대 우도 방법을 이용한 모형에 비해 이변수 오차의 정규분포 가정에 덜 민감하다고 알려져 있다. 그럼에도 불구하고 이변수 오차에 대한 정규 분포 가정은 꽤 강한 가정이라고 볼 수 있는데, 최근에 이 모형의 단점을 보완하는 모형으로 Marchenko와 Genton (2012)의Heckman 표본 선택 t 모형이 제시되었다. Heckman 2단계 모형과 Heckman 표본 선택 t 모형을 이용하여 국내 여성의 임금 결정 요인을 분석하고 비교하도록 한다.
어떠한 연구에서 관심의 대상이 되는 관찰치가 부분적으로 관측 가능할 때 표본선택의 문제가 일어난다. 이러한 자료를 분석하기 위해 헤크만은 표본선택 모형을 개발하였고 이변량 정규분표의 가정 하에 최대우도방법을 사용하여 모수를 추정하였다. 최근 이항자료와 포아송 자료에 대한 표본선택모형이 제안되었다. 이를 분포조정에 기초하여 과대산포 자료에 대한 모형으로 확장하고자 한다. 표본선택이 없는 과대산포 자료는 흔히 음이항 분포로 분석되어진다. 따라서 음이항 분포를 이용하고 분포조정을 도입한 과대산포 자료에 대한 새로운 모형을 제시하고자 한다. 실제 자료를 이용하여 분석을 하였다. 모의실험 결과 프로파일 우도함수를 이용하여 모수에 대해 추정한 결과는 안정적이다.
본 논문은 한국 시민의 소득에 따른 기부행동을 분석한다. 구체적으로는 가구소득에 따른 소득수준(income level)별 시민의 기부행동을 연구한다. 기존의 연구들은 소득의 변량과 기부행동의 변량의 관계를 분석하는 것에 초점을 둔 경향이었으나, 본 논문은 시민 개인에 초점을 두고 각 개인이 속한 소득수준을 각 개인의 가구 소득, 구체적으로는 가구소득 구간으로 측정하면서 각 구간에 따른 기부의 참여 및 기부 규모의 차이가 어떠한 양상을 나타내는지를 헤크만 선택모형을 통해 세부적으로 분석한다. 본 논문은 단일 시점의 자료를 활용한 분석을 행하는 것을 넘어 소득수준별 기부행동의 양상의 경향성을 보다 분명하고 객관적으로 이해해 보려는 시도에서 2011년과 2013년, 2015년의 '사회조사' 자료를 동시에 활용하여 순수 자선적 기부(secular giving)에만 초점을 두고 분석한 결과, 가구소득별 기부참여는 시점에 상관없이 일관적으로 가구소득과 비례하는 양상인 것으로 나타났다. 또한 가구소득별 기부규모 역시 기부참여와 마찬가지로 일관적으로 소득과 비례하는 양상인 것으로 나타났다. 실증적 분석을 통해 한국 사회에서의 소득구간에 따른 기부 참여와 규모의 차이에 대한 이해 그리고 경제적 지위에 따라 기대되는 양상과 현실과의 차이 혹은 일치 등에 대한 이해를 제고시켰다. 본 연구는 전국단위의 국가자료를 활용하여 한국 시민의 기부행동을 소득수준의 측면에서 세부적으로 조명하여 이에 대한 이해를 제고 및 심화시키는 점에서 연구의 의미를 갖는다. 동시에 기부문화 구축의 과정에 놓여 있는 우리 사회에서 소득수준의 측면에서 볼 때 과연 어떤 과제가 존재하는지를 논의하는 점에서 사회변화를 위한 실천적 의미도 갖는다.
재건축을 통한 도시주거환경의 개선이 용이하지 않은 시점에 노후아파트가 리모델링을 통해 개선되지 못하고 방치된다면 결국 도시는 쇠퇴하고 슬럼화가 이루어진다. 이에 정부는 리모델링을 활성화하기 위해 재건축의 대안으로서 인식하여 주로 면적증가나, 리모델링 비용 마련을 위한 세대수 증가, 수직 증축 리모델링 허용으로 법을 개정해왔으나 리모델링은 아직도 시장에서 활성화되고 있지 못하다. 이에 본 연구에서는 수도권인 서울과 경기도의 아파트 소유 거주자들을 대상으로 리모델링 선택과 리모델링 투입비용 의사결정에 영향을 미치는 요인을 분석하여 주택소유주와 투자자들에게 객관적 의사결정요인에 대한 정보를 제공하고 리모델링 활성화를 위한 정책적 효과에 시사점을 제시하고자 한다. 우선 분석 모형을 통해 가구특성, 주택특성, 시간경과 변수로 리모델링 선택 확률과 투입비용의 크기가 결정되는 것으로 정리하였다. 분석은 표본선택 오류를 고려한 Heckman 2단계 분석을 활용하였다. 1단계 리모델링 여부(선택 확률) 분석결과 유의한 설명변수는 가구원수, 순자산, 주택만족도, 건축년도(11~20년), 건축년도(21~30년), 건축년도(30년 초과)로 나타났다. 2단계 리모델링 투입 비용 분석결과 유의한 설명변수는 순자산, 면적, 건축년도(30년 초과), 단위주택가격으로 나타났다. 분결 결과를 통해 면적증가나 리모델링 비용 충당을 위한 세대수 증가, 수직 증축 허용 중심의 현행 리모델링 활성화 정책이 큰 효과가 없을 것으로 실증되었다. 더불어 연령 변수와 관련하여 고령자라 하더라도 순자산과 소득이 높을 것으로 예상되는 서울 및 경기도의 고령자의 경우에는 선행연구에서 선택확률이 낮아지고 투입비용이 줄어드는 것과 달리 리모델링 선택 확률과 투입비용 규모 결정에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
본 연구는 소득계층에 따른 '자녀유무별 여성임금격차(Family gap)'의 크기를 비교하는 것을 목적으로 한다. 2008년 한국노동패널의 조사자료를 활용하여 헤크만 2단계 추정법(Heckman's two stage estimation) 모형을 통해 분석대상 여성의 경제활동참가 선택을 결정하는 조건부 기댓값을 통제한 후, 소득분위에 따른 자녀양육의 영향력을 파악하기 위해 분위회귀분석(Quantile regression) 방법을 사용하였다. 분석결과 저소득계층(10분위)과 고소득계층(90분위)을 제외한 모든 소득분위에서 자녀를 한 명 양육하는 경우 자녀가 없는 경우에 비해 시간당임금이 낮아지는 결과, 즉 Family gap이 발견되었다. 또한 모든 소득계층에서 둘 이상의 자녀를 양육하는 경우 자녀가 없는 경우에 비해 시간당임금이 낮아지는 Family gap이 발견되었다. Family gap은 자녀가 하나 있는 경우와 둘 이상 있는 경우 모두 소득계층 25분위에서 가장 크게 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 자녀양육으로 인한 여성의 노동시장 불평등과 여성 간(間)의 불평등 완화를 위한 보편적인 가족정책의 확대에 대해 논의하였다.
AI 기반 음성비서 서비스 이용에 관한 연구에서는 서비스 이용 경험으로 인한 이용자의 신뢰 및 프라이버시 보호와 관련된 문제가 지속적으로 제기되고 있다. 본 연구의 목적은 AI에 대한 개인의 신뢰와 온라인 프라이버시 염려가 AI 기반 음성비서의 지속적인 사용에 미치는 영향, 특히 상호 작용의 영향을 실증적으로 분석하는 것이다. 본 연구에서는 선행연구를 바탕으로 설문문항을 구성하고 응답자 405명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 인공지능에 대한 사용자의 신뢰와 개인정보보호 관심이 인공지능 기반 음성비서 서비스 도입 및 지속 이용의도에 미치는 영향을 Heckman 선택모형을 이용하여 분석하였다. 연구의 주요 결과로 첫째, 인공지능 기반 음성비서 서비스 이용행태는 기술수용 촉진요인인 지각된 유용성, 지각된 이용편의성, 사회적 영향에 의해 긍정적인 영향을 받았다. 둘째, 인공지능에 대한 신뢰는 인공지능 기반 음성비서 서비스 이용행태에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않았으나 지속 이용의도에는 정(+)의 영향을 미쳤다. 셋째, 프라이버시 염려 수준은 AI에 대한 신뢰와의 상호작용을 통해 지속적인 이용의도를 억제하는 효과(β=-0.153)가 있음을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 디지털 정부를 구현하기 위한 거버넌스로서 기술에 대한 신뢰를 높이고 프라이버시에 대한 사용자의 우려를 완화할 수 있는 이용자 의견수렴과 조치를 통한 이용자 경험을 강화할 필요가 있음을 시사한다. 이러한 수단으로서 인공지능 기반의 정책서비스를 도입할 때, 인공지능 기술의 적용 범위를 공론화 과정을 통해 투명하게 공개하고, 프라이버시 문제가 사후적으로 추적 및 평가될 수 있는 제도의 마련과 프라이버시의 보호를 고려한 알고리즘의 개발이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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