Earticle

본 연구는 한국에 거주하는 이민자가 본국으로 송금하는 해외송금의 결정요인을 분석한다. 2021년 ｢이민자 체류실태 및 고용조사｣ 자료를 활용하여 송금 여부와 송금 규모에 영향을 미치는 주요 요인을 규명하였다. 분석 결과 성별, 가족의 거주 여부, 문화적 배경, 연령, 교육 수준, 고용상태, 가족 구성원 수, 체류 기간 등은 해외송금 행태를 설명하는 데 유의한 변수로 나타났다. 특히 해외에 배우자나 자녀가 거주하는 경우 해외송금 가능성과 규모가 모두 증가하는 것으로 나타나, 가족과의 물리적 분리가 송금 행동의 중요한 결정요인임을 확인할 수 있었다. 이는 가족 부양과 관련된 경제적 동기가 해외송금에 중요한 역할을 함을 시사한다. 반면 연령과 교육 수준이 높아질수록 송금 가능성과 송금 규모는 감소하는 경향을 보였으며, 한국 체류 기간이 길어질수록 이러한 감소 추세가 지속되는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 노동 유입국인 한국에서의 해외송금 행태에 대한 미시적 시사점을 제공한다.

Purpose : This study examines the determinants of remittances sent by immigrants residing in Korea to their countries of origin, focusing on both the decision to remit and the amount remitted. Research design, data, methodology : Using microdata from the 2021 Survey on Immigrants’ Living Conditions and Labor Force, the analysis applies Probit and Tobit models to distinguish between the likelihood and amount of remittance behavior. Results : Variables such as gender, family presence, cultural background, age, education, employment status, family size, and length of stay are found to be significant in explaining remittance behavior. In particular, having a spouse or children residing abroad increases both the likelihood and the amount of remittances, indicating that physical separation from family is a key determinant of remittance behavior. This finding suggests that economic motives related to family support play an important role in shaping remittance decisions. In contrast, both the likelihood and the amount of remittances tend to decline with higher levels of age and education, and this negative relationship persists as the duration of stay in Korea increases. Conclusions : The findings provide new micro-level evidence on remittance behavior in Korea as a labor-destination country and highlight the role of demographic, household, and settlement-related factors in shaping transnational financial flows.

정책수 립 기업 경영전략 등에 심층 연구분석 자료로 활용되는 마이크로데이터 서비스(MDIS)의 수요는 지속해서 증가하고 있으나, 개인정보 위험성 우려도 여전히 공존한다. 본 연구는 데이터의 특성, 민감도, 활용목적에 따라 개인정보보호강화기술(PETs) 정책결정을 지원하는 프레임워크를 설계하였다. 설계된 프레임워크를 토대로 MDIS에서 제공하는 20개 주제 243종의 마이크로데이터를 개인정보보호 강화기술(PETs)로 매핑하고, 매핑 결과 분석을 토대로 결과 유의미한 결과를 도출하여 그 실효성을 입증하였다. 본 연구는 마이크로데이터를 중심으로 국가 공공데이터의 개인 정보 보호 기술 적용을 위한 정책적 실무적 가이드라인을 제시하며 앞으로는 본 연구에서 적용된 기술을 체계화하여 다중 기술 전략 등을 토대로 기술의 성능을 종합적으로 검증하는 후속 연구로 확대할 것이다.

The demand for microdata services (MDIS), which are utilized as in-depth research and analysis resources for policymaking and corporate management strategies, continues to grow. However, concerns over personal data risks still persist. This study designs a policy decision-support framework for Privacy-Enhancing Technologies (PETs) based on the characteristics, sensitivity, and intended use of the data. Using the proposed framework, 243 types of microdata across 20 themes provided by MDIS were mapped to appropriate PETs. The analysis of the mapping results yielded meaningful insights, demonstrating the framework's effectiveness. This study presents both policy-oriented and practical guidelines for applying personal data protection technologies to national public microdata. Future research will expand upon this work by systematizing the applied technologies and comprehensively validating their performance based on multi-technology strategies.

Privacy preserving microdata publication has received wide attention. In this paper, we investigate the randomization approach and focus on attribute disclosure under linking attacks. We give efficient solutions to determine optimal distortion parameters, such that we can maximize utility preservation while still satisfying privacy requirements. We compare our randomization approach with l-diversity and anatomy in terms of utility preservation (under the same privacy requirements) from three aspects (reconstructed distributions, accuracy of answering queries, and preservation of correlations). Our empirical results show that randomization incurs significantly smaller utility loss.

4차 산업혁명의 도래와 함께 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅 등의 첨단 정보 기술이 다양한 산업 분야에서 혁신을 이끌고 있다. 이 기술들은 방대한 양의 데이터를 생성하고 있으며, 많은 기업들이 이를 활용하고 있다. 그러나 개인 데이터 수집 시 발생할 수 있는 프라이버시 침해 위험으로 인해 사용자들은 민감한 정보 제공을 망설이고 있다. 특히 의료 분야에서는 환자의 병명과 같은 민감한 정보 수집이 큰 도전이 되고 있으며, 프라이버시 문제가 데이터 수집과 분석의 장애가 되고 있다. 본 연구는 프라이버시 보호를 유지하면서도 통계적 정보를 효과적으로 추출할 수 있는 의료 데이터 수집 및 분석 기법을 제안한다. 제안 기법은 기존의 단순한 데이터 수집을 넘어서, 프라이버시를 보장하면서 수집된 데이터에서 통계적 정보를 효과적으로 추출하는 방법을 포함한다. 실제 데이터를 이용한 성능 평가에서는 제안된 기법이 기존 방법보다 더 효과적으로 프라이버시를 보존하며 통계적 정보를 도출할 수 있음을 입증한다.

With the advent of the Fourth Industrial Revolution, cutting-edge technologies such as artificial intelligence, big data, the Internet of Things, and cloud computing are driving innovation across industries. These technologies are generating massive amounts of data that many companies are leveraging. However, there is a notable reluctance among users to share sensitive information due to the privacy risks associated with collecting personal data. This is particularly evident in the healthcare sector, where the collection of sensitive information such as patients' medical conditions poses significant challenges, with privacy concerns hindering data collection and analysis. This research presents a novel technique for collecting and analyzing medical data that not only preserves privacy, but also effectively extracts statistical information. This method goes beyond basic data collection by incorporating a strategy to efficiently mine statistical data while maintaining privacy. Performance evaluations using real-world data have shown that the propose technique outperforms existing methods in extracting meaningful statistical insights.

This study examines two key challenges in services trade research: the reliability of trade data and the measurement of non-tariff barriers, particularly the Services Trade Restrictiveness Index (STRI). Using firm-level panel data from Turkiye with fixed effects, we show that international data limitations significantly affect empirical results and that the explanatory power of the gravity model declines with more detailed microdata. We also find that the STRI’s link to trade flows is weaker and more sector-specific than assumed, questioning its methodological adequacy. Additionally, ad valorem equivalent (AVE) rates are estimated, revealing moderate barriers for Turkiye’s exports but much higher protection in imports, notably in technical services and transport. The findings highlight the need for sector-specific liberalization and call for next-generation STRI indices that are dynamic, firm-responsive, and modular by regulatory dimension. We advocate for cautious interpretation of STRI-based estimates and encourage the use of microdata across countries to improve services trade analysis and policy design.

Researchers using various of statistical data want to obtain microdata for a detailed analysis. Institutes need to provide microdata after masking processes for sensitive data. Many researchers have used the proportion of unique identity for the measurement of disclosure risk. We proposed a new measurement of disclosure risk that considers the case that all identities are the same or similar. As an application example, we compare the newly proposed measurement and the existing measurement using 10667 data in 'Korea Household Income and Expenditure Survey data for 2010'.

This paper examines various possible bi-directional causal relationships among exporting, innovation, and productivity utilizing plant-level data on Korean manufacturing. Based on both propensity score matching technique and three-variable panel VAR estimation, we find a significantly positive effect of exporting on new product introduction. The effect for the other direction of causality is estimated to be positive but not significant. Panel VAR estimation results suggest that plant productivity has a significantly positive effect on both exporting and new product introduction.

This paper examines the effect of trade liberalization or globalization, more broadly, on plants’ growth as well as on “bi-polarization”. To do so, we reviewed the possible theoretical mechanisms put forward by recent heterogeneous firm trade theories, and provided available micro-evidence from existing empirical studies on Korean manufacturing sector. Above all, the empirical evidence provided in this paper strongly suggests that globalization promoted growth of Korean manufacturing plants. Specifically, evidence suggests that exporting not only increases within-plant productivity but also promotes introduction of new products and dropping of old products. However, the empirical evidence also suggests that globalization has some downsides: widening productivity differences across plants and rising wage inequality between skilled and unskilled workers. Specifically, trade liberalization widens the initial productivity differences among plants through learning from export market participation as well as through interactions between exporting and R&D, both of which increase plants’ productivity. We also show that there is only a small group of large and productive “superstar” plants engaged in both R&D and exporting activity, which can fully utilize the potential benefits from globalization. Finally, we show evidence that trade liberalization interacts with innovation to increase the skilled-unskilled wage inequality.

골재는 지역별 골재 공급원의 차이와 장거리 운반 등의 제한 때문에 지역별 공급구조가 상이하며, 전국 및 지역별 골재수급 현황을 진단하기 위해서 레미콘 출하량에서 골재 사용량을 정확히 환산하는 것이 매우 중요하다. 그러나 환산계수 α는 레미콘 강도등급 분포에 직접 좌우됨에도 불구하고, 이를 개별 실거래 자료에서 실증적으로 분석한 연구는 없었다. 본 연구는 나라장터(KONEPS, Korea ON-line E-Procurement System)에 등록된 관수(官需, 공공조달) 레미콘 조달거래 1,110,704건(2018-2025)을 대상으로 강도 등급 분포의 시계열 추이, 17개 시도별 조달구조의 공간적 차이, 조달단가와 생산자물가지수(PPI, Producer Price Index)의 격차(Gap) 구조를 분석하였다. ≤24 MPa 등급 비율은 80.5%에서 49.8%로 감소하고 25-30 MPa 등급은 16.5%에서 39.9%로 증가하여 고강도 전환이 뚜렷하였으며, 이에 따라 강도등급 비율로 가중평균한 가중 환산계수($\bar{{\alpha}}$)는 1.139에서 1.114로 감소(-0.0034/yr, R²=0.85)하여 현행 고정값의 주기적인 갱신이 필요함을 보여준다. 수도권과 비수도권 간 ≤24 MPa 비율 차이가 12.7%에 달하여, 전국 단일 α의 적용은 지역별 골재수요 추정에 편향을 초래할 수 있기 때문에 지역별 환산계수의 활용이 필요한 것으로 해석된다. 아울러 납품완료 등록일 기준 12월 계절지수가 비수도권에서 2.2에 달하여 수도권(1.7)보다 12월 조달거래 완료일(납품완료 등록일)의 집중이 뚜렷하였다. 또한 조달단가는 레미콘 생산자물가지수와 높은 상관(r=0.948, p<0.01)을 보였으나, 2024-2025년에 생산자물가지수가 하락하는 동안 조달단가는 상승을 지속하여 격차가 +16.5%로 역전되었으며, 이는 조달단가의 하방 경직성과 품질관리 비용 상승이 복합적으로 작용한 결과로 판단된다. 이러한 결과는 지역별 환산계수의 차등 적용과 골재수급 진단의 기초자료로서 골재수급기본계획 등 정책 수립에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Aggregate supply structures vary regionally because of geographic disparities in source materials and the economic constraints of long-distance haulage; therefore, reliably converting ready-mixed concrete (RMC) shipment volumes into aggregate consumption is essential for diagnosing nationwide and regional aggregate supply-demand conditions. However, the aggregate conversion factor α is directly governed by the strength-class distribution of RMC, yet no study has empirically examined this distribution using individual transaction-level data. This study analyzed 1,110,704 government-procured RMC transactions registered in the Korea ON-line E-Procurement System (KONEPS) over eight years (2018-2025), focusing on trends in strength-class distribution, spatial heterogeneity across 17 administrative regions (sido), and the relationship between procurement unit prices and the Producer Price Index (PPI). The share of the ≤24 MPa class declined from 80.5% (2018) to 49.8% (2025), while the 25-30 MPa class increased from 16.5% to 39.9%, and the volume-weighted conversion factor ($\bar{{\alpha}}$) decreased from 1.139 to 1.114 (-0.0034/yr, R²=0.85), demonstrating the need for updates of the current fixed value. A 12.7 percentage-point gap in the ≤24 MPa share between the Seoul metropolitan area and non-metropolitan regions indicates that applying a single nationwide α may bias regional aggregate demand estimates, underscoring the need for region-specific conversion factors. Procurement unit prices correlated strongly with PPI for RMC (r=0.948, p<0.01); however, while PPI declined during 2024-2025, procurement prices continued to rise, reversing the gap to +16.5 percentage points, likely reflecting downward price rigidity and increased quality-control costs. These findings provide a basis for region-specific application of α and more precise aggregate supply-demand assessment, contributing to policy formulation such as the Basic Plan for Aggregate Supply and Demand.

본 연구의 목적은 외환위기 이후 최근까지 계속되고 있는 기업 고정투자(특히 설비투자) 부진의 원인을 살펴보는 것이다. 특히 본 연구에서는 최근의 투자 부진이 위기 이후 본격화된 기업의 부채조정과 연결되어 있을 것이라는 가설 하에 기업 미시자료를 이용하여 개별 기업의 투자 결정식을 추정한다. 추정 결과에 의하면 첫째, 투자에 대한 부채비율의 영향은 위기 이전보다 위기 이후 기간에 더 크게 혹은 더 유의하게 나타난다. 둘째, 최근의 투자 부진이 전반적인 위험 및 불확실성의 증가에 기인하는 것인지는 분명하지 않다. 위험의 지표로서 주식수익률의 표준편차와 재무제표상 영업이익률의 표준편차를 사용하였을 때 이들 변수의 영향은 위기 이전과 이후에 크게 달라지지 않거나 오히려 위기 이전 기간에 더 유의한 것으로 나타난다. 셋째, 외국인 소유 지분의 확대 및 배당성향의 증가 등이 최근의 투자 위축에 미친 영향 또한 분명하지 않다. 이상의 결과는 최근의 기업투자에 있어서 특히 부채부담과 관련된 하방 위험(downside risk)이 중요한 역할을 하고 있음을 시사한다.

This paper examines empirically why corporate investment in Korea has been so sluggish since the 1997 currency crisis. In particular, it estimates an investment equation using firm-level data, with particular emphasis on the debt burden of the corporate sector. Estimation results show, first, that the effects of the debt/asset ratio on investment are larger and more significant in the post-crisis period than in the pre-crisis period. Second, the effects of overall uncertainty (as measured by standard deviations of stock returns or operating profit) are not notably stronger in the post-crisis period. Third, institutional changes such as increased foreign ownership and increased dividend payouts do not appear to be critical, either. These results support the view that the recent investment slowdown is mainly related with downside risk concerning the debt/asset ratio.

통계작성기관에서는 마이크로자료를 제공할 경우 응답자의 개인정보가 노출되지 않도록 각별한 노력을 기울이고 있으며, 이에 대한 방법 중 하나로 통계적 비밀보호방법을 활용하고 있다. 본 연구에서는 마이크로자료의 제공시 개인의 비밀을 보호하는 다양한 형태의 비밀보호방법을 소개하고, 노출과 개인식별에 대해 알아보았다. 또한 개인식별의 측도로 사용되는 유일성(uniqueness)의 개념을 설명하고, 노출의 위험을 통계적 확률로 정리하여 계산함으로써 쉽게 이해할 수 있도록 하였다. 그리고 2005 인구주택총조사 일부 지역의 표본조사 결과자료에 대해 그룹화(grouping) 방법을 적용하여 마이크로 자료파일을 직접 작성해 보고, 이에 대한 내용들도 살펴보았다.

A variety of methods have been used to protect the identity of the persons on a microdata file in government statistical agencies. In this study, we introduce the techniques for masking microdata, disclosure risk, identification and uniqueness. Also, we propose the method of masking for 2005 census microdata.

학술 연구나 정책 입안 등을 위한 심층적 자료 활용의 확대는 동시에 개별 정보 노출에 대한 염려도 증가시킨다. 때문에 최근 이십여 년 간 통계적 노출제어(정보보호) 분야에서 많은 논문들이 발표되었다. 본 논문은 그러한 연구 내용들을 정리하여 국내 통계인들과 기관들에게 소개하고자 한다. 주요 내용으로 국소통합이나 잡음추가와 같은 전통적인 매스킹 기법 뿐만 아니라, 온라인 자료 분석 시스템에서의 정보보호 처리, 차등정보보호를 통한 노출제어 및 재현자료를 활용한 정보보호 대안 모색에 대해 다룬다. 또한 각각의 주제에 대한 방법론 소개와 함께 활용 사례 및 장단점을 논의하였다. 본 논문이 실제적인 통계적 노출제어 문제를 고민하는 통계인들에게 도움이 되기를 바란다.

The increasing demand from researchers and policy makers for microdata has also increased related privacy and security concerns. During the past two decades, a large volume of literature on statistical disclosure control (SDC) has been published in international journals. This review paper introduces relatively recent SDC approaches to the communities of Korean statisticians and statistical agencies. In addition to the traditional masking techniques (such as microaggregation and noise addition), we introduce an online analytic system, differential privacy, and synthetic data. For each approach, the application example (with pros and cons, as well as methodology) is highlighted, so that the paper can assist statical agencies that seek a practical SDC approach.

중앙통계기관인 통계청의 자료는 각종 국가정책 수립과 평가, 기업경영 및 사회현상 탐구 등의 기초자료로 널리 활용되어 왔다. 최근에는 경제·사회구조가 복잡해짐에 따라 의사결정의 기초자료로서 통계수요가 급격히 증가하고 있는데, 특히 단순집계자료의 수요에서 벗어나 마이크로데이터의 요청이 대부분을 차지하고 있다. 양적인 증가뿐 만아니라 마이크로데이터의 이용이 증가함에 따라 이용기관과 이용목적도 다양해지고 있어 마이크로데이터의 제공방법 및 비용산정 등에 대한 심층적인 검토가 요구된다. 이에 따라 본 연구에서는 우리나라의 마이크로데이터 제공현황과 해외의 제공현황 사례를 파악함으로써 제도적 또는 방법론적 측면에서 적용방안을 모색하고자 한다. 효율적인 제공방법과 절차, 철저한 사후관리, 합리적인 비용 산정, 그리고 이용자 편의를 위한 홍보 등 다각적인 측면에서 마이크로데이터의 제공에 대해 검토하였다.

The data produced by the National Statistical Office has been utilized widely as basic material for establishment and evaluation of state policy, management of business, and study of social phenomenon. As the social and economic structure has become complicated recently, demand of statistical data increased dramatically for decision-making. In particular, the microdata which enables researchers to process and analyze data directly rather than simply tabulated data occupies a very large portion in statistical demand. Consequently, increasing demand of microdata asks for in-depth study on the microdata release method and pricing policy. In this paper, we propose such an application plan to our country at a methodological side through understanding the microdata release systems of foreign countries. The release procedure, post-release control, pricing policy and public relations are discussed multilaterally.

본 연구는 지역별 소득격차의 차이에 영향을 주는 부문으로 가구의 일반적인 특성, 직업, 거주 및 주거, 소비 특성으로 구분하여 지역이 가지고 있는 부존량, 계수, 부존량과 계수에 대한 상호효과와 비차별적인 계수 벡터가 존재할 경우에 개별 변수로 구성된 부문에 의해서 설명되는 부분과 설명되지 않는 부분으로 구분하여 지역별 소득격차를 설명하였다. 개별시점 및 pooled 방식에 의한 사전적인 소득의 결정요인 분석 결과, 도시와 농촌의 소득은 맞벌이가구, 남성, 높은 학력, 2차 및 3차 산업 종사, 자가 및 주택 소유, 높은 소비지출로 인해 영향을 받았다. 반면, 삼중(Threefold) 및 이중(Twofold) Blinder-Oaxaca 분해로 가구의 일반적인 특성, 직업, 거주 및 주거, 소비 특성이 도시 및 농촌간 소득격차에 미치는 기여도를 분석한 결과, 삼중 Blinder-Oaxaca 분해의 부존량효과와 이중 Blinder-Oaxaca 분해의 설명되는 부분이 동일하였으며, 삼중 Blinder-Oaxaca 분해의 계수 및 상호작용 효과와 이중 Blinder-Oaxaca 분해의 설명되지 않는 부분이 일치하였다. 특히, 도시 및 농촌의 소득격차는 직업, 학력, 소비지출에 의해서 설명되는 부분이 큰 것으로 나타났다. 따라서, 일자리 산업 및 학력에 의해서 소득격차가 주도되어, 지역별 특성에 맞는 일자리의 확보를 통한 소득 안정화가 지역간 소득격차를 완화시킬수 있는 주요요인으로 파악되었다.

This study divided sectors which affected regional income disparity as characteristics of households, occupation, residence, and consumption characteristics, and tried to explain income disparity by endowment effect, coefficient effect, and interaction effect in Threefold Blinder-Oaxaca decomposition, also, explained and unexplained part in Twofold Blinder-Oaxaca decomposition method when it had non-discriminatory coefficient vector. As a result of the ex-ante analysis of the determinants of income by individual and pooled regression, dual-income households, men, high education, employment in 2nd and 3rd industry, own houses, and high consumption expenditures affected relatively higher income level in urban and rural areas. On the other hand, as a result of analyzing the contribution of household's general characteristics, occupation, residence, and consumption characteristics to the income disparity between urban and rural areas by the threefold and twofold Blinder-Oaxaca decomposition, the endowment effect of threefold Blinder-Oaxaca decomposition and the explained part of twofold Blinder-Oaxaca decomposition were analyzed as identical, and the coefficients and interaction effects of the Threefold Blinder-Oaxaca decomposition were consistent with the unexplained parts of the Twofold Blinder-Oaxaca decomposition. In particular, the income disparity between urban and rural areas was largely explained by occupation, education, and consumption expenditure. Therefore, the income disparity was led by the job industry and educational background, and income stabilization through securing jobs suitable for regional characteristics was identified as a major determinant that could alleviate the income disparity between regions

이 연구는 국세 과세 미시자료를 이용하여 사회정책 연구에 활용이 가능한 소득 정보를 구성하는 방법을 실례를 들어 고찰하는 것이 목적이다. <한국복지패널>과 <가계금융복지조사>의 소득 측정과 국세 과세자료의 세법상 소득 정의를 비교 검토함으로써 국세 과세 기반 소득자료의 특성을 파악하였고, 국세 과세자료를 이용한 2020년과 2021년 연구의 원천별 소득 및 소득세액의 산출 경험을 소개하였다. 그리고 국세 과세자료에서 생성한 소득과 <가계금융복지조사>의 소득을 몇 가지 대푯값을 기준으로 비교하였다. 연구 결과, 국세 과세자료와 사회조사의 원천별 소득은 명칭 자체는 동일하나, 사회조사의 측정과 국세 자료의 세법상 정의는 일치하지 않는 부분이 상당하였고, 국세 자료를 이용한 선행연구에서 취한 소득 구성 방식에는 자료의 한계로 인해 검증할 수 없는 가정이 가미되어 있음을 알 수 있었다. 이는 사회조사의 소득과 국세 과세자료의 소득 대푯값 간 차이를 발생하게 하는 여러 이유 중 하나로 작용하였다. 다만 국세 과세자료 이용 경험에서 발견된 한계는 대부분 동 자료의 이용 범위를 넓히는 것으로 연구자가 다룰 수 있는 것이었고, 이에 향후 국세 과세자료를 이용한 소득 연구에서 자료 추출시 추가적으로 고려해야 할 점을 결론으로 정리하였다. 아울러 사회정책 연구를 위한 국세 과세자료의 가능성으로 비정형노동자를 특정할 수 있는 자료 이용 방안에 대해서도 제언하였다.

This study aims to examine the method of composing income information that could be used for social policy research by using microdata on national taxation. As a research method, the characteristics of national tax microdata were identified by comparing income measurement of the Korea Welfare Panel Study (KOWEPS) and the Survey of Household Finances and Living Conditions (SFLC) with the definition of income under the tax law. The experience of calculating income and income tax in previous studies using national tax microdata was introduced. In addition, income from national tax data and income from SFLC were compared based on descriptive statistics. As a result, although the name itself is the same for income by source of national tax microdata and social survey, there was some difference between the measurement of social survey and the tax law definition of national tax microdata. And it was found that the previous study created some income variables on the assumptions that could not be verified due to data limitations. This acted as one of the reasons for the difference in descriptive statistics between income from social surveys and income from national tax data. However, most of the limitations found in the experience of using national tax microdata could be dealt with by the researcher by broadening the scope of use of national tax data. Therefore, I discussed the data that should be additionally extracted and used for income studies using national tax microdata in the future. In addition, a method for using data that could identify irregular workers as the possibility of national taxation data for social policy research was suggested.

한국의 인바운드 관광은 2015~2024년 메르스, 사드 배치에 따른 중국의 방한 단체관광 제한, 한일 외교 갈등, 코로나19와 회복 국면을 거치며 송출시장별로 상이한 변동을 경험하였으나, 국적별 관광지출 결정요인의 차이를 마이크로데이터로 분석한 연구는 제한적이다. 본 연구는 한국문화관광연구원 외래관광객조사 마이크로데이터를 활용하여 8개 주요 송출시장(일본·중국·홍콩·대만·태국·미국·영국·독일) 외래관광객 62,357명의 1인 총지출 결정요인을 분석한다. 표본은 2015~2019년, 2021년, 2022년, 2024년 자료이며, 조사 운영 변동과 자료 형식 단절로 2020년과 2023년은 제외하였다. 전체 표본 회귀, 국적×시기 상호작용 모형, 국적별 분리 회귀, 항목별 지출 비중 분석을 수행한 결과, 송출시장 간 지출 결정요인 구조는 유의하게 상이하였다(F=76.66, p<0.001). 체류기간 탄력성은 일본에서 가장 높고(0.56) 중국에서 가장 낮았다(0.22). 회복기 1인 지출은 서양 장거리 시장에서 코로나19 전기 대비 약 100~160% 높게, 중국은 약 20% 낮게 추정되었으나, 이는 2024년 단년도 표본의 패턴으로 안정적 구조 변화로 해석하지 않는다. 중국과 아시아 단거리 시장은 쇼핑 중심, 서양 장거리 시장은 숙박 중심의 지출 구조를 보였다. 본 연구는 인바운드 관광수요의 송출시장별 이질성을 미시자료로 확인하고 시장별 정책 우선순위 설정의 기초 정보를 제공한다.

Korea’s inbound tourism experienced major shocks between 2015 and 2024, including MERS, THAAD-related restrictions on Chinese group tours, and COVID-19, which affected source markets differently; yet microdata evidence on cross-national differences in tourist expenditure remains limited. Using the Korea Culture and Tourism Institute’s Foreign Visitor Survey, this study analyzes the per-capita expenditure determinants of 62,357 visitors from eight major source markets over 2015?2024. Pooled OLS, nationality-by-period interaction, nationality-stratified regressions, and item-share analysis show that expenditure determinants differ significantly across markets (F=76.66, p<0.001). Length-of-stay elasticity is highest for Japan (0.56) and lowest for China (0.22). In the 2024 recovery period, per-capita expenditure in long-haul Western markets is about 100?160% above the pre-COVID baseline, whereas China's is about 20% lower; these single-year estimates are not interpreted as settled structural change. China and short-haul Asian markets are shopping-oriented, while long-haul Western markets are lodging-oriented. These findings provide micro-level evidence for source-market-specific policy design.

We study the factors of the residential PV installations at the household level in South Korea using the 2017 Energy Consumption Survey data, which investigates households with renewable energy systems for the first time in South Korea. Our study focuses on detached houses whose owners have applied for subsidy programs for residential PV installation. We employ a penalized logistic regression model to test the relationship between study variables. We find that PV is more likely to be installed in bigger and newer houses and outside the city. We also find that household income is significantly and positively associated with PV installations, which may lead to controversy regarding the subsidy program. Lastly, population aging and the increase in the number of single-person households, and the demographic phenomenon that South Korea is facing reduce the likelihood of PV adoption.

본 논문에서는 익명화된 정형, 반정형, 비정형 데이터의 유용성 측도에 대해 고찰하며, 특히 익명화가 데이터 품질에 미치는 영향을 중점적으로 다루고자 한다. 익명화는 개인정보보호법 제3조 원칙과 제58조의2에 따라 개인정보를 보호하는 중요한 방법이지만, 종종 데이터 안전성과 유용성 사이에 상충 관계를 초래한다. 본 연구는 데이터 유용성 즉, 정보 손실 측면에서 익명화가 정형 데이터(예: 수치 및 텍스트 값), 반정형 트랜잭션 데이터, 그리고 비정형 이미지 데이터에 미치는 영향을 조사하고자 하는 것이 목적이다. 정형 데이터의 경우, 공분산, 상관계수, 평균 제곱오차 및 절대 오차 등 기존의 유용성 측도와 k-익명성과 같은 프라이버시 보호 모델에서의 유용성 측도에 대해 논의한다. 반정형 트랜잭션 데이터의 경우, km-익명성 모델과 여기에서 사용하는 NCP(Normalized Certainty Penalty)를 주요 측도로 다루고자 한다. 비정형 이미지 데이터의 경우 현재 프레셰 인셉션 거리(FID), 학습된 지각 이미지 패치 유사도(LPIPS), 구조적 유사성 지수(SSIM) 등의 측도들을 통하여 익명화된 이미지와 원본 이미지 간의 유사성을 유용성 측도로 평가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 측도들을 상세히 고찰함으로써, 익명화와 데이터 유용성 사이의 균형 유지가 여전히 향후 연구들에 있어 중요한 도전 과제임을 보여주고자 하며, 아울러 익명화된 데이터를 활용하려는 기관 및 기업이 보다 높은 품질의 데이터를 생성하여 의미 있는 분석을 수행할 수 있도록 기여하기를 기대한다. 향후 연구로는 음성 및 텍스트와 같은 비정형 데이터에서의 유용성 측도를 확장해 고찰할 예정이다.

This paper examines the utility measures of anonymized structured, semi-structured, and unstructured data, with a particular focus on the impact of anonymization on data quality. While anonymization is a key method for protecting personal information under the principles of Article 3 and Article 58-2 of the Personal Information Protection Act, it often creates a trade-off between data security and utility. The purpose of this study is to investigate the effect of anonymization on data utility, or information loss, in structured data (e.g., numerical and textual values), semi-structured transactional data, and unstructured image data. For structured data, this paper discusses traditional utility measures such as covariance, correlation, mean squared error, and absolute error, as well as utility measures within privacy protection models like k-anonymity. For semi-structured transactional data, it focuses on the km-anonymity model and the key utility measure used in this model, the Normalized Certainty Penalty (NCP). For unstructured image data, the utility is evaluated using contemporary measures such as Frechet Inception Distance (FID), Learned Perceptual Image Patch Similarity (LPIPS), and Structural Similarity Index Measure (SSIM) to assess the similarity between anonymized and original images. By thoroughly reviewing these measures, this paper aims to demonstrate that balancing anonymization and data utility remains a significant challenge for future research. Moreover, it seeks to contribute to organizations and businesses aiming to generate higher quality anonymized data for meaningful analysis. Future research will extend the discussion on utility measures to other forms of unstructured data, such as audio and text.

본 연구는 주택의 특성과 코로나19 백신 접종 의향의 관계를 분석하는데 목적이 있다. 본 연구의 자료인 가구펄스조사(Household Pulse Survey)는 코로나19 팬데믹 시작부터 지금까지 미국 통계청에서 전국에 걸쳐 격주 간격으로 진행 중인 근실시간(Near Real-time) 설문조사이다. 본 연구는 가구펄스조사 미시자료와 주(State) 단위 지역자료를 결합하여 1단계 개인ㆍ가구 수준과 2단계 지역 수준의 다층이항로짓모형을 구축하였다. 분석 결과, 다양한 인구학적ㆍ사회경제적ㆍ의료보건적 특성을 통제했음에도 불구하고 주택유형과 주택점유형태가 모두 코로나19 백신 불신과 유의미한 관계를 가지는 것으로 나타났다. 특히, 이 같은 주택 특성 효과는 특정 집단과 특정 코로나19 팬데믹 여건 하에서 백신 불신을 더욱 강화시키는 것으로 도출되었다. 본 연구 결과의 함의는 코로나19 백신접종을 확대하고 백신 불신을 완화하는데 있어 개개인이 거주하는 주택의 특성이 중요한 역할을 할 수 있음을 시사한다. 아울러 코로나19 백신접종 교육과 캠페인 추진 시 코로나19 팬데믹 여건이 더욱 심화되고 있는 지역과 특정 집단에 이들 정책적 노력이 집중되어야할 필요가 있음을 뜻한다.

This paper examines the relationship between housing characteristics and COVID-19 vaccine hesitancy by using the Household Pulse Survey, a national and near real-time data timely deployed by the U.S. Census Bureau. Controlling for the individual-level and state-level characteristics in addition to spatiotemporal effects, this paper finds that overall, renters are more hesitant than homeowners about receiving COVID-19 vaccines. Multifamily residents who often contact other residents are less hesitant than single-family residents about COVID-19 vaccinations. However, these housing effects are unequal among different demographic, socioeconomic, and medical groups and depending on regional COVID-19 conditions. For instance, findings demonstrate that renters are more likely to be hesitant about COVID-19 vaccines than homeowners when they are non-Hispanic black, low-income, and non-COVID-19 patients. Multifamily residents appear to be less hesitant about vaccinations when they reside in the region featured by rapidly increasing COVID-19 cases and expanding vaccine rollouts. These results suggest that it is critical to recognize the significant role of housing characteristics in determining individuals’ vaccine hesitancy. Vaccine programs and interventions should target those who report a higher level of vaccine hesitancy when living in specific housing conditions and regional contexts during the pandemic.