인권 가치에 기반한 분배 기준

전훈철 한국사회경제학회 2020 사회경제평론 Vol.33 No.2

본 논문은 분배 문제에 인권기준을 적용하기 위한 기초적 연구다. 기존의효율성 기준, 공정성 기준 대신에 인권 가치를 기준으로 분배 상태를 평가하는 방법을 논의한다. 이를 위해 인권이론의 특성을 살펴보고 ‘최소주의’, ‘점진적 실현’, ‘의무담지자’의 3가지 개념을 분배 문제를 평가하는데 활용한다. 인권이론의 특성을 반영한 분배규칙을 도출했으며, 생존을 우선하는 개인의선호관계와 인권보장을 우선하는 의무담지자의 선호관계를 설정한 후 2인-2재 모형을 구성했다. 그리고 도출한 규칙과 모형을 이용해 인권 기준을 기존의 논의들과 비교했다. 본 연구는 인간으로서 필요한 최소 수준의 분배와 이를 보장할 수 있는 의무담지자의 역량에 대한 논의에 집중하고, 사회가 수용할 수 없는 분배는 어떤 상태인지를 고찰하는데 관심을 기울였다. This paper reports basic research that aims to apply human rights standards to the issue of distribution. This study discusses using human rights, rather than efficiency or fairness, as standard to evaluate the status of distribution. To do so, the characteristics of human rights theory were examined and three concepts were used to assess the distribution issue, namely, “minimalism,” “progressive realization,” and “duty-bearer.” This study derives allocation rule based on human rights characteristics. In addition, the present study established the preference relation of consumers, who make survival a priority; set up the preference relationship of duty-bearers, who prioritize the guarantee of human rights; and then built two-person, two-good model. Using the allocation rule and model, this study campare human rights standard with previous discussions. The present study focused on discussing what the minimum level of distribution required for human beings would be, the capacity of duty-bearer, who can guarantee such a level, and what state of distribution could not be accepted by society.

스펀본딩 부직포의 역학적 물성의 전산모사에 대한 연구

전훈철,조광수,김형섭,Jeon, Hoon-Cheol,Cho, Kwang-Soo,Kim, Hyung-Sup 한국섬유공학회 2009 한국섬유공학회지 Vol.46 No.4

Since nonwoven fabrics are made of irregular assembly of fibers, it is difficult to predict the mechanical properties of the fabrics from those of their constituent filers and their structure. In this paper, we propose a simulation algorithm for mechanical properties of spun-bonded nonwoven fabrics from the fiber properties and the structure of the fabrics. The algorithm requires simplified structure of spun-bonding structure which can be easily determined by microscopic image and fiber modulus. It is assumed that the number of fibers connecting bonding sites can represent the structure of the fabrics, including the information of fiber orientation in a discrete manner.

사회적경제에 대한 인지와 구매행위의 영향요인에 관한 연구

전훈철,홍현우 한국소비자학회 2022 소비자학연구 Vol.33 No.5

본 연구의 목적은 지역주민의 사회적경제에 대한 인지와 사회적경제기업의 제품 또는 서비스 구매행위에 영향을주는 요인을 분석하고 사회적경제의 수요 측면 활성화를 위한 정책적 시사점을 제공하는 것이다. 분석을 위해2020년 한국사회적기업진흥원이 시행한 지역자원조사를 이용하였다. 지역자원조사는 전국의 77개 기초자치단체를대상으로 시행되었으나 광역자치단체별로 기초자치단체의 참여율이 상이하다. 따라서 본 연구에서는 모든 기초자치단체가 참여한 서울 지역만을 대상으로 하였다. 요인분석을 통해 지역주민의 지역공동체에 대한 인식을 소속감, 지역혁신, 연대감, 만족감의 4가지 요인으로 추출하였고, 개인적 요인과 지역적 요인이 사회적경제에 대한 인지와 사회적경제기업의 제품 또는 서비스 구매행위에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과 사회적경제 관련 조례가 시행되었고, 소속감, 지역혁신, 연대감, 지역 경제 활성화 정도에 대한 긍정적 인식과 지역 내 불평등 개선에 대한 부정적 인식이 높을수록, 그리고 인구 대비 사회적경제기업 수가 많을수록 사회적경제를 인지할 확률을 높이는 것으로나타났다. 사회적경제에 대한 인지 확률을 높인 요인 중, 지역혁신, 지역 경제 활성화 정도에 대한 긍정적 인식, 사회적경제 관련 조례 시행 여부는 사회적경제기업의 제품 또는 서비스 구매행위에는 유의한 영향을 주지 않는 것으로나타났다. 인지와 구매행위에 영향을 주는 요인이 서로 다르다는 것은 사회적경제 지원 정책을 시행할 때 인지도제고뿐만 아니라 구매행위에도 긍정적 영향을 주는 요인을 함께 고려해야 하며, 기존 정책 또한 구매행위에 긍정적영향을 주는 방식으로 재설계되어야 함을 의미한다.

기능성 미립자를 함유한 폴리우레탄의 유변학적 및 역학적 물성에 관한 연구

김재우,전훈철,이은미,배상수,지병철,조광수,Kim, Jae-Woo,Jeon, Hoon-Cheol,Lee, Eun-Mi,Bae, Sang-Soo,Ji, Byung-Chul,Cho, Kwang-Soo 한국섬유공학회 2009 한국섬유공학회지 Vol.46 No.3

It is of importance to understand the viscosity behavior of polymer solutions containing microcapsules of various functionalities in manufacturing desired functional fibers and fabrics. Polymer solutions with functional microcapsules are called complex fluids because their viscosities depend on various factors such as molecular weight and its distribution of binder polymers, and content, material characteristics, size and shape of the microcapsules. In this paper, we have investigated the dynamic rheological properties of the complex fluids and the mechanical properties of the film prepared from the complex fluids in terms of content of the microcapsules.

취약계층 고용 활성화 방안에 대한 경제이론적 연구: 취약계층 근로자 고용성과 거래제도를 중심으로

홍현우,전훈철 한국경제학회 2024 經濟學硏究 Vol.72 No.2

취약계층 의무고용제도로 대표되는 취약계층 고용장려 제도는 노동시장에서 취약계층의 고용을 지원해 자활을 돕는 노동시장 재분배 정책의 일환이다. 그러나상대적으로 생산성이 낮은 노동자에게 생산성보다 높은 임금을 지급하고 고용하는 과정에서 사회적 자중손실이 발생한다. 즉, 취약계층 고용장려 제도 도입은 생산의 비효율성과 재분배 성과 간의 상충 관계를 유발한다. 영리기업과 사회적기업이 공존하는 시장에서 취약계층 의무고용제도를 도입하는 경우, 취약계층 의무고용제도가 없는 경우와 비교하여 사회후생이 감소하는 것이 전형적인 예이다. 한편, 취약계층 의무고용제도 하에서 floor-and-trade 방식을 적용하여 취약계층근로자 고용에 대한 권리를 기업 간 거래할 수 있도록 하면, 취약계층 의무고용제도만 있는 경우와 비교하여 사회적 자중손실을 줄일 수 있다. 본 연구는 사회적성과 거래제도 도입이 시장에서 기업 간 거래를 통해 적절한 수준의 생산 효율성과 재분배 성과를 도출할 수 있음을 시사한다. The employment encouragement system targeting vulnerable groups, represented by the mandatory employment initiative for these groups, is part of the labor market redistribution policy that supports the employment of vulnerable groups in the labor market to aid in their self-reliance. However, deadweight loss occurs when vulnerable workers are employed at wages higher than their productivity. In other words, the introduction of the employment encouragement system for vulnerable groups leads to a conflict between inefficiency and redistribution. In markets where both profit and social enterprises coexist, the introduction of a mandatory employment system for vulnerable groups typically results in a reduction in social welfare compared to situations without such a system. On the other hand, applying a floor-and-trade method, which allows trading rights for the employment of vulnerable workers among enterprises, can reduce deadweight loss of social welfare compared to a system with only mandatory employment for vulnerable groups. This study suggests that the introduction of a social performance trading system can lead to appropriate levels of efficiency and redistribution outcomes for individual enterprises through market-driven transactions.

Inequality of Opportunity Analysis in Korea using Machine Learning

조규방,박예지,전훈철 한국재정학회 2024 재정학연구 Vol.17 No.1

Inequality of opportunity arises when individual outcomes are determined by circumstances beyond their control. In previous research on this topic, a common issue was the arbitrary selection of variables representing individual circumstances, which leads to subjective classification of individual types based on these variables. To address this problem, our study uses machine learning techniques to identify significant circumstances, categorize individual types, and analyze income inequality of opportunity in Korea. Specifically, we employ conditional inference trees and conditional random forest models. The key findings of our study are as follows. First, when comprehensively considering various circumstances, income inequality of opportunity in Korea shows a decreasing trend. Second, parental circumstances, related to parental education statuses, industries in which parents were engaged, and occupational statuses of parents, have substantial impacts on income inequality of opportunity. This supports the validity of existing studies that used parental education as a proxy for circumstances that individuals may experience. Third, the impact of regional factors such as birthplace and the growing place on income inequality of opportunity has increased over time. Last, the structure of income inequality of opportunity in Korea has been more complex over time. Compared to the previous studies, this study has the following advantages. We use machine learning techniques to classify individual types based on data without subjective variable selection. Also, our findings have significant implications for future research and policy development related to inequality of opportunity in Korea, particularly in that it promotes our understanding of the relative importance of variables that influence income inequality of opportunity in Korea.

Inequality of Opportunity Analysis in Korea using Machine Learning

조규방(Kyubang Jo),박예지(Yeji Bak),전훈철(Huncheol Jeon) 한국재정학회(구 한국재정·공공경제학회) 2024 재정학연구 Vol.17 No.1

Inequality of opportunity arises when individual outcomes are determined by circumstances beyond their control. In previous research on this topic, a common issue was the arbitrary selection of variables representing individual circumstances, which leads to subjective classification of individual types based on these variables. To address this problem, our study uses machine learning techniques to identify significant circumstances, categorize individual types, and analyze income inequality of opportunity in Korea. Specifically, we employ conditional inference trees and conditional random forest models. The key findings of our study are as follows. First, when comprehensively considering various circumstances, income inequality of opportunity in Korea shows a decreasing trend. Second, parental circumstances, related to parental education statuses, industries in which parents were engaged, and occupational statuses of parents, have substantial impacts on income inequality of opportunity. This supports the validity of existing studies that used parental education as a proxy for circumstances that individuals may experience. Third, the impact of regional factors such as birthplace and the growing place on income inequality of opportunity has increased over time. Last, the structure of income inequality of opportunity in Korea has been more complex over time. Compared to the previous studies, this study has the following advantages. We use machine learning techniques to classify individual types based on data without subjective variable selection. Also, our findings have significant implications for future research and policy development related to inequality of opportunity in Korea, particularly in that it promotes our understanding of the relative importance of variables that influence income inequality of opportunity in Korea. 개인이 선택할 수 없는 환경에 의해 성취가 결정된다면 기회불평등이 존재한다. 기회불평등과 관련된 선행연구들에서는 연구자가 자의적으로 환경 변수를 선택하고 개인의 타입을 분류했다. 이에 본 연구는 머신러닝 기법을 활용하여 개인의 타입을 결정하는 환경 변수를 선별하고 이를 토대로 개인의 타입을 분류한 후, 한국의 소득기회불평등을 분석하였다. 구체적으로 조건부 추론 나무와 조건부 랜덤포레스트 모형을 통해 개인의 타입을 분류하고 소득기회불평등 추세를 도출하였다. 주요 연구 결과로는 첫째, 다양한 환경 변수들을 종합적으로 고려할 때, 한국의 소득기회불평등은 감소하는 추세를 보인다. 둘째, 부모의 학력과 업종, 종사상 지위 등 부모 환경 변수가 소득기회불평등에 미치는 영향이 크다. 이는 부모의 학력 등을 대리변수로 이용한 기존 연구 결과의 타당성을 뒷받침한다. 셋째, 과거에 비해 출생지와 성장지가 점차 소득기회불평등의 주요한 환경 변수로 작용하므로, 소득기회불평등을 발생하는 경로로서 지역에 대한 추가적인 연구가 필요하다. 넷째, 한국의 소득기회불평등 구조는 시간이 지나면서 점차 복잡하게 변화하고 있다. 본 연구는 머신러닝 기법을 활용해 데이터에 기반하여 개인의 타입을 분류한 점에서 기존 연구와 차이를 보이며, 한국에서 어떤 요인이 주요한 환경 변수로 작용하는 지를 확인한 측면에서 향후 한국의 기회불평등 연구 및 정책 설계에 활용할 수 있다는 의의가 있다.