publications
소상공인의 이해
도시지역의 회복탄력성 연구
Jun, B., Jara-Figueroa, C. and Yu, D., 2022. The economic resilience of a city: the effect of relatedness on the survival of amenity shops during the COVID-19 pandemic. Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, 15(3), pp.551-573.
센터 구성원 간 융합연구 결과인 이 논문은 소상공인 상권정보 데이터에 있는 서울시 소상공인의 위경도 데이터를 이용하여 상권의 공간적 경계를 우선 정의한 후, 각 상권의 업종 구성이 각 상가의 생존율과 지역상권의 회복탄력성에 어떤 영향을 주는 지를 분석하였다.
Abstract
Amenity clusters consisting of coffee shops, restaurants and other small businesses improve urban life and are a source of employment for city dwellers. Although most small business clusters were hit hard by restrictions imposed during the COVID-19 pandemic, some were able to adapt. What determines the economic resilience of amenity clusters? Using store-location data for Seoul from 2016 to 2021, we identify spatial clusters of amenities, and from that build an amenity space to examine the effect of relatedness on the resilience of each cluster. We find that businesses are more likely to survive when located in clusters of related amenities.
키오스크 도입이 소상공인 고용에 미치는 영향
Yoon, C., 2023. Technology adoption and jobs: The effects of self-service kiosks in restaurants on labor outcomes. Technology in Society, 74, p.102336.
이 연구는 키오스크 도입이 외식업에 종사하고 있는 소상공인의 고용형태에 미치는 영향을 분석한 연구이다. 연구결과에 의하면 키오스크의 도입은 정규직이나 비정규직 근로자 수에 영향을 미치지 않았으나 비정규직 근로자 임금과 무급으로 일하는 가족 근로자 수는 감소하였다. 또한, 비프렌차이즈(독립소유) 사업체의 경우 정규직 임금이 증가하는 효과가 있었다. 이 연구에 의하면 기술 도입은 소상공인 사업체의 비숙련 노동을 대체하기 보다는 숙련 노동자의 노동 생산성을 향상시키는 것으로 보인다.
Abstract
This study explores how technology adoption affects labor. I investigate the effect of restaurants’ adoption of self-service kiosks on labor outcomes, using survey data from Korea. I find that businesses’ adoption of self-service kiosks had little impact on their number of full-time or part-time workers. However, restaurants with a self-service kiosk decreased both the wages of their part-time workers and the number of unpaid family members they employed. The results are driven by franchise restaurants. Independently owned restaurants that adopted kiosks increased the wages of their full-time workers. These findings provide support for the efficiency wage theory as well as the skill-biased technological change theory. The results suggest that when businesses adopt new technologies, these technologies do not replace unskilled labor, but rather raise the relative wages of skilled workers.
인구이동
코로나19가 도심 집중화 현상에 미친 영향
Kim, Y.L. and Jun, B., 2022. Inside out: human mobility big data show how COVID-19 changed the urban network structure in the Seoul Metropolitan Area. Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, 15(3), pp.537-550.
이 연구는 코로나19가 서울의 도심 집중화 경향에 어떤 영향을 미쳤는지를 분석한다. 사람들이 도심으로 향하는 구심력은 주로 주변부에 거주하며 도시 중심부에 위치하는 회사나 학교로 출퇴근 밑 통근을 하는 것에서 발생한다. 도시 중심부에 입지하여 생기는 높은 비용을 감내하면서 회사가 도시 중심부에 입지하는 것은 여러 다른 요인이 있겠지만 기본적으로 도시가 지식과 정보가 모이는 곳이기 때문이다. 하지만 최근 ICT가 발전함에 따라 재택근무나 원거리 근무가 가능해지면서 도심으로 모이는 구심력이 약해질 것이라는 예측과 함께, 동시에 ICT 발전에 따라 지식기반 생산이 경제에서 차지하는 비율이 올라가면서 지식생산의 중심이 되는 도심으로의 구심력이 강해질 것이라는 예측이 동시에 있어왔다. 이러한 학계의 논의가 있는 가운데, 코로나19 위기는 재택근무나 원거리 근무가 도심으로 향하는 유동인구의 원심력과 구심력에 어떠한 영향을 주었는지 확인할 수 있는 기회였다. 우리는 통신회사 유동인구 빅데이터를 이용하여 재택근무로의 전환이 이루어졌던 코로나19 기간 동안 도심으로의 유동인구가 어떻게 변했는지 추적하였다.
Abstract
The COVID-19 pandemic has fundamentally changed human mobility patterns in cities. Lockdowns, social distancing and flexible working hours have restructured pre-existing dynamics between two opposing forces in major cities: centripetal and centrifugal. To scrutinise the new dynamics, human mobility in the Seoul Metropolitan Area in early 2020 was investigated using big data collected from cell phone activity. By suggesting a network-based approach to untangle complex human mobility in the urban network, this research contributes to understanding how the COVID-19 shock impacted human mobility patterns in everyday life and how human behaviours adapted to the new normal.
기술혁신
4차 산업혁명 시대 기술 리더쉽
Jun, B., Kim, S.H., Choi, H., Jeon, J.H. and Yu, D., 2023. Technological Leadership in Industry 4.0: A Comparison Between Manufacturing and ICT Sectors Among Korean Firms. IEEE Access, 11, pp.28490-28505.
센터 참여연구자 간 융합연구 결과인 이 논문은 한국의 특허 데이터를 이용하여 4차 산 업혁명 시대의 기술진보의 방향을 살펴보고, 기존 기술 리더쉽을 가지고 있던 제조업 섹터와 ICT 섹터 중 어디가 4차 산업혁명 관련 기술 리더쉽을 보유하고 있는지를 살펴보았다. 우리 센터에서는 이 논문을 통해 확보한 데이터와 기초지식을 바탕으로 소상공인 관련 기술의 진보 방향과 소상공인 관련 기술 개발 관련 정책적 함의를 이끌어낼 계획이다.
Abstract
This paper examines the technological structures of the manufacturing and the ICT sectors in Korea to examine the potential shift of dominant technological sectors in the era of the Fourth Industrial Revolution (4IR). By using patent data of Korean firms from 1990 to 2021, we find that the manufacturing sector has been the dominant technological leader in Korea in terms of both the number of patents and the diversity of technologies, even in the era of 4IR. Although the ICT sector has shown an increasing focus on Industry 4.0 (I4) technologies after the 2000s, indicating the potential for a shift in dominance in the future, the gap between the two sectors is still significant. The study also reveals that the manufacturing sector tends to diversify technologies, while the ICT sector specializes in several target technologies. Our analysis also suggests that both sectors exhibit path-dependency, with the ICT sector exhibiting stronger characteristics, and firms in both sectors shows the tendency of intensive and extensive margin in their patenting activities, with the manufacturing sector exhibiting the stronger tendency.
기업의 4차 산업혁명 기술 확보에 영향을 미치는 요인 분석
Kim, S.H., Jeon, J.H., Aridi, A. and Jun, B., 2022. Factors that affect the technological transition of firms toward the industry 4.0 technologies. IEEE Access, 11, pp.1694-1707.
참여연구자 간 융합공동연구로 수행된 이 연구는 기업의 4차 산업혁명 관련 기술의 확 보에 있어 어떤 요소가 중요하게 작동하는지를 살펴본 연구이다. 기업의 특허데이터 및 재무정보를 매칭하여 정부가 기업을 지원하는 R&D에 있어서 염두에 두어야할 정책변수 를 발견하였다. 이 연구결과를 이용하여 정부가 기업의 R&D를 지원할 때 성공확률을 높이고 비용은 절약할 수 있는 정책에 대한 함의를 이끌어낼 수 있었다.
Abstract
This research identifies factors that affect the technological transition of firms toward industry 4.0 (IT) technologies focusing on capabilities and policy impacts using relatedness and complexity measures. For the analysis, a unique dataset was used of Korean manufacturing firms’ patents and their financial and market information. Following the Principle of Relatedness, which is a recently shaped empirical principle in the field of economic complexity, economic geography, and regional studies, a technology space is built, and each firm’s footprint in the space is traced. Using the firms’ technology space can identify those firms that successfully develop new I4 technologies and can examine whether their accumulated capabilities in their previous technology domains positively affect their technological diversification and which factors play a critical role in their transition towards I4. In addition, combining data on whether the firms received government support for R&D activities can help further analyze the role of government policy in supporting firms’ knowledge activities in new I4 technologies. Firms with higher related technologies and more government support are more likely to engage in new I4 technologies. This research is expected to inform policymakers who intend to diversify firms’ technological capabilities towards I4 technologies.
기술정책
공공정책의 효율성에 대한 연구
Lee, J., Min, N. and Yoon, C., 2023. Knock knock: can doorstep public service improve community outcomes?. Journal of Asian Public Policy, pp.1-25.
전 세계 정부는 공공 서비스 제공을 개선하기 위해 노력해 왔다. 방문형 공공 서비스 는 취약 계층을 위한 사회 및 보건 서비스를 강화하는 것을 목표로 하는 이니셔티브 이다. 이 연구는 대표적인 방문 서비스인 가정 방문 프로그램의 효과를 조사하였다. 특히 가정 방문이 환자의 건강 상태, 병원 방문, 의료비 등 지역사회 건강 결과에 영 향을 미치는지를 살펴보았다. 또한 코로나19 팬데믹 기간과 이후 가정 방문의 효과가 달라지는지 살펴보았다. 2017년부터 2020년까지 한국의 데이터를 바탕으로 차이점 차이(DID) 모델을 사용한 준실험 설계를 사용하여 이 프로그램을 시행하는 동사무소 를 비교한 결과, 이 프로그램을 제공한 지역사회는 그렇지 않은 지역사회에 비해 건 강 상태가 개선되고 병원 방문 횟수가 줄었으며 의료비 지출이 감소한 것으로 나타 났다. 또한 이 프로그램은 팬데믹이 지역사회 건강 결과에 미치는 악영향을 완화했 다. 이러한 결과는 특히 보건 비상사태 시 공공 서비스 제공을 강화하기 위한 문앞 옵션의 중요성을 강조하며 의료서비스 관련 중소기업 및 소상공인 점포에 대한 정책 함의를 이끌어 낼 수 있었다.
Abstract
Governments across the globe have been striving to improve the delivery of public service. Doorstep public service is an initiative that aims to enhance social and health services for vulnerable populations. This study examines the effectiveness of a typical doorstep service: a home visiting program. We specifically investigate whether home visits influence community health outcomes, including patients’ health conditions, hospital visits, and medical expenses. We also explore whether the effectiveness of home visits varies during and after the COVID-19 pandemic. Based on data from South Korea spanning from 2017 to 2020 years, we employ a quasi-experimental design using a difference-in-differences (DID) model to compare neighbourhood offices implementing the program. Findings show that communities offering this program demonstrated improved health conditions, fewer hospital visits, and lower medical expenses compared to communities without the program. Additionally, this program mitigated the adverse impacts of the pandemic on community health outcomes. Implications underline the importance of doorstep options for enhancing public service delivery, particularly during health emergencies.
데이터 사이언스
조건부 종속성에 대한 연구
Cho, Y., Lee, S., Kim, J. and Yu, D., 2023. Sparse partial correlation estimation with scaled Lasso and its GPU-parallel algorithm. IEEE Access.
센터 참여연구자 간 공동연구 결과인 이 논문은 데이버 분석 시 관측된 변수들 사이의 조건부 종속성을 식별하고 변수들 사이의 관계를 그래프를 이용하여 시각적으로 표현 하는 방법론을 개발한 연구이다. 기존의 방법을 개선하는 부분상관계수 기반의 추정 방법을 제안하였고 대규모 데이터 처리에 적합하도록 그래픽스 연산 장치에 기반한 병렬화 알고리즘을 개발하였다. 업종별 조건부 종속성에 기반한 연관 관계 식별 또는 소상공인의 생존 시간 모형의 적용 등에서 설명 변수들 사이의 연관성 식별에 활용가능하다.
Abstract
Sparse partial correlation estimation is a popular topic in high-dimensional data analysis, where nonzero partial correlation represents the conditional dependency between two corresponding variables given the other variables. In the Gaussian graphical model, many methods have been developed using the ℓ 1 regularization to achieve sparsity on conditional dependency. Most of the existing methods impose ℓ 1 penalty on the off-diagonal entries of the precision matrix. This approach may fail to identify the conditional dependencies with partial correlations of moderate magnitudes when the corresponding elements of the precision matrix are relatively small. In this study, we propose a two-stage procedure to estimate sparse partial correlations using scaled Lasso. The proposed procedure resolves the non-convexity of partial correlation estimation by using a consistent estimator of the diagonal elements of the precision matrix from scaled Lasso. Moreover, we develop an efficient algorithm for the proposed method using graphics processing units based on the iterative shrinkage algorithm. Our numerical study shows that the proposed method performs better than the existing methods in terms of edge recovery and the estimation of the partial correlations under the Frobenius norm.
융합 라쏘 신호 근사기에 대한 연구
Son, W., Lim, J. and Yu, D., 2023. Path algorithms for fused lasso signal approximator with application to COVID‐19 spread in Korea. International Statistical Review, 91(2), pp.218-242.
시간에 흐름에 따라 관측된 데이터가 구간별 상수 평균을 갖을 때, 평균이 달라지는 시점과 평균을 추정하는 융합 라쏘 신호 근사기에 대한 해-경로 알고리즘에 대하여 소개하고 기존의 방법을 개선하는 해-경로 알고리즘을 제안한 연구로 연구의 결과를 한국의 코로나 일일 확진자 수에 적용하여 확진자 폭증의 시작 시점과 주요 구간을 식별함. 본 연구는 시간의 흐름에 따른 소상공인의 업종별 점포 수의 변화점 식별에 응용이 가능함.
Abstract
The fused lasso signal approximator (FLSA) is a smoothing procedure for noisy observations that uses fused lasso penalty on unobserved mean levels to find sparse signal blocks. Several path algorithms have been developed to obtain the whole solution path of the FLSA. However, it is known that the FLSA has model selection inconsistency when the underlying signals have a stair‐case block, where three consecutive signal blocks are either strictly increasing or decreasing. Modified path algorithms for the FLSA have been proposed to guarantee model selection consistency regardless of the stair‐case block. In this paper, we provide a comprehensive review of the path algorithms for the FLSA and prove the properties of the recently modified path algorithms’ hitting times. Specifically, we reinterpret the modified path algorithm as the path algorithm for local FLSA problems and reveal the condition that the hitting time for the fusion of the modified path algorithm is not monotone in a tuning parameter. To recover the monotonicity of the solution path, we propose a pathwise adaptive FLSA having monotonicity with similar performance as the modified solution path algorithm. Finally, we apply the proposed method to the number of daily‐confirmed cases of COVID‐19 in Korea to identify the change points of its spread.
중도 절단되어 관측된 변수 사이의 연관성 검정 방법
Cho, S., Yu, D. and Lim, J., 2023. Testing independence of bivariate censored data using random walk on restricted permutation graph. Journal of the Korean Statistical Society, pp.1-25.
중도 절단되어 관측된 두 변수 사이의 연관성을 검정하는 방법에 대한 연구로 식별 가능한 순서 정보의 제한을 반영한 제한된 순열기반의 그래프 위에서의 랜덤 워크로 검정 통계량의 분포를 산출하는 방법을 제안함. 업종별 점포의 생존 시간에 대한 연 관성을 식별하는 응용문제에 적용 가능한 연구임.
Abstract
In this paper, we propose a procedure to test the independence of bivariate censored data, which is generic and applicable to any censoring types in the literature. To test the hypothesis, we consider a rank-based statistic, Kendall’s tau statistic. The censored data defines a restricted permutation space of all possible ranks of the observations. We propose the statistic, the average of Kendall’s tau over the ranks in the restricted permutation space. To evaluate the statistic and its reference distribution, we develop a Markov chain Monte Carlo (MCMC) procedure to obtain uniform samples on the restricted permutation space and numerically approximate the null distribution of the averaged Kendall’s tau. We numerically compare the power of our procedure to existing state of the art procedures in the literature under various censoring types. We apply the procedure to three real data examples with different censoring types, and compare the results with those by existing methods.
공분산 추정 베이지안 모형 연구
Lee, K., Jo, S. and Lee, J., 2022. The beta-mixture shrinkage prior for sparse covariances with near-minimax posterior convergence rate. Journal of Multivariate Analysis, 192, p.105067.
이 연구에서는 베타혼합 축소 사전분포를 활용하여 고차원의 성김 특성이 있는 공분산을 추정하는 베이지안 모형을 제안하였다. 제안한 모형은 기존의 spike-and-slab 사전분ㅍㅗ에 비해 계산적인 면에서 효율성과 좋은 이론적인 성질을 가지고 있음을 보였다. 모의실험과 실제자료 분석을 통해 빈도론 방법과 기존의 베이지안 방법 들에 비해 성능이 우수함을 입증하였다.
Abstract
Statistical inference for sparse covariance matrices is crucial to reveal the dependence structure of large multivariate data sets, but lacks scalable and theoretically supported Bayesian methods. In this paper, we propose a beta-mixture shrinkage prior, computationally more efficient than the spike and slab prior, for sparse covariance matrices and establish its minimax optimality in high-dimensional settings. The proposed prior consists of independent beta-mixture shrinkage and gamma priors for off-diagonal and diagonal entries, respectively. To ensure positive definiteness of the covariance matrix, we further restrict the support of the prior to the subspace of positive definite matrices. We obtain the posterior convergence rate of the induced posterior under the Frobenius norm and establish a minimax lower bound for sparse covariance matrices. The class of sparse covariance matrices for the minimax lower bound considered in this paper is controlled by the number of nonzero off-diagonal elements and has more intuitive appeal than those appeared in the literature. We show that the posterior convergence rates of the proposed methods are minimax or nearly minimax. In the simulation study, we also show that the proposed method is computationally more efficient than competitors while achieving comparable performance. Advantages of the beta-mixture shrinkage prior are demonstrated based on two real data sets.
