가르침에 대한 성찰 - 제2회 서울대 교육상 수상자

이번 호[인터뷰] 가르침에 대한 성찰코너에서는제2회 서울대학교 교육상 수상자인 생활과학대학 소비자아동학부 김난도 교수를 인터뷰 하였다

신국정관리와 인사개혁의 방향: 21 세기의 지식혁명시대에 대비하여

본 논문은 세계화와 과학기술의 발전에 힘입은 정보화가 초래한 지식혁명의 시대인 21세기를 대비하는 인사개혁의 기본적인 방향을 제시하였다. 이를 위하여 지식사회의 성격을 규명하고 그에 따른 새로운 국정과제를 점검한 후, 많은 한계를 보인 바 있는 신자유주의적 행정개혁의 논리에서 벗어나 비정부단체·준정부조직·민간조직들과 유기적인 협조아래 민간과 공공부문의 포괄적인 국정관리를 필요로 하는 신국정관리의 필요성을 역설하였다. 신국정관리의 수행을 위해서는 무엇보다도 국가발전의 중심축이 될 능력있는 고위 엘리트관료들을 필요로 하는데 전문화된 일반가로서의 엘리트관료를 양성하기 위한 인사개혁의 방향을 개방형인사제도의 도임, 직위분류제적 요소의 강화, 지식관리와 정보관리를 위한 경력관리의 필요성, 순환보직과 업무인수인계의 형식화 문제의 해결 등을 중심으로 논의하였다. 특히 이러한 전환은 중앙인사위원회를 중심으로란 인사행정기관의 제도적 개편이 관건이 된다는 판단 아래, 제도적 개혁의 필요성을 강조함으로써 결론에 대신하였다

A Study on the Determinants of the Overburden of Housing Cost for Single-person Rental Households by Life Cycle Using Decision Tree Analysis

본 연구는 불안정한 주택임대차시장에서 홀로 살아가는 1인 임차가구의 주거 현황을 파악하고, 주거비 과부담 경험의 가능성이 높은 1인 임차가구의 특성을 제시하는 분류규칙을 도출하고자 하였다. 특히, 1인가구를 하나의 동질적인 분석집단으로 여기지 않고, 생애주기 단계에 따라 청년기(20~39세), 중․장년기(40~64세), 노년기(65세이상)로 구분하여 각 연령대별 주거비 과부담 결정요인을 분석하였다는 점에서 선행연구들과의 차별점을 가진다. 이에 본 연구에서는 2020년 주거실태조사 를 활용하여 생애주기별 1인 임차가구의 월소득 대비 주거비비율인RIR(Rent to Income Ratio)을 산출하고, 머신러닝의 분류기법인 의사결정나무 분석을 적용해 해당 지표의 기준치 30% 초과 여부에 따라 1인 임차가구의 주거비 과부담 가능성이 높은 집단을 분류하였다. 이때, 주거비 과부담을 경험한 가구주의 비율이 경험하지 않은 비율에 비해 과도하게 높은 불균형 데이터 문제가 있었고, 이를 해결하기 위해 과대표집, 과소표집, 양쪽표집, ROSE 기법을 적용하여 분류모형의 성능을 개선하였다. 분석결과, 전 연령대에서 월평균 총 경상소득이 하(1-4분위) 수준인 경우 모두 주거비 과부담 집단으로 분류되어전체 1인 임차가구 중에서도 특히 저소득층 가구주의 주거비 부담 완화를 위한 정책적 개입의 정당성을 확인하였다. 생애주기 주거비 과부담 결정요인을 면밀히 살펴본 결과는 다음과 같다. 먼저, 청년기는 월평균 총 경상소득, 거주지역, 주택유형이 도출되었고, 특히, 중(5-8분위)의 소득수준을 보이며, 수도권 오피스텔에 거주하는 집단 중67%가 주거비 과부담을 경험하는 것으로 나타났다. 중․장년기는 월평균 총 경상소득, 주거면적, 거주지역, 주거환경만족도, 주택유형이 도출되었고, 높은 확률로 중(5-8분위), 상(9-10분위)의 소득수준을 보유한 상태이거나, 36m^2 이상 57m^2미만 주거면적의 수도권 주택에 거주하며 주거환경에 대해 만족할 때 60%가 주거비 과부담을 경험하는것으로 나타났다. 노년기는 월평균 총 경상소득, 주거면적, 거주기간, 연령, 주택점유형태가 도출되었다. 하(1-4분위)의 소득수준을 가지고, 주거면적이 29m^2이상 40m^2미만인 주택에서 3.5년 이상의 거주기간을 보냈으며, 75세이상의 초고령자이고, 월세 형태의 임차가구주인 경우 중 26%가 주거비 과부담을 경험하는 것으로 확인되었다. 이상의 연구결과를 통해 1인 임차가구의 주거안전성을 높일 수 있는 생애주기 단계에 따른 주거복지정책 마련을 위한기초자료로써 함의를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. This study sought to identify the housing status of single-person rental households living alone in the unstable housing rental market and to derive classification rules that present the characteristics of single-person rental households with high possibility of overburden housing costs. In particular, single-person households are not regarded as a homogeneous analysis group, but are different from previous studies in that they analyzed the determinants of housing cost and burden for each age group by dividing them into adolescence(20-39years old), middle age(40-64years old) and old age(65years old or older). Accordingly, in this study, the RIR(Rent to Income Ratio), which is the ratio of housing costs to monthly income of single-person rental households by life cycle, was calculated using the 2020 Korea Housing Survey . The decision tree analysis, a classification technique of machine learning, was applied to classify groups with a high possibility of overburden of housing costs for single-person rental households depending on whether the standard value of the index exceeded 30%. At this time, there was an unbalanced data problem in which the proportion of household owners who experienced housing costs and burdens was excessively high compared to the proportion who did not experience them. To solve this problem, the performance of the classification model was improved by applying over-sampling, under-sampling, both-sampling, and ROSE techniques. As a result of the analysis, all cases where the average monthly recurring income is low in all age groups were classified as overburdened groups, confirming the legitimacy of policy intervention to lower the housing cost burden of low-income single-person rental households. By life-cycle, in adolescence, average monthly recurring income, residential district, and housing type were derived. In middle age, average monthly recurring income, residential area, residential district, residential environment satisfaction, and housing type were derived. In old age, average monthly recurring income, residential area, residence period, age, and housing occupancy type were derived. Through the above research results, it is expected to provide implications as basic data for preparing housing welfare policies for each life cycle that can increase the housing safety of single-person rental households.N