한국경제학보 제 32권, 제 1호 (2025년 봄)

    손해배상모형을 활용한 자율주행자동차 사고위험에 대한 연구
    조인오, 김철영
    Pages ages 3-22
  • Abstract ( Eng | Kor ) || PDF
    • A Tort Liability Model of Accident Risk in Autonomous Vehicles
      In Oh Cho, Chulyoung Kim

         This study theoretically analyzes how the advancement of autonomous driving technology affects automobile accident risk using a tort liability framework. The analysis shows that under strict liability, improvements in autonomous driving technology may lead to increased driver inattentiveness, which can raise the overall probability of accidents depending on the magnitude of this behavioral response. In contrast, under the negligence rule, the development of autonomous technology does not induce such inattentiveness, and the accident risk consistently decreases. Therefore, in contexts where public concern over autonomous vehicle accidents is high, adopting a negligence-based regulatory regime rather than strict liability may facilitate the faster and broader adoption of autonomous driving technologies across
    •    본 연구에선 손해배상모형을 활용하여 자율주행기술의 발전이 자동차 사고 위험에 미치는 영향에 대해 이론적으로 분석하고 있다. 분석에 의하면 엄 격책임(strict liability) 하에선 자율주행기술이 발전함에 따라 운전자의 태만함이 증가할 수 있으며, 이러한 효과의 크기에 따라 사고확률 자체가 높아질 수 있다. 하지만 과실책임(negligence) 하에선 자율주행기술이 발전하더라도 운전자의 태만함이 증가하는 효과가 존재하지 않으며, 따라서 만약 자율주행자동차 사고위험에 대한 대중의 경각심이 큰 상황이라면 엄 격책임 방식보다는 과실책임 방식으로 규제하는 것이 사회 전반에 대한 자 율주행기술 도입 속도를 높일 수 있는 방법이라 할 수 있다.
    검색 지수를 이용한 거시경제 전망모형 연구
    박성대, 김현학
    Pages 23-50
  • Abstract ( Eng | Kor ) || PDF
    • Macroeconomic Forecasting Models using Search Indices
      Kyung-woo Lee

         Models for predicting macroeconomic variables such as economic growth rate and inflation rate have traditionally relied solely on structured data. In big data research, unstructured data such as sentiment indices have also been introduced. In this study, we introduced a forecasting model by considering the search volume related to specific macroeconomic variables as indicative of the variability of those variables. Meanwhile, for the search volume index, we leveraged its rapid collection cycle to utilize the characteristics of macroeconomic variables with different cycles. We conducted both typicall forecasting and nowcasting using a Bayesian model average mixture cycle forecasting model. Through this model, we forecasted Korea’s economic growth rate using variables representing industrial production index, prices, currency, oil prices, interest rates, labour, wages, and trade. While search volume itself does not accurately reflect economic information, it can reflect trends in public opinion or consumer economic sentiment that existing macroeconomic data cannot track, making it a useful supplementary variable for existing economic models and potentially improving forecasting power. Even in a very simple form of macroeconomic forecasting model, the search results index demonstrates improved forecasting power, and we expect that expanding this to general equilibrium models could yield significant benefits.
    •    경제성장률, 물가상승률 같은 거시경제 변수를 예측하기 위한 모형은 정형 데이터만을 사용하여 왔다. 빅데이터 연구에서는 감성지수와 같은 비정형 데이터들이 도입되기도 하였는데, 본 연구에서는 특정한 거시경제변수와 관 련된 검색량이 해당 변수에 대한 변동성을 의미하는 것으로 보고 이를 이 용하여 거시 경제 예측 모형을 도입하였다. 한편 검색량 지수의 경우, 수집 주기가 매우 빠르다는 점을 활용하여 주기가 다른 거시경제 변수들의 특성 들을 활용하여 베이지안 모형 평균 혼합주기 예측모형을 통해 일반적인 예 측과 더불어 현재예측 역시 실시하였다. 본 모형을 통해 우리나라 경제성 장률 예측을 산업생산지수, 물가, 통화, 유가, 금리, 노동, 임금, 무역 등 을 나타내는 변수들로 실시한 결과 검색량 그 자체는 비록 정확한 경제 정 보를 반영하는 것은 아니지만, 기존의 거시경제 데이터가 추적하지 못하는 여론의 흐름 혹은 소비자들의 경제심리 등을 반영할 수 있어 기존 경제 모 형에 보조적인 변수로 활용될 수 있어 예측력 향상을 기대할 수 있을 것으 로 보인다. 매우 단순한 형태의 거시경제 예측모형에서도 검색 결과 지수 는 예측력을 향상시키는 결과를 보여 이를 일반균형 모형 등으로 확장하게 되면 상당한 이점이 있을 것으로 보인다.


The Korean Journal of Economics, Vol. 32, No. 1 (Spring 2025)