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등록번호	별치/청구기호	소장처	대출여부	대출정보
EM103026	ER - 전자자료	자료대출실(3층)	온라인이용가능

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등록번호	별치/청구기호	소장처	대출여부	대출정보
MO596706	330.015195 신67스	자료대출실(3층)	대출가능

계량경제(econometrics)는 말 그대로 경제활동에 수반되는 다양한 요인들이 서로 연관된 정도를 통계에 기반하여 객관화하고 이를 정량적인 수치로서 설명하고자 하는 학문 분야이다. 수학과 통계에 대한 전문적인 이해를 요구하는 쉽지 않은 분야이다 보니 결과적으로 도구에 대한 의존성이 매우 높은 분야이기도 하다. 본 서는 Stata라는 도구를 활용하여 계량경제 관련 이슈들을 해결하는 접근법을 소개하 고 있다. Stata는 통계(statistics)와 자료(data)를 합한 것이라는 소개와 같이 기본적으로 데이터 분석을 위한 통계 패키지라고 할 수 있다. 계량경제에 한정되지 않은 범용통계 솔루션이라는 의미이다. 시중에 다양한 통계 패키지들이 나와 있고 각자 주로 활용되는 영역과 특장점이 있지만, Stata만이 가지고 있는 강력한 기능과 확장성은 데이터 분석을 요구하는 다양한 분야에서 높은 활용성을 제공한다. 넘어가기 쉬운 기본적인 개념의 소개에 충실 하고자 하였고, 쉽게 접근할 수 있도록 수식 또한 상세하게 풀이하고자 노력하였다. Stata의 강력한 기능과 높은 자유도를 체감할 수 있는 예시들을 Do-File에서 실행할 수 있는 코드와 함께 제시하고자 하였다.

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등록번호	별치/청구기호	소장처	대출여부	대출정보
AR308084	TU - 대학논문	연속간행물실(2층)	대출불가

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등록번호	별치/청구기호	소장처	대출여부	대출정보
MO531731	658.4038 우75빅	자료대출실(3층)	대출가능
MO531732	658.4038 우75빅 c. 2	자료대출실(3층)	대출가능

2016년 여름 “트럼프 당선에 대비하라”고 홀로 주장했던 한 학자의 놀라운 빅데이터 분석 기법 - 드디어 책으로 출간! “여론조사만 보면 힐러리 클린턴이 이긴다고 다들 생각하지요. 하지만 구글 빅데이터는 완전히 다른 얘기를 하고 있습니다. 한국도 혹시 모를 시나리오에 미리 대비해야 합니다.” 2016년 7월. 그 누구도 도널드 트럼프의 대선 승리를 예상치 못했던 그 시기, [매일경제신문]에 “빅데이터는 트럼프 승리 예상… 한국도 대비해야”란 제목의 기사가 실렸다. 우종필 세종대 교수와의 인터뷰 기사다. 그리고 그는 미국 대선 일주일전 개인 홈페이지에 당선자와 선거인단 수를 다시 한 번 예측한다. 트럼프 당선이란 결과가 나와 버린 지금이야 “사실 그럴 줄 알았다”며 이런 저런 분석을 내놓는 ‘자칭 전문가’들이 수두룩하다. 하지만 그건 트럼프 당선 확정일인 2016년 11월 9일(한국 시간) 이후의 일이다.

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등록번호	별치/청구기호	소장처	대출여부	대출정보
MO546823 163544	001.3 경73 v. 2014-09	보존서고2(M117 B)	대출가능

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등록번호	별치/청구기호	소장처	대출여부	대출정보
AR670145	P - 330.04 연53ㅎ	연속간행물실(2층)	대출불가

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등록번호	별치/청구기호	소장처	대출여부	대출정보
AR637893	TU - 대학논문	연속간행물실(2층)	대출불가

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등록번호	별치/청구기호	소장처	대출여부	대출정보
AR273335	P - 345.05 한17	연속간행물실(2층)	대출불가

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등록번호	별치/청구기호	소장처	대출여부	대출정보
AR279403	P - 346.047 한17	연속간행물실(2층)	대출불가

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등록번호	별치/청구기호	소장처	대출여부	대출정보
MO592913	338.9519 한17한	자료대출실(3층)	대출가능

최근 미중 갈등이 다양한 분야에서 점차 격화되고 있으며, 러시아-우크라이나 전쟁, 이스라엘-하마스 전쟁 등 국제사회는 급격한 변동을 경험하고 있다. 한반도 주변의 상황도 심상치 않다. 미중 갈등의 한 축인 대만 문제는 주한미군과도 관련이 있으며, 반도체 등 한국의 핵심 산업은 미중 간의 갈등이 가장 극심한 분야 중 하나이다. 북한은 러시아에 재래식 무기를 공급하며 물자를 공급받는 등 국제사회의 제재를 무시한 러시아와 북한 간의 경제적, 군사적 밀착은 강화되고 있다. 이처럼 한반도를 둘러싼 엄중한 정치적, 경제적 상황하에서 객관적 자료에 기반한 과학적 정책 수립은 필수적이다. 본 연구는 국가 간 관계를 수치화한 구글의 GDELT를 활용하여 한반도 주변의 국가 간 관계에 대한 분석을 수행한다. 해당 자료는 국가 간 관계라는 정성적인 변수를 정량적으로 수치화한 것으로, 구글이 수집한 전 세계 뉴스 기사라는 광범위한 기초 자료에 머신러닝 등 최신의 기술을 적용하여 기존의 사건 자료(event data) 기법을 확장한 것이다. GDELT는 현존하는 사건 방법론 데이터 중 가장 포괄적이며 객관적이라는 장점이 있다. 그러나 기초 자료인 뉴스의 신뢰성과 포함 범위, 그리고 사건을 식별？분류하는 과정에서의 오류 등 한계가 일부 존재한다. 따라서 이러한 한계를 이해하고 활용하는 것이 필요하다. 본 연구는 무역 데이터와 GDELT를 활용해 미국과 중국 사이의 경제적, 정치적 관계의 추세를 살펴보고, 시계열 계량분석을 통해 미중 갈등의 요인이 무엇인지, 어느 국가가 협력과 갈등을 촉발하는지, 상대국은 이에 대응하는지, 시기별로 이러한 결과가 달라지는지 등을 분석한다. 분석 결과, 시진핑 주석 집권 이전까지만 해도 미국과 중국 사이의 관계는 주로 무역과 같은 경제 변수와 연관이 높았던 것으로 나타났다. 미중 사이에 무역액이 증가하면 상호관계가 우호적으로 바뀌는 경향이 확인된 것이다. 또한 해당 시기 미국의 대중 행위와 중국의 대미 행위는 서로 영향을 주지 않은 것으로 나타났다. 미국이 중국에 협력의 행위를 하거나 갈등을 일으켜도 중국이 이에 대응하지 않았고, 반대의 경우도 마찬가지였다. 그러나 시진핑 주석 집권 이후 중국은 미국의 외교적 항의나 시정조치에 적극적으로 대응해 왔으며, 이러한 결과는 데이터를 활용한 실증분석에서도 확인된다. 이는 경제력을 바탕으로 국제사회에 정치적, 군사적 영향력을 확대하여 강대국으로 부상하려는 시진핑 시대 중국의 대외전략과 궤를 같이하는 것으로 볼 수 있다. 또한 최근의 미중 갈등이 무역 변수보다는 상호 행위로부터 영향을 받았다는 점에서 향후 미중관계가 더욱 악화된다면 그 원인은 경제적 변수보다는 대만 문제와 같은 외교？안보 이슈일 가능성이 높다고 예측할 수 있다. 이어서 남북관계와 한반도 주변국 간의 상호관계에 대해 살펴본다. 남북관계가 미중 국력 격차의 영향을 받았는지, 미중관계와 관련이 있는지, 혹은 한반도를 둘러싼 국가 간 관계의 영향을 받았는지에 대해 정량적으로 분석한다. 분석 결과, 한반도 내부 상황이라 할 수 있는 남북관계는 미중 국력 격차나 미중관계와는 크게 관련이 없었으나, 한미, 한중, 북미, 북중 관계는 미중관계와 연관성이 높았다. 이는 미중관계는 남한과 북한 각각의 대외관계에 영향을 미치는 주요한 요인이나 한반도 내부의 긴장 또는 평화에는 직접적인 영향을 주지 못했다는 것을 의미한다. 남북관계에 가장 영향을 주는 국가 간 관계는 북미관계로 나타났다. 북미관계는 한국 행정부의 정치적 성향과 무관하게 남북관계에 일관된 영향을 끼쳤다. 1990년대 초반 이후 남북관계의 핵심 이슈는 핵문제였고, 북한의 핵 개발과 제재, 그리고 협상이 미국과의 관계를 중심으로 이루어져 왔다는 점에서 남북관계는 북미관계의 종속변수라고 할 수 있다. 이러한 결론을 통해 남북관계를 개선하기 위해서는 북한과 미국 사이의 관계를 우호적, 협력적인 모습으로 바꾸어야 할 필요가 있다는 시사점을 도출할 수 있다. 그러나 최근의 미중 갈등 양상이 한반도를 둘러싼 국제관계에 구조적인 변화를 일으켰다면 과거 데이터를 활용한 분석을 통해 미래를 전망하는 것은 불완전할 수 있음을 감안해야 한다. 본 연구는 수치화된 객관적 자료에 기초하여 국가 간 관계를 분석하는 사례를 제시한다. 본 연구에서 활용한 데이터와 방법론, 연구 결과는 향후 대외정책을 수립할 때 참조자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.