스테이블코인 시대 미국 통화시스템 재편에 따른 한국 경제의 구조적 변화 : 유튜브 기반 텍스트마이닝과 NPO 정책적 함의 = Structural Changes in the Korean Economy under the Reconfiguration of the U.S. Monetary System in the Era of Stablecoins: YouTube-Based Text Mining and Policy Implications for Nonprofit Organizations

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 미국 통화(화폐) 시스템의 재편에 수반된 스테이블코인 확산이 한국 경제에 어떠한 구조적 위험과 기회를 야기하는지를 경제·정책 유튜브 채널의 캡션을 대상으로 한 텍스트 마이닝과 거시지표 연계 분석을 통해 탐색하였다. 분석의 핵심 문제의식으로 스테이블코인 및 달러 패권 관련 담론이 대중적이고 전문적인 커뮤니케이션 공간에서 어떻게 구조화·분화되는지를 확인하고, 이러한 담론 강도의 변동이 인플레이션 등 한국의 거시 환경과 어떤 방식으로 동행 또는 선행 관계를 형성하는지 점검하였다. 아울러 위험 인식이 확산되는 국면에서 비영리조직(NPO)에 대한 논의가 어떤 경험적 근거 위에서 재구성될 수 있는지까지 함께 검토하는 데 연구의 문제의식을 두었다.
자료는 2024년 6월부터 10월까지(1차), 2025년 5월부터 9월까지(2차), 2024년 11월부터 2025년 10월까지(3차)로 구분하여 세 차례의 수집 구간으로 나누어 구축하였다. 전체적으로 2024년 하반기부터 2025년 하반기까지 세 차례에 걸쳐 2,480편의 동영상 캡션을 수집·전처리하였으며, 3차 실험에서는 16개 채널에서 “스테이블코인” 키워드를 포함한 영상을 선별해 담론을 집중적으로 관찰하였다. 분석 방법은 TF·TF-IDF 산출 후 계층적 클러스터링(덴드로그램)과 CONCOR로 키워드 결합 구조를 확인하고, LDA 토픽모델링으로 담론 축을 추출한 뒤, 담론 강도에 대한 시계열 지표를 구성하여 거시지표와의 연결 가능성을 점검하는 절차로 구성하였다.
주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 스테이블코인은 초기에 암호화폐 담론의 주변 요소로 나타났으나, 이후 규제·제도 논의와 달러 패권·디지털 달러 논의가 교차하는 지점에서 결합이 강화되며 독립 축으로 분화될 수 있는 구조적 위치가 확대되는 양상을 보였다. 둘째, 최소 회귀 분석에서 텍스트 기반 취약·피해 지표(N_t)는 소비자물가 상승률(전월비)과 통계적으로 유의한 양(+)의 관계를 보였으며, 계수는 0.0736으로 추정되었다. 반면 1기 시차 모형에서는 계수가 –0.0598로 나타났으나 유의성은 확인되지 않았다. 이는 텍스트 지표가 단기 예측 변수라기보다, 물가 압력이 형성·확대되는 국면에서 위험·피해 인식이 동시에 강화되는 동행적 신호로 해석되는 것이 타당함을 시사한다.
마지막으로 본 논문은 텍스트–경제 지표의 결합을 NPO 논의의 시범적 출발점으로 제시하였다. 위험이 가계 수준에서 명시적으로 표출되기 이전에 위험·피해 인식이 확산되는 국면에서 텍스트 지표가 동행 신호로 기능할 수 있다. 또한 이를 기반으로 후속 연구에서 선제적 대응의 정보적 토대를 논의할 수 있다. 다만, 본 연구의 실증 검정에서는 소비자물가 중심의 최소 회귀에 국한되어, 인과효과 식별이 아닌 동행 관계의 정리에 머문다는 해석상의 한계를 갖는다. 이러한 한계는 후속 연구에서 더 긴 기간과 다양한 거시지표를 포함해 분석을 확장·검증하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This dissertation explores the structural risks and opportunities that the diffusion of stablecoins accompanying the reconfiguration of the U.S. monetary (currency) system may generate for the Korean economy, using text mining of captions from economic and policy-oriented YouTube channels and a linkage analysis with macroeconomic indicators. The core analytical focus is to examine how discourses related to stablecoins and U.S. dollar hegemony are structured and differentiated within a communication space shared by the general public and experts, to assess how fluctuations in discourse intensity form contemporaneous or leading relationships with Korea’s macroeconomic environment, including inflation, and to consider on what empirical basis discussions of nonprofit organizations (NPOs) can be reconstructed during phases in which risk perceptions spread.
The dataset is constructed across three collection periods: June–October 2024 (Phase 1), May–September 2025 (Phase 2), and November 2024–October 2025 (Phase 3). In total, 2,480 video-caption texts are collected and preprocessed across the three phases spanning the second half of 2024 through the second half of 2025. In Phase 3, videos containing the keyword “stablecoin” are selected from 16 channels to observe the discourse more intensively. The analytical procedure consists of computing TF and TF–IDF, examining keyword linkage structures through hierarchical clustering (dendrograms) and CONCOR, extracting discourse dimensions via LDA topic modeling, and then constructing time-series indices of discourse intensity to assess their potential linkage to macroeconomic indicators.
The main findings are as follows. First, stablecoins initially appear as a peripheral element within broader cryptocurrency discourse; over time, however, their structural position expands such that they may differentiate into an independent axis as linkages intensify at the intersection where regulatory and institutional discussions meet narratives on dollar hegemony and the digital dollar. Second, in a baseline regression, the text-based vulnerability/damage indicator (N_t) exhibits a statistically significant positive relationship with the month-on-month change in the Consumer Price Index (CPI), with an estimated coefficient of 0.0736. By contrast, in the one-period lag specification, the coefficient is estimated at –0.0598 and is not statistically significant. These results suggest that the text-based indicator is better interpreted not as a short-term forecasting variable, but as a contemporaneous signal in which risk and damage perceptions intensify alongside phases of emerging and expanding inflationary pressure.
Finally, this dissertation presents the linkage between text-based and economic indicators as a pilot starting point for discussions of NPOs. Before risks are explicitly manifested at the household level, during phases in which risk and damage perceptions spread, the text-based indicator can function as a contemporaneous signal. Building on this, future research may discuss an informational basis for proactive responses. However, the empirical tests in this study are limited to baseline regressions centered on the CPI, and the interpretation is constrained in that the analysis remains a consolidation of contemporaneous relationships rather than an identification of causal effects. This limitation can serve as foundational material for follow-up studies that extend and validate the analysis with longer time horizons and a broader set of macroeconomic indicators.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서 론 1
• 제 1 절 연구 배경 및 목적 1
• 1. 연구 배경 1
• 2. 연구 필요성 2
• 3. 연구 목적 4
• 제 2 절 연구 문제와 가설 5
• 1. 연구 문제 5
• 2. 연구 가설 7
• 제 3 절 주요 용어의 정의 7
• 1. 디지털 자산·크립토자산·가상자산의 개념 구분 8
• 2. 스테이블코인(Stablecoin) 8
• 3. 텍스트 지표(Text-based Index) 9
• 4. 담론의 분석적 의미 10
• 5. 비영리조직(NPO, Non-Profit Organization) 10
• 제 4 절 연구 범위 및 구성 11
• 1. 연구 범위 11
• 2. 데이터의 수집 범위와 윤리적 고려 12
• 3. 연구 구성 13
• 제 2 장 이론적 배경 및 선행 연구 검토 15
• 제 1 절 이론적 배경 15
• 1. 스테이블코인 개념과 유형 15
• 2. 국제통화제도 변천과 기축통화 17
• 3. 달러 스테이블코인 전략 18
• 제 2 절 선행연구 고찰 21
• 1. 주제별 선행연구 검토 21
• 2. 연구 공백 도출 30
• 3. 연구의 차별성 33
• 제 3 장 연구 설계 36
• 제 1 절 연구 방법 및 분석 대상 36
• 1. 연구 방법론의 개요 36
• 2. 분석 대상 및 자료수집 39
• 3. 텍스트 지표와 최소 회귀 분석의 설계 42
• 4. 데이터마이닝(Data mining) 분석 설계 43
• 5. 텍스트마이닝(Text mining)의 분석과 연구 위치 45
• 6. 텍스트 마이닝 절차 46
• 7. 자료의 신뢰성 및 타당성 50
• 제 2 절 텍스트 마이닝(Text mining) 분석 기법 52
• 1. 용어 빈도-역 문서 빈도(TF-IDF) 개념 및 방법 53
• 2. 과도기 구간 핵심 키워드 TF-IDF 시계열 지표화 55
• 3. 계층적 군집화(Hierarchical Clustering) 개념 및 방법 57
• 4. CONCOR(CONvergence of iteration CORrelation) 개념 및 방법 60
• 5. LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽모델링 개념 및 방법 61
• 제 3 절 전처리 과정 및 분석 도구 63
• 1. 데이터 전처리 및 행렬 63
• 2. 분석 도구 및 환경 68
• 제 4 장 1차 시기(2024.6.~10.) 경제 정책 동향 분석 70
• 제 1 절 경제 정책 주요 키워드 70
• 1. 분석 대상 기초 분석 70
• 2. 빈도(TF, Term Frequency) 분석 72
• 3. 워드 클라우드(Word cloud) 75
• 제 2 절 단어 빈도-역 문서 빈도 분석 및 워드 클라우드 77
• 1. 단어 빈도-역 문서 빈도(TF-IDF) 분석 77
• 2. 워드 클라우드(Word cloud) 80
• 제 3 절 계층적 군집화(Hierarchical Clustering) 분석 82
• 1. 덴드로그램(Dendrogram) 분석 82
• 2. CONCOR(CONvergence of iteration CORrelation) 분석 102
• 제 4 절 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽 모델링 분석 108
• 1. 토픽1: 주식·반도체·2차전지 투자 담론 110
• 2. 토픽2: 북한·안보 위기와 지정학 리스크 111
• 3. 토픽3: 암호화폐·비트코인 및 디지털 자산 112
• 4. 토픽4: 거시경제·통화·재정정책 담론 113
• 5. 토픽5: 부동산·주택 시장과 가계 자산 구조 114
• 제 5 절 소 결 119
• 제 5 장 2차 시기(2025.5.~9.) 경제 정책 동향 분석 125
• 제 1 절 경제 정책 주요 키워드 125
• 1. 빈도(TF, Term Frequency) 분석 126
• 2. 워드 클라우드(Word cloud) 128
• 제 2 절 단어 빈도-역 문서 빈도 분석 및 워드 클라우드 130
• 1. 단어 빈도-역 문서 빈도(TF-IDF) 분석 130
• 2. 1·2차 시기 TF-IDF 비교 및 과도기 시계열 분석 132
• 3. 워드 클라우드(Word cloud) 136
• 제 3 절 계층적 군집화(Hierarchical Clustering) 분석 138
• 1. 덴드로그램(Dendrogram) 분석 138
• 2. CONCOR(CONvergence of iteration CORrelation) 분석 157
• 제 4 절 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽 모델링 분석 165
• 1. 전체 토픽 구조와 상위 단어 분포 165
• 2. 토픽 1: 디지털자산·부동산·금융 레버리지 축 167
• 3. 토픽 2: 군사·지정학 갈등과 에너지 안보 169
• 4. 토픽 3: 제조업·에너지·첨단산업 구조 170
• 5. 토픽 4: 무기 체계 및 전력 운용 172
• 6. 토픽 5: 주가와 금융시장 동향 174
• 제 5 절 소 결 176
• 제 6 장 미국의 경제 정책 변화 분석 180
• 제 1 절 경제 정책 주요 키워드 180
• 1. 빈도(TF, Term Frequency) 분석 182
• 2. 워드 클라우드(Word cloud) 185
• 제 2 절 단어 빈도-역 문서 빈도 분석 및 워드 클라우드 187
• 1. 단어 빈도-역 문서 빈도(TF-IDF) 분석 187
• 2. 워드 클라우드(Word cloud) 190
• 제 3 절 계층적 군집화(Hierarchical Clustering) 분석 191
• 1. 덴드로그램(Dendrogram) 분석 192
• 2. CONCOR(CONvergence of iteration CORrelation) 분석 212
• 제 4 절 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽 모델링 분석 217
• 1. 토픽 1: 스테이블코인–달러 패권과 글로벌 거시 금융 218
• 2. 토픽 2: 프로그래머블 머니와 국내 금융기관 220
• 3. 토픽 3: 디지털 자산의 실물 구조 220
• 4. 토픽 4: 장기 자산과 통상 전략 221
• 5. 토픽 5: 스테이블코인의 전통 금융 편입 222
• 제 5 절 소 결 223
• 1. 문헌 고찰 223
• 2. 소결 229
• 제 7 장 분석의 함의 및 시사점 235
• 제 1 절 시기별·채널별 정책 구조 235
• 1. 실험 결과의 비교 235
• 2. 달러 스테이블코인의 구조적 특징 236
• 제 2 절 텍스트 지표와 경제 지표의 연계 238
• 1. 텍스트 기반 지수의 구성과 시계열 특성 238
• 2. 거시·금융 변수와의 상관 구조 239
• 3. 회귀 분석 결과와 해석 240
• 제 3 절 학문적·실천적 시사점 244
• 1. 학문적 시사점 244
• 2. 실천적 시사점 246
• 3. 소결 249
• 제 4 절 NPO의 전략적 역할 249
• 1. 스테이블코인 시대의 위험 구조와 NPO 필요성 249
• 2. 미국의 달러 스테이블코인 전략과 한국의 역할 250
• 3. 스테이블코인·CBDC 양분화와 한국의 전략 251
• 4. 원화 스테이블코인 제도화 논의와 은행 중심 모델의 한계 251
• 5. 공익적 NPO 플랫폼의 핵심 기능 252
• 6. 고환율 국면에서의 실천 과제와 소결 257
• 제 8 장 결 론 259
• 제 1 절 연구 요약 259
• 제 2 절 텍스트–경제 지표 연계 분석의 의의 259
• 제 3 절 연구의 기여 및 한계 260
• 1. 학문적 기여 260
• 2. 실천적 기여 263
• 3. 정책적 기여 264
• 4. 연구의 한계 265
• 제 4 절 향후 연구 과제 267
• 참고문헌 268
• Abstract 278