전쟁 전조증상 분석 중요성에 대한 연구 : 러시아·우크라이나 전쟁을 중심으로 = A Study on the Importance of Analyzing War Precursor Indicators: Focusing on the Russia·Ukraine War

국문 초록 (Abstract)

인류 역사에서 전쟁은 단 한순간도 끊이지 않고 반복되어 왔다. 정치과학에서 전쟁의 원인을 밝히려는 시도는 고전적 현실주의(인간의 본성과 권력 추구성), 구조적 현실주의(국제체제의 제약), 지정학(공간과 자원 쟁탈) 등 다양한 접근으로 연구되었지만, 여전히 전쟁은 종식되지 않았다. 기존 이론들은 대체로 사후 설명에 강점이 있어 "전쟁이 왜 일어났는가"에는 설득력 있게 설명하지만, "그래서, 지금 전쟁이 임박했는가"에 대해서는 답을 못하고 있다.

본 연구는 전쟁 예방을 위해 기존 이론들의 사후적 원인 설명론의 전통을 넘어 전쟁을 예측 가능한 진단과 행동 가능한 경보로 연결하려 한다. 이를 위해 전쟁을 복잡계(complex system) 관점으로 보고, 전쟁의 비선형성과 피드백, 임계 전환을 관측 가능한 전조 지표와 표준화된 판정 규칙으로 전환한다. 이어서 전쟁 전조증상 지수가 기존 국제정치 메커니즘보다 더 정확하고 빠르게 전쟁 위험을 알리는지 검증하고, 어떤 변수 조합과 조건이 전쟁의 임계 접근을 만들어내는지 제시한다. 방법론적으로 정치, 경제, 사회, 군사 네 영역에 걸친 8개 지표와 57개 하위 요소로 구성된 전조 지표 체계를 설계하고, 러시아-우크라이나 전쟁(이하 러-우 전쟁으로 표기)에 적용하여 내적 적합성과 타당성을 검증한다. 이를 통해 전쟁 연구를 설명 중심의 구조적 접근에서 예측과 개입이 가능한 메커니즘 연구로 확장하며 사례 간 비교와 재현 가능성을 확보한다. 또한, 전쟁 촉발 요인을 식별함으로써 정책 처방의 우선순위를 차별화하고, 전쟁 예측 모델링과 발발 이전 조기 개입이 가능한 조기경보 체계의 활용 가능성을 제시한다.
논문의 구성은 다음과 같다. 1장은 문제의식과 연구 목적, 사례 선택과 범위, 혼합방법론에 기초한 연구 설계를 제시한다. 2장은 주류 국제정치이론과 대안적 접근을 검토하고, 복잡계에 기초한 개념을 정립해 전조 지표 판독의 상위 분석 틀을 제안한다. 3장은 전조 지표의 정의, 등급, 가중, 임계 기준을 체계화하고, 산출 및 판독을 위한 평가 기준과 코딩, 검증 절차를 명시한다. 4장은 러-우 전쟁에 이 규칙을 적용하여 3장에서 제시한 이론적 가설을 검증하고, 5장은 평가 결과를 종합하여 전쟁 예방 연구로의 활용 방안을 논의한다. 결론에서는 이론적 함의를 논의하고, 데이터 편향과 모형 과적합 등 한계를 요약하며 후속 연구 과제와 정책적 활용 방안을 제시한다.

결론적으로 본 논문은 기존 전쟁 연구의 환원주의적 귀인 방법론을 넘어, 전조 지표 기반의 진단·예측 체계를 정립하려 한다. 이를 통해 전쟁을 완전히 차단할 수는 없더라도 위험 수준을 조기에 파악하고 대응 방향을 설정하는 실천적 대안을 제시함으로써, 지식적 진보와 정책적 유용성을 동시에 충족하는 제안을 제공하고자 한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This dissertation conceptualizes war not as a single-cause phenomenon but as a nonlinear transformation process in which political, economic, social, and military signals accumulate, expand, and mutually reinforce over time until a critical threshold is reached. To operationalize this approach, 8 major precursor indicators and 57 sub-elements were standardized under unified definitions, scales, and weighting rules. A seven-level grading system (ranging from 40 to 100) and predefined weight values (5–30%) were applied to construct a War-Risk Index. The study employed a mixed-method design combining quantitative analysis and process tracing, cross-verifying open statistics, official documents, and event chronologies. Time-series analysis distinguished between long-term accumulation and short-term surges, while interaction terms empirically identified the combined effects among indicators.
Applying this framework to the Russia–Ukraine War, the study demonstrated that the accumulation of low-intensity conflicts since 2014 culminated in a systemic threshold breach in 2022. Politically, the concentration of authority and the contraction of procedural oversight reinforced a military-centered policy inertia. Economically, the normalization of defense spending and the persistence of sanctions–counter-sanctions entrenched structural tension. Socially, the amplification of information warfare, propaganda, and policing responses deepened polarization, while militarily, cyclical reinforcement through deployment, training, engagement, and diffusion became pronounced. The composite War-Risk Index revealed an empirical tipping band between the 80–85 range, within which resource competition, military readiness, and economic sanctions/retaliation functioned as dominant triggers. The findings also suggest that identical risk scores require differentiated policy responses depending on which factor group—military, social, or economic—drives escalation.
Theoretically, this research reinterprets the occurrence of war as a nonlinear, cumulative escalation process rather than a linear sequence of causes and effects. The core concepts of complexity theory—accumulation, expansion, feedback, and threshold—were operationalized into measurable indicators and governing rules, linking abstract theoretical reasoning to empirical and policy applications. This framework advances a multidimensional interpretation of war by distinguishing between long-term structural causes and short-term pre-war signals, thereby establishing the analytical possibility of anticipatory intervention. Methodologically, the adoption of standardized grading and fixed weighting ensured replicability and cross-case comparability, while the introduction of interaction terms and explicit confidence intervals enhanced both statistical rigor and practical applicability.
Empirically, the study confirmed the existence of self-reinforcing dynamics among precursor indicators, clarifying how cumulative tensions evolve into abrupt systemic transitions. This provides tangible evidence that the nonlinear transition concepts of complexity theory manifest in actual conflict processes, complementing and extending traditional theories of war causation. The analysis further establishes that even within identical aggregate index levels, the escalation pattern and dominant indicator combinations determine distinct intervention logics, underscoring the need for adaptive and differentiated policy mapping.
Although data limitations inherent to wartime contexts—such as asymmetry, censorship, and delayed reporting—remain, the study demonstrates the feasibility of quantitatively implementing pre-diagnostic and risk-management mechanisms for war. Future research should extend the scope across diverse war types and regions, integrating high-frequency datasets such as satellite imagery, power grids, commodity prices, and social media metadata to refine the detection of compound precursors. Through such expansion, the framework may evolve into an empirically grounded mechanism for early identification and pre-emptive stabilization of structural tension, offering an academically robust yet practically actionable contribution to the management of international security and the preservation of peace.

Keywords: Complexity Theory, War Precursor Indicators, Evaluation Criteria for War Precursors, Early Warning Systems

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서 론 1
• 제 1 절 연구목적 및 배경 1
• 제 2 절 연구의 범위 및 방법 5
• 제 2 장 전쟁 전조증상에 대한 이론적 고찰 8
• 제 1 절 문헌적 고찰 8
• 제 2 절 전쟁 전조증상의 이론적 고찰 21
• 제 3 장 전쟁 전조증상 분석 틀 및 평가 기준 34
• 제 1 절 전쟁 전조증상 분석 틀 34
• 제 2 절 전쟁 전조증상 평가 기준 38
• 제 3 절 전쟁 전조증상 평가요소 46
• 제 4 장 러-우 전쟁 전조증상 분석 66
• 제 1 절 러-우 전쟁 정치분야 전쟁 전조증상 분석 69
• 제 2 절 러-우 전쟁 경제분야 전쟁 전조증상 분석 77
• 제 3 절 러-우 전쟁 사회분야 전쟁 전조증상 분석 85
• 제 4 절 러-우 전쟁 군사분야 전쟁 전조증상 분석 95
• 제 5장 전쟁 전조증상 분석결과 함의 및 활용 104
• 제 1 절 러-우 전쟁 전조증상 분석결과 함의 104
• 제 2 절 전쟁 발생의 구조적 특징 분석 및 전쟁예방 연구 활용 111
• 제 6장 결 론 120
• 참고문헌 125
• [부록 1] 전쟁 전조증상 세부 평가 기준 144
• [부록 2] 주요 전쟁 전조증상 평가 결과 분석 자료 179
• Abstract 184