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류동원 ( Ryu Dongwon ) 전남대학교 사회과학연구소 2023 현대사회과학연구 Vol.27 No.-
본 연구의 목적은 시진핑 시기 중국의 대만정책과 중국의 무력사용 가능성을 점검하는 것이다. 이를 위해 먼저 시진핑 시기 중국의 대만정책을 서술하고, 양안관계의 현황과 특징을 분석하여 이를 토대로 중국의 대만에 대한 무력사용 가능성을 검토할 것이다. 대만과 중국의 양안관계는 중국, 대만, 미국 등의 요인과 다양한 국제정치의 영향을 받고 있으며, 전반적으로 정치·외교적으로 경색 국면을 유지하고 있지만, 경제적으로 긴밀한 관계를 이어오고 있다. 중국은 대만문제를 ‘하나의 중국’이라는 틀 안에 있는 국내문제로 파악하고, 대만을 통일의 대상으로 여긴다. 따라서 중국의 대만정책은 통일정책의 성격을 지닌다. 중국의 대만정책은 온건과 강경의 ‘이중전략’으로 과거 정부의 정책과 연속성을 보이고 있다. 대만은 자신에 대한 우대 조치는 대만에 대한 중국의 소프트 정책을 구현하지만 동시에 중국 본토 개발에 사용할 고급 기술과 유능한 인적 자원을 대만에서 탈취하는 것으로 파악한다. 중국의 강경정책은 정치적 압력을 가해 대만의 국제적 활동영역을 축소시키려는 노력으로 연결되어 있다. 중국은 기존 대만 정책의 변화를 모색하기보다는 대대만 압박정책을 지속하는 가운데 우크라이나 사태의 추이와 그로 인한 국제정세의 변화를 면밀하게 관찰하고자 할 것이다. 또한 중국은 우크라이나 사태에 대한 교훈을 바탕으로 대만인들에게 중국과 대만의 통일은 결국 이뤄질 필연적인 결과임을 강조함으로써 대만 독립의 의지를 약화시키는 심리전을 강화해 나갈 것이다. The purpose of this study is to examine China's Taiwan policy during the Xi Jinping era and the possibility of China’s use of force. To this end, we will first describe China’s Taiwan policy during the Xi Jinping era, analyze the current status and characteristics of cross-strait relations, and examine the possibility of China’s use of force against Taiwan. The cross-Strait relationship between Taiwan and China is influenced by factors such as China, Taiwan, and the United States, as well as various international politics, and although it remains politically and diplomatically strained, the relationship continues to be close economically. China views the Taiwan issue as a domestic issue within the framework of ‘One China’ and regards Taiwan as an object of unification. China’s Taiwan policy is a ‘dual strategy’ of moderate and hard line, showing continuity with the policies of the past government. China will continue its policy of pressuring Taiwan and closely observe the developments in the Ukraine situation and the resulting changes in the international situation. In addition, based on the lessons learned from the Ukraine incident, China will strengthen its psychological warfare to weaken Taiwan’s will for independence by emphasizing to the Taiwanese people that unification between China and Taiwan is an inevitable outcome.
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설명 가능한 인공지능을 이용한 지역별 출산율 차이 요인 분석
이동우(Dongwoo Lee),김미경(Mi Kyung Kim),윤정윤(Jungyoon Yoon),류동원(Dongwon Ryu),송재욱(Jae Wook Song) 한국산업경영시스템학회 2024 한국산업경영시스템학회지 Vol.47 No.1
Korea is facing a significant problem with historically low fertility rates, which is becoming a major social issue affecting the economy, labor force, and national security. This study analyzes the factors contributing to the regional gap in fertility rates and derives policy implications. The government and local authorities are implementing a range of policies to address the issue of low fertility. To establish an effective strategy, it is essential to identify the primary factors that contribute to regional disparities. This study identifies these factors and explores policy implications through machine learning and explainable artificial intelligence. The study also examines the influence of media and public opinion on childbirth in Korea by incorporating news and online community sentiment, as well as sentiment fear indices, as independent variables. To establish the relationship between regional fertility rates and factors, the study employs four machine learning models: multiple linear regression, XGBoost, Random Forest, and Support Vector Regression. Support Vector Regression, XGBoost, and Random Forest significantly outperform linear regression, highlighting the importance of machine learning models in explaining non-linear relationships with numerous variables. A factor analysis using SHAP is then conducted. The unemployment rate, Regional Gross Domestic Product per Capita, Women's Participation in Economic Activities, Number of Crimes Committed, Average Age of First Marriage, and Private Education Expenses significantly impact regional fertility rates. However, the degree of impact of the factors affecting fertility may vary by region, suggesting the need for policies tailored to the characteristics of each region, not just an overall ranking of factors.
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