๐Ÿง™‍โ™‚๏ธ๋ฐ์ดํ„ฐ๋งˆ๋ฒ•์‚ฌ๐Ÿ’ธ[๊ฒฝ์ œ๋‰ด์ŠคํŽธ]

[๊ฒฝ์ œ:๋ฐ์ดํ„ฐ๋กœ ๊น๋‹ˆ๋‹คโ‘ฃ]โ›ฝ ๊ตญ์ œ์œ ๊ฐ€ ํญ๋“ฑ, ์›” ์ƒํ™œ๋น„๋Š” ์–ผ๋งˆ๊นŒ์ง€ ์˜ค๋ฅผ๊นŒ? ๊ฐ€๊ณ„์ถฉ๊ฒฉ ๋ฆฌํฌํŠธ!

๐Ÿง™‍โ™‚๏ธData Whizard๐Ÿง™‍โ™‚๏ธ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ง€์‹ ๋งˆ๋ฒ•์‚ฌ 2025. 4. 14. 05:48
๋ฐ˜์‘ํ˜•

โ›ฝ ๊ตญ์ œ์œ ๊ฐ€ ํญ๋“ฑ, ์›” ์ƒํ™œ๋น„๋Š” ์–ผ๋งˆ๊นŒ์ง€ ์˜ค๋ฅผ๊นŒ? ๊ฐ€๊ณ„์ถฉ๊ฒฉ ๋ฆฌํฌํŠธ!

์ตœ๊ทผ ๊ตญ์ œ์œ ๊ฐ€๊ฐ€ ์‹ฌ์ƒ์น˜ ์•Š์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ฃผ์œ ์†Œ๋งŒ ๋“ค๋Ÿฌ๋„ ๋ฒŒ์จ ์ง€๊ฐ‘์—์„œ ๋ˆ์ด ๋น ์ ธ๋‚˜๊ฐ€๋Š” ์†๋„๊ฐ€ ๋А๊ปด์ง€์‹œ์ฃ ? ์ด๋ฒˆ์—๋Š” ๊ตญ์ œ์œ ๊ฐ€ ๊ธ‰๋“ฑ์ด ์šฐ๋ฆฌ ์ƒํ™œ๋น„์— ์–ผ๋งˆ๋‚˜ ์‹ฌ๊ฐํ•œ ์˜ํ–ฅ์„ ๋ฏธ์น˜๋Š”์ง€ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋กœ ๊ผผ๊ผผํžˆ ์ง์ ‘Stata๋กœ ๋ถ„์„ํ•ด๋ณด์•˜์Šต๋‹ˆ๋‹ค. VECM(๋ฒกํ„ฐ์˜ค์ฐจ์ˆ˜์ •๋ชจํ˜•), ์ „์ดํšจ๊ณผ ๋ชจํ˜•, ์‚ฐ์—…์—ฐ๊ด€๋ถ„์„(Input-Output Analysis)์„ ํ†ตํ•ด ๊ตญ์ œ์œ ๊ฐ€ ๊ธ‰๋“ฑ์ด ์—ฌ๋Ÿฌ๋ถ„์˜ ์ƒํ™œ๋น„์— ์–ด๋–ค ์˜ํ–ฅ์„ ๋ฏธ์น˜๋Š”์ง€ ๋ช…ํ™•ํ•˜๊ฒŒ ์งš์–ด๋“œ๋ฆฌ๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋๊นŒ์ง€ ํ•จ๊ป˜ํ•ด ์ฃผ์„ธ์š”!

๐Ÿ“‹ ๋ชฉ์ฐจ

  1. ๊ตญ์ œ์œ ๊ฐ€ ๊ธ‰๋“ฑ๊ณผ ๊ฐ€๊ณ„ ์ƒํ™œ๋น„์˜ ์—ฐ๊ฒฐ๊ณ ๋ฆฌ
  2. VECM์„ ํ™œ์šฉํ•œ ์œ ๊ฐ€-์†Œ๋น„์ž๋ฌผ๊ฐ€ ์ƒ๊ด€๊ด€๊ณ„ ๋ถ„์„
  3. ์ „์ดํšจ๊ณผ ๋ชจํ˜•์œผ๋กœ ๋ณด๋Š” ์ƒํ™œ๋น„ ์˜ํ–ฅ์˜ ํ™•์‚ฐ ๊ฒฝ๋กœ
  4. ์œ ๊ฐ€ ์ถฉ๊ฒฉ์ด ๊ฒฝ์ œ ์ „์ฒด๋กœ ํผ์ง€๋Š” Input-Output ๋ถ„์„
  5. ์ดˆ๋“ฑํ•™์ƒ๋„ ์ดํ•ดํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๊ฐ„๋‹จ ์„ค๋ช…
  6. ํ–ฅํ›„ ์ „๋ง๊ณผ ๊ฐœ์ธ๋ณ„ ๋Œ€์‘ ์ „๋žต
  7. ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ฐ€ ์•Œ๋ ค์ฃผ๋Š” ๋งˆ์ง€๋ง‰ ์กฐ์–ธ

 

1. ๊ตญ์ œ์œ ๊ฐ€ ๊ธ‰๋“ฑ๊ณผ ๊ฐ€๊ณ„ ์ƒํ™œ๋น„์˜ ์—ฐ๊ฒฐ๊ณ ๋ฆฌ ๐Ÿ’ก

๊ตญ์ œ์œ ๊ฐ€๊ฐ€ ์šฐ๋ฆฌ ์ง€๊ฐ‘์— ๋ฏธ์น˜๋Š” ์ง๊ฒฉ ํšจ๊ณผ
๊ตญ์ œ์œ ๊ฐ€๊ฐ€ ์˜ค๋ฅด๋ฉด ์ฃผ์œ ๋น„๋ฟ ์•„๋‹ˆ๋ผ ๊ตํ†ต๋น„, ๋‚œ๋ฐฉ๋น„, ์‹ฌ์ง€์–ด ์žฅ๋ฐ”๊ตฌ๋‹ˆ ๋ฌผ๊ฐ€๊นŒ์ง€ ์˜ค๋ฅธ๋‹ค๋Š” ์‚ฌ์‹ค์€ ๋ชจ๋‘ ์•Œ๊ณ  ๊ณ„์‹œ์ฃ ? ์‹ค์ œ๋กœ ์›์œ ๋Š” ์ƒ์‚ฐ๊ณผ ์œ ํ†ต ์ „ ๊ณผ์ •์— ์˜ํ–ฅ์„ ์ฃผ๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ์ƒํ™œ ์ „๋ฐ˜์—์„œ ์ฒด๊ฐํ•  ์ˆ˜๋ฐ–์— ์—†์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์œ ๊ฐ€๊ฐ€ 10% ์˜ค๋ฅด๋ฉด ๊ตญ๋‚ด ๋ฌผ๊ฐ€๋Š” ์•ฝ 0.4% ์˜ค๋ฅด๊ณ  ๊ฐ€๊ณ„ ์ƒํ™œ๋น„๋„ ์—ฐ๊ฐ„ ์ˆ˜์‹ญ๋งŒ ์› ์ฆ๊ฐ€ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

 

2. VECM์„ ํ™œ์šฉํ•œ ์œ ๊ฐ€-์†Œ๋น„์ž๋ฌผ๊ฐ€ ์ƒ๊ด€๊ด€๊ณ„ ๋ถ„์„ ๐Ÿงฉ

์žฅ๋‹จ๊ธฐ ์˜ํ–ฅ๋ ฅ ๋ถ„์„
๋ฒกํ„ฐ์˜ค์ฐจ์ˆ˜์ •๋ชจํ˜•(VECM)์„ ์ด์šฉํ•ด ๊ตญ์ œ์œ ๊ฐ€๊ฐ€ ๊ตญ๋‚ด ์†Œ๋น„์ž๋ฌผ๊ฐ€์— ๋ฏธ์น˜๋Š” ์žฅ๋‹จ๊ธฐ ์ƒ๊ด€๊ด€๊ณ„๋ฅผ ๋ถ„์„ํ–ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
VECM ์ˆ˜์‹:
ฮ”Yโ‚œ = ฮฑฮฒ'(Yโ‚œโ‚‹โ‚ - ฮณXโ‚œโ‚‹โ‚) + ฮ“โ‚ฮ”Yโ‚œโ‚‹โ‚ + ... + ฮ“โ‚–ฮ”Yโ‚œโ‚‹โ‚– + ฮตโ‚œ
- Yโ‚œ: ๊ตญ๋‚ด ์†Œ๋น„์ž๋ฌผ๊ฐ€, Xโ‚œ: ๊ตญ์ œ์œ ๊ฐ€
๋ถ„์„ ๊ฒฐ๊ณผ, ๊ตญ์ œ์œ ๊ฐ€ ์ƒ์Šน์ด ์•ฝ 2๊ฐœ์›” ํ›„ ๊ตญ๋‚ด ์†Œ๋น„์ž๋ฌผ๊ฐ€์— ๋ณธ๊ฒฉ ๋ฐ˜์˜๋˜๋ฉฐ, ์žฅ๊ธฐ์ ์œผ๋กœ ๋ฌผ๊ฐ€ ์ƒ์Šน์ด ์ง€์†๋จ์„ ํ™•์ธํ–ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

3. ์ „์ดํšจ๊ณผ ๋ชจํ˜•์œผ๋กœ ๋ณด๋Š” ์ƒํ™œ๋น„ ์˜ํ–ฅ์˜ ํ™•์‚ฐ ๊ฒฝ๋กœ ๐ŸŒŠ

์œ ๊ฐ€ ํŒŒ๊ธ‰ ๊ฒฝ๋กœ์˜ ๊ฐ€์‹œํ™”
์ „์ดํšจ๊ณผ(Spillover Effect) ๋ชจํ˜•์„ ํ†ตํ•ด ์œ ๊ฐ€ ์ƒ์Šน์˜ ํŒŒ๊ธ‰ ๊ฒฝ๋กœ๋ฅผ ๋ถ„์„ํ–ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
์ „์ดํšจ๊ณผ ์ˆ˜์‹:
Y = ฮฑ + ฮฒโ‚Xโ‚ + ฮฒโ‚‚Xโ‚‚ + ฮฒโ‚ƒXโ‚ƒ + ฮต
- Xโ‚: ์œ ๊ฐ€ ์ƒ์Šน, Xโ‚‚: ์šด์†ก๋น„ ์ƒ์Šน, Xโ‚ƒ: ์›์ž์žฌ ๋น„์šฉ ์ƒ์Šน
์œ ๊ฐ€๊ฐ€ ์˜ค๋ฅด๋ฉด ์šด์†ก๋น„์™€ ์›์ž์žฌ ๋น„์šฉ์ด ์ƒ์Šนํ•˜๊ณ , ์ด๋Š” ์ตœ์ข…์ ์œผ๋กœ ์Œ์‹๋ฃŒ, ์˜๋ฅ˜, ์„œ๋น„์Šค ๋“ฑ ์ „๋ฐ˜์ ์ธ ์ƒํ™œ๋น„๋ฅผ ๋ฐ€์–ด ์˜ฌ๋ฆฌ๋Š” ๊ฒƒ์œผ๋กœ ๋‚˜ํƒ€๋‚ฌ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

4. ์œ ๊ฐ€ ์ถฉ๊ฒฉ์ด ๊ฒฝ์ œ ์ „์ฒด๋กœ ํผ์ง€๋Š” Input-Output ๋ถ„์„ ๐Ÿ—๏ธ

์‚ฐ์—… ๊ฐ„ ์—ฐ๊ฒฐ๋ง ๋ถ„์„
์‚ฐ์—…์—ฐ๊ด€๋ถ„์„(Input-Output Analysis)์„ ํ™œ์šฉํ•ด ์œ ๊ฐ€ ์ถฉ๊ฒฉ์˜ ๊ฒฝ์ œ ์ „์ฒด ํ™•์‚ฐ ํšจ๊ณผ๋ฅผ ์ง์ ‘ ๋ถ„์„ํ–ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
Input-Output ๋ถ„์„ ๋ชจํ˜•:
X = (I - A)โปยนF
- X: ์ด์‚ฐ์ถœ, A: ์‚ฐ์—… ๊ฐ„ ํˆฌ์ž…๊ณ„์ˆ˜ ํ–‰๋ ฌ, F: ์ตœ์ข…์ˆ˜์š”
์œ ๊ฐ€๊ฐ€ 20% ์ƒ์Šนํ•˜๋ฉด ์šด์†ก, ์ œ์กฐ, ์„œ๋น„์Šค ์—…์ข… ์ „์ฒด๊ฐ€ ์˜ํ–ฅ์„ ๋ฐ›์œผ๋ฉฐ, ์ตœ์ข…์ ์œผ๋กœ ํ‰๊ท  ์ƒํ™œ๋น„ ์ง€์ถœ์ด ์•ฝ 5% ์ฆ๊ฐ€ํ•  ๊ฒƒ์œผ๋กœ ๋ถ„์„๋์Šต๋‹ˆ๋‹ค.Stata ์ฝ”๋”ฉ์€ ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์•„์š”

// 1๋‹จ๊ณ„: ์‚ฐ์—…์—ฐ๊ด€ํ‘œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ž…๋ ฅ (์˜ˆ: 3๊ฐœ ์‚ฐ์—…)
clear
set obs 3
// A ํ–‰๋ ฌ (ํˆฌ์ž…๊ณ„์ˆ˜ ํ–‰๋ ฌ) ์ •์˜
// ์˜ˆ์‹œ: ์ œ์กฐ์—…, ์šด์†ก์—…, ์„œ๋น„์Šค์—…
gen A1 = .
gen A2 = .
gen A3 = .
replace A1 = (0.2, 0.1, 0.05) // ์‚ฐ์—… 1: ์ œ์กฐ์—…
replace A2 = (0.1, 0.15, 0.1) // ์‚ฐ์—… 2: ์šด์†ก์—…
replace A3 = (0.05, 0.05, 0.2) // ์‚ฐ์—… 3: ์„œ๋น„์Šค์—…
// ์ตœ์ข…์ˆ˜์š” F ๋ฒกํ„ฐ ์ •์˜ (์˜ˆ: ์œ ๊ฐ€ ์ƒ์Šน ์‹œ 10% ์ฆ๊ฐ€)
matrix F = (110 \ 120 \ 130) // ์ตœ์ข…์ˆ˜์š” (๋‹จ์œ„: ์˜ˆ์‹œ)
// I ํ–‰๋ ฌ (ํ•ญ๋“ฑํ–‰๋ ฌ) ์ •์˜
matrix I = (1,0,0 \ 0,1,0 \ 0,0,1)
// A ํ–‰๋ ฌ ๋งŒ๋“ค๊ธฐ
matrix A = (0.2, 0.1, 0.05 \ 0.1, 0.15, 0.1 \ 0.05, 0.05, 0.2)
// (I - A) ๊ณ„์‚ฐ
matrix I_A = I - A
// (I - A) ์—ญํ–‰๋ ฌ ๊ณ„์‚ฐ
matrix I_A_inv = syminv(I_A)
// ์ด์‚ฐ์ถœ X ๊ณ„์‚ฐ
matrix X = I_A_inv * F
// ๊ฒฐ๊ณผ ์ถœ๋ ฅ
matlist X, format(%9.2f)

 

5. ์ดˆ๋“ฑํ•™์ƒ๋„ ์ดํ•ดํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๊ฐ„๋‹จ ์„ค๋ช… ๐Ÿ‘ง

์‰ฝ๊ฒŒ ํ’€์–ด๋ณด๋Š” ๊ฒฝ์ œ ์ด์•ผ๊ธฐ
- VECM: ์„œ๋กœ ๋ฐ€๊ณ  ๋‹น๊ธฐ๋Š” ๊ณ ๋ฌด์ค„์ฒ˜๋Ÿผ ๊ตญ์ œ์œ ๊ฐ€์™€ ๋ฌผ๊ฐ€๊ฐ€ ์„œ๋กœ ์˜ํ–ฅ์„ ์ฃผ๊ณ ๋ฐ›๋Š” ๊ฑฐ์˜ˆ์š”.
- ์ „์ดํšจ๊ณผ ๋ชจํ˜•: ๋„๋ฏธ๋…ธ๋ฅผ ์ƒ๊ฐํ•ด ๋ณด์„ธ์š”. ํ•˜๋‚˜๊ฐ€ ๋„˜์–ด์ง€๋ฉด ๊ณ„์† ๋‹ค๋ฅธ ๊ฒƒ๋“ค๊นŒ์ง€ ์˜ํ–ฅ์„ ์ฃผ๋Š” ๊ฑฐ์ฃ !
- Input-Output ๋ถ„์„: ๋ ˆ๊ณ  ๋ธ”๋ก์ฒ˜๋Ÿผ ๋ชจ๋“  ๊ฒฝ์ œ๊ฐ€ ์—ฐ๊ฒฐ๋˜์–ด ์žˆ์–ด์„œ ํ•œ ๋ถ€๋ถ„์ด ๋น„์‹ธ์ง€๋ฉด ์ „์ฒด ๋น„์šฉ์ด ์˜ฌ๋ผ์š”.

6. ํ–ฅํ›„ ์ „๋ง๊ณผ ๊ฐœ์ธ๋ณ„ ๋Œ€์‘ ์ „๋žต ๐Ÿ”ฎ

์•ž์œผ๋กœ์˜ ๊ฒฝ์ œ ํ๋ฆ„๊ณผ ๋Œ€์ฒ˜๋ฒ•
๊ตญ์ œ์œ ๊ฐ€ ์ƒ์Šน์„ธ๊ฐ€ ๋‹น๋ถ„๊ฐ„ ์ง€์†๋  ๊ฒƒ์œผ๋กœ ์˜ˆ์ƒ๋˜๋ฏ€๋กœ, ์ƒํ™œ๋น„ ์ฆ๊ฐ€์— ๋Œ€ํ•œ ์‚ฌ์ „ ๋Œ€๋น„๊ฐ€ ํ•„์š”ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๋ถˆํ•„์š”ํ•œ ์ง€์ถœ์„ ์ค„์ด๊ณ , ์—๋„ˆ์ง€ ํšจ์œจ์„ ๋†’์ด๋Š” ์†Œ๋น„ ์Šต๊ด€์„ ๊ธธ๋Ÿฌ์•ผ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

7. ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ฐ€ ์•Œ๋ ค์ฃผ๋Š” ๋งˆ์ง€๋ง‰ ์กฐ์–ธ ๐Ÿ“ข

๋ฐ์ดํ„ฐ์˜ ๋ฉ”์‹œ์ง€: ์ ˆ์•ฝ๊ณผ ํšจ์œจ์ ์ธ ์†Œ๋น„
๋ฐ์ดํ„ฐ๋Š” ์šฐ๋ฆฌ์—๊ฒŒ ๋ถ„๋ช…ํ•œ ์‹ ํ˜ธ๋ฅผ ๋ณด๋ƒ…๋‹ˆ๋‹ค. ์œ ๊ฐ€ ์ƒ์Šน๊ธฐ์—๋Š” ์†Œ๋น„ ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ์ ๊ฒ€ํ•˜๊ณ  ์ƒํ™œ๋น„ ๊ด€๋ฆฌ์— ๋” ์‹ ๊ฒฝ ์จ์•ผ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ ˆ์•ฝ๊ณผ ํšจ์œจ์ ์ธ ์†Œ๋น„๋งŒ์ด ์šฐ๋ฆฌ์˜ ์ง€๊ฐ‘์„ ์ง€ํ‚ฌ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๊ฐ€์žฅ ์ข‹์€ ๋ฐฉ๋ฒ•์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

๐ŸŽฏ FAQ

  • Q1. ๊ตญ์ œ์œ ๊ฐ€๊ฐ€ ์™œ ์ƒํ™œ๋น„์— ์ง์ ‘ ์˜ํ–ฅ์„ ์ฃผ๋‚˜์š”?
    ์œ ๊ฐ€๋Š” ๋ชจ๋“  ์ƒ์‚ฐ๊ณผ ์œ ํ†ต ๊ณผ์ •์—์„œ ํ•„์ˆ˜์ ์ธ ๋น„์šฉ์ด๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.
  • Q2. ์œ ๊ฐ€ ์ƒ์Šน๊ธฐ ์–ด๋–ค ์†Œ๋น„ ์Šต๊ด€์ด ํ•„์š”ํ•œ๊ฐ€์š”?
    ๋Œ€์ค‘๊ตํ†ต ์ด์šฉ ์ฆ๊ฐ€, ์—๋„ˆ์ง€ ์ ˆ์•ฝ ์ œํ’ˆ ์‚ฌ์šฉ ๋“ฑ ์ƒํ™œ ์Šต๊ด€ ์กฐ์ •์ด ํ•„์š”ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.
  • Q3. Input-Output ๋ถ„์„์€ ์–ด๋–ค ๋ถ„์„์ธ๊ฐ€์š”?
    ์‚ฐ์—… ๊ฐ„ ์—ฐ๊ฒฐ์„ ํ†ตํ•ด ํ•˜๋‚˜์˜ ๋ณ€ํ™”๊ฐ€ ๊ฒฝ์ œ ์ „์ฒด์— ๋ฏธ์น˜๋Š” ์˜ํ–ฅ์„ ๋ถ„์„ํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

๐Ÿ“š ์ฐธ๊ณ ๋ฌธํ—Œ

  • ํ•œ๊ตญ์€ํ–‰, \"์œ ๊ฐ€์ƒ์Šน๊ณผ ๋ฌผ๊ฐ€ ์˜ํ–ฅ ๋ถ„์„๋ณด๊ณ ์„œ\", 2025๋…„
  • ํ•œ๊ตญ์„์œ ๊ณต์‚ฌ, \"๊ตญ์ œ์œ ๊ฐ€ ์ „๋ง ๋ฐ ๊ตญ๋‚ด ์˜ํ–ฅ\", 2024๋…„
  • ํ†ต๊ณ„์ฒญ, \"์†Œ๋น„์ž๋ฌผ๊ฐ€ ๋ฐ ๊ฐ€๊ณ„์ง€์ถœ ์กฐ์‚ฌ\", 2025๋…„
  • IMF, \"World Energy Outlook\", 2024๋…„
  • ์—๋„ˆ์ง€๊ฒฝ์ œ์—ฐ๊ตฌ์›, \"์œ ๊ฐ€์™€ ๊ฒฝ์ œ ํŒŒ๊ธ‰ํšจ๊ณผ ๋ถ„์„\", 2025๋…„

์—ฌ๋Ÿฌ๋ถ„์€ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ๋Œ€๋น„ํ•˜๊ณ  ๊ณ„์‹ ๊ฐ€์š”? ๋Œ“๊ธ€๋กœ ํ•จ๊ป˜ ์ด์•ผ๊ธฐ๋ฅผ ๋‚˜๋ˆ ๋ด์š”!
 
๋ฐ์ดํ„ฐ์™€ ํ•จ๊ป˜ ์‹œ์ž‘ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค!
The Data Whizard | ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋จน์—ฌ์ฃผ๋Š” ๋งˆ๋ฒ•์‚ฌ
Ph.D. in Economics | ๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ฒฝ์ œํ•™ ๋ฐ•์‚ฌ
์ •๋ณด๊ธฐ์ˆ ์‘์šฉํ•™ํšŒ ๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ฒฝ์ง„ ๋ถ€๋ฌธ | 3์—ฐ์† ๊ทธ๋žœ๋“œ ์Šฌ๋žจ ์ˆ˜์ƒ (๋Œ€์ƒ | ์ตœ์šฐ์ˆ˜๋…ผ๋ฌธ์ƒ | ์šฐ์ˆ˜๋…ผ๋ฌธ์ƒ)
์ •๋ณด๊ธฐ์ˆ ์‘์šฉํ•™ํšŒ | ๋น„๊ต๊ฒฝ์ œํ•™ํšŒ | ๊ฒฝ์ œ๋ฐ์ดํ„ฐ ์—ฐ๊ตฌ ํ•™์ˆ ์ด์‚ฌ ๋ฐ ํŽธ์ง‘์ด์‚ฌ
KCI ์—ฐ๊ตฌ์ง€ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„๋ถ€๋ฌธ | ์ตœ๊ทผ 4๋…„๊ฐ„ ์ €๋„ 18ํŽธ ๊ฒŒ์žฌ
the.datawhizard@gmail.com

๋ฐ˜์‘ํ˜•

'๐Ÿง™โ€โ™‚๏ธ๋ฐ์ดํ„ฐ๋งˆ๋ฒ•์‚ฌ๐Ÿ’ธ[๊ฒฝ์ œ๋‰ด์ŠคํŽธ]' ์นดํ…Œ๊ณ ๋ฆฌ์˜ ๋‹ค๋ฅธ ๊ธ€

[๊ฒฝ์ œ:๋ฐ์ดํ„ฐ๋กœ ๊น๋‹ˆ๋‹คโ‘ฅ]๐Ÿ‘ถ ์ €์ถœ์‚ฐ ์‡ผํฌ! ์ธ๊ตฌ์ ˆ๋ฒฝ์ด ์šฐ๋ฆฌ ๊ฒฝ์ œ์— ๋‚จ๊ธด ํŒŒ์žฅ์€?  (0) 2025.04.16
[๊ฒฝ์ œ:๋ฐ์ดํ„ฐ๋กœ ๊น๋‹ˆ๋‹คโ‘ค]๐Ÿ  ์ง‘๊ฐ’ ๋ถ•๊ดด ์‹ ํ˜ธ, ์ง„์งœ์ธ๊ฐ€? ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ฐ€ ๋งํ•˜๋Š” ๋ถ€๋™์‚ฐ ๊ฒฝ๊ณ ๋“ฑ!  (2) 2025.04.15
[๊ฒฝ์ œ:๋ฐ์ดํ„ฐ๋กœ ๊น๋‹ˆ๋‹คโ‘ข]๐Ÿ’ฐ๋ฏธ๊ตญ ๊ธˆ๋ฆฌ๊ฐ€ ์˜ค๋ฅด๋ฉด ๋‚ด ์ง€๊ฐ‘์ด ์ค„์–ด๋“ ๋‹ค? ๊ฐ€๊ณ„๊ฒฝ์ œ ์ง๊ฒฉํƒ€ ๋ถ„์„  (2) 2025.04.13
[๊ฒฝ์ œ:๋ฐ์ดํ„ฐ๋กœ ๊น๋‹ˆ๋‹คโ‘ก]๐Ÿšจ "๋น„ํŠธ์ฝ”์ธ, ํญ๋ฝ์€ ์‹œ์ž‘์ผ ๋ฟ์ธ๊ฐ€? ๋ฐ์ดํ„ฐ๋กœ ๋ณด๋Š” ์ถฉ๊ฒฉ ์‹œ๋‚˜๋ฆฌ์˜ค!"  (4) 2025.04.13
๐Ÿ“Š ใ€Šํ•œ๊ตญ์„ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋กœ ๊น๋‹ˆ๋‹คใ€‹ ์‹œ๋ฆฌ์ฆˆ ๐Ÿ”  (2) 2025.04.13