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연구원소식

위성데이터를 활용한 북한경제 연구 동향

  • 작성일2022/06/15
  • 분류북한분과
  • 조회수3,242

I. 개 요

 

1. 제목: 위성데이터를 활용한 북한경제 연구 동향

2. 일시 : 2022.05.27. / 15:00

3. 장소 : 원내 333

4. 발표자

- 양현주 서강대학교 경제학부 부교수

- 김규철 KDI 북한경제연구실 연구위원

5. 참석자

- 원외 참석자

성 명

소 속

직 책

참석사유 및 역할

[위 촉]

1

김규철

KDI 북한경제연구실

연구위원

발표

2

서종원

한국교통연구원

연구위원

발표

[비 위 촉]

1

양현주

서강대학교 경제학부

부교수

발표


 

- KIEP 참석자

성 명

소 속

직 책

참석사유 및 역할

1

김다울

통일국제협력팀

부연구위원

간사

2

최장호

통일국제협력팀

연구위원

토론

3

김범환

통일국제협력팀

전문연구원

토론

4

이대은

통일국제협력팀

연구원

토론

5

조승진

동남아대양주팀

부연구위원

토론

6

박지원

글로벌전략팀

부연구위원

토론

7

최원석

경제안보팀

부연구위원

토론

8

김신유

대외협력팀

인턴

토론

II. 주요 논의 사항

 

 

1) 발제내용

 

<발표주제: Measuring North Korean economic activity using satellite imagery and machine learning>

 

(연구 배경) 2008년 시군구 단위의 북한 인구데이터가 공개된 이후로 새롭게 업데이트되지 않는 상황에서 2008년 이후 북한 지역별 인구 상황을 분석할 수 있는 데이터를 구축할 수 있는 방법론적 고민이 필요

 

기존에 주로 사용되어왔던 북한의 야간조도 데이터는 격자 단위로 빛의 밝기를 수치화하여 제공한다는 장점이 있지만, 북한 대부분의 지역이 빛의 밝기가 0이라는 단점이 있음.

 

주간 위성데이터는 조도의 밝기가 0인 지역도 정보를 담고 있다는 장점이 있으나 이런 비정형 데이터를 어떻게 수치화할 것인가 하는 이슈가 있음.

 

본 연구는 위성영상과 기계학습을 활용하여 북한의 지역단위 경제지표를 추정할 수 있는 방법론을 제시하며, 지역별로 정답 값이 없는 상태에서도 매트릭의 우열 비교만을 이용해서도 격자 단위의 수치를 제공한다는 차별성이 있음.

 

위성영상과 기계학습을 활용한 기존 선행연구에서는 지역별 서베이 자료를 활용하여 소비 혹은 소득의 지역별 정답 값을 구축한 데이터를 사용하였음.

 

본 연구 결과는 격자 단위(2.5km * 2.5km)의 북한의 지역별 인구밀도를 추정한 결과라고 볼 수 있으며, 수치가 0에 가까우면 인구밀도가 낮은 것이고 반대로 1에 가까우면 인구밀도가 높은 것임.

 

평양이나 원산 같은 큰 도시들은 예상과 일치하게 높은 수치가 도출되는 것을 확인해볼 수 있음.

 

강원도 세포군 시내를 살펴보면, 육안으로 확인할 수 있듯이 개발이 된 곳은 수치가 높고, 개발이 덜 된 곳은 수치가 낮은 것을 확인할 수 있음.

 

- 야간조도 데이터와 비교해볼 때 수치가 0에 가까운 지역도 본 방법론을 통해서는 추정치를 제공할 수 있다는 장점이 있는 것으로 보임.

 

본 연구의 방법론은 알고리즘을 통해 위성영상을 0~21개의 그룹으로 클러스터링 한 후, 각 그룹별로 개발 정도를 사람들이 판단하여 순위를 매기는 방식임.

 

전통적인 딥러닝 방법론에 따르면, 실제로 각각의 위성 영상에 인구와 관련한 정답 값이 매칭되어 있어야 하나 북한은 해당 데이터가 부재하여 본 방법론을 사용함.

 

사람들에 의해 순위가 매겨진 각 그룹별 이미지들은 다시 기계학습을 통해 이미지에 수치를 부여함.

 

본 연구를 통해 얻은 값을 x축으로 하고 y축을 북한의 각 지역별 데이터(건물 면적, 시장 면적, 인구 밀도, 기업수 등)로 할 경우 상당한 예측 능력을 지닌 것을 확인할 수 있음.

 

연도별로 수치를 비교함으로써 각 지역별로 어떤 변화가 일어났는지 확인이 가능함.

 

 

<발표주제: The Economic Costs of Trade Sanctions: Evidence from North Korea>

 

일반적으로 제재의 경제적 효과가 분명하지 않다는 평가가 있는 상황 하에서 무역을 90% 이상으로 극단적으로 감소시킨 대북제재는 제재의 효과를 검증하기에 좋은 실험적 상황으로 간주할 수 있음.

 

일반적으로 제재는 내생성이 있어 인과관계를 추론하기에 적절치 않다는 우려가 있으나, 지역에 국한해서 본다면 지역별 경제성과의 variation과 각 지역에 미치는 대북제재의 크기 사이에 내생성이 있다고 보기에 어려움.(-> Indentification strategy)

 

 

UN Comtrade 데이터를 사용하여 무역제재가 각 지역에 어떤 영향을 미쳤는지 제재 인덱스를 구축하여 사용하였음.

 

Henderson et al.(2012)AER에 야간 조도를 활용한 논문을 출판한 이후로 데이터를 얻기 어려운 북한과 같은 지역에서 경제 성과를 측정하는 중요한 지표로 야간 조도가 많이 쓰이고 있음.

 

아프리카 지역 혹은 데이터를 신뢰하기 어려운 국가들에서 야간 조도를 경제 지표를 대리하는 변수로 사용할 수 있고 지역별로 볼 수 있다는 장점이 있음.

반면, 북한 지역의 야간조도가 측정된 시간이 새벽 1시 반인데 과연 이 시간의 야간조도가 어떤 활동을 측정한 것인가에 대해서는 분명하지 않다는 단점이 있음.

 

북한의 지역별 기업데이터는 산업연구원에서 구축하는 데이터를 사용하였음.

 

노동신문에 언급되는 기업의 이름이 생산 혹은 투자와 연계되어 있을 경우 기업이 속한 지역과 생산한 상품의 HS 코드 두 자리단위의 산업분류와 함께 기록하여 데이터를 구축하고 있음.

 

각 지역의 기업별 규모를 산출할 때 매출액이나 종업원 규모에 관한 데이터가 없기 때문에 언급이 많이 된 기업을 중요한 기업이라고 가정하여 분석하였음.

 

- 예를 들어 노동신문에 많이 언급된 기업이 제재에 더 큰 영향을 받았으면 그 지역의 제재 지수는 올라가고, 반대로 어떤 기업이 많이 언급되었음에도 불구하고 그 기업이 제재에 영향을 받지 않은 산업에 속한 기업이면 그 지역의 제재 인덱스는 낮아짐.

 

수출과 수입 제재를 각각 분리하여 각 지역에 영향을 미치는 제재 인덱스를 구축하였음.

 

수출제재 인덱스는 hs코드 2단위로 분류된 산업 분류에서 총 수출액 중에 제재 품목의 비중을 도출하여 구축

 

수입제재 인덱스는 해당 품목을 중간재로 사용하는 산업에 영향을 미친다고 가정하여 2002년 중국의 산업 연관표를 사용하여 구축하였음.

 

- 정확하게 말하면 본 연구에서는 수입제재 그 자체를 사용한 것이 아니라 중간재를 통해 영향을 미치는 정도를 측정하여 사용한 것임.

 

연구결과를 살펴보면 어떤 지역이 수출 제재 혹은 수입 제재에 영향을 많이 받을수록 빛의 밝기가 더 많이 줄어든다는 것을 알 수 있음.

 

종속변수를 수출품목의 가격, 수입품목의 가격으로 나누어 살펴볼 경우 수입품목은 2018년을 전후로 크게 증가, 수출품목은 2019년을 전후로 감소하는 것을 확인할 수 있음.

 

가격으로 살펴볼 때 수출제재에 의한 영향이 수입제재에 비해 지연되는 것을 확인할 수 있는데, 20191분기에 하노이 북미회담이 노딜로 끝나면서 수출제재의 영향이 반영이 된 것으로 보임.

 

 

2) 토론 내용

 

(김다울 부연구위원) 본 방법론을 사용한 보고서에서 R 스퀘어 값이 대략 0.3~0.5사이의 값을 나타내고 있는데, 기계학습을 통해 분석한 보고서에서 이 정도의 수준이 충분한 예측력을 지닌 수치인 것인가?

 

(양현주 교수) 더 좋은 해상도를 지닌 위성영상을 사용하면, 수치값은 더 증가할 수 있음.

 

(양현주 교수) 다른 유사 보고서에서도 대략 이 정도 결과값을 보여주고 있다는 것을 감안한다면, baseline 수준의 결과값인 것으로 생각하고 있음.

 

 

(김다울 부연구위원) IO 테이블이 제재의 효과를 뿌려주는 데 있어서 중요한 역할을 할 것 같은데 2002년 중국의 인프라 구조랑 북한은 많이 다를 가능성이 있어 적절한 방법인지 의문

 

(김규철 부연구위원)중국의 IO 테이블과 한국의 70~80년대 IO 테이블을 사용해서 강건성 테스트를 해봤는데 큰 차이가 없었음.

 

(서종원 센터장)양현주 교수의 연구는 김정은이 27개의 특구를 만들어 개발을 하는데 과연 어느 지역이 성과를 보이는지 과학적으로 분석이 가능케 하는 연구인 것으로 보이며, 김규철 박사의 연구는 미국이 대북제재의 효과를 판단하여 제재를 효과적으로 운영하는 것에 도움을 줄 수 있는 연구인 것으로 보임.

 

(서종원 센터장)북한은 임의로 전력을 지역별로 다르게 공급할 수 있는 국가라는 특성, 대북제재로 수출이 불가능해진 석탄이 북한 내부 전력공급에 사용되고 있다는 사실, 북한 기업의 이름이 수시로 변화된다는 특성 등이 고려되면 좋을 것으로 보임.

 

(김규철 부연구위원)북한 기업의 이름이 변화하는 것을 수작업으로 교정하여 사용하였음.

 

(김규철 부연구위원)북한은 임의로 전력을 지역별로 다르게 공급할 수 있다는 국가적 특성, 대북제재로 수출이 불가능해진 석탄이 북한 내부 전력공급에 사용되고 있다는 사실은 지역별로 패턴이 있다고 보기 어렵지 않을까 생각하고 있음.

 

(양현주 교수)야간조도가 무엇을 의미하는지에 대한 연구가 많이 없어 이 부분을 규명하는 것이 추후 중요한 연구가 될 것으로 보임.

 

우리나라의 경우 격자 단위의 인구밀도, 소비, 소득, 업종별 인허가, 전력 용도 등의 데이터가 제공되고 있어 해당 자료를 활용하여 연구에 사용할 계획

 

국제기구에서는 SDGs를 위성영상으로 평가하는 데 관심이 많음.

 

(양현주 교수)주간 위성데이터는 negative shock은 보기 어려운 측면이 있고, 야간조도가 이런 측면에서는 장점이 있음.

 

예를 들면 건물은 이미 지어졌는데 해당 건물이 잘 쓰이는지 여부는 야간조도가 더 측정을 잘 할 수 있음.

 

반면, 주간위성 영상은 건물이 완공되기 이전에도 지어지고 있는 과정을 탐색할 수 있음.

 

또한, 전쟁이나 자연재해로 해당 지역이 파괴되는 정도도 파악할 수 있을 것으로 보임.

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