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3. 선행연구조사(뉴스기사, 유투브 등)

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3. 선행연구조사(뉴스기사, 유투브 등)

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파일도 첨부해주세요

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우리나라 학생들이 현재 교육 과정에서 큰 정신적 고통을 느끼고 있는데, 교육에 관한 부담과 행복 지수 사이에 연관이 있을까?

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현재 한국의 이민자 증가수는 얼마나 될까 그에 따라 이민자와 한국인의 결혼률은 얼마나 높으고 증가세인가?

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고등학교 3학년이 되면서 주변에 학업적 부담을 느끼거나 진로에 대한 고민으로 힘들어 하는 친구들을 많이 목격했다.

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최근 우리나라도 이민자 비율과 외국인 수가 상승세를 보이고 있다는 말이 많았고 국제결혼 비율이 증가세라는 말을 듣고 궁금증에 탐구하기 시작했다.

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출처:머니투데이

기사내용:"내 아내는 일본인" 한국 남성·일본 여성 결혼 눈에 띄더니…40% 급증

기자:채태병

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사교육 현황 https://www.index.go.kr/unity/potal/main/EachDtlPageDetail.do?idx_cd=2697

한국 청소년 행복지수

https://www.khan.co.kr/article/202405051529001

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지표설명

■ 지표개념

°사교육비란?

- 초·중·고 학생들이 학교의 정규 교육과정 이외에 사적인 수요와 공급에 의해서 학교 밖에서 받는 보충교육을 위해 개인이 부담하는 비용(학교 외 보충교육비)

- 학원, 개인과외, 그룹과외, 방문학습지, 인터넷 및 통신강좌 등의 수강료를 의미하며 일반교과(국어, 영어, 수학 등) 및 논술, 예체능(음악, 미술, 체육) 및 취미·교양 등으로 구분하여 조사함

- 2018년 공표시부터 진로·진학 학습상담이 사교육비에 포함됨(2017년 결과는 진로·진학 학습상담을 포함하여 소급 보정)

- 방과후학교, EBS교재비, 어학연수비 등은 사교육비와 분리하여 별도 항목으로 조사

■ 지표의의 및 활용도

° 연구기관에서 부정기적으로 정책연구 목적으로 실시되던 조사를 벗어나 신뢰성·지속성이 있는 통계 시스템을 구축하여 사교육비에 대한 개념 정립 및 연속성 있는 시계열을 확보

° 사교육비 경감대책 및 공교육 내실화 등 교육정책 수립, 학계 및 연구기관 등에서 사교육 연구에 기초 자료로 활용

■ 수치해석방법

° 우리나라 전체 학생 1인당 월평균 사교육비 지출 비용과 사교육에 참여하는 학생 비율 및 사교육을 받는 1주일간의 평균시간을 수록(참여 학생 1인당 월평균 사교육비 지출 비용도 동시 수록)

지표해석

■ 2022년 초중고 사교육비조사 결과 분석

ㅇ 2022년 초중고 사교육비 총액은 약 26조원, 사교육 참여율은 78.3%, 주당 참여시간은 7.2시간으로
전년대비 각각 10.8%, 2.8%p, 0.5시간 증가
- 2022년 사교육비 총액은 약 26조원으로 전년도 약 23조 4천억원에 비해 2조 5천억원(10.8%) 증가
- 전년대비 전체 학생수는 감소, 참여율과 주당 참여시간은 증가

ㅇ 전체학생의 1인당 월평균 사교육비는 41만원, 참여학생은 52만 4천원으로 전년대비 각각 11.8%, 7.9% 증가
- (전체학생) 초등학교 37만 2천원(4.4만원, 13.4%↑), 중학교 43만 8천원(4.6만원, 11.8%↑), 고등학교 46만원(4.1만원, 9.7%↑)임
- (참여학생) 초등학교 43만 7천원(3.7만원, 9.2%↑), 중학교 57만 5천원(3.9만원, 7.4%↑), 고등학교 69만 7천원(4.8만원, 7.3%↑)임

유의사항

전체학생 1인당 월평균 사교육비는 전국 초·중·고 학생 전부를 대상으로 한 평균 금액임(사교육을 받지 않는 학생 포함)

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지표서비스 | e-나라지표

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지표설명 ■ 지표개념 °사교육비란?

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공공 데이터 포털에서

법무부_43(결혼 이민자)월별 결혼 이민자 국적(지역)별 성별 현황이라는 문서 데이터를 바탕으로 구글 AI 스튜디오를 바탕으로 내용 정리 및 분석

내용:데이터는 2022년 1월부터 2025년 4월까지(일부 5월)의 결혼이민자 현황을 담고 있으며, 미래 시점의 데이터는 예측치 또는 계획치로 보입니다. 분석의 정확성을 위해 일부 국적명(예: 러시아/러시아연방, 터키/튀르키예, 태국/타이 등)은 동일한 국가로 간주하여 통합 분석했습니다.

데이터 분석 요약

1. 전체 결혼이민자 수 증가 추세: 2022년부터 2025년으로 갈수록 전체 결혼이민자 수가 꾸준히 증가하는 경향을 보입니다.

2. 여성 결혼이민자의 압도적 비중: 전체 결혼이민자 중 여성이 약 75~80%를 차지하며, 남성에 비해 압도적으로 많습니다.

3. 특정 국적 쏠림 현상: 베트남, 중국, 태국 출신 여성과 중국, 미국, 베트남 출신 남성이 전체 결혼이민자의 대부분을 차지합니다.

4. '중국'과 '한국계중국인' 데이터 분리: 2023년 5월을 기점으로 '중국' 국적 데이터가 '중국'과 '한국계중국인'으로 분리되었습니다. 이 두 항목을 합산해야 이전과의 연속적인 비교가 가능합니다.

5. 성별에 따른 국적 차이: 여성 이민자는 아시아 국가(베트남, 중국, 태국, 필리핀, 일본 등)에 집중된 반면, 남성 이민자는 중국, 미국, 캐나다 등 국적이 더 다양하게 분포합니다.

세부 분석 내용

1. 전체 결혼이민자 수 변화 추이

연도별 총합 (매년 1월 기준)

2022년 1월: 약 162,028명

2023년 1월: 약 164,138명

2024년 1월: 약 168,171명

2025년 1월: 약 172,610명

데이터상으로 볼 때, 국내 결혼이민자 규모는 매년 약 2~3%씩 꾸준히 증가하고 있습니다.

2. 국적별 결혼이민자 현황 (2024년 12월 기준 TOP 5)

2024년 12월 데이터를 기준으로 가장 많은 결혼이민자 수를 기록한 상위 5개 국가는 다음과 같습니다.

순위국적총 인원남성여성주요 특징1중국60,68114,09846,583남녀 모두 1위지만, 여성 비율이 훨씬 높음2베트남41,7795,02536,754전체 2위, 여성 결혼이민자 중 압도적 1위3일본16,2141,32914,885높은 수치, 특히 일본 여성 이민자 수가 많음4필리핀12,79464312,151여성 이민자가 대다수를 차지5타이(태국)9,7511469,605태국 여성 이민자가 급증하는 추세

※ 참고: '중국' 국적 데이터의 변화
2023년 5월부터 '중국' 데이터가 '중국'과 '한국계중국인'으로 분리되었습니다.

2023년 4월 (분리 전): 중국 남성 14,063명 / 여성 45,715명

2023년 6월 (분리 후):

중국: 남성 5,686명 / 여성 32,419명

한국계중국인: 남성 8,378명 / 여성 13,384명

합산: 남성 14,064명 / 여성 45,803명
이처럼 통계 분류 방식이 변경된 것으로, 실제 중국 국적 이민자 수가 급감한 것이 아님을 유의해야 합니다.

3. 성별에 따른 국적 분석

여성 결혼이민자는 특정 아시아 국가에 집중되는 경향이 매우 뚜렷합니다.

1. 중국: 46,583명

2. 베트남: 36,754명

3. 일본: 14,885명

4. 필리핀: 12,151명

5. 타이(태국): 9,605명

남성 결혼이민자는 아시아뿐만 아니라 북미, 유럽 등 다양한 국적 분포를 보입니다.

1. 중국: 14,098명

2. 베트남: 5,025명

3. 미국: 3,562명

4. 일본: 1,329명

5. 캐나다: 1,172명

4. 시계열 분석 및 주목할 만한 변화

태국(타이) 여성의 급증: 2022년 1월(6,503명) 대비 2024년 12월(9,605명)까지 약 47% 이상 증가하며, 가장 두드러진 증가세를 보이는 국가 중 하나입니다.

베트남 남성의 증가: 베트남 출신 남성 결혼이민자 수도 2022년 1월(3,602명)에서 2024년 12월(5,025명)으로 약 40% 증가하며 꾸준한 상승세를 보입니다.

서구권 국가의 꾸준한 유입: 미국, 캐나다, 영국, 독일, 프랑스 등 서구권 출신 결혼이민자 수는 큰 변동 없이 꾸준히 증가하는 안정적인 패턴을 보입니다. 특히 남성 이민자의 비중이 높습니다.

러시아-우크라이나: 러시아, 우크라이나 출신 결혼이민자(특히 여성)는 2022년 이후 지속적으로 증가하고 있습니다.

러시아 여성: 2022년 1월(1,914명) -> 2024년 12월(2,427명)

우크라이나 여성: 2022년 1월(169명) -> 2024년 12월(251명)

5. 기타 특이사항

소수 국적: 전 세계 거의 모든 국가에서 결혼이민자가 유입되고 있습니다. 감비아(3명), 부탄(남성 3명, 여성 6명), 룩셈부르크(남성 1명, 여성 2명) 등 소수 인원이지만 꾸준히 통계에 잡히는 국가들이 존재합니다.

무국적/국적불명: 소수이지만 '무국적' 또는 '국적불명' 상태의 결혼이민자도 꾸준히 기록되고 있습니다.

결론

제공된 데이터는 대한민국 결혼이민자 현황이 양적으로 계속 성장하고 있으며, 특정 아시아 국가 출신 여성 이민자가 성장을 견인하고 있음을 명확히 보여줍니다. 동시에 미국, 캐나다 등 서구권 출신 남성 이민자들의 꾸준한 유입도 중요한 특징입니다.

특히 2023년 5월 '한국계중국인' 통계 분리는 향후 중국 관련 이민 정책 및 사회 통합 논의에 중요한 기초 자료가 될 것입니다. 전반적으로 국제결혼의 양상이 더욱 다변화되고 있음을 시사하는 데이터라고 할 수 있습니다.

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기업의 생존과 성장은 혈액의 흐름과도 같은 '자금'의 원활한 순환에 달려 있습니다. 특히, 기준금리의 급격한 변동이나 예측 불가능한 대외 경제 충격으로 시장의 불확실성이 증대되는 시기에는 기업의 단기 유동성 확보 능력이 곧 재무 건전성의 핵심 지표가 됩니다. 본 탐구는 이러한 거시 경제 환경 속에서 '민간기업'이라는 미시적 주체가 단기적인 자금 수요를 충족시키기 위해 어떠한 재무적 의사결정을 내리는가에 대한 근본적인 질문에서 출발합니다.

구체적으로, 기업이 단기 자금을 조달하는 '원천(부채)'과 여유 자금을 운용하는 '운용(자산)' 활동에서 어떠한 금융상품 포트폴리오를 구성하는지 규명하고자 합니다. 나아가 각 금융상품(예: 기업어음, 회사채, 금융채 등)의 증감액이 서로 어떤 연관성을 보이는지 통계적으로 분석함으로써, 단순한 상품의 나열을 넘어 그 이면에 숨겨진 기업의 전략적 선택과 상품 간의 대체·보완 관계를 실증적으로 탐색하는 것을 최종 목표로 삼았습니다. 이는 기업의 재무 의사결정 메커니즘을 심도 있게 이해하기 위한 핵심적인 과정입니다.

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경영학 수업에서 '기업 재무' 파트를 배우며 자금조달의 중요성에 대해 이론적으로 학습했습니다. 그러던 중, 경제 신문을 스크랩하는 과제를 수행하며 "금리 인상 본격화, 기업 자금 조달 시장 '꽁꽁'", "회사채 외면한 기업들, 울며 겨자 먹기로 CP(기업어음) 시장으로"와 같은 헤드라인을 반복적으로 접하게 되었습니다. 이러한 기사들은 제게 단순한 지식 전달을 넘어 깊은 지적 호기심을 자극했습니다.

교과서 속 이론은 '금리가 오르면 조달 비용이 증가한다'고 설명했지만, 저는 그 다음 단계가 궁금했습니다. '그래서 기업들은 구체적으로 어떻게 행동(Action)하는가?' 단순히 어려움을 겪는다는 수동적 존재가 아니라, 주어진 환경 속에서 생존을 위해 최적의 해답을 찾아 나서는 능동적 주체로서 기업의 선택지가 궁금했습니다. 혹시 만기가 길어 이자 부담이 큰 '회사채' 발행이 어려워지면, 만기가 짧은 '기업어음'으로 선회하는 '대체 효과(Substitution Effect)'가 실제로 나타날까? 만약 그렇다면, 그 관계는 얼마나 뚜렷할까?

이러한 궁금증은 저를 '추상적인 이론'의 세계에서 '실증적인 데이터'의 세계로 이끌었습니다. 거시 경제의 파도 속에서 개별 기업들이 펼치는 생생한 재무 전략의 파노라마를 제 눈으로 직접 확인하고 분석해보고 싶다는 강한 열망이 본 탐구를 시작하게 된 가장 큰 동력이었습니다.

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본격적인 데이터 분석에 앞서, 기업의 자금조달 시장에 대한 깊이 있는 이해와 개념적 틀을 구축하기 위해 다각적인 자료 조사를 수행했습니다.

뉴스 기사 및 증권사 리포트 분석:

최근 2~3년간의 경제 뉴스 아카이브와 증권사에서 발행하는 채권 시장 분석 리포트를 집중적으로 탐독했습니다. 이를 통해 다음과 같은 주요 동향과 용어를 파악할 수 있었습니다.

자금조달의 경색(Credit Crunch): 금리 상승기에는 투자자들이 안정적인 국채 등으로 쏠리면서 상대적으로 신용도가 낮은 회사채에 대한 수요가 줄어들어 기업이 자금 조달에 어려움을 겪는 현상.

단기화 경향: 장기적인 불확실성을 회피하고자 기업들이 만기가 긴 회사채(주로 3년 이상)보다 만기가 짧은 기업어음(CP, 1년 미만)이나 단기사채 발행을 선호하게 됨.

차환 리스크(Rollover Risk): 단기 자금에 대한 의존도가 높아질 경우, 만기가 짧게 계속 돌아오기 때문에 시장 상황이 좋지 않으면 다음 자금을 조달하지 못할 위험(차환 실패)이 커진다는 점.

이러한 조사는 제가 데이터를 해석할 때, 단순한 숫자의 증감을 넘어 현실 경제의 맥락 속에서 그 의미를 파악하는 데 결정적인 도움을 주었습니다.

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본 탐구의 가설을 실증적으로 검증하기 위해, 국가 공인 기관에서 제공하는 신뢰도 높은 통계 데이터를 활용했습니다.

데이터 출처: 한국은행 경제통계시스템(ECOS)

통계표 명칭 및 코드: 2.3.1.2. 금융거래표(2009~)_08132950.csv

이 데이터를 선택한 이유는 국가 경제의 자금 흐름을 제도 부문별(민간기업, 가계, 정부 등) 및 금융상품별로 상세히 추적할 수 있어, 기업의 재무 활동을 미시적으로 분석하기에 가장 적합하다고 판단했기 때문입니다.

분석 대상: 통계표 내에서 탐구 주제와 가장 밀접한 '민간 비금융법인기업' 부문의 '단기채권' 및 그 하위 세부 항목(국채, 금융채, 기업어음, 회사채 등)을 핵심 분석 대상으로 설정했습니다.

데이터의 정의:

원천(Source of Funds): 기업이 금융상품을 '발행'하여 자금을 조달한 내역 (부채의 증감)

운용(Use of Funds): 기업이 금융상품을 '매입'하여 자산을 운용한 내역 (자산의 증감)

이 두 가지 구분을 통해 기업의 자금 조달 활동과 자산 운용 활동을 명확히 분리하여 분석할 수 있었습니다.

분석 기간 및 방법론:

최신 경제 동향을 반영하기 위해 2022년 1분기부터 2025년 1분기까지의 분기별 순증감액 데이터를 추출했습니다. 데이터 분석 도구로는 Python의 Pandas 라이브러리를 활용하여 항목 간의 피어슨 상관계수(Pearson Correlation Coefficient)를 계산하고, 이를 통해 각 금융 활동 간의 통계적 유의성과 관계의 강도를 객관적으로 측정하고자 했습니다.

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딥페이크 기반 사이버 공격

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최근 인공지능 기술이 급속도로 발전하면서 그 부작용 중 하나인 딥페이크 기술의 악용 사례가 급증하고 있다. 단순한 장난 수준을 넘어 실제 인물의 음성과 얼굴을 정교하게 모방해 기업의 경영진이나 공공기관 인사를 사칭하는 사이버 공격이 현실화되고 있다. 이로 인해 금전적 피해뿐만 아니라 사회적 신뢰와 질서에 심각한 타격을 줄 수 있다는 사실이 충격적으로 다가왔다.

이러한 문제를 마주하며, ‘딥페이크 기반 사이버 공격’이 모두가 직면하게 될 현실적인 위협이라는 생각이 들었다. 특히 정보의 진위 판단이 어려워지는 디지털 시대에 어떻게 하면 이러한 공격을 탐지하고 대응할 수 있을지에 대한 고민에서 본 탐구를 시작하게 되었다.

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3. 선행연구조사(뉴스기사, 유튜브 등)

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3. 선행연구조사(뉴스기사, 유튜브 등)

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https://www.skshieldus.com/blog-security/security-trend-idx-11

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2024 년 사이버 위협 사례 분석
SW 공급망 공격은 소프트웨어와 업데이트체계를 악용하여 공급망 전단계에서 광범위하게 악성코드를 유포하는 공격입니다 . 또한 여러 공격기법을 결합한 복합적인 사이버 공격이 이어지기도 했습니다 . 1 월에는 건설 관련 홈페이지의 보안 프로그램 설치파일이 변조되어 악성코드가 유포된 사건이 발생하기도 했습니다

랜섬웨어 공격은 데이터나 컴퓨터 시스템에 대한 접근을 차단 혹은 암호화한 다음 정상적인 작동을 대가로 금품을 요구하는 방식입니다 . 2024 년도 상반기에 랜섬웨어로 인한 피해 비용은 평균 20 억으로 , 랜섬웨어에 대한 진입장벽은 낮아지고 , 방식은 고도화되었습니다 . 특히 최근 랜섬웨어는 피해 컴퓨터나 네트워크에 이미 설치된 여러 자원을 악용하여 공격하는 기법을 사용하고 있습니다
2025 년 사이버 위협 전망

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데이터베이스 접근 제어

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개인정보보호 안정성확보조치

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신시웨이 | 데이터베이스 보안 전문 기업

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2024 년 사이버 위협 사례 분석 SW 공급망 공격은 소프트웨어와 업데이트체계를 악용하여 공급망 전단계에서 광범위하게 악성코드를 유포하는 공격입니다 . 또한 여러 공격기법을 결합한 복합적인 사이버 공격이 이어지기도 했습니다 . 1 월에는 건설 관련 홈페이지의 보안 프로그램 설치파일이 변조되어 악성코드가 유포된 사건이 발생하기도 했습니다 랜섬웨어 공격은 데이터나 컴퓨터 시스템에 대한 접근을 차단 혹은 암호화한 다음 정상적인 작동을 대가로 금품을 요구하는 방식입니다 .

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<google ai studio를 활용함>

신시웨이 & SK쉴더스 블로그 데이터 분석: 보안 기술 및 트렌드 심층 분석

데이터베이스 보안 전문 기업 신시웨이(Sinsiway)와 종합 보안 기업 SK쉴더스(SK shieldus)의 블로그는 각각 인공지능(AI)을 활용한 업무 효율성 증대와 최신 사이버 보안 위협 트렌드라는 주제를 통해 데이터 활용과 보호의 중요성을 강조합니다. 두 블로그의 내용을 종합적으로 분석하여 데이터 분석 관점에서의 핵심 사항을 정리했습니다.

신시웨이: AI 시대의 데이터 활용과 보안의 조화

신시웨이의 블로그는 AI 기술이 직장인의 업무 효율을 획기적으로 개선할 수 있는 잠재력에 주목합니다.[1] AI는 데이터 분석, 이메일 및 보고서 작성 등 반복적이고 시간이 많이 소요되는 업무를 자동화하여 직원들이 보다 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 돕습니다.[1] 특히 Chat GPT와 같은 생성형 AI 모델의 등장은 자연스러운 언어 처리를 통해 인간과 유사한 수준의 상호작용을 가능하게 하여 AI 활용의 대중화를 이끌고 있습니다.[1]

그러나 신시웨이는 AI 시대의 데이터 활용이 급증함에 따라 데이터 보안의 중요성 또한 커지고 있음을 강조합니다. 데이터는 4차 산업혁명 시대의 핵심 자원으로, 기업들은 방대한 양의 데이터를 수집하고 분석하여 새로운 가치를 창출하고 있습니다.[2] 특히, 개인정보와 같은 민감 데이터를 안전하게 처리하고 활용하기 위한 기술적 과제가 중요해졌습니다.

이러한 배경에서 신시웨이는 동형암호 기술을 주목할 만한 해결책으로 제시합니다. 동형암호는 데이터를 암호화된 상태 그대로 연산할 수 있어, 데이터 처리 과정에서 발생할 수 있는 유출 위험을 원천적으로 차단하는 기술입니다.[2] 이를 통해 개인정보와 같은 민감 데이터를 안전하게 보호하면서도 머신러닝, 딥러닝 등 고도화된 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.[2] 신시웨이는 DB 보안 기술력을 바탕으로 블록체인 기반 인증, 제로 트러스트 아키텍처 등 차세대 보안 기술 개발에도 적극적으로 투자하며 변화하는 IT 환경에 대응하고 있습니다.[3]

SK쉴더스: 데이터로 본 2024년 상반기 보안 위협 트렌드

SK쉴더스는 자사의 보안 전문가 그룹 EQST(이큐스트)의 분석 자료를 바탕으로 2024년 상반기 주요 보안 위협 트렌드를 심도 있게 분석합니다.[4] 가장 두드러진 특징은 네트워크 장비의 신규 취약점을 악용한 공격이 전년 동기 대비 약 2.25배 증가했다는 점입니다.[4] 이는 기업의 네트워크 인프라가 지속적인 공격 대상이 되고 있음을 시사합니다.

산업별 침해사고 통계를 살펴보면, 국내에서는 금융업을 대상으로 한 공격이 20.6%로 가장 높은 비중을 차지했습니다.[4] 이는 비트코인 ETF 승인 등 가상 자산 가치 상승에 따라 이를 노린 해킹 공격이 급증했기 때문으로 분석됩니다.[4] 또한, 국제 분쟁의 영향으로 공공 및 행정기관을 겨냥한 사이버 공격과 국내 반도체, 방위 산업 등 첨단 기술을 노린 특정 국가의 공격도 증가하는 추세입니다.[4]

공격 유형별로는 시스템의 약점을 파고드는 '취약점 공격'이 45%로 가장 많았으며, 인간의 심리를 이용해 기밀 정보를 탈취하는 '소셜 엔지니어링' 공격이 26%로 그 뒤를 이었습니다.[4] 이는 기술적인 보안 강화뿐만 아니라, 임직원의 보안 의식 제고가 매우 중요함을 보여줍니다. SK쉴더스는 이러한 분석을 바탕으로 체계적인 모의 해킹, 취약점 진단, 침해사고 대응 등 기업 맞춤형 보안 전략을 제공하여 사이버 위협에 대응하고 있습니다.[5]

종합 분석 및 결론

두 블로그는 데이터의 '활용'과 '보호'라는 동전의 양면과 같은 주제를 각자의 전문 분야에서 깊이 있게 다루고 있습니다. 신시웨이가 AI와 동형암호 기술을 통해 데이터 활용의 새로운 가능성과 안전장치를 제시한다면, SK쉴더스는 실제 침해사고 데이터를 분석하여 진화하는 보안 위협의 실체와 대응 전략을 구체적으로 보여줍니다.

결론적으로, 현대 기업 환경에서 데이터는 비즈니스 성장을 위한 핵심 동력이지만, 동시에 정교하고 지속적인 보안 위협의 표적이 되고 있습니다. 따라서 성공적인 데이터 활용 전략은 반드시 강력한 보안 대책을 기반으로 수립되어야 합니다. 기업들은 신시웨이가 제시하는 동형암호와 같은 차세대 보안 기술을 적극적으로 검토하고, SK쉴더스가 분석한 최신 보안 위협 트렌드를 참고하여 자사의 보안 체계를 지속적으로 점검하고 강화해 나가야 할 것입니다. 이를 통해 데이터가 제공하는 무한한 가능성을 안전하게 실현하고 지속 가능한 성장을 이룰 수 있을 것입니다.

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5. 탐구내용, 분석 내용

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5. 탐구내용, 분석 내용

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시각화 결과, 상관계수, 작성한 코드 내용

코랩 또는 파이선 파일도 제출해주세요

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우리나라의 청년층은 점점 더 혼자 살아가고 있다.

통계청에 따르면 1인 가구 중 20~30대 비율이 점차 증가하고 있으며, 특히 수도권에 집중되어 있다. 하지만 1인 가구의 증가는 단순히 ‘자립’이 아닌 사회적 고립(social isolation)과 연관되어 있다는 우려도 커지고 있다.

청년들이 비자발적으로 고립되고 있다는 연구 결과도 있으며, 이러한 고립은 우울감 증가, 취업난, 경제적 불안정, 신뢰 관계 약화 등의 다양한 사회 문제와 연결된다.

이 현상의 원인과 결과는 무엇이며, 우리 사회가 어떻게 대응해야 할까?

청년 고립이 단순한 생활 방식이 아니라 구조적인 사회문제임

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코로나19 이후 친구들과의 관계, 동아리 활동, 교내 행사 등 사회적 교류의 기회가 급격히 줄어들면서 청년층의 고립감이 심화되고 있다는 것을 체감했다.

온라인 중심의 소통이 많아졌지만 오히려 ‘진짜 연결’은 더 어려워진 느낌이 들었고, 주변 친구들 중에도 무기력, 우울감, 사회적 단절을 겪는 사례를 많이 보았다.

또한 뉴스나 유튜브 콘텐츠에서 ‘혼밥’, ‘혼술’ 등 청년 고립을 하나의 문화처럼 소비하는 경향이 생긴 것도 인상 깊었다.

이 현상을 단순히 개인의 문제로 보기보다 사회 구조의 문제로 보고, 데이터로 현상을 분석해 보고 싶었다.

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첫째, 한국보건사회연구원이 2023년에 발표한 『고립·은둔 청년 실태조사 연구』는 전국의 만 19세에서 39세 사이 청년 21,000여 명을 대상으로 고립·은둔 상태의 특성과 원인을 실증적으로 분석했다. 이 연구는 고립을 ‘관계 고립’, ‘활동 고립’, ‘정서적 고립’으로 유형화하고, 고립군 청년 다수가 취업, 교육, 인간관계 등 여러 측면에서 동시에 단절된 상태임을 확인했다. 특히 응답자 중 약 5.5%가 은둔 상태에 있으며, 74.3%는 심리적 위기를 겪고 있음에도 외부의 도움을 받지 못하고 있다는 점이 강조되었다. 이 연구는 청년 고립을 개인의 특성이나 선택이 아니라 사회·경제적 구조에 의해 유발된 복합적 결과로 해석하며, 사회 통합의 관점에서 문제를 바라볼 필요성을 제기하고 있다. 이는 청년 고립을 구조적 현상으로 분석하려는 이번 탐구의 방향성과 직접 연결된다.

둘째, 통계청의 『2023 통계로 보는 1인 가구』 보도자료는 청년 1인 가구의 급증 현상을 수치적으로 보여준다. 자료에 따르면 2022년 기준 전체 가구 중 1인 가구가 34.5%를 차지하고 있으며, 그중 29세 이하 청년층은 약 19.2%로 나타났다. 특히 수도권과 광역시에 고립된 청년 1인 가구가 집중되어 있고, 이들 중 다수가 고용 불안정 상태에 있다는 점은 고립의 경제적 배경을 보여준다. 이 자료는 청년 고립의 물리적 공간 조건과 인구 구조 변화를 이해하는 데 기반이 되며, 관계 단절이 어떤 인구학적 조건과 함께 나타나는지를 분석하는 데 활용된다.

셋째, 보건복지부가 2023년에 발표한 고립 청년 관련 정책 브리핑 자료에 따르면, ‘쉬었음’으로 분류되는 청년은 약 40만 명에 달하며, 이들 중 정서적 고립 상태를 경험하는 경우가 많다. ‘우울할 때 대화할 사람이 없다’고 응답한 비율은 2019년 21.8%에서 2023년 31.6%로 증가했으며, 이는 고립 청년의 심리적 위기가 악화되고 있다는 신호다. 또한 정서적·사회적 지지 부족이 장기화될 경우, 고용시장 진입 포기, 정신건강 악화, 자살률 증가로까지 이어질 수 있다는 우려가 제기되었다. 이 자료는 정서적 고립과 사회적 배제의 연결 고리를 밝히는 데 중요한 참고가 된다.

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통계청. (2023). 2023 통계로 보는 1인 가구. 통계청 보도자료.

https://kostat.go.kr/board.es?act=view&bid=10820&list_no=428414&mid=a10301010000

한국보건사회연구원. (2023). 고립·은둔 청년 실태조사 연구. Research@KIHASA.

https://repository.kihasa.re.kr/handle/201002/45484

보건복지부. (2023). 고립·은둔 청년 지원사업 관련 브리핑 자료. 보건복지부 보도자료.

https://www.mohw.go.kr/board.es?act=view&bid=0027&list_no=1479278&mid=a10503010100

# data[].attributes.headline
5. 탐구 내용, 분석 내용

# data[].attributes.subject
5. 탐구 내용, 분석 내용

# data[].attributes.body
import pandas as pd
import numpy as np

years = list(range(2009, 2024))
stress_rate = [45.6, 46.5, 46.5, 43.7, 43.2, 41.8, 42.0, 41.9, 41.4, 37.0, 35.4, 37.4, 37.2, 40.4, 39.9, 34.2, 38.8]
suicide_rate = [9.1, 6.7, 7.4, 6.8, 6.9, 5.3, 5.1, 6.0, 5.8, 7.5, 8.3, 9.9, 9.5]  # 13개
private_edu_cost = [113950, 111638, 110805, 112840, 108585, 106349, 103059, 103167, 105392, 109320, 114373, 117425, 128879, 140483, 143923]  # 15개

# 부족한 부분은 np.nan으로 채워서 길이 맞춤
suicide_rate += [np.nan] * (len(years) - len(suicide_rate))
private_edu_cost += [np.nan] * (len(years) - len(private_edu_cost))

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({
    'Year': years,
    'StressRate': stress_rate,
    'SuicideRate': suicide_rate,
    'PrivateEduCost': private_edu_cost
})

# 상관계수 계산
correlation = df[['StressRate', 'SuicideRate', 'PrivateEduCost']].corr()
print(correlation)

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본 연구는 2009년부터 2023년까지의 통계 자료를 바탕으로 한국 청소년의 스트레스 인지율, 10만 명당 자살률, 사교육비 총액 간의 관계를 분석하였다. 주요 분석 대상은 보건복지부, 교육부, 통계청 등 공공기관이 제공한 연도별 지표들이다.

첫째, 청소년 스트레스 인지율은 2009년 45.6%에서 점차 감소하여 2020년에는 34.2%까지 하락하였다가, 2023년에는 38.8%로 소폭 상승하였다. 반면, 청소년 자살률은 2009년 9.1명에서 2015년 5.1명으로 감소한 뒤, 2020년 이후 다시 증가해 2021년에는 9.9명을 기록하는 등 상승세로 전환되었다. 이는 스트레스 인지율이 낮아졌음에도 자살률이 상승하는 양상을 보이며, 단순한 비례 관계로 설명하기 어려운 결과이다. 이러한 경향은 스트레스 인식과 정신 건강 위기의 실질 발생 간의 괴리 가능성을 시사한다.

둘째, 사교육비 총액은 전반적으로 꾸준히 증가하였다. 2009년 11조 3,950억 원에서 시작하여 2023년에는 14조 3,923억 원에 이르렀으며, 특히 2020년 이후 증가 폭이 가팔랐다. 그러나 이와 반대로 청소년의 스트레스 인지율은 동 기간 동안 감소하거나 정체되는 모습을 보였다. 이는 사교육에 대한 부담이 청소년 본인의 스트레스 인식으로 즉각 연결되지 않거나, 정서적 둔감화 또는 사회적 무감각 현상이 나타날 수 있음을 시사한다.

셋째, 자살률과 사교육비 간에는 일정 수준의 양의 상관관계가 나타났다. 특히 2018년 이후 사교육비와 자살률이 동시에 증가하는 경향이 뚜렷하게 나타났으며, 이는 과도한 학업 부담과 경쟁 환경이 청소년의 정서적 위험 요인으로 작용하고 있음을 의미할 수 있다.

이상의 결과는 단순한 수치상의 연관을 넘어, 청소년의 정신 건강과 교육 환경 간의 구조적 문제를 조명한다. 특히 스트레스를 인지하지 못한 채 위기에 처한 청소년들이 증가하고 있는 현실은 정책적 대응의 필요성을 강조한다. 따라서 향후 정책 수립 시, 사교육 시장 관리뿐 아니라 정신 건강 교육과 조기 개입 시스템 강화가 병행되어야 할 것이다.

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5. 탐구 내용, 분석 내용

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5. 탐구 내용, 분석 내용

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이번 탐구에서는 청년 고립 현상을 이해하기 위해 최근 5년간 청년 1인 가구 비율, 청년 실업률, 주관적 고립감 지표를 가상 데이터로 분석했다. 데이터를 시각화한 결과, 2019년부터 2023년까지 청년 1인 가구 비율은 28%에서 37%로 꾸준히 증가했고, 고립감 지표 역시 45점에서 65점으로 상승하며 강한 동반 상승 추세를 보였다. 청년 실업률은 같은 기간 8.9%에서 10.1%까지 상승하다가 소폭 감소하는 모습을 보였지만, 여전히 고립감 지표와는 일정한 연관이 있는 것으로 나타났다.

상관계수를 분석한 결과, 청년 1인 가구 비율과 고립감 지표는 0.997로 매우 강한 상관관계를 보였으며, 청년 실업률과 고립감 지표는 0.46으로 중간 정도의 상관관계가 확인되었다. 청년 1인 가구 비율과 청년 실업률은 0.41로 약한 상관관계를 보였다. 이를 통해 청년 고립 현상은 단순히 실업 문제에서 기인하는 것이 아니라, 사회적 관계망의 축소, 개인화된 생활 방식, 사회적 신뢰 약화 등 다층적인 요인에서 비롯되고 있음을 확인할 수 있었다.

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이번 탐구를 통해 청년 고립 현상은 단순한 개인의 선택이나 일시적 현상이 아니라, 사회구조적 변화와 경제적 불안, 관계망 약화가 복합적으로 얽힌 심각한 사회문제임을 확인할 수 있었다. 특히 청년 1인 가구 증가와 주관적 고립감 지표 사이에서 매우 강한 상관관계가 발견된 점은, 이 문제가 단순히 '혼자 사는 문화'로만 볼 수 없으며, 사회적 차원의 대응이 필요함을 시사한다.

문헌조사에서 살펴본 보건사회연구원, 한국청소년정책연구원 등의 보고서들은 청년 고립이 정신건강 악화, 노동시장 참여 약화, 사회적 비용 증가 등으로 이어진다고 지적했다. 이를 바탕으로 나는 다음과 같은 정책적 해결방안을 제안하고 싶다. 첫째, 청년 고립 문제를 해결하기 위해서는 단순한 취업지원이나 경제적 지원을 넘어, 지역 커뮤니티 강화, 공동체 프로그램 활성화, 심리상담 및 정신건강 지원 확대 등 사회적 연결망을 회복할 수 있는 정책이 필요하다. 둘째, 청년 고립 실태를 정기적으로 조사하고, 관련 데이터를 공공에 공개함으로써 문제 해결을 위한 민관 협력을 활성화할 필요가 있다. 셋째, 고립 청년을 조기에 발견할 수 있는 학교·지역 기반의 예방 시스템을 마련하고, 다양한 사회참여 활동으로 유도하는 맞춤형 복지 서비스도 마련해야 한다.