2023.09.30 - 2023.12.01
๐ฅ ๋์(1์) ์์
๐Team Notion
- ํ๊ตญ์ 1995๋ ์ธ๊ณ์ํ์ ์์กฐ๋์๊ตญ์ ๋ฒ์ด๋ 2009๋ DAC ํ์๊ตญ์ด ๋์ด ODA(Official development assistance, ๊ณต์ ๊ฐ๋ฐ์์กฐ)๋ฅผ ์งํ
- ํ๊ตญ์ ODA ๊ท๋ชจ๋ 2010๋ 10์ต ๋ฌ๋ฌ ๊ท๋ชจ๋ฅผ ๋์ด์ 2016๋ 20์ต ๋ฌ๋ฌ ๊ท๋ชจ๋ฅผ ์ด์
- ์ธ๋ก ๋ณด๋์ ๋ฐ๋ฅด๋ฉด ํ๊ตญ์ ODA ๊ท๋ชจ๋ ๋งค๋
์ฆ๊ฐํ๋ ์ถ์ธ์ด๋ ๊ท๋ชจ๋ง์ผ๋ก ODA์ ์ค์ ์ ํ๊ฐํ ์๋ ์์
- ๊ตญ๋ณ ํ๋ก๊ทธ๋จ ์์กฐ๋ 2010๋ 54.3%์์ 2021๋ 47.5%๋ก ๊ฐ์
- CPA ๋น์ค์ด ๋ค๋ฅธ ํ์๊ตญ์ ๋นํด ํฌ๊ฒ ๋ฎ์ ODA์ ํจ์จ์ฑ ์ธก๋ฉด์์ ์ตํ์ ํ๊ฐ
- ํ๊ตญ์ ๊ฒฝ์ ์งํ(GNI, ๋ฌผ๊ฐ์์น๋ฅ , ๊ฒฝ์ ์ฑ์ฅ๋ฅ )์ ๊ณ ๋ คํ์ ๋ ์ค์ง์ ์ธก๋ฉด์์์ ์ฆ์ก ์ฌ๋ถ๋ ๋ถํฌ๋ช
- ๋น๊ต์ ๋ฎ์ ๋ฌด์์์กฐ ๋น์จ, ์ ์ฑ /์งํ ๋ด๋น ๊ธฐ๊ด ๋ถ๋ฆฌ๋ก ์ธํ ์์กฐ ๋ถ์ ํ, ์๋น๊ฒํ ์ ์ ๊ธฐ์ธํ ๋๋ฆฐ ์ ์ฑ ์ถ์ง ๋ฑ ์ฌ๋ฌ ์ ์ฑ ์ ๋ฌธ์
- ์ค์ ๋ก UN์ ์ ์ง๊ตญ ODA/GNI(๊ตญ๋ฏผ์ด์๋ ๋๋น ์์กฐ์ก) ๋ชฉํ์น์ธ 0.7%์ ๋นํด ํ๊ตญ์ 2022๋ 0.17%๋ก 30๊ฐ ํ์๊ตญ ์ค 16์
- ์ด์ ODA ์ํฉ ๊ฐ์ , ์์ฐ์ ํจ์จ์ ์ธ ์งํ ๋ฐ ODA์ ํจ์ฉ ๊ทน๋ํ๋ฅผ ์ํ ๋ฐ์ดํฐ ๊ธฐ๋ฐ์ ์ฌ์ธต์ ๋ถ์ ์ํ
- ๊ตญ๋ด์ธ ODA์ ๊ด๋ จํ ์ฌ๋ฌ ๋ถ์ผ์ ์ ๋์ ์งํ ์์ง, ์ ์ฒ๋ฆฌ, EDA
- ODA ๊ท๋ชจ ํฌํจ ์ฌ๋ฌ ์งํ๋ฅผ ๊ณ ๋ คํ์ฌ ์ ์ฑ ์ฐธ์กฐ ๊ตญ๊ฐ๋ฅผ ์ ์ , ๊ทธ๋ค์ ODA ์ ์ฑ ์ ๋น๊ต๋ถ์
- ๋จ๊ธฐ/์ฅ๊ธฐ ๊ด์ ์์ ํ๊ตญ์ ODA ์ ์ฑ ์ ๋ฐฉํฅ ์ ์
- Purpose: 42๊ฐ ๊ตญ๊ฐ์ 50์ฌ ๊ฐ ์งํ(% of GDP)๋ฅผ ์์งํ์ฌ ODA ๊ท๋ชจ์ ์ํฅ์ ๋ฏธ์น๋ ์ฃผ์ ๋ณ์๋ฅผ ์ถ์ถ
- Task: N๋ ์ Data๋ก N+1๋ ์ ODA ๊ท๋ชจ๋ฅผ ์์ธกํ๋ ํ๊ท ๋ฌธ์ ๋ก ์ ์
- Method: Filter Method, Embedded Method, Wrapper Method๋ฅผ ํ์ฉํด ์ ์๋ฏธํ ๋ณ์ ์ถ์ถ, Baseline Model(Random Forest, Linear Regression)์ ์ฑ๋ฅ(MAE, MSE,
$R^2$ )์ผ๋ก ๋ณ์ ๊ฒ์ฆ
- Purpose: ์ ๋์ ์ธ ์งํ๋ฅผ ํ์ฉํด ๊ตญ๊ฐ๋ฅผ ๊ตฐ์งํํด ์ ์ฑ ์ ์ฐธ์กฐํ ๋งํ ๊ตญ๊ฐ๋ฅผ ์ ์
- Task: ๊ณ ์ฐจ์ ์ ๋์ ์งํ ๋ฐ์
(1) ODA ๊ท๋ชจ Data
,(2) ODA ๊ด๋ จ Data
,(3) ์ฃผ์ ๋ณ์๊ฐ ํฌํจ๋ Data
๊ด์ ์์ ๊ตญ๊ฐ๋ฅผ ๋๋๋ ๋ฌธ์ ๋ก ์ ์ - Method: Hierarchical Clustering(Complete Link) ํ์ฉ, Elbow Method๋ก ๊ตฐ์ง ๊ฐ์ ์ ์
- Feature Importance ๊ฒฐ๊ณผ 13๊ฐ ์ฃผ์ ๋ณ์ ์ ์ ,
$R^2$ 0.9816 ๋ฌ์ฑํ์ฌ ODA ๊ท๋ชจ๋ฅผ ๊ฒฐ์ ์ง๋ ๊ตญ๊ฐ ์งํ ํ์ - Clustering ๊ฒฐ๊ณผ ์๋ 3๊ฐ๊ตญ์ Reference ๊ตญ๊ฐ๋ก ์ ์
- ์ผ๋ณธ: ๋์ ์ ๋์ ๊ท๋ชจ, ์ค๊ฐ ์๋์ ๊ท๋ชจ, ์์ ์ฃผ์์ ๋ชจ๋ธ, ํ๊ตญ๊ณผ ๊ฐ์ ๋ฌธํ๊ถ
- ๋ด๋งํฌ: ๋ฎ์ ์ ๋์ ๊ท๋ชจ, ๋์ ์๋์ ๊ท๋ชจ, ์ธ๋์ฃผ์์ ๋ชจ๋ธ, ์ด์์ ์ธ ODA ์ํ
- ์บ๋๋ค: ์ค๊ฐ ์ ๋์ ๊ท๋ชจ, ์ค๊ฐ ์๋์ ๊ท๋ชจ, ํ๊ตญ๊ณผ ๊ฐ์ Cluster
- ํ๊ตญ๊ณผ ์ธ ๊ตญ๊ฐ์ ์ ์ฑ ์ ๋ถ์ํ๊ณ ๋น๊ต(Report ์ฐธ๊ณ )
While Canada, Japan, and Denmark manage their ODA under a single agency, Koreaโs MOFAT(Ministry of Foreign Affairs and Trade, ์ธ๊ตํต์๋ถ) and MOSF(Ministry of Strategy and Finance, ๊ธฐํ์ฌ์ ๋ถ) manage Grants and Loans, respectively. This leads to fragmentation and inefficiency, so a single agency should be in charge of ODA, with a single perspective from planning to evaluation. Denmark has the best ODA in terms of indicators, but it is difficult to accept due to the different public sentiment, culture, and geographical features of ODA with Korea. Therefore, it is necessary to take advantage of Canada and Japanโs policy, which has the same culture as Korea, and make practical improvements, and ultimately aim for Denmarkโs ODA. As a specific policy, we propose that Koreaโs ODA should aim to ensure efficiency in aid distribution and management through the alignment of executive agencies, secure transparency through annual reports, and suggest an increase in the ODA/GNI ratio.