인공지능을 활용한 국제분쟁 예측

초록

군사적 갈등은 사회에 중대한 영향을 미치는 위험 요인 중 하나이다. 군사적 국가간 분쟁(MID)은 국가 간 상호작용의 결과로 평화 혹은 갈등이 나타나는 현상을 의미한다. 국가 간 갈등 가능성을 효과적으로 예측하는 것은 정책 입안자에게 중요한 의사결정 지원 도구가 된다. 기존 연구에서는 인공신경망(NN)을 이용해 MID를 예측한 바 있다. 본 연구에서는 예측 성능이 뛰어난 것으로 알려진 서포트 벡터 머신(SVM)을 도입하여 MID 예측에 적용하고, 그 결과를 신경망과 비교하였다. 실험 결과 SVM이 MID를 예측하는 정확도는 신경망보다 우수했으나, 신경망이 제공하는 민감도 분석은 보다 일관되고 해석이 용이한 것으로 나타났다.

상세 요약

본 논문은 국제정치학과 인공지능 분야의 교차점에서 실용적인 의사결정 지원 모델을 제시한다는 점에서 의미가 크다. 먼저 연구자는 군사적 국가간 분쟁(MID)을 ‘평화’와 ‘갈등’이라는 이진 결과로 정의하고, 이를 예측하기 위한 변수들을 선정하였다. 일반적으로 MID 예측에 사용되는 변수에는 경제적 상호의존성, 군사력 규모, 정치 체제 유형, 과거 갈등 이력 등이 포함되며, 이러한 변수들은 시계열 데이터 형태로 가공된다.

신경망(NN)은 비선형 관계를 학습하는 데 강점을 가지고 있으나, 학습 과정에서 과적합(overfitting) 위험이 크고, 하이퍼파라미터 튜닝이 복잡하다. 또한, 가중치 해석이 어려워 변수별 영향력을 직관적으로 파악하기 힘들다. 반면 서포트 벡터 머신(SVM)은 마진을 최대화하는 구조적 위험 최소화 원리를 기반으로 하여 비교적 작은 학습 데이터에서도 일반화 성능이 우수하고, 커널 함수를 통해 비선형 패턴도 효과적으로 포착한다. 특히, 이진 분류 문제에 최적화된 SVM은 결정 경계가 명확해 해석이 비교적 용이하다.

실험에서는 동일한 학습·검증 데이터셋을 사용해 NN과 SVM을 각각 훈련시켰으며, 성능 평가는 정확도, 정밀도, 재현율, F1‑score 등 다중 지표로 수행하였다. 결과는 SVM이 전체 정확도와 F1‑score에서 NN을 앞섰으며, 특히 불균형 데이터(갈등 사례가 적은 경우)에서도 안정적인 성능을 보였다. 그러나 민감도 분석—즉, 각 독립 변수가 예측 결과에 미치는 영향을 정량화하는 과정—에서는 NN이 더 일관된 결과를 제공하였다. 이는 NN이 가중치 기반의 피처 중요도 추정이 비교적 직관적이며, 시각화 도구와 결합해 정책 입안자가 ‘어떤 요인이 갈등 위험을 높이는가’를 쉽게 이해할 수 있게 하기 때문이다.

이러한 결과는 두 모델이 상호 보완적인 역할을 할 수 있음을 시사한다. 정책 입안자는 SVM을 이용해 고신뢰도의 갈등 위험 예측값을 얻고, 동시에 NN을 활용해 위험 요인에 대한 설명력을 확보함으로써 보다 균형 잡힌 의사결정을 내릴 수 있다. 다만 연구에는 몇 가지 한계점이 존재한다. 첫째, 데이터 기간이 제한적이며, 최신 국제 정세를 반영하지 못할 가능성이 있다. 둘째, 변수 선택이 전문가 의견에 크게 의존했기 때문에, 누락된 잠재적 요인이 존재할 수 있다. 셋째, SVM의 커널 선택과 하이퍼파라미터 최적화 과정이 충분히 상세히 기술되지 않아 재현 가능성이 낮다.

향후 연구에서는 장기 시계열 데이터를 확대하고, 딥러닝 기반의 시계열 모델(LSTM 등)과의 비교를 통해 시간적 의존성을 더 정교히 모델링할 필요가 있다. 또한, 설명가능 인공지능(XAI) 기법을 SVM에 적용해 블랙박스 특성을 완화하고, 정책 입안자가 직접 활용할 수 있는 인터페이스를 개발하는 것이 실용적이다.