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AI 인프라 핵심 ‘데이터센터’ 현황과 과제: 수도권 집중·에너지 이슈에서 지역 분산·글로벌 경쟁까지

일반 리포트 2025년 06월 23일
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목차

  1. 국내 AI 데이터센터 구축 현황
  2. 수도권 쏠림과 전력 인프라 한계
  3. 비수도권 분산 전략과 울산 허브 구상
  4. 글로벌 경쟁과 해외 투자 동향
  5. 민관 협력 모델과 정책 과제
  6. 결론

1. 요약

  • 2025년 6월 23일 현재, 한국은 AI 시대의 필수 인프라인 데이터센터 구축 경쟁을 심화시키고 있다. 데이터센터는 AI 기술의 발전과 함께 필수적인 요소로 자리 잡고 있으며, 민간과 정부는 울산 등 비수도권으로의 분산을 모색하고 있지만 수도권의 집중과 전력 인프라의 한계에 직면해 있다. 현재 한국의 데이터센터는 수도권에 73%가 집중되어 있으며, 이는 AI 모델 학습과 같은 기술적 요구를 충족하기 위한 물리적, 인력적 요건에 따른 것이다. 특히, 수도권에 위치한 기업과 스타트업의 수요를 고려할 때, 데이터센터의 위치는 운영 효율을 높이는 데 중요한 요소로 작용하고 있다.

  • 추가적으로, AI 데이터센터의 전력 소비는 가파르게 상승하고 있으며, 2027년까지 필요한 전력 사용 신청 용량이 7343MW에 이를 것으로 예상되는 반면, 실제 공급 가능 용량은 4718MW에 불과해 약 36%의 전력 부족 문제를 초래하고 있다. 이러한 전력 공급 부족은 블랙아웃과 같은 심각한 상황을 초래할 수 있는 우려 요소로 작용하고 있다. 게다가, 데이터센터의 인허가 절차 지연은 이러한 전력 공급과 구축의 속도를 저하시키고 있다.

  • 한편, 울산에 조성될 AI 데이터센터는 2029년 완공을 목표로 하고 있으며, SK그룹과 AWS의 협력을 통해 최대 1GW로 확장 가능하도록 설계되었다. 울산은 동북아시아 최대 AI 데이터센터 허브로 성장할 가능성을 지니고 있으며, 이는 한국이 AI 기술의 글로벌 경쟁에서 우위를 점하기 위한 중요한 전략으로 인식되고 있다. 그러나 비수도권 데이터센터의 성공적인 운영을 위해 전반적인 투자 지원과 세제 혜택 확대가 절실히 요구되고 있다.

  • 끝으로 아세안 지역의 데이터센터 시장은 한국의 투자 매력을 답보하게 만들고 있으며, 태국과 말레이시아가 데이터센터 건립의 새로운 허브로 떠오르고 있다. 글로벌 기업들은 저렴한 운영 비용과 쉽게 확보할 수 있는 부지를 이용하여 아시아 전역에서 데이터센터에 대한 투자를 확대하고 있으며, 이는 한국 데이터센터 산업에 큰 도전 과제가 되고 있다.

2. 국내 AI 데이터센터 구축 현황

  • 2-1. SK·AWS 협력의 울산 데이터센터 출범식

  • 2025년 6월 20일, 대한민국 울산의 울산전시컨벤션센터에서 SK그룹과 아마존웹서비스(AWS)의 협력으로 울산 인공지능(AI) 데이터센터 출범식이 개최되었습니다. 이 행사에는 이재명 대통령을 포함한 주요 인사들이 참석하여 데이터센터의 중요성과 목표를 강조했습니다. 울산 AI 데이터센터는 국내 최대 규모의 AI 전용 데이터센터로, 약 6만 장의 그래픽처리장치(GPU)를 수용할 수 있도록 설계되었습니다.

  • SK그룹은 AI 시대를 맞이하여 기술 주도권을 확보하기 위해 '퀀텀 점프'라는 비전을 내세웠으며, 울산 AI 데이터센터는 이를 위한 핵심 인프라로 자리잡을 것으로 기대됩니다. 최태원 SK그룹 회장은 이 행사에서 'AI 혁명의 가능성을 실현하기 위해서는 전례 없는 인프라 투자가 필요하다'고 언급하며, 울산 AI 데이터센터가 차세대 혁신을 위한 'AI 고속도로' 역할을 수행할 것이라고 강조했습니다.

  • 2-2. 민간 중심 대형 프로젝트 현황

  • 울산 AI 데이터센터는 SK그룹이 SK텔레콤, SK하이닉스, SK브로드밴드, SK가스 등 주요 계열사들의 기술 역량을 결집하여 시너지를 극대화하고 있는 프로젝트입니다. SK하이닉스의 고대역폭 메모리 기술과 SK텔레콤의 데이터센터 운영 노하우가 결합하여 최적의 운영을 수행할 계획입니다. 이 데이터센터는 AI 모델 학습에 필요한 막대한 연산 자원과 전력을 공급할 수 있는 기반을 마련함으로써, 한국의 AI 산업 밸류체인 구축에 중요한 역할을 할 것입니다.

  • 더불어, AWS의 파트너십을 통해 울산 AI 데이터센터는 글로벌 수준의 AI 애플리케이션 개발을 지원할 수 있는 기능을 갖출 예정입니다. AWS는 향후 국내 기업들에게 데이터 분석 및 AI 모델 설계를 지원하기 위한 인프라 구축을 강화하며, 2027년까지 58억 8천만 달러를 투자할 계획이라고 발표했습니다.

  • 2-3. 구축 규모와 완공 일정

  • 현재 울산 AI 데이터센터의 완공 목표는 2029년으로 설정되어 있으며, 이 데이터센터는 103MW 용량으로 시작하여 장기적으로는 최대 1GW로 확장할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 대규모 AI 모델 학습 요구에 부응하기 위한 전략적인 결정으로, 데이터센터가 최적의 성능을 발휘할 수 있도록 다양한 기술적 요소가 반영될 예정입니다.

  • 프로젝트 관리 측면에서도 울산 AI 데이터센터는 다수의 주요 기업들과 협력하여 진행되고 있으며, 최신 액체 냉각 기술이 도입되는 등 고도화된 운영 시스템으로 구축될 것입니다. 외부 환경과의 조화를 고려한 친환경 설계 기준을 적용해 지속 가능한 운영이 가능하도록 하는 것이 핵심입니다.

3. 수도권 쏠림과 전력 인프라 한계

  • 3-1. 수도권 운용 용량 집중 현상

  • 2025년 현재, 한국의 AI 데이터센터는 주로 수도권에 집중되어 있으며, 이 지역의 데이터센터가 한국 전체 운영 용량의 73%를 차지하고 있습니다. 이는 데이터센터 운영의 물리적·인력적 요구 사항과 관련이 깊습니다. 수도권에 위치한 기업들이 대부분이기 때문에, 데이터센터 운영 관리에서의 접근성과 효율성을 고려할 때, 기업과의 거리 문제가 큰 영향을 미치고 있습니다. 또한, 스타트업과 중소기업의 대다수가 수도권에 집중되어 있어 이들 고객의 수요를 충족시키기 위해서는 수도권 내에서 데이터센터를 운영하는 것처럼 보입니다. 예를 들어, 데이터센터의 위치가 기업의 연속적인 데이터 처리를 보장하기 위한 필수 요소가 되고 있습니다.

  • 3-2. 전력 공급 부족과 블랙아웃 우려

  • AI 기술 발전으로 인해 데이터센터의 전력 소비가 급증하고 있는 현실에 직면하고 있습니다. 최근 보고에 따르면, 데이터센터의 전력 사용 신청 용량은 2027년까지 7343MW에 달할 것으로 예상되지만, 실제 공급 가능 용량은 4718MW에 그쳐 약 36%의 부족 사태를 겪고 있습니다. 이는 AI와 클라우드 서비스가 증가함에 따라 데이터센터의 증가로 인한 전력 대란의 우려를 낳고 있습니다. 실제로, 데이터센터 하나의 전력 소비는 약 6000가구가 사용하는 전력과 맞먹는 것으로, 이에 따라 전력 수급 문제가 필연적으로 발생하고 있습니다. 이처럼 전력 공급이 수요를 따라가지 못할 경우, 블랙아웃과 같은 심각한 상황이 발생할 수 있음을 경고해야 합니다.

  • 3-3. 인허가 지연이 초래하는 속도 저하

  • 2025년 6월 현재, 데이터센터의 구축 및 전력 인프라 조성을 위한 인허가 절차가 지연되고 있어, 필요한 전력 공급에 차질을 빚고 있습니다. 대표적인 예로, '500kV 동해안-수도권 HVDC' 프로젝트가 있습니다. 이는 동해안 지역에서 생산된 대규모 전력을 수도권으로 이송하는 국내 최대 인프라 프로젝트로, 인허가 문제로 인해 개통이 2019년에서 2026년으로 연기된 상황입니다. 이러한 인허가 지연은 결과적으로 데이터센터의 증설 속도를 저하시켜, AI 산업의 성장을 저해할 수 있습니다. 관계자들은 향후 인허가 절차의 개선과 전력 네트워크 확충이 반드시 필요하다고 강조하고 있습니다.

4. 비수도권 분산 전략과 울산 허브 구상

  • 4-1. 울산 미포 국가산업단지 투자 계획

  • 울산 미포 국가산업단지는 SK그룹과 아마존웹서비스(AWS)가 공동 투자를 통해 AI 데이터센터를 구축할 부지로 자리잡고 있습니다. 이 프로젝트는 총 7조 원 규모의 투자를 포함하며, 2029년 2월까지 약 103메가와트(MW) 용량의 AI 데이터센터를 완공할 예정입니다. 이로 인해 울산은 동북아시아 최대 AI 데이터센터 허브로 성장할 가능성을 지니고 있습니다. 데이터센터는 6만 대의 그래픽 처리 유닛(GPU)을 수용할 수 있어 대규모 AI 연산을 지원하게 됩니다. 이는 울산이 전통적인 제조업 중심의 도시에서 AI 산업의 중심지로 새로운 정체성을 수립하는 계기가 될 것입니다.

  • 4-2. 지방 분산의 현실적 한계와 지원 방안

  • 비수도권에서 데이터센터가 성공적으로 운영되기 위해서는 여러 가지 현실적인 한계가 존재합니다. 전반적으로 국내 데이터센터의 약 60%가 수도권에 집중되어 있어, 이러한 집중 현상은 계속해서 심화될 것으로 전망됩니다. 특히, 원거리에서 운영될 경우 발생하는 통신비용과 숙련된 인력의 부족이 지방 데이터센터의 설립과 운영에 큰 장애가 됩니다. 따라서 정부는 지방 데이터센터의 경쟁력을 높이기 위해 특정 지역에 대한 투자 지원과 세제 혜택을 확대하는 정책이 필요합니다. 울산시 역시 'AI 산업 유치 및 육성지원조례'를 제정하여 AI 관련 기업과 연구기관을 유치하기 위한 조건을 마련해야 합니다.

  • 4-3. 국가데이터센터 N개 지원 부상

  • 이재명 정부는 AI 100조원 투자 계획을 통해 국가 데이터를 집중적으로 관리하는 단일 데이터센터 대신 N개의 데이터센터를 지원하는 방향으로 정책을 전환하고 있습니다. 이는 민관의 합작 투자 강화를 통해 이루어질 예정이며, AI 프로젝트 기반으로 다양한 데이터센터를 지원하겠다는 의지를 내포하고 있습니다. 이와 같은 정책은 울산을 비롯한 비수도권 지역들이 AI 산업의 허브로 자리 잡는 데에 중요한 기회를 제공할 것입니다. 아마존웹서비스와 같이 글로벌 테크 기업의 참여가 중요한 만큼, 이른 시일 내에 전국적으로 분산된 데이터 인프라를 조성하는 것이 요구됩니다.

5. 글로벌 경쟁과 해외 투자 동향

  • 5-1. 태국 데이터센터에 대한 해외 자본 유입

  • 최근 태국은 아시아 내 새로운 데이터센터 허브로 떠오르며 글로벌 자본의 이목을 집중시키고 있습니다. 특히, 블랙록은 태국 데이터센터 프로젝트에 10억 달러 이상의 투자를 발표하며, 태국의 삼성으로 불리는 CP그룹과 협력할 계획을 세웠습니다. 이러한 투자는 동남아시아의 데이터센터 시장에 대한 낙관적인 전망을 나타냅니다. 구글 또한 지난해 약 10억 달러를 태국에 투자해 클라우드 및 AI 인프라를 강화하기로 했으며, 이는 태국의 강력한 전력 공급능력 및 넓은 부지 확보 가능성과 관련이 깊습니다.

  • 한국의 데이터센터 투자 매력도가 저하되고 있는 가운데, 태국은 저렴한 운영 비용과 부지 확보의 용이성으로 많은 글로벌 기업들이 극도로 경쟁하는 시장이 되고 있습니다. 예를 들어, 올해 3월에는 중국의 바이트댄스가 태국에 88억 달러를 투자하여 데이터센터 건설을 발표한 바 있습니다.

  • 5-2. 아세안의 전략적 거점 부상

  • 아세안은 AI 시대의 글로벌 전략적 거점으로 부상하고 있으며, 구글, 아마존, 마이크로소프트와 같은 글로벌 빅테크 기업들이 데이터센터 건립에 열중하고 있습니다. 특히, 기존의 강자인 싱가포르가 신규 데이터센터 건립을 일시적으로 중단하면서 말레이시아와 태국이 새로운 데이터센터 거점으로 자리 잡고 있습니다. 이러한 현상은 지역 내 에너지 공급의 한계와 관련이 있으며, 아세안 국가들이 시급히 필요로 하는 AI 기술 기반 산업의 토대를 제공하고 있습니다.

  • 특히, 말레이시아는 지난 몇 년 동안 데이터센터 구축에 있어 대규모 투자를 유치하고 있으며, 이로 인해 경제적 유발효과와 일자리 창출이 증가하고 있습니다. 주요 투자들은 오라클, 구글 등 미국의 마이너리티 투자자들에 의해 유치되고 있으며, 너도나도 아세안 시장으로 진출하려 하다 보니 경쟁이 심화되고 있습니다.

  • 5-3. 아시아 전역 투자 확대 사례

  • 아시아 전역에서 AI 데이터센터에 대한 투자가 확대되고 있습니다. 태국은 2025년까지 300MW 규모의 데이터센터 캠퍼스를 계획하고 있는 하오양(Haoyang)과 카카오의 442백만 달러 규모의 데이터센터 프로젝트 등을 통해 점차 그 존재감을 강화하고 있습니다. 글로벌 AI 데이터센터 인프라 surging은 다양한 산업이 AI 기반으로 디지털 전환을 이루어가며 증가하고 있습니다.

  • 일례로, 엔비디아는 동남아시아의 데이터센터 시장 진출을 촉진하기 위해 10억 달러 이상의 투자를 수립하고 있으며, 이는 아세안 전역에서 데이터센터 구축의 필요성과 함께 증가하는 AI 서비스 수요를 반영합니다. 이러한 상황에서 한국 기업들도 글로벌 데이터센터 진출을 위한 새로운 기회를 모색하고 있으며, 이 흐름에 맞춰 적절한 전략을 구성하는 것이 중요해 보입니다.

6. 민관 협력 모델과 정책 과제

  • 6-1. AI 100조원 투자 계획과 거버넌스 개편

  • 2025년 6월 기준, 이재명 정부는 AI 100조원 투자 계획을 통해 민관 협력을 통한 인공지능 기술 발전을 가속화하고 있습니다. 이 투자 계획은 정부, 기업, 국민이 함께 참여하는 방향으로 설계되어, 국내 인공지능 생태계를 강화하는 데 중점을 두고 있습니다. 특히, 이 계획은 기술 주권을 확보하기 위한 노력의 일환으로, '소버린 AI' 담론과 맞물려 있습니다. 소버린 AI는 기술적 독립성을 강조하며, 국가적 안전망과 경제적 자립성을 유지하기 위한 것으로, 미래의 AI 기술이 국가의 운명을 좌우할 것이라는 인식 아래 추진됩니다.

  • 상세한 거버넌스 구조를 통해 민간의 참여를 활성화하려는 노력도 이루어지고 있습니다. 특히, AI 관련 인프라 및 데이터처리 중심의 국가 AI 컴퓨팅 전략이 강조되며, AI 전반의 협력 거버넌스 체계가 구축되고 있습니다. 이러한 구조하에서 여러 민간 기업이 협업하여 다양한 AI 프로젝트를 수행하고 있으며, 정부는 규제 완화 및 지원 체계를 강화하여 민간 이니셔티브를 지원하고 있습니다.

  • 6-2. ‘소버린 AI’ 담론과 기술 주권 확보

  • ‘소버린 AI’ 담론은 최근 AI의 중요성이 대두되는 가운데, 기술 주권을 확보해야 한다는 관점에서 주목받고 있습니다. 특히, 이 논의는 외부의 간섭 없이 독립적인 AI 생태계를 구축하여 국가의 핵심 데이터와 인프라를 보호하는 필요성을 강조합니다. 이는 글로벌 기술 경쟁에서 한국이 지속 가능한 발전을 이루기 위한 필수적인 요소로 여겨지고 있습니다.

  • 국가 AI 주권을 확보하기 위해서는 AI 기술의 자립성을 높이는 방향으로 연구 개발이 이루어져야 하며, 이를 위해 국내 인프라 확충과 효율적인 데이터 활용 방안이 모색되어야 합니다. 예를 들어, AI 모델 학습에 필요한 고성능 컴퓨팅 자원의 확보는 이러한 기술 주권의 핵심이 될 것입니다. 이를 위해 다양한 산업과 학계가 협력하여 AI 기술 개발에 참여하고 있으며, 이 과정에서 정부의 정책적 지원이 필수적입니다.

  • 6-3. 규제 혁신과 지원체계 강화 방향

  • AI 산업의 발전을 위해서는 규제 혁신과 지원체계 강화가 필수적입니다. 특히, 데이터 보호 및 개인정보 관련 법률이 AI 기술의 발전 속도를 저해하지 않도록 적절하게 조정되어야 합니다. 규제는 기술 혁신을 촉진하는 방향으로 설계되어야 하며, 과학기술정보통신부는 이러한 방향성을 반영하여 AI 관련 법안을 지속적으로 검토하고 있습니다.

  • 또한, AI 데이터센터와 같은 핵심 시설의 신속한 구축과 운영을 위해 민간 부문과의 협력을 통해 신속한 인허가 프로세스를 마련하고 있습니다. 이러한 지원체계는 기업들이 새로운 기술에 대한 투자 결정을 내리는 데 긍정적인 영향을 미치게 될 것입니다. AI는 산업 전반에서의 연결고리가 될 수 있으며, 이러한 측면에서 민관 파트너십은 앞으로의 AI 혁신을 이끌어갈 중요한 열쇠가 될 것입니다.

결론

  • 한국의 AI 데이터센터 구축은 양적 확대와 질적 고도화라는 두 가지 축에서 동시에 접근해야 하는 중요한 시점에 놓여 있다. 수도권에 집중된 데이터센터 문제는 전력 공급의 병목 현상과 더불어 인허가 지연 문제를 야기하고 있으며, 이는 장기적으로 AI 산업의 성장에 심각한 영향을 미칠 수 있다. 따라서 비수도권 데이터센터 분산과 함께 에너지 수급을 위한 안정적인 대책 마련이 시급하다. 이를 위해 민관 간의 협력 거버넌스를 강화하고, '소버린 AI'와 같은 기술 주권 전략을 세워야 한다는 점이 강조된다.

  • 글로벌 자본 유치 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해서는 투자 환경을 개선하는 것이 필수적이다. 친환경 및 고효율 설계 기준을 도입하여 데이터센터의 지속 가능성을 높이고, 국내외 데이터센터 간 네트워크를 강화하는 포괄적인 전략을 구축해야 한다. 이러한 방향성은 비단 경제적 측면 뿐만 아니라, 한국이 기술 독립성과 경제적 자립성을 동시에 달성하기 위한 필수 조건으로 작용할 것이다.

  • AI 시대의 데이터센터 구축은 단순한 설비 확장을 넘어 AI 기술의 발전과 산업 전반에 걸친 연결고리를 형성하는 중요한 과정이기 때문에, 이러한 종합 전략을 통해 한국은 글로벌 데이터센터 시장에서의 경쟁력을 더욱 강화할 수 있는 기회를 얻을 수 있을 것이다.

용어집

  • AI 데이터센터: AI 데이터센터는 인공지능(AI) 기술을 지원하기 위해 최적화된 데이터 저장 및 처리 시설입니다. 이 시설들은 대량의 데이터를 처리하고 분석할 수 있는 높은 성능의 컴퓨팅 자원과 전력 인프라를 갖추고 있습니다. 한국에서는 AI 데이터센터의 구축 경쟁이 치열하며, 특히 울산과 수도권 지역에서 많은 투자가 이루어지고 있습니다.
  • 수도권 쏠림: 수도권 쏠림 현상은 한국의 데이터센터 및 기업들이 수도권, 즉 서울과 인천, 경기도에 집중되는 현상을 의미합니다. 현재 한국의 AI 데이터센터의 73%가 이 지역에 위치하고 있으며, 이는 운영 효율성 및 접근성을 높이기 위한 전략으로 이해됩니다.
  • 전력 인프라: 전력 인프라는 전력을 생성, 배분 및 공급하기 위한 물리적 및 기술적 시설을 지칭합니다. AI 데이터센터의 전력 소비가 급증하고 있어, 전력 인프라의 확충과 안정적인 공급이 시급하게 요구되고 있습니다. 현재 한국의 데이터센터는 전력 공급 한계로 인한 심각한 부족 문제에 직면하고 있습니다.
  • 울산 허브: 울산 허브는 울산 지역이 동북아시아 최대의 AI 데이터센터 중심지로 발전할 가능성을 지닌 프로젝트를 말합니다. SK그룹과 AWS가 협력하여 2029년까지 완공할 예정인 AI 데이터센터가 이 허브의 핵심입니다.
  • SK그룹: SK그룹은 한국의 대기업으로, AI 데이터센터와 관련하여 울산 프로젝트에 적극 참여하고 있습니다. SK그룹은 AI 기술 발전을 위한 '퀀텀 점프'라는 비전을 내세우고 있으며, 데이터센터를 통해 기술 주도권 확보를 목표로 하고 있습니다.
  • AWS: 아마존웹서비스(AWS)는 세계적인 클라우드 서비스 제공업체로, 한국의 데이터센터 프로젝트에 큰 투자를 진행하고 있습니다. AWS의 파트너십을 통해 울산 AI 데이터센터는 글로벌 수준의 AI 애플리케이션 개발 지원 기능을 갖출 예정입니다.
  • 민관협력: 민관협력은 민간 기업과 정부가 협력하여 특정 프로젝트나 정책을 추진하는 형태입니다. 한국의 AI 데이터센터 구축에서 민관협력 모델은 필수적이며, 데이터센터 구축과 운영을 지원하기 위해 정부의 정책적 지원과 민간의 기술적 역량 결합이 필요합니다.
  • 글로벌 경쟁: 글로벌 경쟁은 국가 간 또는 기업 간 특정 산업이나 시장에서 경쟁하는 상황을 지칭합니다. 한국의 AI 데이터센터 산업은 아세안 지역과 태국 등에서의 해외 자본 유입 증가로 인해 치열한 글로벌 경쟁에 직면하고 있습니다.
  • 소버린 AI: 소버린 AI는 기술적 독립성을 강조하며, 국가의 핵심 데이터 및 인프라를 보호하기 위해 AI 기술의 자립성을 높이는 방향으로 추진되는 담론입니다. 이는 AI 기술이 국가의 경쟁력과 안전성에 미치는 영향력을 인식하여 추진되고 있습니다.
  • 정부 정책: 정부 정책은 AI 데이터센터와 관련된 다양한 제도적 및 규제적 기준을 설정하는 정부의 개입을 의미합니다. 현재 이재명 정부는 AI 100조원 투자 계획과 함께 민관협력 강화 및 규제 혁신을 통해 데이터센터 산업을 지원하고 있습니다.
  • 지역 분산: 지역 분산은 데이터센터와 같은 인프라를 수도권이 아닌 다른 지역으로 분산하여 설치하는 전략입니다. 한국에서는 울산과 같은 비수도권 지역으로 데이터센터를 분산하여 전력 인프라 문제를 해결하고 AI 산업의 고른 발전을 꾀하고자 하는 노력이 진행되고 있습니다.
  • 투자: 투자는 자본을 특정 자산이나 프로젝트에 배분하여 수익을 기대하는 행위입니다. 한국의 AI 데이터센터 산업에서는 국내외 기업들의 대규모 투자 유치가 중요한 과제로 여겨지고 있으며, 태국 등 아시아 지역으로의 자본 유출에 대응하기 위한 전략이 요구됩니다.

출처 문서