[人工知能時代の国際政治] ① アメリカの人工知能戦略と軍事的活用展望

Ⅰ. 序論

アメリカは人工知能（AI）を単なる科学技術ではなく、国家の生存と未来の国際秩序を左右する戦略的資産と認識している。特にトランプ第2期行政府はこれを米中戦略競争の文脈で妥協不可能な核心技術と見なしており、これはAIが国家安全保障、経済成長、技術革新、国際的影響力、そして同盟政策に至るまで全方位的波及力を持つためである。特に国家安全保障の側面において、人工知能は未来戦、特に知能化戦争の勝敗に影響を与えうる核心技術であり、自律型殺傷兵器、情報分析、偵察・監視、サイバー戦などで重要な役割を果たすだけでなく、戦場での意思決定優位を確保するのに不可欠である。[1]これは中国など主要競争国に対する均衡、抑止、戦略的安定性などの側面でアメリカの優位を確保するための手段として機能することになる。経済的側面においてAIは、アメリカの未来のグローバル経済リーダーシップの核心要素であり、生産性を高め新産業を創出するだけでなく、アメリカへの投資および優秀人材の誘致拡大など、アメリカの国家競争力を維持するための核心技術と認識されている。[2]そのような側面において、技術的優位と独立は非常に重要であり、中国の半導体、コンピューティングインフラなどのサプライチェーンへの依存を減らしていくことが不可欠であり、技術標準を主導することでAI技術の発展方向を先導することが核心課題となっている。[3]それだけでなく、アメリカはAIの権威主義的活用に対して懸念を表明し、中国など権威主義国家が監視と社会統制を目的としてAIを活用することに反対し、関連するグローバル規範の策定過程にも参加している。[4]これらの全方位的努力は、究極的にアメリカの国際的影響力と同盟政策にも影響を与えており、特にアメリカはグローバル・サウスに対する技術パートナーシップ、開発協力などを提供して影響力を拡大し、北大西洋条約機構（NATO）および東アジア同盟国との協力を通じてグローバル戦略競争において優位を確保しようとしている。この際の協力はAIを基盤とした集団防衛と、それのための相互運用性増大を目標としており、特に人工知能基盤の指揮・統制・連結・統合を通じて軍事的優位を確保しようとするだろう。[5]

現在、アメリカは半導体、クラウドインフラ、超巨大言語モデル、人的資源、民間投資エコシステムなどにおいて、中国に比べて相対的な優位を維持している。例えば、NVIDIAやASMLの装置独占、AWSやGoogle Cloudのようなグローバルデータセンター、GPTやClaudeのようなAIモデルは、アメリカのAIエコシステムを構築する基盤となった。さらに、PytorchやTensorFlowのようなオープンソースプラットフォーム、そして開かれた研究環境は、イノベーションの速度を加速させている。一方、このように民間部門がイノベーションを主導し、政府がこれを支援してきたアメリカのAI戦略は、トランプ第2期行政府に入り、政府の役割が拡大する基調へと変化している。このような変化の根底には、中国に対するアメリカの相対的優位が一時的であり、中国との格差が徐々に縮小しているという認識が存在する。中国の軍民融合政策と比較した場合、アメリカの国家能力動員政策は依然として市場中心戦略に近いが、技術外交の様相は少しずつ収斂している。AIの軍事的活用においても、アメリカは大中華圏に対する均衡（balancing）および抑止の次元で同盟国との技術・軍事的統合を試みている。これは技術主権と地政学的脅威に対応するための同盟協力の必要性との間の葛藤につながる可能性があるだろう。本稿は、このような文脈でバイデン行政府とトランプ第2期行政府のAI戦略を比較し、AI技術開発の現状に応じた米国国防総省の組織変化と軍事的活用方向性について考察する。最後に、韓国の技術外交およびAI戦略次元での含意を導き出す。

Ⅱ. バイデン行政府とトランプ行政府のアプローチ比較

アメリカのAI戦略は、行政府ごとにその目的と優先順位が若干ずつ異なってきた。例えば、オバマ行政府の場合、「The National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan」というホワイトハウス報告書をAIに対する初期的な認識を示しているが、経済および産業革新の側面でAIの重要性を強調したものの、それに対する安全保障化のレベルは高くなかった。[6]ただし、人工知能の使用過程で生じうるアルゴリズムの公平性と安全性の問題について懸念した。一方、トランプ第1期行政府は、AIを国家安全保障と米中覇権競争の勝敗を左右する主要手段として扱い始めた。2019年2月11日、「Executive order on maintaining American Leadership in Artificial Intelligence」という大統領令を発表し、2019年の国防授権法に基づき設置された「National Security Commission on Artificial Intelligence（NSCAI）」で、Googleのエリック・シュミットやロバート・ワーク国防副長官などを筆頭に国家安全保障次元でのAIの重要性が議論され、その結果2021年3月に「Final Report」を発刊した。本報告書に基づき、AI基盤の安全保障上の脅威と未来戦の概念、自律型兵器システムの登場による戦場変化など、本格的なAIの安全保障化作業が開始された。

その後、バイデン行政府はAI活用過程における安全性、価値、技術統制を重視し中国を圧迫する一方、トランプ第2期行政府はイノベーション、取引、投資をキーワードに中国との技術競争を市場中心で管理し、 대비を成した。例えば、バイデン行政府は半導体輸出規制強化を通じた技術統制に重点を置いたが、2022年10月、AI開発に不可欠な半導体および装置に対し、中国のアクセスを制限する広範な輸出規制措置、すなわち「Export Control on Advanced Computing and Semiconductor manufacturing Items to the People’s Republic of China」は、このようなバイデン行政府のAIアプローチを示している。[7]本輸出規制措置は、中国のAI技術およびAIの軍事的活用を遅延させるための案であったが、[8]このような措置がかえって中国の技術自立を奨励し、相対的に安価な中国AI技術がグローバル・サウスに拡散される結果につながり、グローバル市場の先取りに失敗したという批判も受けた。[9]

<表 1> バイデン・トランプ第2期行政府 AI政策関連主要文書

一方、トランプ第2期政権はAI戦略の優先順位として規制緩和とイノベーション速度の加速に重点を置いており、例えばNVIDIAを通じて米国のAI技術を先進国に販売し、米国の市場先取りを拡大し、代わりに政府が収益の一部を回収する政策を実施したこともあった。[10]このような規制緩和政策は、米国産業界の好意的な反応を得ており、海外からの投資流入の要因と評価されている。[11]また、競争の要素も強調しており、例えば中国のオープンソースAIモデルに対抗するために、米国内でのオープンAIモデル開発を奨励し、米国内のAIエコシステムにより多くの支援を行おうとするアプローチを取っている。代表的なものがスターゲート（Stargate）プロジェクトであり、OpenAI、Softbank、Oracleと共に総額500兆ドル規模のAIインフラ投資を推進中であり、これは中国に対するAIインフラ優位を確保しようとする意図を持っている。このような文脈で、2025年に公表された行政命令14179「Removing Barriers to American Leadership in Artificial Intelligence」および「Winning the Race: AI Action Plan」は、米国のAIグローバル主導権掌握と、それによるAI技術革新の加速、米国型AIインフラ構築、国際AI外交・安全保障主導という3つの政策基調を示した。具体的には、米国のAIフルスタック（Full Stack）輸出拡大と米国型AI標準化を目標としており、これは周辺国におけるソブリンAI開発の誘因と米国との協力との間に緊張関係が存在しうることを示唆している。

一方、バイデン政権はAI戦略において規範およびガバナンス確立の要素を強調しており、[表1]に言及された行政命令14110を通じて、AIの活用における倫理的基準の強化、差別防止などのための基準策定および監督体制の確立を試みた。AIの安全基準および標準確立において、中国との協力も模索したことがある。[12]一方、トランプ第2期政権はこのような価値および規範に基づく議論には消極的であり、むしろ過度な規制がイノベーションの速度を遅らせる可能性があるという認識を示している。そのような側面から、トランプ第2期政権は民間企業が自らAI安全対策に責任を負うことが効率的であり、連邦規制が過度であれば技術革新を阻害するというテクノ・リアリズム（techno-realism）の立場に立っていると見ることができる。[13]

バイデン政権とトランプ第2期政権のAIに対する認識と戦略の違い、そしてそのような違いが現れた背景について検討する必要がある。まず、バイデン政権はAIがもたらすリスクを予防するためのガバナンスを先に設定する方式を選択した。一方、トランプ第2期政権は技術競争で先行しなければならないという緊急性に基づき、技術革新とインフラ構築に優先順位を置くアプローチを見せている。これに伴い、バイデンは規制を通じて政府および民間の各レベルで活用されるAI体制の安定性確保に注力し、トランプ第2期政権はこれらの規制をイノベーション阻害要因とみなし、緩和または除去することに注力している。インフラ構築に関しては、両政権ともその重要性を認識しているが、トランプ第2期政権はデータセンター、電力網、半導体生産などにおける速度と効率性を強調する一方、バイデン政権は規制、クリーンエネルギー、公正競争の側面も考慮した。国際的なレベルでは、バイデン政権は外交的なAIガバナンス構築およびそれのための類似立場国の結集に集中したのに対し、トランプ第2期政権は技術的優位確保、輸出活性化、同盟国間の技術共有などを通じて競争力確保中心の外交を主導している。

要するに、バイデン政権のAI戦略は同盟と規範、倫理と結びついた安全保障の視点に基づいているとすれば、トランプ第2期政権は規範よりも市場の先取り、コストと効率の側面から選択的なパートナーシップ構築を目指す。規制と輸出管理中心のバイデン政権のAI戦略に対し、米国内の技術・産業界の懸念があり、特に2024年に中国のDeepSeek-V3モデルの登場などにより脅威認識が高まったという点で、トランプ第2期政権の戦略変化が行われたと見ることができる。[14]もちろん、このような認識はトランプ第2期政権特有の米国第一主義、すなわち経済ナショナリズムの基調と結びつき、米中技術競争で優位を確保しようとする意志にもつながったと見ることができる。

トランプ第2期政権のAIアプローチは、国家能力動員拡大の次元で、過去よりも政府主導性が強化される方向で進められていると評価されている。これにより、中国の軍民融合体制と類似した発展軌跡をたどることになるのかという懸念も存在するが、現時点では政府の介入範囲と強度、そして制度化された技術開発構造の形成において、中国と類似した水準と見ることは難しい。すなわち、研究資金配分、インフラ投資、中央集権的な技術戦略開発、省庁間調整メカニズム構築、国営企業との協力、強力な規制および統制など、全ての段階と領域が政府の統制下で行われている中国の状況を考慮すると、米国は依然として技術開発企業の自由な競争を重視し、規制を最大限緩和しようとする姿勢を見せている。イノベーションと自律性に重点を置いた米国の伝統的な自由市場中心戦略への回帰という評価も存在する。[15]また、米国の産業エコシステムの特性上、国家が直接投資および産業調整を試みた場合、短期的な効率性を高めることはできるが、長期的には政府支援への依存、非効率的な資源配分につながる可能性があり、特にスタートアップエコシステムの多様性と競争力を弱める可能性があると指摘されている。

もし米国のAI戦略が国家中心的に進化する場合、国防、産業、民間の境界が曖昧になり、むしろ同盟国と民間企業間の協力が硬直化する可能性があり、グローバルAIガバナンス競争のゼロサム傾向が強まるだろう。[16]ただし、技術外交の側面では米国と中国は類似した軌跡を見せている。例えば、AI戦略を外交政策と結びつけ、同盟国および途上国にフルスタック輸出および規範拡散を試みている点でそうである。これは同盟国に対し、米中間の選択の圧力をかけることになり、前述したように、同盟国のソブリンAI開発の誘因を高めるものと見られる。

Ⅲ. 米国の国防AI組織化プロセスおよび国防AI戦略

米国国防部レベルでのAI技術開発投資は冷戦期から始まったが、1970年代～80年代当時の初期成果は非常に低調であった。2014年に米国が第3次相殺戦略を提示し、AI、ロボティクス、ビッグデータ、バイオテクノロジーなどを未来戦を主導する技術と規定し、このような認識は2018年の国家国防戦略（National Defense Strategy）に反映され、AIは本格的に国防の核心能力として位置づけられるようになった。

特に時期としては、3段階にわたって徐々にAIの役割と地位が高まっていった。[17]まず、2017年～2018年のプロジェクト・メーベン（Project Maven）の時期は、非常に初歩的なAIの軍事的活用の段階であり、無人機映像分析の自動化に集中している。これに伴い、プロジェクト・メーベンは急速に実戦に活用され、特に中東地域でのIS（イスラム国）対応作戦に活用されたと知られている。第二の時期は、合同人工知能センター（Joint Artificial Intelligence Center, JAIC, 2018-22）設立以降の時期であり、プロジェクト・メーベンの成功に後押しされ、国防部初のAIハブを設立し、国防部内でのAI活用拡大、データ統合、人工知能関連の教育および訓練の実施に集中した。2022年以降現在までが、デジタル・人工知能総括室（Chief Digital and Artificial Intelligence Office, CDAO）が組織化された段階であり、これは合同人工知能センターと国防デジタルサービス（Defense Digital Service）、最高データ責任者室（Chief Data Office）を統合した結果である。このような統合体制の発足を通じて、重複したAIプロジェクトを統合し、AIとデータを連携させる統合的なガバナンスとして機能する計画である。また、合同全領域指揮管制（JADC2）とも連携し、データ中心の戦争遂行体制への転換、そして究極的にはAI基盤の戦場優位確保を図ろうとしている。

このような国防AI組織化の結果、現在主要な機関は以下の通り整理できる。

<表 2> 米国内国防AI関連主要機関

米国国防部が推進してきたAIの軍事的活用は、主に技術的抑止および指揮統制の統合、そしてそれに伴う同盟国との協力による対中国均衡にその重点が置かれている。実際に米国はインド太平洋地域において、同盟およびパートナー国と共に、人工知能、サイバー、宇宙、量子などの新興技術の研究、開発、商業化、前線配備を推進してきた。これにより、中国が南シナ海、台湾海峡、あるいはその他の地域での軍事行動を抑止し、これらの抑止力を高めることができる技術的優位を確保しようとしているのである。このような目標は大きく3つの次元で展開されてきた。第一に、米国および同盟国軍隊の国防技術イノベーション、第二に、同盟間における新興技術システム間の相互運用性および情報共有の拡大、第三に、防衛産業関連の同盟国間の協力であった。[18]

一方、技術的抑止（technological deterrence）が可能であるためには、民間部門が主導するイノベーションを軍事的に応用する政策、制度、研究資金体系が整備されていなければならないが、これが[表2]に言及された米国国防部傘下のDIU、あるいは米国中央情報局（CIA）関連のベンチャー投資会社In-Q-Telなどがこのような役割を担ってきた。また、米国と同盟国間の技術エコシステムを形成する作業も必要であり、AUKUS Pillar 2、QUAD、あるいは米韓日協力などの小多国間協議体を通じて技術協力が試みられてきた。例えばQUADにおいては、「critical and emerging technology working group」を設置し、サイバーセキュリティ、技術標準化などのテーマを中心にAI関連技術協力を展開し、相互運用性および戦略的連携を強化しようとする姿勢を見せている。実際に米国防部は、同盟国とのAI相互運用性を2025年までに達成すべき核心目標として設定しており、これはAI技術を共同作戦および協力体制に統合するという意味で解釈されてきた。[19]

これらの技術エコシステムが対中国抑止および均衡の役割を効果的に果たすためには、共同の教義および戦略の開発、リアルタイムの情報共有と指揮・統制が可能な指揮・統制システム、統合された兵器システムおよびプラットフォーム、AI基盤のデータ融合という多次元的な努力が必要である。さらに、これらの全ての領域における努力が現実化するためには、米国の同盟国が米国との軍事的・技術的統合に同意し、これを制度的、法的に保障する段階に至らなければならない。

例えば、Mission Partner Environment（MPE）とは、米軍と同盟国間のリアルタイム作戦情報共有を通じて協業を可能にする統合デジタルネットワーク環境である。北大西洋条約機構、韓米連合軍などを通じて多国籍合同作戦遂行時に、異なる情報セキュリティシステムとネットワークを接続するための共有作戦網（shared operational network）を意味する。例えば、合同軍が同じ画面を見て迅速な意思決定を行えるよう、情報アクセス権とセキュリティ分類体系を統合することを意味し、状況認識の強化、合同指揮統制の実現、迅速な意思決定支援の確保などを目標とする。この体制は、データ連携、権限基盤アクセス制御、クラウド基盤の協業プラットフォームの整備などを通じて形成される。もしこのような体制にAIが組み込まれれば、同盟間の「リアルタイム意思決定共同体」へと進化するだろう。例えば、MPEに流入する多国籍の監視・偵察データと作戦報告を自動的に分類して要約するだろう。インド太平洋司令部の場合、AI-enabled Data Fabricを通じて日本、オーストラリア、韓国など同盟国のセンサー情報を統合分析する体制を構築中である。また、AI基盤の予測モデル構築時には、多国籍作戦における共同脅威認識を形成し、それに対する対応戦略を提示すると予測される。既にプロジェクト・メーヴンを通じてAIによる目標識別作業は実戦に適用されたことがある。要するに、AI基盤のMPEは既に稼働しているが、完全な統合はまだ遠い状況である。現在は人間によって監督されるAI（human-in-the-loop）の形で稼働しており、同盟国との協力を通じてより高い段階へと進化する可能性がある。

もちろん、このようなMPE体制にアクセスするための認証体系についても議論されている。例えば、AI Passportの場合、同盟国AIシステムの信頼性、透明性、相互運用性を保証する認証体系を意味する。[20]MPEやCJADC2のような多国籍作戦環境における信頼性を確認するための証明書と見ることができる。このような証明書を確保して初めて、合同作戦時のAI相互運用性を担保できるだろう。

このような状況は、韓国と韓米同盟の次元においても多くの課題をもたらしている。例えば、韓国のソブリンAI開発が国防分野でも行われる場合、合同作戦に必要な証明書の確保が不可欠となるだろうし、ソブリンAIと同盟型AIパスポート間のバランス維持も必要となるだろう。あえて合同作戦を想定しなくとも、AI基盤の拡張抑止、AI基盤のサイバー・宇宙安全保障など、多様な領域で韓国と同盟およびパートナー国間のデータ共有、それを行うための情報網、セキュリティ政策、分類体系の議論など、多くの事前協議が必要となるだろう。

Ⅳ. 政策的含意

米中戦略競争の文脈において、AI技術の開発は急速に進展しており、さらに、対中国均衡の観点から米国は同盟国とAI基盤の軍事的・技術的統合を試みている。これは不安定なインド太平洋の安全保障環境の中で、自律的な意思決定能力を維持しつつ、いかに同盟間の連携を維持できるかというジレンマにつながるだろう。

北朝鮮と中国の軍事的脅威に直面する韓国の立場からすれば、米国およびパートナー国との協力は必要である。しかし、自律性の側面から考慮すると、コアデータおよびAIアルゴリズムに対する技術的主権および国家的な統制も必要である。ハンファシステムの場合、最近韓国の防衛産業分野における対外依存度を下げるためにソブリンAI技術を開発すると発表しており、その他にも国内データセンターの構築、大規模言語モデルの開発、半導体連携AIエコシステムの造成などを推進している。また、AI基盤の指揮統制システムおよび対応体制の開発時には、自動化された介入による偶発的な拡大抑止への懸念も存在する。

これらの懸念以外にも、実質的にAI技術の開発およびそれに基づく同盟国との協力が実際に可能かどうかの可否も不確実である。現在の国防R&D構造上、データは分断的に分布しており統合自体が困難な状況であったり、対外秘に分類されておりAI学習および統合作業が困難な状況であったりする。また、根本的に、AI戦争の教義および法的・倫理的フレームワークも国防部内に存在しない状況である。このような状況下で無理に同盟国とのAI基盤の国防協力を試みることは、非常に早まった試みとなったり、あるいは技術主権を明け渡す状況につながる可能性がある。

もちろん、米中戦略競争は今後も長期化するだろうし、それに伴いAIなどの新興技術に対する優先順位付けも継続されるだろう。このような戦略環境を考慮すると、韓国のAI技術開発および軍事的な活用能力に対する持続的な投資・開発だけでなく、対米レバレッジの開発も必要となるだろう。特にトランプ第2期政権のように、同盟国に対する取引主義的なアプローチを好む米国との軍事協力に備えるならば、韓国国内のAIエコシステム構築および能力強化を通じた技術主権保護措置も模索しなければならないだろう。■

[1]The White House. 2024. "Memorandum on Advancing the United States’ Leadership in Artificial Intelligence; Harnessing Artificial Intelligence to Fulfill National Security Objectives; and Fostering the Safety, Security, and Trustworthiness of Artificial Intelligence." October 24; US DOD. 2023. "DOD Releases AI Adoption Strategy." November 2; National Security Commission on Artificial Intelligence. 2019. "Interim Report To Congress." November 4.

[2]Executive Order 13859. 2019. "Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence." February 11. (https://www.federalregister.gov/documents/2019/02/14/2019-02544/maintaining-american-leadership-in-artificial-intelligence?utm_source=chatgpt.com ); Rasser, Martijn et al. 2019. "The American AI Century: A Blueprint for Action." CNAS Report. December 17; U.S. Senate. 2021. "The United States Innovation and Competition Act of 2021 (USICA)." (S. 1260); U.S. CHIPS and Science Act. 2022. August 9.

[3]Kennedy, Mark. 2025. "America’s AI Strategy: Playing Defense While China Plays to Win." Wilson Center Report. January 24.

[4]National Institute of Standard and Technology. n.d. "AI Risk Management Framework." (https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework)

[5]Curtis, Lisa et al. 2022. "Operationalizing the Quad." June 30; Reuters. 2024. "With eyes on China, Us and Japan vow New Security collaboration." April 11; Segal, Adam. 2025. "The Future of Technology Deterrence in the Indo-Pacific." Perry World House Report. May 19.

[6]Executive Office of the President, National Science and Technology Council, Committee on Technology. 2016. "Preparing for the Future of Artificial Intelligence." October.(https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/whitehouse_files/microsites/ostp/NSTC/preparing_for_the_future_of_ai.pdf)

[7]US Department of Commerce, Bureau of Industry and Security (BIS). 2022. "Implementation of Additional Export Control: Certain Advanced Computing and Semiconductor Manufacturing Items: Supercomputer and Semiconductor End Use; Entity List Modification." October 13.(https://www.federalregister.gov/documents/2022/10/13/2022-21658/implementation-of-additional-export-controls-certain-advanced-computing-and-semiconductor)

[8]Webster, Graham. 2025. "Inside the Biden Administration’s gamble to Freeze China’s AI Future." WIRED. August 14.

[9]Kahl, Colin. 2025. "America is Winning the Race for Global AI Primacy- for now." Foreign Affairs. January 17.

[10]Tech Radar. 2025. "15% of Nvidia and AMD china chip sales to go to US government." August 11; Ramkumar, Amrith. 2025. "Trump’s Ai Strategy Against China Get Its First Big Test." Wall Street Journal. August 2.

[11]Washington Post. 2025. "Silicon Valley’s bet on Trump starts to pay off." July 24.

[12]Financial Times. 2024. "White House Science chief signals US-China Co-operation on AI Safety." January 25.

[13]AP通信. 2025年. 「テクノロジーポッドキャストから政策まで：トランプ氏の新たなAI計画はシリコンバレーの産業的アイデアに大きく依存」 7月24日; Sukma, Isti Marta. 2024年. 「テクノ・リアリズム：現代政治におけるテクノロジーの役割における新たな課題のナビゲート」Security & Defense Quarterly 46. 2月.

[14]コ・ジュンソン. 2025年. 「技術覇権戦争と米国のAI関連政策の大転換」『外交』 154: pp. 114-138.

[15]Friedler, Sorelle et al. 2025年. 「トランプ政権のAIアクションプランをどう見るか」The Brookings. 7月31日.

[16]Rehman, Iskander et al. 2025年. 「AI優位性競争における安定性の模索」RAND Commentary. 3月13日; Chavez, Pablo. 2025年. 「米国AIステートクラフト」CSET Commentary. 10月.

[17]Kahn, Lauren A. 2025年. 「リスクある漸進主義：米国の防衛AI」In The Very Long Game of Defense AI Adoption、編 Heiko Borchert, Torben Chutz, and Joseph Verbovszky. スイス：Palgrave.

[18]Segal, Adam. 2025年. 「インド太平洋における技術抑止の未来」 The Perry World House Report. 5月19日.

[19]Mahoney, Casey. 2022年. 「共有された責任：米国の連合における軍事AI倫理の制定」The National Interests. 4月30日.

[20]米国陸軍省. 2024年. 「人工知能防衛技術レビュー、スケーラビリティと連邦化を探る」 7月11日.

■著者: チョン・グヨン_カンウォン大学教授.

■担当・編集: イム・ジェヒョン_EAI研究員

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