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2 빅데이터를 활용한 정책 사례 분석과 시사점 / 성지은, 박기량

3 빅데이터를 활용한 정책 사례 분석과 시사점 성지은 과학기술정책연구원 혁신정책본부 연구위원 박기량 한양대학교 철학과 Ⅰ. 서론 최근 빅데이터는 중요한 이슈가 되고 있다. 2012년 세계경제포럼(World Economic Forum, WEF)은 빅데이터를 떠오르는 10대 기술 중 하나로, 우리나라 지식경제부 R&D 전략기획단은 IT 10 대 기술 중 하나로 선정했다. 2014년에는 정보통신산업진흥원(NIPA)과 SK C&C가 빅데이터를 핵심 IT 기술로 선정했다. 그리고 이러한 상황을 대변하듯 최근 6개월간 빅데이터에 관련해 나온 기사만 1만 건에 달하고 있으며, 2012년 이후 출간된 빅데이터를 주제로 한 서적은 260권에 달하고 있다. 이처럼 빅데이터는 어디에서나 쉽게 접할 수 있는 과학기술의 위치로 자리잡고 있다. 빅데이터는 인터넷의 보급이 활성화되고 스마트폰과 같은 휴대용 정보통신기기를 통해 정보를 쉽게 공유할 수 있는 정보통신 시장이 구축되면서 주목받기 시작한 새로운 과학기술이다. 기존의 데이터 마이닝과 클라우드 개념 또한 빅데이터 개념에 포함된다. 빅데이터는 구글 같은 인터넷 기업을 중심으로 활용되어 왔다. 하루가 달리 빠르게 변해가는 소비자들의 심리를 파악해 기업의 경쟁력을 향상시키기 위한 수단으로 빅데이터가 사용된 것이 다. 더불어 빅데이터는 최적화된 정책을 형성하는 기반이 되며, 구체적인 데이터 등 증거기반 (evidence-based) 행정 및 정책 개발에 기여한다. 한국을 비롯한 미국, 영국, 일본 등의 선진국들 은 교통 안전 복지 의료 등의 영역에서 정책적으로 빅데이터를 활용하기 위한 다양한 시도를 하고 있다. 이 글에서는 빅데이터를 실제 활용한 사회문제 해결형 정책 사례를 살펴보고 정책적 함의를 도출 하고자 한다. 구체적으로 II장에서는 국내외 빅데이터 정책 현황을 살펴본다. III~IV장에서는 해외 및 국내에서의 빅데이터 활용 정책 사례를 분석한다. 이를 기반으로 V장에서는 결론과 정책적 시사 점을 도출한다. 94 과학기술정책

그리고 이러한 상황을 대변하듯 최근 6개월간 빅데이터에 관련해 나온 기사만 1만 건에 달하고 있으며, 2012년 이후 출간된 빅데이터를 주제로 한 서적은 260권에 달하고 있다. 이처럼 빅데이터는 어디에서나 쉽게 접할 수 있는 과학기술의 위치로 자리잡고 있다.

4 Ⅱ. 국내외 빅데이터 정책 현황 1. 주요국의 빅데이터 정책 현황 현재 다수의 선진국들은 빅데이터를 정책에 활용하고 있다. 미국은 2012년 3월 대통령 직속기관 인 과학기술정책실(Office of Science and Technology Policy, OSTP)을 중심으로 2억 달러 이상 을 투입, 빅데이터 기술을 개발하는 빅데이터 이니셔티브 를 발표했다. 이 계획에는 빅데이터 기술 개발, 교육 및 학습 혁신, 전문인력 양성 및 프로그램 확대 등의 내용이 포함되었다. 더불어 대통령 직속 빅데이터 협의체(Big Data Senior Steering Group)의 발족도 이어졌다(국가과학기술심의회, ). 영국의 기업혁신기술부(BIS)도 이러한 흐름에 발맞춰 같은 해 3월, 공공정보의 공유와 활용을 통 한 가치창출을 목표로 하는 데이터 전략위원회(Data Strategy Board) 를 설립했다. 6월에는 부처 별로 빅데이터 및 개인정보 데이터 활용 현황을 파악하고 그에 대한 접근성을 강화하여 활용할 수 있도록 Open Data Strategy 가 발표되었다. 여기에 2013년까지 700만 파운드가 지원될 예정이다. 또한 싱가포르는 경제개발청(Economic Development Board) 주도로 정부와 기업의 경쟁력 강화 를 위한 데이터 분석 연구소를 설립했고, 국가안보조정국에서는 데이터 기반으로 위협 요소를 평가 하는 RAHS(Risk Assessment and Horizon Scanning) 시스템을 구축했다. 그리고 2012년 1월에 는 이를 운영하기 위한 기관(RAHS Programme Office)을 설립했다. 이를 통해서 싱가포르는 해안 안전과 조류 인플루엔자 시뮬레이션을 실행하고 국가 위기 대응 능력을 향상시키고 있다. 일본의 경우 정보통신심의회에 빅데이터 활용에 관한 특별 그룹을 설치했으며, 2012년 5월 빅데 이터 활용 정책의 기본방향을 정리한 빅데이터 활용 기본전략 을 발표했다. 그 후 총무성은 2012년 7월 차기 ICT 전략인 액티브 재팬 의 5대 전략 중 한 가지로 빅데이터 이용과 활용에 의한 사회 경 제 성장 을 포함시켰다(국가과학기술심의회, ). 이러한 활동들을 기반으로 각 국가는 사회문제 해결을 위한 빅데이터 정책을 적극적으로 추진하 고 있다. 그 세부계획으로는 미국의 탈세 방지 프로그램과 범죄 예측 프로그램, 싱가포르의 RAHS 프로그램 등을 꼽을 수 있다. 연 구 노 트 <표 1> 주요국의 빅데이터 활용 정책 및 사회문제 해결 사례 미국 탈세 방지 프로그램 국립보건원 의료 체제 개혁 테러 대응 프로그램 ADVICE 탈세 행위를 미리 예측하고 방지하여 국가 재정 확충 및 사회문제 해결 유전자 데이터 공유를 통한 질병치료체계 구축, Pillbox 프로그램 기반 의료 개혁 실시 9.11 테러 이후 급증한 테러 위협 예측 및 대응을 위한 통합적 대 테러 프로그램 ADVICE 구축 제24권 제2호 95

더불어 대통령 직속 빅데이터 협의체(Big Data Senior Steering Group)의 발족도 이어졌다(국가과학기술심의회, 2013.7.8). 영국의 기업혁신기술부(BIS)도 이러한 흐름에 발맞춰 같은 해 3월, 공공정보의 공유와 활용을 통 한 가치창출을 목표로 하는 데이터 전략위원회(Data Strategy Board) 를 설립했다.

5 영국 싱가포르 일본 범죄 예측 프로그램 비만 대책 프로그램 잠재적 위험 관리 프로젝트 전염병 대응 프로그램 해안 안전 시뮬레이션 조류 인플루엔자 시뮬레이션 지능형 교통시스템 재난 대응 프로그램 범죄 예방 및 범죄율 감소를 위해 범죄 발생 빈도와 위치를 분석하고 범죄자들을 지속 관찰하여 범죄 징후를 예측 비만을 사회 문제로 규정하고 비만 문제에 대안 효과적인 대응책 마련 영국을 위협할 수 있는 잠재적 위험, 자연 재해 등에 대한 대책 마련 글로벌 차원의 전염병 발생 현황과 동물 전염병 동향 파악을 통한 전염병 예측 및 대응 방안 마련 해상 테러 및 해안 침투 등을 방지하여 해안 영역 안전 확보 조류 인플루엔자 미래 시나리오 구축 및 대응 방안 마련 교통 정보 분석을 통해 최적의 교통 상황 및 경로 안내 지진, 화재, 방사능 등 재난 발생을 예측하고 대응 능력을 강화 자료: 이응용(2012), 한국정보화진흥원(2012a; 2012b; 2012c) 재구성 및 종합 2. 국내 빅데이터 정책 현황 국내에서도 빅데이터 정책을 위한 구체적인 활동들이 이어지고 있다. 우선 2011년 국가정보화전 략위원회 등에서 빅데이터를 활용한 스마트 정부 구현(안) 을 발표했다. 이를 통해 범정부적 데이터 연계, 분석체계 구축부터 법제도 개선 및 분석 인력 양성과 재교육 등의 세부 방안이 계획되었다. 이후 2012년 방송통신위원회의 빅데이터 서비스 활성화 방안 과 행정안전부 등의 스마트 국가 실 현을 위한 빅데이터 마스터 플랜 이 잇달아 발표되면서 구체적인 빅데이터 활용 방안이 모색되고 있 다(국가정보화전략위원회, 2012). 더불어 우선 추진 과제로 범죄발생 장소 및 시간 예측과 자연재해 조기 감지, 주민 참여형 교통사고 감소 정책 등의 사회문제 해결을 위한 정책 추진이 이뤄지고 있 어, 빅데이터를 기반으로 한 사회문제 해결이 기대된다. 이와 같은 시도는 한국의 선진화된 IT 인프라와 연계되어 더 큰 효과를 발휘할 수 있을 것으로 기대된다. 경제협력기구(OECD)가 2014년 1월 26일에 발표한 브로드밴드포털에 의하면 한국은 무 선 인터넷의 경우 인구 100명당 건의 가입률을 보이고 있다(한국일보, ). 또한 IT 전문매체 Mashable에 실린 온라인 통계포털 사이트 statista 조사에 따르면, 빅데이터 기술 발전에 서 핵심적인 역할을 하는 스마트폰 보급률은 73.0%로 2위를 차지했고, 이는 미국의 56.4%, 영국의 62.2%를 훨씬 웃도는 수치이다(전자신문, ). 결국 우리나라의 강력한 IT 인프라와 사회문 제 해결형 빅데이터 정책이 연계된다면, 개인에게는 최적화된 서비스를 제공하면서도 사회문제 해 결에 막대한 효과를 발휘할 수 있다. 96 과학기술정책

안내 지진, 화재, 방사능 등 재난 발생을 예측하고 대응 능력을 강화 자료: 이응용(2012), 한국정보화진흥원(2012a; 2012b; 2012c) 재구성 및 종합 2. 국내 빅데이터 정책 현황 국내에서도 빅데이터 정책을 위한 구체적인 활동들이 이어지고 있다.

6 Ⅲ. 해외 빅데이터 활용 정책 사례 분석 1. 싱가포르의 RAHS 가. 개요 및 추진 배경 싱가포르가 2004년부터 운영하고 있는 RAHS(Risk Assessment Horizontal Scanning) 프로그 램은 총리실 산하의 국가안보조정사무국에서 담당하고 있으며, 사회문제 해결과 미래전략 수립을 위해 빅데이터를 활용한다. 이는 대지진, 쓰나미, 태풍 등의 자연재해뿐만 아니라 식량위기, 전염병 등의 사회적 문제, 전 세계적 금융위기와 같은 경제적 문제, 9.11 테러 이후 증가하고 있는 테러 위 협의 문제에 대응하기 위한 노력의 일환이다. 국가적인 차원에서 여러 가지 위험요인들을 예측하고 그에 따른 대응방안을 마련하여 문제를 해결하기 위한 과학적인 시스템 구축을 목표로 한다(한국정 보화진흥원, 2012b). 나. 추진 내용 연 구 노 트 RAHS는 환경탐색을 통해서 데이터를 수집하고 분석하여 다양한 결과를 도출해 내고 있다. 그리 고 프로그램의 기반인 호라이즌 스캐닝은 잠재적인 위험과 위험요소를 확인하여 이슈들을 탐구하고 관련 정보를 획득, 분석, 교환하는 과정을 확립한다. 이러한 활동은 국가의 미래전략 수립과 위기관 리, 사회문제 해결을 위한 기반이 되며, 전략적 이슈와 정책 추진 방안 등을 제시한다. 2002년 영국 의 환경, 식량, 농촌 문제에서 시작된 호라이즌 스캐닝은 현재 싱가포르의 환경 안보, 해상 안보, 테러리즘과 극단화, 화생방, 사이버 안보, 바이오 의료개발, 식량 안보 등의 다양한 사회문제 해결 에 활용되고 있다(한국정보화진흥원, 2012b). 이러한 호라이즌 스캐닝은 데이터베이스 등을 기반으로 하는 미래예측 기반이 확립을 가능케 한 다. 그리고 이러한 기반을 통해서 각 정부 조직이 수립하는 정책들의 견고성과 미래 예측 가능성은 증대될 수 있게 된다. 호라이즌 스캐닝을 통해서 도출되는 결과는 다음과 같은 4가지 정보 상품으로 제공된다. 첫째, SKAN 분석 상품이다. 다양한 오픈 소스의 데이터를 분석하여 싱가포르에 관련된 정보들을 수집하 고 이를 바탕으로 영향력 있는 여러 분야의 이슈를 분석해주는 서비스이다. 둘째, Vanguard 는 SKAN을 통해 발굴된 이슈를 더욱 심층적으로 분석하여 제공되는 상품이다. 이를 통해서 부상하고 있는 이슈를 분석하고 그 흐름 등을 제시한다. 셋째, Tech-SKAN 서비스는 싱가포르의 RAHS 데 이터 수집 및 분석 능력을 보완해 주는 기술 동향을 수집 분석하여 프로그램을 더욱 강화한다. 마지 막인 SKOOP 은 국가 안보 영역과 관련된 미래 이슈와 국가 안전 이슈에 대해 다양한 관점과 해석 을 제시하고 그에 따른 대안까지 제공해 주는 서비스이다(RAHS, 2014). 제24권 제2호 97

국가적인 차원에서 여러 가지 위험요인들을 예측하고 그에 따른 대응방안을 마련하여 문제를 해결하기 위한 과학적인 시스템 구축을 목표로 한다(한국정 보화진흥원, 2012b). 나. 추진 내용 연 구 노 트 RAHS는 환경탐색을 통해서 데이터를 수집하고 분석하여 다양한 결과를 도출해 내고 있다.

7 다. 평가 및 의의 싱가포르는 막대한 양의 데이터들과 변수를 활용하는 RAHS 프로그램을 기반으로 국가와 국민이 처할 수 있는 위험 요소들을 미리 파악하고 대비책을 마련하고 있다. 그러한 노력의 결과는 여러 분 야에서 나타나고 있다. 먼저 싱가포르는 해상 안전을 확보하기 위해서 국방부 미래 시스템 이사회(MINDEF Future Systems Directorate)와 미국 합동 군사령부(Joint Forces Command), 북대서양조약기구(NATO)와 공동으로 해안 안전 확립을 위한 해상 상황인식 프로젝트(Maritime Situation Awareness)를 추진했다(한국정 보화진흥원, 2012b). 이를 통해서 해상 테러, 해안 침투 등 해안 영역에서 발생할 수 있는 수많은 위 험 요소에 대비하고 해안의 안전 확보를 위한 의사결정을 효과적으로 수행할 수 있도록 지원했다. 워 크시그널과 예상 시나리오 등 의사결정 지원을 위한 정보처리와 시각화를 수행했다. 이와 더불어 보건 분야에서도 RAHS가 활용되고 있다. 대표적인 사례가 조류 인플루엔자 시뮬레이 션이다. 2007년 7월부터 11월까지 수행된 본 연구의 목적은, 조류 인플루엔자가 싱가포르에 들어옴으 로써 벌어질 수 있는 미래 시나리오를 연구하고 대응방안을 마련하고자 하는 것이었다. 조류 인플루엔 자 상황에 대한 시스템 맵 구축과 지역에서 벌어질 수 있는 독감 출현의 위협 수준들을 평가하였다. 이러한 결과물들은 금융, 농산물, 공공 서비스, 사회적 갈등 등의 다양한 사회문제 해결을 수월하 게 추진할 수 있게 하도록 개방한 RAHS 2.0시스템의 성과라고 볼 수 있다. 각 계의 전문가들은 누 구보다 빠르게 정보를 얻을 수 있었으며, 이를 기반으로 문제 해결을 도모할 수 있었다(한국정보화 진흥원, 2012b). 2. 미국의 탈세 방지 프로그램 가. 개요 및 추진 배경 최근 국제 금융위기로 인한 재정 위기의 확산과 개인 기업의 탈세에 따른 낭비성 재정 지출이 심 화되고 있다. 세계은행은 탈세 및 세금 사기와 관련된 지구촌 지하경제의 규모가 전체 GDP의 18% 에 이를 것으로 전망했으며, 이탈리아는 GDP 대비 22.3%, 스페인은 19.3%, 포르투갈은 19.2%, 그 리스는 25.1%에 이르는 것으로 추산했다. 이에 따라 OECD는 지하경제로 빠져나가는 탈세를 조세 망으로 끌어들여 지속가능한 경제 발전을 이루어야 한다고 경고하고 있다. 한편 미국의 탈세 금액은 2010년을 기준으로 저소득층 의료보장 총액을 초과하고 있다(NIA 빅데 이터전략연구센터, 2012). 이에 대응하여 미국 국세청은 2011년 사기성 납세 신고 및 환급에 의한 탈세 적발을 목적으로 운영하고 있는 RRP(Return Review Program)에 실시간으로 빅데이터 기반 의 HPA(High-Performance Analytics) 분석과 단위별 처리과정을 적용하는 프로젝트를 시행했다 (이진권, 2012). 98 과학기술정책

보화진흥원, 2012b). 이를 통해서 해상 테러, 해안 침투 등 해안 영역에서 발생할 수 있는 수많은 위 험 요소에 대비하고 해안의 안전 확보를 위한 의사결정을 효과적으로 수행할 수 있도록 지원했다. 워 크시그널과 예상 시나리오 등 의사결정 지원을 위한 정보처리와 시각화를 수행했다. 이와 더불어 보건 분야에서도 RAHS가 활용되고 있다.

8 [그림 1] 국가별 탈세 액수 자료: NIA 빅데이터전략연구센터(2012) 나. 추진 내용 미국의 탈세 방지 프로그램은 사기 방지 솔루션, 소셜 네트워크 분석, 데이터 통합 및 마이닝 등 의 빅데이터 기술을 활용하고, 세금 누락 및 불필요한 세금 환급을 절감하기 위해 시행된다. 그 중 하나로 정부기관 사기방지 솔루션이 있다. 정부의 공공데이터, 기업의 민간데이터, 인터넷상의 SNS 데이터 등에서부터 이상 징후를 찾아내고 예측 모델링을 통해 과거의 행동 정보를 분석하여 사기 패턴과 유사한 행동을 검출하는 것이다. 또한 납세자 개개인들의 SNS, 계좌, 주소, 전화번호 등에 대한 분석을 통하여 납세자들 사이의 연관 관계를 파악하여 납세자의 탈세 징후 등을 포착하고 범 죄 관련 소셜 네트워크를 분석하여 범죄자 집단에 대한 감시 시스템 또한 마련하고 있다. 이 과정에 서 수집된 막대한 데이터들은 데이터베이스(Date Base)와 데이터 웨어하우스(Data Warehouse) 통 합을 통해 관리되고 있다(이진권, 2012; NIA 빅데이터전략연구센터, 2012). 연 구 노 트 다. 평가 및 의의 이러한 탈세 방지 프로그램으로 미국은 연간 3,450억 달러에 달하는 세금 누락 및 불필요한 세금 환급 절감 효과를 얻었다. 또한 과학적 데이터를 근거로 탈세 조사를 수행함으로써 탈세자 수를 줄 이는 성과를 얻을 수 있었다. 무엇보다 주목할 것은 과거 데이터 분석을 통해 앞으로 발생할 수 있 는 사기 범죄 및 탈세 관련 사건을 미리 방지할 기회를 얻게 됐다는 점이다. 이를 기반으로 미국은 사기, 재정낭비, 부당 지출과 관련하여 여러 첨단기술을 접목, 다양한 정부사업에 응용할 계획이며, 향후 의료보험 및 복지프로그램 관련 사업에도 같은 기술을 활용할 것으로 전망된다(NIA 빅데이터 전략연구센터, 2012). 제24권 제2호 99

또한 납세자 개개인들의 SNS, 계좌, 주소, 전화번호 등에 대한 분석을 통하여 납세자들 사이의 연관 관계를 파악하여 납세자의 탈세 징후 등을 포착하고 범 죄 관련 소셜 네트워크를 분석하여 범죄자 집단에 대한 감시 시스템 또한 마련하고 있다.

9 3. 미국의 범죄 예측 치안 시스템 가. 개요 및 추진 배경 세계 경제 침체로 경기가 악화되자 생활고에 따른 생계형 범죄를 저지르고 있는 사람들이 속출하게 되었다. 우리나라의 경우 이러한 생계형 범죄가 2001년보다 2012년에 50%가 증가하였다(중앙일보, ). 미국에서도 경제적 어려움을 겪는 사람들의 생계형 범죄가 증가하고 있는 추세이다. 이와 같은 생계형 범죄를 막기 위해서 사건 발생 장소를 예측하고 인력을 집중 배치하는 효율적 인 범죄 예방 시스템이 필요하게 되었다. 캘리포니아의 산타크루즈 경찰서와 샌프란시스코는 빈집, 빈차털이 등의 범죄가 사건 발생 현장 또는 그 인근에서 빈번히 재발한다는 점에 기반하여 빅데이 터를 이용한 범죄 예방 시스템을 개발했다(NIA 빅데이터전략연구센터, 2012). 나. 추진 내용 샌프란시스코는 과거 8년 동안 범죄가 발생했던 지역과 유형을 세밀하게 분석하여 후속 범죄 가 능성을 예측함으로써 범죄를 사전 예보했다. 과거 범죄에 대한 통계 정보를 제공하는 것과 달리 새 로운 범죄 가능성을 분석한 것이다. 산타크루즈 경찰서는 2005년부터 범죄의 재발 가능성에 착안하 여 기존 범죄자들의 SNS를 감시하고 동향을 파악했다. 이를 위해 수학자, 인류학자, 범죄학자로 구 성된 팀이 실시간으로 범죄 예측 구역을 도출하는 시스템을 구축했다(권대석, 2012). 다. 평가와 의의 시스템이 구축된 후 6개월간의 테스트 결과 10곳 중 7곳에서 실제 사건이 일어났으며, 예측 정확 도가 71%에 이르렀다. 산타크루즈의 경우 예측 치안을 시행한 이후 범죄율이 12~27% 감소하는 효 과를 얻을 수 있었다. 이는 각 주 정부가 제한된 경찰 인력으로 광범위한 영역을 순찰하고 범죄를 예방할 수 있는 계기를 마련했다. 소셜 네트워크를 통해 과거 범죄자 및 범죄 유형을 지속 관찰함으 로써 그와 관련된 조직 및 범죄에 대한 예방이 가능하다는 것을 보여준 사례이다(권대석, 2012). 100 과학기술정책

캘리포니아의 산타크루즈 경찰서와 샌프란시스코는 빈집, 빈차털이 등의 범죄가 사건 발생 현장 또는 그 인근에서 빈번히 재발한다는 점에 기반하여 빅데이 터를 이용한 범죄 예방 시스템을 개발했다(NIA 빅데이터전략연구센터, 2012). 나.

10 [그림 2] 산타크루즈 경찰서, 범죄 예측 정확도 2배 향상(좌), 범죄율 13~27% 감소(우) 자료: 프레드폴 홈페이지( Ⅵ. 국내 빅데이터 활용 정책 사례 분석 연 구 노 트 1. SK텔레콤 지오비전 상권 분석 프로그램 가. 개요 및 추진 배경 해외 사례와 더불어 국내에서도 빅데이터를 활용한 다양한 프로그램들이 나타났다. 기업에서 제 공한 대표적인 민생 안정을 위한 빅데이터 분석 프로그램으로는, 자영업자들의 안정적인 수익과 발 전을 위한 SK텔레콤의 상권 분석 프로그램이 있다. 2013년 10월 고용동향조사에 따르면 15세 이상 취업자 수 2,500만 명 중 자영업자의 수는 570만 명으로 전체 취업자의 23%에 달한다(공미숙, 2013). 이는 2011년 이후 베이비붐 세대인 50대들의 은퇴가 가속화되면서 매해 상승했기 때문이다. 반면 2003년 이후 자영업자들의 실질 소득은 매년 1.6%씩 감소하고 있으며(김병권, 2013), 자영업자들의 휴 폐업 비율은 업종별로 차이가 있으나 평 균 85%에 달하고 있다(기획재정부, ). 이러한 열악한 자영업자들의 생계를 돕기 위한 방안 으로 빅데이터를 활용한 지오비전 프로그램이 제공되었다. 나. 추진 내용 SK 텔레콤의 지오비전 프로그램은 현대카드와 미래에셋, NICE신용평가정보 등에서 제공받은 정 보를 빅데이터 기술로 분석한다. 매월 창업자들의 효과적인 창업을 위해 최신의 업종 현황 정보, 지 제24권 제2호 101

2013년 10월 고용동향조사에 따르면 15세 이상 취업자 수 2,500만 명 중 자영업자의 수는 570만 명으로 전체 취업자의 23%에 달한다(공미숙, 2013). 이는 2011년 이후 베이비붐 세대인 50대들의 은퇴가 가속화되면서 매해 상승했기 때문이다. 반면 2003년 이후 자영업자들의 실질 소득은 매년 1.

11 역 유동 인구, 경쟁 매장 분석, 고객 이동 패턴, 주변 지역 분석, 매출액 정보, 부동산 정보 등을 제 공하고 있다. 간단한 가입 절차를 거치면 관련 정보를 얻을 수 있으며, 정보의 성격에 따라 5,000원 에서 50,000원 사이의 비용을 지불하게 된다. 이는 실제 창업자들에게 매우 유용하게 활용되고 있다 (지오비전, 2014). [그림 3] 지오비전 상권 분석 프로그램 분석 구조(좌) 및 분석 결과(우) 자료: 지오비전(2014) 다. 평가 및 의의 본 프로그램은 자영업자 창업에 필요한 유동 인구, 고객 패턴 등의 상권 분석에 빅데이터 기술을 활용하여 새로운 제품과 비즈니스를 만들어냈다는 점에서 의의가 있다. 이를 통해 프랜차이즈 관리 자나 창업 컨설턴트들의 전문가들에 의해서 이루어졌던 상권 분석 정보에 개인 창업자 또한 접근할 수 있는 계기를 마련하였다. 그동안 소수 몇 명에게 집중되어 독점적 위치에 있었던 정보가 일반인 에게도 제공된 빅데이터 기술의 파괴적 혁신이자 사회문제 해결형 혁신 사례라고 할 수 있다. 이를 통해 창업과 관련된 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 지원하고 자영업의 생산성과 환경을 개선할 수 있는 기반이 마련되었다. 102 과학기술정책

평가 및 의의 본 프로그램은 자영업자 창업에 필요한 유동 인구, 고객 패턴 등의 상권 분석에 빅데이터 기술을 활용하여 새로운 제품과 비즈니스를 만들어냈다는 점에서 의의가 있다.

12 2. 서울시 심야버스 가. 개요 및 추진 배경 빅데이터를 활용하여 공공서비스를 개선한 국내 최초 사례는 서울시의 심야버스 노선 신설이다. 야간 유동인구가 높은 지역들을 대상으로 운영된 심야버스는 귀가에 어려움을 겪고 있던 시민들의 문제를 효과적으로 해결한 정책이다. 노선을 결정하고 시행하는 과정이 빅데이터 분석을 통해 이루 어졌다. 이는 올해 상반기 서울시를 빛낸 10대 정책 시민 투표 결과 2위로 선정될 정도로 큰 호응 을 얻고 있다. 나. 추진 내용 관련 정보 수집을 위해 우선 2013년 3월 한 달간 시민들이 자정부터 새벽 5시까지 사용한 KT 휴 대폰 전화 데이터 30억여 건의 빅데이터를 분석하였다. 그 결과 심야 유동인구는 홍대가 가장 많았 고 동대문, 신림역, 강남, 종로, 가락시장, 신촌, 남부터미널, 건대입구, 압구정이 뒤를 이었다. 심 야 택시 승 하차 데이터를 분석한 결과에선 강남이 교통수요가 가장 높았다. 이어 신림역, 홍대, 건 대입구, 동대문, 강북구청, 신촌, 천호, 종로, 영등포 순이었다. 이렇게 수집된 정보는 시가 개발한 심야버스 노선수립 지원시스템 에서 분석되었다. 서울 전역을 1km 반경 1,250개의 셀 단위로 나누어 유동인구 교통수요량을 표시하고, 기존의 버스노선과 시간 요일별 유동인구 및 교통수요 패턴을 분석했다. 이어 노선 부근 유동인구 가중치를 계산하는 등 재 분석 과정을 거쳐 최적의 노선과 배차간격을 도출했다(서울시, 2013). 연 구 노 트 [그림 4] 서울시 심야버스 분석 프로그램 구조도 자료: 서울시(2013) 제24권 제2호 103

그 결과 심야 유동인구는 홍대가 가장 많았 고 동대문, 신림역, 강남, 종로, 가락시장, 신촌, 남부터미널, 건대입구, 압구정이 뒤를 이었다. 심 야 택시 승 하차 데이터를 분석한 결과에선 강남이 교통수요가 가장 높았다. 이어 신림역, 홍대, 건 대입구, 동대문, 강북구청, 신촌, 천호, 종로, 영등포 순이었다.

13 세부 추진 과정을 보면, 먼저 노선 분석은 출발지와 목적지를 기준으로 밀도 맵을 만들고 그에 해 당하는 버퍼를 설정하여 그 버퍼 안에 들어오는 정육각형에 대한 실수요를 기준으로 이뤄졌다. 여 기에 거리별 가중치를 계산하고, 기존 노선과 통계 노선이 어떻게 다른가를 검증했다. 통행량은 정 류소 단위로 정육각형을 만들고, 버퍼를 설정한 후 목적지와 출발지별 데이터를 적용하여 산출했다. 또한 정류소별 간격들을 선으로 연결하고 선들이 중복될 경우 선을 두껍게 하여 시각화했다. 여기 에 유동인구 데이터를 반영하여 그를 고려한 심야버스 수요를 산출했다. 이 과정에서 8개 노선에 대 한 정류소 및 노선 변경이 제안됐고, 일부 수용됐다. 버스정책 담당 조직과의 협력을 통해 더 수요 가 많고, 유동인구가 집중되는 노선이 새로 만들어졌다(서울시, 2013). [그림 5] 서울시 심야버스 심층 분석도 자료: 서울시(2013) 다. 평가 및 의의 본 사례는 빅데이터를 새롭게 교통 서비스 전달체계를 설계하면서 이를 활용하는 서비스 주체의 실제 행동을 이해하고 이들의 수요를 반영하는데 활용했다는 점에서 의의가 있다. 이러한 시도를 통해 좀 더 사용자 및 수요자 중심의 정책 설계가 가능하고 이는 결국 정책의 실행가능성과 서비스 질을 높이는 성과를 가져오게 된다. 그동안 대부분의 정책은 정부 주도의 공급자적 기획 집행으로 실제 공공 서비스를 수용 활용하는 사회 주체 및 전달체계에 대한 이해 및 고려가 미흡했다. 반면 104 과학기술정책

이 과정에서 8개 노선에 대 한 정류소 및 노선 변경이 제안됐고, 일부 수용됐다. 버스정책 담당 조직과의 협력을 통해 더 수요 가 많고, 유동인구가 집중되는 노선이 새로 만들어졌다(서울시, 2013). [그림 5] 서울시 심야버스 심층 분석도 자료: 서울시(2013) 다.

14 본 서울시 사례는 이러한 기획의 한계를 뛰어넘어 사회 주체의 행동을 참여 관찰하고 분석한 빅데 이터 자료를 활용하여 서비스 디자인 등 인문사회학적 관점이 반영될 수 있는 중요한 계기를 마련 하였다. 주목할 점은 행정 데이터만 활용했던 기존의 정책에서 벗어나 민간 정보와 공공 정보를 융 합했다는 것이다. 도시 교통정책에서는 빅데이터를 활용하여 보다 최적화된 정책 설계를 시도한 우 리나라 최초의 사례라는 점에서 의의가 있으며, 이는 빅데이터가 활용될 수 있는 다양한 가능성을 제시하고 있다. V. 결론 및 정책적 시사점 이상 빅데이터의 개념과 특징, 국내외 빅데이터 정책 현황, 그리고 국내외 빅데이터 활용 정책 및 사회문제 해결 사례를 살펴보았다. 이를 기반으로 결론 및 정책적 시사점을 도출하면 다음과 같다. 첫째, 빅데이터 기술에도 사회적 책임성이 강조될 필요가 있다. 최근 네덜란드, 독일, 영국 등 주 요 선진국에서는 사회에 책임지는 연구 혁신 (RRI: Responsible Research and Innovation)을 강 조하고 있다. RRI는 나노, 지구공학 등 신기술을 통한 사회문제 해결을 활성화하고, 기술 때문에 발 생하는 사회적 윤리적 문제를 고려하여, 연구혁신활동의 경제적 사회적 혜택을 극대화하고 일반 대 중으로부터 신뢰성을 확보하는 것을 목표로 하고 있다. RRI 구현 방안으로는 연구 혁신의 목표 및 활동 방식의 변화뿐만 아니라 과정상의 투명성 개방성 확보, 기술과 사회의 상호작용을 다루기 위 한 학제 간 연구까지 논의되고 있다(송위진 외, 2013). 빅데이터 기술도 RRI 고려 영역으로서 기획 단계부터 사회적 책임을 강조함으로써 기술의 경제적 혜택뿐만 아니라 기술의 잠재적 위험 및 보 건 안전 환경적 영향과 관련된 사회적 목표를 동시에 고려할 필요가 있다. 둘째, 빅데이터 기술을 활용한 사회 기술기획 이 필요하다. 사회 기술기획 은 새로운 기술궤적을 형성하거나 기술로 사회문제를 해결할 때 기술과 사회를 어떻게 형성할 것인가를 전망하는 활동이 다. 이는 기술을 어떻게 구성해갈 것인가에 초점을 맞추어 왔던 기술기획 활동을 확장하여 기술과 사회의 구성을 동시에 전망하는 것으로, 사회와 기술에 대한 통합적인 접근이 필요하다. 최근 혁신 패러다임은 사회 속의 과학에서 사회를 위한 과학, 사회와 함께 하는 과학으로 목표와 대상이 변화 하면서 사회 기술기획 이 강조되고 있다(송위진 성지은, 2013). 이에 따라 산 학 연 중심의 R&D 주체에서 벗어나 사회와 일반 대중도 새로운 혁신의 주체로 강조되고 있다. 빅데이터 기술도 소수 전문가의 지식을 활용한 기술 공급자적 기획에서 벗어나 사회에 어떻게 응용할 것인가, 대중의 이 해를 어떻게 반영시켜 나갈 것인가가 중요한 과제이다. 빅데이터 기술의 사회적 책임성을 높이고 실제 활용 가능성을 높이기 위해서는 기획 과정의 투명성, 과학기술자와 사회주체 간의 소통, 이해 당사자 및 시민사회 참여 활성화가 촉진될 필요가 있다. 연 구 노 트 제24권 제2호 105

이를 기반으로 결론 및 정책적 시사점을 도출하면 다음과 같다. 첫째, 빅데이터 기술에도 사회적 책임성이 강조될 필요가 있다. 최근 네덜란드, 독일, 영국 등 주 요 선진국에서는 사회에 책임지는 연구 혁신 (RRI: Responsible Research and Innovation)을 강 조하고 있다.

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2007-최종-10월 16일자.hwp 제 24 권 19호 통권 541호 빅데이터의 동향 및 시사점 7) 김 한 나 * 1. 개 요 최근 ICT 분야에서 빅데이터 이슈가 급부상하고 있다. 디지털 정보량이 기하급수 적으로 증가함에 따라 수많은 데이터를 어떻게 활용하는지의 여부, 즉 방대한 데이터 를 통한 새로운 가치창출이 기업뿐 아니라 국가의 경쟁력 강화와 직결되는 시대로 접 어들고 있는 것이다.