참여연구진 연구책임자 : 선임연구위원임재규 연구참여자 : 전문연구원김종익
< 요약 > 1. 연구필요성및목적 우리나라정부는창조경제를핵심국정기조로설정하고, 새로운발전패러다임으로의전환을통해지속적인경제성장을추구하고있다. 이와같은맥락에서최근정부는공공데이터를대폭개방하여신성장동력창출을꾀하고있다. 그결과공공기관보유정보의공개가가속화되고있고, 이에따라공공부문에서의빅데이터분석과활용에대한수요가크게증가하고있다. 에너지부문에서빅데이터 (Big Data) 는에너지부문과 ICT부문간의융합을가능케하는핵심분야로부상할것으로기대되고있다. 특히에너지수요관리정책과프로그램의효과를증대시키고, 에너지수요전망예측력제고와증거기반의사결정체계구축에활용될수있을것으로기대되고있다. 또한빅데이터의활용에따라에너지부문에서다양한새로운비즈니스모델이창출될것으로기대되고있다. 에너지부문에서공개될대규모공공데이터의효과적인활용을위해서는우선빅데이터수집및관리기반의구축이필수적이다. 이에본연구는에너지부문의빅데이터활용사례를살펴본후, 우리나라의에너지부문빅데이터활용방향과전략을제시하고자한다. 2. 내용요약 본연구는제 2 장에서빅데이터의개념과생성원인에대해살펴본 요약 i
후, 제3장에서미국, 영국, 일본등주요국가와우리나라의빅데이터관련정책을조사하였다. 주요국가들은빅데이터의활용을지원하기위한범정부추진체계를구축하고, 공공데이터공개를촉진하는각종정책들을수립 시행하고있으며, 이를통해민간부문의활용을유도하고새로운산업의생성을기대하고있다. 우리나라역시다양한노력을기울이고있지만, 정부의판단에따르면공공부문, 민간부문, 기술및인력부문에서다양한한계점을노출하고있다. 따라서본연구는우리나라의빅데이터활용을활성화하기위해, 범정부추진체계마련, 데이터개방확대, 공공데이터공유플랫폼구축, 기술개발, 인력양성등의개선방안을제안하였다. 이어제4장에서국내외에너지부문에서의빅데이터활용사례를다각적으로조사하였다. 그결과플랜트, 자원개발, 신재생에너지, 교통, 효율향상, 수요예측, 송배전망등에너지분야의전부문에걸쳐빅데이터를활용하고있음을확인하였다. 마지막으로제5장에서는현재의문제요인과기대요인을기초로에너지수요관리부문에서의빅데이터활용가능성을분석하고, 향후활용방안을제시하였다. 3. 연구결과및정책제언 현재수요관리정책을시행하는데에는여러가지애로사항이존재한다. 우선국내에너지소비통계의문제점을들수있다. 현재우리나라의공인된에너지소비통계를에너지수요관리정책수립과성과평가에활용하기에는아직미흡한수준이다. 또한에너지수요관리효과분석의한계도존재한다. ii
하지만앞으로에너지수요관리부문에서빅데이터의활용이활성화될수있을것으로기대된다. 우선빅데이터를활용할경우세분화된정책효과분석이가능하다. 우리나라는수요예측부터수요관리정책의성과평가까지일련의과정이원활하게이루어지지못하고있다. 현재의에너지통계가구체적인자료를충분하게뒷받침하지못하기때문이다. 만약세분화된데이터를실시간으로수집할경우, 전력수요예측정확성제고, 차별화된수요관리정책설계지원, 구체적인수요관리정책성과평가, 에너지소비통계정확성제고등다양한장점이기대된다. 그밖의기대요인으로사물인터넷, 스마트그리드등다양한인프라확대가예상된다는것이다. AMI 및사물인터넷의도입등빅데이터분석을위한기초인프라가구축될경우가전기기별전기사용량을실시간으로측정하는것이가능하게된다. 우리나라는최근 사물인터넷기본계획, 스마트그리드국가로드맵, 제1차지능형전력망기본계획 (2012.6.), 스마트그리드확산사업, AMI 전환기본계획 등관련정책을꾸준하게수립 시행하고있다. 마지막으로공공데이터공개가확대될것으로기대된다. 최근정부는 정부 3.0추진기본계획 을필두로 공공데이터의제공및이용활성화기본계획 등을통해공공데이터의개방을추진하고있으며, 공공데이터의제공및이용활성화에관한법률 의제정을통해제도적인뒷받침을하고있다. 그리고에너지공급및소비과정이현대화되고, 스마트기기의보급이확산되고있다. 이는에너지관련통계를작성함에있어기존에비해정확성과효율성을확보할수있게한다. 따라서데이터공개를주저하는관련기관들을데이터공개에참여시킬수있는요인으로작용할수있다. 요약 iii
ABSTRACT Korean government has promoted sustainable economic growth through the transition to the new paradigm Creative Economy. Recently the government has opened the public data to stimulate private-sector entrepreneurship and innovation. As a result, information release of public organizations is being accelerated and the demand for the use of big data analysis in public sector is significantly increasing. Big data is expected to emerge as key areas enabling the convergence between energy sector and ICT sector. In particular, big data can increase the effectiveness of DSM(Demand Side Management) policies and improve the accuracy of energy demand forecasts. In addition, it can help to generate a variety of new business models in the energy sector through the use of big data. For the effective use of public data released in energy sector, establishing the data collecting and management system is essential. This study investigates several cases about using big data in energy sector and suggests strategies applicable in Korea. In chapter 2, basic concept and history of big data is introduced. 요약 i
Then we investigate the big data policies of major countries(us, UK and Japan) and Korea. The major countries build government-wide promotion system to enhance big data analysis and introduce policies to promote release of public data. Through these efforts, they look forward to creating new business opportunities in the private sector. Korea has been also working on promoting wider use of big data but various barriers and limitations are identified according to the assesment by the government. Therefore this study suggests i) a promotion system and data sharing platform; ii) expansion of data sharing; and iii) investing in R&D and training system. In chapter 4, we introduce the domestic and foreign examples of big data uses in energy sector. Results confirms that big data analysis is used across whole energy sub-sectors such as plants, resource development, renewable energy, transportation, energy efficiency, demand forecasting, and power transmission and distribution. Finally, we analyze the potentials using big data in the energy sector with considerations of current problems and future projections. Also we propose the plans employing big data in energy demand management. There are several difficulties to implement energy demand management policies in Korea. Because domestic energy statistics have some problems on scope and accuracy. Hence, the energy statistics ii
does not provide sufficient information to evaluate the DSM policies thoroughly. However, big data analysis is expected to become active in energy demand management sector in near future. This is facilitated by opening the public data as well as infrastructure expansions such as Internet of things and smart grid. 요약 iii
제목차례 제 1 장서론 1 제2장빅데이터시대의도래 3 1. 정의및특성 3 2. 생성원인 4 3. 빅데이터활용방안 7 제3장주요국빅데이터정책현황 9 1. 해외정책현황 9 가. 미국 9 나. 영국 11 다. 일본 14 2. 국내정책현황 17 3. 시사점 19 가. 범정부추진체계마련 19 나. 데이터개방확대 21 다. 공공데이터공유플랫폼구축 23 라. 빅데이터활성화를위한기술개발 25 마. 빅데이터활성화를위한인력양성 25 차례 i
제4장에너지부문빅데이터활용사례 29 1. 국내사례 29 가. 서울시심야버스노선설계 29 나. 한국석유공사국내유가예보서비스오피넷 31 다. 크라우드 BEMS 및 FEMS: SK텔레콤 34 라. 한국전력, SG종합운영시스템및에너지컨설팅 37 2. 해외사례 39 가. 대규모설비고장전조감시시스템 : 日 NEC, 美코노코필립스 39 나. 지능형교통안내시스템 42 다. 미국캘리포니아주그린버튼 44 라. 덴마크베스타스윈드시스템 46 제5장에너지부문빅데이터활용가능성 49 1. 수요관리정책시행상의애로사항 49 가. 국내에너지소비통계의문제점 49 나. 에너지수요관리효과분석의한계 52 2. 에너지빅데이터활용활성화기대요인 53 가. 일반적인빅데이터활용프로세스 53 나. 세분화된정책효과분석가능 54 다. 인프라확대예상 : 사물인터넷 57 라. 인프라확대예상 : 스마트그리드 60 마. 공공데이터공개확대 61 제6장결론 65 참고문헌 69 ii
표차례 < 표 Ⅱ-1> 에너지관련주요지표, 1990년 ~2011년 6 < 표 Ⅱ-2> Gartner의 Hype Cycle 5단계 7 < 표 Ⅲ-1> ODB 국가별오픈데이터지표순위 13 < 표 Ⅲ-2> Active Japan ICT 전략의핵심전략및추진방향 15 < 표 Ⅲ-3> 빅데이터활용기반조성을위한부처별과제 18 < 표 Ⅲ-4> 정부3.0 추진기본계획중점추진과제 18 < 표 Ⅲ-5> 주요국의빅데이터추진전략및체계 20 < 표 Ⅲ-6> 공공데이터개방추진체계별역할 22 < 표 Ⅲ-7> 빅데이터요소기술분류및해당기술 25 < 표 Ⅳ-1> 빌딩에너지관리시스템의범위 35 < 표 Ⅳ-2> AMI 데이터기반의에너지컨설팅 ( 계획 ) 39 < 표 Ⅳ-3> 베스타스풍력발전시스템데이터분석과정 48 < 표 Ⅴ-1> 국가공인에너지소비통계현황 50 < 표 Ⅴ-2> 일반적인빅데이터분석과정 54 < 표 Ⅴ-3> 해외주요국가정책추진현황 58 < 표 Ⅴ-4> 사물인터넷기본계획오픈이노베이션추진전략 59 < 표 Ⅴ-5> 스마트미터도입효과 61 차례 iii
그림차례 [ 그림 Ⅰ-1] 연구추진체계 2 [ 그림 Ⅱ-1] 빅데이터의특성 4 [ 그림 Ⅱ-2] 세계정보량증가추이 5 [ 그림 Ⅱ-3] Emerging Technologies Hype Cycle(Gartner, 2013) 6 [ 그림 Ⅱ-4] 미래사회예측프로세스 8 [ 그림 Ⅲ-1] 미국빅데이터추진체계 10 [ 그림 Ⅲ-2] 영국데이터전략위원회조직구성체계 12 [ 그림 Ⅲ-3] 일본빅데이터추진체계 14 [ 그림 Ⅲ-4] Active Data 전략을위한 7대추진과제 16 [ 그림 Ⅲ-5] 우리나라빅데이터현황및문제점 19 [ 그림 Ⅲ-6] 공공데이터개방추진체계 22 [ 그림 Ⅲ-7] 공공데이터포털오픈플랫폼구축 ( 안 ) 23 [ 그림 Ⅲ-8] 상위 30개국가별데이터분석전공졸업생현황 (2008 년 ) 26 [ 그림 Ⅳ-1] 서울시심야버스운행구간조정사례 30 [ 그림 Ⅳ-2] 심야버스이용승객수변화추이 (13.9.13~11.1) 31 [ 그림 Ⅳ-3] 오피넷의석유제품가격및주유소정보제공서비스 33 [ 그림 Ⅳ-4] 오피넷의지역별석유제품가격예측서비스 34 [ 그림 Ⅳ-5] SG 종합운영시스템개념도및지능형서비스 ( 예시 ) 38 [ 그림 Ⅳ-6] 일본 NEC 대규모플랜트고장전조감시시스템 40 [ 그림 Ⅳ-7] 교통정보앱 ( 아이폰 ) Inrix 42 [ 그림 Ⅳ-8] 일본노무라연구소제공 흐르는도로맵 44 iv
[ 그림 Ⅳ-9] 미국그린버튼데이터플랫폼 45 [ 그림 Ⅴ-1] 에너지수요관리기업의가전기기별전력사용량측정사례 57 [ 그림 Ⅴ-2] 에너지관련통계개방및공유플랫폼 ( 예시 ) 62 차례 v
제 1 장서론 우리나라정부는창조경제를핵심국정기조로설정하고, 새로운발전패러다임으로의전환을통해지속적인경제성장을추구하고있다. 이와같은맥락에서최근정부는 정부 3.0추진기본계획 을통해공공데이터를대폭개방하여신산업과일자리창출을통한신성장동력창출을꾀하고있다. 특히공공기관이보유한정보의공개가가속화됨에따라공공부문에서의빅데이터분석과활용에대한수요가크게증가하고있다. 에너지부문에서는창조경제구현을위한방안으로서 ICT(Information and Communication Technology) 활용의중요성이강조되고있으며, 빅데이터 (Big Data) 는에너지부문과 ICT부문간의융합을가능케하는핵심분야로부상할것으로기대되고있다. 에너지부문에서생성되는빅데이터는다양한측면에서에너지산업의경쟁력제고에활용될수있을것으로예상된다. 특히에너지수요관리 ( 부하관리및에너지효율향상 ) 정책과프로그램의효과를증대시키고, 에너지수요전망예측력제고와증거기반의사결정체계구축에활용될수있을것으로기대되고있다. 또한빅데이터의활용에따라에너지부문에서다양한새로운비즈니스모델이창출될것으로기대되고있다. 에너지부문에서공개될대규모공공데이터의효과적인활용을위해서는우선빅테이터수집및관리기반의구축이필수적이다. 그러나많은선행연구는빅데이터의중요성과활용필요성을강조하고있으나, 에너지부문에대한빅데이터활용사례나활용방안을제시하고있 제 1 장서론 1
은연구는거의없는실정이다. 이에본연구는에너지부문의빅데이터활용에대한다양한사례조사를통해, 향후우리나라의에너지부문빅데이터활용방향과전략을제시하기위해수행되었다. 본연구는먼저빅데이터의개념과생성원인에대해살펴보고 ( 제2 장 ), 미국, 영국, 일본등주요국가와우리나라의빅데이터관련정책을조사한후, 빅데이터의활용도를제고하기위해보완해야할점을제시한다 ( 제3장 ). 또한국내외에너지부문에서의빅데이터활용사례를다각적으로조사한후 ( 제4장 ), 마지막으로현재의문제요인과기대요인을기초로에너지수요관리부문에서의빅데이터활용가능성을분석하고향후활용방안을제시한다. [ 그림 Ⅰ-1] 연구추진체계 에너지수요관리부문빅데이터활용가능성 애로사항 Ÿ 에너지소비통계의문제점 Ÿ 정책효과분석의한계 에너지수요관리부문 활성화요인 Ÿ 빅데이터기대효과 Ÿ 인프라확대 Ÿ 데이터공개확대 빅데이터정의및특성 Ÿ 거대한크기 (Volume) Ÿ 다양한형태 (Variety) Ÿ 빠른속도 (Velocity) 국내외정책현황 Ÿ 범정부추진체계마련 Ÿ 데이터개방확산 Ÿ 데이터공유플랫폼구축 Ÿ 기술개발 Ÿ 인력양성 빅데이터활용사례 Ÿ 국내사례 Ÿ 해외사례 2
제 2 장빅데이터시대의도래 1. 정의및특성 각종스마트기기들은방대한양의정보를실시간으로생산하고있다. 생산되는수많은데이터들은분산파일형태로수집되어중요한정보로가공되고, 데이터를활용하여현실의문제점을인식하고해결책을도출하는데활용할수있다. 과학자들과컴퓨터공학자들은이것을 빅데이터 라고하는새로운용어로설명하고있다 ( 강만모 김상락 박상무, 2012a). 빅데이터는데이터규모측면과업무프로세스측면에서정의될수있다. 데이터규모측면에서는현재의방식으로저장, 관리분석할수있는범위를초과하는데이터를의미한다 (Mckinsey 2011). 그리고업무프로세스측면에서는저렴한비용으로대규모데이터의초고속수집, 발굴, 융합, 분석과가치추출을지원할수있도록고안된차세대기술을의미한다 (Gantz and Reinsel, 2011). 빅데이터의구성요소로는규모 (Volume), 다양성 (Variety), 속도 (Velocity) 등 3가지로구분하는것이일반적이다. 규모 (Volume) 는기존의데이터베이스보다방대한크기로, 테라바이트 (TB) 페타바이트 (PB) 급혹은그이상규모의데이터를다루는경우를의미한다. 형태 (Variety) 는기존의정형 (Structured) 화된형태의자료뿐아니라반정형 (Semi-Structured), 비정형 (Unstructured) 등의모든형태가포함됨을의미한다. 그리고속도 (Velocity) 는실시간성정보의증가와함께데이터를수집하고가공, 분석하는등의일련의처리과정이실시간또는 제 2 장빅데이터시대의도래 3
일정주기에맞추어이루어진다는것을의미한다. [ 그림 Ⅱ-1] 빅데이터의특성 자료 : 삼성경제연구소 (2012), 빅데이터 : 산업지각변동의진원, CEO Information 제 851 호, p.2 빅데이터에대한정의는다양한형태로이루어지고있다. 공통적으로제시하고있는것을살펴보면, 기존기업에서분석하고있는데이터에비해그규모가훨씬큰형태의데이터집합으로다양한형태로데이터가실시간으로수집되며, 기존방식으로는분석하기어려워새로운분석방식을적용해야하는데이터로정의할수있다 ( 가회광, 2014). 2. 생성원인 소셜네트워크서비스 (SNS) 확산에따른비정형데이터의폭증, 다양한플랫폼의보급, 네트워크활용도의증대로디지털데이터가폭증하고있고, 그에따라빅데이터가주목받고있다. 데이터발생량이기하급수적으로증가하는이유는기술의발달과생활문화의변화를꼽을 4
수있다. 스마트기기의보급이확대되고, 각종기기들에센서를부착하는등 M2M(Machine to Machine) 의보급이확대되고있다. 또한스마트모바일기기의보급과문화생활양식이변화하면서 SNS가확산되며비정형데이터가폭증하고, 데이터수집이증가하고있다. [ 그림 Ⅱ-2] 세계정보량증가추이 자료 : 한국정보화진흥원 (2011), 新가치창출엔진, 빅데이터의새로운가능성과대응전략, IT & Future Strategy 제 18 호 (2011.12.30), p.2 Gartner(2013) 는지난 2011년처음으로빅데이터를주목해야할기술로소개하였는데, 새로운기술의보급과정을 5단계의하이프사이클 (Hype Cycle) 로설명하고있다. 일반적으로새로운기술은 태동기 거품기 각성기 안정기 성장기 의과정을거치며보급된다는것이다. 2011년당시기술발생단계 ( 태동기, innovation trigger) 로평가됐던빅데이터는 2년후인 2013년에는기대수준이정점에이른것으로발 제 2 장빅데이터시대의도래 5
표되었다 [ 그림 Ⅱ-3]. 이는빅데이터에대한관심이단시간에급속도 로커지고있다는의미이다. < 표 Ⅱ-1> Gartner 의 Hype Cycle 5 단계 단계 태동기 (Technology Trigger) 거품기 (Peak of Inflated Expectations) 각성기 (Trough of Disillusionment) 안정기 (Slope of Enlightenment) 성장기 (Plateau of Productivity) 주요내용 기술의잠재성에대하여많은관심을받지만상품화이전의단계 다수의성공사례가보고되지만, 많은기업들이참여하기이전의단계로관심이고조되는상황 관심이감소하고, 상품화시도후실패발생단계. 재조정기에해당 이익실현을위해초기에비해개선된상품들이등장. 일부보수적인기업들은여전히관망하는단계 상품성이인정을받으며, 시장확장단계 자료 : http://blog.daum.net/zzazan01/98 참조하여저자재구성 [ 그림 Ⅱ-3] Emerging Technologies Hype Cycle(Gartner, 2013) 자료 : Gartner(2013), Emerging Technologies Hype Cycle for 2013: Redefining the Relationship 6
3. 빅데이터활용방안 미래사회의특성을불확실성, 리스크, 스마트, 융합이라고한다면각각의특성에대응할수있는빅데이터의역할이존재한다 ( 강만모 김상락 박상무, 2012a). 불확실하고리스크가존재하는미래사회에는통찰력, 대응력이필요하고, 스마트하고융 복합의미래사회에는경쟁력과창조력을필요로한다 < 표 Ⅱ-2>. < 표 Ⅱ-2> 미래사회와빅데이터의역할 특징 불확실성 리스크 스마트 융합 통찰력대응력경쟁력창조력 빅데이터의역할 - 사회현상, 현실세계의데이터를기반으로한패턴분석과미래전망 - 여러가지가능성에대한시나리오시뮬레이션 - 다각적인상황이고려된통찰력을제시 - 다수의시나리오의상황변화에유연하게대처 - 환경, 소셜, 모니터링정보의패턴분석을통한위험징후, 이상신호포착 - 이슈를사전에인지, 분석하고빠른의사결정과실시간대응지원 - 기업과국가경영의명성제고및낭비요소절감 - 대규모데이터분헉을통한상황인지, 인공지능서비스등가능 - 개인화, 지능화서비스제공확대 - 소셜분석, 평가, 신용, 평판분석을통해최적의선택지원 - 트렌트변화분석을통한제품경쟁력확보 - 타분야와의결합을통한새로운가치창출 - 인과관계, 상관관계가컨버전스분야의데이터분석으로안전성확보, 시행착오최소화 - 방대한데이터활용을통한새로운융합시장창출 자료 : 강만모 김상락 박상무 (2012b), 빅데이터의분석과활용, 정보과학회지제 30 권제 6 호, p.30 이과정에서우리는빅데이터를미래사회의특성인불확실성, 리스 제 2 장빅데이터시대의도래 7
크, 스마트, 융합등에대응할수있는도구로활용해야한다. 즉 데 이터수집 분석 예측 대응방안도출 의일련의빅데이터분석프 로세스를통해미래사회에대비할수있어야한다 [ 그림 Ⅱ-4]. [ 그림 Ⅱ-4] 미래사회예측프로세스 자료 : 한국정보화진흥원 (2013a), 데이터분석기반의신국가정보화전략, IT & Future Strategy 제 1 호 (2013.2.7.) p.18 8
제 3 장주요국빅데이터정책현황 1. 해외정책현황 가. 미국미국의대통령과학기술자문위원회 (President s Council of Advisors on Science and Technology) 는지난 2011년연방정부차원에서빅데이터와관련된기술의연구개발필요성을대통령에게건의하였다. 이후대통령실내과학기술정책실 (Office of Science and Technology Policy) 은 2012년 3월국가차원에서다양한부처가참여하는 빅데이터연구개발이니셔티브 (Big Data R&D Initiative) 를발표했다. 발표당시에는국립과학재단 (NSF), 국립보건원 (NIH), 국방부 (DoD), 고등방위연구계획국 (DARPA), 에너지부 (DoE), 지질조사원등 6개연방부처및기관이참여하였으며, 이후미국항공우주국 (NASA), 미국해양대기관리처 (NOAA) 가추가로참여하였다 [ 그림 Ⅲ-1]. 해당이니셔티브에서는방대한양의데이터를수집, 저장, 시각화, 관리, 분석, 공유하는것에대한연구개발을위해 2억달러이상을투입하기로결정했다. 이로인해빅데이터원천기술개발이활성화되고, 빅데이터기반의공공서비스가개선될것으로기대되고있다. 그리고과학기술정책실에서는정부기관으로구성된빅데이터고위운영그룹 (Big Data Senior Steering Group, BDSSG) 1) 을조직하였고, 동 1) ( 주요목표 ) 빅데이터기반기술의발전촉진, 빅데이터를다루기위한국가적요구와관련기관의미션발굴, 연방정부의데이터관리지원, 데이터기술발전을위한인력및인프라개발등, ( 주요기능 ) 데이터의수집저장보존관 제 3 장주요국빅데이터정책현황 9
그룹은이니셔티브의목표달성을위한빅데이터관련연구를선정하는등주도적인역할을수행하고있다. 이와같은미국정부의빅데이터활용을위한조직구성과정책은긍정적으로평가되고있다. 다만다양한부처에서독자적인사업을추진함에따라중복투자에대한우려도제기되고있다. [ 그림 Ⅲ-1] 미국빅데이터추진체계 자료 : 윤미영 (2013), 주요국의빅데이터추진전략분석및시사점, 과학기술정책 192 호, 과학기술정책연구원 p.34 미국정부는빅데이터관련정책을뒷받침하기위해공공데이터개방을위한노력도지속하고있다. 지난 2011년 1차열린정부국가액션플랜 을발표하였고, 1차계획에대한평가를토대로기존실행전략의업그레이드및새로운실행전략을내세운 2차열린정부국가액 리분석공유관련핵심기술개발, 부처간연계프로젝트의편익분석, 실현가능한협업프로젝트개발및제안 10
션플랜 2) 을발표하였다. 여기에는공공투명성증대, 공공자원의효율적관리, 공공서비스개선등 3개분야에서 23개추진전략을제시하고있는데, 이중오픈데이터확대를추진전략중하나로제시하였다. 이어서 오픈데이터실행계획 (2014 2015년) 3) 을발표했는데, 동계획에서는데이터에대한접근성을강화하기위해오픈데이터포털 (Data.gov) 의인터페이스개선및표준화작업을수행하기로했다. 그리고민간부문의의견을반영하여자료공개에대한우선순위를결정하고, 우선순위가높은데이터부터순차적으로공개를촉진하기로결정하였다. 나. 영국영국의기업혁신기술부 (The Department for Business, Innovation and Skills) 는공공정보공개및데이터의가치창출을위해오픈데이터사용자그룹, 기상및지리정보소비자단체등으로구성된 데이터전략위원회 (Data Strategy Board) 를설립하였다. 동위원회는데이터공개여부를판단하고, 데이터활용을통해새로운시장이창출될수있는지여부등을검토하여내각의각부처에의견을제시하는역할을수행한다. 4) 데이터전략위원회 는기상청, 국립지리원, 토지등기소, 기업등록소의트레이드펀딩으로구성된 공공데이터그룹 과협력하여공공정보접근개선을위해보다일관적인접근방식을제공할방침이다 [ 그림 Ⅲ-2]. 2) Second Open Government National Action Plan for the United States of America (2013.12.05.) 3) U.S. Open Data Action Plan(2014.5.9.) 4) 한국정보화진흥원 (2012c), 신가치창출을위한주요국의빅데이터추진전략분석, p.6 제 3 장주요국빅데이터정책현황 11
[ 그림 Ⅲ-2] 영국데이터전략위원회조직구성체계 자료 : 한국정보화진흥원 (2012c), 신가치창출을위한주요국의빅데이터추진전략분석, p.7 한편지난 2012년 6월영국정부는공공데이터개방을위해 오픈데이터백서 (Open Data White Paper) 를발표하였다. 백서에서는데이터공개를위해추진한정부의정책을소개하면서, 향후추가적인데이터공개를위한정부의방침등을제시하였다. 백서발표에이어, 기업혁신기술부를비롯한총 16개부처는부처별특성에맞는 오픈데이터전략 (Open Data Strategy 2012~2014) 을발표 (12년 6월 ) 함으로써, 각부처들은수집된데이터를순차적으로확대 개방할예정이다. 그리고 정부오픈데이터사용자그룹 에서비즈니스케이스별로자금을지원하는데, 공공데이터공개와데이터확산기술개발을위해 2014년 2월 150만파운드의예산이집행되었다. 향후 2015년까지내각사무처는약 700만파운드의예산을지원할계획이다. 5) 12
그리고공공데이터에실시간으로접근할수있는인프라를구축하기 위한실행방안으로 국가정보인프라 (National Information Infrastructure; NII) 가 2013 년 11 월에발표되었다. 6) 구체적인실행방안으로 1 정부 보유데이터목록의확인및유지 7), 2 국가정보인프라 (NII) 에포함될 데이터의우선적처리 8), 3 정부및공공기관의데이터공개지원 9) 을 제시하였다. 10) 정보공개확대를위한노력의결과로영국의데이터공개수준은타 국가들에비해우수한것으로나타났다. 월드와이드웹재단이발표한 Open Data Barometer(ODB) 11) 에따르면 77 개국가중에서영국의오 픈데이터지표가가장우수한순위를기록했다. 해당지표는각국의 데이터준비도, 실행능력, 이니셔티브효과의 3 개항목을바탕으로순 위를평가한것이다. < 표 Ⅲ-1> ODB 국가별오픈데이터지표순위 순위국가점수순위국가점수 1 영국 100 7 호주 67.68 2 미국 93.38 8 캐나다 65.87 3 스웨덴 85.75 9 독일 65.01 4 뉴질랜드 74.34 10 프랑스 63.92 5 노르웨이 71.86 12 대한민국 54.21 6 덴마크 71.78 14 일본 49.17 자료 : World Wide Foundation(2013), p.26 재구성 5) gov.uk(2014), New round of government funding to unlock public data 6) Computer World UK(2013) 7) 미등록데이터를포함한전체데이터목록작성 8) 중요도높은데이터를분류하고, 데이터발표시예상되는효과를일반에공개 9) NII 에공개되는데이터의공개일자를발표하고, 미공개시사유설명의무부여 10) 한국정보화진흥원 (2013d), IT Issues Weekly(2013.11.14.), p.2 11) World Wide Web Foundation(2013), Open Data Barometer:2013 Global Report 제 3 장주요국빅데이터정책현황 13
다. 일본일본정부는경제산업성과문부과학성에서독자적으로빅데이터와관련한연구개발을추진해왔으나, 최근총무성을중심으로산학연참여를통한빅데이터추진체계를재구축하였다 ( 윤미영, 2013). 그리고정부의 IT 투자비효율을줄이고국민의편의성을향상시킬체제를구축하기위해내각관방에 IT 전담조직으로 정보통신기술종합전략실 을설치하였다 (13년 6월 ). 12) 일본정부는 정보통신기술종합전략실 을통해중앙부처의정보시스템개선을추진할계획이며, 이외에도전자정부, 보안, 데이터개방등많은현안을다룰것으로기대된다. [ 그림 Ⅲ-3] 일본빅데이터추진체계 자료 : 윤미영 (2013), 주요국의빅데이터추진전략분석및시사점, 과학기술정책 192 호, 과학기술정책연구원 p.39 12) 코트라해외비즈니스정보포털, 일본정부 IT 전담조직설치 (2013.7.23.) 14
총무성산하의 정보통신심의회 ICT 기본전략위원회 는 빅데이터활용특별부회 를운영하며, 다양한전략을수립 추진하고있다. 빅데이터활용특별부회 는 2012년 5월 빅데이터활용방안 을제안하였는데, 여기서제안된내용은일본총무성이 2012년 7월발표한 Active Japan ICT 전략 에최종적으로반영되었다. 한편, Active Japan ICT 전략 에서는일본의 ICT경쟁력이지속적으로저하되고있음을지적하고, 에너지 환경등의제약에대응하기위해정보자원을유익하게활용해야하는필요성을제기하였다. 여기서제시된 5개의핵심추진전략에는빅데이터의이용을통한신시장창출을목적으로하는 엑티브데이터전략 이포함되어있다 (< 표 Ⅲ-2>). < 표 Ⅲ-2> Active Japan ICT 전략의핵심전략및추진방향 핵심전략 액티브라이프 액티브데이터 리치 (rich) 콘텐츠 엑티브커뮤니케이션 안심안전, 고신뢰 추진방향 ICT 이활용 ( ) 으로고령자의노동참여를가능하도록하는등모든세대의사람이적극적으로사회참여를할수있는 ICT 이활용환경실현 다중다량의데이터를실시간으로수집전송해석등이활용하여과제해결에연계함과동시에수십조엔의데이터이활용시장창출 언제어디서나누구든지원하는단말로풍부한콘텐츠 / 애플리케이션을이용할수있도록한차세대 TV 의글로벌플랫폼 재해시에도복구하기쉽고, 견고한고성능의다중 ( ) 브로드밴드를구축함으로써유무선일체의세계최첨단브로드밴드환경실현 새로운기술서비스에적응하고사이버공격등의영향을받지않는세계최고수준의사이버보안환경구현 자료 : 한국정보화진흥원 (2012a), Active JapanICT 전략, p.1 수정 제 3 장주요국빅데이터정책현황 15
또한총무성에서는 엑티브데이터전략 을추진하기위한 7개과제를별도로제시하였는데, 각과제들은데이터개방, 관련기술개발, 인력양성, M2M 보급촉진, 법 제도정비, 산 학 관추진체계확립, 국제협력등으로구성되어있다 [ 그림 Ⅲ-4]. [ 그림 Ⅲ-4] Active Data 전략을위한 7 대추진과제 자료 : 일본총무성 (2012), 知識情報社会の実現に向けた情報通信政策の在り方 : Active Japan ICT 戦略자료 39-3-2(2012.7.12.) : 한국정보화진흥원 (2012), 신가치창출을위한주요국의빅데이터추진전략분석, p.20 에서재인용 앞서설명한조직체계와추진계획과는별도로일본정부는정부공 통정보플랫폼정비, 보안강화, 보유데이터연계등에관한계획을 수립하고추진중에있다. 13) 일본의각부처는수천개의전자시스템 13) 한국정보화진흥원 (2010), CIO 가꼭알아야할 ICT 트렌드, pp.37~39 16
을독립적으로운영하고있어비용과시스템보안측면에서취약점을가지고있다. 하지만클라우드를이용해통합할경우보안강화와업무효율증대를기대할수있다. 지난 2009년수립된중앙부처대상의 가스미가세키클라우드 계획과더불어최근에는전국시 읍 면의 1,800여개시스템을대체할 지자체클라우드 를구축하는것도검토중이다. 14) 2. 국내정책현황 국가정보화전략위원회 는미래국가경쟁력이빅데이터의활용에달렸음을인식하고, 빅데이터를활용한스마트정부구현계획 (2011.11) 을수립하였다. 이어후속조치로 스마트국가구현을위한빅데이터마스터플랜 (2012.11) 을발표하였다. 동계획에서는범정부적추진체계마련, 데이터개방및공유기반확산, 기술개발및전문인력양성의필요성을제시하였다. 특히빅데이터의적용이가능한 16개의대상과제를선정하였다. 그리고인프라구축, 기술개발, 인력양성, 법제도정비등의분야에서주관부처별세부과제를선정하여빅데이터활용기반구축계획을제안하였다. 또한기존의공공정보에대한접근제약을완화하고자 정부3.0 추진기본계획 (13.6.19.) 을수립하였다. 공공정보의개방과공유를통해민간의창의적활용을증진시켜새로운성장동력창출을유도하는것이기본목표이다. 이과정에서정부는비공개정보를최소화하고, 공개대상기관을확대하는한편, 데이터의신뢰성과활용편의성을제고하기위한인프라를구축할계획이다. 14) 코트라해외비즈니스정보포털, 일본정부 IT 전담조직설치 (2013.7.23.) 제 3 장주요국빅데이터정책현황 17
과제세부과제주관부처 빅데이터공유활용인프라구축 기술연구개발 전문인력양성 법제도정비 < 표 Ⅲ-3> 빅데이터활용기반조성을위한부처별과제 행정공공기관활용플랫폼구축 공공데이터개방 민간대상빅데이터테스트베드구축운영 빅데이터기술연구개발로드맵마련 빅데이터기반기술연구개발 빅데이터응용서비스지원 빅데이터기반기술연구개발인력양성 빅데이터응용서비스인력양성 데이터관리와기본법령제정추진 개인정보보호대책마련 공공분야빅데이터활용추진 빅데이터역기능방지대책및활용문화확산 행안부, 각부처 행안부, 각부처 방통위, 지경부 지경부, 교과부, 방통위, 국과위 지경부, 교과부, 방통위, 국과위 방통위, 지경부 지경부, 교과부, 방통위, 국과위 교과부, 지경부, 방통위, 국과위, 행안부 행안부 행안부, 방통위 행안부, 지경부, 방통위 행안부 자료 : 스마트국가구현을위한빅데이터마스터플랜, 2012. 11 < 표 Ⅲ-4> 정부 3.0 추진기본계획중점추진과제 세부과제 소통하는투명한정부 일잘하는유능한정부 국민중심의서비스정부 중점추진과제공공정보적극공개로국민의알권리충족공공데이터의민간활용활성화민관협치강화정부내칸막이해소협업소통지원을위한정부운영시스템개선빅데이터를활용한과학적행정구현수요자맞춤형서비스통합제공창업및기업활동원스톱지원강화정보취약계층의서비스접근성제고새로운정보기술을활용한맞춤형서비스창출 자료 : 정부 3.0 추진기본계획, 2013 18
[ 그림 Ⅲ-5] 우리나라빅데이터현황및문제점 자료 : 스마트국가구현을위한빅데이터마스터플랜, 2012. 11 3. 시사점 우리나라의빅데이터관련현황을살펴보면공공부문, 민간부문, 기술및인력부문에서다양한문제점을가지고있으며 [ 그림 Ⅲ-5], 향후빅데이터의체계적인추진을위해서는폭넓은분야에서의실행전략수립과추진이필요한것으로평가되고있다. 따라서아래에서는추진체계, 데이터개방, 데이터공유기반, 기술개발, 인력양성측면에서의문제점들과이를해결하기위한개선방안을제시한다. 가. 범정부추진체계마련빅데이터와관련한현안을고려하여, 추진과제를효과적으로이행하기위해서는범정부적인추진체계를마련하는것이선행되어야한다. 빅데이터산업의활성화를위해서는데이터개방에서부터공유, 제 3 장주요국빅데이터정책현황 19
활용에이르기까지데이터생태계전반에걸쳐문제점을파악하고해결방안을도출해야한다. 이과정에서빅데이터정책을수립하고시행하는정부기관들은데이터생태계의원활한작동을유도하는역할을담당해야한다. 그리고공공기관은민간부문에서활용성이높은공공데이터를파악하여신속하게개방하여야하고, 신시장이창출될수있도록지원해야한다. 이를위해서데이터개방과활용을위한정책을수립하고, 제도개선을위해산업, 정부, 연구계등이참여한범정부적추진체계를구성하여운영할필요가있다. < 표 Ⅲ-5> 주요국의빅데이터추진전략및체계 구분미국영국일본한국 의사결정기관 과학기술정책실 내각사무처 총무성 정보통신전략위원회 전담기구 국가과학기술위원회 기업혁신기술부 정보통신심의회 미래부, 안행부 추진기구 빅데이터협의체 데이터전략위원회오픈데이터연구소 빅데이터활용특별부회정보통신기술종합전략실 빅데이터전략센터 정책및전략 빅데이터연구개발이니셔티브 오픈데이터전략 Active Japan ICT 전략과새로운정보통신기술전략 일부포함전자행정오픈데이터전략 빅데이터마스터플랜 데이터플랫폼 data.gov data.gov.uk openlabs.go.jp data.go.kr 자료 : 한국정보화진흥원 (2012), 신가치창출을위한주요국의빅데이터추진전략분석, p.21 참조, 우리나라는저자작성 20
나. 데이터개방확대그간우리나라는공공데이터를개방하기위한조직체계나인식이미흡했다. 그결과정부차원에서데이터보유현황을파악하거나, 데이터를공개하기위한체계가갖춰지지않았다. 공공데이터가지닌잠재적인가치를인식하지못해, 개방의필요성을느끼지못했기때문이다. 하지만공공데이터에대한민간수요가증가하고, 공공데이터의활용을통해새로운부가가치가창출될수있음을인식한후, 정부 3.0 추진기본계획 과 공공데이터의제공및이용활성화기본계획 (13 년 ~17년 ) 등의계획수립을통해공공데이터의개방이최근들어활발하게추진되고있다. 공공데이터개방을위한추진기반은 공공데이터의제공및이용활성화에관한법률 의제정 (2013.6.27.) 을통해제도적인토대가마련되었다고할수있다. 우선공공데이터개방과민간부문의데이터이용활성화에대한전반을지원하는전담조직인 공공데이터활용지원센터 가한국정보화진흥원에설치되었다 (2013.11.4). 15) 그리고공공데이터개방 활용에관한기본계획및시행계획수립에대한사항을심의 조정하는역할을수행하는 공공데이터전략위원회 ( 국무총리, 민간공동위원장 ) 가구성되었다 (2013.12.3). 16) 국가오픈데이터포럼 ( 출범 2013.7.11) 은정부 3.0을통해일자리창출과경제적부가가치를일으키기위한것으로, 공공데이터에대한민간수요를파악하고활용을촉진하기위한민 관 학협의체이다. 15) 공공데이터의제공및이용활성화에관한법률 제13조 ( 공공데이터활용지원 센터 ) 16) 공공데이터의제공및이용활성화에관한법률 제5조 ( 공공데이터전략위원회 ) 제 3 장주요국빅데이터정책현황 21
[ 그림 Ⅲ-6] 공공데이터개방추진체계 자료 : 공공데이터의제공및이용활성화기본계획 (13 년 ~17 년 ), p.26 < 표 Ⅲ-5> 공공데이터개방추진체계별역할구분주요역할공공데이터전략위원회 공공데이터개방활용에관한총괄심의조정점검 ( 국무총리소속 ) 공공데이터개방관련기관간정책및이견조정안전행정부 공공데이터개방정책수립및추진총괄 ( 위원회운영간사 ) 법제도정비, 주요기본계획수립공공데이터제공분쟁조정위원회 공공데이터제공거부중단에관한분쟁조정 ( 안전행정부장관소속 ) 국가오픈데이터포럼 공공데이터개방확산을위한정책제안및정보교류 ( 공공데이터활용 민간부문의공공데이터의견수렴및자문지원센터 ) 공공데이터개방정책및기본계획수립지원공공데이터 공공데이터개방활용정책전문지원활용지원센터 공공데이터비즈니스모델발굴및창업멘토링등지원 ( 한국정보화진흥원 ) 우수사례발굴및전파, 대국민홍보 범정부공공데이터개방활용추진체계운영지원등공공데이터 개별중앙지자체공공기관의공공데이터개방및이용제공책임관활성화총괄자료 : 공공데이터의제공및이용활성화기본계획 (13년 ~17년 ), p.26 22
이밖에도미래부등은민간의활용가능성이높은데이터를우선적 으로제공하기위해공공데이터에대한민간기업의수요를조사하고, 기업에서필요로하는데이터를적극개방할것을밝히고있다. 17) 다. 공공데이터공유플랫폼구축공공데이터의개방노력과함께공개된데이터의보급, 확산을위한인프라구축노력도수반되어야한다. 이미공공기관에서는각기관별홈페이지에 공공데이터개방 을위한메뉴를신설하여운영하고있는것으로파악된다. 동시에해당데이터담당자와데이터목록등을홈페이지에공개하고있다. 하지만기관간데이터의공유나연계는미흡한것으로판단된다. [ 그림 Ⅲ-7] 공공데이터포털오픈플랫폼구축 ( 안 ) 자료 : 공공데이터의제공및이용활성화기본계획 (13 년 ~17 년 )(2013.12.10.) p.15 17) 미래창조과학부 (2014), 미래부, 민간수요를반영한공공데이터개방추진 (2014. 11.), 미래창조과학부보도자료 제 3 장주요국빅데이터정책현황 23
따라서데이터의체계적인관리와이용자의편의를위해서는공공데이터를통합적으로관리하고이용할수있는인프라의구축이필요하다. 최근정부는 : 공공데이터의제공및이용활성화기본계획 (13 년 ~17) 을통해현재의공공데이터포털 (data.go.kr) 을고도화하는계획을수립하였다. 공공데이터를지속적으로확보하고, 이용자의편의를위해검색기능를강화하고, 데이터를시각화하는작업을수행할수있도록개선하는것을세부목표로제시하였다. 궁극적으로는데이터제공자와이용자가상호연결되어공공데이터를활용할수있는오픈플랫폼 18) 을구축할계획이다 [ 그림 Ⅲ-7]. 라. 빅데이터활성화를위한기술개발빅데이터분석을위해서는다양한데이터관련기술이개발될수있도록정책적인연구지원이필요하다. 데이터를발굴하고활용하기위해서는여러단계를거쳐야하는데, < 표 Ⅲ-6> 과같이빅데이터요소기술은단계적으로분류될수있다. 이어요소기술들은목적이나방법등에따라다시세분화된다. 특히데이터의수집, 관리, 전송, 공유에요구되는기술은분석기반을구축하는데기본적인사항들이라고할수있다. 그리고데이터를활용해분석, 시각화, 적용에이르는과정에서도다양한인프라가요구된다. 따라서정부는데이터분석에대한원천기술개발을위해체계적인연구개발계획을수립하고추진해야한다. 실시간으로데이터를수집하고, 원하는결과를도출해야하는빅데이터분석과정에서기술적인 18) 오픈플랫폼 : 데이터를내외부와상호연결해주는플랫폼으로, 서비스제공자, 전문가집단, 다양한커뮤니티가자발적으로협력하는플랫폼 24
요소들은빅데이터산업경쟁력을확보하는데결정적인요인이기때문 이다. 동시에기술개발과정에서기술의표준화를통해중복투자를방 지함으로써투자의효율성을높일수있다. < 표 Ⅲ-6> 빅데이터요소기술분류및해당기술 요소기술설명해당기술 빅데이터수집 빅데이터공유 빅데이터저장 빅데이터처리 빅데이터분석 빅데이터시각화 조직내부와외부의분산된여러데이터소스로부터필요로하는데이터를검색하여수동또는자동으로수집하는과정과관련된기술로단순데이터확보가아닌검색 / 수집 / 변환을통해정제된데이터를확보하는기술 서로다른시스템간의데이터공유 작은데이터라도모두저장하여실시간으로저렴하게데이터를처리하고, 처리된데이터를더빠르고쉽게분석하도록하여, 이를비즈니스의사결정에바로이용하는기술 엄청난양의데이터를저장수집관리유통분석을처리하는일련의기술 데이터를효율적으로정확하게분석하여비즈니스등의영역에적용하기위한기술로이미여러영역에서활용해온기술임 자료를시간적으로묘사하는학문으로빅데이터는기존의단순선형적구조의방식으로표현하기힘들기때문에빅데이터시각화기술이필수적임 ETL 크롤링엔진 로그수집기 센싱 RSS, Open API 등 멀티테넌트데이터공유 협업필터링등 병렬 DBMS 하둡 (Hadoop) NoSQL 등 실시간처리 분산병렬처리 인 - 메모리처리 인 - 데이터베이스처리 통계분석 데이터마이닝 텍스트마이닝 예측분석 최적화 평판분석 소셜네트워크분석등 편집기술 정보시각화기술 시각화도구 자료 : 한국정보화진흥원 빅데이터전략센터 (2013), 빅데이터기술분류및현황, p.7 제 3 장주요국빅데이터정책현황 25
마. 빅데이터활성화를위한인력양성향후빅데이터전문가에대한수요가늘어날것으로예상됨에따라전문인력의확보가주요이슈가될것이다. McKinsey(2011) 는미국내빅데이터분석전문가가 2008년 15만명에서 2018년 30만명으로증가하지만, 시장의수요는더빠르게증가해 2018년의 44~49만명에이르는전문가수요가발생할것으로예상했다. 즉 2018년에 14~19만명에이르는빅데이터분석전문가초과수요가발생한다는것이다. 동시에국가마다정도의차이는있지만, 데이터분석인력부족현상은미국외다른나라들에서도공통적으로나타날것으로전망하였다. [ 그림 Ⅲ-8] 상위 30 개국가별데이터분석전공졸업생현황 (2008 년 ) 자료 : McKinsey(2011), p.105 26
지난 2008년데이터분석을전공한졸업생은미국이 2만4천명수준으로가장많았다. 그뒤를이어중국, 인도, 러시아, 브라질등의순으로각각 1만명이상의분석전문가를배출한것으로나타났다. 아시아에서는중국, 인도에이어일본이 30위안에포함되어있다. 한편졸업생 100명당데이터분석전공자는폴란드와루마니아가약 23명으로가장높았다 [ 그림 Ⅲ-8]. 우리나라는순위에포함되어있지않아정확한현황은파악할수없지만, 경제수준을고려했을때타국가들에비해데이터분석을전공하는인원이매우부족한것으로판단된다. 따라서정부차원의인력양성방안을마련해야할필요성이제기된다. 빅데이터산업의경쟁력을확보하기위해서는원천기술의확보와동시에빅데이터분석역량을갖춘전문인력을양성하는것이필수적이다. 제 3 장주요국빅데이터정책현황 27
제 4 장에너지부문빅데이터활용사례 1. 국내사례 가. 서울시심야버스노선설계지난 2013년 9월서울시는심야전용버스인 올빼미버스 의 9개노선을확정하고운행을시작했다. 19) 그동안서울시민들은심야시간대에이용할수있는대중교통수단을끊임없이요구해왔다. 이에서울시는상대적으로비용이많이소요되고, 안전사고의위험이있는지하철대신심야버스를운행하는쪽으로가닥을잡았다. 하지만운행에앞서효율적인운영이가능한버스노선을선정해야했다. 이과정에서서울시는방대한자료를수집한후빅데이터분석을실시하였다. KT의통화량데이터와시가보유한교통데이터를활용하여심야유동인구를분석함으로써교통수요를산출하였고, 이를통해최적의버스노선을도출하는데활용한것이다. 분석을위해서울시전역을반경 1km의 1,252개구역 ( 셀 ) 으로분할한후 2013년 3월, 1달간자정부터까지새벽 5시까지이용된 KT의휴대전화송신정보 30억건에대한자료를바탕으로유동인구분석과시각화작업을수행하였다. 20) 통화량데이터를바탕으로심야시간대에유동인구가집중되는지역이강남, 홍대, 동대문, 신림, 종로등인것으로파악하였다. 그리고심야시간대택시승하차데이터 500만건 19) 서울특별시 (2013a), 심야전용 올빼미버스 9 개노선, 12 일부터본격운행 (2013. 9.04.), 서울특별시보도자료 20) etnews(2013a), 서울시심야버스노선의빅데이터활용 (2013.12.27) 제 4 장에너지부문빅데이터활용사례 29
을추가로분석하였다. 21) 이를통해강남, 신림, 홍대, 건대입구등에서교통수요가많다고판단하였다. 이어서울시는시각화된유동인구를노선별, 요일별로패턴을분석해심야버스노선을최적화하였다. 빅데이터분석결과와미리만든심야버스노선안을비교해차이가나는부분을개선한것이다. 노선을확정한후에는정류장단위로통행량을산출하고, 이를선굵기로표현해요일별배차간격을조정하는데활용하였다. [ 그림 Ⅳ-1] 서울시심야버스운행구간조정사례 자료 : 서울특별시 (2013a), 심야전용 올빼미버스 9 개노선, 12 일부터본격운행 (2013.09.04.), 서울특별시보도자료 서울시는빅데이터분석을통해낮시간대와는다른심야시간대의 교통상황특징을반영하고, 유동인구와버스취약계층을배려한버스 21) 이데일리 (2014), 버스노선만든빅데이터의힘 (2014.07.10.) 30
노선을설계할수있었다. 이로인해당초계획했던 6개노선의일부운행구간을조정함으로써, 효율성을 5% 가량개선한것으로평가된다. 운행이시작한이후심야버스의이용승객수는증가하고있으며 [ 그림 Ⅳ-2], 운행실적이나시민의견등을반영하여노선을개편하고있다. [ 그림 Ⅳ-2 ] 심야버스이용승객수변화추이 (13.9.13~11.1) 자료 : 서울특별시 (2013b), 올빼미버스 운행 50 일 하루 6 천명이용 (2013.11.15.), 서울특별시보도자료 나. 한국석유공사국내유가예보서비스오피넷 22) 한국석유공사는국제유가정보와국내주유소데이터및다양한변 수를분석하여국내석유제품판매가격과단기유가예측가격을제공 하고있다. 오피넷이처음개설된초창기에는모든주유소로부터데이 터를합법적으로수집할수있는방법이없었기때문에표본조사를 22) 한국정보화진흥원 (2012b) 빅데이터로진화하는세상 - Big Data 글로벌선진사례, pp.42~45 의내용을요약및정리하였음 제 4 장에너지부문빅데이터활용사례 31
통해일부주유소의석유제품가격을수집해야했다. 따라서과거오피넷에서는지역별, 정유사별석유제품에대한평균가격같은수준의결과값밖에는제공할수없었다. 또한조사를위해각주유소에전화를걸어데이터를수집하기에는한계가존재했다. 그리고각주유소에자발적인가격보고를강제할경우가격제한정책으로인식될수있어업계의반발이예상되는상황이었다. 하지만사업자가관련사업을하기위해서는관련정보를석유공사에제공하도록 석유및석유대체연료사업법 이 2009년에개정 23) 되면서정보공개에대한제약을극복할수있게되었다. 법개정후석유공사는주유소카드단말기결제시스템을활용하여데이터수집에대한제약을해결했다. 주유소카드단말기는주유량을체크한후할인기능을제공한다. 주유소마일리지서비스들이리터당가격변수에의해결정되기때문에데이터의확보가가능하게된것이다. 현재오피넷은하루 6차례주유소데이터를수집하고있다. 석유공사가자체 DB에저장하는데이터는하루약 200만건에달하며, 여기에위치정보자료가더해진다. 24) 데이터가확보되면서한국석유공사는석유제품가격의단기미래가격을예측하고, 제공하기위하여 2011년말유가예보시스템을개발하였다. 국내 1만 3천여개의주유소로부터수집된석유제품가격정보를토대로지역별, 경로별주유소위치및제품가격검색기능을제공하여소비자들은주유소별휘발유및경유의판매가격을확인한후직접주유소를선택하여유류구입이가능하다 [ 그림 Ⅳ-3]. 23) 석유및석유대체연료사업법 제38조의 2에따라석유사업자는석유제품판 매가격보고의무를가지게됨 24) 이지영 (2012), 석유공사가다음주휘발유값맞히는비결 (2012.2.8.) 32
[ 그림 Ⅳ-3] 오피넷의석유제품가격및주유소정보제공서비스 자료 : 오피넷 (www.opinet.co.kr) 동시에유가변동에영향을주는다양한변수를고려하는빅데이터활용예측모델을개발하여 1주일후의석유제품예측가격을제공한다. 소비자들은지역별, 연료별, 상표별로예측된석유제품가격의변화를 5가지수준 ( 상승, 소폭상승, 보합, 소폭하락, 하락 ) 으로세분화된시각화자료로확인할수있다 [ 그림 Ⅳ-4]. 제 4 장에너지부문빅데이터활용사례 33
[ 그림 Ⅳ-4] 오피넷의지역별석유제품가격예측서비스 자료 : 오피넷 (www.opinet.co.kr) 소비자는오피넷에서제공하는정보를활용하여사용자의현재위치와가장가까운곳또는가장저렴한유가정보를제공받을수있다. 이로인해시간과에너지소비를절감할수있다. 또한인근주유소들간의유가정보를공유함으로써건전한경쟁을통해유가를낮출수있는환경이마련된것으로평가된다. 다. 크라우드 BEMS 및 FEMS: SK 텔레콤 빌딩에너지관리시스템 (Building Energy Management System : BEMS) 은 34
크게 5가지분야로나눌수있으며 (< 표 Ⅳ-1>), 수집데이터를기반으로에너지사용량을분석 예측하여최적의에너지소비행태를도출하는관리시스템을의미한다. BEMS의목적은빌딩의에너지소비량자체를절감시키기보다에너지낭비를최소화하는것이다 ( 서시오외, 2011). < 표 Ⅳ-1> 빌딩에너지관리시스템의범위 분야냉방보일러환기조명난방 서비스내용냉방을포함한빌딩의온도관리전열기구등의설비사용관리통풍시스템관리조명시스템관리난방관리 자료 : 서시오외 (2011), 지능형빌딩에너지관리시스템연구동향, 주간기술동향, 정보통신산업진흥원. p.2 SKT에서제공하는클라우드 BEMS는빌딩안의에너지설비를유 무선네트워크로연결해에너지사용추이및설비성능에대한데이터를실시간으로수집 분석하고, 이를바탕으로정확한에너지사용량예측과최적화된설비가동을가능하게하는시스템이다. 25) 따라서 BEMS의도입을통해에너지낭비요소를최대한줄이면서도쾌적한실내환경유지가가능하고, 매시간변화하는전력원의가격을비교해가스, 전기, 빙축열발전중에서가장저렴한공급원을선택할수있게함으로써비용절감이가능하다. 25) SK 텔레콤 (2012), SK 텔레콤 - 현대백화점, 스마트에코백화점 선보인다 (2012.11.5.)., SK 텔레콤보도자료 제 4 장에너지부문빅데이터활용사례 35
동시에클라우드 FEMS(Factory Energy Management System) 을통해공장에너지효율화사업을시행하고있다. 클라우드 FEMS는클라우드 BEMS 서비스를공장및산업체의특성에적합하게변형한솔루션이다. 클라우드 BEMS가빌딩, 병원, 호텔등에적용되며냉난방, 온수, 조명등용도별로에너지소비가발생하는부분의효율개선에특화됐다면, 클라우드 FEMS는각사업체별생산공정을사전에면밀히분석한후공정별로맞춤형처방을내렸다는것이특징이다. 26) 현재 SKT는다수의자사소유건물을동시에원격으로관리할수있는 BEMS 구축을완료하였으며 27), 병원등대규모건물과공장등에에너지수요관리시스템을보급하고있다. 구체적인적용사례로제주도의한병원은클라우드 BEMS 시스템을도입한후, 1년간약 2억원의비용을절감하여비용효율을약 16% 개선한것으로분석되었다. 28) 구역별로냉난방에너지소비를실시간으로수집하여상황에맞게운영하고, 각설비별로성능데이터를수집 분석해최적의소비계획을수립하였기때문이다. 또한실내온도를일정하게유지해야하고, 각종의료기구작동과환자위생관리를위해다량의전기와온수를사용하는에너지소비특성을고려하여히트펌프시스템을도입하였다. 폐수와폐열이상당량버려지는것을재활용할수있도록고안한것이다. 또한모리조트에서는용도별에너지사용량을실시간으로검토한 26) SK 텔레콤 (2013), SK 텔레콤, ICT 기술로에너지절감사업본격화 (2013.6.4.), SK 텔레콤보도자료 27) SK 텔레콤 (2011), ICT 기술로빌딩에너지통합관리하세요 (2011.6.27.), SK 텔레콤보도자료 28) etnews(2013b), 통신사 BEMS 구축급속확산 업계제도적도입유도필요 (2013.10.21.) 36
후에너지원대체, 폐열회수재활용, 열효율개선등의노력을통해기존대비약 20%( 전력, 가스각 5%, 40% 절감 ) 의에너지를절감한것으로나타났으며, 연간약 684톤의온실가스배출량이감소한것으로추정되었다. 29) 라. 한국전력, SG종합운영시스템및에너지컨설팅 30) 최근한국전력은 SG종합운영시스템 (Smart Grid Integration Operation System) 의구축을완료하였다. SG 종합운영시스템은송변전, 배전, 영업, 스마트그리드등한전의업무영역별운영시스템의정보를종합하여문제해결형서비스를제공하는시스템이다. 이시스템은계통운영정보와고객정보, 에너지관리시스템, 분산자원등에대한정보를통합 관리한다. 여기서수집되는정보를분류 분석 예측하여최적의전력계통운영방안을도출할수있다. 예를들어전기품질, 부하상태, 정전정보등에대한자료를통합 분석하여전기품질이취약한곳을자동으로추출함과동시에이에대한개선방안도절차적으로제시하는것이다. 이를통해설비운영자가실시간으로정전예방을위해필요한조치를취할수있다 ( 한국전력, 2014a). 29) 아이뉴스 (2014), 빌딩에너지효율관리 SKT 클라우드 BEMS 를가다 : 리조트동강시스타, 에너지 20% 절감 (2014.06.15.) 30) 한국전력 (2014a) 및한국전력 (2014b) 을요약및정리하였음 제 4 장에너지부문빅데이터활용사례 37
[ 그림 Ⅳ-5] SG 종합운영시스템개념도및지능형서비스 ( 예시 ) 자료 : 한국전력 (2014a) 한국전력 (2014a) 은 SG 종합운영시스템의도입으로선로부하평준화, 손실최소화등계통운영최적화를통해설비이용률이 10% 향상되고, 실시간통합운영정보제공을통해업무효율이 30% 향상될것으로예상하였다. 또한향후신규시스템개발시플랫폼공유를통해신규시스템에대한개발기간과비용을 30% 이상절감할수있어경제적인계통운영을실현할수있을것으로기대했다. 이밖에최근한전에서는 AMI 데이터기반의에너지컨설팅 을제공할계획임을발표하였다. 최근에보급되기시작한 AMI에서생성되는데이터를활용하여고객의전기소비패턴을분석하여실시간으로 38
요금을예측하고, 유사업종 규모와비교정보를제공하여고객이자발적으로전기사용량을줄이도록유도한다는것이다 < 표 Ⅳ-2>. 이를통해국민은전기절약으로요금을절감하고, 국가적으로는전력피크를감축시켜전력수급안정에기여할것으로전망된다 ( 한국전력, 2014b). < 표 Ⅳ-2> AMI 데이터기반의에너지컨설팅 ( 계획 ) 활용데이터 AMI 데이터 ( 사용량 ) + 영업정보 ( 판매량, 요금 ) + 기상정보 ( 날씨, 온습도 ) 에너지컨설팅 ( 정보제공 ) 고객별소비패턴분석 고객의요금예측 ( 실시간 ) 유사업종 ( 규모 ) 과비교 자발적수요관리유도 ( 국민 ) 전기과소비예방 ( 한전 ) 수요관리비용절감 ( 정부 ) 에너지수급안정 자료 : 한국전력 (2014b) 2. 해외사례 가. 대규모설비고장전조감시시스템 : 日 NEC, 美코노코필립스플랜트의사고및고장정지는데이터를통해사전징후가암시되었음에도불구하고, 이를인지하지못해대응이늦은경우가많았다. 따라서일본 NEC( 日本電機株式會社 ) 사는사전징후를파악할수있도록가시화하고, 적절한대응을통해완벽한플랜트감시를실현하는것을목적으로대규모플랜트고장전조감시시스템을개발하였다. 31) 플랜트에설치된각각의센서를통해생성되는정보에서발생가능한변수간상관관계를통해고장징후를미리파악하는것이다. 31) 이고장전조감시시스템은일본의츄우고쿠 (Chugoku, 中国 ) 전력주식회사에서운용하는시마네 (Shimane, 島根 ) 원자력발전소 2 호기에도도입되었다. 제 4 장에너지부문빅데이터활용사례 39
[ 그림 Ⅳ-6] 일본 NEC 대규모플랜트고장전조감시시스템 자료 : 한국정보화진흥원 (2013b), 데이터시대 - 데이터분석의중요성, IT & Future Strategy 제 9 호 (2013.11.11.) p.16 이시스템에서는수천가지종류의데이터를 플랜트파라미터 로서실시간으로해석하여복수의파라미터사이에성립되는관계성을평가한다. 그리고과거의해석결과와현재의해석결과를비교하여차이가있는경우에는고장의가능성이있다고판단해모니터에표시하는구조이며고장이발생할위치를추정할수도있다. 32) 최대특징은 invariant 분석 이라는데이터분석방법이다. 플랜트가정상적으로가동하고있는상황에서실시간으로축적되는데이터를기반으로 건전한상태 를정의한후실시간으로취득한데이터가 건전한상태 에서크게이탈하는경우를 고장징조 로판단한다. 이방법은물리량의단위와샘플링시간이다른변수끼리라도대량의데이터를통해모델을정의할수있어, 일반적방법보다도정확도가높은전조감시시스템을구축할수있는것으로평가된다. 33) 32) KISTI 미리안 (2014), 원자력발전소에서도빅데이터적용, 글로벌동향브리핑 (2014.06.04.) 40
한편미국의정유회사코노코필립스도석유시추선의장애를미리예측하는시스템을구축 운영중에있다. 북해에있는석유시추선의장애를예측함으로써가동정지로인한매출감소와긴급유지보수에소요되는비용을절약하기위한것이다. 석유시추선의고장이발생할경우, 채굴을중단한후장애부품을파악하고대체품으로교체해수리기까지약 7일이걸리는것으로나타났다. 이때해당시추선이하루에생산해내는석유가약 1천만달러라고보면고장으로인해 7천만달러에해당하는금전적인손해가발생한다. 따라서장애로인한손실을최소화할필요성이대두되었다. 코노코필립스는시추선의고장을예측하기위해그동안저장하지않았던기기데이터를분석하기시작하였다. 석유시추선을구성하는각부품들은꾸준히데이터를발생시킨다. 수많은부품들로구성된시추선은방대한양의데이터를생산하게된다. 코노코필립스는각부품들로부터장애발생전과후에전송된데이터를비교분석하여, 장애발생의징후를타나내는패턴을도출할수있었다. 예를들어 A부품들이특정값을보일경우, 48시간내부품 B가고장날확률이 80% 이기때문에 48시간내본국에서부품을공수해미리대응할필요가있다는결론을도출하는것이다. 이로인해필요부품을사전에공급함으로써, 교체및가동중단으로인한피해를최소화시킬수있었다. 코노코필립스는데이터분석시스템도입후고장으로인한시추선정지일을 80% 줄였고, 생산량을 2~5% 까지높였으며, 운영비용으로매년 7억달러를줄일수있게된것으로평가하고있다. 33) LG 경제연구원 (2013), 일본의빅데이터활용전략, Japan Insight 제 60 호 (2013 년 7 월 ) 제 4 장에너지부문빅데이터활용사례 41
나. 지능형교통안내시스템미국의 Inrix사는아이폰용교통정보앱을통해사용자의교통정보를수집함과동시에정보제공역할을함으로써, 사용자가필요로하는최적의교통정보제공하고있다. 실시간교통정보와교통예보정보를서비스하기위하여 2백만대이상의 GPS 설치차량, 모바일장비, 전통적인도로교통센터, 기타교통정보수집장비를활용한다. 이밖에교통흐름에영향을주는기상, 대규모행사, 도로공사등다양한이벤트정보를수집하여교통패턴의변화를예보한다. 예측결과는짧게는몇분이후부터길게는 1년이후에대한교통정보를제공한다. [ 그림 Ⅳ-7] 교통정보앱 ( 아이폰 ) Inrix 사 자료 : 한국정보화진흥원, 2013, 데이터시대 - 데이터분석의중요성, IT & Future Strategy 제 9 호 (2013.11.11.) p.17 42
그리고일본노무라연구소는 UTIS(Ubiqlink Traffic Information System) 를통한독자적인도로교통정보망을구축하였고, 스마트폰네비게이션어플리케이션인 전력안내, 네비 를제공하고있다. 해당앱은일본전역의택시약 11,000여대와데이터제공에동의한사용자로부터실시간으로데이터를수집한다. 주로 GPS로부터수신되는데이터를분석하여교통상황을파악하는것이다. 특히해당네비게이션서비스는지난 2011년일본대지진시도로교통체증으로인한피해를최소화하는데도움이되었다는평가다. 34) 당시대중교통의운행중단으로인해자동차와택시의운행이증가하면서심각한교통체증이발생하였는데, 이서비스에서제공하는도로정보를활용한고객들이 SNS에해당앱의효과를게시한바있다. GPS 데이터를활용하여자동차의주행속도를계산하고, 도로교통정보를예측한후사용자의스마트폰으로송신하는데, 도로체증이발생할경우최상의빠른길을재검색하여출발지에서목적지까지의최적경로를안내하기때문이다. 또한노무라연구소는 UTIS를활용하여응급차량및복구차량등에피해지역의실제도로교통상황을안내하는 흐르는도로맵 을인터넷을통해무상으로제공하기도했다. 35) 34) 한경비즈니스 (2013), 진화하는지능형교통시스템, 도로날씨정보분석 최적경로안내 (2013.2.22.) 35) 한경비즈니스 (2013), 진화하는지능형교통시스템, 도로날씨정보분석 최적경로안내 (2013.2.22.) 제 4 장에너지부문빅데이터활용사례 43
[ 그림 Ⅳ-8] 일본노무라연구소제공 흐르는도로맵 자료 : 노무라연구소, IT Solutions Frontier, 한국정보화진흥원 (2012) 빅데이터로진화하는세상 - 빅데이터글로벌선진사례 Ⅰ, p.13 에서재인용 이처럼다양한사용자에의해취득된정보를바탕으로한앱서비스는실시간교통정보를공유함으로써최적의교통안내서비스제공이가능하다. 그리고교통체증으로인한에너지낭비를방지함으로써수송부문의에너지효율을개선할수있다. 이와비슷한서비스로우리나라의 SK텔레콤의 T-map 등이있다. 다. 미국캘리포니아주그린버튼미국은 그린버튼이니셔티브 (Green Button Initiative) 를 2012년 1 월부터공식적으로시행하고있다. 동이니셔티브는소비자가자신의전력소비데이터에수월하게접근할수있도록온라인상에서한번의클릭으로소비자들이자신의에너지소비데이터에접속할수있는플랫폼을제공하고있다. 44
[ 그림 Ⅳ-9] 미국그린버튼데이터플랫폼 자료 : http://greenbuttondata.org/ 그린버튼을통해주거부문과상업부문의소비자들은개별에너지소비데이터를다양한시간주기별로 (15분, 시간, 일, 월 ) 추출할수있게되었다. 소비자들은에너지공급업체의웹사이트를이용해에너지데이터를직접자신의컴퓨터나스마트폰으로다운로드할수있고, 이를제3의애플리케이션에업로드할수도있다. 이뿐만아니라보안을유지하면서데이터를공유할수있도록지원한다. 그린버튼에서제공되는데이터는소비자의승인하에제3자 ( 에너지공급사나에너지수요관리서비스기업 ) 에게자동전송이가능하다. 36) 36) 그린버튼의데이터전송은 2011 년북미에너지표준위원회 (NAESB) 에서발표한 ESPI(Energy Services Provider Interface) 표준에기반하고있다. ESPI 표준은일반적인 XML 포맷을사용하여접근및다운로드를용이하게하고, 제 3 자에게자동으로데이터를전송할수있는데이터변환프로토콜을이용하는특징이있다 ( 美에너지부, http://energy.gov/data/green-button 참조 ). 제 4 장에너지부문빅데이터활용사례 45
지금까지에너지사용자들은에너지소비데이터를확인하고활용할수있는표준화된시스템에접근할수없었으며, 이때문에에너지도비효율적으로사용할수밖에없었다. 하지만그린버튼의출범은에너지소비행태에일대변혁을가져올수있는잠재력을가진것으로서주목을끌고있다. 37) 일반가정이나기업이에너지소비효율성을높이고관심을가질수있도록유도하는역할을할것으로기대되기때문이다. 2012년 9개의전력회사 ( 에너지공급사 ) 와 1,500만명의전력소비자가참여하면서시행된그린버튼은 2013년 12월현재 48개유틸리티사와전력회사, 5,900만가구및기업이참여중이다. 그리고 4,200 만가구및기업에서 1억명이상의고객이그린버튼을통하여에너지데이터에접근한것으로나타났다. 38) 캘리포니아주에서는그린버튼보급을통해 6만GWh의전력을절감한것으로나타났다. 설비규모로는 15GW에해당하며, 전력절감으로 500MW 발전기 30기를대체한효과이다. 이로인해 2,290만톤에이르는이산화탄소배출을감축한것으로나타났다. 39) 향후그린버튼에는현재제공하고있지않은천연가스와물사용량정보등타에너지에관한정보들도추가할예정이다. 라. 덴마크베스타스윈드시스템 풍력발전단지건설을위해입지를선정하기위해서는기온, 강수량, 37) mk 증권 (2013), [ 인사이드칼럼 ] 미국그린버튼을주목하라 (2013.12.10.) 38) 백악관홈페이지 39) 온기운 (2014), 미국의 그린버튼 발에너지수요관리혁명, 월간에너지 & 기후변화 (2014 년 2 월호 ), 에너지관리공단, 에너지동우회 p.36 46
풍속, 습도, 대기압등다양한위치관련요소들에대한종합적인검토가선행되어야한다. 투자를위해서는설치후수십년동안가동하는풍력터빈의기대발전량과, 투자수익률등에대해파악해야하기때문이다. 40) 덴마크의풍력발전용터빈제조업체인베스타스윈드시스템 (Vestas Wind System, 이하베스타스 ) 은부지선정을위한분석모델을운영하고있었다. 하지만기존의모델은분석에많은시간이소요되고, 터빈을설치할부지선정과전력생산량예측을위해필요한대량의데이터를충분히활용하지못하는한계가존재했다. 41) 하지만현재베스타스는 IBM의분석솔루션과슈퍼컴퓨터를도입하여정형 비정형데이터를활용하는모델링기법을개발하고, 부지선정에서부터최적운영방안을도출하는데활용하고있다. 모델을가동함에있어풍향, 높이에따른변화요소, 날씨, 조수간만의차, 위성이미지, 지리적특성, 산림지도등페타바이트 (PB) 규모의데이터를이용한다. 베스타스는여러가지모델링을통해풍력발전후보지의과거기상데이터와터빈의방대한양의특성자료를수집하고분석한다. 예측의정확성은데이터의양과정확성에의해서결정되기때문이다. 이과정에서복잡한신경망 (neural networks) 분석은환경적요인과발전터빈에대한복잡한패턴을인식하게되고, 이러한패턴은독립적인터빈이나풍력발전단지의기대발전량을산정하는데활용된다. 40) 한국교육학술정보원 (2012), p.33 41) IBM 비즈니스가치연구소 (2012), p.10 제 4 장에너지부문빅데이터활용사례 47
< 표 Ⅳ-3> 베스타스풍력발전시스템데이터분석과정 Step 1 Step 2 Step 3 Historical Site-specific Meteorological data Historical Single turbine production data Advanced neural networks Complex pattern are identified Transfer function 자료 : Vestas(2012), Vestas Online Power Forecast 베스타스는빅데이터활용을통해풍력발전의전력생산비용을절감하고, 기대수익률을산정하는과정에서정확도를제고함과동시에풍력터빈의최적설치지역을파악하기위한분석기간을획기적으로단축하였다. 또한풍력터빈이날씨변화에어떻게반응하는지를예측하고, 최적의유지보수일정결정할때분석시스템을사용하여향후 4년에걸쳐 20PB 이상의방대한날씨데이터를분석할것으로기대된다. 이는지형및환경에맞추어효율적으로풍력발전소를운영할수있는기반을마련한것으로평가된다. 48
제 5 장에너지부문빅데이터활용가능성 빅데이터의활용은시장여건에의해전혀생각지못했던곳에서동시다발적으로발생할것이고, 에너지부문에서도빅데이터는다양하게활용될것이다. 이미제4장에서플랜트, 자원개발, 신재생에너지, 교통, 효율향상, 수요예측, 송배전망등에너지분야의전부문에걸친빅데이터의활용사례를살펴본바있다. 하지만본연구에서는빅데이터가가장활발하게활용될것으로판단되는에너지수요관리측면에국한하여빅데이터활용에따른기대효과를분석한다. 이하에서는효율적인에너지수요관리를추진하는데한계로작용하는현행에너지통계의문제점을살펴본후, 빅데이터의활용이현행통계의문제점을보완하고정책수립과정책의성과평가에효과적으로활용될수있는지살펴본다. 1. 수요관리정책시행상의애로사항 가. 국내에너지소비통계의문제점현재우리나라의공인된에너지소비통계를에너지수요관리정책수립과성과평가에활용하기에는아직미흡한수준이다. 일반적으로에너지소비의증감요인은생산활동, 기온효과, 에너지소비기기의효율성, 에너지가격변동에따른에너지원간대체등으로구분이가능하다. 하지만현행에너지소비통계는증감요인을구분할수있을만큼데이터가세분화되어있지않다. 그동안에너지정책이공급중심으로 제 5 장에너지부문빅데이터활용가능성 49
추진되어옴에따라기초정보인프라가공급중심으로구축되어왔기때문이다 ( 심성희 김종익, 2014). 현재우리나라의국가공인에너지소비통계는 4종으로구성되어있다 (< 표 Ⅴ-1>). 각통계자료를통해부문별, 업종별, 용도별소비총량을파악하는것은가능하다. 하지만설문조사의특성상에너지소비의증감원인을분석하기에는데이터의구체성이미흡한수준이며, 조사설문지를구체적으로작성하더라도응답자에따라편차가발생하여데이터의신뢰성을담보할수없다. < 표 Ⅴ-1> 국가공인에너지소비통계현황 통계명분류통계내용주기 산업 Ÿ 에너지사용및온실가스배출실태조사 ( 에관공 ) 로대체 가구 Ÿ 주거형태별, 면적별, 주택연식, 가구구성별에너지소비량 Ÿ 주요가전기기보급현황등 에너지총조사 ( 에경연 ) 수송 Ÿ 수송모드별 ( 택시, 버스, 화물운송, 철도, 해운, 항공운수업및자가용 ) 에너지소비량 Ÿ 총주행거리, 평균주행거리등 3 년 상업공공 Ÿ 용도별 ( 냉방난방조명동력취사등 ) 에너지소비량 Ÿ 업종별, 지역별, 사용면적별에너지소비량 대형건물 Ÿ 건물사용용도별, 지역별, 용도별 ( 냉방난방급탕조명동력사무기기및기타등 ), 건축면적별에너지소비량 50
통계명분류통계내용주기 가구에너지소비실태조사주 ) ( 에경연 ) 가구 Ÿ 주택및가구의일반사항 : 주택소유형태, 현주택거주년수, 경제활동가구원수, 가구주정보, 가구의특성및주소득원등 Ÿ 냉난방및취사유형별 / 에너지원별소비량 Ÿ 주요기기이용현황 (TV, 냉장고, 세탁기, 에어컨, 컴퓨터, 조명등 ), Ÿ 자가용승용차보유및운행현황등 1 년 에너지사용및온실가스배출실태조사 ( 에관공 ) 산업 Ÿ 업종별, 지역별, 용도별 ( 원료용, 보일러, 오븐, 동력용, 공정용히터및건조, 조명용, 수송용등 ) 에너지원별소비량 Ÿ 전수조사 (5 인이상사업장 ) 또는표본조사 (5 인미만사업장 ) 1 년 에너지사용량통계 ( 에관공 ) 산업건물발전사 Ÿ 에너지사용량및절약실적 Ÿ 에너지사용설비현황및제품별에너지사용량 Ÿ 연 2 천 toe 이상소비업체대상 1 년 주 : 전력거래소에서 2 년마다발표하던승인통계인 가전기기보급률및가정용전력소비행태조사 는가구에너지소비행태조사 ( 에경연 ) 에편입 그리고통계의작성주체가여러기관으로분산되어있어관련통계의정합성을담보할수없는것으로판단된다. 따라서에너지소비통계를활용하여에너지원별소비량을정확하게판단하기어려워에너지수요관리정책에효과적으로활용하는데에장애요인으로작용하고있다. 또한산업, 수송, 가구, 상업 공공, 대형건물등에너지소비전부문에걸쳐통계를작성하는에너지총조사의경우 3년주기로발표되다보니시계열이단절되는단점이존재한다. 표본조사나에너지수용가의보고에의해작성되는현재의에너지통계현황을감안할경우기기별사용량을실시간으로측정하는것은그효과에비해비용이너무크다고할수있다. 하지만스마트기기 제 5 장에너지부문빅데이터활용가능성 51
보급이확대될경우지능형계측이가능하므로통계작성시기존의설 문방식을보완할수있는조사방식을설계할필요가있다. 나. 에너지수요관리효과분석의한계일반적으로에너지수요관리효과를분석하는방법으로요인분해와상향식분석방법을주로활용한다. 요인분해분석을통해수요관리정책의효과를분석하는경우에너지소비를변화시키는 3가지요인으로성장효과 42), 구조효과 43), 집약도효과 44) 를주로고려한다. 그러나이와같은분석방법은에너지특히동 하절기전력소비변화의주요원인인기온변화를제대로반영하지못한다. 45) 또한요인분해를통한수요관리정책의효과분석은세부프로그램별효과를구분하여측정할수없다는점에서한계가크다고할수있다. 상향식방법의예로한국전기연구원 (2012) 의경우, 기기별수요관리프로그램운영으로인한전력피크감축및에너지절감효과를분석하였다. 이때에너지절감효과를측정하기위해선정한조명기기, 인버터, 변압기, 냉동기등의보급성과는용도별 (i), 기기별 (j), 세부기술별 (k) 로평가하였고, 구체적인측정방법은식 (1) 과같다. 그리고부하관리효과를측정하기위해선정한축냉식냉방설비, 원격관리시스템, 최대전력관리장치의전력피크감축량산정의구체적인측정방법은식 (2)~ 식 (4) 와같다. 42) 경제성장, 생산활동등과같이특정에너지소비의전체적인변화를설명하는요인 43) 특정에너지소비의내부구조변화를나타내는것으로, 용도별, 업종별등세부에너지소비의상대적비중변화로인한전체에너지소비의변화를설명 44) 에너지절약, 효율변화등을통해에너지집약도가변화하는효과를설명 45) 기온효과를고려하기위해기온변화의의한전력소비증감분을먼저분석하고, 이와같은증감분을총전력소비증감분에서차감한후, 나머지증감분을대상으로 LMDI 접근방법을활용하여요인분석을실시하는경우도있음 ( 에너지경제연구원, 2013) 52
< 에너지절감효과 : 조명기기, 인버터, 변압기, 냉동기 > 소비절감 보급대수 표준절감량 사용시간 식 (1) < 전력피크감축 : 축냉식냉방설비 > 피크삭감 총감소전력 최대수요시냉방부하율식 (2) < 전력피크감축 : 원격관리시스템 > 피크삭감 총냉방소비전력 실외기가동율 제어율 가동확률 식 (3) < 전력피크감축 : 최대전력관리장치 > 피크전력삭감 보급수량 대당계통절감량 피크수용율식 (4) 상향식방법을통한수요관리정책의효과분석은기기별 부문별효과를구분하여측정할수있다는점에서장점이있다. 하지만기기별특성등수요관리정책별에너지수요관리데이터베이스를보유하였을경우에만분석이가능하므로일부기기의성과만측정할수있을뿐전체적인수요관리효과를측정할수없다. 2. 에너지수요관리부문빅데이터활용활성화기대요인 가. 일반적인빅데이터활용프로세스 ICT기술이발달할수록데이터발생량은기하급수적으로증가할것이다. 그리고데이터저장장치의발달로인한비용하락과데이터의분산관리및처리기술이발달하고있다. 이에따라방대한데이터를수집하고, 수집된데이터를실생활에적용하려는시도는증가할것이다. 제 5 장에너지부문빅데이터활용가능성 53
빅데이터분석기술의진화는다양한분야에서빅데이터활용을지원할수있다. 따라서향후빅데이터산업은더욱활성화될것으로기대된다. 일반적으로에너지부문에서빅데이터가활용될경우 < 표 Ⅴ-2> 와같은분석과정을거칠것으로예상된다. 우선에너지관련현안에대한문제인식과함께이에대한적용이가능한데이터의발굴여부에대한탐색이선행되어야한다. 이어데이터의수집을통해변수간연관성이나패턴등을추출할수있다. 이를토대로빅데이터분석기법을활용한알고리즘제작을통해예측및원인분석등을실시하고, 실시간으로자동적인문제해결이나예측정보를도출하는과정이단계적으로이어질것이다. < 표 Ⅴ-2> 일반적인빅데이터분석과정 데이터 문제및이슈와 관련된데이터 패턴도출통계, 빅데이터처리, 시각화기술등을통한패턴및이슈발굴 알고리즘적용이상징후, 문제점해결, 예측을위한알고리즘개발및적용 예측및개선알고리즘적용을통한자동화된문제해결및예측정보제공 자료 : 한국정보화진흥원 (2013b), 데이터시대 - 데이터분석의중요성, IT & Future Strategy 제 9 호 (2013.11.11.) 재구성 나. 세분화된정책효과분석가능에너지수요관리를위한정책이수립되는과정은다음과같다. 먼저에너지수요에대한정확한예측이선행되어야한다. 이결과를바탕으로에너지공급능력을판단한후, 수요량이공급량을초과하거나미달 54
하더라도위험한수준의예비율이라고판단된다면수요관리정책의시행이필수적이다. 이때정책의수립주체는수요관리목표량을설정하고, 해당목표를달성할수있을것으로판단되는수준으로정책을수립해야한다. 또한수요관리정책이시행된이후에는해당정책이목표를달성했는지성과를평가하고피드백을거쳐야한다. 이와같은과정은수요관리의주요목적인부하관리와효율향상두가지에공통적으로적용될수있다. 하지만우리나라는다양한수요관리정책이수립 시행중에있으나수요예측부터성과평가까지일련의과정이원활하게이루어지고있다고평가하기어렵다. 주된이유는현재의에너지통계가정책의시행에요구되는구체적인자료를충분하게뒷받침하지못하기때문이다. 이와같이현재의에너지소비통계를활용하여에너지수요관리정책의효과를측정하기위한연구는제한적일수밖에없다. 만약전력부하관리대책을실시할경우, 당국은정책을시행하기전정확한전력수급예측을통해공급능력대비얼마만큼의전력부하를감소시킬것인지에대한목표를설정해야한다. 이때기기별실시간전력소비데이터를수집할수있을경우기기별수요관리효과가측정될수있다. 이는수요관리정책의설계시에기기별맞춤형정책의수립을통해보다효율적인정책이시행될수있음을의미한다. 예를들어가전기기중에어컨, 선풍기, TV 등은피크시간에일시적인가동중단이가능한항목이라고분류할수있는반면, 냉장고와같은기기는 24시간가동이필수적인기기로분류된다. 실시간전력소비데이터를수집할수있을경우기기별특성을고려할수있으므 제 5 장에너지부문빅데이터활용가능성 55
로정책시행전절감잠재량을산정함에있어추정의정확성을높일수있다. 그리고수요관리정책의설계시에냉장고와같은소비특성을지닌기기를배제하여정책의효율성을제고할수있는장점이있다. 또한사물인터넷의도입등빅데이터분석기반이구축될경우가전기기별전기사용량을실시간으로측정하는것을가능하게한다. 현재일반적인스마트계량기는전력사용총량을실시간으로측정하고있다. 하지만 [ 그림 Ⅴ-1] 과같이전원입력단에하나의센서를설치하여가전기기별전력사용량을측정할수있다. 기기별저항부하가다르고, 가동시간및순간전력사용량등이기기별고유특성에따라다르다는점을이용한것이다. 이밖에개별기기에센서를부착하거나, 사물인터넷을도입할경우도기기별전력소비량측정이가능하다. 이처럼세분화된데이터를실시간으로수집할수있다면, 전력수요예측정확성제고, 차별화된수요관리정책설계지원, 구체적인수요관리정책성과평가, 에너지소비통계정확성제고등의측면에서다양하게활용될수있을것으로기대된다. 56
[ 그림 Ⅴ-1] 에너지수요관리기업의가전기기별전력사용량측정사례 자료 : 인코어드테크롤노지스홈페이지 (http://www.encoredtech.com) 다. 인프라확대예상 : 사물인터넷 사물인터넷은사물, 사람등모든것들에대한정보가생성, 수집되고인터넷으로상호연결되어공유, 활용되는것을의미한다. Gartner (2013) 는 2013년현재인터넷에연결된사물은 26억개로 1% 미만에불과하지만, 향후 2020년까지 260억개로연결기기가확대될것이며, 이과정에서다양한혁신과사업기회가창출될것으로예측하고있다. 사물인터넷의중요성이최근들어강조되고있는이유는 ICT제품의기술이발전함에따라기기가격이하락하고있으며, 제품의소형화가이루어짐에따라제품들간연결이용이해진결과라고할수있다. 현재주요국가들은사물인터넷관련정책을이미추진중에있다 (< 표 Ⅴ-3>). 제 5 장에너지부문빅데이터활용가능성 57
< 표 Ⅴ-3> 해외주요국가정책추진현황 국가미국유럽중국일본 주요내용 2025년까지국가경쟁력에영향을미칠수있는 6대혁신적인파괴적기술 중하나로 사물인터넷 을선정하여기술로드맵수립 ( 08년) Reshoring Initiative( 제조업본국회귀 ) 로사물인터넷을활용한제조업혁신추진중 ( 10년) EU는사물인터넷액션플랜수립 ( 09년) 영국는사물인터넷연구개발에 4,500만파운드투입발표 ( 14.3.9) 독일은 Industry 4.0을통해사물인터넷을활용한제조업생산성 30% 향상추진 12차 5개년 (2011 2015) 계획에 사물망 12-5 발전계획 을발표 ( 11년) 감지 ( 感知 ) 중국의전략으로사물인터넷과클라우드등을타겟으로한사물인터넷시범단지 ( 우한시등 193개 ) 등추진 u-japan 전략 ( 04년), i-japan 2015 전략 ( 09년), Active Japan ICT전략 ( 12년) 등을통해사물인터넷산업정책추진중 자료 : 관계부처합동 (2014), 사물인터넷기본계획, p.1 우리나라역시최근 초연결디지털혁명의선도국가실현을위한사물인터넷기본계획 (2014.5.8.) 을발표했다. 동계획에따르면우리나라의경우사물인터넷경쟁력은해외주요국에비해아직미흡하지만, 우수한 ICT 인프라및제조역량등을갖추고있어세계시장을선도할잠재력이충분한것으로판단하고있다. 특히에너지부문을사물인터넷유망서비스중하나로제안하였다. 스마트건물에너지관리, 스마트미터, 스마트플러그서비스등을통해에너지관련 IoT(Internet of Things) 정보제공이가능하게되고, 여기서수집된정보를활용하여에너지소비효율성이증대될수있음을사례로제시하였다. 동시에현재이용기관이나기업별로개별적 폐쇄적으로응용SW, 플랫폼, 서버등을각각개발구축함으로인해성과확산이저조한것 58
으로판단하면서, 향후개방형플랫폼을활용하여누구나서비스를개발 제공할수있는오픈이노베이션생태계로전환하는추진전략을수립하였다. 이를통해아이디어가서비스로실현되어국민개개인의잠재력이극대화될수있는환경이제공될것으로기대하고있다. < 표 Ⅴ-4> 사물인터넷기본계획오픈이노베이션추진전략 자료 : 관계부처합동 (2014), 사물인터넷기본계획, p.4 제 5 장에너지부문빅데이터활용가능성 59
라. 인프라확대예상 : 스마트그리드우리나라는지난 2010년 1월 스마트그리드국가로드맵 을수립하였다. 이어실증및보급사업을진행하고, 관련기술개발을추진하기위해 지능형전력망육성법 을제정 (2011.5) 하고, 1년후에는 제1차지능형전력망기본계획 (2012.6.) 까지수립하였다. 이상에서확인한바와같이그간스마트그리드추진을위한법 제도적기반은마련되었다. 그리고제도적인기반을구축함과동시에제주실증사업 (2009.12.~ 2013.5.) 을추진하였다. 제주실증사업은관련기술검증과사업모델검토, 사업화추진등긍정적인성과를거두었지만, 본격적인사업화와민간투자를유도하는것은미흡했던것으로평가된다. 46) 하지만스마트그리드의보급확대를위한계획은꾸준히이어지고있다. 지난 2013년 8월, 주관부처인산업통상자원부는 제1차지능형전력망기본계획 의후속조치로 스마트그리드확산사업 을추진할계획임을발표하였다. 그리고 AMI 47) 전환기본계획 을통해 2020년까지전국의모든계량기를 AMI로교체할것이라고밝혔다. 48) AMI는스마트그리드를구성하는다양한요소중하나이다. 하지만 AMI 하나만으로도전력수용가, 전력공급자외에사회적으로도다양한긍정적영향을미칠것으로기대된다 (< 표 Ⅴ-5>). 46) 산업통상자원부전력진흥과 (2013), 제 1 차지능형전력망기본계획후속조치스마트그리드확산사업추진계획 (2013.8.) 47) AMI(Advanced Metering Infrastructure) : 양방향통신망을이용하여전기등의에너지사용에대한검침, 사용정보수집안내, 다양한요금제적용, 기타부가서비스가가능한전력량계시스템 48) 산업통상자원부 (2013), 올해, 스마트기기보급지원규모대폭상향 : 사업유형다양화대상지역도크게확대 (2013.6.19.), 산업통상자원부보도자료 60
< 표 Ⅴ-5> 스마트미터도입효과 구분수용가전력회사사회적 내용 - Web이나 HAN(Home Area Network) 등을통한전력사용정보요금정보모니터링, 제3자에의한에너지절약진단서비스제공등을통해에너지절감도모 - 요금메뉴세분화와적정요금메뉴이용을통해에너지절감, CO 2 감축, 가계요금절감효과기대 - 원격검침등업무효율화와작업의안전성향상 - 재생가능에너지를포함한수급패턴을상세하게파악하고, 이들데이터를토대로한새로운요금설정을통해효율적인에너지이용에기여 - 각종기기의사용현황파악이가능하여설비교체시전력사용실태에대응한효율적인설비구축가능 - 수용가측의에너지절감 /CO 2 감축과전력회사측의수요반응 (Demand Response) 대응가능 - 스마트미터가제공하는정보를활용한새로운서비스, 새로운산업창출가능 자료 : 이재환 조성선 (2011), 스마트그리드의기반 : 스마트미터추진동향및시사점, 정보통신산업진흥원, p.4 마. 공공데이터공개확대 그동안에너지정책이공급중심으로추진되어옴에따라기초정보인프라가공급중심으로구축되어현재우리나라의공인된에너지소비통계를에너지수요관리정책수립과성과평가에활용하기에는아직미흡한수준임을앞서설명하였다. 또한통계의작성주체가여러기관으로분산되어있고, 기관간공유가이루어지지않고비공개처리되어에너지소비통계의정합성을담보할수없는것으로판단된다. 개인정보보호문제, 업체기밀유지등법적문제와조사결과의질적수준등여러문제로인해기관간 제 5 장에너지부문빅데이터활용가능성 61
데이터공유가원활하게이루어지지않고있기때문이다. 하지만최근정부는공공데이터개방을위해각종방안들을장려하고, 의무를부여하는등노력을기울이고있다. 정부 3.0추진기본계획 을필두로 공공데이터의제공및이용활성화기본계획 등을통해공공데이터의개방을추진하고있으며, 공공데이터의제공및이용활성화에관한법률 의제정을통해제도적인뒷받침을하고있다. 또한에너지공급및소비과정이현대화되고, 스마트기기의보급이확산되고있다. 이는에너지관련통계를작성함에있어기존의집계방법에비해정확성을담보할수있을뿐아니라통계작성에소요되는노력을줄일수있게할것이다. 따라서여러가지사유로인해데이터공개를주저하는관련기관들을데이터공개에참여시킬수있는요인으로작용할수있다. [ 그림 Ⅴ-2] 에너지관련통계개방및공유플랫폼 ( 예시 ) 자료 : 에너지경제연구원내부자료 62
이러한여건을고려했을때, 향후기관간유관기관간자료공개와공유는현재보다활발해질것으로기대된다. 이러한노력이결실을맺게된다면, 에너지관련데이터의정확성, 구체성, 신뢰성, 정합성을제고할수있을것이다. 나아가에너지관련정보를통합적으로관리하게된다면, 국가전반에걸친에너지소비구조와행태를파악할수있는데이터베이스체계를구축할수있을것이다. 제 5 장에너지부문빅데이터활용가능성 63
제 6 장결론 빅데이터 (Big Data) 는에너지부문과 ICT부문간의융합을가능케하는핵심분야로부상할것으로기대되고있다. 에너지부문에서생성되는빅데이터는다양한측면에서에너지산업의경쟁력제고에활용될수있을것으로예상된다. 특히에너지수요관리 ( 부하관리및에너지효율향상 ) 정책과프로그램의효과를증대시키고, 에너지수요전망예측력제고와증거기반의사결정체계구축에활용될수있을것으로기대되고있다. 또한빅데이터의활용에따라에너지부문에서다양한새로운비즈니스모델이창출될것으로기대되고있다. 이에본연구는에너지부문의빅데이터활용에대한다양한사례조사를통해, 향후우리나라의에너지부문빅데이터활용방향과전략을제시하기위해수행되었다. 제3장에서는미국, 영국, 일본의빅데이터관련정책현황을살펴보았다. 주요국가들은빅데이터의활용을지원하기위한범정부추진체계를구축하고, 공공데이터공개를촉진하는각종정책들을수립 시행하고있다. 이를통해민간부문의활용을유도하고새로운산업의생성을기대하는것으로나타났다. 우리나라역시다양한노력을기울이고있지만, 정부의판단에따르면공공부문, 민간부문, 기술및인력부문에서다양한한계점을노출하고있다. 따라서본연구에서는우리나라의빅데이터활용을활성화하기위해, 범정부추진체계마련, 데이터개방확대, 공공데이터공유플랫폼구축, 빅데이터활성화를위한기술개발, 빅데이터활성화를위한인력양성등의개선방안을제안 제 6 장결론 65
하였다. 한편제4장에서는에너지부문에서의빅데이터활용사례를살펴보았다. 그결과빅데이터분석은플랜트, 자원개발, 신재생에너지, 교통, 효율향상, 수요예측, 수요관리등다양한부문에걸쳐활용되고있었다. 앞으로도빅데이터분석은시장여건에의해전혀생각지못했던곳에서동시다발적으로활용될것으로예상된다. 본연구에서는빅데이터분석이여러가지측면에서활용될것으로예상되는에너지수요관리측면에논의를집중하여기대효과를분석하였다. 현재수요관리정책을시행하는데에는여러가지애로사항이존재한다. 우선국내에너지소비통계의문제점을들수있다. 현재우리나라의공인된에너지소비통계를에너지수요관리정책수립과성과평가에활용하기에는아직미흡한수준이다. 그동안에너지정책이공급중심으로추진되어옴에따라기초정보인프라가공급중심으로구축되어왔기때문이다. 현재 4종의국가공인에너지소비통계는부문별, 업종별, 용도별소비총량을파악하는것은가능하다. 하지만설문조사의특성상에너지소비의증감원인을분석하기에는데이터의구체성이미흡한수준이며, 조사설문지를구체적으로작성하더라도응답자에따라편차가발생하여데이터의신뢰성을담보할수없다. 그리고통계의작성주체가여러기관으로분산되어있어관련통계의정합성을담보할수없는것으로판단된다. 또한에너지수요관리효과분석의한계도존재한다. 요인분해를통한수요관리정책의효과분석은세부프로그램별효과를구분하여측정할수없다는점에서한계가크다. 그리고상향식방법을통한수요관리정책의효과분석은기기별 부문별효과를구분하여측정할수 66
있다는점에서장점이있지만, 기기별특성등수요관리정책별데이터베이스를보유하였을경우에만분석이가능하다. 따라서일부기기의성과만측정할수있을뿐전체적인수요관리효과를측정할수없다. 하지만앞으로에너지수요관리부문에서빅데이터의활용이활성화될수있을것으로기대된다. 우선빅데이터를활용할경우세분화된정책효과분석이가능하다. 우리나라는다양한수요관리정책이수립 시행중에있으나수요예측부터성과평가까지일련의과정이원활하게이루어지고있다고평가하기어렵다. 주된이유는현재의에너지통계가정책의시행에요구되는구체적인자료를충분하게뒷받침하지못하기때문이다. 만약세분화된데이터를실시간으로수집할수있다면전력수요예측정확성제고, 차별화된수요관리정책설계지원, 구체적인수요관리정책성과평가, 에너지소비통계정확성제고등다양한장점이기대된다. 그밖의기대요인으로사물인터넷, 스마트그리드등다양한인프라확대가예상된다는것이다. AMI 및사물인터넷의도입등빅데이터분석기반이구축될경우가전기기별전기사용량을실시간으로측정하는것을가능하게한다. 우리나라는최근 사물인터넷기본계획, 스마트그리드국가로드맵, 제1차지능형전력망기본계획 (2012.6.), 스마트그리드확산사업, AMI 전환기본계획 등관련정책을꾸준하게수립, 시행하고있다. 마지막으로공공데이터공개가확대될것으로기대된다. 최근정부는공공데이터개방을위해각종방안들을장려하고, 의무를부여하는등노력을기울이고있다. 정부 3.0추진기본계획 을필두로 공공데이터의제공및이용활성화기본계획 등을통해공공데이터의개방 제 6 장결론 67
을추진하고있으며, 공공데이터의제공및이용활성화에관한법률 의제정을통해제도적인뒷받침을하고있다. 그리고에너지공급및소비과정이현대화되고, 스마트기기의보급이확산되고있다. 이는에너지관련통계를작성함에있어기존의집계방법에비해정확성을담보할수있을뿐아니라통계작성에소요되는노력을줄일수있게할것이다. 따라서여러가지사유로인해데이터공개를주저하는관련기관들을데이터공개에참여시킬수있는요인으로작용할수있다. 68
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