인터넷기반 공공데이터 활용방안 연구: 혜택, 기회, 비용, 그리고 위험요소 관점에서 A Study on the Plans for Effective Use of Public Data: From the Perspectives of Benefit, Opportunity, Cost, and Risk원문보기
최근 들어 주춤하고 있는 경제성장을 증진하기 위한 주요 추진 동력으로 공공데이터 활용이 주요 이슈로 부각되고 있다. 공공데이터를 적극 제공하여 분석결과를 활용함으로써, 국민의 편익을 향상시키고 사회적 문제를 해결하거나 신규산업을 창의적으로 창출하고자 하는 것이다. 반면 기관들은 민감한 데이터의 개방에 부담을 느끼고 있으며, 개방의 실익에는 다소 회의적이다. 하지만, 상호이해가 부족함에도 불구하고 행정자치부와 한국정보화진흥원은 민간 활용 중심의 데이터 개방을 더욱 가속화 시킬 계획이다. 본 연구는 공공데이터 개방 및 활용에 대해 기관이 인식하는 혜택, 기회, 비용 및 위험 요소들의 상호 가중치를 파악하였다, 공공데이터를 제공하는 방식에 따라 네 가지 요소의 가중치 변화를 분석하여 시사점을 제공하는데 목적을 둔 것이다. 공공데이터 개방 및 공유에 대한 기관의 인식과 대안을 ANP의 BOCR 모형을 적용해 분석하였다. 분석결과 공공데이터 보유 기관과 외부 이해관계자의 우선순위가 다름을 확인하였다. 또한 혜택, 기회, 비용, 위험의 세부적 요소에 대한 우선순위를 파악하고 시사점을 제시하였다. 마지막으로 네 가지 요소별 관점에서 이상적인 대안을 제시하고 공공데이터 활용을 추진하기 위한 제언을 제공하였다. 본 연구결과는 공공데이터 개방 및 제공을 고심하고 있는 공공기관들에게 의사결정을 위한 참조자료로 활용될 수 있을 것이며, 정책입안자 및 관계자들이 데이터 개방에 대한 기관들의 인식을 확인하는 자료로 참조될 수 있을 것이다.
최근 들어 주춤하고 있는 경제성장을 증진하기 위한 주요 추진 동력으로 공공데이터 활용이 주요 이슈로 부각되고 있다. 공공데이터를 적극 제공하여 분석결과를 활용함으로써, 국민의 편익을 향상시키고 사회적 문제를 해결하거나 신규산업을 창의적으로 창출하고자 하는 것이다. 반면 기관들은 민감한 데이터의 개방에 부담을 느끼고 있으며, 개방의 실익에는 다소 회의적이다. 하지만, 상호이해가 부족함에도 불구하고 행정자치부와 한국정보화진흥원은 민간 활용 중심의 데이터 개방을 더욱 가속화 시킬 계획이다. 본 연구는 공공데이터 개방 및 활용에 대해 기관이 인식하는 혜택, 기회, 비용 및 위험 요소들의 상호 가중치를 파악하였다, 공공데이터를 제공하는 방식에 따라 네 가지 요소의 가중치 변화를 분석하여 시사점을 제공하는데 목적을 둔 것이다. 공공데이터 개방 및 공유에 대한 기관의 인식과 대안을 ANP의 BOCR 모형을 적용해 분석하였다. 분석결과 공공데이터 보유 기관과 외부 이해관계자의 우선순위가 다름을 확인하였다. 또한 혜택, 기회, 비용, 위험의 세부적 요소에 대한 우선순위를 파악하고 시사점을 제시하였다. 마지막으로 네 가지 요소별 관점에서 이상적인 대안을 제시하고 공공데이터 활용을 추진하기 위한 제언을 제공하였다. 본 연구결과는 공공데이터 개방 및 제공을 고심하고 있는 공공기관들에게 의사결정을 위한 참조자료로 활용될 수 있을 것이며, 정책입안자 및 관계자들이 데이터 개방에 대한 기관들의 인식을 확인하는 자료로 참조될 수 있을 것이다.
With the request for the advent of new engine toward economic growth, the issue regarding public-owned data disclosure has been increasing. The Korean governments are forced to open public-owned data and to utilize them in solving the various social problems and in promoting the welfare for the peop...
With the request for the advent of new engine toward economic growth, the issue regarding public-owned data disclosure has been increasing. The Korean governments are forced to open public-owned data and to utilize them in solving the various social problems and in promoting the welfare for the people. In contrast, due to the distrust of the effectiveness for the policy, many public owned organizations hesitate to open the public-owned data. However, in spite of communication gap between the government and public organizations, Ministry of Government Administration and National Information Society Agency recently planned to accelerate the information disclosure. The study aims to analyze the perception of the public organization for public data utilization and to provide proper recommendations. This research identified mutual weights that the organization recognize in opening and sharing the public data, based on benefit, opportunity, cost, and risk. ANP decision making tool and BOCR model were applied to the analyses. The results show that there are significant differences in perceiving risk and opportunity elements between the government and public organizations. Finally, the study proposed the ideal alternatives based on four elements. The study will hopefully provide the guideline to the public organizations, and assist the related authorities with the information disclosure policy in coming up with the relevant regulations.
With the request for the advent of new engine toward economic growth, the issue regarding public-owned data disclosure has been increasing. The Korean governments are forced to open public-owned data and to utilize them in solving the various social problems and in promoting the welfare for the people. In contrast, due to the distrust of the effectiveness for the policy, many public owned organizations hesitate to open the public-owned data. However, in spite of communication gap between the government and public organizations, Ministry of Government Administration and National Information Society Agency recently planned to accelerate the information disclosure. The study aims to analyze the perception of the public organization for public data utilization and to provide proper recommendations. This research identified mutual weights that the organization recognize in opening and sharing the public data, based on benefit, opportunity, cost, and risk. ANP decision making tool and BOCR model were applied to the analyses. The results show that there are significant differences in perceiving risk and opportunity elements between the government and public organizations. Finally, the study proposed the ideal alternatives based on four elements. The study will hopefully provide the guideline to the public organizations, and assist the related authorities with the information disclosure policy in coming up with the relevant regulations.
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문제 정의
최근 들어 주춤하고 있는 경제성장을 증진하기 위한 주요 추진 동력으로 공공데이터 활용이 주요 이슈로 부각되고 있다. 공공데이터를 적극 제공하여 분석결과를 활용하게 유도함으로써, 국민의 편익을 향상시키고 사회적 문제를 해결하거나 신규산업을 창의적으로 창출하고자 하는 것이다. 하지만 공공데이터가 지닌 잠재적 가치, 개방의 가치와 필요성 등에 대한 인식 및 공감대 형성이 부족하여 공공기관이 개방에 다소 소극적 측면이 존재하는 것을 부인하기 힘들다.
더불어 기관의 외부 관련자로 부처의 정책입안자, 관련 업체 및 학계 인사 25명에 대해서도 설문을 실행하여 실행주체인 기관과의 인식 차이를 비교하고자 하였다.
네트워크 내 클러스터 간의 영향 관계에 따라, 클러스터 내 의사결정요소들 간의 쌍대비교가 이루어진다. 또한 클러스터 간 상대적 중요성을 측정하기 위해 클러스터 수준에서의 쌍대비교를 수행하는 것이다.
마지막으로, 공공데이터 분석 및 공개 주체에 따른 방안별로 혜택, 기회, 비용, 위험 요인들이 상호간 어떻게 작용하는지 분석하기 위한 연구 설계가 제시되었다.
본 연구의 목적은 공공데이터 개방 및 활용에 대해 기관이 인식하는 혜택, 기회, 비용 및 위험 요소들의 상호 가중치를 파악하고, 공공데이터를 제공하는 방식에 따라 네 가지 요소의 가중치 변화를 분석하여 시사점을 제공하고자 한다.
제안 방법
더불어 민감한 공공데이터를 제공함으로써 초래할 수 있는 위험 및 비용 요소를 확인하였다. 그리고 기관이 보유한 공공데이터를 제공하는 방식에 따라 선호도가 어떻게 변화하는지 ANP 방법을 통해 분석한 결과를 제공하였다.
이는 주어진 의사결정 문제를 네트워크 형태로 구조화시키는 것이다. 기 도출된 공공데이터 개방 및 공유에 대한 혜택, 기회, 비용, 위험 요인을 적용하여 (그림 5)과 같이 ANP 분석을 위한 네트워크를 구성하였다. 제안된 네트워크 모형에는 공공데이터 분석 및 공개 주체에 따라 자체 관리형, 민간활용 협력형, 그리고 통합 관리형 등 3가지 방안을 제시하였다.
마지막으로, 이상적인 대안 도출을 위해 수퍼매트릭스를 각 열의 원소 값들의 합이 1인 가중 수퍼매트릭스로 변환한 후 가중 수퍼매트릭스를 다시 극한 수퍼매트릭스로 변환시킴으로써 최종적인 우선순위를 도출하였다. 의사결정요소들 간의 모든 간접적인 영향을 가중 수퍼매트릭스를 무한히 곱함으로써 파악할 수 있으며, 극한 수퍼매트릭스 상의 열벡터 값이 각 의사결정요소들의 최종적인 우선순위가 되는 것이다.
본 연구는 세 단계로 크게 구분하여 설계되었다. 첫 번째 단계는 네트워크 모형을 구축하는 것이다.
본 연구의 설문은 공공기관을 대표하여, 업무수행의 결과물로 생성 및 수집된 다양한 전자화된 형태의 정보를 보유한 준 정부기관을 위주로 수행되었다. 설문 대상을 선정한 이유는 지방자치단체나 공기업에 비해 업무수행으로 인해 관련 데이터를 생성하고 수집하는 비중이 상대적으로 큰 준정부기관이 적합하다고 판단했기 때문이다.
설문을 수행하기 위해 혜택, 기회, 비용, 위험의 세부적 요소를 파악하여 제시하였다. 이론적인 접근보다는 (그림 4)에서 묘사된 정부에서 추진하는 공공데이터 개방 및 이용 활성화 전략체계에서 혜택 및 기회 요소를 도출하였다.
우선 기관이 보유한 공공데이터를 제공하고 활용함으로써 창출할 수 있는 혜택과 그 혜택에 연계된 잠재적인 기회를 탐색하고 평가하였다. 더불어 민감한 공공데이터를 제공함으로써 초래할 수 있는 위험 및 비용 요소를 확인하였다.
기 도출된 공공데이터 개방 및 공유에 대한 혜택, 기회, 비용, 위험 요인을 적용하여 (그림 5)과 같이 ANP 분석을 위한 네트워크를 구성하였다. 제안된 네트워크 모형에는 공공데이터 분석 및 공개 주체에 따라 자체 관리형, 민간활용 협력형, 그리고 통합 관리형 등 3가지 방안을 제시하였다.
대상 데이터
설문 대상을 선정한 이유는 지방자치단체나 공기업에 비해 업무수행으로 인해 관련 데이터를 생성하고 수집하는 비중이 상대적으로 큰 준정부기관이 적합하다고 판단했기 때문이다. 설문 대상은 기관에서 5년 이상 근무한 기획 및 정보관련 부서와 연구소 근무 직원 30명으로 국한 하였다.
데이터처리
3 버전을 이용해 분석하여 제시하였다. 공공데이터 개방 및 공유에 대한 요소별 선호도의 가중치를 분석하기 위하여, 본 연구에서 구성한 네트워크에 따른 설문에 대해 쌍대비교를 실시하였다.
평가요소 간의 상관관계는 ANP Application Program인 Super Decisions 2.2.3 버전을 이용해 분석하여 제시하였다. 공공데이터 개방 및 공유에 대한 요소별 선호도의 가중치를 분석하기 위하여, 본 연구에서 구성한 네트워크에 따른 설문에 대해 쌍대비교를 실시하였다.
성능/효과
결론적으로, 공공기관들은 실익(혜택 및 기회)에는 세가지 대안이 유사한 수준의 선호도를 갖는 반면, 손실(비용 및 위험)에 있어서는 기관자체 관리를 선호하는 보수적인 인식을 보여주고 있다.
그리고 공공데이터 개방 및 공유 방법에 대해 BOCR 요소별로 기관이 선호하는 대안을 분석한 결과, 요소별로 선호되는 대안이 각각 다르게 나타났다. 혜택의 관점에서는 유사한 수준을 보이고, 기회, 비용, 위험의 관점에서 각각 민간활용 협력형, 정부통합 관리형, 기관자체 관리형을 선호하였다.
기회요소의 3가지 세부요소에 대해 우선순위를 쌍대 비교분석한 결과, 고용효과에 대한 우선순위가 상대적으로 낮은 것으로 나타났다. 이는 기관들이 공공정보의 사업화 가치를 인정하고 이에 따른 일자리가 부분적으로 창출되리라 인식하는 반면, 고용효과에 대해서는 확신하지 못하고 있는 것으로 추론된다.
넷째, 위험요소 관점에서는 기관자체 관리형이 위험요소 가중치가 낮아 기관들이 가장 선호하는 것으로 분석되 었다. 이러한 결과는 기관이 통합시스템이나 민간활용에 비해 자체관리가 위험요소를 줄일 수 있다고 판단하고 있음을 시사한다.
더불어 설문대상을 기관 내․외부 인사를 구분하여 분석한 결과 우선순위에 있어 차이가 발생했다. 두 그룹 간의 혜택 및 비용 요소의 가중치는 유사하게 나타났지만, 기관의 경우 위험요소에 상대적으로 민감했고, 정책입안자, 민간업체, 학계 등의 외부 인사들은 기회요소에 보다 큰 가중치를 두었다. 이러한 결과는 정책관련자들이 기관보다 기대되는 성과에 치중하고, 기관은 지나치게 보수적인 입장을 취하고 있는 상황을 시사한다.
둘째, 기회의 관점에서는 민간활용 협력형을 압도적으로 선호하는 것으로 나타났다. 이는 민간업체와 협력을 통해 사업가치를 증대하고 일자리를 창출하여 결국 고용증대에 이르게 되는 기대를 표현한 것으로 해석된다.
분석결과, 공공데이터 개방으로 인한 개인정보 유출에 대한 우려를 가장 크게 인식하고 있는 반면, 공공서비스의 행정효율성 향상이나 공공정보의 사업화 가치 증대 등의 기대효과를 비중있게 선호하는 것으로 나타났다. 반면 고용효과에 대한 가중치는 가장 낮게 확인되었다.
비용요소의 3가지 세부요소에 대해 우선순위 비교분석 결과를 살펴보면, 공공기관 개방 및 공유에 다른 전환비용, 공공데이터 가공 및 분석 비용, 그리고 다양한 교육비용 순으로 우선순위를 확인하였다.
설문대상 전체에 대한 혜택, 기회, 비용, 위험요소를 주요 범주로 쌍대 비교한 결과, 공공기관들이 공공데이터 개방 및 공유에 따른 위험 요소를 가장 강하게 인식하는 것으로 나타났다. 이는 기관이 개인정보 유출이나 공공정보 오용, 공개 형평성 등 위험요소 때문에 개방 및 공유에 소극적인 것으로 해석된다.
장기적 목표인 기회 요소로는 공공데이터 기반의 창조 산업 및 일자리 창출이 제시되었다. 세부적인 요소로 공공데이터 사업화 가치, 관련 일자리 창출, 그리고 고용효과 등 다소 포괄적인 기대효과를 확인하였다. 이는 직접적 혜택이기 보다는 잠재적 기대효과에 해당한다.
셋째, 비용의 관점에서는 정부통합 관리형의 선호도가 높게 나타났다. 이는 통합관리를 위한 인프라 구축에 비용이 발생하겠지만, 기관의 입장에서는 비용적 부담이 가장 낮기 때문인 것으로 풀이된다.
공공데이터 개방 및 공유 방법에 대해 BOCR 요소별로 기관이 선호하는 대안을 분석한 결과를 (그림 9)에 표기하였다. 우선 혜택의 관점에서 보면 정부통합 관리형의 선호도가 높지만 세 가지 대안이 비슷한 수준을 유지하는 것으로 분석되었다. 이는 방법에 상관없이 공공데이터 개방 및 공유로 인한 혜택에 대해 기관들이 인식하고 있는 것으로 해석된다.
우선, BOCR 우선순위에 있어서는 위험요소의 가중치가 가장 높았고, 혜택요소는 평균이상, 그리고 기회 및 비용 요소는 평균 이하의 가중치가 확인되었다. 이러한 분석 결과는 확인된 장애요인을 관련 법 및 제도정비를 통해 해소해 주는 것이 선제적으로 이루어져야 함을 시사한다.
위험요소의 3가지 세부요소에 대해 우선순위 비교분석을 실시한 결과, 공공데이터 개방으로 인한 개인정보 유출에 대한 우려에 압도적인 우선순위를 두고 있는 것으로 타났다. 기관의 입장에서는 BOCR 요소 중 위험요소에 가장 큰 우선순위(전체 42%)를 두었고, 그중에서 민감한 개인정보 유출 우려에 고심하고 있음을 알 수 있다.
혜택요소의 3가지 세부요소에 대해 우선순위를 쌍대 비교분석을 실시한 결과, 공공서비스 행정효율성 향상에 가장 큰 가중치를 두고 있음을 보여준다. 이는 공공데이터 공개 및 공유를 통해 보다 효율적으로 공공서비스를 수행 하게 될 것이라고 기관이 인식하고 있음을 나타낸다.
후속연구
혜택의 관점에서는 유사한 수준을 보이고, 기회, 비용, 위험의 관점에서 각각 민간활용 협력형, 정부통합 관리형, 기관자체 관리형을 선호하였다. 결론적으로 연구결과는 개인정보 유출 등 장애요인을 해소하고 서비스 행정효율성 향상과 사업가치 증대를 극대화 시키는 다양한 지원이 필요함을 시사한다.
이를 위해 공공데이터를 활용한 비즈니스 모델을 개발하여 보급할 것을 제안한다. 더불어 공공데이터 활용에 관한 창업지원과 인센티브를 제공하는 방안도 유용할 것이다.
따라서 공공데이터 활용에 대한 실익도 중요하지만 그에 따르는 비용 및 위험요소를 충분히 감안하여, 공공기관 으로 하여금 데이터를 적극적으로 개방하고 공유하도록 유인할 필요가 있다. 더불어 공공데이터를 보유한 공공기관의 데이터 개방에 대한 인식을 명확히 확인하여, 실익을 최대화 하고 손실을 최소화 하는 방향으로 환경 조성 및 정책추진이 필요할 것이다.
본 연구결과는 공공데이터 개방 및 제공을 고심하고 있는 공공기관들에게 의사결정을 위한 참고자료로 활용될 수 있을 것이며, 정책입안자 및 관계자들이 데이터 개방에 대한 기관들의 인식을 올바르게 확인하는 자료로 참조될수 있을 것이다.
[7] 즉 BOCR모델에서는 긍정적 요소인 혜택과 기회요소와 더불어, 부정적 요소인 비용 및 위험의 중요도를 산출하고, 이를 바탕으로 각각의 대안을 평가하여 의사결정의 가이드라인을 제시한다. 아울러 각 요소에 대한 민감도 분석을 통하여 특정 대안에 대한 의사결정의 기초자료로 활용이 가능하다.
따라서 정부는 장기적인 로드맵을 설정하여 단기적 혜택을 궁극적인 기회로 연결시켜야 할 것이다. 이를 위해 공공데이터를 활용한 비즈니스 모델을 개발하여 보급할 것을 제안한다. 더불어 공공데이터 활용에 관한 창업지원과 인센티브를 제공하는 방안도 유용할 것이다.
향후 연구에서는 공공데이터 유형별로 혜택, 기회, 비용, 위험 요소를 조사하여 유형별로 더욱 효과적인 정책제언이 이루어질 필요가 있을 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
공공데이터란 무엇인가?
공공데이터란 공공기관이 법령 등에서 정하는 목적을 위하여 생성 또는 취득하여 관리하고 있는 디지털 방식으로 처리된 자료 또는 정보를 의미한다. 즉 공공기관이 업무수행의 결과물로 생성 및 수집한 다양한 전자화된 형태의 정보가 공공데이터이다.
정부3.0이란 무엇인가?
정부3.0이란 공공정보를 적극적으로 개방하고 공유하며, 부처 칸막이를 없애 소통하고 협력함으로써 국민 맞춤형 서비스를 제공하고 동시에 일자리 창출과 창조경제를 지원하는 새로운 정부 운영 방침이다.[4]
공공기관들이 공공데이터 제공에 내부적으로 고심하고 있는 이유는 무엇인가?
하지만 이러한 통계적 결과와 정부정책에 압박을 받고 있는 많은 공공기관들은 공공데이터 제공에 대해 내부적으로 고심하고 있다. 왜냐하면 2007년에도 ‘국가지식정보 활용’이라는 정부정책이 실효를 거두지 못했던 사례를 기억하고 있기 때문이다. 더불어 기관들은 민감한 데이터의 개방에 부담을 느끼고 있으며, 개방의 실익에 대해서도 다소 회의적이다. 즉 기관들은 공공데이터 공개에 따른 최근 트렌드를 인식하고 있지만, 활용의 실익과 추진방법에 대한 의사결정에 직면하여 고심하고 있는 실정이다.
참고문헌 (9)
Lee, H. and Nam, Y. "A Study on Revitalizing the Use of Korean Public Data : Focused on Linked Open Data Strategy", Journal of the Korean Society for Information Management, Vol. 31, No. 4, 2014, pp. 249-266.
Open Data Portal, www.data.go.kr
OECD, Government at a glance 2015.
Government 3.0, www.gov30.go.kr
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., Davis, F. D. "User Acceptance of Information Technology: toward a Unified View", MIS Quarterly, Vol. 27, No. 3, 2003, pp. 425-478.
Saaty, R. W. and Saaty, T. L., Decision Making in Complex Environments: The Analytic Hierarchy Process(AHP) for Decision Making and The Analytic Network Process(ANP) for Decision Making with Dependence and Feedback, Super Decisions. 2003. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-59140-702-7.ch018
Saaty, T. "Decision Making with Dependence and Feedback: The Analytic Network Process", RWS Publications, Pittsburgh, PA, 1996. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-59140-702-7.ch018
Hamalainen, R. P. and Stepplinen, T. O. "The Analytic Network Process in Energy Polish Planing", Socio-Economic Planing Sciences, Vol. 20, 1986, pp. 99-405.
Hong, Y. "A study on the invigorating strategies for open government data", Journal of Korean Data & Information Science Society, Vol. 25, No. 4, 2014, pp. 769-777.
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