[논문]지능형 IT서비스 활성화를 위한 데이터 개방성 평가지표 개발

진윤선; 권오병

doi:10.9716/kits.2016.15.3.097

지능형 IT서비스 활성화를 위한 데이터 개방성 평가지표 개발
Developing Data Openness Evaluation Index for Intelligent IT Service 원문보기

한국IT서비스학회지 = Journal of Information Technology Services, v.15 no.3, 2016년, pp.97 - 114

진윤선 (경희대학교 일반대학원 경영학과) , 권오병 (경희대학교 경영대학)

Abstract ▼ AI-Helper

One of the key success factors for the intelligent IT service which is characterized by personalization and automation, is to obtain relevant data from either sensors or data storage for reasoning, analyzing and forecasting. The availability of the open data sources such as public portal sites remarkably increases the efficiency and quality of the intelligent IT service. However, with the condition that not all data in the existing public or private sites are opened or have various types of openness, it prohibits the value of utilization. For these reasons, it is highly required to evaluate the extent of openness of data storage. However, there are only a few studies which explore the factors which affect the degree of data openness with respect to intelligent IT services. Hence, this study aims to propose an evaluation model including the indices to evaluate a process of opening data for the intelligent IT service from a viewpoint of data utilization process. The indices are applied to evaluate the actual multinational websites, which provide public data for verification. We also discuss the implications of the evaluation according to the results.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

기존 웹 개방성의 요건은 ‘웹에 공개된 정보는 제한 없이 접근할 수 있어야 한다는 것’으로 자유로운 정보 공유를 통해 정보의 사용성과 투명성을 향상시키는 것을 목적으로 하고 있다.
공공데이터포털의 경우 미국을 시초로 영국, 호주 등의 주요 나라에서 공통적인 형태로 제공하고 있다. 따라서 데이터 개방성 정도 및 평가 비교를 위해 각 나라마다 어느 부분을 중점으로 개방하고 있는지 살펴보고자 한다.
따라서 수요자 관점에서 데이터 개방성을 평가하는 것이 바람직하다. 따라서 본 논문에서는 집중하는 지능형 IT서비스를 위해서 데이터를 제공하는 관점에서 볼 때 평가모형을 개발하였다. 지능형 IT서비스의 입장에서는 원하는 데이터 원천을 누가 제공하는지를 파악한 후에 그 제공자가 허용한 사이트를 방문하여 데이터의 위치를 찾은 후 지능형 IT서비스에 잘 맞게 데이터를 다운로드, 변환하고 최종적으로 그 데이터를 어떻게 활용하는 것이 좋은지를 참조하며 서비스를 개발할 것이다.
따라서 본 논문의 목적은 임의의 웹사이트가 데이터를 어느 정도 개방하고 있는지를 평가할 수 있는 모형 및 지표를 개발하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 데이터 활용 프로세스 관점으로 평가하는 지표를 개발하였다.
2까지 허용할 수 있다(Saaty, 1990). 따라서 평가 항목의 상대적 가중치에 대한 신뢰성을 확보하였다. 지금까지 AHP 기법을 통하여 데이터 개방성 웹사이트를 평가하기 위한 평가지표를 설계하고 각 항목들의 상대적 중요성을 측정하였다.
마지막으로 활용 및 고도화 단계는 사용자가 원하는 자료의 형태, 다운로드 방식 등으로 제공하는지를 평가한다. 또한 데이터 개방성 웹사이트의 상대적 중요도를 밝혀내어 신뢰성을 확보하고, 웹사이트 구축 및 운영, 관리 시 중요하게 고려해야 할 요소를 제공하고자 한다. 이를 위하여 기존 연구들의 분석과 웹사이트로부터 평가요인을 도출하고, 계층분석기법(Analytic Hierarchy Process : AHP)을 이용하여 평가항목 간의 상대적 중요도를 도출하였다.
탐색 단계에서는 사용자가 원하는 데이터가 무엇인지를 신속 정확하게 인식하도록 메타정보를 잘 제공하는지 등을 평가한다. 또한 접근 단계에서는 데이터를 받을 수 있는 위치에까지 얼마나 잘 접근하게 하는지를 평가한다. 마지막으로 활용 및 고도화 단계는 사용자가 원하는 자료의 형태, 다운로드 방식 등으로 제공하는지를 평가한다.
본 연구의 가장 큰 의의는 접근성 범위에서만 국한된 기존 연구와 달리 데이터 개방성에 영향을 미치는 요인을 도출하였으며, 데이터 활용 프로세스라는 관점에 따라 데이터 개방성 평가 모형을 제안하였다는 것이다. 본 연구는 데이터 개방성 웹사이트의 중요성을 인식하고 성공적인 웹사이트를 구축, 운영 및 관리를 위한 요인과 웹사이트에 관한 선행연구를 바탕으로 자료공급자인식, 자료이해, 자료접근, 자료 활용, 자료고도화를 평가영역으로 하는 데이터 개방성 평가모델을 설계하였다. 그리고 이를 이용하여 공공데이터포털을 제공하는 웹사이트를 대상으로 평가를 통해 개방성 정도 및 현황과 문제를 진단하고 고려해야 할 요인의 중요도를 측정 및 제시하였다.
따라서 본 논문의 목적은 임의의 웹사이트가 데이터를 어느 정도 개방하고 있는지를 평가할 수 있는 모형 및 지표를 개발하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 데이터 활용 프로세스 관점으로 평가하는 지표를 개발하였다. 기존 개방성 평가는 사이트 접근성으로 범위를 제한하는 데 비해(Welch and Wong, 2001; Wirtz and Piehler, 2016), 본 연구에서는 제공기관의 인식, 이해, 접근, 활용, 고도화까지 범위를 확대하였다.
이것은 데이터 활용에 대한 프로세스 관점을 의미한다. 이에 따라 본 연구에서도 데이터 활용 관점에서 개방성 평가모형을 제안하였다.
공공데이터 개방은 데이터를 통한 다양한 자동화 서비스나 콘텐츠 사업과 같은 고부가가치 창출에 역점을 두고 있으며, 이를 위해 공공데이터의 접근성, 편의성 향상을 통한 활용 확산이 필수적이다. 특히 데이터 포털은 국가가 보유하고 있는 다양한 공공데이터를 국민에 개방하여 이를 편리하고 손쉽게 활용할 수 있도록 제공할 목적으로 가지고 있다. 미국 공공데이터포털은 2009년 정식 오픈하여 데이터 활용도를 높이고 있으며, 영국은 2010년 개설하여 원천데이터를 중심으로 데이터를 개방하고 있는 점이 특징이다.

제안 방법

먼저 평가항목들의 가중치를 분석하기 위해 현업에 종사하는 전문가 12명으로부터 두 차례에 걸친 설문조사를 수행하였다. 1차적으로 작성된 설문지를 통해 5개 평가항목에 대한 평가지표 용어 및 설명이 어렵다는 지적이 나와 제 3자도 직관적으로 이해할 수 있는 용어와 예시를 사용하여 평가지표를 수정하였다. 그 결과, 자료접근에서 접근신속성은 접근다양성, 접근차단성이 접근허용으로 변경되었다.
개방성 평가모형을 개발하기 위해 먼저 기존 사이트들의 개방성 관점에서의 특징들을 분석했다. 이전부터 공공데이터 개방과 활용을 위한 오픈데이터 정책이 전 세계적으로 확산됨에 따라 각국의 정부와 공공기관 등에서 보유하고 있는 데이터 개방이 활성화되고 사용자가 편리하게 데이터를 검색하여 제공받고 활용하기 위한 데이터 포털 서비스 개발이 시작됐다.
본 연구는 데이터 개방성 웹사이트의 중요성을 인식하고 성공적인 웹사이트를 구축, 운영 및 관리를 위한 요인과 웹사이트에 관한 선행연구를 바탕으로 자료공급자인식, 자료이해, 자료접근, 자료 활용, 자료고도화를 평가영역으로 하는 데이터 개방성 평가모델을 설계하였다. 그리고 이를 이용하여 공공데이터포털을 제공하는 웹사이트를 대상으로 평가를 통해 개방성 정도 및 현황과 문제를 진단하고 고려해야 할 요인의 중요도를 측정 및 제시하였다. 또한 평가 기법을 적용한 사례 분석을 통해 본 연구를 실증적으로 검증하였다는데 의의가 있다.
평가자의 주관성이나 평가기준의 모호함을 최소화하기 위해 동일 사이트를 3번 이상 접속하여 평가를 실시하였고, 데이터 개방성의 평가지표를 체크리스트 형태의 질문으로 제시하였다. 그에 대한 응답은 각 항목 요소의 평가기준에 맞게끔 척도 혹은 주관식 형태로 작성하여 점수를 부여하였고 최종적으로 합산함으로써 총점을 산출하였다.
다음으로 가중치를 고려한 데이터 개방성 평가항목에 대한 지표개발을 위해 평가항목 간 점수를 100점으로 기준으로 도출하여 변환점수를 산출하였다.
자료 활용 단계는 사용자가 원하는 형태, 다운로드 방식 등으로 제공하는지를 평가한다. 마지막으로 자료고도화 단계는 사용자가 자신이 의도하는 내용과 양식으로 확보한 데이터를 추후 어떻게 정보나 지식으로 고도화하여 그 가치를 제고할 수 있는 지식을 제공하는지를 평가하였다.
또한 접근 단계에서는 데이터를 받을 수 있는 위치에까지 얼마나 잘 접근하게 하는지를 평가한다. 마지막으로 활용 및 고도화 단계는 사용자가 원하는 자료의 형태, 다운로드 방식 등으로 제공하는지를 평가한다. 또한 데이터 개방성 웹사이트의 상대적 중요도를 밝혀내어 신뢰성을 확보하고, 웹사이트 구축 및 운영, 관리 시 중요하게 고려해야 할 요소를 제공하고자 한다.
먼저 평가항목들의 가중치를 분석하기 위해 현업에 종사하는 전문가 12명으로부터 두 차례에 걸친 설문조사를 수행하였다. 1차적으로 작성된 설문지를 통해 5개 평가항목에 대한 평가지표 용어 및 설명이 어렵다는 지적이 나와 제 3자도 직관적으로 이해할 수 있는 용어와 예시를 사용하여 평가지표를 수정하였다.
본 연구의 가장 큰 의의는 접근성 범위에서만 국한된 기존 연구와 달리 데이터 개방성에 영향을 미치는 요인을 도출하였으며, 데이터 활용 프로세스라는 관점에 따라 데이터 개방성 평가 모형을 제안하였다는 것이다. 본 연구는 데이터 개방성 웹사이트의 중요성을 인식하고 성공적인 웹사이트를 구축, 운영 및 관리를 위한 요인과 웹사이트에 관한 선행연구를 바탕으로 자료공급자인식, 자료이해, 자료접근, 자료 활용, 자료고도화를 평가영역으로 하는 데이터 개방성 평가모델을 설계하였다.
앞서 설명한 지식분류를 기반으로 본 연구에서는 데이터 활용 프로세스를 Know-who(자료공급자인식), Know-what(자료이해), Know-where(자료접근), Know-how(자료 활용), Know-why(자료고도화)라는 다섯 가지 관점으로 살펴보았다. 자료공급자인식 단계는 활용하려는 데이터를 어떤 주체가 제공하는지를 그 주체가 잘 알리고 있는가에 대한 정도를 평가한다.
자료접근 단계에서는 데이터를 받을 수 있는 위치에까지 얼마나 잘 접근하게 하는지를 평가한다. 자료 활용 단계는 사용자가 원하는 형태, 다운로드 방식 등으로 제공하는지를 평가한다. 마지막으로 자료고도화 단계는 사용자가 자신이 의도하는 내용과 양식으로 확보한 데이터를 추후 어떻게 정보나 지식으로 고도화하여 그 가치를 제고할 수 있는 지식을 제공하는지를 평가하였다.
따라서 평가 항목의 상대적 가중치에 대한 신뢰성을 확보하였다. 지금까지 AHP 기법을 통하여 데이터 개방성 웹사이트를 평가하기 위한 평가지표를 설계하고 각 항목들의 상대적 중요성을 측정하였다. 그 결과는 [Table 5]와 같다.
평가자의 일반 사항은 다음 [Table 7]과 같으며, 주로 빅데이터를 연구한 전문가들이 평가자들로 구성되었다. 평가자의 주관성이나 평가기준의 모호함을 최소화하기 위해 동일 사이트를 3번 이상 접속하여 평가를 실시하였고, 데이터 개방성의 평가지표를 체크리스트 형태의 질문으로 제시하였다. 그에 대한 응답은 각 항목 요소의 평가기준에 맞게끔 척도 혹은 주관식 형태로 작성하여 점수를 부여하였고 최종적으로 합산함으로써 총점을 산출하였다.

대상 데이터

그 결과, 총 12부의 응답지 중에서 결손치가 있는 설문지와 AHP 일관성 비율이 0.2 이상인 응답지 3부를 제외하고 총 9부의 데이터를 분석하였다. AHP에서는 일관성 비율이 0.
본 연구에서 개발한 데이터 개방성 평가지표를 실증적으로 분석하기 위해 국내외 대표적인 공공데이터포털에 적용해 보았다. 평가대상으로는 포털을 운영하는 주요국가 중 한국, 미국, 영국, 호주, 프랑스, 일본으로 선정하였다.
kr) 등이 있다. 본 연구에서는 미국의 data.gov, 영국의 data.gov. uk, 우리나라의 공공데이터포털, 서울 열린 데이터 광장 등을 살펴보기로 한다.
수정된 평가지표로부터 조사의 전문성과 공정성을 확보하기 위해 동일한 전문가를 대상으로 2015년 9월 1일부터 9월 15일까지 설문지를 메일로 보내어 답변을 받는 방식으로 실시되었다. 설문의 내용은 선정된 평가항목 및 지표들의 상대적 중요도를 판단하는 내용으로 구성되어 있으며 평가항목 간의 쌍대비교를 묻는 형식이다(Jang and Ahn, 2006).
현재까지 포털에 2만 6천여 개의 데이터 셋을 라이선스, 주제, 제공형태, 제공기관별로 분류하여 제공하고 있다(2016년 1월 기준). 제공되는 정보는 환경, 지도, 정부지출, 사회, 건강, 교육 등 10개 주제별 자료와 공공데이터를 활용한 377개의 애플리케이션 정보를 제공하며 CSV, HTML, XLS, WMS 등의 오픈 포맷 데이터로 제공하고 있다. Data.
주요국가 6개 공공데이터포털 웹사이트는 2015년 10월 18일부터 31일까지 데이터 활용 전문가 5명의 협조를 받아 데이터 개방성 평가를 실시하였다. 평가자의 일반 사항은 다음 [Table 7]과 같으며, 주로 빅데이터를 연구한 전문가들이 평가자들로 구성되었다.
본 연구에서 개발한 데이터 개방성 평가지표를 실증적으로 분석하기 위해 국내외 대표적인 공공데이터포털에 적용해 보았다. 평가대상으로는 포털을 운영하는 주요국가 중 한국, 미국, 영국, 호주, 프랑스, 일본으로 선정하였다. 공공데이터포털의 경우 미국을 시초로 영국, 호주 등의 주요 나라에서 공통적인 형태로 제공하고 있다.

데이터처리

설문분석은 Microsoft Excel 2010과 Expert Choice 2000을 사용하여 각 평가항목 간의 상대적 분석도, 일관성지수(Consistency Ratio : CI), 일관성비율(Consistency Ratio : CR)을 분석하였다.

이론/모형

본 연구에서는 기존 웹사이트 평가 문헌연구(Bailey and Pearson, 1983; Park and Lee, 2009; O’Riain et al., 2012; Tammisto and Lindman, 2012; Martin et al., 2013; Belkindas and Swanson, 2014 등)에 기초하여 [Table 3]과 같이 프로세스 관점에 따라 단계를 5개로 구분하고 평가지표를 19개로 선정하였다.
앞에서 도출한 평가항목들이 상대적으로 어떠한 비중을 가지고 있는지를 파악하기 위해 계층적 분석기법 AHP를 활용하였다. AHP를 사용한 이유는 개방성과 관련된 평가항목들의 상대적 비중은 일반인들이 판단하기는 어려우며 데이터 개방성 분야의 전문가들이 정성적인 판단이 필요했기 때문이다.
또한 데이터 개방성 웹사이트의 상대적 중요도를 밝혀내어 신뢰성을 확보하고, 웹사이트 구축 및 운영, 관리 시 중요하게 고려해야 할 요소를 제공하고자 한다. 이를 위하여 기존 연구들의 분석과 웹사이트로부터 평가요인을 도출하고, 계층분석기법(Analytic Hierarchy Process : AHP)을 이용하여 평가항목 간의 상대적 중요도를 도출하였다.
프로세스 관점은 Ludvall and Johnson (1994)의 지식 분류를 기반으로 경제협력개발기구(OECD)의 「지식에 기초한 경제』 보고서(OECD, 1996)와 피터드러커(Peter Drucker)의 ‘Post Capi-talist Society’에서 제시한 지식 분류를 기반으로 활용하였다.

성능/효과

1차적으로 작성된 설문지를 통해 5개 평가항목에 대한 평가지표 용어 및 설명이 어렵다는 지적이 나와 제 3자도 직관적으로 이해할 수 있는 용어와 예시를 사용하여 평가지표를 수정하였다. 그 결과, 자료접근에서 접근신속성은 접근다양성, 접근차단성이 접근허용으로 변경되었다. 또한 자료 활용에서는 요약정보제공성, 수정가능성 지표가 제거되어 데이터 개방성 평가지표는 총 17개로 확정되었다.
넷째, 전체 항목 중 점수를 두 번째로 낮게 받은 자료고도화에서는 활용자료제공성이 높게 나타났고 다음으로 사용주체제공성, 정보소통성 순으로 나타났다.
데이터 개방성 지표 중 가장 저조한 결과가 나온 자료고도화의 결과를 살펴보면, 대부분의 사이트들은 아직 데이터를 개방하는 수동적 역할에만 초점을 두고 있음을 확인할 수 있다. 일부 사이트에서는 데이터를 처리하는 방법 등과 관련한 정보에 대한 피드백이나 의견을 공유하는 소통의 장을 마련하고 있지만 한국 사이트의 경우 다른 나라에 비해 실시간 응답이 이루어지지 않는 문제점을 보이고 있다.
이는 각 국가별을 대표하는 데이터포털로 이미 높은 인지도를 가지고 있다는 점이 반영하여 대중성, 안전성 등의 측면에서 높게 나타난 것으로 보인다. 두 번째로 자료이해 항목에서는 공통적으로 모든 사이트가 검색기능을 지원하고 있는 것으로 나타났다. 이 중 다국어제공성의 경우에는 한국과 일본은 타국어인 영어를 제공하고 있으며, 프랑스는 영어, 스페인어를 제공하는 점이 특징이다.
둘째, 두 번째로 가중치를 높게 얻은 자료접근의 경우에는 세부지표에서 접근가능성과 접근허용성의 가중치가 높게 나타났다. 웹사이트에서 제공하는 데이터의 품질적인 측면에서도 중요성이 높지만 사용자가 데이터에 언제든지 바로 접근할 수 있어야 하는 접근가능성과 데이터까지의 도달이 빠를 수 있도록 단서를 제공함으로써 신속성을 높이는 것이 요구된다.
이는 더 이상 데이터를 단순히 제공하는 방식이 아닌 사용자로부터 활용된 데이터를 공유하고 더 나아가 가치를 제고할 수 있는 수단 범위를 확대하고 다양하게 제공해야 함을 시사한다. 마지막으로 자료공급자인식이 제일 낮게 나타났는데, 이는 사용자들이 데이터를 제공하는 웹사이트에서 개인정보가 유출되는 보안 측면의 신뢰안전성이나 검색가능성에서 데이터 개방성에 미치는 차이를 인식하지 못하는 것으로 볼 수 있다.
셋째, 다음으로 가중치가 높은 평가요인은 자료이해 항목으로 세부 평가지표에는 검색기능제공성이 높게 나타났다. 사용자가 찾고자 하는 정보를 쉽고 빠르게 찾기 위해서는 검색기능 사항을 기본적으로 제공할 뿐만 아니라 자료를 이해할 수 있는 수단으로 다양한 선택사항을 제공하라는 의미로 해석될 수 있다.
7%)으로 나타나 응답자 가운데 박사이상이 가장 많은 것으로 나타났다. 응답자의 전문분야에는 SW 국제협력, 정보통신, 전자정부, 자치법규, GIS, 정책개발, 경영과학, 지식경영 등으로 다양하게 분포되어 있으며 이 중 경영정보와 빅데이터가 각각 2명(16.7%)으로 가장 높게 나타났다. 끝으로 전문가의 경력을 살펴보면, 2년부터 27년까지 분포하고 있으며 20년 이하가 6명(50%)으로 가장 많았고 10년 이하 4명(33.
7%)으로 나타났다. 응답자의 학력수준을 분석한 결과에 따르면, 대졸 1명(8.3%), 석사 3명(25%), 박사이상 8명(66.7%)으로 나타나 응답자 가운데 박사이상이 가장 많은 것으로 나타났다. 응답자의 전문분야에는 SW 국제협력, 정보통신, 전자정부, 자치법규, GIS, 정책개발, 경영과학, 지식경영 등으로 다양하게 분포되어 있으며 이 중 경영정보와 빅데이터가 각각 2명(16.
반면 서울 열린 데이터 광장은 로그인 없이 약관 동의만 해도 데이터를 내려 받을 수 있지만, 데이터를 내려 받을 때마다 매번 약관 동의 과정을 거쳐야 하는 불편함을 가지고 있다. 이상으로 볼 때, 데이터에의 접근성, 활용의 편의성 등이 데이터 개방성에 있어 중요하게 고려하고 있는 요인으로 나타났다.
320으로 나타났고 자료접근, 자료이해, 자료고도화, 자료공급자인식의 순으로 가중치가 산정됐다. 자료공급자인식은 신뢰안전성, 자료이해 검색기능제공성, 자료접근 접근가능성, 자료 활용 다운로드편의성, 자료고도화 활용자료제공성이 각 평가항목의 지표에서 높게 나타났다. 다음으로 가중치를 고려한 데이터 개방성 평가항목에 대한 지표개발을 위해 평가항목 간 점수를 100점으로 기준으로 도출하여 변환점수를 산출하였다.
99점으로 저조한 점수를 받았다. 전체적으로 모든 나라의 데이터 개방성 결과값이 근소한 차이를 보이고 있고, 1위를 차지한 미국과 최하위 점수를 받은 한국의 점수 차이는 7.29점이다. 그러나 데이터를 개방하는 것이 주된 목적인 공공데이터포털이라는 점을 고려해 볼 때 현재 상태로는 여섯 개 국가 모두 데이터 개방성 정도가 우수한 수준에 미치지 못한다.
본 연구에서 도출한 평가모형을 기반으로 평가한 공공데이터포털의 평가 결과는 다음과 같이 몇 가지 시사점을 가진다. 첫 번째 자료공급자인식 항목에서 각 나라별 점수를 비교하면 대부분 같은 점수대에 머무르는 것을 확인할 수 있다. 특히 다국어인식성을 제외한 사이트 대중성과 신뢰안전성, 가능성 지표에서 모두 만점을 받은 것이 특징이다.
이러한 연구결과는 데이터 개방성 웹사이트의 평가에 관한 몇 가지 중요한 시사점을 보이고 있다. 첫째, 상위 평가요인에서 자료 활용의 경우 데이터를 단순히 제공하는 것뿐만 아니라 질적 제고 측면에서 사용자가 제공된 데이터를 가지고 활용도를 높일 수 있다는 의미로 해석할 수 있다. 즉, 웹사이트의 데이터 개방성을 극대화하기 위해서는 이용자가 데이터를 쉽게 활용할 수 있는 서비스를 제공하는 것이 중요하다는 것을 의미한다.

후속연구

둘째, 본 연구의 대상은 국가별 공공데이터포털 5개 웹사이트 대상으로 한정하였기 때문에 연구결과를 공공서비스 웹사이트 전체로 일반화하기에는 무리가 있다.
본 연구에서 개발된 평가지표는 국내에만 특화되어 있기 때문에 전 세계적으로 공통된 특징을 포괄하지 못하여 객관성과 정확성이 부족한 평가가 될 여지가 있다. 따라서 이를 고려한 연구의 필요성이 제기되며 검증과 보완을 거쳐 완성도를 더욱 높일 수 있는 연구가 필요할 것이다.
둘째, 본 연구의 대상은 국가별 공공데이터포털 5개 웹사이트 대상으로 한정하였기 때문에 연구결과를 공공서비스 웹사이트 전체로 일반화하기에는 무리가 있다. 따라서 후속 연구에서는 평가대상 범위 확대가 필요하며 공공서비스 외에도 다양한 분야의 데이터 개방성 평가 및 분석이 필요하다. 셋째, 평가지표 개발 시 국내 전문가들에게만 설문조사를 수행하였기에 여러 나라의 특징을 포괄할 수 없다는 점이 한계다.
셋째, 평가지표 개발 시 국내 전문가들에게만 설문조사를 수행하였기에 여러 나라의 특징을 포괄할 수 없다는 점이 한계다. 본 연구에서 개발된 평가지표는 국내에만 특화되어 있기 때문에 전 세계적으로 공통된 특징을 포괄하지 못하여 객관성과 정확성이 부족한 평가가 될 여지가 있다. 따라서 이를 고려한 연구의 필요성이 제기되며 검증과 보완을 거쳐 완성도를 더욱 높일 수 있는 연구가 필요할 것이다.
본 연구에서 평가한 결과를 통해 데이터 개방성 수준을 강화시키기 위해서는 평가항목 중 우선순위가 높게 나타난 자료 활용과 활용된 데이터를 다른 부가가치로 전환시킬 수 있는 자료고도화 항목에 해당하는 지표를 향상시킬 수 있도록 각 국의 정책 및 노력이 요구된다. 이러한 결과를 바탕으로 데이터 개방성 전략을 수립한다면 향후 괄목할만한 성과를 거둘 수 있고 공공데이터, 빅데이터 기반 웹사이트의 개방성을 측정하는 평가 및 연구에 기초자료로 활용할 수 있기를 기대한다.
따라서 후속 연구에서는 평가대상 범위 확대가 필요하며 공공서비스 외에도 다양한 분야의 데이터 개방성 평가 및 분석이 필요하다. 셋째, 평가지표 개발 시 국내 전문가들에게만 설문조사를 수행하였기에 여러 나라의 특징을 포괄할 수 없다는 점이 한계다. 본 연구에서 개발된 평가지표는 국내에만 특화되어 있기 때문에 전 세계적으로 공통된 특징을 포괄하지 못하여 객관성과 정확성이 부족한 평가가 될 여지가 있다.
또한 평가 기법을 적용한 사례 분석을 통해 본 연구를 실증적으로 검증하였다는데 의의가 있다. 실무적 관점에서는 향후 본 지표를 이용하여 산출한 결과물을 통해 웹사이트 리모델링이나 개방성 전략을 수립하는 기초 자료로도 활용할 수 있다.
본 연구에서 평가한 결과를 통해 데이터 개방성 수준을 강화시키기 위해서는 평가항목 중 우선순위가 높게 나타난 자료 활용과 활용된 데이터를 다른 부가가치로 전환시킬 수 있는 자료고도화 항목에 해당하는 지표를 향상시킬 수 있도록 각 국의 정책 및 노력이 요구된다. 이러한 결과를 바탕으로 데이터 개방성 전략을 수립한다면 향후 괄목할만한 성과를 거둘 수 있고 공공데이터, 빅데이터 기반 웹사이트의 개방성을 측정하는 평가 및 연구에 기초자료로 활용할 수 있기를 기대한다.
첫째, 개방성 및 웹사이트의 평가 영역과 평가항목을 도출함에 있어서 선행연구의 분류들을 파악하였으나 포괄적으로 설정이 되었다. 향후 연구에서는 개방성 유형이나 평가 목적에 따라 좀 더 세분화되고 정밀한 모형의 개발이 필요할 것이다. 둘째, 본 연구의 대상은 국가별 공공데이터포털 5개 웹사이트 대상으로 한정하였기 때문에 연구결과를 공공서비스 웹사이트 전체로 일반화하기에는 무리가 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	데이터 개방성에서 중요한 것은 무엇인가?	기존 웹 개방성의 요건은 ‘웹에 공개된 정보는 제한 없이 접근할 수 있어야 한다는 것’으로 자유로운 정보 공유를 통해 정보의 사용성과 투명성을 향상시키는 것을 목적으로 하고 있다. 데이터 개방성에서 중요한 것은 개방 데이터(Open Data)를 보유하고 제공할 수 있는 역량 및 그 실천이다. 여기서 개방이란 비영리단체인 열린지식재단(Open Knowledge Foundation : OKF)에서는 누구든지 어떤 목적을 위해 자유롭게 사용하고, 수정하고 공유할 수 있는 상태로 정의하고 있다.
	수요자 관점에서 데이터 개방성을 평가하는 것이 필요한 이유는?	지금까지 데이터 개방성에 문제가 있었던 것은 데이터의 예상 수요자를 고려하지 않고 공급자 중심적으로 데이터를 배치, 표현하기 때문이다. 따라서 수요자 관점에서 데이터 개방성을 평가하는 것이 바람직하다.
	데이터 개방성이란 무엇인가?	데이터 개방성(Data Openness)이란 데이터가 인터넷과 같은 공용 네트워크상에서 누구나 특별한 제한 없이 접근 가능하도록 게재하는 역량 또는 상태를 의미한다(Tammisto and Lindman, 2012). 데이터 개방성을 보장하려면 비공식적인 정보의 공유 활동보다는 데이터 공유에 대한 철저한 원칙을 세우고 그대로 실천하는 것이 더욱 효과적이다(Parsons and Fox, 2103).

참고문헌 (42)

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Aldarra, S. and E. Munoz, "A Linked Data-Based Decision Tree Classifier to Review Movies", In 4th International Workshop on Knowledge Discovery and Data Mining Meets Linked Open Data, Portoroz, Slovenia, 2015.
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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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