공공데이터는 정부 3.0을 기점으로 공급자 위주의 정보 개방에서 국민 개개인 중심의 맞춤형 정보 공유의 형태로 변모했다. 이에 따라 정부는 공공데이터의 가치를 극대화하고 재사용을 높이고자 관련 정책 및 사업을 펼치고 있다. 본 연구는 뉴스에 드러난 공공데이터 관련 이슈를 분석하여 이슈별 정부 기관 및 정부 사업 현황을 알아보고자 한다. 공공데이터를 포함하는 국내 온라인 뉴스와 공공기관 입찰정보를 대상으로 의미망 분석을 실시했으며 도출된 주요 주제어를 공공데이터에 내재된 사회적, 경제적 가치와 연결시키는 작업을 수행했다. 분석 결과 공공데이터 관련 주요 이슈는 공공데이터 접근성 확대, 신기술의 성장, 이해관계자들 간 협력과 갈등, 민간부문의 활용으로 나뉘었으며 이는 각각 투명성, 효율성, 참여성, 혁신 메커니즘과 밀접한 연관성을 보였다. 이슈별 주요 기관으로는 투명성이 기획재정부와 서울특별시, 효율성이 문화체육관광부와 경기도, 참여성이 산업통상자원부와 인천광역시, 혁신이 국토교통부와 경상북도가 해당되었으며 대부분의 이슈들이 정부주도로 형성되고 있었다.
공공데이터는 정부 3.0을 기점으로 공급자 위주의 정보 개방에서 국민 개개인 중심의 맞춤형 정보 공유의 형태로 변모했다. 이에 따라 정부는 공공데이터의 가치를 극대화하고 재사용을 높이고자 관련 정책 및 사업을 펼치고 있다. 본 연구는 뉴스에 드러난 공공데이터 관련 이슈를 분석하여 이슈별 정부 기관 및 정부 사업 현황을 알아보고자 한다. 공공데이터를 포함하는 국내 온라인 뉴스와 공공기관 입찰정보를 대상으로 의미망 분석을 실시했으며 도출된 주요 주제어를 공공데이터에 내재된 사회적, 경제적 가치와 연결시키는 작업을 수행했다. 분석 결과 공공데이터 관련 주요 이슈는 공공데이터 접근성 확대, 신기술의 성장, 이해관계자들 간 협력과 갈등, 민간부문의 활용으로 나뉘었으며 이는 각각 투명성, 효율성, 참여성, 혁신 메커니즘과 밀접한 연관성을 보였다. 이슈별 주요 기관으로는 투명성이 기획재정부와 서울특별시, 효율성이 문화체육관광부와 경기도, 참여성이 산업통상자원부와 인천광역시, 혁신이 국토교통부와 경상북도가 해당되었으며 대부분의 이슈들이 정부주도로 형성되고 있었다.
Public data has been transformed from provider-oriented information disclosure to a form of personalized information sharing centered on individual citizens since government 3.0. As a result, the government is implementing policies and projects to maximize the value of public data and increase reuse...
Public data has been transformed from provider-oriented information disclosure to a form of personalized information sharing centered on individual citizens since government 3.0. As a result, the government is implementing policies and projects to maximize the value of public data and increase reuse. This study analyzes the issues related to public data in the news and seeks the status of government agencies and government projects by issue. We conducted semantic analysis on domestic online news and public agency bidding information including public data and conducted the work of linking major key words derived with social and economic values inherent in public data. As a result, major issues related to public data were divided into broader access to public data, growth of new technology, cooperation and conflict among stakeholders, and utilization of the private sector, which were closely related to transparency, efficiency, participation, and innovation mechanisms. Also major agencies of four issues include the Ministry of Strategy and Finance and Seoul, Ministry of Culture, Sports and Tourism and Gyeonggi-do, Ministry of Trade, Industry and Energy and Incheon, and Ministry of Land, Infrastructure and Transport and Gyeongsangbuk-do. Most of the issues are being led by the government.
Public data has been transformed from provider-oriented information disclosure to a form of personalized information sharing centered on individual citizens since government 3.0. As a result, the government is implementing policies and projects to maximize the value of public data and increase reuse. This study analyzes the issues related to public data in the news and seeks the status of government agencies and government projects by issue. We conducted semantic analysis on domestic online news and public agency bidding information including public data and conducted the work of linking major key words derived with social and economic values inherent in public data. As a result, major issues related to public data were divided into broader access to public data, growth of new technology, cooperation and conflict among stakeholders, and utilization of the private sector, which were closely related to transparency, efficiency, participation, and innovation mechanisms. Also major agencies of four issues include the Ministry of Strategy and Finance and Seoul, Ministry of Culture, Sports and Tourism and Gyeonggi-do, Ministry of Trade, Industry and Energy and Incheon, and Ministry of Land, Infrastructure and Transport and Gyeongsangbuk-do. Most of the issues are being led by the government.
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문제 정의
하지만 공공데이터포털에 개방되어 있는 데이터가 정부의 개방정책을 대변한다고 판단하기 어렵다는 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 정부 입찰공고 분석을 통해 공공데이터 관련 정부의 사업 방향을 파악하여 기존 연구를 보완하고자 하였다. 선행 연구들과 비교하여 본 연구가 가지는 차별성은 다음과 같다.
본 연구는 언론에 드러난 국내 공공데이터 관련 주요 이슈가 무엇인지 알아보고 뉴스라는 대중매체를 통해 시기별 정책 및 정부 사업을 이해하고 분석하고자 했다[3]. 또한 정부 기관별 입찰 공고를 통해 실질적인 정부 사업의 방향을 파악하고 국내 공공데이터 사업의 특징과 추후 주목해야할 공공데이터 관련 이슈까지도 예측해 보았다.
본 논문은 뉴스 분석을 통해 공공데이터 가치를 연구한 논문을 발전시킨 것이다[10]. 해당 논문은 뉴스 의미망 분석을 통해 공공데이터 관련 주요 가치를 도출하고 이를 시계열 분석하여 미래 주요 가치에 적합한 공공데이터 포털 개 방 정책에 대해 제언하였다.
국가는 계속해서 축적되는 데이터를 제대로 관리하기 위해 정부 안팎 상황을 살펴봄으로써 공공데이터 관련 정책의 실태를 파악하고 개선하기 위한 꾸준한 노력을 지속해 야할 필요가 있다. 본 연구는 언론에 드러난 국내 공공데이터 관련 주요 이슈가 무엇인지 알아보고 뉴스라는 대중매체를 통해 시기별 정책 및 정부 사업을 이해하고 분석하고자 했다[3]. 또한 정부 기관별 입찰 공고를 통해 실질적인 정부 사업의 방향을 파악하고 국내 공공데이터 사업의 특징과 추후 주목해야할 공공데이터 관련 이슈까지도 예측해 보았다.
연구 목적은 공공데이터로 인해 창출되는 이슈를 새롭게 분류하고 각 이슈에 해당하는 정부 사업을 파악하는 것이다. 먼저, 국내 공공데이터 이슈를 정의하기 위해 온라인 뉴스 의미망 분석을 실시하여 서로 다른 성격을 가진 단어 들을 구분하고 새로운 주제어를 선정하였다.
또한 빅데이터(big data) 분석 기법을 통해 특정 지방자치단체의 공공데이터를 연구한 사례가 있다[9]. 해당 논문은 공공데이터 포털을 분석하여 충북 지역의 공공데이터 개방 추진방안에 대하여 연구하였다. 공공데이터 포털의 데이터파일 중 충청북도와 관련된 데이터의 제목을 추출하고 빈도 분석을 실시하여 충북지역에 대한 공공데이터 주요 내용을 파악하였다.
수요자 중심의 공공데이터 활용 방안을 조사한 연구로 수요자를 대상으로 설문 조사를 실시한 연구가 있다[8]. 해당 연구는 공급자가 아닌 수요자 측면에서 공공데이터에 대한 실증적인 분석이 선행되어야 함을 강조하며 실제 이해관계자들인 민간부문의 실무자를 대상으로 공공데이터에 대한 기본 인식, 상업적 수요, 활용 장애 요인 및 활성화 요인에 대해 조사하였다. 하지만 조사 대상이 IT기업에 종사 중인 62명의 실무자로 한정되어 공공데이터의 다양한 가치 중 기업의 상업적 가치에 그쳤다는 점은 한계로 남는다.
가설 설정
따라서 정부는 시민들의 자발적인 공공데이터 재사용을 도모하기 위해 진입장벽이 높은 활용 측면보다 데이터 수요 조사 및 오픈API 데이터 비율 확대 등의 개방측면을 강화시킴으로써 공공데이터의 실용성을 높이는 데에 우선적으로 집중할 필요가 있다. 둘째, 참여성과 혁신이 중심이 되는 이슈가 계속해서 더욱 주목받을 것이다. 언론에 드러난 비율이 높은 이슈는 투명성과 관련된 주제들이었지만 정부 기관들과 함께 언급된 비중이 높은 이슈는 참여성과 혁신이었다.
제안 방법
단어들이 가까이 위치했는지의 여부와 상관없이 엣지로 연결되었는지 여부가 강한 동시 출현성을 의미한다[21]. 가시성을 높이기 위해 네트워크에서 중요한 엣지를 강조 표시하는 최소신장트리(minimum spanning tree)를 활용하여 시각화했다. 도메인별로 가장 중심성이 높은 단어는 ‘개방’, ‘활용’, ‘공공’, ‘기술’이었으며 그 외에도 ‘시민’, ‘아이디어’, ‘서비스’, ‘비즈니스’ 등의 단어들이 연결성이 높았다.
공공데이터 가치 창출 프레임워크에서 정의한 공공데이터 가치 분류 체계를 토대로 공공데이터 이슈를 분류하였다[11]. 가로의 x축 좌표는 이슈 창출에 대한 외부 이해관계자의 기여 정도에 따라 정부주도와 민간주도로 나뉜다.
해당 논문은 공공데이터 포털을 분석하여 충북 지역의 공공데이터 개방 추진방안에 대하여 연구하였다. 공공데이터 포털의 데이터파일 중 충청북도와 관련된 데이터의 제목을 추출하고 빈도 분석을 실시하여 충북지역에 대한 공공데이터 주요 내용을 파악하였다. 공공데이터 간연결성 분석을 통해 분야별 개방건수가 많은 단어들의 연결 관계를 보여주고 있는 점에서 의의를 갖지만 특정 지역에 한정된 데이터만을 분석했다는 한계가 있다.
온라인 뉴스를 분류한 D1, D2, D3, D4 도메인과 앞서 도출한 공공데이터 가치 도메인과의 연관성을 수치적으로 나타낸 결과가 <표 2>다. 뉴스 양이 많지 않은 것을 고려하여 자카드 계수(jaccard coefficient)26)를 이용하여 빈도수와 관계없이 단어 간 동시 발생 여부를 계산하였다. 온라인 뉴스에서 추출한 이슈 도메인과 공공데이터 가치 도메인 간의 연관성을 측정한 결과 D1, D2, D3이 각각 참여성 (0.
도메인의 특성을 파악하기 위해 구성 단어들이 포함된 실제 뉴스 기사들을 살펴보았다. 특정 도메인에만 포함된 단어들을 대상으로 하였으며 다른 도메인 구성 단어를 포함한 기사는 제외하였다.
따라서 공고 명에 ‘데이터’가 포함된 모든 자료를 대상으로 공고번호, 공고 명, 수요기관, 공고날짜, 배정예산을 수집하였다.
따라서 빈도수는 낮지만 도메인의 특성을 잘 나타내는 단어인 ‘포털’, ‘활성화’, ‘애플리케이션’, ‘정책’을 중심으로 뉴스를 살펴보았다.
따라서 15개의 중앙행정기관과 17개의 지방자치단체를 분석 대상으로 선정하였고 이음동의어 처리 및 산하 기관 통합 등의 전처리 과정을 수행하였다. 또한 기관별로 시행하고 있는 정부 사업을 면밀히 살펴보기 위해 데이터 관련 입찰공고 분석을 추가 시행하였다. 입찰공고의 경우 같은 공고가 중복 분석되는 것을 방지하기 위해 재공고와 큰 변경사항이 없는 수정공고는 배제하였으며 매년 같은 내용의 입찰을 주기적으로 진행하는 공고는 의미가 있다고 판단하여 게재 횟수만큼 포함시켰다.
해당 연구는 자체 공공데이터 포털사이트를 보유한 지자체를 선정하여 관련 업무를 담당하는 실무자와의 상담 및 설문조사를 바탕으로 공공데이터 개방 현황을 평가하였다. 또한 여섯 개의 포털사이트 평가 기준을 수립하여 객관적인 척도로서 사용하였다. 하지만 공공데이터 포털사이트를 독립적으로 운영하고 있는 지자체가 여섯 군데에 그쳐 전반적인 공공데이터 현황을 파악하기에는 한계가 있다.
해당 분석을 통해 주요 주제어를 도출하였으며 주제어별로 형성된 네트워크를 바탕으로 연관성이 높은 단어들끼리 도메인 (domain)을 형성하였다. 마지막으로 각 도메인을 대표하는 단어를 테마(theme)로 선정하고 테마별로 같은 성격을 가진 단어들을 분석하였다. 분석 도구로는 의미망 분석 도구인 KH-Coder를 사용하였다.
연구 목적은 공공데이터로 인해 창출되는 이슈를 새롭게 분류하고 각 이슈에 해당하는 정부 사업을 파악하는 것이다. 먼저, 국내 공공데이터 이슈를 정의하기 위해 온라인 뉴스 의미망 분석을 실시하여 서로 다른 성격을 가진 단어 들을 구분하고 새로운 주제어를 선정하였다. 이후 각 이슈에 대한 관심도가 높은 기관을 선별하여 해당 기관에서 게재한 데이터 관련 입찰공고와 공고별 배정예산을 살펴보았다.
따라서 노드와 엣지를 통해 분석하고자 하는 온라인 뉴스와 입찰공고에 내포된 주요 단어와 단어들 간의 연결 관계를 파악할 수 있다. 본 연구는 공공데이터 가치별 주요 노드를 비롯하여 각 노드에 대한 연결선 수 (degree), 중심성(centrality), 동시 출현성(co-occurrence) 등을 분석함으로써 공공데이터 가치별 구체적인 특성을 분류하였다. 의미망 분석은 다음과 같이 진행되었다.
온라인 뉴스로부터 추출한 단어들을 대상으로 ‘애플리케이션’, ‘앱’, ‘Mobile App’처럼 동일한 의미를 가진 단어들을 하나의 단어로 통일시켰고 ‘공공 데이터’, ‘4차 산업 혁명’처럼 두 개 이상의 단어들로 이루어져있지만 특정 의미를 가진 한 단어로 사용되는 단어들은 복합어로 설정하였다.
의미망 분석기법을 이용하여 공공데이터와 관련된 언론과 입찰공고의 주요 주제어를 도출하고자 한다. 뉴스 의미망 분석은 특정 이슈에 대한 대중 매체의 프레이밍(framing)을 이해하는 데 자주 사용된다[12][13].
먼저, 국내 공공데이터 이슈를 정의하기 위해 온라인 뉴스 의미망 분석을 실시하여 서로 다른 성격을 가진 단어 들을 구분하고 새로운 주제어를 선정하였다. 이후 각 이슈에 대한 관심도가 높은 기관을 선별하여 해당 기관에서 게재한 데이터 관련 입찰공고와 공고별 배정예산을 살펴보았다. 연구 질문은 다음과 같다.
전처리 과정이 완료된 뉴스 데이터는 검색 단어인 ‘공공데이터’와 ‘데이터’를 제외한 모든 명사 단어를 대상으로 동시 출현성 네트워크 분석(co-occurrence network)을 실시하였다.
전처리 과정이 완료된 뉴스 데이터는 검색 단어인 ‘공공데이터’와 ‘데이터’를 제외한 모든 명사 단어를 대상으로 동시 출현성 네트워크 분석(co-occurrence network)을 실시하였다. 해당 분석을 통해 주요 주제어를 도출하였으며 주제어별로 형성된 네트워크를 바탕으로 연관성이 높은 단어들끼리 도메인 (domain)을 형성하였다. 마지막으로 각 도메인을 대표하는 단어를 테마(theme)로 선정하고 테마별로 같은 성격을 가진 단어들을 분석하였다.
. 해당 연구는 자체 공공데이터 포털사이트를 보유한 지자체를 선정하여 관련 업무를 담당하는 실무자와의 상담 및 설문조사를 바탕으로 공공데이터 개방 현황을 평가하였다. 또한 여섯 개의 포털사이트 평가 기준을 수립하여 객관적인 척도로서 사용하였다.
Jetzek et al(2014)에 따르면 (1)투명성은 정부 데이터 개방과 정보의 비대칭성의 감소를 통해 가치를 창출하는 메커니즘, (2)효율성은 처리 비용 절감, 공공기관 간 연계 등의 과정을 통해 공공 자원의 활용도를 향상시키는 메커니즘, (3)참여성은 아이디어 및 자원 공유를 통해 시너지 효과를 창출하는 메커니즘, (4)혁신은 새로운 제품과 서비스, 자원, 생산 방법의 조합을 통해 시장과 산업의 변화를 가져다주는 메커니즘을 말한다[22]. 해당 정의를 참고하여 온라인 뉴스에 등장한 단어들 중 공공데이터 가치를 설명하기에 적합한 단어들로 새로운 도메인을 생성하였다. 도메인별 구성 단어는 다음과 같다.
대상 데이터
앞서 분류한 투명성, 효율성, 참여성, 혁신 중심 공공데이터 이슈에 해당하는 주요 기관을 파악하기 위해 온라인 뉴스에 등장하는 대명사를 중점적으로 살펴본 결과 정부 부처와 지역명이 빈번하게 등장하였다. 따라서 15개의 중앙행정기관과 17개의 지방자치단체를 분석 대상으로 선정하였고 이음동의어 처리 및 산하 기관 통합 등의 전처리 과정을 수행하였다. 또한 기관별로 시행하고 있는 정부 사업을 면밀히 살펴보기 위해 데이터 관련 입찰공고 분석을 추가 시행하였다.
본 논문에서는 공공데이터법에서 정의하고 있는 개념에 따라 공개되지 않는 자료도 공공데이터로 포함시켰으며 영문 표기는 ‘public data’를 사용하였다.
. 본 연구는 공공데이터 관련 이슈와 정부 사업을 살펴보기 위해 국내 언론 이슈를 담당하는 온라인 뉴스를 선정하였고 정부 사업을 조사하기 위해 공공기관들의 사업 수요를 대표하는 입찰공고를 분석 대상으로 하였다. 빅카인즈(BigKinds)5)를 활용하여 모든 온라인 뉴스를 대상으로 ‘공공데이터’가 언급된 기사의 제목, 게재시기, 본문을 검색 단위로 하여 수집하였다[18].
빅카인즈(BigKinds)5)를 활용하여 모든 온라인 뉴스를 대상으로 ‘공공데이터’가 언급된 기사의 제목, 게재시기, 본문을 검색 단위로 하여 수집하였다[18].
따라서 공고 명에 ‘데이터’가 포함된 모든 자료를 대상으로 공고번호, 공고 명, 수요기관, 공고날짜, 배정예산을 수집하였다. 수집 기간은 공공데이터포털이 구축되고 게시된 2011 년부터 2017년까지로 설정하였으며 자체 개발한 크롤링 (crawling) 프로그램을 사용하였다. 전체 기간 동안 입찰공고 수는 용역 3,540건, 물품 1,927건, 공사 51건, 리스 23건, 기타 20건, 민간 13건, 외자 13건으로 총 5,587건이었으나 연구의 목적성을 고려하였을 때 공공데이터 관련 사업을 살펴볼 수 있는 분야는 용역이라고 판단되어 3,540건의 데이터만을 대상으로 분석을 실시하였다.
수집 기간은 공공데이터포털이 구축되고 게시된 2011 년부터 2017년까지로 설정하였으며 자체 개발한 크롤링 (crawling) 프로그램을 사용하였다. 전체 기간 동안 입찰공고 수는 용역 3,540건, 물품 1,927건, 공사 51건, 리스 23건, 기타 20건, 민간 13건, 외자 13건으로 총 5,587건이었으나 연구의 목적성을 고려하였을 때 공공데이터 관련 사업을 살펴볼 수 있는 분야는 용역이라고 판단되어 3,540건의 데이터만을 대상으로 분석을 실시하였다.
빅카인즈(BigKinds)5)를 활용하여 모든 온라인 뉴스를 대상으로 ‘공공데이터’가 언급된 기사의 제목, 게재시기, 본문을 검색 단위로 하여 수집하였다[18]. 전체 기간을 기준으로 했을 때 2008년부터 온라인 기사가 검색되었으나 10건 이상의 기사가 게재된 2012년부터 총 4,184건의 자료를 수집하였다. 정부 입찰공고 정보는 모든 공공기관의 입찰공고를 게재하는 나라장터를 이용하였다[19].
전체 기간을 기준으로 했을 때 2008년부터 온라인 기사가 검색되었으나 10건 이상의 기사가 게재된 2012년부터 총 4,184건의 자료를 수집하였다. 정부 입찰공고 정보는 모든 공공기관의 입찰공고를 게재하는 나라장터를 이용하였다[19]. 공공기관의 공고를 살펴본 결과, 기관들이 다루는 데이터를 ‘공공데이터’가 아닌 ‘데이터’로 표시하고 있었다.
이론/모형
마지막으로 각 도메인을 대표하는 단어를 테마(theme)로 선정하고 테마별로 같은 성격을 가진 단어들을 분석하였다. 분석 도구로는 의미망 분석 도구인 KH-Coder를 사용하였다.
성능/효과
<표 3>은 공공데이터 이슈를 가치 중심적으로 분류하여 새롭게 정의한 것이다. 그 결과 (1)투명성 중심 이슈는 공공데이터 접근성 확대를 통한 정부3.0의 구현과 공공데이터 포털 구축 및 데이터 활성화 정책, (2)효율성 중심 이슈는 빅데이터로 대표되는 4차 산업 육성 및 공공데이터 시스템 고도화 등 데이터 관련 기술의 성장, (3)참여성 중심 이슈는 생활형 데이터 개방으로 인한 시민 참여 증대 및 다양한 이해관계자들 간의 협력과 갈등, (4)혁신 중심 이슈는 아이디어 공모전 및 경진 대회 등을 통한 민간분야의 공공데이터 활용과 새로운 창업 모델 발굴을 의미한다. 이슈별 주요 행정 기관으로는 각각 기획재정부, 산업통상자원부, 문화체육관광부, 국토교통 부가 해당되었으며 지역으로는 서울특별시, 인천광역시, 경기도, 경상북도가 각 이슈를 대표하였다.
도메인별로 가장 중심성이 높은 단어는 ‘개방’, ‘활용’, ‘공공’, ‘기술’이었으며 그 외에도 ‘시민’, ‘아이디어’, ‘서비스’, ‘비즈니스’ 등의 단어들이 연결성이 높았다.
특히 공공기관이 보유한 데이터 개방에 관한 사항을 규정한 『공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률(공공데이터법)』의 시행은 공공데이터의 활용을 대폭 증가시켰다. 법 시행 이후 오픈API 신청 건수 및 데이터셋(dataset) 다운로드 수가 급격히 증가했으며 공공데이터를 활용해 새로운 서비스를 개발한 사례도 월평균 42개에서 244개로 약 5.8배 증가하였다[1]. 공공데이터 개방 추진체계는 공공데이터전략위원회의 발족이 토대가 되었다.
온라인 뉴스 동시 출현성 네트워크 분석과 내용 분석을 통해 각 도메인들이 나타내는 이슈가 공공데이터 창출 가치와 매우 유사하다는 것을 발견할 수 있었다. Jetzek et al(2014)에 따르면 (1)투명성은 정부 데이터 개방과 정보의 비대칭성의 감소를 통해 가치를 창출하는 메커니즘, (2)효율성은 처리 비용 절감, 공공기관 간 연계 등의 과정을 통해 공공 자원의 활용도를 향상시키는 메커니즘, (3)참여성은 아이디어 및 자원 공유를 통해 시너지 효과를 창출하는 메커니즘, (4)혁신은 새로운 제품과 서비스, 자원, 생산 방법의 조합을 통해 시장과 산업의 변화를 가져다주는 메커니즘을 말한다[22].
기관별 입찰공고 수를 살펴보면 대부분의 사업들이 기획재정부, 과학기술정보통신부, 서울특별시, 경기도와 같은 주요 기관들에 집중되어 진행되고 있었는데 이는 세출예산을 고려해도 의미 있는 격차였다. 입찰공고를 통해 본 정부 사업 방향은 투명성이 데이터 관리 및 통합 플랫폼 구축, 효율성이 빅데이터 분석과 시스템 고도화, 참여성이 시민 맞춤형 데이터 개방 확대, 공공데이터 공모전 개최 및 비즈니스 모델 발굴이었으며 언론에서 드러난 이슈의 기본 틀로서 작용하고 있음을 알 수 있었다.
전 기관을 대 상으로 참여성 이슈가 드러나는 공고를 분석한 결과 ‘맞춤형 문화데이터 개방 및 국민 공유 활성화 사업’, ‘정부 정책소통을 위한 빅데이터 분석’, ‘계산과학분야 확대 적용을 위한 데이터 공유형 연구협업 응용서비스 구현’ 등 소수의 입찰 정보를 발견할 수 있었다.
분석 결과를 토대로 살펴본 공공데이터 이슈의 특성은 다음과 같다. 첫째, 국내 공공데이터 관련 이슈에서 정부가담당하는 역할이 매우 크다. 참여성과 혁신의 경우 외부 이해관계자의 역할이 강조되는 이슈임에도 불구하고 우리나라는 주로 정부의 주도 하에 이루어지고 있다.
해당 기관들을 대상으로 투명성, 효율성, 참여성, 혁신 중심 이슈 비중을 비교한 결과 전반적으로 투명성과 혁신의 비율이 높았다. 투명성 비율이 가장 높은 기관은 기획재정부였고 효율성이 가장 높은 비율을 차지한 기관은 문화체육관광부였으며 참여성은 산업통상자원부와 고용노동부, 혁신은 국토교통부, 국방부, 과학기술정보통신부에서 높은 비율을 차지했다. 기관별로 게재한 입찰공고 수와 공고 배정예산 합계를 살펴보면 기획재정부와 과학기술정보 통신부의 수치가 월등히 높았고 국토교통부, 산업통상자원부 또한 비교적 많은 수의 공고를 게재하고 있었다.
이슈별로 살펴보면 거의 모든 지역이 네 개의 이슈가 고루 분배되어 있었으나 그 중참여성의 비중이 조금씩 높았다. 투명성이 중심이 되는 지역은 서울특별시였으며 효율성은 경기도, 참여성이 두드러지는 지역은 인천광역시, 충청북도, 세종특별자치시, 혁신은 경상북도, 울산광역시, 대구광역시가 높은 비중을 차지했다. 입찰 정보의 경우 서울특별시와 경기도가 가장 많은 공고를 게재했으며 부산광역시, 광주광역시, 경상남도 또한 높은 수치를 기록했다.
2012년부터 2017년까지 6년간 중앙행정기관이 뉴스에 언급된 횟수는 총 482회로 기관별로는 고용노동부, 중소벤처기업부, 교육부, 환경부, 외교부, 통일부, 보건복지부가 15회 미만으로 매우 적어 공공데이터 이슈 비중을 평가하기 적합하지 않았고 나머지 9개 기관은 15회와 105회 사이를 기록했다. 해당 기관들을 대상으로 투명성, 효율성, 참여성, 혁신 중심 이슈 비중을 비교한 결과 전반적으로 투명성과 혁신의 비율이 높았다. 투명성 비율이 가장 높은 기관은 기획재정부였고 효율성이 가장 높은 비율을 차지한 기관은 문화체육관광부였으며 참여성은 산업통상자원부와 고용노동부, 혁신은 국토교통부, 국방부, 과학기술정보통신부에서 높은 비율을 차지했다.
후속연구
본 연구는 빅카인즈에서 수집한 온라인 뉴스와 나라장터 에서 수집한 정부 입찰공고만을 대상으로 공공데이터 관련 이슈를 분석하였다는 점에서 한계가 있다. 하지만 뉴스 분석을 통해 공공데이터 관련 이슈를 도출하고 이를 정부 입찰공고와 비교해가며 기관별 이슈와 사업을 분석했다는 점에서 의의를 가진다.
선행 연구들과 비교하여 본 연구가 가지는 차별성은 다음과 같다. 첫째, 온라인 뉴스 분석을 통해 공공데이터 관련 주요 이슈를 파악할 것이다. 이는 실용적 측면에서의 공공데이터 관련 주제를 도출하고 주제별 특성을 비교하는 데 도움이 될 것이다.
해당 연구는 공급자가 아닌 수요자 측면에서 공공데이터에 대한 실증적인 분석이 선행되어야 함을 강조하며 실제 이해관계자들인 민간부문의 실무자를 대상으로 공공데이터에 대한 기본 인식, 상업적 수요, 활용 장애 요인 및 활성화 요인에 대해 조사하였다. 하지만 조사 대상이 IT기업에 종사 중인 62명의 실무자로 한정되어 공공데이터의 다양한 가치 중 기업의 상업적 가치에 그쳤다는 점은 한계로 남는다. 또한 빅데이터(big data) 분석 기법을 통해 특정 지방자치단체의 공공데이터를 연구한 사례가 있다[9].
. 해당 논문은 뉴스 의미망 분석을 통해 공공데이터 관련 주요 가치를 도출하고 이를 시계열 분석하여 미래 주요 가치에 적합한 공공데이터 포털 개 방 정책에 대해 제언하였다. 하지만 공공데이터포털에 개방되어 있는 데이터가 정부의 개방정책을 대변한다고 판단하기 어렵다는 한계가 있었다.
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핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
정부 3.0의 도래로 정부는 어떤 노력을 해왔는가?
정부 3.0의 도래로 정부는 공공정보를 적극 개방하고 일방적인 정보 공개에서 국민 개개인 맞춤형 서비스를 제공하기 위해 노력해 왔다1)2)3)4). 특히 공공기관이 보유한 데이터 개방에 관한 사항을 규정한 『공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률(공공데이터법)』의 시행은 공공데이터의 활용을 대폭 증가시켰다.
뉴스 의미망 분석을 통해 어떤 것을 가시적으로 볼 수 있는가?
의미망 분석은 정형 데이터와 비정형 데이터에서 중요 단어를 추출하고 구성요소들 간의 관계를 파악하여 의미를 도출해내는 연구방법을 말한다[14]. 이러한 의미연결망 분석은 개별 노드(node) 가 어떠한 연결 관계를 갖고 있는지 보여줌으로써 특정 이슈에 대해 어떤 연결 구조를 가지고 있는지 가시적으로 보여준다. 의미망 내에서 노드는 텍스트에 내포되어 있는 단어를 말하며, 이러한 단어를 연결시켜주는 관계를 엣지 (edge)라고 한다[15].
공공데이터법에서 명시하고 있는 공공데이터는 무엇을 말하는가?
국내 공공데이터 개념은 공공기관에 의해 생성되는 공공 정보를 의미하는 공공부문 데이터(public data), 자유로운 사용과 수정이 가능한 자료를 의미하는 오픈 데이터(open data), 공개된 정부 자료를 말하는 오픈 정부 데이터(open government data), 공공재로서의 성격을 띠고 있는 시티즌 데이터(citizen data) 등 다양한 의미가 혼동되어 사용되고 있다[4]. 공공데이터법에서 명시하고 있는 공공데이터는 데이터베이스, 전자화된 파일 등 공공기관이 생성 또는 취득하여 관리하고 있는 광(光) 또는 전자적 방식으로 처리된 자료 또는 정보를 말한다. 우리나라에서 가장 보편적으로 인식되는 공공데이터는 공공데이터 포털을 통해 공개되는 공공 자료이다[5].
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