[논문]데이터거래 활성화를 위한 데이터상품가치 평가모델 연구

김수진; 이정현; 박천웅

doi:10.5392/jkca.2021.21.12.034

데이터거래 활성화를 위한 데이터상품가치 평가모델 연구
Data Product Value Evaluation Method for Data Exchange Platform 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.21 no.12, 2021년, pp.34 - 46

김수진 (베가스) , 이정현 (한국데이터산업진흥원) , 박천웅 (한국데이터산업진흥원)

초록
AI-Helper

국내 데이터 거래시장은 구매데이터의 불합리한 가격책정이 데이터 거래 시의 주요 애로사항으로 지속적으로 언급되고 있다. 이는 상품정보 및 사용경험 부족으로 인해 데이터상품의 가치를 제대로 평가할 수 없는데서 발생한 문제로, 데이터 거래소는 거래활성화를 위해 가격 외에 수요자가 데이터상품의 가치를 종합적으로 판단할 수 있는 정보 제공이 필요하다. 데이터 가치평가에 주로 적용되는 원가기반, 수익기반, 시장기반 평가방법은 공급자 관점에서의 가치평가결과인 가격정보만 수요자와 공유가능하기 때문에 거래 및 유통을 활성화하기 위한 데이터가치평가방법으로는 부족한 점이 있다. 본 논문은 데이터거래 이해관계자(거래소, 공급자, 수요자)가 공통된 시각으로 데이터상품의 가치를 판단하고 공유할 수 있는 측정가능한 가치평가방법을 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 해외 데이터거래소 및 관련 연구에서 중요하게 생각하고 있는 데이터상품의 가치동인을 파악하고, 가치동인별로 정량적 측정이 가능한 평가방식을 도출하였다. 또한, 거래용 데이터상품을 활용하여 평점표 형식의 평가기준을 개발하고, 상대적 가치비교가 가능하도록 계층화분석(AHP)을 통해 가치평가지수를 개발하였다. 실제 데이터상품에 평가기준을 적용할 결과, 개별 데이터상품의 특성에 따라 가치평가값이 차별화됨에 따라 가치비교도구로 활용가능함을 알 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

In the domestic data exchanging market, unreasonable pricing of purchase data is consistently mentioned as a major obstacle in data trading. This is a problem caused by the inability to properly evaluate the value of data products due to lack of product information and experience in using them. In order to activate trading, the data exchanges need to provide information that allows consumers to comprehensively judge the value of data products in addition to prices. The cost-based, income-based, and market-based methods, which are mainly applied to data valuation, are insufficient as data valuation methods to stimulate trading and distribution because only price information, a result of valuation from a supplier's point of view, can be shared with consumers. This study aims to develop a measurable valuation method that allows data trading stakeholders (exchanges, suppliers, and consumers) to judge and share the value of data products from a common perspective. To this end, we identified the value drivers of data products, which are considered important in overseas data exchanges and related research, and derived an evaluation method that can quantitatively measure each value driver. In addition, evaluation criteria in the form of a rating table were developed using data products for transactions, and a value evaluation index was developed through stratification analysis (AHP) to enable relative value comparison. As a result of applying the evaluation criteria to actual data products, it was found that the evaluation values were differentiated according to the characteristics of individual data products, so it could be used as a relative value comparison tool.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

본 연구는 데이터공급자와 수요자가 공통된 시각으로 데이터상품의 가치를 판단하고 공유할 수 있도록, 데이터거래소에서 거래 가능한 데이터상품에 대한 측정 가능한 가치평가방안을 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 해외 데이터거래소의 데이터상품 가치평가 방법 및 관련 연구고찰을 통해 데이터상품의 가치에 대한 표준적인 평가항목을 제안하고, 계층화분석(AHP) 을 통해 우리나라 데이터거래시장 상황에 맞는 평가 기준을 제안하고자 한다.

제안 방법

1단계로 관련 사례의 데이터가치 평가모델을 대상으로 평가영역, 평가방향, 평가항목, 평가방법들을 비교분석하여 데이터 속성에서 궁극적으로 평가하고자 하는 평가방향을 파악하였다.
데이터상품 가치평가 모형은 Ⅱ장에서 살펴본 사례에서, 궁극적으로 측정하고자 하는 데이터상품의 가치평가영역과 평가방향을 도출한 다음, 이를 측정하기 위해서 보편적 정량화가 가능한 평가지표를 개발하는 방식으로 진행하였다.
본 연구는 이들 거래소의 데이터상품 가치 동인들을 통합하고, 추상적으로 표현된 데이터상품의 가치 동인들을 측정가능한 형태로 구체화하였다.
본 연구에서 제시하는 데이터상품의 가치평가 방법은 무엇이 데이터상품을 더 가치있게 만드는지에 대한 다양한 정보와 시장 내 상대적 가치비교를 가능하게 하는 기준을 시장참여자에 제공하여 데이터상품의 가치에 대한 거래당사자간의 인식차이를 좁히고자 개발하였다.
본 연구에서 제안하는 데이터상품의 가치평가법은 데이터 거래 이해관계자 중 수요자 관점에서 데이터 상품 속성의 상대적 가치를 평가하는 진단적 방식의 개념을 적용하였다. 원가나 시장 기반 가치평가법은 근본적으로 화폐가치인 가격을 측정하지만, 가치평가지수를 활용한 상대적 가치평가법은 가치에 대한 화폐 전환기준이 없다.
본 연구에서는 실데이터상품2에 기반하여 지표로서의 측정 및 활용 가능성을 평가하여 [그림 4]와 같이 최종 20개의 가치평가지표를 도출하였다.
본 절에서는 해외 데이터거래소의 데이터 평가 방법을 참고하여 국내 데이터상품 및 거래특성을 반영한 데이터 상품 가치평가 모형의 구조 및 개별 가치평가항목을 제시하고, 데이터상품간 비교 편의를 위한 데이터 상품 가치평가지수를 소개한다. 본 연구에서 제시하는 가치평가모형은 한국데이터산업진흥원에서 운영하는 ’데이터스토어‘와 ’안심구역‘내의 정형데이터세트 100개를 활용하여 가치평가 기준을 수립하였다.
본 연구는 데이터공급자와 수요자가 공통된 시각으로 데이터상품의 가치를 판단하고 공유할 수 있도록, 데이터거래소에서 거래 가능한 데이터상품에 대한 측정 가능한 가치평가방안을 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 해외 데이터거래소의 데이터상품 가치평가 방법 및 관련 연구고찰을 통해 데이터상품의 가치에 대한 표준적인 평가항목을 제안하고, 계층화분석(AHP) 을 통해 우리나라 데이터거래시장 상황에 맞는 평가 기준을 제안하고자 한다.
2장에서는 해외거래소의 데이터상품 평가항목 및 평가법을 조사하였다. 해외거래소의 공개된 자료가 제한적인 점을 고려하여 거래관점의 데이터상품 가치평가방법에 대한 연구자료를 추가로 조사하였다. 3장에서는 데이터 상품의 평가항목을 규정하기 위해 국내외 데이터거래소의 데이터 상품 정보를 크롤링하여 공통적인 데이터상품 구성요소를 도출하였다.

대상 데이터

AHP분석은 데이터거래 경험이 있는 민간기업과 학계의 전문가 총 17명을 대상으로 3주간 대면조사로 실시하였으며, 일관성을 총족한3 15명의 응답을 중요도 산출의 자료로 이용하였다.
국내외 거래소에서 수요자에게 제공하고 있는 데이터상품정보1를 취합하여 유형상품의 보편적 3가지 계층인 핵심가치(core benefit), 속성(tangible product), 서비스기능(augmented product) 에 맞춰 정리하면 [그림 1]과 같다.
세분화가 많이 될수록 가치평가모델은 정교해지나 시장내 거래상품이 적을경우 가치평가모델은 불안정해진다. 본 연구에서 제안하는 가치평가모델은 현재 거래소에 가장 많이 등록된 정형데이터 세트 중 비즈니스 트랜잭션에 기반한 데이터 상품을 대상으로 한다.

이론/모형

본 연구에서 제시하는 가치평가모형은 한국데이터산업진흥원에서 운영하는 ’데이터스토어‘와 ’안심구역‘내의 정형데이터세트 100개를 활용하여 가치평가 기준을 수립하였다.

성능/효과

절대가치인 가격을 책정하는 방법은 수요자가 데이터의 잠재적 가치를 판단하기에는 정보가 부족하다. 그러다 보니 해외의 데이터거래소들은 정보의 비대칭을 보완하기 위해 데이터 상품의 가치동인들을 비교할 수 있는 정보를 제공하고 있다.
데이터상품의 가치평가방법으로서의 효용성을 파악하기 위해 국내 데이터거래소에서 유통하고 있는 실제 데이터 상품에 동일한 평가기준을 적용한 결과, 개별 데이터상 품의 특성에 따라 평가값이 차별화됨에 따라 상대적 가치비교도구로 활용 가능함을 알 수 있었다. 그럼에도 본 연구에서 제안한 데이터상품 가치비평가방식은 몇 가지 한계가 있다.
본 연구에서 제안하는 데이터상품의 가치는 데이터콘텐츠의 활용적합성, 데이터 품질 및 지속적 공급에 대한 신뢰성, 사용편의성 측면의 기술적 사용성, 구매 시의 경제성으로 상품의 기능적 영향에 집중하고 있다.
또한 가치평가기준을 산업이나 데이터테마에 따라 고도화할 필요가 있다. 산업특성에 따라 제공 가능한 정보량과 종류가 다르며 그에 따른 평가기준의 차이가 있을 수 있고, 데이터 테마별 거래시장 성숙도의 차이로 인해 데이터상품 자체의 수준 차이도 있을 수 있다. 본 연구에서는 데이터상품 수집의 한계로 인해 산업별 또는 테마별 특성을 반영하지 못하였다.

후속연구

따라서 데이터상품의 가치평가 연구가 일반적인 상품에 대한 가치처럼 다양한 측면에서 지속적으로 연구된다면 유사한 형태로 비교가 될 수 있을 것이다.
또한 가치평가기준을 산업이나 데이터테마에 따라 고도화할 필요가 있다. 산업특성에 따라 제공 가능한 정보량과 종류가 다르며 그에 따른 평가기준의 차이가 있을 수 있고, 데이터 테마별 거래시장 성숙도의 차이로 인해 데이터상품 자체의 수준 차이도 있을 수 있다.
그럼에도 본 연구에서 제안한 데이터상품 가치비평가방식은 몇 가지 한계가 있다. 먼저 비교대상이 되는 데이터 상품의 유사성을 판단할 수 있는 기준이 필요하다. 본 연구에서는 데이터상품명이나 데이터컬럼명에기반하여 주관적으로 판단하였으나 텍스트마이닝 기법 등을 활용해 객관적 판단기준을 개발할 필요가 있다.
먼저 비교대상이 되는 데이터 상품의 유사성을 판단할 수 있는 기준이 필요하다. 본 연구에서는 데이터상품명이나 데이터컬럼명에기반하여 주관적으로 판단하였으나 텍스트마이닝 기법 등을 활용해 객관적 판단기준을 개발할 필요가 있다.
개별 가치평가지표의 측정방법은 [표 7]과 부록에 수록하였다. 일부 지표(예, 데이터공급의 지속성, 대체 가능성 등)는 본 연구를 위해 참고로 한 거래소인 데이터스토어를 대상으로 기준을 설정하였는데, 향후 통합거래소의 개념이 도입되거나 거래 가능한 데이터 상품에 대한 정보가 통합 관리된다면 대상기준을 확장하여 적용 가능할 것이다.
본 연구에서는 데이터상품 수집의 한계로 인해 산업별 또는 테마별 특성을 반영하지 못하였다. 지속적으로 데이터 상품 및 거래 정보를 축적하여 가치평가목적에 따라 모형을 개선한다면 그 활용도를 높일 수 있을 것이다.

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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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