[논문]플랫폼 노동자의 기여에 따른 데이터 배당 자격 확대 제안 연구

최서연; 신승중

doi:10.7236/jiibc.2021.21.2.187

플랫폼 노동자의 기여에 따른 데이터 배당 자격 확대 제안 연구
A Study on Expansion Proposal of Data Dividend Qualification Based on the Contribution of Platform Workers 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.21 no.2, 2021년, pp.187 - 193

최서연 (한세대학교 대학원 IT융합학과) , 신승중 (한세대학교 대학원 ICT융합학과)

초록
AI-Helper

2020년 2월, 경기도는 지역화폐를 이용하여 데이터를 생산한 경기도 지역 주민 사용자에게 데이터 배당을 세계 최초로 지급하였다. 현재, 데이터 배당은 데이터를 생산한 소비자에게 지급이 되고 있으나, 본 논문은 부가가치 창출 기여도에 따른 데이터 배당 자격 확대에 대한 연구를 하였다. 첫째, 데이터 배당 수급 대상자가 데이터를 생산한 소비자만이 가지는 것이 옳은 것인가에 대해 문제 제기를 하였다. 둘째, 부가가치 창출에 영향을 미친 데이터 가치화 기준 4요소를 분석하여 부가가치 창출에 영향을 주는 객체를 파악하였다. 4요소는 생산성, 유효성, 구체성, 활용성으로 구분하였고 각 요소에 해당하는 객체를 분석하였다. 그에 따라, 플랫폼 노동자의 부가가치 창출 기여 여부를 파악하였다. 결론적으로, 데이터 배당의 수급 대상자는 최초 데이터 생산 주체인 소비자뿐만이 아닌, 부가가치 창출을 위한 데이터 가치화의 구체성에 기여를 한 플랫폼 노동자도 자격을 가질 수 있음을 확인하였다. 본 논문은 해당 객체들 중 플랫폼 노동자를 중심으로 한 데이터 배당의 필요성에 대해 연구의 중심을 두었기에, 플랫폼 노동자 이외에 부가가치에 영향을 미친 객체들의 타당성에 대해서는 제외한다.

Abstract ▼ AI-Helper

In February 2020, Gyeonggi-do paid the world's first Data Dividend to local residents of Gyeonggi Province who produced data using local currency. Currently, Data Dividend is being paid to consumers who have produced data, but this paper studied the expansion of Data Dividend qualifications according to the contribution to creating added value. First, it raised the question of whether it is right for the recipient of Data Dividend to have only the consumers who produced the data. Second, by analyzing the four elements of data valuation criteria that influenced the creation of added value identified the objects that influence the creation of added value. The 4 factors were divided into productivity, effectiveness, concreteness, and usability, and the objects corresponding to each factor were analyzed. Accordingly, it was determined whether platform workers contributed to the creation of added value. In conclusion, it was confirmed that not only consumers, who were the first data producers, but also platform workers who contributed to the concreteness of data valuation to create added value can qualify for Data Dividend. Since this paper focuses on the necessity of data allocation centered on platform workers among the objects, the validity of objects that influence added value other than platform workers are excluded.

주제어

표/그림 (17)

그림 그림 1. 과학기술정보통신부, 데이터/AI 경제 활성화 계획 (19-23)^[3] Fig. 1. Ministry of Science and ICT, Data/AI Economicrevitalization plan (19-23)
그림 그림 2. KPMG 플랫폼 비즈니스의 성공 전략^[4] Fig. 2. Success strategy of KPMG platform business
그림 그림 3 빅데이터의 4V's^[6] Fig. 3. The 4V’s of Big Data
그림 그림 4. 아마존, 구글의 데이터 활용 현황^[9] Fig. 4. Data utilization status of Amazon, and Google
그림 그림 5. 경기도 배당 서비스 사이클^[10] Fig. 5. Gyeonggi-do dividend service cycle
그림 그림 6. 화재 동영상 데이터의 가격, 출처: KDX Fig. 6. The price of fire video data, source:KDX
그림 그림 7. 화재 동영상 데이터 가공 내역, 출처:KDX Fig. 7. The processing details of Fire video data, source:KDX
그림 그림 8. 경기도 배당의 데이터 가치화 사이클 Fig. 8. Data Valuation Cycle of Gyeonggi-do Dividend
그림 그림 9. 일반 기업의 데이터 가치화 사이클 Fig. 9. Data Valuation Cycle of Corporates
그림 그림 10. 통합적 데이터 가치화 사이클 Fig. 10. Integrated Data Valuation Cycle
그림 그림 11. 데이터 가치화 흐름도 - 경기도 배당 Fig. 11. Data valuation flow chart-Gyeonggi-do Dividend
표 표 1. 부가가치 창출에 영향을 미치는 데이터 가치화 4요소 Table 1. Four elements of Data Valuation that influence the creation of added value
표 표 2. 부가가치 창출에 기여한 객체 분석 (경기도 배당) Table 2. Object analysis that contributed to the creation of added value (Gyeonggi-do Dividend)
그림 그림 12. 음식 배달 주문 구조^[13] Fig. 12. Food delivery order structure
그림 그림 13. 데이터 가치화 흐름도 – 플랫폼 노동자 Fig. 13. Data Valuation Flow Chart-Platform Workers
그림 그림 14. 우버 리뷰 출처: 우버 홈페이지 Fig. 14. UBER Review, source: Uber Homepage
표 표 3. 부가가치 창출에 기여한 객체 분석 (플랫폼 기업) Table 3. Object analysis that contributed to the creation of added value (platform company)

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

현재는 데이터 배당의 대상자가 데이터를 생산한 소비자에게만 국한되어 있는바, 데이터 배당 대상자가 과연 소비자에게만 있다고 볼 수 있는지 의문을 제기힌다. 프로토콜 경제의 개념과 같이 창출된 부가가치 창출에 기여한 객체들을 찾고 기여도를 분석하여 데이터 배당 수급자 확대를 제안하는 연구를 진행하였다. 단, 데이터 주권에 대한 법적인 권리에 대한 것은 배제한다.
데이터 배당을 일종의 데이터 기본소득론으로 주장한 호주의 철학가 팀 던럽은 4차 산업혁명 기술로 인해 일자리 자체에 대한 논쟁보다 데이터를 활용해서 발생한 수익에 대해 데이터 배당으로 공정하게 재분배해야 한다고 주장했다. 현재는 데이터 배당의 대상자가 데이터를 생산한 소비자에게만 국한되어 있는바, 데이터 배당 대상자가 과연 소비자에게만 있다고 볼 수 있는지 의문을 제기힌다. 프로토콜 경제의 개념과 같이 창출된 부가가치 창출에 기여한 객체들을 찾고 기여도를 분석하여 데이터 배당 수급자 확대를 제안하는 연구를 진행하였다.

제안 방법

지급하였다. 그림 5와 같이 데이터 배당으로 지급된 경기도 배당은 도민이 지역화폐를 사용하여 생산된 데이터를 플랫폼에 의해 비식별 정보로 가공 분석했다. 가공 분석된 데이터를 연구소, 학교, 기업 등에 판매 등의 거래를 통해 발생한 수익금을 다시 경기도민에게 돌려준 구조이다.
데이터 가치화에 영향을 미친 4개의 요소를 비교해 보면 소비자는 데이터 생산성에 기여했고, 플랫폼을 통한 데이터의 가공분석이 이루어졌고, 플랫폼 노동자는 소비자의 주문에 의해 발생한 소비자의 기본 데이터 외에 배달 완료에서 이어지는 데이터들 (배달 경로, 소요 시간, 도착 여부, 고객 만족 리뷰 등)이 발생하는데 기여하였다. 또 다른 글로벌 플랫폼 기업인 우버 또한 마찬가지이다.
고객의 콜로 고객의 기본 정보와 위치, 목적지 등이 수집된다. 우버 택시 기사가 고객을 픽업 후 고객의 목적지까지 도착한 후 우버는 고객들의 리뷰와 팁이라는 카테고리를 통해 고객들이 플랫폼 노동자들을 평가하며 만족도에 대한 정보를 수집할 수 있도록 했다.(그림14) 즉, 운행 경로, 소요 시간, 도착 여부 등과 더불어 고객의 리뷰와 팁이라는 카테고리를 통해 고객의 기본정보보다 더 깊은 구체성과 다양성을 가진다.

대상 데이터

데이터는 21세기의 쌀 혹은 원유로 디지털 트랜스포메이션 (Digital Transformation) 시대의 주요 발전 동력이다 ^[2]. 데이터가 곧 부가되는 데이터 경제 즉, 데이터 자본주의 시대가 된 것이다.

성능/효과

그러나, 데이터는 생산되는 그 자체로는 부가가치 창출에 직접적 영향을 주기는 어렵고, 반드시 가공 분석이라는 과정을 거치는 데이터 가치 화가 이루어져야만 부가가치 창출에 기여를 한다는 것을 알게 되었다. 또한, 데이터는 질적/양적으로 많고 다양한 데이터 즉, 빅데이터가 수집됨으로써 더욱 그 가치를 높일 수 있음을 확인했다. 앞으로의 데이터 경제 시대에 새로운 부의 개념으로 부상될 데이터 배당은 데이터 주권이라는 개념을 넘어 부가가치 창출을 위한 데이터 가치화 기여도에 따라 그 이익을 공유 (Sharing) 해 나가는 것이 소비자, 기업, 국가가 공생할 수 있는 원동력이 될 것이다.
생산성은 데이터 최초로 생산 유무, 유효성은 데이터 가공분석 유무, 구체성은 세부 정보와 다양성으로 추가된 데이터 유무, 활용성은 판대 혹은 활용 등 부가가치 창출 연계성 유무로 부가가치 창출에 기여한 데이터 가치화를 분석할 수 있다. (표 1)
그러한 이유로, 빅데이터 수집, 저장, 가공, 분석, 해석, 적용 등 다양한 형태의 데이터 산업이 발달하게 되었다. 이렇게 디지털화가 이끈 데이터 산업은 플랫폼 기업을 탄생시켰고, 2019년 데이터를 활용한 플랫폼 기업이 2009년과 비교하여 10대 기업 중 7개를 차지하고 있음을 확인할 수 있다. (그림2)

후속연구

데이터 배당은 미래의 새로운 부의 개념으로 데이터 경제를 이끌어갈 척도가 될 것이며, 앞으로 발생되어질 수많은 데이터 거래에서 발생하는 이익을 서로 나누는 신개념으로 확대될 것이다. 앞으로 부가가치 창출에 기여한 각 객체 분류, 기여도 분석, 그 기여도에 따른 배당률 등을 위한 데이터 가치화 및 할당률에 대한 연구가 더욱 활발히 이루어져야 하겠다.
또한, 데이터는 질적/양적으로 많고 다양한 데이터 즉, 빅데이터가 수집됨으로써 더욱 그 가치를 높일 수 있음을 확인했다. 앞으로의 데이터 경제 시대에 새로운 부의 개념으로 부상될 데이터 배당은 데이터 주권이라는 개념을 넘어 부가가치 창출을 위한 데이터 가치화 기여도에 따라 그 이익을 공유 (Sharing) 해 나가는 것이 소비자, 기업, 국가가 공생할 수 있는 원동력이 될 것이다. 데이터가 수집 저장되고, 가공 분석되어 활용하고 이용하는 모든 객체들이 부가가치의 기여도에 따라 이익을 재분배하는데 그 의의가 있다.

참고문헌 (13)

Maeil Maeil Business Newss (Minister Park Young-sun, Minister of the Middle and High in the COMEUP 2020 opening speech "Platform economy will tranfer into a Protocol Economy" https://mk.co.kr/news/business/view/2020/11/1190873/
Kang-Min Lee, Sung-Bo Kim, Eung-Mo Kim. "Big Data and Its Copyright". The Journal of KIIT, 566-569. 2018
Ministry of Science and ICT, "data/AI economy revitalization plan" (19-23)
KPMG, "Platform business success strategy", Vol. 67. 2019 (Volume 67)
Wikipedia, "Data" https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9E%90%EB%A3%8C
REM, "Research on Education and Media", Vol. 8, N. 2, Year 2016 ISSN: 2037-0830 DOI:10.1515/rem-2016-0020

상세보기
Editorial Department. "Background and outlook for the introduction of Data Dividend", KISO Journal, (35), 41-43. 2019
ULLOA-L.ATimes By JAZMINE, "Newsom wants companies collecting personal data to share the wealth with Californians" https://www.latimes.com/politics/la-pol-ca-gavin-newsom-california-data-dividend-20190505-story.html
Seong-Tae Jeon, "Associate Research Fellow, Korea Intellectual Property Research Institute, Intellectual Property Issues Related to Data Creation and Utilization", No. 2019-5, 2019
Won Jun-seok, "Gyeonggi-do data dividend promotion case." Proceedings of the Korean Society for IT Service Conference 2020.1 (2020): 611-616
Seung-Jung Shin, "SNS using Big Data Utilization Research.", The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication(JIBC), Vol. 12. No.6. pp 267-272. 2012. DOI:http://dx.doi.org/10.7236/JIWIT.2012.12.6.267

원문보기 상세보기
Lee, Youngseok and Cho, Jungwon, "Study on Educational Utilization Methods of Big Data," Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, vol. 17, no. 12, pp. 716-722, Dec. 2016.

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SISAIN, How the "Delivery Revolution" is changing, https://www.sisain.co.kr/news/articleView.html?idxno34642

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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