초록 ▼

주요 선진국들은 2009년 이후부터 과학기술 정책의 과학화 사업을 범부처 단위로 확산하고 있으며 과학기술 정책의 과학화를 위한 전문가 협업 및 소통을 기반으로 데이터 개방 및 업무 협력기반을 강화하고 있다. 이에 KISTEP은 2008년부터 과학기술 기획 및 정책 수립, 미래 예측, 사업 평가, R&D 예산배분 등을 수행함에 있어 증거를 기반으로 하는 신뢰성을 확보하기 위하여 방대한 데이터를 분석하여 활용할 수 있는 K2Base 시스템을 지속적으로 개발·구축하고 있다. 최근에 전 세계적으로 과학기술과 관련된 수많은 다양한 형태의 데

주요 선진국들은 2009년 이후부터 과학기술 정책의 과학화 사업을 범부처 단위로 확산하고 있으며 과학기술 정책의 과학화를 위한 전문가 협업 및 소통을 기반으로 데이터 개방 및 업무 협력기반을 강화하고 있다. 이에 KISTEP은 2008년부터 과학기술 기획 및 정책 수립, 미래 예측, 사업 평가, R&D 예산배분 등을 수행함에 있어 증거를 기반으로 하는 신뢰성을 확보하기 위하여 방대한 데이터를 분석하여 활용할 수 있는 K2Base 시스템을 지속적으로 개발·구축하고 있다. 최근에 전 세계적으로 과학기술과 관련된 수많은 다양한 형태의 데이터들이 인터넷이나 소셜 미디어 등을 통해 쏟아져 나오고 있어 이를 수집하여 축적하는 것도 중요하지만 이러한 데이터들을 어떻게 분석하여 활용할 것인지에 대한 통합적 사고를 위한 심층 분석 및 해석이 보다 더 중요하다. 따라서 빅 데이터로부터 사용자들이 필요로 하는 가치 정보들을 찾아내어 효율적으로 활용하는 것이 가장 중요한 이슈로 부각되고 있다. 이처럼 빅 데이터는 대용량 데이터를 수집·분석하여 추출된 가치 정보를 바탕으로 변화를 예측하거나 이러한 변화에 능동적으로 대응하기 위한 정보화기술을 의미한다.
세계적인 컨설팅 전문기관인 매킨지를 포함하여 이코노미스트와 가트너는 빅 데이터가 국가의 성패를 좌우하는 데이터 경제시대(Data-driven Economy)가 도래할 것이라고 전망하면서 향후에 데이터는 중요한 자산으로 인식되어 이를 통해 부가 가치와 창의적인 혁신을 이끌어내는 정부와 기업만이 생존할 수 있다고 밝힌 바 있다. 따라서 세계 주요 선진국들은 매일 생성되고 있는 엄청난 양의 데이터를 분석하여 선제적인 정책과 미래전략을 수립하는데 적극적으로 활용하고자 빅 데이터 추진 전략 및 정책을 수립하여 지속적으로 추진해 오고 있다.
본 연구의 목표는 빅 데이터의 활용 사례가 풍부한 선진국의 빅 데이터 추진 전략 및 활용 사례뿐 만 아니라 과학기술정책의 과학화 및 의사결정에 필요한 빅 데이터 관련 분석 및 처리 기술에 대해 살펴보고 이를 효과적으로 활용할 수 있는 시사점을 도출하고자 한다. 또한, 최근 들어 이러한 빅 데이터 분석 결과를 다양한 관점에서 직관적으로 고찰하고 의사결정을 신속하게 내릴 수 있는 빅 데이터 시각화 기술이 주요 이슈로 부각되고 있다. 따라서 과학기술정책 과학화를 실현하기 위한 필수 요건으로 방대한 데이터의 다양한 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 이미지로 표현하는 시각화 기술 및 활용 형태에 대해 살펴보고 데이터 시각화의 성공적인 활용을 위한 시사점을 제시하고자 한다.
우리나라를 포함한 주요 선진국들의 빅 데이터 정책 및 추진 전략에 대해 살펴보면 우리나라는 2013년 6월 빅 데이터로 미래 트랜드를 분석하고 국가의 미래전략을 과학적으로 수립해 나간다는 내용을 담은 ‘정부 3.0 추진 기본계획’을 발표하였으며 이를 통해 일자리 창출 및 과학적 행정 구현, 공공데이터 개발 등을 통해 경제 성장과 국민 행복을 목표로 빅 데이터를 추진하고 있다. 미국은 정부 주도로 ‘빅 데이터 연구개발 이니셔티브’를 발표하여 핵심기술 확보와 빅 데이터의 활용, 인력 양성을 중점적으로 추진하고 있다. 이와 더불어 빅 데이터 관련 부처 및 기관들은 각 업무 특성에 적합한 빅 데이터 관련 프로젝트를 진행하고 있으며 이를 지속적으로 확대해 나갈 예정이다. 영국은 빅 데이터를 사회와 경제를 성장시킬 21세기의 새로운 원자재 및 연료로 정의하고 공공부문의 정보 공유 및 활용에 의한 가치를 창출하기 위하여 데이터 공개 및 공유 중심의 정책을 펼치고 있다. 영국 역사상 가장 투명한 정부를 목표로 오픈 데이터 전략을 추진하고 있는 셈이다. 따라서 각 부처는 수집된 데이터를 토대로 2015년까지 의료, 교육, 세금, 고용 등을 순차적으로 확대하여 정보를 공개할 예정이다. 일본은 사회 현안 문제를 해결할 수 있는 도구로 데이터에 대한 가치를 재평가하고 있다. 이에, ‘액티브 제팬(Active Japan)’ 전략을 발표하고 빅 데이터를 활용하여 사회 현안 해결 및 경제 성장 목표를 달성하기 위한 액티브 데이터 전략을 중점 목표로 정하였다.
맥킨지는 미국 경제성장의 활성화와 경기회복을 위한 5가지 기회요인을 분석한 보고서에서 GDP 성장과 함께 2020년까지 상당한 일자리를 창출할 수 있는 게임체이저(Game Changer)를 선정한 바 있다. 그 중의 하나로 빅 데이터가 선정되었는데 미국의 인구 고령화로 인한 경제활동인구 비중이 낮아짐에 따라 미국이 과거와 같은 속도로 1인당 GDP를 증가시키려면 생산성을 30% 이상 높여야 한다. 이를 위해 빅 데이터를 활용하면 효율성을 높이고 혁신적인 서비스 창조가 가능한데 미국은 전 세계 데이터의 32%를 차지하고 있어 유리한 입장에 있다고 말 할 수 있다. 빅 데이터를 이용한 생산성 향상으로 소매와 제조분야에서 3,250억 달러, 의료와 정부 부문에서 2,850억 달러의 GDP가 증가할 것으로 추산하고 있다. 영국의 경제경영 연구소(Center for Economics and Business Research)는 영국에서 빅 데이터를 도입할 경우 공공 및 민간영역에서 괄목할 만한 경제적 효과가 발생할 것이며 2012년부터 2017년까지 영국 산업 전체에서 약 2,160억 파운드의 경제적 효과가 발생할 것으로 전망하고 있다. 또한, 영국 대외정책연구원 (Policy Exchange)은 빅 데이터로 공공부문에서 연간 160억에서 330억 파운드가 절감될 것이며 이는 영국 정부 총예산인 7,000억 파운드의 약 2.5%,에서 4.5%에 해당하는 것이라고 밝힌 바 있다. 일본 총무성 역시 빅 데이터 도입 및 활용에 따라 농업, 도시, 환경, 유통, 의료 등 다양한 분야에서 생산성과 효율성을 높일 수 있을 것으로 판단하고 있으며 10조 엔의 부가가치 창출과 약 12조 엔에서 15조 엔의 사회비용 절감이 가능할 것으로 예측하고 있다.
따라서 주요 선진국들은 정치 및 경제, 경영, 의료, 사회, 문화 등 다양분야에서 빅 데이터를 활용하여 가시적인 성과를 내고 있다. 즉, 데이터분석 수치에 근거한 선거전략 수립, 예측 서비스에 의한 범죄 방지 및 치안 유지, 서울시 심야버스 최적화, 금융사기를 비롯한 탈세방지, 행정 서비스 개선, 소셜 네트워크 분석에 의한 질병 조기 발견 및 자살 예방,맞춤형 광고 및 의료서비스 등으로 활용 범위 및 성공 사례들이 점차 증가하고 있는 추세이다.
이처럼 주요 선진국들은 빅 데이터를 통해 사회·경제적 비용 절감은 물론 데이터를 기반으로 한 객관적이고 과학적인 접근방식을 통해 국정 운영 및 사회 현안 등을 해결하여 보다 나은 미래사회로의 방향을 모색할 수 있다고 확신하고 있다. 빅 데이터는 복지 및 안전·위험 등 국가사회 현안을 발굴하여 국민이 행복한 생활을 영위할 수 있도록 맞춤형 서비스를 제공하고 이머징 신기술 기반으로 신성장 동력 발굴 및 신시장을 개척하여 양질의 일자리도 창출할 수 있을 것이다. 이외에도 급변하는 국내외 환경변화의 동인을 발견하고 발생 가능한 미래를 예측하여 선제적인 대응전략도 수립할 수 있다.
이러한 빅 데이터의 시너지 효과를 실현하기 위하여 대량의 데이터를 빠른 속도로 분석하여 가치 정보를 도출하는 다양한 분석 기술과 처리 기술들이 지속적으로 개발되고 있다. 즉, 다양한 형태의 데이터를 분석할 수 있는 데이터 마이닝과 텍스트 마이닝 기술을 비롯하여 SNS를 분석할 수 있는 소셜 네트워크 분석 기술 등을 통해 미래 예측 및 과학적인 의사결정을 위해 활용하고 있다. 또한, 다양한 형태의 데이터가 모두 저장 가능한 NoSQL, 빅 데이터를 빠른 속도로 처리할 수 있는 하둡 및 인-메모리 컴퓨팅 기술 등 빅 데이터 처리 기술도 주요 선진국을 중심으로 활발하게 개발·활용되고 있다. 이처럼 한 동안 빅 데이터 시장은 거대한 데이터를 처리하기 위한 클라우드 기반의 분산처리 기술들과 대용량 데이터들을 효과적으로 분석하기 위한 기술들이 시장을 주도하고 있다. 실제로 짧은 기간 동안 많은 기술적 진보가 이루어져 왔으며 이후 다양한 분석 결과들을 활용하는 사례들도 증가하고 있다. 하지만 이러한 주도 기술들의 일반적인 딜레마는 최종 소비자에게 어떤 가치를 줄 수 있을지에 대한 배려가 부족하다는 것이다.
실제로 빅 데이터 분석 결과를 통해서 가치 정보를 얻는 소비자는 일반 대중이 될 수도 있겠지만 대부분의 경우 중요한 의사결정을 필요로 하는 사람들이다.
이 의사결정권자들은 빅 데이터 기술이나 분석 결과에 대해서 충분한 지식을 보유하고 있지 못한 경우가 더 많기 때문에 아무리 좋은 정보라 하더라도 가치있고 의미있게 전달하지 못한다면 그 효용성이 떨어질 수 밖에 없다.
따라서 데이터 분석 결과를 보다 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하고 전달하는 시각화 도구를 활용하면 더 큰 가치와 통찰력을 제공할 수 있다.
KISTEP은 2008년부터 과학기술 미래 예측 및 중장기 계획 수립, 기술 영향평가, 예비타당성 조사, R&D 성과분석 및 투자전략 수립, R&D 예산 편성, R&D 조사분석평가 등의 업무를 효율적으로 지원하기 위해 K2Base 시스템을 구축하여 국가별 혁신정책 동향 및 연구개발 투자 현황을 상시적으로 수집하고 국내외 논문·특허·저널 정보를 제공하는 유료 시스템과의 연동을 통해 많은 데이터를 보유하고 있다. 이렇게 수집된 데이터를 활용하여 과학기술과 관련된 변화와 문제에 대한 본질을 객관적 근거를 기반으로 신속하게 분석하여 보다 나은 대응 전략과 실행 계획을 수립하기 위한 지식 정보를 제공하고 있다. 특히, 2013년부터 향후 5년간 지식기반의미래가치를 창출하기 네트워크 구현을 목표로 시스템을 구축하고자 한다.
따라서 분석된 가치정보를 기반으로 과학기술의 미래 예측 및 정책 결정을 신속·정확하게 할 수 있도록 빅 데이터를 기반으로 시스템을 구현하여야 한다. 과학기술 분야에서 빅 데이터를 효율적으로 활용하기 위해서는 다음과 같은 전략이 필요하다.
첫째, 범부처 차원의 과학기술정책을 수립하기 위해서는 비정형화된 과학기술 관련 데이터를 실시간으로 수집·분석할 수 있는 기반을 마련하여 비정형 데이터와 데이터베이스에 저장된 정형화된 데이터를 동시에 분석하여 의사결정에 용이한 신뢰성이 높은 가치정보를 생성해야 한다. 둘째,과학기술 분야의 빅 데이터를 신속하게 분석하고 처리할 수 있는 새로운 기술을 적극적으로 도입해야 한다. 셋째, 대규모의 데이터 속에 숨겨진 가치정보를 발굴하기 위해서는 데이터 과학자(Data Scientist)를 확보하여야 한다. 넷째, 과학 기술과 관련된 데이터에 포함된 개인정보 및 기밀정보를 보호할 수 있는 보안대책을 마련하여 보호하여야 한다. 마지막으로 네트워크 분석에 의한 정보를 실시간으로 의사 결정할 수 있도록 사용자 및 의사결정자의 초점에 맞춘 정보의 시각화가 지원되어야 한다. 빅 데이터 처리 기술을 기반으로 분석된 결과들이 어떻게 가치있는 정보와 지식으로 활용될 수 있을지에 대한 마지막 관문이 빅 데이터의 시각화라고 해도 지나치지 않으며 과학기술 미래 예측 및 과학기술정책 수립을 위한 의사 결정의 효율화를 위해 K2Base 시스템이 나아가야 할 최종 목표이기도 하다.
앞으로 데이터와 정보에 대한 이해뿐 만 아니라 표현방식과 그래프 형식의 선택도 이제는 K2Base 시스템의 새로운 미션이 되었다고 볼 수 있다. 즉, 복잡하고 다양한 분석 데이터를 시각화 도구로 단순화하여 정확하고 신속하게 의사결정을 할 수 있는 방법을 제공하면 통찰력과 미래 가치를 창출할 수 있는 생산적인 시스템으로 발전하게 될 것이다.

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제출문 ... 3
• 요약문 ... 5
• 목차 ... 11
• 표목차 ... 12
• 그림목차 ... 13
• 제1장 서 론 ... 17
• 제1절 연구 배경 및 필요성 ... 17
• 제2절 연구 목표 및 내용 ... 20
• 제2장 빅 데이터 추진 전략 및 현황 ... 21
• 제1절 국내 추진 전략 및 현황 ... 21
• 제2절 국외 추진 전략 및 현황 ... 30
• 제3장 빅 데이터 활용 사례 및 시사점 ... 47
• 제1절 빅 데이터 활용 사례 ... 47
• 제2절 분석 및 시사점 ... 84
• 제4장 과학기술정책의 빅 데이터 활용 기술 ... 88
• 제1절 빅 데이터 분석 기술 ... 88
• 제2절 빅 데이터 처리 기술 ... 106
• 제3절 빅 데이터 시각화 기술 ... 118
• 제5장 결 론 ... 141
• 제1절 결론 ... 141
• 제2절 시사점 ... 145
• 참고문헌 ... 153
• 끝페이지 ... 157