초록 ▼

4. 연구 내용 및 결과
최근의 데이터 관련 산업들이 전통적인 DB산업의 경계를 념어 새로운 기술 및 시장영역으로의 확대는 데이터 기반 산업의 범위를 설정하는데 단일기준을 적용하기 어렵게 하고 있다. 본 연구에서는 데이터 기반 산업을 다음과 같은 세 가지 기준에서 설정하고지 한다. 첫째, 데이터의 수명주기 또는 가치사슬 상에서 데이터의 생성·저장·분석·가공 및 활용의 데이터와 관련된 제반 활동에 초점을 둠으로써 데이터의 전체 수명주기 상에서 가치를 창출하는 일련의 과정과 이와 연관된 활동들을 포함하고자 한다. 둘째, 데이터와

4. 연구 내용 및 결과
최근의 데이터 관련 산업들이 전통적인 DB산업의 경계를 념어 새로운 기술 및 시장영역으로의 확대는 데이터 기반 산업의 범위를 설정하는데 단일기준을 적용하기 어렵게 하고 있다. 본 연구에서는 데이터 기반 산업을 다음과 같은 세 가지 기준에서 설정하고지 한다. 첫째, 데이터의 수명주기 또는 가치사슬 상에서 데이터의 생성·저장·분석·가공 및 활용의 데이터와 관련된 제반 활동에 초점을 둠으로써 데이터의 전체 수명주기 상에서 가치를 창출하는 일련의 과정과 이와 연관된 활동들을 포함하고자 한다. 둘째, 데이터와 관련된 기존영역과 신기술 및 신시장 영역을 포함하는 범위로 전통적인 DB산업뿐만 아니라 최근 급성장하고 있는 빅데이터, 클라우드 및 사물인터넷을 포함하여 각 시장들을 데이터의 가치사슬 상의 핵심활동들과 연계하여 산업의 범위를 설정하고자 한다. 셋째, 데이터를 통한 가치창출 활동과 관련된 주요 주제들을 포괄하는 범위로 민간기업, 정부 및 연구자들을 포함으로써 다양한 이해관계자들이 참여하고 있는 산업으로 설정하고자 한다.
본 연구에서는 데이터 기반 산업을 '가치창출을 위해 데이터를 중심으로 주요 가치사슬상 활동들과 관련된 기술, 서비스 및 제품을 공급히고 활용하는 산업'으로 정의하며, 주요특징은 다음과 같다. 첫째. 가지사슬 상의 관점에서는 다양한 데이터(원천, 행태, 속도)들을 수집, 저장, 가공분석 및 활용함으로써 새로운 가치를 창출하는 것과 관련된 제반 기술, 제품 및 서비스 시장의 모습을 가진다. 둘째, 기술 및 시장의 관점에서는 전통적인 DB시장뿐만 아니라 빅데이터, 클라우드 및 사물인터넷과 같은 데이터 관련 신기술 및 신시장을 포함하여 각 시장이 상호 연계된 시장의 모습을 가진다. 셋째, 산업의 경계예서는 기존 의 업종분류상에서 독립적인 산업으로 분류되기 보다는 기존 산업들과 새롭게 등장하는 제품시장 영역을 포함하는 산업의 모습을 보인다.
데이터 기반 산업 분석을 위한 생태계 분석을 위해서는 최근의 플랫폼이나 네트위크의 개념을 포함한 보다 통합적인 생태계의 개념 정립이 필요할 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 데이터 산업 중심의 IT 생태계 분석 유행을 크게 세 가지의 관점에서 구분하고자 한다. 첫째, 생태계를 구성하고 있는 구성원의 역할 관점에서의 구분이며 둘째는 생태계의 제품 및 시장 관점에서의 구분, 마지막으로 셋째, 데이터의 순환주기 관점에서의 생태계 분석 유형을 분류하고자 한다. 관점에 따라 생태계의 구성요소를 구분하는 점에 있어 약간씩의 차이는 존재하지만 공통적인 사실은 생태계 내의 구생원들 간 상호작용은 공생을 목적으로 모든 구성원들이 생태계를 통해 상호 편익을 높이고자 하는데 초점을 두고 있다는 것이다. 지금까지 IT산업에서의 데이터 산업 생태계를 세 가지 관점에서 분석한 내용들을 정리해 보면 구성원의 역할을 중심으로 분석할 경우는 특정 기업 및 구성원이 한정된 한 가지의 역할 만을 수행한다고 보기 어려운 부분이 있으며, 제품 및 시장의 관점으로 분석한 경우는 세부적으로 시장을 분류할 경우 해당 기업이나 제품이 속한 시장의 구분을 정확히 할 수 없는 경우가 발생한다. 그리고 이들은 특정한 한 가지의 관점에서 살펴 본 특정 시점의 정적인 성격의 연구들로 생태계 전체의 현황이나 특성, 동적인 관점에서의 전반적인 생태계 발전을 위한 여건 분석 등을 위한 목적으로 활용하기에는 분명한 한계가 있다. 따라서 본 연구의 목적인 국내 데이터 기반 산업의 육성 방안을 도출하기 위한 데이터 산업 생태계 분석에는, 하나의 한정적인 관점보다는 생태계의 구성 요소뿐만 아니라 생태계에 영향을 미치는 제반 여건들을 고려한 전반적인 시각에서 살펴봄으로써, 구성원의 역할이나 데이터 수명주기와 같은 데이터 이용 목적이라는 부분까지 포함해야 할 필요성이 있다. 또한 이들 데이터 활용을 가능하도록 지원해주고 실제 비즈니스를 수행하고 있는 기업이나 제품 등과 관련한 시장 관점 또한 포함되어야 할 것으로 판단된다. 그리고 데이터 산업의 발전을 위해 필요한 기술적 인프라 및 표준화, 관련 제도나 법규와 관련된 규제 기관의 역할, 전문 인력 양성 등을 맡고 있는 교육훈련기관 등 데이터 산업의 발전에 영향을 미치며 제반 여건을 형성하는 생태계의 주체들에 대한 내용도 고려해야 할 필요성이 있을 것으로 판단된다.
국내 DB산업은 창조경제 시대의 핵심 산업으로써 지속적으로 성장하여, 2013년 기준으로 11조 규모의 독자시장으로 자리 잡았다. 하지민 국내 DB산업은 취약한 생태계 구조로 인해 글로벌 경쟁력이 미흡한 수준이고 외산 솔루션 점유 고착화, 포털-중소DB서비스 기업 간 양극화 심화, 전문 인력 부족 심화, 데이터 관리 체계의 부실 및 데이터 품질 저하, 투명한 데이터 유통 구조 미확립, 데이터 기반 수익모델 개발 부재 등과 같은 어려움을 겪고 있다. 이러한 애로사항을 발생하는 이유는 데이터의 생성에서부터 저장, 가공 그리고 활용에 이르는 일련의 과정이 효율적으로 연동되지 못하기 때문이다. 따라서 데이터 기반산업을 발전시키기 위해서는 한정된 이슈니 애로사항을 극복하기 위한 해결책보다 데이터 기반 생태계의 복잡성과 상호의존성을 이해하고 분석할 필요가 있다. 이는 차세대 성장동력인 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷의 신규 데이터 기반 산업에도 해당된다. 데이터 기반 생태계를 분석하는 것은 전통적인 DB산업의 가치사슬에 새로운 기술과 시장이 더해진 신규 데이터 기반 산업 이해에 도움이 될 것이다. 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷의 특성과 현황에서 살펴보았듯이 신규 데이터 기반 산업은 데이터 생성에서 활용에 이르는 데이터 기반 산업 생태계 가치사슬에 위치하고 있다. 데이터 기반 산업의 주요 역할을 기준으로 살펴보면 기존 DB산업은 데이터 저장과 데이터 가공 및 분석, 사물인터넷은 데이터 생성 및 수집과 데이터 저장, 빅데이터는 데이터 가공 및 분석과 데이터활용, 클라우드 컴퓨팅은 모든 데이터 생애 주기에 걸쳐있다. 하지만 대부분의 데이터 기반 산업은 전 구간의 생애 주기에 해당될 수 있다. 예를 들어 센서를 통해 빅데이터가 형성되고, 이러한 데이터는 빠른 저장과 분석을 위해 클라우드 서비스름 이용하는 과정에서 사물인터넷은 데이터 생성, 빅데이터는 데이터 저장, 클라우드 컴퓨팅은 데이터 가공이 주된 역할이 될 것이다. 새로운 기술 및 신규 서비스들은 기존 DB산업의 영역을 확대시킨다. 경제발전을 위한 화두로 DB산업이 제시되는 상황에서 국내 DB산업의 문제점으로 주로 나타나는 내수 시장 규모, 데이터 질(Quality)과 공개범위, 개인정보 보호와 같은 데이터 보안, 기술력 확보, 소비자가 원하는 서비스 개발 등은 반드시 해결해야할 사항이다. 어려움을 극복하기 위한 방안으로 각 애로사항을 분리하여 해결방안을 제시할 경우 가치사슬에 미치는 영향이 제한된다. 데이터 기반 산업에서 경쟁우위를 확보하기 위해서는 데이터 가치사슬상 활동과 관련된 기술이 연동 가능한 범위를 설정하고 해당 영역에 대한 광범위한 분석과 융합을 통합 플랫폼, 서비스 개발이 필요하다.
데이터 기반 기술들은 기존 기술의 개선과 신기술 개발이 적절하게 융합·발전하는 양상을 보인다. 또한, 하드웨어 기술의 한발 빠른 발전으로 인해, 소프트웨어 기술 시장이 보다 쉽게 커질 수 있었던 것으로 사료된다. 빅데이터 및 클라우드 기반 기술들은 주로 오픈소스를 중심으로 발전하는 모습을 보인다. 특히 빅데이터 시장의 핵심 기술인 하둡을 기반으로, 다양한 오픈소스 플랫폼과 솔루션이 등장하면서 유료 솔루션을 바탕으로 발전해오던 기존 DB산업의 분위기를 변화시키고 있다. 데이터 분석 기술의 경우, 기존에 존재하던 데이터 분석 기술들이 대용량·실시간 데이터의 처리에 적합하도록 진화히는 모습을 보인다. 특히, 기존 분석 기술들을 하둡에 연동하거나, 스트림 데이터를 치리할 수 있도록 개선하는 연구들과 이와 관련된 다양한 제품들이 쏟아져 나오고 있다. 또한, 빅데이터의 등장으로 가장 각광받고 있는 또 하나의 분야는 바로 데이터 표현 기술이다. 데이터 표현 기술은 기존의 단순한 표현 방식에서 벗어나, 대량의 데이터를 분류하여 사용자들의 직관적인 판단을 유도하고, 분석 결과를 쉽게 파악할 수 있도록 도와주는 요소 기술로 발전하고 있다. 뿐만 아니라, 데이터를 사용자들의 취향이나 기호에 맞도록 표현할 수 있는 사용자 UT의 만족도 향상에도 많은 기여를 하고 있다. 이렇게 빅데이터와 클라우드 시장은 다양한 기술발전을 통해 전 세계적으로 눈에 띄게 주목받고 있으나, 국내 기술력은 아직 그에 미치지 못하고 있는 심정이다. 국내 기업들은 해외 기업보다 펑균 2~3년 이상 핵심 기술력의 격차를 보이고 있는데, 기술 변화가 빠른 lT 산업의 성격을 볼 때 실제로는 훨씬 더 큰 기술의 뒤쳐짐을 의미한다. 해외의 경우, 빅데이터 오픈소스 기술들은 많은 IT 인력의 관심과 참여, 그리고 이를 기반으로 생성된 개발 관련 커뮤니티들의 활성화를 바탕으로 빠르게 변화하고 발전한다. 그러나, 국내에서는 기술 교육 환경과 인력의 부족, 기업 위주의 기술 공유로 인한 대형 커뮤니티 부재 등 해외의 오픈소스 플랫폼 기술력을 따라가기엔 역부족인 상황에 처해 있다.
최근 사물인터넷 분야는 센싱 및 네트워킹 기술로 수집되는 데이터의 표준화, 개인 정보와 관련된 데이터들의 보안에 많은 관심을 보이고 있다. 센서의 종류가 다양화되고, 데이터의 송·수신을 담당하는 유무선 통신 역사 함께 발달하면서, 사물인터넷을 위한 데이터구조 표준화 및 통신 규약 표준화 등의 기술이 주목을 받고 있다. 또한, 스마트폰이나 태블릿 등 개인 정보가 담겨있는 기기들이 온라인 상태에서 여러 위협에 노출될 수 있기 때문에, 이를 보호하기 위한 보안 방안들의 연구도 활성화 되고 있다. 사물인터넷은 데이터 기반 산업의 주요 기술들과 네트워크·시스템 분야의 기술들이 모두 융합된 미래형 기술이라 할 수 있다. 그렇기 때문에, 앞서 시사한 바와 같이 현재 데이터 분석 및 처리의 중심이 되는 국내 빅데이터 기술력이 갖는 문제점들이 빨리 보완되지 않는다면, 사물인터넷 분야에서도 마찬가지로 글로벌 추세를 따르지 못하고 그 뒤릎 쫓는 형태를 보이게 될 것이다.
데이터 기반 산업의 성격 및 구조를 감안해 그 특성을 크게 세 가지로 구분할 수 있다. 첫째, 데이터 기반 산업은 하드웨어 중심의 시장이라기보다는 소프트웨어와 서비스 중심의 시장이다 둘째, 데이터 기반 산업은 플랫폼을 바탕으로 한 전형적인 양면 시장(Two-sided market)의 형태를 가지고 있다. 마지막으로, 기반여건에 따라 산업의 활성화 정도가 달라질 수 있다는 점이다. 데이터 기반 산업의 특징을 고려하여 국내와 해외 데이터 기반 산업의 생태계 특징을 비교하면 다음과 같다.
국내외 기업의 솔루션 개발 현황의 경우, 앞서 언급한 기술개발에서의 문제점을 명확하게 찾아볼 수 있다. 국내의 경우 대기업 중심으로 기술 및 솔루션 개발이 이루어지고 있으나, 이는 보통 각 기업에 적용하기 좋은 형태이거나, 이미 해외에서 개발된 통합 오픈소스 플랫폼 형태를 따르고 있다. 그리고 해외와 비교할 때, 대기업 위주의 기술 개발과 솔루션 제공 등이 눈에 띄며, 중소기업, 벤처기업 등은 신기술 개발보다는 기존 기술의 개선 등에만 중점을 두어 소극적 태도를 취히는 것을 볼 수 있다.
또한, 데이터 기반 산업에 뛰어드는 신규 기업이 적으며, 대다수의 기업들은 인력 부족을 호소하고 있다. 특히, 다양한 지식을 겸비한 데이터 과학자(data scientist)의 경우, 교육기관과 기업, 정부가 연계하여 인력 양성을 추진하는 등의 노력이 미미하고, 이미 추진하고 있더라도 선진국과 비교하면 커리큘럼이나 기술 난이도 등이 매우 낮은 것으로 보인다.
데이터 기반 산업의 주도업체 측면을 살펴보면, 해외의 경우는 아마존이니 구글 등과 같은 인터넷 기업과 페이스북 등의 소셜 기업들이 산업 전체를 주도하고 있다. 특히 소셜 플랫폼의 영향력이 커지면서 점점 소셜 기업들은 통합의 근간이 되어 생태계의 중심 역할을 할 것으로 기대되고 있다.
반면 국내의 경우는 서비스 제공을 위한 IT 인프라 환경을 갖추고 있는 하드웨어 제조기업이나 이동통신사 등과 같은 기존 대기업을 중심으로 데이터 기반 산업이 이루어지고 있으나 이들 IT 인프라는 시간이 갈수록 일상재 (Commodity)화 될 가능성이 높아 고부가가치를 지향하기에는 무리가 있을 것으로 판단된다. 따라서 플랫폼과 서비스 제공자 중심으로 재편될 시장 상황을 예측해 본다면 국내 IT 기업들의 기술력 확보를 위한 투자가 절실하다고 할 수 있다.
데이터 기반 산업 관련 인력양성의 경우, 국내에서는 그 동안 정부의 R&D 프로젝트가 연구개발 상용화에 집중되다 보니 상대적으로 관련 인력에 대한 교육 및 양성은 소홀한 면이 있었다. 따라서 산업계에서 필요한 인력 양성을 위한 환경 마련을 위해 대학이나 전문 인력 양성기관의 설립에 대한 장려정책을 추진해야 하며 그에 필요한 재원을 관련 기업들이 투자할 수 있도록 유도하는 정책 추진의 필요성이 절실하다.
국내의 데이터 기반 산업은 기술적으로 미국 등의 선진국 대비 최소 3~4년 이상의 기술격차가 존재하는 것으로 나타나고 있다. 특히 특정 플랫폼에서 다른 플랫폼으로 데이터 및 서비스의 이동이 불가능한 상태라 플랫폼에 따라 종속되는 서비스가 제공될 수밖에 없는 상황이다. 데이터 기반 산업의 가장 큰 과제 중의 하나는 이러한 플랫폼간의 상호호환성 확보인데 이를 위해서는 표준화 정립이 시급히 이루어져야 한다.
기술 인프라의 경우, 해외는 소프트웨어 관련 핵심 기초기술과 서비스 기술 등의 경쟁력이 높은 반면 국내 업체들의 경우는 IT 산업 성장 자체가 하드웨어 중심으로 이루어진 결과, 이들 부문에서는 열위에 았으며 실제 상당한 기술격차가 존재하는 심정이다. 이는 국내 업체들의 기초 기술력 부족과 개발인력 부족이 주된 요인이라고 볼 수 있는데 실제 국내 클라우드 컴퓨팅 관련 업체들의 경우는 33%가, 통신사들은 43%가 서비스 안정성을 위해 브랜드 이미지가 좋은 해외 업체의 솔루션을 이용하고 있다(권애라, 2012).
제반 인프라와 관련된 법규 및 제도적인 측면에서는 해외의 경우는 각 해당 산업별 협회 등을 중심으로 제도나 정책 수립 관련 활동들이 활발히 진행되고 있는 상황이다. 예를 들면 클라우드 보안 협회(CAS; Cloud Security Alliance)를 중심으로 보안 기술의 개발이나 글로벌 법규 및 정책 수립 관련 내용들에 대한 상당 부분이 이미 협의가 진행되었다.

Abstract ▼

4. Research Results
This study investigates current changes and developments related to Data-based industries in terms of market, technology and policy perspective. Recent developments and scope of Data-based industries extends its market boundaries over DB areas and intesrrates with traditional

4. Research Results
This study investigates current changes and developments related to Data-based industries in terms of market, technology and policy perspective. Recent developments and scope of Data-based industries extends its market boundaries over DB areas and intesrrates with traditional industries. This study defines Data-based industries as industries related to technologies, products and services along with data value chains for higher value creations.
This study assesses key market characteristics on Data-based industries focusing on DB, Big Data, Cloud and Internet of Things. Each market shows high growth rates and promising market expectations. Teclulolosrical innovations have been characterized as rapid technological developments, integration of hardware and services and adoption of open source platforms. Market and technologies related to Data-based industries in Korea has been far behind global markets and leading groups.
The Data-based ecosystems have been characterized as followings: software or service-centric markets rather than hardware-centric market, two-sided market around platforms, importance of data-infrastructures for industry development. The Data-based ecosystems in Korea have underdeveloped and less competitive in compare with those of leading countries.

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 5
• 목 차 ... 7
• 표 목 차 ... 10
• 그 림 목 차 ... 12
• 요 약 문 ... 17
• SUMMARY ... 27
• CONTENTS ... 30
• 제 1 장 서 론 ... 31
• 제 1 절 연구 필요성 및 목적 ... 31
• 제 2 절 연구 범위 ... 32
• 제 2 장 데이터 기반 산업 정의 ... 34
• 제 1 절 데이터 관련 산업 ... 34
• 제 2 절 데이터주도형 경제 및 가치사슬 ... 39
• 제 3 절 데이터 기반 산업 정의 ... 40
• 제 3 장 생태계 개념 및 특징 ... 42
• 제 1 절 산업 생태계의 개요 ... 42
• 1. 비즈니스 생태계 개념 및 특징 ... 42
• 2. IT 생태계 개념 및 특징 ... 44
• 제 2 절 데이터 산업 생태계 분석 유형 및 특징 ... 47
• 1. 구성원 역할 관점 생태계 ... 47
• 2. 제품 및 시장 관점 생태계 ... 51
• 3. 데이터 순환주기 관점 생태계 ... 59
• 제 3 절 생태계 개념 시사점 ... 64
• 제 4 장 데이터 기반 산업 시장 현황 ... 65
• 제 1 절 DB산업 현황 및 특성 ... 65
• 1. 국내 DB산업 현황 ... 65
• 2. 해외 DB산업 현황 ... 72
• 제 2 절 신규 데이터 기반 시장 현황 및 특징 ... 76
• 1. 빅데이터(Big Data) ... 76
• 2. 사물인터넷(IoT: Internet of Thing) ... 86
• 3. 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing) ... 92
• 제 3 절 데이터 기반 산업 시장 시사진 ... 97
• 제 5 장 데이터 기반 산업 기술 및 서비스 현황 ... 99
• 제 1 절 데이터 관련 기술 동향 ... 99
• 1. 데이터 기반 기술 변화 ... 99
• 2. 빅데이터 주요 기술현황 ... 104
• 3. 사물 인터넷 주요 기술현황 ... 120
• 4. 클라우드 주요 기술현황 ... 121
• 제 2 절 국내외 기술개발 및 솔루션 개발 현황 ... 127
• 1. 국내 현황 ... 127
• 2. 국외 현황 ... 137
• 제 3절 데이터 기반 신규 서비스 동향 ... 149
• 1. 복합 정보서비스 ... 149
• 2. 사회 문제 해결 및 미래 예측 ... 152
• 3. 데이터 유통 및 거래 플렛폼 ... 155
• 제 4 절 데이터 기반 산업 기술 및 서비스 시사점 ... 159
• 제 6 장 데이터 기반 산업 정책 현황 ... 162
• 제 1 절 국내 주요 정책 동향 ... 162
• 1. 빅데이터 정책 ... 162
• 2. 사물인터넷 기본 계획 ... 164
• 3. 클라우드 산업 육성 ... 165
• 4. 공공데이터 개방 정책 ... 166
• 5. DB산업 육성 정책 ... 168
• 제 2 절 해와 주요국가별 정책 동향 ... 170
• 1. 미국 ... 170
• 2. EU ... 190
• 3. 영국 ... 208
• 4. 일본 ... 224
• 제 3 절 국내외 주요 정책 시사점 ... 235
• 제 7 장 데이터 기반 산업 육성 방안 ... 244
• 제 1 절 데이터 기반 산업 및 생태계 ... 244
• 1. 데이터 기반 산업 특성 ... 244
• 2. 데이터 기반 생태계 특성 ... 245
• 3. 데이터 기반 산업 생태계 국내외 비교 ... 247
• 제 2 절 데이터 기반 산업 육성 방안 ... 249
• 1. 데이터 기반 산업육성 정책 기반 구축 ... 249
• 2. 데이터 전문인력 양성 체계 구축 ... 250
• 3. 데이터 기반 기술개발 및 산학연 협력체계 활성화 ... 251
• 4. 데이터 관련 창업지원체계 구축 ... 252
• 5. 데이터 기반 기술인프라 및 기술표준화 구축 ... 253
• 6. 공공 데이터 개방 및 데이터 거버넌스 명확화 ... 254
• 7. 데이터 기반 공정거래 및 개인정보 보호원칙 수립 ... 255
• 참고문헌 ... 258
• 끝페이지 ... 264