미국 낙농산업을 중심으로 7)
2. 미국 낙농산업의 데이터 거버넌스 현황
미국 낙농산업에서 데이터 공유는 일반적인 관행으로 정착되었으며
,
낙농가축사육협회(CDCB)
와 낙농 가축개량협회(DHIA)
가 이를 주도하고 있다.
최근 낙농산업 내에서 센서 어레이와 같은 자동화 시스템과 신기술 채택의 증가로 인해 낙농가에서 생성되는 데이터의 양도 증가하고 있다.
하지만 생성되는 데이터 양의 증가 추세에 비해 데이터 소유권 및 사용에 관해 다루는 기존 법률이 없어 이에 따른 문제점 발생이 우려된다
.
이러한 문제점을 다루기 위한 가장 최근의 시도는2014
년 미국농민연맹(AFBF)
이 자발적으로“
팜 데이터의 개인 정보 보호 및 보안 원칙(US Privacy and Security Principles for Farm Data)”
을 발표한 것이다.
1) 그러나 이 이후로 미국 낙농산업 내에서 데이터소유권,
개인정보보호 및 보안문제를 해결하기 위한 진전은 없었다.
<그림 1> Janzen의 ‘팜데이터의 개인정보보호 및 보안원칙’ 3단계 해석
자료: Janzen(2017), Ag Data Ownership(https://www.aglaw.us/janzenaglaw/2017/6/12/ag-data-ownership)을 참고하여 저자 작성(검색일 2022.03.15.)
1) 농업 데이터 수집·이용 등에 대한 농업인의 우려를 해소하고자 농업기술 제공업체(ATP, Agriculture Technology Provider) 를 대상으로 계약서 작성 지침을 제시하며 지침 준수에 대한 인증제도를 통해 데이터 거래를 위한 신뢰 기반을 구축한 것으로 평가됨. ATP를 대상으로 단순하고 이해하기 쉬운 계약서 작성을 요구하고, 데이터 권리와 책임에 관한 농가의 이해도 제고를
데이터 소유권은 데이터의 대체불가성과 무형성
,
비경쟁적인 특성으로 인해 기존 법률을 적용하기가 쉽지 않은데,
특히,
유형자산을 주로 다루는 법적 관점에서 무형자산인 팜 데이 터의 소유권은 매우 까다로운 이슈이다.
팜 데이터 소유권을 법적으로 보호하기 위한 유일한 방법은 팜 데이터를 지적재산권으로 분류하는 것이다.
그러나 이러한 분류를 시행하더라도 농가 입장에서는 데이터 소유권을 다루는 능력에 한계가 있다는 문제점에 직면하게 된다. 2021
년 위스콘신대학(Wisconsin-Madison)
의Dairy Brain
프로젝트에 따르면 미국 내 낙농가의59%
가 지난5
년간 데이터공유협약을 체결한 적이 없고22%
의 낙농가는 지난5
년간 데이터공유협약 체결 여부를 모른다고 응답하였다.
데이터 공유에 대해 미흡한 인식 에도 불구하고 모든 낙농가들은 그들의 데이터를 여러 방식으로 공유하고 있는데,
이로 인해 야기되는 문제점은 전 세계적으로 동일하게 중요한 사안으로 간주된다.
2.1 데이터 노출 위험(Data Exposure Risks)
데이터 공유 및 보안은 다양한 형태의 위험을 일으킬 수 있다
.
이러한 위험의 주요 원인은 의도하지 않은 데이터 공개나 노출이다.
데이터가 공개되거나 노출되는 경우의 주된 결과는 부정적인 경제적 효과(
즉,
경제적 손실)
의 초래이다.
주요 데이터 노출의 종류와 그에 따른 문제점들은<
표1>
과 같다.
<표 1> 데이터 노출의 종류와 발생하는 문제점
노출되는 데이터 발생하는 문제점
복지 관련 데이터
• 농가와 산업에 부정적인 여론을 초래
• 상업적으로 부정적인 결과 초래
(예: 회사 주도의 인센티브의 손실, 소비자 기반 감소) 생산 또는 경제 관련 데이터 • 대출과 같은 재정적 인센티브 활용 시 부정적인 영향을 줌. 다른 업체(기업)에게 노출된 데이터 • 토지와 임대료 가격 등의 시장가격에 혼란을 줌.
다른 동종 농가에게 노출된 데이터 • 일부 경쟁 위험이 발생할 수 있음.
• 이러한 위험은 다른 위험들에 비해 상대적으로 낮음. 자료: Cue et al.(2021)의 “Data Governance in the Dairy Industry” p.4 내용을 번역하여 저자 작성
다른 업체에게 데이터가 노출되는 경우의 예를 들면
,
농지임대 회사가 추가적인 이익을 얻기 위해 전략적으로 본인들에게 유리한 데이터를 유출하여 임대료 상승을 부추길 가능성 이 존재한다.
다른 동종(
예:
낙농산업)
농가에게 데이터가 노출되는 경우의 예는 성공한 농가의 데이터가 경쟁농가에게 유출 또는 판매되어 경쟁농가의 생산량이 증가하고 수요 대비 공급이 증가해 우유시장의 가격이 하락하는 상황을 들 수 있다.
2.2 투명성과 이용약관(Transparency and Terms and Conditions)
데이터 공유와 보완과 관련하여 투명성과 이용약관이 신기술과 신제품 계약 시 중요한 측면으로 주목받고 있다
.
그러나 이용약관은 대부분 너무 길고 복잡하기 때문에 서비스 이용자들은 이용약관 및 개인정보보호정책을 읽지 않고 동의하는 경우가 일반적이다. Dairy
Brain
프로젝트에서 실시한 설문조사에 따르면 응답자의92%
가 이용약관을 거의 읽지 않는다고 조사되었는데
,
이들 중24%
는 이용약관을 전혀 읽지 않는 것으로 나타났다.
이에 대해호주의
Farm Data Code
에서는 이용약관이 평이한 언어로 표현되어야 하고,
데이터 공유목적
,
의무 등에 대해 명확한 설명이 있어야 한다고 제안한다.
2.3 사생활 보호(Privacy Protection)
팜 데이터의 개인정보보호와 보안을 보장하기 위해서는 데이터
,
기술 또는 다른 분야에서 잠재적으로 접근할 수 있는 모든 것의 표준안을 통일하는 것이 중요하다.
그러나 팜 데이터 가 농가를 떠나 다른 곳에서 이용될 경우 데이터 보안과 개인정보보호를 책임지는 것에 대한 구체적인 규정은 미흡하고,
팜 데이터가 유출된 경우,
벌금,
기타 법적 제재 등은 일관된 표준을 제공하고 있지 않다.
이에 대해 미국 연방 차원에서의 규정은 팜 데이터를 생산하는 개별 농가에 국가표준화 수준의 안전 수칙을 제공할 수 있다.
여러 소스의 데이터 집합으로 생성된 대규모 데이터 세트는 대규모의 농장의 생산성과 경제성을 개선하는 데 잠재적으로 가치가 있지만
,
일부 낙농가는 위와 같은 방식으로 데이터 가 집계되는 것을 꺼려한다.
팜 데이터 제공에 부정적인 낙농가들도 이러한 대규모 데이터 세트 개발이 낙농산업에 큰 도움이 된다는 것을 인지하고 있지만,
낙농가 입장에서 잠재적인못한다는 부분을 우려한다
.
이러한 딜레마를 해결하기 위해선 대규모 데이터 세트의 생성이 한 당사자만이 이익을 얻는 상호 배타적인 구조가 아닌 공생적이고Win-Win
하는 구조를 설정할 필요가 있다.
상용 소프트웨어 활용은 낙농가의 농가 관리에 도움을 주고 낙농가의 기술 이행에 큰 원동력이 된다