국토시론
데이터 경제 활성화를 위한 공간정보의 역할
강영옥
대한공간정보학회장, 이화여자대학교 지리학과 교수 (ykang@ewha.ac.kr)
기존에 상상하지 못했던 새로운 원천에서부터 데이터가 생성되고, 이들 데 이터를 수집하고, 분석하는 것이 쉬워지고 있다. 사물에 센서의 부착이 늘어 나고, 서로 연결되고, 지능화되면서, 데이터는 기하급수적으로 증가하고 있 다. 취득 가능한 데이터가 늘어나고, 데이터로부터 얻은 통찰력을 통해 새로 운 가치가 생성되면서 데이터의 교환이나 거래의 필요성도 증가하고 있다.
IDC(International Data Corporation) 보고서(2018)에 따르면 세계 데이터 양은 2016년 16ZB에서 2025년 163ZB로 열 배가 증가할 것이라는 전망이 다. 데이터뿐만 아니라 데이터 기술 · 서비스 관련 시장규모도 지속적으로 성 장하고 있는데, 2011년에서 2018년 사이 빅데이터 기술 · 서비스 관련 글로벌 시장규모는 연평균성장률 28%를 기록하였으며, 약 46.2조 원의 시장규모에 도달하였다고 분석되었다(Statista 2018).
폭발적으로 증가하는 데이터가 인공지능 등 다양한 기술과 융합해 4차 산 업혁명을 견인하고, 혁신적인 변화를 촉진하고 있다. 데이터가 각종 서비스 자원으로 활용되면서 석유 · 전기 · 금융자본에 비교되는 필수 자본으로 부상 하고 있는 것이다. 데이터를 잘 생산해서 축적하고 활용하는 것이 미래 기업 의 가치와 경쟁력을 평가하는 중요 지표가 되고, 경쟁의 핵심으로 작용할 것 으로 보인다. 데이터 활용을 통해 경제적 부가가치를 올리고 있는 대표적 사 례로 에어비앤비(Airbnb)는 191개국 420만 개 이상의 숙박 정보 및 고객데 이터를 확보해 서비스를 제공하고 있으며, GE는 제트엔진의 데이터를 수집 하여 사전에 장애를 예측하고 최적의 비행항로를 제시해 연착횟수를 20%나 줄였다고 한다. 지멘스는 제조 설비에서 발생한 데이터 분석을 통해 생산라
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인을 재조정하고 생산량을 여덟 배 증가시킬 수 있었으며, 인텔은 칩 제조 과정에서 발생하는 데이터를 분석해 300만 달러의 제조비용을 절감할 수 있었다고 한다. 코마츠는 약 40만 대의 건설장비 가동상황 데이터를 GPS 원격관리시스템으로 수집해 수요 예측과 수리, 중고차 가격 결정 등에 활용한 결과 10%
가 넘는 영업 이익률을 제고할 수 있었으며, 테스코는 냉장 데이터를 분석해 영국과 아일랜드의 3천 개 점포에서 연 20%의 냉장비용을 절감할 수 있었다고 한다.
이처럼 데이터가 모든 산업의 발전과 새로운 가치 창출의 촉매 역할을 하는 ‘데이터 경제’ 시대가 도 래하고 있다. 데이터 경제라는 용어는 2011년 데이비드 뉴먼(David Newman)이 작성한 가트너보고서 (How to Plan, Participate and Prosper in the Data Economy)에서 처음 등장한 이후 다양하게 정 의되고 있는데, Digital Reality(2018)에서는 ‘조직이나 비즈니스의 방대한 데이터를 저장 · 검색 · 분석 해서 생성되는 금융이나 경제적 가치’라고 정의하기도 하였다. 데이터 경제는 데이터를 수집 · 생성하는 단 계, 데이터를 데이터센터와 클라우드 서비스 등을 이용
해 보관하고 관리하는 저장 · 관리 단계, 원데이터, 가공 데이터, 분석 결과 등을 거래하는 단계, 그리고 데이터 를 분석하고 그 결과를 서비스나 비즈니스 모델 개발에 적용하는 분석 · 활용 단계로 구분해 볼 수 있는데 이러 한 데이터 경제사슬의 각 단계에서 가치가 생성되고, 새 로운 비즈니스 모델의 가능성이 증대되고 있다.
데이터가 국가와 기업의 혁신 성장에서 핵심 키워드
가 되면서 데이터 경제 활성화에 전 세계 기업 · 국가의 관심이 고조되고 있으며, 미국 · 중국 · EU · 일본 등 세계 주요국은 데이터 경제 선도를 위해 범국가 차원에서 종합적인 대책을 마련해 추진 중이다. 우 리나라도 2018년 6월 4차산업혁명위원회 의결안건으로 ‘데이터 산업 활성화 전략’을 발표하였다. 이 전 략에는 ‘데이터를 가장 안전하게 잘 쓰는 나라’를 비전으로 데이터 이용제도 패러다임 전환, 데이터 가치 사슬 전 주기 혁신, 글로벌 데이터 산업 육성기반 조성을 3대 전략 방향으로 제시하였다.
그러나 4차산업혁명위원회에서 우리나라의 데이터 활용수준을 진단한 내용을 살펴보면 데이터 이용 측면에서 우리나라는 세계적으로 엄격한 수준의 개인정보 규제로 인해 데이터 활용이 크게 위축된 상 황이며, 실제 보호수준도 높지 못한 게 현실이라고 지적하고 있다. 우리나라의 경우 2014년 카드3사의 개인정보 유출사태 이후 개인정보 보호 규제가 한층 강화되어 높은 수준의 규제체계가 확립된 반면, 개 인정보의 활용에 대한 인식 및 법적 근거는 미흡한 실정이라는 것이다. 데이터 가치사슬 측면에서는 데 이터의 구축 · 유통 · 활용 등 가치사슬 전반에 걸쳐 고품질 데이터 부족, 폐쇄적 유통구조, 산업 · 사회적 활용 저조 등 한계를 노출하고 있다고 지적하고 있다. 지속적인 공공데이터 개방 확대에도 불구하고, 활용도가 높은 고부가가치 공공데이터는 양적으로 부족하고, 품질 역시 낮은 수준이며, 국민의 삶과 직 결된 교통 · 환경 · 안전이슈 등 사회문제 해결에의 활용도도 저조한 실정이라는 것이다. 데이터 산업 육
폭발적으로 증가하는 데이터가 인공지능 등 다양한 기술과 융합해 4차 산업혁명을 견인하고, 혁신적인 변화를 촉진하고 있다.
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성 측면에서도 최근 빅데이터 R&D 투자 확대에도 불구, 국내 기술수준은 세계 최고 대비 76%에 불과 하며, 산업 전반의 빅데이터 활용 확산으로 빅데이터 분석 수요가 크게 늘고 있으나, 기업이 필요로 하 는 전문인력과 인프라가 많이 부족한 실정임을 지적하고 있다.
앞서 언급한 4차산업혁명위원회의 ‘데이터 산업 활성화 전략’에서 국내 주요 데이터 현황 10대 분야 (보건의료, 교통, 금융, 통신/미디어, 도시/공간, 에너지/환경, 연구, 문화/관광, 제조, 유통)와 10대 산 업 분야(금융, 통신/미디어, 보건/의료, 농수산, 유통/물류, 제조, 도시, 교통, 재난/안전, 환경 분야)를 꼼꼼히 살펴보면 공간정보와 연계되지 않는 데이터 혹은 연계되지 않는 산업분야를 찾는 것이 어려운 실정이다. 즉 데이터 경제 시대에 공간정보는 정보의 가치를 높이고, 정보를 위치기반으로 연계하여 보 다 부가가치 높은 정보로 업그레이드시키는 데 핵심적 역할을 할 수 있는 분야인 것이다. 그러나 안타 깝게도 4차산업혁명위원회에서 지적한 데이터 이용 상황과 관련된 문제점들은 공간정보 분야에도 여실 히 나타나고 있다.
2005년 웹2.0이라는 개념이 도입되고 인터넷 사용자들의 웹 사용이 일방적인 사용이 아닌 양방향의 사용, 그리고 웹의 플랫폼화, 구글에서 구글맵 API 등이 공개되면서 O’Reilly가 주최한 Where 2.0 컨 퍼런스에서는 다음과 같이 공간정보의 중요성을 언급한 적이 있다. “이 세상 모든 것들은 위치를 가진 다. 자신, 사람, 전화통화, 애완동물, 지진, 재고 처분, 은행 강도, 유명한 비석 등 모두가 위치를 가지 고 있다. 우리가 살면서 접촉하는 식료잡화로부터 디지털 사진에 이르기까지 모든 것들은 위치를 가진 다. 이들 위치로부터 우리는 더 많은 것들을 알 수 있으며, 이로부터 새로운 경제를 창출할 수 있다.”
우리나라의 공간정보시장은 1995년 NGIS사업과 함께 측량을 통한 데이터 구축부터 시작하여, 측량 기반의 데이터 구축이 주축을 이루는 것이 사실이다. 하지만 측량, 항공사진, 위성영상 등에 의해 생성 되는 데이터는 그 일부분이며 IoT 데이터, SNS 데이터, 공공의 비즈니스에서 생성되는 데이터(예를 들 면 교통카드, 택시운행, 버스운행 데이터 등)들은 향후 폭발적으로 증가할 것으로 판단되며, 이들 데이 터에 공간정보를 추가하여 분석할 때 사회적 이슈문제 해결, 공공서비스 향상이 빠르게 진전될 수 있을 것으로 보인다. 그러나 이러한 해결은 그냥 얻어지는 것이 아니며 공간정보 관점에서 데이터 경제 활성 화에 맞게 데이터의 개방, 활용, 산업육성 제반영역에서 공간정보 정책을 확인하고, 미진한 부분에 대 한 개선책을 마련하려는 노력이 필요하다.
참고문헌
김규리. 2018. 데이터 주권 부상과 데이터 활용 패러다임의 전환. IT & Future Strategy 5호. 대구: 한국정보화진흥원.
장준희. 2018. 데이터 경제의 부상과 사회경제적 영향. IT & Future Strategy 7호. 대구: 한국정보화진흥원.
4차산업혁명위원회. 2018. 데이터 산업 활성화 전략. 보도자료, 6월 26일.
Albert Opher, Alex Chou, Andrew Onda, and Krishna Sounderrajan. 2016. The Rise of the Data Economy: Driving Value through Internet of Things Data Monetization. NY: IBM.
IDC. 2018. The European Data Market Monitoring Tool Report. MA, Framingham: IDC.
Statista. 2018. Big Data Market Size Revenue Forecast Worldwide from 2011 to 2027. https://www.statista.com/statistics/254266/
global-big-data-market-forecast/ (2019년 5월 1일 검색).
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