친환경적 데이터 응용기술 활용 정책개발을 위한 기획연구

강성원,이홍림 한국환경정책평가연구원 2020 기본연구보고서 Vol.2020 No.-

Ⅰ. 연구의 배경 및 목적 □ 데이터 응용기술의 급속한 확대에 따라 요구되는 새로운 환경정책연구를 파악하고, 이를 수행하는 정책연구 로드맵을 구축 ㅇ 21세기에 들어서면서 데이터 수집, 축적, 분석, 확산과 관련된 데이터 응용기술이 급속하게 발전하였으나 데이터 응용기술이 환경에 미치는 영향은 불확실 - 데이터 응용기술: 데이터 수집, 축적, 분석, 확산 기술 ㅇ 데이터 응용기술의 사회경제적 파급효과 규모는 불확실하며, 사회경제적 변화가 환경에 미치는 영향도 불확실 - 데이터 응용기술이 1차~3차 산업혁명과 유사한 사회경제적 변화를 가져올 수 있는지 여부가 불확실 - 데이터 응용기술이 야기하는 사회·경제적 변화가 환경에 미치는 영향은 다양한 경로를 통해 복합적으로 발현 * 효율성 효과: 생산성 향상 → 자연자원 투입 절감 → 환경부담 완화 * 반등 효과: 생산성 향상 → 단위비용 하락 → 시장 확대 → 환경부담 심화 * 시장 확대효과: 기술진보 → 거래비용 하락 → 시장 확대 → 환경부담 심화 * 소비억제 효과: 데이터 응용기술 → 동일효용 제공을 위한 소비자 비용 최소화 조합 제공 → 소비억제 → 환경부담 완화 ㅇ 데이터 응용기술 확산에 따른 잠재적 환경 부담을 완화하고, 데이터 응용기술을 활용하여 환경정책의 개선을 도모하는 환경정책 개발이 필요 - 효율성 효과 및 소비억제 효과를 활용하여 반등 효과 및 시장 확대효과 억제 * 데이터 응용기술을 활용한 효과적인 유인기반(incentive-based) 정책을 통해 소비억제 효과를 강화하여 친환경적 소비를 촉진 - 데이터 응용기술을 활용하여 환경정책의 효과성을 제고하고 비용을 절감 ㅇ 본 연구의 목적은 데이터 응용기술 확산으로 인한 변화에 대응하기 위해 환경정책 연구과제 로드맵(2020~2029년)을 구축하는 것임 - 현황 파악 연구: 데이터 응용기술 확산이 환경에 미치는 영향에 대한 불확실성 해소 - 환경부담 억제방안 연구: 데이터 응용기술을 활용한 효과적인 유인기반 정책을 통해 소비억제 효과를 도모하고 이를 데이터 응용기술 확산에 따른 환경부담 억제에 사용 - 데이터 응용기술을 활용하여 현황 파악 연구 및 환경부담 억제방안 연구의 질 제고 Ⅱ. 연구현황 및 한계 □ 데이터 응용기술 관련 국내 연구는 데이터 응용기술의 확산 및 사회경제적 파급효과에 대한 연구보다 ‘활용방안’ 및 ‘활용환경’에 대한 연구가 중심 ㅇ NDLS, RISS에 수록된 빅데이터 관련 연구 중 2016년 이후 게재된 연구문헌 999건을 수집하여 주제별로 분류 ㅇ 데이터 응용기술 자체에 대한 연구는 6.7%, 사회경제적 파급효과에 대한 연구는 4.7%에 불과, 사회경제적 파급효과 대응방안 관련 연구는 11.4%에 그침 ㅇ 데이터 응용기술 활용사례 연구는 30.2%, 활용방안 연구는 30.6%, 활용과 관련된 제도적, 사회경제적 환경에 대한 연구는 16.3%로 가장 비중이 큼 □ 대부분의 문헌이 데이터 응용기술의 급격한 확산과 대규모 사회경제적 파급효과를 기본 전제로 하며 극단적 낙관론 혹은 비관론을 취함 ㅇ 활용방안 및 활용사례 연구, 파급효과 및 파급효과 대응방안에 관한 연구는 데이터 응용기술의 급속한 확산 및 대규모 사회경제적 파급효과를 전제로 함(77.0%) ㅇ 데이터 응용기술의 급속한 확산 및 대규모 파급효과 발생을 기본 전제로 하는 연구는 극단적인 낙관론 혹은 비관론을 취함 ㅇ 데이터 응용기술의 확산 결과에 대해 중립적인 입장을 전제로 하는 ‘활용과 관련된 제도적, 사회경제적 환경에 대한 연구’ 및 ‘기술 자체에 대한 연구’는 23.0%에 그침 □ 데이터 응용기술의 사회경제적 파급효과와 관련하여 보다 중립적인 접근이 필요 ㅇ 데이터 응용기술의 확산에 대해 전망하고, 이를 바탕으로 사회경제적 파급효과의 불확실성을 분석하는 연구가 요구됨 Ⅲ. 데이터 응용기술과 환경문제 1. 데이터 응용기술의 확산 □ 21세기 이후 데이터 수집-집적-분석-확산에 활용되는 기술이 급격히 발전하면서 사용이 확산되는 현상 발생 ㅇ 수집: 센서와 네트워크가 결합된 사물인터넷 보급으로 데이터 수집범위 확대 ㅇ 집적: 분산형 저장시스템의 발달과 클라우드 컴퓨팅의 확대로 대용량 데이터 접근성 증진 ㅇ 분석: GPU 연산기능의 강화로 거대 기계학습 모형 사용 시작 ㅇ 확산: 네트워크 기술의 확산으로 데이터 분석결과 활용범위 확대 □ 실시간 변동 데이터를 반영하여 갱신된 분석결과를 실시간으로 전달하는 환경을 조성하였으나, 갱신된 정보를 제품생산에 반영하는 자동화 및 로봇 기술은 초기단계 ㅇ 정보를 이용하여 생산-유통-소비를 연결하는 새로운 형태의 서비스 시장 창출 ㅇ ‘확산’ 단계의 병목현상 존재: 갱신된 분석 결과를 이용하여 제품 제조과정을 변화시키는 자동화 및 로봇기술은 아직 초기단계(예: 3차원 프린터) 2. 데이터 응용기술과 환경문제의 관계 □ 데이터 응용기술이 정보통신 외의 산업 생산성에 미치는 영향관계는 아직 불확실하며, 기술진보와 환경문제의 관계도 불확실 ㅇ 데이터 응용기술이 다른 산업의 기술진보를 유도할 수 있을지 여부는 아직 불확실 ㅇ 데이터 응용기술이 다른 산업 기술진보를 유도할 경우에도 환경문제와의 관계는 효율성 효과, 반등 효과, 시장 확대효과의 상대적 크기에 따라 결정 ㅇ 효율성 효과 및 반등 효과에 대한 전망이 불확실하여 데이터 응용기술 확산과 환경문제간의 관계는 불확실한 상황 □ 1차~3차 산업혁명과 비교할 때 데이터 응용기술의 발전이 산업 전반의 생산성 증진에 미치는 영향은 현재까지는 미약 ㅇ 1차, 2차 산업혁명 이후에는 전 산업에 걸쳐 지속적인 생산성 증대를 관찰할 수 있지만, 3차 산업혁명 이후 산업 전반의 생산성 증가는 단기에 그침 ㅇ 데이터 응용기술 발전을 상징하는 2010년대의 역사적인 사건들이 일어난 시기에 산업 생산성은 하락세로 나타남 - 데이터 응용기술 발전과 관련된 역사적 사건: 2011년 IBM 슈퍼컴퓨터 Watson의 < 제퍼디(Jeopardy!) > 퀴즈 프로그램 우승, 2016년 인공지능 알파고-이세돌 대국 ㅇ 향후 데이터 응용기술의 확산에 따른 전 산업 생산성 증가 전망에 대해서는 낙관론과 비관론이 혼재 - 낙관론: 3차 산업혁명부터 시작된 장기적 기술진보가 진행 중 - 비관론: 전 산업 생산성 증대가 확인되지 않았음 □ 데이터 응용기술의 발달에 따른 효율성 효과, 반등 효과, 시장 확대효과는 아직 통계적으로 확인되지 않음 ㅇ 1차, 2차 산업혁명 이후에는 반등 효과가 효율성 효과보다 크게 나타났고, 3차 산업혁명 이후에는 국제무역 시장이 확장되면서 환경오염물질 배출량이 급격하게 증가 ㅇ 데이터 응용기술 확산이 산업 전반의 생산성 증가를 야기하거나 시장규모를 급속히 확대할 경우 1~3차 산업혁명과 같이 환경오염물질 배출량이 증가할 위험 존재 ㅇ 데이터 응용기술 확산이 활발하던 2010년대에 산업 전반의 생산성 증진이 부진하고 국제무역량 증가가 정체상태였기 때문에, 3가지 효과 중 어떤 효과가 가장 클지는 아직 확인되지 않음 3. 데이터 응용기술 활용현황: 산업 □ 데이터 응용기술의 확산에 따라 ‘소비자 가치 극대화 시장’이라는 새로운 시장이 창출 ㅇ 데이터 응용기술은 실시간으로 변동하는 소비자 선호를 생산 및 유통 과정에 반영할 수 있는 도구를 제공하여 ‘소비자 가치 극대화 시장’이라는 새로운 시장을 창출 ㅇ ‘소비자 가치 극대화 시장’: 소비 단계에서 소비자가 제품으로부터 얻는 ‘가치(value)’를 극대화하는 서비스를 제공하는 시장 - 제조업: 개인 맞춤형 생산, 스마트 제품 - 서비스업: 소비자-공급자 정보 연계, 소유하지 않은 재화 소비(servitization) □ 제조업에서는 데이터 응용기술을 공정효율화 및 소비자가치 극대화 생산에 활용 중 ㅇ 공정효율화: 생산-유통과정에서 수집한 정보를 활용하여 생산 공정을 효율화하는 스마트 공장 도입 ㅇ 소비자 수요 정보를 제품의 생산에 반영하는 개인 맞춤형 생산, 소비자 사용 정보를 제품 판매 후 운용 방식에 반영하는 스마트 제품 생산 활성화 - 개인 맞춤형 생산: 스마트 공장/소비자-생산자 직접 연계(Amazon Third Party) - 스마트 제품 생산: 제품 구입 이후 소비자의 사용 정보를 반영하여 제품 운용 방식을 조정하는 서비스를 제공(스마트 전구, 스마트 폰) □ 서비스업에서는 데이터 응용기술을 활용한 ‘소비자 가치 극대화’ 시장이 창출됨 ㅇ 소유하지 않은 내구재를 소비하는 단기임대 및 구독(subscription) 서비스 시장 창출 - 차량 단기임대(SOCAR), 클라우드 서비스(Amazon Web Service, Google Cloud Service) ㅇ [교통] 소비자 수요에 적합한 교통수단/교통수단 조합을 실시간으로 도출하여 사용권을 제공하는 새로운 교통서비스 산업 창출 - 카카오 택시, 승차공유(Uber), 통합교통서비스(Whim: 다중 교통수단 결합서비스) □ 데이터 응용기술 확산에 따라 소비자 가치 극대화 시장이 확대될 전망이지만, 기업의 변화 및 산업구조 개편이 선결조건 ㅇ 생산 공정 효율화는 자동화 및 로봇 기술의 발전이 부진하여 진행이 더딜 것으로 전망 - 실시간 정보를 반영하는 자동화 설비는 아직 실현되지 않은 상황 · 예) 4세대 이상 자율주행자동차는 아직 개발단계 ㅇ 기업의 생산양식, 기업조직, 기업문화가 소비자 가치 극대화 시장에 적합하게 변화하여야 소비자 가치 극대화 시장 확대가 가능 - 생산양식: 개인 맞춤형 생산에 적합한 유연한(agile) 생산방식 - 기업조직: 다양한 실험이 자유로운 분권형 기업조직 ㆍ 소비자 정보 파악을 위해서는 다양한 실험이 필수적 - 기업문화: 데이터를 중시하는 기업문화 ㅇ 데이터 응용기술 역량이 있는 창업기업 위주로의 산업구조 개편 필요 - 데이터 응용기술은 데이터 응용기술 역량을 보유한 기업이 다른 산업에 진출하는 방식으로 주로 확산 ㆍ 애플사는 앱스토어(appstore)를 이용하여 애플리케이션 유통 시장에 진출 - 데이터 응용기술 활용 유인에는 강하고 비용 부담은 적은 창업기업의 역할이 중요 ㆍ 기존 기업은 대량생산 중심 생산양식, 수직적 기업조직, 절차중심 기업문화에 익숙하여 데이터 응용기술 활용에 적합하도록 변환하는 비용이 큼 4. 데이터 응용기술 활용현황: 정책 □ 증거기반 행정 원칙이 자리 잡고 개인정보보호 규제가 완화되었으며, 공공기관 정보공개가 활발하게 이루어져 데이터 응용기술 활용을 위한 기본적 제도가 정비 ㅇ 통계기반정책평가제도(2007년) 도입으로 정책 전 분야에 증거기반 행정원칙 적용 가능 ㅇ 2020년 「개인정보보호법」이 개정되어 가명정보 사용이 허용됨 ㅇ 2012년 이후 공공기관 정보공개 건수 및 공개율이 급증하는 등 공공데이터 공급이 활발하게 이루어짐 - 공개 건수: 28만 9,000여 건(2010년) → 63만 9,000여 건(2018년) - 공개율: 89.7%(2010년) → 96.1%(2013년) → 95.1%(2018년) □ 현재 데이터 응용기술은 단기예측, 정책대상 선별, 가상 정책실험(micro- simulation)의 도구로 정책에 사용 ㅇ 단기예측: New York Federal Reserve bank의 GDP Nowcasting - 경제현황 관련 정보를 실시간으로 업데이트하여 GDP 단기 예측치 생산 ㅇ 정책대상 선별: ‘복지 사각지대 발굴관리 시스템’ - 데이터 분석으로 복지 사각지대에 처할 위험이 있는 가구를 사전 선별하고 직접 방문하여 확인 ㅇ 가상 정책실험: 정책 관련 상황을 가상으로 재현하여 정책실험 도구로 활용 □ 데이터 분석결과의 인과관계 규명이 어려워 이를 정책증거로 사용하는 것은 제한적이나, 의사결정의 효율성 제고를 보조하는 정보 생산에 데이터 응용기술 활용 가능 ㅇ 데이터 응용기술로 도출한 결과는 입증의 책임(burden of proof)을 보장하기 어려워 정책 의사결정 시 핵심 자료로 활용하기는 어려움 - 정책 의사결정 시 사전적 법령심사가 주를 이루어, 이를 뒷받침하기 위해서는 입증의 책임을 감당할 수 있는 ‘증거’ 역할을 하는 정보가 필요 ㅇ 예측, 정책실험, 정책대상 선별 등 의사결정 효율성 제고에 ‘참고’가 되는 정보생산에 충분히 활용 가능 5. 데이터 응용기술과 환경문제: 전망 □ 데이터 응용기술 확산으로 소비자 가치 극대화 시장이 확대됨에 따라 환경오염물질 배출량이 증가할 전망 ㅇ 자동화(automation) 기술의 진보가 늦어져 효율성 효과 및 반등 효과가 가까운 미래에 발현할 가능성은 낮음 ㅇ 소비자 가치 극대화 시장이 새롭게 확대되면서 환경오염물질 배출량이 증대할 위험 존재 - 소유 없는 소비가 확대되면서 기존 내구재 사용 빈도가 증가하고, 내구재 구입시의 비용부담이 낮아져 신규 소비자가 유입될 가능성이 높음 - 데이터 응용기술을 활용하여 소비자의 비용을 절감하는 서비스를 제공할 시 추가지출 여력이 발생하여 타 상품의 소비가 증가하는 소득효과(income effect) 발생 □ 산업구조의 경직성 및 대기업 위주의 기업 생태계로 인해 데이터 응용기술의 확산 자체는 제한적이고 점진적일 전망 ㅇ 대기업은 산업 간 경쟁보다 산업 내 경쟁에 집중하고 있어 대기업 주도 산업개편을 기대하기는 어려움 - 2000년 이후 산업구조 변화는 경직적이고, 산업 내 집중도는 심화(이한득, 2016) ㅇ 정보통신기술 기반 산업구조를 주도할 역량이 있는 중견기업 비중이 낮은 상태로 기업 생태계가 유지되고 있어 중견기업 주도 산업개편 또한 기대하기 어려움 - 대기업은 투자 여력은 있으나 유인이 부재하고, 중소기업은 투자 여력이 부족 - 대기업 중심의 자원 집중이 2006년부터 2018년 까지 유지됨: 규모 상위 0.02% 사업체가 고용의 7.2%를 차지(2018년) ㅇ 창업기업의 성장이 부진하여 창업기업 주도 산업개편을 기대하기 어려움 - 창업기업은 업력이 증가할수록 영업이익률 및 순이익률이 낮아지는 경향을 보임 - 업력 7년 이하 창업기업(2016년)의 52.3%는 도매·소매업, 음식·숙박업 사업체이며, 출판·영상·방송통신·정보서비스업 사업체는 1.1%에 불과 □ 데이터 응용기술이 확산되면 소비자 가치 극대화 시장이 확대되어 소규모 사업장 배출량 및 소비단계 배출량 비중이 증가할 전망 ㅇ 개인 맞춤형 생산이 증가하면서 소규모 사업장 비중이 상승 - 유연한 생산에는 소규모 사업장이 유리: 1979년 GM 미국 고용 61만 8,365명 vs. 2019년 Apple 미국 고용 9만 명 ㅇ 소유하지 않는 소비가 증가하면서 내구재 소비 단계의 배출량이 증가 - 소유하지 않고 사용하는 사용자 수가 증가: 기존 내구재 사용 빈도 증가 - 배출원과 사용자가 분리되는 현상 발생: 배출원(서비스공급자) ≠ 사용자(가계, 기업, 개인) □ 인과관계 증명의 한계로 인해 데이터 응용기술은 환경정책 수립 시 ‘참고자료’ 생산용도로 활용될 전망 ㅇ 사전 법령심사 중심 정책운용에서 데이터 응용기술을 참고자료 생산에 사용 가능 Ⅳ. 중장기 연구목표 및 추진방향 1. 정책과제 □ 데이터 응용기술 확산에 따른 환경정책 과제는 소비자 가치 극대화 시장 확대에 따른 배출량 증가 및 배출원 구성변화에 대응할 수 있는 환경정책을 개발하는 것임 ㅇ 시장 확대효과에 따라 환경오염물질 배출량이 증대할 전망 ㅇ 소규모 배출원 배출 비중 및 소비단계 배출 비중이 증가하여, 배출량 직접규제 및 신규 내구재 효율규제가 중심인 기존 환경정책 효과가 약화될 우려 - 소규모 배출원 비중이 증가할 경우 배출량 직접규제 모니터링 비용 상승 - 소유 없는 소비가 확대될 경우 배출원인 사업장과 배출을 야기하는 가계가 분리되어 사업장 규제 효과가 약화되고, 기존 내구재 사용 단계의 배출량이 증가하여 신규 내구재 효율 규제 효과도 약화될 것으로 예상 ㅇ [기회요인] 데이터 응용기술을 활용한 소비자 비용절감 서비스를 제공하여, 소비자 가치 극대화 시장 확대 추세를 완화하고 환경오염물질 배출량을 억제 - 비용절감은 소비자가 추구하는 중요한 가치임. 소비자 가치 극대화 시장에서는 데이터 분석기술을 활용하여 비용을 절감하는 소비조합 도출 서비스 제공 가능 □ 유인기반 환경정책을 강화하여 배출원 구성변화 및 배출량 증대에 대응할 필요 ㅇ 상대가격을 조정하여 소규모 사업자, 내구재 사용자가 오염물질 배출량을 저감할 유인을 강화 - 친환경적 소비가 비용절감 소비가 되도록 조세·보조금을 사용하여 상대가격 조정 ㅇ 소비자 가치 극대화 시장에서 데이터 응용기술을 비용절감에 활용하여 친환경적 소비를 촉진 ㅇ [전제조건] 친환경 재화 및 서비스를 소비자 선택이 가능한 시장에 공급 2. 대응방안 □ 단기적으로는 데이터 응용기술 파악 및 환경 영향 전망 등의 현황 파악에 집중하고, 중장기적으로는 유인기반 환경정책을 강화하는 단계적인 접근이 필요 ㅇ 산업구조 및 기업 생태계의 경직성으로 데이터 응용기술 확산이 지연되는 기간을 이용하여 현황 파악 연구를 수행하고, 이를 바탕으로 유인기반 환경정책 설계 □ [단기] 현황 파악을 통해 데이터 응용기술과 환경오염 간 관계의 불확실성 해소 ㅇ 효율성 효과 및 반등 효과의 핵심 기술인 자동화 및 로봇 기술에 초점을 맞추어 데이터 응용기술의 현황을 파악 ㅇ 데이터 응용기술 확산에 따른 배출량 및 배출원 구성의 변화를 가계·사업체-산업-지자체-국가-지역-세계 수준에서 파악 - 가계 및 사업체 단위 현황 파악을 위해 데이터 응용기술을 적극 사용 □ [중장기] 유인기반 환경정책을 강화하고 친환경 소비대안(option) 공급 확대 ㅇ 친환경적 소비를 유도하는 조세·보조금 정책을 설계-도입-평가-개선 ㅇ 소비자 가치 극대화 시장에서 유통될 수 있도록 친환경적 재화 및 서비스를 공급 - 친환경적 재화 및 서비스의 예: 신재생에너지, 승차공유서비스, 친환경자동차 3. 정책연구 로드맵 □ 단기적으로는 데이터 응용기술 확산 및 그에 따른 환경부담 증감 현황을 파악하고, 중장기적으로는 유인기반 환경정책을 지원하는 연구를 수행 □ 단기(2020~2022년): 데이터 응용기술 자체에 대한 연구 및 데이터 응용기술과 환경의 관계에 관한 연구를 병행 ㅇ 데이터 응용기술 연구: 데이터 응용기술의 기술진보 현황 및 그에 따른 효율성 효과, 반등 효과, 시장 확대효과 파악 ㅇ 데이터 응용기술과 환경문제: 데이터 응용기술 확산에 따른 배출량의 증감 및 배출원 구성변화 파악 □ 중기(2023~2025년): 유인기반 환경정책 설계 및 도입 지원 연구 ㅇ 가격변화에 따른 배출원의 행위 및 배출량 변화의 영향관계를 규명하여 유인기반 환경정책의 효과를 파악 ㅇ 가격변화-배출원 행위 변화-배출량 변화-오염도 변화의 관계를 정량적으로 파악하여 정책 설계 근거를 도출 □ 장기(2026~2029년): 유인기반 환경정책 실효성 평가 및 개선방안 연구 ㅇ 가격-배출원 행위-배출량-오염도 각 단계의 인과관계를 실증적으로 규명하여 유인기반 환경정책의 효과를 파악하고 이를 주기적으로 반복하여 정책의 실효성 개선 □ 전 기간(2020~2029년): 친환경 소비대안(option)을 확대하고 관련 연구기반을 조성 ㅇ 친환경적 재화 및 서비스를 시장에 공급하는 방안을 마련하여 유인기반 환경정책의 효과를 제고 - 친환경 제품 및 서비스 개발 연구 및 시장 공급에 필요한 제도개선 연구를 병행 ㅇ 데이터 응용기술과 환경오염 간의 관계 규명을 위해서 소규모 배출원 및 가계의 경제적 행위, 기술 사용, 환경오염물질 배출을 연계하는 패널 자료를 구축 - 데이터 수집 기술(사물인터넷)을 이용하여 행위정보를 축적 ㅇ 유인기반 정책의 성과평가 및 제도개선을 위해서 소규모 지역단위 가격정보와 연계할 수 있는 소규모 지역단위 환경오염 현황 파악 연구를 수행 - 데이터 수집 기능을 활용하여 측정소가 없는 지역의 오염도를 수집 - 데이터 분석 기능을 활용하여 정확도가 높은 추정치를 도출 Ⅰ. Background and Aims of Research □ In this report, we identify a new demand for environmental policy research due to rapid expansion of data technology, and draw a research roadmap for this new demand. ㅇ In the 21st century, Data technology is rapidly progressing and expanding. However, the environmental effect of this data technology expansion is uncertain. - Data Technology : Technology for data collection, storage, analysis and distribution ㅇ The size of the socio-economic impact of data technology expansion itself is uncertain, and the environmental consequence of this socio-economic impact is also uncertain. - It is unclear if data technology could bring enormous socio-economic change comparable to the socio-economic changes caused by the 1st-3rd Industrial Revolutions. - The environmental consequence of the socio-economic change from data technology expansion is a complex mixture of diverse effects. * Efficiency effect : productivity growth → reduction of resource input → less environmental burden * Rebound effect : productivity growth → decreased unit cost → market expansion → more environmental burden * Market expansion effect : technology progress → decreased transaction cost → market expansion → more environmental burden * Consumption control effect: data technology → optimized consumption → reduced consumption → less environmental burden ㅇ We need environmental policies to lessen the potential environmental burden from data technology progress, and utilize data technology to improve environmental policy - Use the efficiency effect and the consumption control effect to lessen the environmental burden from the rebound effect and market expansion effect * Make more use of incentive-based policy to promote environmentfriendly consumption via the consumption control effect of data technology - Make environmental policy more effective and efficient using data technology ㅇ To face the challenge of current data technology expansion, we aim to draw an environmental policy research roadmap from 2020 to 2029 which consists of the following research areas. - Fact finding : Lessen the uncertainty of the environmental consequence of data technology progress - Environmental burden relieving : Promote the consumption control effect of data technology using incentive-based environmental policy to lessen the environmental burden due to data technology progress - Improve the quality of fact-finding research and research on relieving the environmental burden by using data technology Ⅱ. Current Literature □ Current Korean Literature mainly focuses on ways to utilize data technology and the conditions for utilization regarding data technology expansion, rather than the expansion of data technology itself and the socio-economic consequences. ㅇ We collected 999 studies related to big data from NDLS and RISS, and categorized them according to the research topics. ㅇ The research on data technology itself was 6.7%, the research on socio-economic impact was 4.7%, and the research on the policy response to the socio-economic impact was 11.4%. ㅇ Studies on the data technology utilization was 30.2%, the research on data technology utilization methods was 30.6%, the research on the institutional and socio-economic environment regarding data technology utilization was 16.3% : Three largest categories □ Most of the literature is based on the premise that data technology is expanding rapidly and that it has large-scale socio-economic consequences. Also, most of them show either extreme optimism or pessimism on the nature of the socio-economic consequences of data technology expansion. ㅇ Data technology utilization case studis, data technology utilization method research, socio-economic impact research, and policy response research assume rapid expansion of data technology and large-scale socio-economic consequences of data technology expansion. Together, these two categories account for 77.0%. ㅇ The studies assuming rapid expansion of data technology and large-scale socio-economic consequences of data technology expansion have a view either extremely optimistic or extremely pessimistic on the nature of socio-economic change. ㅇ Studies maintaining a neutral view on the data technology expansion and the nature of socio-economic consequences are on the research on the institutional and socio-economic environment regarding data technology and the research on data technology itself. Together, these two categories account for only cover 20.3%. □ For the purpose of this report, we need a more neutral approach on the socio-economic impact of data technology progress. ㅇ We need a realistic perspective on data technology progress. From this realistic perspective, we should analyze the uncertainty of the socio-economic impact of data technology progress. Ⅲ. Data Technology and Environment 1. Data technology expansion □ Since the beginning of the 21st century, data collection-storage-analysisdistribution technology has been progressing and expanding rapidly. ㅇ Collection : ‘The Internet of Things’, a combination of sensor and network, expanded the coverage of data collection ㅇ Storage : Distributed database technology and cloud services expanded access to big data ㅇ Analysis : Introduction of GPU enhanced computing power to the extent sufficient to a use large-scale machine learning model ㅇ Distribution : Network technology made instant distribution of data analysis result possible □ Real time update of data analysis result is possible. However, material production cannot be instantly adjusted according to the updated analysis result due to the limit of automation and robotics technology. ㅇ A new type of service market connecting production, distribution, and consumption is emerging. ㅇ There is a bottleneck in distribution. Automation technology to update material production process instantly using updated data analysis result is still in the early stage of development (e.g. 3D printer). 2. Environmental consequence of data technology expansion □ The effect of data technology expansion on overall productivity is uncertain, and the general relationship between technological progress and the environment is uncertain. ㅇ It is still uncertain if data technology can enhance productivity of other industries overall. ㅇ If data technology can enhance productivity of other industries overall, the environmental impact would be determined by the relative intensity of the efficiency effect, rebound effect, and market expansion effect. ㅇ Since the prospect of the efficiency effect and rebound effect of data technology is uncertain, the relationship between the data technology expansion and the environmental problems is also uncertain. □ Up until now, the effect of data technology on the productivity other industries overall has been small, especially when it is compared to the effect of the 1st-3rd Industrial Revolutions on the productivity other industries overall. ㅇ The 1st and 2nd Industrial Revolutions were followed by a sustained productivity growth across industries. The 3rd Industrial Revolution was followed by a rather short period of overall productivity growth. ㅇ The symbolic events of data technology progress in 2010s occurred when overall productivity was actually decreasing. - Symbolic events of data technology progress in 2010s : IBM Watson vs. human Jeopardy! match in 2011, AlphaGo vs. Lee Sedol Go match in 2016 ㅇ Opinions on the future prospects of overall productivity improvement due to data technology are mixed. - Optimistic opinion : long term technology progress since the 3rd Industrial Revolution is still under progress - Pessimistic opinion : No evidence is found on the overall productivity growth □ Statistical evidence supporting the efficiency effect, rebound effect, and market expansion effect of data technology are still rare. ㅇ After the 1st and 2nd Industrial Revolutions, the rebound effect dominated over the efficiency effect, and the pollutant emission increased rapidly. ㅇ After the 3rd Industrial Revolution, international trade expanded rapidly. And the pollutant emission also increased rapidly due to the market expansion effect. ㅇ If data technology would increases overall productivity or expand market significantly, then the pollutant emission can increase rapidly like it did after the 1st-3rd Industrial Revolutions. ㅇ Since both the overall productivity growth and the growth of international trade stagnated in 2010s, there is no statistical evidence on which effect is the most powerful. 3. Current data technology utilization : Industry □ ‘Consumer value maximization’ market is emerging due to data technology progress. ㅇ Recent progress of data technology makes it possible to update production and distribution according to changes in consumer preference in real time. ㅇ Utilizing this real time update tool, new market which ‘maximizes consumer value’ is emerging. ㅇ ‘Consumer value maximization’ market : A market which provides services that maximize ‘value’ consumers gain from products in the consumption stage - Manufacturing: Personalized production, smart goods - Service: Consumer-supplier networking, consumption without possession (Servitization) □ In the manufacturing industry, data technology is used for process optimization and consumer value maximization. ㅇ Process optimization : Smart factory, which can optimize the production process according to the information gatherd during production and distribution ㅇ Consumer value maximization : Personalized production applying personalized consumer data to production is increasing its share and smart goods updating operation patterns automatically according to the consumer utilization data are introduced. - Personalized production is conducted by smart factor or via consumerproducer networking like Amazon Third Party. - Smart goods producers update operation patterns of their products automatically according to the consumer utilization data after purchase (Smart bulb, Smart phone). □ In the service industry, data technology created a market for ‘consumer value maximization service’ ㅇ Short-term leases or subscription services offering durable goods without purchase - Automobile short-term lease(SOCAR), Cloud service(Amazon Web Service, Google Cloud Service) ㅇ [Transportation] A new transportation service offering a real-time optimal transportation mode or a combination of multiple transportation modes in response to consumers’ demand is emerging. - KaKao Taxi, Car Pool Service(Uber), Integrated Transportation Service (Whim) □ We expect the ‘consumer value maximization’ market should expand as data technology progresses. However the pace of expansion would depend on how data-friendly the reform will be at the company level and the information technology sector leading change in the industrial structure. ㅇ Process optimization would be sluggish due to the slow development of automation technology and robotics technology - Example) The fourth generation self-driving car is still under development. ㅇ At the company level, data-friendly operational, structural, and cultural reforms are required. - Operation : Agile production fit for personalized production - Structure : Decentralized structure fit for free experiments · It is necessary to experiment freely to obtain consumer demand data - Culture : Cultural environment which accepts the importance of data. ㅇ At the industry level, new data technology firms should lead industrial structure change. - Data technology usually expands through inter-industry expansion of firms with superior data technology capacity. · Apple entered the application distribution market via Appstore. - New firms tend to lead data technology utilization because they have lower legacy costs. · Old firms are accustomed to mass production, the centralized firm structure, and the procedure-oriented culture. So they have larger legacy costs and a weaker incentive to transform into a data-friendly firm. 4. Current data technology utilization : Policy □ In Korea, institutional environments for data technology utilization in policy are favorable in general. We already have a legal basis of the evidence based policy principle and active open public data policy. And we have recently had a data friendly amendment of the privacy protection law. ㅇ “Empirical evidence-based policy evaluation”, which provides a legal foundation for application of the evidence based policy principle to overall policies, was introduced in 2007. ㅇ In 2020, the privacy protection law was amended to allow the use of individual information with aliases. ㅇ Since 2012, the number of public data opening cases and the acceptance rate due to the ‘open public data policy’ has been rapidly increasing . - Cases : 289 thousands(2010) → 639 thousands(2018) - Acceptance rate: 89.7%(2010) → 96.1%(2013) → 95.1%(2018) □ In public policy, data technology is used for short-term forecasting, policy intervention target selection, micro-simulation ㅇ Short-term forecast: GDP Nowcasting by the Federal Reserve Bank of New York - Update GDP estimates using real time economic data ㅇ Policy intervention target selection: ‘An identification and management system for welfare blind spots’ in Korea - Find families suspected to be in a welfare blind spot using data analysis, then confirm their status via personal contact · Welfare blind spot: Families qualifying for welfare benefits but not on the actual beneficiary list ㅇ Micro-simulation: Simulate a policy-related situation for policy experiment □ Due to weak causality analysis capacity of data analysis, data technology is not fit for providing evidence for policies. However, it can improve public decision making efficiency by providing relevant information ㅇ The results of data analysis do not provide causality argument strong enough to be used as evidence for policy - In Korea, pre-enforcement review of ordinances is principal in policy decision making. To support legal decisions, we need evidence strong enough to bear the burden of proof ㅇ Short-term forecasting, policy intervention target selection, micro-simulation can provide information to promote efficiency in policy related decision making 5. Data technology and environment : Perspective □ As data technology expands, pollutant emissions are expected to increase due to the expansion of the ‘consumer value maximization’ market. ㅇ Because of automation technology development stagnation, the efficiency effect and rebound effect would not be realized in the near future. ㅇ Expansion of the new ‘consumer value maximization’ market would likely to increase pollutant emissions. - Utilization without possession would increase utilization of already produced durable goods, and would increase new consumers by eliminating the burden of purchasing. - Consumer cost minimization services using data technology could create the income effect, and increase overall consumption. □ In korea, data technology expansion would be limited and slow-faced due to the high market concentration and rigid industrial structure. ㅇ The industrial structural change led by large firms is not likely to happen in Korea because Korean large firms focus on intra-industry competition rather than inter-industry competition. - Since 2000, industrial structure has been rigid, and intra-industry concentration has become stronger. ㅇ The IT-based industrial structural change led by medium-sized firms is not likely to happen in Korea because Korea does not have many medium-sized firms that have both an incentive and capacity to lead industrial structural change. - Big firms lack the incentive, and existing SMEs are short of capacity to lead IT-based industrial structural change. - Business resources have been concentrated on big firms in 2006~2018. : 0.02% of firms with largest revenues have 7.2% of employment(2018). ㅇ The IT-based industrial structural change led by new firms is not likely to happen in Korea because Korean new firms do not grow fast and lack technological capacity. - The profit ratio of new firms tend to decrease, not increase during seven years after entry. - 52.3% of new firms younger than 7 years in 2016 are in retail-wholesale, restaurant business, and accommodation industry. New firms in the IT industry are only 1.1%. □ If data technology expands, pollutant emissions from small firms and consumption will increase due to the ‘consumer value maximization’ market expansion. ㅇ The share of small firms would increase due to the expansion of personalized production. - Small firms have an advantage in agile production : U. S. employment of GM in 1979 was 618,365, but U. S. employment of Apple in 2019 was 90,000. ㅇ The share of consumption related pollutant emission would increase due to the expansion of ‘utilization without purchase.’ - The number of users without purchase increases : utilization intensity of existing durable goods increases - Pollution emitters and users are separated : Emitter(service provider) ≠ User(household, firm, individual) □ For environmental policy, data technology would be mainly used to produce ‘reference information’ due to weak causality analysis capacity. ㅇ Since pre-enforcement review of ordinances is principal in policy decision making, data technology can only provide ‘reference material’, not crucial evidence. Ⅳ. Medium and Long-term Research Goal and Strategy 1. Policy challenge □ In the face of data technology expansion, we need to develop environmental policies to reduce pollutant emission resulting from the ‘consumer value maximization’ market expansion, and policies which can effectively limit the pollutant emission from small establishments and consumption. ㅇ Due to the market expansion effect of the ‘consumer value maximization’ market, pollutant emission should increase. ㅇ Also, the share of emission from small establishments and emission from consumption would increase, and would make current environmental regulation- focusing on direct control of pollution from large establishments and direct control of new durables- less effective. - As pollution from small establishments would increase, direct control of pollutant emission from establishments would become less effective due to increasing monitoring costs. - As the ‘utilization without purchase’ service would expand, the emissions from establishments would be caused by consumers. This separation of the emitter and emission point also makes direct control of pollutant emission from establishments less effective. - As the ‘utilization without purchase’ service would expand, pollutant emission from utilization of old durables becomes more important. This trend would make direct control of new durables less effective. ㅇ [Opportunity] Data technology could be used to provide a consumer expenditure minimization service. The consumer expenditure minimization service could help reduce consumption and consequentially reduce pollutant emission from consumption. - The ‘consumer value maximization’ service can provide services minimizing consumer expenditure using data technology, because cost minimization is highly valued by consumers. □ Incentive-based environmental policy would be more effective to face the pollutant emission increase and composition change of pollutant emission due to data technology expansion. ㅇ By manipulating relative prices, incentive based policy can motivate small establishments’ owners and durable good users to emit less pollutants. - Adjust tax and subsidies to make environment-friendly consumption expenditure-minimization consumption. - Combined with the expansion of the ‘consumer value maximization’ market, incentive-based environmental policy can encourage ‘consumer value maximization’ service providers to use data technology to promote environment-friendly consumption. - To make incentive-based environmental policy effective, it is necessary to supply environment-friendly goods and services to the ‘consumer value maximization’ market. 2. Policy response strategy □ We need a staged response strategy. In the short run, we should concentrate on fact finding regarding data technology and its environmental impact. In the long run, we need to develop effective incentive based environmental policy. ㅇ The rigid industrial structure and high resource concentration on big firms would slow down data technology expansion. We should use that time to confirm facts about data technology. Then we would be able to develop incentive-based environmental policy based on those facts. □ For the short term, we should clear the uncertainty regarding the relationship between data technology and the environment. ㅇ Follow the development of automation technology and robotics technology closely to understand the efficiency effect and rebound effect of data technology. ㅇ Study the relationship between data technology expansion and the size and composition of pollutant emission on various levels : Household and establishment - Industry - Local government - Country - Region - World - Aggresively employ data technology to find facts regarding household and establishment. □ In the long run, we should develop and provide incentive-based environmental policy and environment-friendly consumption options. ㅇ Design, implement, evaluate, and improve tax and subsidy policies to encourage environment-friendly consumption. ㅇ Supply environment-friendly consumption options so that they can be utilized in the ‘consumer value maximization’ market. - Environment friendly consumption options : Renewable energy, carsharing service, environment-friendly automobiles 3. Research roadmap □ In the short run, it is necessary to find empirical evidence regarding the relationship between data technology and pollution emission. In the long run, we would study micro-foundations for incentive-based environmental policy. □ Short-term strategy (2020~2022) : Check empirical evidence regarding data technology itself and the relationship between data technology and pollution emission. ㅇ Research on data technology : Follow the development of data technology and check empirical evidence on the efficiency effect, rebound effect and market expansion effect. ㅇ Research on the relationship between data technology and pollution emission : Check empirical evidence regarding the effect of data technology on the size of pollution emission and the composition of emitters. □ Medium-term strategy (2023~2025) : Study micro-foundation for incentivebased environmental policy design and activation. ㅇ Check empirical evidence of the effect of relative price change on the behavioral change of emitters and consequential change of emissions. This evidence could provide micro-foundation for the activation of incentive-based policy. ㅇ Check empirical evidence on the causality chain of ‘relative price change, emitter behavior change, pollutant emission change, and pollution level change. This evidence could be used to design incentive-based policy. □ Long-term strategy (2026~2029) : Evaluate the effectiveness of incentive-based environmental policy and provide modification ideas. ㅇ Periodically check empirical evidence on the causality chain of price, emitter behaviors, emission, and pollution to evaluate incentive-based environmental policy.’ Using this information, develop modification design for current policy. □ For the whole period (2020~2029) : Increase supply of environment-friendly consumption options, and strengthen research bases. ㅇ To improve effectiveness of incentive based environmental policy, increase supply of environment-friendly goods and services to market. - Perform research on development of environment-friendly goods - Study to improve institutional environment to promote market supply of environment friendly goods and services ㅇ To check evidence on the relationship between data technology and pollutant emission, construct panel data on small establishments and households covering economic behaviors, data technology utilization, pollutant emission. - Utilize data collection technology such as ‘the Internet of things’ to accumulate data on economic behaviors. ㅇ For incentive-based policy evaluation and modification, check empirical evidences on the relationship between pollution and the price structure at the regional level. - Utilize data collection technology to collect pollution data of regions without pollution measuring stations. - Utilize data analysis technology to obtain accurate estimates of pollution of regions without pollution measuring stations.

증거기반정책과 데이터기반행정법: 미국과 영국의 법·제도 비교 및 함의

윤건,김철우 가천대학교 법학연구소 2021 가천법학 Vol.14 No.3

지난 12월 10일 데이터기반행정법 시행으로 데이터시대의 증거기반정책으로서의 데이터기반정책이 본격화되고 있다. 본 논문은 증거기반정책 법을 시행한 미국의 사례, 디지털경제법을 기초로 공공데이터를 정책에 적극적으로 활용하고 있는 영국의 사례를 비교·분석하고 우리나라 데이터기반행정법의 지속적 발전을 위한 함의를 제시하는 것을 목적으로 하였다. 미국의 증거기반정책법은 연방정부의 평가계획과 밀접 관련이 있는 ‘증거구축활동’과 관련하여 전략계획과 평가계획, 증거구축을 위한 평가관 및 통계관, 데이터자문위원회 등을 규정하고 있다. 또한 동법은 연 방정부가 생산하는 공공데이터의 활용과 관련하여 OPEN 정부데이터법 을 다뤄 개방데이터계획을 포함한 전략적 정보자원관리계획, 기관의 데이터 목록, 연방정부 데이터 자산의 대국민 단일 창구, 데이터 사용과 보호, 제공, 생산과 관련된 모범사례를 선정하고 기관 간 데이터 공유 협정을 촉진하는 위원회 등을 규정하며, 학습 지향의 정부조직의 구축을 목적으로 하여, ‘정책평가’와 ‘정책질문’을 중시한다. 영국의 행정데이터연구는 공공데이터를 활용한 정책연구 네트워크로 접근하고 있다. 행정데이 터연구는 2012년 재무부의 빅데이터 계획의 일환으로 출발하였고, 개정 된 2017년 디지털경제법은 연구자들이 안전한 방식으로 정부 데이터에 접근하는 법적 근거를 제공하고 있어, 행정데이터를 연구자가 활용할 수 있도록 한다는 명확한 목적을 가지고 있다. 행정데이터연구는 정부와 학계를 연결하는 다리 역할을 하며, 학계와의 파트너십을 중심으로 내부 거버넌스 및 정부와의 적극적인 협력을 중시하고 있다. 영국은 공공데이 터의 중요성에 대하여 인식하고, 통계기관이 데이터 허브 기능을 수행하 고 있다. 이러한 각국의 데이터기반정책 관련 법·제도 분석을 토대로 한국의 데이터기반행정법의 역할과 향후 방향성에 일정한 함의를 제시하였다. The purpose of this paper is to explore the role the data-based administrative law in data-based policy. To this end, the case of the US, which recently implemented the Evidence-based Policy Act, and the case of the UK, which actively uses public data for policy were analyzed. The Evidence-Based Policy Act of the US stipulates strategic and evaluation plans, evaluators and statistics officers for evidence-building, data advisory committees, etc. in relation to “evidence-building activities” that are closely related to the evaluation plans of the federal government. In relation to the use of public data produced by the federal government, the OPEN Government Data Act provides for a Strategic Information Resource Management Plan including the Open Data Plan, a Comprehensive Data Inventory, a Federal Data Catalogue, best practices related to data use, protection, provision and production, and committees to promote inter-agency data sharing agreements. With the aim of building a learning-oriented government organization, importance on “policy evaluation” and “policy questions”was placed. The UK's administrative data research is approaching a research network for public data. Started as part of the Secretary to the Treasury's Big Data plan in 2012, the Digital Economy Act of 2017 has a clear purpose of allowing researchers to use administrative data, as it provides a legal basis for researchers to access government data in a safe way. In this way, administrative data research acts as a bridge between government and academia. Based on such partnerships with academia, internal governance and active cooperation with the government are also being carried out. The UK recognizes the importance of public data, and the statistical agency functions as a data hub. Based on these discussions, certain implications were presented to the Korean situation as to what role data-based administration laws play in each country's data-based policies.

환경정책연구에서 데이터 활용성 강화를 위한 기초 연구

진대용,김도연,강선아 한국환경정책평가연구원 2019 한국환경정책평가연구원 기초연구보고서 Vol.2019 No.-

■ 연구의 주요 내용 ○ 연구의 필요성 및 목적 - ICT 기술의 발달과 함께 다양한 환경 분야의 데이터 축적으로 인해 데이터를 기반으로 정책 연구를 수행할 수 있는 환경이 조성되었음. 하지만 아직 연구 과정에서 다양한 데이터를 (재)생산 및 활용하고 있음에도 데이터에 대한 관리 및 공유를 통해 연구 데이터의 재활용 및 융합 시너지 효과를 발휘하지는 못하는 상황이어서 연구 데이터의 활용성 강화 및 체계적인 관리를 위한 연구가 필요한 상황임. 따라서 본 연구에서는 환경정책연구에서 데이터 활용과 관련된 주요 이슈를 정리하고, 데이터 중심의 연구를 활성화하기 위한 단기·중기·장기적 관점의 최소한의 필수 로드맵을 제시하였음 ■ 정책 제안 ○ 정책 수립 과정에서 보다 적극적인 데이터 활용이 필요함, 특히 스몰 데이터는 분석 없이 데이터 자체가 중요한 경우가 많아 데이터의 관리 및 공유가 매우 중요하다고 판단됨 ○ 축적된 빅데이터의 적극적인 활용 및 연구의 활성화를 통해 기존에는 활용하지 못했던 데이터를 정보로 변환하여 활용함으로써 환경정책 수립을 보완할 필요가 있음 ○ 단기적으로는 데이터 활용성 강화를 위한 관리 및 활용 체계를 구축하기 위한 방안(데이터 수집, 데이터 저장소 구축, KEI에 적합한 데이터 관리(공유) 계획, 데이터 활용성 평가기준 도입 등)을 고려할 필요가 있음 ○ 중기적으로는 데이터 저장소를 중심으로 주요 데이터 수집 및 연구 데이터와 산출물을 축적 및 활용함으로써 데이터 기반 융합 연구의 활성화를 도모함 ○ 장기적으로는 데이터 기반 환경정책 개발(의사결정 지원)을 위한 플랫폼 구축을 통해 연구 데이터 및 산출물 서비스, 이를 통한 환경정책 제안 및 활용 사례 축적이 필요함

데이터 기반 과학적 행정에 관한 연구

윤충식 한국경영정보학회 2018 한국경영정보학회 학술대회논문집 Vol.2018 No.11

공공 빅데이터는 기존에 경험이나 직관이 아닌 객관적 데이터 또는 빅데이터를 활용하여 데이터 중심 정책수립을 지원하는 것이다. 공공 빅데이터는 국민의 정서를 반영하 고 지속 가능한 정책 수립을 지원하여 선제적 공공 서비스 를 개발함으로써, 국민의 삶의 질을 높이고 유능한 정부를 구현한다는 점에서 중요하다고 하겠다. 본 연구에서는 최 근 3년간 공공 빅데이터를 활용한 데이터기반 행정의 추진 현황을 살펴보고 문제점 및 개선방안을 도출하여 데이터 기반 정책 구현을 위한 구체적인 방안을 제안함으로써 공 공 빅데이터가 사회현안 해결 및 공공서비스 혁신으로 연 결 될 수 있는 전략적 방향을 제시하고자 한다.

경기도 환경분야 빅데이터의 구축과 활용

김동영,이정임,송미영,김한수,최민애 경기연구원 2016 정책연구 Vol.- No.-

최근 들어 빅데이터가 사회 경제 전반에 걸쳐 새로운 패러다임, 새로운 사업분야로 급격하게 부상하면서, 빅데이터를 어떻게 활용하느냐는 앞으로 국가 경쟁력을 좌우하는 요소로까지 인식되고 있다. 그간 축적되어 온 방대한 정보의 홍수 속에서 새로운 패턴을 읽어내고 이를 각종 사회 현안에 활용하는 것이 핵심적인 내용이다. 환경분야에서도 에너지 효율 향상, 환경사고에 대한 예측과 비상 대응, 생태계 정보의 축적과 관리 등 문제를 추적하고 해결하기 위해 빅데이터의 활용이 늘어나고 있으며, 그 역할이 더욱 증대할 것으로 전망하고 있다. 경기도에서도 민선 6기 핵심사업의 하나로 빅데이터 활용을 위한 ‘빅파이 프로젝트’를 추진하고 있다. 빅데이터를 도정에 활용하고, 경기도가 보유한 방대한 공공데이터를 개방하여 민간데이터와 결합함으로써 정책을 결정하는 방식을 개선하여 도정을 혁신하겠다는 것이 핵심 내용이다. 경기도의 환경정책 분야에서도 공공데이터를 빅데이터로서 활용하기 위해서는 데이터 구축, 개방, 활용 등 각 단계에 걸쳐 여러 가지 과제가 있을 것으로 판단된다. 먼저 데이터 구축 부문에서는 각 분야별로 각종 환경지표와 환경관리시설 및 규제성과 등 각종 정책과 관련된 자료를 데이터 포털에 집적하고, 이를 주기적으로 갱신하여야 한다. 환경분야 자료의 획득 수단도 다양화할 필요가 있다. 지능형, 유비쿼터스 센서 등이 보편화되고 있으므로 환경 관련 각종 인프라에 다양한 센서를 적용, 좀 더 현장에 기반하고 실시간 변화를 파악할 수 있도록 데이터 수집 방식도 확대해 나갈 필요가 있다. 공공데이터 서비스 부문에서는 통계 위주의 데이터 서비스에서 개인정보가 침해되지 않는 범위에서 개별시설 자료, GIS 기반의 위치 기반 자료, 규제관련 자료, 환경현황 자료 등을 대폭 개방하여 빅데이터로서 활용도를 제고해 나아가야 한다. 현재 수준에서는 기존에 축적되어 온 자료를 공개, 공유함으로써 자료의 오류나 문제점, 활용 가능성을 높이는 노력도 필요하다. 또 구축된 자료를 토대로 정보화 추진전략 수립, 법제도 정비, 지원체계 구축 등의 방안도 마련할 필요가 있다. 이를 바탕으로 경기도에서 추진하고 있는 각종 환경정책에서 데이터 활용을 보다 적극적으로 확대해 나가야 한다. 경기도와 시 · 군에서는 환경관리에 필요한 정보시스템을 적극적으로 구축하고, 관련된 정보는 경기도 데이터 포털을 통해 공개를 확대해 나가며, 이를 새로운 정책여건과 수요에 활용할 수 있어야 한다. 생태환경 분야에서는 공간정보를 기반으로 구축된 경기도 자연생태정보를 이용하여 녹색복지정책, 생물다양성 보전정책, 친환경 개발사업, 기후변화 적응 정책 등에 활용할 수 있다. 기후대기환경 분야에서는 대기오염도 정보시스템, 배출원 관리시스템, 예 · 경보 시스템 등을 통해 종합적이고 과학적인 대기질 관리를 수행해 나갈 수 있다. 물환경 분야에서도 상하수도 스마트 그리드 시스템, 주민 참여형 물환경 관련 데이터 생산 등의 도입을 검토해 볼 필요가 있다. 폐기물관리 분야에서도 현재 RFID, GPS 시스템 도입 및 재활용 앱의 활용 등을 통하여 폐기물의 발생, 수집, 이동, 처리 과정에서 다양한 형태의 데이터를 축적하고 활용해 나갈 필요가 있다. 유해물질관리 및 환경보건 분야에서는 유해화학물질 정보공개와 위험지도 작성, 기존 환경정보 서비스와 결합하여 환경유해물질 안전정보 서비스, 위해성 저감 정책 추진 등으로 확대가 가능하다. In recent years, big data is rapidly emerging as a new paradigm and a new business opportunity throughout the total socio-economy system. It reads a new pattern from the vast of accumulated informations, and applies to find key solutions in a various socio-economic issues. Environmental sector is also in growing use of big data such a field of improvement of energy efficiency, environmental quality prediction and emergency response, ecosystem information system, and expects to further increase in its role. The Gyeonggi-do has been promoting the “Big pie project” for building and using of big data to develope in a various policy. It is important to innovate and improve a policy with opening a huge public data that Gyeonggi-do has been held in conjunction with the private data. In an environmental policy areas of Gyeonggi-do, it is determined that there are some problems on building data, open at each stage of such utilization in order to take advantage of the public data as big data. There is a need to expand the data more aggressively to promote a variety of environmental policy development. To use actively the big data for the framework of environmental management in the Gyeonggi-do and its counties, we need to construct environmental information system and expand to the public through the Gyeonggi data portal. For example, in the ecological environment field, using the Gyeonggi-do ecological information system that is built based on the spatial information, we would develop a green welfare policy, biodiversity conservation policy. In the field of climate change and atmospheric environment management, air pollution information system, emission source management system, for example, can be carry out as more comprehensive and scientific basis with environmental big data. In the water quality management field also, there is a need to try to consider the introduction of such as water and sewerage smart grid systems, community participated data production and so on. In the field of waste management, the current RFID and GPS system could be used to analysis waste generation, collection, movement in a various forms of big data. The hazardous materials and health risk management sectors also need to continue to expand using of environmental big data such as chemicals hazard exposure mapping data, hazardous material safety information services in combination with existing data sets.

데이터마이닝 기법을 적용한 보안정책서버의 경보데이터 분석

신문선,류근호 충북대학교 컴퓨터정보통신 연구소 2002 컴퓨터정보통신연구 Vol.10 No.2

최근 네트워크 구성이 복잡해짐에 따라 정책기반의 네트워크 관리기술에 대한 필요성이 증가하고 있으며, 특히 네트워크 보안관리를 위한 새로운 패러다임으로 정책기반의 네트워크 관리 기술이 도입되고 있다. 보안정책 서버는 새로운 정책을 입력하거나 기존의 정책을 수정, 삭제하는 기능과 보안정책 결정 요구 발생시 정책결정을 수행하여야 하는데 이를 위해서는 보안정책 실행시스템에서 보내온 경보 메시지에 대한 분석 및 관리가 필요하다. 따라서 이 논문에서는 정책기반 네트워크 보안관리 프레임워크의 구조 중에서 보안정책 서버의 효율적인 보안정책 수립 및 수행을 지원하기 위한 경보데이터 관리기를 설계하고 구현한다. 그리고 경보 데이터 저장과 분석을 위해서 데이터베이스 스키마를 설계하고 저장된 경보데이터를 분석하는 모듈을 구현한다. 또한 데이터 마이닝 기법을 적용하여 경보 관리기나 고수준 분석기가 효율적으로 경보데이터를 분석하고 능동적인 보안정책관리를 지원할 수 있도록 한다. Recently, a number of network systems are developed rapidly and network architectures are more complex than before, and a policy-based network management should be used in network system. Especially, a new paradigm that policy-based network management can be applied for the network security is raised. Architecture of the policy-based network management has hierarchical structure that consists of management layer and enforcement layer. A security policy server in the management layer can generate new policy, delete, update the existing policy and decide the policy when security policy is requested. The server needs some information to perform these faculties. The security server needs to analyze and manage the alert message received from server policy enforcement system in the enforcement layer for the available information. In this paper, we not only design database schema to store the alert data and the alert analyzer to support the proceeding and making of security policy efficiently in framework of the policy-based network security management, but also implement an alert analyzer that analyze the stored alert data. We also propose a data mining system for the analysis of alert data. It is a helpful system to manage the fault users or hosts. The implemented mining system supports alert analyzer and the high level analyzer efficiently for the security policy management.

환경보건 분야 안전망 구축을 위한 정책개발 기획연구

배현주,정다운,서양원,박정규,오규림,김시진,한선영 한국환경정책평가연구원 2020 기본연구보고서 Vol.2020 No.-

Ⅰ. 서론 1. 연구의 필요성 및 목적 □ 연구의 필요성 ㅇ 국민이 체감하는 주요 환경 현안 해결을 위한 정책에 대한 요구가 증가함 ㅇ 국민이 체감하는 환경 이슈에 대한 근본적 해결책 제시를 위해 체계적인 연구계획 수립이 필요 ㅇ 국내 전문가 그룹의 의견을 수렴하여 현안별로 구체적인 세부 정책 개발 로드맵을 마련할 필요가 있음 □ 연구의 목적 ㅇ 미래지향적인 관점으로 안전망을 구축하기 위해 환경보건 정책의 장기적 방향을 제시 ㅇ 환경보건 정책의 주요 분야들의 정책 방안을 마련하기 위한 중장기적 연구개발 로드맵 작성 2. 연구의 범위 및 주요 내용 □ 연구의 범위 ㅇ 2015년 이후 한국환경정책·평가연구원(KEI)에서 수행한 연구 과제를 대상으로 검토 ㅇ 수용체 중심 위해 관리, 환경성 질환 예방, 환경약자 보호, 화학물질 관리 등 환경보건정책의 주요 분야들을 포함 □ 주요 내용 ㅇ 연구 현황 및 한계 분석 ㅇ 환경보건 분야의 전략 계획 및 핵심 정책 도출 Ⅱ. 연구 현황 및 한계 1. 기존 환경보건 연구 로드맵 □ KEI 2015년 환경 정책연구사업 추진 5개년(2016~2020) 계획 검토 ㅇ 정책 연구 목표: 미래에 대응하는 국민 공감형 환경보건 정책 연구 - 미래사회를 지향하는 예방적 환경보건 정책 연구 추진 - 기후변화 사회에 대비한 환경보건 감시, 정책 수립 및 지원 전략 개발 - 국민이 공감하는 유해물질 관리 정책 추진 - 수요자 맞춤형 환경보건 서비스 개발 및 제공 기반 구축 2. 환경보건 분야 연구 현황 및 시사점 □ KEI 연구 성과 ㅇ 화학물질 위해성 관리(28%) > 미래사회의 변화에 대응하는 신규 환경 유해인자 관리(24%) > 미래 세대를 대비한 선제적 환경보건 정책 개발(23%) > 화학물질 평가 이행 및 지원(17%) > ICT 기반 유비쿼터스 환경보건 서비스 기반 구축(9%)순으로 연구수행 비율을 차지함 ㅇ 자체 연구(39%)가 가장 높은 비율을 차지함 ㅇ 정책 단계별 현황 중 정책 연구 및 정책 수립 연구를 가장 많이 수행함 □ 연구의 방향성 ㅇ 선제적 환경보건 정책 개발 ㅇ 환경보건 서비스 기반 구축 ㅇ 화학물질 관리 제도 지원 Ⅲ. 환경보건 분야 주요 이슈 도출 1. 환경보건 키워드 도출 2. 포럼 개요 □ 목적 ㅇ 도출된 키워드를 기반으로 우선순위 주제에 대한 전문가 발표 및 논의를 통하여 관련정책 연구 도출 3. 포럼 발표 및 주요 도출 내용 □ 포럼 발표 내용 ㅇ 인체 위해 기반의 미세먼지 관리 전략 - 동북아시아 초미세먼지 건강영향 평가 통합 모델을 개발할 필요가 있음 - 맥락에 기반한 미세먼지 대응 방안을 마련할 필요가 있음 ㅇ 환경노출의 건강 영향 - 노인성 질환의 특성과 중금속의 영향 ㅇ 환경복지(정의) 관점에서의 환경보건 이슈 - 환경정의와 환경복지 개념의 정의 - 환경보건 증진을 위한 환경복지 정책 방향 제시 ㅇ 내분비 교란물질(EDCs)로 인한 민감집단 건강영향과 관리 방안 마련 - 통합 위해성 평가 접근법을 통한 EDCs 연구 관리 방안 - EDCs 연구 관리 방안 마련의 한계점 ㅇ 화학물질 노출과 환경성 질환 - 화학물질 복합물과 대사질환 간의 상관성 규명 □ 주요 도출 내용 ㅇ 인체위해 기반의 미세먼지 관리 전략 - 전체론적(holistic) 관점에서 맥락에 기반한 건강영향 평가가 필요함 - 미세먼지 노출에 관해 평가하는 방향을 기존의 미세먼지 배출량과 질량 농도에서 구성 성분으로 전환할 필요가 있음 - 인구구조 및 지역 특성을 고려하여 농도, 성분 분포 특성을 파악할 필요가 있음 - 대기오염과 미세먼지 위해성의 시공간 변동성 평가 - 지역-개인사회 특성별로 취약집단을 파악할 필요가 있음 - 정책의 환경보건학적 영향 평가 ㅇ 환경 노출의 건강영향 - 환경보건 분야에서 정책적 수요와 연구 결과의 연계성 - 환경보건지표 설정이 필요함 ㅇ 환경복지(정의) 관점에서의 환경보건 이슈 - 환경정의의 실현을 위해서는 환경보건이 중심이 되어 타 분야와 융합할 수 있는 Nexus 접근 방법이 필요 - 환경보건의 관점에서 환경정의의 명확한 범위를 설정하고 동시에 범위를 확장할 필요가 있음 - 환경보건과 SDGs와의 연계성 고려 ㅇ EDCs 민감집단 건강영향과 관리 방안 마련 - 현재의 위해성 평가는 수용체 중심 환경보건 정책을 지원하는 데 한계가 있음 - 만성 저농도 노출, 혼합노출 등 실제 노출 패턴을 고려한 화학물질 관리 정책이 필요함 ㅇ 화학물질 노출과 환경성 질환 - 현재 환경보건의 주요 난제는 과학적 근거의 기반이 되는 실험연구와 역학연구(실제 노출 수준)의 격차 해소임 - 환경보건 관련 기술은 급속도로 발전하지만 정책이 이를 반영하지 못하므로 research translation에 대한 전략적 고민 필요 4. 전문가 심층 면담 결과 □ 정책 연구 수요 및 KEI 연구 방향 조언 ㅇ 과학적 근거 기반 정책 시행을 위한 과학-정책 연계 연구 ㅇ 정성적 지표 개발 ㅇ Cross-cutting 이슈에 대한 환경보건 패러다임 제공 ㅇ 첨단과학기술 활용을 위한 전략적 검토 Ⅳ. 중장기 연구 목표 및 추진 방안 1. 정책 연구의 비전 및 연구의 틀 □ 정책 연구의 비전 ㅇ 환경보건 안전망 구축 - 환경약자를 보호하고 모두가 안전한 사회를 만들기 위한 정책 연구 수행 - 과학적 근거에 기반한 환경보건 정책을 생산하여 정책의 효과를 최대화하며 불확실성을 최소화하는 정책 연구 수행 □ 정책 연구의 틀 ㅇ 정책 연구의 방향성 - 미래지향적인 환경보건 정책 수립 - 선제적 환경보건 정책 기획 - 수용체 중심 원칙 실현 ㅇ 정책 연구의 요소 - 과학기술 기반 환경보건 정책 연구 - 환경보건 거버넌스 체계 구축 연구 - 위해 소통 및 교육 강화를 위한 정책 연구 - Cross-cutting 정책 연구 수행 2. 연구 추진 세부 목표 및 추진 방향 □ 미래 사회 대응을 위한 선제적 환경보건 정책 개발 ㅇ 환경보건 통합 정보 기반 연구체계 구축 ㅇ 인체 위해 기반 대기오염의 예방 및 관리 ㅇ 신규 환경 유해인자 대응 및 관리 □ 환경정의 실현을 위한 정책 강화 ㅇ 환경정의 기반 정책 체계 구축 ㅇ 환경약자 위해 관리 고도화 ㅇ 환경복지 체계 기반 마련 □ 화학물질 및 제품 안전 관리 내실화 ㅇ 화평법 및 화관법의 원활한 정착 지원 ㅇ 화학제품안전법 도입 기반 확립 ㅇ 선제적 화학물질 대응 및 관리 강화 3. 중장기 연구 계획 Ⅰ. Introduction 1. Background and Objective □ Research Background ㅇ Demand for policies that address major environmental issues is increasing ㅇ A systematic research plan that can present fundamental solutions to environmental issues experienced by the people is necessary ㅇ Preparation of a detailed policy development roadmap for each issue that includes expert is necessary □ Purpose of the Study ㅇ To provide a long-term direction of environmental health policy to build a safety net from a future-oriented perspective ㅇ Develop a mid- to long-term research roadmap to prepare policy measures for major areas of environmental health policy Ⅱ. Current Status of Environmental Health Policy Research 1. Review of existing environmental health research roadmap □ Previous five-year plan (2016~2020) for KEI's 2015 environmental policy research project ㅇ Research goal: Development of environmental health policy that responds to the future - Promote research on precautionary environmental health policies - Environmental health monitoring, policy establishment and support strategy development in preparation of climate change society - Promote hazardous chemical management policies based on public understanding - Develop and provide environmental health services tailored to consumers and establish support infrastructure □ Direction of research ㅇ Development of proactive environmental health policy ㅇ Establishment of environmental health service infrastructure ㅇ Support of chemical management system Ⅲ. Identification of Major Environmental Health Issues 1. Determination of key structure for Environmental Health 2. Forum □ Purpose ㅇ Determination of policy research subjects through expert presentation and discussion on priority topics based on derived keywords 3. Forum Summary □ Presentation ㅇ Human health-based particulate matter management strategy - It is necessary to develop an integrated model for health impact assessment in Northeast Asia. - It is necessary to come up with a context-based plan to respond to particulate matter ㅇ Health effects of environmental exposure - Characteristics of geriatric disease and effects of heavy metals ㅇ Environmental health issues from an environmental welfare (justice) perspective - Definition of environmental justice and environmental welfare - Propose environmental welfare policy direction to promote environmental health ㅇ Health Impacts of EDCs on susceptible population and derivation of Management Plan - EDCs research management plan through integrated risk assessment approach - Limitations of preparing EDCs research management plan ㅇ Chemical exposure and environmental diseases - Identification of the correlation between chemical compounds and metabolic diseases □ Summary of discussions ㅇ Human health-based particulate matter management strategy - It is necessary to evaluate the health impact based on context from a holistic point of view. - It is necessary to evaluate particulate matter exposure based on particulate matter constituents. - It is necessary to understand the characteristics of concentration and composition distribution in consideration of population structure and regional characteristics. - Evaluation of spatiotemporal variability of risk from air pollution and particulate matter - It is necessary to identify vulnerable groups according to the characteristics of local and individual society. - Evaluation of the policy effect on environmental and health ㅇ Health impact of environmental exposure - The link between policy demand and research results in the field of environmental health - It is necessary to establish environmental health indicators ㅇ Environmental health issues from an environmental welfare (justice) perspective - To realize environmental justice, the nexus approach that can integrate various fields with environmental health as a central theme - From the environmental health perspective, it is necessary to establish a clear scope of environmental justice and expand the scope at the same time. - Consideration of the link between environmental health and SDGs ㅇ Health impacts of EDCs on susceptible population and derivation of Management Plan - Current risk assessments have limitations in supporting receptor-oriented environmental health policies. - A chemical management policy that considers actual exposure patterns such as chronic low dose and mixture exposure is necessary. ㅇ Chemical exposure and environmental diseases - Currently, the main challenge of environmental health is bridging the gap between experimental exposure, which are the basis of scientific evidence, and epidemiological studies (actual exposure levels). - Environmental health-related technologies develop rapidly, but policies do not reflect them, so it is necessary to think strategically about research translation. 4. Summary of expert in-depth interview □ Advice on policy research needs and KEI research directions ㅇ Research that bridges science and policy for implementation of scientific evidence-based policy ㅇ Development of qualitative indicators ㅇ Providing environmental health paradigm for cross-cutting issues ㅇ Strategic review to utilize cutting edge science and technology Ⅳ. Mid- to Long-term Research Goals and Plans 1. Policy Research Vision and Research Framework □ Vision of policy research ㅇ Establish environmental safety net - Conduct policy research to protect the environmentally weak and create a safe society for all - Produce environmental health policies based on scientific evidence to maximize policy effectiveness and conduct policy research to minimize uncertainty □ Policy Research Framework ㅇ Direction of policy research - Establish future-oriented environmental health policy - Preemptive environmental health policy planning - Realization of receptor-oriented principles ㅇ Elements of policy research - Research on environmental health policy based on science and technology - Research on establishment of environmental health governance system - Policy research for strengthening risk communication and education - Conduct cross-cutting policy research 2. Specific goals and research direction □ Develop precautionary environmental health policies in preparation for future society ㅇ Establishment of research system based on integrated environmental health information ㅇ Prevention and management of air pollution based on human health ㅇ Management of emerging environmental hazards □ Strengthen policies for realizing environmental justice ㅇ Establishment of policy system based on environmental justice ㅇ Advancement of risk management for the environmentally weak ㅇ Laying the foundation for the environmental welfare system □ Enhance chemical and product safety management ㅇ Support for smooth settlement of the Act on Registration, Evaluation etc. of Chemicals and Chemicals Control Act ㅇ Laying the foundation for implementation of the Chemical Product Safety Act ㅇ Enhancement of preemptive chemical response and management

형사사법정보의 빅데이터 활용을 위한 법·정책적 과제

김한균 ( Kim Han-kyun ) 법조협회 2018 法曹 Vol.67 No.4

데이터기반 형사정책의 발전에 있어서 개인정보이자 공공데이터로서 형사사법 정보는 효과적으로 활용하여 범죄를 방지하고 안전을 도모해야 할 중요한 정책자원일 뿐만 아니라, 그 자체 남용 내지 오용의 위험성을 방지하고 인권을 보장해야 할 관리통제의 대상이기도 하다. 본 논문의 주제는 빅데이터 관련 형사정책이 형사 사법정보 효과적 활용을 통한 범죄방지와 침해 위험성으로부터 개인정보 보호의 이중적 정책과제를 수행해야 한다는 점이다. 빅데이터의 기술적 가능성이 열렸다고 해서 형사정책적 활용 가능성으로 그대로 옮겨지진 못한다. 그 실현을 위해서는 필요성과 효과성뿐만 아니라 정당성 검토까지 모두 거쳐야하기 때문이다. 따라서 빅데이터의 형사정책적 활용에 있어서 기대와 우려의 지점을 먼저 살펴 본다. 이어서 빅데이터 기반 형사정책의 법적 문제로서 형사사법 정보활용과 개인 정보보호 문제를 분석한다. 형사사법정보의 수집범위와 목적외 이용문제가 그것이다. 형사사법정보시템의 법제 도입 당시 사회적 우려와 기관간 갈등으로 인해 형사 사법기관이 수집 관리하는 형사사법정보시스템이 형사사건 처리의 전산행정 도구로만 활용되는데 머물러 있는 소극적 상황에 대한 재검토가 필요하다. 지능정보사회 기술발전은 개인정보인권의 침해가능성만큼이나 보호기반도 공히 강화하고 있고, 빅데이터기반 형사정책의 정책적 활용가능성에 대한 사회적 요구도 높아지는 상황변화가 있기 때문이다. 형사정책에서 빅데이터를 활용할 실익은 범죄예측을 통한 범죄예방, 현안파악 수사기획, 효과적 적발과 수사진행, 양형의 합리화 등에서 충분히 예상해 볼 수 있다. 과학적 근거에 기반을 둔 형사정책을 수립·시행하고 이를 통계 및 형사정책 연구로 뒷받침할 수 있도록 축적된 형사사법정보의 정당하고도 효과적인 활용이 가능한 법제정비를 검토하되, 개인정보 활용에 따른 인권 침해의 예상되는 위험과 안전 확보를 통한 국민의 신뢰라는 기대되는 이익을 교량하여 합리적인 정책방향을 정립해야 한다. 빅데이터 정책 수요를 구체적으로 파악하고, 정책투입의 우선성과 효과성을 따져봐야 한다. The development of Big Data-based criminal justice policy requires the use of criminal justice informations, which contains critical personal information. This raises the issues of using and protecting personal information in crime prevention and criminal investigation in the era of the 4th industrial revolution. This essay points out that criminal justice policy has two tasks in developing Big Data-based policy: one is to protect privacy from violation of human rights, and the other is to use criminal justice information in crime prevention and securing safety. What is critical for the introduction of the Big Data technology into criminal justice system is both legitimacy and effectiveness. Thus, the author studies current personal information related laws, such as Personal Information Protection Act, Korean Information on Criminal Justice System Act, from the perspective of Big Data-based crime prevention and criminal justice process. Korean society expects the Big Data-based criminal justice policy to develop new insights and solution to the demands of crime prevention, criminal investigation, rational sentencing and efficient management of criminal justice resources. Legal reform both for promoting Big Data-based criminal justice policy and for strengthening human rights protection is necessary for the era of the 4th Industrial Revolution.

데이터기반 아동복지 종합실태조사 모델 연구

강지선(Kang, Jiseon),배유진(Bae, YouJin),최승원(Choi, Seung-Won) 사회복지법제학회 2021 사회복지법제연구 Vol.12 No.2

아동의 삶의 질을 향상하기 위한 공동체의 노력은 정확한 실태데이터의 파악에서 시작될 수 있다. 오늘날의 사회경제적 환경 변화 및 아동중심 권리보장을 강조하는 법제적 요청에 따라 아동정책의 고도화 수요가 증가하고 있으나, 아동정책 수립의 기초를 제공하기 위한 실태조사가 과연 아동의 삶에 대한 주관적이고 주체적인 경험을 반영하는 방향으로 이루어지고 있는지 문제가 제기된다. 본 연구에서는 데이터기반 아동정책 개발의 필요성에 입각하여 기존 아동실태조사의 한계를 진단하였다. 양적 조사에 편중되어 있거나 공급자 관점에서 문항을 구성하고 있는 등 질적 조사에 대한 접근이 미비한 것이 주된 문제로 파악되었다. 이를 극복하기 위한 대안적 방법으로, 데이터기반 아동복지 종합실태조사의 요건에 관하여 고찰하였다. 내용적 요건으로는 (1) 아동의 주체적 경험을 심층 반영하는 질적 조사, (2) 구조화된 아동정책 지식체계의 수립, (3) 유형화를 통한 수요자맞춤형 정책 활용 대비, (4) 새로운 지표 발굴을 제안하였다. 방법론적 요건으로는 (1) 주관적 요소를 객관화하는 지식관리 방법론 적용, (2) 표준화된 조사방법 적용, (3) 심층조사 강화, (4) 웹기반 설문 방식 도입, (5) 반응형 질적 조사, (6) 단계적 보완을 고려한 조사 등을 제안하였다. 이들 요건을 기초로 하여, 아동친화도시 조성을 목표로 하는 대한민국 모든 지방자치단체에서 실제 적용해 볼 수 있도록 아동종합실태조사 모델을 고안하고 실태조사 각 단계에서 수행되어야 할 핵심 사항의 내용과 순서 등에 관하여 구체적으로 설계한 뒤 그 효용을 논하였다. 본 연구를 통해 제시된 아동종합실태조사 모델은, 질적 조사 중심의 표준화된 조사 방법을 제안함으로써 실태조사 결과가 아동정책에 대한 기반데이터로 실효성 있게 활용될 수 있는 전기를 마련하였다는 점에서 그 논의의 의미를 찾을 수 있다. 또한, 데이터관리의 관점에서 문제 및 해결책을 구체화한 실태조사 고도화 모델로서, 다양한 정책 목적으로 실시되고 있는 여타의 실태조사들에 대해서도 그 내용 및 방법론적 개선을 위한 가이드로 활용될 수 있으리라 생각된다. 데이터기반 아동복지 종합실태조사를 통해 아동이 터잡은 가장 가까운 곳에서부터 개별 아동의 삶의 질을 높이는 정책 방향 정립에 기여할 수 있기를 기대한다. Community efforts to improve children s quality of life can begin with the accurate identification of the actual condtions of children. The demand for advancement of child and youth policy is increasing in response to today s changes in the socio-economic environment and legislative requests that emphasize child-centered rights protection, but it is questionable whether the survey to provide the basis for child policy development is being done in a way that reflects subjective experiences in children s lives. In this study, the limitations of the existing survey on children were diagnosed based on the need for data-based child policy development. Inadequate access to qualitative research was identified as the main problem, such as being biased toward quantitative research or constructing items from the supplier s point of view. As an alternative method to overcome this, the requirements for a data-based comprehensive survey on child welfare were considered. Content requirements include (1) a qualitative research that reflects children s subjective experiences in depth, (2) the establishment of a structured knowledge system for child policy, (3) the preparation for use in customized policies through typification, and (4) the discovery of new indicators. Methodological requirements include (1) the application of knowledge management methodology that objectifies subjective factors, (2) the application of standardized research method, (3) the reinforcement of in-depth research, (4) the introduction of web-based survey method, (5) the responsive qualitative research , and (6) a survey considering step-by-step supplementation. Based on these requirements, a comprehensive survey of children model was devised so that all local governments in Korea aiming to create a child-friendly city can actually apply it. The contents and sequence of key matters to be carried out in each step of the survey were specifically designed, and the utility of the model was addressed. Discussing the comprehensive survey model for children presented in this study is meaningful in that it provides a turning point in which the results of the survey can be effectively utilized as base data for child policy by proposing a standardized method centered on a qualitative survey. In addition, as a model for the advancement of surveys that embodies problems and solutions from the perspective of data management, it can be used as a guide for improvement of the contents and methodologies of other surveys conducted for various policy purposes. It is hoped that the data-based comprehensive survey on child welfare will contribute to the establishment of policy directions to improve the quality of life of individual children from the nearest place where children have established themselves.

데이터기반 지방교육행정의 실행 사례: 미국 Massachusetts 주의 형평성 제고 정책을중심으로

이호준,심현기,윤홍주,길혜지,오혜근,나민주 한국교육행정학회 2022 敎育行政學硏究 Vol.40 No.4

The purpose of this study is to derive implications for effective action plans by analyzing data-based local education administration(DBLEA) cases from the U.S. state of Massachusetts(MA). The important implications of the US Massachusetts state case for the development of data-based local education administration in Korea are as follows. First, it is important to envision DBLEA that prioritize evidence-based policy decisions as a core policy goal. Second, it is essential to employ dedicated personnel with expertise to be in charge of DBLEA. Third, data on teachers, students, and classes should be widely collected to diagnose the current status and performance of teaching and learning activities. Fourth, it is necessary to promote user-friendly DBLEA system to the PIC who works at education districts or schools, the main operating entity of DBLEA. Finally, it is necessary to activate an organizational culture that promotes DBLEA through using the results obtained through data analysis in policies or actively providing the results of analysis to the public. 본 연구에서는 미국 Massachusetts 주의 형평성 제고 정책을 중심으로 데이터기반 지방교육행정 실행 사례를 분석하여 실효성 있는 실행방안을 마련을 위한 시사점을 도출하는데 목적이 있다. 이를 위해서 데이터기반 교육행정의 법적, 제도적 기반, 거버넌스, 데이터의 수집, 분석 및 환류, 활용의 측면에서 Massachusetts 주 사례를 분석하였다. 미국 Massachusetts 주 사례가 우리나라 데이터기반 지방교육행정의 발전에 주는 중요한 시사점은 다음과 같다. 첫째, 데이터 수집 및 분석을 통한 정책결정을 지향하는 데이터기반 지방교육행정을 지방교육행정의 주요 정책 목표로 제시할 필요가 있다. 둘째, 데이터기반 지방교육행정을 전담할 수 있는 전문성을 갖춘 전담인력의 확보가 필수적이다. 셋째, 교수・학습 활동의 현황과 성과를 진단할 수 있도록 교원, 학생, 수업 등에 관한 데이터를 폭넓게 수집해야 한다. 넷째, 데이터기반 지방교육행정의 주요한 운영 주체로 교육구나 학교의 업무 담당자를 주목하여 업무 담당자에게 보다 친화적인 데이터기반 지방교육행정을 지향하여야 한다. 마지막으로 데이터 분석을 통해 얻은 결과를 정책에 활용하거나 교육 관계자에게 적극적으로 분석결과를 안내하는 등 데이터기반 지방교육행정을 촉진하는 조직문화를 활성화할 필요가 있다.