빅데이터 정의 및 활용에 대한 인문학적 접근

박은하 인문사회 21 2022 인문사회 21 Vol.13 No.2

빅데이터 정의 및 활용에 대한 인문학적 접근박 은 하* 요약: 이 연구는 인문학적 관점에서 빅데이터를 다루는 것으로, 빅데이터의 인문학적 정의, 인문학 관점에서의 빅데이터 활용을 위한 역량, 그리고 인문학에서의 빅데이터의 분석과 활용을 중심으로 논의하는 데에 목적이 있다. 먼저 빅데이터의 인문학적 정의를 위해 “효용”이라는 개념 요소를 도입하고 인문학적 관점에서 빅데이터의 정의를 재정립하였다. 그리고 데이터에 대한 본질적인 이해는 물론이고 데이터를 분석하고 해석해내는 능력이 필요함을 피력하며 이를 “빅데이터 활용 역량”이라고 일컫고 이에 대한 정의도 하였다. 다음으로 인문학에서의 빅데이터의 분석과 활용을 하였다. 2020~ 2021년 동안 본 연구자가 담당하는 수업의 학생 125명을 대상으로 그들이 주로 생각하거나 관심 갖고 있는 키워드(2,500개)를 도출해서 워크클라우드와 보얀트툴로 분석하였다. 연구 결과로 나온 주요 키워드는 2020년에 ‘코로나’와 ‘과제’였고 2021년에는 ‘친구’와 ‘가족’이었다. 기존에 빅데이터는 정보 기술이나 컴퓨터 과학 분야에서 주로 다루어온 바, 이 연구는 빅데이터를 인문학적으로 접근한 점이 의미가 있으며 이 연구 결과를 토대로 향후 이와 관련한 연구가 인문학 분야에서 더욱 활성화되리라 본다. 핵심어: 빅데이터, 인문학적 접근, 빅데이터의 정의, 빅데이터 활용 문해력, 디지털 인문학 □ 접수일: 2022년 3월 8일, 수정일: 2022년 3월 25일, 게재확정일: 2022년 4월 20일* 대구대학교 성산교양대학 강사(Lecturer, Daegu Univ., Email: eunha0530@hanmail.net) Humanistic Approach to Definition and Utilization of Big DataEunha Park Abstract: This study aims to discuss the humanistic definition of big data, the capability of employing big data from the humanities perspective, and the analysis and use of big data in the humanities. First, for the humanities definition of big data, the concept of “hyoyong (utility)” was introduced and big data was newly defined from the humanities perspective. And the ability to analyze and interpret data as well as an essential understanding of data was referred to as “Big Data Utilization Literacy” and defined. Second, for the analysis and utilization of big data in the humanities, from 2020 to 2021, the keywords that they mainly think or are interested in were derived from 125 students in the class this researcher is in charge of and analyzed using Work Cloud and Voyant Tool. As a result, the main keywords in 2020 were ‘corona’ and ‘tasks’, and in 2021, ‘friends’ and ‘family.’ As prior research on big data has mainly taken place in information technology or computer science fields, this study is meaningful in that it approaches big data from a humanistic perspective. Further, based on the results of this study, more active related researches are expected in the future. Key Words: Big Data, Humanistic Approach, Definition of Big Data, Big Data Utilization Literacy, Digital Humanities

지방자치단체의 빅데이터 도입을 위한 제언

김신곤,조재희 한국지역정보화학회 2013 한국지역정보화학회지 Vol.16 No.3

세계적인 이슈로 떠오른 빅데이터가 기업 뿐 아니라 국가의 경쟁력에도 지대한 영향을 미칠 것이므로 다양한 분야에서 빅데이터 활용 사례는 급속히 증가할 것으로 전망된다. 주요 국가의 정부 및 지자체는 국가 경쟁력 향상을 위하여 경쟁적으로 공공데이터의 개방과 활용 정책을 추진하고 있으며 빅데이터의 활용 방향은 크게 빅데이터 기반의 국가미래전략을 추진하고 있다는 점과 사회 현안 해결을 위한 새로운 방법으로 활용함으로써 공공서비스의 효율을 높이고 있는 것으로 요약할 수 있다. 본고에서는 국내외의 사회, 의료 보건, 금융, 교통, 재난ㆍ국방ㆍ치안과 같이 다섯 가지 공공부문에 적용된 대표적인 빅데이터 사례를 32개 선정하고 전반적인 동향과 시사점을 정리하였다. 지제체의 성공적인 빅데이터 도입을 위하여는 사전 준비가 필요하다. 지자체의 빅데이터 도입 전략에 반드시 고려해야 할 사항들과 지역정보화 관점에서 지자체의 준비 사항을 살펴보았다.

빅데이터 활성화와 저작권 문제 - 하둡(Hadoop)을 중심으로 -

이진태 한국저작권위원회 2013 계간 저작권 Vol.26 No.2

정보통신기술 발전으로 기존의 데이터베이스로는 처리하기에 너무 많은 시간과 비용이 소모되어 활용할 수 없었던 대용량 데이터를 처리함으로써 새로운 비즈니스 가치를 창출하고 이를 통해 성공한 사례가 발생하면서 빅데이터는 IT분야에 최대 이슈로 급부상하였다. 이러한 대용량의 데이터를 ‘빅데이터(Bigdata)'라고 하며 현재 빅데이터를 처리하는데 있어서 하둡(Hadoop)이 사실상의 표준으로 자리잡고 있다. 이 논문에서는 빅데이터와 관련된 저작권 문제에 대해 알아보기 위해 데이터베이스에 대한 기본적인 개념 뿐만 아니라 빅데이터 플랫폼인 하둡에 대한 개념과 실제 빅데이터의 처리과정을 기술적으로 설명하였다. 그리고 이러한 기술적 이해를 바탕으로 빅데이터의 처리과정, 즉 데이터 소스단계, 수집단계, 저장단계, 분석단계 등 각 단계별로 발생할 수 있는 저작권 문제와 데이터베이스 제작자 보호, 오픈소스 라이선스 등의 문제를 살펴보았다. 마지막으로 빅데이터가 가지는 산업적인 측면뿐만 아니라 공익적인 측면에서 이를 활성화있는 방안으로 기존 저작권법 체계 내에서의 활성화 방안, “클라우드컴퓨팅 발전 및 이용자 보호에 관한 법률”에 의한 활성화 방안, 별도의 입법을 통한 활성화 방안을 제시하였다.

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.

빅데이터를 활용한 사회과 교수·학습 모형의 탐색

황홍섭 한국사회과교육연구학회 2019 사회과교육 Vol.58 No.1

제4차 산업혁명은 빅데이터와 인공지능을 핵심으로 지능정보사회를 지향하고 있다. 이에 따라 우리의 삶과 교육 전반에 패러다임 전환을 요구하고 있다. 이에 본 연구의 목적은 빅데이터를 활용하여 사회과 교수·학습 모형을 탐색하는 것이다. 연구 목적을 달성하기 위해, 첫째 목표는 모형을 탐색하기에 앞서 현재 및 미래 사회의 모습인 복잡계 및 초복잡계를 검토하여 빅데이터 활용교육의 의의를 논의하였다. 둘째 목표는 빅데이터 활용 사회과 교수·학습 모형을 빅데이터, 교수·학습 및 미래교육에 대한 단어 검색 결과와 문헌연구를 바탕으로 탐색한다. 셋째 목표는 빅데이터 활용 사회과 교수·학습 모형을 적용한 수업사례를 개발하였다. 본 연구를 위한 빅데이터 검색어는 빅데이터, 사회과 교수·학습, 미래교육으로 하였고, 분석 대상은 3개의 포털 사이트(네이버, 다음, 구글)와 SNS(트위터, 페이스북), 그리고 RISS의 국내학술지논문 및 학위논문으로 하였다. 분석 기법으로 텍스트 마이닝(text mining)을 비롯한 워드클라우드 분석(wordcloud analysis)과 네트워크 분석(network analysis)을 활용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 4차 산업혁명으로 인한 사회는 복잡계 및 초복잡계 현상이 가속화되고 있으며, 빅데이터는 이러한 복잡계 및 초복잡계 현상을 잘 담아내고 있다. 이러한 빅데이터는 사회과 교육에 있어서 시대에 맞는 정보원, 자료, 도구, 수단, 멘토, 조력자, 협력자등 다양하게 표현되며, 이것을 사회과 교육에 적극적으로 활용할 필요성이 있다. 둘째, 빅데이터를 활용한 교수·학습 모형은 빅데이터가 복잡계 및 초복잡계의 특성을 잘 반영하고 있기 때문에 현재 및 미래사회의 문제 해결을 통해 학습자의 가치를 창출하여 최적화된 행동을 할 수 있도록 해 주는 문제해결학습 모형이 적절하다. 특히 빅데이터를 활용한 교수·학습 모형은 복잡한 문제를 전수조사에 가까운 데이터를 마이닝(mining)하면서 문제를 단순화해가면서 해결해가는 귀납적 절차에 의한 자기 주도의 연역적 학습이 가능하다. 셋째, 빅데이터 를 활용한 사회과 교수·학습 활용 사례는 현장에서 빅데이터를 어떻게 활용하여 수업을 할 것인가에 대한 방향성을 제시해 줄 것이다. 결론적으로 빅데이터를 활용한 사회과 교수·학습 모형은 복잡계(complex system) 및 초복잡계(supercomplex system) 현상으로 나타나는 현재 및 미래사회에서 창의적 문제 해결을 위한 적절한 모형으로 2015개정 교육과정에서 요구하는 사회과 핵심역량을 구현하기에 유용하다. 빅데이터를 활용한 교수·학습 모형은 협력과 개인화(personalization) 전략을 통해 학습자 맞춤형 수업을 지원하여 창의 융복합 인재 양성에 기여할 것으로 기대된다. The fourth industrial revolution is aiming at intelligence information society with the big data and artificial intelligence. As a result, we are demanding a paradigm shift. The purpose of this study is to explore social studies teaching and learning models using big data. In order to achieve the purpose of the research, the first goal is to examine the significance of the big data utilization education by examining the complexity and the supercomplexity which is the present and future society before exploring the model. The second goal is to explore the social studies teaching and learning model of big data utilization based on the word search results and the research on big data, teaching and learning, and future education. The third goal is to develop a case study using the social studies teaching and learning model of big data utilization. The search words for this study were “big data”, “social studies teaching and learning”, and “future education”. The subjects of analysis were three portal sites(Naver, Daum, Google), SNS(Twitter, Facebook), RISS(Research Information Sharing Service). The results of the study are as follows. First, the society caused by the fourth industrial revolution is accelerating the complexity and supercomplexity phenomenon, and big data is well - suited to this complexity and supercomplexity phenomenon. These big data are represented in various ways such as information sources, materials, tools, means,analysis and evaluation tools, mentors, helpers, and cooperators in social studies education, and it is necessary to actively utilize them in social studies education. Second, the teaching and learning model using big data reflects the characteristics of the complex system and the complexity of the big data. Therefore, it can create the value of the learners through solving the problems of the present and future society, The problem-solving learning model is appropriate. In particular, teaching and learning models using big data can lead to self-directed deductive learning through inductive procedures that solve complex problems by mining data close to the whole survey while simplifying the problems. Third, social studies teaching and learning using big data will give directions on how to use big data in the field.In conclusion, the social studies teaching and learning model using big data is an appropriate model for solving creative problems in present and future societies that appear as complex system and supercomplex system phenomenon. It is useful for implementing competencies. The teaching and learning model using big data is expected to contribute to the cultivation of creative talents by supporting learner customized class through cooperation and personalization strategy.

빅데이터와 민속지

강정원 국립민속박물관 2017 민속학연구 Vol.0 No.40

Ethnographic research method is one of methods which use observations and interviews in a natural environment. Since 19th century folklorists and anthropologists have used this method. It is a method, which can not generalize and can not be used easily in modern metropolitan cities. I hope that big data method can compensate this weakness. Big data method has appeared in the 21st century with the rapid development of the digital technologies and the abnormal volume of the digitalized data. Big data method researchers argue that it can replace the existing socio-cultural research methods. I think this argument is no correct, big data is not big enough till yet to do that. I think, big data methods can not replace, but compensate ethnographic method. Big data is a field site that gives natural everyday data to the folklorists and anthropologists. 민속지 연구는 자연스러운 환경 속에서 진행되는 관찰과 면담에 의존하는 질적 연구의 하나이다. 19세기부터 다양한 분야의 학자들이 이 방법을 이용해서 자료를 수집하였다. 민속지 연구를 수행한 대표 학문으로 민속학과 사회인류학을 꼽을 수 있다. 민속지는 자료의 수집 방법이기도 하지만, 자료를 정리하고 분석한 결과물이기도 하다. 민속지 연구는 여러 강점에도 불구하고 사례 중심의 특수성을 해석하고 이해하는 데에 목표를 두어서 결론을 일반화하는 데에 제약이 발생하는 점과 익명성이 지배하는 현대 도시 사회에서 실제로 수행되는 데에 한계가 설정된다는 점을 단점으로 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 빅데이터 연구가 보완해 줄 수 있다고 보며 이에 대해서 검토한다. 빅데이터는 21세기에 들어서서 새롭게 출현한 거대한 데이터를 의미하기도 하고, 이 데이터를 이용해서 현상의 패턴이나 구조를 파악하는 새로운 접근 방법 내지는 연구를 의미하기도 한다. 인터넷과 인공지능 기술의 발달 속도는 인문사회계통 학자들의 상상을 뛰어넘는 정도이며, 이에 준해서 빅데이터도 다양해지고 커지고 있다. 현대 사회를 살아가는 사람들도 인터넷이나 새로운 사회 미디어를 통해서 끊임없이 연결되고 있으며 새로운 민속 문화를 만들고 있다. 빅데이터 연구자들은 빅데이터 연구가 기존의 인문사회연구를 대체할 것이라고 주창하기도 한다. 스몰데이터와 이론이 결합된 현대 인문사회과학을 데이터추동학문이 대체할 것이라고 본다. 필자는 이러한 주장이 지나치다고 보는데, 빅데이터가 그렇게 크지 않으며, 이를 접근하는 데에도 제약이 많고, 접근을 위한 이론적 준비가 필요하기 때문이다. 본고는 빅데이터 연구가 민속지 연구를 보완한다고 본다. 자연스러운 상황에서의 자료 수집이 어려워지는 현재, 빅데이터는 자연스러운 자료를 제공해 줄 수 있다. 아울러 민속지 연구가 안고 있는 일반화의 한계를 빅데이터 연구를 통해서 극복할 수 있다. 필자는 민속지 연구가 현대 민속을 연구함에도, 역사 민속을 연구하는 데에도 반드시 필요하다는 입장이기는 하지만, 약점은 빅데이터 연구나 양적 연구를 통해서 보완되어야 한다는 입장이다. 논문에서는 빅데이터의 현재에 대해 간단하게 논하였고, 민속지의 한계에 대해서 논하였다. 도시화되어 가는 상황 속에서 자연스러운 민속지 연구가 불가능하게 되었으며, 일상 생활에 접근하는 것에 큰 제약이 따른다는 점을 살펴보았다. 필자가 경상북도 옹기에 관한 문화지도를 작성하기 위해서 설문에 근거해서 조사를 하였고, 김천에서 사례 연구에 기반한 민속지적 연구를 수행하였지만, 한국 민속 일반에 관한 결론 도출에 어려움을 겪은 것에 대해 설명하였다. 이러한 어려움을 극복하는 데에 빅데이터 연구가 도움을 준다는 점을 결론으로 제시하였다. 빅데이터 연구는 민속지 연구가 가지고 있는 한계를 극복하게 하여 민속 문화를 이해하고 설명하는 데에 보완 연구법으로 작용할 것이라고 보기 때문에 민속학이나 사회문화인류학에서도 빅데이터 연구 방법을 민속지 연구 방법의 하나로 수용되어야 할 것이다.

빅데이터 사회에서의 개인정보보호 법제 정비에 대한 고찰 - 온라인 광고 플랫폼에서의 행태정보 활용을 중심으로 -

윤수영 서울대학교 기술과법센터 2017 Law & technology Vol.13 No.3

정보통신기술 고도화에 따라 스마트폰, 웨어러 블 기기, IoT 등 각종 정보통신기기를 통한 개인 정보의 처리가 일상적으로 이루어짐에 따라 대용 량의 데이터를 신속하고 다양하게 분석해서 유의 미한 통찰을 도출하는 빅데이터의 활용에 대한 사 회적 관심이 증가하고 있다. 특히 빅데이터는 이 용자의 행태정보를 기반으로 개인의 취향 등 이용 자가 직접적으로 제공하지 않은 정보까지 분석함 으로써 개인화된 맞춤형 서비스의 제공에 매우 유 용할 것으로 기대되고 있다. 그러나 이와 같은 행 태정보 기반의 빅데이터 처리는 수집 사실을 이용 자가 명확히 인지하기 어렵고, 분석 결과가 이용 자가 원치않는 민감한 정보일 수 있으며, 보다 유 의미한 결과 도출을 위해 외부의 정보와 결합하는 경우 식별 가능성이 높아지는 등 이용자의 프라이 버시 침해에 대한 우려 또한 높은 실정이다. 그러나 현행 개인정보보호 관련 법률은 빅데이 터의 주요 분석 대상인 행태정보와 같은 비정형 데이터의 처리가 아닌, 성명, 주민번호, 연락처 등 의 인적사항 중심의 정형 데이터에 대한 보호조치 중심으로 규정되어 있어 빅데이터를 위한 규제로 는 적합하지 않은 부분이 많다. 특히 행태정보의 활용이 활발한 온라인 광고 플랫폼에는 인적사항 에 대한 정보는 적재되지 않아 더욱 적합하지 않 다. 이와 관하여 방통위는 온라인 광고 가이드를 배포하였으나 기존 개인정보보호 법제가 수정되 지 않는 이상 근본적인 한계가 있다. 이에 동 논문에서는 빅데이터 사회에서의 개 인정보의 보호 및 활용에 대한 조화로운 균형을 위해 세 가지의 법제 개선 방안을 제시하였다. 첫 째, 개인정보의 법적 개념 및 정의를 수정해야 한 다. 개인 식별이 분명한 인적 사항 중심의 개인정 보와 개인 식별 가능성이 거의 없거나 낮은 행태 정보로 구분하여 규정하고 각각 다른 규제 체계 를 적용해야 한다. 둘째, 행태정보를 기반으로 빅 데이터를 분석한 경우 민감한 추론의 도출을 제 한해야 한다. 셋째, 행태정보 기반의 빅데이터 분 석 및 서비스 활용에 대한 이용자의 사후 통제권 을 보장해야 한다. 고도화된 정보통신사회에서 빅데이터의 분석은 사회적 효용을 위해서 필수불 가결하지만 현행 개인정보보호 법규 체계에는 보호와 활용 어느 한 쪽도 효과적으로 대응하지 못 하고 있으므로 개인정보 보호에 대한 인식 전환 이 필요하다. With the advancement of information and communication technology, processing of personal information through various information and communication devices such as smart phones, wearable devices, and IoT is performed on a daily basis. So that Social interest on big data is increasing because it could process large volume of data quickly, analyze variously and generating inferences. In particular, big data is expected to be very useful for providing personalized customized services by analyzing information that the user does not directly provide, such as personal taste, based on the user’s behavior information. However, such large data processing based on the behavior information is difficult to recognize clearly by the user, and the analysis result may be sensitive information that the user does not want to be revealed. In the case of combining with external information in order to derive a meaningful result, There is a high concern about the privacy violation of users. However, the current law on personal information protection is not based on the handling of unstructured data such as behavior information, which is the main analysis target of Big Data platform. So most of the regulations are not appropriate for big data platform because they are mainly designed for protection of personal information such as name, resident registration number, and cell phone number. Especially, it is not suitable for the online advertising platform where the behavior information is actively used without identification of a certain data subject. To solve thie issue, KCC issued an online advertising guide, but there is a fundamental limit unless the existing privacy legislation is revised. In this paper, we propose three legal measures to harmonize the protection and utilization of personal information in big data society. First, the legal concept and definition of personal information must be modified. It is necessary to distinguish between personal information with personal identification and personal information with little or no individual identification. Second, if big data is analyzed based on behavior information, it should limit the derivation of sensitive inferences. Third, it is necessary to guarantee user’s control right over big data analysis and service utilization based on behavior information. Analysis of big data in the advanced information and communication society is indispensable for social utility. But since the existing privacy protection legislation system can not effectively cope with both protection and utilization, it is necessary to change recognition of personal information protection.

빅데이터의 이해와 주요 이슈들

조영임(曺永任) 한국지역정보화학회 2013 한국지역정보화학회지 Vol.16 No.3

빅데이터는 저장되지 않았거나 저장되더라도 분석되지 못하고 버리게 되는 방대한 양의 데이터를 말한다. 실제로 빅데이터가 스마트 사회에서는 매우 많이 발생하고 있는데, 이러한 빅데이터를 분석하여 유의미한 지식을 발생시킴으로써 가치창출을 이루고 자원을 절감하며 범죄율을 낮추고 우리의 미래를 예측하여 대처할 수 있는 수단을 제공할 수 있다는 것은 매우 흥미로운 일이다. 따라서 본 논문에서는 스마트 사회의 변화에 따른 빅데이터의 등장배경, 개념적 이론적 이슈를 설명하고 빅데이터 도입과 관련된 논쟁들에 대해 살펴보고, 빅데이터가 지역정보화 발전에 가지는 시사점과 이슈들에 대한 대응방안과 향후 지역정보화차원에서 빅데이터 연구시 고려할만한 사항들에 대해 논의하고자 한다.

지도서비스를 이용한 위치 기반 관광 빅데이터의 시각화

김경식,김진국,조완섭,류관희,Kyeongsik Kim,Jinkook Kim,Wan-Sup Cho,Kwan-Hee Yoo 한국빅데이터서비스학회 2014 한국빅데이터서비스학회 논문지 Vol.1 No.1

디지털 경제의 확산은 무수히 많은 양의 자료와 정보를 양산시켰으며 경제, 사회, 정치 등 다양한 분야에서의 빅데이터의 활용성을 증가시켰다. 사기업 경영활동, 정부, 시민 단체 등 사회 전반적인 분야에서 빅데이터는 주요한 전략적 근거가 되고 있다. 하지만 국내 관광 분야에서의 빅데이터 활 용은 미비한 상태이다. 따라서 관광 정책 또는 사업에서 빅데이터 활용은 전략적 관광 정책에 있어서 경쟁 우위 요소가 될 것이며, 국내 관광 산업의 잠재력을 확대하고 발전시키는 핵심이 될 것 이다. 본 논문에서는 지역 관광 명소의 빅데이터 수집하여 분석하고 더 나아가 분석 결과를 지도 를 활용한 공간 기반의 시각화한 기법을 제시한다. 이러한 시각화 서비스는 사용자에게 빅 데이터 기반 관광 빅 데이터 서비스를 제공하여 사용자 측면에서 데이터의 가시성을 제고하고 활용 가능 성을 높이는데 기여하였다. The spread of digital business has produced a number of information and data, and has increased the uses of big data in various areas. Big data now becomes one of the strategic factors in public organization, companies, civic groups etc. However the domestic tourism industry has been unfamiliar with big data business. Therefore the use of big data can boost the potential of the tourism, and also the growth of big data in tour business will likely accelerate. In this paper, we provide a visualization method of the analysis results from the tour big data. Moreover the tour big data visualization service contributes to promoting the use of big data for the use of users as well as increasing the visibility of big data.

빅데이터를 활용한 새로운 정보화

김현곤 에스케이텔레콤 (주) 2012 Telecommunications Review Vol.22 No.3

빅데이터가 새로운 가치창출과 문제해결의 핵심 엔진이 되는 데이터 중심 시대가 본격적으로 시작되고 있다. 본연구는 빅데이터를 활용한 새로운 정보화 추진방향과 대응전략을 모색하는 것을 목표로 수행되었다. 이를 위해 사회패러다임의 변화와 IT의 새로운 역할, 오픈 플랫폼화와 빅데이터, 빅데이터의 잠재력과 가능성 등을 연계해서 논의함으로써 빅데이터가 새로운 가치창출의 핵심엔진임을 분석하였다. 그리고 이러한 분석결과를 바탕으로 빅데이터 시대에 대응해서 국가차원의 성공적인 미래를 만들어가기 위한 구체적인 전략방향을 제시하였다. 구체적으로는 전략방향의 지향점, 초기 촉진책, 지속가능 메커니즘이라는 3가지 전략적 질문에 대한 해답을 각각 도출하고자 하였다. 그 결과 빅데이터에 관한 국가차원의 지향점으로서‘데이터분석기반 창조강국’을 국가차원의 빅데이터 분석·활용의 촉진제로서‘빅데이터를 활용한 스마트정부 구현’을 지속가능한 성공메커니즘 창출의 대표적인 추진전략으로서‘빅데이터협력거버넌스’전략을 각각 식별하고 그 구체적인 방안을 제시하였다.