빅데이터에 대한 과세문제

윤현석 원광대학교 법학연구소 2022 圓光法學 Vol.38 No.4

빅데이터는 데이터를 대량으로 생성하고 분석하는 것으로서 최근 인공지능, 사물인터넷 등과 융합되어 발전하고 있다. 데이터를 방대하게 수집하고 이 수집된 데이터를 누가 더 정교하게 분석하여 활용할 수 있는 빅데이터가 기업이나 국가의 경쟁력을 결정하는 시대가 되었다. 빅데이터의 경제적 가치는 날로 증가하고 있고, 기업들은 빅데이터의 국내거래뿐만 아니라 국제거래에 활용하여 이익을 창출하고 있다. 따라서 빅데이터로 창출된 이익에 대한 과세문제는 어떻게 해결할 것인지 살펴보고자 하였다빅데이터에 대한 과세문제는 빅데이터의 법적 성격을 파악하는 것이 중요하다. 현재 빅데이터에 관한 법적 개념은 없지만, 최근 「데이터산업법」이 제정됨에 따라 데이터의 법적 개념이 정립되었다. 「데이터산업법」에서는 경제적 부가가치를 창출하기 위하여 데이터를 생산・유통・거래・활용 등과 관련된 행위와 이러한 서비스를 제공하는 데이터산업 등에 대해 정하고 있다. 이를 토대로 「데이터산업법」상 데이터의 개념을 보면, 빅데이터가 데이터에 포함되거나 데이터와 동일 개념으로 이해할 수 있다. 「데이터산업법」에서는 데이터를 경제적 가치가 있는 것, 즉 데이터 자체의 자산적 성격을 인정하고 있지만, 세법 또는 기업회계기준에서는 데이터가 어느 자산에 포함되는지를 명확하게 정하지 아니하고 있으므로 데이터의 과세문제가 발생하고 있다. 「데이터산업법」상 데이터 또는 빅데이터는 경제적 가치가 있는 자산으로 인정하고 있으므로, 세법에서도 데이터의 자산성을 인정하는 것이 바람직할 것이다. 따라서 데이터는 무형자산으로 보는 타당할 것이고, 그 개념에 따라 과세기준을 설정하여야 할 것이다. 한편 4차 산업이 발전하면 할수록 데이터 또는 빅데이터의 거래가 국내외적으로 많아질 것이다. 특히 빅데이터에 대한 과세기준은 국가마다 명확하게 정하고 있지 아니하므로, 빅데이터의 국제적 거래에 관해서는 과세관할권의 문제로 나타나게 될 것이다. 하지만 지금 상황에서의 빅데이터 또는 데이터는 세법상 무형자산이 관점에서 해석하고, 빅데이터 또는 데이터의 국제거래 역시 무형자산의 국제거래로 보아 과세할 수밖에 없을 것으로 본다.

소비자분야 공공 빅데이터 활용 현황과 고도화 방안

나종연,이진명,구혜경,김효정,남영운 한국소비자원 2024 消費者問題硏究 Vol.55 No.1

빅데이터 활용 능력이 국가경쟁력을 높이기 위한 중요 항목으로 대두되고 있다. 소비자 빅데이터 분석을 기반으로 정부·민간에서 소비자 관련 개선된 서비스 창출이 가능하나 현재 소비자 공공 빅데이터는 행정자료로서의 의미가 크며, 데이터가 가지고 있는 실질적인 가치를 극대화하지는 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 소비자분야 공공 빅데이터의 활용 현황을 파악하고, 정책, 행정의 효율성과 성과 개선을 위해 빅데이터 활용도를 높이는 고도화 방안을 제안하는 것을 목적으로 한다. 소비자 공공 빅데이터의 유형과 공정거래위원회와 한국소비자원에서 보유 및 관리하는 데이터 현황을 조사하는 것을 통해 빅데이터 활용 실태를 파악하였고, 문헌고찰, 실무자 심층면접, 브레인스토밍, 전문가 자문을 통해 빅데이터 활용 고도화를 위한 제안점을 도출하고 그 타당성과 실효성을 검토하였다. 소비자분야 공공 빅데이터를 보다 체계적으로 축적하고 활용함으로써 소비자 관련 정책을 고도화하기 위해서는 공정거래위원회 내부에 존재하는 데이터들을 통합하고 분석 가능한 형태로 데이터베이스화하는 작업과 한국소비자원에서 관리하는 데이터를 체계화하고 품질을 개선하여 활용도를 높이는 노력이 이루어져야 한다. 두 기관의 DB를 상호 연계하기 위한 법적 근거 확립 및 표준화 가이드라인 마련도 필요하다. 또한, 공정거래위원회와 한국소비자원은 소비자 빅데이터에 관한 총체적인 이해를 기반으로, 소비자분야 데이터 생산자와 수요자 등 협력 가능한 이해관계자를 명확하게 정의하고, 소비자 빅데이터의 헤게모니를 가지고 실질적인 컨트롤타워로서의 역할을 확고히 하는 것이 중요하다. 이를 기반으로 소비자분야 맞춤형 데이터 어젠다를 구축하는 하향식 접근과 소비자 빅데이터 활용 협의체를 구축하는 상향식 접근을 병행하고, 데이터 기반 문화에 대한 리더십과 지원, 데이터 자산에 대한 가치 인정 및 기술 투자 등 데이터 활용 조직문화를 확산하는 것이 필요하다. The ability to utilize big data is emerging as an important element to increase national competitiveness. Based on consumer big data analysis, the government and private sector can improve consumer-related services. However, currently consumer big data is only meaningful as a statistical object and is not maximizing the actual value of the data. Accordingly, the purpose of this study is to identify the current status of public big data use in the consumer sector and to propose advanced measures to increase the use of public big data to improve the efficiency and performance of policy and administration. The status of big data utilization was identified by investigating the types of consumer big data and the status of public data held and managed by the Korea Consumer Agency. Through literature review, in-depth interviews with practitioners, and expert consultation, we derived suggestions for advancing the use of big data and reviewed their feasibility and effectiveness. In order to advance consumer-related policies through the use of public big data in the consumer field, the data existing within the Fair Trade Commission must be integrated and converted into a database in an analyzable form, and the database managed by the Consumer Agency must be systematized and its quality improved to increase usability. It is also necessary to establish a legal basis and prepare standardization guidelines to interconnect the databases of various organizations. In addition, based on a comprehensive understanding of consumer big data, the Fair Trade Commission and the Korea Consumer Agency must clearly define stakeholders who can cooperate, such as data producers and consumers in the consumer field, and solidify their role as a practical control tower with the hegemony of consumer big data. Based on this, a top-down approach to establish a data agenda tailored to the consumer sector and a bottom-up approach to establish a consultative body for utilizing consumer big data must be taken in parallel. Furthermore, it is necessary to spread an organizational culture that utilizes data, including leadership and support for a data-based culture, recognition of the value of data assets, and investment in technology.

빅데이터 플랫폼을 이용한 보안로그 분석 시스템 구현 모델 연구

한기형,정형종,이두식,채명희,윤철희,노규성 한국디지털정책학회 2014 디지털융복합연구 Vol.12 No.8

빅데이터 활용 탐구 수업의 설계와 적용 효과 : 고등학교 지구과학 교과를 중심으로

윤한나(Han Nah Yoon),김현진(Hyeonjin Kim) 학습자중심교과교육학회 2022 학습자중심교과교육연구 Vol.22 No.4

목적 본 연구의 목적은 빅데이터 활용을 기반으로 탐구 수업을 설계하고 적용하여 학습자의 빅데이터 활용 역량과 학습만족도에 효과가 있는지 분석하는 것이다. 방법 과학고등학교 학생 80명을 대상으로 지구과학 I에서 빅데이터 활용 탐구 수업을 진행하였다. 빅데이터 활용 역량을 측정하기 위해 시나리오 기반 빅데이터 활용 역량 사전·사후 검사와 학생 산출물(최종 보고서)를 수행평가 기준표로 평가하여 활용하였다. 학습만족도를 확인하기 위해 설문 검사를 실시하였다. 수집한 자료는 t-검정, 신뢰도 계수 도출 및 내용 분석을 하였다. 결과 첫째, 빅데이터 활용 역량 사전·사후 검사의 대응표본 t-검정 결과 빅데이터 활용 수업 전후에 학습자의 빅데이터 활용 역량에 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 학생 산출물(최종 보고서) 평가 결과 학습자의 문제 인식 역량과 프로그래밍 역량에서 높은 점수가 나타났다. 둘째, 학습만족도 설문 검사 결과 학습자는 빅데이터 활용 수업에 높은 학습만족도를 보였다. 이는 빅데이터 활용의 중요성을 인식한 상황에서 새로운 경험을 통해 흥미와 자신감을 얻고 융합적 사고와 협력적 활동이 가능했기 때문이라고 답하였다. 결론 이러한 결과를 근거로 빅데이터 활용 탐구 수업이 학습자의 빅데이터 활용 역량 함양과 학습만족도 향상에 효과적일 수 있음을 논의하고 교육 시사점을 제시하였다. Objectives The purpose of this study is to analyze the effects of learner competency of using big data and learning satisfaction by designing through the big data-applied inquiry instruction. Methods The big data-applied inquiry-based instruction was designed and implemented for 80 science high school students. The pre- and post-tests were implemented to measure students’ big data utilization competencies. Student final reports were also evaluated based on performance evaluation criteria. Questionnaires were conducted to investigate learning satisfaction. The collected data were analyzed through t-test and content analysis. Results First, there was a statistically significant difference in learners big data utilization competencies before and after the big data utilization class as a result of the pre- and post-test. As a result of evaluating the student output (final reports), high scores were found in the area of learner s problem recognition competency and programming competency. Second, as a result of the learning satisfaction survey, learners showed high learning satisfaction in classes. They answered that this was because they gained interest and confidence through new experiences and that convergent thinking, and cooperative activities were possible in a situation where they recognized the importance of using big data. Conclusions Based on these results it was discussed that big data utilization inquiry classes can be effective in cultivating learners competencies to use big data and improving learning satisfaction.

빅 데이터 등 새로운 데이터에 대한 지적재산권법 차원의 보호가능성

박준석 한국지식재산학회 2019 産業財産權 Vol.- No.58

전자적 데이터가 가진 정보로서의 가치에 우리가 주목한 것은 오래 전부터이지만, 최근 새롭게 각광받고 있는 빅 데이터는 새로운 시각에서 바라볼 필요가 있다. ‘4차 산업혁명’의 핵심기술인 사물인터넷 기술로 뒷받침을 받아 빅 데이터 작성(집합)이 조만간 폭발적으로 증가할 것이고 빅 데이터 분석의 향방이 우리 일상생활에 엄청난 영향을 미치게 될 것이다. 그런 빅 데이터의 특징 내지 가치에 주목하여, 제외국은 발 빠르게 움직이고 있는데 대표적으로 유럽연합은 ‘데이터 경제’라는 모토 아래 빅 데이터 작성을 촉진하고자 물권적(배타적) 독점권을 부여할지 여부를 검토하는 이른바 ‘데이터 소유권’ 논의를 진행 중이다. 빅 데이터의 또 다른 특징은 그것이 다름 아니라 우리 일상생활에서 거의 모든 데이터를 무차별적으로 집합한 결과물이기 때문에 불가피하게 개인정보를 대거 포함하고 있다는 점이다. 그렇지만 개인정보의 생래적 보유자(개인정보주체)에 대한 기존 보호와 그런 개인정보까지 포함한 빅 데이터의 작성자(집합자)에게 새로 주어질 수 있는 권리는 그 대상이 일부 중복되더라도 충돌하지 않을 수 있다. 지적재산권법의 역사적 경험, 가령 데이터베이스를 작성한 자에게 그 데이터베이스 전체에 대해 부여되는 새로운 보호와 그 데이터베이스 개별구성부분들에 대하여 이미 주어졌던 저작권과 같은 권리보호를 서로 구별하여온 접근법과 엇비슷하게 빅 데이터 작성자에게 주어질 권리보호를 구성하면 되는 것이다. 유럽연합에서 주로 2014년경부터 본격화된 ‘데이터 경제’나 ‘데이터 소유권’ 논의의 진행추이를 살펴보면 물권적 독점권을 빅 데이터에 새로 부여하는 방식에 관해서는 대부분이 부정적 견해를 피력하고 있는 상황이다. 한편 미국의 관련 상황은 한국과 다르게 아직 불법행위로부터의 보호에 그치고 있는 개인정보 보호를 물권적 권리에 가깝게 격상하자는 논의가 비교적 활발할 뿐 개인정보가 아닌 빅 데이터 전반을 물권적 권리로 보호할 지에 관해서는 아직 활발한 논의가 관찰되지 않는다. 개인정보를 포함한 빅 데이터의 바람직한 권리보호방식을 구성하는데 있어 지적재산권 보호에서 얻어진 기존 경험을 유력하게 참고하여야 한다고 주장해온 필자의 입장에서는, 유럽연합의 위 논의가 단지 민법상의 소유권과 비교하는데 그치기보다 지적재산권 법제의 저작권·데이터베이스나 영업비밀 보호를 직접 적용하거나 응용하여 빅 데이터를 보호하는 방법을 적극 검토하기 시작했다는 점을 무척 긍정적으로 평가한다. 무형적이고 비경쟁적인 정보에 대한 보호법제라는 공통점 때문에 지적재산권 법제를 운용한 역사적 경험이 빅 데이터에 대한 새로운 권리부여를 적절히 고민하는데 아주 좋은 참고가 될 수 있다는 맥락에서, 이 글 후반부에서는 우리 지적재산권 법제를 중심으로 차례차례 가장 관련 있거나 도움이 될 만한 지적재산권 법제를 찾아보았다. 그런 과정에서 특허나 저작권에 의한 보호 혹은 저작권과 흡사한 배타적 독점권을 부여하는 데이터베이스 보호는 그런 목적에 부합하기 어렵다는 점, 영업비밀 보호법제는 빅 데이터 보유사업자가 이미 자주 원용하고 있는 방법이지만 빅 데이터를 공개하여 널리 활용되도록 촉진하겠다는 당초 목적에 반할 수 있다는 점 등을 먼저 고찰하였다. 그 다음으로, 우리 지적재산권 법제 중 부정경쟁 ... It has been long since paying attention to the value of electronic data as an information, but it is necessary to look at the big data, which has recently been attracting attention, from a new perspective. Big data creation(aggregation) will increase explosively in the near future with the backbone of the Internet of Things technology which is the core technology toward the ‘Fourth Industrial Revolution’ and the direction of the analysis will have a great influence on our everyday life. Paying attention to the characteristic and value of such big data, foreign countries are rapidly responding and especially the European Union, in the motto of ‘Data Economy’, is progressing its discussions about the so-called ‘data ownership’ which examines whether or not to give property(exclusive) rights to promote the more creation of big data. Another feature of big data is that it contains large amounts of personal information inevitably because it is the very indiscriminate collection of almost all the data in our daily life. However, the right to be newly granted to the creator (aggregator) of the big data which includes the personal informations and the already given protection to the inherent holder of such personal information (the data subject) may not conflict even if some of the objects overlap. It is only necessary to configure, apart from the right already given to data subject, the right to be given to big data creators in a deliberate manner similar to the historical experiences of intellectual property law, for example, the experience to differentiate the new protection as a whole database for the person who gathered the whole database from the already given protection to each individual parts of the database. In the European Union, the discussions on Data Economy or Data Ownership, which started in earnest from around 2014, tend to converge toward a roughly negative view on whether to give a new exclusive monopoly right to big data. On the other hand, the related situation of the United States has not shown any meaningful discussion on whether to protect the whole big data, not the personal information, with property right while there has been relatively vivid discussions on whether to elevate the protection for personal information, which is just against illegal activities unlike in the Korea, to the level of semi-property right. From the standpoint of the author who has argued that we should strongly refer to the already existing experiences based on intellectual property protection in constructing a most desirable right protection system for big data including personal information, It is evaluated very positively that the above discussions by the European Union was not just remaining within comparison with the ownership right in the civil law and started to sincerely consider how to directly apply or refer the rules of copyright, database and trade secret protection to new protection system for big data. In the perspective that the historical experiences of the intellectual property law regime is a very good reference to properly designing new protection to big data because the new protection is also dealing with another information which character is intangible and non-rivalrous,, in the latter part of this article, the author tried to find out one by one what would be the most related or helpful intellectual property law among the whole intellectual property laws in Korea. At first, In such finding process, this article analyzed that the protection system of patent or copyright and sui-generis database protection system is difficult to match with our purpose while trade secret protection is the very method that many big data business holders already frequently rely on, but it may be against the initial purpose of promoting big data to be widely used. Next, since the Unfair Competition Prevention Act among the whole intellectual property laws has a unique characteristic that it gives only passive protect...

빅데이터 분석 시장 활성화를 위한 기술적, 제도적 요인에 관한 연구: 전문가 심층인터뷰 방법을 중심으로

배재권 사단법인 인문사회과학기술융합학회 2017 예술인문사회융합멀티미디어논문지 Vol.7 No.5

Interest in big data is growing throughout the industries and companies are developing profit models that create and optimize business value using big data analysis solutions. The governments and industries of leading countries are using big data as an important tool to solve various problems and issues as well as for establishing future strategies and making strategic decisions. The Korean government has a clear determination to stimulate the big data market and is increasing its budget for big data, but big data related companies are not making high profits due to the lack of business models. Furthermore, private companies are assuming a conservative position toward investments in big data due to insufficient success stories of big data use in various areas. In this study, therefore, the delphi survey and in-depth interview methodologies were used to identify the resistance factors of the big data market activation and elucidate the technical and institutional factors required to stimulate big data analysis. The results of this study revealed that big data experts suggested five technical and institutional factors required to stimulate the big data analysis market including: (1) improvement of technologies for machine learning and artificial intelligence techniques, (2) personal information protection act revision for activating the use of de-identification of personal information and big data industry promotion act legislation, (3) the need to nurture specialists such as data scientists and big data analysis, (4) the need to actively open public data, and (5) developing and refining components in data governance framework. 전 산업에 걸쳐 빅데이터(BigData)에 대한 관심이 날로 증대되고 있고, 기업들은 빅데이터 분석 솔루션을 활용한 비즈니스 가치 창출과 이를 최적화하려는 수익모델을 개발하고 있다. 주요 국가 정부와 산업계에서는 빅데이터를 각종 문제 해결 및 이슈 대응과 더불어 미래 전략과 수반되는 전략적 의사결정의 중요한 도구로 활용하고자 한다. 한국 정부 또한 빅데이터 시장 활성화를 위한 의지가 명확하고 매년 빅데이터 관련 예산을 증액하고 있으나 빅데이터 관련 기업들은 비즈니스 모델 부재로 높은 수익성을 내지 못하고 있는 실정이다. 또한 다양한 영역에서의 빅데이터 활용 성공사례가 부족한 점으로 인해 민간기업의 경우 빅데이터 투자에 보수적으로 접근하고 있다. 따라서 본 연구는 빅데이터 시장 활성화의 저항요인 규명과 빅데이터 분석 활성화에 필요한 기술적, 제도적 요인을 도출하기 위해 전문가 심층면접조사(In-depth Interview)를 수행하였다. 연구결과, 빅데이터 전문가들은 빅데이터 분석 시장 활성화에 필요한 기술적, 제도적 요소로 (1) 기계학습(machine learning) 및 인공지능기법(artificial intelligence techniques)의 기술력 향상, (2) 비식별 정보이용 활성화를 위한 개인정보보호법 제도 개선과 빅데이터 진흥법 제정, (3) 데이터 과학자, 빅데이터 분석가 등의 전문 인력 양성 필요, (4) 정부의 공공데이터 개방과 민간 빅데이터와의 통합 필요, (5) 데이터 거버넌스(data governance) 프레임워크의 구성요소 개발 및 상세화 등을 제시하였다.

빅데이터와 빅퀘스천- 빅데이터 활용에 대한 인문학적 비판과 질문 -

유강하 영남대학교 인문과학연구소 2018 人文硏究 Vol.- No.82

Big data, Internet of Things, and Artificial Intelligence are important topics in modern society. So far, big data has produced useful results in modern society. The prospect that big data can predict the future leads to active utilization of big data. However, there are problems in using big data. Big data has been actively utilized mainly in profit-making or profit maximization. In this process, the basic philosophy for 'human being' is collapsing. Humanities are important because they provide moral sensitivity. It seems that humanities reflection and questions are needed to solve the following three problems. (1) personal information leakage and privacy invasion (2) misreading and rigging of data (3) human life and dignity. Problems arising from the use of big data should be treated seriously in terms of issues of human, life, human individuality, and dignity. People believe that big data will lead humans to the perfect future, but big data only tells the past and present. Although big data can present the direction of the future, but But it is not synonymous with human-being’s bright future. If big data is used for human-being, life and future, humanistic questions should be asked. Before expecting the value created by big data, we have to ask humanistic questions about why big data exists. 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 인공지능은 현대 사회의 중요한 화두이다. 이 가운데서도 빅데이터는 지금까지 공공의 영역과 기업의 이윤 추구에 생산적인 결과를 도출해 왔다. 현재까지의 데이터를 바탕으로 미래를 예측할 수 있다는 빅데이터에 대한 전망은 빅데이터의 적극적 활용으로 이어지게 되었다. 그러나 빅데이터 사용에도 우려할 만한 지점이 존재한다. 빅데이터는 인간과 삶, 사회에 유용하게 활용될 것이라는 믿음에서 만들어졌지만, 지금까지 빅데이터는 주로 기업의 이윤 창출과 효용성의 극대화에 적극적으로 활용되었고, 이러한 과정 속에서 ‘인간’이라는 기본적인 철학이 붕괴되고 있는 듯이 보인다. 빅데이터 활용이 가속화되는 이 시점에, 인문학은 도덕적, 윤리적 감수성을 제공한다는 점에서 진지하게 다루어질 필요가 있다. 특히 다음과 같은 세 영역에서 인문학적 성찰과 질문이 필요해 보인다. (1) 개인정보 유출과 프라이버시의 침해 문제, (2) 오독과 조작의 문제, (3) 인간의 생명과 존엄성에 관한 문제가 그것이다. 빅데이터가 야기하는 문제는 인간, 삶, 개별성, 존엄성이라는 근원적인 문제라는 점에서 소홀히 다룰 수 없다. 현재 우리 사회에는 빅데이터가 인류를 더 나은 미래로 이끌어 줄 것이라는 전망이 우세하지만, 빅데이터를 통해 분명히 알 수 있는 것은 과거와 현재일 뿐, 그것이 곧 미래에 대한 정확한 예측을 의미하지는 않는다. 빅데이터가 분명한 방향성을 제시할 수는 있지만, 그것이 인류의 건강한 미래로 직결된다고 단언하기는 어렵다. 빅데이터가 인간과 삶, 인류의 미래를 위해 사용되는 것이라면, 다수(big)의 흐름에 앞서 ‘인간 삶’이라는 기본 전제 위에서 의심하고 비판하며, 건강한 방향성을 설정하려는 인문학적 비판이 필요하다. 빅데이터가 창출한 가치에 대한 환호에 앞서, 그것이 과연 무엇을 위해 존재하는지에 대해 인문학이 던지는 근원적이고 큰 질문, 즉 빅퀘스천이 필요하다.

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.

통계적 텍스트 마이닝을 이용한 빅 데이터 전처리

전성해(Sunghae Jun) 한국지능시스템학회 2015 한국지능시스템학회논문지 Vol.25 No.5

빅 데이터는 여러 분야에서 다양하게 사용되고 있다. 예를 들어, 컴퓨터학과 사회학에서 빅 데이터에 대한 서로간의 접근방법에 대한 차이는 있겠지만 빅 데이터의 분석을 통한 활용 측면에서는 공통적인 부분을 갖는다. 따라서 대부분의 분야에서 빅 데이터에 대한 의미 있는 분석과 활용은 필요하게 된다. 통계학과 기계학습은 빅 데이터의 분석을 위한 다양한 방법론을 제공한다. 본 논문에서는 빅 데이터분석 과정에 대하여 알아보고 수집된 빅데이터의 원천에서부터 분석을 거쳐 최종적으로 분석결과를 활용하는 전체 과정을 위한 효율적인 빅 데이터 분석방법에 대하여 연구한다. 특히, 빅 데이터의 특성을 갖는 여러 데이터 중 하나인 특허문서 데이터에 대하여 빅데이터분석을 적용하여 효과적인 특허분석을 수행하고 이 결과를 연구개발 기획에 적용하는 방법론에 대하여 제안한다. 제안방법에 대한 실제적용을 위하여 전 세계 특허데이터베이스로부터 실제 기업의 전체 출원, 등록 특허문서를 수집, 분석하고 연구개발 업무에 활용하는 전 과정에 대한 사례연구를 수행하였다. Big data has been used in diverse areas. For example, in computer science and sociology, there is a difference in their issues to approach big data, but they have same usage to analyze big data and imply the analysis result. So the meaningful analysis and implication of big data are needed in most areas. Statistics and machine learning provide various methods for big data analysis. In this paper, we study a process for big data analysis, and propose an efficient methodology of entire process from collecting big data to implying the result of big data analysis. In addition, patent documents have the characteristics of big data, we propose an approach to apply big data analysis to patent data, and imply the result of patent big data to build R&D strategy. To illustrate how to use our proposed methodology for real problem, we perform a case study using applied and registered patent documents retrieved from the patent databases in the world.

빅데이터 연구에서의 빅마켓, 빅네임 그리고 빅네트워크: 국제학술지를 통해 본 도시 빅데이터 연구동향

손정렬(Jungyul Sohn) 대한지리학회 2020 대한지리학회지 Vol.55 No.2

빅데이터는 인공지능과 함께 4차 산업혁명시대의 핵심적 개념이다. 본 연구는 도시 분야에서 이루어진 빅데이터 연구들을 검토해 보고 이들을 통해 드러나는 빅데이터 도시연구의 특성과 향후 연구의 전망을 탐색하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 먼저 빅데이터 도시연구가 국제학술지에 처음 게재된 2013년부터 2019년까지의 해당논문들을 대상으로 연구의 성격과 특성 측면에서 어떤 것들이 활성화되고 있는지, 어떤 빅데이터 도시연구가 강한 영향력과 파급력을 가지고 있으며 빅데이터 도시연구에 큰 영향을 준 연구들은 무엇인지를 분석하였다. 다음으로, 연구들이 게재된 학술지들 간의 인용-피인용 관계는 어떤 특성을 가지고 있는지를 분석한 후, 빅데이터 도시연구가 향후에 어떤 방향으로 나아가게 될지를 논의해 보았다. 통계분석에는 기본적인 기술통계와 함께 다차원척도법이 활용되었다. 연구의 결과, 빅데이터 도시연구는 중국과 미국의 지리학자들에 의해 소셜미디어 자료를 대상으로 교통과 도시 분야에서 가장 활발하게 수행되고 있었다. 가장 영향력이 큰 연구로 Shelton et al.(2015)와 Liu et al.(2015)의 연구 등이 있었으며, 학술지들은 방법론-콘텐츠와 지리학-도시학의 두 차원에서, 그리고 게재빈도-인용빈도의 차원에서 각각 분류될 수 있었다. 빅데이터는 도시연구에서 새로운 지평을 열 것이나 지리학적 접근은 여전히 중요할 것으로 전망되었다. Big data, along with artificial intelligence, is a key concept of the fourth industrial revolution. This study attempts to explore how urban big data research is characterized and to which direction it is heading based on the examination of big data research in the field of urban studies. For this purpose, articles from 2013, in which the first article of urban big data research appears in international academic journal, to 2019 are first investigated in order to examine various characteristics of these studies and to identify urban big data research with a stronger impact as well as studies with a significant influence on urban big data research. The study also analyzes the characteristics of the citation network of academic journals in which these studies are published and then discusses the future directions of urban big data research. For the statistical analysis, multidimensional scaling as well as some basic descriptive statistics is used. The findings of the study show that urban big data research is most active among Chinese and American geographers with transportation and urban focuses using social media data. Shelton et al.(2015) and Liu et al.(2015) are identified among the most influential studies. Journals can be classified in terms of the dimensions of methodology (methodological-applied) and discipline (geography-urban studies), and also of the frequencies of publication-citation of urban big data research. Big data seem to open a new horizon to urban studies, but geographical approaches are expected to continue to be important.