빅데이터 기반 지능형 통합 산불 재난방지 플랫폼 구축에 영향을 미치는 요인에 관한 연구

홍수희 숭실대학교 대학원 2021 국내박사

빅데이터 基盤 人工知能 플랫폼에 대한 分析

호태규 성균관대학교 정보통신대학원 2020 국내석사

2012년 ‘빅데이터’라는 개념이 생겨나며 ‘21C의 원유’라는 별칭을 얻으며 주요 사업의 핵심으로 자리매김했다. 도입 후 8년, 수많은 트렌드들이 사라짐과 생겨남을 반복하는 빠른 흐름 속에서도 빅데이터는 여전히 중요시 되고 있으며 동시에 지금 이 시간에도 수많은 데이터가 새로이 생기고 있다. 따라서 많은 데이터를 분석할 수 있는 틀이 많은 사업들에서 필요해지고 개발되고 있는 상황이다. 이런 흐름에 맞춰 본 논문에서는 빅데이터와 인공지능 흐름을 정리하고 2020년 상반기 현 시점의 서비스 중인 국내 정리하고 인공지능 플랫폼 개발에 있어 주력해야 할 항목은 무엇인지 분석하였다. 빅데이터 기반의 인공지능 플랫폼들은 대량의 데이터를 확보하여 사용자로 하여금 별도 데이터 관리 없이 플랫폼을 이용한 개발이 가능하도록 지원해주고 있다. 하지만 인공지능 부분에 있어 같은 오픈 소스 프레임워크들이 중복되어 사용되고 있다. 이 점을 통해 보았을 때 향후 인공지능, 기계학습에 대한 새로운 접근과 연구를 진행하여 인공지능 플랫폼의 개선을 진행하여야 한다. In 2012, the concept of "Big Data" was born, and it was called "21C's crude oil" and was positioned at the core of the major business. In the eight years since its introduction, many trends have disappeared and have repeatedly emerged, but big data remains important, and at the same time, a lot of new data has been created at this time. Therefore, a framework for analyzing a lot of data is required and developed by many businesses. In line with this trend, this paper organized the flow of big data and artificial intelligence, organized the current artificial intelligence platform in the first half of 2020, and analyzed what needs to be focused on developing the artificial intelligence platform. The big data-based artificial intelligence platforms secure a large amount of data and supports users to develop using the platform without separate data management. However, the same open-source framework is used in the artificial intelligence part. From this point of view, we must proceed with new approaches and research to artificial intelligence and machine learning and work to improve the artificial intelligence platform.

빅데이터 플랫폼 활용 사회과 수업이 초등학생의 교과 지식과 교과 흥미에 미치는 영향

정자연 서울교육대학교 교육전문대학원 2023 국내석사

As machine learning accelerates due to the accumulation of big data, artificial intelligence is rapidly being applied to every corner of our lives. One of the essential competencies in this fast-changing future society is the ability to utilize big data. Due to such environmental changes, the 2022 revised curriculum newly established one of the three basic literacy as digital literacy. Therefore, the purpose of this study is to find out how the social studies classes using the big data platform affects subject knowledge and subject interest for 6th grade students in elementary school. To this end, in this study, a social studies class model using a big data platform was developed, and three topics were selected by converging social studies and creative experiential activities. As the subject of the study, one class in the 6th grade of an elementary school in Seoul was selected as an experimental group and one class was selected as a control group, and 9 sessions were conducted for 3 weeks. As for the test tools, a pre- and post-social studies subject knowledge test and subject interest test were conducted as quantitative tests, and statistical analysis was performed using SPSS. As a result of the test, the effects of social studies classes using the big data platform on subject knowledge and subject interest were as follows. First, social studies classes using big data platforms can increase subject knowledge of 6th grade elementary school students. The subject knowledge post-test of the experimental group scored higher than the pre-test and was statistically significant. Second, it was found that social studies classes using the big data platform did not have a positive effect on the subject interest of 6th grade elementary school students. The control group to which general social studies classes were applied and the experimental group to which social studies classes were applied using the big data platform appeared to be statistically homogenous groups both before and after. Taken together, it can be seen that the social studies classes using the big data platform had a positive effect on students' subject knowledge. This study is meaningful in that it developed a teaching-learning model based on previous studies on big data-utilizing classes and applied it to actual classes, and is expected to contribute to various big data platform class models and application research. In addition, it is thought that it will contribute greatly to education to prepare for the future society where big data and artificial intelligence are applied. 빅데이터의 축적으로 머신러닝이 가속화되면서 인공지능이 우리 생활 곳곳에 빠르게 적용되고 있다. 이렇게 빠르게 변화하는 미래사회에서 꼭 필요한 역량 중 하나는 빅데이터 활용 역량이다. 이와 같은 환경 변화로 2022 개정 교육과정은 기초 소양 세 가지 중 하나를 디지털 소양으로 신설하였다. 이에 본 연구의 목적은 초등학교 6학년 학생들을 대상으로 빅데이터 플랫폼을 활용한 사회과 수업이 교과 지식과 교과 흥미에 어떠한 영향을 미치는지 알아보는 데 있다. 이를 위해 본 연구에서는 빅데이터 플랫폼을 활용한 사회과 수업 모형을 개발하고, 사회과와 창의적 체험활동을 융합하여 3개의 주제를 선정하였다. 연구 대상으로 서울 소재 초등학교 6학년 1개 학급을 실험집단으로 1개 학급은 통제집단으로 선정하여 3주간 9차시를 실시하였다. 검사 도구는 양적 검사로 사전·사후 사회과 교과 지식 검사와 교과 흥미 검사를 실시하고 SPSS로 통계 분석하였다. 검사 결과 빅데이터 플랫폼 활용 사회과 수업이 교과 지식과 교과 흥미에 미치는 영향은 다음과 같았다. 첫째, 빅데이터 플랫폼을 활용한 사회과 수업은 초등학교 6학년 학생들의 교과 지식을 증가시킬 수 있다. 실험집단의 교과 지식 사후 검사가 사전 검사에 비해 높은 점수가 나왔으며 통계적으로도 유의미하였다. 둘째, 빅데이터 플랫폼을 활용한 사회과 수업은 초등학교 6학년 학생들의 교과 흥미에 긍정적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 현장의 일반적인 사회과 수업을 적용한 통제집단과 빅데이터 플랫폼을 활용한 사회과 수업을 적용한 실험집단은 사전·사후 모두 통계적으로 동질 집단으로 나타났다. 이상을 종합해 볼 때 빅데이터 플랫폼을 활용한 사회과 수업이 학생들의 교과 지식에 긍정적인 영향을 주었음을 알 수 있다. 본 연구는 빅데이터 활용 수업에 대한 선행 연구에 기반하여 교수·학습 모형을 개발하고 실제 수업에 적용하였다는 점에서 의의를 가지며, 다양한 빅데이터 플랫폼 수업 모형 및 적용 연구에 기여할 것으로 보인다. 또한 빅데이터와 인공지능이 적용된 미래사회를 대비하는 교육에 기여하는 바가 클 것으로 생각된다.

중국 전자상거래에 있어서 개인정보 보호에 관한 법적 연구

이아남 인하대학교 대학원 2021 국내석사

With the development of the Internet, the term “virtual space” has emerged. And the traditional trading paradigm was originally broken, and a new commerce paradigm beyond construction was established, resulting in e-commerce. E-commerce became technically possible in 1993 with the advent of Mosaic, an Internet browser, allowing transmission of graphics, voice and video in addition to text. E-commerce in China began in 1997 with the development of information technology, and has been spreading in six stages so far, and e-commerce grows rapidly. The Chinese government has enacted legal policies on e-commerce and e-signature laws on e-commerce, e-commerce laws. In China’s e-commerce, platform operators not only enhance business efficiency by using big data and algorithms, but also provide good products or services according to consumer preferences and provide convenience to consumers. However, due to the development of information technology, consumers’ personal information leakage and illegal processing have continued, and privacy has become a concern of consumers in the era of big data. In order to realize the legal protection of personal information, we firstly look at China’s personal information protection law system. The legal map of China’s personal information protection has been implemented from 2009 to 2020. There are totally 12 relevant laws, regulations, methods and guidelines, which are in a decentralized state. The personal information protection system in e-commerce, mainly in China’s Civil Law, Electronic Commerce Law, the Cybersecurity Law, the Law on the Protection of Rights and Interests of Consumers, and China’s personal information protection law in the draft in 2020, shows the laws and regulations of personal information protection from four levels, meaning of personal information, obligations of personal information processing, main body’s rights, and the legal responsibility. Not only that, but also personal information disclosure, platform and personal information processing, platform and platform personal information processing related cases of personal information infringement in China are discussed. Moreover, before China enacted its personal information protection law, I learned about the legal system related to the transfer of personal information. After checking the laws related to extraterritorial application and dispute settlement in personal information protection between China and South Korea, I learned that there is no international contract between the two countries, and each country is subject to its own personal information protection law. In the era of big data, after examining the legal system on personal information protection in China’s e-commerce, this thesis mainly reviewed problems of mixed personal information terms, the principle of notice and consent due to the nature of e-commerce, the problem of price discrimination using big data algorithms, and damages. First, China's Civil Law, Cyber Security Law and Personal Information Protection Law use mixed terms concerning the meaning, subject and object of personal information. Secondly, due to the characteristics of e-commerce, there are problems related to the principle of notification and consent. The matters agreed by the parties are complex, and there are only two choices: the overall consent of the information subject or the preemptive refusal. Anonymized information is subjected to technical impact. Third, big data algorithm of malicious price discrimination is not only the right to know of consumers, the right to fair dealing, self-determination, and malicious use of big data algorithm price difference is unknown. The legal nature of infringement of personal information malicious use of big data algorithm price difference of related legal system is not perfect, so consumers can't apply for, Eventually, property compensation cannot be obtained according to the price difference. Fourthly, although negligence liability and no-fault liability are adopted in China's law of compensation for damages, the imputation principle and burden of proof on personal information protection are not clear. There are also cases of negligence liability and cases of no-fault liability in Chinese jurisprudence. In addition, in terms of burden of proof, there are also cases in which e-commerce platform operators bear the burden of proof, as well as cases in which consumers or information subjects bear the burden of proof. In addition, there are three theories on the imputation principle, one-won imputation theory, two-won imputation theory, and three-won imputation theory, but the one-won imputation theory is lack of the provisions for compensation for damages, and the two-won imputation theory is not traced back on legal support. And the three-won theory does not take into account the social interest. It is not all reasonable. After reviewing the four problems mentioned above, this thesis would like to explore ways to improve the response with four dimensions: the Chinese government, e-commerce operators, industry associations and consumers. First, the Chinese government should also overhaul laws related to personal information protection. First, personal information, subject, object, the significance of personal information, personal information interest or personal information rights related expressions tend to be more uniform. It gives more options to information subject in noticing the subject. According to the grade, type classification, the personal information risk evaluation system , has further introduced to China price law article 17 fairness, honesty and credit principle of judicial interpretation, expanded the application of article 14 enterprise unfair price behavior principle, and expanded the liability for negligence. Second, the obligation of the operator of the e-commerce platform shall be strengthened. E-commerce platform operators clearly define the scope, screening cycle, and screening method for operators on the platform and strengthen the qualification and safety protection obligations. In addition, monitoring obligations can be added to platform operators and online screening and offline checking can be executed. Third, regular personal information safety education should be implemented, e-commerce associations and consumer associations should act, and a good environment of personal privacy protection should be established. Fourth, consumers are required to register regular cover, actively report, and strengthen their sense of privacy. In e-commerce, the government, e-commerce platform operators, industry associations and consumers are required to protect their personal information in four dimensions of e-commerce. 인터넷의 발달로 전통적인 대면 거래 패러다임에서시공의 한계를 초월한 새로운 상거래 패러다임인 전자상거래가 발달하게 되었다. 전자상거래는 1993년 인터넷 브라우저(browser)인 모자이크(Mosaic)의 등장으로 텍스트 외에 그래픽, 음성과 영상 등의 전송이 가능해짐에 따라 전자상거래가 기술적으로 가능하게 되었다. 중국의 전자상거래는 1997년에 시작하였는데, 6개의 발전단계를 거쳐 폭발적으로 성장하고 있다. 중국 정부는 전자상거래를 규율하기 위하여 전자서명법, 전자상거래법 등의 법률을 제정하였다. 중국 전자상거래에서 플랫폼 운영자는 빅데이터 및 알고리즘 등을 이용하면서 소비자 취향에 맞춰 좋은 상품이나 서비스를 제공할 수 있게 되었지만 소비자의 개인정보의 불법적 처리와 유출의 문제가 계속 나타났고, 이에 따라 전자상거래에 있어서 개인정보 보호가 주목을 받게 되었다. 개인정보 법적 보호가 이루어지기 위하여 먼저 중국 개인정보 보호 법체계를 살펴보고, 중국 개인정보 보호에 관한 법제도는 2009년부터 시작하였고 2020년까지 관련 법률, 법규, 방법, 지침 등은 총 12개 있고 분산하고 있다. 전자상거래에서 개인정보 보호제도를 살펴본 후 주로 중국 민법, 전자상거래법, 네트워크안전법, 소비자권익보호법, 그리고 2020년 발표한 중국 개인정보보호법 초안에서 개인정보의 의미, 개인정보처리의 원칙, 개인정보처리자의 의무, 정보주체의 권리, 법적 책임 차원으로 개인정보 보호에 관한 법령을 언급하였다. 또한 중국 개인정보 침해에 있어서 개인정보 유출, 플랫폼과 개인정보 처리, 플랫폼과 플랫폼 간의 개인정보 처리에 관한 판례를 살펴보고 검토하였다. 뿐만 아니라 중국 개인정보보호법 제정을 앞두고 개인정보 이전에 관한 법제도를 알아보고 한중 개인정보의 국외이전 및 분쟁해결에 관한 법령을 살펴본 후 양국 간 국제계약은 없으니 각자 국가의 개인정보보호법을 적용한다는 것으로 파악한다. 빅데이터 시대에서 중국 전자상거래에 있어서 개인정보 보호에 관한 법제도를 살펴본 후 주로 개인정보 용어 혼용문제, 전자상거래의 특성으로 인한 고지‧동의원칙에 관한 문제, 빅데이터 알고리즘을 악용한 가격차별 문제, 손해배상에 관한 문제 4가지 차원으로 검토하였다. 첫째, 중국 민법, 네트워크안전법, 개인정보보호법에서 개인정보의 의미 불명, 개인정보 보호의 주체, 객체에 관한 용어, 권익과 권리이라는 용어를 혼용하고 있다. 둘째, 전자상거래의 특성으로 인한 고지‧동의원칙에 관한 문제가 있고, 당사자 가 약정한 사항이 복잡하고, 정보주체의 전체적 동의나 전제적 거절 2개 선택밖에 없다. 셋째, 빅데이터 알고리즘의 악용한 가격차별은 소비자의 알권리, 공정하게 거래할 권리, 자기결정권을 침해할 뿐만 아니라 가격차별의 법적 성격불명하고, 개인정보 침해 시 가격차별에 관한 법제도가 미비하기 때문에 소비자가 청구하지 못하고 결국 가격차별로 손해배상을 받지 못한다. 넷째, 중국 손해배상 법제도에서 과실책임과 무과실책임을 채택하고 있지만 개인정보 보호에 관한 귀책원칙과 증명책임부담은 불명하고 판례에서 과실책임을 취한 판례가 있고, 무과실책임을 취한 판례가 있기도 한다. 또한 증명책임부담에서도 마찬가지로 전자상거래 플랫폼 운영자가 증명책임을 부담한 판례가 있고 소비자나 정보주체가 증명책임을 부담한 판례가 있기도 한다. 또한 귀책원칙에 관한 학설은 일원귀책학설, 이원귀책학설, 삼원귀책학설 3가지가 있지만 일원귀책학설은 손해배상책임에 과한 규정을 미흡하지 않고 이원귀체학설은 법적 근거가 없고 삼원귀책학설은 사회적 이익을 고려하지 않고 모든 타당하지 않는다. 위에 같이 언급한 4가지 문제점을 검토한 후에 소비자의 개인정보를 보호하기 위하여 중국 정부, 전자상거래 운영자, 업계협회, 소비자 4가지 차원으로 대응한 개선방안을 모색하고자 한다. 첫째, 중국 정부는 개인정보 보호 법제도 정비하여야 한다. 먼저 개인정보의 의미, 주체, 객체, 개인정보‧개인정보권익‧개인정보권에 관한 용어가 통일화하고 정보주체에게 고지‧동의원칙에서 정보주체에게 더 많은 선택권을 부여하고, 개인정보 리스크 평가제도에 대하여 등급별, 유형별로 분류하고, 중국 가격법 제17조 공평‧성실신용원칙의 사법해서를 추가하고, 제14조 사업자의 불정당한 가격행위 범위를 확대하고, 과실귀책원칙을 확립하고 정지침해에 대한 무과실책임을 적용하고, 소액심판제도 및 집단소송제도를 도입할 수 있다고 본다. 둘째, 전자상거래 플랫폼 운영자의 의무를 강화하여야 한다. 전자상거래 플랫폼 운영자는 플랫폼 내 운영자에 대한 심사범위, 심사주기, 심사방식을 명확히 규정하고 자격심사의무 및 안전보호의무를 강화한다. 또한 플랫폼 운영자에 대한 모니터링의무를 추가하고 온라인 심사 및 오프라인 검사를 실행할 수 있다. 셋째, 정기적 개인정보안전교육을 실행하고 전자상거래 협회 및 소비자 협회의 지위를 발휘하고 개인정보 안전보호 환경이 이루어지도록 한다. 넷째, 소비자가 정규적 포털을 등록하고 적극적으로 신고하고 개인정보 보호의식을 강화하도록 한다. 위에 같이 전자상거래에서 정부, 전자상거래 플랫폼 운영자, 업계협회, 소비자 4개 차원으로 소비자의 개인정보 보호에 도움이 되기 바란다.

빅데이터 비즈니스 모델 분석 연구 : 플랫폼 모형을 중심으로

술렌한드체렌 배재대학교 일반대학원 2019 국내석사

인터넷의 발전은 우리에게 새로운 기술과 기기를 등장시킴으로써 스마트 시대를 가져 왔다. 스마트폰, 스마트 기기 사용이 급속히 증가하면서 우리 주변에는 수많은 정보들이 폭발적으로 생산되고 있다. 이런 정보들은 다양한 형태의 데이터들을 포함하는데 이런 거대하고 복합적인 데이터를 규정하는 말인‘빅데이터’란 용어가 만들어졌다. 빅데이터로 인해 과거에 인식하지 못했던 잠재적인 가치를 발견하여, 이를 우리의 모든 분야에 활용하게 되었다. 이러한 발전은 기업뿐만 아니라 국가 경쟁력 강화와도 직결되고 있다. 이렇게 빅데이터의 활용이 점점 증가함에 따라 현재 빅데이터를 제공하는 서비스에 따라 각각 플랫폼 비즈니스로 발전하고 있다. ‘플랫폼 비즈니스’란 최근 산업계에 각광을 받고 있는 형태로 참여자의 역할이 크게 작용하는 비즈니스라고 할 수 있다. 플랫폼의 특징에 따르면 공급자와 소비자의 사이에 끼여 양쪽으로 부가가치를 창출시킨다. 그러나 이 플랫폼 비즈니스는 양쪽의 참여자가 많을수록 부가가치가 커지는 것이 특징이다. 그러나 이 특징은 다른 비즈니스에도 동일하게 적용될 수 있을까? 빅데이터를 먼저 효과적으로 활용한 기업들이 이 새로운 비즈니스를 먼저 시작하고 다른 기업들에게 관심을 두었다. 현재 IT 전문 기업이 아니라도 많은 기업들이 빅데이터를 기업 내부의 중요 부문으로 성장시키고 있다. 하지만 빅데이터 비즈니스가 아직은 다른 시장만큼 성장하지 못하고 있는 것이 사실이다. 분 논문에서는 빅데이터 비즈니스로 발전하고 있는 미국 IT 업체들의 비즈니스 모델을 분석한 뒤 플랫폼 비즈니스의 특징이 빅데이터 비즈니스에 어떠한 영향을 끼쳤는지 원인에 대해서 살펴본다. The development of the Internet has brought about smart era through the introduction of new technologies and devices. With the sharp increase in the use of smartphones and smart devices, a lot of information is being produced around us. These pieces of information are made of up different forms of data and this is termed as ‘big data’. Big data has found potential values that were not recognized in the past which are used in every field or discipline. It is directly linked to strengthening competitiveness for countries as well as companies. As the use of big data gradually increase, there are individual businesses becoming a platform business following the services provided by big data. Platform business, in recent years, has been receiving a lot of attention and playing important role in the big data industry. The platform features are intertwined between suppliers and consumers, creating added value on both sides. However, one characteristic of this platform is that the larger the number of participants the bigger it becomes. But can this feature be the same for other businesses? Companies that effectively used big data initially started this new business and got the attention of other companies. Currently, even non-IT companies are developing big data as a major division within their companies. In this paper, we analyze the business model of US IT companies that are developing into big data business, and then examine the reasons why the characteristics of platform business affect big data business. However, in reality, compared to other markets, big data business is not attaining the same growth. This study analyze the impact of the characteristics of platform business on big data business by examining the big data business model of U.S IT companies.

빅데이터 기술이 플랫폼 비즈니스 혁신에 미치는 영향

최승혁 高麗大學校 技術經營專門大學院 2016 국내석사

인터넷과 스마트폰이 등장한 이후 세상은 하루가 다르게 급변하고 있다. 인터넷이 등장하면서 Network과 Open을 기반으로 수많은 정보들이 폭발적으로 생겨나고 있고 스마트폰으로 인해 시공간의 제약 없이 다양한 정보들을 실시간, 양방향으로 소통하며 편익을 제공하고 있다. 이런 환경 변화에 따라 다양한 새로운 서비스들이 생겨나고 있다. 특히 과거에는 인식하지 못했던 잠재적 가치들을 발굴하여 이를 다수의 공급자와 소비자에게 직접 연결시켜주는 플랫폼 비즈니스들이 빠른 속도로 성장하고 있다. 이러한 연결형 비즈니스가 가능했던 것은 바로 네트워크 인프라 등 연결 가능한 환경이 그 기반이 되겠지만 그 중심에는 빅데이터 기술이 Key Enabler로서 큰 역할을 했다고 볼 수 있다. 미국을 중심으로 한 소프트웨어 및 인터넷 서비스 기업들은 온오프라인의 정보를 디지털화하고 빅데이터 시스템을 적극 도입하여 새로운 혁신을 이룩했을 뿐만 아니라 ICT 생태계의 주도권을 쥐고 막대한 부가가치를 창출하고 있다. 본 논문에서는 플랫폼 비즈니스 기업은 어떤 빅데이터 전략으로 무슨 혁신을 이루어내었는지 연관 관계를 살펴본다.

한국판 디지털 뉴딜의 법제연구 : 데이터산업의 지식재산법적 쟁점을 중심으로

유영복 중앙대학교 법학전문대학원 2021 국내박사

우리는 55년 전 상상 속의 세상에서 살고 있다. 이와 같은 세상을 만들어 가는 것이 바로 4차 산업혁명의 데이터산업이다. 코로나19 팬데믹 이후 세계의 주요국들은 4차 산업혁명을 가속하기 위해 디지털 전환 정책을 추진하고 있다. 우리나라도 지난 2020년 7월 ‘한국판 뉴딜 종합계획’을 발표하고 주요 디지털 전환 정책으로 ‘디지털 뉴딜’을 추진하고 있다. ‘디지털 뉴딜’은 데이터와 인공지능을 근간으로 하는 ‘한국판 뉴딜 종합계획’에서 가장 중요한 국가전략이다. 본 연구는 ‘디지털 뉴딜’의 성공적인 추진을 위해 필요한 법제도의 현황에 대해서 지식재산법의 쟁점을 중심으로 고찰하였다. 데이터산업의 활성화를 위한 데이터 3법의 개정은 데이터 경제의 초석을 세우는 역할을 한다고 할 수 있다. 우리나라가 강점을 갖는 공공데이터와 개인정보가 결합한다면 우수한 품질의 데이터를 기반으로 신사업이 창출되고 빅데이터 플랫폼, 인공지능 학습데이터 등의 ‘디지털 뉴딜’ 정책과제를 뒷받침하는 원천이 될 것이다. 빅데이터 플랫폼은 4차 산업혁명의 사회간접자본이며 무한한 가치 창출의 원천이다. 빅데이터 플랫폼의 데이터세트와 빅데이터베이스로 저작권법의 보호를 받을 수 있을 것이다. 빅데이터 플랫폼을 구축하기 위해서는 데이터의 수집 및 TDM이 필요한데 이 과정에서 발생하는 저작권의 침해는 ‘공정이용’의 법리로 배제수 있다. 현재 입법절차 중인 저작권법 전부개정(안)도 ‘공정이용’의 법리를 반영하고 있는 것으로 보인다. 인공지능 학습데이터는 인공지능의 성능과 품질에 가장 큰 영향을 미치는 요소이며, 인공지능의 가치사슬에서 우리나라가 중추적인 역할을 하기 위한 수단이 될 것이다. 인공지능 학습데이터는 영국 저작권법의 ‘컴퓨터 산출 저작물의 법리’를 차용하여 저작물로 인정받을 수 있을 것이지만, 특허발명으로 보호받기에는 논란이 있다. 다만 부정경쟁방지법의 성과도용 행위와 영업비밀로는 보호받을 수 있을 것이다. ‘디지털 뉴딜’의 성공을 위한 법제도를 연구해 본 결과 지식재산법상 보호의 공백이 다수 보인다. 모쪼록 한국판 디지털 뉴딜을 추진하기 위한 지식재산법제도의 정비가 이루어져 우리나라가 4차 산업혁명의 선도국가가 되기를 소망한다. We live in a world that was imagined 55 years ago. Creating a world like this is the data industry of the 4th industrial revolution. After the Corona 19 pandemic, major countries around the world are pushing for digital transformation policies to accelerate the Fourth Industrial Revolution. Korea also announced the “Korean version of the New Deal Comprehensive Plan” in July 2020 and is promoting the “Digital New Deal” as a major digital transformation policy. The “Digital New Deal” is the most important national strategy in the “Korean version of the New Deal Comprehensive Plan” based on data and artificial intelligence. This study examines the current state of the legal system necessary for the successful promotion of the “Digital New Deal”, focusing on the issues of the Intellectual Property Law. It can be said that the revision of the Data 3 Act to revitalize the data industry serves to lay the foundation for the data economy. If Korea's strong public data and personal information are combined, new businesses will be created based on high-quality data, and will be a source of support for the “digital new deal” policy tasks such as big data platforms and artificial intelligence learning data. The big data platform is the social overhead capital of the 4th industrial revolution and the source of infinite value creation. The dataset and big data of the big data platform will be protected by copyright law as a database. In order to build a big data platform, data collection and TDM are required, and copyright infringement that occurs in this process can be exempted from the law of “fair use”. It seems that the entire amendment to the copyright law currently under legislative proceedings also reflects the law of “fair use”. Artificial intelligence learning data is the factor that has the greatest influence on the performance and quality of artificial intelligence, and will serve as a means for Korea to play a pivotal role in the value chain of artificial intelligence. Artificial intelligence learning data can be recognized as a work by borrowing the “law of computer-generated works” of the UK Copyright Act, but there is a controversy over being protected by a patented invention. However, performance theft and trade secrets of the Unfair Competition Prevention Act may be protected. As a result of studying the legal system for the success of the “Digital New Deal” there are many gaps in protection under the Intellectual Property Law. It is hoped that Korea will become a leading country in the 4th industrial revolution by reorganizing the intellectual property law system to promote the Korean version of the Digital New Deal.

공간 빅데이터 플랫폼의 실증 및 지하자료에 대한 적용

권일룡 충북대학교 2021 국내박사

4차산업 혁명으로 인해 데이터의 수집, 분석, 처리가 고도화 되고 이로 인해 빅데이터의 중요성도 점점 커지고 있다. 판교는 국내유일의 실제 도로기반 자율주행 시범운행지구로서 자율주행 자동차를 항상 만날 수 있는 환경이 조성되어있는데. 앞으로 이러한 자율주행 자동차가 자유롭게 운행하기 위해서는 도로정밀지도와 장애물과 소통해야 하는 많은 센서들이 필요하다. 결국 이러한 요소들은 공간 빅데이터가 처리해야 할 요소들이다. 이 논문에서는 공간분석프레임 기능을 중심으로 공간 빅데이터 플랫폼을 완성하고 이를 실증하였다. 실증된 공간 빅데이터 플랫폼의 기능을 고도화하여 공공데이터 OpenAPI와 연계할 수 있는 연계기술을 연구하였고, 플랫폼과 공공데이터와의 연계기술을 통해 지하공간 빅데이터를 활용한 분석을 실시하였다. 공간 빅데이터 플랫폼 개발을 위한 첫 단계에서는 공간정보오픈플랫폼을 분석하여 프레임워크를 도출하고 설계하였다. 분석프레임을 중심으로 시각화기술과 관리서비스를 만들었으며, 이를 통합하여 공간 빅데이터 실증 플랫폼을 완성하였다. 공간 빅데이터 실증 플랫폼을 실증하기 위해 도봉구 공원감성분석시나리오, 공시지가 이상지역 분석 시나리오, 교통사고 위험지역 분석 시나리오를 만들고 세 가지 시나리오를 통해 플랫폼을 실증하였으며 실증 결과는 화면과 표로 도출하여 직관성을 높였다. 완성된 공간 빅데이터 실증플랫폼을 실제 공공데이터 Open API에 적용하기 위해 공공데이터와 연계할 수 있는 방안을 연구 하였다. 이를 위해 기관의 데이터를 분류, 정제, 분석하여 표준화된 데이터를 생성할 수 있는 공간 빅데이터 표준화 방안을 연구하였다. 표준화된 데이터와 연계할 수 있도록 공간분석프레임을 개발하여 서비스 확장을 수행하였다. 연계에 대한 실증을 위해 성남시 교육지구 분석시나리오를 만들었으며, 분석시나리오를 통해 연계결과를 확인하였다. 공공데이터 Open API에 적용하기 위해 공간 빅데이터 표준화 방안을 마련한 후 지하자료에 적용하기 위해 충청남도의 지하수 데이터를 이용하여 실증하였다. 지하수의 함양량, 이용량, 개발 가능량, 공급 가능량을 적용하였으며. 분석 모델에 대한 적합성은 실제 업무에 대한 적용한 점으로 대신하였다 사용 가능한 지하공간 데이터가 제한적이라는 점을 고려할 때, 지하공간 빅데이터의 활용을 위해서는 3차원 데이터의 자료처리 및 해석 기법들이 보간 및 기계학습 등을 통해 꾸준히 개발되어야 할 것이다 The Fourth Industrial Revolution enhanced the collection, analyses, and processing of data, which have led to the growing significance of big data. Pangyo is a city with streets that are suitable for autonomous vehicles, where one could frequently encounter a self-driving car. Self driving cars require numerous sensors to communicate with potential obstacles and a precise road map. In the end, these are the factors that spatial big data needs to deal with. In this thesis, a spatial big data platform is created to provide real-life demonstrations. It also discusses possible ways to link this data to government agencies, and collaboration with such agencies can lead to analyses of underground spatial data. The first step in developing a spatial big data platform is building a framework through an analysis of an open spatial information platform. Based on this framework, visualization and management systems are developed, completing this spatial big data platform. In order to demonstrate this platform, the following three scenarios are created and analyzed: a Dobong-gu park sensibility analysis scenario, an analysis scenario of abnormal land value, and a traffic accident area analysis scenario. The results are supplemented by graphs and charts for clearer understanding. Methods of linking this big data platform to government agencies via Open API are also discussed. In order to achieve this, the agencies’ data is classified, refined, and analyzed for standardization, and through this standardization, this big data platform can be expanded via development of spatial analysis framework that could provide additional services. To demonstrate the linkage to government agencies, an analysis scenario of SeongNam-si education district is created, and the linkage has been found effective. Once the data standardization is established, the spatial big data platform is applied to the groundwater data of Chungcheongnam-do for demonstration. The recharge, usage, extraction potential, and supply capacity of groundwater are provided in the model, and the suitability of the model is compared to the actual work. Considering available data is quite limited in underground space data, processing strategies as well as data expansion with 3D attributes should be explored and developed with data interpolation and machine-learning techniques.

전력 피크타임 예측을 위한 ELG 기반 빅데이터 플랫폼 구축

최은선 충북대학교 2021 국내석사

빅데이터의 경제적 가치의 중요성이 강조되고 새로운 가치 창출의 원동력으로 빅데이터 플랫폼에 대한 수요가 증가하고 있다. 산업별 특화된 빅데이터 플랫폼은 가치 창출을 위한 기본 인프라이다. 본 논문에서는 오픈 소스 패키지와 머신러닝을 사용하여 에너지 데이터 관리를 위한 빅데이터 플랫폼을 구축하고, 실제 전력 데이터 관리 및 분석을 위해 플랫폼을 적용했다. 빅데이터 플랫폼의 핵심은 머신러닝과 통합된 ELG 플랫폼이다. 수집된 데이터들은 ELG 플랫폼의 저장소에 저장되고, ELG 플랫폼에 저장된 데이터에 머신러닝을 적용했다. 머신러닝과 Prophet 패키지를 이용한 전력 소비 예측 모델과 Grafana 기반의 실시간 모니터링 모듈을 개발했다. 프로토타입 플랫폼은 서울에 있는 대학 건물의 실제 전력 데이터를 적용하여 검증하였다. As the importance of the economic value of big data is emphasized and demand for big data platforms is increasing as a driving force for new value creation. Big data platform specialized for each industry are the basic infrastructure for the value creation. In this paper, we built a big data platform for energy data management using open source packages and machine learning techniques. We then applied the platform for the real power data management and analysis. The key for the big data platform is ELG platform integrated with machine learning techniques. The data was collected and stored in the storage of ELG platform and the machine learning techniques have been applied to the data in the ELG platform. The power consumption prediction model using machine learning and prophet, and Grafana-based realtime monitoring module have been developed. The prototype platform has been applied for real power data from a university building in Seoul for the validity test.

농업 빅데이터 플랫폼상의 농업경영데이터 활용의도에 영향을 미치는 요인에 관한 연구

손경자 숭실대학교 대학원 2021 국내박사

4차 산업혁명 시기를 맞아 데이터 활용의 중요성은 날로 주목받고 있다. 시가총액 상위를 차지하고 있는 대부분 기업은 데이터를 기반으로 한 플랫폼 기업이라고 이야기할 수 있으며 각국의 정부 또한 데이터 활용을 통한 정책 수립에 상당 부분 노력해오고 있다. 우리나라도 2020년 8월 데이터 3법(개인정보 보호법, 정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률(‘정보통신망법’), 신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률(‘신용정보법’))이 통과됨에 따라 데이터를 통합 수집하고 개인정보를 가명 처리한 양질의 데이터를 민간기관에 제공하여 데이터 경제 활성화를 통한 국가 경쟁력을 높일 필요가 있다는 요구가 증대되고 있다. 하지만 아직, 우리나라 농업 데이터는 여러 기관에 분산되어 수집에 상당한 노력이 필요하고 정책 결정 시 느린 통계에 의존하여 뒤처진 정책 결정 가능성이 그대로 있다. 또한, 농업 관련 공공데이터의 종류와 양은 지속해서 증가하고 있으나, 품질관리 및 이를 활용한 융합․지능형 빅데이터 분석 등 서비스가 미흡하여 농업인은 본인 상황에 맞는 작물선택, 출하 시기 결정 등 영농의사결정에 애로를 겪고 있다. 그래서 농업은 힘들다는 인식이 팽배해 있으며 농업으로 소득을 창출하기 어렵다는 생각이 자리 잡고 있다. 다행히 정부에서는 이러한 문제 해소를 위해 스마트농업을 새로운 기회로 인식하고 스마트농업을 뒷받침하는 가장 핵심기술로 농업 빅데이터를 꼽고 있으며 2020년부터 농업 빅데이터 플랫폼을 구축 추진 중이다. 그동안 선행연구에서는 스마트농업을 위해 농업인들에게 어떠한 정보를 수집해서 제공해야 하는지에 대한 실험연구, 정책연구가 대부분으로 농업데이터플랫폼의 활용성을 높이기 위한 요소가 무엇인지, 어떠한 방향으로 플랫폼을 개선해야 하는지에 대한 실증연구는 전혀 없는 상황이다. 이에 본 연구는 농업데이터 플랫폼상의 농업경영데이터 활용의도라는 실증연구를 진행하여 활용 의도에 영향을 미치는 요인을 규명하고 이를 이론적으로 체계화하고자 한다. 연구모형은 농업 빅데이터 플랫폼의 조직 혁신기술 수용을 설명하기 위해 TOE Framework를 사용하여 조직특성, 환경특성 요인들이 활용 의도에 어떤 영향을 미치는지 살피고자 한다. 구체적인 조직특성요인으로 조직데이터특성, 조직투자의지, 환경특성요인으로 제도적지원, 스마트농업경쟁의 심화가 이용 의도에 어떤 유의한 영향을 미치는지 설정하였다. 또한, 기관마다 분산된 데이터를 통합하고 농업 빅데이터 플랫폼을 이용하는 사용자의 활용 의도 형성과정을 이해하기 위해 많은 연구에서 활용되고 있는 통합기술수용이론(UTAUT)과 정보시스템 성공모델을 기조로 하였다. 이를 통해 농업 빅데이터 플랫폼이라는 새로운 개념을 정보시스템에 대입(정보품질, 시스템품질)하였을 때 사용자 만족, 성과기대, 노력기대와의 관계를 검정하고 최종적으로 활용의도에 어떠한 영향을 미치는지 확인하였다. 경로계수를 비교하여 요인별로 사용자 만족에 영향을 미치는 정도를 분석한 결과 시스템품질, 정보품질 순으로 나타났다. 성과기대에 영향을 미치는 정도를 분석한 결과 조직투자의지, 시스템품질, 조직데이터특성, 정보품질 순으로 나타났다. 성과기대에는 조직투자의지가 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 노력기대에 영향을 미치는 정도를 분석한 결과 시스템품질, 정보품질로 나타났으며, 조직데이터특성, 조직투자의지는 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 마지막으로, 활용의도에 영향을 미치는 정도를 분석한 결과, 스마트농업경쟁의 심화, 노력기대, 성과기대, 사용자 만족 순으로 나타났으며, 스마트농업경쟁의 심화가 활용의도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 함께, 농업 빅데이터 플랫폼을 통해 직·간접적인 서비스를 받을 수 있는 직업유형별로 조절효과를 분석한 결과 직접적인 데이터를 제공받아 공공기관, 농업인 등에게 분석서비스를 하는 민간기업은 정보품질에서 노력기대, 성과기대, 사용자 만족에 영향을 미치는 3가지 가설에서, 민간기업의 분석결과를 간접적으로 활용하는 공공기관 등은 시스템품질에서 사용자만족, 스마트농업경쟁의 심화에서 활용의도에 영향을 미치는 2가지 가설에서 조절효과가 있는 것으로 나타났다. 이는 빅데이터 플랫폼을 직접 활용하는 민간기업에겐 정보품질을, 간접활용하는 공공기관 및 농업인에게는 시스템품질을 강화할 필요가 있음을 시사한다. 향후 농업 빅데이터 플랫폼의 운영체계가 정착되고 서비스 조직이 갖추어진 후에는 시스템특성으로 시스템품질과 정보품질 외에 서비스품질이 활용의도에 미치는 영향에 관한 추가적인 연구가 시행되면 농업 빅데이터 플랫폼 활용에 대한 전체적인 정책 방향 설정에 도움이 될 것으로 보인다. 이 연구의 실증분석결과가 한국 농업이 빅데이터에 기반을 둔 스마트농업으로 빠르게 전환되는 계기가 마련되길 기대한다. Data utilization is becoming increasingly important in the 4th Industrial Revolution. Most of the top companies in the stock market are data-based platform companies, and the governments in each country have been taking significant efforts to establish policies through data utilization. With the passing of the Data 3 Act in January 2020, there is an increasing demand on Korea to enhance its national competitiveness by revitalizing the data economy by providing private institutions with high-quality data and aliased personal information. However, so far, Korea's agricultural data are distributed among various institutions, requiring a considerable effort to collect them. Thus, because of slow statistics, it is possible that there are delays in policy making. The types and amount of public agricultural data are continuously increasing. However, due to insufficient services, such as quality control and efficient big data analysis, farmers struggle with decision making such as evaluating what crops should be planted at the same time and determining the shipment time to the market based on their circumstances. Therefore, there is a widespread opinion that agriculture is not easy and is challenging in terms of providing sufficient income. Fortunately, the government recognizes smart agriculture as a new opportunity to solve this problem and considers agricultural big data as the most important technology to support smart agriculture. In fact, the government has been encouraging the development of an agricultural big data platform since 2020. In the meantime, there has been experimental research on identifying the type of information to be collected and provided to farmers for smart farming. However, no empirical research has been conducted to identify the factors that would enhance the utilization of agricultural data platforms and the directions in which the platforms should be improved. In response, this study aims to identify the factors affecting utilization intention by conducting an empirical study that aims to analyze the use of agricultural data platforms and organize them. The research model uses the technology-organization-environment (TOE) framework to explain the use of organizational innovation technologies in agricultural big data platforms, to analyze how organizational and environmental factors affect utilization intention. The specific organizational factors include the organizational data characteristics, organizational investment will, institutional support with environmental characteristics, and intensified competition in smart agriculture. In order to integrate data distributed among several institutions and understand the use formation process of a user`s intention when utilizing big data agricultural platforms, this study considers the unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT) and information system success models widely used in existing studies. When the new concept of agricultural big data platforms was included in the information system (information quality, system quality), the relationship between user satisfaction, performance expectations, and effort expectations were evaluated, and their influence on utilization intention was analyzed. The influence on user satisfaction was analyzed by comparing the coefficients of seniority. The results show that system quality and information quality were followed by system quality and information quality. An analysis of the extent to which performance expectations are affected showed a willingness to invest in organizations, system quality, organization data characteristics, and information quality. In particular, organizational investment had the largest impact on performance expectations. Additionally, an analysis of the extent to which effort expectations are affected showed that system quality, information quality, and organizational data characteristics and investment had no effects. Finally, an analysis of the extent to which utilization intention is affected showed that the increasing competition in smart agriculture, effort expectations, performance expectations, and user satisfaction were the most influential. The private companies that receive direct and indirect services through agricultural big data platforms have three hypotheses that affect information quality, expectations of performance, and user satisfaction. There are policy implications for private companies that directly utilize big data platforms through a control effect analysis and for public institutions and farmers who indirectly use them. Consequently, the quality of the systems needs to be increased. In the future, once the operating systems of agricultural big data platforms and service organizations are established, further research will be conducted on the impact of service quality on utilization intention. Also, system quality and information quality will be investigated to establish policy directions. It is believed that the empirical analysis results of this study will provide an opportunity to transform Korean agriculture into smart agriculture based on big data platforms.