데이터윤리의 의미와 원칙에 대한 연구

변순용 한국초등도덕교육학회 2023 초등도덕교육 Vol.- No.83

The emphasis of data ethics is shifting from big data to the importance of AI learning data, and certification and verification of what learning data AI has learned from will become an important criterion for AI's social acceptability. In this regard, this study aims to deal with the following topics in order to emphasize the importance of data ethics required in the age of artificial intelligence. First, it examines why data ethics guidelines are necessary in the age of artificial intelligence. Second, in the discussion of data ethics, how data ethics is defined is explored. Third, cases in which data ethics principles are being prepared are identified. Fourth, a theoretical framework of data ethics is constructed from related cases. Based on this, I would like to ultimately present the meaning and principles of data ethics. Data ethics should be defined as faithfully fulfilling responsibility for the entire process of data in order to protect the rights of each subject regarding data, and consists of data rights and data responsibilities. As the principles of data ethics, privacy protection, publicity, fairness, damage minimization, reliability, solidarity, transparency, sustainability of audit, and safety should be presented, and it should be emphasized that the contents of rights and responsibilities are detailed for each relevant subject. 데이터윤리의 강조점이 빅데이터에서 인공지능 학습용 데이터의 중요성으로 이동하고 있으며, 앞으로 우리가 이용하게 될 인공지능이 어떤 학습데이터를 가지고 학습했는지에 대한 인증과 검증이 인공지능의 사회적 수용성의 중요한 기준으로 작용할 것으로 예측된다. 이에 본 연구는 인공지능 시대에 요구되는 데이터윤리에 대한 심층적인 연구를 수행하기 위해 다음과 같은 주제를 다루고자 한다. 첫째, 인공지능 시대에서 데이터윤리 가이드라인이 필요한 이유를 살펴본다. 둘째, 데이터윤리에 대한 논의에서 데이터윤리가 어떻게 정의되고 있는지를 탐색한다. 셋째, 데이터윤리 원칙이 마련되고 있는 사례들을 파악한다. 넷째, 관련된 사례들로부터 데이터윤리의 이론적 프레임워크를 구성한다. 이를 바탕으로 궁극적으로는 데이터윤리의 의미와 원칙들을 제시하고자 한다. 데이터윤리는 데이터에 대한 각 주체의 권리를 보호하기 위하여 데이터의 전 과정에 대한 책임을 성실히 이행하는 것으로 정의되어야 하고, 데이터 권리와 데이터 책임으로 구성된다. 데이터윤리의 원칙으로는 프라이버시 보호, 공공성, 공정성, 피해최소화, 신뢰성, 연대성, 투명성, 검토의 지속가능성, 그리고 안전성이 제시되어야 하고, 이에 대한 권리와 책임의 내용이 관련주체별로 상세화되는 것이 강조되어야 한다.

인공지능(AI)의 학습용 데이터 윤리 프레임워크 개발에 관한 연구

김정남,방은찬,장희영,송선영 한국윤리학회 2023 倫理硏究 Vol.140 No.1

This paper aims to develop the ethical framework of AI learning data. AI might commit a fatal mistake or attack on our daily lives by learning wrong or biased data. In particular, the main concern of AI teaching and learning is with the prescriptions and guidelines of privacy and personal information protection in data collection, processing and storage. To develop the ethical framework of AI learning data in this paper, we would firstly examine the AI ethics in the field of education by the Ministry of Education in Korea. There is secondly the exploration of the levels of AI ethics, the general and ethical issues of data, and manufacturers and consumers as the subjects and parties of AI learning data. Finally, we would establish the ethical framework of AI learning data by utilizing four component models of morality, that is. moral sensitivity, moral judgment, moral motivation, and moral character, in James Rest. 이 연구는 인공지능(AI) 학습용 데이터의 윤리 프레임워크를 개발하는 것을 목적으로 한다. 오늘날 AI와 인간이 공존하는 분야가 확대됨에 따라 잘못되거나 편향된 데이터를 학습한 AI가 우리 삶에 심각한 문제를 일으킬 수 있다. 교육 분야에서 디지털과 AI의 기본 소양을 함양하는 추세가 강화되고 있지만 데이터의 윤리적 문제는 주로 처리 과정에서 투명성, 프라이버시 보호 등 기술적 처리와 절차 준수에 관한 규정적 수준에 머물러 있다. AI가 학습하는 데이터는 단순히 양과 기술의 문제가 아니라 학습용 데이터의 활용 전 과정에 걸쳐 있는 윤리적 검토를 거쳐야 하는 과제가 남아 있다. 이번 연구에서는 교육 분야에서 AI 윤리 원칙에서 데이터에 관한 법률적·윤리적 고려를 검토하고, AI 학습용 데이터의 윤리 프레임워크 개발을 위한 3가지 사항을 고려한다. AI 학습용 데이터 윤리에 관한 책임과 권리의 수준, 데이터의 일반적 속성과 윤리적 쟁점, AI 학습용 데이터의 당사자로서 생산자와 소비자이다. 이를 통해 AI 학습용 데이터의 윤리 프레임워크의 도덕성을 학습용 데이터와 관련된 자신의 결정이 인간 일반에 미치는 복지 향상으로 정의하고, 인간의 복지를 향상시키기 위한 협력과 갈등 해결을 위한 도덕성 4구성 요소를 당사자에게 적용하였다. 당사자별로 윤리적 민감성, 윤리적 판단력, 윤리적 동기화, 윤리적 실행력에 기초한 윤리 프레임워크를 제안하였다.

데이터 윤리에 대한 초등학생들의 의식조사 및 교육학습방안에 대한 연구

장희영(Hee young Jang) 한국인공지능윤리학회 2022 인공지능윤리연구 Vol.2 No.-

본 연구는 초등교육에서의 인공지능 윤리교육의 중요성에 대해 언급하며 실제적인 교수학습방안을 제시하기 위해 진행되었다. 머신러닝으로 인해 이전까지와는 다르게 더욱 빠르게 변화해가는 시대에서 인공지능 리터러시의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 이에 따라 AI 리터러시의 AI 기술역량과 AI 윤리역량에 대한 적절한 교육이 필요하며, 특히나 AI 윤리에 대한 교육은 AI 기술역량에 비해 인식이나 적절한 교수학습방법이 부족한 실정이다. AI 윤리는 단순히 인터넷 사용자가 지켜야 할 윤리가 아닌, 개발자와 공급자와 사용자와 인공지능 기술 자체도 지켜야 할 윤리이다. ‘윤리’라는 전통적인 규범은 변화하지 않았으나, 시대의 흐름에 따라 이 전통적 규범의 적용이 인공지능에도 적용되어가고 있다. 필자는 그중에서도 데이터, 알고리즘 등에 관련된 도덕적 문제를 연구하고 평가하는 데이터 윤리에 대한 연구를 진행하였다. 전통적인 개념의 윤리를 데이터를 사용하며 발생하는 다양한 결과에 따라 통찰력을 가지고 이를 올바르게 식별해 낼 수 있도록 접목시켜 미래 인재를 육성하고자 한다. 다양한 윤리적 문제에 대한 접근을 통해 앞으로 나타날 문제에 대해 예방하고 해결 방법을 스스로 찾아나갈 수 있는 학습자를 양성하는 것이 이 연구의 목표이다. 이에 따라 교수자는 빠르게 변화하는 사회 속 사례를 통해 변화를 인지하고 이 변화 속에서 어떤 태도를 갖추어야 할지에 대한 통찰력을 기를 수 있는 교수학습방안을 지속적으로 제공하여야 한다. 따라서 학습자에게 적절한 교수학습방안을 제시할 수 있도록 도울 수 있는 지속적인 연구를 목적으로 한다. This study was conducted to discuss the importance of artificial intelligence ethics education in elementary education and to present practical teaching methods regarding this topic. As machine learning is changing more rapidly, It further highlights the importance of artificial intelligence literacy. Appropriate education regarding AI(Artificial Intelligence) literacy's technology and ethics capabilities is deemed required. Unfortunately, education on AI ethics lacks recognition and appropriate teaching methods compared to AI technology capabilities. AI ethics is limited to only users of the Internet, but also relevant for developers, suppliers, users, and the artificial intelligence technology as well. Although the traditional code of ethics has not changed, the application of this traditional code has been integrated to artificial intelligence as times went by. Among them, we conducted research on data ethics, which studies and evaluates ethical issues related to data, algorithms, etc. We intend to foster future talents by combining the ethics of traditional concepts so that they can correctly identify various results generated from the data. The goal of the study is to train learners who can prevent future problems to arise by approaching various ethical problems and finding solutions themselves. Therefore, professors should continue adapting to changes arising from the rapidly changing environment, and develop insight into what attitude they should take in this change.

데이터 윤리에서 인공지능 편향성 문제에 대한 연구

변순용 ( Byun Sunyong ) 한국윤리학회(구 한국국민윤리학회) 2020 倫理硏究 Vol.128 No.1

최근 빅데이터와 기계학습, 인공지능과 관련되어 제기되는 윤리적인 이슈 중 하나가 바로 편향성(bias)의 문제이다. 실제로 편향성(bias)의 문제를 편견(prejudice, Vorurteil)이나 고정관념의 문제와 혼동하는 경우가 많은데, 전자가 통계적, 기술적인 용어(technical term)라고 한다면 후자는 윤리적인 용어(ethical term)라고 할 수 있겠다. 데이터를 모으고 처리하는 과정에서 항상 편향성의 문제가 제기된다. 데이터의 편향성을 이 연구에서는 데이터 자체의 편향성과 데이터 처리과정의 편향성으로 구분하여 논의하고, 이와 별도로 이 두 가지 모두 데이터 공정성의 문제와 항상 갈등에 빠지게 되는 이유를 살펴본다. 특히 데이터 객관성과 공정성 역시 서로 상충될 소지가 충분히 있다. 데이터가 객관적이라는 것은 데이터가 지향하는 대상과 데이터의 일치를 전제로 하면서 이 데이터가 습득되는 과정에서 주관적인 개입이 배제되어야 확보될 수 있을 것이다. 그렇지만 이러한 근대적인 기계적 객관성이 보장된다 하더라도 공정하지 않을 수 있는 문제가 발생한다. 데이터의 객관성은 데이터 자체의 습득 과정에서 논의되겠지만, 데이터의 공정성은 데이터의 활용과정에서 더 문제가 제기되기 마련이다. 따라서 데이터윤리의 관점에서 빅데이터의 수집과 활용의 과정에서 모집단 편향성, 데이터 편향성, 데이터 객관성, 데이터 공정성의 의미가 분명하게 규정되어야 할 것이다. One of the ethical issues raised in recent years regarding big data, machine learning, and artificial intelligence is the issue of bias. Indeed, the problem of bias is often confused with the problem of prejudice (Voruteil) or stereotypes. If the former is a statistical and technical term, the latter is an ethical term. In the process of gathering and processing data, bias is always raised. In this study, the bias of data is divided into the bias of the data itself and the bias of the data processing. In particular, data objectivity and fairness may be at odds with each other. Data objectivity presupposes the correspondence between the data subject and the data. This objectivity can be secured only when subjective intervention is excluded in the process of data acquisition. Nevertheless, even if this modern mechanical objectivity is guaranteed, problems arise that may not be fair. The objectivity of data will be discussed in the process of acquiring data itself, but the fairness of data is more problematic in the use of data. Therefore, in terms of data ethics, the meaning of population bias, data bias, data objectivity, and data fairness should be clearly defined in the process of collecting and using big data.

빅데이터 연구윤리의 기본 개념과 원칙에 관한 연구 - 문화의 이해와 해석을 중심으로 -

김병연,송선영 한국윤리학회 2023 倫理硏究 Vol.141 No.1

This paper aims to examine the critical conceptions of data and big data and to explore the foundations of the basic concept and principle of research ethics in big data. It is general that the ethical approaches to big data science are related to normative ethics like deontology by I. Kant, utilitarianism, virtue theory, the theory of social contract. However, they are not enough to overcome new ethical problems from technical processes to social utilization in the new innovation of big data in which humans are to produce and customize data of ethical life. Therefore, the research ethics of big data is connected to the whole development of study and learning to use big data from the plan of big data to its application in the contexts of moral development and cultural interpretation. 이 논문의 목적은 빅데이터와 데이터와 관련된 윤리의 개념과 주요 원칙을 확인하고, 빅데이터 연구윤리의 기본 개념과 원칙에 관한 새로운 접근의 토대를 마련하는데 있다. 기존 빅데이터 사이언스 분야에서는 개인정보 및 프라이버시 침해 등 규범윤리적 접근이 주를 이루고 있다. 하지만 디지털․AI 기술의 발달에 따라 빅데이터의중요성이 주목받고 있다. 특히 빅데이터의 설계, 데이터의 수집, 분석, 활용에 따른빅데이터로의 변환과 통합의 전 과정이 인간의 판단과 행동에도 윤리적인 영향을 미치고 있다. 이에 따라 빅데이터는 연구와 학습의 전 과정에서 윤리적 검토를 거쳐야만 하는 과제를 안고 있다. 다양한 분야에서 사용되는 빅데이터는 기술적인 연구와학습 과정에 윤리적 성찰을 반영해야 하고, 빅데이터를 사용하고 해석하는 윤리적 주체의 도덕성 발달과 문화적 맥락과도 연결해야 한다.

소셜 빅데이터를 통한 윤리소비유형, 동기와 감정 분석: “널리 인간을 이롭게 하라”

정혜정,오경화 한국소비자·광고심리학회 2016 한국심리학회지 소비자·광고 Vol.17 No.4

The range and variability of ethical considerations among consumers have grown and become more established following an increase in the numbers of socially responsible and environmentally conscious consumers. Consumers now hesitate to buy fashion items made in sweatshops in order to express their concerns about labor force exploitation; they boycott products tested on animals to protest animal cruelty, and they buy fair-trade and biodegradable textile products to support environmental sustainability and human rights. This study examines the postmodern variation and motivation of ethical consumption and the emotions experienced by consumers following ethical consumption in Korea. For this purpose, analysis is performed on mined social media text. Recently, the amount of SNS data has increased explosively, transcending a level that can be analyzed with existing tools. Such explosively escalating data are called as big data, and the growth of SNS has been a big factor behind the formation of big data. Now that every consumer online is potentially a commentator, reviewer, and publisher, all firms and brands must stop talking and start listening to how they are perceived. Therefore, this study uses Social MetricsTM, a social big data analysis solution produced by Daumsoft, Inc., to detect changes in the occurrence of allusions related to ethical consumption found on SNS over the past six years. This study aims to identify changes in consumer motives and in emotion related to ethical consumption based on changes in “ethical consumption” search words and trends in positive and negative public opinion found in SNS social big data. Results of this study could provide resources that are of fundamental importance to ethical businesses in their market entry and to corporate sustainable strategy implementation. 본 연구는 국내 소비자들의 윤리소비에 대한 이해를 높이고자 윤리소비의 유형, 윤리소비의 이유, 윤리소비 방해요인을 규명하고자 하였다. 최근 소셜네트워크 서비스(SNS) 이용자가 많아지면서 SNS 데이터가 기하급수적으로 증가하였으며 이를 소셜 빅데이터라고 부른다. 소셜 빅데이터는 소비자를 이해하는데 매우 중요한 역할을 하고 있으며 이에 본 연구에서는 텍스트 마이닝의 소셜 빅데이터 분석을 사용하여 6년간 SNS 상에서 언급된 윤리소비 연관어들을 바탕으로 윤리소비유형, 동기, 감정의 변화양상을 시계열적으로 살펴보았다. 연구결과, 소셜 빅데이터 상 윤리소비 연관어로 친환경제품 중심에서 공정거래, 로컬구매, 노동인권과 같은 사회적 책임과 동물복지 연관어의 빈도수가 점차 증가하는 것으로 나타났다. 윤리소비동기로는 개인의 안전과 건강이라는 인간의 기본 욕구에서 해가 지날수록 행복한, 좋은, 착한 등의 어휘가 빈번하게 나타나고 최근에는 가치 있는, 이로운 등의 연관어가 자주 언급되면서 자아실현의 욕구에 의한 윤리소비로 전향되었다. 윤리소비의 긍정적, 부정적 여론을 살펴본 결과, 긍정적 감정의 어휘로는 건강한, 안전한, 새로운, 올바른, 뿌듯한, 희망, 감사 등이 있었으며 반면 부정적 감정으로는 어려운, 비싼, 복잡한, 불편한, 열악한, 귀찮은, 냉소적, 당한 등이 자주 언급되었다. 본 연구의 결과는 윤리경영을 비즈니스 프레임워크로 제시하고 있는 기업과 브랜드가 마케팅 전략을 수행하는 데 있어 실무적 지침을 제공한다.

빅데이터 활용에 따른 정보 윤리 의식 함양 방안

김항인 ( Kim Hang-in ) 한국윤리학회(구 한국국민윤리학회) 2018 倫理硏究 Vol.123 No.1

본 논문의 목적은 정보통신 기술의 발전에 따라 새롭게 등장한 빅데이터 활용관련 윤리적 이슈를 논의하고, 초·중등학생들을 대상으로 하는 빅데이터 활용에 따른 정보윤리교육 방안을 제시하는 것이다. 빅데이터 활용이 널리 보급되면서 정보수집 및 활용기술이 날로 고도화되었고, 정치, 사회, 경제, 보건, 스포츠 분야에 이르기까지 그 영향력이 확대되고 있다. 이와 더불어 개인정보 침해, 정보독점화 및 왜곡현상, 개성의 상실과 같은 윤리적 이슈들이 빈번하게 발생하고 있다. 이에 본 연구에서는 초, 중, 고등학생들에게 빅데이터 관련 정보윤리교육을 실시하기 위하여 2015 개정 초, 중등학교의 도덕 및 생활과 윤리 교육과정의 내용 분석을 실시하였으며, 정보윤리 교육 방법으로 이해형과 탐구형을 제시하며 구체적인 빅데이터관련 문제 상황과 딜레마 상황을 개발하고 이를 수업에 활용하기 위한 수업 단계별 교사의 발문을 제시하였다. 이러한 수업 방안은 빅데이터 관련 교육뿐만 아니라 향후 새롭게 등장하는 정보윤리 이슈들을 다루는데도 적용할 수 있다고 본다. The purpose of this paper was to discuss ethical issues related to the emergence of new Big Data in accordance with the development of information and communication technology, and to suggest information ethics education method based on the use of big data for elementary and secondary students. With the widespread use of Big Data, information gathering and utilization technologies have become more advanced, and their influence has expanded from politics, society, economy, health, and sports. In addition, ethical issues such as personal information infringement, information monopolization and distortion, and loss of personality are frequently occurring. This study analyzed contents of Moral Education & Life and Ethics curriculum of primary & secondary school at the beginning of 2015 in order to conduct information ethics education related to Big Data to elementary, middle and high school students. This study presented the type of awareness and inquiry instruction-learning for the way to teach information ethics education related to Big Data, and developed the concrete problem situation and dilemma situation of big data with the teacher's concrete in-depth questioning in class. These teaching methods can be applied not only to education related to big data, but also to deal with emerging information ethics issues in the future.

빅데이터가 던지는 도전적인 철학적 문제들에 대한 고찰

이중원 ( Lee Jung-won ) 서울시립대학교 도시인문학연구소 2017 도시인문학연구 Vol.9 No.1

지금 우리는 지능과 정보에서의 기술혁신을 바탕으로 지능정보사회로의 새로운 사회 혁신을 추구하고 있다. 여기서 지능과 정보 두 영역의 기술혁신을 하나로 통합하여 사회혁신으로 나아가게 하는 연결 고리가 바로 빅데이터다. 빅데이터는 인간·사회·자연의 모든 존재자들이 만들어낸 정보들의 집합체이지만, 단순한 정보에 머무르지 않고 개인의 삶은 물론이고 정부·기업·학교·단체 등의 모든 사회영역에서 현재를 이해하고 미래를 예측하는 능력을 지닌 중요한 콘텐츠다. 따라서 빅데이터가 없는 4차 산업혁명은 상상할 수조차 없다. 통상적으로 빅데이터는 다음의 5가지 특성들, 곧 정보의 양(volume), 정보의 다양성(variety), 정보의 빠른 생성 속도(velocity), 정보의 진실성(veracity) 그리고 정보가 지향하는 목적 또는 가치(value)를 지닌 것으로 정의되곤 한다. 이는 일종의 기술적 정의로서, 오늘날 빅데이터의 높은 사회적 위상과 강력한 영향력 및 역할을 정확하게 포착하는 데 한계가 있다. 빅데이터를 하나의 사회적 유기체로 간주하고 데이터가 수집·저장·분석·처리·활용되는 과정에서의 복잡하면서도 역동적인 상관관계 및 외부와의 끈임 없는 상호작용에 주목할 필요가 있다. 그런 배경으로 인해 빅데이터의 등장은 새로운 사회적·윤리적 문제들의 발생을 예고하고 있다. 또한 존재론적 차원에서는 정보의 존재론적 본질이라든가 그러한 정보에 기반 한 새로운 세계관의 구성과 같은 문제들이 새롭게 제기될 수 있다. 인식론적 차원에서는 지식에 기반 한 전통적인 인식론과 정보에 기반 한 새로운 인식론의 관계라든가, 정보 중심적 관점에서 본 지식의 상의 변화 문제, 특별히 과학지식의 본질적 변화 문제 등이 새롭게 제기될 수 있다. 윤리(학)적 차원에서도 빅데이터로 촉발된 다양한 사회적·윤리적 문제들을 해결하는데 적합한 새로운 윤리체계의 정립 문제라든가, 이를 정당화 해 줄 윤리학적 담론에 관한 문제들이 새롭게 제기될 것이다. 본 논문에서는 이러한 도전적인 철학적 문제들을 살펴보고 논란이 되고 있는 몇몇 중요한 철학적 쟁점들을 비판적으로 검토하며 빅데이터 시대에 필요한 윤리학적 담론의 기본 방향과 거버넌스에 대해 개략적으로 언급하고자 한다. We are now pursuing the social innovation like intelligent information society through the innovations of both information and intelligence. Big data is a link between the areas of intelligence and information to integrate them. Also Big data is an aggregate of all informations about human beings, society and nature, which plays an important role in understanding the present and predicting the future as well as our lives, not simple data any more. Therefore we cannot imagine the 4th industrial revolution without Big data. Big data often has been defined as a complex with five properties, that is, volume, variety, velocity, veracity and value. But this definition is a kind of technical one, so we can not comprehand the higher social status and the powerful influences on society of Big data. We need to draw attention to the complicated and dynamic correlations within Big data and also on the interactions between Big data and its environments, which are activated during a series of process for collection, storage, analytics and use of Big data as a social organism. Because of it, the advent of Big data therefore will induce new social and ethical problems so much. From a view point of ontology, the ontological nature of information and the information-based construction of a world view will be controversial. And the following new epistemological issues will be hot, which are the change of image of knowledges and sciences, the information-based epistemology which must be different from traditional epistemology based on knowledge. Also from the ethical point of view, which ethical framework is relevant for understanding and solving the newly occurred social and ethical problems. In this paper I will examine most of these issues critically a little bit. And then I will give some comments on the new ethical discourse and the strategy for governance of Big data.

한국체육측정평가학회지 연구윤리가이드라인 개정을 위한 기초 연구

이미영,조정환 한국체육측정평가학회 2022 한국체육측정평가학회지 Vol.24 No.2

The purpose of this study was to reestablish a research ethics guideline of KSME based on scientific research trends related to sport, exercise, and physical activity by emphasizing big data and artificial intelligence (AI) academic area. Currently, research ethics of academic journals in Korea has enhanced IRB, ethical research protocol, criteria of vulnerable population and conflict of interests while conducting the researches in Kinesiology. In sport big data and AI researches, it underlines personal information protection, transparency, safety management, minimum information standards, prohibition of data usage without permissions, and data quality control under Personal Information Protection Act. Although any research in Kinesiology follows the research ethics standards and is under controlled by Personal Information Protection Act, the researchers should be aware of that not all data are allowed to use in any research purpose. In other words, the researchers should ethically make decisions in any situation and environment related to their own researches. Likewise, those new standards of research ethics will support to set up the research ethics guideline of KSME. 이 연구는 한국체육측정평가학회지 연구윤리가이드라인의 개정을 위한 근거자료를 마련하는데 목적이 있다. 특히 빅데이터와 AI 연구윤리가이드라인의 경향과 주요 내용을 정리함으로써 최근의 연구경향을 반영하도록 하였다. 오늘날 연구윤리규정은 IRB심의에 대한 의무 확대, 연구프로토콜 전반의 연구윤리규정 강화, 취약대상자및 연구에 따른 이해상충 기준 고지 의무 등이 강조되고 있다. 스포츠 빅데이터 AI분야에서는 원칙적으로 개인정보법에 근거한 개인정보보호, 안전관리 및 투명성 원칙 그리고 최소 정보수집, 목적 외 사용금지와 데이터 품질보장 등의 내용들이 주요 내용들로 다루어지고 있다. 연구에서 데이터 사용에 대한 법적 의무가 충족되었다할지라도 데이터 사용이 윤리적으로 허용되지 않는다는 점에 대한 인식이 무엇보다 중요하다. 이와 같은 새로운윤리규정들은 향후 체육측정평가학회지 연구윤리규정 개정에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

국내외 데이터법·정책 분석 및 시사점 : 미국, 영국, EU의 사례를 중심으로

윤상필 ( Yoon Sang-pil ),권헌영 ( Kwon Hun-yeong ) 한국정보화진흥원 2021 정보화정책 Vol.28 No.2

본 연구는 우리나라와 미국, 영국, EU의 국가 데이터전략, 데이터 정책과 제도 및 거버넌스를 비교함으로써 우리 환경에 맞는 시사점을 제안했다. 비교분석 결과 범정부 차원의 데이터 정책을 총괄할 수 있는 거버넌스, 데이터 윤리를 포함하는 데이터 정책을 고려할 수 있어야 할 것으로 보인다. 이에 본 연구는 데이터 정책의 총괄 거버넌스 확립을 위해 국가 차원의 최고데이터책임자(CDO)를 요구하면서 대통령 소속 데이터특별위원회를 두거나 대통령 비서실 내에 가칭 ‘국가디지털혁신실’을 설치하는 방안을 제시했다. 또한 민간 부문의 데이터도 규율할 수 있는 데이터산업기본법의 제정, 데이터 중심 보안과 정보보호 체계, 설명가능성과 책임 등 신뢰 확보를 위해 요구되는 공공부문의 데이터 전문역량과 전문가 윤리 관념 기반의 공직윤리 및 인사, 교육훈련 제도와의 연계 등을 제안했다. This study presents implications of the Global Data Law & Policy by comparing national data strategies, data regulations and policies, and governance in South Korea, the United States, the United Kingdom, and the European Union. According to the result of the comparative analysis, the biggest difference is in data governance, in other words, the management and coordination of policies at the pan-government level and data ethics. Therefore, this study proposes the establishment of a presidential special committee on data policy or the creation of a ‘National Digital Innovation Office’ at the Presidential Secretariat as a national CDO for the governance of data policies. Furthermore, this paper suggests a) to enact ‘the Framework Act on the Development of Data Industry’ that can regulate data practices in the private sector, b) to institutionalize the data-centric security and data protection, c) to settle the public ethics and personnel management based on data expertise and professional ethics, including explainability and responsibility, and d) the education and training systems