친환경적 데이터 응용기술 활용 정책개발을 위한 기획연구

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

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

환경영향평가 고도화를 위한 공간정보 활용 체계 구축 (Ⅰ)

이명진 ( Moung-jin Lee Et Al. ),맹준호,이영준,윤정호,이정호,이선민,조남욱 한국환경정책평가연구원 2018 기본연구보고서 Vol.2018 No.-

The Environmental Impact Assessment (EIA) has been maintained as an independent legal system in Korea since 1993, and changes in its surrounding environment such as the disclosure of internal information in EIA reports, the disclosure of review opinions and ROD (Record of Decision), false or insufficient EIA reporting, and the establishment of an information platform for the EIA life cycle have been discussed a lot recently. This study aims to suggest efficient measures to reflect these changes and meet the needs of the times.Spatial data in recent EIA reports is used through simple methods such as expressing the boundary of development project sites, and the surveyed points and values of each environmental medium. Changes in the EIA system, however, require the ‘disclosure of internal information’ in EIA reports, the ‘prevention of direct or indirect false and insufficient EIA reporting’ by searching, sharing and utilizing the values of each environmental medium measured in project sites or their neighboring areas for decision-making in the EIA. The ‘establishment of an information platform for the EIA life cycle’ is also required. Basically, the utilization of spatial data needs to be expanded in order to efficiently achieve these changes.As a measure to meet the changes in the EIA system and the surrounding environment mentioned above, it is necessary to integrate “data-based” techniques that prospectively convert natural and social science methodologies and have been recently used around the world. This study identified that various environmental issues have occurred in a certain spatial range and that most data in actual EIA reports can be established as spatial data. The ultimate goal of this study is to shift the practical goal of the advancement of South Korea’s EIA system into a data-based system, utilizing spatial data as a range and method.Domestic and overseas cases that utilized spatial data in the EIA system were surveyed. In particular, EIA reports issued in other countries including the United States, Germany, Japan and Iceland were thoroughly analyzed, and, by doing so, their current status and three implications for utilization were obtained. First, the spatial data available in each country by environmental medium is actively utilized in EIA reports. Second, the system for connecting spatial data and the definitions of spatial data (coordinates, attributes, the composition of tables, etc.) are clear. Third, spatial data is utilized as a basic item for the disclosure of data in EIA reports to prevent any distorted or insufficient reporting. EIA reports issued in South Korea were also reviewed, and it was found that the utilization of spatial data in various environmental media were directly and indirectly mentioned in documents, including the practical manual for strategic EIA and the manual for reviewing EIA reports. However, spatial data that supported actual EIA-related tasks was limited to legal and institutional regulation data (3 out of 21 media subject to EIA, a total of 12 thematic maps) and spatial data only for reference (5 out of 21 media subject to EIA, a total of 8 thematic maps).Domestic cases were compared to implications obtained from overseas cases. In terms of the first implication that ‘spatial data available in each country by environmental medium is utilized in EIA reports,’ data available in South Korea is scattered around various institutions in different forms, and data in different forms needs to be pre-treated after obtaining it. Therefore, it is necessary to establish measures that can efficiently utilize available spatial data and reduce the time, cost and efforts of non-professionals who pre-treat spatial data. In terms of the second implication that ‘the system for connecting spatial data and the definitions of spatial data (coordinates, attributes, the composition of tables, etc.) are clear,’ there is no definition of spatial data utilized in the EIA system in South Korea, and thus national standard coordinates and international standards of data table need to be applied to address the issue. This study focused on the status and implications of domestic and overseas cases.In analyzing the status of utilized spatial data by case, data that has been utilized in EIA reports in Korea (divided into generation, direct utilization and reference) were listed, and the existence of established spatial data was also identified to suggest measures to promote the utilization of spatial data. A total of 30 EIA reports were analyzed, and 21 environmental media were identified. Out of all of them, 15 environmental media (weather, air quality, water environment, marine environment, topographic and geological features, etc.) utilized spatial data directly or indirectly, and they were divided by environmental media as follows: 5 for weather; 7 for air quality; 13 for water environment; 7 for land use; and 16 for topographic and geological features. In particular, upon consideration of how well the data were utilized in the actual assessment process and how accessible they were in the data collection process, each data was assessed, and operational considerations were discussed based on the characteristics of each assessment area and specific item to increase the policy acceptance of research results. Meanwhile, in the process of EIA, new data would be generated by directly measuring or predicting the environmental impact of individual projects, and the data were listed in detail in this study to ensure the data can be utilized in the process of collecting and processing data, and developing plans to utilize such data in the future.As a measure to promote the utilization of spatial data in the EIA system in South Korea, this study sought to establish an inventory of spatial data scattered around various institutions to ensure the data can be actively utilized in the process of writing, reviewing and consulting EIA reports. To establish an inventory of and analyze spatial data utilized in the EIA, spatial data that can be utilized in the EIA were listed, based on a list of environmental spatial data provided by key government agencies, public organizations and public information systems. A complete enumeration survey was conducted in the early stages of this study, and about 348 items of spatial data related to all environmental media were collected, with 138 out of them identified as ones that could be utilized in EIA. Considering their periodic update cycles, 68 items of spatial data were finally selected. Key considerations in establishing an inventory in this study included time to establish, update data, and integrated applicability. A list of spatial data was suggested based on this, focusing on data that can be provided through an Open Application Programmer Interface (Open API). In addition, the data was compared with other data that was utilized in EIA cases, and duplicate and new items were identified. A total of 54 items of spatial data including 19 new ones were listed and included in the inventory that can be utilized in EIA in the future. Detailed information including the final list of the inventory, the composition of data, update cycles, URL addresses for the Open API was provided in the appendix.As a measure to promote the utilization of spatial data in the EIA, the definitions of the coordinate system and data tables, which was identified as an urgent issue to be addressed in the current EIA system, were presented. An application method of the national standard coordinate system established in 2002 was suggested in this study. In addition, this study suggested a way that the coordinate system can be applied to the EIA through open source-based spatial data programs in order to ensure the data is not limited to a certain commercial program for spatial data, but to ensure areas defined in this study can be actively utilized by those involved in the field of EIA. This study also established its own standards of spatial data tables that can be utilized in EIA based on domestic and overseas spatial data standards (KSDI and OGC). The established coordinate system and data table standards were applied to the original EIA reports of projects conducted in 2016, and spatial data on topographic and geological features were established. Based on the established data, trends in the entire EIA projects in 2016 (27 projects: 5 for roads, 12 for industrial complexes, 3 harbors, 7 for urban development) and the characteristics of a priority project (the 2nd Aero Polis District Project in Cheongju) were efficiently analyzed. In terms of regional distribution (at the level of local governments), there was no project subject to issuing of an original EIA report in Jeollabuk-do, Daegu and Daejeon in 2016, while there was one road construction project in Gangwon that was connected to Chungcheongbuk-do. Their basic conditions were analyzed, and the average ground cutting volume of projects conducted in 2016 was 823.168㎥. The maximum Geomorphological Change Index (GCI) was 874, and the maximum height of retaining walls was 13.5m. In the case of the 2nd Aero Polis District Project in Cheongju, the maximum difference between the ground cutting volume and the filling volume was 2,660,000㎥, and the GCI was 8. The maximum height of retaining walls was 7m. As such, the characteristics of the priority project were extracted, along with the trends of all projects in 2016. Through this pilot study, all EIA projects and those that showed unique characteristics in a specific year were analyzed in connection with each other based on their overall trends and characteristics, and the characteristics of each project were identified and analyzed, which demonstrates the effectiveness of the established coordinate system and data table standards.Policy recommendations were suggested from four perspectives. First, utilization of spatial data was recommended as a practical tool to respond to changes in EIA-related policies. The changes in the EIA system mentioned above can be responded to not by establishing declarative policies, but by expanding the utilization of spatial data as a practical tool to disclose actual data (focused on spatial data), to expand the participation of the public (map-based infographics) and to prevent insufficient reporting (sharing information through information disclosure). As preparation is planned for the revision of the Environmental Impact Assessment Act from 2019, “the efficiency of (spatial data-based) survey methods” needs to be reflected as a measure to share internal data in EIA reports and realize spatial data-based field surveys (marking surveyed areas, data writing, etc.) based on the results of this study.Second, it is recommended to improve the process of collecting, establishing and sharing EIA data. The current EIA-related laws and regulations do not mention the collection, processing, establishment and utilization of data for writing, reviewing and consulting EIA reports. It is necessary to improve this situation, and to reflect the standardized and systematized processes of collecting and establishing internal data in EIA reports with laws and regulations. As the results of this study mentioned above show, the spatial data-based system for managing internal data in EIA reports needs to be reflected in the laws and regulations, and standardized data needs to be defined prior to doing so. EIA data is highly likely to be utilized in responding to various environmental issues in the future, and a system to share data should be established in this respect.Third, the results of this study can be reflected in the EIA system. A system that can currently represent and provide spatial data related to the EIA system is the Environment Impact Assessment Support System (EIASS). The inventory established in this study can be linked to the EIASS to the extent that it can be technically connected to ensure the inventory can be utilized in actual sites where an EIA is performed. By doing so, the results of this study do not simply remain in literature, but can be reflected in policies and in information systems that implement the policies. These policies are expected to increase convenience for the public as well as those working in this field, thus strengthening the original role of EIA.Fourth, manuals related to EIA need to be implemented. There are various manuals and guidelines available for writing, reviewing and consulting EIA reports by stage, project and environmental medium in the current EIA system, such as the practical manual for strategic EIA and the manual for reviewing and writing EIA reports. These manuals indirectly mention spatial data as “data related to forest floor,” rather than provide clear definitions of various spatial data by environmental medium. They even mention the utilization of ‘degree of green naturality (DGN)’ that is no longer updated. For this reason, it will be possible to actualize the utilization of spatial data in various EIA-related manuals and to promote it by reflecting the inventory of EIA spatial data established in this study.Ultimately, nationally certified spatial data continues to be developed and improved, and it is highly likely to be utilized in overall areas of environment. This can also be considered and reflected in the EIA system going forward. 본 연구는 1993년부터 독립된 법제도로 유지되어 온 우리나라의 환경영향평가제도가 최근 들어 평가서 내부 정보 공개, 검토 의견 공개, ROD(Record of Decision) 공개, 평가서 작성의 거짓 및 부실 작성, 환경영형평가서 전 과정 정보화 플랫폼 구축 등 주변 환경의 변화가 빈번히 논의되고 있다. 이에 이러한 주요 변화를 반영하고 시대적 흐름에 부합하기 위한 효율적 방안을 연구하였다.현재의 환경영향평가에서의 공간정보는 개발 사업지의 경계, 환경 매체별 조사 지점 및 측정값을 표현하는 단순한 방법으로 사용되고 있다. 그러나 환경영향평가제도의 변화는 환경영향평가서 내부 ‘정보 공개’, 인접 지역 및 사업의 환경매체별 측정값 조회, 공유 및 활용 등을 통한 ‘직·간접적 거짓 및 부실 작성 방지’와 의사결정형 환경영향평가 구축을 위한 ‘환경영향평가 전 과정 정보화 플랫폼 구축’ 등이며, 이를 효율적으로 수행하기 위해서는 기본적으로 공간정보의 활용성이 확대되어야 한다.전술된 환경영향평가제도와 주변 환경의 변화를 해결하기 위한 방안으로는 최근 전 세계적으로 자연 및 사회과학의 방법론을 전향적으로 전환하는 “데이터 기반”이 접목될 필요가 있다. 본 연구에서는 다양한 환경 이슈가 공간적 범위를 가지고 발현하는 사항 및 실제 환경영향평가서 내부 대부분의 자료가 공간정보로 구축될 수 있다는 사항을 검토하였다. 이를 통한 최종 연구 목적은 우리나라 환경영향평가제도 고도화의 실질적 목표를 데이터 기반으로 전환하고, 활용가능한 데이터의 범위와 방법으로 공간정보를 활용하고자 한다.환경영향평가제도에서의 공간정보 활용에 대한 국내외 활용 사례 조사는 국외 사례의 경우 미국, 독일, 일본 및 아이슬란드 등의 환경영향평가서를 정밀 분석하였다. 이를 통하여 3가지 활용 현황과 시사점을 도출하였다. 첫째, 환경영향평가서에 각 국가의 활용 가능한 환경 매체별 공간정보를 적극적으로 활용한다. 둘째, 각각의 공간정보 연계 체계 및 공간적 정의(좌표, 속성 및 테이블 구성 등)가 명확하다. 셋째, 공간정보를 환경영향평가서 정보공개의 기본으로 활용하며, 이를 통한 환경영향평가서 왜곡 및 부실 작성을 방지한다. 국내환경영향평가서 제도에서는 전략환경영향평가 업무 매뉴얼, 환경영향평가 검토 매뉴얼 등을 통해 다양한 환경 매체에서 공간정보 활용을 직·간접적으로 언급하고 있지만 실제 환경영향평가 관련 업무를 지원하는 공간정보는 법제도적 규제 정보(환경영향평가 대상 매체 21개 중 3개, 총 12개 주제도)와 참조용 공간정보(환경영향평가 대상 매체 21개 중 5개, 총 8개 주제도)에 국한되는 것으로 분석되었다.해외 사례의 시사점과 비교하면 첫째, ‘환경영향평가서에 각 국가의 활용 가능한 환경매체별 공간정보를 활용’한다는 사항에 대해서는 국내의 경우 활용 가능한 자료는 다양한 기관에 다양한 형식으로 산재되어 있고, 상이한 자료 형식으로 인하여 자료를 획득한 후전처리가 필수이다. 이러한 사항은 활용 가능한 공간정보의 효율적 방안이 필요하며, 공간정보 비전문 인력도 전처리와 관련된 시간, 비용 및 노력을 저감하는 방안이 필요한 것으로 분석되었다. 둘째, ‘각각의 공간정보 연계 체계 및 공간적 정의(좌표, 속성 및 테이블 구성 등)가 명확’은 국내의 경우 환경영향평가제도에 활용되는 공간정보의 정의가 부재하고, 이를 위하여 국가 표준 좌표 및 국제 데이터 테이블 표준을 준용할 필요가 있다. 이러한 국내외 사례에 의한 현황과 시사점을 중심으로 연구를 진행하였다.국내의 환경영향평가서 작성 시 사례별 공간정보 활용 현황 분석에서는 실제 활용되는 정보(창출, 직접 및 참조 활용을 구분)를 목록화하고 공간정보 구축 여부를 조사하여 공간정보 활용 활성화 방안 제시를 위한 자료를 정리하였다. 총 30권의 환경영향평가서를 분석하였으며, 21개 환경매체 중 15개(기상, 대기질, 수환경, 해양환경 및 지형지질 등)에 공간정보가 직·간접적으로 활용되었다. 환경매체별로는 기상 5개, 대기질 7개, 수환경 13개, 토지이용 7개 및 지형지질 16개 등이 활용되었다. 특히 실제 평가 과정에서의 활용도와 자료수집 과정의 접근성을 고려하여 각 자료별 평가를 수행하고, 각 평가 분야 및 세부 부문별특성에 따른 실무적인 부분을 다루어 연구 결과의 정책 수용성을 높이고자 하였다. 또한 환경영향평가 과정에서는 개별 사업의 환경영향 추정을 위해 직접 측정 및 예측한 자료들이 새로이 창출되는데, 이를 구체적인 자료로 정리하여 향후 수집 및 데이터 처리·활용 방안수립을 위한 자료로 활용될 수 있도록 하였다.우리나라의 환경영향평가제도에서 공간정보 활용을 확대하기 위한 방안으로, 다양한 기관에 산재되어 있는 공간정보를 인벤토리로 구축하여 환경영향평가 작성, 검토 및 협의 등의 과정에 활용을 확대하고자 하였다. 이를 위한 환경영향평가 활용 공간정보 인벤토리 구축 및 분석에서는 주요 정부 부처 및 공공기관·공공정보 시스템 등에서 제공하는 환경 공간정보 목록을 토대로 환경영향평가 시 활용할 수 있는 공간정보 목록을 도출하였다. 초기전수조사를 수행한 결과 모든 환경 매체와 관련된 공간정보는 약 348개이며, 이 중 환경영향평가에 활용 가능한 공간정보는 약 138개로 정리하였다. 최종적으로 정기적인 갱신 주기를 고려하여 68개로 정리하였다. 본 연구의 인벤토리에서 가장 중점을 둔 사항은 자료의 구축 시기 및 갱신 주기, 연계 활용 가능성을 고려하여 OpenAPI를 통한 자료 제공이 이루어지는 자료를 위주로 정리하여 공간정보 목록을 제시하였다. 또한 환경영향평가 작성 사례별 공간정보 활용 현황과의 비교 분석을 통해 중복 항목과 신규 항목을 구분, 19개의 신규공간 자료를 포함한 총 54개의 공간 자료 목록을 환경영향평가에 활용할 수 있을 것으로 예상되는 인벤토리로 제시하였다. 인벤토리 최종 목록 및 자료 구성, 갱신 주기를 비롯한 OpenAPI 연계를 위한 주소 URL 등 세부 내용은 부록에 수록하였다.환경영향평가의 활용 공간정보 활용 활성화 방안에서는 현재 환경영향평가에서 활용되는 공간정보의 시급한 개선 사항에 해당되는 좌표계와 데이터 테이블을 정의하였다. 최종적으로 2002년에 제정된 국가 표준 좌표계를 적용하는 방안을 제시하였다. 또한 특정 공간정보관련 상용 프로그램에 종속되지 않으면서 본 연구를 통하여 정의된 사항이 환경영향평가 현업 대상자들이 활용할 수 있도록 오픈 소스 기반 공간정보 프로그램을 통하여 좌표계를 환경영향평가에 적용하는 방안을 제안하였다. 데이터 테이블 구조에서 국내외 공간정보 표준(KSDI 및 OGC)을 반영하여 환경영향평가의 활용되는 공간정보 데이터 테이블 표준을 자체적으로 수립하였다. 수립된 좌표 및 데이터 테이블 표준안을 2016년도 환경영향평가서 본안의 사업에 적용하여 지형지질에 해당하는 공간정보를 구축하였다. 구축 결과 2016년도 사업 전체에 대한 동향 분석(27개 사업 중 도로 5개, 산업단지 12개, 항만 3개 및 도시개발 7개) 및 중점 사업(청주 에어로폴리스 2지구 조성사업)에 대한 특성 분석을 효율적으로 수행하였다. 2016년도 전국 광역지자체를 중심으로 실시한 분포 현황에서는 전라북도, 대구, 대전의 경우 환경영향평가 본안 사업이 없었으며, 강원도의 경우 도로 건설 1건이 충청북도와 연계되어 구축되었다. 2016년 사업의 평균 절토량은 823.168m3이며, 최대 지형변화지수 874, 최대 옹벽높이 13.5m 등의 기초 현황 분석이 가능하였다. 또한 청주 에어로폴리스 2지구 조성사업의 경우 절토량과 성토량의 최대 차이가 2,660,000m3, 지형변화 지수 8 및 최대 옹벽높이 7m에 해당하는 등 2016년도 전체 사업에 대한 경향 분석 중 중점 사업에 대한 특성을 추출하였다. 이러한 시범연구를 통하여 해당 연도의 환경영향평가 전체 사업에 대한 경향 분석 및 특이사항이 도출된 사업에 대하여 연계 분석을 수행하여 대상 사업별 특징을 분석하여 정리하였고, 효과성을 입증하였다.정책제언은 4가지 관점에서 이루어졌다. 첫째, 환경영향평가 관련 정책 변화에 대응하는 실천적 도구로서의 공간정보 활용이다. 전술된 환경영향평가제도의 변화는 선언적 정책의 수립이 아닌, 실제 정보 공개방안(공간정보 중심), 국민 참여 확대(지도 기반 인포그래픽), 부실작성 방지(정보 공개를 통한 정보교류)의 실제 도구로 공간정보 활용을 확대하는 방안으로 개선이 가능하다. 또한 2019년부터 「환경영향평가법」 개정을 준비하고 있으며, 본 연구 내용을 반영하여 환경영향평가서 내부의 자료 공유와 공간정보 기반의 현장 조사(조사지역 표시 및 데이터 작성 등)의 현실화를 위한 방안으로 “(공간정보 기반)조사 방식의 효율화”를 개정안에 반영하는 것으로 고려하여야 한다.둘째, 환경영향평가 정보 수집, 구축 및 교류 체계 개선이다. 현재의 환경영향평가 관련법제도에서는 환경영향평가서 작성, 검토 및 협의를 위한 정보 수집, 가공, 구축 및 활용에 대한 사항을 언급하고 있지 않다. 이를 개선하여 환경영향평가 내부 정보는 수집 방식, 자료구축 등의 표준화 및 체계화를 법제도에 반영할 필요가 있다. 전술된 본 연구의 결과와 같이 공간정보 중심으로 환경영향평가서 내부의 데이터 관리 체계를 법제도에 반영하고, 이를 이행하기 위한 데이터 표준화를 정의하여야 한다. 향후 환경영향평가 정보는 다양한 환경이슈에 효율적으로 대응할 수 있는 수요가 크며, 정보 교류의 체계를 수립하는 것이 반드시 필요하다고 할 수 있다.셋째, 환경영향평가제도에 반영되는 연구 성과를 도출하고자 하였다. 현재 환경영향평가와 관련된 공간정보를 표현하고 활용 가능한 시스템으로는 환경영향평가 정보지원시스템(EIASS: Environment Impact Assessment Support System)이 있다. 본 연구의 성과 중 인벤토리를 기술적으로 연계 가능한 범위에서 EIASS와 연계하여 실제 환경영향평가 현업에 반영하고자 한다. 이를 통하여 단순히 연구 결과가 문헌상에 머무르지 않고 제도에 반영하고, 제도를 실제 이행하는 정보시스템에 반영하여 대국민과 관련 업무 종사자의 편리성 증대 및 환경영향평가 본연의 역할을 강화하는 것을 고려하였다.넷째, 환경영향평가 관련 매뉴얼 현행화이다. 환경영향평가제도에서 평가서 작성, 검토 및 협의 등의 매뉴얼과 지침은 단계별, 사업별 및 환경 매체별로 다양하게 존재한다. 대표적인 사례가 전략환경영향평가 업무 매뉴얼 및 환경영향평가 검토 및 작성 매뉴얼 등이다. 이러한 매뉴얼에는 환경 매체별로 다양한 공간정보가 명확히 기술되어 있지 않고 “임상과 관련된 자료” 등 간접적인 자료만 언급되어 있다. 또는 현재는 갱신이 되지 않는 ‘녹지자연도’ 등의 활용을 언급하고 있다. 따라서 본 연구를 통하여 정리된 환경영향평가 활용 공간정보 인벤토리를 반영하여 환경영향평가와 관련된 다양한 매뉴얼 중 공간정보 활용에 대한 사항을 현행화하고, 구체화하는 것이 가능할 것으로 기대한다.궁극적으로, 국가의 공인된 공간정보는 지속적으로 발굴 및 개선되고 있으며, 이는 환경분야 전반에 활용될 수 있는 가능성이 매우 높을 뿐만 아니라 이러한 사항을 정리하여 환경영향평가제도에 반영하는 것도 검토해 볼 수 있을 것이다.

환경영향평가 고도화를 위한 공간정보 활용체계 구축 (Ⅱ)

이명진,이병권,유헌석,이정호,이선민,조남욱 한국환경정책평가연구원 2019 기본연구보고서 Vol.2019 No.-

Ⅰ. 서론 □ 연구 배경 및 목적 ㅇ 환경영향평가는 기본적으로 개발사업에 의한 환경매체별 영향을 검토하고, 연관되는 다양한 매체의 영향을 복합적으로 검토하는 것 ㅇ 환경영향평가에서 활용되는 공간정보는 여러 가지 의미를 가지고 있음 - 전체적인 사업의 공간적 범위에 해당하는 사업지 외곽 경계 - 환경영향평가 대상에 해당하는 환경매체별 측정 위치 - 환경매체 각각 및 다양한 매체별 영향의 연관성이 발현하는 공간 ㅇ 본 연구에서는 환경영향평가제도 전반에서 공간정보를 효율적으로 사용하기 위한 방안으로 아래의 논의를 통해 공간정보 플랫폼의 구축 방안을 마련하고자 함 - 환경영향평가에서 활용되는 공간정보의 범위 및 내용이 다양함 - 현행 환경영향평가제도는 공간정보의 활용을 유도하고 있음 - 환경영향평가 관련 정보시스템인 EIASS는 원문정보를 기반으로, 공간정보를 제한적으로 제공하고 있음 □ 연구 범위 ㅇ 환경영향평가 전 과정에서 공간정보의 활용이 증가하고 있는 상황에서 환경영향평가라는 제도를 공간정보 기반의 플랫폼으로 전환하기 위한 기초연구 ㅇ 1차 연도(2018년)에 환경영향평가제도 전반에서 사용되는 공간정보 활용 확대를 위하여 공신력 있는 다양한 공간정보의 인벤토리를 구축하고 좌표에 대한 표준화 및 속성 테이블에 대한 표준화를 진행함. 2차 연도(2019년) 연구에서는 1차 연도 연구를 바탕으로 공간정보가 주류를 이루는 환경영향평가 플랫폼을 구축하는 기본 방안을 마련하고자 함 □ 연구 방법 ㅇ 본 연구는 환경영향평가를 공간정보 기반으로 전환하기 위한 사전 준비를 수행하는 연구임. 이에 해외 환경영향평가에 활용되는 환경매체별 관련 시스템을 분석하고, 플랫폼 구현을 위한 ICT 핵심 요소 기술을 분석함. 그리고 국내의 환경영향평가 관련 시스템을 분석하고 관련 법제도 개선 방향을 도출하였음 Ⅱ. 해외 환경영향평가 관련 시스템 분석 □ 해외 웹기반 환경영향평가 관련 지원시스템 현황 ㅇ 미국 및 유럽 등의 해외 환경정보 지원시스템은 환경매체별 정보를 공간정보로 전환 및 구축하여 제공하고 있음. 이는 사용자의 이해도와 활용도를 증가시키는 효과도 있지만, 더욱 효율적으로 정보를 제공하는 방안으로 공간정보를 활용하고 있는 것으로 볼 수 있음 ㅇ 해외 환경영향평가 관련 정보시스템 분석에서는 미국, 캐나다, 스코틀랜드 및 호주의 시스템을 분석함. 해외 환경영향평가 관련 시스템은 환경영향평가 전체 과정에서 발생하는 환경영향평가서 원문, 협의 및 주민 의견수렴 등 모든 문서를 데이터베이스로 구축, 웹기반 검색엔진 연동 등을 통하여 제공하고 있음. 대부분의 경우 평가서에 대한 정보는 PDF 형태의 원문을 다운로드할 수 있게 되어 있으며, 이러한 방식은 대부분 국내에서 운영 중인 EIASS와 유사하거나 동일한 형태임 □ 국가별 환경영향평가 관련 시스템 공간정보 활용 사례 ㅇ 해외 환경영향평가 관련 정보시스템의 공간정보 활용을 ICT 기술 중심으로 구체적으로 분석하기 위해, 영국, 아일랜드, 독일, 일본 및 호주 등의 환경영향평가 관련 시스템 공간정보 활용 현황을 대상으로 분석 수행 ㅇ 영국, 아일랜드, 일본 및 호주의 경우 오픈소스 기반의 GIS 엔진과 DB 소프트웨어를 사용하고 있으며, 다양한 하드웨어를 웹 환경에서 운영하기 때문에 보안 솔루션을 사용함. 또한 다양한 사용자의 활용과 향후 활용성의 확대를 위하여 클라우드 환경조성 중. 독일의 경우에는 상용 GIS 및 DB를 활용함 Ⅲ. 플랫폼 구현을 위한 핵심 요소 기술 검토 □ 기반 기술 동향 ㅇ 해외 사례에서 도출된 웹기반 플랫폼 구축, 오픈소스 GIS, 오픈소스 DB, 보안 솔루션, 클라우드 컴퓨팅 등의 현황과 적용 방안에 대해 검토를 수행 - 오픈소스 기술은 소프트웨어의 설계도에 해당하는 소스코드(Source Code)를 무상으로 공개하여 누구나 그 소프트웨어를 개량하고 재배포할 수 있도록 하는 것으로, 지리정보서비스 부문에서 활용성이 높아짐에 따라 환경영향평가 공간정보의 수집 및 제공 과정에서 활용 가능 - 클라우드 컴퓨팅 기술은 서로 다른 물리적 위치에 존재하는 전산 자원을 가상화 기술을 활용해 통합 제공하는 환경을 말하며, 환경영향평가제도의 공간정보 플랫폼 구축을 위한 기반으로 활용될 수 있음 - 오픈API는 프로그램 개발자의 응용 소프트웨어 및 웹서비스 개발 시 공동 활용자원에 대해 사용을 개방하고, 사용자들이 전문적인 관련 지식이 없어도 쉽게 사용할 수 있도록 하는 기능을 제공하며, 환경 관련 정보의 공유 및 연계 활용의 기반기술로 활용 가능 - 검색 엔진은 지능형 검색, 시맨틱 웹 기술 등을 통해 자연어 위주로 구성되어 있는 현재의 미디어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 처리하여 정보를 획득할 수 있도록 제공하며, 환경영향평가서 및 부속 문서에서 유의미한 정보를 획득할 수 있는 환경을 제공 - 보안 솔루션은 환경영향평가 정보의 보호뿐 아니라 다양한 ICT 기술의 적용 과정에서 새로운 보안 위협에 대한 대응성을 제공함 - 빅데이터 기술은 축적된 데이터의 처리를 통해 새로운 통찰을 얻도록 하는 것으로, 환경영향평가 과정에서는 특히 공간정보를 중심으로 새로운 갈등관리 수단으로 활용 가능 - 사물인터넷은 인간의 개입 없이 상호 협력적으로 데이터의 센싱 및 네트워킹, 정보처리 등의 지능적 관계를 형성할 수 있는 사물 공간 연결망으로, 사후 모니터링 등 환경감시 측면에서의 활용 가능성이 높음 - 인공지능은 빅데이터의 처리, 머신러닝 등 다양한 분야에서 활용·개발되고 있으며, 환경영향평가에서는 주로 언어지능을 활용한 빅데이터의 처리 과정에 활용될 수 있음 □ 요소 기술 도출 ㅇ 환경영향평가 업무 특성 및 데이터 특성 등을 고려하여 3개의 기술 추진 원칙에 따라 기반 기술을 분류하고, 각 요소 기술을 연계할 수 있도록 구성 Ⅳ. 국내 환경영향평가 관련 시스템 분석 □ 관련 시스템 ㅇ 환경영향평가 정보지원시스템 - 환경 관련 정보의 구축 및 제공을 통해 환경영향평가 제도를 지원하기 위한 목적으로 환경부에서 운영하는 정보시스템 - 환경영향평가서 및 부속 문서, 그리고 환경영향평가 과정에 활용되는 환경정보를 수집하여 제공하며, 지리정보서비스를 통해 공간 기반의 정보 조회가 가능한 환경을 제공 - 오픈소스 지리정보서비스와, 보안 솔루션, 오픈API 기술이 적용되어 활용되고 있으며, 향후 환경영향평가 공간정보 활용체계의 기반으로 활용될 수 있음 ㅇ 환경영향평가 빅데이터 - 환경영향평가제도가 도입된 1980년대 이후부터 축적된 환경영향평가 정보의 활용을 위한 데이터 구축 수행 - 환경영향평가서 내의 측정정보와 위치정보를 활용하여 새로운 환경정보를 도출할 뿐 아니라 지역의 누적영향에 대한 추정이 가능 - 공공데이터포털을 통한 오픈API, 환경 빅데이터 비즈니스 플랫폼을 통한 클라우드 서비스로 제공되어 다양한 환경 관련 데이터와의 융·복합 활용이 가능한 환경을 제공하며, 분석 및 조회 등의 서비스가 가능함 ㅇ 지능형 환경영향평가 서비스 - 환경영향평가 빅데이터가 환경질 측정값 및 위치정보와 같은 양적 자료에 해당한다면, 지능형 환경영향평가 서비스는 환경영향평가 과정에서 생산되는 질적 자료를 지능정보 기술을 통해 가공, 양적인 자료로 변환하고, 정보를 도출할 수 있도록 함 - 지능형 환경영향평가 서비스는 사업 예정지역에 대해 과거 유사한 특징을 지닌 사업의 환경영향평가 결과를 토대로 사전에 주요 평가 유형, 환경 이슈 등을 검토할 수 있도록 지원함 - 환경영향평가서 등 문서 형태의 자료에서 유용한 정보를 도출해낼 수 있는 지능형 검색 기술, 그리고 이를 분석하여 활용 가능한 지식으로 가공할 수 있는 인공지능기술, 장기간에 걸쳐 누적된 환경영향평가 지식을 기반으로 추세 및 빈도 분석 등을 통해 환경영향평가의 과학화에 기여할 수 있는 빅데이터 기술이 활용됨 □ 공간정보 기반 환경영향평가 시스템 제언 ㅇ 국내 환경영향평가 관련 시스템 및 ICT 적용 사업 현황을 분석하고, 전술한 기반 기술이 실제 관련 시스템과 ICT 적용 사업에 활용된 사항을 정리하여 공간정보 기반 환경영향평가 플랫폼을 제안함 - EIASS는 원문정보, 사업지 위치 및 매체별 측정정보를 제공함. 또한 기술적으로는 웹기반 오픈소스 GIS 및 DB, 보안 솔루션, 오픈API 등을 활용 중임 - 환경평가 빅데이터의 경우 기존 환경영향평가서 원문정보를 오픈소스 GIS 및 DB 등을 활용하여 빅데이터로 구축함. 또한 구축된 빅데이터의 활용 확대를 위하여 오픈API를 적용함 - 환경영향평가 텍스트 마이닝 기반 인공지능 분석에서는 환경영향평가서 관련 문서 중 협의의견 및 주민 의견수렴에 대한 텍스트 마이닝과 공간정보의 연계분석을 수행하여 향후 유사 사업 발생 시 사업 특성에 따른 환경영향 이슈를 예측할 수 있도록 함 ㅇ 기존의 사업과 데이터, 서비스 등에 대한 요소 기술 기반의 검토를 토대로 향후 공간 정보 기반 환경영향평가 플랫폼의 모식도를 제언 Ⅴ. 환경영향평가 공간정보 플랫폼 구축을 위한 법제도 분석 □ 관련 법령 ㅇ 환경영향평가정보 관계 법령 - 「환경정책기본법」, 「환경영향평가법」 및 기타 관련 하위 규정들을 대상으로 환경영향평가 공간정보의 구축과 활용에 대한 내용 검토 및 개선 방향 제시 ㅇ 공간정보 관계 법령 - 「국가공간정보 기본법」, 「공간정보의 구축 및 관리 등에 관한 법률」, 「공간정보산업진흥법」, 그리고 「공간정보오픈플랫폼 운영규정」을 대상으로 환경영향평가 공간정보의 구축과 활용에 대한 내용 검토 및 반영 방향 제시 ㅇ 행정·공공정보 및 정보통신 활용 관계 법령 - 「전자정부법」, 「국가정보화 기본법」, 「공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률」, 「정보통신망법」 및 「정보통신융합법」을 대상으로 환경영향평가 공간정보의 구축과 활용에 대한 내용 검토 및 반영 방향 제시 □ 주요 개선 방향 ㅇ 환경영향평가정보 관계 법령 - 「환경영향평가법」의 환경부 장관 훈령으로 지정되어 있는 「환경영향평가 정보지원시스템 운영지침」의 법제화 - 공간정보의 활용에 대한 구체적 내용 명시와 활용근거 확보 ㅇ 공간정보 관계 법령 - 「공간정보 기본법」의 데이터 공유 부분에 환경영향평가 명시 - 용어의 통일 문제 및 저작권, 이용허락 등 행정 사항에 대한 정리 및 검토 필요 ㅇ 행정·공공정보 및 정보통신 활용 관계 법령 - 「전자정부법」을 통해 환경영향평가제도 자체를 정보시스템 기반으로 전환하는 것 검토 - 제정되어 있는 기술 표준의 목적에 부합하도록 법제도 개선 필요 Ⅵ. 결론 및 제언 □ 정책 제언 ㅇ 향후 환경영향평가 시스템 전환의 기초 기반 역할 수행 ㅇ 실제적인 환경영향평가의 내부 정보교류체계 개선 ㅇ ICT 기반 환경영향평가로의 전환을 위한 선제적 법제도 분석 및 준비 □ 연구의 한계점 및 향후 과제 ㅇ 환경영향평가 플랫폼 구축 - ICT 기반 플랫폼의 구축은 시간 및 예산이 방대하게 소요됨. 본 연구를 통해 EIASS를 통한 플랫폼 전환, 환경부 및 KEI 환경평가본부가 준비하는 ICT 기반 환경영향 평가로의 전환 등 방향 설정 필요 ㅇ 국내 환경영향평가 관련 ICT 사업과의 직접적인 연계 - 국내의 환경영향평가 관련 정보화 사업은 대표적으로 EIASS, 환경평가 빅데이터 등에서 상당 수준으로 진행되고 있으며, 일정 부분에서는 해외의 사례보다 발빠른 부분도 확인됨 - 공간정보 기반 플랫폼 구현을 위해 제시된 방향성을 토대로, 개별적으로 수행되는 환경영향평가 ICT 적용 사업과 연계 필요 Ⅰ. Introduction □ Research background and purpose ㅇ An environmental impact assessment (EIA) is basically the process of reviewing the impact of individual environmental media caused by development projects and comprehensively evaluating the impact of other associated media. ㅇ Spatial data utilized in EIA have several meanings. - The outer boundary of project sites as the overall spatial range of projects - The locations of measured environmental media: targets of EIA - Spatial expression of correlations between the impacts of individual media and other media ㅇ This study aims to suggest measures to establish a spatial data platform as a way to efficiently utilize spatial data across the overall process of the EIA system through the following discussions. - The scope and content of spatial data utilized in EIA vary. - The current EIA system promotes the utilization of spatial data. - The Environmental Impact Assessment Support System (EIASS), a data system for EIA, provides a limited amount of spatial data based on original data. □ Research scope ㅇ As the utilization of spatial data in the entire process of EIA has increased, this study was conducted as basic research to convert the current EIA system into a spatial data-based platform. ㅇ In the first year, an inventory of various credible spatial data was established and coordinates and attribute tables were standardized in order to expand the utilization of spatial data across the entire process of EIA. In the second year, a basic plan for establishing a spatial data-based platform for EIA will be established based on the results of the research in the first year. □ Research methods ㅇ This study was conducted as preparation for converting the current EIA system into a spatial data-based system. To do so, this study analyzed systems related to individual environmental media that are utilized in EIAs in other countries, and key elementary ICT technologies for the establishment of the platform. Systems related to EIA in Korea were analyzed, and directions for improving related laws and regulations were also suggested. Ⅱ. Analysis of EIA-related Systems in Other Countries □ Status of web-based EIA support systems in other countries ㅇ Environmental data support systems in countries like the United States and European countries provide spatial data that were converted from data of individual environmental media, which is effective in increasing users’ understanding and utilization of spatial data and also utilizes spatial data as an efficient way of providing data. ㅇ Data systems related to environmental impact assessment (EIA) in countries like the United States, Canada, Scotland and Australia were also analyzed. The systems established a database for all the documents that are associated with and are produced across the entire process of EIA, including original environmental impact statements (EIS) and documents of agreed-on opinions and residents’ opinions, and provide the data through web-based search engines. In most cases, original environmental impact statements (EIS) are available in PDF for download, and most of these characteristics are similar or identical to the Environmental Impact Assessment Support System (EIASS) operated in Korea. □ Overseas cases of utilizing spatial data of EIA-related systems ㅇ Overseas cases of utilizing spatial data of EIA-related systems in countries including the United Kingdom, Ireland, Germany, Japan and Australia were reviewed to analyze the utilized spatial data in detail, focusing on information and communications technology. ㅇ The United Kingdom, Ireland, Japan and Australia were found to use open source-based geospatial information service (GIS) engines and database (DB) software. Since various types of hardware are operated in web environments, security solutions are used. They are currently creating a cloud environment in order to ensure more users utilize them in the present, and also to expand utilization going forward. Germany utilizes commercial GIS and DB. Ⅲ. Review of Key Elementary Technologies for Platform Implementation □ Status of fundamental technologies ㅇ The status of and plans to apply web-based platforms, open-source GIS, open-source databases, security solutions, and cloud computing that were extracted from overseas cases were reviewed. - Open source technology means that source codes - software blueprints - are available free of charge for anyone to modify and redistribute. As it has been increasingly utilized in the area of geospatial information service (GIS), open source technology can be utilized in the process of collecting and providing spatial data of environmental impact assessment (EIA). - Cloud computing is a technology that integrates computing resources that exist in different physical places with virtualization technology, and can be utilized as a foundation for establishing a spatial data platform for EIA systems. - An open application programming interface (open API) allows program developers to freely use common resources in developing application software and web services, and users to conveniently use them without professional knowledge. Open APIs can be utilized as fundamental technology for sharing and linking data related to environment. - Search engines process current media composed of natural languages in a form that computers can understand and acquire data through technologies such as intelligent search and the semantic web, and can provide an environment where users can acquire data that are meaningful from environmental impact statements (EIS) and annexed documents. - Security solutions provide not only protection of EIA data but also responsiveness to new security threats in the process of applying various ICT technologies. - Big data technology allows users to have new insights by processing accumulated data, and can be utilized as a means to manage new conflicts in the process of conducting EIA, focusing on spatial data. - The Internet of Things (IoT) refers to the object space network that can form intelligent relationships such as sensing, networking and processing data in a mutually cooperative manner without human intervention, and can be effectively utilized from the perspective of environmental monitoring such as follow-up monitoring. - Artificial intelligence (AI) has been utilized in various areas such as big data processing and machine learning, and can be utilized in EIA in the process of processing big data by utilizing linguistic intelligence. □ Extraction of elementary technologies ㅇ Considering the characteristics of EIA tasks and data, fundamental technologies were categorized based on three principles for implementing technologies, and were composed to link individual elementary technologies. Ⅳ. Analysis of EIA-related Systems in Korea □ Related systems ㅇ Environmental Impact Assessment Support System (EIASS) - The Environmental Impact Assessment Support System (EIASS) is an information system that is operated by the Ministry of Environment to support the EIA system by establishing and providing data related to the environment. - Environmental impact statements (EIS) and their annexed documents, and environmental data utilized in the process of conducting EIA are collected and provided, and space-based data are available to search through geospatial information services (GIS). - Open-source GIS, security solutions and open API technology are applied to and utilized in the system and can be used as a foundation in utilizing spatial data of EIA. ㅇ EIA big data - Data are established to utilize EIA data that have been accumulated since the EIA system was first introduced in the 1980s. - New environmental data can be extracted and cumulative regional impacts can be predicted by utilizing the measured data and location data written in environmental impact statements (EIS). - As EIA big data are available as an open API through a public data portal and as a cloud service through an environmental big data business platform, they provide an environment where various environmental data can be converged, in addition to services such as analysis and search. ㅇ Intelligent EIA services - While EIA big data provides quantitative data such as measured environmental quality values and location data, intelligent EIA services allow the processing and conversion of qualitative data produced in the process of EIA into quantitative data, as well as the extraction of information through intelligent information technology. - Intelligent EIA services support to review key assessment types and potential environmental issues for candidate project sites in advance based on the results of previous EIAs that have similar characteristics. - Technologies utilized in the services include intelligent search technologies that can extract useful information from document-type data such as environmental impact statements (EIS); artificial intelligence technologies that analyze and process the extracted data into knowledge that can be utilized; and big data technologies that can contribute to advancing the current EIA system into a science-based system through trend and frequency analysis based on the knowledge of EIAs that have long been cumulated. □ Suggestions for a spatial data-based EIA system ㅇ In Chapter 4, EIA-related systems in Korea and the status of ICT-applied projects were analyzed, and how the technologies mentioned in Chapter 3 were applied to related systems and were utilized in ICT-applied projects was examined. Based on the results, a spatial data-based EIA platform was suggested. - The EIASS provides information on original environmental impact statements (EIS), project locations and measured values by medium, and utilizes technologies such as web-based open-source GIS and DB, security solutions and open API. - Original environmental impact statements (EIS) are converted into environmental assessment big data by utilizing technologies such as optical character recognition (OCR), and open-source GIS and DB. In addition, an open API is applied in order to expand the utilization of the established big data. - An artificial intelligence analysis is conducted using a text mining technique on agreed-on opinions and residents’ opinions in EIA-related documents, and the results are linked with spatial data in order to conduct a text mining analysis of previously agreed opinions and to extract similar agreed-on opinions when similar projects occur in the future. ㅇ Based on the reviewed elementary technologies of previous projects, data and services, a schematic diagram for a spatial data-based EIA platform was suggested. Ⅴ. Analysis of Laws for the Establishment of A Spatial Data Platform for EIA □ Relevant laws ㅇ Relevant laws for EIA data - Relevant laws including the Framework Act on Environmental Policy, the Environmental Impact Assessment Act, and other regulations were reviewed to identify the content about the establishment and utilization of EIA spatial data, and directions for improving the laws were suggested. ㅇ Relevant laws for spatial data - Relevant laws including the National Spatial Data Infrastructure Act, the Act on the Establishment, Management, etc. of Spatial Data, the Spatial Data Industry Promotion Act, and operational regulations on spatial data open platforms were reviewed to identify the content about the establishment and utilization of EIA spatial data, and directions for reflecting them were suggested. ㅇ Relevant laws for the utilization of administrative·public data and ICT - Relevant laws including the Electronic Government Act, the Framework Act on National Informatization, the Act on Promotion of the Provision and Use of Public Data, the Act on Information and Communications Networks and the Information and Communications Convergence Act were reviewed to identify the content about the establishment and utilization of EIA spatial data, and directions for reflecting this data were suggested. □ Key directions for improvement ㅇ Relevant laws for EIA data - Operational guidelines for the EIASS designated by instruction of the Minister of Environment under the Environmental Impact Assessment Act need to be enforced. - The content of the utilization of spatial data needs to be stated in detail, and grounds for utilization need to be secured. ㅇ Relevant laws for spatial data - EIA needs to be stated in the section of data sharing under the Framework Act on National Spatial Data Infrastructure. - Administrative issues such as standardization of terminology, copyright and license need to be identified and reviewed. ㅇ Relevant laws for the utilization of administrative and public data and ICT - Converting the EIA system itself into a data-based system through the Electronic Government Support Act can be considered. - It is necessary to improve laws and regulations to meet the purpose of the existing technology standards. Ⅵ. Conclusions and Suggestions □ Policy suggestions ㅇ Serving a role as a foundation for shifting to a future EIA system ㅇ Improving a system for the practical exchange of internal EIA data ㅇ Preemptively analyzing and preparing for laws and regulations for shifting to ICT-based EIA □ Research limitations and follow-up tasks ㅇ Establishment of EIA platform - The establishment of an ICT-based platform requires a considerable amount of time and budget, and it is necessary to set the direction such as shifting to a platform based on the EIASS and shifting to the ICT-based EIA system that is being prepared by the Ministry of Environment and the Environmental Assessment Group of the KEI through this study. ㅇ Direct linkage with ICT projects related to EIA in Korea - EIA-related informatization projects in Korea have been advanced to a significant level such as EIASS and environmental assessment big data, and some are even faster than overseas cases. - Based on the suggested directions for implementing a spatial data-based platform, it is necessary to link it with ICT-applied EIA projects that are individually executed.

증거기반정책과 데이터기반행정법: 미국과 영국의 법·제도 비교 및 함의

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

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

텍스트 마이닝 기법을 활용한 지방자치단체 데이터기반행정 활성화 동향 분석

왕문혜,오혜근,나민주 한국지방자치학회 2023 韓國地方自治學會報 Vol.35 No.2

The objective of this study is to analyse local governments’ data-based administration revitalization trends. In order to achieve this, the ‘Data-based Administration Revitalization Implementation Plans(DARIP)’ from 17 metropolitan local governments were analysed using text mining method. This study determined what each metropolitan government's data-based administration is promoting, whether it is carried out in accordance with the intent and guidelines of the pertinent laws, and explored implications for data-based administration activation. Below are the key findings of the analysis. Firstly, text analysis revealed that ‘data, big data, analysis, utilization, construction, joint, and public’ appeared frequently. Secondly, as a result of network text analysis, connection centrality was high in the order of ‘data, analysis, big data, utilization, discovery, joint, and system’. Third, network cluster analysis identified five clusters: ‘Building and operating a data collection, analysis, and utilization system’, ‘Enabling joint data registration of public institutions’, ‘Improving local public services through data analysis and utilization’, and ‘Expanding data-based administrative capabilities’. Conclusions were drawn in the final section by comparing these findings to those of earlier research. This study is significant because it used the first DARIP created after the Act on Data-based Administration was passed to scientifically examine the trend of local governments’ data-based administration revitalization. 본 연구의 목적은 지방자치단체의 데이터기반행정 활성화 동향을 분석하는 데 있다. 이를 위해 광역 지방자치단체의 데이터기반행정 활성화 시행계획을 전수 분석하여 데이터기반행정의 추진내용이 무엇인지, 그 내용이 관련 법령의 추진 목적과 방향에 맞게 추진되고 있는지, 그리고 데이터기반행정 활성화를 위한 시사점은 무엇인지를 탐색하였다. 2021년도 17개 광역 지방자치단체의 ‘데이터기반행정 활성화 시행계획’을 수집하였고, 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 분석하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 텍스트 분석 결과 ‘데이터, 빅데이터, 분석, 활용, 구축, 공동, 공공’ 등의 순으로 출현 빈도가 높게 나타났다. 둘째, 텍스트 네트워크 분석 결과 ‘데이터, 분석, 빅데이터, 활용, 발굴, 공동, 시스템’ 등의 순으로 연결중심성이 높게 나타났다. 셋째, 네트워크 클러스터 분석 결과 ‘데이터 수집・분석・활용 시스템 구축・운영’, ‘공공기관의 공동활용 데이터 등록 활성화’, ‘데이터 분석・활용으로 지역공공서비스 개선’, ‘데이터기반행정 추진기반 확충’, ‘데이터기반행정 역량 확충’의 5개 클러스터가 도출되었다. 마지막에서는 이러한 분석 결과를 선행연구와 비교하면서 시사점을 도출하였다. 본 연구는 「데이터기반행정 활성화에 관한 법률」이 제정된 이후 작성된 첫 번째 시행계획을 통해 지방자치단체의 데이터기반행정 활성화 동향을 실증 분석했다는 점에서 의의가 있다.

데이터 기반 UX 디자인 교육을 위한 사례기반학습(CBL) 프로그램 개발 및 적용

김서연(Seo Yeon Kim),이지현(Ji Hyun Lee) 한국디자인리서치학회 2023 한국디자인리서치 Vol.8 No.1

다양한 종류의 데이터를 활용하는 것에 익숙해짐에 따라 디자인 산업 분야에서도 디자인 과정에서 데이터를 디자인 컨셉 창작의 재료로 활용하려는 시도가 많아지고 있다. 데이터는 보다 객관적인 인사이트를 제공할 수 있으므로 디자이너는 데이터를 통해 올바른 방식으로 제품을 디자인할 수 있다. 최근 데이터 기반 디자인에 관하여 다양한 연구가 진행되고 있다. 데이터 기반 디자인의 분류라고 할 수 있는 Data Driven, Informed, Aware 디자인의 개별적인 개념을 중심으로 진행된 연구들이 있으나 데이터 기반 디자인을 실무에서 활용하는 방식으로 분류하여 진행한 국내 연구는 미비하다. 따라서 데이터 기반 디자인 경험이 부족한 초심자의 경우 데이터 기반 디자인 방법을 구분하여 활용하는 것이 쉽지 않다. 본 연구는 데이터를 활용한 디자인이 익숙하지 않은 사용자가 데이터를 활용하여 의사결정하는 방법에 대한 마인드셋을 갖추고 정량 데이터와 의사결정 간의 관계성을 학습하는 것을 목표로 하였다. 사례 기반 학습을 활용하여 초심자의 이해를 돕는 교육 프로그램을 설계하고 초심자도 쉽게 참여할 수 있는 사례지와 기준을 활용하여 데이터 기반 디자인의 프로세스와 유형을 학습하는 데 도움이 되도록 하였다. 교육 프로그램은 데이터 기반 디자인 초심자를 대상으로 교육을 진행하고, 전문가 평가를 거쳐 유용성을 검증하였다. 본 연구에서 개발한 교육 프로그램은 초심자가 데이터 기반 디자인이 어떤 방식으로 시행되는지 이해하고 알아보는 방안으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. As people get used to using various types of data, more and more attempts are being made to use data as a material for creating design concepts in the design process. Because data can provide more objective insights, designers can design products in the right way through data. Recently, various studies have been conducted on data-based design. There are studies focused on the individual concepts of Data Driven, Informed, and Aware design, which can be said to be a classification of data-based design, but domestic studies conducted by classifying data-based design in practice are insufficient. Therefore, it is not easy for beginners who lack data-based design experience to use data-based design methods separately. This study aimed to learn the relationship between quantitative data and decision-making by having a mind set on how users who are not familiar with the design using data make decisions using data. Case-based learning was used to design educational programs that help beginners understand, and case papers and criteria that beginners can easily participate in to help them learn the processes and types of data-based design. The educational program conducted education for beginners in data-based design, and verified its usefulness through expert evaluation. The educational program developed in this study is expected to be used as a way for beginners to understand and find out how data-based design is implemented.

데이터 기반 과학탐구에 대한 초등학생의 인식 조사

정은주,손정우 경북대학교 과학교육연구소 2019 科學敎育硏究誌 Vol.43 No.2

In this study, we investigated the perception of elementary school students on inquiry activities and collaborative problem-solving ability in data-based scientific inquiry. For this purpose, 20 data-based scientific inquiry classes were conducted in 26 elementary school students in Gyeongnam City. After selecting the inquiry problem, students conducted an inquiry process to collect data using digital inquiry instruments. The following results were obtained through questionnaires and interviews after the classes: First, students perceived the step on 'inquiry design and execution' as the most useful in the data-based scientific inquiry. Second, students perceived that their scientific ability and cooperation improved through data-based scientific inquiry, with the selection of inquiry problems being the most difficult. Third, students perceived positively the improvement of cooperative problem-solving ability. From the above results, it was found that data-based scientific inquiry is necessary to improve the elementary school students' scientific inquiry ability and cooperative problem-solving ability. Based on this research, we hope that the development and research of various inquiry activities will provide opportunities for inquiry that can cultivate various abilities needed for students living in the future. 이 연구에서는 데이터 기반 과학탐구에서 탐구활동과 협력적 문제해결력에 대한 초등학생들의 인식을 알아보고자 하였다. 이를 위해 경남 소재 도시의 초등학생 고학년 26명을 대상으로 20차시의 데이터 기반 과학탐구 수업을 진행하였다. 학생들은 탐구 문제를 선정한 후 디지털 탐구도구로 데이터를 수집하는 탐구 과정을 수행하였다. 수업 후 인식 조사 설문과 면담을 통해 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 학생들은 데이터 기반 과학탐구에서 ‘탐구 설계 및 수행’ 단계가 가장 유익한 것으로 인식하였다. 둘째, 학생들은 데이터 기반 과학탐구를 통해 과학적 능력과 협동심이 향상되었고, 탐구문제 선정이 가장 어렵다고 인식하였다. 셋째, 학생들은 협력적 문제해결력의 향상에 대해 긍정적으로 인식하였다. 이상의 결과로부터 데이터 기반 과학탐구는 초등학생들의 과학적 탐구능력과 협력적 문제해결력 향상을 위해 필요함을 알 수 있었다. 이 연구를 바탕으로 다양한 탐구활동의 개발과 연구를 통해 미래를 살아갈 학생들에게 필요한 다양한 역량들을 함양할 수 있는 탐구 기회가 제공되기를 기대한다.

공공분야 데이터 융합에 관한 연구: 심층면접을 통한 제약조건 탐색을 중심으로

윤건 서울행정학회 2023 한국사회와 행정연구 Vol.33 No.4

As the promotion of digital platform government, where all data is connected, has become official, data-based administration is emerging as a key means of government innovation. In order for data-based administration to achieve its intended purpose, data integration in the public sector needs to be actively pursued. However, the sufficiency or sustainability of data integration seems to be low due to various constraints in the public sector. With this awareness of the problem, this paper explored what conditions limit data-based administration using an in-depth interview method. To this end, through theoretical discussion, the meaning of data integration in the public sector and various issues that appear in the process are examined, and the analysis framework is established by confirming the constraints in terms of institutions, capabilities, and technologies through analysis of previous studies in the field of big data and public data. 23 in-depth interviews were conducted with 29 public field practitioners and researchers who experienced data integration. The result of the analysis of the in-depth interview data is that various constraints in terms of institutions, capabilities, and technologies presented in the framework of analysis were found out, and it was vividly confirmed how they became a problem. Based on these results, several policy implications for the management of constraints on data integration in the public sector were suggested. ‘모든 데이터가 연결되는’ 디지털플랫폼정부 추진이 공식화되면서 데이터기반행정이 정부혁신의 핵심 수단으로 떠오르고 있다. 데이터기반행정이 소기의 목적을 달성하기 위해서는 공공분야 데이터 융합이 적극적으로 이루어질 필요가 있다. 그러나 공공분야 데이터 융합의 다양한 제약조건들로 인해 데이터 융합의 충분성이나 지속가능성이 낮은 것으로 보인다. 본 논문은 이러한 문제 의식 하에, 실제 어떠한 조건들이 데이터기반행정을 제약하는지 심층면접방법을 활용하여 탐색하였다. 이를 위해 이론적 논의를 통해 공공분야 데이터 융합의 의미와 그 과정에서 나타나는 다양한 이슈를 살펴보고, 기존 빅데이터, 공공데이터 분야 선행연구 분석을 통해 제도, 역량, 기술 측면의 제약조건들을 확인하여 분석틀을 설정하여, 데이터 융합을 경험한 공공분야 실무자와 연구자 29명을 대상으로 23회의 심층면접을 실시하였다. 심층면접자료 분석 결과, 분석틀에서 제시된 제도, 역량, 기술 측면의 여러 제약조건들이 확인되었고 그것이 어떻게 문제가 되는지 생생하게 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 공공분야 데이터 융합의 제약조건 관리를 위한 몇 가지 정책적 시사점을 제시하였다.

증거기반 정책에서의 빅데이터에 관한 연구

김선영 ( Sunyoung Kim ) 한국정책학회 2020 韓國政策學會報 Vol.29 No.1

과학기술과 컴퓨터 과학의 발전과 함께 인터넷과 센서로 연결된 사회에서는 사람들의 행위, 상호작용, 그리고 경제적 상황 등에서 다양한 종류, 다양한 형태의 엄청난 양의 데이터가 쉼 없이 생성·저장되고 있다. 이를 빅데이터라고 한다. 다양한 영역에서 그 활용이 개발되고 있는 빅데이터는 행정기관의 효율성 제고와 정책수단으로도 긍정적 평가를 받고 있다. 빅데이터는 기계학습을 통해 목적에 맞게 활용될 수 있다. 특히 종래의 전통적 데이터를 통한 실증연구가 정책의 근거로 사용되는 것처럼, 빅데이터도 증거기반 의사결정에서 중요한 도구로 활용된다. 증거기반 의사결정에서 기계학습방법을 통한 빅데이터 분석은 데이터 하위 모집단을 두루 분석할 수 있게 해 이전에 데이터를 통해 찾아볼 수 없었던 편향된 현상뿐만 아니라 전반적인 사회현상을 구체적으로 살펴볼 수 있게 한다. 동시에 데이터의 메타성으로 인해 더욱 정확한 예측을 가능하게도 한다. 이는 여러 나라에서 개발·적용되고 있는 사례를 통해 알 수 있다. 그러나 최근 빅데이터를 기반으로 수립된 정책과 현실 적용 간의 차이는 정책에서의 빅데이터 사용에 대한 우려의 원인이 되고 있다. 이에 대해 전통적인 데이터로부터 빅데이터를 이해하고 빅데이터 분석을 위한 기계학습방법에 관한 정리를 통해 근거기반 정책 결정 도구로 빅데이터의 활용에 관한 함의를 얻는 데 그 목적이 있다. With the development of science and computer science, huge amounts of data of various kinds and types of people's behavior, interaction, and social-economic situation. are continually being generated and stored in the society connected with the internet and sensors. This is called big data. Big data can be used depending on the research purpose by using machine learning. The big data, which is actively used by the private sector, is also positively evaluated as a means of improving the efficiency of government agencies’ work and policy means. In particular, just as empirical research using traditional data is used as evidence for a policy, big data can be used in evidence-based decision making. This is because it allows researchers to investigate not only human society that has not been experienced before but also overall social phenomena by analyzing big data through the machine learning method that can analyze commonality and heterogeneity of data sub-populations and entire population in detail. At the same time, the massive volume of data makes it possible to make more accurate predictions. However, in most studies on big data related to making decisions or policies, the analysis approach of big data tends to be based on the traditional data approach method. As a result, it is pointed out that the policy results of big data analysis in the evidence-based policy perspective are not satisfied. This study discovered that the result is a lack of understanding of big data. The purpose of this study is to understand the big data concept and characteristics from the traditional data and to obtain the implications for the use of big data as an evidence-based policy means with the understanding of the machine learning method for big data analysis.

근거중심 보건의료의 시행을 위한 빅데이터 활용

고민정,임태환 대한의사협회 2014 대한의사협회지 Vol.57 No.5

Data pools and their integration are fueling the big data revolution in health care with the recent advances ininformation technology. Korea has shown tremendous promise in the utilization of big data for its advanced technology,computerized health data, and unique identifiers. However, the Personal Information Protection Act (PIPA) severelylimits access to personal identifiers, which has discouraged the use of health data even for the public good. In contrast,western countries have focused on research without the use of identifiers, which has augmented the use of theavailable data while maintaining and respecting privacy; they have allowed some exemptions of informed consent andutilized limited data sets, which have the identifiers removed. The amount of research output has increased rapidlyand an in-depth understanding of cancer has been made possible based on the linkage of Surveillance, Epidemiology,and End Results (SEER) and Medicare in the US. More than 700 projects covering a wide range of medical areashave been conducted, which has led to changes in clinical practice based on the Western Australian Data LinkageSystem. Although rare, evidence-driven decisions based on data linkage have been found in some cases in Korea; theadoption of prostate cancer screening as a national screening program was suspended as its cost-effectiveness hasnot been verified on the basis of data linkage by the National Evidence-Based Healthcare Collaboration Agency. Forthe active use of health data, there is an urgent need to amend PIPA, prepare regulations for data analysis, and fostercollaboration among data-related institutions. Great projects based on data linkage will guarantee the world’s leadingresearch output and will be major sources for moving forward to success.