데이터자산으로서 빅데이터의 법적 보호 방안 비교검토

백승흠,차성민 사단법인 한국융합기술연구학회 2024 아시아태평양융합연구교류논문지 Vol.10 No.1

The value of utilizing big data is steadily increasing in the information society. It becomes imperative to establish a clear legal framework for the status of big data, not only to facilitate the expansion of data utilization across industries but also to establish a robust legal foundation for the entire data industry. Firstly, this study provides an overview of recent trends in big data utilization and the potential for protection under copyright law. It then compares the legal systems of some countries that recognize property law protection for data or data collections. Additionally, it discusses considerations for protecting data assets in the domestic context, drawing insights from discussions in the U.S, the EU and Japan. In Japan, precedents mainly protect by the tort law against the use of data assets, taking into account some of the investments for data collection, competitive relations, and the total proportion of illegally used data. The United States also had a law of illegal use to this effect, but the scope of its application was extremely limited through the enactment of Article 301 of the Federal Copyright Act or the recent precedents on the preemption. Meanwhile, the EU introduces the concept of sui generis rights, recognizing rights based on investment in information collection up to a certain extent, although the meaning of "substantial investment" remains unclear. They also regulate information monopolies related to databases through competition law. However, this protection system needs to be supplemented because the court's judgment criteria are somewhat unclear. 최근 정보 사회의 도래와 함께 빅데이터의 이용 가치는 점점 높아지고 있다. 이 같은 사회적 변화를 고려한다면 빅데이터의 법적 보호 방안을 명확히 하는 일은 매우 중요하다. 이에 이 글에서는 저작물로 보호되지 않는 빅데이터에 대해 다양한 법적 관점에서 보호 가능성 여부를 검토한다. 우선 최근의 빅데이터 이용 상황과 저작권법으로의 보호 가능성 등을 개관한 후, 데이터 또는 그 집합체에 대해 재산법적 보호를 인정하는 주요국의 법제도를 비교 검토한다. 그리고 데이터자산을 보호하기 위한 주요국이 해외 사례를 바탕으로 국내에서의 데이터자산으로서 빅데이터 보호 시 참고할 사항을 도출한다.

빅데이터를 활용한 사회과 교수·학습 모형의 탐색

황홍섭 한국사회과교육연구학회 2019 사회과교육 Vol.58 No.1

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

에스퍼 기반 실시간 필터링 시스템

박세빈,길명선,최형진,문양세 한국정보과학회 2017 데이타베이스 연구 Vol.33 No.2

In this paper, we address the filtering problem of data stream data. In general, stream data are continuously generated, and the volume are very large. Therefore, in order to process such a large-capacity data stream in real time, a filtering algorithm should be used to sufficiently remove unnecessary data for analysis. However, since existing filtering algorithms are optimized for a single data type, it is difficult to precisely filter different data types with only one filtering algorithm. To solve this problem, in this paper we propose an Esper-based real-time filtering system that applies various filtering algorithms to Esper, a typical data stream management system (DSMS). The proposed system is designed and implemented based on the client-server model. First, the client transmits the user’s input for filtering to the server and displays the filtering results received from the server in real time. The server filters the data stream in real-time according to the user input and returns the results to the client in real time. Experimental results on real data stream show that the proposed system filters data stream accurately and quickly. In addition, because it supports various filtering algorithms, we can easily filter various types of streams and compare the results. As a result, the proposed filtering system is considered to be an excellent system for extracting data more accurately and efficiently by selectively supporting a filtering algorithm suitable for the type of input data streams. 본 논문에서는 데이터 스트림 대상의 필터링 문제를 다룬다. 데이터 스트림은 지속적으로 생성되며 수집하게 되면 크기 또한 거대해진다. 따라서, 이러한 대용량 데이터 스트림을 실시간 처리하기 위해서는 필터링 알고리즘을 사용하여 분석에 불필요한 데이터를 충분히 제거해야 한다. 그러나, 기존 필터링 알고리즘은 하나의 데이터 타입에 최적화 되어있기 때문에 각기 다른 데이터 타입에 대한 정확한 필터링이 어렵다. 본 논문에서는 이 같은 문제를 해결하기 위해 대표적인 데이터 스트림 처리 시스템(DSMS: data stream management system)인 에스퍼(Esper)에 여러 필터링 알고리즘을 적용한 에스퍼 기반 실시간 필터링 시스템을 클라이언트-서버 모델 기반으로 설계 및 구현한다. 먼저, 클라이언트는 필터링을 위한 사용자의 입력을 서버에게 전달하고, 서버로부터 전달받은 필터링 결과를 실시간 보여준다. 그리고, 서버는 클라이언트로부터 전달받은 사용자 입력에 따라 데이터 스트림을 실시간 필터링하고 그 결과를 클라이언트에게 실시간으로 반환한다. 실제 데이터 스트림을 활용한 실험 결과, 제안 시스템은 데이터 스트림을 정확하고 빠르게 필터링함을 확인하였다. 또한, 여러가지 필터링 알고리즘을 통합 지원하기 때문에, 다양한 타입의 스트림을 쉽게 필터링하고, 그 결과를 비교할 수 있다. 이 같은 결과로 보아, 제안하는 필터링 시스템은 입력 데이터 스트림 타입에 적합한 필터링 알고리즘을 선택적으로 지원함으로써, 보다 정확하고 효율적으로 데이터를 추출하는 우수한 시스템으로 사료된다.

크롤링을 이용한 공개데이터 수집ㆍ활용의 법적 쟁점에 대한 비판적 검토

김현숙 강원대학교 비교법학연구소 2020 江原法學 Vol.61 No.-

Data and its use have become one of the important tools for business development. While certain data (e.g., data involving personal information) and its use may be regulated under relevant law, they may also be protected under various bodies of law. For example, they can be protected under IP law, including copyright law and unfair competition law, and possibly under criminal law under the legal theory of criminal interference with business of another if a matter involves misappropriation of data. Data and its use are legally protected because they are capable of creating new economic value and interest. However, despite the growing importance of data and its use, not all data is legally protected. Publicly disclosed and accessible data, outdated data, or pre-processing raw data may not be legally protected, as they may be considered as a community asset that belongs to the general public. Therefore, protecting all data regardless of its type may unreasonably undermine and restrict the public’s right to access and use data in the public domain. In view of the foregoing, web crawling per se should not be considered illegal. Rather, the legality of web crawling should depend on the type of data collected through web crawling. It would be in the interest of the society not to unduly restrict web crawling that collects data that are not legally protected. While web crawling may present a wide range of legal issues, it is clear that web crawling is a new technology capable of bringing benefits to various business, industries and society at large. To fully take advantage of such benefits, data protection and web crawling regulations need to be tailored in view of multiple factors, including the type of collected data. 데이터 수집과 분석이 산업 육성의 중요한 정책으로 주목받으면서 데이터 수집의 중요한 기술인 크롤링 행위에 대한 법적 평가가 필요한 시점이 되었다. 데이터의 수집과 활용은 그 유형에 따라 지식재산권법 측면에서 저작권법, 부정경쟁방지법 등의 보호를 받을 여지가 있고, 개인정보 및 위치정보가 포함되어 있다면 개인정보 보호법의 영향을 받을 수 있다. 그 외에 데이터를 부정하게 사용하는 경우 업무방해 등으로 인한 형법의 적용도 가능하다. 그러나 그 중요성이 커진다고 하더라도 급변하는 데이터 산업 환경 변화를 고려할 때 데이터를 지나치게 보호하는 것은 경계해야 한다. 데이터 자체가 새로운 가치를 창출하는 수단으로 작동한다면 보호해야 마땅하겠지만, 누구나 접근할 수 있는 공개데이터의 활용은 달리 접근할 필요가 있다. 모두에게 공개된 단순한 웹 데이터까지 ‘축적된 대량의 데이터’라는 명목으로 수집과 활용을 제한하는 것은 산업 육성에 걸림돌이 될 수 있다. 웹 크롤링 기술을 사용한 단순한 공개데이터는 데이터의 종류와 유형에 따라서, 그리고 데이터의 가공과 정제 여부에 따라서 수집ㆍ활용에 대한 허용 범위를 유연하게 적용할 필요가 있다. 가공되기 이전의 정형화된 단순 데이터는 사회 공동의 자산이라고 할 수 있고 이것이 사회 전체의 공공복리를 발전시키는 것이라면 허용하는 것이 효율적이다. 데이터 수집과 활용에 관한 현실을 폭넓게 수용하되 법과 제도가 불분명하게 규제로 비치지 않도록 조율해야 한다.

현대 패션에 나타난 데이터 시각화의 미적 특성

이신열,최정화 한국기초조형학회 2026 기초조형학연구 Vol.27 No.4

본 연구는 현대 패션에 나타난 데이터 시각화의 미적 특성에 대한 분석을 목적으로 하였으며, 연구 방법 및 범위는 데이터의 시각화와 관련된 서적, 선행연구, 인터넷 자료 등을 위주로 이론적 연구를 수행한 후, 2000년대 이후 데이터를 시각화한 패션디자인 사례는 최종 패션 전공자 3인에 의해 검증된총 80점을 분석 대상으로 하였다. 사례 분석자료는 구글 포털 검색 엔진을 이용하였으며, 검색된 자료가운데 디자이너 인터뷰, 작품 설명이 명시된 자료를 통해 데이터의 유형을 구분할 수 있는 것만을 대상으로 하였다. 미적 특성은 환원적 추상성, 시각적 기호 표상성, 반응적 상호작용성으로 범주화되었으며, 그에 따른 현대 패션에 대한 사례 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 환원적 추상성은 데이터를점, 선, 면, 색과 같은 기본 조형 요소로 환원하여 시각화하는 방식으로 나타났다. 이는 데이터의 직관적 인지와 함께 알고리즘 기반 생성 과정을 통해 예측 불가능성과 생성성을 내포한다. 즉, 데이터는정보 전달의 수단을 넘어 조형적 구조를 형성하는 핵심 재료로 작동하며, 현대 패션은 데이터의 인터페이스가 되어 새로운 형태 생성 원리로 기능한다. 둘째, 시각적 기호 표상성은 데이터를 이미지와 텍스트와 같은 가시적 기호로 변환하여 의미를 전달하는 방식으로 나타났다. 도상적 이미지와 상징적 텍스트는 데이터의 수치적 속성을 직접적으로 드러내기보다 해석 가능한 기호 체계로 재구성되며, 이를통해 개인의 정체성, 사회적 메시지, 심리적 상태 등의 의미를 생성한다. 이는 패션이 데이터 기반 커뮤니케이션 매체로 확장되고 있으며, 데이터의 의미화 과정이 미적 경험의 핵심 요소로 작용함을 시사한다. 셋째, 반응적 상호작용성은 데이터 입력과 의복의 출력 간의 인과적 관계를 기반으로 실시간 변화가 발생하는 방식으로 나타났다. 특히 결정적 반응 구조와 비결정적 반응 구조는 각각 예측 가능성과 예측 불가능성을 나타내며, 의복을 사용자, 환경, 디지털 시스템 간의 관계를 매개하는 상호작용적매체이자, 동적·관계적 시스템으로 확장한다. This study aims to analyze the aesthetic characteristics of data visualization in contemporary fashion. The methodology combines a theoretical review of books, prior studies, and online resources with a case analysis of 80 fashion design examples since the 2000s. A total of 80 cases, which were validated by three fashion design specialists, were selected for analysis. Cases were collected via the Google search engine, and only those with clearly identifiable data types based on designer interviews or documented descriptions were selected. The aesthetic characteristics were categorized into three types: reductive abstraction, visual sign representation, and reactive interactivity. First, reductive abstraction reduces data into fundamental visual elements such as points, lines, planes, and colors, enabling intuitive perception while incorporating unpredictability and generativity through algorithm-based processes. This positions data as a core material for form generation and fashion as a data interface. Second, visual sign representation transforms data into visible signs such as images and text, reconstructing it into interpretable sign systems that generate meanings related to identity, social messages, and psychological states, thereby expanding fashion into a data-driven communication medium. Third, reactive interactivity is manifested through real-time transformations based on causal relationships between data input and garment output. Deterministic and non-deterministic response structures represent predictability and unpredictability, respectively. Through these mechanisms, garments function as interactive media mediating relationships among users, environments, and digital systems, extending into dynamic and relational systems.

ALA인가 문헌정보학 학위 과정의 데이터 사서 양성과 관련된 교과목의 강의계획서 분석

박형주 한국도서관·정보학회 2023 한국도서관정보학회지 Vol.54 No.4

본 연구의 목적은 2023년 미국도서관협회(American Library Association, ALA)인가 문헌정보학 학위 과정에서 제공하는 데이터 사서와 관련된 교과목의 강의계획서의 내용을 분석하는 것이다. 2023년 ALA인가 문헌정보학과에서 공개한 강의계획서 184개를 수집하였다. 데이터 사서의 주요 역량인 데이터 관리와 큐레이션, 데이터 분석 및 시각화, 메타데이터, 정보 서비스, 도서관 경영, 연구 방법론, 학술 도서관, 컴퓨터 프로그래밍, 데이터베이스 과목 등을 식별하였다. 이에 기반하여 데이터 사서와 관련된 강의계획서 127개를 식별한 후, 강의계획서의 내용을 집중 분석하였다. 구체적으로 교과목 명, 교과목 목표, 교과목 설명, 교육 내용, 과제(assignments)를 집중 분석하였다. 데이터 사서 양성을 위한 국내외 교과목의 비교를 위하여 국외 61개 문헌정보학과에서 개설한 교과목 명 3,045개, 교과목 설명 2,559개와 국내 37개 문헌정보학과에서 개설한 1,330개의 교과목 명을 수집 및 분석하였다. 국내외 문헌정보학과 모두 데이터 사서 양성을 위한 교과목을 골고루 개설하였음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 향후 문헌정보학과에서 데이터 사서 양성을 위한 교육 과정의 개발 및 개정 시 논의의 시작점이 될 수 있는 기초 자료로 활용되기를 기대한다. The purpose of this study is to examine the status of data librarian-related course syllabi in the 2023 American Library Association(ALA)-accredited degree programs in Library and Information Science(LIS). The present study examined LIS course syllabi related to data librarian including course titles, course objectives, course descriptions, weekly topics and assignments. ALA-accredited LIS programs offer various courses in data librarianship such as data management and curation, data analysis and visualization, metadata, information services, research methods, library management, academic libraries, computer programming and databases. This study collected 184 syllabi from the ALA-accredited LIS programs and selected and analyzed 127 syllabi that are related to data librarianship. The study examined 3,045 course titles, 2,559 course description from 61 LIS degree programs overseas, and 1,330 course titles from 37 LIS degree programs in Korea. This study found that LIS degree programs both in Korea and overseas offer various courses for data librarians. The researcher hopes the findings of this study will be used as a starting point to develop or redesign courses related to data librarianship in the information field.

데이터베이스 내러티브와 미래를 위한 비판적 역사기술

박제철(Jecheol Park) 동국대학교 영상미디어센터 2020 씨네포럼 Vol.0 No.36

데이터베이스 내러티브는 단지 여러 창발적 내러티브 형식을 가능케 함으로써 스토리텔링의 혁신에 기여했을 뿐만 아니라 선형적 시간관에 기초한 공식적 역사기술에 도전하는 비판적 역사기술의 생산에 크게 기여하고 있다. 하지만 프레드릭 제임슨과 아즈마 히로키는 데이터베이스 내러티브는 역사 감각의 쇠퇴를 야기하면서 역사성의 위기를 불러오기도 했다는 점을 지적해왔다. 본 논문에서 필자는 제임슨과 아즈마의 우려를 고려하면서도 데이터베이스 내러티브가 어떻게 역사의 감각을 회복하고 신장시키는데 기여할 수 있는지를 이론화 한다. 이를 위해 필자는 들뢰즈의 시간의 세 가지 종합 이론과 이와 연관된 그의 영화철학을 이러한 맥락에서 재고찰하고 시간의 두 번째 종합과 세 번째 종합의 구분 그리고 그와 연관된 시간-이미지 유형의 구분이 데이터베이스 내러티브의 역사성을 이론화하는데 있어 어떻게 결정적인지를 밝힌다. 특히 필자는 시간의 세 번째 종합이 구성하는 이후(미래)의 시간과 이에 상응하는 시간의 계열로서의 시간-이미지가 어떻게 데이터베이스 내러티브가 포스트모더니즘의 역사성 퇴조에 맞서 통약불가능한 시간성을 구성하는데 핵심적으로 기여하는지를 강조한다. 필자는 또한 동남아시아의 역사를 다차원적으로 다루고 있는 호추니엔의 데이터베이스 내러티브 작품 <동남아시아 비평사전>을 면밀하게 분석함으로써 역사성의 퇴조가 한층 더 가중된 것처럼 보이는 디지털 미디어의 시대에 데이터베이스 내러티브가 역사의 감각을 어떻게 일깨울 수 있는지를 보여준다. 이 작품이 활용하는 컴퓨터 알고리즘은 이미지와 단어의 선택과 조합을 통제하는 일종의 다이어그램으로 작용하기에 역사성의 퇴조를 야기할 우려가 있지만 데이터베이스와 알고리즘의 부단한 변경, 그리고 데이터베이스 구축 과정과 알고리즘의 실행시에 끼어들 수 있는 예측불가능한 차이들은 동남아시아의 역사를 그 비규정성 속에서 새롭게 경험할 수 있는 길을 열어 놓는다. 이렇게 호추니엔의 이 작품은 서구의 식민주의적 역사와 통약불가능한 동남아시아의 역사적 경험을 구제함으로써 역사성의 쇠퇴가 가속화되는 디지털 시대에 동남아시아의 역사를 포스트식민적 관점에서 비판적으로 다시 쓰는데 크게 기여하고 있다. The database narrative, allowing for various emergent narrative forms, not only has contributed to the innovation of storytelling but also to the production of a critical historiography that challenges the official historiography based on the concept of a linear time. But this narrative form, according to critics such as Fredric Jameson and Azuma Hiroki, causes the decline of the sense of history and the crisis of historicity. This paper theorizes the ways in which the database narrative, despite its inherent tendency to efface historicity discussed by Jameson and Azuma, can serve to restore and enhance the sense of history. For this purpose, I examine Gilles Deleuze"s theory of the three syntheses of time and his relevant film-philosophy to see how his distinction between the second and the third synthesis of time and that between the two types of the time-image are crucial to theorizing the historicity of the database narrative. More specifically, I highlight how both the time of the after (or the future) constituted by the third synthesis and its corresponding type of the time-image that is a series of time are crucial to the database narrative"s role in forming an incommensurable temporality against the postmodern lack of historicity. As a case study, I closely read Ho Tzu Nyen"s The Critical Dictionary of Southeast Asia, a computational media work that addresses the multidimensional history of Southeast Asia in a database narrative form, to illustrate how, in the era of digital media that intensifies the decay of historicity, the database narrative can serve to reawaken the sense of history. Although the computer algorithm this work employs runs the risk of consolidating the effacement of historicity by serving as a diagram that controls the selection and the combination of images and words, both the ceaseless changes in the database and the algorithm and the unpredictable differences that may invade the work in the process of constructing a database and executing the algorithm open up a possibility of experiencing the history of Southeast Asia in a new and indeterminate form. In this respect, Ho"s work, by resuscitating Southeast Asia"s historical experience incommensurable with the West"s colonialist one, makes a remarkable contribution to critically rewriting the history of Southeast Asia from a postcolonialist perspective in an increasingly ahistorical digital era.

리두 - 로그 기반 신뢰적인 이기종 데이터베이스 동기화 시스템 구현

홍길석,김홍연,강성현,민준기 한국정보과학회 2016 데이타베이스 연구 Vol.32 No.2

Database synchronization techniques are used for various application areas. Of particular, in the environments such as company Merger and Acquisition(M&A), business tie-up or change of working patterns, the requirement to synchronize data between heterogeneous databases become increase. In order to synchronize heterogeneous databases, we have to detect the data change occurring databases. In this paper, we implement a heterogeneous database synchronization system. For this, we collect the redo-log records which are stored when data changes are arisen in a database and restore them to SQL statements. We devise a mediator which transmits data among synchronization entries to synchronize heterogeneous databases efficiently, and it allows us to build a fault tolerant system occurring in database synchronization. 데이터베이스 동기화 기술은 다양한 응용 분야에서 활용되어진다. 특히, 기업의 인수합병, 기업 간 업무 제휴 또는 업무 형태의 변화와 같은 상황에서 이기종 데이터베이스 간의 데이터 동기화에 대한 필요성이 점점증가하고 있다. 서로 다른 종류의 데이터베이스를 동기화하기 위해 데이터베이스에서 발생하는 데이터 갱신을 감지해야 한다. 본 논문에서, 우리는 데이터베이스에서 데이터 갱신이 발생할 경우 기록되는 리두-로그를수집하고 이를 질의문으로 복원하는 이기종 간의 데이터베이스 동기화 시스템을 구현하였다. 서로 다른 종류의 데이터베이스의 효율적인 동기화를 위해 동기화 개체 사이에 데이터 전송을 담당하는 중계자를 개발하였으며, 이를 통해 동기화 수행 중에 발생하는 장애에 대한 고장 감내 시스템을 구현하였다.

국가 과학데이터 공유ㆍ활용 서비스를 위한 사례 연구

진영근,이원구 한국융합학회 2018 한국융합학회논문지 Vol.9 No.8

모든 분야에서 과학데이터의 생산 및 수집에 많은 비용과 시간이 소요되고 있으며, 또한 공유와 재활용 정도가 매우 낮은 실정이다. 학제간 연구를 지원하기 위해서는 대량으로 발생하고 있는 과학데이터가 체계적으로 보존 및 공유되어 야 하며, 또한 반복할 수 없거나 반복하는데 많은 비용이 발생하는 실험 및 관찰 데이터의 보존과 재사용 및 활용 환경 구축 이 필수적이다. 이에, 본 연구에서는 국가 과학데이터를 수집·저장·관리·공유·활용할 수 있는 서비스와 국가 R&D 관련 기관, 국제적인 과학기술 단체 및 기관과의 다양한 과학데이터 연동 인터페이스를 제안한다. 이를 통해, 현재 개발되어 있는 기존 과학 데이터베이스들의 활용성을 증대시키고 산업적 파급 효과가 높은 과학 데이터를 더욱 개발하여 국가 연구개발 활동을 지원하는 과학 데이터 인프라를 확충하는데 기여하고자 한다. Production and collection of scientific data in all areas is costly and time consuming. The level of sharing and recycling of scientific data is also very low. In order to support interdisciplinary research, massive scientific data should be systematically preserved and shared. In addition, it is essential to build an infrastructure to preserve and utilize the costly experiment and observation data. In this study, we propose a service that can collect, store, manage, share, and utilize national science data. It also suggests interfaces for various scientific data interactions with national R & D related organizations, international scientific and technological organizations and institutions. This will increase the availability of existing scientific databases that are currently being developed.

데이터의 소유권과 현지화에 관한 연구

김신언,구성권 서울시립대학교 서울시립대학교 법학연구소 2021 서울법학 Vol.29 No.2

With the development of the Internet, it became possible to collect and use personal information freely, and governments began to strengthen privacy laws. However, as the global economy has become digitalized and various platform businesses using personal information have grown, data have been recognized as a resource, and the privacy law is being revised again to enable economic use. In particular, as governments foster the My Data industry, where individuals can directly control and utilize their own information, the legal principles for individual data sovereignty are also developing. On the other hand, interest in the national data sovereignty is also growing as the government implements policies to localize data to protect domestic resources and secure competitiveness of domestic companies. However, Data Localization should be developed in a way that does not store data in the country but is appropriately utilized in terms of economic revitalization. On the other hand, tax law focuses on data as a new tax source in the digital economy. However, the arguments presented by socialist and economists as the source of basic income are insufficient to be used as legal arguments for data tax levies. Therefore, this paper sought to review domestic and international laws on ownership of data and to find an interface that could be linked to data localization as a way to address international taxation issues, especially with regard to cross-border movement of data. Data taxe not only has the advantage that of allowing and limiting multinational IT companies such as Google to transfer data to overseas servers in an economical way, but also complement existing tax-oriented international taxation systems by taxing almost free data. Data tax is aimed at taxation on unidentified data in the blind spot of individual data ownership, so it also has the function of complementing each other without conflict with the MyData industry being pushed by the government. This article presents the need for the introduction of a data fundamental law that grants government control to complete the legal mechanisms necessary for the initial settlement of data taxes that can let data economically be localized. 인터넷이 발달하면서 자유롭게 개인의 정보를 수집하고 이용하는 것이 가능해지자 각국 정부는 개인의 프라이버시권을 강화하기 위해 개인정보보호 법률을 강화하기 시작하였다. 그러나 세계 경제가 디지털화되면서 개인정보를 이용한 각종 플랫폼비즈니스가 성장하게 되자 데이터를 자원으로 인식하게 되었고, 경제적 활용이 가능하도록 개인정보보호법을 다시 수정하고 있는 추세이다. 특히 개인이 자신의 정보를 직접 통제하고 활용할 수 있는 마이데이터 산업을 각국 정부가 육성하면서 개인의 데이터 주권에 대한 법리도 발전하고 있다. 한편, 기본소득을 연구한 경제학자들은 데이터를 정부가 과세하자는 논리적 근거를 데이터가 공유자산이라는 점에서 찾고 있다. 그러나 이러한 주장은 법률적으로 데이터소유권에 대한 통찰의 부족에서 나온 오류이다. 자국에서 발생한 데이터의 해외이전에는 국내자원 보호와 국내기업의 경쟁력 확보를 위해 데이터 현지화 정책을 시행하면서 국가의 데이터 주권에도 관심이 커지고 있다. 그러나 데이터의 현지화는 데이터를 국내에 쌓아두는 것이 아니라 경제 활성화 측면에서 적절히 활용하는 방향으로 전개되어야 한다. 본 논문에서는 데이터의 소유권과 관련한 국내외 법률을 검토하고 특히 데이터의 역외이동과 관련하여 경제적 제재를 통해 데이터 현지화와 연결할 접점을 찾고자 하였다. 즉, 데이터를 역외로 이전할 때 조세를 징수하면 구글 등과 같은 다국적 IT기업들이 해외 서버로 데이터를 이전할 때 경제적으로 그 허용과 제한을 절충시킬 수 있다는 이점이 있다. 또한, 마이데이터 산업에서 개인의 데이터소유권 사각지대에 있는 비식별 조치된 데이터의 해외이전도 국가가 통제할 수 있게 된다. 다만, 경제적인 데이터 현지화를 위해서는 정부의 데이터 주권의 근거를 만들 수 있는 데이터 기본법을 도입하여 법적 메커니즘을 완성하여야 할 것이다.