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데이터 경제 시대의 기술 혁신과 패러다임 변화
  |  입력 : 2018-12-30 23:09
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데이터 주도권을 선점해야 세계 경제의 패권을 갖는다

[보안뉴스= 강준영 KDB산업은행 미래전략개발부 선임연구원] ‘데이터 경제’는 데이터가 경제활동의 중요한 자원으로 활용되는 경제를 말한다. 이 경제의 근간인 데이터는 일찍부터 다양한 분야에서 생성돼 왔으며, 최근에는 스마트 기기와 사물인터넷(IoT) 등의 확산에 따라 양이 급격히 늘고 있다. 이러한 가운데 빅데이터, 인공지능(AI) 등 데이터 기반 혁신 기술은 유통과 콘텐츠, 금융 등에서의 맞춤형 서비스, 업무 자동화, 초기 단계의 자율주행을 가능하게 했고 이미 우리 삶의 일부분으로 자리매김해 가고 있다.

[사진=dreamstime]


일각에서는 데이터 경제 경쟁력이 향후 경제성장의 성패를 좌우할 것으로 전망하고 있다. 이 가운데 미국, 유럽, 일본, 중국 등 주요국은 ‘데이터 경제 육성’을 중심으로 국가 전략을 수립해 새로운 경제성장을 모색하고 있다. 다른 한편에서는 데이터 기술과 새로운 비즈니스 모델로 무장한 아마존과 같은 빅테크(Big Tech)가 데이터가 존재하는 모든 산업을 잠식해가며 시장을 재편하는 모습을 보이기도 한다.

여기에서는 ‘데이터 경제 시대의 기술 혁신과 패러다임 변화 보고서’를 통해 4차 산업혁명 시대의 데이터 중요성에 대해 살펴본다.

데이터 경제에서 데이터는 ‘21세기의 원유’라고 불리며 활용성을 강조하는 입장과 개인정보보호를 강조하는 2가지 입장이 있다. 오늘날의 경제를 이끄는 데이터의 가치와 함께 관련 규제도 이슈가 되고 있다.

데이터는 ①일반적으로 이론을 세우는데 바탕이 되는 자료 ②관찰이나 실험, 조사로 얻은 자료 ③컴퓨터가 처리할 수 있는 문자나 숫자와 같은 형태를 가진 자료 등의 의미로 쓰인다. 경제 구성원들은 데이터를 생성하고 이를 수집해 분석·변환해 활용함으로써 부가가치를 창출한다. 데이터 분석으로 발견한 정보는 저마다의 경험과 결합하면서 지식이 되고, 축적된 지식은 인사이트와 결부돼 미래를 내다보는 지혜로 변환된다. 이 지식과 지혜는 가치있는 제품과 서비스, 더 나은 의사결정을 가능하게 한다.

이처럼 데이터를 중심으로 일어나는 여러 활동은 유전을 발견해 원유를 생산하고 이를 정제·가공해 휘발유과 신소재를 만드는 과정과 유사하다. 수집된 데이터는 화학공정을 거치는 원유와 같이 ‘알고리즘과 비즈니스 모델’을 통해 가공되면서 새로운 가치를 갖게 되고, 스마트폰과 애플리케이션 등을 통해 소비자에게 유통된다.

데이터 역시 많은 변환 과정을 거치면서 점증적으로 가치가 창출된다. 이런 이유로 많은 이들이 데이터를 21세기의 원유에 비유한다. 이 가운데 2017년 5월 이코노미스트는 구글, 아마존, 페이스북 등을 과거 석유 경제를 주도했던 스탠더드오일에 비유하면서 데이터를 세상에서 가장 가치 있는 자원으로 평가하기도 했다.

데이터에 대한 가치 평가는 주로 공공 데이터에 대해 주로 활용되며 데이터 가치에 대한 대중의 인식 전환에도 기여했다. 공공 데이터의 민간 공개만으로도 국내총생산(GDP)이 증가하기도 했다.

공공 데이터의 가치에 대해 2015년 11월 유럽연합(EU)집행위원회는 5년간 3.250억 유로를, 2016년 6월 우리 정부는 연간 1조 3,000억원으로 평가하기도 했다. 최근에는 데이터 획득 목적의 인수·합병(Date-driven M&A)을 통해 거래 가격이 재조명되기도 했다. 빅테크들은 거래의 목적이 데이터인 M&A에 엄청난 금액을 투자하고 있다.

이들은 데이터를 수집·분석해 차별화된 서비스를 창출하므로, 데이터 확보가 경쟁력 유지의 근간으로 보고 있다. 이와 관련 MIT 슬론 매니지먼트 리뷰는 2017년 3월 마이크로소프트의 링크드인 인수가격 262억 달러에 대해 1명의 개인정보를 260달러에 사는 기업이 있다고 평가했다.

비즈니스 현장에서 데이터의 중요성은 이미 일반상식으로, 이제는 ‘데이터 분석 인프라’ 투자에 나서는 단계다. 2018년 6월 발표된 전 세계 최고경영진 대상 설문조사(MIT 테크놀로지 리뷰)에서 응답자의 86%가 데이터의 중요성을 인식하고 있다고 답변한 것이 그 방증이다.

이는 2014년 11월 비즈니스 소프트웨어 얼라이언스가 발표한 설문조사와 비교할 때 데이터에 대한 중요성 인식이 상당히 강화된 것을 보여준다. 같은 설문조사에서 최고경영진의 78%는 데이터 분석 인프라 투자를 고려하고 있다고 답변했다. 글로벌 선도 기업들은 이미 데이터 분석을 통해 제조설비와 프로세스를 최적화하고 있으며, 이를 통해 생산비용을 크게 절감하는 효과를 거두고 있다.

데이터 경제라는 용어는 2011년 3월 가트너 보고서에서 처음 소개됐으나 2017년부터 사용이 본격화됐다. EU집행위원회가 2017년 1월 데이터 경제에 대한 최초의 개념 정립을 시도했다.

EU집행위원회에 따르면, 데이터 경제는 데이터에 접근하고 활용할 수 있도록 협업하는 과정에서 데이터의 생산과 인프라 제공, 연구조사를 담당하는 구성원으로 이뤄진 생태계를 뜻한다. 같은해 5월 이코노미스트는 데이터는 그 자체로서 가치를 가지는 핵심 자산이자 원료로 새로운 경제를 부상시키고 있다고 언급했다. 이후 데이터를 중심으로 하는 경제활동에 대한 새로운 해석이 이뤄지고 있다. 최근에는 데이터 경제가 생태계의 개념을 넘어 데이터가 경제 활동의 중요한 자원으로 사용되는 새로운 경제 구조의 의미로 사용되고 있다.

이 새로운 경제에서 데이터를 둘러싼 구성원들은 데이터의 수집과 저장·유통·활용 과정에서 일정한 가치 사슬을 구성한다. 개인과 기업·정부, 센서 등 다양한 원천에서 데이터가 생성되며, 이런 데이터가 수집돼 데이터 서비스 제공자에 의해 정제되고 가공돼 판매된다. 구매된 데이터는 생산성 향상 또는 새로운 서비스 개발에 활용돼 최종 사용자인 소비자에게 제공된다.

데이터와 규제환경
경제 활동에서는 개인정보가 가장 가치있는 데이터로 인식된다. 개인의 소비행태, 위치정보 등의 데이터를 통해 개인의 니즈를 파악할 수 있고 이에 따른 맞춤형 제품과 서비스를 개발할 수 있기 때문이다. 그러나 자칫 개인의 사생활을 침해할 수 있어 많은 국가에서 법령으로 보호하고 있다. 우리나라도 개인정보보호법을 통해 규제하고 있다.

개인정보는 일반적으로 식별되거나 식별가능한 자연인 즉, 정보 주체와 관련된 모든 정보로 정의된다. 그러나 기술의 발전에 따라 개인정보의 식별가능성은 커지고 있으며, 개인정보의 범위도 확대되고 있다. AI, 빅데이터 등 신기술을 사용해 여러 데이터를 결합해 분석하면 숨겨진 개인정보의 추출이 가능하기 때문이다.

이에 따라 EU는 국경개방과 화폐시장 통합에 이은 디지털 단일 시장 실현을 위해 개인정보보호 기준 통합이 필요하다는 점을 인식하고, 통일된 규범인 EU 일반 개인정보보호규정(GDPR)을 제정해 2018년 5월 25일부터 전면 시행했다. GDPR은 4년간의 EU 논의를 거쳐 마련된 광범위한 법규다. 11장 99개 조항에 기업의 정보처리 내부통제 강화와 개인의 정보통제권 강화, 개인정보의 역외이전 제한 등을 담고 있다. 규제 대상은 EU 시장과 거래하는 모든 국가의 기업이다.

데이터 기반 기술의 혁신
GDPR 등 규제환경은 사용할 수 있는 데이터의 범위를 규정하고 있지만, 실제로는 규제를 준수해 수집된 데이터도 분석 기술의 한계로 많아야 20%만 활용되고 있다. 그러나 빅데이터, AI, 블록체인 등 데이터 기술의 발전은 쓸 수 있는 데이터의 범위를 확장하고 있을 뿐 아니라 같은 양의 데이터로부터 더 많은 가치를 추출할 수 있게 하고 있다.

2010년 전후로 시작된 데이터 급증은 대규모 데이터의 저장과 처리를 위한 새로운 기술을 요구하고 있으며, 이 가운데 빅데이터라는 용어가 등장했다. 빅데이터는 거대한 데이터의 집합 또는 이를 저장·전송·처리할 수 있는 기술을 동시에 의미한다.

최근에는 데이터 혁신을 주도하는 새로운 기술로 AI가 주목받고 있다. AI는 스스로 데이터를 전처리하고 학습용 데이터로부터 문제해결 로직을 만들어 내는 등 데이터 사이언티스트의 역할을 대체하고 있다. 빅데이터가 데이터 경제의 과거이자 현재라면, 이 한계를 뛰어넘는 AI와 이를 보완하는 블록체인이 미래로 부상하고 있다.

1956년 존 맥카시가 제안한 AI는 인간의 지능을 시스템으로 구현한 것 또는 그 방법론을 연구하는 과학으로 정의됐으나, 2012년 딥러닝이 개발되고, 2016년 3월 알파고가 등장이후에 비약적으로 발전했다. 2018년 4월 EU집행위는 AI는 그 자체로도 중요하지만 전통산업을 새로운 형태로 재창조할 기술로 지목하기에 이른다. 예를 들어 모빌리티에 접목하면 자율주행기술로 변화한다. 이같은 특성 때문에 전문가들은 AI를 혁신의 조력자로 비유한다.

AI와 함께 회자되는 머신러닝과 딥러닝은 AI를 개발하는 새로운 방법 또는 과정이라고 이해하면 되며, 딥러닝은 머신러닝의 한 종류라고 보면 된다. 딥러닝은 다양한 로직이 개발되고 있는데 그중 CNN(회선 신경망)과 RNN(재귀 신경망)이 대표적이다. CNN은 특징을 추출하고 추상화된 레이어를 생성하는 단계와 데이터 용량을 줄이는 단계로 구성되며 ‘이미지 식별’에 주로 쓰인다. RNN은 순환구조를 통해 과거의 학습을 현재의 학습에 반영하는 특성을 가진 알고리즘으로 등장과 시간 순서가 중요한 ‘음성과 문맥 처리’에 적합하다.

주요국의 데이터 정책
미국 : 빅데이터 R&D 전략계획(2016)

4차 산업혁명에 따른 기술 발전으로 인해 주요국은 데이터 경제 육성을 국가 전략 수립에 중요한 방향으로 잡고 새로운 성장을 모색하고 있다. 먼저 데이터 경제를 주도하고 있는 미국은 2016년 범부처 차원의 빅데이터 R&D 전략을 제시하며 미래 빅데이터 환경변화에 대응하고 있다.

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미국은 데이터 활용에 우호적인 문화와 제도적인 국가로, 의료 등 특정 분야에서만 데이터 유통을 규제한다. 규제도 상당부분 옵트아웃의 형태다. 옵트아웃이란 당사자가 거부할 때만 자료 수집이 금지되는 것을 가리킨다. 이처럼 자유로운 환경은 민간의 창의력과 역동성과 맞물려 전 세계 데이터 경제를 주도하는 원동력이 되고 있다.

EU : 데이터 경제 육성 전략(2017)
EU는 2015년 ‘디지털 단일 시장 전략’을 발표하고 이를 위한 장벽 제거와 역내 시장 통합을 통한 성장을 추구해 왔다. 2017년 1월에는 이 전략의 세부과제에 불과했던 데이터 경제 육성을 전략 지위로 격상시키면서 자유로운 데이터의 유통과 활용을 통한 경제 성장을 최우선 성장 전략으로 강조하고 있다.

이어 2018년 4월에는 AI를 증기기관, 전기와 마찬가지로 세상을 변화시킬 기술로 지목하고 투자를 확대하고 있다. EU집행위는 2020년까지 200억유로를 투자할 계획과 함께 헬스와 행정, 운송, 농업, 제조 분야에서 개인의 삶의 질 향상과 경제·사회적 가치 창출에 기여하는 AI 프로젝트를 선정해 지원할 계획을 밝히기도 했다.

일본 : 미래투자전략(2017)
제조업 전통이 강한 일본은 여전히 데이터 경제로의 이행이 더디다. 그동안 일본은 서구권과는 달리 스마트 팩토리 등 실물 경제의 효율화에 집중해 왔다. 2017년 6월 일본은 국가비전으로 ‘초 스마트 사회 실현을 위한 미래투자전략 2017’을 발표하고 데이터 활용 기반 구축을 기반으로 5대 신성장 분야를 육성하겠다는 계획을 밝혔다.

나아가 개인의 정보통제권 보장과 개인정보의 상업적 이용을 위해 2018년 5월 ‘정보신탁의 인정에 관한 지침안’을 마련하고 정보은행 도입을 추진하고 있다. 정보은행은 개인정보 활용 계약 등에 따라 PDS(Personal Data Store) 시스템을 활용해 데이터를 관리하고 개인이 정한 조건에 따라 개인 대신 타당성을 판단해 제3자에게 데이터를 제공하는 기구다.

중국 : 빅데이터 산업 발전 계획(2017)
중국은 인구·경제 규모를 바탕으로 ‘10개 이상의 빅데이터 선도기업, 500개 응용 서비스 기업 육성’을 천명하는 등 글로벌 빅데이터 시장 선도 계획을 발표했다. 이에 따라 데이터 개방을 확대하고, 플랫폼·빅데이터 기술 개발과 인재 육성을 지원하는 것에서 나아가 데이터 유통 인프라를 지원하고 있다.

이미 세계 최초로 설립한 데이터 거래소를 기반으로 공공 데이터의 가공과 판매, 민간 데이터 거래를 촉진하고 있다. 2015년 2월 설립된 구이양 빅데이터 거래소는 유통 플랫폼인 GBDE를 운영하고 2,643종류의 데이터를 유통하고 있다.

중국 국민들은 스마트폰 기반 QR 코드 결제에 익숙하며, 일부 공중화장실에서는 얼굴인식 AI를 통해 개인에게 제한된 양의 화장지만 제공하는 시스템도 운영하는 등 일상에 데이터 신기술을 빠르게 접목하고 있다. 중국의 바이두, 알리바바, 텐센트 등 빅테크는 중국의 AI 경쟁력을 미국에 이은 2위로 격상시킨 원동력으로 평가받고 있다.

한국 : 가장 안전하게 데이터를 쓰는 나라(2018)
우리나라도 2018년 8월 데이터 경제 활성화 정책을 발표했다. ‘금융분야 데이터 활용 및 정보보호 종합 방안(금융위원회)’, ‘데이터 산업 활성화 전략(관계부처 합동)’ 등을 망라한 범부처 종합 정책이다.

①빅데이터와 AI, 데이터센터 등에 2019년 중 1조원을 투자해 데이터 경제 활성화를 위한 산업을 육성하고 ②가명 정보 개념 및 처리절차 마련, 프라이버시 침해에 대한 처벌 강화 등을 통한 개인정보보호 활용의 조화를 모색하는 것이 주요 내용이다.

우리 정부의 대응은 주요국에 비해 다소 늦은 감이 있지만 내용은 다른 나라의 내용을 모두 포괄하고 있어 데이터 경제를 항한 중요한 시발점이 될 것으로 예상되고 있다. 다만 이 정책의 실행을 위해 필요한 개인정보보호법, 신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률 등 법 개정이 과제로 남아 있다.
[글_ 강준영 KDB산업은행 미래전략개발부 선임연구원]

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