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1빅데이터 유통의 경제적 효과에 관한 연구사례 분석

저자 : 유승훈 ( Seung Hun Yu ) , 김윤호 ( Yun Ho Kim )

발행기관 : 한국유통경영학회(구 한국유통정보학회) 간행물 : 유통경영학회지 17권 4호 발행 연도 : 2014 페이지 : pp. 85-95 (11 pages)

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유비쿼터스 네트워크 서비스 환경의 구축, 디바이스 차원에서의 진화가 어울어지면서 다양하고 방대한 디지털 데이터가 네트워크에서 생성ㆍ유통ㆍ축적되고 있다. 클라우드 컴퓨팅이나 하둡(Hadoop) 등 대용량 데이터의 리얼타임 분산처리기법도 보급됨에 따라 이제까지 이용할 수 없었던 데이터를 활용하고, 미래 예측이나 상품ㆍ서비스의 제안, 인프라 보수와 같은 새로운 가치를 창출하는 영역이 넓어지고 있다. 빅데이터의 유통은 모든 산업과 기술, 사회에 걸쳐 영향을 미치며, 향후 기반 기술의 하나가 될 것이라고 전망되며, 빅데이터 시장은 지속적으로 성장하며 다수의 사회ㆍ경제적 효과를 창출할 것으로 예상되고 있다. 본 연구에서는 선행연구를 바탕으로 빅데이터 유통의 경제적 효과에 관한 연구사례를 분석 틀을 만들었다. 분석 틀은 빅데이터 유통의 내용적 측면에서 ‘빅데이터 애널리틱스에 의한 경제효과’와 ‘빅데이터 활용에 의한 경제효과’로 나누고, 연구범위를 거시, 준거시, 미시 분석으로 분류하였으며, 분석대상 연구사례는 SAS, TDWI, MIT, Mckinsey, GE 등 5개 기업 및 연구기관이다.주요 분석결과는 다음과 같다. SAS의 연구는 한 국가 및 산업(건강, 행정, 제조, 운송, 보험, 소매, 정보통신, 금융, 에너지 등)을 분석 단위로 하여 빅데이터 애널리틱스 기술이 증가할 경우의 경제 가치를 산출하였다. 효율성 가치 혁신에 주는 가치, 비즈니스 창출 가치를 결과물 지표로 설정하였다. TDWI와 MIT의 연구는 기업을 분석 단위로 하여, 설문 조사 데이터에서 빅데이터 애널리틱스에 의한 사업 효과를 분석하였다. 주요 결과물 지표로서 "보다 효과적인 타깃 마케팅", "보다 적절한 사업계획 수립", "소비자 세분화`` 등을 설정하였다. Mckinsey 연구는 산업ㆍ업계를 분석 대상으로 빅데이터 활용에 의한 경제 효과를 측정하였으며, 성과물 지표로 비용 절감 효과, 생산성 향상 효과를 설정하였다. GE의 연구는 네트워크 활용에 의한 비용(연료비 등) 절감 효과를 산출하였다.


As firms are able to setup ubiquitous computing environment and as computing devices develop, there is an accumulation of diverse and massive digital data. As technology such as cloud computing and Hadoop are available widely, firms are able to analyze data in real-time basis and able to use data that they were not able to use before. Accordingly, they are able to introduce new products and services and create and add values by expanding their business activity boundaries. Distribution of big data affects every industry, technology and society. In addition, it is forecasted that it will be one of the main technology development for the future. It will continuously grow and will create many socioeconomic values. This paper analyzes economic effects of big data distribution by reviewing preceding case studies. The paper examines economic effects of big data in analytical aspect and economic effects of big data utilization by reviewing case studies in SAS, TDWI, MIT, Mckinsey and GE. As result, it shows that there is increase in economic value of big data in analytical aspect in the case of SAS study. In the cases of TDWI and MIT, a big data helped firms to segment and target their markets more effectively and improved implementation of business strategies. In the case of McKinsey study, it shows there are economic effects such as cost reduction and increase in productivity. In the case of GE study, it also shows reduction in cost.

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2실물옵션 기법을 이용한 기업의 빅데이터 기술 도입의 경제적 가치 분석 - 유유제약 사례를 중심으로 -

저자 : 장혁수 ( Hyuk Soo Jang ) , 이봉규 ( Bong Gyou Lee )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 15권 6호 발행 연도 : 2014 페이지 : pp. 15-26 (12 pages)

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본 연구는 실물옵션모형을 이용하여 기업의 빅데이터 기술도입에 따른 경제적 가치를 분석한 연구로, 빅데이터 기술도입을 결정한 기업의 주가를 이용하여 주가증분으로 평가한 경제적 가치의 크기를 옵션가치를 통해 분석하였다. 옵션가치 도출을 위해 빅데이터 기술을 마케팅에 활용한 기업의 주가를 통해 빅데이터 기술에 의한 주가증분을 추출하고, 해당 주가로 일반화적률법(GMM)을 이용하여 확률과정을 추정하였다. 옵션가치 도출을 위해 블랙-숄즈 편미분방정식을 도출하였고, 이를 수치해석적 방법인 유한차분법으로 해를 구하여 빅데이터 기술 도입에 따른 경제적 가치를 추정하였다. 분석결과, 빅데이터 투자비용을 5천만 원으로 가정했을 때, 주가증분을 통해 도출한 옵션가치는 약 38.5억 원으로 나타났고 시간가치는 약 1백만에 해당하는 것으로 나타났다. 따라서 빅데이터 기술도입은 실질적인 기업의 수익을 창출하는 효과에 더하여, 미미하지만 투자시점에 고려할 수 있는 추가적 시간가치까지 존재하는 것으로 해석된다. 민감도분석 결과 기초자산 크기가 작아질수록 옵션가치는 낮아지고, 투자비용이 낮아질수록 옵션가치는 높아지는 것으로 분석되었고, 변동성 변화에 따른 옵션가치 민감도는 크지 않은 것으로 나타났는데 이는 빅데이터 기술의 경우 기술도입 기간과 이에 따른 주가변동 폭이 낮아 변동성 증가에 따른 내재가치 증가 효과가 크지 않기 때문인 것으로 해석된다. 본 연구는 빅데이터 기술도입에 따른 효과를 실물옵션을 도입하여 분석한 최초의 연구로 빅데이터 옵션가치 도출에 빅데이터 기술을 도입한 기업의 주가를 기초자산으로 사용한 최초의 연구라는 점에서 기존연구와 차별화된다. 기업들의 빅데이터 기술 도입이 비교적 최근에 발생하였음을 고려할 때 동 분석방법론을 다양한 기업에 적용함으로 빅데이터 기술의 정체한 가치를 도출하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.


This study focus on a economic value of the Big Data technologies by real options model using big data technology company`s stock price to determine the price of the economic value of incremental assessed value. For estimating stochastic process of company`s stock price by big data technology to extract the incremental shares, Generalized Moments Method (GMM) are used. Option value for Black-Scholes partial differential equation was derived, in which finite difference numerical methods to obtain the Big Data technology was introduced to estimate the economic value. As a result, a option value of big data technology investment is 38.5 billion under assumption which investment cost is 50 million won and time value is a about 1 million, respectively. Thus, introduction of big data technology to create a substantial effect on corporate profits, is valuable and there are an effects on the additional time value. Sensitivity analysis of lower underlying asset value appear decreased options value and the lower investment cost showed increased options value. A volatility are not sensitive on the option value due to the big data technological characteristics which are low stock volatility and introduction periods.

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3빅데이터 분석기술 활성화를 위한 개인정보보호법의 개선 방안 - EU GDPR과의 비교 분석을 중심으로 -

저자 : 박노형 ( Nohyoung Park ) , 정명현 ( Myung-hyun Chung )

발행기관 : 고려대학교 법학연구원 간행물 : 고려법학 85권 0호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 1-39 (39 pages)

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빅데이터 분석기술 차원에서 개인정보의 광범위한 수집과 추가 처리는 대규모의 전자적 감시, 프로파일링 및 개인정보의 공개와 관련하여 심각한 프라이버시 침해 우려를 제기한다. 빅데이터 분석기술이 정보의 최대한의 수집과 활용인 점에서 개인정보보호의 기본원칙 중에서 `개인정보 최소화` 원칙을 위반할 가능성이 높기 때문이다. 빅데이터 분석기술의 활성화를 위하여 개인의 프라이버시와 개인정보보호가 일방적으로 제한되거나 침해될 수 없을 것이고, 동시에 관련 기술과 혁신의 발전이 무조건 제한되거나 침해될 수 없다. 프라이버시와 개인정보보호의 법익과 기술발전에 근거한 빅데이터 분석기술의 활용 사이의 올바른 균형이 요구된다. 한국의 개인정보보호법은 개인정보보호에 관한 일반법으로서 2011년 채택되어 상당히 최근에 제정되었음에도, 빅데이터 분석기술 등 개인정보의 활용 측면에서는 상당히 부정적인 역할을 하는 것으로 비판을 받고 있다. IT강국이라고 자타가 공인하는 한국에서 개인정보보호와 개인정보 활용의 올바른 균형이 상실된 것으로 볼 수 있다. 한국 개인정보보호법의 빅데이터 분석기술의 활성화에 대한 문제는 크게 개인정보의 `목적 외 이용·제공`과 개인정보의 소위 `비식별처리`에 기인하는 것으로 볼 수 있다. 빅데이터 분석기술에서 개인정보가 수집 또는 제공되어 이용되는 과정에서 그 대상인 대량의 개인정보가 원래의 수집 목적으로만 처리될 수 없는 현실적인 한계가 있기 때문이다. 이러한 점에서 개인정보의 특정 개인에 대한 식별성을 제거하는 비식별처리가 빅데이터 분석기술을 위한 모범답안으로서 제시되고 있지만, 일단 비식별처리된 개인정보가 달리 재식별화되는 현실적인 문제가 제기된다. 그럼에도, 개인정보의 목적 외 이용·제공과 비식별처리는 현실적으로 불가피하고, 이들은 개인정보보호를 주된 목적으로 하는 개인정보보호법의 법적 테두리 내에 존재해야 할 것이다. 유럽연합의 `일반개인정보보호규칙`(GDPR)은 가명처리정보와 익명처리정보를 구분하여, 개인정보에 해당하는 가명처리정보는 일정한 법률요건을 충족하는 경우 목적 외 처리로서 허용하고 있다. 빅데이터 분석기술과 개인정보보호의 조화에 관하여 목적 외 처리로서 가명조치를 포함하는 유럽연합의 접근이 보다 현실적이고 법적으로 안정적이라고 판단된다. 특히 가명조치가 익명조치보다 선호되는 것은 가역성이라는 점에서 익명조치도 결코 완전하지 않으며, 또한 익명조치와 달리 가명조치는 여전히 개인정보보호법의 적용 범위 내에 있기 때문이다. 즉, 개인정보보호법의 세계적 추세인 개인정보보호와 개인정보 활용 사이의 균형 추구가 반영될 수 있을 것이다. 2016년 발표된 `개인정보 비식별 조치 가이드라인 -비식별 조치 기준 및 지원·관리체계 안내-`는 익명조치에 집중한 점에서, 또한 보다 정상적인 개인정보보호법의 개정을 `가이드라인`으로 대신하는 점에서 긍정적이라고 볼 수 없다. 개인정보보호법의 목적으로부터 빅데이터 분석기술을 포용까지 동법의 전면적인 개정이 필요할 것이다.


The digital economy in the 21st century does have to accommodate the active utilization of personal data through big data analytics. At the same time, the data protection for individuals, who are the basic components of the society being domestic or international, may not be precluded. Accordingly both big data analytics and data protection should go together, and data protection should be integrated in the use of personal data. Big data analytics, however, while aiming at collecting and processing a maximum amount of personal data, is very likely to violate the principle of data minimization, which is a primary principle of data protection. The Personal Information Protection Act(PIPA) of Korea, however, is being criticized for its lack of flexibility in allowing big data analytics, although it was adopted as a general law of data protection very recently, i.e., in 2011. The main difficulty of the PIPA in respect of big data analytics seems to come from the provisions relating to `the use and provision of personal data for purposes other than those in the original collection` and the so-called `de-identification` of personal data. Big data analytics tends to naturally require processing of an enormous amount of personal data so that personal data may not be processed only for the original purposes in collection. De-identification of personal data, in particular anonymisation, is suggested and introduced administratively for the purposes to promote big data analytics by eliminating identifiability of specific individuals. But it cannot avoid a risk of re-identification as technology develops. The approach of the EU to allow pseudonymisation for processing of personal data for the purposes other than those in the original collection seems to be more practically reasonable and legally certain. One of the reasons why pseudonymisation is preferred to anonymisation is that the latter may not be perfect in its possible reversibility, and that the former is still under the scope of the application of data protection law. However, the `de-identification guideline` published in June 2016 by the Korean governments concerned with data protection does not seem to be positive in that it focuses mainly anonymisation and that it lacks a formal legal status. The guideline seems to confuse data processors and also data subjects. The PIPA should be amended at least to include the use of personal data along with data protection in the provision of its purposes and objects and also to allow big data analytics more flexibly by adopting pseudonymisation.

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4개인정보 비식별화기술 적용수준이 빅데이터 활성화에 미치는 영향

저자 : 양현철 ( Hyun-cheol Yang ) , 이영주 ( Young-joo Lee ) , 김신곤 ( Shinkon Kim )

발행기관 : 한국EA학회(구 한국ITA학회) 간행물 : 정보화연구(구 정보기술아키텍처연구) 13권 3호 발행 연도 : 2016 페이지 : pp. 395-404 (10 pages)

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민간과 공공에서 초기 빅데이터 성공사례가 확산되고 있으나 동시에 개인정보 침해에 대한 우려와 거부감은 빅데이터의 본격적인 산업적 활용의 걸림돌이 되고 있다. 이러한 상황에서 개인정보 비식별화 기술은 합리적인 방법으로 개인정보를 보호하면서 빅데이터의 유통과 활용의 근거를 제공하는 수단으로 부상하고 있다. 본 연구에서는 빅데이터 사용자들이 개인정보 비식별화 기술에 대해 충분히 인지할 경우 빅데이터 활성화에 실제적인 영향을 미칠 것인지를 실증하고자 한다. 선행연구에 대한 검토를 거쳐 개인정보 비식별화 기술 적용 수준을 독립변수로 정의하였고, 기술수용모형에 근거하여 빅데이터의 사용의도, 인지된 유용성, 인지된 용이성과의 관계를 설정한 연구모형을 개발하였다. 국내IT기업 종사자 518명의 잠재적 빅데이터 사용자를 대상으로 한 설문조사 결과, 비식별화 기술 적용수준은 빅데이터에 대한 인지된 유용성과 사용용이성을 부분매개로 빅데이터 이용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구 결과는 비식별화 기술의 효과성에 대한 사용자 인식의 제고 노력을 통해 개인정보 보호와 빅데이터 산업 활성화의 대립점에서 그 절충점을 찾을 수 있는 정책적, 제도적인 단서를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.


While initial success cases of adopting big data has been found in both private and public sector, the concern of the privacy risk and related resistances may hinder industrial diffusion of the big data. The de-identification of personal information is expected to provide reasonable means to the distribution and utilization of the big data at the same time protecting sensitive personal information. The present study aims to assess the effect of the substantial knowledge of the de-identification of personal information on the intention to use big data. Research model was developed based on the technology acceptance model and the operationalization of the constructs. The empirical data from 518 potential big data users revealed that the degree to the which appli-cation of the de-identification technology has a positive association with perceived usefulness and ease of use, consequently affect intention to use big data. Implications towards big data related pol-icy and industries are discussed.

5도서관 빅데이터 활용을 위한 분석 플랫폼 구축 및 서비스 방안 - “도서관 빅데이터 분석 활용 체계 구축” 사례를 중심으로 -

저자 : 이혜진 ( Hye Jin Lee ) , 김완종 ( Wan Jong Kim ) , 김혜선 ( Hyesun Kim )

발행기관 : 한국디지틀도서관포럼 간행물 : 디지틀도서관 79권 0호 발행 연도 : 2015 페이지 : pp. 3-14 (12 pages)

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최근 차세대 키워드인 빅데이터의 활용은 도서관 분야에서도 이용자의 다양한 니즈를 만족시킬 수 있을 것으로 기대하고 있다. 따라서 도서관에서 발생되는 방대한 양의 데이터를 좀 더 효과적으로 관리하고 이에 기반한 다양한 서비스를 제시할 필요가 있다. 그러기 위해서는 빅데이터의 기술을 파악하고 정보를 축적해서 분석할 수 있는 기반 플랫폼이 제공되어야 한다. 이에 본고에서는 도서관 분야에서 활용가능한 빅데이터 기술을 살펴보고 국내외 도서관 분야 빅데이터 활용 사례를 분석하여 도서관 빅데이터 활용을 위한 분석 플랫폼 구축과 서비스 방안을 제시하고자 한다. 제시한 방안은 현재 문화체육관광부의 지원을 받아 한국과학기술정보연구원에서 수행중인 "도서관 빅데이터 분석 활용 체계 구축" 사업을 사례로 살펴보았다.


Recently, the application of big data that is the next generation keyword is expected to be able to satisfy the diverse needs of users in the library field. Therefore, it is necessary to more efficiently manage the vast amount of data generated in a library. This requires the big data platform to analyse and accumulate the library data based on element technology of the big data. The purpose of this paper will be to analyze the big data technologies and best practices in the library field, and presents an analysis platform to build and service plans.

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6공공 빅데이터 플랫폼 참조모델에 관한 연구

저자 : 최영진 ( Young Jin Choi )

발행기관 : 한국EA학회(구 한국ITA학회) 간행물 : 정보화연구(구 정보기술아키텍처연구) 12권 4호 발행 연도 : 2015 페이지 : pp. 495-503 (9 pages)

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공공 데이터 수요가 증가하고 있는 시점에서 공공 데이터를 제공하고 분석할 수 있는 공공 빅데이터 플랫폼에 대한 사용자 요건을 충족할 수 있는 공공 빅데이터 참조모델을 제시하는 것을 목적으로 한다. 연구 목적을 달성하기 위해 하둡을 포함한 빅데이터 플랫폼과 빅데이터 표준화 활동에 대한 분석을 통해 공공 빅데이터 플랫폼의 구성항목을 도출하였고, 공공부문이 가진 다기관 연계 및 데이터의 신뢰성을 확보하기 위한 정보보호에 대한 특성을 반영하여 빅데이터 플랫폼, 데이터유통채널,그리고 사용자포털로 구조화된 공공 빅데이터 참조 모델을 제시하였다.


This paper presents a big data reference model for satisfying user requirements of public data providing and analyzing. In this paper extracted components analyzing the big data platform components with Hadoop and standard activities such as NIST, ISO/IEC JTC 1 SC32. And presents structured public big data reference model, which is composed of big data platform, data share channel, and user portal.

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7빅데이터 환경에서 개인정보보호에 관한 법적 검토

저자 : 성준호 ( Jun Ho Sung )

발행기관 : 경상대학교 법학연구소 간행물 : 법학연구 21권 2호 발행 연도 : 2013 페이지 : pp. 307-333 (27 pages)

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급변하는 인터넷을 비롯한 컴퓨팅 환경은, 기존의 사고를 뛰어넘는 새로운 무언가를 만들어 내기도 하고. 이를 통해 인간 세상에 더 낳은 편익을 제공한다. 최근 들어 엄청난 속 도로 발전 · 변화하는 정보환경에서 새롭게 주목받고 있는 ‘빅데이터’ 역시 그중 하나이다. 일반화된 스마트기기의 사용으로 특정영역의 사람들뿐 아니라 일반적인 대다수의 사람들 에게도 빅데이터가 제공하는 다양한 정보를 이용할 수 있게 되었다.‘빅데이터’ 란 기존 데이터 수집 · 저장 · 관리 · 분석의 역량을 넘어서는 대량의 정형 또 는 비정형 데이터세트 및 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 말한다. 현제까지 특징 지워진 빅데이터의 특징으로는 3Vs를 들고 있는데. 3Vs란 데이터 의 규모의 방대성(Volume). 데이터 처리 및 분석의 속도 (Velocity) 그리고 데이터 종류의 다양성 (Variety) 을 의미하며, 이를 통해 새로운 가치를 창출해 낼 수 있어야 한다. 이러한 기술은 업무에서 발생하는 다양한 이베인트의 기록을 통한 걷상태와 비정상상태의 패턴을 분석하고, 이에 대응할 수 있게 하며, 데이터의 분석을 통해 가까운 미래를 예측할 수 있고, 현재의 상황을 분석할 수 있게 되었다. 하지만 이러한 서비스는 수집· 저장· 분석된 정보를 기초로 하고 있는데, 이때 개인정보보호의 문제가 더욱 중요한 문제로 등장하게 된다. 다양한 루트를 통해서 누군가에 의 해 수집, 분석되고 저장된 고객에 관한 정보를 이용하여 우리의 일상생활을 편리하게 만 들어 주기도 하지만 사업자에 의해 시시때때로 수집되고 저장된 개인의 정보는 위험성올 내포하고 있기 때문이다. 그러나 현재까지의 개인정보의 개념은 식별가능한 개인의 정보 에 중점을 두고 있으며. 이는 빅데이터 환경에서 다양한 방법으로 수집 · 분석되는 개인과 관련된 정보의 통제권에 관한 대응에 미비점을 가지고 있다. 따라서 빅데이터 환경에 대응할 수 있는 개인정보에 대한 개념적 확대에 대한 논의가 필요할 것으로 보인다. 또한 수집과정에서 투명성의 문제, 수집된 정보를 기반으로 파생된 분석데이터에 대한 소유권 에 관한 문제 그리고 개인정보의 국외이전의 문제에도 보다 적극적이고 심도 있는 논의가 필요하다 할 것이다,


Als Big Data werden besonders groβe Datenmengen bezeichnet, die mit Hilfe von Standard-Datenbanken und Datenmanagenment-Tools nicht oder nur unzureichend verarbeitet werden konnen. Problematisch sind dabei vor allem die Erfassung, die Speicherung, die Suche, Verteilung, Analyse und Visualisierung von groβen Datenmengen. Das Votumen dieser Datenmengen geht in die Terabytes, Petabytes und Exabytes. Der Begriff von Big Data steht nicht nur fur enorme Datenmengen, sondern auch dafur, unstrukturierte Informationen aus verschiedensten Bereichen und in unterschiedlichen Formaten innerhaib kurzester Zeit zu sammein, zu analysieren und auszuwerten. Big Data-Anwendungen bringen nicht nur groβe Potenziale fur die Wirtschaft, sondern konnen auch zur Losung gesellschaftlicher Probleme beitragen. Die Akzeptanz der Verbraucherinnen und Verbraucher fur umfangreiche Daten- Analysen lasst sich aber nur gewinnen, wenn der Datenschutz auf hohem Niveau sichergestelit wird. Nach Datenschutzgesetz ist die Erhebung, Verarbeitung und Nutzung personenbezogener Daten nur zulassig, wenn der Betroffene eingewilligt hat oder eine andere Rechtsvorschrift die jeweilige Datenverwendung auch ohne entsprechende Einwilligung legitimiert. Die Umwelt des Big Data braucht die Balance zwischen Innovation und Fortschritt einerseits und Datenschutz andererseits erforderlich.

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8범죄예방과 수사에 있어서 빅데이터 활용과 한계에 관한 연구

저자 : 권양섭 ( Kwon Yangsub )

발행기관 : 한국법학회 간행물 : 법학연구 65권 0호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 179-198 (20 pages)

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수사의 일반원칙상 강제처분은 법률상 근거가 있어야 하나, 빅데이터 분석은 우리 형사소송법이 예정하고 있지 않은 새로운 형태의 수사방법으로 보아야 한다. 급격한 과학기술의 발달로 인하여 형사소송법이 예상하지 못한 수사방법도 기존의 법체계안에 포함하여 탄력적으로 운영할 현실적 필요성이 있다. 빅데이터 분석은 전통적인 수사방법과는 명백히 다른 의미를 갖는 만큼 빅데이터 분석행위에 대한 법적 성격을 규명해볼 필요가 있다. 국가기관이 보유하고 있는 데이터베이스를 활용하고, 분석하는 행위가 기본권을 침해하는 행위에 해당된다면 법률유보의 원칙이나 강제처분 법정주의에 따라 법적근거가 필요하겠지만, 기본권 침해행위로 볼 수 없다면, 별도의 법적 근거 없이 경찰활동의 하나로서 가능하다는 결론에 도달할 수 있다. 데이터베이스를 활용해 빅데이터 분석 시스템을 설계 운영하는 것은 현재의 범죄 수사 목적이 아닌 미래의 범죄 수사를 위해 그 단서정보를 분석하는 행위로서 내사나 수사와는 구별되는 경찰법상의 정보 수집활동에 해당된다고 보아야 한다. 따라서 데이터베이스 구축행위의 적법성 판단은 형사소송법상 규정이나 일반원칙이 아닌 경찰법상의 규정과 일반원칙이 적용된다. 빅데이터 분석 시스템은 국가기관이 정당하게 보유하고 있는 데이터베이스를 대상으로 시스템 구축이 이루어져야 하며, 데이터 분석을 위한 원자료의 활용도 실정법에 위배되면 안된다. 범죄예방과 범죄수사에 있어서 빅데이터 활용하기 위해서는 국가기관간 데이터베이스가 상호 연동되어야 하며, 이를 위해서는 별도의 법적 근거를 마련할 필요가 있다.


The big data is used not only in the industry but also in the scope of social safety, welfare, national economy, national infrastructure, and science & technology. Though it is on the initial state, it is also used for the crime prevention and criminal investigation in the criminal laws. The cases of using the big data in US, UK, Germany and Singapore have also been introduced in the government reports. The study on the good functions and negative functions of the big data was made by researching the overseas cases in terms of how to use the big data, and its effect, legal ground and system. The use of big data to solve the criminal cases which occurred is a part of the investigation activities and in this process, the general principle of the investigation is applied. The forceful disposition needs the legal ground under the general principle of investigation. But, the analysis of big data should be considered to be the new type of investigation as our criminal procedure act does not describe it. It is necessary to flexibly operate the investigation method which has not been expected by the current Criminal Procedure Act due to the rapid development of the scientific technology. But, as it has the clearly different meaning from the traditional investigation method, the study was conducted under what proper investigation method it should be carried out. Though the analysis of bid data is said to be the possible investigation method under the current laws, it is another to decide if the data generated from the analysis of big data can be used as the evidence. It shall be judged from the general principle under the laws related to the evidence. Accordingly, even though the evidence submitted though the analysis of big data is not the legal evidence, it was studied as to whether it can be used as the evidence in the court if it is legally collected. The study on the criminal policy was also conducted as to under which circumstance it should be recognized to have the capability of evidence.

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본 연구에서는 빅데이터 기반하의 미술관 융합콘텐츠 비즈니스 모델을 수립하기 위해, PEST1) 분석에 따른 사회, 경제, 정치, 기술적 배경을 토대로 연구의 진행 목표와 방향성을 세가지로 설정하여 진행하였다. 첫째, 콘텐츠 비즈니스 산업과 동향을 기반으로 빅데이터 개념 고찰 연구, 둘째, 빅데이터 관리 및 분 석 플랫폼을 개발에 대한 조사 및 분석 연구, 셋째, 미술관 콘텐츠 비즈니스 모델을 구현할 수 있는 플랫 폼 제안 연구. 이상 세 가지의 연구목표를 설정하여 진행하였다. 본 연구에서는 미술관내에서 융합콘텐츠의 개념과 비즈니스를 고찰하였으며, 국내·외의 빅데이터 관리· 분석 플랫폼을 개발하고 있는 현황을 분석하였다. 이러한 이론적 고찰을 바탕으로 미술관 콘텐츠 비즈니스 구성요소를 분석하였으며, 미술관 콘텐츠 비즈니스 모델을 제안하기 위하여 콘텐츠 비즈니스를 위한 플랫폼 접근방안을 시그널 라이브러리 DB 검증모델 접근방안, 고정밀 하이브리드 예측 엔진 개발 접근 방안, 휴리스틱2) 예측기술과 알고리즘 구현 모델 접근방안, 예측 분석을 위한 서비스 플랫폼 접근 방안, 소셜미디어 수집·저장 분석 기술 모델 접근 방안을 제안하였다. 본 연구에서 진행된 빅데이터 기반하의 미술관 콘텐츠 플랫폼은 기본적으로 시그널 분석에서부터 접근이 이루어진다. 미술콘텐츠에 대한 시그널 라이브러리 DB를 설계하고, 시그널에 대한 개발 및 검증이 이루어져야 한다. 다음은 미술 콘텐츠에 맞는 고정밀 하이브리드 예측 엔진을 개발해야 한다. 하이 브리드 예측엔진은 기계학습기반의 예측기술과 논리 규칙 기반의 휴리스틱 예측기술, 상호융합 하이브린드 알고리즘의 순서로 진행되어진다. 다음은 예측분석을 위한 서비스 플랫폼을 개발해야 하며, 시범운영을 해야 한다.본 연구는 미술관 콘텐츠 비즈니스의 분류체계와 플랫폼을 제안한 연구는 전무한 상황이기 때문에 미술콘텐츠 비즈니스의 기반연구이고, 토대연구가 될 것이다. 향후 미술관 빅데이터 플랫폼 기반하의 콘텐츠 비즈니스 모델에 대한 수요가 급증할 것으로 예상되기 때문에 이에 대한 구체화된 연구가 필요할 것으로 보여지며, 추가적으로 콘텐츠 라이센스, 컨설팅 서비스에 대한 심도 깊은 연구도 필요하다.


In order to establish a museum convergent contents business model based on big data, this study was conducted by setting three goals and directions based on social, economic, political and technological background according to PEST analysis. Three research goals of this study were first, exploration on the concept of big data based on the trend of contents business industry, second, survey and analysis on management of big data and development of analysis platforms and third, suggestion of platform to establish museum contents business model. This study explored the concept of convergent contents and business within museums and analyzed development status of domestic and overseas big data management and analysis platforms. Based on this theoretical exploration, study analyzed constituting factors of museum contents business and, in order to suggest museum contents business model, study proposed signal library database verification model approach, high-precision hybrid prediction model development approach, heuristic prediction technology and algorithm realization model approach, service platform approach for prediction analysis and social media collection, storage and analysis technology model approach to develop a platform. Museum contents platform based on big data developed by this study was basically approached from signal analysis. Signal library database on art contents must be designed and development and verification on signal must be conducted. Next, high-precision hybrid prediction engine which fits art contents must be developed. Hybrid engine proceeds in the order of prediction technology based on machine learning, heuristic prediction technology based on logical rule and inter-convergent hybrid algorithm followed by development of service platform for prediction analysis and pilot test. Since there is no study which suggested classification system and platform of museum contents business, this study will be a basic and fundamental study for art contents business. As demand for contents business model based on museum big data platform is predicted to rapidly increase in the future, more details studies are required and in-depth studies are required on contents license and consulting services as well.

KCI등재

10빅데이터 시대의 통치성: 푸코의 관점에서

저자 : 강미라 ( Mi-ra Kang )

발행기관 : 한국해석학회 간행물 : 현대유럽철학연구 46권 0호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 221-256 (36 pages)

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이 글은 푸코의 통치성 개념에 근거하여, 빅데이터가 가져올 사회적 변화를 전망하고자 한다. 푸코에게 있어 통치성은 권력을 가진 계급이나 그룹의 일방적 권력 행사가 아니라, 다양한 주체의 권력관계의 효과 내지는 결과를 의미한다. 통치성 개념은 미시적인 영역부터 거시적인 영역까지 우리의 삶을 둘러싼 사회적·정치경제적·윤리적 실천의 장을 다양한 층위에서 고찰할 도구로 쓰일 수 있다. 한편 빅데이터는 통치와 결부된 실용적인 지식인 통계학의 일종이자, 종래의 통계학과 현실을 뒤흔드는 혁신이다. 빅데이터는 그 방대한 양으로 인하여 통계 자체의 질적인 변화까지 초래했다. 빅데이터는 전체로서의 인구뿐만 아니라 개인을 특정하여 파악하고 적용될 수 있다. 빅데이터로 인해 개인에 대한 정보는 본인이 알지 못하는 수준까지도 공적 영역으로 들어가게 된다. 푸코의 통치성 개념은 빅데이터가 변화시키는 거시적인 동시에 미시적인 변화를 파악하는데 유용한 도구로 쓰일 수 있다. 본 논문은 푸코의 통치성 개념에 의존하여, 오늘날 신자유주의적 통치성의 특징을 밝히고, 빅데이터가 초래하는 통치성의 변화 및 빅데이터 시대의 통치성이 주체에 미치는 영향을 전망하고자 한다.


This article aims to prospect the societal changes that big data brings, based on Foucault`s concept of governmentality. According to him, governmentality does not means the power taken by certain classes or certain groups, but the effect of the relationship between various subjects. The concept of governmentality can be used as a tool to consider various areas of social, political and ethical practices, from micro level to macroscopic level. Anyway, Big data is a kind of practical knowledge associated with governance, and also an innovation that changes the usual statistics and realities. Big data has resulted in the sheer amount of qualitative changes resulting from the massive amount of data. Big data can figure out a population as a whole, as well as each individual. Analytic result of Big data can be applied to population as a whole and individuals. By big data, even unknowable things become objects of knowledge and parts of public things. This article, relies on Foucault`s concept of governmentality, intend to figure out what the charateristics of the contemporary neoliberal governmentality is and what the big data makes different of governmentality. Futhermore, this article intend to prospect what the change of governmentality by big data impact to affect subjects.

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