“대한민국 데이터 119프로젝트“

11대 실천과제는 다음과 같다.

<민간중심 생태계 혁신>

1. 미개방 핵심데이터 제공

2. 수요자가 원하는 수준의 데이터품질 확보

3. 민간전문기업활용 및 데이터 구매 지원

4. 데이터 플랫폼 연계 및 거래소 활성화

<종합적 데이터 정책체계 확립>

5. 국가 데이터 관리체계 전면 개편

6. 데이터 중심 정부업무 재설계

7. 새로운 데이터활용 제도의 조기 정착

8. 데이터 생태계전반의 위험 선제 대응

9. 데이터 기반 과학적 재난 관리 체계 구축

<특별 현안과제>

10. 코로나 19 타임캡슐 프로젝트

11. 물 관리 데이터통합

위와 같이 11개의 실천과제가 존재하며 세부사항을 살펴보면 다음과 같다.

<민간중심 생태계 혁신>

미개방 핵심 데이터 제공

1) 민간 수요가 높은 핵심 데이터 금년 내 다양한 방식으로 제공

1> 대상: 국세청 사업자등록 및 휴․폐업 데이터, 건보공단 보험 데이터, 심평원 진료 데이터, 학생 교육            데이터

3> 제공방식: 최대한 민간에서 측시 활용 가능한 방식으로 제공하되 민간수요에 맞게 다양한 방식 도입                추진

* 데이터 제공방식 예시 *

> 확인서비스: 휴폐업 정보를 포함하는 사업자 데이터 등은 일차적으로 오픈API 기반의 실시간 확인

서비스 제공 후 법제도 개선을 통한 사업자 정보 등 제공 추진

> 안심구역 서비스 : 과세/납세 데이터 등은 우선 통계 세분화 하여 안심구역에서 제공

> 가명처리 : 개인정보에 관한 데이터는 가명화하여 연구 목적으로 제공

> 마이데이터 : 정보주체가 원하는 데이터를 원하는 방식/시기/대상에게 제공

2) 공공기관 보유 비정형 데이터 본격 제공

1> 활용 용도별 개방: 데이터 유형별(이미지, 영상, 음성, 텍스트 등)로 활용이 용이하도록 고품질의

표준화된 형태로 정비․개방

- 국제표준(또는 사실표준) 기반의 오픈포맷(예 : JPEG, MPEG) 형태로 저장

- 비정형 데이터에 별도의 메타데이터를 작성하고 이를 기반으로 관리/검색이 가능하도록 메타데이터

중심의 표준화를 추진

<비정형 데이터 단계별 제공 방안>

(1단계) 기관 보유 비정형 데이터 실태 조사 실시

(2단계) 개방 기준 마련 (메타데이터 중심 표준화, 오픈포맷 변환 등)

(3단계) 순차적 개방 추진

* 비정형 데이터 예시 : 의료영상(복지부), 해저지형지도(해수부), 문화 및 관광 영상·사진(문체부),

교통CCTV(경찰청), 문화유산 3D(문화재청) 등

2> 관리방안 마련: 비정형 데이터에 대한 개인정보/저작권보호 등 유통․활용에 필요한 관리방안을 마련

2. 수요자가 원하는 수준의 데이터 품질 확보

1) 공공데이터

1> 활용중심: 민간의 실제 활용사례 분석을 통해 공공데이터 제공 형태,표준/품질 등에 있어 반복적으로

제기되는 애로사항을 종합 개선

2> 사전관리: 기존의 사후적 품질관리를 사전적․예방적 관리 체계로 전환, 정보시스템 구축 계획단계

부터 공공데이터 품질관리 강화

(일정 규모 이상의 정보시스템 구축사업 추진 시 공공데이터 예방적 품질관리 점검 및 품

질․표준화 강화방안 컨설팅 등)

2) 인공지능 학습용 데이터

1> 품질관리: 고품질 데이터 확보와 품질향상을 위한 인공지능 학습용 데이터 생애주기별(수집~활용)

품질관리 체계 마련 및 표준화 추진

* 데이터 수집-정제-가공-품질관리 전 과정을 대부분 수작업 처리 → 구축단계에서 완벽한 품질

확보가 어려움 → 활용단계에서 지속적 유지보수 필요

2> 품질검증: 데이터 구축에 더하여 ‘인공지능 해커톤’ 개최 등을 통해 지속적인 데이터 품질검증 및

유지보수 체계 구축

3. 민간 전문기업 활용 및 공공의 데이터 구매 지원

1) 민간 전문기업 활용 확대

1> 전문기업: 데이터 생애주기(수집‧생산‧개방‧가공‧활용) 중 공공은 생산/개방에 집중하고 가공 이후

절차는 별도 전문기업 활용체계 확립

(예시) 데이터 가공 바우처를 통해 전문기업 지원을 받아 데이터를 필요한 형태로 가공하고

수요자가 원하는 데이터 형태를 제시하면 전문기업들이 가공서비스를 제안

2) 공공의 데이터 구매 지원

1> 구매지원: 공공 조달의 구매력을 활용하여 민간 데이터 상품 및 서비스의 초기시장을 창출하기 위한

제도개선 및 지원체계를 마련

(데이터 적정대가 산정, 구매정보 공유, 유형별(파일, API 서비스 등) 표준계약서 제공)

2> 데이터서비스: 민간이 클라우드 방식으로 맞춤형 데이터를 판매하고, 공공기관은 필요한 데이터를

서비스 형태로 손쉽게 구매할 수 있도록 디지털서비스 전문계약제도 적극 활용

(데이터를 클라우드 기반 서비스 형태로 제공하는 경우 심사위원회에 의해 디지털서비스로 선정되면

수의계약 가능)

4. 데이터 플랫폼 연계 및 거래소 활성화

1) 데이터 플랫폼 연계 및 이용 촉진

1> 국민과 기업이 쉽게 데이터를 찾아 활용할 수 있도록 공공/민간 데이터 플랫폼을 통합 데이터

지도로 연계

- 각 부처의 플랫폼 연계를 위한 메타데이터공유 체계 마련

- 빅데이터 플랫폼과 공공데이터 포털을 우선 연계하고, 각 부처/민간 기업의 데이터 플랫폼과

연계 확대

2> 누구나 쉽게 원하는 데이터를 빠르게 찾을 수 있도록 개별 데이터 플랫폼 및 통합 데이터 지도의

UI/UX를 민간 앱 수준으로 개선

2) 데이터 거래소 활성화

1> 데이터 가격책정의 신뢰성 확보 및 합리적 가격 산정을 위해 개발한 데이터 가치 산정 모형 적용

확산

- 기존에 구축된 빅데이터 플랫폼에 시범적용하고, 추가 빅데이터 플랫폼과 공공․민간의 다양한

빅데이터 플랫폼에 적용

<종합적 데이터 정책체계 확립>

5. 국가 데이터 관리체계 전면 개편

1) 국가 데이터 관리전략 수립

1> 국가 전체적으로 어떤 데이터가 구축되어 있고, 무엇이 부족한지에 대한 전체적인 데이터 현황 파악

및 활용 전략 마련

- 국가적으로 꼭 필요하나 부족한 데이터에 대한 구축/생산 계획 마련 및 구축된 데이터에 대한

효과적 관리체계 확립

- 다양한 주체 간(B2B, B2G, G2B, G2G 등) 데이터의 원활한 흐름과 공유 등 국가 전반의 데이터

생태계 조성방안 제시

2) 데이터 중요도에 따른 분류 및 활용체계 마련

1> 데이터 중요도 등급에 따른 분류체계 마련 및 보호․활용 정책 수립

- 산업 분야별 분류기준을 만들고, 이를 종합해 총괄 분류체계 마련

2> 국민 안전, 편익 증진 등에 활용가치가 높은 민간데이터를 발굴/공유하여 사회문제 해결에 기여

3) 데이터기반행정 책임관(CDO) 신설

1> 데이터 수집/관리/분석/활용 전반의 전략 및 구현을 책임지고 데이터에서 가치를 창출해 내는

책임자(CDO : Chief Data Officer) 신설

(핵심데이터를 보유한 기관부터 실질적 데이터 업무를 처리할 수 있도록 CDO를 도입하고,

모든 공공기관으로 확대)

6. 데이터 중심 정부업무 재설계 및 공무원 역량 제고

1) 데이터 중심 정부업무 재설계

1> 데이터 수집․공유: 국민 불편 해소, 효율적 데이터 관리 등을 위해 단 한 번(once-only) 원칙

(EC ‘17)을 기반으로 정부의 데이터 수집․공유 방식을 획기적으로 개선

(예 : 각종 민원 서류에 반복적으로 주소 ․ 전화번호를 기입하는 불편을 해소)

2> 개방형 정부문서: 정부의 모든 문서는 생산 단계부터 기계가 손쉽게 읽을 수 있는(machine

readable) 개방형 표준으로 작성하고, 정부 홈페이지 내 파일도 기계 판독이

가능한 형태로 게시

3> 데이터 기반 정보화사업: 정부 정보시스템 구축 시 데이터 수집/제공/활용에 대한 데이터 사전기획

도입

2) 공무원 데이터 역량 제고

1> 기관에 필수적인 데이터 역량을 도출하고, 데이터 담당자의 현재 데이터 능력 측정 및 강화방안

마련

7. 새로운 데이터 활용 제도의 조기 정착

1) 마이데이터 이용 활성화 및 분야 확대

1> 정보주체: 개인이 전송요구권을 행사 할 수 있는 대상 선정부터 처리과정 전반을 직접 관할 할 수

있는 체계 구축

- 개인의 마이데이터가 불법적으로 유통․활용되었다고 판단될 경우, 이를 신고 및 조치할 수 있는

제도 마련

2> 정보활용자: 다양한 분야(금융・공공・의료 등)에서 마이데이터 사업자가 원활히 활동하도록 사업자

선정 기준 및 데이터 수집 방식 체계화

- 관계부처, 산업계 등 민․관이 함께 협의회를 구성하여 구체적 실행방안을 마련하고, 분야별 마이

데이터 산업 활성화 지원

3> 공공과 민간 역할 구분: 정부는 정책 설계, 데이터 개방을 담당하고, 서비스 제공은 민간이 담당하는

등 역할을 명확히 구분

2) 가명정보 활용 활성화 기반 확립

1> 가명처리 명확화: 가명처리 기준/절차의 복잡성․모호성을 해소할 수 있는 다양한 사례 제시 및 법적

책임 관련 제도 보완 검토

2> 결합 절차 개선: 결합처리에 소요되는 시간 단축 및 데이터 안전성을 확보하고, 이용편의성 제고

추진

- 자동화/효율화된 결합전용 지원시스템을 구축하고, 편리한 결합신청/현황조회/안전한 데이터

송수신 등 기능 제공

3) 개인정보 관련 제도 개선

1> 아동/노인 등 누구나 알기 쉬운 동의제도 구현, 과도한 동의 의존도 경감 및 같은 목적 내 개인정보

제3자 제공 요건 완화 검토

- 개인에게 구체적 수집항목 및 목적 등을 고지하고 이에 대해 사전동의를 받는 현재의 제도 개선방안

모색

4) 데이터 관련 개별법 정비

1> 데이터에 관한 기본적 사항 및 데이터 산업 진흥을 위한 가칭 ’데이터기본법‘ 제정 및 관련 법 간

정합성 제고

2> 비밀보장, 목적한정 등 데이터 개방 및 활용을 저해하는 개별법상의 규정을 전수 조사하고 정비

방안을 마련․추진

3> 데이터 이용․유통 활성화 및 건전한 데이터 거래질서 확립을 위한 제도적 환경을 구축

8. 데이터/인공지능 생태계 전반의 위험 선제 대응

1) 데이터 위험관리 선제 대응

1> 데이터 개방 및 활용에 따라 발생할 수 있는 위험을 사전에 진단하고 선제적으로 대응할 수 있는

위험관리 체계 마련

- 데이터 생성부터 폐기까지 발생할 수 있는 위험을 식별하고, 발생가능성 및 피해진단을 통해

정책적 의사결정 지원

- 데이터 위험의 유형을 분석하고 데이터 위험을 정량적으로 진단할 수 있는 프레임워크 제시

(데이터 위험의 9가지 유형 : 무단수집・이용, 부당한 접근제한, 왜곡, 보안취약, 재식별, 예상치 못한

노출, 과도한 정보수집・이용, 감시, 편향된 추론)

2) 데이터 ․ 인공지능 윤리 확립 및 실천

1> 데이터 수집/가공 단계: 데이터로부터 학습한 인공지능의 추론/판단이 윤리성 및 공정성을 확보

할 수 있도록 지원

- 인공지능 학습용 데이터 개방 시 데이터 편향성 및 권리침해 여부에 대한 사전 검증․환류 체계를

마련

2> 데이터 분석‧활용 단계: 데이터․인공지능 윤리 정립을 위한 실천방안 마련 및 이용자 보호를 위한

제도화 추진

- 민간 중심의 주체별 체크리스트 마련 및 윤리교육을 통해 사회 전반의 윤리 의식 제고 및 실천

유도

- 데이터 활용 기업을 대상으로 자동화된 의사결정에 대한 설명요구권/이의제기권 등 도입

9. 데이터 기반 과학적 재난관리 체계 구축

1) 데이터 공유 기반 재난지원

1> 감염병, 지진, 화재 등 재난 상황 발생 시 데이터를 활용하여 과학적인 재난지원 행정체계 수립 및

정책의 실효성 확보

- 기업의 매출액․수입지출 변화 데이터, 개인의 재산․소득 변화 데이터 등 데이터 기반으로 피해

집단을 신속하게 파악하고 지원방안을 수립하는 효율적인 체계 모색

2) 데이터 분석‧관리 기반 선제적 재난대응

1> 지원 현황 및 결과 데이터를 바탕으로 향후 유사 재난 발생 시에 데이터 분석을 통한 방역, 대피,

지원 등 선제적 대응 방안 마련

- 재난 유형별로 필요한 데이터를 미리 수집‧분석하여 재난대응의 적시성 제고

- 공공기관에서 생산‧취득한 재난 관련 데이터 현황을 체계적으로 관리할 수 있도록 데이터 관리체계

를 구축하고, 관련 기관들이 재난 관련 데이터를 공동으로 활용할 수 있도록 지원

10. 코로나19 타임캡슐 프로젝트 추진

1) 기본개념: 코로나19로 인해 변화된 사회현상에 대한 기록/저장 및 사회 전반의 영향 분석을 통한

정책대안 도출 기반 마련

2) 목적: 사회적 논란과 우려를 해소하고, 코로나19 데이터 보존이라는 사회적 합의를 이끌어낼 수 있도

록 타임캡슐의 목적을 명확화

3) 추진방식: 데이터 정의에서부터 플랫폼 구축까지 단계별 추진

- (1단계) 보존해야 하는 필요 데이터 및 보존 형태(가명처리 등) 정리

- (2단계) 데이터 보존을 위한 제도 개선사항 도출(개인정보법, 위치정보법, 감염병예방법 등)

- (3단계) 사용자 권한 관리 및 분석・이력관리가 가능한 클라우드기반 데이터 플랫폼 구축 방안 마련

11. 물 관리 데이터 통합 체계 마련

1) 물 관리 데이터 연계 체계 마련

1> 물환경, 물이용, 물산업 등 종합적인 물관리를 위해 환경부(댐·하천), 지자체(지방하천), 행안부

(재난정보) 등 여러 기관에 분산된 각종 데이터를 체계적으로 통합

- 데이터 기반 물 관리 정책 수립 시 이해관계자(산업, 어업, 농업 등)의 참여를 적극적으로 유도하여

사회문제를 해결할 수 있도록 도모

- 댐‧저수지, 유역, 하천의 통합 관리를 통해 물 재해 예방, 용수의 확보와 배분, 물 환경 개선을 효과

적으로 달성

2) 기후변화에 따른 선제적 대응체계 구축

1> 홍수/집중 호우 등 물 관련 재난의 선제적 대응을 위해 데이터 기반의 스마트 물관리 대응방안 마련

(예시)

- 댐·하천의 설계 기준 개정(홍수 방어 기준 상향)

- 유역 단위 홍수관리체계 구축

- 댐·하천·저수지 관리 강화

- 종합 복구 체계 활성화 등