Mitigation of big data regulation deogtae kimDeogtae Kim
한국 정부는 최근 데이터 전문 인력 5만명을 양성한다는 정책을 발표하였다. 그러나, 국내는 각종 규제로 인하여 데이터 접근성이 부족할 뿐만 아니라 실제 현장에는 빅 데이터가 없어서 빅데이터 인력이 양성되어도 제대로 활용 수도 없고 빅데이터 산업이 성장할 발판이 없다.
카카오뱅크나 K뱅크와 같은 국내 인터넷 은행은 빅데이터 부족으로 인하여 기존 은행권 수준에서 신용도를 인정받지 못한 서민들에게 중금리 대출을 해주지 못하고 있다. 이에 반해, 중국 중국 알리바바그룹의 마이뱅트나 미국 캐피탈원은행 등은 방대한 빅데이터를 활용하여 서민과 영세자영업자 등에게 중금리 대출을 해주고 있어서 빅데이터 산업을 성장시키며 기존 금융권에서 혜택을 받지 못한 다수의 서민들에게 커다란 도움을 주고 있다.
빅데이터 분석을 통하여 우리는 미래를 보다 정확히 분석하고 평가하고 예측할 수 있다. 따라서, 빅데이터 산업이 활성화되면 고부가가치 미래 인력과 기업의 성장이 촉진될 뿐만 아니라 사회 전체의 생산성과 효율성이 증가하고 낭비 요인와 위험 요인을 감소시켜 더 안전한 사회가 된다.
데이터 분석은 과거부터 이루어져왔으나 보다 풍부해진 빅데이터를 활용하여 다각도 분석이 가능해진다. 또한, 빅데이터 분석에 딥러닝 등 진보된 분석 방법을 적용하여 기존의 방법으로 찾아내기 어려웠던 복잡한 규칙이나 정보를 정확히 분석해낼 가능성이 높아졌으며, 데이터 분포를 가정할 필요가 없이 대량의 테스트 데이터를 사용하여 분석 모델의 신뢰도를 뒷받침할 수 있다. 뿐만아니라 더 빠르고 저렴해진 컴퓨팅 자원을 사용하여 과거와는 질적 수준이 다른 빅데이터 분석이 가능해졌다..
금융 분야에서 빅데이터를 효과적으로 분석 하면 투자, 마케팅, 위험 관리 등 여러 측면에서 금융사와 고객 및 사회 전체에 이로움을 주며, 위험을 감소시킨다.
기존 금융권에서 대출받지 못하고 고금리 대출에 몰리는 서민들도 빅데이터 분석을 통하여 신용 평가가 가능해지고 중금리 대출로 구제받을 수 있는 길이 열리게 된다.
빅데이터 수집과 활용에 가장 큰 장애 요인 중 하나는 빅데이터 분석에 필요한 개인 정보의 엄격한 규제에 있다.
개인 정보의 위험과 가치는 정보의 종류, 활용 목적, 개인의 특성 등 다양한 요인에 따라 천차만별이며, 100% 완전한 보안이란 본래 불가능한 것이다.
따라서, 개인 정보의 가치와 위험은 획일적으로 평가할 수 없고 각 개인의 관점에서 그 개인 정보의 활용으로부터 얻어지는 이익이 개인 정보의 활용으로 인한 손해보다 커지게 하는 것이 최선이다.
이를 위해서 우리 사회는 데이터의 위험도를 낮추면서, 큰 위험과 작은 위험에 대한 사회적 기준을 제시하고, 개인 정보의 활용에 대한 정보 주체의 선택권을 높여줄 필요가 있다.
이를 위해서 우리도 외국처럼 가명화와 익명화를 활용하여 위험이 큰 개인 정보를 위험이 작은 정보로 바꾸면 개인 정보를 용이하게 이용할 수 있게 해주어야 하며, 개인 데이터에 대한 소유권을 개인에게 돌려 줄 필요가 있다.
또한, 위험이 큰 개인 정보의 활용에 대해서는 정보 주체인 개인의 허락을 필요로 하게 하지만, 위험이 작은 개인 정보에 대해서는 활용 거부에 대한 개인의 명시적 요구가 있지 않는 한 활용을 용이하게 하자는 것이다.
그리고, 이러한 개인 정보를 악용하는 경우 처벌과 단속을 강화함으로써 추가적으로 보호할 수 있다.
풍부한 빅데이터 환경이 되기 위해서는 데이터의 생성, 수집, 교환, 공유를 활성화할 필요가 있으며, 이를 위해서 데이터의 가치와 활용에 대한 사회적 인식 변화가 필요할 뿐만 아니라 개인 정보의 가치와 위험에 대한 정보, 의견을 객관적으로 수집, 평가, 공유하여 개인 정보에 대한 대중의 이해도 향상을 위한 중립적인 기구 및 제도가 필요하다.
Mitigation of big data regulation deogtae kimDeogtae Kim
한국 정부는 최근 데이터 전문 인력 5만명을 양성한다는 정책을 발표하였다. 그러나, 국내는 각종 규제로 인하여 데이터 접근성이 부족할 뿐만 아니라 실제 현장에는 빅 데이터가 없어서 빅데이터 인력이 양성되어도 제대로 활용 수도 없고 빅데이터 산업이 성장할 발판이 없다.
카카오뱅크나 K뱅크와 같은 국내 인터넷 은행은 빅데이터 부족으로 인하여 기존 은행권 수준에서 신용도를 인정받지 못한 서민들에게 중금리 대출을 해주지 못하고 있다. 이에 반해, 중국 중국 알리바바그룹의 마이뱅트나 미국 캐피탈원은행 등은 방대한 빅데이터를 활용하여 서민과 영세자영업자 등에게 중금리 대출을 해주고 있어서 빅데이터 산업을 성장시키며 기존 금융권에서 혜택을 받지 못한 다수의 서민들에게 커다란 도움을 주고 있다.
빅데이터 분석을 통하여 우리는 미래를 보다 정확히 분석하고 평가하고 예측할 수 있다. 따라서, 빅데이터 산업이 활성화되면 고부가가치 미래 인력과 기업의 성장이 촉진될 뿐만 아니라 사회 전체의 생산성과 효율성이 증가하고 낭비 요인와 위험 요인을 감소시켜 더 안전한 사회가 된다.
데이터 분석은 과거부터 이루어져왔으나 보다 풍부해진 빅데이터를 활용하여 다각도 분석이 가능해진다. 또한, 빅데이터 분석에 딥러닝 등 진보된 분석 방법을 적용하여 기존의 방법으로 찾아내기 어려웠던 복잡한 규칙이나 정보를 정확히 분석해낼 가능성이 높아졌으며, 데이터 분포를 가정할 필요가 없이 대량의 테스트 데이터를 사용하여 분석 모델의 신뢰도를 뒷받침할 수 있다. 뿐만아니라 더 빠르고 저렴해진 컴퓨팅 자원을 사용하여 과거와는 질적 수준이 다른 빅데이터 분석이 가능해졌다..
금융 분야에서 빅데이터를 효과적으로 분석 하면 투자, 마케팅, 위험 관리 등 여러 측면에서 금융사와 고객 및 사회 전체에 이로움을 주며, 위험을 감소시킨다.
기존 금융권에서 대출받지 못하고 고금리 대출에 몰리는 서민들도 빅데이터 분석을 통하여 신용 평가가 가능해지고 중금리 대출로 구제받을 수 있는 길이 열리게 된다.
빅데이터 수집과 활용에 가장 큰 장애 요인 중 하나는 빅데이터 분석에 필요한 개인 정보의 엄격한 규제에 있다.
개인 정보의 위험과 가치는 정보의 종류, 활용 목적, 개인의 특성 등 다양한 요인에 따라 천차만별이며, 100% 완전한 보안이란 본래 불가능한 것이다.
따라서, 개인 정보의 가치와 위험은 획일적으로 평가할 수 없고 각 개인의 관점에서 그 개인 정보의 활용으로부터 얻어지는 이익이 개인 정보의 활용으로 인한 손해보다 커지게 하는 것이 최선이다.
이를 위해서 우리 사회는 데이터의 위험도를 낮추면서, 큰 위험과 작은 위험에 대한 사회적 기준을 제시하고, 개인 정보의 활용에 대한 정보 주체의 선택권을 높여줄 필요가 있다.
이를 위해서 우리도 외국처럼 가명화와 익명화를 활용하여 위험이 큰 개인 정보를 위험이 작은 정보로 바꾸면 개인 정보를 용이하게 이용할 수 있게 해주어야 하며, 개인 데이터에 대한 소유권을 개인에게 돌려 줄 필요가 있다.
또한, 위험이 큰 개인 정보의 활용에 대해서는 정보 주체인 개인의 허락을 필요로 하게 하지만, 위험이 작은 개인 정보에 대해서는 활용 거부에 대한 개인의 명시적 요구가 있지 않는 한 활용을 용이하게 하자는 것이다.
그리고, 이러한 개인 정보를 악용하는 경우 처벌과 단속을 강화함으로써 추가적으로 보호할 수 있다.
풍부한 빅데이터 환경이 되기 위해서는 데이터의 생성, 수집, 교환, 공유를 활성화할 필요가 있으며, 이를 위해서 데이터의 가치와 활용에 대한 사회적 인식 변화가 필요할 뿐만 아니라 개인 정보의 가치와 위험에 대한 정보, 의견을 객관적으로 수집, 평가, 공유하여 개인 정보에 대한 대중의 이해도 향상을 위한 중립적인 기구 및 제도가 필요하다.
1. 청소년 위기 극복을
위한 빅 데이터 기반
정책 시나리오
영남대학교 언론정보학
과
21013223 손세욱
thstpdnr2000@naver.c
om
2. 목차
1. 빅 데이터 기반 청소년 자살예방정책의 필
요성
2. 빅 데이터 기반 청소년 자살예방정책 수
립을
위한 과제
3. 빅 데이터 기반 청소년 자살예방정책
시나리오 제안
4. 시사점
3. 1. 빅데이터 기반 청소년 자살예방정책의 필요성
왜 빅 데이터 기반 청소년 자살예방정책이 필요한가 ?
- 현 대책은 연간 청소년 통계 조사를 통한 종합적인 실태 및 추세 파악 위주이며
문제발생 이후의 사후 대응이 중심
- 청소년 정책 , 건강정보 , 심리상담 정보 , 소셜 데이터 등 다양한 빅데이터 분석
을 통해 위험징후 패턴 도출 , 실시간 대응 가능
-SNS 의 발달로 자살 청소년들의 “도와달라”는 신호를 실제 SNS 를 통해 표현
하는 경향이 증가
- 실제 청소년의 자살 시도 상황 발생시 , 시도의 심각성 별로 적시적인 대응 체계
가동이 필요
5. 2. 빅 데이터 기반의 청소년 자살예방정책 수립을 위한
과제
① 분석 설계의 정교화
- 빅데이터 속에서 청소년 자살예방에 의미 있는 함의를 발견하기 위한 분석 방법
및 모델 개발
- 청소년 자살과 관련하여 유의미한 패턴을 발견하기 위해서는 다량의 실증 자료
를 확보하는 것 이 중요
② 분석 방법의 고도화
- 가치 있는 데이터의 확보 및 빠르고 정확한 분석 수행을 위한 기술적 고도화
- 빅데이터 기술 전문가를 중심으로 한 연구협력체계 필요
6. ③ 적시적 대응체계 마련
- 청소년 자살이라는 급박한 상황에서 위기의 심각성 수준에 따라 적시적으로 대
응하기 위한 시스템을 마련
- 학교 , 경찰 , 병원 , 상담센터 등 지역사회가 긴밀하게 연결된 유기적 협력체계 필
요
7.
8. 3. 빅데이터 기반 청소년 자살예방정책 시나리오 제안
정책 시나리오Ⅰ : 청소년 상담 DB 통합 관리체계 구축