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데이터베이스활용기술전망

2014년 한국정보화진흥원 연구과제성과물. 연세대학교 정보산업공학과, 주식회사 리스트 기술연구소.

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1 제 출 문 한국정보화진흥원장 귀하 본 보고서를 “데이터베이스 활용기술 전망 및 신기술 가이드 작성”의 최종연구 개발결과보고서로 제출합니다. 2014 년 10 월 31 일 공동연구책임자 : 김 우 주 (연세대학교 정보산업공학과 교수) 이 명 진 (주식회사 LIST 이사) 과제관리책임자 : 이 병 하 (한국정보화진흥원 지식자원활용부 부장) 이 의 순 (한국정보화진흥원 지식자원활용부 수석) 참 여 연 구 원 : 문 세 희 (주식회사 LIST 팀장) 박 광 일 (연세대학교 정보산업공학과 통합과정) 안 태 준 (연세대학교 정보산업공학과 석사과정) 심 홍 매 (연세대학교 정보산업공학과 석사과정) 전 동 규 (연세대학교 정보산업공학과 박사과정) 정 해 민 (연세대학교 정보산업공학과 석사과정)
2 요 약 문 1. 제 목 데이터베이스 활용기술 전망 2. 연구개발의 목적 및 중요성 본 연구의 목적은 세계적인 공공 데이터 현황을 조사하여, 공공 데이터 영역에 있어서 우리나라와 선진국간의 차이점을 파악하고, 이를 토대로 향후 우리나라가 보다 주목해야 할 기술이 무엇인지를 제시하는데 있다. 미국, 영국 등과 같은 선진국들은 공공 데이터 포털의 개발을 통해 데이터를 공유함과 동시에 다양한 데이터 활용 방안을 촉구함으로써 데이터 활용에 따른 가치창출에 적극 힘쓰고 있다. 이처럼 전 세계적으로 공공 데이터에 대한 인식이 확산되고 있는 가운데 우리나라 역시 공공 포털의 운영을 통해 공공 데이터를 개방하고 있다. 따라서 본 연구의 중요성은 공공 데이터를 개방함에 있어서 선진국들과 우리나라간의 데이터베이스 활용 기술 측면의 간극(GAP)을 파악함과 동시에 우리나라가 취해야할 발전방향과 추진 추진전략을 제시한다는 점에서 찾을 수 있다. 더불어 향후 우리나라의 공공 데이터베이스 서비스 기술의 발전 방향을 위한 지침으로 활용될 것으로 기대됨에 따라 본 연구의 중요성이 매우 크다고 할 수 있다. 3. 연구개발의 내용 및 범위 문헌조사와 인터넷 조사를 통해 선정된 총 41개국, 총 256개 사이트에 대하여 데이터베이스 기술 트레드에 따라 선정된 총 83개 세부기술에 대한 방대한 양의 정보 조사를 수행하였고, 조사 결과에 대한 다양한 통계적 분석을 통해 우리나라와 선진국(선도국)간의 격차를 분석하였고, 우리나라가 향후 주목해야할 기술을 제시하였다.
3 4. 연 구 결 과 본 연구 보고서는 총 여섯 장으로 구성되며, 연구 결과를 각 장별로 요약하여 제시하였다. □ 제 1 장 서론 전 세계적으로 공공 부문이 보유한 공공 데이터 제공 현황을 세 가지 관점(View관점-26개 기술, DataService관점-10개 기술, DataSet관점-47개 기술)으로 구분하여 각 관점에 속한 총 83개 기술에 대한 공공 데이터 제공 현황을 조사하였다. 공공 데이터 현황에 대한 조사 결과를 토대로 한국과 선진국간의 GAP분석을 수행하였고, 분석 결과를 활용하여 향후 우리나라가 취해야 할 발전방향을 제시하였다. □ 제 2 장 데이터베이스 활용 기술 전망 문헌조사를 통해 데이터베이스 활용 기술의 발전 추세를 파악하고, 공공 데이터 현황 조사를 위한 총 83개 세부 기술을 선정하였다. 선정된 세부 기술은 View관점에 26개, DataService관점에 10개, DataSet관점에 47개로 총 83개 세부 기술이 선정되었고, 이에 대한 기술 구조도를 각 영역별로 제시하였다. □ 제 3 장 국내 외 데이터베이스 서비스 현황 조사 자문위원 추천 사례 조사, 문헌 조사, 관련 사이트 조사를 통해 총 41개국, 256개 사이트를 선정하였고, 각 사이트마다 총 83개 세부 기술에 대한 방대한 양의 정보 조사를 수행 및 이에 대한 기초 통계를 제시하였다. 선정된 총 41개국, 256개 사이트에 대하여 OECD회원국과 OECD비회원국, ODI상위권, 중위권, 하위권, 정부자원관리(BRM)와 같은 분류 기준을 활용하여 통계적 분석을 수행하였다.
4 분석 결과를 토대로 세 가지 관점 별‘국제 유망 기술’을 선정하였다. 각 관점별로 선정된 국제 유망 기술과 각 기술별 우선 순위는 다음과 같다. • View관점 : Map > Donut > Timeline > TreeMap > StackedBar • DataService관점 : REST > WMS > WFS > Application > SPARQL Endpoint • DataSet관점 : XML > RDF > JSON > CSV > KML 국제적으로 통용되는 데이터베이스 활용 기술은 크게 4가지 영역(Web Database Service, Semantic Database Service, Geospatial Database Service, Others)으로 구성되며, 도출된 국제 유망 기술(DataService관점 및 DataSet관점에 속한 기술)을 앞서 기술한 네 가지 영역을 활용하여 군집화하였다. • Web Database Service : REST, XML, JSON • Semantic Database Service : SPARQL Endpoint, RDF • Geospatial Database Service : WMS, WFS, KML • Others : Application, CSV □ 제 4 장 데이터베이스 활용 기술 GAP 분석 및 목표 기술 도출 제 3 장에서 기술한 연구 결과를 활용하여 우리나라와 선진국간의 기술 수준을 비교하였다. 우리나라와 선진국간의 기술 수준 비교는 정성적 분석과 정량적 분석으로 이루어지는데, 정성적 분석은 데이터베이스 활용기술의 기술 채택 측면에서, 정량적 분석은 데이터베이스 활용기술의 정보 제공량 측면의 분석을 의미한다. 정성적 분석 결과와 정량적 분석 결과 그리고 앞서 도출된 국제 유망 기술 결과를 종합하여 우리나라가 주목해야할‘국가 데이터베이스 활용 주력 기술 분야’를 도출하였고, 이를 국제적으로 통용되는 네 가지 데이터베이스 활용 기술로 군집화하여 제시하였다.
5 국가 데이터베이스 활용 주력 기술 분야 데이터베이스 활용 기술 분야 분야 기술 평균 순위 활용 기술 기술 별 순위 Web Database Service 2.0 XML 1 REST 2 JSON 3 Geospatial Database Service 4.2 WMS(Web Map Service) 1 WFS(Web Feature Service) 3 ArcGIS Services 5 KML 5 SHP 5 Esri REST 6 Semantic Database Service 5.5 RDF 4 SPARQL Endpoint 7 □ 제 5 장 데이터베이스 활용 기술 발전 방향 수립 및 추진 전략 연구 결과로 도출된‘국가 데이터베이스 활용 주력 기술 분야’를 중심으로 향후 데이터베이스 활용 기술의 국가적 발전 방향과 추진 전략을 제시하였다. 국가적 발전 방향은 AS-IS / TO-BE 분석 모형을 활용한 분석 결과에 따라 도출되었다. 분석 결과에 따르면 우리나라의 DataService관점에 대한 기술 채택율은 40%이상으로 높아지고, 데이터베이스 활용 기술의 비중은 DataSet > DataService > View 순에서 DataService > DataSet > View의 순으로 변화할 것으로 분석되었다. 또한, 데이터 공유 고도화 수준은 TXT, CSV의 의존도가 낮아지고, Web Database Service, Geospatial Database Service, Semantic Web Service와 같은 다양한 기술이 활용 될 것으로 분석되었다. 추진 전략은 단기, 중기, 장기의 시점적 구분으로 이루어진 로드맵(Road Map)을 통해 기술하였다. 단기에는 Web Database Service 플랫폼의 REST 기술이 선정되었고, 중기에는 Geospatial Database Service플랫폼의 WMS, WFS, ArcGIS Service 기술이 선정되었다. 마지막으로 장기에는 Semantic Database Service플랫폼의 SPARQL Endpoint 기술이 선정되었다.
6 □ 제 6 장 결론 본 연구에서는 총 41개국에 속한 총 256개 사이트에 대한 방대한 양의 정보 조사를 통하여 세계적인 공공 데이터 영역의 트랜드를 파악하였고, 선진국과 우리나라간의 GAP분석을 통해 우리나라의 위치를 조명함과 동시에 향후 우리나라가 취해야 할 발전방향과 추진전략을 제시하였다. 5. 활용에 대한 건의 본 연구는 공공 데이터를 사용자에게 어떤 기술을 활용하여 어떤 서비스를 통해 제공할지에 대한 의사 결정을 지원할 것으로 예상된다. 이 때, 어떤 기술이란 총 83개 세부 기술의 관점을 의미하고, 어떤 서비스란 View관점, DataService관점, DataSet관점의 측면을 의미한다. 따라서 본 연구는 데이터 포털과 관련된 모든 기관의 참고 자료나 가이드 라인으로 활용될 것으로 예상된다. 6. 기 대 효 과 본 연구에서 제시한 추진전략의 단기, 중기, 장기적 측면에서, 우리나라가 각각의 플랫폼과 관련된 기술을 활성화하고 지원할 수 있는 정책적 제도나 방안을 마련한다면 데이터베이스 활용 기술 선도국과의 격차를 줄임과 동시에 정부 3.0에 기반한 데이터 개방의 효과를 극대화할 수 있는 계기가 마련될 것으로 기대된다.
7 SUMMARY The main purpose of this study is to present“What South Korea should focus on technology related to the Open Data?”For this, firstly, We examine the Open Data Status in the world. hereat, Open Data Status means that countries of the world have adopted some technologies to provide a public data whether and how much of the available information. Secondly, for the Open Data Satatus Examination, We carried out a vast amount of literature research and internet research. And then, Depending on the research findings, We selected 256 sites belonging to a total of 41 countries. Also, We selected a total of 83 technologies through examine the Database Utilization Technology Trend. Thirdly, We investigated the information provided through a total of 83 technologies for each of the 256 sites. also, proposed a statistical value for the survey. Fourth, We selected technologies should be focused more in the future by analyzing the technology gap between South Korea and advanced countries. Fifth, We established a development direction and a promote strategy.
8 CONTENTS Chapter 1 Introduction ............................................................................................................................17 Chapter 2 Outlook for Database Utilization Technology.................................................................. 18 Section 1 Database Market Status and The Present Condition of Technique Growth....... 18 1. Gartner’s Hype Cycle for Big Data......................................................................................... 20 2. Top Ten Data Management Trends ....................................................................................... 21 Section 2 Servey Technique Chosen through Database Technology Trend........................ 24 1. Technology Structure Chart – ALL....................................................................................... 26 2. Technology Structure Chart - View...................................................................................... 27 3. Technology Structure Chart - Data Service......................................................................... 28 4. Technology Structure Chart - Data Set................................................................................ 29 Chapter 3 Domestic and International Database Service Status Survey...................................... 30 Section 1 Selection Criteria of Survey Sites and Selected Results....................................... 30 1. Selection Criteria and Selected Results................................................................................. 30 2. Basic Statistics of Selected Results....................................................................................... 35 3. Statistics of Selected Results................................................................................................. 36 Section 2 Information Provision Status Survey based Technology....................................... 42 1. Example of Research Findings on Technology ..................................................................... 42 2. Statistics of Information Provision based Technology ......................................................... 44 Section 3 Promising Database Utilization Technology Selection through a Comparative Analysis between Countries........................................................................................................... 64 1. Comparison by Technology Main Categorization ................................................................ 655 2. Comparison by Technology Sub Categorization.................................................................... 72 Section 4 Selection of Promising Technologies, Internationally ..........................................103
9 1. Promising Field Selection through Technology Main Categorization................................. 103 2. Promising Database Utilization Technology Analysis, Internationally............................... 109 Chapter 4 GAP Analysis and Target Technology Selection..................................................................110 Section 1 National Core Technology Selection – Qualitative(Selection Rate) ..................110 1. Comparison by Technology Main Categorization ................................................................ 111 2. Compatison by Technology Sub Categorization .................................................................. 113 3. National Core Technology Selection.................................................................................... 119 Section 2 National Core Technology Selection – Quantitative(BRM) .................................121 1. Comparison by Technology Main Categorization ................................................................ 122 2. Comparison by Technology Sub Categorization.................................................................. 124 Section 3 Target Technology Selection through GAP Analysis Results ............................131 1. Target Technology Selection ............................................................................................... 132 Section 4 Summary of Recent Trends in Database Technology ..........................................133 Section 5 Focus Technology Selection of South Korea .........................................................134 Chapter 5 Database Use Technique Development Direction and Propulsion Strategy ...........136 Section 1 Database Use Technique Development Direction Establishment.......................136 1. Data Service Adoption Rate.................................................................................................. 137 2. Database Use Technique Portion ......................................................................................... 138 3. Export and Advancement of Data Share.............................................................................. 139 Section 2 Propulsion Strategy .....................................................................................................141 Chapter 6 Conclusion ...........................................................................................................................143 Appendix(Surveyed Sites)...................................................................................................................144
10 < 목 차 > 제 1 장 서 론............................................................................................................................................. 17 제 2 장 데이터베이스 활용 기술 전망.................................................................................................... 18 제 1 절 데이터베이스 시장 현황 및 기술 발전 검토.................................................................... 18 1. Gartner’s Hype Cycle for Big Data......................................................................................... 20 2. Top Ten Data Management Trends ....................................................................................... 21 제 2 절 데이터베이스 기술 트렌드를 통한 조사 대상 기술 선정................................................ 24 1. 조사 대상 기술 구조도 – 전체.................................................................................................. 26 2. 조사 대상 기술 구조도 – View................................................................................................. 27 3. 조사 대상 기술 구조도 - Data Service .................................................................................. 28 4. 조사 대상 기술 구조도 - Data Set.......................................................................................... 29 제 3 장 국내 외 데이터 베이스 서비스 현황 조사 ............................................................................... 30 제 1 절 조사 대상 사이트 선정 기준 및 선정 결과...................................................................... 30 1. 조사 대상 사이트 선정 기준 및 선정 결과............................................................................... 30 2. 조사 대상 사이트 기초 통계..................................................................................................... 35 3. 사이트 조사 결과 통계 ............................................................................................................. 36 제 2 절 기술기반 정보 제공 현황 조사 .......................................................................................... 42 1. 조사항목에 대한 조사 결과 예시 .............................................................................................. 42 2. 기술기반 정보 제공 현황 통계.................................................................................................. 44 제 3 절 국가간 비교 분석을 통한 유망 데이터베이스 활용 기술 도출.............................................. 64 1. 기술대분류별 비교 .................................................................................................................... 65 2. 기술소분류별 비교 .................................................................................................................... 72 제 4 절 국제 유망 기술 선정.........................................................................................................103 1. 기술대분류 관점 유망 분야 도출 ............................................................................................ 103
11 2. 국제 유망 데이터베이스 활용 기술 분석 ................................................................................ 109 제 4 장 데이터베이스 활용 기술 GAP 분석 및 목표 기술 도출 .......................................................110 제 1 절 국가 핵심 기술 도출 – 정성적(채택율 차이 기반).......................................................110 1. 기술대분류 기준 비교 ............................................................................................................. 111 2. 기술소분류 기준 비교 ............................................................................................................. 113 3. 정성적(채택율 차이 기반) 국가 핵심 기술 도출 .................................................................... 119 제 2 절 국가 핵심 기술 도출 – 정량적(정부자원관리(BRM)기준) ..........................................121 1. 기술대분류 기준 비교 ............................................................................................................ 122 2. 기술소분류 기준 비교 ............................................................................................................. 124 제 3 절 GAP 분석 결과를 통한 목표 기술 도출.........................................................................131 1. 국제 유망 기술, 국가 핵심 기술 통합 기준 목표 기술 도출 .................................................. 132 제 4 절 최신 데이터베이스 기술 동향 요약.................................................................................133 제 5 절 국가 데이터베이스 활용 주력 기술 분야 도출 ..............................................................134 제 5 장 데이터베이스 활용 기술 발전 방향 수립 및 추진 전략.......................................................136 제 1 절 데이터베이스 활용 기술 발전 방향 수립........................................................................136 1. Data Service 채택율............................................................................................................... 137 2. 데이터베이스 활용 기술 비중 ................................................................................................. 138 3. 데이터 공유 고도화 수준 ........................................................................................................ 139 제 2 절 추진 전략............................................................................................................................141 제 6 장 결 론...........................................................................................................................................143 부 록(조사 대상 사이트) ........................................................................................................................144
12 < 표 목차 > 표 2-1 기술 영역 및 개요 ......................................................................................................... 25 표 3-1 조사 대상 사이트 선정 결과.......................................................................................... 34 표 3-2 ODI에 따른 조사 대상 군집화........................................................................................ 36 표 3-3 BRM기준에 따른 분류 체계........................................................................................... 37 표 3-4 OECD기준에 따른 국가 수와 사이트 수 ........................................................................ 39 표 3-5 OECD회원국 및 비회원국 목록...................................................................................... 39 표 3-6 ODI기준 별 국가 수 및 사이트 수................................................................................. 40 표 3-7 ODI기준 별 국가 목록 ................................................................................................... 40 표 3-8 BRM기준 항목 별 국가 수 및 사이트 수....................................................................... 41 표 3-9 국가 별 정보 제공 건수 및 사이트 수........................................................................... 45 표 3-10 국가 별 기술대분류 별 정보 제공 건수....................................................................... 46 표 3-11 국가 별 채택 기술 수 및 기술 채택율 ........................................................................ 47 표 3-12 국가 별 평균 정보 제공 건수 및 사이트 수................................................................ 49 표 3-13 국가 별, 기술대분류 별, 평균 정보 제공 건수 ............................................................ 50 표 3-14 전체, OECD회원국, OECD비회원국 간의 비교 ............................................................ 53 표 3-15 XML, REST, JSON 기술 간의 비교 ............................................................................ 54 표 3-16 전체, OECD회원국, OECD비회원국 간의 비교 ............................................................ 58 표 3-17 전체, OECD회원국, OECD비회원국 간의 비교 ............................................................ 62 표 3-18 채택 비율과 상대적 채택 비율 .................................................................................... 63 표 3-19 BRM 항목 별 정보 제공 건수 및 비중........................................................................ 64 표 3-20 기술대분류별 비교 ....................................................................................................... 66 표 3-21 ODI기준, 기술대분류별 비교........................................................................................ 67 표 3-22 정부자원관리(BRM) 기준, 기술대분류별 비교 ............................................................ 68 표 3-23 OECD기준, 기술대분류별 비교 .................................................................................... 69
13 표 3-24 ODI기준, 기술대분류별 비교........................................................................................ 70 표 3-25 정부자원관리(BRM) 기준, 기술대분류별 비교 ............................................................ 71 표 3-26 기술소분류 View관점, OECD기준 비교....................................................................... 74 표 3-27 기술소분류 DataService관점, OECD기준 비교 ........................................................... 75 표 3-28 기술소분류 DataSet관점, OECD기준 비교 .................................................................. 77 표 3-29 기술소분류 View관점, ODI기준 비교 .......................................................................... 79 표 3-30 기술소분류 DataService관점, ODI기준 비교............................................................... 80 표 3-31 기술소분류 DataSet관점, ODI기준 비교...................................................................... 82 표 3-32 기술소분류 View관점, 정부자원관리(BRM)기준 비교 ................................................ 84 표 3-33 기술소분류 DataService관점, 정부자원관리(BRM)기준 비교..................................... 85 표 3-34 기술소분류 DataSet관점, 정부자원관리(BRM)기준 비교............................................ 86 표 3-35 기술소분류 View관점, OECD기준 비교....................................................................... 89 표 3-36 기술소분류 DataService관점, OECD기준 비교 ........................................................... 90 표 3-37 기술소분류 DataSet관점, OECD기준 비교 .................................................................. 92 표 3-38 기술소분류 DataService관점, ODI기준 비교............................................................... 94 표 3-39 기술소분류 DataService관점, ODI기준 비교............................................................... 95 표 3-40 기술소분류 DataSet관점, ODI기준 비교...................................................................... 97 표 3-41 기술소분류 View관점, 정부자원관리(BRM)기준 비교 ................................................ 99 표 3-42 기술소분류 DataService관점, 정부자원관리(BRM)기준 비교...................................100 표 3-43 기술소분류 DataSet관점, 정부자원관리(BRM)기준 비교..........................................102 표 3-44 기술대분류 기준, 우선 순위 ......................................................................................103 표 3-45 기술소분류 View관점, 우선 순위 ..............................................................................105 표 3-46 기술소분류 DataService관점, 우선 순위 ..................................................................106 표 3-47 기술소분류 DataSet관점, 우선 순위 .........................................................................107 표 4-1 기술소분류 기준, 한국 Vs OECD회원국......................................................................111 표 4-2 기술소분류 기준, 한국 Vs ODI상위권 .........................................................................112
14 표 4-3 기술소분류 DataService관점, 한국 Vs OECD회원국..................................................114 표 4-4 기술소분류 DataSet관점, 한국 Vs OECD회원국.........................................................116 표 4-5 기술소분류 DataService관점, 한국 Vs ODI상위권 .....................................................117 표 4-6 기술소분류 DataSet관점, 한국 Vs ODI상위권 ............................................................119 표 4-7 기술소분류 DataService관점, 최종 순위.....................................................................120 표 4-8 기술소분류 DataSet관점, 최종 순위............................................................................121 표 4-9 기술대분류 기준, 한국 Vs OECD회원국......................................................................122 표 4-10 기술대분류 기준, 한국 Vs ODI상위권 .......................................................................123 표 4-11 기술소분류 DataService관점, 한국 Vs OECD회원국간 우선 순위 ...........................125 표 4-12 기술소분류 DataSet관점, 한국 Vs OECD회원국간 우선 순위 ..................................126 표 4-13 기술소분류 DataService관점, 한국 Vs ODI상위권간 우선 순위...............................128 표 4-14 기술소분류 DataService관점, 한국 Vs ODI상위권간 우선 순위...............................129 표 4-15 기술소분류 DataService관점, 최종 순위 ..................................................................130 표 4-16 기술소분류 DataSet관점, 최종 순위 .........................................................................131 표 4-17 DataService관점, 목표 기술 도출 .............................................................................132 표 4-18 DataSet관점, 목표 기술 도출 ....................................................................................133 표 4-19 국가 데이터베이스 활용 주력 기술 분야 도출...........................................................135
15 < 그림 목차 > 그림 2-1 데이터 표현 단위........................................................................................................ 18 그림 2-2 데이터 제공 형태........................................................................................................ 19 그림 2-3 Gartner’s Hype Cycle for Big Data........................................................................ 20 그림 2-4 조사 대상 기술 구조도 - 전체.................................................................................. 26 그림 2-5 조사 대상 기술 구조도 - View................................................................................. 27 그림 2-6 조사 대상 기술 구조도 – Data Service..................................................................... 28 그림 2-7 조사 대상 기술 구조도 – Data Set............................................................................ 29 그림 3-1 E-government toolkit 문헌 조사.............................................................................. 31 그림 3-2 ODI(Open Data Index).............................................................................................. 32 그림 3-3 OData/Ecosystem...................................................................................................... 33 그림 3-4 조사 대상 사이트 기초 통계....................................................................................... 35 그림 3-5 BRM기준 항목 별 사이트 수 및 비율 ........................................................................ 41 그림 3-6 View관점 조사 결과 예시........................................................................................... 42 그림 3-7 DataService관점 조사 결과 예시............................................................................... 43 그림 3-8 DataSet관점 조사 결과 예시...................................................................................... 43 그림 3-9 국가 별 기술 채택 비율 ............................................................................................. 48 그림 3-10 전체 기준, 기술 별 정보 제공 건수 평균 비중 ........................................................ 51 그림 3-11 OECD회원국 기준, 기술 별 정보 제공 건수 평균 비중 ........................................... 52 그림 3-12 OECD비회원국 기준, 기술 별 정보 제공 건수 평균 비중........................................ 53 그림 3-13 기술 별 사이트 채택 비율........................................................................................ 55 그림 3-14 OECD회원국 기준, 기술 별 사이트 채택 비율 ......................................................... 56 그림 3-15 OECD비회원국 기준, 기술 별 사이트 채택 비율...................................................... 57 그림 3-16 전체 기준, 기술 별 사이트에서의 상대적 채택 비율................................................ 59 그림 3-17 OECD회원국 기준, 기술 별 사이트에서의 상대적 채택 비율................................... 60
16 그림 3-18 OECD비회원국 기준, 기술 별 사이트에서의 상대적 채택 비율................................ 61 그림 3-19 국제 유망 데이터베이스 활용 기술 분석................................................................109 그림 4-1 최신 데이터베이스 기술 동향 요약 ..........................................................................134 그림 5-1 AS-IS/TO-BE 분석 ...............................................................................................136 그림 5-2 Road Map .................................................................................................................141
17 제 1 장 서 론 공공 부문이 보유한 공공 데이터에 대한 인식이 전 국민의 재산이라는 인식이 확산되면서 공공 데이터 활용이 촉진되고 있다. 현재 공공 데이터는 전 세계적으로 확산되고 있는 추세인데, 2009년 오바마 정부는 Open Government Flagship Initiatives에 따라 Data.gov를 통해 공공 데이터를 개방하였고, 영국은‘정보공개법’ 개정에 따라 Data.gov.uk를 신설하여 공공 데이터를 개방하고 있다. 미국과 영국을 포함하여 전 세계 총 78개국이 참여하고 있는 공공 데이터 개방 현황은 Open Knowledge Foundation Korea(http://okfn.kr)에서 확인 할 수 있다. 전 세계적으로 주된 관심을 받고 있는 공공 데이터의 개방은 다수의 장점을 보이는 것으로 인식되는데, 대표적으로 정부 정책 분석에 따른 정부 투명성 확보와 공공 데이터와 민간 데이터의 결합을 통한 신사업 창출 및 경제발전과 같은 효과들을 꼽을 수 있다. 본 연구에서는 이와 같은 세계적 트렌드에 맞추어 전 세계적인 공공 데이터 현황을 조사하고 분석하였다. 공공 데이터 현황은 세 가지 관점(View, DataService, DataSet)으로 구성된 데이터베이스 활용 기술을 통해 조사되었고, View관점은 26개의 세부기술을, DataService관점은 총 10개의 세부기술을, DataSet관점은 총 47개의 세부 기술로 구성되었다. 공공 데이터 현황에 대한 조사 결과를 토대로 한국과 선진국간의 GAP분석을 수행하여 한국이 향후 집중해야할 기술을 선정하였다. GAP분석을 위해 사용되는 선진국은 OECD회원국과 ODI상위권에 속한 국가로 정의되었다. 즉,‘한국 Vs OECD회원국’,‘한국 Vs ODI상위권’간의 기술 채택 수와 정보 제공 건수를 비교함으로써 한국과 선진국간의 실질적인 기술 격차를 분석하였다(GAP분석). 공공 데이터 현황과 GAP분석 결과를 통해 한국이 집중해야 할‘국가 데이터베이스 활용 주력 기술’을 선정하였고, 향후 한국이 취해야 할 발전방향과 추진 전략을 수립하였다.
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1. 가트 분석하였 가트 트렌드를 기술 중 하향 기 가트 Search 기술은 the Service Gartner’s 트너의 Hyp 였다. 트너의 Hype 를 한눈에 중 몇 가지 기술(Sliding 트너 곡선에 h-Based D Informatio Trough’기 e(dbSaaS) s Hype Cy pe Cycle e Cycle은 파악할 수 주요 기술 g into the T 그림 서‘On th Data Disc on Semant 기술로 주 기술이다. ycle for B 분석을 통 기술 변화 있는 장점 들을‘상승 Trough)’로 2-3 Gartne he Rise’기 covery To tic Service 주목할 만 20 Big Data 통해 빅 데 화의 양상을 점이 있다. 승 기술(On 로 분류하여 er’s Hype C 기술로 주목 ools 이고, es와 Intern 만한 기술 이터 시장 단적으로 보 가트너의 the Rise) 여 조명하였 Cycle for Big 목할 만한 ‘At the net of Thi 은 Data 관점의 기 보여 주는 Hype Cyc ), 정점 기술 다. g Data 기술은 Gr Peak’기술 ngs이다. 또 base So 기술 발전 좋은 예시로 cle에 속한 술(At the raph Datab 술로 주목할 또한,‘Slidi oftware 추세를 로, 기술 다양한 Peak), bases와 할 만한 ing into as a
21 2. Top Ten Data Management Trends Gartner’s Hype Cycle을 통한 기술 발전 추세와 더불어“SCALABILITY EXPERTS”에서 발행한“Top Ten Data Management Trends”문헌 조사를 통해 데이터 관리에 사용되는 최신 트렌드 10가지를 소개하였다. 가. Data Warehouse Appliance 사용자의 시스템 환경이나 사용자가 보유한 데이터 규모에 맞추어 구현되어 있는 시스템을 변경하기란 매우 어려운 일이다. 이에 많은 기업들은 변화하는 시스템 환경과 데이터 규모에 대응하기 위해 대규모 병렬 처리(MPP : Massively Parallel Processing) 를 지원하는 데이터 저장 장치를 채택하고 있다. 대규모 병렬처리에 활용되는 데이터 저장 장치는 마이크로소프트사의 병렬 데이터 저장소(Microsoft’s Parallel Data Warehouse)를 예로 들 수 있는데, 이 저장소는 수백 테라 바이트 규모의 저장소를 지원함과 동시에 데이터에 대한 즉각적인 활용성 및 확장성을 제공한다. 사용자는 이와 같은 저장소를 사용하여 적은 노력으로 탁월한 성능을 경험할 수 있는데 이는 대규모 병렬 처리를 지원하는 데이터 저장 장치가 데이터 저장 방법에 최적화 되어 있기 때문이다. 대규모 병렬 처리 데이터 저장소는 CPU부터 DISK까지 온라인 분석 처리(OLAP : Online Analytical Processing)에 최적화 되어 있고, 데이터 처리의 잠재적 병목 현상을 제거하는 기능이 강화 되어 있다. 또한, 사용자는 전통적 시스템의 1/3정도의 비용으로 데이터 저장소를 활용할 수 있으므로 비용 절감의 효과 역시 탁월하다. 나. Database in the Cloud 기업들은 데이터 저장 공간의 수요를 정확히 예측하기 어렵다. 이는 요구되는 데이터의 규모를 정확히 예측하기 어렵기 때문에 발생하는 문제인데 클라우드 데이터베이스는 이를 간단히 해결하고 있다. 기업은 클라우드 환경의 저장 공간을 활용함으로써, 기업이 필요로하는 데이터의 규모를 단순한 추가/삭제(add or drop) 기능을 통해 편리하게 관리할 수 있다.
22 다. Data Governance 마이크로소프트사의 Excel과 같은 프로그램의 출현과 보급화에 따라 데이터 관리의 용이성이 증대됨과 동시에 이에 대한 중요성이 부각되고 있다. 이와 같은 툴을 활용한 데이터 통제 및 관리는 다음과 같은 장점을 갖는다. 첫째, 인가된 사용자에게만 데이터 열람 권한을 부여함으로써 보안성을 향상시킨다. 둘째, 사용한 사용자를 표시함으로써 데이터를 수정한 사용자를 알 수 있다. 셋째, 데이터 통합이나 가공이 용이하다. 넷째, 데이터에 대한 가독성이 증대된다. 라. Predictive and In-Database Analytics Predictive Analytics를 통해 기업이 데이터 저장소에 저장해 놓은 다양한 정보를 분석하여 정보들 간의 특정 패턴과 같은 유의한 정보를 발견한다. 기업은 창출된 정보를 활용하여 미래의 수요를 예측하거나 기업 시스템에 적용하는 등 해당 기업의 목적에 맞추어 발견된 정보를 활용할 수 있다. In-Database Analytics는 Database Analytics의 Capability를 의미한다. 예를 들어 다수의 사용자가 한 번에 많은 요청을 할 경우 데이터베이스 시스템의 동작이 멈출 수 있다. 즉, In-Database Analytics는 전반적인 시스템에 영향을 가급적 덜 받으면서 주어진 임무를 원활히 수행할 수 있는 시스템의 업무 수행 능력과 관련된 기법이다. 마. Pervasive Insight “Pervasive Insight”라는 용어는 데이터를 보다 가치 있고, 접근 용이하며 이용가능성을 높게 만드는 것을 의미한다. 대표적인 예로 데이터를 통합하고, 분석하며 기술할 수 있는 마이크로소프트사의“Microsoft Office”를 들 수 있다. 사용자는 이러한 Tool을 활용하여 직관적으로 데이터를 확인함과 동시에 효율적으로 데이터를 관리 및 활용 할 수 있다. 바. Data Integration 데이터의 통합은 서로 다른 곳에 위치하는 자원을 상호 통합하는 것을 의미한다. 통합된 데이터는 의사결정이나 데이터 분석을 수행하는 사용자에게 보다 향상된
23 데이터 가독성을 제공한다. 향상된 데이터 가독성은 데이터의 구조, 형태, 의미 등의 유용한 정보를 데이터 분석가에게 보다 효율적으로 전달할 수 있음을 의미하고, 데이터의 구조를 완벽히 이해한 데이터 분석가는 보다 우수한 분석을 수행할 수 있다. 기업은 기업이 보유한 정보를 전사적 차원에서 통합 및 관리할 필요성이 있고, 통합된 정보를 활용하여 기업의 의사결정에 필요한 데이터 분석의 효율성과 효과성을 극대화 시킬 수 있다. 사. Master Data Management “Master Data Management”는“Data Integration”의 중요한 부분으로 간주될 수 있다. 데이터를 통합하는 과정에서 임의의 정보나 특정 시스템의 명칭 등의 정보 속성이 서로 다르다면 데이터 통합에 있어서 큰 혼란이 야기될 수 있다. 동일 정보를 지칭하는 용어에 대하여 전사적 차원의 공통된 용어를 사용하여 데이터의 일관성을 유지하는 것은 매우 중요한 일이다. 전사적 차원의 데이터의 일관성 및 균일성 보장, 매칭(Matching), 품질 보장, 수집 및 통합 등의 방법론이“Master Data Management”에 속한다. 아. Very Large Databases(Hadoop) 데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 기업이 데이터를 저장하고, 이를 관리 및 통제 하는데 많은 어려움을 겪고있다. 단적인 예를 들면, 백만건의 데이터에 대한 작업 수행 시간은 수 초에 불과하지만 십억건의 데이터 작업 수행 시간은 수 분을 초과한다. 이는 기업의 입장에서는 매우 바람직하지 않다. 빅데이터의 원활한 저장, 관리, 통제를 위해 하둡시스템이 각광 받고 있다. 하둡은 맵리듀스(MapReduce)라는 개념을 사용하고 있는데, 이 맵리듀스(MapReduce)는 하둡 클러스터(Hadoop Cluster)를 활용하여 페타바이트(Petabytes)의 데이터도 매우 빠른 시간 안에 처리할 수 있는 우수한 성능을 보유하고 있다.
24 자. Data Replication “Data Replication”은 정보 공유 과정이다. 여기서 정보 공유란 원본과 복사본 간의 정보 공유를 의미하는데 일반적으로 원본과 복사본은 부모와 자식간의 관계를 갖는다. 중요한 정보에 대한 복제를 통해 생성된 복사본은 원본이 변경될 때마다 자동으로 원본과 동일하게 업데이트 된다. 이를 통해 원본과 복사본간의 신뢰성이 유지된다. Data Replication은 주로 다수의 복사본을 활용하여 사용자의 접근 용이성을 확장시킬 때 유용하게 사용된다. 차. Geo-spatial data visualization “Geo-spatial data visualization”은 지리적 위치 또는 특정 지역간의 관계를 나타내는 데이터의 저장 및 분석 그리고 관리를 지원하는 시스템이다. 즉, 지도, 통계적 분석 기술, 데이터베이스 기술의 집합체라 할 수 있다. 이 시스템은 사용자에게 공간 정보 분석, 지도 수정, 분석 결과 시각화 등을 제공한다. 제 2 절 데이터베이스 기술 트렌드를 통한 조사 대상 기술 선정 ‘데이터베이스 기술 트렌드’의 목적은 현재 전 세계적으로 활용되고 있는 데이터베이스 기술을 파악함으로써 향후 진행할 연구를 위한 조사 대상 기술을 선정함에 있다. 조사 대상 기술을 선정하기 위해, 공공 데이터 공유 사이트, 인터넷 검색 및 문헌조사 등을 통하여 현재 전 세계적으로 활용되고 있는 데이터베이스 활용 기술을 분류하고 목록화 하였다. 조사를 통해 발굴된 총 83개 기술을‘데이터베이스 기술 트렌드’라 정의하며, 이 기술들의 활용 형태와 목적에 따라 크게 세 가지 영역(View, Data Service, Data Set)으로 구분하여 조사하였다.
25 표 2-1 기술 영역 및 개요 기술 영역 개요 세부 기술 조사 수(총 83 개 기술) View Web Browser 를 통해서 접근 가능 26 개 Data Service Application 을 통해 접근 가능 10 개 Data Set 파일 형태로 다운로드 가능 47 개 세 가지 영역에 속한 데이터베이스 활용 기술들을 각 기술이 갖는 성격에 따라 View, Data Service, Data Set 세 가지 영역으로 분류 하였고, 각 영역에 조사 대상으로 선정된 세부 기술들의 개수는 View 영역 26개, Data Service 영역 10개, Data Set 47개로 총 83개 기술이 조사 대상으로 선정 되었다.
1. 조사 기술 가지 영 가지 기술들을 조사 대상 사 대상으로 술 구조도에 영역으로 군집 영역을‘기 을‘기술소분 상 기술 구조 선정된 83 는 83개의 집화되어 있 기술대분류’ 분류’라 정 그림 조도 – 전체 3개 기술의 의 각 기술들 있다. 향후 연 라 정의하 정의하였다. 림 2-4 조사 26 체 구조도를 들이‘View 연구를 위해 하였고, 각 사 대상 기술 [그림 2-4 w’,‘Data 해 View, D 각각의‘기술 구조도 – 전 4]에 제시하 Service’ ata Servic 술대분류’에 전체 하였다. ,‘Data ce, Data Se 에 속하는 Set’세 et 이 세 는 세부
2. 조사 제시하였 View 기술을 영역이다 View Map, G 기술(C Bubble Gantt, 조사 대상 사 대상 기 였다. w 영역 기 활용하는지 다. w 영역에 포 Grid, Sca olumn, Sta e, TreeMap Nolan, Per 상 기술 구조 술 구조도 그림 술은 특정 지를 조사하 포함된 세부 tter Plot) acked Colu p, Histogra rt, Gauge, 조도 – Vie 에서 View 림 2-5 조사 데이터를 하기 위한 영 부 기술들은 구성되어 umn, Bar, am, Open- Smith)이 포 27 ew w 영역의 사 대상 기술 효과적으로 영역으로, W 은 총 6가지 있다. 이 Stacked B -high-low 포함되었다 기술에 대한 구조도 - V 로 사용자에 Web Brows 영역의 기술 때 Chart Bar, Pie, D w-close, C 다. 한 구조도를 View 게 제시/표 ser를 통해 술들로 (Ch 기술에는 onut, Line andlestick 를 [그림 표현하기 위 접근 가능 hart, Text 총 21개의 e, Area, Ti , Kagi, Sp 2-5]에 해 어떤 능한 기술 , Graph, 의 세부 imeline, arkline,
3. Data 어떤 기 기술 영 Data 이루어지 기술(R 세부 기 WFS(W Data 조사 대상 a Service 기술을 활용 영역이다. a Service 지는데(We EST, SOA 기술(WMS( Web Featur a Service 상 기술 구조 영역 기술 용하는지를 e 영역에 b API, A AP, SPARQ (Web Map re Service 영역은 총 그림 2 조도 - Da 술은 특정 조사하기 위 포함된 pplication, QL Endpoin p Service) e), ArcGIS 10개의 세 -6 조사 대상 28 ata Servic 데이터를 위한 영역으 세부 기술 , E-Mail) nt, GeoAPI , Esri RE Service)이 부 기술로 상 기술 구조 ce 효과적으로 으로, Appl 술들은 총 , Web AP I)이 포함되 EST, WCS 이 포함되었 구성되었다 조도 – Data 로 사용자에 ication을 3가지 PI 기술에는 되었고, Geo S(Web Cov 었다. 다. Service 게 제공하기 통해 접근 영역의 기 는 총 4개의 API에는 총 verage Se 기 위해 가능한 기술들로 의 세부 총 5개의 ervice),
4. Data 기술을 다운로드 형태로 Data RSS, A Spread Json l FGDB/ SWF, 기술(G CDED GeoRS 포함한다 조사 대상 a Set 영역 활용하는지 드 하는 것을 데이터를 다 a Service Atom, RD dheet), Ex lines, x- /GDB, ASC gif, ti ML(Geogr ASCⅡ(C S, SHP(S 다. 즉, Dat 상 기술 구조 역 기술은 지를 조사하 을 가능하게 다운로드 할 그림 영역에 포 F, OpenX xcel, PGDB sas, x-s CⅡ, Octet ff, CDR) raphy Mar anadian D ShapeFile) a Set 영역 조도 - Da 특정 데이터 하기 위한 게 하는 기술 할 수 있다. 2-7 조사 대 함된 세부 ml, OData B, PDF, TX pss, tar, -Stream), )을 포함 rkup Langu Digital Ele , lyr, N 은 총 47개 29 ata Set 터를 효과적 영역으로, 술 영역이다 대상 기술 구 기술들은 총 a, GData, XT, HWP, zip, HDF , Image 기 함하고, GE uage, MrS evation Da NetCDF, K 개의 세부 기 적으로 사용 사용자가 다. 즉, 사용 구조도 – Dat 총 29가지 Image, C GEOGRA F(Hierarch 기술은 총 6 EOGRAPH SID, QGIS, ata), GeoP KML(Keyh 기술로 구성 용자에게 제 데이터를 용자는 Exce ta Set 기술들로 이 CSV, ODS APHIC, JSO hical Data 6개의 세부 HIC은 총 GeoTIF, PDF, SEG ole Mark 되었다. 제공하기 위 파일 형태로 el, CSV 등 이루어지는데 (Open Do ON, JSON a Format, 부 기술(JPG 14개의 TIFF Wor GY, ASCⅡ kup Langu 해 어떤 로 직접 등과 같은 데(XML, cument P, JSP, , DOC, G, PNG, 세부 rld file, Ⅱ Grid, uage)를
30 제 3 장 국내 외 데이터 베이스 서비스 현황 조사 제 1 절 조사 대상 사이트 선정 기준 및 선정 결과 ‘제 2 장 데이터베이스 기술 조사’에서 기술한 총 83개의 기술 제공 현황을 조사하기 위하여, 조사 대상 사이트를 선정하였고 이에 대한 선정 기준 및 결과를 제시하였다. 1. 조사 대상 사이트 선정 기준 및 선정 결과 조사 대상으로 선정된 사이트는 자문위원 추천 사례 조사와 문헌조사 그리고 관련 사이트 조사를 통해 선정되었다. 이 세 가지 조사 영역에 대한 공통적인 조사 대상 사이트 선정 기준을 토대로‘자문위원 추천 사례 조사’를 통해 총 30개의 공공 포털을 선정하였고,‘문헌조사’와‘관련 사이트 조사’를 통해 총 226개의 공공 포털을 선정하였다. • 총 83개 기술 중 적어도 1개의 기술을 포함해야 한다. • GDP per capita에 포함된 국가에 속하는 사이트여야 한다. • 공공 포털의 성격을 지녀야 한다. • 사이트 운영 주체가 정부이든 민간이든 상관하지 않는다. (정부, 민간 모두 포함한다.) 가. 자문위원 추천 사례 조사(총 30개 사이트 선정) 자문위원의 추천과 주관 기관의 협의에 따라‘한국정보화진흥원(www.nia.or.kr) 자료실’에 존재하는 기존 연구들을 조사하여 조사 대상 사이트를 선정하였다. 한국정보화진흥원 사이트 자료실의 3개 카테고리(이슈분석, 조사연구보고서, 동향자료)에 속한 기존 연구들을 조사하여 조사 대상 사이트 기준에 부합하는 30개 사이트들을 선정하였다. (이슈분석 : 7개, 조사연구보고서 : 19개, 동향자료 : 4개)
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ODa 공통 규 ODa 선정하였 선정 기재하였 라 선정 제시하였 좌측 비율(2 개수로 3 http://w 2) OData/E ata(Open 규약이다. ata 홈페이 였다.3 정된 6개 사 였다. 라. 조사 대상 정된 사이트 였다. 총 41 측부터 미국 1*100/253 나눈 비율 www.odata.or Ecosystem Data Prot 지(Ecosys 사이트는 부 상 사이트 트들에 대한 1개국, 256 에 포함된 3)은 8.30% (2*100/3) rg m tocol)은 데 stem 포함) 부록에 제시 그림 3- 선정 결과 한 국가별, 개 사이트가 정부사이트 %이다. 또 은 66.67% 33 데이터 접근 )를 조사하 시된 표의 -3 OData/Ec , 정부별, 가 선정되었 트 수는 21 또한, 민간사 %이다. 근 프로토콜 하여 기준에 ‘출처’란에 cosystem 민간별 었고 자세한 1개이고, 이 사이트 수는 콜로 정의되 적합한 총 에‘OData/ 조사 사이 사항은 [표 이를 정부사 는 2개이며 는 데이터 총 6개의 사 /Ecosystem 이트 수와 표 3-1]과 사이트 개수로 이를 민간 교환의 사이트를 m’으로 비율을 같다. 로 나눈 간사이트
34 표 3-1 조사 대상 사이트 선정 결과 국가 정부 사이트 수 비율 민간 사이트 수 비율 국가별 조사 사이트 수 비율 인도 21 8.30% 0 0 21 8.20% 미국 15 5.93% 2 66.67% 17 6.64% 대한민국 16 6.32% 1 33.33% 17 6.64% 영국 14 5.53% 0 0 14 5.47% 일본 11 4.35% 0 0 11 4.30% 오스트레일리아 11 4.35% 0 0 11 4.30% 캐나다 10 3.95% 0 0 10 3.91% 이탈리아 9 3.56% 0 0 9 3.52% 러시아 9 3.56% 0 0 9 3.52% 중국 8 3.16% 0 0 8 3.13% 네덜란드 8 3.16% 0 0 8 3.13% 포르투갈 7 2.77% 0 0 7 2.73% 싱가포르 7 2.77% 0 0 7 2.73% 스위스 7 2.77% 0 0 7 2.73% 브라질 7 2.77% 0 0 7 2.73% 독일 7 2.77% 0 0 7 2.73% 남아프리카공화국 7 2.77% 0 0 7 2.73% 폴란드 6 2.37% 0 0 6 2.34% 이스라엘 6 2.37% 0 0 6 2.34% 아일랜드 6 2.37% 0 0 6 2.34% 프랑스 5 1.98% 0 0 5 1.95% 인도네시아 5 1.98% 0 0 5 1.95% 오스트리아 5 1.98% 0 0 5 1.95% 스웨덴 5 1.98% 0 0 5 1.95% 덴마크 5 1.98% 0 0 5 1.95% 노르웨이 5 1.98% 0 0 5 1.95% 핀란드 4 1.58% 0 0 4 1.56% 나이지리아 4 1.58% 0 0 4 1.56% 홍콩 3 1.19% 0 0 3 1.17% 스페인 3 1.19% 0 0 3 1.17% 파키스탄 2 0.79% 0 0 2 0.78% 칠레 2 0.79% 0 0 2 0.78% 이집트 2 0.79% 0 0 2 0.78% 벨기에 2 0.79% 0 0 2 0.78% 멕시코 2 0.79% 0 0 2 0.78% 그리스 2 0.79% 0 0 2 0.78% 필리핀 1 0.40% 0 0 1 0.39% 타이완 1 0.40% 0 0 1 0.39% 콜롬비아 1 0.40% 0 0 1 0.39% 사우디아라비아 1 0.40% 0 0 1 0.39% 말레이시아 1 0.40% 0 0 1 0.39% 총 합 253 100.00% 3 100.00% 256 100.00% ‘국가별 조사 사이트 수’는 각 국가의‘정부사이트 수’와‘민간사이트 수’의 합을 전체 사이트 수의 총합인 256으로 나눈 값에 대한 백분율이다. 즉, 미국의 경우 총 17개의 사이트가 선정되었고, 이는 전체에서 6.64%의 비중을 차지한다.
2. 조사 선정 조사 대상 사 대상으로 정 결과 총 4 상 사이트 기 선정된 사 41개국의 2 그 기초 통계 이트에 대한 256개 사이 그림 3-4 조사 35 한 기초 통계 이트가 선정되 사 대상 사이 계를 제시하 되었고, 이를 이트 기초 통 하였다. 를 [그림 3 계 -4]에 제시시하였다.
36 3. 사이트 조사 결과 통계 사이트 조사 결과 통계는 향후 진행될 조사 결과 분석과 GAP 분석을 위하여 OECD가입국과 미가입국, ODI(Open Data Index) 상, 중, 하 그룹, BRM(Business Reference Model) 세 가지 영역으로 나누어 기술하였다. 가. 세 가지 영역(OECD, ODI, BRM)에 대한 정의 1) OECD가입국과 미가입국 ‘조사 대상 사이트 선정 결과’를 바탕으로 총 41개국을 OECD가입국과 미가입국으로 분류하였다. OECD에는 대부분의 선진국들이 가입되어 있으므로, OECD 가입 유/무를 활용하여 선진국과 후진국을 분류하였다. 본 연구에서의 선진국은 OECD가입국으로, 후진국은 OECD미가입국으로 정의하였다. 2) ODI(Open Data Index) ODI는 전 세계의 국가별 정보 개방 정도를 평가하는 지표로 현재 Open Knowledge Foundation4 에 의해 수행되고 있다. ODI 지수는 정부가 얼마나 주요한 정보를 공개하는가를 의미하는데 이는 시민이 얼마나 합법적이고 기술적으로 데이터를 활용할 수 있는 가를 의미하기도 한다. 즉, ODI 지수가 높다면 공공 데이터 수준이 높고, 지수가 낮다면 공공 데이터 수준이 낮다고 할 수 있다. 본 연구에서는 ODI 지수에 따라 ODI를 세 개의 그룹으로 군집화하였다. 표 3-2 ODI에 따른 조사 대상 군집화 ODI 지수 >= 500 ODI 지수 >= 400 ODI 지수 < 400 ODI 상 14 개 국가 / 112 개 사이트 ODI 중 14 개 국가 / 109 개 사이트 ODI 하 13 개 국가 / 35 개 사이트 4 http://index.okfn.org
37 3) BRM(Business Reference Model) 조사된 사이트의 성격을 반영하여 효과적으로 분류하기 위해서는 새로운 분류 기준이 요구되며, 이를 충족시키는 객관적이고 체계적인 분류 기준은 문헌조사를 통해 발굴하였다. 문헌조사를 통해, 한국전산원에서 발행한“범정부 정보기술아키텍처 기준 소개(2006)”의 BRM 모델을 분류기준으로 활용하였다.“범정부 정보기술아키텍처 기준 소개”에 따르면, BRM을“공공부문의 업무와 그와 관련된 정보를 전체적으로 분류하고 정의한 것”으로 기술하고 있다. “범정부 정보기술아키텍처 기준 소개”에 기술된 분류 체계는 아래 표로 제시하며, 표에 제시된‘정책분야’카테고리에 속한 총 20개 카테고리로, 조사된 총 256개의 사이트를 군집화하였다. 이 때‘정책영역’은 사이트의 성격을 분류할 때 참고자료로만 활용되며, 총 256개 사이트는‘정책분야’컬럼에 속한 20개 분야로 군집화되었다. 표 3-3 BRM기준에 따른 분류 체계 정책분야 정책영역 서비스 제공지원 법령, 입법 감사 홍보 위험관리 고충처리 국무조정 심사평가 일반행정 정부자원관리 기획 및 자원배분 인적자원관리 세입징수관리 조달과 물자관리 정보자원관리 공공질서 법무 검찰 사회안전(경찰) 범죄자 수감 교정 재난방재 재난방재 기상
38 국방 국방정책수립 국방정보관리 국방 군수획득 군사시설관리 국방정책평가 외교통일 외교정책 영사관리 외교안보연구 통상외교 통일정책 북한정보관리 국가안정보장 환경관리 환경정책 자연보전 대기보전 재정경제 경제정책 세제징수 금융정책 경제협력 특허정책 통계정책과 관리 상공업 발전 산업정책 중소기업정책 농림수산 농업정책 축산정책 산림정책 수산정책 정보통신 정보화 정보통신정책 우정사업 과학기술 과학기술정책수립 과학기술연구개발 에너지자원개발 에너지자원정책수립 자원개발 국토개발 SOC 국토개발정책 지역사회개발 건설정책 운송교통 육상교통정책 항공정책 해운항만정책 물류관리 교육 학교정책 교육재정지원 인적자원정책 문화관광 문화정책수립 문화재정책 관광진흥 복지 사회복지정책수립 국민연금정책수립 인원정책 보훈복지정책
39 보건(건강) 보건정책수립 건강증진정책수립 식품의약품정책수립 건강보험정책수립 노동 고용정책 산업안전관리 근로능력개발 노사협력지원 나. 영역별 사이트 조사 결과 통계 영역별(OECD기준, ODI기준, BRM기준)로 사이트 조사 결과 통계를 제시하였다. OECD기준은 OECD회원국과 비회원국으로 나누어 기술되었고, ODI기준은 상, 중, 하로 분류하여 제시되었다. 또한 BRM기준은 BRM에 속한 정책분야에 따라 사이트 조사 결과를 기술하였다. 1) OECD 가입 여부 기준 OECD 가입 여부에 따른 사이트 조사 결과에 대한 통계와 국가 리스트를 제시하였다. 표 3-4 OECD기준에 따른 국가 수와 사이트 수 전체 OECD 회원국 OECD 비회원국 조사 국가 수 41 25 16 조사 사이트 수 256 176 80 표 3-5 OECD회원국 및 비회원국의 목록 OECD 회원국(25 개국) OECD 비회원국(16 개국) 미국 아일랜드 독일 칠레 인도 콜롬비아 대한민국 프랑스 스위스 러시아 말레이시아 영국 스웨덴 포르투갈 중국 필리핀 일본 노르웨이 폴란드 브라질 홍콩 오스트레일리아 오스트리아 이스라엘 남아프리카공화국 이집트 캐나다 덴마크 멕시코 싱가포르 파키스탄 이탈리아 핀란드 벨기에 인도네시아 사우디아라비아 네덜란드 스페인 그리스 나이지리아 타이완
40 2) ODI(Open Data Index) 기준 ODI 상위권, 중위권, 하위권에 따른 사이트 조사 결과에 대한 통계와 국가 리스트를 제시하였다. 표 3-6 ODI기준별 국가 수 및 사이트 수 전체 상위 (ODI >= 500) 중위 (ODI >= 400) 하위 (ODI < 400) 국가 수 41 14 14 13 사이트 수 256 112 109 35 표 3-7 ODI기준 별 국가 목록 ODI 등급 '상’(14 국가) ODI 등급 '중’(14 국가) ODI 등급 '하’(13 국가) 미국 스위스 인도 폴란드 남아프리카공화국 그리스 영국 프랑스 대한민국 이스라엘 싱가포르 파키스탄 오스트레일리아 스웨덴 일본 아일랜드 나이지리아 사우디아라비아 캐나다 노르웨이 러시아 인도네시아 홍콩 콜롬비아 이탈리아 오스트리아 중국 스페인 벨기에 말레이시아 네덜란드 덴마크 브라질 멕시코 칠레 필리핀 독일 핀란드 포르투갈 타이완 이집트 3) BRM(Business Reference Model) 기준 BRM기준에 따른 사이트 조사 결과 통계를 제시하였다. 총 20가지 BRM 분야 중, 적합한 사이트가 조사되지 않은 4가지 분야(재난방재, 국방, 에너지자원개발, 노동)를 제외한 16가지 분야를 활용하여 조사된 사이트를 분류 하였다. 각 국가마다 복수의 영역으로 분류되는 다수의 사이트를 지니므로, 총 16개 분야 마다‘국가 수’는 중복을 허용하여 제시하였고,‘사이트 수’는 BRM 각 분야에 속한 사이트 수를 기술하였다. BRM기준에 따라 분류된 총 사이트 수는 256개이고, 총 개별 국가 수는 41개국이다.
재정경제 정부자원 서비스제 공공질서 국토개발 운송교통 환경관리 상공업발 교육 정보통신 문화관광 과학기술 농림수산 보건 복지 외교통일 BRM 총 16개 제 원관리 제공지원 서 발 SOC 통 리 발전 신 광 술 산 일 총 계 M 기준에 따 개 BRM 분 표 3- 계 따른 항목 야에 대한 그림 3 8 BRM기준 국 별 사이트 (BRM 카테 3-5 BRM기 41 항목 별 국가 국가 수(중복 허 조사 개수 테고리, 개수 준 항목 별 가 수 및 사이 허용) 30 30 22 19 19 16 17 9 7 4 1 1 2 2 1 1 181 및 비율을 수, 비율)로 사이트 수 및 이트 수 사 을 제시하였다 이루어져 및 비율 사이트 수 다. [그림 있다. 57 53 38 21 20 17 17 9 8 5 3 2 2 2 1 1 256 3-5]는
제 국내 선도국가 및 해당 41개국 언급한 1. 선정 조사 항 1개(htt DataSe 가 View 정부 포 View 기재되어 의미한다 기술을 Chart/C 3건으로 2 절 기 내외 데이터 가와 국내와 당 기술 기반 , 총 256개 3가지 영역 조사항목 정된 각 사이 항목에 대한 tp://www.d et관점으로 가. 조사 결과 w 영역의 포털의 정보제 w영역에 속 어 있는 레 다. 예를 들 채택하고 Column의 로 조사되었 술기반 정 베이스 서 와의 비교 분 반 정보 제공 개 사이트에 역에 속한 세 에 대한 조 이트가 제공 한 결과 예시 data.go.kr) 나누어 기술 과 예시 - 데이터베이 제공 현황을 속한 26가 코드는 정보 들어, 미국 고 있고, 수가 195건 다. 정보 제공 비스 현황을 분석을 위해 공 건수를 조 에 대하여 진 세부 기술에 조사 결과 예 하는 기술과 시는 미국 사 ), 총 2개 술하였다. View 관점 이스 기술 항 을 조사하였 그림 3-6 V 가지 기술항 보제공건수를 정부 포털 정보제공건 건 임에 비해 42 공 현황 조 을 조사하였 해 조사 대상 조사하였다. 진행되었고 에 따라 조사 예시 과 정보 제공 사이트 1개 사이트에 점 항목 항목 였다. View관점 조사 항목에 대한 를 의미함과 털과 대한민 건수 측면에 해 대한민국 조사 였고, 세계적 상 사이트에 . 기술기반 ‘제2장 데 사되었다. 공 건수에 대 개(http://ww 대하여 V 관점에서 사 결과 예시 한 정보제공 과 동시에 해 민국 정부 에서 미국 국 정부가 제 적 데이터베 에 대한 기술 정보제공현 이터베이스 대한 조사 ww.data.go View관점, 미국 정부 시 공건수를 해당 기술을 포털은 모 국 정부 제공하는 Ch 베이스 기술 술 분류 활 현황 조사는 스 기술 조사 예시를 제시 ov)와 한국 DataServi 부 포털과 대 기술하며, 을 채택하고 모두 Chart/ 포털이 제 hart/Cloum 술현황과 용 여부 는 선정된 사’에서 시하였다. 사이트 ice관점, 대한민국 숫자가 있음을 Column 제공하는 mn 수는
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44 2. 기술기반 정보 제공 현황 통계 수집된 기술기반 정보 제공 현황에 대한 통계를 제시하였다. 정보 제공 현황은 세 가지 영역(국가별 통계, 사이트별 통계, BRM별 통계)으로 나누어 기술되었다. 가. 국가별 통계 정보 제공 현황에 대한 국가 관점의 통계를 기술하였다. 1) 국가 별 총 정보 제공 건수 총 41개국에 대하여 각 국가마다‘국가별 정보 제공 건수’와‘국가별 사이트 수’를 기술하였다. 예를 들어 대한민국에는 총 7개의 사이트가 포함되었고, 이들 사이트가 제공하는 정보 제공 건수는 대략 6,200만건으로 나타났다. 2) 국가별 데이터베이스 기술대분류 별 정보 제공 건수 총 41개국에 대하여 각 국가마다‘국가별 정보제공건수’(총합)과 기술 대분류별 정보제공건수를 기술하였다. 대한민국에 속한 사이트가 제공하는 정보제공건수는 대략 6천 2백만건인데 이를 기술 대분류별로 구분하여 나타내면 View영역에 대략 3천 8백 5십만건, Data Service영역에 대략 190만건, Data Set영역에 대략 2천 2백만건 정도의 정보가 속해 있는 것으로 나타났다. 3) 국가별 채택 기술 수 및 채택 비율 총 41개국에 대하여 각 국가들이 채택한 채택 기술 수와 이에 대한 비율(기술 채택율)을 기술하였다. 국가별 채택 기술 수는‘기술소분류’의 기준을 따르며, 총 83개 기술(View(26개), Data Service(10개), Data Set(47개))로 구성 되어있다. 미국을 예로 들면, 총 83개 세부 기술 중 미국은 47개의 기술을 채택하고 있으며, 이는 전체 83개 기술 중 56.627%에 해당하는 수치이다.
45 표 3-9 국가 별 정보 제공 건수 및 사이트 수 국가 국가별 정보제공건수 국가별 사이트 수 대한민국 62,269,138 7 브라질 53,598,468 17 러시아 7,292,653 2 그리스 6,491,742 9 프랑스 1,851,408 5 폴란드 1,801,997 6 캐나다 585,670 3 스페인 304,366 10 영국 229,025 2 독일 135,113 7 미국 108,985 14 오스트레일리아 107,176 5 이탈리아 88,147 9 노르웨이 56,443 11 멕시코 43,925 3 포르투갈 41,683 17 중국 41,185 7 이스라엘 31,361 5 인도 29,247 6 인도네시아 26,569 8 홍콩 22,406 4 싱가포르 20,025 2 일본 15,402 7 나이지리아 14,946 1 네덜란드 14,839 8 스위스 10,055 7 칠레 6,125 11 아일랜드 3,645 21 남아프리카공화국 3,337 1 오스트리아 3,224 1 핀란드 2,611 2 스웨덴 2,066 2 파키스탄 2,062 4 벨기에 2,002 5 타이완 1,979 6 덴마크 1,524 7 콜롬비아 1,219 2 말레이시아 1,200 5 이집트 850 5 필리핀 160 1 사우디아라비아 15 1 총 합 135,263,993.0 256
46 표 3-10 국가 별, 기술대분류 별 정보 제공 건수 View Data Service Data Set 총합 대한민국 38,546,887.0 1,915,245.0 21,807,006.0 62,269,138.0 브라질 17,869,194.0 17,859,123.0 17,870,151.0 53,598,468.0 러시아 3,774,167.0 5,547.0 3,512,939.0 7,292,653.0 그리스 0.0 1.0 6,491,741.0 6,491,742.0 프랑스 31,976.0 6,074.0 1,813,358.0 1,851,408.0 폴란드 53.0 0.0 1,801,944.0 1,801,997.0 캐나다 883.0 210,335.0 374,452.0 585,670.0 스페인 162,223.0 452.0 141,691.0 304,366.0 영국 3,203.0 549.0 225,273.0 229,025.0 독일 36,288.0 11,994.0 86,831.0 135,113.0 미국 11,661.0 12,867.0 84,457.0 108,985.0 오스트레일리아 24,661.0 560.0 81,955.0 107,176.0 이탈리아 62,081.0 4,537.0 21,529.0 88,147.0 노르웨이 34,822.0 159.0 21,462.0 56,443.0 멕시코 21,299.0 0.0 22,626.0 43,925.0 포르투갈 9,496.0 21.0 32,166.0 41,683.0 중국 22,856.0 16.0 18,313.0 41,185.0 이스라엘 4,585.0 0.0 26,776.0 31,361.0 인도 3,272.0 47.0 25,928.0 29,247.0 인도네시아 751.0 0.0 25,818.0 26,569.0 홍콩 653.0 0.0 21,753.0 22,406.0 싱가포르 1,048.0 0.0 18,977.0 20,025.0 일본 4,952.0 34.0 10,416.0 15,402.0 나이지리아 7,736.0 0.0 7,210.0 14,946.0 네덜란드 3,014.0 1,535.0 10,290.0 14,839.0 스위스 280.0 102.0 9,673.0 10,055.0 칠레 275.0 76.0 5,774.0 6,125.0 아일랜드 688.0 1.0 2,956.0 3,645.0 남아프리카공화국 516.0 311.0 2,510.0 3,337.0 오스트리아 9.0 509.0 2,706.0 3,224.0 핀란드 0.0 71.0 2,540.0 2,611.0 스웨덴 8.0 28.0 2,030.0 2,066.0 파키스탄 57.0 0.0 2,005.0 2,062.0 벨기에 1,876.0 11.0 115.0 2,002.0 타이완 0.0 0.0 1,979.0 1,979.0 덴마크 664.0 0.0 860.0 1,524.0 콜롬비아 0.0 85.0 1,134.0 1,219.0 말레이시아 18.0 7.0 1,175.0 1,200.0 이집트 0.0 0.0 850.0 850.0 필리핀 13.0 9.0 138.0 160.0 사우디아라비아 0.0 0.0 15.0 15.0
47 표 3-11 국가 별 채택 기술 수 및 기술 채택율 국가 채택 기술 수 기술 채택율 미국 47 56.627% 캐나다 39 46.988% 네덜란드 31 37.349% 스페인 30 36.145% 대한민국 29 34.940% 독일 28 33.735% 영국 28 33.735% 이탈리아 27 32.530% 일본 27 32.530% 스웨덴 25 30.120% 오스트레일리아 25 30.120% 프랑스 25 30.120% 러시아 24 28.916% 브라질 24 28.916% 스위스 22 26.506% 인도 20 24.096% 칠레 20 24.096% 남아프리카공화국 19 22.892% 오스트리아 17 20.482% 노르웨이 16 19.277% 싱가포르 16 19.277% 덴마크 15 18.072% 벨기에 15 18.072% 중국 15 18.072% 핀란드 14 16.867% 멕시코 13 15.663% 포르투갈 11 13.253% 폴란드 11 13.253% 나이지리아 9 10.843% 아일랜드 9 10.843% 이스라엘 9 10.843% 말레이시아 8 9.639% 필리핀 7 8.434% 홍콩 6 7.229% 그리스 5 6.024% 인도네시아 5 6.024% 타이완 4 4.819% 파키스탄 4 4.819% 콜롬비아 3 3.614% 이집트 2 2.410% 사우디아라비아 1 1.205%
국가 나 사이 의미한다 보다 명 국가 정보 제 사이트 3백 7십 것으로 가별 채택 기 나. 사이트별 이트 별 통 다. 사이트 명확하게 기술 1) 국가별 가별 사이트 제공 건수의 수)는 총 십만건이다. 나타났다. 기술 수 및 별 통계 통계는 총 4 별 통계를 술하였다. 사이트 당 당 평균 평균을 의 17개이고, . 즉, 한국 채택 비율에 그림 3-9 41개국의 를 통해 각 평균 정보 정보 제공 의미한다. 예 이 17개 에 속한 사 48 에 대한 차트 국가 별 기술 256개 사이 국가에 속 제공 건수 건수는 각 예를 들어, 사이트가 사이트들은 트를 [그림 술 채택 비율 이트를 고려 속한 사이트 각 국가에 속 대한민국에 제공하는 평 평균 3백 3-9]에 제시 려한 보다 트들이 제공 속한 모든 사 속한 사이 평균 정보 7십만건의 시하였다. 세부적인 공하는 기술 사이트가 제 이트의 개수 제공 건수 정보를 제 통계를 통계를 제공하는 수(국가별 는 대략 제공하는
49 표 3-12 국가별 평균 정보 제공 건수 및 사이트 수 국가 국가별 평균 정보제공건수 국가별 사이트 수 브라질 7,656,924.0 7 대한민국 3,662,890.5 17 그리스 3,245,871.0 2 러시아 810,294.8 9 프랑스 370,281.6 5 폴란드 300,332.8 6 스페인 101,455.3 3 캐나다 58,567.0 10 멕시코 21,962.5 2 독일 19,301.9 7 영국 16,358.9 14 노르웨이 11,288.6 5 이탈리아 9,794.1 9 오스트레일리아 9,743.3 11 홍콩 7,468.7 3 미국 6,410.9 17 포르투갈 5,954.7 7 인도네시아 5,313.8 5 이스라엘 5,226.8 6 중국 5,148.1 8 나이지리아 3,736.5 4 칠레 3,062.5 2 싱가포르 2,860.7 7 타이완 1,979.0 1 네덜란드 1,854.9 8 스위스 1,436.4 7 일본 1,400.2 11 인도 1,392.7 21 콜롬비아 1,219.0 1 말레이시아 1,200.0 1 파키스탄 1,031.0 2 벨기에 1,001.0 2 핀란드 652.8 4 오스트리아 644.8 5 아일랜드 607.5 6 남아프리카공화국 476.7 7 이집트 425.0 2 스웨덴 413.2 5 덴마크 304.8 5 필리핀 160.0 1 사우디아라비아 15.0 1 2) 국가별 데이터베이스 기술대분류 별 사이트 당 평균 정보 제공 건수 각 국가에 속한 모든 사이트가 제공하는 정보 제공 건수의 기술대분류 별 평균을 의미한다. 예를 들어, 대한민국에 속한 사이트들이 제공하는 평균 정보 제공 건수는 대략 3백 70만건이다. 이 수치를 기술대분류 별로 나누어 기술하였다.
50 대한민국의 경우 총 17개의 사이트들이 View 영역에서 제공하는 평균 정보 제공 건수는 대략 230만건 정도이고, Data Service 영역에서 제공하는 평균 정보 제공 건수는 대략 11만건 정도이며, Data Set 영역에서 제공하는 평균 정보 제공 건수는 대략 130만건으로 나타났다. 표 3-13 국가 별, 기술대분류 별, 평균 정보 제공 건수 국가 View Data Service Data Set 브라질 2,552,742.0 2,551,303.3 2,552,878.7 대한민국 2,267,463.9 112,661.5 1,282,765.1 그리스 0.0 0.5 3,245,870.5 러시아 419,351.9 616.3 390,326.6 프랑스 6,395.2 1,214.8 362,671.6 폴란드 8.8 0.0 300,324.0 스페인 54,074.3 150.7 47,230.3 캐나다 88.3 21,033.5 37,445.2 멕시코 10,649.5 0.0 11,313.0 독일 5,184.0 1,713.4 12,404.4 영국 228.8 39.2 16,090.9 노르웨이 6,964.4 31.8 4,292.4 이탈리아 6,897.9 504.1 2,392.1 오스트레일리아 2,241.9 50.9 7,450.5 홍콩 217.7 0.0 7,251.0 미국 685.9 756.9 4,968.1 포르투갈 1,356.6 3.0 4,595.1 인도네시아 150.2 0.0 5,163.6 이스라엘 764.2 0.0 4,462.7 중국 2,857.0 2.0 2,289.1 나이지리아 1,934.0 0.0 1,802.5 칠레 137.5 38.0 2,887.0 싱가포르 149.7 0.0 2,711.0 타이완 0.0 0.0 1,979.0 네덜란드 376.8 191.9 1,286.3 스위스 40.0 14.6 1,381.9 일본 450.2 3.1 946.9 인도 155.8 2.2 1,234.7 콜롬비아 0.0 85.0 1,134.0 말레이시아 18.0 7.0 1,175.0 파키스탄 28.5 0.0 1,002.5 벨기에 938.0 5.5 57.5 핀란드 0.0 17.8 635.0 오스트리아 1.8 101.8 541.2 아일랜드 114.7 0.2 492.7 남아프리카공화국 73.7 44.4 358.6 이집트 0.0 0.0 425.0 스웨덴 1.6 5.6 406.0 덴마크 132.8 0.0 172.0 필리핀 13.0 9.0 138.0 사우디아라비아 0.0 0.0 15.0
사이 ‘OECD 분석하여 차이점을 기술 건수를 구하여 [그림 기술이 해석된다 사이 Text > 3) 사이트의 이트의 기술 D비회원국 여 세 가지 을 기술하였 가) 전체 술 별 정보 해당 사이 계산하였다 림 3-10]을 총 256개 다. 이트 당 가장 > Excel > G 의 기술 별 별 정보 제 기준’으로 기준에 따 였다. 기준, 사이트 제공 건수 트의 전체 다. 을 보면 P 개 사이트를 장 많은 비율 Grid > Map 그림 3-10 정보 제공 제공 건수 평 로 나누어 른 사이트의 트 기술 별 수 평균 비 정보 제공 DF가 33.8 를 고려했을 율을 차지하 의 순서로 0 전체 기준, 51 건수 평균 평균 비중을 제시한 뒤 의 기술 별 정보 제공 비중은, 사이 건수로 나 870%로 가 때, 평균 하는 기술의 나타났다. 기술 별 정 비중 을‘전체 기 뒤, 세 가지 정보 제공 공 건수 평균 이트에서의 나눈 값을 전 가장 많은 비 33.870% Top 5는 보 제공 건수 기준’,‘OE 지 기준에 따 건수 평균 균 비중 해당 기술 전체 사이트 비율을 보였 의 비율을 비율이 큰 수 평균 비중 ECD회원국 따른 비교 비중 간의 술 기반 정보 트에 대해 평 였는데, 이는 보인다는 큰 순서대로 중 기준’, 결과를 유의한 보 제공 평균치를 는 PDF 의미로 PDF >
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54 OECD회원국과 OECD비회원국간의 차이를 살펴보면 OECD회원국에는 Map기술이 포함되어 있고, OECD비회원국에는 Grid 기술이 포함 되어 있다. 또한, Excel 기술은 순위의 차이는 있지만 OECD회원국과 OECD비회원국 모두 높은 비중을 차지하는 것으로 나타났다. 기술명 옆의 괄호안의 숫자는 해당 기술이 차지하는 비중을 나타내며 가장 많은 비중을 차지한 PDF 기술의 경우‘전체 기준’,‘OECD회원국 기준’,‘OECD비회원국 기준’에서 각각 33.870%, 30.796%, 40.634%의 비중을 차지하는 것으로 나타났다. OECD회원국이든 OECD비회원국이든 비중이 가장 높은 상위 2가지 기술은 PDF와 Text로 모두 동일했지만 비중을 고려했을때에는 다소 차이를 보였다. OECD회원국과 OECD비회원국 모두 PDF가 가장 높은 비중을 차지하긴 하지만 OECD회원국의 PDF 기술 비중이 상대적으로 OECD비회원국의 PDF기술 비중보다 낮게 나타났다. 또한, OECD회원국의 Text기술 비중 역시 OECD비회원국의 Text기술 비중보다 상대적으로 낮게 나타났다. 반면에 OECD회원국의 Excel 기술에 대한 비율은 OECD비회원국의 Excel 기술 비율보다 상대적으로 높고, CSV 기술의 경우 비슷한 것으로 나타났다. OECD비회원국의 상위 5가지 기술 중 PDF, Text 기술의 비중을 합한 값은 56.924%으로 나타났고, 이들 기술에 대한 OECD비회원국의 비중의 합은 41.794%로 나타났다. 이는 OECD비회원국들이 OECD회원국보다 PDF, Text 기술에 대한 의존도가 굉장히 높음을 의미한다. 더불어 OECD비회원국들의‘기술 별 정보 제공 평균 비중’은 총 83개 기술 중 2개 기술이 무려‘약 57%’를 차지하므로, 다른 기술들 보다 이 두 기술에 너무 편중되어 있는 것으로 나타났다. 표 3-15 XML, REST, JSON 기술 간의 비교 기술명 XML REST JSON 전체 2.722 1.918 기타 OECD 회원국 3.320 2.374 1.144 OECD 비회원국 1.406 기타 기타 XML과 REST 그리고 JSON 기술만 별도로 추출하여 비교하면 XML기술의 OECD회원국 비중은 3.320%로 OECD비회원국 1.406%보다 상대적으로 높다. 또한, OECD회원국에서 차지하는 REST와 JSON 기술의 비중은 각각 2.374%, 1.144%로
나타났지 OECD비 있다. 기술 ‘OECD 분석하여 기술하였 전체 수)로 있는 지 총 2 Grid > 보였고, Map, G 지만 OEC 비회원국에서 4) 기술 별 술 별 사 D비회원국 여 세 가지 였다. 가) 전체 체 기준, 기술 얻어진다. 지를 나타내는 256개 사이 > CSV’의 약 45%를 Grid, CSV 기 CD비회원국 서 REST와 별 사이트에서 사이트에서의 기준’으로 기준에 따 기준, 기술 술 별 사이트 즉, 각각의 는 비율이다 이트들이 가 순으로 나 를 보인 Ex 기술은 약 그 국에서는 비 와 JSON 기 서의 채택 비 의 채택 로 나누어 따른 기술 별 별 사이트 트에서의 채 기술이 전 다. 가장 많이 채 나타났다. 이 xcel 기술이 30%의 비율 그림 3-13 기 55 비중이 너무 기술이 차지 비율 비율을‘전 제시한 뒤 별 사이트에 에서의 채택 채택 비율은 전체 256개 채택한 기술 이 중, PDF 이 2위로 나 율을 차지하 기술 별 사이 무 작아 지하는 비중 전체 기준 뒤, 세 가지 에서의 채택 택 비율 은(채택 사이 개 사이트들 의 Top 5는 F 기술이 나타났다. 순 하는 것으로 이트 채택 비율 기타로 분 중은 매우 준’,‘OECD 지 기준에 따 비율 간의 이트 수 * 1 들에 의해서 는‘PDF > 약 67%로 순서대로 3, 나타났다. 율 분류 되었다 미비하다고 D회원국 따른 비교 의 유의한 차 100 / 전체 얼마나 채 > Excel > 로 압도적인 , 4, 5위를 다. 즉, 고 할 수 기준’, 결과를 차이점을 사이트 채택되고 Map > 우위를 차지한
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58 모두에서 높은 채택 비율을 차지하는 것으로 나타났다. 세 가지 기준에 따른 비교 모두 PDF와 Excel이 높은 채택 비율을 차지하는 것으로 나타났다. 표 3-16 전체, OECD회원국, OECD비회원국 간의 비교 순위 Top 5 1 2 3 4 5 전체 PDF(67%) Excel(45%) Map(31%) Grid(31%) CSV(30%) OECD 회원국 PDF(68%) Excel(50%) Map(35%) CSV(35%) ZIP(34%) OECD 비회원국 PDF(64%) Grid(38%) Excel(35%) Map(22%) Text(21%) 기술명 옆의 괄호안의 숫자는 해당 기술이 차지하는 채택 비율을 나타내며 가장 많은 채택 비율을 차지한 PDF의 경우‘전체 기준’,‘OECD회원국 기준’,‘OECD비회원국 기준’에서 각각 약 67%, 68%, 64%의 채택 비율을 차지하는 것으로 나타났다. OECD회원국에서 채택 비율이 가장 높은 상위 2가지 기술은 PDF와 Excel이고, OECD비회원국에서 비중이 가장 높은 상위 2가지 기술은 PDF와 Grid이다. 하지만, OECD비회원국의 Top 3는 Excel 기술을 포함하며 상위 2위에 랭크된 Grid 기술과의 채택 비율 격차는 불과 3%이다. 이는 OECD회원국과 OECD비회원국 모두 PDF기술과 Excel기술의 채택 비율이 높다는 것을 의미한다. OECD회원국과 OECD비회원국 모두 PDF기술이 가장 높은 순위에 랭크되었는데, OECD회원국의 PDF 기술 채택 비율이 상대적으로 OECD비회원국의 PDF 기술 채택 비율보다 높다. 또한, OECD회원국의 Text 기술 비중은 앞서 제시한 차트를 보면, 9위에 랭크되어있으며 약 19%정도의 채택 비율을 보인다. 이는 OECD비회원국의 Text 기술 채택 비율이 OECD회원국의 채택 비율보다 상대적으로 높다는 것을 의미한다. 전체적으로 살펴보면 세 가지 기준에서 모두 PDF 기술의 채택 비율이 압도적으로 높은 것으로 나타났다. 5) 기술 별 사이트에서의 상대적 채택 비율 기술 별 사이트에서의 상대적 채택 비율을‘전체 기준’,‘OECD회원국 기준’, ‘OECD비회원국 기준’으로 나누어 제시한 뒤, 세 가지 기준에 따른 비교 결과를
분석하여 차이점을 전체 대한 비 예를 들 1/80의 선택된 기술 별 총 2 Grid’의 13.202 Map, G 여 세 가지 을 기술하였 가) 전체 체 기준, 기술 비율값(해당 들어 A라는 값이 할당 각 기술들 별 전체 평균 그 256개 사이 의 순으로 2%를 보인 Grid 기술은 지 기준에 따 였다. 기준, 기술 술 별 사이 당 기술 채택 사이트가 당된다. 마 은 모두 1/ 균(총 256개 그림 3-16 전 이트들의 상대 나타났다. Text 기술 은 각각 8 따른 기술 별 사이트 트에서의 상 택 건수 / 총 80개의 찬가지로 /50의 값을 개 사이트)을 전체 기준, 기 대적 채택 이 중, PD 술이 2위로 8.381%, 7 59 별 사이트 에서의 상대 상대적 채택 전체 기술 의 기술을 선 B라는 사이 을 갖는다. 이 을 구하였다 기술 별 사이트 비율의 To DF 기술이 나타났다. 7.030%, 6 에서의 상대 대적 채택 비 택 비율은, 채택 건수 선택했다면 이트가 총 이렇게 얻어 다. 트에서의 상대 p 5는 ‘PD 22.837% 순서대로 .074%의 대적 채택 비율 각 사이트 수)들에 대한 선택된 각 50개의 기 진 각 기술 대적 채택 비 DF > Text 로 압도적인 3, 4, 5위 상대적 채택 비율 간의 당 채택한 한 전체 평 각 기술들에 기술을 선택 술의 값을 활 비율 t > Excel > 인 우위를 위를 차지한 택 비율을 유의한 기술에 평균이다. 는 모두 택했다면 활용하여 > Map > 보였고, Excel, 보이는
것으로 50%를 OEC 사이트에 사이트를 제한하였 총 1 ZIP’의 보였고, Excel, 것으로 나타났다. 상회하는 나) OECD CD회원국 에서의 상대 를 전체 였다. 그림 3 176개 사이 의 순으로 11.357% Map, ZIP 나타났다. 또한 PDF 것으로 나타 D회원국 기준 기준, 기술 대적 채택 256개 사 3-17 OECD 이트들의 상대 나타났다. %를 보인 T 기술은 각 , Text, Ex 타났다. 준, 기술 별 별 사이트 비율과 동일 이트가 아 D회원국 기준 대적 채택 이 중, PD Text 기술이 각 8.633% 60 xcel, Map, 별 사이트에서 트에서의 상 일한 방법으 아닌 OECD 준, 기술 별 사 비율의 To DF 기술이 이 2위로 나 %, 7.962%, Grid 기술 서의 상대적 상대적 채택 으로 얻어 진 D회원국에 사이트에서의 p 5는 ‘PD 19.953% 나타났다. 순 , 5.291%의 술 형식의 상 적 채택 비율 비율은, 전 진다. 하지만 속한 총 상대적 채택 DF > Text %로 가장 순서대로 3, 의 상대적 채 상대적 채택 율 전체 기준 만, 계산시 176개 사 택 비율 t > Excel > 많은 채택 , 4, 5위를 채택 비율을 비중이 기술 별 고려된 사이트로 > Map > 비율을 차지한 을 보이는
PDF 것으로 OEC 사이트에 사이트를 제한하였 총 8 DOC’ 보였고, Grid, E 보이는 F, Text, E 나타났다. 다) OECD CD비회원국 에서의 상대 를 전체 2 였다. 그림 3 80개 사이트 의 순으로 17.262% Excel, DO 것으로 나타 Excel, Ma D비회원국 기 국 기준, 기술 대적 채택 비 256개 사이 -18 OECD비 트들의 상대 나타났다. %를 보인 T OC 기술은 타났다. p, ZIP 기 기준, 기술 술 별 사이 비율과 동일 이트가 아 비회원국 기준 대적 채택 비 이 중, P Text 기술이 각각 8.9 61 술 형식의 별 사이트 트에서의 상 일한 방법으 닌 OECD 준, 기술 별 비율의 Top PDF 기술이 이 2위로 나 982%, 7.8 상대적 채 에서의 상대 상대적 채택 으로 얻어 진 비회원국에 사이트에서의 5는‘PDF 이 29.181% 나타났다. 순 26%, 5.32 채택 비중이 대적 채택 비 택 비율은, 전 진다. 하지만 속한 총 의 상대적 채 F > Text > %로 가장 순서대로 3, 28%의 상 50%를 상 비율 전체 기준 만, 계산 시 총 80개 사 채택 비율 > Grid > E 많은 채택 , 4, 5위를 대적 채택 상회하는 기술 별 고려된 사이트로 Excel > 비율을 차지한 비율을
62 PDF 기술이 29.181%의 채택 비율을 차지했다는 의미는 평균적으로 29개의 기술을 채택한 사이트들은 반드시 PDF 기술을 채택하고 있음을 의미한다. 라) 전체 기준, OECD회원국 기준, 비OECD회원국 기준 간의 비교 ‘전체 기준, 기술 별 사이트에서의 상대적 채택 비율’과‘OECD회원국 기준, 기술 별 사이트에서의 상대적 채택 비율’그리고‘OECD비회원국 기준, 기술 별 사이트에서의 상대적 채택 비율’을 비교하여 이들 세 가지 기준에 대한 비교들 간의 상호 비교 분석을 통해‘기술 별 사이트에서의 상대적 채택 비율’이 기준에 따라 어떤 유의한 차이를 보이는지를 분석하였다. 세 가지 기준에 따른 비교에서 가장 큰 상대적 채택 비율을 차지하는 기술 Top 5를 살펴보면 세 가지 기준 비교 모두에서, PDF기술이 가장 많은 상대적 채택 비율을 보였고, Text기술이 2순위를 보였다. OECD회원국과 OECD비회원국간의 차이를 살펴보면 OECD회원국에는 MAP기술과 ZIP기술이 포함되어 있고, OECD비회원국에는 Grid기술과 DOC기술이 포함되어 있다. 또한, Excel기술은 OECD회원국에서는 3위를, OECD비회원국에서는 4위를 차지하였다. 표 3-17 전체, OECD회원국, OECD비회원국 간의 비교 순위 Top 5 1 2 3 4 5 전체 PDF(22.837%) Text(13.202%) Excel(8.381%) Map(7.030%) Grid(6.074%) OECD 회원국 PDF(19.953%) Text(11.357%) Excel(8.633%) Map(7.962%) ZIP(5.291%) OECD 비회원국 PDF(29.181%) Text(17.262%) Grid(8.982%) Excel(7.826%) DOC(5.328) 기술명 옆의 괄호안의 숫자는 해당 기술이 차지하는 비중을 나타내며 가장 많은 비중을 차지한 PDF의 경우‘전체 기준’,‘OECD회원국 기준’,‘OECD비회원국 기준’에서 각각 22.837%, 19.953%, 29.181%의 비중을 차지하는 것으로 나타났다. 기술 별 사이트에서의 채택 비율과 기술 별 사이트에서의 상대적 채택 비율을 비교함으로써 두 채택 비율간의 유의한 차이를 기술하였다. 두 가지 기준에서 모두 1위를 차지한 PDF기술의 경우 OECD회원국의‘기술 별
63 사이트에서의 채택 비율’이 OECD비회원국의‘기술 별 사이트에서의 채택 비율’보다 높다. 하지만‘기술 별 사이트에서의 상대적 채택 비율’은‘기술 별 사이트에서의 채택 비율’과는 정 반대의 양상을 보인다. 이는 OECD회원국들의 68%가 PDF기술을 채택하고는 있지만(‘기술 별 사이트에서의 채택 비율’), 상대적으로 OECD비회원국보다는 PDF기술에 대한 기술 채택 의존도가 덜함을 의미한다. 마찬가지로, OECD비회원국의 PDF기술의‘기술 별 사이트에서의 채택 비율’은 64%로 OECD회원국 보다 낮지만‘기술 별 사이트에서의 상대적 채택 비율’은 29%로 20%인 OECD회원국에 비해 PDF기술에 대한 기술 채택 의존도가 높다. 표 3-18 채택 비율과 상대적 채택 비율 기준 기술별 사이트에서의 채택 비율 기술별 사이트에서의 상대적 채택 비율 순위 Top 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 전체 PDF (67%) Excel (45%) Map (31%) Grid (31%) CSV (30%) PDF (23%) Text (13%) Excel (8%) Map (7%) Grid (6%) OECD 회원국 PDF (68%) Excel (50%) Map (35%) CSV (35%) ZIP (34%) PDF (20%) Text (11%) Excel (9%) Map (8%) ZIP (5%) OECD 비회원 국 PDF (64%) Grid (38%) Excel (35%) Map (22%) Text (21%) PDF (29%) Text (17%) Grid (9%) Excel (8%) DOC (5%) OECD비회원국의 경우 상대적으로 PDF기술과 Text기술에 대한 기술 채택 의존도가 높다. 다. BRM별 통계 16가지 BRM기준에 대한‘정보 제공 건수’와‘전체 대비 비중’을 BRM항목별로 제시하였다. 재정경제 항목에 속한 총 정보 제공 건수는 108,000,515건이고, 이는 총 16개 항목에 속한 총 정보 제공 건수인 128,773,199 대비 83.9%(전체 대비 비중)에 해당한다.
64 표 3-19 BRM 항목 별 정보 제공 건수 및 비중 BRM 항목 정보 제공 건수 전체 대비 비중 재정경제 108,000,515 83.9% 서비스제공지원 9,712,018 7.5% 과학기술 7,655,710 5.9% 보건 1,417,927 1.1% 정부자원관리 918,858 0.7% 공공질서 519,323 0.4% 농림수산 130,503 0.1% 문화관광 115,867 0.1% 국토개발 SOC 110,850 0.1% 환경관리 107,590 0.1% 교육 65,173 0.1% 상공업발전 17,736 0.0% 운송교통 624 0.0% 정보통신 394 0.0% 복지 96 0.0% 외교통일 15 0.0% 총 계 128,773,199 100.0% 제 3 절 국가간 비교 분석을 통한 유망 데이터베이스 활용 기술 도출 ‘3.2 기술기반 정보 제공 현황 조사’에서 기술한 데이터베이스 기술의 기초 통계에서는 현재 가장 보편적이고 보급률이 높은 기술만이 조명되는 문제점이 있다. 이에 따라 기술대분류별과 기술소분류별에 따른 분류 체계를 활용하여 보다 체계적이고 명확한 분석의 필요성이 대두되었고, 이를 해소하기 위해 기술분류별(대분류, 소분류)에 따른 차이 분석을 수행함으로써 제기된 문제점을 해결함과 동시에 선진 기술 및 최근 동향을 파악하고자 하였다. 기술분류별 비교는 기술대분류별 비교와 기술소분류별 비교로 이루어진다. 기술대분류별 비교는 국가기준과 사이트기준으로 구성되는데, 이들 두 가지 기준은 각각 OECD기준, ODI기준, 정부자원관리(BRM)기준으로 나누어진다. 기술소분류별 비교 역시 기술대분류별과 동일하게 국가기준, 사이트기준으로 구성되는데, 이들 각 기준 역시 OECD기준, ODI기준, 정부자원관리(BRM)기준으로 구성되었다. 하지만 기술소분류의 경우 OECD기준, ODI기준, 정부자원관리(BRM)기준 마다 세 가지 관점이 존재함으로 View영역, DataService영역, DataSet영역으로 나누어 비교하였다.
65 세 가지 기준에 대한 비교에서 OECD기준은 OECD국가와 비OECD국가 간의 비교를, ODI기준은 ODI상위권, 중위권 및 하위권간의 비교를, 정부자원관리(BRM)기준은 정부자원관리와 비정부자원관리 간의 비교를 의미한다. 추가적으로 정부자원관리에 속한 대부분의 사이트들은 Open Government 이슈와 긴밀하게 연결된 특징을 갖는다. 1. 기술대분류별 비교 기술대분류별 비교는 국가기준과 사이트기준으로 구성되었다. 또한, 국가 기준과 사이트 기준은 각각 세 가지 기준(OECD기준, ODI기준, 정부자원관리(BRM)기준)으로 구성되었다. 가. 국가기준 비교 국가기준에 따라 OECD기준, ODI기준, 정부자원관리(BRM)기준 별로 기술대분류별 비교를 제시하였다. 세 가지 기준(OECD기준, ODI기준, 정부자원관리(BRM)기준)은 모두 국가기반의 ‘채택 비율 차이’로 분석되는데, ‘채택 비율 차이’는 각 기준에 따른 채택 비율의 차로 얻어진다. 1) OECD기준 OECD기준, 기술대분류별 기술 채택 국가 수와 채택 비율 그리고 기준에 따른 채택 비율 차이를 제시하였다. 전체 41개국 중, DataService기술에 속한 총 26개 세부 기술 중 적어도 1개의 기술을 채택한 국가 수는 29개 국가이며, 전체(41개국) 대비 채택 비율은 70.73%이다. OECD회원국에 속한 총 25개국 중, DataService기술에 속한 총 26개 세부 기술 중 적어도 1개의 기술을 채택한 국가 수는 21개 국가이고, 전체(총25개국) 대비 채택 비율은 84%이다. 마찬가지로 OECD비회원국에 속한 총 16개국 중, DataService기술을 채택한 국가 수는 총 8개국이고, 전체(총16개국) 대비 채택 비율은 50%이다. View기술과 DataSet기술의 분석은 DataService기술과 동일하다.
66 표 3-20 기술대분류별 비교 기술 전체(41 개국) OECD 채택 비율 차이 회원국(25 개국) 비회원국(16 개국) 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 DataService 29 70.73% 21 84.00% 8 50.00% 34.00% View 35 85.37% 23 92.00% 12 75.00% 17.00% DataSet 41 100.00% 25 100.00% 16 100.00% 0.00% ‘채택 비율 차이’는 각 기술별로‘OECD회원국의 채택 비율 - OECD비회원국의 채택 비율’로 얻어지며, 이렇게 얻어진‘채택 비율 차이’는 OECD회원국과 OECD비회원국간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. 예를 들어 DataService기술의 채택 비율 차이는 34%이다. 이는 OECD회원국의 DataService기술 채택 비율이 OECD비회원국의 DataService기술 채택 비율보다 34% 높다는 것을 의미한다. 즉, OECD회원국과 OECD비회원국간에는 DataService기술에 있어서 34%의 상호 격차를 보이는 것으로 나타났다. DataService기술의 채택 비율 차이는 34%, View기술의 채택 비율 차이는 17%, DataSet기술의 비율 차이는 0%로, DataService기술의 채택 비율 차이가 View, DataSet기술의 채택 비율 차이보다 상당히 크다. 이는 DataService분야의 기술이 향후 주목해야 할 기술대분류임을 시사한다. 2) ODI 기준 ODI 기준, 기술대분류별 기술 채택 국가 수와 채택 비율 그리고 기준에 따른 채택 비율 차이를 제시하였다. 전체 41개국에 대한 채택 국가 수와 채택 비율은 OECD기준과 동일하다. ODI상위권에 속한 총 14개국 중, DataService기술에 속한 총 26개 세부 기술 중 적어도 1개의 기술을 채택한 국가 수는 13개 국가이고, 전체(총14개국) 대비 채택 비율은 92.86%이다. 마찬가지로 ODI중위권에 속한 총 14개국 중, DataService기술을 채택한 국가 수는 총 9개국이고, 전체(총14개국) 대비 채택 비율은 64.29%이다. 또한, ODI하위권에 속한 총 13개국가 중, DataService기술을 채택한 국가수는 7개이고, 전체 대비(총13개국) 채택 비율은 53.85%이다.
67 View기술과 DataSet기술의 분석은 DataService기술과 동일하다. 표 3-21 ODI 기준, 기술대분류별 비교 기술 전체(41 개국) ODI 채택 비 율 차이 (상-하) 상(14 개국) 중(14 개국) 하(13 개국) 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 DataService 29 70.73% 13 92.86% 9 64.29% 7 53.85% 39.01% View 35 85.37% 13 92.86% 13 92.86% 9 69.23% 23.63% DataSet 41 100.00% 14 100.00% 14 100.00% 13 100.00% 0.00% ‘채택 비율 차이’는 각 기술별로‘ODI상위국 채택 비율 - ODI하위국 채택 비율’로 얻어지며, 이렇게 얻어진‘채택 비율 차이’는 ODI상위국과 ODI하위국간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. 예를 들어 DataService기술의 채택 비율 차이는 39.01%이다. 이는 ODI상위국의 DataService기술 채택 비율이 ODI하위국의 DataService기술 채택 비율보다 39.01% 높다는 것을 의미한다. 즉, ODI상위국과 ODI하위국간에는 DataService기술에 있어서 39.01%의 상호 격차를 보이고 있다. DataService기술과 View기술 그리고 DataSet기술의 채택 비율 차이는 각각 39.01%, 23.63%, 0%로, DataService기술의 채택 비율 차이가 View, DataSet기술의 채택 비율 차이보다 상당히 크다. 이는 DataService분야의 기술이 향후 주목해야 할 기술대분류임을 시사한다. 3) 정부자원관리(BRM)기준 정부자원관리(BRM)기준, 기술대분류 별 기술 채택 국가 수와 채택 비율 그리고 기준에 따른 채택 비율 차이를 제시하였다. 전체 41개국에 대한 채택 국가 수와 채택 비율은 OECD기준과 동일하다. BRM기준에 따라 분류된 총 256개 각 사이트들은 모두 임의의 하나의 국가에 속한 사이트들이다. 따라서 하나의 국가는 정부자원관리에 속한 사이트를 보유 할 수도 있고, 그렇지 않을 수도 있다. 더불어 정부자원관리와 비정부자원관리 모두에 속한 사이트를 보유할 수도 있다. 이에 따라 정부자원관리와 비정부자원관리를 구분할 시에는 국가의 중복을 허용한다. 물론 총 국가 수가 41개국인 사항은 변하지 않는다.
68 정부자원관리에 속한 총 30개국 중, DataService기술에 속한 총 26개 세부 기술 중 적어도 1개의 기술을 채택한 국가 수는 25개 국가이고, 이는 전체(총30개국) 대비 83.33%에 해당한다. 또한, 비정부자원관리에 속한 총 37개국 중, DataService기술을 채택한 국가 수는 총 18개국이며, 이는 전체 비정부자원관리에 속한 국가 수 대비 48.65%에 해당하는 수치이다. 표 3-22 정부자원관리(BRM) 기준, 기술대분류 별 비교 기술 전체(41 개국) 정부자원관리(30 개국) 비정부자원관리(37 개국) 채택 비율 차이채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 DataService 29 70.73% 25 83.33% 18 48.65% 34.68% DataSet 41 100.00% 30 100.00% 37 100.00% 0.00% View 35 85.37% 21 70.00% 33 89.19% -19.19% ‘채택 비율 차이’는 각 기술별로‘정부자원관리 채택 비율 - 비정부자원관리 채택 비율’로 얻어지며, 이렇게 얻어진‘채택 비율 차이’는 정부자원관리 항목에 속한 국가들과 비정부자원관리 항목에 속한 국가들간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. 예를 들어 DataService기술의 채택 비율 차이는 34.68%이다. 이는 정부자원관리의 DataService 채택 비율이 비정부자원관리의 DataService 채택 비율보다 34.68% 높다는 것을 의미한다. 즉, 정부자원관리와 비정부자원관리간에는 DataService기술에 있어서 34.68%의 상호격차를 보이고 있다. DataService기술과 View기술 그리고 DataSet기술의 채택 비율 차이는 각각 34.68%, 0%, -19.19%로, DataService기술의 채택 비율 차이가 View, DataSet기술의 채택 비율 차이보다 상당히 크다. 이는 DataService분야의 기술이 향후 주목해야 할 기술대분류임을 시사한다. 나. 사이트 기준 비교 사이트 기준에 따라 OECD기준, ODI기준, 정부자원관리(BRM)기준 별로 기술대분류 별 비교를 제시하였다. 세 가지 기준(OECD기준, ODI기준, 정부자원관리(BRM)기준)은 모두 사이트기반의‘채택 비율 차이’로 분석되는데,‘채택 비율 차이’는 각 기준에 따른 채택 비율의 차로 얻어 진다.
69 1) OECD기준 OECD기준, 기술대분류 별 기술 채택 사이트 수와 채택 비율 그리고 기준에 따른 채택 비율 차이를 제시하였다. 전체 256개 사이트 중, DataService기술에 속한 총 26개 세부 기술 중 적어도 1개의 기술을 채택한 사이트 수는 72개 사이트이고, 이는 전체(총256개 사이트) 대비 28.13%에 해당하는 수치이다. OECD회원국에 속한 총 176개 사이트 중에서 DataSerivce기술에 속한 총 26개 세부 기술 중 적어도 1개의 기술을 채택한 사이트 수는 57개이고, 이는 전체(총176개 사이트) 대비 32.39%에 해당하는 수치이다. 마찬가지로 OECD비회원국에 속한 총 80개 사이트 중, DataService기술을 채택한 사이트 수는 총 15개이며, OECD비회원국 전체 사이트 수(총80개 사이트) 대비 18.75%를 차지하고 있다. View기술과 DataSet기술의 분석은 DataService기술과 동일하다. 표 3-23 OECD 기준, 기술대분류 별 비교 기술 전체(256 개) OECD 채택 비율 차이 회원국 사이트(176 개) 비회원국 사이트(80 개) 채택 사이트 수 채택 비율 채택 사이트 수 채택 비율 채택 사이트 수 채택 비율 DataService 72 28.13% 57 32.39% 15 18.75% 13.64% DataSet 215 83.98% 152 86.36% 63 78.75% 7.61% View 160 62.50% 109 61.93% 51 63.75% -1.82% ‘채택 비율 차이’는 각 기술 별로‘OECD회원국 사이트의 채택 비율 - OECD비회원국 사이트의 채택 비율’로 얻어 지며, 이렇게 얻어진‘채택 비율 차이’는 OECD회원국과 OECD비회원국간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. 예를 들어 DataService기술의 채택 비율 차이는 13.64%를 보였다. 이는 OECD회원국의 DataService기술 채택 비율이 OECD비회원국의 DataService기술 채택 비율보다 13.64% 높다는 것을 의미한다. 즉, OECD회원국과 OECD비회원국간에는 DataService기술에 있어서 13.64%의 상호 격차를 보이는 것으로 나타났다. DataService기술의 채택 비율 차이는 13.64%, View기술의 채택 비율 차이는 7.61%, DataSet기술의 비율 차이는 -1.82%로, DataService기술의 채택 비율 차이가
70 View, DataSet기술의 채택 비율 차이보다 상당히 크다. 이는 DataService분야의 기술이 향후 주목해야 할 기술대분류임을 시사한다. 2) ODI기준 ODI기준, 기술대분류 별 기술 채택 사이트 수와 채택 비율 그리고 기준에 따른 채택 비율 차이를 제시하였다. 전체 41개국에 대한 채택 사이트 수와 채택 비율은 OECD기준과 동일하다. ODI상위권에 속한 총 112개 사이트 중, DataService기술에 속한 총 26개 세부 기술 중 적어도 1개의 기술을 채택한 사이트 수는 42개 국가이고, 전체(총42개 사이트) 대비 채택 비율은 37.50%이다. 마찬가지로 ODI중위권에 속한 총 109개 사이트 중, DataService기술을 채택한 사이트 수는 총 23개이고, 전체(총109개 사이트) 대비 채택 비율은 21.10%이다. 또한, ODI하위권에 속한 총 35개 사이트 중, DataService기술을 채택한 사이트 수는 7개이고, 전체 대비(총35개 사이트) 채택 비율은 20.00%이다. View기술과 DataSet기술의 분석은 DataService기술과 동일하다. 표 3-24 ODI 기준, 기술대분류 별 비교 기술 전체(256 개) ODI 채택 비율 차이 (상-하) 상(112 개) 중(109 개) 하(35 개) 채택 사이트 수 채택 비율 채택 사이트 수 채택 비율 채택 사이트 수 채택 비율 채택 사이트 수 채택 비율 DataService 72 28.13% 42 37.50% 23 21.10% 7 20.00% 17.50% View 160 62.50% 68 60.71% 75 68.81% 17 48.57% 12.14% DataSet 215 83.98% 92 82.14% 92 84.40% 31 88.57% -6.43% ‘채택 비율 차이’는 각 기술별로‘ODI상위국 사이트 채택 비율 - ODI하위국 사이트 채택 비율’로 얻어지며, 이렇게 얻어진‘채택 비율 차이’는 ODI상위국과 ODI하위국간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. 예를 들어 DataService기술의 채택 비율 차이는 17.50%이다. 이는 ODI상위국의 DataService기술 채택 비율이 ODI하위국의 DataService기술 채택 비율보다 17.50% 높다는 것을 의미한다. 즉, ODI상위국과 ODI하위국간에는 DataService기술에 있어서 17.50%의 상호격차를 보이고 있다.
71 DataService기술과 View기술 그리고 DataSet기술의 채택 비율 차이는 각각 17.50%, 12.14%, -6.43%로, DataService기술의 채택 비율 차이가 View, DataSet기술의 채택 비율 차이보다 다소 크다. 이는 DataService분야의 기술이 향후 주목해야 할 기술대분류임을 시사한다. ODI기준에서는 DataService기술뿐 아니라 View기술의 차이도 상당한 것으로 나타났다. 3) 정부자원관리(BRM)기준 정부자원관리(BRM)기준, 기술대분류 별 기술 채택 사이트 수와 채택 비율 그리고 기준에 따른 채택 비율 차이를 제시하였다. 전체 41개국에 대한 채택 사이트 수와 채택 비율은 OECD기준과 동일하다. 정부자원관리에 속한 총 53개 사이트 중, DataService기술에 속한 총 26개 세부 기술 중 적어도 1개의 기술을 채택한 사이트 수는 41개이고, 이는 전체(총 53개 사이트) 대비 77.36%에 해당한다. 또한, 비정부자원관리에 속한 총 203개 사이트 중, DataService기술을 채택한 사이트 수는 총 203개이며, 이는 전체 비정부자원관리에 속한 사이트 수(총 203개 사이트) 대비 14.78%에 해당한다. 표 3-25 정부자원관리(BRM) 기준, 기술대분류 별 비교 기술 전체(256 개) 정부자원관리(53 개) 비정부자원관리(203 개) 채택 비율 차이 채택 사이트 수 채택 비율 채택 사이트 수 채택 비율 채택 사이트 수 채택 비율 DataService 72 28.13% 41 77.36% 30 14.78% 62.58% DataSet 215 83.98% 50 94.34% 165 81.28% 13.06% View 160 62.50% 28 52.83% 132 65.02% -12.19% ‘채택 비율 차이’는 각 기술 별로‘정부자원관리 사이트 채택 비율 - 비정부자원관리 사이트 채택 비율’로 얻어 지며, 이렇게 얻어진‘채택 비율 차이’는 정부자원관리 항목에 속한 국가들과 비정부자원관리 항목에 속한 국가들간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. 예를 들어 DataService기술의 채택 비율 차이는 62.58%이다. 이는 정부자원관리의 DataService 채택 비율이 비정부자원관리 DataService 채택 비율보다 62.58% 높다는 것을 의미한다. 즉, 정부자원관리와 비정부자원관리간에는 DataService기술에 있어서 62.58%의 상호 격차를 보이고 있다.
72 DataService기술과 View기술 그리고 DataSet기술의 채택 비율 차이는 각각 62.58%, 13.06%, -12.19%로, DataService기술의 채택 비율 차이가 View, DataSet기술의 채택 비율 차이보다 매우 두드러진다. BRM기준에서도 DataService분야의 채택 비율 차이가 매우 두드러지는데, 이는 특히 정부 3.0과 같은 Open Government의 방향이 모든 국가에서 정부자원관리 사이트에 반영되는 것을 미루어 볼 때, 정부 3.0방향에서 DataService기술이 매우 주목하여야 할 기술 군임을 시사한다고 할 수 있다. 2. 기술소분류별 비교 기술소분류 별 비교는 국가기준과 사이트기준으로 구성된다. 또한, 국가기준과 사이트기준은 각각 세 가지 기준(OECD기준, ODI기준, 정부자원관리(BRM)기준)으로 구성된다. 또한, 국가기준 및 사이트기준에 속한 세 가지 기준(OECD기준, ODI기준, 정부자원관리(BRM)기준)은 각 기준별로 세 가지 관점(View관점, DataService관점, DataSet관점)으로 비교 분석하였다. 가. 국가 기준 비교 국가기준에 따라 OECD기준, ODI기준, 정부자원관리(BRM)기준 별로 기술소분류 별 비교를 제시하였다. OECD기준, ODI기준, 정부자원관리(BRM)기준은 각 기준 별로 세 가지 관점을 포함한다. 세 가지관점이란 View관점, DataService관점, DataSet관점을 의미하는데 View관점에는 총 26가지 세부기술이 포함되어있고, DataService관점에는 총 10가지 세부기술이 DataSet관점에는 총 47가지 세부 기술이 포함되어 있다. View관점에 속한 세부 기술은 총 26개로, Column, StackedColumn, Bar, StackedBar, Pie, Donut, Line, Area, Timeline, Bubble, TreeMap, Histogram, Open- High-Low-Close-Chart, Candlestick, Kagi, Sparkline, Gantt, Nolan, Pert, Gauge, Smith, Text, Graph, Map, Grid, ScatterPlot의 세부 기술들로 구성되었다. DataService관점에 속한 세부 기술은 총 10개로, SOAP, REST, SPARQL Endpoint, WMS(Web Map Service), Esri Rest, WCS(Web Converage Service), WFS(Web
73 Feature Service), ArcGIS Service, Application, E-mail의 세부 기술들로 구성되었다. DataSet관점에 속한 세부 기술은 총 47개로, XML, RSS, Atom, RDF, OpenXml, OData, GData, JPG, PNG, SWF, GIF, TIFF, CDR, CSV, ODS, Excel, HWP, DOC, PGDB, PDF, TXT, GML, MrSID, QGIS, GeoTIF, TIFF WorldFile, CDEDASCⅡ, GEOPDF, SEGY, ASCⅡGrid, GeoRSS, SHP(ShapeFile), lyr, NetCDF, KML, JSON, JSONP, JSP, JsonLines, X-SAS, X-SPSS, Tar, ZIP, HDF, FGDB/GDB, ASCⅡ, Octet-Stream의 세부 기술들로 구성되었다. 1) OECD기준 OECD기준, 기술소분류 별 기술 채택 국가 수와 채택 비율 그리고 기준에 따른 채택 비율 차이를 View관점, DataService관점, DataSet관점으로 나누어 기술하였다. 가) View기준 OECD기준, View관점에 속한 총 26개 세부 기술에 대한 채택 국가 수 및 채택 비율과 더불어 OECD회원국과 OECD비회원국들의 세부 기술 별 채택 국가 수 및 채택 비율 그리고 채택 비율 기반 채택 비율 차이를 제시하였다. View관점에 속한 총 26개 세부 기술에 대한 각 기술 별 채택 국가 수와 채택 비율을 제시하였다. Map기술을 예로 들면, 총 41개 국가 중 Map기술을 채택한 국가 수는 32개국이고, 전체 41개국 대비 채택 비율은 78.05%이다. OECD회원국에 속한 총 25개 국가 중에서 Map기술을 채택한 국가 수는 23개국이고, 이는 전체 25개국 대비 92.00%이다. OECD비회원국의 경우 총 16개국이 속해 있으며, 이들 국가 중 9개 국가가 Map기술을 채택하고 있다. 또한 이에 대한 채택 비율은 56.25%이다. OECD회원국과 OECD비회원국간의 채택 비율 차이는‘OECD회원국 채택 비율 - OECD비회원국 채택 비율’로 얻어지는데 이는 OECD회원국과 OECD비회원국간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. View관점에서, OECD회원국과 OECD비회원국간의 가장 큰 채택 비율 차이를 보인 기술들의 Top 5는 Map, Text, Area, Bar, Stacked Column이다. 또한, 이들 기술은
74 각각 35.75%, 24.75%, 21.75%, 20.75%, 17.25%의 채택 비율 차이를 보인다. OECD회원국은 OECD비회원국보다 Map기술에 대한 채택비율이 OECD비회원국보다 35.75% 높게 나타났다. 나머지 기술들에 대한 분석은 동일하다. 표 3-26 기술소분류 View관점, OECD기준 비교 View 전체(41 개국) OECD 기준 채택 비율 차이 채택 국가 수 채택 비율 회원국(25 개국) 비회원국(16 개국) 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 Map 32 78.05% 23 92.00% 9 56.25% 35.75% Text 19 46.34% 14 56.00% 5 31.25% 24.75% Area 8 19.51% 7 28.00% 1 6.25% 21.75% Bar 18 43.90% 13 52.00% 5 31.25% 20.75% Stacked Column 12 29.27% 9 36.00% 3 18.75% 17.25% Column 24 58.54% 16 64.00% 8 50.00% 14.00% Grid 34 82.93% 22 88.00% 12 75.00% 13.00% Stacked Bar 5 12.20% 4 16.00% 1 6.25% 9.75% Scatter Plot 7 17.07% 5 20.00% 2 12.50% 7.50% Donut 1 2.44% 1 4.00% 0 0.00% 4.00% Timeline 1 2.44% 1 4.00% 0 0.00% 4.00% TreeMap 1 2.44% 1 4.00% 0 0.00% 4.00% Histogram 1 2.44% 1 4.00% 0 0.00% 4.00% Line 24 58.54% 15 60.00% 9 56.25% 3.75% Pie 16 39.02% 10 40.00% 6 37.50% 2.50% OHL-close Chart 0 0.00% 0 0.00% 0 0.00% 0.00% Candle Stick 0 0.00% 0 0.00% 0 0.00% 0.00% Kagi 0 0.00% 0 0.00% 0 0.00% 0.00% Sparkline 0 0.00% 0 0.00% 0 0.00% 0.00% Gantt 0 0.00% 0 0.00% 0 0.00% 0.00% Nolan 0 0.00% 0 0.00% 0 0.00% 0.00% Pert 0 0.00% 0 0.00% 0 0.00% 0.00% Gauge 0 0.00% 0 0.00% 0 0.00% 0.00% Smith 0 0.00% 0 0.00% 0 0.00% 0.00% Graph 1 2.44% 0 0.00% 1 6.25% -6.25% Bubble 5 12.20% 2 8.00% 3 18.75% -10.75%
75 나) DataService기준 표 3-27 기술소분류 DataService관점, OECD기준 비교 Data Service 전체(41 개국) OECD 기준 채택 비율 차이 회원국(25 개국) 비회원국(16 개국) 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 WMS(Web Map Service) 16 39.02% 14 56.00% 2 12.50% 43.50% REST 18 43.90% 15 60.00% 3 18.75% 41.25% WFS(Web Feature Service) 11 26.83% 10 40.00% 1 6.25% 33.75% SPARQL Endpoint 5 12.20% 5 20.00% 0 0.00% 20.00% ArcGIS Services 5 12.20% 5 20.00% 0 0.00% 20.00% Application 22 53.66% 15 60.00% 7 43.75% 16.25% SOAP 4 9.76% 4 16.00% 0 0.00% 16.00% Esri Rest 4 9.76% 4 16.00% 0 0.00% 16.00% WCS(Web Coverage Service) 5 12.20% 4 16.00% 1 6.25% 9.75% E-mail 4 9.76% 3 12.00% 1 6.25% 5.75% OECD기준, DataService관점에 속한 총 10개 세부 기술에 대한 채택 국가 수 및 채택 비율과 더불어 OECD회원국과 OECD비회원국들의 세부 기술 별 채택 국가 수 및 채택 비율 그리고 채택 비율 기반 채택 비율 차이를 제시하였다. DataService관점에 속한 총 10개 세부 기술에 대한 각 기술 별 채택 국가 수와 채택 비율을 제시하였다. WMS(Web Map Service)기술을 예로 들면, 총 41개 국가 중 WMS기술을 채택한 국가 수는 16개국이고, 전체 41개 국가 대비 채택 비율은 39.02%이다. OECD회원국에 속한 총 25개국가 중에서 WMS기술을 채택한 국가 수는 14개국이고, 이는 전체 25개국 대비 56.00%이다. OECD비회원국의 경우 총 16개국이 속해 있으며, 이들 국가 중 2개 국가가 WMS기술을 채택하고 있다. 또한 이에 대한 채택 비율은 12.50%이다. OECD회원국과 OECD비회원국간의 채택 비율 차이는‘OECD회원국 채택 비율 - OECD비회원국 채택 비율’로 얻어지는데 이는 OECD회원국과 OECD비회원국간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다.
76 DataService관점에서, OECD회원국과 OECD비회원국간의 가장 큰 채택 비율 차이를 보인 기술들의 Top 5는 WMS(Web Map Service), REST, WFS(Web Feature Service), SPARQL Endpoint, ArcGIS Services이다. 또한, 이들 기술은 각각 43.50%, 41.25%, 33.75%, 20.00%, 20.00%의 채택 비율 차이를 보인다. 더불어 OECD회원국은 OECD비회원국보다 WMS(Web Map Service)기술에 대한 기술 채택 비율이 OECD비회원국보다 43.50% 높게 나타났다. 나머지 기술들에 대한 분석은 동일하다. 다) DataSet기준 OECD기준, DataSet관점에 속한 총 47개 세부 기술에 대한 채택 국가 수 및 채택 비율과 더불어 OECD회원국과 OECD비회원국간의 채택 비율 차이를 제시하였다. 단, 제시한 세부 기술의 개수에 있어서 채택 국가 수와 채택 비율이 각각 0과 0%인 GData, SWF, CDEDASCⅡ, ASCⅡGrid 4개 기술을 제외한 총 43개 기술에 대하여 분석을 진행하였다. DataSet관점에 속한 총 43개 세부 기술에 대한 각 기술 별 채택 국가 수와 채택 비율을 제시하였다. RDF기술을 예로들면, 총 41개 국가 중, 총 14개 국가가 RDF기술을 채택하고 있고, 전체 41개국가 대비 채택 비율은 34.15%이다. OECD회원국에 속한 총 25개국가 중에서 RDF기술을 채택한 국가 수는 14개 국가이고, 채택 비율은 전체 25개 국가 대비 56.00%이다. OECD비회원국에는 총 16개 국가가 속해 있지만 RDF기술을 채택한 국가 수는 0이다. 즉, OCED회원국은 14개 국가가 RDF기술을 채택하고 있지만 OECD비회원국은 한 개의 국가도 RDF기술을 채택하고 있지 않다. OECD회원국과 OECD비회원국간의 채택 비율 차이는‘OECD회원국 채택 비율 - OECD비회원국 채택 비율’로 얻어지는데 이는 OECD회원국과 OECD비회원국간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다.
77 표 3-28 기술소분류 DataSet관점, OECD기준 비교 Data Set 전체(41 개국) OECD 기준 채택 비율 차이 채택 국가 수 채택 비율 회원국(25 개국) 비회원국(16 개국) 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 RDF 14 34.15% 14 56.00% 0 0.00% 56.00% ZIP 27 65.85% 21 84.00% 6 37.50% 46.50% KML 19 46.34% 16 64.00% 3 18.75% 45.25% XML 29 70.73% 22 88.00% 7 43.75% 44.25% GML 11 26.83% 11 44.00% 0 0.00% 44.00% TXT 23 56.10% 18 72.00% 5 31.25% 40.75% SHP(ShapeFile) 17 41.46% 14 56.00% 3 18.75% 37.25% JSON 19 46.34% 15 60.00% 4 25.00% 35.00% PNG 11 26.83% 10 40.00% 1 6.25% 33.75% CSV 34 82.93% 24 96.00% 10 62.50% 33.50% JPG 16 39.02% 13 52.00% 3 18.75% 33.25% TIFFWorldFile 7 17.07% 7 28.00% 0 0.00% 28.00% RSS 12 29.27% 10 40.00% 2 12.50% 27.50% ODS 8 19.51% 7 28.00% 1 6.25% 21.75% Excel 36 87.80% 24 96.00% 12 75.00% 21.00% GIF 5 12.20% 5 20.00% 0 0.00% 20.00% PDF 38 92.68% 25 100.00% 13 81.25% 18.75% OData 4 9.76% 4 16.00% 0 0.00% 16.00% Atom 6 14.63% 5 20.00% 1 6.25% 13.75% TIFF 6 14.63% 5 20.00% 1 6.25% 13.75% ASCII 3 7.32% 3 12.00% 0 0.00% 12.00% DOC 26 63.41% 17 68.00% 9 56.25% 11.75% HWP 2 4.88% 2 8.00% 0 0.00% 8.00% GeoTIF 2 4.88% 2 8.00% 0 0.00% 8.00% NetCDF 2 4.88% 2 8.00% 0 0.00% 8.00% X-SPSS 2 4.88% 2 8.00% 0 0.00% 8.00% Tar 2 4.88% 2 8.00% 0 0.00% 8.00% OpenXml 1 2.44% 1 4.00% 0 0.00% 4.00% CDR 1 2.44% 1 4.00% 0 0.00% 4.00% MrSID 1 2.44% 1 4.00% 0 0.00% 4.00% QGIS 1 2.44% 1 4.00% 0 0.00% 4.00% GeoPDF 1 2.44% 1 4.00% 0 0.00% 4.00% SEGY 1 2.44% 1 4.00% 0 0.00% 4.00% GeoRSS 1 2.44% 1 4.00% 0 0.00% 4.00% JSP 1 2.44% 1 4.00% 0 0.00% 4.00% JsonLines 1 2.44% 1 4.00% 0 0.00% 4.00% HDF 1 2.44% 1 4.00% 0 0.00% 4.00% FGDB/GDB 1 2.44% 1 4.00% 0 0.00% 4.00% lyr 2 4.88% 1 4.00% 1 6.25% -2.25% X-SAS 2 4.88% 1 4.00% 1 6.25% -2.25% Octet-Stream 2 4.88% 1 4.00% 1 6.25% -2.25% PGDB 1 2.44% 0 0.00% 1 6.25% -6.25% JSONP 3 7.32% 1 4.00% 2 12.50% -8.50%
78 DataSet관점에서, OECD회원국과 OECD비회원국간의 가장 큰 채택 비율 차이를 보인 기술들의 Top 5는 RDF, ZIP, KML, XML, GML이다. 또한, 이들 기술은 각각 56.00%, 46.50%, 45.25%, 44.25%, 44.00%의 채택 비율 차이를 보였다. OECD회원국은 OECD비회원국보다 RDF기술에 대한 채택비율이 OECD비회원국보다 56.00% 높게 나타났다. 나머지 기술들에 대한 분석은 동일하다. 2) ODI기준 ODI기준, 기술소분류별 기술 채택 국가 수와 채택 비율 그리고 기준에 따른 채택 비율 차이를 View관점, DataService관점, DataSet관점으로 나누어 기술하였다. 가) View기준 ODI기준, View관점에 속한 총 26개 세부 기술에 대한 채택 국가 수 및 채택 비율과 더불어 ODI상위권, 중위권, 하위권에 속한 국가들의 세부 기술 별 채택 국가 수 및 채택 비율 그리고 채택 비율 기반 채택 비율 차이를 제시하였다. View관점에 속한 총 26개 세부 기술에 대한 각 기술 별 채택 국가 수와 채택 비율을 제시하였다. Bar기술을 예로 들면, 총 41개 국가 중 Bar기술을 채택한 국가 수는 18개국이고, 전체 41개국 대비 채택 비율은 43.90%이다. ODI상위권에 속한 총 14개국가 중에서 Bar기술을 채택한 국가 수는 9개국이고, 이는 전체 14개국 대비 64.29%이다. ODI중위권의 경우 총 14개국이 속해 있으며, 이들 국가 중 7개 국가가 Bar기술을 채택하고 있다. 또한 이에 대한 채택 비율은 50.00%이다. 마찬가지로 ODI하위권은 총 13개국이 속해 있는데 이들 중 Bar기술을 채택한 국가 수는 2개국이며, 이에 대한 채택 비율은 15.38%이다. ODI상위권과 ODI하위권간의 채택 비율 차이는‘ODI상위권 채택 비율 - ODI하위권 채택 비율’로 얻어지는데 이는 ODI상위권과 ODI하위권간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다.
79 표 3-29 기술소분류 View관점, ODI 기준 비교 View 전체(41 개국) ODI 기준 채택 비율 차이 (상-하) 채택 국가 수 채택 비율 상(14 개국) 중(14 개국) 하(13 개국) 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 Bar 18 43.90% 9 64.29% 7 50.00% 2 15.38% 48.91% Text 19 46.34% 10 71.43% 6 42.86% 3 23.08% 48.35% Column 24 58.54% 11 78.57% 8 57.14% 5 38.46% 40.11% Map 32 78.05% 13 92.86% 12 85.71% 7 53.85% 39.01% Area 8 19.51% 5 35.71% 3 21.43% 0 0.00% 35.71% Stacked Column 12 29.27% 6 42.86% 3 21.43% 3 23.08% 19.78% Pie 16 39.02% 6 42.86% 7 50.00% 3 23.08% 19.78% Grid 34 82.93% 12 85.71% 13 92.86% 9 69.23% 16.48% Stacked Bar 5 12.20% 2 14.29% 3 21.43% 0 0.00% 14.29% Line 24 58.54% 9 64.29% 8 57.14% 7 53.85% 10.44% Donut 1 2.44% 1 7.14% 0 0.00% 0 0.00% 7.14% Timeline 1 2.44% 1 7.14% 0 0.00% 0 0.00% 7.14% Tree Map 1 2.44% 1 7.14% 0 0.00% 0 0.00% 7.14% Scatter Plot 7 17.07% 2 14.29% 4 28.57% 1 7.69% 6.60% Histogram 1 2.44% 0 0.00% 1 7.14% 0 0.00% 0.00% Graph 1 2.44% 0 0.00% 1 7.14% 0 0.00% 0.00% Bubble 5 12.20% 1 7.14% 2 14.29% 2 15.38% -8.24% View관점에서, ODI상위권과 ODI하위권간의 가장 큰 채택 비율 차이를 보인 기술들의 Top 5는 Bar, Text, Column, Map, Area이다. 또한, 이들 기술은 각각 48.91%, 48.35%, 40.11%, 39.01%, 35.71%의 채택 비율 차이를 보였다. ODI상위권에 속한 국가들은 ODI하위권에 속한 국가들보다 Bar기술에 대한 채택 비율이 48.91%높게 나타났다. 나머지 기술들에 대한 분석은 동일하다. 나) DataService기준 ODI기준, DataService관점에 속한 총 10개 세부 기술에 대한 채택 국가 수 및 채택 비율과 더불어 ODI상위권, 중위권, 하위권에 속한 국가들의 세부 기술 별 채택 국가 수 및 채택 비율 그리고 채택 비율 기반 채택 비율 차이를 제시하였다.
80 표 3-30 기술소분류 DataService관점, ODI기준 비교 Data Service 전체(41 개국) ODI 기준 채택 비율 차이 (상-하) 상(14 개국) 중 (14 개국) 하(13 개국) 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 WMS(Web Map Service) 16 39.02% 12 85.71% 2 14.29% 2 15.38% 70.33% REST 18 43.90% 11 78.57% 5 35.71% 2 15.38% 63.19% WFS(Web Feature Service) 11 26.83% 9 64.29% 1 7.14% 1 7.69% 56.60% Application 22 53.66% 10 71.43% 7 50.00% 5 38.46% 32.97% SPARQL Endpoint 5 12.20% 4 28.57% 1 7.14% 0 0.00% 28.57% Esri Rest 4 9.76% 4 28.57% 0 0.00% 0 0.00% 28.57% ArcGIS Services 5 12.20% 4 28.57% 1 7.14% 0 0.00% 28.57% E-mail 4 9.76% 2 14.29% 2 14.29% 0 0.00% 14.29% WCS(Web Coverage Service) 5 12.20% 3 21.43% 1 7.14% 1 7.69% 13.74% SOAP 4 9.76% 1 7.14% 2 14.29% 1 7.69% -0.55% DataService관점에 속한 총 10개 세부 기술에 대한 각 기술 별 채택 국가 수와 채택 비율을 제시하였다. WMS(Web Map Service)기술을 예로 들면, 총 41개 국가 중 WMS기술을 채택한 국가 수는 16개국이고, 전체 41개 국가 대비 채택 비율은 39.02%이다. ODI상위권에 속한 총 14개국가 중에서 WMS기술을 채택한 국가 수는 12개국이고, 이는 전체 14개국 대비 85.71%이다. ODI중위권의 경우 총 14개국이 속해 있는데 이들 국가 중 2개 국가가 WMS기술을 채택하고 있으며, 이에 대한 채택 비율은 14.29%이다. 마찬가지로 ODI하위권은 총 13개 국가가 속해 있는데 이들 중 WMS기술을 채택한 국가 수는 2개국이며, 이에 대한 채택 비율은 15.38%이다. ODI상위권과 ODI하위권간의 채택 비율 차이는‘ODI상위권 채택 비율 - ODI하위권 채택 비율’로 얻어지는데 이는 ODI상위권과 ODI하위권간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. DataService관점에서, ODI상위권과 ODI하위권간의 가장 큰 채택 비율 차이를 보인 기술들의 Top 5는 WMS(Web Map Service), REST, WFS(Web Feature Service), Application, SPARQL Endpoint, Esri Rest, ArcGIS Services이다. 또한, 이들 기술은 각각 70.33%, 63.19%, 56.60%, 32.97%, 28.57%, 28.57%, 28.57%의 채택 비율 차이를 보였다. 특히, ODI상위권에 속한 국가들은 ODI하위권에 속한
81 국가들보다 WMS(Web Map Service)기술에 대한 채택 비율이 70.33% 높게 나타났다. 나머지 기술들에 대한 분석은 동일하다. 다) DataSet기준 ODI기준, DataSet관점에 속한 총 47개 세부 기술에 대한 채택 국가 수 및 채택 비율과 더불어 ODI상위권과 ODI하위권간의 채택 비율 차이를 제시하였다. 단, 제시한 세부 기술의 개수에 있어서 채택 국가 수와 채택 비율이 각각 0과 0%인 GData, SWF, CDEDASCⅡ, ASCⅡGrid 4개 기술을 제외한 총 43개 기술에 대하여 분석을 진행하였다. DataSet관점에 속한 총 43개 세부 기술에 대한 각 기술 별 채택 국가 수와 채택 비율을 제시하였다. RDF기술을 예로 들면, 총 41개 국가 중, 총 14개 국가가 RDF기술을 채택하고 있고, 전체 41개국가 대비 채택 비율은 34.15%이다. ODI상위권에 속한 총 14개 국가 중에서 RDF기술을 채택한 국가 수는 10개 국가이며, 이에 대한 채택 비율은 전체 14개 국가 대비 71.43%이다. ODI중위권의 경우 총 14개 국가가 속해 있는데 이들 국가 중 4개 국가가 RDF기술을 채택하고 있으며, 이에 대한 채택 비율은 28.57%이다. ODI하위권에는 총 13개 국가가 속해 있지만 RDF기술을 채택한 국가는 0개 국가로 RDF기술을 채택한 국가가 없는 것으로 나타났다. ODI상위권과 ODI하위권간의 채택 비율 차이는‘ODI상위권 채택 비율 - ODI하위권 채택 비율’로 얻어지는데 이는 ODI상위권 국가와 ODI하위권 국가간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. DataSet관점에서, ODI상위권과 ODI하위권간의 가장 큰 채택 비율 차이를 보인 기술들의 Top 5는 RDF, JPG, XML, SHP(Shape File), JSON이다. 또한, 이들 기술은 각각 71.43%, 71.43%, 69.23%, 63.19%, 63.19%의 채택 비율 차이를 보였다. 특히, ODI상위권에 속한 국가들은 ODI하위권에 속한 국가들보다 RDF기술에 대한 채택 비율이 71.43% 높게 나타났다. 나머지 기술들에 대한 분석은 동일하다.
82 표 3-31 기술소분류 DataSet관점, ODI기준 비교 Data Set 전체(41 개국) ODI 기준 채택 비율 차이 (상-하) 채택 국가 수 채택 비율 상(14 개국) 중(14 개국) 하(13 개국) 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 RDF 14 34.15% 10 71.43% 4 28.57% 0 0.00% 71.43% JPG 16 39.02% 10 71.43% 6 42.86% 0 0.00% 71.43% XML 29 70.73% 14 100.00% 11 78.57% 4 30.77% 69.23% SHP(Shape File) 17 41.46% 11 78.57% 4 28.57% 2 15.38% 63.19% JSON 19 46.34% 11 78.57% 6 42.86% 2 15.38% 63.19% ZIP 27 65.85% 12 85.71% 12 85.71% 3 23.08% 62.63% KML 19 46.34% 12 85.71% 3 21.43% 4 30.77% 54.94% GML 11 26.83% 8 57.14% 2 14.29% 1 7.69% 49.45% DOC 26 63.41% 11 78.57% 11 78.57% 4 30.77% 47.80% TIFFWorldFile 7 17.07% 6 42.86% 1 7.14% 0 0.00% 42.86% TXT 23 56.10% 11 78.57% 7 50.00% 5 38.46% 40.11% CSV 34 82.93% 14 100.00% 12 85.71% 8 61.54% 38.46% ODS 8 19.51% 5 35.71% 3 21.43% 0 0.00% 35.71% PNG 11 26.83% 6 42.86% 4 28.57% 1 7.69% 35.17% Atom 6 14.63% 4 28.57% 2 14.29% 0 0.00% 28.57% TIFF 6 14.63% 4 28.57% 2 14.29% 0 0.00% 28.57% RSS 12 29.27% 6 42.86% 4 28.57% 2 15.38% 27.48% GIF 5 12.20% 3 21.43% 2 14.29% 0 0.00% 21.43% Excel 36 87.80% 13 92.86% 13 92.86% 10 76.92% 15.94% PDF 38 92.68% 14 100.00% 13 92.86% 11 84.62% 15.38% NetCDF 2 4.88% 2 14.29% 0 0.00% 0 0.00% 14.29% X-SPSS 2 4.88% 2 14.29% 0 0.00% 0 0.00% 14.29% ASCII 3 7.32% 2 14.29% 1 7.14% 0 0.00% 14.29% OData 4 9.76% 3 21.43% 0 0.00% 1 7.69% 13.74% OpenXml 1 2.44% 1 7.14% 0 0.00% 0 0.00% 7.14% CDR 1 2.44% 1 7.14% 0 0.00% 0 0.00% 7.14% HWP 2 4.88% 1 7.14% 1 7.14% 0 0.00% 7.14% MrSID 1 2.44% 1 7.14% 0 0.00% 0 0.00% 7.14% QGIS 1 2.44% 1 7.14% 0 0.00% 0 0.00% 7.14% GeoTIF 2 4.88% 1 7.14% 1 7.14% 0 0.00% 7.14% GeoPDF 1 2.44% 1 7.14% 0 0.00% 0 0.00% 7.14% SEGY 1 2.44% 1 7.14% 0 0.00% 0 0.00% 7.14% Lyr 2 4.88% 1 7.14% 1 7.14% 0 0.00% 7.14% JsonLines 1 2.44% 1 7.14% 0 0.00% 0 0.00% 7.14% X-SAS 2 4.88% 1 7.14% 1 7.14% 0 0.00% 7.14% Tar 2 4.88% 1 7.14% 1 7.14% 0 0.00% 7.14% HDF 1 2.44% 1 7.14% 0 0.00% 0 0.00% 7.14% FGDB/GDB 1 2.44% 1 7.14% 0 0.00% 0 0.00% 7.14% GeoRSS 1 2.44% 0 0.00% 1 7.14% 0 0.00% 0.00% JSP 1 2.44% 0 0.00% 1 7.14% 0 0.00% 0.00% JSONP 3 7.32% 1 7.14% 1 7.14% 1 7.69% -0.55% Octet-Stream 2 4.88% 1 7.14% 0 0.00% 1 7.69% -0.55% PGDB 1 2.44% 0 0.00% 0 0.00% 1 7.69% -7.69%
83 3) 정부자원관리(BRM) 기준 정부자원관리(BRM)기준, 기술소분류별 기술 채택 국가수와 채택 비율 그리고 기준에 따른 채택 비율 차이를 View관점, DataService관점, DataSet관점으로 나누어 기술하였다. 가) View기준 정부자원관리(BRM)기준, View관점에 속한 총 26개 세부 기술에 대한 채택 국가 수 및 채택 비율과 더불어 정부자원관리와 비정부자원관리간의 채택 비율 기반 채택 비율 차이를 제시하였다. 단, 26개 세부 기술 중 유의한 차이를 보인 17개의 세부 기술에 대한 분석을 기술하였다. View관점에 속한 총 17개 세부 기술에 대한 각 기술 별 채택 국가 수와 채택 비율을 제시하였다. Bubble기술을 예로 들면, 총 41개 국가 중 Bubble기술을 채택한 국가 수는 5개국이고, 전체 41개국 대비 채택 비율은 12.20%이다. 정부자원관리에 속한 총 30개 국가 중에서 Bubble기술을 채택한 국가수는 3개국이고, 이에 대한 채택 비율은 전체 30개국 대비 10.00%이다. 또한 비정부자원관리에 속한 총 37개 국가 중 Bubble기술을 채택한 국가 수는 3개 국가이고, 전체 37개국 대비 채택 비율은 8.11%이다. 정부자원관리와 비정부자원관리간의 채택 비율 차이는‘정부자원관리 채택 비율 - 비정부자원관리 채택 비율’로 얻어지는데 이는 정부자원관리에 속한 국가들과 비정부자원관리에 속한 국가들간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. View관점에서, 정부자원관리와 비정부자원관리간의 가장 큰 채택 비율 차이를 보인 기술들의 Inverse Top 5는 Grid, Text, Line, Column, Bar 이고 이들 기술들에 대한 채택 비율 차이는 각각 -40.45%, -35.32%, -32.79%, -29.46%, -23.24%이다. 정부자원관리에 속한 국가들은 비정부자원관리에 속한 국가들보다 Grid기술에 대한 채택 비율이 40.45%낮게 나타났다. 나머지 기술들에 대한 분석은 동일하다.
84 표 3-32 기술소분류 View관점, 정부자원관리(BRM)기준 비교 View 전체(41 개국) 정부자원관리(30 개국) 비정부자원관리(37 개 국) 채택 비율 차이채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 Bubble 5 12.20% 3 10.00% 3 8.11% 1.89% Donut 1 2.44% 1 3.33% 1 2.70% 0.63% Timeline 1 2.44% 1 3.33% 1 2.70% 0.63% TreeMap 1 2.44% 1 3.33% 1 2.70% 0.63% Histogram 1 2.44% 0 0.00% 1 2.70% -2.70% Graph 1 2.44% 0 0.00% 1 2.70% -2.70% StackedBar 5 12.20% 1 3.33% 5 13.51% -10.18% Area 8 19.51% 1 3.33% 8 21.62% -18.29% Map 32 78.05% 18 60.00% 29 78.38% -18.38% ScatterPlot 7 17.07% 0 0.00% 7 18.92% -18.92% StackedColumn 12 29.27% 3 10.00% 11 29.73% -19.73% Pie 16 39.02% 6 20.00% 15 40.54% -20.54% Bar 18 43.90% 6 20.00% 16 43.24% -23.24% Column 24 58.54% 9 30.00% 22 59.46% -29.46% Line 24 58.54% 8 26.67% 22 59.46% -32.79% Text 19 46.34% 4 13.33% 18 48.65% -35.32% Grid 34 82.93% 13 43.33% 31 83.78% -40.45% 나) DataService기준 정부자원관리(BRM)기준, DataService관점에 속한 총 10개 세부 기술에 대한 채택 국가 수 및 채택 비율과 더불어 정부자원관리와 비정부자원관리간의 채택 비율 기반 채택 비율 차이를 제시하였다. DataService관점에 속한 총 10개 세부 기술에 대한 각 기술 별 채택 국가 수와 채택 비율을 제시하였다. WMS(Web Map Service)기술을 예로 들면, 총 41개 국가 중 WMS기술을 채택한 국가 수는 16개국이고, 전체 41개 국가 대비 채택 비율은 39.02%이다. 정부자원관리에 속한 총 30개 국가 중 WMS(Web Map Service)기술을 채택한 국가 수는 15개 국가이고, 채택 비율은 전체 30개국 대비 41.89%이다. 또한, 비정부자원관리에 속한 총 37개 국가 중 WMS(Web Map Service)기술을 채택한 국가 수는 3개 국가이고, 전체 37개국 대비 채택 비율은 8.11%이다. 이 때 정부자원관리와
85 비정부자원관리간의 채택 비율 차이는‘정부자원관리 채택 비율 - 비정부자원관리 채택 비율’로 얻어지는데 이는 정부자원관리와 비정부자원관리간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. 표 3-33 기술소분류 DataService관점, 정부자원관리(BRM)기준 비교 Data Service 전체(41 개국) 정부자원관리 (30 개국) 비정부자원관리 (37 개국) 채택 비율 차이채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 WMS(Web Map Service) 16 39.02% 15 50.00% 3 8.11% 41.89% Application 22 53.66% 18 60.00% 9 24.32% 35.68% REST 18 43.90% 15 50.00% 9 24.32% 25.68% WFS(Web Feature Service) 11 26.83% 9 30.00% 3 8.11% 21.89% SPARQL Endpoint 5 12.20% 4 13.33% 1 2.70% 10.63% WCS(Web Coverage Service) 5 12.20% 4 13.33% 1 2.70% 10.63% SOAP 4 9.76% 3 10.00% 1 2.70% 7.30% Esri Rest 4 9.76% 3 10.00% 1 2.70% 7.30% ArcGIS Services 5 12.20% 3 10.00% 3 8.11% 1.89% E-mail 4 9.76% 1 3.33% 3 8.11% -4.77% DataService관점에서, 정부자원관리와 비정부자원관리간의 가장 큰 채택 비율 차이를 보인 기술들의 Top 5는 WMS(Web Map Service), Application, REST, WFS(Web Feature Service), SPARQL Endpoint, WCS(Web Coverage Service)이다. 또한, 이들 기술은 각각 41.89%, 35.68%, 25.68%, 21.89%, 10.63%, 10.63%의 채택 비율 차이를 보였다. 특히, 정부자원관리에 속한 국가들은 비정부자원관리에 속한 국가들보다 WMS(Web Map Service)기술에 대한 채택 비율이 41.89% 높게 나타났다. 나머지 기술들에 대한 분석은 동일하다. 다) DataSet기준 정부자원관리기준, DataSet관점에 속한 총 47개 세부 기술에 대한 채택 국가 수 및 채택 비율과 더불어 ODI상위권과 ODI하위권간의 채택 비율 차이를 제시하였다. 단, 제시한 세부 기술의 개수에 있어서 채택 국가 수와 채택 비율이 각각 0과 0%인 GData, SWF, CDEDASCⅡ, ASCⅡGrid 4개 기술을 제외한 총 43개 기술에 대하여 분석을 진행하였다.
86 표 3-34 기술소분류 DataSet관점, 정부자원관리(BRM)기준 비교 Data Set 전체(41 개국) 정부자원관리(30 개국) 비정부자원관리(37 개국) 채택 비율 차이 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 JSON 19 46.34% 18 60.00% 2 5.41% 54.59% TXT 23 56.10% 21 70.00% 9 24.32% 45.68% KML 19 46.34% 16 53.33% 4 10.81% 42.52% XML 29 70.73% 24 80.00% 15 40.54% 39.46% CSV 34 82.93% 27 90.00% 21 56.76% 33.24% SHP(ShapeFile) 17 41.46% 13 43.33% 4 10.81% 32.52% GML 11 26.83% 9 30.00% 2 5.41% 24.59% RDF 14 34.15% 11 36.67% 5 13.51% 23.15% ODS 8 19.51% 7 23.33% 1 2.70% 20.63% TIFFWorldFile 7 17.07% 6 20.00% 1 2.70% 17.30% JPG 16 39.02% 11 36.67% 8 21.62% 15.05% PNG 11 26.83% 7 23.33% 4 10.81% 12.52% JSONP 3 7.32% 3 10.00% 0 0.00% 10.00% RSS 12 29.27% 7 23.33% 6 16.22% 7.12% NetCDF 2 4.88% 2 6.67% 0 0.00% 6.67% X-SAS 2 4.88% 2 6.67% 0 0.00% 6.67% Octet-Stream 2 4.88% 2 6.67% 0 0.00% 6.67% TIFF 6 14.63% 4 13.33% 3 8.11% 5.23% Excel 36 87.80% 25 83.33% 29 78.38% 4.95% GIF 5 12.20% 3 10.00% 2 5.41% 4.59% HWP 2 4.88% 2 6.67% 1 2.70% 3.96% OpenXml 1 2.44% 1 3.33% 0 0.00% 3.33% CDR 1 2.44% 1 3.33% 0 0.00% 3.33% PGDB 1 2.44% 1 3.33% 0 0.00% 3.33% MrSID 1 2.44% 1 3.33% 0 0.00% 3.33% QGIS 1 2.44% 1 3.33% 0 0.00% 3.33% GeoPDF 1 2.44% 1 3.33% 0 0.00% 3.33% SEGY 1 2.44% 1 3.33% 0 0.00% 3.33% JSP 1 2.44% 1 3.33% 0 0.00% 3.33% JsonLines 1 2.44% 1 3.33% 0 0.00% 3.33% HDF 1 2.44% 1 3.33% 0 0.00% 3.33% FGDB/GDB 1 2.44% 1 3.33% 0 0.00% 3.33% GeoTIF 2 4.88% 1 3.33% 1 2.70% 0.63% lyr 2 4.88% 1 3.33% 1 2.70% 0.63% X-SPSS 2 4.88% 1 3.33% 1 2.70% 0.63% Tar 2 4.88% 1 3.33% 1 2.70% 0.63% ZIP 27 65.85% 18 60.00% 22 59.46% 0.54% OData 4 9.76% 2 6.67% 3 8.11% -1.44% ASCII 3 7.32% 1 3.33% 2 5.41% -2.07% GeoRSS 1 2.44% 0 0.00% 1 2.70% -2.70% Atom 6 14.63% 2 6.67% 4 10.81% -4.14% DOC 26 63.41% 14 46.67% 21 56.76% -10.09% PDF 38 92.68% 23 76.67% 36 97.30% -20.63%
87 DataSet관점에 속한 총 43개 세부 기술에 대한 각 기술 별 채택 국가 수와 채택 비율을 제시하였다. JSON기술을 예로 들면, 총 41개 국가 중, 총 19개 국가가 JSON기술을 채택하고 있고, 전체 41개 국가 대비 채택 비율은 46.34%이다. 정부자원관리에 속한 총 30개 국가 중 JSON기술을 채택한 국가 수는 18개 국가이며, 이에 대한 채택 비율은 전체 30개국 대비 60.00%이다. 비정부자원관리에 속한 총 37개 국가 중 JSON기술을 채택한 국가 수는 2개 국가이며, 이에 대한 채택 비율은 전체 37개국 대비 5.41%이다. 정부자원관리에 속한 국가들과 비정부자원관리에 속한 국가들간의 채택 비율 차이는 ‘정부자원관리 채택 비율 – 비정부자원관리 채택 비율’로 얻어지는데 이는 정부자원관리에 속한 국가들과 비정부자원관리에 속한 국가들간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. DataSet관점에서, 정부자원관리와 비정부자원관리간의 가장 큰 채택 비율 차이를 보인 기술들의 Top 10은 JSON, TXT, KML, XML, CSV, SHP(Shape File), GML, RDF, ODS, TIFFWorldFile이다. 또한, 이들 기술은 각각 54,59%, 45.68%, 42.52%, 39.46%, 33.24%, 32.52%, 24.59%, 23.15%, 20.63%, 17.30%의 채택 비율 차이를 보였다. 정부자원관리에 속한 국가들은 비정부자원관리에 속한 국가들보다 JSON기술에 대한 채택 비율이 54.59% 높게 나타났다. 나머지 기술들에 대한 분석은 동일하다. 나. 사이트 기준 비교 사이트기준에 따라 OECD기준, ODI기준, 정부자원관리(BRM)기준 별로 기술소분류 별 비교를 제시하였다. OECD기준, ODI기준, 정부자원관리(BRM)기준은 각 기준별로 세 가지 관점을 포함한다. 세 가지 관점이란 View관점, DataService관점, DataSet관점을 의미하는데 View관점에는 총 26가지 세부기술이 포함되어있고, DataService관점에는 총 10가지 세부기술이 DataSet관점에는 총 47가지 세부 기술이 포함되어 있다. View관점에 속한 세부 기술은 총 26개로, Column, StackedColumn, Bar, StackedBar, Pie, Donut, Line, Area, Timeline, Bubble, TreeMap, Histogram, Open- High-Low-Close-Chart, Candlestick, Kagi, Sparkline, Gantt, Nolan, Pert, Gauge,
88 Smith, Text, Graph, Map, Grid, ScatterPlot의 세부 기술들로 구성되었다. DataService관점에 속한 세부 기술은 총 10개로, SOAP, REST, SPARQL Endpoint, WMS(Web Map Service), Esri Rest, WCS(Web Converage Service), WFS(Web Feature Service), ArcGIS Service, Application, E-mail의 세부 기술들로 구성되었다. DataSet관점에 속한 세부 기술은 총 47개로, XML, RSS, Atom, RDF, OpenXml, OData, GData, JPG, PNG, SWF, GIF, TIFF, CDR, CSV, ODS, Excel, HWP, DOC, PGDB, PDF, TXT, GML, MrSID, QGIS, GeoTIF, TIFF WorldFile, CDEDASCⅡ, GEOPDF, SEGY, ASCⅡGrid, GeoRSS, SHP(ShapeFile), lyr, NetCDF, KML, JSON, JSONP, JSP, JsonLines, X-SAS, X-SPSS, Tar, ZIP, HDF, FGDB/GDB, ASCⅡ, Octet-Stream의 세부 기술들로 구성되었다. 1) OECD기준 OECD기준, 기술소분류 별 기술 채택 사이트 수와 채택 비율 그리고 기준에 따른 채택 비율 차이를 View관점, DataService관점, DataSet관점으로 나누어 기술하였다. 가) View기준 OECD기준, View관점에 속한 총 26개 세부 기술에 대한 채택 사이트 수 및 채택 비율과 더불어 OECD회원국과 OECD비회원국들의 세부 기술 별 채택 사이트 수 및 채택 비율 그리고 채택 비율 기반 채택 비율 차이를 제시하였다. View관점에 속한 총 26개 세부 기술에 대한 각 기술 별 채택 사이트 수와 채택 비율을 제시하였다. Map기술을 예로 들면, OECD회원국에 속한 총 176개 사이트 중 Map기술을 채택한 사이트 수는 61개 사이트이고, 채택 비율은 전체 176개 사이트 대비 34.7%이다. OECD비회원국에 속한 총 80개 사이트 중에서 Map기술을 채택한 사이트 수는 18개 사이트이고 채택 비율은 전체 80개 사이트 대비 22.5%이다. 이 때 OECD회원국과 OECD비회원국간의 채택 비율 차이는‘OECD회원국 채택 비율 - OECD비회원국 채택 비율’로 얻어지는데 이는 OECD회원국과 OECD비회원국간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다.
89 표 3-35 기술소분류 View관점, OECD기준 비교 View OECD 회원국(총 176 개) OECD 비회원국(총 80 개) 채택 비율 차이 사이트 수 채택 비율 사이트 수 채택 비율 Map 61 34.7% 18 22.5% 12.2% Area 10 5.7% 1 1.3% 4.4% Stacked column 14 8.0% 3 3.8% 4.2% Stacked Bar 6 3.4% 1 1.3% 2.2% Donut 3 1.7% 0 0.0% 1.7% Timeline 3 1.7% 0 0.0% 1.7% TreeMap 3 1.7% 0 0.0% 1.7% Histogram 1 0.6% 0 0.0% 0.6% ScatterPlot 5 2.8% 2 2.5% 0.3% Bar 19 10.8% 9 11.3% -0.5% Pie 19 10.8% 9 11.3% -0.5% Bubble 5 2.8% 3 3.8% -0.9% Column 31 17.6% 15 18.8% -1.1% Graph 0 0.0% 1 1.3% -1.3% Text 33 18.8% 17 21.3% -2.5% Line 27 15.3% 16 20.0% -4.7% Grid 48 27.3% 31 38.8% -11.5% View관점에서, OECD회원국과 OECD비회원국간의 가장 큰 채택 비율 차이를 보인 기술들의 Top 5는 Map, Area, StackedColumn, StackedBar, Dount, Timeline, TreeMap이다. 또한, 이들 기술은 각각 12.2%, 4.4%, 4.2%, 2.2%, 1.7%, 1.7%, 1.7%의 채택 비율 차이를 보였다. 특히, OECD회원국은 OECD비회원국보다 Map기술에 대한 채택 비율이 OECD비회원국보다 12.2% 높게 나타났다. 나머지 기술들에 대한 분석은 동일하다. 나) DataService기준 OECD기준, DataService관점에 속한 총 10개 세부 기술에 대한 채택 사이트 수 및 채택 비율과 더불어 OECD회원국과 OECD비회원국들의 세부 기술 별 채택 사이트 수 및 채택 비율 그리고 채택 비율 기반 채택 비율 차이를 제시하였다.
90 표 3-36 기술소분류 DataService관점, OECD기준 비교 Data Service OECD 회원국(총 176 개) OECD 비회원국(총 80 개) 채택 비율 차이 사이트 수 채택 비율 사이트 수 채택 비율 REST 33 18.8% 5 6.3% 12.5% WMS(Web Map Service) 18 10.2% 2 2.5% 7.7% WFS(Web Feature Service) 12 6.8% 1 1.2% 5.6% SOAP 6 3.4% 0 0.0% 3.4% ArcGIS Services 6 3.4% 0 0.0% 3.4% SPARQL Endpoint 5 2.8% 0 0.0% 2.8% Esri Rest 4 2.3% 0 0.0% 2.3% Application 24 13.6% 10 12.5% 1.1% WCS(Web Converage Service) 4 2.3% 1 1.3% 1.0% E-mail 4 2.3% 1 1.3% 1.0% DataService관점에 속한 총 10개 세부 기술에 대한 각 기술 별 채택 사이트 수와 채택 비율을 제시하였다. REST기술을 예로 들면, OECD회원국에 속한 총 176개 사이트 중에서 REST기술을 채택한 사이트 수는 33개 사이트이고, 채택 비율은 전체 176개 사이트 대비 18.8%이다. OECD비회원국의 경우 총 80개 사이트가 속해 있으며, 이들 사이트 중 5개 사이트가 REST기술을 채택하고 있다. 또한 이에 대한 채택 비율은 6.3%이다. OECD회원국과 OECD비회원국간의 채택 비율 차이는‘OECD회원국 채택 비율 - OECD비회원국 채택 비율’로 얻어지는데 이는 OECD회원국과 OECD비회원국간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. DataService관점에서, OECD회원국과 OECD비회원국간의 가장 큰 채택 비율 차이를 보인 기술들의 Top 5는 REST, WMS(Web Map Service), WFS(Web Feature Service), SOAP, ArcGIS Services이다. 또한, 이들 기술은 각각 12.5%, 7.7%, 5.6%, 3.4%, 3.4%의 채택 비율 차이를 보였다. 특히, OECD회원국은 OECD비회원국보다 REST기술에 대한 채택 비율이 OECD비회원국보다 12.5% 높게 나타났다. 나머지 기술들에 대한 분석은 동일하다.
91 다) DataSet기준 OECD기준, DataSet관점에 속한 총 47개 세부 기술에 대한 채택 사이트 수 및 채택 비율과 더불어 OECD회원국과 OECD비회원국간의 채택 비율 차이를 제시하였다. 단, 제시한 세부 기술의 개수에 있어서 채택 국가수와 채택 비율이 각각 0과 0%인 GData, SWF, CDEDASCⅡ, ASCⅡGrid 4개 기술을 제외한 총 43개 기술에 대하여 분석을 진행하였다. DataSet관점에 속한 총 43개 세부 기술에 대한 각 기술 별 채택 사이트 수와 채택 비율을 제시하였다. Excel기술을 예로 들면, OECD회원국에 속한 총 176개 사이트 중 Excel기술을 채택한 사이트 수는 89개, 채택 비율은 전체 176개 사이트 대비 50.6%이다. OECD비회원국에 속한 총 80개 사이트 중에서 Excel기술을 채택한 사이트 수는 28개 사이트이고, 채택 비율은 전체 80개 사이트 대비 35.0%이다. OECD회원국과 OECD비회원국간의 채택 비율 차이는‘OECD회원국 채택 비율 - OECD비회원국 채택 비율’로 얻어지는데 이는 OECD회원국과 OECD비회원국간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. DataSet관점에서, OECD회원국과 OECD비회원국간의 가장 큰 채택 비율 차이를 보인 기술들의 Top 5는 Excel, CSV, ZIP, XML, RDF이다. 또한, 이들 기술은 각각 15.6%, 14.7%, 13.5%, 12.4%, 11.9%의 채택 비율 차이를 보였다. 특히, OECD회원국은 OECD비회원국보다 Excel기술에 대한 채택 비율이 OECD비회원국보다 15.6% 높게 나타났다. 나머지 기술들에 대한 분석은 동일하다.
92 표 3-37 기술소분류 DataSet관점, OECD기준 비교 Data Set OECD 회원국(총 176 개) OECD 비회원국(총 80 개) 채택 비율 차이 사이트 수 채택 비율 사이트 수 채택 비율 Excel 89 50.6% 28 35.0% 15.6% CSV 61 34.7% 16 20.0% 14.7% ZIP 59 33.5% 16 20.0% 13.5% XML 46 26.1% 11 13.8% 12.4% RDF 21 11.9% 0 0.0% 11.9% TXT 33 18.8% 6 7.5% 11.3% KML 23 13.1% 3 3.8% 9.3% JSON 24 13.6% 4 5.0% 8.6% JPG 19 10.8% 3 3.8% 7.0% GML 12 6.8% 0 0.0% 6.8% SHP(ShapFile) 18 10.2% 3 3.8% 6.5% HWP 11 6.3% 0 0.0% 6.3% PNG 11 6.3% 1 1.3% 5.0% RSS 13 7.4% 2 2.5% 4.9% TIFFWorldFile 8 4.5% 0 0.0% 4.5% PDF 119 67.6% 51 63.8% 3.9% OData 6 3.4% 0 0.0% 3.4% GIF 6 3.4% 0 0.0% 3.4% ODS 7 4.0% 1 1.3% 2.7% DOC 40 22.7% 16 20.0% 2.7% TIFF 6 3.4% 1 1.3% 2.2% ASCII 3 1.7% 0 0.0% 1.7% Atom 5 2.8% 1 1.3% 1.6% GeoTIF 2 1.1% 0 0.0% 1.1% NetCDF 2 1.1% 0 0.0% 1.1% X-SPSS 2 1.1% 0 0.0% 1.1% Tar 2 1.1% 0 0.0% 1.1% OpenXml 1 0.6% 0 0.0% 0.6% CDR 1 0.6% 0 0.0% 0.6% MrSID 1 0.6% 0 0.0% 0.6% QGIS 1 0.6% 0 0.0% 0.6% GeoPDF 1 0.6% 0 0.0% 0.6% SEGY 1 0.6% 0 0.0% 0.6% GeoRSS 1 0.6% 0 0.0% 0.6% JSP 1 0.6% 0 0.0% 0.6% JsonLines 1 0.6% 0 0.0% 0.6% HDF 1 0.6% 0 0.0% 0.6% FGDB/GDB 1 0.6% 0 0.0% 0.6% lyr 1 0.6% 1 1.3% -0.7% X-SAS 1 0.6% 1 1.3% -0.7% Octet-Stream 1 0.6% 1 1.3% -0.7% PGDB 0 0.0% 1 1.3% -1.3% JSONP 2 1.1% 2 2.5% -1.4%
93 2) ODI기준 ODI기준, 기술소분류별 기술 채택 사이트 수와 채택 비율 그리고 기준에 따른 채택 비율 차이를 View관점, DataService관점, DataSet관점으로 나누어 기술하였다. 가) View기준 ODI기준, View관점에 속한 총 26개 세부 기술에 대한 채택 사이트 수 및 채택 비율과 더불어 ODI상위권, 중위권, 하위권에 속한 사이트들의 세부 기술 별 채택 사이트 수 및 채택 비율 그리고 채택 비율 기반 채택 비율 차이를 제시하였다. View관점에 속한 총 26개 세부 기술에 대한 각 기술 별 채택 국가 수와 채택 비율을 제시한다. 단, 26개 세부 기술 중 유의한 차이가 있는 17개 세부 기술(Text, Area, Bar, Column, Map, StackedBar, Donut, Timeline, TreeMap, Histogram, Graph, ScatterPlot, Pie, Bubble, StackedColumn, Grid, Line)에 대해서 분석하였다. ODI상위권에 속한 총 112개 사이트 중에서 Text기술을 채택한 사이트 수는 21개 사이트이고, 채택 비율은 전체 112개 사이트 대비 18.8%이다. ODI중위권의 경우 총 109개 사이트가 속해 있으며, 이들 사이트 중 25개 사이트가 Text기술을 채택하고 있다. 또한 이에 대한 채택 비율은 22.9%이다. 마찬가지로 ODI하위권은 총 35개 사이트가 속해 있는데 이들 중 Text기술을 채택한 사이트 수는 4개 사이트이며, 이에 대한 채택 비율은 11.4%이다. 이 때 ODI상위권과 ODI하위권간의 채택 비율 차이는‘ODI상위권 채택 비율 - ODI하위권 채택 비율’로 얻어지는데 이는 ODI상위권과 ODI하위권간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. View관점에서, ODI상위권과 ODI하위권간의 가장 큰 채택 비율 차이를 보인 기술들의 Top 5는 Text, Area, Bar, Column, Map이다. 또한, 이들 기술은 각각 7.3%, 7.1%, 6.8%, 5.4%, 4.6%의 채택 비율 차이를 보인다. ODI상위권에 속한 국가들은 ODI하위권에 속한 국가들보다 Text기술에 대한 채택 비율이 7.3%높게 나타났다. 나머지 기술들에 대한 분석은 동일하다.
94 표 3-38 기술소분류 DataService관점, ODI기준 비교 View 상(총 112 개) 중(총 109 개) 하(총 35 개) 채택 비율 차이 (상–하)사이트 수 채택 비율 사이트 수 채택 비율 사이트 수 채택 비율 Text 21 18.8% 25 22.9% 4 11.4% 7.3% Area 8 7.1% 3 2.8% 0 0.0% 7.1% Bar 14 12.5% 12 11.0% 2 5.7% 6.8% Column 22 19.6% 19 17.4% 5 14.3% 5.4% Map 34 30.4% 36 33.0% 9 25.7% 4.6% Stacked Bar 4 3.6% 3 2.8% 0 0.0% 3.6% Donut 3 2.7% 0 0.0% 0 0.0% 2.7% Timeline 3 2.7% 0 0.0% 0 0.0% 2.7% TreeMap 3 2.7% 0 0.0% 0 0.0% 2.7% Histogram 0 0.0% 1 0.9% 0 0.0% 0.0% Graph 0 0.0% 1 0.9% 0 0.0% 0.0% ScatterPlot 2 1.8% 4 3.7% 1 2.9% -1.1% Pie 11 9.8% 13 11.9% 4 11.4% -1.6% Bubble 4 3.6% 2 1.8% 2 5.7% -2.1% Stacked column 9 8.0% 4 3.7% 4 11.4% -3.4% Grid 28 25.0% 41 37.6% 10 28.6% -3.6% Line 16 14.3% 20 18.3% 7 20.0% -5.7% 나) DataService기준 ODI기준, DataService관점에 속한 총 10개 세부 기술에 대한 채택 사이트 수 및 채택 비율과 더불어 ODI상위권, 중위권, 하위권에 속한 사이트들의 세부 기술 별 채택 사이트 수 및 채택 비율 그리고 채택 비율 기반 채택 비율 차이를 제시하였다. DataService관점에 속한 총 10개 세부 기술에 대한 각 기술 별 채택 사이트 수와 채택 비율을 제시하였다. ODI상위권에 속한 총 112개 사이트 중에서 REST기술을 채택한 사이트 수는 112개 사이트이고, 채택 비율은 전체 112개 사이트 대비 22.3%이다. ODI중위권의 경우 총 109개 사이트가 속해 있는데 이들 사이트 중 11개 사이트가 REST기술을 채택하고 있으며, 이에 대한 채택 비율은 10.1%이다. 마찬가지로 ODI하위권은 총 35개 사이트가 속해 있는데 이들 중 REST기술을 채택한 사이트 수는 2개 사이트이며, 이에 대한 채택 비율은 5.7%이다.
95 ODI상위권과 ODI하위권간의 채택 비율 차이는‘ODI상위권 채택 비율 - ODI하위권 채택 비율’로 얻어지는데 이는 ODI상위권과 ODI하위권간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. 표 3-39 기술소분류 DataService관점, ODI기준 비교 Data Service 상(총 112 개) 중(총 109 개) 하(총 35 개) 채택 비율 차이 (상-하) 사이트 수 채택 비율 사이트 수 채택 비율 사이트 수 채택 비율 REST 25 22.3% 11 10.1% 2 5.7% 16.6% WMS(Web Map Service) 16 14.3% 2 1.8% 2 5.7% 8.6% WFS(Web Feature Service) 11 9.8% 1 0.9% 1 2.9% 7.0% ArcGIS Services 5 4.5% 1 0.9% 0 0.0% 4.5% SPARQL Endpoint 4 3.6% 1 0.9% 0 0.0% 3.6% Esri Rest 4 3.6% 0 0.0% 0 0.0% 3.6% E-mail 2 1.8% 3 2.8% 0 0.0% 1.8% Application 17 15.2% 12 11.0% 5 14.3% 0.9% SOAP 3 2.7% 2 1.8% 1 2.9% -0.2% WCS(Web Coverage Service) 3 2.7% 1 0.9% 1 2.9% -0.2% DataService관점에서, ODI상위권과 ODI하위권간의 가장 큰 채택 비율 차이를 보인 기술들의 Top 5는 REST, WMS(Web Map Service), WFS(Web Feature Service), ArcGIS Services, SPARQL Endpoint, Esri Rest이다. 또한, 이들 기술은 각각 16.6%, 8.6%, 7.0%, 4.5%, 3.6%, 3.6%의 채택 비율 차이를 보인다. 특히, ODI상위권에 속한 국가들은 ODI하위권에 속한 국가들보다 REST기술에 대한 채택 비율이 16.6% 높게 나타났다. 나머지 기술들에 대한 분석은 동일하다. 다) DataSet기준 ODI기준, DataSet관점에 속한 총 47개 세부 기술에 대한 채택 사이트 수 및 채택 비율과 더불어 ODI상위권과 ODI하위권간의 채택 비율 차이를 제시하였다. 단, 제시한 세부 기술의 개수에 있어서 채택 사이트 수와 채택 비율이 각각 0과 0%인 GData, SWF, CDEDASCⅡ, ASCⅡGrid 4개 기술을 제외한 총 43개 기술에 대하여 분석을 진행하였다.
96 DataSet관점에 속한 총 43개 세부 기술에 대한 각 기술 별 채택 사이트 수와 채택 비율을 제시하였다. ODI상위권에 속한 총 112개 사이트 중에서 ZIP기술을 채택한 사이트 수는 35개 사이트이며, 이에 대한 채택 비율은 전체 112개 사이트 대비 31.3%이다. ODI중위권의 경우 총 109개 사이트가 속해 있는데 이들 사이트 중 36개 사이트가 ZIP기술을 채택하고 있으며, 이에 대한 채택 비율은 33.0%이다. ODI하위권에는 총 35개 사이트가 속해 있고, ZIP기술을 채택한 사이트 수는 4개로 이에 대한 채택 비율은 11.4%이다. ODI상위권과 ODI하위권간의 채택 비율 차이는‘ODI상위권 채택 비율 - ODI하위권 채택 비율’로 얻어지는데 이는 ODI상위권 국가와 ODI하위권 국가간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. DataSet관점에서, ODI상위권과 ODI하위권간의 가장 큰 채택 비율 차이를 보인 기술들의 Top 5는 ZIP, XML, RDF, CSV, JSON이다. 또한, 이들 기술은 각각 19.8%, 17.1%, 15.2%, 13.6%, 12.1%의 채택 비율 차이를 보였다. ODI상위권에 속한 국가들은 ODI하위권에 속한 국가들보다 ZIP기술에 대한 채택 비율이 19.8% 높게 나타났다. 나머지 기술들에 대한 분석은 동일하다.
97 표 3-40 기술소분류 DataSet관점, ODI기준 비교 Data Set 상(총 112 개) 중(총 109 개) 하(총 35 개) 채택 비율 차이 (상-하) 사이트 수 채택 비율 사이트 수 채택 비율 사이트 수 채택 비율 ZIP 35 31.3% 36 33.0% 4 11.4% 19.8% XML 32 28.6% 21 19.3% 4 11.4% 17.1% RDF 17 15.2% 4 3.7% 0 0.0% 15.2% CSV 44 39.3% 24 22.0% 9 25.7% 13.6% JSON 20 17.9% 6 5.5% 2 5.7% 12.1% DOC 25 22.3% 27 24.8% 4 11.4% 10.9% JPG 11 9.8% 11 10.1% 0 0.0% 9.8% SHP(Shape File) 15 13.4% 4 3.7% 2 5.7% 7.7% TIFF World File 7 6.3% 1 0.9% 0 0.0% 6.3% KML 19 17.0% 3 2.8% 4 11.4% 5.5% GML 9 8.0% 2 1.8% 1 2.9% 5.2% Excel 53 47.3% 49 45.0% 15 42.9% 4.5% TIFF 5 4.5% 2 1.8% 0 0.0% 4.5% ODS 5 4.5% 3 2.8% 0 0.0% 4.5% Atom 4 3.6% 2 1.8% 0 0.0% 3.6% PNG 7 6.3% 4 3.7% 1 2.9% 3.4% GIF 3 2.7% 3 2.8% 0 0.0% 2.7% TXT 18 16.1% 16 14.7% 5 14.3% 1.8% NetCDF 2 1.8% 0 0.0% 0 0.0% 1.8% X-SPSS 2 1.8% 0 0.0% 0 0.0% 1.8% ASCII 2 1.8% 1 0.9% 0 0.0% 1.8% OData 5 4.5% 0 0.0% 1 2.9% 1.6% RSS 8 7.1% 5 4.6% 2 5.7% 1.4% OpenXml 1 0.9% 0 0.0% 0 0.0% 0.9% CDR 1 0.9% 0 0.0% 0 0.0% 0.9% HWP 1 0.9% 10 9.2% 0 0.0% 0.9% MrSID 1 0.9% 0 0.0% 0 0.0% 0.9% QGIS 1 0.9% 0 0.0% 0 0.0% 0.9% GeoTIF 1 0.9% 1 0.9% 0 0.0% 0.9% GeoPDF 1 0.9% 0 0.0% 0 0.0% 0.9% SEGY 1 0.9% 0 0.0% 0 0.0% 0.9% lyr 1 0.9% 1 0.9% 0 0.0% 0.9% JsonLines 1 0.9% 0 0.0% 0 0.0% 0.9% X-SAS 1 0.9% 1 0.9% 0 0.0% 0.9% Tar 1 0.9% 1 0.9% 0 0.0% 0.9% HDF 1 0.9% 0 0.0% 0 0.0% 0.9% FGDB/GDB 1 0.9% 0 0.0% 0 0.0% 0.9% GeoRSS 0 0.0% 1 0.9% 0 0.0% 0.0% JSP 0 0.0% 1 0.9% 0 0.0% 0.0% JSONP 2 1.8% 1 0.9% 1 2.9% -1.1% Octet-Stream 1 0.9% 0 0.0% 1 2.9% -2.0% PGDB 0 0.0% 0 0.0% 1 2.9% -2.9% PDF 71 63.4% 72 66.1% 27 77.1% -13.8%
98 3) 정부자원관리(BRM) 기준 정부자원관리(BRM)기준, 기술소분류 별 기술 채택 사이트 수와 채택 비율 그리고 기준에 따른 채택 비율 차이를 View관점, DataService관점, DataSet관점으로 나누어 기술하였다. 가) View기준 정부자원관리(BRM)기준, View관점에 속한 총 26개 세부 기술에 대한 채택 국가 수 및 채택 비율과 더불어 정부자원관리와 비정부자원관리간의 채택 비율 기반 채택 비율 차이를 제시하였다. 단, 26개 세부 기술 중 유의한 차이를 보인 17개의 세부 기술에 대한 분석 결과를 기술하였다. View관점에 속한 총 17개 세부 기술에 대한 각 기술 별 채택 사이트 수와 채택 비율을 제시하였다. 정부자원관리에 속한 총 53개 사이트 중에서 Map기술을 채택한 사이트 수는 21개 사이트이고, 이에 대한 채택 비율은 전체 53개 사이트 대비 39.62%이다. 비정부자원관리에 속한 총 203개 사이트 중 Map기술을 채택한 사이트 수는 58개 사이트이고, 채택 비율은 전체 203개 사이트 대비 28.57%이다. 정부자원관리와 비정부자원관리간의 채택 비율 차이는‘정부자원관리 채택 비율 - 비정부자원관리 채택 비율’로 얻어지는데 이는 정부자원관리에 속한 국가들과 비정부자원관리에 속한 국가들간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. View관점에서, 정부자원관리와 비정부자원관리간의 가장 큰 채택 비율 차이를 보인 기술들의Top 4는 Map, Column, Bubble, Pie이다. 또한, 이들 기술은 각각 11.05%, 5.89%, 5.58%, 5.24%의 채택 비율 차이를 보였다. 정부자원관리에 속한 국가들은 비정부자원관리에 속한 국가들보다 Map기술에 대한 채택 비율이 11.05% 높게 나타났다. 나머지 기술들에 대한 분석은 동일하다.
99 표 3-41 기술소분류 View관점, 정부자원관리(BRM)기준 비교 View 정부자원관리(총 53 개) 기타(총 203 개) 채택 비율 차이 사이트 수 채택 비율 사이트 수 채택 비율 Map 21 39.62% 58 28.57% 11.05% Column 12 22.64% 34 16.75% 5.89% Bubble 4 7.55% 4 1.97% 5.58% Pie 8 15.09% 20 9.85% 5.24% Donut 2 3.77% 1 0.49% 3.28% Timeline 2 3.77% 1 0.49% 3.28% Tree Map 2 3.77% 1 0.49% 3.28% Bar 7 13.21% 21 10.34% 2.86% Grid 17 32.08% 62 30.54% 1.53% Stacked Bar 2 3.77% 5 2.46% 1.31% Stacked Column 4 7.55% 13 6.40% 1.14% Line 9 16.98% 34 16.75% 0.23% Histogram 0 0.00% 1 0.49% -0.49% Graph 0 0.00% 1 0.49% -0.49% Area 2 3.77% 9 4.43% -0.66% Scatter Plot 0 0.00% 7 3.45% -3.45% Text 4 7.55% 46 22.66% -15.11% 나) DataService기준 정부자원관리(BRM)기준, DataService관점에 속한 총 10개 세부 기술에 대한 채택 사이트 수 및 채택 비율과 더불어 정부자원관리와 비정부자원관리간의 채택 비율 기반 채택 비율 차이를 제시하였다. DataService관점에 속한 총 10개 세부 기술에 대한 각 기술별 채택 사이트 수와 채택 비율을 제시하였다. REST기술을 예로 들면, 정부자원관리에 속한 총 53개 사이트 중 REST기술을 채택한 사이트 수는 24개 사이트이고, 채택 비율은 전체 53개 사이트 대비 45.28%이다. 비정부자원관리에 속한 총 203개 사이트 중 REST기술을 채택한 사이트 수는 14개 사이트이고, 채택 비율은 전체 203개 사이트 대비 6.90%이다.
100 정부자원관리와 비정부자원관리간의 채택 비율 차이는‘정부자원관리 채택 비율 - 비정부자원관리 채택 비율’로 얻어지는데 이는 정부자원관리와 비정부자원관리간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. 표 3-42 기술소분류 DataService관점, 정부자원관리(BRM)기준 비교 Data Service 정부자원관리(총 53 개) 비정부자원관리(총 203 개) 채택 비율 차이 사이트 수 채택 비율 사이트 수 채택 비율 REST 24 45.28% 14 6.90% 38.39% Application 21 39.62% 13 6.40% 33.22% WMS(Web Map Service) 17 32.08% 3 1.48% 30.60% WFS(Web Feature Service) 10 18.87% 3 1.48% 17.39% SOAP 5 9.43% 1 0.49% 8.94% SPARQL Endpoint 4 7.55% 1 0.49% 7.05% WCS(Web Coverage Service) 4 7.55% 1 0.49% 7.05% Esri Rest 3 5.66% 1 0.49% 5.17% ArcGIS Services 3 5.66% 3 1.48% 4.18% E-mail 1 1.89% 3 1.48% 0.41% DataService관점에서, 정부자원관리와 비정부자원관리간의 가장 큰 채택 비율 차이를 보인 기술들의 Top 5는 REST, Application, WMS(Web Map Service), WFS(Web Feature Service), SOAP이다. 또한, 이들 기술은 각각 38.39%, 33.22%, 30.60%, 17.39%, 8.94%의 채택 비율 차이를 보였다. 정부자원관리에 속한 국가들은 비정부자원관리에 속한 국가들보다 REST기술에 대한 채택 비율이 38.39% 높게 나타났다. 나머지 기술들에 대한 분석은 동일하다. 다) DataSet기준 정부자원관리기준, DataSet관점에 속한 총 47개 세부 기술에 대한 채택 국가 수 및 채택 비율과 더불어 ODI상위권과 ODI하위권간의 채택 비율 차이를 제시하였다. 단, 제시한 세부 기술의 개수에 있어서 채택 국가 수와 채택 비율이 각각 0과 0%인 GData, SWF, CDEDASCⅡ, ASCⅡGrid 4개 기술을 제외한 총 43개 기술에 대하여 분석을 진행하였다.
101 DataSet관점에 속한 총 43개 세부기술에 대한 각 기술별 채택 국가 수와 채택 비율을 제시하였다. CSV기술을 예로 들면, 정부자원관리에 속한 총 53개 사이트 중 CSV기술을 채택한 사이트 수는 40개 사이트이고, 채택 비율은 전체 53개 사이트 대비 75.47%이다. 비정부자원관리에 속한 총 203개 사이트 중 CSV기술을 채택한 사이트 수는 37개 사이트이고, 채택 비율은 전체 203개 사이트 대비 18.23%이다. 정부자원관리에 속한 사이트들과 비정부자원관리에 속한 사이트들간의 채택 비율 차이는‘정부자원관리 채택 비율 – 비정부자원관리 채택 비율’로 얻어지는데 이는 정부자원관리에 속한 사이트들과 비정부자원관리에 속한 사이트들간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. DataSet관점에서, 정부자원관리와 비정부자원관리간의 가장 큰 채택 비율 차이를 보인 기술들의 Top 10은 CSV, XML, JSON, KML, TXT, Excel, SHP(ShapeFile), RDF, GML, ZIP, JPG이다. 또한, 이들 기술은 각각 57.25%, 48.06%, 45.69%, 39.54%, 37.89%, 37.54%, 30.11%, 27.73%, 17.88%, 15.40%의 채택 비율 차이를 보였다. 정부자원관리에 속한 국가들은 비정부자원관리에 속한 국가들보다 CSV기술에 대한 채택 비율이 57.25% 높게 나타났다. 나머지 기술들에 대한 분석은 동일하다.
102 표 3-43 기술소분류 DataSet관점, 정부자원관리(BRM)기준 비교 Data Set 정부자원관리(총 53 개) 기타(총 203 개) 채택 비율 차이 사이트 수 채택 비율 사이트 수 채택 비율 CSV 40 75.47% 37 18.23% 57.25% XML 32 60.38% 25 12.32% 48.06% JSON 25 47.17% 3 1.48% 45.69% KML 22 41.51% 4 1.97% 39.54% TXT 24 45.28% 15 7.39% 37.89% Excel 40 75.47% 77 37.93% 37.54% SHP(ShapeFile) 17 32.08% 4 1.97% 30.11% RDF 16 30.19% 5 2.46% 27.73% GML 10 18.87% 2 0.99% 17.88% ZIP 22 41.51% 53 26.11% 15.40% JPG 11 20.75% 11 5.42% 15.34% ODS 7 13.21% 1 0.49% 12.71% TIFFWorldFile 7 13.21% 1 0.49% 12.71% RSS 8 15.09% 7 3.45% 11.65% PNG 7 13.21% 5 2.46% 10.74% DOC 16 30.19% 40 19.70% 10.48% JSONP 4 7.55% 0 0.00% 7.55% TIFF 4 7.55% 3 1.48% 6.07% OData 3 5.66% 3 1.48% 4.18% GIF 3 5.66% 3 1.48% 4.18% NetCDF 2 3.77% 0 0.00% 3.77% X-SAS 2 3.77% 0 0.00% 3.77% Octet-Stream 2 3.77% 0 0.00% 3.77% OpenXml 1 1.89% 0 0.00% 1.89% CDR 1 1.89% 0 0.00% 1.89% PGDB 1 1.89% 0 0.00% 1.89% MrSID 1 1.89% 0 0.00% 1.89% QGIS 1 1.89% 0 0.00% 1.89% GeoPDF 1 1.89% 0 0.00% 1.89% SEGY 1 1.89% 0 0.00% 1.89% JSP 1 1.89% 0 0.00% 1.89% JsonLines 1 1.89% 0 0.00% 1.89% HDF 1 1.89% 0 0.00% 1.89% FGDB/GDB 1 1.89% 0 0.00% 1.89% Atom 2 3.77% 4 1.97% 1.80% HWP 3 5.66% 8 3.94% 1.72% GeoTIF 1 1.89% 1 0.49% 1.39% lyr 1 1.89% 1 0.49% 1.39% X-SPSS 1 1.89% 1 0.49% 1.39% Tar 1 1.89% 1 0.49% 1.39% ASCII 1 1.89% 2 0.99% 0.90% GeoRSS 0 0.00% 1 0.49% -0.49% PDF 33 62.26% 137 67.49% -5.22%
103 제 4 절 국제 유망 기술 선정 국제 유망 기술을 선정하고, 선정된 국제 유망 기술을 국제 유망 데이터베이스 활용 기술로 분류하여 기술하였다. 1. 기술대분류 관점 유망 분야 도출 기술대분류 관점 유망 분야를 도출 하였다. 기술대분류 관점은 세 가지 관점(View기술관점, DataService기술관점, DataSet기술관점)으로 이루어지는데, 각 관점 별 세부 기술에 대한 우선순위를 부여하고 이를 통해 국제 유망 기술을 도출하였다. 가. 기술대분류별 유망 기술 분야 도출 기술대분류별 유망 기술 분야를 도출하였다. 표 3-44 기술대분류 기준, 우선 순위 기술 채택 수준 국가 사이트 평균 Rank 우선 순위비교 기준 명세 OECD 회원국 /비회원국 채택 비율 차이 ODI 상하위 국가간 채택 비율 차이 정부자원관리 및 기타간 채택 비율 차이 OECD 회원국 /비회원국 채택 비율 차이 ODI 상하위 국가간 채택 비율 차이 정부자원관리 및 기타간 채택 비율 차이 Ran k Data Service 1 1 1 1 1 1 1.00 (1.00) 1 Data Set 3 3 2 2 3 2 2.50 (2.33) 2 View 2 2 3 3 2 3 2.50 (2.67) 3 기술대분류는 DataService와 DataSet 그리고 View, 세 가지 관점으로 구성되는데 이들 각각의 관점에 대하여 앞서 제시한 6가지(국가-OECD기준, 국가-ODI기준, 국가- 정부자원관리(BRM), 사이트-OECD기준, 사이트-ODI기준, 사이트-정부자원관리(BRM)기준) 기준에 따른 채택 비율 차이에 순위를 부여하여 가장 우선시 되어야 할 관점을 선정하였다. 국가 기준, OECD회원국/비회원국 채택 비율 차이에서는 DataService 기술 분류가 가장 우선시 해야 할 기술대분류로 선정되었고, 그 다음으로 DataSet, View 기술 분류가 선정되었는데, 가장 우선시 해야 할 기술분류에 1위를 그 다음으로 우선시 되는 기술분류에 2위를 부여하는 방법으로 6가지 기준 모두에 순위를 부여 하였다.
104 6가지 기준에 대한 순위를 활용하여 평균 Rank를 구한 뒤, 얻어진 Rank를 활용하여 우선 순위를 선정하였다. 우선순위 선정 결과, DataService분야가 1위, DataSet분야가 2위, View분야가 3위로 선정되었다. 이 때, DataSet과 View 기술 분류는 평균 Rank가 2.50으로 동률을 나타내어, 국가 비교는 사이트 비교의 요약적 측면이 있으므로 256개 사이트에서의 순위 평균을 2차 기준으로 Tie Breaking을 하여 각각 2위와 3위를 판단하였다. 결과적으로 기술대분류 관점에서의 우선순위는 DataService > DataSet > View 순으로 결정되었다. 1) View기술 관점 View기술분류에 속한 26가지 세부 기술에 대한 우선순위를 평가하였고, 우선순위에 따른 유망 기술을 도출하였다. 총 26가지 세부 기술에 대하여 6가지 기준(국가-OECD, 국가-ODI, 국가- 정부자원관리(BRM), 사이트-OECD, 사이트-ODI, 사이트-정부자원관리(BRM))마다 비율 차이 기반 순위를 부여하였다. 순위는 양(+)의 비율차이가 큰 순서대로 낮은 순위를 부여하였고, 각 기준의 순위 값을 평균하여 평균순위를 부여하였다. 이 때, 비율차이평균은 6가지 기준의 비율차이를 평균하여 얻어진다. 평균순위가 낮은 기술에 높은 우선순위를 부여하였다. View기술분류에서의 우선순위는 Map > Donut > Timeline > TreeMap > StackedBar 순으로 결정되었다.
105 표 3-45 기술소분류 View관점, 우선 순위 기술 채택 수준 국가 사이트 평균 Rank 우 선 순 위 비교 기준 상세 OECD 회원국 /비회원국 채택 비율 차이 ODI 상하위 국가간 채택 비율 차이 정부자원관리 및 기타간 채택 비율 차이 OECD 회원국 /비회원국 채택 비율 차이 ODI 상하위 국가간 채택 비율 차이 정부자원관리 및 기타간 채택 비율 차이 비율 차이 순위 비율 차이 순위 비율 차이 순위 비율 차이 순위 비율 차이 순위 비율 차이 순위 비율차이 평균 평균 순위 Map 35.75% 1 39.01% 4 -18.38% 18 12.20% 1 4.60% 5 11.05% 1 14.04% 5.00 1 Donut 4.00% 10 7.14% 11 0.63% 2 1.70% 5 2.70% 7 3.28% 5 3.24% 6.67 2 Timeline 4.00% 10 7.14% 11 0.63% 2 1.70% 5 2.70% 7 3.28% 5 3.24% 6.67 2 Tree Map 4.00% 10 7.14% 11 0.63% 2 1.70% 5 2.70% 7 3.28% 5 3.24% 6.67 2 Stacked Bar 9.75% 8 14.29% 9 -10.18% 16 2.20% 4 3.60% 6 1.31% 10 3.50% 8.83 5 Area 21.75% 3 35.71% 5 -18.29% 17 4.40% 2 7.10% 2 -0.66% 24 8.34% 8.83 6 Bar 20.75% 4 48.91% 1 -23.24% 22 -0.50% 19 6.80% 3 2.86% 8 9.26% 9.50 7 Column 14.00% 6 40.11% 3 -29.46% 23 -1.10% 22 5.40% 4 5.89% 2 5.81% 10.00 8 OHL-close Chart 0.00% 16 0.00% 15 0.00% 5 0.00% 9 0.00% 10 0.00% 13 0.00% 11.33 9 Candle Stick 0.00% 16 0.00% 15 0.00% 5 0.00% 9 0.00% 10 0.00% 13 0.00% 11.33 9 Kagi 0.00% 16 0.00% 15 0.00% 5 0.00% 9 0.00% 10 0.00% 13 0.00% 11.33 9 Sparkline 0.00% 16 0.00% 15 0.00% 5 0.00% 9 0.00% 10 0.00% 13 0.00% 11.33 9 Gantt 0.00% 16 0.00% 15 0.00% 5 0.00% 9 0.00% 10 0.00% 13 0.00% 11.33 9 Nolan 0.00% 16 0.00% 15 0.00% 5 0.00% 9 0.00% 10 0.00% 13 0.00% 11.33 9 Pert 0.00% 16 0.00% 15 0.00% 5 0.00% 9 0.00% 10 0.00% 13 0.00% 11.33 9 Gauge 0.00% 16 0.00% 15 0.00% 5 0.00% 9 0.00% 10 0.00% 13 0.00% 11.33 9 Smith 0.00% 16 0.00% 15 0.00% 5 0.00% 9 0.00% 10 0.00% 13 0.00% 11.33 9 Stacked Column 17.25% 5 19.78% 6 -19.73% 20 4.20% 3 -3.40% 24 1.14% 11 3.21% 11.50 18 Histogram 4.00% 10 0.00% 15 -2.70% 14 0.60% 8 0.00% 10 -0.49% 22 0.24% 13.17 19 Text 24.75% 2 48.35% 2 -35.32% 25 -2.50% 24 7.30% 1 -15.11% 26 4.58% 13.33 20 Pie 2.50% 15 19.78% 6 -20.54% 21 -0.50% 19 -1.60% 22 5.24% 4 0.81% 14.50 21 Bubble -10.75% 26 -8.24% 26 1.89% 1 -0.90% 21 -2.10% 23 5.58% 3 -2.42% 16.67 22 Grid 13.00% 7 16.48% 8 -40.45% 26 -11.50% 26 -3.60% 25 1.53% 9 -4.09% 16.83 23 Scatter Plot 7.50% 9 6.60% 14 -18.92% 19 0.30% 18 -1.10% 21 -3.45% 25 -1.51% 17.67 24 Graph -6.25% 25 0.00% 15 -2.70% 14 -1.30% 23 0.00% 10 -0.49% 22 -1.79% 18.17 25 Line 3.75% 14 10.44% 10 -32.79% 24 -4.70% 25 -5.70% 26 0.23% 12 -4.80% 18.50 26
106 2) DataService기술 관점 DataService기술분류에 속한 10가지 세부 기술에 대한 우선순위를 평가하고, 우선순위에 따른 유망 기술을 도출하였다. 우선순위 부여시 평균순위가 낮은 기술에 높은 순위를 부여하였다. 총 10가지 세부 기술에 대하여 6가지 기준(국가-OECD, 국가- ODI, 국가-정부자원관리(BRM), 사이트-OECD, 사이트-ODI, 사이트-정부자원관리(BRM))마다 비율 차이 기반 순위를 부여하였다. 순위는 양(+)의 비율차이가 큰 순서대로 낮은 순위가 부여되며, 부여된 각각의 순위를 평균하여 평균순위를 부여하였다. 이 때, 비율차이평균은 6가지 기준의 비율차이를 평균하여 얻어진다. 표 3-46 기술소분류 DataService관점, 우선 순위 기술 채택 수준 국가 사이트 평균 Rank 우 선 순 위 비교 기준 상세 OECD 회원국/비회원 국 채택 비율 차이 ODI 상하위 국가간 채택 비율 차이 정부자원관리 및 기타간 채택 비율 차이 OECD 회원국/비회원 국 채택 비율 차이 ODI 상하위 국가간 채택 비율 차이 정부자원관리 및 기타간 채택 비율 차이 비율 차이 순위 비율 차이 순위 비율 차이 순위 비율 차이 순위 비율 차이 순위 비율 차이 순위 비율 차이 평균 평균 순위 REST 41.25% 2 63.19% 2 25.68% 3 12.50% 1 16.60% 1 38.39% 1 32.94% 1.67 1 WMS (Web Map Service) 43.50% 1 70.33% 1 41.89% 1 7.70% 2 8.60% 2 30.60% 3 33.77% 1.67 2 WFS (Web Feature Service) 33.75% 3 56.60% 3 21.89% 4 5.60% 3 7.00% 3 17.39% 4 23.71% 3.33 3 Application 16.25% 6 32.97% 4 35.68% 2 1.10% 8 0.90% 8 33.22% 2 20.02% 5.00 4 SPARQL Endpoint 20.00% 4 28.57% 5 10.63% 5 2.80% 6 3.60% 5 7.05% 6 12.11% 5.17 5 ArcGIS Services 20.00% 4 28.57% 5 1.89% 9 3.40% 4 4.50% 4 4.18% 9 10.42% 5.83 6 Esri Rest 16.00% 7 28.57% 5 7.30% 7 2.30% 7 3.60% 5 5.17% 8 10.49% 6.50 7 SOAP 16.00% 7 -0.55% 10 7.30% 7 3.40% 4 -0.20% 9 8.94% 5 5.82% 7.00 8 WCS (Web Coverage Service) 9.75% 9 13.74% 9 10.63% 5 1.00% 9 -0.20% 9 7.05% 6 7.00% 7.83 9 E-mail 5.75% 10 14.29% 8 -4.77% 10 1.00% 9 1.80% 7 0.41% 10 3.08% 9.00 10 DataService기술에서의 우선순위는 REST > WMS > WFS > Application > SPARQL Endpoint 순으로 결정되었다. 평균Rank가 동일한 경우, 256개 사이트에서의 순위 평균을 2차 기준으로 Tie Breaking을 하여 우선순위를 판단하였다.
107 3) DataSet기술 관점 표 3-47 기술소분류 DataSet관점, 우선 순위 기술 채택 수준 국가 사이트 평균 Rank 우 선 순 위 비교 기준 상세 OECD 회원국/비회원 국 채택 비율 차이 ODI 상하위 국가간 채택 비율 차이 정부자원관리 및 기타간 채택 비율 차이 OECD 회원국/비회원 국 채택 비율 차이 ODI 상하위 국가간 채택 비율 차이 정부자원관리 및 기타간 채택 비율 차이 비율 차이 순위 비율 차이 순위 비율 차이 순위 비율 차이 순위 비율 차이 순위 비율 차이 순위 총 비율차이 평균 평균 순위 XML 44.25% 4 69.23% 3 39.46% 4 12.40% 4 17.10% 2 48.06% 2 38.42% 3.17 1 RDF 56.00% 1 71.43% 1 23.15% 8 11.90% 5 15.20% 3 27.73% 8 34.24% 4.33 2 JSON 35.00% 8 63.19% 5 54.59% 1 8.60% 8 12.10% 5 45.69% 3 36.53% 5.00 3 CSV 33.50% 10 38.46% 12 33.24% 5 14.70% 2 13.60% 4 57.25% 1 31.79% 5.67 4 KML 45.25% 3 54.94% 7 42.52% 3 9.30% 7 5.50% 10 39.54% 4 32.84% 5.67 5 SHP(ShapeFile) 37.25% 7 63.19% 4 32.52% 6 6.50% 11 7.70% 8 30.11% 7 29.55% 7.17 6 TXT 40.75% 6 40.11% 11 45.68% 2 11.30% 6 1.80% 18 37.89% 5 29.59% 8.00 7 GML 44.00% 5 49.45% 8 24.59% 7 6.80% 10 5.20% 11 17.88% 9 24.65% 8.33 8 JPG 33.25% 11 71.43% 1 15.05% 11 7.00% 9 9.80% 7 15.34% 11 25.31% 8.33 9 ZIP 46.50% 2 62.63% 6 0.54% 37 13.50% 3 19.80% 1 15.40% 10 26.40% 9.83 10 TIFFWorldFile 28.00% 12 42.86% 10 17.30% 10 4.50% 15 6.30% 9 12.71% 12 18.61% 11.33 11 Excel 21.00% 15 15.94% 19 4.95% 19 15.60% 1 4.50% 12 37.54% 6 16.59% 12.00 12 ODS 21.75% 14 35.71% 13 20.63% 9 2.70% 19 4.50% 12 12.71% 12 16.33% 13.17 13 PNG 33.75% 9 35.17% 14 12.52% 12 5.00% 13 3.40% 16 10.74% 15 16.76% 13.17 14 RSS 27.50% 13 27.48% 17 7.12% 14 4.90% 14 1.40% 23 11.65% 14 13.34% 15.83 15 TIFF 13.75% 19 28.57% 15 5.23% 18 2.20% 21 4.50% 12 6.07% 18 10.05% 17.17 16 GIF 20.00% 16 21.43% 18 4.59% 20 3.40% 17 2.70% 17 4.18% 19 9.38% 17.83 17 DOC 11.75% 22 47.80% 9 -10.09% 46 2.70% 19 10.90% 6 10.48% 16 12.26% 19.67 18 NetCDF 8.00% 23 14.29% 21 6.67% 15 1.10% 24 1.80% 18 3.77% 21 5.94% 20.33 19 HWP 8.00% 23 7.14% 25 3.96% 21 6.30% 12 0.90% 24 1.72% 36 4.67% 23.50 20 DataSet기술분류에 속한 47개 세부 기술에 대하여 우선순위를 평가하고, 우선순위에 따른 유망 기술을 도출하였다. 단, 우선순위가 높고 눈여겨 봐야 할 상위 20위의 세부 기술만을 기술하였다. 총 20개 기술에 대하여(XML, RDF, JSON, CSV, KML, SHP(ShapeFile), TXT, GML, JPG, ZIP, TIFFWorldFile, Excel, ODS, PNG, RSS, TIFF, GIF, DOC, NetCDF, HWP)대하여 6가지 기준(국가-OECD, 국가-ODI, 국가- 정부자원관리(BRM), 사이트-OECD, 사이트-ODI, 사이트-정부자원관리(BRM))마다 양(+)의 비율차이가 큰 순서대로 낮은 순위를 부여하였다. 이 때, 평균순위와 비율차이평균은 6가지 기준의 비율차이와 순위를 평균하여 얻어진다. 마지막으로 평균순위가 낮은 기술에 높은 우선순위를 부여하였다. DataSet기술에서의 우선순위는 XML > RDF > JSON > CSV > KML이다.
108 나. 국제 유망 기술 도출 연구 결과를 정리함과 동시에 국제 유망 기술을 도출하였다. 전 세계적으로 통용되는 4가지 데이터베이스 서비스를 활용하여 도출된 국제 유망 기술을 분석하였다. 4가지 데이터베이스 서비스는 Web Database Service, Semantic Database Service, Geospatial Database Service, Others로 구성되었다. 1) 현황 조사 결과 요약 총 41개국, 256개 사이트, 83개 기술에 대한 방대한 기술 조사를 통해 도출된 ‘국제 유망 기술’을 종합하여 정리하였다. • 기술대분류 관점 우선 순위 : DataService > DataSet > View • DataService 관점 : REST > WMS > WFS > Application > SPARQL Endpoint • DataSet 관점 : XML > RDF > JSON > CSV > KML • View 관점 : Map > Donut > Timeline > TreeMap > StackedBar 2) 국제 유망 데이터베이스 활용 기술 도출 • 향후 기술대분류 관점에서 DataService기술이 최고 관심 기술로 선정되었다. • 기술대분류 관점에서 DataSet기술 군도 주목할 필요가 있는 것으로 나타났다. • DataService 기술 중 REST > WMS > WFS > Application > SPARQL Endpoint > ArcGIS Services > Esri REST(후보 군) 순으로 유력 기술이다. • DataSet 기술 중 XML > RDF > JSON > CSV > KML > SHP > TXT(후보 군) 순으로 유력 기술이다.
2. ‘국 데이터베 국제 Service 구성되었 REST, 하는 데 Databa Service 영역에 국제 유망 국제 유망 베이스 활용 제적으로 통 e, Semant 었다. Web XML, JSO 데이터베이스 ase Servic e, WFS(W 포함되지 않 망 데이터베 그림 3- 데이터베이 용 기술에 따 통용되는 데 tic Databa Database ON이 포함되 스 활용 서비 e는 지리/지 Web Featu 않은 기술로 베이스 활용 -19 국제 유 이스 활용 따른 분야별 이터베이스 ase Servic Service는 되었다. Sem 비스로 SPA 지형과 관련 ure Servic 로 Applicat 109 용 기술 분석 유망 데이터베 기술 도 별 항목으로 스 활용 기술 ce, Geospa 는 웹을 기반 mantic Dat ARQL End 련된 데이터베 ce), KML이 tion, CSV가 석 이스 활용 기 출’에서 분류하여 제 술은 크게 atial Data 반으로 하는 abase Serv dpoint, RD 베이스 활용 이 포함되었 가 포함되었 기술 분석 얻어진 국 제시하였다 4가지 영역 base Serv 데이터베이 vice는 Sem DF가 포함되 용 서비스로 었다. Othe 다. 국제 유망 . 역(Web Da vice, Othe 이스 활용 서 mantic을 기 되었다. Geo 로 WMS(We ers는 위 세 기술을 atabase ers)으로 서비스로 기반으로 ospatial eb Map 세 가지
110 제 4 장 데이터베이스 활용 기술 GAP 분석 및 목표 기술 도출 제 3 장에서 기술한 연구 결과를 바탕으로 우리나라의 기술 수준과 국제적 기술 수준을 비교하여 국가 핵심 기술을 도출하였다. 국가 핵심 기술은 정성적 분석과 정량적 분석 결과를 통해 선정되었고, 두 가지 분석 결과와 국제 유망 기술 분석 결과를 종합하여 목표 기술을 도출하였다. GAP 분석은 우리나라와 선진국(선도국)간의 비교 분석을 통해 이루어지는데 선진국(선도국)의 정의는 OECD회원국(선진국)과 ODI상위권(선도국)에 속한 국가들로 제한하였다. GAP 분석을 위해 OECD회원국을 다양한 복합적 측면의 선진국으로 정의하였고, ODI(Open Data Index) 상위권에 속한 국가들을 국가별 정보 개방 정도 측면에서의 선도국으로 정의하였다. GAP 분석은‘한국 Vs OECD회원국’간의 비교와‘한국 Vs ODI상위권’간의 비교 분석을 통해 이루어지고, 한국과 비교될 비교 대상 그룹을 선진국(선도국)으로 정의하였다. 단, 한국의 경우 OECD회원국이면서 ODI중위권에 속하는 이중적인 측면이 존재하므로,‘한국 Vs OECD회원국’간의 비교 분석은‘한국 Vs 기타 선진국’의 측면에서 해석되고,‘한국 Vs ODI상위권’간의 비교 분석은‘한국 Vs 선도국’의 측면에서 각각 해석 된다. 제 1 절 국가 핵심 기술 도출 – 정성적(채택율 차이 기반) ‘기술대분류 기준 비교’와‘기술소분류 기준 비교’를 통해 채택율 차이 기반 ‘한국 Vs 선도국’간의 GAP 현황을 분석하였다.‘기술대분류 기준 비교’는‘한국 Vs OECD회원국’간의 비교와‘한국 Vs ODI상위권’간의 비교로 이루어지고,‘기술소분류 기준 비교’는‘한국 Vs OECD회원국’간의 DataService관점, DataSet관점 비교와 ‘한국 Vs ODI상위권’간의 두 가지 관점(DataService관점, DataSet관점) 비교로 이루어진다. 또한,‘기술소분류 기준 비교’를 통해 도출된 결과를 토대로 정성적(채택율 차이 기반) 국가 핵심 기술을 도출하였다.
111 1. 기술대분류 기준 비교 기술대분류기준은 View, DataService, DataSet 세 가지 기술 군으로 구성되고, 각 기술 군별로‘한국 Vs OECD회원국’과‘한국 Vs ODI상위권’의 사이트 채택 비율 차이 분석을 통해 기술대분류기준에 따른 GAP 현황을 분석하였다. 가. 한국 Vs OECD회원국 OECD회원국과 우리나라간 기술 채택 비율 차이 분석을 통해 우리나라와 OECD회원국간의 기술 격차 현황을 분석하였다. 우리나라와 OECD회원국간의 기술 격차는 사이트 기반 채택 비율 차이로 분석되며, 이를 통해 우리나라가 상대적으로 많이 채택한 기술과 아닌 기술이 무엇인지를 파악하였다. 실질적인 비교를 위해 OECD회원국에 속한 사이트 중 우리나라가 차지하는 사이트를 따로 분류하여, 우리나라와 OECD회원국간의 기술 격차를 분석하였다. OECD회원국에는 총 25개 국가와 각 국가에 속한 176개 사이트가 속해 있는데 우리나라도 OECD회원국 중 하나이므로 우리나라에 속해 있는 17개 사이트를 제외한 159개 사이트를 OECD회원국 사이트로 정의한 뒤, OECD회원국 사이트와 우리나라 사이트의 기술 차이를 분석하였다. 표 4-1 기술대분류 기준, 한국 Vs OECD회원국 기술 전체(256 개) OECD 한국 사이트(17 개) 채택 비율 차이 회원국 사이트(159 개) 채택 사이트 수 채택 비율 채택 사이트 수 채택 비율 채택 사이트 수 채택 비율 OECD - 한국 전체 - 한국 DataService 72 28.13% 51 32.08% 5 29.41% 2.67% -1.28% View 160 62.50% 98 61.64% 11 64.71% -3.07% -2.21% DataSet 215 83.98% 135 84.91% 17 100.00% -15.09% -16.02% 연구 대상으로 선정된 전체 256개 사이트 중 DataService기술을 채택한 사이트는 총 72개 사이트이고, 채택 비율은 전체 256개 사이트 대비 28.13%이다. OECD회원국에 속한 총 159개 사이트 중 DataService기술을 채택한 사이트는 총 51개 사이트이고, 채택 비율은 전체 159개 사이트 대비 32.08%이다. 우리나라에 속한 총 17개 사이트 중 DataService기술을 채택한 사이트는 총 5개 사이트이고, 채택
112 비율은 전체 17개 사이트 대비 29.41%이다. 채택 비율 차이의‘OECD – 한국’은 ‘OECD회원국 사이트의 채택 비율 – 한국 사이트의 채택 비율’로 얻어지고,‘전체 – 한국’은‘전체 사이트의 채택 비율 – 한국 사이트의 채택 비율’로 얻어진다. DataSerivce기술 군의 경우 OECD회원국 사이트와 우리나라 사이트간의 채택 비율 차이는 2.67%이다. 즉, DataService기술 군의 채택 비율은 OECD회원국의 사이트가 우리나라 사이트보다 2.67% 높게 나타났다. 전체 고려 시에는, 전체와 우리나라 간의 채택 비율 차이가 -1.28%로 우리나라 사이트의 DataService기술 군의 채택 비율이 전체 사이트의 채택 비율보다 1.28% 높게 나타났다. 나. 한국 Vs ODI 상위권 ODI상위권과 우리나라간 기술 채택 비율 차이 분석을 통해 우리나라와 ODI상위권간의 기술 격차 현황을 분석하였다. 우리나라와 ODI상위권간의 기술 격차는 사이트 기반 채택 비율 차이로 분석되었고, 이를 통해 우리나라가 상대적으로 많이 채택한 기술과 아닌 기술이 무엇인지를 파악하였다. ODI상위권에는 총 112개 사이트가 속해 있다. 우리나라의 경우 ODI중위권에 속해 있으므로 ODI상위권에 속한 총 112개 사이트와 우리나라에 속한 총 17개 사이트를 비교 분석하였다. 표 4-2 기술대분류 기준, 한국 Vs ODI상위권 기술 전체(256 개) ODI 한국 사이트(17 개) 채택 비율 차이 상(112 개) 채택 사이트 수 채택 비율 채택 사이트 수 채택 비율 채택 사이트 수 채택 비율 ODI 상 - 한국 전체 - 한국 DataService 72 28.13% 42 37.50% 5 29.41% 8.09% -1.28% View 160 62.50% 68 60.71% 11 64.71% -4.00% -2.21% DataSet 215 83.98% 92 82.14% 17 100.00% -17.86% -16.02% 연구 대상으로 선정된 전체 256개 사이트 중 DataService기술을 채택한 사이트는 총 72개 사이트이고, 채택 비율은 전체 256개 사이트 대비 28.13%이다. ODI상위권에 속한 총 112개 사이트 중 DataService기술을 채택한 사이트는 총
113 42개 사이트이고, 채택 비율은 전체 112개 사이트 대비 37.50%이다. 우리나라에 속한 총 17개 사이트 중 DataService기술을 채택한 사이트는 총 5개 사이트이고, 채택 비율은 전체 5개 사이트 대비 29.41%이다. 채택 비율 차이의‘ODI상 – 한국’은‘ODI상위권 사이트의 채택 비율 – 한국 사이트의 채택 비율’로 얻어지고,‘전체 – 한국’은‘전체 사이트의 채택 비율 – 한국 사이트의 채택 비율’로 얻어진다. DataService기술 군의 경우 ODI상위권에 속한 사이트와 한국 사이트간의 채택 비율 차이가 8.09%이므로, ODI상위권이 우리나라보다 DataService기술 군의 채택 비율이 8.09% 높게 나타났다. 전체 고려 시, 채택 비율 차이가 -1.28%로 우리나라 사이트의 DataService기술 군의 채택 비율이 전체 사이트의 채택 비율보다 1.28% 높게 나타났다. 2. 기술소분류 기준 비교 기술소분류 기준은 View, DataService, DataSet 세 가지 기술 군에 속한 세부 기술 별 분석을 의미한다. 하지만 View기술은 DataService나 DataSet에 비해 데이터를 어떤 형식으로 사용자에게 제시하는지의 의미가 강하다. 다시 말하면, 사용자에게 제시할 데이터의 표현 방법. 즉, 가시적 측면이 강하다고 할 수 있다. 따라서 실제 사용자가 데이터를 사용하여 무언가를 창출할 수 있는 보다 실질적인 데이터 제공 기준인 DataService와 DataSet에 대한 분석만을 진행하였다. 각 기술 군별로‘한국 Vs OECD회원국’과‘한국 Vs ODI상위권’의 사이트 채택 비율 차이 분석을 통해 기술소분류기준에 따른 GAP 현황을 분석하였다. 가. 한국 Vs OECD회원국 OECD회원국에 속한 사이트와 우리나라에 속한 사이트간의 기술 채택 비율 차이 분석을 통해 우리나라와 OECD회원국간의 기술 격차 현황을 분석하였다. 우리나라와 OECD회원국간의 기술 격차는 사이트 기반 채택 비율 차이로 분석되며, 이를 통해 우리나라와 OECD회원국간의 GAP 현황을 분석하였다. 실질적인 비교를 위해 OECD회원국에 속한 사이트 중 우리나라에 속하는 사이트를 따로 분류하여, 우리나라와 OECD회원국간의 기술 격차를 분석하였다. OECD회원국에는 총 25개 국가와 각 국가에
114 속한 176개 사이트가 속해 있다. 우리나라도 OECD회원국 중 하나이므로 우리나라에 속해 있는 17개 사이트를 제외한 159개 사이트를 OECD회원국 사이트로 정의한 뒤, OECD회원국 사이트와 우리나라 사이트의 기술 차이를 분석하였다. ‘한국 Vs OECD회원국’간의 DataService기술 군, DataSet기술 군에 대하여 기술소분류 기준 분석을 진행하였다. 1) DataService 기술 관점 DataService기술 군에 속한 총 10개 기술 중 유의한 결과를 보인 7개 기술에 대해 분석하였다. 분석에 포함된 7개 세부 기술은 Application, WMS(Web Map Service), WFS(Web Feature Service, ArcGIS Services, SPARQL Endpoint, Esri Rest, Rest이다. 표 4-3 기술소분류 DataService관점, 한국 Vs OECD회원국 Data Service OECD 회원국(총 159 개) 한국(총 17 개) 채택 비율 차이 (OECD-한국) 우선 순위 사이트 수 채택 비율 사이트 수 채택 비율 Application (4) 24 15.09% 0 0.00% 15.09% 1 WMS(Web Map Service) (2) 18 11.32% 0 0.00% 11.32% 2 WFS(Web Feature Service) (3) 12 7.55% 0 0.00% 7.55% 3 ArcGIS Services (6) 6 3.77% 0 0.00% 3.77% 4 SPARQL Endpoint (5) 5 3.14% 0 0.00% 3.14% 5 Esri Rest (7) 4 2.52% 0 0.00% 2.52% 6 REST (1) 28 17.61% 5 29.41% -11.80% 7 OECD회원국에 속한 총 159개 사이트 중 Application기술을 채택한 사이트는 총 24개 사이트이고, 채택 비율은 전체 159개 사이트 대비 15.09%이다. 우리나라에 속한 총 17개 사이트 중 Application기술을 채택한 사이트는 총 0개 사이트이고, 채택 비율은 전체 17개 사이트 대비 0%이다. 즉, 한국 사이트의 경우 Application을 채택한 사이트는 한 곳도 없다.
115 채택 비율 차이의‘OECD – 한국’은‘OECD회원국 사이트의 채택 비율 – 한국 사이트의 채택 비율’로 얻어 진다. Application기술의 경우 OECD회원국 사이트와 우리나라 사이트 간에 15.09%의 비율 차이를 보였다. 즉, Application기술 채택 비율은 OECD회원국의 사이트가 우리나라 사이트보다 15.09% 높게 나타났다. DataService 컬럼에 제시된, 7가지 기술명 옆에 위치한 괄호안의 숫자는 앞서 기술한 ‘국제 유망 기술’의 결과를 활용하여 순위를 부여한 결과인데 이는 총 10개의 국제 유망 기술 중 7개 기술만을 재 고려하여 순위를 부여한 결과이다. ‘국제 유망 기술’의 우선순위에 따르면 Application기술은 4위에 해당한다. 하지만 이 기술은 우리나라와 OECD회원국간의 GAP분석에서는 1위에 해당한다. ‘국제 유망 기술’과‘기술소분류 기준, 한국 Vs OECD회원국’간의 우선순위 비교에서 순위 변화가 특히 두드러지는 기술은 REST기술이다. 더불어 REST기술은 우리나라와 OECD회원국간의 채택 비율차이가 -11.80%로 오히려 우리나라의 채택률이 더 높게 나타났다. 채택 비율 차이에 따른 분석 결과, 우리나라가 채택하고 있는 기술 중 OECD회원국에 비해 가장 뒤쳐져 있는 기술은 Application기술이고, 가장 앞선 기술은 REST기술로 나타났다. 이런 현상은 Application기술이 데이터 공유의 초기 기술로서 예전에 선도국들에 의해 많이 활용된 까닭과 후발주자인 우리나라가 Application기술 대신 상대적으로 최신 기술인 API계열의 REST방식을 적극 채택했기 때문인 것으로 분석되었다. 2) DataSet 기술 관점 DataSet기술 군에 속한 총 47개 기술 중 유의한 결과를 보인 7개 기술에 대해 기술하였다. 분석에 포함된 7개 세부 기술은 CSV, KML, JSON, RDF, SHP(Shape File), XML, TXT이다. OECD회원국에 속한 총 159개 사이트 중 KML기술을 채택한 사이트는 총 23개 사이트이고, 채택 비율은 전체 159개 사이트 대비 14.47%이다. 우리나라에 속한 총
116 17개 사이트 중 KML기술을 채택한 사이트는 총 0개 사이트이고, 채택 비율은 전체 17개 사이트 대비 0%이다. 표 4-4 기술소분류 DataSet관점, 한국 Vs OECD회원국 Data Set OECD 회원국(총 159 개) 한국(총 17 개) 채택 비율 차이 (OECD-한국) 우선 순위 사이트 수 채택 비율 사이트 수 채택 비율 CSV (4) 59 37.11% 2 11.76% 25.34% 1 KML (5) 23 14.47% 0 0.00% 14.47% 2 JSON (3) 23 14.47% 1 5.88% 8.58% 3 RDF (2) 20 12.58% 1 5.88% 6.70% 4 SHP(Shape File) (6) 17 10.69% 1 5.88% 4.81% 5 XML (1) 42 26.42% 4 23.53% 2.89% 6 TXT (7) 26 16.35% 7 41.18% -24.82% 7 채택 비율 차이의‘OECD – 한국’은‘OECD회원국 사이트의 채택 비율 – 한국 사이트의 채택 비율’로 얻어진다. KML기술의 경우 OECD회원국 사이트와 한국 사이트 간에 14.47%의 비율 차이를 보였다. 즉, KML기술 채택 비율은 OECD회원국의 사이트가 우리나라 사이트보다 14.47% 높게 나타났다. DataSet 컬럼에 제시된, 7가지 기술명 옆에 위치한 괄호안의 숫자는 앞서 기술한 ‘국제 유망 기술’의 결과를 활용하여 순위를 부여한 결과인데 이는 총 10개의 국제 유망 기술 중 7개 기술만을 재 고려하여 순위를 부여한 결과이다. ‘국제 유망 기술’과‘기술소분류 기준,‘한국 Vs OECD회원국’간의 우선순위 비교에서 CSV기술과 TXT기술이 가장 큰 채택 비율 차이를 보였다. ‘국제 유망 기술’의 우선순위에 따르면 KML기술은 5위에 해당한다. 하지만 이 기술은 한국과 OECD회원국간의 GAP분석에서는 2위에 해당한다. 우선순위에서 2순위를 차지한 KML기술의 경우, KML기술을 채택한 사이트는 한 곳도 없는 것으로 나타났는데, 이는 Geospatial Database Service 수준이 낮은 국내 환경에 기인한 것으로 볼 수 있다.
117 우선순위 7위를 차지한 TXT기술의 경우, OECD 대비 한국의 채택율이 월등히 높은 것으로 나타났다. 나. 한국 Vs ODI상위권 ODI상위권에 속한 사이트와 우리나라에 속한 사이트간의 기술 채택 비율 차이 분석을 통해 우리나라와 ODI상위권간의 기술 격차 현황을 분석하였다. 우리나라와 ODI상위권간의 기술 격차는 사이트 기반 채택 비율 차이로 분석되며, 이를 통해 우리나라와 ODI상위권간의 GAP 현황을 분석하였다. GAP 분석은, 한국 Vs ODI상위권간의 DataService기술 군, DataSet기술 군에 대하여 기술소분류 기준 분석을 통해 수행되었다. 1) DataService 기술 관점 DataService기술 군에 속한 총 10개 기술 중 유의한 결과를 보인 7개 기술에 대해 분석하였다. 분석에 포함된 7개 세부 기술은 Application, WMS(Web Map Service), WFS(Web Feature Service, ArcGIS Services, SPARQL Endpoint, Esri Rest, Rest이다. 표 4-5 기술소분류 DataService관점, 한국 Vs ODI상위권 Data Service ODI 상위권(총 112 개) 한국(총 17 개) 채택 비율 차이 (ODI 상-한국) 우선 순위사이트 수 채택 비율 사이트 수 채택 비율 Application (4) 17 15.20% 0 0.00% 15.20% 1 WMS(Web Map Service) (2) 16 14.30% 0 0.00% 14.30% 2 WFS(Web Feature Service) (3) 11 9.80% 0 0.00% 9.80% 3 ArcGIS Services (6) 5 4.50% 0 0.00% 4.50% 4 SPARQL Endpoint (5) 4 3.60% 0 0.00% 3.60% 5 Esri Rest (7) 4 3.60% 0 0.00% 3.60% 6 REST (1) 25 22.30% 5 29.41% -7.11% 7 ODI상위권에 속한 총 112개 사이트 중 Application기술을 채택한 사이트는 총 17개 사이트이고, 채택 비율은 전체 112개 사이트 대비 15.20%이다.
118 우리나라에 속한 총 17개 사이트 중 Application기술을 채택한 사이트는 총 0개 사이트이고, 채택 비율은 전체 17개 사이트 대비 0%이다. 즉, 우리나라 사이트의 경우 Application을 채택한 사이트는 한 곳도 없다. 채택 비율 차이의‘ODI상 – 한국’은‘ODI상위권에 속한 사이트의 채택 비율 – 한국 사이트의 채택 비율’로 얻어진다. Application기술의 경우 ODI상위권에 속한 사이트와 우리나라 사이트 간에 15.20%의 비율 차이를 보였다. 즉, Application기술 채택 비율은 OECD회원국의 사이트가 우리나라 사이트보다 15.20% 높게 나타났다. DataService 컬럼에 제시된, 7가지 기술명 옆에 위치한 괄호안의 숫자는 앞서 기술한‘국제 유망 기술’의 결과를 활용하여 순위를 부여한 결과인데 이는 총 10개의 국제 유망 기술 중 7개 기술만을 재 고려하여 순위를 부여한 결과이다. ‘국제 유망 기술’의 우선순위에 따르면 Application기술은 4위에 해당한다. 하지만 이 기술은 우리나라와 ODI상위권에 속한 국가간의 GAP분석에서는 1위에 해당한다. ‘한국 Vs ODI상위권간의 DataService 기술 관점’분석 결과를 보면‘한국 Vs OECD회원국간의 DataService 기술 관점’분석 결과와 매우 유사하다. 이는 두 가지 원인 때문인데 첫째는 ODI상위국과 OECD회원국간의 국가 중복성 때문이고, 둘째는 우리나라 사이트들의 채택율이 거의 0이기 때문이다. 2) DataSet 기술 관점 DataSet기술 군에 속한 총 47개 기술 중 유의한 결과를 보인 7개 기술에 대해 기술하였다. 분석에 포함된 7개 세부 기술은 CSV, KML, JSON, RDF, SHP(Shape File), XML, TXT이다. ODI상위권에 속한 총 112개 사이트 중 KML기술을 채택한 사이트는 총 19개 사이트이고, 채택 비율은 전체 112개 사이트 대비 17.00%이다. 우리나라에 속한 총 17개 사이트 중 KML기술을 채택한 사이트는 총 0개 사이트이고, 채택 비율은 전체 17개 사이트 대비 0%이다. 채택 비율 차이의‘ODI상 – 한국’은‘ODI상위권에 속한 사이트의 채택 비율 – 한국 사이트의 채택 비율’로 얻어진다.
119 KML기술의 경우 ODI상위권과 우리나라간에 17.00%의 비율 차이를 보였다. 즉, KML기술의 채택 비율은 ODI상위권이 우리나라 보다 17.00% 높게 나타났다. DataSet 컬럼에 제시된, 7가지 기술명 옆에 위치한 괄호안의 숫자는 앞서 기술한 ‘국제 유망 기술’의 결과를 활용하여 순위를 부여한 결과인데 이는 총 10개의 국제 유망 기술 중 7개 기술만을 재 고려하여 순위를 부여한 결과이다. ‘국제 유망 기술’의 우선순위에 따르면 KML기술은 5위에 해당한다. 하지만 이 기술은 우리나라와 ODI상위권간의 GAP분석에서는 2위에 해당한다. 표 4-6 기술소분류 DataSet관점, 한국 Vs ODI상위권 Data Set ODI 상위권(총 112 개) 한국(총 17 개) 채택 비율 차이 (ODI 상-한국) 우선 순위사이트 수 채택 비율 사이트 수 채택 비율 CSV (4) 44 39.30% 2 11.76% 27.54% 1 KML (5) 19 17.00% 0 0.00% 17.00% 2 JSON (3) 20 17.90% 1 5.88% 12.02% 3 RDF (2) 17 15.20% 1 5.88% 9.32% 4 SHP(Shape File) (6) 15 13.40% 1 5.88% 7.52% 5 XML (1) 32 28.60% 4 23.53% 5.07% 6 TXT (7) 18 16.10% 7 41.18% -25.08% 7 ‘한국 Vs ODI상위권간의 DataSet 기술 관점’분석 결과를 보면‘한국 Vs OECD회원국간의 DataSet 기술 관점’분석 결과와 매우 유사하다. 이는 ODI상위국과 OECD회원국간의 국가 중복성에 기인한 것으로 볼 수 있다. 3. 정성적(채택율 차이 기반) 국가 핵심 기술 도출 ‘2. 기술소분류 기준 비교’에서 제시한 4가지 분석 결과(‘한국 Vs OECD’의 DataService관점, DataSet관점 그리고‘한국 Vs ODI’의 DataService관점, DataSet관점)를 종합하여 채택율 차이 기반(정성적) 핵심 기술을 도출하였고, 도출된 DataService관점, DataSet관점의 기술을 정성적 국가 핵심 기술로 정의하였다.
120 가. DataService기술 군, 정성적 국가 핵심 기술 DataService기술 군에 속한 7가지 세부 기술에 대한 기준별 비율 차이와 순위를 제시하였다. OECD회원국과의 채택 비율 차이는‘한국 Vs OECD회원국’의 비교 분석 결과를 나타내고, ODI상위권(ODI상위권에 속한 국가들)과의 채택 비율 차이는‘한국 Vs ODI상위권’과의 비교 분석 결과를 나타낸다. 평균 비율 차이는 OECD회원국과 ODI상위권과의 비율 차이의 평균이고, 평균 순위는 OECD회원국과 ODI상위권과의 순위에 대한 평균이다. 최종 순위는 평균 순위를 고려하여 순위를 부여하였다. 표 4-7 기술소분류 DataService관점, 최종순위 Data Service OECD 회원국과의 채택 비율 차이 ODI 상위권과의 채택 비율 차이 평균 비율 차이 평균 순위 최종 순위 비율 차이 순위 비율 차이 순위 Application (4) 15.09% 1 15.20% 1 15.15% 1 1 WMS(Web Map Service) (2) 11.32% 2 14.30% 2 12.81% 2 2 WFS(Web Feature Service) (3) 7.55% 3 9.80% 3 8.68% 3 3 ArcGIS Services (6) 3.77% 4 4.50% 4 4.14% 4 4 SPARQL Endpoint (5) 3.14% 5 3.60% 5 3.37% 5 5 Esri Rest (7) 2.52% 6 3.60% 5 3.06% 5.5 6 REST (1) -11.80% 7 -7.11% 7 -9.46% 7 7 DataService에 속한 세부 기술에 대한 채택율 기준 핵심 순위는 Application > WMS > WFS > ArcGIS Services > SPARQL Endpoint > Esri Rest > REST 순으로 결정되었다. 나. DataSet기술 군, 정성적 국가 핵심 기술 DataSet기술 군에 속한 7가지 세부 기술에 대한 기준별 비율 차이와 순위를 제시하였다.
121 OECD회원국과의 채택 비율 차이는‘한국 Vs OECD회원국’의 비교 분석 결과를 나타내고, ODI상위권(ODI상위권에 속한 국가들)과의 채택 비율 차이는‘한국 Vs ODI상위권’과의 비교 분석 결과를 나타낸다. 평균 비율 차이는 OECD회원국과 ODI상위권과의 비율 차이의 평균이고, 평균 순위는 OECD회원국과 ODI상위권과의 순위에 대한 평균이다. 최종 순위는 평균 순위를 고려하여 순위를 부여하였다. 표 4-8 기술소분류 DataSet관점, 최종순위 Data Set OECD 회원국과의 채택 비율 차이 ODI 상위권과의 채택 비율 차이 평균 비율 차이 평균 순위 최종 순위 비율 차이 순위 비율 차이 순위 CSV (4) 25.34% 1 27.54% 1 26.44% 1 1 KML (5) 14.47% 2 17.00% 2 15.74% 2 2 JSON (3) 8.58% 3 12.02% 3 10.30% 3 3 RDF (2) 6.70% 4 9.32% 4 8.01% 4 4 SHP(Shape File) (6) 4.81% 5 7.52% 5 6.17% 5 5 XML (1) 2.89% 6 5.07% 6 3.98% 6 6 TXT (7) -24.82% 7 -25.08% 7 -24.95% 7 7 DataSet에 속한 세부 기술에 대한 채택율 기준 핵심 순위는 CSV > KML > JSON > RDF > SHP(Shape File) > XML > TXT 순으로 결정되었다. 제 2 절 국가 핵심 기술 도출 – 정량적(정부자원관리(BRM)기준) ‘기술대분류 기준 비교’와‘기술소분류 기준 비교’를 통해 정보 제공량 차이 기반 (정량적)‘한국 Vs 선진국(선도국)’간의 GAP 현황을 분석하였다. ‘기술대분류 기준 비교’는‘한국 Vs OECD회원국’간의 비교와‘한국 Vs ODI상위권’간의 비교로 이루어지고,‘기술소분류 기준 비교’는‘한국 Vs OECD회원국’간의 DataService관점, DataSet관점 비교와‘한국 Vs ODI상위권’간의 DataService관점, DataSet관점 비교로 이루어진다.
122 ‘기술소분류 기준 비교’를 통해 도출된 결과를 토대로 정량적(정보 제공량 차이 기반) 국가 핵심 기술을 도출하였다. 1. 기술대분류 기준 비교 기술대분류기준은 View, DataService, DataSet 세 가지 기술 군으로 구성된다. 각 기술 군별로‘한국 Vs OECD회원국’과‘한국 Vs ODI상위권’의 사이트 당 평균 정보제공건수 비교를 통해 기술대분류 기준에 따른 GAP 현황을 분석하였다. 가. 한국 Vs OECD회원국 OECD회원국과 한국간 사이트 당 평균 정보 제공 건수 비교를 통해 우리나라와 OECD회원국간의 기술 격차 현황을 분석하였다. 우리나라와 OECD회원국간의 기술 격차는 평균 정보 제공 건수 차이로 분석되며, 이를 통해 상대적으로 우리나라가 제공하는 정보의 양이 많은 기술과 아닌 기술이 무엇인지를 파악하였다. 실질적인 비교를 위해 OECD회원국에 속한 사이트 중 우리나라에 속하는 사이트를 따로 분류하여, 우리나라와 OECD회원국간의 평균 정보 제공 건수 차이를 분석하였다. OECD회원국에는 총 25개 국가와 각 국가에 속한 176개 사이트가 속해 있다. 우리나라도 OECD회원국 중 하나이므로 우리나라에 속해 있는 17개 사이트를 제외한 159개 사이트를 OECD회원국 사이트로 정의한 뒤, OECD회원국 사이트와 우리나라 사이트의 평균 정보 제공 건수 차이를 분석하였다. 표 4-9 기술대분류 기준, 한국 Vs OECD회원국 기술 대분류 OECD 회원국 한국 평균 정보 제공 건수 차이정보제공 국가 수 평균 정보 제공 건수 비중 정보제공 국가 수 평균 정보 제공 건수 비중 DATA SERVICE 18 3,161.10 55.49% 1 278.33 38.70% 2,882.77 DATA SET 20 1,679.09 29.47% 1 414.35 57.61% 1,264.74 VIEW 16 856.86 15.04% 1 26.6 3.70% 830.26
123 OECD회원국에 속한 총 159개 사이트 중 DataService기술의 사이트 당 평균 정보제공건수는 3,161건으로 나타났고, 비중은 DataService와 DataSet 그리고 View기술 군에 속한 전체 사이트 당 평균 정보 제공 건수 대비 55.49%를 보였다. 우리나라에 속한 총 17개 사이트 중 DataService기술을 채택한 사이트는 총 1개 사이트이고, 비중은 38.70%이다. 평균 정보 제공 건수 차이는‘OECD회원국의 평균 정보 제공 건수 – 한국의 평균 정보 제공 건수’로 얻어진다. DataService기술 군의 경우, OECD회원국 사이트와 우리나라 사이트간의 평균 정보 제공 건수 차이는 2,882건이다. 즉, DataService기술 군의 평균 정보 제공 건수는 OECD회원국의 사이트가 우리나라 사이트보다 2,882건 많은 것으로 나타났다. 나. 한국 Vs ODI 상위권 ODI상위권과 한국간 사이트 당 평균 정보제공건수 비교를 통해 한국과 ODI상위권간의 기술 격차 현황을 분석하였다. 한국과 ODI상위권간의 기술 격차는 평균 정보제공건수 차이로 분석되며, 이를 통해 한국이 제공하는 정보의 양이 상대적으로 많은 기술과 아닌 기술이 무엇인지를 파악하였다. ODI상위권에는 총 112개 사이트가 속해 있다. 한국의 경우 ODI중위권에 속해 있으므로 ODI상위권에 속한 총 112개 사이트와 한국에 속한 총 17개 사이트를 비교 분석하였다. 표 4-10 기술대분류 기준, 한국 Vs ODI상위권 기술 대분류 ODI 상위권 한국 평균 정보 제공 건수 차이 정보제공 국가 수 평균 정보 제공 건수 비중 정보제공 국가 수 평균 정보 제공 건수 비중 DATA SERVICE 13 3,658.19 55.43% 1 278.33 38.70% 3,379.86 DATA SET 14 1,949.00 29.53% 1 414.35 57.61% 1,534.65 VIEW 10 992.43 15.04% 1 26.60 3.70% 965.83 ODI상위권에 속한 총 112개 사이트 중 DataService기술의 사이트 당 평균정보제공 건수는 3,658 건이고 이는 DataService와 DataSet 그리고 View기술 군에 속한 전체
124 사이트 당 평균 정보 제공 건수 대비 55.43%의 비중을 차지하였다. 우리나라에 속한 총 17개 사이트 중 DataService기술을 채택한 사이트는 총 1개 사이트이고, 비중은 38.70%이다. 평균 정보 제공 건수 차이는‘ODI상위권의 평균 정보 제공 건수 - 한국의 평균 정보 제공 건수’로 얻어진다. DataService기술 군의 경우, ODI상위권 사이트와 우리나라 사이트간의 평균 정보 제공 건수 차이는 3,379 건이다. 즉, DataService기술 군의 평균 정보 제공 건수는 ODI상위권의 사이트가 우리나라 사이트보다 3,379건 많은 것으로 나타났다. 2. 기술소분류 기준 비교 기술소분류 기준은 View, DataService, DataSet 세 가지 기술 군에 속한 세부 기술별 분석을 의미한다. 하지만 View기술은 DataService나 DataSet에 비해 데이터를 어떤 형식으로 사용자에게 제시하는지의 의미가 강하다. 다시 말하면, 사용자에게 제시할 데이터의 표현 방법. 즉, 가시적 측면이 강하다고 할 수 있다. 따라서 실제 사용자가 데이터를 사용하여 무언가를 창출할 수 있는 보다 실질적인 데이터 제공 기준인 DataService와 DataSet에 대한 분석만을 진행하였다. 각 기술 군별로‘한국 Vs OECD회원국’과‘한국 Vs ODI상위권’의 평균 정보 제공 건수 비교를 통해 기술소분류 기준에 따른 GAP 현황을 분석하였다. 가. 한국 Vs OECD회원국 OECD회원국에 속한 사이트와 한국에 속한 사이트간의 평균 정보 제공 건수 비교 분석을 통해 한국과 OECD회원국간의 기술 격차 현황을 분석하였다. 우리나라와 OECD회원국간의 기술 격차는 사이트 당 평균 정보 제공 건수 차이로 분석되며, 이를 통해 우리나라와 OECD회원국간의 GAP 현황을 분석하였다. 실질적인 비교를 위해 OECD회원국에 속한 사이트 중 우리나라에 속하는 사이트를 따로 분류하여, 우리나라와 OECD회원국간의 기술 격차를 분석하였다. OECD회원국에는 총 25개 국가와 각 국가에 속한 176개 사이트가 속해 있다. 우리나라도 OECD회원국 중 하나이므로 우리나라에 속해 있는 17개 사이트를 제외한 159개 사이트를
125 OECD회원국 사이트로 정의한 뒤, OECD회원국 사이트와 한국 사이트의 기술 차이를 분석하였다. ‘한국 Vs OECD’회원국간의 DataService기술 군, DataSet기술 군에 대하여 기술소분류 기준 분석을 진행하였다. 1) DataService 기술 관점 DataService기술 군에 속한 총 10개 기술 중 유의한 결과를 보인 7개 기술에 대해 분석하였다. 분석에 포함된 7개 세부 기술은 Application, WMS(Web Map Service), WFS(Web Feature Service, ArcGIS Services, SPARQL Endpoint, Esri Rest, Rest이다. 표 4-11 기술소분류 DataService관점, 한국 Vs OECD회원국간 우선 순위 Data Service OECD 회원국 한국 평균 정보 제공 건수 차이 우선 순위정보제공 국가 수 평균 정보 제공 건수 비중 정보제공 국가 수 평균 정보 제공 건수 비중 REST (1) 12 11,525.60 81.59% 1 506 60.60% 11,019.60 1 WMS (2) 13 639.07 4.52% 1 0 0.00% 639.07 2 Esri REST (7) 3 387.67 2.74% 1 0 0.00% 387.67 3 WFS (3) 8 380.78 2.70% 1 0 0.00% 380.78 4 ArcGIS Services (6) 3 174.67 1.24% 1 0 0.00% 174.67 5 Application (4) 13 136.81 0.97% 1 0 0.00% 136.81 6 SPARQL Endpoint (5) 4 9.50 0.07% 1 0 0.00% 9.50 7 OECD회원국에 속한 총 159개 사이트 중 REST기술에 대한 평균 정보 제공 건수는 11,525건이고, 비중은 81.59%이다. 반면에 우리나라에 속한 사이트 중 REST기술에 대한 평균 정보 제공 건수는 506건이고, 비중은 60.60%이다. 평균 정보 제공 건수 차이는‘OECD회원국 사이트의 평균 정보 제공 건수 – 한국 사이트의 평균 정보 제공 건수’로 얻어진다. DataService 컬럼에 제시된, 7가지 기술명 옆에 위치한 괄호안의 숫자는 앞서 기술한‘국제 유망 기술’의 결과를 활용하여 순위를 부여한 결과인데 이는 총 10개의 국제 유망 기술 중 7개 기술만을 재 고려하여 순위를
126 부여한 결과이다. REST 기술은‘국제 유망 기술’의 우선순위와 우리나라와 OECD회원국간의 GAP분석 모두에서 1위에 해당한다. DataService기술 군에 대한, GAP분석에 따른 우선순위 결과는 국제 유망 기술의 우선 순위 결과와 유사하다. 즉, DataService기술 군에 대한 OECD와의 정량적 비교에서 국제 유망 기술의 우선순위는 대체로 유지되었다. 분석 결과 한 가지 주목할 점은 REST기술이 정성적 분석,‘한국 Vs OECD회원국’ 기준의 DataService관점에서는 최하위권에 위치했지만 정량적 분석에서는 가장 주목해야 할 기술로 나타난 점이다. 정량적 분석,‘한국 Vs OECD회원국’기준의 DataService관점에서, Geospatial Database Service에 속하는 Esri REST와 ArcGIS Services는 상대적으로 부각된 것으로 나타났다. 이는 국내에서는 아직 시작하지 않았으나, OECD회원국에서의 제공 건수 비중이 상대적으로 높기 때문인 것으로 분석되었다. 2) DataSet 기술 관점 DataSet기술 군에 속한 총 47개 기술 중 유의한 결과를 보인 7개 기술에 대해 기술하였다. 분석에 포함된 7개 세부 기술은 CSV, KML, JSON, RDF, SHP(Shape File), XML, TXT이다. 표 4-12 기술소분류 DataSet관점, 한국 Vs OECD회원국간 우선 순위 Data Set OECD 회원국 한국 평균 정보 제공 건수 차이 우선 순위정보제공 국가 수 평균 정보 제공 건수 비중 정보제공 국가 수 평균 정보 제공 건수 비중 XML (1) 18 3,281.96 2.59% 1 180 4.60% 3,101.96 1 SHP (6) 11 2,204.07 1.74% 1 35 0.89% 2,169.07 2 CSV (4) 19 1,063.32 0.84% 1 115 2.94% 948.32 3 JSON (3) 14 504.10 0.40% 1 125 3.19% 379.10 4 RDF (2) 11 385.94 0.30% 1 122 3.12% 263.94 5 KML (5) 14 239.00 0.19% 1 0 0.00% 239.00 6 TXT (7) 16 107.63 0.09% 1 358.5 9.15% -250.87 7
127 OECD회원국에 속한 총 159개 사이트 중 XML기술을 채택한 국가 수는 총 18개 국가이고, 이들국가에 속한 사이트가 제공하는 평균 정보 제공 건수는 3,281개, 비중은 2.59%이다. 반면에 한국에 속한 사이트 중 XML기술에 대한 평균 정보 제공 건수는 180건이고, 비중은 4.60%이다. 평균 정보 제공 건수 차이는‘OECD회원국의 평균 정보 제공 건수 – 한국의 평균 정보 제공 건수’로 얻어진다. DataSet 컬럼에 제시된, 7가지 기술명 옆에 위치한 괄호안의 숫자는 앞서 기술한 ‘국제 유망 기술’의 결과를 활용하여 순위를 부여한 결과인데 이는 총 10개의 국제 유망 기술 중 7개 기술만을 재 고려하여 순위를 부여한 결과이다. XML기술은‘국제 유망 기술’의 우선순위와 정부자원관리(BRM)기준 정량적 분석 모두에서 1위에 위치한다. DataSet기술 군에 대한 OECD와의 정량적 비교에서 유망 기술 순위의 순서는 대체로 유사하다. 정성적 기준의 OECD와의 GAP분석 결과 Web Database Service 계열의 XML, JSON기술은 상대적으로 하위권에 위치했지만, 정량적 비교에서는 상위권에 위치하였다. 나. 한국 Vs ODI 상위국 ODI상위권에 사이트와 우리나라에 속한 사이트간의 평균 정보 제공 건수 비교 분석을 통해 우리나라와 ODI상위권간의 기술 격차 현황을 분석하였다. 기술 격차 현황은 사이트 당 평균 정보 제공 건수 차이로 분석되었고, 이를 통해 우리나라와 ODI상위권간의 GAP 분석을 수행하였다. GAP 분석은,‘한국 Vs OECD회원국’간의 DataService기술 군, DataSet기술 군에 대한 기술소분류 기준 분석을 통해 이루어졌다. 1) DataService 기술 관점 DataService기술 군에 속한 총 10개 기술 중 유의한 결과를 보인 7개 기술에 대해 기술한다. 분석에 포함된 7개 세부 기술은 Application, WMS(Web Map Service), WFS(Web Feature Service), ArcGIS Services, SPARQL Endpoint, Esri Rest, Rest이다.
128 표 4-13 기술소분류 DataService관점, 한국 Vs ODI상위권간 우선 순위 Data Service ODI 상위권 한국 평균 정보 제공 건수 차이 우선 순위정보제공 국가 수 평균 정보 제공 건수 비중 정보제공 국가 수 평균 정보 제공 건수 비중 REST (1) 10 12,777.00 83.77% 1 506 60.60% 12,271.00 1 WMS (2) 12 683.07 4.48% 1 0 0.00% 683.07 2 Esri REST (7) 3 387.67 2.54% 1 0 0.00% 387.67 3 WFS (3) 8 380.78 2.50% 1 0 0.00% 380.78 4 Application (4) 9 192.27 1.26% 1 0 0.00% 192.27 5 ArcGIS Services (6) 3 174.67 1.15% 1 0 0.00% 174.67 6 SPARQL Endpoint (5) 4 9.50 0.06% 1 0 0.00% 9.50 7 ODI상위권에 속한 총 112개 사이트 중 REST기술에 대한 평균 정보 제공 건수는 12,777건이고, 비중은 83.77%이다. 반면에 한국에 속한 사이트 중 REST기술에 대한 평균 정보 제공 건수는 506건이고, 비중은 60.60%이다. 평균 정보 제공 건수 차이는‘OECD상위권의 평균 정보 제공 건수 – 한국의 평균 정보 제공 건수’로 얻어진다. DataService 컬럼에 제시된, 7가지 기술명 옆에 위치한 괄호안의 숫자는 앞서 기술한‘국제 유망 기술’의 결과를 활용하여 순위를 부여한 결과인데 이는 총 10개의 국제 유망 기술 중 7개 기술만을 재 고려하여 순위를 부여한 결과이다. REST 기술은‘국제 유망 기술’의 우선순위와 한국과 ODI상위권간의 GAP분석 모두에서 1위에 해당한다. DataService기술 군에 대한, GAP분석에 따른 우선순위 결과는 국제 유망 기술의 우선 순위 결과와 유사하다. 즉, DataService기술 군에 대한 OECD와의 정량적 비교에서 국제 유망 기술의 우선순위는 대체로 유지되었다. 정량적 분석,‘한국 Vs OECD회원국’기준의 DataService관점에서, Geospatial Database Service에 속하는 Esri REST와 ArcGIS Services는 상대적으로 부각된 것으로 나타났다. 이는 국내에서는 아직 시작하지 않았으나, OECD회원국에서의 제공 건수 비중이 상대적으로 높기 때문인 것으로 분석되었다.
129 2) DataSet 기술 관점 DataSet기술 군에 속한 총 47개 기술 중 유의한 결과를 보인 7개 기술에 대해 분석하였다. 분석에 포함된 7개 세부 기술은 CSV, KML, JSON, RDF, SHP(Shape File), XML, TXT이다. ODI상위권에 속한 총 159개 사이트 중 XML기술을 채택한 국가 수는 총 14개 국가이고, 이들 국가에 속한 사이트가 제공하는 평균 정보 제공 건수는 3,843개, 비중은 2.96%이다. 반면에 우리나라에 속한 사이트 중 XML기술에 대한 평균 정보 제공 건수는 180건이고, 비중은 4.60%이다. 표 4-14 기술소분류 DataService관점, 한국 Vs ODI상위권간 우선 순위 Data Set ODI 상위권 한국 평균 정보 제공 건수 차이 우선 순위정보제공 국가 수 평균 정보 제공 건수 비중 정보제공 국가 수 평균 정보 제공 건수 비중 XML (1) 14 3,843.27 2.96% 1 180.00 4.60% 3,663.27 1 SHP (6) 10 2,359.00 1.82% 1 35.00 0.89% 2,324.00 2 CSV (4) 14 1,201.19 0.93% 1 115.00 2.94% 1,086.19 3 JSON (3) 11 550.94 0.43% 1 125.00 3.19% 425.94 4 RDF (2) 9 432.29 0.33% 1 122.00 3.12% 310.29 5 KML (5) 11 279.29 0.22% 1 0.00 0.00% 279.29 6 TXT (7) 11 93.77 0.07% 1 358.5 9.15% -264.73 7 평균 정보 제공 건수 차이는‘ODI상위권의 평균 정보 제공 건수 – 한국의 평균 정보 제공 건수’로 얻어진다. DataSet 컬럼에 제시된, 7가지 기술명 옆에 위치한 괄호안의 숫자는 앞서 기술한 ‘국제 유망 기술’의 결과를 활용하여 순위를 부여한 결과인데 이는 총 10개의 국제 유망 기술 중 7개 기술만을 재 고려하여 순위를 부여한 결과이다. DataSet기술 군에 대한 ODI상위권과의 정량적 비교에서 유망 기술 순위의 순서는 대체로 유사하다. 정성적 기준의 ODI상위권과의 GAP분석 결과 Web Database Service 계열의 XML, JSON기술은 상대적으로 하위권에 위치했지만, 정량적 비교에서는 상위권에 위치하였다.
130 다. 정량적, 기술대분류별, 국가 핵심 기술 도출 ‘2. 기술소분류 기준 비교’에서 제시한 4가지 분석 결과(‘한국 Vs OECD’의 DataService관점, DataSet관점 그리고‘한국 Vs ODI’의 DataService관점, DataSet관점)를 종합하여 채택율 차이를 기반으로 하는 DataService관점 및 DataSet관점의 국가 핵심 기술을 도출하였다. 1) DataService 관점 DataService기술 군에 속한 7가지 세부 기술에 대한 평균 정보 제공 건수 차이와 순위를 제시하였다. OECD회원국과의 채택 비율 차이는‘한국 Vs OECD회원국’의 비교 분석 결과를 나타내고, ODI상위권(ODI상위권에 속한 국가들)과의 채택 비율 차이는‘한국 Vs ODI상위권’과의 비교 분석 결과를 나타낸다. 평균 비율 차이는 OECD회원국과 ODI상위권과의 비율 차이의 평균이고, 평균 순위는 OECD회원국과 ODI상위권과의 순위에 대한 평균이다. 최종 순위는 평균 순위와 평균 정보 제공 건수 차이를 고려하여 부여되었다. DataService에 속한 세부 기술에 대한 BRM정량 기준 핵심 순위는 REST > WMS > Esri REST > WFS > ArcGIS Services > Application > SPARQL Endpoint순으로 결정되었다. 표 4-15 기술소분류 DataService관점, 최종 순위 Data Service OECD 회원국과의 평균정보제공 비중 차이 ODI 상위국과의 평균정보제공 비중 차이 평균 최종 순위평균정보제공 건수 차이 순위 평균정보제공 건수 차이 순위 평균정보제공 건수 차이 평균 순위 REST (1) 11,019.60 1 12,271.00 1 11,645.30 1 1 WMS (2) 639.07 2 683.07 2 661.07 2 2 Esri REST (7) 387.67 3 387.67 3 387.67 3 3 WFS (3) 380.78 4 380.78 4 380.78 4 4 ArcGIS Services (6) 174.67 5 174.67 6 174.67 5.5 5 Application (4) 136.81 6 192.27 5 164.54 5.5 6 SPARQL Endpoint (5) 9.50 7 9.50 7 9.50 7 7
131 2) DataSet 관점 DataSet기술 군에 속한 7가지 세부 기술에 대한 기준별 비율 차이와 순위를 제시하였다. OECD회원국과의 채택 비율 차이는‘한국 Vs OECD회원국’의 비교 분석 결과를 나타내고, ODI상위권(ODI상위권에 속한 국가들)과의 채택 비율 차이는‘한국 Vs ODI상위권’과의 비교 분석 결과를 나타낸다. 표 4-16 DataSet관점, 최종 순위 Data Set OECD 회원국과의 평균정보제공 비중 차이 ODI 상위국과의 평균정보제공 비중 차이 평균 최종 순위평균정보제공 건수 차이 순위 평균정보제공 건수 차이 순위 평균정보제공 건수 차이 평균 순위 XML (1) 3,101.96 1 3,663.27 1 3382.62 1 1 SHP (6) 2,169.07 2 2,324.00 2 2246.54 2 2 CSV (4) 948.32 3 1,086.19 3 1017.26 3 3 JSON (3) 379.10 4 425.94 4 402.52 4 4 RDF (2) 263.94 5 310.29 5 287.12 5 5 KML (5) 239.00 6 279.29 6 259.15 6 6 TXT (7) -250.87 7 -264.73 7 -257.80 7 7 평균 비율 차이는 OECD회원국과 ODI상위권과의 비율 차이의 평균이고, 평균 순위는 OECD회원국과 ODI상위권과의 순위에 대한 평균이다. 최종 순위는 평균 순위와 평균 정보 제공 건수 차이를 고려하여 부여되었다. DataSet에 속한 세부 기술에 대한 BRM정량 기준 핵심 순위는 XML > SHP > CSV > JSON > RDF > KML > TXT순으로 결정되었다. 제 3 절 GAP 분석 결과를 통한 목표 기술 도출 GAP분석 결과를 토대로 DataService관점과 DataSet관점에 속한 세부 기술에 대한 최종순위를 평가하고, 목표 기술을 도출하였다.
132 1. 국제 유망 기술, 국가 핵심 기술 통합 기준 목표 기술 도출 국제 유망 기술과 국가 핵심 기술을 통해 도출된 우선순위를 토대로 최종순위를 평가하였다. 최종순위는 DataService관점과 DataSet관점으로 나누어 각각 제시되었고, DataService관점에 총 7개 기술(WMS, REST, WFS, Application, ArcGIS Services, Esri REST, SPARQL Endpoint)을, DataSet관점에 총 7개 기술(XML, CSV, JSON, RDF, KML, SHP, TXT)을 최종순위 평가 대상으로 선정하였다. 가. DataService 목표 기술 도출 DataService관점에 속한 총 7개 세부기술에 대한 기준별 순위를 제시하였다. 기준별 순위는‘국제 유망 기술 순위’,‘국가 핵심 기술 순위(정성),‘국가 핵심 기술 순위(정량)’과같은 세 가지 순위로 구성되고,‘평균 순위’는 이들 세 가지 순위에 대한 평균을 통해 얻어진다. 이 후 평균순위를 고려하여 최종순위를 부여하였다. DataService관점 최종 순위는 WMS > REST > WFS > Application > ArcGIS Services > Esri REST > SPARQL Endpoint이다. 표 4-17 DataService관점, 목표 기술 도출 Data Service 국제유망기술 순위 국가핵심기술(한국과의 비교) 평균순위 최종순위 순위(정성) 순위(정량) WMS 2 2 2 2.00 1 REST 1 7 1 3.00 2 WFS 3 3 4 3.33 3 Application 4 1 6 3.67 4 ArcGIS Services 6 4 5 5.00 5 Esri REST 7 6 3 5.33 6 SPARQL Endpoint 5 5 7 5.67 7 나. DataSet 목표 기술 도출 DataSet관점에 속한 총 7개 세부기술에 대한 기준별 순위를 제시하였다. 기준별 순위는‘국제 유망 기술 순위’,‘국가 핵심 기술 순위(정성),‘국가 핵심
133 기술 순위(정량)’과 같은 세 가지 순위로 구성되고,‘평균 순위’는 이들 세 가지 순위에 대한 평균을 통해 얻어진다. 또한 평균순위를 고려하여 최종순위를 부여하였다. 표 4-18 DataSet관점, 목표 기술 도출 Data Set 국제유망기술 순위 국가핵심기술(한국과의 비교) 평균순위 최종순위 순위(정성) 순위(정량) XML 1 6 1 2.67 1 CSV 4 1 3 2.67 1 JSON 3 3 4 3.33 3 RDF 2 4 5 3.67 4 KML 5 2 6 4.33 5 SHP 6 5 2 4.33 5 TXT 7 7 7 7.00 7 DataSet관점 최종 순위는 XML, CSV > JSON > RDF > KML, SHP > TXT이다. 제 4 절 최신 데이터베이스 기술 동향 요약 최신 데이터베이스 기술 동향을 Web Database Service, Semantic Database Service, Others로 나누어 기술하였다. Web Database Service에는 Cloud Computing 기술, NoSQL databases 기술, Database Software as a Service(dbSaaS)기술로 구성되는데, Cloud Computing에는 REST기술이 NoSQL databases에는 REST 및 JSON기술이 포함되었다. Semantic Database Service는 Graph Databases, Semantic Databases로 구성되며, Graph Databases에는 RDF기술이 Semantic Databases에는 SPARQL Endpoint기술이 포함되었다. Web Database Service와 Semantic Database Service 둘 중 어느쪽에도 속하지 않은 서비스를 Others로 분류하였다. Others에는 In-memory Databases, Predictive Analytics, Others(MySQL/PostgreSQL)과 같은 기술들이 포함되었다.
최신 Databa Service Service 제 최신 기술 중 제외하였 Data 보면 상 선도국가 Data Applica 활용 주 신 데이터베 ase Servic e기술 중 e기술 분야 5 절 국 신 데이터베 중 DataSe 였다. aService분 상대적으로 가들과 우리 aSet분야에 ation기술과 주력 기술 분 그림 베이스 기술 ce기술, Se 두 개 분 야가 여전히 국가 데이터 이스 기술 ervice분야 분야에 속한 낙후된 기술 리나라 또는 에 속한 C 과 유사한 이 분야 도출’ 4-1 최신 동향 조사 emantic D 분야인 Web 최신 기술로 터베이스 동향 조사 의 Applic Applicati 술이고, 다 후발국들과 SV 및 T 이유로 도출 에서 제외하 134 데이터베이스 사에서는, Database S b Databas 로 인식되고 활용 주력 사 결과와 기 cation기술과 ion기술이 만 상대적으 과의 차이로 TXT기술 출된 것으로 하였다. 스 기술 동향 국제적 유망 Service기술 se Service 고 있음이 확 력 기술 분 기술적 수준 과 DataSe 제외된 이유 으로 데이터 로 도출된 것 역시 기술 로 추정되기 요약 망 기술로 술, Geogra e기술, Sem 확인 되었다 분야 도출 준 분석을 통 et분야의 C 유는, 인터넷 터베이스 활 것이기 때문이 적으로 완 때문에‘국 도출되었던 aphical Da mantic Da 다. 출 통해서 도출 CSV, TXT 넷 및 웹 관 활용을 먼저 이다. 완숙기의 기 국가 데이터 던 Web atabase atabase 출되었던 T기술은 관점에서 도입한 기술이며, 터베이스
135 표 4-19 국가 데이터베이스 활용 주력 기술 분야 도출 데이터베이스 활용 기술 분야 분야 기술 평균 순위 활용 기술 기술 별 순위 Web Database Service 2.0 XML 1 REST 2 JSON 3 Geospatial Database Service 4.2 WMS(Web Map Service) 1 WFS(Web Feature Service) 3 ArcGIS Services 5 KML 5 SHP 5 Esri REST 6 Semantic Database Service 5.5 RDF 4 SPARQL Endpoint 7 데이터베이스 활용 기술 분야는 Web Database Service, Geospatial Database Service, Semantic Database Service로 구성되고,‘분야 기술 평균 순위’는 데이터베이스 활용 기술 분야 각각에 속한 활용기술들의 기술 별 순위에 대한 평균값이다. 데이터베이스 활용 주력 기술 분야로 3개 분야를 도출하였다. 기술 분야별 우선 순위는 Web Database Service > Geospatial Database Service > Semantic Database Service 순으로 나타났다. Web Database Service 분야 기술에서, DataService기술에는 REST기술이 DataSet기술에는 JSON기술과 XML기술이 가장 주목해야 할 기술로 나타났다. 단, DataSet기술에 있어서 XML기술이 JSON기술보다 기술 별 순위가 높긴 하지만 XML기술은 상대적으로 완숙기에 있는 기술이므로 JSON기술에 보다 주목할 필요성이 있다. Geospatial Database Service 분야 기술에서, DataService기술에는 WMS > WFS > ArcGIS Services > Esri REST 순으로 주목해야 하고, DataSet기술에는 KML기술과 SHP기술이 가장 주목해야 할 기술로 나타났다. Semantic Database Service 분야 기술에서, DataService기술에는 SPARQL Endpoint기술이 DataSet기술에는 RDF기술이 가장 주목해야 할 기술로 나타났다.
제 5 본 장 향후 데 제 데이 최근 데 데이터베 설정하고 기술로드 장 데이 장에서는 앞 데이터베이스 1 절 데 이터베이스 데이터베이스 베이스 기술 고, 이들 드맵을 수립 이터베이스 앞에서 도출 스 활용 기술 이터베이 활용 기술과 스 활용 기 술 동향에 간의 간극 립하였다. 스 활용 출된‘국가 술의 국가적 스 활용 과 관련하여 기술 선도국 근거한 데이 극을 해소하 그림 5-1 136 기술 발 데이터베이 발전 방향 기술 발전 여 우리나라 국 즉, OEC 이터베이스 하고 데이터 AS-IS / TO 전 방향 스 활용 주 향과 추진 전 전 방향 수 라의 현재 상 CD 및 OD 활용 기술 터베이스 활 O-BE 분석 수립 및 주력 기술 분 전략을 제시하 수립 상황을 AS I 선도국들 술 분야 비 활용 기술의 추진 전 분야’를 중 하고자 한다 -IS로서 인 들의 동향 및 전을 TO- 의 선진화를 전략 중심으로 다. 인식하고 및 최신 -BE로서 를 위한
137 위 [그림 5-1]에서와 같이 데이터베이스 활용 기술 선도국과의 가장 큰 격차는 데이터베이스 서비스 기술 채택율, 데이터베이스 활용 기술의 비중 및 데이터베이스 공유 고도화 수준에서 찾아볼 수 있으며 이들 각각에서의 구체적 간극은 다음 각각에서 좀 더 자세히 다루고자 한다. 1. Data Service 채택율 Data Service기술 군에 대한 기술 채택율은 Data Service기술 군에 속한 총 10개 세부 기술인 Application, WMS(Web Map Service), WFS(Web Feature Service), ArcGIS Services, SPARQL Endpoint, Esri Rest, REST, SOAP, WCS(Web Coverage Service), E-mail 기술 중 적어도 하나 이상의 기술을 채택하여 현재 서비스를 제공 중인 기술에 대한 채택 비율을 의미한다. 우리나라는 조사 대상으로 선정된 총 17개 사이트 중에서 Data Service기술 군에 속한 세부 기술을 적어도 한 개 이상 채택한 사이트가 5개로 전체 17개 사이트 대비 29.41%의 기술 채택율을 보였다. 반면에 선도국의 경우 조사 대상으로 선정된 총 112개 사이트 중에서 Data Service기술 군에 속한 세부 기술을 적어도 한 개 이상 채택한 사이트 수는 42개로 전체 112개 사이트 대비 37.50%의 비율을 보이고 있다. GAP분석을 통해 도출된 분석 결과에 따르면 선진국의 Data Service기술 군에 대한 기술 채택율은 37.50%에 달하지만 한국의 DataService기술 군에 대한 기술 채택율은 29.41%로 선진국에 약 8.09% 정도 낮은 수준이다. 우리나라가 데이터베이스 활용 기술 선도국보다 기술 채택율이 낮다는 점은 선도국에 비해 우리나라가 다양한 형태의 데이터베이스 접근 기술을 활용하지 않고 있다는 점을 시사하며, 이는 곧‘선도국들이 우리나라보다 Data Service기술 군에 속한 다양한 기술을 활용하여 사용자에게 폭넓은 정보 접근과 이로 인한 부가가치 창출의 기회를 더 넓게 제공하고 있음’을 말하고 있다. 따라서 우리나라도 국가적 정책을 기반으로 정부 3.0의 데이터 개방의 파급 효과를 극대화하기 위해 Data Service기술 군에 대한 기술 채택율을 선진국과 대동소이한 수준인 40% 수준까지 끌어올려야 할 것으로 우리의 TO-BE 이미지를 설정하였다.
138 2. 데이터베이스 활용 기술 비중 데이터베이스 활용 기술 비중에서의 선도국과의 차이는 데이터베이스 활용 기술을 통해 제공되는 데이터의 양적 비교에 기반을 두고 있으며 주로 BRM에서 정부자원관리 분류에 속하는 서비스들을 기준으로 분석하였다. 4장에서의 정부자원관리(BRM)기준 정량적 GAP 분석에 따르면, 한국의 Data Service기술 군에 대한 평균 정보 제공 건수는 278.33건이고, Data Set기술 군에 대한 평균 정보 제공 건수는 414.35건, View기술 군에 대한 평균 정보 제공 건수는 26.60건이었다. 제공 데이터의 양적 비중으로 보면 전체의 평균 정보 제공 건수인 719.28건(278.33 + 414.35 + 26.60)에 대해 Data Service기술 군의 비중은 전체 평균 정보 제공 건수 대비 38.70%를 보이고, Data Set기술 군에 대한 비중은 57.61%, View기술 군에 대한 비중은 3.70%를 보이고 있다. 요약하면 우리나라의 데이터베이스 활용 기술 별 평균 정보 제공 건수 비중은 Data Set (57.61%) > Data Service (38.70%) > View (3.70%)의 순으로 정리할 수 있다. 반면에 데이터베이스 활용 기술 선도국들의 평균 정보 제공 건수 비중은 Data Service (55.43%) > Data Set (29.53%) > View (15.04%)로서 우리나라의 비중과는 사뭇 다른 양상을 보인다 (선도국의 Data Service기술 군에 대한 평균 정보 제공 건수는 3,658.19건이고, Data Set기술 군에 대한 평균 정보 제공 건수는 1,949건, View기술 군에 대한 평균 정보 제공 건수는 992.43건이었다. 따라서 Data Service기술 군이 차지하는 비중은 55.43%, Data Set기술 군이 차지하는 비중은 29.53%, View기술 군이 차지하는 비중은 15.04%인 것이다). 우리나라와 선도국간의 가장 큰 차이는 선도국의 경우 Data Set기술 군에 대한 의존도 보다 Data Service기술 군에 대한 의존도가 2배 가까이 높지만, 한국의 경우 Data Service기술 군에 대한 의존도 보다 Data Set기술 군에 대한 의존도가 약 1.5배 정도 높은 실정이다. 더불어 Data Service기술 군을 통한 절대적 정보 제공량도 선진국에 비해 상당히 부족한 실정이다. 이러한 상황이 시사하는 바는 다양한 데이터베이스 활용 기술의 제공 차원뿐만
139 아니라 데이터의 재활용 즉 부가가치 창출 효과가 큰 접근 경로에서의 활용가능한 데이터의 양도 매우 미흡하다고 판단할 수 있다. 궁극적으로 정부 3.0의 성공적 이행을 위한 데이터베이스 활용 기술 측면에서 다양성과 동시에 제공하는 데이터의 양적 비중도 데이터베이스 활용 기술 선도국 수준으로 높이기 위해 Data Service기술을 통해 제공하는 데이터의 양을 점진적으로라도 늘릴 수 있는 정책 마련이 필요하다. 3. 데이터 공유 고도화 수준 데이터의 공유의 고도화 수준은 제공받은 데이터를 기반으로 피제공자가 임의의 신규 서비스를 창출하거나 이를 다른 원천의 데이터와 통합하고자 할 때의 용이성을 말한다. 일반적으로 데이터 공유 고도화 수준 관점에서 보면 Data Service > Data Set > View의 순으로 Data Service가 가장 고도화된 기술이며, Data Set과 View가 뒤를 잇는다. 현재 우리나라는 데이터 공유를 위해 TXT나 CSV 형식의 데이터 셋을 중심으로 데이터 제공이 이루어지고 있으나, 데이터베이스 활용 기술 선도국들은 오히려 Data Service 기술을 중심으로 크게 Web Database Service, Geospatial Database Service, Semantic Database Service 등의 부가가치 창출 친화적 서비스를 제공하는 비중이 높다. 정부자원관리(BRM)기준 정량적 GAP 분석 결과에 따르면, Data Service기술 군에 속한 세부 기술 중 REST기술을 활용한 선도국의 평균 정보 제공 건수는 12,777건으로 전체 대비 83.77%의 비중을 보이는 반면, 우리나라는 REST기술을 활용한 평균 정보 제공 건수는 506건이며, 60.60%의 비중을 보인다. 물론 선도국과 우리나라 모두 REST기술에 대한 비중이 상대적으로 높은 것은 사실이지만 평균 정보 제공 건수 관점에서는 우리나라가 매우 열악한 실정이다. 선도국과 우리나라와의 차이점을 REST외 여섯가지 세부 기술 관점에서 확인해보면 다음과 같다. 선도국의 WMS(Web Map Service)기술의 평균 정보 제공 건수는 683.07건, 비중은 4.48%, Esri REST기술의 평균 정보 제공 건수는 387.67건, 비중은 2.54%, WFS(Web Feature Service)기술의 평균 정보 제공 건수는 380.78건, 비중은 2.50%, Application기술의 평균 정보 제공 건수는 192.27건, 비중은 1.26%, ArcGIS Service기술의 평균 정보 제공 건수는 174.67건, 비중은 1.15%, SPARQL Endpoint기술의 평균 정보 제공 건수는 9.5건, 비중은 0.06%이지만, 우리나라의 경우
140 앞서 언급한 여섯가지 기술 모두에 대한 평균 정보 제공 건수와 비중은 0건, 0%를 기록하고 있다. 한편 정부자원관리(BRM)기준 DataSet기술 군에서 평균 정보 제공 건수 차이에 따른 분석에 따르면 선도국과 우리나라의 평균 정보 제공 건수 차이는 거의 대부분의 기술에서 선도국이 우리나라에 앞선 것으로 나타나고 있다. 선도국의 평균 정보 제공 건수가 특히 많은 기술은 XML기술의 경우 3,663건, SHP기술의 경우 2,324건, CSV기술의 경우 1,086, JSON기술의 경우 425건, RDF기술의 경우 310건, KML기술의 경우 279건으로 총 여섯가지의 기술이다. 반면 TXT기술의 경우 우리나라가 오히려 선도국보다 264건이 많다. 종합하면 정부자원관리(BRM)기준 Data Set기술 군에서 우리나라는 TXT기술과 CSV기술에 높은 비중을 보이고 있으며 JSON, RDF, XML기술 등 공유 고도화 수준이 높은 기술에서는 선도국에 비해 상당히 부족한 것으로 확인된다. CSV기술과 TXT기술만을 놓고 선도국과 비교할 경우, 선도국의 경우 CSV기술에 대한 평균 정보 제공 건수는 1,201건, 비중은 0.93%이고 우리나라의 경우 CSV기술에 대한 평균 정보 제공 건수는 115건, 2.94%이다. 또한, 선도국의 경우 TXT기술에 대한 평균 정보 제공 건수는 93건, 비중은 0.07%이나 우리나라의 TXT기술에 대한 평균 정보 제공 건수는 358건, 비중은 9.15%에 달한다. 따라서 우리나라도 향후 TXT기술과 CSV기술에 대한 정보 제공 비중을 낮추고 보다 데이터 공유 수준이 높고 미래지향적인 JSON 및 RDF 기술에 기반한 데이터의 생산과 제공에 많은 정책적 관심을 가져야 할 것이다. 이와 같은 데이터 공유의 고도화는 ‘국가 데이터베이스 활용 주력 기술 분야 도출’로 얻어진 ‘Web Database Service’, ‘Geospatial Database Service’,‘Semantic Database Service’기술 분야로의 적극적인 활용에 의해 이루어 질수 있을 것이다. 이상에서 논의한 AS-IS TO-BE 분석 결과에 기반하여 다음에서는 향후 정책적으로 추진해야 할 기술로드맵을‘5.2 추진전략’에서 제시하고자 한다.
제 앞 정부 3 기술로드 다음 데이터베 추진하여 앞에 따르면 평균 순 우리나라 Databa 우리나라 단기적으 표현 기 선정하였 2 절 추 절에서 도출 .0의 성과를 드맵 형태로 음의 [그림 베이스 활용 여야 하는 기 에서 도출한 Web Dat 순위는 4.2, 라에서 우선 ase Servic 라가 정책적 으로는 We 기술로는 J 였다. 추진 전략 출된 데이터 를 극대화하 로 제시하고 5-2]에서의 용 기술의 기술적 요소 ‘국가 데이 abase Ser Semantic 선적으로 추 ce, Semant 적으로 추진 b Databas JSON을, 터베이스 활 하기 위하여 자 한다. 의 제안하는 플랫폼, 표 소들을 파악 그림 이터베이스 rvice의 평균 Database 추진해야 할 tic Databa 진해야 할 플 e Service 데이터 제 141 활용 기술 선 활성화 정 는 기술로드 표현 기술 악한 결과를 5-2 Road 활용 주력 균 순위는 Service의 할 과제는 ase Servic 플랫폼 관점 분야를 선 제공 기술로 선도국과 우 책 마련을 맵은 단기, 및 제공 보여주고 있 Map 력 기술 분야 2.0, Geos 의 평균 순위 Web Data ce의 순으로 점의 데이터 정하였고, 이 로는 REST 우리나라의 준비하여야 중기, 장기 기술 수준에 있다. 야’간의 중 spatial Dat 위는 5.5로 abase Ser 로 나타나고 터베이스 활 이를 활성화 T 등의 W 간극을 극 야 기술적 이 기의 시점적 에 따라 단 중요도 및 시 tabase Se 나타나 결과 rvice, Geo 고 있다. 이 활용 기술 분 화하기 위한 Web API 극복하고, 이슈들을 구분과 단계별로 시급도에 ervice의 과적으로 ospatial 에 따라 분야로서 한 데이터 기술을
142 한편 중기적으로는 Geospatial Database Service를 정책적 지원 분야로 선정하고 이에 따른 Geospatial Database Service에서의 데이터 표현 기술로 KML과 SHP를, 데이터 제공 기술로는 WMS, WFS, ArcGIS Service방식을 각각 선정하였다. 마지막으로 장기적으로는 가장 데이터 공유 고도화 수준이 높은 기술 플랫폼인 Semantic Database Service를 선정하였으며, 데이터 표현 기술로는 RDF를, 데이터 제공 방식으로는 SPARQL Endpoint방식을 선정하여 기술로드맵을 수립하였다. 이후 이상에서와 같은 단기, 중기, 장기적 측면에서 우리나라는 각각의 플랫폼과 관련 기술을 활성화하고 지원할 수 있는 정책적 제도나 방안이 각 단계별로 마련되어 데이터베이스 활용 기술 선도국과 격차도 줄이면서 동시에 정부 3.0에 기반한 데이터 개방의 효과를 극대화할 수 있는 계기가 마련되기를 기대한다.
143 제 6 장 결 론 데이터베이스 활용 기술 전망에 관한 연구를 통해 데이터베이스 시장 현황 및 기술 발전을 검토하였고, 발굴된 기술 트렌드에 따라 총 83개 세부 기술을 선정하여 총 41개국, 256개 사이트에 대한 방대한 조사를 수행하였다. 조사 결과를 바탕으로‘국제 유망 기술’및‘국가 핵심 기술’을 선정하였고, 이를 토대로 한국이 향후 집중해야할 기술인‘국가 핵심 지표’를 도출하였다. 또한, 도출된‘국가 핵심 지표’를 근간으로 하는 발전방향과 추진전략의 수립을 통해 향후 한국이 나아가야할 방향을 제시하였다.
144 부 록(조사 대상 사이트) 국가 주소 ODI Score OECD 여부 ODI 등급 출처 영국 http://data.gov.uk 940 Y 상 NIA_이슈분석 영국 http://www.inforoute.hmso.gov.uk 940 Y 상 NIA_조사연구보고서 영국 http://www.gov.uk 940 Y 상 E-Government Toolkit for Developing Countries 영국 http://www.education.gov.uk 940 Y 상 인터넷 조사 영국 http://www.ofsted.gov.uk 940 Y 상 인터넷 조사 영국 http://data.atoc.org/rail-industry-data 940 Y 상 인터넷 조사 영국 http://www.electoralcommission.org.uk/ 940 Y 상 인터넷 조사 영국 http://www.companieshouse.gov.uk/index.shtml 940 Y 상 인터넷 조사 영국 https://www.ordnancesurvey.co.uk/opendatadownload/pr oducts.html 940 Y 상 인터넷 조사 영국 http://www.ons.gov.uk/ons/datasets-and- tables/index.html 940 Y 상 인터넷 조사 영국 http://www.legislation.gov.uk/ 940 Y 상 인터넷 조사 영국 http://uk-air.defra.gov.uk/ 940 Y 상 인터넷 조사 영국 http://www.epsiplatform.eu 940 N 하 NIA_이슈분석 영국 http://open-data.europa.eu/en/apps 940 Y 하 인터넷 조사 미국 http://www.data.gov 870 Y 상 NIA_이슈분석 미국 http://www.challenge.gov 870 Y 상 NIA_이슈분석 미국 http://bcn.boulder.co.us/ 870 Y 상 NIA_조사연구보고서 미국 http://www.digitaldividenetwork.org/ 870 Y 상 NIA_조사연구보고서 미국 http://www.nhlink.net 870 Y 상 NIA_조사연구보고서 미국 http://www.prairienet.org 870 Y 상 NIA_조사연구보고서 미국 http://www.communityconnection.org 870 Y 상 NIA_조사연구보고서 미국 http://www.usa.gov/index.shtml 870 Y 상 NIA_조사연구보고서 미국 http://www.treasury.gov/Pages/default.aspx 870 Y 상 NIA_동향자료 미국 http://www.ed.gov 870 Y 상 인터넷 조사 미국 http://www.govspot.com 870 Y 상 NIA_조사연구보고서 미국 https://nycopendata.socrata.com 870 Y 상 인터넷 조사 미국 http://www.worldbank.org/ 870 Y 상 인터넷 조사 미국 http://www.whitehouse.gov/omb/budget/ 870 Y 상 인터넷 조사 미국 http://usaspending.gov 870 Y 상 인터넷 조사 미국 http://www.fec.gov/pubrec/electionresults.shtml 870 Y 상 인터넷 조사 미국 http://www.census.gov/ 870 Y 상 인터넷 조사 덴마크 http://www.odaa.dk/dataset 870 Y 상 인터넷 조사 덴마크 http://www.rejseplanen.dk/ 870 Y 상 인터넷 조사 덴마크 http://download.kortforsyningen.dk/ 870 Y 상 인터넷 조사 덴마크 http://dst.dk/da/ 870 Y 상 인터넷 조사 덴마크 https://www.retsinformation.dk/ 870 Y 상 인터넷 조사 노르웨이 http://data.norge.no/ 755 Y 상 인터넷 조사
145 노르웨이 http://labs.trafikanten.no/aapne-data.aspx 755 Y 상 인터넷 조사 노르웨이 http://hotell.difi.no/?dataset=brreg/enhetsregisteret 755 Y 상 인터넷 조사 노르웨이 https://statbank.ssb.no/statistikkbanken/?PLanguage=1 755 Y 상 인터넷 조사 노르웨이 http://lovdata.no/ 755 Y 상 인터넷 조사 네덜란드 http://9292opendata.org 740 Y 상 인터넷 조사 네덜란드 http://www.verkiezingsuitslagen.nl/ 740 Y 상 인터넷 조사 네덜란드 http://www.cbs.nl/en-GB/menu/home/default.htm 740 Y 상 인터넷 조사 네덜란드 https://data.overheid.nl/ 740 Y 상 인터넷 조사 네덜란드 http://www.lml.rivm.nl/ 740 Y 상 인터넷 조사 네덜란드 http://www.amsterdamopendata.nl/home 740 Y 상 인터넷 조사 네덜란드 http://opendatanederland.org/ 740 Y 상 인터넷 조사 네덜란드 http://www.rotterdamopendata.nl/dataset 740 Y 상 인터넷 조사 핀란드 http://data.suomi.fi 715 Y 상 인터넷 조사 핀란드 https://beta.avoindata.fi 715 Y 상 인터넷 조사 핀란드 http://www.hri.fi/en 715 Y 상 인터넷 조사 핀란드 http://tilastokeskus.fi/org/lainsaadanto/avoin_data_en.ht ml 715 Y 상 인터넷 조사 스웨덴 www.opengov.se 670 Y 상 인터넷 조사 스웨덴 http://xn--ppnadata-m4a.se/ 670 Y 상 인터넷 조사 스웨덴 http://www.scb.se/en_/ 670 Y 상 인터넷 조사 스웨덴 http://data.naturvardsverket.se/ 670 Y 상 인터넷 조사 스웨덴 http://www.lantmateriet.se/sv/ 670 Y 상 인터넷 조사 오스트 레일리아 http://data.gov.au/ 660 Y 상 NIA_이슈분석 오스트 레일리아 http://www.data.vic.gov.au/ 660 Y 상 NIA_조사연구보고서 오스트 레일리아 http://www.nla.gov.au/padi 660 Y 상 NIA_조사연구보고서 오스트 레일리아 http://www.nap.edu.au 660 Y 상 인터넷 조사 오스트 레일리아 http://www.ec.land.vic.gov.au/ec/ 660 Y 상 E-Government Toolkit for Developing Countries 오스트 레일리아 http://www.railaustralia.com.au/faresTimetables.php 660 Y 상 인터넷 조사 오스트 레일리아 http://www.budget.gov.au/2014-15/index.htm 660 Y 상 인터넷 조사 오스트 레일리아 http://results.aec.gov.au/ 660 Y 상 인터넷 조사 오스트 레일리아 http://www.ga.gov.au 660 Y 상 인터넷 조사 오스트 레일리아 http://www.abs.gov.au/ausstats/abs@.nsf/mf/3101.0 660 Y 상 인터넷 조사 오스트 레일리아 http://www.comlaw.gov.au/ 660 Y 상 인터넷 조사 독일 https://www.govdata.de/ 610 Y 상 인터넷 조사 독일 http://en.parkopedia.de/ 610 Y 상 E-Government Toolkit for Developing Countries 독일 https://www.destatis.de/DE/Startseite.html 610 Y 상 인터넷 조사 독일 http://www.dbfahrplan.com/ 610 Y 상 인터넷 조사 독일 https://www.unternehmensregister.de/ureg/ 610 Y 상 인터넷 조사 독일 http://www.gesetze-im-internet.de/ 610 Y 상 인터넷 조사 독일 http://www.thru.de/thrude/about-thrude/goals-of- thrude/?L=3 610 Y 상 인터넷 조사 캐나다 http://data.gc.ca 590 Y 상 인터넷 조사 캐나다 http://data.alberta.ca/ 590 Y 상 NIA_동향자료
146 캐나다 http://data.medicinehat.ca/ 590 Y 상 OData/Ecosystem 캐나다 http://openregina.cloudapp.net/ 590 Y 상 OData/Ecosystem 캐나다 http://www.toronto.ca/open 590 Y 상 인터넷 조사 캐나다 http://www.elections.ca/content.aspx?section=ele&docu ment=index&lang=e 590 Y 상 인터넷 조사 캐나다 https://www.ic.gc.ca/eic/site/icgc.nsf/eng/home 590 Y 상 인터넷 조사 캐나다 http://www.geobase.ca/geobase/en/index.html 590 Y 상 인터넷 조사 캐나다 http://laws-lois.justice.gc.ca/eng/ 590 Y 상 인터넷 조사 캐나다 http://www.ec.gc.ca/inrp-npri/ 590 Y 상 인터넷 조사 스위스 http://www.efv.admin.ch/f/dokumentation/finanzberichter stattung/budget.php 590 Y 상 인터넷 조사 스위스 http://opendata.admin.ch/ 590 Y 상 인터넷 조사 스위스 http://zefix.admin.ch/ 590 Y 상 인터넷 조사 스위스 http://www.geo.admin.ch/internet/geoportal/en/home.ht ml 590 Y 상 인터넷 조사 스위스 http://www.bfs.admin.ch/bfs/portal/en/index/infothek/int eractiv.html 590 Y 상 인터넷 조사 스위스 http://www.admin.ch/aktuell/index.html?lang=it 590 Y 상 인터넷 조사 스위스 http://www.bafu.admin.ch/luft/luftbelastung/blick_zuruec k/datenabfrage/index.html?lang=en 590 Y 상 인터넷 조사 이탈리아 http://dati.istat.it/ 515 Y 상 인터넷 조사 이탈리아 http://www.dati.gov.it/ 515 Y 상 인터넷 조사 이탈리아 http://opendatasalute.cloudapp.net/DataCatalog/DataSetL ist 515 Y 상 OData/Ecosystem 이탈리아 http://www.trenitalia.com/trenitalia21.html 515 Y 상 인터넷 조사 이탈리아 https://www.siope.it/siopelocale/siopewelcome.html 515 Y 상 인터넷 조사 이탈리아 http://elezionistorico.interno.it/ 515 Y 상 인터넷 조사 이탈리아 http://www.centrointerregionale- gis.it/DBPrior/DBprior.asp 515 Y 상 인터넷 조사 이탈리아 http://www.normattiva.it/ 515 Y 상 인터넷 조사 이탈리아 http://www.brace.sinanet.apat.it/web/struttura.html?p_liv ello_1=3&p_main=web/sh_dg.inizio&p_scroll=yes 515 Y 상 인터넷 조사 프랑스 http://www.data.gouv.fr 510 Y 상 인터넷 조사 프랑스 http://opendata-versailles.cloudapp.net/ 510 Y 상 OData/Ecosystem 프랑스 http://www.education.gouv.fr 510 Y 상 인터넷 조사 프랑스 http://www.sirene.fr/sirene/public/static/conditions- generales-vente 510 Y 상 인터넷 조사 프랑스 http://www.legifrance.gouv.fr/ 510 Y 상 인터넷 조사 오스트리아 https://english.bmf.gv.at/ 505 Y 상 인터넷 조사 오스트리아 http://data.gv.at/ 505 Y 상 인터넷 조사 오스트리아 http://www.basemap.at/ 505 Y 상 인터넷 조사 오스트리아 http://statistik.gv.at/web_en/ 505 Y 상 인터넷 조사 오스트리아 http://www.umweltbundesamt.at/en/ 505 Y 상 인터넷 조사 포르투갈 http://data.gov.md 495 Y 중 인터넷 조사 포르투갈 http://www.dgo.pt/Paginas/default.aspx 495 Y 중 인터넷 조사 포르투갈 http://www.cne.pt/ 495 Y 중 인터넷 조사 포르투갈 http://www.dgterritorio.pt/ 495 Y 중 인터넷 조사 포르투갈 http://www.ine.pt/xportal/xmain?xpid=INE&xpgid=ine_ main 495 Y 중 인터넷 조사 포르투갈 http://prtr.ec.europa.eu/PollutantReleases.aspx 495 Y 중 인터넷 조사 포르투갈 http://www.dados.gov.pt/pt/catalogodados/catalogodados .aspx 495 Y 중 OData/Ecosystem 브라질 http://www.planejamento.gov.br/ministerio.asp?index=8 &ler=t297 480 N 중 인터넷 조사
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151 공동연구책임자 : 김 우 주 (연세대학교 정보산업공학과 교수) 이 명 진 (주식회사 LIST 이사) 과제관리책임자 : 이 병 하 (한국정보화진흥원 지식자원활용부 부장) 이 의 순 (한국정보화진흥원 지식자원활용부 수석) 데이터베이스 활용기술 전망 2014년 12월 인쇄 2014년 12월 발행 ● 발행인 : 장 광 수 ● 발행처 : 한국정보화진흥원 서울 중구 청계천로 14 TEL : 2131-0114 ● 인 쇄 : 다큐피아 TEL : 312-1094 <비매품> 1. 본 연구보고서는 미래창조과학부의 출연금으로 수행한 사업의 연구결과입니다. 2. 본 연구보고서의 내용을 발표할 때에는 반드시 한국정보화진흥원 국가 DB 구축 사업의 연구결과임을 밝혀야 합니다.

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데이터베이스활용기술전망

  • 3.
    1 제 출 문 한국정보화진흥원장귀하 본 보고서를 “데이터베이스 활용기술 전망 및 신기술 가이드 작성”의 최종연구 개발결과보고서로 제출합니다. 2014 년 10 월 31 일 공동연구책임자 : 김 우 주 (연세대학교 정보산업공학과 교수) 이 명 진 (주식회사 LIST 이사) 과제관리책임자 : 이 병 하 (한국정보화진흥원 지식자원활용부 부장) 이 의 순 (한국정보화진흥원 지식자원활용부 수석) 참 여 연 구 원 : 문 세 희 (주식회사 LIST 팀장) 박 광 일 (연세대학교 정보산업공학과 통합과정) 안 태 준 (연세대학교 정보산업공학과 석사과정) 심 홍 매 (연세대학교 정보산업공학과 석사과정) 전 동 규 (연세대학교 정보산업공학과 박사과정) 정 해 민 (연세대학교 정보산업공학과 석사과정)
  • 4.
    2 요 약 문 1.제 목 데이터베이스 활용기술 전망 2. 연구개발의 목적 및 중요성 본 연구의 목적은 세계적인 공공 데이터 현황을 조사하여, 공공 데이터 영역에 있어서 우리나라와 선진국간의 차이점을 파악하고, 이를 토대로 향후 우리나라가 보다 주목해야 할 기술이 무엇인지를 제시하는데 있다. 미국, 영국 등과 같은 선진국들은 공공 데이터 포털의 개발을 통해 데이터를 공유함과 동시에 다양한 데이터 활용 방안을 촉구함으로써 데이터 활용에 따른 가치창출에 적극 힘쓰고 있다. 이처럼 전 세계적으로 공공 데이터에 대한 인식이 확산되고 있는 가운데 우리나라 역시 공공 포털의 운영을 통해 공공 데이터를 개방하고 있다. 따라서 본 연구의 중요성은 공공 데이터를 개방함에 있어서 선진국들과 우리나라간의 데이터베이스 활용 기술 측면의 간극(GAP)을 파악함과 동시에 우리나라가 취해야할 발전방향과 추진 추진전략을 제시한다는 점에서 찾을 수 있다. 더불어 향후 우리나라의 공공 데이터베이스 서비스 기술의 발전 방향을 위한 지침으로 활용될 것으로 기대됨에 따라 본 연구의 중요성이 매우 크다고 할 수 있다. 3. 연구개발의 내용 및 범위 문헌조사와 인터넷 조사를 통해 선정된 총 41개국, 총 256개 사이트에 대하여 데이터베이스 기술 트레드에 따라 선정된 총 83개 세부기술에 대한 방대한 양의 정보 조사를 수행하였고, 조사 결과에 대한 다양한 통계적 분석을 통해 우리나라와 선진국(선도국)간의 격차를 분석하였고, 우리나라가 향후 주목해야할 기술을 제시하였다.
  • 5.
    3 4. 연 구결 과 본 연구 보고서는 총 여섯 장으로 구성되며, 연구 결과를 각 장별로 요약하여 제시하였다. □ 제 1 장 서론 전 세계적으로 공공 부문이 보유한 공공 데이터 제공 현황을 세 가지 관점(View관점-26개 기술, DataService관점-10개 기술, DataSet관점-47개 기술)으로 구분하여 각 관점에 속한 총 83개 기술에 대한 공공 데이터 제공 현황을 조사하였다. 공공 데이터 현황에 대한 조사 결과를 토대로 한국과 선진국간의 GAP분석을 수행하였고, 분석 결과를 활용하여 향후 우리나라가 취해야 할 발전방향을 제시하였다. □ 제 2 장 데이터베이스 활용 기술 전망 문헌조사를 통해 데이터베이스 활용 기술의 발전 추세를 파악하고, 공공 데이터 현황 조사를 위한 총 83개 세부 기술을 선정하였다. 선정된 세부 기술은 View관점에 26개, DataService관점에 10개, DataSet관점에 47개로 총 83개 세부 기술이 선정되었고, 이에 대한 기술 구조도를 각 영역별로 제시하였다. □ 제 3 장 국내 외 데이터베이스 서비스 현황 조사 자문위원 추천 사례 조사, 문헌 조사, 관련 사이트 조사를 통해 총 41개국, 256개 사이트를 선정하였고, 각 사이트마다 총 83개 세부 기술에 대한 방대한 양의 정보 조사를 수행 및 이에 대한 기초 통계를 제시하였다. 선정된 총 41개국, 256개 사이트에 대하여 OECD회원국과 OECD비회원국, ODI상위권, 중위권, 하위권, 정부자원관리(BRM)와 같은 분류 기준을 활용하여 통계적 분석을 수행하였다.
  • 6.
    4 분석 결과를 토대로세 가지 관점 별‘국제 유망 기술’을 선정하였다. 각 관점별로 선정된 국제 유망 기술과 각 기술별 우선 순위는 다음과 같다. • View관점 : Map > Donut > Timeline > TreeMap > StackedBar • DataService관점 : REST > WMS > WFS > Application > SPARQL Endpoint • DataSet관점 : XML > RDF > JSON > CSV > KML 국제적으로 통용되는 데이터베이스 활용 기술은 크게 4가지 영역(Web Database Service, Semantic Database Service, Geospatial Database Service, Others)으로 구성되며, 도출된 국제 유망 기술(DataService관점 및 DataSet관점에 속한 기술)을 앞서 기술한 네 가지 영역을 활용하여 군집화하였다. • Web Database Service : REST, XML, JSON • Semantic Database Service : SPARQL Endpoint, RDF • Geospatial Database Service : WMS, WFS, KML • Others : Application, CSV □ 제 4 장 데이터베이스 활용 기술 GAP 분석 및 목표 기술 도출 제 3 장에서 기술한 연구 결과를 활용하여 우리나라와 선진국간의 기술 수준을 비교하였다. 우리나라와 선진국간의 기술 수준 비교는 정성적 분석과 정량적 분석으로 이루어지는데, 정성적 분석은 데이터베이스 활용기술의 기술 채택 측면에서, 정량적 분석은 데이터베이스 활용기술의 정보 제공량 측면의 분석을 의미한다. 정성적 분석 결과와 정량적 분석 결과 그리고 앞서 도출된 국제 유망 기술 결과를 종합하여 우리나라가 주목해야할‘국가 데이터베이스 활용 주력 기술 분야’를 도출하였고, 이를 국제적으로 통용되는 네 가지 데이터베이스 활용 기술로 군집화하여 제시하였다.
  • 7.
    5 국가 데이터베이스 활용주력 기술 분야 데이터베이스 활용 기술 분야 분야 기술 평균 순위 활용 기술 기술 별 순위 Web Database Service 2.0 XML 1 REST 2 JSON 3 Geospatial Database Service 4.2 WMS(Web Map Service) 1 WFS(Web Feature Service) 3 ArcGIS Services 5 KML 5 SHP 5 Esri REST 6 Semantic Database Service 5.5 RDF 4 SPARQL Endpoint 7 □ 제 5 장 데이터베이스 활용 기술 발전 방향 수립 및 추진 전략 연구 결과로 도출된‘국가 데이터베이스 활용 주력 기술 분야’를 중심으로 향후 데이터베이스 활용 기술의 국가적 발전 방향과 추진 전략을 제시하였다. 국가적 발전 방향은 AS-IS / TO-BE 분석 모형을 활용한 분석 결과에 따라 도출되었다. 분석 결과에 따르면 우리나라의 DataService관점에 대한 기술 채택율은 40%이상으로 높아지고, 데이터베이스 활용 기술의 비중은 DataSet > DataService > View 순에서 DataService > DataSet > View의 순으로 변화할 것으로 분석되었다. 또한, 데이터 공유 고도화 수준은 TXT, CSV의 의존도가 낮아지고, Web Database Service, Geospatial Database Service, Semantic Web Service와 같은 다양한 기술이 활용 될 것으로 분석되었다. 추진 전략은 단기, 중기, 장기의 시점적 구분으로 이루어진 로드맵(Road Map)을 통해 기술하였다. 단기에는 Web Database Service 플랫폼의 REST 기술이 선정되었고, 중기에는 Geospatial Database Service플랫폼의 WMS, WFS, ArcGIS Service 기술이 선정되었다. 마지막으로 장기에는 Semantic Database Service플랫폼의 SPARQL Endpoint 기술이 선정되었다.
  • 8.
    6 □ 제 6장 결론 본 연구에서는 총 41개국에 속한 총 256개 사이트에 대한 방대한 양의 정보 조사를 통하여 세계적인 공공 데이터 영역의 트랜드를 파악하였고, 선진국과 우리나라간의 GAP분석을 통해 우리나라의 위치를 조명함과 동시에 향후 우리나라가 취해야 할 발전방향과 추진전략을 제시하였다. 5. 활용에 대한 건의 본 연구는 공공 데이터를 사용자에게 어떤 기술을 활용하여 어떤 서비스를 통해 제공할지에 대한 의사 결정을 지원할 것으로 예상된다. 이 때, 어떤 기술이란 총 83개 세부 기술의 관점을 의미하고, 어떤 서비스란 View관점, DataService관점, DataSet관점의 측면을 의미한다. 따라서 본 연구는 데이터 포털과 관련된 모든 기관의 참고 자료나 가이드 라인으로 활용될 것으로 예상된다. 6. 기 대 효 과 본 연구에서 제시한 추진전략의 단기, 중기, 장기적 측면에서, 우리나라가 각각의 플랫폼과 관련된 기술을 활성화하고 지원할 수 있는 정책적 제도나 방안을 마련한다면 데이터베이스 활용 기술 선도국과의 격차를 줄임과 동시에 정부 3.0에 기반한 데이터 개방의 효과를 극대화할 수 있는 계기가 마련될 것으로 기대된다.
  • 9.
    7 SUMMARY The main purposeof this study is to present“What South Korea should focus on technology related to the Open Data?”For this, firstly, We examine the Open Data Status in the world. hereat, Open Data Status means that countries of the world have adopted some technologies to provide a public data whether and how much of the available information. Secondly, for the Open Data Satatus Examination, We carried out a vast amount of literature research and internet research. And then, Depending on the research findings, We selected 256 sites belonging to a total of 41 countries. Also, We selected a total of 83 technologies through examine the Database Utilization Technology Trend. Thirdly, We investigated the information provided through a total of 83 technologies for each of the 256 sites. also, proposed a statistical value for the survey. Fourth, We selected technologies should be focused more in the future by analyzing the technology gap between South Korea and advanced countries. Fifth, We established a development direction and a promote strategy.
  • 10.
    8 CONTENTS Chapter 1 Introduction............................................................................................................................17 Chapter 2 Outlook for Database Utilization Technology.................................................................. 18 Section 1 Database Market Status and The Present Condition of Technique Growth....... 18 1. Gartner’s Hype Cycle for Big Data......................................................................................... 20 2. Top Ten Data Management Trends ....................................................................................... 21 Section 2 Servey Technique Chosen through Database Technology Trend........................ 24 1. Technology Structure Chart – ALL....................................................................................... 26 2. Technology Structure Chart - View...................................................................................... 27 3. Technology Structure Chart - Data Service......................................................................... 28 4. Technology Structure Chart - Data Set................................................................................ 29 Chapter 3 Domestic and International Database Service Status Survey...................................... 30 Section 1 Selection Criteria of Survey Sites and Selected Results....................................... 30 1. Selection Criteria and Selected Results................................................................................. 30 2. Basic Statistics of Selected Results....................................................................................... 35 3. Statistics of Selected Results................................................................................................. 36 Section 2 Information Provision Status Survey based Technology....................................... 42 1. Example of Research Findings on Technology ..................................................................... 42 2. Statistics of Information Provision based Technology ......................................................... 44 Section 3 Promising Database Utilization Technology Selection through a Comparative Analysis between Countries........................................................................................................... 64 1. Comparison by Technology Main Categorization ................................................................ 655 2. Comparison by Technology Sub Categorization.................................................................... 72 Section 4 Selection of Promising Technologies, Internationally ..........................................103
  • 11.
    9 1. Promising FieldSelection through Technology Main Categorization................................. 103 2. Promising Database Utilization Technology Analysis, Internationally............................... 109 Chapter 4 GAP Analysis and Target Technology Selection..................................................................110 Section 1 National Core Technology Selection – Qualitative(Selection Rate) ..................110 1. Comparison by Technology Main Categorization ................................................................ 111 2. Compatison by Technology Sub Categorization .................................................................. 113 3. National Core Technology Selection.................................................................................... 119 Section 2 National Core Technology Selection – Quantitative(BRM) .................................121 1. Comparison by Technology Main Categorization ................................................................ 122 2. Comparison by Technology Sub Categorization.................................................................. 124 Section 3 Target Technology Selection through GAP Analysis Results ............................131 1. Target Technology Selection ............................................................................................... 132 Section 4 Summary of Recent Trends in Database Technology ..........................................133 Section 5 Focus Technology Selection of South Korea .........................................................134 Chapter 5 Database Use Technique Development Direction and Propulsion Strategy ...........136 Section 1 Database Use Technique Development Direction Establishment.......................136 1. Data Service Adoption Rate.................................................................................................. 137 2. Database Use Technique Portion ......................................................................................... 138 3. Export and Advancement of Data Share.............................................................................. 139 Section 2 Propulsion Strategy .....................................................................................................141 Chapter 6 Conclusion ...........................................................................................................................143 Appendix(Surveyed Sites)...................................................................................................................144
  • 12.
    10 < 목 차> 제 1 장 서 론............................................................................................................................................. 17 제 2 장 데이터베이스 활용 기술 전망.................................................................................................... 18 제 1 절 데이터베이스 시장 현황 및 기술 발전 검토.................................................................... 18 1. Gartner’s Hype Cycle for Big Data......................................................................................... 20 2. Top Ten Data Management Trends ....................................................................................... 21 제 2 절 데이터베이스 기술 트렌드를 통한 조사 대상 기술 선정................................................ 24 1. 조사 대상 기술 구조도 – 전체.................................................................................................. 26 2. 조사 대상 기술 구조도 – View................................................................................................. 27 3. 조사 대상 기술 구조도 - Data Service .................................................................................. 28 4. 조사 대상 기술 구조도 - Data Set.......................................................................................... 29 제 3 장 국내 외 데이터 베이스 서비스 현황 조사 ............................................................................... 30 제 1 절 조사 대상 사이트 선정 기준 및 선정 결과...................................................................... 30 1. 조사 대상 사이트 선정 기준 및 선정 결과............................................................................... 30 2. 조사 대상 사이트 기초 통계..................................................................................................... 35 3. 사이트 조사 결과 통계 ............................................................................................................. 36 제 2 절 기술기반 정보 제공 현황 조사 .......................................................................................... 42 1. 조사항목에 대한 조사 결과 예시 .............................................................................................. 42 2. 기술기반 정보 제공 현황 통계.................................................................................................. 44 제 3 절 국가간 비교 분석을 통한 유망 데이터베이스 활용 기술 도출.............................................. 64 1. 기술대분류별 비교 .................................................................................................................... 65 2. 기술소분류별 비교 .................................................................................................................... 72 제 4 절 국제 유망 기술 선정.........................................................................................................103 1. 기술대분류 관점 유망 분야 도출 ............................................................................................ 103
  • 13.
    11 2. 국제 유망데이터베이스 활용 기술 분석 ................................................................................ 109 제 4 장 데이터베이스 활용 기술 GAP 분석 및 목표 기술 도출 .......................................................110 제 1 절 국가 핵심 기술 도출 – 정성적(채택율 차이 기반).......................................................110 1. 기술대분류 기준 비교 ............................................................................................................. 111 2. 기술소분류 기준 비교 ............................................................................................................. 113 3. 정성적(채택율 차이 기반) 국가 핵심 기술 도출 .................................................................... 119 제 2 절 국가 핵심 기술 도출 – 정량적(정부자원관리(BRM)기준) ..........................................121 1. 기술대분류 기준 비교 ............................................................................................................ 122 2. 기술소분류 기준 비교 ............................................................................................................. 124 제 3 절 GAP 분석 결과를 통한 목표 기술 도출.........................................................................131 1. 국제 유망 기술, 국가 핵심 기술 통합 기준 목표 기술 도출 .................................................. 132 제 4 절 최신 데이터베이스 기술 동향 요약.................................................................................133 제 5 절 국가 데이터베이스 활용 주력 기술 분야 도출 ..............................................................134 제 5 장 데이터베이스 활용 기술 발전 방향 수립 및 추진 전략.......................................................136 제 1 절 데이터베이스 활용 기술 발전 방향 수립........................................................................136 1. Data Service 채택율............................................................................................................... 137 2. 데이터베이스 활용 기술 비중 ................................................................................................. 138 3. 데이터 공유 고도화 수준 ........................................................................................................ 139 제 2 절 추진 전략............................................................................................................................141 제 6 장 결 론...........................................................................................................................................143 부 록(조사 대상 사이트) ........................................................................................................................144
  • 14.
    12 < 표 목차> 표 2-1 기술 영역 및 개요 ......................................................................................................... 25 표 3-1 조사 대상 사이트 선정 결과.......................................................................................... 34 표 3-2 ODI에 따른 조사 대상 군집화........................................................................................ 36 표 3-3 BRM기준에 따른 분류 체계........................................................................................... 37 표 3-4 OECD기준에 따른 국가 수와 사이트 수 ........................................................................ 39 표 3-5 OECD회원국 및 비회원국 목록...................................................................................... 39 표 3-6 ODI기준 별 국가 수 및 사이트 수................................................................................. 40 표 3-7 ODI기준 별 국가 목록 ................................................................................................... 40 표 3-8 BRM기준 항목 별 국가 수 및 사이트 수....................................................................... 41 표 3-9 국가 별 정보 제공 건수 및 사이트 수........................................................................... 45 표 3-10 국가 별 기술대분류 별 정보 제공 건수....................................................................... 46 표 3-11 국가 별 채택 기술 수 및 기술 채택율 ........................................................................ 47 표 3-12 국가 별 평균 정보 제공 건수 및 사이트 수................................................................ 49 표 3-13 국가 별, 기술대분류 별, 평균 정보 제공 건수 ............................................................ 50 표 3-14 전체, OECD회원국, OECD비회원국 간의 비교 ............................................................ 53 표 3-15 XML, REST, JSON 기술 간의 비교 ............................................................................ 54 표 3-16 전체, OECD회원국, OECD비회원국 간의 비교 ............................................................ 58 표 3-17 전체, OECD회원국, OECD비회원국 간의 비교 ............................................................ 62 표 3-18 채택 비율과 상대적 채택 비율 .................................................................................... 63 표 3-19 BRM 항목 별 정보 제공 건수 및 비중........................................................................ 64 표 3-20 기술대분류별 비교 ....................................................................................................... 66 표 3-21 ODI기준, 기술대분류별 비교........................................................................................ 67 표 3-22 정부자원관리(BRM) 기준, 기술대분류별 비교 ............................................................ 68 표 3-23 OECD기준, 기술대분류별 비교 .................................................................................... 69
  • 15.
    13 표 3-24 ODI기준,기술대분류별 비교........................................................................................ 70 표 3-25 정부자원관리(BRM) 기준, 기술대분류별 비교 ............................................................ 71 표 3-26 기술소분류 View관점, OECD기준 비교....................................................................... 74 표 3-27 기술소분류 DataService관점, OECD기준 비교 ........................................................... 75 표 3-28 기술소분류 DataSet관점, OECD기준 비교 .................................................................. 77 표 3-29 기술소분류 View관점, ODI기준 비교 .......................................................................... 79 표 3-30 기술소분류 DataService관점, ODI기준 비교............................................................... 80 표 3-31 기술소분류 DataSet관점, ODI기준 비교...................................................................... 82 표 3-32 기술소분류 View관점, 정부자원관리(BRM)기준 비교 ................................................ 84 표 3-33 기술소분류 DataService관점, 정부자원관리(BRM)기준 비교..................................... 85 표 3-34 기술소분류 DataSet관점, 정부자원관리(BRM)기준 비교............................................ 86 표 3-35 기술소분류 View관점, OECD기준 비교....................................................................... 89 표 3-36 기술소분류 DataService관점, OECD기준 비교 ........................................................... 90 표 3-37 기술소분류 DataSet관점, OECD기준 비교 .................................................................. 92 표 3-38 기술소분류 DataService관점, ODI기준 비교............................................................... 94 표 3-39 기술소분류 DataService관점, ODI기준 비교............................................................... 95 표 3-40 기술소분류 DataSet관점, ODI기준 비교...................................................................... 97 표 3-41 기술소분류 View관점, 정부자원관리(BRM)기준 비교 ................................................ 99 표 3-42 기술소분류 DataService관점, 정부자원관리(BRM)기준 비교...................................100 표 3-43 기술소분류 DataSet관점, 정부자원관리(BRM)기준 비교..........................................102 표 3-44 기술대분류 기준, 우선 순위 ......................................................................................103 표 3-45 기술소분류 View관점, 우선 순위 ..............................................................................105 표 3-46 기술소분류 DataService관점, 우선 순위 ..................................................................106 표 3-47 기술소분류 DataSet관점, 우선 순위 .........................................................................107 표 4-1 기술소분류 기준, 한국 Vs OECD회원국......................................................................111 표 4-2 기술소분류 기준, 한국 Vs ODI상위권 .........................................................................112
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    14 표 4-3 기술소분류DataService관점, 한국 Vs OECD회원국..................................................114 표 4-4 기술소분류 DataSet관점, 한국 Vs OECD회원국.........................................................116 표 4-5 기술소분류 DataService관점, 한국 Vs ODI상위권 .....................................................117 표 4-6 기술소분류 DataSet관점, 한국 Vs ODI상위권 ............................................................119 표 4-7 기술소분류 DataService관점, 최종 순위.....................................................................120 표 4-8 기술소분류 DataSet관점, 최종 순위............................................................................121 표 4-9 기술대분류 기준, 한국 Vs OECD회원국......................................................................122 표 4-10 기술대분류 기준, 한국 Vs ODI상위권 .......................................................................123 표 4-11 기술소분류 DataService관점, 한국 Vs OECD회원국간 우선 순위 ...........................125 표 4-12 기술소분류 DataSet관점, 한국 Vs OECD회원국간 우선 순위 ..................................126 표 4-13 기술소분류 DataService관점, 한국 Vs ODI상위권간 우선 순위...............................128 표 4-14 기술소분류 DataService관점, 한국 Vs ODI상위권간 우선 순위...............................129 표 4-15 기술소분류 DataService관점, 최종 순위 ..................................................................130 표 4-16 기술소분류 DataSet관점, 최종 순위 .........................................................................131 표 4-17 DataService관점, 목표 기술 도출 .............................................................................132 표 4-18 DataSet관점, 목표 기술 도출 ....................................................................................133 표 4-19 국가 데이터베이스 활용 주력 기술 분야 도출...........................................................135
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    15 < 그림 목차> 그림 2-1 데이터 표현 단위........................................................................................................ 18 그림 2-2 데이터 제공 형태........................................................................................................ 19 그림 2-3 Gartner’s Hype Cycle for Big Data........................................................................ 20 그림 2-4 조사 대상 기술 구조도 - 전체.................................................................................. 26 그림 2-5 조사 대상 기술 구조도 - View................................................................................. 27 그림 2-6 조사 대상 기술 구조도 – Data Service..................................................................... 28 그림 2-7 조사 대상 기술 구조도 – Data Set............................................................................ 29 그림 3-1 E-government toolkit 문헌 조사.............................................................................. 31 그림 3-2 ODI(Open Data Index).............................................................................................. 32 그림 3-3 OData/Ecosystem...................................................................................................... 33 그림 3-4 조사 대상 사이트 기초 통계....................................................................................... 35 그림 3-5 BRM기준 항목 별 사이트 수 및 비율 ........................................................................ 41 그림 3-6 View관점 조사 결과 예시........................................................................................... 42 그림 3-7 DataService관점 조사 결과 예시............................................................................... 43 그림 3-8 DataSet관점 조사 결과 예시...................................................................................... 43 그림 3-9 국가 별 기술 채택 비율 ............................................................................................. 48 그림 3-10 전체 기준, 기술 별 정보 제공 건수 평균 비중 ........................................................ 51 그림 3-11 OECD회원국 기준, 기술 별 정보 제공 건수 평균 비중 ........................................... 52 그림 3-12 OECD비회원국 기준, 기술 별 정보 제공 건수 평균 비중........................................ 53 그림 3-13 기술 별 사이트 채택 비율........................................................................................ 55 그림 3-14 OECD회원국 기준, 기술 별 사이트 채택 비율 ......................................................... 56 그림 3-15 OECD비회원국 기준, 기술 별 사이트 채택 비율...................................................... 57 그림 3-16 전체 기준, 기술 별 사이트에서의 상대적 채택 비율................................................ 59 그림 3-17 OECD회원국 기준, 기술 별 사이트에서의 상대적 채택 비율................................... 60
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    16 그림 3-18 OECD비회원국기준, 기술 별 사이트에서의 상대적 채택 비율................................ 61 그림 3-19 국제 유망 데이터베이스 활용 기술 분석................................................................109 그림 4-1 최신 데이터베이스 기술 동향 요약 ..........................................................................134 그림 5-1 AS-IS/TO-BE 분석 ...............................................................................................136 그림 5-2 Road Map .................................................................................................................141
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    17 제 1 장서 론 공공 부문이 보유한 공공 데이터에 대한 인식이 전 국민의 재산이라는 인식이 확산되면서 공공 데이터 활용이 촉진되고 있다. 현재 공공 데이터는 전 세계적으로 확산되고 있는 추세인데, 2009년 오바마 정부는 Open Government Flagship Initiatives에 따라 Data.gov를 통해 공공 데이터를 개방하였고, 영국은‘정보공개법’ 개정에 따라 Data.gov.uk를 신설하여 공공 데이터를 개방하고 있다. 미국과 영국을 포함하여 전 세계 총 78개국이 참여하고 있는 공공 데이터 개방 현황은 Open Knowledge Foundation Korea(http://okfn.kr)에서 확인 할 수 있다. 전 세계적으로 주된 관심을 받고 있는 공공 데이터의 개방은 다수의 장점을 보이는 것으로 인식되는데, 대표적으로 정부 정책 분석에 따른 정부 투명성 확보와 공공 데이터와 민간 데이터의 결합을 통한 신사업 창출 및 경제발전과 같은 효과들을 꼽을 수 있다. 본 연구에서는 이와 같은 세계적 트렌드에 맞추어 전 세계적인 공공 데이터 현황을 조사하고 분석하였다. 공공 데이터 현황은 세 가지 관점(View, DataService, DataSet)으로 구성된 데이터베이스 활용 기술을 통해 조사되었고, View관점은 26개의 세부기술을, DataService관점은 총 10개의 세부기술을, DataSet관점은 총 47개의 세부 기술로 구성되었다. 공공 데이터 현황에 대한 조사 결과를 토대로 한국과 선진국간의 GAP분석을 수행하여 한국이 향후 집중해야할 기술을 선정하였다. GAP분석을 위해 사용되는 선진국은 OECD회원국과 ODI상위권에 속한 국가로 정의되었다. 즉,‘한국 Vs OECD회원국’,‘한국 Vs ODI상위권’간의 기술 채택 수와 정보 제공 건수를 비교함으로써 한국과 선진국간의 실질적인 기술 격차를 분석하였다(GAP분석). 공공 데이터 현황과 GAP분석 결과를 통해 한국이 집중해야 할‘국가 데이터베이스 활용 주력 기술’을 선정하였고, 향후 한국이 취해야 할 발전방향과 추진 전략을 수립하였다.
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    제 Goo much i 보다 빨 시대가 데이 데이터 강화되는 제 1절 데 ogle의 Eric information 빨라질 것이 올 것이라 이터의 증가와 간의 연결 는 추세를 방 제 2 장 이터베이 c Schmidt는 n as we d 라 주장하였 예측하였다 와 더불어 결 강도가 강 방증하는 몇 장 데이터 스 시장 는“Data is did up to 였고, 이에 다. 그림 2- 데이터의 형 강화되는 추 몇 가지 데이 18 베이스 현황 및 s getting b 2003”이라 따른 데이 -1 데이터 표 형태 또한 변 추세를 보이 이터 제공 형 활용 기 기술 발 bigger : E 라는 언급을 터 규모 역 표현 단위 변화하고 있 이고 있다. 형태를 [그림 기술 전망 전 검토 Every 2 da 을 통해 데이 역시 제타(Z 있는데, 데이 데이터의 림 2-2]에 망 ays we cr 이터의 증가 ZETTA) 바 이터의 형태 연결 강도가 제시하였다 eate as 가 속도가 바이트의 는 점차 가 점점 다.
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    1. 가트 분석하였 가트 트렌드를 기술 중 하향 기 가트 Search 기술은 the Service Gartner’s 트너의Hyp 였다. 트너의 Hype 를 한눈에 중 몇 가지 기술(Sliding 트너 곡선에 h-Based D Informatio Trough’기 e(dbSaaS) s Hype Cy pe Cycle e Cycle은 파악할 수 주요 기술 g into the T 그림 서‘On th Data Disc on Semant 기술로 주 기술이다. ycle for B 분석을 통 기술 변화 있는 장점 들을‘상승 Trough)’로 2-3 Gartne he Rise’기 covery To tic Service 주목할 만 20 Big Data 통해 빅 데 화의 양상을 점이 있다. 승 기술(On 로 분류하여 er’s Hype C 기술로 주목 ools 이고, es와 Intern 만한 기술 이터 시장 단적으로 보 가트너의 the Rise) 여 조명하였 Cycle for Big 목할 만한 ‘At the net of Thi 은 Data 관점의 기 보여 주는 Hype Cyc ), 정점 기술 다. g Data 기술은 Gr Peak’기술 ngs이다. 또 base So 기술 발전 좋은 예시로 cle에 속한 술(At the raph Datab 술로 주목할 또한,‘Slidi oftware 추세를 로, 기술 다양한 Peak), bases와 할 만한 ing into as a
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    21 2. Top TenData Management Trends Gartner’s Hype Cycle을 통한 기술 발전 추세와 더불어“SCALABILITY EXPERTS”에서 발행한“Top Ten Data Management Trends”문헌 조사를 통해 데이터 관리에 사용되는 최신 트렌드 10가지를 소개하였다. 가. Data Warehouse Appliance 사용자의 시스템 환경이나 사용자가 보유한 데이터 규모에 맞추어 구현되어 있는 시스템을 변경하기란 매우 어려운 일이다. 이에 많은 기업들은 변화하는 시스템 환경과 데이터 규모에 대응하기 위해 대규모 병렬 처리(MPP : Massively Parallel Processing) 를 지원하는 데이터 저장 장치를 채택하고 있다. 대규모 병렬처리에 활용되는 데이터 저장 장치는 마이크로소프트사의 병렬 데이터 저장소(Microsoft’s Parallel Data Warehouse)를 예로 들 수 있는데, 이 저장소는 수백 테라 바이트 규모의 저장소를 지원함과 동시에 데이터에 대한 즉각적인 활용성 및 확장성을 제공한다. 사용자는 이와 같은 저장소를 사용하여 적은 노력으로 탁월한 성능을 경험할 수 있는데 이는 대규모 병렬 처리를 지원하는 데이터 저장 장치가 데이터 저장 방법에 최적화 되어 있기 때문이다. 대규모 병렬 처리 데이터 저장소는 CPU부터 DISK까지 온라인 분석 처리(OLAP : Online Analytical Processing)에 최적화 되어 있고, 데이터 처리의 잠재적 병목 현상을 제거하는 기능이 강화 되어 있다. 또한, 사용자는 전통적 시스템의 1/3정도의 비용으로 데이터 저장소를 활용할 수 있으므로 비용 절감의 효과 역시 탁월하다. 나. Database in the Cloud 기업들은 데이터 저장 공간의 수요를 정확히 예측하기 어렵다. 이는 요구되는 데이터의 규모를 정확히 예측하기 어렵기 때문에 발생하는 문제인데 클라우드 데이터베이스는 이를 간단히 해결하고 있다. 기업은 클라우드 환경의 저장 공간을 활용함으로써, 기업이 필요로하는 데이터의 규모를 단순한 추가/삭제(add or drop) 기능을 통해 편리하게 관리할 수 있다.
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    22 다. Data Governance 마이크로소프트사의Excel과 같은 프로그램의 출현과 보급화에 따라 데이터 관리의 용이성이 증대됨과 동시에 이에 대한 중요성이 부각되고 있다. 이와 같은 툴을 활용한 데이터 통제 및 관리는 다음과 같은 장점을 갖는다. 첫째, 인가된 사용자에게만 데이터 열람 권한을 부여함으로써 보안성을 향상시킨다. 둘째, 사용한 사용자를 표시함으로써 데이터를 수정한 사용자를 알 수 있다. 셋째, 데이터 통합이나 가공이 용이하다. 넷째, 데이터에 대한 가독성이 증대된다. 라. Predictive and In-Database Analytics Predictive Analytics를 통해 기업이 데이터 저장소에 저장해 놓은 다양한 정보를 분석하여 정보들 간의 특정 패턴과 같은 유의한 정보를 발견한다. 기업은 창출된 정보를 활용하여 미래의 수요를 예측하거나 기업 시스템에 적용하는 등 해당 기업의 목적에 맞추어 발견된 정보를 활용할 수 있다. In-Database Analytics는 Database Analytics의 Capability를 의미한다. 예를 들어 다수의 사용자가 한 번에 많은 요청을 할 경우 데이터베이스 시스템의 동작이 멈출 수 있다. 즉, In-Database Analytics는 전반적인 시스템에 영향을 가급적 덜 받으면서 주어진 임무를 원활히 수행할 수 있는 시스템의 업무 수행 능력과 관련된 기법이다. 마. Pervasive Insight “Pervasive Insight”라는 용어는 데이터를 보다 가치 있고, 접근 용이하며 이용가능성을 높게 만드는 것을 의미한다. 대표적인 예로 데이터를 통합하고, 분석하며 기술할 수 있는 마이크로소프트사의“Microsoft Office”를 들 수 있다. 사용자는 이러한 Tool을 활용하여 직관적으로 데이터를 확인함과 동시에 효율적으로 데이터를 관리 및 활용 할 수 있다. 바. Data Integration 데이터의 통합은 서로 다른 곳에 위치하는 자원을 상호 통합하는 것을 의미한다. 통합된 데이터는 의사결정이나 데이터 분석을 수행하는 사용자에게 보다 향상된
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    23 데이터 가독성을 제공한다.향상된 데이터 가독성은 데이터의 구조, 형태, 의미 등의 유용한 정보를 데이터 분석가에게 보다 효율적으로 전달할 수 있음을 의미하고, 데이터의 구조를 완벽히 이해한 데이터 분석가는 보다 우수한 분석을 수행할 수 있다. 기업은 기업이 보유한 정보를 전사적 차원에서 통합 및 관리할 필요성이 있고, 통합된 정보를 활용하여 기업의 의사결정에 필요한 데이터 분석의 효율성과 효과성을 극대화 시킬 수 있다. 사. Master Data Management “Master Data Management”는“Data Integration”의 중요한 부분으로 간주될 수 있다. 데이터를 통합하는 과정에서 임의의 정보나 특정 시스템의 명칭 등의 정보 속성이 서로 다르다면 데이터 통합에 있어서 큰 혼란이 야기될 수 있다. 동일 정보를 지칭하는 용어에 대하여 전사적 차원의 공통된 용어를 사용하여 데이터의 일관성을 유지하는 것은 매우 중요한 일이다. 전사적 차원의 데이터의 일관성 및 균일성 보장, 매칭(Matching), 품질 보장, 수집 및 통합 등의 방법론이“Master Data Management”에 속한다. 아. Very Large Databases(Hadoop) 데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 기업이 데이터를 저장하고, 이를 관리 및 통제 하는데 많은 어려움을 겪고있다. 단적인 예를 들면, 백만건의 데이터에 대한 작업 수행 시간은 수 초에 불과하지만 십억건의 데이터 작업 수행 시간은 수 분을 초과한다. 이는 기업의 입장에서는 매우 바람직하지 않다. 빅데이터의 원활한 저장, 관리, 통제를 위해 하둡시스템이 각광 받고 있다. 하둡은 맵리듀스(MapReduce)라는 개념을 사용하고 있는데, 이 맵리듀스(MapReduce)는 하둡 클러스터(Hadoop Cluster)를 활용하여 페타바이트(Petabytes)의 데이터도 매우 빠른 시간 안에 처리할 수 있는 우수한 성능을 보유하고 있다.
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    24 자. Data Replication “DataReplication”은 정보 공유 과정이다. 여기서 정보 공유란 원본과 복사본 간의 정보 공유를 의미하는데 일반적으로 원본과 복사본은 부모와 자식간의 관계를 갖는다. 중요한 정보에 대한 복제를 통해 생성된 복사본은 원본이 변경될 때마다 자동으로 원본과 동일하게 업데이트 된다. 이를 통해 원본과 복사본간의 신뢰성이 유지된다. Data Replication은 주로 다수의 복사본을 활용하여 사용자의 접근 용이성을 확장시킬 때 유용하게 사용된다. 차. Geo-spatial data visualization “Geo-spatial data visualization”은 지리적 위치 또는 특정 지역간의 관계를 나타내는 데이터의 저장 및 분석 그리고 관리를 지원하는 시스템이다. 즉, 지도, 통계적 분석 기술, 데이터베이스 기술의 집합체라 할 수 있다. 이 시스템은 사용자에게 공간 정보 분석, 지도 수정, 분석 결과 시각화 등을 제공한다. 제 2 절 데이터베이스 기술 트렌드를 통한 조사 대상 기술 선정 ‘데이터베이스 기술 트렌드’의 목적은 현재 전 세계적으로 활용되고 있는 데이터베이스 기술을 파악함으로써 향후 진행할 연구를 위한 조사 대상 기술을 선정함에 있다. 조사 대상 기술을 선정하기 위해, 공공 데이터 공유 사이트, 인터넷 검색 및 문헌조사 등을 통하여 현재 전 세계적으로 활용되고 있는 데이터베이스 활용 기술을 분류하고 목록화 하였다. 조사를 통해 발굴된 총 83개 기술을‘데이터베이스 기술 트렌드’라 정의하며, 이 기술들의 활용 형태와 목적에 따라 크게 세 가지 영역(View, Data Service, Data Set)으로 구분하여 조사하였다.
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    25 표 2-1 기술영역 및 개요 기술 영역 개요 세부 기술 조사 수(총 83 개 기술) View Web Browser 를 통해서 접근 가능 26 개 Data Service Application 을 통해 접근 가능 10 개 Data Set 파일 형태로 다운로드 가능 47 개 세 가지 영역에 속한 데이터베이스 활용 기술들을 각 기술이 갖는 성격에 따라 View, Data Service, Data Set 세 가지 영역으로 분류 하였고, 각 영역에 조사 대상으로 선정된 세부 기술들의 개수는 View 영역 26개, Data Service 영역 10개, Data Set 47개로 총 83개 기술이 조사 대상으로 선정 되었다.
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    1. 조사 기술 가지 영 가지 기술들을 조사 대상 사대상으로 술 구조도에 영역으로 군집 영역을‘기 을‘기술소분 상 기술 구조 선정된 83 는 83개의 집화되어 있 기술대분류’ 분류’라 정 그림 조도 – 전체 3개 기술의 의 각 기술들 있다. 향후 연 라 정의하 정의하였다. 림 2-4 조사 26 체 구조도를 들이‘View 연구를 위해 하였고, 각 사 대상 기술 [그림 2-4 w’,‘Data 해 View, D 각각의‘기술 구조도 – 전 4]에 제시하 Service’ ata Servic 술대분류’에 전체 하였다. ,‘Data ce, Data Se 에 속하는 Set’세 et 이 세 는 세부
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    2. 조사 제시하였 View 기술을 영역이다 View Map, G 기술(C Bubble Gantt, 조사 대상 사대상 기 였다. w 영역 기 활용하는지 다. w 영역에 포 Grid, Sca olumn, Sta e, TreeMap Nolan, Per 상 기술 구조 술 구조도 그림 술은 특정 지를 조사하 포함된 세부 tter Plot) acked Colu p, Histogra rt, Gauge, 조도 – Vie 에서 View 림 2-5 조사 데이터를 하기 위한 영 부 기술들은 구성되어 umn, Bar, am, Open- Smith)이 포 27 ew w 영역의 사 대상 기술 효과적으로 영역으로, W 은 총 6가지 있다. 이 Stacked B -high-low 포함되었다 기술에 대한 구조도 - V 로 사용자에 Web Brows 영역의 기술 때 Chart Bar, Pie, D w-close, C 다. 한 구조도를 View 게 제시/표 ser를 통해 술들로 (Ch 기술에는 onut, Line andlestick 를 [그림 표현하기 위 접근 가능 hart, Text 총 21개의 e, Area, Ti , Kagi, Sp 2-5]에 해 어떤 능한 기술 , Graph, 의 세부 imeline, arkline,
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    3. Data 어떤 기 기술 영 Data 이루어지 기술(R 세부기 WFS(W Data 조사 대상 a Service 기술을 활용 영역이다. a Service 지는데(We EST, SOA 기술(WMS( Web Featur a Service 상 기술 구조 영역 기술 용하는지를 e 영역에 b API, A AP, SPARQ (Web Map re Service 영역은 총 그림 2 조도 - Da 술은 특정 조사하기 위 포함된 pplication, QL Endpoin p Service) e), ArcGIS 10개의 세 -6 조사 대상 28 ata Servic 데이터를 위한 영역으 세부 기술 , E-Mail) nt, GeoAPI , Esri RE Service)이 부 기술로 상 기술 구조 ce 효과적으로 으로, Appl 술들은 총 , Web AP I)이 포함되 EST, WCS 이 포함되었 구성되었다 조도 – Data 로 사용자에 ication을 3가지 PI 기술에는 되었고, Geo S(Web Cov 었다. 다. Service 게 제공하기 통해 접근 영역의 기 는 총 4개의 API에는 총 verage Se 기 위해 가능한 기술들로 의 세부 총 5개의 ervice),
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    4. Data 기술을 다운로드 형태로 Data RSS, A Spread Json l FGDB/ SWF, 기술(G CDED GeoRS 포함한다 조사대상 a Set 영역 활용하는지 드 하는 것을 데이터를 다 a Service Atom, RD dheet), Ex lines, x- /GDB, ASC gif, ti ML(Geogr ASCⅡ(C S, SHP(S 다. 즉, Dat 상 기술 구조 역 기술은 지를 조사하 을 가능하게 다운로드 할 그림 영역에 포 F, OpenX xcel, PGDB sas, x-s CⅡ, Octet ff, CDR) raphy Mar anadian D ShapeFile) a Set 영역 조도 - Da 특정 데이터 하기 위한 게 하는 기술 할 수 있다. 2-7 조사 대 함된 세부 ml, OData B, PDF, TX pss, tar, -Stream), )을 포함 rkup Langu Digital Ele , lyr, N 은 총 47개 29 ata Set 터를 효과적 영역으로, 술 영역이다 대상 기술 구 기술들은 총 a, GData, XT, HWP, zip, HDF , Image 기 함하고, GE uage, MrS evation Da NetCDF, K 개의 세부 기 적으로 사용 사용자가 다. 즉, 사용 구조도 – Dat 총 29가지 Image, C GEOGRA F(Hierarch 기술은 총 6 EOGRAPH SID, QGIS, ata), GeoP KML(Keyh 기술로 구성 용자에게 제 데이터를 용자는 Exce ta Set 기술들로 이 CSV, ODS APHIC, JSO hical Data 6개의 세부 HIC은 총 GeoTIF, PDF, SEG ole Mark 되었다. 제공하기 위 파일 형태로 el, CSV 등 이루어지는데 (Open Do ON, JSON a Format, 부 기술(JPG 14개의 TIFF Wor GY, ASCⅡ kup Langu 해 어떤 로 직접 등과 같은 데(XML, cument P, JSP, , DOC, G, PNG, 세부 rld file, Ⅱ Grid, uage)를
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    30 제 3 장국내 외 데이터 베이스 서비스 현황 조사 제 1 절 조사 대상 사이트 선정 기준 및 선정 결과 ‘제 2 장 데이터베이스 기술 조사’에서 기술한 총 83개의 기술 제공 현황을 조사하기 위하여, 조사 대상 사이트를 선정하였고 이에 대한 선정 기준 및 결과를 제시하였다. 1. 조사 대상 사이트 선정 기준 및 선정 결과 조사 대상으로 선정된 사이트는 자문위원 추천 사례 조사와 문헌조사 그리고 관련 사이트 조사를 통해 선정되었다. 이 세 가지 조사 영역에 대한 공통적인 조사 대상 사이트 선정 기준을 토대로‘자문위원 추천 사례 조사’를 통해 총 30개의 공공 포털을 선정하였고,‘문헌조사’와‘관련 사이트 조사’를 통해 총 226개의 공공 포털을 선정하였다. • 총 83개 기술 중 적어도 1개의 기술을 포함해야 한다. • GDP per capita에 포함된 국가에 속하는 사이트여야 한다. • 공공 포털의 성격을 지녀야 한다. • 사이트 운영 주체가 정부이든 민간이든 상관하지 않는다. (정부, 민간 모두 포함한다.) 가. 자문위원 추천 사례 조사(총 30개 사이트 선정) 자문위원의 추천과 주관 기관의 협의에 따라‘한국정보화진흥원(www.nia.or.kr) 자료실’에 존재하는 기존 연구들을 조사하여 조사 대상 사이트를 선정하였다. 한국정보화진흥원 사이트 자료실의 3개 카테고리(이슈분석, 조사연구보고서, 동향자료)에 속한 기존 연구들을 조사하여 조사 대상 사이트 기준에 부합하는 30개 사이트들을 선정하였다. (이슈분석 : 7개, 조사연구보고서 : 19개, 동향자료 : 4개)
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    선정 ‘NIA_ 나 유네 문헌을 선정 for Dev 1 http://w materials/p 정된 총3 _조사연구보 나. 문헌조사 네스코에서 조사하여 기 정된 20개 사 veloping C www.unesco.org/n publications/full- 30개 사이 보고서’,‘N 사(총 20개 제공하는“ 기준에 적합 그림 사이트는 부 ountries’ new/en/commun -list/e-governme 트는 부록 NIA_동향자 사이트 선정 “E - Gov 합한 20개 사 3-1 E-go 부록에 제시 로 기재하였 nication-and-info ent-toolkit-for-de 31 록에 제시된 료’로 기재 정) vernment 사이트를 선 overnment t 된 표의‘출 였다. ormation/resour eveloping-count 된 표의‘출 재하였다. Toolkit fo 선정하였다.1 toolkit 문헌 출처’란에 rces/publications ries 출처’란에 or Develo 1 조사 ‘E - Gov s-and-communic ‘NIA_이슈 ping Coun vernment cation- 슈분석’, ntries” Toolkit
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    다 인터 ODI 200개의 적합한 ODI 지표이다 각 선정하였 선정 기재하였 2 http://gl 다. 관련 사이 터넷조사를 I(Open Da 의 사이트를 총 6개의 1) 전자 정 I는 Open 다. 국가에 해 였다.2 정된 총 2 였다. lobal.census.okfn 이트 조사( 통해 총 2 ata Index) 를 선정하였 사이트를 선 정부 관련 사 Knowledg 해당하는 사 00개 사이 n.org/place/gb 206개 공공 206개의 조사 )를 기준으 고, OData/ 선정하였다. 사이트 조사 ge Founda 그림 3-2 O 사이트를 조 이트는 부록 32 공 포털 선정 사 대상 사 으로 인터넷 /Ecosyste (ODI : Ope ation에서 ODI(Open D 조사하여 기 록에 제시된 정) 사이트를 선정 넷 조사를 m관련 인터 en Data Ind 국가 별 Data Index) 기준에 적합 된 표의‘출 정하였다. 수행하여 기 터넷 조사를 dex) 정보 개방 합한 총 2 출처’란에 기준에 적합 를 수행하여 정도를 평 200개의 사 ‘인터넷 조 합한 총 기준에 평가하는 사이트를 조사’로
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    ODa 공통 규 ODa 선정하였 선정 기재하였 라 선정 제시하였 좌측 비율(2 개수로 3 http://w 2) OData/E ata(Open 규약이다. ata홈페이 였다.3 정된 6개 사 였다. 라. 조사 대상 정된 사이트 였다. 총 41 측부터 미국 1*100/253 나눈 비율 www.odata.or Ecosystem Data Prot 지(Ecosys 사이트는 부 상 사이트 트들에 대한 1개국, 256 에 포함된 3)은 8.30% (2*100/3) rg m tocol)은 데 stem 포함) 부록에 제시 그림 3- 선정 결과 한 국가별, 개 사이트가 정부사이트 %이다. 또 은 66.67% 33 데이터 접근 )를 조사하 시된 표의 -3 OData/Ec , 정부별, 가 선정되었 트 수는 21 또한, 민간사 %이다. 근 프로토콜 하여 기준에 ‘출처’란에 cosystem 민간별 었고 자세한 1개이고, 이 사이트 수는 콜로 정의되 적합한 총 에‘OData/ 조사 사이 사항은 [표 이를 정부사 는 2개이며 는 데이터 총 6개의 사 /Ecosystem 이트 수와 표 3-1]과 사이트 개수로 이를 민간 교환의 사이트를 m’으로 비율을 같다. 로 나눈 간사이트
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    34 표 3-1 조사대상 사이트 선정 결과 국가 정부 사이트 수 비율 민간 사이트 수 비율 국가별 조사 사이트 수 비율 인도 21 8.30% 0 0 21 8.20% 미국 15 5.93% 2 66.67% 17 6.64% 대한민국 16 6.32% 1 33.33% 17 6.64% 영국 14 5.53% 0 0 14 5.47% 일본 11 4.35% 0 0 11 4.30% 오스트레일리아 11 4.35% 0 0 11 4.30% 캐나다 10 3.95% 0 0 10 3.91% 이탈리아 9 3.56% 0 0 9 3.52% 러시아 9 3.56% 0 0 9 3.52% 중국 8 3.16% 0 0 8 3.13% 네덜란드 8 3.16% 0 0 8 3.13% 포르투갈 7 2.77% 0 0 7 2.73% 싱가포르 7 2.77% 0 0 7 2.73% 스위스 7 2.77% 0 0 7 2.73% 브라질 7 2.77% 0 0 7 2.73% 독일 7 2.77% 0 0 7 2.73% 남아프리카공화국 7 2.77% 0 0 7 2.73% 폴란드 6 2.37% 0 0 6 2.34% 이스라엘 6 2.37% 0 0 6 2.34% 아일랜드 6 2.37% 0 0 6 2.34% 프랑스 5 1.98% 0 0 5 1.95% 인도네시아 5 1.98% 0 0 5 1.95% 오스트리아 5 1.98% 0 0 5 1.95% 스웨덴 5 1.98% 0 0 5 1.95% 덴마크 5 1.98% 0 0 5 1.95% 노르웨이 5 1.98% 0 0 5 1.95% 핀란드 4 1.58% 0 0 4 1.56% 나이지리아 4 1.58% 0 0 4 1.56% 홍콩 3 1.19% 0 0 3 1.17% 스페인 3 1.19% 0 0 3 1.17% 파키스탄 2 0.79% 0 0 2 0.78% 칠레 2 0.79% 0 0 2 0.78% 이집트 2 0.79% 0 0 2 0.78% 벨기에 2 0.79% 0 0 2 0.78% 멕시코 2 0.79% 0 0 2 0.78% 그리스 2 0.79% 0 0 2 0.78% 필리핀 1 0.40% 0 0 1 0.39% 타이완 1 0.40% 0 0 1 0.39% 콜롬비아 1 0.40% 0 0 1 0.39% 사우디아라비아 1 0.40% 0 0 1 0.39% 말레이시아 1 0.40% 0 0 1 0.39% 총 합 253 100.00% 3 100.00% 256 100.00% ‘국가별 조사 사이트 수’는 각 국가의‘정부사이트 수’와‘민간사이트 수’의 합을 전체 사이트 수의 총합인 256으로 나눈 값에 대한 백분율이다. 즉, 미국의 경우 총 17개의 사이트가 선정되었고, 이는 전체에서 6.64%의 비중을 차지한다.
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    2. 조사 선정 조사 대상 사 대상으로 정결과 총 4 상 사이트 기 선정된 사 41개국의 2 그 기초 통계 이트에 대한 256개 사이 그림 3-4 조사 35 한 기초 통계 이트가 선정되 사 대상 사이 계를 제시하 되었고, 이를 이트 기초 통 하였다. 를 [그림 3 계 -4]에 제시시하였다.
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    36 3. 사이트 조사결과 통계 사이트 조사 결과 통계는 향후 진행될 조사 결과 분석과 GAP 분석을 위하여 OECD가입국과 미가입국, ODI(Open Data Index) 상, 중, 하 그룹, BRM(Business Reference Model) 세 가지 영역으로 나누어 기술하였다. 가. 세 가지 영역(OECD, ODI, BRM)에 대한 정의 1) OECD가입국과 미가입국 ‘조사 대상 사이트 선정 결과’를 바탕으로 총 41개국을 OECD가입국과 미가입국으로 분류하였다. OECD에는 대부분의 선진국들이 가입되어 있으므로, OECD 가입 유/무를 활용하여 선진국과 후진국을 분류하였다. 본 연구에서의 선진국은 OECD가입국으로, 후진국은 OECD미가입국으로 정의하였다. 2) ODI(Open Data Index) ODI는 전 세계의 국가별 정보 개방 정도를 평가하는 지표로 현재 Open Knowledge Foundation4 에 의해 수행되고 있다. ODI 지수는 정부가 얼마나 주요한 정보를 공개하는가를 의미하는데 이는 시민이 얼마나 합법적이고 기술적으로 데이터를 활용할 수 있는 가를 의미하기도 한다. 즉, ODI 지수가 높다면 공공 데이터 수준이 높고, 지수가 낮다면 공공 데이터 수준이 낮다고 할 수 있다. 본 연구에서는 ODI 지수에 따라 ODI를 세 개의 그룹으로 군집화하였다. 표 3-2 ODI에 따른 조사 대상 군집화 ODI 지수 >= 500 ODI 지수 >= 400 ODI 지수 < 400 ODI 상 14 개 국가 / 112 개 사이트 ODI 중 14 개 국가 / 109 개 사이트 ODI 하 13 개 국가 / 35 개 사이트 4 http://index.okfn.org
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    37 3) BRM(Business ReferenceModel) 조사된 사이트의 성격을 반영하여 효과적으로 분류하기 위해서는 새로운 분류 기준이 요구되며, 이를 충족시키는 객관적이고 체계적인 분류 기준은 문헌조사를 통해 발굴하였다. 문헌조사를 통해, 한국전산원에서 발행한“범정부 정보기술아키텍처 기준 소개(2006)”의 BRM 모델을 분류기준으로 활용하였다.“범정부 정보기술아키텍처 기준 소개”에 따르면, BRM을“공공부문의 업무와 그와 관련된 정보를 전체적으로 분류하고 정의한 것”으로 기술하고 있다. “범정부 정보기술아키텍처 기준 소개”에 기술된 분류 체계는 아래 표로 제시하며, 표에 제시된‘정책분야’카테고리에 속한 총 20개 카테고리로, 조사된 총 256개의 사이트를 군집화하였다. 이 때‘정책영역’은 사이트의 성격을 분류할 때 참고자료로만 활용되며, 총 256개 사이트는‘정책분야’컬럼에 속한 20개 분야로 군집화되었다. 표 3-3 BRM기준에 따른 분류 체계 정책분야 정책영역 서비스 제공지원 법령, 입법 감사 홍보 위험관리 고충처리 국무조정 심사평가 일반행정 정부자원관리 기획 및 자원배분 인적자원관리 세입징수관리 조달과 물자관리 정보자원관리 공공질서 법무 검찰 사회안전(경찰) 범죄자 수감 교정 재난방재 재난방재 기상
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    38 국방 국방정책수립 국방정보관리 국방 군수획득 군사시설관리 국방정책평가 외교통일 외교정책 영사관리 외교안보연구 통상외교 통일정책 북한정보관리 국가안정보장 환경관리 환경정책 자연보전 대기보전 재정경제 경제정책 세제징수 금융정책 경제협력 특허정책 통계정책과 관리 상공업 발전 산업정책 중소기업정책 농림수산 농업정책 축산정책 산림정책 수산정책 정보통신 정보화 정보통신정책 우정사업 과학기술 과학기술정책수립 과학기술연구개발 에너지자원개발 에너지자원정책수립 자원개발 국토개발SOC 국토개발정책 지역사회개발 건설정책 운송교통 육상교통정책 항공정책 해운항만정책 물류관리 교육 학교정책 교육재정지원 인적자원정책 문화관광 문화정책수립 문화재정책 관광진흥 복지 사회복지정책수립 국민연금정책수립 인원정책 보훈복지정책
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    39 보건(건강) 보건정책수립 건강증진정책수립 식품의약품정책수립 건강보험정책수립 노동 고용정책 산업안전관리 근로능력개발 노사협력지원 나. 영역별 사이트조사 결과 통계 영역별(OECD기준, ODI기준, BRM기준)로 사이트 조사 결과 통계를 제시하였다. OECD기준은 OECD회원국과 비회원국으로 나누어 기술되었고, ODI기준은 상, 중, 하로 분류하여 제시되었다. 또한 BRM기준은 BRM에 속한 정책분야에 따라 사이트 조사 결과를 기술하였다. 1) OECD 가입 여부 기준 OECD 가입 여부에 따른 사이트 조사 결과에 대한 통계와 국가 리스트를 제시하였다. 표 3-4 OECD기준에 따른 국가 수와 사이트 수 전체 OECD 회원국 OECD 비회원국 조사 국가 수 41 25 16 조사 사이트 수 256 176 80 표 3-5 OECD회원국 및 비회원국의 목록 OECD 회원국(25 개국) OECD 비회원국(16 개국) 미국 아일랜드 독일 칠레 인도 콜롬비아 대한민국 프랑스 스위스 러시아 말레이시아 영국 스웨덴 포르투갈 중국 필리핀 일본 노르웨이 폴란드 브라질 홍콩 오스트레일리아 오스트리아 이스라엘 남아프리카공화국 이집트 캐나다 덴마크 멕시코 싱가포르 파키스탄 이탈리아 핀란드 벨기에 인도네시아 사우디아라비아 네덜란드 스페인 그리스 나이지리아 타이완
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    40 2) ODI(Open DataIndex) 기준 ODI 상위권, 중위권, 하위권에 따른 사이트 조사 결과에 대한 통계와 국가 리스트를 제시하였다. 표 3-6 ODI기준별 국가 수 및 사이트 수 전체 상위 (ODI >= 500) 중위 (ODI >= 400) 하위 (ODI < 400) 국가 수 41 14 14 13 사이트 수 256 112 109 35 표 3-7 ODI기준 별 국가 목록 ODI 등급 '상’(14 국가) ODI 등급 '중’(14 국가) ODI 등급 '하’(13 국가) 미국 스위스 인도 폴란드 남아프리카공화국 그리스 영국 프랑스 대한민국 이스라엘 싱가포르 파키스탄 오스트레일리아 스웨덴 일본 아일랜드 나이지리아 사우디아라비아 캐나다 노르웨이 러시아 인도네시아 홍콩 콜롬비아 이탈리아 오스트리아 중국 스페인 벨기에 말레이시아 네덜란드 덴마크 브라질 멕시코 칠레 필리핀 독일 핀란드 포르투갈 타이완 이집트 3) BRM(Business Reference Model) 기준 BRM기준에 따른 사이트 조사 결과 통계를 제시하였다. 총 20가지 BRM 분야 중, 적합한 사이트가 조사되지 않은 4가지 분야(재난방재, 국방, 에너지자원개발, 노동)를 제외한 16가지 분야를 활용하여 조사된 사이트를 분류 하였다. 각 국가마다 복수의 영역으로 분류되는 다수의 사이트를 지니므로, 총 16개 분야 마다‘국가 수’는 중복을 허용하여 제시하였고,‘사이트 수’는 BRM 각 분야에 속한 사이트 수를 기술하였다. BRM기준에 따라 분류된 총 사이트 수는 256개이고, 총 개별 국가 수는 41개국이다.
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    재정경제 정부자원 서비스제 공공질서 국토개발 운송교통 환경관리 상공업발 교육 정보통신 문화관광 과학기술 농림수산 보건 복지 외교통일 BRM 총 16개 제 원관리 제공지원 서 발 SOC 통 리 발전 신 광 술 산 일 총계 M 기준에 따 개 BRM 분 표 3- 계 따른 항목 야에 대한 그림 3 8 BRM기준 국 별 사이트 (BRM 카테 3-5 BRM기 41 항목 별 국가 국가 수(중복 허 조사 개수 테고리, 개수 준 항목 별 가 수 및 사이 허용) 30 30 22 19 19 16 17 9 7 4 1 1 2 2 1 1 181 및 비율을 수, 비율)로 사이트 수 및 이트 수 사 을 제시하였다 이루어져 및 비율 사이트 수 다. [그림 있다. 57 53 38 21 20 17 17 9 8 5 3 2 2 2 1 1 256 3-5]는
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    제 국내 선도국가 및 해당 41개국 언급한 1. 선정 조사 항 1개(htt DataSe 가 View 정부포 View 기재되어 의미한다 기술을 Chart/C 3건으로 2 절 기 내외 데이터 가와 국내와 당 기술 기반 , 총 256개 3가지 영역 조사항목 정된 각 사이 항목에 대한 tp://www.d et관점으로 가. 조사 결과 w 영역의 포털의 정보제 w영역에 속 어 있는 레 다. 예를 들 채택하고 Column의 로 조사되었 술기반 정 베이스 서 와의 비교 분 반 정보 제공 개 사이트에 역에 속한 세 에 대한 조 이트가 제공 한 결과 예시 data.go.kr) 나누어 기술 과 예시 - 데이터베이 제공 현황을 속한 26가 코드는 정보 들어, 미국 고 있고, 수가 195건 다. 정보 제공 비스 현황을 분석을 위해 공 건수를 조 에 대하여 진 세부 기술에 조사 결과 예 하는 기술과 시는 미국 사 ), 총 2개 술하였다. View 관점 이스 기술 항 을 조사하였 그림 3-6 V 가지 기술항 보제공건수를 정부 포털 정보제공건 건 임에 비해 42 공 현황 조 을 조사하였 해 조사 대상 조사하였다. 진행되었고 에 따라 조사 예시 과 정보 제공 사이트 1개 사이트에 점 항목 항목 였다. View관점 조사 항목에 대한 를 의미함과 털과 대한민 건수 측면에 해 대한민국 조사 였고, 세계적 상 사이트에 . 기술기반 ‘제2장 데 사되었다. 공 건수에 대 개(http://ww 대하여 V 관점에서 사 결과 예시 한 정보제공 과 동시에 해 민국 정부 에서 미국 국 정부가 제 적 데이터베 에 대한 기술 정보제공현 이터베이스 대한 조사 ww.data.go View관점, 미국 정부 시 공건수를 해당 기술을 포털은 모 국 정부 제공하는 Ch 베이스 기술 술 분류 활 현황 조사는 스 기술 조사 예시를 제시 ov)와 한국 DataServi 부 포털과 대 기술하며, 을 채택하고 모두 Chart/ 포털이 제 hart/Cloum 술현황과 용 여부 는 선정된 사’에서 시하였다. 사이트 ice관점, 대한민국 숫자가 있음을 Column 제공하는 mn 수는
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    나 Data 민국 정 Data 숫자가 해당 기 View관 다 Data 민국 정 대한 정 의미함과 의미에 나. 조사 대상 a Service 정부 포털의 a Service 기재되어 기술을 채택 관점과 동일 다. 조사 대상 a Set 영역 정부 포털의 정보제공건 과 동시에 대한 해석은 상 기술 구 영역의 데 서비스 현 그림 영역에 속한 있는 레코드 하고 있음을 일하다. 상 기술 구 역의 데이터 서비스 현 수를 기술 해당 기술 은 View 관 그 조도 – Dat 이터베이스 황을 조사하 림 3-7 DataS 한 10가지 드는 정보 제 을 의미한다 조도 – Dat 터베이스 기 현황을 조사하 술하며, 숫자 술을 채택하 관점과 동일 그림 3-8 Da 43 ta Service 스 기술 항목 하였다. Service관점 기술 항목 제공 건수를 다. 더불어 ta Set 관점 기술 항목 항 하였다. Da 자가 기재 하고 있음을 하다. ataSet관점 조 관점 목 항목 관점 조사 결과 목에 대한 를 의미함과 각 레코드가 점 항목 관점에 ata Set영역 되어 있는 을 의미한다 조사 결과 예 점에서 미국 예시 정보 제공 동시에 해 가 갖는 의 에서 미국 역에 속한 4 는 레코드는 . 더불어 각 시 정부 포털 건수를 기 당 사이트( 의미에 대한 정부 포털 47가지 기술 는 정보제공 각 레코드가 과 대한 기술하며, (국가)가 해석은 과 대한 술항목에 공건수를 가 갖는
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    44 2. 기술기반 정보제공 현황 통계 수집된 기술기반 정보 제공 현황에 대한 통계를 제시하였다. 정보 제공 현황은 세 가지 영역(국가별 통계, 사이트별 통계, BRM별 통계)으로 나누어 기술되었다. 가. 국가별 통계 정보 제공 현황에 대한 국가 관점의 통계를 기술하였다. 1) 국가 별 총 정보 제공 건수 총 41개국에 대하여 각 국가마다‘국가별 정보 제공 건수’와‘국가별 사이트 수’를 기술하였다. 예를 들어 대한민국에는 총 7개의 사이트가 포함되었고, 이들 사이트가 제공하는 정보 제공 건수는 대략 6,200만건으로 나타났다. 2) 국가별 데이터베이스 기술대분류 별 정보 제공 건수 총 41개국에 대하여 각 국가마다‘국가별 정보제공건수’(총합)과 기술 대분류별 정보제공건수를 기술하였다. 대한민국에 속한 사이트가 제공하는 정보제공건수는 대략 6천 2백만건인데 이를 기술 대분류별로 구분하여 나타내면 View영역에 대략 3천 8백 5십만건, Data Service영역에 대략 190만건, Data Set영역에 대략 2천 2백만건 정도의 정보가 속해 있는 것으로 나타났다. 3) 국가별 채택 기술 수 및 채택 비율 총 41개국에 대하여 각 국가들이 채택한 채택 기술 수와 이에 대한 비율(기술 채택율)을 기술하였다. 국가별 채택 기술 수는‘기술소분류’의 기준을 따르며, 총 83개 기술(View(26개), Data Service(10개), Data Set(47개))로 구성 되어있다. 미국을 예로 들면, 총 83개 세부 기술 중 미국은 47개의 기술을 채택하고 있으며, 이는 전체 83개 기술 중 56.627%에 해당하는 수치이다.
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    45 표 3-9 국가별 정보 제공 건수 및 사이트 수 국가 국가별 정보제공건수 국가별 사이트 수 대한민국 62,269,138 7 브라질 53,598,468 17 러시아 7,292,653 2 그리스 6,491,742 9 프랑스 1,851,408 5 폴란드 1,801,997 6 캐나다 585,670 3 스페인 304,366 10 영국 229,025 2 독일 135,113 7 미국 108,985 14 오스트레일리아 107,176 5 이탈리아 88,147 9 노르웨이 56,443 11 멕시코 43,925 3 포르투갈 41,683 17 중국 41,185 7 이스라엘 31,361 5 인도 29,247 6 인도네시아 26,569 8 홍콩 22,406 4 싱가포르 20,025 2 일본 15,402 7 나이지리아 14,946 1 네덜란드 14,839 8 스위스 10,055 7 칠레 6,125 11 아일랜드 3,645 21 남아프리카공화국 3,337 1 오스트리아 3,224 1 핀란드 2,611 2 스웨덴 2,066 2 파키스탄 2,062 4 벨기에 2,002 5 타이완 1,979 6 덴마크 1,524 7 콜롬비아 1,219 2 말레이시아 1,200 5 이집트 850 5 필리핀 160 1 사우디아라비아 15 1 총 합 135,263,993.0 256
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    46 표 3-10 국가별, 기술대분류 별 정보 제공 건수 View Data Service Data Set 총합 대한민국 38,546,887.0 1,915,245.0 21,807,006.0 62,269,138.0 브라질 17,869,194.0 17,859,123.0 17,870,151.0 53,598,468.0 러시아 3,774,167.0 5,547.0 3,512,939.0 7,292,653.0 그리스 0.0 1.0 6,491,741.0 6,491,742.0 프랑스 31,976.0 6,074.0 1,813,358.0 1,851,408.0 폴란드 53.0 0.0 1,801,944.0 1,801,997.0 캐나다 883.0 210,335.0 374,452.0 585,670.0 스페인 162,223.0 452.0 141,691.0 304,366.0 영국 3,203.0 549.0 225,273.0 229,025.0 독일 36,288.0 11,994.0 86,831.0 135,113.0 미국 11,661.0 12,867.0 84,457.0 108,985.0 오스트레일리아 24,661.0 560.0 81,955.0 107,176.0 이탈리아 62,081.0 4,537.0 21,529.0 88,147.0 노르웨이 34,822.0 159.0 21,462.0 56,443.0 멕시코 21,299.0 0.0 22,626.0 43,925.0 포르투갈 9,496.0 21.0 32,166.0 41,683.0 중국 22,856.0 16.0 18,313.0 41,185.0 이스라엘 4,585.0 0.0 26,776.0 31,361.0 인도 3,272.0 47.0 25,928.0 29,247.0 인도네시아 751.0 0.0 25,818.0 26,569.0 홍콩 653.0 0.0 21,753.0 22,406.0 싱가포르 1,048.0 0.0 18,977.0 20,025.0 일본 4,952.0 34.0 10,416.0 15,402.0 나이지리아 7,736.0 0.0 7,210.0 14,946.0 네덜란드 3,014.0 1,535.0 10,290.0 14,839.0 스위스 280.0 102.0 9,673.0 10,055.0 칠레 275.0 76.0 5,774.0 6,125.0 아일랜드 688.0 1.0 2,956.0 3,645.0 남아프리카공화국 516.0 311.0 2,510.0 3,337.0 오스트리아 9.0 509.0 2,706.0 3,224.0 핀란드 0.0 71.0 2,540.0 2,611.0 스웨덴 8.0 28.0 2,030.0 2,066.0 파키스탄 57.0 0.0 2,005.0 2,062.0 벨기에 1,876.0 11.0 115.0 2,002.0 타이완 0.0 0.0 1,979.0 1,979.0 덴마크 664.0 0.0 860.0 1,524.0 콜롬비아 0.0 85.0 1,134.0 1,219.0 말레이시아 18.0 7.0 1,175.0 1,200.0 이집트 0.0 0.0 850.0 850.0 필리핀 13.0 9.0 138.0 160.0 사우디아라비아 0.0 0.0 15.0 15.0
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    47 표 3-11 국가별 채택 기술 수 및 기술 채택율 국가 채택 기술 수 기술 채택율 미국 47 56.627% 캐나다 39 46.988% 네덜란드 31 37.349% 스페인 30 36.145% 대한민국 29 34.940% 독일 28 33.735% 영국 28 33.735% 이탈리아 27 32.530% 일본 27 32.530% 스웨덴 25 30.120% 오스트레일리아 25 30.120% 프랑스 25 30.120% 러시아 24 28.916% 브라질 24 28.916% 스위스 22 26.506% 인도 20 24.096% 칠레 20 24.096% 남아프리카공화국 19 22.892% 오스트리아 17 20.482% 노르웨이 16 19.277% 싱가포르 16 19.277% 덴마크 15 18.072% 벨기에 15 18.072% 중국 15 18.072% 핀란드 14 16.867% 멕시코 13 15.663% 포르투갈 11 13.253% 폴란드 11 13.253% 나이지리아 9 10.843% 아일랜드 9 10.843% 이스라엘 9 10.843% 말레이시아 8 9.639% 필리핀 7 8.434% 홍콩 6 7.229% 그리스 5 6.024% 인도네시아 5 6.024% 타이완 4 4.819% 파키스탄 4 4.819% 콜롬비아 3 3.614% 이집트 2 2.410% 사우디아라비아 1 1.205%
  • 50.
    국가 나 사이 의미한다 보다 명 국가 정보 제 사이트 3백7십 것으로 가별 채택 기 나. 사이트별 이트 별 통 다. 사이트 명확하게 기술 1) 국가별 가별 사이트 제공 건수의 수)는 총 십만건이다. 나타났다. 기술 수 및 별 통계 통계는 총 4 별 통계를 술하였다. 사이트 당 당 평균 평균을 의 17개이고, . 즉, 한국 채택 비율에 그림 3-9 41개국의 를 통해 각 평균 정보 정보 제공 의미한다. 예 이 17개 에 속한 사 48 에 대한 차트 국가 별 기술 256개 사이 국가에 속 제공 건수 건수는 각 예를 들어, 사이트가 사이트들은 트를 [그림 술 채택 비율 이트를 고려 속한 사이트 각 국가에 속 대한민국에 제공하는 평 평균 3백 3-9]에 제시 려한 보다 트들이 제공 속한 모든 사 속한 사이 평균 정보 7십만건의 시하였다. 세부적인 공하는 기술 사이트가 제 이트의 개수 제공 건수 정보를 제 통계를 통계를 제공하는 수(국가별 는 대략 제공하는
  • 51.
    49 표 3-12 국가별평균 정보 제공 건수 및 사이트 수 국가 국가별 평균 정보제공건수 국가별 사이트 수 브라질 7,656,924.0 7 대한민국 3,662,890.5 17 그리스 3,245,871.0 2 러시아 810,294.8 9 프랑스 370,281.6 5 폴란드 300,332.8 6 스페인 101,455.3 3 캐나다 58,567.0 10 멕시코 21,962.5 2 독일 19,301.9 7 영국 16,358.9 14 노르웨이 11,288.6 5 이탈리아 9,794.1 9 오스트레일리아 9,743.3 11 홍콩 7,468.7 3 미국 6,410.9 17 포르투갈 5,954.7 7 인도네시아 5,313.8 5 이스라엘 5,226.8 6 중국 5,148.1 8 나이지리아 3,736.5 4 칠레 3,062.5 2 싱가포르 2,860.7 7 타이완 1,979.0 1 네덜란드 1,854.9 8 스위스 1,436.4 7 일본 1,400.2 11 인도 1,392.7 21 콜롬비아 1,219.0 1 말레이시아 1,200.0 1 파키스탄 1,031.0 2 벨기에 1,001.0 2 핀란드 652.8 4 오스트리아 644.8 5 아일랜드 607.5 6 남아프리카공화국 476.7 7 이집트 425.0 2 스웨덴 413.2 5 덴마크 304.8 5 필리핀 160.0 1 사우디아라비아 15.0 1 2) 국가별 데이터베이스 기술대분류 별 사이트 당 평균 정보 제공 건수 각 국가에 속한 모든 사이트가 제공하는 정보 제공 건수의 기술대분류 별 평균을 의미한다. 예를 들어, 대한민국에 속한 사이트들이 제공하는 평균 정보 제공 건수는 대략 3백 70만건이다. 이 수치를 기술대분류 별로 나누어 기술하였다.
  • 52.
    50 대한민국의 경우 총17개의 사이트들이 View 영역에서 제공하는 평균 정보 제공 건수는 대략 230만건 정도이고, Data Service 영역에서 제공하는 평균 정보 제공 건수는 대략 11만건 정도이며, Data Set 영역에서 제공하는 평균 정보 제공 건수는 대략 130만건으로 나타났다. 표 3-13 국가 별, 기술대분류 별, 평균 정보 제공 건수 국가 View Data Service Data Set 브라질 2,552,742.0 2,551,303.3 2,552,878.7 대한민국 2,267,463.9 112,661.5 1,282,765.1 그리스 0.0 0.5 3,245,870.5 러시아 419,351.9 616.3 390,326.6 프랑스 6,395.2 1,214.8 362,671.6 폴란드 8.8 0.0 300,324.0 스페인 54,074.3 150.7 47,230.3 캐나다 88.3 21,033.5 37,445.2 멕시코 10,649.5 0.0 11,313.0 독일 5,184.0 1,713.4 12,404.4 영국 228.8 39.2 16,090.9 노르웨이 6,964.4 31.8 4,292.4 이탈리아 6,897.9 504.1 2,392.1 오스트레일리아 2,241.9 50.9 7,450.5 홍콩 217.7 0.0 7,251.0 미국 685.9 756.9 4,968.1 포르투갈 1,356.6 3.0 4,595.1 인도네시아 150.2 0.0 5,163.6 이스라엘 764.2 0.0 4,462.7 중국 2,857.0 2.0 2,289.1 나이지리아 1,934.0 0.0 1,802.5 칠레 137.5 38.0 2,887.0 싱가포르 149.7 0.0 2,711.0 타이완 0.0 0.0 1,979.0 네덜란드 376.8 191.9 1,286.3 스위스 40.0 14.6 1,381.9 일본 450.2 3.1 946.9 인도 155.8 2.2 1,234.7 콜롬비아 0.0 85.0 1,134.0 말레이시아 18.0 7.0 1,175.0 파키스탄 28.5 0.0 1,002.5 벨기에 938.0 5.5 57.5 핀란드 0.0 17.8 635.0 오스트리아 1.8 101.8 541.2 아일랜드 114.7 0.2 492.7 남아프리카공화국 73.7 44.4 358.6 이집트 0.0 0.0 425.0 스웨덴 1.6 5.6 406.0 덴마크 132.8 0.0 172.0 필리핀 13.0 9.0 138.0 사우디아라비아 0.0 0.0 15.0
  • 53.
    사이 ‘OECD 분석하여 차이점을 기술 건수를 구하여 [그림 기술이 해석된다 사이 Text > 3) 사이트의 이트의기술 D비회원국 여 세 가지 을 기술하였 가) 전체 술 별 정보 해당 사이 계산하였다 림 3-10]을 총 256개 다. 이트 당 가장 > Excel > G 의 기술 별 별 정보 제 기준’으로 기준에 따 였다. 기준, 사이트 제공 건수 트의 전체 다. 을 보면 P 개 사이트를 장 많은 비율 Grid > Map 그림 3-10 정보 제공 제공 건수 평 로 나누어 른 사이트의 트 기술 별 수 평균 비 정보 제공 DF가 33.8 를 고려했을 율을 차지하 의 순서로 0 전체 기준, 51 건수 평균 평균 비중을 제시한 뒤 의 기술 별 정보 제공 비중은, 사이 건수로 나 870%로 가 때, 평균 하는 기술의 나타났다. 기술 별 정 비중 을‘전체 기 뒤, 세 가지 정보 제공 공 건수 평균 이트에서의 나눈 값을 전 가장 많은 비 33.870% Top 5는 보 제공 건수 기준’,‘OE 지 기준에 따 건수 평균 균 비중 해당 기술 전체 사이트 비율을 보였 의 비율을 비율이 큰 수 평균 비중 ECD회원국 따른 비교 비중 간의 술 기반 정보 트에 대해 평 였는데, 이는 보인다는 큰 순서대로 중 기준’, 결과를 유의한 보 제공 평균치를 는 PDF 의미로 PDF >
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    사이 포함될 11]을 OECD회 보인다는 사이 Text > 사이 포함될 12]를 OECD비 보인다는 나) OECD 그림 이트의기술 사이트의 보면 PDF 회원국에 속 는 의미로 해 이트 당 가장 > Excel > M 다) OECD 이트의 기술 사이트의 보면 PDF 비회원국에 는 의미로 해 D회원국 기 림 3-11 OE 별 정보 제 수를 OEC F가 30.79 속한 총 1 해석된다. 장 많은 비율 Map > CSV D비회원국 기 별 정보 제 수를 OEC F가 40.63 속한 총 해석된다. 준, 사이트 CD회원국 기 제공 건수 평 CD회원국에 96%로 가 76개의 사 율을 차지하 V의 순서로 기준, 사이트 제공 건수 평 CD비회원국 34%로 가 80개의 사 52 기술 별 정 기준, 기술 별 평균 비중(전 에 속한 국 가장 많은 사이트를 고 하는 기술의 나타났다. 트 기술 별 평균 비중(전 국에 속한 가장 많은 사이트를 고 정보 제공 건 별 정보 제공 전체)와 계산 가 사이트들 비율을 보 고려했을 때 Top 5는 정보 제공 전체)와 계산 국가 사이트 비율을 보 고려했을 때 건수 평균 건수 평균 비 산 방법은 동 들로 제한하 보였는데, 이 때, 평균 30 비율이 큰 건수 평균 산 방법은 동 트들로 제한 보였는데, 이 때, 평균 40 비중(OECD 비중 동일하지만 하였다. [그 이는 PDF 0.796%의 큰 순서대로 균 비중 동일하지만 한한다. [그 이는 PDF 0.634%의 D회원국) 만 계산에 그림 3- 기술이 비율을 PDF > 만 계산에 그림 3- 기술이 비율을
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    사이 Text > ‘전 사이트 별 정보 상호비 어떤 차 순위 OEC OECD 세 가 가지 비 이트 당 가장 > Grid > Ex 그림 라) 전체 전체 기준, 기술 별 정 보 제공 건수 비교 분석을 차이를 보이는 위 Top 5 전체 CD 회원국 D 비회원국 가지 기준에 비교 모두 P 장 많은 비율 xcel > CSV 3-12 OEC 기준, OECD 사이트 기술 정보 제공 건 수 평균 비 을 통해‘사 는지를 제시 표 3-14 1 PDF(33.870 PDF(30.796 PDF(40.634 에 따른 비교 PDF와 Tex 율을 차지하 V의 순서로 CD비회원국 D회원국 기 술 별 정보 건수 평균 비중’을 비 이트 기술 시하였다. 전체, OECD 0%) Text(1 6%) Text(1 4%) Text(1 교에서 가장 xt 기술이 가 53 하는 기술의 나타났다. 기준, 기술 별 기준, OECD 보 제공 건수 비중’그리 교하여 이 별 정보 D회원국, OEC 2 2.652%) Ex 0.998%) Ex 6.290%) Gr 장 큰 비중을 가장 많은 비 Top 5는 별 정보 제공 비회원국 기 수 평균 비 리고‘OECD 들 세 가지 제공 건수 CD비회원국 3 xcel(9.598%) cel(10.974%) rid(10.587%) 을 차지하는 비중을 차지 비율이 큰 공 건수 평균 기준 간의 비 비중’과‘O D비회원국 지 기준에 평균 비중 간의 비교 4 Grid(7.081 Map(6.328 Excel(6.572 는 기술 Top 지하고 있음을 큰 순서대로 비중 비교 OECD회원국 기준, 사이 대한 비교 중’이 기준 1%) Map(5 8%) CSV(5 2%) CSV(4 p 5를 살펴 을 알 수 있 PDF > 국 기준, 트 기술 들 간의 에 따라 5 5.529%) 5.598%) 4.487%) 보면 세 있다.
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    54 OECD회원국과 OECD비회원국간의 차이를살펴보면 OECD회원국에는 Map기술이 포함되어 있고, OECD비회원국에는 Grid 기술이 포함 되어 있다. 또한, Excel 기술은 순위의 차이는 있지만 OECD회원국과 OECD비회원국 모두 높은 비중을 차지하는 것으로 나타났다. 기술명 옆의 괄호안의 숫자는 해당 기술이 차지하는 비중을 나타내며 가장 많은 비중을 차지한 PDF 기술의 경우‘전체 기준’,‘OECD회원국 기준’,‘OECD비회원국 기준’에서 각각 33.870%, 30.796%, 40.634%의 비중을 차지하는 것으로 나타났다. OECD회원국이든 OECD비회원국이든 비중이 가장 높은 상위 2가지 기술은 PDF와 Text로 모두 동일했지만 비중을 고려했을때에는 다소 차이를 보였다. OECD회원국과 OECD비회원국 모두 PDF가 가장 높은 비중을 차지하긴 하지만 OECD회원국의 PDF 기술 비중이 상대적으로 OECD비회원국의 PDF기술 비중보다 낮게 나타났다. 또한, OECD회원국의 Text기술 비중 역시 OECD비회원국의 Text기술 비중보다 상대적으로 낮게 나타났다. 반면에 OECD회원국의 Excel 기술에 대한 비율은 OECD비회원국의 Excel 기술 비율보다 상대적으로 높고, CSV 기술의 경우 비슷한 것으로 나타났다. OECD비회원국의 상위 5가지 기술 중 PDF, Text 기술의 비중을 합한 값은 56.924%으로 나타났고, 이들 기술에 대한 OECD비회원국의 비중의 합은 41.794%로 나타났다. 이는 OECD비회원국들이 OECD회원국보다 PDF, Text 기술에 대한 의존도가 굉장히 높음을 의미한다. 더불어 OECD비회원국들의‘기술 별 정보 제공 평균 비중’은 총 83개 기술 중 2개 기술이 무려‘약 57%’를 차지하므로, 다른 기술들 보다 이 두 기술에 너무 편중되어 있는 것으로 나타났다. 표 3-15 XML, REST, JSON 기술 간의 비교 기술명 XML REST JSON 전체 2.722 1.918 기타 OECD 회원국 3.320 2.374 1.144 OECD 비회원국 1.406 기타 기타 XML과 REST 그리고 JSON 기술만 별도로 추출하여 비교하면 XML기술의 OECD회원국 비중은 3.320%로 OECD비회원국 1.406%보다 상대적으로 높다. 또한, OECD회원국에서 차지하는 REST와 JSON 기술의 비중은 각각 2.374%, 1.144%로
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    나타났지 OECD비 있다. 기술 ‘OECD 분석하여 기술하였 전체 수)로 있는 지 총 2 Grid> 보였고, Map, G 지만 OEC 비회원국에서 4) 기술 별 술 별 사 D비회원국 여 세 가지 였다. 가) 전체 체 기준, 기술 얻어진다. 지를 나타내는 256개 사이 > CSV’의 약 45%를 Grid, CSV 기 CD비회원국 서 REST와 별 사이트에서 사이트에서의 기준’으로 기준에 따 기준, 기술 술 별 사이트 즉, 각각의 는 비율이다 이트들이 가 순으로 나 를 보인 Ex 기술은 약 그 국에서는 비 와 JSON 기 서의 채택 비 의 채택 로 나누어 따른 기술 별 별 사이트 트에서의 채 기술이 전 다. 가장 많이 채 나타났다. 이 xcel 기술이 30%의 비율 그림 3-13 기 55 비중이 너무 기술이 차지 비율 비율을‘전 제시한 뒤 별 사이트에 에서의 채택 채택 비율은 전체 256개 채택한 기술 이 중, PDF 이 2위로 나 율을 차지하 기술 별 사이 무 작아 지하는 비중 전체 기준 뒤, 세 가지 에서의 채택 택 비율 은(채택 사이 개 사이트들 의 Top 5는 F 기술이 나타났다. 순 하는 것으로 이트 채택 비율 기타로 분 중은 매우 준’,‘OECD 지 기준에 따 비율 간의 이트 수 * 1 들에 의해서 는‘PDF > 약 67%로 순서대로 3, 나타났다. 율 분류 되었다 미비하다고 D회원국 따른 비교 의 유의한 차 100 / 전체 얼마나 채 > Excel > 로 압도적인 , 4, 5위를 다. 즉, 고 할 수 기준’, 결과를 차이점을 사이트 채택되고 Map > 우위를 차지한
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    OEC OECD회 OECD회 OEC > Map 우위를 차지한 OEC OECD비 OECD비 비율이다 나) OECD CD회원국 회원국사 회원국에 속 CD회원국에 > CSV > 보였고, 약 Map, CSV 다) OECD CD비회원국 비회원국 비회원국에 다. D회원국 기준 기준, 기술 사이트 수( 속한 사이트들 에 속한 사이 > ZIP’의 약 50%를 V, ZIP 기술 그림 3-14 D비회원국 기 국 기준, 기 사이트 수 속한 사 준, 기술 별 술 별 사이트 (176개 사 들에 의해서 이트들이 가 순으로 나 보인 MAP 술은 약 35% 4 OECD회원 기준, 기술 술 별 사이 수(80개 사 이트들에 56 별 사이트에서 트에서의 채 사이트))로 서 얼마나 채 가장 많이 채 나타났다. 이 P 기술이 2 %의 비율을 국 기준, 기술 별 사이트 이트에서의 사이트))로 의해서 얼 서의 채택 채택 비율은 얻어 진 채택되고 있 채택한 기술의 중, PDF 2위로 나타 차지하는 술 별 사이트 에서의 채택 채택 비율은 얻어 진 얼마나 채택 비율 은(채택 사이 진다. 즉, 있는 지를 나 의 Top 5는 기술이 약 났다. 순서 것으로 나타 트 채택 비율 택 비율 은(채택 사 진다. 즉, 택되고 있는 이트 수 * 각각의 나타내는 비 는 ‘PDF > 약 68%로 압 대로 3, 4 타났다. 사이트 수 * 각각의 는 지를 나 100 / 기술이 율이다. > Excel 압도적인 , 5위를 100 / 기술이 나타내는
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    OEC > Exce 우위를 나타났다 비율을 ‘전 사이트에 비율’을 ‘기술 제시한다 세 가 가지비 OEC ZIP기술 또한, 순 CD비회원국 el > Map > 보였고, 약 다. 순서대로 차지하는 것 라) 전체 전체 기준, 에서의 채택 을 비교하여 별 사이트 다. 가지 기준에 비교 모두 P CD회원국과 술이 포함되 순위의 차이 그림 3-15 국에 속한 사 > Text’의 약 38%를 로 4, 5위 것으로 나타 기준, OECD 기술 별 사 택 비율’그 여 이들 세 트에서의 채 에 따른 비교 PDF기술이 과 OECD비 되어 있고, O 이는 있지만 OECD비회원 사이트들이 의 순으로 나 보인 Grid기 를 차지한 타났다. D회원국 기 사이트에서 그리고‘OE 세 가지 기준 택 비율’이 교에서 가장 가장 많은 회원국간의 OECD비회원 만 PDF기술 57 원국 기준, 기 가장 많이 나타났다. 이 기술이 2위 Map과 T 기준, 비OEC 의 채택 비 ECD비회원국 준에 대한 이 기준에 장 큰 비율을 채택 비율을 의 차이를 살 원국에는 G 술과 Excel 기술 별 사이트 채택한 기술 이 중, PDF 위, 약 35% Text 기술은 CD회원국 기 비율’과‘O 국 기준, 기 비교들 간 따라 어떤 을 차지하는 을 보이는 것 살펴보면 O Grid기술과 기술이 OE 트 채택 비율 술의 Top F 기술이 약 를 보인 E 은 각각 2 기준 간의 비 OECD회원국 기술 별 사 간의 상호 떤 유의한 차 는 기술 Top 것을 알 수 OECD회원국 Text기술이 ECD회원국과 율 5는‘PDF 약 64%로 압 Excel기술이 2%, 21% 비교 국 기준, 기 사이트에서의 비교 분석을 차이를 보이 p 5를 살펴 수 있다. 국에는 CSV 이 포함되어 과 OECD비 > Grid 압도적인 이 3위로 정도의 기술 별 의 채택 을 통해 이는지를 보면 세 V기술과 어 있다. 비회원국
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    58 모두에서 높은 채택비율을 차지하는 것으로 나타났다. 세 가지 기준에 따른 비교 모두 PDF와 Excel이 높은 채택 비율을 차지하는 것으로 나타났다. 표 3-16 전체, OECD회원국, OECD비회원국 간의 비교 순위 Top 5 1 2 3 4 5 전체 PDF(67%) Excel(45%) Map(31%) Grid(31%) CSV(30%) OECD 회원국 PDF(68%) Excel(50%) Map(35%) CSV(35%) ZIP(34%) OECD 비회원국 PDF(64%) Grid(38%) Excel(35%) Map(22%) Text(21%) 기술명 옆의 괄호안의 숫자는 해당 기술이 차지하는 채택 비율을 나타내며 가장 많은 채택 비율을 차지한 PDF의 경우‘전체 기준’,‘OECD회원국 기준’,‘OECD비회원국 기준’에서 각각 약 67%, 68%, 64%의 채택 비율을 차지하는 것으로 나타났다. OECD회원국에서 채택 비율이 가장 높은 상위 2가지 기술은 PDF와 Excel이고, OECD비회원국에서 비중이 가장 높은 상위 2가지 기술은 PDF와 Grid이다. 하지만, OECD비회원국의 Top 3는 Excel 기술을 포함하며 상위 2위에 랭크된 Grid 기술과의 채택 비율 격차는 불과 3%이다. 이는 OECD회원국과 OECD비회원국 모두 PDF기술과 Excel기술의 채택 비율이 높다는 것을 의미한다. OECD회원국과 OECD비회원국 모두 PDF기술이 가장 높은 순위에 랭크되었는데, OECD회원국의 PDF 기술 채택 비율이 상대적으로 OECD비회원국의 PDF 기술 채택 비율보다 높다. 또한, OECD회원국의 Text 기술 비중은 앞서 제시한 차트를 보면, 9위에 랭크되어있으며 약 19%정도의 채택 비율을 보인다. 이는 OECD비회원국의 Text 기술 채택 비율이 OECD회원국의 채택 비율보다 상대적으로 높다는 것을 의미한다. 전체적으로 살펴보면 세 가지 기준에서 모두 PDF 기술의 채택 비율이 압도적으로 높은 것으로 나타났다. 5) 기술 별 사이트에서의 상대적 채택 비율 기술 별 사이트에서의 상대적 채택 비율을‘전체 기준’,‘OECD회원국 기준’, ‘OECD비회원국 기준’으로 나누어 제시한 뒤, 세 가지 기준에 따른 비교 결과를
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    분석하여 차이점을 전체 대한 비 예를 들 1/80의 선택된 기술별 총 2 Grid’의 13.202 Map, G 여 세 가지 을 기술하였 가) 전체 체 기준, 기술 비율값(해당 들어 A라는 값이 할당 각 기술들 별 전체 평균 그 256개 사이 의 순으로 2%를 보인 Grid 기술은 지 기준에 따 였다. 기준, 기술 술 별 사이 당 기술 채택 사이트가 당된다. 마 은 모두 1/ 균(총 256개 그림 3-16 전 이트들의 상대 나타났다. Text 기술 은 각각 8 따른 기술 별 사이트 트에서의 상 택 건수 / 총 80개의 찬가지로 /50의 값을 개 사이트)을 전체 기준, 기 대적 채택 이 중, PD 술이 2위로 8.381%, 7 59 별 사이트 에서의 상대 상대적 채택 전체 기술 의 기술을 선 B라는 사이 을 갖는다. 이 을 구하였다 기술 별 사이트 비율의 To DF 기술이 나타났다. 7.030%, 6 에서의 상대 대적 채택 비 택 비율은, 채택 건수 선택했다면 이트가 총 이렇게 얻어 다. 트에서의 상대 p 5는 ‘PD 22.837% 순서대로 .074%의 대적 채택 비율 각 사이트 수)들에 대한 선택된 각 50개의 기 진 각 기술 대적 채택 비 DF > Text 로 압도적인 3, 4, 5위 상대적 채택 비율 간의 당 채택한 한 전체 평 각 기술들에 기술을 선택 술의 값을 활 비율 t > Excel > 인 우위를 위를 차지한 택 비율을 유의한 기술에 평균이다. 는 모두 택했다면 활용하여 > Map > 보였고, Excel, 보이는
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    것으로 50%를 OEC 사이트에 사이트를 제한하였 총 1 ZIP’의 보였고, Excel, 것으로 나타났다. 상회하는 나) OECD CD회원국 에서의상대 를 전체 였다. 그림 3 176개 사이 의 순으로 11.357% Map, ZIP 나타났다. 또한 PDF 것으로 나타 D회원국 기준 기준, 기술 대적 채택 256개 사 3-17 OECD 이트들의 상대 나타났다. %를 보인 T 기술은 각 , Text, Ex 타났다. 준, 기술 별 별 사이트 비율과 동일 이트가 아 D회원국 기준 대적 채택 이 중, PD Text 기술이 각 8.633% 60 xcel, Map, 별 사이트에서 트에서의 상 일한 방법으 아닌 OECD 준, 기술 별 사 비율의 To DF 기술이 이 2위로 나 %, 7.962%, Grid 기술 서의 상대적 상대적 채택 으로 얻어 진 D회원국에 사이트에서의 p 5는 ‘PD 19.953% 나타났다. 순 , 5.291%의 술 형식의 상 적 채택 비율 비율은, 전 진다. 하지만 속한 총 상대적 채택 DF > Text %로 가장 순서대로 3, 의 상대적 채 상대적 채택 율 전체 기준 만, 계산시 176개 사 택 비율 t > Excel > 많은 채택 , 4, 5위를 채택 비율을 비중이 기술 별 고려된 사이트로 > Map > 비율을 차지한 을 보이는
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    PDF 것으로 OEC 사이트에 사이트를 제한하였 총 8 DOC’ 보였고, Grid, E 보이는 F,Text, E 나타났다. 다) OECD CD비회원국 에서의 상대 를 전체 2 였다. 그림 3 80개 사이트 의 순으로 17.262% Excel, DO 것으로 나타 Excel, Ma D비회원국 기 국 기준, 기술 대적 채택 비 256개 사이 -18 OECD비 트들의 상대 나타났다. %를 보인 T OC 기술은 타났다. p, ZIP 기 기준, 기술 술 별 사이 비율과 동일 이트가 아 비회원국 기준 대적 채택 비 이 중, P Text 기술이 각각 8.9 61 술 형식의 별 사이트 트에서의 상 일한 방법으 닌 OECD 준, 기술 별 비율의 Top PDF 기술이 이 2위로 나 982%, 7.8 상대적 채 에서의 상대 상대적 채택 으로 얻어 진 비회원국에 사이트에서의 5는‘PDF 이 29.181% 나타났다. 순 26%, 5.32 채택 비중이 대적 채택 비 택 비율은, 전 진다. 하지만 속한 총 의 상대적 채 F > Text > %로 가장 순서대로 3, 28%의 상 50%를 상 비율 전체 기준 만, 계산 시 총 80개 사 채택 비율 > Grid > E 많은 채택 , 4, 5위를 대적 채택 상회하는 기술 별 고려된 사이트로 Excel > 비율을 차지한 비율을
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    62 PDF 기술이 29.181%의채택 비율을 차지했다는 의미는 평균적으로 29개의 기술을 채택한 사이트들은 반드시 PDF 기술을 채택하고 있음을 의미한다. 라) 전체 기준, OECD회원국 기준, 비OECD회원국 기준 간의 비교 ‘전체 기준, 기술 별 사이트에서의 상대적 채택 비율’과‘OECD회원국 기준, 기술 별 사이트에서의 상대적 채택 비율’그리고‘OECD비회원국 기준, 기술 별 사이트에서의 상대적 채택 비율’을 비교하여 이들 세 가지 기준에 대한 비교들 간의 상호 비교 분석을 통해‘기술 별 사이트에서의 상대적 채택 비율’이 기준에 따라 어떤 유의한 차이를 보이는지를 분석하였다. 세 가지 기준에 따른 비교에서 가장 큰 상대적 채택 비율을 차지하는 기술 Top 5를 살펴보면 세 가지 기준 비교 모두에서, PDF기술이 가장 많은 상대적 채택 비율을 보였고, Text기술이 2순위를 보였다. OECD회원국과 OECD비회원국간의 차이를 살펴보면 OECD회원국에는 MAP기술과 ZIP기술이 포함되어 있고, OECD비회원국에는 Grid기술과 DOC기술이 포함되어 있다. 또한, Excel기술은 OECD회원국에서는 3위를, OECD비회원국에서는 4위를 차지하였다. 표 3-17 전체, OECD회원국, OECD비회원국 간의 비교 순위 Top 5 1 2 3 4 5 전체 PDF(22.837%) Text(13.202%) Excel(8.381%) Map(7.030%) Grid(6.074%) OECD 회원국 PDF(19.953%) Text(11.357%) Excel(8.633%) Map(7.962%) ZIP(5.291%) OECD 비회원국 PDF(29.181%) Text(17.262%) Grid(8.982%) Excel(7.826%) DOC(5.328) 기술명 옆의 괄호안의 숫자는 해당 기술이 차지하는 비중을 나타내며 가장 많은 비중을 차지한 PDF의 경우‘전체 기준’,‘OECD회원국 기준’,‘OECD비회원국 기준’에서 각각 22.837%, 19.953%, 29.181%의 비중을 차지하는 것으로 나타났다. 기술 별 사이트에서의 채택 비율과 기술 별 사이트에서의 상대적 채택 비율을 비교함으로써 두 채택 비율간의 유의한 차이를 기술하였다. 두 가지 기준에서 모두 1위를 차지한 PDF기술의 경우 OECD회원국의‘기술 별
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    63 사이트에서의 채택 비율’이OECD비회원국의‘기술 별 사이트에서의 채택 비율’보다 높다. 하지만‘기술 별 사이트에서의 상대적 채택 비율’은‘기술 별 사이트에서의 채택 비율’과는 정 반대의 양상을 보인다. 이는 OECD회원국들의 68%가 PDF기술을 채택하고는 있지만(‘기술 별 사이트에서의 채택 비율’), 상대적으로 OECD비회원국보다는 PDF기술에 대한 기술 채택 의존도가 덜함을 의미한다. 마찬가지로, OECD비회원국의 PDF기술의‘기술 별 사이트에서의 채택 비율’은 64%로 OECD회원국 보다 낮지만‘기술 별 사이트에서의 상대적 채택 비율’은 29%로 20%인 OECD회원국에 비해 PDF기술에 대한 기술 채택 의존도가 높다. 표 3-18 채택 비율과 상대적 채택 비율 기준 기술별 사이트에서의 채택 비율 기술별 사이트에서의 상대적 채택 비율 순위 Top 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 전체 PDF (67%) Excel (45%) Map (31%) Grid (31%) CSV (30%) PDF (23%) Text (13%) Excel (8%) Map (7%) Grid (6%) OECD 회원국 PDF (68%) Excel (50%) Map (35%) CSV (35%) ZIP (34%) PDF (20%) Text (11%) Excel (9%) Map (8%) ZIP (5%) OECD 비회원 국 PDF (64%) Grid (38%) Excel (35%) Map (22%) Text (21%) PDF (29%) Text (17%) Grid (9%) Excel (8%) DOC (5%) OECD비회원국의 경우 상대적으로 PDF기술과 Text기술에 대한 기술 채택 의존도가 높다. 다. BRM별 통계 16가지 BRM기준에 대한‘정보 제공 건수’와‘전체 대비 비중’을 BRM항목별로 제시하였다. 재정경제 항목에 속한 총 정보 제공 건수는 108,000,515건이고, 이는 총 16개 항목에 속한 총 정보 제공 건수인 128,773,199 대비 83.9%(전체 대비 비중)에 해당한다.
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    64 표 3-19 BRM항목 별 정보 제공 건수 및 비중 BRM 항목 정보 제공 건수 전체 대비 비중 재정경제 108,000,515 83.9% 서비스제공지원 9,712,018 7.5% 과학기술 7,655,710 5.9% 보건 1,417,927 1.1% 정부자원관리 918,858 0.7% 공공질서 519,323 0.4% 농림수산 130,503 0.1% 문화관광 115,867 0.1% 국토개발 SOC 110,850 0.1% 환경관리 107,590 0.1% 교육 65,173 0.1% 상공업발전 17,736 0.0% 운송교통 624 0.0% 정보통신 394 0.0% 복지 96 0.0% 외교통일 15 0.0% 총 계 128,773,199 100.0% 제 3 절 국가간 비교 분석을 통한 유망 데이터베이스 활용 기술 도출 ‘3.2 기술기반 정보 제공 현황 조사’에서 기술한 데이터베이스 기술의 기초 통계에서는 현재 가장 보편적이고 보급률이 높은 기술만이 조명되는 문제점이 있다. 이에 따라 기술대분류별과 기술소분류별에 따른 분류 체계를 활용하여 보다 체계적이고 명확한 분석의 필요성이 대두되었고, 이를 해소하기 위해 기술분류별(대분류, 소분류)에 따른 차이 분석을 수행함으로써 제기된 문제점을 해결함과 동시에 선진 기술 및 최근 동향을 파악하고자 하였다. 기술분류별 비교는 기술대분류별 비교와 기술소분류별 비교로 이루어진다. 기술대분류별 비교는 국가기준과 사이트기준으로 구성되는데, 이들 두 가지 기준은 각각 OECD기준, ODI기준, 정부자원관리(BRM)기준으로 나누어진다. 기술소분류별 비교 역시 기술대분류별과 동일하게 국가기준, 사이트기준으로 구성되는데, 이들 각 기준 역시 OECD기준, ODI기준, 정부자원관리(BRM)기준으로 구성되었다. 하지만 기술소분류의 경우 OECD기준, ODI기준, 정부자원관리(BRM)기준 마다 세 가지 관점이 존재함으로 View영역, DataService영역, DataSet영역으로 나누어 비교하였다.
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    65 세 가지 기준에대한 비교에서 OECD기준은 OECD국가와 비OECD국가 간의 비교를, ODI기준은 ODI상위권, 중위권 및 하위권간의 비교를, 정부자원관리(BRM)기준은 정부자원관리와 비정부자원관리 간의 비교를 의미한다. 추가적으로 정부자원관리에 속한 대부분의 사이트들은 Open Government 이슈와 긴밀하게 연결된 특징을 갖는다. 1. 기술대분류별 비교 기술대분류별 비교는 국가기준과 사이트기준으로 구성되었다. 또한, 국가 기준과 사이트 기준은 각각 세 가지 기준(OECD기준, ODI기준, 정부자원관리(BRM)기준)으로 구성되었다. 가. 국가기준 비교 국가기준에 따라 OECD기준, ODI기준, 정부자원관리(BRM)기준 별로 기술대분류별 비교를 제시하였다. 세 가지 기준(OECD기준, ODI기준, 정부자원관리(BRM)기준)은 모두 국가기반의 ‘채택 비율 차이’로 분석되는데, ‘채택 비율 차이’는 각 기준에 따른 채택 비율의 차로 얻어진다. 1) OECD기준 OECD기준, 기술대분류별 기술 채택 국가 수와 채택 비율 그리고 기준에 따른 채택 비율 차이를 제시하였다. 전체 41개국 중, DataService기술에 속한 총 26개 세부 기술 중 적어도 1개의 기술을 채택한 국가 수는 29개 국가이며, 전체(41개국) 대비 채택 비율은 70.73%이다. OECD회원국에 속한 총 25개국 중, DataService기술에 속한 총 26개 세부 기술 중 적어도 1개의 기술을 채택한 국가 수는 21개 국가이고, 전체(총25개국) 대비 채택 비율은 84%이다. 마찬가지로 OECD비회원국에 속한 총 16개국 중, DataService기술을 채택한 국가 수는 총 8개국이고, 전체(총16개국) 대비 채택 비율은 50%이다. View기술과 DataSet기술의 분석은 DataService기술과 동일하다.
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    66 표 3-20 기술대분류별비교 기술 전체(41 개국) OECD 채택 비율 차이 회원국(25 개국) 비회원국(16 개국) 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 DataService 29 70.73% 21 84.00% 8 50.00% 34.00% View 35 85.37% 23 92.00% 12 75.00% 17.00% DataSet 41 100.00% 25 100.00% 16 100.00% 0.00% ‘채택 비율 차이’는 각 기술별로‘OECD회원국의 채택 비율 - OECD비회원국의 채택 비율’로 얻어지며, 이렇게 얻어진‘채택 비율 차이’는 OECD회원국과 OECD비회원국간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. 예를 들어 DataService기술의 채택 비율 차이는 34%이다. 이는 OECD회원국의 DataService기술 채택 비율이 OECD비회원국의 DataService기술 채택 비율보다 34% 높다는 것을 의미한다. 즉, OECD회원국과 OECD비회원국간에는 DataService기술에 있어서 34%의 상호 격차를 보이는 것으로 나타났다. DataService기술의 채택 비율 차이는 34%, View기술의 채택 비율 차이는 17%, DataSet기술의 비율 차이는 0%로, DataService기술의 채택 비율 차이가 View, DataSet기술의 채택 비율 차이보다 상당히 크다. 이는 DataService분야의 기술이 향후 주목해야 할 기술대분류임을 시사한다. 2) ODI 기준 ODI 기준, 기술대분류별 기술 채택 국가 수와 채택 비율 그리고 기준에 따른 채택 비율 차이를 제시하였다. 전체 41개국에 대한 채택 국가 수와 채택 비율은 OECD기준과 동일하다. ODI상위권에 속한 총 14개국 중, DataService기술에 속한 총 26개 세부 기술 중 적어도 1개의 기술을 채택한 국가 수는 13개 국가이고, 전체(총14개국) 대비 채택 비율은 92.86%이다. 마찬가지로 ODI중위권에 속한 총 14개국 중, DataService기술을 채택한 국가 수는 총 9개국이고, 전체(총14개국) 대비 채택 비율은 64.29%이다. 또한, ODI하위권에 속한 총 13개국가 중, DataService기술을 채택한 국가수는 7개이고, 전체 대비(총13개국) 채택 비율은 53.85%이다.
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    67 View기술과 DataSet기술의 분석은DataService기술과 동일하다. 표 3-21 ODI 기준, 기술대분류별 비교 기술 전체(41 개국) ODI 채택 비 율 차이 (상-하) 상(14 개국) 중(14 개국) 하(13 개국) 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 DataService 29 70.73% 13 92.86% 9 64.29% 7 53.85% 39.01% View 35 85.37% 13 92.86% 13 92.86% 9 69.23% 23.63% DataSet 41 100.00% 14 100.00% 14 100.00% 13 100.00% 0.00% ‘채택 비율 차이’는 각 기술별로‘ODI상위국 채택 비율 - ODI하위국 채택 비율’로 얻어지며, 이렇게 얻어진‘채택 비율 차이’는 ODI상위국과 ODI하위국간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. 예를 들어 DataService기술의 채택 비율 차이는 39.01%이다. 이는 ODI상위국의 DataService기술 채택 비율이 ODI하위국의 DataService기술 채택 비율보다 39.01% 높다는 것을 의미한다. 즉, ODI상위국과 ODI하위국간에는 DataService기술에 있어서 39.01%의 상호 격차를 보이고 있다. DataService기술과 View기술 그리고 DataSet기술의 채택 비율 차이는 각각 39.01%, 23.63%, 0%로, DataService기술의 채택 비율 차이가 View, DataSet기술의 채택 비율 차이보다 상당히 크다. 이는 DataService분야의 기술이 향후 주목해야 할 기술대분류임을 시사한다. 3) 정부자원관리(BRM)기준 정부자원관리(BRM)기준, 기술대분류 별 기술 채택 국가 수와 채택 비율 그리고 기준에 따른 채택 비율 차이를 제시하였다. 전체 41개국에 대한 채택 국가 수와 채택 비율은 OECD기준과 동일하다. BRM기준에 따라 분류된 총 256개 각 사이트들은 모두 임의의 하나의 국가에 속한 사이트들이다. 따라서 하나의 국가는 정부자원관리에 속한 사이트를 보유 할 수도 있고, 그렇지 않을 수도 있다. 더불어 정부자원관리와 비정부자원관리 모두에 속한 사이트를 보유할 수도 있다. 이에 따라 정부자원관리와 비정부자원관리를 구분할 시에는 국가의 중복을 허용한다. 물론 총 국가 수가 41개국인 사항은 변하지 않는다.
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    68 정부자원관리에 속한 총30개국 중, DataService기술에 속한 총 26개 세부 기술 중 적어도 1개의 기술을 채택한 국가 수는 25개 국가이고, 이는 전체(총30개국) 대비 83.33%에 해당한다. 또한, 비정부자원관리에 속한 총 37개국 중, DataService기술을 채택한 국가 수는 총 18개국이며, 이는 전체 비정부자원관리에 속한 국가 수 대비 48.65%에 해당하는 수치이다. 표 3-22 정부자원관리(BRM) 기준, 기술대분류 별 비교 기술 전체(41 개국) 정부자원관리(30 개국) 비정부자원관리(37 개국) 채택 비율 차이채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 DataService 29 70.73% 25 83.33% 18 48.65% 34.68% DataSet 41 100.00% 30 100.00% 37 100.00% 0.00% View 35 85.37% 21 70.00% 33 89.19% -19.19% ‘채택 비율 차이’는 각 기술별로‘정부자원관리 채택 비율 - 비정부자원관리 채택 비율’로 얻어지며, 이렇게 얻어진‘채택 비율 차이’는 정부자원관리 항목에 속한 국가들과 비정부자원관리 항목에 속한 국가들간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. 예를 들어 DataService기술의 채택 비율 차이는 34.68%이다. 이는 정부자원관리의 DataService 채택 비율이 비정부자원관리의 DataService 채택 비율보다 34.68% 높다는 것을 의미한다. 즉, 정부자원관리와 비정부자원관리간에는 DataService기술에 있어서 34.68%의 상호격차를 보이고 있다. DataService기술과 View기술 그리고 DataSet기술의 채택 비율 차이는 각각 34.68%, 0%, -19.19%로, DataService기술의 채택 비율 차이가 View, DataSet기술의 채택 비율 차이보다 상당히 크다. 이는 DataService분야의 기술이 향후 주목해야 할 기술대분류임을 시사한다. 나. 사이트 기준 비교 사이트 기준에 따라 OECD기준, ODI기준, 정부자원관리(BRM)기준 별로 기술대분류 별 비교를 제시하였다. 세 가지 기준(OECD기준, ODI기준, 정부자원관리(BRM)기준)은 모두 사이트기반의‘채택 비율 차이’로 분석되는데,‘채택 비율 차이’는 각 기준에 따른 채택 비율의 차로 얻어 진다.
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    69 1) OECD기준 OECD기준, 기술대분류별 기술 채택 사이트 수와 채택 비율 그리고 기준에 따른 채택 비율 차이를 제시하였다. 전체 256개 사이트 중, DataService기술에 속한 총 26개 세부 기술 중 적어도 1개의 기술을 채택한 사이트 수는 72개 사이트이고, 이는 전체(총256개 사이트) 대비 28.13%에 해당하는 수치이다. OECD회원국에 속한 총 176개 사이트 중에서 DataSerivce기술에 속한 총 26개 세부 기술 중 적어도 1개의 기술을 채택한 사이트 수는 57개이고, 이는 전체(총176개 사이트) 대비 32.39%에 해당하는 수치이다. 마찬가지로 OECD비회원국에 속한 총 80개 사이트 중, DataService기술을 채택한 사이트 수는 총 15개이며, OECD비회원국 전체 사이트 수(총80개 사이트) 대비 18.75%를 차지하고 있다. View기술과 DataSet기술의 분석은 DataService기술과 동일하다. 표 3-23 OECD 기준, 기술대분류 별 비교 기술 전체(256 개) OECD 채택 비율 차이 회원국 사이트(176 개) 비회원국 사이트(80 개) 채택 사이트 수 채택 비율 채택 사이트 수 채택 비율 채택 사이트 수 채택 비율 DataService 72 28.13% 57 32.39% 15 18.75% 13.64% DataSet 215 83.98% 152 86.36% 63 78.75% 7.61% View 160 62.50% 109 61.93% 51 63.75% -1.82% ‘채택 비율 차이’는 각 기술 별로‘OECD회원국 사이트의 채택 비율 - OECD비회원국 사이트의 채택 비율’로 얻어 지며, 이렇게 얻어진‘채택 비율 차이’는 OECD회원국과 OECD비회원국간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. 예를 들어 DataService기술의 채택 비율 차이는 13.64%를 보였다. 이는 OECD회원국의 DataService기술 채택 비율이 OECD비회원국의 DataService기술 채택 비율보다 13.64% 높다는 것을 의미한다. 즉, OECD회원국과 OECD비회원국간에는 DataService기술에 있어서 13.64%의 상호 격차를 보이는 것으로 나타났다. DataService기술의 채택 비율 차이는 13.64%, View기술의 채택 비율 차이는 7.61%, DataSet기술의 비율 차이는 -1.82%로, DataService기술의 채택 비율 차이가
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    70 View, DataSet기술의 채택비율 차이보다 상당히 크다. 이는 DataService분야의 기술이 향후 주목해야 할 기술대분류임을 시사한다. 2) ODI기준 ODI기준, 기술대분류 별 기술 채택 사이트 수와 채택 비율 그리고 기준에 따른 채택 비율 차이를 제시하였다. 전체 41개국에 대한 채택 사이트 수와 채택 비율은 OECD기준과 동일하다. ODI상위권에 속한 총 112개 사이트 중, DataService기술에 속한 총 26개 세부 기술 중 적어도 1개의 기술을 채택한 사이트 수는 42개 국가이고, 전체(총42개 사이트) 대비 채택 비율은 37.50%이다. 마찬가지로 ODI중위권에 속한 총 109개 사이트 중, DataService기술을 채택한 사이트 수는 총 23개이고, 전체(총109개 사이트) 대비 채택 비율은 21.10%이다. 또한, ODI하위권에 속한 총 35개 사이트 중, DataService기술을 채택한 사이트 수는 7개이고, 전체 대비(총35개 사이트) 채택 비율은 20.00%이다. View기술과 DataSet기술의 분석은 DataService기술과 동일하다. 표 3-24 ODI 기준, 기술대분류 별 비교 기술 전체(256 개) ODI 채택 비율 차이 (상-하) 상(112 개) 중(109 개) 하(35 개) 채택 사이트 수 채택 비율 채택 사이트 수 채택 비율 채택 사이트 수 채택 비율 채택 사이트 수 채택 비율 DataService 72 28.13% 42 37.50% 23 21.10% 7 20.00% 17.50% View 160 62.50% 68 60.71% 75 68.81% 17 48.57% 12.14% DataSet 215 83.98% 92 82.14% 92 84.40% 31 88.57% -6.43% ‘채택 비율 차이’는 각 기술별로‘ODI상위국 사이트 채택 비율 - ODI하위국 사이트 채택 비율’로 얻어지며, 이렇게 얻어진‘채택 비율 차이’는 ODI상위국과 ODI하위국간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. 예를 들어 DataService기술의 채택 비율 차이는 17.50%이다. 이는 ODI상위국의 DataService기술 채택 비율이 ODI하위국의 DataService기술 채택 비율보다 17.50% 높다는 것을 의미한다. 즉, ODI상위국과 ODI하위국간에는 DataService기술에 있어서 17.50%의 상호격차를 보이고 있다.
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    71 DataService기술과 View기술 그리고DataSet기술의 채택 비율 차이는 각각 17.50%, 12.14%, -6.43%로, DataService기술의 채택 비율 차이가 View, DataSet기술의 채택 비율 차이보다 다소 크다. 이는 DataService분야의 기술이 향후 주목해야 할 기술대분류임을 시사한다. ODI기준에서는 DataService기술뿐 아니라 View기술의 차이도 상당한 것으로 나타났다. 3) 정부자원관리(BRM)기준 정부자원관리(BRM)기준, 기술대분류 별 기술 채택 사이트 수와 채택 비율 그리고 기준에 따른 채택 비율 차이를 제시하였다. 전체 41개국에 대한 채택 사이트 수와 채택 비율은 OECD기준과 동일하다. 정부자원관리에 속한 총 53개 사이트 중, DataService기술에 속한 총 26개 세부 기술 중 적어도 1개의 기술을 채택한 사이트 수는 41개이고, 이는 전체(총 53개 사이트) 대비 77.36%에 해당한다. 또한, 비정부자원관리에 속한 총 203개 사이트 중, DataService기술을 채택한 사이트 수는 총 203개이며, 이는 전체 비정부자원관리에 속한 사이트 수(총 203개 사이트) 대비 14.78%에 해당한다. 표 3-25 정부자원관리(BRM) 기준, 기술대분류 별 비교 기술 전체(256 개) 정부자원관리(53 개) 비정부자원관리(203 개) 채택 비율 차이 채택 사이트 수 채택 비율 채택 사이트 수 채택 비율 채택 사이트 수 채택 비율 DataService 72 28.13% 41 77.36% 30 14.78% 62.58% DataSet 215 83.98% 50 94.34% 165 81.28% 13.06% View 160 62.50% 28 52.83% 132 65.02% -12.19% ‘채택 비율 차이’는 각 기술 별로‘정부자원관리 사이트 채택 비율 - 비정부자원관리 사이트 채택 비율’로 얻어 지며, 이렇게 얻어진‘채택 비율 차이’는 정부자원관리 항목에 속한 국가들과 비정부자원관리 항목에 속한 국가들간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. 예를 들어 DataService기술의 채택 비율 차이는 62.58%이다. 이는 정부자원관리의 DataService 채택 비율이 비정부자원관리 DataService 채택 비율보다 62.58% 높다는 것을 의미한다. 즉, 정부자원관리와 비정부자원관리간에는 DataService기술에 있어서 62.58%의 상호 격차를 보이고 있다.
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    72 DataService기술과 View기술 그리고DataSet기술의 채택 비율 차이는 각각 62.58%, 13.06%, -12.19%로, DataService기술의 채택 비율 차이가 View, DataSet기술의 채택 비율 차이보다 매우 두드러진다. BRM기준에서도 DataService분야의 채택 비율 차이가 매우 두드러지는데, 이는 특히 정부 3.0과 같은 Open Government의 방향이 모든 국가에서 정부자원관리 사이트에 반영되는 것을 미루어 볼 때, 정부 3.0방향에서 DataService기술이 매우 주목하여야 할 기술 군임을 시사한다고 할 수 있다. 2. 기술소분류별 비교 기술소분류 별 비교는 국가기준과 사이트기준으로 구성된다. 또한, 국가기준과 사이트기준은 각각 세 가지 기준(OECD기준, ODI기준, 정부자원관리(BRM)기준)으로 구성된다. 또한, 국가기준 및 사이트기준에 속한 세 가지 기준(OECD기준, ODI기준, 정부자원관리(BRM)기준)은 각 기준별로 세 가지 관점(View관점, DataService관점, DataSet관점)으로 비교 분석하였다. 가. 국가 기준 비교 국가기준에 따라 OECD기준, ODI기준, 정부자원관리(BRM)기준 별로 기술소분류 별 비교를 제시하였다. OECD기준, ODI기준, 정부자원관리(BRM)기준은 각 기준 별로 세 가지 관점을 포함한다. 세 가지관점이란 View관점, DataService관점, DataSet관점을 의미하는데 View관점에는 총 26가지 세부기술이 포함되어있고, DataService관점에는 총 10가지 세부기술이 DataSet관점에는 총 47가지 세부 기술이 포함되어 있다. View관점에 속한 세부 기술은 총 26개로, Column, StackedColumn, Bar, StackedBar, Pie, Donut, Line, Area, Timeline, Bubble, TreeMap, Histogram, Open- High-Low-Close-Chart, Candlestick, Kagi, Sparkline, Gantt, Nolan, Pert, Gauge, Smith, Text, Graph, Map, Grid, ScatterPlot의 세부 기술들로 구성되었다. DataService관점에 속한 세부 기술은 총 10개로, SOAP, REST, SPARQL Endpoint, WMS(Web Map Service), Esri Rest, WCS(Web Converage Service), WFS(Web
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    73 Feature Service), ArcGISService, Application, E-mail의 세부 기술들로 구성되었다. DataSet관점에 속한 세부 기술은 총 47개로, XML, RSS, Atom, RDF, OpenXml, OData, GData, JPG, PNG, SWF, GIF, TIFF, CDR, CSV, ODS, Excel, HWP, DOC, PGDB, PDF, TXT, GML, MrSID, QGIS, GeoTIF, TIFF WorldFile, CDEDASCⅡ, GEOPDF, SEGY, ASCⅡGrid, GeoRSS, SHP(ShapeFile), lyr, NetCDF, KML, JSON, JSONP, JSP, JsonLines, X-SAS, X-SPSS, Tar, ZIP, HDF, FGDB/GDB, ASCⅡ, Octet-Stream의 세부 기술들로 구성되었다. 1) OECD기준 OECD기준, 기술소분류 별 기술 채택 국가 수와 채택 비율 그리고 기준에 따른 채택 비율 차이를 View관점, DataService관점, DataSet관점으로 나누어 기술하였다. 가) View기준 OECD기준, View관점에 속한 총 26개 세부 기술에 대한 채택 국가 수 및 채택 비율과 더불어 OECD회원국과 OECD비회원국들의 세부 기술 별 채택 국가 수 및 채택 비율 그리고 채택 비율 기반 채택 비율 차이를 제시하였다. View관점에 속한 총 26개 세부 기술에 대한 각 기술 별 채택 국가 수와 채택 비율을 제시하였다. Map기술을 예로 들면, 총 41개 국가 중 Map기술을 채택한 국가 수는 32개국이고, 전체 41개국 대비 채택 비율은 78.05%이다. OECD회원국에 속한 총 25개 국가 중에서 Map기술을 채택한 국가 수는 23개국이고, 이는 전체 25개국 대비 92.00%이다. OECD비회원국의 경우 총 16개국이 속해 있으며, 이들 국가 중 9개 국가가 Map기술을 채택하고 있다. 또한 이에 대한 채택 비율은 56.25%이다. OECD회원국과 OECD비회원국간의 채택 비율 차이는‘OECD회원국 채택 비율 - OECD비회원국 채택 비율’로 얻어지는데 이는 OECD회원국과 OECD비회원국간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. View관점에서, OECD회원국과 OECD비회원국간의 가장 큰 채택 비율 차이를 보인 기술들의 Top 5는 Map, Text, Area, Bar, Stacked Column이다. 또한, 이들 기술은
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    74 각각 35.75%, 24.75%,21.75%, 20.75%, 17.25%의 채택 비율 차이를 보인다. OECD회원국은 OECD비회원국보다 Map기술에 대한 채택비율이 OECD비회원국보다 35.75% 높게 나타났다. 나머지 기술들에 대한 분석은 동일하다. 표 3-26 기술소분류 View관점, OECD기준 비교 View 전체(41 개국) OECD 기준 채택 비율 차이 채택 국가 수 채택 비율 회원국(25 개국) 비회원국(16 개국) 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 Map 32 78.05% 23 92.00% 9 56.25% 35.75% Text 19 46.34% 14 56.00% 5 31.25% 24.75% Area 8 19.51% 7 28.00% 1 6.25% 21.75% Bar 18 43.90% 13 52.00% 5 31.25% 20.75% Stacked Column 12 29.27% 9 36.00% 3 18.75% 17.25% Column 24 58.54% 16 64.00% 8 50.00% 14.00% Grid 34 82.93% 22 88.00% 12 75.00% 13.00% Stacked Bar 5 12.20% 4 16.00% 1 6.25% 9.75% Scatter Plot 7 17.07% 5 20.00% 2 12.50% 7.50% Donut 1 2.44% 1 4.00% 0 0.00% 4.00% Timeline 1 2.44% 1 4.00% 0 0.00% 4.00% TreeMap 1 2.44% 1 4.00% 0 0.00% 4.00% Histogram 1 2.44% 1 4.00% 0 0.00% 4.00% Line 24 58.54% 15 60.00% 9 56.25% 3.75% Pie 16 39.02% 10 40.00% 6 37.50% 2.50% OHL-close Chart 0 0.00% 0 0.00% 0 0.00% 0.00% Candle Stick 0 0.00% 0 0.00% 0 0.00% 0.00% Kagi 0 0.00% 0 0.00% 0 0.00% 0.00% Sparkline 0 0.00% 0 0.00% 0 0.00% 0.00% Gantt 0 0.00% 0 0.00% 0 0.00% 0.00% Nolan 0 0.00% 0 0.00% 0 0.00% 0.00% Pert 0 0.00% 0 0.00% 0 0.00% 0.00% Gauge 0 0.00% 0 0.00% 0 0.00% 0.00% Smith 0 0.00% 0 0.00% 0 0.00% 0.00% Graph 1 2.44% 0 0.00% 1 6.25% -6.25% Bubble 5 12.20% 2 8.00% 3 18.75% -10.75%
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    75 나) DataService기준 표 3-27기술소분류 DataService관점, OECD기준 비교 Data Service 전체(41 개국) OECD 기준 채택 비율 차이 회원국(25 개국) 비회원국(16 개국) 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 WMS(Web Map Service) 16 39.02% 14 56.00% 2 12.50% 43.50% REST 18 43.90% 15 60.00% 3 18.75% 41.25% WFS(Web Feature Service) 11 26.83% 10 40.00% 1 6.25% 33.75% SPARQL Endpoint 5 12.20% 5 20.00% 0 0.00% 20.00% ArcGIS Services 5 12.20% 5 20.00% 0 0.00% 20.00% Application 22 53.66% 15 60.00% 7 43.75% 16.25% SOAP 4 9.76% 4 16.00% 0 0.00% 16.00% Esri Rest 4 9.76% 4 16.00% 0 0.00% 16.00% WCS(Web Coverage Service) 5 12.20% 4 16.00% 1 6.25% 9.75% E-mail 4 9.76% 3 12.00% 1 6.25% 5.75% OECD기준, DataService관점에 속한 총 10개 세부 기술에 대한 채택 국가 수 및 채택 비율과 더불어 OECD회원국과 OECD비회원국들의 세부 기술 별 채택 국가 수 및 채택 비율 그리고 채택 비율 기반 채택 비율 차이를 제시하였다. DataService관점에 속한 총 10개 세부 기술에 대한 각 기술 별 채택 국가 수와 채택 비율을 제시하였다. WMS(Web Map Service)기술을 예로 들면, 총 41개 국가 중 WMS기술을 채택한 국가 수는 16개국이고, 전체 41개 국가 대비 채택 비율은 39.02%이다. OECD회원국에 속한 총 25개국가 중에서 WMS기술을 채택한 국가 수는 14개국이고, 이는 전체 25개국 대비 56.00%이다. OECD비회원국의 경우 총 16개국이 속해 있으며, 이들 국가 중 2개 국가가 WMS기술을 채택하고 있다. 또한 이에 대한 채택 비율은 12.50%이다. OECD회원국과 OECD비회원국간의 채택 비율 차이는‘OECD회원국 채택 비율 - OECD비회원국 채택 비율’로 얻어지는데 이는 OECD회원국과 OECD비회원국간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다.
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    76 DataService관점에서, OECD회원국과 OECD비회원국간의가장 큰 채택 비율 차이를 보인 기술들의 Top 5는 WMS(Web Map Service), REST, WFS(Web Feature Service), SPARQL Endpoint, ArcGIS Services이다. 또한, 이들 기술은 각각 43.50%, 41.25%, 33.75%, 20.00%, 20.00%의 채택 비율 차이를 보인다. 더불어 OECD회원국은 OECD비회원국보다 WMS(Web Map Service)기술에 대한 기술 채택 비율이 OECD비회원국보다 43.50% 높게 나타났다. 나머지 기술들에 대한 분석은 동일하다. 다) DataSet기준 OECD기준, DataSet관점에 속한 총 47개 세부 기술에 대한 채택 국가 수 및 채택 비율과 더불어 OECD회원국과 OECD비회원국간의 채택 비율 차이를 제시하였다. 단, 제시한 세부 기술의 개수에 있어서 채택 국가 수와 채택 비율이 각각 0과 0%인 GData, SWF, CDEDASCⅡ, ASCⅡGrid 4개 기술을 제외한 총 43개 기술에 대하여 분석을 진행하였다. DataSet관점에 속한 총 43개 세부 기술에 대한 각 기술 별 채택 국가 수와 채택 비율을 제시하였다. RDF기술을 예로들면, 총 41개 국가 중, 총 14개 국가가 RDF기술을 채택하고 있고, 전체 41개국가 대비 채택 비율은 34.15%이다. OECD회원국에 속한 총 25개국가 중에서 RDF기술을 채택한 국가 수는 14개 국가이고, 채택 비율은 전체 25개 국가 대비 56.00%이다. OECD비회원국에는 총 16개 국가가 속해 있지만 RDF기술을 채택한 국가 수는 0이다. 즉, OCED회원국은 14개 국가가 RDF기술을 채택하고 있지만 OECD비회원국은 한 개의 국가도 RDF기술을 채택하고 있지 않다. OECD회원국과 OECD비회원국간의 채택 비율 차이는‘OECD회원국 채택 비율 - OECD비회원국 채택 비율’로 얻어지는데 이는 OECD회원국과 OECD비회원국간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다.
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    77 표 3-28 기술소분류DataSet관점, OECD기준 비교 Data Set 전체(41 개국) OECD 기준 채택 비율 차이 채택 국가 수 채택 비율 회원국(25 개국) 비회원국(16 개국) 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 RDF 14 34.15% 14 56.00% 0 0.00% 56.00% ZIP 27 65.85% 21 84.00% 6 37.50% 46.50% KML 19 46.34% 16 64.00% 3 18.75% 45.25% XML 29 70.73% 22 88.00% 7 43.75% 44.25% GML 11 26.83% 11 44.00% 0 0.00% 44.00% TXT 23 56.10% 18 72.00% 5 31.25% 40.75% SHP(ShapeFile) 17 41.46% 14 56.00% 3 18.75% 37.25% JSON 19 46.34% 15 60.00% 4 25.00% 35.00% PNG 11 26.83% 10 40.00% 1 6.25% 33.75% CSV 34 82.93% 24 96.00% 10 62.50% 33.50% JPG 16 39.02% 13 52.00% 3 18.75% 33.25% TIFFWorldFile 7 17.07% 7 28.00% 0 0.00% 28.00% RSS 12 29.27% 10 40.00% 2 12.50% 27.50% ODS 8 19.51% 7 28.00% 1 6.25% 21.75% Excel 36 87.80% 24 96.00% 12 75.00% 21.00% GIF 5 12.20% 5 20.00% 0 0.00% 20.00% PDF 38 92.68% 25 100.00% 13 81.25% 18.75% OData 4 9.76% 4 16.00% 0 0.00% 16.00% Atom 6 14.63% 5 20.00% 1 6.25% 13.75% TIFF 6 14.63% 5 20.00% 1 6.25% 13.75% ASCII 3 7.32% 3 12.00% 0 0.00% 12.00% DOC 26 63.41% 17 68.00% 9 56.25% 11.75% HWP 2 4.88% 2 8.00% 0 0.00% 8.00% GeoTIF 2 4.88% 2 8.00% 0 0.00% 8.00% NetCDF 2 4.88% 2 8.00% 0 0.00% 8.00% X-SPSS 2 4.88% 2 8.00% 0 0.00% 8.00% Tar 2 4.88% 2 8.00% 0 0.00% 8.00% OpenXml 1 2.44% 1 4.00% 0 0.00% 4.00% CDR 1 2.44% 1 4.00% 0 0.00% 4.00% MrSID 1 2.44% 1 4.00% 0 0.00% 4.00% QGIS 1 2.44% 1 4.00% 0 0.00% 4.00% GeoPDF 1 2.44% 1 4.00% 0 0.00% 4.00% SEGY 1 2.44% 1 4.00% 0 0.00% 4.00% GeoRSS 1 2.44% 1 4.00% 0 0.00% 4.00% JSP 1 2.44% 1 4.00% 0 0.00% 4.00% JsonLines 1 2.44% 1 4.00% 0 0.00% 4.00% HDF 1 2.44% 1 4.00% 0 0.00% 4.00% FGDB/GDB 1 2.44% 1 4.00% 0 0.00% 4.00% lyr 2 4.88% 1 4.00% 1 6.25% -2.25% X-SAS 2 4.88% 1 4.00% 1 6.25% -2.25% Octet-Stream 2 4.88% 1 4.00% 1 6.25% -2.25% PGDB 1 2.44% 0 0.00% 1 6.25% -6.25% JSONP 3 7.32% 1 4.00% 2 12.50% -8.50%
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    78 DataSet관점에서, OECD회원국과 OECD비회원국간의가장 큰 채택 비율 차이를 보인 기술들의 Top 5는 RDF, ZIP, KML, XML, GML이다. 또한, 이들 기술은 각각 56.00%, 46.50%, 45.25%, 44.25%, 44.00%의 채택 비율 차이를 보였다. OECD회원국은 OECD비회원국보다 RDF기술에 대한 채택비율이 OECD비회원국보다 56.00% 높게 나타났다. 나머지 기술들에 대한 분석은 동일하다. 2) ODI기준 ODI기준, 기술소분류별 기술 채택 국가 수와 채택 비율 그리고 기준에 따른 채택 비율 차이를 View관점, DataService관점, DataSet관점으로 나누어 기술하였다. 가) View기준 ODI기준, View관점에 속한 총 26개 세부 기술에 대한 채택 국가 수 및 채택 비율과 더불어 ODI상위권, 중위권, 하위권에 속한 국가들의 세부 기술 별 채택 국가 수 및 채택 비율 그리고 채택 비율 기반 채택 비율 차이를 제시하였다. View관점에 속한 총 26개 세부 기술에 대한 각 기술 별 채택 국가 수와 채택 비율을 제시하였다. Bar기술을 예로 들면, 총 41개 국가 중 Bar기술을 채택한 국가 수는 18개국이고, 전체 41개국 대비 채택 비율은 43.90%이다. ODI상위권에 속한 총 14개국가 중에서 Bar기술을 채택한 국가 수는 9개국이고, 이는 전체 14개국 대비 64.29%이다. ODI중위권의 경우 총 14개국이 속해 있으며, 이들 국가 중 7개 국가가 Bar기술을 채택하고 있다. 또한 이에 대한 채택 비율은 50.00%이다. 마찬가지로 ODI하위권은 총 13개국이 속해 있는데 이들 중 Bar기술을 채택한 국가 수는 2개국이며, 이에 대한 채택 비율은 15.38%이다. ODI상위권과 ODI하위권간의 채택 비율 차이는‘ODI상위권 채택 비율 - ODI하위권 채택 비율’로 얻어지는데 이는 ODI상위권과 ODI하위권간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다.
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    79 표 3-29 기술소분류View관점, ODI 기준 비교 View 전체(41 개국) ODI 기준 채택 비율 차이 (상-하) 채택 국가 수 채택 비율 상(14 개국) 중(14 개국) 하(13 개국) 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 Bar 18 43.90% 9 64.29% 7 50.00% 2 15.38% 48.91% Text 19 46.34% 10 71.43% 6 42.86% 3 23.08% 48.35% Column 24 58.54% 11 78.57% 8 57.14% 5 38.46% 40.11% Map 32 78.05% 13 92.86% 12 85.71% 7 53.85% 39.01% Area 8 19.51% 5 35.71% 3 21.43% 0 0.00% 35.71% Stacked Column 12 29.27% 6 42.86% 3 21.43% 3 23.08% 19.78% Pie 16 39.02% 6 42.86% 7 50.00% 3 23.08% 19.78% Grid 34 82.93% 12 85.71% 13 92.86% 9 69.23% 16.48% Stacked Bar 5 12.20% 2 14.29% 3 21.43% 0 0.00% 14.29% Line 24 58.54% 9 64.29% 8 57.14% 7 53.85% 10.44% Donut 1 2.44% 1 7.14% 0 0.00% 0 0.00% 7.14% Timeline 1 2.44% 1 7.14% 0 0.00% 0 0.00% 7.14% Tree Map 1 2.44% 1 7.14% 0 0.00% 0 0.00% 7.14% Scatter Plot 7 17.07% 2 14.29% 4 28.57% 1 7.69% 6.60% Histogram 1 2.44% 0 0.00% 1 7.14% 0 0.00% 0.00% Graph 1 2.44% 0 0.00% 1 7.14% 0 0.00% 0.00% Bubble 5 12.20% 1 7.14% 2 14.29% 2 15.38% -8.24% View관점에서, ODI상위권과 ODI하위권간의 가장 큰 채택 비율 차이를 보인 기술들의 Top 5는 Bar, Text, Column, Map, Area이다. 또한, 이들 기술은 각각 48.91%, 48.35%, 40.11%, 39.01%, 35.71%의 채택 비율 차이를 보였다. ODI상위권에 속한 국가들은 ODI하위권에 속한 국가들보다 Bar기술에 대한 채택 비율이 48.91%높게 나타났다. 나머지 기술들에 대한 분석은 동일하다. 나) DataService기준 ODI기준, DataService관점에 속한 총 10개 세부 기술에 대한 채택 국가 수 및 채택 비율과 더불어 ODI상위권, 중위권, 하위권에 속한 국가들의 세부 기술 별 채택 국가 수 및 채택 비율 그리고 채택 비율 기반 채택 비율 차이를 제시하였다.
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    80 표 3-30 기술소분류DataService관점, ODI기준 비교 Data Service 전체(41 개국) ODI 기준 채택 비율 차이 (상-하) 상(14 개국) 중 (14 개국) 하(13 개국) 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 WMS(Web Map Service) 16 39.02% 12 85.71% 2 14.29% 2 15.38% 70.33% REST 18 43.90% 11 78.57% 5 35.71% 2 15.38% 63.19% WFS(Web Feature Service) 11 26.83% 9 64.29% 1 7.14% 1 7.69% 56.60% Application 22 53.66% 10 71.43% 7 50.00% 5 38.46% 32.97% SPARQL Endpoint 5 12.20% 4 28.57% 1 7.14% 0 0.00% 28.57% Esri Rest 4 9.76% 4 28.57% 0 0.00% 0 0.00% 28.57% ArcGIS Services 5 12.20% 4 28.57% 1 7.14% 0 0.00% 28.57% E-mail 4 9.76% 2 14.29% 2 14.29% 0 0.00% 14.29% WCS(Web Coverage Service) 5 12.20% 3 21.43% 1 7.14% 1 7.69% 13.74% SOAP 4 9.76% 1 7.14% 2 14.29% 1 7.69% -0.55% DataService관점에 속한 총 10개 세부 기술에 대한 각 기술 별 채택 국가 수와 채택 비율을 제시하였다. WMS(Web Map Service)기술을 예로 들면, 총 41개 국가 중 WMS기술을 채택한 국가 수는 16개국이고, 전체 41개 국가 대비 채택 비율은 39.02%이다. ODI상위권에 속한 총 14개국가 중에서 WMS기술을 채택한 국가 수는 12개국이고, 이는 전체 14개국 대비 85.71%이다. ODI중위권의 경우 총 14개국이 속해 있는데 이들 국가 중 2개 국가가 WMS기술을 채택하고 있으며, 이에 대한 채택 비율은 14.29%이다. 마찬가지로 ODI하위권은 총 13개 국가가 속해 있는데 이들 중 WMS기술을 채택한 국가 수는 2개국이며, 이에 대한 채택 비율은 15.38%이다. ODI상위권과 ODI하위권간의 채택 비율 차이는‘ODI상위권 채택 비율 - ODI하위권 채택 비율’로 얻어지는데 이는 ODI상위권과 ODI하위권간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. DataService관점에서, ODI상위권과 ODI하위권간의 가장 큰 채택 비율 차이를 보인 기술들의 Top 5는 WMS(Web Map Service), REST, WFS(Web Feature Service), Application, SPARQL Endpoint, Esri Rest, ArcGIS Services이다. 또한, 이들 기술은 각각 70.33%, 63.19%, 56.60%, 32.97%, 28.57%, 28.57%, 28.57%의 채택 비율 차이를 보였다. 특히, ODI상위권에 속한 국가들은 ODI하위권에 속한
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    81 국가들보다 WMS(Web MapService)기술에 대한 채택 비율이 70.33% 높게 나타났다. 나머지 기술들에 대한 분석은 동일하다. 다) DataSet기준 ODI기준, DataSet관점에 속한 총 47개 세부 기술에 대한 채택 국가 수 및 채택 비율과 더불어 ODI상위권과 ODI하위권간의 채택 비율 차이를 제시하였다. 단, 제시한 세부 기술의 개수에 있어서 채택 국가 수와 채택 비율이 각각 0과 0%인 GData, SWF, CDEDASCⅡ, ASCⅡGrid 4개 기술을 제외한 총 43개 기술에 대하여 분석을 진행하였다. DataSet관점에 속한 총 43개 세부 기술에 대한 각 기술 별 채택 국가 수와 채택 비율을 제시하였다. RDF기술을 예로 들면, 총 41개 국가 중, 총 14개 국가가 RDF기술을 채택하고 있고, 전체 41개국가 대비 채택 비율은 34.15%이다. ODI상위권에 속한 총 14개 국가 중에서 RDF기술을 채택한 국가 수는 10개 국가이며, 이에 대한 채택 비율은 전체 14개 국가 대비 71.43%이다. ODI중위권의 경우 총 14개 국가가 속해 있는데 이들 국가 중 4개 국가가 RDF기술을 채택하고 있으며, 이에 대한 채택 비율은 28.57%이다. ODI하위권에는 총 13개 국가가 속해 있지만 RDF기술을 채택한 국가는 0개 국가로 RDF기술을 채택한 국가가 없는 것으로 나타났다. ODI상위권과 ODI하위권간의 채택 비율 차이는‘ODI상위권 채택 비율 - ODI하위권 채택 비율’로 얻어지는데 이는 ODI상위권 국가와 ODI하위권 국가간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. DataSet관점에서, ODI상위권과 ODI하위권간의 가장 큰 채택 비율 차이를 보인 기술들의 Top 5는 RDF, JPG, XML, SHP(Shape File), JSON이다. 또한, 이들 기술은 각각 71.43%, 71.43%, 69.23%, 63.19%, 63.19%의 채택 비율 차이를 보였다. 특히, ODI상위권에 속한 국가들은 ODI하위권에 속한 국가들보다 RDF기술에 대한 채택 비율이 71.43% 높게 나타났다. 나머지 기술들에 대한 분석은 동일하다.
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    82 표 3-31 기술소분류DataSet관점, ODI기준 비교 Data Set 전체(41 개국) ODI 기준 채택 비율 차이 (상-하) 채택 국가 수 채택 비율 상(14 개국) 중(14 개국) 하(13 개국) 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 RDF 14 34.15% 10 71.43% 4 28.57% 0 0.00% 71.43% JPG 16 39.02% 10 71.43% 6 42.86% 0 0.00% 71.43% XML 29 70.73% 14 100.00% 11 78.57% 4 30.77% 69.23% SHP(Shape File) 17 41.46% 11 78.57% 4 28.57% 2 15.38% 63.19% JSON 19 46.34% 11 78.57% 6 42.86% 2 15.38% 63.19% ZIP 27 65.85% 12 85.71% 12 85.71% 3 23.08% 62.63% KML 19 46.34% 12 85.71% 3 21.43% 4 30.77% 54.94% GML 11 26.83% 8 57.14% 2 14.29% 1 7.69% 49.45% DOC 26 63.41% 11 78.57% 11 78.57% 4 30.77% 47.80% TIFFWorldFile 7 17.07% 6 42.86% 1 7.14% 0 0.00% 42.86% TXT 23 56.10% 11 78.57% 7 50.00% 5 38.46% 40.11% CSV 34 82.93% 14 100.00% 12 85.71% 8 61.54% 38.46% ODS 8 19.51% 5 35.71% 3 21.43% 0 0.00% 35.71% PNG 11 26.83% 6 42.86% 4 28.57% 1 7.69% 35.17% Atom 6 14.63% 4 28.57% 2 14.29% 0 0.00% 28.57% TIFF 6 14.63% 4 28.57% 2 14.29% 0 0.00% 28.57% RSS 12 29.27% 6 42.86% 4 28.57% 2 15.38% 27.48% GIF 5 12.20% 3 21.43% 2 14.29% 0 0.00% 21.43% Excel 36 87.80% 13 92.86% 13 92.86% 10 76.92% 15.94% PDF 38 92.68% 14 100.00% 13 92.86% 11 84.62% 15.38% NetCDF 2 4.88% 2 14.29% 0 0.00% 0 0.00% 14.29% X-SPSS 2 4.88% 2 14.29% 0 0.00% 0 0.00% 14.29% ASCII 3 7.32% 2 14.29% 1 7.14% 0 0.00% 14.29% OData 4 9.76% 3 21.43% 0 0.00% 1 7.69% 13.74% OpenXml 1 2.44% 1 7.14% 0 0.00% 0 0.00% 7.14% CDR 1 2.44% 1 7.14% 0 0.00% 0 0.00% 7.14% HWP 2 4.88% 1 7.14% 1 7.14% 0 0.00% 7.14% MrSID 1 2.44% 1 7.14% 0 0.00% 0 0.00% 7.14% QGIS 1 2.44% 1 7.14% 0 0.00% 0 0.00% 7.14% GeoTIF 2 4.88% 1 7.14% 1 7.14% 0 0.00% 7.14% GeoPDF 1 2.44% 1 7.14% 0 0.00% 0 0.00% 7.14% SEGY 1 2.44% 1 7.14% 0 0.00% 0 0.00% 7.14% Lyr 2 4.88% 1 7.14% 1 7.14% 0 0.00% 7.14% JsonLines 1 2.44% 1 7.14% 0 0.00% 0 0.00% 7.14% X-SAS 2 4.88% 1 7.14% 1 7.14% 0 0.00% 7.14% Tar 2 4.88% 1 7.14% 1 7.14% 0 0.00% 7.14% HDF 1 2.44% 1 7.14% 0 0.00% 0 0.00% 7.14% FGDB/GDB 1 2.44% 1 7.14% 0 0.00% 0 0.00% 7.14% GeoRSS 1 2.44% 0 0.00% 1 7.14% 0 0.00% 0.00% JSP 1 2.44% 0 0.00% 1 7.14% 0 0.00% 0.00% JSONP 3 7.32% 1 7.14% 1 7.14% 1 7.69% -0.55% Octet-Stream 2 4.88% 1 7.14% 0 0.00% 1 7.69% -0.55% PGDB 1 2.44% 0 0.00% 0 0.00% 1 7.69% -7.69%
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    83 3) 정부자원관리(BRM) 기준 정부자원관리(BRM)기준,기술소분류별 기술 채택 국가수와 채택 비율 그리고 기준에 따른 채택 비율 차이를 View관점, DataService관점, DataSet관점으로 나누어 기술하였다. 가) View기준 정부자원관리(BRM)기준, View관점에 속한 총 26개 세부 기술에 대한 채택 국가 수 및 채택 비율과 더불어 정부자원관리와 비정부자원관리간의 채택 비율 기반 채택 비율 차이를 제시하였다. 단, 26개 세부 기술 중 유의한 차이를 보인 17개의 세부 기술에 대한 분석을 기술하였다. View관점에 속한 총 17개 세부 기술에 대한 각 기술 별 채택 국가 수와 채택 비율을 제시하였다. Bubble기술을 예로 들면, 총 41개 국가 중 Bubble기술을 채택한 국가 수는 5개국이고, 전체 41개국 대비 채택 비율은 12.20%이다. 정부자원관리에 속한 총 30개 국가 중에서 Bubble기술을 채택한 국가수는 3개국이고, 이에 대한 채택 비율은 전체 30개국 대비 10.00%이다. 또한 비정부자원관리에 속한 총 37개 국가 중 Bubble기술을 채택한 국가 수는 3개 국가이고, 전체 37개국 대비 채택 비율은 8.11%이다. 정부자원관리와 비정부자원관리간의 채택 비율 차이는‘정부자원관리 채택 비율 - 비정부자원관리 채택 비율’로 얻어지는데 이는 정부자원관리에 속한 국가들과 비정부자원관리에 속한 국가들간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. View관점에서, 정부자원관리와 비정부자원관리간의 가장 큰 채택 비율 차이를 보인 기술들의 Inverse Top 5는 Grid, Text, Line, Column, Bar 이고 이들 기술들에 대한 채택 비율 차이는 각각 -40.45%, -35.32%, -32.79%, -29.46%, -23.24%이다. 정부자원관리에 속한 국가들은 비정부자원관리에 속한 국가들보다 Grid기술에 대한 채택 비율이 40.45%낮게 나타났다. 나머지 기술들에 대한 분석은 동일하다.
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    84 표 3-32 기술소분류View관점, 정부자원관리(BRM)기준 비교 View 전체(41 개국) 정부자원관리(30 개국) 비정부자원관리(37 개 국) 채택 비율 차이채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 Bubble 5 12.20% 3 10.00% 3 8.11% 1.89% Donut 1 2.44% 1 3.33% 1 2.70% 0.63% Timeline 1 2.44% 1 3.33% 1 2.70% 0.63% TreeMap 1 2.44% 1 3.33% 1 2.70% 0.63% Histogram 1 2.44% 0 0.00% 1 2.70% -2.70% Graph 1 2.44% 0 0.00% 1 2.70% -2.70% StackedBar 5 12.20% 1 3.33% 5 13.51% -10.18% Area 8 19.51% 1 3.33% 8 21.62% -18.29% Map 32 78.05% 18 60.00% 29 78.38% -18.38% ScatterPlot 7 17.07% 0 0.00% 7 18.92% -18.92% StackedColumn 12 29.27% 3 10.00% 11 29.73% -19.73% Pie 16 39.02% 6 20.00% 15 40.54% -20.54% Bar 18 43.90% 6 20.00% 16 43.24% -23.24% Column 24 58.54% 9 30.00% 22 59.46% -29.46% Line 24 58.54% 8 26.67% 22 59.46% -32.79% Text 19 46.34% 4 13.33% 18 48.65% -35.32% Grid 34 82.93% 13 43.33% 31 83.78% -40.45% 나) DataService기준 정부자원관리(BRM)기준, DataService관점에 속한 총 10개 세부 기술에 대한 채택 국가 수 및 채택 비율과 더불어 정부자원관리와 비정부자원관리간의 채택 비율 기반 채택 비율 차이를 제시하였다. DataService관점에 속한 총 10개 세부 기술에 대한 각 기술 별 채택 국가 수와 채택 비율을 제시하였다. WMS(Web Map Service)기술을 예로 들면, 총 41개 국가 중 WMS기술을 채택한 국가 수는 16개국이고, 전체 41개 국가 대비 채택 비율은 39.02%이다. 정부자원관리에 속한 총 30개 국가 중 WMS(Web Map Service)기술을 채택한 국가 수는 15개 국가이고, 채택 비율은 전체 30개국 대비 41.89%이다. 또한, 비정부자원관리에 속한 총 37개 국가 중 WMS(Web Map Service)기술을 채택한 국가 수는 3개 국가이고, 전체 37개국 대비 채택 비율은 8.11%이다. 이 때 정부자원관리와
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    85 비정부자원관리간의 채택 비율차이는‘정부자원관리 채택 비율 - 비정부자원관리 채택 비율’로 얻어지는데 이는 정부자원관리와 비정부자원관리간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. 표 3-33 기술소분류 DataService관점, 정부자원관리(BRM)기준 비교 Data Service 전체(41 개국) 정부자원관리 (30 개국) 비정부자원관리 (37 개국) 채택 비율 차이채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 WMS(Web Map Service) 16 39.02% 15 50.00% 3 8.11% 41.89% Application 22 53.66% 18 60.00% 9 24.32% 35.68% REST 18 43.90% 15 50.00% 9 24.32% 25.68% WFS(Web Feature Service) 11 26.83% 9 30.00% 3 8.11% 21.89% SPARQL Endpoint 5 12.20% 4 13.33% 1 2.70% 10.63% WCS(Web Coverage Service) 5 12.20% 4 13.33% 1 2.70% 10.63% SOAP 4 9.76% 3 10.00% 1 2.70% 7.30% Esri Rest 4 9.76% 3 10.00% 1 2.70% 7.30% ArcGIS Services 5 12.20% 3 10.00% 3 8.11% 1.89% E-mail 4 9.76% 1 3.33% 3 8.11% -4.77% DataService관점에서, 정부자원관리와 비정부자원관리간의 가장 큰 채택 비율 차이를 보인 기술들의 Top 5는 WMS(Web Map Service), Application, REST, WFS(Web Feature Service), SPARQL Endpoint, WCS(Web Coverage Service)이다. 또한, 이들 기술은 각각 41.89%, 35.68%, 25.68%, 21.89%, 10.63%, 10.63%의 채택 비율 차이를 보였다. 특히, 정부자원관리에 속한 국가들은 비정부자원관리에 속한 국가들보다 WMS(Web Map Service)기술에 대한 채택 비율이 41.89% 높게 나타났다. 나머지 기술들에 대한 분석은 동일하다. 다) DataSet기준 정부자원관리기준, DataSet관점에 속한 총 47개 세부 기술에 대한 채택 국가 수 및 채택 비율과 더불어 ODI상위권과 ODI하위권간의 채택 비율 차이를 제시하였다. 단, 제시한 세부 기술의 개수에 있어서 채택 국가 수와 채택 비율이 각각 0과 0%인 GData, SWF, CDEDASCⅡ, ASCⅡGrid 4개 기술을 제외한 총 43개 기술에 대하여 분석을 진행하였다.
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    86 표 3-34 기술소분류DataSet관점, 정부자원관리(BRM)기준 비교 Data Set 전체(41 개국) 정부자원관리(30 개국) 비정부자원관리(37 개국) 채택 비율 차이 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 채택 국가 수 채택 비율 JSON 19 46.34% 18 60.00% 2 5.41% 54.59% TXT 23 56.10% 21 70.00% 9 24.32% 45.68% KML 19 46.34% 16 53.33% 4 10.81% 42.52% XML 29 70.73% 24 80.00% 15 40.54% 39.46% CSV 34 82.93% 27 90.00% 21 56.76% 33.24% SHP(ShapeFile) 17 41.46% 13 43.33% 4 10.81% 32.52% GML 11 26.83% 9 30.00% 2 5.41% 24.59% RDF 14 34.15% 11 36.67% 5 13.51% 23.15% ODS 8 19.51% 7 23.33% 1 2.70% 20.63% TIFFWorldFile 7 17.07% 6 20.00% 1 2.70% 17.30% JPG 16 39.02% 11 36.67% 8 21.62% 15.05% PNG 11 26.83% 7 23.33% 4 10.81% 12.52% JSONP 3 7.32% 3 10.00% 0 0.00% 10.00% RSS 12 29.27% 7 23.33% 6 16.22% 7.12% NetCDF 2 4.88% 2 6.67% 0 0.00% 6.67% X-SAS 2 4.88% 2 6.67% 0 0.00% 6.67% Octet-Stream 2 4.88% 2 6.67% 0 0.00% 6.67% TIFF 6 14.63% 4 13.33% 3 8.11% 5.23% Excel 36 87.80% 25 83.33% 29 78.38% 4.95% GIF 5 12.20% 3 10.00% 2 5.41% 4.59% HWP 2 4.88% 2 6.67% 1 2.70% 3.96% OpenXml 1 2.44% 1 3.33% 0 0.00% 3.33% CDR 1 2.44% 1 3.33% 0 0.00% 3.33% PGDB 1 2.44% 1 3.33% 0 0.00% 3.33% MrSID 1 2.44% 1 3.33% 0 0.00% 3.33% QGIS 1 2.44% 1 3.33% 0 0.00% 3.33% GeoPDF 1 2.44% 1 3.33% 0 0.00% 3.33% SEGY 1 2.44% 1 3.33% 0 0.00% 3.33% JSP 1 2.44% 1 3.33% 0 0.00% 3.33% JsonLines 1 2.44% 1 3.33% 0 0.00% 3.33% HDF 1 2.44% 1 3.33% 0 0.00% 3.33% FGDB/GDB 1 2.44% 1 3.33% 0 0.00% 3.33% GeoTIF 2 4.88% 1 3.33% 1 2.70% 0.63% lyr 2 4.88% 1 3.33% 1 2.70% 0.63% X-SPSS 2 4.88% 1 3.33% 1 2.70% 0.63% Tar 2 4.88% 1 3.33% 1 2.70% 0.63% ZIP 27 65.85% 18 60.00% 22 59.46% 0.54% OData 4 9.76% 2 6.67% 3 8.11% -1.44% ASCII 3 7.32% 1 3.33% 2 5.41% -2.07% GeoRSS 1 2.44% 0 0.00% 1 2.70% -2.70% Atom 6 14.63% 2 6.67% 4 10.81% -4.14% DOC 26 63.41% 14 46.67% 21 56.76% -10.09% PDF 38 92.68% 23 76.67% 36 97.30% -20.63%
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    87 DataSet관점에 속한 총43개 세부 기술에 대한 각 기술 별 채택 국가 수와 채택 비율을 제시하였다. JSON기술을 예로 들면, 총 41개 국가 중, 총 19개 국가가 JSON기술을 채택하고 있고, 전체 41개 국가 대비 채택 비율은 46.34%이다. 정부자원관리에 속한 총 30개 국가 중 JSON기술을 채택한 국가 수는 18개 국가이며, 이에 대한 채택 비율은 전체 30개국 대비 60.00%이다. 비정부자원관리에 속한 총 37개 국가 중 JSON기술을 채택한 국가 수는 2개 국가이며, 이에 대한 채택 비율은 전체 37개국 대비 5.41%이다. 정부자원관리에 속한 국가들과 비정부자원관리에 속한 국가들간의 채택 비율 차이는 ‘정부자원관리 채택 비율 – 비정부자원관리 채택 비율’로 얻어지는데 이는 정부자원관리에 속한 국가들과 비정부자원관리에 속한 국가들간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. DataSet관점에서, 정부자원관리와 비정부자원관리간의 가장 큰 채택 비율 차이를 보인 기술들의 Top 10은 JSON, TXT, KML, XML, CSV, SHP(Shape File), GML, RDF, ODS, TIFFWorldFile이다. 또한, 이들 기술은 각각 54,59%, 45.68%, 42.52%, 39.46%, 33.24%, 32.52%, 24.59%, 23.15%, 20.63%, 17.30%의 채택 비율 차이를 보였다. 정부자원관리에 속한 국가들은 비정부자원관리에 속한 국가들보다 JSON기술에 대한 채택 비율이 54.59% 높게 나타났다. 나머지 기술들에 대한 분석은 동일하다. 나. 사이트 기준 비교 사이트기준에 따라 OECD기준, ODI기준, 정부자원관리(BRM)기준 별로 기술소분류 별 비교를 제시하였다. OECD기준, ODI기준, 정부자원관리(BRM)기준은 각 기준별로 세 가지 관점을 포함한다. 세 가지 관점이란 View관점, DataService관점, DataSet관점을 의미하는데 View관점에는 총 26가지 세부기술이 포함되어있고, DataService관점에는 총 10가지 세부기술이 DataSet관점에는 총 47가지 세부 기술이 포함되어 있다. View관점에 속한 세부 기술은 총 26개로, Column, StackedColumn, Bar, StackedBar, Pie, Donut, Line, Area, Timeline, Bubble, TreeMap, Histogram, Open- High-Low-Close-Chart, Candlestick, Kagi, Sparkline, Gantt, Nolan, Pert, Gauge,
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    88 Smith, Text, Graph,Map, Grid, ScatterPlot의 세부 기술들로 구성되었다. DataService관점에 속한 세부 기술은 총 10개로, SOAP, REST, SPARQL Endpoint, WMS(Web Map Service), Esri Rest, WCS(Web Converage Service), WFS(Web Feature Service), ArcGIS Service, Application, E-mail의 세부 기술들로 구성되었다. DataSet관점에 속한 세부 기술은 총 47개로, XML, RSS, Atom, RDF, OpenXml, OData, GData, JPG, PNG, SWF, GIF, TIFF, CDR, CSV, ODS, Excel, HWP, DOC, PGDB, PDF, TXT, GML, MrSID, QGIS, GeoTIF, TIFF WorldFile, CDEDASCⅡ, GEOPDF, SEGY, ASCⅡGrid, GeoRSS, SHP(ShapeFile), lyr, NetCDF, KML, JSON, JSONP, JSP, JsonLines, X-SAS, X-SPSS, Tar, ZIP, HDF, FGDB/GDB, ASCⅡ, Octet-Stream의 세부 기술들로 구성되었다. 1) OECD기준 OECD기준, 기술소분류 별 기술 채택 사이트 수와 채택 비율 그리고 기준에 따른 채택 비율 차이를 View관점, DataService관점, DataSet관점으로 나누어 기술하였다. 가) View기준 OECD기준, View관점에 속한 총 26개 세부 기술에 대한 채택 사이트 수 및 채택 비율과 더불어 OECD회원국과 OECD비회원국들의 세부 기술 별 채택 사이트 수 및 채택 비율 그리고 채택 비율 기반 채택 비율 차이를 제시하였다. View관점에 속한 총 26개 세부 기술에 대한 각 기술 별 채택 사이트 수와 채택 비율을 제시하였다. Map기술을 예로 들면, OECD회원국에 속한 총 176개 사이트 중 Map기술을 채택한 사이트 수는 61개 사이트이고, 채택 비율은 전체 176개 사이트 대비 34.7%이다. OECD비회원국에 속한 총 80개 사이트 중에서 Map기술을 채택한 사이트 수는 18개 사이트이고 채택 비율은 전체 80개 사이트 대비 22.5%이다. 이 때 OECD회원국과 OECD비회원국간의 채택 비율 차이는‘OECD회원국 채택 비율 - OECD비회원국 채택 비율’로 얻어지는데 이는 OECD회원국과 OECD비회원국간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다.
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    89 표 3-35 기술소분류View관점, OECD기준 비교 View OECD 회원국(총 176 개) OECD 비회원국(총 80 개) 채택 비율 차이 사이트 수 채택 비율 사이트 수 채택 비율 Map 61 34.7% 18 22.5% 12.2% Area 10 5.7% 1 1.3% 4.4% Stacked column 14 8.0% 3 3.8% 4.2% Stacked Bar 6 3.4% 1 1.3% 2.2% Donut 3 1.7% 0 0.0% 1.7% Timeline 3 1.7% 0 0.0% 1.7% TreeMap 3 1.7% 0 0.0% 1.7% Histogram 1 0.6% 0 0.0% 0.6% ScatterPlot 5 2.8% 2 2.5% 0.3% Bar 19 10.8% 9 11.3% -0.5% Pie 19 10.8% 9 11.3% -0.5% Bubble 5 2.8% 3 3.8% -0.9% Column 31 17.6% 15 18.8% -1.1% Graph 0 0.0% 1 1.3% -1.3% Text 33 18.8% 17 21.3% -2.5% Line 27 15.3% 16 20.0% -4.7% Grid 48 27.3% 31 38.8% -11.5% View관점에서, OECD회원국과 OECD비회원국간의 가장 큰 채택 비율 차이를 보인 기술들의 Top 5는 Map, Area, StackedColumn, StackedBar, Dount, Timeline, TreeMap이다. 또한, 이들 기술은 각각 12.2%, 4.4%, 4.2%, 2.2%, 1.7%, 1.7%, 1.7%의 채택 비율 차이를 보였다. 특히, OECD회원국은 OECD비회원국보다 Map기술에 대한 채택 비율이 OECD비회원국보다 12.2% 높게 나타났다. 나머지 기술들에 대한 분석은 동일하다. 나) DataService기준 OECD기준, DataService관점에 속한 총 10개 세부 기술에 대한 채택 사이트 수 및 채택 비율과 더불어 OECD회원국과 OECD비회원국들의 세부 기술 별 채택 사이트 수 및 채택 비율 그리고 채택 비율 기반 채택 비율 차이를 제시하였다.
  • 92.
    90 표 3-36 기술소분류DataService관점, OECD기준 비교 Data Service OECD 회원국(총 176 개) OECD 비회원국(총 80 개) 채택 비율 차이 사이트 수 채택 비율 사이트 수 채택 비율 REST 33 18.8% 5 6.3% 12.5% WMS(Web Map Service) 18 10.2% 2 2.5% 7.7% WFS(Web Feature Service) 12 6.8% 1 1.2% 5.6% SOAP 6 3.4% 0 0.0% 3.4% ArcGIS Services 6 3.4% 0 0.0% 3.4% SPARQL Endpoint 5 2.8% 0 0.0% 2.8% Esri Rest 4 2.3% 0 0.0% 2.3% Application 24 13.6% 10 12.5% 1.1% WCS(Web Converage Service) 4 2.3% 1 1.3% 1.0% E-mail 4 2.3% 1 1.3% 1.0% DataService관점에 속한 총 10개 세부 기술에 대한 각 기술 별 채택 사이트 수와 채택 비율을 제시하였다. REST기술을 예로 들면, OECD회원국에 속한 총 176개 사이트 중에서 REST기술을 채택한 사이트 수는 33개 사이트이고, 채택 비율은 전체 176개 사이트 대비 18.8%이다. OECD비회원국의 경우 총 80개 사이트가 속해 있으며, 이들 사이트 중 5개 사이트가 REST기술을 채택하고 있다. 또한 이에 대한 채택 비율은 6.3%이다. OECD회원국과 OECD비회원국간의 채택 비율 차이는‘OECD회원국 채택 비율 - OECD비회원국 채택 비율’로 얻어지는데 이는 OECD회원국과 OECD비회원국간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. DataService관점에서, OECD회원국과 OECD비회원국간의 가장 큰 채택 비율 차이를 보인 기술들의 Top 5는 REST, WMS(Web Map Service), WFS(Web Feature Service), SOAP, ArcGIS Services이다. 또한, 이들 기술은 각각 12.5%, 7.7%, 5.6%, 3.4%, 3.4%의 채택 비율 차이를 보였다. 특히, OECD회원국은 OECD비회원국보다 REST기술에 대한 채택 비율이 OECD비회원국보다 12.5% 높게 나타났다. 나머지 기술들에 대한 분석은 동일하다.
  • 93.
    91 다) DataSet기준 OECD기준, DataSet관점에속한 총 47개 세부 기술에 대한 채택 사이트 수 및 채택 비율과 더불어 OECD회원국과 OECD비회원국간의 채택 비율 차이를 제시하였다. 단, 제시한 세부 기술의 개수에 있어서 채택 국가수와 채택 비율이 각각 0과 0%인 GData, SWF, CDEDASCⅡ, ASCⅡGrid 4개 기술을 제외한 총 43개 기술에 대하여 분석을 진행하였다. DataSet관점에 속한 총 43개 세부 기술에 대한 각 기술 별 채택 사이트 수와 채택 비율을 제시하였다. Excel기술을 예로 들면, OECD회원국에 속한 총 176개 사이트 중 Excel기술을 채택한 사이트 수는 89개, 채택 비율은 전체 176개 사이트 대비 50.6%이다. OECD비회원국에 속한 총 80개 사이트 중에서 Excel기술을 채택한 사이트 수는 28개 사이트이고, 채택 비율은 전체 80개 사이트 대비 35.0%이다. OECD회원국과 OECD비회원국간의 채택 비율 차이는‘OECD회원국 채택 비율 - OECD비회원국 채택 비율’로 얻어지는데 이는 OECD회원국과 OECD비회원국간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. DataSet관점에서, OECD회원국과 OECD비회원국간의 가장 큰 채택 비율 차이를 보인 기술들의 Top 5는 Excel, CSV, ZIP, XML, RDF이다. 또한, 이들 기술은 각각 15.6%, 14.7%, 13.5%, 12.4%, 11.9%의 채택 비율 차이를 보였다. 특히, OECD회원국은 OECD비회원국보다 Excel기술에 대한 채택 비율이 OECD비회원국보다 15.6% 높게 나타났다. 나머지 기술들에 대한 분석은 동일하다.
  • 94.
    92 표 3-37 기술소분류DataSet관점, OECD기준 비교 Data Set OECD 회원국(총 176 개) OECD 비회원국(총 80 개) 채택 비율 차이 사이트 수 채택 비율 사이트 수 채택 비율 Excel 89 50.6% 28 35.0% 15.6% CSV 61 34.7% 16 20.0% 14.7% ZIP 59 33.5% 16 20.0% 13.5% XML 46 26.1% 11 13.8% 12.4% RDF 21 11.9% 0 0.0% 11.9% TXT 33 18.8% 6 7.5% 11.3% KML 23 13.1% 3 3.8% 9.3% JSON 24 13.6% 4 5.0% 8.6% JPG 19 10.8% 3 3.8% 7.0% GML 12 6.8% 0 0.0% 6.8% SHP(ShapFile) 18 10.2% 3 3.8% 6.5% HWP 11 6.3% 0 0.0% 6.3% PNG 11 6.3% 1 1.3% 5.0% RSS 13 7.4% 2 2.5% 4.9% TIFFWorldFile 8 4.5% 0 0.0% 4.5% PDF 119 67.6% 51 63.8% 3.9% OData 6 3.4% 0 0.0% 3.4% GIF 6 3.4% 0 0.0% 3.4% ODS 7 4.0% 1 1.3% 2.7% DOC 40 22.7% 16 20.0% 2.7% TIFF 6 3.4% 1 1.3% 2.2% ASCII 3 1.7% 0 0.0% 1.7% Atom 5 2.8% 1 1.3% 1.6% GeoTIF 2 1.1% 0 0.0% 1.1% NetCDF 2 1.1% 0 0.0% 1.1% X-SPSS 2 1.1% 0 0.0% 1.1% Tar 2 1.1% 0 0.0% 1.1% OpenXml 1 0.6% 0 0.0% 0.6% CDR 1 0.6% 0 0.0% 0.6% MrSID 1 0.6% 0 0.0% 0.6% QGIS 1 0.6% 0 0.0% 0.6% GeoPDF 1 0.6% 0 0.0% 0.6% SEGY 1 0.6% 0 0.0% 0.6% GeoRSS 1 0.6% 0 0.0% 0.6% JSP 1 0.6% 0 0.0% 0.6% JsonLines 1 0.6% 0 0.0% 0.6% HDF 1 0.6% 0 0.0% 0.6% FGDB/GDB 1 0.6% 0 0.0% 0.6% lyr 1 0.6% 1 1.3% -0.7% X-SAS 1 0.6% 1 1.3% -0.7% Octet-Stream 1 0.6% 1 1.3% -0.7% PGDB 0 0.0% 1 1.3% -1.3% JSONP 2 1.1% 2 2.5% -1.4%
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    93 2) ODI기준 ODI기준, 기술소분류별기술 채택 사이트 수와 채택 비율 그리고 기준에 따른 채택 비율 차이를 View관점, DataService관점, DataSet관점으로 나누어 기술하였다. 가) View기준 ODI기준, View관점에 속한 총 26개 세부 기술에 대한 채택 사이트 수 및 채택 비율과 더불어 ODI상위권, 중위권, 하위권에 속한 사이트들의 세부 기술 별 채택 사이트 수 및 채택 비율 그리고 채택 비율 기반 채택 비율 차이를 제시하였다. View관점에 속한 총 26개 세부 기술에 대한 각 기술 별 채택 국가 수와 채택 비율을 제시한다. 단, 26개 세부 기술 중 유의한 차이가 있는 17개 세부 기술(Text, Area, Bar, Column, Map, StackedBar, Donut, Timeline, TreeMap, Histogram, Graph, ScatterPlot, Pie, Bubble, StackedColumn, Grid, Line)에 대해서 분석하였다. ODI상위권에 속한 총 112개 사이트 중에서 Text기술을 채택한 사이트 수는 21개 사이트이고, 채택 비율은 전체 112개 사이트 대비 18.8%이다. ODI중위권의 경우 총 109개 사이트가 속해 있으며, 이들 사이트 중 25개 사이트가 Text기술을 채택하고 있다. 또한 이에 대한 채택 비율은 22.9%이다. 마찬가지로 ODI하위권은 총 35개 사이트가 속해 있는데 이들 중 Text기술을 채택한 사이트 수는 4개 사이트이며, 이에 대한 채택 비율은 11.4%이다. 이 때 ODI상위권과 ODI하위권간의 채택 비율 차이는‘ODI상위권 채택 비율 - ODI하위권 채택 비율’로 얻어지는데 이는 ODI상위권과 ODI하위권간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. View관점에서, ODI상위권과 ODI하위권간의 가장 큰 채택 비율 차이를 보인 기술들의 Top 5는 Text, Area, Bar, Column, Map이다. 또한, 이들 기술은 각각 7.3%, 7.1%, 6.8%, 5.4%, 4.6%의 채택 비율 차이를 보인다. ODI상위권에 속한 국가들은 ODI하위권에 속한 국가들보다 Text기술에 대한 채택 비율이 7.3%높게 나타났다. 나머지 기술들에 대한 분석은 동일하다.
  • 96.
    94 표 3-38 기술소분류DataService관점, ODI기준 비교 View 상(총 112 개) 중(총 109 개) 하(총 35 개) 채택 비율 차이 (상–하)사이트 수 채택 비율 사이트 수 채택 비율 사이트 수 채택 비율 Text 21 18.8% 25 22.9% 4 11.4% 7.3% Area 8 7.1% 3 2.8% 0 0.0% 7.1% Bar 14 12.5% 12 11.0% 2 5.7% 6.8% Column 22 19.6% 19 17.4% 5 14.3% 5.4% Map 34 30.4% 36 33.0% 9 25.7% 4.6% Stacked Bar 4 3.6% 3 2.8% 0 0.0% 3.6% Donut 3 2.7% 0 0.0% 0 0.0% 2.7% Timeline 3 2.7% 0 0.0% 0 0.0% 2.7% TreeMap 3 2.7% 0 0.0% 0 0.0% 2.7% Histogram 0 0.0% 1 0.9% 0 0.0% 0.0% Graph 0 0.0% 1 0.9% 0 0.0% 0.0% ScatterPlot 2 1.8% 4 3.7% 1 2.9% -1.1% Pie 11 9.8% 13 11.9% 4 11.4% -1.6% Bubble 4 3.6% 2 1.8% 2 5.7% -2.1% Stacked column 9 8.0% 4 3.7% 4 11.4% -3.4% Grid 28 25.0% 41 37.6% 10 28.6% -3.6% Line 16 14.3% 20 18.3% 7 20.0% -5.7% 나) DataService기준 ODI기준, DataService관점에 속한 총 10개 세부 기술에 대한 채택 사이트 수 및 채택 비율과 더불어 ODI상위권, 중위권, 하위권에 속한 사이트들의 세부 기술 별 채택 사이트 수 및 채택 비율 그리고 채택 비율 기반 채택 비율 차이를 제시하였다. DataService관점에 속한 총 10개 세부 기술에 대한 각 기술 별 채택 사이트 수와 채택 비율을 제시하였다. ODI상위권에 속한 총 112개 사이트 중에서 REST기술을 채택한 사이트 수는 112개 사이트이고, 채택 비율은 전체 112개 사이트 대비 22.3%이다. ODI중위권의 경우 총 109개 사이트가 속해 있는데 이들 사이트 중 11개 사이트가 REST기술을 채택하고 있으며, 이에 대한 채택 비율은 10.1%이다. 마찬가지로 ODI하위권은 총 35개 사이트가 속해 있는데 이들 중 REST기술을 채택한 사이트 수는 2개 사이트이며, 이에 대한 채택 비율은 5.7%이다.
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    95 ODI상위권과 ODI하위권간의 채택비율 차이는‘ODI상위권 채택 비율 - ODI하위권 채택 비율’로 얻어지는데 이는 ODI상위권과 ODI하위권간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. 표 3-39 기술소분류 DataService관점, ODI기준 비교 Data Service 상(총 112 개) 중(총 109 개) 하(총 35 개) 채택 비율 차이 (상-하) 사이트 수 채택 비율 사이트 수 채택 비율 사이트 수 채택 비율 REST 25 22.3% 11 10.1% 2 5.7% 16.6% WMS(Web Map Service) 16 14.3% 2 1.8% 2 5.7% 8.6% WFS(Web Feature Service) 11 9.8% 1 0.9% 1 2.9% 7.0% ArcGIS Services 5 4.5% 1 0.9% 0 0.0% 4.5% SPARQL Endpoint 4 3.6% 1 0.9% 0 0.0% 3.6% Esri Rest 4 3.6% 0 0.0% 0 0.0% 3.6% E-mail 2 1.8% 3 2.8% 0 0.0% 1.8% Application 17 15.2% 12 11.0% 5 14.3% 0.9% SOAP 3 2.7% 2 1.8% 1 2.9% -0.2% WCS(Web Coverage Service) 3 2.7% 1 0.9% 1 2.9% -0.2% DataService관점에서, ODI상위권과 ODI하위권간의 가장 큰 채택 비율 차이를 보인 기술들의 Top 5는 REST, WMS(Web Map Service), WFS(Web Feature Service), ArcGIS Services, SPARQL Endpoint, Esri Rest이다. 또한, 이들 기술은 각각 16.6%, 8.6%, 7.0%, 4.5%, 3.6%, 3.6%의 채택 비율 차이를 보인다. 특히, ODI상위권에 속한 국가들은 ODI하위권에 속한 국가들보다 REST기술에 대한 채택 비율이 16.6% 높게 나타났다. 나머지 기술들에 대한 분석은 동일하다. 다) DataSet기준 ODI기준, DataSet관점에 속한 총 47개 세부 기술에 대한 채택 사이트 수 및 채택 비율과 더불어 ODI상위권과 ODI하위권간의 채택 비율 차이를 제시하였다. 단, 제시한 세부 기술의 개수에 있어서 채택 사이트 수와 채택 비율이 각각 0과 0%인 GData, SWF, CDEDASCⅡ, ASCⅡGrid 4개 기술을 제외한 총 43개 기술에 대하여 분석을 진행하였다.
  • 98.
    96 DataSet관점에 속한 총43개 세부 기술에 대한 각 기술 별 채택 사이트 수와 채택 비율을 제시하였다. ODI상위권에 속한 총 112개 사이트 중에서 ZIP기술을 채택한 사이트 수는 35개 사이트이며, 이에 대한 채택 비율은 전체 112개 사이트 대비 31.3%이다. ODI중위권의 경우 총 109개 사이트가 속해 있는데 이들 사이트 중 36개 사이트가 ZIP기술을 채택하고 있으며, 이에 대한 채택 비율은 33.0%이다. ODI하위권에는 총 35개 사이트가 속해 있고, ZIP기술을 채택한 사이트 수는 4개로 이에 대한 채택 비율은 11.4%이다. ODI상위권과 ODI하위권간의 채택 비율 차이는‘ODI상위권 채택 비율 - ODI하위권 채택 비율’로 얻어지는데 이는 ODI상위권 국가와 ODI하위권 국가간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. DataSet관점에서, ODI상위권과 ODI하위권간의 가장 큰 채택 비율 차이를 보인 기술들의 Top 5는 ZIP, XML, RDF, CSV, JSON이다. 또한, 이들 기술은 각각 19.8%, 17.1%, 15.2%, 13.6%, 12.1%의 채택 비율 차이를 보였다. ODI상위권에 속한 국가들은 ODI하위권에 속한 국가들보다 ZIP기술에 대한 채택 비율이 19.8% 높게 나타났다. 나머지 기술들에 대한 분석은 동일하다.
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    97 표 3-40 기술소분류DataSet관점, ODI기준 비교 Data Set 상(총 112 개) 중(총 109 개) 하(총 35 개) 채택 비율 차이 (상-하) 사이트 수 채택 비율 사이트 수 채택 비율 사이트 수 채택 비율 ZIP 35 31.3% 36 33.0% 4 11.4% 19.8% XML 32 28.6% 21 19.3% 4 11.4% 17.1% RDF 17 15.2% 4 3.7% 0 0.0% 15.2% CSV 44 39.3% 24 22.0% 9 25.7% 13.6% JSON 20 17.9% 6 5.5% 2 5.7% 12.1% DOC 25 22.3% 27 24.8% 4 11.4% 10.9% JPG 11 9.8% 11 10.1% 0 0.0% 9.8% SHP(Shape File) 15 13.4% 4 3.7% 2 5.7% 7.7% TIFF World File 7 6.3% 1 0.9% 0 0.0% 6.3% KML 19 17.0% 3 2.8% 4 11.4% 5.5% GML 9 8.0% 2 1.8% 1 2.9% 5.2% Excel 53 47.3% 49 45.0% 15 42.9% 4.5% TIFF 5 4.5% 2 1.8% 0 0.0% 4.5% ODS 5 4.5% 3 2.8% 0 0.0% 4.5% Atom 4 3.6% 2 1.8% 0 0.0% 3.6% PNG 7 6.3% 4 3.7% 1 2.9% 3.4% GIF 3 2.7% 3 2.8% 0 0.0% 2.7% TXT 18 16.1% 16 14.7% 5 14.3% 1.8% NetCDF 2 1.8% 0 0.0% 0 0.0% 1.8% X-SPSS 2 1.8% 0 0.0% 0 0.0% 1.8% ASCII 2 1.8% 1 0.9% 0 0.0% 1.8% OData 5 4.5% 0 0.0% 1 2.9% 1.6% RSS 8 7.1% 5 4.6% 2 5.7% 1.4% OpenXml 1 0.9% 0 0.0% 0 0.0% 0.9% CDR 1 0.9% 0 0.0% 0 0.0% 0.9% HWP 1 0.9% 10 9.2% 0 0.0% 0.9% MrSID 1 0.9% 0 0.0% 0 0.0% 0.9% QGIS 1 0.9% 0 0.0% 0 0.0% 0.9% GeoTIF 1 0.9% 1 0.9% 0 0.0% 0.9% GeoPDF 1 0.9% 0 0.0% 0 0.0% 0.9% SEGY 1 0.9% 0 0.0% 0 0.0% 0.9% lyr 1 0.9% 1 0.9% 0 0.0% 0.9% JsonLines 1 0.9% 0 0.0% 0 0.0% 0.9% X-SAS 1 0.9% 1 0.9% 0 0.0% 0.9% Tar 1 0.9% 1 0.9% 0 0.0% 0.9% HDF 1 0.9% 0 0.0% 0 0.0% 0.9% FGDB/GDB 1 0.9% 0 0.0% 0 0.0% 0.9% GeoRSS 0 0.0% 1 0.9% 0 0.0% 0.0% JSP 0 0.0% 1 0.9% 0 0.0% 0.0% JSONP 2 1.8% 1 0.9% 1 2.9% -1.1% Octet-Stream 1 0.9% 0 0.0% 1 2.9% -2.0% PGDB 0 0.0% 0 0.0% 1 2.9% -2.9% PDF 71 63.4% 72 66.1% 27 77.1% -13.8%
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    98 3) 정부자원관리(BRM) 기준 정부자원관리(BRM)기준,기술소분류 별 기술 채택 사이트 수와 채택 비율 그리고 기준에 따른 채택 비율 차이를 View관점, DataService관점, DataSet관점으로 나누어 기술하였다. 가) View기준 정부자원관리(BRM)기준, View관점에 속한 총 26개 세부 기술에 대한 채택 국가 수 및 채택 비율과 더불어 정부자원관리와 비정부자원관리간의 채택 비율 기반 채택 비율 차이를 제시하였다. 단, 26개 세부 기술 중 유의한 차이를 보인 17개의 세부 기술에 대한 분석 결과를 기술하였다. View관점에 속한 총 17개 세부 기술에 대한 각 기술 별 채택 사이트 수와 채택 비율을 제시하였다. 정부자원관리에 속한 총 53개 사이트 중에서 Map기술을 채택한 사이트 수는 21개 사이트이고, 이에 대한 채택 비율은 전체 53개 사이트 대비 39.62%이다. 비정부자원관리에 속한 총 203개 사이트 중 Map기술을 채택한 사이트 수는 58개 사이트이고, 채택 비율은 전체 203개 사이트 대비 28.57%이다. 정부자원관리와 비정부자원관리간의 채택 비율 차이는‘정부자원관리 채택 비율 - 비정부자원관리 채택 비율’로 얻어지는데 이는 정부자원관리에 속한 국가들과 비정부자원관리에 속한 국가들간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. View관점에서, 정부자원관리와 비정부자원관리간의 가장 큰 채택 비율 차이를 보인 기술들의Top 4는 Map, Column, Bubble, Pie이다. 또한, 이들 기술은 각각 11.05%, 5.89%, 5.58%, 5.24%의 채택 비율 차이를 보였다. 정부자원관리에 속한 국가들은 비정부자원관리에 속한 국가들보다 Map기술에 대한 채택 비율이 11.05% 높게 나타났다. 나머지 기술들에 대한 분석은 동일하다.
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    99 표 3-41 기술소분류View관점, 정부자원관리(BRM)기준 비교 View 정부자원관리(총 53 개) 기타(총 203 개) 채택 비율 차이 사이트 수 채택 비율 사이트 수 채택 비율 Map 21 39.62% 58 28.57% 11.05% Column 12 22.64% 34 16.75% 5.89% Bubble 4 7.55% 4 1.97% 5.58% Pie 8 15.09% 20 9.85% 5.24% Donut 2 3.77% 1 0.49% 3.28% Timeline 2 3.77% 1 0.49% 3.28% Tree Map 2 3.77% 1 0.49% 3.28% Bar 7 13.21% 21 10.34% 2.86% Grid 17 32.08% 62 30.54% 1.53% Stacked Bar 2 3.77% 5 2.46% 1.31% Stacked Column 4 7.55% 13 6.40% 1.14% Line 9 16.98% 34 16.75% 0.23% Histogram 0 0.00% 1 0.49% -0.49% Graph 0 0.00% 1 0.49% -0.49% Area 2 3.77% 9 4.43% -0.66% Scatter Plot 0 0.00% 7 3.45% -3.45% Text 4 7.55% 46 22.66% -15.11% 나) DataService기준 정부자원관리(BRM)기준, DataService관점에 속한 총 10개 세부 기술에 대한 채택 사이트 수 및 채택 비율과 더불어 정부자원관리와 비정부자원관리간의 채택 비율 기반 채택 비율 차이를 제시하였다. DataService관점에 속한 총 10개 세부 기술에 대한 각 기술별 채택 사이트 수와 채택 비율을 제시하였다. REST기술을 예로 들면, 정부자원관리에 속한 총 53개 사이트 중 REST기술을 채택한 사이트 수는 24개 사이트이고, 채택 비율은 전체 53개 사이트 대비 45.28%이다. 비정부자원관리에 속한 총 203개 사이트 중 REST기술을 채택한 사이트 수는 14개 사이트이고, 채택 비율은 전체 203개 사이트 대비 6.90%이다.
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    100 정부자원관리와 비정부자원관리간의 채택비율 차이는‘정부자원관리 채택 비율 - 비정부자원관리 채택 비율’로 얻어지는데 이는 정부자원관리와 비정부자원관리간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. 표 3-42 기술소분류 DataService관점, 정부자원관리(BRM)기준 비교 Data Service 정부자원관리(총 53 개) 비정부자원관리(총 203 개) 채택 비율 차이 사이트 수 채택 비율 사이트 수 채택 비율 REST 24 45.28% 14 6.90% 38.39% Application 21 39.62% 13 6.40% 33.22% WMS(Web Map Service) 17 32.08% 3 1.48% 30.60% WFS(Web Feature Service) 10 18.87% 3 1.48% 17.39% SOAP 5 9.43% 1 0.49% 8.94% SPARQL Endpoint 4 7.55% 1 0.49% 7.05% WCS(Web Coverage Service) 4 7.55% 1 0.49% 7.05% Esri Rest 3 5.66% 1 0.49% 5.17% ArcGIS Services 3 5.66% 3 1.48% 4.18% E-mail 1 1.89% 3 1.48% 0.41% DataService관점에서, 정부자원관리와 비정부자원관리간의 가장 큰 채택 비율 차이를 보인 기술들의 Top 5는 REST, Application, WMS(Web Map Service), WFS(Web Feature Service), SOAP이다. 또한, 이들 기술은 각각 38.39%, 33.22%, 30.60%, 17.39%, 8.94%의 채택 비율 차이를 보였다. 정부자원관리에 속한 국가들은 비정부자원관리에 속한 국가들보다 REST기술에 대한 채택 비율이 38.39% 높게 나타났다. 나머지 기술들에 대한 분석은 동일하다. 다) DataSet기준 정부자원관리기준, DataSet관점에 속한 총 47개 세부 기술에 대한 채택 국가 수 및 채택 비율과 더불어 ODI상위권과 ODI하위권간의 채택 비율 차이를 제시하였다. 단, 제시한 세부 기술의 개수에 있어서 채택 국가 수와 채택 비율이 각각 0과 0%인 GData, SWF, CDEDASCⅡ, ASCⅡGrid 4개 기술을 제외한 총 43개 기술에 대하여 분석을 진행하였다.
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    101 DataSet관점에 속한 총43개 세부기술에 대한 각 기술별 채택 국가 수와 채택 비율을 제시하였다. CSV기술을 예로 들면, 정부자원관리에 속한 총 53개 사이트 중 CSV기술을 채택한 사이트 수는 40개 사이트이고, 채택 비율은 전체 53개 사이트 대비 75.47%이다. 비정부자원관리에 속한 총 203개 사이트 중 CSV기술을 채택한 사이트 수는 37개 사이트이고, 채택 비율은 전체 203개 사이트 대비 18.23%이다. 정부자원관리에 속한 사이트들과 비정부자원관리에 속한 사이트들간의 채택 비율 차이는‘정부자원관리 채택 비율 – 비정부자원관리 채택 비율’로 얻어지는데 이는 정부자원관리에 속한 사이트들과 비정부자원관리에 속한 사이트들간의 채택 비율에 따른 기술 격차를 의미한다. DataSet관점에서, 정부자원관리와 비정부자원관리간의 가장 큰 채택 비율 차이를 보인 기술들의 Top 10은 CSV, XML, JSON, KML, TXT, Excel, SHP(ShapeFile), RDF, GML, ZIP, JPG이다. 또한, 이들 기술은 각각 57.25%, 48.06%, 45.69%, 39.54%, 37.89%, 37.54%, 30.11%, 27.73%, 17.88%, 15.40%의 채택 비율 차이를 보였다. 정부자원관리에 속한 국가들은 비정부자원관리에 속한 국가들보다 CSV기술에 대한 채택 비율이 57.25% 높게 나타났다. 나머지 기술들에 대한 분석은 동일하다.
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    102 표 3-43 기술소분류DataSet관점, 정부자원관리(BRM)기준 비교 Data Set 정부자원관리(총 53 개) 기타(총 203 개) 채택 비율 차이 사이트 수 채택 비율 사이트 수 채택 비율 CSV 40 75.47% 37 18.23% 57.25% XML 32 60.38% 25 12.32% 48.06% JSON 25 47.17% 3 1.48% 45.69% KML 22 41.51% 4 1.97% 39.54% TXT 24 45.28% 15 7.39% 37.89% Excel 40 75.47% 77 37.93% 37.54% SHP(ShapeFile) 17 32.08% 4 1.97% 30.11% RDF 16 30.19% 5 2.46% 27.73% GML 10 18.87% 2 0.99% 17.88% ZIP 22 41.51% 53 26.11% 15.40% JPG 11 20.75% 11 5.42% 15.34% ODS 7 13.21% 1 0.49% 12.71% TIFFWorldFile 7 13.21% 1 0.49% 12.71% RSS 8 15.09% 7 3.45% 11.65% PNG 7 13.21% 5 2.46% 10.74% DOC 16 30.19% 40 19.70% 10.48% JSONP 4 7.55% 0 0.00% 7.55% TIFF 4 7.55% 3 1.48% 6.07% OData 3 5.66% 3 1.48% 4.18% GIF 3 5.66% 3 1.48% 4.18% NetCDF 2 3.77% 0 0.00% 3.77% X-SAS 2 3.77% 0 0.00% 3.77% Octet-Stream 2 3.77% 0 0.00% 3.77% OpenXml 1 1.89% 0 0.00% 1.89% CDR 1 1.89% 0 0.00% 1.89% PGDB 1 1.89% 0 0.00% 1.89% MrSID 1 1.89% 0 0.00% 1.89% QGIS 1 1.89% 0 0.00% 1.89% GeoPDF 1 1.89% 0 0.00% 1.89% SEGY 1 1.89% 0 0.00% 1.89% JSP 1 1.89% 0 0.00% 1.89% JsonLines 1 1.89% 0 0.00% 1.89% HDF 1 1.89% 0 0.00% 1.89% FGDB/GDB 1 1.89% 0 0.00% 1.89% Atom 2 3.77% 4 1.97% 1.80% HWP 3 5.66% 8 3.94% 1.72% GeoTIF 1 1.89% 1 0.49% 1.39% lyr 1 1.89% 1 0.49% 1.39% X-SPSS 1 1.89% 1 0.49% 1.39% Tar 1 1.89% 1 0.49% 1.39% ASCII 1 1.89% 2 0.99% 0.90% GeoRSS 0 0.00% 1 0.49% -0.49% PDF 33 62.26% 137 67.49% -5.22%
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    103 제 4 절국제 유망 기술 선정 국제 유망 기술을 선정하고, 선정된 국제 유망 기술을 국제 유망 데이터베이스 활용 기술로 분류하여 기술하였다. 1. 기술대분류 관점 유망 분야 도출 기술대분류 관점 유망 분야를 도출 하였다. 기술대분류 관점은 세 가지 관점(View기술관점, DataService기술관점, DataSet기술관점)으로 이루어지는데, 각 관점 별 세부 기술에 대한 우선순위를 부여하고 이를 통해 국제 유망 기술을 도출하였다. 가. 기술대분류별 유망 기술 분야 도출 기술대분류별 유망 기술 분야를 도출하였다. 표 3-44 기술대분류 기준, 우선 순위 기술 채택 수준 국가 사이트 평균 Rank 우선 순위비교 기준 명세 OECD 회원국 /비회원국 채택 비율 차이 ODI 상하위 국가간 채택 비율 차이 정부자원관리 및 기타간 채택 비율 차이 OECD 회원국 /비회원국 채택 비율 차이 ODI 상하위 국가간 채택 비율 차이 정부자원관리 및 기타간 채택 비율 차이 Ran k Data Service 1 1 1 1 1 1 1.00 (1.00) 1 Data Set 3 3 2 2 3 2 2.50 (2.33) 2 View 2 2 3 3 2 3 2.50 (2.67) 3 기술대분류는 DataService와 DataSet 그리고 View, 세 가지 관점으로 구성되는데 이들 각각의 관점에 대하여 앞서 제시한 6가지(국가-OECD기준, 국가-ODI기준, 국가- 정부자원관리(BRM), 사이트-OECD기준, 사이트-ODI기준, 사이트-정부자원관리(BRM)기준) 기준에 따른 채택 비율 차이에 순위를 부여하여 가장 우선시 되어야 할 관점을 선정하였다. 국가 기준, OECD회원국/비회원국 채택 비율 차이에서는 DataService 기술 분류가 가장 우선시 해야 할 기술대분류로 선정되었고, 그 다음으로 DataSet, View 기술 분류가 선정되었는데, 가장 우선시 해야 할 기술분류에 1위를 그 다음으로 우선시 되는 기술분류에 2위를 부여하는 방법으로 6가지 기준 모두에 순위를 부여 하였다.
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    104 6가지 기준에 대한순위를 활용하여 평균 Rank를 구한 뒤, 얻어진 Rank를 활용하여 우선 순위를 선정하였다. 우선순위 선정 결과, DataService분야가 1위, DataSet분야가 2위, View분야가 3위로 선정되었다. 이 때, DataSet과 View 기술 분류는 평균 Rank가 2.50으로 동률을 나타내어, 국가 비교는 사이트 비교의 요약적 측면이 있으므로 256개 사이트에서의 순위 평균을 2차 기준으로 Tie Breaking을 하여 각각 2위와 3위를 판단하였다. 결과적으로 기술대분류 관점에서의 우선순위는 DataService > DataSet > View 순으로 결정되었다. 1) View기술 관점 View기술분류에 속한 26가지 세부 기술에 대한 우선순위를 평가하였고, 우선순위에 따른 유망 기술을 도출하였다. 총 26가지 세부 기술에 대하여 6가지 기준(국가-OECD, 국가-ODI, 국가- 정부자원관리(BRM), 사이트-OECD, 사이트-ODI, 사이트-정부자원관리(BRM))마다 비율 차이 기반 순위를 부여하였다. 순위는 양(+)의 비율차이가 큰 순서대로 낮은 순위를 부여하였고, 각 기준의 순위 값을 평균하여 평균순위를 부여하였다. 이 때, 비율차이평균은 6가지 기준의 비율차이를 평균하여 얻어진다. 평균순위가 낮은 기술에 높은 우선순위를 부여하였다. View기술분류에서의 우선순위는 Map > Donut > Timeline > TreeMap > StackedBar 순으로 결정되었다.
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    105 표 3-45 기술소분류View관점, 우선 순위 기술 채택 수준 국가 사이트 평균 Rank 우 선 순 위 비교 기준 상세 OECD 회원국 /비회원국 채택 비율 차이 ODI 상하위 국가간 채택 비율 차이 정부자원관리 및 기타간 채택 비율 차이 OECD 회원국 /비회원국 채택 비율 차이 ODI 상하위 국가간 채택 비율 차이 정부자원관리 및 기타간 채택 비율 차이 비율 차이 순위 비율 차이 순위 비율 차이 순위 비율 차이 순위 비율 차이 순위 비율 차이 순위 비율차이 평균 평균 순위 Map 35.75% 1 39.01% 4 -18.38% 18 12.20% 1 4.60% 5 11.05% 1 14.04% 5.00 1 Donut 4.00% 10 7.14% 11 0.63% 2 1.70% 5 2.70% 7 3.28% 5 3.24% 6.67 2 Timeline 4.00% 10 7.14% 11 0.63% 2 1.70% 5 2.70% 7 3.28% 5 3.24% 6.67 2 Tree Map 4.00% 10 7.14% 11 0.63% 2 1.70% 5 2.70% 7 3.28% 5 3.24% 6.67 2 Stacked Bar 9.75% 8 14.29% 9 -10.18% 16 2.20% 4 3.60% 6 1.31% 10 3.50% 8.83 5 Area 21.75% 3 35.71% 5 -18.29% 17 4.40% 2 7.10% 2 -0.66% 24 8.34% 8.83 6 Bar 20.75% 4 48.91% 1 -23.24% 22 -0.50% 19 6.80% 3 2.86% 8 9.26% 9.50 7 Column 14.00% 6 40.11% 3 -29.46% 23 -1.10% 22 5.40% 4 5.89% 2 5.81% 10.00 8 OHL-close Chart 0.00% 16 0.00% 15 0.00% 5 0.00% 9 0.00% 10 0.00% 13 0.00% 11.33 9 Candle Stick 0.00% 16 0.00% 15 0.00% 5 0.00% 9 0.00% 10 0.00% 13 0.00% 11.33 9 Kagi 0.00% 16 0.00% 15 0.00% 5 0.00% 9 0.00% 10 0.00% 13 0.00% 11.33 9 Sparkline 0.00% 16 0.00% 15 0.00% 5 0.00% 9 0.00% 10 0.00% 13 0.00% 11.33 9 Gantt 0.00% 16 0.00% 15 0.00% 5 0.00% 9 0.00% 10 0.00% 13 0.00% 11.33 9 Nolan 0.00% 16 0.00% 15 0.00% 5 0.00% 9 0.00% 10 0.00% 13 0.00% 11.33 9 Pert 0.00% 16 0.00% 15 0.00% 5 0.00% 9 0.00% 10 0.00% 13 0.00% 11.33 9 Gauge 0.00% 16 0.00% 15 0.00% 5 0.00% 9 0.00% 10 0.00% 13 0.00% 11.33 9 Smith 0.00% 16 0.00% 15 0.00% 5 0.00% 9 0.00% 10 0.00% 13 0.00% 11.33 9 Stacked Column 17.25% 5 19.78% 6 -19.73% 20 4.20% 3 -3.40% 24 1.14% 11 3.21% 11.50 18 Histogram 4.00% 10 0.00% 15 -2.70% 14 0.60% 8 0.00% 10 -0.49% 22 0.24% 13.17 19 Text 24.75% 2 48.35% 2 -35.32% 25 -2.50% 24 7.30% 1 -15.11% 26 4.58% 13.33 20 Pie 2.50% 15 19.78% 6 -20.54% 21 -0.50% 19 -1.60% 22 5.24% 4 0.81% 14.50 21 Bubble -10.75% 26 -8.24% 26 1.89% 1 -0.90% 21 -2.10% 23 5.58% 3 -2.42% 16.67 22 Grid 13.00% 7 16.48% 8 -40.45% 26 -11.50% 26 -3.60% 25 1.53% 9 -4.09% 16.83 23 Scatter Plot 7.50% 9 6.60% 14 -18.92% 19 0.30% 18 -1.10% 21 -3.45% 25 -1.51% 17.67 24 Graph -6.25% 25 0.00% 15 -2.70% 14 -1.30% 23 0.00% 10 -0.49% 22 -1.79% 18.17 25 Line 3.75% 14 10.44% 10 -32.79% 24 -4.70% 25 -5.70% 26 0.23% 12 -4.80% 18.50 26
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    106 2) DataService기술 관점 DataService기술분류에속한 10가지 세부 기술에 대한 우선순위를 평가하고, 우선순위에 따른 유망 기술을 도출하였다. 우선순위 부여시 평균순위가 낮은 기술에 높은 순위를 부여하였다. 총 10가지 세부 기술에 대하여 6가지 기준(국가-OECD, 국가- ODI, 국가-정부자원관리(BRM), 사이트-OECD, 사이트-ODI, 사이트-정부자원관리(BRM))마다 비율 차이 기반 순위를 부여하였다. 순위는 양(+)의 비율차이가 큰 순서대로 낮은 순위가 부여되며, 부여된 각각의 순위를 평균하여 평균순위를 부여하였다. 이 때, 비율차이평균은 6가지 기준의 비율차이를 평균하여 얻어진다. 표 3-46 기술소분류 DataService관점, 우선 순위 기술 채택 수준 국가 사이트 평균 Rank 우 선 순 위 비교 기준 상세 OECD 회원국/비회원 국 채택 비율 차이 ODI 상하위 국가간 채택 비율 차이 정부자원관리 및 기타간 채택 비율 차이 OECD 회원국/비회원 국 채택 비율 차이 ODI 상하위 국가간 채택 비율 차이 정부자원관리 및 기타간 채택 비율 차이 비율 차이 순위 비율 차이 순위 비율 차이 순위 비율 차이 순위 비율 차이 순위 비율 차이 순위 비율 차이 평균 평균 순위 REST 41.25% 2 63.19% 2 25.68% 3 12.50% 1 16.60% 1 38.39% 1 32.94% 1.67 1 WMS (Web Map Service) 43.50% 1 70.33% 1 41.89% 1 7.70% 2 8.60% 2 30.60% 3 33.77% 1.67 2 WFS (Web Feature Service) 33.75% 3 56.60% 3 21.89% 4 5.60% 3 7.00% 3 17.39% 4 23.71% 3.33 3 Application 16.25% 6 32.97% 4 35.68% 2 1.10% 8 0.90% 8 33.22% 2 20.02% 5.00 4 SPARQL Endpoint 20.00% 4 28.57% 5 10.63% 5 2.80% 6 3.60% 5 7.05% 6 12.11% 5.17 5 ArcGIS Services 20.00% 4 28.57% 5 1.89% 9 3.40% 4 4.50% 4 4.18% 9 10.42% 5.83 6 Esri Rest 16.00% 7 28.57% 5 7.30% 7 2.30% 7 3.60% 5 5.17% 8 10.49% 6.50 7 SOAP 16.00% 7 -0.55% 10 7.30% 7 3.40% 4 -0.20% 9 8.94% 5 5.82% 7.00 8 WCS (Web Coverage Service) 9.75% 9 13.74% 9 10.63% 5 1.00% 9 -0.20% 9 7.05% 6 7.00% 7.83 9 E-mail 5.75% 10 14.29% 8 -4.77% 10 1.00% 9 1.80% 7 0.41% 10 3.08% 9.00 10 DataService기술에서의 우선순위는 REST > WMS > WFS > Application > SPARQL Endpoint 순으로 결정되었다. 평균Rank가 동일한 경우, 256개 사이트에서의 순위 평균을 2차 기준으로 Tie Breaking을 하여 우선순위를 판단하였다.
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    107 3) DataSet기술 관점 표3-47 기술소분류 DataSet관점, 우선 순위 기술 채택 수준 국가 사이트 평균 Rank 우 선 순 위 비교 기준 상세 OECD 회원국/비회원 국 채택 비율 차이 ODI 상하위 국가간 채택 비율 차이 정부자원관리 및 기타간 채택 비율 차이 OECD 회원국/비회원 국 채택 비율 차이 ODI 상하위 국가간 채택 비율 차이 정부자원관리 및 기타간 채택 비율 차이 비율 차이 순위 비율 차이 순위 비율 차이 순위 비율 차이 순위 비율 차이 순위 비율 차이 순위 총 비율차이 평균 평균 순위 XML 44.25% 4 69.23% 3 39.46% 4 12.40% 4 17.10% 2 48.06% 2 38.42% 3.17 1 RDF 56.00% 1 71.43% 1 23.15% 8 11.90% 5 15.20% 3 27.73% 8 34.24% 4.33 2 JSON 35.00% 8 63.19% 5 54.59% 1 8.60% 8 12.10% 5 45.69% 3 36.53% 5.00 3 CSV 33.50% 10 38.46% 12 33.24% 5 14.70% 2 13.60% 4 57.25% 1 31.79% 5.67 4 KML 45.25% 3 54.94% 7 42.52% 3 9.30% 7 5.50% 10 39.54% 4 32.84% 5.67 5 SHP(ShapeFile) 37.25% 7 63.19% 4 32.52% 6 6.50% 11 7.70% 8 30.11% 7 29.55% 7.17 6 TXT 40.75% 6 40.11% 11 45.68% 2 11.30% 6 1.80% 18 37.89% 5 29.59% 8.00 7 GML 44.00% 5 49.45% 8 24.59% 7 6.80% 10 5.20% 11 17.88% 9 24.65% 8.33 8 JPG 33.25% 11 71.43% 1 15.05% 11 7.00% 9 9.80% 7 15.34% 11 25.31% 8.33 9 ZIP 46.50% 2 62.63% 6 0.54% 37 13.50% 3 19.80% 1 15.40% 10 26.40% 9.83 10 TIFFWorldFile 28.00% 12 42.86% 10 17.30% 10 4.50% 15 6.30% 9 12.71% 12 18.61% 11.33 11 Excel 21.00% 15 15.94% 19 4.95% 19 15.60% 1 4.50% 12 37.54% 6 16.59% 12.00 12 ODS 21.75% 14 35.71% 13 20.63% 9 2.70% 19 4.50% 12 12.71% 12 16.33% 13.17 13 PNG 33.75% 9 35.17% 14 12.52% 12 5.00% 13 3.40% 16 10.74% 15 16.76% 13.17 14 RSS 27.50% 13 27.48% 17 7.12% 14 4.90% 14 1.40% 23 11.65% 14 13.34% 15.83 15 TIFF 13.75% 19 28.57% 15 5.23% 18 2.20% 21 4.50% 12 6.07% 18 10.05% 17.17 16 GIF 20.00% 16 21.43% 18 4.59% 20 3.40% 17 2.70% 17 4.18% 19 9.38% 17.83 17 DOC 11.75% 22 47.80% 9 -10.09% 46 2.70% 19 10.90% 6 10.48% 16 12.26% 19.67 18 NetCDF 8.00% 23 14.29% 21 6.67% 15 1.10% 24 1.80% 18 3.77% 21 5.94% 20.33 19 HWP 8.00% 23 7.14% 25 3.96% 21 6.30% 12 0.90% 24 1.72% 36 4.67% 23.50 20 DataSet기술분류에 속한 47개 세부 기술에 대하여 우선순위를 평가하고, 우선순위에 따른 유망 기술을 도출하였다. 단, 우선순위가 높고 눈여겨 봐야 할 상위 20위의 세부 기술만을 기술하였다. 총 20개 기술에 대하여(XML, RDF, JSON, CSV, KML, SHP(ShapeFile), TXT, GML, JPG, ZIP, TIFFWorldFile, Excel, ODS, PNG, RSS, TIFF, GIF, DOC, NetCDF, HWP)대하여 6가지 기준(국가-OECD, 국가-ODI, 국가- 정부자원관리(BRM), 사이트-OECD, 사이트-ODI, 사이트-정부자원관리(BRM))마다 양(+)의 비율차이가 큰 순서대로 낮은 순위를 부여하였다. 이 때, 평균순위와 비율차이평균은 6가지 기준의 비율차이와 순위를 평균하여 얻어진다. 마지막으로 평균순위가 낮은 기술에 높은 우선순위를 부여하였다. DataSet기술에서의 우선순위는 XML > RDF > JSON > CSV > KML이다.
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    108 나. 국제 유망기술 도출 연구 결과를 정리함과 동시에 국제 유망 기술을 도출하였다. 전 세계적으로 통용되는 4가지 데이터베이스 서비스를 활용하여 도출된 국제 유망 기술을 분석하였다. 4가지 데이터베이스 서비스는 Web Database Service, Semantic Database Service, Geospatial Database Service, Others로 구성되었다. 1) 현황 조사 결과 요약 총 41개국, 256개 사이트, 83개 기술에 대한 방대한 기술 조사를 통해 도출된 ‘국제 유망 기술’을 종합하여 정리하였다. • 기술대분류 관점 우선 순위 : DataService > DataSet > View • DataService 관점 : REST > WMS > WFS > Application > SPARQL Endpoint • DataSet 관점 : XML > RDF > JSON > CSV > KML • View 관점 : Map > Donut > Timeline > TreeMap > StackedBar 2) 국제 유망 데이터베이스 활용 기술 도출 • 향후 기술대분류 관점에서 DataService기술이 최고 관심 기술로 선정되었다. • 기술대분류 관점에서 DataSet기술 군도 주목할 필요가 있는 것으로 나타났다. • DataService 기술 중 REST > WMS > WFS > Application > SPARQL Endpoint > ArcGIS Services > Esri REST(후보 군) 순으로 유력 기술이다. • DataSet 기술 중 XML > RDF > JSON > CSV > KML > SHP > TXT(후보 군) 순으로 유력 기술이다.
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    2. ‘국 데이터베 국제 Service 구성되었 REST, 하는 데 Databa Service 영역에 국제 유망 국제유망 베이스 활용 제적으로 통 e, Semant 었다. Web XML, JSO 데이터베이스 ase Servic e, WFS(W 포함되지 않 망 데이터베 그림 3- 데이터베이 용 기술에 따 통용되는 데 tic Databa Database ON이 포함되 스 활용 서비 e는 지리/지 Web Featu 않은 기술로 베이스 활용 -19 국제 유 이스 활용 따른 분야별 이터베이스 ase Servic Service는 되었다. Sem 비스로 SPA 지형과 관련 ure Servic 로 Applicat 109 용 기술 분석 유망 데이터베 기술 도 별 항목으로 스 활용 기술 ce, Geospa 는 웹을 기반 mantic Dat ARQL End 련된 데이터베 ce), KML이 tion, CSV가 석 이스 활용 기 출’에서 분류하여 제 술은 크게 atial Data 반으로 하는 abase Serv dpoint, RD 베이스 활용 이 포함되었 가 포함되었 기술 분석 얻어진 국 제시하였다 4가지 영역 base Serv 데이터베이 vice는 Sem DF가 포함되 용 서비스로 었다. Othe 다. 국제 유망 . 역(Web Da vice, Othe 이스 활용 서 mantic을 기 되었다. Geo 로 WMS(We ers는 위 세 기술을 atabase ers)으로 서비스로 기반으로 ospatial eb Map 세 가지
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    110 제 4 장데이터베이스 활용 기술 GAP 분석 및 목표 기술 도출 제 3 장에서 기술한 연구 결과를 바탕으로 우리나라의 기술 수준과 국제적 기술 수준을 비교하여 국가 핵심 기술을 도출하였다. 국가 핵심 기술은 정성적 분석과 정량적 분석 결과를 통해 선정되었고, 두 가지 분석 결과와 국제 유망 기술 분석 결과를 종합하여 목표 기술을 도출하였다. GAP 분석은 우리나라와 선진국(선도국)간의 비교 분석을 통해 이루어지는데 선진국(선도국)의 정의는 OECD회원국(선진국)과 ODI상위권(선도국)에 속한 국가들로 제한하였다. GAP 분석을 위해 OECD회원국을 다양한 복합적 측면의 선진국으로 정의하였고, ODI(Open Data Index) 상위권에 속한 국가들을 국가별 정보 개방 정도 측면에서의 선도국으로 정의하였다. GAP 분석은‘한국 Vs OECD회원국’간의 비교와‘한국 Vs ODI상위권’간의 비교 분석을 통해 이루어지고, 한국과 비교될 비교 대상 그룹을 선진국(선도국)으로 정의하였다. 단, 한국의 경우 OECD회원국이면서 ODI중위권에 속하는 이중적인 측면이 존재하므로,‘한국 Vs OECD회원국’간의 비교 분석은‘한국 Vs 기타 선진국’의 측면에서 해석되고,‘한국 Vs ODI상위권’간의 비교 분석은‘한국 Vs 선도국’의 측면에서 각각 해석 된다. 제 1 절 국가 핵심 기술 도출 – 정성적(채택율 차이 기반) ‘기술대분류 기준 비교’와‘기술소분류 기준 비교’를 통해 채택율 차이 기반 ‘한국 Vs 선도국’간의 GAP 현황을 분석하였다.‘기술대분류 기준 비교’는‘한국 Vs OECD회원국’간의 비교와‘한국 Vs ODI상위권’간의 비교로 이루어지고,‘기술소분류 기준 비교’는‘한국 Vs OECD회원국’간의 DataService관점, DataSet관점 비교와 ‘한국 Vs ODI상위권’간의 두 가지 관점(DataService관점, DataSet관점) 비교로 이루어진다. 또한,‘기술소분류 기준 비교’를 통해 도출된 결과를 토대로 정성적(채택율 차이 기반) 국가 핵심 기술을 도출하였다.
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    111 1. 기술대분류 기준비교 기술대분류기준은 View, DataService, DataSet 세 가지 기술 군으로 구성되고, 각 기술 군별로‘한국 Vs OECD회원국’과‘한국 Vs ODI상위권’의 사이트 채택 비율 차이 분석을 통해 기술대분류기준에 따른 GAP 현황을 분석하였다. 가. 한국 Vs OECD회원국 OECD회원국과 우리나라간 기술 채택 비율 차이 분석을 통해 우리나라와 OECD회원국간의 기술 격차 현황을 분석하였다. 우리나라와 OECD회원국간의 기술 격차는 사이트 기반 채택 비율 차이로 분석되며, 이를 통해 우리나라가 상대적으로 많이 채택한 기술과 아닌 기술이 무엇인지를 파악하였다. 실질적인 비교를 위해 OECD회원국에 속한 사이트 중 우리나라가 차지하는 사이트를 따로 분류하여, 우리나라와 OECD회원국간의 기술 격차를 분석하였다. OECD회원국에는 총 25개 국가와 각 국가에 속한 176개 사이트가 속해 있는데 우리나라도 OECD회원국 중 하나이므로 우리나라에 속해 있는 17개 사이트를 제외한 159개 사이트를 OECD회원국 사이트로 정의한 뒤, OECD회원국 사이트와 우리나라 사이트의 기술 차이를 분석하였다. 표 4-1 기술대분류 기준, 한국 Vs OECD회원국 기술 전체(256 개) OECD 한국 사이트(17 개) 채택 비율 차이 회원국 사이트(159 개) 채택 사이트 수 채택 비율 채택 사이트 수 채택 비율 채택 사이트 수 채택 비율 OECD - 한국 전체 - 한국 DataService 72 28.13% 51 32.08% 5 29.41% 2.67% -1.28% View 160 62.50% 98 61.64% 11 64.71% -3.07% -2.21% DataSet 215 83.98% 135 84.91% 17 100.00% -15.09% -16.02% 연구 대상으로 선정된 전체 256개 사이트 중 DataService기술을 채택한 사이트는 총 72개 사이트이고, 채택 비율은 전체 256개 사이트 대비 28.13%이다. OECD회원국에 속한 총 159개 사이트 중 DataService기술을 채택한 사이트는 총 51개 사이트이고, 채택 비율은 전체 159개 사이트 대비 32.08%이다. 우리나라에 속한 총 17개 사이트 중 DataService기술을 채택한 사이트는 총 5개 사이트이고, 채택
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    112 비율은 전체 17개사이트 대비 29.41%이다. 채택 비율 차이의‘OECD – 한국’은 ‘OECD회원국 사이트의 채택 비율 – 한국 사이트의 채택 비율’로 얻어지고,‘전체 – 한국’은‘전체 사이트의 채택 비율 – 한국 사이트의 채택 비율’로 얻어진다. DataSerivce기술 군의 경우 OECD회원국 사이트와 우리나라 사이트간의 채택 비율 차이는 2.67%이다. 즉, DataService기술 군의 채택 비율은 OECD회원국의 사이트가 우리나라 사이트보다 2.67% 높게 나타났다. 전체 고려 시에는, 전체와 우리나라 간의 채택 비율 차이가 -1.28%로 우리나라 사이트의 DataService기술 군의 채택 비율이 전체 사이트의 채택 비율보다 1.28% 높게 나타났다. 나. 한국 Vs ODI 상위권 ODI상위권과 우리나라간 기술 채택 비율 차이 분석을 통해 우리나라와 ODI상위권간의 기술 격차 현황을 분석하였다. 우리나라와 ODI상위권간의 기술 격차는 사이트 기반 채택 비율 차이로 분석되었고, 이를 통해 우리나라가 상대적으로 많이 채택한 기술과 아닌 기술이 무엇인지를 파악하였다. ODI상위권에는 총 112개 사이트가 속해 있다. 우리나라의 경우 ODI중위권에 속해 있으므로 ODI상위권에 속한 총 112개 사이트와 우리나라에 속한 총 17개 사이트를 비교 분석하였다. 표 4-2 기술대분류 기준, 한국 Vs ODI상위권 기술 전체(256 개) ODI 한국 사이트(17 개) 채택 비율 차이 상(112 개) 채택 사이트 수 채택 비율 채택 사이트 수 채택 비율 채택 사이트 수 채택 비율 ODI 상 - 한국 전체 - 한국 DataService 72 28.13% 42 37.50% 5 29.41% 8.09% -1.28% View 160 62.50% 68 60.71% 11 64.71% -4.00% -2.21% DataSet 215 83.98% 92 82.14% 17 100.00% -17.86% -16.02% 연구 대상으로 선정된 전체 256개 사이트 중 DataService기술을 채택한 사이트는 총 72개 사이트이고, 채택 비율은 전체 256개 사이트 대비 28.13%이다. ODI상위권에 속한 총 112개 사이트 중 DataService기술을 채택한 사이트는 총
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    113 42개 사이트이고, 채택비율은 전체 112개 사이트 대비 37.50%이다. 우리나라에 속한 총 17개 사이트 중 DataService기술을 채택한 사이트는 총 5개 사이트이고, 채택 비율은 전체 5개 사이트 대비 29.41%이다. 채택 비율 차이의‘ODI상 – 한국’은‘ODI상위권 사이트의 채택 비율 – 한국 사이트의 채택 비율’로 얻어지고,‘전체 – 한국’은‘전체 사이트의 채택 비율 – 한국 사이트의 채택 비율’로 얻어진다. DataService기술 군의 경우 ODI상위권에 속한 사이트와 한국 사이트간의 채택 비율 차이가 8.09%이므로, ODI상위권이 우리나라보다 DataService기술 군의 채택 비율이 8.09% 높게 나타났다. 전체 고려 시, 채택 비율 차이가 -1.28%로 우리나라 사이트의 DataService기술 군의 채택 비율이 전체 사이트의 채택 비율보다 1.28% 높게 나타났다. 2. 기술소분류 기준 비교 기술소분류 기준은 View, DataService, DataSet 세 가지 기술 군에 속한 세부 기술 별 분석을 의미한다. 하지만 View기술은 DataService나 DataSet에 비해 데이터를 어떤 형식으로 사용자에게 제시하는지의 의미가 강하다. 다시 말하면, 사용자에게 제시할 데이터의 표현 방법. 즉, 가시적 측면이 강하다고 할 수 있다. 따라서 실제 사용자가 데이터를 사용하여 무언가를 창출할 수 있는 보다 실질적인 데이터 제공 기준인 DataService와 DataSet에 대한 분석만을 진행하였다. 각 기술 군별로‘한국 Vs OECD회원국’과‘한국 Vs ODI상위권’의 사이트 채택 비율 차이 분석을 통해 기술소분류기준에 따른 GAP 현황을 분석하였다. 가. 한국 Vs OECD회원국 OECD회원국에 속한 사이트와 우리나라에 속한 사이트간의 기술 채택 비율 차이 분석을 통해 우리나라와 OECD회원국간의 기술 격차 현황을 분석하였다. 우리나라와 OECD회원국간의 기술 격차는 사이트 기반 채택 비율 차이로 분석되며, 이를 통해 우리나라와 OECD회원국간의 GAP 현황을 분석하였다. 실질적인 비교를 위해 OECD회원국에 속한 사이트 중 우리나라에 속하는 사이트를 따로 분류하여, 우리나라와 OECD회원국간의 기술 격차를 분석하였다. OECD회원국에는 총 25개 국가와 각 국가에
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    114 속한 176개 사이트가속해 있다. 우리나라도 OECD회원국 중 하나이므로 우리나라에 속해 있는 17개 사이트를 제외한 159개 사이트를 OECD회원국 사이트로 정의한 뒤, OECD회원국 사이트와 우리나라 사이트의 기술 차이를 분석하였다. ‘한국 Vs OECD회원국’간의 DataService기술 군, DataSet기술 군에 대하여 기술소분류 기준 분석을 진행하였다. 1) DataService 기술 관점 DataService기술 군에 속한 총 10개 기술 중 유의한 결과를 보인 7개 기술에 대해 분석하였다. 분석에 포함된 7개 세부 기술은 Application, WMS(Web Map Service), WFS(Web Feature Service, ArcGIS Services, SPARQL Endpoint, Esri Rest, Rest이다. 표 4-3 기술소분류 DataService관점, 한국 Vs OECD회원국 Data Service OECD 회원국(총 159 개) 한국(총 17 개) 채택 비율 차이 (OECD-한국) 우선 순위 사이트 수 채택 비율 사이트 수 채택 비율 Application (4) 24 15.09% 0 0.00% 15.09% 1 WMS(Web Map Service) (2) 18 11.32% 0 0.00% 11.32% 2 WFS(Web Feature Service) (3) 12 7.55% 0 0.00% 7.55% 3 ArcGIS Services (6) 6 3.77% 0 0.00% 3.77% 4 SPARQL Endpoint (5) 5 3.14% 0 0.00% 3.14% 5 Esri Rest (7) 4 2.52% 0 0.00% 2.52% 6 REST (1) 28 17.61% 5 29.41% -11.80% 7 OECD회원국에 속한 총 159개 사이트 중 Application기술을 채택한 사이트는 총 24개 사이트이고, 채택 비율은 전체 159개 사이트 대비 15.09%이다. 우리나라에 속한 총 17개 사이트 중 Application기술을 채택한 사이트는 총 0개 사이트이고, 채택 비율은 전체 17개 사이트 대비 0%이다. 즉, 한국 사이트의 경우 Application을 채택한 사이트는 한 곳도 없다.
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    115 채택 비율 차이의‘OECD– 한국’은‘OECD회원국 사이트의 채택 비율 – 한국 사이트의 채택 비율’로 얻어 진다. Application기술의 경우 OECD회원국 사이트와 우리나라 사이트 간에 15.09%의 비율 차이를 보였다. 즉, Application기술 채택 비율은 OECD회원국의 사이트가 우리나라 사이트보다 15.09% 높게 나타났다. DataService 컬럼에 제시된, 7가지 기술명 옆에 위치한 괄호안의 숫자는 앞서 기술한 ‘국제 유망 기술’의 결과를 활용하여 순위를 부여한 결과인데 이는 총 10개의 국제 유망 기술 중 7개 기술만을 재 고려하여 순위를 부여한 결과이다. ‘국제 유망 기술’의 우선순위에 따르면 Application기술은 4위에 해당한다. 하지만 이 기술은 우리나라와 OECD회원국간의 GAP분석에서는 1위에 해당한다. ‘국제 유망 기술’과‘기술소분류 기준, 한국 Vs OECD회원국’간의 우선순위 비교에서 순위 변화가 특히 두드러지는 기술은 REST기술이다. 더불어 REST기술은 우리나라와 OECD회원국간의 채택 비율차이가 -11.80%로 오히려 우리나라의 채택률이 더 높게 나타났다. 채택 비율 차이에 따른 분석 결과, 우리나라가 채택하고 있는 기술 중 OECD회원국에 비해 가장 뒤쳐져 있는 기술은 Application기술이고, 가장 앞선 기술은 REST기술로 나타났다. 이런 현상은 Application기술이 데이터 공유의 초기 기술로서 예전에 선도국들에 의해 많이 활용된 까닭과 후발주자인 우리나라가 Application기술 대신 상대적으로 최신 기술인 API계열의 REST방식을 적극 채택했기 때문인 것으로 분석되었다. 2) DataSet 기술 관점 DataSet기술 군에 속한 총 47개 기술 중 유의한 결과를 보인 7개 기술에 대해 기술하였다. 분석에 포함된 7개 세부 기술은 CSV, KML, JSON, RDF, SHP(Shape File), XML, TXT이다. OECD회원국에 속한 총 159개 사이트 중 KML기술을 채택한 사이트는 총 23개 사이트이고, 채택 비율은 전체 159개 사이트 대비 14.47%이다. 우리나라에 속한 총
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    116 17개 사이트 중KML기술을 채택한 사이트는 총 0개 사이트이고, 채택 비율은 전체 17개 사이트 대비 0%이다. 표 4-4 기술소분류 DataSet관점, 한국 Vs OECD회원국 Data Set OECD 회원국(총 159 개) 한국(총 17 개) 채택 비율 차이 (OECD-한국) 우선 순위 사이트 수 채택 비율 사이트 수 채택 비율 CSV (4) 59 37.11% 2 11.76% 25.34% 1 KML (5) 23 14.47% 0 0.00% 14.47% 2 JSON (3) 23 14.47% 1 5.88% 8.58% 3 RDF (2) 20 12.58% 1 5.88% 6.70% 4 SHP(Shape File) (6) 17 10.69% 1 5.88% 4.81% 5 XML (1) 42 26.42% 4 23.53% 2.89% 6 TXT (7) 26 16.35% 7 41.18% -24.82% 7 채택 비율 차이의‘OECD – 한국’은‘OECD회원국 사이트의 채택 비율 – 한국 사이트의 채택 비율’로 얻어진다. KML기술의 경우 OECD회원국 사이트와 한국 사이트 간에 14.47%의 비율 차이를 보였다. 즉, KML기술 채택 비율은 OECD회원국의 사이트가 우리나라 사이트보다 14.47% 높게 나타났다. DataSet 컬럼에 제시된, 7가지 기술명 옆에 위치한 괄호안의 숫자는 앞서 기술한 ‘국제 유망 기술’의 결과를 활용하여 순위를 부여한 결과인데 이는 총 10개의 국제 유망 기술 중 7개 기술만을 재 고려하여 순위를 부여한 결과이다. ‘국제 유망 기술’과‘기술소분류 기준,‘한국 Vs OECD회원국’간의 우선순위 비교에서 CSV기술과 TXT기술이 가장 큰 채택 비율 차이를 보였다. ‘국제 유망 기술’의 우선순위에 따르면 KML기술은 5위에 해당한다. 하지만 이 기술은 한국과 OECD회원국간의 GAP분석에서는 2위에 해당한다. 우선순위에서 2순위를 차지한 KML기술의 경우, KML기술을 채택한 사이트는 한 곳도 없는 것으로 나타났는데, 이는 Geospatial Database Service 수준이 낮은 국내 환경에 기인한 것으로 볼 수 있다.
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    117 우선순위 7위를 차지한TXT기술의 경우, OECD 대비 한국의 채택율이 월등히 높은 것으로 나타났다. 나. 한국 Vs ODI상위권 ODI상위권에 속한 사이트와 우리나라에 속한 사이트간의 기술 채택 비율 차이 분석을 통해 우리나라와 ODI상위권간의 기술 격차 현황을 분석하였다. 우리나라와 ODI상위권간의 기술 격차는 사이트 기반 채택 비율 차이로 분석되며, 이를 통해 우리나라와 ODI상위권간의 GAP 현황을 분석하였다. GAP 분석은, 한국 Vs ODI상위권간의 DataService기술 군, DataSet기술 군에 대하여 기술소분류 기준 분석을 통해 수행되었다. 1) DataService 기술 관점 DataService기술 군에 속한 총 10개 기술 중 유의한 결과를 보인 7개 기술에 대해 분석하였다. 분석에 포함된 7개 세부 기술은 Application, WMS(Web Map Service), WFS(Web Feature Service, ArcGIS Services, SPARQL Endpoint, Esri Rest, Rest이다. 표 4-5 기술소분류 DataService관점, 한국 Vs ODI상위권 Data Service ODI 상위권(총 112 개) 한국(총 17 개) 채택 비율 차이 (ODI 상-한국) 우선 순위사이트 수 채택 비율 사이트 수 채택 비율 Application (4) 17 15.20% 0 0.00% 15.20% 1 WMS(Web Map Service) (2) 16 14.30% 0 0.00% 14.30% 2 WFS(Web Feature Service) (3) 11 9.80% 0 0.00% 9.80% 3 ArcGIS Services (6) 5 4.50% 0 0.00% 4.50% 4 SPARQL Endpoint (5) 4 3.60% 0 0.00% 3.60% 5 Esri Rest (7) 4 3.60% 0 0.00% 3.60% 6 REST (1) 25 22.30% 5 29.41% -7.11% 7 ODI상위권에 속한 총 112개 사이트 중 Application기술을 채택한 사이트는 총 17개 사이트이고, 채택 비율은 전체 112개 사이트 대비 15.20%이다.
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    118 우리나라에 속한 총17개 사이트 중 Application기술을 채택한 사이트는 총 0개 사이트이고, 채택 비율은 전체 17개 사이트 대비 0%이다. 즉, 우리나라 사이트의 경우 Application을 채택한 사이트는 한 곳도 없다. 채택 비율 차이의‘ODI상 – 한국’은‘ODI상위권에 속한 사이트의 채택 비율 – 한국 사이트의 채택 비율’로 얻어진다. Application기술의 경우 ODI상위권에 속한 사이트와 우리나라 사이트 간에 15.20%의 비율 차이를 보였다. 즉, Application기술 채택 비율은 OECD회원국의 사이트가 우리나라 사이트보다 15.20% 높게 나타났다. DataService 컬럼에 제시된, 7가지 기술명 옆에 위치한 괄호안의 숫자는 앞서 기술한‘국제 유망 기술’의 결과를 활용하여 순위를 부여한 결과인데 이는 총 10개의 국제 유망 기술 중 7개 기술만을 재 고려하여 순위를 부여한 결과이다. ‘국제 유망 기술’의 우선순위에 따르면 Application기술은 4위에 해당한다. 하지만 이 기술은 우리나라와 ODI상위권에 속한 국가간의 GAP분석에서는 1위에 해당한다. ‘한국 Vs ODI상위권간의 DataService 기술 관점’분석 결과를 보면‘한국 Vs OECD회원국간의 DataService 기술 관점’분석 결과와 매우 유사하다. 이는 두 가지 원인 때문인데 첫째는 ODI상위국과 OECD회원국간의 국가 중복성 때문이고, 둘째는 우리나라 사이트들의 채택율이 거의 0이기 때문이다. 2) DataSet 기술 관점 DataSet기술 군에 속한 총 47개 기술 중 유의한 결과를 보인 7개 기술에 대해 기술하였다. 분석에 포함된 7개 세부 기술은 CSV, KML, JSON, RDF, SHP(Shape File), XML, TXT이다. ODI상위권에 속한 총 112개 사이트 중 KML기술을 채택한 사이트는 총 19개 사이트이고, 채택 비율은 전체 112개 사이트 대비 17.00%이다. 우리나라에 속한 총 17개 사이트 중 KML기술을 채택한 사이트는 총 0개 사이트이고, 채택 비율은 전체 17개 사이트 대비 0%이다. 채택 비율 차이의‘ODI상 – 한국’은‘ODI상위권에 속한 사이트의 채택 비율 – 한국 사이트의 채택 비율’로 얻어진다.
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    119 KML기술의 경우 ODI상위권과우리나라간에 17.00%의 비율 차이를 보였다. 즉, KML기술의 채택 비율은 ODI상위권이 우리나라 보다 17.00% 높게 나타났다. DataSet 컬럼에 제시된, 7가지 기술명 옆에 위치한 괄호안의 숫자는 앞서 기술한 ‘국제 유망 기술’의 결과를 활용하여 순위를 부여한 결과인데 이는 총 10개의 국제 유망 기술 중 7개 기술만을 재 고려하여 순위를 부여한 결과이다. ‘국제 유망 기술’의 우선순위에 따르면 KML기술은 5위에 해당한다. 하지만 이 기술은 우리나라와 ODI상위권간의 GAP분석에서는 2위에 해당한다. 표 4-6 기술소분류 DataSet관점, 한국 Vs ODI상위권 Data Set ODI 상위권(총 112 개) 한국(총 17 개) 채택 비율 차이 (ODI 상-한국) 우선 순위사이트 수 채택 비율 사이트 수 채택 비율 CSV (4) 44 39.30% 2 11.76% 27.54% 1 KML (5) 19 17.00% 0 0.00% 17.00% 2 JSON (3) 20 17.90% 1 5.88% 12.02% 3 RDF (2) 17 15.20% 1 5.88% 9.32% 4 SHP(Shape File) (6) 15 13.40% 1 5.88% 7.52% 5 XML (1) 32 28.60% 4 23.53% 5.07% 6 TXT (7) 18 16.10% 7 41.18% -25.08% 7 ‘한국 Vs ODI상위권간의 DataSet 기술 관점’분석 결과를 보면‘한국 Vs OECD회원국간의 DataSet 기술 관점’분석 결과와 매우 유사하다. 이는 ODI상위국과 OECD회원국간의 국가 중복성에 기인한 것으로 볼 수 있다. 3. 정성적(채택율 차이 기반) 국가 핵심 기술 도출 ‘2. 기술소분류 기준 비교’에서 제시한 4가지 분석 결과(‘한국 Vs OECD’의 DataService관점, DataSet관점 그리고‘한국 Vs ODI’의 DataService관점, DataSet관점)를 종합하여 채택율 차이 기반(정성적) 핵심 기술을 도출하였고, 도출된 DataService관점, DataSet관점의 기술을 정성적 국가 핵심 기술로 정의하였다.
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    120 가. DataService기술 군,정성적 국가 핵심 기술 DataService기술 군에 속한 7가지 세부 기술에 대한 기준별 비율 차이와 순위를 제시하였다. OECD회원국과의 채택 비율 차이는‘한국 Vs OECD회원국’의 비교 분석 결과를 나타내고, ODI상위권(ODI상위권에 속한 국가들)과의 채택 비율 차이는‘한국 Vs ODI상위권’과의 비교 분석 결과를 나타낸다. 평균 비율 차이는 OECD회원국과 ODI상위권과의 비율 차이의 평균이고, 평균 순위는 OECD회원국과 ODI상위권과의 순위에 대한 평균이다. 최종 순위는 평균 순위를 고려하여 순위를 부여하였다. 표 4-7 기술소분류 DataService관점, 최종순위 Data Service OECD 회원국과의 채택 비율 차이 ODI 상위권과의 채택 비율 차이 평균 비율 차이 평균 순위 최종 순위 비율 차이 순위 비율 차이 순위 Application (4) 15.09% 1 15.20% 1 15.15% 1 1 WMS(Web Map Service) (2) 11.32% 2 14.30% 2 12.81% 2 2 WFS(Web Feature Service) (3) 7.55% 3 9.80% 3 8.68% 3 3 ArcGIS Services (6) 3.77% 4 4.50% 4 4.14% 4 4 SPARQL Endpoint (5) 3.14% 5 3.60% 5 3.37% 5 5 Esri Rest (7) 2.52% 6 3.60% 5 3.06% 5.5 6 REST (1) -11.80% 7 -7.11% 7 -9.46% 7 7 DataService에 속한 세부 기술에 대한 채택율 기준 핵심 순위는 Application > WMS > WFS > ArcGIS Services > SPARQL Endpoint > Esri Rest > REST 순으로 결정되었다. 나. DataSet기술 군, 정성적 국가 핵심 기술 DataSet기술 군에 속한 7가지 세부 기술에 대한 기준별 비율 차이와 순위를 제시하였다.
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    121 OECD회원국과의 채택 비율차이는‘한국 Vs OECD회원국’의 비교 분석 결과를 나타내고, ODI상위권(ODI상위권에 속한 국가들)과의 채택 비율 차이는‘한국 Vs ODI상위권’과의 비교 분석 결과를 나타낸다. 평균 비율 차이는 OECD회원국과 ODI상위권과의 비율 차이의 평균이고, 평균 순위는 OECD회원국과 ODI상위권과의 순위에 대한 평균이다. 최종 순위는 평균 순위를 고려하여 순위를 부여하였다. 표 4-8 기술소분류 DataSet관점, 최종순위 Data Set OECD 회원국과의 채택 비율 차이 ODI 상위권과의 채택 비율 차이 평균 비율 차이 평균 순위 최종 순위 비율 차이 순위 비율 차이 순위 CSV (4) 25.34% 1 27.54% 1 26.44% 1 1 KML (5) 14.47% 2 17.00% 2 15.74% 2 2 JSON (3) 8.58% 3 12.02% 3 10.30% 3 3 RDF (2) 6.70% 4 9.32% 4 8.01% 4 4 SHP(Shape File) (6) 4.81% 5 7.52% 5 6.17% 5 5 XML (1) 2.89% 6 5.07% 6 3.98% 6 6 TXT (7) -24.82% 7 -25.08% 7 -24.95% 7 7 DataSet에 속한 세부 기술에 대한 채택율 기준 핵심 순위는 CSV > KML > JSON > RDF > SHP(Shape File) > XML > TXT 순으로 결정되었다. 제 2 절 국가 핵심 기술 도출 – 정량적(정부자원관리(BRM)기준) ‘기술대분류 기준 비교’와‘기술소분류 기준 비교’를 통해 정보 제공량 차이 기반 (정량적)‘한국 Vs 선진국(선도국)’간의 GAP 현황을 분석하였다. ‘기술대분류 기준 비교’는‘한국 Vs OECD회원국’간의 비교와‘한국 Vs ODI상위권’간의 비교로 이루어지고,‘기술소분류 기준 비교’는‘한국 Vs OECD회원국’간의 DataService관점, DataSet관점 비교와‘한국 Vs ODI상위권’간의 DataService관점, DataSet관점 비교로 이루어진다.
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    122 ‘기술소분류 기준 비교’를통해 도출된 결과를 토대로 정량적(정보 제공량 차이 기반) 국가 핵심 기술을 도출하였다. 1. 기술대분류 기준 비교 기술대분류기준은 View, DataService, DataSet 세 가지 기술 군으로 구성된다. 각 기술 군별로‘한국 Vs OECD회원국’과‘한국 Vs ODI상위권’의 사이트 당 평균 정보제공건수 비교를 통해 기술대분류 기준에 따른 GAP 현황을 분석하였다. 가. 한국 Vs OECD회원국 OECD회원국과 한국간 사이트 당 평균 정보 제공 건수 비교를 통해 우리나라와 OECD회원국간의 기술 격차 현황을 분석하였다. 우리나라와 OECD회원국간의 기술 격차는 평균 정보 제공 건수 차이로 분석되며, 이를 통해 상대적으로 우리나라가 제공하는 정보의 양이 많은 기술과 아닌 기술이 무엇인지를 파악하였다. 실질적인 비교를 위해 OECD회원국에 속한 사이트 중 우리나라에 속하는 사이트를 따로 분류하여, 우리나라와 OECD회원국간의 평균 정보 제공 건수 차이를 분석하였다. OECD회원국에는 총 25개 국가와 각 국가에 속한 176개 사이트가 속해 있다. 우리나라도 OECD회원국 중 하나이므로 우리나라에 속해 있는 17개 사이트를 제외한 159개 사이트를 OECD회원국 사이트로 정의한 뒤, OECD회원국 사이트와 우리나라 사이트의 평균 정보 제공 건수 차이를 분석하였다. 표 4-9 기술대분류 기준, 한국 Vs OECD회원국 기술 대분류 OECD 회원국 한국 평균 정보 제공 건수 차이정보제공 국가 수 평균 정보 제공 건수 비중 정보제공 국가 수 평균 정보 제공 건수 비중 DATA SERVICE 18 3,161.10 55.49% 1 278.33 38.70% 2,882.77 DATA SET 20 1,679.09 29.47% 1 414.35 57.61% 1,264.74 VIEW 16 856.86 15.04% 1 26.6 3.70% 830.26
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    123 OECD회원국에 속한 총159개 사이트 중 DataService기술의 사이트 당 평균 정보제공건수는 3,161건으로 나타났고, 비중은 DataService와 DataSet 그리고 View기술 군에 속한 전체 사이트 당 평균 정보 제공 건수 대비 55.49%를 보였다. 우리나라에 속한 총 17개 사이트 중 DataService기술을 채택한 사이트는 총 1개 사이트이고, 비중은 38.70%이다. 평균 정보 제공 건수 차이는‘OECD회원국의 평균 정보 제공 건수 – 한국의 평균 정보 제공 건수’로 얻어진다. DataService기술 군의 경우, OECD회원국 사이트와 우리나라 사이트간의 평균 정보 제공 건수 차이는 2,882건이다. 즉, DataService기술 군의 평균 정보 제공 건수는 OECD회원국의 사이트가 우리나라 사이트보다 2,882건 많은 것으로 나타났다. 나. 한국 Vs ODI 상위권 ODI상위권과 한국간 사이트 당 평균 정보제공건수 비교를 통해 한국과 ODI상위권간의 기술 격차 현황을 분석하였다. 한국과 ODI상위권간의 기술 격차는 평균 정보제공건수 차이로 분석되며, 이를 통해 한국이 제공하는 정보의 양이 상대적으로 많은 기술과 아닌 기술이 무엇인지를 파악하였다. ODI상위권에는 총 112개 사이트가 속해 있다. 한국의 경우 ODI중위권에 속해 있으므로 ODI상위권에 속한 총 112개 사이트와 한국에 속한 총 17개 사이트를 비교 분석하였다. 표 4-10 기술대분류 기준, 한국 Vs ODI상위권 기술 대분류 ODI 상위권 한국 평균 정보 제공 건수 차이 정보제공 국가 수 평균 정보 제공 건수 비중 정보제공 국가 수 평균 정보 제공 건수 비중 DATA SERVICE 13 3,658.19 55.43% 1 278.33 38.70% 3,379.86 DATA SET 14 1,949.00 29.53% 1 414.35 57.61% 1,534.65 VIEW 10 992.43 15.04% 1 26.60 3.70% 965.83 ODI상위권에 속한 총 112개 사이트 중 DataService기술의 사이트 당 평균정보제공 건수는 3,658 건이고 이는 DataService와 DataSet 그리고 View기술 군에 속한 전체
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    124 사이트 당 평균정보 제공 건수 대비 55.43%의 비중을 차지하였다. 우리나라에 속한 총 17개 사이트 중 DataService기술을 채택한 사이트는 총 1개 사이트이고, 비중은 38.70%이다. 평균 정보 제공 건수 차이는‘ODI상위권의 평균 정보 제공 건수 - 한국의 평균 정보 제공 건수’로 얻어진다. DataService기술 군의 경우, ODI상위권 사이트와 우리나라 사이트간의 평균 정보 제공 건수 차이는 3,379 건이다. 즉, DataService기술 군의 평균 정보 제공 건수는 ODI상위권의 사이트가 우리나라 사이트보다 3,379건 많은 것으로 나타났다. 2. 기술소분류 기준 비교 기술소분류 기준은 View, DataService, DataSet 세 가지 기술 군에 속한 세부 기술별 분석을 의미한다. 하지만 View기술은 DataService나 DataSet에 비해 데이터를 어떤 형식으로 사용자에게 제시하는지의 의미가 강하다. 다시 말하면, 사용자에게 제시할 데이터의 표현 방법. 즉, 가시적 측면이 강하다고 할 수 있다. 따라서 실제 사용자가 데이터를 사용하여 무언가를 창출할 수 있는 보다 실질적인 데이터 제공 기준인 DataService와 DataSet에 대한 분석만을 진행하였다. 각 기술 군별로‘한국 Vs OECD회원국’과‘한국 Vs ODI상위권’의 평균 정보 제공 건수 비교를 통해 기술소분류 기준에 따른 GAP 현황을 분석하였다. 가. 한국 Vs OECD회원국 OECD회원국에 속한 사이트와 한국에 속한 사이트간의 평균 정보 제공 건수 비교 분석을 통해 한국과 OECD회원국간의 기술 격차 현황을 분석하였다. 우리나라와 OECD회원국간의 기술 격차는 사이트 당 평균 정보 제공 건수 차이로 분석되며, 이를 통해 우리나라와 OECD회원국간의 GAP 현황을 분석하였다. 실질적인 비교를 위해 OECD회원국에 속한 사이트 중 우리나라에 속하는 사이트를 따로 분류하여, 우리나라와 OECD회원국간의 기술 격차를 분석하였다. OECD회원국에는 총 25개 국가와 각 국가에 속한 176개 사이트가 속해 있다. 우리나라도 OECD회원국 중 하나이므로 우리나라에 속해 있는 17개 사이트를 제외한 159개 사이트를
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    125 OECD회원국 사이트로 정의한뒤, OECD회원국 사이트와 한국 사이트의 기술 차이를 분석하였다. ‘한국 Vs OECD’회원국간의 DataService기술 군, DataSet기술 군에 대하여 기술소분류 기준 분석을 진행하였다. 1) DataService 기술 관점 DataService기술 군에 속한 총 10개 기술 중 유의한 결과를 보인 7개 기술에 대해 분석하였다. 분석에 포함된 7개 세부 기술은 Application, WMS(Web Map Service), WFS(Web Feature Service, ArcGIS Services, SPARQL Endpoint, Esri Rest, Rest이다. 표 4-11 기술소분류 DataService관점, 한국 Vs OECD회원국간 우선 순위 Data Service OECD 회원국 한국 평균 정보 제공 건수 차이 우선 순위정보제공 국가 수 평균 정보 제공 건수 비중 정보제공 국가 수 평균 정보 제공 건수 비중 REST (1) 12 11,525.60 81.59% 1 506 60.60% 11,019.60 1 WMS (2) 13 639.07 4.52% 1 0 0.00% 639.07 2 Esri REST (7) 3 387.67 2.74% 1 0 0.00% 387.67 3 WFS (3) 8 380.78 2.70% 1 0 0.00% 380.78 4 ArcGIS Services (6) 3 174.67 1.24% 1 0 0.00% 174.67 5 Application (4) 13 136.81 0.97% 1 0 0.00% 136.81 6 SPARQL Endpoint (5) 4 9.50 0.07% 1 0 0.00% 9.50 7 OECD회원국에 속한 총 159개 사이트 중 REST기술에 대한 평균 정보 제공 건수는 11,525건이고, 비중은 81.59%이다. 반면에 우리나라에 속한 사이트 중 REST기술에 대한 평균 정보 제공 건수는 506건이고, 비중은 60.60%이다. 평균 정보 제공 건수 차이는‘OECD회원국 사이트의 평균 정보 제공 건수 – 한국 사이트의 평균 정보 제공 건수’로 얻어진다. DataService 컬럼에 제시된, 7가지 기술명 옆에 위치한 괄호안의 숫자는 앞서 기술한‘국제 유망 기술’의 결과를 활용하여 순위를 부여한 결과인데 이는 총 10개의 국제 유망 기술 중 7개 기술만을 재 고려하여 순위를
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    126 부여한 결과이다. REST 기술은‘국제유망 기술’의 우선순위와 우리나라와 OECD회원국간의 GAP분석 모두에서 1위에 해당한다. DataService기술 군에 대한, GAP분석에 따른 우선순위 결과는 국제 유망 기술의 우선 순위 결과와 유사하다. 즉, DataService기술 군에 대한 OECD와의 정량적 비교에서 국제 유망 기술의 우선순위는 대체로 유지되었다. 분석 결과 한 가지 주목할 점은 REST기술이 정성적 분석,‘한국 Vs OECD회원국’ 기준의 DataService관점에서는 최하위권에 위치했지만 정량적 분석에서는 가장 주목해야 할 기술로 나타난 점이다. 정량적 분석,‘한국 Vs OECD회원국’기준의 DataService관점에서, Geospatial Database Service에 속하는 Esri REST와 ArcGIS Services는 상대적으로 부각된 것으로 나타났다. 이는 국내에서는 아직 시작하지 않았으나, OECD회원국에서의 제공 건수 비중이 상대적으로 높기 때문인 것으로 분석되었다. 2) DataSet 기술 관점 DataSet기술 군에 속한 총 47개 기술 중 유의한 결과를 보인 7개 기술에 대해 기술하였다. 분석에 포함된 7개 세부 기술은 CSV, KML, JSON, RDF, SHP(Shape File), XML, TXT이다. 표 4-12 기술소분류 DataSet관점, 한국 Vs OECD회원국간 우선 순위 Data Set OECD 회원국 한국 평균 정보 제공 건수 차이 우선 순위정보제공 국가 수 평균 정보 제공 건수 비중 정보제공 국가 수 평균 정보 제공 건수 비중 XML (1) 18 3,281.96 2.59% 1 180 4.60% 3,101.96 1 SHP (6) 11 2,204.07 1.74% 1 35 0.89% 2,169.07 2 CSV (4) 19 1,063.32 0.84% 1 115 2.94% 948.32 3 JSON (3) 14 504.10 0.40% 1 125 3.19% 379.10 4 RDF (2) 11 385.94 0.30% 1 122 3.12% 263.94 5 KML (5) 14 239.00 0.19% 1 0 0.00% 239.00 6 TXT (7) 16 107.63 0.09% 1 358.5 9.15% -250.87 7
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    127 OECD회원국에 속한 총159개 사이트 중 XML기술을 채택한 국가 수는 총 18개 국가이고, 이들국가에 속한 사이트가 제공하는 평균 정보 제공 건수는 3,281개, 비중은 2.59%이다. 반면에 한국에 속한 사이트 중 XML기술에 대한 평균 정보 제공 건수는 180건이고, 비중은 4.60%이다. 평균 정보 제공 건수 차이는‘OECD회원국의 평균 정보 제공 건수 – 한국의 평균 정보 제공 건수’로 얻어진다. DataSet 컬럼에 제시된, 7가지 기술명 옆에 위치한 괄호안의 숫자는 앞서 기술한 ‘국제 유망 기술’의 결과를 활용하여 순위를 부여한 결과인데 이는 총 10개의 국제 유망 기술 중 7개 기술만을 재 고려하여 순위를 부여한 결과이다. XML기술은‘국제 유망 기술’의 우선순위와 정부자원관리(BRM)기준 정량적 분석 모두에서 1위에 위치한다. DataSet기술 군에 대한 OECD와의 정량적 비교에서 유망 기술 순위의 순서는 대체로 유사하다. 정성적 기준의 OECD와의 GAP분석 결과 Web Database Service 계열의 XML, JSON기술은 상대적으로 하위권에 위치했지만, 정량적 비교에서는 상위권에 위치하였다. 나. 한국 Vs ODI 상위국 ODI상위권에 사이트와 우리나라에 속한 사이트간의 평균 정보 제공 건수 비교 분석을 통해 우리나라와 ODI상위권간의 기술 격차 현황을 분석하였다. 기술 격차 현황은 사이트 당 평균 정보 제공 건수 차이로 분석되었고, 이를 통해 우리나라와 ODI상위권간의 GAP 분석을 수행하였다. GAP 분석은,‘한국 Vs OECD회원국’간의 DataService기술 군, DataSet기술 군에 대한 기술소분류 기준 분석을 통해 이루어졌다. 1) DataService 기술 관점 DataService기술 군에 속한 총 10개 기술 중 유의한 결과를 보인 7개 기술에 대해 기술한다. 분석에 포함된 7개 세부 기술은 Application, WMS(Web Map Service), WFS(Web Feature Service), ArcGIS Services, SPARQL Endpoint, Esri Rest, Rest이다.
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    128 표 4-13 기술소분류DataService관점, 한국 Vs ODI상위권간 우선 순위 Data Service ODI 상위권 한국 평균 정보 제공 건수 차이 우선 순위정보제공 국가 수 평균 정보 제공 건수 비중 정보제공 국가 수 평균 정보 제공 건수 비중 REST (1) 10 12,777.00 83.77% 1 506 60.60% 12,271.00 1 WMS (2) 12 683.07 4.48% 1 0 0.00% 683.07 2 Esri REST (7) 3 387.67 2.54% 1 0 0.00% 387.67 3 WFS (3) 8 380.78 2.50% 1 0 0.00% 380.78 4 Application (4) 9 192.27 1.26% 1 0 0.00% 192.27 5 ArcGIS Services (6) 3 174.67 1.15% 1 0 0.00% 174.67 6 SPARQL Endpoint (5) 4 9.50 0.06% 1 0 0.00% 9.50 7 ODI상위권에 속한 총 112개 사이트 중 REST기술에 대한 평균 정보 제공 건수는 12,777건이고, 비중은 83.77%이다. 반면에 한국에 속한 사이트 중 REST기술에 대한 평균 정보 제공 건수는 506건이고, 비중은 60.60%이다. 평균 정보 제공 건수 차이는‘OECD상위권의 평균 정보 제공 건수 – 한국의 평균 정보 제공 건수’로 얻어진다. DataService 컬럼에 제시된, 7가지 기술명 옆에 위치한 괄호안의 숫자는 앞서 기술한‘국제 유망 기술’의 결과를 활용하여 순위를 부여한 결과인데 이는 총 10개의 국제 유망 기술 중 7개 기술만을 재 고려하여 순위를 부여한 결과이다. REST 기술은‘국제 유망 기술’의 우선순위와 한국과 ODI상위권간의 GAP분석 모두에서 1위에 해당한다. DataService기술 군에 대한, GAP분석에 따른 우선순위 결과는 국제 유망 기술의 우선 순위 결과와 유사하다. 즉, DataService기술 군에 대한 OECD와의 정량적 비교에서 국제 유망 기술의 우선순위는 대체로 유지되었다. 정량적 분석,‘한국 Vs OECD회원국’기준의 DataService관점에서, Geospatial Database Service에 속하는 Esri REST와 ArcGIS Services는 상대적으로 부각된 것으로 나타났다. 이는 국내에서는 아직 시작하지 않았으나, OECD회원국에서의 제공 건수 비중이 상대적으로 높기 때문인 것으로 분석되었다.
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    129 2) DataSet 기술관점 DataSet기술 군에 속한 총 47개 기술 중 유의한 결과를 보인 7개 기술에 대해 분석하였다. 분석에 포함된 7개 세부 기술은 CSV, KML, JSON, RDF, SHP(Shape File), XML, TXT이다. ODI상위권에 속한 총 159개 사이트 중 XML기술을 채택한 국가 수는 총 14개 국가이고, 이들 국가에 속한 사이트가 제공하는 평균 정보 제공 건수는 3,843개, 비중은 2.96%이다. 반면에 우리나라에 속한 사이트 중 XML기술에 대한 평균 정보 제공 건수는 180건이고, 비중은 4.60%이다. 표 4-14 기술소분류 DataService관점, 한국 Vs ODI상위권간 우선 순위 Data Set ODI 상위권 한국 평균 정보 제공 건수 차이 우선 순위정보제공 국가 수 평균 정보 제공 건수 비중 정보제공 국가 수 평균 정보 제공 건수 비중 XML (1) 14 3,843.27 2.96% 1 180.00 4.60% 3,663.27 1 SHP (6) 10 2,359.00 1.82% 1 35.00 0.89% 2,324.00 2 CSV (4) 14 1,201.19 0.93% 1 115.00 2.94% 1,086.19 3 JSON (3) 11 550.94 0.43% 1 125.00 3.19% 425.94 4 RDF (2) 9 432.29 0.33% 1 122.00 3.12% 310.29 5 KML (5) 11 279.29 0.22% 1 0.00 0.00% 279.29 6 TXT (7) 11 93.77 0.07% 1 358.5 9.15% -264.73 7 평균 정보 제공 건수 차이는‘ODI상위권의 평균 정보 제공 건수 – 한국의 평균 정보 제공 건수’로 얻어진다. DataSet 컬럼에 제시된, 7가지 기술명 옆에 위치한 괄호안의 숫자는 앞서 기술한 ‘국제 유망 기술’의 결과를 활용하여 순위를 부여한 결과인데 이는 총 10개의 국제 유망 기술 중 7개 기술만을 재 고려하여 순위를 부여한 결과이다. DataSet기술 군에 대한 ODI상위권과의 정량적 비교에서 유망 기술 순위의 순서는 대체로 유사하다. 정성적 기준의 ODI상위권과의 GAP분석 결과 Web Database Service 계열의 XML, JSON기술은 상대적으로 하위권에 위치했지만, 정량적 비교에서는 상위권에 위치하였다.
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    130 다. 정량적, 기술대분류별,국가 핵심 기술 도출 ‘2. 기술소분류 기준 비교’에서 제시한 4가지 분석 결과(‘한국 Vs OECD’의 DataService관점, DataSet관점 그리고‘한국 Vs ODI’의 DataService관점, DataSet관점)를 종합하여 채택율 차이를 기반으로 하는 DataService관점 및 DataSet관점의 국가 핵심 기술을 도출하였다. 1) DataService 관점 DataService기술 군에 속한 7가지 세부 기술에 대한 평균 정보 제공 건수 차이와 순위를 제시하였다. OECD회원국과의 채택 비율 차이는‘한국 Vs OECD회원국’의 비교 분석 결과를 나타내고, ODI상위권(ODI상위권에 속한 국가들)과의 채택 비율 차이는‘한국 Vs ODI상위권’과의 비교 분석 결과를 나타낸다. 평균 비율 차이는 OECD회원국과 ODI상위권과의 비율 차이의 평균이고, 평균 순위는 OECD회원국과 ODI상위권과의 순위에 대한 평균이다. 최종 순위는 평균 순위와 평균 정보 제공 건수 차이를 고려하여 부여되었다. DataService에 속한 세부 기술에 대한 BRM정량 기준 핵심 순위는 REST > WMS > Esri REST > WFS > ArcGIS Services > Application > SPARQL Endpoint순으로 결정되었다. 표 4-15 기술소분류 DataService관점, 최종 순위 Data Service OECD 회원국과의 평균정보제공 비중 차이 ODI 상위국과의 평균정보제공 비중 차이 평균 최종 순위평균정보제공 건수 차이 순위 평균정보제공 건수 차이 순위 평균정보제공 건수 차이 평균 순위 REST (1) 11,019.60 1 12,271.00 1 11,645.30 1 1 WMS (2) 639.07 2 683.07 2 661.07 2 2 Esri REST (7) 387.67 3 387.67 3 387.67 3 3 WFS (3) 380.78 4 380.78 4 380.78 4 4 ArcGIS Services (6) 174.67 5 174.67 6 174.67 5.5 5 Application (4) 136.81 6 192.27 5 164.54 5.5 6 SPARQL Endpoint (5) 9.50 7 9.50 7 9.50 7 7
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    131 2) DataSet 관점 DataSet기술군에 속한 7가지 세부 기술에 대한 기준별 비율 차이와 순위를 제시하였다. OECD회원국과의 채택 비율 차이는‘한국 Vs OECD회원국’의 비교 분석 결과를 나타내고, ODI상위권(ODI상위권에 속한 국가들)과의 채택 비율 차이는‘한국 Vs ODI상위권’과의 비교 분석 결과를 나타낸다. 표 4-16 DataSet관점, 최종 순위 Data Set OECD 회원국과의 평균정보제공 비중 차이 ODI 상위국과의 평균정보제공 비중 차이 평균 최종 순위평균정보제공 건수 차이 순위 평균정보제공 건수 차이 순위 평균정보제공 건수 차이 평균 순위 XML (1) 3,101.96 1 3,663.27 1 3382.62 1 1 SHP (6) 2,169.07 2 2,324.00 2 2246.54 2 2 CSV (4) 948.32 3 1,086.19 3 1017.26 3 3 JSON (3) 379.10 4 425.94 4 402.52 4 4 RDF (2) 263.94 5 310.29 5 287.12 5 5 KML (5) 239.00 6 279.29 6 259.15 6 6 TXT (7) -250.87 7 -264.73 7 -257.80 7 7 평균 비율 차이는 OECD회원국과 ODI상위권과의 비율 차이의 평균이고, 평균 순위는 OECD회원국과 ODI상위권과의 순위에 대한 평균이다. 최종 순위는 평균 순위와 평균 정보 제공 건수 차이를 고려하여 부여되었다. DataSet에 속한 세부 기술에 대한 BRM정량 기준 핵심 순위는 XML > SHP > CSV > JSON > RDF > KML > TXT순으로 결정되었다. 제 3 절 GAP 분석 결과를 통한 목표 기술 도출 GAP분석 결과를 토대로 DataService관점과 DataSet관점에 속한 세부 기술에 대한 최종순위를 평가하고, 목표 기술을 도출하였다.
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    132 1. 국제 유망기술, 국가 핵심 기술 통합 기준 목표 기술 도출 국제 유망 기술과 국가 핵심 기술을 통해 도출된 우선순위를 토대로 최종순위를 평가하였다. 최종순위는 DataService관점과 DataSet관점으로 나누어 각각 제시되었고, DataService관점에 총 7개 기술(WMS, REST, WFS, Application, ArcGIS Services, Esri REST, SPARQL Endpoint)을, DataSet관점에 총 7개 기술(XML, CSV, JSON, RDF, KML, SHP, TXT)을 최종순위 평가 대상으로 선정하였다. 가. DataService 목표 기술 도출 DataService관점에 속한 총 7개 세부기술에 대한 기준별 순위를 제시하였다. 기준별 순위는‘국제 유망 기술 순위’,‘국가 핵심 기술 순위(정성),‘국가 핵심 기술 순위(정량)’과같은 세 가지 순위로 구성되고,‘평균 순위’는 이들 세 가지 순위에 대한 평균을 통해 얻어진다. 이 후 평균순위를 고려하여 최종순위를 부여하였다. DataService관점 최종 순위는 WMS > REST > WFS > Application > ArcGIS Services > Esri REST > SPARQL Endpoint이다. 표 4-17 DataService관점, 목표 기술 도출 Data Service 국제유망기술 순위 국가핵심기술(한국과의 비교) 평균순위 최종순위 순위(정성) 순위(정량) WMS 2 2 2 2.00 1 REST 1 7 1 3.00 2 WFS 3 3 4 3.33 3 Application 4 1 6 3.67 4 ArcGIS Services 6 4 5 5.00 5 Esri REST 7 6 3 5.33 6 SPARQL Endpoint 5 5 7 5.67 7 나. DataSet 목표 기술 도출 DataSet관점에 속한 총 7개 세부기술에 대한 기준별 순위를 제시하였다. 기준별 순위는‘국제 유망 기술 순위’,‘국가 핵심 기술 순위(정성),‘국가 핵심
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    133 기술 순위(정량)’과 같은세 가지 순위로 구성되고,‘평균 순위’는 이들 세 가지 순위에 대한 평균을 통해 얻어진다. 또한 평균순위를 고려하여 최종순위를 부여하였다. 표 4-18 DataSet관점, 목표 기술 도출 Data Set 국제유망기술 순위 국가핵심기술(한국과의 비교) 평균순위 최종순위 순위(정성) 순위(정량) XML 1 6 1 2.67 1 CSV 4 1 3 2.67 1 JSON 3 3 4 3.33 3 RDF 2 4 5 3.67 4 KML 5 2 6 4.33 5 SHP 6 5 2 4.33 5 TXT 7 7 7 7.00 7 DataSet관점 최종 순위는 XML, CSV > JSON > RDF > KML, SHP > TXT이다. 제 4 절 최신 데이터베이스 기술 동향 요약 최신 데이터베이스 기술 동향을 Web Database Service, Semantic Database Service, Others로 나누어 기술하였다. Web Database Service에는 Cloud Computing 기술, NoSQL databases 기술, Database Software as a Service(dbSaaS)기술로 구성되는데, Cloud Computing에는 REST기술이 NoSQL databases에는 REST 및 JSON기술이 포함되었다. Semantic Database Service는 Graph Databases, Semantic Databases로 구성되며, Graph Databases에는 RDF기술이 Semantic Databases에는 SPARQL Endpoint기술이 포함되었다. Web Database Service와 Semantic Database Service 둘 중 어느쪽에도 속하지 않은 서비스를 Others로 분류하였다. Others에는 In-memory Databases, Predictive Analytics, Others(MySQL/PostgreSQL)과 같은 기술들이 포함되었다.
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    최신 Databa Service Service 제 최신 기술 중 제외하였 Data 보면 상 선도국가 Data Applica 활용주 신 데이터베 ase Servic e기술 중 e기술 분야 5 절 국 신 데이터베 중 DataSe 였다. aService분 상대적으로 가들과 우리 aSet분야에 ation기술과 주력 기술 분 그림 베이스 기술 ce기술, Se 두 개 분 야가 여전히 국가 데이터 이스 기술 ervice분야 분야에 속한 낙후된 기술 리나라 또는 에 속한 C 과 유사한 이 분야 도출’ 4-1 최신 동향 조사 emantic D 분야인 Web 최신 기술로 터베이스 동향 조사 의 Applic Applicati 술이고, 다 후발국들과 SV 및 T 이유로 도출 에서 제외하 134 데이터베이스 사에서는, Database S b Databas 로 인식되고 활용 주력 사 결과와 기 cation기술과 ion기술이 만 상대적으 과의 차이로 TXT기술 출된 것으로 하였다. 스 기술 동향 국제적 유망 Service기술 se Service 고 있음이 확 력 기술 분 기술적 수준 과 DataSe 제외된 이유 으로 데이터 로 도출된 것 역시 기술 로 추정되기 요약 망 기술로 술, Geogra e기술, Sem 확인 되었다 분야 도출 준 분석을 통 et분야의 C 유는, 인터넷 터베이스 활 것이기 때문이 적으로 완 때문에‘국 도출되었던 aphical Da mantic Da 다. 출 통해서 도출 CSV, TXT 넷 및 웹 관 활용을 먼저 이다. 완숙기의 기 국가 데이터 던 Web atabase atabase 출되었던 T기술은 관점에서 도입한 기술이며, 터베이스
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    135 표 4-19 국가데이터베이스 활용 주력 기술 분야 도출 데이터베이스 활용 기술 분야 분야 기술 평균 순위 활용 기술 기술 별 순위 Web Database Service 2.0 XML 1 REST 2 JSON 3 Geospatial Database Service 4.2 WMS(Web Map Service) 1 WFS(Web Feature Service) 3 ArcGIS Services 5 KML 5 SHP 5 Esri REST 6 Semantic Database Service 5.5 RDF 4 SPARQL Endpoint 7 데이터베이스 활용 기술 분야는 Web Database Service, Geospatial Database Service, Semantic Database Service로 구성되고,‘분야 기술 평균 순위’는 데이터베이스 활용 기술 분야 각각에 속한 활용기술들의 기술 별 순위에 대한 평균값이다. 데이터베이스 활용 주력 기술 분야로 3개 분야를 도출하였다. 기술 분야별 우선 순위는 Web Database Service > Geospatial Database Service > Semantic Database Service 순으로 나타났다. Web Database Service 분야 기술에서, DataService기술에는 REST기술이 DataSet기술에는 JSON기술과 XML기술이 가장 주목해야 할 기술로 나타났다. 단, DataSet기술에 있어서 XML기술이 JSON기술보다 기술 별 순위가 높긴 하지만 XML기술은 상대적으로 완숙기에 있는 기술이므로 JSON기술에 보다 주목할 필요성이 있다. Geospatial Database Service 분야 기술에서, DataService기술에는 WMS > WFS > ArcGIS Services > Esri REST 순으로 주목해야 하고, DataSet기술에는 KML기술과 SHP기술이 가장 주목해야 할 기술로 나타났다. Semantic Database Service 분야 기술에서, DataService기술에는 SPARQL Endpoint기술이 DataSet기술에는 RDF기술이 가장 주목해야 할 기술로 나타났다.
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    제 5 본 장 향후데 제 데이 최근 데 데이터베 설정하고 기술로드 장 데이 장에서는 앞 데이터베이스 1 절 데 이터베이스 데이터베이스 베이스 기술 고, 이들 드맵을 수립 이터베이스 앞에서 도출 스 활용 기술 이터베이 활용 기술과 스 활용 기 술 동향에 간의 간극 립하였다. 스 활용 출된‘국가 술의 국가적 스 활용 과 관련하여 기술 선도국 근거한 데이 극을 해소하 그림 5-1 136 기술 발 데이터베이 발전 방향 기술 발전 여 우리나라 국 즉, OEC 이터베이스 하고 데이터 AS-IS / TO 전 방향 스 활용 주 향과 추진 전 전 방향 수 라의 현재 상 CD 및 OD 활용 기술 터베이스 활 O-BE 분석 수립 및 주력 기술 분 전략을 제시하 수립 상황을 AS I 선도국들 술 분야 비 활용 기술의 추진 전 분야’를 중 하고자 한다 -IS로서 인 들의 동향 및 전을 TO- 의 선진화를 전략 중심으로 다. 인식하고 및 최신 -BE로서 를 위한
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    137 위 [그림 5-1]에서와같이 데이터베이스 활용 기술 선도국과의 가장 큰 격차는 데이터베이스 서비스 기술 채택율, 데이터베이스 활용 기술의 비중 및 데이터베이스 공유 고도화 수준에서 찾아볼 수 있으며 이들 각각에서의 구체적 간극은 다음 각각에서 좀 더 자세히 다루고자 한다. 1. Data Service 채택율 Data Service기술 군에 대한 기술 채택율은 Data Service기술 군에 속한 총 10개 세부 기술인 Application, WMS(Web Map Service), WFS(Web Feature Service), ArcGIS Services, SPARQL Endpoint, Esri Rest, REST, SOAP, WCS(Web Coverage Service), E-mail 기술 중 적어도 하나 이상의 기술을 채택하여 현재 서비스를 제공 중인 기술에 대한 채택 비율을 의미한다. 우리나라는 조사 대상으로 선정된 총 17개 사이트 중에서 Data Service기술 군에 속한 세부 기술을 적어도 한 개 이상 채택한 사이트가 5개로 전체 17개 사이트 대비 29.41%의 기술 채택율을 보였다. 반면에 선도국의 경우 조사 대상으로 선정된 총 112개 사이트 중에서 Data Service기술 군에 속한 세부 기술을 적어도 한 개 이상 채택한 사이트 수는 42개로 전체 112개 사이트 대비 37.50%의 비율을 보이고 있다. GAP분석을 통해 도출된 분석 결과에 따르면 선진국의 Data Service기술 군에 대한 기술 채택율은 37.50%에 달하지만 한국의 DataService기술 군에 대한 기술 채택율은 29.41%로 선진국에 약 8.09% 정도 낮은 수준이다. 우리나라가 데이터베이스 활용 기술 선도국보다 기술 채택율이 낮다는 점은 선도국에 비해 우리나라가 다양한 형태의 데이터베이스 접근 기술을 활용하지 않고 있다는 점을 시사하며, 이는 곧‘선도국들이 우리나라보다 Data Service기술 군에 속한 다양한 기술을 활용하여 사용자에게 폭넓은 정보 접근과 이로 인한 부가가치 창출의 기회를 더 넓게 제공하고 있음’을 말하고 있다. 따라서 우리나라도 국가적 정책을 기반으로 정부 3.0의 데이터 개방의 파급 효과를 극대화하기 위해 Data Service기술 군에 대한 기술 채택율을 선진국과 대동소이한 수준인 40% 수준까지 끌어올려야 할 것으로 우리의 TO-BE 이미지를 설정하였다.
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    138 2. 데이터베이스 활용기술 비중 데이터베이스 활용 기술 비중에서의 선도국과의 차이는 데이터베이스 활용 기술을 통해 제공되는 데이터의 양적 비교에 기반을 두고 있으며 주로 BRM에서 정부자원관리 분류에 속하는 서비스들을 기준으로 분석하였다. 4장에서의 정부자원관리(BRM)기준 정량적 GAP 분석에 따르면, 한국의 Data Service기술 군에 대한 평균 정보 제공 건수는 278.33건이고, Data Set기술 군에 대한 평균 정보 제공 건수는 414.35건, View기술 군에 대한 평균 정보 제공 건수는 26.60건이었다. 제공 데이터의 양적 비중으로 보면 전체의 평균 정보 제공 건수인 719.28건(278.33 + 414.35 + 26.60)에 대해 Data Service기술 군의 비중은 전체 평균 정보 제공 건수 대비 38.70%를 보이고, Data Set기술 군에 대한 비중은 57.61%, View기술 군에 대한 비중은 3.70%를 보이고 있다. 요약하면 우리나라의 데이터베이스 활용 기술 별 평균 정보 제공 건수 비중은 Data Set (57.61%) > Data Service (38.70%) > View (3.70%)의 순으로 정리할 수 있다. 반면에 데이터베이스 활용 기술 선도국들의 평균 정보 제공 건수 비중은 Data Service (55.43%) > Data Set (29.53%) > View (15.04%)로서 우리나라의 비중과는 사뭇 다른 양상을 보인다 (선도국의 Data Service기술 군에 대한 평균 정보 제공 건수는 3,658.19건이고, Data Set기술 군에 대한 평균 정보 제공 건수는 1,949건, View기술 군에 대한 평균 정보 제공 건수는 992.43건이었다. 따라서 Data Service기술 군이 차지하는 비중은 55.43%, Data Set기술 군이 차지하는 비중은 29.53%, View기술 군이 차지하는 비중은 15.04%인 것이다). 우리나라와 선도국간의 가장 큰 차이는 선도국의 경우 Data Set기술 군에 대한 의존도 보다 Data Service기술 군에 대한 의존도가 2배 가까이 높지만, 한국의 경우 Data Service기술 군에 대한 의존도 보다 Data Set기술 군에 대한 의존도가 약 1.5배 정도 높은 실정이다. 더불어 Data Service기술 군을 통한 절대적 정보 제공량도 선진국에 비해 상당히 부족한 실정이다. 이러한 상황이 시사하는 바는 다양한 데이터베이스 활용 기술의 제공 차원뿐만
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    139 아니라 데이터의 재활용즉 부가가치 창출 효과가 큰 접근 경로에서의 활용가능한 데이터의 양도 매우 미흡하다고 판단할 수 있다. 궁극적으로 정부 3.0의 성공적 이행을 위한 데이터베이스 활용 기술 측면에서 다양성과 동시에 제공하는 데이터의 양적 비중도 데이터베이스 활용 기술 선도국 수준으로 높이기 위해 Data Service기술을 통해 제공하는 데이터의 양을 점진적으로라도 늘릴 수 있는 정책 마련이 필요하다. 3. 데이터 공유 고도화 수준 데이터의 공유의 고도화 수준은 제공받은 데이터를 기반으로 피제공자가 임의의 신규 서비스를 창출하거나 이를 다른 원천의 데이터와 통합하고자 할 때의 용이성을 말한다. 일반적으로 데이터 공유 고도화 수준 관점에서 보면 Data Service > Data Set > View의 순으로 Data Service가 가장 고도화된 기술이며, Data Set과 View가 뒤를 잇는다. 현재 우리나라는 데이터 공유를 위해 TXT나 CSV 형식의 데이터 셋을 중심으로 데이터 제공이 이루어지고 있으나, 데이터베이스 활용 기술 선도국들은 오히려 Data Service 기술을 중심으로 크게 Web Database Service, Geospatial Database Service, Semantic Database Service 등의 부가가치 창출 친화적 서비스를 제공하는 비중이 높다. 정부자원관리(BRM)기준 정량적 GAP 분석 결과에 따르면, Data Service기술 군에 속한 세부 기술 중 REST기술을 활용한 선도국의 평균 정보 제공 건수는 12,777건으로 전체 대비 83.77%의 비중을 보이는 반면, 우리나라는 REST기술을 활용한 평균 정보 제공 건수는 506건이며, 60.60%의 비중을 보인다. 물론 선도국과 우리나라 모두 REST기술에 대한 비중이 상대적으로 높은 것은 사실이지만 평균 정보 제공 건수 관점에서는 우리나라가 매우 열악한 실정이다. 선도국과 우리나라와의 차이점을 REST외 여섯가지 세부 기술 관점에서 확인해보면 다음과 같다. 선도국의 WMS(Web Map Service)기술의 평균 정보 제공 건수는 683.07건, 비중은 4.48%, Esri REST기술의 평균 정보 제공 건수는 387.67건, 비중은 2.54%, WFS(Web Feature Service)기술의 평균 정보 제공 건수는 380.78건, 비중은 2.50%, Application기술의 평균 정보 제공 건수는 192.27건, 비중은 1.26%, ArcGIS Service기술의 평균 정보 제공 건수는 174.67건, 비중은 1.15%, SPARQL Endpoint기술의 평균 정보 제공 건수는 9.5건, 비중은 0.06%이지만, 우리나라의 경우
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    140 앞서 언급한 여섯가지기술 모두에 대한 평균 정보 제공 건수와 비중은 0건, 0%를 기록하고 있다. 한편 정부자원관리(BRM)기준 DataSet기술 군에서 평균 정보 제공 건수 차이에 따른 분석에 따르면 선도국과 우리나라의 평균 정보 제공 건수 차이는 거의 대부분의 기술에서 선도국이 우리나라에 앞선 것으로 나타나고 있다. 선도국의 평균 정보 제공 건수가 특히 많은 기술은 XML기술의 경우 3,663건, SHP기술의 경우 2,324건, CSV기술의 경우 1,086, JSON기술의 경우 425건, RDF기술의 경우 310건, KML기술의 경우 279건으로 총 여섯가지의 기술이다. 반면 TXT기술의 경우 우리나라가 오히려 선도국보다 264건이 많다. 종합하면 정부자원관리(BRM)기준 Data Set기술 군에서 우리나라는 TXT기술과 CSV기술에 높은 비중을 보이고 있으며 JSON, RDF, XML기술 등 공유 고도화 수준이 높은 기술에서는 선도국에 비해 상당히 부족한 것으로 확인된다. CSV기술과 TXT기술만을 놓고 선도국과 비교할 경우, 선도국의 경우 CSV기술에 대한 평균 정보 제공 건수는 1,201건, 비중은 0.93%이고 우리나라의 경우 CSV기술에 대한 평균 정보 제공 건수는 115건, 2.94%이다. 또한, 선도국의 경우 TXT기술에 대한 평균 정보 제공 건수는 93건, 비중은 0.07%이나 우리나라의 TXT기술에 대한 평균 정보 제공 건수는 358건, 비중은 9.15%에 달한다. 따라서 우리나라도 향후 TXT기술과 CSV기술에 대한 정보 제공 비중을 낮추고 보다 데이터 공유 수준이 높고 미래지향적인 JSON 및 RDF 기술에 기반한 데이터의 생산과 제공에 많은 정책적 관심을 가져야 할 것이다. 이와 같은 데이터 공유의 고도화는 ‘국가 데이터베이스 활용 주력 기술 분야 도출’로 얻어진 ‘Web Database Service’, ‘Geospatial Database Service’,‘Semantic Database Service’기술 분야로의 적극적인 활용에 의해 이루어 질수 있을 것이다. 이상에서 논의한 AS-IS TO-BE 분석 결과에 기반하여 다음에서는 향후 정책적으로 추진해야 할 기술로드맵을‘5.2 추진전략’에서 제시하고자 한다.
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    제 앞 정부 3 기술로드 다음 데이터베 추진하여 앞에 따르면 평균 순 우리나라 Databa 우리나라 단기적으 표현기 선정하였 2 절 추 절에서 도출 .0의 성과를 드맵 형태로 음의 [그림 베이스 활용 여야 하는 기 에서 도출한 Web Dat 순위는 4.2, 라에서 우선 ase Servic 라가 정책적 으로는 We 기술로는 J 였다. 추진 전략 출된 데이터 를 극대화하 로 제시하고 5-2]에서의 용 기술의 기술적 요소 ‘국가 데이 abase Ser Semantic 선적으로 추 ce, Semant 적으로 추진 b Databas JSON을, 터베이스 활 하기 위하여 자 한다. 의 제안하는 플랫폼, 표 소들을 파악 그림 이터베이스 rvice의 평균 Database 추진해야 할 tic Databa 진해야 할 플 e Service 데이터 제 141 활용 기술 선 활성화 정 는 기술로드 표현 기술 악한 결과를 5-2 Road 활용 주력 균 순위는 Service의 할 과제는 ase Servic 플랫폼 관점 분야를 선 제공 기술로 선도국과 우 책 마련을 맵은 단기, 및 제공 보여주고 있 Map 력 기술 분야 2.0, Geos 의 평균 순위 Web Data ce의 순으로 점의 데이터 정하였고, 이 로는 REST 우리나라의 준비하여야 중기, 장기 기술 수준에 있다. 야’간의 중 spatial Dat 위는 5.5로 abase Ser 로 나타나고 터베이스 활 이를 활성화 T 등의 W 간극을 극 야 기술적 이 기의 시점적 에 따라 단 중요도 및 시 tabase Se 나타나 결과 rvice, Geo 고 있다. 이 활용 기술 분 화하기 위한 Web API 극복하고, 이슈들을 구분과 단계별로 시급도에 ervice의 과적으로 ospatial 에 따라 분야로서 한 데이터 기술을
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    142 한편 중기적으로는 GeospatialDatabase Service를 정책적 지원 분야로 선정하고 이에 따른 Geospatial Database Service에서의 데이터 표현 기술로 KML과 SHP를, 데이터 제공 기술로는 WMS, WFS, ArcGIS Service방식을 각각 선정하였다. 마지막으로 장기적으로는 가장 데이터 공유 고도화 수준이 높은 기술 플랫폼인 Semantic Database Service를 선정하였으며, 데이터 표현 기술로는 RDF를, 데이터 제공 방식으로는 SPARQL Endpoint방식을 선정하여 기술로드맵을 수립하였다. 이후 이상에서와 같은 단기, 중기, 장기적 측면에서 우리나라는 각각의 플랫폼과 관련 기술을 활성화하고 지원할 수 있는 정책적 제도나 방안이 각 단계별로 마련되어 데이터베이스 활용 기술 선도국과 격차도 줄이면서 동시에 정부 3.0에 기반한 데이터 개방의 효과를 극대화할 수 있는 계기가 마련되기를 기대한다.
  • 145.
    143 제 6 장결 론 데이터베이스 활용 기술 전망에 관한 연구를 통해 데이터베이스 시장 현황 및 기술 발전을 검토하였고, 발굴된 기술 트렌드에 따라 총 83개 세부 기술을 선정하여 총 41개국, 256개 사이트에 대한 방대한 조사를 수행하였다. 조사 결과를 바탕으로‘국제 유망 기술’및‘국가 핵심 기술’을 선정하였고, 이를 토대로 한국이 향후 집중해야할 기술인‘국가 핵심 지표’를 도출하였다. 또한, 도출된‘국가 핵심 지표’를 근간으로 하는 발전방향과 추진전략의 수립을 통해 향후 한국이 나아가야할 방향을 제시하였다.
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    144 부 록(조사 대상사이트) 국가 주소 ODI Score OECD 여부 ODI 등급 출처 영국 http://data.gov.uk 940 Y 상 NIA_이슈분석 영국 http://www.inforoute.hmso.gov.uk 940 Y 상 NIA_조사연구보고서 영국 http://www.gov.uk 940 Y 상 E-Government Toolkit for Developing Countries 영국 http://www.education.gov.uk 940 Y 상 인터넷 조사 영국 http://www.ofsted.gov.uk 940 Y 상 인터넷 조사 영국 http://data.atoc.org/rail-industry-data 940 Y 상 인터넷 조사 영국 http://www.electoralcommission.org.uk/ 940 Y 상 인터넷 조사 영국 http://www.companieshouse.gov.uk/index.shtml 940 Y 상 인터넷 조사 영국 https://www.ordnancesurvey.co.uk/opendatadownload/pr oducts.html 940 Y 상 인터넷 조사 영국 http://www.ons.gov.uk/ons/datasets-and- tables/index.html 940 Y 상 인터넷 조사 영국 http://www.legislation.gov.uk/ 940 Y 상 인터넷 조사 영국 http://uk-air.defra.gov.uk/ 940 Y 상 인터넷 조사 영국 http://www.epsiplatform.eu 940 N 하 NIA_이슈분석 영국 http://open-data.europa.eu/en/apps 940 Y 하 인터넷 조사 미국 http://www.data.gov 870 Y 상 NIA_이슈분석 미국 http://www.challenge.gov 870 Y 상 NIA_이슈분석 미국 http://bcn.boulder.co.us/ 870 Y 상 NIA_조사연구보고서 미국 http://www.digitaldividenetwork.org/ 870 Y 상 NIA_조사연구보고서 미국 http://www.nhlink.net 870 Y 상 NIA_조사연구보고서 미국 http://www.prairienet.org 870 Y 상 NIA_조사연구보고서 미국 http://www.communityconnection.org 870 Y 상 NIA_조사연구보고서 미국 http://www.usa.gov/index.shtml 870 Y 상 NIA_조사연구보고서 미국 http://www.treasury.gov/Pages/default.aspx 870 Y 상 NIA_동향자료 미국 http://www.ed.gov 870 Y 상 인터넷 조사 미국 http://www.govspot.com 870 Y 상 NIA_조사연구보고서 미국 https://nycopendata.socrata.com 870 Y 상 인터넷 조사 미국 http://www.worldbank.org/ 870 Y 상 인터넷 조사 미국 http://www.whitehouse.gov/omb/budget/ 870 Y 상 인터넷 조사 미국 http://usaspending.gov 870 Y 상 인터넷 조사 미국 http://www.fec.gov/pubrec/electionresults.shtml 870 Y 상 인터넷 조사 미국 http://www.census.gov/ 870 Y 상 인터넷 조사 덴마크 http://www.odaa.dk/dataset 870 Y 상 인터넷 조사 덴마크 http://www.rejseplanen.dk/ 870 Y 상 인터넷 조사 덴마크 http://download.kortforsyningen.dk/ 870 Y 상 인터넷 조사 덴마크 http://dst.dk/da/ 870 Y 상 인터넷 조사 덴마크 https://www.retsinformation.dk/ 870 Y 상 인터넷 조사 노르웨이 http://data.norge.no/ 755 Y 상 인터넷 조사
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    151 공동연구책임자 : 김우 주 (연세대학교 정보산업공학과 교수) 이 명 진 (주식회사 LIST 이사) 과제관리책임자 : 이 병 하 (한국정보화진흥원 지식자원활용부 부장) 이 의 순 (한국정보화진흥원 지식자원활용부 수석) 데이터베이스 활용기술 전망 2014년 12월 인쇄 2014년 12월 발행 ● 발행인 : 장 광 수 ● 발행처 : 한국정보화진흥원 서울 중구 청계천로 14 TEL : 2131-0114 ● 인 쇄 : 다큐피아 TEL : 312-1094 <비매품> 1. 본 연구보고서는 미래창조과학부의 출연금으로 수행한 사업의 연구결과입니다. 2. 본 연구보고서의 내용을 발표할 때에는 반드시 한국정보화진흥원 국가 DB 구축 사업의 연구결과임을 밝혀야 합니다.