혁신 채찍(Innovation stick)은 혁신을 위한 특정 의무를 부과하고 그 의무를 달성하지 못하였을 경우 벌금 등의 불이익을 부과하는 방식이다. 특허와 같은 당근뿐만 아니라 불이익을 부과하는 채찍으로도 혁신을 달성할 수 있다. 필요한 혁신이지만 이에 대한 시장의 수요가 적은 경우, 시장 경쟁에만 두면 외부효과가 만연한 경우, 또는 채찍 적용 대상이 시장에서 탈출할 위험이 적은 경우에는 혁신 채찍이 유용하다. 혁신 채찍은 사회 전체 이익을 위한 효과적인 수단을 추구하도록 하고 당근과 달리 추가적인 비용을 발생시키지 않는다. 단, 이러한 이점을 누리기 위해서는 정부가 혁신 채찍을 설정하는 주체로서 정보 부담을 지어야 한다. 대표적인 혁신 채찍으로는 기업평균연비제도와 포괄수가제를 들 수 있는데, 모두 미국, 유럽, 우리나라 등 여러 국가에서 활용되고 있다. 앞으로 다가올 인공지능⋅빅데이터 시대에도 혁신 채찍은 중요한 역할을 할 수 있다. 인공지능 ⋅빅데이터가 발전할 수 있는 환경을 구축하거나 우려되는 외부효과를 방지하는 데 혁신 채찍이 좋은 도구가 될 수 있다. 공공 영역에서는 고품질 공공데이터 확보를 위한 혁신 채찍이, 시장 영역에서는 인공지능⋅빅데이터 시스템의 블랙박스화와 차별을 방지하기 위한 혁신 채찍이 필요하다. 이를 위해서 정부는 많은 정보 부담을 감수하고 준비하여야 한다. 준비 없이 만들어진 채찍은 사람들을 시장에서 탈출하게 하여 오히려 혁신을 저해할 수 있다. 미국, 유럽 등 주요국은 이미 인공지능⋅빅데이터 시대의 혁신 채찍을 수립하기 위한 연구를 시작하였다. 우리도 국제사회와 함께 필요한 혁신 채찍이 무엇인지, 적용 기준은 무엇인지, 어떻게 평가할지 논의를 진행하여야 한다.

2013년 공공데이터포털 서비스가 시작되어 현재까지 공공데이터 개방의 수준이 양적으로나 질적으로 비약적으로 확대되었으며, 공공데이터를 활용하여 수많은 어플리케이션에 제작되어 활용되고 있다. 행정데이터의 70～80% 이상은 위치와 관련된 정보이기 때문에 공공데이터 역시 위치정보를 가지고 있는 경우가 대부분이다. 본 연구에서는 파일데이터, 오픈API, 표준데이터 형식으로 제공되는 공공데이터포털의 자료를 전반적으로 분석하고, 이 중 특히 위치정보를 포함한 공공데이터포털 데이터의 문제점을 분석한 후, 이를 바탕으로 공공데이터포털의 발전방안을 제시하고자 한다. 현황분석을 통해, 공공데이터포털의 데이터 종류, 정보수준, 형식 등을 결정하는 체계가 확립되어야 하고, 데이터 관리주체의 다원화, 데이터에 적합한 제공형식 등에 대한 검토가 필요한 점을 제시하였다. 또한 공간정보의 이용측면에서는 위치참조체계에 대한 명확한 정보제공, 위치참조체계를 변환을 위한 통합적인 API 개발 및 특수한 위치참조체계에 대한 처리 방안의 모색 등이 강구되어야 함을 발전 방안으로 제시하였다.

개(Canis lupus familiaris)는 인간의 소외 현상을 개선하고, 공동체 생활 의식 향상에 기여하는 반려동물이다. 반려견 품종을 명확히 관리하는 것은 유전병을 감소시키거나, 형질 개량, 종 다양성 유지 등을 위해 중요하다. 본 연구에서는 고밀도 SNP 칩 유전자형 데이터와 기계학습 기술을 이용하여, 유전자형 데이터에 기반한 품종 식별이 가능한지, 가능하다면 최소 몇 개의 유전마커로 품종 식별을 유의하게 수행할 수 있는지 확인하기 위하여, 반려견 11 품종 226두의 23K SNP 칩 데이터를 분석하였다. 9종의 기계학습 다중범주 분류 알고리즘과 2종의 특징 선택 방법의 성능을 비교하여, 선형 서포트 벡터 머신 분류기와 주성분 분석 특징 기여도를 이용한 특징 선택 방법을 이용했을 때, 11종의 반려견 품종을 90% 이상 정확도로 식별하였으며, 이 때 40개의 유전마커가 필요함을 확인하였다. 최종 선발 된 40개의 반려견 품종 식별 유전마커는 타 질병 예측 마커와 결합하여 유전자 검사 키트로 제작될 수 있으며, 반려견 품종 관리 및 질병 관리 기술로 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

최근 미시적 규모의 연구가 증가하며 기존보다 세밀한 공간 단위의 데이터에 대한 요구가 증가하였지만, 현재 접근 가능한 대부분의 공간 데이터는 행정구역 단위를 기반으로 집계되어 제공되고 있다. 따라서 고해상도 공간 데이터를 얻기 위해 기존의 공간 데이터를 세밀한 공간 단위로 전환하는 연구가 활발히 진행되어 왔다. 본 연구에서는 다양한 공간 데이터의 융합을 통해 직장인구를 건물 단위로 추정하는 알고리즘을 제시한다. 개별 통행의 목적지를 건물 단위로 추정하는 건물선택 알고리즘은 영역내 삽법과 대시메트릭 매핑을 기반으로 하며, 보조 데이터를 통해 건물별로 가중치를 정의한 뒤 이를 기반으로 통행의 목적지를 추정하였다. 본 연구는 통행을 기반으로 하며 기존의 내삽법에 비해 높은 정확도를 보이는 새로운 인구 추정 모형을 제시하고, 쉽게 접근할 수 있는 다양한 데이터를 결합하여 고해상도 데이터를 생성한다는 점에서 의의를 지닌다.

This study empirically analyzed the influence of fashion brands’ marketing issues on actual sales and consumer preference—focusing on evaluation trends of brands over time by using the theoretical background and big data provided through literature. This study examined the influence of three fashion brands (Balenciaga, Vetements, and Off-White) that have recently seen a drastic increase in the number of searched volumes through social networks. To identify the consumer-brand evaluations and trends and the marketing issues, the time period was divided into Groups A and B, which are from 2014 to 2015 and from 2016 to 2017, respectively. This study analyzed the frequency of overlapping keywords by using the R program to graphically visualize the changes over the timeline. Specifically, this analysis extracted data mainly related to bags, wallets and accessories for 2014-2015, but in 2016-2017, all four brands saw a vast increase in the frequency of searching product keywords related to clothing and footwear, and newly extracted ones were the top keywords. When analyzing the big data with these keywords as indicators, I confirmed that the products related to bags, wallets, and accessories were shifted to those related to apparel and footwear. Consumers previously recognized luxury brands such as Balenciaga as accessoriesoriented brands that were focused on handbags and sunglasses, but now they are gaining popularity and recognition among consumers as a fashion brand.

온라인서비스 제공자는 법적 근거를 바탕으로 업계 관행에 따라 개인정보를 수집하고 이용하여, 맞춤형 서비스 즉 온라인 맞춤형 광고를 제공하는데, 중국에서 이는 통상적으로 프라이버시권을 침해하지 않는다고 판단된다. 온라인 맞춤형 광고에 있어서 개인정보의 부당수집과 이용자에 관한 프라이버시권 침해여부는 권리침해 구성요건에 따라 주관적 과실과 손해사실에 의해 판단되어야 함이 타당하다. 동시에 중국 현행 법률체계에서의 프라이버시권은 소극적인, 방어적인 권리로 인식되어있고 맞춤형 광고 기술이 다소 복잡하여 주관적 과실과 손해배상의 구성요건에 관한 판단이 어렵다. Cookie에 의한 프라이버시권 침해에 관한 첫 사건으로는 2015년의 ‘Zhuye v. Baidu회사’ 사건이 있다. 이 논문에서는 당해 판례의 쟁점을 중심으로 특히 2심판결문(최종판결문)에 대한 분석을 통하여 중국법원의 프라이버시권에 대한 이론적 인식 및 개인정보와 상업관계에 대한 인식을 바탕으로 당해 판결의 이론적 하자를 지적한다. 동시에 온라인 플랫폼 경제에 관한 고찰을 통하여 빅데이터 시대에서 프라이버시에 대한 새로운 개념의 정립으로 지식 프라이버시권에 관한 이론을 소개하고자 한다.

매년 해양활동이 증가하며 해양사고 발생빈도가 높아지고 있다. 이에 따라 해양안전을 위한 각종 연구 활동과 정책이 실행되고 있다. 하지만 이러한 노력에도 불구하고 매년 해양사고가 증가하고 있어 이들의 실효성에 대한 문제가 제기되고 있다. 문헌연구 결과에 따르면, 통계연보를 활용한 선행연구는 통계제공항목 간 비교를 통해 두드러지는 항목에 대한 예방책을 제시하고 있다. 2000년대 이후에는 대형 해양사고가 반복적으로 발생하면서 '사고대응'에 대한 사례연구(case study)가 진행되고 있다. 국내 해양안전을 위한 정책수립 연구과정에서 통계연보나 사고사례를 주 자료로 활용하고 있으나 현재 자료는 사후결과 요약정도의 수준이다. 따라서 본 연구에서는 해양 사고 사례분석 및 개선방안 관련 문헌연구를 통해 현행 해양관련 연구와 정책의 한계를 탐색하였다. 또한 자료 활용 한계를 개선하기 위한 방안의 일환으로 선박사고 상황보고서 속성분석, 텍스트 마이닝을 통해 해양사고 정보 분류체계인 온톨로지(ontology)를 수정 보완하였다. 해당 항목은 ‘신고자, 신고수단, 구조세력, 대응 조치사항, 대응취약성, 적재물, 유류유출경위, 피해유형, 사고처리결과’이며, 이 항목 들은 분류체계 표준용어를 활용해 향후 지속적으로 수집 활용할 수 있다. 마지막으로 온톨로지를 실질적으로 활용하기 위한 데이터 수집 및 품질확보 방안을 제시했다. 결과적으로 현재 해양안전이 직면한 문제를 명확히 파악하고 ‘품질이 확보된 충분한 정보’를 활용한다면 보다 다양한 연구와 실효성 있는 정책 실현이 가능할 것이다.

이 연구는 토픽 모델링의 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기법을 적용해 언론에 보도된 테러리즘 관련 뉴스 기사의 주요 토픽(topic)을 분석하였다. 이를 위해 지난 2014년 6월부터 2019년 5월 중, 미디어에 보도된 뉴스 중에서 테러리즘을 소재로 다룬 36,436건을 대상으로 토픽 을 추출하고, 주요 흐름을 시기별(모술탈환 이전, 모술탈환 과정, 모술탈 환 이후)로 구분하여 분석하였다. 이 연구에서 모술탈환 작전을 주요 분 석 시점으로 정한 것은 국제 테러리즘의 확산과 파급력이라는 측면에서 중요한 키워드가 ISIS(이슬람국가)이고, ISIS 세력의 확장, 축소, 다변화 등과 관련된 주요 사건이 모술탈환 작전이라고 여겼기 때문이다. 연구 방법적으로는 테러리즘과 관련한 방대한 양의 기사 내용을 정량 적으로 분석할 수 있고, 내용적으로는 주요 토픽을 파악함으로써 테러리 즘 기사의 이슈와 정책 이슈와의 관련성을 논의할 수 있는 토픽 모델링 분석을 실시하였다. 이상의 결과는 테러리즘에 대한 주제를 단어 중심으 로 범주화함으로써 관련 연구의 분석 기준을 마련할 수 있으며, 정책적 으로는 관련 이슈에 대한 언론 보도 토픽의 경향성을 파악함으로써 국제 테러리즘 발생에 대한 이해를 기반으로 정책 수립의 방향성을 제시할 수 있을 것이다. 이 연구는 선행연구에서 주요하게 다루지 않았던 테러리즘의 양상과 관련된 뉴스 기사의 주제적 특징을 객관적으로 도출함으로써, 시기별로 중심 주제가 어떻게 변화되고 있는지를 분석하였으며, 이를 통해 우리 사회에서 바라보고 있는 테러리즘 실태와 동향을 살펴보고자 하였다. 이 를 토대로 테러리즘 관련 언론보도의 주요 토픽과 테러리즘 관련 언론보 도 기사에서 모술작전 전후 시기별로 주요 토픽은 어떠한 변화 추이를 보이고 있는지에 대한 함의점을 도출할 수 있었다.

As information technology advances, the penetration of smart devices connected to the Internet, such as smart phone and tablet PC, has rapidly expanded, and as sensor prices have fallen the Internet of Things has begun to be introduced in the industry. Today's industry is rapidly changing and evolving, requiring companies to respond to the new paradigm of business. In this situation, companies need to actively manage and maintain customer relationships in order to acquire loyal customers who bring them a high return. The purpose of this study is to suggest a method to manage customer relationship using real time IoT data including IoT product usage data, customer characteristics and transaction data. This study proposes a method of segmenting customers through RFM analysis and transition index analysis. In addition, a real-time monitoring through control charts is used to identify abnormalities in product use and suggest ways of differentiating marketing for each group. In the study, 44 samples were classified as 9 churn customers, 10 potential customers, and 25 active customers. This study suggested ways to induce active customers by providing after-sales benefit for product reuse to a group of churn customers and to promote the advantages or necessity of using the product by setting the goal of increasing the frequency of use to a group of potential customers. Finally, since the active customer group is a loyal customer, this study proposed an one-on-one marketing to improve product satisfaction.

4차 산업혁명시대를 맞이하여 데이터는 향후 디지털 경제성장을 견인할 수 있는 주요 수단의 하나로 여겨지고 있다. 종래에는 보호의 대상으로만 인식되었던 개인정보도 이제는 빅데이터의 활용과 맞물려 그로부터 경제적 이익도 도모할 수 있는 중요한 수단으로 주목받고 있다. 개인정보의 활용과 보호를 조화롭게 발전시키려면, 이를 뒷받침할 각종 제도를 정립할 필요성이 증대 되고 있다. 특히, IPv4 시대에서 IPv6의 시대로의 전환이 전 세계적으로 진행되며, 사실상 모든 기기에 고정 IP를 부여할 수 있을 정도의 규모가 됨에 따라 빅 데이터 시대에서 각종 디지털 정보들의 연결고리 가 될 수 있는 IP 주소의 중요성은 고정 IP인지 유동 IP인지 여부와 무관하게 더욱 커지게 되었다. 이 글에서는 디지털 개인정보의 한 종류인 IP 주소에 대해 살펴보고, IP 주소의 개인정보 인정 여부에 대한 국내외 논의와 함께, IP 주소에 적용 되는 현행의 개인정보보호법, 정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률을 검토하였다. 디지털 개인정보의 활용과 보호의 조화로운 발전을 위해 개인정보보호법에 IP 주소가 개인정보임을 명시함으로써 정보의 이용자들이 수집⋅활 용 전에 IP 주소가 개인정보임을 인지하고 이에 맞는 법적 동의 절차를 이행하면, 비식별화된 IP 주소를 법적 테두리 내에서 자유로이 활용할 수 있도록 보장받을 것이다. 이와 함께 정보 주체는 법률에 명시된 제도적, 기술적 안전장치로 인해 본인의 개인정보인 IP 주소가 유출, 남용되는 피해가 발생할지도 모른다는 두려움을 확실히 해소 할 수 있게 될 것이다. 이와 같은 법적 안전장치의 마련을 통해 정보 이용자의 사업 수행 권리와 정보 주체의 개인정 보보호가 조화를 이루며, 디지털 산업의 성장이 가능할 것으로 기대된다.

빅데이터의 활용을 둘러싼 법적 쟁점은 개인정보보호를 우선할 것인지 아니면 빅데이터의 활용을 우선할 것인지의 문제로 귀결된다. 보건의료정보는 그것이 제한 없이 공개될 경우 개인의 신체 적⋅사회적 지위에 미치는 영향이 크다는 점에서 민감한 개인정보에 해당하는바, 개인정보보호의 대상이 된다. 그리하여 기존의 개인정보보호법제는 정보주체의 사전동의(opt-in방식)가 있는 경우를 전제로 정보의 수집⋅분석⋅이용을 규율하고 있었다. 그러나 국민 개개인에 대한 맞춤형 보건의료 서비스를 제공하기 위해서는 대량의 보건 의료정보를 신속하게 사용할 수 있어야 할 것이다. 결국 정보주체의 사전동의를 전제하는 기존의 방식으로는 내재적 한계에 부딪힐 수밖에 없으며 이에 대한 해결책이 강구되었다. 최근 정부가 발간한 개인정보 비식별 조치 가이드라인은 비식별 조치가 완료된 개인정보는 정보주체의 사전동의 없이도 제3자에게 제공이 가능하도록 하는 내용을 규정함으로써 전향적인 태도를 보이고 있다. 나아가 보건의료정보는 비식별 조치를 취함으로써 정보의 가치가 하락하는 경우 역시 발생할 수 있는바, 정보의 유형에 따라 예외적인 opt-out방 식의 도입을 검토할 필요가 있다. 또한, 동 가이 드라인은 법률의 위임 없는 행정규칙 내지는 유권해석에 해당하는바, 사법적 판단이 필요한 경우에 법적 안정성이 부족하다는 한계가 있다. 따라서 가이드라인의 취지와 핵심 내용을 개인정보보호법 또는 법률의 위임을 받은 법규명령에 반영 하기 위한 법 개정이 필요하다.