본 연구에서는 최근, 자연환경의 변화에 따른 생태계 예측과 지속가능한 개발과 보전의 정량적 근거 제시를 위해 전세계적으로 연구중요도와 활용도가 높아지고 있는 생태 조사연구 데이터의 정제와 표준화 및 서비스 방안에 대하여 제시하였다. 1997년부터 매 10년 단위로 전국을 대상으로 수행된 제2차, 제3차 전국자연환경조사 결과와 2014년부터 매 5년 단위로 수행된 제4차 전국자연환경조사 결과를 대상으로 전국자연환경조사 지침을 따라 별도 개발된 입력 오류 검증 프로그램을 통해 1차 정제 후 분야별 전문가의 검수를 거쳤다. 또한, 국내외 데이터 표준 사례들을 분석하여 국내의 자연환경과 생태조사 자료인 생태정보를 표준화하는 방안을 제시하였다. 전국자연환경조사 결과에 대해 (1) 조사자료인 데이터 용어의 표준화, (2) 유사한 유 형의 데이터 테이블 통합 및 (3) 불필요한 속성과 입력오류 를 제거하였고 (4) 현장 조사자 별로 상이한 입력항목의 단 일화, (5) 데이터를 일련번호 코드로 정리하고 (6) 입력항목 별 코드 매핑을 수행하였다. 연구결과, 연구자와 일반인들이 활용하기 쉽도록 전국자연환경조사 데이터를 정제하고 국내 최초의 생태데이터 표준안 마련의 기반을 수립하였다. 또한, 연구결과로 산출된 전국자연환경조사 데이터는 국내의 환경영향평가, 서식지 보전지역 설정, 멸종위기종 분포 예측, 기후변화에 따른 생태계 위험 예측은 물론, 국외 생태정보 연계 등에 손쉽게 공유 및 활용가능하여 다양한 환경정책수립과 관련 연구활성화에 기여할 것으로 기대된다. 본 연구를 통해 정제된 전국자연환경조사 데이터는 국립생태원에서 국내 최초로 개발중인 생태정보포털서 비스 시스템인 에코뱅크 (http://nie-ecobank.kr)를 통해 개 방하여 누구나 온라인상에서 쉽게 접근하고 활용할 수 있도록 하였다.

국내 담수 어류 12과, 28속, 45종의 먹이원을 문헌 조사 한 결과, 동물류 먹이원은 16문, 24강, 54목, 126과, 212속으로 조사되었으며 식물류 먹이원은 10문, 18강, 42목, 63과, 82속으로 나타났다. 동물류 먹이원 중 가장 많은 어류가 섭식한 먹이원은 분류군에 따라 절지동물문, 곤충강, 파리목, 깔따구과로 조사되었으며, 식물류 먹이원은 돌말문, 윷돌말강, 반달돌말목, 반달돌말과로 조사되었다. SOM을 이용하여 45종 어류의 유형화 결과, 어류를 주로 포식하는 어류와 저서무척추동물을 포식하는 어류, 동물플랑크톤을 섭식하는 어류, 식물플랑크톤을 섭식하는 어류, 잡식성 어류 5가지 유형으로 나타났다. 네트워크 분석의 허브 점수가 높은 상위 5종의 어류는 블루길, 몰개, 수수미꾸리, 남방 종개, 새코미꾸리 순으로 나타났으며 먹이원 중 허브 점수가 높은 상위 5 종류의 먹이원은 파리목, 하루살이목, 이지목, 김발돌말목, 쪽배돌말목 순으로 조사되었다.

This paper proposes an outlier detection model based on machine learning that can diagnose the presence or absence of major engine parts through unsupervised learning analysis of main engine big data of a ship. Engine big data of the ship was collected for more than seven months, and expert knowledge and correlation analysis were performed to select features that are closely related to the operation of the main engine. For unsupervised learning analysis, ensemble model wherein many predictive models are strategically combined to increase the model performance, is used for anomaly detection. As a result, the proposed model successfully detected the anomalous engine status from the normal status. To validate our approach, clustering analysis was conducted to find out the different patterns of anomalies the anomalous point. By examining distribution of each cluster, we could successfully find the patterns of anomalies.

In this study, the risk factors of coastal purse seine fisherman were analyzed through a survey of fishery workers of coastal purse seine fishery and the accident compensation insurance data of the fisheries workers of the National Federation of Fisheries Cooperatives (NFFC). The classified fishing operation accident data was analyzed through 4M (Man, Machine, Media, Management) model of the National Transportation Safety Board (NTSB) and the accident prevention measures were presented using Harvey's 3E (Engineering, Education, Enforcement) model. The rate of accidents on coastal purse seinens each year was 75.8‰, 36.7‰ and 74.8‰ from 2015 to 2017. The accident frequency resulting from slipping was the highest, and the risk of a contact with gear was low. When comparing each insurance data, the average value of the contact with gear accident was the highest. This research result is expected to be important data in identifying and preventing safety hazards of coastal purse seiner fisherman in the future.

본 View Point에서는 COVID-19으로 초래된 사회 경제적 새로운 질서(New Normal)에서 데이터 산업의 성장 가능성을 조망하고 데이터 비즈니스가 산업생태계에서 생존하는 데 필요한 요소와 전략을 살펴본다. 비대면 사회로의 전환은 데이터의 양적 팽창과 함께 집중화 현상 촉진으로 이어지고 있다. 국가적으로 데이터 산업생태계의 발전 전략을 수립하고 자본의 흐름이 뒤따르고 있는 지금은 데이터 비즈니스에 기회의 시기라고 할 수 있다. 특정 데이터 비즈니스가 산업 생태계에서 생존하고 성장하기 위해서는 안정적인 데이터 품질을 기반으로 경쟁사 대비 비교우위에 있는 품질 속성을 파악해야 하고 특히 어떤 비즈니스 세분화 영역에 해당하는지를 판단할 수 있어야 불필요한 자원투입의 낭비를 막고 효율적인 투자를 할 수 있다.

최근 빅데이터 기술의 발전에 따라 보건의료 빅데이터를 헬스케어에 접목하여 부가가치를 창출하고자 하는 논의가 활발하다. 그러나 보건의료 정보는 민감한 개인정보로서 개인정보보호 규제를 받기 때문에, 개인정보보호와 보건의료 빅데이터 활성화 방안을 함께 검토할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 먼저 보건의료 빅데이터 관련 주요 개념을 살펴보고, 보건의료정보가 개인 정보보호와 보건의료법제에서 어떻게 규율되고 있는지 관련 법규 및 판결을 고찰하였다. 법원은 정보 활용시 얻을 수 있는 이익과 정보주체의 개인정보 자기결정권을 비교형량하여 정보주체의 동의 없이도 정보처리가 가능하다고 판시하였다. 그러나 개별 기업이 공개정보 등을 처리하려고 할 때마다 법익을 비교형량하여 판단하는 것은 현실적으로 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 EU에서 진행된 시민 참 여형 보건의료 빅데이터 조성논의를 참고하여 동의 없이 어느 범위까지 정보처리가 가능한지에 대한 사회적인 합의가 선행되어야 한다고 보았다. 사회적 논의 이후 법제화 과정에서는 보건의료정 보의 세분화, 목적 외 처리가 가능한 정보의 범위 등 정보처리의 법적 근거 마련, 정보주체의 권리를 보호하면서도 악용을 방지하기 위한 보안장치가 필요함을 주장하였다.

오늘날과 같은 데이터 주도형 경제에서 산업 경쟁력은 다수가 수집한 데이터를 어떻게 효과적으로 공유하고 활용할 수 있는가에 달려 있는데 이에 대한 기술적 해법을 제공하는 것이 표준화 된 API이다. API 표준화는 은행 분야에서 선도적으로 나타나고 있는데 EU의 PSD2, 영국의 오픈 뱅킹 이니셔티브, 우리나라의 오픈 뱅킹이 그 대표적인 사례이다. API 표준화를 위해서는 법적 근거와 함께, 표준화 기구의 중심적인 역할이 필요하며, 다양한 이해관계자들도 표준화 제정 과정에 적극적으로 참여하여야 한다. 데이터를 통해 가능해진 서비스를 제공하는 선도적인 기업이 생겨날수록, 이에 대한 시장 수요가 확대될수록, 국제적으로 유사한 정책결정이 확산될수록 API 표준화를 위한 유리한 환경이 조성되며, 이러한 환경속에서 정부도 산업경쟁력 강화 차원에서 적극 참여하게 된다. API 표준화는 데이터 공유를 전제하고 있는 바, 공유되어야 할 데이터에 대해 누군가가 법적 권리를 갖고 있다면 API 표준화에 따른 정보공유 의무와 충돌될 수 있다. 현행법상 신용정보에 대한 법적 권리는 신용주체의 프라이버시 관련 권한이 유일하므로 정보 주체의 동의가 있다면 정보 공유에 대한 법적 장애물은 존재하지 않는다. 다만, 법적 안정성을 위해 명시적인 법적 근거를 마련하는 것이 필요한데 최근 신용정보법에 규정 된 정보의 직접 이동명령권이 정보이동을 위한 API 표준화의 근거가 될 수 있다. 아울러 결제 인프라를 공유하기 위한 API의 법적 근거를 위해서 는 전자금융거래법의 개정이 필요하다. API는 단순히 기술적인 도구적 측면의 역할도 하지만, 창작과 관련된 내용적 특성을 포함할 수도 있다. 후자와 관련하여, API 표준화 과정에서 기존 API를 활용하는 경우, 그리고 해당 API가 지식재산권을 갖는 경우, 지재권이 갖는 배타성과 표준이 갖는 비배타성이 충돌될 수 있다. 이 경우, API 표준화 과정에서 강제실시 또는 FRAND 요건 등과 같이 지재권적 배타성이 일정 정도 제약 될 수밖에 없을 것이다.