The use of big data needs to be emphasized in policy formulation by public officials in order to improve the transparency of government policies and increase efficiency and reliability of government policies. ‘Hye-Ahn’, a government-wide big data platform was built with this goal, and the subscribers of ‘Hye-Ahn’ has grown significantly from 2,000 at the end of 2016 to 100,000 at August 2018. Additionally, the central and local governments are expanding their big data related budgets. In this study, we derived the costs and benefits of ‘Hye-Ahn’ and used them to conduct an economic feasibility analysis. As a result, even if only some quantitative benefits are considered without qualitative benefits, the net present value, the benefit/ cost, and internal rate of return turned out to be 22,662 million won, 2.3213, and 41.8%, respectively. Since this is larger than the respective comparison criteria of 0 won, 1.0, and 5.0%, it can be seen that ‘Hye-Ahn’ has had economic feasibility. As noticed earlier, the number of analysis using ‘Hye-Ahn’ is increasing, so it is expected that the benefits will increase as time passes. Finally, the socioeconomic value gained when the results of analysis using ‘Hye-Ahn’ are used in policy is expected to be significant.

Data commentary is an important text type in research articles; however, its discourse model is often challenging to access because it is embedded in the upper genres such as textbook, weather forecast, and journal article. This study aims to establish a discourse model of data commentary, with a focus on academic research papers in Economics and Business administration journals. To accomplish this, this study employs Move analysis and SF-MDA(Systemic Functional-Multimodal Discourse Analysis) to investigate the moves of data commentaries and the metafunctional meanings of each step. The results indicate that the data commentary discourse model consists of three moves: (1) summarizing the topic and methodology, (2) representing figure and numbers, and (3) analyzing and commenting on results. Additionally, 22 steps are identified for each move that creates metafunctional meaning: ideational, interpersonal, and textual.

최근 데이터 기반 경제 활동의 비중이 급증하면서 데이터경제에 대한 논의가 활발하지만 우리나라 주요 산업별 데이터경제로의 전환을 체계적으로 분석하는 틀을 제시하는 연구는 많지 않다. 본 연구는 문헌연구를 통해 데이터경제의 주요 특징을 플랫폼(platform) 구축, 예측력(predictive power) 강화, 새로운 분석모델(new analytical model)의 활용으로 정리하고, 이에 입각하여 우리나라의 금융, 부동산, 의료 부문 간 데이터 기반 활동의 정도를 비교 분석한다. 분석 결과 금융, 부동산, 의료 부문별로 데이터경제 특징이 실현되고 있는 속도와 내용이 다르다는 것이 관찰되었다. 이는 데이터경제의 확산을 통해 경제 생산성 향상과 복지 증대를 위해서는 금융, 부동산, 의료 등 주요 산업 부문별로 차별화된 정책 접근이 필요 하다는 것을 시사한다.

1996년부터 환경부에서 시행된 전국폐기물통계조사는 매 5년을 주기로 조사를 실시하며 폐기물의 종류별 발생 및 처리현황 파악 및 폐기물 발생원에 따른 발생원단위를 산정한다. 우리나라 현행 ｢폐기물관리법｣ 상에서는 폐기물을 생활계와 사업장계로 분류하고 있으며 사업장폐기물은 사업장일반계, 건설폐기물계, 지정폐기물계로 분류하고 있음. 지정폐기물계는 폐유, 폐산 등 환경을 오염시킬 수 있는 폐기물과 인체조직, 실험동물 사체 등의 의료폐기물로 규정하고 있다. 사업장 폐기물의 경우 올바로 시스템에 매년 실적보고를 하며 전국폐기물통계조사는 실적보고 자료와 별도의 추가 설문조사를 통해 사업장의 경제데이터를 확보한다. 제 5차 전국폐기물통계조사에서는 객관성 높은 통계 자료를 얻기 위해 모든 폐기물에 동일한 방법론을 적용했던 기존의 조사･분석 방법에서 사업장에 특성에 따른 조사를 실시하였고 무응답 조정 가중치 산출, 캘리브레이션 가중치 산출, 변동계수 산출 등 통계적 기법을 추가하였다. 의료폐기물과 지정폐기물의 경우 분석 시 공동운영기구 등 실적보고 대행업체를 고려, 원단위 오차를 줄였다. 의료폐기물은 격리의료폐기물, 병리계폐기물, 생물화학폐기물 등 총 8종이 있다. 전국폐기물 통계조사에서는 의료폐기물을 배출하는 업체를 종합병원, 병원, 의원 등 9개의 항목으로 구분하였고, 종사자수, 건물면적, 병상 수 등의 경제데이터를 수집하여 경제데이터 당 발생원단위를 산정하였다. 제 5차 전국 폐기물 통계조사에서 처음으로 신설된 항목은 병상 수(bed 수)이다. 법적으로 의료기관 구분 시병상 수를 기준으로 나눈다. 특히 의료기관의 경제데이터별 발생원단위를 살펴보면 종사자수, 건물면적보다 병상 수와 의료폐기물 발생량의 상관성이 높음을 볼 수 있다. 따라서 향후 통계조사에서 병상 수 항목을 유지하여 시계열성을 확보한다면 보다 활용도 높은 통계결과를 얻을 수 있을 것으로 사료된다.