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데이터경제

최종수정일 : 2019.08.08.

1. 데이터경제란?

데이터의 활용이 다른 산업 발전의 촉매역할을 하고 새로운 제품과 서비스를 창출하는 경제.
2011년 데이비드 뉴먼(David Newman)이 쓴 가트너(Gartner) 보고서(How to Plan, Participate and Prosper in the Data Economy)에서 ‘데이터 경제(Data Economy)’라는 개념이 처음 등장했고, 2014년부터 유럽 집행위원회가 경제성장과 일자리 창출 동력으로 데이터 경제 개념을 도입하면서 조명을 받기 시작했다.

4차 산업혁명의 진전에 따라 데이터는 사람, 자본 등 기존의 생산요소를 능가하는 핵심 자원으로 부상하고 있으며, 전체 산업의 혁신성장(기존산업 혁신, 신산업 창출 등)을 가속화하고 있다.

가치창출 체계

데이터 생태계의 가치사슬(데이터의 수집·저장·유통·활용)을 기반으로 공급-중개-수요 시장을 통해 경제적 가치*창출 * 신제품·서비스 제공, 생산성·효율성 향상, 제품·서비스의 질 향상 등 ⇒ ①데이터 생산 → ②데이터 정제·가공을 통한 데이터·정보 유통 → ③기업, 정부, 공공기관 활용 → ④소비자, 시민 등이 데이터기반 혁신 서비스 이용

2. 데이터 어떻게 활용되나

데이터는 4차 산업혁명 시대의 중요한 생산요소다.
- 세계 데이터 시장규모(IDC, ’18): (2018) 1,660억 달러 → (2022) 2,600억 달러
- 세계 데이터량(IDC, ’17): (2016) 16ZB → (2025) 163ZB, 10배 증가 전망

데이터를 잘 활용하면 생산성이 높아지고 새로운 서비스와 일자리가 생긴다. 데이터는 맞춤형 정밀진단, 최첨단 스마트공장, 자율주행차, 스마트 팜 등 지능화 기반의 산업혁신뿐만 아니라, 최적의 교통신호 제어, 치매 예측, 인공지능 기반 범죄분석, 합리적인 신용 대출 등 광범위한 분야에 활용될 수 있다.
아마존, 알리바바, 소프트뱅크와 같은 기업도 데이터의 중요성을 인식하고, 연구와 사업화를 통해 글로벌 시장에서 앞서가고 있다.

국내의 데이터 활용 사례

- 날씨 데이터 분석자료 활용, 제과점 진열품과 생산량 조정해 매출증가
- 신용카드사, 가맹점에 동종업권 연령대별·성별·시간대별 매출정보 등 상권분석 정보 제공
- 중고차 빅데이터 기반으로 허위매물 필터링 프로그램을 개발·적용한 중고차 거래 앱 출시
- 공공정보 데이터 분석해 소형 부동산 시세정보 제공, 서민 대출이용 지원, 은행은 소형 주택 대상 금융상품 개발에 활용
- 흩어진 내 자산 한눈에 조회하고 소비패턴 분석해 금융상품 추천하는 서비스 (MyData :정보주체 중심 데이터 활용)
- 통신사 고객의 위치정보 활용, 버스 정류장 이용량 분석해 노선 만든 심야 올빼미버스

주요국의 데이터 경제 관련 정책 추진 현황

- 미국 : 데이터, AI 분야 선제적 전략투자로 세계 최고의 경쟁력 보유         (2016) 빅데이터 R&D전략, 국가 AI R&D전략 발표 - EU : AI 분야 대규모 투자 추진 및 개인데이터 보호 강화 제도정비         (2017) 데이터 경제 육성 전략 발표,         (2018) 개인정보보호규정(GDPR) 시행(데이터 접근권·이전권·삭제권 강화, 법적책임 명시 등)         2020년까지 AI 산업육성에 민·관 합동 200억유로(26조원) 투자 방침 - 일본 : 데이터 개방을 확대하고 주요산업에서 AI 상용화 조기 추진         (2017) 미래투자전략 발표, (2019.4) AI 종합 전략 완성 - 중국 : 데이터, AI 분야 대규모 선행투자 및 산업별 플랫폼 육성 박차         (2017) 빅데이터산업 발전 계획, 차세대 AI 발전규획 발표 → 2030년까지 AI 핵심산업 규모 1조 위안 육성

우리나라의 데이터분야 기술력(미국 100 대비 79 (IITP))과 활용도(63개국 중 31위(IMD))는 선진국에 비해 낮아 글로벌 경쟁력을 높이기 위한 ‘데이터 경제’로의 전환이 필요하다. 2018년 6월 ‘데이터 산업 활성화 전략’, 2019년 1월 ‘데이터·AI경제 활성화 계획’(데이터와 AI의 통합적 전략 수립)을 발표해 세계적 데이터 경제흐름에 대응하고 있다.

3. 정책 마련 과정

데이터 경제는 혁신성장 정책의 중요한 과제다. 혁신성장은 소득주도 성장과 함께 새로운 경제성장을 위한 정부의 핵심전략이다. 정부는 2017년 10월 대통령 직속 ‘4차산업혁명위원회’를 신설하는 등 대응체계를 마련했으며, 4차 산업혁명을 위기가 아닌 새로운 성장과 일자리 창출의 기회로 삼기 위한 범국가적 ‘4차 산업혁명 대응 계획’을 수립(2017년 11월)했다.
2018년부터는 데이터, AI 분야 활성화 정책에 본격적으로 시동을 걸기 시작했다.

2018년 6월에 ‘데이터 산업 활성화 전략’을 발표한데 이어 8월에 혁신성장 경제관계장관회의에서 데이터·AI 경제를 플랫폼 경제 구현을 위한 3대 혁신성장 전략투자 분야로 선정하고 핵심 프로젝트는 2019년 예산부터 투자하기로 했다.

문재인 대통령은 8월 31일 ‘데이터경제 활성화 규제혁신 현장방문’에서 ‘데이터경제로의 전환’을 선언하고 ‘데이터를 가장 잘 다루면서, 가장 안전하게 다루는 나라’의 비전을 제시했다. ☞ 영상/전문 보기

정부는 이날 데이터 경제 활성화를 위한 산업 육성과 데이터 활용 관련 규제혁신 계획을 발표했다.

주요내용

◆ 데이터 경제로의 전환 : 데이터를 가장 안전하게 잘 쓰는 나라를 만들겠습니다.

① 데이터경제 활성화를 위한 산업 육성
- 혁신성장 가속화를 위해 데이터 부문 투자 대폭 확대 → 빅데이터 및 AI 등에 2019년 1조원 투자
- 정보주체 중심 데이터 활용(MyData) 전환, 빅데이터센터 100개소 구축, 중소벤처 데이터 구매·가공 바우처 지원, 전략투자 확대

② 데이터 활용 관련 규제혁신
- 개인을 알아볼 수 없도록 안전하게 조치된 가명정보 개념의 도입, 익명정보는 개인정보보호 대상에서 배제, 데이터 결합 법적 근거 마련
- 가명정보의 안전조치 완비 및 개인정보처리자의 책임 강화
- 개인정보보호위원회 위상 강화 추진
⇒ 데이터의 안전한 활용과 개인정보 보호의 균형을 맞춘 개인정보보호법 개정안 국회에 발의 (2018.11.15)

2018년 8월 데이터경제가 전략투자 분야로 선정됨에 따라, 과기정통부는 관계부처와 함께 세부 실행계획 논의를 위한 ‘데이터·AI 경제 활성화 민관합동 T/F’를 구성했다. 이후 관계부처 회의와 민관합동검토회의 등을 거쳐 5개년 로드맵을 완성했다.

과기정통부는 2019년 1월 16일, 제1차 혁신성장전략회의에서 관계부처 합동으로 ‘데이터·AI경제 활성화 계획’을 발표했다. 이는 2018년에 데이터, AI 분야 전략이 개별적으로 수립됐던 것을 데이터와 AI를 하나의 통합된 시스템으로 접근하는 트렌드에 맞춰 세워진 실행계획이다.

보도자료

혁신성장을 위한 사람 중심의 4차 산업혁명 대응계획 (2017.11.30. / 과학기술정보통신부)
혁신성장 전략투자 방향 발표 (2018.08.13. / 기획재정부)
데이터 경제 활성화 계획 - 데이터를 가장 안전하게 잘 쓰는 나라를 만들겠습니다. (2018.08.31. / 과학기술정보통신부)
과기정통부, 데이터·인공지능(AI) 경제 활성화의 이정표 제시 (2019.01.16. / 과학기술정보통신부)

4. 데이터·AI경제 활성화 계획


데이터·AI경제 활성화 계획

주요내용

전략1. 데이터 가치사슬 전주기 활성화

1. 체계적 데이터 축적과 개방 확대
① 공공·민간의 분야별(교통, 금융, 에너지 등) 데이터 구축·개방을 위해 빅데이터 플랫폼(10개 예정)과 센터(100개 예정) 마련(’19년, 743억)
② 정부 지원 R&D 과정에서 축적되는 연구데이터의 체계적 관리와 공유·활용을 위해 국가연구데이터플랫폼(KISTI주축) 구축(‘19년~)
③ 데이터맵 구축 후 수요 높은 데이터를 국가중점데이터로 지정·개방, 공공데이터 통합관리를 위한 범정부 데이터플랫폼 구축

2. 양질의 데이터 유통기반 구축
① 중소·벤처기업이 데이터를 활용한 새로운 서비스를 개발할 수 있도록 데이터 구매, 가공비용을 지원하는 바우처 사업 추진(‘19년, 1,640개→‘23년, 8,000개(누적))
② 안전한 데이터 거래기반 조성
③ 데이터 품질향상 기술개발 및 표준화: 분야별 데이터 표준체계 마련 및 국내외 표준화 추진

3. 개인·기업·사회 데이터 활용 확대
① 국민 활용성이 높은 분야(금융·통신 등)에서 본인동의 하에 개인데이터의 활용을 지원하는 마이데이터 활용사업 확대(‘19년, 97억)
② 빅데이터 전문 중소기업의 컨설팅·분석 지원 사업을 지역별로 확대 추진
③ 빅데이터 분석을 통해 선도 시범 서비스 사업 확대 추진

▶ 2019년 중점 추진과제
빅데이터플랫폼·센터 구축 (’19년 743억원)
데이터 구매·가공 바우처 지원 (’19년 600억원)
마이데이터 시범사업 확대 (’19년 97억원)

전략2. 세계적 수준의 AI 혁신 생태계 조성

1. AI 허브 구축
① 대규모 AI 데이터 축적 및 개방 : 단계별 AI 학습용 데이터 구축 및 개방
② 우수 AI 알고리즘 발굴·개발 지원 : 누구나 참여 가능한 개방형 온라인 플랫폼 구축
③ 컴퓨팅 자원 제공 : 대량의 AI 데이터 처리를 위해 클라우드 기반의 GPU 자원을 기업에 지원

2. AI 기술력 향상
① 차세대 AI 핵심기술 확보 : AI 관련 기초연구(뇌과학)과 HW(지능형반도체, 양자컴퓨팅), SW 기술개발에 집중
② AI R&D 챌린지 확대 : 인공지능 분야 R&D를 고난이도 기술개발에 적합한 챌린지 방식으로 추진

3. AI 활용 생태계 조성
① 인공지능 브레인랩 조성 : 권역별 AI 융합연구센터* 지정 운영
* AI 융합연구센터 : I분야 산학협력이 활성화되어 있는 대학을 중심으로 지정하되, 인공지능 수요기업 참여 필수, 지자체 참여 가능(매년 15억원 규모 지원) ② AI 전문기업 육성 : 해외 AI 선도기업과 국내 AI 중소벤처기업 간의 협력 프로젝트 ‘글로벌 AI 100을 선정·지원 추진

▶ 2019년 중점 추진과제
AI 허브 구축 (’19년 310억원)
AI R&D 챌린지 확대 (’19년 84억원)
AI 브레인랩 조성 및 전문기업 육성 (’19년 49억원)

전략3. 데이터·AI 융합 촉진

1. 인공지능 융합 클러스터 조성
① 데이터·AI 관련 기업-대학-연구소간에 인공지능 융합 클러스터 조성 추진(’20년~)
② 규제 샌드박스 조기 적용, 데이터, 컴퓨팅 등 개발 인프라 및 사업화 집중 지원

2. 사회적·산업적 수요 확산
① 국가정보화 사업에 데이터와 AI를 적극적으로 활용
② 기존 주력산업 경쟁력을 높이고 새로운 시장 창출을 위한 산업구조 고도화 『AI+X』 플래그십 프로젝트 추진
③ 공공지원 사업에서 생산된 데이터를 기계학습용 데이터로 전환하기 위해 분야별 수집·가공 가이드라인을 마련

3. 제도와 사람의 융합
① 지능정보화 촉진을 위한 법제도 정비 - 데이터와 인공지능의 활용을 촉진 위한 국가정보화기본법, 전자정부법 전면개정(’19년) - 가명처리 정의, 가명정보 안전조치 의무 등 포함 개인정보보호법 시행령* 개정(’19년) - 데이터와 AI의 윤리적 사용 지원을 위한 인간중심 AI 윤리 시책 마련(’20년) ② 융합 가속화를 위한 전문인력 양성 - 데이터·AI 관련 전문교육, 분야별 현장 종사 인력 대상 기술교육 실시, 프랑스 에꼴 42와 같은 이노베이션 아카데미 신설(연 2000명)

▶ 2019년 중점 추진과제
인공지능 융합 클러스터 조성 (’20년 신규)
국가정보화사업의 지능화 전환 (’18년 21.4% → ’20년 25%)
인공지능대학원 신설 (’19년 30억원)

☞ 데이터·AI경제 활성화 계획(‘19~’23년) 자세히 보기

기대효과

- (경제구조 변화) 자본·노동 중심의 기존 산업분야에서 데이터·AI 기반 혁신기술 중심으로 산업구조 전환이 일어나며 생산성이 급격히 향상. 기업의 AI 활용 비율 확대로 데이터와 AI 전문기업 등장 및 새로운 일자리 창출

- (주력산업 혁신) 성장이 정체된 주력 제조업분야(철강, 석유·화학, 기계산업 등)에서 데이터·AI 기반 스마트 공정 도입으로 생산 최적화 및 비용 절감. 유통·금융 분야에서의 맞춤형 서비스, 비용 절감 등으로 수익성 극대화

- (신산업 창출 촉진) 자율주행차, AI 로봇, 바이오신약 등 새로운 산업이 출현하면서 관련기업 성장, 스타트업 진입 등 신시장 창출

데이터·AI경제 활성화 계획
(자료=데이터·AI경제 활성화 계획(‘19~’23년))