이 연구는 우리나라 정부의 공공데이터 공개 제도에 따른 공공데이터 품질관리체계를 이해하고, 공공기관이 신뢰성 있는 데이터를 위해 품질 점검을 시행하면서도 효과적인 관리를 하기 위한 방안에 관한 것이다. 공공데이터법과 공공데이터 품질관리체계를 이해하고, 저품질 공공데이터의 오류와 발생원인에 대해 알아본다. 오류 데이터 분석을 통한 보안위협에 따른 위험 분류를 통해 효과적인 대응방안을 도출하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 공공데이터를 데이터 품질 점검하여 도메인별 오류데이터를 살펴보고, 오류데이터 발생원인에 대한 분석을 통해 보안위협과 공공데이터를 사용하는 사용자 측면과 기관 측면의 보안 문제를 분류하였다. 분류된 오류 발생원인별 보안문제를 기준으로 데이터 품질관리를 통한 개선방향을 제시하고, 품질관리 오류 개선방향별 데이터보안 정책별 보안기술을 비교 정리하여, 데이터 보안기술을 통한 품질관리 오류 개선 연계 대응방안을 제안하였다.
정부는 공공데이터의 품질 관리를 위하여 공공데이터 품질관리 수준평가를 진행하여 공공데이터 품질을 관리하고 있다. 파일 형식의 공공데이터를 진단 시 품질진단 담당자가 대량의 파일데이터를 필드명과 필드 내 데이터에 의존하여 수작업으로 도메인을 판단하여 진단한다. 때문에 품질진단의 정확성을 신뢰하기 어렵고 진단에 많은 시간이 소요된다. 본 논문은 파일형식의 공공데이터 품질진단의 정확성을 확보하고 진단 소요시간을 단축하기 위해 데이터 분포 통계를 이용한 CSV 형식의 공공데이터 도메인 판별 모델을 제안하였다. 제안된 모델을 적용하면 공공데이터 품질의 정확성을 향상하고 진단 소비 시간을 단축시킬 것으로 기대된다.
정부 3.0의 확산으로 공공 데이터의 활용요구가 증대되고 있으나, 정부가 보유하고 있는 공공데이터의 품질 및 관리체계는 아직 성숙화되어 있지 않아 데이터 개방 및 활용의 저해 요소로 부각되고 있다. 데이터 관리 및 연계 활용의 효과와 효율성을 향상시키기 위해서는 데이터 품질관리에 관한 표준 마련과 이를 평가할 수 있는 평가기준의 마련이 필요하며, 지속적인 품질관리가 이루어질 수 있도록 수준을 측정할 수 있는 체계의 마련이 필요하다. 본 연구는 공공데이터 품질관리 수준을 평가하고, 품질관리 수준을 지속적으로 판단할 수 있는 데이터 품질관리 성숙도 모델을 제시한다. 성숙도 모델은 프로세스 참조 모델과 측정 프레임워크로 구성하였다. 프로세스 참조 모델은 PDCA 기반의 15개 프로세스를 정립하였으며 이를 토대로 프로세스의 능력 수준과 데이터 품질관리 조직의 성숙도 수준을 평가하는 프레임워크를 마련하였다. 본 연구에서 제시한 성숙도 모델은 향후 공공기관이 보유하고 있는 데이터의 품질관리 현 수준을 진단하고 문제점을 개선하는 등 보유 공공데이터의 지속적인 품질향상을 위한 단계별 목표와 방향성을 수립하는 데 활용할 수 있으며, 궁극적으로는 공공데이터의 품질 신뢰도 향상을 통한 안정적인 공공데이터의 민간 개방을 촉진하고 이용을 활성화하는 데 적극 기여할 것으로 판단된다.
정부는 공공데이터의 민간 개방, 활용을 장려함으로써 신산업, 일자리 창출 등 창조경제 활성화에 기여하는 것을 주요 국정과제로 삼고 있다. 그리고 고품질 공공데이터 보유를 위해 공공데이터 품질관리 수준평가 진행 등의 활동을 통해 공공데이터 품질 향상을 도모하고 있다. 그러나 품질진단 도구 사용자의 데이터 전문성, 이해도에 따라 공공데이터 품질관리 수준평가 결과에 격차가 발생하기 때문에 진단 결과의 정확성을 보장하기 어렵다. 본 논문은 데이터 이해도가 낮은 사용자의 진단 결과에 대한 정확성을 보장하기 위해 데이터 품질진단 기준 중 유효성 진단에 적용 가능한 공공데이터 품질관리 수준평가 도메인규칙 매핑 모델을 제안하였다. 또한 모델에 실제 데이터를 적용한 결과 공공데이터 품질진단의 안정성과 정확성을 높이는 것을 확인하였다.
정부는 공공데이터의 품질관리 수준을 평가하기 위해 국제표준을 기반으로 공공데이터 품질관리 조직 성숙도 모델을 개발하였다. 그러나 현장에 적용하기에는 평가항목이 너무 많다는 지적에 따라 평가지표 수를 축소한 새로운 모델을 보완 개발하였다. 이를 위하여 프로세스를 통합 및 조정하여 프로세스 수를 축소하였으며 프로세스능력수준이 아닌 새로운 활동능력수준 기반의 평가 방식을 제안하였다. 또한, 공공데이터 품질관리 성숙수준을 다섯 개의 레벨로 표현하는 방식과 1~5 사이의 실수로 표현하는 방식을 제안하였다. 그리고 새로 제안한 모델의 특성을 기존의 조직 성숙도 모델과 비교 분석하였다.
정부는 공공데이터 개방을 통해 신산업, 일자리 창출 등 경제 활성화를 위한 도구로 활용하는 것을 목표로 한다. 정부는 고품질의 공공데이터 보유를 위하여 품질 개선 활동을 통해 공공데이터 품질 향상을 진행하고 있다. 그러나 공공데이터 품질관리 수준 진단을 진행하는 담당자의 데이터에 대한 전문성과 이해도에 따라 품질진단 결과에 격차가 발생하여 진단 결과의 신뢰성을 보장하기 어렵다. 본 논문은 공공데이터의 원활한 품질진단 지원을 위해 품질진단규칙 매핑 모델을 제안하여 공공데이터 품질진단의 안정성과 신뢰성을 높인다.
정보화의 진전으로 행정 및 공공기관이 보유한 데이터에 대한 활용요구가 증대하고 있으나, 데이터 품질 문제로 많은 행정 및 공공기관이 공공 데이터의 개방 공유에 적극적으로 참여하고 있지 못하다. 본 연구에서는 선행연구에서 제시된 데이터 품질관리 성공요인을 조직적 차원과 관리적 차원으로 구분하고 이들 요인이 조직의 데이터 품질관리 수용을 통해 품질수준에 영향을 미치는지를 분석하였다. 연구결과, 품질관리 권장 및 지원과 같은 조직차원의 요인은 품질관리 수용에 영향을 미치며, 기관의 데이터 품질 수준과 관계를 가지는 것으로 나타났으나, 법제도 및 책임소재의 명확화와 같은 관리적 차원의 요인은 품질관리 수용에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구는 공공기관을 대상으로 한 품질관리가 초창기인 현 상황을 고려할 때 관리적 접근보다 전사차원의 공감대 형성이 필요함을 제시하였을 뿐만 아니라, 품질 수준에 직접적으로 영향을 미치는 품질수용 요인을 도출하여 제시하였다는데 의의를 가진다.
공공데이터는 공공기관이 전자적으로 생성 또는 취득하여 관리하고 있는 모든 정보와 전자화된 파일이다. 공공데이터는 인공지능, 스마트 시티 등 차세대 신산업을 견인하는 중요한 요소로 인식되고 있다. 한국은 공공데이터 개방과 관련된 국제 평가에서 연속적으로 높은 순위에 위치하고 있다. 그럼에도 불구하고 공공데이터의 활용과 산업적 영향은 미흡하다. 공공데이터의 활용이 미흡한 이유는 다양할 수 있지만, 데이터 품질은 지속적으로 논의되는 주요 이슈이다. 본 논문은 공공데이터 품질 평가를 위한 지표를 검토하고, 개방된 공공데이터를 대상으로 정량적 품질 평가를 수행한다. 특히, 공공데이터 관리지침을 기준으로 구축 및 개방된 개방표준 데이터의 품질을 진단하여 정부의 가이드라인이 적합한지 검토한다. 데이터 품질평가는 개방표준 데이터의 메타데이터와 데이터값을 포함하고, 완전성과 정확성 지표를 기준으로 검토한다. 데이터 분석결과를 바탕으로 품질 개선을 위한 정책적·기술적 방안을 제안한다.
2019년부터 국가기록원의 주도로 행정정보데이터세트 기록관리체계 구축 시범사업이 본격적으로 시작되었다. 2021년까지 3년에 걸친 사업의 결과를 바탕으로 개선된 행정정보데이터세트 관리방안이 공공기록물 관련 법령과 지침에 반영될 예정이다. 이를 통해 행정정보데이터세트는 본격적인 공공기록관리의 대상이 된다. 공공기록이 전자문서 중심으로 전환되었고 행정정보시스템의 데이터세트까지 본격적인 공공기록관리의 대상으로 포함되었지만, 기록을 구성하는 원 자료(raw data)로서의 데이터 자체의 품질 요건에 관한 연구는 아직 부족한 상황이다. 데이터 품질이 보장되지 않으면 데이터의 구성체이며 기록의 집합체인 데이터세트는 기록의 4대 속성 전체가 위협받게 된다. 더욱이 표준기록관리시스템의 규격을 고려하지 않고 기관 실무 부서의 다양한 요구를 반영하여 구축된 행정정보시스템의 데이터는 기록관리 관점에서 그 품질에 대한 신뢰성이 부족할 경우 공공기록 자체의 신뢰성을 확보할 수 없을 것이다. 본 연구는 2021년 국가기록원에서 진행한 "행정정보데이터세트 기록정보 서비스 및 활용모형 연구"에서 제시된 행정정보데이터세트 관리방안을 기반으로, 적극적으로 개념이 확장된 평가, 그중에서 데이터 품질평가에 관한 연구를 수행하였다. 범정부적으로 추진되고 있는 다양한 데이터, 특히 공공 데이터 관련 정책과 가이드를 참고하여 기록관리 차원에서의 품질평가 요건을 도출하고, 구체적인 지표를 제시해 보고자 한다. 이를 통해 향후 본격화될 행정정보데이터세트 기록관리에 도움이 되기를 기대한다.
국방부 또는 공공기관에서 관리하는 모든 데이터베이스 및 시스템의 데이터는 일정 품질 이상 보장하는 것이 원칙이나 대부분 다수의 정보시스템을 구축·운영하기 때문에 현실적으로 모든 시스템에 대한 데이터 품질관리는 한계가 있다. 국방데이터는 업무의 특성상 공개되지 않는 데이터가 대부분이고 군에서 업무의 필요 및 중요도에 따라 전략적으로 개발되거나 통합되어 관리하는 시스템이 많다. 또한, 무기체계에서 발생하는 센서데이터, 비정형데이터, 인공지능 학습데이터 등 데이터 품질관리가 필요한 다양한 유형의 많은 데이터가 축척되고 생성되고 있다. 그러나, 국방데이터를 위한 데이터 품질관리 가이드 및 품질관리 대상 선정에 대한 가이드가 부재한 상황이고, 공공데이터 품질관리 매뉴얼의 기준에 따라 국방데이터의 품질관리 대상 데이터베이스 및 시스템을 선정하기에는 선정 기준이 모호하며 실무 담당자에 의존적이다. 따라서, 본 논문에서는 국방데이터의 품질관리를 위한 대상 체계 선정 기준에 대하여 제안하며, 제안한 선정기준들과 기존 매뉴얼의 선정기준과의 관계성에 대하여 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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