• 기술혁신학회지
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• 제16권1호
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• pp.63-100
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• 2013

과학데이터는 사실, 관찰, 이미지, 컴퓨터프로그램결과, 기록, 측량 또는 경험(논거, 이론, 테스트 또는 가설 또는 기타 연구물에 기초한)의 형태에서 생성되는 데이터를 의미한다. 연구패러다임이 데이터 중심의 연계 융합연구로 전환되면서 이러한 과학데이터에 대한 중요성과 그 가치는 매우 높아지고 있다. 과학데이터가 창의적인 연구개발을 위해 효율적으로 재사용될 수 있기 위해서는 공유와 활용을 위한 관리체계의 구축이 필수적이다. 과학데이터의 공유와 활용을 위한 관리체제의 구축은 국가적 차원에서 이루어져야 하지만, 우리나라의 경우 관리체제의 수준은 호주, 미국, 중국 또는 유럽에 비해서 연계성으로나 효율성으로나 내실을 기하지 못하고 있다. 호주, 미국, 중국 등은 국가차원에서 관련 기관을 통해 과학데이터를 수집, 관리 및 유지하는 등 데이터 활용을 적극적으로 추진하기 위하여 중장기적인 정책수립, 법제도 정비, 기반시설에 대한 투자를 지속적으로 확대하고 있다. 본 연구는 효율적이고 공정한 과학데이터의 공유 및 활용을 위한 국가적인 관리체계구축 및 이를 뒷받침할 수 있는 법제도를 정비함에 있어서 해외 관련 입법례 및 정책동향에 관하여 살펴보고, 향후 우리나라의 대응방안을 제시하였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2017년도 제24회 학술대회 논문집
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• pp.100-100
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• 2017

100년의 역사를 지닌 한국지질자원연구원(KIGAM)은 국내 유일의 지질자원 전문연구기관으로서 그간 생산한 조사 연구데이터는 우리나라 과학기술의 귀중한 역사적 학술적 가치가 큰 유산으로써 보존 가치가 매우 크다고 할 수 있다. 하지만 현재 KIGAM의 상황은 최종성과물 위주로 자료관리가 이루어지고 있으며, 조사 연구 과정에서 생산된 암석 토양 지하수샘플이나 조사 탐사장비를 통해 얻어지는 자료는 연구자 또는 연구실 팀에서 개별적으로 관리하고 있다. 이러한 자료관리체계는 자료의 공동 활용이 어렵고, 자료를 보유하고 있는 연구자의 퇴직이나, 조직개편으로 인한 팀 실의 분리 과정에서 자료의 손실과 훼손 가능성이 높고, 누가 어디에 어떤 자료를 무슨 형태로 보관하고 있는지 찾기 어려워 자료의 재활용도가 떨어질 뿐만 아니라, 이로 인한 중복 조사 연구 가능성도 배제할 수 없다. KIGAM은 지질자원분야 국가데이터센터 구축을 목표로 연구과정에서 생산되는 연구데이터의 체계적인 관리와 공유, 활용체계 구축을 위해 2015년도에 기획사업을 통해 중장기 로드맵을 포함한 추진전략을 수립하였으며, 한국과학기술정보연구원(KISTI)의 DataNest를 기술이전받아 지질자원 연구데이터 리포지토리 시스템(GDR: Geoscience Data Repository)를 개발하였다. GDR 시스템 개발을 위해 연구데이터 분류코드를 작성하였으며, 2016년부터 데이터관리계획(DMP: Data Management Plan)을 주요사업 연구계획서 양식에 포함시켜 제출하도록 하였다. 과거 KIGAM은 연구데이터를 수집, 관리하기 위해 몇 차례에 걸쳐 시도를 했지만 실패한 경험을 가지고 있다. 실패 요인에는 (1) 관련 정책, 제도, 조직, 인력, 예산 등 데이터 관리 인프라 부재, (2) 연구사업에서 생산된 데이터는 개인소유라는 인식 및 공유 의식 부족, (3) 데이터 관리 활동은 귀찮은 것이고, 시간 낭비라는 인식, (4) 데이터 관리 공개 공유 활동에 대한 보상체계 부재 등을 꼽을 수 있다. 즉, 제도를 포함한 인프라 부족과 경영진과 구성원의 인식부족이 제일 큰 원인으로 판단된다. 성공적인 연구데이터 관리를 위해서는 지속적이고 꾸준한 투자가 이루어져야 하지만 경영진의 의지에 따라 사업이 중단되기도 한다. 이러한 과거의 실패 요인에 대한 해결 없이 지난 1년 6개월 정도의 GDR 운영은 지지부진하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 국가차원의 제도적 뒷받침이 따라야 한다. 즉 국가 R&D 성과물 관리차원에서 연구데이터를 주요 성과물로 관리해야 할 것으로 판단된다. 연구사업계획서에 DMP를 포함시키고, 연구주제 및 분야별로 데이터센터(혹은 데이터 리포지토리)를 지정하고, 국가 R&D에서 생산되는 연구데이터를 의무적으로 제출하도록 하는 것이다. 또한 데이터센터의 안정적이고 지속적인 운영을 위해 연구사업비 항목에 데이터 관리비를 신설하여 데이터센터의 운영비로 사용하도록 하면 예산문제도 어느 정도 해결 될 수 있을 것으로 본다. 또한 데이터 제출 및 인용도에 따라 데이터 생산부서 혹은 생산자에게 평가점수를 부여하는 등 보상체계 마련을 위한 연구도 필요할 것으로 보인다. 국가 R&D 연구데이터의 수집, 관리, 공유, 활용을 제대로 성공시키려면 국가 R&D 최고정책결정자의 지속적인 관심과 지원이 필수적이다.

• 과학기술학연구
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• 제18권2호
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• pp.7-41
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• 2018

정부 기관 혹은 과학협회에서 비전문가 시민으로 하여금 대량의 데이터를 수집하도록 하는 활동에서 유래하고 있는 시민과학은 현재 프로젝트마다 과학자와의 협력 내용에서 차이를 보이고 있다. 생물종 개체수 조사 등 생태, 환경과학 영역에 집중되고 있던 시민과학 연구 내용은 천문학, 분산 컴퓨팅, 강입자물리 영역까지 확장되어갔다. 시민과학은 시민 자원 봉사자들에 의한 데이터 수집으로 비용 효과적으로 과학 연구를 수행할 수 있게 해주어 과학 연구 진전에 기여할 수 있었다. 또한 시민과학은 프로젝트에 참여한 시민들의 과학지식을 증진시키며 대중의 과학 이해를 향상시켜주는 것으로 나타났다. 이밖에 공동체 주도 시민과학 프로젝트는 지역 환경 이슈에 대한 공중의 인식을 향상시키고 환경 문제 해결에의 시민 참여를 장려하는 역할을 했다. 지역 시민들의 경험지에 근거하는 시민과학 프로젝트는 지역 환경 정책 결정 및 실행에 직접적인 도움을 주고 있는 것으로 나타났다. 이와 같은 시민과학의 교육, 사회 정책적 가치로 인해 각국 정부들에서는 시민과학 활성화를 위한 다양한 정책들을 수립하고 있다. 국내에서도 시민과학의 사회적 역할에 주목하여 정부 주도의 시민과학 프로젝트들이 기획, 실행되고 있다. 시민의 자발적인 참여에 의해 다양한 프로젝트들이 실행되고 있는 국외와 달리 국내에서 진행되는 시민과학 활동은 아직 주제 영역이 제한적이며 활동의 주체로서 과학자나 시민 참여가 아직은 낮은 수준에 머물고 있는 것으로 나타났다. 공공주도의 시민과학 프로젝트를 통해 시민 참여가 늘어나고 또한 과학자들도 시민과학의 가능성을 인지할 수 있도록 하는 것은 중요해 보인다. 과학자에 대한 평가제도를 개선하여 시민과학 참여를 증진하는 방안도 모색되어야 할 것이다. 공공 주도 시민과학 프로젝트 운영을 시민 참여 강화에 맞추어 세밀하게 기획할 필요가 있다. 시민단체 주도의 자연조사 활동이 시민과학으로서 실질적으로 과학 연구, 나아가 환경 정책에 기여할 수 있도록 오픈 데이터 정책이 마련되어야 할 것이다. 시민과학 프로젝트 경험을 공유, 확산할 수 있는 시민과학 네트워크 구축에도 노력할 필요가 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.189-198
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• 2024

민간에서뿐 아니라 국방분야에서도 인공지능은 국방의 발전을 위해 꼭 도입되어야 하는 첨단기술로 받아들여지고 있으며, 특히 국방과학기술혁신의 핵심 과제로 인공지능이 선정되고, 데이터의 중요성이 확대되고 있다. 국방은 폐쇄적인 데이터 정책에서 데이터 공유·활성화로 방향을 전환하고 있으며, 국방의 발전을 위해 필요한 양질의 데이터를 확보하기 위한 노력을 기울이고 있다. 특히 AI·빅데이터의 고유한 특성이 반영될 수 있도록 관련 절차 개선 및 대량·양질의 데이터가 충분히 확보된 상태에서 연구개발이 시작될 수 있도록 데이터 확보를 위한 사업예산과 제도 검토를 추진하고 있다. 그러나 국방 차원의 정형데이터 및 비정형 데이터의 표준화·품질 기준 마련이 필요한 상황이나 지금까지 국방은 정형데이터의 표준화·품질 기준을 제안하고 있는 수준으로 이에 대한 보완이 필요하다. 본 논문에서는 국방 인공지능에서 가장 필요한 국방 비정형 데이터셋을 위한 비정형 데이터셋 표준포맷을 제안하고, 이를 바탕으로 국방 비정형 데이터셋 표준화 방안을 제안한다.

• 보험의학회지
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• 제24권
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• pp.79-96
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• 2005

1. 연구배경과 문제제기 - 보험시장의 환경변화 : 보험업법 개정, 방카슈랑스 도입, 고(高)보장성 생존급부(CI, LTC)상품의 등장, 통신판매 전문보험회사의 설립 허용 - 현행 언더라이팅 시스템의 문제점 : 위험난이도와 판매 채널별 특성이 고려되지 않고 언더라이터에 전건 배정 되어 업무의 효율성이 낮음 - 보험시장의 환경변화에 맞는 EUS(Expert Underwriting System) 도입으로 언더라이팅의 효율성을 증대하고자함 2. 국내/외 생보사 언더라이팅 시스템 현황 비교 및 개선방안 - 국내 언더라이팅 시스템 현황 : 청약서 입력/스캔 후 진단 및 적부 유무(有無)에 따라 자동으로 언더라이터에게 심사가 배정됨 - 미국 언더라이팅 시스템 현황 : EUS에 의한 1차 전산승낙여부 결정 후(後)언더라이터에게 심사가 배정됨 - 위험난이도의 고저(高低)와 관계없이 언더라이터에 배정되는 심사시스템의 문제점을 극복하고 체계적인 위험평가를 위해 EUS도입이 필요함 3. EUS 선행요건 - 고객정보의 확보 - 국내 생보사의 고객정보 수집원 : 청약서, 모집인 보고서, 건강진단서,적부조사, 보험사고정보조회시스템 (ICPS), 고액보험 및 상해보험 중복가입자에 대한 정보 교환제도 - 북미 생보사의 고객정보 수집원 : 청약서, 모집인 보고서, 의사소견서 및 진료기록서, 건강검진, 적부조사, 정보교환제도( 북미보험사간 의료정보 공유-MIB) - 정확한 고객정보의 확보방안 : 법률/제도의 정비, 청약서 질문 내용의 세분화, 의료정보교환제도의 구축 4. EUS 개요 및 현황 - EUS의 정의: 고객의 정보를 입력하여 청약부터 보험증권 발행 단계까지 One-Stop 서비스를 제공하는 것으로 언더라이터가 청약서를 가지고 언더라이팅 하는 것과 동일한 업무를 할 수 있는 전문가 시스템 - EUS의 장점: (1) 비용절감 및 인력의 효율적 활용 (2) 업무별 시스템화 되는 조직속성에 적합함. (3) 언더라이팅 정책이 경영 환경 변화에 대처하는데 신속함 - 국외 EUS 현황 (예: Cologne Re) 및 사례연구 5. 위험분류 및 EUS 개요현황 (언더라이팅 시스템 도입) - 위험관리 선행요건으로 위험요소별 분류가 체계적으로 수립되어야 함. - 데이터웨어하우스 (의사결정을 목적으로 설계된 조회와 분석이 가능한 통합된 정보저장소) 시스템 사용 - EUS 도입을 통한 언더라이팅 프로세스: 데이터마이닝 과정을 통해 "자동승낙, 언더라이터에게 심사배정, 적부의뢰, 진단의뢰, 텔레 언더라이터, 보완지시"등이 결정됨. 6. 판매채널별 EUS 활용방안 - 대면채널: 효용성 높은 정보제공과 정확한 위험분석이 가능한 시스템으로 고(高)보장, 고(高)위험 상품에 대해 언더라이터가 집중 심사 할 수 있게 함. - 방카슈랑스: 3S(간결, 신속, 서비스)의 특성에 맞는 전과정 무인자동심사시스템 - 비대면채널: 판매상품과 타겟시장을 명확히 한 후 도덕적 위험과 재무적 위험에 대한 평가시스템 및 의사결정 시스템을 도입 7. 결론 - EUS 도입의 기대효과 (1) 심사기일의 단축으로 고객만족 실현 (2) 체계적 과학적 리스크 관리로 위험률차익 증대에 기여 (3) 업무효율의 증대와 언더라이터의 역량강화 (4) CRM 활용증대와 모바일 청약시스템 구축의 근간 - EUS 도입시 경제적 법률적 제도적 문제 극복과 생보 업계 공동의 관심과 노력이 필요함 - EUS를 활용하여 종합적.체계적 리스크 관리가 가능한 금융회사로의 경쟁력 향상에 기여함.