지역혁신 활성화를 위한 도시기반 혁신정책의 전략과 방향 도시형 혁신공간과 데이터 기반 도시혁신 Policies for Urban Innovation in the Age of Digital Transformation Innovation Districts and Data-Driven Smart Cities

오픈데이터 정책의 주요 내용으로는 정보 수집과 생산은 기계판독이 가능한(Machine-readable) 오픈 포맷(Open Format)을 사용하고 데이터 표준(Data Standards)과 메타데이터 표준(Meta-Sata Standards)을 준수해야 하며, 상호 운용성(Interoperability)과 정보접근성(Information Accessibility)이 지원되는 정보시스템을 구축해야 한다는 것이다. 또한 데이터 관리와 개방 강화(데이터 저장소 구축, 공개 목록 작성, 사용자 친화적 API 방식 적용 등), 개인정보(Confidentiality)를 완전히 보장하며, 기관별 정보 자원 관리(Information Resource Management, IRM) 전략을 수립하는 것을 포함한다. 중앙정부의 공공데이터 개방 정책과 관련 추진과 함께 공공데이터 포털(공공데이터 무료제공), OpenSquare-D(공공데이터 활용기업 창업지원 목적), K-ICT 빅데이터센터(빅데이터 활용과 관련된 법률적·기술적 자문 및 상담) 등이 구축되고, 공공데이터전략위원회(공공데이터 개방 및 이용활성화 전략수립)와 공공데이터제공 분쟁조정위원회(공공데이터 활용과 관련된 분쟁조정 기능)가 구성되었다. 공공데이터포털은 사용하기 복잡하고 다원화된 데이터 제공 창구를 통합하기 위해 만들어졌으며, 2017년 9월 현재 파일데이터 20,749건, 오픈 API 2,402개, 표준데이터 57건, 국가중점데이터 35개 분야를 제공하고 있다. 또한 2017년 8월부터 “데이터 1번가” 게시판을 신설하여 민간에서 필요한 공공데이터를 자유롭게 신청할 수 있는 데이터 소통창구로 사용하고 있다. 또한, 파일명은 공공데이터를 활용하는 사람들이 가장 우선적으로 접하는 진입점이기 때문에 파일을 판독하기 용이하고 데이터 사용자의 편의를 고려한 데이터 양식이 필요하다. 공공데이터의 파일명은 기계가 파일명을 읽고 처리하기 쉽게 정리될 필요가 있다. 대부분의 파일명은 목록에 대한 주제어와 설명을 결합하는 방식으로 구성되는데, 파일명의 대부분이 단어 연결을 위해 ‘-’, ‘+’, ‘_’와 같은 특수문자를 사용하고 연도를 표기한 숫자의 조합 형태로 이루어져 있어 프로그래밍 언어를 사용할 때 처리하기 까다롭다. 특히, CSV 포맷의 경우 전체 파일명에서 특수문자를 포함하는 비율이 97%로 매우 높고, 평균 22자로 매우 길다. 공공데이터 개방표준 정비 가이드에서는 데이터파일 명명규칙을 “제공기관명_데이터셋명_기준일자.파일형식”으로 정의해 놓고 있지만, 실제 공공데이터 중에서 이를 따르지 않는 데이터들이 상당수 존재한다. 데이터는 신뢰도가 생명이며, 데이터의 품질을 유지하기 위해서는 지속적인 피드백과 수정이 필요하다. 하지만 공공기관에서 이러한 피드백과 수정 작업이 공공데이터 이용자들의 요구를 따라가지 못하는 사례도 있다. 좋은 데이터는 쓸모 있고, 쓸 수 있는 것이다. 먼저 쓸모 있는 것은 사용자가 원하는 목적에 부합되는 것이다. 아무리 많은 데이터가 있어도 사용자가 필요로 하는 것이 없다면 쓸모없는 데이터이다. 소프트웨어와 프로그래밍 언어로 처리하기 힘든 것은 쓰지 못하는 데이터이며, 이런 관점에서 쓸모 있는 데이터는 적정한 시점에 데이터가 공개되고 존재하며, 데이터를 활용 할 수 있는 수준의 품질을 갖춰야 한다. 또한, 데이터의 명칭은 같은데 분류는 서로 상이한 경우가 있다. 데이터를 개방하고 공표하는 관리주체가 다른 경우 상이한 분류 기준을 사용하기 때문인 경우가 대부분이다. 공공데이터를 활용한 기업들의 비즈니스 모델을 살펴보면, ‘B2B’, ‘B2C’, 또는 두 가지 모델을 함께 사용하는 ‘B2B’&‘B2C’ 비즈니스 모델이 모두 나타나고 있다. ‘B2G’ 모델은 단독으로 사용되기 보다는 ‘B2B’ 모델 또는 ‘B2C’과 함께 활용되고 있어 상대적으로 정부를 대상으로 하는 비즈니스는 활발하지 않은 것으로 파악된다. 공공데이터를 활용한 기업들이 사용하는 공공데이터의 유형은 ‘관광/축제’ 데이터의 활용도가 가장 높고 다음으로 ‘공간지리’, ‘기상’, ‘특허’, ‘농축산 관련 데이터’ 순이었다. 기관별로 활용도를 살펴보면, ‘국토교통부’, ‘한국관광공사’, ‘기상청’, ‘특허청’, ‘한국감 정원’, ‘한국토지주택공사’ 등의 데이터 활용도가 높았다. 둘째, 데이터 수집·가공자 유형의 기업은 공공기관으로부터 공공데이터를 제공받아 더 가치 있는 데이터로 가공하기 위하여 민간데이터 등을 포함하여 각종 데이터를 수집 및 취합한다. 이런 활동으로 공공데이터에 가치를 더하여 더 유용한 데이터를 생산하고, 고품질의 데이터를 필요로 하는 기업 또는 공공기관에 다시 판매한다. 셋째, 데이터 공유자 유형은 공공데이터를 활용하여 웹사이트 또는 스마트폰 애플리케이션을 개발하여 이용자에게 서비스를 제공하는 기업 유형을 의미한다. 이들 유형의 상당수가 지도와 지하철 및 버스 노선 등의 교통 스마트폰 애플리케이션을 개발하여 제공하는 것이 특징이다. 이용자는 이들이 제공하는 웹 또는 스마트폰 애플리케 이션을 통해서 쓸모 있는 정보를 얻고 공유한다. 데이터 공유자 유형의 기업은 1인 창업이 가능하고 진입 장벽이 낮아 기업 수는 많지만, 개발된 웹 또는 스마트폰 애플리케이션이 활용도가 낮아 이용자가 적으면 기업이 성장하지 못하고 바로 사라지는 것이 특징이다. 이들 유형의 기업이 제공하는 서비스 이용자가 많아지면 광고 등 마케팅에 활용되어 수익을 창출하고 이를 기반으로 기업의 매출이 증가하고 성장하는 경우가 대부분이다. 굿닥은 일본에 진출하면서 데이터 품질을 높이기 위해 병원 데이터베이스를 가공하는 전문 회사에서 데이터를 구매해 활용하고 있다. 굿닥에 따르면 한국에서도 병원 데이터 등 활용도 높은 공공데이터를 가공하여 품질을 향상시키고 이를 판매하는 데이터 (재)가공 전문기업이 필요한 실정이다. 부동산 데이터 앱인 ‘로빅’은 2015년 5월에 창업했는데, 그 당시 부동산 한 건당 가치 평가를 위한 모든 데이터를 수작업으로 확인하는데 2시간 이상이 소모되었다. 하지만 국토부의 건축물대장 데이터를 개방한 이후 공공 데이터 API를 이용하여 이를 15초로 단축시켜 전국 단위의 서비스가 가능해졌다. 로빅에 따르면 부처별로 건축물 데이터를 개방하려는 취지가 다르기 때문에 활용할 수 있는 데이터를 만들기 위해 정제하는 비용과 시간이 상당히 요구된다. 특히 전자정부 이전의 건축물 데이터의 경우에는 행정처리상 오류인 결측치와 오류치가 전체 데이터의 약 10~20%를 차지하여 데이터 품질 관리가 공공데이터 활용 활성화를 위해 매우 필요한 실정이다.