문맥 (context)
2013년 7월 제정된 공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률에 따라 공공기관이 보유·관리하는 데이터의 제공 및 그 이용 활성화에 관한 사항을 규정함으로써 국민의 공공데이터에 대한 이용권을 보장하고, 공공데이터의 민간 활용을 통한 삶의 질 향상과 국민경제 발전에 이바지하고자하는 정책적 의지를 표명하고 있다. 항공분야 정보 제공 관련 근거는 항공안전 및 보안에 관한 법률 , 항공법 등이 있으며, 이와 관련하여 제공되는 공공데이터는 항공안전을 위협하는 정보, 항공기의 운항과 관련된 조언 및 정보, 항공운송정보, 항공운송사업자의 안전도 등 다양한 항공 관련 정보를 제공하고 있다. 개인정보가 포함 된 공공데이터의 경우 개인정보의 보호를 위해 원칙적으로 개방·공유의 대상에서 제외되고, 불가피하게 개인정보가 포함될 경우 본인의 동의 또는 법률에 근거하여 개방·공유되도록 하고 있다.
미국의 구글, 페이스북 등 글로벌 인터넷기업들이 빅데이터 분석을 통한 마케팅 활용과 더불어 IBM, Microsoft, Oracle, SAP, SAS 등 핵심 빅데이터 장비 및 소프트웨어 기업을 확보하고 있어 명실공히 글로벌 빅데이터 시장을 주도하고 있다 하겠다. 또한 이러한 민간의 자발적인 성장을 지원하기 위한 공공 데이터 및 관련 기술 개발 등의 구체적인 진흥정책 수립이 체계적으로 구축되어 있다. 2012년 3월 ‘빅데이터 R&D 계획(Big Data R&D Initiative)’을 발표하여 정부기관의 공공데이터 개방과 더불어 빅데이터 활용을 통한 공공서비스 개혁 의지를 보여주고 있다. 그 내용으로는 첫째, 최첨단 빅데이터 기술을 통한 데이터 수립· 저장·보존·관리·분석·공유, 둘째, 빅데이터 분석 기술을 통한 과학 및 기술 발전, 국가안보 강화, 그리고 교육 및 학습의 변화, 셋째, 빅데이터 기술 개발을 위한 인력양성이 있다. 세부 지원 프로그램들은 국방부(DoD), 국립보건원(NIH), 에너지부(DoE), 지질조사국(USGS), 국립과학재단(NSF) 등 총 6개 기관별로 프로그램이 구분되며, 각 정부기관이 보유하고 있는 ‘오픈데이터 포털 사이트’를 통해 정형, 비정형 데이터를 이용하기 쉬운 형태로 개방하였다.
일본은 민간부분에서 일부 빅데이터 활용 사례가 증가하고 있으나, 전반적인 활용정도는 미국이나 유럽에 비해 낮다. 일본의 빅데이터 정책은 2012년 수립된 Active Japan 정책에 반영되어 있으며, Active Data 부문이 빅데이터 관련 정책에 해당된다. Active Data 전략은 다종·다량의 빅데이터를 실시간으로 수집·전송·분석하여 과제해결에 연계함과 동시에 수십 조 엔의 데이터 활용 시장이 창출되는 환경 구축을 목표로 정하고 있다. 세부 추진 과제로 공공기관데이터 개발, 빅데이터 기술개발 지원, 인력 양성 등을 포함하고 있다. 개인정보 관련 법제도 측면에서 유럽과 같이 사전동의(Opt-in) 중심의 개인정보보호 법제로 구성되어 있으며, 최근 일부 빅데이터 활용사례가 늘고 있어, 프라이버시 침해, 개인정보보호 등에 대한 이슈가 제기되고 있다.
2002년 항공사고의 객관적 조사와 사고예방을 위하여 항공철도사고조사에 관한 법률이 제정되었고, 이를 근거로 2002년 8월 건설교통부 항공사고조사위원회를 설립하였으며, 2006년 항공분야와 철도분야가 통합되어 항공·철도사고조사위원회가 설립되었다. 항공·철도사고조사보고서는 사고원인을 명확하게 규명하여 향후 유사한 사고를 방지하는데 그 목적이 있으며, 홈페이지에 사고조사보고서를 공개하고 있다. 항공사고·준사고 조사 데이터는 국토교통부 소속기관인 항공·철도사고조사위원회에 의해 사고예방의 목적을 위해 수행되는 사고조사 절차에 따라 정보의 수집과 분석을 통해 축적되고 있다. 이 데이터는 사고 정황, 인적·기체 현황, 기상, 지형 등 관련 사실 정보와 엔진 정밀검사 결과 등의 분석 정보, 그에 따른 조사 결과 및 원인, 그리고 관련기관의 안전권고 사항 등이 포함된다. 항공사고·준사고 조사 보고서는 2005년~2013년 사이 발생한 사고에 대한 조사 결과 보고서로서, 현재 138개의 보고서 데이터가 웹사이트에 개재되어 있다.
국제 민간 항공기구(International Civil Aviation Organization, ICAO)에서는 항공사고(Aviation Accident)를 비행 목적으로 승무원 또는 승객이 항공기에 탑승한 때부터 내릴 때까지 항공기 운항과 관련하여 일어난 사람의 사망이나 중상, 당해 항공기의 손상 또는 항공기의 행방불명 등과 같이 항공기와 관련된 모든 사고를 의미하는 것으로 정의하고 있다. 이 때 정의하는 인적 피해는 일반적으로 승객과 승무원들의 접근이 허용되는 범위만을 포함하며 사고의 원인이 타인 혹은 자신에 의하여 발생한 경우나 자연적 원인에 의한 경우를 제외한다. 항공기의 손상은 항공기의 구조상 결함 중 당해 항공기의 비행에 악영향을 주는 경우에 해당하며, 항공기의 행방불명은 항공기 기체가 실종되었거나 기체가 심해에 추락한 경우 등 접근이 완전히 불가능한 상태를 의미한다. 항공기 준사고(Incident)는 항공사고를 제외하고 항공기의 정상 운항에 악영향을 미치거나 그럴 가능성이 높은 사건들을 의미한다. 항공기 준사고에 해당하는 유형으로는 엔진 고장, 화재, 장애물과의 충돌 또는 충돌 위험성이 있는 사건, 조종 계통 문제, 이착륙 시 일어나는 준사고, 인적 요인에 의한 준사고 등을 포함한다.
항공 기술 발전, 항공 운항 종사자의 지속적 교육에도 불구하고 국내 및 국외의 항공사고 및 준사고 발생 건수는 꾸준히 기록되고 있다. 주요 항공사고, 준사고 원인으로는 조종사의 판단 및 조작 실수를 포함한 항공 종사자들에 의한 인적 요인, 악기상 요인, 불완전한 항공기 정비에 의한 기술적 요인, 항공기 자체의 설계 결함, 비행장이나 지상 항법 시설의 문제, 항공 교통 관제 절차 및 이행 오류 등이 있다. 항공사고는 기차, 버스, 선박 등 다른 운송수단 사고에 비해 빈번하게 발생하지는 않지만 한 번 발생했을 경우 승객, 승무원, 그리고 항공기 추락 인근 지역 주민 사상과 같은 큰 인명 피해와 더불어 기체 손상 및 이용자의 해당 항공사에 대한 불신과 같은 심각한 결과를 초래하기 때문에 미연에 사고 발생 가능성을 없애려는 노력이 중요하다. 항공사고의 경우 동일한 원인에 의한 사고의 재발을 방지하고 발생한 사고에 대한 체계적인 분석이 필요하며 당해 사고의 사후 처리 또한 중요하기 때문에 발생한 사고에 대한 구체적인 사고조사 보고서를 작성하도록 되어 있다. 또한 항공사고의 발생으로 심각한 결과를 초래할 수 있기 때문에 항공사고 및 준사고를 예방하고 분석하는 다양한 연구가 연구자들에 의해 진행되고 있다.
비행기록데이터(FOQA, Flight Operational Quality Assurance)는 항공사의 항공기 운항 시 정기적인 수집과 분석 및 이에 대한 적극적인 사용을 통해 항공안전을 발전시키도록 고안된 자발적인 안전프로그램을 말한다. 비행기록데이터는 운항 중 수집된 데이터를 사용하여 모든 분야의 결점을 수정하여 안전에 대한 위험을 감소 또는 제거하는데 그 목적이 있다. FOQA 데이터 기록을 위해 가장 많이 이용되는 장치는 QAR(Quick Access Recorder)로서, 용이하게 탈부착이 가능한 자기테이프 카트리지 또는 카세트를 의미한다. 비행기록데이터는 항공기에서 수집되는 모든 데이터(ACMS, Aircraft Condition Monitering System)에서 QAR 데이터로 전송되며, 다시 분석시스템을 거쳐 FOQA 데이터가 생성되는 것으로 약 1,600개의 매개 변수가 1/16초, 1/8초 등의 단위로 수집되며, Standard Operation Procedure에 따라 Event Trigger, Exceedance 등을 약 80여 종류 이상 적용할 수 있으며, approach 시 가장 많이 생성된다.
지시문 (instruction)
다음 문맥을 읽고 질문에 답하시오.
질문 (question)
미국의 빅데이터 R&D 계획(Big Data R&D Initiative)을 추진하는 6개 정부기관 중 국립보건원(NIH)이 구체적으로 어떤 세부 지원 프로그램을 운영하고 있는가?
추론 과정 (compact_reasoning)
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1과제 해석
task_interpretation질문은 미국의 빅데이터 R&D 계획에 참여하는 6개 기관 중 하나인 국립보건원(NIH)이 운영하는 구체적인 세부 지원 프로그램의 내용을 묻고 있다.
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2정보 추출
information_extraction문맥에서는 미국의 빅데이터 R&D 계획과 이를 지원하는 6개 기관(DoD, NIH, DoE, USGS, NSF 등)의 명칭을 언급하고 있다.
- 세부 지원 프로그램들은 국방부(DoD), 국립보건원(NIH), 에너지부(DoE), 지질조사국(USGS), 국립과학재단(NSF) 등 총 6개 기관별로 프로그램이 구분되며
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3근거 선택
evidence_selection문맥은 6개 기관이 각각 프로그램을 구분하여 운영한다는 사실은 명시하고 있으나, 각 기관이 어떤 구체적인 프로그램을 가지고 있는지는 설명하지 않는다.
- 세부 지원 프로그램들은 국방부(DoD), 국립보건원(NIH), 에너지부(DoE), 지질조사국(USGS), 국립과학재단(NSF) 등 총 6개 기관별로 프로그램이 구분되며
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4논리 통합
logical_integration제시된 정보를 종합하면 미국의 빅데이터 R&D 계획에 여러 기관이 참여하고 있다는 점은 알 수 있지만, 특정 기관인 NIH의 개별 프로그램 명칭이나 내용은 확인할 수 없다.
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5결론 도출
conclusion_formulation질문에서 요구하는 '국립보건원(NIH)의 구체적인 세부 지원 프로그램'에 대한 정보는 문맥 내에 존재하지 않는다.
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6답변 생성
answer_generation따라서 주어진 문맥만으로는 답을 확인할 수 없다는 결론을 내린다.
최종 답변 (final_answer)
주어진 문맥만으로는 답을 확인할 수 없다.
분석 (analysis)
문맥에는 미국의 빅데이터 R&D 계획을 수행하는 기관 중 하나로 국립보건원(NIH)이 명시되어 있으나, 해당 기관이 운영하는 구체적인 세부 프로그램의 내용은 포함되어 있지 않다. 따라서 질문에 답하기 위해서는 문맥 외부의 추가적인 정보가 필요하다.