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지능정보사회 촉진을 위한 데이터 및 정보 관련 규제 개선 방안 연구
분야 기타 >
저자 원소연 ( Won So-yeon ) , 심우현 ( Shim Woohyun )
발행기관 한국행정연구원
간행물정보 기본연구과제 20191230년, 제2019권 1~508쪽(총508쪽)
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국문초록
1. 연구배경 및 필요성□ 정보통신기술(ICT)을 활용한 데이터의 수집은 대용량(Volume)의 다양(Variety)하고 정확(Veracity)한 가치(Value) 있는 데이터를 빠른(Velocity) 속도로 생산할 수 있게 하여, 관련 서비스 및 애플리케이션의 급속한 발달을 촉진하고 있음○ 데이터·정보가 산업 및 경제 발전의 필수 자본으로 떠오르고 있으며, 전 세계 주요국이 데이터·정보를 활용하여 경제 전반의 현안을 해소하고 부가가치를 창출하는 데이터 경제(Data-Driven Economy)의 촉진을 위해 선제적인 정책을 추진하고 있음○ 우리나라 역시 고령화 및 인구감소를 경험하며 생산성 향상, 시장경쟁력 강화 등을 이룰 수 있는 방안으로 데이터 경제의 구축과 활성화에 총력을 기울이고 있음□ 데이터 경제의 발전에서 비롯한 데이터·정보의 활용 극대화는 다양한 순기능과 함께 역기능도 발생시키고 있으며, 이를 해소하기 위한 논의가 국내·외에서 활발히 진행되고 있음○ 해외 주요국에서는 데이터·정보의 활용 증가에 따라 발생할 수 있는 사고 등의 방지를 위한 다양한 논의가 활발히 이뤄지고 있으며, 이미 여러 국가에서 정보의 수집, 이동, 저장, 활용, 보호 등에 관한 별도의 법령을 마련하고 있음○ 한국의 경우에도 데이터·정보 관련 다양한 정책의 추진과 함께 최근에는 ‘데이터 3법’이라고 불리는 「개인정보보호법」, 「정보통신망법」 및 「신용정보보호법」의 개정을 추진하여 데이터 경제환경의 발전을 추구하고자 함□ 데이터·정보의 활용은 편익과 위험의 쌍대(雙對)적인 특성을 내포하고 있어 관련 규제정책은 시장의 발전과 국민 편익 증진을 위한 규제 완화의 측면과 위험·피해를 최소화하기 위한 규제 강화의 측면이 함께 나타남□ 이러한 양면적 특성을 고려할 때 규제정책에 있어서 중요한 것은, 어떻게 데이터·정보의 활용에 따른 ‘편익 극대화’와 ‘위험 최소화’의 균형을 유지하는 정책을 수립하는가 하는 점임○ 편익의 극대화를 위해 위험을 무조건 받아드릴 수도 없으며, 모든 불확실한 위험을 극소화하기 위해 규제를 무작정 신설하거나 강화할 수도 없음□ 본 연구는 이처럼 ‘편익 극대화’와 ‘위험 최소화’라는 두 가지 정책목표가 충돌하는 가운데 데이터 경제환경으로의 원활한 전환을 위해 ‘어떻게 적절한 규제수단을 선택할 수 있을 것인가’에 대한 해답을 제시하고자 함○ 본 연구의 목적은 데이터·정보 관련 활동을 통해 개인·기업·산업의 편익 극대화를 달성하면서도 이로 인해 발생할 수 있는 위험을 최소화할 수 있는, 또는 위험을 최대한 통제하면서도 편익을 극대화할 수 있는 적절한 규제정책수단을 제시하는 것임○ 이러한 목적을 이루기 위해 본 연구는 다음의 연구 흐름을 따름- 우선 데이터 가치사슬, 데이터·정보의 편익 및 위험 평가방법, 규제정책수단과 정책효과, 그리고 데이터·정보 관련 규제정책수단에 대한 이론적 분석을 실시하고, 데이터·정보의 특성 및 편익·위험수준에 따른 최적의 규제정책 수단을 제시함- 우리나라와 해외 주요국의 데이터·정보 관련 법제도, 정책 동향 및 관련 주요 기관과 운영체계에 대해 분석하고 시사점을 도출함- 문헌분석을 통해 데이터·정보의 활용에 따른 편익 극대화와 위험 최소화의 관점에서 우리나라의 데이터·정보 관련 정책목표, 규제수단, 규제 이슈에 대한 실태를 분석하고, 그 시사점을 전문가 조사에 활용함- 전문가 조사를 통해 데이터·정보의 유형에 대한 편익·위험을 평가하여 데이터·정보 유형별 규제정책수단의 적절성을 분석하고, 규제대상의 특성과 데이터·정보 관련 현행 규제정책수단의 정합성 평가를 실시하여 데이터·정보의 특성에 따른 최적의 규제정책수단을 제시함- 데이터·정보 관련 규제이슈에 대한 전문가 의견조사 및 심층 인터뷰를 실시하여 편익-위험평가와 규제수단 정합성 평가의 결과를 연계하여 최종적으로 효과적 규제정책수단을 도출함2. 이론적 고찰□ 데이터·정보의 정의○ 데이터는 객관적인 실체를 지니거나 검증될 수 있는 근본적인 속성을 지닌 가공되지 않은 사실로서, 객관적인 사실이나 관찰 자료임에도 불구하고 구조화·조직화가 이뤄지지 않아 해석이 불가능하거나 의미·가치가 부족한 자료를 의미함○ 정보는 가공·구조화가 이뤄진 데이터의 집합으로 특정 목적에 적합한 내용을 가지거나 결정·행위를 위한 투입물로서의 역할을 수행하는 것으로 정의할 수 있음○ 결국, 데이터는 관찰이나 측정을 통해 얻은 사실이나 값을 의미하는 반면, 정보는 데이터 중에서 특정 목적에 맞는 것을 선별·가공하여 사용자의 필요에 부합하게 된 것을 의미함□ 데이터 가치사슬○ 데이터가 일련의 활동을 통해 유용성 및 가치를 생성하는 절차를 보여주는 구조틀을 ‘데이터 가치사슬’이라고 정의할 수 있으며, 데이터 수집, 정보 생성, 가치 창출과 이동 및 저장의 네 가지 영역으로 구분됨○ 데이터 수집 단계에서는 여러 소스로부터 데이터를 생성하고 수집·통합하여 데이터 세트를 구성하는 작업이 이루어짐○ 정보 생성 단계에서는 데이터의 처리를 통해 의미 있는 패턴을 발견하고, 이를 해석하는 작업이 이루어짐○ 가치 창출 단계에서는 이전 단계의 분석 결과를 내·외부의 최종 사용자에게 전달하거나 거래하는 활동이 이루어짐○ 이동 및 저장단계는 데이터 가치사슬 전 영역에서 이루어지는 활동이라고 할 수 있음□ 정보의 유형○ 데이터의 수집·처리·분석 활동으로 만들어진 정보는 다양한 데이터와의 결합을 통해 생성되기 때문에, 그 생성에 사용된 데이터 유형의 혼합적인 성격을 가짐○ 데이터 가치사슬에서 확인된 데이터의 특성을 바탕으로 정보의 유형을 결정하는 주요 구성요소 세트를 제시하면 다음과 같음□ 데이터·정보의 편익과 위험 평가○ 편익(Benefit)은 특정 수단의 사용에 따라 개인, 집단 혹은 사회에 대해 나타나는 긍정적인 결과의 정도를 나타내는 척도이며, 위험(Risk)은 데이터·정보의 수집, 처리, 분석, 전송 및 교환 등의 활동에 있어서 발생할 수 있는 다양한 부정적 효과의 정도를 나타내는 척도로, 이의 수준을 측정하는 것을 편익-위험 평가라고 함○ 편익과 위험을 평가하여 그 균형을 유지하는 것은 수십 년 동안 규제정책수단의 결정에 중추적인 역할을 해왔으나, 최근에 와서야 이의 결정에 대해 보다 구조적인 접근법을 강조하는 규제과학(Regulatory Science)의 일환으로 좀 더 주목받고 있음□ 규제정책수단과 정책효과○ 규제정책은 형벌, 의무, 면허 등과 같이 특정의 인간행동을 규제하는 산출 활동으로 이루어지는 정책을 의미하나, 「행정규제기본법」상 행정규제를 주요 정책수단으로 활용하는 정책분야를 규제정책으로 정의할 수도 있음○ 규제정책수단이란 규제정책의 목적을 달성하기 위한 수단을 의미하며, 전통적인 분류방식으로 경제적 규제(진입규제, 가격규제, 독과점 및 불공정거래규제, 자율규제 등)와 사회적 규제(명령지시적 규제 및 시장유인적 규제)로 구분하는 방식 외에 다양한 분류방식이 있음○ 본 연구에서 중점적으로 다루는 사회적 규제의 경우 성과평가의 용이성, 피규제집단의 동질성 정도 등에 따라 유형을 달리하며, 투입규제, 관리규제, 성과규제, 시장유인적 규제 및 정보제공 등이 있음□ 규제정책수단 선택의 영향요인○ 규제수단 선택의 첫 번째 기준은 해당 규제의 목표로, 이를 기준으로 하는 경우 안전보장·환경보호·정보보호 등의 규제목표를 달성하기 위해서는 주로 규제를 강화하는 방향으로 설정되는 반면, 경제 활성화·시장의 자율성 강화 등을 강조하는 경우 기존 규제의 완화·폐지에 중점을 두어 왔음○ 규제수단 선택의 두 번째 기준은 데이터의 활용에 따른 편익과 위험이며, 위험이 낮고 편익이 높은 경우에는 기업이 좀 더 높은 유연성을 가질 수 있도록 시장유인 중심의 규제를 실시하는 것이 바람직한 반면, 위험이 높고 편익이 작은 경우에는 시장 전반의 위험감소에 초점을 맞춰 투입 중심의 규제수단을 선택하는 것이 적절함○ 규제수단 선택의 세 번째 기준은 피규제집단의 동질성과 성과측정 용이성으로, 일반적으로 피규제자가 동질적인 집단으로 구성되어 있고 성과를 측정하기 어려울 때는 투입규제가, 그리고 피규제자가 이질적 집단으로 구성되어 있고 성과를 측정하기 쉬운 경우에는 성과규제가 피규제자의 자율권과 선택권을 보장한다는 점에서 비교우위를 지니고 있음□ 연구분석틀○ 이론적 논의를 바탕으로 문헌분석과 전문가 조사를 통해 현재 우리나라 데이터 및 정보규제에 대한 분석을 수행함○ 분석은 크게 ① 데이터·정보규제수단의 선택에 영향을 미치는 요인분석, ② 데이터·정보규제수단 실태 및 규제목표 분석, ③ 데이터·정보규제수단 영향요인에 대한 평가, ④ 데이터·정보규제 쟁점별로 실제 현장에서 나타난 규제문제의 분석의 4부분으로 구성됨○ 규제수단 선택의 영향요인 분석은 투입기준규제, 관리기준규제, 성과기준규제 등 규제수단을 선택하는 기준으로서 피규제자의 동질성 여부, 성과확인 가능성 등을 연구함○ 데이터·정보규제수단 실태 및 목표분석은 ‘규제정보포털’에서 제공하는 데이터·정보 관련 법령 리스트와 해당 법령에 포함된 규제사무를 취합하여 유형별(투입, 관리, 성과, 경제적 시장유인, 정보공개)로 분류하고, 데이터 및 정보와 관련 국가정책 목표와의 정합성을 비교함○ 데이터·정보규제수단 영향요인에 대한 평가로 전문가 조사를 통해 규제수단 정합성 평가와 위험·편익평가를 수행함○ 전문가 조사결과를 바탕으로 현장에서 발생하는 규제의 문제점을 실증적으로 평가하기 위해 질적 사례분석을 실시함3. 국내현황 및 해외사례1) 국내 현황□ 우리나라의 데이터·정보 관련 법률 체계는 2011년 제정된 「개인정보보호법」이 일반법의 역할을 하면서 「정보통신망법」, 「신용정보법」 등 각 분야의 개별법들과 공존하고 있음○ 「개인정보보호법」이 일반법의 역할을 하는 가운데 각 분야에 다양한 개별법이 있는 상황으로 인해 동일 행위에 대한 법령 간 충돌이 발생하는 사례들을 확인할 수 있었음□ 우리나라는 데이터·정보 관련 업무를 전담하는 기구는 따로 없이 분야별로 행정안전부, 방송통신위원회, 금융위원회, 보건복지부, 교육부, 노동부, 법무부 등 해당 분야 관련 부처가 데이터·정보 관련 업무를 수행해왔으며, 이와 함께 개인정보보호위원회가 데이터·정보 관련 정책을 관장하고 있음○ 데이터·정보 관련 업무를 담당하는 부처 및 기관이 통일되지 않아 발생하는 불편사례도 확인할 수 있었음○ 예를 들어, 신용정보회사의 개인정보 유출사고로 인해 정보주체에게 피해가 발생한 경우, 「개인정보보호법」의 소관 부처인 행정안전부가 피해구제를 담당할 것인지, 「신용정보법」의 소관 부처인 금융위원회가 피해구제를 담당할 것인지에 대한 기준이 불명확함을 확인함□ 데이터·정보 관련 정책동향은 크게 개인정보 관련 정책, 마이데이터 사업, 그리고 비식별조치에 대한 사항으로 나눌 수 있으며, 이러한 정책들 모두 ‘보호와 활용’이라는 두 가지 가치를 동시에 도모하고자 한다는 점을 확인함○ 우선, 개인정보 관련 정책에서는 「개인정보보호법」, 「정보통신망법」, 「신용정보법」 등 다양한 법령이 개인정보를 다루는 데 있어 구체성이 부족하고 모호하다는 문제점을 극복하기 위한 정부의 움직임을 확인함○ 마이데이터 사업 추진과 관련해서 우리나라는 외국의 사례와 다르게 금융분야뿐만 아니라 다양한 분야에 마이데이터를 적용하는 것을 목표로 한다는 점에서 그 활용성이 더욱 높을 것으로 기대되고 있음○ 비식별화 관련 정책에 대해서는 2016년 발표된 「개인정보 비식별 조치 가이드라인」이 지나치게 엄격한 동시에 모호하며 법적 효력이 없어 적극적으로 활용하기 어려운 한편, 재식별의 위험이 존재한다는 비판이 있으며, 이의 해결을 위해 다양한 전략이 추진되고 있음을 확인하였음2) 해외 사례□ 미국○ 미국 데이터·정보 관련 법제도의 가장 큰 특징은 시장의 자율성을 최대한 보장하는 자율규율(self-regulations) 방식에 기초하고 있다는 점임- 이러한 방식에 입각하여 법체계 또한 공공과 민간을 아우르는 일반법을 운용하기보다는 개별법을 통해 분야별로 규율(sectorial regulation)하고 있음- 공공부문 데이터에 한정해서 일반법 성격의 연방법을 적용하며, 민간부문 데이터에 대해서는 분야별·주(州)별로 개별 규제하고 있음○ 미국의 데이터·정보 관련 기관 및 운영체제 또한, 분야별로 규율하는 법체계와 같이 통일된 전담부처를 두고 있지 않음- 다만, 공공부문의 데이터에 관해서는 예산관리처(OMB, The Office of Management and Budget)가, 민간부문 데이터에 관해서는 경제분야 경쟁력 강화 및 소비자 보호 업무를 동시에 수행하는 연방거래위원회(FTC, Federal Trade Commission)가 그 업무를 담당하고 있음.○ 미국은 개인정보 관련 일반법이 존재하지 않고 정보주체의 권리도 법률에 따로 명시되어 있지 않지만, 비교적 세밀한 데이터·정보 비식별조치 기준을 마련함으로써 그 한계를 보완하고 있음- 하지만, 최근 트럼프 정부가 ‘광대역 및 기타 통신·서비스 고객의 개인정보보호에 관한 FCC 규칙’을 폐지함으로써 무분별한 개인정보 수집이 이루어지게 되었고, 이에 대응하여 일반법을 제정하자는 목소리가 높아지고 있는 추세임□ 영국○ 영국은 데이터·정보 관련 법제도의 가장 큰 특징은 우리나라와 비슷하게 일반법 중심으로 개별법을 함께 운용하고 있다는 점임- 영국은 EU 회원국으로서 데이터·정보 관련 법제도 상당 부분에 「일반데이터 보호규칙」(GDPR, General Data Protection Regulation)을 반영하고 있음- 최근 EU의 「정보보호지침」이 폐기되고 GDPR이 도입됨에 따라 이에 맞춰 기존 법을 「정보보호법(Data Protection Act 2018)」로 개정 시행하고 있음○ 영국은 데이터·정보 관련 기관 및 운영체제로 전담 기관인 정보위원회(ICO, Information Commissioner’s Office)를 두고 있는 것이 특징임- 정보위원회는 1984년 「정보보호법」 제정과 함께 설립된 뒤, 데이터 활용의 중요성이 커짐에 따라 그 역할 및 책임이 계속 확대되고 있음○ 영국은 정보주체의 권리 보호를 위해 GDPR을 준수하고 있을 뿐만 아니라 EU 조치와는 별도로 비식별화 절차도 개발하여 철저하게 진행 중임- 영국은 2012년 「익명화 실천규약」을 제정하고 비식별화 조치에 관한 정보 및 자문을 제공하는 민간조직 ‘익명화 네트워크(UKAN, The UK Anonymisation Network)’를 설립하여 활발하게 운영 중임- 이후 2016년에는 「익명화 의사결정 프레임워크(The Annymisation」를 출간하여 실무적 활용을 도모함□ 중국○ 중국의 경우 데이터·정보 기반 사업의 급속한 증가로 인해 개인정보의 유출 및 침해사례가 심각한 사회문제로 대두되고 있으며, 이에 대응하여 2017년 「사이버보안법」을 제정하였음- 「사이버보안법」은 네트워크 보안과 개인정보보호와 관련해서 기존에 여기저기 산재되어 있던 내용을 하나의 체계적인 법으로 구성하고 있다는 특징을 가짐○ 중국의 데이터·정보 관련 주요 정책은 복수의 부처에서 담당하고 있으며, 중앙인터넷 안전정보화영도위원회가 사이버보안 관련 정책과 인터넷 여론 관리 및 단속을 총괄하고 있음○ 중국은 사물인터넷 환경의 조성과 데이터 경제로의 전환에 적극적으로 대응하고자, 2017년 처음으로 국가표준화관리위원회가 비식별 조치와 관련하여 「정보보안기술 - 개인정보 비식별조치 가이드라인」 초안을 공개함- 가이드라인에서는 비식별조치와 재식별에 대해 정의하고 있으나, 가명화와 익명화의 개념에 대한 구분은 규정하지 않음□ 유럽연합○ EU는 4차 산업혁명 시대에 대응하여 디지털 경제 활성화와 개인정보보호 간 균형을 맞추고 글로벌 디지털 시장에서의 입지를 강화하기 위해 「일반 데이터 보호 규칙(GDPR, General Data Protection Regulation)」을 발효함- GDPR은 법적 구속력을 지니고 전체 EU 회원국에 동일하게 적용함으로써 보다 강하고 일관성 있는 데이터·정보보호체계를 확립하려는 확고한 목적 아래 일반법 성격으로 도입됨○ EU의 데이터·정보 관련 추진체계는 유럽연합 집행위원회(EC), 유럽정보보호감독관(EDPS, European Data Protection Supervisor), 그리고 EC 산하 정책 자문을 담당하는 제29조 작업반(Article 29 Working Party)으로 이뤄져 있었으나, GDPR 도입 이후 유럽정보보호위원회(EDPB, European Data Protection Board)가 이를 대체함- EDPB는 EU의 독립기구로 일반적인 자문기구의 역할을 넘어서 GDPR의 일관된 적용을 위한 역할을 수행함○ 유럽의 GDPR은 익명화(Anonymisation) 및 가명화(Pseudonymisation) 정보의 개념을 구분하여 규정하고 있음- GDPR은 가명정보의 무단 혹은 불법적 재식별을 포함한 개인정
 
 
영문초록
Entering the era of the Fourth Industrial Revolution, five key drivers―the Internet of Things, cloud computing, big data analytics, mobile technology, and artificial intelligence―have been linked together and super-connected digital transformation, represented by data-based value-generating systems, is rapidly progressing. These five key drivers, in particular, are used to collect vast amounts of data from the real world, analyze it in the virtual world, and then reapply the results back to the real world in a cyclical process of innovation.These advances in the intelligence community and the transition to the data economy is promoting the rapid production of new data. The creation of structured and unstructured data, such as writing, images, and videos, is rapidly increasing through social network services (SNS), wireless communications, mobile devices, and the Internet of Things, and the quality of this collected data is improving as well. It is expected that data and information generated through this process will be combined with artificial intelligence technologies, including big data analysis, deep learning, and machine learning, which will further increase its value. Ultimately, the development of data and information collection, processing, and analysis technologies will improve the satisfaction and convenience of the use of related products and services by general and specialized consumers, while simultaneously enabling optimization and cost reduction for commercial activities in general, such as production processes, inventory control, and the development of new products.As technologies and industries related to data and information are being developed, governments have been working on devising national policies and systems to guide markets related to the data economy. For example, the EU has announced its ‘Digital Single Market Strategy’ and ‘Building a European Data Economy’ policies in 2015 and 2017 respectively, and is focusing its capabilities on extensively expanding online activities of individuals and businesses within the EU and maximizing the growth potential of the data economy. Similarly, Japan finalized and announced ‘Japan ICT Activation Strategy’ in 2012, and is pushing f or ‘Data Activation Strategy’ as one of the five major strategies included in it. In line with this strategy, the Japanese government is adopting strategies, laws, and systems related to open data, and implementing a shared system to promote data utilization along with ensuring the reliability and stability of the data. The Japanese government is also seeking to establish a big data exchange, through cooperation with private companies, so that various data and information transactions can be made possible by 2020. In addition, major foreign countries such as China, the U.S., and the U.K. are pursuing similar policies and strategies to maximize data utilization, foster existing industries, and promote the development of new industries.The Korean government is also implementing various strategies for the transition to a data economy environment as the creation of new data rapidly increases and r elated demand surges, in line with the development of the five key drivers of the Fourth Industrial Revolution. First of all, the government is implementing a variety of pilot projects to increase data utilization and to generate demand in major industries such as manufacturing, finance, distribution, and medical services, starting with ‘K-ICT Strategy’ in 2015. In particular, ‘Mid- and Long-term Comprehensive Plan in Preparation for the Intelligent Information Society’ announced in 2016 and ‘6th Framework Plan for National Informationization’ prepared in 2018 have attempted to create a base for data transactions, activate utilization of cloud computing technologies, and promote the distribution and utilization of data through various institutional improvementsThe increase in activities related to data and information collection, sharing, distribution and transactions among market participants also raises concerns about information security and privacy issues, such as leaks of critical data and information. In particular, since cloud computing and the Internet of Things store, move, and analyze all data and information through a network, the damage caused by an accident is highly likely to cause harm to people and businesses on a large-scale instead of being limited to individuals or individual businesses. For example, in the case of cloud computing, if a vulnerability in the system is attacked and hacking occurs, other cloud services using the same system may also become subject to the potential systemic risk of hacking, resulting in significant damage to many consumers and businesses. Therefore, in order to obtain sufficient benefits from the data economy, it is essential to develop a system and strategy to promote the utilization of data and information, as well as to ensure adequate protection against various risks and safety measures.As a result of this duality of benefits and risks from data and information, related regulatory policies must certainly accompany the development of businesses, industries and markets, as well as the strengthening of regulations that will help minimize risks and damages. Considering the dual characteristics of the potential for industry and market in terms of data and information and the various uncertainties and risks resulting from its use, it is important in regulatory policy to establish a policy that can maintain a balance between maximum benefits and minimal risks from the use of data and information. Risks cannot be accepted unconditionally to maximize benefits, nor can regulations be arbitrarily created or strengthened to minimize every uncertain risks.Ultimately, within this tension created between the two policy objectives of ‘maximizing benefits’ and ‘minimizing risks’, the utilization of data and information and the selection of appropriate regulatory measures for a smooth transition into the data economy, becomes an important issue. In this research, the theoretical considerations and empirical analyses of the characteristics of data and information and corresponding regulatory policy measures are used to provide answers to these questions. Specifically, the purpose of this research is to present appropriate regulatory policy measures in order to achieve maximum benefits for individuals, businesses and industries through data and information-related activities, but to minimize the risks that may arise from these activities, or to maximize benefits while providing maximum control over risks.To achieve the above objectives, this research was conducted in four stages. The first phase of the analysis focused on the theoretical considerations of data and information, and regulatory policy measures. Specifically, four aspects were systemically considered: the data value chain; Benefit-Risk Assessment of data and information; regulatory policy means and policy effects; and data and information-related regulatory policy measures.First, a summary was created for the structure and characteristics of the data value chain, a concept pertaining to data and information, and the core concepts and content of the data value chain, according to the data life cycle. Theoretical consideration was then provided to describe the concepts and key procedures of the Benefit-Risk Assessment which was used to analyze the benefits and risks of data and information. Theoretical consideration of regulatory policy measures was provided to analyze the concepts, types and efficacy of various regulatory policy measures, and to explore how optimal regulatory policy measures should be determined according to the benefit and risk levels of data and information. Finally, by synthesizing these theoretical considerations, this research presented the research methods and analytical frameworks used to achieve the objectives of this research.In the second phase, we examined data and information-related policies and regulatory trends in Korea and major foreign countries. First, we analyzed various data and information and industry policies that the Kor
 
 
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