데이터의 홍수속에 살고 있는 요즘, 전 산업 분야에서 데이터를 이용한 변화가 일어나고 있습니다. 한국 데이터산업 진흥원에서는 국내와 해외의 데이터 산업 관련 주요 법률, 시장 현황, 데이터 관련 비즈니스 현황, 관련 기술에 관해 정리한 ‘2022 데이터 산업 백서'를 발간하였습니다.

국내 데이터 법제도 현황

국내 데이터 법 제도는 크게 데이터 기반 및 활용, 데이터 산업진흥, 데이터 보호 및 안전보장에 관한 법으로 나눌 수 있습니다. 데이터 기반 및 활용에 관한 법률은 다음과 같으며, 주로 공공데이터, 민간데이터 등의 제공과 활용, 활성화 등에 중점을 두고 있습니다.

데이터 산업진흥에 관한 법률은 다음과 같으며 데이터 산업의 활성화 및 산업데이터의 활용을 확대하기 위한 사항을 규정하고 있습니다.

데이터 보호 및 안전보장에 관한 법률에서는 개인정보, 신용정보, 위치정보등과 같은 보안이 필요한 데이터에 관한 규정을 다루고 있습니다.

해외 데이터 관련 정책 및 법제도 현황

미국, 중국, 유럽연합(EU), 영국, 일본, 호주의 데이터 관련 정책 및 법제도 현황은 다음과 같이 정리할 수 있습니다. 특히 미국은 연방기관의 데이터 역량 향상에 중점을 두고 있으며 CCPA와 같은 각 주의 데이터/프라이버시 보호법이 마련되어 있으며, 유럽연합(EU)은 유럽연합 중심의 통합형 데이터 생태계 구축을 위해 유럽연합 내 데이터 경제를 활성화하고 GDPR 등의 데이터 관련 법안을 통해 안전한 데이터 흐름을 위해 노력하고 있습니다.

국내 데이터산업 시장 현황

2021년 국내 데이터 산업 시장 규모는 데이터 판매 및 제공 서비스업 시장이 11조 4,071억원으로 가장 높은 비중을 차지하며, 데이터 구축 및 컨설팅 서비스업이 8조 6,335억원, 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발·공급업을 3조 566억으로 예상하였습니다.

국내 데이터 산업 시장의 전망은 지난 5개년 연평균 성장률인 12.6%로 지속 성장한다고 가정했을 때, 2027년에는 47조원을 넘어설 것으로 전망됩니다. 또한 한국은행의 2020년 기업경영분석에 따르면 2016년부터 2020년까지 데이터 산업의 연평균 성장률은 9.8%로 비교적 높은 증가세를 보이고 있습니다. 우리나라는 ‘2022년 데이터 산업진흥 및 이용촉진에 관한 기본법’시행을 기점으로 데이터 산업 발전의 가속화를 위해 지속적으로 노력하고 있습니다.

해외 데이터 산업 시장 현황

다음은 데이터기반 기업의 매출액을 기반으로 산출한 유럽연합(EU), 영국, 미국, 중국, 일본, 브라질의 데이터 시장규모입니다. 미국의 디지털 데이터 시장은 2019년부터 연평균 성장률이 12.4%로 가장 높게 나타났으며 2022년에는 2,975억 달러의 시장 형성이 예상되어 지속적인 성장세를 나타냈습니다. 유럽연합(EU)의 데이터 시장은 2022년 763억 달러에 이를 것으로 예상되며, 연평균 성장률 4.9%로 상대적으로 낮은 성장세를 나타냈습니다.

산업별 데이터 활용 현황

1) 금융분야

금융분야 데이터 비즈니스의 화두는 마이데이터라 할 수 있습니다. 2022년 1월 5일 금융 마이데이터의 전면시행으로 여러 금융사에 흩어져 있는 금융정보를 한 번에 조회할 수 있게 되었습니다.

현재 마이데이터 서비스는 본인의 정보를 제3자에게 전송할 수 있도록 하는 ‘전송요구권’을 인정하는 범위가 신용 및 공공정보로 한정되어 있습니다. 따라서 의료 및 통신데이터에 비해 금융과 공공데이터의 개방이 꾸준히 확대되고 있습니다. 2022년 1월 5일 마이데이터를 전면 시행한지 두 달여 만에 1,840만명의 고객이 125억건의 금융 정보를 조회하는 등 금융분야의 데이터 비즈니스는 계속해서 확대되는 추세입니다.

2) 헬스케어분야

고령화의 확대 및 감염병의 유행으로 건강에 대한 관심이 증가함에 따라 헬스케어 데이터산업은 점차 확대되는 추세입니다. 국내외 관련 기업들 뿐만 아니라 관련 스타트업에서도 헬스케어 분야에 뛰어들고 있습니다.

헬스케어를 위한 빅데이터 시장은 2013년 52억 달러 규모에서 2023년에는 629억달러에 이를 것으로 예측하고 있습니다. 특히 정밀한 의료데이터의 분석과 치료방법 및 기기개발을 위한 분석 등에 사용되는 의료용 인공지능 시장이 확대되고 있습니다. 글로벌 시장 규모는 2020년 기준 20억 6,800만 달러에서 2026년에는 72억 2,900만 달러로 연평균 성장률이 28.4%에 달할 것으로 전망되며, 국내 시장 규모 또한 연평균 성장률 45.2%에 달할 것으로 전망됩니다.

3) 에듀테크분야

에듀테크란 교육 서비스에 ICT기술을 적용하여 교육 혁신을 추구하는 것으로, 코로나 이후로 에듀테크 기반 서비스는 전 세계 교육업계에서 빠르게 개발, 출시되고 있습니다.

글로벌 시장조사기업 HolonIQ는 에듀테크가 코로나 이후 더욱 성장세가 강화될 것으로 보고 있으며, 2025년경 4,040억 달러에 이를 것으로 예측하고 있습니다. 코로나로 인한 비대면 디지털 교육의 필요성 대두, 태블릿 PC와 같은 이동형 장치의 보급 확대 등으로 에듀테크 시장의 규모는 점차 확대될 전망입니다.

4) ESG 분야

환경경영(E), 사회적 책임(S), 건전하고 투명한 지배구조(G)에 초점을 두고 기업경영의 지속 가능성을 달성하기 위한 ESG는 세계적인 관심분야가 되고 있습니다.

우리나라에서는 2024년부터 제출하는 사업보고서에 ESG정보를 공개하도록 한 ‘자본시장법' 개정안이 발의되었습니다. 2021년 1월에는 금융위원회, 금융감독원, 한국거래소에서 ESG보고서 의무 공시를 발표한 바 있으며 2025년부터는 2조원 이상 코스피 상장사의 ESG 정보공개가, 2030년부터는 전체 코스피 상장사의 ESG 공시가 의무화됩니다.

5) AR·VR(메타버스)분야

2021년과 2022년에 메타버스만큼 국내 산업계를 뜨겁게 달궜던 키워드는 없습니다. 메타버스는 기존의 가상현실(VR)이라 칭해졌던 가상공간을 사실적으로 꾸며놓는 기술에서 시작되어 다양한 기능이 추가되어 데이터와의 결합을 통해 성장하고 있는 기술입니다. 메타버스를 이용한 원격 의료 실습 및 수술 결과 시뮬레이션 등 의료분야와 자율주행을 위한 가상공간 시뮬레이션, 가상 콘서트 등 다양한 산업에서 활용이 가능합니다. 10대분야를 중심으로 메타버스 플랫폼을 만들기 위한 메타버스 신산업 선도전략을 2022년 1월 정부에서 발표하기도 했습니다.

6) 제조분야

사물인터넷(IoT)의 발전으로 데이터의 수집이 가능해졌고, 이는 인공지능 빅데이터 등의 기술 적용으로 생산성 및 품질향상을 위한 지능화에 사용되고 있습니다. 특히 스마트화가 가속화되면서 등장한 스마트팩토리에 IoT의 적용이 확대되고 있습니다. IoT와 AI의 결합을 통해 산업 현장 내 안전 정비, 에너지 사용량과 생산실적 분석을 통한 생산조건 설정 등을 시행할 수 있습니다. 또한대규모의 산업데이터를 효율적으로 관리하기 위해 클라우드 컴퓨팅 기술이 있습니다. 클라우드 기반의 빅데이터를 활용한 생산, 설비 관리 솔루션은 아마존, 구글 등에서 개발하고 있습니다.

7) 농생명분야

농생명분야는 디지털 전환이 가장 느리게 적용되어온 분야이지만 네덜란드, 독일 등을 중심으로 우리나라에서도 빅데이터 및 AI기술을 접목한 노력은 꾸준하게 진행되고 있습니다. 농촌진흥청은 스마트팜 최적환경 설정 안내서비스를 통해 우수농가를 선정 및 데이터를 수집하여 작물의 최적 환경설값을 안내해줍니다. 또한 안내서비스를 통해 일사량별 권장설정과 생육상태별 권장설정 조회를 제공하고 있습니다.

데이터산업 기술동향

1) 동형암호

동형암호는 암호화된 데이터를 복호화하지 않고 연산을 수행할 수 있는 암호화 방법입니다. 암호문들을 이용한 연산의 결과는 새로운 암호문이 되며, 이를 복호화하여 얻은 평문은 암호화화기 전 원래 데이터의 연산 결과와 같습니다. 동형암호를 통해 데이터 분석 시 데이터를 노출시키지 않고 분석결과를 얻는 것이 가능합니다.

2) 데이터패브릭

데이터패브릭은 기존의 데이터 웨어하우스를 넘어 새롭게 등장한 실시간 데이터 융복합 및 가치기반 아키텍처입니다.

데이터 패브릭은 기업 내부의 다양한 형태의 데이터를 통합하고 하나의 접근 및 공유환경을 구축합니다. 데이터 패브릭을 통해 기업은 데이터를 필요로 하는 사람들에게 적절한 데이터를 빨리 찾을 수 있도록 합니다.

3) 데이터 품질 관리 기술

데이터 관련 서비스가 전 산업분야로 확산됨에 따라 관리해야 할 데이터의 수량과 종류가 늘어나고 생성방식이 다양해지고 있습니다. 데이터를 활용하여 서비스의 생산성을 향상시키기 위해서는 데이터의 품질을 체계적으로 관리하는 기술이 필요합니다. 데이터 품질 관리는 특히 인공지능 및 딥러닝 시스템을 개발하는 방식에서 중요성이 강조되고 있습니다.

4) AI시대의 데이터옵스

데이터옵스는 데이터를 분석해 애플리케이션을 형성한 후 최종 사용자에게 신뢰할 수 있는 고품질 데이터를 신속히 제공하기 위한 기본적인 데이터 운영 작업을 뜻합니다. 데이터 소싱, 처리, 정리, 관리를 위한 모든 작업이 포함되며 데이터 옵스를 통해 사용자는 비용절감과 민감한 데이터에 대한 보호장치 마련, 데이터활용을 개선하고 생산성과 효율성을 극대화할 수 있습니다.

5) 데이터 클라우드 플랫폼

데이터 클라우드는 데이터 사용자가 어디에 있든 데이터 서비스에 접근할 수 있도록 합니다. 데이터 클라우드에서 데이터를 공유함으로써 조직을 능률화할 수 있고 여러 데이터를 안전하게 공유할 수 있습니다. 이러한 데이터 클라우드의 기능은 다음과 같은 클라우드플랫폼 아키텍처에서 가능하게 합니다.

매년 국내외 데이터 산업 동향 관련기술 정책 등 최신 이슈를 한 눈에 파악할 수 있는 국내 유일의 데이터산업 전문자료 데이터 산업 백서는 한국 데이터 산업 진흥원 홈페이지에서 다운받으실 수 있습니다.

출처 및 참고자료

한국데이터산업진흥원, 2022년 데이터 산업 백서