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연구보고서

보고서명친환경적 데이터 응용기술 활용 정책개발을 위한 기획연구 보고서명(영문)Planning research for policy development using eco-friendly data application technology
  • 책임자 강성원
  • 소속기관한국환경정책·평가연구원
  • 내부연구참여자이홍림
  • 외부연구참여자
  • 발행기관 한국환경연구원
  • ISBN979-11-5980-396-3
  • 출판년도2020
  • 페이지270
  • 보고서유형 기본연구보고서
  • 연구유형 정책
  • 표준분류 환경 > 환경일반
  • 자료유형연구보고서
  • 공공누리유형 4유형 (출처표시+상업적이용금지+변경금지)
  • 주제어데이터 응용기술, 기술진보, 유인기반, 환경정책, 기계학습
  • Ⅰ. 연구의 배경 및 목적
    데이터 응용기술의 급속한 확대에 따라 요구되는 새로운 환경정책연구를 파악하고, 이를 수행하는 정책연구 로드맵을 구축
    ㅇ 21세기에 들어서면서 데이터 수집, 축적, 분석, 확산과 관련된 데이터 응용기술이 급속하게 발전하였으나 데이터 응용기술이 환경에 미치는 영향은 불확실
    - 데이터 응용기술: 데이터 수집, 축적, 분석, 확산 기술
    ㅇ 데이터 응용기술의 사회경제적 파급효과 규모는 불확실하며, 사회경제적 변화가 환경에 미치는 영향도 불확실
    - 데이터 응용기술이 1차~3차 산업혁명과 유사한 사회경제적 변화를 가져올 수 있는 지 여부가 불확실
    - 데이터 응용기술이 야기하는 사회·경제적 변화가 환경에 미치는 영향은 다양한 경로를 통해 복합적으로 발현
    * 효율성 효과: 생산성 향상 → 자연자원 투입 절감 → 환경부담 완화
    * 반등 효과: 생산성 향상 → 단위비용 하락 → 시장 확대 → 환경부담 심화
    * 시장 확대효과: 기술진보 → 거래비용 하락 → 시장 확대 → 환경부담 심화
    * 소비억제 효과: 데이터 응용기술 → 동일효용 제공을 위한 소비자 비용 최소화 조합 제공 → 소비억제 → 환경부담 완화
    ㅇ 데이터 응용기술 확산에 따른 잠재적 환경 부담을 완화하고, 데이터 응용기술을 활용하여 환경정책의 개선을 도모하는 환경정책 개발이 필요
    - 효율성 효과 및 소비억제 효과를 활용하여 반등 효과 및 시장 확대효과 억제
    * 데이터 응용기술을 활용한 효과적인 유인기반(incentive-based) 정책을 통해 소비억제 효과를 강화하여 친환경적 소비를 촉진
    - 데이터 응용기술을 활용하여 환경정책의 효과성을 제고하고 비용을 절감
    ㅇ 본 연구의 목적은 데이터 응용기술 확산으로 인한 변화에 대응하기 위해 환경정책 연구과제 로드맵(2020~2029년)을 구축하는 것임
    - 현황 파악 연구: 데이터 응용기술 확산이 환경에 미치는 영향에 대한 불확실성 해소
    - 환경부담 억제방안 연구: 데이터 응용기술을 활용한 효과적인 유인기반 정책을 통해 소비억제 효과를 도모하고 이를 데이터 응용기술 확산에 따른 환경부담 억제에 사용
    - 데이터 응용기술을 활용하여 현황 파악 연구 및 환경부담 억제방안 연구의 질 제고

    Ⅱ. 연구현황 및 한계
    데이터 응용기술 관련 국내 연구는 데이터 응용기술의 확산 및 사회경제적 파급효과에 대한 연구보다 ‘활용방안’ 및 ‘활용환경’에 대한 연구가 중심
    ㅇ NDLS, RISS에 수록된 빅데이터 관련 연구 중 2016년 이후 게재된 연구문헌 999건을 수집하여 주제별로 분류
    ㅇ 데이터 응용기술 자체에 대한 연구는 6.7%, 사회경제적 파급효과에 대한 연구는 4.7%에 불과, 사회경제적 파급효과 대응방안 관련 연구는 11.4%에 그침
    ㅇ 데이터 응용기술 활용사례 연구는 30.2%, 활용방안 연구는 30.6%, 활용과 관련된 제도적, 사회경제적 환경에 대한 연구는 16.3%로 가장 비중이 큼

    대부분의 문헌이 데이터 응용기술의 급격한 확산과 대규모 사회경제적 파급효과를 기본 전제로 하며 극단적 낙관론 혹은 비관론을 취함
    ㅇ 활용방안 및 활용사례 연구, 파급효과 및 파급효과 대응방안에 관한 연구는 데이터 응용기술의 급속한 확산 및 대규모 사회경제적 파급효과를 전제로 함(77.0%)
    ㅇ 데이터 응용기술의 급속한 확산 및 대규모 파급효과 발생을 기본 전제로 하는 연구는 극단적인 낙관론 혹은 비관론을 취함
    ㅇ 데이터 응용기술의 확산 결과에 대해 중립적인 입장을 전제로 하는 ‘활용과 관련된 제도적, 사회경제적 환경에 대한 연구’ 및 ‘기술 자체에 대한 연구’는 23.0%에 그침
    데이터 응용기술의 사회경제적 파급효과와 관련하여 보다 중립적인 접근이 필요
    ㅇ 데이터 응용기술의 확산에 대해 전망하고, 이를 바탕으로 사회경제적 파급효과의 불확실성을 분석하는 연구가 요구됨

    Ⅲ. 데이터 응용기술과 환경문제
    1. 데이터 응용기술의 확산
    21세기 이후 데이터 수집-집적-분석-확산에 활용되는 기술이 급격히 발전하면서 사용이 확산되는 현상 발생
    ㅇ 수집: 센서와 네트워크가 결합된 사물인터넷 보급으로 데이터 수집범위 확대
    ㅇ 집적: 분산형 저장시스템의 발달과 클라우드 컴퓨팅의 확대로 대용량 데이터 접근성 증진
    ㅇ 분석: GPU 연산기능의 강화로 거대 기계학습 모형 사용 시작
    ㅇ 확산: 네트워크 기술의 확산으로 데이터 분석결과 활용범위 확대

    실시간 변동 데이터를 반영하여 갱신된 분석결과를 실시간으로 전달하는 환경을 조성하였으나, 갱신된 정보를 제품생산에 반영하는 자동화 및 로봇 기술은 초기단계
    ㅇ 정보를 이용하여 생산-유통-소비를 연결하는 새로운 형태의 서비스 시장 창출
    ㅇ ‘확산’ 단계의 병목현상 존재: 갱신된 분석 결과를 이용하여 제품 제조과정을 변화시키는 자동화 및 로봇기술은 아직 초기단계(예: 3차원 프린터)

    2. 데이터 응용기술과 환경문제의 관계
    데이터 응용기술이 정보통신 외의 산업 생산성에 미치는 영향관계는 아직 불확실하며, 기술진보와 환경문제의 관계도 불확실
    ㅇ 데이터 응용기술이 다른 산업의 기술진보를 유도할 수 있을지 여부는 아직 불확실
    ㅇ 데이터 응용기술이 다른 산업 기술진보를 유도할 경우에도 환경문제와의 관계는 효율성 효과, 반등 효과, 시장 확대효과의 상대적 크기에 따라 결정
    ㅇ 효율성 효과 및 반등 효과에 대한 전망이 불확실하여 데이터 응용기술 확산과 환경문제간의 관계는 불확실한 상황

    1차~3차 산업혁명과 비교할 때 데이터 응용기술의 발전이 산업 전반의 생산성 증진에 미치는 영향은 현재까지는 미약
    ㅇ 1차, 2차 산업혁명 이후에는 전 산업에 걸쳐 지속적인 생산성 증대를 관찰할 수 있지만, 3차 산업혁명 이후 산업 전반의 생산성 증가는 단기에 그침
    ㅇ 데이터 응용기술 발전을 상징하는 2010년대의 역사적인 사건들이 일어난 시기에 산업 생산성은 하락세로 나타남
    - 데이터 응용기술 발전과 관련된 역사적 사건: 2011년 IBM 슈퍼컴퓨터 Watson의 <제퍼디(Jeopardy!)> 퀴즈 프로그램 우승, 2016년 인공지능 알파고-이세돌 대국
    ㅇ 향후 데이터 응용기술의 확산에 따른 전 산업 생산성 증가 전망에 대해서는 낙관론과 비관론이 혼재
    - 낙관론: 3차 산업혁명부터 시작된 장기적 기술진보가 진행 중
    - 비관론: 전 산업 생산성 증대가 확인되지 않았음

    데이터 응용기술의 발달에 따른 효율성 효과, 반등 효과, 시장 확대효과는 아직 통계적으로 확인되지 않음
    ㅇ 1차, 2차 산업혁명 이후에는 반등 효과가 효율성 효과보다 크게 나타났고, 3차 산업혁명 이후에는 국제무역 시장이 확장되면서 환경오염물질 배출량이 급격하게 증가
    ㅇ 데이터 응용기술 확산이 산업 전반의 생산성 증가를 야기하거나 시장규모를 급속히 확대할 경우 1~3차 산업혁명과 같이 환경오염물질 배출량이 증가할 위험 존재
    ㅇ 데이터 응용기술 확산이 활발하던 2010년대에 산업 전반의 생산성 증진이 부진하고 국제무역량 증가가 정체상태였기 때문에, 3가지 효과 중 어떤 효과가 가장 클지는 아직 확인되지 않음
    3. 데이터 응용기술 활용현황: 산업
    데이터 응용기술의 확산에 따라 ‘소비자 가치 극대화 시장’이라는 새로운 시장이 창출
    ㅇ 데이터 응용기술은 실시간으로 변동하는 소비자 선호를 생산 및 유통 과정에 반영할 수 있는 도구를 제공하여 ‘소비자 가치 극대화 시장’이라는 새로운 시장을 창출
    ㅇ ‘소비자 가치 극대화 시장’: 소비 단계에서 소비자가 제품으로부터 얻는 ‘가치(value)’를 극대화하는 서비스를 제공하는 시장
    - 제조업: 개인 맞춤형 생산, 스마트 제품
    - 서비스업: 소비자-공급자 정보 연계, 소유하지 않은 재화 소비(servitization)

    제조업에서는 데이터 응용기술을 공정효율화 및 소비자가치 극대화 생산에 활용 중
    ㅇ 공정효율화: 생산-유통과정에서 수집한 정보를 활용하여 생산 공정을 효율화하는 스마트 공장 도입
    ㅇ 소비자 수요 정보를 제품의 생산에 반영하는 개인 맞춤형 생산, 소비자 사용 정보를 제품 판매 후 운용 방식에 반영하는 스마트 제품 생산 활성화
    - 개인 맞춤형 생산: 스마트 공장/소비자-생산자 직접 연계(Amazon Third Party)
    - 스마트 제품 생산: 제품 구입 이후 소비자의 사용 정보를 반영하여 제품 운용 방식을 조정하는 서비스를 제공(스마트 전구, 스마트 폰)

    서비스업에서는 데이터 응용기술을 활용한 ‘소비자 가치 극대화’ 시장이 창출됨
    ㅇ 소유하지 않은 내구재를 소비하는 단기임대 및 구독(subscription) 서비스 시장 창출
    - 차량 단기임대(SOCAR), 클라우드 서비스(Amazon Web Service, Google Cloud Service)
    ㅇ [교통] 소비자 수요에 적합한 교통수단/교통수단 조합을 실시간으로 도출하여 사용권을 제공하는 새로운 교통서비스 산업 창출
    - 카카오 택시, 승차공유(Uber), 통합교통서비스(Whim: 다중 교통수단 결합서비스)
    데이터 응용기술 확산에 따라 소비자 가치 극대화 시장이 확대될 전망이지만, 기업의 변화 및 산업구조 개편이 선결조건
    ㅇ 생산 공정 효율화는 자동화 및 로봇 기술의 발전이 부진하여 진행이 더딜 것으로 전망
    - 실시간 정보를 반영하는 자동화 설비는 아직 실현되지 않은 상황
    · 예) 4세대 이상 자율주행자동차는 아직 개발단계
    ㅇ 기업의 생산양식, 기업조직, 기업문화가 소비자 가치 극대화 시장에 적합하게 변화하여야 소비자 가치 극대화 시장 확대가 가능
    - 생산양식: 개인 맞춤형 생산에 적합한 유연한(agile) 생산방식
    - 기업조직: 다양한 실험이 자유로운 분권형 기업조직
    ㆍ 소비자 정보 파악을 위해서는 다양한 실험이 필수적
    - 기업문화: 데이터를 중시하는 기업문화
    ㅇ 데이터 응용기술 역량이 있는 창업기업 위주로의 산업구조 개편 필요
    - 데이터 응용기술은 데이터 응용기술 역량을 보유한 기업이 다른 산업에 진출하는 방식으로 주로 확산
    ㆍ 애플사는 앱스토어(appstore)를 이용하여 애플리케이션 유통 시장에 진출
    - 데이터 응용기술 활용 유인에는 강하고 비용 부담은 적은 창업기업의 역할이 중요
    ㆍ 기존 기업은 대량생산 중심 생산양식, 수직적 기업조직, 절차중심 기업문화에 익숙하여 데이터 응용기술 활용에 적합하도록 변환하는 비용이 큼

    4. 데이터 응용기술 활용현황: 정책
    증거기반 행정 원칙이 자리 잡고 개인정보보호 규제가 완화되었으며, 공공기관 정보공개가 활발하게 이루어져 데이터 응용기술 활용을 위한 기본적 제도가 정비
    ㅇ 통계기반정책평가제도(2007년) 도입으로 정책 전 분야에 증거기반 행정원칙 적용 가능
    ㅇ 2020년 개인정보보호법이 개정되어 가명정보 사용이 허용됨
    ㅇ 2012년 이후 공공기관 정보공개 건수 및 공개율이 급증하는 등 공공데이터 공급이 활발하게 이루어짐
    - 공개 건수: 28만 9,000여 건(2010년) → 63만 9,000여 건(2018년)
    - 공개율: 89.7%(2010년) → 96.1%(2013년) → 95.1%(2018년)

    현재 데이터 응용기술은 단기예측, 정책대상 선별, 가상 정책실험(micro- simulation)의 도구로 정책에 사용
    ㅇ 단기예측: New York Federal Reserve bank의 GDP Nowcasting
    - 경제현황 관련 정보를 실시간으로 업데이트하여 GDP 단기 예측치 생산
    ㅇ 정책대상 선별: ‘복지 사각지대 발굴관리 시스템’
    - 데이터 분석으로 복지 사각지대에 처할 위험이 있는 가구를 사전 선별하고 직접 방문하여 확인
    ㅇ 가상 정책실험: 정책 관련 상황을 가상으로 재현하여 정책실험 도구로 활용

    데이터 분석결과의 인과관계 규명이 어려워 이를 정책증거로 사용하는 것은 제한적이나, 의사결정의 효율성 제고를 보조하는 정보 생산에 데이터 응용기술 활용 가능
    ㅇ 데이터 응용기술로 도출한 결과는 입증의 책임(burden of proof)을 보장하기 어려워 정책 의사결정 시 핵심 자료로 활용하기는 어려움
    - 정책 의사결정 시 사전적 법령심사가 주를 이루어, 이를 뒷받침하기 위해서는 입증의 책임을 감당할 수 있는 ‘증거’ 역할을 하는 정보가 필요
    ㅇ 예측, 정책실험, 정책대상 선별 등 의사결정 효율성 제고에 ‘참고’가 되는 정보생산에 충분히 활용 가능

    5. 데이터 응용기술과 환경문제: 전망
    데이터 응용기술 확산으로 소비자 가치 극대화 시장이 확대됨에 따라 환경오염물질 배출량이 증가할 전망
    ㅇ 자동화(automation) 기술의 진보가 늦어져 효율성 효과 및 반등 효과가 가까운 미래에 발현할 가능성은 낮음
    ㅇ 소비자 가치 극대화 시장이 새롭게 확대되면서 환경오염물질 배출량이 증대할 위험 존재
    - 소유 없는 소비가 확대되면서 기존 내구재 사용 빈도가 증가하고, 내구재 구입 시의 비용부담이 낮아져 신규 소비자가 유입될 가능성이 높음
    - 데이터 응용기술을 활용하여 소비자의 비용을 절감하는 서비스를 제공할 시 추가지출 여력이 발생하여 타 상품의 소비가 증가하는 소득효과(income effect) 발생

    산업구조의 경직성 및 대기업 위주의 기업 생태계로 인해 데이터 응용기술의 확산 자체는 제한적이고 점진적일 전망
    ㅇ 대기업은 산업 간 경쟁보다 산업 내 경쟁에 집중하고 있어 대기업 주도 산업개편을 기대하기는 어려움
    - 2000년 이후 산업구조 변화는 경직적이고, 산업 내 집중도는 심화(이한득, 2016)
    ㅇ 정보통신기술 기반 산업구조를 주도할 역량이 있는 중견기업 비중이 낮은 상태로 기업 생태계가 유지되고 있어 중견기업 주도 산업개편 또한 기대하기 어려움
    - 대기업은 투자 여력은 있으나 유인이 부재하고, 중소기업은 투자 여력이 부족
    - 대기업 중심의 자원 집중이 2006년부터 2018년 까지 유지됨: 규모 상위 0.02% 사업체가 고용의 7.2%를 차지(2018년)
    ㅇ 창업기업의 성장이 부진하여 창업기업 주도 산업개편을 기대하기 어려움
    - 창업기업은 업력이 증가할수록 영업이익률 및 순이익률이 낮아지는 경향을 보임
    - 업력 7년 이하 창업기업(2016년)의 52.3%는 도매·소매업, 음식·숙박업 사업체이며, 출판·영상·방송통신·정보서비스업 사업체는 1.1%에 불과

    데이터 응용기술이 확산되면 소비자 가치 극대화 시장이 확대되어 소규모 사업장 배출량 및 소비단계 배출량 비중이 증가할 전망
    ㅇ 개인 맞춤형 생산이 증가하면서 소규모 사업장 비중이 상승
    - 유연한 생산에는 소규모 사업장이 유리: 1979년 GM 미국 고용 61만 8,365명 vs. 2019년 Apple 미국 고용 9만 명
    ㅇ 소유하지 않는 소비가 증가하면서 내구재 소비 단계의 배출량이 증가
    - 소유하지 않고 사용하는 사용자 수가 증가: 기존 내구재 사용 빈도 증가
    - 배출원과 사용자가 분리되는 현상 발생: 배출원(서비스공급자) ≠ 사용자(가계, 기업, 개인)

    인과관계 증명의 한계로 인해 데이터 응용기술은 환경정책 수립 시 ‘참고자료’ 생산 용도로 활용될 전망
    ㅇ 사전 법령심사 중심 정책운용에서 데이터 응용기술을 참고자료 생산에 사용 가능

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