본 보고서는 여러 부문으로 이루어진 시리즈 중 두 번째 보고서임
코로나 19와 세계적인 팬데믹 대응으로 인해 온갖 종류의 트렌드들이 가속화되고 있다. 예를 들면, 농촌지역의 필수적인 도구였던 원격의료는 모든 곳의 주류 헬스케어 대안이 되었다. 온라인 화상회의와 웨비나는 기업, 교육, 가정, 재미를 위해 일상적으로 하는 일이 되었다.
가장 중요하고, 복잡하며, 파급효과가 큰 트렌드 중 하나는 데이터 공유, 특히 사물인터넷 데이터의 부상이다. B2C 기업 중 마케팅 기업과 기술 기업들은 변화하는 고객 니즈 및 행동을 더 잘 구분해서 다루기 위해 오랫동안 데이터를 공유해왔다. B2B에서는 제조업 및 기술 기업들이 데이터 공유를 위한 협업을 통해 새로운 플랫폼 기반 비즈니스 모델 및 서비스를 창출한다.
이제 전세계 국가들은 신종 코로나바이러스를 추적하고 확진자를 접촉한 사람들을 추적하기 위해 핸드폰 위치 데이터, 신용카드 정보, CCTV 영상, 판매시점 데이터, 보건 데이터 등 각기 다른 데이터셋트들을 함께 연결하고 있다. 사회적 거리두기 요건 완화와 이를 위해 필요한 진단, 추적, 격리, 치료가 기대됨에 따라, 기술적 솔루션은 정상화를 위한 과정에 있어 핵심적 도구가 되고 있다. 데이터 통합 및 공유는 그러한 도구들이 원활하게 작용할 수 있게 하는 윤활유 역할을 한다.
본 시리즈의 첫 번째 보고서에서 우리는 데이터 공유를 위한 법적, 윤리적, 경제적 전제사항들을 살펴본 바 있다. 본 보고서에서는 스마트 시티에 대한 우리의 연구 결과를 이용하여, 데이터 통합 및 공유를 통해 일반적으로 기업과 사회에 창출되는 기회와 리스크를 고찰한다.
데이터 공유 및 통합의 혜택
데이터 통합은 자동차, 스마트폰, 제조공장, 상점, 가정 등 수많은 곳에서 이루어지고 있다. 이 중 가장 큰 것 중 하나는 도시이다. 실제로, 스마트시티를 가능하게 만드는 것은 막대한 양의 통합 데이터 공유이다.
데이터는 데이터 엔티티(사람, 자동차, 가정, 또는 도시 등)를 중심으로 조합 또는 취합되므로 데이터 공유의 혜택을 받을 수 있는 잠재적 고가치 활용 케이스들을 파악할 수 있다.(상자글 “데이터 공유 관련용어 정의” 참조).”) 코로나 19의 시급성으로 인해 이러한 혁신은 특히 바이러스 확산 억제 노력을 가속화하고 있다.
예를 들어, 싱가포르는 사전동의 방식인 옵트인(opt-in) 블루투스 토큰 솔루션을 실시했다. 이용자의 스마트 기기는 하루 동안 다른 사람들과의 모든 접촉을 추적하고 이용자는 접촉자 중 누구라도 확진될 경우 통지를 받게 된다. 구글과 애플은 안드로이드와 iOS 기기용으로 이와 유사한 솔루션을 개발 중이다. 보다 포괄적인 대응책으로서, 한국은 핸드폰 위치 데이터, 신용카드 거래 데이터, CCTV 영상, 헬스케어 데이터를 취합하여 코로나 환자 추적 및 사회적 거리두기 시행에 활용한다.
위기는 보상, 위험, 결정(결정된 사항과 결정되지 못한 사항)의 영향 등 많은 것들을 확대시키는 경향이 있다. 코로나 19로 인해 데이터 공유 및 통합의 혜택과 리스크 둘 다 부각되고 있다. 다음은 세 가지 주요 혜택이다.
데이터 공유는 혁신을 촉진할 수 있다. 우리는 농업, 자동차 제조, 상업용 트럭 운송 등 여러 산업에 종사하는 기업들이 어떻게 데이터 공유 플랫폼을 개발하여 새로운 서비스를 제공하고 제3자 개발자들이 공유 데이터를 이용해 추가 서비스를 개발할 수 있도록 했는지에 대해 보고서를 작성한 바 있다. 세계 각국 정부들은 투명성 촉진뿐 아니라 혁신적 솔루션 유치를 위해 코로나 19 데이터를 공개하고 있다. 우리가 세계적으로 검토했던 30개 스마트 시티 중 대부분은 일정 형태의 오픈 데이터 플랫폼을 가지고 있었으며, 65%는 공공의 문제에 대한 솔루션을 찾기 위해 해커톤을 주최했다. (향후의 보고서에서 스마트 시티가 어떻게 데이터를 활용해 혁신을 촉진하는지 살펴볼 예정이다.)
데이터 공유 관련용어 정의
사람, 장소, 기술 디바이스는 모두 데이터의 생성, 데이터 공유의 촉진을 통해 데이터가 새롭고 혁신적으로 활용될 수 있도록 하는 역할을 한다. 다음은 이러한 프로세스 내 다양한 참여자들의 역할에 대한 우리의 생각이다.
데이터 엔티티. 데이터의 생성자이자 최종 사용자이다. 예로는 사람, 건물, 농장, 공장 등이 있다.
플랫폼. 스마트 기기와 이용자를 연결하여 데이터 공유를 가능케 하는 데이터 소스들의 묶음이다. 플랫폼은 산업 또는 데이터 엔티티에 초점을 맞출 수 있다. 지금까지 많은 플랫폼들이 산업에 초점을 맞추어왔고 산업 컨소시엄 내의 협업을 통해 부상했다. 예로는 슈나이더 일렉트릭 에코스트럭슈어, 스트라바, 스포티파이, 우버, 이베이, HERE 등이 있다.
슈퍼 플랫폼. 여러 개의 소형 플랫폼들을 하나의 완전히 통합된 서비스로 통합하는 동시에 이용자 데이터를 포착하는 거대 플랫폼이다. Apple의 iOS 및 구글의 안드로이드 운영시스템, 알리바바, 텐센트, 페이스북, 아마존 알렉사는 주요한 B2C 사례이다. B2B 수퍼플랫폼으로는 아마존 웹 서비스 및 마이크로소프트 아쥐르 등의 기술기업 “하이퍼스케일러(hyperscaler)”에 의해 운영되는 슈퍼플랫폼이 포함된다. 산업별 예로는 지멘스의 마인드스피어 및 허니웰의 포지(Forge) 등이 있다. 플랫폼과 슈퍼플랫폼의 경계선은 분명치 않을 때가 많으나 개방성의 정도와 참여 파트너 및 산업의 수로 구분할 수 있다.
데이터 애플리케이션 마켓플레이스. 가능한 데이터 및 애플리케이션 공유 모델 중 하나이며, 데이터와 개발자가 만나 흥미로울 뿐 아니라 종종 상업적으로도 성공가능성이 있는 활용 케이스들을 개발하는 곳이다. 그러한 예로는 아이폰 및 안드로이드의 앱스토어, 스마트시티 오픈 데이터 플랫폼 및 앱 개발 공간, 산업별 마켓플레이스 등이 있다. 마켓플레이스들은 하나 이상의 플랫폼들과 상호교차될 수 있다.
이러한 종류의 혁신적인 협업은 팬데믹을 통해 가속화되었다. 에스토니아, 인도, 네덜란드 정부는 국민들에게 “Hack the Crisis” 해커톤 프로젝트를 장려한 많은 국가들 중 하나이다. 월스트리트 저널에 따르면, 천 명 이상의 사람들이 에스토니아 정부가 주최한 원격 헤커톤에 참여했으며, 존스홉킨스 헤커톤에서는 마트의 트래픽을 추적하는 위치기반 모바일 앱과 메시징 플랫폼의 오정보를 태깅하는 도구 등의 아이디어가 나오기도 했다. 자원이 필요한 곳과 미래의 잠재적 발병이 일어날 수 있는 곳에 대한 파악에 도움이 되는 십여 개의 데이터 시각화 기법이 쏟아져 나오기도 했다.
통합된 데이터로 통찰력이 도출될 수 있다. 접촉자 데이터는 그 자체만으로도 코로나19 확산을 추적하는 데 유용할 수 있다. 공공 보건 전문가들은 접촉자 데이터와 보건 데이터를 종합함으로써 질병의 진전상황에 대한 새로운 정보를 얻는 동시에 접촉자 추적을 더 효과적으로 만들 수 있다. 커넥티드 체온계 제조업체인 킨사(Kinsa)의 체온 측정 테스트는 체온과 위치 데이터를 제공하며, 잠재적인 코로나 19 확산지의 주요한 지표인 체온감지 활용에 있어 중요한 역할을 하고 있다. 스마트폰은 접촉자 및 위기 데이터를 제공할 수 있으나 사용자가 전화기를 집에 두고 나왔을 경우에 자동차 텔레메틱스 데이터, CCTV, 판매시점 데이터가 이를 대체할 수 있다. 우리가 검토한 70개 이상의 스마트시티 애플리케이션 중 절반에 가까운 애플리케이션들이 다양한 소스들 전반에 걸친 데이터 통합을 수반한다.(향후의 보고서에서 다양한 데이터 공유 및 통합 모델들을 살펴볼 예정이다).
코로나19 외에도, 데이터를 직접 제공하거나 데이터를 통해 통찰력을 얻기 위해 데이터를 정화, 통합, 가공하는 데이터 기업들의 복잡한 생태계가 존재한다. 예를 들면, HIS 마킷(Markit)은 다양한 소스들로부터 공적 및 사적 데이터 모두를 수집하며 이를 통해 데이터 상품 및 예측을 내놓는다.
데이터는 궁극적으로 원래의 애플리케이션과 매우 다른 용도를 찾을 수 있다. 스마트폰제조업체들이 블루투스 기술과 와이파이 위치추적 기술을 채택했을 당시에는 팬데믹 상황을 염두에 두지 않았을 것이다. 그러나, 현재 많은 국가의 공중보건 당국이 추천하고 있는 이러한 도구들의 용도는 바로 코로나 대응이다. 또한, 우리의 스마트시티 애플리케이션에 대한 연구에 따르면, 사물인터넷과 기타 데이터의 통합은 수많은 혁신적인 애플리케이션들을 가능케 한다.
흥미로운 예 중 하나는 스마트 흡입기 데이터를 이용하여 켄터키 시티의 공해 수준을 측정하는 에어 루이즈빌(AIR Louisville) 프로젝트이다. 또 다른 예로는, 십여 년 전 원래는 선박충돌 방지를 위해 GPS 정보를 활용하여 개발되었던 해양 산업의 자동식별시스템(Automatic Identification System)이 있다. 이는 현재 다른 여러 용도들 중에서도 선대 관리, 수색 및 구조, 상품 추적, 자산 보호, 보험 인수심사, 해양 안전에 이용되고 있다. (향후의 보고서에서 사물인터넷 데이터의 대안적 활용 방안을 고찰할 예정이다.)
리스크와 도전과제도 분명 존재한다
코로나19 위기를 통해 사물인터넷 데이터 공유와 관련된 몇 가지 리스크와 도전과제들도 부각되고 있다.
데이터가 궁극적으로 어떻게 이용되는지를 통제하는 것이 어려울 수 있다. 접촉자 추적은 코로나바이러스의 확산을 억제하는 데 도움이 될 수 있다. 사실, 이는 백신이 개발될 때까지는 우리가 가지고 있는 최상의 도구일 수도 있다. 그러나, 복잡하고 심층적인 생태계들이 존재하고 있어, 예를 들면 텔레매틱스 데이터 시장에서는 네비게이션 기기의 위치 데이터가 여러 개의 엔티티를 통해 원래의 데이터 생성자 및 소유자(스마트폰 이용자 등)가 전혀 고려한 적 없는 기업의 손에 넘어갈 수도 있다. 이러한 엔티티들은 데이터 소유자가 전혀 의도한 바 없는 마케팅, 트래픽 분석, 보험 최적화, 인프라 모니터링 등의 목적에 데이터를 이용한다. 이러한 데이터의 이용이 반드시 악의적인 것은 아니겠지만, 이는 데이터가 원래 수집된 목적과 거리가 멀 뿐만 아니라 데이터 소유자가 데이터 수집에 동의했을 때 생각했던 목적도 거리가 멀다.
데이터 통합은 완전한 데이터 익명화를 어렵게 만들 수 있다. 철저한 입증을 통해 위치 데이터는 익명화하기 어렵다는 것이 밝혀졌다. 매일(정상시) 집에서 직장 사이의 똑같은 길을 출퇴근하는 사람이 몇 명일지 생각해보라. 답은 단 한 명이다. “익명” 데이터는 추가적 데이터 셋트들과 함께 연결되기 때문에 신분과 개인정보를 보호하는 것은 훨씬 더 어려워진다.
데이터 공유를 꺼리는 경향은 중요한 도전과제들에 대한 혁신적인 솔루션의 개발을 저해할 것이다. 단일 산업 내 또는 여러 산업에 걸친 상당한 수의 고가치 활용 케이스들은 네트워크 효과의 혜택을 본다 – 네트워크 효과는 네트워크의 구성원이 추가될 때마다 또는 네트워크의 두 명의 구성원에 의해 상호보완적 가치가 창출될 때마다 네트워크의 전체 가치가 증가하는 현상이다. 네트워크 효과는 효과적인 접촉자 추적 시스템의 근간이 되며, 아무도 추적에 동의(또는 의무적으로)하지 않을 경우에는 소용이 없을 것이다. 이와 비슷하게, 점점 더 많은 농부들이 정밀 농업 플랫폼에 데이터를 제공함에 따라 플랫폼은 이용자와 앱 개발자 모두에게 더 많은 가치를 창출한다. 네트워크 효과가 자리를 잡기 위해서는 이용자들이 자신이 얻을 수 있는 가치가 리스크나 단점보다 크다고 믿어야 한다. 데이터 통제에 대한 불확실성과 소비자 및 기업 관리자들의 데이터 남용은 네트워크 효과의 성장을 저해할 수 있다.
향후 대책은 무엇인가?
코로나 19의 직접적인 맥락에서 보면, 기업과 각국 정부는 기술적 역량과 이와 관련된 개인정보보호 리스크 사이의 효과적인 균형을 찾아 접촉자 추적이 사회 및 경제 정상화의 가속화에 도움이 될 수 있도록 만들 필요가 있다.
위기 이후를 전망해보면, 기업이 새로운 데이터의 활용과, 데이터 공유를 통해 가치를 창출하는 새로운 모델을 발명하기 위해서는 앞서 설명한 개인정보보호부터 보안에 이르는 우려사항들을 반드시 해결해야 할 것이다. 그러한 솔루션은 부분적으로는 개인정보이용의 허용, 검증, 추적을 다루는 새로운 기술에 있을 수 있다. 이는 의미적 메타데이터 표준, 분산원장 기술, 데이터 스트리밍 보안, 또는 데이터 신디케이션 모델의 형태로 나타날 수 있다.
또한, 우리는 데이터, 활용케이스, 애플리케이션을 위한 새로운 애플리케이션마켓플레이스를 만들기 위해 기존 플랫폼들 전반에 걸쳐(단일 산업을 위한 것이든 여러 산업들을 위한 것이든 상관없이) 데이터를 통합하는 새로운 협업 모델을 예상해볼 수도 있다. 스마트 시티 데이터 통합 플랫폼은 가장 중요한 사례이다. 이러한 공유 모델과 기술 솔루션은 새로운 거버넌스 및 법적 프레임워크로 보완될 필요가 있을 것이다.
팬데믹이 글로벌 경제를 마비시키기 전에도 이러한 발전과 기타의 발전들은 진행되고 있었다. 코로나 이후의 기업활동 중단으로 인해 솔루션의 탐색에 더욱 박차가 가해졌다. 데이터와 데이터 공유는 그러한 노력의 최전선에 있다. 사물 인터넷 역량과 데이터 공유의 역할이 코로나 19 기간 동안과 그 이후까지 확장됨에 따라, 우리 모두는 이에 필요한 이해와 규칙을 갖추도록 해야 할 것이다.
