4차위, 데이터 이동권 본격 물꼬…데이터 가치 산정ㆍ표준 마련은 숙제로

마이데이터 등 데이터 이동이 활발해질 것으로 전망되는 가운데, 데이터 가치 산정과 표준을 마련해야 한다는 과제가 주어졌다.

4차산업혁명위원회는 11일 제23차 전체회의를 개최했다. 이날 4차위는 김부겸 총리의 주재로 ‘마이데이터 발전 종합계획’, ‘데이터 플랫폼 활성화 방안’을 심의ㆍ의결하고 관계부처의 추진계획에 대해 살폈다.

(사진제공=4차산업혁명위원회)

올 하반기 금융ㆍ공공 분야의 마이데이터 사업이 본격 시동을 거는 만큼, 제도적ㆍ시스템적 선결 과제를 정비하겠다는 구상이다.

마이데이터 사업의 핵심은 개인정보 자기결정권이다. 정보주체가 원하면 언제든 필요한 서비스 쪽으로 데이터를 옮길 수 있도록 하는 권리다. 4차위는 개인정보보호법에 마이데이터 근거를 마련했고, 특수성이 인정되는 경우에만 개별법에 명시하는 등 법적 근거를 갖출 예정이다. 더불어 개인정보보호위원회와 각 부처가 협력해 마이데이터 거버넌스를 확립하겠다는 구상이다.

데이터를 간편하게 유통하기 위한 플랫폼 구상 또한 내놨다. 기존에는 시설(HWㆍSW) 구축 중심의 시스템이었다면, 참여자 수요에 맞게 대응하는 이용자 서비스 플랫폼으로 만들겠다는 것이다. 이를 위해 통합 데이터 지도를 제시, 누구나 쉽게 원하는 데이터를 검색할 수 있도록 할 예정이다. 더불어 간편하고 일관된 최적의 사용자환경(UI/UX)을 구축하기 위해 UI/UX 가이드라인 또한 갖춰나간다.

특히 데이터 활용 편의성을 제고하기 위한 방안으로 ‘디지털서비스 전문계약제도’가 꼽혔다. 기존 입찰을 받고 계약하는 조달 절차와 달리, 사전에 디지털서비스를 선정ㆍ등록하고 위원회를 열어 승인을 받으면 수요기관이 원하는 서비스를 바로 계약하는 방식이다. 기존 절차가 2~3달을 소요했다면, 2~3일 정도로 단축할 수 있다는 것이다.

더불어 4차위는 구체적 실행 계획으로 4대 추진전략과 12대 추진과제 또한 설정했다. △분야별 대표 데이터 플랫폼 확충 및 통합 연계 △데이터 거래ㆍ유통 기반 강화 △데이터 분석ㆍ활용 생태계 조성 △데이터 통합ㆍ관리 체계를 마련하고 국가 차원의 데이터 플랫폼 효율을 높일 예정이다.

▲16개 빅데이터 플랫폼의 주요 실적 (사진제공=과학기술정보통신부)

마이데이터 사업이 기대하는 데이터의 활발한 이동이 이뤄지려면 ‘호환’이 필수다. 이종사업 간 데이터를 주고받기 위해 데이터 표기방식 등 표준이 마련돼야 하기 때문. 현재 4차위가 파악하기로 2020년 기준 ‘메타데이터 표준화 플랫폼별 적용’ 과제를 완료한 기관 수는 전체 대비 12%에 불과하다. 업권별 표준화 진척 정도가 상이하고 데이터 표준화를 위한 기준 마련이 난해한 탓이다.

이종림 4차위 마이데이터팀 팀장은 “메타데이터 표준화를 플랫폼별로 반영해야 하는데, 표준을 어떻게 만들지에 대한 작업이 선행돼야 한다”라며 “현재 과학기술정보통신부, 행정안전부, 한국지능정보사회진흥원(NIA)에서 추진 중이고, 기준안 마련되면 이후 적용하는 과정이 있어 진도가 좀 늦는 형태”라고 설명했다.

이어 “(표준화를 위한 인력의 경우) 소프트웨어ㆍ데이터를 활용하는 인력인 만큼 재직자를 대상으로 하는 재교육 프로그램, 이노베이션 아카데미 등을 통해 인력 양성을 확대 중”이라며 “최대한 부족함 없이 뒷받침하고 있다”라고 덧붙였다.

데이터가 4차 산업혁명의 원유로 여겨지는 만큼, 데이터를 타 기관ㆍ업체에 이동하지 않으려는 정보제공자를 유인할 인센티브 마련도 요구된다.

실제 신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률 제22조의9(본인신용정보관리회사의 행위규칙) 6항에 따르면 ‘신용정보제공ㆍ이용자 등은 제33조의2제4항에 따라 개인신용정보를 정기적으로 전송할 경우 필요한 범위에서 최소한의 비용을 본인 신용정보관리회사가 부담하도록 할 수 있다’라고 규정하고 있다.

수수료 등을 통해 정보제공자가 적극적으로 데이터를 이동할 수 있는 유인이 필요하다는 것이다.

김태훈 4차위 민간위원은 “금융 분야에서 관련 내용을 실시해보고, 그 성과를 측정해보면서 산업이 활성화될 수 있는 수준으로 다져나갈 예정”이라고 설명했다.

4차위가 국가 데이터 컨트롤타워로 자리매김한 만큼, 선도적으로 데이터 가치 산정에 대한 고민 또한 필요하다는 지적이 이어졌다. 데이터 보정에 얼마의 노력이 들어갔는지, 데이터 획득 과정은 어땠는지, 수요자가 얼마나 가치를 매기는지, 경쟁자가 존재하는지에 따라 데이터의 가치가 널뛴다는 것.

송경희 과기정통부 인공지능기반정책관은 “여러 요소에 대해 데이터산업진흥원에서 데이터 가치 산정 시 고려할 수 있는 가이드라인을 제공 중”이라며 “보다 정밀하게 요인을 제시하는 방안을 고려 중이고, 보다 잘 만들어나갈 수 있게 가치산정 모델을 연구해 제시할 계획”이라고 말했다.