한국 데이터거래소 제안 - ifs.or.kr · of LOD Linked Open Data (LOD) Tim Berners-Lee 4대 원칙에 의한 LOD (Linking Open Data) 프로젝트 제안 (2006) 많은 국가와

발표자: 한국데이터 거래 연구회

이영환교수

건국대학교 국제학부/기술경영/금융IT

이 발표자료는 한국데이터 거래 연구회의 자산입니다. 본 연구회의 허락 없이 임의 복사나 배포를 금합니다.

한국 글로벌 데이터거래소 제안

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한국데이터거래연구회

목차 1. 데이터 거래의 필요성: 이론적 관점

2. 거래 데이터의 실례(實例): 현실적 관점

3. 데이터 거래 장터의 종류

4. 한국 글로벌 데이터 거래소 (안)

5. 결론

별첨

거래소와 청산소 개념 소개

빅데이터 그리고 IoT




이영환 약력

현 데이터 거래 연구회 회장

현 한국데이터 사이언스학회 부회장

현 한국 금융ICT융합 학회 사무총장

현 건국대학교 교수 (국제학부/기술경영/금융IT)

현 국가지식DB 포럼 운영위원 및 기술지원분과 분과장

현 시민일보 <이영환 칼럼> 칼럼니스트

현 공공데이터제공분쟁조정위원회 조정위원

현 국가 오픈데이터 포럼 운영위원

현 시민의 코딩 대표

전 Innosys / iBox Telecom 대표 이사 (1989 - 2007)




웹 3.0: 링크드 오픈 데이터 (LOD)

사물인터넷

빅데이터

1. 데이터 거래의 필요성: 이론적 관점

필연적 트렌드로서 데이터 거래의 필요성




1. Use URIs as names for things

2. Use HTTP URIs

3. When someone looks up a URI, provide useful information

4. Include links to other URIs

4 Principles of LOD

Linked Open Data (LOD)

Tim Berners-Lee 4대 원칙에 의한 LOD (Linking Open Data) 프로젝트 제안 (2006)

많은 국가와 단체 폭발적 호응

Wikipedia DBpedia (www.dbpedia.org)

Bio2RDF 프로젝트 생물, 유전자, 의학 등 27개 분야 23억 데이터 세트 개방 (Bio2RDF.org) (2008.10)

BBC(www.bbc.org) LOD 프로젝트 참여

US Data.gov 50억 데이터 트리플 개방

US 의회 도서실 참여 (http://id.loc.gov/authorities/sh85042531#concept)

NY Times ( data.nytimes.com) 150년 간의 출판물 개방 (2009.10)

US 백악관 참여 (2009.11)

한국은 KIAST, NIA 등이 참여 중

http://www.dbpedia.org/

http://www.bbc.org/







LOD의 장단점

장점

적용성

확장성

유연성

비중심성(Decentralized)

참여성

포괄성

무료

단점

정의 불명확

일관성 부족

학습 및 활용 어려움

브라우저, 추론기 작성 어려움

무료

불완전, 일관성 없는 RDFs, OWLs 처리 문제

유지 보수 관리 불가능

“Garbage in, Garbage out” 초래

결과적으로 저조한 활용…




LOD2

LOD2 : LOD의 문제점에 대한 기술적 접근

링크데이터 관리

내실화(enrichment) 및 품질 향상 방안 마련

사용가능한 툴 개발 – 총 14개

저장 및 쿼리(Storage and Querying)

매뉴얼 개작 및 저작(Manual revision and authoring)

상호연결 및 융합(Interlinking and fusing)

분류 및 내실화(Classification and enrichment)

…




사물인터넷 (…그리고 빅데이터)

가트너 예측1 (2020년까지)

사물인터넷 기기: 260억대

IoT 제품 및 서비스 공급업체 매출: 3천억불

경제적 부가 가치: 1조 9천억불

국내 시장2

2013년 2초 2800억원규모 2020년 22조 8천억원

국내 서비스

SKT: 스마트팜

KT: 스마트홈

LG U+: 차량관제시스템 출처: 1. IT World 2013.12.16일 http://bit.ly/1lH3yQX

2. 주대영, 김종기. “초연결시대 사물인터넷(IoT)의 창조적 융합 활성화 방안” KIET 산업연구원. 2014. 1.

http://bit.ly/1lH3yQX




Petabytes allow us to say: "Correlation is

enough." We can stop looking for models.

크리스 앤더슨의 “이론의 종말”

빅데이터 극단주의




빅데이터 극단주의의 시사점

가진자(The haves)와 없는자(The have-nots)의 분리

마케팅에서의 예

4Ps: Price, product, place, promotion

STP: Segmentation, targeting, and positioning




Q: 우리의 대응은 어떻게 해야 할까요?

A: 비즈니스적 접근 필요!




2. 거래 데이터의 실례(實例): 현실적 관점




개인 정보 유출 사태

답: 수요에 따른 매매 시장 미(未)존재 때문

질문: 개인 정보 유출 사고가 발생하는 이유는?




해외의 개인 정보 판매 사례

네덜랜드 학생이 자신의 개인정보 판매로 벌어들인 돈은 350 유로!

출처 : http://bit.ly/1m5djw3




국내 사례: 도로 이정표 사용

모(某) 내비게이션 업체의 경우

내비게이션 모바일 앱 시장을 선점한 사업자

현재 수작업을 통해 작성하고 있는 이정표 데이터 국토부 웹서비스 형태로 무료로 제공 중.

국토부는 지방자치체에서 작성한 도로이정표를 공개할 권한이 없다는 이유로 자료 공개 거부.

내비게이션 업체는 공공데이터 분쟁 조정 위원회에 조정 신청 – 현재 심의 중.

국내 250여개 지자체

세계의 지자체는?




The new data market model is still being evolved and

accepted by the business community, but I predict over the

next few years it will become the de facto standard

for accessing and managing data.

데이터 마켓: 데이터 경제의 출현




3. 데이터 거래 장터의 종류




데이터 마켓의 종류 마트 형태

맞춤 양복점 형

Data.com

Infochimps.com

Kaggle.com

철물점 형

MS Azure Data Marketplace

EBS 클립뱅크

식료품상점 형

DataMarket.com

DB 스토어(DBStore.or.kr)

유통 센터 형태

데이터 리소스 뱅크

거래소 형태

한국 글로벌 데이터 거래소




마이크로소프트 Azure Data Marketplace




Data.com




Infochimps.com




DataMarket.com




Data Market: Kaggle.com




DB 스토어 (DBStore.or.kr)




National Digital Resource Bank (NDRB)




4. 한국 데이터 거래소 (안)




한국 글로벌 데이터 거래소

데이터 거래의 활성화를 위한 품질 표준 및 품질 보증

공공적 안전과 개인의 프라이버시가 완벽히 차단된 데이터 거래

개인의 사용처 추적 권리 보장

데이터 사용의 인식 개선 및 활용도 제고

신개념 산업을 창조함으로써 고용창출 등의 촉매제 공급




Data for Trading Credit Card Usage Records

Telecom Call Detailed Records (CDR)

Personal Health Records (PHR)

Stock Markets and Commodity Markets

Geocode and Addresses

Yellow page data

Credit Reports (D&B, Equifax, Experian and TransUnion)

Social Media Data

Twitter Tweets

Facebook Data

RDF Triples, Ontology Licenses




한국 글로벌 데이터 거래소 비전

(가칭) 한국 글로벌

데이터 거래소

Azure.com

DataMarket.com

DBStore.or.kr

Data.com

Data.gov

공공데이터센터

포털

Data.gov.*

Infochimps.com

통신사

Telecoms

Financing Cos.

금융사

Telecoms

Financing Cos.

Kaggle.co

m

Portals

Flickr

YouTube

Portals

디지털 리소스 뱅크

한국 글로벌 데이터 거래소(Korea Global Data Exchange)를 통해서

전세계의 데이터 거래가 이루어지도록 한다.




데이터 거래소의 국가 경제 파급 효과

구분 기업수(개) 1yr(명) 2yr(명) 3yr(명) 계(명)

대기업 1,768 5,304 10,608 26,520 42,432

중견기업 3,436 4,123 8,246 20,616 32,986

합계 5,204 9,427 18,854 47,136 75,418

(중견기업수 : 중소기업청 ‘2013 중견기업 현황’, 2013. 12. 18; 대기업수 : 공정거래위원회 ‘상호출자제한기업집단 자료’ e-나라지표 대규모기업집단 지정현황,)

경제 효과 공공정보를 민간이 활용할 경우

1조 6천억에 이를 것으로 추정1

데이터 거래소 약 300억원 이상의 매출과 2017년까지 5조원의 경제적 효과 예상

고용효과 2017년까지 75,000개 신규 고용 창출

출처

1. 허필선 외 4인(2013). 공공정보 민간활용 시장 및 파급효과. Electronics and Telecommunications Trends, 28(4), 118-131.

(추후 검증 필요)




한국 글로벌 데이터 거래소 개념도

별첨-2 참조




4. 결론: 새로운 경제 창출




새로운 경제 창출

글로벌 리더로서 신개념 시장 창조경제 창출

효율적 시장친화적 데이터 거래

적법한 형태의 데이터 대량 거래

데이터 필터링을 통한 안전한 데이터 거래 방식 제공

과거에는 획득하기 어려웠던 새로운 가치 창출

창조경제 기본 원칙에 최적화된 비즈니스 모델

국가 경제 파급 효과

데이터 Aggregator, Cleanser, 데이터엔지니어 등 신개념 산업 창출 유도

데이터 산업에 의한 고용효과 극대화

공공데이터 사용 활성화

사물 인터넷 활용 비즈니스 유도

빅데이터 경제체제로 전환




별첨-1 거래소와 마트의 차이




Longtail in Applications

Bighead Applications

Longtail Applications

Po

pu

lari

ty

The Long Tail by Chris Anderson (Wired, Oct. 0́4) adopted to information domains

… …

…

…

Mobile Apps

iPhone Apps

Android Apps

SNS Apps

Facebook Apps

Twitter Apps

공공 데이터 앱

Medical Apps

공공 정보 활용 Apps

…




Longtail in Bigdata P

op

ula

rity

The Long Tail by Chris Anderson (Wired, Oct. 0́4) adopted to information domains

… …

…

…

비정형데이터

정형데이터

데이터거래소

데이터마트




별첨-2 한국데이터 거래소 개념도




별첨–3 청산소와 거래소 개념 설명




(payment)

청산 (clearing) 지급

실물 및 금융거래

결제 (Settlement) 최종결제

자금 또는 증권 차감 (비현금 또는 비현물 지급시)

현금, 비현금 지급수단,* 증권 이용 *계좌이체, 지급카드, 어음.수표 등

자금: 한국은행

증권: 한국예탁결제원

자금: 금융결제원

증권: 한국거래소(장내)

한국예탁결제원(장외)

지급결제서비스 제공기관

(은행, 우체국 등)

자료:한국은행

한국은행: 은행간 지급 결제




한국은행 : 은행간 지급 결제

자료:한국은행




한국거래소: 주식, 선물

자료 출처: 한국 거래소 웹싸이트




CME 선물 현물 청산

자료 출처: CME Group 웹싸이트




CME 선물 현물 청산

자료 출처: CME Group 웹싸이트




참고문헌 웹3.0 세상을 바꾸고 있다.

이영환

A Semantic Web Primer (Cooperative Information Systems series)

Grigoris Antoniou, Frank van Harmelen

Semantic Web for the Working Ontologist, Second Edition: Effective Modeling in RDFS and OWL

Dean Allemang, James Hendler

온톨로지: 인터넷 진화의 열쇠

노상규, 박진수

월드와이드웹

팀 버너스-리

큐레이션

스티븐 로젠바움 저, 이시은 역




Web sites

Problems of Linked Data

http://milicicvuk.com/blog/2011/07/26/problems-of-linked-data-14-identity/

LOD2

http://lod2.eu/Welcome.html

http://stack.lod2.eu/blog/

How to Define Web 3.0

http://howtosplitanatom.com/news/how-to-define-web-30-2/

SPARQL by Example

http://www.cambridgesemantics.com/semantic-university/sparql-by-example#(1)

Practical P-P-P-Problems with Linked Data

http://www.mkbergman.com/917/practical-p-p-p-problems-with-linked-data/

Linked-Data-Api

https://code.google.com/p/linked-data-api/



























http://www.cambridgesemantics.com/semantic-university/sparql-by-example(1)






























Documents

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