표제지
목차
연구개요 4
제1장 서론 25
제1절 연구 배경 및 목적 26
1. 연구 배경 26
2. 연구 목적 27
제2절 연구 범위 및 방법 28
1. 연구 범위 28
2. 연구 방법 29
3. 연구 수행절차 31
제3절 연구 기대효과 32
제2장 데이터기반행정 추진여건 및 환경 분석 33
제1절 데이터기반행정의 의의 34
1. 데이터의 정의 34
2. 데이터기반행정의 개념 37
3. 데이터기반행정과 기존의 데이터 관련 제도와의 관계 38
제2절 데이터기반행정 정책환경 분석 44
1. 데이터기반행정 정책환경 44
2. 데이터기반행정 관련 제도 현황 46
제3절 데이터 공동활용 관련 선행연구 분석 54
1. 데이터 연계의 개념 및 의의 54
2. 데이터 공동활용 개념 60
3. 데이터 공동활용 선행연구 62
제4절 소결 68
제3장 데이터 공동활용 사례 분석 72
제1절 사례 분석 방법 73
제2절 국내 사례 74
1. 경찰청, 112 신고데이터 기반 범죄 위험도 분석 75
2. 교육부ㆍ보건복지부 등, 신규 공동주택 초등돌봄시설 수요예측 79
3. 병무청, 병역면탈 의심자 포착 82
4. 서울특별시, 심야 전용 시내버스 '올빼미 버스' 85
제3절 해외 사례 88
1. 영국, ECHILD 데이터 세트 89
2. 스웨덴, 노동시장 장기통합 데이터(LISA) 91
3. 네덜란드, VIVET Programme 94
제4절 소결 98
제4장 데이터 현황조사 101
제1절 데이터 현황조사 수행 체계 102
1. 데이터 현황조사의 역할과 의미 102
2. 주요 원칙 103
3. 데이터 현황조사의 기본 방향 104
제2절 공공데이터 현황조사 107
1. 조사개요 107
2. 조사결과 109
제3절 보유 및 수요 데이터 전수조사 115
1. 조사개요 115
2. 조사결과 123
제4절 데이터 업무 활용 실태조사 134
1. 조사개요 134
2. 조사결과 138
제5절 조사결과 종합 및 활용 159
1. 조사결과 종합 159
2. 조사결과 활용 164
3. 조사결과 활용상의 유의점 196
제5장 데이터 공동활용 활성화 방안 마련 197
제1절 데이터 관리 및 공동활용 기반 마련 198
1. 제도적 측면 198
2. 기술적 측면 205
제2절 데이터 공동활용 활성화 216
1. 데이터 활용역량 강화 216
2. 데이터기반행정 활성화 문화 조성 227
3. 공동활용 제약 요소 발굴 및 개선사항 마련 228
제3절 소결 230
제6장 결론 및 제언 232
제1절 결론 233
제2절 정책 제언 238
참고문헌 241
ABSTRACT 245
[부록] 데이터 업무 활용 실태조사 조사표 247
판권기 257
〈표 1-1〉 대상적 범위 기준 28
〈표 2-1〉 「데이터기반행정법(제2조제1호)」 데이터 정의 34
〈표 2-2〉 「공공데이터법(제2조제1호)」 공공데이터 정의 35
〈표 2-3〉 「문화체육관광부 데이터 관리 규정」 빅데이터 정의 35
〈표 2-4〉 데이터와 공공데이터의 차이 비교 36
〈표 2-5〉 문화체육관광 분야 데이터 정의 36
〈표 2-6〉 데이터기반행정의 정의 37
〈표 2-7〉 데이터기반행정법과와 공공데이터법의 차이 비교 39
〈표 2-8〉 데이터기반행정과 증거기반 비교 41
〈표 2-9〉 데이터기반행정 관련 개념의 정의와 특징 42
〈표 2-10〉 주요국 데이터 전략 현황 44
〈표 2-11〉 데이터 3법의 개정 주요 내용 49
〈표 2-12〉 공공데이터 연계 관련 정부 주요 계획 50
〈표 2-13〉 데이터기반행정 활성화 위원회에 참여 기관 53
〈표 2-14〉 데이터 연계 개념 정의 관련 국내외 선행연구 55
〈표 2-15〉 데이터 공동활용 촉진 61
〈표 2-16〉 공공기관의 공동활용 데이터 등록 활성화 61
〈표 2-17〉 개인정보 비식별 가이드라인과의 차이점 63
〈표 2-18〉 신혼부부 신용DB 구축 시 사용한 주요 데이터 64
〈표 2-19〉 신혼부부 횡단분석 및 종단분석에 따른 주요 결과 65
〈표 2-20〉 데이터기반행정 관련 개념의 정의와 특징 69
〈표 2-21〉 연구 분석틀 설정 71
〈표 3-1〉 사례분석 방법 73
〈표 3-2〉 국내 데이터공동활용 주요 사례 74
〈표 3-3〉 공동주택 구조ㆍ환경 및 인구 관련 데이터 목록(1) 80
〈표 3-4〉 공동주택 구조ㆍ환경 및 인구 관련 데이터 목록(2) 80
〈표 3-5〉 입력변수 및 출력 예시 80
〈표 3-6〉 가계동향조사 가구유형별 맞벌이 비율 80
〈표 3-7〉 병역면탈 의심자 포착 관련 데이터 목록 83
〈표 3-8〉 해외 데이터공동활용 주요 사례 88
〈표 4-1〉 데이터 현황조사 수행 체계 106
〈표 4-2〉 조사 제외 대상 예시 107
〈표 4-3〉 조사 수행 절차 108
〈표 4-4〉 문체부 소속ㆍ산하기관 데이터 시스템 구축ㆍ운영현황 109
〈표 4-5〉 문체부 소속ㆍ산하기관 공공데이터 포털 개방 현황 109
〈표 4-6〉 문체부 소속기관 공공데이터 포털 개방 현황 110
〈표 4-7〉 문체부 산하기관 공공데이터 포털 개방 현황 111
〈표 4-8〉 문화체육관광 분야 공공데이터 포털 개방 현황 112
〈표 4-9〉 문화정보통합시스템 데이터 수집ㆍ관리 현황(1) 113
〈표 4-10〉 문화정보통합시스템 데이터 수집ㆍ관리 현황(2) 114
〈표 4-11〉 조사 설계 개요 116
〈표 4-12〉 조사대상 데이터 116
〈표 4-13〉 주요 용어 정의 117
〈표 4-14〉 조사절차 118
〈표 4-15〉 보유 데이터 전수조사 양식 119
〈표 4-16〉 수요 데이터 전수조사 양식 120
〈표 4-17〉 조사표 작성 참고 자료(공동활용 정책분야) 121
〈표 4-18〉 조사표 작성 참고 자료(제공 예외조건) 121
〈표 4-19〉 조사표 작성 참고 자료(정부기능분류체계, BRM) 121
〈표 4-20〉 정부기능분류체계 대기능 재분류 124
〈표 4-21〉 보유 및 수요 데이터 전수조사 응답(참여) 기관 125
〈표 4-22〉 문체부 소속ㆍ산하기관 생성ㆍ취득 방법별 보유 데이터 현황 125
〈표 4-23〉 정부기능분류별(정책영역) 생성ㆍ취득 방법별 보유 데이터 현황 126
〈표 4-24〉 정부기능분류별(대기능) 보유 데이터 현황 126
〈표 4-25〉 정부기능분류별(대기능) 생성ㆍ취득 방법별 보유 데이터 현황 127
〈표 4-26〉 공동활용 정책분야별 정부기능분류별(정책영역) 보유 데이터 현황 128
〈표 4-27〉 정부기능분류별(대기능) 공동활용 정책분야별 보유 데이터 현황 128
〈표 4-28〉 정책분야별 공동활용 가능 수요 데이터 현황 129
〈표 4-29〉 정책분야별 공동활용 가능 수요 데이터 세부 현황 130
〈표 4-30〉 조사 설계 개요 135
〈표 4-31〉 조사 항목 136
〈표 4-32〉 응답자 특성 137
〈표 4-33〉 공공 데이터 보유 주체 153
〈표 4-34〉 데이터 공동활용 사업명 154
〈표 4-35〉 데이터 공동활용 활성화를 위해 필요한 부분 157
〈표 4-36〉 담당 업무 수행 시 데이터 활용 중요도 및 활용도 162
〈표 4-37〉 데이터기반행정 활성화를 위해 필요한 과제 162
〈표 4-38〉 데이터기반행정 활성화를 위해 필요한 과제 163
〈표 4-39〉 조사결과 활용 체계 165
〈표 4-40〉 문체부 소속ㆍ산하기관 보유 데이터 현황(전수+공공) 167
〈표 4-41〉 정부기능분류별(대기능) 보유 데이터 현황(전수+공공) 167
〈표 4-42〉 공동활용 정책분야별 정부기능분류(정책영역)별 보유 데이터 현황(전수+공공) 168
〈표 4-43〉 공동활용 정책분야별 정부기능분류(대기능)별 보유 데이터 현황(전수+공공) 169
〈표 4-44〉 문화체육관광부 조직 분류와 정부기능분류 연계표 170
〈표 4-45〉 문화체육관광부 조직 분류 기준 보유 데이터 현황(전수+공공) 171
〈표 4-46〉 공동활용 정책분야별 문화체육관광부 조직 분류(분야)별 보유 데이터 현황(전수+공공) 172
〈표 4-47〉 공동활용 정책분야별 문화체육관광부 조직 분류(대분류)별 보유 데이터 현황(전수+공공) 173
〈표 4-48〉 공동활용 가능 데이터 활용 분야 174
〈표 4-49〉 정책분야별 공동활용 가능 데이터 목록(문체부 소속 및 산하기관 보유) 175
〈표 4-50〉 정책분야별 공동활용 가능 데이터 목록(타 기관 보유) 176
〈표 4-51〉 공동활용 가능 데이터 활용 분야 177
〈표 4-52〉 정책분야별 분석활용(안) 178
〈표 4-53〉 전문가 자문회의 및 FGI 의견 요약 181
〈표 5-1〉 문화체육관광부의 법ㆍ제도 정비 199
〈표 5-2〉 문화체육관광부 소속ㆍ산하기관 데이터 관리 및 분석을 위한 부서 운영 현황 202
〈표 5-3〉 표준화의 법적 근거 205
〈표 5-4〉 공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률 시행령 제16조 214
〈표 5-5〉 데이터 라이프 사이클에 따른 데이터 역량(대분류) 217
〈표 5-6〉 데이터 역량지표 체계 218
〈표 5-7〉 데이터 역량지표별 역량강화 추진방안(예시(안)) 219
〈표 5-8〉 데이터 역량강화를 위하여 보완되어야 할 주요 요건 221
〈표 5-9〉 데이터 역량강화를 위한 교육(안) 223
〈표 5-10〉 데이터기반행정법 제24조(데이터 관련 전문인력 양성) 223
〈표 5-11〉 문화체육관광부 데이터 관리 규정 제8조(교육 및 전문인력 양성) 224
〈표 5-12〉 정책 라이프사이클 빅데이터 활용(예시) 227
[그림 1-1] 연구의 목적 27
[그림 1-2] 연구 수행절차 31
[그림 2-1] 데이터기반행정의 개념적 배경 및 특징 43
[그림 2-2] 비식별화 단계 63
[그림 2-3] 신혼부부 신용DB 자료연계 구성항목 64
[그림 3-1] 경찰청의 112신고 군집분석 결과 76
[그림 3-2] 데이터 기반 범죄위험도 예측 77
[그림 3-3] 인천시 △△구 ○○동 범죄위험도 5점 척도 예측 결과(예시) 78
[그림 3-4] 지역별 초등돌봄 수요예측 사례 81
[그림 3-5] 병역면탈 의심자 포착 관련 분석방안 및 분석결과 84
[그림 3-6] 서울시 심야버스 분석 프로그램 구조도 85
[그림 3-7] 서울시 심야버스 심층분석도 86
[그림 3-8] ECHILD 데이터베이스 생성을 위한 연계 프로세스 90
[그림 3-9] VIVET Programme의 통계 프로세스 95
[그림 3-10] VIVET Programme의 데이터 공동활용 개념도 96
[그림 4-1] 데이터 기본 유형 138
[그림 4-2] 단일 데이터 유형 139
[그림 4-3] 공공/민간 데이터 결합 유형 139
[그림 4-4] 공공 데이터 제공 기관 140
[그림 4-5] 공공 데이터 정책분야 140
[그림 4-6] 타 기관 공공 데이터 이용 경로 141
[그림 4-7] 타 기관의 데이터 제공 원활 정도 141
[그림 4-8] 타 기관의 데이터 제공이 원활하지 않았던 이유 142
[그림 4-9] 타 기관의 데이터 제공 시 소요 기간 142
[그림 4-10] 내부/외부 기관에 데이터 제공 경험 143
[그림 4-11] 외부 기관에 대한 데이터 제공 원활 정도 143
[그림 4-12] 외부 기관에 대한 데이터 제공이 원활하지 않은 이유 144
[그림 4-13] 외부 기관에 데이터 제공 시 소요 기간 144
[그림 4-14] 데이터 교육 경험 145
[그림 4-15] 데이터 교육 내용 146
[그림 4-16] 보유 데이터 자격증 개수 및 항목 146
[그림 4-17] 담당 업무 수행 시 데이터 활용 중요도 147
[그림 4-18] 업무 유형별 데이터 활용 중요도_정책기획 147
[그림 4-19] 담당업무 수행 시 데이터 활용 정도 148
[그림 4-20] 업무 유형별 데이터 활용 정도 148
[그림 4-21] 데이터기반행정을 위한 과제들의 중요도 149
[그림 4-22] 데이터기반행정을 위한 과제들의 실현 정도 150
[그림 4-23] 데이터 공동활용 정책 및 사업 참여 경험 151
[그림 4-24] 사업목적 151
[그림 4-25] 공공 데이터 공동활용 경험 152
[그림 4-26] 민간 데이터 공동활용 경험 152
[그림 4-27] 공동활용 정책분야 154
[그림 4-28] 데이터 확보 채널 155
[그림 4-29] 데이터기반행정 강화를 위한 데이터 공동활용 중요도 155
[그림 4-30] 데이터기반행정 강화를 위한 데이터 공동활용 실현 정도 156
[그림 4-31] 데이터 공동활용 제약조건의 심각성 157
[그림 4-32] 데이터 교육 경험 161
[그림 5-1] 정책정보센터 조직도 202
[그림 5-2] 데이터 역량강화 4단계 절차 218
[그림 5-3] 빅데이터 아카데미 과정 226