공공데이터 사용에 영향을 미치는 데이터 속성요인에 관한 연구

Abstract

공공데이터란 정부가 보유한 공공 성격의 정보를 국민 누구나 자유롭게 사용할 수 있도록 공개한 데이터를 뜻한다. 현재 세계 각국의 정부들은 다양한 목적에 따라 방대한 양의 공공데이터를 국민에게 제공하는 데 힘쓰고 있다. 하지만 데이터 개방이 부지기수로 일어나면서 급격하게 많은 양의 데이터가 증가하게 되었고, 자연스럽게 그 이면에는 여러 우려 사항과 문제점들이 대두되고 있다. 선제적인 데이터 개방에 나섰던 주요 국가들은 이제 데이터 개방을 단순히 양적인 정보를 공유하는 것에서 나아가 다양한 요인을 고려하고 있다. 특히 개방된 공공데이터의 활용성을 높이고 성공적인 데이터 개방 문화를 조성하고자 데이터 개방과 관련된 정보시스템 측면에서 다양한 노력을 펼치고 있다. 진정한 데이터 개방의 성공 여부는 각국이 오픈 데이터 계획(Open Data Initiative)을 얼마나 잘 달성했는지로 판단할 수 있다. 다만 여기서 주목해야 할 점은 나라별로 구성된 정부 기관 및 조직들이 설립 목적과 특징이 모두 다르듯, 기관별로 개방된 데이터 역시 개방 목적에 따라 성공 요인도 기준이 다를 수 있다는 것이다. 즉 상황에 따라 고려해야 할 데이터의 속성 요인에 차이가 있다. 따라서 목적이 상이한 공공기관별로 데이터를 개방하는 데 있어 조금 더 중요하게 여겨야 할 속성 요인을 파악하고 이를 고려해야 하는 것은 매우 중요한 일이다. 기관 특성에 따라 공공기관의 유형을 분류하는 연구는 이미 다양한 연구 사례가 존재하는 만큼 그 차이를 인지하는 것이 유의미하다고 볼 수 있다. 나아가 최근에는 데이터 개방 관점에서도 공공기관의 형태와 유형에 따라 신경 써야 할 요인을 파악하는 연구의 필요성이 높아지고 있다. 본 연구의 목적은 공공데이터 사용에 영향을 미치는 데이터 속성 요인을 제안하여 공공데이터의 사용성을 높이고 성공적인 데이터 개방에 일조하는 데 있다. 이를 위해 운영 특성과 목적이 서로 다른 공공기관별로 기관 유형에 따라 중요한 공공데이터 속성 요인을 제시하고, 공공기관 유형별로 공공데이터 사용에 영향을 미치는 데이터 속성요인 간의 관계를 파악하여 기관별 중요한 데이터 속성요인을 파악하려 한다. 또한 공공데이터 속성요인과 관련한 기관 특이 사례도 살펴보고자 한다. 연구를 위하여 국내외 공공데이터 현황 및 공공데이터 평가, 그리고 공공데이터로 인한 국민의 편익, 마지막으로 데이터 개방의 성공 요인에 대한 내용을 알아본다. 이를 기반으로 대한민국 공공데이터가 모두 모여있는 공공데이터 포털(data.go.kr)에서 전체 632개 기관의 공공데이터 약 4만여 건을 대상으로 공공데이터 게시와 사용이라는 두 가지 측면에서 변수를 정의한다. 두 가지 측면에서의 변수 정의를 위해 공공데이터 공급 범위를 정보시스템 활용 측면으로 한정하고, DeLone & McLean(2003)의 정보 시스템 성공 모델의 6가지 차원을 활용하여 변수를 정의하고 정량적으로 측정한다. 또한 현재 데이터를 개방하고 있는 기관별 데이터 속성요인을 비교하여 공공기관 유형별 속성요인 간 관계를 파악해본다. 나아가 기관별로 중요한 데이터 속성 요인은 무엇인지, 공공데이터 게시와 사용에 관한 요인 간 관계는 무엇인지 등을 살펴본다. 본 연구에서는 선행 연구 방식을 기반으로 하되, 평가 측정 방식을 정성적인 인터뷰 방식이 아닌 대한민국 공공데이터를 전수 조사하여 평가하는 더욱 정량적인 방식에 기반하여 진행하였다. 따라서 본 연구에서 데이터 속성요인을 파악한 것은 연구의 차별성을 갖는다. 이로 인한 성과물로 공공데이터 게시와 사용에 관한 속성요인 8개를 제시하였다. 이는 데이터 개방을 진행하는 데 있어 고려해야 할 요인으로, 각국의 오픈 데이터 계획(Open Data Initiative)에 맞추어 속성요인을 관리한다면 성공적인 데이터 개방에 도움이 될 수 있다. 또한 대한민국의 632개 공공기관을 운영 특성에 따라 총 다섯 가지 유형으로 분류하였다. 그리고 기관 유형별로 데이터 속성요인 간의 관계를 파악하여 공통으로 중요한 요인과 기관 유형에 따라 중요한 요인을 분리하여 제시했다. 데이터를 개방하는 과정에서 기관 유형별로 우선하여 집중해야 할 요인을 제시했다는 것에 연구의 의미가 있다.|Open data refers to data released so that government-owned public information can be reused for any purpose, and countries around the world now provide vast amounts of open data to the public. As data openness expands, various concerns and problems that naturally emerge as the amount of data increases rapidly are becoming a hot topic. Data opening at each national level is now considering a variety of factors beyond the sharing of quantitative information. In particular, we are making various efforts in terms of information systems related to data opening to increase open data usability and successfully open data. The success of data opening can be judged by how well countries achieve Open Data Initiative. Success factors also vary depending on different data opening purposes. In other words, the open data attribute factors to be considered vary depending on the situation. In that respect, it is very important to proceed in accordance with the characteristics of public institutions when data are opened. There are various studies on classification of types of public institutions according to the characteristics of institutions. From a data opening perspective, there is also a growing need for research to identify factors to be concerned about depending on the ftype of public institution. The purpose of this study is to propose data attribute factors that affect open data usage, thereby increasing open data usability and helping to open successful data. Furthermore, public institutions with different operational characteristics and objectives present important open data attribute factors according to institutional type and identify relationships between data attribute factors that affect open data usage by public institution types. We also want to look at institutional-specific examples related to open data attribute factors. For research purposes, we will examine the current status of open data at home and abroad, the evaluation of open data, the benefits of the people due to open data, and finally the success factors of data opening. Based on this, the Open Data Portal (data.go.kr), where all the open data in Korea is gathered, defines variables in two aspects: open data publishing and use for about 40,000 open data from 632 organizations. For variable definition in two respects, we limit the scope of open data supply to the information system utilization aspect, and utilize six dimensions of DeLone & McLean (2003)'s information system success model to define and quantitatively measure variables. We also compare the data attribute factors by institution that are currently opening up the data to understand the relationship between attribute factors by type of public institution. Furthermore, we examine what are important data attribute factors by institution, and what are the relationships between factors regarding open data publishing and usage. In this study, the evaluation measurement method was based on a prior study method, but not on a qualitative interview method, but on a more quantitative method of fully investigating and evaluating Korea's open data. Therefore, the identification of data attribute factors in this work has the differentiation of the study. As a result of this, we present eight attributes to open data publishing and usage. This is a factor that needs to be considered in proceeding with data opening, and if attribute factors are managed in line with each country's Open Data Initiative, it can help to successfully open data. In addition, 632 public institutions in South Korea were classified into five types according to their operational characteristics. In addition, the relationship between data attribute factors is identified by organ type and presented separately between commonly important factors and important factors according to organ type. It is meaningful to study that in the process of opening up data, it presented factors that should be focused first by type of institution.