선진국의 데이터기반 국가미래전략 추진현황과 시사점µ가별 빅데이터추진 전략_120409.pdf관계형데이터서비스인 BI에서 비관관계형 데이터로

IT & Future Strategy

선진국의 데이터기반 국가미래전략

추진현황과 시사점제 2 호(2012. 4. 6. )

목 차

Ⅰ. 데이터 가치의 재조명 / 1

Ⅱ. 데이터기반 국가미래전략 수립 사례 / 5

1. 싱가포르의 RAHS / 5

2. 영국의 The Foresight Horizon Scanning Centre / 12

3. 미국의 빅데이터 추진전략(Big Data Initiative) / 20

4. EU의 FuturICT와 iKnow 프로젝트 / 26

Ⅲ. 정책적 시사점 / 32

‘IT&Future Strategy’는 21세기 한국사회의 주요 패러다임 변화를 분석하고 이를

토대로 미래 정보사회의 주요 이슈를 전망, IT를 통한 해결방안을 모색하기

위해 NIA에서 기획, 발간하는 보고서입니다.

NIA의 승인 없이 본 보고서의 무단전재나 복제를 금하며, 내용에 대한 문의나

제안은 아래 연락처로 해 주시기 바랍니다.

▶ 발행인 : 김성태▶ 작 성 : 한국정보화진흥원 국가정보화기획단 정보화전략연구부|빅데이터전략연구센터

송영조 책임연구원 (02-2131-0448, [email protected])▶ 보고서 온라인 서비스 - www.nia.or.kr, www.itglobal.or.kr, www.bigdataforum.or.kr

◊ 분산환경에서 비구조화 데이터의 급속한 증가로 빅데이터의 중요성 대두

- 2000년대 후반, 스마트 기기가 본격적으로 보급되면서 개인 및 조직의

행태를 추론할 수 있는 비구조화된 데이터가 본격적으로 양산되기 시작

- 이러한 대용량 데이터는 데이터간의 관계성을 통합(synthesis)하여 가시적

으로 표현(visualization)됨으로서 정책의사결정(evidence-based decision

making)을 지원

◊ 선진국은 빅데이터를 분석하여 선제적 정책과 미래전략 수립에 적극적으로 활용

- 싱가포르, 영국, 미국은 2000년대 중반부터 데이터분석을 통해 자국의

안전과 새로운 기회를 포착하기 위한 수단으로 정부차원의 노력을 집중

- EU는 종합연구개발 프로그램에서, 사회의 복잡도가 증가하는 상황에서

금융위기 극복과 새로운 기회를 창출하기 위한 프로젝트로서 FuturICT와

iKnow 프로젝트를 추진

◊ 싱가포르의 RAHS의 주요 기능과 성과 사례

- 싱가포르는 총리실 산하의 공공서비스부(Public Service Division, PSD)와

국가안보조정사무국(National Security Coordination Secretariat, NSCS)

에서 국가 미래준비를 담당

- 국가안보조정사무국(NSCS)는 국가안전을 위협하는 요소에 대한 평가와 주변

환경변화를 탐지하여 새로운 기회를 발굴하는 RAHS(Risk Assessment

Horizon Scanning) 프로그램을 2004년부터 운영

- RAHS는 싱가포르의 환경탐색(Horizon Scanning)을 통해 획득한 데이터를

분석하여 국가적 영향을 미칠 수 있는 잠재적 위험요소와 불확실성 요소를

탐색하여 이머징 이슈를 분석

- 데이터분석 실험센터(REC, RAHS Experimentation Centre)를 2007년

창설하여 새로운 미래연구 방법론 및 기술들을 개발․탐구하고 해외 연구소와

긴밀한 협력관계를 유지

- 주요 성과 사례

. 데이터 수집, 분류, 관계분석 등을 통해, 싱가포르의 주요 이머징 이슈들을

예측하고 발견할 수 있는 RAHS 프로그램 구축

. 해안 안전 확립을 위해 해상 상황 인식(Maritime Situational Awareness)

프로젝트를 추진함으로써, 해상 테러, 해안침투 등 해안 영역에서의 안전확보

. 조류독감이 싱가포르에 들어옴으로써 벌어질 수 있는 미래 시나리오를

연구하고 대응방안 마련

요약

◊ 영국의 호라이즌 스캐닝 센터(The Foresight HSC) - 최신 과학이론과 데이터 등 증거기반의 정책분석 서비스를 제공하고 정부의

혁신적 전략 및 중장기 미래 정책개발을 지원하기 위해 2005년 수립 - 주요기능 . 미래신성장동력 발굴(Future Projects) : HSC는 다양한 주제와 이슈들의

연관분석을 통해 10~15년 이후 미래를 전망 . 미래연구역량강화 및 기법개발(Training and tools) : HSC는 정부의

미래전략 및 정책 개발을 위해 필요한 미래 분석 가이드 및 방법론 제시

. 시그마 스캔(Sigma Scan) : STEEP(정치․경제․사회․환경․기술)별로 50년

이후의 정책 이슈를 포괄하는 연구 및 정책 보고서 검색 서비스

. 미래연구 분석가 네트워크 구축 : 호라이즌 스캐닝과 미래연구자들간의

인적 네트워크

- 주요성과사례

. 영국인의 비만 문제가 사회를 위협하는 중요한 사항으로 판단하고, 과학적

근거를 기반으로 비만대책을 수립(Tackling Obesities : future choices)

. 사면이 바다인 영국의 지정학적 특성으로 인해 해수면 상승으로 인한 위험

등 발생가능한 잠재적 위험을 파악하여 30~100년 이후를 대비한 위험관리

프로젝트(Future Flooding)를 추진

. 글로벌 차원으로 확산되는 동식물 및 인간 전염병 확산에 대한 문제를

효과적으로 대응하기 대응책을 제시

◊ 미국 행정부의 빅데이터 추진전략- 미국 과학기술정책자문위원회는 2010년“모든 연방정부는 빅데이터 전략

수립이 필요”하다고 제시하고, 2012년 3월, 빅데이터 연구개발에 2억

달러 이상을 투입하는 빅데이터 연구개발 이니셔티브를 발표

- 빅데이터 연구개발 이니셔티브 참가기관은 유전자 연구 및 의료, 교육,

지구과학 및 국방분야 등 빅데이터 활용 효과가 뛰어난 분야의 기관들이

우선적으로 참여

※ 국립과학재단(NSF), 국립보건원(NIH), 국방부(DoD), 고등방위연구계획국

(DARPA), 에너지부(DoE), 지질조사원(USGS) 등이 참여

- 그러나 국토안보부의 ADVISE(Analysis, Dissemination, Visualisation,

Insight and Semantic Enhancement), FBI의 카니보어 시스템(Canivore

System), DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency)의

TIA(Total Information Awarness) 프로젝트는 테러와 범죄로부터 안전

을 확보함과 동시에 사생활 침해나 빅브라더의 위험 가능성이 지적됨

요약요약요약

◊ EU FuturICT 및 iKnow 프로젝트 - EU는 종합연구개발 프로그램인 FP7 프로그램의 일환으로서, 금융위기 극

복과 사회의 복잡성을 이해하기 위한 FuturICT와 불확실한 미래탐구를

위한 iKnow 프로젝트를 추진

- FuturICT는 지구 신경망시스템, 전지구 시뮬레이터와 글로벌 참여 플랫폼을

구현하여 세계 변화의 방향과 새로운 지식을 탐구

- iKnow프로젝트는 전세계의 약신호(weak signal)과 와일드 카드(wild cards)를

포착함으로써, 미래를 형성하는 지식과 전략적 이슈를 발굴

※ wild cards는 발생 가능성이 매우 낮으나, 발생했을 경우 엄청난 사회적

영향을 미칠 수 있는 사건

※ weak signal은 사회 변화의 시작을 가리키는 신호로서, 미래에 발생할

가능성이 있는 사건

◊ 정책적 시사점 ①‘빅데이터분석’과 집단지성의 결합은 미래 사물연결통신과 인공지능의 결

합체인 만물지능통신 사회의 위험과 기회를 파악할 수 있는 기반을 제공

- 인간과 인간, 인간과 사물, 사물과 사물이 통신하는 미래 만물지능사회에는

빅데이터 분야가 전혀 새로운 탐구의 영역으로 등장할 가능성이 매우 높음

② 국가 차원의‘데이터기반 미래전략수립’필요

- 사회변화의 속도가 빨라지고 위험요인과 복잡성이 증가할수록 신속하게

환경변화와 의사결정을 할 수 있는 체제확보 및 시스템적 대응능력 필요

③ 데이터 기반의 국가미래전략지원은 “탐색-분석-준비와 대응”체계로 구성

- 정치, 경제, 사회, 문화, 환경, 기술 전분야에서 사회변화의 동인을 탐색하고 최신 과학

적 연구기법을 동원하여 위험과 기회를 분석한 후 해당 정부 부처를 지원하도록 구현

④ 사회환경의 급변성과 불확실성을 대비하기 위한「데이터기반의 정책과정과

의사결정」의 재조명

- 불확실성의 고위험 사회를 대비하는 것은 시급성이 높은 국가의 중요한 정책적

의제이므로 데이터기반의 정책과정과 의사결정에 대한 진지한 고려가 필요한 시점

⑤ 학제간 연구를 통한 복잡계 시스템의 이해

- 사회변화의 원인에 대한 인과관계가 불분명하고 역동적으로 변화함에 따라,

사회변화에 대한 복잡성을 이해하고 학제간 연구의 필요성이 더욱 증대

⑥ 빅브라더(Big Brother)의 딜레마 해결

- 빅데이터는 개인과 사회를 감시하는 빅브라더의 위험에 대해 재조명 필요성이 대

두되고 있어 이에 대한 대응방안 필요

- 개인통제와 감시보다는 새로운 정책 및 서비스 개발 중심으로 활용하는 것이 바람직

요약

선진국의 데이터기반 국가미래전략 수립과 시사점 1

IT & Future Strategy 2012. 4

Data 가치의 재조명Ⅰ

1. 분산환경에서 비구조화 데이터의 급속한 증가

o 스마트 기기가 본격적으로 보급되면서 개인 및 조직의 행태를

추론할 수 있는 비구조화된 데이터가 본격적으로 양산되기 시작

※ IDC는 이를 두고 ‘디지털 그림자(digital shadow, 2008)’, 이코노미스트는

‘데이터 배기가스(data exhaust, 2010)’라고 지칭

- 이러한 대용량 데이터는 데이터간의 관계성을 통합(synthesis)

하여, 가시적으로 표현됨으로써 정책의사결정에 도움을 줄

수 있을 때 위력을 발휘

o 분산환경에서 비구조화 데이터의 증가로 데이터외 관계성을 가시적

으로 표현하는 것은 기술 및 정책적으로 매우 중요한 이슈로 부각

- 하둡(Hadoop)과 맵리듀스(MapReduce)는 기존의 관계형 데이터에

서 비구조적 대용량의 비관계형 데이터로 급속히 발전

<그림> 분산 컴퓨팅 환경에서 빅데이터와 서비스1)

*하둡과 맵리듀스기반의 빅데이터 서비스는 기존 전통적

관계형데이터서비스인 BI에서 비관관계형 데이터로 변화

*빅데이터 서비스(구글, 아마존, 클라우드 등)는

집중형 컴퓨팅 환경에서 분산형으로 변화

1) PWC, Technology forecast, Making sense of Big Data, A quarterly journal 2010, Issue 3



2. 빅데이터 환경에서의 패턴 분석과 추론

o 빅데이터 환경에서는 의미없이 단절되어 있는 정형․비정형․반

정형 데이터들이 상관성에 의해 연계되고 실시간으로 분석되어

정책적 의사결정을 지원할 수 있을 때 가치가 극대화

o 그러나 세상의 모든 데이터를 연계시키는 것은 데이터 규모와

저장비용을 고려하면 매우 비효율적이므로, 패턴으로부터 의미

있는 정보(knowledge)를 찾는 노력이 필요

빅데이터 환경에서 짧은 의견은 매우 소중하다. 그래서 모든 자료는 다 중요할지 모른다. 그 자료들이 서로 연계될수록 가치는 높아진다.

그렇다고 모든 자료를 다 모으자는 캠페인을 열 필요는 없다. 그래야 할 곳들만 그나마 쓸모 있을 것 같은 정보만 모아야 한다. Heap’s law에 의하면 문서의 양이 늘어도 그 안에 사용되는 단어의 수는 문서 양의 제곱근에 비례한다. 그래서 1000단어만 알아도 아쉬운 대로 영어로 말할 수 있다는 광고가 만들어질 수 있다.

- 김형중 고려대 정보보호대학원(디지털타임즈, 2012.3.19.)

※ heaps law는 텍스트의 규모가 10배 증가한다고 하여 단어의 종류가 10배

증가하는 것이 아니라, 로그함수로 조금씩 증가한다는 것이며, 이는 복잡

계 이론(complexity theory)으로 설명2)

o 따라서 빅데이터 자체보다는 데이터 분석에 초점을 맞춰야 하며,

이를 위해 복잡계 이론(complexity theory)과 데이터 과학자(data

scientist)의 중요성이 증대

- 빅데이터는 데이터간의 의미분석을 위해 연계와 관계성이

중요하므로 데이터 마이닝(혹은 텍스트 마이닝)과 사회관계망

분석(Social Network Analysis)이 중요한 이슈로 부각

2) F.A. Grootjen and D.C. van Leijenhorst and Th. P. van der Weide, A formal derivation of Heaps’ Law, 2003



< 데이터분석에 의한 추론 사례 >

□ 언론매체에 노출된 공포감의 규모와 패턴 예측

o 일반적으로 비디오 게임은 크리스마스 직전 11월에 출시되나, 폭력적 비디오

게임에 대한 우려감은 특별한 일이 없는 4월과 11월 매년 2번 최고점이 발생

- 언론은 1999년 4월 컬럼바인 고교 총기 난사 사건의 공포를 상기시키고

그 여파로 사람들 마음에 기념 혹은 모방 범죄 발생에 대한 우려를 표출

- 구글은 언론상에 노출된 패턴을 분석하여 폭력적 게임에 대한 우려와

공포감에 대한 단기적 예측 패턴을 제시

<그림> 비디오게임, 전염병 등 미디어에 노출된 공포감의 규모3)



< 데이터 추론을 통한 숨겨진 보물찾기 >

□ 사회안전망 서비스의 진화

o USN, CCTV 등 사회 전반에 IT 기기가 보급됨에 따라 데이터 분석에

의한 사회 안전망 서비스는 지속적으로 진화

- 특별한 움직임이 감지되었을 때만 움직이는 스마트 CCTV는 보안 관서에

정보를 제공함으로써 실시간으로 사회안전 확보

- 이른 새벽 낯선 사람들의 움직임 등 부자연스러운 행동 패턴을 탐지

함으로써 경찰서나 보안 서비스 업체에 경보 발령

o 농축산물에 대한 정보 히스트리로부터 식생활 안전서비스 진화

- 농축산물의 토질, 온도와 습도, 일조량, 농약 및 유통경로 등 유통

정보를 분석함으로써 안전 먹거리 시스템을 강화

□ 개인 맟춤형 서비스의 진화

o 기업으로부터 일방적으로 제공받는 스팸성 광고에서 고객의 취향을

파악한 맞춤형 서비스를 제공받음으로 기업과 고객의 상호 만족도 향상

- 미국의 사우스웨스트 항공사는 약 5억명의 DB를 서비스하는 Axim사

로부터 개인의 구매와 소비습관을 파악함으로써 고객의 맞춤형 정보

서비스를 항공기내에 제공

- 영국의 O2사는 스타벅스 등 서비스업체 근처에 있는 고객에게 스마

트폰으로 할인 쿠폰을 전송하는 서비스를 제공하여, 개인의 관심사와

편익을 극대화4)

3) David McCandless: The beauty of data visualization, TED.com 4) MarketingWeek, O2 signs Starbucks & L’Oréal to debut location-based mobile offers, 2010.10.15

CPIB : Corrupt Practices Investigation Bureau

ELD : Elections Department

NCCS : National Climate Change Secretariat

NRF : National Research Foundation

NSCS : National Security Coordination Secretariat

NPTD : National Population and Talent Division

PSD : Public Service Division



데이터기반 국가미래전략 수립 사례Ⅱ

1 싱가포르의 RAHS((Risk Assessment Horizontal Scanning)

o 싱가포르의 미래연구와 준비는 총리실 산하공

공서비스부(PSD)와 국가안보조정사무국(NSCS)

에서 담당

- 국가안보조정사무국(NSCS)는 데이터기반으로 국가안전을 위협하는

요소에 대한 평가와 주변 환경변화를 탐지하여 새로운 기회를

발굴하는 RAHS 프로그램을 2004년부터 운영

<그림> 싱가포르 총리실 조직도5)

o RAHS는 미래 위험에 대한 평가와 기회요인을 선제적으로 파악

함으로써 싱가포로 정부의 장기 정책과 미래이슈를 파악

5) http://www.pmo.gov.sg/AboutPMOffice/



1. RAHS의 위험과 기회 발굴을 위한 환경 탐색(Horizon Scanning)

o RAHS의 환경탐색(Horizon Scanning)은 데이터수집 및 분석을

위한 연구프레임을 수립하고 이를 기반으로 미래연구 및 예측을

통한 전략 수립 과정(Foresight to Strategy Process)을 제시

- 환경탐색은 데이터 분석을 통해 싱가포르의 미래에 영향을

미칠 수 있는 잠재적 위험요소와 불확실성 요소들을 탐색하여

이머징 이슈를 분석해내는 역할을 수행

- 분석된 이머징이슈를 주간 및 월간지(SKAN)과 이머징이슈들의

심층분석 보고서(Vanguard)를 작성 및 발행

- 이를 통합하여 연말에 싱가포르의 미래에 영향을 미칠 수 있는

전략적 이슈와 정책방안을 제시

<그림> 환경탐색으로부터 도출되는 결과

<SKAN> <Vanguard> <Tech-SKAN> <SKOOP>

o 오픈데이터 등 호

라이즌 스캐닝을

통한 데이터 수집

o 싱가포르에 영향을

미치는 다양한 분야

의 이슈 분석 제공

o 발굴된 이슈들에

대한 이머징 이

슈 분석과 트랜

드 등 심층 정보

분석 서비스

o 데이터수집-분석서

비스 프로그램인

RAHS 프로그램을

강화할 수 있는 기

술 동향 서비스

o 국가안전과 미래이

슈에 대하여 다양

한 해석과 관점을

제시한 정책 분석

및 해석 제공



<그림> 싱가포르 호라이즌 스캐닝(Horizon Scanning) 프레임워크

1. Defining Focus : 관심분야의

포커스에 대한 정의

2. Environmental Scanning : 관심

분야를 중심으로 정치․경제․사회․문화․기술․환경에 대한 스캐닝

3. Sense Making : 환경스캐닝을

통한 이슈와 미래의 변수 발견

4. Developing Possible Futures :

이머징이슈와 변수들로부터

가능한 미래 시나리오 개발

5. Designing Strategies : 가능한

미래시나리오에 대한 전략 도출

6. Monitoring : 이머징이슈와 환경

변수들에 대한 지속적 관찰 및

모니터링

<호라이즌 스캐닝(Horizon Scanning)>

o 호라이즌 스캐닝은 언젠가는 나타날 잠재적인 위험과 위험요소를 확인

하여 새롭고 예측하지 못한 이슈들을 탐구

o 이러한 정보를 획득, 분석, 교환하는 과정을 확립함으로서 호라이즌

스캐닝은 각 정부 조직이 수립하는 정책들의 견고성과 전략적 예측도

를 증대하는 데이터 베이스 등의 미래예측 기반을 확립하는데 기여

o 호라이즌 스캐닝에 대한 정의는 영국의 환경, 식량 농촌 문제로부터

적용(Horizon Scanning, 2002)되어,

o 싱가포르의 환경 안보, 해상 안보, 테러리즘과 극단화, 화생방, 사이버

안보, 바이오 의료(Bio-med) 개발, 식량 안보 등으로 확대



2. RAHS의 데이터분석 실험센터(REC, RAHS Experimentation Centre)6) 운영

o REC는 2007년도에 창설되어, RAHS 시스템의 역량을 향상시킬

수 있도록 새로운 미래연구 방법론 및 기술들을 개발하고 탐구

o REC는 최신의 RAHS system을 운영할 수 있도록, 신기술을 적용한

새로운 애플리케이션 개발하고 해외 연구소와 긴밀한 협력관계 유지

- 지방과 외국의 정부 기관, 학계 그리고 민간 기업들에게 사례

연구, 실험 그리고 공동 연구를 위한 플랫폼 제공

o REC의 데이터분석과 처리의 과정은 연구-탐색단계, 모델구축 그리고

관점 및 통찰력을 구하는 단계로 나뉠 수 있으며, 다양한 기법이 적용

- 데이터분석을 위해 소셜 컴퓨팅, 모델링과 시뮬레이션(Modeling

And Simulation), 계산 언어학(Computational Linguistics), 자료 분석

(Data Analysis), 정보 시각화(Information Visualization)를 수행

<그림> REC의 데이터 분석과 처리

6) http://app.hsc.gov.sg/public/www/content.aspx?sid=17



<REC의 주요 연구 방법론>

1) 소셜 컴퓨팅(Social Computing)

- 인간의 사회적 행동에 대한 관계 및 영향력을 데이터 마이닝 기법으로

분석

- 블로그, 메신저 등 사회적 상호작용과 정보 교환을 지원하고 분석하기

위한 컴퓨팅 수행

2) 복잡계 모델링과 시뮬레이션(Modeling And Simulation)

- 1986년 Craig Reynolds가 새들의 군집에 대한 창발성을 연구한 것처럼 사회

현상에 대한 창발성을 모델과 시뮬레이션을 통해 미래 준비

※ 창발성(emergence)은 부분으로 떨어져 있을때는 나타나지 않은 현상이 전체로

통합될 때 자발적으로 나타나는 현상

- 모델링은 마음구조, 신념 및 가정(if)의 상태를 시뮬레이션함으로써 지식

경영의 도구로도 활용

3) 계산 언어학(Computational Linguistics)

- 계산 언어학(Computational Linguistics)과 시멘틱스(Semantics)을 기반으로

시스템으로 유입되는 정보를 “이해”하고 “처리”하는 역할을 수행

4) 데이터 분석(Data Analysis)

- RAHS v1.0은 비구조화된 자료(빅데이터) 분석을 통해, 싱가포르의

리스크 분석과 호라이즌 스캐닝을 수행

- 국가적 재난으로 발발한 가능성이 있는 위험 요소를 초기에 파악하도록

약한 신호(weak signal)을 파악

- 최신 데이터 마이닝 기술 및 SNA 분석을 통해 잠재적 위험 분석과

호라이즌 스캐닝에 활용

5) 정보 시각화(Information Visualization)

- 분석가들의 인식 및 인지 능력을 배가하고, 분석결과에 대한 통찰력을 제고

하기 위해, 추상적 결과들을 시각적으로 재현하는 기술을 개발



3. 주요 성과 사례

가. RAHS 프로그램 개발 및 데이터 연구 공유 기반 확립

o 데이터 수집, 분류, 관계분석 등을 통해, 주요 이머징 이슈의 발

견과 미래 시나리오를 전망할 수 있도록 분석가들의 분석능력

및 통찰력을 발휘할 수 있는 환경을 제공

- 분석가들이 광범위한 소스들로부터 대량의 정형 및 비정형적

자료들을 처리하도록 지원

o 데이터 분석 기반 구축 및 공유를 통한 데이터 기반 전략연구 고도화

- 분석가들이 파편화된 정보의 조각들을 조합하여 설명하고

(sense-making) 통찰력을 제공할 수 있도록 관점 공유(The

Perspective-Sharing) 시스템을 구현

- 데이터들의 의미 수렴과 분산을 처리하고 발발가능성이 높은

외부요인(outlier) 혹은 와일드 카드(wild card)들을 분석

- 분석가들이 다양한 시나리오와 전략 옵션들을 검토할 수 있도록,

시나리오 구축 도구들은 시스템 맵과 랭킹 모델을 구축

o 공유와 협업을 위한 RAHS 2.0 시스템

- RAHS를 대학들이 금융 시장, 농산물, 공공 서비스, 사회적

갈등 등을 연구할 수 있도록 개방하여, 외부 환경보다 앞선

정보력을 유지하도록 함으로써 분석가들의 역량을 향상

- 통상적 기간은 2~5년간이나, 기후 변화 관련 이슈는 십년 이상의

단위로 행할 수 있도록 제시7)

7) Balancing the risks: Choosing climate alternatives, C R Payne, 2009 IOP Conf. Ser.: Earth

Environ. Sci. 8 012001. (http://iopscience.iop.org/1755-1315/8/1/012001)



나. 미래 이슈에 대한 선제적 대응

1) 해안 안전 시뮬레이션

o 국방부 미래 시스템 이사회(MINDEF Future Systems Directorate),

미국합동군사령부(Joint Forces Command) 그리고 북대서양조약기

구(NATO)와 공동으로 해안 안전 확립을 위해 해상 상황 인식

(Maritime Situational Awareness) 프로젝트 추진

o 해상 테러, 해안침투 등 해안 영역에서의 안전확보를 위한 의사

결정(decision-making)을 지원하기 위해, 위크시그널과 예상

시나리오 등 의사결정 지원을 위한 정보처리와 시각화 수행

<그림> 글로벌 해상 트래픽 패턴과 전략적 요충지8)

2) 조류 독감 시뮬레이션

o 2007년 7월부터 11월까지 수행된 본 연구의 목적은, 조류독감이

싱가포르에 들어옴으로써 벌어질 수 있는 미래 시나리오를

연구하고 대응방안을 마련

- 조류 독감 상황에 대한 시스템 맵이 구축되어 분석가들이

지역에서 벌어지는 독감 출현의 위협 수준들을 평가

8) http://www.mindef.gov.sg/imindef/publications/pointer/journals/2007/v33n3/feature2.html



2 영국 The Foresight Horizon Scanning Centre

1. The Foresight Horizon Scanning Centre

가. 2011년 영국 미래준비의 주체

o 영국의 미래준비는 경영혁신기술부9)(DBIS, Department for

Business, Innovation and Skills) 소속의 The Foresight Horizon

Scanning Centre(HSC)를 통해 추진

- DBIS는 내각 소속으로서 영국경제의 경쟁력 강화를 위해, 창조적

기업환경 조성, 과학기술, 기회와 기술 및 정부혁신 주도

- DBIS의“FORSIGHT 프로그램”은 영국의 미래를 과학적이고

체계적인 방식으로 연구하여 정부를 지원

o HSC는 미래예측을 위해 최신 과학이론과 증거기반 의사결정

수립 방안을 마련하여 정부를 지원

나. 호라이즌스캐닝센터(HSC, The Foresight Horizon Scanning Centre)10)

o HSC는 정부의 혁신적 전략 및 정책개발을 지원하기 위한 목적

으로 2005년 수립

- 영국의 중장기 미래전략 수립을 위한 최신 과학이론과 데이터

등 증거기반의 정책분석 서비스 제공

- 기술변화와 혁신을 통한 미래역량 기법을 강화하고 전략적

미래예측 및 대응방안 수립, 미래예측관련 문서 집적화11)

9) http://www.bis.gov.uk/10) http://www.bis.gov.uk/foresight/our-work/horizon-scanning-centre11) Technology and Innovation Futures, Strategic futures online training tool, Sigma Scan



o HSC는 미래지향적사고(future thinking)를 통해 전통적 방식을

지속적으로 쇄신하고 새로운 가능성을 탐색하여 미래를 바라보는

폭넓은 관점을 제시

< 영국 HSC 미래연구에 대한 절차와 이해12)>

1) (Horizon Scanning) 선장은(HSC)는 배의 조타실에서 수평선을 살펴보고

빙산(위험)과 모선에 물자를 제공하기 위한 공급용 배(기회)를 발견

2) (trend analysis) 빙하와 공급용 배의 속도와 방향을 파악

3) (modelling) 모선에 있는 컴퓨터에 빙하와 공급용 배에 대한 정보 입력

4) (road-mapping) 빙하가 아닌 공급용 배를 만나기 위한 안전한 경로를 구상

5) (visioning) 작업을 하는 동안, 선장과 승무원은 초콜릿 등 맛있는 음식

과 난관을 극복할 수 있는 희망을 가짐

6) (scenarios) 선장은 빙하와 공급용 배의 속도와 방향의 변화를 구체화하

고, 공급용 배와의 조우 확률을 최대화시킬 수 있는 선택 영역을 작성

7) (gaming) 이 모든 계획에도 불구하고 선장은 빙하가 예상치 않게 모선

과 충돌할 수 있는 가능성을 파악하여, 대피훈련을 실시

8) (backcasting) 승무원들이 대피훈련을 하는 동안, 선장은 미래에 발생

할 가장 가능성 있는 배의 위치를 재구성하고 필요한 단계를 취함

12) 2010년 5월 11일 새로운 내각 형성에 따라 the Cabinet Office가 운영한 모든 웹사이트들(미래전략청

포함)은 업데이트되거나 폐쇄되어 있다. 단 the National Archives 웹사이트를 통해 가장 최근까지 업

데이트 되었던 미래전략청 홈페이지를 확인할 수 있다



다. 주요 성과

□ 미래전략 체계 강화 : HSC는 ① 미래프로젝트추진, ② 미래

연구역량강화와 기법개발, ③ STEEP 분야별 미래연구보고서

검색서비스 제공, ④ 미래분석가네트워크 강화를 수행

① 미래프로젝트 : 여러 다양한 주제와 이슈들로부터 10~15년 이후

미래를 전망하여 미래신성장동력 발굴

- 제조업, 사회간접인프라, 인터넷 등 영국 경제를 지속시킬 수

있는 기술과 혁신방안 연구13)

- 미래프로젝트는 영국의 인구, 재정, 복지, 기후변화, 정치 거버넌스

구조, 경제통합, 안보 등 미래에 대한 불확실성을 구조적으로 파악하기

위해 시나리오 기법 및 시스템 다이내믹스(system dynamics)를 적용

<그림> 시스템 다이내믹스를 활용한 영국의 미래인구 구조와 변화14)

※ 영국의 미래 인구구조는 고령사회, 인구 증감율, 삶의 질, 이민자, 재정, 기후변화,

경제통합, 안보 등과 관련이 있음을 시스템 다이내믹스(system dynamics)를 통해 제시

13) Technology and Innovation Futures: UK Growth Opportunities for the 2020s, 14) www.bis.gov.uk/assets/bispartners/foresight/docs/horizon-scanning-centre/ dimensions-of-uncertainty-final.pdf



② 미래연구역량강화와 기법 개발 : 정부의 미래전략 및 정책 개발을

위해 미래 분석 가이드 및 방법론 제시

- 데이터(evidence) 수집과 분석을 통해 시스템 사고에 의해

시나리오를 형성

- 관계자들간의 협력을 통해 정책 대안을 식별하고 테스트를

거친 후 적용하는 정책 디자인을 제시

<그림> 증거수집에 의한 정책결정과정

-

③ 시그마 스캔(Sigma Scan) : STEEP(정치․경제․사회․환경․기술)별로 50년

이후의 정책 이슈를 포괄하는 연구 및 정책 보고서 검색 서비스

<그림> 시스마 스캔 포털



④ 미래연구 분석가 네트워크 구축 : 호라이즌 스캐닝과 미래연

구자들간의 인적 네트워크

- 2005년 이후부터 호라이즌 스캐닝과 미래연구자들의 창의적

이고 혁신적인 아이디어를 수렴하여 정부 정책에 이바지할

수 있는 인적 거버넌스 확립

□ 미래 이슈에 대한 선제적 대응

o 영국의 비만대책수립(Tackling Obesities : future choices) : 영국인의

비만은 사회를 위협하는 문제로 인식하고, 과학적 근거를 기반으로

미래 대응방안 마련

- 40년간 영국사회의 비만 문제를 효과적으로 대응하기 위해서

지속가능한 대응방안을 모색

- 2050년까지 남자의 60%, 여자의 50%가 비만이 될 것임을 밝

히고, 매년 499억 파운드가 소요될 것으로 전망

- 영국사회의 비만 문제는 더 이상 개인의 문제가 아닌 사회적

문제임을 밝히고, 정부, 과학, 기업과 시민사회의 공조를 통

한 대응방안을 제시

o 잠재적 위험관리 프로젝트(Future Flooding) : 영국을 순식간에

위협할 수 있는 잠재적 위험에 대한 위험관리 프로젝트을 통해,

30-100년 이후를 대비한 위험 관리 대책을 마련

- 해안 침식은 영국 가정과 경제에 큰 위협을 가하고 있으며,

수백만병이 이 위험에 노출되고 있으며, 해마다 홍수에 대한

피해가 20배씩 증가

- 기후변화, 강의 형태, 생태계의 변화 등 홍수피해를 줄 수 있는

데이터 기반의 과학적 의사결정 지원



o 전염병 대응책(Infectious Diseases : Preparing for the future) 마련 :

글로벌 차원의 동식물 및 인간의 전염병 확산에 대한 문제를

효과적으로 대응하기 위한 정책적 방법론과 관점제시

- USN, 데이터 마이닝, 유전공학, 생물정보학 등을 이용하여

HIV/ADIS, 전염병, 말라리아 둥 다양한 점영병에 대한 전망

과 대응방안을 모색

농작물 전염병 영향 예측 시스템15)

1) Level 0(로데이터로부터 특징 추출) : 위성으로부터 농작물의 색깔 분포

등 특징을 파악하는 단계

2) Level 1(개별적 특징으로부터 정보 수집) : 농작물의 색깔, 위치, 건강 상

태에 대한 정보를 수집

3) Level 2(특징과 문맥적 함의사이의 관계를 파악) : 바람방향과 지리적 요

소를 근거로 식물 전염병의 확산을 예측

4) Level 3(현재기준 계획 수행 과정에 대한 평가) : 24시간 이내에 대책을

수행할 경우와 하지 않을 경우에 대한 농작물 전염병의 영향에 대한 예측

5) Level 4(상황개선을 위한 시스템 성과 및 효과성 측정) : 예측된 결과와

관측된 결과를 비교분석하여 시스템 성능 개선



<영국 미래전략기구의 연혁(history)>

1. 영국정부의 미래사고(Future thinking)의 시작16)

o 2차대전 이후 영국 수상 해롤드 맥밀란(Harold Macmillan, 1959)은 전후

영국 경제와 세계 경제의 수준에 대한 평가를 수행하면서 차기 정부에

제시할 정책 방향과 청사진을 구상

- 영국 정책(Future British Policy)의 지속성과 차기정부의 정책적 일관성

유지를 위해, 전 내각의 문제인식과 정책을 담은 보고서를 작성

- 첫째, 정책배경(the setting) 제시 : 향후 10년 동안 세계에는 무슨 일이

일어날 것인가에 대한 고민을 제시

- 둘째,‘영국의 자원’을 제시 : 총국민생산(GNP)과 연금과 교육, 국방

등에 대한 불가피한 지출에 대한 고려

- 셋째, 정책목표 제시 : 영국정부가 따라야 할 외교정책, 연방정책,

식민지 정책 그리고 경제정책에 대한 목표를 제시

2. 중앙정책자문단(the Central Policy Review Staff, CPRS)의 설립과 해산

o 1970년, 히스(Heath)정부는 확대된 국가의 기능을 더 이상 지속가능하기

어려운 것으로 인식하고, 중장기적 문제에 집중할 중앙정책자문단(the

Central Policy Review Staff, CPRS)를 설립

- 1970년 영국은 정치인들의 선거공약은 임기내 성과를 보여주기 위한

단기적인 결과물을 만드는 것으로 인식하고 정부의 중장기 미래 정

책을 추진하는데 저해한다고 판단

- 히스정부는 CPRS를 통해, 국가전략목표에 대한 분명한 정의 및 눈앞에

직면한 단기적 과제를 탈피하도록 추진

o 그러나 1973년부터 시작된 경제위기로 인해 CPRS는 불가피하게 단기적

위기관리에 치중하게 되고, 장기적이며 총체적인 전략 그림 등 본연의

업무를 상실하게 됨으로서 1983년 대처수상에 의해 해산됨

15)The JDL data fusion model (Steinberg and Bowman 2004), 농작물의 색깔 변화등으로부터 녹작물 전염병의 이동 경로를 파악하고 대응하기 위한 프로젝트,

www.bis.gov.uk/assets/bispartners/foresight/docs/infectious-diseases/s4.pdf 16) http://www.cabinetoffice.gov.uk/content/government-ict-strategy-strategic-implementation-plan



3. Foresight 프로그램 추진 및 단기적 문제해결 시각 극복

o 영국정부의 미래연구의 중요성과 미래사고(Future thinking)에 대한

도입과 발전은 1994년 Foresight 프로그램으로 촉발

- 1993년 영국 정부 백서“Realizing our Potential—A Strategy for

Science, Engineering and Technology”에 의해 시작

- Foresight 프로그램은 경제분야에서 새로운 기회를 탐색하기 위해,

산학연으로 구성된 다양한 분야의 전문가들로 구성

o Foresight 프로그램의 초기 목적은 과학정책지원이었으며, 점차 과학

커뮤티니와 과학자 등 과학분야의 관계자들과 지속적인 유대관계를

확산함으로써 발전

4. 미래전략청(The Prime Minister’s Strategy Unit, 2002∼2010)의 설립17)

o 개별 부처가 직면한 문제와 단기적 쟁점을 극복하기 위해 영국정부는

2002년 미래전략청을 설립하고, 지속적으로 Foresight 프로그램을 운영18)

- 정부의 장기전략, 정책 및 서비스 개발에서 혁신적 사고 및 전략을

수립하는 국가 미래전략컨트롤 타워로서의 역할 수행

o 주기적으로 반복되는 쟁점으로 멀어지게 함으로써, 기존 정책문제

해결을 위해 완전히 새로운 사고를 제공할 수 있도록 고안

- 문제 제기를 위한 관련 증거와 분석을 위해 외부 전문가를 통해, 영국

정책 방향에 대한 전략적이고 비판적 사고 수행19)

“(타 부처처럼) 분석적 엄격함을 가지고 수상이 필요로 하는 당면 문제를

해결하는 능력도 중요하지만, 영국의 미래전략청은 매일매일 닥치는 주요 문

제들에 대하여 책임을 질 필요는 없다.

당면한 쟁점, 당해 사건으로부터 한 걸음 뒤로 물러나 볼 수 있고, 더 깊이

생각한 후에 도출된 시각을 수상에 제공할 수 있다”20)

- Stephen Aldridge, PMSU Director

17) 1980년에는 대처 수상이 설립한 the Efficiency Unit이 중앙 전략 기능을 수행

18) 영국 의회(www.parliament.uk)의 Public Administration Second Report

http://www.publications.parliament.uk/pa/cm200607/cmselect/ cmpubadm/123/12305.htm#note17

19) 영국 의회(www.parliament.uk)의 Public Administration Second Report)

20) http://www.publications.parliament.uk/pa/cm200607/cmselect/cmpubadm/123/12305.htm#note17



3 미국 행정부의 빅데이터 추진전략(Big data Initiative)

“슈퍼컴퓨팅, 인터넷 등 그동안 정부의 IT 연구개발 투자로 드라마틱한

발전을 이끌어온 것과 같이 오늘 발표한 빅데이터 연구개발 이니셔티브는

과학연구, 환경과 생물의학 연구, 교육, 국가 보안 등에 빅데이터를 활용

할 수 있도록 해줄 것이다”

- Dr. John P. Holdren, 2012.3.29.

백악관 과학기술정책보좌관

o 미국 과학기술정책자문위원회는 2010년“모든 연방정부는 빅데

이터 전략 수립이 필요”하다고 제시21)

o 2012년 3월, 오바마 행정부는 빅데이터 관련 연구개발에 2억

달러 이상을 투입하는 빅데이터 연구개발 이니셔티브를 발표22)

o 미국의 빅데이터 연구개발 이니셔티브 참가기관은 유전자 연구

및 의료, 교육, 지구과학 및 국방분야 등 빅데이터 활용 효과가

뛰어난 분야의 기관들이 우선적으로 참여

- 국립과학재단(National Science Foundation, NSF)

- 국립보건원(National Institutes of Health, NIH)

- 국방부(Department of Defense, DoD)

- 고등방위연구계획국(Defence Advanced Research Projects Agency, DARPA)

- 에너지부(Department of Energy, DoE)

- 지질조사원(Geological Survey, USGS

o 그러나 DARPA, 국토안보부 등에서 추진하는 프로젝트중 일부는 국가

안보, 보안의 성과임과 동시에 사생활 침해를 야기할 수 있는 문제 제기

21) Executive Office of the President, President’s Council of Advisors on Science and Technology, Desinging a digital future, DECEMBER 2010

22) Executive Office of the President, Office of Science and Technology Policy, OBAMA ADMINISTRATION UNVEILS “BIG DATA” INITIATIVE, March 29.2012



1. 국립보건원(NIH) : 빅데이터 과학, 공학 핵심 기술 개발 및 게놈

프로젝트 데이터의 아마존 무료 공개

o 국립보건원과 국립과학재단은 대용량의 다양한 데이터로부터

유용한 정보를 추출․가시화․분석․관리하는 핵심 과학 및 기술을 발전

- 국립보건원은 영상, 세포, 분자, 전기생리학, 화학, 행태, 전염

병학, 임상, 그리고 기타 건강과 질병에 관련된 데이터에 집중

o 국립보건원은 세계 최대의 인류 유전자 변형 데이터 세트를

아마존 웹 서비스(AWS) 클라우드에서 무료로 공개

- 이 데이터는 전 세계 1000개 유전체 프로젝트(1000 Genomes

Project)에서 생성된 것으로, 무려 200테라바이트23)

- 1000개 유전체 프로젝트는 2008년 1월 영국, 미국, 중국이

합작하여 다양한 인종으로 구성된 인간 1000명의 유전체를

3년 내 해독하는 국제 프로젝트

- 그동안 데이터 용량이 너무 커서 일부 연구자들만 사용할 수

있었으나, 향후 무료로 사용할 수 있도록 추진하고 사용한

만큼의 컴퓨팅 서비스에 대한 비용만 지출

2. 국립과학재단(NSF) : 빅데이터 과학 및 공학을 위한 핵심 기술 및

데이터 과학자(Data Scientist) 양성

o 빅데이터 기술 개발

- 국립과학재단은 데이터로부터 지식을 추론하고 사회에 데이터를

제공하고 관리하는 새로운 방법론개발 및 장기 전략 수립

- 대학에서 차세대 데이터 과학자(Data Scientist)와 엔지니어를

육성할 수 있도록 학제간(interdisciplinary) 프로그램 개발 독려

23) 종이 문서로는 1600만개의 파일 캐비닛이 필요하고 표준 DVD로는 3만장에 해당되는 용량



- 버클리대학의 컴퓨팅 원정대(Expeditions in Computing) 프로

젝트에 천만 달러의 기금 투입

- 데이터를 정보로 전환하는 기계학습(machine learning), 클라

우드 컴퓨팅, 크라우드 소싱을 통합하도록 지원

- 지구과학자들이 지구과학 정보에 액세스하고 분석, 공유하는

어스큐브(EarthCube) 시스템을 지원

o 데이터 과학자 양성

- 대학생들이 복합적 데이터(complex data)에 대해 그래픽 및

가시화된 기술을 사용할 수 있도록 하기 위해 연구 트레이닝

그룹에 훈련시키는 데에 200만달러의 상금 지원

- 통계학자와 생물학자들의 연구그룹에 140만달러를 제공하여,

단백질 구조와 생물학적 경로를 규명하도록 지원

3. 국방부(DoD) : 데이터로부터 의사결정(Data to Decisions)

o 국방부의 빅데이터 투입 예산은 연간 2억5000만 달러로서,

빅데이터를 활용해 인지, 지각, 결정을 제공하는 자율시스템을

구축하여 스스로 결정하고 군사 행동을 수행하도록 추진

- 상황인식 능력을 개선시켜 전투원과 군 분석가들을 돕고 군사

작전 지원 능력을 배가시키는 프로그램을 도모

- 국방부는 전 세계 어떤 언어의 텍스트에서도 정보를 추출해

군 분석가들의 분석 능력을 100배 이상 향상시키는 것을 목표

- 또한 분석가들이 관찰할 수 있는 대상, 활동, 사건 등 관찰

가능 능력을 동일하게 향상시킬 수 있도록 추진

o 국방부는 이 같은 빅데이터 활용 프로그램을 구현하기 위해

향후 수개월 동안 현상 공모 추진



4. 고등방위연구계획국(DARPA) : XDATA Program 추진

o XDATA 프로그램은 4년 동안 연간 2500만달러를 투자해 대용량

데이터를 분석할 수 있는 컴퓨팅 기술과 소프트웨어를 개발

- 분석 대상 데이터는 준정형 데이터(표, 관계형, 카테고리형,

메타데이터)와 비정형 데이터(텍스트 문서, 메시지 전송)를 포함

- 데이터 분산 저장 환경에서 불완전 데이터(imperfect data)를

처리할 수 있는 확장가능한 알고리듬을 개발

- 다양한 임무들에 대해 시각적 추론을 신속히 수행할 수 있도

록, 인간과 컴퓨터 간의 상호작용 툴 개발

- XDATA 프로그램은 유연한 소프트웨어 개발 환경을 구현하

기 위해 오픈소스 소프트웨어 툴킷을 지원

5. 에너지부(DoE) : 진보된 컴퓨팅파워를 통한 과학적 발견

o 에너지부는 2500만달러의 기금을 조성해 확장형 데이터 관리,

분석 및 시각화 기관(Scalable Data Management, Analysis and

Visualization Institute. SDAVI)을 설립

- SDAVI는 6개 국립 연구소와 7개 대학의 전문가들이 협력해

갈수록 커지고 복잡해지는 데이터를 분석할 수 있는 툴을 개

발하는 것을 목표

※ 로렌스버클리국립연구소(Department of Energy's Lawrence Berkeley

National Laboratory)가 운영

o 과학자들이 에너지부 슈퍼컴퓨터 상의 데이터를 관리하고 시각

화 할 수 있도록 지원 및 에너지부의 연구시설을 사용한 연구

발견 프로세스를 간소화



6. 지질조사원(US Geological Surve) :‘지구시스템 과학’을 위한 빅데이터

o 존웰시파월분석종합센터(John Wesley Powell Center for Analysis

and Synthesis)는 빅데이터를 활용하여 지구시스템과학에 접목

- 대규모 데이터로에서 유용한 정보로 만드는 데 필요한 협업 툴과

첨단 컴퓨팅 시설, 심도깊은 분석을 위한 장소 등을 제공

- 향후 기후 변화, 지진 재발률, 차세대 생태계 지표종 등에 대한

이해를 증진시킬 것으로 전망

7. DARPA의 TIA(Total Information Awareness)

o 미방위고등연구계획국(DARPA)는 미국의 비대칭위협을 테러라고 규

정하고 테러방지와 관련된 최신 정보 기술을 활용한 방안 마련을

위해 정보인지사무국(IAO: Information Awarness Office)를 운영24)

o IAO는 대테러 방지를 위해 실시간 데이터분석, 모델링 및 추론

등 기술을 개발25)

- 실시간 학습, 데이터 마이닝 등 패턴감지와 변칙 패턴 감지기술

및 자연 언어 텍스트로부터 엔티티(entity) 추출

- 외국어에 대한 기계적 번역 및 음성 인식 기술 및 인간 생체

인식과 보안 기술

- 인적 네트워크와 행태 모델 분석을 위한 엔진 및 사건 예측

모델을 위한 엔진 개발

- 스토리텔링 기술, 변화 감지 기술 개발 및 에이전트 제어를

위한 생물학적 알고리즘 및 인간의 인지 및 추론 기술 개발

24) 2006년 의회는 예산지원을 삭감하였으나, 이후 NSA에 이관되어 추진. http://searchsecurity.techtarget.com/definition/Total-Information-Awareness25) 그러나, 이러한 기술은 무차별적 사생활 침해 가능성이 제기. http://infowar.net/tia/www.darpa.mil/iao/index.htm



8. 국토안보부의 ADVISE

o 국토안보부는 9.11 테러 사건이후 미 행정부 내의 각 부서에

분산된 대테러기능을 통합할 목적으로 2002년 설립

- 2차 세계대전 이후 전쟁부와 해군부를 통합한 국방부를 창설

이후 가장 큰 규모의 거대 조직

- 세관, 이민국, 국경경비대, 비밀검찰국, 연방비상계획처 등 기존

조직 이외에 국토안보센터, 교통안전부, 사이버 대테러 센터 등

조직을 신설

o 국토안보부는 2003년 TIA를 흡수하고 ADVISE(Analysis, Dissemination,

Visualisation, Insight and Semantic Enhancement)을 추진

- 테러행위의 가능성이 있는 패턴을 수집, 대조, 선별, 검색하여

행태에 대한 정밀 분석이 가능26)

※ 항공, 철도, 버스의 여행기록, 렌터카나 호텔의 예약, 영화 및 극장관람,

CCTV기록, 도서 대출, 홈페이지 방문, 유무선 전화 송수신, 전화 도청,

정치적 관계, 자선단체 활동, 종교적 관계

o 잡지 및 신문 기고, 휴가사용,

TV 가입 및 시청, 슈퍼마켓

방문 정보, 물품 구입, 적립

카드 보유, 은행 및 신용정보,

납세, 건강, 사회보장 정보

등 개인의 어떤 정보라도

추출 가능

26) 애틀러스 리서치 그룹, 美 국토안보부, Big Brother의 결정판 `ADVISE` 프로젝트 시험 중, 2007.3.8



4 EU의 FuturICT 프로젝트와 iKNOW 프로젝트

1. EU의 FuturICT

가. 세계변화의 복잡성 이해를 위한 새로운 지식의 탐구

o 기술, 경제, 사회 시스템은 점점 복잡해지고 상호 의존성이 강

화됨에 따라 현재 세계를 이해하는 패러다임의 변화가 요구

o EU는 종합연구개발 프로그램인 EU Framework programme 7

프로그램27)의 일환으로서, 금융위기 극복과 사회의 복잡성을

이해하기 위한 FuturICT 프로젝트를 추진

o FutureICT는 개별적 행태와 단편적 데이터 기반의 접근을 지양하고,

보다 거시적(macro)하고 통계적 의존성(statistical interdependencies)이

높은 복잡성 시스템(complex system)을 기반으로 연구

<복잡계와 제어가능한 시스템에 대한 비교28)>

제어가능한 시스템(과거) 복잡계 시스템(현재)

약한 연결과 독립적 콤포넌트 시스템강한 연결과 의존적 시스템 콤포넌트

시스템

가시적 상호작용에 의한 지배 보이지 않는 상호작용의 지배

단순한 시스템 행태 복잡계 시스템 행태

전체 시스템을 설명하기위한 개별

시스템의 총합

창발적, 집단적, 예상치 못한 시스템

행태

관습적이고 보편적 통찰력의 통용 반직관적 행태와 극단적 사건의 발생

하향식 방식의 예측과 통제상향식 자기조직화 규칙에 의한

관리와 예측의 어려움

27) FP7 : Seventh Framework Programme for Research and Technological Development의 줄임28) S.Bishop, FuturICT, Global computing for our complex world, http://www.futurict.eu/



나. 데이터 과학과 복잡계 과학의 응용

o FutureICT는 사회의 지속가능성과 복원력 탐구를 목적으로

복잡성 사회 시스템(complex social systems)의 이해와 사회의

복원력 및 기회를 창출하기 위해 추진

- 기존의 데이터마이닝과 컴퓨팅 시뮬레이션으로 경험적 결과를 추론

하지만, 이러한 데이터 분석만으로는 근본적 한계를 가진다고 인식

o 이를 위해 기존의 정보공학적 접근을 탈피하고 빅데이터(big data)를

활용한 복잡성 과학(complex system science)을 바탕으로 추진

- EU는 사회과학자와 함께 대용량의 데이터를 처리하는 데

익숙한 자연과학자, 공학자, 컴퓨터과학자, 물리학자, 복잡계

과학자들의 협업을 추진

<FuturICT의 학제간 협력 모델29)>

29) ICT와 사회과학, 복잡계 과학 등의 학제간 협력과 지식 교류협력을 통해, 기술적 성과(집단지성을 위한 참여 플렛폼), 과학적 성과(글로벌차원의 기술, 사회,경제 시스템에 대한 이해), 사회적 성과(사회의 복원력과, 지속성을 위해 기술, 경제, 사회, 환경시스템의 관리능력 배양)를 획득



다. FuturICT 플렛폼의 구성

o 지구 신경망 시스템(Planetary Nervous System)

- 글로벌 센서 네트워크를 이용하여 지구 전체의 사회, 경제,

환경 및 기술분야에 정적 및 동적 데이터 확보

- MIT Media Lab과 함께, 실시간 데이터 마이닝(real time data

mining), 시멘틱웹 기술을 개발하고 의사결정을 지원하기 위해 수행

o 전 지구 시뮬레이터(Living Earth Simulator)

- 이질적 데이터(heterogeneous data)를 경험적이고 이론적인

과학적 방법론(ex. agnet-based simulations, multi-level

models 등)에 접목함으로써, 미래에 대한 시나리오를 연구

- 유럽의 슈퍼컴퓨팅센터들이 대용량의 데이터와 시뮬레이션

기법을 활용하여 현실 세계를 모델링

o 글로벌 참여 플렛폼(Global Participatory Platform)

- 시민, 기업인 등 일반인들이 데이터와 시뮬레이션에 동참하고

토론할 수 있는 오픈 플렛폼

- SW개발자들이 모바일앱 등을 통해 데이터 생성에 기여하고,

정책분석자 혹은 연구자들을 위한 시각화 기술 개발에 참여



2. EU의 iKnow(interconnect Knowledge) 프로젝트

가. 추진 배경

o EU는 동일본 대지진과 쓰나미로 인한 자연재난, 테러와 참여와

소통의 web2.0 인적활동 및 글로벌 경제 위기 등 불확실성 속

에서 예측하지 못한 사건으로 인해 미래준비에 대한 한계 인식

o EU는 이러한 한계를 극복하기 위해 미래전망․참여와 네트워크․ 전략

과 정책결정의 3가지 범주를 통합하기 위한 iKnow 프로젝트 추진

- 유럽과 전세계의 과학, 기술 및 혁신을 위한 잠재적 지식 및

이슈 네트워크 구축

나. 세계변화의 불확실성과 미래의 탐구를 위한 스캐닝

o iKonw 프로젝트는 EU의 FP7 프로그램의 일환으로서 유럽과 세

계의 과학, 기술 및 혁신(STI) 분야의 미래를 형성하기 위한 조

건과 지식을 탐구하고 연계하는 프로젝트

o 이를 위해, 전세계의 약신호(weak signal)과 와일드 카드(wild cards)

를 포착하기 위해 데이터 분석 기반의 horizon scanning을 활용

- 17개 연구 영역, 6개의 유럽의 전략적 목표와 21개의 21세기 도전

과제 설정을 위한 와일드카드와 약신호를 상호 연계, 배치 및 평가

- 데이터는 ① FP7 연구 프로젝트로부터 생성되는 구조화된 데이터,

② 국제기구, 정부, 업계, NGO, 블로그, SNA, TV, SF소설, 매거진으

로부터 획득, ③ 미래연구전문가, 과학기술 분야의 전문가와의 인터

뷰, ④ 핀란드, 영국, 독일 등 국가간 워크샵 및 서베이를 통해 획득



다. 스캐닝을 위한 전략적 접근 방법

o ILTD(inward-looking top-down) : 3천명 이상의 iKnow 컨소시움 멤버

들로부터 와일드 카드와 위크 시그널을 탐구하고 연계

o OLTD(outward-looking top-down) : 전세계 웹사이트, 블로그, 저널 및

SF소설 등으로부터 파악된 와일드 카드와 위크 시그널을 탐구하고 연계

o ILBU(inward-looking bottom-up) : 유럽의 정부, 업계, 학계, NGO 등

으로부터 와일드 카드와 위크 시그널을 탐구하고 연계

o OLBU(outward-looking bottom-up) : 전세계 iKnow 회원들로부터 획득

한 지식을 탐구하고 연계

라. ikonw프로젝트 결과(2011)

o 체코, 핀란드, 독일, 이스라엘, 영국과 같이 국가단위의 환경스캐

닝을 통해 미래의 핵심 이슈 제시(iknow National Studies, 2011)

o 전세계로부터 포착한 약한신호와 와일드카드를 분석하여, 44개

의 정책 브리프를 제시(iknow Policy Alert, 2011)

o 유럽전역, 과학기술 컨퍼런스 및 환경스캐닝을 통한 주요 이

슈로부터 66명의 전문가들의 통찰력 보고서를 제공(iknow

Interviews, 2011)



<와일드 카드와 위크 시그널>

□ wild cards

o 발생 가능성이 매우 낮으나, 발생했을 경우 엄청난 사회적 영향을 미칠 수 있

는 사건으로서 주로 부정적 사건을 지칭하나 긍정적 사건을 지칭할 때도 있음

o 페니실린, 다이나마이트, 비아그라의 발명, 코페르니쿠스의 지동설, 아인슈타인

의 상대성이론, WWW에 의한 디지털 혁명, 동일본 대지진, 백두산 대폭발, 소

련의 붕괴, 911사건, 세계 금융위기 등

□ weak signal

o 사회 변화의 시작을 가리키는 신호로서, 미래에 발생할 가능성이 있는 사건(와

일드 카드를 포함)에 대하여 불명확하지만 관측가능한 경고 혹은 신호

o 위크 시그널은 이슈진화에 대한 잠재적 영향을 측정하기 위해, 다양한 해석적

노력이 필요

o 대체연료에 의한 비행선 연구, 2015년까지 전기차 백만대 보급(미국), 유럽에서의

빈번한 홍수, 자기치료의 증가, 1980년대의 지구온난와 등 기후변화, 도심에서 자

동차 금지, 빈번해진 홍수, 러시아의 유럽에 대한 가스 공급중단, 탈북자 증가 등

<위크시그널- 와일드카드- 이머징이슈 관계도>

출처 : SESTI presentation at the FTA2011 conference



요약 및 정책적 시사점 Ⅲ

□ 빅데이터분석과 집단지성의 결합은 미래 사물연결통신과 인공

지능의 결합체인「만물지능통신 사회30)」의 위험과 기회를 파악

o 트위터, 페이스북, 아고라 등 일반 시민들의 사회참여와 집단

지성에 의해 한국 사회의 변화의 징조를 파악이 가능

- 인터넷 상의 사람들에 대한 생각을 읽음으로써 미래 이머징 이슈와

정책적 대응방안 마련이 기술적으로 가능해지는 시대가 도래

o 인간과 인간, 인간과 사물, 사물과 사물이 통신하는 시대에는

새로운 빅데이터(Big Data) 분야가 탐구의 영역으로 등장

- 미래사회의 클라우드환경, 만물지능통신환경에서 빅데이터

분석과 해석은 미래의 변화를 읽을 수 있는 기반

<그림> 만물지능통신 환경의 변화31)

30) 하원규, 황성현(2011), ‘Super IT Korea 2030’(2011)31) 방송통신위 블로그 두루무리, http://blog.daum.net/kcc1335/618



□ 데이터기반의 국가미래전략지원은 “탐색-분석-준비와 대응”

체계로 구성

공공 미래전략 지원

환경탐색

- 사회변화의 동인, 수집

및 분류 등 사회환경 스

캐닝

환경분석

- 첨단 과학적 분석 이론

및 도구를 활용한 미래

의제 도출

미래준비와 대응

- 중장기 위험과 기회 등

미래정책의제 및 대응

방안 제시

o (환경탐색) 사회변화의 동인 수집, 분류 등 사회환경 스캐닝

- 정치, 경제, 사회, 문화, 환경, 기술, 가치관 등 사회전분야에 걸친

공개·비공개, 정형·비정형, 정량적·정성적 데이터 구축

- 온라인 델파이, 메타 DB 구축 및 연계를 위한 빅데이터 센터

구축(ex. iknow 프로젝트, 법제정보, 통계 및 기상정보 등)

o (환경분석) 첨단 과학적 분석 도구를 활용한 미래 의제 도출

- 사회관계망분석(SNA), 인과지도, 시스템 다이내믹스 등 복잡계

이론 및 최신 미래연구방법에 의한 미래시나리오 도출

- 사회변화를 이끄는 와일드카드, 위크시그널 및 트렌드 연구

및 분석

o (미래준비와 대응) 미래 정책 의제 제시 등 미래 대응 방안 마련

- 정보화, IT산업, 안전, 사회통합 등 사회 각 분야에 대하여

데이터 분석에 의한 국가 중장기 미래 어젠더 수립 및 지원

- 국가미래전략지원을 위해 국내외 미래전략 거버넌스로 인적

네트워크 확보 및 공공부문 미래 역량 강화

- 사회 각 부문멸 법제도 문제 등 현황 분석을 통한 미래지향적

법제도 개선과 사회환경 변화에 대한 지속적 모니터링



□ 학제간 연구를 통한 복잡성 과학의 이해를 전제

o 데이테의 폭발적 증가는 IT에 의한 사회변화의 복잡성과 불확

실성 및 급변성을 반영하고 있으므로, 사회의 복잡성에 기반을

둔 연구방법론에 기반

- 사회연결망분석(Social Network Analysis) : 관계구조에 기인

한 정태적 복잡성 포착

- 시스템 다이내믹스(System Dynamics) : 거시변수간 인과구조

에 기인한 동태적 복잡성 규명

- 행위자기반모형(Agent-based Modelling) : 행위자간 미시 상호

작용에 기인한 동태적 복잡성 규명

o 사회변화는 과학, 환경, 정치, 경제, 사회 전 분야에 걸쳐서 복잡

한 관계망 속에서 창발되므로, 복잡계 과학에 대한 이해가 필요

- 복잡계 이론은 현실보다는 복잡성이 낮고 사회현상의 창발현

상(ex. 월드컴 거리응원, 촛불시위 등)을 설명

- 사회현상에 대한 본질적 탐구를 위해 인과관계의 명확성 혹

은 불명확성 등 사회적 관찰환경을 이해하고 적용할 필요

< 사회환경 관찰 프레임워크 : Cynefine Framework32) >

Simple : 분명한 인과 관계가 존재하는 환경이며, 이 영역의 문제를 complex 영역으로 파악하면 문제 해결이 어려워짐

Complicated : 인과관계를 규명하기 위해, 분석이나 조사 과정이 필요

Complex : 원인과 결과의 연관성을 미리 예측할 수 없고, 사건이 벌어진 후에만 그 관계를 아악 가능

Chaotic : 원인과 결과의 연관성이 전혀 없는 상태,

Disorder : 원인과 결과의 인과관계의 유형이 파악되어 있지 않은 상태

32) 문제를 설명하거나 적용 가능한 해결책을 제시해주는 분류체계



□ 국가 차원의 ‘데이터기반 미래전략수립’이 중요

o 사회 발전의 속도가 빨라지고, 위험요인과 복잡성이 증가할수록

시스템적으로 신속하게 환경 변화를 감지할 수 있어야 함

- 그러나 아직 위험평가와 미래준비에 대한 인식 부족으로 단편

적 현상이나 현안 해결중심으로 선진국 사례에 의존

o 빅데이터의 ‘가치’와 ‘수집의 용이성’에 따라 공공부문의 빅데

이터 전략을 세분화하여 정부차원의 정책 구현 방안 마련

- 미래사회의 위험과 기회를 합리적․선제적으로 대응하기 위해 사회

변화의 맥락을 읽을 수 있는 국가미래전략수립 기반 마련이 필수

- 국정 현안, 사회변화 예측 등 공공 정책 수립에 필요한 데이터를

실시간으로 수집․분석할 수 는 체계 필요

<그림> 빅데이터의 가치와 접근 용이성에 따른 서비스 영역33)

33) US Bureau of Labor Statistics; Mckinsey Global Institute analysis



□ 빅브라더(Big Brother)의 딜레마에 대한 선제적 연구 필요

o 정부 혹은 기업에 의해 저장되고 분석되는 빅데이터 서비스는 국민

개개인의 편익과 사회위험과 기회를 찾아주는 선순환적 기능이 있

으나, 역으로 국민 개개인의 사생활이 침해될 수 있는 가능성 존재

- 정부만이 정보를 소유하는 시대가 지나고 개인과 기업이 정

보의 생산자이자 전달자가 되는 시대에는 개인, 기업과 정부

는 서로를 견제하는 시대가 도래될 것으로 전망

- 정부․기업․개인이 상호 정보를 공유함으로써 정부 일방이 국민

을 감시하는 빅브라더 체제를 견제 가능

- 개인이 정보의 생산과 유통을 담당하고 상호 공조하는 환경

이 됨으로써 사회의 감시자 역할을 수행할 수 있는 가능성은

튀니지 혁명과 이집트 혁명으로부터 찾을 수 있음

o 교통사고율이 높다고 하여 자동차 산업과 도로 확장을 금지할

수 없듯이, 빅데이터의 선순환적 기능을 강화하는 정책과 함께

개인 사생활 보고를 위한 정책 개발이 필요

- 이를 위해 구글, 페이스북, 네이버 등 민간기업에 소유되고

재판매되어 기업의 이익에 활용되는 개인정보에 대한“디지

털 소유권”제도 확립이 필요

- 또한 잊혀질 권리(The right to be forgotten)에 대한 입법화

를 통해 페이스북, 트위터 등 인터넷 상에서 게시한 저작물

을 삭제 등 관리할 수 있는 체제를 강화할 필요성 존재



□ 사회환경의 급변성과 불확실성을 대비하기 위한 ‘데이터기반의

정책과정과 의사결정’의 재조명

o ‘데이터기반의 정책과정과 의사결정’은 불확실성의 고위험

사회를 대비하는 국가의 전략 과제

o 유럽재정도산에 의한 세계경제위기, 중국의 부상과 소비사회

로의 전환, 북한의 정치적 변동 및 기후 등 자연환경의 변화

는 한국의 미래를 더욱 불확실성이 높은 사회로 변화

o 급속한 사회 환경 변화와 불확실성에 대한 국가차원의 체계적

인 미래예측과 이에 근거한 전략적 대응은 생존과 지속가능성

장을 위한 필수 과제로 부상

<그림> 빅데이터기반의 의사결정 과정



참고 자료☞

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[30] cabinetoffice.gov.uk/strategy/about.aspx#1



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[34] infowar.net/tia/www.darpa.mil/iao/index.htm

[35] blog.daum.net/kcc1335/618



2012년도 IT & Future Strategy 보고서

• 제1호(2012. 3), 「실리콘벨 리가 전망하는 IT분야 현재와 미래」

• 제2호(2012. 4), 「선진국의 데이터기반 국가미래전략 수립과 시사점」

1. 본 보고서는 정보통신진흥기금으로 수행한 정보통신연구개발사업의 연구결과입니다.

2. 본 보고서의 내용을 발표할 때는 반드시 행정안전부 정보통신연구개발사업의 연구결과임을

밝혀야 합니다.

3. 본 보고서의 내용은 한국정보화진흥원의 공식 견해와 다를 수 있습니다.

4. 본 보고서 내용에 대해 무단전재를 금하며, 가공 ‧ 인용할 때는 반드시 「한국정보화진흥원」

이라고 출처를 밝혀 주시기 바랍니다.

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선진국의 데이터기반 국가미래전략 추진현황과 시사점µ가별 빅데이터추진 전략_120409.pdf관계형데이터서비스인 BI에서 비관관계형 데이터로