친환경적 데이터 응용기술 활용 정책개발을 위한 기획연구

Ⅰ. 연구의 배경 및 목적 □ 데이터 응용기술의 급속한 확대에 따라 요구되는 새로운 환경정책연구를 파악하고, 이를 수행하는 정책연구 로드맵을 구축 ㅇ 21세기에 들어서면서 데이터 수집, 축적, 분석, 확산과 관련된 데이터 응용기술이 급속하게 발전하였으나 데이터 응용기술이 환경에 미치는 영향은 불확실 - 데이터 응용기술: 데이터 수집, 축적, 분석, 확산 기술 ㅇ 데이터 응용기술의 사회경제적 파급효과 규모는 불확실하며, 사회경제적 변화가 환경에 미치는 영향도 불확실 - 데이터 응용기술이 1차~3차 산업혁명과 유사한 사회경제적 변화를 가져올 수 있는지 여부가 불확실 - 데이터 응용기술이 야기하는 사회·경제적 변화가 환경에 미치는 영향은 다양한 경로를 통해 복합적으로 발현 ＊ 효율성 효과: 생산성 향상 → 자연자원 투입 절감 → 환경부담 완화 ＊ 반등 효과: 생산성 향상 → 단위비용 하락 → 시장 확대 → 환경부담 심화 ＊ 시장 확대효과: 기술진보 → 거래비용 하락 → 시장 확대 → 환경부담 심화 ＊ 소비억제 효과: 데이터 응용기술 → 동일효용 제공을 위한 소비자 비용 최소화 조합 제공 → 소비억제 → 환경부담 완화 ㅇ 데이터 응용기술 확산에 따른 잠재적 환경 부담을 완화하고, 데이터 응용기술을 활용하여 환경정책의 개선을 도모하는 환경정책 개발이 필요 - 효율성 효과 및 소비억제 효과를 활용하여 반등 효과 및 시장 확대효과 억제 ＊ 데이터 응용기술을 활용한 효과적인 유인기반(incentive-based) 정책을 통해 소비억제 효과를 강화하여 친환경적 소비를 촉진 - 데이터 응용기술을 활용하여 환경정책의 효과성을 제고하고 비용을 절감 ㅇ 본 연구의 목적은 데이터 응용기술 확산으로 인한 변화에 대응하기 위해 환경정책 연구과제 로드맵(2020~2029년)을 구축하는 것임 - 현황 파악 연구: 데이터 응용기술 확산이 환경에 미치는 영향에 대한 불확실성 해소 - 환경부담 억제방안 연구: 데이터 응용기술을 활용한 효과적인 유인기반 정책을 통해 소비억제 효과를 도모하고 이를 데이터 응용기술 확산에 따른 환경부담 억제에 사용 - 데이터 응용기술을 활용하여 현황 파악 연구 및 환경부담 억제방안 연구의 질 제고 Ⅱ. 연구현황 및 한계 □ 데이터 응용기술 관련 국내 연구는 데이터 응용기술의 확산 및 사회경제적 파급효과에 대한 연구보다 ‘활용방안’ 및 ‘활용환경’에 대한 연구가 중심 ㅇ NDLS, RISS에 수록된 빅데이터 관련 연구 중 2016년 이후 게재된 연구문헌 999건을 수집하여 주제별로 분류 ㅇ 데이터 응용기술 자체에 대한 연구는 6.7%, 사회경제적 파급효과에 대한 연구는 4.7%에 불과, 사회경제적 파급효과 대응방안 관련 연구는 11.4%에 그침 ㅇ 데이터 응용기술 활용사례 연구는 30.2%, 활용방안 연구는 30.6%, 활용과 관련된 제도적, 사회경제적 환경에 대한 연구는 16.3%로 가장 비중이 큼 □ 대부분의 문헌이 데이터 응용기술의 급격한 확산과 대규모 사회경제적 파급효과를 기본 전제로 하며 극단적 낙관론 혹은 비관론을 취함 ㅇ 활용방안 및 활용사례 연구, 파급효과 및 파급효과 대응방안에 관한 연구는 데이터 응용기술의 급속한 확산 및 대규모 사회경제적 파급효과를 전제로 함(77.0%) ㅇ 데이터 응용기술의 급속한 확산 및 대규모 파급효과 발생을 기본 전제로 하는 연구는 극단적인 낙관론 혹은 비관론을 취함 ㅇ 데이터 응용기술의 확산 결과에 대해 중립적인 입장을 전제로 하는 ‘활용과 관련된 제도적, 사회경제적 환경에 대한 연구’ 및 ‘기술 자체에 대한 연구’는 23.0%에 그침 □ 데이터 응용기술의 사회경제적 파급효과와 관련하여 보다 중립적인 접근이 필요 ㅇ 데이터 응용기술의 확산에 대해 전망하고, 이를 바탕으로 사회경제적 파급효과의 불확실성을 분석하는 연구가 요구됨 Ⅲ. 데이터 응용기술과 환경문제 1. 데이터 응용기술의 확산 □ 21세기 이후 데이터 수집-집적-분석-확산에 활용되는 기술이 급격히 발전하면서 사용이 확산되는 현상 발생 ㅇ 수집: 센서와 네트워크가 결합된 사물인터넷 보급으로 데이터 수집범위 확대 ㅇ 집적: 분산형 저장시스템의 발달과 클라우드 컴퓨팅의 확대로 대용량 데이터 접근성 증진 ㅇ 분석: GPU 연산기능의 강화로 거대 기계학습 모형 사용 시작 ㅇ 확산: 네트워크 기술의 확산으로 데이터 분석결과 활용범위 확대 □ 실시간 변동 데이터를 반영하여 갱신된 분석결과를 실시간으로 전달하는 환경을 조성하였으나, 갱신된 정보를 제품생산에 반영하는 자동화 및 로봇 기술은 초기단계 ㅇ 정보를 이용하여 생산-유통-소비를 연결하는 새로운 형태의 서비스 시장 창출 ㅇ ‘확산’ 단계의 병목현상 존재: 갱신된 분석 결과를 이용하여 제품 제조과정을 변화시키는 자동화 및 로봇기술은 아직 초기단계(예: 3차원 프린터) 2. 데이터 응용기술과 환경문제의 관계 □ 데이터 응용기술이 정보통신 외의 산업 생산성에 미치는 영향관계는 아직 불확실하며, 기술진보와 환경문제의 관계도 불확실 ㅇ 데이터 응용기술이 다른 산업의 기술진보를 유도할 수 있을지 여부는 아직 불확실 ㅇ 데이터 응용기술이 다른 산업 기술진보를 유도할 경우에도 환경문제와의 관계는 효율성 효과, 반등 효과, 시장 확대효과의 상대적 크기에 따라 결정 ㅇ 효율성 효과 및 반등 효과에 대한 전망이 불확실하여 데이터 응용기술 확산과 환경문제간의 관계는 불확실한 상황 □ 1차~3차 산업혁명과 비교할 때 데이터 응용기술의 발전이 산업 전반의 생산성 증진에 미치는 영향은 현재까지는 미약 ㅇ 1차, 2차 산업혁명 이후에는 전 산업에 걸쳐 지속적인 생산성 증대를 관찰할 수 있지만, 3차 산업혁명 이후 산업 전반의 생산성 증가는 단기에 그침 ㅇ 데이터 응용기술 발전을 상징하는 2010년대의 역사적인 사건들이 일어난 시기에 산업 생산성은 하락세로 나타남 - 데이터 응용기술 발전과 관련된 역사적 사건: 2011년 IBM 슈퍼컴퓨터 Watson의 퀴즈 프로그램 우승, 2016년 인공지능 알파고-이세돌 대국 ㅇ 향후 데이터 응용기술의 확산에 따른 전 산업 생산성 증가 전망에 대해서는 낙관론과 비관론이 혼재 - 낙관론: 3차 산업혁명부터 시작된 장기적 기술진보가 진행 중 - 비관론: 전 산업 생산성 증대가 확인되지 않았음 □ 데이터 응용기술의 발달에 따른 효율성 효과, 반등 효과, 시장 확대효과는 아직 통계적으로 확인되지 않음 ㅇ 1차, 2차 산업혁명 이후에는 반등 효과가 효율성 효과보다 크게 나타났고, 3차 산업혁명 이후에는 국제무역 시장이 확장되면서 환경오염물질 배출량이 급격하게 증가 ㅇ 데이터 응용기술 확산이 산업 전반의 생산성 증가를 야기하거나 시장규모를 급속히 확대할 경우 1~3차 산업혁명과 같이 환경오염물질 배출량이 증가할 위험 존재 ㅇ 데이터 응용기술 확산이 활발하던 2010년대에 산업 전반의 생산성 증진이 부진하고 국제무역량 증가가 정체상태였기 때문에, 3가지 효과 중 어떤 효과가 가장 클지는 아직 확인되지 않음 3. 데이터 응용기술 활용현황: 산업 □ 데이터 응용기술의 확산에 따라 ‘소비자 가치 극대화 시장’이라는 새로운 시장이 창출 ㅇ 데이터 응용기술은 실시간으로 변동하는 소비자 선호를 생산 및 유통 과정에 반영할 수 있는 도구를 제공하여 ‘소비자 가치 극대화 시장’이라는 새로운 시장을 창출 ㅇ ‘소비자 가치 극대화 시장’: 소비 단계에서 소비자가 제품으로부터 얻는 ‘가치(value)’를 극대화하는 서비스를 제공하는 시장 - 제조업: 개인 맞춤형 생산, 스마트 제품 - 서비스업: 소비자-공급자 정보 연계, 소유하지 않은 재화 소비(servitization) □ 제조업에서는 데이터 응용기술을 공정효율화 및 소비자가치 극대화 생산에 활용 중 ㅇ 공정효율화: 생산-유통과정에서 수집한 정보를 활용하여 생산 공정을 효율화하는 스마트 공장 도입 ㅇ 소비자 수요 정보를 제품의 생산에 반영하는 개인 맞춤형 생산, 소비자 사용 정보를 제품 판매 후 운용 방식에 반영하는 스마트 제품 생산 활성화 - 개인 맞춤형 생산: 스마트 공장/소비자-생산자 직접 연계(Amazon Third Party) - 스마트 제품 생산: 제품 구입 이후 소비자의 사용 정보를 반영하여 제품 운용 방식을 조정하는 서비스를 제공(스마트 전구, 스마트 폰) □ 서비스업에서는 데이터 응용기술을 활용한 ‘소비자 가치 극대화’ 시장이 창출됨 ㅇ 소유하지 않은 내구재를 소비하는 단기임대 및 구독(subscription) 서비스 시장 창출 - 차량 단기임대(SOCAR), 클라우드 서비스(Amazon Web Service, Google Cloud Service) ㅇ [교통] 소비자 수요에 적합한 교통수단/교통수단 조합을 실시간으로 도출하여 사용권을 제공하는 새로운 교통서비스 산업 창출 - 카카오 택시, 승차공유(Uber), 통합교통서비스(Whim: 다중 교통수단 결합서비스) □ 데이터 응용기술 확산에 따라 소비자 가치 극대화 시장이 확대될 전망이지만, 기업의 변화 및 산업구조 개편이 선결조건 ㅇ 생산 공정 효율화는 자동화 및 로봇 기술의 발전이 부진하여 진행이 더딜 것으로 전망 - 실시간 정보를 반영하는 자동화 설비는 아직 실현되지 않은 상황 · 예) 4세대 이상 자율주행자동차는 아직 개발단계 ㅇ 기업의 생산양식, 기업조직, 기업문화가 소비자 가치 극대화 시장에 적합하게 변화하여야 소비자 가치 극대화 시장 확대가 가능 - 생산양식: 개인 맞춤형 생산에 적합한 유연한(agile) 생산방식 - 기업조직: 다양한 실험이 자유로운 분권형 기업조직 ㆍ 소비자 정보 파악을 위해서는 다양한 실험이 필수적 - 기업문화: 데이터를 중시하는 기업문화 ㅇ 데이터 응용기술 역량이 있는 창업기업 위주로의 산업구조 개편 필요 - 데이터 응용기술은 데이터 응용기술 역량을 보유한 기업이 다른 산업에 진출하는 방식으로 주로 확산 ㆍ 애플사는 앱스토어(appstore)를 이용하여 애플리케이션 유통 시장에 진출 - 데이터 응용기술 활용 유인에는 강하고 비용 부담은 적은 창업기업의 역할이 중요 ㆍ 기존 기업은 대량생산 중심 생산양식, 수직적 기업조직, 절차중심 기업문화에 익숙하여 데이터 응용기술 활용에 적합하도록 변환하는 비용이 큼 4. 데이터 응용기술 활용현황: 정책 □ 증거기반 행정 원칙이 자리 잡고 개인정보보호 규제가 완화되었으며, 공공기관 정보공개가 활발하게 이루어져 데이터 응용기술 활용을 위한 기본적 제도가 정비 ㅇ 통계기반정책평가제도(2007년) 도입으로 정책 전 분야에 증거기반 행정원칙 적용 가능 ㅇ 2020년 「개인정보보호법」이 개정되어 가명정보 사용이 허용됨 ㅇ 2012년 이후 공공기관 정보공개 건수 및 공개율이 급증하는 등 공공데이터 공급이 활발하게 이루어짐 - 공개 건수: 28만 9,000여 건(2010년) → 63만 9,000여 건(2018년) - 공개율: 89.7%(2010년) → 96.1%(2013년) → 95.1%(2018년) □ 현재 데이터 응용기술은 단기예측, 정책대상 선별, 가상 정책실험(micro- simulation)의 도구로 정책에 사용 ㅇ 단기예측: New York Federal Reserve bank의 GDP Nowcasting - 경제현황 관련 정보를 실시간으로 업데이트하여 GDP 단기 예측치 생산 ㅇ 정책대상 선별: ‘복지 사각지대 발굴관리 시스템’ - 데이터 분석으로 복지 사각지대에 처할 위험이 있는 가구를 사전 선별하고 직접 방문하여 확인 ㅇ 가상 정책실험: 정책 관련 상황을 가상으로 재현하여 정책실험 도구로 활용 □ 데이터 분석결과의 인과관계 규명이 어려워 이를 정책증거로 사용하는 것은 제한적이나, 의사결정의 효율성 제고를 보조하는 정보 생산에 데이터 응용기술 활용 가능 ㅇ 데이터 응용기술로 도출한 결과는 입증의 책임(burden of proof)을 보장하기 어려워 정책 의사결정 시 핵심 자료로 활용하기는 어려움 - 정책 의사결정 시 사전적 법령심사가 주를 이루어, 이를 뒷받침하기 위해서는 입증의 책임을 감당할 수 있는 ‘증거’ 역할을 하는 정보가 필요 ㅇ 예측, 정책실험, 정책대상 선별 등 의사결정 효율성 제고에 ‘참고’가 되는 정보생산에 충분히 활용 가능 5. 데이터 응용기술과 환경문제: 전망 □ 데이터 응용기술 확산으로 소비자 가치 극대화 시장이 확대됨에 따라 환경오염물질 배출량이 증가할 전망 ㅇ 자동화(automation) 기술의 진보가 늦어져 효율성 효과 및 반등 효과가 가까운 미래에 발현할 가능성은 낮음 ㅇ 소비자 가치 극대화 시장이 새롭게 확대되면서 환경오염물질 배출량이 증대할 위험 존재 - 소유 없는 소비가 확대되면서 기존 내구재 사용 빈도가 증가하고, 내구재 구입시의 비용부담이 낮아져 신규 소비자가 유입될 가능성이 높음 - 데이터 응용기술을 활용하여 소비자의 비용을 절감하는 서비스를 제공할 시 추가지출 여력이 발생하여 타 상품의 소비가 증가하는 소득효과(income effect) 발생 □ 산업구조의 경직성 및 대기업 위주의 기업 생태계로 인해 데이터 응용기술의 확산 자체는 제한적이고 점진적일 전망 ㅇ 대기업은 산업 간 경쟁보다 산업 내 경쟁에 집중하고 있어 대기업 주도 산업개편을 기대하기는 어려움 - 2000년 이후 산업구조 변화는 경직적이고, 산업 내 집중도는 심화(이한득, 2016) ㅇ 정보통신기술 기반 산업구조를 주도할 역량이 있는 중견기업 비중이 낮은 상태로 기업 생태계가 유지되고 있어 중견기업 주도 산업개편 또한 기대하기 어려움 - 대기업은 투자 여력은 있으나 유인이 부재하고, 중소기업은 투자 여력이 부족 - 대기업 중심의 자원 집중이 2006년부터 2018년 까지 유지됨: 규모 상위 0.02% 사업체가 고용의 7.2%를 차지(2018년) ㅇ 창업기업의 성장이 부진하여 창업기업 주도 산업개편을 기대하기 어려움 - 창업기업은 업력이 증가할수록 영업이익률 및 순이익률이 낮아지는 경향을 보임 - 업력 7년 이하 창업기업(2016년)의 52.3%는 도매·소매업, 음식·숙박업 사업체이며, 출판·영상·방송통신·정보서비스업 사업체는 1.1%에 불과 □ 데이터 응용기술이 확산되면 소비자 가치 극대화 시장이 확대되어 소규모 사업장 배출량 및 소비단계 배출량 비중이 증가할 전망 ㅇ 개인 맞춤형 생산이 증가하면서 소규모 사업장 비중이 상승 - 유연한 생산에는 소규모 사업장이 유리: 1979년 GM 미국 고용 61만 8,365명 vs. 2019년 Apple 미국 고용 9만 명 ㅇ 소유하지 않는 소비가 증가하면서 내구재 소비 단계의 배출량이 증가 - 소유하지 않고 사용하는 사용자 수가 증가: 기존 내구재 사용 빈도 증가 - 배출원과 사용자가 분리되는 현상 발생: 배출원(서비스공급자) ≠ 사용자(가계, 기업, 개인) □ 인과관계 증명의 한계로 인해 데이터 응용기술은 환경정책 수립 시 ‘참고자료’ 생산용도로 활용될 전망 ㅇ 사전 법령심사 중심 정책운용에서 데이터 응용기술을 참고자료 생산에 사용 가능 Ⅳ. 중장기 연구목표 및 추진방향 1. 정책과제 □ 데이터 응용기술 확산에 따른 환경정책 과제는 소비자 가치 극대화 시장 확대에 따른 배출량 증가 및 배출원 구성변화에 대응할 수 있는 환경정책을 개발하는 것임 ㅇ 시장 확대효과에 따라 환경오염물질 배출량이 증대할 전망 ㅇ 소규모 배출원 배출 비중 및 소비단계 배출 비중이 증가하여, 배출량 직접규제 및 신규 내구재 효율규제가 중심인 기존 환경정책 효과가 약화될 우려 - 소규모 배출원 비중이 증가할 경우 배출량 직접규제 모니터링 비용 상승 - 소유 없는 소비가 확대될 경우 배출원인 사업장과 배출을 야기하는 가계가 분리되어 사업장 규제 효과가 약화되고, 기존 내구재 사용 단계의 배출량이 증가하여 신규 내구재 효율 규제 효과도 약화될 것으로 예상 ㅇ [기회요인] 데이터 응용기술을 활용한 소비자 비용절감 서비스를 제공하여, 소비자 가치 극대화 시장 확대 추세를 완화하고 환경오염물질 배출량을 억제 - 비용절감은 소비자가 추구하는 중요한 가치임. 소비자 가치 극대화 시장에서는 데이터 분석기술을 활용하여 비용을 절감하는 소비조합 도출 서비스 제공 가능 □ 유인기반 환경정책을 강화하여 배출원 구성변화 및 배출량 증대에 대응할 필요 ㅇ 상대가격을 조정하여 소규모 사업자, 내구재 사용자가 오염물질 배출량을 저감할 유인을 강화 - 친환경적 소비가 비용절감 소비가 되도록 조세·보조금을 사용하여 상대가격 조정 ㅇ 소비자 가치 극대화 시장에서 데이터 응용기술을 비용절감에 활용하여 친환경적 소비를 촉진 ㅇ [전제조건] 친환경 재화 및 서비스를 소비자 선택이 가능한 시장에 공급 2. 대응방안 □ 단기적으로는 데이터 응용기술 파악 및 환경 영향 전망 등의 현황 파악에 집중하고, 중장기적으로는 유인기반 환경정책을 강화하는 단계적인 접근이 필요 ㅇ 산업구조 및 기업 생태계의 경직성으로 데이터 응용기술 확산이 지연되는 기간을 이용하여 현황 파악 연구를 수행하고, 이를 바탕으로 유인기반 환경정책 설계 □ [단기] 현황 파악을 통해 데이터 응용기술과 환경오염 간 관계의 불확실성 해소 ㅇ 효율성 효과 및 반등 효과의 핵심 기술인 자동화 및 로봇 기술에 초점을 맞추어 데이터 응용기술의 현황을 파악 ㅇ 데이터 응용기술 확산에 따른 배출량 및 배출원 구성의 변화를 가계·사업체-산업-지자체-국가-지역-세계 수준에서 파악 - 가계 및 사업체 단위 현황 파악을 위해 데이터 응용기술을 적극 사용 □ [중장기] 유인기반 환경정책을 강화하고 친환경 소비대안(option) 공급 확대 ㅇ 친환경적 소비를 유도하는 조세·보조금 정책을 설계-도입-평가-개선 ㅇ 소비자 가치 극대화 시장에서 유통될 수 있도록 친환경적 재화 및 서비스를 공급 - 친환경적 재화 및 서비스의 예: 신재생에너지, 승차공유서비스, 친환경자동차 3. 정책연구 로드맵 □ 단기적으로는 데이터 응용기술 확산 및 그에 따른 환경부담 증감 현황을 파악하고, 중장기적으로는 유인기반 환경정책을 지원하는 연구를 수행 □ 단기(2020~2022년): 데이터 응용기술 자체에 대한 연구 및 데이터 응용기술과 환경의 관계에 관한 연구를 병행 ㅇ 데이터 응용기술 연구: 데이터 응용기술의 기술진보 현황 및 그에 따른 효율성 효과, 반등 효과, 시장 확대효과 파악 ㅇ 데이터 응용기술과 환경문제: 데이터 응용기술 확산에 따른 배출량의 증감 및 배출원 구성변화 파악 □ 중기(2023~2025년): 유인기반 환경정책 설계 및 도입 지원 연구 ㅇ 가격변화에 따른 배출원의 행위 및 배출량 변화의 영향관계를 규명하여 유인기반 환경정책의 효과를 파악 ㅇ 가격변화-배출원 행위 변화-배출량 변화-오염도 변화의 관계를 정량적으로 파악하여 정책 설계 근거를 도출 □ 장기(2026~2029년): 유인기반 환경정책 실효성 평가 및 개선방안 연구 ㅇ 가격-배출원 행위-배출량-오염도 각 단계의 인과관계를 실증적으로 규명하여 유인기반 환경정책의 효과를 파악하고 이를 주기적으로 반복하여 정책의 실효성 개선 □ 전 기간(2020~2029년): 친환경 소비대안(option)을 확대하고 관련 연구기반을 조성 ㅇ 친환경적 재화 및 서비스를 시장에 공급하는 방안을 마련하여 유인기반 환경정책의 효과를 제고 - 친환경 제품 및 서비스 개발 연구 및 시장 공급에 필요한 제도개선 연구를 병행 ㅇ 데이터 응용기술과 환경오염 간의 관계 규명을 위해서 소규모 배출원 및 가계의 경제적 행위, 기술 사용, 환경오염물질 배출을 연계하는 패널 자료를 구축 - 데이터 수집 기술(사물인터넷)을 이용하여 행위정보를 축적 ㅇ 유인기반 정책의 성과평가 및 제도개선을 위해서 소규모 지역단위 가격정보와 연계할 수 있는 소규모 지역단위 환경오염 현황 파악 연구를 수행 - 데이터 수집 기능을 활용하여 측정소가 없는 지역의 오염도를 수집 - 데이터 분석 기능을 활용하여 정확도가 높은 추정치를 도출