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가명정보

2021-08-04T08:17:06Z

빅터기사:

'''Pseudonymous data'''

개인정보를 가명처리함으로써 원래의 상태로 복원하기 위한 추가 정보의 사용ㆍ결합 없이는 특정 개인을 알아볼 수 없는 정보

*가명처리란 개인정보의 일부를 삭제하거나 일부 또는 전부를 대체하는 등의 방법으로 추가 정보가 없이는 특정 개인을 알아볼 수 없도록 처리하는 것<ref>개인정보 보호법상의 정의</ref>

*2020년 8월 5일부터 시행되는 개정 데이터3법에 따라 아래 내용대로 처리 가능

==개요==

===개인정보, 가명정보, 익명정보의 차이===
{| class="wikitable"
!정보구분
!개념
!활용가능 범위
|-
|[[개인정보]]
|특정 개인에 관한 정보, 개인을 알아볼 수 있게 하는 정보
|정보주체로부터 사전에 구체적인 동의를 받은 범위 등의 내에서 활용 가능
|-
|가명정보
|추가정보의 사용 없이는 특정 개인을 알아볼 수 없게 조치한 정보
|다음 목적으로 동의 없이 활용 가능

#통계 작성(상업적 목적 포함)
#과학적 연구(과학적 방법을 적용한 연구)
#공익적 기록보존 목적 등
|-
|[[익명정보]]
|더 이상 개인을 알아볼 수 없게 조치한 정보
|제한 없이 자유롭게 활용 가능
|}

===가명정보 개념의 출현 배경===

*'''[[빅데이터]] 기반 서비스 활성화'''
**[[데이터3법]] 등의 개인정보 관련 규제로 개인에 관련된 정보는 활용이 매우 어려움
***빅데이터 분석을 기반으로한 개인화 서비스, 데이터 유통 등이 사실상 불가능
**기존 [[개인정보 보호법]]에 통계적 목적으로는 수집 목적 외 활용 가능한 예외가 있었으나, 그 기준이 부재
*[[개인정보 비식별조치 가이드라인|'''개인정보 비식별조치 가이드라인''']]
**개인정보의 목적 외 활용에 관련된 기준을 제시하기 위한 관련 부처 합동 가이드라인
**가이드라인에 근거하여 개인정보 비식별조치 및 결합이 일부 이루어졌으나, 비식별의 기준이 까다로워 데이터의 활용도를 크게 저해
**법률적인 명확한 근거가 없어 시민단체로부터 고발당하는 사건 발생, 승소하였으나 가이드라인의 활용이 크게 줄어듦
*'''[[GDPR]]'''
**비식별 정보를 '가명정보'와 '익명정보'로 구분하여 처리
**익명정보를 완전히 통계화된 정보로, 법률적 제약을 받지 않고, 가명정보는 목적외로 사용 가능하지만 일부 제약사항 유지
**일본의 개인정보 보호법 및 한국의 데이터3법 개정 시 참고

==근거 법령==

===법률, 고시 및 가이드라인===
{| class="wikitable"
!구분
!상세
|-
|법률
|
*개인정보보호법: (정의)제2조, (활용)제28조의2, (안전조치 등)제28조의3~7
*신용정보법: (정의)제2조, (활용)제17조의2, 제32조, (안전조치 등) 제26조의4, 제28조의6, 제40조의2~3
|-
|고시
|
*(개인정보위) 가명정보의 결합 빛 반출 등에 관한 고시(‘20.9.1.)
*(개인정보위) 공공기관의 가명정보 결합 및 반출 등에 관한 고시(’20.12.2.)
*(금융위) 신용정보업 감독규정(‘20.8.5.)
|-
|가이드라인
|
*(개인정보위) 가명정보처리 가이드라인(‘20.9.24.)
*(금융위) 금융분야 가명‧익명처리 안내서(‘20.8.6.)
*(복지부)보건의료 데이터 활용 가이드라인(’21.1.28.)
*(교육부) 교육분야 가명·익명정보 처리 가이드라인(‘20.11.26.)
*(행안부) 공공분야 가명정보 제공 실무안내서(‘21.1.29.)
|}

===가명정보의 법적 특례===

*'''당초 수집 목적 외 제공·활용 가능'''
**단, 통계작성, 과학적 연구, 공익적 기록보존 등으로 목적 제한
**통계작성에는 시장조사 등 상업적 목적의 통계작성을 포함하며, 연구에는 산업적 연구를 포함<ref>신용정보법에만 정의된 내용</ref>
*'''개인정보 보호법 중 일부 조항 적용 제외<ref>개인정보 보호법 제28조의7(적용범위)</ref>'''
**제20조(정보주체 이외로부터 수집한 개인정보의 수집 출처 등 고지)
**제21조(개인정보의 파기)
**제27조(영업양도 등에 따른 개인정보의 이전 제한)
**제34조(개인정보 유출 통지 등)
***① 개인정보처리자는 개인정보가 유출되었음을 알게 되었을 때에는 지체 없이 해당 정보주체에게 다음 각 호의 사실을 알려야 한다.
**제35조(개인정보의 열람)
**제36조(개인정보의 정정ㆍ삭제)
**제37조(개인정보의 처리정지 등)
**제39조의3(개인정보의 수집ㆍ이용 동의 등에 대한 특례)
**제39조의4(개인정보 유출등의 통지ㆍ신고에 대한 특례)
**제39조의6(개인정보의 파기에 대한 특례)
**제39조의7(이용자의 권리 등에 대한 특례)
**제39조의8(개인정보 이용내역의 통지)
*'''신용정보법 중 일부 조항 적용 제외<ref>t신용정보법 제40조의3(가명정보에 대한 적용 제외)</ref>'''
**제32조(개인신용정보의 제공·활용에 대한 동의)
***⑦ 제6항 각 호에 따라 개인신용정보를 타인에게 제공하려는 자 또는 제공받은 자는 대통령령으로 정하는 바에 따라 개인신용정보의 제공 사실 및 이유 등을 사전에 해당 신용정보주체에게 알려야 한다. 다만, 대통령령으로 정하는 불가피한 사유가 있는 경우에는 인터넷 홈페이지 게재 또는 그 밖에 유사한 방법을 통하여 사후에 알리거나 공시할 수 있다.
**제33조의2(개인신용정보의 전송요구)
**제35조(신용정보 이용 및 제공사실의 조회)
**제35조의2(개인신용평점 하락 가능성 등에 대한 설명의무)
**제35조의3(신용정보제공·이용자의 사전통지)
**제36조(상거래 거절 근거 신용정보의 고지 등)
**제36조의2(자동화평가 결과에 대한 설명 및 이의제기 등)
**제37조(개인신용정보 제공 동의 철회권 등)
**제38조(신용정보의 열람 및 정정청구 등)
**제38조의2(신용조회사실의 통지 요청)
**제38조의3(개인신용정보의 삭제 요구)
**제39조(무료 열람권)
**제39조의2(채권자변동정보의 열람 등)
**제39조의3(신용정보주체의 권리행사 방법 및 절차)
**제39조의4(개인신용정보 누설통지 등)

==가명정보 활용==

===목적 외 활용===
통계작성, 과학적 연구, 공익적 기록 보존 등을 위하여 정보주체의 동의 없이 가명정보 처리 가능
====통계작성====

*통계란 특정 집단이나 대상 등에 관하여 작성한 수량적인 정보를 의미
*시장조사와 같은 상업적 목적의 통계 처리도 포함
*직접(1:1) 마케팅 등을 하기 위해 특정 개인을 식별할 수 있는 형태의 통계는 해당하지 않음

====공익적 기록보존====

*공공의 이익을 위하여 지속적인 열람 가치가 있는 정보를 기록 보존하는 것
*처리 주제가 공공기관인 경우에만 공익적 목적이 인정되는 것은 아니며, 민간기업, 단체 등이 일반적인 공익을 위하여 기록을 보존하는 경우도 공익적 기록보존 목적이 인정 가능

====과학적 연구====

*기술개발, 실증, 기초연구, 응용연구 및 민간 투자 연구 등 과학적 방법을 적용하는 연구
*과학적 연구에는 자연과학적인 연구뿐만 아니라 과학적 방법을 적용하는 역사적 연구, 공중보건 분야에서 공익을 위해 시행되는 연구 등은 물론, 새로운 기술ㆍ제품ㆍ서비스의

연구개발 및 개선 등 산업적 목적의 연구 포함

===가명정보 결합===
서로 다른 개인정보처리자 간의 가명정보 결합은 지정된 전문기관에 한해서 수행가능

*개인정보 보호법상의 [[결합전문기관]]은 [[개인정보보호위원회]] 또는 관계 중앙 행정기관에서 지정
*신용정보법상의 [[데이터전문기관]]은 [[금융위원회]]에서 지정

===가명정보의 보호조치===

*'''가명정보의 결합 제한'''
**가명정보를 보유하고 있더라도, 타사가 가진 가명정보와의 결합은 자체적으로 진행할 수 없다.
**가명정보 결합 시 중앙행정기관의 장이 지정하는 [[데이터전문기관]] 및 [[결합전문기관]]이 수행한다.
*'''안전조치의무'''
**가명정보를 원래 상태로 복원하기 위한 추가정보(맵핑 테이블 등)은 별도로 분리 보관
**법령에서 정하는 추가적인 안전 조치 필요
**가명정보의 처리 목적 등 가명정보 처리 내용 기록 보관
*'''재식별 금지'''
**개인을 알아보기 위한 목적의 가명정보 처리 금지(위반 시 전체 매출액의 3% 과징금<ref>제28조의6(가명정보 처리에 대한 과징금 부과 등)</ref>)
**개인을 알아볼 수 있게 된 경우 즉시 처리를 중단하고 지체없이 회수 및 파기

==제도의 문제점==
가명정보 활용제도 도입 후 기대에 비해 초기 활용실적이 저조<ref>가명정보 활용 촉진 대책(21.7.6., 4차산업혁명위원회)</ref>

'''가명정보 활용 저조 원인'''

*가명정보 활용 유인 부족
*결합절차 이행 부담
*종합적 지원체계 부족
*가명처리 및 결합 가이드라인 불명확
*공공기관 참여 저조
*전문인력 및 기술기반 미비

'''가명정보 활용 활성화 방안'''

*가명정보 결합 종합지원 서비스 확대
*절차 표준화․간소화 및 절차 제약 완화
*결합률 사전 도출을 통한 가명처리 부담 완화
*가명처리 및 결합 바우처 지원사업 확대
*공공기관 가명정보 활용 촉진
*가명정보 처리 가이드라인 보완 및 명확화
*가명정보 전문가 신속 양성
*가명처리 신기술 활용을 통한 안전활용 촉진

==참고 문헌==

*보건의료 데이터 활용 가이드라인 마련
*가명정보 활용 촉진 대책(21.7.6, [[4차산업혁명위원회]])

==각주==
<references />

가명정보

2021-08-04T08:16:48Z

빅터기사:

'''Pseudonymous data'''

개인정보를 가명처리함으로써 원래의 상태로 복원하기 위한 추가 정보의 사용ㆍ결합 없이는 특정 개인을 알아볼 수 없는 정보

*가명처리란 개인정보의 일부를 삭제하거나 일부 또는 전부를 대체하는 등의 방법으로 추가 정보가 없이는 특정 개인을 알아볼 수 없도록 처리하는 것<ref>개인정보 보호법상의 정의</ref>

*2020년 8월 5일부터 시행되는 개정 데이터3법에 따라 아래 내용대로 처리 가능

== 개요 ==

=== 개인정보, 가명정보, 익명정보의 차이 ===
{| class="wikitable"
!정보구분
!개념
!활용가능 범위
|-
|[[개인정보]]
|특정 개인에 관한 정보, 개인을 알아볼 수 있게 하는 정보
|정보주체로부터 사전에 구체적인 동의를 받은 범위 등의 내에서 활용 가능
|-
|가명정보
|추가정보의 사용 없이는 특정 개인을 알아볼 수 없게 조치한 정보
|다음 목적으로 동의 없이 활용 가능

# ❶통계 작성(상업적 목적 포함)
# 과학적 연구(과학적 방법을 적용한 연구)
# 공익적 기록보존 목적 등
|-
|[[익명정보]]
|더 이상 개인을 알아볼 수 없게 조치한 정보
|제한 없이 자유롭게 활용 가능
|}

===가명정보 개념의 출현 배경===

*'''[[빅데이터]] 기반 서비스 활성화'''
**[[데이터3법]] 등의 개인정보 관련 규제로 개인에 관련된 정보는 활용이 매우 어려움
***빅데이터 분석을 기반으로한 개인화 서비스, 데이터 유통 등이 사실상 불가능
**기존 [[개인정보 보호법]]에 통계적 목적으로는 수집 목적 외 활용 가능한 예외가 있었으나, 그 기준이 부재
*[[개인정보 비식별조치 가이드라인|'''개인정보 비식별조치 가이드라인''']]
**개인정보의 목적 외 활용에 관련된 기준을 제시하기 위한 관련 부처 합동 가이드라인
**가이드라인에 근거하여 개인정보 비식별조치 및 결합이 일부 이루어졌으나, 비식별의 기준이 까다로워 데이터의 활용도를 크게 저해
**법률적인 명확한 근거가 없어 시민단체로부터 고발당하는 사건 발생, 승소하였으나 가이드라인의 활용이 크게 줄어듦
*'''[[GDPR]]'''
**비식별 정보를 '가명정보'와 '익명정보'로 구분하여 처리
**익명정보를 완전히 통계화된 정보로, 법률적 제약을 받지 않고, 가명정보는 목적외로 사용 가능하지만 일부 제약사항 유지
**일본의 개인정보 보호법 및 한국의 데이터3법 개정 시 참고

== 근거 법령 ==

=== 법률, 고시 및 가이드라인 ===
{| class="wikitable"
!구분
!상세
|-
|법률
|
* 개인정보보호법: (정의)제2조, (활용)제28조의2, (안전조치 등)제28조의3~7
* 신용정보법: (정의)제2조, (활용)제17조의2, 제32조, (안전조치 등) 제26조의4, 제28조의6, 제40조의2~3
|-
|고시
|
* (개인정보위) 가명정보의 결합 빛 반출 등에 관한 고시(‘20.9.1.)
* (개인정보위) 공공기관의 가명정보 결합 및 반출 등에 관한 고시(’20.12.2.)
* (금융위) 신용정보업 감독규정(‘20.8.5.)
|-
|가이드라인
|
* (개인정보위) 가명정보처리 가이드라인(‘20.9.24.)
* (금융위) 금융분야 가명‧익명처리 안내서(‘20.8.6.)
* (복지부)보건의료 데이터 활용 가이드라인(’21.1.28.)
* (교육부) 교육분야 가명·익명정보 처리 가이드라인(‘20.11.26.)
* (행안부) 공공분야 가명정보 제공 실무안내서(‘21.1.29.)
|}

===가명정보의 법적 특례===

*'''당초 수집 목적 외 제공·활용 가능'''
**단, 통계작성, 과학적 연구, 공익적 기록보존 등으로 목적 제한
**통계작성에는 시장조사 등 상업적 목적의 통계작성을 포함하며, 연구에는 산업적 연구를 포함<ref>신용정보법에만 정의된 내용</ref>
*'''개인정보 보호법 중 일부 조항 적용 제외<ref>개인정보 보호법 제28조의7(적용범위)</ref>'''
**제20조(정보주체 이외로부터 수집한 개인정보의 수집 출처 등 고지)
**제21조(개인정보의 파기)
**제27조(영업양도 등에 따른 개인정보의 이전 제한)
**제34조(개인정보 유출 통지 등)
***① 개인정보처리자는 개인정보가 유출되었음을 알게 되었을 때에는 지체 없이 해당 정보주체에게 다음 각 호의 사실을 알려야 한다.
**제35조(개인정보의 열람)
**제36조(개인정보의 정정ㆍ삭제)
**제37조(개인정보의 처리정지 등)
**제39조의3(개인정보의 수집ㆍ이용 동의 등에 대한 특례)
**제39조의4(개인정보 유출등의 통지ㆍ신고에 대한 특례)
**제39조의6(개인정보의 파기에 대한 특례)
**제39조의7(이용자의 권리 등에 대한 특례)
**제39조의8(개인정보 이용내역의 통지)
*'''신용정보법 중 일부 조항 적용 제외<ref>t신용정보법 제40조의3(가명정보에 대한 적용 제외)</ref>'''
**제32조(개인신용정보의 제공·활용에 대한 동의)
***⑦ 제6항 각 호에 따라 개인신용정보를 타인에게 제공하려는 자 또는 제공받은 자는 대통령령으로 정하는 바에 따라 개인신용정보의 제공 사실 및 이유 등을 사전에 해당 신용정보주체에게 알려야 한다. 다만, 대통령령으로 정하는 불가피한 사유가 있는 경우에는 인터넷 홈페이지 게재 또는 그 밖에 유사한 방법을 통하여 사후에 알리거나 공시할 수 있다.
**제33조의2(개인신용정보의 전송요구)
**제35조(신용정보 이용 및 제공사실의 조회)
**제35조의2(개인신용평점 하락 가능성 등에 대한 설명의무)
**제35조의3(신용정보제공·이용자의 사전통지)
**제36조(상거래 거절 근거 신용정보의 고지 등)
**제36조의2(자동화평가 결과에 대한 설명 및 이의제기 등)
**제37조(개인신용정보 제공 동의 철회권 등)
**제38조(신용정보의 열람 및 정정청구 등)
**제38조의2(신용조회사실의 통지 요청)
**제38조의3(개인신용정보의 삭제 요구)
**제39조(무료 열람권)
**제39조의2(채권자변동정보의 열람 등)
**제39조의3(신용정보주체의 권리행사 방법 및 절차)
**제39조의4(개인신용정보 누설통지 등)

==가명정보 활용==

=== 목적 외 활용 ===
통계작성, 과학적 연구, 공익적 기록 보존 등을 위하여 정보주체의 동의 없이 가명정보 처리 가능
====통계작성====

*통계란 특정 집단이나 대상 등에 관하여 작성한 수량적인 정보를 의미
*시장조사와 같은 상업적 목적의 통계 처리도 포함
*직접(1:1) 마케팅 등을 하기 위해 특정 개인을 식별할 수 있는 형태의 통계는 해당하지 않음

====공익적 기록보존====

*공공의 이익을 위하여 지속적인 열람 가치가 있는 정보를 기록 보존하는 것
*처리 주제가 공공기관인 경우에만 공익적 목적이 인정되는 것은 아니며, 민간기업, 단체 등이 일반적인 공익을 위하여 기록을 보존하는 경우도 공익적 기록보존 목적이 인정 가능

====과학적 연구====

*기술개발, 실증, 기초연구, 응용연구 및 민간 투자 연구 등 과학적 방법을 적용하는 연구
*과학적 연구에는 자연과학적인 연구뿐만 아니라 과학적 방법을 적용하는 역사적 연구, 공중보건 분야에서 공익을 위해 시행되는 연구 등은 물론, 새로운 기술ㆍ제품ㆍ서비스의

연구개발 및 개선 등 산업적 목적의 연구 포함

===가명정보 결합===
서로 다른 개인정보처리자 간의 가명정보 결합은 지정된 전문기관에 한해서 수행가능

*개인정보 보호법상의 [[결합전문기관]]은 [[개인정보보호위원회]] 또는 관계 중앙 행정기관에서 지정
*신용정보법상의 [[데이터전문기관]]은 [[금융위원회]]에서 지정

===가명정보의 보호조치===

*'''가명정보의 결합 제한'''
**가명정보를 보유하고 있더라도, 타사가 가진 가명정보와의 결합은 자체적으로 진행할 수 없다.
**가명정보 결합 시 중앙행정기관의 장이 지정하는 [[데이터전문기관]] 및 [[결합전문기관]]이 수행한다.
*'''안전조치의무'''
**가명정보를 원래 상태로 복원하기 위한 추가정보(맵핑 테이블 등)은 별도로 분리 보관
**법령에서 정하는 추가적인 안전 조치 필요
**가명정보의 처리 목적 등 가명정보 처리 내용 기록 보관
*'''재식별 금지'''
**개인을 알아보기 위한 목적의 가명정보 처리 금지(위반 시 전체 매출액의 3% 과징금<ref>제28조의6(가명정보 처리에 대한 과징금 부과 등)</ref>)
**개인을 알아볼 수 있게 된 경우 즉시 처리를 중단하고 지체없이 회수 및 파기

== 제도의 문제점 ==
가명정보 활용제도 도입 후 기대에 비해 초기 활용실적이 저조<ref>가명정보 활용 촉진 대책(21.7.6., 4차산업혁명위원회)</ref>

'''가명정보 활용 저조 원인'''

* 가명정보 활용 유인 부족
* 결합절차 이행 부담
* 종합적 지원체계 부족
* 가명처리 및 결합 가이드라인 불명확
* 공공기관 참여 저조
* 전문인력 및 기술기반 미비

'''가명정보 활용 활성화 방안'''

* 가명정보 결합 종합지원 서비스 확대
* 절차 표준화․간소화 및 절차 제약 완화
* 결합률 사전 도출을 통한 가명처리 부담 완화
* 가명처리 및 결합 바우처 지원사업 확대
* 공공기관 가명정보 활용 촉진
* 가명정보 처리 가이드라인 보완 및 명확화
* 가명정보 전문가 신속 양성
* 가명처리 신기술 활용을 통한 안전활용 촉진

==참고 문헌==

*보건의료 데이터 활용 가이드라인 마련
*가명정보 활용 촉진 대책(21.7.6, [[4차산업혁명위원회]])

==각주==
<references />

마이데이터 발전 단계

2021-07-02T08:51:26Z

빅터기사:

*'''상위 문서: [[마이데이터]]'''

{| class="wikitable"
!0단계 : '''조회'''
!1단계 : '''저장'''
!2단계 : '''전송요구'''
!3단계 : '''대리활용'''
!4단계 : '''전 분야 확산'''
|-
|[[파일:마이데이터 발전단계 0단계 조회.png|195x195픽셀]]
|[[파일:마이데이터 발전단계 1단계 저장.png]]
|[[파일:마이데이터 발전단계 2단계 전송요구.png|210x210픽셀]]
|[[파일:마이데이터 발전단계 3단계 대리활용.png|240x240픽셀]]
|[[파일:마이데이터_발전단계_4단계_전_분야_확산.png|대체글=|250x250픽셀]]
|}

*'''(0단계 : 조회)''' 스마트폰(또는 컴퓨터)으로 기관 홈페이지(또는 앱)에 접속해서 정보를 열람하는 수준
*'''(1단계 : 저장)''' 기관 홈페이지(또는 앱)에 접속해서 나에 관한 데이터를 내려 받아 저장하는 수준으로, 초기 단계
**1단계에는 정보주체에 대한 인증, 데이터의 안전한 저장·보관·폐기방안 마련 필요
*'''(2단계 : 전송요구)''' 한 기관에서 다른 기관으로 내 데이터를 전송하도록 요구하고 이를 이행하는 단계(내보내기 또는 가져오기)
**2단계 이후부터는 ①자료전송 과정에서의 암호화, ② 정보 수신·활용자 데이터의 저장·관리 안전성 등도 중요한 이슈
*'''(3단계 : 대리활용)''' 전송요구를 통해 내 데이터를 한 곳으로 모은 후, 이를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공받는 단계(산업 내)
*'''(4단계 : 전 분야 확산)''' 본인의 적극적 관리․통제 하에 모든 분야에서 내 데이터를 내 뜻대로 안전하고 편리하게 활용하는 단계

마이데이터 발전 단계

2021-07-02T08:49:54Z

빅터기사: 새 문서: * '''상위 문서: 마이데이터''' {| class="wikitable" !0단계 : '''조회''' !1단계 : '''저장''' !2단계 : '''전송요구''' !3단계 : '''대리활용''' !4단계 :...

* '''상위 문서: [[마이데이터]]'''

{| class="wikitable"
!0단계 : '''조회'''
!1단계 : '''저장'''
!2단계 : '''전송요구'''
!3단계 : '''대리활용'''
!4단계 : '''전 분야 확산'''
|-
|[[파일:마이데이터 발전단계 0단계 조회.png|195x195픽셀]]
|[[파일:마이데이터 발전단계 1단계 저장.png]]
|[[파일:마이데이터 발전단계 2단계 전송요구.png|210x210픽셀]]
|[[파일:마이데이터 발전단계 3단계 대리활용.png|240x240픽셀]]
|[[파일:마이데이터 발전단계 4단계 전 분야 확산.png|없음|섬네일|250x250픽셀]]
|}

* '''(0단계 : 조회)''' 스마트폰(또는 컴퓨터)으로 기관 홈페이지(또는 앱)에 접속해서 정보를 열람하는 수준
* '''(1단계 : 저장)''' 기관 홈페이지(또는 앱)에 접속해서 나에 관한 데이터를 내려 받아 저장하는 수준으로, 초기 단계
** 1단계에는 정보주체에 대한 인증, 데이터의 안전한 저장·보관·폐기방안 마련 필요
* '''(2단계 : 전송요구)''' 한 기관에서 다른 기관으로 내 데이터를 전송하도록 요구하고 이를 이행하는 단계(내보내기 또는 가져오기)
** 2단계 이후부터는 ①자료전송 과정에서의 암호화, ② 정보 수신·활용자 데이터의 저장·관리 안전성 등도 중요한 이슈
* '''(3단계 : 대리활용)''' 전송요구를 통해 내 데이터를 한 곳으로 모은 후, 이를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공받는 단계(산업 내)
* '''(4단계 : 전 분야 확산)''' 본인의 적극적 관리․통제 하에 모든 분야에서 내 데이터를 내 뜻대로 안전하고 편리하게 활용하는 단계

파일:마이데이터 발전단계 4단계 전 분야 확산.png

2021-07-02T08:47:43Z

빅터기사:

출처: 4차위 안건

파일:마이데이터 발전단계 3단계 대리활용.png

2021-07-02T08:47:16Z

빅터기사:

출처: 4차위 안건

파일:마이데이터 발전단계 2단계 전송요구.png

2021-07-02T08:46:36Z

빅터기사:

출처: 4차위

파일:마이데이터 발전단계 1단계 저장.png

2021-07-02T08:46:10Z

빅터기사:

출처: 4차위

파일:마이데이터 발전단계 0단계 조회.png

2021-07-02T08:45:44Z

빅터기사:

출처: 4차위

데이터 정책

2021-06-10T00:23:02Z

빅터기사:

==국내 데이터 정책 담당 조직==
{| class="wikitable"
!분야
!담당 조직
!근거 법률
!관련 기관
|-
|민간데이터/데이터산업
|
*과학기술정보통신부 (정보통신정책실)
|
*지능정보화 기본법
|
*[[한국지능정보사회진흥원|한국지능정보사회진흥원(NIA)]]
*[[한국데이터산업진흥원|한국데이터산업진흥원(K-DATA)]]
|-
|공공데이터
|
*행정안전부 (디지털정보국)
*공공데이터전략위원회
|
*공공데이터법
|
*[[한국지능정보사회진흥원|한국지능정보사회진흥원(NIA)]]
*[[한국데이터산업진흥원|한국데이터산업진흥원(K-DATA)]]
|-
|개인정보
|
*개인정보보호위원회
|
*개인정보 보호법
|
*[[한국인터넷진흥원|한국인터넷진흥원(KISA)]]
|-
|금융데이터
|
*금융위원회 (금융데이터정책과)
|
*신용정보법
|
*[[금융보안원]]
*[[한국신용정보원]]
|-
|분야간 조정
|
*정보통신전략위원회
*4차산업혁명위원회
*국무조정실
|
*ICT융합특별법
*4차위 설치규정
|NA
|}

== 참고 문헌 ==

* 데이터 정책 거버넌스의 현황과 과제(국회입법조사처, 20.12.)

데이터 정책

2021-06-10T00:20:32Z

빅터기사:

데이터 정책

2021-06-10T00:20:01Z

빅터기사:

==국내 데이터 정책 담당 조직==
{| class="wikitable"
!분야
!담당 조직
!근거 법률
!관련 기관
|-
|민간데이터/데이터산업
|
*과학기술정보통신부 (정보통신정책실)
|
* 지능정보화 기본법
|
*[[한국지능정보사회진흥원|한국지능정보사회진흥원(NIA)]]
*[[한국데이터산업진흥원|한국데이터산업진흥원(K-DATA)]]
|-
|공공데이터
|
*행정안전부 (디지털정보국)
*공공데이터전략위원회
|
* 공공데이터법
|
*[[한국지능정보사회진흥원|한국지능정보사회진흥원(NIA)]]
*[[한국데이터산업진흥원|한국데이터산업진흥원(K-DATA)]]
|-
|개인정보
|
*개인정보보호위원회
|
* 개인정보 보호법
|
*[[한국인터넷진흥원|한국인터넷진흥원(KISA)]]
|-
|금융데이터
|
*금융위원회 (금융데이터정책과)
|
* 신용정보법
|
*[[금융보안원]]
*[[한국신용정보원]]
|-
|분야간 조정
|
*정보통신전략위원회
*4차산업혁명위원회
*국무조정실
|
*ICT융합특별법
*4차위 설치규정
|NA
|}

데이터 정책

2021-06-10T00:19:32Z

빅터기사: 새 문서: == 국내 데이터 정책 담당 조직 == {| class="wikitable" !분야 !담당 조직 !근거 법률 !관련 기관 |- |민간데이터/데이터산업 | * 과학기술정보통신...

== 국내 데이터 정책 담당 조직 ==
{| class="wikitable"
!분야
!담당 조직
!근거 법률
!관련 기관
|-
|민간데이터/데이터산업
|
* 과학기술정보통신부 (정보통신정책실)
|지능정보화 기본법
|
* [[한국지능정보사회진흥원|한국지능정보사회진흥원(NIA)]]
* [[한국데이터산업진흥원|한국데이터산업진흥원(K-DATA)]]
|-
|공공데이터
|
* 행정안전부 (디지털정보국)
* 공공데이터전략위원회
|공공데이터법
|
* [[한국지능정보사회진흥원|한국지능정보사회진흥원(NIA)]]
* [[한국데이터산업진흥원|한국데이터산업진흥원(K-DATA)]]
|-
|개인정보
|
* 개인정보보호위원회
|개인정보 보호법
|
* [[한국인터넷진흥원|한국인터넷진흥원(KISA)]]
|-
|금융데이터
|
* 금융위원회 (금융데이터정책과)
|신용정보법
|
* [[금융보안원]]
* [[한국신용정보원]]
|-
|분야간 조정
|
* 정보통신전략위원회
* 4차산업혁명위원회
* 국무조정실
|
* ICT융합특별법
* 4차위 설치규정
|NA
|}

빅데이터분석기사 2회

2021-04-20T02:04:12Z

빅터기사: 새 문서: 분류:자격증 * 상위문서: 빅데이터분석기사 ==일정== ;2020년 말에 1회 시험이 치러질 예정이었으나, 코로나19로 인해 취소되고 2회부...

[[분류:자격증]]
* 상위문서: [[빅데이터분석기사]]

==일정==
;2020년 말에 1회 시험이 치러질 예정이었으나, 코로나19로 인해 취소되고 2회부터 시행
* 필기 시험: 2021.4.17(토)
* 실기 시험: 2020.6.19(토)

==평가==

*문제의 퀄리티에 대한 지적이 많음
*전반적으로 ADSP와 유사하다는 평가

==기출 키워드==
{| class="wikitable"
!문제 번호
!1과목
빅데이터 분석기회
!2과목
빅데이터 탐색
!3과목
빅데이터 모델링
!4과목
빅데이터 결과해석
|-
!1
|[[ETL]]
|[[박스 플롯|박스플롯]]
|후진 소거법
|bias, variance
|-
!2
|Deep Learning 개념
|변수 선택
|인공신경망 개념
|인공신경망
하이퍼 파라미터
|-
!3
|분석 프로세스 5단계
|학습데이터 imblanced
|CNN 계산
|scatter plot
|-
!4
|지도학습
|파생변수
|잔차진단
|bar chart
|-
!5
|비식별화 처리기준
|불량률 계산 (조건부 확률)
|SVM
|불균형 데이터셋
|-
!6
|비식별화 특징(개념)?
|정규확률 계산
|MDS(다차원 척도법)
|roc curve
|-
!7
|데이터 형태를 파악? 검정하는 것
|MLE θ 계산
|라쏘, L1 규제 내용으로 나옴
|혼동행률
|-
!8
|최적화
|그래프 분석
|모델링 절차
|파라미터, 하이퍼파라미터 차이
|-
!9
|개인정보보호법
|상관계수
|로지스틱
|K means 군집
|-
!10
|정형데이터 품질 보증
|병렬 차트
|FP, TP계산
|F1 스코어
|-
!11
|EDA의 의미
|Z-score 계산(p-value 이용)
|부스팅(GBM)
|모델선택
|-
!12
|모델링 개념
|점추정
|베이지안 확률계산
|적합도 검정
|-
!13
|진단 분석
|1종오류 2종오류
|홀드아웃
|인포그래픽
|-
!14
|Outlier
|차원의 저주
|비지도학습
|모델 선택 방법
|-
!15
|데이터 수집 방법
|중앙값(선수들 연봉, 평균이 옳은가 중앙값이 옳은가)
|분류
|민감도, 특이도 설명
|-
!16
|분석 성숙도
|층화추출
|군집
|모형진단
|-
!17
|개인정보수집 동의안
|Class imbalanced
|시계열
|Data분석 결과 활용
|-
!18
|Bottom-up 분석
|확률분포 ( 포아송나왔었음)
|비정형 Data
|시계열
|-
!19
|데이터 품질 평가
|확률분포
|랜덤 포레스트
|선형 회귀
|-
!20
|데이터 거버넌스
|t분포, z분포
|K-fold
|시계열 그래프 보고 추세, 계절성, 예측 판단
|}

== 참고 문헌 ==

* [https://noti-note.tistory.com/36 빅데이터 분석기사 시험 후기 - 가답안 포함]

빅데이터분석기사 1회

2021-04-20T02:00:44Z

빅터기사: 빅데이터분석기사 2회 문서로 넘겨주기

#넘겨주기 [[빅데이터분석기사 2회]]

빅데이터분석기사 1회

2021-04-20T01:47:32Z

빅터기사: 새 문서: ==일정== *필기: 2021.4.17 ==평가== *문제의 퀄리티에 대한 지적이 많음 *전반적으로 ADSP와 유사하다는 평가 ==기출 키워드== {| class="wiki...

==일정==

*필기: 2021.4.17

==평가==

*문제의 퀄리티에 대한 지적이 많음
*전반적으로 ADSP와 유사하다는 평가

==기출 키워드==
{| class="wikitable"
!문제 번호
!1과목
빅데이터 분석기회
!2과목
빅데이터 탐색
!3과목
빅데이터 모델링
!4과목
빅데이터 결과해석
|-
!1
|[[ETL]]
|[[박스 플롯|박스플롯]]
|후진 소거법
|bias, variance
|-
!2
|Deep Learning 개념
|변수 선택
|인공신경망 개념
|인공신경망
하이퍼 파라미터
|-
!3
|분석 프로세스 5단계
|학습데이터 imblanced
|CNN 계산
|scatter plot
|-
!4
|지도학습
|파생변수
|잔차진단
|bar chart
|-
!5
|비식별화 처리기준
|불량률 계산 (조건부 확률)
|SVM
|불균형 데이터셋
|-
!6
|비식별화 특징(개념)?
|정규확률 계산
|MDS(다차원 척도법)
|roc curve
|-
!7
|데이터 형태를 파악? 검정하는 것
|MLE θ 계산
|라쏘, L1 규제 내용으로 나옴
|혼동행률
|-
!8
|최적화
|그래프 분석
|모델링 절차
|파라미터, 하이퍼파라미터 차이
|-
!9
|개인정보보호법
|상관계수
|로지스틱
|K means 군집
|-
!10
|정형데이터 품질 보증
|병렬 차트
|FP, TP계산
|F1 스코어
|-
!11
|EDA의 의미
|Z-score 계산(p-value 이용)
|부스팅(GBM)
|모델선택
|-
!12
|모델링 개념
|점추정
|베이지안 확률계산
|적합도 검정
|-
!13
|진단 분석
|1종오류 2종오류
|홀드아웃
|인포그래픽
|-
!14
|Outlier
|차원의 저주
|비지도학습
|모델 선택 방법
|-
!15
|데이터 수집 방법
|중앙값(선수들 연봉, 평균이 옳은가 중앙값이 옳은가)
|분류
|민감도, 특이도 설명
|-
!16
|분석 성숙도
|층화추출
|군집
|모형진단
|-
!17
|개인정보수집 동의안
|Class imbalanced
|시계열
|Data분석 결과 활용
|-
!18
|Bottom-up 분석
|확률분포 ( 포아송나왔었음)
|비정형 Data
|시계열
|-
!19
|데이터 품질 평가
|확률분포
|랜덤 포레스트
|선형 회귀
|-
!20
|데이터 거버넌스
|t분포, z분포
|K-fold
|시계열 그래프 보고 추세, 계절성, 예측 판단
|}

== 참고 문헌 ==

* [https://noti-note.tistory.com/36 빅데이터 분석기사 시험 후기 - 가답안 포함]

데이터 브로커

2021-04-20T01:41:17Z

빅터기사:

데이터 브로커

2021-04-20T01:40:58Z

빅터기사: 새 문서: 분류:데이터 경제 == 주요 기업 == === B2B === * Acxiom * Epsilon * Harte Hanks === B2C === 개인으로부터 명시적으로 동의를 받거나 대가를 지불하...

[[분류:데이터 경제]]

== 주요 기업 ==
=== B2B ===
* Acxiom
* Epsilon
* Harte Hanks

=== B2C ===
개인으로부터 명시적으로 동의를 받거나 대가를 지불하고 데이터를 수집하여 판매하는 형태
* Datacoup
* Luth Research
* Reputation.com
* 마크로밀엠브레인 패널 빅데이터
* 에브리센스[[분류:데이터 경제]]

== 주요 기업 ==
=== B2B ===
* Acxiom
* Epsilon
* Harte Hanks

=== B2C ===
개인으로부터 명시적으로 동의를 받거나 대가를 지불하고 데이터를 수집하여 판매하는 형태
* Datacoup
* Luth Research
* Reputation.com
* 마크로밀엠브레인 패널 빅데이터
* Everysense

== 시장 규모 ==

DCAT

2021-04-06T09:04:04Z

빅터기사:

;Data Catalogue Vocabulary

공개되는 데이터를 검색 활용하기 위해 개방 유통되는 데이터에 대한 정보를 서술하기 위한 어휘 등을 규격화한 기술표준

==역사==

*DCAT v1은 2014년 W3C GLD<ref>GLD(Government Linked Data) Working Group: W3C의 워킹그룹으로, 시맨틱 웹 기술을 사용하여 정부가 효과적이고, 활용 가능한 링크드 데이터로서 데이터 개방을 지원하는 표준을 개발함</ref> 워킹그룹에서 제정
*2015년에는 유럽연합 집행위원회 주도로 DCAT-A<ref>DCAT-AP (DCAT Application Profile) : 현재 DCAT에서 정의된 영역 외의 DataSet을 설명하기 위한 데이터 카탈로그 어휘</ref>P를 추가로 제정하여 활용<ref>현재 EU에서 채택되어 European Data Portal의 기본 메타데이터 표준으로 통용</ref>
*W3C DXWG<ref>DXWG(Data Exchange Working Group): 2017년부터 DCAT 규격의 확장을 진행하고 있는 W3C 워킹그룹</ref>에서 2020년 2월, DCAT 모델의 기능을 대폭 확장한 DCAT v2 표준 제정 중

==DCAT 의 장점==

*여러 데이터 카탈로그에 대한 메타데이터 연계 활용을 용이하게 지원
*웹상에서 데이터에 대한 수집과 검색을 지원
*다양하고 분산된 데이터를 데이터 목록을 중심으로 쉽게 접근할 수 있도록 지원
*동일한 쿼리와 구조로 다양한 데이터에 접근할 수 있는 기능 제공

==DCAT 구성==
'''v2 기준'''

===8개의 클래스===
{| class="wikitable"
! colspan="2" |명칭
!설명
|-
|Resource
|리소스
|데이터셋과 데이터서비스에 대한 기본/공통 정보(메타데이터)를 서술
|-
|DataService
|데이터서비스
|API와 같은 데이터서비스 상품에 대한 정보를 서술
|-
|Dataset
|데이터셋
|파일과 같은 데이터 상품에 대한 관련 정보를 서술
|-
|Distribution
|배포
|DataSet을 유통하기 위한 정보를 서술
|-
|ConceptScheme
|분류체계
|‘주영역(주카테고리)-상세영역(부카테고리)’과 같이 플랫폼별 데이터 분류체계를 표현
|-
|Concept
|카테고리
|플랫폼별 데이터 분류체계 관리 속성 정보를 표현
|-
|Agent
|기관
|플랫폼 주관사업자 또는 센터 등 데이터 상품을 제공하는 기관에 관한 정보를 서술
|-
|Catalog
|카탈로그
|최종 사용자에게 제공되는 데이터 및 관련 서비스의 세부 내역을 서술 (데이서 상품 목록)
|}

==DCAT 예시==
'''RDF 문법'''
<pre>
dct : title "Imaginaty Catalog";
foaf : homepage <http://example.org/catalog>;
dct : publisher:transparency-office;
dct : language<http://id.loc.gov/vocabulary/iso639-1/en>;
dcat : dataset : dataset-001, : dataset-002, : dataset-003;
</pre>
XML 문법
<pre>
<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF
xmlns:time="http://www.w3.org/2006/time#"
xmlns:dct="http://purl.org/dc/terms/"
xmlns:dcat="http://www.w3.org/ns/dcat#"
xmlns:foaf="http://xmlns.com/foaf/0.1/"
xmlns:adms="http://www.w3.org/ns/adms#"
xmlns:schema="http://schema.org/" ... >
<dcat:Dataset rdf:about="https://data.some.org/catalog/datasets/9df8df51-63db-37a8-e044-0003ba9b0d98">
<dct:title>Zimbabwe Regional Geochemical Survey.</dct:title>
<dct:description>During the period 1982-86 a team of geologists from the British Geological Survey ...</dct:description>
<dcat:landingPage rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#anyURI">http://dataset.info.org</dcat:landingPage>
<dcat:keyword>exploration</dcat:keyword>
<dcat:keyword>geochemistry</dcat:keyword>
<dcat:keyword>geology</dcat:keyword>
<dct:issued rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#date">2012-05-10</dct:issued>
<dct:modified rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#dateTime">2012-05-10T21:04</dct:modified>
...
</pre>

==[[CKAN]]==

*CKAN은 DCAT 표준을 사용하는 도구
*CKAN은 데이터 게시, 공유, 찾기 및 사용을 간소화할 수 있는 도구를 제공하여 데이터에 액세스 가능

==같이 보기==

*[[RDF]]
*[[CKAN]]

== 참고 문헌 ==
* 빅데이터 개방‧유통을 위한 메타데이터 구조 및 데이터 연계 규격 (version 1.0)
* [https://www.w3.org/TR/vocab-dcat-2/ W3C DCAT v2 표준 공식]

==각주==

<references />

DCAT

2021-04-06T09:02:38Z

빅터기사: /* DCAT 예시 */

DCAT

2021-04-06T09:02:11Z

빅터기사:

;Data Catalogue Vocabulary

공개되는 데이터를 검색 활용하기 위해 개방 유통되는 데이터에 대한 정보를 서술하기 위한 어휘 등을 규격화한 기술표준

==역사==

*DCAT v1은 2014년 W3C GLD<ref>GLD(Government Linked Data) Working Group: W3C의 워킹그룹으로, 시맨틱 웹 기술을 사용하여 정부가 효과적이고, 활용 가능한 링크드 데이터로서 데이터 개방을 지원하는 표준을 개발함</ref> 워킹그룹에서 제정
*2015년에는 유럽연합 집행위원회 주도로 DCAT-A<ref>DCAT-AP (DCAT Application Profile) : 현재 DCAT에서 정의된 영역 외의 DataSet을 설명하기 위한 데이터 카탈로그 어휘</ref>P를 추가로 제정하여 활용<ref>현재 EU에서 채택되어 European Data Portal의 기본 메타데이터 표준으로 통용</ref>
*W3C DXWG<ref>DXWG(Data Exchange Working Group): 2017년부터 DCAT 규격의 확장을 진행하고 있는 W3C 워킹그룹</ref>에서 2020년 2월, DCAT 모델의 기능을 대폭 확장한 DCAT v2 표준 제정 중

==DCAT 의 장점==

*여러 데이터 카탈로그에 대한 메타데이터 연계 활용을 용이하게 지원
*웹상에서 데이터에 대한 수집과 검색을 지원
*다양하고 분산된 데이터를 데이터 목록을 중심으로 쉽게 접근할 수 있도록 지원
*동일한 쿼리와 구조로 다양한 데이터에 접근할 수 있는 기능 제공

==DCAT 구성==
'''v2 기준'''

===8개의 클래스===
{| class="wikitable"
! colspan="2" |명칭
!설명
|-
|Resource
|리소스
|데이터셋과 데이터서비스에 대한 기본/공통 정보(메타데이터)를 서술
|-
|DataService
|데이터서비스
|API와 같은 데이터서비스 상품에 대한 정보를 서술
|-
|Dataset
|데이터셋
|파일과 같은 데이터 상품에 대한 관련 정보를 서술
|-
|Distribution
|배포
|DataSet을 유통하기 위한 정보를 서술
|-
|ConceptScheme
|분류체계
|‘주영역(주카테고리)-상세영역(부카테고리)’과 같이 플랫폼별 데이터 분류체계를 표현
|-
|Concept
|카테고리
|플랫폼별 데이터 분류체계 관리 속성 정보를 표현
|-
|Agent
|기관
|플랫폼 주관사업자 또는 센터 등 데이터 상품을 제공하는 기관에 관한 정보를 서술
|-
|Catalog
|카탈로그
|최종 사용자에게 제공되는 데이터 및 관련 서비스의 세부 내역을 서술 (데이서 상품 목록)
|}

==DCAT 예시==
'''RDF 문법'''

;<pre>
dct : title "Imaginaty Catalog";
foaf : homepage <http://example.org/catalog>;
dct : publisher:transparency-office;
dct : language<http://id.loc.gov/vocabulary/iso639-1/en>;
dcat : dataset : dataset-001, : dataset-002, : dataset-003;
</pre>XML 문법
<pre>
<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF
xmlns:time="http://www.w3.org/2006/time#"
xmlns:dct="http://purl.org/dc/terms/"
xmlns:dcat="http://www.w3.org/ns/dcat#"
xmlns:foaf="http://xmlns.com/foaf/0.1/"
xmlns:adms="http://www.w3.org/ns/adms#"
xmlns:schema="http://schema.org/" ... >
<dcat:Dataset rdf:about="https://data.some.org/catalog/datasets/9df8df51-63db-37a8-e044-0003ba9b0d98">
<dct:title>Zimbabwe Regional Geochemical Survey.</dct:title>
<dct:description>During the period 1982-86 a team of geologists from the British Geological Survey ...</dct:description>
<dcat:landingPage rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#anyURI">http://dataset.info.org</dcat:landingPage>
<dcat:keyword>exploration</dcat:keyword>
<dcat:keyword>geochemistry</dcat:keyword>
<dcat:keyword>geology</dcat:keyword>
<dct:issued rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#date">2012-05-10</dct:issued>
<dct:modified rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#dateTime">2012-05-10T21:04</dct:modified>
...
</pre>

==[[CKAN]]==

*CKAN은 DCAT 표준을 사용하는 도구
*CKAN은 데이터 게시, 공유, 찾기 및 사용을 간소화할 수 있는 도구를 제공하여 데이터에 액세스 가능

==같이 보기==

*[[RDF]]
*[[CKAN]]

==각주==

<references />

DCAT

2021-04-06T08:58:28Z

빅터기사: 새 문서: 분류:인터넷분류:데이터베이스분류:표준 ;Data Catalogue Vocabulary 공개되는 데이터를 검색 활용하기 위해 개방 유통되는 데이터에 대...

[[분류:인터넷]][[분류:데이터베이스]][[분류:표준]]
;Data Catalogue Vocabulary
공개되는 데이터를 검색 활용하기 위해 개방 유통되는 데이터에 대한 정보를 서술하기 위한 어휘 등을 규격화한 기술표준

== 역사 ==
* DCAT v1은 2014년 W3C GLD<ref>GLD(Government Linked Data) Working Group: W3C의 워킹그룹으로, 시맨틱 웹 기술을 사용하여 정부가 효과적이고, 활용 가능한 링크드 데이터로서 데이터 개방을 지원하는 표준을 개발함</ref> 워킹그룹에서 제정
* 2015년에는 유럽연합 집행위원회 주도로 DCAT-A<ref>DCAT-AP (DCAT Application Profile) : 현재 DCAT에서 정의된 영역 외의 DataSet을 설명하기 위한 데이터 카탈로그 어휘</ref>P를 추가로 제정하여 활용<ref>현재 EU에서 채택되어 European Data Portal의 기본 메타데이터 표준으로 통용</ref>
* W3C DXWG<ref>DXWG(Data Exchange Working Group): 2017년부터 DCAT 규격의 확장을 진행하고 있는 W3C 워킹그룹</ref>에서 2020년 2월, DCAT 모델의 기능을 대폭 확장한 DCAT v2 표준 제정 중

== DCAT 의 장점 ==
* 여러 데이터 카탈로그에 대한 메타데이터 연계 활용을 용이하게 지원
* 웹상에서 데이터에 대한 수집과 검색을 지원
* 다양하고 분산된 데이터를 데이터 목록을 중심으로 쉽게 접근할 수 있도록 지원
* 동일한 쿼리와 구조로 다양한 데이터에 접근할 수 있는 기능 제공

== DCAT 구성(v2기준) ==
=== 8개의 클래스 ===

== DCAT 예시 ==
;RDF 문법으로 표현 가능

== [[CKAN]] ==
* CKAN은 DCAT 표준을 사용하는 도구
* CKAN은 데이터 게시, 공유, 찾기 및 사용을 간소화할 수 있는 도구를 제공하여 데이터에 액세스 가능

== 같이 보기 ==
* [[RDF]]
* [[CKAN]]

== 각주 ==

RDF

2021-04-06T08:49:11Z

빅터기사:

[[분류:표준]]
[[분류:인터넷]]

;Resource Description Framework

웹리소스의 정보(Metadata)를 Machine-readable하게 표현하기 위한 프레임워크

*[[링크드 데이터]], [[OWL]], [[URI]], [[XML]] 등과 같이 초기 [[시멘틱 웹]] 기술의 일환이다.

==탄생배경==

*웹페이지는 사람이 보긴 좋지만 기계가 읽기엔 어려운 구조
*XML, JSON과 같이 구조화된 데이터를 통해 컴퓨터가 이해하기 쉽게 표현하고자 함

==표준화==
W3C RDF Working Group에 의해 표준화되었다. 표준화된 문서는 아래와 같다.

*RDF Primer
*Resource Description Framework (RDF): Concepts and Abstract Syntax
*RDF Test Cases
*RDF Semantics

==구성==

*데이터 모델(Data model)
*구문(Syntax)
*스미카(Schema)

=== 데이터 모델: Triples ===

* 예시

[[파일:RDF Triples 예제.png|400x400픽셀]]
{| class="wikitable"
!Subject
!Predicate
!Object
|-
|홍길동
|is a
|사람
|-
|홍길동
|친구
|앨리스
|-
|홍길동
|관심있다
|모나리자
|-
|모나리자
|만들어졌다
|다빈치
|}

==예제==
XML 형태로 표현한 경우
<pre>
<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#"
xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
xml:base="http://www.example.com/books">

<rdf:Description rdf:ID="book12345">
<dc:title rdf:parseType="Literal">

The Element Considered Harmful.

</dc:title>
</rdf:Description>

</rdf:RDF>
</pre>

==관련링크&개념==

*[https://www.w3.org/standards/techs/rdf W3C 표준]
*[[시멘틱 웹]]
*[[링크드 데이터]]
*[[RSS]]
*[[JSON-LD]]

파일:RDF Triples 예제.png

2021-04-06T08:48:38Z

빅터기사:

출처: https://cntechsystems.tistory.com/4

가명정보 결합

2021-03-25T08:21:50Z

빅터기사: 새 문서: Private Data Join; Private Data Merge '''서로 다른 개인정보처리자가 보유한 가명정보는 개인정보보호위원회(이하, 보호위원회) 또는 관계 중앙행...

Private Data Join; Private Data Merge

'''서로 다른 개인정보처리자가 보유한 가명정보는 개인정보보호위원회(이하, 보호위원회) 또는 관계 중앙행정기관의 장이 지정한 결합전문기관을 통해서만 결합 가능'''

* 내부에서 보유한 가명정보의 결합은 별도의 결합전문기관을 통하지 않아도 됨

== 가명정보 결합 절차 ==
[[파일:가명정보 결합 및 반출 절차.png|600x600픽셀]]

# 결합신청자는 각자 보유한 개인정보를 활용하여 ①일련번호, ②결합키, ③결합대상정보를 생성한다.
# 결합신청자는 결합신청이 접수된 후 1번 단계에서 생성한 결과물(①, ②, ③) 중 결합키관리기관에는 ①, ②번을 결합전문기관에는 ①, ③번을 송신한다.
# 결합키관리기관은 결합신청자로부터 수신한 정보로 ‘결합키연계정보’를 생성하여 결합전문기관에 전달
# 결합전문기관은 결합키연계정보를 이용하여 결합신청자로부터 수신한 ‘결합대상정보’를 결합
# 결합신청자는 결합전문기관 내에서 결합된 정보에 대한 추가 가명·익명처리를 하고 결합전문기관에 반출을 요청
# 결합전문기관은 반출심사위원회를 구성하여 반출여부를 심사하고 ‘적정’인 경우 반출 승인

파일:가명정보 결합 및 반출 절차.png

2021-03-25T08:21:41Z

빅터기사:

출처: 가명정보 처리 가이드라인

가명처리

2021-03-25T08:15:44Z

빅터기사: 새 문서: == 가명처리 절차 == 600x600픽셀 === 사전준비 === * 가명처리 대상 항목 및 처리수준을 정의하기 위해서...

== 가명처리 절차 ==
[[파일:가명처리 단계별 절차도.png|600x600픽셀]]

=== 사전준비 ===

* 가명처리 대상 항목 및 처리수준을 정의하기 위해서는 처리 목적이 적합한지 여부를 확인
* 필요한 서류를 작성

=== 가명처리 ===

* 가명정보 처리 시에도 개인정보의 최소처리원칙을 준수
* 가명처리 방법을 정할 때에는 처리 목적, 처리(이용 또는 제공)환경, 정보의 특성 등을 종합적으로 고려

=== 적정성 검토 및 추가 가명처리 ===

* 목적달성을 위해 적절한 수준으로 가명처리가 이루어졌는지, 재식별 가능성은 없는지 등에 대한 최종적인 판단 절차 수행

=== 활용 및 사후관리 ===

* 적정성 검토 결과 가명처리가 적정하다고 판단되면 가명정보를 본래 활용 목적을 위해서 처리할 수 있음
* 법령에 따라 기술적·관리적·물리적 안전조치 이행

== 같이 보기 ==

* [[가명정보]]

== 참고 문헌 ==

* 가명정보 처리 가이드라인(개인정보보호위원회, 20.9.)

파일:가명처리 단계별 절차도.png

2021-03-25T08:12:13Z

빅터기사:

출처: 가명정보 처리 가이드라인

데이터 생태계

2021-03-14T09:10:42Z

빅터기사: 새 문서: ;Data Ecosystem 다양한 데이터가 자유롭게 공유·활용되어 산업 발전의 촉매 역할을 하고 혁신적 비즈니스와 서비스를 창출하는 시스템 == 데...

;Data Ecosystem
다양한 데이터가 자유롭게 공유·활용되어 산업 발전의 촉매 역할을 하고 혁신적 비즈니스와 서비스를 창출하는 시스템

== 데이터 생태계 선순환 체계 ==
* '''(데이터 시장)''' 양질의 데이터를 생산·개방·유통하고, 이를 적극 분석·활용하는 기업이 성장하는 가치사슬 체계
** 데이터 시장 = 양질의 데이터 + 데이터 유통·거래 + 데이터 활용 기업
* '''(산업 적용)''' 전 산업에서 양질의 데이터(민간‧공공)를 적용·융합해 생산성을 제고하고, 새로운 제품·서비스를 개발·확산
* '''(정부 정책)''' 데이터를 안전하고 자유롭게 활용하도록 법제도 정비와 초기수요를 창출하고, 전문인력 양성과 선도기술 개발을 통해 지속 가능한 성장기반 마련

== 같이 보기 ==
* [[데이터 경제]]
* [[데이터 유통 생태계]]

== 참고 문헌 ==
* 국가 데이터 정책 추진방향(관계부처 합동, 21.2.17.)

디지털 경제

2021-03-14T09:08:07Z

빅터기사:

== 특징 ==
{| class="wikitable"
!특징
!설명
|-
|비경합성
|특정인이 디지털 재화를 사용해도 다른 사람의 사용 가능성이 줄지 않음
|-
|비배제성
|해당 재화의 생산에 관여하지 않은 사람에 대해 사용을 배제할 수 없음
|-
|비공간성
|디지털 재화는 장소를 차지하지 않으며, 모든 공간에서 존재 가능함
|-
|재조합성
|재조합 과정을 통해 새로운 디지털 재화가 만들어짐
|-
|확장가능성
|재화가 추가적인 비용의 지출없이 인위적으로 많아질 수 있음
|}

== 같이 보기 ==

* [[데이터 경제]]

== 참고 문헌 ==
* 국가 데이터 정책 추진방향(관계부처 합동, 21.2.17.)

데이터

2021-03-14T08:56:47Z

빅터기사:

[[분류:데이터베이스]]
[[분류:일반 IT용어]]

;Data

*관찰, 측정을 통해서 수집된 사실이나 값, 수치, 문자 등 가공되지 않은 원본 데이터
*관련 시스템: [[데이터베이스]], [[OLTP]]

==데이터의 특징==
{| class="wikitable"
!특징
!설명
|-
|이동성
|이용자의 선택이나 인지, 인위적 작동과 무관하게 데이터 이동 가능
|-
|분할성
|단일 데이터베이스를 여러 부분으로 나누어 관리 가능
|-
|혼합성
|여러 사용자의 데이터와 섞여 함께 활용되며, 쉽게 변화 가능
|-
|제3자 관련성
|일반 제품은 해당 소유물을 대부분 스스로 보유‧유지‧관리하는 반면, 데이터의 상당 부분은 제3자<ref>제3자란 ISP, 클라우드 서비스 제공자, 다양한 서비스 제공자 등</ref>에 의해 보유되거나 통제
|}

== 유사 개념 ==
'''데이터''' -> 가공 -> '''정보''' -> 체계화 -> '''지식''' -> 내재화 -> '''지혜'''

===정보===

;Information

*데이터 중 사용자가 필요로 하는 데이터
*사용자의 필요에 의해 정제 및 가공된 데이터
*관련 시스템: [[데이터 웨어하우스]], [[OLAP]]

===지식===

;Knowledge

*정보를 일반화하고 체계화하여 즉시 적용 및 활용 가능한 형태
*관련 시스템: [[지식 관리 시스템|지식 관리 시스템(KMS)]], [[전사적 지식 포탈|전사적 지식 포탈(EKP)]]

===지혜===

;Intelligence

*지식에 경험을 부가한 형태
*개인화 및 도메인 특화된 속성을 지님
*관련 시스템: [[비즈니스 인텔리전스|비즈니스 인텔리전스(BI)]]

== 같이 보기 ==

* [[데이터 경제]]
* [[데이터 품질 관리]]

==각주==

데이터

2021-03-14T08:54:07Z

빅터기사:

[[분류:데이터베이스]][[분류:일반 IT용어]]
;Data

'''데이터''' -> 가공 -> '''정보''' -> 체계화 -> '''지식''' -> 내재화 -> '''지혜'''

== 데이터 ==
;Data
* 관찰, 측정을 통해서 수집된 사실이나 값, 수치, 문자 등 가공되지 않은 원본 데이터
* 관련 시스템: [[데이터베이스]], [[OLTP]]

=== 데이터의 특징 ===

== 정보 ==
;Information
* 데이터 중 사용자가 필요로 하는 데이터
* 사용자의 필요에 의해 정제 및 가공된 데이터
* 관련 시스템: [[데이터 웨어하우스]], [[OLAP]]

== 지식 ==
;Knowledge
* 정보를 일반화하고 체계화하여 즉시 적용 및 활용 가능한 형태
* 관련 시스템: [[지식 관리 시스템|지식 관리 시스템(KMS)]], [[전사적 지식 포탈|전사적 지식 포탈(EKP)]]

== 지혜 ==
;Intelligence
* 지식에 경험을 부가한 형태
* 개인화 및 도메인 특화된 속성을 지님
* 관련 시스템: [[비즈니스 인텔리전스|비즈니스 인텔리전스(BI)]]

== 각주 ==

디지털 경제

2021-03-14T08:53:06Z

빅터기사:

== 특징 ==
{| class="wikitable"
!특징
!설명
|-
|비경합성
|특정인이 디지털 재화를 사용해도 다른 사람의 사용 가능성이 줄지 않음
|-
|비배제성
|해당 재화의 생산에 관여하지 않은 사람에 대해 사용을 배제할 수 없음
|-
|비공간성
|디지털 재화는 장소를 차지하지 않으며, 모든 공간에서 존재 가능함
|-
|재조합성
|재조합 과정을 통해 새로운 디지털 재화가 만들어짐
|-
|확장가능성
|재화가 추가적인 비용의 지출없이 인위적으로 많아질 수 있음
|}

== 같이 보기 ==

* [[데이터 경제]]

== 참고 문헌 ==
* 관계부처 합동, 국가 데이터 정책 추진방향(21.2.17.)

디지털 경제

2021-03-14T08:52:32Z

빅터기사: 새 문서: == 특징 == {| class="wikitable" !특징 !설명 |- |비경합성 |특정인이 디지털 재화를 사용해도 다른 사람의 사용 가능성이 줄지 않음 |- |비배제성 |...

4차산업혁명위원회 데이터특별위원회

2021-03-13T07:32:08Z

빅터기사:

[[분류:정부 기관]][[분류:조직/단체]][[분류:거버넌스]]
4차산업혁명위원회에서 민관합동 데이터 컨트롤 타워의 역할을 하는 협의체
* 약칭: 4차위 데이터특위

== 민관합동 데이터 컨트롤 타워 ==
* 4차위 내 데이터특별위원회를 신설해 국가 데이터 정책을 총괄하는 민관합동 데이터 거버넌스 구축 발표(`20.12., 국민경제자문회의)
* 4차산업혁명위원회 설치 및 운영에 관한 규정(대통령령) 개정(`21.1.)
** '''(주요내용)''' △민간 위원장 → 총리·민간 공동 위원장, △정부위원 5개 → 12개

== 추진 계획 ==
;'21년 2월 17일(수) 14시, 정부서울청사 별관3층 국제회의장에서 제21차 회의 결과
* '''(원칙적 개방)''' 민간수요 높은 국세·보건·교육분야 핵심데이터 민간이 원하는 방식으로 올해 개방
* '''(가명정보 활용 활성화)''' 안전한 가명처리 사례 제시 및 법적 책임 관련 제도 보완 등 추진
* '''(거래기반 마련)''' 데이터 가치평가·표준화 등 거래기반 확립을 위한 제도적 환경 구축 추진
* '''(데이터 행정)''' 감염병 대응 등 사회문제 해결 위한 데이터 활용체계 구축 및 데이터기반 행정책임관 신설
* '''(국민체감 서비스)''' '내 건강정보 한눈에' 등 의료·생활·복지분야 9대 데이터 서비스 올해 제공

== 같이 보기 ==
* [[대한민국 데이터 119 프로젝트]]

4차산업혁명위원회

2021-03-13T07:31:28Z

빅터기사:

[[분류:조직/단체]]
[[분류:컴플라이언스]]

;대통령직속 4차산업혁명회위원회

* 약칭: 4차위
* 출범: 2017년 10월 11일

==역할==
[[4차산업혁명]]과 관련하여 아래의 정책 심의·조정

*4차 산업혁명에 대한 종합적인 국가전략
*4차 산업혁명 관련 각 부처별 실행계획과 주요 정책
*4차 산업혁명의 근간이 되는 과학기술 발전 지원, 인공지능·ICT 등 핵심기술 확보 및 기술혁신형 연구개발 성과창출 강화에 관한 사항
*전 산업의 지능화 추진을 통한 신산업·신서비스 육성에 관한 사항 등

==근거 법령==
4차산업혁명위원회의 설치 및 운영에 관한 규정

==구성==
===공동위원장===
민간위원장 + 국무총리

===당연직 부처===

*[[과학기술정보통신부]]
*[[산업통상자원부]]
*[[고용노동부]]
*[[국토교통부]]
*[[중소벤처기업부]]
*[[기획재정부]]<ref>여기부터 2021년 신설</ref>
*[[행정안전부]]
*[[국무조정실]]
*[[개인정보보호위원회]]
*[[교육부]]
*[[보건복지부]]
*[[금융위원회]]

===특별위원회===

*[[스마트 시티 특별위원회]]
*[[디지털 헬스케어 특별위원회]]
*[[4차산업혁명위원회 데이터특별위원회|데이터특별위원회]]<ref>2021년 신설</ref>

===4차산업혁명위원회 지원단===

[[파일:4차산업혁명위원회 지원단 조직도.jpg|700x700픽셀]]
==참고 문헌==

*[https://www.4th-ir.go.kr/ 대통령직속 4차산업혁명위원회 공식 홈페이지]

==각주==
<references />

4차산업혁명위원회

2021-03-13T07:29:10Z

빅터기사: 새 문서: 분류:조직/단체 분류:컴플라이언스 ;대통령직속 4차산업혁명회위원회 *출범: 2017년 10월 11일 ==역할== 4차산업혁명과 관련하여...

[[분류:조직/단체]]
[[분류:컴플라이언스]]

;대통령직속 4차산업혁명회위원회

*출범: 2017년 10월 11일

==역할==
[[4차산업혁명]]과 관련하여 아래의 정책 심의·조정

*4차 산업혁명에 대한 종합적인 국가전략
*4차 산업혁명 관련 각 부처별 실행계획과 주요 정책
*4차 산업혁명의 근간이 되는 과학기술 발전 지원, 인공지능·ICT 등 핵심기술 확보 및 기술혁신형 연구개발 성과창출 강화에 관한 사항
*전 산업의 지능화 추진을 통한 신산업·신서비스 육성에 관한 사항 등

==근거 법령==
4차산업혁명위원회의 설치 및 운영에 관한 규정

==구성==
===공동위원장===
민간위원장 + 국무총리

===당연직 부처===

*[[과학기술정보통신부]]
*[[산업통상자원부]]
*[[고용노동부]]
*[[국토교통부]]
*[[중소벤처기업부]]
*[[기획재정부]]<ref>여기부터 2021년 신설</ref>
*[[행정안전부]]
*[[국무조정실]]
*[[개인정보보호위원회]]
*[[교육부]]
*[[보건복지부]]
*[[금융위원회]]

===특별위원회===

*[[스마트 시티 특별위원회]]
*[[디지털 헬스케어 특별위원회]]
*[[4차산업혁명위원회 데이터특별위원회|데이터특별위원회]]<ref>2021년 신설</ref>

===4차산업혁명위원회 지원단===

[[파일:4차산업혁명위원회 지원단 조직도.jpg|700x700픽셀]]
==참고 문헌==

*[https://www.4th-ir.go.kr/ 대통령직속 4차산업혁명위원회 공식 홈페이지]

==각주==
<references />

대한민국 데이터 119 프로젝트

2021-03-13T07:21:08Z

빅터기사:

[[파일:대한민국 데이터 119 프로젝트.png|섬네일]]
2021년 2월 17일 [[4차산업혁명위원회 데이터특별위원회|4차산업혁명위원회]]에서 발표된 국가 데이터 정책 추진방향

*프로젝트 명: 민간이 제안하는 대한민국 데이터 119 프로젝트
**119 = 11대 과제 + 9대 서비스

==추진 방향==

*가속화되는 디지털 경제 확산에 맞춰,'''데이터의 활용'''을 통해 '''실질적 가치'''를 '''만들어나가는 것'''을 '''목표로 함'''
*공급자 편의가 아닌 '''기업과 시장 중심''', 국민을 배려하는 '''사람과 서비스 중심''', 개별 정책보다는 '''체계적인 거버넌스 중심'''으로 추진

==11대 실천 과제==
[[파일:대한민국 데이터 119 프로젝트 11대 실천과제.png|섬네일]]
'''민간의 오랜 요구'''에도 '''해결이 어려웠던''', '''범부처 차원의 통합・조율'''이 필요한 데이터 특위 핵심과제

===민간 중심 생태계 혁신===

*'''① 미개방 핵심 데이터 제공''' : 민간 수요가 높은 국세청(사업자등록, 휴‧폐업), 건보공단(보험) 등에서 보유한 핵심 데이터 개방
**데이터 유형에 따라 실시간 확인서비스(API 기반), 안심구역 서비스, 마이데이터 등 방식 적용
*'''② 수요자가 원하는 수준의 데이터 품질 확보''' : 비표준화, 제공주기 미준수, 데이터 결함, 기계가 읽을 수 없는 형식 등 민간에서 반복적으로 제기되는 애로사항을 종합 개선
*'''③ 민간 전문기업 활용 및 데이터 구매지원''' : 데이터 시장확대와 활성화를 위하여 데이터 가공・중개를 위한 민간 전문기업의 활용 확대 및 디지털 서비스 전문계약 제도를 적극 활용하여 정부의 민간 데이터 구매 활성화
*'''④ 데이터 플랫폼 연계 및 거래소 활성화''' : 누구나 데이터를 쉽게 검색해서 활용할 수 있도록 공공, 민간 데이터 플랫폼을 통합 데이터 지도를 통해 연계하고, 데이터 가치산정 모형 적용 확산

===종합적 데이터 정책체계 확립===

*'''⑤ 국가 데이터 관리체계 전면 개편''' : 공공데이터 개방에만 머무르지 않고 국가 전체적인 차원에서 필요한 데이터 현황을 파악하고 데이터 활용전략을 마련하며 데이터기반행정책임관(CDO : Chief Data Officer)<ref>데이터 수집·관리·분석·활용 전반의 전략 및 구현 책임을 지고, 데이터에서 가치를 창출</ref> 신설
*'''⑥ 데이터 중심 정부업무 재설계''' : 단 한번 원칙(once-only)<ref>국민에게 단 한번만 질문하고, 정보를 받으면 더 이상 같은 질문은 하지 않는다는 원칙</ref> 기반으로 정부의 데이터 수집방식 획기적 개선, 정보시스템 구축 시 데이터 수집・제공・활용에 대한 데이터 사전기획<ref>수집하는 데이터의 종류·포맷·시기·제공방법을 확정하고, 데이터의 활용 가능 사례 미리 검토</ref> 도입
*'''⑦ 새로운 데이터 활용제도의 조기 정착''' : 마이데이터(데이터 이동권 확립 및 사업자 선정기준・데이터 수집방식 체계화), 가명정보(가명처리 절차 명확화 및 결합기간 단축) 등의 활용을 촉진
*'''⑧ 데이터 생태계전반의 위험 선제 대응''' : 데이터 개방 및 활용에 따라 발생할 수 있는 위험을 사전에 진단하고 대응하기 위한 위험관리 방안 마련
*'''⑨ 데이터 기반 과학적 재난관리 체계''' '''구축''' : 감염병, 지진, 화재 등 재난 발생 시 데이터를 활용하여 과학적인 재난 지원 행정체계 수립

===특별 현안 과제===

*'''⑩ 코로나 19 타임캡슐 프로젝트 추진''' : 코로나19로 인해 변화된 사회현상에 대한 분석 및 정책대안 도출 등에 필요하나 개별법에 의해 삭제될 우려가 있는 데이터의 보존·관
*'''⑪ 물 관리 데이터 통합 체계 마련''' : 종합적인 물 관리를 위하여 환경부, 지자체, 행안부 등 여러 기관에 분산된 각종 데이터를 체계적으로 통합

==9대 체감형 서비스==
[[파일:대한민국 데이터 119 프로젝트 9대 국민 체감형 서비스.png|섬네일]]
'''국민이 데이터의 중요성을 체감'''하고, '''기업들이 투자를 확신'''할 수 있도록 지원하는 과제

===의료 분야===

*'''① 내 건강정보 한 눈에''' : 여러 기관에 분산된 개인의 건강기록을 앱을 통해 한번에 확인・관리
*'''② 실손보험 자동청구''' : 의료기관 진료 관련 데이터를 본인동의 기반으로 보험금 청구 서비스 등에 활용할 수 있는 여건 마련

===생활 분야===

*'''③ 슬기로운 소비생활''' : 주문내역 데이터를 기반으로 소비패턴, 관심사 등을 분석하여 개인의 소비활동 개선
*'''④ 불법 복제 꼼짝마!''' : 진품・가품 및 디자인권 관련 통관 데이터에 인공지능 기술을 접목하여 불법복제품 판독

===복지 분야===

*'''⑤ 중단 없는 급식 지원''' : 지방자치단체의 급식 지원 데이터와 민간 비대면 배달 서비스를 연계한 중단없는 결식아동 급식지원
*'''⑥ 나의 인공지능 학습 도우미''' : 학습격차를 해소하기 위한 초등학생, 중학생 대상 인공지능 기반 맞춤 학습 지원

===핵심기반 분야===

*'''⑦ 인공지능 훈민정음''' : 한국인의 감성을 이해할 수 있도록 대규모 음성・자연어 데이터 구축 및 서비스 기반 제공
*'''⑧ K-이미지 프로젝트''' : 글로벌 최고 수준의 국내 이미지・영상 데이터 구축 프로젝트 추진
*'''⑨ 스마트 항만''' : 항만의 민관 데이터 연계・공유로 수출입 물류 프로세스를 효율화하는 시스템 구축

==같이 보기==

*[[4차산업혁명회위원회]]
*[[4차산업혁명위원회 데이터특별위원회]]

==참고 문헌==

*"데이터 경제 선도국가로 향하는 새로운 출발! 정총리, 민관 데이터 컨트롤타워로 재출범한 4차산업혁명위원회 첫 주재" 보도자료

==각주==
<references />

파일:대한민국 데이터 119 프로젝트 9대 국민 체감형 서비스.png

2021-03-13T07:21:00Z

빅터기사:

출처: 4차산업혁명위원회 보도자료

파일:대한민국 데이터 119 프로젝트 11대 실천과제.png

2021-03-13T07:20:36Z

빅터기사:

출처: 4차산업혁명위원회 보도자료

대한민국 데이터 119 프로젝트

2021-03-13T07:19:34Z

빅터기사:

[[파일:대한민국 데이터 119 프로젝트.png|섬네일]]
2021년 2월 17일 [[4차산업혁명위원회 데이터특별위원회|4차산업혁명위원회]]에서 발표된 국가 데이터 정책 추진방향

* 프로젝트 명: 민간이 제안하는 대한민국 데이터 119 프로젝트
** 119 = 11대 과제 + 9대 서비스

== 추진 방향 ==

* 가속화되는 디지털 경제 확산에 맞춰,'''데이터의 활용'''을 통해 '''실질적 가치'''를 '''만들어나가는 것'''을 '''목표로 함'''
* 공급자 편의가 아닌 '''기업과 시장 중심''', 국민을 배려하는 '''사람과 서비스 중심''', 개별 정책보다는 '''체계적인 거버넌스 중심'''으로 추진

== 11대 실천 과제 ==
'''민간의 오랜 요구'''에도 '''해결이 어려웠던''', '''범부처 차원의 통합・조율'''이 필요한 데이터 특위 핵심과제

=== 민간 중심 생태계 혁신 ===

* '''① 미개방 핵심 데이터 제공''' : 민간 수요가 높은 국세청(사업자등록, 휴‧폐업), 건보공단(보험) 등에서 보유한 핵심 데이터 개방
** 데이터 유형에 따라 실시간 확인서비스(API 기반), 안심구역 서비스, 마이데이터 등 방식 적용
* '''② 수요자가 원하는 수준의 데이터 품질 확보''' : 비표준화, 제공주기 미준수, 데이터 결함, 기계가 읽을 수 없는 형식 등 민간에서 반복적으로 제기되는 애로사항을 종합 개선
* '''③ 민간 전문기업 활용 및 데이터 구매지원''' : 데이터 시장확대와 활성화를 위하여 데이터 가공・중개를 위한 민간 전문기업의 활용 확대 및 디지털 서비스 전문계약 제도를 적극 활용하여 정부의 민간 데이터 구매 활성화
* '''④ 데이터 플랫폼 연계 및 거래소 활성화''' : 누구나 데이터를 쉽게 검색해서 활용할 수 있도록 공공, 민간 데이터 플랫폼을 통합 데이터 지도를 통해 연계하고, 데이터 가치산정 모형 적용 확산

=== 종합적 데이터 정책체계 확립 ===

* '''⑤ 국가 데이터 관리체계 전면 개편''' : 공공데이터 개방에만 머무르지 않고 국가 전체적인 차원에서 필요한 데이터 현황을 파악하고 데이터 활용전략을 마련하며 데이터기반행정책임관(CDO : Chief Data Officer)<ref>데이터 수집·관리·분석·활용 전반의 전략 및 구현 책임을 지고, 데이터에서 가치를 창출</ref> 신설
* '''⑥ 데이터 중심 정부업무 재설계''' : 단 한번 원칙(once-only)<ref>국민에게 단 한번만 질문하고, 정보를 받으면 더 이상 같은 질문은 하지 않는다는 원칙</ref> 기반으로 정부의 데이터 수집방식 획기적 개선, 정보시스템 구축 시 데이터 수집・제공・활용에 대한 데이터 사전기획<ref>수집하는 데이터의 종류·포맷·시기·제공방법을 확정하고, 데이터의 활용 가능 사례 미리 검토</ref> 도입
* '''⑦ 새로운 데이터 활용제도의 조기 정착''' : 마이데이터(데이터 이동권 확립 및 사업자 선정기준・데이터 수집방식 체계화), 가명정보(가명처리 절차 명확화 및 결합기간 단축) 등의 활용을 촉진
* '''⑧ 데이터 생태계전반의 위험 선제 대응''' : 데이터 개방 및 활용에 따라 발생할 수 있는 위험을 사전에 진단하고 대응하기 위한 위험관리 방안 마련
* '''⑨ 데이터 기반 과학적 재난관리 체계''' '''구축''' : 감염병, 지진, 화재 등 재난 발생 시 데이터를 활용하여 과학적인 재난 지원 행정체계 수립

=== 특별 현안 과제 ===

* '''⑩ 코로나 19 타임캡슐 프로젝트 추진''' : 코로나19로 인해 변화된 사회현상에 대한 분석 및 정책대안 도출 등에 필요하나 개별법에 의해 삭제될 우려가 있는 데이터의 보존·관
* '''⑪ 물 관리 데이터 통합 체계 마련''' : 종합적인 물 관리를 위하여 환경부, 지자체, 행안부 등 여러 기관에 분산된 각종 데이터를 체계적으로 통합

== 9대 체감형 서비스 ==
'''국민이 데이터의 중요성을 체감'''하고, '''기업들이 투자를 확신'''할 수 있도록 지원하는 과제

=== 의료 분야 ===

* '''① 내 건강정보 한 눈에''' : 여러 기관에 분산된 개인의 건강기록을 앱을 통해 한번에 확인・관리
* '''② 실손보험 자동청구''' : 의료기관 진료 관련 데이터를 본인동의 기반으로 보험금 청구 서비스 등에 활용할 수 있는 여건 마련

=== 생활 분야 ===

* '''③ 슬기로운 소비생활''' : 주문내역 데이터를 기반으로 소비패턴, 관심사 등을 분석하여 개인의 소비활동 개선
* '''④ 불법 복제 꼼짝마!''' : 진품・가품 및 디자인권 관련 통관 데이터에 인공지능 기술을 접목하여 불법복제품 판독

=== 복지 분야 ===

* '''⑤ 중단 없는 급식 지원''' : 지방자치단체의 급식 지원 데이터와 민간 비대면 배달 서비스를 연계한 중단없는 결식아동 급식지원
* '''⑥ 나의 인공지능 학습 도우미''' : 학습격차를 해소하기 위한 초등학생, 중학생 대상 인공지능 기반 맞춤 학습 지원

=== 핵심기반 분야 ===

* '''⑦ 인공지능 훈민정음''' : 한국인의 감성을 이해할 수 있도록 대규모 음성・자연어 데이터 구축 및 서비스 기반 제공
* '''⑧ K-이미지 프로젝트''' : 글로벌 최고 수준의 국내 이미지・영상 데이터 구축 프로젝트 추진
* '''⑨ 스마트 항만''' : 항만의 민관 데이터 연계・공유로 수출입 물류 프로세스를 효율화하는 시스템 구축

== 같이 보기 ==

* [[4차산업혁명회위원회]]
* [[4차산업혁명위원회 데이터특별위원회]]

== 참고 문헌 ==

* "데이터 경제 선도국가로 향하는 새로운 출발! 정총리, 민관 데이터 컨트롤타워로 재출범한 4차산업혁명위원회 첫 주재" 보도자료

== 각주 ==

대한민국 데이터 119 프로젝트

2021-03-13T07:18:43Z

빅터기사: 새 문서: 섬네일 2021년 2월 17일 4차산업혁명위원회에서 발표된...

[[파일:대한민국 데이터 119 프로젝트.png|섬네일]]
2021년 2월 17일 [[4차산업혁명위원회 데이터특별위원회|4차산업혁명위원회]]에서 발표된 국가 데이터 정책 추진방향

* 프로젝트 명: 민간이 제안하는 대한민국 데이터 119 프로젝트
** 119 = 11대 과제 + 9대 서비스

== 추진 방향 ==

* 가속화되는 디지털 경제 확산에 맞춰,'''데이터의 활용'''을 통해 '''실질적 가치'''를 '''만들어나가는 것'''을 '''목표로 함'''
* 공급자 편의가 아닌 '''기업과 시장 중심''', 국민을 배려하는 '''사람과 서비스 중심''', 개별 정책보다는 '''체계적인 거버넌스 중심'''으로 추진

== 11대 실천 과제 ==
'''민간의 오랜 요구'''에도 '''해결이 어려웠던''', '''범부처 차원의 통합・조율'''이 필요한 데이터 특위 핵심과제

=== 민간 중심 생태계 혁신 ===

* '''① 미개방 핵심 데이터 제공''' : 민간 수요가 높은 국세청(사업자등록, 휴‧폐업), 건보공단(보험) 등에서 보유한 핵심 데이터 개방
** 데이터 유형에 따라 실시간 확인서비스(API 기반), 안심구역 서비스, 마이데이터 등 방식 적용
* '''② 수요자가 원하는 수준의 데이터 품질 확보''' : 비표준화, 제공주기 미준수, 데이터 결함, 기계가 읽을 수 없는 형식 등 민간에서 반복적으로 제기되는 애로사항을 종합 개선
* '''③ 민간 전문기업 활용 및 데이터 구매지원''' : 데이터 시장확대와 활성화를 위하여 데이터 가공・중개를 위한 민간 전문기업의 활용 확대 및 디지털 서비스 전문계약 제도를 적극 활용하여 정부의 민간 데이터 구매 활성화
* '''④ 데이터 플랫폼 연계 및 거래소 활성화''' : 누구나 데이터를 쉽게 검색해서 활용할 수 있도록 공공, 민간 데이터 플랫폼을 통합 데이터 지도를 통해 연계하고, 데이터 가치산정 모형 적용 확산

=== 종합적 데이터 정책체계 확립 ===

* '''⑤ 국가 데이터 관리체계 전면 개편''' : 공공데이터 개방에만 머무르지 않고 국가 전체적인 차원에서 필요한 데이터 현황을 파악하고 데이터 활용전략을 마련하며 데이터기반행정책임관(CDO : Chief Data Officer)* 신설
** 데이터 수집·관리·분석·활용 전반의 전략 및 구현 책임을 지고, 데이터에서 가치를 창출
* '''⑥ 데이터 중심 정부업무 재설계''' : 단 한번 원칙(once-only)<ref>국민에게 단 한번만 질문하고, 정보를 받으면 더 이상 같은 질문은 하지 않는다는 원칙</ref> 기반으로 정부의 데이터 수집방식 획기적 개선, 정보시스템 구축 시 데이터 수집・제공・활용에 대한 데이터 사전기획<ref>수집하는 데이터의 종류·포맷·시기·제공방법을 확정하고, 데이터의 활용 가능 사례 미리 검토</ref> 도입
* '''⑦ 새로운 데이터 활용제도의 조기 정착''' : 마이데이터(데이터 이동권 확립 및 사업자 선정기준・데이터 수집방식 체계화), 가명정보(가명처리 절차 명확화 및 결합기간 단축) 등의 활용을 촉진
* '''⑧ 데이터 생태계전반의 위험 선제 대응''' : 데이터 개방 및 활용에 따라 발생할 수 있는 위험을 사전에 진단하고 대응하기 위한 위험관리 방안 마련
* '''⑨ 데이터 기반 과학적 재난관리 체계''' '''구축''' : 감염병, 지진, 화재 등 재난 발생 시 데이터를 활용하여 과학적인 재난 지원 행정체계 수립

=== 특별 현안 과제 ===

* '''⑩ 코로나 19 타임캡슐 프로젝트 추진''' : 코로나19로 인해 변화된 사회현상에 대한 분석 및 정책대안 도출 등에 필요하나 개별법에 의해 삭제될 우려가 있는 데이터의 보존·관
* '''⑪ 물 관리 데이터 통합 체계 마련''' : 종합적인 물 관리를 위하여 환경부, 지자체, 행안부 등 여러 기관에 분산된 각종 데이터를 체계적으로 통합

== 9대 체감형 서비스 ==
'''국민이 데이터의 중요성을 체감'''하고, '''기업들이 투자를 확신'''할 수 있도록 지원하는 과제

=== 의료 분야 ===

* '''① 내 건강정보 한 눈에''' : 여러 기관에 분산된 개인의 건강기록을 앱을 통해 한번에 확인・관리
* '''② 실손보험 자동청구''' : 의료기관 진료 관련 데이터를 본인동의 기반으로 보험금 청구 서비스 등에 활용할 수 있는 여건 마련

=== 생활 분야 ===

* '''③ 슬기로운 소비생활''' : 주문내역 데이터를 기반으로 소비패턴, 관심사 등을 분석하여 개인의 소비활동 개선
* '''④ 불법 복제 꼼짝마!''' : 진품・가품 및 디자인권 관련 통관 데이터에 인공지능 기술을 접목하여 불법복제품 판독

=== 복지 분야 ===

* '''⑤ 중단 없는 급식 지원''' : 지방자치단체의 급식 지원 데이터와 민간 비대면 배달 서비스를 연계한 중단없는 결식아동 급식지원
* '''⑥ 나의 인공지능 학습 도우미''' : 학습격차를 해소하기 위한 초등학생, 중학생 대상 인공지능 기반 맞춤 학습 지원

=== 핵심기반 분야 ===

* '''⑦ 인공지능 훈민정음''' : 한국인의 감성을 이해할 수 있도록 대규모 음성・자연어 데이터 구축 및 서비스 기반 제공
* '''⑧ K-이미지 프로젝트''' : 글로벌 최고 수준의 국내 이미지・영상 데이터 구축 프로젝트 추진
* '''⑨ 스마트 항만''' : 항만의 민관 데이터 연계・공유로 수출입 물류 프로세스를 효율화하는 시스템 구축

== 같이 보기 ==

* [[4차산업혁명회위원회]]
* [[4차산업혁명위원회 데이터특별위원회]]

== 참고 문헌 ==

* "데이터 경제 선도국가로 향하는 새로운 출발! 정총리, 민관 데이터 컨트롤타워로 재출범한 4차산업혁명위원회 첫 주재" 보도자료

파일:대한민국 데이터 119 프로젝트.png

2021-03-13T06:55:12Z

빅터기사:

출처:4차산업혁명위원회

4차산업혁명위원회 데이터특별위원회

2021-03-13T06:51:37Z

빅터기사: 새 문서: 분류:정부 기관분류:조직/단체분류:거버넌스 4차산업혁명위원회에서 민관합동 데이터 컨트롤 타워의 역할을 하는 협의체 == 민...

[[분류:정부 기관]][[분류:조직/단체]][[분류:거버넌스]]
4차산업혁명위원회에서 민관합동 데이터 컨트롤 타워의 역할을 하는 협의체

== 민관합동 데이터 컨트롤 타워 ==
* 4차위 내 데이터특별위원회를 신설해 국가 데이터 정책을 총괄하는 민관합동 데이터 거버넌스 구축 발표(`20.12., 국민경제자문회의)
* 4차산업혁명위원회 설치 및 운영에 관한 규정(대통령령) 개정(`21.1.)
** '''(주요내용)''' △민간 위원장 → 총리·민간 공동 위원장, △정부위원 5개 → 12개

== 추진 계획 ==
;'21년 2월 17일(수) 14시, 정부서울청사 별관3층 국제회의장에서 제21차 회의 결과
* '''(원칙적 개방)''' 민간수요 높은 국세·보건·교육분야 핵심데이터 민간이 원하는 방식으로 올해 개방
* '''(가명정보 활용 활성화)''' 안전한 가명처리 사례 제시 및 법적 책임 관련 제도 보완 등 추진
* '''(거래기반 마련)''' 데이터 가치평가·표준화 등 거래기반 확립을 위한 제도적 환경 구축 추진
* '''(데이터 행정)''' 감염병 대응 등 사회문제 해결 위한 데이터 활용체계 구축 및 데이터기반 행정책임관 신설
* '''(국민체감 서비스)''' '내 건강정보 한눈에' 등 의료·생활·복지분야 9대 데이터 서비스 올해 제공

== 같이 보기 ==
* [[대한민국 데이터 119 프로젝트]]

파일:4차산업혁명위원회 지원단 조직도.jpg

2021-03-13T06:40:23Z

빅터기사:

출처: https://www.4th-ir.go.kr/

리눅스 tcpdump

2020-12-26T10:37:59Z

빅터기사:

[[분류:리눅스]]
[[분류:리눅스 명령어]]
[[분류:보안 도구]]
[[분류:정보보안기사]]

;네트워크 인터페이스를 거치는 패킷을 캡쳐해주는 도구(패킷 스니퍼)

==사용법==
<pre class="shell">
# tcpdump [옵션] [BPF]
</pre>

==주요 옵션 및 사용법==

*-i : 인터페이스를 지정
*-nn : 출력시 호스트/서비스명이 아닌 IP주소와 Port번호로 출력
*-v, -vv, -vvv : 패킷을 헤더부까지 자세하게, 더 자세하게 출력
*IP주소는 192.168.0.1/24와 같이 CIDR 포맷으로 지정 가능

==BPF==

;Berkely Packet Filter

*원하는 패킷만을 스니핑 하기 위한 룰 지정 부
*대부분의 패킷 스니퍼에서 표준으로 지원되는 형식

==사용 예시==

*'''tcpdump -i eth0''' : 인터페이스 eth0 을 보여줌
*'''tcpdump -i eth0 -c 10''' : 카운터 10개만 덤프
*'''tcpdump -i eth0 tcp port 80''' : TCP 80 포트로 통신하는 패킷 덤프
*'''tcpdump -i eth0 src 192.168.0.1''' : 출발지 IP가 192.168.0.1인 패킷 덤프
*'''tcpdump -i eth0 dst 192.168.0.1''' : 목적지 IP가 192.168.0.1인 패킷 덤프
*'''tcpdump -i eth0 src 192.168.0.1 and tcp port 80''' : 목적지 IP가 192.168.0.1이면서 TCP 80 포트인 패킷 보여줌
*'''tcpdump -i eth0 dst 192.168.0.1''' : 목적지IP가 192.168.0.1인 패킷 보여줌
*'''tcpdump host 192.168.0.1''' : 특정 호스트 IP로 들어오거가 나가는 양방향 패킷 모두 덤프
*'''tcpdump src 192.168.0.1''' : 특정 호스트 중에서 출발지가 192.168.0.1인 것만 덤프
*'''tcpdump dst 192.168.0.1''' : 특정 호스트 중에서 목적지가 192.168.0.1인 것만 덤프
*'''tcpdump port 3389''' : 포트 양뱡항으로 3389이면 덤프
*'''tcpdump src port 3389''' : 출발지 포트가 3389인 것만 덤프
*'''tcpdump dst port 3389''' : 목적지 포트가 3389인 것만 덤프
*t'''cpdump udp and src port 53''' : UDP 이고 출발지 포트가 53이면 덤프
*'''tcpdump src 192.168.0.1 and not dst port 22''' : 출발지 IP가 192.168.0.1이고 목적지 포트가 22 가 아닌 패킷 덤프
*'''tcpdump -w tcpdump.log''' : 결과를 파일로 저장(텍스트가 아닌 바이너리 형식으로 저장)
*'''tcpdump -r tcpdump.log''' : 저장한 파일을 읽음

리눅스 tcpdump

2020-12-26T10:36:37Z

빅터기사:

[[분류:리눅스]][[분류:리눅스 명령어]][[분류:보안 도구]][[분류:정보보안기사]]
; 네트워크 인터페이스를 거치는 패킷을 캡쳐해주는 도구(패킷 스니퍼)

== 사용법 ==
<pre class='shell'>
# tcpdump [옵션] [BPF]
</pre>

== 주요 옵션 및 사용법 ==
* -i : 인터페이스를 지정
* -nn : 출력시 호스트/서비스명이 아닌 IP주소와 Port번호로 출력
* -v, -vv, -vvv : 패킷을 헤더부까지 자세하게, 더 자세하게 출력
* IP주소는 192.168.0.1/24와 같이 CIDR 포맷으로 지정 가능

== BPF ==
;Berkely Packet Filter
* 원하는 패킷만을 스니핑 하기 위한 룰 지정 부
* 대부분의 패킷 스니퍼에서 표준으로 지원되는 형식

== 사용 예시 ==
* tcpdump -i eth0 : 인터페이스 eth0 을 보여줌
* tcpdump -w tcpdump.log : 결과를 파일로 저장, txt 가 아닌 bin 형식으로 저장됨
* tcpdump -r tcpdump.log : 저장한 파일을 읽음
* tcpdump -i eth0 -c 10 : 카운터 10개만 덤프
* tcpdump -i eth0 tcp port 80 : TCP 80 포트로 통신하는 패킷 덤프
* tcpdump -i eth0 src 192.168.0.1 : 출발지 IP가 192.168.0.1인 패킷 덤프
* tcpdump -i eth0 dst 192.168.0.1 : 목적지 IP가 192.168.0.1인 패킷 덤프
* tcpdump -i eth0 src 192.168.0.1 and tcp port 80 : 목적지 IP가 192.168.0.1이면서 TCP 80 포트인 패킷 보여줌
* tcpdump -i eth0 dst 192.168.0.1 : 목적지IP가 192.168.0.1인 패킷 보여줌
* tcpdump host 192.168.0.1 : 특정 호스트 IP로 들어오거가 나가는 양방향 패킷 모두 덤프
* tcpdump src 192.168.0.1 : 특정 호스트 중에서 출발지가 192.168.0.1인 것만 덤프
* tcpdump dst 192.168.0.1 : 특정 호스트 중에서 목적지가 192.168.0.1인 것만 덤프
* tcpdump port 3389 : 포트 양뱡항으로 3389이면 덤프
* tcpdump src port 3389 : 출발지 포트가 3389인 것만 덤프
* tcpdump dst port 3389 : 목적지 포트가 3389인 것만 덤프
* tcpdump udp and src port 53 : UDP 이고 출발지 포트가 53이면 덤프
* tcpdump src 192.168.0.1 and not dst port 22 : 출발지 IP가 192.168.0.1이고 목적지 포트가 22 가 아닌 패킷 덤프

부트스트랩 5

2020-12-20T12:00:47Z

빅터기사: 새 문서: {| class="wikitable" !구분 !부트스트랩 4 !부트스트랩 5 |- !'''그리드 분할''' | * 단계 분할(xs, sm, md, lg, xl). | * 6단계 분할(xs, sm, md, lg, xl, xxl). |- !'...

{| class="wikitable"
!구분
!부트스트랩 4
!부트스트랩 5
|-
!'''그리드 분할'''
|
* 단계 분할(xs, sm, md, lg, xl).
|
* 6단계 분할(xs, sm, md, lg, xl, xxl).
|-
!'''색상'''
|
* 제한된 색상 셋 지원
|
* 색상 셋 대폭 확대
|-
!'''제이쿼리'''
|
* jQuery 기반 스크립트 적용
|
* jQuery를 제거하고 vanilla JS로 변경
|-
!'''익스플로러 지원'''
|
* IE 10, 11 지원
|
* IE 10, 11도 지원하지 않음
|-
!'''폼 객체'''
|
* 라디오 버튼, 체크박스 등이 OS나 브라우저에 따라 다르게 보임
|
* 모든 요소들이 모든 OS, 모든 브라우저에서 같게 보임
|-
!유틸리티
|
* 유틸리티 수정 불가
|
* 유틸리티 수정 가능
* 자신만의 유틸리티 생성 가능
|-
!'''아이콘'''
|
* 고유한 svg 아이콘 없음
|
* 고유한 svg 아이콘 제공
|-
!컴포넌트
|
* 점포트론, 카드덱 등 제공
|
* 점포트론, 카드덱 삭제
|-
!'''Static Site Generator'''
|
* Jekyll software 사용
|
* Hugo software 사용
|}

스파크 MLlib

2020-12-17T02:00:51Z

빅터기사: 새 문서: 분류:데이터 분석 ;Spark Machine Learning Library 아파치 스파크에서 지원하는 머신 러닝 라이브러리

[[분류:데이터 분석]]
;Spark Machine Learning Library
[[스파크|아파치 스파크]]에서 지원하는 [[머신 러닝]] 라이브러리

스칼라

2020-12-16T05:37:59Z

빅터기사:

[[분류:프로그래밍 언어]]
;Scala
객체 지향 프로그래밍 언어와 함수형 프로그래밍의 요소가 결합된 다중패러다임 프로그래밍 언어
* '''Scal'''able '''La'''nguage
* 2004년 Martin Odersky가 처음 개발하여 배포

== 출현 배경 및 특징 ==
기존의 Java 언어가 너무 복잡하고 어렵다는 단점을 극복하기 위해 등장
* 간결한 소스 코드를 사용하여 Java에서 구현할 수 있는 대부분의 기능을 구현 가능
** 자바로 작성했을 때에 비해 코드 길이가 1/2 ~ 1/3로 줄어듦
* 대부분의 자바 API를 그대로 사용 가능하며 자바 가상 머신(JVM)에서 실행 가능
* 객체지향과 함수형 프로그래밍의 장점만 차용

== 기타 다른 언어의 영향 ==
* 문법: 자바, C++, C#
* 객체 지향: 스몰토크, 루비
* 기타: 알골, 시뮬라, 에펠, ML(SML, OCaml), 스킴(PLT-Scheme), F#, 하스켈, 피자, 리스프