한국지능정보원이 중앙집중형 플랫폼의 한계를 극복하고 데이터 주권과 신뢰 기반 교환을 보장하는 '한국형 데이터 스페이스(K-Data Space)' 추진 전략의 방향을 제시하는 리포트를 발표했다. 이는 AX 시대에 맞춰 데이터 공유와 활용의 패러다임을 전환하기 위한 국가 차원의 전략으로, 유럽연합(EU)과 일본 등 글로벌 사례를 참고하되 국내 실정에 맞게 설계됐다.

데이터 스페이스, 중앙집중형 플랫폼 한계 돌파할 대안으로 부상

데이터 스페이스는 참여자가 자신의 데이터를 직접 통제하면서 데이터 주권, 상호운용성, 신뢰 기반 교환을 보장하는 분산형 데이터 공유 체계다. 중앙 집중형 플랫폼과 달리 연합(Federation) 기반의 분산 구조를 통해 데이터 제공자가 사용 조건, 접근 권한, 공유 이력 등을 정책 기반으로 설정하고 자동 이행할 수 있다.

EU는 2020년 2월 'Common European Data Spaces' 이니셔티브를 공식화하며 14개 산업별 데이터 스페이스 조성에 나섰다. 독일과 프랑스가 주도한 Gaia-X는 유럽의 디지털 주권 확보를 목표로 다수의 등대 프로젝트를 추진 중이다. 일본도 2023년 4월 경제산업성이 '우라노스 생태계(Ouranos Ecosystem)'를 제시하며 민간 주도, 정부 지원 방식의 데이터 스페이스 모델을 지향하고 있다.

EU 가이아엑스, 자동차 공급망 관리 효율화 사례로 실효성 입증

EU의 대표적 데이터 스페이스인 Catena-X는 자동차 산업 전반의 가치사슬에서 데이터 상호운용성과 신뢰 기반 협업을 구현한 성공 사례로 평가받는다. BMW, Mercedes-Benz, Volkswagen 등 주요 완성차 업체와 협력사들이 참여해 탄소 발자국 추적, 배터리 여권 발급, 공급망 리스크 분석, 부품 이력관리 등의 기능을 제공한다.

Catena-X는 W3C 검증 가능한 자격증명(VC), 데이터 카탈로그(DCAT), 스마트 컨트랙트 등 국제 표준 기술을 적용해 데이터 제공자가 산업 간 연계 요청에 대해 승인 여부를 판단하고 데이터 사용 조건을 사전에 명시함으로써 공유 이후에도 통제권을 유지할 수 있는 구조를 제공한다. 이를 통해 공급망 전체의 투명성을 확보하고 EU의 환경 규제에도 효과적으로 대응하고 있다.

한국형 참조모델, 거버넌스·비즈니스·기술 3개 계층으로 구성

한국지능정보사회진흥원은 해외 사례를 종합해 한국형 데이터 스페이스 참조모델을 제시했다. 이 모델은 거버넌스 계층, 비즈니스 계층, 기술 계층의 3단계로 구성된다. 거버넌스 계층에서는 데이터 주권 보장, 합의 기반 거버넌스, 연합형 프레임워크, 신뢰와 상호운용성 확보를 핵심 원칙으로 제시했다. 비즈니스 계층에서는 도메인별 활용 사례 개발, 참여자 등록 및 역할·계약 관리, 데이터 접근 권한 설정, 정산 기능, 가치 창출 메커니즘 등을 포함한다.

기술 계층은 표준화된 메타데이터 기반 연합 카탈로그, DID·VC 기반 신원관리, ODRL 등을 활용한 정책·계약 관리 모듈, 클리어링하우스를 통한 사용 이력 추적 및 정산, 디지털 토큰 기반 결제 등의 구성요소로 이뤄진다. 이러한 참조모델은 지역·산업 간 데이터 교환과 활용을 촉진하는 준거틀로 기능하며, 글로벌 표준과의 연계를 통해 국제적 상호운용성 확보를 지향한다.

과기정통부·산업부, 국가 데이터 인프라와 산업 데이터 스페이스 구축 추진

정부는 한국형 데이터 스페이스 기반 조성을 위한 정책적 노력을 본격화하고 있다. 과학기술정보통신부는 2024년부터 '국가 데이터 인프라' 사업을 추진하며 공공·민간 데이터를 단일 창구에서 통합 검색할 수 있는 'One-윈도우' 포털을 운영 중이다. 데이터 식별체계, 이력관리, 신뢰 기반 교환 모델 등 컴플라이언스를 확립하고 가이드라인을 개발·배포해 안전하고 투명한 데이터 유통·거래 생태계 조성을 지원한다.

산업통상자원부는 2025년 1월 '산업 AI 확산을 위한 10대 과제'를 발표하며 산업 데이터 스페이스 구축을 핵심 과제로 제시했다. EU의 디지털 제품 여권(DPP) 규제에 대응해 기업의 영업비밀을 보호하면서도 공급망 전 과정의 데이터를 안전하게 공유·활용할 수 있는 산업 공급망 데이터 플랫폼 구축을 계획하고 있다.

대구광역시는 독일 함부르크시와 공동으로 데이터 스페이스를 기반으로 한국과 독일의 도로 인프라 데이터를 상호 교환해 포트홀, 부식 등 도로 결함을 감지하는 AI 모델 개발 및 실증을 위한 'SafeTrack-X' 프로젝트를 추진하고 있다.

FAQ (※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.)

Q. 데이터 스페이스가 기존 데이터 플랫폼과 다른 점은 무엇인가?

A. 데이터 스페이스는 중앙집중형이 아닌 분산형 구조로, 데이터 제공자가 데이터를 직접 통제하며 사용 조건과 접근 권한을 정책 기반으로 설정할 수 있다. 기존 플랫폼이 데이터를 한 곳에 모아 관리하는 반면, 데이터 스페이스는 데이터를 보유한 채로 연결해 활용한다.

Q. 한국형 데이터 스페이스는 언제부터 실제로 활용할 수 있나?

A. 현재 과학기술정보통신부와 산업통상자원부가 국가 데이터 인프라와 산업 데이터 스페이스 구축을 추진 중이다. 초기 단계로 참조모델과 가이드라인 마련, 시범사업 실증을 거쳐 단계적으로 확산될 예정이다.

Q. 데이터 스페이스 도입으로 기업이 얻을 수 있는 이점은?

A. 기업은 영업비밀을 보호하면서도 필요한 데이터를 안전하게 공유할 수 있으며, 사용량 기반 정산과 스마트 컨트랙트를 통해 공정한 보상을 받을 수 있다. 또한 산업 간 데이터 융합을 통해 고품질 AI 학습용 데이터를 생산하고 새로운 비즈니스 모델을 창출할 수 있다.

해당 기사에 인용된 리포트 원문은 한국지능정보원에서 확인 가능하다.

리포트명: 한국형 데이터 스페이스: AX시대 데이터 공유-활용 패러다임 전환 전략

이미지 출처: 이디오그램 생성

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.