최종보고서

4차 산업혁명 대응 기상청 데이터 통합 서비스를 위한 정책 연구

2019. 12.

연구기관 : ㈜미래비전그룹

제   출   문

본 보고서를 “4차 산업혁명 대응 기상청 데이터 통합서비스를 위한 정책 연구” 최종보고서로 제출합니다.

□ 주관연구기관명 : ㈜미래비전그룹

□ 연  구  기  간 : 2019. 06. 19. ~ 2019. 12. 19.

□ 주관연구책임자 : 주 진 오

□ 참 여 연 구 원

- ㈜미래비전그룹 박경선

- ㈜미래비전그룹 김기환

- ㈜미래비전그룹 한지아

- ㈜미래비전그룹 박나현

- ㈜미래비전그룹 강연우

※ 주관연구기관 및 주관연구책임자, 연구원은 실제 연구에 참여한 기관 및 자의 명의로 함

2019년  12 월  19 일

기상청장 귀중

제1장	연구 개요

1. 연구 배경 및 필요성	1

1) 연구 추진배경	1

2) 연구의 필요성	7

2. 연구 목적 및 추진방법	9

1) 연구의 목적	9

2) 연구 추진방법	11

제2장	현황 및 환경 분석

1. 내외부 환경분석	15

1) 정책 환경 변화	15

2) 기술환경 변화	22

3) 관측 패러다임 변화	32

4) 기상청 관측업무 현황 및 계획	35

2. 내부현황 분석	37

1) 국가기후데이터센터 현황	37

2) 법제도 현황	46

3) 내부 담당자 인터뷰	50

3. 선진사례 분석	55

1) 선진사례 분석 개요	55

2) 데이터 관리 및 서비스 주요 현황	56

4. 시사점	65

제3장	기상기후데이터 범위 및 관리 기준

1. 기상기후데이터 개념 재정의	75

1) 기상기후데이터 발전방향	75

2) 기상기후데이터 개념 재정의	78

2. 기상기후데이터 관리 기준	81

3. 법제도 개선방안(안)	84

1) 법제도 검토 대상	84

2) 법제도 개선방안	85

제4장	기상청 데이터 통합서비스 방안

1. 데이터 통합서비스 방향성	91

1) 방향성 도출 절차	91

2) 핵심 이슈	92

3) 통합서비스 방향성	97

2. 데이터 통합서비스 방안	101

1) 데이터 통합서비스(안) 도출 개요	101

2) 기상청 통합기상데이터시스템 구축(안)	103

3) 데이터 통합서비스 방안	105

3. 통합관리시스템 구축 예산(안)	114

제5장	데이터 통합서비스 조직구조 재설계

1. 기능 재설계 방향성	119

1) 기능별 이슈 및 기능적 대안 도출	119

2) 기능 재설계 방향성	123

2. 기능 설계	127

1) 기능 조정 절차	127

2) 기능 조정 및 설계	128

3. 조직구조 재설계	141

1) 단기 개편(안)	141

2) 장기 개편(안)	143

4. 적정인력 산정	152

5. 데이터 통합서비스 수혜자 영향분석	156

1) 수혜자 영향분석 개요	156

2) 수혜자별 편익 항목	158

[참고문헌]	165

<표 1-1> 최근 10년간 기상피해액	4

<표 1-2> 기상청 첨단기술 관측 활용 기반(안)	5

<표 2-1> 보존유형 및 사례	20

<표 2-2> 데이터 센터 분류	22

<표 2-3> 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크 비교	25

<표 2-4> 데이터 거버넌스 유형 비교	27

<표 2-5> 데이터 거버넌스 기능	29

<표 2-6> 데이터 거버넌스 역할	29

<표 2-7> 데이터 거버넌스 프로세스	30

<표 2-8> 데이터 거버넌스 활동	30

<표 2-9> 국가기후데이터센터 중점 추진과제	37

<표 2-10> 기상청 데이터 분류체계(2020년)	40

<표 2-11> 기상청 데이터 관리·제공 목록(2020년)	41

<표 2-12> 기상청 데이터 서비스 현황	42

<표 2-13> 기상기후데이터 품질검사 체계	43

<표 2-14> 실시간/준실시간 품질검사 현황	43

<표 2-15> 기상기후데이터 품질검사 알고리즘	44

<표 2-16> 데이터 업무 관련 인터뷰 대상자	51

<표 2-17> 데이터 업무 담당자 인터뷰 주요 질의사항	51

<표 2-18> 데이터 관련 조직 분석 대상	55

<표 2-19> NCEI 주요 업무	57

<표 2-20> NCEI 유형별 데이터 보존 기간	58

<표 2-21> 데이터 처리 과정	62

<표 2-22> 데이터 분석 방법	62

<표 2-23> 데이터 보존 유형	62

<표 2-24> 극지데이터센터 주요 기능	63

<표 2-25> 부서별 개별 서비스 현황	68

<표 3-1> 데이터 분류(안)	81

<표 3-2> 기상청 통계 자료 보존 기간	82

<표 3-3> 기상청 데이터 분류 및 보존기간(안)	83

<표 3-4> 법제도 검토 대상 목록	84

<표 3-5> 기상청 데이터 제공 및 관리 범위 확대	85

<표 3-6> 데이터 제공 범위 개선(안)	86

<표 3-7> 기상청 데이터 품질관리	87

<표 3-8> 데이터 품질관리 규정 개선(안)	88

<표 4-1> 이슈 종합 및 기능적 대안	94

<표 4-2> (가칭)통합기상데이터시스템 구성 및 역할	101

<표 4-3> 데이터 통합서비스(안) 도출 개요	101

<표 4-4> 데이터 통합서비스 방안 비교	113

<표 5-1> 기능 조정 절차	127

<표 5-2> 국가기후데이터센터 주요기능	128

<표 5-3> 국가기후데이터센터 기능 재분류(안)	130

<표 5-4> 데이터 거버넌스	130

<표 5-5> 데이터 통합 보존	131

<표 5-6> 신규 및 외부데이터 활용기반	132

<표 5-7> 데이터 서비스 고도화	132

<표 5-8> 데이터 통합서비스 기능 재설계(안)	133

<표 5-9> 데이터 서비스 중복성 검토 결과	136

<표 5-10> 통합서비스 방안 별 기능 조정 방안(안)	137

<표 5-11> 데이터 통합서비스 외부화 방안(안)	139

<표 5-12> 데이터 정책 및 운영ㆍ서비스 기능의 청내 통솔범위 분석	152

<표 5-13> 데이터 정책 및 운영ㆍ서비스 기능의 외부기관과의 통솔범위 분석	153

<표 5-14> 데이터 관리 기능의 외부기관과의 통솔범위 분석	154

<표 5-15> 기상정보관리국 인력 산정(안)	155

<표 5-16> 비경제학적 방법론의 편익도출	156

<표 5-17> 대국민–통계분석가시화 서비스 활용률 증가	158

<표 5-18> 대국민/산업계·연구계-서비스 만족도 증가	159

<표 5-19> 산업계·연구계–신규 서비스의 가치 확산	160

<표 5-20> 내부사용자–전산자원 유지관리 비용 감소	161

<표 5-21> 내부사용자–업무처리 신속성·정확성증가	163

[그림 1-1] 4차 산업혁명 핵심 기술을 접목한 관측기술 변화	6

[그림 1-2] 연구의 필요성	8

[그림 1-3] 본 사업의 주요내용 및 목적	9

[그림 1-4] 본 사업의 개요	10

[그림 1-5] 본 사업의 추진 프레임워크	11

[그림 1-6] 기상청 데이터 통합서비스 방안 도출 프레임워크	12

[그림 2-1] 데이터 웨어하우스 특징	23

[그림 2-2] 데이터 레이크 아키텍쳐	25

[그림 2-3] 데이터 레이크에서 분석 샌드박스	26

[그림 2-4] 데이터 레이크에서 셀프 서비스	26

[그림 2-5] 데이터 거버넌스 유형	28

[그림 2-6] 데이터 거버넌스 요소	28

[그림 2-7] IBM 데이터 거버넌스 구조	31

[그림 2-8] 사물인터넷을 활용한 기상관측정보 수집	32

[그림 2-9] 드론 관측 자료 활용 서비스 제공	33

[그림 2-10] IBM의 왓슨 애널리틱스	33

[그림 2-11] 휴대용 관측기기를 활용한 기상 관측	34

[그림 2-12] 4차 산업혁명 기술을 이용한 기상 관측 현황 및 계획	36

[그림 2-13] 국가기후데이터센터 업무 현황	38

[그림 2-14] 국가기후자료 품질관리 및 통계처리	39

[그림 2-15] 기상기후데이터 품질검사 절차	39

[그림 2-16] 기상청 데이터 관리 및 제공 규정 제ㆍ개정 현황	46

[그림 2-17] 기상청 데이터 관리 및 제공 규정 제ㆍ개정 주요 내용	47

[그림 2-18] 기상청 데이터 품질관리 규정 제ㆍ개정 현황	48

[그림 2-19] 기상청 데이터 품질관리 규정 제ㆍ개정 주요 내용	49

[그림 2-20] 데이터 관련 담당자 인터뷰 개요	50

[그림 2-21] 미국 지질조사국 데이터 라이프사이클 단계	61

[그림 2-22] 극지데이터 유통 체계	63

[그림 2-23] 데이터 총괄관리 조직에 대한 요구 증가	65

[그림 2-24] 데이터 저장·운영 기준 미흡	66

[그림 2-25] 데이터 서비스 창구 분산 운영 지속	68

[그림 2-26] 신규 데이터에 대한 수집 및 활용 요구 증대	69

[그림 2-27] 기상기후데이터 분석기반 부족	70

[그림 2-28] 기상기후데이터 기준 및 개념 부재	71

[그림 3-1] 주요 기상 자료 해상도	75

[그림 3-2] 기상기후데이터 발전방향	79

[그림 3-3] 기상기후데이터 개념	80

[그림 4-1] 방향성 도출 절차	91

[그림 4-2] 데이터 통합서비스 방향성	97

[그림 3-3] 기상청 데이터 저장·관리 체계(안)	104

[그림 4-4] (1안) 외부 실시간·비실시간 서비스 창구 통합 방안	105

[그림 4-5] (1안) 외부 실시간·비실시간 서비스 개선방안	106

[그림 4-6] (1안) 외부 유통 데이터 품질 개선방안	107

[그림 4-7] (1안) 중간데이터·보존데이터 저장·관리 개선방안	107

[그림 4-8] (2안) 기상청 데이터 서비스 창구 일원화 방안	108

[그림 4-9] (2안) 데이터 서비스 창구 일원화 개선방안	109

[그림 4-10] (2안) 데이터 수집과 관리·서비스 개선방안	110

[그림 4-11] (2안) 기상관측자료 품질관리 개선방안	110

[그림 4-12] (3안) 비실시간 서비스 창구 통합 운영 방안	111

[그림 4-13] (3안) 비실시간 서비스 창구 개선방안	112

[그림 4-14] (3안) 데이터 통합 보존 방안	112

[그림 5-1] 청 내 데이터 통합 관리를 위한 기능 강화 방안	119

[그림 5-2] 데이터 서비스 전략 및 관리·운영 기능 강화 방안	119

[그림 5-3] 기상청 데이터 보존을 위한 기능 설계 방안	120

[그림 5-4] 기상청 데이터 표준화 및 품질관리를 위한 기능 확대 방안	120

[그림 5-5] 민간데이터, 유관기관 데이터 및 청 내 연구데이터 활용을 위한 기반 구축 방안	121

[그림 5-6] 기상청 데이터 정합성 유지를 위한 기능 강화 방안	121

[그림 5-7] 내외부 데이터 서비스 강화 방안	121

[그림 5-8] 다양한 수요에 대응하는 기상기후데이터 분석기반 구축	122

[그림 5-9] 업무별 기능 재조정 방안(안)	129

[그림 5-10] 기능 외부화 평가 프로세스	138

[그림 5-11] 데이터 통합서비스 조직 기능 개편(안)	141

[그림 5-12] 데이터 정책ㆍ관리 및 서비스 총괄 조직 구성(안)	143

[그림 5-13] 데이터 생애주기 관리를 위한 총괄 조직 구성(안)	146

[그림 5-14] (3안) 데이터 서비스 및 관리 업무의 외부화 방안(안)	149

[그림 5-15] 데이터 통합서비스 수혜자 별 핵심 영향	157

연구개요

제1장

1. 연구 배경 및 필요성

2. 연구 목적 및 추진방법

		제1장		연구개요 제1장 연구개요 4차 산업혁명 대응 기상청 데이터 통합서비스를 위한 정책연구

연구 배경 및 필요성

연구 추진배경

(산업 구조 변화) 세계 주요국은 4차 산업혁명을 국가현안 해소 및 신성장 동력 발굴의 핵심 과제로 인식하고 경제·사회 분야 기술혁신을 지속적으로 강화하고 있음

4차 산업혁명은 인공지능, 빅데이터 등 디지털 기술로 촉발되는 초 연결 기반의 지능화 혁명으로 산업뿐만 아니라 국가시스템, 사회, 삶 전반의 혁신적 변화가 유발될 전망임

혁신성장을 위한 사람 중심의「4차 산업혁명 대응계획」(관계부처합동, 2017.11)

(산업구조) 데이터·지식이 새로운 경쟁원천으로 부각되면서, 데이터를 확보할 수 있는 생태계를 구축하고 이를 활용 할 수 있는 알고리즘을 보유한 기업이 시장 주도

한국 경제신문 (2017.5)

(고용구조) 사회 전반에 기계가 인간을 대신하여 일을 수행함으로써 생산성 향상, 근로시간 감소, 건강수명 증가 등 경제 사회적 혜택이 고루 확대되고, 자동화로 인해 단순․반복 업무의 일자리 수요 감소

The World Economic Forum(WEF)는 ʼ20년까지 세계 15개 경제권에서 710만 개의 일자리가 소멸하고, 200만 개의 일자리가 창출되면서 510만 개 일자리가 감소할 것으로 예상

(삶의 질) 인공지능, 빅데이터 등 핵심기술 활용을 통한 각종 서비스의 비용감소 및 품질향상으로 편의성이 증대되고, 기존 시스템을 보완하여 안전한 생활환경 조성 가능

4차 산업혁명을 이끄는 핵심 기술인 ICBM(사물인터넷, 클라우드, 빅데이터, 머신러닝) 등의 지능정보기술은 다양한 기술 및 산업과 융합하여 적용 분야가 지속적으로 확대될 전망임

지능정보사회 중장기 종합대책 (과학기술정보통신부, 2016)

(실시간 반응) 정보수집, 데이터 분석, 판단 추론 등 일련의 과정들이 ICT 기술(사물인터넷, 클라우드, 빅데이터, 모바일)을 통해 즉각 처리

(만물의 데이터화) 과거에는 보관ㆍ활용이 곤란했던 데이터(생체 행태정보, 비정형 정보 등)도 기계 학습 과정을 거쳐 의미 추출 가능

(데이터의 중요성 증대) 데이터가 4차 산업혁명을 견인하는 핵심으로 부상함에 따라, 실시간으로 생산-누적되는 데이터의 효율적인 수집․관리와 서비스의 중요성이 증대 됨

4차 산업혁명 시대의 핵심 투입요소인 데이터가 기존 생산요소(노동, 자본)를 압도하는 새로운 경쟁원천으로 부각됨

세계에서 가장 영향력 있는 자원은 데이터 (이코노미스트, ’17)

세계 데이터 시장규모 : (’17) 1,508억 달러 → (‘20) 2,100억 달러 (IDC, ’17)

사물인터넷, 모바일 등을 활용하여 모든 사물에서 데이터가 끊임없이 생성되고 네트워크를 통해 실시간으로 전달

클라우드, 빅데이터 수집․분석기술 등을 통해 수집된 데이터를 효율적으로 저장하고 그 의미를 분석

특히, 기상기후 분야는 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷, 클라우드의 첨단 기술을 활용한 데이터의 수집․분석 수요가 증가함

4차 산업혁명과 미래 기상기술 (기상청, 2017)

해상교통, 에너지, 제조, 유통 등의 분야에서도 인공지능, 빅데이터 및 사물인터넷을 활용한 선박 이동 최적항로 분석, 전력수요예측, 불량률 관리, 상품 마케팅 증가

최근 관심이 증가하고 있는 미세먼지, 초미세먼지 등 생활과 밀접한 분야에 대한 정확한 측정을 위한 데이터 수집․활용 확대

KT는 보유하고 있는 ICT 인프라를 활용하여 서울 및 6대 광역시 1,500개소에 사물인터넷 기반의 공기질 관측망을 구축하여, 500m²마다 미세먼지 농도 값을 측정

인하대는 2019 기상기후산업 청년창업 지원 사업을 통해 버스에 부착한 측정기를 통해 실시간 미세먼지 정보 수집

사물인터넷 및 빅데이터 기술을 활용하여 획득한 기후재난 데이터 및 지리-기후 정보 등의 상호연계 분석을 통해 특정 지역에서의 취약한 재난 유형 예측

[참고] 해외 빅데이터 활용 사례

미국과 유럽에서 기상예측 정확성 1위를 기록한 The Weather Company는 빅데이터 플랫폼을 구축하여 기상예측과 비즈니스에 활용

대량의 정보를 신속하게 수집하기 위한 목적으로 구축

모바일앱을 구동시키고, 하루 260억 건의 요청을 처리

일평균 4천만 대의 스마트폰과 5만 대의 비행기에서 생성되는 30억 건의 기상 데이터 분석 처리

(기상기후 분야 데이터의 증가) 4차 산업혁명 기술을 접목한 관측업무 및 기상업무 환경 변화로 인해 기상기후데이터의 수집․분석 항목이 증가하고 있음

4차 산업혁명 핵심기술을 접목한 관측기술의 자동화 및 무인화로 관측데이터 수집, 처리, 활용 측면의 변화가 일어남

제안사 내부 자료

(관측의 자동화·무인화) 4차 산업 기술의 발전으로 기계의 지능화 및 장비의 첨단화를 통한 관측의 자동화 및 무인화 가능

(사물인터넷을 활용한 기상관측정보 수집) 선진국에서는 사물인터넷을 활용하여 강수량, 기압, 기온 등의 다양한 기상정보를 수집하여 관측ㆍ수집 담당자에게 실시간 전송

(미국) 기상사업자 Arable은 태양광 센서를 통해 농작물의 품질과 기상정보를 수집하고,강수량, 수분 요구량, 미세 기후 등을 측정할 수 있는 펄스포드(Pulspod) 개발

(일본) 웨더뉴스는 기온, 기압, 습도 등의 기상정보를 수집하여 기상 변화를 감지하는 스마트폰 자체 센서인 웨더비콘(WxBeacon) 개발

(센서 기반 드론 활용범위 확대) 웨어러블 디바이스, 드론 등 기상관측용 디지털기기의 발전을 통해 기상관측 방법 다양화

(미국) IBM은 드론 운영사업자 및 조종자를 대상으로 비행 지역의 실시간 기상정보(온도 ·기압·구름 등) 수집

(한국) 도시열 관측을 위해 열감지 카메라를 방재용 드론에 설치하고 초소형 공기 오염측정센서를 부착하여 특정 지역의 미세먼지 농도 측정

(영상관측 정보 수집 및 활용) 딥러닝, 머신러닝 기술을 탑재한 인공지능 CCTV가 개발되면서 신속하고 정확한 관측정보 획득 가능

(미국) IBM은 웨더컴퍼니와 함께 인공지능 IBM왓슨은 기상정보를 학습하여 대기권 기상정보를 더 정확히 관측

(한국) 월드텍에서 개발한 지능형영상분석기술을 통해 자동으로 CCTV 영상에서 자동차와 같은 이동 물체를 제거한 뒤 기상 조건에 따른 영상 패턴과 비교해 비·눈·안개 판단

(기상정보 수요 확대) 모든 것이 연결․지능화되는 사회가 도래하면서 기상기후정보의 사회․경제적 가치가 확산됨

기상재해로 인한 사회·경제적 피해 확대 및 국민 생활수준 향상으로 인해 기상기후데이터 수요는 증가하고 있음

전 세계적으로 태풍, 호우, 폭염 등 위험기상 발생이 증가하고 있으며, 자연재해로 인한 사회·경제적 피해 또한 증대

과거 20년(1995-2015)간 기상재해로 약 60만 6,000명이 사망했으며, 이로 인한 경제적 피해는 연간 2,500-3,000 억 달러로 추정

선진국 기상산업 시장 동향 (한국기상산업기술원, 2017.)

국내에서 최근 10년간('09～'18) 기상재해 피해는 연평균 약 3천6백억원, 복구비는 연평균 약 7천7백억원

기상청 날씨누리 기상재해통계 (https://www.weather.go.kr)

또한, 최근 국내에서 역대 최대 규모의 지진 발생과 수백차례의 여진으로 지진에 대한 국민 불안 증대 및 대응 시스템에 대한 관심 고조

울산 부근 해역 규모 5.0(‘16.7.5), 경주 지역 규모 5.1, 5.8('16.9.12), 포항 지역 5.4('17.11.15)

<표 1-> 최근 10년간 기상피해액

단위 : (건, 백만원)
연도	호우	대설	강풍	풍랑	지진	태풍	태풍·호우	기타	합계
2009	276,735	13,873	7,638	26,152	-	-	-	-	324,399
2010	189,041	69,339	182	7,358	-	180,407	-	-	446,328
2011	517,079	47,018	-	292	-	213,956	-	-	778,347
2012	37,404	19,808	2,599	-	-	976,905	-	-	1,060,116
2013	156,408	11,218	922	43	-	1,671	-	-	170,264
2014	141,413	32,239	94	-	-	5,261	-	-	179,008
2015	1,256	13,488	4,031	345	-	13,886	-	-	33,007
2016	37,867	19,720	-	8,760	11,627	226,300	-	-	304,276
2017	103,612	85	-	617	86,713	-	-	-	191,028
2018	53,799	14,031	6	2,822	-	64,199	6,416	7,350	141,284
평균	151,461	24,082	2,210	5,799	49,170	210,323	6,416	7,350	362,806
출처 : 기상청 날씨누리 기상재해통계

주 5일 근무제 정착, 대체공휴일 도입 등으로 인해 스포츠 및 관광을 통한 여가 활동이 확대되면서 이와 관련한 기상정보 수요가 증가하고 있음

제3차 기상업무발전 기본계획(2017~2021) (기상청, 2016)

국민들의 여가 생활수준이 향상되면서 레저와 관광산업이 각광을 받고 있으며, 주로 야외활동이 많은 레저/관광 분야에서 기상기후정보는 활동 종류와 장소를 결정하는 중요한 요소로 작용

국민생활취미(복수응답) : 낚시(40%), 등산(31%), 해양스포츠(28%)

통계청 (2017)

황사, 미세먼지, 꽃가루 알레르기 등 건강한 생활과 관련 있는 환경기상 정보에 대한 관심 증대

제3차 기상업무발전 기본계획(2017~2021) (기상청, 2016)

미세먼지 주의보/경보 발령횟수(서울) : ’16년 6회/0회, ‘17년 6회/0회, ’18년 5회/1회

초미세먼지 주의보/경보 발령횟수(서울) : ‘15년 6회/0회, ‘17년 5회/0회, ’18년 8회/0회

서울특별시 대기환경정보 (http://cleanair.seoul.go.kr)

(국가기후데이터센터 운영) 이에 기상청은 기상기후정보 대국민 활용 제고를 위해 기상청 내에 국가기후데이터센터를 운영 중임

‘기상자료개방포털’을 통한 유관기관 기상관측자료 통합 서비스를 추진함

기상청 직제 개정에 의한 ‘국가기후데이터센터’ 설립 및 기상자료개방포털 서비스 개시(‘15)

유관기관의 기상관측자료를 기상청 ‘국가기후자료시스템’에서 수집하여 저장․관리

유관기관 간 활용에 그치고 있는 기상관측자료를 서비스 창구 일원화를 통한 대국민 개방으로 국민의 요구 충족과 편의 만족에 기여하고 있음

기상자료 관측 값, 통계 값, 통계분석 값, 각종 응용정보 등을 일반 국민이 편리하게 접근하고 활용할 수 있도록 웹포털(https://data.kma.go.kr)로 제공 중('15.8~)

기후데이터 사용자 포럼 운영, 설문조사, 외국 사례 조사, 기상이슈 분석(언론, 웹포털 등 자료 수집)을 통한 통계 콘텐츠 발굴

유관기관 관측자료 제공과 더불어 기상기후데이터의 정확도와 품질강화를 위해 4차 산업혁명 관련 신기술 활용 및 민간관측 활용을 통한 관측공백 영역 자료를 제공할 예정임

관측업무발전 기본계획(안) (2017~2021) (기상청, 2016)

현재 관측망의 공백 및 기상현상 관측의 한계를 신기술(사물인터넷, 빅데이터, 인공지능)과 사회관계망과 연계, 국민 참여형 기상관측․감시망 생턔계 마련

민간데이터(SK 플래닛 등)와 무인항공기/드론 등의 자료를 활용하여 기존 관측망과 연계, 집단 비교 분석으로 사회적․목적별 활용 가치 제고

<표 1-> 기상청 첨단기술 관측 활용 기반(안)

분야	활용방안
사물인터넷 및 민간 관측자료 활용	도시기상 지원을 위한 스마트폰 센서(기온, 습도, 기압 등) 자료의 활용
	차량용 강우센서를 이용한 기상정보 생산기술 및 실시간 강우모니터링 시스템 분석
	이동통신사기상자료의 수집률 및 실시간 품질검사 등을 통해 도시기상 및 영향예보 지원
무인항공기/ 드론 활용	드론 탑재 기상센서(기온, 습도, 기압, 풍향풍속) 활용을 통한 관측 추진
	드론을 이용한 안개관측, 라디오존데 대체기술, 계절관측 활용
	위험기상 및 지역별 영향예보 관측수단으로 드론 활용
빅데이터/인공지능을 이용한 기상감시	CCTV 등을 이용한 자동 기상․기후․계절관측 확대
	빅데이터를 활용한 해상 CCTV 야간 물체 식별
	인공지능 기법을 활용한 기상현상(눈, 비, 안개, 서리 등) 판별법 활용
출처 : 관측업무발전 기본계획(안) 2017~2021 (기상청, 2016)

(데이터의 효율적 관리) 실시간으로 생산·누적되는 방대한 데이터의 효율적인 수집·관리와 서비스를 위한 요구가 증가함

4차 산업혁명 핵심기술을 접목한 관측기술의 자동화 및 무인화로 관측 데이터 수집, 처리, 활용 측면의 변화가 발생함

(사물인터넷을 활용한 기상관측정보 수집) 강수량, 기압, 기온 등의 다양한 기상정보를 수집하여 관측 수집 담당자에게 실시간 전송

(센서기반 디바이스 활용) 웨어러블 디바이스, 드론 등 기상관측용 디지털 기기를 통해 기상 관측 수행

(영상관측정보 수집ㆍ활용) 딥러닝, 머신러닝 기술을 탑재한 인공지능 CCTV가 개발되면서 신속하고 정확한 관측정보 획득

[그림 1-] 4차 산업혁명 핵심 기술을 접목한 관측기술 변화

대용량 실시간 데이터 증가에 따른 데이터 관리방안 마련이 필요하고, 기관 간 데이터 연계·통합이 점차 중요해지고 있는 추세임

(관측자료 공동활용 협력 강화) 관측자료 수집 및 처리기술의 발달로 기관별로 수집된 관측자료의 공동활용을 위한 데이터 정합성 확보 및 관리 방안 마련 필요

(사용자 중심 분석 자료 제공) 사용자 중심의 통계분석자료 콘텐츠 발굴 및 제공을 위한 업무 증가

연구의 필요성

(데이터의 효율적 관리) 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능 등 4차 산업혁명 관련 기술을 활용하여 실시간으로 생산․누적되는 데이터의 효율적인 수집․관리 및 서비스 제공이 필요함

기상관측의 다변화에 따라 기상업무 전 과정에서 생산*되는 자료 중 기상 기후데이터로 인정 가능한 범위 및 기준 설정이 필요함

관측자료(실시간, 비실시간), 예보, 가공자료(통계 등), 간행물 등

전통적인 기상관측(육상, 해상, 고층)을 포함하여 사물인터넷, 무인항공기/드론, 빅데이터/인공지능 및 민간 관측자료 등 다양한 관측망을 통해 수집되는 자료 중 기상기후데이터 개념 재정의 필요

새로운 기상기후데이터 개념에 따른 서비스 제공 범위, 관리 기준 및 서비스 기준을 설정하고, 관련 법령 개정(안) 마련 필요

(통합서비스 제공) 기상기후데이터 통합서비스를 위한 데이터 관리시스템 재구성 및 서비스 확대 방안 마련이 필요함

다양한 형식과 품질의 데이터의 수집, 저장, 관리를 위한 통합 서비스 방안 마련 필요

데이터의 양(volume)뿐 아니라 다양성(variety), 신속성(velocity)의 균형을 고려한 효율적인 기상기후자료 데이터 수집․제공 필요

데이터 처리 프로세스, DB, 네트워크 등 생산부서에서 서비스 중인 데이터의 통합 방안, 서비스 증가에 따른 네트워크 확장성 분석 및 대용량 데이터 제공 방안 등 통합서비스 운영 환경 구축으로 운영의 효율화 도모 필요

신뢰도 높은 데이터 제공을 위한 통합관리(준실시간/비실시간 품질검사 등)수행, 데이터 품질관리 범위, 내외부 데이터의 정합성, 데이터 보존 방안 등 관련 기관/부서 및 시스템 간 문제점 분석 및 해결방안 마련 필요

(조직 최적화) 기상기후데이터 통합서비스를 위한 국가기후데이터 센터 조직 구조 최적화가 필요함

관측망 확대 및 첨단장비 활용, 실시간 정보의 수집 등 다양한 형식과 품질의 기상기후데이터를 제공하기 위해 국가기후데이터센터의 개선된 운영 방향을 도출해야 함

관측 데이터 양이 폭발적으로 증가함에 따라 국가기후데이터센터 업무 증가 및 조직 운영에 변화가 있을 것이라 예상하지만, 구체적인 변화와 조정방향 부재

기상청 데이터의 체계적 관리, 서비스 품질 및 효율성 향상을 위해 국가기후 데이터센터 이슈에 따른 기능과 조직구조를 진단하여 해결방안 마련

조직발전을 위한 국가기후데이터센터의 조직구성 방안과 향후 통합서비스를 위해 중점 추진해야할 방향 제시 필요

(통합서비스 제공) 기상청 생산데이터의 종류별(예보, 실황, 과거자료 등) 관리업무 및 서비스 창구 분산에 따른 사용자 불편 해소가 필요함

데이터 관련 시스템들의 데이터 연계 수요가 급증하면서, 연계 방식 난립으로 인한 운영·관리 비효율화가 심화되고 있음

2018 국가정보화 시행계획 (기상청, 2018)

데이터 종류 및 생산량 폭증에 따라 현업부서 별 분산 관리가 불가피하나, 현업 부서 별 데이터 활용, 보존 및 관리로 인한 업무 부담 가중

대외 기상정보서비스가 여러 부서에 분산되어 있어 유사 서비스 존재, 서비스 채널 간 연계 부족 등의 문제가 발생하고 있음

2017~2021 기상정보화 기본계획 (기상청, 2017)

데이터 보유 시스템 별(국가기상위성센터, 국가기상슈퍼컴퓨터센터, 기상레이더센터, 종합기상정보시스템) 자료포맷 상이

COMIS와 국가기후데이터센터의 통계 불일치

[그림 1-] 연구의 필요성

연구 목적 및 추진방법

연구의 목적

연구의 목표

본 연구는 기상기후데이터의 범위, 관리 기준, 서비스 기준을 설정하고,  데이터 업무 효율성, 활용 데이터 통일성 제고를 위한 기상청 데이터 통합 기준 및 서비스 방안 도출에 목적이 있음

[그림 1-] 본 사업의 주요내용 및 목적

(기상기후데이터 서비스 기반 확대ㆍ강화) 기상관측의 다변화에 따른 기상 기후데이터의 개념을 재정의하고, 기상기후데이터 범위, 관리 기준, 서비스 기준 설정

(통합서비스 방안 마련) 기상청 데이터 관련 시스템 및 서비스 현황을 분석하고, 새로운 정의 및 관리기준에 따른 데이터 관리 시스템 재구성 및 서비스 확대방안 제시

(조직 확대 개편방안 도출) 국가기후데이터센터의 현재 역할 및 업무범위,  한계점 등을 분석하고, 기상청 데이터 통합서비스를 위한 국가기후데이터 센터의 업무, 필요인력, 조직, 예산 도출 및 단계적 추진과제 도출

연구의 범위

관측 패러다임 변화로 인한 방대한 데이터의 효율적 관리, 서비스 품질 및 효율성 향상을 위한 서비스 확대 방안 등 기상청 데이터 통합서비스 방안 마련을 위한 연구를 추진함

[그림 1-] 본 사업의 개요

연구 대상적 범위

기상업무 전 과정에서 생산되는 자료 및 기상청 데이터 관련 시스템 및 서비스를 대상으로 연구 수행

연구 시간적 범위

본 사업 기간 : 계약일로부터 6개월

연구 내용적 범위

기상기후데이터 개념 재정의

기상기후데이터 범위, 관리 기준, 서비스 기준 설정

새로운 개념과 기준에 따른 데이터 관리ㆍ서비스 시스템 재구성 및 관련 법령 개정(안) 제시

통합서비스를 위한  구조 개편 방안 제시

기상청 데이터 통합서비스 종합설계안 도출

연구 추진방법

[그림 1-] 본 사업의 추진 프레임워크

본 연구의 목표달성을 위해 전체 연구내용을 3개의 Module 및 6개의 세부 Step으로 추진

(Module1 : 내외부 환경분석) 기상청 데이터통합서비스 방안 마련을 위해 국내외 기상기후데이터 수집현황을 분석하고 기상청 업무현황, 데이터관련 시스템 및 서비스 현황 분석

(Module2 : 기상기후데이터 통합서비스 방안 마련) 서비스 대상자 별 제공 데이터 기준(품질, 항목, 형식 등)을 도출하고, 관련 서비스를 위한 시스템 및 관련부서 간 갈등요소/해결방안 제시

(Module3 : 국가기후데이터센터 확대․개편방안 마련) 국가기후데이터센터의 현재 역할, 업무범위, 한계점 등의 분석을 통해 통합서비스를 위한 구조 개편 방안 도출

현황 및 환경 분석 결과를 바탕으로 기상청 데이터 통합 기준 및 서비스 방안을 마련하고, 운영효율화 방안을 도출함

(1단계) 기상기후데이터의 개념을 재정의 하고, 재정의 된 기상기후데이터의 통합 보존ㆍ관리 기준 도출

(2단계) 기상청 데이터 통합 보존ㆍ관리 및 서비스를 위한 방안 수립

핵심이슈 및 기능적 대안을 도출하고, 기상청 데이터 통합 보존ㆍ관리 및 서비스를 위한 방향성 수립

서비스 방향성에 따라 반드시 수행되어야 할 공통핵심기능을 포함하고, 주요기능을 서비스 주체에 따라 구분하여 데이터 통합서비스(안) 도출

(3단계) 기상청 데이터 통합서비스를 위한 요구 기능을 분석하고, 효율적 운영을 위한 기능 재설계 및 조직 구조(안) 설계

기상청 데이터 통합서비스 방향성 설정 시 도출된 핵심 키워드를 중심으로 데이터 관련 조직에 영향을 미칠 수 있는 주요 내용과 고려요인, 검토사항 등을 분석하여 이슈에 따른 대안 도출

이슈에 따른 대안을 종합하여 데이터 통합 서비스를 위한 기능 재설계 방향성 도출

기상청 데이터 관련 기능을 재분류하고, 기능 재설계, 중복성 검사 및 외부화 검토 수행

[그림 1-] 기상청 데이터 통합서비스 방안 도출 프레임워크

제2장

1. 내외부 환경분석

2. 내부현황 분석

3. 선진사례 분석

환경 및 현황분석

		제2장		현황 및 환경 분석

내외부 환경분석

제2장 현황 및 환경분석

정책 환경 변화

공공데이터 개방 확대

(공공데이터 활용 기반 구축) 국가적 차원의 데이터 개방 정책 강화에 따른 데이터 개방 및 활용이 확산되고 있음

(공공데이터 개방) 국가 차원의 공공정보 개방정책(공공데이터법 시행)으로 공공데이터 서비스 발전의 대외적 환경 여건이 조성됨

공공데이터의 제공 및 이용활성화에 관한 법률

정부는 데이터 제공, 민간은 서비스(공공데이터 활용 서비스 원칙)

(공공데이터 활용 지원) 공공데이터가 경제적·사회적 가치창출에 기여할 수 있도록 공공데이터 기본계획을 수립ㆍ발표함

(기업) 민-관 융합 및 지능정보기반 데이터의 발굴·개방을 추진하고, 신산업 기반의 데이터 활용기업 육성·지원

센서 데이터, 지능형 데이터, VR/AR 데이터 등 지능정보데이터 발굴ㆍ개방

고성장이 전망되는 신산업 분야 선정 및 관련 공공데이터 개방계획 수립

민-관 데이터 유통・거래 활성화를 위한 거래시장 조성 지원

(국민) 사회현안 해결과 삶의 질을 높이기 위해 공공데이터 활용을 촉진하고, 국민들이 쉽게 활용할 수 있도록 관련 교육 확대

국민이 데이터 개방의 주체가 되는 참여․결정 기반 조성

국민 개개인이 직접 공공데이터를 활용․분석하여 문제를 해결 할 수 있도록 ‘데이터 분석 도구(Tool Kit)‘ 등을 개발 지원

대학 내 데이터 관련 교과목 및 커리큘럼 확대·운영

(정부) 데이터를 기반으로 부처 연계·통합을 강화하고, 범정부 차원의 일원화된 국가 데이터 관리체계 구축

국가 차원의 일원화된 공공데이터 통합 거버넌스 구축

활용도 높은 민간 데이터(금융, 통신, 판매정보 등)의 범정부 공동 이용체계 마련

공공데이터를 손쉽게 활용할 수 있도록 오픈포맷(3단계 이상, 모든 프로그램에서 활용 가능)으로 품질 개선 · 정비

부처ㆍ기관별 보유데이터 및 개방 일정 등을 통합 관리

공동 현안문제 해결을 위해 국가 간 워킹그룹 및 시범사업 추진

(공공데이터 개방 확대) 정부가 보유한 공공데이터를 더 많이 개방·공유하고 이를 민간이 활용하여 새로운 경제적 가치를 창출할 수 있도록 지원함

(범정부 데이터 개방) 안전ㆍ환경 등 국가 중점 데이터 및 혁신성장 지원을 위한 신산업 핵심데이터 개방

정부혁신 종합추진계획 (관계부처합동, 2018)

인공지능(AI) 학습용 정보, 센서 기반 사물인터넷(IoT) 정보, 자율주행 정보 등 신산업 육성을 위한 지능형·융합형 데이터 개방

환경·복지·안전 등 사회적 가치 실현을 위한 데이터 개방 확대

기상·환경·교통·안전 등 국민체감 분야의 각종 측정·관측데이터 및 자율주행·스마트시티 등 4차 산업혁명 지원 데이터를 적극 발굴·개방

사회안전망 강화 등 5개 영역 20개 분야 국가중점데이터 개방 추진

보건의료영상데이터(심평원), 대용량 기상데이터(기상청), 실내공기정보(환경부) 등

공익적 가치가 큰 개인정보 데이터도 익명화 조치를 거쳐 표본DB방식으로 개방

(국민 중심 공공데이터 개방 확대) 국가안보·개인정보 등을 제외한 공공 데이터의 전면 개방을 추진하고, 국민수요 및 민간 활용성이 높은 국가 중점데이터 발굴·개방 확대

2019 정부혁신 종합 추진계획 (관계부처합동, 2019)

공공데이터 개방(누적) : (’18) 28천개 → (~’21) 19만여개(보유데이터 45만건의 43%)

국가중점데이터 개방(누적) : (’18) 77개 → (’19) 93개 → (’20) 109개 → (’21) 125개

국민 누구나 모든 데이터를 쉽게 찾아볼 수 있는 국가 데이터맵 공개

19년 기준 1단계 시범운영 중이며, 서비스 개선을 통해 '20년 이후 정식서비스 제공 예정

(공공데이터 표준화 및 품질강화) 공공·민간데이터의 융·복합 등 민간에서 공공데이터를 쉽게 활용 할 수 있도록 데이터 표준화 및 오픈포맷 비중 확대

모든 기관에서 보유하고 있는 공통적인 공공데이터의 용어·형식을 분석하여 표준화 추진

범정부 차원의 데이터 표준화를 위해 메타데이터 등을 포함한 「공공기관의 데이터베이스 표준화 지침」개정

기관별로 보유하고 있는 원천데이터 표준화 추진

기관별 보유하고 있는 데이터베이스 구조 점검, 품질오류 조사 및 연계 데이터 정비 추진

기계 판독이 가능하도록 개방 공공데이터의 오픈포맷(3단계 이상) 비중 지속 확대

오픈포맷 : 모든 소프트웨어에서 자유롭게 활용(수정·편집) 할 수 있는 형태의 데이터

오픈포맷(3단계 이상) 비율 : (’16) 69.4% → (’17) 78.8% → (’18) 82% → (’19) 86%

[참고] 공공데이터 개방 관련 정부 주요 정책

('13.12) 제1차 공공데이터 제공 및 이용활성화 기본계획(‘13~‘17)

국가 차원의 공공데이터 개방정책(공공데이터법 시행) 기반 마련

총 33종의 국가 중점개방 데이터 개방

('16.12) 제2차 공공데이터 제공 및 이용활성화 기본계획(‘17~’19)

공공데이터가 새로운 경제적·사회적 가치창출에 기여할 수 있도록 지원

(기업·신산업을 위한) 질 높은 데이터 개방 및 산업 생태계 지원

(국민을 위한) 국민참여 확대와 데이터 개방·활용 생활화

('18.2) 공공데이터 혁신전략

국민이 필요로 하고, 국민 삶과 밀접한 공공데이터 개방‧확대

('18.3) 정부혁신 종합 추진계획

(4-1) 국민 중심 공공데이터 개방 확대

안전‧환경 등 국가 중점데이터 및 혁신성장 지원 신산업 핵심데이터 개방

('19.2) 2019 정부혁신 종합 추진계획

(5-2) 국민 중심 공공데이터 개방‧활용 확대

국민 삶과 밀접한 공공데이터 전면 개방

국가안보‧개인정보 등을 제외한 공공데이터의 전면 개방 추진

국민수요 및 민간 활용성이 높은 국가중점데이터 발굴‧개방 확대

(법ㆍ제도 개선) 데이터기반행정 활성화에 관한 법령 제정 추진

기관 간 데이터 공유 활성화 및 데이터 통합관리 체계 마련을 위한 법적 근거 마련

[참고] 법률(안) 주요 내용

정책기반 마련

데이터기반행정을 체계적으로 추진하기 위하여 데이터기반행정 활성화를 위한 기본계획 및 시행계획 수립

위원회 설치

데이터기반행정에 관한 주요 정책 심의를 위해 데이터기반행정 활성화 위원회 설치

데이터 등록 및 제공

데이터통합관리플랫폼에 데이터 등록, 예외사유에 해당하지 않는 한 요청 받은 데이터에 대한 제공 의무화

기반구축

데이터관리체계 마련, 전담 조직ㆍ인력(데이터기반행정책임관) 설치, 정부통합 데이터분석센터 설치ㆍ운영

(데이터ㆍAI 경제 활성화) 문재인 정부는 국민 중심 공공데이터 개방 확대를 통한 데이터 경제 활성화 추진

(구축/개방) 공공․민간 분야 별 빅데이터 센터 구축, 연구데이터 및 공공데이터의 효율적 관리를 위한 플랫폼 구축 및 고도화 추진

(빅데이터플랫폼ㆍ센터) 공공·민간의 분야별(교통, 금융, 에너지 등) 데이터 구축 및 개방을 위해 빅데이터 플랫폼(10개 예정) 및 센터(100개 예정) 구축

금융, 환경, 문화·미디어, 교통, 국토·도시, 헬스케어, 유통·물류, 농수산, 통신 등 10개 분야

(연구데이터 공유ㆍ활용) 정부 지원 R&D 과정에서 축적되는 연구데이터의 체계적 관리 및 공유·활용을 위해 국가연구데이터플랫폼 구축

바이오, 미래소재, 대형 연구장비 등 데이터 집약형 분야에서 연계 체계 구축

(유통) 양질의 데이터 유통기반 구축을 위해 중소ㆍ벤처기업 대상 데이터 구매 지원, 거래 기반 구축 및 데이터 표준화 방안 마련

(데이터 바우처) 중소․벤처기업이 데이터를 활용한 새로운 서비스를 개발할 수 있도록 데이터 구매, 가공비용을 지원하는 바우처 사업 추진

데이터 보유기업과 데이터 가공 전문기업을 심사하여 데이터 판매·가공기업 풀(Pool)을 구성하고, 분야별 수요기업과 매칭 지원

(데이터 거래지원) 데이터 거래 표준, 가치평가, 법제도 등 거래지원 체계 연구 추진

데이터 검색, 거래·중개, 분석·테스트 등의 종합 기능을 갖춘 거래 지원 인프라 구축(’20년) 및 고도화(~’23년) 예정

(기술개발 및 표준화) 분야별 데이터 표준체계 마련 및 국·내외(TTA, ISO 등) 표준화 추진

금융‧통신‧에너지‧제조 등 데이터 유통 핵심분야 발굴, 분야별 민관협의체 구성·운영

(활용) 데이터 분석ㆍ활용을 통한 부가가치 창출ㆍ공익 실현 및 빅데이터 우수사례 발굴을 통한 사회 전반의 데이터 활용 가치 인식 제고

(마이데이터) 대국민 활용성이 높은 분야(금융·통신 등)에서 본인동의 하에 개인 데이터의 활용을 지원하는 마이데이터 활용사업 확대

금융, 통신, 에너지, 유통, 의료 등 5개 분야 대상 추진(‘19) 및 향후 확대(~’23)

(중소기업 활용 지원) 중소기업의 빅데이터 활용을 지원하기 위하여 빅데이터 전문 기업의 컨설팅·분석 지원 사업을 지역별로 확대하고, 제조공정 혁신 지원

신제품 개발, 생산성 개선, 마케팅 등에 어려움을 겪고 있는 지역의 중소기업을 발굴하여 빅데이터 분석 전문기업 중개·매칭

(플래그십 과제추진) 빅데이터 분석을 통해 사회현안 해결 및 생산성 향상에 기여 할 수 있는 선도 시범 서비스 사업 확대 추진

저출산, 고령화, 초양극화, 고용절벽 등 사회적 약자 배려, 사회 안전 관련 서비스 개발, 공공이익 실현 과제 추진

[참고] 19년 중점 추진 분야

구축ㆍ개방

(빅데이터플랫폼·센터 구축) 플랫폼 및 센터 참여기관ㆍ기업이 컨소시엄을 구성하여 신청ㆍ선정하고, 플랫폼별·센터별 시스템 구축 완료 및 시범운영

(한국기상산업기술원) 환경 분야 빅데이터 센터 참여를 통한 기상‧기후데이터 제공 예정

유통

(데이터 구매·가공 바우처 지원) 데이터 바우처 사업 지원대상인 수요기업에 데이터 판매ㆍ가공 서비스를 제공 할 수 있는 역량이 있는 기업 모집

(한국기상산업기술원) 기상‧기후데이터 데이터 바우처 사업 수행기관으로 지정

활용

(마이데이터 시범사업) 의료, 금융, 통신, 에너지, 유통 및 기타 등 국민 생활에 밀접한 분야 실증서비스 개발

데이터 보존 의무화

(공공데이터 보존 의무화) 국가적으로 중요하고 빅데이터 분석 등에도 활용성이 높은 공공데이터 의무적으로 보존

범정부 정보자원 보존 기본계획 (행정안전부, 2018)

활용가치가 높은 과거 중요 데이터 및 시스템을 선정하고 시계열로 보존하여 범정부 공동활용 기반 마련

국가적으로 가치가 있는 보존대상을 선별하여 국가차원에서 통합보존하고 그 외에는 기관에서 자율적 관리

보존분야 및 기관별 시스템 수를 고려하여 단계적으로 보존대상 선정

정보시스템에 저장된 디지털 정보의 휘발성ㆍ가역성ㆍ적시성 등을 고려

전자정부법 개정을 통해 정보자원 보존에 대한 별도 조항 신설 예정

보존분야 범주와 평가요소에 따라 결정된 보존 우선순위에 따라 보존대상을 선정할 수 있도록 지표 설계

데이터의 중요도ㆍ활용도 및 시스템의 역사성을 평가할 수 있는 선정기준 적용

15개 보존분야 범주(해당여부) + 5개 평가요소(100점)

보존대상 시스템과 해당업무 특성에 따라 3개의 보존유형으로 수집

데이터 중심, 데이터와 응용프로그램, 데이터와 응용프로그램 및 구현환경

<표 2-> 보존유형 및 사례

보존유형	특징	시스템 사례
데이터	데이터 베이스만으로 의미 해석 가능	인구센서스
데이터와 응용SW	응용프로그램의 기능 또는 로직을 통해 재생된 화면정보로 의미해석 가능	인사정보시스템, 조달정보시스템, CAD 시스템 등
정보자원 패키지 (데이터, 응용SW, 환경)	관측데이터 등과 같이 특정 시스템 환경과 응용SW를 통해 데이터가 재생되어야 의미해석 가능	기상정보시스템, 지리정보시스템 등

디지털 정보의 성격에 따라 일괄, 연단위, 월단위 등 보존주기 설정

디지털정보, 응용프로그램, 구축환경 등을 보존할 수 있는 보존 및 재현 도구 개발, 보존 플랫폼 구축

데이터 베이스, 데이터베이스에 연결되어 있는 전자문서, 영상, 오디오, 이미지 등을 원천 시스템으로부터 추출하여 보존에 적합한 포맷으로 변환하여 저장

[참고] 보존대상 선정지표

보존분야 범주

공공데이터의 활용도와 보존가치가 높은 15개 데이터 분야

① 에너지‧환경	②교통‧인프라	③ 재정‧계약	④ 범죄‧재판	⑤ 공기업
⑥ 지구관측	⑦ 교육	⑧ 공간정보	⑨ 세계적인 개발	⑩ 정부운영
⑪ 건강	⑫ 과학‧연구	⑬ 통계	⑭ 사회이동‧복지	⑮ 국민‧영토

평가요소

데이터의 활용가치와 기록보존의 가치를 평가하기 위한 5개 요소

① 유일성(독점성)	해당 시스템이 유일하여 훼손 또는 멸실될 경우 타 시스템의 데이터로 대체할 수 없는 희소성이 높은 데이터를 보유한 경우
② 출처의 신뢰성	서식, 항목 등이 규정에 따라 엄격히 관리되는 법적 근거가 있는 정보시스템 및 데이터
③ 누적가치성	장기간 동일한 기준과 규칙적인 시간 간격으로 누적된 데이터이거나 하나의 대상에 대하여 종합적인 정보를 포괄하는 경우
④ 통계적 활용성	국가통계, 기관통계에 데이터가 활용되고 있거나 미래에 활용 가능성이 큰 데이터를 보유한 경우
⑤ 반복이용성	다수 시스템과 연계하여 정보를 제공하거나 국가기준정보, 공공데이터포털, 정보공개청구, 학술연구에 제공되는 경우

기술환경 변화

데이터센터 동향

(데이터센터) 서버, 스토리지, 네트워크 회선 등 ICT 장비를 한 장소에 집적하여 관련 서비스를 제공하는 시설임

한국IT서비스산업협회

데이터센터는 조직 또는 기업이 전산실 등으로 자체 운용하였으나, ICT 발전과 인터넷 확산 등으로 인터넷 데이터센터(IDC), 클라우드 데이터센터(CDC) 등으로 발전함

방대한 데이터 처리에 필요한 서버 수가 급증하면서 서버 등 ICT 장비를 한 장소에 모아 안정적으로 관리하기 위해 인터넷 데이터센터(IDC) 추진

특히 업무의 효율성 제고를 위해 자체 전산실 대신 전문 업체에 관련 장비의 유지관리 및 운영을 위탁하거나 장비를 임차하는 수요도 증가

최근 클라우딩 컴퓨팅 기술의 발달과 함께 ICT 인프라와 서비스 수요 급증에의 유연한 대응, 비용절감 등을 위해 클라우딩 컴퓨팅에 대한 수요가 증가하면서 이에 최적화된 클라우드 데이터센터가 부각되고 있음

2021년 데이터센터 트래픽 중 94.9%가 클라우드 데이터센터에서 발생할 전망

Cisco Global Cloud Index: Forecast and Methodology, 2016–2021 (CISCO, 2016)

<표 2-> 데이터 센터 분류

분류	특징
데이터센터 (DC)	서버 등 IT 인프라를 중앙집중식 환경으로 전용 건물에 구축하고 운영·관리
인터넷데이터센터 (IDC)	고객에게 전산과 네트워크 설비 임대, 고객의 설비를 유치하여 유지·보수, 고객 생산 콘텐츠를 일반인 등에 인터넷을 통해 전달
클라우드데이터센터 (CDC)	기존 IDC보다 고유연성(신속한 확장, 고에너지효율), 고밀도 전산장비 설치 등으로 클라우드 서비스 제공에 최적화

(데이터 웨어하우스) 사용자의 의사 결정에 도움을 주기 위하여, 기간 시스템의 데이터베이스에 축적된 데이터를 공통의 형식으로 변환해서 관리하는 데이터베이스

대규모 데이터 센터에 축적된 데이터를 분석하여 의미 있는 정보를 찾아내고, 이를 통해 미래에 효과적·효율적으로 대응하는 의사결정의 필요성이 지속적으로 증가

과거에는 데이터 자체를 축적하고 공유하는 것 자체에 초점이 맞추어져 있었다면, 현재에는 축적된 데이터의 분석 및 예측의 중요성 증대

이에 따라 데이터베이스에 축적된 데이터를 공통의 형식으로 변환해서 관리하는 데이터 웨어하우스의 개념 대두

데이터 웨어하우스는 단순한 데이터의 저장고가 아니라 관계형 DB를 근간으로 많은 데이터를 다차원 분석하여 의사결정에 도움을 주는 시스템

정보통신기술용어해설 (2007)

조직 내 대단위 데이터를 사용자 관점에서 주제별로 통합하여 축적하여 별도의 장소에 저장

조직 내에 집적된 각종 데이터를 다차원적으로 분석함으로써, 서로 다른 정보들의 연관성을 신속하게 찾아내어 의사결정을 지원하는 도구

조직 내 원천 데이터베이스와는 별도로 유지되는 의사결정 지원을 위한 데이터 베이스로 주제지향성, 통합성, 시계열성 및 비휘발성의 특징을 지니고 있음

(주제지향, Subject Oriented) 조직의 의사 결정에 필요한 특정 주제(Subject)와 관련된 업무 영역별로 데이터 구성하여, 최종 사용자에게 이해하기 쉬운 형태로 제공

(통합성, Integrated) 다양한 데이터들로부터 일관된 명명 규칙이나, 저장 규칙 등을 도출하여 통일된 유형의 데이터로 변환하여 저장

(시계열성, Time Variant) 데이터 웨어하우스에 저장되는 데이터들은 수시로 갱신이나, 변경되기 보다는 시간에 따라 변화된 데이터를 저장

(비휘발성, Nonvolatile) 특별한 경우를 제외하고는 수정, 삭제 등이 발생하지 않고, 읽기 전용 데이터로 존재

[그림 2-] 데이터 웨어하우스 특징

국내의 경우 관세청, 건강보험 심사평가원, 국립암센터 등의 공공기관을 중심으로 데이터 웨어하우스 구축을 통한 의사결정 시스템 제공

(관세청) 국내 공공기관 중 최초로 데이터웨어하우스 도입 (2001년)

(건강보험 심사평가원) 데이터 웨어하우스를 구축하여 기준정보, 요양기관정보, 지급정보에 대한 데이터를 저장·관리 (2002년)

(통계청) 통계조사자료들을 상호연계 및 통합시켜 다양한 응용과 분석 결과를 이용자에게 제공하기 위한  통계 데이터웨어하우스 시스템 구축 (2008)

(국립암센터) 공공 데이터를 익명화한 연구 목적용 데이터웨어하우스 구축 (2018년)

(기상청) 빅데이터 플랫폼(날씨마루)를 통해 분석환경(R)에서 HIVE(HADOOP용 데이터웨어하우스 시스템)에 접속하여 사용 할 수 있는 환경 구축 (2018년)

데이터 웨어하우스는 유연성과 접근성이 뛰어난 데이터 구조를 지니고 있으나 비정형 데이터 분석에 한계

과거에는 데이터가 특정 목적과 방법 별로 수집되고 관리되었으며 주로 정형 데이터의 수집 및 분석·활용이 이루어졌음

IT 환경의 변화로 SNS데이터와 실시간으로 발생하는 디바이스 데이터 패턴 분석에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있으나 관계형 DB 기반의 데이터 웨어하우스에서는 분석의 한계가 발생

또한, 원천 데이터베이스와 데이터 웨어하우스의 중복관리, 지속적인 인프라 확충에 따른 비용 문제가 발생

(데이터 레이크) 데이터 웨어하우스의 비정형 데이터 분석 한계를 해결하기 위한 대안으로 데이터 레이크의 개념 등장

각 데이터가 본래의 형식과 스키마에 따라, 일반적으로 블롭(blob)* 또는 파일로 저장되는 다중 구조 데이터의 시스템 또는 저장소

BLOB(binary large object) : 그래픽, 음성, 텍스트, 바이너리  데이터의 어레이 등을  데이터 베이스에 저장하기 위한  바이트의 연속체

정형 데이터로 구성된 전통적인 소스 외에 수많은 비정형 데이터들(소셜 텍스트, 센서 데이터, 이미지, 동영상 등)을 실시간으로 수집, 정제, 통합하여 활용하기 위한 플랫폼

내외부에서 수집된 대용량 데이터 또는 비정형 데이터의 원천 형태 데이터 저장소로, 미래를 위해 가치 있는 분석 정보를 찾아낼 수 있도록 수집하는 목적

<표 2-> 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크 비교

구분	데이터 웨어하우스	데이터 레이크
데이터 형태	가공데이터	원시데이터 (RAW Data)
활용 목적	데이터 활용 요구에 맞게 축적	축적할 때 알 수 없음 사용할 때 결정
주요 사용자	업무 기획 담당자	데이터 사이언티스트
장단점	전용도구(ETL) 사용 필요 축적이 복잡	쉽게 접근 가능 빠른 업데이트

데이터 레이크는 저장과 분석이 분리된 아키텍처, 데이터 분석을 위한 샌드박스, 데이터 셀프 서비스의 특징을 지님

(저장과 분석이 분리된 아키텍처) 분석에 가장 적합한 가상 혹은 논리적인 데이터 분석 환경 제공

분석에 가장 적합한 가상 혹은 논리적인 데이터 분석 환경을 만들어서 저장영역으로부터 데이터를 이동 후 분석이 끝나면 바로 삭제

[그림 2-] 데이터 레이크 아키텍쳐

출처 : Best practices for designing your data lake (Gartner, 2016)

데이터 레이크 기술 동향과 도입 원칙 (정보통신기술진흥센터, 2018)

(데이터 과학자를 위한 샌드박스) 분석가들이 Data Lake에서 새로운 데이터 발견, 새로운 가설 개발, 실험적 분석, 그리고 예측 모델링해서 새로운 시나리오인 활용 케이스(use case)를 PoC(Proof of Concept)할 수 있는 기능

(분석 샌드박스) 데이터 분석 과정에서 발생하는 다양한 형태의 데이터 가공이나 변형 등을 대비해서 격리된 데이터 분석 공간

조직 내외부 데이터를 수집하여, 실험적 분석들을 자유롭게 할 수 있는 분석 샌드박스를 통해 인사이트 수집

[그림 2-] 데이터 레이크에서 분석 샌드박스

출처 : Best practices for designing your data lake (Gartner, 2016)

데이터 레이크 기술 동향과 도입 원칙 (정보통신기술진흥센터, 2018)

(현업사용자를 위한 데이터 셀프서비스) 현업 사용자가 직접 data lake를 접근해서 분석을 위한 데이터를 준비, 탐색, 가공, 분석, 시각화하고 use case 탐색 및 활용할 수 있는 기능

①데이터를 자유자재로 시각화하고 인사이트를 추출할 수 있는 BI 셀프서비스, ②전사 데이터를 쉽게 탐색하고 조회할 수 있는 데이터 탐색 셀프서비스, ③탐색한 데이터를 목적에 맞게 스스로 가공하고 정제할 수 있는 데이터 가공 셀프서비스, ④통계분석, 머신러닝 알고리즘 등을 스스로 적용할 수 있는 AI 셀프서비스 제공

[그림 2-] 데이터 레이크에서 셀프 서비스

출처 : Best practices for designing your data lake (Gartner, 2016)

데이터 레이크 기술 동향과 도입 원칙 (정보통신기술진흥센터, 2018)

데이터 웨어하우스와 데이터 레이크는 상호 보완적인 존재로 목적에 따라 활용 가능

데이터 웨어하우스는 의사결정을 위한 정확하고 신뢰성 있는 데이터 제공

데이터 레이크의 데이터 분석은 트렌드 분석, 방향성 파악, 연구를 통한 인사이트 수집 목적이 강함

데이터 레이크는 장기적으로 조직의 모든 데이터의 원천을 저장하는 단일 저장소로 확장 가능하나 정확한 데이터의 분석은 어려움

데이터 거버넌스 현황

데이터 거버넌스란 조직 내 디지털기술의 적용, 활용, 전략, 표준 등에 대한 책임과 권한 구조를 설정하는 프레임워크

데이터 거버넌스 유형은 분산모델, 서비스공유모델, 통합조직모델 및 중앙 집중 모델로 구분

Interactive Banking Enabler Digital Operating Model (accenture, 2013)

(분산모델) IT 거버넌스 초기 모델로 IT 정보기술 관련 기능이 전 사업 및 팀 영역에 분산되어 있는 구조로 개별적 전략과 실행체계를 구축하고 상호 교환, 공유하지 않음

(서비스공유모델) 개별 사업 및 부서는 각자의 IT 정보기술 활용 운영 및 집중 영역에 대한 전략을 관리하며, 중앙은 실질적 서비스 실행을 위한 기술적 기반을 마련 ․ 공유

(통합조직모델) 개별 사업 및 부서는 IT 전략과 실행을 각기 수행하며 이러한 조직 내 IT 정보기술 활용을 통합적으로 관리, 공유, 연계하는 통합조직이 존재 하며, IT 정보기술 활용의 범위, 표준 등의 가이드라인을 제시

(중앙집중모델) 조직 내 IT 전략 및 운영을 총괄하는 통합관리조직이 존재하며, 전 사업부서는 공유된 IT 정보기술 전략과 운영 체제를 적용

<표 2-> 데이터 거버넌스 유형 비교

구분	세부내용
분산모델	(개요) 부서간의 복잡성이 상대적으로 적은 경우 활용 (장점) 데이터 전략, 자원이 부서의 기능 요구와 유사하게 유지 (단점) 데이터와 콘텐츠를 재사용하거나 확장할 기회가 낮으며, 데이터 증가에 따라 관리 비용이 크게 증가할 수 있음
서비스 공유 모델	(개요) 부서별 데이터 서비스와 기술 투자가 존재하며, 중앙은 IT 인프라 제공 (장점) 서비스를 확장시킬 수 있는 유연성이 존재하며, 비용 효율성이 존재 (단점) 서비스와 IT 인프라 조직 간의 협업에 따라 성공 유무가 상이
통합조직모델	(개요) 부서는 데이터 전략을 수립하고 특정 데이터 기술을 관리, 통합조직은 어플리케이션, 프로세스, 데이터 및 비즈니스 기능을 표준화 하고 공유 (장점) 통합조직을 통한 IT 및 서비스 연계성 향상 (단점) 통합조직 및 사업부서의 이중 관리 조직이 존재
중앙집중모델	(개요) IT 및 데이터 서비스는 중앙 집중식이며, 새로운 데이터 서비스 및 전략을 빠르고 비용 효율적으로 구현 가능 (장점) 데이터 서비스의 성장, 비용절감 및 혁신을 주도 (단점) 조직 전체에 강력한 데이터 거버넌스가 요구되며, 소규모 조직에 대한 지원이 미흡할 수 있음

[그림 2-] 데이터 거버넌스 유형

한국정보통신기술협회는 데이터의 확보, 유지 관리 및 효율적 활용을 위한 표준화된 데이터 거버넌스 기능 제시

TTAK.KO-10.0555-Part1~5 (한국정보통신기술협회)

데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지 하기 위한 기능을 정의

데이터의 효과적 관리 및 통제를 위해 역할, 기능 및 프로세스의 세가지 요소를 필수적으로 제시

[그림 2-] 데이터 거버넌스 요소

출처 : TTAK.KO-10.0555-Part1 (한국정보통신기술협회)

(기능) 데이터 거버넌스 기능은 데이터 업무 부서와 시스템 관리 부서간의 관계를 명확히 하고, 조직 전체에 걸쳐 데이터 관리 및 통제를 구현하기 위해 필요한 기본적 요소

데이터뷰, 형상관리, 초기화 및 갱신, 이력관리, 검증, 승인, 접근권한 관리 및 계층 구조 관리의 8가지 기능을 제시

<표 2-> 데이터 거버넌스 기능

기능	설명
데이터 뷰	데이터를 제공하는 정보 시스템 상의 화면이나 출력물
데이터 형상관리	자동적으로 데이터 버전 간의 차이를 구분하고, 버전이 서로 다른 데이터 병합
데이터 초기화 및 갱신	데이터를 사용하는 맥락에 적합하도록 데이터를 가공 하는 것을 의미
데이터 이력관리	데이터의 이력을 조회하고, 이를 바탕으로 업무 거래 및 데이터 검증을 관리
데이터 검증	설정된 규칙에 따라 데이터 입력 시 시스템에서 데이터의 검증을 수행
데이터 승인	데이터 요소 수정 시 조직 차원에서의 검증이 이뤄지도록 절차를 수립하고 관리
데이터 접근권한 관리	시스템에서 데이터 저장소 내의 모든 수준에 대한 접근 권한을 관리
데이터 계층 구조 관리	비즈니스 객체 간의 관계에 따른 데이터의 종속성을 자동적으로 계산하는 기능

(역할) 데이터 거버넌스를 실현하고자 하는 조직에서 필요한 업무에 대한 책임과 역할을 명확히 하기 위해 필요한 기본적인 역할

데이터 거버넌스 실현을 위해 필수적으로 수행되어야 하는 경영지원 조직, 데이터 거버넌스 자문위원회, 데이터 스튜어드, 데이터 소유자, 데이터 관리자 및 사용자의 6가지 역할을 정의

<표 2-> 데이터 거버넌스 역할

역할	업무
경영 지원 조직	데이터 거버넌스에 대한 이해와 적극적인 참여 홍보
	데이터 거버넌스 프로젝트에 대한 의사결정권자 선정
데이터 거버넌스 자문위원회	데이터 거버넌스의 여러 기능에 걸쳐 현업, 정보 시스템 관리부서, 기술 부서 간의 의견을 종합
데이터 스튜어드	데이터 거버넌스와 관련된 정책 수립 및 구현
	측정 목표에 대해 정의, 개선 활동
데이터 소유자	데이터에 대한 요구 사항 정의, 데이터 배포
데이터 관리자	데이터 정책에 따른 데이터의 획득, 저장, 유지, 처분
	데이터 요구 사항 충족을 위한 기술적인 기반 환경 조성
데이터 사용자	요구 사항 도출, 시스템과 기술에 관한 정보를 공유

(프로세스) 데이터 거버넌스 프로세스는 데이터 거버넌스를 실현하는 방법에 대한 정의를 제시

데이터 전략, 데이터 정책, 데이터 아키택처, 데이터 표준 및 절차, 준법감시 규제정책, 이슈 관리, 데이터 자산 평가로 정의

<표 2-> 데이터 거버넌스 프로세스

프로세스	설명
데이터 전략	데이터 품질, 무결성, 보안성, 접근성 등을 향상시키고 유지하기 위한 계획
데이터 정책	데이터의 생성, 병합, 무결성, 보안성, 품질, 사용 등을 통제하기 위한 관리 의지와 기본적인 규칙을 정의
데이터 아키텍처	전사적인 데이터 모델과 관련된 데이터 아키텍처 요소 지원 및 승인
데이터 표준 및 절차	명명, 요구사항, 모델링, DB 디자인, 아키텍처 및 각 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준
데이터 규제준수	정부 및 산업적 규제 준수 여부 감시
데이터 이슈관리	데이터 품질, 업무 규칙 간 충돌, 보안 등 데이터 관련 문제 식별, 관리 및 해결
데이터 자산평가	데이터 자산 가치 측정 및 영향 확인

또한, 데이터 거버넌스 활동으로 데이터 거버넌스 프로세스에 기반하여 데이터 관리의 계획과 통제가 필요하다고 명시

<표 2-> 데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획	데이터 관리 통제
데이터 요구 사항에 대한 이해	데이터 전문 조직과 직원 지휘 감독
데이터 전략 수립 및 유지	데이터 거버넌스 프로세스 조직
데이터 관리 역할 및 조직 수립	데이터 관련 이슈의 관리 및 해결
데이터 거버넌스 및 관리 조직 수립	데이터 규제 준수 감시 및 보장
데이터 스튜어드 임명	데이터 정책, 표준, 아키택처 적합성에 대한 감시 및 강제
데이터 정책, 표준, 절차 개발 및 승인	데이터 자산의 증진과 데이터 관리 홍보
데이터 아키택처 검토 및 승인
데이터 자산 및 관련 비용 평가

IBM은 기업의 조직, 프로세스, 기반기술 등을 효과적으로 관리하여, 데이터를 핵심 자산으로 활용하기 위한 데이터 거버넌스 방안 제시

(목표) 조직의 데이터 관리 및 활용이 추구하는 비전, 목표, 전략, 정책 등을 수립하고 이의 실현에 필요한 수단 및 평가방안을 강구하는 활동

(위험관리 및 절차) 데이터와 관련된 잠재적 위험을 적절히 모니터링하고 관련 문제발생을 예방하기 위한 조직의 전반적인 데이터 관리 및 통제 체계

(가치 창출) 데이터와 데이터 분석이 조직운영, 제품 및 서비스 개발, 마켓팅 전략 구사에 접목되어 새로운 변화와 가치를 만들어 낼 수 있도록 지원

(조력자) 데이터 관리의 체계화에 필요한 조직 및 인력의 구성, 운영에 관한 제반 활동

(정책) 데이터 정책은 조직 내에서 효율적인 의사소통을 통하여 관리되고, 강제적으로 이행되어야 하며, 정기적으로 검토 및 갱신되어야 함

(관리) 데이터 품질과 구조에 따른 데이터 관리 원칙 및 절차를 수립하고, 조직/책임/역할 등을 정의 및 분담하여 지속적이고 체계적인 관리 수행

(핵심분야) 데이터의 일상적인 생산·관리 및 모니터링, 수명주기관리, 품질 확보 및 제고, 보안 등과 관련된 체계화된 활동의 관리

(데이터 품질관리) 데이터 품질 관리 기준에 따라 데이터 품질을 측정하고, 데이터 품질 관리 프로세스를 구축하여 데이터 품질 관리 성숙 수준을 측정하는 활동

(데이터 수명관리) 데이터의 생성에서 소멸까지 각 데이터의 상대적 가치에 따른 효과적 관리를 강조

(보안 및 개인정보) 데이터베이스 보안 업무 수행을 위해 필요한 역할과 책임을 정의하고, 데이터베이스 보안 통제를 운영하기 위한 업무 절차를 정의

(지원분야) 데이터 활용을 지원하기 위해 아키텍처, 메타데이터 및 로그 관리를 제시

(데이터 아키텍처) 데이터를 체계적, 구조적으로 관리하고 설계하는 전과정을 의미

(분류 및 메타데이터) 메타데이터는 데이터 변환, 통합 등의 프로세스에서 다루어지는 다양한 요소를 정의하는 정보들의 리포지토리를 제공

[그림 2-] IBM 데이터 거버넌스 구조

관측 패러다임 변화

(관측패러다임 변화) 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능 등 4차 산업혁명 분야 기술의 급격한 발전‧확산으로 기상기후데이터 활용 가능성이 증대됨

(사물인터넷을 활용한 정보 수집) 선진국에서는 사물인터넷을 활용하여 강수량, 기압, 기온 등의 다양한 기상정보를 수집하여 관측 수집 담당자에게 실시간 전송 및 통신이 가능

(미국) 기상사업자 Arable은 사물인터넷을 활용하여 강수량, 수분 요구량, 미세 먼지 등을 측정할 수 있는 펄스포드(Pulspod) 개발

(일본) 웨더뉴스는 기온, 기압, 습도 등의 기상정보를 수집하여 기상변화를 감지하는 스마트폰 센서인 웨더비콘(WxBeacon) 개발

(프랑스) 네타트모는 웨더스테이션(Weather Station)이라는 가정용 내·외부 센서 디바이스를 개발하여 기온, 이산화탄소 오염도, 습도, 강수, 바람 등의 기상정보 수집

[그림 2-] 사물인터넷을 활용한 기상관측정보 수집

<Arable의 펄스포드>	<웨더뉴스의 웨더비콘>

(센서 기반 드론 활용범위 확대) 폭염, 가뭄과 같은 기상재해 발생지역 관측 및 황사 등을 포함한 미세먼지 관측 등 드론에 탑재된 다양한 센서를 통해 복합적인 관측정보 수집 가능

(미국) IBM은 드론 운영사업자 및 조종자를 대상으로 비행 지역의 실시간 기상정보(온도·기압·구름 등)를 수집하여 드론 내비게이션 어플리케이션에 구현

(프랑스) 농업 기업 Airinov는 광학 탐지 장비가 탑재된 드론으로 빅데이터와 농업을 연결하고 광학센서로 경작지 자료를 모아 분석한 후 특정 포인트에 적절한 양의 비료를 사용하여 농장 사용량 절감

(한국) 도시열 관측을 위해 열감지 카메라를 방재용 드론에 설치하고 초소형 공기 오염측정센서를 부착하여 특정 지역의 미세먼지 농도 측정 가능

[그림 2-] 드론 관측 자료 활용 서비스 제공

<광학센서로 연결된 경직지 화면>	<비료 배포 장면>

(영상관측 정보 수집 및 활용) 딥러닝, 머신러닝 기술을 탑재한 인공지능 CCTV가 개발되면서 신속하고 정확한 관측정보 획득이 가능해짐

(미국) IBM은 웨더컴퍼니와 함께 인공지능 IBM왓슨은 기상정보를 학습하여 대기권 기상정보를 더 정확히 관측하고, 피해 지역을 구체적으로 측정하여 비행기 조종사 및 구호팀에게 내용을 직접 전달

(한국) 월드텍에서 개발한 지능형영상분석기술을 통해 자동으로 CCTV 영상에서 자동차와 같은 이동 물체를 제거한 뒤 기상 조건에 따른 영상 패턴과 비교해 비·눈·안개를 판단

[그림 2-] IBM의 왓슨 애널리틱스

(휴대용 관측기기 활용 증가) 온라인·모바일 기반의 휴대용 관측기기의 수집정보 활용 플랫폼 구축을 통해 클라우드 소스 형태로 인근 기상 정보 수집이 가능해짐

(미국) 스마트폰 부착용 센서 웨더포인트는 온도, 기압, 자외선, 습도 정보를 수집하여 실시간 날씨정보 제공

(미국) 현재 위치의 온도와 습도 등을 측정해 날씨를 예측하도록 도와주는 열쇠고리 형태의 ‘스톰태그’라는 기상 관측기 개발

(덴마크) 테크놀로지 회사 Vaavud는 휴대용 풍속계 장비를 개발하여 휴대전화와 연결하여 클라우드 서비스로 전 세계 사용자의 정보 수집·데이터 분석

(덴마크) 써모도는 3.5mm 휴대폰 잭에 본체를 연결하여 실내외 온도 측정

[그림 2-] 휴대용 관측기기를 활용한 기상 관측

<웨더포인트 스마트폰 센서>	<Vaavud 휴대용 풍속계 장비>

(관측데이터의 활용분야 확대) 농업, 산악, 도로 등 관측정보의 수요가 높아지면서 타 기관(정부부처 등)에서 해당분야에 맞는 관측 수행

(한국) 산림청은 주요 산악지역 150여 곳의 산악지역에 대한 풍속과 강수량 등 주요 기상요소를 실시간으로 관측하여 산림재해방지, 집중호우 감시, 산림휴양 날씨 제공, 산악 비스니스 맞춤형 서비스 제공

(한국) ㈜ SK플래닛은 수도권 이동통신 기지국 1,000여 개소에 기온․습도․바람․ 강수량 등 기상센서를 설치하고, 기상관측․예보 서비스 개시

(외부 기상데이터 활용도 증가) 고해상도 모델의 초기화 및 검증을 위한 기초자료 수집을 위해 외부 기관, 단체, 개인으로부터 수집되는 자료에 대한 활용도 증가

(미국) IBM은 SNS 소셜 미디어 채팅 내용을 실시간으로 분석하여 기상 정보와 결합하여 고객사에게 분석된 내용 제공

기상청 관측업무 현황 및 계획

기상기후 예측정확도ㆍ품질향상 및 맞춤형 서비스 제공을 위한 기상관측망 확대, ICT 융합기술을 활용한 수요자 중심의 기상정보서비스 강화를 추진함

(관측 확대) IoT 기반의 다목적 기상관측자료 수집 체계 구축 예정

관측업무발전 기본계획(안) (2017~2021) (기상청)

영향예보에 필요한 맞춤형 현장 기상정보 제공을 위한 관측공백지역 자동기상관측장비 확충

기존 부처 간(도로공사, 국토부) 공유되고 있는 기상관측자료(기온, 습도, 풍향, 풍속 등 6종) 및 추가로 시정, 결빙 등 사고와 관련되는 관측망 구축

스마트폰 센서, 차량용 강우센서 등 신기술 활용을 통한 고해상도 관측 자료 수집 예정

스마트폰 센서(기온, 습도 등), 차량용 강우센서 및 관련 보정기술의 개발 및 검증

관측망 공백 및 계기(기상현상)관측 한계를 신기술(사물인터넷, 빅데이터, 인공지능) 및 국민 참여형 기상관측·감시망 생태계와 연계하여 해결

민간 관측자료(SK 플레닛) 분석‧활용을 통한 목적별 활용 체계 구축

기상관측과 감시(기상현상, 피해상황 등 현황 파악)로 구분하여 활용 예정

(데이터 분석) 인공지능(AI) 활용 분야 지속 발굴 및 관련 기술 개발 추진

2019년 주요업무 추진계획(기상청)

위성, 레이더, 지상관측자료에 인공지능 자료처리 기법을 적용하여, 정규 관측의 조밀도 보완 추진

CCTV 등을 이용한 자동 기상‧기후‧계절관측 확대, 국토부·경찰청 CCTV 연계 및 감시 기능 구현

빅 데이터와 인공지능을 이용한 강우, 강설 정도, 안개 감지 등 기술 개발 추진

CCTV 영상 데이터 + 딥 러닝 기법 활용 : 날씨 감지

(데이터 활용) 기관 간 데이터 연계·통합을 통한 융합서비스 활성화

유관기관 관측자료 활용 확대, 관측장비 통합운영 등으로 예ㆍ특보 활용이 가능한 범정부 최적 기상관측망(안) 구축

기상관측망 조밀도 : (‘19년)13km → (’19년 말) 11km → (‘20년 이후) 5km

유관기관 폐쇄회로 텔레비전 영상을 활용하여 비ㆍ눈ㆍ안개 등 실황 감시 및 고속도로 위험기상서비스 단게적 강화

유관기관 CCTV 영상을 활용(3.3→6.6천여대)하여 비·눈·안개 등 실황 감시 및 고속도로 위험기상서비스 단계적 강화

특이기상ㆍ국지기상 현상 수집을 위한 국민 참여형 관측 활성화

(관측 다각화) 관측공백 해소 및 입체적 기상 관측을 위한 기상관측 다각화 추진

2019년 주요업무 추진계획(기상청)

연구용 기상관측장비(이동기상관측차량, 자동기상관측장비 등)를 위험기상 현장 관측 및 재난현장 기상지원에 활용

(이동식관측) 연구용 기상관측장비(이동기상관측차량, 자동기상관측장비(AWS) 등)를 위험기상 현장 관측 및 재난현장 기상지원에 활용

이동기상관측차량 추가 배치 및 성능 향상을 위한 추가 장비 시험 운영

지방청·지청별 차량 배치 추진(20년 예정) 및 기본 관측장비(AWS) 이외의 추가 장비(라디오존데, 드론) 효용성 검토

천리안 위성 2A호 기본영상 및 구름탐지, 위성바람장 등 산출물 서비스

(한반도 관측주기) 15분 → 2분, (적외영상 해상도) 4km → 2km, (산출물) 16종 → 52종

집중호우, 대설 등 위험기상 집중감시를 위한 고층 관측 횟수 확대

(라디오 존데) 일 2회 → 4회(위험기상 예상 시)

[그림 2-] 4차 산업혁명 기술을 이용한 기상 관측 현황 및 계획

내부현황 분석

국가기후데이터센터 현황

데이터 센터 운영 현황

기상청은 기상기후정보 대국민 활용 제고를 위해 기상청 내에 국가기후 데이터센터 운영 중

기상선진화 10대 우선 과제로 ‘국가기후자료 활용체계 혁신’ 선정('10.1.)

국가기후자료 관리 및 서비스 개선 계획 수립('10.12.)

국가 기후데이터 통합관리 및 서비스 발전계획(’15~’17) 수립(’15.7.)

기후데이터 통합컨트롤타워, 가치를 만드는 서비스를 비전으로 4개 추진 전략, 12 중점 추진과제 도출하여 운영 중

<표 2-> 국가기후데이터센터 중점 추진과제

추진전략	중점 주진과제
고품질의 기후데이터의 통합관리 체계 구축	대내외 기후데이터 통합관리체계 구축
	2. 메타데이터 통합관리체계 구축
	3. 기후데이터 품질관리 고도화
누구나 손쉽게 이용하는 기후데이터 서비스 구현	접근하기 쉬운 기후데이터 서비스
	2. 이해하기 쉬운 기후데이터 서비스
	3. 활용하기 쉬운 기후데이터 서비스
기후데이터 민간활용 확대와 경제적 가치 제고	기후데이터 응용통게정보 다양화
	2. 의사결정 지원을 위한 융복합형 데이터서비스
	3. 서비스 과정에 사용자 참여 활성화
신뢰받는 서비스 전문기관으로서 위상 정립	기후데이터 서비스 관련 제도 정비
	2. 기후데이터 관리 인프라 운영 안정화 및 고도화
	3. 기후데이터 관리 전문인력 양성

기상자료를 수집하고 품질 관리하여 생산한 다양한 기후정보를 대국민 서비스하기 위한 플랫폼(기상자료개방포털(data.kma.go.kr)) 운영

지진통계자료, 낙뢰관측자료, 표류부이, 계절관측 등의 자료 제공

레이더(레이더강수량, 강수량예측), 위성(천리안 등) 등 대용량 데이터의 i-RODs 서비스 제공

동네예보, 기상기후자료, 수치모델(GloSea5), 지역모델, 국지모델 등 API 서비스 제공

기온, 강수, 바람 통계자료 등 기상기후데이터 분석정보 시각화 및 서비스 제공

[그림 2-] 국가기후데이터센터 업무 현황

(국가기후자료시스템 운영) 국가기후자료시스템(이하 CDMS)은 종합기상정보 시스템(이하 COMIS), 공동 활용시스템 등 다양한 시스템으로부터 파일 및 DB 형식의 기후자료를 수집·저장․보관하고 있음

다양한 기후정보 제공을 위해 콘텐츠 개발을 통해 국민 눈높이에 맞는 대국민 서비스를 제공하기 위한 플랫폼 운영

지속적으로 증가하는 관리 데이터에 대해 각종 DB 및 파일 통합 수집 및 보관 업무 수행

대용량자료(수치모델, 위성)는 CDMS에 물리적으로 자료를 수집 저장하지 않고, 자료에 대한 수요 발생시 I-RODS 프로그램으로 활용하여 자료가 저장, 관리되는 개별 센터에 접근하여 자료 전송하여 서비스함

(기후자료 품질관리) 지상, 해양 고층 등 수집된 자료에 대해 다양한 품질관리 알고리즘 개발 및 품질검사 수행

수신되는 모든 기상청 데이터에 대한 품질검사 정책 수립 및 상시/비상시 검증업무 수행 중

수집된 관측자료에 대해 다양한 품질관리 알고리즘을 개발하여 오류 및 의심 자료를 구별하며, 지상, 해양, 고층 관측자료 등에 대한 품질검사 수행

지속적인 과거 기후자료의 품질검증을 통한 신뢰도 향상 및 체계적 자료관리

[그림 2-] 국가기후자료 품질관리 및 통계처리

[그림 2-] 기상기후데이터 품질검사 절차

(기상데이터 표준화) 국가정책에 근거한 데이터를 포괄하는 표준화된 품질 활동 운용

국내․외 표준 준수 및 표준 정의에 대한 문서화로 지속적인 품질 개선

(기후자료 통계분석 및 제공) 사용자 중심의 통계분석자료 콘텐츠 발굴 및 제공

기후데이터 통계처리 기술 및 분석 콘텐츠 개발

관측지점에 대한 기후극값 분석, 장마 분석, 황사 및 열대야일수 등 생활에 밀접한 기후통계 분석 기능 제공

(기후자료 서비스) 기상자료를 수집하고 품질 관리하여 생산한 다양한 기후정보를 대국민 서비스하기 위한 플랫폼(기상자료개방포털(data.kma.go.kr)) 운영

기상청 내부 업무용 통계분석시스템(mcsas.kma.go.kr) 운영 및 관리

품질검사 완료 후 최종 확정된 기후자료를 이용한 통계처리 및 간행물 발간

데이터 제공 현황

기상청에서 생산·제공하는 데이터는 ｢기상청 데이터 분류 및 제공목록 관리 계획(기상청데이터관리위원회｣에 따라 관리되고 있음

데이터 개방 확대에 따른 데이터 관리 효율성 및 사용자 편의성 증대를 위해 기상청 데이터 분류 체계 개편 및 목록 정비를 추진함

(2019년) 분류 체계 균형, 업무 특성 등을 고려하여 대분류 통합 및 추가·변경, 신규 목록 추가* 등 분류체계 개편 추진

천리안위성 2A호, 영향예보, 지진 관측 메타데이터 등

(2020년) 관리대상 목록을 329종으로 개편하고, 274종 제공 예정

<표 2-> 기상청 데이터 분류체계(2020년)

No.	대분류	중분류		소분류
1	기상관측	지상(11), 해양(7), 고층(3), 항공(3)	4	24
2	기상위성	천리안위성 1호(2), 천리안위성 2A호(4), 정지궤도 기상위성(4), 저궤도 기상위성(4), 지구관측위성 및 기타(7)	5	21
3	레이더	사이트(6), 합성(8), 외부자료(9)	3	23
4	세계기상전문 (GTS)	관측(15), 예특보(9), 위성(4), 기후(2), 레이더(1)	5	31
5	기상예보	날씨예보(6), 기상특·정보(2), 태풍예보(6), 항공예보(6), 편집일기도(2)	5	22
6	수치모델	수치분석일기도(6), 단·중기예측(5), 초단기예측(6), 앙상블모델(EPS)(4), 파랑모델(9), 폭풍해일모델(3), 황사모델(1), 통계모델(4), 기후모델(GLOS)(2), 외부기관(1)	10	41
7	기후	기후변화감시(8), 기후변화시나리오(3), 기후예측(3), 기후감시(2), 수문기상(3), 가뭄정보(3), 해양정보(4)	7	26
8	응용기상	기상지수(12), 융합서비스(3), 기상자원지도(2)	3	17
9	지진화산	지진관측(3), 지진화산특·정보(7)	2	10
10	기상연구	기상관측(16), 레이더(8), 기후(2), 지진화산(3), 응용기상(2)	5	31
11	기후지진통계	통계연월보(16), 평년값(2), 통계분석(8), 응용기상분석(5), 간행물(7)	5	38
12	역사기록	자기기록지(2), 종이일기도(5), 역사자료(5), 기상기록집(5)	4	17
13	메타데이터	지점정보(3), 데이터정보(4)	2	7
14	생산종료	기상관측(1), 기상위성(4), 기상예보(4), 수치모델(11), 응용기상(1)	5	21
계	14	65		329
※ 출처 : 기상청 데이터 분류 체계 개편(안) 수립 보고 (국가기후데이터센터, 2019)

2020년 이후 14개 분야 274종의 데이터 제공 예정

연구용 데이터 분류 통합 관리 및 생산 종료된 데이터 별도 관리

과학원뿐만 아니라 부서·기관의 연구용 데이터 목록 통합 관리

‘생산 종료(대분류)’ 추가하여 목록 관리 효율성 증대

생산 종료된 과거 데이터에 대한 소분류는 통합하여 목록 간소화

<표 2-> 기상청 데이터 관리·제공 목록(2020년)

No.	대분류	중분류	소분류
1	기상관측	지상(10), 해양(6), 고층(3), 항공(1)	17
2	기상위성	천리안위성 1호(2), 천리안위성 2A호(4), 정지궤도 기상위성(4), 저궤도 기상위성(3), 지구관측위성 및 기타(2)	15
3	레이더	사이트(4), 합성(7), 외부자료(0)	11
4	세계기상전문 (GTS)	관측(15), 예특보(9), 위성(4), 기후(2), 레이더(1)	31
5	기상예보	날씨예보(6), 기상특·정보(2), 태풍예보(5), 항공예보(6), 편집일기도(2)	21
6	수치모델	수치분석일기도(6), 단·중기예측(5), 초단기예측(6), 앙상블모델(EPS)(4), 파랑모델(9), 폭풍해일모델(3), 황사모델(1), 통계모델(4), 기후모델(GLOS)(2), 외부기관(0)	40
7	기후	기후변화감시(8), 기후변화시나리오(3), 기후예측(3), 기후감시(0), 수문기상(1), 가뭄정보(2), 해양정보(4)	21
8	응용기상	기상지수(12), 융합서비스(3), 기상자원지도(2)	17
9	지진화산	지진관측(2), 지진화산특·정보(7)	10
10	기상연구	기상관측(11), 레이더(0), 기후(1), 지진화산(0), 응용기상(0)	12
11	기후지진통계	통계연월보(16), 평년값(2), 통계분석(8), 응용기상분석(5), 간행물(7)	38
12	역사기록	자기기록지(2), 종이일기도(5), 역사자료(4), 기상기록집(5)	16
13	메타데이터	지점정보(3), 데이터정보(1)	4
14	생산종료	기상관측(1), 기상위성(4), 기상예보(4), 수치모델(11), 응용기상(1)	21
계	14	65	274
※ 출처 : 기상청 데이터 분류 체계 개편(안) 수립 보고 (국가기후데이터센터, 2019)

데이터 제공 채널

기상청은 관측 분야, 데이터의 크기, 활용 목적 등에 따라 독립적인 온라인 채널을 통해 데이터 서비스 제공

시스템 운영 부서에서 현업 지원과 데이터 대외 실시간/비실시간 서비스 동시 수행

<표 2-> 기상청 데이터 서비스 현황

관리부서	시스템/채널	데이터 제공목록	실시간 자료 제공 여부
국가기후데이터센터	기상자료개방포털 https://data.kma.go.kr	기상관측, 기후통계, 레이더, 기상위성, 기후변화, 기상연구, 역사기후, 기상예보, 수치모델, 응용기상 등	-
	기상청 전자민원 https://minwon.kma.go.kr	기상관측, 기후통계, 레이더, 기상위성, 기후변화, 기상예보, 수치모델, 간행물, 메타데이터	-
정보통신기술과	기상청 날씨누리 http://www.kma.go.kr	특보·예보, 날씨영상, 바다날씨, 태풍, 황사, 지진·화산, 관측자료, 기후자료 등	○ (웹 표출)
	유관기관 실시간 기상자료 제공	FTP, 오픈 API등	○ (Open API)
	GISC 서울 등	세계 기상 유통자료	○
예보기술과	방재기상정보시스템 http://afso.kma.go.kr	기상관측, 기상특보, 기상정보, 기상예보, 일기도, 날씨터치, 영향예보(시범), 미세먼지예보 분석 등	○ (URL-API)
기후변화감시과	기후정보포털 http://www.climate.go.kr	기후변화감시, 기후정책, 기후예측, 기후변화시나리오	-
이상기후팀	수문기상가뭄정보 시스템 http://hydro.kma.go.kr	강수량, 토양수분량/증발산량, 유역별 관측, 가뭄현황 등	O (행안부 API)
국가기상위성센터	국가기상위성센터 자료검색시스템 http://datasvc.nmsc.kma.go.kr	천리안기상위성자료 및 외국위성자료, 우주기상자료	-
기상 레이더센터	레이더정보서비스플랫폼 http://korus.kma.go.kr/	레이더데이터셋 자료(png, csv) 레이더및낙뢰오픈API(공공데이터포털연계)	O (Open API)
국립기상과학원	기상자원지도 http://greenmap.go.kr	연평균풍력태양광기상자원 자료, 월 평균 풍력태양광기상자원 자료	-
	ARGO 플로트 http://argo.nims.go.kr	실시간 ARGO 자료	O (웹 표출)
항공 기상청	항공청 홈페이지	공항기상, 날씨영상, 태풍정보, 항공기상정보 등	O (오픈 API)
	항공운항지원 기상서비스 http://global.amo.go.kr	항공기상관측·예보·특보,항공기후통계, 공역기상자료 등	-

데이터 품질관리 현황

국가기후데이터센터는 데이터 품질관리를 제도화하고 효과적인 협업 체계구축을 위해 「기상청 데이터 종합 품질관리 지침」고시

기상기후데이터 품질관리 항목에 대해 현장 품질검사, 실시간 품질검사, 준실시간 품질검사 및 비실시간 품질검사 수행

<표 2-> 기상기후데이터 품질검사 체계

구분	내용	관리부서
현장 품질검사	기상측기의 관리(표준화된 기상측기 설치·사용, 기상관측환경 기준 등) 관측장비 내부에서 데이터 기록을 위한 자동 품질검사	관측정책과
실시간 품질검사	본청에서 전국의 관측 자료수집 후 즉시 품질검사 자동 수행 RQC(Real-time Quality Control_ 모듈 실행	정보통신기술과
준실시간 품질검사	전일의 기후자료를 정해진 시각에 일1회 품질검사 자동 수행 NQC(National climate data Quality Control) 모듈 실행	국가기후데이터센터
비실시간 품질검사	필요시 수동으로 해당 기후요소와 기간에 대해 일괄 수행 주변지점 자료 비교(공간성 검사 적용)	국가기후데이터센터

기상청이 생성 또는 취득하여 관리하는 데이터를 대상으로, 데이터 품질을 확보하기 위한 품질 진단 및 개선

기상관측데이터의 경우 실시간/비실시간 품질검사 알고리즘 기준 정비 및 통합 관리

레이더, 위성 데이터의 경우 현업 부서(레이더센터 및 위성센터)에서 품질검사 알고리즘 개발 및 품질검사 수행

<표 2-> 실시간/준실시간 품질검사 현황

구분	실시간 품질검사	준실시간 품질검사
수행시스템	COMIS	CDMS
검사대상	지상, 해양, 고층	지상, 해양, 고층, 황사
처리주기	자료수집 후 5분 이내	일 1회
품질검사 알고리즘	‣ (지상) 물리한계, 단계, 지속성 ‣ (해양) 물리한계, 단계 ‣ (고층) 물리한계, 아단열감율, 정역학	‣ (지상) 3종+기후범위, 내적일치성 등 ‣ (해양) 2종+지속성, 내적일치성 ‣ (고층) 3종+연직바람시어 등
검사결과 저장	파일 형식	DB 형식

기상기후데이터의 품질검사는 구간검사, 시간일관성 검사 등의 알고리즘을 활용하여 실시

실시간 품질검사의 경우 지상(3종), 해양(2종) 및 고층(3종)을 대상으로 수행

준실시간 품질검사의 경우 지상(19종), 해양(4종), 고층(5종) 및 황사(2종)을 대상으로 수행

<표 2-> 기상기후데이터 품질검사 알고리즘

구분	내용
구간검사	물리한계 검사 : 관측장비 허용 관측값의 범위 점검 기후범위 검사 : 과거 기록된 장기간 기후범위 점검
시간일관성 검사	지속성 검사 : 작은 시간 변동량 지속될 때 단계검사 : 큰 변동이 발생할 때
내적일치성 검사	서로 연관성 있는 변수들간의 논리적 모순검사 예1) 기압 최저기압이 최고기압보다 큰 경우 예2) 이슬점온도가 기온보다 높은 경우
공간일치성 검사	같은 시간에 인접된 지점(3~7개) 간 기록 값을 비교하여 점검하는 방법
중복성검사	전체 연도에 대한 중복된 자료 유무 검사 같은 해에 다른 달에 중복된 자료 기록 유무 검사 다른 요소간에 중복된 값 유무 검사 (예: 최저기온과 최고기온간의 중복)
빈도수 검사	자료 처리 시 입력에서 발생한 오류를 검사하는 방법 예) 10개의 연속값 중 5~9개 이상 같고, 각 값이 임의의 백분위수 이상인 경우 의심으로 판정함

[참고] 기상관측자료 수집·품질관리·서비스 절차

관측

지상

해양

고층

황사

(ASOS) 95개 지점

(AWS) 500개 지점

(북한) 27개 지점

(유관기관) 3,172개 지점

(부이) 17개 지점

(등표) 8개 지점

(파고부이) 61개 지점

(레윈존데) 8개 지점

(윈드프로파일러) 10개 지점

(라디오미터) 9개 지점

(PM10) 29개 지점

수집

각 관측지점

→

종합기상정보시스템

(COMIS)

→

국가기후자료시스템

(CDMS)

품질

관리

▸실시간 자동품질검사(COMIS)

지상(3종)	해양(2종)	고층(3종)	황사(0종)
물리한계 검사 단계 검사 지속성 검사	물리한계 검사 단계 검사	물리한계 검사 아단열감율 검사 정역학 검사

▸준실시간 자동품질검사(국가기후자료시스템)

지상(19종)	해양(4종)	고층(5종)	황사(2종)
분자료(공통)	공통	공통	공통
물리한계 검사 단계 검사 지속성 검사 내적일치성 검사 기후범위 검사 공간 군집 검사(기온)	물리한계 검사 단계 검사 내적일치성 검사 지속성 검사	물리한계 검사 연직일관성 검사 정역학일치성 검사 연직바람시어 검사 표준등압면/유의고도 일치성 검사	물리한계 검사 단계 검사
시간자료
중앙값필터 검사 Banrnes 검사 Cressman 검사 Medsan-Allup 검사 AMeDAS 검사
일자료
합계검사 일교차 검사 공간회귀 검사 공간 확증 검사 공간적설-기온/일치성 검사 중복성검사 빈도수검사 전천일사량 월평균검사

※ (근거) 기상청 데이터 품질관리규정(‘17.12.22.) 제11조(데이터 품질검사의 실시)

	국가기후자료DB

,

서비스

기상자료개방포털, 전자민원시스템을 통해 대국민 서비스

출처 : 기상청 내부 자료

법제도 현황

(기상청 데이터 관리 및 제공 규정) 기상청은 「공공데이터 제공 및 이용 활성화에 관한 법률」시행에 따라 「기상청 데이터 관리 및 제공 규정」을 제정하여 운영 중

기상청이 생성 또는 취득하는 데이터에 대한 개방 정책과 데이터 시책의 총괄조정 등 업무의 관리체계, 데이터 관리 및 제공 업무 수행의 효율성을 제고하고자 함

2016년 「국가기후자료 관리 및 기후자료 서비스 업무 규정」 운영상 나타난 미비점을 개선·보완하여 「기상청 데이터 관리 및 제공 규정」제정

기상청 데이터 정책, 관리체계, 품질관리 및 보존 방안, 데이터 제공 책임관 및 담당관, 데이터관리위원회 등의 역할 규정

이후, 세 차례에 걸친 개정을 통해 기상청이 데이터 관리, 제공, 이용 활성화에 관한 업무를 효율적으로 추진할 수 있는 기반을 구축함

[그림 2-] 기상청 데이터 관리 및 제공 규정 제ㆍ개정 현황

기상청 데이터 통합관리 및 서비스 업무 체계화를 위한 제도적 방안을 수립하고, 관리 및 제공 범위를 지속적으로 확대함

(데이터 관리 및 제공 범위) 기존 공공서비스 제공을 목적으로 수집ㆍ취득한 데이터에서, 지진ㆍ화산 데이터 및 데이터 전주기(연구데이터 및 중간데이터)를 포함하여 제공하도록 개정

공공서비스 제공을 목적으로 수집한 기상관측 데이터 → 지진화산법에 따른 지진, 화산 관측데이터 → 기상청이 생성, 수집 및 취득 하는 모든 데이터(중간 및 연구데이터 포함)

2019년 데이터 보존, 창구일원화 절차, 메타데이터 관리 절차, 품질관리 총괄 기능 등을 구체적으로 명시한 규정 공포

또한 데이터 책임관, 담당관의 임무 확대를 통한 컨트롤 타워 역할 강화와 데이터 정합성 유지를 위한 품질관리 체계를 명확히 함

(데이터 책임관/담당관) 기존 데이터 시책의 총괄조정 업무와 함께 데이터 보존 관련 총괄, 데이터 품질관리, 메타데이터 등록 및 관리 기능 확대 등 거버넌스(기상서비스진흥국)의 기능 강화 및 확대

(품질관리) 데이터 품질관리 규정 관리ㆍ보급(품질검사 기준 및 프로그램관리) 강화를 통한 기상청 데이터의 정합성 강화

[그림 2-] 기상청 데이터 관리 및 제공 규정 제ㆍ개정 주요 내용

(기상청 데이터 품질관리 규정) 기상청이 생산ㆍ수집ㆍ서비스하는 데이터의 신뢰성을 확보하기 위한 품질관리 제도적 방안 수립

공공데이터 개방 정책에 따른 사용자 확대 및 데이터의 전략적 활용성 증가에 따라 품질관리 목표 설정 및 진단ㆍ개선 절차를 포함함

2016년 「기상청 데이터 품질관리 규정」을 제정하여, 품질관리 조직 및 임무, 품질관리 지침 및 실시, 기상청데이터 품질관리협의회의 역할 규정

기상청에서 생산되는 모든 데이터의 구축, 운영, 활용 전 단계에 걸쳐 적용되는 품질관리에 대한 활용 정비에 대한 내용을 포함

이후, 두 차례에 걸친 개정을 진행하여 데이터 품질관리 책임관 및 담당관 역할에 대한 임무를 명확히 규정하여, 데이터 품질관리 총괄부서의 기능을 강화함

초기에는 데이터 품질관리 정책 및 계획 수립, 데이터 품질 측정 및 평가 등을  협의회를 통해 심의조정 하였으나, 관련 임무를 담당관(국가기후데이터센터장)의 임무로 규정

또한, 기상청 데이터 정합성·일관성 유지를 위해 담당관의 총괄역할을 지정하고,  기상관측데이터 품질검사 방법, 기준값 및 알고리즘 관리에 대한 내용 추가하여, 실시간 및 준/비실시간 품질검사에 대한 시스템 간 역할 정비

[그림 2-] 기상청 데이터 품질관리 규정 제ㆍ개정 현황

데이터품질관리협의회, 분임책임관 조항을 삭제하고, 책임관ㆍ담당관, 총괄 부서 지정을 통한 품질관리 체계 확립을 위한 내용을 포함하고 있음

국가기후데이터센터를 품질관리 총괄부서로 지정하여, 데이터 품질관리에 대한 기능 강화

담당관(국가기후데이터센터장)의 업무에 기상관측데이터 품질관리 총괄기능을 추가하여, 기상관측데이터 품질검사 알고리즘 기준 정비 및 통합관리를 위한 기반 구축

[그림 2-] 기상청 데이터 품질관리 규정 제ㆍ개정 주요 내용

또한, 「기상청 데이터 품질관리 규정」8조 (종합 품질관리 지침)에 따라 「기상청 데이터 종합 품질관리 지침」을 규정 하여 운영 중

기상청이 생성 또는 취득하여 관리하고 있는 모든 데이터를 대상으로 데이터의 안정적 품질 관리 및 적정한 품질 수준을 확보하기 위한 준수사항을 규정

(15) 지상, 해양, 고층 기상관측 데이터 → (16) 항공, 레이더, 위성, 지진 데이터 확대 → (18) 기상청이 생성·취득하여 관리하는 모든 데이터로 확대

(구성요소) 품질관리 정책 및 조직, 영역별 품질관리 활동, 품질관리 인프라 구축을 위한 요소에 대해 명시

(영역) 데이터의 안정적 품질관리 및 적정한 품질수준을 확보하기 위한 관리영역을 계획-구축-운영-활용의 4영역으로 구분하여 제시

내부 담당자 인터뷰

인터뷰 개요

청 내 데이터 관련 기능 및 조직구조의 변화가 이루어 질 수 있는 이슈에 대해 인터뷰를 수행하여 데이터 통합서비스를 위한 방향성 및 조직구조 재설계에 반영함

(목적 및 필요성) 기상청 데이터 통합 서비스의 효율적인 운영 방안 마련을 위해 청 내 데이터 관련 업무(품질관리, 수집ㆍ저장ㆍ서비스) 수행을 위한 필수 기능 및 조직구조를 파악하여 재설계 추진 방향성 도출이 필요함

기상청 내 데이터 수집ㆍ관리ㆍ서비스를 수행하는 담당자 인터뷰를 통해 통합 서비스를 위한 거버넌스에 대한 유형 파악

데이터 관련 업무를 수행하는 부서의 기능 및 조직구조적 이슈를 파악하여, 조직 재설계 방향 도출

(대상) 데이터 통합서비스 방향성 및 거버넌스에 대한 의견을 수렴하기 위한 그룹과 데이터 서비스에 대한 의견을 수렴하기 위한 그룹으로 구분하여 인터뷰를 진행함

기상청 데이터 통합서비스 방향성 및 거버넌스에 대한 의견을 수렴하기 위해 데이터를 수집ㆍ관리ㆍ서비스하고 있는 정보통신기술과, 레이더센터 및 위성센터 담당자 인터뷰 수행

데이터 서비스 현황 및 지원 방향성에 대한 의견을 수렴하기 위해 기상사업자를 대상으로 서비스를 제공하고 있는 한국기상산업기술원의 담당자 인터뷰 수행

[그림 2-] 데이터 관련 담당자 인터뷰 개요

기상청 데이터 서비스 현황, 통합서비스 방향성 및 조직 재구성 방안 이슈 도출을 위한 인터뷰 대상은 다음과 같음

<표 2-> 데이터 업무 관련 인터뷰 대상자

일시	담당부서	담당자	주요업무
7월 30일(화) 10:00	기상레이더센터	석미경 연구사	통합레이더정보 플랫폼 구축/운영
7월 31일(수) 10:30	국가기상위성센터	오현종 연구관	위성시스템 운영 총괄
8월 6일(화) 10:00	정보통신기술과 (1차)	연혁진 과장	정보통신기술과 업무 총괄
		박윤호 사무관	기상관측자료교환 및 관측종합시스템 운영
		김진석 사무관	종합기상정보시스템 구축 및 운영
8월 6일(화) 14:00	한국기상산업기술원	김성민 과장	빅데이터 센터 기반구축 및 운영 관리
9월 4일(수) 16:30	정보통신기술과 (2차)	김진석 사무관	종합기상정보시스템 구축 및 운영

기상청 데이터 서비스 현황, 통합서비스 방향성 및 조직 재구성 방안 이슈 도출을 위한 주요 질의사항은 다음과 같음

<표 2-> 데이터 업무 담당자 인터뷰 주요 질의사항

공통				기상청 데이터 서비스 대한 방향성 기상청 데이터 품질관리 이슈 및 개선 방안 기상청 데이터 통합서비스 적합 모형(거버넌스) 청 내 데이터 통합서비스를 위한 서비스 모형
정보통신기술과				민간자료(SK플래닛) 및 신기술(IoT, 드론, 스마트폰 등) 자료 수집‧활용 방안 아카이빙 센터 구축 계획 및 운영 방안 청 내 분산되어 있는 DB의 통합 서비스 방안에 대한 제언
레이더센터/ 위성센터				레이터/위성 데이터 보존 기간 및 서비스 기간 레이더/위성 데이터 보존 이슈 대용량 자료의 효과적 보존 및 서비스 방안
한국기상산업 기술원				기상청 관측 자료의 보존 기간 및 서비스 제공 기간 과기부 데이터사업 관련 이슈 기상청 데이터 서비스 제공 방향성에 대한 제언

인터뷰 결과

(통합 품질관리 운영 방안) 품질관리 업무 수행은 현업부서에서 수행하는 것이 효율적이나, 품질관리 절차 및 알고리즘에 대한 기준이 수립될 경우 통합 관리를 수행할 수 있음

레이더, 위성 등 배포의 신속성 및 검증의 전문성이 필요한 품질검사는 생산 부서에서 수행하는 것이 효율적임

기상관측자료의 경우 관련부서(정보통신기술과, 국가기후데이터센터) 협의를 통해 품질검사 기준 및 알고리즘에 대한 통합관리를 수행함

법, 규정상 국가기후데이터센터에 부여되어 있는 기상기후자료 표준화·품질·통계관리 및 제공에 관한 종합·조정 권한을 강화하여, 품질검사 기준 정비 및 고시 개정에 대한 기능 확대

현업 부서는 고시 기준에 따라 개별 시스템에 구현‧적용하고, 실시간 품질검사를 수행하는 것이 적합

[참고] 품질관리 관련 주요내용

레이더 자료의 경우 오류 판단을 위한 전문성이 요구되기 때문에 현업부서에서 수행하는 것이 적합

향후, 레이더 자료 품질관리 절차 및 알고리즘에 대한 표준화/목록화가 이루어질 경우 통합 품질관리 가능

위성자료의 경우 배포의 신속성 및 검증의 전문성을 이유로 생산부서에서 수행하는 것이 적합

위성자료 특성상 실시간 품질관리 및 배포 이후 별도의 준실시간 품질관리는 수행할 수 없어, 자료의 일관성이 보장됨

자료의 종류 및 관측 기법에 기준 범위가 달라, 생산부서에서 기준에 따라 품질관리를 수행하는 것이 타당함

(데이터 보존 방안) 저장‧보존 가치가 있는 기상업무 자료의 통합 저장‧보존이 필요하며, 데이터 보존 및 서비스를 수행할 조직 구성이 필요함

청 내 데이터 보존·관리를 위한 통합아카이빙 시스템 구축 시 데이터 보존 및 활용까지 고려한 시스템 구축이 필요함

데이터의 보존을 위한 시스템 구축 가능성은 매우 낮으며, 보존시스템과 연계한 서비스 방안 마련이 필요함

데이터 서비스 및 통합 관리 측면에서 위성, 레이더, 수치 등을 포함한 청 내 모든 데이터를 포함해야 함

기상청 클라우드 업무 시스템에는 최근 자료, 활용 빈도가 높은 자료 위주로 관리하고, 청 내 기상업무 자료를 보존‧관리 및 서비스하기 위한 별도의 조직을 운영하는 것에 대해 고려 필요

원시자료 및 최종자료의 수집ㆍ보존이 필요하며, 중간데이터의 경우 생산부서의 의견을 수렴하여 수집 및 보존 기간을 고려해야 함

데이터 보존 시 DISK, VTL, TAPE 등 매체 다원화를 통한 방안 마련 필요

TAPE를 통한 데이터 보존은 리스트화, 데이터 마이그레이션 등 주기적인 관리 및 활용측면에서 불편함이 발생

데이터 보존 매체의 경우 비용, 활용 측면 및 데이터 생산부서의 의견을 반영할 필요가 있음

[참고] 데이터 보존 관련 주요내용

청 내 데이터 관리를 위한 아카이빙 시스템 구축 필요성은 있으나, 아카이빙 시스템에 대한 포지셔닝을 명확히 할 필요가 있음

청 내 데이터의 영구보존을 위한 개념으로 접근할 경우 내외부 공감대를 형성하기 어려움

기상 데이터 특성(다양한 형식(포맷), 다양한 사용자(부서))을 고려하여, 표준화하여 보관 할 수 있는 방안 및 보관 이후 활용 측면까지 고려해야 함

보존‧활용 시스템을 구분하여 운영하는 방안보다, 단일 시스템을 통한 데이터 수집‧보존‧서비스가 적합함

예산 및 시스템 구현 가능성을 고려했을 경우 청 내 적용 가능한 방안은 단일 시스템을 통한 보존‧활용(서비스)이라고 생각됨

데이터의 활용(서비스) 측면에서 청 내 모든 데이터(위성, 레이더, 수치 등)의 통합 관리가 필요함

COMIS, 데이터센터, 위성, 레이더, 슈퍼컴 및 과학원에서 기상청 데이터의 99.9%의 보유하고 있으며, 통합 관리 측면에서 해당 데이터를 모두 포함해야 함

원시자료 및 최종자료의 수집‧보관은 타당하나, 중간데이터의 수집‧보관 측면에서 생산 부서 별 다양한 의견이 존재할 수 있어 의견 수렴이 필요함

아카이빙 시 TAPE을 통한 관리는 부적합하다고 판단되며, DISK‧VTL(가상 테이프 라이브러리)‧TAPE 등 매체 다원화를 통한 방안 마련 필요

활용 빈도가 낮은 데이터의 경우 Tape 등의 저장 매체를 활용하여 저장‧보관하고, 과거데이터 필요 시 청내 클라우드 환경의 임시 저장소 등을 활용하여 복제‧활용 방안 마련

현재 데이터 생산부서 별 보존 정책(최근데이터, 백업데이터(산출자료, PNG), TAPE 백업 등)이 존재하며, 저장 매체는 데이터 생산 부서의 의견 반영 필요

(데이터 서비스) 청 내 실시간 서비스(COMIS), 청 내 비실시간 서비스 아카이빙 시스템), 대외 서비스(CDMS)를 구분하여 운영하는 방안을 고려해야 함

대내/대외 데이터 서비스를 위한 Data Set을 분리하여 운영하는 방안이 적합하다고 생각됨

청 내 데이터 실시간 서비스(정보화, 예보, 관측, 수치모델, 위성, 레이더 등)의 경우 현재 서비스 방식을 개선하기는 어려움

내부(기상업무)의 경우 데이터를 활용한 실험, 분석, 현업적용을 위해 원시데이터, 중간데이터(연구데이터), 오류데이터, 임시데이터 등 다양한 데이터를 활용하고 있어, 외부 개방 시 기상청 데이터의 신뢰도 저하 문제 발생

[참고] 데이터 서비스 관련 주요내용

내부(기상업무)를 위한 데이터와 외부(학계, 1인개발자, 기업 등) 데이터 수요가 다르며, 외부 데이터 서비스를 총괄 관리하기 위한 별도의 조직 필요

내부(기상업무)의 경우 데이터를 활용한 실험, 분석, 현업적용을 위해 원시데이터, 중간데이터(연구데이터), 오류데이터, 임시데이터 등 다양한 데이터 활용

외부의 경우 실험, 중간데이터(연구데이터), 임시데이터 등의 자료가 아닌 명확한 기준의 데이터 수요가 존재

대내/대외 데이터 서비스를 위한 Data Set을 분리하여 운영하는 방안이 적합하다고 생각됨

서비스의 품질을 기준으로 사용자 그룹을 구분하여 운영 필요

실시간 서비스에 대한 비중이 낮은 그룹은 무료로 제공하고, 실시간 서비스가 보장되어야 하는 그룹은 서비스 품질 유지를 위한 비용(인프라, 자원, 유지관리 등)을 고려한 유료 서비스 제공

데이터 센터 위치(본청, 오창 등)에 따른 이슈(전송 지연, 서비스 지연 등)에 대한 정보통신기술과의 검토가 필요함

(데이터 거버넌스) 청 차원의 일원화된 데이터 거버넌스 구축 시 통합조직/중앙집중 모델이 적합하다고 판단되나, 현재 청 내 데이터 서비스 현황을 고려할 경우 서비스 공유모델도 활용될 수 있음

청 내 데이터 관리 및 서비스 효율화 측면에서 통합조직 및 중앙집중 모델이 이상적이나, 서비스 전략 수립ㆍ운영 등이 유기적으로 움직일 수 있는 구조에 대해 고려해야 함

특히, 레이더 위성 등 전문성이 요구되는 업무의 경우 조정기능 및 서비스 운영이 분산 된 서비스 공유 모델이 효과적일 수 있음

국내외 사례 분석

국내외 사례 분석 개요

국내외 주요 데이터 관리ㆍ서비스 조직현황을 분석하여, 데이터 보존 기준 및 조직 구조 재설계 방향 도출

(선정기준) 2015년 이후 조직개편을 추진한 주요 기관 및 명확한 과학데이터 관리 기준ㆍ절차를 보유한 기관

(조직) 2015년 이후 기상 데이터 관련 업무를 수행하고 있는 조직 중 개편을 추진한 기관 및 기상기후데이터 서비스 관련 조직을 보유한 기관

(관리) 국내외 과학데이터 보존ㆍ서비스 기관 중 보존 및 관리 규정ㆍ지침을 보유한 기관을 대상으로 분석

국내의 경우 국가기록원에서 데이터세트 기록 관리에 관한 기준을 수립 중에 있으며, 2020년 하반기 공개 예정

<표 2-> 데이터 관련 조직 분석 대상

분야	기관명	주요 내용
조직	미국 NCEI	2015년 환경데이터 관련 3개의 센터를 단일 센터로 통합
	호주 기상청	2018년 조직 개편을 통해 관측 부서 및 서비스 조직을 통합
	중국 기상청	정책 수립 및 관리 업무를 위한 내부 조직과 서비스를 위한 다수의 산하기관을 운영
관리	미국 NCEI	기상 및 기후 데이터 보존 기간 및 보존 시스템 분석
	미국 지질조사국	데이터 Lifecycle에 따른 가이드라인 제공
	한국 극지데이터센터	데이터 관리 정책 수립, 데이터관리시스템 구축ㆍ운영 및 서비스 등 데이터 전주기 서비스 제공

[참고] 국내 주요시스템 데이터세트 보존기간(예)

국가기록원 행정정보데이터세트 기록관리 방안

다양한 유형의 데이터세트에 범용적으로 적용 가능한 방안 도출을 위해 연구 추진 中

구분	산림자원통합관리시스템	국민신문고 시스템	전자연구노트시스템	특허넷	국토정보 시스템	화학물질종합정보시스템
시스템 유형	다수기관 데이터 연계형	다수기관 데이터 연계형	단일기관 단일시스템	단일기관 통합시스템	중앙-지방 연계형시스템	중앙집중형 시스템
운영기관	산림청	국민권익위원회	한국과학기술원	특허청	국토교통부	화학물질안전원
데이터 세트 단위기능	산림자원관리사업	민원, 국민제안, 정책토론 등	연구노트	특허넷	데이터 웨어하우스	화학물질정보
보존기간	영구	일반민원(10년) 고충민원(준영구)	연구노트(30년) 연구보고서(10년)	영구	영구	정책 미수립
출처 : 행정정보데이터세트 기록관리 방안 재구성 (국가기록원, 2019)

데이터 관리 및 서비스 주요 현황

미국 국립환경정보센터

National Centers for Environmental Information (NCEI)

NOAA 소속의 3개 국가 자료센터를 통합하여 환경정보 원스탑 제공 창구 구축

국가기후자료센터, 국가지구물리자료센터, 국가해양자료센터

National Climate Data Center (NCDC)

National Geophysical Data Center (NGDC)

National Oceanographic Data Center (NODC)

(일원화된 창구) 기존 3개 센터에서 제공하던 기후, 해양, 지구물리 자료를 일원화된 제공창구를 통해 제공

기존 데이터 및 시스템 연계‧통합 서비스 제공 예정(~‘20년)

일관된 데이터 관리 도구와 접근 방식을 통해 내부 업무 효율화 및 사용자 편의성 강화

기존 3개 센터를 규모에 따라 2개 센터(기상기후, 해양‧해안‧지구물리)로 통합

데이터센터는 콘텐츠 생산 및 정보 서비스에 집중하고, 데이터 관리 및 지원(IT, 서비스)을 위한 별도의 부서를 운영

데이터 관리부, 지원서비스, IT서비스의 3개 지원 조직 운영

[참고] NCEI 조직 및 역할

NCEI 조직 구성

(가공분석 서비스 제공) 정부기관, 학계, 산업계 등 다양한 분야 서비스를 통해 과학적 데이터 관리를 통한 의사결정 지원

과거 국가기후자료센터는 기상ㆍ기후자료의 보관, 모니터링 및 공공데이터 서비스 제공을 목적으로 운영

NCEI는 데이터 보존 및 제공 서비스를 확대하여, 기상ㆍ기후, 해양, 지구물리학 분야의 고폼질 자료를 정부기관, 기업, 학계 등에서 필요로 하는 데이터 가공 및 분석 서비스 제공

또한, 지역기후센터(RCC)를 통해 지역 특성, 고객 요구사항 등을 고려하여 상세 정보 제공

<표 2-> NCEI 주요 업무

구분	업무	내용
기상기후센터	기후과학 콘텐츠 생산	다양한 기상기후데이터 보유 및 이를 활용한 다양한 콘텐츠 제작
	기상기후 정보서비스	저장된 원시자료와 생산된 기후정보 제공
	기상 관측 및 모니터링	기상관련 현상에 대한 데이터 관측 및 모니터링
해안 , 해양 및 지구물리학 센터	해양과학 관측	해양생태계 , 해수면 해저지질 관련 관측 및 다양한 문제해결에 대한 연구
	과학적 정보 서비스	해안 , 해양 및 지구물리학과 관련된 과학적인 정보 관리 및 제공
	지구물리학 관측	태양 관련 사항 , 쓰나미 , 해수면 상승 , 지진 등에 대한 관측 및 분석
데이터관리부	데이터 분석·가공	정부기관 , 기업 , 학계 등에서 필요로 하는 데이터 가공
	소프트웨어 엔지니어링	데이터 관리 및 제공을 위한 소프트웨어 개발
	아카이빙	고 기후통계데이터에서 수세기 전의 저널 , 1 시간 미만 기상데이터 보유 및 관리
	데이터 접근	투자의 장기적 실현을 위한 데이터의 효율적 접근방식 관리
서비스 지원부	금융 지원	상업용 제품 파생에 대한 장기적 투자 실현
	서비스 프로그램 기획	데이터 서비스에 대한 계획 수립 및 서비스 프로그램 개발
	데이터 평가	제공되는 기상데이터의 무결성 확보
	커뮤니케이션	온라인스토어 운영 및 고객지원
IT 서비스부	IT 운영	과학 기반 제품 및 서비스 포트폴리오 지속 강화
	데이터 거래 지원	온라인상에서 유통되는 기상데이터의 안전한 유통을 위한 지원

데이터 수집 기간에 관한 별도의 규정이 존재하지 않으며, 구석기 시대부터 현재까지의 모든 관측 자료 수집

데이터 유형에 따른 보존 기간은 미국 국립문서기록관리청의 승인에 따라 결정

National Archives and Records Administration, NARA

원시데이터와 품질관리 처리가 완료된 데이터의 영구보존을 수행하고 있으며, 데이터 아카이빙을 위해 테이프와 디스크를 활용

기상ㆍ기후 데이터는 영구적으로 보존하고, 재생산 데이터는 유형에 따라 최소 3~10년 보존

품질관리 방법은 별도로 문서화 하여 보존

<표 2-> NCEI 유형별 데이터 보존 기간

데이터 유형	보존기간
기상, 기후데이터	영구 보존
파생 데이터, 요약 및 재현가능한 데이터	최소 10년
모델링 데이터	3~10년 (모델 유형에 따라 상이)

원시데이터를 제외한 가공ㆍ분석데이터(재현가능한 데이터)의 경우 보존 정책에 따라 보존 후 폐기

가공데이터의 경우 10년 후 또는 데이터에 대한 수요가 중단될 때 폐기

데이터 용량 및 수요에 따른 저장 매체를 구분(디스크 또는 테이프)하여 활용하고 있음

저 볼륨 및 고수요 데이터는 디스크에 저장ㆍ활용

대용량 데이터 세트 또는 액세스 수요가 적은 데이터 세트의 경우 테이프에 저장

고수요 데이터의 경우 ‘롤링 스토리지‘를 활용하여 저장 및 서비스

[참고] NCEI 대용량 데이터 제공 방법

대용량 데이터의 경우 "롤링 스토리지" 또는 임시 저장소를 활용하여 제공

(롤링 스토리지)  최신 데이터가 테이프에 저장되고 정의 된 시간이 지나면 테이프로 "롤"되는 방식

(임시저장소) 테이프에서 대용량 데이터를 임시로 ftp에 저장 후 사용하거나 외부 드라이브를 통해 제공

호주 기상청

정보 기술(IT), 관측 기술, 소프트웨어 개발, 디지털 및 데이터에 대한 통합 관리 체계 구축

호주 기상청은 조직의 효율적 운영을 위해 2018년 조직 개편 진행

BoM Annual Report 2016-17 & 2017-18

(기존) 기후예측, 관측 및 인프라, 환경 및 연구, 시스템 및 서비스, 행정 서비스 5개 부서

(현재) 예보서비스, 과학 및 혁신, 전략 및 성과, 데이터 및 디지털, 기업지원, 행정 서비스 6개 그룹

기상청 정보시스템 관련 업무 및 관측데이터 수집‧관리‧서비스의 효율적 운영을 위한 데이터 및 디지털 그룹 운영

기상관측 자료의 수집부터 생산, 보급에 이르기까지 기상청의 핵심 운영을 뒷받침할 데이터, 인프라, 시스템 관리 및 서비스제공

기상청의 모든 ICT 애플리케이션 및 플랫폼 관련 계획수립, 제공, 유지관리

기상 관측 네트워크 운영 및 데이터의 수집‧관리 및 서비스 제공

데이터 관련 정책(정책수립, 라이프사이클 관리), 관리(표준, 품질, 서비스) 및 사용자 지원(사용자 중심설계, 플랫폼 제공 등) 기능을 구분하여 운영

[참고] 호주 기상청 조직 및 업무 현황

호주 기상청 조직도

<2017년>	<2018년 이후>

데이터 및 디지털 그룹

중국 기상청

다수의 산하기관을 통해 기상, 기후, 위성, 관측 분야 별 업무를 구분하여 수행

중국 기상청은 9개 내부부서 및 11개 산하기관으로 구성되어 있으며, 내부부서의 경우 정책 수립 및 관리 업무를 수행

(내부부서) 관측부서, 예보부서 등 9개로 구성

11개 산하기관의 경우 기상, 기후, 위성, 관측, 데이터 서비스 등 업무 분야 별로 구성

(산하기관) 기상센터, 기후센터, 위성기상센터, 기상정보센터, 공공기상서비스센터, 기상관측센터, 기상과학원, 교육훈련센터, 기상통신센터, 뉴스언론 등

데이터 생산, 저장, 관리 및 서비스 제공을 위한 조직을 구분하여 운영

(국립기상센터) 종합기상서비스 데이터 생산

(국립기후센터) 기후 데이터 베이스 및 아카이빙 서비스 제공

(중국기상데이터서비스센터) 슈퍼컴퓨터 운영, 기상기후 데이터 품질 관리 및 통합서비스 제공

China Meteorological Data Service Center (CMDC)

[참고] 중국기상데이터서비스센터 주요 업무

중국기상데이터서비스센터 (CMDC)

중국 기상청의 산하기관으로 기상기후데이터 수집‧보관, 품질관리 및 표준화, 데이터 서비스 등 제공

< CMDC 조직구성 및 주요업무 >

구분		세부내용
사업 조직	운용 감시실	기상 통신 모니터링, 데이터 저장 및 관리, 비즈니스 시스템 구축, 보안 및 관리 등
	통신국	WMO RTH/GISC 기능 및 기술 업무 관련 국제 협력 등
	고성능 컴퓨팅실	고성능 컴퓨팅 시스템 구축, 수치 예측 스토리지 시스템 구축 및 기술 지원 등
	데이터 서비스실	데이터 스토리지 관리, 기상데이터 서비스 기술 지침 등
	기상데이터 실험실	데이터 분석 알고리즘 연구, 제품 개발 및 테스트 등

미국 지질조사국

비용 낭비를 제거하고 효율적으로 조직을 운영·관리하기 위해 계획, 수집, 처리, 분석, 보존, 발표·공유 6단계 라이프 사이클에 따라 데이터 관리

데이터는 중요한 자산이므로 즉각 필요한 경우 외에도 데이터의 전체 라이프사이클 동안 관리가 필요

데이터를 수집하거나 사용하기로 결정한 시점에서부터 데이터가 더 이상 쓸모 없거나 필요 없게 될 때까지 데이터에 대한 설명과 관리가 필요

불필요한 데이터를 수집하는 것은 정당화 될 수 없으며, 필요에 부합하는 경우에만 데이터를 수집 및 유지

데이터 라이프 사이클은 계획, 수집, 처리, 분석, 보존 및 발표/공유의 6단계로 구분하여 관리

[그림 2-] 미국 지질조사국 데이터 라이프사이클 단계

(계획) 보유 자원을 파악하고 데이터를 수집·유지·확보·활용하기 위한 일련의 절차를 문서화하는 단계

데이터 관리가 필요하다고 판단을 내렸을 때 데이터를 보관 및 처리하기 위한 시스템을 파악하고, 문서화하기 위해 계획 단계에서 고려해야 할 사항을 제시

(수집) 데이터를 수집, 또는 추가하는 단계로 새로운 데이터의 수집, 기존 데이터의 전환·변환, 데이터의 공유·교환, 데이터 구매 네 가지 방법 존재

데이터 수집 방법, 보안요건, 양해각서 작성, 데이터 공유 합의서, 작성 등 데이터 수집 시 고려해야 할 사항을 제시

수집한 데이터가 예기치 않게 공개되거나 의도적으로 손상되지 않도록 외부 공격으로부터 시스템을 보호하기 위한 보안 요건 준수

(처리) 데이터 처리는 데이터를 변경 또는 통합하게 되는 일련의 활동을 의미

새로 수집한 데이터를 확인하고 변환한 뒤 원하는 값 유형의 데이터를 파생시키기 위한 일련의 과정을 구체적으로 제시

<표 2-> 데이터 처리 과정

데이터 처리 과정	내용
확인(validation)	데이터의 출처를 확인하고, 데이터가 사용하기에 적절하게 만들었는지 문서화 하는 단계
변환(Transform)	데이터의 형식이 바뀌거나 의미는 바뀌지 않은채 전환하는 단계
부분집합(Subset)	더 큰 데이터셋에서 필요한 일부 데이터 셋을 선택하는 것
요약(Summarize)	기존 데이터의 범위를 축소하거나 변경하는 것
통합(Integrate)	새로운 데이터 구조를 만들거나 데이터 셋을 통합하는 것
파생(Derive)	원시 데이터에는 존재하지 않았던 새로운 값 유형을 생성하는 단계

(분석) 분석 단계는 가설을 시험·발견하고 결론을 내리는 데이터 탐구 및 평가와 관련된 활동

데이터의 분석 단계에 대한 기초 지식과 분석활동에 필요한 통계적 분석, 공간 분석, 모델링, 시각화, 이미지 분석 등을 소개

<표 2-> 데이터 분석 방법

데이터 분석 방법	내용
통계적 분석	데이터의 패턴 도출, 일반화, 트렌드 발굴을 통해 데이터와 관련된 불확실성을 추정
모델링	자연 시스템을 설명하기 위해 자연 시스템에서 데이터를 추출한 뒤 간소화 하는 방법
시각화	패턴을 분석하고, 관련성을 보여주는 그래픽을 통해 데이터에 대한 이해력을 높이는 방법
이미지 분석	이미지 내 물체와 패턴·특징을 파악하여 시각 기반 정보를 이끌어내는 방법
해석	데이터와 분석 산출물을 사용해 가설과 방법을 평가하고 관찰을 통해 추론해 예측하고, 패턴을 파악하고, 추정 결과를 분석하는 방법

(보존) 데이터 보존은 일정 기간 동안 데이터를 유지하거나 나중에 사용하기 위해 데이터를 따로 보관하는 조치와 절차

(데이터 보존 방법) 기록물 보관, 영구 자료형, 저장소, 처분

<표 2-> 데이터 보존 유형

보존 방법	내용
기록물 보관	더 이상 온라인으로 즉시 액세스 할 필요가 없지만 역사적으로 중요한 데이터를 장기 보관하는 수단
영구 자료형	데이터를 지정하는 고유한 숫자 또는 문자열으로 사용자가 영구적인 링크를 통해 엑세스 하는데 사용 가능
저장소	데이터를 저장하고 유지·관리하는 중앙 위치로 파일이 장기적으로 관리·보존되도록 큐레이션 인력의 관리 필요
처분	처분의 결과는 기록의 파기 또는 영구적인 장기보전으로 나뉘며 기록이 무엇인지, 어떻게 관리해야하는지 이해가 필요

(발표·공유) 우수한 품질의 데이터를 작성, 발표, 또는 국민과 다른 기관에게 배포하는 단계

데이터를 공유해야 하는 이유, 데이터 공유 시 발생할 수 있는 이점을 소개하고, 공개하기 민감한 데이터를 처리하는 방법을 제시

한국극지데이터센터

남‧북극 연구 활동을 통해 획득한 데이터를 체계적으로 관리‧보존하고 국내외 연구자의 원활한 데이터 활용을 지원하기 위한 조직

남극, 북극 등에서 획득한 모든 과학적 관측, 측정 자료 및 분석 결과 등의 극지 데이터의 체계적 관리‧지원

[그림 2-] 극지데이터 유통 체계

데이터 관리 정책 수립, 데이터관리, 데이터관리시스템 구축 및 운영, 교육 및 지원, 국제협력 업무를 수행하며, 국가기후데이터센터와 유사한 역할 수행

<표 2-> 극지데이터센터 주요 기능

주요 기능	세부 내용
정책 개발	데이터관리 정책 수립 국가별 데이터관리 정책 분석	데이터관리 세부 규정/지침 제정 극지데이터 거버넌스 전략 수립
데이터 관리	데이터관리계획 수립 및 이행 지원 디지털데이터 영구 보존 디지털원시데이터 확보/저장/보존	데이터 공개, 활용 지원 디지털데이터 품질 관리 데이터 활용 성과 분석
시스템 구축 및 운영	디지털데이터 저장/보존 인프라 구축 디지털데이터 관리 도구 개발/보급	연구 분야별 데이터 관리/분석 데이터 관리 도구 개발/보급 시스템 개발
교육 및 지원	데이터 관리 교육 데이터 관리 절차 수립 및 방법 데이터 관리 가이드라인 제작/배포	데이터 관리 계획 작성 데이터 관리 인프라 및 관리 실무 지원
국제 협력	남극자료관리상임위원회(SCADM) 활동 SCAR 데이터관리 가이드라인 제작	데이터관리기구와 극지데이터 상호교환 데이터관리시스템 공동개발

극지데이터관리정책을 효과적으로 시행하기 위해 극지데이터 관리 규정 및 극지데이터 관리 요령을 제정하여 운영

모든 데이터는 공개를 원칙으로 하고 있으며, 또한 영구보존을 원칙으로 규정

장기간 활용이 되지 않아 관리 및 보관의 필요성이 불필요한 데이터는 극지데이터관리위원회의 승인을 받아 데이터를 폐기

[참고] 극지데이터 관리 요령 주요 내용

극지 데이터

극지역에서 수행된 극지연구의 전 과정에서 획득되는 유무형의 데이터와 이를 사용한 연구과정에서 획득되는 추가적인 데이터ㆍ정보 및 성과

관리대상 데이터

관리대상 데이터의 범위 및 분류

유형에 따른 데이터 분류 (디지털데이터, 아날로그데이터)

획득 및 사용 단계별 데이터 분류 (메타데이터, 원시데이터, 처리데이터, 결과데이터)

비교 기준에 따른 분류 (원본데이터, 복제데이터)

획득 목적에 따른 분류 (연구데이터, 인프라 및 연구환경데이터)

관리 예외 데이터

극지연구 중 작성되는 기록 및 연구노트

특허ㆍ실용신안ㆍ기술ㆍ노하우 등의 지식재산

논문ㆍ보고서ㆍ초록ㆍ발표데이터 등 최종 연구성과

그 밖에 별도의 법령 및 규정에 의해 관리되는 데이터

극지데이터 관리 기준

(보존기간) 모든 데이터는 영구보존을 원칙으로 하며, 관리책임자의 필요에 의해 보존기간을 지정할 수 있다.

(폐기대상 데이터) 다음 각 호에 해당하는 데이터는 폐기대상 데이터로 선정할 수 있다.

1. 내ㆍ외부적인 요인으로 오염 또는 손상되어 원본데이터로서의 기능을 상실한 데이터

2. 데이터가 획득 되었으나 장기간 활용이 되지 않아 관리 및 보관의 필요성이 불필요한 데이터

시사점

기상청 데이터 운영‧관리‧서비스를 주도할 총괄관리 조직에 대한 요구 증가

정부는 공공기관의 데이터를 효율적으로 제공ㆍ연계 및 공동 활용하기 위한 플랫폼 및 책임관 임명 등을 요구

데이터기반행정 활성화에 관한 법률(안) (행정안전부, 2017)

(데이터통합관리 플랫폼 구축ㆍ운영) 전자적 시스템을 통하여 수집ㆍ관리되는 데이터의 연계 및 공동활용

(데이터기반행정 책임관) 데이터기반행정 관련 데이터의 연계ㆍ제공ㆍ공동활용에 관한 업무 총괄 및 지원

기상기후데이터 대국민 활용 제고를 위해 국가기후데이터센터를 운영 중이나 데이터 분산 관리 및 수집 데이터 종류 한계로 인해 적극적 조정자 역할 미흡

특보, 예보, 일기도, 위성, 레이더·낙뢰, 항공 등 개별 서비스 시스템 보유

대용량자료(수치, 위성, 레이더 등)는 CDMS에 물리적으로 자료를 수집‧저장하지 않아, 자료 요청 시 i-RODs를 통한 서비스 제공

[그림 2-] 데이터 총괄관리 조직에 대한 요구 증가

또한, 청 내 데이터 관련 시스템 및 데이터 활용 측면에서 데이터 거버 넌스에 대한 요구 증대

차기 종합기상정보시스템 BPR/ISP (기상청, 2017)

자료 포맷 정비, 전송방식에 대한 개선이 필요하며 이를 주도할 수 있는 청 내 데이터 표준화 기구 요구

일관성 있는 데이터 운영‧관리 기준 마련을 위한 총괄관리 조직에 대한 요구 증가

데이터 생산 부서 별 데이터 관리 정책에 따라 운영ㆍ관리 비효율성 증가

정부는 국가적으로 중요하고 활용성이 높은 공공데이터 보존 의무화를 추진하고 있으나, 청 내 데이터에 대한 통합적 보존 기능 미흡

기상자료 종류‧생산량 폭증에 따라 생산 부서 별 분산 관리가 불가피 할 뿐 아니라 모든 자료의 온라인 보관‧활용이 현실적으로 곤란

기상업무 발전(GK2A위성, 고해상도 수치모델 등)에 따라 센터 및 현업부서 별 데이터 생산량 급증

(데이터 보유량) 본청(약 3PB), 위성센터(약 4PB), 슈퍼컴퓨터센터(약 20PB)

기상청 정보화 업무보고 (기상청, 2019)

(일일 자료 처리량) (기존) 약 0.4TB → (‘16 이후) 약 3.7TB

2018년도 국가정보화 시행계획 (기상청, 2018)

[그림 2-] 데이터 저장·운영 기준 미흡

생산 부서 별 데이터 관리에 따른 온‧오프라인 데이터 관리 상의 어려움 증가

정보자원을 각 사업부서별로 도입하여 운영하고 있어 인적, 행정적, 경제적 낭비 초래

본청(전산실)에 22개 부서에서 약 50개 개별 시스템(약 1,600식) 도입 운영 중

2018년도 국가정보화 시행계획 (기상청, 2018)

생산부서 별 데이터 관리 정책 추진으로 동일 데이터의 중복 저장‧관리 등 인프라의 비효율적 운영 지속 발생

전산자원 투자 및 운영 관리 비효율성 뿐만 아니라 자료 유실 우려

데이터 서비스 창구 일원화를 추진하였으나, 활용목적‧데이터 크기에 따라 분산된 창구 운영

COMIS, CDMS 등 다수의 시스템이 구축되어 활용되고 있으나 각종 데이터가 산재되어 있어서 내부 업무 활용에 불편

청 내 각 정보시스템에서 제공하는 서비스의 중복성 심화로 기상정보의 일관성 저해 및 내부 사용자 활용 불편

(내부 이용자 수요조사) (1위) 관측값 구분, (2위) 도움말 제공, (3위) 사용자 개인화, (4위) 업무 관련 데이터 제공 플랫폼 통합

차기 종합기상정보시스템 BPR/ISP (기상청, 2017)

대외 데이터 관련 서비스가 여러 부서에 분산되어 있어, 서비스 채널 간 연계 부족 등의 문제 발생

(기상기후데이터 이용 활성화를 위한 개선사항) (1위) 각종 데이터 제공 창구의 단일화(26.3%)

사용자 중심의 기상기후데이터 이용 활성화를 위한 설문조사 (국민생각함, 2017)

대외 사용자 접근성 향상을 위해 기상관측자료 서비스 창구 일원화를 추진하였으나 여전히 관측분야, 데이터크기, 활용목적 등에 따라 독립적 채널을 통해 서비스 제공

(기상자료개방포털) 레이더, 위성 등 대용량자료는 물리적으로 수집하지 않으며, 사용자 요청 시 i-RODS를 통해 데이터 수집제공

(레이더정보 서비스 플랫폼) 레이더 데이터 관련 데이터셋, 오픈API 서비스 제공

(국가기상위성센터 자료검색시스템) 천리안위성 1호, 천리안위성 2A호 텍스트, 이진 및 영상자료 서비스 제공

(국가지진종합정보시스템) 지역/연도별지진, 역사지진, 지진통계 서비스 제공

<표 2-> 부서별 개별 서비스 현황

분야	시스템/채널	실시간 서비스	비실시간 서비스
기상관측	COMIS	기상사업자 FTP 서비스 유관기관 Open API	-
예보	방재기상정보시스템	URL-API	-
기후	기후정보포털	-	기후변화시나리오 등
수문기상	수문기상가뭄정보시스템	행안부 API	주간 강수통계정보
위성	국가기상위성센터 자료검색 시스템	-	텍스트자료(asc), 영상자료(png), 이진자료(h5, he5, bin)
레이더·낙뢰	레이더정보서비스플랫폼	레이더 및 낙뢰 Open API	레이더데이터셋 자료(png, csv)
항공	항공청 홈페이지	항공기상, 통계 Open API	-
	항공운항지원 기상서비스	-	항공기상관측·예보·특보,항공기후통계

[그림 2-] 데이터 서비스 창구 분산 운영 지속

민간 데이터, 연구데이터 및 신규 관측데이터 활용을 위한 데이터 표준 및 관리 기준 모호

기상청은 관측공백 해소 및 입체적 기상 관측을 위한 기상관측 다각화 및 IoT 기반의 다목적 기상관측자료 수집 체계 구축 예정

2019년 주요업무 추진계획(기상청)

스마트폰 센서(기온, 습도, 기압 등)를 활용한 도시기상 지원

민간 관측자료(SK 플레닛) 분석‧활용을 통한 목적별 활용 체계 구축

연구용 기상관측장비(이동기상관측차량, 자동기상관측장비)로 위험기상 현장 관측 및 재난현장 기상지원에 활용

고품질 기상기후데이터 생산을 위한 관측 정보 수집 강화에 따라 관리 대상 데이터의 지속 증가

유관기관과의 협업, 수집체계 개선으로 27개 기관의 3,200여 개소의 관측자료 수집률이 대폭 개선

(유관기관 관측자료 수집률) (‘15) 88.0% → (‘16) 93.6% → (‘17) 94.8% → (‘18) 96.7%

범정부 최적 기상관측망 구축 계획 (기상청, 2019)

유관기관 관측자료 활용도 확대, 관측장비 통합운영 추진으로 기상관측망 조밀도 구성(’18년) 13km → (‘19년) 11km(예정) → (’20년 이후) 5km(예정)

2019년도 관측기반국 주요업무 추진 계획 (기상청, 2019)

또한, 기상청은 관측, 예보 및 특보 정보를 기상 요소에서 사회·경제적 영향까지 고려하는 영향예보로 전환하여 기상 정보의 효과를 높이는 방안 추진

영향예보는 원시자료 생산→수집 및 분석→영향예보 정보생산‧활용의 3개 기능 필요

피해정보, 재해대상물 분포, 활동도 자료 등의 원시자료와 지역별, 시간별, 재해종류별 재해 위험도 등 산출 자료 관리 필요

또한, 관측 공백영역 개선을 위해 사물인터넷, 무인항공기, 민간관측 자료 등을 활용 예정에 있으나, 관련 데이터 표준 및 관리 기준 모호

관측업무발전 기본계획(안) (2017~2021) (기상청, 2016)

[그림 2-] 신규 데이터에 대한 수집 및 활용 요구 증대

정해진 형태의 데이터 및 통계 정보만을 제공하여 기상청 데이터 가치 하락 및 데이터 활용도 저해 유발

현 기상 데이터 서비스 대부분이 획일화된 방식의 공급자 편의 위주로 구현되어 있어 기상 데이터 이용 활성화에 저해 요인으로 작용

2018년도 국가정보화 시행계획 (기상청, 2018)

정해진 형태의 기후데이터 및 기후통계 정보만을 제공하여 기후데이터 가치 하락 및 데이터 활용도 저해 유발

수요자는 의사결정에 이용할 수 있는 수준의 선제적 서비스를 요구하고 있으나, 과거 서비스 방식에서 크게 벗어나지 못하고 있는 상황

(기상기후데이터 활용가치 향상을 위한 개선사항) (1위) 정확한 데이터(56.3%),  (2위) 데이터 선별·가공(12.6%), (3위) 원데이터(raw data) 제공(10.2%)

사용자 중심의 기상기후데이터 이용 활성화를 위한 설문조사 (국민생각함, 2017)

또한, 민간‧학계의 수요가 급증하고 있는 대용량데이터(수치예보, 레이더, 위성 등) 요청에 대하여 서비스 지연 발생

2019년도 공공데이터 제공 및 이용활성화 시행계획 (관계부처합동, 2019)

(대용량 데이터 서비스 제공현황) (‘16) 37만 건 → (‘17) 96만 건 → (‘18) 158만 건

(대용량 데이터 다운로드 제한) (용량) 80G/1회, (자료제공) 약 2주 소요

[그림 2-] 기상기후데이터 분석기반 부족

정부기관, 학계, 산업계 등 다양한 분야 서비스를 위한 과학적 데이터 관리 요구 증가

기존 기상기후데이터는 예보 중심의 기상요소를 관측하는 시ㆍ공간 데이터를 중심으로 수집ㆍ관리

기상청에서 생성·수집하고 있는 국내외 기상기후 데이터와 타기관에서 생성·수집하는 기상기후 데이터를 중심으로 관리

표준관측망을 통한 하늘상태, 강수량, 기압, 바람, 습도 및 기온 관측 중심

기존 표준관측망을 통한 기상요소 수집ㆍ관리로는 기상기후데이터의 고부가 가치화를 위한 서비스 제공에 한계

4차 산업혁명 기술의 발전으로 표준관측망 이외의 관측 데이터 수집이 확대 되고 있으며, 이를 활용한 다양한 민간ㆍ공공서비스 제공

(NCEI) 다양한 기상기후데이터를 활용한 콘텐츠 제작 및 데이터 가공ㆍ분석 서비스 제공

(호주 기상청) 기존 관측 및 예보 중심의 조직에서 데이터 중심의 조직으로 개편

기상청은 ICT 융합기술을 활용한 수요자 중심의 기상정보서비스 강화를 추진할 예정이나 데이터 수집 범위 및 개념 부재

[그림 2-] 기상기후데이터 기준 및 개념 부재

[그림 5-5] 핵심 융합기상정보 개발 및 실증기회 제공 방향성	278

[그림 5-6] 기상사업자 활용 기반 마련 방향성	279

[그림 5-7] 핵심 기상융합정보 기술 개발 방향성	281

[그림 5-8] 지역기상융합서비스 전용 포털 사이트 구축 방향성	282

[그림 5-9] 지역기상융합서비스 기술이전을 위한 추가 예산 확보 방향성	283

기후변화 이해확산 주제 사회 공론화

제3장

기상기후데이터 개념 재정의

기상기후데이터 관리 기준(안)

법제도 개선방안(안)

기상기후데이터 범위 및 관리 기준

		제3장		기상기후데이터 범위 및 관리 기준

기상기후데이터 개념 재정의

제3장 기상기후데이터 범위 및 관리 기준

기상기후데이터 발전방향

기상 기후데이터는 기존 예보 지원을 위한 표준관측기반 데이터 형태에서 고부가가치화를 위한 다양한 활용 형태로 변화하고 있음

과거에는 예보 중심의 6개 기상요소*를 관측하는 시ㆍ공간 데이터를 중심으로 생성ㆍ수집

기상기후 빅데이터 융합서비스 방안 연구 (기상청, 2014)

하늘상태, 강수량, 기압, 바람, 습도 및 기온

[그림 3-] 주요 기상 자료 해상도

최근에는 기존 6개 기상요소를 관측하는 표준관측기반의 데이터와 영향예보, 날씨경영, 융합서비스 지원을 위한 다양한 형태의 데이터를 활용하는 방향으로 발전하고 있음

날씨에 의한 지역별 사회·경제적 영향을 고려하지 않는 기존 현상 중심의 예보 서비스에서 지역특성을 반영하여, 날씨로 인한 구체적인 기상영향 정보를 제공하는 영향예보 서비스로 발전

황사, 미세먼지, 꽃가루 알레르기 등 건강한 생활과 관련 있는 환경기상 정보 제공을 위한 다양한 형태의 데이터 수집

지진에 대한 국민 불안 증대에 따른 지진ㆍ화산 데이터 수집ㆍ제공

[참고] 기상·기후 데이터 활용 성공 사례

농업

NCEI는 옥수수 생산을 위해 질소 비료 투입량을 최적으로 관리할 수 있도록 하는 Adapt-N 시스템 개발

GHCN-D(Global Historial Climatology Network-Daily) 등에서 수집된 온도 및 강수량 관측 데이터, ASOS(Automated Synoptic Observing System, 종관기상관측시스템)에서 생성된 일사량 데이터 수집

PNM(Precise Nitrogen Management, 정밀질소관리)모델을 통해 결과 도출

1에이커 당 약 30달러의 비료 비용 절감 등 옥수수 생산량 증가에 기여

옥수수 뿐만 아니라 다양한 작물에 적용시킬 수 있는 모델 개발 및 미국 전역 및 유럽으로 확대 예정

항공

항공업 분야의 효율적인 의사결정 지원을 위한 관측 시스템 NEXRAD 개발

미국 전역에서 발생하는 강수시스템의 성장·이동·소멸 과정을 통합 레이더 관측망으로 감시·예측

NEXRAD(Next-Generation Weather Radar)

NWS에서 운영하는 관측 시스템

반사되는 펄스 에너지를 통해 기상상황 및 구름의 위치 분석

눈 또는 강우와 폭풍을 탐지하고 추적하는데 매우 중요한 역할 수행

미국 전역에 걸쳐 160개의 관측 지점이 존재하며, NCEI 웹사이트를 통해 무료로 개방

미국 재해 기상 경보에 활용되고 있으며, 특히 항공업 분야의 항공사고 예방에 중요한 역할 수행

미국의 주요 항공사는 NCEI의 NEXRAD를 항공사고 예방을 위해 활용

NEXRAD 데이터로 WCT(Weather and Climate Toolkit) 소프트웨어를 통한 시각화

<NEXRAD 설치 현황>	<WCT 데이터 시각화>

소매 및 제조업

NCEI는 기상과 관련된 의사결정에 도움을 주기 위해 다양한 데이터를 제공

(Climate Monitoring) 기후현황 보고서, 기온·강수량 데이터, 위험 기상 정보 등을 제공

(Regional Snowfall Index) 눈보라 지수 정보 제공

<Climate Monitoring 시각화 자료>	<Regional Snowfall Index 시각화 자료>

의류업, 식품업, 제조업 등 다양한 분야의 전략 수립에 활용

(의류) 소매 업체인 Foot Locker는 기후, 강수량 데이터 및 월별 요약데이터 등을 활용해 기상과 난방비용의 상관관계를 분석하고, 쇼핑몰의 난방 계획 수립

(식품) 미국 식품 회사인 Conagra는 Climate Monitoring을 활용해 기상에 따른 연간/월간 판매량을 비교 및 분석하여 대형 슈퍼마켓 등에 식품 공급

(제조) 옥외 전력 장비 제조업체인 Honda Power Equipment는 눈보라지수와 판매실적, 인구밀도 등을 종합 비교·분석하여 판매 전략 수립

<Conagra 활용사례 예시>

출처 ; 선진국 기상산업 시장 동향 - 미국 (한국기상산업기술원, 2017)

기상기후데이터 개념 재정의

기상기후데이터는 기상청에서 직접 관측ㆍ생산하고 있는 데이터 뿐 아니라 기상과 관련된 업무를 위해 타 기관(유관기관, 민간)에서 수집ㆍ분석ㆍ생산ㆍ활용하고 있는 데이터로 정의함

관측과 예보 중심의 데이터는 데이터의 공공재적 성격으로 그 자체로는 경제성이 부여되기 어려움

기상청 데이터는 「기상법」과 「지진관측법」 에서 정하는 목적을 위하여 생성 또는 수집ㆍ취득한 모든 자료나 정보로 국민의 일상생활과 가장 밀접한 정보로 인식

일상생활과 밀접한 정보 : (1위) 날씨ㆍ기상정보(37.6%), (2위) 교통정보(19.2%)

사용자 중심의 기상기후데이터 이용 활성화를 위한 설문조사 (국민생각함, 2017)

하지만, 관측 정보 및 예보 서비스는 공공재적인 인식으로 인해 그 자체로 부가가치를 지니기 어려우며, 시간이 경과함에 따라 그 가치가 하락하는 경향을 보임

이에, 기상청은 기상기후데이터의 새로운 가치 창출을 위하여 영향예보, 날씨경영지원, 기상융합서비스 등 타 분야 도메인과 결합한 데이터 서비스를 확대하고 있음

[참고] 기상기후데이터 법적 정의

기상법

제2조(정의)

4. 기상현상이란 다음 각 목의 현상을 말한다

기상/지상/수상/대기권 밖의 여러 현상이 기상, 지상 및 수상에 미치는 현상

5. 기상관측이란 기상현상을 과학적 방법으로 관찰ㆍ측정하는 것을 말한다.

6. 기후란 일정 기간 특정 지역에서의 가상현상의 평균상태를 말한다.

7. 기후변화란 인간 활동이나 자연적인 요인으로 기상현상이 평균상태를 벗어나는 것을 말한다.

8. 기상업무란 다음 각 목의 현상을 말한다.

기상관측 및 예보 / 기후변화에 대한 대책 수립 및 영향조사, 기후변화 감시
및 기후 예측 /  기상현상 및 기후에 관한 통계ㆍ정보의 교환, 조사, 분석,
연구 및 그 부대업무

기상기후데이터 고부가가치화*를 위해 관측과 예보 중심의 표준관측기반에서 다양한 관측장비, 관측 방법을 통한 데이터로 개념 및 범위 확대가 필요함

시간 경과함에 따라 급격히 하락하는 기상기후데이터 가치가 완만하게 진행되도록, 타 분야 도메인 노하우와 결합할 수 있는 다양한 데이터의 수집ㆍ제공

ICBM 기술의 발전으로 표준관측망 이외의 관측 데이터 수집이 확대 되고 있으며, 이를 활용한 다양한 민간ㆍ공공서비스가 제공되고 있음

기상기후데이터의 가치 확산을 위해 기존 표준관측망*을 통한 기상요소 관측 범위를 확대하여, 연구ㆍ분석 데이터, 민간ㆍ비표준관측망** 등을 통해 기상요소를 수집하는 모든 범위로 확대

(표준관측망) 정확한 기상관측 및 정보 제공을 위해 「기상관측표준화법」을 통해 기상관측업무를 수행하는 방식ㆍ기준, 기상관측환경 등을 규정

(비표준관측망) 드론ㆍIoT 등 신규 장비, 이동통신사 기지국, 이동식 차량 등 기상관측표준화법에서 규정하고 있는 방식 및 환경에서 벗어난 관측 장비 또는 관측망

[그림 3-] 기상기후데이터 발전방향

기존 기상요소를 관측하는 범위(시·공간)를 확대하여, 연구데이터 (과학데이터, 논문 등), 분석데이터(모델링, 합성, 통계 등), 처리 데이터(변환, 통합, 파생) 등을 포함하는 다양한 범위로 규정

기상기후데이터 활용 다양화를 위해 언제, 어디에서나 모든 장비를 통해 수집ㆍ생산되는 표준데이터, 위성ㆍ레이더 데이터, 비표준관측(연구데이터) 데이터, 유관기관/민간 데이터, 처리/분석 데이터를 포함

[그림 3-] 기상기후데이터 개념

기상기후데이터 관리 기준

(필요성) 데이터 보존‧관리 효율성 및 내외부 사용자 편의성 증대를 위한 기상청 데이터 보존 기준(안)을 수립함

청 차원의 데이터 보존 기준(안)이 존재하지 않아 데이터 보존 및 폐기 업무 비효율화가 지속됨

데이터 생산·관리부서에서 자체 시스템 백업 차원의 자료 저장·보관으로 인해 동일한 자료의 중복 저장, 전체 데이터 보관 등 전산자원 비효율적 사용

시스템 고도화·교체 시 데이터 관련 보존ㆍ폐기 기준이 없어 중요 기록 유실 및 무단폐기 우려 발생

이에, 체계적인 기상청 데이터 관리를 위해 보존 기준과 원칙 마련이 필요함

데이터 생산 및 관리부서에서 데이터의 효과적 보존·활용을 위한 기상청 데이터 분류에 따른 객관적 보존기준 제공 필요

(분류체계) 데이터 사용단계(생산, 수집, 처리, 분석)에 따른 보존 기준 및 공공 기록물 관리 기준에 따른 보존기간을 설정함

사용단계에 따라 수집, 처리, 분석 데이터로 구분하고, 별도의 연구 데이터를 추가한 분류체계를 마련함

국내의 경우 국가기록원이 데이터세트 기록 관리에 관한 기준 수립 예정으로, 데이터세트에 보존ㆍ관리에 관한 규정 부재

이에, 미국 과학데이터 관리·보존 체계를 반영한 데이터 분류체계 수립

(미국, NCEI) 사용단계에 따른 구분은 없으며 관측(기상, 기후)데이터, 재현 가능한데이터, 모델링 데이터로 구분하여 관리

(미국, 지질조사국) 데이터를 계획, 수집, 처리, 분석, 보존, 발표‧공유 6단계 라이프 사이클로 구분하여 관리

<표 3-> 데이터 분류(안)

분류	세부내용	주요항목
수집	기상, 위성, 레이더 등의 원시데이터	관측 데이터
처리	데이터를 변경 또는 통합하여, 수집(원시) 데이터에 존재하지 않았던 새로운 값을 생성하는 활동	기상위성 관측(L1) 수치모델자료
분석	원시자료 또는 처리자료를 통해 생산하는 데이터	기상위성 산출물(L2), 합성, 예보, 통계분석, 모델링
연구 데이터	과학원, 부서‧기관의 연구용 데이터	연구용 데이터

(보존기준) 데이터의 효율적 보존ㆍ관리를 위해 데이터 분류체계에 따라 영구 ·30년·10년의 보존 기간을 설정함

(보존기간) 「공공데이터 관리에 관한 법률」의 보존기간을 준용하여, 보존기간을 설정함

공공기록물 관리에 관한 법률에서는 기록물의 보존기간을 영구, 준영구, 30년, 10년, 5년, 3년, 1년으로 구분

법률 시행령에 따라 7종 체계를 유지하는 것이 적합하나, 데이터 관리 효율성 측면에서 5년, 3년, 1년 등 단기간 보존이 필요한 데이터는 보존‧관리 대상에서 제외

(분류체계 별 보존기간) 재 정의된 기상기후데이터 개념에 따라 표준관측, 위성/레이더, 처리/분석, 비표준관측자료 및 민간/유관기관 자료를 구분하고, 연구데이터에 대한 별도의 기준을 설정함

「범정부 정보자원 보존 기본계획」에 따라 지구 관측 자료는 영구 보존 대상에 포함

재수집 또는 재생산이 불가능한 데이터의 경우 영구 보존 대상에 포함

환경부(대기오염, 레이더), 국방부(레이더) 등 실시간으로 수집하는 공동활용 데이터의 경우 30년을 기준으로 관리

재수집이 불가능한 자료의 경우 기상청 데이터관리위원회 심의를 거쳐 영구보존

처리ㆍ분석 데이터의 경우 미국 지질조사국 데이터 관리 전략을 참고하여 처리 자료와 분석 자료를 구분하여 관리

처리자료는 데이터를 변경 또는 통합하게 되는 일련의 활동을 의미

분석자료는 원시자료 또는 처리자료를 통해 생산하는 데이터로 통계분석, 모델링, 시각화, 이미지분석 등이 포함

통계 및 간행물의 경우 유형별 다양한 보존기간이 존재하고 있어, 최소 보존 기간인 10년을 기준으로 관리

기상청 「기록관리기준표」 고시 기준 준용

<표 3-> 기상청 통계 자료 보존 기간

소기능	단위과제	단위과제설명	보존기간
기후자료의 통계 및 발간	북한기후자료관리	북한기상 관련 통계조사, 간행물 관리	30년
	기후자료제공	기상민원행정 및 유관기관 통계 자료제공	10년
기후자료처리기법의 개선 및 지도	기후자료통계분석	수시로 혹은 정기적으로 다양한 통계기법을 도입하여 자료를 분석하는 업무	10년
출처 : 2019년 기록관리기준표 고시 (기상청)

연구 데이터의 경우는 과학기술정보통신부훈령 「연구노트 지침」에 따른 연구노트의 보존기간인 작성일부터 30년을 기준으로 관리

<표 3-> 기상청 데이터 분류 및 보존기간(안)

데이터 분류		보존 기간	세부내용	예시
수집	기상관측(표준)	영구	지구 관측 자료에 대한 영구보존	기상관측
	기상관측(비표준)	영구	비정기적으로 수집하는 관측데이터로 재수집 불가능한 자료	이동식차량, 기상항공기 등
	위성/레이더	영구	지구 관측 자료에 대한 영구보존	기상위성, 레이더
	외부수집(유관기관)	30년	외부 수집 자료(공동활용자료)는 30년을 기준으로 관리	유관기관기상관측 세계기상관측 등
	민간/타분야	30년	외부 수집 자료/연구자료의 보준기준 적용
처리		영구	원시 데이터에는 존재하지 않았던 새로운 값(유형) 생성 데이터	천리안 위성 및 직수신 기상위성 관측 (L1)
			수치모델자료	수치모델자료
분석		30년	재생산 복잡도(시간, 자원)에 따라 2단계로 구분하여 관리	기상위성 산출물(L2), 레이더 합성영상, 기상예보, 수치모델자료(재현 자료)
		10년		통계자료, 간행물, 수치모델자료(원시 예측)
연구용 데이터		30년	과학원, 부서‧기관의 연구용 데이터	연구용 데이터
기타		10년 ~영구	기상청 데이터관리위원회 심의	타분야/민간관측 고사용률 데이터

법제도 개선방안(안)

법제도 검토 대상

(개요) 기상청 데이터 관련 법령 검토를 통해 현행 제도의 운영상 나타난 일부 미비점을 개선·보완하기 위한 방안을 제시함

기상청 데이터 관련 주요 법률인 「기상법」, 「기상관측표준화법」 및 내부 규정을 포함한 7종의 법률 및 규정*을 검토함

「기상법」, 「기상관측표준화법」, 「지진·지진해일·화산의 관측 및 정보에 관한 법률」, 「기상산업진흥법」, 「공공데이터 제공 및 이용 활성화에 관한 법률」 , 「기상청 데이터 관리 및 제공 규정」, 「기상청 데이터 품질관리 규정」

<표 3-> 법제도 검토 대상 목록

법률	주요내용
기상법	제23조(기후자료의 관리 등) 기후자료 수집·관리 및 응용자료의 생산과 통계의 공고 제36조(기상현상 증명 등) 기상현상에 관한 증명 또는 자료 제공에 관한 절차 제36조2(기상정보의 제공 등) 기상정보의 제공방법과 수수료
기상관측표준화법	제3조(적용대상) 기상관측을 수행하는 대상(기관) 및 관련 대상 제10조(기상관측자료의 표준화 및 품질관리) 기상관측자료 표준화 및 품질관리를 위한 기술 기준 고시 제12조(기상관측자료의 상호교환 및 공동활용) 기상관측자료 상호교환 및 공동활용을 위한 시책 추진
지진·지진해일·화산의 관측 및 정보에 관한 법률	제17조(지진·지진해일·화산 관련 자료의 수집·제공) 관측자료 및 각종 분석 정보의 수집·관리 및 통계의 공고 제18조(지진·지진해일·화산의 관측에 관한 증명) 관측에 관한 증명 또는 자료제공에 관한 절차
공공데이터 제공 및 이용 활성화에 관한 법률	제17조(제공대상 공공데이터의 범위) 공공기관이 보유ㆍ관리하는 공공데이터의 범위 제22조(공공데이터의 품질관리) 공공데이터의 안정적 품질관리 및 적정한 품질수준의 확보를 위하여 필요한 조치 제23조(공공데이터의 표준화) 공공데이터의 제공형태 및 제공기술, 분류체계 제26조(공공데이터의 제공) 소관 공공기관이나 공공데이터 포털 등에서 제공
기상산업진흥법	15조(기상정보의 제공) 기상정보의 제공방법과 수수료
기상청 데이터 관리 및 제공 규정	제3조(적용범위) 기상청과 그 소속기관 데이터의 생성 또는 수집·취득, 관리 및 제공에 이르는 데이터 전주기 단계에 적용
기상청 데이터 품질관리 규정	제4조(데이터 품질 총괄 책임관) 데이터 품질관리 정책 및 지침 수립, 시스템운영 및 개선, 기술개발 및 관리·보급 제5조(데이터 품질 담당부서), 제11조(데이터 품질검사의 실시) 각 소관 부서별로 자체 실정에 맞도록 품질검사를 실시

법제도 개선방안

데이터 제공 범위

(현황) 기상청은 「기상청 데이터 관리 및 제공 규정」 3조(적용범위) 개정을 통해 연구데이터 및 중간데이터 관리ㆍ제공을 위한 기반을 마련함

공공서비스 제공을 목적으로 수집ㆍ취득하는 데이터뿐만아니라, 임시데이터 및 연구데이터를 관리 및 제공 범위에 포함함

적용범위에서‘공공서비스 제공을 목적’으로 항목을 삭제하여, 기상업무 전 과정에서 생산 되는 데이터의 관리 기반 구축

또한, ‘중간 단계에서 생산한 임시 데이터나 시험연구 데이터’를 적용범위에 포함시켜 연구데이터 활용을 위한 기반 마련

<표 3-> 기상청 데이터 제공 및 관리 범위 확대

기존 (2018)		현재 (2019)
제3조(적용범위) 이 규정은 기상청과 그 소속기관이 공공서비스 제공을 목적으로 데이터의 생성 또는 수집·취득, 관리 및 제공에 이르는 데이터 전주기 단계에 적용된다. 단, 중간 단계에서 생산한 임시 데이터나 시험연구 데이터는 적용대상에서 제외한다.	▶	제3조(적용범위) 이 규정은 기상청과 그 소속기관이 공공서비스 제공을 목적으로 데이터의 생성 또는 수집·취득, 관리 및 제공에 이르는 데이터 전주기 단계에 적용된다. 단, 중간 단계에서 생산한 임시 데이터나 시험연구 데이터는 적용대상에서 제외한다.

(필요성) 연구데이터를 포함한 민간데이터 및 비표준관측데이터 수집ㆍ관리 및 서비스를 위해 관련 규정 개선이 필요함

기상기후데이터 개념 재정의에 따라 중간데이터, 연구데이터를 포함한 민간 데이터 및 비표준 관측데이터의 수집ㆍ관리를 위한 방안 마련이 요구됨

기상청은 기상관측의 정확성과 기상관측자료 공동활용의 효율성을 높이기 위해 기상관측의 표준화에 관한 사항을 규정* 하고 있음

기상관측표준화법

「기상청 데이터 관리 및 제공 규정」제3조(적용범위) 개정을 통해 중간데이터ㆍ연구데이터 활용기반을 구축하였으나, 동법 제10조(관리·제공목록 제외)에서는 관련 데이터를 관리ㆍ제공목록에서 제외할 수 있도록 규정

민간 데이터 및 중간ㆍ연구데이터의 경우는 표준관측망에서 수집ㆍ생성되지 않는 데이터로 데이터의 활용을 위한 관련 규정 개정 필요

[참고] 기상청 데이터 관리 및 제공 규정

제10조(관리·제공목록 제외)

2. 관측망을 구축하여 정식 운영되기 이전의 관측 데이터

3.「기상관측표준화법」 제3조에 해당하지 않는 자에 의해 생산되는 데이터로서
데이터의 개방을 위해 승인이 필요한 경우

(개정(안)) 민간데이터(이동통신사 등), 신기술데이터(IoT, 드론, 스마트폰 센서 등) 및 연구데이터 활용을 위한 데이터 관리 범위 개정(안)을 도출함

중간ㆍ연구데이터의 수집ㆍ관리 및 서비스를 위해 관련항목을 관리ㆍ제공목록 제외 항목에서 삭제하고, 데이터 제공항목에 포함시킬 수 있는 방안을 마련함

민간데이터, 연구데이터 및 비표준 관측데이터의 내부 서비스를 위해 관리ㆍ제공목록 제외 항목에서 제외

해당 데이터는 최종 품질관리가 완료되지 않은 데이터로, 관련 데이터를 제공을 위해 생산부서의 승인이 필요하며, 최종 정제데이터와 교차 활용 시 결과값이 달라질 수 있어 연구 목적용 데이터를 명시하고 공개

<표 3-> 데이터 제공 범위 개선(안)

현재 (2019)		개정(안)
제10조(관리·제공목록 제외) (중략) 1. 국가정책, 국제간 협약, 다른 법령 등에 따라 데이터 제공이 제한되어 있는 경우 2. 관측망을 구축하여 정식 운영되기 이전의 관측 데이터 3. 「기상관측표준화법」 제3조에 해당하지 않는 자에 의해 생산되는 데이터로서 데이터의 개방을 위해 승인이 필요한 경우 (중략)	▶	제10조(관리·제공목록 제외) (중략) 1. 국가정책, 국제간 협약, 다른 법령 등에 따라 데이터 제공이 제한되어 있는 경우 2. 관측망을 구축하여 정식 운영되기 이전의 관측 데이터 3. 「기상관측표준화법」 제3조에 해당하지 않는 자에 의해 생산되는 데이터로서 데이터의 개방을 위해 승인이 필요한 경우 (중략)
제17조(데이터 제공) ① 책임관은 온라인상에서 누구든지 편리하게 기상청 데이터를 검색하고 이용할 수 있도록 노력하여야 한다. ② 담당관은 기상청 데이터가 신속하게 제공될 수 있도록 노력하여야 한다.		제17조(데이터 제공) ① 책임관은 온라인상에서 누구든지 편리하게 기상청 데이터를 검색하고 이용할 수 있도록 노력하여야 한다. 단, 중간 단계에서 생산한 임시 데이터나 시험연구 데이터는 생산부서의 승인을 통해 제공해야 하며, 제공 시 최종정제데이터가 아님을 고지하여야 한다. (중략)

데이터 품질관리

(현황) 기상청은 기상관측데이터 품질검사 기준 및 알고리즘 통합관리를 위한 「기상청 데이터 품질관리 규정」전부개정을 진행함

데이터 품질관리 책임관과 담당관의 역할을 강화하고, 기상청 데이터의 품질관리 전반을 총괄하는 총괄부서(국가기후데이터센터)를 규정함

데이터 품질관리 책임관을 기상서비스진흥국장으로 변경하고, 기존 책임관(국가기후데이터센터장)의 역할을 담당관으로 변경하여 규정

담당관의 업무에 기상관측데이터 품질관리 총괄기능을 추가하여, 기상관측데이터 품질검사 알고리즘 기준 정비 및 통합관리를 위한 기반 구축

기상관측데이터 품질검사 방법, 기준값 및 알고리즘 관리, 데이터 별 품질관리 방법 및 결과의 사후관리 등

<표 3-> 기상청 데이터 품질관리

기존 (2018)		전부개정 (2019)
제4조(데이터 품질관리 책임관) ① 데이터 품질관리 책임관(이하 "책임관"이라 한다)은 국가기후데이터센터장으로 한다.	▶	제4조(데이터 품질관리 책임관) ① 데이터 품질관리 책임관(이하 "책임관"이라 한다)은 기상서비스진흥국장으로 한다.
		제6조(데이터 품질관리 담당관) ① 데이터 품질관리 담당관(이하 "담당관"이라 한다)은 국가기후데이터센터장으로 한다.
제6조(데이터 품질관리 분임책임관) ② 분임책임관은 생산 데이터와 관련된 데이터의 품질관리 업무를 총괄한다.	▶	제7조(생산부서의 데이터 품질관리) ① 생산 부서의 장은 소관 데이터 품질관리 및 관련 사항을 담당한다.
제8조(종합 품질관리 지침) 책임관은 다음 각 호의 세부내용을 포함한 기상청 데이터 종합 품질관리 지침을 제정 및 관리하여야 한다. 1. 데이터 품질관리 적용 범위 2. 데이터 품질관리 기준, 절차, 활동 3. 데이터 품질관리 담당부서	▶	제16조(기상관측데이터 품질검사) ① 담당관은 기상관측데이터 품질검사를 총괄관리하여야 한다. ② 담당관은 정기적·비정기적으로 기상관측 데이터 품질검사를 수행하여야 하며, 필요하면 생산부서에 소관 데이터의 품질검사를 요청 또는 위임 할 수 있다.
		③ 기상관측데이터 품질검사와 관련한 세부사항은 「기상청 데이터 종합 품질관리 지침」으로 정하되, 다음 각 호의 사항을 포함하여야 한다. 1. 총괄부서 및 생산부서의 품질검사 대상 기상관측데이터 정의 2. 기상관측데이터 품질검사 절차 및 방법 3. 기상관측데이터 품질검사 기준값 및 알고리즘 관리 4. 기상관측데이터 품질검사 결과 구분 정보(플래그) 관리 5. 기상관측데이터 품질오류 정비 및 관리 6. 기상관측데이터 품질검사 결과의 사후관리

(필요성) 드론, IoT 등 신규 장비를 통해 수집되는 민간데이터 및 비표준관측데이터 품질관리를 위한 규정 개선이 필요함

민간데이터 및 이동식차량, 드론 등 신규 장비로 수집되는 데이터 활용을 위한 신규데이터 표준화 및 품질관리 방안 마련이 요구됨

기상청은 위험기상과 재난 현장에 대한 맞춤형 기상서비스를 위해 모바일 기상관측차량을 부산 및 광주지방기상청에서 운영하고 있으며, 2020년 전국으로 확대 운영 예정

기상청 보도자료, 「신속한 출동! ‘기상관측차량’으로 맞춤형 기상서비스 제공합니다!」 (2018.3)

모바일 관측차량은 차량이 이동하면서 기상현상을 관측하기 때문에 고정관측보다 관측 오차가 많이 존재

하늘사랑 2017년 2월호 (국립기상과학원, 2017)

신규 장비로 수집되는 데이터 수집ㆍ관리 및 서비스를 위해 데이터 표준화 및 품질관리를 위한 규정 개선 필요

(개정(안)) 신규데이터 수집ㆍ활용을 위한 데이터 표준화 및 품질관리 개정(안)을 도출함

신규 데이터 표준화 및 품질관리를 위해 신규 관측자료 대상 추가 시 데이터 표준 정의 및 품질관리 계획 수립을 수립할 수 있는 방안을 마련함

법 제6조제4항에 따라 다른 기관자료, 신규 관측자료 등 데이터 품질관리 대상 추가 사항이 발생할 경우 해당 데이터에 대한 표준 정의 및 품질관리 계획 수립을 담당관의 역할 범위에 포함

<표 3-> 데이터 품질관리 규정 개선(안)

현재 (2019)		개정(안)
제6조(데이터 품질관리 담당관) (중략) ④ 담당관은 ｢기상청 데이터 관리 및 제공 규정｣ 제21조, 제22조에 따른 기상청 데이터 관리위원회 및 같은 규정 제23조에 따른 실무반에 다음 각 호의 사항을 검토, 심의·조정 요청할 수 있다. 3. 다른 기관자료, 신규 관측자료 등 데이터 품질관리 대상 추가에 관한 사항
제11조(데이터 표준화 관리) ① 담당관은 기상청 데이터 표준을 정의하고, 데이터 표준화 관리체계를 마련하여야 한다.	▶	제11조(데이터 표준화 관리) ① 담당관은 기상청 데이터 표준을 정의하고, 데이터 표준화 관리체계를 마련하여야 한다. ② 제6조4의제3항을 통해 품질관리 대상 추가 시 관련 데이터의 표준을 정의하여야 한다.
	▶	제○조 (데이터 계획단계의 품질관리) ① 담당관은 제6조4의제3항의 품질관리 대상 추가 항목에 대해 품질관리 계획을 수립한다.

기상청 데이터 통합서비스 방안

제4장

1. 데이터 통합서비스 방향성

2. 데이터 통합서비스 방안

3. 통합관리시스템 구축 예산(안)

		제4장		기상청 데이터 통합서비스 방안

데이터 통합서비스 방향성

제4장 기상청 데이터 통합서비스 방안

방향성 도출 절차

현황 및 환경분석을 통해 데이터 관련 이슈를 파악하고, 기상청 데이터 통합서비스 및 운영효율화를 위한 방향성을 수립함

내외부환경분석, 내부현황분석 및 선진사례분석을 통한 핵심 이슈를 도출하고, 서비스 및 기능적 대안을 도출함

(내외부환경분석) 범정부, 과기부, 행안부 등의 데이터관련 주요 정책 및 국내외 데이터 관련 조직 현황(거버넌스, 데이터 수집ㆍ활용 체계) 분석을 통한 주요 이슈 도출

(내부 현황분석) 청 내 주요 추진계획 및 데이터 관련 담당자 인터뷰 결과를 통한 주요 이슈 도출

(국내외 사례분석) 미국, 호주 등 주요국의 데이터 관리 및 서비스 현황 분석

[그림 4-] 방향성 도출 절차

데이터 관련 이슈 종합을 통해 총 15개의 주요 이슈를 도출하고, 5개의 핵심 키워드를 도출하묘8

국가기후데이터센터 소기능/단위기능별 주요 기능 측면의 이슈를 기반으로, 통합 데이터서비스에 영향을 줄 수 있는 핵심 키워드로 그룹화 수행

핵심 이슈

(데이터 거버넌스 설계) 기상청 데이터를 통합적으로 관리하기 위한 거버넌스 설계가 필요함

청 내 데이터 관련 정책을 총괄하기 위한 기능이 요구되고 있으며, 데이터 보존ㆍ관리 기능 확대로 인한 데이터 거버넌스 체계 정립이 요구됨

기상청은 데이터 관리 업무의 거버넌스 정립 및 컨트롤타워로서의 국가기후데이터센터 정책 역량 강화를 주요 계획*으로 추진

기상업무발전 기본계획

데이터 운영·관리·유통에 대한 명확한 원칙 요구가 발생하고 있어, 국가기후데이터센터 역할 확대를 위한 데이터 관련 규정* 개정 추진

기상청 데이터 제공 및 관리 규정, 기상청 데이터 품질관리 규정

기상청 메타데이터 관리시스템 구축ㆍ운영 및 메타데이터 관리를 위한 기능 설계가 요구됨

정부는 공공기관의 메타데이터 등을 종합한 데이터관리체계 구축·운영 요구

데이터기반 행정 활성화에 관한 법률(안)

「기상청 데이터 품질관리 규정」에는 담당관(국가기후데이터센터장)의 역할로 메타데이터 관리에 대한 역할을 규정하고 있으나 사무분장 규정 상 메타데이터 관련 기능 부재

(데이터 저장ㆍ보존 기능 확대) 공공데이터 보존 의무화에 따른 기상관측 생산자료 유지ㆍ관리를 위한 기능 확대가 필요함

지구관측자료 보존 의무화에 따라 청 내 데이터 보존ㆍ관리를 위한 기능 설계가 요구됨

정부는 공공데이터의 활용도와 보존가치가 높은 15개 데이터 분야를 선정하고, 시계열로 보존하여 공동활용 추진* 예정

범정부 정보자원 기본계획(안)

15개 보존 분야에 지구관측 자료가 포함되어 있으나, 기상청 차원의 기상기후 데이터에 대한 통합 보존 체계 미흡

데이터 전주기 단계별 저장 정책 및 영구보존(아카이빙) 데이터 관리·활용 방안 마련 필요함

데이터 생산·관리 부서별 데이터 저장·보관ㆍ활용에 따라 비효율적 운영이 지속되고 있으며, 시스템 장애 등으로 데이터 손상 시 데이터 복원 체계 미비

내부 업무담당자 인터뷰

(데이터 서비스 창구 일원화) 내외부 데이터 서비스 창구 일원화를 위한 기능 재설계가 필요함

일관된 데이터 보존ㆍ관리 기준이 적용된 시스뎀 운영 및 서비스 창구 통합운영이 필요함

시스템별 기상관측데이터의 품질검사 및 통계자료 생산 이원화로 제공 시점 및 주체에 따라 데이터 불일치 발생

대‧내외 서비스 창구 분산으로 인한 데이터 정합성 저하 발생 및 품질검사가 완료 된 최종 정제 기상관측데이터의 연계‧활용률 저조

(신규데이터 활용기반 구축) 민간 데이터, IoT 데이터 및 유관기관 데이터 활용을 위한 기반 구축이 필요함

신규 데이터 관측ㆍ활용을 위한 청 차원의 데이터 수집 방식, 데이터 표준 형식 등 가이드라인 제시가 필요함

기상청은 민간 기상관측자료, 외부 데이터(CCTV영상, 스마트폰 등) 활용 예정

기상업무발전 기본계획, 관측업무발전 기본계획

또한, 관측망 공백 한계를 신기술(사물인터넷, 빅데이터, 인공지능) 및 국민 참여형 기상관측·감시망 생태계와 연계하여 해결 예정

관측업무발전 기본계획, 기상정보화 기본계획

(데이터 서비스 고도화) 데이터 활용 활성화를 위해 4차 산업혁명 기술을 적용한 데이터 분석·활용 지원 서비스 제공이 필요함

민간 및 유관기관이 의사 결정에 직접 활용할 수 있는 분석 정보 제공을 위한 가시화 및 통계분석 서비스 확대가 필요함

과학기술정보통신부는 빅데이터 플랫폼, 데이터 바우처사업 등을 통해 데이터 가공활용 지원을 지속 추진

또한, 정부는 「데이터 기반 행정효율화」를 위해 데이터 분석 등을 통한 정책 수립 및 의사결정에 활용하기 위한 데이터 분석센터 추진 예정

수요자 맞춤형 통계 서비스에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있으나, 청 내 맞춤형 서비스 제공을 위한 인력 부족

대용량 데이터의 효율적 서비스를 위한 데이터 수집·저장 기능 재설계가 필요함

대용량 데이터(레이더, 위성)는 i-RODS를 통해 서비스를 제공하고 있어, 서비스 지연 및 제공 범위에 한계 발생

데이터 경량화를 통한 대용량 데이터 서비스 효율화를 추진할 예정이나, 논리적 수집에 따른 서비스 제공 범위에 한계

<표 4-> 이슈 종합 및 기능적 대안

주요 이슈	핵심 이슈	주요 내용	기능적 대안
데이터 관리 업무의 거버넌스 정립 필요	기상청 데이터를 통합적으로 관리하기 위한 거버넌스 설계	정부는 데이터 총괄 책임관을 통한 공공기관의 데이터 제공·연계 및 공동활용 예정	청 내 데이터 통합관리를 위한 기능 및 조직 강화
메타데이터 관리 강화		청 내 데이터는 현업부서 별로 저장·활용 되고 있어 데이터 통합관리를 위한 기능 강화 필요
메타데이터 관리 체계 구축·운영		공공기관의 메타데이터 등을 종합한 데이터관리체계 구축·운영 요구	메타데이터 및 기관 메타 데이터 관리시스템 관리· 운영을 위한 기능 설계
데이터 보존·관리 정책 개선	청 내 데이터 저장·보존을 위한 기능 확대	현업 부서 별 데이터 활용, 보존 및 관리로 인한 데이터 중복성 및 비효율적 인프라 운영 발생	기상 관측 자료 및 기상업무 생산자료 유지·관리를 위한 기능 및 조직 설계
데이터 보존 의무화		국가적으로 중요하고 활용성이 높은 공공데이터 보존 의무화 청 내 데이터 보존 정책을 총괄하는 조직 및 기능 미비	공공데이터(지구관측 자료) 보존 의무화 및 기상업무 생산자료 관리 체계 마련
외부 유통데이터 품질 고도화	데이터 서비스 창구 일원화	실시간(방재기상서비스) 및 비실시간 (기상자료개방포털) 서비스 창구 분산	내/외부 데이터 서비스 창구 일원화를 위한 기능 재설계
서비스 창구 분산
민간 관측자료 활용 ·확대	신규 데이터 및 외부 데이터 활용 기반 구축	민간 데이터, IoT 데이터(드론, 스마트폰 등)의 활용을 위한 데이터 표준화 방안 마련 필요	민간 데이터, IoT 데이터 및 유관기관 데이터 활용을 위한 관측데이터 표준화 및 기준 정비 강화
서비스 확대를 위한 다양한 데이터 수집
유관기관 및 기상관측자료 품질관리 강화		외부 유통자료 품질검사 기준 차이(실시간/준실시간)로 인한 데이터 불일치 발생	실시간/비실시간 서비스 데이터 정합성 유지를 위한 실시간 품질관리 기준 강화 필요
내외부 유통 데이터 불일치			외부 데이터 정합성 유지를 위한 품질검사 기준 강화
데이터 서비스 편의성 개선	4차 산업혁명 기술을 활용한 데이터 서비스 고도화	대용량 데이터(레이더, 위성)는 i-RODS를 통해 서비스를 제공하고 있어, 서비스 지연 및 제공 범위에 한계 발생	대용량 데이터의 효율적 서비스를 위한 데이터 수집·저장 기능 재설계
IoT, AI, 빅데이터 활용 확대		민간 및 유관기관이 의사 결정에 직접 활용할 수 있는 고급 분석 정보 제공 필요	데이터 분석·가공 및 가시화 서비스를 위한 기능 신설
데이터 가공 ·활용 지원		데이터 생성·수집에서 분석· 활용의 전주기적 지원 예정
사용자 맞춤형 통계 콘텐츠 발굴		수요자 맞춤형 통계 서비스에 대한 수요 증가	통계·분석 및 신규 콘텐츠 생산·제공을 위한 기능 강화

[참고] 핵심이슈 도출 프로세스

데이터 거버넌스

데이터 저장ㆍ보존

서비스 창구 일원화

신규 데이터 수집

서비스 고도화

통합서비스 방향성

도출된 핵심 이슈에 따라 개선 방향성을 도출하고, 방향성에 따른 통합서비스 적용 방안 및 기능설계 적용 방안을 도출함

기상청 데이터 통합서비스를 위해 ① 청 내 데이터 통합 관리를 위한 거버넌스 설계, ② 데이터 저장‧보존을 위한 기능 조정 및 기반 조성, ③ 데이터 서비스 대내외 창구 일원화, ④ 신규 데이터 및 외부 데이터 활용 기반 구축, ⑤ 데이터 서비스 고도화의 방향성 설정

[그림 4-] 데이터 통합서비스 방향성

(방향성 1) 기상청 데이터를 통합적으로 관리하기 위한 거버넌스 설계

(필요성) 기상청 데이터 관련 정책, 관리 및 서비스 등 데이터 통합 관리를 위한 총괄관리 조직 필요

(개선방안) 청 내 데이터 정책을 총괄하고, 대내외 데이터 서비스를 지원‧조정하기 위한 제도 정비

(목적) 국가 차원의 기상기후 데이터에 대한 통합적 관리 체계 확립

(통합서비스) 중앙집중형 거버넌스 체계 구축을 통한 기상청 데이터의 일관성 있는 정책‧관리 및 서비스 지원

(기능설계) 청 내 데이터의 활용, 전략, 표준 및 보존 등에 대한 책임 및 권한 구조를 정비하고, 기상청 데이터 제공‧연계‧공동활용 및 메타데이터 등을 종합한 데이터관리체계 구축‧운영

(방향성 2) 청 내 데이터 통합 저장‧보존을 위한 기능 및 기반 조성

(필요성) 청 내 데이터에 대한 관리‧보존을 총괄하는 기능 필요

(개선방안) 기상청 데이터 분류체계 별 보존 기준 정립 및 배포

(목적) 청 차원의 데이터 통합 관리를 통한 부서 별 업무 집중 환경 조성

(시스템운영) 청 내 모든 데이터(위성, 레이더, 수치 등)의 통합 보존·관리를 위한 통합관리시스템 구축

데이터 생산 부서는 네트워크를 통한 스토리지 접근, 스토리지 상의 데이터 관리‧활용 업무에만 집중

스토리지에는 최근 자료, 활용 빈도가 높은 자료 위주로 관리‧활용

(기능설계) 데이터 개방 확대 및 데이터 보관‧활용 기준 정립

기상청 데이터 보존 기준 수립 및 배포를 통한 데이터 관리 기능 강화

기상청 데이터 별 보존 기준(안) 수립 후 데이터 수집‧활용 부서의 의견을 수렴하여 기준 정립

(방향성 3) 데이터 서비스 대내외 창구 일원화

(필요성) 기상청 데이터 서비스 일관성‧정합성 유지 및 대내외 사용자의 활용 편의성 개선 필요

(개선방안) 대내외 데이터 서비스 제공 플랫폼 및 창구 일원화 체계 구축

(목적) 청 차원의 데이터 통합 관리 및 서비스 측면의 고유 목적성을 강화하기 위한 대내외 서비스 창구 일원화

(시스템운영) 기상청 데이터의 정합성 유지를 위해 수집시스템과 서비스시스템을 분리하여 운영

COMIS-5 구축 시 수집‧분배 기능과 저장‧보존‧서비스 기능의 분리 방안 고려

(기능설계) 실시간 품질검사 기준 확대 및 준실시간 품질관리 알고리즘‧스케쥴링 개선을 통한 외부 유통자료의 품질검사 항목 확대

(방향성 4) 신규 데이터 및 외부 데이터 활용 기반 구축

(필요성) 국민 중심 데이터 개방·활용을 위해 4차 산업기술을 활용한 고품질데이터 생산 및 기관 간 데이터 연계·통합 확대 추세

(개선방안) 민간 데이터, 유관기관 데이터(관측, 영향예보) 및 연구데이터 활용을 위한 표준 정립 및 품질검사 알고리즘 개발을 위한 제도 정비

(목적) 다양한 데이터의 수집‧활용을 통한 고품질 데이터 생산

(통합서비스) 연구용 기상관측자료(모바일 기상관측차량, 기상항공기, 기상관측선 등), 타 부처 수집 자료(영향 예보 피해 DB) 등 비정기적 수집 데이터 보관‧활용 기준 정립 및 서비스 제공

(기능설계) 민간 관측자료(스마트폰, 드론 등) 활용을 위한 표준화 연구개발 및 품질검사 알고리즘 개발 역량 확보를 위한 기능 신설

(방향성 5) 기상청 데이터 서비스 고도화

(필요성) 데이터 생성·수집에서 분석·활용의 전주기적 지원요구가 증가하고 있으나, 데이터 분석·가공 서비스를 위한 기능 부재

(개선방안) 데이터를 보다 쉽고 편리하게 활용하기 위한 기반 마련을 위한 데이터 분석·가공·가시화 서비스 기능 신설

(목적) 사회, 경제, 방재 등 다양한 분야의 의사결정을 지원하는 수요자 밀착형 데이터 서비스 제공

(통합서비스) 대용량 데이터 서비스 자동화를 위한 기술 개발 및 내외부 사용자를 위한 분석‧가시화 서비스 제공

(기능설계) 대용량 데이터의 효율적 서비스를 위한 데이터 수집·저장 기능 재설계 및 데이터 서비스 기술개발을 위한 기능 신설

데이터 통합서비스 방안

데이터 통합서비스(안) 도출 개요

서비스 방향성에 따라 반드시 수행되어야 할 공통핵심기능을 포함하고, 주요기능을 서비스 주체에 따라 3개 방안으로 구분하여 제시함

(공통핵심기능) 데이터 통합 저장·관리 및 영구보존을 위한 (가칭)통합기상 데이터시스템을 구축함

(가칭)통합기상데이터시스템은 기상청 데이터의 관리ㆍ서비스 제공을 위한 통합저장관리시스템, 품질관리 및 외부 데이터 서비스를 위한 CDMS 및 기상청 데이터 영구보존을 위한 통합아카이빙시스템으로 구성

<표 4-> (가칭)통합기상데이터시스템 구성 및 역할

시스템	역할
통합저장관리시스템	기상업무수행시스템, COMIS 및 CDMS 연계‧활용 내부 기상업무 지원 및 대외서비스를 위해 필요한 자료의 저장 및 서비스
CDMS	기상관측데이터 최종 품질‧통계 처리, 기상청 데이터 대외 통합 서비스
통합아카이빙시스템	기상청에서 생산된 영구 보존 대상 데이터를 보존‧관리 기상업무 및 외부서비스 수요가 낮은 데이터 대상

(주요기능) 청 내·외부 실시간 서비스에 따른 품질관리 및 서비스 주체 (시스템)를 3가지 방안으로 구분하여 제시함

현재 기상청 데이터 서비스는 COMIS를 중심으로 수집ㆍ저장ㆍ분배가 이루어지는 구조이며, CDMS 및 기상업무수행시스템에서 데이터 저장ㆍ관리 및 서비스 기능 병행

데이터 유통·활용의 핵심인 COMIS와 품질관리 후 확정된 데이터의 보존ㆍ활용 시스템인 CDMS를 기준으로 내/외부 및 실시간/비실시간 서비스를 구분하여,  데이터 통합서비스 방안 도출

<표 4-> 데이터 통합서비스(안) 도출 개요

구분		1안	2안	3안
공통핵심 기능		통합저장관리시스템, 통합아카이빙시스템, 비실시간 서비스
실시간 서비스	내부	COMIS	통합기상 데이터시스템	COMIS
	외부	통합기상 데이터시스템	통합기상 데이터시스템	COMIS

[참고] 기상청 데이터 서비스 현황

기상청 데이터 수집 및 서비스 현황

관측ㆍ감시 및 수집ㆍ분배

기상관측자료는 COMIS를 통해 수집 및 실시간 품질관리 후 저장

레이더, 위성 등의 대용량 관측 데이터는 레이더 정보시스템 및 국가기상위성시스템을 통해 수집하고, 품질관리 수행 후 COMIS를 통해 수집ㆍ분배

가공ㆍ분석

COMIS에 수집ㆍ저장된 데이터를 기상업무수행시스템에서 연계ㆍ활용

처리ㆍ보존

청 내부에서 생산, 활용, 공유된 이후에 데이터를 수집하여 준실시간 품질관리 후 보존

활용

실시간 품질관리 후 기상업무수행시스템에 저장된 데이터를 활용하여 내외부 실시간 서비스 및 비실시간 서비스 제공

준실시간 품질관리 후 보존 된 CDMS의 데이터를 연계하여, 기상자료개방포털을 통한 비실시간 대국민 서비스 제공

기상청 통합기상데이터시스템 구축(안)

청 내 모든 데이터(위성, 레이더, 수치 등)의 통합 보존ㆍ관리 및 서비스를 위한 통합기상데이터시스템 구축이 필요함

(통합저장관리시스템) 기상업무수행부서 별 수집·저장·활용하고 있는 모든 데이터의 수집ㆍ저장ㆍ활용을 위한 시스템

통합저장관리시스템은 기상업무 및 외부 서비스 수요가 높은 데이터를 연계ㆍ활용하는 것을 원칙으로 규정

청 내 데이터(COMIS, CDMS, 슈퍼컴퓨터시스템(수치), 레이더, 위성, 과학원) 중 원시데이터와 최종데이터의 보존·관리 및 서비스

현업 부서는 온라인 상에서의 데이터 활용·관리 업무에만 집중하고, 원시데이터, 과거데이터 등의 경우 (가칭)통합기상데이터시스템의 데이터 활용

통합저장관리시스템의 데이터는 일정기간 저장ㆍ활용 후 기상청 데이터 보존 정책에 따라 통합아카이빙시스템에 영구보존 또는 폐기

통합아카이빙시스템에 보존된 데이터 검색, 추출ㆍ복원 및 서비스 기능 포함

(통합아카이빙시스템) 기상청에서 생산된 데이터의 영구보존을 위한 시스템으로, 데이터 활용 수요가 낮은 데이터의 보존 및 관리

데이터 보존가치는 존재하나 데이터 활용 수요가 낮은 데이터는 통합저장관리시스템 수집ㆍ활용 후 통합아카이빙시스템에 보존

기상청 데이터 보존정책에 따라 일관된 기준으로 데이터 영구 저장, 복원 및 활용

수집ㆍ보존ㆍ관리 데이터의 효과적인 활용을 위해 데이터 서비스 영역 별 (실시간/비실시간) 저장·관리체계 구축

(Tier 1) 실시간 서비스가 보장되어야 하는 그룹(방재기상서비스, 기상사업자 등)을 대상으로 제공하는 데이터 영역으로, 빠른 속도와 낮은 지연 속도를 보장하기 위한 SDD로 구성

서비스 품질 유지를 위한 비용(인프라, 자원, 유지관리 등)을 고려하여 유료 서비스 제공 방안 마련

(Tier 2) 비실시간 서비스 및 실시간 서비스에 대한 비중이 낮은 그룹을 대상으로 제공하는 데이터 영역으로, 전통적인 데이터 서비스를 위한 HDD 방식으로 구성

(영구보존) 데이터 활용은 낮으나, 국가 및 청 차원에서 보존 필요성이 있는 데이터 영역으로, VTL(Virtual Tape Library) 또는 TAPE 방식 활용

TAPE의 경우 자료의 백업·보존을 위한 주기적인 관리 및 활용 측면에서 불편함 발생

데이터 서비스 측면을 고려할 경우 서비스 Delay를 줄이기 위한 온라인 보존방식(VTL)이 적합하며, 보존을 목적으로 할 경우 전통적 보존 방식(TAPE) 고려

[그림 3-] 기상청 데이터 저장·관리 체계(안)

스토리지							저장 데이터
통합 저장 관리 시스템			SSD				실시간 서비스 제공을 위한 데이터 영역 실시간 서비스가 보장되어야 하는 그룹(기상사업자, 방재기상정보서비스 등)을 대상으로 서비스하는 데이터 영역 품질관리가 완료된 관측자료 및 위성(L1, L2), 레이더(관측, 합성), 수치모델 자료 등을 포함
			HDD				비실시간 서비스 제공을 위한 데이터 영역 내외부 비실시간 서비스를 위한 데이터로 원시데이터 및 최종데이터의 저장을 원칙으로 규정 기상관측데이터의 최종 품질관리 후 저장ㆍ보존 영구보존 데이터 중 내외부 서비스 수요가 있는 데이터의 추출 및 서비스를 위한 임시저장소로 활용
통합 아카이빙 시스템			VTL/ TAPE				영구보존을 위한 데이터 영역 데이터 활용은 낮으나, 국가/청 차원에서 보존 필요성이 있는 데이터 영역 기상청 데이터 보존정책에 따라 영구보존이 필요한 기상관측데이터, 위성/레이더 데이터, 가공데이터 등을 포함

데이터 통합서비스 방안

(1안) 외부 실시간/비실시간 서비스 창구 통합

	추 진 방 향
◇ (외부 실시간ㆍ비실시간 서비스 창구 통합) 청 내 실시간 서비스는 기존과 같은 체계를 유지하고, 외부 실시간ㆍ비실시간 서비스 창구 통합 추진 ◇ (외부 유통 데이터 품질 고도화) 기존 준실시간 품질검사 체계 개선을 통한 표준이 적용되고 오류가 정제되어 종합적인 품질관리가 완료된 데이터 유통 ◇ (중간데이터와 보존데이터 분리 운영) (가칭)통합기상데이터시스템에는 원시데이터 및 최종데이터를 보존·관리하고, 중간데이터의 경우 COMIS 또는 기상업무수행시스템에 저장·관리

[그림 4-] (1안) 외부 실시간·비실시간 서비스 창구 통합 방안

(외부 실시간ㆍ비실시간 서비스 창구 통합) 외부 유통 데이터의 신뢰성 및 정합성 유지를 위해 단일 창구를 통한 외부 서비스 제공 방안을 마련함

(현황) 기존 체계의 경우 외부 실시간/비실시간 시스템 및 서비스 창구 분산으로 제공 시점 및 주체에 따라 데이터 불일치 현상 발생

COMIS(내외부 실시간), CDMS(외부/비실시간), 기상업무수행시스템‧COMIS‧CDMS(내부/비실시간), 개별 시스템(외부/실시간)

(개선방안) 외부 유통 데이터 정합성 개선을 위해 (가칭)통합기상데이터 시스템을 통한 실시간/비실시간 서비스 제공

실시간 서비스에 대한 시급성이 요구되는 내부 기상 업무는 기존 체계 유지

청 내 시스템은 COMIS-4를 중심으로 데이터의 수집‧분배‧저장이 이루어지는 구조

미국의 경우 실시간 서비스(NWS) 및 비실시간 서비스(NCEI)를 구분하여 운영

내부 비실시간 서비스 및 외부 실시간/비실시간 서비스는 (가칭)통합기상데이터시스템의 품질관리 후 최종 확정된 데이터 연계ㆍ활용

일관된 기준으로 저장ㆍ관리되고 있는 단일시스템의 데이터 활용

[그림 4-] (1안) 외부 실시간·비실시간 서비스 개선방안

현재				개선
실시간	내부	COMIS	▶	실시간	내부	COMIS
	외부	COMIS, 기상업무수행시스템			외부
비실시간	내부	COMIS, CDMS		비실시간	내부	(가칭)통합기상데이터 시스템
	외부	CDMS, 기상업무수행시스템			외부

(외부 유통데이터 품질 고도화) 기상관측자료에 대한 준실시간 품질검사 체계 개선을 통한 기상청 데이터 품질관리 일관성 및 정합성 확보 방안을 마련함

(현황) 기존 체계의 경우 서비스 유통 창구에 따라 실시간 품질 검사(지상 3종, 해양2종, 고층3종) 데이터 및 준실시간 품질검사(지상19종, 해양4종, 고층5종, 황사2종) 데이터가 혼재되어 유통

(개선방안) 외부 유통 데이터 정합성 확보를 위해 현재 CDMS에서 수행하고 있는 준실시간 품질관리 체계를 전주기 단계의 품질관리로 개선ㆍ확대

준실시간 품질관리의 품질검사와 통계처리를 분리‧구현하고, COMIS 실시간 품질검사 수준의 처리 주기로 확대 적용

외부 유통데이터의 경우 전주기 단계의 품질관리가 완료된 최종 데이터 유통

[그림 4-] (1안) 외부 유통 데이터 품질 개선방안

현재					개선
COMIS	실시간 품질검사 (5종)	실시간	내외부	▶	COMIS	실시간 품질검사 (5종)	실시간	내부
CDMS	준실시간 품질검사 (30종)	일 1회 (D-1)	외부		(가칭) 통합기상 데이터 시스템	준실시간 품질검사 체계 개선 (30종)	실시간	외부

(중간데이터와 보존데이터 분리 운영) 효율적 데이터 관리를 위해 중간데이터와 보존데이터 분리 보존 방안을 마련함

(현황) 기상업무 수행부서 별 데이터 활용, 보존 및 관리로 인한 업무 부담 증가 및 전산자원의 비효율적 활용 지속

(개선방안) (가칭)통합기상데이터시스템에는 대내외 데이터 서비스 목적의 데이터만 보존ㆍ관리하고, 내부 분석ㆍ연구 목적의 데이터는 내부 실시간 서비스를 제공하는 COMIS 또는 기상업무수행시스템을 통해 저장ㆍ관리

부서별 역할 분담을 통해 기상업무 수행부서는 수집 데이터의 관리‧활용 업무에 집중

내부 연구용, 알고리즘 개선 등을 위한 중간ㆍ연구 데이터 저장ㆍ관리 필요성은 존재하나, 영구 보존 및 외부 데이터 서비스에 대한 국가적 차원의 필요성 부족

[그림 4-] (1안) 중간데이터·보존데이터 저장·관리 개선방안

AS-IS			TO-BE
원시데이터	COMIS, CDMS	▶	원시데이터	(가칭)통합기상 데이터시스템
최종데이터	CDMS		최종데이터
처리‧분석데이터	COMIS, CDMS, 기상업무수행부서		가공‧분석데이터
중간데이터 (연구데이터)	기상업무수행부서		중간데이터 (연구데이터)	COMIS 또는 기상업무수행부서

(2안) 내외부 서비스 창구 일원화

	추 진 방 향
◇ (내외부 서비스 창구 일원화) 내외부 실시간ㆍ비실시간 서비스를 (가칭)통합기상데이터시스템의 단일 시스템을 통해 제공 ◇ (데이터 수집과 관리·서비스 구분) 데이터 일관성 및 정합성 유지를 위해 수집시스템과 관리ㆍ서비스 시스템을 분리하여 운영하고, 기상업무수행 시스템은 관리ㆍ서비스 시스템을 통한 데이터 활용 ◇ (기상관측자료 품질관리 부서 통합 운영) 기상관측자료 품질관리 업무 효율화 및 체계적 관리를 위해 분산된 유사 기능을 단일 부서에서 통합 운영

[그림 4-] (2안) 기상청 데이터 서비스 창구 일원화 방안

(내외부 서비스 창구 일원화) 기상청 데이터 보존정책에 따라 (가칭)통합기상데이터시스템에 품질관리 완료 후 저장된 최종 데이터 활용 체계를 구축함

(현황) 대ㆍ내외 서비스 창구 분산으로 인한 데이터 정합성 저하 발생

COMIS(내외부/실시간), CDMS(외부/비실시간), 기상업무수행시스템‧COMIS‧CDMS(내부/비실시간)

(개선방안) 실시간/비실시간 구분 없이 단일시스템의 최종 데이터 연계 ㆍ제공

기존 실시간 서비스를 위한 COMIS 시스템과 비실시간 서비스를 위한 CDMS를 통합하여, 데이터 서비스를 위한 단일 시스템 구축

기상청 데이터의 정합성 강화를 위해 품질검사 후 확정된 (가칭)통합기상데이터시스템 데이터의 내외부 서비스 제공

기상업무 수행부서는 (가칭)통합기상데이터 시스템에 저장된 데이터를 활용하여, 실시간‧비실시간 업무 수행

[그림 4-] (2안) 데이터 서비스 창구 일원화 개선방안

AS-IS				TO-BE
실시간	내부	COMIS	▶	실시간	내부	(가칭)통합기상 데이터시스템
	외부	COMIS, 기상업무수행시스템			외부
비실시간	내부	COMIS, CDMS		비실시간	내부
	외부	CDMS, 기상업무수행시스템			외부

(데이터 수집과 관리·서비스 구분) 내외부 서비스 창구 일원화를 위해 수집 및 관리·서비스 시스템을 구분하여 운영함

(현황) COMIS 중심의 청 내 시스템 연계ㆍ지원 및 기상업무수행시스템 별 데이터 저장ㆍ관리ㆍ서비스 병행으로 데이터 중복 저장ㆍ관리와 함께 최종 정제 데이터의 연계ㆍ활용 저조

(개선방안) 부서별로 분산된 유사·중복 데이터 처리 및 제공 업무 통합 조정을 위해 데이터 수집시스템, 기상업무수행시스템 및 관리ㆍ서비스 시스템을 구분하여 운영

COMIS는 데이터 수집‧분배 기능에 집중하고, (가칭)통합기상데이터시스템 단일 시스템을 통해 청 내 데이터의 관리 및 내외부 데이터 서비스 제공

내부 업무에 필요한 데이터는 품질관리 후 최종 저장된 (가칭)통합기상데이터 시스템의 데이터를 연계ㆍ활용

수집시스템과 기상업무 수행시스템 분리 운영에 따라 중간‧연구데이터는 기상업무 수행부서에서 저장‧관리

[그림 4-] (2안) 데이터 수집과 관리·서비스 개선방안

AS-IS			TO-BE
원시데이터	COMIS, CDMS	▶	원시데이터	(가칭)통합기상 데이터시스템
최종데이터	CDMS		최종데이터
가공‧분석데이터	COMIS, CDMS, 기상업무수행부서		가공‧분석데이터
중간데이터 (연구데이터)	기상업무수행부서		중간데이터 (연구데이터)	기상업무수행부서

(기상관측자료 품질관리 부서 통합 운영) 기상청 데이터 품질관리 일관성 확보 및 정합성 개선을 위해 생산부서에서 수행하던 품질관리 업무 통합

(현황) 기상관측자료 일관성 유지를 위해 실시간․준실시간 품질검사에 대한 부서 및 시스템 간 역할을 정비하였으나, 품질검사 업무의 유사․중복성 존재

(국가기후데이터센터) 품질검사 기준 정비 및 고시 개정

(관측정책과/정보통신기술과) 고시 기준에 따라 시스템 구현‧적용

(개선방안) 기상관측자료 품질관리에 대해 부서별로 분산된 유사·중복 기능을 통합하여 단일부서에서 수행

COMIS를 통해 수집된 기상관측데이터를 (가칭)통합기상데이터시스템으로 실시간 이관하고, 실시간ㆍ준실시간 품질관리 통합 수행

위성, 레이더 등 품질관리의 전문성이 요구되는 데이터의 품질관리는 생산부서에서 현 체계대로 관리

[그림 4-] (2안) 기상관측자료 품질관리 개선방안

AS-IS					TO-BE
COMIS	실시간 품질검사 (5종)	실시간	내외부	▶	(가칭) 통합기상데이터 시스템	실시간 품질검사 (5종)	실시간	내부
CDMS	준실시간 품질검사 (30종)	일 1회 (D-1)	외부
						준실시간 품질검사 체계 개선 (30종)	실시간	외부

(3안) 비실시간 서비스 창구 통합

	추 진 방 향
◇ (비실시간 서비스 창구 통합 운영) 기 구축된 COMIS의 수집‧분배‧저장 기능 및 실시간 서비스 기능을 유지하고, 외부 비실시간 데이터 서비스는 (가칭)통합기상데이터시스템을 통해 통합 제공 ◇ (데이터 보존을 위한 기능 설계) COMIS를 통해 수집된 데이터를 실시간으로 이관 받아 준실시간ㆍ비실시간 품질관리 후 (가칭)통합기상데이터시스템에 보존ㆍ관리

[그림 4-] (3안) 비실시간 서비스 창구 통합 운영 방안

(비실시간 서비스 창구 통합 운영) 기상업무수행시스템 운영 부서에서 수행하는 데이터 서비스를 통합하여 (가칭)통합기상데이터시스템을 통해 제공

(현황) 실시간 데이터 서비스의 경우 단일시스템(COMIS) 중심으로 분배ㆍ활용이 이루어지고 있으나, 비실시간 데이터 서비스의 경우 데이터 보유 부서 별 다양한 창구를 통해 서비스 제공

(국가기후데이터센터) 기상자료개방포털, 전자민원시스템, (레이더센터) 레이더정보서비스 플랫폼, (위성센터) 국가기상위성센터자료검색시스템 등

(개선방안) 데이터의 크기, 활용 목적 등에 따라 운영 중인 서비스 시스템 및 채널을 통합하여 (가칭)통합기상데이터시스템 단일 시스템을 통해 제공

CDMS를 (가칭)통합기상데이터시스템으로 확대‧운영하여, 기상업무수행시스템 운영 부서에서 수행 중인 대외 데이터서비스 기능 통합

레이더정보서비스, 위성자료검색서비스, 기상자원 지도 등 다양한 외부 서비스 채널에서 데이터 제공 시 (가칭)통합기상데이터시스템에서 품질검사 후 확정된 데이터의 연계‧활용

[그림 4-] (3안) 비실시간 서비스 창구 개선방안

AS-IS				TO-BE
실시간	내부	COMIS	▶	실시간	내부	COMIS
	외부	COMIS, 기상업무수행시스템			외부
비실시간	내부	COMIS, CDMS		비실시간	내부	(가칭)통합기상 데이터시스템
	외부	CDMS, 기상업무수행시스템			외부

(데이터 보존을 위한 기능 설계) 청 내 데이터의 체계적인 관리ㆍ보존을 위해 단일 저장소에 저장ㆍ관리된 데이터 활용

(현황) 청 내 데이터가 단일 시스템 보존‧관리 되지 않는 구조로 인해, 데이터 생산 부서 별 데이터 수집ㆍ저장ㆍ활용 및 관리 정책 추진

(개선방안) 청 내 모든 데이터의 보존ㆍ관리를 위한 단일 시스템 구축ㆍ운영

외부 실시간 서비스가 필요한 처리/분석 데이터(예보 등)의 경우 COMIS 저장 후 별도의 저장‧보존 관리 정책 추진

부서별·업무별로 개별 운영되고 있는 데이터 저장 인프라를 통합하고, 중복 데이터 제거 및 최종 정제 데이터 관리

대내외 데이터 총괄 서비스를 통해 데이터 서비스 업무 중복 해소

[그림 4-] (3안) 데이터 통합 보존 방안

AS-IS			TO-BE
기상관측자료	국가기후데이터센터	▶	실시간 서비스용 데이터	COMIS
레이더	레이더 센터
			비실시간 서비스용 데이터	(가칭)통합기상 데이터시스템
위성	위성 센터
			내부 연구용	기상업무 수행부서
수치	슈퍼컴 센터

<표 4-> 데이터 통합서비스 방안 비교

구분		(1안) 외부 실시간/비실시간 서비스 창구 통합	(2안) 기상청 데이터 서비스 창구 일원화	(3안) 비실시간 서비스 창구 통합
공통 기능		(COMIS 네트워크) 부서별 분산 관리되는 데이터에 대해 논리적 통합 기능 제공 (준실시간 품질관리) COMIS 실시간 품질관리 수준으로 개선(자료 수집 후 5분 이내)
데이터 보존		서비스 데이터 중 영구보존이 필요한 데이터는 아카이빙 시스템에 저장 후 삭제 서비스 데이터 범위에 포함되지 않으나, 영구보존이 필요한 데이터는 아카이빙 시스템에서 수집 (기상업무수행 내부시스템) 데이터 보존기준(안)에 따라 기간이 지난 데이터 삭제
비실시간 서비스 (통합기상 데이터시스템)		COMIS 네트워크를 통해 비실시간 서비스가 필요한 데이터 수집 준실시간 품질관리 후 내외부 비실시간 서비스 제공 영구보존 데이터 서비스 시 통합기상데이터시스템 수집 후 제공
실시간 서비스	내부	COMIS	통합기상데이터시스템	COMIS
		(기상관측데이터 품질관리) COMIS의 실시간 품질관리 기능 유지	(기상관측데이터 품질관리) COMIS(데이터 수집분배), NCDC(실시간 품질관리) 수행	(기상관측데이터 품질관리) COMIS의 실시간 품질관리 기능 유지
		(실시간 서비스) 실시간 품질 관리가 완료된 COMIS 데이터 활용	(실시간 서비스) 실시간 품질관리가 완료된 통합기상데이터시스템 데이터 활용	(실시간 서비스) 실시간 품질 관리가 완료된 COMIS 데이터 활용
	외부	통합기상데이터시스템	통합기상데이터시스템	COMIS
		(기상관측데이터 품질관리) 실시간 품질관리 기능 수행	(기상관측데이터 품질관리) 실시간 품질관리 기능 수행	(기상관측데이터 품질관리) COMIS 실시간 품질관리 NCDC 준실시간 품질관리
		(실시간 서비스) 실시간 품질관리 후 제공	(실시간 서비스) 실시간 품질관리 후 제공	(실시간 서비스) 실시간 품질 관리가 완료된 COMIS 데이터 활용
		(날씨누리) 실시간 품질 관리가 완료된 데이터 표출	(날씨누리) 실시간 품질 관리가 완료된 데이터 표출	(날씨누리) 실시간 품질 관리가 완료된 COMIS 데이터 활용

통합관리시스템 구축 예산(안)

타부처 유사 시스템 BPR/ISP 결과 검토를 통해 통합관리시스템 구축 예산(안) 산정

시스템 구축 비용은 3개년에 걸쳐 약 280억 원이 소요될 것으로 예상됨

통계청, 국가기록원, 서울시 등 2015년 이후 데이터 통합시스템 추진 결과보고서를 검토하였으며, 구축 기간은 평균 3년 비용은 평균 약 280억 원이 도출됨

(통계청) 2014~2016년 3개년에 걸쳐 통계청 이외 통계작성기관의 마이크로데이터 통합 DB 구축 및 관리를 위해 180억 원의 예산 소요

(국가기록원) 전자기록관리 고도화를 통해 서비스, 정보자원의 중복 및 운영 비효율성을 개선할 예정이며, BPR/ISP를 통해 2020년~2022년 간 시스템 구축비용 약 357억 원 산출

(서울시) 서울시 전체 시스템의 정형, 비정형 데이터 통합을 위한 ‘서울시 빅데이터 통합 저장소’를 구축할 예정이며, 1차년도 100억의 예산으로 추진 중에 있음 (총3차년)

[참고] 서울시 빅데이터 통합 저장소

서울시 데이터 거버넌스 체계

내‧외부 데이터 시스템의 수집‧저장‧활용을 위한 일원화된 관리체계

서울시 빅데이터 통합 저장소(Big Data Lake)

막대한 양의 원시 데이터를 본연의 형식 그대로, 필요시까지 보관하는 물리적 공간

서울시(본청, 사업소) 전체 436개 시스템, 산하기관(서울시설공단) 9개 시스템을 포함하여, 개인정보 비식별화, 품질관리, 메타데이터관리, 흐름관리 및 수명관리를 포함하는 관리 시스템 구축 예정

제시한 예산(안)은 중앙부처/공공기관 유사 시스템의 구축비용을 기준으로 도출한 사항으로 신규 정보시스템 구축을 위한 BPR/ISP 추진 필요

정보시스템구축은 원칙적으로 BPR 및 ISP 수립 완료 이후에 예산을 요구 하도록 규정

정보화전략계획(ISP) 수립 공통가이드 (기획재정부, 2019)

BPR/ISP를 통해 총사업비의 모든 구성요소를 「SW사업 대가산정 가이드」 등을 활용하여 빠짐없이 산출

또한, 「정보시스템 하드웨어 규모산정 지침」(TTA)을 준수하여 정확한 시스템 용량 산정 필요

[참고] 유사시스템 소요 예산

통계청 국가통계 마이크로데이터 통합서비스 시스템

데이터 관리 시스템 및 서비스포털 구축에 약 180억 소요

3개년에 걸쳐 통계청 이외 통계작성기관의 마이크로데이터 통합 DB 구축 및 관리

	2014년	2015년	2016년	2017년
예산	3,500 백만원	9,500 백만원	5,000 백만원	-
개발	▸DDI기반메타데이터 관리시스템 구축	▸마이크로데이터 관리 및 서비스포털 구축	▸마이크로데이터 관리 및 서비스포털 고도화	▸통합DB 확대구축

국가기록원 전자기록관리 고도화 BPR/ISP

2020년~2022년 구축 예산 357억원 및 운영유지보수 비용 141억원을 산출

구축사업은 2020년 이후 추진 예정이며, 클라우드 전환비용 및 미디어 플랫폼 구축비용 등이 포함

	2020년	2021년	2022년	2023년~2028년
예산	9,750	14,960	11,902	13,250
구축비	9,750	14,960	11,005	N/A
운영유지	N/A	N/A	897	13,250

차세대 과학기술 정보서비스(NDSL) 전략계획수립

총 소요예산은 약 218억원이 산출되었으며, 통합인프라 구축비용으로 약 80억 산출

NTIS 4.0 정보화전략계획 수립

2016~2020년 5개년간 약 900억원 산출

이중 통합데이터시스템 기능(운영 인프라, 소프트웨어아키텍처, 품질관리, 정보연계) 예산은 약 250억원 산출

	2016년	2017년	2018년	2019년	2020년
품질관리	1567	761	2364	1320	1940
연계체계 개선	675	1400	2235	1491	2092
인프라 구축	1468	1783	600	650	813
소프트웨어 구축	1115	1000	2000	0	0

[그림 5-5] 핵심 융합기상정보 개발 및 실증기회 제공 방향성	278

[그림 5-6] 기상사업자 활용 기반 마련 방향성	279

[그림 5-7] 핵심 기상융합정보 기술 개발 방향성	281

[그림 5-8] 지역기상융합서비스 전용 포털 사이트 구축 방향성	282

[그림 5-9] 지역기상융합서비스 기술이전을 위한 추가 예산 확보 방향성	283

데이터 통합서비스 조직구조 재설계

제5장

1. 기능 재설게 방향성

2. 기능 설계

3. 조직구조 재설계

4. 적정인력 산정

5. 데이터 통합서비스 수혜자 영향 분석

		제5장		데이터 통합서비스 조직구조 재설계

기능 재설계 방향성

제5장 데이터 통합서비스 조직구조 재설계

기능별 이슈 및 기능적 대안 도출

기상청 데이터 통합서비스 방향성 설정 시 도출된 핵심 키워드를 중심으로 데이터 관련 조직에 영향을 미칠 수 있는 주요 내용과 고려요인, 검토사항 등을 분석하여 이슈에 따른 대안을 제시함

(데이터 거버넌스 설계) 데이터 통합관리ㆍ서비스를 위한 거버넌스 체계가 정비되어 있으나, 국가기후데이터센터의 적극적인 조정자 역할이 미흡하여 거버넌스 체계 확립을 위한 기능 설계가 필요함

「기상청 데이터 관리 및 제공 규정」에 따른 데이터 통합관리를 위한 조직(국가기후데이터센터)의 역할 강화

데이터 거버넌스 유형 분석을 통한 데이터 관련 정책ㆍ관리 및 서비스의 주도적 역할을 위한 거버넌스 모델 설계

[그림 5-] 청 내 데이터 통합 관리를 위한 기능 강화 방안

청 내 데이터 관련 기능 중복성 검토를 통해 청 내 분산된 기능을 총괄관리 부서로 통합하여 운영할 수 있는 방안 마련

[그림 5-] 데이터 서비스 전략 및 관리·운영 기능 강화 방안

(데이터 보존ㆍ관리를 위한 기능 확대) 문재인 정부는 공공데이터 보존 의무화를 위한 정책을 추진 중이나, 청 내 데이터 영구보존을 위한 기능이 부족한 실정임

기상기후데이터의 저장ㆍ보존을 위해 기상청 데이터관리위원회를 운영 중이나, 관리 대상 데이터의 객관적 보존 기준 미흡

또한, 국가기후데이터센터는 기상관측 데이터 중심의 저장ㆍ관리 기능을 수행하고 있어, 청 내 모든 데이터의 수집ㆍ저장ㆍ관리를 위한 기능 확대 방안 마련 필요

[그림 5-] 기상청 데이터 보존을 위한 기능 설계 방안

기상청 데이터 품질관리 일관성, 연속성 확보 및 대내외 서비스 정합성 개선을 위해 품질검사 알고리즘 기준 정비 및 통합관리 추진

(국가기후데이터센터) 품질검사 기준 정비 및 고시

(관측정책과/정보통신기술과) 고시 기준에 따라 시스템 구현ㆍ적용

그러나 데이터 품질관리ㆍ서비스 부서 분산 및 데이터 분산관리에 따라, 내외부 활용 데이터 불일치 현상이 지속되고 있어, 정합성 유지를 위한 기능 개선 필요

[그림 5-] 기상청 데이터 표준화 및 품질관리를 위한 기능 확대 방안

(신규데이터 활용 기반 구축) 고품질 데이터 생산ㆍ제공을 위한 외부 수집 데이터, 연구용 데이터 및 민간 데이터 수집ㆍ활용을 위한 기능 설계가 필요함

기상청은 기상청 및 유관기관 표준관측망을 통해 수집된 데이터의 수집ㆍ저장ㆍ관리 및 서비스 제공

관측 공백영역 해소 및 고품질 데이터 생산을 위해 기상청 연구데이터(이동식 차랑, 드론 등) 및 외부 데이터(이동통신사 기지국)의 활용을 추진 중이나 관련 데이터의 수집ㆍ관리 및 서비스 기능 부재

[그림 5-] 민간데이터, 유관기관 데이터 및 청 내 연구데이터 활용을 위한 기반 구축 방안

기상청은 「기상청 데이터 관리 및 제공 규정」을 개정하여, 연구데이터 및 중간데이터 활용을 위한 기반을 마련하였으나, 관련 역할을 수행하기 위한 기능 및 인력 부재

또한, 연구데이터 및 민간데이터 활용을 위한 데이터 표준화 및 품질관리 기능이 필요하며, 데이터 서비스를 위한 기능 필요

[그림 5-] 기상청 데이터 정합성 유지를 위한 기능 강화 방안

(데이터 서비스 창구 일원화 및 고도화) 기상기후데이터 통합관리 및 서비스 창구 일원화의 목적성 강화를 위해 분산된 기능의 통합 방안 및 서비스 고도화를 위한 기능 설계 필요

데이터 서비스관련 분산된 기능을 통합하여, 단일 시스템을 통해 제공할 수 있는 기능 설계 및 운영 방안 마련

[그림 5-] 내외부 데이터 서비스 강화 방안

기상청은 다양한 기상기후데이터 공유ㆍ확대를 위해 Service Desk 및 테스트 베드 구축ㆍ운영* 추진 계획 수립

국가기후데이터 통합관리 및 서비스 발전계획(15~17)

그러나, 현재 국가기후데이터센터 내 데이터 분석ㆍ가공 지원을 위한 인력이 부재하며, 기상청 데이터 활용성 강화를 위해 데이터 서비스를 위한 인력 확충 필요

[그림 5-] 다양한 수요에 대응하는 기상기후데이터 분석기반 구축

기능 재설계 방향성

	추 진 방 향
◇ (기상청 데이터 컨트롤 타워 역할 강화) 데이터 통합서비스 목적성 강화를 위한 중앙집중형 데이터 거버넌스 체계 구축 ◇ (데이터 정책, 관리 및 서비스 기능 설계) 데이터 거버넌스의 주요 기능인 데이터 정책ㆍ관리 기능 및 서비스 수행을 위한 기능 설계 ◇ (데이터 보존‧관리 기능 신설) 기상청 데이터 보존‧관리를 위해 ‘데이터 서비스 시스템의 도입‧운영 정책(가칭)’, ‘기상청 데이터 기록보관(아카이빙)에 관한 사항(가칭)’ 기능 신설

(기상청 데이터 컨트롤 타워 역할 강화) 총괄부서가 데이터 관리·서비스 전략 및 운영을 주도하는 중앙집중형 데이터 거버넌스 확립

데이터 수집·관리·운영 및 서비스 정책을 총괄·리드할 수 있는 중앙 집중형 데이터 거버넌스 구축

중앙집중형 거버넌스는 서비스 전략 및 운영을 총괄하는 조직 존재하며, 조직 내 공유된 서비스 전략과 운영 체제 적용하는 구조

[참고] 데이터 거버넌스 유형

① (분산모델) 데이터 거버넌스의 초기모델로 서비스 관련 기능이 전 사업 및 팀 영역에 분산,
개별적 서비스 전략 수립 및 실행

② (서비스공유모델) 사업부서는 각자의 서비스 운영 및 집중, 중앙은 서비스 실행을 위한 기반 마련

③ (통합조직 모델) 사업부서는 서비스 전략 수립, 서비스 활용을 통합적으로 관리하는 조직 존재
통합관리 조직은 데이터 활용의 범위, 표준 등의 가이드라인을 제시

④ (중앙집중 모델) 서비스 전략 및 운영을 총괄하는 조직 존재, 공유된 서비스 전략과 운영 체제 적용

출처 : Interactive Banking Enabler Digital Operating Model (accenture, 2013) 재구성

현재 청 내 데이터관련 서비스 전략 및 관리‧운영을 총괄하는 조직이 부재하며, 일관성 있는 데이터 운영‧관리 기준 마련을 위한 총괄관리 조직 필요

총괄관리 조직을 통한 일관성 있는 데이터 운영‧관리 기준 및 서비스 전략 수립

기상청 데이터 서비스의 컨트롤타워 역할을 수행하기 위한 (가칭)통합기상데이터 센터 구축

기상청 사무분장 규정 검토를 통해 데이터 관련 정책, 관리 및 서비스 기능을 도출하고, 관련 기능을 통합‧강화하기 위한 방안 마련

청 내 데이터 관련 기능 중복성 검토를 통해 청 내 분산된 기능을 총괄관리 부서로 통합하여 운영

데이터 운영ㆍ관리 및 서비스 전략 수립의 주도적 역할 수행을 위해 총괄관리 부서의 명칭을 (가칭)통합기상데이터센터로 규정하고, 주요 기능을 중기능 수준으로 확대

(데이터 정책, 관리 및 서비스 기능 설계) 기능 재분류를 통한 데이터 정책, 관리 및 서비스 기능 확대 운영

효과적인 데이터 거버넌스 구축을 위해 데이터 정책(전략 및 방향, 품질) 및 데이터 관리(표준 및 절차, 품질, 규제, 이슈)를 위한 기능 강화

데이터 거버넌스 체계 확립을 위해 의사결정 지원을 위한 데이터 정책 기능과 데이터 관리체계 재정립이 필요

(IBM) 목표 달성을 위해 데이터 정책 및 관리를 위한 조력자의 역할 필요

(한국정보통신기술협회) 데이터 거버넌스 실현을 위한 프로세스로 정책(데이터 전략, 정책) 및 데이터 관리(아키텍처, 표준 및 절차, 규제준수 등) 기능 포함

중앙집중형 데이터 거버넌스 체계에서 서비스 전략 및 운영을 총괄하는 조직 필요

청 내 보유 데이터 및 신규 수집 데이터(민간‧유관기관의 AI, IoT 데이터)의 공유‧활용을 위한 새로운 데이터 서비스 전략이 필수

현재 청 내 데이터 서비스 전략 및 운영을 총괄하는 기능이 미비하며, 서비스 기능을 강화하기 위한 기능 설계 필요

이에, 기존 데이터 관련 기능 재분류를 통해 데이터 정책과(가칭), 데이터 관리과(가칭), 데이터 서비스과(가칭) 신설

현재 청 내 데이터 관련 업무를 수행하고 있는 국가기후데이터센터의 소기능을 데이터 정책, 관리 및 서비스 기능으로 재분류하고 기능 강화

(정책) 청 내 데이터에 대한 정책, 지침, 표준, 전략 및 방향 수립하기 위한 역할

(관리) 데이터 표준관리, 구조관리, 품질관리, 보안 관리 등을 포함

(서비스) 대내외 데이터 서비스, 신규 서비스 생산·제공 등의 역할

[참고] 데이터 거버넌스 구성요소

한국정보통신기술협회(TTA)

데이터 거버넌스를 위해 역할, 기능 및 프로세스의 요소가 필수적이며, 실행을 위한 10가지 활동을 제시

(데이터 전략 및 정책) 데이터 전략, 데이터 정책, 데이터 아키텍처, 데이터 표준 및 관리절차

(데이터 관리 및 통제) 규제준수, 이슈관리, 데이터 관리 프로젝트, 데이터 관리 서비스, 데이터 가치판단, 의사소통

IBM

데이터 거버넌스 조력자의 역할로 정책 및 관리 기능을 강조

(정책) 전사적으로 보유하고 있는 데이터에 대해 관리 정책, 지침, 표준, 전략 및 방향 수립하기 위한 역할

(관리) 데이터 표준관리, 데이터 구조관리, 데이터 품질관리, 데이터 보안 관리 등을 포함

(데이터 보존‧관리 기능 신설) 100년 이상 누적된 방대한 기상기후데이터를 과학적으로 영구보존하여, 기후 기록 국가유산으로 관리하고, 안정적 활용기반 마련을 위한 체계 확립

데이터 보존ㆍ관리 기능 신설을 통해 기상청 데이터 수명관리를 위한 정책을 수립하고 주도할 체계 확립

데이터 거버넌스는 데이터 품질관리, 수명관리, 보안을 핵심분야로 강조하고 있으나, 현 기상청 조직 구조에는 데이터 수명관리 업무 기능 부재

기상청은 기상청데이터관리위원회를 통해 기상청 데이터 관리ㆍ보존ㆍ서비스에 관한 주요사항을 심의하고 있으나, 데이터 보존 기준에 대한 객관적 기준이 미비

또한, 범정부 데이터 보존 정책에 따라 기상청 데이터 보존 정책을 총괄 관리할 기능 필요

이에, 범정부 보존 정책과 연계한 기상청 데이터 보존 정책 총괄 관리를 수행할 ‘데이터 관련 계획의 수립·종합 및 조정(가칭)’ 기능 강화

신설된 기상청 데이터 유지·관리를 위한 기본계획 수립 및 조정(가칭) 기능 및 기존 기상기후자료/공공데이터/기상청데이터 통합관리 계획 수립‧조정업무 포함하여, 보존(아카이빙) 기준 수립 및 관리 프로세스, 보존 데이터 활용 정책을 위한 기능 수행

또한, 기상청 데이터 아카이빙 시스템 구축에 따른 ‘데이터 서비스 시스템의 도입‧운영 정책(가칭)’, ‘기상청 데이터 기록보관(아카이빙)에 관한 사항(가칭)’ 기능 신설

데이터 운영‧관리 및 기상청 데이터 시스템 구축‧운영‧관리에 관한 사항 총괄

[참고] 데이터 거버넌스 핵심분야

IBM은 데이터 거버넌스의 핵심분야로 품질관리 수명관리 및 보안을 강조

① (데이터 품질관리) 데이터 프로파일링 및 데이터 정제와 같은 작업을 포함하여 데이터
사용 방법에 따라 실행해야 함

② (데이터 수명관리) 데이터 생성 및 초기저장에서부터 데이터가 폐기될 때까지 시스템의
데이터 흐름을 관리하는 정책을 수립해야 함

③ (보안 및 개인정보) 데이터 요구사항 및 정책은 최종 사용자의 클래스 또는 역할을
기반으로 필요한 데이터 보호수준을 정의해야 함

출처 : 정보수명주기 기반의 데이터 거버넌스 방안 (IBM)

기능 설계

기능 조정 절차

(프로세스) 데이터 통합서비스 기능 설계를 위해 총 6단계 절차로 진행

(기능분류체계 수립) 기상청 데이터 관리‧서비스 기능 파악을 위해 국가기후 데이터센터 기능 분류

(기능재분류) 데이터 통합관리‧서비스를 위한 용어 재정의 및 용어에 따른 기능 분류

(기능조정방안 도출) 기상청 데이터 통합서비스 방향성에 따른 기능적 대안 및 조정 방안 도출

(기능 재설계) 데이터 관리‧서비스 조직이 필수적으로 수행해야 하는 기능 설계

(기능 중복성 검토) 국 또는 과별 수행기능 현황을 분석하고, 중복성 여부 평가

(외부화 검토) 유사기관 벤치마킹을 통해 외부화가 필요한 기능 분류

<표 5-> 기능 조정 절차

단계				주요 내용
1단계		기능분류 체계 수립		기능 진단을 위한 국가기후데이터 기능 분류체계 수립 정부 BRM 분류체계상 각 레벨의 정의를 참고하여 대기능/중기능 구분 기상청 사무분장 규정에 따른 소기능 및 단위 과제 조사·분석
		▼
2단계		기능 재분류		국가기후데이터 기능 재분류 데이터 관련 용어 정의 용어 정의에 따른 소기능/중기능/대기능 재분류
		▼
3단계		기능조정 방안도출		대/중/소 기능의 변화가 필요한 대상기능 조정방안 도출 기상청 데이터 통합서비스 방향성에 따른 기능적 대안 도출 기능 변화가 필요한 대상기능 조정방안 도출
		▼
4단계		기능 조정 및 재설계		기상청 데이터 통합서비스·관리를 위해 필요한 기능 설계 대/중/소기능 변경 방안 및 기능적 대안 종합 데이터 통합 서비스를 위해 필요한 기능 축소, 강화 및 신설 방안 마련
		▼
5단계		중복성 검토		부서간 수행기능상의 유사 중복성 평가 실 국 또는 과별 수행기능 현황을 분석 동일 업무인 경우 효과성, 효율성이 낮은 부서의 기능을 통합하는 방안 마련
		▼
6단계		외부화 검토		기능 외부화 평가 및 평가결과 도출 과학적 조직관리를 위한 조직진단 매뉴얼을 참고하여, 기능 외부화 평가 데이터 관리·서비스 관련 유사기관 벤치마킹을 통해 외부화 가능 기능 도출

기능 조정 및 설계

(기능분류체계 수립) 현행 기능체계에 대한 객관적 진단을 통하여 문제점과 주요 이슈를 분석하기 위한 기초 자료 작성

과학적 조직관리를 위한 조직진단 매뉴얼에 제시된 정부 BRM 분류 체계상 각 레벨의 정의를 참고하여 기상청 데이터 관리 조직의 기능 구분

정부 기능분류체계에 따라 국가기후데이터센터의 대기능을 ‘기후변화대응’, 중기능은 ‘기후자료관리’로 구분

소기능 및 단위과제는 기상청 훈령 「기상청 사무분장 규정」의 업무 규정에 따라 구분

<표 5-> 국가기후데이터센터 주요기능

정책 분야	정책 영역	대 기능	중 기능	소 기능	단위과제
과학기술	과학기술진흥	기후변화대응	기후자료관리	기상 기후 자료 관리	기상기후자료 관리 기본계획 수립 및 총괄
					기상기후자료 표준화ㆍ품질ㆍ통계관리 및 제공에 관한 종합ㆍ조정
					기상기후자료 관리시스템 구축 및 운영
					기상기후자료 관리운영 및 활용기술 개선 지도
					유관기관 기상기후자료 서비스 기본계획 수립 및 조정
					국가 기상기후자료 교환 및 제공에 관한 국제 협력
					한반도 기상통계 및 북한기후 연보의 발간 및 제공
				기상청 데이터관리	기상청 데이터 전주기 통합관리 기본계획 수립 및 조정
					기상청 데이터 및 유관기관 기상 관측자료 품질ㆍ통계관리 기술의 개선ㆍ지도 및 간행물 관리
					기상청 데이터 및 유관기관 기상 관측자료 생산목록 관리 및 개방ㆍ제공 종합
					기상청 데이터관리위원회(실무반) 관리 및 운영
					기상청 데이터 국가승인통계 발굴 및 개선
				기상 공공 데이터관리	기상공공데이터 개방과 제공에 관한 기본계획 수립 및 조정
					기상공공데이터 활용 및 이용활성화에 관한 조정ㆍ관리
					유관기관의 기상공공데이터 표준화 및 서비스 종합 관리
					기상자료개방포털 관리ㆍ운영 및 개선
					기상공공데이터 카탈로그 표준 관리
				기상 자료 민원 업무	기상자료 민원 업무의 종합ㆍ통제ㆍ개선 및 지도
					기상현상 증명 및 자료제공
					기상자료 민원실 운영 및 관리
					전자민원시스템 관리 및 운영
				국립 기상 박물관 설림 및 운영	국립기상박물관 설립 및 운영 기본계획 수립 및 조정
					역사기후자료 발굴ㆍ복원ㆍ보존 및 조사ㆍ분석연구
					기상과학문화의 특별 전시 및 교육 훈련
					국립기상박물관 소장품 발굴 및 관리

(기능 재분류) 데이터 통합관리‧서비스를 위해 데이터 관련 용어를 재정의하고, 용어 재정의에 따른 기능 재분류 수행

통합 관리시스템 구축·운영 및 데이터 시책의 총괄 조정을 위해 국가 기후데이터센터의 명칭 변경

청 내 모든 기상‧기후데이터에 대한 통합적 관리 측면을 강조하기 위해 관련 시스템 및 조직 명칭을 “통합기상데이터”또는 “국가기상기후데이터” 로 사용

국가기후데이터센터의 소기능을 데이터 정책 기능, 관리 기능 및 서비스 기능으로 재분류

기상청 데이터 통합서비스를 위해 항목별(기상기후), 목적별(공공데이터)로 구분된 소기능을 업무별(정책, 관리, 서비스)로 재분류

[그림 5-] 업무별 기능 재조정 방안(안)

기상청 데이터 통합서비스를 위한 대기능 및 중기능 조정

현재 기상청 데이터 관련 조직(국가기후데이터센터)의 대기능 및 중기능은 기후변화대응 및 기후자료관리로 정의

기후변화대응 및 기후자료관리 기능은 기상청 데이터 통합 관리 및 서비스를 위한 기능으로 부적합하여 조정 및 변경 필요

대기능의 경우 데이터 통합관리를 위해 기상행정지원으로 변경하고, 컨트롤타워의 역할 강화를 위해 데이터 관련 정책, 관리, 서비스를 중기능으로 이관

<표 5-> 국가기후데이터센터 기능 재분류(안)

대기능	중기능	소기능
기후변화 대응	기후자료관리	기상기후자료 관리 기상청 데이터 관리 기상공공데이터 관리
▼	▼	▼
기상행정지원	기상청 데이터 정책(가칭) 기상청 데이터 관리(가칭) 기상청 데이터 서비스(가칭)	데이터 관리 기본계획수립 데이터 전주기 통합관리 기상자료개방포털 관리 ‧‧‧

(기능조정방안 도출) 기상청 데이터 통합서비스 방향성에 따른 기능적 대안을 도출하고, 관련 기능의 변화가 필요한 대상기능의 조정 방안 도출

데이터 거버넌스 구축을 위해 데이터 통합관리를 위한 기능‧조직 강화 및 메타데이터, 메타데이터 관리시스템 구축‧운영‧관리 필요

이를 위해 기관 메타데이터 시스템 관련 도입, 운영 기능 및 관련 기반시설 운영 ‧관리를 위한 기능 신설

<표 5-> 데이터 거버넌스

방향성	기능적 대안	관련기능	조정방안
데이터 거버넌스 설계	청 내 데이터 통합관리를 위한 기능 및 조직 강화	기상청 데이터 정책 기상청 데이터 관리	기능 강화 및 분리 소기능 → 중기능 강화 정책과 관리 기능 분리
		기상청 데이터 정책	기능 신설 데이터 유지·관리를 위한 기본계획 수립 및 조정
	메타데이터 및 기관 메타데이터 관리시스템 관리·운영	기상청 데이터 정책	기능 신설 기관 메타데이터 시스템 도입 정책
		기상청 데이터 관리	기능 신설 기관 메타데이터 시스템 운영‧관리
			기능 신설 메타데이터 시스템 기반시설 운영‧관리

데이터 통합 보존 기능 확대를 위해 기상청 데이터 유지관리를 위한 계획 수립 및 데이터 관리 체계 마련 필요

이를 위해 기상청 데이터 표준화, 기록보관 및 데이터 별 보존기간 정립을 위한 기능 신설

또한, 데이터 통합보존을 위한 시스템 관련 도입, 운영 기능 및 관련 기반시설 운영‧관리를 위한 기능 신설

보존 데이터 활용ㆍ서비스를 위해 보존 데이터 관리 및 모니터링 기능과 보존 데이터의 추출ㆍ복원을 위한 기능 및 대내외 보존 데이터 서비스를 위한 기능 신설

<표 5-> 데이터 통합 보존

방향성	기능적 대안	관련기능	조정방안
청 내 데이터 저장·보존을 위한 기능 확대	기상 관측 자료 및 기상 업무 생산자료 유지·관리를 위한 기본계획 수립 및 조정을 위한 기능 설계	기상청 데이터 정책 기상청 데이터 관리	기능 신설 기상청 데이터 표준화 기능 신설 데이터 보존기준 수립
	공공데이터(지구관측 자료) 보존 의무화 및 기상업무 생산자료 관리 체계 마련	기상청 데이터 관리	기능 신설 기상청 데이터 기록보관
		기상청 데이터 정책	기능 신설 통합 보존 시스템 도입 정책
		기상청 데이터 관리	기능 신설 통합 보존 시스템 운영‧관리
			기능 신설 통합 보존 시스템 기반시설 운영‧관리
			기능 신설 보존 데이터 관리 및 모니터링
			기능 신설 보존 데이터 추출ㆍ복원
		기상청 데이터 서비스	기능 신설 대내외 보존 데이터 서비스

신규 및 외부데이터 활용을 위해 표준화 및 기준 정비 및 데이터 품질관리 강화 필요

이를 위해 고품질 데이터 외부유통을 위해 품질 기준검사 강화를 위한 알고리즘 개발 기능을 강화하고, 실시간 품질검사를 위한 기능 신설

또한, 민간데이터 표준화 및 품질관리를 위한 기능 및 신규 데이터 서비스를 위한 기능 신설

<표 5-> 신규 및 외부데이터 활용기반

방향성	기능적 대안	관련기능	조정방안
신규 데이터 및 외부 데이터 활용 기반 구축	민간 데이터, IoT 데이터 및 유관기관 데이터 활용을 위한 관측데이터 표준화 및 기준 정비 강화	기상청 데이터 정책	기능 신설 신규데이터 활용 정책에 관한 사항
		기상청 데이터 관리	기능 신설 민간데이터 표준화 및 품질관리
		기상청 데이터 서비스	기능 신설 민간기상데이터 서비스
	유통 데이터 정합성 유지를 위한 품질검사 기준 강화 준실시간 품질검사 스케쥴링 및 기능 변경을 통한 외부 유통 자료 품질검사 강화	기상청 데이터 관리	기능 강화 데이터 품질관리 알고리즘 개발 기능 신설 실시간/준실시간 데이터 품질관리

데이터 서비스 고도화를 위해 대용량 데이터의 수집‧저장‧서비스 기능, 가시화서비스 및 통계분석서비스 확대 제공 필요

대용량 데이터 수집‧저장을 위한 기술개발 기능 및 서비스를 위한 기능신설

또한, 데이터 분석‧가공‧가시화를 위한 기술개발, 서비스 기능 신설 및 통계분석 서비스 기능 강화 필요

<표 5-> 데이터 서비스 고도화

방향성	기능적 대안	관련기능	조정방안
4차 산업혁명 기술을 활용한 데이터 서비스 고도화	대용량 데이터의 효율적 서비스를 위한 데이터 수집·저장 기능 재설계	기상청 데이터 관리	기능 신설 대용량 데이터 서비스 기술개발
		기상청 데이터 서비스	기능 강화 대용량 데이터 서비스
	데이터 분석·가공 및 가시화 서비스를 위한 기능 신설	기상청 데이터 관리	기능 신설 데이터 분석가공 및 가시화 기술개발
		기상청 데이터 서비스	기능 신설 데이터 분석‧가공 및 가시화 서비스
	통계·분석 및 신규 콘텐츠 생산·제공을 위한 기능 강화	기상청 데이터 서비스	기능 강화 통계분석 콘텐츠 서비스

(기능조정 및 재설계) 데이터 관리‧서비스 조직이 필수적으로 수행해야 하는 기능 설계

기상행정지원 대기능을 중심으로, 기상청 데이터 정책‧관리‧서비스의 3개 중기능을 도출하고, 7개의 강화 기능, 8개의 신설 기능 및 3개의 유지 기능을 재조정

(기능강화) 데이터 관련 계획 수립‧종합 및 조정, 데이터 표준화 및 품질관리 기법 개발·관리, 대국민 데이터 서비스, 통계·분석·가공 콘텐츠 및 신규 서비스 생산 제공, 데이터 저장·관리 등 7개 기능은 내부 효율화를 통해 기능 강화 필요

청 내 데이터 관련 부서와의 명확한 업무 분장을 설정하여 데이터 정책, 보존‧관리, 품질관리 기능의 본질적인 목적성 확립

(기능신설) 통합아카이빙 시스템 구축·운영 및 서비스를 위한 5개의 정책·관리 기능, 신규 데이터 서비스를 위한 2개의 정책·서비스 기능, 데이터 서비스 확대를 위한 1개의 서비스 기능을 신설

(기능유지) 공공데이터 활용 및 이용활성화, 데이터 관련 규정·지침, 민원서비스의 3개 기능은 기존 기능 유지

<표 5-> 데이터 통합서비스 기능 재설계(안)

기능	세부기능	비고
데이터 정책	데이터 관련 계획의 수립·종합 및 조정	기능 강화
	공공데이터 활용 및 이용활성화에 관한 사항	기능 유지
	데이터 관련 시스템의 도입·운영 정책	기능 신설
	데이터 관련 규정‧지침, 대외 협력 관한 사항	기능 유지
	데이터 표준화 및 품질관리기법 개발‧관리에 관한 사항	기능 강화
	신규 데이터‧외부 유통 데이터 관리에 관한 사항	기능 신설
데이터 서비스	대국민 데이터 서비스에 관한 사항	기능 강화
	청 내 데이터 활용 지원에 관한 사항	기능 강화
	데이터 서비스 기술개발에 관한 사항	기능 신설
	신규 기상 데이터(IoT, 드론 등 이용) 서비스 제공에 관한 사항	기능 신설
	통계·분석·가공 콘텐츠 및 신규 서비스 생산·제공에 관한 사항	기능 강화
	민원 서비스에 관한 사항	기능 유지
통합 아카이빙 운영 (관리)	데이터 저장·관리에 관한 사항	기능 강화
	데이터 기록보관(아카이빙)에 관한 사항	기능 신설
	통합 아카이빙 시스템 및 연계시스템 운영‧관리	기능 강화
	아카이빙 데이터 처리 현황 및 이관 데이터 무결성 모니터링	기능 신설
	아카이빙 데이터 목록 관리 및 검색 기능	기능 신설
	보관데이터 추출‧복원 및 내외부 시스템 연계 지원	기능 신설

[참고] 중ㆍ소기능 및 단위과제 조정 방안(안)

< 데이터 정책(가칭) >

소기능	단위과제
	기능유지	기능강화	기능신설
데이터 관련 계획의 수립·종합 및 조정	기상청 데이터 품질관리 정책 및 지침 수립 기상청 데이터관리위원 구성 및 운영	기상청 데이터(관측데이터, 기상업무 생산데이터) 표준화 및 관리 정책 수립	기상청 데이터 유지·관리를 위한 기본계획 수립 및 조정
공공데이터 활용 및 이용활성화에 관한 사항	기상청 데이터 및 유관기관 관측자료 생산목록 관리 및 개방제공 종합	-	-
데이터 서비스 시스템의 도입·운영 정책	-	-	데이터 서비스 시스템 (기상기후시스템, 아카이빙 시스템) 도입에 관한 정책수립 및 종합조정
데이터 관련 규정·지침, 대외협력에 관한 사항	데이터 관련 규정·지침, 대외협력에 관한 사항	-	-
데이터 표준화 및 품질관리 기법 개발·관리에 관한 사항	기상청 데이터 실시간·준실시간 품질관리기준 정비 및 고시 유관기관 관측자료 품질통계 관리 기술의 개선지도	실시간/준실시간 품질관리 알고리즘 개발	기상청 데이터 표준화에 관한 사항 민간데이터 표준화 및 품질관리에 관한 사항
신규데이터·외부 유통데이터 관리에 관한 사항	-	-	신규데이터 활용 정책에 관한 사항 외부 유통데이터 서비스 정책에 관한 사항

< 데이터 서비스(가칭) >

소기능	단위과제
	기능유지	기능강화	기능신설
대국민 데이터 서비스에 관한 사항	유관기관의 기상공공데이터 표준화 및 서비스 기상자료개방포털 관리ㆍ운영 및 개선	대용량데이터 서비스	민간·공공기관 대상 기상청 데이터 서비스 제공 외부수집데이터(민간데이터, IoT데이터) 서비스 제공
청 내 데이터 활용 지원에 관한 사항	-	청 내 데이터 실시간 서비스	청 내 보존 데이터 서비스
데이터 서비스 기술개발에 관한 사항	-	-	대용량 데이터 서비스 기술개발 데이터 분석·가공 및 가시화 서비스 기술개발
민간 기상 데이터 (IoT, 드론 등) 서비스 제공에 관한 사항	-	-	대내외 민간데이터 서비스 제공
통계·분석·가공 콘텐츠 및 신규 서비스 생산· 제공에 관한 사항	기상청 데이터 국가승인통계 발굴 및 개선 한반도 기상통계 및 북한기후 연보의 발간 및 제공	-	기후통계분석(개방포털) 콘텐츠 개발 신규 콘텐츠 생산 및 서비스 제공
전자민원 서비스에 관한 사항	기상자료 민원 업무의 종합통제개선 및 지도 기상현상 증명 및 자료 제공 데이터 민원(제공, 상담 등) 업무	-	-

< 데이터 관리(통합 아카이빙 운영)(가칭) >

소기능	단위과제
	기능유지	기능강화	기능신설
데이터 저장·관리에 관한 사항	기상공공데이터 카탈로그 표준 관리	기상청 데이터 표준관리· 구조관리·연계관리 기상메타데이터의 생성· 갱신·보존	-
데이터 기록보관 (아카이빙)에 관한 사항	-	-	기상업무 생산자료의 관리 및 지원 기상청 데이터의 분류·보존·활용·관리 영구보존·장기검증체계의 운영 및 관리
통합 아카이빙 시스템 운영·관리	국가기후데이터 시스템 관리 및 운영 전자민원시스템 관리 및 운영 통계분석 시스템 관리 및 운영	기관 메타데이터 관리시스템 관리 및 운영	아카이빙 시스템 개발 및 개발 지원 아카이빙 데이터베이스의 구축 운영 및 관리 데이터 이관 및 수집 관련 기술 지원
데이터 처리 현황 및 이관 데이터 무결성 모니터링	-	-	보존데이터의 상태 검사ㆍ점검 및 무결성 모니터링
데이터 목록 관리 및 검색 기능	-	-	보존데이터 통합검색 및 활용체계 구축·운영 보존데이터 생산현황 분석 및 관리
데이터 추출·복원 및 내외부 시스템 연계 지원	-	-	보존데이터 추출·복원 관련 기술 지원 보존 매체 점검·관리

(중복성 검토) 부서간 수행기능상의 유사 중복성을 평가하고, 동일 업무인 경우 효과성, 효율성이 낮은 부서의 기능을 통합하는 방안 마련

정보통신기술과 기상정보데이터베이스 관리 및 운영 기능, 공동활용시스템 품질관리 등 7개 기능(단위과제)에 대한 중복성 평가를 수행하여, 2개의 정책 및 관리 기능 이관 방안 마련

데이터 수집·교환 기능을 포함하여, COMIS 운영ㆍ관리에 필요한 기능 5개의 단위과제는 기능 중복성이 있다고 판단할 수 없음

청 내 기상자료 저장·처리 정책 기능 및 저장체계 관리 기능은 중앙집중형 데이터 거버넌스 체계에서 총괄관리 조직에 통합하는 것이 타당함

<표 5-> 데이터 서비스 중복성 검토 결과

기능분류		기능수행부서			중복성 평가
중기능	소기능	관련부서	소기능	단위과제
데이터 정책	기상청 데이터 관련 계획의 수립·종합 및 조정	정보통신 기술과	정보화 정책	청 내 기상자료 저장처리분배 정책 수립 및 종합 조정	데이터 정책 기능의 이관방안 검토
데이터 관리	기상청 데이터 유지·관리에 관한 사항	정보통신 기술과	정보시스템 구축운영	기상자료 저장체계 관리 및 개선
			정보시스템 구축운영	세계기상자료 생성처리 관리 및 활용지원	종합기상정보 시스템 운영ㆍ 관리에 필요한 기능을 다수 포함하고 있어, 중복업무로 판단할 수 없음
	기상청 데이터 품질관리 기법 개발 및 관리		정보시스템 구축운영	공동활용시스템 운영 및 관리 (표준화 및 품질관리)
데이터 서비스	기상청 데이터 서비스에 관한 사항	정보통신 기술과	기상 및 행정 정보 서비스	유관기관 기상자료제공 협의 및 활용지원
		정보통신 기술과	정보시스템 구축운영	국내외 유관기관 실시간 기상자료 수집제공 및 관리
			정보시스템 구축운영	공공기상데이터 포털시스템 (Open API)운영 및 서비스 개선

또한, 통합서비스 방안에 따라 내부 효율화(강화, 축소, 통폐합)가 필요한 소기능 및 단위과제가 존재하며, 중복성 평가를 통해 재조정

7개의 강화 기능의 경우 통합서비스 방안에서 제시한 서비스 주체에 따라 필요 기능이 변경 될 수 있어, 기능 중복성 평가를 통해 통합서비스 방안 별 기능 제시

데이터 보존·관리 및 서비스를 위한 8개의 신설 기능의 경우 부서의 고유 기능이 아닌 기상청에 추가되어야 하는 신규 기능으로 3개의 통합서비스 방안에 모두 필요한 기능

(데이터 관련 계획의 수립 조정) 강화기능 및 신설 기능 모두 중앙집중형 거버넌스 체계 운영을 위해 총괄조직에서 수행하는 것이 타당함

(데이터 품질관리 알고리즘 개발) 실시간/준실시간 품질관리 주체가 분리된 1안 및 3안의 경우 실시간 품질관리 알고리즘 개발을 관련 부서에서 수행하는 것이 적합

현재의 기준고시(국가기후데이터센터) 및 알고리즘 적용(정보통신기술과) 체계 유지

(대국민 데이터 서비스) 외부(민간 및 공공기관 등) 실시간 서비스가 현재와 유사하게 유지되는 3안의 경우 해당 기능을 관련 부서에서 수행하는 것이 적합

(청 내 데이터 활용 지원) 청 내 실시간 서비스가 현재와 같은 COMIS 중심의 수집·분배가 이루어지는 1안 및 3안의 경우 청 내 실시간 데이터 서비스를 관련 부서에서 수행하는 것이 적합

<표 5-> 통합서비스 방안 별 기능 조정 방안(안)

소기능	단위과제	1안	2안	3안
데이터 관련 계획의 수립·종합 및 조정	기상청 데이터 품질관리 정책 및 지침 수립	□	□	□
	기상청 데이터관리위원 구성 및 운영	□	□	□
	기상청 데이터 표준화 및 관리 정책 수립	□	□	□
	기상청 데이터 유지·관리를 위한 기본계획 수립 및 조정	□	□	□
데이터 표준화 및 품질관리기법 개발‧관리에 관한 사항	기상청 데이터 실시간·준실시간 품질관리기준 정비 및 고시	□	□	□
	유관기관 관측자료 품질통계 관리 기술의 개선지도	□	□	□
	실시간/준실시간 품질관리 알고리즘 개발		□
	기상청 데이터 표준화에 관한 사항	□	□	□
	민간데이터 표준화 및 품질관리에 관한 사항	□	□	□
대국민 데이터 서비스에 관한 사항	유관기관의 기상공공데이터 표준화 및 서비스	□	□	□
	기상자료개방포털 관리ㆍ운영 및 개선	□	□	□
	대용량데이터 서비스	□	□	□
	민간·공공기관 대상 기상청 데이터 서비스 제공	□	□
	외부수집데이터(민간데이터, IoT데이터) 서비스 제공	□	□
청 내 데이터 활용 지원에 관한 사항	청 내 데이터 실시간 서비스		□
	청 내 보존 데이터 서비스	□	□	□
통계·분석·가공 콘텐츠 및 신규 서비스 생산·제공에 관한 사항	기상청 데이터 국가승인통계 발굴 및 개선	□	□	□
	한반도 기상통계 및 북한기후 연보의 발간 및 제공	□	□	□
	기후통계분석(개방포털) 콘텐츠 개발	□	□	□
	신규 콘텐츠 생산 및 서비스 제공	□	□	□
데이터 저장·관리에 관한 사항	기상공공데이터 카탈로그 표준 관리	□	□	□
	기상청 데이터 표준관리· 구조관리·연계관리	□	□	□
	기상메타데이터의 생성· 갱신·보존	□	□	□
통합 아카이빙 시스템 및 연계시스템 운영‧관리	국가기후데이터 시스템 관리 및 운영	□	□	□
	전자민원시스템 관리 및 운영	□	□	□
	통계분석 시스템 관리 및 운영	□	□	□
	기관 메타데이터 관리시스템 관리 및 운영	□	□	□
	아카이빙 시스템 개발 및 개발 지원	□	□	□
	아카이빙 데이터베이스의 구축 운영 및 관리	□	□	□
	데이터 이관 및 수집 관련 기술 지원	□	□	□

(외부화 검토) 기능조정방안을 검토한 후 민간 및 지자체 등 외부에서 수행하는 것이 바람직한 경우 외부화 방안 마련

기능 외부화 가능 여부를 확인하기 위해 행안부 「과학적 조직관리를 위한 조직진단 매뉴얼」의 ‘기능외부화 평가 프로세스’를 참고하여 진행

외부 기관 벤치마킹을 통해 실행가능성을 분석하여, 기능 외부화 가능한 기능 도출

분석 방법 및 판단기준은 부처별 특성, 상황적 특성을 고려하여 적합한 판단기준 활용 가능

판단 기준에 따라 기능별로 법인화, 민간위탁, 지방이양, 외부기관화, 타부처 이관 등으로 분류

[그림 5-] 기능 외부화 평가 프로세스

* 출처 : 과학적 조직관리를 위한 조직진단 매뉴얼 (행정안전부, 2011)

기상청 데이터 분야의 기능 외부화 평가를 통해 8개 기능에 대한 외부화 결과 도출

4개 기능의 일부 외부화, 3개 기능의 내부 효율화, 3개 기능의 신설, 2개 기능의 현상 유지 포함

데이터 무결성 모니터링, 아카이빙 데이터 관리 및 검색, 대국민 데이터 서비스, 민원서비스의 4개 기능 대한 외부화 가능

통합아카이빙시스템 및 연계시스템 운영관리, 보관데이터 추출복원 및 내외부시스템 연계지원, 신규 기상데이터 서비스, 통계분석 콘텐츠 및 신규 서비스 제공의 4개 일부 기능에 대해 외부화 가능

실시간/준실시간 품질관리 시스템 운영, 내부 시스템 연계지원, 신규 데이터 서비스 기획, 통계분석콘텐츠 및 신규서비스 기획 기능은 청 내 유지 필요

<표 5-> 데이터 통합서비스 외부화 방안(안)

중기능	소기능	내부효율화				외부화	신설	현상 유지
		강화	축소	폐지	통합
기상청 데이터 정책 (가칭)	데이터 관련 계획의 수립·종합 및 조정	□
	공공데이터 활용 및 이용활성화에 관한 사항							□
	데이터 관련 시스템의 도입·운영 정책						□
	데이터 관련 규정‧지침, 대외 협력 관한 사항							□
	데이터 표준화 및 품질관리기법 개발‧관리에 관한 사항	□
	신규 데이터‧외부 유통 데이터 관리에 관한 사항						□
통합 아카이빙 운영 (관리) (가칭)	데이터 저장·관리에 관한 사항	□
	데이터 기록보관(아카이빙)에 관한 사항						□
	통합 아카이빙 시스템 및 연계시스템 운영‧관리					□(일부)
	데이터 처리 현황 및 이관 데이터 무결성 모니터링					□
	아카이빙 데이터 목록 관리 및 검색 기능					□
	보관데이터 추출‧복원 및 내외부 시스템 연계 지원					□(일부)
기상청 데이터 서비스 (가칭)	대국민 데이터 서비스에 관한 사항					□
	청 내 데이터 활용 지원에 관한 사항						□
	데이터 서비스 기술개발에 관한 사항						□
	신규 기상 데이터 서비스 제공에 관한 사항					□(일부)
	통계·분석·가공 콘텐츠 및 신규 서비스 생산·제공에 관한 사항					□(일부)
	민원 서비스에 관한 사항					□

[참고] 기능 외부화 벤치마킹 사례

한국통계정보원

통계정보의 효율적 관리와 운영을 위하여 설립된 통계정보화 전문기관(산하기관)

통계청의 국가통계포털(KOSIS), 통계생산관리시스템의 개발 및 운영, 통계데이터베이스 구축 및 관리 등 정보화 업무 수행 및 지원

시스템 개발(정보화 기획, 시스템 개발), 시스템 운영(통계정보시스템 운영, 기반시설 유지관리), 데이터 운영(DB구축 및 운영, 데이터 운영‧관리)의 3개 조직, 약 50명의 인력으로 구성

< 한국통계정보원 주요 업무 >

주요업무	세부내용
국가통계 DB 운영·관리	통계자료 수집, 정제, 구축, 검증, 모니터링 등 KOSIS 통계자료 관리 대행 다양한 통계DB 모델 분석 · 설계 · 구축 · 운영
국가통계포털 및 나라통계 운영·관리	국가통계포털(KOSIS) 및 나라통계시스템 위탁 운영 HelpDesk, 콜센터 운영 및 교육 · 홍보 지원 통계정보시스템 운영 · 유지보수 업무의 프로세스 표준화
국가통계정보 제공·활용	마이크로데이터 구축 및 운영 통계정보시스템의 보급 및 운영 지원 통계정보 활용(통계정보 조사 · 추출 · 분석 · 평가 등) 지원
국가통계정보화 연구용역	통계정보화 ISP, BPR 통계정보화 프로젝트 관리(PMO) 새로운 통계 개발 · 개선 위한 연구 용역 등

한국특허정보원

특허청 정보화 시스템(키프리스, 키프리스플러스, 특허넷)의 관리와 운영을 위해 설립된 전문기관(산하기관)

(키프리스) 국내·외 지식재산권 관련 정보 검색시스템

(키프리스 플러스) 국내‧외 지식재산권 정보의 연계 서비스(Open API, LOD 등)

(특허넷) 특허청의 출원‧심사‧심판 등 특허행정업무 처리 시스템

데이터 서비스를 위한 정보진흥본부(통계생산, 품질관리, 데이터 가공) 및 데이터 관리를 위한 특허넷사업단(데이터 표준, 시스템 운영관리, 데이터 검증)의 2개 조직으로 구성

< 한국특허정보원 주요 업무 >

주요업무	세부내용
IP 정보확산	KIPRISplus 서비스 유지관리 민간･공공기관 대상 산업재산권 정보 제공 국내･외 IP 통계 생산 및 보급 , 기술 -산업 연계 통계 보급･활용 지원
IP 정보가공	KPA 데이터 변환 , 가공 및 보급 영문번역 및 대표도면 영문화 한영 기계번역 서비스 운영
특허넷 기반팀	특허넷 온라인 서비스 운영 및 성능개선 특허넷 서버 및 데이터저장시스템 관리･운영 특허넷 통합 DB, XML DB, 이미징 관리시스템 관리･운영
검색데이터	대민용 검색시스템 (KIPRIS) 운영 및 관리 KIPRIS 홍보 , 웹사이트 관리 , HelpDesk 운영 등 특허넷 DB 데이터 표준 및 모델 관리

조직구조 재설계

기능 개편(안)

(개편방안) 데이터 관련 기능 중복성 검토 결과를 바탕으로 데이터 정책 기능을 총괄관리 부서로 통합하여 운영하는 방안 마련

단기적으로 청 내 데이터 관련 정책을 통합하여 운영하고, 향후 데이터 관리 및 서비스 기능을 확대ㆍ운영

기존 국가기후데이터센터의 단위기능(기획행정, 데이터관리, 데이터서비스) 기능을 도출된 3개의 데이터 정책, 관리 및 서비스의 기능으로 개편

기상청 사무분장 규정의 목적ㆍ방향과 일치하지 않는 정보통신기술과 데이터 정책 기능*을 국가기후데이터센터로 이관

청 내 기상자료 저장‧처리‧분배 정책 수립 및 종합‧조정, 기상자료 저장체계 관리 및 개선

(가칭)통합기상데이터시스템 구축(ISP) 사업 추진을 위한 기능 신설을 통해 아카이빙시스템 구축ㆍ운영 주체에 대한 역할 확립

기상청 데이터 통합 보존ㆍ관리를 위한 기능을 신설하고, 데이터 전주기 관점의 생산·수집·저장·처리·제공 절차, 형식 등 기준 관리

기상청 데이터 총괄관리 기능의 명확화를 위해 국가기후데이터센터 명칭을 (가칭)통합기상데이터센터로 변경

[그림 5-] 데이터 통합서비스 조직 기능 개편(안)

현재		조직구조 재설계 후
	‣

청 내 분산ㆍ중복된 기능을 단기간 통합 할 수 있는 장점이 존재하나, 중앙 집중형 거너번스 구축을 위한 기능 통합이 부족함

(장점) 사무분장 규정 개정을 통해 단기간 적용 가능한 방안으로, 청 내 분산된 데이터 정책 기능 통합 운영을 통한 실효성 확보 가능

데이터 정책 기능 통합을 통해 데이터 총괄관리를 위한 제도적 기반 및 체계 마련

(단점) 부서 별 데이터 관리 및 서비스 기능이 분산되어 있어, 중앙집중형 데이터 거버넌스(관리 및 서비스) 구축 미비

데이터 관련 정책 기능은 통합 가능하나, 시스템 분산에 따른 실시간/비실시간 데이터의 분산 관리 지속

기존 인력의 재배치만으로는 통합저장ㆍ보존, 신규 데이터 서비스 등 신규 업무에 대한 대응 부족

[참고] 기능 개편 방안(안)

장기 개편(안)

(1안) 데이터 정책ㆍ관리 및 서비스 총괄 조직 구축

(개편방안) 데이터 업무 통합·신설을 통한 (가칭)기상정보관리국으로 확대 개편

중앙집중형 데이터 거버넌스 구성요소에 데이터 관련 총괄 기능을 데이터 정책, 서비스 및 관리(아카이빙 운영) 기능으로 구성

데이터 관리·서비스 전략 및 운영을 총괄관리하기 위해 정책, 관리 및 서비스 기능으로 개편

데이터 업무 전문성 강화를 위해 데이터 관련 시스템 및 기반시설 구축ㆍ 관리 등 인프라 기능을 수행하기 위한 정보 인프라과 신설

데이터 관련 기능 통합으로 관리대상 시스템의 규모가 확대되어, 인프라 관리를 위한 조직 확대 운영 필요

[그림 5-] 데이터 정책ㆍ관리 및 서비스 총괄 조직 구성(안)

현재		조직구조 재설계 후
	‣

(세부기능) 국가기후데이터센터를 데이터 정책ㆍ관리ㆍ서비스 기능을 수행하는 과 단위 조직으로 확대ㆍ개편하고, 기상정보관리국 하에 운영

(데이터 정책) 데이터 정책과는 기상청 데이터 관련 정책의 총괄 역할 수행

기상기후데이터 개념 재정의 따른 신규 데이터, 유관기관/민간데이터 및 비표준관측데이터 관리를 위한 기능 신설

다양한 기상기후데이터 활용을 위한 데이터 표준화 및 품질관리 기법 개발ㆍ관리 기능 강화

범정부 보존 정책과 연계한 기상청 데이터 보존 정책 총괄 관리 기능을 신설하고, 데이터 관련 시스템(통합기상데이터시스템, 통합아카이빙시스템, 품질관리시스템)의 도입ㆍ운영 정책 기능 확대

(데이터 서비스) 내부(청 내 데이터 활용지원) 및 외부(대국민) 데이터 서비스 총괄 수행

대국민 데이터 서비스 통합 관리, 대내외 데이터 활용 연계 지원 등 데이터 서비스를 위한 기능 확대

대용량 데이터의 효율적 서비스를 위한 데이터 수집·저장 기능 재설계 기술개발, 데이터 분석‧가공‧가시화를 위한 기술개발 등 데이터 서비스의 효율적 운영을 위한 기술개발 기능 확대

또한, 청 내 데이터 간 연관관계 분석을 통한 신규 분석ㆍ가공 콘텐츠 생산,  가시화 서비스 제공 등 선제적 서비스 제공을 위한 기능 강화

(통합 아카이빙 센터) 기상기후데이터 기록·보관 체계 관리, 아카이빙시스템 운영 등 데이터 관리 및 지원 기능 수행

기상자료 저장체계 관리 및 개선, 기상기후데이터 기록·보관 체계 관리 등 기상청 데이터 총괄 관리를 위한 기능 강화

또한, 아카이빙 데이터 목록 관리, 보관데이터 추출‧복원 및 내외부 시스템 연계 지원 등 데이터 활용ㆍ지원을 위한 기능 수행

(정보 인프라과) 데이터 서비스 관련 인프라 구축·통합 관리를 위한 기능 수행

기상기후데이터 영구 보존·관리를 위한 통합 아카이빙시스템 운영 기능 신설

데이터 유실방지 및 활용지원을 위해 보존데이터 처리 현황 및 모니터링을 위한 기능 신설

기상청 데이터 컨트롤 타워 역할 극대화가 가능하나, 신규 기능 수행을 위한 인력 충원 필요

(장점) 청 내 데이터 정책ㆍ관리ㆍ서비스 통합 운영을 통한 컨트롤 타워 역할 극대화 가능

범정부 보존 정책과 연계한 기상청 데이터 보존 정책 총괄 관리

향후 수집ㆍ활용 될 것으로 예상되는 다양한 데이터, 민간 데이터 관리·활용에 민첩한 대응 가능

신규 데이터 관리 및 수요기반 서비스 기능 확대를 통한 데이터 활용가치 향상 및 기상산업 활성화 기반 구축

(단점) 이동된 기존 인력 외 신규 데이터 관리 및 서비스를 위한 수행인력 충원 필요

신설기능(서비스 기술개발, 데이터 추출 복원, 인프라 유지ㆍ관리 등)을 위한 대규모 인력 충원이 필요하나, 공무원 정원 충원의 한계 존재

아카이빙 데이터 보존ㆍ복원ㆍ서비스 등에 대한 전문성 요구

[참고] 기상정보관리국 기능 조정 방안(안)

(2안) 데이터 전주기 관리를 위한 총괄 조직 구축

(개편방안) 기상관측 자료의 수집부터 생산, 관리ㆍ활용에 이르기까지 기상청의 핵심 운영을 위한 기능 설계

데이터 수집·관리·운영 및 서비스 정책을 총괄할 수 있도록 데이터 수집ㆍ생산 단계의 표준화 및 관리 기능을 포함하여 운영

데이터 수집 단계에서 적극적 조정자 역할을 수행할 수 있도록 기상관측표준화 기능 및 현장 품질관리 기능 통합

향후 수집ㆍ활용이 예정된 드론, IoT 등 신규장비, 비정형 관측자료 표준화 설계 및 품질관리를 통한 신규데이터 수집ㆍ활용을 위한 기능 설계

청 내 데이터 표준화 기능과 전주기 품질관리 기능 통합하여 확대 운영하고, 정보화 기능(하드웨어·인프라 구축 및 관리)을 이관하여, 데이터 업무 전문성 강화

(데이터 총괄) 기상청 사무 분장 규정에 정의된 기상관측자료 표준화 기능 및 현장 품질관리 기능을 데이터 총괄부서에서 통합하여 운영

(정보 인프라) 통합기상데이터시스템 운영, 기반시설 관리 등 인프라 기능과 데이터의 백업‧추출‧복원 등 전문성이 요구되는 기능을 정보화 총괄부서로 이관하여 운영

[그림 5-] 데이터 생애주기 관리를 위한 총괄 조직 구성(안)

현재		조직구조 재설계 후
	‣

(세부기능) 데이터 수집ㆍ생산부터 데이터 기반 관리, 활용, 서비스가 이루어지도록 정책 연계 강화

(데이터 정책) 데이터 수집·저장 절차, 자료 포맷, 품질관리 등에 대한 전주기 관리 체계 강화

기상관측표준화법 운용 및 기상관측표준화 정책 기능 통합을 통해 데이터 정책 기능 강화

`데이터 표준화 및 품질관리 기법 개발관리' 기능에 현장 품질관리 및 신규데이터 품질관리 기법 개발관리 기능을 포함하여 확대 운영하고, 기상관측데이터 전주기 품질관리에 대한 기준 관리

현장 품질검사, 실시간 품질검사, 준실시간 품질검사 및 비실시간 품질검사 기준 수립

신규 데이터 수집ㆍ활용을 위한 정책 기능을 신설하여, 데이터 수집 단계의 조정자 역할 강화

(데이터 표준관리과) 데이터 수집ㆍ생산 단계 데이터의 표준 및 전주기 품질관리 수행

기상청 데이터의 메타데이터 관리, 표준 점검, 데이터 요청처리 등 기상청메타 데이터시스템을 통한 관리 및 현행화*

공공기관의 데이터베이스 표준화 지침(안) 제5조 공공기관 역할

신규 수집 데이터 보존ㆍ관리ㆍ활용을 위한 수집 방식, 데이터 표준 형식 등 가이드라인 운영 기능을 신설

(통합 아카이빙 센터) 기상청 데이터 저장·관리, 데이터 기록보관(아카이빙) 기능을 포함하여, 기상관측데이터 전주기 품질관리 기능 수행

현장 품질검사, 실시간 품질검사, 준실시간 품질검사 및 비실시간 품질검사 기능을 통합하여 기상관측자료 전주기 품질관리 수행

데이터 수집·저장 절차, 자료 포맷, 품질관리 등 정기 관리를 위한 기능 확대

(데이터 서비스) 대국민 데이터 서비스 통합 관리, 대내외 데이터 활용 연계 지원

(1안)의 데이터 서비스 기능과 함께 신규 관측 데이터의 효율적 서비스를 위한 데이터 수집·저장 기능 설계 기능 확대

부서별로 분산된 데이터 관리ㆍ처리 및 제공 업무 통합이 가능하나, 분산된 기능 통합에 따른 업무 과중 및 비효율적 운영 가능성 존재

(장점) 기상청의 핵심 운영을 뒷받침할 데이터 수집ㆍ관리 및 서비스 총괄 관리 체계 구축

단일 국 내 데이터 표준ㆍ활용 관련 조직의 통합으로 데이터의 생성ㆍ수집 단계부터 보존ㆍ폐기 단계까지 데이터 전주기 관점에서 통합관리 가능

데이터 관련 업무 협업 및 전문성 강화를 위해 분산-통합 된 구조로 관리 및 서비스 업무 간 연계ㆍ효율 증가

(단점) 품질관리 기능 통합ㆍ확대에 따른 업무 과중 및 비효율 발생 가능성 존재

현재 분산된 관측 및 데이터 관리 업무가 통합ㆍ운영됨에 따라 관련 업무 과중 및 상충 가능성 존재

[참고] 기상데이터허브국 기능 조정 방안(안)

(3안) 데이터 서비스 및 관리 업무의 외부화

(개편방안) 기능 외부화 검토 결과를 바탕으로, 전문기관 신설을 통한 데이터 서비스 및 관리 기능 운영

청 내 데이터 서비스 및 신규 서비스 기획 업무와 데이터 정책 기능은 기상 정보관리국 내 유지

데이터 정책 기능은 외부화를 통해 운영이 불가능하며, 도출된 기능을 기상정보관리국 내 유지

청 내 데이터 서비스 및 보존 데이터 내부 시스템 연계지원의 경우 외부 기관을 통한 운영 보다 청 내부 지원이 효율적

신규 서비스 기획 및 서비스 기술개발의 경우도 기상청 내에서 수행하는 것이 타당함

데이터 서비스 전문 산하기관을 통해 기상청 데이터 통합서비스 및 관련 시스템, 기반시설의 관리ㆍ운영 체계 구축

통계청 및 특허청은 산하 정보원을 통해 데이터 관련 신규 서비스 개발, 서비스 제공 및 관련 정보시스템 운영

데이터 서비스 및 인프라 관리를 위한 (가칭)기상기후정보원 신설 또는 기상사업자 대상 데이터 서비스를 제공하고 있는 한국기상산업기술원의 기능 확대 운영

[그림 5-] (3안) 데이터 서비스 및 관리 업무의 외부화 방안(안)

현재		조직구조 재설계 후
	‣

(세부기능) 기상정보관리국 내 데이터 정책 기능을 유지하고 서비스 및 관리 기능 중 외부화가 가능한 일부 기능을 운영

(데이터 정책) 기상청 데이터 정책 기능은 기존의 기능을 유지

데이터 표준화, 데이터 관련 규정‧지침, 신규데이터 및 외부 유통 데이터 관리에 관한 기능을 수행

(1안)의 규모를 유지하고, 데이터 정책 및 산하기관 관리 기능에 집중

(통합아카이빙 센터/시스템 운영) 기상청 데이터 보존 및 서비스를 위한 시스템 구축ㆍ운영 및 외부 연계지원 기능을 외부 산하기관을 통해 운영

기상정보관리국 내 통합아카이빙 센터는 데이터 보존ㆍ관리, 품질관리 시스템 운영 및 보존 데이터의 내부 시스템 연계지원 기능을 수행

외부 산하기관은 품질관리시스템을 제외한 데이터 관련 시스템의 운영ㆍ관리, 데이터 모니터링 및 보관데이터 추출ㆍ복원 지원 기능 수행

(데이터 서비스기획/데이터운영) 외부 데이터 서비스(대국민 및 유관기관), 가공 콘텐츠 및 신규 서비스 제공, 민원서비스 등을 외부 산하기관을 통해 운영

데이터 서비스기획과는 서비스 기술개발, 신규 서비스 기획 및 청 내 데이터 활용 ㆍ지원을 위한 기능 수행

외부 산하기관은 기상사업자, 대국민, 유관기관 등 외부 데이터 서비스를 위한 기능을 수행

또한, 현재 청 내에서 수행하고 있는 기상민원업무를 외부 산하기관을 통해 운영

(한국통계정보원) 통계청 통계 데이터의 HelpDesk, 콜센터 운영

신규 업무를 위한 인력 충원이 유연하나, 데이터 관련 정책과 관리·서비스 기능의 분리 운영 지속

(장점) 산하기관 운영 시 업무 관련 인력 충원이 유연하며, 기상청 데이터 관리 및 서비스 전문 조직을 통한 효율적 운영 및 서비스 활성화 기대 가능

신규 기능 수행을 위한(서비스 기술개발, 데이터 추출 복원 등) 유연한 인력 충원

(단점) 관련 산하기관 신설 가능성에 대한 검토가 필요하며, 데이터 관련 정책과 관리·서비스 기능의 분리에 따른 거버넌스 분산 지속

데이터 서비스 및 인프라 장애 시 대응 시간 지연 등 문제 발생 가능

데이터 서비스, 관리를 위한 전문성 강화를 위해 신규 인력에 대한 지속적인 교육 필요

[참고] 데이터 서비스 외부화 방안(안)

적정인력 산정

데이터 정책 및 서비스 기능의 특성을 고려하여 정책 및 운영ㆍ서비스 기능을 수행하고 있는 내외부 부서와의 통솔범위를 비교 분석함

기상청 데이터 정책 및 서비스 기능에 대한 통솔범위 분석을 수행하기 위해 예보, 기후 등 정책/운영 기능을 수행하는 청 내 유사 국과 비교분석을 수행함

데이터 정책 기능의 통솔범위 분석을 위해 기상청의 정책기능을 수행하고 있는 예보국의 예보정책과, 기후과학국의 기후정책과, 관측기반국의 관측정책과와 비교 분석 수행

데이터 운영·서비스 기능의 통솔범위 분석을 위해 예보기술과, 기후예측과 등 6개의 부서와 비교 분석 수행

<표 5-> 데이터 정책 및 운영ㆍ서비스 기능의 청내 통솔범위 분석

기능특성	비교기구	소기능	기구 통솔범위
정책	예보정책과	9개	13명
	관측정책과	7개	20명
	기후정책과	4개	10명
운영 및 서비스	예보기술과	4개	10명
	계측표준협력과	7개	13명
	정보통신기술과	5개	31명
	기후예측과	4개	15명
	해양기상과	2개	14명
	기후변화감시과	6개	13명

기상청 정책 기능은 평균 14.3명이 수행하고 있으며, 운영 및 서비스 기능은 평균 16명으로 수행하고 있음

정책기능을 수행하는 기상청 부서의 통솔범위 평균은 14.3명으로 도출

청 내 정책 기능의 소기능은 평균 6.6개로 구성되어 있으며, 소기능 별 약 2.15명이 수행하고 있음

운영 및 서비스 기능을 수행하는 기상청 부서의 통솔범위 평균은 16명으로 도출

운영 및 서비스 기능의 소기능은 평균 4.16개로 구성되어 있으며, 소기능 별 약 3.84명이 수행하고 있음

데이터 정책 및 운영·서비스 기능의 특성을 고려하여 데이터 정책 및 서비스를 제공하고 있는 유관기관과 비교분석을 수행함

유관기관은 데이터 업무를 수행하고 있는 통계청, 특허청, 국가기록원 및 국가정보자원관리원을 대상으로 수행

통계청 및 특허청은 데이터 수집·가공·분석 및 서비스 기능을 제공하고 있으며, 국가기록원 및 국가정보관리원은 기록물, 정보자원 등의 관리 기능을 수행하고 있음

<표 5-> 데이터 정책 및 운영ㆍ서비스 기능의 외부기관과의 통솔범위 분석

기능특성	비교기구		주요 기능	소기능	통솔 범위
정책	국가정보자원관리원	정보자원관리과	정보자원표준화 및 기본계획 수립	4개	19명
	국가기록원	지원정책과	기록물 수집 정책의 수립·총괄·조정	10개	13명
	통계청	통계정책과	국가통계발전계획의 수립 및 운영	8개	12명
	특허청	정보고객정책과	특허정보의 활용·확산 정책	8개	26명
운영 및 서비스	국가정보자원관리원	운영총괄과	시스템 운영관리 및 IT 거버넌스 총괄	4개	25명
	국가기록원	공공지원과	기록물 수집·관리	6개	10명
		공개서비스과	기록물 관련 콘텐츠의 기획 및 개발	15개	28명
	통계청	통계서비스기획과	통계서비스기획 및 통계 DB관리	9개	31명
	특허청	정보관리과	지식재산 정보 데이터 구축 및 제공	5개	13명

유관기관의 데이터 정책 기능은 평균 17.5명이 수행하고 있으며, 운영 및 서비스 기능은 평균 21.4명으로 수행하고 있음

정책기능을 수행하는 타 부처의 통솔범위 평균은 17.5명으로 도출

유관기관 정책 기능의 소기능은 평균 7.5개로 구성되어 있으며, 소기능 별 약 2.3명이 수행하고 있음

운영 및 서비스 기능을 수행하는 타 부처의 통솔범위 평균은 21.4명으로 도출

운영 및 서비스 기능의 소기능은 평균 7.8개로 구성되어 있으며, 소기능 별 약 2.74명이 수행하고 있음

데이터 관리(통합아카이빙 운영) 기능은 청 내 유사 기능을 수행하는 조직이 부재하여, 외부 유사 기구의 통솔 범위를 비교 분석함

데이터 정책 서비스를 포함하여 관리 기능을 수행하고 있는 국가기록원 및 국가정보자원관리원과 비교 분석을 수행함

<표 5-> 데이터 관리 기능의 외부기관과의 통솔범위 분석

기능특성	비교기구		주요 기능	소기능	통솔 범위
기술/ 지원	국가정보 자원관리원	정보시스템1과	정보시스템 운영 및 유지보수	4개	26명
		정보시스템2과	소관지원 시스템 운영관리	4개	26명
	국가기록원	보존인수과	보존시설의 구축 및 관리	16개	22명
		복원관리과	기록물 복원업무의 총괄·조정	12개	20명

유관기관의 데이터 관리 기능은 평균 23.5명이 수행하고 있음

유관기관 데이터 관리 기능의 소기능은 평균 9개로 구성되어 있으며, 소기능 별 약 2.6명이 수행하고 있음

데이터 통합서비스 기능의 청 내외부 유사 기능 수행부서와의 통솔범위 비교 분석을 통한 데이터 정책, 관리 및 서비스 기능의 통솔범위를 조정함

(데이터 정책) 데이터 정책 기능을 수행하기 위해 14명의 인력이 필요함

청 내 정책 기능을 수행하는 조직의 평균 인력은 14.3명이며, 기능 별 약 2.15명이 수행

유관기관 데이터 정책 조직의 평균 인력은 17.5명이며, 기능 별 약 2.3명이 수행

기능 재조정을 통해 데이터 정책 기능에 필요한 6개의 소기능을 도출하였으며, 내외부 데이터 정책 기구의 기능 별 평균 운영 인력을 반영하여 14명의 인력 산출

(데이터 서비스) 데이터 서비스 기능을 수행하기 위해 18명의 인력이 필요함

청 내 정책기능을 제외한 운영·서비스 조직의 평균 인력은 16명이며, 기능 별 약 3.8명이 수행

유관기관 데이터 운영 및 서비스 조직의 평균 인력은 21.4명이며, 기능 별 약 2.74명이 수행

기능 재조정을 통해 데이터 서비스 기능에 필요한 6개의 소기능을 도출하였으며, 내외부 데이터 운영 및 서비스 기구의 기능 별 평균 운영 인력을 반영하여 18명의 인력 산출

(통합아카이빙 운영) 통합아카이빙 운영 기능을 수행하기 위해 16명의 인력이 필요함

청 내 유사 기능을 수행하는 조직이 부재하여, 외부 유사 기구의 인력 운영현황을 반영하여 산출

국가정보자원관리원은 클라우드 시스템 운영·관리를 위한 부서 및 조달·관세 ·우체국 시스템 운영·관리를 위한 부서 등을 운영 중이며, 평균 약 26명의 인력으로 구성

국가기록원은 기록물 보존인수를 위한 부서와 복원관리를 위한 부서를 운영 중이며, 평균 21명의 인력으로 구성

데이터 지원/관리 기능의 소기능은 평균 9개로, 소기능 별 약 2.6명이 수행

기능 재조정을 통해 데이터 관리(통합아카이빙 운영) 기능에 필요한 6개의 소기능을 도출하였으며, 유사기관 지원/관리 관련 기구의 기능 별 평균 운영 인력을 반영하여 16명의 인력 산출

<표 5-> 기상정보관리국 인력 산정(안)

기구 (대상기능)	기능 특성	비교기구	기능별 통솔 범위	유사기관 평균	소기능	인력 산정	비고
데이터 정책	정책	기상청	2.15	2.26명	6개	14명	내외부 정책 관련 기구의 평균 인력 반영
		국가정보 자원관리원	4.75
		국가기록원	1.3
		통계청	1.5
		특허청	3.25
데이터 서비스	운영/ 서비스	기상청	3.42	3.02명	6개	18명	내외부 운영 및 서비스 관련 기구의 평균 인력 반영
		국가정보자원관리원	6.25
		국가기록원	1.8
		통계청	1.5
		특허청	3.25
통합 아카이빙 운영	기술/ 지원	국가정보 자원관리원	6.5	2.6명	6개	16명	청 내 유사 기능을 수행하는 조직 부재 외부 데이터 보존·서비스를 수행하는 기구의 평균인력 반영
		국가기록원	1.5

데이터 통합서비스 수혜자 영향분석

수혜자 영향분석 개요

데이터 통합서비스 수혜자는 직‧간접적 영향을 미치는 범위를 모두 포함

(직접 범위) 데이터 통합서비스 수혜의 직접적 범위는 데이터 ‘수집ㆍ생산 →저장ㆍ관리→가공ㆍ유통→분석ㆍ활용’ 과정에서 파생되는 전 산업 분야를 포괄하며, 데이터가 지속적으로 축적·활용되면 그 범위는 확대

(간접 범위) 데이터를 활용하는 것으로 인해 산업계, 연구계 및 개인에게 나타나는 각종 부가적 이익과 효율화 등도 데이터 통합서비스 수혜에 포함

적시성 있는 공공 데이터서비스 제공, 행정 업무 효율화를 통한 예산·시간 절약 등 사회적 비용 절감으로 인한 간접적인 경제 효과

편익을 추정하는 방법에는 경제이론에 근거한 방법론과 단순히 비용측면에서 편익을 추정한 비경제학적 방법론이 있음

경제적인 가치인 편익을 추정할 때에는 경제이론에 근거한 지불의사액 (willingness-to-pay: WTP) 혹은 수용의사액(willingness –to-accept: WTA)의 관점에서 접근함

(NOAA) 기상, 환경 등 비시장재화의 가치 추정방법으로 조건부 가치측정법(CVM)의 한 종류인 지불의사금액의 연구 결과를 활용

비경제학적 방법론은 경제학적 접근법의 적용이 적절하지 않거나 불필요한 경우에 사용

편익이 비용절감의 형태로 나타날 경우 어렵게 경제학적 기법을 적용하기 보다는 비용절감분을 산정하여 편익으로 반영하는 것이 시간과 비용의 관점에서 경제학적 방법론보다 효율적임

비경제학적 방법론에 의한 가치(편익) 산정은 편익항목 식별(identify)을 기반으로 데이터 통합서비스 추진 계획에 따라 편익항목을 구체적으로 세분화하는 작업이 필요

<표 5-> 비경제학적 방법론의 편익도출

구분	내용
정(+)의 가치증가	부가가치 증가(생산량 증가), 기술거래(기술이전으로 인한 로열티 수입)
부(-)의 가치감소	비용절감, 시간절감, 피해비용 감소

수혜자 영향분석은 비경제학적 방법론을 통해 편익추정 프로세스를 도출하고, 이에 따른 편익 항목을 제시하는 방법으로 진행

데이터 통합서비스 제공을 통해 직간접적 영향을 받는 수혜자를 대국민, 산업계, 연구계 및 내부사용자를 대상으로 구분하여, 편익 항목을 도출함

수혜자 및 서비스에 따른 다양한 편익 항목이 예상되며, 편익 추정에 많은 시간과 자원 투입이 필요해 편익 결과 제시에 한계

이에, 도출된 데이터 통합서비스 방향과 그에 따른 확대ㆍ신설 기능을 통해, 수혜자 별 편익 발생 프로세스를 정리하고, 그에 따른 편익 항목을 제시

데이터 통합서비스를 통해 발생되는 수혜자별 편익항목은 다음과 같음

(정의 가치 증가) 기상자료개방포털 이용률 및 만족도 증가, 통계·분석·가시화 서비스의 활용률 증가, 대용량 데이터 분석정보 생산 확대, 데이터 관리 업무 효율화, 업무처리의 신속성·정확성 증가

(부의 가치 감소) 전산자원 유지관리 비용 감소

[그림 5-] 데이터 통합서비스 수혜자 별 핵심 영향

수혜자별 편익 항목

(대국민) 통함기상데이터센터 내 데이터 분석·가공 및 가시화 서비스를 위한 기능 신설에 따른 서비스 활용률 증가

데이터 서비스 기능신설 및 기능강화에 따른 사용자 맞춤형 서비스 선제적 제공

통계·분석 및 신규 콘텐츠 생산·제공을 위한 기능 강화, 데이터 분석·가공  및 가시화 서비스를 위한 기능 신설 등

4차 산업혁명 기술을 활용한 가시화 서비스 기술개발을 통해 청 내 보유 데이터 간 연관관계를 자동으로 분석하여 제공 가능

이에 따라, 효과적이고 직관적인 통계ㆍ분석 정보를 다양한 형식으로 제공할 수 있게 되어, 대국민들의 기후 통계ㆍ분석정보에 대한 활용률이 증가할 것으로 예상

<표 5-> 대국민–통계분석가시화 서비스 활용률 증가

구분	내용
서비스 주체	기상청
서비스 대상	대국민
서비스 제공 방식	가시화 서비스 및 통계분석 서비스 확대
서비스 활용 방식	기후통계분석 메뉴를 통한 분석정보 및 가시화 정보 활용
편익발생 프로세스

(대국민/산업계ㆍ연구계) 데이터 서비스 창구 통합에 따른 기상자료 개방포털 이용률 증가 및 서비스 만족도 증가

분산된 데이터 서비스 창구 통합에 따른 기상자료개방포털 방문율 증가 예상

활용목적‧데이터 크기에 따라 분산된 데이터 제공 서비스가 기상자료개방포털을 통해 통합 제공됨에 따라, 포털 방문율(방문 횟수) 증가

또한, 데이터 통합서비스에 따른 기상자료개방포털 내에서 이용목적에 적합한 자료 활용이 증가할 것으로 예상

이에 따라, 데이터 다운로드 횟수 증가 및 서비스 만족도 증가가 예상

기상청은 기후자료관리서비스에 대한 서비스에 대한 성과지표로 활용도(데이터 다운로드 수) 및 만족도 활용

<표 5-> 대국민/산업계·연구계-서비스 만족도 증가

구분	내용
서비스 주체	기상청
서비스 대상	대국민 / 산업계ㆍ연구계
서비스 제공 방식	기상자료개방포털을 통해 기상청 공공데이터 통합 제공
서비스 활용 방식	Open API 또는 파일셋
편익발생 프로세스

(산업계ㆍ연구계) 위성, 레이더 및 수치 모델 데이터의 자유로운 활용에 따른  분석정보 생산 및 서비스 개발로 인한 부가가치 증가

대용량 데이터의 보존ㆍ관리 및 서비스에 따른 서비스 제공 기간 단축 및 서비스 제공 용량 증가

대용량 데이터 서비스 요구 증가에 따른 데이터 경량화 기술개발 진행 중에 있으나, 논리적 데이터 보존에 따른 제공 기간 및 용량에 한계

대용량 데이터의 효율적 서비스를 위한 데이터 수집·저장, 대용량 데이터 서비스 기술개발 등을 통해 물리적 보존 및 서비스 제공

대용량 데이터의 자유로운 다운로드를 통해 이를 활용한 다양한 분석정보 생산이 가능해지며, 이를 활용한 다양한 신규서비스 개발 예상

이에 따라, 신규 서비스 개발로 인한 사회ㆍ경제적 가치 생산 가능

<표 5-> 산업계·연구계–신규 서비스의 가치 확산

구분	내용
서비스 주체	기상청
서비스 대상	산업계ㆍ연구계
서비스 제공 방식	대용량데이터 FTP Push 또는 Web 다운로드
서비스 활용 방식	대용량데이터(위성, 레이더, 수치)를 활용한 분석정보 생산 및 서비스 개발
편익발생 프로세스

(내부사용자) 통합스토리지 활용에 따른 전산자원 유지ㆍ관리 비용 감소 및 데이터 보존ㆍ관리 업무 효율화

통합기상데이터시스템 중심 데이터 저장 및 활용에 따른 데이터 보존ㆍ관리 업무 감소

원시데이터, 재현성 여부 등으로 고려하여 데이터 보존 기준을 설정하고, 청 차원의 데이터 통합 저장 관리 가능

부서별 데이터의 보존ㆍ서비스 관련 업무 감소 예상

중복 데이터 및 관리데이터 감소로 인한 스토리지의 효율적 활용 가능

부서 별 중복데이터, 보존데이터 감소에 따른 비효율적 스토리지 활용 감소

<표 5-> 내부사용자–전산자원 유지관리 비용 감소

구분	내용
서비스 주체	기상청
서비스 대상	내부사용자
서비스 제공 방식	통합기상데이터시스템 중심 데이터 저장 및 활용
서비스 활용 방식	부서별로 분산된 유사·중복 데이터 처리 및 제공 업무 통합
편익발생 프로세스

[참고]  통합스토리지 활용에 따른 비용 절감 효과

연간 약 13억 원 ~ 40억 원의 스토리지 비용절감효과가 나타날 것으로 예상

최근 7년간 기상청은 정보시스템 운영예산으로 평균 560억 원을 집행

운영예산 중 약 392억원을 유지ㆍ보수 금액으로 사용하고 있음

기상청 본청 전체 전산자원 중 스토리지가 차지하는 비중은 34%

차기종합기상정보시스템BPR-ISP(기상청, 2017)

데이터 중복저장 감소에 따른 효과성에 따른 비용절감 효과가 발생

(10%) 392억원 x 0.34 x 0.1 = 약 13.3억 원

(20%) 392억원 x 0.34 x 0.2 = 약 26.7억 원

(30%) 392억원 x 0.34 x 0.3 = 약 41 억 원

효과성에 따라 13.3~41억 원의 비용 절감 효과 예상

향후 데이터 생산량이 1.5배 이상 증가*될 것으로 예상되며, 이에 따라 비용 절감 효과가 증가할 것이라고 예상

기상청 정보화 기본계획(2018)

연간 약 0.5억 원 ~ 1.5억 원의 인건비 절감효과가 나타날 것으로 예상

본청 사업부서의 시스템 운영인력은 10명

기상청 사업부서의 전산관리 인력 10명에 대해 스토리지 공동활용을 통한 업무효율화 개선 효과 발생

(10%) 10명(7급) x 약 0.5억원(연봉) x 0.1 = 0.5억 원

(20%) 10명(7급) x 약 0.5억원(연봉) x 0.2 = 1.0억 원

(30%) 10명(7급) x 약 0.5억원(연봉) x 0.3 = 1.5억 원

구분	기대효과	산출근거	산출금액
행정효율 개선	10개 사업부서의 인력 10명이 업무 중복효과 제거	10개 사업부서의 인력 10명 스토리지 공동활용을 통한 업무효율화를 20%로 가정 20% 중복업무제거/업무효율화로 인한 2명 인력의 인건비 절감	2명(7급) x 약 0.5억원 = 약 1억원
전산자원조정할당에 의한 운영 서비스 개선 및 중복저장 제거	전산자원 도입량 감소 기상자료의 중복저장현상 제고	평균 운영 예산금액 560억 유지보수금액 392억원 중 스토리지 유지보수 비용 34% 가정 기상자료의 중복저장 제거 및 조정에 의한 절감비용을 30%로 가정	392억원 x 0.34 x 0.3 = 약 40억

(내부사용자) 최종 품질검사 데이터 활용에 따른 업무처리의 신속성, 정확성 증가

데이터 저장ㆍ보존 위치 통합에 따른 최종 데이터의 위치 파악 용이

실시간/비실시간 데이터의 통합ㆍ보존 관리에 따른 데이터를 통일하여 활용할 수 있는 환경 조성

부서별 데이터의 보존ㆍ서비스 관련 업무 감소 예상

최종 정제 기상관측데이터의 내부 활용에 따라 외부 데이터 서비스 신뢰도 및 정확성 증가

최종 품질검사가 완료된 데이터의 청 내 활용에 따른 외부 실시간/비실시간 데이터 서비스의 정합성 증가

<표 5-> 내부사용자–업무처리 신속성·정확성증가

구분	내용
서비스 주체	기상청
서비스 대상	내부사용자
서비스 제공 방식	통합기상데이터시스템의 최종 품질검사데이터 제공
서비스 활용 방식	최종 정제 기상관측데이터의 내부 활용
편익발생 프로세스

[참고]  내부사용자 효과성

내부사용자 효과성 측정

공공기관 간 정보공유 및 시스템 연계ㆍ통합에 대한 효과성을 측정한 선행 연구를 통해 데이터 통합서비스에 대한 내부사용자의 효과성 측정

정보공유 및 시스템 연계ㆍ통합 활성화 방안(한국행정연구원, 2015)

중앙정부 및 지방자치단체 공무원에 대한 설문조사를 통해 효과성에 대한 실증적 분석 수행

시스템 연계ㆍ통합에 따른 이용편익으로는 업무처리의 용이성 및 신속성, 정확성 등이 나타남

서비스 이용편익의 주요 내용으로는 업무처리의 용이성 및 신속성, 정확성 등의 응답정도가 높게 나타남

통합서비스에 대한 위험 분석의 결과 정보화 업무를 담당하는 인력의 경우 시스템 구축 등을 위한 예산 소요에 대한 우려를 나타냄

업무 내용이 국민 일상생활에 직접적인 영향을 미칠 수 있는 사항 일수록 정보공유나 시스템 연계 서비스의 이용 빈도가 높아지는 것으로 확인

구분	기대효과
프로세스 측면	스토리지 할당 및 조정에 의한 자원의 탄력적 활용 및 통합관리 체계 마련
비용절감측면	스토리지 과다도입 및 과소도입문제 해결
	통합 운영에 의한 운영인력의 업무 효율증대 및 인력 효율화에 의한 비용절감
	인적 역량 제고에 의한 운영 업무 효율성 제고
내부사용자	기상자료의 통합운영 및 관리로 인한 기상자료 활용성 증대
	기상데이터 활용의 신속성 및 관리 기능 안정화에 따른 사용자 만족도 제고

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