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   첨부파일 :  빅데이터로본_기후변화대응방안.pdf   작성자 : gccsr   작성일자 : 2014-12-26   조회수 : 1283  
제목   빅데이터로 살펴본 기후변화 인식변화 
 빅데이터로 살펴본 기후변화 인식변화
  (이상신 책임연구원)
 
  1. 들어가며
  지난 10월말 덴마크 코펜하겐에서는 IPCC 제5차 기후변화 평가보고서 중 종합보고서가 승임됨에 따라 2013년 9월 스웨덴 스톡홀름의 GⅠ(기후변화 현황과 전망), 2014년 3월 일본 요코하마 WGⅡ(영향, 적응 및 취약성), 2014년 4월 독일 베를린의 WGⅢ(완화)를 거쳐 전세계 새로운 기후변화 정책기준을 제시하였다.
  기후변화 평가보고서는 1차(1990년) 지구온난화의 과학적 근거제시를 시작으로 3차(2001년) 보고서에서는 기후변화 적응필요성에 대해 본격적으로 언급이 되기 시작하였으며, 4차(2007년) 보고서에서는 적응정책의 필요성과 방법 등이 구체적으로 제시되었다. 금번 5차보고서 WGⅡ에서는 관측된 기후변화 영향, 취약성 등에 대한 자료를 제시하였으며, 특히, 지방에서 적응계획이 주류화된 우수사례로 SPM(summary of maker)에 한국과 일본의 적응대책수립 등을 수록하고 있다.
  아울러 5차보고서에서는 보고서 서술의 접근방법이 과학적 근거축적에서 사전대응능력강화로 변화했으며, 기후변화 대응에 대한 패러다임이 완화위주에서 적응을 아우르는 완화로 변화하고 있음을 알 수 있다.
 
  우리나라에서는 2000년대 들어서면서 온실가스·에너지 목표관리제와 2015년 시작되는 탄소배출권거래제 등 온실가스 감축을 위한 기후변화 완화정책들이 선제적으로 시행되고 있으며, 2010년 국가 기후변화 적응대책 발표를 시작으로 2011년 국가기후변화 적응대책 세부시행계획으로 적응대책을 구체화 하였다. 지자체에서는 2012년 광역단위의 지자체 기후변화 적응대책 세부시행계획 수립이 완료되었으며, 2013년 전후 기초지자체 적응대책 세부시행계획 시범사업을 마치고 현재 2015년을 목표로 전국의 많은 기초지자체들이 적응대책을 수립하거나 계획하고 있다.
 
  기후변화 대응을 위해 IPCC와 우리나라의 기후변화 정책방향은 지속적으로 변화하고 있으며, 기후변화 정책변화는 요구에 의한 변화와 변화에 의한 인식전환이라는 선순환 구조를 거쳐 발전해 나가야 할 것이다. 이러한 순환구조를 이해하기 위해서 정책방향의 전환과 국민들의 인식변화를 살펴 볼 필요가 있는데, 본 전문가 레포터에서는 웹에서 제공해주는 빅데이터 분석결과를 바탕으로 우리나라의 기후변화, 완화와 적응에 대한 인식변화를 살펴보고 이러한 인식변화와 정책변화의 연관성에 대해 살펴보았다.
 
  2. 빅데이터 조회
  2.1. 빅데이터 활용
  인터넷의 발달과 더불어 SNS 활용 증가, 스마트폰의 등장으로 데이터는 천문학적으로 쌓이고 있다. 미국의 시장 조사 업체인 IDC에 따르면 2013년 한해 전 세계에서 생성되는 디지털 정보량은 약 1.8제타바이트(1.8조 기가바이트)가 될 것이며, 이러한 데이터의 생성량은 2년마다 2배씩 증가할 것이라고 한다(함유근, 채승병, 2013). 2020년이면 전 세계 디지털 정보량이 현재의 44배에 이르리라고 예측되고 있다 (Kyoo-Sung Noh and Seung- Hee Lee, 2013). 이처럼 SNS, 사진, 동영상 같은 다채로운 디지털 정보가 등장하면서 다양한 분야에서 빅데이터를 활용하여 문제를 해결하고자 시도되고 있다.
 
  빅데이터라 하면 어마어마하게 큰 데이터를 연상하게 되는 데, 현재는 엄청난 규모의 데이터 자체를 넘어 이를 관리하고 분석하기 위해 필요한
  인력과 조직, 기술을 포괄하며, 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 총칭한다.
  네이버 지식백과(2014)에서는 빅데이터를 데이터의 생성 양·주기·형식 등이 기존 데이터에 비해 너무 크기 때문에, 종래의 방법으로는 수집·저장·검색·분석이 어려운 방대한 데이터를 말하고 있다. 빅데이터는 각종 센서와 인터넷의 발달로 데이터가 늘어나면서 나타났다. 빅데이터는 초대용량의 데이터 양(volume), 다양한 형태(variety), 빠른 생성 속도(velocity)라는 뜻에서 3V라고도 불리며, 여기에 네 번째 특징으로 가치(value)를 더해 4V라고 정의하기도 한다.
 
  빅데이터에서 가치(value)가 중요 특징으로 등장한 것은 엄청난 규모뿐만 아니라 빅데이터의 대부분은 비정형적인 텍스트와 이미지 등으로 이루어져 있고, 이러한 데이터들은 시간이 지나면서 매우 빠르게 전파하며 변함에 따라 그 전체를 파악하고 일정한 패턴을 발견하기가 어렵게 되면서 가치(value) 창출의 중요성이 강조되었기 때문이다.
 
  2.2. 빅데이터 활용자료
  빅데이터를 통한 기후변화 인식변화를 알아보기 위해서 기후변화와 기후변화 대응, 기후변화 완화, 기후변화 적응에 대한 검색어 출현빈도를 통해 기후변화와 완화와 적응에 대한 국민들의 인식변화 추이를 살펴보았다. 또한, 감성분석을 위해 기후변화와 완화 및 적응에 대한 감성 추이를 통해 현재 추진되고 있는 기후변화 정책들에 대한 국민감정을 간접적으로 살펴보았다.
 
  빅데이터 4V(volume, variety, velocity, value) 측면에서 네이버 트렌드를 활용하여 네이버검색 횟수를 통해 출현빈도를 살펴보았으며, 감성분석을 위해서는 Social metrics 인사이트의 블로그, 트위트 등 소셜을 대상으로 탐색어 맵과 여론을 통해 감성분석 결과를 도출하였다.
  (이하 첨부자료 참고)
      
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