국내 해양 데이터 산업 혁신을 위한 비즈니스 모델 분석
Business Model Analysis for Innovation in Korea's Marine Data Industry
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초록
본 연구는 국내 해양 데이터 산업의 비즈니스 모델을 비즈니스 모델 캔버스(Business Model Canvas, BMC)를 통해 체계적으로 분석하고, 해양 데이터의 경제적 부가가치와 산업적 활용 가능성 등을 제고하고 혁신을 위한 시사점을 도출하는 것을 목적으로 한다. 최근 산업 전반의 디지털 전환 가속화와 AI 기술의 발달에 따라 해양 데이터는 해양 환경 보호, 기후 변화 대응, 해양자원 관리 등 다양한 분야에서 핵심 자원으로 부상하고 있다. 그러나 아직 국내 해양 데이터 산업은 태동 단계에 있다. 이에 본 연구에서는 해양, 수산, 해운물류 등과 같은 분야의 대표 기업을 대상으로 비즈니스 모델 캔버스를 적용하여 분석하였으며, 이를 통해 해양 데이터의 수집･가공･활용 전 주기에서 기업의 역할에 대해 분석하였다. 연구 결과, 주요 시사점은 다음과 같다. 첫째, 데이터의 경제적 가치 실현을 위해서는 데이터 가공･분석･활용 단계 전반의 고도화가 필요하다. 둘째, 공공데이터 개방성과 상호운용성을 보장하고 민간 활용을 촉진하는 제도적 기반이 필수적이며, 이를 위해 유럽 등 국제 사례를 참고할 수 있다. 셋째, AI, 디지털 트윈 등 첨단 기술과의 융합을 통해 해양 데이터의 서비스화를 촉진할 수 있는 전략이 요구된다. 넷째, 공공기관과 민간기업, 연구기관 간의 협력을 통한 선순환 데이터 생태계 조성이 중요하며, 이를 위한 정책적･조직적 지원이 병행되어야 한다. 본 연구는 국내 해양 데이터 산업의 비즈니스 모델을 비즈니스 모델 캔버스를 활용하여 최초로 분석하였다는 점에서 의의가 있으며, 향후 관련 정책 수립이나 후속 연구를 위한 기초자료로 활용될 수 있다. 하지만 일부 기업 사례에 한정되어 있어 산업 전반의 구조와 생태계를 반영하는 데는 다소 한계가 있다.
Abstract
This study aims to systematically analyze the business models of the domestic marine data industry. Recently, with the advancement of digital transformation and AI technology, marine data has emerged as a key resource in various fields; however, in Korea, private sector participation and commercial utilization remain in their early stages. This study conducted an in-depth case analysis using the Business Model Canvas (BMC) on representative companies in major fields such as marine, fisheries, and shipping logistics, thereby highlighting the roles and business strategies of private companies throughout the entire cycle of data collection, processing, and utilization. The main implications are as follows. First, in order to realize the economic value of data, it is necessary to advance the entire process of data processing, analysis, and utilization. Second, institutional foundations that ensure the openness and interoperability of public data and promote private-sector utilization are essential, and international cases such as those in Europe can be referenced for this purpose. Third, strategies are required to promote the serviceization of marine data through the integration of advanced technologies such as AI and digital twins. Fourth, the creation of a virtuous cycle data ecosystem through collaboration between public institutions, private companies, and research institutions is important, and policy and organizational support must be provided in parallel. This study provides practical implications for policy design and ecosystem development aimed at activating data-driven industries and can serve as foundational material for the future advancement of the marine data industry.