정보

정보는 불확실성을 줄이는 의미 있는 데이터로, 정보이론·정보사회·정보보안의 핵심 개념이다.

정보

개요

정보(情報, information)는 수신자의 불확실성을 감소시키거나 의사결정에 유용하게 쓰이는, 의미 있게 해석된 데이터를 뜻한다. 단순한 자료인 데이터(data)와 달리 정보는 맥락과 해석이 부여된 결과물이며, 여러 정보가 축적·구조화되면 지식(knowledge)으로 발전한다. 20세기 중반 클로드 섀넌(Claude Shannon)이 정보를 확률과 비트(bit)로 정량화하면서 정보는 공학·수학·철학·사회과학을 관통하는 핵심 개념이 되었다.

주요 내용

정의와 어원

'정보'라는 말은 라틴어 인포르마티오(informatio, 형성·교육)에서 유래했으며, 한국어 '情報'는 일본에서 만들어진 한자어로 20세기 이후 널리 쓰이게 되었다. 일반적으로 정보는 ① 불확실성의 감소, ② 차이를 만들어내는 차이(그레고리 베이트슨), ③ 선택 가능한 대안의 수를 줄여주는 것이라는 세 가지 관점으로 정의된다.

데이터·정보·지식·지혜의 계층

정보 관리 분야에서는 흔히 DIKW 피라미드를 사용한다. 맨 아래의 데이터는 가공되지 않은 기호와 수치이고, 정보는 그것이 맥락 속에서 의미를 얻은 상태이며, 지식은 정보들이 서로 연결되어 일반화된 패턴이 된 단계, 지혜는 지식을 가치 판단과 결합해 적용하는 최상위 단계다. 예를 들어 '23도'는 데이터, '오늘 서울 기온은 23도'는 정보, '5월의 서울은 대체로 20도 안팎이다'는 지식, '그러니 얇은 옷을 챙겨라'는 지혜에 해당한다.

정보이론의 성립

1948년 섀넌은 논문 〈통신의 수학적 이론〉에서 정보를 확률분포의 함수로 정의하고, 정보량을 비트 단위로 측정하는 방법을 제시했다. 확률이 낮은 사건일수록 더 많은 정보를 담고 있으며, 이는 엔트로피(entropy)로 표현된다. 동전 던지기 한 번의 결과는 1비트, 주사위 한 번의 눈은 약 2.58비트의 정보를 가진다. 섀넌은 또한 잡음이 있는 채널에서도 오류를 줄이며 정보를 전송할 수 있는 채널 용량 개념을 정립해 디지털 통신, 압축, 암호학의 이론적 토대를 마련했다.

정보의 특성

정보 사회와 정보 격차

컴퓨터와 인터넷의 보급으로 산업사회는 정보사회로 전환되었다. 정보의 생산·유통·처리가 경제의 중심이 되면서 다니엘 벨, 앨빈 토플러, 마누엘 카스텔스 등은 네트워크 사회론을 제시했다. 그러나 정보 접근성의 차이는 새로운 불평등을 낳는다. 소위 디지털 격차(digital divide)는 기기 보유 여부를 넘어 활용 능력, 데이터 리터러시, 알고리즘 이해 수준의 차이로 확장되고 있다.

정보 보안과 개인정보

정보의 가치는 그것이 정확하고, 필요할 때 이용 가능하며, 허가된 사람에게만 공개된다는 세 가지 속성, 즉 무결성·가용성·기밀성에 달려 있다. 개인정보는 식별 가능한 개인에 관한 정보로, 각국은 개인정보 보호법과 GDPR 같은 규제를 통해 수집·이용·파기 원칙을 정하고 있다. 최근에는 정보의 진위를 판별하는 것이 새로운 과제로 떠올랐다.

정보

정보

개요