Information Entropy and Value Changes According to Location Information Detailing: Taxi GPS Information Case

기존의 데이터 가치 평가는 주로 비용 접근법, 시장 접근법, 수익 접근법에 근거하고 있다. 그러나 기존 방식은 데이터 구조의 정밀도나 정보량과 같은 내재적 특성을 반영하지 못하고, 데이터 유형과 활용 맥락에 따라 평가 기준이 달라지는 한계를 지닌다. 이러한 한계를 보완하고자, 본 연구는 데이터의 경제적 가치를 평가하는 새로운 방법론을 제안한다. 분석에는 서울 지역 택시의 GPS 로그 데이터를 활용하였으며, 위치 정보의 세분화 수준과 구조적 정밀도, 그리고 속도 변수의 결합 여부에 따라 변화하는 정보량(엔트로피)을 측정하였다. 이후 정보량을 기반으로 한 데이터 가치 함수 모델을 설계하고, 실거래 기반의 기준가격을 참조하여 시장 가치 연동 가능성을 검토하였다. 본 연구는 정보량 중심의 정량적 가치 측정 방식을 통해 데이터의 구조적 특성을 반영하는 합리적 가격 산정 기준과 보상 체계 수립을 위한 이론적․실무적 기반을 제시한다.