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[ICT광장] 데이터 중심 전자정부가 갈 길과 할 일
[ICT광장] 데이터 중심 전자정부가 갈 길과 할 일
  • 이민규 기자
  • 승인 2023.04.02 15:13
  • 댓글 0
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최승원 이화여자대학교 법학전문대학원 명예교수

트렌드 유행어 : Ubiquitous - Smart - BigData - AI

산업혁명에 뒤졌던 우리나라가 인터넷 혁명기에는 전자정부 구현을 통하여 좋은 평가를 받아왔다. 이를 기반으로 2000년대 들어 U-City를 추진하였고, 2016년부터는 스마트 도시로 명칭을 바꿔 다양한 연구개발과 사업발주가 행해졌다.

인터넷 디지털 정보 폭증과 함께 빅데이터 분석 처리가 주요 트렌드가 되었고, 알파고에서부터 최근 챗GPT 유행으로 지금은 인공지능이 대세처럼 되고 있다. 우리의 경우 속을 들여다보면, 글로벌 경쟁력 있는 서비스를 선뜻 꼽기 어렵다.

 

전자정부 3단계 : Paper Reduction – eAdministration - G4C(G2B2C)

우리나라 전자정부는 정부1.0 정부2.0 정부3.0 등을 모토로 발전방향을 모색했는데, 전자정부의 핵심은 종이문서 감축에서부터 행정의 전산화·전자화를 통한 행정효율을 도모하면서 대국민서비스를 추구하는 것이다.

예전에 건축허가 등을 받기 위하여 이 부서 저 부서를 다니는 불편을 해소하고자 민원1회방문처리제를 도입하여 행정서비스를 획기적으로 개선한 것처럼, 전자정부의 대국민 행정서비스야말로 첨부서류 제출을 가능한 한 제로화하고, 필요한 정보 확인이나 처리를 시스템간 데이터 연계연동으로 해결함으로써, 궁극적으로는 싱글 포인트에서 원스톱 토털서비스를 제공할 수 있도록 하는 것이다. 많이 개선되고는 있지만 여전히 서류제출을 요구하는 등 갈 길이 멀다.

 

데이터 중심 : 종이문서 – PC문서 – 데이터 중심 웹문서

제출된 서류를 스캔한 전자화문서나 PC 로컬문서는 첨부파일 형태로 정보를 교환하게 된다. 이러한 전자문서는 담당자 확인이나 처리가 필요하고 그만큼 지체된다. 전자정부 전자행정은 첨부서류를 없애고 사람의 개입도 가능한 한 줄이는 등 ‘Full Paperless Process’를 구현해갈 필요가 있다.

종이문서나 첨부파일문서를 매개로 한 정보처리가 아닌 디지털 데이터 중심 정보처리 환경, 그것도 가능한 한 웹기반 데이터 처리 환경을 갖추어야 한다. 구글이나 MS 등의 웹오피스 개발도 웹문서 작성을 통한 데이터 처리를 위해서이다.

 

데이터 구조화·메타화 : PASS+S(Personalization Automation Standardization Structuralization & Security)

수요자 지향 통합서비스는 결국 시스템간 데이터 융복합이 관건이고, 이를 위해서는 데이터 표준화는 물론 다양한 유형의 맞춤 수요를 위한 데이터 유형화 세분화 체계화 즉, 데이터 구조화가 필수적이다. 일일이 사람이 개입해서 처리하는 것은 막대한 시간과 비용이 들기 때문에 자동화 또한 중요하다.

2021년 3월 제정된 행정기본법 제20조는 완전히 자동화된 시스템(인공지능 기술 적용 포함)에 의한 행정처분을 할 수 있도록 법적 근거를 마련한 바 있다. 인권적 윤리적 이슈 또한 풀어야 하지만 자동화는 현재진행형 미래방향이기도 하다.

 

구현 기술과 지식관리 전문인력의 중요성

데이터 중심 웹서비스를 가장 잘 구현할 수 있는 기술확보가 중요한데, 필자가 아는 바 국내 원천기술이 있음에도 고정관념이나 레가시 장벽에 막혀 있다. 우마차 시대가 가고 자동차 시대가 왔듯이 조만간 빛을 볼 것이다. 빅데이터나 AI 영역에서 필요로 하는 구조화 학습데이터 인프라는 탑다운 분류체계 수립과 바텀업 사례관리에 의한 비정형의 정형화 등 피드백 환류를 통한 메타고도화 방법론을 적용하여 각 분야의 전문 지식 경험 노하우를 딥러닝 기계학습 데이터화하여 만들어가야 하고, 이를 위한 다양한 인문사회 지식구조화 전문인력 교육양성이 필요한데, 컴퓨터공학에서는 데이터 전처리라는 용어로 인문사회 영역의 접근을 낯설게 하고, 인문사회분야에서는 어설픈 코딩교육을 시도할 뿐 지식구조화 관심은 부족하다.

프리가이라는 영화에서 보듯 덩치만 큰 듀드 빅데이터가 아닌 가이와 같은 지능형 지식구조화 굿데이터 인프라 확충을 위한 데이터 사이언스의 역할은 다름아닌 지식구조화를 통한 양질의 학습데이터 확보이고, 이는 컴퓨터 엔지니어의 영역이 아닌 전문분야와의 협력적·융합적 지식구조화 영역이다.

 

지식자산 지식강국이 미래경쟁력 : 데이터화 – 정보화 – 지능화가 핵심

산업혁명에는 뒤졌지만 지식정보혁명에서는 앞서갈 수 있다. 그러려면 지금이라도 모든 생활영역의 지식을 디테일 구조화 데이터화하고 고퀄리티 검색 통계 분석하여 검색값 분석값 확률값 등을 AI엔진이 학습하게 하는 등 국내는 물론 글로벌 경쟁력 있는 인공지능 빅데이터 인프라를 확보해가야 한다.

지식구조화 능력을 갖춘 각 분야 인력은 컴퓨터를 학습시키는 고급인재가 될 것이며, 저출산고령화 시대 젊고 창의적인 지식일자리와 경험 많은 노인 지식일자리를 상보적 협력체계로 양날개화하여 국가발전의 역동적인 에너지원으로 활용하면, 순풍에 돛달릴 것이다.



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