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책 정보
· 분류 : 국내도서 > 사회과학 > 정치학/외교학/행정학 > 정책/행정/조직
· ISBN : 9788946075801
· 쪽수 : 224쪽
· 출판일 : 2025-05-30
책 소개
AI 도입과 활용의 다차원적 구성 요소와 제도적 과제를 명쾌하게 제시
전 세계적 차원에서 이루어지고 있는 정보기술의 발전을 고려하면서, 우리 정부의 정보기술 도입과 그에 따른 행정의 변화를 다차원적으로 분석한 연구는 그리 많지 않다. 특히, 2010년대 이후 한국 정부가 추진해 온 데이터 정책을 종합적으로 제시하고 그 성과와 한계를 데이터 거버넌스, 법 제도, 플랫폼 등 기술적 기반, 데이터 측면에서 다차원적으로 분석한 연구는 충분하지 않은 것으로 판단된다. 나아가, 정부와 행정에의 AI 도입과 활용이 본격화되면서 ‘정부의 AI 전환’에 필요한 다차원적인 구성 요소와 그 결합, 그리고 사전적으로 이루어져야 할 제도적·기술적 과제들에 대한 구체적인 논의는 부족한 것으로 보인다. 정부의 디지털 혁신을 추진하는 과정에서 우리가 당면하고 있는 도전은 매우 구체적이고 정책과 기술, 제도와 사람을 모두 고려해야 하는 것들이지만, 학계의 논의 수준은 여전히 일반적이고 추상적이며 원칙적인 수준에 머물러 있다.
이와 같은 문제의식하에, 이 책은 다음과 같은 목적으로 집필되었다. 첫째, 2010년대 이후 한국의 데이터 정책을 분석하고자 한다. 제1부에서는 데이터 경제로의 전환을 위한 데이터 정책의 목표, 데이터 거버넌스, 법 제도, 기술 인프라와 플랫폼, 그리고 분야별 데이터 관련 과제들을 개관한다(제1장). 제2장에서는 한국의 핵심적인 데이터 플랫폼인 (1) 공공데이터 플랫폼, (2) 빅데이터 플랫폼, (3) AI Hub의 구성을 분석한다. 제3장에서는 데이터 정책의 성과와 한계를 분석하고 향후의 정책 방향을 제시하고자 한다. 제4장에서는 한국의 데이터 정책을 추진하는 과정에서 확인된 정책적 시사점을 제시한다. 데이터 정책 추진 과정에서 얻어진 한국의 경험은 향후 데이터 정책을 추진하는 개발도상국에게 유용한 정책 가이드가 될 것으로 생각된다. 제1부에서의 분석을 통해 한국의 데이터 정책이 진화를 거듭해 왔으며, 총체적으로는 선도국과는 다른 특성을 보여주고 있음을 제시하게 될 것이다. 나아가, 데이터 정책의 성과가 향후 AI 정부 구현의 자원이자 기반 구조로 활용될 수 있음을 보이고자 한다.
둘째, AI와 관련 기술들이 행정 및 정부 운영에 도입·활용되는 정부를 ‘AI 정부(AI government)’로 정의하고, AI 정부의 모습과 구현 방안을 제안하고자 한다(제2부). 구체적으로 AI 정부의 공공서비스는 어떤 특성을 가질 것인지, AI 정부가 지향하는 행정의 총체적 모습은 어떠해야 하는지(제5장) 살펴본다. 나아가 AI 정부의 행정서비스와 내부 관리가 이루어지기 위해서는 어떤 정보기술 기반과 데이터 및 데이터 학습이 이루어져야 할지에 대해 AI 정부 기본 모델(제6장)과 AI 정부 구현 방안(제7장)을 통해 논의하고자 한다. AI 정부 구현을 위한 다양한 기술적·정책적 과제와 도전들은 제8장에서 다루게 될 것이다.
목차
서론
제1부 한국의 데이터 정책
제1장 데이터 정책 개관
1. 데이터 정책의 역사적 배경과 발전 과정 │ 2. 데이터 정책의 핵심 요소
제2장 3대 데이터 플랫폼
1. 개요 │ 2. 공공데이터포털 │ 3. 빅데이터 플랫폼 │ 4. AI Hub
제3장 한국의 데이터 정책의 성과와 과제
1. 데이터 정책의 성과 │ 2. 데이터 정책의 특성과 성공 요인 │ 3. 데이터 정책의 문제점과 한계 │ 4. 데이터 정책의 향후 과제
제4장 한국의 데이터 정책 추진의 교훈
1. 정책 추진의 적시성 │ 2. 신속하고 올바른 의사결정과 정책 실행 │ 3. 집단 지성 “크라우드 워커”의 활용 │ 4. 데이터 거버넌스 및 품질 관리
제2부 AI 정부
제5장 인공지능 서비스의 특징과 AI 정부
1. AI의 개념, 작동 방식과 구성 요소 │ 2. 인공지능 서비스의 특징 │ 3. AI 정부의 행정의 특성
제6장 AI 정부의 두뇌, 정부 인공지능 기본 모델 구현
1. 개요 │ 2. 참조 모델 선정 │ 3. 고품질의 데이터 수집 │ 4. 데이터 정제·가공 │ 5. 모델 최적화 │ 6. 사전 학습 │ 7. 미세 조정
제7장 AI 정부 에이전트 구현 방안
1. 개요 │ 2. AI 정부 단일 접속 창구, AI 정부 에이전트 │ 3. AI 정부의 두뇌, 정부 인공지능 플랫폼(GAIP) │ 4. 모든 정부 서비스 검색소, 범정부 서비스 카탈로그 │ 5. 작고 가볍고 조합이 자유로운 레고블록형 정부 서비스 │ 6. 범정부 분류 체계 기반 고품질의 기계 판독 가능 데이터 │ 7. 레고블록형 AI 정부 서비스 조합을 통한 문제 해결
제8장 AI 정부 구현을 위한 도전과 과제
1. 개요 │ 2. 정부 인공지능 모델 검증 │ 3. 기계 판독 가능 데이터로 전환 │ 4. 국가 차원의 데이터 분류 체계 수립 │ 5. 데이터의 품질 검증을 위한 국가 데이터 품질 검증 │ 6. 레고블록형 시스템으로 전환 │ 7. 가상 서비스의 적절성 검증
부록
참고문헌
책속에서
2021년에는 그간의 데이터 정책 경험을 바탕으로 데이터 경제 실현을 위한 ‘데이터 기본법’을 제정했다. 데이터 시장 활성화와 활용을 촉진하기 위해 마련된 이 법은, 데이터의 생산·분석·결합·활용 촉진, 인력 양성, 국제 협력 등 산업 전반을 아우르며, 데이터의 자산 가치 인정과 권리 보장을 명시하고 있다. 또한, 데이터 품질 및 가치 측정 기반 마련, 전문 데이터 거래사의 양성, 데이터 거래소 설치, 분쟁조정위원회 운영 등 민간 참여를 유도하는 다양한 장치를 포함하여, 무단 취득·사용·공개 등의 문제를 해결하고 범국가적 거버넌스를 구축하고 있다. _ 제1장 데이터 정책 개관
AI Hub의 목표는 공공이 AI 기술개발을 위한 기반 데이터를 제공하고, 민간이 이를 활용해 기술적으로 확장하며, 확장된 데이터를 다시 개방하는 선순환 생태계를 조성하는 것이다. 데이터뿐만 아니라 데이터 라벨링 도구 및 AI 서비스 모델도 함께 공개하여 AI 기술 개발과 서비스 확산을 동시에 지원한다. 정부는 AI 학습용 데이터 구축 지원 사업에 대규모 예산을 투입하여 양질의 데이터를 확보하는 동시에, 데이터 구축 과정에서 라벨러(labeler, 크라우드 워커) 일자리를 창출하는 효과도 기대하고 있다. _ 제2장 3대 데이터 플랫폼
한국의 데이터 정책이 지속 가능하고 성과를 제고하기 위한 첫 번째 과제는 응집적이고 종합적인 데이터 거버넌스 구축이다. 데이터 거버넌스는 데이터 활용과 관련 정책 추진의 비전과 목표, 데이터 정책과 관련된 참여 조직과 분업 체계, 데이터 정책과 관련된 권한과 책임의 배분 구조를 의미한다. 좋은 데이터 거버넌스는 다양한 이해관계자와 기관들이 공통의 비전과 목표를 가지는 데 기여하며, 응집적이고 일관된 데이터 관련 정책 집행과 조정이 이루어질 수 있도록 지원한다. 이와 함께 제도와 규제, 그리고 기술적 역량을 강화하여 데이터의 가치를 창출하기 위한 통제와 관리 수준을 높인다. 또한, 데이터의 수집, 구축, 저장, 보호, 처리 및 공유와 재활용 과정에서 신뢰 수준을 높이고 가치를 창출할 수 있다. _ 제3장 한국의 데이터 정책의 성과와 과제
