DPG 통합플랫폼(DPG 허브)

DPG 통합플랫폼(DPG 허브)①: 혁신사회의 초석을 쌓다

[출처] DPG 통합플랫폼(DPG 허브)①: 혁신사회의 초석을 쌓다|작성자 NIA

(1. DPG 통합플랫폼 구현 착수보고회)

집에서 가족관계증명서를 발급하고자 한다, 어떻게 해야 하는가?

가장 먼저 당신은 정부24 포털에 접속하여 공동인증서나 민간인증서를 통해 신분을 확인받는다. 그리고 발급받고자 하는 증명서를 선택하고, 매수를 지정한다. 해당 문서를 뽑거나 저장하려면 다시 한 번 본인이 본인임을 증명하는 과정이 필요하다.

 

이번에는 국세청 홈페이지에서 소득증명원을 발급해보려고 한다. 국세청 홈텍스 홈페이지에 접속한 뒤, 다시 지난한 본인인증 과정을 거쳐 소득증명원을 손에 넣을 수 있다.

 

공공기관의 데이터와 서비스를 언제 어디서나 편하게 이용할 수 있도록 정부를 디지털화하는 ‘디지털정부(전자정부) 사업’은 20여 년 이상 지속되어 왔다. 종전까지 정부 부처는 각자 보유하고 있는 데이터와 서비스를 공급하기 위한 개별 시스템을 구축하는 것으로 플랫폼 기반의 정부 혁신을 이뤄왔다. 전자정부 1위라는 명성에 걸맞게 그간 많은 성과가 있었지만, 위의 사례처럼 공공서비스와 데이터가 여기저기로 산개되는 현상이 만들어지기도 했다.

 

디지털플랫폼정부(Digital Platform Government)는 정부가 단순히 정보와 서비스를 제공하는 것을 넘어 국민, 기업, 정부가 함께 협력하여 새로운 가치를 창출할 수 있는 플랫폼을 제공하는 새로운 국정 패러다임이다. 데이터의 공급과 수용을 통합적으로 관리하여 보다 혁신적인 서비스를 개발하고, 민관이 협력하여 함께 사회 현안을 해결할 수 있는 서비스를 창출하는 것이 디플정의 목표이다.

“DPG 통합플랫폼 구현”은 정부-민간, 정부-국민, 정부-정부 간 연계성을 높여 신속한 디지털플랫폼 정부 서비스를 제공하는 것을 목표로 하기 때문에 다수 이해관계자들의 높은 참여를 요한다. 민간클라우드 기반의 DPG 통합플랫폼을 구축하여 국민은 누구든 민간과 공공의 디지털자원(데이터/서비스/빌딩블록 등)을 한곳에 모아놓고, 정부 뿐만 아니라 민간기업/개발자 등 국민 누구나 쉽게 검색/활용해서 혁신서비스를 만드는 것이 DPG허브의 방향이다.

 

지난 7월, NIA 서울사무소에서 “DPG-AI-테스트베드 사업 통합착수보고회 및 원팀(One-team) 발대식”이 진행되었다. 며칠 뒤인 30일에는 “DPG 통합플랫폼 구현을 위한 사업설명회”가 열리면서 해당 프로젝트의 동이 떠올랐다.

사업은 공개경쟁입찰을 통해 통합플랫폼을 구현할 기술을 찾아낸다는 점에서 정부와 민간 사이의 벽을 허문다. 본 입찰에 참여할 수 있는 기업은 소프트웨어사업자이거나 클라우드 지원서비스 제공사업자여야 한다. 본 사업은 디지털플랫폼정부 최상위 플랫폼을 구축/구현하는 사업의 중요성을 고려해서 대기업 참여제한을 풀었다. 따라서 많은 대기업들이 관심을 갖고 있고, 중소기업도 협력하여 참여하고자 하는 움직임을 보이고 있다.

NIA는 평가기준에 대기업의 참여율을 50% 이내, 중소기업의 참여율이 50%를 넘기도록 배점을 두는 등 대기업과 중소기업의 상생을 위해 노력했다.

 

 

 

해당 사업은 크게 6개의 줄기로 나눠질 수 있는데, 아래 그림에서 볼 수 있는 것처럼 6개의 줄기가 모여 ‘DPG 통합플랫폼’이라는 하나의 꽃을 피워낸다.

디플정의 주요 인프라 추진과제로는 통합테스트베드 구현, 데이터레이크 구축, 애자일&AI API 등이 있는데, 이 기술들을 활용하여 종국에 “DPG 허브”를 구성하는 것이 최종 목표라고 할 수 있다. 모든 디지털 자원과 기술, 정보가 한 데 모여 통합된 완전한 디지털플랫폼정부를 구현하는 것, 그 길로 가는 초석을 다지는 작업을 아래 구상도로 그려볼 수 있다.

① 디지털 파이프라인 구축

파이프라인은 하나의 연결통로이다. ‘디지털 파이프라인’ 또한 디지털자원이 이동할 수 있는 연결통로를 일컫는다. ‘디지털 파이프라인 구축’ 사업은 구상도에서 보이는 바와 같이 공공민간 플랫폼에서 DPG 허브로 디지털자원이 안전하게 이동할 수 있도록 하는 연결통로를 구축하는 사업이다.

본 사업은 디지털자원이 안전하게 연결되기 위해서 통신·보안 환경과 서비스 요청·응답제어 등의 기능을 제공하는 디지털파이프라인을 구현하는 것을 목표로 한다.

민간·공공 플랫폼은 그 유형이 다양하여 연계하는 데 어려움이 있을 수 있다. 집집마다 열쇠 모양이 다른 것처럼, 각 플랫폼마다 필요한 어댑터가 다를 수 있는데, 이 문제를 해결하고자 ‘표준인터페이스 어댑터’를 제공할 계획이다. 민간의 플랫폼과 원활한 연계를 위하여 “DPG 얼라이언스(alliance)” 또한 함께 구성하여 운영할 것이다.

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② 디지털 자원등록저장소 (디지털자원카탈로그)

디지털 자원등록저장소는 문자 그대로 디지털 자원이 저장되는 곳이다. API 명세서, 메타데이터, 빌딩블록* 등 다양한 데이터가 저장될 수 있는데, 본 저장소는 사용자 누구든 이러한 데이터를 쉽게 검색하고 이용할 수 있도록 디지털 자원을 주제별로 분류하고 저장하는 ‘디지털자원카탈로그’로 구성될 것이다. 디지털자원카탈로그 서비스는 등록된 디지털자원을 편리하게 검색·활용할 수 있도록 페르소나 챗봇 또한 지원한다. 마치 도서관처럼 데이터들이 한곳에 모여 보기 쉽게 아카이빙(archiving)되어 있고, 누구든 이러한 데이터를 쉽고 빠르게 활용할 수 있도록 지원하는 서비스이다.

 

③ 통합인증

통합인증은 우리가 인터넷으로 공공서비스를 이용하거나 금융거래를 할 때 늘 하던 그 ‘인증’을 생각하면 쉽다. 얼마 전까지만 하더라도 공공기관은 ‘공동인증서’로만 인증이 가능했는데, 이제는 민간인증서(PASS, 네이버 인증서 등)로도 인증이 가능해졌다. ‘통합인증’은 이렇듯 DPG 통합플랫폼을 원스톱으로 이용할 수 있도록 사용자에 대하여 인증·권한관리 및 디지털자원에 대한 접근제어를 수행한다. 앞으로는 디지털플랫폼 서비스를 이용할 때, ID/PW, SNS인증, 금융인증서, 공동인증서, Any-ID 등 더욱 다양한, 사용자가 선호하는 방식의 인증수단을 활용할 수 있게 될 것이다. 또한, 몇 단계의 지난한 인증 절차를 개선하여 공공·민간 플랫폼에 연계된 자원들을 호출시, 별도의 추가 인증 없이 접근 및 사용 가능하게 될 것이다.

 

④ 포털 구현 (초거대 AI, 페르소나봇 등)

이렇게 자원과 기술이 한 곳으로 모인다면 이제 DPG 허브 포털이 구현될 차례이다. DPG 허브의 포털은 크게 ‘사용자 포털’과 ‘제공자 포털’, 그리고 ‘운영자 포털’ 세 구성으로 이루어진다. 사용자포털은 디지털자원을 등록·저장 및 검색·활용·유통할 수 있도록 한다. 제공자 포털은 플랫폼에 자원을 등록하고 자원에 관한 정책을 설정하며 자원을 배포하고 관리한다. 플랫폼의 안정적 운영관리를 위한 운영자 포털에서는 포털을 모니터링하고 장애를 해결하며, 클라우드 자원관리 등의 기능을 지원한다. 초거대 AI를 활용하여 사용자/제공자/운영자 모두에게 개인화, 자동화된 디지털 환경이 제공될 것이다.

 

⑤ 민간 멀티클라우드 구성

포털까지 구현되었다면 대국민 서비스로 발전하기 전, 앞서 설명한 기능들을 곧바로 국민께 선보이기 전에 민간 클라우드에 멀티로 구성하는 작업을 거쳐야 한다. 해당 실증은 CSAP 인증을 받은 민간의 멀티클라우드 서비스(Active-Active)로 구성되고, MSA 기반의 컨테이너 형태로 구현된 플랫폼 구축하여 이루어질 것이다. 이러한 실증 단계는 산업적으로, 또 안보상으로도 보안이 굉장히 중요하다. 따라서, 「국가 클라우드 컴퓨팅 보안 가이드라인」(국정원)에 의거 보안 적용될 것이며 국정원과관련 정책에 대해 협의하고 및 방안을 마련하여 실증 단계를 구축해나갈 계획이다.

➅ DPG 활용서비스 실증

주요 기능이 민간 멀티 클라우드에 구성/구현 완료되었다면 이제 활용서비스를 통해 실증해야 한다. 이제 대국민 서비스를 통해 국민과 일선 공무원, 민간 현직자들이 실감하도록 만들 차례이다. DPG 통합플랫폼(DPG 허브)을 활용한 국민체감형 혁신서비스 3종을 발굴하고, 관련 민간과 부처 협력으로 개발과 실증을 거듭하여 허브를 지속적으로 발전시켜 나가는 것을 목표로 한다.

 

국민체감형 혁신서비스는 아래와 같다.

① 경찰청 - 보이스피싱 원스톱 대응 지원: 종전까지는 보이스피싱 피해를 당한 경우 피해자 본인이 총 7개가 넘는 관련 기관에 연락하여 대처해야 했다. DPG 허브가 구축된다면 피해 신고가 경찰청으로 들어오면, 논스톱으로 이 사례가 나머지 기관에 전달되고 빠른 대처가 가능하다. 피해자 본인이 직접 부담해야 하는 일의 범위가 줄어들며, 이에 따른 사회적 비용도 줄고, 대처가 빨라지는 만큼 보이스피싱 사기 건수의 감소도 기대할 수 있을 것이다.

 

② 국토부 - 계약전·계약시·계약후 전세사기 원스톱 대비 지원: 이 또한 보이스피싱처럼 전세사기 피해를 당한 피해자를 원스톱으로 도울 수 있는 DPG 허브 기반 서비스이다. 전세사기 관련 데이터셋이 충분히 구축된다면, 소 잃고 외양간 고치는 것에서 나아가 전세사기의 피해자가 될 가능성이 높은 잠재적 피해자를 미리 발굴하고 피해를 방지하는 것도 가능해질 것이다.

 

이 외에도 이사편리, 체육시설매칭, 진로 및 학업 추천 등 이 있다. 자세한 내용은 NIA 누리집(www.nia.or.kr)에 게시된 디지털플랫폼정부(DPG) 통합플랫폼 구현 제안요청서(https://nia.or.kr/site/nia_kor/ex/bbs/View.do?cbIdx=78336&bcIdx=27084&parentSeq=27084) 를 참고하기 바란다.

 

데이터는 우리가 생각하는 것 이상으로 중요하다. 정보를 가진 사람이 돈을 움직이고 나아가 세상을 움직이는 법이다. 이 ‘정보’가 DPG 허브를 통해 이제는 차별없이 전 국민의 손에 들어올 수 있게 된다. 국민 누구나 기술적인 어려움 없이 디지털 자원에 접근할 수 있으며, 자신의 필요를 말하기도 전에 알아서 파악하고 제시된 솔루션을 통해 빠른 진일보가 가능해질 것이다. DPG 허브는 어쩌면 진정 평등한 사회로 향해 나아가는 발돋움판일지도 모른다. 기술은 인간을 위해 존재한다. DPG허브는 우리가 상상한 그 이상으로 놀랍도록 혁신을 거듭하는 사회의 포문을 열 수 있는 열쇠이다.

[출처] DPG 통합플랫폼(DPG 허브)①: 혁신사회의 초석을 쌓다|작성자 NIA

DPG 통합플랫폼②: 통합은 기회를 낳고

[출처] DPG 통합플랫폼②: 통합은 기회를 낳고|작성자 NIA

(0. 통합착수보고회 / 2. 통합테스트베드 운영 추진 현황보고)

디지털플랫폼정부(이하: DPG)는 이제 더 이상 거스를 수 없는 우리 사회 속 중대한 혁신이다. 이 혁신은 약자를 돕고, 불가능을 가능케 하고, 우리의 삶을 보다 나은 방향으로 편리하게 변화시키리라 예상한다. DPG는 정부가 기술을 기반으로 플랫폼화되어 언제 어디서나 국민과 소통하고, 공공서비스를 제공할 수 있도록 만든다. 이러한 DPG는 기술의 발전만을 요구하는가?

 

단순히 과학 기술의 발전만이 건강한 DPG를 이뤄내지는 않는다. 기술 간 통합, 기술자 간 연합, 정보 간 연계, 상호 교류를 통한 발전, 더욱 촘촘한 인적 네트워크, 데이터 공유 등이 필요하다. 그리고 이러한 통합과 연계를 보다 수월하게 돕기 위하여 데이터를 한 곳으로 모으는 ‘데이터레이크’, 변화하는 사회에 발맞추어 변화 속도를 혁신할 수 있도록 하는 ‘애자일 방법론’ & ‘AI API’, 그리고 신기술과 서비스를 미리 테스트해볼 수 있는 ‘테스트베드’까지. 지난 7월 23일 NIA 서울사무소에서 열린 ‘DPG AI · 테스트베드 사업 통합착수보고회’에서는 이러한 통합과 연계를 통해 이루어질 사업들을 미리 만나보고, 다가올 혁신사회를 기대해볼 수 있었다.

 

 

금번 행사에는 한국지능정보사회진흥원(NIA), 과학기술정보통신부, 디지털플랫폼정부위원회 등 각 관련 부처와 사업 추진 기관 관계자들이 모인 가운데 ①통합테스트베드사업 착수보고회 ②데이터레이크 활용지원 사업 착수보고회 ③ 애자일 & API 활용 사업 착수보고회 이렇게 3개의 세션으로 나뉘어 차례대로 진행되었다. 통합테스트베드부터 애자일까지, 본 기자는 이날 행사에서 다루어진 내용을 빠짐없이 차례대로 연작 기사로 선보일 예정이다. (DPG 통합플랫폼 ①, ②, ③, ④)

 

송호철 DPG 허브 TF 팀장은 행사 진행에 앞선 인사말에서 이번 과제가 중요한 이유에 관하여 “우리나라 정부의 시스템을 오픈 플랫폼화하여, 많은 플랫폼 기반 기업들이나 스타트업이 정부의 데이터와 API를 하나의 재료로서 활용하여 더 많은 혁신을 이루고자 하는 것”이라고 밝혔다.

 

이승현 플랫폼데이터혁신 국장 또한 인사말에서 먼저 DPG 정부를 ”모든 데이터와 정보가 연계되고 융합되는 하나의 플랫폼에서 새로운 가치를 창출하는 것“으로 정의했다. ”DPG 허브“는 정부의 가장 최상위 플랫폼으로, 모든 IT 기술, 정보, 서비스가 이곳으로 모여 오늘 논의하게 될 통합테스트베드, 데이터레이크 기반 사업, 그리고 애자일&API 사업을 지원할 수 있는 것을 목표로 한다. DPG 허브 사업은 올해 구축될 예정이고, 테스트베드와 데이터레이크 사업은 이미 구축되어 올해 성공적으로 진행하고자 계획 중에 있다고 이승현 국장은 전했다. 그러나 여전히 디플정 혁신의 구체적인 그림에 관해서는 “To Be”, 즉 “어떻게 되어야 하는가?”에 대한 근원적 의구심이 있는데, 금번 행사에서의 깊은 논의와 사업 수행 기관들의 노고를 통하여 공무원과 국민이 체감할 수 있는 서비스로 발전시켜 나가는 것이 목표라는 포부도 전했다.

 

박원재 한국지능정보원 부원장(NIA)은 인사말에서 “오늘 착수보고에서 거론되는 사업들은 디플정 구현을 위한 핵심 사업들”이라며 본 사업의 중요성을 강조했다. “미래 정부의 모습을 바꾸는 것은 지금 우리가 당면한 가장 중요한 사업인데, 우리는 새로운 접근방식을 택하고 있어서 그 어느때보다 가보지 않은 길을 가는 중이라고 할 수 있다”고 전했다. 정부 혼자서는 당연히 할 수 없는 일이기에, 민간과 유관기업의 많은 도움이 필요하며 이 자리를 통해 우리는 한 배를 탄 ‘원 팀(one team)’임을 선언했다. 박원재 부원장은 이 사업이 성공적으로 마무리되어 국민과 기업에 큰 도움이 되고, 경쟁력 있는 정부로 거듭나는 초석이 되길 바라는 마음을 전하며 행사의 막을 열었다.

 

 

이어 ‘통합테스트베드’ 사업에 관한 발표도 이어졌다. 통합테스트베드는 DPG 구현을 위한 핵심적인 사업으로, 데이터레이크, API등과 더불어 혁신적인 디지털플랫폼정부를 구현하기 위하여 활용될 것이다.

‘테스트베드(testbed)’의 본래적 의미는 과학 기술, 신기술 등에 대해 엄격하고 투명하고 재현 가능한 테스트를 수행하기 위한 플랫폼을 의미한다. ‘DPG 통합테스트베드’는 진정한 의미의 디지털플랫폼정부를 구현하기 위한 핵심 인프라 사업의 일환이다.

 

‘DPG 통합테스트베드’는 이 DPG 허브에서 제공하는 민간·공공의 디지털자원을 활용하여 전문 개발자 뿐 아니라 일반 국민까지도 혁신 서비스를 개발하고 활용할 수 있도록 일종의 ‘샌드박스’를 선사하는 것이다. 이 통합테스트베드는 민간 클라우드를 기반으로 구축되었으며, 총 160건 이상의 기업/기관 대상 활용지원을 목표한다. 이를 구성도로 그려보자면 아래와 같다.

DPG 통합테스트베드 구성도, NIA제공

‘DPG 통합테스트베드’ 사업은 ① 통합/연계 ② 기능개선(포털 등) ③ 전문기술지원 강화, 이 세가지를 골자로 운영된다. 이날 행사에서는 주관기업인 “클로잇(Cloit)” 사업총괄의 설명을 통해 관련 사업을 더 깊게 이해할 수 있었다.

① 통합/연계

본 사업은 2023년 구축한 ‘DPG 테스트베드’와 ‘AI 데이터레이크’ 기반 및 포털을 “DPG 통합테스트베드”로 통합운영하는 것을 목표로 한다. 디지털 대전환 시대 운영 패러다임 전면 전환 필요성을 절감하며 시작된 사업으로, 2024년도에는 민간과 공공의 다양한 API와 우수한 기술을 연계하는 것을 목표로 한다.

연계 시나리오는 다음과 같다. DPG 통합플랫폼은 사용자에게 서비스 제공하는 운영 환경이고, 통합테스트베드는 서비스 개발을 검증하는 환경이다. 서비스 개발과 검증이 끝난 뒤, 이 서비스를 실제로 제공하기 위해서는 DPG 통합플랫폼에 해당 서비스를 등록해야 한다.

 

② 기능개선(포털 등)

본 사업은 애자일 방법론을 활용하여 포털 기능을 개선하고자 한다. 특히 개발 생산성 향상을 위해 LLM 기반의 개발 환경을 제공할 것이다. 또한, 통합테스트베드의 가동 및 분석 환경을 개선하고 이용자의 편의성을 향상하기 위한 개인화와 반응형 웹을 구현하는 것을 주요 과제로 삼는다.

통합테스트베드 구성도 또한 기능개선의 한 과업이다. 민간과 공공에서 제공하는 다양한 API를 활용하여 “컴포지트 API”를 만들고, 혁신적인 API 서비스를 개발할 수 있는 환경을 제공하고자 한다.

초거대 AI를 활용한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 활용하여 이용자가 개발하고자 하는 서비스에 필요한 API나 개발 도구를 자동으로 추천해 주는 검색 서비스도 제공할 계획이다. 또한, LLM을 활용한 코딩 어시스턴트를 제공하여 초기 코드 생성부터 오류 해결 방법까지 제시하는 기능을 제공코자 한다. 더불어, 맞춤형 UI/UX 제공하고 반응형 웹을 구현하는 등 개인화 기능을 제공하여 개발에 최대한 편리한 환경을 제공할 예정이다. 마지막으로, 개발생산성 향상을 위해 클로잇은 통합테스트베드의 데이터레이크 기능을 강화하여 데이터를 쉽게 가공할 수 있도록 전력을 다할 것이라는 포부를 밝혔다.

 

③ 전문기술지원 강화

160건 이상 지원을 목표로 하고 있으며, 우선 수요조사에 따라 기술 지원 요청이 가장 많았던 LLM 기술을 중점으로 지원하고자 한다. 또한, 원활한 기술 지원을 위해 해당 분야의 전문 인력도 지속적으로 확보해 나갈 예정이다.

국민을 대상으로 한 ‘DPG AI Challenge’를 열어 총 10개 팀을 선발하여 통합테스트베드를 활용한 서비스를 개발할 수 있도록 지원할 계획도 있다. 국공립/사립대 학생 및 일반인을 대상으로 한 ‘DPG AI NoCdoe Hackathon’ 개최 또한 계획 중에 있다. ‘DPG AI NoCdoe Hackathon’ 은 3일간 진행되며, 전문가를 통한 공정한 심사가 이루어질 것이다.

 

통합테스트베드는 민간과 공공이 서로 협업/연계/통합을 통해 더욱 빠르고 놀라운 디지털 혁신을 이뤄내는 초석이 될 것이다.

 

 

옛말에 이런 말이 있다. “빨리 가려면 혼자 가는 게 좋지만, 멀리 가려면 여럿이서 함께 가야 한다”는 말이다. 지금 우리는 NIA 박원재 부원장의 서언처럼 ‘처음 가보는 길’을 가고 있다. 세계 각국과 경쟁하며 앞서 나갈 수 있는 정부 경쟁력을 키워야 하기 때문에 우리는 ‘빨리’ 가야 할 필요가 있다. 그러나 그 거리는 결코 단거리가 아니다. 처음 가보는 길이나, 이 길이 멀고도 험한 길이라는 것은 아주 잘 알고 있다.

 

이럴수록 하나가 되어 여럿이서 함께 이 길을 걸어 나가야 할 것이다. 디지털플랫폼정부는 이미 다가온 현재이고, 앞으로의 미래를 좌우할 정부경쟁력의 핵심이다. 통합테스트베드를 활용한 민간과 공공의 협업은 더욱 놀라운 발전을 이뤄낼 수 있을 것임을 믿어 의심치 않는다.

[출처] DPG 통합플랫폼②: 통합은 기회를 낳고|작성자 NIA

DPG 통합플랫폼③: 데이터레이크, 혁신을 이끌 데이터 집결지

[출처] DPG 통합플랫폼③: 데이터레이크, 혁신을 이끌 데이터 집결지|작성자 NIA

(해당 기사는 ‘DPG 통합플랫폼②: 통합은 기회를 낳고’에 이어 지난 7월 23일 NIA 서울사무소에서 진행된 DPG AI · 테스트베드 사업 통합착수보고회에서 다뤄진 ‘데이터레이크’ 세션을 다룬 것임을 사전에 밝힌다.)

데이터레이크(Data Lake)는 대량의 데이터를 수집, 저장, 처리할 수 있는 기술을 일컫는다. 데이터 수집과 처리라는 목적 관점에서 기존의 웨어하우스와 비슷한 기능을 하지만, 보다 진일보한 기술로서 더욱 다량의 데이터를 섬세하게 분류하고 처리할 수 있도록 하는 기술이다.

DPG 인프라 구현을 위해서는 무엇보다 활용도 높은 데이터가 한 곳으로 집결되는 것이 필요하다. ‘DPG AI 데이터레이크’는 이를 위해 민간 클라우드(SaaS/laaS)를 기반으로 데이터를 축적하고 혁신서비스를 개발하기 위하여 구축되었다.

DPG AI·데이터레이크 구성도

7월 23일 진행된 ‘DPG AI  테스트베드 사업 통합착수보고회’ 행사에서는 데이터레이크 활용 사업의 주관기관 담당자가 직접 사업 수행 계획을 설명하고 질의응답을 받는 시간을 가졌다.

 

데이터레이크는 ①교통·안전 ②국방·방산 ③국가기반시설 ④의료 ⑤환경·기타, 크게 5개 분야에서 시범적으로 활용될 예정이다. 사업에 지원하기 위해서는 민간클라우드 기반의 데이터레이크를 반드시 활용한 사업을 제시해야 하며, 부처/지자체/공공기관/민간기업으로 이루어진 ‘컨소시엄’을 구성해야 한다.

본 사업에는 과제의 결과물을 활용하는 기관인 ‘수요기관’이 있고, 과제를 주관하여 수행하는 대표기관으로서 사업비 신청/관리/실적보고 등의 책임을 지닌 ‘주관기관’이 있다. ‘참여기관’은 주관기관과 공동으로 해당 과제에 참여하여 사업을 수행하는 기관이다.

*아래 본문에서 해당 용어들이 자주 등장할 예정이니 참고하길 바란다.

 

① 교통·안전: 경찰교통안전시스템 PTSS (Police Traffic Safety System)

<경찰 교통안전 시스템(PTSS) >

교통·안전 분야에서는 교통사고와 관련 사회적 비용을 절감할 수 있는 AI 기반 ‘경찰교통안전시스템(PTSS)’ 사업이 수행된다. 본 사업은 엠티데이타라는 민간 기업이 주관하며, 경찰청과 세명소프트가 사업에 참여한다. 주관처인 엠티데이타 김용삼 이사는 본 사업의 목적이 “민간 클라우드 기반의 데이터레이크를 조성하여 교통데이터를 축적하고 교통사고 감소를 목표로 하는 AI 서비스를 개발하는 것”이라고 전했다.

사업 필요성에 관해서는 “우리나라 교통안전은 OECD 국가 중에서도 하위권이며, 매년 교통사고로 인해 사회적 비용 손실이 급격하게 증가하고 있기 때문에 교통사고 감소대책이 필요”하다고 밝혔다.

김용삼 이사의 설명에 따른 PTSS의 서비스 목표 단계는 다음과 같다. 먼저, 경찰청과 도로교통공단에서 수집되는 데이터들은 비식별화 과정을 거쳐 정제되고 가공된다. 데이터레이크에 저장된 데이터들은 이후 공공기관 데이할 예정이다.

터와 결합하여 새로운 데이터셋을 구축하게 된다. 이 구축된 데이터를 가지고 모델 학습을 통해서 모델을 개발하게 되고, 테스트베드를 통해서 모델 검증을 진행한다. 개발 완료된 시스템을 경찰청에 이관해서 실증을 통해 최종적으로는 DPG 허브에 등록하는 것을 목표로 하고 있다.

 

활용되는 데이터 목록은 다음과 같다. 경찰청에서는 교통사고 위치와 부상자를 중심으로 한교통사고 데이터, 그리고 무인 교통 장비 데이터를 제공할 예정이다. 도로교통공단에서는 교통사고 분석 데이터를 제공할 예정이다. 이외에도 공공기관의 도로 시설물 데이터, 기상 데이터와 같은 데이터들을 제공받아 교통 데이터를 구축하여 AI 서비스 개발에 활용 구축되는 서비스의 형태는 다음과 같다. 서비스는 대시보드 형태의 UI로 구현되어 사용자의 편의성에 중점을 둘 것이다. 교통사고를 결정하는 위험요인을 12개로 정리하여 분석하고 사용자에게 표출한다. 해당 위험요인은 날씨/월별/지역별 등으로 체계화되어 표출될 것이며, 교통사고 예측시점/예측지점을 지정하여 ‘Hot-Spot’을 선정해 운전자에게 미리 알려주는 기능을 할 것이다.

 

해당 서비스는 실증을 거쳐 올해 평택, 충주, 영암 세 지역에서 실행될 것이며 이후 교통사교 예측 및 예방 효과에 대하여 최종적인 실증 단계를 거쳐 기술 고도화 이후 전국으로 확산될 계획이다.

PTSS는 민간클라우드 기반 데이터레이크를 활용하여 경찰청 등 공공기관의 교통사고 관련 데이터를 구축하고 분석한 뒤, 테스트베드를 통해 실증단계를 거쳐 자동으로 교통사고 위험을 감지하고 사고를 예측하여 운전자에게 알리고, 사고를 예방하고자 하는 기술이다. 도로에서 인간이 다 예측할 수 없는 사고 가능 상황을 빅데이터 기반 AI가 미리 알려주고 예방할 수 있도록 도와준다면, 대한민국의 도로안전은 지금보다 훨씬 향상될 것으로 전망한다. 교통사고로 인한 사회적 비용도 감소할뿐더러, 사고를 감축하기 위해 필요했던 기술/인력 관련 비용 또한 절감할 수 있을 것으로 보인다.

 

②국방·방산: 단종품목조달수량 군수물자 예측서비스

<군수물자 예측 서비스 개념도>

국방 분야에서도 데이터레이크를 활용한 혁신이 이루어질 수 있다. 사업 주관을 맡은 지뉴소프트 임태훈 연구소장은 참여기관인 육군군수사령부와의 협업을 통해 방위사업청(방사청)과 방산기업 분야의 혁신을 이뤄내겠다는 포부를 전했다. 본 사업은 육군군수사령부에서 제공하는 데이터를 기반으로 데이터레이크/통합테스트베드를 십분 활용하여 군수물자 데이터를 통합적으로 관리하고, AI 모델을 통해 이러한 관리의 효율성을 강화할 계획이다.

 

사업의 필요성에 관하여 임태훈 연구소장은 군수 사업은 군사력과 직결된 분야이지만, 국방은 보안 문제로 인해 “사일로” 현상, 즉 데이터를 되도록 공개하지 않으려 하는 현상이 가장 심하다는 문제점을 밝혔다. 이번 기회를 통해 공개할 수 있는 데이터는 공개하고, 민간과의 협력을 통해 데이터레이크를 구축하여 군수사업에서 불필요하게 낭비되는 비용을 줄이는 것이 본 사업의 목적이다.

 

지뉴소프트에서 개발하고자 하는 혁신 서비스의 청사진은 다음과 같다. 군수사업에 있어 부품의 조달이나 단종이 불확실한 경우, 부품 생산 장비의 운영 효율이 저하되고 불확실한 비용도 지출하게 된다. 기존에는 국방 관련 기관 내부에서도 사일로 현상으로 인해 서로 데이터 공유가 되지 않고, 데이터가 분산되어 있는 상황이다. 본 사업은 단종부품데이터, 수리부속정보 등의 데이터를 한 군데로 통합하고, 민간과의 협력을 통해 AI 모델 개발하여 ‘단종품목조달수량 군수물자 예측서비스’를 제공할 예정이다.

 

현재는 데이터 축적은 인력에 의하여, 수작업으로 이루어지고 있는데, 데이터레이크를 활용한다면 데이터 정제/가공 작업을 자동화하여 업무 효율을 높이고, 휴먼에러를 줄여 데이터 정확도를 높일 수 있게 될 것이다. 중앙 데이터에 육군군수사령부에서 제공하는 단종부품데이터와 수리부속데이터를 결합해 새로운 데이터셋을 구축하고, 이를 기반으로 AI 모델 개발하여 군수물자를 보다 효율적으로 생산하고 관리하는 것이 최종 목표이다.

 

본 사업은 군수품 관련 예산을 절감하고, 군수물자의 질을 향상할 수 있다는 기대효과를 가진다. 민간부문에도 많은 기대효과가 예상되는데, 군에 필요한 물품을 조달하는 업체들에게 정보에 대한 접근을 용이하게 해주고, 이로 인해 산업이 활성화되는 효과가 있을 것을 예상한다. 또한, ‘사일로’ 현상을 극복하고 민간업체하고의 원활한 커뮤니케이션을 통해 조달 산업 생태계 활성화를 할 수 있도록 최선을 다하겠다고 지뉴소프트는 전했다.

 

향후 계획은 다음과 같다. 본 사업을 위하여 육군군수사령부/방위사업청/국방기술연구소 등의 관련 협의체를 구성하였는데, 이 협의체를 기반으로 만들어질 예측시스템이 잘 활용된다면 향후 공군과 해군으로도 확장 가능할 것이다. 또한, 2025년에는 더 많은 데이터를 활용하여 서비스를 확장할 계획도 가지고 있다.

 

③ 환경·기타: 해외국가·인증정보 기반무역투자 GPT 구축

<해외국가-인증정보 기반 무투 GPT 개념도 >

대한무역투자진흥공사(Kotra)를 주관기업으로 하는 본 사업은 국민 누구나 수출할 수 있는 데이터레이크 기반 GPT를 마련하는 것을 목적으로 한다. 퍼블릭에이아이가 참여기관으로 함께하며, 사업의 수요자는 일반국민이다. 해외국가인증정보 기반무역투자 GPT 구축(이하 ‘무역투자GPT’)는 일반 국민 누구나 수출 주체가 될 수 있도록 하는 대국민 서비스를 개발 중에 있다. 이를 위해서는 데이터를 표준화하고, 데이터 관리 능력을 제고하여 ‘무역 사업 맞춤형 LLM 서비스’를 개발할 예정이다.

 

세부 추진 계획은 다음과 같다. 데이터를 축적/가공하는 단계에서는 KOTRA의 국가별 무역정보, 국가별 투자정보, 그리고 해외인증 정보를 활용하여 QA 데이터셋 및 RAG를 구축한다. 이 과정에서 DPG 데이터레이크 및 테스트베드를 충분히 활용할 것이다. 또한, Open API를 활용해 데이터를 정제, 가공하여 초거대 생성형 AI기반 서비스를 구축하여 수출 지원 강화하고자 한다.

 

해당 AI를 통해 수출을 희망하는 국민 누구나 수출에 관하여 궁금한 점은 쉽게 질문하고, 누구나 쉽게 무역에 대한 답변을 얻음으로써, 누구나 쉽게 수출할 수 있도록 하는 것이 본 사업을 통한 기대 효과이다.

 

향후 계획은 다음과 같다. 2024년 무역투자 GPT 프로토타입 구축하여 실증 단계를 거쳐 2025년에는 활용되는 데이터를 보다 확장하고, 2026년에는 본격적으로 전 국민이 활용가능한 무투GPT를 내보이고자 한다.

 

④의료: 난임 시술 빅데이터 기반 혁신 플랫폼 구축

<난임 시술 빅데이터 기반 가임력 관리 혁신 서비스 플랫폼 개념도>

대구대학교 산학협력단을 주관기업으로 하는 본 사업은 빅데이터 기반의 가임력 관리 혁신 서비스 플랫폼 구축하여 저출생 문제 해결을 돕고자 한다. DU드림아이는 국내 난임 시술 데이터와 가임 일상 데이터를 기반으로 가임력 관리 서비스 플랫폼을 구축하는 사업이다. 대구대학교 산학협력단의 ‘DU 난임 대응센터’가 주관하고 청담홀딩스/디에이블/경상북도/부산테크노파크가 참여기관으로서 참여하였다. 본 사업의 수요대상자는 일반 국민으로, 난임으로 어려움을 겪는 모든 가임인구에게 빅데이터 기반 솔루션을 제공하는 것이 목표이다.

 

최근 대한민국에서 저출산이라는 키워드가 떠오르고 있는 것에 비하여 가임력이나 가임력 보존에 관한 것은 서울에서만 국소적으로 이루어져 왔다. DU드림아이는 단순 ‘저출산’이라는 키워드를 ‘가임력 관리’로 바꾸어 난임, 불임을 조기예방하고 조기 진단을 통해 관리할 수 있어야 한다는 필요성을 절감하며 본 사업은 시작되었다.

 

사업의 진행 과정은 다음과 같다. 먼저, 영남권역 10개의 의료기관에서 난임데이터를 제공받아 데이터레이크를 구축하고 정제한다. 2023년 애자일 서비스 지원사업을 통하여 개발을 통해 만들어진 플랫폼 기반 어플리케이션 서비스를 통하여 ‘가임일상 DB’를 구축하고, 나아가 데이터 아키텍쳐를 구축한다. DPG 허브의 테스트베드를 통해 실증과정을 데이터의 유효성, 정확성을 확인하는 작업을 거친 후 대국민 배포가 이루어질 것이다.

 

해당 사업 최종 목표는 난임을 진단받기 전 미리 예방하는 것이다. DU드림아이는 영남권을 대상으로 먼저 실행될 예정이다. 경상북도 25개 기관과 연계하여 시범적으로 운영하면서 해당 서비스의 정확도, 유효성 향상하는 작업을 거쳐 “미리 준비하는 대국민 2040 가임 건강관리”라는 이름으로 전국 단위 서비스 확장을 계획 중에 있다.

 

⑤기반시설: AI 결로 예방 자동화 시스템

<AI기반 공동구 결로 예방 서비스 개념도 >

한국과학기술원(KAIST)을 주관기관으로 하는 “2024 민간클라우드 기반 DPG AI 데이터레이크 활용 결로예방 서비스 (KAIST)”가 첫 번째 세션의 마지막 순서로 소개되었다. “공동구”는 전기/통신/수도 등이 설치된 도시의 혈관으로, 공동구에 이상이 발생하게 되면 통신망 장애, 가스유출, 정전 등 국민의 생활과 안전에 큰 악영향을 미치게 된다. 국민의 안전을 위협하는 공동구 이상을 방지하기 위해서는 공동구 노후화 관리가 필수적이다. 그리고 이 ‘노후화’를 야기하는 가장 큰 원인은 공동구 결로인 것으로 밝혀졌다. 본 사업은 이러한 결로현상을 AI를 통해 미리 예측하고 방지하는 것을 목적으로 한다.

 

한국과학기술원(KAIST)의 AI 결로 예방 자동화 시스템 발표

사업에는 한국과학기술원(KAIST), 엔에프텍, 가온플랫폼이 참여하여 서비스를 구축 및 데이터를 축적하고 공동구 관리주체인 지방자치단체 및 시설관리공단과 협업을 통하여 사업을 진행할 예정이다. 사업의 수요자는 일반 국민으로, 공동구 결로 현상으로 인해 국민 실생활에 발생할 수 있는 피해를 사전에 방지하고, 사회적 비용을 최소화하고자 한다.

 

사업의 전체 구성도는 다음과 같다. 기존 공동구 데이터레이크에 축적된 3종 데이터(온도, 습도 센싱위치)를 연합·가공하는 것이 첫 단계이다. 여기에 KAIST가 보유한 데이터(공동구별 도면과 단면 등 공간정보 및 유지관리 데이터)를 축적하여 가공하고, 세 데이터셋을 만들 것이다. 이를 기반으로 민간 클라우드에서 AICBM(AI_IoT+Cloud+Bigdata+Mobile) 형태의 서비스 최초 구현하고, 해운대구와 일산구에서 실증 단계를 거쳐 대국민 배포까지 가고자 한다. 혁신 서비스를 만드는 과정에서 테스트베드 활용 및 민관협력 협의체 구성의 중요성이 강조되었고, 공동구 표준화를 위한 법제도 마련의 필요성 또한 제기되었다.

 

 

데이터레이크 사업 주관기관 담당자들, Q&A 시간

우리는 이제 데이터의 시대에 살고 있다. 데이터 없는 발전에는 한계가 있을 것이다. 데이터는 우리의 삶을 예측할 수 있게 하고, 더 나은 삶을 위해 진일보해야 할 점들을 짚어주며, 나아가 누구도 생각해보지 못한 ‘혁신’의 초석이 된다. 데이터레이크는 데이터를 한곳으로 집결시킬 뿐 아니라 종전보다 더욱 섬세하게 데이터를 분류하고 처리한다. 데이터레이크가 이끄는 우리 사회 혁신 방안은 이날 발표된 것보다 훨씬 더 무궁무진할 것이라는 기대감을 갖게 한다.

[출처] DPG 통합플랫폼③: 데이터레이크, 혁신을 이끌 데이터 집결지|작성자 NIA

DPG 통합플랫폼④: 기술을 인간을 위해 발전한다

[출처] DPG 통합플랫폼④: 기술을 인간을 위해 발전한다|작성자 NIA

(해당 기사는 ‘DPG 통합플랫폼③: 데이터레이크, 혁신을 이끌 데이터 집결지’에 이어 지난 7월 23일 NIA 서울사무소에서 진행된 DPG AI ·테스트베드 사업 통합착수보고회에서 다뤄진 ‘AI-애자일 & AI-API’ 세션을 다룬 것임을 사전에 밝힌다.)

DPG 핵심 인프라 기술 중 가장 일상친화적(life-friendly)인 사업들을 소개해보고자 한다. 바로, AI-애자일과 AI-API 혁신서비스이다. 둘 다 인공지능을 활용하여 대한민국 국민의 삶을 질을 개선하는 데 활용되고자 하는 목적을 지닌다.

AI·애자일 개발 방법론 개념

애자일(Agile)이란 무엇인가? 애자일(Agile)은 기민한, 민첩한 이라는 뜻으로, 종전의 정부조직이 보여오던 경직적인 모습과는 반대되는 형용사이다. ‘애자일 방법론’은 고객의 니즈와 환경변화를 민첩하게 캐치하고 그에 맞게 발빠른 대응을 해나가는 방법론을 말한다. DPG는 플랫폼에 기반하여 정부서비스를 제공하고 국민과 소통하는 만큼, 이 ‘애자일 방법론’을 십분 활용하는 것 또한 다가올 미래에 매우 중요할 것이다.

 

지난 7월 23일 NIA 서울사무소에서 진행된 DPG 통합플랫폼 착수보고회에서는 API 및 애자일 방법론을 활용한 4가지의 과제 발표가 진행되었다.

 

1. 애자일 방법론을 활용한 AI 규제 네비게이터 고도화 사업 (한국행정연구원)

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‘RegNavigator’는 인공지능 기반 규제정보검색 서비스로, 사용자에게 정부규제 내용을 이해하기 쉬운 형태로 제공하며, 사용자에게 필요한 맞춤형 정보를 원클릭만으로 제공할 수 있도록 하는 서비스이다.

한국행정연구원이 주관하고 티티엠소프트가 참여하는 본 사업은 2020년부터 구상되어 2021년 7월부터 한국연구재단의 융복합 연구 사업으로 3년간 지원을 받아 올해 6월까지 진행되었다. NIA의 DPG 통합플랫폼 사업의 일환으로 올해부터 베타서비스를 운행하면서 고도화 과정을 진행할 예정이다.

RegNavigator는 애자일 방법론 활용하여 추진하는 사업이다. RPA(Robotic Process Automation) 기술이 적용되어 있고, 기존의 서비스는 AWS(Amazon Web Service)을 통하여 개발되었다. 앞의 사업 내용에서도 확인할 수 있듯이 오픈소스 LLM이 활용될 예정인데, 이를 활용하여 정확도 높은 서비스를 개발하는 것이 과업이라고 한국행정연구원은 밝혔다.

 

RegNavigator를 처음 만들면서 한국행정연구원이 던진 질문은 ‘규제란 무엇인가?’ 그리고 ‘일반인들은 규제에 대하여 어떤 정보를 얻을 수 있는가?’였다고 전했다. 일반 시민들은 규제에 관하여 알기 어려운 동시에 규제에 대하여 반드시 알아야 하는 규제 대상자인 경우가 많다. 그리하여 누구나 원클릭으로 규제를 알 수 있는 서비스, 내가 몰라도 알아서 규제정보를 찾아주는 인공지능 기반 서비스를 개발할 필요성을 절감하였다고 사업 목적을 밝혔다.

 

사업범위는 다음과 같다. 한국행정연구원은 올해(2024) 알파모델 개발을 완료했으며, 5차례가 넘는 실증 단계를 거쳤다. 이번 NIA 사업을 통해 베타모델을 개발하여 고도화할 것인데, 구체적인 추진 내용은 다음과 같이 정리해볼 수 있다.

 

① 실시간 델파이 조사 시스템 개발: AI 전문가와의 상호작용을 통해 규제정보를 업데이트 할 수 있도록 함

② 사용자 피드백 기반 강화학습: 사용자의 질문을 분석하고, 알고리즘을 통해 추천 질문을 생성하여 맞춤형 규제정보 서비스를 제공할 수 있도록 함

③ 오픈소스 한국어 LLM 도입: 한국어 질의응답에 특화된 서비스를 제공하고(정확도 함양) 경제적으로 지속 가능하도록 한국어 LLM 도입 및 지속적인 파인튜닝을 통한 최적화 예정

④ 사용자 UI/UX 설계 및 개선: 정보 과부하 방지, 직관적인 디자인 적용, 실시간 피드백 제공, 신뢰도 향상을 위한 UX 디자인을 통해 사용자 편의성 증대 목표

 

한국행정연구원은 본 사업을 통한 경제적, 상업적 효과보다도 사회적 효과가 제일 기대된다고 밝혔다. 크게 두 가지의 사회적 효과가 기대되는데, 먼저 규제정보가 신속하고 투명하게 공개됨에 따라 정부신뢰도가 높아질 것이다, 또한, 일반 시민들의 규제 이해도가 높아짐에 따라 규제순응도가 높아질 것이다.

 

사업의 내용에 대한 자세한 설명도 당일 현장에서 이루어졌다. 주된 내용 중 하나는 “액티브 러닝(active learning)”이다. 현재도 규제에 관한 정보가 전달되지 않는 건 아니지만, 피규제자가 실제로 체감하는 규제정보와 실제 규제정보의 전달 사이에는 큰 갭이 있다.

따라서, 머신러닝 기술을 활용하여 사용자(=피규제자) 입장에서 정말로 필요한 정보를 ‘먼저’ 제공할 수 있는 최적화 맞춤형 기술을 만들어내는 것이 한국행정연구원의 목표이다.

 

또한, 질문 상세화 LLM을 개발하고 강화학습도 진행할 예정이다. 사용자(=피규제자)는 규제의 내용을 잘 알지 못하기 때문에 몇 개의 키워드만 활용하여 질문할 수 있는데, 이런 경우에도 질문을 정확하게 예측할 수 있도록 기술을 고도화하려는 목표를 가지고 있다. 이 LLM을 활용한 강화훈련을 통해 법령이나 규제 정보를 피규제자가 이해하기 쉽게 설명할 수 있도록 할 것이다.

 

최종적으로 만들어내고자 하는 것은 ‘맞춤형 규제 정보 검색 솔루션’이다. 규제환경이 복잡다단해질수록 본 기술에 대한 수요가 늘어날 것으로 예측하며, 더 상세하고 정확한 내용을 제공할 수 있도록 데이터베이스(DB)를 점진적으로 확장해나갈 것이다. 자치법규뿐 아니라 해외 규제에 관한 내용까지도 포함할 수 있도록 서비스를 다층화, 고도화고자 하는 포부를 전했다.

 

 

2. 초거대 AI 모델을 활용한 복지 민원 서비스 개선 (Lifelog)

 

Lifelog는 악성 민원으로 인해 공직을 이탈하게 되는 현상에 주목하고, 이를 해결하고자 수원시와 협업하여 복지 민원 서비스 개선 사업을 시작하게 되었다.

 

본 사업에서 Lifelog가 개발할 것은 크게 두 가지이다. Public LLM을 제공하여 복지 관련한 대민서비스와 SLM을 적용하여 복지와 연관된 공무원이 활용가능한 업무 지식서비스, 이렇게 두 가지를 개발하여 수원시 홈페이지와 업무 포털에 적용하여 범용화하는 것이 본 사업의 주된 내용이라고 Lifelog는 전했다.

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수원시는 전체 예산의 40% 이상을 사회복지 예산으로 사용할 만큼 복지사업에 큰 관심을 두고 있는 지자체이다. 대시민 복지개선을 위한 수원시의 노력이 본 사업으로 이어지게 된 것이라고 할 수 있다. 공무원과 수원시민, 모두가 행복한 복지서비스를 꿈꾸는 본사업의 주요 내용은 크게 세 가지로, 아래와 같다.

 

① 문장데이터 카탈로그 정리: AI 기반 서비스에서 가장 큰 문제로 거론되는 환각(hallucination) 문제를 극소화하고, 사용자 질의 의도에 맞는 데이터를 제공하는 카탈로그 제공

② 데이터 저장, 관리 플랫폼 정의: 수원시 보유 복지 정책자료에 대한 분류 체계 정의, LLM 서비스를 위한 서비스 관리 측면의 플랫폼 개발, 서비스 분류 체계별 간섭 여부에 대한 테스트 등 수행

③ 실시간 연계를 통한 서비스 제공: 복지 서비스에 필요한 기관의 실시간 정보연계 및 내부기관 정보 연계 구성, 실시간으로 연계가 가능한 기관 및 DPG API를 통한 데이터 구축, 서비스 연계 데이터 반영 여부 및 사용자 이력 데이터 연계 테스드 등 수행

 

서비스를 개발하다 보니 마주한 문제점은 복지 관련 데이터가 복지 관련 부서에만 있는 게 아니라는 점이었다고 Lifelog는 전했다. 다양한 부서가 협업해야 하는 경우도 있고, 업무가 중첩되거나 병행되는 경우가 있기 때문이다. 본 서비스를 개발할 때 이러한 부분까지 고려하여 한 복지 업무에 대한 부서별 연관성이나 관계도까지 보여줄 수 있는 기능도 함께 개발할 예정이다.

 

본 사업은 8월에 1차 오픈을 목표로 한 뒤, 현업 담당자들의 만족도를 체크해가면서 활용도와 정확도를 끌어올리는 것을 계획하고 있다. Lifelog의 대표는 무엇보다 환각을 5% 이내로 줄여서 보다 활용도 높은 서비스를 제공하는 것이 목표라는 포부를 전했다.

 

 

3. 사용자 중심의 지능형 수도행정 서비스 (나이스지니데이타)

 

나이스지니데이타가 주관하고 양평군청이 참여하는 ‘지능형 수도행정 서비스’는 양평군민, 공무원, 군청 모두가 부담해야 하는 불필요한 비용을 줄이고자 시작되었다. 양평군민은 주로 종이 고지서로 수도 관련 정보를 받아보고, 군청을 직접 찾아가 민원 제기를 한다. 수도 사업소는 2007년에 만들어진 시스템을 운영중이라, 단순 반복적인 업무가 주를 이룬다. 12만 양평군민의 수도세를 일일이 눈으로 확인하다보니, 휴먼에러가 발생할 수밖에 없는 구조이다. 

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이러한 문제를 해결하고자 나이스지니데이타는 검침자료 수집/요금 납부/모니터링까지 일원화한 서비스를 제공코자 한다. 자가 검침 기능을 반영하고, 모바일 기반으로 요금 조회 및 납부 서비스를 개발하고, 자동화된 관리자 시스템으로 담당자의 업무를 줄여주고, 데이터 저장 체계를 마련하여 해당 데이터를 다른 곳에서도 활용할 수 있는 서비스가 개발(구현)될 예정이다.

 

본 서비스는 차별성 대중적/보편적인 카카오톡 서비스를 활용하여 행정서비스 민원 절차를 단축시키며 접근성을 높였다는 점에서 차별점이 있다. 또한, 기술 통합적 제공을 통한 서비스 개편으로 편의성을 도모한 것이 기존 수도행정 서비스에 비하여 혁신적인 발전이라고 할 수 있다.

 

본 사업을 통해 수도행정 담당자의 업무 프로세스를 개선하여 효율성을 제고할 수 있으며, 지자체의 문제 대응력과 행정력 상승 또한 기대할 수 있다. 또한, 행정서비스 영역에서 새로운 부가가치 창출할 수 있다는 점이 기대된다.

 

4. AI 페르소나 기반 문화매칭 서비스 (미디어그룹 사람과 숲)

 

앞의 세 사업은 애자일 방법론을 활용한 사업들이었다면, ‘AI 페르소나 기반 문화매칭 서비스’는 AI기반 API를 활용한 사업이다.

API란, Application Programming Interface로, 두 응용프로그램 사이의 연결을 의미한다. AI-API는 이러한 연결에 AI를 활용하여 보다 정확하고 소비자에게 최적화된 정보를 제공하고자 하는 목적을 지닌다. 

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미디어그룹 사람과 숲은 데이터를 문화에 접목시키고자 본 사업을 고안하게 되었다. 문화 공급 기관에서는 일방적으로 생산된 것을 국민에게 제공해 왔는데, 지금 이 시대에는 소비자가 직접 본인이 원하는 콘텐츠를 찾아 향유한다. 공급처의 생산과 소비자의 니즈, 그 사이를 잇는 연결성이 굉장히 부족하다는 점에 주목하면서 본 사업은 시작되었다. 미디어그룹 사람과 숲은 공급자의 니즈와 소비자의 니즈, 두 가지를 동시에 파악하여 각각의 페르소나를 만들고, 이 둘을 융합하여 공급자는 자신에게 맞는 소비자를 찾아가고, 소비자는 자신에게 맞는 문화 컨텐츠를 찾아갈 수 있도록 ‘AI 페르소나 기반 문화 매칭 서비스 플랫폼’을 개발하는 것이 본 사업의 골자이다.

전국 9,800여개의 문화시설 정보, 문화시설 방문 인구 데이터, 문화시설별 소비 분석 데이터, 문화시설 콘텐츠 정보, 그리고 문화시설 주변 추천 코스 데이터가 기본으로 활용되었다. 이 5가지를 기반으로 6가지의 API를 개발하고, AI 웹 서비스를 개발하는 것이 본 사업의 수행목표이다.

 

민간과 공공의 데이터를 어떻게 융합할 것인가? 본 사업은 단순히 한 지역이 아닌 ‘전국’ 단위의 문화매칭 서비스 개발을 목표로 하기 때문에 3종, 4종으로 여러 가지 문화 소비 관련 데이터 수집하여 융합할 예정이다.

 

미디어그룹 사람과 숲에서는 23년에도 유사한 사업을 추진한 바가 있는데, 해당사업은 국립현대미술관만을 대상으로 수행하였다. 그러나 이번 사업은 9,800여개의 방대한 전국 단위 정보를 가지고 진행되며, 개인화된 소비 활동과 문화활동에 초점을 맞추어 분석하고, 이를 기반으로 개인 맞춤화 문화매칭 서비스가 제공될 것이다.

 

서비스 개발 범위는 아래와 같다.

API 조립·결합 개념

① API 개발: 문화시설 방문인구 / 문화시설 기본정보 / 문화시설 맛집‧숙박‧메뉴 / 정보, 문화시설 카드 소비 정보 / 문화시설 콘텐츠 정보 / 문화시설 추천용 융합 가공정보 등 개발

② 문화시설 GIS 맵 서비스: 주요기능 및 사용자 요구사항을 정의하고, 전국 문화시설 관련 API 활용데이터를 선정한 후, 이용자에게 최적의 추천서비스를 제공하는 AI 추천 알고리즘 적용을 통한 GIS 기술 활용 AI 비주얼 맵 개발 (웹 페이지)

 

AI 페르소나 기반 문화 매칭 서비스를 통해 사용자 맞춤형 문화서비스 추천이 가능해지고, 사용자는 더욱 만족도 높은 문화생활을 할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 기업의 입장에서는 생산하고자 하는 콘텐츠의 타겟층을 미리 확인하고 수요에 맞춰 적절한 공급을 이뤄내어 훨씬 비용 효율적인 제작을 할 수 있게 될 것으로 기대된다.

 

DPG 통합플랫폼 사업 착수보고회에서는 통합테스트베드, 데이터레이크, 애자일, AI-API까지 우리 삶을 더욱 다채롭게 만들 기술들을 만나볼 수 있었다. 기술을 멀고 어렵게 느껴질 때가 많다. NIA는 디지털플랫폼사회를 선도하며 이러한 기술들이 우리 삶에 더욱 친숙하고 깊숙하게 스며들 수 있도록 최선을 다하고 있다.

 

모든 정보와 기술이 연합되며 공공과 민간이 협업하고 자유로이 소통하는 시대, DPG 통합플랫폼은 그 시대를 준비하며 NIA가 만들어 낸 초석이다.

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[출처] DPG 통합플랫폼④: 기술을 인간을 위해 발전한다|작성자 NIA

[출처] 

https://blog.naver.com/withnia/223835451149

https://blog.naver.com/withnia/223835451177

https://blog.naver.com/withnia/223835451228

https://blog.naver.com/withnia/223835451253