※ 이 글은 한국정보산업협동조합 송기호 전무이사님의 기고를 받아 작성되었습니다. 1. 성장 사다리 제도 현황 및 문제점 정부에서는 공공시장에서 중소SW사업자의 판로확대를 위해 “대기업 참여제한 제도”, “중기간경쟁입찰 제도” 등 다양한 중소기업 성장 사다리 제도를 시행중에 있음. 하지만, 해당제도의 구체적이지 못한 대기업 참여 인정 사유로 인해 대기업의 시장참여가 허용되고, 기술용역인 SW사업임에도 가격 평가 비중에 높아 저가경쟁을 유도하고 있음 건의사항 SW라는 업종의 특성을 반영하여 기업의 기술력에 따라 평가받아 시장에 진출할 수 있도록 현재의 입찰가격 하한선(80%) 및 가격 평가 비중(10%)의 상향 조정 필요 이는, 지난 3년간 공공SW시장 평균 가격 낙찰율인 95.15% 수준과도 부합하며, 공공시장에서부터 가격경쟁을 유도하는 행위를 근절하고 제값주기를 할 수 있는 중소기업계의 실질적인 성장사다리 2. 보증보험 증권 관련 현황 및 문제점 현행 계약법에서는 국가를 당사자로 하는 계약을 체결함에 있어 계약상대자는 발주자를 피보험자로 이행보증, 선금보증, 하자보증 등 다양한 보증증권을 제출하게 되어있음. 보증보험사에서는 자체규정에 의한 신청기업(규모, 재무, 신용, 한도)의 리스크 검토를 통해 해당 용역에 대해 보증 수수료를 책정, 부과하여 많은 소기업 소상공인 기업들에게는 부담으로 작용 정부에서 공공SW시장을 소기업 소상공인을 위해 열어줬는데 보증보험사가 리스크 비용이라는 명목으로 수수료를 받아가는 상황 건의사항 o 사업 분야별 관련 조합의 보증보험 역활 부여 현재의 과도한 보증수수료 경감, 특정회사의 과점적 지위 해소를 위한 통로로 소기업, 소상공인 등 다양한 기업과 계약을 체결하는 공공기관에서 우선적으로 관련 협동조합에 보증증권을 대체(부분적 보증)할 수 있는 역할 부여 3. 기업 유형별 참여 가능한 공공SW사업 범위 개선 현황 및 문제점 현재, 중소기업을 졸업한 대기업(중견기업)에 초기 3년간 공공SW사업에서 기존 중소기업과 같은 참여지위를 부여하고 있어, 중소SW기업은 사실상 모든 규모의 시장에서 대기업과 경쟁하고 있는 실정 건의사항 2013년도에 설정되어 있는 공공SW사업 참여금액 하한에 대한 기준을 현재의 경제규모에 맞게 변경하고, 지나친 대기업(중견기업)과의 경쟁으로 이어지는 산업 생태계를 개선하고자 아래와 같이 기업별로 참여 가능한 공공SW사업 범위의 변경을 건의 < 기업 유형별로 참여가능한 공공SW사업 범위에 대한 개선(안)> 현 행 개선 (안) 구분 참여가능 금액 중소기업 제한없음 좌동 대 기 업 초기 중견기업 중소기업 졸업 후 3년 중소기업과 동일 중소기업 졸업 후 2년 이후 2년 20억원 이상 이후 3년 40억원 이상 4. 공공시장 국산 S/W 전환, 공급 확대 필요 현황 및 문제점 현재, 공공기관 담당자는 S/W 선정 시 타 공공기관들이 쓰지 않는 국산S/W를 선정 할 경우 보편적 도입(타 기관 레퍼런스) 미 이행에 따른 감사 및 책임에 대한 부담을 가지고 있음 타 공공기관들이 외산 S/W사용하는 것이 레퍼런스가 되어 국산 S/W사용 및 도입은 공공기관 시스템 구축 도입 검토 대상에서 배제되고 있는 실정 또한, 현재 대부분의 공공기관에 구축된 ERP시스템은 과거 10년 전 국산 ERP가 성숙하지 못했던 시기에 구축된 시스템임에도, 과거의 구축사례, 사용자 경험을 이유로 현재의 국산 ERP를 외면하고 있는 실정 현재 국산 ERP는 글로벌 기업수준의 품질을 보유하고 있지만 네임밸류에 의존한 편향적 검증으로 인한 국산 ERP 배제 건의사항 시스템 구축 시 기관별 국산 최소구매비율(운영체제, DBMS, WEB/WAS, 백업)을 통해 국산SW의 공공기관 레퍼런스 확대 필요 ERP와 같이 외산에 의존하던 SW를 기술의 국산화를 이루었다면 정부에서는 적극적인 공공수요 개척을 위해 대규모 공공SW사업에서 국산SW의 도입을 통해 테스트베드 역할 필요
미래 국가경쟁력 강화를 위해, 인공지능 연구역량 확보를 위한 국가 간 혁신 경쟁이 치열하게 전개 중이다. 연구역량은 기술혁신에 가장 중요한 무형의 활동으로서 신기술 시장에서 최상의 성과를 달성하는 데 필수적 요소이며, 주요국들은 인공지능 연구전략을 지속 발표하고(후략)
2020년 11월 기준 SW품질인증현황_GS인증현황 통계가 업데이트되었음을 안내드립니다.
※ 이 글은 테크프론티어 한상기 대표님의 기고를 받아 작성되었습니다. 인공지능 기술이 기업에서 점점 더 많은 영역에 수용되고 디지털 전환의 핵심 기술로 자리잡고 있다. 정부를 포함한 공공 부문도 디지털 전환을 논의하고 이제 전자 정부가 아닌 디지털 정부 또는 스마트 정부를 구현하기 위한 노력을 하면서 인공지능을 공공 서비스에 도입하거나 공공 기관의 내부 혁신에서 활용하고자 하는 것은 자연스러운 변화다. 인공지능 기술 적용은 정부 기관의 효율성 증대, 신뢰와 믿음 증대, 서비스 품질의 개선과 이를 통한 시민의 만족도 증가 등을 기대할 수 있다. 공공 부문에서 인공지능 기술 활용이 필요한 이유는 1) 부족한 자원 때문에 문의 응답이 길어지는 문제나 행정지원을 더 빨리 할 수 있는 방안 2) 정부와 공공 부문이 갖고 있는 거대하고 다양한 데이터를 어떻게 효율적으로 다룰 것인가 하는 문제 3) 기본적인 단순한 질문을 자동화하면 좀 더 전문적인 영역에 자원을 배분할 수 있는 가능성 4) 본질적으로 반복적인 절차 문제 해결 5) 과거의 데이터를 기반으로 상황 예측이 가능하고 이를 통해 시점에 맞는 적절한 대응을 할 수 있을 것이라는 기대를 갖고 있다.[1] 공공 부문에서 어떤 기능이나 서비스를 인공지능을 통해서 할 수 있는가에 대한 연구는 포브스의 기술 위원회[2], 딜로이트 연구[3], 하버드 대학의 케네디 스쿨 산하 애쉬 센터, 스탠포드와 뉴욕 대학의 공동 연구[4] 등 다양한 곳에서 연구 보고서가 나왔다. 그러나 일반 기업보다도 공공 부문에서 인공지능을 활용하기 위해서 반드시 준수해야 하는 기본 원칙이 있음을 먼저 살펴봐야 한다. 먼저, 공정성이다. 인공지능을 시민을 대상으로 하는 서비스에 적용한다면, 예를 들어 음성이나 글로 서비스하는 봇 서비스의 경우 그 서비스 내용에 나이, 성별, 인종, 신체 조건, 출신 등에 대한 차별이 있어서는 안 된다. 이는 학습 데이터의 공정성과 알고리듬 선택 등 머신 러닝 전 과정에서 편향이나 차별이 들어갈 수 있기 때문에 사전에 매우 세심한 준비와 검증이 필요하다. 두 번째는 투명성의 일환인 설명 가능성이다. 복지 수당 대상자 선정에서 활용한다고 가정할 때, 내가 수급 대상자인지 아닌지를 결정하고 그 결정의 이유를 설명하지 못한다면, 이는 시민을 위한 서비스에서 사용할 수가 없다. 설명가능성은 아직도 연구가 더 필요한 분야이기 때문에, 초기에는 그 설명 필요성이 최소인 분야를 우선 검토할 수 있다. 물론 신뢰할 수 있는 인공지능이란 측면에서는 법적 준수, 사회 가차 평가와의 일치, 견고성과 안전성 등의 원칙이 더 있지만, 공공 부문에서 가장 중요한 것은 공정성과 투명성이라 할 수 있다. 이런 원칙 아래에서 국내 환경과 기술 수준을 생각하면 현재 우리가 선택할 수 있는 몇 가지의 기본 안을 얘기할 수 있을 것이다. 자연어를 통한 공공서비스 지원 또는 안내 비서 – 구글이 만든 BERT 라는 기술은 시민들의 질의 의도를 자연어 분석을 통해 현재 가장 잘 파악할 수 있다. 구글도 검색어를 자연어로 입력하면 가장 관련성 높은 정보를 제일 먼저 보여주기 위해서 이 기술을 검색 서비스에 활용하기 시작했다.[5] 현재 국내 여러 기업이 BERT 기술을 활용해 한국어 분석이 한 단계 올라간 상태이기 때문에 이를 적용하는 방안을 빠르게 추진할 수 있다. 현재 홈택스나 민원24, 국방 안내 서비스 등 많은 서비스에서 내가 원하는 업무를 가장 빠르고 편리하게 찾아 내는 방식이 지금은 너무 초보 수준의 기술로 되어 있는데, 인공지능을 통한 검색 기술의 혁신적 개선은 시민 편의를 크게 증대할 것이다. 대화형 인공지능을 이용한 개인화 서비스 – 현재 기업에서 제공하는 소프트웨어 봇 기술은 매우 수준이 낮은 상태이다. 초기에는 이런 방식이 많은 응대에서 도움을 줄 것이라고 생각했지만, 결과적으로 대부분 성공하지 못하고 있다. 기업에서 활용하는 챗봇도 그 한계 때문에 활용성이 떨어지고 있다. 매우 반복적인 업무에 대해서는 앞에서 말한 BERT 기술과 음성 봇을 연계해 음성 인식과 생성, 최적의 검색 기술을 결합해 시민들이 알고자 하는 기본 정보를 제공함으로써 단순 업무의 상당 부분을 인공지능으로 대체할 수 있다. 특히 각 개별 시민의 요구 사항에 최적화한 개인화 서비스로 발전시켜 시민의 편의를 크게 향상시킬 수 있다. 더 나아가서 가정에서 사용하는 다양한 인공지능 스마트 스피커와 연동하는 방안을 생각할 수 있다. 행정 서비스이 기본 원칙, 공공 기관의 업무 시간, 코비드-19에서 적용하는 방역 원칙, 교통 정보나 운전 면허/여권 서비스와 같은 단순 문의는 스마트 폰이나 스마트 스피커를 통한 서비스를 기획할 수 있다. 내부 업무 자동화와 간편화를 통한 공무원 능력 강화 – 인공지능 기술은 공공 서비스를 위한 시스템과 공무원의 업무 성과 향상을 위한 내부 시스템 기능 강화에 우선 적용해야 한다. 특히 수많은 문서 작성과 반복적인 과업에 대해 적절한 자동화와 검색 편의, 각종 법률과 조례에 대한 검증, 예산 확인과 배정, 의사 결정 지원을 위한 내부 시스템 개선은 공무원의 생산성을 높일 것이며, 이를 통해 보다 고부가 가치 일에 투입할 시간을 더 많이 확보할 수 있다. 복지와 시민 불편 지원에 사용 – 복지 혜택에 대한 정보 서비스 외에도 시각 장애인을 위한 물체 인식이나 음성 서비스, 청각 장애인을 위한 수화 통역 서비스, 노인을 위한 컴패니언 서비스는 지금도 개발되고 있고 이를 소셜 로봇과 함께 하는 방안 역시 지속적인 추진과 개선이 필요하다. 노령 세대를 위한 대화 시스템은 현재 여러 국가의 정부에서 파일럿 프로그램을 진행하고 있으며, 국내 연구 개발 과제도 있었다. 이런 서비스는 외로움을 느끼는 다양한 계층의 시민들에게 확장할 수 있다. 민간 기업은 수익성 문제로 이를 적극 확대하기 어려운 문제가 있기 때문에 공공 부문에서 해결해야 한다. 안전을 위한 서비스 – 공공 인프라의 안전 상태에 대한 진단 및 예측은 이번 디지털 뉴딜의 한 죽을 담당하고 있다. 현재 만들고 있는 안전을 위한 다양한 영상 데이터를 통해 거리 안전이나 환자 보호, 장애인을 위한 보도 안내 등 다양한 연구가 이루어지고 있는데, 실제 적용을 통해 그 유용성을 더욱 향상해야 한다. 이상 행동 판단 시스템은 시민 보호와 안전을 위해 프라이버시 이슈를 최소화하면서 사용 가능성을 점검해야 한다. 쇼핑몰, 지하철, 공공 장소에서의 안전 확보를 위한 스마트 CCTV 같은 인공지능 엣지 장비와 연계해 적용하는 방안을 검토할 필요가 있다. 미국은 2020년 9월 14일에 하원에서 ‘정부에서 인공지능 촉진’을 위한 법안인 H.R. 2575를 양당 합의로 통과시켰으며, 여기에는 조달청 안에 ‘인공지능 우수 센터(Center of Excellence)’ 프로그램을 만들어 정기적으로 각 공공 기관 사람들에게 인공지능 기술 정보를 알리고, 자문하며, 인공지능을 위한 데이터 활용을 지원하는 것과 같은 일을 하도록 했다.[6] 이런 법적 지원이 공공 부문의 인공지능 활용 노력을 좀 더 가속화할 수 있을 것이다. 공공부문에서 인공지능 기술을 활용하는 것은 공무원의 생산성 향상과 시민 편의와 만족감 증대에 우선적인 가치가 있지만, 인공지능 산업의 육성을 위한 시장을 열어 준다는 또 다른 의미가 있다. 검증된 기술과 함께 새로운 실험을 위해 정부 지원 연구 개발로 이루어진 기술을 우선 수용해 봄으로써 기술 검증과 향상이 이루어지게 만들 수 있다. 물론 미완성 기술을 시민과의 접점이 예민하거나 중요 업무에 사용할 수는 없다. 그러나 공무원을 도와서 함께 하는 내부 업무, 돌봄과 같이 기존 자원으로 해결할 수 없는 한계가 있는 분야, 시민들의 기대치가 높지 않은 단순 안내, 아직 기술 도전이 필요한 첨단 영역에서 인공지능 기술 활용을 확대함으로써 인공지능 기업에게 보다 많은 시장 진입 기회를 만들어주는 것 역시 공공 부문의 역할이라고 볼 수 있다. 참고 문헌 [1] Harvard Kennedy School Ash Center, “Artificial Intelligence for Citizen Services and Government,” Aug 2017 [2] Forbes, “11 Ways AI Can Be Used By The Government,” Aug 10, 2018 [3] Deloitte Insights, “AI-augmented government,” Apr 26, 2017 [4] Engstrom, D.F., Ho, D.E., Sharkey, C.M., Cuéllar, M-F, “Government by Algorithm: Artificial Intelligence in Federal Administrative Agencies,” Feb 2020 [5] Search Engine, “Google: BERT now used on almost every English query,” Oct 15, 2020 [6] Govtrack, “H.R. 2757: AI in Government Act of 2020,” Sep 15, 2020
최근 4차 산업혁명과 COVID-19로 인해 다양한 산업 분야에서 소프트웨어(SW: Software)와 인공지능(AI: Artificial Intelligence)에 대한 관심이 높아지면서 초·중·고교와 대학 교육의 패러다임이 변하고 있다. 초·중·고교에서는 정보교과를 정규 교육과정에(후략)
미래사회가 어떤 모습으로 변화할지 확실하게 말할 수 있는 사람은 없을 것이다. 예측과 관리가 어려운 미래의 특징을 잘 보여주는 약어로 VUCA(변동성(Volatility), 불확실성(Uncertainty), 복잡성(Complexity), 모호성(Ambiguity))라는(후략)
코로나는 언제 끝나?”, “안 끝나 같이 사는 거래."
유치원생 사이에도 이러한 환경 변화에 관한 대화가 오간다. 코로나19로 인한 환경의 변화가 행동의 변화를 빠르게 만들어 냈다. 환경 변화는 3년에서 5년 정도 더 소요될 것으로 예상한 비대면 교육으로의 전환을 앞당겼다.(후략)
필자는 90년대 초 교육공학과에 입학하여 산학연 프로젝트를 통해 당시로는 상당히 혁신적인 경험을 할 수 있었다. 1992년, 대학 1학년으로 대학 부설 연구소에 들어가 CBT(Computer-Based Training)로 기업 직무교육을 개발한(후략)
디지털 경제 활성화라는 목표하에 최근 발표된 데이터 댐 개념은 데이터 재화의 근본적 특성, 즉 집합적 가치(연결성), 활용의 상대적 가치, 무상거래성과 공익성의 특성이 잘 구현되도록 법, 제도적 인프라가 필요할 것이다.(후략)
※ 이 글은 동국대학교 박진호 교수님의 기고를 받아 작성되었습니다. Gov Tech와 공공 생태계 혁신을 이끌기 위한 ‘성장 사다리 사업’을 통해 많은 기업이 큰 힘을 얻고 있지만, 이제 이 사업의 지원을 받는 스타트업 및 중소기업이 낮은 성공률을 기록하는 경우를 주목해야 한다. 그 속에서 가장 큰 문제로 분석되는 마케팅 역량과 자금조달의 어려움이 바로 우리가 해결해야 할 첫 번째 과제인 셈이다. 미숙한 마케팅 전략의 경우 자체 역량 강화로 해결하길 기다리기보다 전문회사의 조력을 받아 성장 타이밍을 놓치지 않도록 하는 게 더욱 중요하다. 과거 성과가 좋았던 모 자산개발 사업의 예를 들면 개발사와 중소기업, 유통 및 마케팅 전문회사 등 3자를 하나로 연결한 것이 주효했는데, 마케팅 전문회사의 전폭적인 지원이 수시로 변하는 해외 시장에 더욱 발 빠르게 대응할 힘을 갖게 했기 때문이었다. 만일 멘토링의 관점에만 갇혀 마케팅 역량이 스스로 성장하기만을 마냥 기다렸다면, 그와 같은 큰 성공은 이룰 수 없었을 것이다. 이처럼 마케팅 전문회사 연계가 해외 영업 활성화 및 사업 성공에 큰 발판이 될 수 있었던 까닭은 훈련을 통해 배우는 것보다 직접 실무를 보고 배우며 얻게 되는 것이 월등히 우수하고, 아울러 운영 중인 사업에 즉각 반영해 시시각각 결과를 알 수 있었기 때문이다. 또 기술 아이디어 제출만으로 개발, 마케팅, 자금 지원이 원스톱으로 지원될 수 있도록 아이디어 게시판 서비스를 운영하여, 사업 초기 다양한 영역에서 애로를 겪고 있는 스타트업과 중소기업 오너 및 임직원의 갈증을 해소해주는 것이 필요하다. 앞서든 사례와 같이 과거 성공한 사업들의 노하우를 신규 아이템에 알맞게 적용할 수 있도록 하는 전담 지원센터 설립 및 운영도 적극적으로 제안한다. 전담 지원센터 운영으로 협회와 민간의 다양한 의견 수렴을 통해 개선점을 모색하는 것도 요구된다. 스타트업 및 중소기업은 공공사업 참여를 준비할 때 사업 레퍼런스가 적거나 거의 없어 진입장벽이 높음을 자주 경험한다. 사업체가 보유한 업력만 볼 것이 아니라 사업 책임자와 참여 인력에 대한 평가를 더 넓게 보는 등 스타트업과 중소기업이 더 적극적으로 공공사업에 참여할 수 있도록 별도의 평가방법에 관한 연구가 필요하다. PMO(Project Management Office) 자격도 국가공인자격의 영역으로 가져오는 것이 바람직한데, 이 같은 민간자격증을 공공 자격증으로 만드는 것은 매우 어려운 일이다. 따라서 PMO 관련 협회를 구성해 협회 차원에서 국가공인자격으로 추진하는 노력을 기울여주길 기대한다. PMO, QMO(Quality Management Office), TMO(Transformation Management Office) 등 각 자격의 육성 구조는 대략 잡혀있지만, 아직 크게 활성화되어 있거나 전문화되어 있지는 않은 상황이다. 특히 감리와 PMO의 경우 운영 방식을 다르게 봐야 하며, IT산업의 규모가 급속도로 확장되면서 프로젝트 개발 범위가 넓어지고 기술 심화도가 강해지고 있기 때문에 더욱 체계적인 내용을 가질 수 있도록 두루 정비가 필요하다. 안정적이고 성공적인 프로젝트 구축을 위해 PMO의 역할이 점차 필수적이고 의무적으로 부각되고 있다. 반면 PMO 예산 반영을 위한 법제화는 크게 부족한 상황인데, 기재부에서 PMO 예산 반영에 대한 관련 근거 항목을 만들어 빠른 개선이 이루어지길 기대해본다.
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