Gov3.0 theory&concept
- 1. Gov3.0: 미래 전자정부 개념정립과 추진전략 모색 황종성(한국정보화진흥원) 정보기술은 정부의 구조와 기능을 끊임없이 혁신하고 있다. 특히 인터넷의 등장은 정부의 모습을 그 이전과 그 이후로 완전히 구분짓게 만들었다. 전자정부의 등장이 그것이다. 인터넷 이전의 정부는 비효율과 불친절을 숙명처럼 안고 있었다. 정부처럼 거대한 관료조직이 빠르고 정확하게 움직이는 것은 불가능하다고 여겨졌다. 수많은 국민의 요구를 일일이 들어주는 것도 불가능하다고 생각했다. 때문에 국민들은 정부의 획일적인 일처리에 맞춰 사는 것을 당연시 하였다. 하지만 인터넷은 이 모든 편견을 여지없이 무너뜨렸다. 전자정부는 정부도 얼마든지 시민중심적이면서 동시에 효율적인 조직으로 변할 수 있음을 보여줬다. 전자정부는 1990년대초 처음 등장한 이후 계속 진화해 왔다. 정보기술이 발전하고, 정보기술을 다루는 사람들의 능력이 높아지고, 사회 전반의 인식과 기대수준이 변하는 것에 따라 전자정부의 성능도 향상되었다. 그래서 전자정부의 진화를 설명하기 위해 Gov1.0과 Gov2.0을 구분해서 사용하기도 한다. Gov1.0은 정부가 독자적으로 만드는 전자정부인 반면, Gov2.0은 시민이 참여하여 시민과 함께 만드는 전자정부라고 이해할 수 있다. 1 Gov2.0의 등장을 계기로 정부와 시민의 관계가 일방적 관계에서 역사상 처음으로 양방향의 협치 관계로 발전할 수 있게 되었다. 하지만 Gov2.0이 전자정부의 종착점은 아니다. 최근 일련의 변화는 전자정부가 좀더 지능적이고 성과지향적으로 성장할 것임을 시사한다. 기술 환경을 보면, 빅 데이터, 공간정보, 인공지능 같은 스마트 기술이 발전하여 기존의 전자정부가 감히 도전하지 못하던 일이 가능하게 되었다. 사회적으로도 정부혁신에 대한 기대수준이 아주 높아져 지금보다 더 혁신적으로 기능하는 새로운 형태의 전자정부가 필요하게 되었다. 현재의 경제위기를 비롯하여 사회의 고령화, 자원의 고갈, 개도국의 부상 등 세계 경제가 직면하고 있는 어려움을 성공적으로 헤쳐나가기 위해서는 정부가 지금과는 완전히 다른 방식으로 기능하고 서비스를 제공해야 하며, 이러한 변화를 전자정부가 실현하기를 요구받고 있는 것이다.2 미래의 전자정부는 현재 다양한 이름으로 불리고 있다. 세계 IT산업계에서는 ‘스마트 정부’(smart government)라는 용어를 일찍이 사용했다.3 한국에서는 2012년 대통령 선거를 계기로 Gov3.0이라는 개념을 발전시키고 있다. 하지만 미래 전자정부가 어떤 특징을 가지고 있고, 어떤 변화를 수반할지에 대해 아직 구체적인 논의가 진행되지 못하고 있다. 특히 미래 전자정부가 기존 전자정부와 비교하여 어떤 질적 차별성을 가져야 하는지에 대해 의견이 분분한 상황이다. 핵심성공요인, 추진전략, 우선추진과제 등등 미래 전자정부의 구현방법도 1 호주 정부 2.0 태스크포스. 2011. 참여와 소통의 정부 2.0; Tim O’Reilly. 2009. “Gov 2.0: It’s All About The Platform.” TechCrunch. http://techcrunch.com/2009/09/04/gov20itsallabouttheplatform/. 2 Government of the Future Center. 2011. Driving Public Entrepreneurship : Government as a Catalyst for Innovation and Growth in Europe. http://www.accenture.com/SiteCollectionDocuments/PDF/Accenture_2011_GoTFC_ResearchDriving_Public _Entrepreneurship.pdf#zoom=50. 3 Andrea Di Maio. 2010. “The Five Dimensions of Smart Government.” Gartner. 1
- 2. 많은 고민이 필요하다. 이 글은 한국이 구축하고자 하는 Gov3.0의 대안적 개념과 추진전략을 따져보고 이를 통해 미래 전자정부의 발전방향을 제안하고자 한다. Gov3.0 등장배경 전자정부 : 개선에서 변혁으로 미국의 조직이론가 러셀 액코프(Russell L. Ackoff)는 개선(reformation)과 변혁(transformation)을 구분한다. 개선이란 시스템이 목표달성을 위해 사용하는 수단을 바꾸는 것이고, 변혁이란 시스템이 추구하는 목표 자체를 변화시키는 것이다. 4 그는 피터 드러커(Peter F Drucker)5 가 ‘올바로 일하는 것'(doing things right)과 ‘올바른 일을 하는 것'(doing the right things)을 구분한 것을 자신의 개념과 연결시킨다. ‘올바로 일하는 것'은 수단과 과정에 관계된 것이기 때문에 개선에 해당하고, ‘올바른 일을 하는 것'은 목표와 결과에 관계된 것이기 때문에 변혁에 해당한다고 한다. 개선은 목표달성 과정에 부딪히게 되는 문제점과 걸림돌들을 제거함으로써 조직과 시스템의 성과를 제고한다. 하지만 그 조직의 목표설정이 잘못될 경우 개선 노력은 오히려 결과를 악화시킬 수도 있다. 액코프는 이 점을 아주 희화적으로 표현한다. “잘못된 일을 올바로 수행하는 것 보다 올바른 일을 잘못 수행하는 것이 더 낫다.”(it is better to do the right thing wrong than the wrong thing right)6 그만큼 목표설정이 중요하다는 것이다. 하지만 개선은 목표의 옳고 그름 같은 본질적인 문제를 다루지 못한다. 그저 주어진 목표를 달성하는 과정에서 수단과 절차의 최적화에 주력할 뿐이다. 그동안 전자정부는 ‘정부를 개선’(reform government)하는데 주력해 왔다. 정부의 정책방향을 올바로 이끄는 것 보다 주어진 정책목표를 보다 효율적이고 정확하게 달성하는 것이 주된 목표였다. 많은 경우 전자정부의 비전도 매우 기능적으로 정의되었다. 예컨대 전자정부가 최고도로 발전하면 모든 정보시스템들이 종적, 횡적으로 연계되어 완전한 원스탑 서비스가 구현된다는 것이다.7 서비스를 제공받는 시민의 입장이나 업무를 수행하는 공무원 입장에서 이것은 큰 변화임에 틀림없다. 실제로 전자정부가 행정 프로세스를 개선하여 정부에 대한 국민들의 신뢰를 높이는데 기여하였다는 연구결과도 있다.8 하지만 전자정부 추진에도 불구하고, 정부의 정책 성과나 국민들이 가지는 정부에 대한 신뢰도는 별로 개선되지 않았다. 미국의 홍보기업 Edelman이 주요 국가의 신뢰도를 조사한 바에 의하면, 한국 정부의 신뢰도는 2007년 27%로 추락했다가 이후 상승하여 2010년 47%까지 4 Russell L. Ackoff. 2004. “Transforming the Systems Movement”. http://www.acasa.upenn.edu/RLAConfPaper.pdf, p.1. 5 Peter F. Drucker. 1993. The Effective Executive. New York: Harper. 6 Russell L. Ackoff. 2004. p.2. 7 Karen Layne and Jungwoo Lee. 2001. “Developing fully functional Egovernment: A four stage model,” Government Information Quarterly 18, 122136. 8 Caroline J. Tolbert and Karen Mossberger. 2006. “The Effects of EGovernment on Trust and Confidence in Government,” Public Administration Review, May/June. 2
- 3. 오르지만 이후 다시 하락하여 2012년 31%, 다시 2013년에 44%로 변화하는 양상을 보였다.9 다른 주요국의 경우에도 정부에 대한 신뢰도가 개선되지 않거나 오히려 후퇴하여 양상이 발견된다. 국제비교를 해 보면, 한국 정부의 신뢰도는 언제나 주요국 평균을 밑돌았다. 한국 정부의 낮은 성과와 신뢰도가 전자정부의 잘못은 아니다. 하지만 세계 최고 수준에 있는 한국의 전자정부가 정부의 성과와 신뢰도를 개선하지 못한 것도 사실이다. 애당초 전자정부가 ‘정부의 구조와 기능 자체를 변혁'(transform government)하려는 목표를 갖지 않았기 때문에 정부의 성과와 신뢰도에 영향을 미치는 구조적 요인들을 개선하는데 기여하지 못한 것은 당연한 결과라고 할 수 있다. 예컨대 전자정부가 구축된 이후에도 주요 정책들이 엄밀한 데이터와 실증분석의 뒷받침 없이 수행되어 정책실패로 이어지는 경우가 적지 않았다. 정부내에 수많은 정보시스템이 구축되었지만 막상 정책결정에 필요한 데이터를 체계적으로 관리하려는 노력은 찾아보기 힘들다. 이 문제를 해결하기 위해 대형 국책사업들은 타당성 분석 등 별도 연구프로젝트를 진행하기도 했다. 하지만 국가의 정책영역 전반에 걸친 데이터 관리체계가 구축되지 않은 상황에서 개별 연구프로젝트들이 정확한 분석과 예측을 내놓는 것은 불가능에 가까운 일이다. 앞으로 전자정부가 진정으로 정부의 발전에 기여하기 위해서는 ‘정부의 개선'을 넘어 ‘정부의 변혁'을 이루는 수단이 되어야 한다. 정부가 단지 주어진 일을 더 잘하도록 지원하는데서 멈추지 말고, 정부가 올바른 정책을 결정하도록 이끄는 수단이 되어야 한다. 하지만 이것이 결코 쉬운 일은 아니다. 10여년 전부터 시작된 ‘증거기반 정책결정'(evidencebased policymaking) 모델도 정부가 올바른 정책을 결정하도록 하려는 시도였지만, 아직 가시적인 성과를 얻지 못하고 있다. 현실적으로 제대로된 증거를 찾는 것도 어려울 뿐만 아니라, 더 중요하게는 정책이 합리성만 반영하는 것이 아니라 복잡한 정치의 산물이기도 하기 때문이다.10 같은 맥락에서 전자정부가 정부의 정책방향을 올바로 이끄는데도 한계가 있을 수 밖에 없다. 전자정부가 아무리 발전해도 100% 합리적이고 과학적인 정책결정은 불가능하다는 말이다. 전자정부가 지향해야 할 정부변혁의 방향은 정부를 현재의 ‘행정조직(administrative organization)’에서 ‘지식기반조직(knowledgebased organization)’으로 전환하는 일이다. 행정조직으로서의 정부는 절차와 과정을 중요시하고 업무 비중도 정책집행과 서비스 전달에 집중되어 있다. 이에 비해 지식기반조직으로서의 정부는 올바른 결정을 중요시하고 집행 보다는 분석과 기획에 보다 집중한다. 지식기반조직으로서의 정부는 물리적∙재정적 자원에 의존하기 보다는 계속적인 학습과 지식축적을 통해 더 나은 성과를 만들어간다.11 지식기반조직의 등장에 대해 피터 드러커는 이미 1988년에 다음과 같이 예측했다. “비즈니스, 특히 대형 비즈니스들은 ‘정보기반'(informationbased)으로 가는 길 9 http://www.edelman.com 10 John Willinsky. 2006. “Access to Power,” Harvard International Review, Summer; Huw T. O. Davies, Sandra M. Nutley, and Peter C. Smith (eds.). 2000. What Works?: EvidenceBased Policy and Practice in Public Services. The Policy Press. 11 Nikolaos G. Theriou, Vassilis Aggelidis, and Georgios N. Theriou. 2009. “A Theoretical Framework Contrasting the ResourceBased Perspective and the KnowledgeBased View,” European Research Studies, Vol. XII, Issue 3. 3
- 4. 이외에 대안이 없다... 고용의 중심은 육체적(manual), 행정적(clerical) 노동자에서 명령통제(commandandcontrol)를 거부하는 지식 노동자로 빠르게 옮아간다.... 첨단기술이 점점 더 보편화될수록 우리는 분석과 진단(혹은 정보)에 더 주력해야 할 것이다. 그렇지 못하면 우리가 만들어낸 데이터의 늪에 빠져버릴 위험성이 있다"12 정보기술: 스마트 시대의 도래 최근 정보기술은 또 한번의 괄목할만한 발전을 성취하였다. 소위 스마트 시대의 도래가 그것이다. 인공지능에 대한 정의를 원용하면, 스마트 기술은 “인간적으로 혹은 합리적으로 사고하고 행동하는 기술"13 이라고 정의할 수 있다. 달리 말해 인간이 직접 통제하지 않아도 컴퓨터와 사물들이 인간이 원하는 결과를 만드는 시대가 되었다. 스마트 시대의 도래로 인해 전자정부도 크나큰 도약의 기회를 맞이 하게 되었다. 정부라고 하는 거대한 조직이 스스로 생각하고 가치를 창출하는 일이 가능해졌기 때문이다. 특히 데이터의 진화, 정보처리능력의 고도화, 스마트조직의 등장은 차세대 전자정부의 등장을 앞당기는 요인으로 작용한다. 첫째 스마트 시대에는 데이터가 질적, 양적으로 폭발적으로 성장한다. 데이터의 양적 폭발은 이미 시작되어 세계 IT시장의 판도를 바꿔놓고 있다. 14 엄청나게 늘어난 데이터들을 어떻게 관리하고 활용할 것인가가 IT산업의 최대 화두가 된지 오래다. 하지만 데이터의 진화에서 더 중요한 것은 질적 성장이다. 한마디로 데이터들이 현실세계를 더욱 더 정교하게 반영하기 시작한 것이다. 데이터가 수집되는 분야가 급속히 늘어나고, 데이터간의 공간적, 시간적 간격도 매우 좁아져 데이터가 현실세계를 그려내는 해상도가 하루가 다르게 정밀해 지고 있다. 현실을 거의 있는 그대로 표현할 수 있는 고품질의 데이터 환경을 ‘고현실 데이터'(high reality data)라고 부를 수 있을 것이다. 이것이 보편화되면 현실세계를 분석하고 예측하는 정부의 능력도 획기적으로 강화된다. 하지만 데이터의 진화는 자동적으로 일어나지 않는다. 과거 스토리지 가격의 하락과 스마트폰 보급이 데이터의 양적 폭발을 가능케 하였듯이, 데이터의 진화를 촉진하려면 그에 맞는 환경이 조성되어야 한다. 그중 하나가 데이터 수집체계의 고도화다. 현재 인터넷으로 연결될 필요가 있는 사물중에서 실제 인터넷에 연결된 비율은 0.6%에 불과하다고 한다.15 현실을 정교하게 반영하는 고현실 데이터를 확보하기 위해서는 각종 센서는 물론 공장설비, 자동차, 가전제품 등 다종다양한 사물들이 더 많이 인터넷에 연결되도록 유도해야 한다. 아울러 데이터의 자유로운 유통과 공유가 가능한 오픈 플랫폼의 구축도 데이터 진화의 전제조건이 된다. 현재 SNS를 이용해서 빅데이터 분석이 가능한 이유는 Facebook이나 Twitter가 오픈 플랫폼을 적용했기 때문이다. 마찬가지로 정부의 공공데이터는 물론이고 민간의 주요 데이터들이 오픈 플랫폼을 12 Peter F. Drucker. 1988. “The Coming of the New Organization,” Harvard Business Review. 13 Stuart Russell and Peter Norvig. 2010. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall. 14 The Economist. 2010. “Data, data, everywhere : A special report on managing information.” Feb. 27. 15 Joseph Bradley, Joel Barbier, and Doug Handler. 2013. “White Paper: Embracing the Internet of Everything To Capture Your Share of $14.4 Trillion.” http://www.staticcisco.com/assets/sol/dc/whitepaper_embracing_everything.pdf. 4
- 5. 적용할 때, 비로서 정부의 정책분석에 필요한 충분한 규모의 데이터 확보가 가능해 진다. 둘째 정보처리능력도 최근 눈부신 발전을 보이고 있다. 2000년대 초반까지만 해도 데이터 분석은 거대 조직에서만 할 수 있는 매우 어려운 작업이었다. 16 1980년대 후반 데이터 분석을 통해 알고리즘 기반의 자동화된 주식거래가 금융산업에 도입되기 시작했고, 1990년대들어 WalMart가 재고와 판매관리에 실시간 데이터를 활용하는 등 데이터 분석을 위한 노력이 활발히 이루어졌지만, 이것은 모두 거대 기업에 한정된 일이었다. 엄청난 비용과 고도의 전문성이 요구됐기 때문이다. 하지만 2006년 오픈소스 데이터 분석도구인 Hadoop의 등장은 “데이터 분석에서 일종의 빅뱅을 가져왔다.”17 이제는 누구나 적은 비용으로 다양한 데이터를 분석할 수 있게 되었다. 정보처리능력의 고도화는 세 가지 측면에서 전자정부의 지능화를 촉진한다. 첫째는 ‘파생 데이터’(derivative data) 혹은 ‘파생 정보'의 창출을 통한 의사결정지원이다. 파생 데이터는 기존 데이터들을 재해석해서 만들어진 새로운 데이터를 의미한다.18 파생 데이터는 한편으로 아직 데이터 수집체계가 갖춰지지 않은 분야의 데이터를 채워주거나, 아니면 사람들의 감정 등 일차적으로 들어나지 않는 데이터를 추론하는데 쓰인다. 이를 통해 정부는 정책을 수행하는데 필요한 데이터를 보다 용이하게 확보할 수 있다. 둘째 빅데이터 분석기법의 발전으로 전자정부가 상황을 인지하는 시간과 정확도를 대폭 향상시킬 수 있다. 19 실시간 정보처리능력은 전자정부로 하여금 ‘올바른 시간'(at the right time)에 대응할 수 있는 능력을 갖게 한다. 경우에 따라 상황발생 이전의 예방적 대응도 가능해졌다. 셋째 연관관계(correlation) 혹은 인과관계(causation) 분석기법의 발전은 정부의 문제해결능력과 예측능력을 획기적으로 높여준다.20 좀 과장해서 말한다면, 스마트 시대의 정부는 현실세계 전체를 하나의 거대한 정책연구 실험실로 삼아 최선의 정책을 연구개발할 수 있게 되었다. 마지막으로 스마트 시대가 전자정부의 미래와 관련하여 의미를 가지는 것은 사람이 아니라 조직 자체가 높은 학습능력을 갖게 된다는 점이다. 조직이 지능화된다는 의미에서 이런 조직을 ‘스마트 조직’(smart organization)으로 부를 수 있을 것이다. 스마트 조직은 1990년대 초 등장한 ‘학습조직'(learning organization)과 유사한 의미를 갖는다. 조직이 내외부의 상황변화를 항상 인지하고 그 해법을 개발하며 조직을 끊임없이 변혁하여 경쟁력을 유지하는 것이다.21 하지만 학습조직에서 학습능력을 갖는 것은 조직의 구성원, 즉 사람인 반면, 스마트 조직에서는 정부와 같은 조직 자체가 스스로의 알고리즘(algorithm)을 가지고 스스로 학습하여 판단능력을 높여간다.22 16 Ashlee Vance. 2011. “Data Analytics: Crunching the Future,” Bloomberg Businessweek, September 08; The Economist. 2010. “Data, data, everywhere : A special report on managing information.” 17 Ashlee Vance. 2011. “Data Analytics: Crunching the Future.” 18 Luciano Floridi. 2010. Information: A Very Short Introduction. Oxford University Press, p. 31. 19 Mark A. Beyer and Douglas Laney. 2012. “The Importance of ‘Big Data’ : A Definition.” Gartner. 20 데이터 분석기법의 발전단계에 대해서는 Douglas Laney and Lisa Kart. 2012. “Emerging Role of the Data Scientist and the Art of Data Science.” Gartner. 참조 21 Wikipedia. “Learning Organization.” http://en.wikipedia.org/wiki/Learning_organization; David A. Garvin, Amy C. Edmondson, and Francesca Gino. 2008. “Is Yours a Learning Organization?,” Harvard Business Review, March. 22 엄밀히 말해 스마트 조직의 학습은 인공지능에서 말하는 ‘기계학습'(machine learning)을 의미하지만, 학습의 단위 혹은 Agent가 개별 시스템이 아니라 조직이라는 점에서 스마트 조직의 독자적인 학습능력을 5
- 6. 스마트 조직은 기존 전자정부와 아주 다른 운영방식을 갖게 될 것이다. 기존 전자정부는 기본적으로 사람이 상황을 인지하고 대응하는 방식을 취한다. 정보시스템이 사람이 하는 일의 많은 부분을 대신하지만, 그 본질은 사람이 반복적으로 하는 일을 자동화한 것에 불과하다. 이에 비해 스마트 전자정부, 혹은 Gov3.0은 알고리즘을 독립적으로 활용한다. 사람들은 주로 전자정부의 알고리즘을 만드는데 주력하고, 실제 상황인지와 서비스는 이 알고리즘을 따르는 정부의 정보시스템이 수행한다. 오늘날 증권거래나 인터넷 검색서비스가 알고리즘에 의해 자동적으로 수행되고, 사람들은 그 알고리즘을 점검하고 발전시키는데 주력하는 것과 같은 모습이라 할 수 있다. 미래 전자정부가 알고리즘 기반의 스마트 조직으로 진화해 가는데는 두 가지 이유가 작용한다. 그 하나는 미래 전자정부가 상상할 수도 없는 대규모의 데이터를 거의 실시간으로 처리해야 한다는 점이다. 인간의 인지능력만으로는 불가능한 일이다. 컴퓨터가 인간의 인지능력을 보완하도록 알고리즘을 발전시키는 길 밖에 없다. 다른 하나의 이유는 정부와 접촉하는 대상에 사람 뿐 아니라 사물도 포함된다는 점이다. 오히려 시간이 지날수록 미래 전자정부는 사람 보다는 사물들과 접촉하는 비율이 크게 늘어날 것이다. 시스코가 전망한 바에 의하면 2020년에 이르면 전세계적으로 500억개의 사물이 인터넷에 연결된다고 한다.23 이렇게 스마트 사회가 빠르게 전개되는 만큼 정부도 그에 맞는 운영체계를 만들어 갈 수 밖에 없는 것이다. Gov3.0은 무엇인가? Gov3.0 개념 Gov3.0은 스마트 기술을 활용하여 정부로 하여금 올바른 일을 올바른 방법으로 하도록 하는 미래 전자정부라고 정의할 수 있다.24 Gov3.0은 정부를 지식기반조직으로 만들어 물리적∙재정적 자원을 더욱 효율적∙효과적으로 사용하게 하고 더 높은 문제해결능력을 발휘하도록 하는 정부 변혁운동이다. 기존의 전자정부와 비교하여 Gov3.0의 개념을 정리하면 아래 표와 같다. 여기서 Gov3.0 개념의 핵심 요소는 크게 세 가지로 정리된다. Gov 1.0 Gov 2.0 Gov 3.0 개념 eGovernment Gov as a Platform Smart Government (Open Government) 인정할 수 있을 것이다. 23 Wim Elfrink. 2013. Global Impact of the Internet of Things. presented at The Internet of Things World Forum 2013. 24 Gartner는 미래 전자정부를 스마트 정부로 명명하면서 다음과 같이 개념을 정의한다. “Smart government is an administration that applies and integrates information, communication and operational technologies to planning, management and operations across multiple domains, process areas and jurisdictions to generate sustainable public value.” Andrea Di Maio. 2010. “The Five Dimensions of Smart Government.” 6
- 7. 목표 프로세스 혁신 거번넌스 혁신 정책 혁신 (howtodo internal) (howtodo external) (whattodo) 특징 업무자동화, 온라인화 열린정부, 민관협력 지식조직, 과학적 정책 기술 인터넷 기술 소셜 기술 (web2.0) 스마트 기술 핵심자원 application web & app data 첫째 “올바른 일"을 선택하는 능력이다. 앞에서 언급하였듯이 기존 전자정부는 주어진 일을 효율적으로 추진하는데 초점을 맞췄다. 반면 Gov3.0은 정부가 올바른 판단을 내리도록 지원하는 것을 핵심으로 한다. 이미 민간에서는 많은 기업들이 최선의 결정을 내리기 위해 정보기술을 적극 활용하고 있다.25 Business Intelligence 기법이 그것이다. 반면 정부 정책은 고도의 복잡성과 측정의 어려움으로 인해 과학적인 방법론의 적용이 지연되었다. 하지만 Gov3.0은 최근의 데이터 확산과 분석기술의 발전에 힘입어 ‘사실기반’(factbased), ‘데이터 주도'(datadriven) 정책결정을 가능케 할 것이다.26 둘째 Gov3.0은 스마트 기술을 최대한 활용한다. 달리 말해 데이터 분석기술과 인공지능기술을 폭넓게 사용하는 것이다. 전통적인 전자정부 혹은 Gov1.0은 인터넷 기술에 주로 의존하여 발전하였다. 정부업무의 자동화 및 온라인화가 주된 목표였던 만큼 각종 응용서비스(application)가 전자정부의 중심을 채웠다.27 Gov2.0의 경우에는 web 2.0이 핵심 기술로 부상하였다.28 스마트폰의 발전과 더불어 Facebook, Twitter 같은 소셜 미디어들이 시민중심의 전자정부를 가능케 하였다. 정부는 공공데이터를 대폭 개방함으로써 직접적인 서비스 제공자가 아닌 서비스 플랫폼으로서 역할하기 시작했다. 이에 비해 Gov3.0은 분석과 추론을 기반기술로 한다. 최선의 정책적 판단을 내리기 위해서, 혹은 국민 개개인에게 맞춤형 서비스를 제공하기 위해서 Gov3.0은 수많은 데이터를 분석하고 최선의 대안을 추론해 낸다. 셋째 Gov3.0은 기존 전자정부를 대체하는 것이 아니라 기존 전자정부의 외연을 확장하는 개념이다. Gov1.0과 Gov2.0은 모두 정부의 기능을 발전시키는데 중요한 역할을 해 왔다. Gov1.0은 정부 내부 업무프로세스와 외부 서비스 전달체계를 개선하였고, Gov2.0은 정부와 시민사회의 관계를 혁신했다. Gov3.0이 등장했다고 해서 기존 전자정부의 가치가 줄어드는 것은 아니다. 오히려 기술발전과 서비스 고도화에 발맞춰 Gov1.0과 Gov2.0이 끊임없이 고도화되어야 한다. 예컨대 Gov1.0은 공유서비스, 클라우드 컴퓨팅 등 새로운 기술환경을 적극 수용해야 하고, Gov2.0은 소셜 미디어 확대, 시민개발자(citizen developer) 양성 등 민간기술과의 접목을 더욱 강화해야 한다.29 따라서 Gov3.0 구축전략은 Gov1.0과 Gov2.0 등 25 Dan Sommer and James Richardson. 2012. “HighTech Tuesday Webinar: BI and Analytics Market Trends, 2020 Vision.” Gartner. 26 Rick Howard. 2012. “Hype Cycle for Smart Government, 2012.” Gartner. 27 Dan Sommer and James Richardson. 2012. “HighTech Tuesday Webinar: BI and Analytics Market Trends, 2020 Vision.” 28 Tim O’Reilly. 2009. “Gov 2.0: It’s All About The Platform.” TechCrunch; Andrea Di Maio. 2009. “Government 2.0: Gartner Definition.” Gartner. 29 Rick Howard. 2012. “Hype Cycle for Smart Government, 2012.” 7
- 8. 기존의 전자정부를 모두 포괄하는 종합 전략으로 이해되어야 한다. Gov3.0 특징과 구조 인터넷이 보편화되기 전인 1988년에 피터 드러커(Peter F. Drucker)는 지식기반조직의 등장을 아주 실감나게 예측했다. 데이터 처리기술이 빠르게 발전한 결과, 지식기반조직은 과거처럼 관련자들의 의견(opinion)을 근거로 결정을 내리는 것이 아니라 데이터 분석에 의한 진단(diagnosis)을 근거로 결정을 내릴 것이고, 조직 구조도 ‘명령통제'(commandandcontrol) 중심에서 전문가 중심으로 변할 것으로 전망하였다.30 지식기반조직이 점차 수평화, 단순화되는 추세는 일견 전근대 조직으로 회귀하는 것처럼 보이지만 지식의 활용방식이 확연히 다르다고 한다. 전근대조직에서는 조직의 정점에 있는 사람이 모든 지식을 독점했던 것과 달리, 지식기반조직에서는 현업 근무자들이 전문가로 채워져 지식이 조직 전체에 분산되는 것이다. 따라서 피터 드러커가 전망한 지식기반조직은 ‘지식전문가'(knowledge specialist)의 조직을 의미한다 할 수 있다. 지식기반조직에 대한 피터 드러커의 생각은 Gov3.0의 발전방향을 예측하는데 좋은 출발점을 제공한다. 데이터 처리기술의 발전이 드러커가 생각했던 것 보다 더디게 진행되기는 했지만, 이제 드러커가 예상한 수준까지 발전이 이루어졌다. Gov3.0은 이러한 기술발전에 힘입어 명령통제 중심의 관료조직에서 벗어나 공무원 한사람 한사람이 전문가처럼 활동하는 지식기반조직으로 변할 수 있게 되었다. 정부 역할도 제도와 프로젝트를 만들고 시행하는 실천적 측면, 혹은 자원기반(resourcebased) 측면 보다 지식을 생산, 축적, 활용하는 지식기반 측면이 더 부각될 전망이다. 다만 드러커는 지식조직에서 지식이 개인에 내재하는 것으로 보았으나, 최근 지식관리기법의 발달은 개인을 뛰어넘는 조직 자체의 지식관리를 가능케 했다. 31 따라서 Gov3.0은 지식전문가로 구성된 조직이기 보다는 조직 자체가 지식역량을 갖춘 조직이라 할 수 있다. 지식전문가가 공무원으로 충원되는 것이 아니라 공무원들이 지식전문가로 역할할 수 있게 되는 것이다. 지식기반조직으로서 Gov3.0이 갖는 가장 큰 특징은 ‘데이터 기반 정책결정'(databased decisionmaking)의 실현이다. 객관적인 사실을 근거로 결정을 내리려는 것은 정부는 물론이고 모든 조직과 개인이 지향하는 바이다. 그래서 정부는 오래 전부터 국가통계를 만들기 시작했고, 전자정부 구축을 통해 수많은 데이터를 축적해 왔다. 하지만 이러한 데이터는 사전에 정해진 업무만 대상으로 하고, 그것도 그 업무의 극히 일부분에 해당하는 정보만 담는다는 문제점을 안고 있다.32 그 결과 정부가 추진하는 수많은 정책들이 객관적인 데이터의 뒷받침없이 만들어져 왔다. Gov3.0은 이 문제를 해결하기 위해 정부의 데이터 관리체계 전반을 혁신적으로 재구축한다. 30 Peter F. Drucker. 1988. “The Coming of the New Organization,” Harvard Business Review, January. 31 Nikolaos G. Theriou, Vassilis Aggelidis, and Georgios N. Theriou. 2009. “A Theoretical Framework Contrasting the ResourceBased Perspective and the KnowledgeBased View.” 32 Gary Banks. 2009. Evidencebased policy making: What is it? How do we get it?. ANU Public Lecture Series. http://www.pc.gov.au/__data/assets/pdf_file/0003/85836/20090204evidencebasedpolicy.pdf; IBM. 2002. Optimization of information to improve decision making in government: The information value chain way. 8
- 9. 단기적으로는 새로운 데이터를 만들기 보다 기존 데이터의 활용도를 높이는데 주력할 것이다. 데이터 관리비용이 많이 낮아졌다고 하지만 아직도 새로운 데이터를 추가하는 것은 많은 비용이 들기 때문이다. 33 따라서 Gov3.0 초기단계에는 공공 데이터 공동활용과 데이터 융합을 통해 파생데이터를 만들어내는데 주력하게 된다. 이와 병행하여 정부는 소셜 데이터 등 외부 데이터의 활용도 적극 추진할 것이다. BI를 추진하는 해외기업의 경우 2012년 기준으로 외부데이터 비중이 31%에 이르고 증가세도 매우 빠르다는 분석이 있다. 34 마찬가지로 정부도 자체 데이터만으로 정책결정을 뒷받침하는 것이 불가능하기 때문에 민간의 데이터를 적극 활용하게 된다. 장기적으로 Gov3.0은 현실세계를 매우 사실적으로 그러내는 ‘고현실 데이터'(high reality data)를 구축하여 정책결정의 질을 높인다. 한편으로 세상에 존재하는 무궁무진한 데이터를 “의미있게" 연결하는 시맨틱웹(semantic web)을 통해, 그리고 다른 한편으로 스마트 기기와 각종 센서들을 통해 현실세계를 정밀하게 재구성하게 된다. 이미 linked data 프로젝트, operational technology 프로젝트 등 고현실 데이터를 활용하기 위한 시도가 활발히 진행되고 있다.35 하지만 ‘고현실 데이터'의 획득은 Gov3.0 전략만으로는 성취할 수 없는 아주 방대한 작업이다. 스마트 시티, 사물인터넷(Internet of Things) 등 대규모 스마트 프로젝트가 함께 추진되어야 비로서 실현가능한 비전이다. Gov3.0은 정책의 적시성도 보장한다. 시간 요소와 관련하여 Gov3.0이 정책발전에 기여하는 것은 두 측면에서이다. 하나는 시의성을 확보하는 것이다. 세계가 워낙 빠르게 변하기 때문에 정부가 가진 데이터와 지식은 금세 시의성을 상실할 수 있다. 36 Gov3.0은 현실세계 변화에 맞춰 정부 데이터와 정책방향을 계속 재조정함으로써 올바른 정책이 구사될 수 있도록 보장한다. 다른 하나는 정책대응의 신속성을 확보하는 것이다. 각종 정책현안에 대해 정부 대응이 늦어지는 경우가 적지 않다. 첫째 상황정보가 정부에 도달하는 데, 즉 피드백 타임이 많이 걸리기도 하고, 둘째 대응방법을 정하는데 많은 시간이 소요되기도 한다. Gov3.0은 센서와 스마트 기기를 통해 피드백 정보를 실시간 획득하고, 알고리즘을 활용하여 최적의 대응방법을 자동적으로 선택함으로써 실시간 대응이 가능하다. 서비스 측면에서 Gov3.0은 지식서비스를 제공한다. 지식서비스는 유용한 지식과 솔루션을 개발하고 이용자들이 이를 잘 이용할 수 있도록 지원하는 서비스라고 할 수 있다.37 전통적으로 정부는 행정서비스를 주로 제공해 왔다. 정부 혹은 공무원은 국민이 필요로 하는 유용한 지식을 가지고 있어도 이를 직접 서비스하지 않았다. 예컨대 인허가 업무에서 정부는 민원인의 신청을 행정적으로 처리하면 소임을 다 하는 것이었지 어떤 장소에서 어떤 업종이 성공가능성이 높은지 컨설팅 정보를 제공하지는 않았다. 하지만 Gov3.0은 행정서비스 못지 않게 지식서비스를 중요하게 제공한다. 정부가 보유한 각종 데이터와 정보를 적극 가공하여 33 David S.H. Rosenthal, Daniel C. Rosenthal, and Ethan L. Miller. 2012. “The Economics of LongTerm Digital Storage.” http://www.lockss.org/locksswp/wpcontent/uploads/2012/09/unesco2012.pdf. 34 Dan Sommer and James Richardson. 2012. “HighTech Tuesday Webinar: BI and Analytics Market Trends, 2020 Vision.” 35 Rick Howard. 2012. “Hype Cycle for Smart Government, 2012.” 36 Laurence Prusak. 1997. Knowledge in Organization. ButterworthHeinemann. 37 Wikipedia. “Knowledge Market.” 9
- 10. 제공하는 것은 물론이고 민원인 개개인의 상황과 필요에 적합한 맞춤형 컨설팅 서비스도 제공한다. 공무원들은 더이상 사전에 정의된 절차에 따라 기계적으로 일을 처리하는 서무인력이 아니다.38 Gov3.0의 공무원들은 내부적으로 각종 데이터와 사례를 분석하는 지식노동자인 동시에 외부적으로 국민과 기업에게 맞춤형 정보를 제공해주는 컨설턴트가 된다. 조직구조 측면에서 Gov3.0은 협업을 본격화한다. 현대 조직은 몇 차례의 발전단계를 거쳤다. 크게 보면 첫번째로 소유와 경영을 분리했고, 두번째로 전문화, 분권화를 기초로 ‘명령통제' 조직구조를 정착시켰다.39 하지만 현대 조직의 가장 큰 문제점은 조직간 경계가 너무 분명하여 협력이 필요한 하부조직간 협력이 이루어지지 못한다는 점이다. 이를 해결하기 위해 Gov1.0은 내부포털 등을 통해 커뮤니케이션과 협력을 촉진하려 했고, Gov2.0은 소셜 미디어를 도입하기도 했지만, 실질적인 협업은 이루어지지 않았다. 이에 비해 Gov3.0은 지식기반조직의 특성을 활용하여 협업을 정부의 일상적 활동방식으로 정착시킨다. 이점에 대해 마이클 잭(Michael H. Zack)은 다음과 같이 말한다. “지식기반조직의 경계는 불분명하고 가변적이고 동태적이다. 이 조직은 지식이 어디에 있든 가서 구하고 자신의 지식 습득을 도와준다면 누구와도 협력을 한다. 어떤 면에서 지식기반조직은 누가 누구를 위해서 일하는지 신경쓰지 않는다. 대신 누가 누구와 함께 일하는 것이 필요한지 따질 뿐이다.”40 달리 말해 Gov3.0에 있어서 협업은 필수 요소이고, Gov3.0을 구축하는 것 자체가 정부의 협업시스템을 발전시키는 것과 같다고 할 수 있다. 구체적으로 Gov3.0은 세 가지 측면에서 정부 협업을 촉진할 것이다. 첫째 데이터와 지식을 정부 전체에서 공유한다. 이미 미국 오바마 행정부는 연방정부 데이터를 내외부에서 자유롭게 공유하는 것을 2012년부터 모든 연방기관의 의무사항으로 추진하고 있다. 41 이러한 정부 전체의 지식공유는 관련부서, 관련직원들이 함께 일할 수 있는 필요조건을 제공한다. 둘째 소셜 미디어를 활용하여 정부내 협업 뿐 아니라 필요시 민간의 전문가들까지 참여하는 광범위한 협업을 추진할 수 있다. 42 소셜 미디어에는 Facebook 같은 SNS 채널도 포함되고 웹 문서와 같은 웹 업무환경도 포함된다. 소셜 미디어는 앞으로 다양한 서비스로 나타나겠지만, 도움이 되는 사람을 바로 찾아 생산적 관계를 맺도록 해주는 본질적 기능은 변치 않을 것이다. 세번째로 성과관리 기법의 발달은 공정한 성과배분을 가능케 하여 협업을 촉진하는 요인이 된다. Gov1.0과 Gov2.0은 일하는 과정과 여기서 나오는 세세한 산출물에는 큰 관심을 두지 않았다. 반면 Gov3.0은 모든 과정이 기록되고 자동적으로 분류되는 시스템을 통해 협업의 성과와 문제점을 정확하게 관리할 수 있게 해 준다. Gov3.0의 마지막 특징으로 지식자산의 축적을 들 수 있다. 지식은 개인들에게 내재하기도 38 Peter F. Drucker. 1988. “The Coming of the New Organization”; Government of the Future Center. 2011. Driving Public Entrepreneurship : Government as a Catalyst for Innovation and Growth in Europe. 39 Peter F. Drucker. 1988. “The Coming of the New Organization.” 40 Michael H. Zack. 2003. “Rethinking the KnowledgeBased Organization,” Sloan Management Review, Vol. 44, No. 4. 41 White House. 2012. Digital Government: Building A 21st Century Platform to Better Serve the American People. http://www.whitehouse.gov/sites/default/files/omb/egov/digitalgovernment/digitalgovernment.html. 42 Rick Howard. 2012. “Hype Cycle for Smart Government, 2012.” 10
- 11. 하지만, 조직 자체에 존재할 수도 있다.43 현재 진행되고 있는 linked data 혹은 semantic web 구축은 Gov3.0 고유의 지식자산에 대해 많은 점을 시사한다. 정부가 단순히 데이터를 보유하는 것이 아니라, 이 데이터들의 상호관계에 대한 정보를 꾸준히 축적함으로써 어떤 문제에 대해 그와 연관된 자료들을 바로바로 찾아줄 수 있게 된다. 데이터들의 관계를 맺어주는 능력은 개별 데이터 혹은 개별 조직 구성원의 능력으로 환원되지 않는 Gov3.0의 고유 특성이 된다. 여기에 더해 Gov3.0은 정책영역별로 방법론을 계속 개발하고 이를 알고리즘으로 전환하여 지식자산화한다. 기존에 공무원이 하던 정책적 판단, 업무상 판단의 논리 메카니즘을 하나의 방법론으로 정형화하고 이를 소프트웨어로 구현하여 알고리즘이 되는 것이다. 과거처럼 공무원이 판단해야 할 상황이 가끔 발생한다면 이러한 과정이 무의미할 것이다. 하지만 Gov3.0은 수없이 많은 데이터를 실시간 처리해야 하는 새로운 환경에 직면해 있다. 여기에 국민 개개인에게 맞는 맞춤형 서비스를 제공하려면 사람이 하는 것 보다 더 신속하고 객관적으로 판단이 이루질 수 있는 방법을 찾아야 한다. 그 해답이 알고리즘이다. 사람이 매번 판단하는 것이 아니라 이를 알고리즘을 개발해 놓고 시스템이 판단을 대신하는 것이다. 어쩌면 정책방법론과 알고리즘이 Gov3.0의 경쟁력을 좌우하는 가장 중요한 요소일 것이다. Gov3.0이 가져올 혜택 Gov3.0은 기존 전자정부와 차별화된 가치를 실현할 수 있다. 정부혁신에 대한 접근방식이 다르고 기술 패러다임도 새롭기 때문에 기존 전자정부의 한계를 뛰어넘을 수 있다. 크게 보면 Gov3.0은 ‘증거기반 정책결정'이 지향하는 바와 유사한 효과를 창출할 것으로 기대된다. 구체적인 사실에 근거하여 정책오류들을 바로잡고, 객관적인 정보를 공유하게 하여 개혁정책에 대한 저항을 완화시킬 수 있다.44 하지만 ‘증거기반 정책결정'은 정책결정과정에 초점을 맞춘 제한적인 접근방법인 반면, Gov3.0은 정부의 구조와 기능 자체를 변화시키는 보다 광범위한 시도라 할 수 있다. 그만큼 Gov3.0의 파급효과가 크게 나타난다. 첫째 Gov3.0은 정부신뢰를 높이는데 실질적으로 기여할 것이다. 정부신뢰는 정부가 올바른 일을 하고 있다는 국민들의 믿음을 의미한다. 국민들은 정부가 하는 수많은 일들을 하나하나 세세하게 알 수도 없고, 또 알 필요도 없다. 때문에 정부운영 전반에 대한 국민의 인식이 정부와 국민의 관계를 형성하는데 매우 중요하다.45 하지만 정부신뢰는 전세계적으로 크게 하락하는 추세이다. 한국도 예외가 아니다. 여기에는 많은 이유가 작용하지만, 그중 정부가 정책을 올바로 수립하지 않는다는 절차적 공정성에 대한 불신이 크게 작용하고 있다. 한국의 정부신뢰에 대한 연구에서도 정책이 “충분히 심사숙고하지 않고 결정된다고 인식할수록, 필요한 정보를 수집하지 않고 결정된다고 인식할수록" 정부를 더 불신하는 것으로 나타났다.46 Gov3.0은 정부의 정책결정과정을 보다 객관적이고 과학적으로 만드는 것을 목적으로 하기 43 Nikolaos G. Theriou, Vassilis Aggelidis, and Georgios N. Theriou. 2009. “A Theoretical Framework Contrasting the ResourceBased Perspective and the KnowledgeBased View.” 44 Gary Banks. 2009. Evidencebased policy making: What is it? How do we get it?. ANU Public Lecture Series. 45 Craig W. Thomas. 1998. “Maintaining and Restoring Public Trust in Government Agencies and Their Employees,” Administration & Society, Vol. 30, No. 2, May. 46 박종민, 배정현. 2011. “정부신뢰의 원인: 정책결과, 과정 및 산출,” 정부학연구, 제17권 제2호. 11
- 12. 때문에 정부신뢰를 높이는데 크게 기여할 수 있다. Gov3.0이 정부신뢰를 높이는 것은 주로 두 가지 측면에서 이루어질 것이다. 하나는 정책성과의 개선이다. 이미 정부는 적지 않은 정책실패를 초래하고 있다. 국책사업 수요예측 등 타당성 분석을 잘못하기도 하고 정책현안을 적기에 파악하지 못해서 문제를 키우기도 한다. Gov3.0은 일차적으로 정부 정책에 필요한 다종다양한 데이터가 적기에 제공될 수 있도록 국가 데이터 기반을 정비하는 일부터 시작한다. 이를 활용하여 정책의 전체 순환주기에서 성과관리를 지속적으로 실시하여 정책실패의 위험성을 낮춰간다. 현재 세계시장에서는 데이터 분석기법이 주요 산업에서 낭비요인 제거 등을 통해 최소 1% 이상의 가치를 창출할 것으로 예상하고 있다. 47 이를 기계적으로 한국 정부에 적용하면 연간 3.5조원 이상의 비용절감 효과를 예상할 수 있다. Gov3.0이 정부신뢰를 높이는 또다른 방법은 국민 개개인에 대한 배려를 통해서다. 정부신뢰는 정부가 효과적으로 운용되거나 윤리적 기준을 따를 때 뿐만 아니라, 국민 개개인의 특수이익을 배려할 때도 높아진다고 한다.48 하지만 기존 전자정부에서 국민 개개인의 특수한 상황을 감안하는 것은 실질적으로 불가능했다. 국민 개개인에 대해 정부가 확보한 정보가 아주 기본적이고 피상적이었을 뿐 아니라 개인별 정책 니즈를 분석할 능력도 없었다. 이에 비해 Gov3.0은 다양한 방법으로 개인화 서비스에 필요한 정보를 확보하고 개인 수준에서 수없이 많은 정책을 개발하고 관리할 수 있다. 더욱이 개인정보가 없는 경우에도 상황 맞춤형 서비스를 통해 특정 상황에 처한 국민 개개인의 필요를 충족시킬 수도 있다. 둘째 Gov3.0은 국민통합을 증진시키는 효과를 수반한다. 한국은 OECD 국가중에서 갈등수준이 4번째로 높다는 연구결과가 있을 정도로 사회갈등이 심한 축에 속한다.49 지역갈등, 노사갈등, 세대갈등 등 거의 모든 사회관계에서 심각한 갈등현상이 나타나고 있다. 정부 정책도 예외는 아니어서 정부가 공식적으로 관리하는 공공갈등만 해도 90여개에 이른다. 갈등의 원인은 매우 다양하지만, 사실관계에 대한 오해, 정보 비공개와 정보부족, 소통부재, 정부의 일방적인 정책추진 등 정책정보의 왜곡된 흐름이 주요 원인의 하나로 작용하고 있다.50 여기에 전자정부를 비롯한 정보기술의 발전은 잘못된 정보의 확산과 대립집단간 정보소통의 단절을 부추김으로써 오히려 한국사회의 갈등을 증폭시키는 요인이 되기도 했다.51 Gov3.0은 합리적 토론과 타협에 필요한 정보환경을 제공함으로써 사회갈등을 완화하는데 기여한다. 우선 Gov3.0은 스스로 방대한 데이터를 수집, 관리하고 이를 민간과 공유하는 등 정부 전체가 하나의 데이터 정보센터 역할을 한다. 정부가 필요로 하는 정보를 자체 조달하는 단계를 넘어 민간이 필요로 하는 정보까지 제공하는 것을 정부의 역할로 수행하는 것이다. 여기에 더해 민간에서 생산되는 방대한 데이터들도 서로 공유될 수 있도록 국가 데이터 기반을 47 이것을 “power of 1 percent”라 부른다. Peter C. Evans and Marco Annunziata. 2012. Industrial Internet: Pushing the Boundaries of Minds and Machines. http://www.ge.com/docs/chapters/Industrial_Internet.pdf. 48 Craig W. Thomas. 1998. “Maintaining and Restoring Public Trust in Government Agencies and Their Employees.” p. 171. 49 삼성경제연구소. 2009. 한국의 사회갈등과 경제적 비용. 50 이혜인. 2012. “증거기반정부(EBG)관점에서의 합리적 갈등관리,” 한국행정학회 하계학술대회; 임동진. 2011. “공공갈등관리의 실태 및 갈등해결 요인분석,” 한국행정학보, 제45권 제2호. 51 이원태, 김종길, 김희연. 2012. 디지털 사회갈등의 새로운 양상과 사회통합의 정책방향. 정보통신정책연구원. 12
- 13. 구축하여 ‘사실에 기반한 합리성’이 사회전체에 확대되는데 기여한다. 마지막으로 Gov3.0은 공공은 물론이고 민간의 정보까지 품질과 신뢰성을 관리하는 역할을 수행하여 불필요한 사회갈등의 여지를 없애는데 기여할 수 있다. 셋째 Gov3.0은 정부로 하여금 미래 혁신의 주도적 역할을 수행하게 한다. 선진국에서 정부는 국가경제의 큰 비중을 차지한다. 그만큼 국가혁신에 있어서 정부가 차지하는 비중과 역할이 커진다.52 한국도 마찬가지다. 정부는 한국에서 가장 큰 조직인 동시에 제도설계자로서 역할도 수행한다. 이런 정부가 Gov3.0 구축을 계기로 스마트 기술과 서비스를 적극 도입하는 것은 한국 사회 전체에 큰 파급효과를 미치게 된다. 특히 Gov3.0은 ‘스마트 시티’(smart city) 구축과 함께 추진되어야 한다. 도시는 스마트 서비스의 핵심 단위이고 스마트 서비스를 위해서는 교통, 빌딩, 지하시설물, 환경 등 도시 전반에 센서 등 실시간 데이터 수집체계가 마련되어야 한다. 이러한 스마트 시티 기반이 없다면 Gov3.0의 구축도 불가능해 진다. 과거 전자정부는 정부에 국한된 정부혁신 운동이었지만, 앞으로 추진할 Gov3.0은 국가 전체의 혁신을 전제로 하는 광범위한 정부혁신 운동이라 할 수 있다. Gov3.0 추진전략 예상되는 문제점 Gov3.0은 규모도 크고 시간도 오래 걸린다. 전자정부가 1993년 미국에서 처음 제안된 이래 현재까지 20년이 흘렀지만 아직 행정업무의 완전 전산화와 온라인화를 이루지 못했다. 한국을 기준으로 보면 내부 행정업무는 대부분 전산화했고 서비스 전달은 사용빈도가 높은 민원들의 온라인화를 완성한 수준이다. 이에 비해 Gov3.0은 정부를 넘어 국가 전체를 스마트화시켜야 하는 거대한 프로젝트다. 그만큼 난이도도 높고 시간도 더 많이 걸린다. 스마트 서비스의 일반적인 발전전망을 통해 유추해 보면,53 Gov3.0은 지금 시작해도 2015년이 지나야 그 효과가 가시화될 것이다. Gov3.0이 극복해야 할 첫번째 어려움은 실현가능성에 대한 의문이다. 기술의 측면에서 보면, Gov3.0을 구현하기 위한 여건은 갖춰졌다. 가트너의 기술전망에 따르면, 아래 그림과 같이 정부를 위한 BI나 데이터 분석기술, 빅데이터 기술 등은 5년 이내에 성숙단계에 접어들 것으로 보인다. 영상처리 같이 좀더 도전적인 기술들도 10년 이내에 완성될 것으로 전망된다.54 한국이 10년전 uCity 같은 uKorea 사업을 추진했을 때와 비교하면 기술의 완성도가 차원을 달리 한다고 할 수 있다. 반면 시장형성은 여전히 지지부진하다. 스마트폰 보급, GPS 및 위치기반서비스 확산 등 일부 발전이 있었다. 하지만 RFIDUSN, 사물인터넷, 스마트 빌딩, 스마트 홈 등 기대를 모았던 분야의 성장이 예상을 밑돌고 있다. 사회 전반의 스마트화가 병행되지 않고서는 Gov3.0 구현도 어렵기 때문에 그 실현가능성을 확고히 하기가 쉽지 않다. 52 Government of the Future Centre. 2011. Driving Public Entrepreneurship. 53 Joseph Bradley, Joel Barbier, and Doug Handler. 2013. “White Paper: Embracing the Internet of Everything To Capture Your Share of $14.4 Trillion.” 54 Rick Howard. 2012. “Hype Cycle for Smart Government, 2012.” 13
- 14. <Hype Cycle for Smart Government, 2012> 투자를 확보하는 것도 쉽지 않은 일이다. 현재 한국은 전자정부 구축과 운영에 전체 정부예산의 1% 정도를 지출한다. 하지만 Gov3.0을 구축하기 위해서는 최대 현재 보다 몇 배 많은 투자가 요구된다. 엄청난 규모의 데이터를 관리하고 분석하는 것도 문제지만, 정밀한 데이터 수집체계를 구축하는데 엄청난 비용이 소요된다. 여기에 정책영역별로 알고리즘을 개발하고 계속 발전시키는 것도 지속적인 투자를 요구한다. 이 모든 비용을 정부예산으로 감당하는 것은 현실적으로 불가능하다. 한편으로 민간의 투자를 최대한 끌어들여 정부 부담을 최소화하는 동시에, 다른 한편으로 단계적 투자확대와 리스크 관리 등 정교한 투자기법을 동원해야 한다. 정부 내에서는 제도와 조직의 경직성이 Gov3.0 구축을 가로막을 수 있다. Gov3.0은 정부를 지식기반조직으로 재탄생시키는 근본적인 변혁(transformation) 운동이다. 이를 위해 조직구조에서부터 조직문화에 이르기까지 정부의 모든 구성요소가 다 변해야 한다. 하지만 제도의 변화가 이를 뒷받침하기 위해서는 아주 강력한 추진력이 동반되지 않으면 안된다. 정부조직에 관한 제도를 변경하는 것은 물론이고 정부업무를 규율하는 수많은 법제도와 업무규정들이 적시에 바뀌지 않으면 데이터의 수집, 공유, 분석 등 Gov3.0의 핵심기능 구현이 불가능해 진다.55 아울러 정부 조직의 후진적 인센티브 체계, 경직된 인사시스템 등도 정부를 학습조직으로 만드는데 장애요인이 되고 있다.56 공무원의 외면과 냉소주의도 문제가 될 수 있다. 기존 전자정부 사업에서도 공무원의 비협조가 문제였다. 예컨대 정부의 공공데이터를 민간에 개방하는 것에 대해 공무원들은 관련 법규정을 55 IBM. 2002. Optimization of information to improve decision making in government: The information value chain way. 56 Christopher Gilson, Patrick Dunleavy, and Jane Tinker. Organizational Learning in Government Sector Organizations: Literature Review. LSE Public Policy Group. http://www2.lse.ac.uk/government/research/resgroups/LSEPublicPolicy/pdf/PPG_OrgLearninginGovLit_revie w.pdf. 14
- 15. 들어 난색을 표시하는 경우가 많다. 하지만 Gov3.0은 공무원의 협조 정도가 아니라 공무원의 변화를 요구한다. 때문에 공무원의 참여를 이끄는 것이 더욱 어렵고 중요해 진다. Gov3.0에서 공무원은 데이터와 지식을 다루는 능력을 보유해야 한다.57 공무원들은 자기 소관업무에서 데이터를 생산하고 이를 다른 공무원이나 민간과 공유해야 하며, 동시에 여러 분야의 데이터를 가져와 소관정책을 수립∙시행하는데 활용해야 한다. 공무원에 대한 적절한 동기유발과 보상체계가 마련되지 않는다면, Gov3.0은 공무원으로부터 배척당할 가능성이 높다. 시민의 입장에서 보면, Gov3.0의 가장 큰 문제점은 신뢰 확보이다. 여기에는 세 가지 아주 밀접히 연관된 이슈가 포함된다. 첫째는 데이터의 신뢰이다. 데이터는 사실(fact) 그 자체가 아니라 사실을 상징으로 표현한 것에 불과하다.58 따라서 여기에는 오류가 있을 수 있다. Gov3.0이 정책에 대한 신뢰를 확보하기 위해 데이터를 핵심수단으로 활용하지만, 데이터에 대한 신뢰를 보장하지 못하면 오히려 정책에 대한 신뢰가 더 후퇴하는 역효과가 나타난다. 일종의 “신뢰에 대한 신뢰"(trust in trust)59 이슈가 생기는 것이다. 둘째는 알고리즘에 대한 신뢰이다. Gov3.0은 인간의 정책적 사고체계를 방법론으로 객관화하고 이를 알고리즘으로 구현하여 지능화 서비스를 실현한다. 따라서 알고리즘을 누가 어떻게 짜느냐에 따라 정책의 방향이 달라진다. 로렌스 레식(Lawrence Lessig)이 코드가 권력이자 법이라고 갈파한 것도 알고리즘이 갖는 막강한 영향력을 지칭한 것이다.60 하지만 알고리즘은 제3자가 객관적으로 해석하는 것이 매우 어렵다. 일반적인 소프트웨어는 형식적인 문법을 중시하지만, 알고리즘은 복잡한 논리구조로 되어 있어 겉으로 들어난 문법만으로 그 근저에 있는 사상을 읽어내기 어렵다. 케빈 스라빈(Kevin Slavin)이 2011년 TED 강연에서 알고리즘을 “읽을 수 없는 것을 쓰는 것"(writing the unreadable)이라고 표현한 것도 같은 맥락에서이다.61 그만큼 Gov3.0은 알고리즘의 객관성, 정확성, 중립성, 형평성을 보장해야 할 짐을 진다. 마지막으로 시스템에 대한 신뢰가 있다. 기존 전자정부에서도 정보시스템의 완결성은 매우 중요한 문제였다. 밖으로는 해커와 악성 소프트웨어의 공격으로부터 시스템을 지켜내고, 안으로는 각종 장애를 미연에 방지해야 한다. 최근 빈발하는 공공기관과 국가기반시설의 정보시스템 장애는 시스템 신뢰의 중요성을 일깨우는 계기가 되었다. 그나마 기존 전자정부는 정보시스템 운영을 사람이 직접 관리하기 때문에 시스템 문제를 조기에 감지하고 대응하는 것이 가능했다. 이에 비해 Gov3.0에서는 시스템 신뢰를 확보하는 것이 더욱 더 어려워진다. 각종 센서와 스마트 기기, 스마트 빌딩 등 관리해야 할 정보자원의 규모가 기하급수적으로 증가한다. 더욱이 관리주체가 다른 정보시스템들이 서로 복잡하게 연계되어 신뢰성 확보를 더욱 어렵게 한다. 여기에 더해 Gov3.0은 알고리즘이 시스템을 관리한다. 알고리즘이 공격을 받는다면 기존 소프트웨어 보다 사실관계 파악과 대응책 마련이 어려워진다. 57 Ashlee Vance. 2011. “Data Analytics: Crunching the Future.” 58 Luciano Floridi. 2010. Information: A Very Short Introduction. 59 Craig W. Thomas. 1998. “Maintaining and Restoring Public Trust in Government Agencies and Their Employees.” p. 178. 60 Lawrence Lessig. 1999. Code and Other Laws of Cyberspace. Back Books. 61 Kevin Slavin. 2011. How algorithms shape our world. TED. http://www.ted.com/talks/kevin_slavin_how_algorithms_shape_our_world.html. 15
- 16. Gov3.0 발전단계와 추진전략 Gov3.0의 실현가능성을 높이기 위해서는 단계적 접근이 필요하다. 이를 위해 우선 Gov3.0의 근간이 되는 데이터 분석의 발전단계를 참조할 필요가 있다. 아래 그림은 가트너가 제시하는 데이터 분석 발전단계다. 62 난이도를 기준으로 봤을 때, 데이터 분석은 서술적(descriptive) 분석에서 시작하여 진단적(diagnostic) 분석, 예측적(predictive) 분석, 처방적(prescriptive) 분석으로 점차 고도화될 전망이다. 가트너의 발전단계를 두 단계로 줄이고, 데이터 분석이 이루어지는 Gov3.0 적용범위를 추가하면 아래 그림과 같은 발전단계 모델을 얻을 수 있다. 전체 변화방향을 전망하면, Gov3.0의 발전은 우선 데이터 수집과 활용이 용이한 분야에 국한하여 먼저 시작되어 데이터 분석 수준이 점차 높아지고, 이후 데이터 활용이 정부 전체로 확대되어 최종적으로 지식기반정부의 구축에까지 이르게 된다. 62 Douglas Laney and Lisa Kart. 2012. “Emerging Role of the Data Scientist and the Art of Data Science.” 16
- 18. 지식자원을 보유하고 있다. 이것들을 의미있게 구조화한 시맨틱웹은 공무원과 시민들에게 엄청난 규모의 지식창고 역할을 하게 된다. 시민들 입장에서는 소위 Web3.0이 완성된 것과 같은 효과를 나타낸다. 마지막 네번째 단계는 Gov3.0이 지식기반정부 구축을 통해 완성되는 단계이다. 일부 정책영역에 국한되어 있던 과학적 정책분석이 정부 전체로 확대된다. 달리 말해 정부가 어떤 정책을 추진하거나 공공서비스를 제공할 때 실증 데이터를 통해 현황을 매번 정확히 파악하고 가능한 정책대안을 계속적으로 비교하여 최선의 결과가 나오도록 한다. 실시간 성과관리체계를 도입하여 정부가 하는 일에 문제가 있을 경우 바로바로 보완작업이 이루어진다. 하지만 지식기반정부라고 해서 100% 합리적인 선택을 하거나 모든 문제를 제거할 수 있는 것은 아니다. 앞에서도 언급했듯이 정책은 합리성에 좌우되는 것 못지 않게 정치에 의해 좌우되기도 하기 때문이다. 다만 지식기반정부는 데이터를 통한 과학적 분석과 검증을 정부 통상적인 운영과정에 포함시킴으로써 언제나 합리적 (혹은 가능한한 최대한 합리적인) 근거를 가지고 정부가 정책을 추진할 수 있게 한다. 지식기반정부의 완성을 위해서는 사회 전체의 스마트화가 반드시 전제되어야 한다. 현실세계에서 일어나는 모든 변화에 대해 최대한 많은 핵심 데이터를 확보하는 것이 지식기반정부의 성공열쇠이기 때문이다. 이것을 가능케 하는 것은 Gov3.0 자체가 아니라 스마트 시티, 사물 인터넷 등 스마트 서비스 프로젝트들이다. 정부가 미래지향적인 Gov3.0을 구축하려면 스마트 사회 건설도 함께 추진해야 한다. Gov3.0 : ToDo 리스트 Gov3.0 구현을 위해 현단계에서 우선적으로 추진해야 할 것은 거번넌스 정비와 시범사업 추진이다. 거번넌스는 장기전략과제인 Gov3.0 프로젝트가 추진동력을 잃지 않기 위해 초기단계에서 집중해야 하는 분야이다. Gov3.0 추진에 필요한 법제도 환경을 조성하고 관련 주체들간 최적의 역할분담을 만드는 것이 주된 과제가 된다. 시범사업은 신기술을 적용하는 Gov3.0의 실패 위험도를 낮추고 실현가능성에 대한 확신을 주기 위해 필요하다. 특히 시범사업은 Gov3.0과 관련된 초기시장을 제공해 준다. 시범사업을 통해 민간의 R&D 투자를 유도할 수 있고 인력양성도 도모할 수 있다. 현단계에서 우선순위가 높은 과제를 정리하면 다음과 같다. 국가데이터기본법(가칭) 제정 현재 공공부문의 데이터 활용에 대한 법이 준비중에 있다. 공공기관이 기 보유하고 있는 데이터를 민간이 이용할 수 있도록 근거를 마련하는 것이 주요내용이다. 하지만 데이터 수집체계의 고도화를 위한 제도는 매우 약하다. 현재 많은 정부 및 공공기관이 데이터 수집을 확대하기 위해 센서나 스마트기기의 활용을 준비중에 있다. 이러한 공공의 데이터 수집체계가 구축단계에서부터 표준을 따르고 공유를 전제로 추진되도록 법제도가 마련되어야 한다. 아울러 공공의 데이터 뿐 아니라 민간의 데이터도 공유하도록 하는 근거규정도 필요하다. 전력, 가스, 통신 등 국가기간 데이터인 경우에는 민간 소유인 경우에도 공유와 유통을 추진할 근거가 있어야 한다. 여기에 더해 데이터에 대한 비용정산과 신뢰성 검증 등 여러 제도가 개발되어야 한다. 18
- 19. 공공데이터 오픈플랫폼 개발 데이터의 공유와 분석을 위해서는 오픈플랫폼이 반드시 필요하다. 오픈플랫폼은 두 가지 역할을 한다. 하나는 데이터에 대한 제3자의 접근권을 보장해 주고, 다른 하나는 데이터간 표준을 준수하는 것이다. 현재 정부내에 오픈플랫폼은 아주 제한된 형태로 존재한다. 공간정보유통체계(SDW)가 가장 대표적이다. 대부분 정책영역에서는 이종 시스템간 데이터를 공유∙유통할 수 있는 오픈 플랫폼이 존재하지 않는다. 데이터거래소 설치 데이터의 생산자와 소비자를 연결시키는 것은 또 다른 과제이다. 기술적인 측면에서만 보면 국가 전체를 커버하는 하나의 오픈플랫폼만 있으면 데이터 유통이 가능하다. 하지만 실제 데이터 유통은 기술적인 해법만 필요한 것이 아니다. 경제적으로 데이터에 대한 비용, 유통 비용 등 많은 쟁점이 해소되어야 한다. 사회적으로도 데이터 신뢰성과 프라이버시 보호 등 많은 이슈가 있다. 이러한 문제를 해결하는 중심적 역할을 위해 데이터거래소 설치가 바람직하다. 데이터거래소는 정부와 민간의 데이터 리스트를 제공하는 카달로그기능, 시스템간 연계를 성사시키는 중개기능, 시스템을 직접 연결시키는 허브기능, 비용 문제를 해결하는 정산기능, 데이터 신뢰도에 대한 검증기능 등을 수행해야 한다. 행정 알고리즘 시범사업 Gov3.0에서 중심적 역할을 하는 것은 알고리즘이다. 그동안 알고리즘은 시스템구축의 한 구성요소로 간주되었다. 별도의 알고리즘 개발노력이 이루어지지 않은 것이다. 정부가 알고리즘의 역할과 기능을 정확히 이해하도록 하기 위해, 그리고 산업계 및 학계가 알고리즘 개발역량을 조기에 배양하도록 하기 위해 시범사업이 필요하다. 정부가 따라야 할 알고리즘 개발의 기본방향과 원칙, 개발경험 공유방법 등을 미리 정하고, 핵심분야를 선정하여 시범개발을 추진한 후, 그 결과와 경험을 정부와 산업계가 공유하는 것이다. 특히 시범사업은 민간의 관련 기술개발투자와 인력양성을 유발할 수 있는 방향으로 추진될 필요가 있다. 스마트시티 국가전략 개발 Gov3.0은 사회 전반의 스마트화와 긴밀히 연계되어 있다. 이미 선진국들은 스마트시티를 국가 차원 혹은 도시 차원의 전략사업으로 활발히 추진하고 있다. 정부도 스마트시티에 대한 종합계획을 조속히 확정하여 관련 시장 형성과 투자 확대를 도모해야 한다. 이 국가전략에는 스마트시티 구현을 위한 중앙정부의 역할과 지방자치단체의 지원방안 등이 포함되어야 한다. 아울러 스마트시티의 공통 기반기술에 대한 대규모 기술개발 사업도 진행되어야 한다. 맺는말 Gov2.0은 플랫폼으로서의 정부를 표방한다. 하지만 정부는 결코 플랫폼이 아니다. 민간이 정부의 데이터를 활용하여 좋은 서비스를 만들도록 플랫폼 기능을 부수적으로 수행하는 것은 19
- 20. 매우 좋은 일이다. 하지만 정부는 더 중요한 고유기능이 있다. 국가의 안전을 보장하고 경제 성장과 일자리 문제를 해결하며 복지기반을 튼튼히 하는 것 등이다. 이런 일은 국민의 삶에 절대적 중요성을 가진다. 정부가 플랫폼으로서의 역할에 머물러서는 이러한 문제를 해결할 수 없다. Gov3.0은 정부가 해야 할 고유한 역할을 더 잘하게 하기 위한 정부 변혁운동이다. 한마디로 요약하면 스마트기술을 활용하여 정부가 올바른 일을 올바른 방법으로 하도록 하는 것이 목적이며, 이를 위해 정부를 지식기반조직으로 변혁시키는 것이 Gov3.0이다. Gov3.0이라고 해서 모든 정책결정과 집행이 합리성에 근거하여 이루어지는 것은 아니다. 분명 정책은 정치의 산물이기도 하고 경로구속성(path dependency)도 작용한다. 하지만 Gov3.0은 정부가 어떤 정책을 수행하든 객관적인 데이터 분석에 입각하여 판단의 근거로 삼도록 한다. 특히 스마트기술에 힘입어 국민 개개인의 정책 필요를 확인하고 국민 개개인에게 맞춤형 서비스를 제공하는 일도 가능하다. Gov3.0을 통한 정부 성과와 행정 서비스 향상은 궁극적으로 정부에 대한 신뢰를 높여서 국가의 성장잠재력을 높이는 결과를 가져올 것이다. <참고문헌> 박종민, 배정현. 2011. “정부신뢰의 원인: 정책결과, 과정 및 산출,” 정부학연구, 제17권 제2호. 삼성경제연구소. 2009. 한국의 사회갈등과 경제적 비용. 이원태, 김종길, 김희연. 2012. 디지털 사회갈등의 새로운 양상과 사회통합의 정책방향. 정보통신정책연구원. 이혜인. 2012. “증거기반정부(EBG)관점에서의 합리적 갈등관리,” 한국행정학회 하계학술대회. 임동진. 2011. “공공갈등관리의 실태 및 갈등해결 요인분석,” 한국행정학보, 제45권 제2호. 호주 정부 2.0 태스크포스. 2011. 참여와 소통의 정부 2.0. Ackoff, Russell L. 2004. “Transforming the Systems Movement”. http://www.acasa.upenn.edu/RLAConfPaper.pdf. Banks, Gary. 2009. Evidencebased policy making: What is it? How do we get it?. ANU Public Lecture Series. http://www.pc.gov.au/__data/assets/pdf_file/0003/85836/20090204evidencebasedpol icy.pdf. Beyer, Mark A. and Laney, Douglas. 2012. “The Importance of ‘Big Data’ : A Definition.” Gartner. Bradley, Joseph, Barbier, Joel, and Handler, Doug. 2013. “White Paper: Embracing the Internet of Everything To Capture Your Share of $14.4 Trillion.” http://www.staticcisco.com/assets/sol/dc/whitepaper_embracing_everything.pdf. Davies, Huw T. O., Nutley, Sandra M., and Smith, Peter C. (eds.). 2000. What Works?: EvidenceBased Policy and Practice in Public Services. The Policy Press. Drucker, Peter F. 1988. “The Coming of the New Organization,” Harvard Business Review, January. Drucker, Peter F. 1993. The Effective Executive. New York: Harper. 20
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