공공조직의 인공지능기반 서비스 추진요인에 관한 연구: 공공 AI직무추천 서비스 ‘잡케어(JobCare)’ 사례를 중심으로 (A Study on the Factors Driving AI-Based Service Implementation in Public Organizations: Focusing on the Case of the Public AI Job Recommendation Service ‘JobCare’)

서지정보

· 발행기관 : 한국지역정보화학회
· 수록지 정보 : 한국지역정보화학회지 / 27권 / 4호 / 25 ~ 56페이지
· 저자명 : 정희정, 엄석진

초록

이 연구는 기존 전자정부와 모바일 전자정부 및 최근 인공지능 기술 추진요인에 대한 이론적 검토를 바탕으로, 데이터･기술 인프라요인, 프로젝트 기획역량 요인, 조직･제도 요인, 환경요인 4가지 영향요인을가설로 설정하여 분석을 시도하였다. 분석 결과 초기 기획단계에서는 공공기관의 인공지능 서비스 기획은기존에 전자정부 및 모바일 전자정부 과정에서 해당 기관이 보유한 데이터와 기술인프라의 보유가 기술기획에 필요한 상위부처의 승인을 비롯한 인력과 자원을 확보하는데 가장 큰 영향을 미친 것으로 파악된다. 추진단계에서는 프로젝트 리더의 기획역량요인이 기술전문가와 도메인전문가로 구성된 융합조직 형성을비롯한 혁신환경 구축에 영향을 미침으로써 인공지능 기반 대민서비스 구현이 가능했던 것으로 확인되었다. 이 외 조직과 제도적인 차원에서 공동 프로젝트를 수행하기 위한 로드맵 마련과 조직의 네트워크 활용이 실제 서비스 구현에 있어 기술의 한계점을 극복하고 필요자원을 동원하는 요인으로 작용한 것으로 확인되었다. 본 연구는 향후 공공 AI 기반 서비스 구현이 지금보다 더욱 보편화될 국내 환경에서, 관련 사업추진을 위한 주요 요인들을 실제 사례분석을 통해 분석함으로써 이론적 확장 가능성을 제시하는데 의의가 있다.

영어초록

This study attempts to analyze the factors influencing the implementation of artificial intelligence(AI) services in public institutions by reviewing the driving factors of existing e-government, mobile e-government, and recent AI technologies. Four hypotheses were set based on the following key influencing factors: data and technical infrastructure, project planning capabilities, organizational and institutional factors, and environmental factors.
The analysis results revealed that, during the initial planning phase, the AI service planning in public institutions was significantly influenced by the availability of data and technical infrastructure inherited from the processes of e-government and mobile e-government. These factors played a crucial role in securing the approval of higher-level departments, as well as the necessary human resources and other resources for technical planning. In the implementation phase, the project leader's planning capability was found to affect the establishment of an innovative environment, including the formation of integrated teams comprising technical and domain experts, thereby enabling the realization of AI-based citizen services. Additionally, in the organizational and institutional dimensions, preparing a roadmap for joint projects and leveraging organizational networks were identified as factors that helped overcome technological limitations and mobilize required resources for actual service implementation.
This study contributes by identifying and analyzing key factors through real-world case studies in the context of a domestic environment where public AI-based services are expected to become more widespread. It provides insights for theoretical expansion and practical applications in the advancement of AI-related public projects.

참고자료

· 없음