[특집-인공지능 대전환(AX)] 기재부 차세대 예산회계시스템 구축 추진단 윤정식 단장 인터뷰 2부... AI 혁신정부의 행정업무 통합 플랫폼으로 활용 가능
노무현정부의 4대 재정개혁을 위한 인프라로 출발... 변화의 핵심인 공무원의 AI/데이터 활용 역량을 키워야 성공
2025-08-28
기재부 차세대 예산회계시스템 구축 추진단 윤정식 단장은 2025년 7월부터 이재명 정부의 ‘국정기획위원회’ 내 인공지능(AI) TF의 자문위원으로 참여했다.
새정부의 AI 3대 강국의 국가비전을 실현하기 위한 비전과 전략, 국정과제 수립에 관한 자문을 담당했다. 8월 경제인문사회연구회(NRC)와 국가과학기술연구회(NST)가 협동으로 ‘AI 3대 강국을 향한 국가전략’이라는 AI 총서를 발간하는 과정에서 참여했다.
‘새정부 AI 강국 전략기획서’에서 제시한 국정 정책과제들을 구체화하고 국가전략으로 제안해 새정부 AI 국가비전과 전략 수립에 도움을 주기 위한 목적이다.
윤 단장은 서울대 전영일 교수와 함께 총론 중 ‘새정부의 AI 3대 강국 비전과 글로컬 전략’을 저술했다. 윤 단장이 맡아 2022년 1월 기획재정부가 개통한 차세대 예산회계시스템(dBrain)의 구축 과정과 활용방안에 대해 질문했다.
◇ 노무현정부의 4대 재정개혁을 위한 인프라로 출발... 데이터 기반 정책결정 지원시스템 구현 추구
국가재정을 관리하는 시스템을 ‘예산회계시스템’, 약칭 ‘디브레인(dBrain)’은 2002년 노무현정부 출범시 4대 재정개혁을 위한 인프라다. 고려대 윤성식 교수의 제안으로 구축이 시작됐다.
2007년 오픈해 13년 동안 운영됐으나 2019년 시대 변화와 기술발전, 재정업무 효율화를 위한 사용자 수요 등을 반영해 시스템을 새로 구축헸다.
새로 구축하는 시스템을 ‘차세대 예산회계시스템’으로 명명했다. 예산회계시스템(dBrain)의 차세대 버전이라고 할 수 있다. 먼저 차세대 예산회계시스템(dBrain)의 구축 목적과 구성에 대해 물었다.
- 차세대 예산회계시스템(dBrain)을 구축한 목적은.
"기본 목적은 국가재정 관리 효율화다. 기존에는 13개 재정업무만 처리했는데 부담금관리, 채권관리, 재정추계, 국가채무, GFS 등 11개 신규 재정업무를 새로 추가했다.
24개 재정업무를 시스템화해 전면 재구축한 셈이다. 여기에 시대 변화에 맞춰 AI·데이터 기반으로 데이터의 활용, AI·데이터 기반 정책상황 관리까지 시스템의 활용성을 넓혔다."
- 차세대 예산회계시스템(dBrain)의 구성 요소는.
"기본적으로 재정업무 처리 시스템으로 코피스(KOFIS), 코다스(KODAS), 코라스(KORAHS) 등으로 구성돼 있다. 국가재정을 관리하는 차세대 예산회계시스템의 재정관리시스템을 기반으로 데이터의 흐름과 활용에 중심을 뒀다."
- 코피스(KOFIS)를 구체적으로 설명하면.
"코피스(KOrea Fiscal Infomation Service : KOFIS)는 차세대 예산회계시스템에 구축된 재정데이터를 기반으로 정부 및 공공기관의 833개 시스템을 연계해 사회경제 지표들을 연계 분석이 가능하도록 구축된 데이터 플랫폼이다. 재정데이터를 기본으로 행정 및 사회경제데이터, 공공데이터, 필요한 경우 민간데이터까지 연계할 수 있다."
- 그렇다면 코다스(KODAS)는 무엇인지.
"코다스(KOrea Dats Analysis Service: KODAS)는 코피스(KOFIS)에 구축된 데이터를 분석해 정책결정 및 업무에 활용하도록 지원하는 AI 기반 데이터 분석인프라다. 사용자의 AI·데이터 활용 역량을 제고할 수 있는 데이터 사이언티스트 양성 교육프로그램까지 통합 지원된다."
▲ 코다스(KODAS) 개념도 및 구성 [출처=윤정식 단장 제공]
- 코라스(KORAHS)는 어떤 시스템인지.
"코라스(KOrea Risk Assessment and Horizon Scanning; KORAHS)는 데이터 기반 실시간 정책상황관리시스템으로 3단계로 구축돼 있다.
1단계는 8000개의 정책지표 변동폭에 따라 임계치를 설정해 자동 경보를 발신하도록 지표별 모니터링 체계다. 2단계는 인구, 일자리, 민생, 대외변동성 4개 지표에 대한 정책상황판을 구축해 운영 중이다. 3단계는 국내총생산(GDP), 세수, 국고잔액을 AI 기반을 전망 추계한다."
▲ 코다스(KODAS) 개념도 및 구성 [출처=윤정식 단장 제공]
- 2020년 코로나19 팬데믹(대유행) 당시에 통계개발원이 수립한 감염 확산/예측 모델을 활용했는데.
"우리나라는 2020년 1월20일 첫 감염자가 발생한 이후 선제적인 보건, 경제, 사회정책을 지원하기 위해 2020년 2월 25일부터 ‘감염병 확산 예측 모델링’을 시작했다.
2021년 8월 말까지 19개월 동안 국내 감염병 예측을 위해 ‘데이터 기반 모델링’을 개발해 정책에 활용했다. 코로나19에 효과적으로 대처할 수 있었던 이유다."
- 감염명 확산 예측 모델링 기법의 진화과정은.
"아래 <표3>에서 보는 바와 같이 ① 토론토대학-한국통계개발원의 예측 모델링 협력연구단을 중심으로 한 도입기 ② 국내외의 다양한 예측 모델링을 종합적으로 활용한 도약기 ③ 선별한 예측 기법을 중심으로 발전한 성숙 1기에 도달했다.
이런 분석을 토대로 감염자 조기대응(Testing), 감염자와 접촉자의 추적과 격리(Tracing), 감염자 격리 치료(Treating in isolation), 즉 ‘3T 방역체계로 한국의 선진 과학기술 역량을 발휘했다."
▲ 감염병 확산 예측 모델링 기법(2020년 2월~2021.8월) [출처=윤정식 단장 제공]
- SIR 기반 모델을 설명하면.
"대상인구를 감염대상자(Susceptibles), 감염자(Infected), 회복/사망자(Recovered) 3개 그룹으로 나누어서 구현하는 전통적인 예측모델이다.
SEIR과 SEIHR은 각각 감염노출자(Exposed)와 병원입원 감염자(Hospitalized)를 인구그룹에 추가해 예측 모델링의 정확도를 높이려는 기법이다.
Data Assimilation Simulation과 Statistical Modeling은 각각 수리과학적이며 통계학적인 예측모델을 활용하는 기법이다."
- 대구·경북지역을 중심으로 모델링한 결과는.
"2020년 3월 3일까지 데이터를 활용해 1차 IDEA 예측 모델링을 한 바, 2020년 3월 초 빠른 속도로 정점에 다다르고, 3월 중순경부터 안정세에 진입한다고 예측했다."
▲ (대구/경북 지역) 2020년 3월3일까지 데이터를 사용한 1차 모델링 [출처=윤정식 단장 제공]
- 한국 통계개발원-캐나다 토론토대학 협력연구진의 시도는.
"20020년 초기 위기대응을 위해 IDEA라는 보건역학·수리통계과학의 신속 정교한 예측방법론을 활용했다. 2020년 도약기와 2021년 성숙기에는 국내외 6개 연구진의 통합적 예측결과를 통해서 개별 연구의 단점을 보완하고 팀연구의 장점을 최적화해 국가적 위기에 대응했다."
2020년 제1차 대유행기에는 코로나 19 감염병 확산의 안정기를 3월 초로 예측해 선제적인 경제사회 정책을 펼칠 수 있었다. 특히 대구 신천지 관련 감염병 확산의 정점과 안정기를 비교적 정확하게 예측했다."
- 제2차 및 3차 대유행기에도 활용했는지.
"2020년 8월 15일 전후 당시에 전혀 없던 사회적 거리두기 2.5단계를 정책적으로 제안해 제2차 대유행의 위기를 효과적으로 선제 대응했다.
제3차 대유행기는 2020년 11월 중순 그 감염 곡선의 정점믈 2020년 12월 25~31일 경으로 에측해 선제적으로 경제사회 정책으로 펼치도록 지원했다.
국제사회와 신속하게 공조해 진전시킨 감영병 확산 예측 모델링은 한 나라의 미래 예측 역량의 시급성과 중대성을 보여주는 좋은 사례다."
- 차세대 예산회계시스템(dBrain)의 구축에 투입된 인력과 예산은.
"투입된 예산의 총액은 1577억 원이다. 엄중한 코로나19 상황에서 2019년 12월에 착수해 2022년 1월 3일 전면 개통됐다. 이후 안정화 과정을 거처 2022년 3월 말 사업이 종료됐다.
참여인력은 기획재정부 내 추진단, PMO, 사업자인 삼성SDS컨소시엄, 시스템 운영주체인 한국재정정보원 직원 등 최대 600여 명에 달한다. 개발한 프로그램이 총 1만4762본으로 집계됐다."
- 거시경제/제정전문가, 데이터 사이언티스트, AI전문가 등 40여 명이 참여했는데.
"사업 수행과정에서 가장 어려웠던 과제가 코라스(KORAHS) 3단계 AI 기반 GDP, 세수, 국고잔액 전망 및 추계 모델을 개발·구축하는 것이었다.
사업자인 삼성SDS컨소시엄은 한국은행이나 KDI가 하는 GDP 전망 모델을 구축하는 것은 어려운 일이라면 난색을 표명했다. 과업에 해당하므로 비용은 사업자가 부담하되 AI 및 도메인 전문가를 아웃소싱하는 방식으로 TF를 구성했다."
- 전문가들의 소통이 쉽지 않았을 것으로 보이는데.
"그렇다. 예를 들어 AI 전문가는 GDP나 세수 추계에 대해 알지 못하고 경제재정에 대한 도메인 전문가들은 AI에 대해 알지 못하는 상황에서 참여자 간의 소통과 협력이 매우 중요하게 됐다.
처음 6개월 동안은 매주 2회 회의를 개최해 각 전문분야에 대한 전문지식을 서로 소개하고 분석 모델과 사용할 데이터 선정 등 모든 사항에 대해 소통과 협업을 통해 기본 모델을 개발했다.
다음 6개월은 매우 1회씩 회의를 진행해 개발된 모델의 학습과 개선 등을 많은 시행착오와 검증과정을 통해 모델 개발과 검증에 1년여가 소요됐다. 총 83회의 회의를 통해 완수했다."
◇ AI 혁신정부의 행정업무 통합 플랫폼으로 활용 가능... 변화의 핵심인 공무원의 AI/데이터 활용 역량을 키워야 성공
사업자인 삼성SDS는 다양한 산출물을 생산했다. 우선 재정데이터 거버넌스 표준을 만들고 매뉴얼화했다. 중앙재정 데이터의 메타 데이터 체계 및 표준화 기준을 만들어 이 기준을 적용해 모든 재정데이터를 적정한 수준으로 품질을 유지하도록 정제했.
또한 CX(Custumer Experiece)를 전면 개편했다. CX는 사용자 편의를 위해 시스템에서 표출되는 모든 화면의 디자인과 표 양식, 색상 등을 사용자가 가장 편안하게 활용할수 있도록 최적화하는 것이다.
그리고 AI·데이터 기반 정책상황 관리시스템 코라스(KORAHS)를 구축했다. 코다스(KODAS)를 구축한 후에 사용자에 대한 AI·데이터 활용방법을 교육할 프로그램을 개발했다.
- 한국재정정보원의 역할은.
"한국재정정보원은 예산회계시스템(dBrain)을 운영하는 기획재정부 산하 공공기관이다. 사업 초기부터 프로그램의 단위 테스트와 품질관리에 참여했다.
시스템 개통 6개월 전에 개발된 1만4762건에 달하는 프로그램을 검수하고 6회에 걸처 통합데스트를 진행했다. 차세대 예산회계시스템은 시스템 안정화 이후 단 한차례의 오류도 없이 잘 작동하고 있는 이유다."
- 사업의 성과가 AI/디지털 혁신정부의 기반을 구축했다고 보는지.
AI 혁신정부가 갖추어야 할 기본적인 업무환경이 데이터, AI 분석인프라, AI·데이터의 활용이 가능한 인재다. 차세대 예산회계시스템(dBrain)은 재정데이터를 기반으로 833개 정부 및 공공기관의 시스템을 연계해 데이터 플랫폼, 코피스(KOFIS)을 갖췄다.
여기에 데이터 활용해 정책을 결정할 수 있는 분석인프라인 코다스(KODAS)와 사용자인 공무원들의 AI·데이터 활용 역량을 키울수 있는 교육을 함께 지원한다. AI 혁신정부의 행정업무 통합 플랫폼으로 역할을 할 수 있다."
- ‘실시간 정부(Real Time Government)’란.
실시간 정부는 민간의 실시간 기업(Real Time Enterpiise: RTE)에서 따온 것이다. 국정운영 환경의 불확실성과 불연속성이 증가함에 따라 정부는 신속하고 정확한 선제 대응 능력을 요구받고 있다.
정부도 정책환경에 민첩하고 유연하게 대응하기 위해 AI·데이터 기반으로 국정운영 상황을 실시간 모니터링하고 민첩하게 선제적으로 대응하는 체계를 구현해야 한다는 의미다."
- ‘플랫폼(Platform)으로서의 정부’란.
"정부 내 부처간 칸막이를 없애고 개방, 공유, 소통, 협업의 가치를 바탕으로한 새로운 정부 운영방식으로 제시되는 것이 ‘플래폼 정부’ 개념이다.
플랫폼 정부는 정부가 기업과 국민 등 고객 및 이해관계자에게 참여형 오픈 플랫폼을 제공해 새로운 서비스와 부가가치를 창출할 수 있도록 촉진하고 지원하는 정부의 기능과 역할이라고 봐야 한다.
플랫폼으로서 정부의 역할은 △공공데이터 제공자로서의 정부 △시민참여를 촉진하는 정부 △산업 플랫폼 촉진자로서의 정부 등이다."
- 공무원이 차세대 예산회계시스템(dBrain)을 활용할 방안은.
공무원들은 기본적으로 예산 및 재정업무를 담당하는 경우 한국재정정보원에 사용자 계정을 신청하여 신청자가 담당하는 재정업무를 처리할 계정을 승인받아 재정업무를 수행할 수 있다.
AI 기반 데이터 분석 및 정책상황 관리 시스템은 업무 권한이 없어도 모든 공무원들은 dBrain 사용자 계정을 받아서 이용할 수 있다."
- 공무원의 AI/데이터 활용 역량을 키워야 한다고 주장했는데.
"AI 기반 프로젝트가 성공하려면 AI, 데이터, 사람 준비 등이 삼위일체가 필요하다. 사실 가장 어려운 혁신과 변화는 사람들이 변화하는 것이다.
시스템을 사용하는 사람이 준비되지 않고 사용자가 없으면 시스템적 변화는 의미가 없다. 사용자인 공무원의 AI·데이터 활용 역량을 키우는 것이 중요한 이유다."
- 코라스(KORAHS)의 고도화 필요성은.
"2022년 1월 구축됐으나 현재는 초보적인 수준이다. AI·데이터 기반으로 국정전반의 위험과 기회를 미피 포착하고 선제 대응할 수 있다는 것을 검증하는 시범적 시스템이다.
국정 전반에 대한 본격적인 정책상황 관리 및 국정운영에 활용하기 위해서는 구축된 시스템에서 정책상황을 모니터링할 수 있는 범위를 넓이고 그 수준을 고도화해야 한다."
- 구체적인 고도화 방법은.
"첫째, 국정전반에 대한 수평적 점검 범위를 확대해야 한다. 둘째, 실시간으로 정책상황을 파악, 평가하고 즉각 대응할 수 있는 정책상황판을 대폭 확대해 야한다.
셋째는 재정경제 디지털 트윈을 기반으로 재정경제 상황을 실시간으로 분석, 시뮬레이션할 수 있는 재정정책 디지털 트윈 기반 플랫폼을 구축해야 한다."
- 2022년 5월 시작한 ‘재정경제 디지털 트윈’ 연구개발 사업은.
"2021년 AI 기반으로 GDP 전망 및 세수 추계 모델을 구축하고 AI 기반으로 재정지출 효과 분석을 시도했다. 재정지출이 GDP, 일자리, 소득재분배 등에 미치는 효과를 분석해봤지만 성공하지 못했다.
실패의 경험을 통해 재정지출 효과 분석은 전체론적(Holistic)인 접근이 가능한 디지털 트윈 방식이어야 한다고 생각하고 ‘재정경제 디지털 트윈 기반 국정운영 플랫폼’ 구축 R&D 사업을 기획해 2022년부터 착수했다."
- 언제 완료되는지.
"연구 프로젝트에 참여했던 재정정책연구원 김정훈 원장이 2023년 오스트리아의 IIASA의 폴레드나 교수가 발표한 M-ABM 분석모형을 활용해 한국형 재정경제 디지털 트윈을 구축하고 있다.
오스트리아 폴레드나 교수와 국제협력 연구를 통해 추진되고 있으며 2025년 말까지 기본 모델 구축이 완료될 예정이다."
- 계속 -
새정부의 AI 3대 강국의 국가비전을 실현하기 위한 비전과 전략, 국정과제 수립에 관한 자문을 담당했다. 8월 경제인문사회연구회(NRC)와 국가과학기술연구회(NST)가 협동으로 ‘AI 3대 강국을 향한 국가전략’이라는 AI 총서를 발간하는 과정에서 참여했다.
‘새정부 AI 강국 전략기획서’에서 제시한 국정 정책과제들을 구체화하고 국가전략으로 제안해 새정부 AI 국가비전과 전략 수립에 도움을 주기 위한 목적이다.
윤 단장은 서울대 전영일 교수와 함께 총론 중 ‘새정부의 AI 3대 강국 비전과 글로컬 전략’을 저술했다. 윤 단장이 맡아 2022년 1월 기획재정부가 개통한 차세대 예산회계시스템(dBrain)의 구축 과정과 활용방안에 대해 질문했다.
◇ 노무현정부의 4대 재정개혁을 위한 인프라로 출발... 데이터 기반 정책결정 지원시스템 구현 추구
국가재정을 관리하는 시스템을 ‘예산회계시스템’, 약칭 ‘디브레인(dBrain)’은 2002년 노무현정부 출범시 4대 재정개혁을 위한 인프라다. 고려대 윤성식 교수의 제안으로 구축이 시작됐다.
2007년 오픈해 13년 동안 운영됐으나 2019년 시대 변화와 기술발전, 재정업무 효율화를 위한 사용자 수요 등을 반영해 시스템을 새로 구축헸다.
새로 구축하는 시스템을 ‘차세대 예산회계시스템’으로 명명했다. 예산회계시스템(dBrain)의 차세대 버전이라고 할 수 있다. 먼저 차세대 예산회계시스템(dBrain)의 구축 목적과 구성에 대해 물었다.
- 차세대 예산회계시스템(dBrain)을 구축한 목적은.
"기본 목적은 국가재정 관리 효율화다. 기존에는 13개 재정업무만 처리했는데 부담금관리, 채권관리, 재정추계, 국가채무, GFS 등 11개 신규 재정업무를 새로 추가했다.
24개 재정업무를 시스템화해 전면 재구축한 셈이다. 여기에 시대 변화에 맞춰 AI·데이터 기반으로 데이터의 활용, AI·데이터 기반 정책상황 관리까지 시스템의 활용성을 넓혔다."
- 차세대 예산회계시스템(dBrain)의 구성 요소는.
"기본적으로 재정업무 처리 시스템으로 코피스(KOFIS), 코다스(KODAS), 코라스(KORAHS) 등으로 구성돼 있다. 국가재정을 관리하는 차세대 예산회계시스템의 재정관리시스템을 기반으로 데이터의 흐름과 활용에 중심을 뒀다."
- 코피스(KOFIS)를 구체적으로 설명하면.
"코피스(KOrea Fiscal Infomation Service : KOFIS)는 차세대 예산회계시스템에 구축된 재정데이터를 기반으로 정부 및 공공기관의 833개 시스템을 연계해 사회경제 지표들을 연계 분석이 가능하도록 구축된 데이터 플랫폼이다. 재정데이터를 기본으로 행정 및 사회경제데이터, 공공데이터, 필요한 경우 민간데이터까지 연계할 수 있다."
- 그렇다면 코다스(KODAS)는 무엇인지.
"코다스(KOrea Dats Analysis Service: KODAS)는 코피스(KOFIS)에 구축된 데이터를 분석해 정책결정 및 업무에 활용하도록 지원하는 AI 기반 데이터 분석인프라다. 사용자의 AI·데이터 활용 역량을 제고할 수 있는 데이터 사이언티스트 양성 교육프로그램까지 통합 지원된다."
▲ 코다스(KODAS) 개념도 및 구성 [출처=윤정식 단장 제공]
- 코라스(KORAHS)는 어떤 시스템인지.
"코라스(KOrea Risk Assessment and Horizon Scanning; KORAHS)는 데이터 기반 실시간 정책상황관리시스템으로 3단계로 구축돼 있다.
1단계는 8000개의 정책지표 변동폭에 따라 임계치를 설정해 자동 경보를 발신하도록 지표별 모니터링 체계다. 2단계는 인구, 일자리, 민생, 대외변동성 4개 지표에 대한 정책상황판을 구축해 운영 중이다. 3단계는 국내총생산(GDP), 세수, 국고잔액을 AI 기반을 전망 추계한다."
▲ 코다스(KODAS) 개념도 및 구성 [출처=윤정식 단장 제공]
- 2020년 코로나19 팬데믹(대유행) 당시에 통계개발원이 수립한 감염 확산/예측 모델을 활용했는데.
"우리나라는 2020년 1월20일 첫 감염자가 발생한 이후 선제적인 보건, 경제, 사회정책을 지원하기 위해 2020년 2월 25일부터 ‘감염병 확산 예측 모델링’을 시작했다.
2021년 8월 말까지 19개월 동안 국내 감염병 예측을 위해 ‘데이터 기반 모델링’을 개발해 정책에 활용했다. 코로나19에 효과적으로 대처할 수 있었던 이유다."
- 감염명 확산 예측 모델링 기법의 진화과정은.
"아래 <표3>에서 보는 바와 같이 ① 토론토대학-한국통계개발원의 예측 모델링 협력연구단을 중심으로 한 도입기 ② 국내외의 다양한 예측 모델링을 종합적으로 활용한 도약기 ③ 선별한 예측 기법을 중심으로 발전한 성숙 1기에 도달했다.
이런 분석을 토대로 감염자 조기대응(Testing), 감염자와 접촉자의 추적과 격리(Tracing), 감염자 격리 치료(Treating in isolation), 즉 ‘3T 방역체계로 한국의 선진 과학기술 역량을 발휘했다."
▲ 감염병 확산 예측 모델링 기법(2020년 2월~2021.8월) [출처=윤정식 단장 제공]
- SIR 기반 모델을 설명하면.
"대상인구를 감염대상자(Susceptibles), 감염자(Infected), 회복/사망자(Recovered) 3개 그룹으로 나누어서 구현하는 전통적인 예측모델이다.
SEIR과 SEIHR은 각각 감염노출자(Exposed)와 병원입원 감염자(Hospitalized)를 인구그룹에 추가해 예측 모델링의 정확도를 높이려는 기법이다.
Data Assimilation Simulation과 Statistical Modeling은 각각 수리과학적이며 통계학적인 예측모델을 활용하는 기법이다."
- 대구·경북지역을 중심으로 모델링한 결과는.
"2020년 3월 3일까지 데이터를 활용해 1차 IDEA 예측 모델링을 한 바, 2020년 3월 초 빠른 속도로 정점에 다다르고, 3월 중순경부터 안정세에 진입한다고 예측했다."
▲ (대구/경북 지역) 2020년 3월3일까지 데이터를 사용한 1차 모델링 [출처=윤정식 단장 제공]
- 한국 통계개발원-캐나다 토론토대학 협력연구진의 시도는.
"20020년 초기 위기대응을 위해 IDEA라는 보건역학·수리통계과학의 신속 정교한 예측방법론을 활용했다. 2020년 도약기와 2021년 성숙기에는 국내외 6개 연구진의 통합적 예측결과를 통해서 개별 연구의 단점을 보완하고 팀연구의 장점을 최적화해 국가적 위기에 대응했다."
2020년 제1차 대유행기에는 코로나 19 감염병 확산의 안정기를 3월 초로 예측해 선제적인 경제사회 정책을 펼칠 수 있었다. 특히 대구 신천지 관련 감염병 확산의 정점과 안정기를 비교적 정확하게 예측했다."
- 제2차 및 3차 대유행기에도 활용했는지.
"2020년 8월 15일 전후 당시에 전혀 없던 사회적 거리두기 2.5단계를 정책적으로 제안해 제2차 대유행의 위기를 효과적으로 선제 대응했다.
제3차 대유행기는 2020년 11월 중순 그 감염 곡선의 정점믈 2020년 12월 25~31일 경으로 에측해 선제적으로 경제사회 정책으로 펼치도록 지원했다.
국제사회와 신속하게 공조해 진전시킨 감영병 확산 예측 모델링은 한 나라의 미래 예측 역량의 시급성과 중대성을 보여주는 좋은 사례다."
- 차세대 예산회계시스템(dBrain)의 구축에 투입된 인력과 예산은.
"투입된 예산의 총액은 1577억 원이다. 엄중한 코로나19 상황에서 2019년 12월에 착수해 2022년 1월 3일 전면 개통됐다. 이후 안정화 과정을 거처 2022년 3월 말 사업이 종료됐다.
참여인력은 기획재정부 내 추진단, PMO, 사업자인 삼성SDS컨소시엄, 시스템 운영주체인 한국재정정보원 직원 등 최대 600여 명에 달한다. 개발한 프로그램이 총 1만4762본으로 집계됐다."
- 거시경제/제정전문가, 데이터 사이언티스트, AI전문가 등 40여 명이 참여했는데.
"사업 수행과정에서 가장 어려웠던 과제가 코라스(KORAHS) 3단계 AI 기반 GDP, 세수, 국고잔액 전망 및 추계 모델을 개발·구축하는 것이었다.
사업자인 삼성SDS컨소시엄은 한국은행이나 KDI가 하는 GDP 전망 모델을 구축하는 것은 어려운 일이라면 난색을 표명했다. 과업에 해당하므로 비용은 사업자가 부담하되 AI 및 도메인 전문가를 아웃소싱하는 방식으로 TF를 구성했다."
- 전문가들의 소통이 쉽지 않았을 것으로 보이는데.
"그렇다. 예를 들어 AI 전문가는 GDP나 세수 추계에 대해 알지 못하고 경제재정에 대한 도메인 전문가들은 AI에 대해 알지 못하는 상황에서 참여자 간의 소통과 협력이 매우 중요하게 됐다.
처음 6개월 동안은 매주 2회 회의를 개최해 각 전문분야에 대한 전문지식을 서로 소개하고 분석 모델과 사용할 데이터 선정 등 모든 사항에 대해 소통과 협업을 통해 기본 모델을 개발했다.
다음 6개월은 매우 1회씩 회의를 진행해 개발된 모델의 학습과 개선 등을 많은 시행착오와 검증과정을 통해 모델 개발과 검증에 1년여가 소요됐다. 총 83회의 회의를 통해 완수했다."
◇ AI 혁신정부의 행정업무 통합 플랫폼으로 활용 가능... 변화의 핵심인 공무원의 AI/데이터 활용 역량을 키워야 성공
사업자인 삼성SDS는 다양한 산출물을 생산했다. 우선 재정데이터 거버넌스 표준을 만들고 매뉴얼화했다. 중앙재정 데이터의 메타 데이터 체계 및 표준화 기준을 만들어 이 기준을 적용해 모든 재정데이터를 적정한 수준으로 품질을 유지하도록 정제했.
또한 CX(Custumer Experiece)를 전면 개편했다. CX는 사용자 편의를 위해 시스템에서 표출되는 모든 화면의 디자인과 표 양식, 색상 등을 사용자가 가장 편안하게 활용할수 있도록 최적화하는 것이다.
그리고 AI·데이터 기반 정책상황 관리시스템 코라스(KORAHS)를 구축했다. 코다스(KODAS)를 구축한 후에 사용자에 대한 AI·데이터 활용방법을 교육할 프로그램을 개발했다.
- 한국재정정보원의 역할은.
"한국재정정보원은 예산회계시스템(dBrain)을 운영하는 기획재정부 산하 공공기관이다. 사업 초기부터 프로그램의 단위 테스트와 품질관리에 참여했다.
시스템 개통 6개월 전에 개발된 1만4762건에 달하는 프로그램을 검수하고 6회에 걸처 통합데스트를 진행했다. 차세대 예산회계시스템은 시스템 안정화 이후 단 한차례의 오류도 없이 잘 작동하고 있는 이유다."
- 사업의 성과가 AI/디지털 혁신정부의 기반을 구축했다고 보는지.
AI 혁신정부가 갖추어야 할 기본적인 업무환경이 데이터, AI 분석인프라, AI·데이터의 활용이 가능한 인재다. 차세대 예산회계시스템(dBrain)은 재정데이터를 기반으로 833개 정부 및 공공기관의 시스템을 연계해 데이터 플랫폼, 코피스(KOFIS)을 갖췄다.
여기에 데이터 활용해 정책을 결정할 수 있는 분석인프라인 코다스(KODAS)와 사용자인 공무원들의 AI·데이터 활용 역량을 키울수 있는 교육을 함께 지원한다. AI 혁신정부의 행정업무 통합 플랫폼으로 역할을 할 수 있다."
- ‘실시간 정부(Real Time Government)’란.
실시간 정부는 민간의 실시간 기업(Real Time Enterpiise: RTE)에서 따온 것이다. 국정운영 환경의 불확실성과 불연속성이 증가함에 따라 정부는 신속하고 정확한 선제 대응 능력을 요구받고 있다.
정부도 정책환경에 민첩하고 유연하게 대응하기 위해 AI·데이터 기반으로 국정운영 상황을 실시간 모니터링하고 민첩하게 선제적으로 대응하는 체계를 구현해야 한다는 의미다."
- ‘플랫폼(Platform)으로서의 정부’란.
"정부 내 부처간 칸막이를 없애고 개방, 공유, 소통, 협업의 가치를 바탕으로한 새로운 정부 운영방식으로 제시되는 것이 ‘플래폼 정부’ 개념이다.
플랫폼 정부는 정부가 기업과 국민 등 고객 및 이해관계자에게 참여형 오픈 플랫폼을 제공해 새로운 서비스와 부가가치를 창출할 수 있도록 촉진하고 지원하는 정부의 기능과 역할이라고 봐야 한다.
플랫폼으로서 정부의 역할은 △공공데이터 제공자로서의 정부 △시민참여를 촉진하는 정부 △산업 플랫폼 촉진자로서의 정부 등이다."
- 공무원이 차세대 예산회계시스템(dBrain)을 활용할 방안은.
공무원들은 기본적으로 예산 및 재정업무를 담당하는 경우 한국재정정보원에 사용자 계정을 신청하여 신청자가 담당하는 재정업무를 처리할 계정을 승인받아 재정업무를 수행할 수 있다.
AI 기반 데이터 분석 및 정책상황 관리 시스템은 업무 권한이 없어도 모든 공무원들은 dBrain 사용자 계정을 받아서 이용할 수 있다."
- 공무원의 AI/데이터 활용 역량을 키워야 한다고 주장했는데.
"AI 기반 프로젝트가 성공하려면 AI, 데이터, 사람 준비 등이 삼위일체가 필요하다. 사실 가장 어려운 혁신과 변화는 사람들이 변화하는 것이다.
시스템을 사용하는 사람이 준비되지 않고 사용자가 없으면 시스템적 변화는 의미가 없다. 사용자인 공무원의 AI·데이터 활용 역량을 키우는 것이 중요한 이유다."
- 코라스(KORAHS)의 고도화 필요성은.
"2022년 1월 구축됐으나 현재는 초보적인 수준이다. AI·데이터 기반으로 국정전반의 위험과 기회를 미피 포착하고 선제 대응할 수 있다는 것을 검증하는 시범적 시스템이다.
국정 전반에 대한 본격적인 정책상황 관리 및 국정운영에 활용하기 위해서는 구축된 시스템에서 정책상황을 모니터링할 수 있는 범위를 넓이고 그 수준을 고도화해야 한다."
- 구체적인 고도화 방법은.
"첫째, 국정전반에 대한 수평적 점검 범위를 확대해야 한다. 둘째, 실시간으로 정책상황을 파악, 평가하고 즉각 대응할 수 있는 정책상황판을 대폭 확대해 야한다.
셋째는 재정경제 디지털 트윈을 기반으로 재정경제 상황을 실시간으로 분석, 시뮬레이션할 수 있는 재정정책 디지털 트윈 기반 플랫폼을 구축해야 한다."
- 2022년 5월 시작한 ‘재정경제 디지털 트윈’ 연구개발 사업은.
"2021년 AI 기반으로 GDP 전망 및 세수 추계 모델을 구축하고 AI 기반으로 재정지출 효과 분석을 시도했다. 재정지출이 GDP, 일자리, 소득재분배 등에 미치는 효과를 분석해봤지만 성공하지 못했다.
실패의 경험을 통해 재정지출 효과 분석은 전체론적(Holistic)인 접근이 가능한 디지털 트윈 방식이어야 한다고 생각하고 ‘재정경제 디지털 트윈 기반 국정운영 플랫폼’ 구축 R&D 사업을 기획해 2022년부터 착수했다."
- 언제 완료되는지.
"연구 프로젝트에 참여했던 재정정책연구원 김정훈 원장이 2023년 오스트리아의 IIASA의 폴레드나 교수가 발표한 M-ABM 분석모형을 활용해 한국형 재정경제 디지털 트윈을 구축하고 있다.
오스트리아 폴레드나 교수와 국제협력 연구를 통해 추진되고 있으며 2025년 말까지 기본 모델 구축이 완료될 예정이다."
- 계속 -
 ▲ 윤정식 단장 |
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