자격검정 데이터셋 활용한 AI 모델 제작
AI기반 사업비 오집행·부정수급 사전 탐지 사례 소개
학술대회는 “혁신과 협력, 디지털 및 정부 간 거버넌스”라는 주제로 개최되어, 국내외 전문가들이 모여 디지털 기술을 활용한 정부 간 거버넌스 혁신 방안과 최신 연구 성과를 공유하는 자리였다.
KCA는 이번 대회에서 AI 기반 행정서비스의 가능성을 제시하며, 디지털 플랫폼 정부 구현을 위한 데이터 활용 방안을 발표했다. 특히, KCA는 두 가지 주요 발표를 통해 디지털 행정 혁신의 실례를 공유했다.
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AI로 개인정보 보호하며 자격검정 데이터셋 활용
첫 번째 발표에서는 KCA의 김경근 정보보호팀장이 “개인정보와 저작권 침해 걱정 없는 자격검정 합성데이터 제작 및 활용”을 주제로 발표했다.김 팀장은 AI를 활용하여 국가기술 자격검정 업무에서 개인정보와 저작권 침해 없이 안전한 데이터를 생성하는 방법을 설명했다.
또한, 데이터 기반 의사결정 시스템 구축 방안을 제시하며, 비정형 문서를 정형화된 데이터로 전환하는 기술적 접근을 소개했다. 특히 공공 데이터를 활용한 AI 자격검정 행정 서비스에서의 윤리적 문제 해결 방안도 함께 다뤄 참석자들의 관심을 끌었다.
AI로 사업비 오집행 및 부정수급 사전 탐지
두 번째 발표는 기금사업성과팀의 정혁주 차장이 발표한 “ICT기금 집행내역의 AI 기반 분석을 통한 사업비 오집행·부정수급 사례 사전 탐지”에 관한 내용이었다.
이 발표에서는 랜덤포레스트 모델과 SHAP 분석 기법을 활용하여, AI가 어떻게 사업비 부정수급 및 오집행 사례를 사전에 탐지하는지에 대한 실질적인 사례를 공유했다. 정 차장은 이를 통해 데이터 기반 업무의 정확도와 효율성을 높이는 방법을 구체적으로 설명하며, AI 기술이 행정업무에서 중요한 역할을 할 수 있음을 강조했다.
랜덤포레스트 모델은 여러 개의 의사결정 나무가 결합된 예측 모델로, 복잡한 데이터 분석에서 유용하다. SHAP (SHapley Additive exPlanation)는 AI 모델의 예측 결과를 인간의 직관적인 사고에 맞게 해석하는 분석 기법으로, 예측 결과에 대한 설명력을 제공한다.
학술대회 후 진행된 토론 시간에서는 KCA의 데이터 기반 행정문화 정착을 위한 노력에 대해 호평이 이어졌다. 또한, 과학기술정보통신부의 데이터 공모전 우수 사례가 다양한 이해관계자들의 의견 수렴을 통해 정책에 반영되고, 외부에서도 체감할 수 있는 성과를 낼 수 있기를 바란다는 조언이 있었다.
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KCA의 이상훈 원장은 “이번 발표가 AI를 활용한 디지털 거버넌스의 비전을 구체화하는 중요한 시작점이 되기를 바란다”며, “앞으로도 KCA는 디지털 기반 행정 혁신과 AI 활용을 통한 디지털 거버넌스 혁신을 위해 선도적인 역할을 할 것”이라고 말했다.
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