미래사회와 행정 2020.12.08.

AI(artificial intelligence), IOT(internet of things) and Big Data의 연관성을 하나의 예를 들어 구체적으로 설명하세요(10).

AI와 IOT 그리고 빅데이터의 연관성을 알기 전에 우리는 각각 기술들의 특징을 먼저 알아야 한다. 일단, AI는 인간의 지능이 할 수 있는 사고·학습·모방·자기 계발 등을 컴퓨터가 할 수 있는 특징을 가진다. 또한, IOT 즉, 사물 인터넷은 세상에 존재하는 유형 혹은 무형의 객체들이 다양한 방식으로 연결되어 개별 객체들이 제공하지 못했던 새로운 서비스를 제공한다는 특징을 가지고 있다. 또한, 빅데이터는 디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고, 생성 주기도 짧다. 또한, 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터이다. 빅데이터는 과거에 비해 데이터의 양이 증가하였고 데이터의 종류도 다양해져 사람들의 행동은 물론 위치 정보와 SNS를 통해 생각과 의견까지 분석하고 예측할 수 있다.

이처럼 4차 산업혁명으로 인한 인공지능, 사물 인터넷, 빅데이터 등 새로운 기술의 등장으로 인해 우리의 생활은 크게 달라졌다. 그렇다면 4차 산업혁명을 이끌어갈 기술들은 어떻게 연관되어 있을까?

인공지능과 빅데이터의 연관성의 예로는 알파고가 있다. 알파고는 구글의 딥마인드가 개발한 바둑 대국 프로그램이다. 알파고는 2015년 10월 유럽 바둑 챔피언십에서 3차례 우승한 프랑스의 판 후이 2단과의 5번기에서 모두 승리해 핸디캡 없이 맞바둑으로 프로 바둑기사를 꺾은 최초의 컴퓨터 바둑 프로그램이 되었다. 또한, 2017년 5월에는 당시 바둑 세계 랭킹 1위 프로 기사였던 커제 9단과의 공개 대국과 중국 대표 5인과의 단체전에서도 모두 승리하였다. 알파고의 통산 전적은 73승 1패인데 그중 1패는 한국의 프로 바둑기사인 이세돌이 기록한 것이다. 실제로 알파고와 이세돌의 바둑 대결을 통해 알파고가 대중들에게 알려졌다. 당시에 알파고와 이세돌의 바둑 대결이 유튜브에 중계되었는데 실시간 시청자가 8000만 명 이상을 기록했다. 그만큼 알파고의 등장이 당시에 충격적이라는 것을 실감하게 해준다.

알파고의 특징으로는 빅데이터의 방대한 정보를 바탕으로 하고 알고리즘을 통해 광범위한 경우의 범위를 줄이는 것이다. 또한, 알파고는 훈련된 심층신경망을 통해 자신에게 가장 유리한 선택을 하도록 설계되었다. 또한, 딥러닝을 통해 초중반에 철저한 계산을 통한 수를 놓아 초중반에 강력한 모습을 보여준다.

하지만 알파고에도 약점이 있었는데 이러한 약점은 다른 딥러닝 기반의 인공지능에도 있는 것이었다. 먼저 알파고는 초중반에는 강력한 모습을 보이지만 중후반 끝내기에 약하다. 딥러닝으로 중반 이후를 학습하기 위해선 그 시점까지 미세하게 진행된 엄청난 양의 기보가 필요한데, 이는 알파고끼리의 강화학습에서도 잘 나오지 않는다. 즉, 초중반을 버티고 중후반까지 간다면 의외의 모습을 보일 수 있다. 하지만 지금까지 이 상황까지 온 사람은 이세돌밖에 없다. 두 번째 약점으로는 사활 문제이다. 알파고는 퀴즈를 위해 강제로 이상한 모양을 만들었을 경우 거의 동작하지 않는다. 세 번째 약점은 축 버그인데 이 버그는 인공지능의 대표적인 버그라고 할 수 있다. 축의 결과를 보려면 수많은 수읽기를 해야 한다. 그러한 이유 때문에 사람의 경우 축머리만 확인하도록 교육받고, 구식 인공지능도 이 부분에 예외 코드를 넣어서 처리했다. 하지만 별도의 지식 주입 없이 강화학습만을 사용하는 인공지능은 실제로 될 때까지 두어보고 학습되기를 바라는 수밖에 없다. 마지막 약점으로는 덤을 마음대로 설정할 수 없다는 것이다. 이러한 약점을 가지고 있는 알파고이지만 현재에는 거의 모든 약점을 보완했을 것이다.

이처럼 방대한 데이터를 토대로 최선의 판단을 도출해내는 알파고는 AI와 빅데이터의 연관성을 설명할 수 있는 예이다.

2. 행정에서 전자거버넌스(egovernance) 형태를 한가지 예를 들어 설명하라.

전자거버넌스란 정보 기술의 발달로 시간적, 공간적 제약을 극복하고 전자 공간을 활용하여 거버넌스를 구현하는 것이고 서로 다른 특징을 가진 국가, 기업, 시민, NGO 등 다양한 행위자들이 네트워크를 구성하여 서로 수평적인 관계를 유지하면서 다차원의 세계를 구축하는 것이다. 또한, 전자거버넌스는 정보 기술요소의 알파벳 e와 정치, 사회를 의미하는 governance가 합해진 사회 기술시스템으로 정의 가능한 단어이다.

여기서 거버넌스란 정부와 소수의 엘리트들을 중심으로 국정을 운영하는 거버먼트와는 달리 정부에만 의존하지 않고 국정 운영에서 소외되었던 시민사회를 민주적 책임 강화 측면에서 참가시키면서 여러 행위자들이 정치에 분권적, 수평적 방법으로 참여하는 것을 의미한다.

전자거버넌스의 등장 배경으로는 정보 기술의 신속성과 투명성 그리고 쌍방향적 커뮤니케이션 등 정보 기술의 장점들이 대두되었다. 이러한 장점들이 정부 업무의 변화에도 영향을 주게 되면서 전자거버넌스의 등장을 촉구하였다.

그렇다면 행정에서는 어떠한 형태로 전자거버넌스가 형성되고 있을까? 행정에서 전자거버넌스가 이용되고 있는 사례는 바로 페이스북, 트위터 등 SNS를 통한 민원접수이다. 먼저 우리는 4차 산업혁명으로 인한 여파를 인지해야 한다. 4차 산업혁명으로 인해 인공지능, 사물 인터넷 등 신기술이 나오게 되면서 우리 사회는 인공지능, 기계학습에 기반을 두는 초지능 사회, 사물 인터넷, 유비쿼터스 등 인터넷 기반의 초연결 사회가 되었다. 즉, 우리 사회는 이전보다 더욱 연결적이고 지능적인 사회가 되었다. 이러한 사회적 배경을 바탕으로 행정은 다양한 행위자들이 사회문제를 협력적으로 해결할 수 있는 형태로 발전해야 할 것이다. 그러기 위해서는 4차 산업혁명으로 인해 우리 사회가 초연결, 초지능 사회가 되었다는 점을 이용해야 한다.

SNS를 통한 민원접수는 초연결성을 활용한 행정 혁신의 예이다. 서울시에서는 서울 시장인 박원순의 트위터를 활용하여 민원을 처리하였다. SNS를 활용하기 이전의 상황에서는 한 시민이 이른 아침에 발생하는 건설 소음에 대해 민원을 여러 번에 걸쳐 제기하였지만 민원을 제기할 때에만 일시적으로 소음이 중단되었고 다시 발생하였다. 하지만 이 시민이 박원순 시장의 트위터에 직접 민원을 제기하였고 이를 본 박원순 시장이 관련 공무원들에게 민원 내용을 즉각 전달하였고 관련 공무원들의 즉각적인 대처로 소음 공해 문제는 적절하게 해결되었다. 이는 박원순 시장이 SNS에서 서울시 민원 서비스에 대한 연결 중심행위자로서의 역할을 수행하면서 반응성을 향상시킨 사례이다.

3. 4차산업혁명시대에 번창한 직업을 소개하고 자신을 어떤 직업을 선택할지 연관하여 설명하라.

4차 산업혁명은 오늘날 우리의 삶에 큰 영향을 주었다. 인공지능, 사물 인터넷, 빅데이터 등 새로운 기술이 나타나면서 우리 삶에 대대적인 변화를 주었다. 특히, 인공지능이 등장하게 되면서 인간들이 하던 일을 대체하기 시작했다. 인공지능이 인간들이 하던 일을 대체하기 시작하면서 기존에 있던 일자리가 많이 사라졌다. 하지만 새로운 일자리도 생겨났다. 사물 인터넷 전문가, 인공지능 전문가, 빅데이터 전문가, 드론 전문가, 가상현실, 증강현실 전문가, 정보보호 전문가 등 4차 산업과 관련된 직업들이 새로 생겨나고 번창하게 되었다.

위에 있는 4차 산업과 관련된 직업군들은 공통점을 갖고 있는데 바로 호기심과 의사소통 그리고 협업 능력이 필요하다는 것이다. 또한, 창의력과 응용력도 중요시하게 여기고 있다.

이러한 점을 바탕으로 분석 목표에 따라 관련된 데이터를 기획하고 수집한 뒤 대용량 데이터를 처리하는 플랫폼을 활용하여 처리 및 분석을 하고 프로그램을 활용하여 분석 결과를 시각화하여 보고서 작성하고 빅데이터와 관련된 새로운 기술, 유행, 트렌드 등을 수시로 파악하는 것을 주된 업무로 하는 빅데이터 전문가를 선택하였다.

빅데이터 전문가에게 필요한 지식으로는 프로그래밍 기술, 수리학적 지식, 다양한 분석기법과 시각화 도구 사용법을 알아야 한다. 빅데이터 전문가라는 직업을 선택한 이유는 수많은 데이터를 수집하고 시각화를 통한 분석 결과에 대한 보고서를 작성하기 위해서는 팀원들과의 회의가 필요할 것이고 이는 곧 협업이 중요한 요소로 인식될 것이다. 평소 혼자서 문제를 해결하는 것보다 팀을 이뤄서 협동하는 것을 좋아했다. 또한, 다양한 데이터를 분석하여 상황을 예측하는 것에 흥미가 있어서 빅데이터 전문가라는 직업을 선택하였다.