Contents 목 차

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1. 미국의 4차산업혁명 추진 사례 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1

주 미국 대한민국대사관 / 고위공무원 최장혁

2. 2017 한눈에 보는 정부 보고서 주요내용 및 시사점 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 25

OECD 대표부 / 부이사관 김재흠

3. 중국 민방위제도 소개 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 59

주 중국 대한민국대사관 / 부이사관 여중협

4. 인적지원을 통한 지역만들기의 성과와 과제 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 79

주 일본 대한민국대사관 / 부이사관 류득원

5. 우즈베키스탄 국가발전 전략 및 행정제도 개혁(안) · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·101

주 우즈베키스탄 대한민국대사관 / 서기관 우광진

6. 인도네시아 마을기금(Village Fund) 제도 및 운영현황 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·117

주 인도네시아 대한민국대사관 / 서기관 남호성

7. CRVS의 세계적 현황과 발전을 위한 고려 사항 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·133

미주개발은행(IDB) / 서기관 고웅조

1 미국의 4차산업혁명 추진 사례

1. 개 요 2. 국가과학기술자문위원회, NTSC(National Science and

Technology Council) 3. 인공지능의 발달과 연방정부의 역할 4. 별 첨

주 미국 대한민국대사관

고위공무원 최 장 혁

1

^{개 요}

n 제 4차 산업 혁명 (Industry 4.0)

Ÿ 정보통신 기능의 융합으로 이루어낸 혁명 시대로서 인공지능에 의해 자동화와의 연결성이 극대 화하는 산업 환경의 개혁을 의미

Ÿ 초연결성과 초지능성에 대한 생상선 향상이 주요 기능이며 기계학습과 인공지능의 발달이 주요 수단

Ÿ 4차 산업 혁명의 주요 기술

- 인공지능 (AI, Artificial Intelligence): 장치 혹은 기계로부터 만들어진 지능

- 로봇공학: 로봇에 관한 과학 및 기술학을 통해 응용 분야를 다루어 사람을 도와주는 로봇을 통해 사회 전체의 생산성이 향상될 것으로 전망

- 사물 인터넷: 실생활에 해당하는 오프라인의 모든 정보를 온라인으로 넘기는 매체를 통해 인 공지능을 이용한 최적의 해법을 제시하고, 시행하게 하여 생산성을 최대한으로 올리는 도구 - 무인 운송 수단 (무인 항공기 / 무인 자동차): 인간이 운전을 직접 하지 않음에 의해 그 사이 에 다른 일을 더 할 수 있고, 안전하게 이동할 수 있기에 생산성 향상 전망자율주행 자동차 혹 은 자동운항이라고도 부름

- 3D 프린팅: 개인 맞춤형 시대가 도달하며 3차원 프린터를 이용하여 비용을 절감하면서 빠르 게 효과적으로 본인에게 맞는 본인만의 장치를 만들 수 있음

- 나노 기술: 나노기술은 의학, 전자 공학, 생체재료학 에너지 생산 및 소비자 제품처럼 광대한 적용 범위를 가진 새로운 물질과 기계를 만들 수 있어, 생산성 향상에 지대한 공헌을 예상

미국의 4차산업혁명 추진 사례

고 있음

Ÿ 2016년 1월 20일 스위스 다보스에서 열린 세계경제포럼의 주제: “제 4차 산업 혁명 마스터 하기”

Ÿ 과거 산업혁명 이후 하나의 기계가 여러 명의 노동자를 대체 한 것처럼, 하나의 인공지능이 여 러 명의 노동자를 대체할 수 있는 산업 환경

Ÿ 18세기 있었던 산업혁명과 상이하거나 그 이상으로 인간의 생산 수단에 대한 막대한 효율 증가 가 예견 되어 있음

Ÿ 과거 한 대의 기계 (예: 컨베이어 벨트)가 수백 명의 노동자들을 대체했듯이 이번에는 프로그램 하나, 컴퓨터 한 대가 수백, 혹은 수십만 명의 전문 인력 대체할 가능성이 있음

Ÿ 기술이 사회뿐 아니라 인간의 신체에도 내장되는 새로운 방식 또한 대표하는 디지털 혁명 구축 Ÿ 4차 산업 혁명은 기계의 지성이 인간이 할 수 있는 대부분의 일을 기계와 인공지능에 의해 대

체될 것이라는 전망

Ÿ 특히나 인간의 두뇌를 이용해야 했던 일들은 대부분 인공지능이 수행하게 될 것임

n 제 4차 산업 혁명 설계 원칙 (Design Principles)

¹⁾

Ÿ 상호 운용성: 사물 인터넷등을 통해 기계, 장치, 센서 사람들의 능력 및 여러 가지를 연결하고 통실 할 수 있는 능력

Ÿ 정보 투명성: 센서 데이터를 통해 디지털 플랜트 모델을 풍부하게 함으로서 정보 시스템의 기 능 중 하나로 물리적 세계의 가상 복사본을 만드는 능력을 만듬. 이를 위해서 더 높은 컨텍스트 정보에 대한 원시 센서 데이터의 집계가 필요

Ÿ 기술적 지원: 지원 시스템이 인간을 보조하기 위해서는 정보를 종합하여 가시화하여 정보에 입 각한 의사결정을 내리고 긴급한 문제를 짧은 시일 내에 해결 함으로서 지원 가능. 또한, 사이버 물리적 시스템이 인간을 물리적으로 지원하기 위해서는 인간이 수행하기에는 불쾌감을 느끼거 나 지히거나 위험한 일들을 수행함으로서 지원 가능

Ÿ 분권화 결정: 사이버 물리적 시스템이 스스로 결정을 내리고 가능하면 자율적으로 업무를 수행 할 수 있도록 권장. 그러나, 간섭 또는 목표가 상충되는 경우에는 상위 수준으로 위임되는 작업

n 오바마 행정부와 4차 산업 혁명

Ÿ 오바마 행정부는 4차 산업혁명의 주요 기술 중 하나인 인공지능 (AI, Artificial Intelligence) 이 미국의 미래에 중요한 요소 중 하나라고 주장²⁾

Ÿ 인공지능의 경제적 잠재력은 인지하고 있기에 국가과학기술자문위원회의 소위원회는 인공지능 에 대비한 정책 관련하여 상무부 재무부 교통부 에너지부 및 노동부의 대표를 참가시키고 있음

1) 원문 별 첨 1 참조

Ÿ 또한, 일반지능을 포함해 인공지능을 위한 정책 설계를 충분히 준비하고 있지 않음을 인지하고 있음 Ÿ 반면, 행정부는 현 정책이 일반인공지능 (AGI, Artificial General Intelligence)영역을 넓히

는 것을 달성하기 위한 포부에 영향을 받아서는 안 된다고 주장

1) 일반인공지능이 단기 또는 중기적으로 실행 가능한 영역이 아니라고 많은 전문가들이 판단 2) 일반인공지능을 대비하는 최선의 방법은 개인 정보 보호 및 보안 등에 이용 되는 특화된 인공

지능 (Narrow AI)을 통해 위험 요소를 대비해는 것이라고 주장

3) 특화된 인공지능을 위한 정책은 현재 미국 경제에 보다 구체적이며 즉시 영향을 끼칠 수 있는 반면, 일반인공지능을 위한 정책에 대한 대비는 현재 없으며, 또한 특화된 인공지능에 대한 정책과 충돌이 있을 수 있음을 우려

2

국가과학기술자문위원회, NTSC(National Science and Technology Council)

n 개 요

Ÿ 국가과학기술 위원회는 행정부가 연방 및 지방 정부를 구성하는 다양한 기관들을 조직화하며 과학 기술 정책을 조정하는 연구 개발 기구

Ÿ 국가과학기술위원회의 주요 목표 중 하나는 연방 과학 기술 투자에 대한 명확한 국가 차원의 목표를 수립하는 것

Ÿ 연구 개발을 위해 국가과학기술위원회의 업무는 5개의 위원회로 구성 - 환경

- 천연 자원 및 지속 가능성 - 국토안보

- 과학, 기술, 공학 및 수학 교육 (STEM Education, Science Technology Engineering and Mathematics Education)

- 과학 기술

- 불확실성을 계산하고 전파하기 위한 프레임 워크 및 인공지능 시스템의 신뢰 수준 표준화 및 정확도를 높이는 연구가 주력

- 인공지능의 이론적 능력과 한계를 이해 - 일반 인공지능 연구 지속적으로 추진

- 인공지능 시스템의 능력을 측정 가능하도록 연구 추진 - 사람 같은 인공지능 (Human Like AI) 연구 개발

예) 미국 해안 경비대, 로스 앤젤fp스 보안관 부서, 로스앤젤레스 국제 공항 경찰 - 능력과 신뢰성을 향상 시킨 로봇 개발

- 개선된 인공지능을 위한 고급화된 하드웨어 개발 연구 - 향상된 하드웨어를 위한 인공지능 개발

Ÿ 효과적인 인간 대 인공지능의 협력 방법 및 체계를 개발 - 인간 인식 인공지능을 위한 새로운 알고리즘 개발 - 인간 확대를 위한 인공지능 기술 개발

- 인공지능/ 인간 인터페이스와 구상화를 위한 기술 개발 - 효과적인 언어처리 시스템 개발

Ÿ 윤리적 법적 그리고 사회적 영향력을 이해 및 운영 - 인공지능에 대한 공정성, 투명성 및 책임성 개선 - 윤리적인 인공지능 개발

- 윤리적 인공지능을 위한 시스템 설계

※ 연방법령 제 15권 101장 7501절 참조 (U.S. Code Title 15 Chapter101 §7501) ⁴⁾ Ÿ 인공지능의 시스템의 보안 및 안전을 보장

- 설명 가능성과 투명성 향상 시키기 - 신뢰성 확립

- 검증 및 입증 과정 강화 - 공격에 대비한 보안

- 인공지능의 장기적 안전과 가치 창출 달성

Ÿ 인공지능의 훈련 및 시험을 위해 공공 데이터 세트와 그에 맞는 환경을 조성 및 개발

- 다양한 인공지능 분야와 응용 프로그램의 니즈를 충족할 수 있는 다양한 데이터 세트 개발 및 액세스 보장

- 상업 및 공공이익에 부합하는 훈련 및 시험 자원 만들기 - 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리 및 툴킷 개발

Ÿ 기준 및 평균을 확립한 후 인공지능의 기술을 측정 및 평가 - 다양하고 넓은 분야의 인공지능의 기준 개발

- 인공지능 기술 기준 확립 - 인공지능 시험대 증가 - 인공지능 커뮤니티와 교류

Ÿ 국가적 인공지능 연구 개발 인력 니즈를 이해

3

인공지능의 발달과 연방정부의 역할

n 책임

Ÿ 공공 안전을 보호하기 위해 인공지능화된 제품과 인공지능을 사용함으로서 증가 할 수 있는 위 험 요소 측면을 평가 및 알리는 것이 정부의 책임과 목적

Ÿ 위험이 기존의 규제 체제 범위 내에 있다면, 현행 규제가 이미 해당 위험 요소를 적절히 다루고 있는지 또는, 새로운 인공지능에 적응해야 하는지 여부를 고려한 뒤 정책 논의를 시작

Ÿ 인공지능에 대한 규제 대응이 규정 준수 비용을 증가 시키거나 유익한 혁신의 개발을 지연시킬 위험이 있는 경우, 정책 입안자는 안전 또는 시장 공정성에 악영향을 미치지 않으면서 대응이 비용 및 혁신에 대한 장벽을 낮추기 위해 어떻게 조정될 수 있는 지 고려 필요

Ÿ NSTC의 전문가들은 인공지능 연구나 관행에 대한 광범위한 현행 규제는 부적절하다고 판단 Ÿ 대신, 기존 규정의 목표와 구조가 충분하기에, 인공지능에 대한 영향력을 충분히 조사한 후 필

요한 대로 조정 계획

Ÿ 인공지능같은 기술에 대응하는 효과적인 규제는 기관이 규제 입안에 대해 의사 결정을 안내하 는 것이 필수

Ÿ 고위급 전문가 참여의 필요성은 부서 및 긴급 상황을 규제하고 그 과정의 모든 단계에 참가 필요 Ÿ 기술 개발의 현재 상태에 다양한 시각을 가진 연방 인력을 개발하기 위한 시도가 필요

n NSTC의 권고 사항

Ÿ 연방 기관은 인공지능을 통해 개방형 교육 데이터와 개방형 표준 데이터를 확립하는 것을 우선시 필요

- 정부는 인공지능을 사용하여 사회적 과제를 해결 할 수 있도록 하는 데이터 세트의 공개를 강조 필요

- 인공지능의 연구를 가속화하고 정부, 학계 및 민간 부문에 개방형 데이터 표준 및 실무 사용에 중점을 두기 위해 정부 데이터 세트를 공개한다는 목적으로 인공지능용 개방형 데이터를 개발 할 가능성이 매우 높음

Ÿ 연방 정부는 인공지능의 핵심 역량을 향상시키기 위해 관련 기관들에 인공지능을 이용하는 업 무 적용 필요

- 고위험 고액 보상의 인공지능 연구를 교육부에도 적용시켜야함

- 인공지능의 기술들이 학생들의 학습 성과를 크게 향상 시킬 수 있는지를 결정하기 위한 개발 연구 지원 필요

Ÿ 국가과학기술위원회의 소위원회는 정부간의 인공지능 실무자를 위한 실무 사회를 개발 필요 - 정부기관은 정부 운영에서 인공지능 사용과 관련된 표준 및 모범사례를 개발하고 공유하기 위해

노력 필요

Ÿ 정부는 각 부서의 인공지능에 관한 고위급 전문가들과 함께 관련 기술 전문 지식을 이용하여 인공지능 제품에 대한 규제 정책을 수립 할 필요가 있음

- 인공지능 기능이 탑제된 제품을 효과적으로 이용하기 위한 규제가 필요

- 기존 규제 체계와 관행에 대해 잘 알고 있는 직원과 인공지능 지식이 있는 전문가간의 협력이 필요

Ÿ 인공지능과 관련한 여러 분야의 인사 배치와 정보를 데이터세트로 만들어 교환 필요 - 예) 고용 기관

Ÿ 교통부와 산업계관련 연구원들과 협력 필요. 아전 연구 및 기타 목적을 위해 데이터 공유가 필수 - 미래의 인공지능과 지표 중요성에 비추어 볼 때, 연방정부는 소비자의 개인 정보에 부합하는

많은 양의 데이터를 얻게 될 때, 그것을 정리하고 보안에 핵심 과제가 있음

- 기술이 발전함에 때라 많은 양의 데이터를 개발 후 단기적으로 정책수립에 대한 나은 정보를 제공하는 것이 목적

Ÿ 미국 정부는 자율 항공기 및 조종사를 모두 수용할 수 있는 첨단 자동화 시스템을 개발 및 확장 필요

Ÿ 교통부는 새로운 차량 설계를 포함한 현재 규제와 더불어 완전 자동화된 차량과 운송 시스템에 안전하게 통합 할 수 있도록 규제에 대한 진화하는 틀을 지속적으로 개발 필요

Ÿ 국가과학기술위원회의 각각 소위원회는 기계학습 및 인공지능에 대한 발전 상황을 모니터링 하 고, 이정표와 관련해 인공지능의 상태에 대해 수석 행정관에게 정기적 보고 필수

Ÿ 소위원회는 전문가의 의견과 기술 및 지식 발전에 따라 이정표 목록을 업데이트 해야함 Ÿ 소위원회는 적절한 때에 인공지능 개발에 대한 대중에게 보고를 대비해야함

Ÿ 정부는 다른 국가의 인공지능 현황 특히 이정표에 관해 모니터링 필요 Ÿ 산업계는 정부와 지속적으로 협력한 후 정부의 최신 정보를 유지 필수 Ÿ 연방정부는 기본적 장기 인공지능 연구를 우선시 필요

- 인공지능에 대한 개발 연구는 국가적 이익으로 돌아 올 것임

- 장기 투자는 사기업에서 투자 받기 어렵기에, 연방정부의 역할이 중요

Ÿ 국가과학기술위원회 소위원회는 인공지능 인력에 관해 연구를 시작 할 필요성이 있음. 인공지 능 연구가 전문가 및 사용자 등 인공지능에 대한 여러 분야의 노동 인구가 필요할 전망 Ÿ 대통령실은 매 해 인공지능 및 자동화가 미국 고용 시장에 미치는 영향을 조사 한 후 권장되는

대응 정책을 설명하는 보고서 작성 필요

Ÿ 인공지능 기반 시스템을 사용하여 개인의 의사결정 지원을 제공하는 기능을 사용하는 연방 기 관은 효능을 보장하기 위해 특별한 주의가 필요. 증거를 기반으로 검증한 후 해당 시스템의 공 정성을 보장

Ÿ 주 및 지방 정부에 보조금을 지급하여 인공지능 기반 시스템을 사용하도록 권장 한 후 보고서 를 통해 인공지능 기반 서비스 또는 제품이 효과적이며 이 기능이 공정하고 투명한 방식으로 운영됨을 검증

Ÿ 학교와 대학은 인공지능 및 기계학습에 대한 교육과정을 필수적 부분으로 보안 한 후 윤리 및 안전 그리고 개인 정보 보호 관련 주제를 포함 필요

Ÿ 인공지능 및 보안 전문가 등 여러 전문가들과 함께 작업하여 인공지능이 안전공학이라는 성숙 한 분야로 나아가야함

Ÿ 미국 정부는 인공지능에 대한 국제적 권리 및 관계를 위해 범정부적 전략을 개발 필요 Ÿ 미국 정부는 인공지능 개발 연구를 위해 산업계 교육계 비영리조직 국제조직 및 외국 정부와

함께 협력해가며 인공지능의 개발 연구를 발전 시켜야함 Ÿ 정부는 인공지능에 대응하는 사이버 보안 정책 고려 필요

Ÿ 미국 정부는 인공지능을 이용한 범정부적 단일화된 국제 인류법에 위반되지 않는 무기를 개발 할 필요가 있음

4

^{별 첨}

n 별 첨 1

1. Interoperability: The ability of machines, devices, sensors, and people to connect and communicate with each other via the Internet of Things (IoT) or the Internet of People (IoP).

2. Information transparency: The ability of information systems to create a virtual copy of the physical world by enriching digital plant models with sensor data. This requires the aggregation of raw sensor data to higher-value context information.

3. Technical assistance: First, the ability of assistance systems to support humans by aggregating and visualizing information comprehensibly for making informed decisions and solving urgent problems on short notice. Second, the ability of cyber physical systems to physically support humans by conducting a range of tasks that are unpleasant, too exhausting, or unsafe for their human co-workers.

4. Decentralized decisions: The ability of cyber physical systems to make decisions on their own and to perform their tasks as autonomously as possible. Only in the case of exceptions, interferences, or conflicting goals, are tasks delegated to a higher level.

n 별 첨 2

Title: The Administration’s Report on the Future of Artificial Intelligence

OCTOBER 12, 2016 AT 6:02 AM ET BY ED FELTEN AND TERAH LYONS

Under President Obama’s leadership, America continues to be the world’s most innovative country, with the greatest potential to develop the industries of the future and harness science and technology to help address important challenges. Over the past 8 years, President Obama has relentlessly focused on building U.S. capacity in science and technology. This Thursday, President Obama will host the White House Frontiers Conference in Pittsburgh to imagine the Nation and the world in 50 years and beyond, and to explore America’s potential to advance towards the frontiers that will make the world healthier, more prosperous, more equitable, and more secure.

Today, to ready the United States for a future in which Artificial Intelligence (AI) plays a growing role, the White House is releasing a report on future directions and considerations for AI called Preparing for the Future of Artificial Intelligence. This report surveys the current state of AI, its existing and potential applications, and the questions that progress in AI raise for society and public policy. The report also makes recommendations for specific further actions. A companion National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan is also being released, laying out a strategic plan for Federally-funded research and development in AI.

Preparing for the Future of Artificial Intelligence details several policy opportunities raised by AI, including how the technology can be used to advance social good and improve government operations; how to adapt regulations that affect AI technologies, such as automated vehicles, in a way that encourages innovation while protecting the public; how to ensure that AI applications are fair, safe, and governable; and how to

Advances in AI technology hold incredible potential to help America stay on the cutting edge of innovation. Already, AI technologies have opened up new markets and new opportunities for progress in critical areas such as health, education, energy, and the environment. In recent years, machines have surpassed humans in the performance of certain specific tasks, such as some aspects of image recognition. Although it is very unlikely that machines will exhibit broadly-applicable intelligence comparable to or exceeding that of humans in the next 20 years, experts forecast that rapid progress in the field of specialized AI will continue, with machines reaching and exceeding human performance on an increasing number of tasks.

One of the most important issues raised by AI is its impact on jobs and the economy.

The report recommends that the White House convene a study on automation and the economy, resulting in a follow-on public report that will be released by the end of this year.

In the coming years, AI will continue contributing to economic growth and will be a valuable tool for improving the world in fields as diverse as health care, transportation, the environment, criminal justice, and economic inclusion. The Administration believes that it is critical that industry, civil society, and government work together to develop the positive aspects of the technology, manage its risks and challenges, and ensure that everyone has the opportunity to help in building an AI-enhanced society and to participate in its benefits.

To read the Future of AI report, click here. And tune-in for the White House Frontiers Conference on October 13 for more on the #FutureofAI, including discussions with leading experts on harnessing the potential of AI, including data science, machine learning, automation, and robotics to engage and benefit all Americans. Watch the conference live and learn more at: http://www.frontiersconference.org.

Ed Felten is a Deputy U.S Chief Technology Officer in the White House Office of Science and Technology Policy.

Terah Lyons is a Policy Advisor to the U.S. Chief Technology Officer in White House Office of Science and Technology Policy.

(출처:https://obamawhitehouse.archives.gov/blog/2016/10/12/administrations-report-future-artificial-intelligence)

Title: How to Prepare for the Future of Artificial Intelligence

JUNE 27, 2016 AT 2:20 PM ET BY ED FELTEN

Last month, the White House announced a series of actions as part of a new White House Future of Artificial Intelligence initiative, designed to learn more about the benefits and risks of AI. Since making that announcement, the White House Office of Science and Technology Policy (OSTP) has co-hosted two public workshops on opposite ends of the country—the first in Seattle at the University of Washington, focused on the legal and governance implications of AI, and the second here recently in Washington, DC, where we heard about AI for public good. This month and next, we will be in Pittsburgh on June 28 to discuss safety and control for AI, and New York City on July 7 to explore AI’s social and economic implications. You can join these events in person (subject to venue constraints) by registering via the event websites, or you can follow the discussion via livestream and social media, where we will be using the hashtag

#FutureofAI.

Today, we are announcing another action to build on these efforts and expand the opportunity for public participation in this conversation. Between now and July 22, 2016, OSTP is soliciting public input on the subject of artificial intelligence via a Request For Information (RFI) published today in the Federal Register. The RFI’s purpose is to solicit feedback on how America can best prepare for the future of AI, including information about AI research and the tools, technologies, and scientific training that are needed.

AI technologies offer great potential for creating new and innovative products, growing the economy, and advancing national priorities in areas such as education, mental and physical health, climate change, and more. Like any transformative technology, however, AI carries risks and presents complex policy challenges along a number of different fronts—and these are concerns and opportunities that we hope to learn more about via the public workshop series and through public responses to our RFI. Broadly, OSTP is

excited to continue the conversation. The Seattle event drew a standing-room-only crowd, and we heard from industry leaders, academic experts, and policymakers there on the challenges involved in building sophisticated AI, applying models of liability to AI, how the government uses technology and regulates it, and concerns related to data, fairness, and ethics. At the recent DC workshop, which was livestreamed to over 3,500 viewers in the United States and around the world, researchers and practitioners talked about AI applied to problem-solving in health, environmental sustainability, urban computing, criminal justice, and social welfare. We heard about the use of AI to help protect endangered wildlife, fish, and forests by analyzing illegal poaching and to improve medical care at Walter Reed National Military Medical Center, where it is used to build surgical care decision support tools drawing on clinical data and cutting-edge science. Researchers also presented on using AI to optimize network-based public transport systems, helping service more users faster and cheaper, and on the opportunities and challenges for AI in criminal justice to decrease incarceration and recidivism rates without replicating or reinforcing inequality and other flaws in the current system.

Building on the conversations held at these public workshops, OSTP also co-hosted with Stanford University an event last week focused on artificial intelligence entitled The Future of AI: Emerging Topics and Societal Benefits. At the event, which was held on Stanford University’s campus as a Partner event of the Global Entrepreneurship Summit (GES), we were joined by international entrepreneurs, researchers, and industry leaders in the field of AI for a discussion about the most impactful research topics in AI. U.S.

Chief Technology Officer Megan Smith delivered the opening keynote, and attendees also heard from experts in industry and academia about recent breakthroughs and potential advances in artificial intelligence, and how they will ripple through every aspect of how people work, live, and play.

We hope that you will share your thoughts and ideas to help America prepare for the future of AI by participating in these events and the RFI. We look forward to hearing from you.

Ed Felten is a Deputy U.S. Chief Technology Officer.

(출처:https://obamawhitehouse.archives.gov/blog/2016/06/27/how-prepare-future-artificial-intelligence)

Title: Public Input and Next Steps on the Future of Artificial Intelligence

SEPTEMBER 6, 2016 AT 6:27 PM ET BY ED FELTEN AND TERAH LYONS

As part of the White House Future of Artificial Intelligence Initiative, OSTP is releasing the public comments submitted on artificial intelligence, sharing insights from five events across the country over the past months, and announcing a new White House event on artificial intelligence at the Frontiers Conference in October, 2016.

In June, the White House Office of Science and Technology Policy (OSTP) announced a new Request for Information (RFI) on Artificial Intelligence (AI), to solicit feedback on how the United States can best prepare for the future of AI. We received 161 responses from a range of stakeholders, including individuals, academics and researchers, non-profit organizations, and industry. We are grateful for the insights and expertise invested by the public in submitting these responses. Today, we are releasing the public comments from the RFI, downloadable in human-readable PDF or machine-readable JSON.

The RFI follows an announcement by OSTP of a series of new actions as a part of a White House Future of Artificial Intelligence initiative. Read more about our work on this topic in this Medium post.

Ed Felten is a Deputy Chief Technology Officer in OSTP.

Terah Lyons is a Policy Advisor to the U.S. Chief Technology Officer in OSTP.

(출처:https://obamawhitehouse.archives.gov/blog/2016/09/06/public-input-and-next-steps-future-artificial

Title: Artificial Intelligence, Automation, and the Economy

DECEMBER 20, 2016 AT 4:30 PM ET BY KRISTIN LEE

Editor’s Note: Staff from the Council of Economic Advisers, the Domestic Policy Council, the National Economic Council, the Office of Management and Budget, the Office of Science and Technology Policy contributed to this post.

Today, in order to ready the United States for a future in which artificial intelligence (AI) plays a growing role, the White House released a report on Artificial Intelligence, Automation, and the Economy. This report follows up on the Administration’s previous report, Preparing for the Future of Artificial Intelligence, which was released in October 2016, and which recommended that the White House publish a report on the economic impacts of artificial intelligence by the end of 2016.

Accelerating AI capabilities will enable automation of some tasks that have long required human labor. These transformations will open up new opportunities for individuals, the economy, and society, but they will also disrupt the current livelihoods of millions of Americans. The new report examines the expected impact of AI-driven automation on the economy, and describes broad strategies that could increase the benefits of AI and mitigate its costs.

AI-driven automation will transform the economy over the coming years and decades.

The challenge for policymakers will be to update, strengthen, and adapt policies to respond to the economic effects of AI.

Although it is difficult to predict these economic effects precisely, the report suggests that policymakers should prepare for five primary economic effects:

Positive contributions to aggregate productivity growth;

Changes in the skills demanded by the job market, including greater demand for higher-level technical skills;

Uneven distribution of impact, across sectors, wage levels, education levels, job types,

and locations;

Churning of the job market as some jobs disappear while others are created; and The loss of jobs for some workers in the short-run, and possibly longer depending on policy responses.

There is substantial uncertainty about how strongly these effects will be felt and how rapidly they will arrive. It is possible that AI will not have large, new effects on the economy, such that the coming years are subject to the same basic workforce trends seen in recent decades—some of which are positive, and others which are worrisome and may require policy changes. At the other end of the range of possibilities, the economy might experience a larger shock, with accelerating changes in the job market, and significantly more workers in need of assistance and retraining as their skills no longer match the demands of the job market. Given available evidence, it is not possible to make specific predictions, so policymakers must be prepared for a range of potential outcomes. At a minimum, some occupations such as drivers and cashiers are likely to face displacement from or a restructuring of their current jobs.

Because the effects of AI-driven automation will be felt across the whole economy, and the areas of greatest impact may be difficult to predict, policy responses must be targeted to the whole economy. In addition, the economic effects of AI-driven automation may be difficult to separate from those of other factors such as other forms of technological change, globalization, reduction in market competition and worker bargaining power, and the effects of past public policy choices. Even if it is not possible to determine how much of the current transformation of the economy is caused by each of these factors, the policy challenges raised by the disruptions remain, and require a broad policy response.

In the cases where it is possible to direct mitigations to particularly affected places and

Aid workers in the transition and empower workers to ensure broadly shared growth.

The report details what can be done to execute on these strategies. Continued engagement between government, industry, technical and policy experts, and the public should play an important role in moving the Nation toward policies that create broadly shared prosperity, unlock the creative potential of American companies and workers, advance diversity and inclusion of the technical community in AI, and ensure the Nation’s continued leadership in the creation and use of AI.

Beyond this report, more work remains, to further explore the policy implications of AI. Most notably, AI creates important opportunities in cyberdefense, and can improve systems to detect fraudulent transactions and messages.

(출처(https://obamawhitehouse.archives.gov/blog/2016/12/20/artificial-intelligence-automation-and-economy)

n 별 첨 3: NATIONAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE RESEARCH AND DEVELOPMENT STRATEGIC PLAN

Executive Summary

Artificial intelligence (AI) is a transformative technology that holds promise for tremendous societal and economic benefit. AI has the potential to revolutionize how we live, work, learn, discover, and communicate. AI research can further our national priorities, including increased economic prosperity, improved educational opportunities and quality of life, and enhanced national and homeland security. Because of these potential benefits, the U.S. government has invested in AI research for many years. Yet, as with any significant technology in which the Federal government has interest, there are not only tremendous opportunities but also a number of considerations that must be taken into account in

guiding the overall direction of Federally-funded R&D in AI.

On May 3, 2016,the Administration announced the formation of a new NSTC Subcommittee on Machine Learning and Artificial intelligence, to help coordinate Federal activity in AI. This Subcommittee, on June 15, 2016, directed the Subcommittee on Networking and Information Technology Research and Development (NITRD) to create a National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan. A NITRD Task Force on Artificial Intelligence was then formed to define the Federal strategic priorities for AI R&D, with particular attention on areas that industry is unlikely to address. This National Artificial Intelligence R&D Strategic Plan establishes a set of objectives for Federally funded AI research, both research occurring within the government as well as Federally-funded research occurring outside of government, such as in academia. The ultimate goal of this research is to produce new AI knowledge and technologies that

Strategy 2: Develop effective methods for human-AI collaboration. Rather than replace humans, most AI systems will collaborate with humans to achieve optimal performance.

Research is needed to create effective interactions between humans and AI systems.

Strategy 3: Understand and address the ethical, legal, and societal implications of AI. We expect AI technologies to behave according to the formal and informal norms to which we hold our fellow humans. Research is needed to understand the ethical, legal, and social implications of AI, and to develop methods for designing AI systems that align with ethical, legal, and societal goals.

Strategy 4: Ensure the safety and security of AI systems. Before AI systems are in widespread use, assurance is needed that the systems will operate safely and securely, in a controlled, well-defined, and well-understood manner. Further progress in research is needed to address this challenge of creating AI systems that are reliable, dependable, and trustworthy.

Strategy 5: Develop shared public datasets and environments for AI training and testing.

The depth, quality, and accuracy of training datasets and resources significantly affect AI performance. Researchers need to develop high quality datasets and environments and enable responsible access to high-quality datasets as well as to testing and training resources.

Strategy 6: Measure and evaluate AI technologies through standards and benchmarks.

Essential to advancements in AI are standards, benchmarks, testbeds, and community engagement that guide and evaluate progress in AI. Additional research is needed to develop a broad spectrum of evaluative techniques.

Strategy 7: Better understand the national AI R&D workforce needs. Advances in AI will require a strong community of AI researchers. An improved understanding of current and future R&D workforce demands in AI is needed to help ensure that sufficient AI experts are available to address the strategic R&D areas outlined in this plan.

The AI R&D Strategic Plan closes with two recommendations:

Recommendation 1: Develop an AI R&D implementation framework to identify S&T opportunities and support effective coordination of AI R&D investments, consistent with Strategies 1-6 of this plan.

Recommendation 2: Study the national landscape for creating and sustaining a healthy AI R&D workforce, consistent with Strategy 7 of this plan

n 별 첨 4

15 U.S. Code § 7501 - National Nanotechnology Program

(10) ensuring that ethical, legal, environmental, and other appropriate societal concerns, including the potential use of nanotechnology in enhancing human intelligence and in developing artificial intelligence which exceeds human capacity, are considered during the development of nanotechnology by—

(A) establishing a research program to identify ethical, legal, environmental, and other appropriate societal concerns related to nanotechnology, and ensuring that the results of such research are widely disseminated;

(B) requiring that interdisciplinary nanotechnology research centers established under paragraph (4) include activities that address societal, ethical, and environmental concerns;

(C) insofar as possible, integrating research on societal, ethical, and environmental concerns with nanotechnology research and development, and ensuring that advances in nanotechnology bring about improvements in quality of life for all Americans; and

(D) providing, through the National Nanotechnology Coordination Office established in section 7502 of this title, for public input and outreach to be integrated into the Program by the convening of regular and ongoing public discussions, through mechanisms such as citizens’ panels, consensus conferences, and educational events, as appropriate;

2 2017 한눈에 보는 정부 보고서 주요내용 및 시사점

Ⅰ. 서론

Ⅱ. OECD 국가 정부운영 주요성과

Ⅲ. 정책적 시사점

OECD 대표부

부이사관 김 재 흠

Ⅰ

서론

n (발간 배경)한눈에 보는 정부 보고서는 OECD 국가의 정부 활동 및 성과에 대한 신뢰성 있고 국제적으로 비교 가능한 데이터 제공 목표

Ÿ 점차 많은 국가들이 동 보고서에 있는 지표들을 다양한 공공 거버넌스 분야의 표준 측정 지표로 활용

n (구성) 2017 한눈에 보는 정부 보고서는 기존의 핵심 챕터에 4개의 새로운 챕터가 추가되어 총 14개 챕터로 구성

Ÿ 기존 핵심 챕터는 공공재정 및 경제, 공공고용 및 보수, 예산관행 및 절차, 인적자원 관리, 공 공부문 청렴, 규제 거버넌스, 공공 조달, 핵심 정부 성과, 대국민서비스 분야 등으로 구성 Ÿ 새로 추가된 챕터는 정부기관, 열린 정부, 공공부문 혁신 및 디지털정부, 위험관리 및 소통 등

4개 분야

※ 14개 챕터 : 정책, 공공재정과 경제, 공공고용과 보수, 정부기관, 예산관행과 절차, 인적자원관리, 공공부문 청렴, 규제 거버넌스, 공공조달, 열린 정부, 공공부문 혁신과 디지털정부, 위험관리와 소통, 핵심정부성과, 대시민서비스

n (정부에 대한 정의) 공공재정 및 고용 분야 데이터는 국가통계시스템에 있는 일반정부 정의에 근거하여 작성

Ÿ 일반정부는 중앙정부의 부,처,청 및 일부 비영리기관과 지방정부 및 사회보장기금을 포함

2017 한눈에 보는 정부 보고서

주요내용 및 시사점

Ⅱ

OECD 국가 정부운영 주요성과

1. 공공 재정 및 경제

n (일반정부 재정수지) 세계금융위기 이후 OECD 국가내 재정수지는 평균적으로 안정적인 상태 유지

Ÿ 2015년 기준, OECD 국가의 평균 재정수지는 GDP의–2.8% 수준으로 2009년–8.4에 비해 상당한 개선

- 노르웨이(6%), 한국(1.4%), 칠레(1.1%) 등은 재정수지 흑자 국가인 반면 그리스(-5.9%), 스페인(-5.1%) 등은 상당한 재정적자 보유

<표> GDP 대비 일반정부 재정수지, 2007, 2009, 2015 및 2016년

n (일반정부 순저축) 2015년 기준, OECD 국가의 일반정부 평균 순저축은 GDP의 –2.2% 수준

Ÿ 2009년의–6.2%에 비해 개선되었으나, 아직 재정위기 이전인 2007년의–0.1% 수준까지는 회복 되지 않은 상태

- 2015년 기준, 스페인이–5.2%의 순저축 적자를 보유하고 있는 반면, 노르웨이는 7.7%, 한국은 약 4.1%의 순저축 흑자 기록

<표> GDP 대비 일반정부 순저축 재정수지, 2007, 2009, 2015 및 2016년

n (일반정부 총부채) 2015년 기준, OECD 국가의 평균 일반정부 총부채는 GDP의 112% 수준으로 2007년 73%에 비해 증가

Ÿ 2015년 기준, 일본의 일반정부 총부채가 221.8%로 가장 높았으며, 그리스(181.6%), 이탈리아 (157.5%), 포르투갈(149.2%) 등도 높은 편

- 반면 에스토니아(13%), 칠레(24.5%), 터키(27.4%), 룩셈부르크(30.7%), 한국(45.8%) 등의 총부채는 상대적으로 낮은 편

<표> GDP 대비 일반정부 총부채, 2007, 2009, 2015 및 2016년

n (일반정부 수입) 2015년 기준, OECD 국가의 평균 일반정부 수입은 GDP의 38.1% 수준

Ÿ 2007년은 GDP의 37.3%, 2009년은 GDP의 35.8% 수준

Ÿ 2015년 기준, 34개 회원국 중 노르웨이(54.8%), 핀란드(54.2%), 덴마크(53.5%) 등 7개 국가 는 GDP 대비 50%가 넘는 일반정부 수입 기록

- 한국은 33.8%로 멕시코(23.7%), 아일랜드(27.6%), 미국(31%) 등에 이어 4번째로 낮은 수준

<표> GDP 대비 일반정부 수입, 2007, 2009, 2015 및 2016년

n (일반정부 지출) 2015년 기준, OECD 국가의 평균 일반정부 지출은 GDP의 40.9%로 2007년의 38.8%에 비해 다소 증가

Ÿ 그러나, 세계금융위기 대응을 위해 재정확장 정책을 실시한 2009년의 44.2%에 비해서는 감소 Ÿ 2015년 기준, 가장 높은 정부지출을 기록한 국가는 핀란드와 프랑스(각각 57%)이며, 덴마크는

54.8%, 그리스는 54.2% 기록

- 반면 가장 낮은 수준의 일반정부 지출을 기록한 국가는 멕시코(24.5%), 아일랜드(29.5%) 및 한국(32.4%), 터키(33.1%) 등의 순

<표> GDP 대비 일반정부 지출, 2007, 2009, 2015 및 2016년

2. 공공 고용 및 보수

n (일반정부 고용) OECD 국가내 일반정부 고용 규모는 매우 다양

Ÿ 덴마크, 노르웨이, 스웨덴 같은 북유럽 국가의 일반정부 고용 규모는 매우 높은 수준 - 상대적으로 일본, 한국 등과 같은 아시아 국가의 일반정부 고용 규모는 매우 낮은 편 - 2015년 기준, OECD 일반정부 고용 평균은 18.1%이고, 한국은 7.6%, 일본은 5.9% 수준

<표> 전체고용 대비 일반정부 고용 비중, 2007, 2009, 2015년

n (정부수준별 일반정부 고용) 2014년 기준, OECD 국가 대부분의 경우 지방정부 고용규모가 중앙정부 보다 큰 것으로 조사

Ÿ 다만, 연방제 국가에 비해 단일국가의 경우에는 중앙정부 고용비중이 훨씬 큰 것으로 나타남 - 터키, 아일랜드의 중앙정부 고용 규모는 약 90%, 한국은 약 38%, 일본, 스웨덴은 20% 미만

차지

<표> 정부수준별 일반정부 고용 비중, 2014년

n (중앙정부 인력 고령화) 공공인력의 고령화 문제는 다양한 도전과제 및 기회를 동시에 부여

Ÿ 2015년 기준 OECD 국가 중앙행정기관 고용 인력의 연령대별 분포는 55세 이상이 24.9%로 34세 미만(18%)보다 많은 것으로 조사

- 특히 고위관리자 직위에서는 55세 이상 비중(60%이상)이 다른 직위에 비해 높은 것으로 조사

Ÿ 한국은 다른 OECD 국가에 비해 상대적으로 55세 이상(12.2%) 및 34세 미만은 적고, 35-54세 사이가 많은 것으로 나타남

<표> 중앙정부 고용 인력의 연령별 분포, 2015년

n (공공부문 여성고용) 공공부문에서의 여성 고용 평등은 조직인력 구성의 다양성 및 포용성 확보를 위해 중요

Ÿ 2015년 기준 공공 부문내 여성인력 비중은 58%로, 국가 총고용 대비 여성고용 비중(45%)에 비해 높은 수준

- 이는 교사, 간호사 등과 같은 특정 직종에서의 매우 높은 여성 비중, 민간에 비해 보다 유연한 근무 조건 등에 기인

- 한국의 국가 총고용대비 공공부문 여성고용 비중은 44.4%로 OECD 평균보다 다소 낮은 수준

<표> OECD 국가 공공부문내 여성 고용 비중, 2009년 및 2015년

<표> 중앙정부 고위관리자 직위에서의 여성 고용 비중(2010년 및 2015년)

n (여성 정치인) 여성 정치인 확대를 위한 각 국의 다양한 노력에도 불구하고 국회 의원 및 장관직위에서의 여성 비중은 1/3 수준

Ÿ 2017년 기준, OECD 국가내 여성 의원 비중은 29%이며, 2015년에 비해 1% 증가

- 아이슬란드가 가장 높은 47%, 일본이 가장 낮은 10% 수준이며, 한국은 17%로, 2015년에 비해 1% 증가

<표> 여성의원 비중 및 양성평등할당제 법제화 국가 현황(2015년 및 2017년)

Ÿ 2017년 기준, OECD 국가내 여성 장관 비중은 28%이며, 2015년에 비해 1.3% 감소

- 프랑스, 스웨덴, 캐나다, 및 슬로베니아 등 4개 국가만이 장관직위에서 양성 평등 달성, 한국은 9%로 2015년에 비해 3% 증가

<표> 여성장관 비중(2015년 및 2017년)

n (여성 법관) 대부분의 OECD 국가들은 법관 직위에서의 양성 평등 목표를 달성 또는 초과

Ÿ 2014년 기준 여성 법관 비중은 56%로 2012년에 비해 2% 증가 Ÿ 그러나, 상급법원직위에서의 여성 법관 비중은 낮은 것으로 조사

- 제1심법원의 여성 법관 비중은 59%이나, 항소법원은 50%, 대법원은 34% 차지 (한국 통계는 없음)

<표> 여성 법관 비중(2012년 및 2014년)

n (고위관리자 보수) OECD는 2016년에 중앙 및 지방정부 공무원 보수에 관한 설문조사 실시

Ÿ 호주, 이탈리아의 중앙정부 고위관리자 보수수준이 가장 높으며, 라트비아, 슬로베니아, 그리 스, 한국 등은 상대적으로 낮은 편

- OECD 국가 평균으로 볼 때 D1은 약23.1만 미불, D2는 약18.2만 미불이며, 한국은 D1이 13.1만 미불, D2는 11.5만 미불 수준임

※ 동 보수에는 급여, 국가 의료보험 및 연금 부담분, 국가간 평균휴일일수 격차 조정분 등 포함

<표> 중앙정부 고위관리자의 평균 연봉, 2015년

n (중간관리자 보수) 스웨덴, 프랑스, 그리스의 중앙정부 중간관리자의 보수수준이 높은 편이며, 한국, 칠레, 멕시코 등은 상대적으로 낮은 편

Ÿ OECD 국가의 D3 보수 평균은 약 13.4만 미불, D4는 11.4만 미불이며, 한국은 D3가 9.3만 미불 D4가 7.3만 미불임

※ 동 보수에는 급여, 국가 의료보험 및 연금 부담분, 국가간 평균휴일일수 격차 조정분 등 포함

<표> 중앙정부 중간관리자의 평균 연봉, 2015년

3. 정부 기관

n (부당한 영향력으로부터 규제기관 보호) 규제기관은 정부, 민간 운영자, 사용자 간의 접점에서 필수적 공공서비스의 효율적인 제공 보장 역할 수행 필요

Ÿ 부당한 영향력으로부터의 규제기관 보호를 위해서는 독립성 보장이 중요

- 2013년 기준, OECD 국가 규제기관들의 제도적 독립성 수준 평균은 약 3.2점이며, 우리나라는 2.8점으로 4위 기록(낮을수록 독립성 높음)

<표> 6개 네트워크 분야에서의 규제기관의 독립성(2013년)

n (정책 자문 시스템) 정책 자문시스템은 복잡하고 상호 연계된 정책 도전과제들을 해결할 수 있는 지식 기반 제공

Ÿ 설문 응답 국가 중 60%가 상설 정책자문기구는 그들의 조직과 활동을 위한 권한을 규정하는 공적 규제에 의해 운영된다고 답변

- 13개 국가(87.5%)는 정부에 대한 자문 내용을 공개함으로써 정부가 그들이 원하는 정책 자문 만을 선택하는 것을 방지한다고 답변

n (UN SDGs 달성을 위한 국정총괄기관 역할) OECD 국가들은 UN 지속적 개발 목표 달성에 있어 국정총괄기관의 역할 인식

Ÿ 17개 OECD 국가에서 국정총괄기관은 스스로 또는 다른 정부부처들과 함께 UN SDGs 실행을 위한 총괄 및 조정 역할 수행

- SDGs 실행에 있어 추가적인 자원 활용 필요성이 주요 도전과제인 것으로 조사

<표> UN SDGs 실행을 위한 리더십 및 공동 리더십(2016년)

n (국제 규제협력에 있어 국제기구 역할) 국가간 정책 이슈 해소를 위한 국제 규제 협력 촉진에 있어 국제기구는 중요한 역할 수행

Ÿ 국제기구의 정책 수단은 글로벌 거버넌스를 위해 필수적이며, 정책 품질 보장이 중요

Ÿ 대부분의 국제기구는 다양한 이해관계자를 참여시키고 있으나, 정책 실행 모니터링 및 영향 평 가를 위한 권한과 역량은 여전히 부족

4. 예산 관행 및 절차

n (성과예산) 성과예산 프레임워크는 책임성 및 투명성 강화, 성과 문화 촉진 등에 기여

Ÿ 사업성과와 예산배정 결정을 연계시키는 성과 정보는 예산 협상과정에서 주로 활용

Ÿ 조기에 성과 예산시스템을 도입한 국가들은 정부기관의 저성과 문제를 보다 쉽게 해소하는 것 으로 조사

- 한국을 포함 OECD 회원국 중 26개 국가는 성과 예산 시스템 활용

<표> 중앙 정부내 성과 예산 활용 현황(2011 및 2016년)

n (성인지 예산) 최근 양성 평등 촉진을 위해 예산 절차를 활용하는 사례 증가

Ÿ 2016년 기준, 한국을 포함 OECD 회원국 중 15개 국가들이 이미 성인지 예산을 도입했거나, 적극적으로 도입을 고려 중

Ÿ 아직 성인지 예산을 도입하지 않은 대다수 국가들은 여전히 정책결정과정에서 다른 형태의 성 대응성(gender responsiveness) 방안 실행

5. 인적 자원 관리

n (인적자원 관리에 있어 권한 위임) 선발, 채용, 보수, 근무조건, 해고 등에 대한 인적자원관리 의사결정은 중앙인사관장기관에 의해 이루어지거나 일선 부처, 청, 국 등에 위임

Ÿ OECD 국가내에서 인적자원 관리 권한 위임에 관한 단일 모델 또는 공통 표준은 없으며 국가별 로 다양

Ÿ 한국의 인적자원관리 권한위임 수준은 OECD 평균보다 다소 낮은 편

<표> 중앙정부 일선부처에서의 인적자원관리 권한위임 범위(2016 및 2010년)

n (직원 성과 관리) 공공 서비스의 품질, 접근성 및 대응성 향상을 위해서는 효율 적인 성과 관리가 필요

Ÿ OECD내 거의 모든 국가들이 중앙정부 공무원을 위한 의무성과평가 시스템 보유 - 그러나, 성과결과와 보상간의 연계문제는 여전히 도전과제로 남아 있음

Ÿ 한국의 경우 인적자원관리 의사결정에서의 성과평가 결과 활용 범위는 OECD 평균에 비해 높 은 수준

n (고위공무원 인적자원 관리) 고위공무원은 복잡한 정책과제 실행을 위해 반드시 리더십 역량 보유 필요

Ÿ OECD내 대다수 국가들은 고위공무원단을 위한 별도의 인적자원 관리 방안 보유

6. 공공 부문 청렴

n (공공 부문 청렴시스템을 위한 제도적 장치) 청렴시스템은 일관성 및 포괄성을 지원하는 제도적 장치에 의해 뒷받침되는 것이 중요

Ÿ 국가 청렴 또는 반부패 정책 설계과정에서 종종 국정총괄기관 또는 일선 부처들이 협력 및 조 정을 주도

- OECD 국가 대부분에서 지방 정부는 자율적으로 청렴 정책 결정

- 중앙 및 지방정부간의 다양한 공식 및 비공식 조정 메커니즘은 효율적인 청렴 정책 실행에 기여

n (공공청렴 시스템 모니터링 및 평가) OECD 국가 대부분은 공공부문 청렴 정책의 모니터링 및 평가를 위한 접근법 보유

Ÿ 그러나 많은 국가들은 여전히 정책 결과물 보다는 정책 투입 및 산출 요소에 중점을 두는 경향

n (내부 통제 및 위험 관리) 행정부내에서는 공식적으로 관리자들이 내부 통제 및 위험관리에 대한 책임 보유

Ÿ OECD 국가 중 약 50%는 청렴위험에 대한 정부 대응의 일관성 및 조화성을 강화시킬 수 있는 중앙내부감사 기능 구축

7. 규제 거버넌스

n (규제개발과정에서의 이해관계자 참여 및 규제영향 평가) 이해관계자 참여는 규제 정책의 핵심적인 요소

Ÿ OECD 국가내에서 이해관계자 참여 및 규제영향평가가 폭넓게 실시 - 그러나, 체계적인 사후 규제평가는 아직 보편화되지 않은 상황

- 투명성, 규제 감독 및 관리 수단의 통제를 위한 메커니즘과 관련하여 개선의 여지가 존재 - 2014년 기준, OECD 국가 중 우리나라의 이해관계자 참여 점수는 11위권, 규제영향평가는

13위권, 사후규제평가는 12위권 기록

8. 공공 조달

n (공공 조달 규모) 공공조달은 OECD 국가 GDP의 약 12% 차지

Ÿ 정부지출 중 상당한 부문을 차지하고 있어 공공 예산의 효율적 활용을 위해서는 공공조달 과정 에서의 효율성 확보가 필수적

- 2015년 기준, 공공조달 비중이 가장 큰 네덜란드는 GDP의 20%, 가장 작은 멕시코는 5.1%

차지

- 우리나라는 GDP의 약 13%로 OECD 평균보다 약간 높은 수준

n (전략적 공공 조달) OECD 국가들은 다른 전략적 정책 목표 달성을 위해 공공 조달을 정책 지렛대로 활용

Ÿ 공공조달은 지속성 달성, 조달 시장에서의 중소기업 참여 지원, 혁신 장려 등과 같은 정부정책 목표 달성에 기여

n (전자 조달) 모든 OECD 국가들은 전자조달 시스템을 도입하고 있으며, 이는 주로 공공 조달 정보 공개를 위해 활용되고 있음

Ÿ 점점 더 많은 국가들이 거래 서비스에 관한 정보를 제공하고 있으며, 조달과정의 디지털화를 통해 생성된 효율성을 측정

9. 열린 정부

n (열린 정부 전략 및 목표) OECD 국가들은 열린 정부에 대한 개념 정의 및 포

n (열린 정부 조정 및 자원 관리) 효율적 열린 정부 전략 실행을 위해서는 적합한 인적 및 재정 자원과 결합된 국정총괄기관의 조정 및 리더십이 필요

Ÿ 대부분의 OECD 국가들은 국가 열린 정부 전략의 수평적 조정업무를 전담하는 기관 보유

n (열린 정부 전략 모니터링 및 평가) 투명성, 책임성 및 시민참여 영역에서의 모 니터링 및 평가 메커니즘은 정책 설계 및 실행 향상을 위해 필수적

Ÿ OECD 국가 대부분은 열린 정부 전략에 대한 모니터링 실시

- 대부분 국가는 주로 열린 정부 실행에 관련된 개별 기관들의 표준 모니터링 활동에 의존 Ÿ 대부분의 국가들이 열린 정부 실행의 진전에 대한 자료를 수집하는 반면, 약 50%의 국가만이

실행 영향력 평가를 위해 동 자료 활용

n (정책결정과정의 시민참여) 정책결정과정에서의 효율적인 시민 참여는 열린 정부 개혁의 중심에 위치

Ÿ 매뉴얼, 지침 및 전략 등과 같은 정책결정과정에서의 시민참여에 관한 중요 문서는 보다 통합 적인 시민참여 접근법 활용을 촉진

- OECD 국가 중 46%만이 이러한 중요 문서를 개발

Ÿ 정책을 시민을 위한 실질적인 업무개선으로 전환시키는 것은 다양한 정책과정에서의 시민참여 시기 및 정도에 달려 있음

- OECD 국가 재무부의 대다수는 시민들이 정책에 대한 피드백을 제공할 수 있는 기회 부여

n (공공데이터) OECD OURdata 지표(개방적이고 유용하며 재사용 가능한 데이 터 지표)는 회원국들의 공공데이터 개방 촉진 노력 지원을 위해 개발된 수단

Ÿ 2017년 OECD 공공데이터 개방 지수 평가에서 한국이 32개 회원국 중 1위 차지 (1점 만점 기 준 한국 약 0.94, OECD 평균 약 0.56)

<표> 개방적이고 유용하며 재사용 가능한 공공데이터 지수, 2017년

10. 공공부문 혁신 및 디지털정부

n (인적자원관리 전략 혁신) 각 국 정부는 재정적 제약, 기술 및 인구 변화, 공공 부문 혁신에 대한 시민 기대 증가 등에 직면

Ÿ OECD 국가의 60%는 공무원 훈련프로그램을 혁신 전략에 포함시키고 있으나, 채용, 승진 등과 같은 공무원 경력개발에 있어서의 혁신은 아직 도전과제로 남아 있음

n (공공서비스 전달의 디지털 변혁) 오늘날 사회 및 경제에 있어 디지털 변혁은

공공 서비스 전달 방식의 급격한 변화를 초래

11. 위험 관리 및 소통

n (재난의 사회경제적 영향) OECD 국가내에서 지난 30년간 주요 재난이 증가하고 있으며 이로 인해 상당한 손실 초래

Ÿ 이는 자연 재해, 전염병, 주요 산업 재해, 테러공격 등 포함

Ÿ 미국의 지난 30년간 평균재난 발생건수는 약 12건으로 OECD 국가중 가장 높으며, 한국은 4.2 건으로 OECD 평균(약3.5건) 보다 다소 높은 편

Ÿ 국가중 지난 30년간 평균재난 손실규모가 가장 큰 국가는 미국, 일본, 이탈리아 순이며, 한국 은 OECD 평균보다 낮은 수준

n (주요 위험 거버넌스) OECD 국가 대부분은 주요 위험 관리를 위한 국가 전략 구축

Ÿ 아울러, 하나의 특정 중앙 또는 지방행정기관에 재난관리 정책 조정 실행을 위한 리더십 역할 부여

- 덴마크 등 4개 국가만이 주요 위험 관리를 위한 리더십 역할이 부여된 선도 조직 또는 조정 기관을 보유하고 있지 않은 것으로 조사

n (위험 소통 트랜드) 위험 소통은 미래 손실 감축을 위한 정부의 위험 관리 전략에 있어 필수적인 요소

Ÿ 시민과 보다 직접적으로 소통하기 위한 위험 정책 설계 및 평가에 있어 보다 많은 노력이 요구 - 예를 들어, 소설미디어나 가상 플랫폼 등과 같은 수단 활용 필요

Ÿ OECD 국가내에서 위험 소통 정책에 대한 평가는 아직 보편화되지 않은 상황 - 2015년 기준 11개 국가만이 위험 소통 정책에 대해 평가 시도

12. 핵심 정부 성과

n (정부 신뢰) 정부 신뢰는 정부 효율성 향상 및 경제 개발의 주요 동인

Ÿ 이는 규제나 조세 시스템에 대한 준수성 제고, 사회경제적 합의 촉진 및 정책 수용성 향상 Ÿ 2016년 기준, OECD 국가내 국민들의 중앙 정부에 대한 신뢰도 평균은 42%로서 2007년에 비

해 낮은 수준

- 스위스 및 룩셈부르크 국민들의 중앙정부 신뢰도가 가장 높은 수준이며, 우리나라는 약 24%

로서 OECD 평균에 비해 낮은 편

<표> 중앙 정부에 대한 신뢰, 2016년 및 2007년 이후 변화

n (소득 재분배) 많은 OECD 국가내에서 소득 불평등이 점차 확대

Ÿ 조세, 정부이전지출 등을 통한 소득 재분배는 가난과 불평등 해소에 기여하며, 경제 강화 및 사 회적 웰빙을 촉진

n (법치) 법치는 동일한 규칙, 표준 및 원칙이 모든 개인이나 조직에 똑 같이 적용될 필요가 있다는 것을 의미

Ÿ 법치에 대해서 다양한 해석이 있지만, 동 보고서에는 세계 사법 프로젝트(World Justice Project)가 개발한 모델 활용

Ÿ 정부 권력의 제한 정도를 측정하는 요소는 법률에 의해 구속

- OECD 국가들의 정부 권력 제한 요소의 평균은 0.75점이며, 거의 절반 정도의 OECD 국가들 이 0.8점 이상 기록

- 한국은 약 0.68점으로 OECD 평균보다 다소 낮은 수준

<표> 제한된 정부 권력, 2016년

n (공공부문 효율성) OECD 국가내에서 고령화 및 의료 기술 비용 상승은 의료 서비스 지출 증가의 주요 요인으로 작용

Ÿ 많은 국가들이 의료지출 증가를 억제하는 동시에 고품질의 의료 서비스를 보장하기 위해 다양 한 의료 협력 정책 실행

<표> 모든 질병에 있어 평균 입원 기간, 2004년 및 2014년

n (공공부문 비용 효과성) 공공부문 비용 효과성은 각 부문에서의 투입과 주요 결 과물간의 상관관계 분석을 통해 측정 가능

Ÿ (의료서비스) 의료 서비스 분야의 비용 효과성은 총 의료지출과 기대수명간의 상관관계 분석을 통해 측정 가능

- 의료지출이 많을수록 기대수명이 늘어나는 경향이 있으며, 한국, 일본, 이탈리아 등은 의료지 출에 비해 상대적으로 기대수명이 높은 편

Ÿ (교육) OECD PISA 프로그램은 매 3년 주기로 수학, 읽기, 과학 등 3가지 영역에서 15세 학 생들의 학업성과를 측정

- PISA 점수와 학생 1인당 누적 교육비 지출 간에는 긍정적 상관관계가 존재

13. 대시민서비스

n

공공서비스 및 기관에 대한 국민 만족도

Ÿ (의료 시스템) 2016년 기준, OECD 국가내 국민 70%가 그들이 살고 있는 지역의 의료서비스 이용성에 만족한다고 답변

- 벨기에, 노르웨이, 스위스 국민들의 만족도가 높았으며, 한국 국민들은 약 72%가 의료시스템에 만족한다고 답변

<표> 의료시스템에 대한 국민 만족도, 2007년 및 2016년

Ÿ (교육시스템 및 학교) 2016년 기준, OECD 국가내 국민 67%는 그들의 교육시스템 및 학교에 대해 만족한다고 답변

- 노르웨이, 아일랜드, 스위스 국민의 교육시스템에 대한 만족도가 높은 것으로 조사되었으며, 한국의 경우 약 58%가 만족한다고 답변

<표> 교육시스템 및 학교에 대한 국민 만족도, 2007년 및 2016년

Ÿ (사법시스템 및 법원) 2016년 기준, OECD 국가내 국민 54%가 그들의 사법시스템 및 법원에 대해 신뢰를 가지고 있다고 답변

- 노르웨이, 덴마크, 스위스 국민들의 사법시스템 및 법원에 대한 만족도가 높은 것으로 조사

n 의료서비스에 대한 재정 및 지리적 접근성

Ÿ 2014년 기준, 모든 유럽국가에서 저소득층이 고소득층에 비해 의료필요 미충족을 보고하는 비 율이 높은 것으로 나타남

Ÿ 2014년 기준, OECD 국가내 총가계소비 중 2.8%가 의료 지출을 위해 충당 - 그리스, 헝가리, 한국, 스위스 등은 의료지출 비중이 4% 이상

<표> 최종가계소비 중 본인부담 의료비 비중, 2014년