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국책연구동향

연구보고서

보고서명데이터 기반 이해충돌방지법 운영시스템 마련 연구
  • 책임자 이유봉
  • 소속기관경제·인문사회연구회
  • 내부연구참여자
  • 외부연구참여자
  • 발행기관 경제·인문사회연구회
  • ISBN979-11-5567-611-0
  • 출판년도2023
  • 페이지206
  • 보고서유형 협동연구보고서
  • 연구유형 정책
  • 표준분류 종합일반 > 종합일반
  • 자료유형연구보고서
  • 공공누리유형
  • 주제어행정의 지능정보화, 컴플라이언스, 이해충돌방지법, 사적이해관계자, 질의응답모델, 직무관련부동산 모니터링, 플랫폼
  • 국내외적으로 행정업무의 지능정보화의 시도가 증가하고 있으며, 인공지능 등 지능정보기술이 발전된 국가들에서는 이미 다양한 부문에서 지능정보화 기술이 법집행, 규제조사·분석·모니터링, 재결, 공공서비스 참여 등 행정서비스와 행정조직의 내부관리업무에 적용하고 있다.
    우리나라 정부도 「지능정보사회 구현을 위한 제6차 국가정보화 기본계획(2018-2022)」에서 국가 디지털 전환을 중심 전략으로 제시하고 공공부문의 지능화 기반구축을 주요한 과제로 제시한 바 있다.
    2022년 5월 19일부터 시행에 들어간 「공직자의 이해충돌 방지법」 은 잠재적 적용자가 상당수에 달하여(공직자 200만명과 해당 가족 등 약 전국민의 10%) 법률에 대한 해석수요와 법준수를 위한 명확성의 요청이 높은 법률이다.
    본 연구는 「이해충돌방지법」의 시행과 관련 각 공공기관의 관련 공직자 및 국민들의 질의에 효과적으로 대응하기 위해 관련 민원, 행정, 법률 데이터의 수집·관리·분석에 기반한 「이해충돌방지법」 질의응답 및 관련 정보시스템의 설계안 마련을 목적으로 하였다.
    위와 같은 각 연구기관의 주요 연구 내용에 따라 아래와 같이 기초자료조사와 선행연구분석을 거쳐, 관련 실무 담당자들을 상대로 시스템 수요조사를 거쳐, 정해진 2가지의 기능에 한 모델제시를 위한 연구를 진행하였다.
    행정·공공 분야의 빅데이터 분석을 활용하여 정부 업무나 기능을 향상시킨 다양한 사례들을 수집, 제시하였고, 특히, AI 알고리즘과 빅데이터를 이용하여 법 준수를 위한 시스템 모델로서 AI compliance 모델에 대한 사례를 조사하였다.
    「이해충돌방지법」은 공직자의 직무 수행시 사적 이해관계가 관련될 경우 직무수행의 공정성이 저해되지 않도록 사전에 예방·관리하기 위한 목적으로 입법화되었으며, 입법목적 실현을 위한 주요 수단으로서 사적이해관계의 신고(제5조), 직무 관련 부동산 보유·매수 신고(제6조), 및 이해충돌이 발생하는 상황을 피하기 위한 제척·기피·회피 등을 규정하였다.
    이에 따라 「이해충돌방지법」이 정하는 사적이해관계 유무 판단에 있어 법적용 대상자인 공직자의 요건 해당 여부, 적용 직무 유형 해당 여부를 포함하는 직무관련자 해당 여부, 사적이해관계자 해당 여부의 판단에 있어 법으로 열거된 다수의 기준 및 하위법령 등의 적용 여부를 판단하여야 하는데, 해당 법적 구성요소 유형의 수가 상당하여 적용여부 판단이 쉽지 않다.


    또한, 공공기관의 장은 소속 기관의 직무(부동산을 직접 취급하는 공공기관인 한국토지주택공사 등) 및 법으로 정하는 부동산 개발 업무(그 외 공공기관)와 관련된 부동산에 대하여 해당 업무 담당자가 보유·매수한 경우 이를 신고하도록 해당 업무를 지정해야 하며, 이에 따라 해당 업무 담당자는 소속기관장에 신고하여야 하는데, 해당 업무를 지정하는 경우에 신고 대상 개발사업과 관련된 부동산의 시간적, 공간적 범위를 특정하는 것 역시 쉽지 않은 것이 현실이다.
    이러한 법 적용에 있어서의 문제점을 인식하고, 본 연구는 「이해충돌방지법」의 의무이행과 관련하여 주요 과제로 도출된 사적이해관계자 신고와 직무관련 부동산의 보유·매수 신고를 지원하기 위한 서비스를 본 연구의 주요 개발과제로 정하고, 사적이해관계자 해당 여부에 대한 질의응답 모델과 직무관련 부동산 모니터링 모델개발을 위해, 관련 데이터베이스 구축, 시범분석을 실시하였다.
    첫번째 기능인 사적이해관계자 해당 여부에 대한 질의응답 모델은 법률 구성요건에 대한 분석을 바탕으로 이해충돌이 발생가능한 상황에 대한 인공지능 학습용 사례데이터를 개발하고 개발된 데이터에 대하여 BERT알고리즘에 의한 학습과 테스트를 실시하였다. 사례데이터는 추상화 수준에 차별을 둔 복잡사례와 단순사례 2종을 개발하고, 해당 사례군들을 각각 학습하여 동일 사례군 및 이종 사례군에 대하여 각각 테스트를 실시하였다.
    두번째 기능인 직무관련 부동산 모니터링 모델은 부동산 개발 민감지역에 대한 모니터링을 위한 측정지표를 개발하여 각 공공기관장이 법 적용 대상 범위를 특정하기 위한 정보를 제공한다. 모델 개발을 위해 관련 데이터베이스를 구축하고 분석한 결과를 지도상에 구현하고, 개발사업 관련 지역과 사업 근거 법률, 법 적용대상자 등에 관한 정보를 지도정보와 연결하여 제공함으로써 수범 여부를 명확히 하여 법 규범력 및 법 준수에 도움을 줄 수 있다.
    위에서 개발제시된 기능과 구현된 모델을 바탕으로 데이터 및 서비스 운영을 위한 플랫폼에 대한 설계 및 구축을 위한 안을 제시하였다.

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