선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 본 논문에서는 이러한 공공부문의 유사 평가/인증모델의 특성들을 고려하고 기 개발된 공공데이터 품질관리 조직 성숙도 모델(한국정보화진흥원, 2015c; 김선호, 2015)을 기초로 하여 새로운 모델을 개발하였다. 이 모델에서는 다른 평가/인증 모델의 실용성과 공공의 특성을 최대한 반영하며 현장중심의 효율적 평가가 가능하도록 평가지표 수를 축소하였다.
- 본 모델은 개방데이터 관리를 중심으로 한 관련 DB의 품질관리 프로세스의 성숙수준을 평가하기 위한 모델로 개발되었다. 앞으로 이 모델을 다양하게 활용하기 위해서는 기관 전체의 성숙수준을 평가하거나 기관 내부에서 성숙수준을 자체 진단할 수 있는 모델로 발전시키는 연구가 필요하다.
- 기존에 개발한 프로세스 능력수준 기반의 공공데이터 품질관리 성숙수준 평가 모델은 현장에 적용하기에는 많은 평가지표를 가지고 있는 단점이 있었다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 본 논문에서는 프로세스의 하부 고유활동의 실행 목표 달성을 위한 고유활동의 평가지표를 확대하였고 프로세스의 관리화 및 체계화 목표 달성를 위한 공통활동의 평가지표는 축소하였다. 이로써 기존의 모델에 비해 제안한 모델에서는 평가지표 수가 22% 감소되었으며 성숙수준 5레벨까지 적용할 수 있는 누적 평가지표 수가 44% 감소되었다.
제안 방법
- 1절의 프로세스 통합 및 조정을 통해서 PDCA에서 PDS 개념으로 전환하였으며 이 전환과정에서 프로세스의 성격에 따라 PPDQM3과 APDQM3 간에 4개 프로세스의 통합, 1개 프로세스의 분리, 3개 프로세스의 변경, 1개 프로세스의 추가가 이루어졌다. 그리고 2절의 능력수준 평가방식에서는 고유활동을 활동능력수준별로 분할하였으며 공통활동은 통합한 뒤 활동능력 수준별로 분할하는 과정을 거쳤다.
- 이후 참고문헌(김선호, 2015; 한국정보화진흥원, 2015c)의 모델은 PPDQM3(PCL-based Public Data Quality Management Maturity Model)라는 명칭을 붙였으며, 본 연구에서 제시된 모델은 APDQM3(ACL-based Public Data Quality Management Maturity Model)라는 명칭을 사용한다. PPDQM3의 경우 평가지표 수가 많아 현장에 적용하기에 문제점이 있다는 전문가들의 지적에 따라 APDQM3의 경우는 평가지표 수를 축소시키는 방향으로 보완 개발하였다. 이를 위해 통합 및 조정을 통하여 프로세스의 수를 감소는 방법과 새로운 능력수준 평가방식을 개발해 평가지표 수를 감소시키는 방법을 활용하였다.
- 1) (한국정보화진흥원, 2014a)에 이미 제시되었던 것으로서 데이터 품질관리 프로세스를 충분히 반영하지 못하고 있는 단점이 있다. 그래서 APDQM3에서는 공공정보 품질관리 매뉴얼과 일관성을 유지하기 위해 단계는 계획, 구축, 운영, 활용의 4단계를 사용하였으며 프로세스는 PPDQM3의 프로세스를 보완하여 제시하였다.
- PPDQM3에서 공통활동의 경우 고유활동 내용과 중복되거나 고유활동에 비해 세분화된 경향이 있어, APDQM3에서는 PPDQM3의 관리화목표(PCL2)의 9개의 공통활동과 체계화목표(PCL3)의 표준프로세스 확대적용 공통활동을 통합하여 하나의 절차정의 활동으로 변환하였다. 그리고 이 공통활동을 활동능력수준에 따라 절차정의 3(ACL3), 4(ACL4), 5(ACL5)로 구분하였다. 즉, 절차가 존재하면 절차정의 3, 조직 전체로 확대하여 체계적으로 적용하면 절차정의 4, 절차를 지속적으로 2년 이상 운영하면 절차정의 5로 구분하였다.
- 데이터품질 정책관리와 데이터품질 계획관리 프로세스는 전반적인 관리보다는 정책과 계획의 존재 여부가 중요하다고 판단되어 데이터품질 정책수립과 데이터품질 계획수립으로 프로세스 명칭이 변경되었다. 그리고 품질관리조직이 현장에서 운영되는 점과 ISO 8000-61을 참조하여 데이터품질 조직구성 프로세스를 추가하였다. 데이터 연계관리 프로세스는 PPDQM3의 데이터 흐름 및 연계관리 프로세스 중에서 조직간에 교환되는 연계 데이터를 관리하는 부분만을 고려하고 있다.
- 셋째, 공공데이터 품질관리 성숙수준을 다섯 개의 레벨로 평가하는 방안과 1~5 스케일의 점수를 부여하는 방식을 제안하였다. 넷째, 기존의 조직 성숙도 모델과 새로 제안한 모델의 특성을 비교 분석하였다. 즉, 프로세스의 통합과 조정을 통한 프로세스의 변화, 능력수준 평가방식의 변화, 두 모델의 평가지표 수의 변화를 비교하였다.
- PPDQM3의 개방데이터 관리 프로세스는 데이터를 개방하기 위한 업무관리를 고려하여 데이터 개방관리로 프로세스 명칭을 수정하였다. 데이터품질개선 성과관리는 PPDQM3의 조직품질성과관리를 포함하여 내용을 확대하였다.
- 이 모델에서는 하나의 활동에 대해 하나의 평가지표가 정의되며, 한 프로세스의 실행, 관리화, 체계화 여부를 판단하여 그 프로세스의 능력수준을 평가하는 모델이다. 따라서 PCL1 레벨에서 프로세스 실행목표의 달성 여부를 평가하는 고유평가지표 m개, PCL2 레벨에서 관리화목표 달성 여부를 평가하는 공통평가지표 9개, PCL3 레벨에서 체계화목표 달성 여부를 평가하는 공통평가지표 2개로 구성된다.
- 마찬가지로 PPDQM3의 체계화목표(PCL2)의 경험 축적/활용 공통활동을 교육/지식공유 공통활동으로 변환하고 이 공통활동을 활동능력수준에 따라 교육/지식공유 4(ACL4), 5(ACL5)로 구분하였는데, 교육훈련을 실시하면 교육/지식공유 4, 조직 전체에 교육훈련을 실시하고 지식을 공유하면서 2년 이상 수행하면 교육/지식공유 5로 구분하였다.
- 본 논문에서 제시한 모델은 2015년의 모델을 3개 공공기관에 시범 적용한 결과, 평가등급의 조정, 평가프로세스 통합, 평가지표 간소화에 대한 요구사항을 반영한 것이다. 또한 평가절차에 있어서는 피평가기관의 증적자료 외부유출 금지로 서면평가(평가팀 사전검토 등)의 제약이 있어 현장평가 중심으로 평가절차를 보완할 필요성이 대두되었다.
- 본 논문의 주제와 관련된 연구 동향은 평가대상, 법·제도, 평가방식 및 절차, 평가결과 활용, 평가모델 등으로 분석 관점을 분류할 수 있다.
- 본 연구에서 제시된 모델은 참고문헌(김선호, 2015) (한국정보화진흥원, 2015c)의 모델을 보완하여 개발하였으므로 두 모델의 특징을 비교하여 설명한다. 이후 참고문헌(김선호, 2015; 한국정보화진흥원, 2015c)의 모델은 PPDQM3(PCL-based Public Data Quality Management Maturity Model)라는 명칭을 붙였으며, 본 연구에서 제시된 모델은 APDQM3(ACL-based Public Data Quality Management Maturity Model)라는 명칭을 사용한다.
- 본 평가모델은 공공데이터의 품질을 관리하는 프로세스의 구성, 활동능력수준 기반의 평가지표체계, 프로세스의 성숙수준을 평가하는 기준으로 구성된다.
- 둘째, 기존의 프로세스 능력수준 평가방식에서 활동 능력수준 평가 방식을 새롭게 제시하였다. 셋째, 공공데이터 품질관리 성숙수준을 다섯 개의 레벨로 평가하는 방안과 1~5 스케일의 점수를 부여하는 방식을 제안하였다. 넷째, 기존의 조직 성숙도 모델과 새로 제안한 모델의 특성을 비교 분석하였다.
- 이 방식은 세부 활동별로 수행 능력수준이나 난이도가 다름에도 불구하고 모두 같은 능력수준 레벨에서 평가되는 단점이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위해 여기서는 프로세스를 구성하는 활동의 능력수준(ACL: Activity Capability Level)을 평가하는 방식을 제시한다.
- 이 모델에서는 다른 평가/인증 모델의 실용성과 공공의 특성을 최대한 반영하며 현장중심의 효율적 평가가 가능하도록 평가지표 수를 축소하였다. 이를 위하여 첫째, 프로세스를 통합 및 조정하여 프로세스 수를 축소하였다. 둘째, 기존의 프로세스 능력수준 평가방식에서 활동 능력수준 평가 방식을 새롭게 제시하였다.
- PPDQM3의 경우 평가지표 수가 많아 현장에 적용하기에 문제점이 있다는 전문가들의 지적에 따라 APDQM3의 경우는 평가지표 수를 축소시키는 방향으로 보완 개발하였다. 이를 위해 통합 및 조정을 통하여 프로세스의 수를 감소는 방법과 새로운 능력수준 평가방식을 개발해 평가지표 수를 감소시키는 방법을 활용하였다.
- 0 평가(10개 이내), 개인정보보호 관리수준 진단(24개) 등 공공기관 전체를 대상으로 시행하는 평가는 평가항목이 적다. 점수제, 항목별 가중치 적용 등 다양한 평가척도를 제시하고, 해당 평가척도에 부합하는 세부적이고 구체화된 판정기준과 평가산식을 제공한다. 인증제와 같이 개별단위 평가의 경우, 평가항목은 많지만 개별항목에 대한 평가척도는 비교적 단순하게 구성하는 특징이 존재한다.
- 넷째, 기존의 조직 성숙도 모델과 새로 제안한 모델의 특성을 비교 분석하였다. 즉, 프로세스의 통합과 조정을 통한 프로세스의 변화, 능력수준 평가방식의 변화, 두 모델의 평가지표 수의 변화를 비교하였다.
- 평가 모델 관련 연구 동향은 국내외 유사 평가 및 인증제도의 측정기준, 추진체계, 수행절차, 법제도 등을 중심으로 분석하였다. 국내에서 시행하고 있는 대표적인 평가제도(4개), 인증제도(7개)를 중심으로 분석하였다.
대상 데이터
- 평가 모델 관련 연구 동향은 국내외 유사 평가 및 인증제도의 측정기준, 추진체계, 수행절차, 법제도 등을 중심으로 분석하였다. 국내에서 시행하고 있는 대표적인 평가제도(4개), 인증제도(7개)를 중심으로 분석하였다.
- 본 논문의 프로세스의 공공데이터 품질관리 프로세스는 총 11개로 구성되어 있으며 여기서는 지면상 대표적으로 데이터 표준관리 프로세스만을 적용 사례로 제시하였다.
- 이로써 기존의 모델에 비해 제안한 모델에서는 평가지표 수가 22% 감소되었으며 성숙수준 5레벨까지 적용할 수 있는 누적 평가지표 수가 44% 감소되었다. 제안한 모델을 검증하기 위해 금년에 20개 공공기관에 적용 중에 있으며 2017년부터 확대 적용할 계획으로 있다. 이 모델에서는 활동의 실행 목표 달성을 위한 평가지표를 확대하였기 때문에 활동을 평가할 때 수행 결과물(Work Product)의 존재 여부를 평가하는 것보다는 활동을 실행하였는지를 평가하는 것이 바람직하다.
이론/모형
- 본 연구에서 제시된 모델은 참고문헌(김선호, 2015) (한국정보화진흥원, 2015c)의 모델을 보완하여 개발하였으므로 두 모델의 특징을 비교하여 설명한다. 이후 참고문헌(김선호, 2015; 한국정보화진흥원, 2015c)의 모델은 PPDQM3(PCL-based Public Data Quality Management Maturity Model)라는 명칭을 붙였으며, 본 연구에서 제시된 모델은 APDQM3(ACL-based Public Data Quality Management Maturity Model)라는 명칭을 사용한다. PPDQM3의 경우 평가지표 수가 많아 현장에 적용하기에 문제점이 있다는 전문가들의 지적에 따라 APDQM3의 경우는 평가지표 수를 축소시키는 방향으로 보완 개발하였다.
성능/효과
- 공공데이터 품질관리는 11개 세부 프로세스로 구성된 하나의 프로세스라고 할 수 있으므로 11개 프로세스들의 평가지표별 활동능력수준 판정 결과를 종합하여 동일한 방식으로 평가할 수 있다. 공공데이터 품질관리를 구성하는 11개 프로세스의 적용 평가지표 수는 <표 9>에 요약되어 있다.
- 그러나 APDQM3의 경우, 에서 보는 바와 같이, 프로세스별 고유활동에 대한 평가지표 23개, PPDQM3의 공통 평가지표 중 일부를 7~8개 프로세스에 공통으로 적용한 평가지표 13개를 포함하여 평가지표가 총 36개로서 PPDQM3의 46개에 비해 10개가 감소되었다.
- 1 데이터 표준코드 정의 평가지표의 경우 ACL2, ACL3, ACL4까지 충족되지만 ACL5는 충족되지 못하였다. 그리고 4.데이터 표준관리 프로세스의 경우 5개의 평가지표를 적용한 결과, ACL2, ACL3에 적용한 평가지표는 모두 충족되었지만 ACL4에 적용된 평가지표는 5개 중 3개만 충족되었다. 그래서 이 프로세스는 관리화(ML3) 성숙수준으로 평가된다.
- 데이터 품질진단 프로세스는 PPDQM3의 품질오류신고관리, 업무규칙관리, 데이터 품질진단을 통합하였다. 근본 원인분석 및 개선은 PPDQM3의 데이터 처리관리, 데이터 흐름관리, 원인분석 및 개선방안제시, 프로세스 개선을 통합하여 새로운 프로세스 명칭으로 제시되었다. PPDQM3의 개방데이터 관리 프로세스는 데이터를 개방하기 위한 업무관리를 고려하여 데이터 개방관리로 프로세스 명칭을 수정하였다.
- 데이터 연계관리 프로세스는 PPDQM3의 데이터 흐름 및 연계관리 프로세스 중에서 조직간에 교환되는 연계 데이터를 관리하는 부분만을 고려하고 있다. 데이터 품질진단 프로세스는 PPDQM3의 품질오류신고관리, 업무규칙관리, 데이터 품질진단을 통합하였다. 근본 원인분석 및 개선은 PPDQM3의 데이터 처리관리, 데이터 흐름관리, 원인분석 및 개선방안제시, 프로세스 개선을 통합하여 새로운 프로세스 명칭으로 제시되었다.
- 이를 위하여 첫째, 프로세스를 통합 및 조정하여 프로세스 수를 축소하였다. 둘째, 기존의 프로세스 능력수준 평가방식에서 활동 능력수준 평가 방식을 새롭게 제시하였다. 셋째, 공공데이터 품질관리 성숙수준을 다섯 개의 레벨로 평가하는 방안과 1~5 스케일의 점수를 부여하는 방식을 제안하였다.
- ISMS, PIMS, PIPL, SP, DQC-M 등의 인증제도는 현장심사 중심으로 평가방식 적용으로 평가항목은 많으나, 항목별 평가척도는 [“예”/“아니오”], [“충족”/“미충족”] 등으로 판정한다. 또한, 평가의 규모가 클수록 계량 지표의 비중이 높고, 프로세스 중심의 개별단위 평가일수록 비계량 지표의 비중이 높다. 전 기관을 대상으로 하는 평가제(정부3.
- - 평가대상 수를 고려한 평가항목 수의 조정, 계량·비계량 지표의 적절한 배분, 객관화된 평가척도 개발 등이 필요하다. 모든 공공기관을 대상으로 하는 경우처럼 평가대상 수가 클수록 평가항목은 적고, 평가척도는 다양하며, 결과 산출식이 복잡한 편이다. EA 성숙도 평가(9개), 정부3.
- 이 사례에서는 에서 제시된 4.1 데이터 표준코드 정의 평가지표의 경우 ACL2, ACL3, ACL4까지 충족되지만 ACL5는 충족되지 못하였다.
- 이러한 문제점을 보완하기 위해 본 논문에서는 프로세스의 하부 고유활동의 실행 목표 달성을 위한 고유활동의 평가지표를 확대하였고 프로세스의 관리화 및 체계화 목표 달성를 위한 공통활동의 평가지표는 축소하였다. 이로써 기존의 모델에 비해 제안한 모델에서는 평가지표 수가 22% 감소되었으며 성숙수준 5레벨까지 적용할 수 있는 누적 평가지표 수가 44% 감소되었다. 제안한 모델을 검증하기 위해 금년에 20개 공공기관에 적용 중에 있으며 2017년부터 확대 적용할 계획으로 있다.
- 이것은 성숙수준을 다섯 레벨로만 평가하는 것보다는 더 변별력이 있다는 장점이 있다. 즉, 관리화(ML3) 수준보다는 성숙수준이 0.7정도 더 높으며 0.3의 개선 노력을 한다면 체계화(ML4) 수준을 달성할 수 있다는 평가결과를 제공한다.
- 평가지표를 살펴보면 시범적용 전·후 인지된 중복지표와 평가기준이 모호한 일부 지표들을 공공기관의 여건에 맞도록 지표 통·폐합 및 간소화할 것이 요구되었다.
후속연구
- 평가대상 DB는 사회적 경제적 파급효과가 큰 국가중점개방DB, 품질개선지원DB등을 대상으로 당해년도 평가대상으로 선정하여 평가를 실시하는 것이 바람직하다. 또한, 품질관리 체계의 향상 및 지속성 확보를 목적으로 하여 프로세스 기반의 품질평가를 추진토록 시행할 필요가 있다.
- 본 모델은 개방데이터 관리를 중심으로 한 관련 DB의 품질관리 프로세스의 성숙수준을 평가하기 위한 모델로 개발되었다. 앞으로 이 모델을 다양하게 활용하기 위해서는 기관 전체의 성숙수준을 평가하거나 기관 내부에서 성숙수준을 자체 진단할 수 있는 모델로 발전시키는 연구가 필요하다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.