230803_전자신문

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의료시스템 데이터 관리체계	- 표준기반 데이터 관리체계 및 시스템 아키텍처 기술  - 데이터 공유, 활용 기술에 집중: 여러 병원 의료시스템들이 환자 동의하에 데이터를 공유하고 통합·활용할 수 있도록 표준화된 데이터 관리체계와 시스템 아키텍처 개발 - 향후 기술 사용화 시 환자 의료정보 및 건강 상태를 병원 간 쉽게 공유·활용할 수 있어 의료 서비스 품질이 높아질 전망 - 데이터 관리체계 및 표준화, 개방형 데이터 허브(SODAS), 데이터 거버넌스 시스템 개발 등 디지털 전환 관련 시장경쟁력 제고에 이바지 - 산업 전반 이종 시스템 간 데이터, 시스템 간 실시간 상호운용성과 데이터 파이프라인 자동화에 대한 요구 증가, 대응 표준 기술과 데이터 거버넌스 시스템 개발로 데이터 산업 활성화에 기여할 것으로 기대
공공SW사업 개선	- 최근 발생한 공공SW 프로젝트 이슈에 대한 다양한 관점: 사업자 역량 부족, 발주기관의 사업관리 부실, 제도 문제(대기업 참여 제한), 부족한 예산 - 원인으로 가장 많이 제기되는 것은 잦은 과업 변경과 그에 따른 기업의 부담 가중 - 최초 예산 편성은 프로세스와 지침이 비교적 명쾌하고 수차례 검토를 거치지만 중간에 변경되는 과업에 대한 예산 책정 프로세스는 지침상 존재하지만 실제 예산 반영을 위한 수립 근거로는 부족(낙찰차액을 활용할 수 있다는 가변적 조건 제시) - 해외 사례: 미국(애자일 방법론 기본 적용 권고, 원가 정산 계약 제도화, 하이브리드 계약방식 허용), 영국(애자일 개발 방법론 기본 지향, 표준 계약서를 만들어 과업 변동성을 고려한 계약 유도)
AI 긍적적 미래 변화, 합성데이터 발전	- 국내외 빅테크 기업은 데이터의 독점적 가치경쟁력을 간파, 고객 데이터를 수집·분석·활용하는 내부 시스템을 폐쇄적 생태계로 구축, 시장 선점 - 정부는 양질의 데이터 제공을 확대하고 현장의 원활한 데이터 활용을 촉진하기 위해 마이데이터, 공공데이터 개방 정책, 정부 발주 과제 등을 통해 데이터 기근에 대처 - AI 모델 훈련에 필요한 데이터 확보에는 비용이나 개인정보보호 및 저작권 문제 등 여러 장애물이 존재, 이에 대안으로 떠오른 것이 합성 데이터 - 합성 데이터: 실제 데이터의 통계적 특성을 기반으로 시뮬레이션, 통계 모델, 규칙과 제약사항 등을 통해 생성한 인공 데이터 - 합성데이터는 HW·SW 개발 시 테스트 데이터, 데모와 시뮬레이션용 데이터, AI 모델 훈련 데이터, 개인정보 보호로 제한된 데이터 접근 등 다양한 분야에서 사용 가능

 

합성 데이터

 

SW 사업의 단계별 예산수립 절차

230803_공공SW사업 개선.pdf

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