지능정보시대의 공공 스마트폰 앱 발전수준 및 결정요인 분석

Abstract

본 연구에서는 새로운 지능정보기술이 등장하는 상황에서 공공 앱의 발전수준 모형을 새롭게 구성하고, 이에 근거하여 중앙행정기관이 제공하는 공공 앱의 발전수준을 측정하였다. 또한, 공공 앱의 발전수준에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 순서 프로빗 회귀분석을 실시 하였다. 분석 결과 첫째, 공공 앱의 발전수준 모형은 기존 Eom & Kim(2014)의 6단계 모형에서 인공지능과 빅데이터 분석과 같은 새로운 지능정보기술이 반영된 강화제시, 자동상호작용, 자동업무처리, 예측이라는 4개의 단계가 추가된 10단계 모형으로 새롭게 구성되었다. 둘째, 새롭게 구성된 공공 앱 발전수준 모형을 바탕으로 중앙행정기관이 제공하는 175개 공공 앱의 발전수준을 측정한 결과, 대부분의 공공 앱이 2단계에서 5단계 사이의 발전수준을 보이는 것으로 나타났다. 마지막으로 셋째, 공공 앱의 발전수준을 결정하는 요인을 분석한 결과, 정보 용량이 큰 공공 앱, 민원만족도가 높은(가, 나 등급) 기관에서 제공하는 공공 앱, 위계가 높은(부 단위) 기관에서 제공하는 공공 앱이 높은 발전수준에 속할 확률이 큰 것으로 나타났고, 정보화 역량이 높은 기관에서 제공하는 공공 앱, 규모(세출예산)가 큰 기관에서 제공하는 공공 앱의 경우 높은 발전수준에 속할 확률이 작은 것으로 나타났다. 본 연구는 이론적 차원에서 지능정보기술을 적용한 공공 앱의 새로운 가능성을 분석하고 이를 고려한 발전수준 모형을 구성함으로써 모바일 정부 이후의 새로운 패러다임인 지능형 정부에 대한 이해를 증진시켰다는 점에서 의의가 있다. 또한, 실용적 차원에서 공공 앱의 발전수준에 영향을 미칠 수 있는 결정요인을 분석함으로써 향후 공공 앱을 제작하는 기관에게 다양한 정책적 시사점을 제공한다는 점에서도 의미가 있다.

In this study, a new public application maturity model was formed in the face of the emergence of new intelligent information technology, and based on this, the level of development of public apps provided by central government agencies was measured. In addition, the ordered probit regression analysis was conducted to analyze the determinants affection the maturity level of public apps. According to to the analysis, the maturity model of public apps was newly constructed from the six-stage model of Eom & Kim (2014), with four stages of augmented presentation, automatic interaction, automatic task processing and prediction, which reflect new intelligence technologies such as artificial intelligence and big data analysis. Second, based on the newly constructed maturity model, 175 public apps provided by central government agencies showed that most public apps showed maturity levels between 2nd and 5th stages. Finally, the analysis of factors that determine the level of maturity of public apps showed that public apps with high information capacity, public apps with high civil service satisfaction and public apps with high hierarchies were more likely to have high levels of development. The analysis of determinants, however, showed that public apps provided by institutions with high information capabilities and public apps provided by large institutions are less likely to have high levels of development. On a theoretical level, this study is meaningful in that it has improved understanding of the new paradigm of intelligent government after mobile government by analyzing the new possibilities of public apps applying intelligent information technology and forming a new maturity model. It is also meaningful in that it provides various policy implications to institutions that produce public apps in the future by analyzing determinants that can affect the level of maturity of public apps on a practical level.