정부 개입도와 이용자 주도력을 기준으로 행정 및 데이터 서비스의 개인화 수준을 분류하고, 플랫폼 기반의 지식 공유 및 맞춤형 서비스 체계를 고찰한다. doc_id PCY_201504030502327861_8

이렇듯 SECI 모델의 실천적 수단으로 제시된 ‘Ba’는 본 연구의 논의 대상인 플랫폼이 지식형성의 기반이 된다는 주장을 뒷받침한다. 지식경영 분야에서 논의되고 있는 분산기억시스템(Transactive Memory System)이 참여자간 교류와 협력을 촉진하는 수단으로 작용한다는 측면에서 ‘Ba’의 역할과 기본적으로 유사하기 때문이다. 분산기억시스템(Transactive Memory System)은 참여자가 각자의 정보를 인코딩하여 기억에 저장한 후 타인의 기억에 접근하여 정보를 재생, 확대하는 과정을 거친다(Lewis, 2003). 좀 더 넓은 의미에서 외부기억은 타인의 기억뿐만 아니라 각종 매체에 저장된 기억까지 포괄한다. 결국 분산기억은 참여자간 상호 기억을 공유 및 교류함으로써 공동의 분산기억을 형성하게 되는데, 구성원 각자의 개체기억과 누가 무엇을 알고 있는지 외부기억에 대한 메타정보가 체계화될 때 팀 분산기억, 즉 분산기억시스템(Transactive Memory System)이 형성된다. 결국 분산기억시스템은 상호 연결된 개별 메모리의 네트워크와 같은 지식공유시스템으로 간주해도 무방하다(Wegner, 1995). 둘째는 개인화 서비스(Personalized Service)를 논의함에 있어 프로세스가 개입되는 행정서비스에 대해서는 별도의 구체적 논의가 없었다는 점이다. 본 연구가 정부 등 공공부문에 맞추어진 만큼 관련 정보서비스의 또 다른 한 축을 이루고 있는 행정서비스를 염두에 두지 않으면 안 된다. 정부를 위시한 공공기관의 서비스 중에서 현실적으로 국민에게 가장 그 영향이 큰 부분은 행정서비스 분야이기 때문이다. 혹자는 정보서비스와 행정서비스는 별개의 것이라고 주장할 수 있으나, 행정의 핵심에는 정보 및 정보시스템이 자리하고 있고 행정서비스는 반드시 정보서비스를 수반한다는 사실을 간과해서는 안 된다. 결국 행정과 정보, 정보와 행정은 상호 밀접한 결속(tightly coupled)에 있는 만큼 공공정보 서비스를 좀 더 폭 넓게 해석하여 데이터 서비스뿐만 아니라 행정서비스까지 포괄해야 한다. 그럴 경우 GEM/SOCIAL 모델은 이 부분에 대한 지표들을 추가로 반영하지 않으면 안 된다. 프로세스가 개입되는 행정서비스는 정부서비스에 대한 국민의 신뢰와 편익에 직결되는 사안일 뿐만 아니라, 행정과 공공정보는 상호 밀접한 결속 관계에 있다. 새로운 정부 패러다임인 ‘정부3.0’에도 ‘맞춤형 행정서비스’가 자리하고 있다. 따라서 이번 연구에서는 공공데이터 서비스뿐만 아니라 행정서비스까지 포괄하도록 공공정보서비스를 확대 해석해야 한다는 지적이 있었다. 그에 따라, 비록 행정서비스는 그 성격상 소비의 개인화, 즉 프로슈밍(Prosuming)할 수 있는 대상은 아니지만, 이를 개인화에 근접토록 할 수 있는 있을 것이란 판단에 따라 그 조건을 검토하였다. 행정서비스가 ‘개인화’에 수렴할 수 있는 조건으로 연계 서비스(Versatile), 선택 서비스(Variety), 신속 서비스(Velocity) 등 세 가지를 도출하고, 제공자로서의 정부 개입도(Degree of Government-driven)와 이용자로서의 시민 친화도(Degree of Citizen-oriented)를 기준으로 행정서비스를 분류하는 틀을 개발하였다. 서비스 제공자로서 정부의 개입도(Degree of Government-driven)와 이용자로서 시민의 친화도(Degree of Citizen-oriented)를 기준으로 전통적 맞춤서비스와 개인화된 진정한 맞춤서비스를 하나의 분류체계 속에 정렬한 것이다. 서비스의 활용에 있어 진정한 맞춤서비스에 해당되는 정부의 개입도가 가장 낮으면서도 이용자 주도력이 가장 높은 서비스는 개인화된 맞춤서비스(Personalized Service)로서 플랫폼 기반의 데이터 서비스가 그에 해당된다. 반면에 ‘Customized Service’, ‘Tailored Service’, ‘Customer-centric Service’ 등 전통적 개념의 ‘맞춤서비스’는 행정 서비스에 해당되는 것으로 그 중에서 진정한 ‘맞춤’의 근접도가 상대적으로 가장 낮은 서비스는 정부의 개입도가 가장 높으면서도 이용자 주도력이 가장 낮은 Customer-centric Service임을 보여주고 있다. 주제 기반 표적 서비스(Subject-based Target Service)는 정부의 개입도가 낮고 이용자 주도력도 낮아 개인화 근접도가 상대적으로 낮은 서비스(Customized Service)로, 데이터 주제(공통 대상)별 표준화된 복합 서비스(Standardized Composite Services)가 이에 해당된다. 제공자가 기획하여 만들어 전달한다는 면에서는 단일 서비스, 생애 이벤트 기반 서비스와 대동소이하지만 개인화 근접도 면에서 진일보한 개념이다. 이벤트 기반 서비스(Event-based Service)는 정부의 개입도가 높고 이용자 주도력도 높아 개인화 근접도가 상대적으로 높은 서비스(Tailored Service)로, 인구 특성별 생애주기상의 니즈에 따라 이벤트 중심의 복합 서비스(Life Cycle Event-based Service)를 만들어 제공한다는 면에서 ‘개인화 서비스’에 가장 근접한 서비스 개념이다. 끝으로 플랫폼 기반 서비스(Platform-based Service)는 정부의 개입도가 낮고, 이용자 주도력은 높아 진정한 개인화 근접도가 실현된 서비스(Personalized Service)로, 이용자의 니즈에 따라 스스로 만들어 소비하는 개인화 서비스(Prosuming Service)이다. 그러나 이 서비스는 행정서비스에는 해당되지 않고 데이터 서비스에만 국한된다는 한계가 있다. 위에서 논의한 네 가지 유형의 서비스를 단일의 선상에 놓고 이용자 주도력, 즉 서비스에 대한 이용자의 개입 여지(Degree of Self-Service)가 가장 높은 것부터 나열하면 플랫폼 기반 서비스(Platform-based Service) > 이벤트 기반 서비스(Event-based Service) > 주제 기반 표적 서비스(Subject-based Target Service) > 기성의 단일 서비스(Ready-made Single Service)의 순이다. 연계 서비스(Versatile)란 예측에 기반 한 서비스로 특정 서비스가 제공될 때 다른 서비스를 연계지어 추천하거나 함께 제공하는 것을 말한다. 이는 정보서비스 플랫폼의 6가지 사회적 속성(S·O·C·I·A·L) 중 ‘지능적 속성(Intelligent)’과 유사한 것으로 추천시스템과 동일한 개념이다. 실제로 특정 행정서비스는 다른 유관 서비스와 관계가 있는 경우가 많다. 예컨대 요식업 개업의 경우 개업에 필요한 인허가 서비스뿐만 아니라, 이전에 개업했던 사람들이 어떤 서비스를 요구했었는지를 분석하여 예상 서비스에 대한 추천을 하거나, 해당 업종에 대한 상권분석과 사업상 알아두어야 할 사항들을 부가적으로 제공하는 것이다. 물론 이를 위해서는 정보서비스 플랫폼과 연동될 필요가 있을 것이다.