대한민국의 미래를 디자인하는 글로벌 집현전경제ㆍ인문사회연구회

주요내용

요약/내용

1. 서론
규제는 사회적 위험 관리와 국민의 생명 안전 및 환경 보호에 필수적이지만, 동시에 기업의 경제 활동을 제약하는 이중적 특성을 가진다. 정부는 규제 부담을 줄이면서 그 목적을 달성하기 위해 지속적인 규제 개혁에 노력해왔다. 규제기관과 피규제자 간 정보의 비대칭성은 여러 문제를 발생시킨다. 규제 인지의 지연은 시간과 비용을 증가시키며, 기술 혁신에 대한 규제 대응의 부재는 새로운 기술 활용의 장애가 되기도 한다. 미국, 영국, 네덜란드 등 규제 선진국들은 AI, 빅데이터 분석 등 디지털 기술을 활용하여 규제 문제를 해결하고 스마트한 규제 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있다. 현 정부는 디지털 플랫폼 정부로 전환을 위한 정책을 추진하고 있으며, 이에 따라 규제정보 디지털화와 AI를 활용한 규제행정 혁신을 목표로 하고 있다. AI기반 규제 플랫폼 구축은 규제 데이터 플랫폼을 필요로 한다. 이 플랫폼은 규제 데이터를 수집, 관리, 분석하여 규제 순응의 효율성을 높이고, 규제자와 피규제자 간 정보 결핍 현상을 완화할 수 있다. 본 연구의 목적은 AI기반 스마트 규제 도입과 규제 플랫폼 구축을 위한 정책 로드맵을 제시하는 것이다. 이를 위해 다양한 연구 방법론을 활용하여 레그테크 활용사례, 규제 데이터 플랫폼의 필요성, 스마트 규제 솔루션 수요 조사 등을 진행하였다.


2. 디지털 전환과 데이터플랫폼 구축현황

2.1 디지털 기술혁신과 레그테크의 등장
레그테크는 4차 산업혁명과 연관되어 디지털, 물리적, 생물학적 기술의 융합과 함께 등장했다. 이러한 신기술은 기업과 규제 당국에 정보 비대칭 문제를 일으키며, 규제의 합리화와 효율적 준수에 대한 수요를 증가시켰다. 2008년 세계금융위기 이후 등장한 레그테크는 복잡한 금융 규제에 대응하기 위해 개발되었고, 규제 준수 및 리스크 관리를 목적으로 인공지능, 머신러닝, 블록체인 등의 기술을 활용한다. 주로 신기술의 규제 방법 연구에 집중되었으나, 최근에는 레그테크의 기능, 사용 기술, 공공성과 관련된 변화가 나타나고 있다. 레그테크는 규제 준수 과정의 자동화, 모니터링, 금융 분야뿐만 아니라 규제 준수 리스크, 사업 운영, 정보보안 및 데이터 보호 리스크 관리 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.

2.2 범정부 데이터플랫폼 구축 사례
국내 데이터플랫폼 추진전략은 다양한 계획을 통해 진행되고 있다. 2018년의 “데이터 산업 활성화 전략”은 데이터 이용 제도의 변화와 데이터 가치사슬 혁신, 글로벌 데이터산업 육성을 목표로 삼았다. 2019년부터 2023년까지의 “데이터･AI경제 활성화 계획”은 데이터 수집과 유통, 활용의 가치사슬 활성화와 AI 혁신생태계 조성에 중점을 두었다. 2020년의 “디지털 뉴딜”은 코로나19 위기 대응과 글로벌 경제 선도를 위해 D.N.A 강화, 교육 인프라의 디지털 전환, 비대면 산업 육성, SOC 디지털화를 포함한다. 2021년부터 2023년까지의 “데이터기반행정 활성화 기본계획”은 데이터 드라이브를 통한 행정 업무 및 서비스 혁신과 데이터 공동 활용을 추진한다. 같은 해의 “민･관 협력 데이터플랫폼 발전전략”은 데이터 거래와 유통 강화, 데이터 분석 및 활용 생태계 조성에 초점을 맞추었다. 2022년의 “대한민국 디지털 전략”은 디지털 혁신과 선도국가 도약을 위한 5대 추진전략을 제시했다.
이터플랫폼 구축의 법적 근거로는 여러 법률이 있다. 「데이터기반행정 활성화에 관한 법률」은 데이터 기반의 행정 활성화를, 「데이터 산업진흥 및 이용촉진에 관한 기본법」은 데이터 관리와 공유, 이용 활성화를 위한 법이다. 「공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률」은 공공데이터의 접근 및 이용 활성화를, 「개인정보보호법」과 「정보통신망법」은 개인정보 보호와 정보통신망의 정보 공동 활용에 관해 규정한다. 「신용정보법」은 신용정보의 관리와 이용을 규제한다.
데이터 플랫폼 구축 추진 내역으로는 “분야별 데이터 플랫폼”이 공공부문 데이터 공동활용을 위한 플랫폼으로, AI 오픈 이노베이션 허브, 통합 데이터 지도 등을 통해 데이터 생산 및 유통을 활성화한다. “통합 데이터지도”는 공공데이터의 검색과 분석, 시각화 및 활용을 제공한다. 빅데이터 플랫폼 사례로는 “문화 빅데이터 플랫폼”과 “환경 빅데이터 플랫폼” 등이 있다. 규제 관련 데이터 플랫폼으로는 규제정보포털이 있으나, 전체 규제 정보의 일부만 제공되며 개별 부처의 규제정보는 포함되지 않는다.


3. 규제정보 디지털 전환 및 활용사례

3.1 민간 부문의 레그테크 활용 사례
민간부문의 레그테크 솔루션은 주로 금융 분야를 중심으로 개발되며, 핵심 유형으로는 규제 보고, 위험 관리, 규정 준수 모니터링, 데이터 관리 등이 포함된다. 현황으로는 규제 준수 및 규제 변화 모니터링 기업이 194개, 신원 확인 기업이 92개, 규제 보고 지원 기업이 83개 등으로 구성된다. 대표적 레그테크 기업 및 솔루션으로는 Fenergo, Behavox, ComplyAdvantage 등이 있으며, 이들은 클라이언트 라이프사이클 관리, 규정 준수 분석, AML 및 제재 스크리닝 등 다양한 서비스를 제공한다. 금융 서비스, 의료, 에너지 및 유틸리티, 정부행정, 법률, 부동산 등 다양한 산업에서 규제 준수, 위험 관리, 데이터 보안 등을 위해 레그테크가 적용되고 있다.
해외 민간 레그테크 활용 사례를 부문별로 요약하면 다음과 같다. 1) 금융 분야 : 고객 식별, 신원 확인, 거래 이상 감지, 사이버보안 등을 위한 솔루션과 규제 정보 제공 및 변화 모니터링, 규정 준수, 규정 위반 위험 감지 및 규제 보고 등을 포한다. 2) 기업 경영-위험관리 : IBM의 ‘OpenPages’ 서비스와 같이 위험 관리 솔루션을 적용하여 위험 요인 식별, 내부 관리, 협력체제 및 대응 지원한다. 3) 의료 분야 : IQVIA, eCTD 등을 통해 규제 준수, 게시 및 검증 지원, 규제 정보 제공 및 관리한다. 4) ESG : Wolters Kluwer의 ‘metricstream’ 솔루션을 통해 ESG 관련 데이터 관리, 규제 준수 목표 설정 및 모니터링한다. 5) 산업안전 : Quentic의 솔루션을 통해 근로자 권리 규제 준수, 모니터링 데이터 정의 및 수집 지원한다. 6) 국방 : Exiger의 솔루션을 통해 방산기업의 공급망 관리 규제 준수 지원, 위험 식별 및 관리한다.

3.2 정부 부문의 레그테크 도입 사례
정부 부문의 레그테크 솔루션 사례를 분야별로 요약하면 다음과 같다. 1) 의료 : 미국 FDA는 의료 기기의 규제 준수를 위한 RegTech 솔루션 도입, 디지털 건강 소프트웨어 사전 인증 프로그램 실시하였다. 2) 환경 : 호주 정부는 환경 규제 준수 개선을 위해 데이터 분석 및 기계 학습 기반의 솔루션 도입하였다. 3) 고용 : 영국 정부는 고용법 개혁의 일환으로 근로자 임금 계산을 위한 디지털 도구를 도입하였다. 4) 세금 : 싱가포르 정부는 세금 규정 준수 개선을 위한 myTax 포털 및 세금 계산기 도구를 도입하였다. 5) 운송 : 유럽 연합은 위험물 운송 규정 준수 개선을 위한 전자 위험물 신고 시스템(eDGD)을 도입하였다. 6) 데이터 프라이버시 : 독일 정부는 GDPR 준수 보고 및 모니터링 자동화를 위한 “GDPR Tracker”를 도입하였다. 7) 제품 안전 : 미국 소비자 제품 안전 위원회는 제품 안전 문제 보고 및 규정 준수 모니터링을 위한 “SaferProducts.gov”를 도입하였다.


4. 스마트 규제 솔루션 수요조사

4.1 수요조사의 개요
인공지능 기반 스마트 규제 솔루션 도입의 필요성을 파악하기 위해 중앙 및 지방 공무원, 기업, 일반 국민을 대상으로 한 수요조사를 실시했다. 이 조사는 스마트 규제 서비스 구축 로드맵, 정부 규제 시스템의 효율화 및 지능화 방안, 대국민 규제 서비스의 효율화 및 지능화 전략 도출을 목적으로 했다. 2023년 5월부터 6월까지 한 달간 진행된 이 웹 기반 조사에는 중앙부처 규제담당자 100명, 지자체 규제담당자 102명, 기업체 규제담당자 301명, 일반국민 1,000명 등 총 1,503명이 참여했다. 각 집단별로 다른 방법으로 설문이 진행되었으며, 이를 통해 스마트 규제 솔루션 및 서비스 후보군에 대한 수요자들의 선호도, 우선순위, 긴급성, 기대치, 활용 의사 등을 파악했다.

4.2 수요조사의 결과
스마트 규제 내비게이터에 대한 평가는 규제집단과 피규제집단 모두에서 긍정적이었다. 이 솔루션은 특히 규제 이해 증진에 크게 기여하는 것으로 평가되었다. 지방공무원들은 중앙공무원들보다 스마트 규제 내비게이터의 효용성을 더 높게 평가했다. 대기업의 규제담당자들 역시 중견 및 중소기업 담당자들보다 이 솔루션에 대해 더 긍정적인 반응을 보였다.
6급 이상 공무원들은 스마트 규제 내비게이터와 스마트 규제 판별 및 등록 서비스의 유용성을 높이 평가했으며, 반면 7급 이하 공무원들은 피규제자의 규제 순응과 관련된 솔루션들에 대해 더 긍정적인 반응을 보였다. 대기업 집단은 특히 스마트 통합 인허가 플랫폼과 스마트 글로벌 규제 확인 서비스에 대한 높은 긍정적 평가를 나타냈다. 이러한 결과는 스마트 규제 솔루션들이 다양한 집단의 요구와 기대를 충족시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있음을 시사한다.
6급 이상 중앙공무원은 스마트 글로벌 규제확인 서비스를, 7급 이하 중앙공무원은 스마트 규제준수 모니터링 서비스에 대해 높은 긍정적 평가를 보였다. 대기업 집단은 8개 솔루션에 대하여 다른 집단에 비해 높은 긍정 평가를 나타냈다. 규제집단에서 스마트 규제 내비게이터, 피규제집단에서 스마트 통합 인허가 플랫폼이 가장 높은 솔루션 수용성을 보였다. 또한, 스마트 규제 신속확인 서비스에 대한 사용 의향은 두 집단 모두에서 높게 나타났다.
규제집단에서는 중앙공무원이 규제업무 부담이 50-55 줄어들 것으로, 지방공무원은 35-40 줄어들 것으로 예상했다. 피규제집단에서는 기업체가 40-45 줄어들 것으로, 일반국민은 45-50 줄어들 것으로 예상했다.


5. 스마트 규제 솔루션 도입을 위한 기술분석

5.1 스마트 규제 네비게이터
스마트 규제 내비게이터는 규제 문서, 색인, 요건, 그리고 학습 데이터의 데이터베이스를 기반으로 구축된 시스템이다. 이 시스템은 다음과 같은 특징을 갖는다. 데이터 관점에서는 다양한 규제 문서, 색인, 요건 등에 대한 데이터베이스 포함한다. 기술 관점에서는 검색 엔진, 자연어처리 및 머신러닝 기술, 시각화 모듈 포함한다.기능 관점에서는 규제 정보 검색, 유사성 분석, 일자 및 관리현황 분석, 규제 변경 서비스 제공한다.

5.2 스마트 규제 판별 및 등록 서비스
스마트 규제 판별 및 등록 서비스는 법률 및 규제 관련 문서를 데이터베이스화하고, 이를 자연어처리(NLP) 및 머신러닝 기술로 분석해 규제 여부를 판별하는 시스템이다. 주요 특징은 다음과 같다. 데이터 관점에서는 규제 문서, 규제 요건, 학습 데이터의 데이터베이스를 포함한다. 기술 관점에서는 자연어처리 및 머신러닝 기술을 활용해 규제 문서 데이터 분석 및 정보 추출, 시각화 모듈과 보고서 생성 기능을 포함한다. 기능 관점에서는 법률 조항과 규제 데이터베이스 매칭, 규제 여부 판별, 규제 판단 이유 제공, 규제 기관과의 연계 서비스를 제공한다.

5.3 스마트 통합 인허가 플랫폼
스마트 인허가 서비스는 신청서류, 규제 요건, 학습 데이터를 기반으로 한 머신러닝 기술을 활용해 실시간으로 인허가 요건 충족 여부를 판별하고 관련 서비스를 제공하는 시스템이다. 주요 특징은 다음과 같다. 데이터 관점에서는 인허가 신청서류, 규제 요건, 학습 데이터를 포함하는 데이터베이스 구축이 필요하다. 기술 관점에서는 인허가 요건의 패턴 학습 및 실시간 판별을 위한 머신러닝 기술 활용이 요구된다. 기능 관점에서는 실시간 분석 및 판별 서비스, 인허가 발급 및 갱신, 사용자 인터페이스, 관리현황 분석 등의 서비스가 제공되어야 한다.

5.4 스마트 규제 신속확인 서비스
스마트 규제 신속확인 서비스는 규제 문서, 색인, 요건, 비즈니스 모델 등 다양한 데이터베이스를 활용해 관련 규제 정보를 신속하게 제공하는 시스템이다. 이 시스템의 주요 특징은 다음과 같다. 데이터 관점에서는 규제 문서 DB를 구축하여 규제 문서 및 규정을 포함한 정보, 업데이트 및 관리가 필요하며, 규제 색인 DB를 구축하여 빠른 검색과 접근을 위한 규제 문서 및 관련 데이터 색인화가 필요하다. 또한 규제 요건 DB를 구축하여 산업별 규제 요건 정보를 저장하고, 비즈니스 모델 DB를 구축하여 비즈니스 모델의 특징에 대한 정보를 저장해야 한다. 기술 관점에서는 규제 문서 및 데이터의 효율적 검색 및 쿼리 처리를 위한 검색 엔진, 규제 문서와 비즈니스 모델 간 연관성 분석을 위한 자연어처리 및 머신러닝, 분석 결과 및 규제 정보의 시각적 표현을 위한 시각화 모듈이 필요하다. 기능적 관점에서는 키워드 검색, 필터링, 정렬 기능을 포함한 규제 정보 검색을 할 수 있는 규제 정보 검색 서비스, 제품 및 서비스 관련 법적 규제사항 부합 여부 확인 및 관련 프로세스 정보를 제공하는 규제 유사성 분석 서비스가 요구된다.

5.5. 스마트 위험물질 관리 서비스
스마트 위험물질 관리 서비스는 위험물질 관련 규제 정보를 통합적으로 제공하는 시스템이다. 이 시스템은 위험물질의 안전 관리와 규제 준수에 필요한 정보를 원스탑으로 제공하여 관련 기업이나 당국이 효율적으로 대응할 수 있도록 지원한다. 이 시스템의 주요 특징은 다음과 같다. 데이터 관점에서는 위험물질 관련 규제 문서를 포함한 정보 저장을 위한 규제 문서 DB, 위험물질별 색인화된 정보를 포함하는 규제 색인 DB, 위험물질의 규제 준수를 위한 요건 정보 저장을 위한 규제 요건 DB, 위험물질의 특성, 사고 이력, 사용량, 안전 조치 정보 저장을 위한 위험물질 정보 DB가 요구된다. 기술적 관점에서는 위험물질 정보의 키워드 기반 검색 및 고급 필터링을 위한 검색 엔진, 물질별, 섹터별, 부처별 규제 정보의 시각적 표현을 위한 시각화 모듈이 필요하다. 기능 관점에서는 특정 위험물질에 대한 통합적인 정보를 제공하는 위험물질 통합 규제정보 검색 서비스, 위험물질 사용과 관련된 규제 준수에 필요한 신고 양식 및 서류 정보를 제공하는 위험물질 규제 양식 제공 서비스, 사용량, 사고 발생률, 안전성 지표 등의 통계 정보를 제공하는 위험물질 관련 데이터 통계 서비스가 요구된다.

5.6 스마트 글로벌 규제확인 서비스
스마트 글로벌 규제확인 서비스는 각 국의 규제 관련 정보를 통합적으로 제공하며, 다양한 언어 및 형식을 처리할 수 있는 기능을 갖추고, 규제 변동에 대한 최신 정보를 제공하는 시스템이다. 주요 특징은 다음과 같다. 데이터 관점에서는 각 국의 규제기관 정보와 문서를 포함하는 다국어 및 다양한 형식의 데이터베이스인 규제 문서 DB, 효율적인 검색을 위한 국가, 규제기관, 산업별 영역, 법률, 정책, 시행일 등을 포함한 인덱스 데이터베이스인 규제 색인 DB. 규제 관련 데이터 학습에 사용되는 데이터 세트인 학습데이터 DB, 법률 및 규정의 적용 범위, 규격, 라이선스, 허가 요구사항 등을 포함하는 데이터베이스인 규제 요건 DB, 제품 및 서비스에 대한 비즈니스 모델 특징을 저장하는 데이터베이스인 비즈니스 모델 DB가 요구된다. 기술 관점에서는 키워드 기반 검색, 필터링, 관련성 순위를 지원하는 검색 엔진, 규제 문서 분석 및 유사도 분석을 위한 NLP 및 머신러닝 사용, 데이터를 직관적으로 이해할 수 있도록 하는 그래프, 차트, 지도 등의 시각화 도구가 필요하다. 기능 관점에서는 국가별 규제 정보 및 관련 절차를 제공하는 규제 정보 검색 서비스, 제품이나 서비스에 대한 국가별 규제 유사도 분석 및 비교 서비스, 규제 요건의 변경 및 추가 사항 모니터링 및 알림을 주는 규제 변동 서비스가 요구된다.

5.7. 스마트 규제 보고 자동화 서비스
스마트 규제 보고 자동화 서비스는 기업 활동 데이터를 활용하여 규제보고서를 자동으로 작성하고, 규제 요건의 분석 및 검증을 통해 사용자에게 필요한 규제 정보를 제공하는 것을 목적으로 한다. 이 시스템의 주요 특징은 다음과 같다. 데이터 관점에서 기업의 재무, 인력, 거래 내역 등의 데이터를 포함하는 데이터베이스인 기업 활동 DB. 규제 보고에 필요한 규제 요건의 목록, 설명, 양식 등을 저장하는 데이터베이스인 규제 요건 DB, 기업 활동과 규제 요건 적합 판단을 학습하는 데이터 세트인 학습데이터 DB가 필요하다. 기술 관점에서는 규제 요건 적합성 판단에 사용되는 분류･회귀 알고리즘 등을 활용한 데이터 분석과 모델 구축을 위한 머신러닝 알고리즘, 그래프, 차트, 대시보드 등을 활용하여 분석 결과와 보고서를 시각적으로 표현하는 데이터 시각화 도구가 필요하다. 기능 관점에서는 기업 활동 데이터를 바탕으로 규제 준수 보고서를 자동 작성하는 자동 보고서 작성 서비스, 작성된 보고서의 규제 요건 불일치나 오류 발생 시 사용자에게 알림 및 수정 요청하는 규제 요건 분석 서비스, 규제 요건과 관련된 정보 검색 및 제공을 위한 규제정보 검색 서비스가 요구된다.

5.8 스마트 규제준수 모니터링 서비스
스마트 규제준수 모니터링 서비스는 기업이 다양한 규제 요건을 효과적으로 준수하고 관리할 수 있도록 지원하며, 위반 사항을 빠르게 감지하고 대응하는 서비스이다. 이 시스템은 다음과 같은 특징을 갖는다. 데이터 관점에서는 기업의 활동, 거래, 절차 등과 관련된 데이터를 저장하고, 산업안전, 환경, 노동, 세무, 개인정보 등의 부문별 정보를 포함하는 기업 활동 DB, 규제 요건의 목록, 내용, 변경 이력 등을 포함하는 데이터베이스인 규제 요건 DB, 규제 준수와 관련된 보고서를 저장하며, 구조화된 데이터베이스로 전처리 및 정제된 데이터를 포함하는 규제 보고서 DB, 규제 요건 적합성 또는 위반 사례의 패턴 학습에 사용되는 데이터인 학습데이터 DB가 필요하다. 기술 관점에서는 규제 준수 여부 분석을 위해 학습된 모델을 사용하여 데이터 스트리밍, 이상 감지 등을 수행하기 위한 머신러닝 기술, 분석 결과를 그래프, 차트, 대시보드 등을 사용하여 시각적으로 표현하기 위한 데이터 시각화 도구가 필요하다. 기능 관점에서는 기업의 규제 준수 상태를 실시간으로 평가하고 모니터링하며, 위반 사항이 감지될 경우 경고 및 알림을 제공하는 규제 준수 현황 모니터링 서비스, 규제 준수 상태를 일자별로 분석하고 관리 현황을 파악하기 위한 일자 및 관리 현황 분석 서비스가 요구된다.

5.9 스마트 규제 비용편익 분석 서비스
스마트 규제 비용편익 분석서비스는 규제의 경제적 영향을 분석하고 평가하는 데 초점을 맞춘 시스템으로, 다음과 같은 특징을 가진다. 데이터 관점에서 규제에 따른 직･간접 비용과 편익 관련 데이터를 저장하는 비용 DB 및 편익 DB, 규제와 규제요건에 따른 비용과 편익산출을 위한 데이터베이스인 학습 데이터 DB가 요구된다. 기술 관점에서는 비용편익 분석에 영향을 미치는 요소들을 정의하고 데이터 입력을 통한 분석 수행을 위한 ETL 및 데이터 전처리 기술, 유사 규제 사례의 비용과 편익 정보 추출에 활용할 머신러닝 기술, 분석 결과를 그래프, 차트, 대시보드 등으로 시각적으로 표현할 데이터 시각화 도구가 필요하다. 기능 관점에서는 규제 변동이나 기존 규제의 경제적 영향을 평가하고, 규제 준수 비용, 인력 비용, 운영 비용 등의 비용 항목과 시장 점유율 증가, 이익 증대, 사회적 이익 등의 편익 항목에 대한 분석 결과를 제공하는 규제 비용 및 편익 분석 서비스가 요구된다.


6. 스마트 규제를 위한 데이터 플랫폼 구축 기본계획

6.1 스마트 규제 전환을 위한 로드맵
스마트 규제 플랫폼은 다양한 솔루션들을 통합하여 맞춤형 서비스를 제공하고, 생성된 데이터를 활용해 서비스를 고도화하거나 새로운 서비스를 창출하는 “점진적으로 진화하는 올인원 스마트 규제 서비스 시스템”으로 정의된다. 이 플랫폼은 솔루션들의 집합체로, 데이터와 기술을 공유하며 서로 연계될 수 있다. 스마트 규제 플랫폼은 네 가지 계층으로 구성되며, 이에는 데이터 계층, 데이터베이스 계층, 기술 계층, 입출력 계층이 포함된다.
또한, 스마트 규제 솔루션들 간의 기술적 연계성을 분석하기 위해 네트워크 데이터로 변환하고 네트워크 분석 기법을 사용했다. 각 솔루션의 구성요소들은 노드로 설정되었고, 시스템의 흐름은 링크로 간주되었다. 이 분석은 각 솔루션의 기술적 연계성을 이해하고, 어떤 솔루션을 먼저 개발할지 결정하는 데 중요한 역할을 한다. 핵심 기술을 먼저 개발하는 것이 향후 솔루션 개발을 용이하게 할 수 있다는 점을 강조한다. 네트워크 분석을 통해 스마트 규제 솔루션 간의 기술적 연계성을 검토하고, 서브네트워크를 구성해 코사인 유사도를 계산하여 이를 분석했다. 이러한 분석을 통해 각 솔루션 간의 연관성과 상호작용을 이해하고, 효율적인 시스템 구축에 필요한 통찰을 얻을 수 있다.
분석 결과에 따르면, ‘스마트 규제 네비게이터’는 다른 스마트 규제 서비스의 기반으로 중요한 역할을 할 것으로 나타났다. 이 서비스가 개발되면 다른 서비스들의 개발이 용이해지고 성능 향상도 기대할 수 있다. 반면, ‘스마트 규제 비용/편익 분석 서비스’는 다른 서비스와의 접점이 적어 독립적인 개발이 필요하며, 다른 서비스와의 시너지 효과는 기대하기 어렵다.
스마트 규제 솔루션 도입 선호 우선순위는 효용성 지수와 수용성 지수를 통해 결정되었다. 이 지수들은 각각 수요 그룹별 긍정 응답 비율과 솔루션 도입 시 사용 의향을 기반으로 산출되었다. 이러한 지수들을 이용해 9개 솔루션의 우선순위를 결정했으며, ‘규제판별 및 등록 서비스’가 가장 높은 우선순위를 가졌고, 그 뒤로 ‘규제준수 모니터링 서비스’와 ‘규제 비용편익분석 서비스’가 위치했다.
스마트 규제 플랫폼 로드맵은 다음과 같이 제시된다. 스마트 규제 플랫폼은 단순히 데이터를 축적하는 것이 아니라, 필요한 정보와 기술을 통합적으로 연계한 시스템으로 정의된다. 솔루션의 개발 순서는 기술적 연계성을 고려하여 결정되며, ‘스마트 규제 네비게이터’가 첫 번째 개발 과제로 우선시된다. 이후, 네 가지 솔루션들이 다음 단계의 개발 과업으로 제시되며, 최종적으로 ‘규제보고 자동화 서비스’로 향한다. ‘규제 비용/편익 분석 서비스’는 다른 솔루션과의 기술적 접점이 적으나, ‘규제보고 자동화 서비스’ 구현에 필요할 것으로 보인다. 이 로드맵은 시대의 변화와 수요자의 요구에 따라 유동적일 수 있다.

6.2 로드맵 추진전략 및 추진체계
스마트 규제 플랫폼 로드맵 구축의 개요와 추진전략은 디지털 기반의 효율적인 규제 시스템으로의 전환을 목표로 한다. 현재의 칸막이식, 아날로그 기반 규제 시스템은 규제 정보의 디지털화 및 활용에 어려움을 겪고 있으며, 이를 개선하기 위해 윤석열 정부는 디지털 플랫폼 정부 구현과 스마트 규제환경 조성을 추진하고 있다. 이를 위한 주요 목표는 규제 이해 증진, 규제 순응 증진, 행정 절차 개선이며, 이를 달성하기 위해 빅데이터와 인공지능 기반의 스마트 규제 플랫폼을 구축할 계획이다.
로드맵은 점진적 전환을 위한 중장기 계획을 포함하며, 구체적인 데이터 전략, 기술 전략, 기능 전략을 포함한다. 이에는 규제 문서, 색인, 요건 데이터베이스 및 학습 데이터베이스 구축, 검색 엔진, 자연어처리 및 머신러닝 기술 개발, 규제 정보 검색, 유사성 분석, 관리 현황 분석, 규제 변경 서비스 구축 등이 포함된다.
추진 과제는 세 단계로 나뉜다. 기반 조성 단계에서는 규제 네비게이터 개발을 위한 데이터, 기술, 기능적 구축 과제가 포함된다. 내재화 단계에서는 규제 판별, 신속 확인, 글로벌 규제 확인, 위험물질 관리 솔루션 개발이 이루어진다. 고도화 단계에서는 규제 준수 모니터링, 통합 인허가, 규제 비용/편익 분석, 규제 보고 자동화 솔루션 개발이 포함된다. 각 단계의 개별 데이터베이스 및 기술들은 지속적인 업데이트와 고도화가 필요하며, 이를 위한 지속적인 개발 및 업데이트 방안도 마련되어야 한다.
스마트 규제 플랫폼의 추진체계는 디지털화된 규제 정보 제공을 통해 규제 관리를 혁신하고, 사용자 중심의 규제 생태계를 조성하는 데 목표를 둔다. 이를 위해 기존의 한계를 극복하고 효율적인 운영 체계를 구축하는 것이 필요하다. 주요 구성 요소로는 ‘스마트 규제 플랫폼 위원회’가 있으며, 이는 민관 합동으로 구성되고 국무총리 직속으로 설치되어야 한다. 위원회 산하에는 데이터, 기술, 서비스 분과가 설치되어 각각 관련 업무를 수행하고, 민간 전문가의 참여를 통해 현장 의견이 반영되도록 한다. 추가적으로 ‘기술분석 자문단’과 ‘스마트 규제 플랫폼 추진단’이 설치되어 위원회와 분과의 의사결정을 지원하고, 부처 간의 의견 조율을 돕는다. 이러한 체계는 각 부문 간 협업을 강화하고 전문성을 높여 스마트 규제 플랫폼의 효율적인 구축과 운영을 가능하게 한다.
스마트 규제 플랫폼은 사용자에게 단일하고 통합된 솔루션을 제공해야 한다. 이는 복잡한 다수의 솔루션 대신 하나의 간단하고 직관적인 인터페이스를 통해 사용자 편의성을 높이는 것이 목적이다. 이러한 접근은 구글 검색이나 ChatGPT와 같은 플랫폼에서 볼 수 있다. 플랫폼은 다양한 솔루션들을 통합하여 사용자 요구에 맞게 적절한 서비스를 제공한다. 사용자 유형에 따라 서비스 접근성과 정보 수준이 달라지며, 일반 시민부터 규제기관 사용자까지 다양한 사용자가 각자의 필요에 맞는 정보와 솔루션을 이용할 수 있다. 이런 통합적 접근은 사용자 경험을 최적화하고 플랫폼의 전반적인 효율성을 높이는 데 중요하다.

6.3 기본계획 수립의 원칙
규제를 효과적으로 내면화하기 위해서는 규제의 존재, 내용, 정당성에 대한 명확한 인지가 필요하다. 현대사회의 복잡성으로 인해 이는 점점 어려워지고 있다. 디지털 전환 시대에는 인공지능을 활용한 행정처분의 법적 근거가 마련되면서 AI 활용 의지가 증가하고 있다. 인공지능기반 공공 서비스는 인간 중심적 규제 속성을 유지하는 것이 중요하며, 스마트 규제 서비스는 기존 규제 프로세스를 효율화하는 것을 목표로 한다. AI 도입 시 정확성, 안정성, 공정성, 투명성, 책임성, 데이터 보호 등의 일반 원칙과 인간과 환경에 대한 영향 고려, 인간의 의사결정 보조, 인간의 지속적 개입을 통한 알고리즘 조정, 피규제자의 피드백을 통한 서비스 성능 향상 등 인간중심 원칙이 중요하다. 이를 통해 규제의 내면화와 효과적인 규제 프로세스 달성을 도모해야 한다.

6.4 스마트 규제 플랫폼 구축 로드맵 추진을 위한 고려사항
스마트 규제 서비스에서 데이터 민감성은 중요한 문제로, 개인정보와 지식재산권 보호가 필수이다. 데이터 제공에 따른 서비스 선호도 감소가 지속가능성에 영향을 미칠 수 있으므로, 민감한 데이터에 의존하지 않는 서비스 개발이 바람직하다. 또한, 기업 생성 데이터 사용 시 법적 근거 검토가 필요하며, 규제 강화 가능성을 고려해야 한다.
데이터 신뢰성과 품질 평가 기준의 중요성도 강조된다. 다양한 스마트 규제 솔루션 유형에 맞는 데이터 정확성과 신뢰성 기준 설정이 필요하며, 규제 데이터의 신뢰성과 품질을 평가할 기준 마련이 필요하다.
결과의 불완전성을 보완하기 위한 장치도 필요하다. 예를 들어 규제샌드박스 제도의 신속확인제도와 같이 법률 전문가의 지원이 필요하며, 국제거래에서는 국가별 규제 정보의 정확성 보증이 어렵기 때문에 사용자 책임하에 사용할 필요가 있다.
스마트 규제 플랫폼의 거버넌스 논의도 중요하다. 이는 국무조정실 단독으로 추진하기 어려운 프로젝트로, 범부처적 관점에서의 통합적이고 거시적인 청사진이 필요하며, 부처간 공유된 미래상과 법정 계획화가 중요하다.
마지막으로, 인공지능 기반 공공서비스에 대한 윤리 기준 마련이 필요하다. 이는 개인정보 보호, 데이터 안전성, 편향성, 공정성, 투명성 및 접근성에 관한 더 높은 기준을 포함하며, 데이터 및 알고리즘 거버넌스를 통한 투명한 감사 및 모니터링 시스템에 대한 논의를 포함해야 한다.

목차

제5장 스마트규제 솔루션 도입을 위한 기술분석

제1절 레그테크 솔루션 구성요소 199
1. 스마트규제플랫폼 구성 종합분석 199
2. 주요 활용 기술 199

제2절 레그테크 솔루션별 세부 현황분석 203
1. 스마트 규제 내비게이터 203
2. 스마트 규제판별 및 등록 서비스 206
3. 스마트 통합 인허가 플랫폼 208
4. 스마트 규제 신속확인 서비스 210
5. 스마트 위험물질 관리 서비스 212
6. 스마트 글로벌 규제확인 서비스 214
7. 스마트 규제 보고 자동화 서비스 216
8. 스마트 규제준수 모니터링 서비스 218
9. 스마트 규제 비용편익 분석서비스 221

제3절 소결 224


제6장 스마트 규제를 위한 데이터플랫폼 구축 기본계획

제1절 스마트 규제 전환을 위한 로드맵 227
1. 스마트 규제 플랫폼 구상 227
2. 스마트 규제 솔루션 간 기술적 연계성 230
3. 스마트 규제 솔루션 도입 선호 운선순위 237
4. 스마트 규제 플랫폼 로드맵 240

제2절 로드맵 추진전략 및 추진체계 246
1. 스마트 규제 플랫폼 로드맵 구축의 개요 246
2. 스마트 규제 플랫폼 로드맵 추진전략 246
3. 스마트 규제 플랫폼 로드맵 추진체계 249
4. 원 솔루션(One Solution) 251

제3절 기본계획 수립의 원칙 253
1. 인공지능 규제 서비스의 필요성 253
2. 스마트 규제 데이터플랫폼 수립의 원칙 254

제4절 스마트 규제 플랫폼 구축 로드맵 추진을 위한 고려사항 260
1. 데이터 민감성 고려 260
2. 데이터 신뢰성과 품질 평가기준 마련 261
3. 결과의 불완전성을 보완할 수 있는 장치 마련 261
4. 스마트 규제 플랫폼 거버넌스에 관한 논의 구체화 262
5. 인공지능 기반 공공서비스에 대한 윤리 기준 마련 263

￭ 참고문헌 264