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커뮤니케이션대학원 졸업논문

공공서비스 개인화를 위한 추천서비스 연구
  • 저자명|류승희
  • 학위|석사
  • 졸업연도|2020
  • 담당교수|전수진

주제어

공공서비스, 전달체계, 정책수혜여정, 추천시스템, 추천서비스, 개인화서비스,정부365, 특수성, 선호

국문초록

정보통신기술의 발달로 소비자가 물건을 선택하고 구매하는 방식에도 변화가 일고 있다 기존에는 소비자가 자신이 원하는 상품을 검색하고 검색한 상품 안에서 선택을 하는 방식으로 소비자의 검색에 의존한 결정이었다면 이제 소비자는 소비자가 클릭한 아이템을 근거로 아이템을 추천받고 보다 많은 선택지에서 탁월한 결정을 내릴 수 있게 되었다 정보가 돈이 되는 시대에 추천시스템은 소비자의 니즈와 맞아 떨어지면서 보다 많은 비즈니스 분야에서 고객들을 위한 추천시스템을 도입하고 추천서비스를 제공하고 있다 개인의 아이디를 바탕으로 사용자가 남긴 데이터를 통해 서비스를 제공하는 넷플릭스 아마존 페이스북 네이버 등은 커머셜 플랫폼에서의 사용자 행동데이터인 클릭을 통한 구독 소비 등을 분석해 한 사용자를 위해 개인화된 화면을 제공하고 사용자의 해당 서비스에 대한 만족감을 높이고 있다.

공공기관에서도 추천서비스를 제공하고자 시도하고 있는데 그 예로 국가에서 운영하는 일자리 지원 플랫폼인 워크넷의 숨어있는 일자리를 찾아주는 인공지능 추천 서비스 “더 워크” 가 있다. 사용자가 이력서를 등록하면 이력 내용과 사용자가 과거에 확인한 구인정보 교육받았던 정보 등을 데이터로 삼고 분석해 일자리를 추천한다. 이전에는 자신에게 맞는 일자리를 찾기 위해 정보를 검색하는데 많은 시간을 소비했다면 이제는 검색하는 시간이 불필요해진 것이다 뿐만 아니라 사용자보다 더 많은 데이터를 보유하고 있는 인공지능을 통해 사용자에게 꼭 필요한 정보를 다양하게 제공해 사용자는 선택과 기회의 폭이 넓어졌다 하지만 현재 공공기관에서 제공하는 추천서비스는 현재 공공서비스의 대분류 카테고리 중 일자리에만 국한되어 적용되고 있다 공공서비스는 크게 개의 대분류에서 또다시 중분류 소분류로 구분되는데 워크넷 서비스는 취업 일자리 의 대분류에서 일자리 의 중분류를 거쳐 공공기관 일자리민간기업 일자리 의 소분류에 해당되는 서비스이다 즉 국가가 국민을 위해 제공하는 공공서비스 중 극히 일부인 것이다 현재 공공서비스를 혜택 받기 위해서는 예비 수혜자가 직접 정보를 찾아보거나 포털사이트 또는 여러 홍보매체로부터 우연히 정보를 얻는 것으로 시작한다 국가가 제공하는 서비스가 개인의 정보 습득 능력이 수혜에 영향을 끼친다는 것이다.

이에 커머셜 분야의 추천서비스의 시스템과 단계를 파악하고 추천시스템을 공공서비스 분야에 도입해 사용자 중심의 공공서비스 제공의 가능성을 검토해 보고자 한다. 특히 정부플랫폼에 명시된 공공서비스 개의 대분류에서 수혜의 기준에 따라‘특수성’과‘선호’, ‘민원’으로 재분류하고 전달하는 방식으로 공공서비스를 포괄적이면서 수요자 중심의 전달체계로 재설계하고자 한다. 기술의 발달은 사람들을 편안하게 하지만 역설적으로 소외계층을 만들기도 한다 공공서비스는 모든 계층을 위한 서비스로 수혜 대상인 국민이 정보의 편차 기술의 격차 없이 쉽게 공공서비스를 제공받을 수 있어야 한다 사용자 시점에서 사용자의 상황별 특수함 또는 선호에 따라 공공서비스를 추천서비스로 제공하여 국민의 공공서비스 수혜 과정을 용이하도록 기여하는 연구가 되기를 기대한다.

영문초록

The development of information and communication technology is changing the way consumers select and purchase products. In the past, when consumers were searching for what they wanted and making choices from the products they searched for. But now they could get recommendations based on the items they clicked on, and they could make good decisions in many options. In the age of information, the recommendation system meets the needs of consumers. The recommendation system is introduced in more business fields and provides recommendation services for customers. IT companies including Netflix, Amazon, Facebook, and Naver provide services based on users’ history data. On the commercial platforms, users’ behavioral data such as subscriptions and consumption through clicks is analyzed and the companies provide personalized screens for users and increase the user’s satisfaction.

Government office is also trying to provide recommendation service, such as “The Walk,” which is “Artificial intelligence (AI) recommendation service for job matching”. When a user registers a resume, he or she uses data from the history, job listings, and education that the user has checked in the past, and analyzes them to recommend jobs. In the past, a lot of time searching for information was needed to find a job that's right for you, but now searching for job information is no necessary. In addition, because AI holds more data than the user and it could provide users with a variety of necessary information, users could have more choices and opportunities. However, recommendation services provided by government office are currently applied only to jobs among the major categories of public services. In other words, it is only part of the public services provided by the government office for the people. The current benefit of public services begins with prospective beneficiaries seeking information directly or by chance from portal sites or other promotional media. The service provided by the government office depends on the individual's ability to acquire information. It can be said that it causes inequalities in public services due to information acquisition ability. In addition, this complicated process to acquire the information of public service occurs because the government office provides the services after classifying the services into categories and subclass.

In this study, I’d like to examine the possibility of providing user-based public service by applying the recommendation system to public service field through figuring out the recommendation system and stages. In particular, in the 12 main categories of public services specified on the 'Government 24' platform, I’d like to redesign the public services to make comprehensive and user-based delivery system by reclassifying and delivering them as 'speciality', 'preference' and 'community' according to the beneficiary criteria. Advances in technology make people comfortable but paradoxically create the marginalized groups. Public services are services for all people, and the beneficiary citizens should be able to easily receive public services without any information gap or technology gap. It is expected that this study will contribute to facilitating the public service receiving process by providing public services as recommendation services according to the user's speciality or preference at the user's point of view.

비고 : N1904