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목차
01. 디지털플랫폼정부 개요 4
1.1. 디지털플랫폼정부의 출현 배경 및 정의 5
1.2. 디지털플랫폼정부의 추진 내용 9
1.3. 디지털플랫폼정부의 전략별 추진과제 14
1.4. 디지털플랫폼정부의 기대효과 21
02. 디지털플랫폼정부 추진 사례 24
2.1. 국내 현황 25
2.1.1. 행정정보 공동이용 26
2.1.2. 데이터기반행정 30
2.1.3. 민간분야 사례 - 민ㆍ관 협력 기반 데이터플랫폼 발전전략 32
2.2. 국외 현황 36
2.2.1. 에스토니아 e-Estonia 사례 36
2.2.2. 영국 GOV.UK, 캐나다 OneGC 사례 42
2.2.3. 싱가포르 GovTech 사례 49
03. 디지털플랫폼정부 기술 및 표준화 이슈현황 56
3.1. 디지털플랫폼정부 기술 및 표준화 개요 57
3.2. 공공서비스의 디지털 전환 62
3.3. 양질의 데이터 서비스를 위한 통합 데이터 관리체계 73
3.4. 디지털플랫폼정부 실현을 위한 초거대 AI 모델 활용 90
3.5. 사용자 편의성(UI/UX) 99
3.6. 디지털플랫폼정부의 혁신 인프라 - 클라우드 네이티브 120
3.7. 애자일(Agile) 환경에서의 지능정보자원 관리 150
3.8. 신뢰하고 믿을 수 있는 디지털플랫폼정부 - 제로트러스트 162
04. 시사점 178
디지털플랫폼정부 기술 및 표준화 시사점 179
참고문헌 184
약어 189
판권기 192
그림 1-1. 전자정부 서비스 주요 불만족 이유 5
그림 1-2. 디지털플랫폼정부 비전과 전략 체계 13
그림 1-3. 디지털플랫폼정부 추진 주요 일정 21
그림 1-4. 디지털플랫폼정부의 성과와 가치 22
그림 1-5. 디지털플랫폼정부로 달라지는 새로운 대한민국 22
그림 2-1. 공공 마이데이터 서비스 개념 29
그림 2-2. 데이터기반행정법 확산사례 30
그림 2-3. 공공부문 민간데이터 활용체계 32
그림 2-4. 민ㆍ관 협력 기반 데이터플랫폼 발전전략의 추진전략 및 추진과제 34
그림 2-5. 데이터플랫폼과 디지털 서비스 전문계약제도 연계 35
그림 2-6. 공공ㆍ민간연계 표준사전 선순환 표준화 체계 36
그림 2-7. 에스토니아 전자정부 주요 마일스톤 36
그림 2-8. 에스토니아 e-Estonia 추진현황 37
그림 2-9. 에스토니아 디지털 아젠다 2030 비전 체계 39
그림 2-10. 에스토니아 2035 성과체계 40
그림 2-11. X-Road 아키텍처 41
그림 2-12. 영국 및 캐나다 전자정부 주요 마일스톤 42
그림 2-13. Government PaaS 개념 44
그림 2-14. 캐나다 Digital Charter 실행계획 45
그림 2-15. 에스토니아 e-Estonia와 캐나다 Digital Canada 비교 (CDXP 역할) 46
그림 2-16. 서비스 및 디지털 타겟 엔터프라이즈 아키텍처 47
그림 2-17. 캐나다 Digital Charter 전략목표 48
그림 2-18. 싱가포르 전자정부 주요 마일스톤 49
그림 2-19. 싱가포르 디지털정부 블루프린트 비전 50
그림 2-20. GovTech 문화 및 가치 51
그림 2-21. CODEX(Core Operations Devlopment Environment and eXchange) 52
그림 2-22. 싱가포르 디지털정부 블루프린트 'Digital to The Core' 53
그림 2-23. 디지털정부 블루프린트 목표(~2023년) 54
그림 3-1. 디지털정부 기술 플랫폼(DGTP, Digital Government Technology Platform)의 요소 57
그림 3-2. 국내 산업의 디지털 전환 단계 63
그림 3-3. 국내 산업의 디지털 전환 준비도 64
그림 3-4. 국내 산업의 디지털 전환 준비도 64
그림 3-5. 국내 산업의 디지털 전환 기술별 필요도 65
그림 3-6. 국내 산업의 디지털 전환 기술별 경쟁력: 세계 선도기업 대비 66
그림 3-7. 데이터 품질진단 및 개선 활동 정의 80
그림 3-8. 데이터관리시스템 목표모델(개념도) 81
그림 3-9. 초거대 AI 모델 구축 현황 90
그림 3-10. 국가 초거대 AI 플랫폼 구성안 91
그림 3-11. Traditional Machine Learning vs Transfer Learning 92
그림 3-12. 언어모델 발전 과정 93
그림 3-13. ChatGPT에서 최신 정보를 제공하지 못하는 예 (23년 7월 4일 질의) 94
그림 3-14. 구글 Bard에서 최신 정보를 반영하여 제공하는 예 (23년 7월 4일 질의) 94
그림 3-15. 7개 분야별 ChatGPT 활용성 예측 95
그림 3-16. HCI 개념의 발전 102
그림 3-17. HCI 연구범위 103
그림 3-18. UI/UX 개념도 104
그림 3-19. 더블 다이아몬드 모델 : UX 방법론 105
그림 3-20. UI/UX 가이드라인 적용 프로세스 111
그림 3-21. 본 가이드 적용 대상 및 방법 112
그림 3-22. 제3차 클라우드 컴퓨팅 기본계획 121
그림 3-23. 케이(K)-인터넷기반자원공유 사업 개념 122
그림 3-24. 클라우드서비스 보안인증(CSAP) 123
그림 3-25. Hype Cycle for Cloud Computing(1) - 2022 124
그림 3-26. Hype Cycle for Cloud Computing(2) - 2022 124
그림 3-27. SDDC의 구성도 126
그림 3-28. AI 기반 클라우드 데이터 센터 관리 기술 개념도 126
그림 3-29. DCIM 개념도 127
그림 3-30. DCIM 성숙도 모형 (Maturity Model) 127
그림 3-31. 멀티 클라우드 주요 기술 128
그림 3-32. 멀티 클라우드 인프라 연동 기술 개념도 128
그림 3-33. 멀티 클라우드 인프라 서비스 통합 운용 관리 기술 개념도 130
그림 3-34. 멀티 클라우드 인프라 애플리케이션 통합 운용 관리 기술 개념도 131
그림 3-35. 멀티 클라우드 개방형 인터페이스 기술 개념도 133
그림 3-36. 클라우드 서비스 종류(IaaS, PaaS, SaaS)에 매핑된 5R 및 관련 솔루션 135
그림 3-37. 클라우드 전환 프로세스 136
그림 3-38. 클라우드 네이티브 핵심기술 136
그림 3-39. Monolithic Architecture vs MSA 137
그림 3-40. 하이퍼바이저 기반 가상화와 컨테이너 가상화 비교 138
그림 3-41. DevOps 개념 139
그림 3-42. CI/CD 개요 140
그림 3-43. 클라우드 기반 HPC 워크로드 실행 기술 141
그림 3-44. 클라우드 기반 역가상화(Inverse Virtualization) 기술 개요 142
그림 3-45. SECaaS 서비스 개요 144
그림 3-46. CASB 서비스 개요 145
그림 3-47. 디지털 기술의 활용 현황 151
그림 3-48. 데브옵스를 이용한 애자일 개발 방법론 154
그림 3-49. 지능정보자원관리 모델 155
그림 3-50. 기존 경계 기반 보안 모델과 제로 트러스트 보안 모델 비교 162
그림 3-51. 기존 공급망 체인과 소프트웨어 공급망 체인 비교 163
그림 3-52. 제로 트러스트 타임라인 164
그림 3-53. 바이든 행정부 행정명령 제14028호 제로 트러스트 적용계획 165
그림 3-54. 구글 BeyondCorp 제로 트러스트 아키텍처 167
그림 3-55. 구글 BeyondCorp 적용모델 168
그림 3-56. NIST 800-207 제로 트러스트 프레임워크 169
그림 3-57. NCSC Network Architectures (VPN and Clould) 171
그림 4-1. 디지털플랫폼정부 기술 분야별 시사점 179
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