정보화 사업의 성과 평가 모델인 균형성과표와 비용효과 분석을 비교 설명하시오 (60점)

성과측정에 필요한 기초 데이터 파악

1) 기초데이터와 근거자료의 예시

초기, 추가 개발비 : 예산금액 정보, 정보시스템 구축 개발 계약서, 업그레이드 계약서

유지보수비, 운영비 : 예산금액 정보, 유지보수 계약서 등의 집행금액

시스템 유형 : 제안요청서, 제안서, 구축완료 보고서 등

접속자, 데이터 업데이트 수 : 모니터링을 통해 수집한 접속자 수

응용기능 : 정보시스템 메뉴 구조도, 메뉴, 가능 정의성 등

응용기능 활용현황 : 모니터링을 통해 수집한 접속건수, 사용 데이터양 등

사용자 만족도 : 사용자 만족도 조사결과서, 사용자 푠의서 조사 결과서

업무성과목표 : 정보시스템 구축사업 계획서, 성과계획, 보고서 등

성과측정의 지표와 기초데이터 간의 연관관계 파악 및 기초 데이터 수집

2. 성과지표에 따른 측정 방식과 성화 분석

- 기능활용도 : 기능점수, 기능정의서, 메뉴구성도 등에서 식별가능한 수이며 서비스제공 및 지원을 위해 구현된 기능의 활용수준을 측정

사용 편의성 : 정기적편의성 만족도 설문 등이며 정보서비스 사용자가 느끼는 편의성을 측정하여 개선여부에 활용

업무성과 : 시스템 응답속도 변동률, 서비스 재방문율 등이며 목표달성 여부를 분석해 개선, 고도화 여부를 판단

운영 적정성 : 개발에 소요된 총금액 대비 연간 유지보수비 뉴계의 비율을 측정하는 것이며 비용개선을 위한 노력이 필요한지 판단하는 것

비용 효율성 : 초기의 운영유지보수와 최근 운영유지보수의 비율을 비교

3. 서와관리체계의 이해

전통적인 성과관리방식의 한계점을 보완하고자 조직의 비전과 미션을 실현하기 위한 전략적 활동들을 성과측정의 지표로 변환한 것이다. 조직이 지향하는 미션, 비전, 전략적 목표를 체계적이면서 효과적으로 달성할 수 있도록 한다. 먼저 전략과제간의 인과관계를 정의하는 비전, 전략과의 연계성이다. 다음 조직관리, 운영의 통합성이다. 이는 지존 평가체계와의 연계를 의미한다. 마지막으로 평가관점의 균형성이다. 이는 재무, 고객, 내부 프로세스, 학습과 성장의 네 가지 관점 등을 의미한다.

성과결과서 : 성과지표의 계획기준 결과를 작성하는 것으로 정보화사업에서 성과목표에 따른 사업 완료 후 목표 달성의 여부를 확인하기 위하여 작성한다. 결과에 따른 결과분석을 통해 향후 개선점 등을 식별하고 향후 유사하거나 관련 사업의 계획 시에 참조하게 된다

정보화 성공 모델의 주요 이슈를 3가지 이상 설명하시오 (40점)

인공지능 서비스 모델 도식화

1) 인공지능 서비스 모델 계층구조 작성

고품질의 인공지능 서비스를 위해서, 서비스목적과 도메인에 부합하는 서비스 모델 설계 필요, 적합한 서비스 모델 구성을 위해서, 구성요소의 선택과 조합이 중요

2) 인공지능 서비스 모델 계층구조 구성 요소

인공지능 소프트웨어

최종사용자가 접하게 되는 어플리케이션을 통해 상용서비스를 제공하며 대표적인 사례는 Amazon의 음성인식 기능

인공지능 플랫폼과 도구

소프트웨어 구축에 필요한 기계학습, 데이터 트레이닝, 모델 구축 등의 실행환경이며, 플랫폼(데이터 수집, 정체, 분류 지원), 시스템(기계학습 기능 제공), 자연어 처리도 포함, 용도에 따라 직접 구축, 오픈 소스 소프트웨어 사용, 플랫폼을 제공하는 회사제품을 사용

인공지능 프레임워크

인공지능의 연산이 가능하하도록 뼈대를 구성하는 계층 연산, 계산이 가능하도록 다양한 라이브러리와 알고리즘을 제공 프레임워크 없이 인공지능 학습 수행, 모델 개발이 가능

인공지능 인프라

서비스 기방의 시스템과 하드웨어를 포함하는 계층 서비스의 성능과 비용을 고려하여 하드웨어를 구성하고, 목적에 맞는 서비스를 제공하기 위해 ICBM(IoT, Cloud Computing, Big Data, Mobile)과 같은 시스템과 연동이 가능

2. 인공지능 서비스 모델 검증하기

1) 인공지능 서비스 모델 가설 수립

- 문제 인식 단계 : 인공지능 서비스 모델의 목적을 명확하게 기술

질문 설정 단계 : 자연스러운 대화, 답변 시간 및 적정성 등의 검증

2) 챗봇 가설 사례

가설1 : 인공지능 서비스 모델의 자연어 처리 관련 엔진은 A제품의 엔진에서 제공하는 구성요소들을 모두 포함할 것

가설2 : 인공지능 서비스 모델에서 제공되는 서버의 용량은 운영되고 있는 B서비스의 서버도다 더 클 것

가설3 : 인공지능 서비스 모델 기반의 챗봇은 다른 시스템에 비해서 정답률이 더 높을 것

3) 인공지능 서비스 모델 가설 검증

- 자료수집 : 수집 계획을 수립(예시 : 수집 목적, 범위, 기간, 담당자 고려), 관점을 제시(예시 : MECE적 관점, 상호 배제적 전체포괄적 관점, 자료에 등급을 부여 필요 없는 자료 제거하고 자료 출처를 명시

자료분석 : 자료에 인사이트를 더해서 가설을 뒷받침하는 의미를 부여하는 것

가설 검증 : 자료 분석을 통한 가설 검증, 실험을 통한 가설을 검증하는 것

3. 서비스 모델 시나리오 검증의 종류

1) 퍼소나(Persona) : 서비스를 사용할 목표 집단의 사용자 유형을 대표하는 가상의 인물. 서비스 모델을 계발하고 수립하기 위해 시나리오 속에서 사용자가 어떻게 행동할지 예측, 분석

2) 업무 분석 그리드(Task Analysis Grid) : 사용자에 대한 정보를 통해 수행되어야 하는 잡업을 한 페이지 도식개념도로 표현한 것이며 요구사항을 시나리오 기반으로 작성하여 이해관계자 간 의사소통을 지원

3) 고객 여정 지도(Customer Journey Map) : 고객이 서비스를 경험하는 과정을 시각화 사용자의 경험을 기반으로 상황, 행동, 문제점, 해결방안에 대해서 단계별 분석하는 방법이며 서비스에 대한 고객 의견 파악, 서비스 개선점 도출

4) 경험 프로토 타입(Experience Prototype) : 직접 체험을 통해 사용 맥락, 요구사항, 잠재적인 우려사항을 파악 이어 새로운 서비스 요소를 파악하여 서비스 모델을 수정

5) 분할- 실행 테스트(A/B테스트) : A안과 B안 두 가지로 나누어 선호도가 높은 쪽을 선택 변수에 A에 비해 변수 B에 대해 보이는 응답을 통해, 두 변수 중 어떤 것이 효과적인지 판단