초록
COVID-19는 2019. 12. 중국에서 발생되어 전 세계로 전파되었다. COVID-19 확산으로 일상화되고 있는 Untact 문화는 사회전반으로 디지털 전환을 가속화하고 있다. 정부는 COVID-19 등 국가 위기상황 극복을 위하여 정부자금지출을 증가하고 있다. 이러한 정부자금을 효율적으로 집행하기 위해 정부와 정책 금융기관은 두가지 방안을 강구할 필요가 있다. 하나는 투명한 정부자금 집행 프로세스를 정립하는 것이고, 또 하나는 심사과정의 객관성을 확보하는 것이다. 본 논문은 이 문제를 해결하기 위하여 정부로부터 실수요자까지 이어지는 정부자금의 집행과정을 Consortium Blockchain으로 설계하고, 정책 금융기관의 내부 심사를 위한 Machine Learning 알고리즘을 설계하였다. 본 논문에서 제안한 연구자료는 정부자금 집행에 대한 향후 정부정책 방향 설정에 도움이 될 것이다.
COVID-19 occurred in China in December 2019 and spread to the world. Untact culture becoming commonplace due to the spread of COVID-19, is accelerating digital transformation across society. The government is increasing government fund to overcome national crisis situations such as COVID-19. In order to efficiently execute these government funds, the government and policy financial institutions need to come up with two measures. One is to establish a transparent government fund execution process, and the other is to secure the objectivity of the review process. In this paper, to solve this problem, we designed the execution process of government funds from the government to end users with Consortium Blockchain, and designed a machine learning algorithm for internal review of policy financial institutions. The research data proposed in this paper will be helpful in setting the future government policy direction for government fund execution.