This work firstly aims to analyse how the policy makers had been able to sort out the two policy issues, 'how did the MOST establish the inter-departmental project' and 'why did the MOST give a legal power to the private experts', in the process of policy making for Highly Advanced National(HAN) project, called G7 Project, which had been implemented for 10 years in 1990s. Then, this will discuss the policy implications available to the similar policy areas in the future. The result shows that the agenda setting of the G7 Project, one of the successful national R&D projects in Korea, had been initiated by a few leaders who had have the perspective of pioneer. In addition, this explains that private experts had more played than civil servant did in the process of policy formation, which had been backed up by the R&D plannin4g system then introduced in R&D management process for the frist time. This case study will provide policy makers with the opportunities to remind 'the necessities of the policy management by the system not actors', 'more effective management of distribution policy' and 'the better role of related experts in the policy making process'. Also, above issues will make both the practitioners and the researchers again consider how to improve the rationality and effectiveness of the policy making process in the field of science and technology.
The purpose of this paper is to critically examine Korean government's efforts in policy making and implementation regarding the Korea National Health Insurance System in the past and suggest a new paradigm for future policy changes. The structural and political characteristics of the Korea National Health Insurance, where health care services are provided almost exclusively by the private providers and funding for health comes equally from public and private sources, imply persistent difficulties in the operation of the system This may partially explain why the Korean system has continually experienced conflicts among stakeholders whenever there was an attempt to change policy. In this paper, we discuss four cases to illustrate such difficulties and barriers. We propose that in order to address these challenges and reduce policy errors as well as unintended results, it is necessary to restructure policy making process from being oriented toward 'quantitative expansion' to 'qualitative maturity', from a 'linear thinking' to a 'system thinking', from taking a 'top-down' to a 'governance and participatory' decision making process.
4차 산업혁명시대에 지능정보기술의 발전에 따라 인공지능의 다양한 역할이 주목을 받고 있다. 구글의 알파고를 계기로 인공지능은 더 이상 공상의 기술이 아닌 실존하는 기술이라는 점에서 사회전역에 파급효과를 가져올 것으로 예상되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 공공부문에서 인공지능을 활용한 정책결정의 가능성과 쟁점에 대한 탐색적 논의를 진행하였다. 이에 따른 연구목적은 세 가지 측면으로 구분되며, 첫째, 공공부문에서 인공지능이 정책결정까지 이어질 수 있는지에 대한 검토이다. 둘째, 인공지능의 정책결정과정이 기존 정책결정과의 어떠한 차이를 가지는가이다. 셋째, 인공지능이 정책결정에 도입될 경우에 나오게 될 쟁점을 다루었다. 이러한 인공지능에 의한 정책결정이 기존의 정채결정과 구별되는 점은 많은 정보와 대안에 기반한 합리적 의사결정, 투명성 및 신뢰성의 제고, 정책이슈에 대한 객관적인 시각, 신속한 의사결정 등이다. 하지만 인공지능의 정책의사결정시 야기되는 쟁점 역시 존재 한다. 첫째는 인공지능의 우월성, 둘째 윤리성 논란, 셋째 책임성, 넷째 기존 민주주의의 변화, 다섯째 공공부문 인력의 대체 논쟁, 여섯째 인공지능에 필요한 데이터 활용의 문제점 등이다. 공공부문 정책의사결정에서 인공지능의 도입은 향후 실현될 것이기 때문에, 사회적 충격을 최소화하기 위해 그에 따른 순기능과 역기능에 대한 융합적인 접근이 필요하다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권1호
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pp.203-214
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2024
This study seeks to provide implications for domestic-related policies through exploratory analysis research to support AI-based policy decision-making. The following should be considered when establishing an AI-based decision-making model in Korea. First, we need to understand the impact that the use of AI will have on policy and the service sector. The positive and negative impacts of AI use need to be better understood, guided by a public value perspective, and take into account the existence of different levels of governance and interests across public policy and service sectors. Second, reliability is essential for implementing innovative AI systems. In most organizations today, comprehensive AI model frameworks to enable and operationalize trust, accountability, and transparency are often insufficient or absent, with limited access to effective guidance, key practices, or government regulations. Third, the AI system is accountable. The OECD AI Principles set out five value-based principles for responsible management of trustworthy AI: inclusive growth, sustainable development and wellbeing, human-centered values and fairness values and fairness, transparency and explainability, robustness, security and safety, and accountability. Based on this, we need to build an AI-based decision-making system in Korea, and efforts should be made to build a system that can support policies by reflecting this. The limiting factor of this study is that it is an exploratory study of existing research data, and we would like to suggest future research plans by collecting opinions from experts in related fields. The expected effect of this study is analytical research on artificial intelligence-based decision-making systems, which will contribute to policy establishment and research in related fields.
Background: Most studies on the national health insurance benefit expansion policy have focused on policy tools or decision-making process. Hence there was not enough understanding on how policies are actually implemented within the specific policy context in Korea which has a national mandatory health insurance system with a dominant proportion of private providers. The main objectives of this study is to understand the implementation process of the benefit coverage expansion policy. Unlike other implementation studies, we tried to examine both the process of implementation and decision making and how they interact with each other. Methods: Interviews were conducted with the ex-members of the Health Insurance Policy Review Committee. Medical doctors who implement the policy at the 'street-level' were also interviewed. To figure out major variables and the degree of their influences, the data were analyzed with Winter's Policy Implementation Model which integrates the decision making and implementation phases. Results: As predicted by the Winter model, problems in the decision making phase, such as conflicts among the members of committee, lack of applicable causal theories application of highly symbolic activities, and limited attention of citizen to the issue are key variables that cause the 'implementation failure.' In the implementation phase, hospitals' own financial interests and practitioners' dependence on the hospitals' guidance were barriers to meeting the policy goals of providing a better coverage for patients. Patients, the target group, tend to prefer physicians who prescribe more treatment and medicine. To note, 'fixers' who can link and fill the gap between the decision-makers and implementers were not present. Conclusion: For achieving the policy goal of providing a better and more coverage to patients, the critical roles of medical providers as street-level implementers should be noted. Also decision making process of benefit package expansion policy should incorporate its influence on the implementation phase.
이 연구의 목적은 문민 정부와 국민의 정부 시기의 한국 사회복지정책 결정구조를 비교함으로써, 1990년대 후반 이후 발생한 한국 사회복지정책의 변화원인을 탐구하는 것이다. 사회복지정책 결정구조를 비교하기 위해 이 연구는 정책 연결망 분석방법을 활용하였다. 정책 연결망 분석은 정책 결정과정에 참여하는 행위자들 사이의 관계 구조를 파악할 수 있게 함으로써, 쉽게 관찰하기 어려운 정책 결정 구조의 특성을 파악하는데 유용하다. 6개의 정책영역과 그에 속하는 52개의 정책사건에 대한 정책 연결망 분석 결과 문민 정부의 정책 결정 구조에서 주변적인 위치에 있던 시민사회가 국민의 정부 시기 동안에는 정책 결정 구조의 중심에 진입하였음을 발견하였다. 반면에 문민 정부의 사회복지 정책 결정 구조에서 비토 지점으로 역할해 온 경제관련 부처들은 국민의 정부 시기 동안 그에 상응하는 역할을 수행하지 못했던 것으로 나타났다. 결론적으로, 두 정부 시기의 정책 결정 구조에는 상당한 차이가 존재함을 알 수 있었고, 1990년대 후반 이후 발생한 한국 사회복지정책의 변화는 이러한 정책 결정 구조의 변화양상과 밀접한 관련이 있는 것으로 생각된다.
Data, by itself, will not reveal the optimal policy choice. Nor will data alone tell us what problems to focus on or how to direct resources. It should be recognized upfront that data-driven policy making cannot provide all the answers to the challenges of good governance. Policy decisions always depend on a combination of facts, analysis, judgment, and values. In this paper, we research on factors to design an organizational policy making for Big Data.
2008년 4월 15일 학교 자율화 계획에 따라, ICT 교육에 대한 국가 수준의 지침은 폐지되었으며, 오히려 학교 수준에서 ICT교육에 대한 책임이 더욱 커지게 되었다. 이와 같은 교육정책의 급격한 변화는 단위학교 수준에서 ICT 교육 정책에 대한 의사결정에 큰 영향을 미치게 되었다. 그 결과로서 학생, 교사, 학교 간의 디지털 격차가 발생하게 될 가능성이 높아졌다. 따라서 본 연구는 단위학교 수준에서 ICT 교육정책에 대한 의사결정 유형과 인식에 대하여 조사하였다. 그리고 초등학교에서 ICT 교육정책 의사결정을 위한 새로운 의견을 제시하였다
Purpose: This study proposes the optimal PM (preventive maintenance) policy of leased equipment for lessee's decision-making using two types of reliability condition. Methods: We consider reliability threshold based PM model. Equipment reliability is estimated and used as condition variable. The effect of repair for maintenance is imperfect and represented by age reduction factor. Results: We provide two PM policies. Policy 1 is focused on minimized total cost. This policy guarantees reliability threshold until last maintenance action. Policy 2 focus on maintaining reliability threshold during leased period. The proposed approach provides optimal reliability threshold under number of PM. Through result, we finally construct decision-making process for lessee using reliability threshold and end of reliability. Conclusion: This study provides two PM policy for lessee's decision-making. Through numerical example, we get a result of optimal reliability threshold, number of PM, optimum alternative under lessee's reliability condition.
Our Railroad has been decided to convert the system from government enterprise to privitization since 1989. But These Policy has been changed 3times. Therefore I wish to survey the proecss, which is the main factor to change the policy. Firstly, I made a hypothesis concerning the policy making process. Secondly, I described the policy process concisely. Thirdly, I analysized the policy making process. In conclusion, I suggested the rational policy process model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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