[ 분석 23-10 ] 머신러닝 기법을 적용한 재정데이터 활용 (요약글)

1. 분석의 배경 및 목적

AI 기술이 급속도로 발전하고 다양한 분야에 걸쳐 관련 기술이 활용되면서 공공분야 및 분석 영역에서도 적용에 대한 관심이 증대

AI 기술은 여러 분야로 다시 세분화 되는데, 대표적으로 머신러닝과 딥러닝 등을 들 수 있음

다차원 변수 및 빅데이터 처리가 가능하다는 점에서 머신러닝 알고리즘은  복잡한 사회문제를 분석하고 극복할 방안을 제시할 새로운 메커니즘으로 기대

공공영역에서는 예측 및 전망, 이상거래 탐지 및 선별, 의사결정 등 머신러닝 알고리즘이 도입 및 활용

다만, 재정데이터를 대상으로 한 머신러닝 기법이 적용된 분석은 소수이며 이는 재정데이터의 접근성과 결합데이터의 제약에 기인

이러한 제약을 극복하기 위한 대안으로 빅데이터 기반의 머신러닝 분석 기법이 도입되었고 학습모델에 따른 예측이나 전망, 분류 등과 같은 분석 가능

본 연구는 dBrain+에 탑재되어 있는 재정 데이터를 대상으로 머신러닝 기법을 활용한 다양한 분석기법의 적용가능성 탐색

활용가능한 머신러닝 기법의 알고리즘을 살펴보고, 국내·외 공공부문을 중심으로 머신러닝 기법 활용 가능성 및 도입사례 분석

다양한 머신러닝 기법을 적용가능한 사례와 접목해 가능성 제시

머신러닝 알고리즘을 적용하기 위해 전제되어야 할 데이터 측면에서의 선결조건도 제시

실제 dBrain+ 불용사유 관련 데이터를 활용한 텍스트 분석 결과에 기초해 가능성 탐색 및 유용한 분석이 되기 위한 개선사항 제시

2. 머신러닝 이론 및 적용사례

머신러닝은 일반적으로 AI 기술의 알고리즘을 기반으로 프로그래밍하지 않아도 스스로 데이터로부터 규칙을 학습하는 기술

인공지능(Artificial Intelligence)이란 사람의 지능을 모방하여 사람이 하는 것과 같은 복잡한 일을 할 수 있는 기술을 의미함

머신러닝(merchine learning)이란 “컴퓨터에게 명시적으로 프로그래밍 하지 않고도 학습을 할 수 있는 능력을 주는 연구 분야”로 정의

인간의 학습에 비해 머신러닝이 가지는 가장 큰 장점은 매우 방대한 양의 데이터를 대상으로 학습을 통해 최적의 모델링 제시가 가능

전통적인 통계적 모델링에 기반한 추정 방식은 이론을 토대로 연구자가 설정한 변수를 모형에 채택하는 방식인데 비해 다양한 변수들의 조합 가능한 경우를 모두 계산하여 가장 최적화된 모델을 찾아주는 방식

머신러닝은 일반적으로 지도학습(supervised learning)과 비지도학습(unsupervised learning)으로 구분

지도 학습은 데이터셋에서 일부를 학습데이터(training data)로 지정하여 학습을 진행시키고 테스트샘플로 하여 결과를 예측하여 최적의 모델을 추정

지도학습 알고리즘은 금융, 경영, 의학 등 예측이 필요한 영역에서 활발히 활용되고 있으며 최근에는 공공정책 분야에서 전망, 효과성 예측에 활용

비지도학습은 학습데이터 설정 없이 알고리즘이 스스로 각 관측치끼리의 동질성과 이질성을 기준으로 유사한 집단으로 분류

주로 이미지 분류나 손글씨 판별 등 비정형데이터 중심으로 활용

우리나라에서도 정부부처 및 유관기관을 중심으로 탐지, 예측, 분석 등의 영역에서  활용

한국재정정보원에서는 국고보조금의 부정수급을 방지하고자 하는 목적으로 보조금의 부정수급을 탐지하는 시스템을 구축하여 운영하고 있는데 일부 머신러닝 알고리즘 활용

부정수급 관리 데이터 현황은 ’23년 7월 30일 기준으로 총 36.6만여 건이며 데이터 속성 정보로는 소관_회계_계정_분야_부문_프로그램_단위_세부_내역_세목_보조사업 이며 사업연도, 예산액, 예산현액, 사업금액, 수행기관, 부정수급자 유형(1,2,3호), 대, 중, 소분류(60 유형), 환수결정액, 환수액 등이 포함

e나라도움의 부정수급 탐지 시스템을 활용한 의심사례는 4,603건이고 금액은 2,379 억원으로 집계, 최종 부정수급 사례 적발 실적은 260건, 98.1 억원 수준

건강보험심사평가원에서는 2018년부터 시범적으로 이미지 정보 중심의 의료영상심사판독시스템 도입 및 활용을 시작으로 분석심사를 위한 특성기관 예측, 급여정보 분석시스템 등을 구축 활용

의료영상심사판독 시스템은 개별 급여기관에 저장 되어 있는 영상정보를 활용하여 판독대상을 선별하고 심사단계에서는 심사연계 과정 중에 청구명세서 정보, 영상정보 등을 활용하여 심사업무의 효율성과 객관성에 기여

집중 심사가 필요한 요양기관을 선별 및 특성기관 예측을 위해 요양기관을 대상으로 한 임상결과, 임상 및 비용에 대한 진료행태 및 진료추세 등을 파악하여 회귀분석을 통해 예측, 집중관리 기관 선별에 활용

급여정보 분석시스템은 진료비와 보험자부담금을 대상으로 구축한 패널 데이터셋을 대상으로 머신러닝 예측 알고리즘을 적용해 진료비 예측정보 산출

해외에서는 미국 보건후생부의 아동학대예측시스템, 국세청의 전자부정적발시스템(EFDS), 영국 감사원의 부적정 거래 위험요인 탐지 시스템

아동학대 예측 시스템은 위험요인을 수집하고 질문에 대한 응답 데이터를 축적해 패턴인식 및 확률모델 기법을 활용해 사망사건과의 연관성을 분석하고 위험군을 선별

시스템 도입을 통해 연 6,550만 명의 아동을 관리 할 수 있었으며, 가정방문의 질적 향상 등 서비스의 총체적 질이 23% 향상

미국 국세청의 전자부정적발시스템(EFDS)은 기계학습 등을 활용하여 세금 탈루자에 대한 분류 및 패턴 분석도 병행

또, EFDS를 구축하여 납세자의 은행계정 인적정보 등을 분석하여 부정 위험을 탐지함

2015년 부정 의심사례 69만건을 조사한 결과 62% 인 약 43만 건이 실제 부정하게 세금을 환급받은 것으로 판명

영국 감사원은 대상기관 재정자료를 분석하여 부정 의심사례를 추출하는 부적정거래 위험요인 탐지 시스템을 구축 운영

대상기관 재정DB와 연계한 데이터 웨어 하우스를 구축하여 감사자가 해당 분야의 원시자료를 추출하여 분석할 수 있도록 지원(NAO data system)

지출과정에서 위험정도를 점수화하여 부적정한 거래 수와 유형을 분석하여 제공하고 있으며 거래세부 정보를 분석하여 과다 집행, 부적정 집행 여부를 파악

3. dBrain+와 머신러닝 기법 적용 가능성

지도학습의 예측과 관련된 알고리즘을 정량적 dBrain+ 재정데이터에 적용하여 효과 분석이나 전망 분석 가능

선행연구에서는 랜덤 포레스트 기법 등을 활용하여 특정 재정사업의 정책효과를 수혜자 집단을 세분화하여 가장 효과성이 높은 집단을 규명하는 방식으로 평가

dBrain+의 세부사업 단위로 연간 재정데이터가 존재하고 있으므로 여기에 다른 DB(통계청의 SBM, 국세청 소득DB 등)와의 변수 결합 등을 통해 특정 재정사업에 대한 효과 분석 및 재정사업의 경제적 파급효과 분석도 가능

미시, 거시 경제 지표(GDP, 무역수지, 환율 등등)와 재정 데이터를 결합시킨 머신러닝 기법으로 구축된 재정전망 모형은 이미 해외에서도 활발히 연구가 이루어지고 있는 바, dBrain+의 재정데이터를 활용하여 추후 모형 설계 가능

머신러닝의 분류 알고리즘 활용 시, 국고보조금 시스템에서 구축된 부정수급 의심사례 선별이나 실시간 집행에서의 이상치 탐지 등으로 활용되고 있고, 추후 알고리즘의 고도화를 위한 새로운 유형의 패턴 발굴에 활용 가능

비지도학습 알고리즘을 적용하면 한글 문서를 포함한 텍스트 데이터로 대표되는 비정형데이터의 활용 분석 가능

텍스트 마이닝을 활용하여 각 재정사업별 사업 설명자료, 불용사유, 성과정보 등에서  정성적인 측면의 재정사업의 특성 또는 성과 정보와 결합된 정책효과 측정 가능

텍스트마이닝 기법을 재정정보 대상으로 적용하면 재정정보 말뭉치 구축, 재정 집행 이상 탐지, 통계 서비스 고도화, 정책 사업 평가, 정책 사각지대 발굴 등이 가능

실제 불용사유 데이터를 대상으로 텍스트 빈도분석을 실시한 결과 입력내용의 충실성 미흡과 오분류가 다수 나타나 이에 대한 시스템적 개선과 재정 용어 말뭉치 구축을 통한 분석환경 조성 필요

분류 오류를 줄이고 텍스트 분석 결과의 품질을 높이기 위해서 텍스트 raw 데이터 입력자들의 입력 오류를 줄이려는 노력과 더불어 불용사유 입력에 있어 상세한 사유를 입력하려는 독려가 필요

오분류가 일어나지 않도록 ‘재정용어’ 중심으로 텍스트 분석을 할 수 있도록 재정용어 말뭉치 및 재정토큰에 기반한 사전을 활용할 수 있도록 전처리 환경을 구축 할 필요

추후 불용유형별, 사업유형별 텍스트 빈도 분석이나, 불용금액과 텍스트 간의 관계를 규명하는 데에도 활용 가능

4. 머신러닝 기법 분석 기반 확충을 위한 선결조건

머신러닝 기법은 학습데이터에 있어 변수가 많을수록 데이터의 수가 많을수록 모형의 예측 성능이 향상되기 때문에 재정 데이터에 결합할 다른 DB와의 연계 필요

예측 및 전망에 있어 다양한 변수를 활용할수록 일반적으로 예측력이 높아지는 머신러닝 기법의 특성에서 기인

유관 타 DB와의 연동을 통한 수혜자 집단 중심의 변수 획득을 통해 분석의 품질을 높이고 보다 고차원적 분석에 활용할 데이터를 확보 필요

이를 통해, 수혜자 개인단위, 사업자 단위에서의 재정집행의 경제적 파급효과를 실집행 관점에서의 분석 및 수혜집단 별 정책효과 분석도 가능

비정형데이터를 활용하기 위해서는 전처리 과정을 통한 데이터 정제 수준에 따라 분석의 품질이 결정되는데 말뭉치-토큰화-재정용어사전 으로 이어지는 유기적인 분석 인프라 구축 필요

열린재정과 dBrain+상에는 성과계획서, 조세지출, 예·결산 문서 등 다수의 텍스트 문서가 시계열로 탑재되어 있음에도 이러한 텍스트 자료의 활용은 미진한데 언어의 의미에 따른 전처리 과정에 필요한 기반이 조성되어 있지 않은데서 기인

텍스트 마이닝 분석은 데이터 정제작업에 따라 분석의 난이도와 품질이 결정되는데 재정 용어 및 문서에 특화된 재정말뭉치, 재정 용어사전 구축이 선행될 필요

재정사업속성 정보가 양적, 질적으로 확충됨과 동시에 잘 관리 되어야 재정사업 효과 분석이나 성과분석에 활용 가능

재정사업은 분석에 있어 변수 및 수혜 집단, 사업 특성 등을 분류 인자로 작용할 특성을 속성화하여 메타 정보화 하는 작업이 필요하며 그 자체로 데이터 변수로 활용

머신러닝 기법을 적용해 실질적인 효과를 얻기 위해서는 구조화된 속성정보 설계 및 확충이 관건, 즉 재정데이터 분석에서 수요가 높은 실집행 분석을 위한 수혜자 및 정책유형에 따른 분석 등에 활용