ESG 경영과 디지털 전환 기술을 이용한 지방행정서비스의 트윈 트랜스포메이션에 관한 연구 = A Study on the Twin Transformation of Local Government Services Using ESG Management and Digital Transformation Technologies

국문 초록 (Abstract)

ESG 경영은 조직의 지속가능성을 확보하기 위한 전략적 접근을 의미하며 디지털 트랜스포메이션은 단순한 업무 자동화나 디지털화에 머무르지 않고 업무의 본질과 가치 창출 방식을 근본적으로 혁신하는 데 초점을 둔다. 이러한 배경하에서 트윈 트랜스포메이션은 ESG 경영과 디지털 트랜스포메이션의 전략적 융합을 통해 시너지를 극대화함으로 써, 조직이 한정된 자원을 최적화하고 장기적으로 지속가능한 비즈니스 성과를 창출할 뿐 아니라, 사회적 가치와 환경적 책임을 동시에 실현하는 혁신적 경영 패러다임으로 자리매김할 수 있다. 트윈 트랜스포메이션은 단순히 생성형 AI와 ESG 경영을 융합하는 것을 넘어 공공부문의 기존 행정서비스 패러다임을 근본적으로 전환하는 전략으로 활용될 수있다. 생성형 AI의 언어생성 및 멀티모달 능력은 민원인의 다양한 요구를 실시간으로 파악하고 맞춤형 솔루션을 제공하는 데 활용될 수 있으며, 이러한 기술적 역량은 ESG 경영이 강조하는 사회적 책임과 지속가능한 경영 원칙과 상호 보완적으로 작용하여 공공서비스의 혁신을 촉진한다. 또한, 벤처기업과 스타트업의 경우에도 트윈 트랜스포메이션을 통해 비즈니스의 디지털화와 지속가능성을 동시에 추구함으로써 혁신적인 성장을 이룰 수 있다. 이들 기업은 상대적으로 규모가 작고 유연한 구조를 가지고 있어 대기업보다 빠르게 변화에 적응할 수 있다는 장점을 활용하여 트윈 트랜스 포메이션을 효과적으로 구현할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 생성형 AI를 활용하여 지방행정서비스의 향상을 촉진하는 방안으로 대규모 언어모델(LLM)을 활용하여 지방행정서비스를 향상시킬 수 있는 추진모델을 개발한다. 특히, 검색 증강생성(RAG) 아키텍처를 적용한 대규모 언어모델(LLM)은 최신 지방 행정법령과 관련 정보를 실시간으로 검색, 추출 그리고 생성하는 기능을 갖추고 있어 민원인의 다양한 요구에 대해 정확하고 신속하게 대응할 수 있는 서비스를 구현한 다. 이를 통해 실무 및 학술적인 차원에서 생성형 AI를 민원행정서비스 분야에 적극적으로 활용할 수 있도록 하는 데에본 연구의 의미와 가치가 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper explores the concept of Twin Transformation as a strategic integration of ESG (Environmental, Social, and Governance) management and digital transformation, with a particular focus on generative AI applications in public administration. ESG management represents a strategic approach to ensuring organizational sustainability, while digital transformation focuses on fundamentally innovating the essence of operations beyond mere automation.
Recent advances in generative AI have significantly contributed to the social dimension of ESG by enhancing support systems for vulnerable groups and fostering inclusive environments. Twin Transformation emerges as an innovative paradigm that maximizes synergy through the strategic convergence of these approaches, enabling organizations to optimize limited resources while fulfilling social and environmental responsibilities. For venture companies and startups, this approach offers a pathway to pursue both digitalization and sustainability simultaneously, leveraging their flexible structures to adapt rapidly to changes.
Our study develops an implementation model utilizing Large Language Models (LLMs) with Retrieval Augmented Generation (RAG) architecture to enhance local government administrative services. This technological approach enables real-time searching, extraction, and generation of information related to local administrative regulations, providing accurate and prompt responses to diverse citizen inquiries. The significance of this research lies in its practical and academic contributions toward the active utilization of generative AI in administrative service sectors, demonstrating how the strategic integration of ESG principles and digital technologies can transform public service delivery.