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ISSN : 2005-0461(Print)
ISSN : 2287-7975(Online)
Journal of Society of Korea Industrial and Systems Engineering Vol.38 No.3 pp.87-94
DOI : https://doi.org/10.11627/jkise.2015.38.3.87

The Developing of Analytical Statistics System for the Efficiency of Defense Management

Jung-Man Lee†
Office of Planning and Coordination, Ministry of National Defense
Corresponding author: 2jylover@yonsei.ac.kr
October 27, 2014 December 6, 2014 September 7, 2015

Abstract

Recently, management based on statistical data has become a big issue and the importance of the statistics has been emphasized for the management innovation in the defense area. However, the Military Management based on the statistics is hard to expect because of the shortage of the statistics in the military. There are many military information systems having great many data created in real time. Since the infrastructure for gathering data form the many systems and making statistics by using gathered data is not equipped, the usage of the statistics is poor in the military. The Analytical Defense Statistics System is designed to improve effectively the defense management in this study. The new system having the sub-systems of Data Management, Analysis and Service can gather the operational data from interlocked other Defense Operational Systems and produce Defense Statistics by using the gathered data beside providing statistics services. Additionally, the special function for the user oriented statistics production is added to make new statistics by handling many statistics and data. The Data Warehouse is considered to manage the data and Online Analytical Processing tool is used to enhance the efficiency of the data handling. The main functions of the R, which is a well-known analysis program, are considered for the statistical analysis. The Quality Management Technique is applied to find the fault from the data of the regular and irregular type. The new Statistics System will be the essence of the new technology like as Data Warehouse, Business Intelligence, Data Standardization and Statistics Analysis and will be helpful to improve the efficiency of the Military Management.


국방경영 효율화를 위한 분석형 통계시스템 구축

이 정 만†
국방부 기획조정실

초록


    1.서 론

    국토방위의 신성한 임무를 수행하는 특별한 경제활동 주체인 군은 한정된 자원을 효율적으로 사용하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 특히 정부예산의 약 10%를 사용하는 거대조직으로서 불필요한 예산낭비의 방지와 이월 및 불용액 감소는 경영 효율화와 국방정책에 대한 대국민 신뢰향상을 위한 기본 조건으로 인식되어 통계자 료를 근거로 한 국방경영은 더 이상 선택이 아닌 필수사 항으로 여겨지고 있다.

    하지만, 국방 분야에서의 경영혁신을 위한 통계의 중 요성은 항상 강조되고 있음에도 불구하고 활용가치 있는 통계의 부족으로 인해 통계기반의 국방 경영활동은 매우 저조한 실정이다. 특히, 국방경영에 운용되는 많은 정보 체계들로부터 수많은 데이터가 실시간 생성되고 있음에 도 불구하고 이러한 자료들을 수집하고, 수집된 자료로 통계를 생산할 수 있는 인프라가 구축되어 있지 않아 국 방경영에서 실질적인 통계의 활용은 기대하기가 어렵다. 뿐만 아니라, 통계를 생산하기 위한 일관성이 부족하고 작성기준이 상이하여 일부 통계에서 현황의 차이가 발생 하기도 하여 국방정책 수립과 각종 의사결정과정에서 통 계의 활용은 저조하기만 하다.

    이러한 문제들을 해결하기 위한 하나의 수단을 제시하 고자 본 연구는 국방경영에 신뢰성 있는 통계의 활용이 가능하도록 통계자료의 수집과 통계 생산․관리, 서비스 기능이 통합된 국방통계시스템의 개발방안을 만들기 위 하여 수행되었다. 또한, 연구수행 결과는 국방통계시스템 개발 사업이라는 국방정보화사업의 핵심과제로 선정되어 과학적 의사결정 지원의 기반을 마련하기 위해 사용되고 있다. 본 연구에서는 제 2장에서 통계청과 미 국방인력통 계센터 등 국내외 통계우수기관에서의 통계시스템 개발 사례를 분석하고 제 3장에서 국방통계시스템 개발방안을 제시하며 제 4장에서는 통계시스템의 역할과 개발에 따 른 기대효과를 정리하였다.

    2.국내․외 통계시스템 개발 동향

    2.1.국내 개발사례

    공공기관에서는 통계자료의 대국민 서비스나 기관별 자체 업무효율을 높이기 위해 통계시스템을 개발하여 운 영하고 있다. 국가통계를 관리하는 통계청의 경우 통계 의 대국민 서비스를 제공하기 위해 2006년 국가통계포털 을 개발하기 시작하여 2011년 나라통계시스템을 구축하 는 등 다양한 서비스용 시스템을 개발하여 운영하고 있다. 특히, KOSIS(Korean Statistical Information Service)라 불 리는 국가통계포털은 국가통계를 DB로 통합관리하고 포 털을 통해 원스톱으로 제공하는 이용자 중심의 고품질 통계서비스를 실현하기 위하여 <Figure 1>과 같은 형태 로 개발되었다[8].

    KOSIS의 개발과정을 분석해 보면 2006년 기반조성단 계부터 시작하여 점차 구축범위를 확대하였고 안정기와 발전기를 거쳐 고도화 단계까지 점진적 개발방법론을 적 용하여 시스템을 개발하였다. 통계자료의 수집능력을 극 대화하기 위해서는 기관별 업무형태와 인프라 특성을 고 려하여 기관 자체시스템, 통계청 보급시스템, 통계청 서 버를 활용한 호스팅 기법 등 다양한 DB 수집경로와 방 법을 적용하고 있고 신뢰성 높은 통계를 생산하기 위해 수집된 DB는 품질점검과정을 이행하도록 하고 있다.

    우리나라의 중앙은행으로서 통화신용정책을 통한 물가 안정과 나라경제의 건전한 발전을 위해 설립된 한국은행 은 통계를 기반으로 한 국가정책 지원을 위해 <Figure 2> 와 같이 2004년 경제통계시스템인 ECOS(Economic Statistics System)을 Web 방식으로 개발하여 운영하고 있다. ECOS 는 통계자료 수집과 생산 업무를 자동화하고 통계용 데이 터를 체계적으로 관리하며 통계정보를 대내외에 제공하 는 기능 등을 보유하고 있다. 또한, 4만 5,000여 개의 응 용프로그램과 7,000여 개의 DB테이블을 가지고 있으면서 시스템 이용도도 월평균 114,000여건 이상으로 시스템 운 용현황을 통해 통계 시스템의 역할과 중요성을 가늠해 볼 수 있다[9].

    그 외에도 통일부(2008년), 보건산업진흥원(2008년), 경 기도(2010년), 한국지질자원연구원(2012년) 등에서는 업무 효율화를 위해 통계시스템을 개발하였고 보건복지부(2012년) 등에서도 국가정책지원을 위한 분석통계시스템을 개발 하여 활용하고 있다.

    2.2.해외 개발사례

    선진국의 통계체계는 민간뿐만 아니라 군에서도 우리 나라보다 크게 앞서 있다. 대표적인 미군의 통계관련 조 직인 DMDC(Defense Manpower Data Center)는 국방 인력 운영과 복지를 실현하기 위해 인사포털 서비스를 포함한 약 230개의 데이터베이스와 프로그램을 운영하며 3,500 만 명의 인사자료를 보유․관리하고 있다.

    <Figure 3>과 같이 DMDC가 보유한 인사자료 수집 프 로세스 상에서의 통계관련 정보시스템을 살펴보면 1971 년부터 RCCPDS(Reserve Components Common Personal Data System)을 개발하여 현역과 예비역에 대한 표준화 된 인사정보 DB를 수집하여 통계로 활용하고 있고, 인 사자료의 중앙집권적 통합관리와 미 국방부와 데이터 를 공유하기 위하여 1994년에는 DHRW(Defense Human Resources Warehouse)를 오라클 DB로 구축하여 운영하고 있다. 2000년대에 들어서는 DRP/DRS(Data Request Process and Data Request System)을 개발하여 수집․보관중 인 인사자료를 요청자에게 신속히 제공하되 인력운영과 관련된 전반적인 통계자료의 분석 서비스까지 제공하고 있다[3].

    이러한 미군 통계관련 시스템들의 특징을 분석해 보 면 첫째로 시스템 기능측면에서 처음부터 완벽한 모습의 모델을 개발하지 않고 순차적으로 시스템의 기능을 향상 시켜 오고 있다. 데이터의 수집주기를 보면 RCCPDS의 경우 1971년에는 1년에 한 번만 인사자료를 획득하였으나 1975년 반기단위, 1992년 월간단위를 거쳐 2005년 이후 에는 일일단위로 획득하여 통계를 생산, 인사정책에 반 영하고 있다. 둘째로 데이터의 신뢰성 보장 측면에서 IT 기술을 접목하여 신분증(CAC Card)의 접속정보를 통해 의료와 교육 등에서의 이용여부를 확인하는 방법으로 수 집데이터의 신뢰도를 높이고 있고 모든 트랜잭션 파일은 유효성 검토 후에 파일 업데이트를 진행하도록 하고 있다. 또한 DB의 품질을 보장하고 효과적인 관리를 위해 Data Scientist를 고용하여 운용하고 있다. 셋째로 시스템 효율성 측면에서는 인사자료의 축적을 위해 PDR(Person Data Repositary) 을 구축하였는데 <Table 1>과 같이 각 군의 14 개 정보체계와 연동을 통해 자동으로 데이터를 수집하는 PDR은 수집되는 데이터의 크기가 크지만 시스템별로 데 이터를 송신하는 순서를 정하여 시스템 간 간섭 없이 자 료의 축적이 가능하도록 하였다.

    3.국방통계시스템 개발방안

    본 절에서는 시스템 개발배경과 국내외 통계시스템의 개발 사례연구 결과를 토대로 국방경영 환경에 적합한 국방통계시스템의 개발방안을 제시한다.

    3.1.개발전략

    개발취지와 배경에 부합된 통계시스템을 효과적으로 개발하기 위해서는 개발 대상에 대하여 전략 차원에서의 정확한 목표선정이 필요하다. 본 연구에서는 통계자료의 수집과 통계생산․관리, 서비스가 가능한 통계시스템을 개발함으로써 신뢰성과 역사성 있는 통계를 기초로 한 과학적 의사결정 지원과 경제적 군 운용여건을 마련하기 위하여 <Figure 4>와 같이 통계시스템 개발전략을 마련 하였다.

    개발전략을 마련하기 위해 우선 고려되어야 하는 것 이 환경요인 분석이다. 현 시점에서의 국방 경영환경은 외부적으로 개방, 소통, 공유, 협력이라는 정부3.0의 기치 아래 소통하는 투명한 정부, 국민 중심의 서비스 정부, 그리고 일 잘하는 유능한 정부실현을 목표로 하고 있고 이에 국방부에서도 국방경영에 대한 국민의 관심이 고조 되는 가운데 국방3.0 과제를 개발하여 추진하고 있다. 하 지만 내부적으로는 통계관점에서의 전사적 전략도구의 부재나 의사결정과정에 활용하기 위한 축적된 데이터의 부족 등 외부적인 환경변화에 대응하기 위한 기반환경이 부족한 것이 사실이다.

    이에 전사적 의사결정 지원과 부서와 부처간 정보공 유, 대국민 소통을 지원하기 위한 국방정보 융합․공유 플랫폼을 구축한다는 비전 아래 사실기반의 의사결정지 원과 국방행정 투명성 제고를 통해 신뢰성 있는 국방경 영을 달성한다는 목표를 설정하고 이를 실현하기 위한 4 가지 기본 전략을 제시하였다. 첫째로 통계정보수집의 지 능화이다. 이는 통계정보를 신속 정확하게 수집하기 위 한 기반을 마련하는 것으로 현재 운용중인 많은 정보체 계들로부터 통계자료를 수집하기 위한 연동인프라를 구 축하고, 전산화되지 못한 영역은 업무 담당자가 통계시 스템 내에서 직접 통계자료를 입력할 수 있는 입력시스 템을 구축하는 것이다. 둘째로 유용한 고급 통계정보의 체계적 발굴로 통계정보의 가치를 향상시키는 것이다. 메타데이터를 구축하여 통계지표 표준화 요소에 대한 관 리체계를 확보하고 실효성 있는 다양한 통계지표의 지속 적인 발굴과 제공을 통해 가치향상이 가능하다. 셋째로 통계의 효율적 제공과 관리이다. 고객 중심의 서비스 체 계를 마련하는 것이 핵심으로 통계 생산절차와 관련정보 의 체계적 운영을 지원하기 위한 관리시스템을 구성하고 시각화 분석도구 등 서비스 시스템의 사용자 편의성 강 화를 통해 실현이 가능하다. 끝으로 통계정보의 개방이 뒤따라야 한다. 다양한 사용자에게 통계정보를 제공할 수 있는 인프라의 구축이 필요한데 업무 기능과 조직별 로 국방부 본부와 각 군에서 체계적으로 통계정보를 공 유할 수 있도록 시스템을 구성하고 국민들에게 통계정보 를 제공하기 위한 대국민 통계서비스 시스템이 구축되어 야 한다.

    이러한 4가지 시스템 개발전략이 고려되어 통계시스 템이 개발된다면 국방경영에서의 업무 정확도 향상과 국 방경영에 대한 대국민 신뢰 확보가 가능하고 부가적으로 국방통계가 국민의 일자리 창출을 위한 트리거의 역할 또한 수행할 수 있으리라 기대된다.

    3.2.핵심 운영개념

    통계자료의 수집과 통계생산․관리, 서비스가 동시에 가능한 통계시스템을 개발하기 위한 시스템 운영개념을 제시하고자 한다. 여기서는 시스템 관리관점과 통계를 생산하여 서비스하는 프로세스 관점에서 정리해 보았다. 우선, 시스템 관리 측면에서 국방통계시스템은 개발 목적과 국방경영 환경을 고려하여 국방부 본부와 각 군 이 공통으로 사용하는 전군지원 시스템으로 개발되어야 한다. 국방 업무체계는 육․해․공 각 군 영역에서의 업 무가 국방부를 정점으로 통합되므로 통계도 하나의 체계 내에서 각 군의 통계가 국방영역 하나로 집계되어 생산 되었을 때 국방통계로써 의미를 가질 수 있기 때문이다. 이를 위해 물리적으로 서버는 한 곳에서 운영되지만 국 방부와 육․해․공군은 별도의 운영포털을 보유하여 마 치 4개의 시스템이 있는 것처럼 구축되어야 한다. 또한, 국방통계를 국회 등 대외에 제공하는 단일채널로써 활용 되어야 한다. 특정 통계를 국회나 대외기관에 제출하는 경우 제출하는 부서가 육군과 국방부로 이원화 되어 있 을 경우 동일한 통계이지만 생산된 기준시점에 따라 그 현황이 다를 수 있기 때문에 이럴 경우 통계를 접한 부 서에 혼동을 줄 수 있고 국방경영에 대한 신뢰가 떨어지 게 되는 결과를 초래할 수도 있기 때문이다.

    둘째로 통계자료의 수집 측면에서는 통계청의 KOSIS 나 한국은행의 ECOS와 같이 통계자료의 수집방법을 다 양화해야 한다. 이를 위해 현재 국방경영에 사용되고 있 는 정보체계들과 연동하는 방법으로 통계자료를 자동으 로 수집해야 한다. 자동수집 과정에서 보다 가치 있는 통 계자료를 확보하기 위해서는 정형화된 통계표의 수집뿐 만 아니라 통계적으로 의미가 있는 Raw 데이터의 수집 도 병행해서 이루어져야 한다. 또한, 정보체계가 갖추어져 있지 않은 업무영역에 대해서는 수동으로 통계자료를 입력 하여 수집하되 자동 집계기능이 갖추어져야 행정소요를 줄이면서 신뢰성 있는 통계자료의 수집이 가능해 진다. 자동과 수동에 의해 수집된 통계자료들은 품질점검 과정 을 거침으로써 통계생산을 위한 기본요건을 갖추게 된다.

    셋째로 통계의 생산과 관리 측면에서는 DW에 저장된 하나의 의미 있는 통계인 정형데이터와 통계표를 형성하 고 있지는 않지만 통계생산을 위한 요소로 활용 가능한 Raw 데이터를 사용하여 다른 용도의 새로운 정형통계를 생산할 수 있어야 한다. 연 금 수급자 현황이라는 정형데이터에 수급자의 계급별 복 무기간이라는 Raw 데이터가 추가되면 복무기간별 연금 액을 계산하여 연금 지급액 현황이라는 새로운 통계를 만 들게 되는 것은 하나의 예가 될 수 있다. 뿐만 아니라 본 연구에서는 각각의 정보체계들로부터 수집되는 연동자료 와 수동 입력 자료를 속성과 차원정보를 기준으로 조합하 여 사용자 맞춤형 통계를 생산하는 개념을 제시함으로써 보다 활용가치가 높은 통계의 생산이 가능하도록 하였다.

    끝으로 통계 서비스 측면에서는 일반적인 통계에 대 한 검색과 조회가 가능하고 조회된 통계에 대한 리포팅, 차트 생성과 다운로드 등 통계를 쉽게 활용하기 위한 기 능이 포함되어야 한다. 서비스 기능을 향상시키기 위해 OLAP을 활용하여 생산한 통계에 대한 다차원 분석이 가능하고 통계분석도구인 R의 오픈소스를 활용한 전문 통계분석기능도 지원되어야 한다. 또한, 시각화 분석도 구 등을 활용하여 국방정책 수립과 의사결정 지원을 위 한 기초자료를 제공하는 경우 사용자의 이해를 돕고 편 의성 또한 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

    3.3.시스템 구성과 주요기능

    시스템 개발전략과 주요 운영개념을 바탕으로 국방통 계시스템의 목표모델과 주요 기능에 대하여 제시하고자 한다.

    3.3.1.목표모델

    국방통계시스템은 <Figure 5>와 같이 관리자시스템, 분석통계시스템, 서비스시스템, 연동관리시스템, DW 시 스템 등 총 5개의 하부시스템으로 구성된다.

    관리자시스템은 통계생산관리, 통계분류체계관리, 표 준항목관리 등 통계자료를 수집하고 통계를 생산하며 이 를 서비스하기 위한 나머지 4개의 하부시스템들을 운영 하고 관리하는 역할을 수행하게 된다. 통계에 대한 저작 권이 국방부와 각 군으로 구분되어 통계관리와 서비스가 이루어지기 때문에 관리자시스템에 대한 권한도 국방부 와 각 군으로 구분되어 운용된다.

    분석통계시스템은 국방통계시스템의 핵심기능을 포함 한 시스템으로 통계 DW와 마트를 기반으로 사용자 맞 춤형 통계를 생산할 수 있고 OLAP을 활용한 통계정보 분석과 통계분석도구인 R기반의 전문 통계분석이 가능 한 사용자 중심의 분석시스템이다.

    서비스시스템은 국방부와 각 군의 시스템이 논리적으 로 구분된 포털시스템 형태로 구축하되 국방부와 각 군 의 기본 메뉴는 동일하게 구성하고 해당 메뉴에서의 콘 텐츠는 기관별로 독립적으로 운영될 수 있도록 구성한다. 서비스 시스템을 통해 일반 사용자는 통계와 다양한 콘 텐츠의 검색과 조회가 가능하고 분석통계시스템의 통계 정보 분석과 전문 통계분석을 사용 할 수 있으며 마이페 이지 기능이 있어 사용자별 관심영역에서의 통계를 지속 적으로 관리할 수 있도록 개별공간이 마련된다.

    연동관리시스템은 국방경영에 활용되는 인사, 연금, 급 여 등 OO개의 정보체계들로부터 통계자료를 자동으로 수 집하기 위한 연동모듈과 연동메타정보를 관리하고 연동 모듈이 설치된 연동대상체계의 프로파일정보와 연동데이 터 목록을 관리하며 연동상태를 모니터링 하는 기능을 보 유하게 된다.

    DW 시스템은 연동대상체계로부터 수집된 통계자료를 기초로 통계 DW와 통계마트를 구축하고 수동입력통계와 통합하여 통계 DB를 생성하는 시스템으로 제 3.3.3절에 서 자세히 설명한다.

    3.3.2.분석통계시스템

    분석통계시스템은 통계시스템의 핵심이 되는 체계로 사 용자 맞춤형 통계 생산과 OLAP을 활용한 통계정보 분석, 그리고 통계분석도구 R을 기반으로 전문 통계분석이 가 능하다.

    우선, 사용자 맞춤형 통계생산 기능은 KOSIS나 ECOS 등 타기관의 통계시스템들이 이미 만들어진 정형화된 형 태의 통계만을 서비스하는데 반하여 각각의 국방정보체 계들로부터 수집하여 생산한 출처가 다른 통계들을 차원 정보와 속성값을 이용하여 서로 조합함으로써 새로운 형 태의 의미 있는 통계를 생산하는 기능이다. 이러한 기능 은 가령 국방예산 편성작업에 활용될 수 있다. 통합형 통 계시스템이 구축되어 있지 않는 2014년 현시점에서 연금 시스템에는 연금 지급예산 규모를 예측할 수 있는 기능이 마련되어 있지 않기 때문에 2015년 이후의 군인연금예산 금액을 정확히 산정하는 것은 매우 어려운 일이다. 이에 따라 관련기관에서는 지난 수년간의 지급내역 자료를 기 초로 연금예산규모를 산정하고 있고 이로 인해 적지 않은 불용 및 이월액이 발생하고 있다. 하지만 통계시스템을 활용하게 될 경우 인사정보시스템으로부터 2015년 이후 전역자현황과 전역자별 복무기간, 연금시스템으로부터 2014년도 연금 수급자 현황과 2014년 연금 수급대상 소멸 자 현황을 가져와 서로 조합하면 보다 정확한 2015년 이 후 연금소요 예산현황을 작성할 수 있게 된다. 이것은 하 나의 작은 예제이지만 군인연금 예산결정과 같은 의사결 정에 통계시스템을 활용하여 국방예산을 편성하게 된다 면 예산의 불용 및 이월액을 줄임으로써 국회 및 기획재 정부와의 협업수행에 있어 국방정책 수행에 대한 신뢰를 더욱 높일 수 있는 계기를 마련하게 될 것이다.

    이와 같이 국방통계시스템에서 운용하게 될 사용자 맞춤형 통계생산 기능은 <Figure 6>과 같은 사용자 화면 을 가지게 된다. 이때 조합 대상이 되는 두 개의 통계표 를 선택하게 되면 이중 하나는 기준통계로 다른 하나는 비교통계로 선정되고 조합을 위한 표준항목을 검색하여 검색된 기준을 통해 두 통계를 교차분석 함으로써 새로 운 통계를 만들게 된다.

    다음으로 분석통계시스템이 보유하고 있는 기능이 OLAP 을 활용한 통계정보 분석기능이다. 통계시스템에서는 DW 와 데이터마트를 기반으로 다차원 질의를 통해 정보를 생 성, 조작, 활성화, 종합하는 역동적 정보분석을 지원하고 정형 및 비정형 통계분석과 수준차 분석, 시계열 분석, 추이분석 등과 같은 다양한 분석이 가능하다. 또한, 전문 통계분석이 가능하도록 R의 다양한 함수를 적용한 분석 기능을 설계하고 시각화 분석도구를 활용하여 분석결과 를 보다 쉽게 이해할 수 있도록 설계하였다[1, 7].

    3.3.3.DW 시스템

    본 연구에서 DB는 국방경영에서의 의사결정을 지원하기 위한 분석업무 중심의 데이터 구조를 갖추기 위하여 DW 중심으로 설계되었다[4, 5, 6]. 특히, 통계 데이터 생산절 차에 따른 DW를 구축하기 위하여 대상체계별 연동데이 터 생성, 체계별 ODS(Operational Data Store) 구성, ETCL (Extraction, Transformation, Cleansing, Loading)처리에 의 한 통계 DW 구성, 서비스와 분석용 통계마트 생성이라 는 4단계를 거치도록 하였다.

    1단계 대상체계별 연동데이터 생성에서는 국방통계 원 천데이터를 보유하고 있는 정보체계별 운영 DB에서 통 계 작성에 소요되는 테이블을 식별한다. 이를 통해 통계 표준항목에 해당하거나 통계값 산출에 필요한 속성들을 구분하여 통계 DW 구축에 용이하도록 최적화된 구조로 <Figure 7>과 같이 연동자료를 생성한다.

    2단계 체계별 ODS 구성에서는 <Figure 8>과 같이 연 동대상체계로부터 주기적으로 수신되는 연동자료를 체계 별로 통합하여 통계 DW 구축의 기초자료를 구성한다. 이 때, 체계별로 ODS 테이블을 생성․유지하고 시계열 속성 (년도/월)을 기본 키(Primary Key)로 구성하는 테이블 구 조로 설계한다.

    3단계 ETCL 처리에 의한 통계 DW 구성에서는 연동 대상 체계별로 ODS를 소스로 하여 추출, 변환, 정제, 적 재 프로세스를 통해 통계 DW를 구성한다. 이 과정에서 복잡하고 정교한 데이터 처리 프로시저가 존재하고 국방 통계 표준 정책(거버넌스)에 입각한 표준화된 규칙을 적 용하여 <Figure 9>와 같이 데이터 표준화를 수행한다.

    10>와 같이 다차원 모델의 스키마 구조로 통계 DW에 적 재된 데이터에 대하여 소정의 질의(Query) 처리를 통해 서비스가 확정된 통계(정형통계)를 저장하기 위한 서비 스용 통계 데이터마트를 생성한다. 또한, 통계 DW에 대 하여 분석통계 업무를 수행하기 위한 다차원모델 구조의 분석용 통계 데이터마트를 생성한다.Fig .10

    이와 같이 4단계의 DW 생산절차를 거치면서 생성된 데 이터마트는 서비스용과 분석용 모두 서비스가 확정되면 통계 DB로 이관하여 서비스 준비를 마치게 된다.

    4.결 론

    본 연구의 의의는 국방경영의 효율을 높이기 위하여 가 치 있는 통계를 생산하고 서비스할 수 있는 통계시스템을 실질적으로 구현하기 위한 기반을 제공했다는데 있다. 이 번 연구에서 국방통계시스템은 <Table 2>와 같이 통계청 등 각 기관에서 개발하여 사용하는 통계시스템들처럼 통 계자료의 다양한 수집루트를 마련하는 등 통계자료의 수 집과 통계생산, 품질관리, 서비스 기능이 모두 가능한 통 합형 시스템으로 설계되었다. 하지만 미 DMDC의 경우 군 인사분야로 자료가 한정되어 있고 통계청 KOSIS는 국가 통계 전반을 관리해야 하는 특성상 RDBMS로 DB를 관리 하고 있어 자료제공 이외에 분석기능을 제공하기 어려운 단점이 있다. 이에 반해 국방통계시스템은 데이터의 규모가 상대적으로 작은 군 도메인 영역에 대하여 DW 기반의 DB 관리체계를 채택함으로써 국방정책수립 등 의사결정에 보 다 효율적인 도구로 사용이 가능하다. 뿐만 아니라 DW와 OLAP 기능을 활용한 사용자 맞춤형 통계생산 기능은 기 존의 통계시스템들이 단순히 생산된 통계를 제공하는 차 원을 넘어 사용자 입맛에 맞는 통계로 가공하여 사용할 수 있기 때문에 국방통계의 활용도 또한 높일 수 있을 것 으로 기대된다.

    하지만 이번 연구결과를 그대로 통계시스템으로 구현 하기 위해서는 다음과 같은 제한사항을 반드시 고려해야 한다. 첫째, 통계시스템은 다른 많은 정보체계와 연계해 서 운영되는 만큼 연동체계에서 필요한 데이터를 제공하 지 않으면 그 활용가치가 크게 저하될 것이다. 따라서 연 동대상체계 주관부서의 적극적인 협조가 반드시 필요하다. 둘째로 신뢰성 있는 통계를 생산하기 위해서는 양질의 통 계자료가 수집되어야하기 때문에 연동대상체계로부터 자 동으로 입력되는 정형 및 비정형의 데이터에 대한 다양한 형태의 실질적인 품질점검 절차가 구현되어야 한다. 셋째 로 통계시스템은 간단히 개발할 수 있는 체계가 아니라 DW, BI(Business Intelligence), 데이터 표준화, 통계분석 등 다양한 전문기술이 집약된 시스템인 만큼 경험 있고 능력 있는 업체에 의해 시스템 개발사업이 이루어져야 한 다. 끝으로 통계시스템을 구현하는 데에는 약 2년 정도의 장기간이 소요될 전망이다. 따라서 개발사업과 연관된 주 관부서나 사업관리부서, 개발업체에서는 사업의 연속성 보장을 위해 관련 인원의 변경을 최소화해야 한다.

    통계시스템 개발이 완료되면 국방경영의 효율이 높아 지는 것뿐만 아니라 대국민 정보공개 채널로써 국민의 국방정책에 대한 신뢰증진도 기대할 수 있다. 하지만 이 러한 기대효과들은 단순히 겉보기 좋은 시스템 개발로만 끝나는 것이 아니다. 통계시스템은 통계업무 수행을 위 한 하나의 수단일 뿐 목적이 될 수는 없는 것이다. 보다 중요한 것은 실제로 이 시스템을 효과적으로 활용하여 충실한 통계자료들이 쌓이고 관리 될 수 있도록 관계관 들의 끊임없는 관심과 노력이 필요하다. 특히, 빅데이터 시대에 있어 통계 시스템이 중심(Master DB)으로 역할을 수행할 수 있도록 향후 시스템 개선을 위한 연구는 계속 되어야 할 것이다[2].

    Figure

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    KOSIS Operational Concept

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    ECOS Operational Concept

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    DMDC Architecture

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    Statistics System Developing Strategy

    JKISE-38-87_F5.gif

    Operational Concept for the Defense Statistics System

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    UI for User-Oriented Statistics Production

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    Data Generation Concept

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    ODS Construction Concept

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    Statistics DW Construction

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    Data Mart Generation

    Table

    Data Source Connected to PDR

    The Analogy and Difference among Systems

    Reference

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