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Case studies2026.07.06

SKI E&S Data Intelligence Platform 구축

기간 2025.09 ~ 2026.02 1. 추진배경 최근 기업 환경에서 인공지능(AI)과 디지털 트랜스포메이션(DT)의 도입은 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 이에 따라 대규모 데이터를 단순히 축적하는 것을 넘어, '어떻게 효과적으로 탐색하고 분석하여 비즈니스 가치로 전환할 것인가'가 핵심 과제로 부각되었습니다. 이에 SKI E&S는 AI·DT 활용을 위한 기반 마련과 데이터의 실질적 활용 확대를 위한 전사 통합 데이터 플랫폼 구축을 추진하였습니다. 내부 정형·비정형·실시간 데이터와 외부 데이터 소스를 통합 수집하고, 이를 분석·탐색·활용할 수 있는 클라우드 기반 전사 공통 저장소와 활용 환경을 마련함으로써 데이터 기반 업무 체계를 고도화 하고자 하였습니다. 2. 사업범위 데이터 수집 체계 구축 - 내·외부 정형·비정형·실시간 데이터 수집 체계 구축 데이터 처리·저장 - 전사 통합 데이터 레이크하우스 및 DW·DM 구축 데이터 분석·시각화 - 개인 분석 환경 및 BI 기반 분석·시각

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Case studies2026.07.06

SKT DataLake 워크로드 통합

기간 2025.08 ~ 2026.02 1. 추진배경 AI와 데이터 기반 의사결정이 기업 경쟁력의 핵심 요소로 자리 잡으면서, 기존 온프레미스(On-Premise) 환경을 넘어 확장성과 유연성을 갖춘 클라우드 기반 데이터 플랫폼으로의 전환이 산업 전반으로 빠르게 확산되고 있습니다. 특히 기존의 다양한 워크로드를 클라우드 환경에 맞게 체계적으로 분류·이전하고, 전환 이후 데이터 품질과 업무 연속성을 확보할 수 있는 표준화된 검증 체계 수립이 클라우드 도입의 필수 전제 조건으로 강조되고 있습니다. 이에 SKT는 분산된 On-Premise 기반 데이터 플랫폼을 AWS Cloud 기반으로 통합하고, 대규모 데이터 워크로드의 체계적인 전환과 안정적인 운영 기반을 마련하기 위해 'DataLake 워크로드 통합' 사업을 추진하였습니다. 2. 사업범위 워크로드 분석 및 전환 데이터 보안 및 검증 체계 구축 자동화 기반 검증 프로세스 구현 분석가 워크로드 전환 지원 3. 수행내용 1.워크로드 분석 및

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Case studies2026.03.05

공공데이터 관리 체계 고도화 (데이터 표준화 및 품질개선)

기간 2025.03 ~ 2025.12 1. 추진배경 최근 정부는 데이터 개방을 넘어, 신뢰성 있는 고품질 데이터를 기반으로 한 AI 행정 구현을 주요 과제로 추진하고 있습니다. 이에 따라 정책 의사결정과 대국민 서비스 고도화를 지원할 수 있도록, 정합성과 일관성을 갖춘 데이터 관리 체계 구축의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다. 공공데이터는 AI 기반 행정 혁신의 핵심 인프라인 만큼, 기관 내·외부 시스템 간 원활한 연계와 활용을 위해 데이터 구조의 표준화와 체계적인 품질관리 기반 마련이 요구되고 있습니다. 특히 데이터 활용 확대에 따른 관리 복잡성 증가에 대응하기 위해, 보다 정교하고 통합적인 관리 체계로의 전환이 필요한 시점입니다. 또한 「공공데이터 품질관리 수준평가」의 정례화 및 평가 체계 고도화에 따라, 일회성 점검을 넘어 상시적·선순환적 품질관리 체계 확립이 중요한 과제로 부상하고 있습니다. 이에 데이터 표준, 구조, 품질, 운영 프로세스를 통합적으로 관리하는 체계적 접근이

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Case studies2026.03.05

삼성전자 구매시스템 구축

기간 2024.04 ~ 2025.10 1. 추진배경 글로벌 공급망 불확실성 확대와 ESG 규제 강화 등 경영 환경 변화에 따라 공급망 가시성 확보와 데이터 기반 의사결정 체계 구축의 필요성이 증대되었습니다. 특히 리스크 사전 감지, 원가·재고 관리 고도화, 글로벌 소싱 확대에 대응하기 위한 통합 관리 체계 마련이 요구되었습니다. 기존에는 사업부별 관리 기준과 시스템이 분산되어 있어 정보 정합성과 신속한 의사결정에 한계가 존재하였습니다. 이에 따라 공급망 통합관리 체계 수립, RISK 대응 강화, 구매 핵심업무 고도화 및 구매정보 Control Tower 구축을 통해 전사 차원의 통합 운영 기반을 마련하고자 본 사업을 추진하였습니다. 2. 사업범위 데이터 아키텍처 및 표준화 DBA 데이터 이행 DB 튜닝 3. 수행내용 1.데이터 아키텍처 및 표준화 : 설계 표준사전과 솔루션 표준사전을 통합·정제하여 단일 기준 표준사전을 수립하고, 메타 기반 표준관리 체계를 구축하였습니다. ERD와 메

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Case studies2026.03.05

고용정보망 통합 운영 및 AI 일자리 추천 서비스 고도화 사업

기간 2023.06 ~ 2025.05 1. 추진배경 기존 고용정보망 통합유지관리 및 운영지원 사업이 2023년 5월부로 만료됨에 따라, 행정업무 효율화와 비용 절감, 유지관리 업무의 연속성 확보를 위한 체계적인 운영 사업 추진이 필요하였습니다. 또한 제도·규정·지침 개정에 신속히 대응할 수 있는 전산 지원 체계 마련과, 국가 일자리 정보 플랫폼의 안정적 운영을 위한 상시 모니터링 및 시스템 고도화 요구가 증가하였습니다. 이에 따라 고용정보망 통합유지관리 및 운영 사업이 추진되었습니다. 2. 사업범위 국가 일자리 정보 플랫폼(MDM) 운영 및 유지관리 워크넷 이용자 대상 AI 기반 일자리 추천 서비스 운영 및 고도화 데이터관리시스템 운영 및 개선 제도·정책 변경 대응을 위한 시스템 개선 및 기능 고도화 상시 모니터링 및 장애 대응 체계 운영 3. 수행내용 1.국가 일자리 정보 플랫폼 통합 운영 관리 : 국가 일자리 정보 플랫폼(MDM) 및 데이터관리시스템 전반에 대한 통합 유지관리 체

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Case studies2026.03.05

SKB-SKT 영업지원시스템 고도화 사업

기간 2023.08 ~ 2025.04 1. 추진배경 SK브로드밴드와 SK텔레콤은 유무선 비즈니스 경쟁력 강화를 위해 영업·마케팅 핵심 시스템인 SKT Swing을 공동 활용해 왔습니다. 그러나 SK브로드밴드가 인수한 T브로드 시스템(케이블 방송사 전산 시스템)은 기존 Swing 시스템과 구조, 데이터 체계, 업무 프로세스가 상이하여 시스템 이원화에 따른 운영 비효율과 데이터 단절 문제가 발생하고 있었습니다. 특히 채널 및 영업 조직 간 정보 접근 권한과 업무 처리 방식의 차이로 인해 고객·상품·과금 등 주요 정보의 관리 기준이 일관되지 않았으며, 동일 고객에 대한 서비스 제공 정책과 운영 기준을 통합적으로 관리하는 데 한계가 존재했습니다. 이러한 구조는 영업 및 마케팅 활동의 정합성을 저해하고, 데이터 기반 의사결정 체계 구축에도 제약 요인으로 작용했습니다. 이에 따라 본 사업은 SKT Swing 시스템을 중심으로 T브로드 시스템을 통합하여 단일 영업·마케팅 전산 체계를 구축하고,

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Case studies2026.03.05

SGI서울보증 차세대 시스템 구축

기간 2023.04 ~ 2025.02 1. 추진배경 SGI서울보증은 글로벌 시장 확대와 디지털 금융 환경의 급격한 변화에 대응하기 위해, 기존 IT 운영 체계의 혁신이 필요하다는 판단을 내렸습니다. 특히 보험 코어 및 디지털 코어 시스템을 중심으로 대고객 디지털 채널 경쟁력 강화, 상품 관리체계의 표준화 등은 지속 가능한 성장과 글로벌 확장을 위한 핵심 과제로 부상하였습니다. 또한 시장 환경 변화에 유연하게 대응할 수 있는 확장성과 안정성을 확보하기 위해, 클라우드 기반 인프라 도입을 포함한 미래 지향적 시스템 전환이 요구되었습니다. 이에 따라 SGI서울보증은 국내·외 고객과 시장의 요구에 부합하는 디지털 경쟁력과 비즈니스 확장성을 동시에 확보하고, 디지털 기반의 글로벌 보증플랫폼으로 도약함과 동시에 국민보험사로서의 입지를 더욱 공고히 하기 위해 차세대 IT 운영 시스템 구축 프로젝트를 추진하게 되었습니다. 2. 사업범위 데이터 모델링 데이터 표준화 데이터 품질관리 데이터 이행 및

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Case studies2021.07.19

SK이노베이션 활용 중심의 데이터 관리체계 개선

기간 2021.03 ~ 2021.05 1. 추진배경 SK이노베이션은 Digital 기술을 활용하여 일하는 방식의 혁신과 BM(Business Model)혁신 가속화를 위한 IT기반 구조 전환을 기본 방향으로 IT전반에 대한 근본적 변화를 도모하고 있으나, 사용자(데이터분석가)의 데이터 활용(분석) 측면의 한계가 나타남에 따라 데이터 Governance Framework를 활용하여 현황을 진단하고, 개선에 대한 방향성 확보가 요구됨. 2. 사업범위 1. 추진 방향 데이터 활용 중심의 관리체계 개선에 중점 고객사에 최적화된 데이터 관리 및 활용 기반 확보를 위하여 정확하고 효율적인 현황 진단/분석, 구체적이고 실효성 있는 개선과제(목표)모델 설계 및 단계적 적용 및 확산을 위한 기반 확보 방안 제시 당사 데이터 Governance Framework를 활용하여 영역(안정적·체계적 데이터 생산 및 운영관리, 데이터 관리의 지능화, 데이터 활용(분석) 최적화) 별 진단/분석 이행 2. 주요

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Case studies2021.06.21

우체국 차세대 종합금융시스템 구축 사업

기간 2021.01 ~ 2021.05 1. 추진배경 우체국금융시스템(’00년 구축)의 노후화로 급변하는 금융사업 환경 변화에 대응이 어려워 우체국금융 입지 약화가 우려됨에 따라 낙후된 우체국금융시스템을 신기술 기반 차세대시스템으로 전면 재구축하여 우체국금융의 경쟁력 유지/강화 기반 확보 2. 사업범위 본 사 사업 수행 범위는 데이터 표준화, 관리 정책, 기능, 절차, 조직 등 전사데이터 관리체계 구축 컨설팅과 데이터관리시스템 구축임 3. 수행내용 1. 전사 데이터 관리체계 수립 데이터 표준, 구조, 품질, 보안관리 분야별로 관리원칙, 정책, 업무기능, 조직, 프로세스 정의 우체국금융 전사 기준정보 항목 정의 및 기준정보 관리체계 수립 2. 우체국 데이터 표준화 방안 우체국금융 차세대 표준화 지침 수립 및 데이터 표준화 수행 3. 전사 데이터 관리시스템 구축 메타데이터관리시스템 및 데이터품질관리시스템 구축 및 적용 전사 데이터관리 포털 구축(’21.10 ~ ’22.4 예정) 4. 성과

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Case studies2021.05.20

AI데이터의 어노테이션 구문적 정확성 검사 용역

기간 2020.10 ~ 2021.04 1. 추진배경 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원은 2017년부터 매년 ‘인공지능 학습용 데이터 구축사업’을 통해 약 21종 460만건의 인공지능 학습용 데이터를 구축하여 민간에 개방하는 등 가시적 성과를 확보하고 있으나, 이를 활용하는 수요자의 의견을 들어보면 인공지능 학습용 데이터의 품질이 낮다는 지적이 상존하고 있음. 그에 따라 과기정통부와 NIA는 한국정보통신기술협회를 품질관리전담기관으로 선정하여 AI 학습용 데이터 구축 결과물에 대하여 구문적 정확성 검사, 통계적 다양성 검사, 의미적 정확성 검사를 실시하여 고품질의 데이터 확보를 위해 노력하고 있음. 2. 사업범위 1. 구문적 정확성 검사 및 분석 항목 도출 세부과제별 AI데이터 구축 가이드라인, 품질 검증 계획서 분석 세부과제별 구문적 정확성 검사 규칙 및 통계 분석 항목 도출 TTA 의견을 반영을 통한 구문적 정확성 검사 및 통계적 다양성 분석 항목 확정 2. 구문적 정확성 검

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Case studies2021.05.19

2020년 인공지능 학습용 데이터 구축 사업 2차(한국어 방언, 동적 객체 인지, 드론 영상 3개 과제)

기간 2020.09 ~ 2021.02 1. 추진배경 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원은 2017년부터 매년 ‘인공지능 학습용 데이터 구축사업’을 통해 약 21종 460만건의 인공지능 학습용 데이터를 구축하여 민간에 개방하는 등 가시적 성과를 확보하고 있으나, 이를 활용하는 수요자의 의견을 들어보면 인공지능 학습용 데이터의 품질이 낮다는 지적이 상존하고 있음. 그에 따라 한국지능정보사회진흥원은 인공지능 학습용 데이터 구축 컨소시엄 내 품질관리전담기관을 선정하고 구축 전 과정에서 인공지능 학습용 데이터 품질 관리가 이루어지도록 가이드 하고 있음. 이를 통하여 최종적으로 고품질의 인공지능 학습용 데이터를 확보하는 것을 목표로 함 2. 사업범위 1. 인공지능 데이터 품질관리 실무 책임자 역할 수행 품질관리 계획 수립 및 품질관리 담당자 지정 품질관리 실무 수행 조직 운영 및 활동 수행 품질관리 실무협의회 구성 및 운영 2. 구문적 정확성 검사 원시·원천데이터 – 어노테이션 파일의 매

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Case studies2021.03.03

클라우드 기반의 공간정보 데이터 통합 및 융복합 활용체계 구축(1차)

기간 2020.05 ~ 2020.12 1. 추진배경 데이터 산업의 핵심인 '공간정보'에 대한 요구와 역할이 증대하고 있으나, 공간정보 시스템들은 자원의 물리적 분산과 시스템간 호환성 문제 등으로 질좋은 데이터를 적시에 공급하기 어려운 구조적인 문제가 존재하여 이러한 문제를 해결하기 위해 추진된 사업으로 클라우드 기반의 공간정보 데이터 통합 플랫폼 및 융복합 활용체계를 구축하는 사업임 서로 다른 기능과 역할을 가진 시스템(수집~분석·활용)의 공통적 요소인 ‘Data’를 표준화된 DB구조로 재구조화하여 체계적으로 적재하고, 이를 생애주기 등 체계적인 관리체계를 구축 공공에는 공간정보에 기반 한 범부처 공통 활용 플랫폼을 구축 정부부처 등 공공기관은 물론 민간과 기업에 시의 적절하게 데이터가 공급될 수 있는 최적의 데이터 서비스 환경 구축 2. 사업범위 1. 추진 전략 대상 시스템 및 데이터의 운영 상황에 대한 철저한 분석 및 이해 기반에서 효율성, 시급성을 고려하여 연차별·단계별 추진

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Case studies2021.01.07

한국산업기술평가관리원 사업관리DB 품질 고도화

기간 2020.10 ~ 2020.12 1. 추진배경 고품질 데이터 기반의 서비스 제공을 위해 △데이터 품질관리 체계 개선 △데이터 품질진단 및 개선 △한국데이터산업진흥원 DQC-V 품질인증 획득을 통한 품질관리 역량 강화가 본 사업의 추진 배경 임 2. 사업범위 1. 추진 전략 고품질 데이터 및 서비스 제공을 위한 데이터 품질진단 및 현황 분석을 통한 개선방안 도출 데이터 품질관리기반 확보 및 정착 도모를 위한 데이터관리체계 중장기 전략 및 이행과제 도출 품질인증(DQC-V) 목표 달성을 위한 데이터 품질진단 및 개선 수행 2. 구축 범위 데이터 품질관리 현황파악 및 개선방안 제시 데이터 품질관리체계 확대방안 마련 한국데이터산업진흥원 품질인증(DQC-V) 심사지원 3. 수행내용 1. 데이터 품질관리 현황파악 및 개선방안 제시 데이터 품질현황 분석(값, 표준, 구조) 및 진단 수행을 통한 결과보고 및 개선방안 제시 2. 데이터 품질관리체계 확대방안 마련 데이터관리체계 중장기 전략 및

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Case studies2021.01.07

정보통신사업진흥원 5G기반 디지털트윈 공공선도 사업 [마스터플랜 수립]

기간 2020.04 ~ 2020.11 1. 추진배경 5G기술이 SW 新기술(AI, IoT, 빅데이터, Digital Twin 등)과 융합하여 전통산업의 디지털 혁신 및 융합형 신서비스 창출 등 산업 성장기반을 마련하고 있으며, 노후 공공시설물의 지속적 증가로 인해 시설의 화재·붕괴 등 안전취약성이 증가하여 시설물 안전에 대한 국민 불안감이 증대하고 있어, 5G 및 SW 新기술 기반으로 국가의 주요 공공시설물 안전관리 방식의 선진화 등 정부차원의 투자를 통해 국민의 안전보장과 골든타임을 확보하는 것이 본 사업의 추진 배경 임 2. 사업범위 1. 추진 전략 [실증대상] 수요기관과 긴밀한 협의를 통한 최적의 실증 대상 선정 [인프라] 국내 및 Global 1위 서비스 인프라 도입(5G 인프라, 클라우드 인프라) [수행역량] 높은 사업 수행의지 및 최고의 기술을 보유한 최적의 컨소시엄 구성 [기술서비스] 5G 디지털트윈 실증 효과 극대화를 위한 6대 시뮬레이션 및 특화 서비스 적용 2. 구

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Case studies2020.12.10

한국전력공사 전사 데이터 관리체계 구축

기간 2019.11 ~ 2020.11 1. 추진배경 대내외적으로 데이터 중심의 환경변화에 적극 대응하며 한국전력공사의 데이터 관리 체계 혁신을 위해 전사적인 차원의 데이터 거버넌스 체계를 도입합으로써 조직내 지속적이고 안정적인 데이터 품질관리 문화 역량을 내재화하고 고품질 데이터 확보를 위한 기반조성을 위해 추진된 사업으로 △ 전력 분야에 최적화된 데이터 관리 체계 확립 △ 상호운용성 강화를 위한 데이터표준관리체계 구축 △ 지속적 관리를 위한 데이터 포탈 구축 △ 공공데이터 품질관리 수준평가 고등급 달성이 본 사업의 추진 배경 임 2. 사업범위 1. 데이터관리 전략 수립 데이터 관리 내부/외부 환경 및 현황 분석 데이터 관리 정책 정의(원칙, 대상, 조직, 절차 등) 데이터 관리시스템(Portal, 메타, 품질, 모델링) 관리요건 설계, 구축 운영 전략 `20년 공공데이터 품질관리 수준평가 대응 전략 수립 2. 데이터 표준화 및 모델 현행화 한국전력공사 데이터 표준화 지침 수립 전사

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Case studies2020.11.02

한수원 데이터 품질관리 기본계획 수립 및 DB표준화 컨설팅

기간 2020.07 ~ 2020.09 1. 추진배경 공공데이터 개방 확대 및 디지털 뉴딜 정부 정책에 따른 외부적 환경에 적기 대응을 하고 데이터 표준 관리 강화와 품질 역량 향상을 이룰 수 있도록 데이터 품질관리 기반 마련과 데이터 품질관리 체계 수립을 위해 추진된 사업으로 △데이터 표준관리체계 수립 △데이터 품질관리 기반 및 역량 강화 △공공데이터 품질관리 진단 및 개선하는 것이 본 사업의 추진 배경 임 2. 사업범위 1. 추진 전략 공공데이터 품질관리 수준평가와 데이터 표준관리 체계 수립 등 선행 사업 의 수행 사례 적용 유사 사업 수행 역량을 통하여 본 사업에 대한 사전적 충분한 이해를 바탕으로 전반적인 사업관리 수행 당사 보유 데이터 품질 및 표준 관리 솔루션(SDQ, SMETA) 지원, 활용으로 단기 사업기간 내에 데이터 품질 진단 및 개선 활동 수행 2. 구축 범위 데이터 표준관리체계 수립 : 데이터 표준 관리를 위한 조직 및 역할, 프로세스, 규칙 등 정의 데이터 표준

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Case studies2020.08.31

보건복지부 차세대 사회보장정보시스템 데이터 아키텍처 컨설팅

기간 2020.02 ~ 2020.05 1. 추진배경 1. 사회복지 정책의 측면 복지정책의 무게 중심이 빈곤해소를 위한 공공부조에서 교육·주거·건강·근로 등 다양한 영역의 사회적 배제를 해소하는 방향으로 이동 중으로 이에 따라 정부는 취약계층의 정보·자원 접근성을 개선하고, 지역사회와의 연대를 통해 예방적·포괄적 포용복지를 실현할 필요함. 그러나, 現 정보시스템은 그 간 급증*한 복지급여·서비스의 처리에 치중되어 있으며, 포용적 복지의 사상을 구현하는 데는 다소 미흡 2. 정보 시스템·수요자·사용자 측면 現 시스템은 ‘09년, 복지부 소관 복지급여 처리를 위해 짧은 기간 설계·구축되었으나, 관리범위가 전 부처·공공기관*으로 확대되어, 당초의 조사체계, 자료구조, 응용프로그램 구조로는 변화하는 복지정책 환경에 신속한 대응이 어렵고, 처리능력의 한계에 도달하여 변화하는 ICT 기술을 적용하여 지자체 사용자의 편의성·업무효율성 개선, 수요자의 편의성·권리보장을 위한 시스템으로 도약 필요 2

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Case studies2020.07.13

한국지역정보개발원 차세대 지방세정보시스템 구축1단계 사업

기간 2019.07 ~ 2020.05 1. 추진배경 지방세정보시스템은 국세 정보시스템, 관세 정보시스템과 함께 조세분야의 3대 정보통신망, 국민에게 지방세 납세편의 제공 및 세무 행정을 운영 지원하는 핵심 정보 인프라 2005년 구축된 지방세 정보시스템은 10여 년간 정책변화와 국민요구를 반영하여 서비스 및 기능을 고도화해 왔으나, 시스템 노후화 및 구조적 문제로 한계 도달 4차 산업혁명 시대 첨단 정보기술을 활용하는 고품질 서비스의 확산, 지방분권을 뒷받침하기 위한 자치단체 지방세정 역량 강화 등 미래 지방세 환경변화에 대한 충분한 대비가 시급한 시점 2. 사업범위 1. 추진 전략 1-1. 차세대 지방세정보시스템 정보화 비전 달성을 위한 3대 목표 국민 납세협력비용 절감 세무행정 생산성 향상 지방세 신뢰도 제고 1-2. 4대 추진전략 (맞춤형) 납세자별, 지역별 맞춤형 편의서비스로 국민 납세편의 제고 (지능형) 체계적ㆍ효율적 지능형 업무환경으로 지방 세무행정 혁신 (공유 확대) 정

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