A Model for Calculating Cost of Applying Electronic Governance and Robotic Process Automation to a Distributed Management System

기술 요약: 분산형 관리 시스템에 전자 정부(eGov) 및 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 적용하는 비용 산출을 위한 모델

문제 제기
본 논문은 전자 정부(eGov)와 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 분산형 관리(DM) 시스템에 통합할 때 조직의 효율성을 정량적으로 분석하는 문헌적 공백을 다룬다. DM은 분산된 의사결정을 통해 유연성과 민첩성을 제공하며, eGov와 RPA는 운영 효율성을 높이고 비용을 절감하는 것으로 알려져 있으나, 현재 이러한 하이브리드 환경 내에서 특정 과업을 완수하는 데 드는 구체적인 비용을 계산하기 위한 공식적인 수학적 모델이 존재하지 않는다. 저자들은 성공적인 구현을 위해서는 인프라 투자, 교육, 조정 과제와 같은 복잡한 트레이드오프(trade-offs)가 수반되며, 인간과 자동화된 에이전트를 모두 고려한 엄격한 비용 분석 프레임워크가 필요하다고 언급한다.

방법론
저자들은 기존의 경제적 성과와 조직 규모 및 구조 간의 관계를 다룬 프레임워크(참조 [23])를 확장한 수학적 모델을 제안한다. 방법론은 다음 단계들을 포함한다:

1. 조직 구조 정의: 모델은 조직을 깊이($D$, 관리 계층의 수)로 정의한다. 레벨 1은 최고위직(예: CEO)이며, 레벨 $D+1$은 관리 업무를 수행하지 않는 현장 근로자를 나타낸다.
2. 인간 비용 산출:
   • 현장 근로자의 단위 시간당 비용($C_{D+1}$)은 최소 기본 비용, 조직의 깊이, 그리고 직원의 숙련도($sl$)의 함수로 모델링된다.
   • 각 레벨 $i$의 관리자 비용($C_i$)은 현장 근로자 비용을 기반으로 하며, 조직의 깊이에 따라 증가하는 비율($1+r$)에 의해 스케일링된다.
   • 인간의 총 비용($C(\text{humans})$)은 모든 레벨에 걸쳐 개별 비용과 그들의 비례적 시간 기여도($p_{ij}$)의 곱을 합산하여 계산된다.
3. 봇/자동화 비용 산출:
   • 모델은 동일한 계층 구조 내에서 인간과 함께 작동하는 "봇"(인공 에이전트)을 도입한다.
   • 봇의 비용은 인간의 비용과 유사한 방정식을 사용하여 계산되나, 프라임 표기법(예: $C'_{D+1}$, $sl'$, $r'$)을 통해 구분된다. 이를 통해 봇의 숙련도, 기본 비용 및 급여 비율에 관한 별도의 파라미터를 설정할 수 있다.
4. 통합 비용 계산:
   • 과업 완수를 위한 단위 시간당 총 비용($C$)은 인간과 봇 비용의 가중 합계로 정의되며, 상수($\kappa$)에 의해 정규화된다.
   • 최종 방정식(방정식 8)은 인간과 봇 직원의 비용을 각각의 시간 기여도($q_{ij}$ 및 $q'_{ik}$)로 가중치를 두어 집계한다.
   • 모델은 특히 현장 근로자에 대한 비용을 분해하여(방정식 9), 총 비용이 인간과 봇 모두에 대한 기본 비용과 숙련도 가중 시간 비중의 선형 결합임을 보여준다.

주요 기여

• 새로운 수학적 프레임워크: 본 논문은 저자들이 "이와 같은 종류 중 최초의 것 중 하나"라고 주장하는, DM 시스템 내에서 eGov와 RPA를 활용한 과업 비용을 계산하기 위해 특별히 설계된 수학적 모델을 제시한다.
• 하이브리드 에이전트 모델링: 인간 노동만을 집중하거나 순수하게 자동화된 시스템만을 다루는 기존 모델들과 달리, 이 프레임워크는 인간 직원과 소프트웨어 봇을 단일 계층적 비용 구조 내에 명시적으로 통합하여 두 에이전트 유형 간의 숙련도와 시간 기여도를 비교할 수 있게 한다.
• eGov 및 RPA 비용의 공식화: 모델은 eGov(예: 소프트웨어, 디지털 저장소, 온라인 양식)와 RPA(예: 구현, 유지보수, 봇 구매)의 구체적인 비용 동인을 광범위한 조직 비용 방정식에 통합하는 구조화된 방법을 제공한다.

결과
본 논문은 경험적 데이터, 실험 결과 또는 사례 연구 시뮬레이션을 제시하지 않는다. 대신, "결과"는 수학적 방정식 자체의 도출이다. 모델은 분산 시스템에서 과업을 완수하는 비용이 다음의 함수임을 입증한다:

• 조직의 깊이($D$).
• 인간 및 봇 에이전트의 숙련도.
• 각 에이전트의 비례적 시간 기여도.
• 조직 구조 및 채택된 기술과 관련된 특정 비용 파라미터(기본 비용 및 스케일링 요인).

의의 및 주장
저자들은 본 연구를 향후 연구를 위한 기초 단계로 규정한다. 저자들은 모델의 의의를 다음과 같이 주장한다:

• 전자 및 자동화 기술의 전례 없는 발전 맥락에서 조직 효율성에 대한 비용 분석의 결정적인 공백을 메운다.
• 효율성/민첩성 증대의 잠재력과 구현 과제(예: 조정 및 투자 비용) 사이의 트레이드오프를 분석할 수 있는 공식적인 도구를 제공한다.
• eGov와 RPA가 진화함에 따라 이 기술들이 조직 성과에 어떤 영향을 미치는지에 대한 "추가적인 연구를 촉발"할 것으로 기대된다.

본 논문은 eGov와 RPA의 결합이 엄청난 잠재력을 가지고 있음을 인정하면서도, 구현(기획, 설계, 보안)의 과제가 복잡하다는 점을 명시하며 신중한 어조를 유지한다. 따라서 이 모델은 즉각적인 배포을 위한 처방적 해결책이라기보다 이러한 역학을 분석하기 위한 이론적 토대로서 기능한다.