본 연구의 목적은 지방자치단체의 디지털 전환 수준을 다차원적으로 진단 및 유형화하고, 해당 유형에 따른 실효성 있는 디지털 전환 추진 전략을 설계하는 것이다. 현재 공공분야의 디지털 전환은 중앙정부가 주도하고 있지만, 지방자치단체 역시 각고의 노력으로 관련 정책을 추진 중이다. 하지만 지방자치단체 차원에서의 디지털 전환 추진은 자체적이고 산발적이어서 중앙정부 및 타 자치단체, 유관 주체들과의 연계가 부족한 실정이다. 또한, 자치단체 간 디지털 전환 수준의 차이가 존재하기 때문에, 이는 지역에 따라 공공서비스의 질적 차이가 발생할 수 있음을 의미한다. 본 연구의 결과를 통해 중앙정부는 디지털 전환에 필요한 자치단체별 지원 정책을 설계할 수 있고, 자치단체는 현재의 수준을 스스로 진단하고 정책 방향을 설정함.....
본 연구의 목적은 지방자치단체의 디지털 전환 수준을 다차원적으로 진단 및 유형화하고, 해당 유형에 따른 실효성 있는 디지털 전환 추진 전략을 설계하는 것이다. 현재 공공분야의 디지털 전환은 중앙정부가 주도하고 있지만, 지방자치단체 역시 각고의 노력으로 관련 정책을 추진 중이다. 하지만 지방자치단체 차원에서의 디지털 전환 추진은 자체적이고 산발적이어서 중앙정부 및 타 자치단체, 유관 주체들과의 연계가 부족한 실정이다. 또한, 자치단체 간 디지털 전환 수준의 차이가 존재하기 때문에, 이는 지역에 따라 공공서비스의 질적 차이가 발생할 수 있음을 의미한다. 본 연구의 결과를 통해 중앙정부는 디지털 전환에 필요한 자치단체별 지원 정책을 설계할 수 있고, 자치단체는 현재의 수준을 스스로 진단하고 정책 방향을 설정함으로써 보다 현실적이고 실행력 있는 디지털 전환 전략을 수립할 수 있을 것이다.
디지털 전환은 기술의 도입과 적용을 넘어 조직 경쟁력 향상, 효과성 및 효율성 확보를 통해 가치를 창출하는 행정 혁신의 과정이다. 이를 실질적으로 구현하기 위해서는 기술적 변화(Technological Transformation, TT)와 행동적 변화(Behavioral Transformation, BT)가 결합되어야 한다. 기술적 변화는 조직에 디지털 기술을 전략적으로 통합하는 체계적 변화로 이해할 수 있다. 한편, 행동적 변화는 기술 수용 과정에서 나타나는 인간 중심의 심리적·행동적 변화라고 할 수 있다. 본 연구에서는 전술한 두 변화의 관점에서 지방자치단체의 디지털 전환 수준을 측정하였다.
구체적으로 본 연구에서는 문헌 분석 결과를 통해 기술적 변화의 측정 지표로 데이터 관리 및 활용, AI/자동화 기술 도입, 보안 및 개인정보 보호, 스마트 거버넌스 도입을 선정하고, 세부 요소로는 11개의 내용을 고려하였다. 또한 행동적 변화의 측정을 위해 구성원과 주민 대상 측정 지표를 구분하고, 전자의 경우 구성원의 디지털 기술 수용 및 인식, 조직 내 학습 및 혁신문화 등과 관련된 11개의 내용을, 후자는 주민의 디지털 수용 관련 3개의 내용을 각각 측정하였다. 공간적 범위는 17개 광역자치단체를 대상으로 하였으며, 시간적 범위는 2025년 기준으로 하되, 필요시 2022~2024년 데이터를 보완적으로 활용하였다.
분석 결과, 기술적 변화의 종합점수(11지표 합산, 90점 만점)는 29.1~78.7점으로 자치단체 간 편차가 크고, 소수의 상위권은 70점대, 다수는 30~40점대에 집중되어 대부분의 자치단체가 기초적인 수준에 있는 것으로 나타났다. 전반적으로 데이터 개방 및 표준화의 경향을 확인할 수 있지만, 빅데이터 분석 수준은 대부분 1~2점대로 나타나 데이터 활용 수준의 향상이 필요하고, 데이터 거버넌스 체계, 데이터 연계 및 공유와 관련한 격차가 크게 나타났다. 또한 빅데이터, AI 등의 신기술 도입과 관련한 지역 간 격차가 크게 나타나며, 이에 따라 중앙정부의 일괄적인 정책 추진보다는 지역을 고려한 맞춤형 지원, 그리고 전문 인력, 재정 지원의 필요성이 제기된다. 한편, 행동적 변화에서는 항목 간 편차가 뚜렷하게 나타났다. 전반적으로 공무원의 디지털 리터러시, 신기술 수용 의지는 높지만, 이를 장기적인 관점에서 제도화·구체화할 수 있는 리더십 및 정책 지원이 낮아 성과가 조직 차원으로 흡수되지 못하는 병목이 확인되었다.
지방자치단체의 디지털 전환 수준 측정 결과를 바탕으로 기술적 변화와 행동적 변화를 두 개의 축으로 하는 4사분면 유형을 도출하였다. Ⅰ사분면은 기술적 변화와 행동적 변화 수준이 모두 높은 ‘디지털 전환 선도형’으로 구분된다. 이 유형에는 서울, 경기, 제주가 해당되며, 제도·재정·기술·거버넌스·역량·협력 네트워크 등의 디지털 전환 기반이 유기적으로 결합되어 있다. 다만, 데이터 파편화로 인해 활용성이 높지 않으므로, 통합과 협력 문화 강화가 필요한 것으로 보인다. Ⅱ사분면은 기술적 기반은 상대적으로 낮지만, 행동적 변화의 수준은 높은 ‘참여 선도형’으로 구분할 수 있다. 이 유형에는 경남, 대구, 울산, 전북, 충남, 충북이 속한다. 해당 유형은 법·예산을 바탕으로 한 행동적 변화가 강점이지만, 기술 역량·자원이 부족해 성과로 연결되기에 제약이 존재한다. Ⅲ사분면은 기술적 변화와 행동적 변화가 필요한 ‘잠재 성장형’으로, 강원, 광주, 경북, 대전, 전남이 해당한다. 이 유형은 법·실무 중심 적용, 기초자치단체와의 연계를 통한 효율화 시도. 다양한 요인의 상호작용으로 인해 다각적인 차원의 접근이 필요한 것으로 판단된다. Ⅳ사분면은 기술적 기반은 비교적 높은 수준이나, 공무원의 변화 수용 태도나 조직문화가 뒷받침되지 못하고 있는 ‘기술 주도형’으로 분류할 수 있다. 인천, 부산, 세종이 해당되며, 기술 투자에 비해 조직 공감대 및 현장 활용이 낮은 유형으로 기술과 행동 간 불균형을 해소하고 거버넌스 체계를 개선하는 것이 핵심 과제이다.
또한 본 연구는 전술한 유형별 디지털 전환 성공 및 장애요인을 분석하였다. 분석 기준으로는 법·제도, 재정, 기술, 거버넌스, 교육 및 역량 구축, 정보 및 소통, 협력 네트워크 등 7가지 영역을 고려하였다. 디지털 전환 선도형(H-H)은 조례의 제정, 데이터·AI 인프라 구축, 충분한 예산, 민관 협력, 인재 양성, 광역 MOU 등을 성공 요인으로 꼽을 수 있다. 반면, 데이터 파편화와 품질관리 지연이 한계로 지적된다. 참여 선도형(L-H)은 조례의 제정 및 국비 유치 등 행동적 강점이 나타났으나, 이를 성과로 연결할 수 있는 기술 역량 및 자원이 부족하다는 장애요인이 나타났다. 잠재 성장형(L-L)은 법적 기반 마련, 실무중심의 기술 적용, 기초단체와의 연계 등이 강점으로 나타났다. 반면, 요인 간 상호작용에서 악순환이 존재해 구조적 지원이 필요할 것으로 보인다. 기술 주도형(H-L)은 높은 수준의 인프라 대비 조직 공감·현장 활용이 낮아 기술과 행동을 연계하기 위한 전략적 설계가 필요할 것으로 판단된다.
분석 결과를 바탕으로 도출된 유형별 핵심 전략은 다음과 같다. 디지털 전환 선도형은 데이터 기반 정책결정 체계의 고도화, 공공서비스 자동화 및 AI 기반 행정 혁신, 신뢰 기반 디지털 거버넌스 구축, 시민 참여·환류형 스마트 거버넌스의 정착, 디지털 포용 및 역량 강화를 제안할 수 있다. 참여 선도형은 데이터 기반 정책결정 시스템의 구축, AI 패키지의 단계적 도입, 신뢰 기반 디지털 거버넌스의 제도화, 시민 참여형 스마트 거버넌스 확립, 디지털 역량강화가 필요할 것으로 보인다. 기술주도형은 변화관리 및 조직문화 혁신, 공공서비스 자동화 및 업무 재설계, 주민 체감형 공공서비스 리디자인, 중앙-지방-민간이 연계된 합동 보안관제체계 구축, 행동적 변화에 중점을 둔 성과관리 체계 전환, AI 윤리 및 책임성 프레임워크의 제도화를 제안할 수 있다. 잠재 성장형은 기초 인프라 확충 및 인적 역량강화에서 시작해 데이터 관리체계 구축, 포용적 디지털 사회로의 이행 등을 단계적으로 추진할 필요성이 존재한다.
더보기
This study aims to diagnose and classify the level of digital transformation (DX) among local governments through a multidimensional assessment and to design effective implementation strategies tailored to each type. Although DX in the public sector has been primarily led by the central government, local governments have also pursued related policies with considerable effort. However, these initiatives remain largely independent and fragmented, resulting in limited coordination with central agencies, other local governments, and relevant stakeholders. Differences in DX capacity across jurisdictions may also lead to disparities in the quality of public services depending on the region. The findings of this study can support the central government in designing tailored support policies, while enabling local governments to assess their cur.....
This study aims to diagnose and classify the level of digital transformation (DX) among local governments through a multidimensional assessment and to design effective implementation strategies tailored to each type. Although DX in the public sector has been primarily led by the central government, local governments have also pursued related policies with considerable effort. However, these initiatives remain largely independent and fragmented, resulting in limited coordination with central agencies, other local governments, and relevant stakeholders. Differences in DX capacity across jurisdictions may also lead to disparities in the quality of public services depending on the region. The findings of this study can support the central government in designing tailored support policies, while enabling local governments to assess their current status and establish more realistic and actionable DX strategies.
Digital transformation is not simply the introduction and application of technology but an administrative innovation process that enhances organizational competitiveness, effectiveness, and efficiency. Its realization requires the alignment of technological transformation (TT)—the systematic integration of digital technologies—and behavioral transformation (BT)—the psychological and behavioral changes observed in employees and residents during technology adoption. This study assesses the level of DX across local governments from the combined perspectives of TT and BT.
Based on a review of existing studies, this research identifies four TT domains—data management and utilization, AI/automation, security and privacy, and smart governance—consisting of eleven sub-indicators. For BT, separate indicators were developed for public employees and residents: eleven indicators related to employees’ digital technology acceptance, perception, and organizational learning and innovation culture, and three indicators measuring residents’ digital adoption. The analysis covers 17 metropolitan governments, using 2025 as the primary reference year with supplemental data from 2022 to 2024 as needed.
The empirical results show substantial variation in TT performance, ranging from 29.1 to 78.7 out of 90. While data openness and standardization are becoming more established, big data analytics remains underutilized, and significant gaps persist in building data governance systems, including data linkage and sharing. The findings suggest that disparities are particularly pronounced in advanced technologies such as big data and AI, highlighting the need for differentiated regional support, specialized personnel, and financial resources rather than uniform policy application. Meanwhile, BT indicators reveal high levels of digital literacy and willingness to adopt new technologies among public officials, yet insufficient leadership and policy support to institutionalize these changes result in bottlenecks that hinder their absorption at the organizational level.
Using TT and BT as two axes, the study derives four types of local government DX profiles. The first quadrant represents “Digital Transformation Leaders,” with high TT and BT, including Seoul, Gyeonggi, and Jeju, where institutional, financial, technological, governance, capacity, and collaborative networks are well integrated. However, data fragmentation reduces usability for private-sector applications, indicating a need to strengthen integration and collaborative culture. The second quadrant, “Participation-Driven Innovators,” includes Gyeongnam, Daegu, Ulsan, Jeonbuk, Chungnam, and Chungbuk, where behavioral capabilities supported by legal and financial bases are strong, but technological capacity and resources are insufficient to translate efforts into tangible outcomes. The third quadrant, “Latent/Emerging Developers,” includes Gangwon, Gwangju, Gyeongbuk, Daejeon, and Jeonnam, which show low TT and BT. This group exhibits legal and practical attempts to apply technology and to coordinate with basic local governments; however, the interaction of multiple limiting factors suggests the need for multidimensional structural support. The fourth quadrant, “Technology-Driven Municipalities,” includes Incheon, Busan, and Sejong, where the technological foundation is relatively strong, but acceptance among public officials and organizational culture remain weak. Their key challenge is addressing misalignment between technology and behavior and improving governance structures.
This study also analyzes the success factors and barriers for each DX type across seven domains: legal and institutional frameworks, finance, technology, governance, education and capacity building, information and communication, and cooperation networks. Digital Transformation Leaders (H–H) benefit from ordinance enactment, data and AI infrastructure, sufficient budgets, public–private cooperation, talent development, and metropolitan MOUs, but face limitations such as data fragmentation and delays in data quality management. Participation-Driven Innovators (L–H) show strengths in legal foundations and national funding, but insufficient technological capacity and resources limit their performance. Latent/Emerging Developers (L–L) benefit from legal frameworks, practical application, and linkage with basic governments; however, negative interactions among factors indicate the need for structural support. Technology-Driven Municipalities (H–L) possess strong technological infrastructure but weak organizational buy-in and field-level utilization, highlighting the need for strategy to align technological and behavioral change.
Based on the results, this study proposes type-specific strategic pathways. Digital Transformation Leaders should advance data-driven decision-making systems, promote AI-enabled administrative innovation, establish trust-based digital governance, and strengthen digital inclusion and capacity building. Participation-Driven Innovators should build data-driven decision-making systems, adopt AI packages in stages, institutionalize trust-based digital governance, promote participatory smart governance, and enhance digital competencies. Technology-Driven Municipalities need organizational culture innovation and change management, automation and workflow redesign, resident-centered service redesign, joint security monitoring systems linking central, local, and private actors, performance management systems emphasizing behavioral change, and institutionalization of AI ethics and accountability frameworks. Latent/Emerging Developers should begin with enhancing basic infrastructure and human resources, establish data management systems, and gradually transition to an inclusive digital society.
더보기