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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
기록이나 문헌의 자동분류에 관한 연구는 오래 전부터 시작되었다. 최근에는 인공지능 기술이 발전하면서 기계학습이나 딥러닝을 접목한 연구로 발전되고 있다. 이 연구에서는 우선 문헌의 자동분류와 인공지능의 학습방식이 발전해 온 과정을 살펴보았다. 또 기계학습 중 특히 지도학습 방식의 특징과 다양한 사례를 통해 기록관리 분야에 인공지능 기술을 적용해야 할 필요성에 대해 알아보았다. 그리고 실제로 지도학습 방식으로 서울시의 결재문서를 ETRI의 엑소브레인을 통해 정부기능분류체계로 자동분류해 보았다. 이를 통해 기록을 다양한 방식의 분류체계로 자동분류하기 위한 각 과정의 고려사항을 도출하였다.
Abstract
Research on automatic classification of records and documents has been conducted for a long time. Recently, artificial intelligence technology has been developed to combine machine learning and deep learning. In this study, we first looked at the process of automatic classification of documents and learning method of artificial intelligence. We also discussed the necessity of applying artificial intelligence technology to records management using various cases of machine learning, especially supervised methods. And we conducted a test to automatically classify the public records of the Seoul metropolitan government into BRM using ETRI’s Exobrain, based on supervised machine learning method. Through this, we have drawn up issues to be considered in each step in records management agencies to automatically classify the records into various classification schemes.
초록
이용자 정보이용환경이 웹으로 변화하면서, 기록관리기관들도 종전보다 더 많은 서비스를 웹을 통해 제공하고 있다. 이 연구는 국가기록원 웹사이트를 이용하는 이용자의 최근 유입경로와 10년 반 동안 매달 상위 100개의 검색어 데이터를 분석하고 그에 맞는 기록정보서비스방안을 제시한다. 분석 결과 유입경로는 크게 포털 사이트별 접속, 국가별 접속, 유사기관별 접속 및 모바일 접속으로 분류할 수 있었다. 이용자들의 검색어를 분석한 결과 이용자들이 10년 반 동안 가장 많이 검색한 검색어는 ‘토지조사부’였으며, 꾸준한 관심을 갖고 검색한 검색어 또한 ‘토지조사부’였다. 그 외에 정부 기관에서 생산한 문서 또는 관보에 대한 관심도 높음을 확인하였다. 그리고 이용자들이 가장 많이 검색한 검색어와 꾸준히 등장한 검색어를 파악한 결과, 검색어들을 크게 토지, 일제강점기, 6․25 전쟁과 남북관계, 기록관리 및 이용으로 묶어볼 수 있었다. 분석결과를 토대로 포털 사이트 및 모바일 등을 활용한 국가기록원 웹사이트의 연계성 강화와 검색 서비스의 고도화 방안을 제안하였다. 이 연구는 이렇게 웹로그나 이용자 검색어 등을 분석하면 기록관리기관 이용자들에게 제공하는 서비스를 고도화할 수 있는 의미 있는 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
Abstract
As the users’ information use environment changes to the Web, the archives are providing more services on the Web than before. This study analyzes the users’ recent inflow route and the highly ranked 100 search terms of each month for 10 and half years in the Web site of National Archives of Korea, and suggests suitable information services. As a result of the analysis, it was found out that the inflow route could be divided into access from portal site, by country, from related institutions, and via mobile platform. As a result of analyzing the search terms of users for the last 10 and half years, the most frequently searched term turned out to be ‘Land Survey Register’, which was also the search term that was searched for with steady interests for 10 and half years. Also, other government documents or official gazettes were of great interests to users. As results of identifying the most frequently searched and steadily searched terms, we were able to categorize the search terms largely in terms of land, Japanese colonial period, the Korean war and relationship of North Korea and South Korea, and records management and use. Based on the results of the analysis, we suggested strengthening connection of the National Archives Web site with portal sites and mobile, and upgrading and improving search services of the National Archives. This study confirmed that the analysis of Web log and user search terms would yield meaningful results that could enhance the user services in archives.