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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
해외에 진출한 국내기업의 소송 사례가 증가하면서 기업들의 전자증거개시제도의 대응에 대한 요구가 증가하고 있다. 영미법에서 유래된 제도인 전자증거개시제도는 절차 진행과정에서 여러 곳에 산재해 있는 전자적 정보들을 중 제한된 시간 내에 소송과 관련된 전자적 정보들을 찾아 증거자료로 검토하여 제출하는 제도이다. 이는 하루에도 수많은 전자기록이 생산되는 국내기업들의 기록관리가 잘 이루어지지 않고 있는 현실에서 제한된 시간 이내에 증거자료를 추리고 검토하여 제출하는 것은 쉽지 않은 일이다. 검토대상을 줄이고 검토과정을 효율적으로 진행하는 것은 소송에서 승소를 위한 가장 중요한 과제 중 하나이다. Predictive Coding은 전자증거개시 검토 과정에서 사용되는 도구로써 기계학습을 이용하여 기업들이 보유하고 있는 전자적 정보들의 검토를 도와주는 도구이다. Predictive Coding이 기존의 검색 도구보다 효율성이 높고 잠재적으로 소송과 관련된 전자적 정보를 추려내는데 강점이 있다고 판단된다. 기업의 효율적인 검색도구의 선택과 지속적인 기록관리를 통해 검토비용의 시간적, 비용적 절감을 꾀할 수 있을 것으로 예상된다. 따라서 기업은 전자증거개시 제도에 대응하기 위해서 시간과 비용적 측면을 고려한 전문적인 Predictive Coding 솔루션의 도입과 기업 기록관리를 통해 가장 효과적인 방법을 모색해야 할 것이다.
Abstract
As the domestic companies which have made inroads into foreign markets have more lawsuits, these companies’ demands for responding to E-Discovery are also increasing. E-Discovery, derived from Anglo-American law, is the system to find electronic evidences related to lawsuits among scattered electronic data within limited time, to review them as evidences, and to submit them. It is not difficult to find, select, review, and submit evidences within limited time given the reality that the domestic companies do not manage their records even though lots of electronic records are produced everyday. To reduce items to be reviewed and proceed the process efficiently is one of the most important tasks to win a lawsuit. The Predictive Coding is a computer assisted review instrument used in reviewing process of E-Discovery, which is to help companies review their own electronic data using mechanical learning. Predictive Coding is more efficient than the previous computer assister review tools and has a merit to select electronic data related to lawsuit. Through companies’ selection of efficient computer assisted review instrument and continuous records management, it is expected that time and cost for reviewing will be saved. Therefore, in for companies to respond to E-Discovery, it is required to seek the most effective method through introduction of the professional Predictive Coding solution and Business records management with consideration of time and cost.
초록
본 연구는 대학도서관 정보서비스 연구동향을 살펴보고자 함이 목적이며 이를 수행하기 위하여 2006년부터 2015년까지 문헌정보학 주요 4개 학회지에 발표된 대학도서관 정보서비스 논문을 대상으로 내용분석을 실시하였다. 조사항목으로는 대학도서관 정보서비스 연구 건수, 정보서비스 기능별 하위 주제, 연구방법, 자료수집방법, 연구 이용자 대상 그리고 이론 연구 vs. 실제 서비스 연구이다. 연구결과, 대학도서관 대상의 정보서비스 연구는 다른 분야에 비해 많은 연구가 이루어졌다. 정보서비스 기능에서는 정보제공 기능이, 하위 주제별로는 전자정보서비스, 정보활용교육, 정보(참고)봉사 일반에 관한 연구가 주를 이루고 있었다. 연구방법으로는 조사연구, 사례연구가 주로 사용되었으며 자료수집방법으로는 질문지와 웹사이트 방법이 많이 사용되었다. 학부생 대상의 이용자 연구가 많았으며 실제 서비스 연구가 많은 비중을 차지하였다.
Abstract
With the purpose of looking into the information service study tendency, targeted at university library, this performed a content analysis of the articles in print from 2006 to 2015 on major four academic journals of Library and Information Science. Investigation items were study number of information services, subsidiary themes classified with information service functions, study method, collection method, user object, and theory study vs. service study in reality. As a result, information service studies were performed more than other areas. Information service functions targeted at the study were that of information supply. Major subsidiary themes were electronic information service, information literacy instruction, and information (reference) services general. Major study methods were survey research method,, case study, and major material collection methods were questionnaire and web-based research methods. Major user studies were targeted at undergraduates, and service study in reality took a great share.