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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
이 연구는 기관 발행 국제학술지의 한 사례로서 한국전자통신연구원에서 발행하는 ETRI Journal이 국제저널로 발전한 요인을 다양한 관점에서 분석하였다. 그 결과 ETRI Journal은 기관의 정책적인 지원과 소속 구성원들의 적극적인 협조로 SCI 등재 준비 3년 만에 SCI에 등재될 수 있었다. 특히 SCI 등재 준비를 시작한 1996년부터 게재논문을 증가되었고, 이와 함께 ETRI 소속 구성원들이 자신들의 논문이나 학술발표에 ETRI Journal의 성과들을 적극적으로 인용하는 등의 공동노력들이 있었음을 분석하였다. 따라서 ETRI Journal의 사례는 기관과 그 구성원의 적극적인 지원과 참여, 관심이 있다면, 기관 발행 학술지는 발행 초기 단계에서는 그 한계나 단점을 장점으로 훌륭하게 활용할 수 있음을 잘 보여주고 있다.
Abstract
This study analyzes in various aspects the success factors in the development of the ETRI Journal which has been published by the Electronic and Telecommunications Research Institute, Korea, as an example case international journal by the institution. The results show that it ould be enlisted in SCI within 3 years after preparing the works for enlisting in it based on the supports from ETRI as well as the cooperation from members of the institution. From the first year 1996 when preparing the enlisting in SCI, the numbers of the articles published in each issue have been increased, and the members in ETRI have cooperated to publish their articles in the journal and cite the articles from the journal in their own articles and proceedings. The case of ETRI Journal shows that the journal published by institution can, in the first stage of its publication, take full advantage of its characteristics as an institution, if it can gain the cooperations both from the institution and its members.
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.