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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
현대 업무환경 변화의 중심은 디지털 기술이라고 할 수 있다. 특히 업무관리시스템 및 문서생산시스템에서 생산한 기록으로 업무를 증명하는 일반적인 공공기관에서 기록관리체계는 업무환경 그 자체이기도 하다. 김포시는 제4차 산업혁명기술 시대에 선제적으로 대응하고 업무환경 혁신을 이루기 위해 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 2021년 공공부문 클라우드 선도 프로젝트 사업에 지원하였고 선도 기관으로 확정되어 3억 3천의 지원을 받아 공공 클라우드 기반의 AI-OCR을 통한 기록물 검색 및 활용기능 강화 프로젝트를 진행하였다. 이를 통해 규격화된 색인 값에 의존한 검색과 이미지 열람에 그치던 비전자기록의 한계를 넘어 데이터화 하였고 AI-OCR이라는 신기술 적용으로 98%의 인식률을 구현하였다. 공공기관에 디지털 기술을 사용하여 업무 효율화, 생산성 향상, 개발비용 절감, 내․외부 이용자들의 기록관리 서비스 수준의 제고를 이루었기에 신기술과 기록물관리의 결합 사례연구를 통해 기록관리 분야 본연의 전문성을 높이는 방향과 업무환경 혁신 구현 사례를 공유하고자 한다.
Abstract
It can be said that digital technology is at the center of the change in the modern work environment. In particular, in general public institutions that prove their work with records produced by business management systems and document production systems, the record management system is also the work environment itself. Gimpo City applied for the 2021 public cloud leading project of the National Information Society Agency (NIA) to proactively respond to the 4th industrial revolution technology era and implemented a public cloud-based AI-OCR technology enhancement project with 330 million won in support of 330 million won. Through this, it was converted into data beyond the limitations of non-electronic records limited to search and image viewing that depend on standardized index values. In addition, a 98% recognition rate was realized by applying a new technology called AI-OCR. Since digital technology has been used to improve work efficiency, productivity, development cost, and record management service levels of internal and external users, we would like to share the direction of enhancing expertise in the record management and implementation of work environment innovation.