초록

본 연구는 지역방송국들의 기록관리 현황을 분석하고 개선방안을 모색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 분석의 기준점이 되어 줄 KBS서울총국을 비롯하여 KBS 지역방송국 1곳, MBC 지역방송국 1곳, 지역민방 2곳을 방문하여 담당자와의 면담을 통한 현황 조사를 실시하였다. 분석 결과, 대부분의 지역방송국은 디지털로 생산되어 송출된 방송영상물은 방송국 내 서버를 통해 비교적 체계적으로 보관하고 있는 것으로 나타났다. 그러나 이들은 과거에 생산된 아날로그 자료에 대한 디지털화 작업을 실시하지 않고, 보유 기록물의 수량조차 정확하게 파악하지 못하고 있었다. 게다가 보존설비나 검색장비가 낙후되어 기록물에 대한 기본적인 보존과 이용에 있어서 어려움이 많은 것으로 나타났다. 본 연구에서는 이러한 결과를 바탕으로 방송국 자체 기록관리 규정 마련, 목록 작성을 통한 보유 기록물 수량 파악, 아날로그 기록에 대한 디지털화 작업 실시, PD들에 대한 메타데이터 교육 등의 개선방안을 제안하였다.

Abstract

This study aims to analyze the current status of records management in local broadcasting stations. To that end, it conducted interviews with personnels in charge of keeping records in KBS in J province, MBC in J province, and 2 local commercial broadcasting stations as well as KBS headquarter. The findings show that the local broadcasting stations keep digital files of born-digital broadcast records in a server in a relatively systematic way. However, they never digitalized their analog records and do not even know the exact volume of total records they own. In addition, they have significant difficulties in preserving and utilizing broadcast records because of outdated preservation facilities and information retrieval systems. Based on the findings, this study suggests ways to improve current broadcast record management such as preparation of record management guidelines, construction of an inventory for owned records, digitalization initiative, and provision of metadata education for PDs, etc.

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

다양한 분야에 걸쳐 생산성과 경쟁력 강화를 위한 IT활용 방안 중 하나인 RFID 기술은 바코드 시스템을 대체하고 시스템 이용에 보다 편리함을 가져올 기술로 주목받고 있다. RFID시스템은 이미 도서관을 비롯한 일부 기록관에도 적용되어 있으며, 한층 효과적인 기록관리 시스템 개발에 진보를 가져올 것으로 기대 받고 있다. 그러나 아직 시스템은 도입 초기단계에 놓여있고, 사소한 문제점과 불안전한 요소를 포함하고 있어 기록관 도입에 어려움을 겪고 있으며 시스템의 구체적인 문제를 파악한 연구는 이루어지지 않고 있다. 본 연구에선 이러한 점에 착안하여 RFID기반 기록관리체계를 운영하고 있는 기록관의 실무 담당자들을 대상으로 인터뷰 및 설문조사를 실시하였다. 이를 바탕으로 현재 기록관에서 운영 중인 RFID기반 기록관리체계의 운영 현황을 파악하고, RFID기반 기록관리체계의 문제점을 도출하여 이를 통해 효율적 운영방법에 있어 개선방안을 제시해보고자 한다.

Abstract

RFID technology that is one of the ways to enhance productivity and competitiveness across diverse sectors of IT, is being hailed as a technology that replaces the bar code system and brings more convenience to the system. RFID system have been already applied to libraries, and archive, and is expected to bring advancements in the development of more effective records management systems. However, the system is still in the initial stage of the introduction, and it has been difficult to introduction because of trivial problems and unsafe elements, and studies have not been conducted to identify the detailed problems of the system. So, In this study, conducted interviews and surveys of executives of archive who operate the RFID based records management system. Based on this, we found the operational status of the RFID based records management system operating in the current archive, and the problems in the RFID based records management system. In conclusion, we suggest improvements in efficient operation methods.

초록

Abstract

This study examined two characteristics of library and information science (LIS) journals in Korea through analysis of journal coupling with common authors. This study also illustrated the trend of Korean LIS research in the recent decade. The notable change is that record management and archival studies settle in LIS domain as a major research area. We introduced two indicators, Publishing Preference Index (PPI) and Researcher Attraction Index (RAI), based on the degree of common authors among journals. Both indicators revealed notable changes in author coupling, including reversal of PPIs in some journals, which can be interpreted as proof of changes in their author groups. The RAI analysis, which measured the degree of journals’ attractiveness to Korean LIS researchers and author sharing between two journals, illustrated the journals’ states in a domain; this result can help find both an isolated journal and strongly bonded journals in the specific domain. Journal coupling with common authors introduced in this study proved to be an effective investigative method for illustrating journals’ states in a specified domain as well as a multidisciplinary area.