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  • P-ISSN1013-0799
  • E-ISSN2586-2073

기계학습을 이용한 기록 텍스트 자동분류 사례 연구

A Study on Automatic Classification of Record Text Using Machine Learning

정보관리학회지, (P)1013-0799; (E)2586-2073
2017, v.34 no.4, pp.321-344
https://doi.org/10.3743/KOSIM.2017.34.4.321
김해찬솔 (아카이브랩)
안대진 (명지대학교 기록정보과학전문대학원, (주)아카이브랩 대표)
임진희 (서울특별시청)
이해영 (명지대학교)

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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.

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