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- P-ISSN1598-1487
- E-ISSN2671-7247
초록
디지털 아카이브는 디지털 자원을 보존하고 지속적으로 활용하기 위한 전자화된 저장소이다. 디지털 아카이브에 대한 이론적 연구는 활발하게 진행되고 있고, 다양한 도메인의 디지털 자원을 기록하기 위한 아카이브가 구축되어 서비스되고 있다. 그러나 디지털 아카이브의 자원은 디지털화라는 본래의 목적은 만족할 수 있지만, 자원의 검색과 재사용에 있어 여전히 제한이 있는 것이 현실이다. 본 연구는 FAIR 데이터 원칙을 자세히 살펴보고, 디지털 아카이브에 적용하기 위한 성숙도 평가 프레임워크를 제안한다. FAIR 데이터 원칙은 디지털 자원을 기계가 읽고 처리할 수 있게 만드는 일련의 지침으로 웹에 존재하는 모든 자원을 대상으로 적용할 수 있다. FAIR 데이터 원칙의 평가 모델은 계획 수립과 적용 단계를 구분해서 정의하고 있다. 그러나, 개별 원칙의 적용 여부를 평가하기 위한 명확한 기준이 모호하고, 디지털 아카이브 분야를 위한 평가 기준에 대한 논의가 미흡하다. 본 연구는 디지털 아카이브에 FAIR 데이터 원칙을 적용하기 위한 프레임워크를 제안하고, 향후 적용을 위한 이슈를 논의한다.
Abstract
Digital archives are electronic storages used to preserve and utilize digital resources sustainably. Theoretical research on digital archives is being conducted actively, and digital archives for recording various resources in heterogeneous domains are being built and serviced. However, although the original purpose of digitizing the resources of digital archives is achievable, the discovery and reuse are still limited. This study examines the Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable (FAIR) data principles in detail and proposes a maturity assessment framework for digital archives. The FAIR Data Principles is a set of guidelines that enable machines to read and understand digital resources that are applied to any online resource. The evaluation model of the FAIR data principle defines the planning and application stages separately. However, criteria for evaluating the application of individual principles are still ambiguous, and discussions on evaluation criteria for the field of digital archives are insufficient. This study proposes a framework for applying the FAIR data principle to digital archives and discusses issues for future application.
초록
기록을 관리하는 궁극적인 목적은 안전한 보존과 효율적 활용이다. 그러나 공공기록물 관리의 수장인 국가기록원의 검색서비스인 국가기록포털은 검색 시스템이 도입된 지 10년이 넘어 노후화되었고, 검색도구도 이원화되어 있다. 또한, 국가기록물을 열람하고자 하는 이용자의 검색 만족도를 충족시키지 못해 개선이 필요하다. 본 연구는 국가기록물 검색 고도화를 위한 사전 연구로, 현재의 국가기록원 검색시스템의 검색 품질 현황을 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 국가기록원에서 사용 중인 검색도구인 CAMS와 국가기록포털의 현황을 분석하고 검색서비스 품질을 점검하기 위한 평가셋을 구축, 이용자 관점에서 국가기록포털의 검색 품질 평가를 실시하였다. 국가기록포털의 성능평가를 위한 척도로는 정확률과 재현율, F-score, MRR 등을 활용, 다양한 각도에서 분석하였다. 검색 품질 평가결과 전반적으로 검색 성능이 낮은 것으로 나타났으며, 특히 ‘주제별상세검색’의 경우 정확률, 재현율, MRR이 모두 낮게 나와 개선이 시급할 것으로 보인다. 본 연구를 통해 구축된 평가셋이 향후 국가기록원 검색시스템의 고도화 이후 시스템의 성능이 얼마나 개선되었는지를 객관적으로 측정할 수 있는 기틀로 활용되기를 기대한다.
Abstract
The ultimate record management’s purpose is preservation and utilization. However, the National Archives of Korea (NAK)s Portal has problems such as search system aging and search tools dualization. As a result, the users’ search satisfaction is not satisfied, and the improvement demand increases. This study aimed to evaluate the NAK’s search quality as a preliminary study for NAK search system advancement. To this end, we analyzed the current status of CAMS and NAK’s Portal. Then, we established the test sets and evaluated the NAK’s Portal quality from the user’s point of view. Evaluation results were analyzed using Precision, Recall, F-score, and MRR. The analysis results showed that the overall search performance was low, particularly in the “advanced subject search,” which showed low performance in Precision, Recall, and MRR. Thus, improvement is urgently needed. The test sets established for this study are expected to be used as a basis for objectively measuring the improvement of the search performance after the NAK search system advancement.
초록
본 연구는 국내외 기록정보서비스의 연구 동향을 분석한 것으로 2003년부터 2022년까지 한국학술지인용색인(KCI)에 수록된 학술논문 136편과 LISTA(Library, Information Science & Technology Abstracts)에 수록된 학술논문 74편을 대상으로 연도별, 연구 유형별, 연구자 유형별, 연구 대상별, 연구목적별 현황을 살펴보았다. 또한 텍스트마이닝 기법을 적용하여 빈도분석, 동시출현 빈도분석, 중심성분석, 토픽모델링을 진행하였다. 연구의 결과 국내 논문은 특정 기관이나 기록물에 집중되었고 이용자 중심의 만족도조사 연구, 콘텐츠 중심의 연구 등이 진행되었다. 국외논문은 아키비스트와 이용자 간의 관계를 연구하는 흐름과 함께 평가 중심의 연구, 자료․자원․컬렉션 등의 정보제공 연구가 다수 진행되었음을 확인하였다. 정보자원의 관리는 국내외 논문 공통의 토픽으로 확인되었으나 국내는 정보자원의 품질 유지를, 국외는 정보의 저장과 검색에 집중된 연구 흐름을 파악할 수 있었다.
Abstract
The study analyzed the research trends of domestic and international record information services from 2003 to 2022. A total of 136 academic papers registered in the Korea Citation Index (KCI) and 74 from the Library, Information Science & Technology Abstracts (LISTA) were examined by quantitative and qualitative content analysis to understand the research status of 20 years from various angles, such as publication year, research type, researcher type, subject, and purpose. Frequency analysis, co-occurrence frequency analysis, centrality analysis, and topic modeling were performed by applying text mining techniques. Results showed that domestic papers demonstrated a research flow focused on specific institutions or records, and user-centered satisfaction surveys and content-centered studies were conducted. Moreover, foreign papers confirmed various evaluation-oriented and information provision studies, such as data, resources, and collections, along with the research trend focusing on the relationship between archivists and users. The management of information resources was identified as a common topic in both domestic and foreign papers, but it is possible to identify that domestic research focuses on maintaining the quality of domestic information resources, while foreign research focuses on the storage and retrieval of information.
초록
국내 기록관리 기관은 대체로 '1인 기록관 체제'를 따르기 때문에 방대한 양의 전자기록물을 관리할 인력과 자원이 부족한 상황이다. 이러한 실정에서 최근 각광을 받고 있는 ‘생성형 AI’ 기술을 활용해 전자기록관리 업무 및 기록정보서비스를 자동화 및 지능화할 수 있다면, 기록관리 담당자의 업무 부담이 경감되고 이용자의 서비스 만족도를 높일 수 있을 것이다. 이에 따라 본 연구는 ‘생성형 AI’ 기술을 기록관리 실무에 활용할 방안 제시를 목표로, 먼저 기록관리 분야의 여러 업무를 지능적으로 자동화하고자 하였던 선행연구를 살펴보았다. 이후 생성형 AI 기술의 기본 개념을 정리하고, 국내 생성형 AI 활용 사례를 조사하였다. 그다음 기록관리 분야에 생성형 AI를 적용시킬 범위를 정의하였으며, 이를 토대로 구체적인 활용 방안을 제안하였다. 특히 제안 방안에 대해서는 공개된 상용 생성형 AI 서비스를 적용한 결과를 제시하거나 타 분야의 실례를 들어 실효성을 확인하였다. 마지막으로 기록관리 분야에서 생성형 AI 기술을 활용할 시의 이점과 시사점, 그리고 선결되어야 할 한계점을 제시하였다. 본 연구는 기록관리 현업에서 생성형 AI 기술을 접목할 수 있는 업무를 발굴하고, 그 업무에 맞는 실효성 있는 활용 방안을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
Abstract
Records management institutions in Korea generally face a situation where they lack the workforce to manage the vast amount of electronic records. If electronic records management tasks and archival information services can be automated and intelligentized, the workload can be reduced and the service satisfaction of users can be improved. Therefore, this study proposes to utilize “generative AI” technology in records management practice. To achieve this, the study first examined previous research that aimed to intelligently automate various tasks in the field of records management. The fundamental concepts of generative AI were subsequently outlined, and domestic cases of generative AI applications were investigated. Next, the scope of applying generative AI to the field of records management was defined, and specific utilization strategies were proposed based on this. Regarding the strategies, the effectiveness was verified by presenting results from applying commercial generative AI services or citing examples from other fields. Lastly, the benefits and implications of using generative AI technology in the field of records management, as well as limitations that must be addressed in advance, were presented. This study holds significance in that it identified tasks within the field of records management where generative AI technology can be integrated and proposed effective utilization strategies tailored to those tasks.