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- P-ISSN1598-1487
- E-ISSN2671-7247
초록
기록물 공개의 전(前)단계인 공개재분류 업무는 가치있고 중요한 업무다. 그러나 그 의미와 중요성과 별개로 일선 기록연구사에게는 귀찮고 부담스러운 업무이기도 하다. 이에 기록연구사의 업무 부담을 경감해주는 공개재분류 자동화가 제안되기도 했다. 이런 상황에서 국가기록원의 ‘2020년 공개재분류 결과 건별 입력 위탁사업’ 수행 간 공개재분류 솔루션을 활용하였고, 이를 사람이 한 작업과 비교⋅분석해 보았다. 물론 해당 사업은 공개재분류 솔루션에 대한 분석과 연구가 중심인 연구용역 사업이 아니었고, 상용프로그램을 실험적으로 사용해 본 제한적 결과라는 한계는 존재한다. 그럼에도 지능형 아카이브의 공개재분류에 대한 거시적이고 피상적인 논의만 있는 현 상황에서 기록연구사가 활용가능한 공개재분류 솔루션을 실제 사업에서 활용한 결과를 살펴보는 것은 여러모로 의미가 있으리라 생각된다. 본 논문은 공개재분류 솔루션의 활용 사례에 대한 분석을 통해 공개재분류 업무를 경감시킬 수 있는 실질적이고 미시적인 차원의 논의이다.
Abstract
Access re-review is a valuable and important task, but it is burdensome for archivists. Thus, an access re-review automation was proposed to address this. In this situation, the National Archives of Korea actually utilized the access re-review solution in the performance of the “2020 Access Re-Review Project” and compared and analyzed it with human work. The project was, however, not a research project centered on analysis on access re-review solutions, and it has a limited result in terms of experimental use of commercial programs. Nevertheless, in the current situation where there are only macro and superficial discussions on access re-review of intelligent archives, it would be meaningful to apply the access re-review solution to archivists in real businesses and examine the results. This paper seeks to discuss the practicality that can mitigate the task of access re-review through an analysis of use cases of access re-review solutions.
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
2020년 공공기록물에 관한 법률 개정으로, 기록관에서 보존기간 30년 이상의 장기보존기록물 평가를 실시할 수 있는 근거가 마련되었다. 하지만 법령 개정을 제외한 업무를 수행하기 위한 프로세스에 대한 논의는 전무하였다. 이 연구에서는 실제 업무에 앞서 기록관에서의 장기보존기록물 평가시 고려사항을 확인하고, 적절한 업무 프로세스를 제안하고자 하였다. 국내 기록물 평가제도 현황과 문제점을 파악하기 위해 표준을 통한 문헌분석과 공공기관에서 근무하는 마스터급의 기록물관리전문요원 4명을 대상으로 전문가 심층 면담을 실시하였으며 조사결과를 법규 및 평가기준, 업무절차 범주로 분류하였다. 조사결과를 반영하여 기록관의 장기보존기록물 평가를 위한 업무 프로세스를 재설계하였다. 이 연구에서 제안한 프로세스는 기존 프로세스와 달리 평가이전/평가단계로 구성하였고, 기관 유형별 역할을 명확히 구분하였다는 점에서 차별성을 지닌다.
Abstract
With the revision of the Public Records Management Act in 2020, it has become possible to appraise long-term records more than 30 years old in the record center. However, there was no discussion on the appraisal process except for the revision of the Public Records Management Act. This study aimed to propose a process for appraisal of long-term records in the record center, focused on the roles and functions of the record center, archives, and central archives. To confirm the status and problems of the records appraisal process, we analyzed record management standards and interviewed 4 archivists who have been working as specialists for over 10 years. Based on the analysis results, the appraisal process for long-term records in the record center was redesigned in consideration of the functions and roles of the record center, archives, and central archives.
초록
본 연구에서는 오늘날 기록관리는 정보통신 기술의 발전과 업무환경이 급변하고 정부의 규모와 여러 기능들이 확대되면서 행정업무에서 발생하는 기록과 그에 따른 데이터 생산량이 대폭 증가함에 따라 관리에 대한 중요도가 커졌다. 빅데이터의 특성을 가진 공공기록물의 개념과 빅데이터 특징을 연계하여 사례로 설명한다. 빅데이터 발생 환경에 따른 사회적, 기술적, 환경적, 경제적, 정치적 영역으로 살펴보기 위해 ‘STEEP’분석을 실시하였다. 공공기록관리분야에서 빅데이터 기술 적용 적절함과 필요성을 알아보고 활용이 가능한 업무 분석을 통해 공공기록관리 업무의 최우선 적용 가능한 프레임워크를 도식하고 업무 시사점을 제시하였다. 첫째, 공공기록관리 절차와 표준에 ‘분석’ 단계를 넣고 기록관과 기록물관리전문요원들에 의해 빅데이터 분석기술을 적용할 수 있는 신규 조직과 추가연구와 시도가 필요하다. 둘째, 많은 양의 데이터 속에 비구조화 되어있고 숨겨져 있는 패턴을 발견할 수 있도록 통합적 사고와 관련이 있는 '빅데이터 분석 자격'을 갖춘 기록물관리전문요원을 양성하여야 한다. 셋째, 공공기록분야에 빅데이터기술과 인공지능을 결합하여 자가 학습 시킨 후, 맥락을 분석하고 이를 통해 공공기관의 사회 현상과 환경을 분석하고 예측 되도록 하여야 한다.
Abstract
Today, record management has become more important in management as records generated from administrative work and data production have increased significantly, and the development of information and communication technology, the working environment, and the size and various functions of the government have expanded. It is explained as an example in connection with the concept of public records with the characteristics of big data and big data characteristics. Social, Technological, Economical, Environmental and Political (STEEP) analysis was conducted to examine such areas according to the big data generation environment. The appropriateness and necessity of applying big data technology in the field of public record management were identified, and the top priority applicable framework for public record management work was schematized, and business implications were presented. First, a new organization, additional research, and attempts are needed to apply big data analysis technology to public record management procedures and standards and to record management experts. Second, it is necessary to train record management specialists with “big data analysis qualifications” related to integrated thinking so that unstructured and hidden patterns can be found in a large amount of data. Third, after self-learning by combining big data technology and artificial intelligence in the field of public records, the context should be analyzed, and the social phenomena and environment of public institutions should be analyzed and predicted.