- 권한신청
- P-ISSN1598-1487
- E-ISSN2671-7247
초록
공공기관의 유튜브 동영상은 디지털 공공기록물로서 관리 및 보존이 필요하다. 이때 동영상 자체와 동영상을 설명하는 메타데이터도 함께 보존해야한다. 본 연구의 목적은 공공기관이 유튜브에 발행한 동영상을 아카이빙할 때 필요한 핵심 메타데이터 요소를 선정하는 것이다. 이를 위해 NAK 8, PREMIS, ISAD(G), 유튜브 메타데이터를 참조하여 설명, 구조, 관리, 보존, 이용자 참여의 5개 상위 영역, 10개 하위 영역의 메타데이터 요소를 설계하였다. 이후 14명의 전문가를 대상으로 설계한 메타데이터 요소를 검증하였다. 마지막으로 평가 결과에 대한 타당도 검증과 신뢰도 검증을 진행하였다. 타당도와 신뢰도 검증의 기준값을 모두 만족하는 요소는 63개 측정 요소 중 33개 요소로 확인되었다. 해당 요소들을 공공기관 유튜브 동영상 아카이빙을 위한 메타데이터 핵심 요소로 선정하였다.
Abstract
YouTube videos of public institutions are digital public records that need to be managed and preserved. As such, the video and the metadata describing the video should also be preserved. This study aims to select the key metadata elements necessary for archiving videos published on YouTube by public institutions. To this end, five high-level areas, namely the description, structure, management, preservation, and user participation, and the metadata elements of 10 subareas, were designed by referring to NAK 8, PREMIS, ISAD(G), and YouTube metadata. Afterward, the metadata elements designed by 14 experts were verified. Lastly, the validity and reliability of the evaluation results were verified. Of the 63 elements, 33 satisfied the validity and reliability criteria. Thus, these elements were selected as the core metadata for archiving YouTube videos in public institutions.
초록
국가기록원에서는 국민에게 소장하고 있는 공공기록물에 대한 접근점을 제공하기 위해 국가기록포털이라는 대국민 검색서비스를 운영 중이다. 그러나 지속적으로 검색 결과에 대한 이용자 만족도가 낮다는 의견들이 수렴되고 있으며, 그와 더불어 포털 이용률도 감소하고 있는 추세이다. 본 연구는 이러한 상황을 극복하기 위해 수행한 국가기록포털 검색서비스 품질 점검 연구의 후속 연구로, 국가기록포털의 문제점을 규명하고 그에 따른 개선안을 제안하고, 나아가 그 실효성을 검증하는 것을 목표로 한다. 선행된 품질 평가를 통해 국가기록포털의 주요 문제점으로 검색 도구의 저조한 성능, 검색 결과의 일관성 결여, 기본검색 기능 부재를 비롯한 6가지 문제점을 도출하였으며, 이에 대한 개선방안을 규명했다. 제안한 방안의 실효를 검증하기 위해 이 중에서 현실적으로 당장 도입 가능한 방안을 적용한 파일럿 시스템을 구축, 국가기록포털과 검색 성능 비교를 수행하였다. 평가 결과, 파일럿 시스템 검색 도구의 정확률, 재현율, MRR 모든 측면에서 유의미한 상승을 확인하였으며 그 효과를 입증하였다.
Abstract
The National Archives of Korea (NAK) operates the NAK Portal as a record search system. However, user search satisfaction is too low, and the number of visitors to the portal is gradually decreasing. This study identifies the portal’s issues, proposes feasible improvements, and constructs a pilot system to validate the solutions. The preliminary assessment revealed six major issues, such as poor search tool performance and the lack of consistency in search results. After clarifying the improvement measures, a pilot system was established and compared with the National Records Portal. The evaluation showed significant performance improvements in the pilot system, such as Precision, Recall, and Mean Reciprocal Rank (MRR).
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.