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- P-ISSN1598-1487
- E-ISSN2671-7247
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.
초록
4차 산업혁명에 대한 관심이 고조되고 있다. 인공지능은 그 기반기술이며 핵심적인 기술이다. 기록관리 분야에서도 해외를 중심으로 효율적인 업무처리를 위해 인공지능이 도입되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 먼저 인공지능의 개념을 제시 한 후, 인공지능이 태동되게 된 배경을 알아보았다, 또 인공지능의 다양한 분야에 대해 알아보고, 획기적인 사례를 중심으로 발전 과정을 살펴보았다. 다양한 영역에서 인공지능의 활용사례를 텍스트 분석, 영상인식 관련, 음성인식 관련하여 살펴보았다. 이 각각의 영역에서 기록정보서비스 측면에서의 적용 사례를 확인해보고, 지능형 기록정보서비스 모듈 구성 및 인터페이스 등 앞으로 기록관리 영역에서 가능한 활용 방안을 알아보고 제시하였다.
Abstract
The Fourth Industrial Revolution has become a focus of attention. Artificial intelligence (AI) is the key technology that will lead us to the industrial revolution. AI is also used to facilitate efficient workflow in records and archives management area, particularly abroad. In this study, we introduced the concept of AI and examined the background on how it rose. Then we reviewed the various applications of AI with prominent examples. We have also examined how AI is used in various areas such as text analysis, and image and speech recognition. In each of these areas, we have reviewed the application of AI from the viewpoint of records and archives management and suggested further utilization of the methods, including module and interface for intelligent records and archives information services.
초록
빅데이터, 인공지능 등 신기술 환경에서 LOD는 기록정보자원을 내외부의 다양한 데이터들과 연결되도록 할 것이다. 이러한 연결의 중심에는 상호연결(Interlinking) 기술이 존재하며, 상호연결된 LOD는 기록정보 개방을 데이터 개방(Open Data)의 최상위 단계로 실현할 것이다. 지속적으로 증가하는 기록의 양을 감안하면, LOD 구축 시 상호연결 알고리즘을 통한 자동화는 필수적이다. 이에 본 연구는 기록정보가 외부 데이터와 상호연결되는 구조와 상호연결 시 고려해야 할 기록정보의 특성을 분석하였다. 또한 국가기록원 CAMS 데이터의 샘플을 수집하여 기록정보 LOD를 구축한 뒤, 기록물 메타데이터의 인물정보를 DBPedia와 자동으로 상호연결하는 테스트베드를 진행하였다. 이를 통해 상호연결 자동화 프로세스를 확인하고, 자동화 기술의 성능과 정확도를 확인하였다. 그리고 테스트베드를 통해 얻은 시사점을 통해 기록정보 LOD 상호연결 과정의 고려사항을 파악하였다.
Abstract
In a new technological environment such as big data and AI, LOD will link record information resources with various data from both inside and outside. At the heart of this connection is the interlinking technology, and interlinked LOD will realize the opening of record information as the highest level of open data. Given the ever-increasing amount of records, automation through interlinking algorithms is essential in building LODs. Therefore, this paper analyzed the structure of record information interlinking with the external data and characteristics of the record information to be considered when interconnecting. After collecting samples from the CAMS data of the National Archives, we constructed a record information's LOD. After that, we conducted a test bed that automatically interlinks the personal information of the record metadata with DBPedia. This confirms the automatic interlinking process and the performance and accuracy of the automation technology. Through the implications of the testbed, we have identified the considerations of the record information resources of the LOD interlinking process.