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검색어: intelligent records and archives information services, 검색결과: 4
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김인택(명지대학교) ; 안대진(명지대학교 기록정보과학전문대학원, (주)아카이브랩 대표) ; 이해영(명지대학교) 2017, Vol.17, No.4, pp.225-250 https://doi.org/10.14404/JKSARM.2017.17.4.225
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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.

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김태영(전북대학교) ; 강주연(전북대학교) ; 김건(전북대학교) ; 오효정(전북대학교) 2018, Vol.18, No.4, pp.149-182 https://doi.org/10.14404/JKSARM.2018.18.4.149
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초록

디지털 트랜스포메이션 시대를 맞이하여 기존 제도적․행정적 측면을 강조하던 전통적인 시각에서 벗어나, 기록관리 영역에 신기술이 적용되기 시작하였다. 이에 본 연구는 지능화 선진 기술을 적용한 국내외 기록관, 도서관, 박물관의 서비스 현황을 분석하여 그 차이를 규명한 다음, 분석 결과를 토대로 지능형 기록정보서비스 적용 방안을 제안하고자 한다. 조사 대상에 기록관 이외에 도서관, 박물관을 포함한 이유는 해당 기관들이 정보서비스 제공 기관으로서 하나의 범주로 포괄되기 때문이며, 이들 기관을 대상으로 문헌 연구 및 사례 연구를 수행하였다. 국내외 사례 비교를 통해 도출된 시사점을 바탕으로 기록관에 지능형 기록정보서비스 적용을 위한 선결 조건, 적용 시 문제점, 적용방향에 대하여 정리하였다. 본 연구 결과를 통해 변화된 전자기록환경에 적합한 지능형 기록정보서비스 모델 수립에 도움이 될 수 있을 것이라 기대한다.

Abstract

In the era of digital transformation, new technologies have begun to be applied in the field of records management, away from the traditional view that emphasized the existing institutional and administrative aspects. Therefore, this study analyzed the service status of archives, libraries, and museums applied with advanced intelligent technology and identified the differences. Then, we proposed how to apply intelligent archival information services based on the analysis results. The reason for including libraries and museums in the research is that they are covered by a single category as an information service provider. To achieve our study aims, we conducted literature and case studies. Based on the results of the case study, we proposed the application strategies of intelligent archival information services. The results of this study are expected to help develop intelligent archival service models that are suitable for the changed electronic records environment.

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이유경(중앙대학교 일반대학원 문헌정보학과 기록관리전공) ; 김학래(중앙대학교) 2020, Vol.20, No.4, pp.1-17 https://doi.org/10.14404/JKSARM.2020.20.4.001
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초록

정보기술의 발전에 따라 아카이브의 디지털화가 가속화되고 있다. 그런데 전통적인 방식의 디지털 아카이브는 기록을 효과적으로 검색하고 연계하고 이해하는 데 한계가 있다. 본 논문은 디지털 아카이브의 활용성을 극대화하기 위한 방안으로 관계 중심의 지식그래프 방식을 제안한다. 디지털 아카이브의 사례인 ‘1997 외환위기 아카이브’의 특징을 검토하고, 아카이브에 포함된 모든 개체와 개체 사이의 관계는 RiC-O(Records in Contexts-Ontology) 기반의 지식그래프로 구축한다. 본 연구의 결과인 외환위기 지식그래프는 1997 외환위기 아카이브의 모든 개체를 기계가 처리할 수 있는 형식으로 구축한다. 디지털 아카이브와 비교해 지식그래프 접근은 개체의 정보, 개체 사이의 관계를 정확히 탐색할 수 있고, 이를 통해 의미검색, 지능형 서비스에 활용될 수 있다.

Abstract

Along with the development of information technology, the digitalization of archives has also been accelerating. However, digital archives have limitations in effectively searching, interlinking, and understanding records. In response to these issues, this study proposes a knowledge graph that represents comprehensive relationships among heterogeneous entities in digital archives. In this case, the knowledge graph organizes resources in the archives on the Korean financial crisis of 1997 by transforming them into named entities that can be discovered by machines. In particular, the study investigates and creates an overview of the characteristics of the archives on the Korean financial crisis as a digital archive. All resources on the archives are described as entities that have relationships with other entities using semantic vocabularies, such as Records in Contexts-Ontology (RiC-O). Moreover, the knowledge graph of the Korean Financial Crisis of 1997 is represented by resource description framework (RDF) vocabularies, a machine-readable format. Compared to conventional digital archives, the knowledge graph enables users to retrieve a specific entity with its semantic information and discover its relationships with other entities. As a result, the knowledge graph can be used for semantic search and various intelligent services.

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강윤아(전북대학교 일반대학원 기록관리학과 박사과정) ; 오효정(전북대학교 기록관리학과 교수,문화융복합아카이빙연구소 공동연구원) 2023, Vol.23, No.4, pp.179-200 https://doi.org/10.14404/JKSARM.2023.23.4.179
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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.

한국기록관리학회지