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공공기록관리분야의 빅데이터 활용 방법과 시사점 제안
Big Data Utilization and Policy Suggestions in Public Records Management 원문보기

한국기록관리학회지 = Journal of Korean Society of Archives and Records Management, v.21 no.4, 2021년, pp.1 - 18  

홍덕용 (부산광역시 수영구청)

초록
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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 ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

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 governm...

주제어

#빅데이터   #빅데이터 분석기술   #공공기록물   #기록물관리   #공공기록물빅데이터  

표/그림 (14)

참고문헌 (34)

  1. An, Dae-jin & Yim, Jin-hee (2017), Application of 4th industrial revolution technology to records managemen. The Korean Journal of Archival Studies, 54, 211-248. https://doi.org/10.20923/kjas.2017.54.211 

  2. Bae, Jung-hwan (2013). A study on the possibility of terror in South Korea through STEEP analysis. Korean Association of Police Science, 15(6), 31-68. 

  3. Chae, Seung Byung (2011). Finding gold beer in the flood of information: "big data" analysis and utilization. Samsung Economic Research Institute SERI Management Note, 91, 1-12. 

  4. Choi, Sunggon, Oh, Jintae, & Jang, Jongsoo (2012). Technical requirements for processing big data for future knowledge services. Korea Information Processing Society, 19(2), 5-10. 

  5. Data for Library (2021). Introduce the Cultural Big Data Center. https://www.data4library.kr/utilizationCase 

  6. Government 3.0 Promotion Committee (2014). Information 3.0 Development Plan, Seoul: Ministry of the Interior and Safety. 

  7. Han, Hyung-sang & Lee, Chang-ho (2014). The Current Status and Development Strategy of Big Data Analysis, KEIT PD Issue Report. 

  8. Information Open Portal (2021). Information Open Portal. http://www.open.go.kr 

  9. Joint Government Department (2013). Big Data Industry Development Strategy. Seoul: Ministry of Science and ICT. 

  10. Kim, Daejong & Yoon, Seoyeon (2013). Basic Research on the Utilization of Big Data for the Advancement of National Territory Policy. Korea Research Institute for Human Settlements. 

  11. Kim, Hae Chan Sol, An, Dae Jin, Yim, Jin Hee, & Rieh, Hae-Young (2017). A study on automatic classification of record text using machine learning. Journal of the Korean Society for Information Management, 34(4), 321-344. https://doi.org/10.3743/KOSIM.2017.34.4.321 

    원문보기 상세보기 crossref

  12. Kim, Tae-Young, Gang, Ju-Yeon, Kim, Geon, & Oh, Hyo-Jung (2018). A study on the current status and application strategies for intelligent archival information services. Journal of Korean Society of Archives and Records Management, 18(4), 149-182. https://doi.org/10.14404/JKSARM.2018.18.4.149 

    원문보기 상세보기 crossref

  13. Kyung, Jung Ik (2013. 10. 1.). Let's train "Real Estate Big Data Curator". Digital Times. Available: http://www.dt.co.kr/contents.html?article_no2013100102012251746001 

  14. Lee, Jeong-Mee (2013). Understanding big data and utilizing its analysis into library and information services. Journal of the Korean Biblia Society for Library and Information Science, 24(4), 53-73. https://doi.org/10.14699/kbiblia.2013.24.4.053 

    원문보기 상세보기 crossref

  15. Ministry of the Interior and Safety (2017). Government 3.0 Promotion Plan, Seoul: Ministry of the Interior and Safety. 

  16. Ministry of the Interior and Safety (2018). Best Practices for Public Big Data, Seoul: Ministry of the Interior and Safety. 

  17. Ministry of the Interior and Safety (2020). Annual Report on Information Disclosure, Seoul: Ministry of the Interior and Safety. 

  18. National Archives of Korea (2012). Requirements for the record management function of the electronic record production system (v1.0), Daejeon: National Archives of Korea. 

  19. National Archives of Korea (2020). Administrative information data set record management standards - management standard table preparation and transfer specification, Daejeon: National Archives. 

  20. National Archives of Korea (2020). Record management guidelines (common manual), Daejeon: National Archives. 

  21. National Archives of Korea (2020. 1. 15.). Record Management Issue Paper No. 11, Results of Analysis of Record Production Status (Production in 2018). Available: https://www.archives.go.kr/next/data/recordIssue.do 

  22. National Information Society Agency (2011). Paradigm change prospects and ICT strategies in the smart era. Seoul: The Federation of Korean Industries. 

  23. Wang, Ho-sung & Seol, Moon-won (2017), A study on managing dataset records in government information systems. Journal of Korean Society of Archives and Records Management, 17(3), 23-47. http://dx.doi.org/10.14404/JKSARM.2017.17.3.023. 

    원문보기 상세보기 crossref

  24. Yim, Jin-hee (2021), Suggestions on how to convert official documents to machine readable. The Korean Journal of Archival Studies, 67, 99-137. https://doi.org/10.20923/kjas.2021.67.099 

    crossref

  25. Yoon, Cheol (2013), Archival Reference Services Based on Big Data, Master's thesis, Hanshin University. 

  26. Bensoussan, Craig (2013). Analysis Without Paralysis: 12 Tools to Make Better Strategic Decisions. Pearson Education. 

  27. Codd, E. F. (1983). A relational model of data for large shared data banks. Communications of the ACM, 26-1, 64-69. https://doi.org/10.1007/978-3-642-59412-0_16 

    상세보기 crossref

  28. Gartner (2011). Hype Cycle for Emerging Technologies. Available: www.gartner.comen. 

  29. James Manyika & Michael Chui (2011). Big data: The next frontier for innovation, competition and productivity. McKinsey Global Institute, 33, Available: https://www.mckinsey.com/ 

  30. John Gantz & David Reinsel (2011). Extracting Value from Chaos, IDC IVIEW, p 6. Available: http://idcdocserv.com/1142 

  31. Park and Leydesdorff, Park, H. W., & L. Leydesdorff (2013). Decomposing Social and emantic Networks in Emerging Big Data Research. Journal of Informetrics, 7, 756-765. 

    상세보기 crossref

  32. Paula Dootson, Mary Tate, Kevin C. Desouza, Peter Townson (2020). Transforming public records management: Six key insights, Journal of the Association for Information Science and Technology, 72(5), 643-648. https://doi.org/10.1002/asi.24429 

    상세보기 crossref

  33. SAS (2012). SAS Homepage. Available: https://www.sas.com 

  34. World Economic Forum (2012). Big data, big impact: New possibilities for international development. Available: https://www3.weforum.org/docs/WEF_TC_MFS_BigDataBigImpact_Briefing_2012.pdf 

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