실무적 관점에서 본 점증적 기능분류체계 개선 사례 연구
A Case study on Incremental Improvement of the functional Classification System from a Practical Perspective
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국내 기록관리 분류체계 기본은 조직 기능을 반영한 최소 단위의 단위업무 또는 단위과제를 사용하도록 의 무화하고 있다. 본 연구는 실무적 관점에서 기능분류체계를 점증적으로 개선한 사례를 통해 신기술활용을 위 한 사전준비와 기대할 수 있는 효과를 소개하고자 한다. 연구 대상으로는 정부산하공공기관 중 국가철도공단 을 선정, 2016년부터 현재까지 기록물 생산단계에서 정확한 기록물 분류를 할 수 있는 업무환경 조성을 위한 기록물 분류기준표 정비 단계부터 기계학습을 활용한 자동분류 추천도구 개발까지 일련의 과정을 논의한다. 국가철도공단에서는 분류체계 모니터링 업무를 통해 생성된 분류 학습데이터를 이용하여 SVM 기계학습 모 델을 적용하였다. 또한 공통업무와 고유업무로 분류기를 분리하여 적용하는 등 최적의 방안을 찾기 위해 연구 하였다. 본 사례 연구가 정부산하 공공기관의 기록물 분류체계 개선모델 수립에 도움이 될 수 있길 바란다.
Abstract
The basis of the domestic record management classification system is to mandate the use of the minimum unit of work or unit of work that reflects the organizational function. This study aims to introduce the preliminary preparations and the expected effects through a special case of incremental improvement of the functional classification system from a practical perspective. As the target institute, the Korea National Railway(KR) developed a working environment for accurate classification of records in the production stage of records, the development of records classification criteria table and the development of automatic classification recommendation tool using machine learning were carried out. In this study, the KR applied SVM model using classification training dataset generated through monitoring work. and tried to find out the optimal method such as separating classifiers to common and unique tasks. This case study can help establish a model for the government-affiliated public institutions.
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