빅데이터 분석 방법론을 활용한 지방자치단체 단위과제 운영 지원도구 개발 연구

Research on Development of Support Tools for Local Government Business Transaction Operation Using Big Data Analysis Methodology

이 연구의 목적은 지방자치단체에서 사용하고 있는 단위과제 현황, 단위과제 운영 및 기록관리 관점의 문제점을 조사 및 분석하여 그 과정에서 도출된 시사점들을 기반으로 텍스트 기반 빅데이터 기술을 활용하여 문제점에 대한 개선방안을 제시하는 것이다. 지방자치단체는 단위과제의 오분류로 인한 보존기간 책정 오류, 과공통사무와 기관공통사무의 유형식별 불가, 단위과제의 과대·과소·중복생성의 오류, 단위과제 명칭의 오류, 참고 가능한 표준의 부재, 통제 가능한 시스템 또는 도구의 부재 등으로 인해 기록관리 운영상 심각한 상태에 놓여 있다. 그러나 단위과제의 수가 약 72만개로 지나치게 많은 수량 때문에 효과적으로 통제할 수 없는 실정이며, 따라서 엄밀하고 통제할 수 있는 도구 및 표준이 필요하다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 빅데이터 분석 기술 중 텍스트기반 분석 도구인 코퍼스와 토큰화 기술을 적용한 시스템을 개발하고, 이를 기록관리기준표를 구성하고 있는 명칭 및 구성용어에 적용하였다. 이러한 단위과제 운영 지원도구는 통일성 있는 보존 기간 책정, 위임사무 기록물 식별, 중복·유사단위과제 생성 통제, 공통 과제의 표준적인 운영 등을 지원할 수 있는 도구가 될 수 있어 기록관리 업무에 상당한 기여를 할 수 있을 것으로 예상된다. 따라서 향후 빅데이터 분석 방법론을 활용한 지원도구가 BRM 및 RMS 등과 연계할 수 있다면 기록관리기준표 관리 업무의 품질이 높아질 수 있을 것으로 보인다.

The purpose of this study is to investigate and analyze the current status of unit tasks, unit task operation, and record management problems used by local governments, and to present improvement measures using text-based big data technology based on the implications derived from the process. Local governments are in a serious state of record management operation due to errors in preservation period due to misclassification of unit tasks, inability to identify types of overcommon and institutional affairs, errors in unit tasks, errors in name, referenceable standards, and tools. However, the number of unit tasks is about 720,000, which cannot be effectively controlled due to excessive quantities, and thus strict and controllable tools and standards are needed. In order to solve these problems, this study developed a system that applies text-based analysis tools such as corpus and tokenization technology during big data analysis, and applied them to the names and construction terms constituting the record management standard. These unit task operation support tools are expected to contribute significantly to record management tasks as they can support standard operability such as uniform preservation period, identification of delegated office records, control of duplicate and similar unit task creation, and common tasks. Therefore, if the big data analysis methodology can be linked to BRM and RMS in the future, it is expected that the quality of the record management standard work will increase.