• 한국기록관리학회지
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• 제1권1호
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• pp.19-35
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• 2001

조선왕조의 기록관리 전통의 맥이 끊어진지 거의 한세기가 지난 1999년도에 한국은 "공공기관의 기록물관리에 관한 법률"을 제정 시행함으로써 기록관리의 새로운 시대를 맞이했다. 조선왕조실록에는 국사 전반에 걸쳐 오백년 간의 중요한 역사적 사실들이 기록되었다. 이것은 인류역사상 주요한 업적이며 전세계적으로 귀한 사례이다. 이것이 가능했던 것은 실록이 누대(累代)의 사관들이 저술하고 편찬한 일차자료인 기록물을 수집, 선정한 것이기 때문이다. 근대적 기록보존소에서는 중요한 공공기록물이 원형대로 보존될 필요가 있기 때문에 기록보존을 위해 중요한 국가 기록물을 평가 선별하는 근대적 기록보존제도를 확립해야 했다. 그러나 일제에 의한 식민지화로 그 기회를 빼앗겼고 우리의 훌륭한 기록보전 전통은 계승되지 못했다. 중앙화된 기록보존제도는 1969년 총무처에 정부기록보존소를 설립함으로써 발전하기 시작했다. 정부기록보존소는 조선왕조의 사고 전통을 계승해서 1984년 부산에 현대적 사고시설을 건축했다. 1998년 정부기록보존소는 대전정부종합청사로 본부를 이전하고 첨단 시청각기록물 서고를 갖추었다. 1996년부터 정부기록보존소는 마이크로필름 보존을 보완하고 수작업 등록시스템을 개선하기 위하여 기록물 관리시스템 전산화를 도입했다. 소장 기록물의 디지털화는 이용자에게 디지털 이미지를 제공하기 위한 주요한 사업이었다. 이를 위해 정부기록보존소는 새로 컴퓨터/서버 시스템을 구입하고 응용 소프트웨어를 개발했다. 이와 병행하여 정부기록보존소는 역사학 및 문헌정보학 배경을 가진 아키비스트들을 증원하여 고도의 전문화를 이루는 방향으로 인력구조를 크게 혁신하였다. 보존연구직과 전산직 역시 채용되었다. 새로운 기록물관리법은 2000년 1월 1일부터 시행되고 있다. 이 법은 한국의 기록물관리에 있어 다음과 같은 변화를 가져왔다. 첫째, 이 법은 입법 사법 행정부, 헌법기관, 육해공군, 국가정보원 등 모든 공공기관의 기록물을 규정한다. 범국가적으로 통일된 기록물관리체계가 갖추어지게 되었다. 둘째, 각 기관의 수준별로 공공기록물 관리 기관을 두게 되었다. 중앙기록물관리기관, 국회 및 사법부에 특수기록물관리기관, 대도시 및 도에 지방기록물 관리기관, 공공기관에 자료관 또는 특수자료관, 각 과단위에서는 기록물관리책임자가 기록관리를 책임지게 되었다. 셋째, 공공기관의 기록물은 생산시에 컴퓨터에 등록된다. 따라서 인터넷이나 컴퓨터망을 통해 기록물을 쉽게 추적, 검색할 수 있게 될 것이다. 넷째, 기록관리학 분야에서 전문적 훈련을 받은 기록물관리 전문요원 배치를 의무화함으로써 기록물의 전문적 관리를 보장하게 된다. 다섯째, 공공기록물의 불법적 처리는 처벌을 받을 수 있는 범죄를 구성한다. 앞으로 공공기록물관리는 한국정부의 '전자정부 추진정책'과 함께 발전할 것이다. 다음과 같은 변화가 예상된다. 첫째 공공기관에서는 전자결재 문서 외에 종이문서, 시청각기록물, 간행물 등도 모두 디지털화하여 행정의 효율화 및 생산성을 제고할게 될 것이다. 둘째, 국회는 이미 특수기록관을 설립하였다. 법원과 국가정보원도 뒤를 따를 것이다. 시도 차원에서 더 많은 기록관들이 설립될 것이다. 셋째, 우리 사회가 지식정보사회화 될수록 기록관리기능은 더욱 중요한 국가기능이 될 것이다. 더 많은 대학교, 학회, 시민단체들이 기록보존에 고한 인식제고에 참여하고, 기록보존운동이 범국민적 차원으로 심화될수록 한국의 기록물관리는 현재보다 눈에 띄게 발전할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.1-18
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• 2015

협업 필터링은 학계나 산업계에서 우수한 성능으로 인해 많이 사용되는 추천기법이지만, 정량적 정보인 사용자들의 평가점수에만 국한하여 추천결과를 생성하므로 간혹 정확도가 떨어지는 문제가 발생한다. 이에 새로운 정보를 추가로 고려하여, 협업 필터링의 성능을 개선하려는 연구들이 지금까지 다양하게 시도되어 왔다. 본 연구는 최근 Web 2.0 시대의 도래로 인해 사용자들이 구입한 상품에 대한 솔직한 의견을 인터넷 상에 자유롭게 표현한다는 점에 착안하여, 사용자가 직접 작성한 리뷰를 참고하여 협업 필터링의 성능을 개선하는 새로운 추천 알고리즘을 제안하고, 이를 스마트폰 앱 추천 시스템에 적용하였다. 정성 정보인 사용자 리뷰를 정량화하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용하였다. 구체적으로 본 연구의 추천시스템은 사용자간 유사도를 산출할 때, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하여 보다 정밀하게 사용자간 유사도를 산출할 수 있도록 하였다. 이 때, 사용자 리뷰의 유사도를 산출하는 접근법으로 중복 사용된 색인어의 빈도로 산출하는 방안과 TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 가중치 합으로 산출하는 2가지 방안을 제시한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천, 즉 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하는 알고리즘이 평점만을 고려하는 전통적인 협업 필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인할 수 있었다. 아울러, 중복 사용 단어의 TF-IDF 가중치의 합을 고려했을 때, 단순히 중복 사용 단어의 빈도만을 고려했을 때 보다 조금 더 나은 예측정확도를 얻을 수 있음도 함께 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.185-202
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• 2012

오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.171-196
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• 2018

본 연구는 디자인 영역 중 웹 스타일에 대해서 소비자 감성과 만족과의 관계를 연구했다. 기존 웹 스타일 연구들은 웹의 레이아웃과 구조도 등과 색상 등이 감성에 미치는 영향에서 연구했다. 본 연구는 기존 연구들과 차별되게 웹의 구성 요소를 배제하고 소비자의 감성 지표만을 갖고 소비자 만족과의 관계를 분석했다. 분석을 위해 검증을 위해 소비자 204명을 대상으로 40개 웹 스타일 테마를 선정, 각 소비자에게 4개씩 평가하도록 하였다. 소비자에게 평가하도록 한 감성 형용사는 18개의 대비되는 쌍을 갖는 감성 형용사로 구성하였고, 요인 분석을 통해 상위 감성 지표를 추출했다. 각 감성 지표들은 '부드러움', '모던함', '명확함', '꽉 참' 이었으며, 감성지표들이 소비자 만족에 미치는 영향이 다를 것으로 판단하여 가설을 수립했다. 분석 결과에 따라 가설 1과 2, 3은 채택되었으며, 가설 4의 경우는 기각되었다. 가설 4의 경우 기각되었지만 정의 방향이 아닌 부의 방향으로 유의한 것으로 나타났다. 이때, 조절 초점 성향이 감성이라는 정보처리 과정에서 소비자 만족에 미치는 영향이 다를 것으로 판단했다. 조절 초점 성향은 조직 행동 및 의사결정에 영향을 주기도 하며, 정치, 문화, 윤리적 판단 및 행동은 물론 광범위적 심리적 문제와 사고 프로세스, 감정적 반응에도 영향을 미친다. 때문에 각 감성 지표에 대한 조절 초점 간 차이를 확인할 필요성이 있고, 각 감성 지표에 대한 세부 가설을 수립했다. 세부 가설을 검증하기 위해 조절 회귀 분석을 수행했다. 분석 결과 가설 5는 부분적으로 지지됐고, 가설 5.3만 지지되었고, 5.4의 경우 기각되었지만 가설과의 반대 방향으로 지지되었다. '명확함'의 경우 향상 초점이 소비자 만족에 더 큰 영향을 보였고, 예방 초점일수록 '꽉 참'을 더 선호한 것으로 나타났다. 분석 결과를 바탕으로 조절 초점 성향을 향상, 예방, 중간 성향으로 3집단으로 구분, 소비자 감성 기반으로 웹 스타일에 대한 추천을 할 수 있는 알고리즘을 개발했다.