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- P-ISSN1598-1487
- E-ISSN2671-7247
초록
본 연구에서는 국가기록원의 기록물 생산기관 변천정보 서비스를 분석하여, 기관 관계 구조 파악 문제 등을 확인하고, RiC-O의 적용을 통한 개선 가능성을 알아보고자 하였다. 개선을 위한 참고 사례로 RiC-O를 기반으로 한 프랑스의 PIAAF 프로젝트 사례를 분석하여, RiC-O를 사용함으로써 기록물과 기록 생산자에 관련된 정보를 통합하고, 데이터 개체 간의 관계를 명확하게 표현할 수 있으며, 링크드 데이터와 같은 새로운 기술과의 연계를 통해 전거레코드의 상호운용성을 확장할 수 있다는 점에서 기록물 생산기관 변천정보 서비스의 개선에 상당히 기여할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 국가기록원 기록물 생산기관 변천정보 서비스가 갖는 문제점을 개선하고 사용자 경험 향상을 위해 RiC-O에 기반한 전거레코드 서비스를 제안하고 프로토타입을 설계 및 구현하였다.
Abstract
This study delves into the National Archives of Korea's service that provides information on changes in records-creating agencies, identifying the problems in an organizational relationship structure and exploring potential enhancements using the RiC-O. Drawing insights from the French PIAAF project, we applied RiC-O to integrate information on records and records creators, elucidating relationships between data entities. Our analysis demonstrated that leveraging RiC-O, coupled with technologies like linked data, amplifies the interoperability of authority records, substantially enhancing the service providing information on changes in records-creating agencies. Based on these findings, we propose an authority record service based on RiC-O, presenting a prototype designed to improve the National Archives of Korea's change information service and enhance user experience.
초록
기록관리에서 메타데이터는 기록을 구성하는 필수 요소 중 하나로 기록물을 적절하게 관리하고 이해하도록 하는데 매우 중요한 역할을 한다. 기록관리 업무에서 메타데이터 요소들의 자동 부여가 불가능할 경우에는 기록전문가가 메타데이터 값을 직접 입력해야 한다. 이러한 업무의 불편함을 개선하기 위해 본 연구에서는 신기술인 챗GPT를 활용하여 기록관리 메타데이터 요소의 추출 방안을 제시하고자 하였다. 챗GPT 기술을 활용하기 위해 파이썬 프로그램과 랭체인 라이브러리를 이용하여 PDF 문서를 제시하고 질문을 통해 기록물의 메타데이터를 추출해보았고, 챗GPT 온라인 서비스를 통해 여러 건의 PDF 문서를 첨부하여 기록물의 메타데이터 요소를 추출해보았다. 그 결과 챗GPT-3.5 turbo를 사용한 랭체인에서는 보안상으로는 안전한 추출 방법이긴 하나 메타데이터의 정확한 요소를 얻기에는 다소 한계가 있었고, 챗GPT-4 온라인 서비스에서는 보안상 중요 문서를 첨부할 수 없지만 비교적 정확한 결과를 추출하였다. 이를 통해 기록관리에서의 메타데이터 추출을 위한 챗GPT 기술 활용의 가능성을 타진할 수 있었고, 챗GPT 관련 기술의 발달에 따라 좀 더 안전하고 정확한 결과 추출이 가능해질 것이다. 이러한 챗GPT의 장점을 활용함으로써 기록관에서 기록 및 메타데이터의 관리적 측면에서 업무의 효율성 및 생산성을 증대시키는데 도움을 줄 수 있을 것이라 기대한다.
Abstract
Metadata is a crucial component of record management, playing a vital role in properly managing and understanding the record. In cases where automatic metadata assignment is not feasible, manual input by records professionals becomes necessary. This study aims to alleviate the challenges associated with manual entry by proposing a method that harnesses ChatGPT technology for extracting records management metadata elements. To employ ChatGPT technology, a Python program utilizing the LangChain library was developed. This program was designed to analyze PDF documents and extract metadata from records through questions, both with a locally installed instance of ChatGPT and the ChatGPT online service. Multiple PDF documents were subjected to this process to test the effectiveness of metadata extraction. The results revealed that while using LangChain with ChatGPT-3.5 turbo provided a secure environment, it exhibited some limitations in accurately retrieving metadata elements. Conversely, the ChatGPT-4 online service yielded relatively accurate results despite being unable to handle sensitive documents for security reasons. This exploration underscores the potential of utilizing ChatGPT technology to extract metadata in records management. With advancements in ChatGPT-related technologies, safer and more accurate results are expected to be achieved. Leveraging these advantages can significantly enhance the efficiency and productivity of tasks associated with managing records and metadata in archives.