1948년 정부 수립 이후 우리나라 행정조직은 신설⋅변경⋅통폐합 등 끊임없는 변화를 겪었고, 이에 따라 조직이 수행하는 업무 활동 및 기능 또한 계속해서 변해왔다. 기록물은 조직 업무 활동 과정에서 생산되는 산물로써 업무 수행 주체가 변경될 때 변경사항을 관리하지 않으면 서로 연계성을 잃기 쉽다. 따라서 기록물을 제대로 관리하기 위해서는 기록물의 생산배경을 이해하여 기록물과 연결하고, 해당 기록물의 생산 전후 관계와 생산기관에 대한 이력 정보를 파악하는 것이 매우 중요하다.

생산기관의 이력을 체계적으로 기술하기 위해서는 표준화된 생산자(기관)명을 설정하고 관련된 생산기관을 연계함으로써 해당 기관의 이해에 필요한 기초정보를 구축하는 전거데이터 구축이 요구된다. 국가기록원에서도 조직 개편에 따라 조직 명칭이 변경되거나 조직이 생성⋅폐지되는 등의 변화를 겪더라도 동일한 기능에서 생산된 기록물을 묶어서 관리할 필요성을 인지하였고, 각 생산기관의 변천연혁 관리정보를 구축하여 생산기관에 대한 정보와 생산맥락을 함께 관리할 필요성이 제기되었다. 이에 국가기록원은 2006년 『기록관리혁신 종합실천계획』의 세부 실천 계획을 수립하면서 본격적으로 기록물 전거데이터와 시소러스를 구축하기 시작하였다(김연주, 2013).

전거데이터는 영구기록물관리기관 업무 시 필수적으로 요구되는 정보이다. 국가기록원은 현재 생산기관 특성에 따라 기록물 담당자를 지정하여 전체 기록물을 관리한다. 따라서 기록물 담당자는 본인이 맡은 생산기관의 전체적인 변천내역을 파악하여 기록물의 전반적인 맥락을 관장하여야 한다. 한편, 직제란 직무나 직위에 관한 제도로, 국가의 행정기관이나 그 밖의 단체⋅조직⋅기관 등의 기구⋅구성원⋅직무분담 등에 관한 제도 또는 법규이다. 직제는 한 기관의 변천해 온 과정을 보여주는 연혁법령에 속하며, 기관의 역할 및 기능을 파악할 수 있는 중요한 정보원이다. 기록물의 생산맥락을 전체적으로 조사하고 직제를 이해하는 업무를 직제분석이라 칭하며, 이는 이관 기록물을 담당하는 실무자가 기록관리 업무를 수행하기 이전에 반드시 선행되어야 한다.

직제분석 업무를 통해 기록물 담당자가 기록에 대한 일관성을 유지하는 데에 유리할 것이지만, 생산기관에 대한 업무 기능과 전거데이터 등, 다양한 전문지식을 사전에 보유해야 한다는 점은 많은 부담으로 다가올 것이다. 또한, 직제분석을 수행하기 위한 기반 자료들이 여러 부서나 기관에 흩어져 있고 현행화되지 않은 경우가 많으며, 직제분석 업무를 포함한 대다수의 기록관리 업무에 자동화가 이루어지지 않아 기록물 담당자들이 많은 어려움을 겪고 있다. 특히 직제분석 과정을 통해 입수된 기초자료들은 타 기관의 기록물을 이관받아 보존하는 영구기록물관리기관 업무 전반에 걸쳐 공통 자원(common resources)으로 활용 가능함에도 불구하고, 담당자의 편의에 따라 서로 다른 형태로 구축되고 있을 뿐 아니라 일부 소수만 활용되고 있다.

이에 본 연구는 영구기록물관리기관에서 수행하고 있는 현행의 직제분석 업무 프로세스를 분석하고 이를 체계화한 뒤, 기계학습 기법을 비롯한 다양한 IT 기술을 접목하여 자동화가 가능한 영역을 도출하고자 한다. 특히, 직제분석 과정을 통해 도출된 중간 결과물 중에서 기록물 분류⋅기술 업무나 지능화 검색 등, 기록관리를 위한 다른 업무에서 활용 가능한 요소를 발굴하고자 한다. 궁극적으로 본 연구의 목적은 직제분석 프로세스의 자동화를 통해 기록물 담당자의 업무 부담을 경감시키고 영구기록물관리기관에서 공통으로 활용 가능한 기초자원을 구축하는 데 있다.

본 장에서는 기록물 생산 맥락 이해를 위한 직제분석과 전거레코드 구축에 대한 연구와 기록관리 자동화와 관련된 선행연구를 살펴볼 것이다. 기록물 관리기관 직제분석과 관련한 연구로 김유승과 김장환(2012)은 국회기록보존소를 중심으로 하는 국회 기록관리기관의 직제와 직무의 문제점을 파악하고, 이에 대한 대안을 제시하였다. 이론적 논의로 국회 기록관리 책임 부서의 직제 연혁을 살폈고, 영구기록물관리기관의 직무를 파악하였다. 이를 바탕으로 국회기록보존소의 직제 현황을 분석하고, 직원을 대상으로 직무 조사를 시행하였다. 전거레코드 구축을 연구한 남정민(2009)은 공공기관의 조직이 다양화됨으로 인해 기록물 생산기관의 조직이나 명칭 변경이 빈번해졌고, 이로 인한 복합 출처 문제를 인식하여 배경정보를 명확하게 하고자 하였다. 대상기관으로 기관연혁에 관한 배경정보가 구축되지 않은 대통령기록물생산기관을 선정하여 기록물생산기관에 관한 전거레코드 구축을 제안하였다.

디지털 트랜스포메이션(digital transformation) 시대가 도래함에 따라 활발히 연구되고 있는 기술 중 하나가 업무 자동화 기법(RPA: Robotic Process Automation)이다. 다수의 공공기관이 RPA를 통한 업무 효율화를 꾀했는데, 그 대표적인 예로 기술보증기금에서는 연간 2만 7,000시간 이상의 업무량 절감을 목표로, 지식재산권정보 자동 수집, 경매 정보 자동입력, 법인카드 회계처리 등 반복적으로 처리하는 11개 업무를 RPA 기법을 통해 자동화하였다(박시현, 2020). 경찰청은 직원들이 제안한 의견을 바탕으로 현장에서 필요한 업무를 대상으로 RPA를 선별 적용한 결과, 벌점조회 간소화 서비스 등을 통해 내부적으로 연간 3만 건의 민원감소 효과를 가져왔다(이병훈, 2020).

기록관리의 업무지원 영역에서도 자동화 방안을 제시한 연구가 다수 선행되었는데, 먼저, 김성희와 엄재은(2008)은 수작업 분류 시 초래하는 여러 가지 한계점을 극복하고, 이용자에게 신속하고 정확한 분류 서비스를 제공하기 위하여 다수의 기계학습 알고리즘을 결합한 모델을 제안하였다. 장지숙과 이해영(2009)은 업무 활동이 반영된 기록을 집합적 맥락을 중심으로 분류할 수 있는 자동분류시스템을 제시하였다. 기 분류된 기록집합체뿐만 아니라 분류체계와 시소러스를 분류기준으로 함께 구축하여 상호보완할 수 있도록 설계하였다. 안대진과 임진희(2017)는 문헌조사와 실험을 통해 클라우드, 빅데이터, 인공지능, 사물인터넷 등 개별 기술의 성능을 확인하였고, 이 기술들이 융합되었을 경우 기록관리 업무환경이 개선됨을 피력하였다. 한편, 국가기록원에서도 소장기록물 특성을 고려한 OCR 적용 방안(국가기록원, 2020a)이나 전자기록물 공개재분류를 위한 비공개정보를 자동으로 인식하여 필터링하는 연구(국가기록원, 2020b) 등을 수행하였으며, 2021년 현재 고도화 사업을 진행 중이다. 그러나 상기 연구들 대부분은 기계학습을 이용한 전자기록물의 자동분류, 원문인식, 공개재분류 등, 기록관리 개별 업무 단위로 AI 기술을 적용해 자동화를 꾀하고 있으며, 특히 다수의 업무에서 공동으로 활용 가능한 기초자원에 대한 연구는 전무한 실정이다. 본 연구는 기록관리를 위한 사전 지식 혹은 공통 업무 성격을 띠는 직제분석 업무를 규격화하여 자동화 가능한 부분을 선별하고, 이를 실현시킬 수 있는 방안을 함께 제안하고자 한다. 나아가 전자기록관리 과정에서 공통으로 참조 가능한 기초분석자료를 도출함으로써 효율적인 지식자원 활용 방안을 모색하고자 한다.

영구기록물관리기관 표준모델(NAK 9:2021(v2.2))에 따르면, 영구기록물관리기관의 업무 운영절차는 크게 여덟 단계로 이루어져 있다(<그림 4> 참조). 기록물 수집 단계로, 가장 먼저 영구기록물관리기관은 관할 생산기관이 생성해야 할 기록물을 실제로 생산하였는지를 검사 및 관리한다. 또한 기록관리 업무에서 가장 핵심이라고 할 수 있는 기록관리 기준을 수립하며, 이에 따라 보존기간 책정 등을 시행한다. 두 번째로 영구기록물관리기관은 관할 기록관으로부터 생산현황을 통보받고, 소장기록물에 대한 다양한 통계를 작성하여 관리한다. 세 번째로 기록물 수집을 수행하는데, 이에 앞서 영구기록물관리기관의 설립 목적, 사회적 요구 등을 반영한 기록물 수집 정책을 마련한다. 이 과정들을 수행하는 과정에서 수집 대상 생산기관에 대한 변천 이력이나 전거데이터 등의 사전 지식이 필요하다.

이후 단계는 수집된 기록물 관리 단계로, 네 번째 단계는 영구기록물관리기관의 소장기록물을 분류 및 기술하는 단계이다. 분류 업무 시, 고유의 기록물 분류체계를 구축하여 운영해야 한다. 기술은 소장기록물을 분류한 후 수행되며, 각 분류계층 기록물의 내용, 구조, 맥락에 대해 일정한 항목으로 기술을 실시한다. 이때 주의할 점은 동일한 생산맥락을 가진 기록물이 지속적으로 같은 그룹으로 분류⋅기술될 수 있도록 생산기관에 중점을 두고 기술해야 한다는 점이다. 분류⋅기술 업무까지 수행 결과를 통해 기록물 검색도구를 개발할 수 있다. 영구기록물관리기관은 이용자가 원하는 기록물을 찾아내고, 기록물을 이해할 수 있도록 기술서, 기능 시소러스, 주제 시소러스 등을 제공해야 한다. 다섯 번째 단계에서는 기록물 평가를 시행하고 기록물 공개관리 업무를 수행한다. 이 과정들에서 기록물 담당자는 해당 기관의 기능에 따라 기록물을 분류하고 그 가치를 판단해야 하므로, 생산기관의 직제분석에 대한 이해가 필수적으로 요구된다.

이후 단계는 관리하고 있는 기록물을 보존하고 활용하는 과정으로, 여섯 번째 단계는 기록물을 장기보존하기 위해 정책을 수립하고 보존하는 단계로, 수집된 기록물을 장기간 지속적으로 안전하게 보존하고 기록물의 진본성⋅무결성⋅신뢰성⋅이용가능성을 보장할 수 있도록 적합한 보존정책을 마련하여 시행해야 한다. 일곱 번째는 기록물 서비스 원칙 및 정책을 수립하여 실제로 서비스를 제공하는 단계로, 기능 시소러스나 관련어 사전 등의 검색도구를 활용해 기록의 접근점을 확대하기 위한 노력을 기울인다. 마지막 단계에서는 기록물 관리 정책의 효율적인 시행을 위해 관할 생산기관을 지도, 감독하고 필요한 사항을 적극적으로 지원한다.

기록물을 생산한 기관에 대한 이해를 위해서는 전거데이터와 직무에 대한 분석, 즉 직제분석이 필수적이며, 생산기관에 대한 기능 관련 정보들은 기록물을 관리하는 전체 담당자에게 공통적으로 활용 가능한 기초데이터이다. 본 연구에서는 영구기록물 관리를 위한 상세 업무 프로세스를 정립하기 위해 국가기록원 담당자와의 상세 인터뷰 및 업무 참관(이하 FGI: Focused Group Interview)3)을 진행했다(국가기록원, 2021). 그 결과 국가기록원에서는 분류, 정리⋅기술, 보존기간 재평가 등의 각각의 개별 업무를 위한 매뉴얼은 기록관리 표준운영지침(SOP: Standard of Procedure) 등을 통해 정리되었으나, 상기한 작업을 수행하기 전에 필수적으로 선행되어야 하는 기록물 생산기관에 대한 사전 지식을 확보하는 업무에 대한 지침은 소수 담당자만 인지하고 있을 뿐 공식적으로 문서화 된 자료는 없었다. 특히 직제분석을 수행하는 과정에서 수집된 정보나 도출된 자료들은 일종의 공통 자원으로, 관리하는 실무자들에게 공동으로 활용될 수 있는 기초분석자료임에도 현행화되지 않았거나 개별적으로 관리되고 있었다.

본 연구에서 정리한 생산기관의 직제분석 프로세스는 다음과 같다(<그림 2> 참조). 먼저 중앙영구기록관리시스템(이하 CAMS)에서 제공하는 생산기관별 전거데이터를 조회하여 실⋅국 단위의 하위기관 변천연혁을 살펴본다. 다음으로 생산기관별로 직제령의 전체 제⋅개정 이유와 담당 직무 및 하위조직 업무분장을 확인하고 분석한다. 이후 직제령 분석을 토대로 생산기관의 계열별 기능어를 도출한다. 기능어는 기록관리기준표의 대기능을 기준으로 실⋅국 연혁 및 기능의 이합집산을 고려하여 도출할 수 있다. 도출된 기능어는 기능 시소러스를 보강하는데 참조함으로써 기록물 검색 성능 향상을 위한 기초자료로 활용할 수 있다.

상기한 내용을 규격화하여 정리해보면, 직제분석은 업무 프로세스는 <그림 2>와 같이 크게 ‘전거데이터 조회’ 단계, ‘직제령 분석’ 단계, ‘기능 분석’ 단계로 나눌 수 있으며, 3.2절에서 상세한 과정을 살펴보겠다.

한국고용정보원(2016)은 인공지능과 로봇기술에 따른 자동화의 직무 대체는 단순반복 과업 중심으로 대체될 것이고 중요한 의사결정과 감성, 지적능력에 기초한 직무는 여전히 인간이 맡게 될 것이라고 제언했다. 즉, 사람의 지각력과 사고방식, 지적능력이 필요한 업무는 자동화되기 힘들다는 것이다. 직제분석 과정 중 대체되기 어려운 업무로는 [과정 ②], [과정 ④], [과정 ⑥]이 있다.

[과정 ②]와 [과정 ④]는 필요한 정보가 어느 위치에 있으며, 어떻게 수집할지, 그리고 정보가 누락 없이 제공되어 있는지 등을 다양한 정보를 교차분석하여 종합적으로 파악해야 한다. 이는 자율적인 사고와 판단이 수반되어야 하는 과정으로, 이러한 업무를 자동화하려면 누락 유형, 보완되어야 할 항목 등이 사전에 특정되어야 하지만 사실상 매번 다른 형식과 항목들이 나타날 뿐 아니라 이전에 보지 못한 유형의 패턴들이 도출되어 이를 기계에 학습시키는 것은 사실상 불가능하다.

[과정 ⑥]은 선행 과정들에서 수집한 연혁법령 등을 분석하여 그중 주요 변천내용만 요약하여 정리하는 업무이다. 변천내용이 규격화되어 있다면 기계를 학습시킬 수 있지만, 법령 작성 주체마다 서로 다른 용어와 서술방식을 보여 패턴화하기 어렵기 때문에 자동화는 불가하며, 특히 그중에서도 중요도가 높은 변천 내역만을 뽑아 체계적으로 정리하는 기록물 관리자의 능력을 아직은 구현하기 어렵다. 다만, 부족한 정보를 보완하기 위해 정부조직관리정보시스템의 행정기관별 조직변천 서비스에서 제공하는 조직변천 파일 등을 수집하는 부분은 자동화가 가능하다.

<표 6>에서 확인할 수 있듯이 직제분석 업무 프로세스 중 4가지 과정이 업무 자동화가 가능하다. 이 과정들은 비교적 단순하면서도 반복적으로 수행되는 업무로, 웹 크롤링 기법을 포함한 RPA 기술과 기계학습 기반 언어분석 기술 등을 적용할 수 있다.

[과정 ①]과 [과정 ③]은 CAMS의 전거데이터 혹은 기록물생산기관변천정보 사이트에서 웹 크롤링 기법을 통해 수집할 수 있다. 기록물생산기관변천정보 사이트는 국가기록원에서 운영 중이며, CAMS 전거데이터와 연동되어 그와 동일한 전거데이터를 제공한다. 둘 중 어느 곳이든 생산기관명을 검색하면 해당 기관의 하위기관 목록을 확인할 수 있다. 목록은 기관 코드, 하위조직명, 존립기간 등의 정보를 포함한다. [과정 ①]은 제공된 하위기관 목록을 그대로 수집하면 되지만, [과정 ③]은 하위기관 목록 중 실⋅국 단위 기관의 존립기간 정보만 뽑아내는 업무이므로 ‘하위기관 존립기간 목록’ 내의 텍스트 정보를 언어분석 API등을 활용해 형태소분석을 수행한 뒤, ‘실’, ‘국’을 포함하고 있는 단어를 중심으로 추출한다.

[과정 ⑤]는 연혁법령을 수집하는 과정이다. 법제처 소속인 국가법령정보센터에서 생산기관의 직제 및 직제시행규칙 등과 같은 연혁법령을 수집할 수 있다. 국가법령정보센터는 연혁법령을 개별파일을 제공하고 있으며, 위 과정과 마찬가지로 웹 크롤링을 통해 자동 수집할 수 있다. 연혁법령을 하나의 파일로 통합하려는 경우, 개별파일을 병합하거나 국가법령정보센터의 ‘법령집제작’ 서비스를 이용하는 방법이 있다.

[과정 ⑨]는 기록물분류기준표와 기록관리기준표에서 기능어 후보를 고르는 업무이다. 기록물분류기준표는 중기능을, 기록관리기준표는 대기능을 기능어 후보로 선정하였다. 이 과정은 조건에 맞는 정보를 추출하는 업무이기 때문에 기록물 관리자의 역할이 별도로 필요하지 않으며, 프로그래밍 언어인 R과 파이썬(Python) 등을 이용한 간단한 코딩을 통해 조건에 해당하는 정보를 추출하고 언어분석을 수행하여 후보어휘를 선별할 수 있다.

반자동화가 가능한 업무는 자동화 기법을 통해 기초자료를 수집하거나 정제한 후 기록물 담당자의 고견을 빌려 수행하며, [과정 ⑦], [과정 ⑧], [과정 ⑩]이 여기에 속한다.

[과정 ⑦]은 [과정 ⑤]에서 수집한 연혁법령 본문과 [과정 ⑥]의 산출물인 하위기관 변천내용, 그리고 국가법령 정보센터의 ‘신⋅구법 비교’를 분석하여 하위기관을 그룹화하는 업무이다. 먼저 하위기관의 변천내역을 토대로 비슷한 업무 및 기능을 수행하는 기관을 묶기 위해 본 연구에서는 계층적 클러스터링 기법을 활용하여 자동화를 꾀하였다. 하위기관 변천내용을 비교하여 유사도 척도를 계산한 뒤, 유사도가 높은 하위기관을 묶어 클러스터를 생성한다. 이 과정을 클러스터의 변화가 없을 때까지 이를 반복하고, 종료 후 하나의 클러스터에 들어가 있는 기관을 동일한 그룹에 속한 것으로 판정한다. 그룹화가 완료되면, 그룹화된 하위기관 간의 관계를 쉽게 볼 수 있도록 존립기간을 기준으로 관계도를 생성한다. 이는 자동화가 불가능한 부분이며, 기록물 담당자가 그룹화가 잘 수행되었는지를 검수한 뒤 직접 관계도를 그릴 수 있다. 이 과정은 클러스터링 기법을 통한 자동화와 기록물 담당자의 역할이 공존하는 과정이기 때문에 반자동화에 해당한다.

[과정 ⑧]은 하위기관 직제령의 개정 전과 후를 비교하여 업무 및 기능 관련 조항에 어떤 변화가 있었는지를 확인한다. 하위기관의 직제령은 평균적으로 30개 조항, 많게는 70개 조항 이상으로 이루어져 있다. 이를 일일이 비교하는 일은 상당히 수고스럽고 많은 시간을 요한다. 전문 인력인 기록물 담당자가 이처럼 단순하면서도 오래 걸리는 일에 힘을 쏟는 일은 낭비라고 판단, 본 연구에서는 텍스트 유사도 측정 기법인 자카드 유사도를 사용해 자동화를 꾀하였다. 자카드 계수에 따라 직제령 조항을 ‘신설’, ‘동일’, ‘확장’, ‘일부 변경’, ‘폐지’ 등으로 구분한다. 자카드 계수가 1인 경우는 ‘동일’로, 0인 경우 ‘신설’, ‘폐지’ 혹은 ‘이관’으로 구분할 수 있다. 다만, 자카드 계수가 0인 경우 다양한 경우의 수가 있으므로 기록물 담당자가 확인해 구분하여야 한다. 이외에도 자카드 계수가 0과 1 사이인 경우 ‘일부 변경’, ‘확장’ 등 구분하기 위하여 기록물 담당자의 판단이 필요하다. 사람의 개입이 어느 정도 필요하지만, 전체 직제령을 비교하지 않아도 된다는 점에서 업무량이 대폭 감소하며 업무시간을 더 효율적으로 사용할 수 있다.

[과정 ⑩]은 [과정 ⑦]과 마찬가지로 문헌 클러스터링 기법을 통해 일부 자동화가 가능하다. 그룹 내에서 생산맥락이 유사한 이전관계⋅이후관계의 기관들을 하나의 계열로 묶을 때 해당 기법을 활용할 수 있는데, 여기서도 계열의 군집화가 잘 되었는지 결과를 담당자가 확인하는 단계는 필요하다. 다음으로, 계열별로 기능어, 세부업무 기능, 직제용어 등으로 구성된 기능어 분류표를 작성한다. 생성된 계열별 기능어 분류표는 분류⋅기술 업무 시 참고하며, 분류 작업 시 활용이 용이하도록 세부업무기능을 명사 및 명사구로 요약해야 한다. 해당 업무는 자연어 처리 기법의 하나인 형태소 분석을 통해 빠르게 수행할 수 있으며, 형태소 분석기에 세부업무기능을 입력한 후 분석된 결과에서 품사 태깅이 명사로 되어있는 것만 추출하여 정리할 수 있다.

앞서 언급하였듯이, 현재 기록물 담당자는 생산기관의 특성에 따라 지정되고, 따라서 직제분석을 통해 생산기관의 전체적인 변화 내용을 파악하여 기록물 관리 업무를 수행하여야 한다. 그러나 실무자 FGI 결과, 직제분석을 수행하기 위한 기반 자료는 다수의 부서나 기관에 흩어져 있고 현행화되어 있지 않은 경우가 많아 기록물 담당자의 고충이 많다는 의견이 수렴되었다. 특히 직제분석 업무를 통해 산출된 기초자료들은 영구기록물관리기관 업무 전반에 거쳐 공통 자원으로 활용 가능함에도, 기록물 담당자의 편의에 따라 서로 다른 형태로 구축되고 있었다. 이에 본 연구에서는 직제분석 과정을 통해 도출된 산출물 중에서 기록물 분류⋅기술 업무나 검색 지원 등 다른 기록관리 업무에서도 활용 가능한 요소를 발굴하였고, 실제 결과물에 대한 활용도를 기록 실무자에게 검증함으로써 실효성을 높이고자 노력하였다. <그림 4>는 본 연구를 통해 도출된 기초분석자원을 영구기록물 관리 업무에 공통으로 활용하는 방안을 도식화한 것이다.

<그림 4>는 2.1절에서 기술한 영구기록물관리기관의 기록물관리 절차(NAK 9:2021(v2.2))의 8단계를 도식화한 것이다. 그중에서 ‘기록물 생산단계 통제’, ‘기록물 수집’, ‘기록물 분류⋅기술’, ‘기록물 평가 및 공개관리’는 모두 생산기관 변천정보와 직제분석 정보를 참조해야한다. 이때 활용될 수 있는 자료는 ‘하위기관 변천내용’과 ‘계열별 기능어 분류표’로, 이 자료들은 직제분석 업무와 기능 분석 업무의 최종 산출물로, 생산기관의 변화 흐름과 업무 및 기능 정보를 담고 있으며 앞선 과정에서 수집하고 분석한 내용을 함축적으로 담고 있어 활용도가 높다. 필요한 정보만 압축되어 정리한 자료를 공동으로 참조하는 것은 실무자의 업무시간의 단축을 의미하고 다수의 일관된 기준을 유지할 수 있도록 도와주며, 궁극적으로 업무 부담을 완화시킬 수 있다.

그 외에도 ‘기록물 수집’ 업무은 생산기관에서 법적 이관 대상 기록물을 인수하여 주요기록물을 수집하는 단계로, 이관 시 수집대상 기관을 지정하여 해당 기관별로 이관 대상 기록물을 인수한다. 이때 ‘조사대상 하위기관 존립기간 목록’ 자료는 생산기관의 실⋅국 단위의 흐름을 보여주며 수집대상 기관의 대략적인 연혁을 제공하는 자원으로 활용될 수 있다.

‘기록물 분류⋅기술’ 중 분류 업무는 수집된 기록물을 분석하여 기록물을 출처와 원본질서, 생산맥락에 따라 분류하는 것이며, 생산맥락을 정확하고 완전하게 파악하기 위하여 제시된 5가지 공통 자원 모두가 활용 가능하다. 분류 이후 기록물의 내용, 구조, 맥락에 대해 일정한 항목으로 기술을 시작한다. 분류⋅기술 과정에서는 동일한 생산맥락을 가진 기록물이 같은 그룹으로 계속적으로 분류와 기술될 수 있도록 보장해야 한다. 특히 활용되는 공통 자원 중 ‘그룹별 하위기관 목록’과 ‘그룹별 직제령 비교표’의 중요도가 비교적 높은데, 이 자료들은 이미 동일한 생산맥락을 갖는 하위기관을 그룹화하는 과정에서 산출된 결과물이기 때문에 기록물 분류⋅기술의 가이드라인 역할을 할 수 있다.

‘기록물 평가 및 공개관리’ 업무는 평가대상 기록물의 행정적, 역사적 가치와 활용 가치 등을 판단하는 과정이다. 이를 위해서는 특히 ‘그룹별 직제령 비교표’와 ‘계열별 기능어 분류표’의 활용도가 높다. 생산기관의 업무와 기능을 확실히 인지하고 있어야 기록물의 중요도를 판별할 수 있기 때문이다.

지능화된 ‘기록물 서비스’를 위해서는 검색도구 개발이 필요하다. 검색도구는 영구기록물관리기관이 소장기록물의 관리와 검색을 위하여 필요한 정보를 기술한 목록, 기능어 시소러스, 관련어 사전 등을 의미하는 것으로, 특히 기능 시소러스는 생산기관 정보와 기록물 묶음을 유기적으로 연계하여 이용자들이 어떤 경로로 접근하든 원하는 기록물을 빠짐없이 탐색할 수 있도록 지원하는 유용한 도구이기 때문에 서비스 측면에서 중요도가 상당히 높다(김현진, 2021). 따라서 ‘계열별 기능어 분류표’의 기능어 항목을 최대한 활용하여 기능 시소러스가 체계적으로 구축되도록 지원함으로써 기록의 접근점을 확대하고, ‘그룹별 하위기관 목록’ 및 ‘하위기관 변천내용’ 등을 활용해 기관명의 다양한 이형태를 인식함으로써 검색범위를 늘리거나 줄이는 등 다양한 검색도구를 연계하는 매개체로 활용해야 한다.

제안된 기초분석자료는 궁극적으로 영구기록물관리기관 내의 실제 업무 수행하는 담당자가 적극적으로 활용해야 그 업무 경감의 효과가 있으며, 참조자료의 통일성이 이루어져 기록관리 업무가 전체적으로 체계화될 수 있다. 본 연구팀에서는 제안된 5가지 공통 활용 자원에 대한 실무자 검토 및 피드백4)을 통해 분석 결과의 자료 형식(format)을 정비하고 추가 요구사항을 반영하여 실효성 있는 지식자원 구축을 꾀하였다.