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초록

영어

Approximately 10 million electronic approval documents have been released online since the commencement of the original information disclosure service. However, it is practically impossible to carry out an original information disclosure service by confirming a large amount of electronic approval documents to all persons in charge of information disclosure. Recently, some public organizations have been using private information filtering tools to filter personal information at the stage of document production, but the management of different sensitive information has not been managed using solutions. In this study, we set up the advanced direction of the filtering tool by analyzing the filtering tool in use to support the original information disclosure, and redesigned the text of the approval document and the original information disclosure process with the use of the filtering tool.

한국어

원문정보공개 서비스를 개시한 후 한해 천만 건에 가까운 전자 결재문서가 온라인을 통해 공개되고 있다. 하지만 대량의 전자결재문서를 정보공개 업무담당자가 모두 확인하여 원문정보공개 서비스를 수행하는 것은 현실적으로 불가능한 상황이다. 이에 따라 최근 일부 공공기관에서는 개인정보 필터링 도구를 활용하여 문서 생산단계에서 정형화된 개인정보를 필터링하고 있으나 비정형화된 민감정보는 관리되지 않고 있다. 본 연구에서는 원문정보공개 지원을 위해 사용 중인 필터링 도구 분석을 통해 필터링 도구의 고도화 방향을 설정하였으며, 필터링 도구 활용단계가 추가된 결재문서 본문 작성과 원문정보공개 프로세스를 재설계하였다.

목차

<초록>

1. 머리말
2. 민감정보의 정의와 필터링 도구의 필요성
3. 기계학습 기반의 필터링 기능의 작동 방식 분석과 시사점
4. 원문정보공개 프로세스의 재설계
5. 맺음말
참고문헌

키워드

정보공개 원문정보공개 필터링 개인정보 민감정보 기계학습 information disclosure original information disclosure filtering personal information sensitive information machine learning

저자

• 오진관 [ Jin-Kwan Oh | 명지대학교 기록정보과학전문대학원 기록관리학전공 박사 수료 ] 제1저자
• 오세라 [ Seh-La Oh | 네모아이씨티(주) ] 공동저자
• 최광훈 [ Kwang-Hoon Choi | 알엠소프트(주) ] 공동저자
• 임진희 [ Jin-Hee Yim | 명지대학교 기록정보과학전문대학원 부교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

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