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초록

영어

The National Archives of Korea (NAK), as the nation‘s central authority for records management, is responsible for responding to diverse public requests for access to records and addressing general complaints related to records management. As a preliminary step toward developing an intelligent chatbot specialized in archival information services for the NAK, this study aims to classify question types and design response scenario templates through semantic role labeling (SRL). Research data consist of information disclosure request titles submitted to the NAK and the records management FAQs it provides. From these, six question types were derived and structured with natural language understanding elements. Then, question type classification and response scenario templates were developed to identify user intentions and generate customized responses. The proposed question type?based response structuring offers a systematic model for response generation in archival information service chatbot development and is expected to improve user satisfaction and operational efficiency in future service environments.

한국어

국가기록원은 우리나라를 대표하는 기록관리 핵심기관으로서 국민의 다양한 기록 열람 요청에 응답하고 기록관리 전반에 관한 총괄적 민원을 처리하는 역할을 담당한다. 본 연구는 최근 AI정부를 표방하는 기조에 맞춰 국가기록원을 대상으로 기록정보서비스에 특화된 지능형 챗봇 개발을 위한 사전 단계로, 논항구조분석을 통한 질문 유형 분류와 응답 시나리오 템플릿 설계를 목적으로 한다. 챗봇 구축을 위한 학습 데이터로는 국가기록원에 실제 접수된 정보공개청구 제목과 기관에서 제공하고 있는 기록관리 FAQ를 수집하였으며, 논항구조분석을 통해 여섯 가지 질문 유형을 도출하고 각 유형에 따라 자연어 이해 요소를 구조화하였다. 이후 이용자 질의에 내재된 의도를 식별하고 유형별 맞춤형 응답을 구성할 수 있도록 질문 유형 분류와 응답 시나리오 템플릿을 설계하였다. 제안한 질문 유형 기반 응답 구조화는 기록정보서비스 챗봇 개발에 있어 체계적인 응답 생성의 모형이 되며, 향후 실제 서비스 환경에서의 챗봇 구현 시 사용자 만족도와 업무 효율성 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

저자

• 최유리
• 이예은
• 오효정

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국기록관리학회지 [Journal of Korean Society of Archives and Records Management]

• 간기

  계간

• pISSN

  1598-1487

• 수록기간

  2001~2026

• 십진분류

  KDC 024 DDC 020