능동적 정보공개를 위한 사전정보공표 서비스 지능화 방안 = Intelligent Approaches to Proactive Information Disclosure Services for Active Information Disclosure

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study proposes improvement directions and intelligent strategies for proactive information disclosure services to realize active information disclosure through an analysis of user information needs based on freedom of information (FOI) request data and a structural analysis of the proactive disclosure workflow. Analysis of the National Archives of Korea's FOI request data from 2021 to 2024 revealed that information disclosure demand showed predictable patterns concentrated at specific points in time, linked to social and institutional factors such as legal amendments, policy implementation, and organizational operational changes. However, the current proactive disclosure system exhibits a disconnect from user demand, and due to its fragmented structure centered on broad categories, it demonstrates structural limitations including information duplication and dispersion, and inadequate reflection of emerging needs. Furthermore, the process of selecting and updating disclosure targets was found to be constrained in ensuring timeliness and systematicity, as it relies on manual work and individual judgment by staff members. Accordingly, this study derived three improvement measures: establishing a timely preemptive disclosure system, redesigning a user-centered classification system, and expanding disclosed information based on user requirements. It also proposed intelligent proactive disclosure strategies including demand prediction-based automatic disclosure, intelligent document classification, automatic personal information detection, and linked services with chatbots. This study is significant in that it empirically identified the limitations of the proactive disclosure system using FOI request data and proposed concrete improvement strategies for transitioning to an active, predictive information disclosure system.

목차 (Table of Contents)

• 1. 서 론 1
• 1.1 연구 배경 및 목적 1
• 1.2 연구방법 4
• 1.3 선행연구 6
• 1.3.1 사전정보공표 관련 연구 6
• 1.3.2 지능화 서비스 관련 연구 7
• 2. 이론적 배경 9
• 2.1 정보공개제도와 능동적 정보제공 9
• 2.2 지능형 서비스 11
• 3. 이용자 요구 분석 14
• 3.1 사전분석: 이용자 정보요구 유형화 15
• 3.2 고빈도 정보요구 패턴 분석 17
• 3.2.1 주제 x 기록물 형태별 수요 분류 18
• 3.2.2 연도별 정보요구 특성 20
• 3.2.3 4개년 변화 추이 및 종합 분석 27
• 3.3 사회적 이슈에 따른 정보요구 연관성 분석 30
• 3.3.1 2021년 대표 정보요구 30
• 3.3.2 2022년 대표 정보요구 32
• 3.2.3 2023년 대표 정보요구 33
• 3.2.4 2024년 대표 정보요구 35
• 3.4 사전정보공표와의 비교 36
• 3.5 이용자 요구분석 시사점 39
• 4. 업무분석을 통한 개선안 도출 42
• 4.1 사전정보공표 업무 절차 분석 42
• 4.1.1 사전정보공표 업무 절차 42
• 4.1.2 사전정보공표 운영 구조 49
• 4.2 사전정보공표 서비스 개선방안 52
• 4.2.1 적시성 있는 선제적 공표 체계 53
• 4.2.2 이용자 중심 분류체계 55
• 4.2.3 이용자 수요 기반 공개정보 확대 57
• 5. 사전정보공표 서비스 지능화 방안 61
• 5.1 수요 예측 기반 자동 공표 62
• 5.2 내부 행정기능 자동화 66
• 5.2.1 지능형 문서분류 보조시스템 66
• 5.2.2 AI 기반 개인정보 자동감지 68
• 5.3 연계 서비스 71
• 5.4 챗봇형 정보 탐색 서비스 72
• 6. 결론 75
• 참고문헌 78