데이터 기반의 국방문서 작성 시스템 설계

국문 초록 (Abstract)

국방혁신 4.0을 화두로 군수품의 AI, 빅데이터, 반도체, 로봇 등 기술 개발이 시급함에 따라 올바른 정책 도입의 중요성이 증가하고 있다. 국방부는 최첨단 기술 개발에 앞서 규정, 법규, 내규, 지침, 보안 등의 정책들이 선행되지 않으면 국가 안보에 치명적인 위협이 될 수 있다. 본 논문은 공공기관에서 데이터 기반행정 업무를 수행하는데 정책의 공유체계를 설계하고 사용자가 공문서 작성에 필요한 정책수립 및 의사결정을 올바른 근거로 작성할 수 있는 가이드라인을 제시하고자 한다. 이를 위해 저자는 DTAQ OS(Data Task Adaptive Quality Of Service)를 정의하고 데이터 기반의 국방문서 작성 시스템 설계를 제안한다. DTAQ OS는 누구나 손쉽게 업무문서를 정확하게 작성하는 데 목적을 둔다. 그 과정에서 정부, 공공기관에서 대, 내외적으로 발간하는 국가법령정보센터, 세계법제정센터 등 현행화된 정책 자료나 문서 데이터를 내부 업무시스템과 연계하여 문서 작성 화면, 데이터 공유체계 및 데이터 정의와 흐름을 설계하고 데이터 마이닝 분석 기법을 활용한다. 그리고 사용자 문서의 문장, 단어, 키워드 단위로 실시간 분석하여 적응적으로 문서 품질을 높일 수 있는 기능적인 요소들을 제시한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As the development of technologies, such as AI, big data, semiconductors, and robotics, in military products under the theme of Defense Innovation 4.0 becomes urgent, the importance of adopting the right policies is increasing. The development of cutting-edge technologies in the Ministry of National Defense can pose a fatal threat to national security if policies, such as regulations, laws, bylaws, guidelines, and security, are not in place beforehand. This paper aims to design a policy sharing system for data-driven administrative work in public institutions and present guidelines for users to establish policies and make decisions based on the correct basis for writing official documents. Hence, the system defines DTAQ OS (Data Task Adaptive Quality Of Service) and proposes a data-based defense documentation system design. DTAQ OS aims to make it easy for anyone to produce accurate documents. In the process, it connects current policy materials and document data published internally and externally by the government and public institutions such as the National Legal Information Center and the World Law Enactment Center with internal business systems to design document creation screens, data sharing systems, data definitions, and flows, and utilizes data mining analysis techniques. It also presents functional elements that can adaptively improve document quality by analyzing user documents by sentence, word, and keyword in real-time.