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기업의 효과적인 소송 대응을 위한 전자증거개시 절차 모델과 대체 기술

원문정보

E-Discovery Process Model and Alternative Technologies for an Effective Litigation Response of the Company

이태림, 신상욱

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초록

영어

In order to prepare for the introduction of the E-Discovery system from the United States and to cope with some causable changes of legal systems, we propose a general E-Discovery process and essential tasks of the each phase. The proposed process model is designed by the analysis of well-known projects such as EDRM, The Sedona Conference, which are advanced research for the standardization of E-Discovery task procedures and for the supply of guidelines to hands-on workers. In addition, Machine Learning Algorithms, Open-source libraries for the Information Retrieval and Distributed Processing technologies based on the Hadoop for big data are introduced and its application methods on the E-Discovery work scenario are proposed. All this information will be useful to vendors or people willing to develop the E-Discovery service solution. Also, it is very helpful to company owners willing to rebuild their business process and it enables people who are about to face a major lawsuit to handle a situation effectively.

한국어

본 논문에서는 미국의 전자증거개시(E-Discovery) 제도의 확산에 따라 국내 도입에 대비하여 표준화 된 업무 수행 절차 확립을 위해 선행 연구가 이루어지고 있는 EDRM(Electronic Discovery Reference Model) 및 The Sedona Conference 프로젝트에 대한 분석을 바탕으로 일반화 된 E-Discovery 프로세스와 세부 절차 별 필수 업무 사항들을 제시한다. 또한 이런 절차들이 실제 소송에 활용됨에 있어서 근본적으로 내포하고 있는 시간과 비용 문제를 해결하기 위한 대체 기술로써 기계 학습, 오픈 소스 형태의 정보 검색 라이브러리, Hadoop 기반의 대용량 데이터 분산 처리 기법 등을 소개하고, E-Discovery 프로세스 상에서의 활용 방안을 제시하여, 관련 서비스 및 솔루션을 개발하고자 하는 벤더들에게 유용한 정보를 제공한다. 이는 또한 제도적 변화에 발맞추어 업무 시스템을 재정비하고자 하는 기업들로 하여금 소송에 보다 효과적으로 대처할 수 있도록 한다.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 연구 배경
  2.1 전자증거개시(E-Discovery) 제도
  2.2 전자증거개시(E-Discovery) 절차
  2.3 전자증거개시에 따른 업무 수행 시 핵심요소
  2.4 EDRM과 The Sedona Conference
 3. 전자증거개시 제도의 효과적인대응을 위한 업무 수행 절차 모델
  3.1 E-Discovery 업무 수행 절차 모델 정립방법과 의미
  3.2 기존 E-Discovery 모델과의 차별성
  3.3 절차 별 필수적인 업무에 따른 기능 요소
 4. E-Discovery 업무의 시간 및 비용 절감을 위한 대체 기술 분석
  4.1 E-Discovery의 과거와 현재
  4.2 기계 학습(Machine Learning)
  4.3 고성능 검색 엔진
  4.4 대용량 데이터를 위한 분산 처리 기법
 5. 결론
 참고문헌

저자정보

  • 이태림 Tae-Rim Lee. 부경대학교 정보보호학(협) 박사과정
  • 신상욱 Sang Uk Shin. 부경대학교 IT융합응용공학과 부교수

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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