Bibliographic record
Abstract
현재 우리는 이른바 디지털 시대에 살고 있고 거리에 나서면 각종의 전자기기를 이용 하여 통화를 하거나 정보에 접근하는 경우를 흔히 볼 수 있고 우리 정부는 행정기관의 내부적 전자화작업으로 ‘생산성, 투명성, 민주성’을 제고하여 국민의 이익을 증진하기 위해 각종의 첨단전자기기들을 공무수행을 위해서 공무원에게 제공하여 왔다. 현실행정은 이러한 전자기기를 사용하지 않고는 공무의 적정한 수행이 불가능한 정도에 이르렀다. 공무수행을 위해 공무원들에게 제공되는 전자기기는 원칙으로 행정기관이 보유·관리하고 공무를 위해서만 사용할 수 있으며 공무원 개인이 사적 목적을 위해서 사용하는 것은 금지되어 있지만 현장에서 사적 목적의 전자기기의 사용과 공무를 위한 전자기기의 사용이 명확히 분리되어 있다고 보기 어려운 실정을 감안한다면 공무사용전자기기에 대한 공무원개인의 사생활 보호가능성에 대한 논의가 필요하다. 이러한 논의를 위해 미국에서의 사생활 보호에 관한 일반론과 공무원 사생활보호 그리고 비교적 최근에 있었던 양방향페이져 관련 연방대법원 판결례를 살펴보았다. 지난 2010년에 있었던 City of Ontario v. Quon판결은 연방수정헌법 제4조(부당한 수색과 압수금지)와 관련한 것이고 공무사용전자기기에 대한 공무원의 사생활보호라는 문제를 다룬 연방대법원판결례로 경찰서장이 양방향페이져의 메시지를 내부조사의 목적으로 법원의 수색영장발부 없이 조사한 것은 연방수정헌법 제4조를 위반하여 공무원의 기본권을 침해하는 경우에 해당하는 것은 아니라는 것을 명백히 한 것으로 1987년에 있었던 공무원의 사무실에 대한 OConnor v. Ortega 판결의 의 선례를 따른 것이라고 할 것이다. 우리정부는 행정사무의 현대화와 효율성의 제고를 위해서 수없이 많은 전자기기들이 공무수행을 위해 제공하여 왔고 앞으로도 최첨단 기기들에 계속해서 도입할 것으로 전망된다. 많은 경우 공무원들이 사적 목적으로 공용 스마트폰, 휴대폰, 컴퓨터 등 전자기기를 사용하는 경우가 많고 이 경우에는 사회가 받아들일 수 있는 프라이버시의 합리적 기대를 가지고 있는지에 대해서는 여전히 의문이 남는다. 특별행정법관계론으로는 이러한 부분에 대한 충분한 설명이나 이론 구성이 어려운 측면이 있다. 미국에서 논의되고 있는 위헌적 조건이론(Doctrine of Unconstitutional Conditions)에 따라 공공 사무실에서 공무집행을 위해 제공되고 이용되는 첨단 전자기기에 대해 사전에 이용정책을 수립 하여 공무원의 동의를 얻거나 정책을 명확히 하여 공무원들과 프라이버시의 침해가능성을 사전에 조율하는 것이 반드시 필요한 사항이라 하겠다.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.030 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".