다수의 저가 센서 노드를 통해 주변의 환경 정보를 수집하는 센서 네트워크와 스마트폰에 탑재되어 있는 다양한 종료의 센서들을 연동함으로써 사용자의 상태에 따라 주위 환경과 반응하는 응용들이 개발되고 있다. 이런 응용에서 수집된 데이터의 공유를 위해 센싱 데이터와 의미정보를 저장하는 XML 형태의 메타데이터를 함께 저장할 필요가 있다. 메타데이터는 시스템 설계자의 필요에 따라 확장되고 변형되는데 거리 기반의 클러스터링 기법을 사용할 경우 서로 다른 형태의 메타데이터가 혼재하게 되어 데이터 수집의 효율성이 떨어지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 효율적인 데이터 수집을 위해 클러스터를 구성할 때 각 노드의 메타데이터의 구조적 유사도를 반영함으로써 클러스터 구성에 필요한 시간을 줄이고, 구성원 간 메타데이터 유사도를 향상시키는 기법을 제안한다.
디지털 방송과 함께 저장매체를 갖는 PVR과 셋탑박스가 출현하였지만 방대한 컨텐츠에 대한 선택의 어려움이 발생하였다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 PVR에서는 TV-Anytime과 MPEG-7 표준을 기반으로 멀티미디어 데이터에 대한 메타데이터를 제공한다. 이 메타데이터는 멀티미디어 데이터를 표현하는 특징적인 정보를 포함하고 있어, 컨텐츠에 대한 선택과 검색을 돕는다. 그러나 메타데이터는 그 내용이 방대한 XML document로 구성되어 있어, 효율적이고 빠른 검색이 쉽지 않다. 본 논문은 이러한 XML 메타데이터의 특성을 기반으로 효율적인 검색을 위한 XML 메타데이터 엔진을 설계한다. 제안하는 XML 메타데이터 엔진은 메타데이터의 정보적 특성을 기반으로 인덱싱 구조를 설계하여 XML 메타데이터의 접근 시간을 최소화한다.
본 논문에서는 개인화된 방송 컨텐츠의 보기 시스템에서 사용자가 보다 빠르게 검색할 수 있도록 메타데이터 저장 구조를 계층화하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 원하는 컨텐츠를 찾는데 걸리는 시간을 단축시킬 수 있도록 MPEG-7 MDS 구조의 분류 기술구조와 기술구조 사이에 세부장르 목록이 들어있는 하위 장르 테이블을 추가한다. 그리고 기술구조에서 기존의 메타데이터들이 분류 없이 트리 형태의 계층구조로 저장되던 부분을 사건과 객체로 구분하여 저장하도록 한다. 이러한 방법은 기존 연구에 비해 장르의 단계별 검색이 가능해짐으로 사용자가 원하는 계층적 검색이 가능해진다. 또한, 메타데이터를 사건과 객체를 구분하여 저장함으로써 탐색의 복잡성을 최소화한다. 실험 결과에서 제안하는 검색 구조의 시스템이 기존 시스템의 구조보다 향상된 검색 시간을 보여준다.
본 연구는 한국학 연구 논문 텍스트의 의미 구조를 기반으로 하는 메타데이터를 적용한 학술정보시스템을 구축하여 기존 유사 시스템과의 비교를 통해, 텍스트 구조 기반 메타데이터의 활용 가능성을 확인해 보고자 하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 한국학술지인용색인(Korea Citation Index, KCI)에서 일정 기준을 충족하는 한국학 분야 연구 논문 데이터를 대상으로 의미 구조 메타데이터 항목을 적용한 시범적 검색 시스템(Korean Studies Metadata Database, KMD)을 구축하였으며, 동일한 검색 키워드를 적용하여 기존의 KCI 시스템과 비교했을 때 어떤 특징과 차이점을 갖는지 비교해 보았다. 연구 결과, KMD 시스템이 KCI에 비해 이용자의 검색 의도에 맞는 결과를 보다 효율적으로 보여주는 것으로 확인되었다. 즉 검색하고자 하는 키워드의 조합이나 조건식이 기존 시스템과 동일하더라도 검색 결과를 통해 최종적으로 연구 진행과 관련해 찾고자 하는 연구 목적, 연구의 대상 데이터나 시공간적 배경 등에 따른 검색 결과를 다양하게 보여줄 수 있는 것으로 나타났다.
디지털 콘텐츠의 다양화와 인터넷 환경의 확산으로 인하여 디지털 유통 구조가 복잡해지면서 기존의 오프라인 형태에서 제공하는 방법으로는 새로운 유통 구조를 보호하기 힘들기 때문에 권리의 상호 침해를 방지할 수 있는 유통 구조 모델을 제시하고 이 모델에 적용할 수 있는 프로토콜 체계를 수려하여야 한다. 본 논문에서는 인터넷 환경에서 디지털 콘텐츠의 유통에 관여하는 유통 주체(Entity)들의 권리를 보장할 수 있는 메타데이터를 분류하였다.
다양한 매체와 유형으로 생산되는 정보자원에 대한 이용이 높아짐에 따라, 정보자원을 기술하기 위한 정보조직의 도구로서 메타데이터에 대한 중요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 메타데이터 분야의 연구 영역을 파악할 수 있도록 동시출현단어 분석을 사용하여 메타데이터 분야의 지적 구조를 규명하고자 하였다. 이를 위하여 1998년 1월 1일부터 2016년 7월 8일까지 Web of Science 핵심컬렉션에 등재된 저널에 게재된 문헌을 대상으로 'metadata'라는 질의어로 Topic 검색을 수행하여, 총 727건의 논문에 대한 서지정보를 수집하였다. 이 중 저자 키워드를 가진 410건의 논문의 저자 키워드로 수집하고, 전처리 과정을 거쳐 저자 키워드 총 1,137개를 추출하여 최종적으로 빈도수 6회 이상의 키워드 37개를 분석대상으로 선정하였다. 이후 메타데이터 분야의 지적구조 규명을 위해 첫째, 네트워크 분석을 통하여 2개 영역 9개 군집을 도출하였으며, 메타데이터 분야 키워드들의 지적 관계를 시각화하고, 중심성 분석을 통한 전역 중심 키워드와 지역 중심이 높은 키워드를 제시하였다. 둘째, 군집분석을 실시하여 형성된 6개의 군집을 다차원축적지도상에 표시하였으며, 각 키워드들 간의 상관관계에 따른 지적구조를 제시하였다. 이러한 연구의 결과는 메타데이터 분야의 지적구조를 시각적으로 파악할 수 있게 하며, 향후 메타데이터 관련 교육과 연구의 방향성 모색에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
데이터의 폭발적인 증가로 우리는 빅데이터 시대를 맞이하게 되었다. 빅데이터의 파일 시스템 내에는 아주 큰 트리구조로 이루어진 디렉토리와 파일이 무수히 존재한다. 이 커다란 트리구조에서 사용자가 요청하는 디렉토리와 파일을 탐색하는 것은 매우 어려운 작업이다. 이에 우리는 카운팅 블룸필터를 이용한 디렉토리 탐색 기법을 제시한다. SDP(SSD-based Directory Parsing)는 최근 또는 자주 액세스한 디렉토리와 파일의 메타데이터를 보관하는 SSD 기반의 캐시이다. 대규모 파일 시스템에서 사용자가 파일을 요청했을 때 파일 시스템은 저장 장치에 메타데이터를 검색하기 위해 여러 번 액세스한다. 이러한 비효율적인 SSD에 대한 액세스를 방지하기 위해 카운팅 블룸필터를 이용하여 메타데이터를 빠르고 효율적으로 검색하는 기법을 제시한다.
웹 상에 존재하는 상이한 메타데이터들간의 상호호환성을 위해서는 각각의 메타데이터 형식에서 지정하고 있는 다양한 어의, 구조, 구문을 모두 수용할 수 있는 통합된 구조가 필요하다. 본고에서는 이를 위한 방안으로써 개념적 체계를 제시한 워릭구조와 이의 영향을 받아 W3C에서 제안한 RDF를 중심으로 고찰하며, 더블린코어를 RDF로 구현하고자 하는 방안을 모색하고자 한다.
무한 웹 컨텐츠 환경에서는 사용자의 컨텐츠 선택을 용이하게 하기 위하여 메타데이터를 다양한 방법으로 수집할 수 있다. 그러나 한 가지 방법으로는 메타데이터의 수신이 제한적이고 풍부한 메타데이터 수신을 위해서는 다양한 방법을 이용해야 한다. 그래서 본 논문에서는 메타데이터 수집 방법들을 통합하는 장치를 제안하고, 통합 메타데이터의 품질 향상을 위해 통합과정에서 발생하는 중복 메타데이터의 필터링 방법을 제시 및 검증한다. 구체적으로는 현재 웹 상에서 다양하게 제공되고 있는 메타데이터 수집 기능들을 분석하고, 통합 장치의 개념적인 구조를 제시하며, 웹 상에서 많이 보급되고 있는 RSS Reader를 통해 메타데이터를 수집하고 이를 토대로 분석하여 중복 컨텐츠를 판단하는 방법을 제안하였다.
본 논문에서는 기존에 개발된 데이터베이스내의 데이터 소스를 공유하기 위해 통합 라이브러리를 구축하고 이를 통해 데이터베이스내의 소스 데이터에 대한 의미적인 통합을 위한 구조를 제안한다. 데이터의 의미적인 통합을 위해 데이터 스키마가 가지고 있는 실질적인 의미값을 기존의 각 데이터베이스 시스템에서 참조하고 데이터 공유에 대한 동의를 갖도록 메타 데이터를 이용하였다. 따라서 먼저 통합 라이브러리를 구축하여 메타 데이터에 대한 정보와 메타 데이터간에 존재하는 함수적인 관계를 변경 함수로 함께 구현하였으며. 데이터 통합을 위한 참고 자료는 각 시스템마다 온톨로지(Ontology)를 작성하여 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 방법에 비해 메타데이터의 수정과 주가가 간단하며 새로운 시스템을 통합 라이브러리로 합병하는 비용이 현저히 감소되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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