본 연구에서는 서지 정보를 확장하기 위한 방안으로 링크드 데이터를 선정하였다. 링크드 데이터는 웹 공간을 통해 공유 가능한 식별기호와 데이터 구조 및 링크 정보를 제공하기 때문이다. 특히 링크드 데이터는 서지 온톨로지와 결합하여 서지데이터를 확장시키는데 유용하다. 이에 링크드 데이터와 서지 온톨로지를 분석하고, 연계 가능한 링크드 데이터를 검토하였다. 그리고 이를 바탕으로 링크드 데이터로 구축된 기존의 전거 데이터 및 서지 데이터를 연계하였다. 이러한 실험적 연계를 통해 향후 링크드 데이터를 효과적으로 활용하기 위한 과제를 도출할 수 있었다. 즉, 1) 다양한 링크드 데이터 중에서 각 기관에서 적합한 데이터를 선정할 수 있어야 하며, 2) 선정된 링크드 데이터를 연계하기 위한 기준을 정립해야 하고, 마지막으로 3) 자관의 고유한 데이터를 개발하여 이를 다시 공유해 나가야 할 것을 제안하였다.
링크드 데이터는 아직 링크가 형성되어 있지 않지만 서로 관련된 데이터를 연결하기 위해서 웹을 사용하는 것이다. 링크드 데이터를 생성하기 위해서는 URI와 RDF를 이용하여 데이터, 정보, 지식 등을 표현하고, 공유하며, 연결시킬 수 있어야 한다. 그러나 URI와 RDF에 대한 지식이나 사용 능력이 없는 일반 사용자들이 이러한 링크드 데이터를 생성하는 것은 쉽지 않은 작업이다. 본 논문에서는 이러한 일반 사용자들이 서로 다른 RDF 문서에 존재하는 데이터를 연결하여 링크드 데이터를 생성할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 사용자는 자신의 컴퓨터에 저장한 RDF 데이터나 Swoogle에서 검색한 RDF 데이터들을 연결시키는 새로운 링크를 추가하여 링크드 데이터를 생성하게 된다. 본 논문에서 제안한 시스템은 교수자의 교육용 컨텐츠 제작에 활용될 수 있다. 예를 들어, 교사는 비록 자신이 개발한 것은 아니지만, 학습자의 학습 수준에 적합한 다양한 데이터를 찾아 이를 연결한 링크드 데이터를 제작함으로써 자신의 다양한 학습 컨텐츠를 개발할 수 있다.
본고에서는 교육내용 성취기준 링크드데이터 프로파일 설계 및 활용에 대해 소개한다. 성취기준은 학생들이 학습의 결과로 반드시 알아야 할 지식, 능력 및 태도를 구체적으로 명시한 것으로서 국가 교육과정의 중요한 요소로 인식되고 있다. 따라서 교수학습지원시스템은 성취기준 링크드데이터 프로파일을 기반으로 교육과정, 수럽계획, 학습자원, 평가 등을 연계할 수 있도록 구현되어야 한다.
본 논문에서는 기존의 Open API 단점을 극복하기 위하여 웹상에 구조화된 링크드 데이터 구축 및 검색 기술을 제안한다. 현재 링크드 데이터에 대한 핵심 이슈는 링크드 데이터의 효율적인 저장, 검색, 그리고 활용 애플리케이션 개발이다. 본 논문에서는 링크드 데이터를 효율적으로 구축하기 위한 7단계 구축 방법을 제시하고 있다. 또한, 저장 및 검색 시스템을 위해 로컬 방식과 분산 방식의 절충안인 압축된 로컬 인덱스 구조를 제안한다. 이러한 인덱스를 사용하여 고도로 분산된 링크드 데이터에 대한 쿼리를 효율적으로 수행할 수 있고 시스템 저장 공간도 상당히 줄일 수 있다.
본고는 링크드데이터를 위한 도서관 분야의 온톨로지 BIBFRAME 개발에 따라 국내에서 BIBFRAME 적용을 위한 구체적인 방안을 마련하는 것이다. 이를 위해 문헌연구, 사례조사, 설문조사를 실시하였고, 사례조사로 BIBFRAME을 개발한 미의회도서관과 BIBFRAME 프로젝트를 진행하는 LD4P를 분석하고, 설문조사에서는 국내 목록사서를 대상으로 링크드데이터 관련 용어의 이해도, 링크드데이터 구축을 위해 필요한 조건 등에 대해 조사하였다. 이를 바탕으로 국내에서 BIBFRAME을 도입하기 위한 적용방안을 다음과 같이 제시하였다. 첫째, 이름전거, 주제명 등의 기존 전거데이터를 링크드데이터로 출판하는 것뿐만 아니라 도서관에서 통제어휘로 사용하거나 데이터 값으로 사용하는 용어집도 링크드데이터로 생성해야 한다. 둘째, 국내에서 BIBFRAME의 적합성을 판단하고, 확장 모델링을 개발할 필요가 있으며, KORMARC과의 매핑 테이블 작성과 변환기 및 입력기의 시스템 개발도 요구된다. 셋째, BIBFRAME과 같은 링크드데이터 구축이 사서의 고유 업무가 될 수 있도록 사서를 대상으로 한 체계적인 교육프로그램이 개발되어야 한다. 따라서 본 연구는 국내에서 BIBFRAME 구축을 위한 실질적인 적용방안을 모색하였다는 점에서 그 의의가 있다.
이 연구는 링크드 데이터로의 이행(移行)이 이미 시작된 상황에서, 우리 도서관목록의 체질 개선과 도서관 서비스의 질적 강화를 위해 링크드 데이터에 어떻게 접근하여 전략적으로 대처하는 것이 바람직한지에 대해 논의하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 이 연구에서는 (1) 편목의 관점에서 링크드 데이터 모델이 가지는 의미를 살펴보고, (2) 링크드 데이터와 관련한 지금까지의 성과와 이를 실현하기 위한 구미(歐美) 도서관계의 내밀한 경험과 노력을 추적해 가면서 (3) 향후 링크드 데이터 모델로의 체제 전환을 위해 우리가 검토하고 준비해야 할 일이 무엇인지에 대해 구체적으로 논의하였다. 이처럼 이 연구는 링크드 데이터 환경에 대한 정확한 이해를 통해 우리 도서관계에서 이를 보다 효과적으로 활용하고, 나아가 웹 환경에서 도서관이 상생하기 위한 방안을 모색하는데 목적을 두고 있다. 논의에 필요한 데이터는 문헌연구와 사례조사를 통해 수집하였다.
최근 웹 2.0과 시맨틱 웹의 대중화와 더불어 Open API와 링크드 데이터를 이용한 시맨틱 웹 융복합(매쉬업) 서비스가 주목을 받고 있다. 다양한 링크드 데이터와 Open API들을 조합함으로써 새로운 서비스들을 쉽고 빠르게 만드는 것이 가능하기 때문이다. 하지만 사용자가 링크드 데이터와 Open API 서비스를 사용하기 위해서는 서비스 입력 값이나 출력값 등의 해당 정보를 얻어야 하며 이를 위해 링크드 데이터와 Open API를 제공해 주는 사이트를 직접 방문해야만 하는 불편함을 가지게 된다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 매쉬업 서비스를 위한 통합 링크드 데이터 및 Open API 관리 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안한 시스템에서 사용자는 사전 지식 없이 통합 관리 시스템을 통해 원하는 링크드 데이터와 Open API 서비스를 검색하고 실행할 수 있다. 또한 실행된 결과는 XML 형태로 저장되어 추후 매쉬업 시 재사용이 가능하도록 한다.
기관리포지터리와 링크드 데이터는 자원을 공동 활용하자는 정신에 있어 매우 밀접한 관련이 있다고 할 수 있다. 따라서 이 개념을 연계시킴으로써 새로운 접근방법에 의한 정보공동생산과 활용이 가능할 수 있을 것으로 본다. 이에 본 연구에서는 국내 dCollection을 링크드 데이터로 실험적으로 구축하고자 하였으며, 이를 위해 첫째, dCollection의 데이터 구조를 분석하였다. 둘째, dCollection이 구축대상으로 하고 있는 자원유형에 대해서 조사하였다. 셋째, dCollection의 자원유형에 해당하는 자원 중 링크드 데이터로 구축되어 있는 사례를 조사하였다. 그 중에서 가장 많이 구축되어 있는 자원의 사례를 집중 분석하였다. 넷째, dCollection의 메타데이터를 링크드 데이터로 구축하는 방법과 링크드 데이터로 연계될 수 있는 방안을 구체적으로 검토하였다. 마지막으로 링크드 데이터로 갈 경우 발생할 수 있는 문제점 등을 논의하였다.
본 연구에서는 국립중앙도서관 링크드 데이터를 대상으로 인물 정보가 표현되고 연계되는 방식을 분석하고, 이를 확장하기 위한 방안을 제안하였다. 분석 결과, 저자로서의 인물 정보는 링크드 데이터에서도 인물을 표현하는 어휘와 연계되어 기술되고 있는 반면에, 주제로 표현된 인물은 개념으로만 취급되고 있었다. 또한 링크드 데이터 구축과정에서 기존의 전거 정보를 변환한 것 외에는 별도의 부가 정보를 추가했는지를 확인할 수 없었다. 이에 본 연구에서는 저자로서의 인물 정보뿐 아니라 주제로서의 인물 정보도 서지 정보에 포함시키고, 저자로서의 인물정보와 주제로서의 인물 정보를 연계할 때 링크드 데이터의 품질을 제고할 수 있다고 판단하였다. 그리고 이와 더불어 인물과 관련된 부가 링크 정보를 함께 구축하고 이를 활용하여 서지데이터 검색의 접근점을 확장하는 방안도 함께 제안하였다.
본 논문에서는 링크드 데이터를 위한 대용량 RDF 저장 및 검색 시스템을 제안한다. 현재 링크드 데이터에 대한 핵심 이슈는 링크드 데이터의 효율적인 저장과 검색, 그리고 활용 애플리케이션 개발이다. 제안 시스템은 저장 관리자, 인덱스 구조, 그리고 질의 처리기로 구성되어 있다. 저장 관리자는 대용량 RDF 데이터를 처리하기 위해 그래프 데이터베이스에 데이터를 분산 저장하며, 인덱스 구조는 다차원 히스토그램, 보조 인덱싱, 그리고 그래프 인덱싱 기법이 구현된다. 질의 처리기는 SPARQL 또는 NoSQL 질의를 사용하여 질의 최적화 및 랭킹기법이 적용된 RDF 트리플 검색을 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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