소셜 메타데이터는 이용자의 자발적인 참여를 통해 정보자원에 대한 풍부한 기술사항을 생성한다는 장점을 지니고 있지만, 조직화 된 구조를 적용하기 어렵다는 특성으로 인해 여러 가지 한계 또한 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 소셜 메타데이터의 유형 가운데 태그를 중심으로 LibraryThing에서 활용되고 있는 태그의 의미를 분석하고, 이를 기반으로 기술의 대상이 되는 정보자원의 서지적 카테고리를 제공함으로써 태그의 의미적 조직화를 위한 대안적인 방안을 제안하였다. 서지적 카테고리를 구조적으로 제공하고 이를 통해 태그 부여단계에서 태그의 의미적 조직화를 유도하기 위해 소셜 인포메이션 아키텍쳐를 적용하여 태그의 조직화를 위한 소셜 메타데이터 프레임워크를 구축하였다. 이는 소셜 메타데이터의 조직화를 위한 개념적인 기반을 제공함으로써 향후 태그를 자동화 된 방식으로 조직하는데 활용할 수 있는 의미적 기반을 마련해 줄 것으로 기대된다.
MARC, DC, MODS, MarcOnt 등의 서지 메타데이터 모델과 소셜 시맨틱 디지털도서관 사례인 JeromeDL의 메타데이터 모델 및 서지적 개념모델인 FRBR모델 등의 분석을 통해 국내 디지털도서관의 서지메타데이터에 적용 가능한 온톨로지 모델을 제안하고자 한다. 이는 디지털도서관의 다양한 자원형식과 특성을 고려하고, 기존의 서지메타데이터들을 내포시켜 발전시킴으로써 서지자원에 대한 범용성과 상호운용성이 높은 서지 온톨로지를 구축하여 의미적인 검색과 서비스를 확보하고자 하였다.
본 연구는 지구 관측자료 공유 및 효율적 활용을 위한 통합 메타데이터를 설계하는 것이다. 최근 정부 간 조직으로 구축된 GEO(Group on Earth Observations)는 지구전반에 걸쳐 지속적으로 관측되는 자료를 활용하여 인류의 이익을 최대 창출하기 위해 노력하고 있다. 이러한 세계적 흐름에 따라 국내에서 관측되는 지구 관측자료 즉, 재해, 보건의료, 에너지자원, 기후, 수자원, 기상 생태계/생물다양성, 농업, 산림, 해양, 우주, 국토공간정보 등 12개 분야의 관측자료를 통합 및 활용하기 위한 인프라 구축이 반드시 필요하다. 현재 지구관측자료는 관측분야별로 개별적인 메타데이터를 관리하고 있을 뿐 메타데이터를 통합관리하지 못하고 있다. 국내 지구 관측자료의 관측분야와 관측요소별 다양하고 상이한 메타데이터로 인한 통합메타데이터의 설계 어려움을 메타-메타데이터를 이용하여 개발하였다.
'국가 연구데이터플랫폼'과 '바이오 연구데이터플랫폼'은 비교적 최근 구축되어 활발하게 각각의 생태계를 만들어 가고 있다. 따라서 다른 메타데이터 표준을 기반으로 독립적으로 구축되어 향후 상호운용성의 문제가 발생할 수 있다. 본 연구의 목적은 각 플랫폼의 메타데이터 요소를 매핑하고, 이를 검증하여 상호운용성을 확보하기 위한 기반을 제안하는 것이다. 이를 위해 각 플랫폼의 메타데이터 표준을 분석하고 크로스워크 대상을 선정하여 매핑한 후, 바이오 분야 전문가를 통해 매핑된 요소의 적합성을 검증하고 더 적절한 매핑 요소를 추천받아 데이터셋 및 파일에 대한 메타데이터 요소를 도출하였다. 이를 통해 각 플랫폼의 메타데이터가 의미적으로 연결될 수 있는 가능성과 상호운용성 확보를 위한 기반을 확인할 수 있었다.
오늘날 미술관은 이용자가 원하는 정보를 정확히 파악하여 접근하고 활용할 수 있도록 소장 작품 뿐 아니라, 이와 관련한 미술기록 정보까지 제공하는 것을 고려하고 있다. 따라서 미술기록을 관리하는 업무에 최근 들어 미술계 및 관련 분야에서 아트 아카이브의 관심과 인식이 증가하고 있다. 관련하여 이 연구에서는 국내 국 공립미술관의 미술기록관리 현황 및 메타데이터 레코드 구축 현황을 살펴보았다. 분석 결과 미술작품 관련 여러 미술기록 대상의 기록관리나 관련 메타데이터 구축이 충분히 진행되지 않은 것으로 나타났다. 또한 메타데이터 요소가 여러 유형의 미술기록을 포함하여 기술하기에는 부족한 것으로 파악되었다.
본 연구는 국립지리원 수치지도의 효율적인 관리와 공급을 위하여 외부메타데이터 설계를 목적으로 수행되었다. 보다 효율적이고 세계표준에 부합하는 메타데이터의 표준안을 제작하기 위하여 국외의 표준화 관련 기구의 동향 분석과 함께 선진국의 메타데이터 구축사례를 분석하였으며 이와 함께 국내의 구축사례를 조사하였다. 사용자의 요구를 최대한 수용하기 위하여 국립지리원의 메타데이터 관련 자료를 최대한 수집하여 실무자의 의견을 바탕으로 항목별로 분류를 하였으며, 데이터의 유형별 중요도를 부과하였다. 이러한 기존 자료의 분석을 바탕으로 외부메타데이터의 설계안을 도출하였으며 ISO의 표준안을 최대한 수용하는 표준메타데이터를 제시하였다. 설계된 메타데이터를 바탕으로 실무 적용에 따른 향후 지속적인 연구개발과 보완과 세계적인 표준화의 동향에 따른 메타데이터의 갱신이 필요시 된다.
본 연구의 목적은 랜드마크 이미지의 AI 학습용 데이터 구축을 위한 메타데이터 표준 설계 방안을 제시하기 위함이다. 이를 위해, 이미지 검색시스템의 종류와 각각의 색인 방식에 관한 최신 기술 현황을 포괄적으로 조사하여 분석하고, AI 머신러닝을 적용한 랜드마크 인식에 필수적인 학습용 공개 데이터셋과 이미지 객체 인식에 관한 기계학습 도구를 조사하였다. 이를 통해, 랜드마크 이미지 AI 학습용 데이터에 최적화된 메타데이터 요소를 선정하고 각각의 요소에 대한 입력 데이터를 정의하였다. 결론 및 제언에서는 랜드마크 인식을 활용한 추천시스템을 포함한 응용서비스 개발 방안을 논의하였다.
정보검색 기술의 발달과 더불어 검색에 대한 사용자의 요구사항이 다양해지고 있다. 특히, 스마트TV와 같은 장치에서 동영상 콘텐츠를 검색하는데 있어서 콘텐츠의 타이틀과 같은 정형 메타데이터를 이용한 검색뿐만 아니라, 콘텐츠 주제와 같은 비정형 메타데이터를 이용한 검색도 요구되고 있다. 이러한 검색 요구사항을 수용하기 위해서는 주제와 같은 비정형 메타데이터가 구축되어 있어야만 가능하다. 콘텐츠의 주제는 사람의 이해와 분석을 통해서 수작업으로 구축 가능하다. 본 논문에서는 수작업만으로 구축 가능한 콘텐츠의 주제를 기계학습을 기반으로 자동화 할 수 있는 기법을 제안하고, 제안한 기법의 실험을 통하여 타당성을 검증한다.
OAK(Open Access Korea)는 오픈 액세스 지식정보의 공동 활용 및 통합서비스 체제 구축을 위해 국가적 차원에서 추진하고 있는 기관 리포지터리 사업이다. 그러나 메타데이터의 구축과 공유에 있어 다양한 문제를 내재하고 있어 OAK 메타데이터 요소에 대한 개선이 시급한 상황이다. 이에 본 연구에서는 OAK 참여기관에서 사용하는 메타데이터 요소를 세밀하게 분석하고, OAK와 유사한 성격의 국내외 리포지터리 사례를 참조해 가면서, OAK 메타데이터 수정(안)을 제안하였다. 구체적으로, OAK 참여기관의 메타데이터 현황을 조사하기 위해 17개 기관의 사례를 입수하여 분석하였으며, 참여기관에서 사용하는 메타데이터 요소의 용도가 명확하지 않은 경우 기관 리포지터리 담당자와의 인터뷰를 통해 보완하였다. 더불어, DSpace, EPrints, BEPress, ETD-db, dCollection 리포지터리의 메타데이터 사례를 분석한 다음, OAK 참여기관 실무자들과의 대면 회의 및 이메일 교환을 통해 최종적인 OAK 수정(안)을 도출하였다.
본 연구는 풍수해 피해예측지도 활용 고도화에 필요한 표준 메타데이터를 시범 설계하고, 이를 기반으로 표준메타정보관리 프로토타입 시스템 구축을 목적으로 하였다. 이를 위해, 국내 외 메타데이터 표준 현황 조사를 통해 가장 활용도가 높은 것으로 분석된 ISO/TC211 19115 국제표준을 기반으로 표준 메타데이터 설계 방향을 설정하였으며, 식별정보, 기준계정보, 배포정보 등 9개의 클래스로 구분하여 메타데이터를 시범 설계하였다. 또한, 본 연구에서 설계한 표준 메타데이터를 바탕으로 메타속성정보를 확인 및 다운로드할 수 있는 표준메타정보관리 프로토타입 시스템을 HTML 기반 JAVASCRIPT 언어로 구축하였다. 본 연구결과를 활용한다면, 표준화된 통합 풍수해 피해예측지도 데이터베이스 구축을 통해 향후 구축되는 피해예측지도의 품질유지가 가능해지며, 풍수해 피해예측 시스템 운영에 필요한 데이터 관리 및 제공 등을 통해 효율적인 재난대응에 활용가능할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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