본 연구의 목적은 인문학 분야 연구데이터와 연구논문을 연계할 수 있는 '인문학 분야 연구데이터를 위한 연구논문 의미구조 기반 메타데이터'를 개발하는 것이다. 인문학 분야 연구자의 관심 정보를 파악하기 위해 키워드 유형화를 진행하고 이를 일반적인 연구논문의 의미구조를 기준으로 분석함으로써 인문학 분야의 특성을 반영하기 위해 추가될 요소를 확인하였다. 이를 기반으로 인문학 분야 연구논문의 의미구조 기반 메타데이터를 구성하였으며 해당 메타데이터가 인문학 분야 연구데이터의 메타데이터로서 적합한지를 평가하기 위하여 인문학 분야 연구자를 대상으로 설문을 진행하였다. 인문학 분야 연구논문의 의미구조를 기반으로 도출된 17개의 메타데이터 요소 중 인문학 분야 연구데이터 메타데이터로 활용하기에 적합하다고 판단된 요소는 7개이며, 그 외 10개 요소는 사용 가능한 요소로 확인되었다. 평가 결과를 바탕으로 인문학 분야 연구데이터를 위한 연구논문 의미구조기반 메타데이터를 구성하였다.
인터넷상에 존재하는 네트워크 자원이 급증하면서 이들 자원을 식별. 기술하는 메타데이터도 여러 가지 다른 형식으로 개발 및 이용되고 있다. 따라서 독립적으로 운용되는 메타데이터간의 상호호환성을 높이기 위한 메타데이터 연결이나 통합 구조가 요구된다. 이러한 통합 구조의 논의는 DC의 제2차 워크숍에서 제안돼 WF(Warwick Framework)에서 시작되어 RDF(Resource Description Framework)로 이어지고 있다.
본고에서는 산업용 음성 DB를 위한 XML 기반 메타데이터의 표준화에 대한 현재 상황과 표준화 활동에 대하여 소개한다. 산업용 음성 DB는 구축에 많은 시간과 비용을 요구하며, 양질의 음성 처리 시스템 (인식/합성/인증)의 개발을 위해서는 가능한 많은 양의 음성 데이터가 필요하다. 산업용 음성 DB 메타데이터 표준화는 서로 다른 기관에서 구축한 음성 DB의 공유와 재사용을 원활히 하기 위하여, 2004년 9월부터 요구사항 분석을 시작하여, 2005년 3월 초안이 완성되었다. 본 표준안은 음성 DB 메타데이터의 구조를 XML 기반으로 정의한 것이며, 음성 파일 이름, 화자 식별자, 음소 기호와 같은 구조 외의 표준화 대상에 대해서는 다루지 않는다. 이미 ETRI와 SiTEC [5]에서 XML 기반의 메타데이터 구조와 내용 표준안을 제안한 바 있으나. [5]에서 제안한 구조는 평면 구조를 취하고 있어 내용의 중복성등의 단점이 있어, 이를 보완하여 음성 DB 데이터 모델을 객체지향 방식으로 설계하였다.
이 연구에서는 KORMARC 데이터와 더블린코어 메타데이터간의 데이터 변환에 따른 문제를 파악하고, 서지정보원으로서 메타데이터의 사용가능 여부를 평가하였다. 아울러 상이한 형식의 메타데이터를 처리하기 위한 자원기술구조의 모형을 분석하고, 메타데이터의 기술과 교환을 위한 공식 구문으로 XML의 가능성을 검토하였다.
본 논문에서는 동영상 저장 시스템에서 검색시간을 단축시킬 수 있는 XML .메타데이터 엔진을 설계한다. 이를 위하여 본 논문에서 제안하는 방법은 XML 메타데이터를 프래그먼트 단위로 저장하면서, 메타데이터에의 접속시간을 최소화시키기 위하여 메타데이터의 내용과 구조적 특성을 고려한 계층적 인덱스 스키마을 구성한다. 계층적 인덱스 스키마는 메타데이터의 내용적 특성을 기반으로 검색에 자주 사용되는 상위 레벨의 메타데이터를 구별하고 그 메타데이터를 기반으로 일반 검색을 위한 노드 인덱스와 구조적 특성을 갖는 그룹 테이블을 기반으로 고급 검색을 위한 그룹 인덱스를 구성한다. 이 접근 방법은 기존 방법에 비해 전체 인덱스 수를 줄이고, 그룹 테이블을 작성함으로써 반환 시간을 향상시킨다. 시뮬레이션 결과 제안하는 메타데이터 엔진이 기존 메타데이터 엔진보다 향상된 검색시간을 보여준다.
많은 정보가 인터넷 상에 산재함에 따라 검색엔진의 한계를 느끼게 되었으며, 정보의 질적인 문제를 해결하기 하여 메타데이터가 등장하게 되었으며, 이러한 메타데이터를 대상으로 검색하는 시스템이 등장하게되었다. 이에 본 연구는 2가지 메타데이터 검색시스템(필드검색시스템과 XML기반 구조검색시스템)을 구축하고 시스템의 차이와 이용자의 메타데이터 구조에 대한 이해의 차이가 이용자의 검색 만족도와 검색 정확율에 어떠한 영향을 미치는가를 밝히는 것이다.
데이터 웨어하우스는 기업의 의사 결정 과정을 향상시킬 수 있게 하는 정보기술이다. 대표적인 정의로는 '기업의 의사결정 과정을 지원하기 위한 주제 중심적이고 통합적이며 시간성을 가지는 비휘발성 자료의 집합 '이다.[1] 즉, 기업들이 보유하고 있는 분산된 대량의 데이터를 추출, 변환, 통합하여 요약된 읽기 전용의 데이터베이스로 구축함으로써, 경영분석이나 기업내의 의사 결정 지원 자료로 주로 활용된다. 데이터 웨어하우스의 경우, 일반사용자는 웨어하우스내에 저장된 데이터를 직접 이용하는 경우가 대부분이다. 따라서, 데이터의 구조와 의미에 대한 일반 사용자의 이해가 필요하게 되었다. 즉, 데이터의 추출 및 정제규칙, 데이터의 통합규칙, 요약알고리즘, 데이터 처리스케쥴 등을 알아야만 한다. 메타데이터는 최소한의 데이터 구조, 데이터의 요약에 사용된 알고리즘, 운영 데이터베이스와 데이터 웨어하우스사이의 대응관계와 같은 정보를 포함하여야 한다.[3] 여기서 변환프로세스에 대한 정보를 데이터의 형식에 대한 정보와 일반적인 데이터들과 차별화하여 메타프로세스라 한다.[5] 메타프로세스는 데이터를 변환하여 데이터 웨어하우스에 적재하는 과정에서 생성되는 메타데이터의 일부로써 데이터 웨어하우스에 통합된 자료들이 어떤 변환과정을 거쳐 생성된 자료인지를 알려주는 변환프로세스에 관한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 대부분의 데이터 웨어하우스에서 구현되고 있는 메타데이터들은 데이터 항목의 속성정보를 위주로 한 것이며, 변환 프로세스와 관련된 데이터 관리가 미약하다. 따라서, 데이터 웨어하우스의 메타데이터 중 메타프로세스 정보의 추출 및 관리 시스템을 제안하는 것이다.
본 연구는 효율적인 메타데이터간의 상호운용 방안마련을 위하여 주요 원칙들을 선정하고 이 원칙들을 기준으로 디지털자원 관리를 위한 메타데이터간의 상호운용성에 대한 실질적인 비교테이블을 제안하였다. NISO의 백서(White Paper)에서 제안한 상호연동(crosswalking)의 주요 항목들을 바탕으로 원칙들을 선정하고 이 원칙들을 기준으로 INDES 메타데이터 구조(framework)를 바탕으로 개발된 ONIX와 기존의 MARC과 Dublin Core와 비교하였다. 이들 메타데이터 요소들의 실질적인 비교를 통하여 상이한 메타데이터간의 상호운용성을 위한 어의, 구문 및 구조에 대한 공통적인 규칙을 지원하는 구문을 개발하고, 실제로 메타데이터간의 변환 시스템을 구현하는 도서관 관련 시스템 개발자들에게 있어서 필수적인 기반 연구가 되고자 하였다.
최근 미디어 간 컨버전스가 가속화되면서 그 사이를 흐르는 콘텐츠 유형이 방송과 인터넷 양쪽을 충족시키고 또한 모바일 환경에 최적화된 서비스를 위해 클립화 되어 가고 있다. 다수의 미디어 콘텐츠를 공급하는 방송사의 입장에서는 콘텐츠서비스를 위한 콘텐츠 관리방안이 중요한 이슈가 되고 있으며 ID, 메타데이터 등 관리를 위한 체계를 잡는 것의 중요성도 증대되고 있으며 또한 분절된 동영상을 어떻게 만들고 어떻게 서비스 할것인가도 중요한 이슈이다. 이번연구는 대표적인 방송용 콘텐츠 메타데이터 표준인 EBU Core, PB Core와 우리나라 KBS 메타데이터의 분절형동영상 관련하여 메타데이터 구조를 파악하고 어떻게 구성되어 있는지 비교분석하여 보았다. 분석결과 메타데이터가 근간을 이루는 기본구조는 거의 유사하였고 각각 관점의 차이에 따라 추가되는 항목이 존재함을 발견할 수 있었다. 그리고 최근 미디어 환경변화에 따라 분절형동영상을 표현하는 메타데이터 항목에 대한 개선방향을 몇가지 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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