• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.219-219
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• 2020

하천의 수질을 나타내는 환경지표 중 국가 TMS(Tele Monitoring system)의 수질측정망을 통해 관리되고 있는 지표로는 DO, BOD, COD, SS, TN, TP 등 여러 인자들이 있다. 이러한 수질인자는 하천의 자정작용에 있어 많은 영향을 나타내고 있다. 이를 활용한 경제적이고 합리적인 수질관리를 위해 하천의 자정작용을 활용하는 것이 중요하다. 생물학적 작용을 가장 효과적으로 활용하기 위해서는 수질오염 데이터에 기초한 수질예측을 채택하여 적절한 대책이 필요하다. 이를 위해서는 수질인자의 데이터를 측정하고 축적해 수질오염을 예측하는 것이 필수적인데, 실제적으로 수질인자의 일일 측정은 비용 관점에서 쉽게 접근할 수 없다. 본 연구에서는 시계열 학습으로 알려진 RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Term Memory) 알고리즘을 활용하여 기존에 측정된 수질인자의 데이터를 통해 시간당 및 일일 수질인자를 예측하려고 했다. 연구에 앞서, 기존에 시간단위로 측정된 수질인자 데이터의 이상 유무를 확인 후, 에러값은 제거하고 12시간 이하 데이터가 누락되었을 때는 선형 보간하여 데이터를 사용하고, 1일 데이터도 10일 이하 데이터가 누락되었을 때 선형 보간하여 데이터를 활용하여 수질인자를 예측하였다. 수질인자를 예측하기 위해 구글이 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하였고, 연구지역으로는 대한민국 부산에 위치한 온천천의 유역을 선정하였다. 수질인자 데이터 수집은 부산광역시에서 운영하는 보건환경정보 공개시스템의 자료를 활용하였다. 모델의 연구를 위해 하천의 수질인자, 기상자료 데이터를 입력자료로 활용하였다. 분석에서는 입력자료와, 반복횟수, 시계열의 길이 등을 조절해 수질 요인을 예측했고, 모델의 정확도도 분석하였다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.168-168
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• 2017

ICT 융합 스마트팜 내의 환경계측 센서, 영상 및 사양관리 시스템의 증가에도 불구하고 이들 장비에서 확보되는 데이터를 적절히 유효하게 활용하는 기술이 미흡한 실정이다. 돈사의 경우 가축의 복지수준, 성장 변화를 실시간으로 모니터링 및 예측할 수 있는 데이터 분석 및 모델링 기술 확보가 필요하다. 이를 위해선 가축의 생리적 변화 및 행동적 변화를 조기에 감지하고 가축의 복지수준을 실시간으로 감시하고 분석 및 예측 기술이 필요한데 이를 위한 대표적인 정보 통신 공학적 접근법 중에 하나가 Data mining 이다. Data mining에 대한 연구 수행에 필요한 다양한 소프트웨어 중에서 Open source로 제공이 되는 4가지 도구를 비교 분석하였다. 스마트 돈사 내에서 열환경 모델링을 목표로 한 데이터 분석에서 고려해야할 요인으로 데이터 분석 알고리즘 도출 시간, 시각화 기능, 타 라이브러리와 연계 기능 등을 중점 적으로 분석하였다. 선정된 4가지 분석 도구는 1) R(https://cran.r-project.org), 2) OpenCV(http://opencv.org), 3) OpenNN (http://www.opennn.net), 4) Orange(http://orange.biolab.si) 이다. 비교 분석을 수행한 운영체제는 Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS(X64)이며, CPU의 클럭속도는 3.6 Ghz, 메모리는 64 Gb를 설치하였다. 개발언어 측면에서 살펴보면 1) R 스크립트, 2) C/C++, Python, Java, 3) C++, 4) C/C++, Python, Cython을 지원하여 C/C++ 언어와 Python 개발 언어가 상대적으로 유리하였다. 데이터 분석 알고리즘의 경우 소스코드 범위에서 라이브러리를 제공하는 경우 Cross-Platform 개발이 가능하여 여러 운영체제에서 개발한 결과를 별도의 Porting 과정을 거치지 않고 사용할 수 있었다. 빌트인 라이브러리 경우 순서대로 R 의 경우 가장 많은 수의 Data mining 알고리즘을 제공하고 있다. 이는 R 운영 환경 자체가 개방형으로 되어 있어 온라인에서 추가되는 새로운 라이브러리를 클라우드를 통하여 공유하기 때문인 것으로 판단되었다. OpenCV의 경우 영상 처리에 강점이 있었으며, OpenNN은 신경망학습과 관련된 라이브러리를 소스코드 레벨에서 공개한 것이 강점이라 할 수 있다. Orage의 경우 라이브러리 집합을 제공하는 것에 중점을 둔 다른 패키지와 달리 시각화 기능 및 망 구성 등 사용자 인터페이스를 통합하여 운영한 것이 강점이라 할 수 있다. 열환경 모델링에 요구되는 시간 복잡도에 대응하기 위한 부가 정보 처리 기술에 대한 연구를 수행하여 스마트팜 열환경 모델링을 실시간으로 구현할 수 있는 방안 연구를 수행할 것이다.

• 경영정보학연구
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• 제12권3호
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• pp.89-116
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• 2010

세계적으로 소프트웨어 시장은 매우 빠르게 변화하고 있으며, 다양한 종류의 소프트웨어 중 오픈소스 소프트웨어(Open Source Software: OSS)는 소프트웨어 산업의 화두로 등장하고 있다. 지난 몇 년간 OSS 시장은 매년 26%씩 성장하여, 2011년에는 대략 58억 달러 규모의 시장으로 성장할 것이다. 신흥 소프트웨어 개발국인 우리나라의 경우 OSS의 원천기술 확보와 산업전반으로 OSS 확산을 통해 선진국과의 기술격차를 해소할 수 있는 대안으로 대두되고 있다. 2007년을 기점으로 OSS 시장이 성숙기 단계로 접어들고 있으면서 이 기술에 대해 이전에 존재하던 많은 장벽들이 하나씩 해결되고 있다. 하지만 국내의 OSS 사용은 아직까지 초보 단계로 OSS가 가지고 있는 여러 장점들을 기업들이 충분히 활용하지 못하고 있는 실정이다. 이러한 장벽들을 해결하기 위해 지금까지 OSS 활성화를 위한 정책 및 정성적 연구가 많이 이루어져왔다. 하지만, 정책적 연구의 결과가 현업에 있는 기업의 실정과는 맞지 않는 부분들이 많아 OSS에 대한 확산이 아직까지는 미비하다. 이는 곧 실제 사용자(기업) 관점에서 어떤 요소들이 OSS 수용으로 이끄는지, 기업들이 정부에 무엇을 원하는지에 대한 서로간의 이해가 미비해왔다고 할 수 있다. 이와 같이 OSS에 대한 기존연구의 한계점을 극복하기 위해 본 연구에서는 OSS 수용에 영향을 주는 조직의 내재적 요소로 조직필요성 요인(변혁적 리더쉽, 적응수행, 변화 준비성)과 기술필요성 요인(업무기술적합, 비용이점, 소프트웨어품질)을 제안하여 조직이 OSS에 가지는 태도와 행동 그리고 확산 과정을 사용자(기업) 관점에서 정립한 이론을 실증적으로 증명하였다. 또한 기업 관점에서 OSS 수용에 있어 조직필요성 요인과 OSS 수용 사이에서 정부지원의 역할에 대해 이론적 정립을 통해 이전 연구들과의 차별화를 두었다. 연구결과 조직필요성 요인과 기술필요성 요인의 비용이점과 소프트웨어 품질 모두 OSS 수용에 중요한 영향을 마치는 것으로 나타났으며, 정부지원의 조절효과 역시 기업 실무자들에게 OSS 수용에 있이 중요한 영향용 주는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 기존의 OSS 연구의 한계점을 극복하고, 나아가 국내 OSS 활성화를 위해 초석이 되는 이론적 근거를 마련할 수 있다.

• 한국기록관리학회지
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• 제16권1호
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• pp.121-150
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• 2016

본 연구는 노근리디지털아카이브 구축을 위한 예비분석으로, 참여형 아카이브 구축을 위한 오픈소스 소프트웨어(Open Source Software)를 분석하였다. 노근리사건은 한국전쟁 중의 양민 학살 사건으로 1999년 처음 사건이 알려진 이래로 한미 양국의 서로 다른 정치적 환경에서 벌어진 진상 규명 과정과 연구 활동, 이후 사회문화적인 다양한 치유 과정을 거쳐왔다. 이에 사건의 본질적인 이해를 위해서는 사건의 전후 내용뿐만 아니라 양국의 사회적 이해와 사회 구성원의 기억이 중요한 의미를 가진다. 따라서 노근리디지털아카이브는 사회적 기억의 수집을 위하여 참여형이라는 방식을 도입해 디지털아카이브를 구축하고자 한다. 이를 위해 본 연구는 현 시점에서 디지털아카이브 구축의 도구로 활용 가능한 대표적인 OSS들을 선별하여 평가 분석하였다. 평가를 위해 기존 OSS 평가 연구들을 통하여 평가 기준들을 종합하고, 또 사회적 기억을 저장하기 위한 핵심 기능과 조건들을 고려하여 참여형디지털아카이브를 위한 평가 기준을 마련하였다. 이를 바탕으로 기존 디지털 프로젝트에 널리 사용 중인 OSS 중 6개 시스템을 선정하여 분석하였다. 각 OSS의 특성과 장단점을 통해, 사회적 기억이라는 콘텐츠를 담는 디지털아카이브에 적합한 OSS에 대해 논의하고자 하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권4호
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• pp.701-713
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• 2021

Race Condition은 둘 이상의 프로세스가 하나의 공통 자원에 대해 입력이나 조작이 동시에 일어나 의도치 않은 결과를 가져오는 취약점이다. 해당 취약점은 서비스 거부 또는 권한 상승과 같은 문제를 초래할 수 있다. 소프트웨어에서 취약점이 발생하면 관련된 정보를 문서화하지만 종종 취약점의 발생 원인을 밝히지 않거나 소스코드를 공개하지 않는 경우가 있다. 이런 경우, 취약점을 탐지하기 위해서는 바이너리 레벨에서의 분석이 필요하다. 본 논문은 UNIX 커널기반 File System의 Time-Of-Check Time-Of-Use (TOCTOU) Race Condition 취약점을 바이너리 레벨에서 탐지하는 것을 목표로 한다. 지금까지 해당 취약점에 대해 정적/동적 분석 기법의 다양한 탐지 기법이 연구되었다. 기존의 정적 분석을 이용한 취약점 탐지 도구는 소스코드의 분석을 통해 탐지하며, 바이너리 레벨에서 수행한 연구는 현재 거의 전무하다. 본 논문은 바이너리 정적 분석 도구인 Binary Analysis Platform (BAP)를 통해 Control Flow Graph, Call Graph 기반의 File System의 TOCTOU Race Condition 탐지 방법을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.212-215
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• 2022

오늘날 소위 디지털 전환시대를 맞아, 많은 부분에서 빅데이터의 구축과 활용에 대한 필요성이 높아졌다. 오늘날에 많은 데이터가 디지털기기, 미디어 친화적으로 생산 및 보관되는 것과 달리, 과거 오랜 기간 데이터의 생산 및 보관은 활자 인쇄도서가 주를 이루었다. 따라서 오랜 기간 축적되어온 방대한 활자 인쇄도서를 빅데이터로써 활용하기 위한 광학 문자 판독(OCR: Optical Character Recognition) 기술의 필요성 역시 빅데이터의 필요성에 맞추어 함께 요구되었다. 본 연구에서는 도서 스캔 이미지의 정보를 각 문서 객체별로 세분화하여 그 구조와 내용을 디지털화하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 크게 1) 문서객체(표, 수식, 그림, 본문)의 영역정보를 인식. 2)인식된 객체의 영역정보를 각각 표 처리, 수식 처리, 텍스트 처리 모듈로 OCR. 3) OCR로 처리된 문서 정보를 JSON형식으로 종합하여 반환하는 세 단계로 구성된다. 본 연구에서 제안하는 모델은 이러한 단계를 수행함에 있어 오픈소스로 공개된 프로젝트를 활용하되, 본 시스템의 목표에 맞추어 추가적인 학습과 개량을 거쳤다. 본 연구에서 제안한 지능형 OCR 시스템은 문서 이미지 내 4종(표, 수식, 이미지, 텍스트)의 객체인식과 처리에 있어 상용 소프트웨어 수준의 성능을 확인할 수 있었다.

• 광물과 암석
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• 제36권4호
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• pp.259-271
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• 2023

단파장 적외선 스펙트럼은 생성환경에 따라 상당히 큰 변화폭을 갖고 있으므로, 해외에서는 스펙트럼 라이브러리를 제작하여 데이터베이스화하고 있다. 대표적으로 USGS, CSIRO가 있으며, 최근 중국에서 과거 다수의 자료들을 종합하여 사용할 수 있는 프로젝트를 진행하고 있다. USGS 라이브러리는 광물뿐만 아니라 적외선에 반응하는 다양한 물질들을 대상으로 한 총 2,457개 스펙트럼을 제공한다. 이 중 광물 스펙트럼은 1,276개로 전체의 절반 정도이다. 스펙트럼 명칭에 분석기기(NIC4, BECK, ASDNG 등), 순도코드(a, b, c, d, u) 및 측정 방식 (AREF, RREF, RTGC, TRAN)을 표시하였으며, 시료별 별도의 메타파일을 제공하여 사용자의 이해를 돕고 있다. 분석치는 ASCII와 GIF 형태로 제공한다. CSIRO 라이브러리는 총 502개이며, 이 중 대다수인 493개가 광물 스펙트럼이다. USGS 라이브러리는 무료로 공개된 자료인 반면, CSIRO 라이브러리는 TSG8에 번들로 제공되거나 별도로 구매해야 한다. USGS 라이브러리에서 일라이트는 4개의 시료에 대하여 분석기기별 12개 스펙트럼을 제공한다. 이들 중 스펙트럼 형상이 분석 가능한 8개 스펙트럼과 국내 일라이트 스펙트럼을 비교해 보면, 일본산 일라이트 1개를 제외하면 국내 일라이트와 흡수피크의 위치가 상당한 차이를 보인다. 이와 같은 차이의 발생 원인에 대한 추가연구뿐만 아니라, 우리나라에 적합한 데이터베이스의 구축이 필요하다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.162-162
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• 2017

구글에서 공개한 Tensorflow를 이용한 여러 학문 분야의 연구가 활발하다. 농업 시설환경을 대상으로 한 빅데이터의 축적이 증가함과 아울러 실효적인 정보 획득을 위한 각종 데이터 분석 및 마이닝 기법에 대한 연구 또한 활발한 상황이다. 한편, 타 분야의 성공적인 심층학습기법 응용사례에 비하여 농업 분야에서의 응용은 초기 성장 단계라 할 수 있다. 이는 농업 현장에서 취득한 정보의 난해성 및 완성도 높은 생육/환경 모델링 정보의 부재로 실효적인 전과정 처리 기술 도출에 소요되는 시간, 비용, 연구 환경이 상대적으로 부족하기 때문일 것이다. 특히, 센서 기반 데이터 취득 기술 증가에 따라 비약적으로 방대해진 수집 데이터를 시간 복잡도가 높은 심층 학습 모델링 연산에 기계적으로 단순 적용할 경우 시간 효율적인 측면에서 성공적인 결과 도출에 애로가 있을 것이다. 매우 높은 시간 복잡도를 해결하기 위하여 제시된 하드웨어 가속 기능의 경우 일부 개발환경에 국한이 되어 있다. 일례로, 구글의 Tensorflow는 오픈소스 기반 병렬 클러스터링 기술인 MPICH를 지원하는 알고리즘을 공개하지 않고 있다. 따라서, 본 연구에서는 심층학습 기법 연구에 있어서, 예상 가능한 다양한 자원을 활용하여 최대한 연산의 결과를 빨리 도출할 수 있는 하드웨어적인 접근 방법을 모색하였다. 호스트에서 수행하는 일방적인 학습 알고리즘과 달리 이기종간 심층 학습이 가능하기 위해선 우선, NFS(Network File System)를 이용하여 데이터 계층이 상호 연결이 되어야 한다. 이를 위해서 고속 네트워크를 기반으로 한 NFS의 이용이 필수적이다. 둘째로 제한된 자원의 한계를 극복하기 위한 메모 공유 라이브러리가 필요하다. 셋째로 이기종간 프로세서에 최적화된 병렬 처리용 컴파일러를 이용해야 한다. 가장 중요한 부분은 이기종간의 처리 능력에 따른 작업을 고르게 분배할 수 있는 작업 스케쥴링이 수행되어야 하며, 이는 처리하고자 하는 데이터의 형태에 따라 매우 가변적이므로 해당 데이터 도메인에 대한 엄밀한 사전 벤치마킹이 수행되어야 한다. 이러한 요구조건을 대부분 충족하는 Open-CL ver1.2(https://www.khronos.org/opencl/)를 이용하였다. 최신의 Open-CL 버전은 2.2이나 본 연구를 위하여 준비한 4가지 이기종 시스템에서 모두 공통적으로 지원하는 버전은 1.2이다. 실험적으로 선정된 4가지 이기종 시스템은 1) Windows 10 Pro, 2) Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS-x86_64, 3) MAC OS X 10.11 4) Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS-ARM Cortext-A15 이다. 비교 분석을 위하여 NVIDIA 사에서 제공하는 Pascal Titan X 2식을 SLI로 구성한 시스템을 준비하였다. 개별 시스템에서 별도로 컴파일 된 바이너리의 이름을 통일하고, 개별 시스템의 코어수를 동일하게 균등 배분하여 100 Hz의 데이터로 입력이 되는 온도 정보와 조도 정보를 입력으로 하고 이를 습도정보에 Linear Gradient Descent Optimizer를 이용하여 Epoch 10,000회의 학습을 수행하였다. 4종의 이기종에서 총 32개의 코어를 이용한 학습에서 17초 내외로 연산 수행을 마쳤으나, 비교 시스템에서는 11초 내외로 연산을 마치는 결과가 나왔다. 기보유 하드웨어의 적절한 활용이 가능한 심층학습 기법에 대한 연구를 지속할 것이다

• 지구물리와물리탐사
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• 제21권3호
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• pp.171-182
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• 2018

탄성파 처리 기술개발 분야의 오픈-소스 소프트웨어인 Madagascar를 이용하여 신호 대 잡음비가 낮고 속도정보가 불확실한 현장 탄성파 자료에 대해 자료처리를 수행하고, 오픈-소스 소프트웨어의 현장 적용성을 시험하였다. 파이썬(python) 기반의 Madagascar는 방법론적으로는 다차원 자료 분석이 가능하고, 처리 공정의 재현성이 뛰어나 효율적인 자료처리가 가능하다는 장점이 있지만, 다소 복잡한 사용법과 자료 구조 시스템으로 인해 현장 자료에 대한 자료처리 사례는 많지 않다. 본 연구에서는 현장 자료에 대한 Madagascar의 효용성을 확인하기 위해 기본적인 탄성파 자료처리(자료입력, 지형 정보 일치, 진동수-파수 필터, 예측 곱풀기, 속도 분석, 수직 시간차 보정, 겹쌓기, 참반사 보정)를 수행하였다. 테스트를 위해 사용한 현장 자료는 서해 군산분지에서 에어건 음원과 480채널의 스트리머로 취득한 해양 탄성파 탐사자료이며, 각 자료처리 단계마다의 결과를 Landmark사의 상용 소프트웨어인 ProMAX (SeisSpace R5000)을 사용하여 처리한 결과와 비교하였다. 그 결과 데이터 입출력 및 관리, 처리 과정의 재현성 및 자동 속도 분석 측면에서는 Madagascar가 상대적으로 높은 효율성을 보였고, 신호 품질 향상을 위한 전처리 결과는 상용 소프트웨어와 유사함을 확인하였다. 반면에, 심부 지층에 대한 영상화 결과는 상용 소프트웨어로 처리한 결과가 보다 뛰어남을 확인하였다. 이러한 결과는 상용 소프트웨어의 경우 다양한 겹반사 제거 모듈이 적용되었고, 상호 대화식 인터페이스로 인해 보다 정교한 자료처리가 가능하였기 때문이다. 그러나, Madagascar의 경우에도 현재 전 세계에서 많은 연구자들이 다양한 자료처리 알고리듬을 개발하여 지속적으로 공개하고 있기 때문에, 향후 이러한 최신 알고리듬을 적용한다면 상업용 수준의 자료처리가 가능해져 보다 향상된 결과를 도출할 수 있을 것이다.

• 기록학연구
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• 제42호
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• pp.135-183
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• 2014

우리나라는 높은 수준의 IT기술과 인터넷 보급률 덕분에 웹 전시를 제공할 수 있는 환경을 갖추고 있다. 그러나 소규모 공공기관의 웹 전시는 단순히 오프라인 전시프로그램을 소개하거나 웹전시 자체로는 활성화 되지 못한 채 운영되고 있다. 이와 같이 공공기관의 웹 전시가 활성화 되지 못하는 이유로는 웹 전시에 대한 인식 부족, 시스템 구축비용 문제, 전문 인력 부재 등을 들 수 있다. 이런 상황에서 시스템에 대한 전문지식을 갖춘 인력과 예산이 부족한 소규모 기관에서는 공개 소프트웨어의 적극적인 활용이 필요하다. 본고는 기록을 전시하기 위한 공개 소프트웨어인 OMEKA의 주요 기능을 소개하고 해외 사례 및 설치에서 전시에 이르는 활용을 살펴보았다. 그리고 OMEKA가 가진 특징을 고려할 때 전시효과와 효용을 높이기 위해 보강되고 갖추어야 할 점을 검토하였다. OMEKA는 전문적 기술 없이도 멀티미디어의 웹 전시가 가능해 시청각 기록물의 활용도가 높은 장점이 있다. 따라서 OMEKA는 설치가 쉽고 운영비용이 저렴하다는 장점뿐만 아니라 새로운 기술 발달 추세에 맞는 기술적 유연성을 갖춘 프로그램으로 다양한 기관의 목적을 구현하는데 적합하다. OMEKA는 디지털 컬렉션과 웹 전시 등 콘텐츠 관리를 위한 프로그램으로서 전통적인 아카이브 활용 프로그램과 달리 이용자에게 친화적이다. 특히 전시 기능이 탁월하여 이미 여러 도서관과 소규모 박물관, 학교 등에서 다양하게 활용되고 있다. OMEKA를 활용, 공공기관의 전시 서비스 수준을 향상시켜 이용자의 만족도를 높이면 이를 통해 공공기관에 대한 사회 전반의 인식을 변화 시킬 수 있을 것이다. 기관에서 보유한 기록에 대해 주제와 내용에 맞는 기획으로 전시 컬렉션을 제공할 수 있고 기관과 이용자의 상호작용을 통해 기록물 활용에 있어 긍정적인 결과를 얻을 수 있다. 따라서 OMEKA는 웹 전시가 필요하지만 전시를 위한 환경 조성에 어려움을 겪고 있는 공공기관에 현실적인 해결책을 제시할 수 있을 거라 기대된다.