오늘날의 의사결정을 지원하는 시스탬에 있어서 데이터 웨어하우스가 널리 활용되고 있다. 이러한 데이터웨어 하우스를 개발하는데 있어서 메타 데이터가 필수적인 요소로 활용되고 있다. 한편. 메타 데이터 연합 (Meta Data Coalition)에서 제정한 Metadata Interchange Specification (MDIS)는 이러한 메타 데이터의 표준으로 널리 활용되고 있다. 본 연구는 이러한 표준을 기반으로 한 메타 데이터 스키마를 제시하고 있다. 실제적인 개발에서 이러한 표준은 핵심웨어하우스 계층, 적용 계층, 사용자 탐험 계층 및 비즈니스 계층으로 구성되어 있다. 이러한 메타 데이터 스키마를 적용한 실제 시스템의 프로토타입을 본 연구에서 구현해 보았다.
본 연구에서는 다양한 메타데이터간의 의미적 호환성을 유지하거나 개선하기 위한 기존의 방법론을 분석하고 크로스워크를 이용한 메타데이터간의 의미 호환 가능성과 한계에 대해서 검토한 후 메타데이터간의 의미 호환을 극대화하기 위한 의미적 메타데이터 매핑 프로세스를 제시하였다. 이 프로세스는 대상 메타데이터 스킴확인, 공통 데이터요소개념(DEC) 발견, 데이터요소개념에 따른 속성 그룹화, 매핑 테이블 작성 등의 네 단계로 구성된다. 국내에서 개발된 단체표준 수준의 두 인력정보 메타데이터를 대상으로 본 연구에서 제안된 프로세스를 적용하여 매핑 테이블 작성 과정을 보였다.
'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.
오늘날의 의사결정을 지원하는 시스템에 있어서 데이터 웨어하우스가 널리 활용되고 있다. 이러한 데이터웨어 하우스를 개발하는데 있어서 메타 데이터가 필수적인 요소로 활용되고 있다. 한편, 메타 데이터 연합(Meta Data Coalition)에서 제정한 Metadata Interchange Specification (MDIS)는 이러한 메타 데이터의 표준으로 널리 활용되고 있다. 본 연구는 이러한 표준을 기반으로 한 메타 데이터 스키마를 제시하고 있다. 실제적인 개발에서 이러한 표준은 핵심웨어하우스 계층, 적용 계층, 사용자 탐험 계층 비즈니스 계층으로 구성되어 있다. 이러한 메타 데이터 스키마를 적용한 실제 시스템의 프로토타입을 본 연구에서 구현해 보았다.
기록관리에서 메타데이터는 기록을 구성하는 필수 요소 중 하나로 기록물을 적절하게 관리하고 이해하도록 하는데 매우 중요한 역할을 한다. 기록관리 업무에서 메타데이터 요소들의 자동 부여가 불가능할 경우에는 기록전문가가 메타데이터 값을 직접 입력해야 한다. 이러한 업무의 불편함을 개선하기 위해 본 연구에서는 신기술인 챗GPT를 활용하여 기록관리 메타데이터 요소의 추출 방안을 제시하고자 하였다. 챗GPT 기술을 활용하기 위해 파이썬 프로그램과 랭체인 라이브러리를 이용하여 PDF 문서를 제시하고 질문을 통해 기록물의 메타데이터를 추출해보았고, 챗GPT 온라인 서비스를 통해 여러 건의 PDF 문서를 첨부하여 기록물의 메타데이터 요소를 추출해보았다. 그 결과 챗GPT-3.5 turbo를 사용한 랭체인에서는 보안상으로는 안전한 추출 방법이긴 하나 메타데이터의 정확한 요소를 얻기에는 다소 한계가 있었고, 챗GPT-4 온라인 서비스에서는 보안상 중요 문서를 첨부할 수 없지만 비교적 정확한 결과를 추출하였다. 이를 통해 기록관리에서의 메타데이터 추출을 위한 챗GPT 기술 활용의 가능성을 타진할 수 있었고, 챗GPT 관련 기술의 발달에 따라 좀 더 안전하고 정확한 결과 추출이 가능해질 것이다. 이러한 챗GPT의 장점을 활용함으로써 기록관에서 기록 및 메타데이터의 관리적 측면에서 업무의 효율성 및 생산성을 증대시키는데 도움을 줄 수 있을 것이라 기대한다.
음함수 곡면 모델의 대표적인 구조 요소인 메타볼은 다양한 형태의 곡면을 모델링하는데 뛰어난 성능을 갖는다[1]. 그러나 복잡한 형태의 물체는 곡면 뿐 아니라 평면적인 요소를 포함하기 때문에 메타볼만으로 부정형 물체를 모델링하는 데에는 많은 어려움이 따른다. 메타큐브는 메타볼의 장점을 수용하면서 적은 수의 데이터로 평면 형태의 물체가지 모델링할 수 있는 메타볼의 확장 형태로서, 두 개의 매개변수만으로 구에서 정육면체까지 자유로운 확장이 가능하다[2]. 본 논문은 메타큐브를 이용하여 볼륨 데이터로부터 3차원 물체를 자동 모델링하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 볼륨 데이터의 형태에 기반하여 분할된 볼륨 트리를 이용하여 비교적 빠른 시간에 볼륨 데이터로부터 비슷한 형태의 3차원 물체를 재구성하는 메타큐브 집합을 추출한다. 다양한 볼륨데이타에 대한 실험 결과를 제시함으로써 제안 방법의 효용성을 증명한다.
본 연구의 목적은 인터넷 전산학분야 대학강의안을 대상으로 메타데이터 요소를 달리하여 두 개의 시스템 - DC기반 시스템과 DC확장 시스템 - 을 구축한다. 이 두 시스템의 평가를 위하여 검색실험을 수행하여 검색의 효율성, 검색결과의 정확률, 이용자 만족도를 측정, 비교함으로써 각 시스템에서 채택한 메타데이터 요소들을 평가한다. 또한 시스템의 브라우징 검색 실험을 통하여 메타데이터에 대한 분류체계의 자체평가를 수행하고자 한다.
현재의 정보환경에서 메타데이터 상호운용은 정보를 관리하고 조직하는 데 있어 유용한 도구가 되고 있다. 하지만 상호운용성 확보를 위한 현재의 방법들은 메타데이터 요소의 의미를 고려하지 않은 피상적인 매핑에만 중점을 두고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해 패싯분석을 적용하여 메타데이터 상호운용성을 확보하고자 한다. 메타데이터 요소들의 의미와 기능적인 유사성에 따라 요소들을 분석하여, 기본패싯, 개념패싯, 관계패싯의 세 가지 유형의 패싯을 확인하고, 이를 통해 의미적, 구문적, 구조적 상호운용성을 제공할 수 있는 패싯 프레임워크를 구축하였다.
본 연구는 문헌사를 대치하는 구술사에 관하여 기록물로서의 중요성을 제시하면서 구술사 기록물을 구조화 할 수 있는 표준 메타데이터 모형과 설계 요소를 개발 하고자 하였다. 이를 위하여 구술사 기록의 내용과 형태를 정보원으로 표현할 수 있는 표준 메타데이터 기술 요소를 분석하였으며, 디지털 구술 아카이빙 구축을 위하여 프로젝트, 관리, 레코드 그리고 관련 레코드 영역으로 메타데이터 모델링을 설계 하였다. 또한 기본 요소와 세부 요소, 구분 요소의 설계 원칙에 의하여 실제 구술사 기록물을 대상으로 구현을 통해 적용 해 보았다.
전자기록물의 유형은 다양해지고 있으며, 기능성이나 사용자와의 상호작용을 포함하며 여러 종류의 전자기록으로 구성된 기록물인 복합전자기록물들이 증가하고 있다. 복합전자기록물의 지속적인 접근을 보장하기 위해서는 아카이빙을 지원할 수 있는 메타데이터 구축이 필수적이다. 본 연구는 이러닝 콘텐츠인 복합전자기록물의 아카이빙을 위한 메타데이터 요소를 설계하여 제안하였다. 국내외의 장기보존을 위해 설계된 포맷 레지스트리의 구성요소를 비교 분석하여 디지털 아카이빙에 필수적인 공통 메타데이터 요소를 도출하고, 간호 분야 이러닝 콘텐츠의 보존 속성을 조사, 분석하여 이를 반영할 수 있도록 메타데이터 요소를 확장, 추가하였다. 분석결과를 통해 복합전자기록물 아카이빙을 지원하는 메타데이터 상위요소 25개와 138개의 하위요소가 제안되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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