다양한 매체와 유형으로 생산되는 정보자원에 대한 이용이 높아짐에 따라, 정보자원을 기술하기 위한 정보조직의 도구로서 메타데이터에 대한 중요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 메타데이터 분야의 연구 영역을 파악할 수 있도록 동시출현단어 분석을 사용하여 메타데이터 분야의 지적 구조를 규명하고자 하였다. 이를 위하여 1998년 1월 1일부터 2016년 7월 8일까지 Web of Science 핵심컬렉션에 등재된 저널에 게재된 문헌을 대상으로 'metadata'라는 질의어로 Topic 검색을 수행하여, 총 727건의 논문에 대한 서지정보를 수집하였다. 이 중 저자 키워드를 가진 410건의 논문의 저자 키워드로 수집하고, 전처리 과정을 거쳐 저자 키워드 총 1,137개를 추출하여 최종적으로 빈도수 6회 이상의 키워드 37개를 분석대상으로 선정하였다. 이후 메타데이터 분야의 지적구조 규명을 위해 첫째, 네트워크 분석을 통하여 2개 영역 9개 군집을 도출하였으며, 메타데이터 분야 키워드들의 지적 관계를 시각화하고, 중심성 분석을 통한 전역 중심 키워드와 지역 중심이 높은 키워드를 제시하였다. 둘째, 군집분석을 실시하여 형성된 6개의 군집을 다차원축적지도상에 표시하였으며, 각 키워드들 간의 상관관계에 따른 지적구조를 제시하였다. 이러한 연구의 결과는 메타데이터 분야의 지적구조를 시각적으로 파악할 수 있게 하며, 향후 메타데이터 관련 교육과 연구의 방향성 모색에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
최근 지능형 CCTV 관제 시스템에 대한 수요가 증가하고 있다. CCTV 영상 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있어 이를 분석하기 위한 기술의 발전이 필요한 실정이다. 대부분의 지능형 CCTV 관제 시스템은 영상 속 객체를 찾고 이 객체의 메타데이터를 통해 지능형 관제 시스템을 수행한다. 하지만 영상 속 객체의 로그가 항상 정확하지 않다. 현재의 객체 인식 기술로는 CCTV 영상의 밝기, 해상도 조건에 따라 성능의 차이가 심하고, 영상의 프레임 대비 빠르게 움직인 CCTV 영상 속 모든 객체를 사람이 인식하는 정도로 인식하기 어렵다. 이러한 이동 객체의 크기, 위치를 분석한 메타데이터에는 에러가 포함되기 쉽다. 본 논문에서는 지능형 CCTV 관제 시스템에서 분석한 영상 속 객체의 프레임 메타데이터 에러를 학습기반 실시간 에러 필터링 알고리즘을 통해 개선하여 에러가 필터링된 데이터를 사용하는 지능형 관제 시스템의 정확도 향상에 기여 할 것을 기대한다.
본 연구에서는 정보자원의 메타데이터 작성시 메타데이터 간 의미의 일관성을 유지하기 위한 메타데이터 명명 방법론과 이를 실제 분야에 적용할 수 있는 메타데이터 명명 규칙의 실험적 모형을 제시하였다. 이를 위해 우선적으로 ISO/IEC 11179에서 제시하고 있는 메타데이터 레지스트리 메타모형과 데이터의 기본 속성 및 개념을 논의하였으며, 이러한 논의를 토대로 객체용어(object term)와 속성용어(property term) 및 표현(presentation)에 관한 명명 규칙의 실제 적용 사례를 제시하였다. 객체용어의 생성은 자료유형의 엔터티-관계(I-R) 모형에 근거한 휴리스틱 분석을 통해 이루어졌으며, 속성용어의 명명은 더블린코어의 메타데이터 셋을 기반으로, 표현은 SHOE 1.0 버전을 기반으로 하였다.
디지털 정보자원은 장기적 보존 및 다음 세대로의 접근을 보장하기 위한 상세한 베타데이터를 필요로 한다. 본 연구는 먼저 디지털 정보자원의 특성과 디지털 보존의 개념, 디지털 정보자원의 장기 보존과 접근을 위한 메타데이터의 필요성을 조명하였다. 디지털 정보자원을 위한 상호운용적인 보존 베타데이터 개발에 근거가 되고 있는 OAIS 참조 모형을 살펴보았다. 이어 실제 OAIS 참조 모형을 적용한 CEDARS, NLA, NEDLIB, OCLC/RLG 디지털 정보자원의 보존 메타데이터를 대상으로 하여 그 개발 과정, 목적 및 메타데이터 요소 세트를 각각 구체적으로 비교 분석하였다. 본 분석 결과를 기초로 하여, 향후 우리나라의 디지털정보자원의 장기 보존과 접근을 위한 상호운용성을 갖춘 보존 메타데이터의 기본적인 요소 세트 설정 방안을 제시하였다.
인터넷의 급속한 확산으로 디지털콘텐츠가 기하급수적으로 증가하고, 그 종류도 매우 다양해졌다. 분산 네트워크 환경하인 인터넷을 통해 디지털콘텐츠의 식별 및 검색을 용이하게 하기 위해서는 메타데이터의 조직과 관리가 필요하다. 본 연구는 여러 분야에서 다양하게 접근되고 있는 메타데이터 포맷의 데이터 요소를 비교 분석함으로써 상이한 메타데이터 포맷의 상호운용성 확보를 위한 기초 자료를 제공하고자 하였다. 포괄적으로 모든 영역에서 사용되고 있는 디지털콘텐츠의 메타데이터 포맷으로 Dublin Core, Semantic Header, MARC, IAFA Templates TEI Header를 선정하여 문헌고찰을 통하여 비교분석을 수행하였다.
본 논문에서는 국가연구데이터커먼즈에서 연구데이터 분석·활용에 사용되는 컴퓨팅 리소스를 등록, 검색, 관리하기 위한 컴퓨팅 리소스 표준 메타데이터 스키마 설계 방안에 대해 소개한다. 국가연구데이터커먼즈는 연구데이터 공유·활용 극대화를 위한 연구데이터와 컴퓨팅 리소스 연합 활용 체계이다. 컴퓨팅 리소스는 연구 전 과정에서 사용하는 연구데이터를 분석·활용하는데 필요한 분석 인프라, 분석 소프트웨어 등 컴퓨팅 환경의 모든 리소스들을 말한다. KRDC 컴퓨팅 리소스 관리를 위한 표준 메타데이터 스키마는 컴퓨팅 리소스 관리를 위한 공통 필수 속성과 각 컴퓨팅 리소스 특징에 따른 속성을 고려하여 설계하였다. 컴퓨팅 리소스 관리를 위한 표준 메타데이터 스키마는 컴퓨팅 리소스 메타데이터 스키마와 컴퓨팅 리소스 제공자 메타데이터 스키마로 구성된다. 또한, 컴퓨팅 리소스와 제공자의 메타데이터 스키마는 성격에 따라 서비스 스키마와 시스템 스키마 그룹으로 구분하여 설계하였다. 표준 메타데이터 스키마는 KRDC 프레임워크를 통해 컴퓨팅 리소스 제공자와 컴퓨팅 리소스 사용자를 위한 컴퓨팅 리소스 등록, 카탈로그 검색, 컴퓨팅 리소스 관리, 워크플로우 서비스에 사용되며, 다양한 컴퓨팅 리소스 연계를 위해 확장 가능한 형태로 설계되었다.
MPEG-4 파일 포맷은 사용자에게 다양한 기능을 제공하고 다수의 데이터를 유연성있게 제어하기 위해 많은 양의 메타데이터를 정의하고 있고, 이에 접근하는 서버와 로컬 시스템은 이들 메타데이터를 분석하는데 오랜 시간을 소비해야 한다. 본 논문은 이런 분석 지연을 없애기 위해 MPEG-4 파일에서 메타데이타를 실시간으로 분석하여 초기 지연 시간을 줄이는 방법을 제시하며, 그 결과를 보인다.
본 논문은 메타데이터의 생성에서부터 브라우징에 이르는 방송 메타데이터 워크플로우를 분석하고, 방송 메타데이터의 저작 및 브라우징 기술 구현에 대해 논한다. 방송 메타데이터 저작은 일반적인 멀티미디어 저작과는 달리 비디오와 연동하여 동기화 된 편집이 필요하다. 저작된 결과를 공통 메타데이터 스킴을 기반으로 XML 또는 개방형 표준 콘텐츠 교환 포맷인 MXF(Material eXchange Format) 파일에 저장하면 타 시스템에서의 활용이 용이하다. 동영상 콘텐츠와 시간 동기화되어 있는 방송 메타데이터의 특성을 고려하여 개발된 MXF 브라우저는, 메타데이터 저작 기능을 포함할 뿐만 아니라 메타데이터 멀티트랙을 기반으로 요약 재생, 하이라이트 브라우징 등 진보된 콘텐츠 브라우징 서비스를 다양하게 제공한다.
기록 관리 메타데이터 스키마는 기록물 자체에 내재한 정보 요소뿐만 아니라, 기록 업무에 따른 기록물의 생명 주기 관리 등에 필요한 관리 요소를 표현할 수 있는 강고한 구조를 가져야 한다. 이를 위해서 메타데이터 스키마에서는 기록 도메인의 정보 모델과, 기록 관리 업무 및 응용에서 요구되는 의미 상세화와 데이터 요소 특수화 등을 지원하는 메타데이터 프레임워크가 요구된다. 본 연구에서는 메타데이터 스키마의 주요 원리와 특성을 분석하여, 기록 관리 메타데이터 스키마를 체계적이고 효과적으로 개발하기 위한 접근 방식을 제시한다. 이를 위해 ISO 15489와 23081에 제시된 기록 관리 지침과 메타데이터 운용에 근거한 기록 관리 정보 모델을 개발하고 핵심 데이터 요소를 제시하였으며, 기록 관리 프레임워크를 구현하는 방법을 보였다.
본 연구는 국내 영화 콘텐츠 큐레이션 연구에 나타난 메타데이터 연구들을 찾아서 연도별로 내용과 변화를 예술 경영의 관점에서 분석하는 것이다. 큐레이션과 추천시스템은 모두 그 바탕에 메타데이터의 기능이 작동하고 있다. 연구의 목적은 디지털 콘텐츠에서 큐레이션과 추천시스템이 어떻게 다른가를 확인하는 것이다. 연구절차와 방법은 '영화'와 '메타데이터'를 키워드로 논문을 검색하고, 이를 연도별 연구경향, 연구내용의 목적, 용도별 분석, 추천 방식의 유형에 따른 변화의 4단계로 분석하는 과정을 거쳤다. 연구 결과는 영화 메타데이터 연구는 이용자 측면의 연구에 관심이 높고, 도입단계, 추천방식 진화단계, 공유와 참여 단계로 발전하고 있으며, 영화 큐레이션은 검색지원, 콘텐츠 기반, 협력필터링, 하이브리드, 인공지능, 큐레이션의 6단계로 진화하였다는 결론을 얻은 것이다. 이 연구는 장르별 예술경영을 위한 메타데이터 개발에 기여할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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