상이한 메타데이터형식 상호간 어의적인 연계성을 확보하는 일은 메타데이터의 재사용성을 가능하게 할 뿐 아니라 메타데이타 처리에 일관성을 제공할 수 있다는 점에서 대단히 중요한 요인이라 할 수 있다. 이를 위해 RDF에 대한 제반 특성을 검토하고, 어의적 연계성을 위한 공통요소를 추출하였다. 이들 공통요소를 RDF스키마명세와 구문명세에 기반하여 공통스키마로 설계함으로써 어의적 연계성을 확보한 메타데이터스키마 설계에 기반으로 삼았으며, 공통스키마의 활용을 제시하기 위해 KORMARC를 표본으로 스키마를 설계하였다.
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.
제7차 교육과정의 시행과 더불어 정부와 민간에서 모든 교과의 교수 학습에서 ICT를 활용할 수 있는 디지털 컨텐트를 다양하게 만들어 서비스하고 있으나 일관된 계획이나 표준안이 없이 필요에 따라 자료를 분류하여 만들어지다 보니 단위 수업 시간에 직접 투입하기에는 알맞은 자료를 검색하여 재가공을 하여 활용하거나 여과 없이 사용하게 되는 문제점이 제기되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 단위 수업 중 자료투입시기를 분석하여 초등학교 교육환경에 필요한 메타데이터 요소를 탐색하고 메타데이터 요소를 추출하여 국제적인 메타데이터 표준인 DC Core Education 의 메타데이터 표준안을 기반으로 하는 멀티미디어 교육자료 검색 및 활용을 위한 베타데이터 요소를 추가 하였다. 초등교육 현장에서 생성되는 다양한 멀티미디어 교육 자료와 원상에 존재한 양질의 교육 정보 자원들을 일반적인 수업 흐름인 도입, 전개, 정리의 메타데이터 요소를 추가하여 통합검색과 체계적인 인터페이스를 제할 수 있는 기반을 마련함으로써 초등학교 교사가 쉽고 편리하게 단위 수업에 유용한 것을 찾아내고 수업에 투입할 수 있을 것이며 향후 교수학습 자료를 수업에 직접 필요한 형태로 분류하여 제공하여 효율적인 교수 학습 자료를 공유하게 함으로써 ICT활용 수업에 실제적인 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
진료데이터는 진료를 보면서 축척된 데이터로서 다양한 병명들에 대한 의사들의 진료행위를 추적해 볼 수 있는 유용한 정보가 될 수 있으며, 진료에 재활용함으로써 환자들에 대한 진료행위를 표준화하는데 사용될 수 있다. 본 연구에서는 다양한 상황에서 환자를 진료한 근거자료인 진료데이터를 이용하여 병원에서 활용 가능한 임상진료데이터를 추출하기 위한 방법에 대한 연구를 진행하였다.
통계 데이터의 메타데이터에 대한 연구는 90년대 중반부터 각 나라에서 다양하게 이루어져 왔지만 아직 그 기준의 모호하다. 하지만 방대한 양의 데이터 관리와 자료의 활성화를 위한 방안으로 표준화를 위한 노력은 계속되고 있다. 여기서는 통계데이터를 위한 각 국가의 연구들을 조사하고 우리나라 통계청의 자료를 분석하여 통계 메타데이터 요소를 추출하였다. 본 연구는 이 요소들을 중심으로 XML 기반에서 DTD로 하나의 문서형태를 정의하여 우리나라 통계 데이터의 표준화를 위한 방안을 제시하고자 한다.
사회구성원들의 인터넷 사용이 크게 증가하고 있는 만큼 인터넷언론은 우리 시대에 많은 영향을 미치고 있다. 대표적인 국내 인터넷언론인 '오마이뉴스'는 오늘날 국내 독립 인터넷 뉴스를 대표하는 젊은 대안언론으로 평가받고 있으며, 인터넷뉴스의 특징을 보여주는 전형적인 사례이기도 하다. 본 논문은 오마이뉴스 보도기사의 처리과정에서 단계별로 생성되는 기록정보와 그에 해당되는 기술요소를 추출하였고, 메타데이터 설계방안 도출을 위하여 국내외 메타데이터 표준 사례를 분석하였다. 국내 메타데이터 표준은 2010년 10월에 발표된 기록관리 메타데이터 공공표준안을 대상으로 하였으며, 외국 메타데이터 표준 연구는 보존 메타데이터를 위한 PREMIS 데이터 사전으로 하였다. 국내외 사례연구를 바탕으로 이용자 접근의 용이, 연관정보와의 연결, 행위이력의 축적 등에 중점을 두어 메타데이터를 재설계하였다. 오늘날 대중매체의 기록관리 연구에서 인터넷매체를 비롯한 뉴미디어에 대한 연구는 미미한 수준에 있다. 이미 언론정보학, 정보통신학, 커뮤니케이션학 등의 외부 학계에서는 인터넷 매체에 대한 연구가 심도 있게 이루어지고 있다. 인터넷 매체에 대한 다양한 분야의 연구들은 앞으로 이루어질 대중매체 기록관리 연구에 있어서 반드시 고려되어야 할 것이라 예상된다.
방대한 양의 데이터를 처리하는 요구가 증가하면서 그로부터 유용한 정보를 추출해낼 수 있는 방법에 대한 필요성이 증가하고 있다. 메타데이터(metadata)를 관리하는 파일 시스템은 이러한 일을 빠르고 효과적으로 수행할 수 있는 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 통합적인 메타데이터 관리를 가능하게 하고, 임베디드(embedded) 환경으로도 확장이 가능한 새로운 파일 시스템을 제안한다. 이를 위해 기존 리눅스(Linux) 파일 시스템을 바탕으로 새로운 파일 시스템을 설계하고 제시한다. 이렇게 설계된 파일 시스템은 사용자와 응용 프로그램에게 데이터의 다양한 뷰(view)를 제공할 수 있고 시스템 상에 존재하는 많은 양의 데이터를 통합하여 효율적으로 관리 할 수 있다.
본 연구는 단행본, 학술지, 보고서 등 다양한 종류의 발간물로 구성된 연구보고서의 참고문헌 데이터베이스를 효율적으로 구축하기 위한 것으로 딥러닝 언어 모델을 이용하여 참고문헌의 자동추출 성능을 비교 분석하고자 한다. 연구보고서는 학술지와는 다르게 기관마다 양식이 상이하여 참고문헌 자동추출에 어려움이 있다. 본 연구에서는 참고문헌 자동추출에 널리 사용되는 연구인 메타데이터 추출과 더불어 참고문헌과 참고문헌이 아닌 문구가 섞여 있는 환경에서 참고문헌만을 분리해내는 원문 분리 연구를 통해 이 문제를 해결하였다. 자동 추출 모델을 구축하기 위해 특정 연구기관의 연구보고서 내 참고문헌셋, 학술지 유형의 참고문헌셋, 학술지 참고문헌과 비참고문헌 문구를 병합한 데이터셋을 구성했고, 딥러닝 언어 모델인 RoBERTa+CRF와 ChatGPT를 학습시켜 메타데이터 추출과 자료유형 구분 및 원문 분리 성능을 측정하였다. 그 결과 F1-score 기준 메타데이터 추출 최대 95.41%, 자료유형 구분 및 원문 분리 최대 98.91% 성능을 달성하는 등 유의미한 결과를 얻었다. 이를 통해 비참고문헌 문구가 포함된 연구보고서의 참고문헌 추출에 대한 딥러닝 언어 모델과 데이터셋 유형별 참고문헌 구축 방향을 제안하였다.
문헌정보처리 표준화도구인 MARC는 포멧의 문제점과 다양한 웹자원 메타데이터 정보조직의 문제점으로 인하여 웹 기반의 XML표준 포멧의 도입을 시도하였고, MARCXML로 변환되어 시스템간 상호운용되고 있으나, MARCXML은 서지정보의 의미특성이나 메타데이터의 표현을 고려하지 않고 단순히 MARC 레코드의 표현을 XML 구조로 변환한 것일 뿐이다. 시맨틱의 핵심기술로 부각되고 있는 Topic Map은 XML기반의 표준기술언어인 ISO의 XTM을 이용해 정보와 지식의 분산 관리를 지원하는 기술이다. 학술정보자원에 대한 DB 구축 시 Topic Map언어인 XTM을 이용한다면 이미 개발된 여러 메타데이터 등을 한곳으로 통합하면서도 신축성과 확장성을 제공하는 것이 용이하게 된다. 하지만, 기존 시스템에서 새로운 Topic Map을 구축하는 것은 많은 비용과 시간이 소요되는 등 어려운 일이다. 본 연구에서는 기 구축된 학술DB로부터 Topic Map에서 재활용할 수 있는 요소들을 추출하기 위한 정보 소스로서 데이터베이스 스키마와 MARC에서 언급하는 메타데이터를 이용하는 것은, XML의 특징인 시스템간 상호운용성을 확보함과 동시에 기초 학문자료의 복잡한 관계의 개념구조, 자료유형 및 자료간의 의미적 상관관계 등을 표현에 있어 효율적인 개발방법임을 제안한다.
학술지와 학술지에 실린 논문의 메타데이터는 학술정보를 검색하는데 있어 매우 중요한 수단이 된다. 이 연구에서는 도서관계의 주요 목록 규칙, 논문 관련 미국 표준인 JATS, 해외의 유명 출판사의 출판용 XML DTD를 분석하여 학술지와 논문이 가지는 메타데이터의 기술요소를 파악하고자 하였다. 이들을 비교분석한 결과, 총 50개의 메타데이터 요소를 추출하였다. 학술지 관련 요소는 10개, 권/호는 7개, 논문은 22개, 그리고 저자 관련해서는 11개이다. 메타데이터의 선별적인 선택이 가능하도록 7개의 필수요소, 9개의 해당시 필수요소, 34개의 재량요소로 구분하여 제시하였다. 이 연구는 실제 사용되는 XML DTD를 이용하여 메타데이터 요소를 선별하였다는데 의미가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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