판권기는 당해 도서의 서지요소를 특정한 곳, 즉 표제지 이면이나 도서의 말미에 모아서 기재한 것을 의미하며, 도서관에서 목록을 작성할 때 유용한 정보원으로 활용된다. 그런데 판권기의 정의와 기능에 대한 설명이 분명하지 않아, 이를 재정립하여 보면, 당해 도서의 특정한 지면(표제지 이면, 마지막 페이지)에 도서관련 서지요소를 기술해 놓은 것을 판권지(Colophon)라고 하고, 표제지와 판권지에 발행지, 발행처, 발행년 등의 발행사항을 기술해 놓은 것을 간기(Imprint)라고 명명한다. 그리고 출판물을 간행할 때 제도적으로 간행물에 반드시 표시해야 하는 기록사항은 저자, 발행인, 발행일, 출판사, 국제표준자료번호, 정가 등이다. 이러한 요소를 포함하여 판권기에 기록할 서지요소는 서명, 저자명, 발행지, 발행인, 발행년월일, 인쇄지, 인쇄자명, 인쇄년월일, 판차, 쇄차, 발행자 주소 및 연락처, 정가, 국제표준도서번호, 저작권, 출판시도서목록, 저자약력 등이다. 이 판권기에 기술되는 서지요소는 출판기술의 발전과 출판환경의 변화에 따라 필요한 서지요소들이 추가로 기재되고 있다.
이 연구는 판권기의 기능과 역할을 정리하고 중국에서 발행하는 도서의 판권기 변천사, 관련 법률, 기재요소 등을 살펴보았다. 중국의 도서 판권기를 살펴보면, 판권기에 공통적으로 들어가는 내용은 판권보호와 판본기록을 기재하고 있는 것이다. 판권기는 당해 도서의 서지사항을 특정한 곳, 즉 표제지 이면에 모아서 기재한 것이다. 그런데 이 판권기에 기술되는 서지사항은 출판기술의 발전과 출판환경의 변화에 따라 필요한 서지사항들이 추가로 기재되고 있다. 이 판권기는 도서관에서 목록을 작성할 때 유용한 정보원으로 제공되고 있다.
본고에서는 활자본 고전소설의 인쇄소와 인쇄인에 대한 기초 연구를 목적으로 하였다. 이를 위하여 필자가 작성하고 있는 활자본 고전소설서지 데이터 베이스에 기록된 활자본 고전소설의 판권지 기록을 토대로 활자본 고전소설의 인쇄소와 인쇄인에 대하여 살펴보았다. 판권지에서 확인된 활자본 고전소설의 인쇄소는 총 67곳이었으며, 이곳에서 활자본 고전소설이 1,360회 인쇄되었다. 활자본 고전소설의 인쇄소에는 인쇄를 주업으로 하는 전문 인쇄소와 함께 출판사 등의 한 부서로 자리한 인쇄부와 부설 인쇄소 등이 있었다. 이와 같은 인쇄소는 서울에 편중되었으며, 인쇄 횟수 또한 소수의 대형 인쇄소에 집중되었다. 한편 활자본 고전소설의 판권지에 기록된 인쇄인은 총 83명인데, 인쇄 횟수가 많은 인쇄인들 가운데에는 여러 인쇄소를 옮겨 다니며 근무하는 사람이 적지 않았다. 한편 판권지에 기재된 대형 인쇄소의 인쇄자는 해당 인쇄소의 실무 책임자였던 것으로 보인다.
판권기는 당해 도서와 관련된 서지사항을 한곳에 모아 표기한 것으로 도서의 말미나 표제지 이면에 위치한다. 판권기는 목록작성에 필요한 서지사항의 정보원, 저작권과 관련해서 필요한 사항, 독자에게 제공하는 유용한 정보원 등의 기능을 한다. 우리나라에서 고서가 아닌 신서의 출판은 1900년대 초부터 시작한다. 그리고 도서의 판권기 기재요소는 사회문화적 환경의 변화에 따라 변하였다. 판권기 기재요소 중에서 1900년대 초부터 지금까지 변함없이 표기되는 요소는 표제 및 책임표시사항, 발행지, 발행처, 발행년, 가격 등이며, 사회 제도적 변화에 따라 추가로 표기되는 요소는 판표시, ISBN, 발행처 등록, 출판사 연락처, 저자약력 등이다. 반면에 생략되는 요소는 저자주소, 계좌번호, 검인지 등이다. 향후에 판권기 요소에 도서의 크기가 표기되길 바란다.
본 연구에서는 표제면과 판권지의 서지요소의 레이아웃 특성과 구문적 특성을 이용하여 서지요소의 종류를 패턴인식 지식베이스와 전거화일들을 이용하여 자동 인지하고 인지된 서지요소를 한국문헌자동화목록형식(KORMARC)과 한국문헌자동화목록법(KORMARC) 기술규칙에 기초하여 KORMARC 형태로 출력해 주는 편목전문가시스템을 구축하였다.
본 연구에서는 한류 열풍이 시작된 지 십 수 년이 지난 현재, 한류 열풍을 이끌고 있는 국내 지상파 방송사의 드라마 해외 판매 특성을 살펴보고, 수출 활성화 방안을 논의해 보고자 한다. 특히 미디어 환경의 변화에 따라 프로그램 수출 유형이 어떻게 변화하고 있는지 그 추이를 살펴보는 것이 연구의 목표이다. 한국방송 드라마의 실질적인 판매처라고 할 수 있는 아시아 국가를 중심으로 국가별 판매 단가와 판권 유형이 어떻게 진화하고 있는지 살펴보는 작업은 새로운 부가사업 실현 가능성과 함께 방송 드라마 수출의 향후 10년을 준비하는 데 유용한 정보로 활용될 것이다. 분석을 위해 지상파 2개 방송사의 자료를 수집하였으며 빈도 분석 및 교차 분석을 통해 살펴보았다. 분석 결과, 지난 10년간 수출국의 다변화와 거래 단가 상승, 판권 유형 다양화 등 한국 방송 드라마의 해외 수출에 있어 적지 않은 변화가 포착되었다.
본 연구에서는 표제면과 판권지의 서지요소의 레이아웃 특성과 구문적 특성을 이용하여 서지요소의 종류를 패턴인식 지식베이스와 전거화일들을 이용하여 자동 인지하고 인지된 서지요소를 한국문헌자동화목록형식(KORMARC)과 한국문헌자동화목록법(KORMARC) 기술규칙에 기초하여 KORMARC 형태로 출력해 주는 편목전문가시스템을 구축하였다. 이 시스템의 성능을 평가하기 위해서 패턴인식 지식베이스의 생성을 위해 분석한 155종의 실험문헌집단과 86종의 검증문헌집단을 이용하여 적중률을 조사해 보니 실험문헌집단의 경우는 94%, 검증문헌집단의 경우는 93%의 적중률을 나타냈다.
OTT 서비스가 확산되면서 방송 시장에서 경쟁이 심화되고 있다. 콘텐츠 경쟁력이 높은 우리나라는 국제적인 콘텐츠 공급기지가 되고 있다. 이는 국내 콘텐츠 제작업계에게는 도움이 되겠지만, 결국 글로벌 영상산업구조에서 하청으로 편입되는 결과를 초래한다. 그러므로 한국계 OTT 사업자들이 해외진출을 통해 시장을 넓히고, 콘텐츠 경쟁력을 수익 확대로 연결하여 경쟁력을 유지할 필요가 있다. 본 연구는 국내 OTT 사업자의 해외사업에 대하여 사업성을 분석하여 위험도를 줄이고 참고자료를 제공하고자 수행되었다. 전문가 심층인터뷰와 문헌검토를 통해 북미시장을 성공 잠재력이 높은 지역으로 선정하였고, 현지 플랫폼 사업자와의 제휴를 통한 진출이 유효함을 확인하였다. 그리고 매출과 투입비용을 추정하고, 순현재가치법으로 사업성을 평가하였다. 판권비용, 가입자 수, 요금에 대해서는 복수의 추정치를 이용하여 총 18개의 시나리오를 만들었다. 분석결과 8개의 시나리오가 채택 가능한 것으로 나타났다. 그리고 판권비용이 사업성에 가장 큰 영향을 미치며, 요금, 가입자의 순으로 확인되었다.
본 연구는 1948년에 발행된 생물학자 조복성의 저작인 "곤충이야기"와 "곤충기"를 대상으로 형태 및 체제, 내용분석을 통해 두 저작의 특징과 구성 및 내용에 대해 심도 있게 살펴보았다. 을유문화사의 병설단체인 아협에서 발행한 "곤충이야기"는 A5판의 국판(菊版), 을유문화사에서 발행한 "곤충기"는 A6판 문고판으로 출간되었다. 또한 "곤충이야기"는 앞표지-표제지-머리말-차례-본문-판권기-광고-뒤표지로, "곤충기"는 앞표지-표제지-목차-서언-본문-판권기-을유문고 발간사(發刊辭)-광고-뒤표지의 체제로 구성되었다. 두 저작의 내용을 통해 주요 독자층은 "곤충이야기"의 경우 어린이 및 소학생, "곤충기"는 대학생 및 청년으로 밝혀졌다. 또한 "곤충이야기"에서는 65종 곤충을 조복성이 설정한 11개의 류(類), "곤충기"는 약 56종의 곤충에 대해 9개의 류(類)의 분류체계에 따라 설명했다. 두 저작에 수록된 곤충의 수와 분류체계의 명칭은 서로 달랐으나 "곤충이야기"의 분류체계 대부분이 "곤충기"의 것에 수용됨을 확인했다.
이 연구의 목적은 ChatGPT가 도서의 표지, 표제지, 판권기 데이터를 활용하여 생성한 더블린코어의 품질 평가를 통하여 ChatGPT의 메타데이터의 생성 능력과 그 가능성을 확인하는 데 있다. 이를 위하여 90건의 도서의 표지, 표제지와 판권기 데이터를 수집하여 ChatGPT에 입력하고 더블린 코어를 생성하게 하였으며, 산출물에 대해 완전성과 정확성 척도로 성능을 파악하였다. 그 결과, 전체 데이터에 있어 완전성은 0.87, 정확성은 0.71로 준수한 수준이었다. 요소별로 성능을 보면 Title, Creator, Publisher, Date, Identifier, Right, Language 요소가 다른 요소에 비해 상대적으로 높은 성능을 보였다. Subject와 Description 요소는 완전성과 정확성에 대해 다소 낮은 성능을 보였으나, 이들 요소에서 ChatGPT의 장점으로 알려진 생성 능력을 확인할 수 있었다. 한편, DDC 주류인 사회과학과 기술과학 분야에서 Contributor 요소의 정확성이 다소 낮았는데, 이는 ChatGPT의 책임표시사항 추출 오류 및 데이터 자체에서 메타데이터 요소용 서지 기술 내용의 누락, ChatGPT가 지닌 영어 위주의 학습데이터 구성등에 따른 것으로 판단하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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