• 제목/요약/키워드: Digital character archive

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작품·주제형 디지털 인물 아카이브의 콘텐츠와 구성에 관한 연구 - 조선 중기 여류 문인을 중심으로 - (A Study on the Content and Composition of Digital Character Archive in Works and Subjects: Female Writers in the mid of the Joseon Dynasty)

  • 김희숙;장우권
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제54권1호
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    • pp.145-174
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    • 2020
  • 이 연구는 조선 중기 여류 문인 중 신사임당과 허난설헌, 그리고 송덕봉의 작품을 대상으로 작품·주제형 디지털 인물 아카이브의 콘텐츠와 구성을 모색하는데 있다. 이를 위해 첫째, 문헌고찰에 의한 이론적 배경과 선행연구를 조사하여 분석한다. 둘째, 인물선정 이유를 기반으로 신사임당, 송덕봉, 허난설헌의 생애를 분석한다. 셋째, 신사임당, 송덕봉, 허난설헌 등이 남긴 작품과 이에 대한 여러 연구자들에 의해 나타난 글들을 통해 작품·주제를 분석한다. 넷째, 신사임당, 송덕봉, 허난설헌을 중심으로 작품·주제형 디지털 인물 아카이브의 콘텐츠와 그 구성을 제시한다.

디지털 인물 아카이브 구축 방안 - 기독교 동광원 수도회 김금남 원장을 중심으로 - (A Study on the Establishment of Digital Character Archive - Case Study of Geum-nam Kim as the head of Christian Donggwangwon Monastery -)

  • 김희숙;장우권
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제50권4호
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    • pp.469-491
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    • 2019
  • 이 연구의 목적은 기독교 동광원 수도회 3대 원장 김금남을 사례로 디지털 인물 아카이브 개발을 위한 구축 방안을 수립하는 것이다. 김금남 디지털 인물 아카이브 구축을 위한 단계별 과정은 다음과 같다. 1)인물의 선정 이유와 기대효과를 분석했다. 이후 생존 인물이기에 몇 번의 인터뷰를 통해 생애사를 녹취하고 활자로 기록했다. 90세가 넘은 기억 퇴행으로 사건의 시간이 뒤섞일 수 있음을 감안하여, 몇 십 년을 동고동락한 동광원 수녀와, 동광원 하위 단위인 벽제 '귀일원' 소장의 자문을 구해 정확성을 검증 받았다. 2)관련된 기록의 내용과 소장처를 파악하여, 파악된 기록을 재분류하고 재배치해서 전체 콘텐츠 구성(안)을 제시하였다. 전체 콘텐츠는 기록 콘텐츠와 해설 콘텐츠로 구분하여 해당 영역과 소장처별로 연계가 가능하도록 설계하였다.

근대 한국기독교 자료의 디지털 아카이브 시스템 구축에 관한 연구 (A Study on Constructing a Digital Archive System of the Modern Korean Christian Collections)

  • 양지안
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제22권8호
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    • pp.681-691
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    • 2022
  • 본 연구는 우리나라 개화기 이후 해방될 때까지 근대 시기에 발행된 한국기독교 관련 자료를 다수 소장하고 있는 S대학교 한국기독교박물관의 자료목록을 분석하여 이를 대상으로 디지털 아카이브 시스템을 구축하는데 목적이 있다. 한국 근대 시기의 기독교자료에 관한 디지털 아카이브 시스템 구축을 위해 대상 자료에 대한 색인과 메타데이터를 형식에 맞게 작성하였다. 선별된 자료를 디지털화한 후, 메타데이터 정보를 이용하여 데이터베이스를 구축하였고, 실제 시스템은 웹 표준 기반의 관리시스템과 이용자서비스시스템으로 나누어 구축하였다. 디지털 아카이브의 원활한 이용을 위해 내용기반의 검색시스템을 구축하였으며, 한 글자 단위의 검색결과 매칭값을 제공하고 검색어 자동완성 기능을 구현함으로써 이용자의 편의성을 제고하였다. 이를 통해 원문접근이 어려운 박물관 자료를 손쉽게 이용할 수 있도록 디지털화하여 제공함으로써 인문학 콘텐츠의 장기적 발전의 토대를 마련하여 연구자 및 대중들의 자료 접근성 및 활용성을 제고할 수 있는 기반을 마련하였다.

새로운 기록방법론을 위한 기호론적 접근 (Semiotic Approaches to New Archival Methodology)

  • 이영남;조민지
    • 기록학연구
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    • 제41호
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    • pp.113-173
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    • 2014
  • 최근 몇 년 동안 공공기관 외부에서 다양한 기록실천이 활발하게 모색되고 있다. 예를 들어, 현장을 가지고 진행되는 구술아카이브, 커뮤니티아카이브, 일상아카이브, 문화자원아카이브, 디지털아카이브 등이나 담론 실천적 성격의 포스트모더니즘 아카이브 등이 있다. 이 글에서는 이런 흐름을 '일상패러다임'으로 정리한 후, 여기에 적합한 새로운 기록방법론을 살펴보았다. 이런 문제의식을 바탕으로 기호론적 접근을 취하면서 기록방법론의 필요성과 방향, 대안을 제시했다. 특히, 기록에 적용할 수 있는 기호학적 방법론을 알아보았다. 이와 더불어 기록현장에서 기호실천이 어떻게 전개될 수 있을지도 구체적인 사례를 들어 설명했다. 물론 이것은 하나의 사례라는 점, 그리고 공공기관에도 적용될 수 있는 기록방법론이라는 점을 밝혀둔다. 기록을 보다 포괄적으로 이해할 수 있는 논의가 되기를 바란다.

디지털 역사문화 관계성 복원 프로세스 사례연구 - 라뜰리에를 중심으로 - (A Case Study of Demonstrating the Process of Digital Restoration of the Relationship between History and Culture Focused on "Latelier")

  • 김근수;고정민
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권11호
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    • pp.156-164
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    • 2021
  • 현재 디지털 복원은 관계성을 심도 있게 고려하지 않은 표면화된 복원이라는 한계점에 머물러 있다. 인물 복원은 특정 위인의 형상을 복원하는 단발적인 이벤트로만 활용되며, 건물복원 역시 복원된 문화재를 콘텐츠로 활용하기보다는 문화재 자체를 디지털 모델링으로 구성하는 데 그치고 있다. 현재의 복원 방식만으로는 건축물이나 인물이 담고 있는 스토리까지 복원하기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구는 공간과 인물, 사건을 포괄하는 '역사 문화공간'을 디지털 복원하여 관계성에 초점을 맞춰 재현하는 방법과 프로세스를 분석하였다. 디지털 복원 방식을 도출하기 위해 고흐를 주제로 한 실내테마파크인 '라뜰리에' 사례를 분석하였다. 연구 결과, 디지털 복원을 위해서는 인물의 관계도를 바탕으로 하는 주변인물과 사물과의 관계성이 중요하다는 것을 밝혔다. 고흐의 관계성을 토대로 디지털 복원을 위해 준비 단계, 디지털 아카이브 단계, DB 고도화 단계, 실증 단계 등 4단계의 프로세스를 정형화하였다. 관계성을 통한 인물의 스토리 복원은 진정한 역사 복원으로서 과거와 현대의 융합을 기대할 수 있으며, 이를 통해 디지털 복원의 혁신적인 발전을 이룰 수 있으리라 기대된다.

미디어 아카이브 구축을 위한 등장인물, 사물 메타데이터 생성 시스템 구현 (Implementation of Character and Object Metadata Generation System for Media Archive Construction)

  • 조성만;이승주;이재현;박구만
    • 방송공학회논문지
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    • 제24권6호
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    • pp.1076-1084
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    • 2019
  • 본 논문에서는 딥러닝을 적용하여 미디어 내의 등장인물 및 사물을 인식, 메타데이터를 추출하고 이를 통해 아카이브를 구축하는 시스템을 개발하였다. 방송 분야에서 비디오, 오디오, 이미지, 텍스트 등의 멀티미디어 자료들을 디지털 컨텐츠로 전환하기 시작한지는 오래 되었지만, 아직 구축해야 할 자료들은 방대하게 남아있다. 따라서 딥러닝 기반의 메타데이터 생성 시스템을 구현하여 미디어 아카이브 구축에 소모되는 시간과 비용을 절약 할 수 있도록 하였다. 전체 시스템은 학습용 데이터 생성 모듈, 사물 인식 모듈, 등장인물 인식 모듈, API 서버의 네 가지 요소로 구성되어 있다. 미디어 내에서 등장인물 및 사물을 인식하여 메타데이터로 추출할 수 있도록 딥러닝 기술로 사물 인식 모듈, 얼굴 인식 모듈을 구현하였다. 딥러닝 신경망을 학습시키기 위한 데이터를 구축하기 용이하도록 학습용 데이터 생성 모듈을 별도로 설계하였으며 얼굴 인식, 사물 인식의 기능은 API 서버 형태로 구성하였다. 1500명의 인물, 80종의 사물 데이터를 사용하여 신경망을 학습시켰으며 등장인물 테스트 데이터에서 98%, 사물 데이터에서 42%의 정확도를 확인하였다.