• 한국도서관정보학회지
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• 제36권3호
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• pp.109-136
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• 2005

이 논문에서는 데이터를 효율적으로 공유하기 위해서 제정된 ISO/IEC 11179 메타데이터 레지스트리(Metadata Registry, 이하 MDR) 표준에 관한 내용을 먼저 기술하고, 이 표준에 근거한 시스템간의 데이터 공유의 폭을 넓히기 위해서 W3C에서 개발한 시맨틱웹의 핵심기술과 웹온톨로지 언어(RDF/OWL)를 소개하고 마지막으로 기존의 인간가독형 MDR을 기계가독형으로 구축하기 위한 기본설계 초안을 RDF/OWL 기반으로 작성하였다. 앞으로 이러한MDR이 구축되어 널리 활용된다면 다양한 형태의 고급 정보서비스가 가능할 것으로 판단된다. 메타데이터 요소 정의, 온톨로지의 개념 및 메타데이터 스키마 정의가 기계가독형으로 통합된다면 이용자에게 더욱 정교한 맞춤서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 미래의 과제는 시맨틱 기반MDR의 유용성에 대해서 실험연구를 통한 객관적 평가를 수행하는 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.81-85
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• 2012

대형 금융회사는 다양하고 급속하게 변화하는 비즈니스 환경 및 복잡한 업무요건들에 대해 금융정보 데이터의 생성과 변경을 효율적으로 정확하게 처리하고 데이터 처리 오류와 시행착오를 최소화하기 위한 시스템을 구축하기 위해 다양한 분야에서 연구와 노력이 진행되고 있다. 이 논문에서는 다양한 연구 분야 중 금융 데이터 모델링에 안정성, 정확성, 편의성을 제공하고 이에 따르는 영향도 분석 할 수 있으며 신규 모델 적용 시 기존 모델간의 매핑 정보를 제공하여 모델과 데이터베이스간의 효율적이고 편리하게 운용 할 수 있는 메타시스템을 구축했다. 이러한 메타데이터 시스템을 통해 모델링과 표준화 데이터를 관리하면 데이터에 대한 변경이 발생할 경우 데이터 표준화부터 데이터베이스까지 일원화된 체계로 모델 변경 작업을 진행할 수 있고 일관성 있는 고품질 데이터 모델을 유지 및 관리할 수 있다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권3호
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• pp.269-278
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• 2003

웹 기반 교육의 대중화로 학습 보조 도구를 이용한 다양한 웹 학습 방법들이 제시되고 있으며 또한 이틀 시스템의 운용 환경, 컨텐츠명세 그리고 활용 등의 상호 운용성 지원을 위한 표준화에 대한 연구가 국제표준기관 등을 통해 활발히 이루어지고 있다. 특히 e-learning 개발 환경을 위한 Learning Technology Standard Architecture(LTSA)를 기능별 5계층을 IEEK에서 제정하였다. 이 LTSA의 학습 보조 도구 표준화 영역에서 학습과정 피드백을 제공하는 질의 응답 학습 방법에 대한 표준규약기능을 명세하지 않고 있다. 본 논문에서는 국제표준화 기술인 ITSA 시스템 구성중 제 3계층을 기반한 질의 응답 학습 도구에 대해 연구한다. 데이터 중심으로 작성된 LTSA 컴포넌트를 객체지향 또는 컴포넌트 패라다임으로 재 정의하는 모델을 제안하고 기존의 Loaming Object Meatdata(LOM)을 참조하여 질의 응답 메타 데이터인 Query Answer Metadata(QAM)를 서술한다. 이들 재정의 모델과 QAM을 통합한 Query Answer Learning Tool(QALT)를 분석, 설계하여 프로토타이핑시스템으로 구현한다. 이를 통해 웹 기반 교육의 효율성 및 관련 도구 개발의 품질 및 생산성 효율을 가진다.

• 한국항행학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.557-561
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• 2021

영상 콘텐츠를 사용자에게 추천하기 위해서는 메타데이터가 필수적인 요소로 자리 잡고 있다. 하지만 이러한 메타데이터는 영상 콘텐츠 제공자에 의해 수동적으로 생성되고 있다. 본 논문에서는 기존 수동으로 직접 메타데이터를 입력하는 방식에서 자동으로 메타데이터를 생성하는 방법을 연구하였다. 기존 연구에서 감정 태그를 추출하는 방법에 추가로 영화 오디오를 통한 장르와 제작국가에 대한 메타데이터 자동 생성 방법에 대해 연구를 진행하였다. 전이학습 모델인 ResNet34 인공 신경망 모델을 이용하여 오디오의 스펙트로그램으로부터 장르를 추출하고, 영화 속 화자의 음성을 음성인식을 통해 언어를 감지하였다. 이를 통해 메타데이터를 생성 인공지능을 통해 자동 생성 가능성을 확인할 수 있었다.