- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
디지털 정보의 보존을 위해서는 보존활동과 관련된 메타데이터 구축이 필수적이다. 하지만, 현재 디지털 아카이빙에서는 디지털 객체의 보존을 위한 최적화 된 메타데이터 구조가 마련되어 있지 않은 실정이다. 이에 본 연구에서는 디지털 아카이빙의 핵심적인 프로세스를 중심으로 디지털 객체의 기술 및 보존을 지원할 수 있는 메타데이터 패키지를 구축하였다. 본 연구에서 제안한 메타데이터 패키지는 총 4개의 상위요소 및 25개의 세부적인 요소로 구성되어 있으며, 디지털 객체를 보존하는데 필요한 기술사항을 디지털 아카이빙의 핵심적인 단계에 따라 최적화 된 방식으로 제공해 줄 수 있다. 이는 디지털 객체의 보존에 있어 기존의 정보 패키지에 비해 보다 효율적이고 실제적인 기술방식으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
The construction of preservation metadata is a prerequisite for the preservation of digital information. In the current approaches to digital archiving, however, there is no metadata structure optimized to describe preserved digital objects. This research proposed metadata packages that can support the description of digital objects from the perspective of the core processes of digital archiving. The proposed metadata packages consist of 4 wrapper elements and 25 sub-elements. They can provide detailed descriptions required to preserve digital objects in accordance with the core processes of digital archiving. Therefore, the proposed metadata package can be applied to digital archiving as a better approach to the description of digital objects compared to the approaches to information package.
초록
본 연구는 E-ARK(European Archival Records and Knowledge Preservation)를 기반으로 한 디지털 아카이빙 모델을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 디지털 아카이빙 관련 국제 표준과 기술 사항을 분석하여 디지털 아카이브의 핵심 기능 영역을 도출하고 기능 모델 구축에 필요한 기술, 정보패키지와 메타데이터 구현을 위한 요구사항을 파악하였다. 디지털 아카이브의 전반적인 프로세스를 고려하여 정보패키지 구성에 있어서 상호운용성을 확보할 수 있는 디지털 아카이빙 모델을 제안하였다.
Abstract
This study aims to present a model of digital archiving based on E-ARK. It analyzed the international standards and technological specifications designed for digital archiving. The analysis employed in study explored the common specifications including core processes, information packages, and metadata structure needed for digital archiving. Based on the analysis and reviews, this study developed a model for digital archiving, in order to achieve interoperability of information packages throughout the process.
초록
본 연구의 목적은 빅데이터 연구 논문의 주제 분야 간의 연관관계를 분석하는데 있다. 동시 인용 관계를 적용하여 분석 대상의 주제 분야를 추출하였으며, R 프로그램의 Apriori 알고리즘을 이용하여 연관관계의 규칙을 분석하고, arulesViz 패키지를 사용하여 시각화하였다. 연구 결과 22개 주제 분야가 추출되었는데, 이들 주제 분야는 3가지 군집으로 구분되었다. 주제 분야의 연관관계 유형을 분석한 결과, 연관관계의 복잡성에 따라 ‘전문형’, ‘일반형’, ‘확대형’으로 구분되었다. 전문형에는 문헌정보학, 신문방송학 등이 포함되었고, 일반형에는 정치외교학, 무역학, 관광학 등이 포함되었고, 확대형에는 기타인문학, 사회과학일반, 관광학일반 등이 포함되었다. 이 연관관계는 빅데이터 연구자가 한 주제 분야를 인용할 때 관계가 있는 다른 주제 분야를 인용하는 경향을 보여주는 것으로, 도서관에서 학술정보서비스를 위해 연관관계를 활용한 서비스를 고려해야 할 필요가 있다.
Abstract
The purpose of this study is to analyze the association among the subject areas of big data research papers. The subject group of the units of analysis was extracted by applying co-citation networks, and the rules of association were analyzed using Apriori algorithm of R program, and visualized using the arulesViz package of R program. As a result of the study, 22 subject areas were extracted and these subjects were divided into three clusters. As a result of analyzing the association type of the subject, it was classified into ‘professional type’, ‘general type’, ‘expanded type’ depending on the complexity of association. The professional type included library and information science and journalism. The general type included politics & diplomacy, trade, and tourism. The expanded types included other humanities, general social sciences, and general tourism. This association networks show a tendency to cite other subject areas that are relevant when citing a subject field, and the library should consider services that use the association for academic information services.