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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 무형문화유산 기록물의 효과적인 관리, 검색, 활용을 위하여 FRBR 모형을 기반으로 한 메타데이터 요소들을 개발하였다. 무형문화유산은 추상적인 개념에서부터 이를 구현한 물리적 자료에 이르기까지 논리적 계층을 가지고 있고, 특정한 무형유산이 영상, 음향 등 여러 매체로 표현되기 때문에 다양한 연관 관계들을 충분히 표현하는 작업이 반드시 필요하다. 따라서 본 연구에서는 FRBR 모형에서 제시하는 제1집단 4계층 구조를 바탕으로 무형문화유산 및 관련 기록물을 저작, 표현형, 구현형, 개별자료의 4개 수준으로 나누어 각 수준에서 필요로 하는 메타데이터 요소를 제안하였다.
Abstract
This study develops metadata elements based on the FRBR model for effectively managing and retrieving intangible cultural heritage records. Since intangible cultural heritage has a logical layer from its abstract concept to a physical record that realizes the concept and it can be expressed in diverse formats such as video and audio, it is necessary to represent such rich relationships. Therefore, this study suggests a set of metadata elements at each of the four levels (work, expression, manifestation, and item) the FRBR Group 1 presents.
초록
본 연구는 높은 접근성과 간결성으로 인해 방대한 양의 텍스트를 생산하는 트위터 데이터를 분석하여 토픽의 변화 시점 및 패턴을 파악하였다. 먼저 특정 상품명에 관한 키워드를 추출한 후, 동시출현단어분석(Co-word Analysis)을 이용하여 노드와 에지를 통해 토픽과 관련 키워드를 직관적으로 파악 가능한 네트워크로 표현하였다. 이후 네트워크 분석 결과를 검증하기 위해 출현빈도 기반의 시계열 분석과 LDA 토픽 모델링을 실시하였다. 또한 트위터 상의 토픽 변화와 언론 기사 검색결과를 비교한 결과, 트위터는 언론 뉴스에 즉각적으로 반응하며 부정적 이슈를 빠르게 확산시키는 것을 확인하였다. 이를 통해 기업은 대중의 부정적 의견을 신속하게 파악하고 이에 대한 즉각적인 의사결정 및 대응을 위한 도구로 본 연구방법을 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
This study identified topic shifts and patterns over time by analyzing an enormous amount of Twitter data whose characteristics are high accessibility and briefness. First, we extracted keywords for a certain product and used them for representing the topic network allows for intuitive understanding of keywords associated with topics by nodes and edges by co-word analysis. We conducted temporal analysis of term co-occurrence as well as topic modeling to examine the results of network analysis. In addition, the results of comparing topic shifts on Twitter with the corresponding retrieval results from newspapers confirm that Twitter makes immediate responses to news media and spreads the negative issues out quickly. Our findings may suggest that companies utilize the proposed technique to identify public’s negative opinions as quickly as possible and to apply for the timely decision making and effective responses to their customers.