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- P-ISSN1598-1487
- E-ISSN2671-7247
초록
문서 유형의 전자기록물 장기보존을 위해 국가기록원에서는 PDF/A-1을 보존포맷으로 선정하였고 문서보존포맷으로 명명하여 공공표준으로 제정하였다. 문서 중심의 하나의 보존포맷인 PDF/A-1를 선택할 수 밖에 없기 때문에, IT 발전과 업무 변화에 따라 실제 업무에 적용할 수 있거나 적용해야만 하는 다양한 전자파일 포맷들을 활용하는데 제약을 주고 있으며, 문서 이외에 다른 유형의 전자기록물(행정정보데이터세트, 시청각기록물, 웹기록물 등)에는 적용되기 어렵다. 그러므로 전자기록물의 보존포맷을 다양화할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는, 우선 전자기록물의 보존포맷을 다양화할 수 있는 보존포맷 선정체계를 제시한다. 또한, 보존포맷을 선정할 때, 모든 전자기록물에 공통으로 적용되는 기준인 공통기준 및 평가방식, 그리고 전자기록물 유형별로 적용되는 고유기준을 도출하기 위한 방법론을 제안하고자 한다.
Abstract
For the long-term preservation of document-type electronic records, the National Archives of Korea has chosen PDF/A-1 as the preservation format named as the document file format, and established it as a public standard. The only option of selecting PDF/A-1 restricts the use of various electronic file formats that can or must be applied to actual works as IT advances and tasks change. Moreover, it is difficult to apply PDF/A-1 to other types of electronic records (administrative information datasets, audiovisual records, web records, etc.). Therefore, it is necessary to diversify the preservation formats of electronic records. We suggest a framework for selecting various preservation formats. Furthermore, we propose common criteria and evaluation methods frequently applied to all electronic records when selecting a preservation format, and introduce a methodology for deriving intrinsic criteria applied to each type of electronic records.
초록
국내의 많은 지방자치단체에서는 지역에서 발생하는 사건들에 대한 시청각 기록물을 사람들이 쉽게 열람할 수 있도록 온라인 서비스를 제공하고 있다. 그러나 지자체들의 현재 사진 기록물 관리 방식은 표준적인 메타데이터가 부재하고 사진의 정보를 활용하지 않기 때문에 지자체 간 호환성과 검색 편의성이 낮은 문제점을 가진다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위해, 본 논문에서는 국내 지자체 사진 기록물의 효율적 관리를 위한 메타데이터 설계와 기계학습 기반 자동 인덱싱 기술을 제안한다. 먼저, 본 논문에서는 국내 지자체 사진 기록물에 특화된 메타데이터를 설계하여 지자체 간 사진 기록물의 호환성을 높이고, 사진의 기본 정보와 특성을 나타낼 수 있는 요소들을 메타데이터 항목에 포함함으로써 사진 기록물의 효율적인 관리를 가능하게 한다. 또한, 기계학습 기술을 기반으로 사진의 사건과 카테고리를 반영하는 정보인 사진 속 텍스트와 객체를 자동 인덱싱하여, 사진 기록물 검색 시 사용자 검색의 편의성을 높인다. 마지막으로, 본 논문에서는 제안한 방법을 사용하여 국내 지자체 사진 기록물에서 텍스트와 객체를 자동으로 추출하고, 추출한 내용과 기본 정보를 본 논문에서 설계한 사진 기록물 메타데이터 항목에 저장하는 프로그램을 개발하였다.
Abstract
Many local governments in Korea provide online services for people to easily access the audio-visual archives of events occurring in the area. However, the current method of managing these archives of the local governments has several problems in terms of compatibility with other organizations and convenience for searching of the archives because of the lack of standard metadata and the low utilization of image information. To solve these problems, we propose the metadata design and machine learning-based automatic indexing technology for the efficient management of the image archives of local governments in Korea. Moreover, we design metadata items specialized for the image archives of local governments to improve the compatibility and include the elements that can represent the basic information and characteristics of images into the metadata items, enabling efficient management. In addition, the text and objects in images, which include pieces of information that reflect events and categories, are automatically indexed based on the machine learning technology, enhancing users’ search convenience. Lastly, we developed the program that automatically extracts text and objects from image archives using the proposed method, and stores the extracted contents and basic information in the metadata items we designed.