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검색어: User studies, 검색결과: 2
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이유경(중앙대학교 일반대학원 문헌정보학과 기록관리전공) ; 김학래(중앙대학교) 2020, Vol.20, No.4, pp.1-17 https://doi.org/10.14404/JKSARM.2020.20.4.001
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초록

정보기술의 발전에 따라 아카이브의 디지털화가 가속화되고 있다. 그런데 전통적인 방식의 디지털 아카이브는 기록을 효과적으로 검색하고 연계하고 이해하는 데 한계가 있다. 본 논문은 디지털 아카이브의 활용성을 극대화하기 위한 방안으로 관계 중심의 지식그래프 방식을 제안한다. 디지털 아카이브의 사례인 ‘1997 외환위기 아카이브’의 특징을 검토하고, 아카이브에 포함된 모든 개체와 개체 사이의 관계는 RiC-O(Records in Contexts-Ontology) 기반의 지식그래프로 구축한다. 본 연구의 결과인 외환위기 지식그래프는 1997 외환위기 아카이브의 모든 개체를 기계가 처리할 수 있는 형식으로 구축한다. 디지털 아카이브와 비교해 지식그래프 접근은 개체의 정보, 개체 사이의 관계를 정확히 탐색할 수 있고, 이를 통해 의미검색, 지능형 서비스에 활용될 수 있다.

Abstract

Along with the development of information technology, the digitalization of archives has also been accelerating. However, digital archives have limitations in effectively searching, interlinking, and understanding records. In response to these issues, this study proposes a knowledge graph that represents comprehensive relationships among heterogeneous entities in digital archives. In this case, the knowledge graph organizes resources in the archives on the Korean financial crisis of 1997 by transforming them into named entities that can be discovered by machines. In particular, the study investigates and creates an overview of the characteristics of the archives on the Korean financial crisis as a digital archive. All resources on the archives are described as entities that have relationships with other entities using semantic vocabularies, such as Records in Contexts-Ontology (RiC-O). Moreover, the knowledge graph of the Korean Financial Crisis of 1997 is represented by resource description framework (RDF) vocabularies, a machine-readable format. Compared to conventional digital archives, the knowledge graph enables users to retrieve a specific entity with its semantic information and discover its relationships with other entities. As a result, the knowledge graph can be used for semantic search and various intelligent services.

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박하람(중앙대학교 일반대학원 문헌정보학과 문헌정보학전공) ; 김학래(중앙대학교) 2021, Vol.21, No.3, pp.61-78 https://doi.org/10.14404/JKSARM.2021.21.3.061
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초록

일본군 ‘위안부’에 대한 기록은 민간 기관에서 개별적으로 관리하고 있다. 일부 기록은 디지털 아카이브로 구축되어 온라인으로 접근할 수 있다. 그러나, 디지털 아카이브의 기록은 기관에 따라 메타데이터의 구성과 표현 방식이 다르다. 한편, 기록 사이의 관계를 정의할 수 있는 체계가 미흡하기 때문에, 현재 구축된 일본군 ‘위안부’ 기록은 서로 연결되지 않고 파편적인 형식으로 남아있다. 본 연구는 일본군 ‘위안부’ 디지털 기록을 연계하기 위한 지식 모델을 제안하고, 분산화된 디지털 아카이브의 기록을 통합하여 일본군 ‘위안부’ 지식그래프를 구축한다. 일본군 ‘위안부’ 디지털 아카이브의 메타데이터를 분석하여 공통 요소를 도출하고, 표준 어휘를 적용하여 디지털 기록의 다양한 개체와 개체 사이의 관계를 의미적으로 표현한다. 특히, 흩어져 있는 기록을 연계하고 검색하기 위해 수집한 데이터의 정제가 이루어지고, 외부 데이터를 활용하여 기록의 맥락 정보를 강화하고 있다. 구축된 지식그래프의 검증은 분산된 기록의 탐색 여부를 측정하는 질의를 통해 수행된다. 검증 결과, 지식그래프는 흩어져 있는 기록을 연계하여 검색할 수 있고, 외부데이터로부터의 강화로 기록의 맥락 정보를 풍부하게 제공하며, 의미 기반의 검색을 통해 사용자의 의도에 맞춘 정확한 검색이 가능하다.

Abstract

Records on Japanese “Comfort Women” have been individually managed by private sectors or institutions, and some are provided as digital archives on the Internet. However, records of digital archives differ in the composition and representation of metadata by individual institutions. Meanwhile, there is a lack of a consistent structure to describe the relationships between and among these records, leading to their fragmentation and disconnectedness. This paper proposes a knowledge model for interlinking the digital archival resources and builds a knowledge graph by integrating the records from distributed digital archives. It derives common elements by analyzing metadata from the diverse digital archives and expresses them in standard vocabularies to semantically describe multiple entities and relationships of the digital archival resources. In particular, the study includes the refinement of collected data to search and thread dispersed records and the enrichment of external data to provide significant contextual information of records. An evaluation of the knowledge graph is performed via a query measuring the (dis)connectivity between the distributed records. As a result, the knowledge graph is capable of interlinking and retrieving fragmented records, providing substantial contextual information on the records with external data enrichment, and searching accurately to match the user’s intentions through semantic-based queries.

한국기록관리학회지