- 권한신청
- P-ISSN1598-1487
- E-ISSN2671-7247
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.
초록
본 연구는 기계공학 분야 연구자들의 연구데이터 생산과 관리에 대한 인식과 경험을 조사하고 해당 분야의 연구데이터 관리와 서비스를 위한 시사점을 제안하는 것을 목적으로 한다. 국내외 연구기관의 연구데이터 관리 및 서비스에 대해 알아보고, 국내 기계공학 분야 연구기관의 소속 연구자들을 대상으로 심층 면담을 실시하여 ‘연구데이터, 책임있는 연구수행과 연구윤리 준수, 연구데이터 관리의 효용성 및 효과성, 연구데이터 공유의 가치’ 등 4개의 주요범주로 연구데이터 생산과 관리에 대한 인식과 행태를 분석하였다. 기계공학분야 연구데이터 관리와 서비스를 위해서는, 생산과정과 유형, 형태에 대한 데이터 조사를 실시하여 명시적 메타데이터와 암시적 맥락정보의 수집이 필요하며 데이터학술지에 데이터 논문을 출판함으로써 연구실적으로 인정하는 방안을 제안하고 안전한 데이터 관리와 연구자들간의 소통을 지원하는 클라우드 기반 시스템 등의 인프라 마련이 필요하다. 또한 연구 현장의 다양한 관계자들이 조직적 차원의 연구데이터 관리와 서비스에 대한 역할과 책임을 배분하는 것이 중요함을 제언하였다.
Abstract
This study aimed to examine the perception and experience of researchers in the field of mechanical engineering on research data creation and management, and suggest implications for research data management and services in the field. Research data management and services of domestic and foreign research institutes were investigated, and in-depth interviews were conducted with researchers belonging to domestic mechanical engineering research institutes to analyze the perception and conduction of research data creation and management according to four major categories: “research data, accountable conducting of research and compliance with research ethics, utility and effectiveness of research data management, and the value of sharing research data.” To ensure effective research data management and services in mechanical engineering, it is necessary to conduct a data investigation on the process, type, and form of production to collect explicit metadata and implicit contextual information. It is also necessary to propose a plan to recognize research results using the publication of data journals and to prepare infrastructure such as a cloud-based system that supports safe data management and communication between researchers. In addition, it suggests that it is important for various officials in the research field to allocate roles and responsibilities for research data management and services at the organizational level.