- 권한신청
- P-ISSN1598-1487
- E-ISSN2671-7247
초록
본 연구는 세계기록유산으로 등재된 국채보상운동 디지털 아카이브 기록물의 활용성을 높이기 위한 방안으로 위키데이터와 연계하는 데이터 모델을 설계하고, 적용가능성을 검토하였다. 국채보상운동 기록물 메타데이터, 시소러스, 시맨틱 네트워크 그래프를 분석하여 시사점을 도출하고, 기록물의 내용 분석을 통해 위키데이터와 연계를 위한 데이터 모델의 클래스인 기록물건, 행위주체, 시간, 장소, 사건을 도출하였다. 또한 클래스 간 연결을 위한 관계 속성들을 파악하여, 설계한 데이터 모델을 실제 기록물 사례에 적용해봄으로써, 속성을 중심으로 한 객체 간의 이동을 통해 풍부한 관련 정보들을 획득할 수 있는 가능성을 확인하였다. 본 연구의 결과는 소규모 로컬 아카이브에서 위키데이터를 활용한 데이터의 공유와 활용 체계 마련에 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
This study designed a data model linked to Wikidata and examined its applicability to increase the utilization of the digital archive records of the National Debt Redemption Movement, registered as World Memory Heritage, and implications were derived by analyzing the existing metadata, thesaurus, and semantic network graph. Through analysis of the original text of the National Debt Redemption Movement records, key data model classes for linking with Wikidata, such as record item, agent, time, place, and event, were derived. In addition, by identifying core properties for linking between classes and applying the designed data model to actual records, the possibility of acquiring abundant related information was confirmed through movement between classes centered on properties. Thus, this study’s result showed that Wikidata’s strengths could be utilized to increase data usage in local archives where the scale and management of data are relatively small. Therefore, it can be considered for application in a small-scale archive similar to the National Debt Redemption Movement digital archive.
초록
본 연구의 목적은 국내 기록관리학, 문헌정보학, 역사학 학술논문의 서지정보를 분석함으로써 기록분야 연구주제를 분석하는 데 있다. 이를 위해 1,173편의 학술논문을 수집한 뒤, 저자키워드 데이터로부터 네트워크 분석을 시행하고 초록 데이터로부터 토픽모델링을 진행하고 분석 결과를 시간의 흐름에 따라 정리하였다. 저자키워드로부터의 네트워크 분석 결과에 따르면, 주요 법령과 정책의 변화에 따라 연구주제 네트워크가 적극적으로 변화하는 것이 확인되었다. 초록으로부터의 토픽모델링 결과에 따르면, 전체 학술논문의 주제는 ‘레코드매니지먼트’, ‘아카이빙’, ‘국가기록정책’으로 구분된다. 2002~2009년 동안은 ‘레코드매니지먼트’와 ’국가기록정책‘이 상대적으로 우세하였으나 2009년부터 균형적인 양적 성장을 이루며 2019년에 정점을 이루었다.
Abstract
This study aims to analyze research topics within the domain of archival studies by examining bibliographic information from academic papers in archival science, library and information science, and history. After collecting 1,173 academic papers, network analysis was performed based on author keyword data, topic modeling was conducted from abstract data, and the analysis results were organized over time. The network analysis results based on author keywords confirmed that the research topic network actively changed according to variations in major laws and policies. Moreover, topic modeling from the abstract showed that the subjects of the entire academic paper were divided into “Records Management,” “Archiving,” and “National Records Policy.” Notably, from 2002 to 2009, “Records Management” and “National Records Policy” were relatively dominant, but it has achieved balanced quantitative growth since 2009, peaking in 2019.
초록
대학의 사진기록은 대학의 정체성을 확립하고 역사적 증거를 제공하는 매우 가치 있는 기록의 유형 중 하나이나, 텍스트와 달리 의미전달의 취약성을 갖고 있으므로 사진기록의 정보가 포괄적으로 기술되지 않으면 이용자의 검색과 활용이 어렵다. 본 연구에서는 대학기록관 사진 아카이브를 위해 사진기록의 분류체계를 구조화하고, 분류 내의 카테고리 특성을 반영한 메타데이터 셋 개발을 시도하였다. 이를 위해 국내와 미국 대학기록관의 사진기록 분류체계와 메타데이터 요소를 분석하고, 정보구조 모형을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 정보구조 모형을 통해 대학기록관 사진기록의 데이터 품질을 향상시킬 수 있으며, 이용자에게는 사진기록에 대한 풍부한 디스커버리를 지원할 수 있다.
Abstract
Photographic archives of universities are one of the most valuable types of records that establish the university’s identity and provide historical evidence. Unlike text records, however, they are weak in conveying meanings. Therefore, it is difficult to support users' search and utilization unless the information of photo records is comprehensively described. In this study, for the university photo archives, we tried to structure the classification system of photo archives and develop a metadata set that reflects the category characteristics in the classification. To this end, the photo archives classification system and metadata elements of domestic and American university archives were analyzed and based on this, the model of information structure was proposed. The information structure model presented in this study can help university archives improve the data quality of their photo archives and support users with the abundant discovery of photo archives.