초록

본 연구는 연구자가 부여한 논문의 키워드 분석을 통해 기록보존 분야의 연구동향을 밝히고 시간의 경과에 따른 기록보존 분야 연구 주제의 변천과정을 파악하고자 하였다. 2000년부터 2021년까지 국내 학술지에 게재된 기록보존 연구 463편을 중심으로 NetMiner V.4를 통해 연결 중심성 분석과 매개 중심성 분석을 수행하였다. 수집한 연구논문을 학술지 게재 시기에 따라 제1구간(2000년~2007년), 제2구간(2008년~2014년), 제3구간(2015년~2021년)으로 나누어 분석하였다. 분석결과 전 구간에서는 ‘전자기록’과 ‘장기보존’, 제1구간에서는 ‘OAIS참조모형’, 제2구간에서는 ‘전자기록’, 제3구간에서는 ‘기록관리기준표’과 ‘장기보존’이 핵심 주제 키워드로 영향력과 확장성이 높은 것으로 나타났다. 제1구간에서 ‘디지털 보존’, ‘디지털화’, ‘OAIS참조모형’ 등 기록보존을 위한 개념적 틀과 이론 중심 연구, 제2구간에서 ‘전자기록’, ‘평가’, ‘DRAMBORA’ 등 보존 활동과 관련된 절차와 실제 적용 중심 연구, 제3구간에서 ‘데이터세트’, ‘행정정보시스템’, ‘소셜미디어’ 등 기록관리 환경 변화에 따른 기술적 구현 연구 주제로 진행되는 과정을 확인하였다.

Abstract

This study aims to determine the research trends in archival preservation through keyword analysis, understand the current research status, and identify the research topics’ changes over time. The degree and betweenness centrality analyses were conducted and visualized on 463 “archival preservation studies” articles published from 2000 to 2021 in various academic journals, using NetMiner 4.0. The collected research papers were divided into three time periods according to when they were published: the first period (2000–2007), the second period (2008–2014), and the third period (2015–2021). The subject keywords for the research papers on archival preservation in Korea that have influence and expandability are as follows. Across all periods, these were “electronic records” and “long-term preservation.” In addition, if taken separately per period, the “OAIS reference model” and “electronic records” dominated the first and second periods, respectively, while the “records management standard table” and “long-term preservation” both dominated the third period. A conceptual framework and theory-oriented study for archival preservation, such as “digital preservation,” “digitalization,” and the “OAIS reference model,” dominated the first period. During the second period, more research focused on procedures and practical applications related to conservation activities, such as “electronic record,” “appraisal,” and “DRAMBORA.” In contrast, the majority of the research in the third period was on technical implementation according to the changes in the records management environment, such as “data set,” “administrative information system,” and “social media.”

초록

Abstract

Seongbuk Village Archive is a village archive built by Seongbuk-gu Office and Seongbuk Cultural Center to contain the uniqueness and specificity of the region. It is a community archive that preserves the records of the community and a digital archive that builds a database through the digitalization of source data. The management system and home page were established through annual and step-by-step promotion through public-private governance. Seongbuk Village Archive’s system is designed to facilitate data accumulation and connection between individual records based on the advanced village record standard classification system. Based on this, Seongbuk Cultural Center tried to produce convergence cultural content by linking records online and off-line. In addition, the composition of items displayed on the website has been diversified to not only preserve records but also produce and utilize content. It is a structure created after contemplating how to show the creation and existence of Seongbuk’s historical and cultural resources to users in context. In addition, a richer archive platform was built through various curations and activities of the resident record group.

초록

공공기관의 유튜브 동영상은 디지털 공공기록물로서 관리 및 보존이 필요하다. 이때 동영상 자체와 동영상을 설명하는 메타데이터도 함께 보존해야한다. 본 연구의 목적은 공공기관이 유튜브에 발행한 동영상을 아카이빙할 때 필요한 핵심 메타데이터 요소를 선정하는 것이다. 이를 위해 NAK 8, PREMIS, ISAD(G), 유튜브 메타데이터를 참조하여 설명, 구조, 관리, 보존, 이용자 참여의 5개 상위 영역, 10개 하위 영역의 메타데이터 요소를 설계하였다. 이후 14명의 전문가를 대상으로 설계한 메타데이터 요소를 검증하였다. 마지막으로 평가 결과에 대한 타당도 검증과 신뢰도 검증을 진행하였다. 타당도와 신뢰도 검증의 기준값을 모두 만족하는 요소는 63개 측정 요소 중 33개 요소로 확인되었다. 해당 요소들을 공공기관 유튜브 동영상 아카이빙을 위한 메타데이터 핵심 요소로 선정하였다.

Abstract

YouTube videos of public institutions are digital public records that need to be managed and preserved. As such, the video and the metadata describing the video should also be preserved. This study aims to select the key metadata elements necessary for archiving videos published on YouTube by public institutions. To this end, five high-level areas, namely the description, structure, management, preservation, and user participation, and the metadata elements of 10 subareas, were designed by referring to NAK 8, PREMIS, ISAD(G), and YouTube metadata. Afterward, the metadata elements designed by 14 experts were verified. Lastly, the validity and reliability of the evaluation results were verified. Of the 63 elements, 33 satisfied the validity and reliability criteria. Thus, these elements were selected as the core metadata for archiving YouTube videos in public institutions.

초록

기록물은 과거와 현재를 포함하는 시간적 특성, 특정 언어에 제한되지 않는 언어적 특성, 기록물이 갖고 있는 다양한 유형을 복합적으로 갖고 있다. 기록물의 생성, 보존, 활용에 이르는 생애주기에서 텍스트, 영상, 음성으로 구성된 데이터의 처리는 많은 노력과 비용을 수반한다. 기계번역, 문서요약, 개체명 인식, 이미지 인식 등 자연어 처리 분야의 주요 기술은 전자기록과 아날로그 형태의 디지털화에 광범위하게 적용할 수 있다. 특히, 딥러닝 기술이 적용된 한국어 자연어 처리 분야는 다양한 형식의 기록물을 인식하고, 기록관리 메타데이터를 생성하는데 효과적이다. 본 논문은 한국어 자연어 처리를 기술을 소개하고, 기록 관리 분야에서 자연어 처리 기술을 적용하기 위한 고려사항을 논의한다. 기계번역, 광학문자인식과 같은 자연어 처리 기술이 기록물의 디지털 변환에 적용되는 과정은 파이썬 환경에서 구현한 사례로 소개한다. 한편, 자연어 처리 기술의 활용을 위해 기록관리 분야에서 자연어 처리 기술을 적용하기 위한 환경적 요소와 기록물의 디지털화 지침을 개선하기 위한 방안을 제안한다.

Abstract

Records have temporal characteristics, including the past and present; linguistic characteristics not limited to a specific language; and various types categorized in a complex way. Processing records such as text, video, and audio in the life cycle of records’ creation, preservation, and utilization entails exhaustive effort and cost. Primary natural language processing (NLP) technologies, such as machine translation, document summarization, named-entity recognition, and image recognition, can be widely applied to electronic records and analog digitization. In particular, Korean deep learning–based NLP technologies effectively recognize various record types and generate record management metadata. This paper provides an overview of Korean NLP technologies and discusses considerations for applying NLP technology in records management. The process of using NLP technologies, such as machine translation and optical character recognition for digital conversion of records, is introduced as an example implemented in the Python environment. In contrast, a plan to improve environmental factors and record digitization guidelines for applying NLP technology in the records management field is proposed for utilizing NLP technology.