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- P-ISSN1598-1487
- E-ISSN2671-7247
초록
디지털 아카이브는 디지털 자원을 보존하고 지속적으로 활용하기 위한 전자화된 저장소이다. 디지털 아카이브에 대한 이론적 연구는 활발하게 진행되고 있고, 다양한 도메인의 디지털 자원을 기록하기 위한 아카이브가 구축되어 서비스되고 있다. 그러나 디지털 아카이브의 자원은 디지털화라는 본래의 목적은 만족할 수 있지만, 자원의 검색과 재사용에 있어 여전히 제한이 있는 것이 현실이다. 본 연구는 FAIR 데이터 원칙을 자세히 살펴보고, 디지털 아카이브에 적용하기 위한 성숙도 평가 프레임워크를 제안한다. FAIR 데이터 원칙은 디지털 자원을 기계가 읽고 처리할 수 있게 만드는 일련의 지침으로 웹에 존재하는 모든 자원을 대상으로 적용할 수 있다. FAIR 데이터 원칙의 평가 모델은 계획 수립과 적용 단계를 구분해서 정의하고 있다. 그러나, 개별 원칙의 적용 여부를 평가하기 위한 명확한 기준이 모호하고, 디지털 아카이브 분야를 위한 평가 기준에 대한 논의가 미흡하다. 본 연구는 디지털 아카이브에 FAIR 데이터 원칙을 적용하기 위한 프레임워크를 제안하고, 향후 적용을 위한 이슈를 논의한다.
Abstract
Digital archives are electronic storages used to preserve and utilize digital resources sustainably. Theoretical research on digital archives is being conducted actively, and digital archives for recording various resources in heterogeneous domains are being built and serviced. However, although the original purpose of digitizing the resources of digital archives is achievable, the discovery and reuse are still limited. This study examines the Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable (FAIR) data principles in detail and proposes a maturity assessment framework for digital archives. The FAIR Data Principles is a set of guidelines that enable machines to read and understand digital resources that are applied to any online resource. The evaluation model of the FAIR data principle defines the planning and application stages separately. However, criteria for evaluating the application of individual principles are still ambiguous, and discussions on evaluation criteria for the field of digital archives are insufficient. This study proposes a framework for applying the FAIR data principle to digital archives and discusses issues for future application.
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.