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- P-ISSN1598-1487
- E-ISSN2671-7247
초록
PREMIS는 OAIS의 개념적 프레임워크의 한계를 넘어 보존 실무에 적용할 수 있도록 개발되었지만, 각 메타데이터 요소들을 실제 데이터와 어떻게 연결시킬 것인지에 대한 사례와 지침이 명확하지 않아 디지털 아카이브에서 실제 보존 메타데이터를 설계하거나 구현하는데 어려움이 있다. 이에 본 연구는 다양한 디지털 아카이브의 환경에서 디지털 자원을 관리하고 보존의 목적으로 활용되고 있는 PREMIS 3.0 기반의 보존 메타데이터 실제 사례들을 조사하고 보존 메타데이터 구현 및 설계를 위한 시사점을 도출하고자 하였다. 분석 결과를 토대로 PREMIS의 응용프로파일 지침에 따라 디지털 아카이브의 보존 메타데이터 설계 시 고려할 수 있는 보존 메타데이터 요소들을 제안하였다.
Abstract
The development of the Preservation Metadata: Implementation Strategies (PREMIS) aims to preserve practices beyond the limits of the Open Archival Information System (OAIS) conceptual framework; however, the examples and guidelines on connecting each metadata element to the actual data are unclear, making the design of preservation metadata in real digital archives difficult. Hence, this study investigates actual PREMIS 3.0-based preservation metadata management cases, preserves digital resources in various digital archive environments, and derives implications for the implementation and design of preservation metadata. Based on the analysis, the study proposes preservation metadata elements that can be considered when designing preservation metadata for digital archives according to PREMIS 3.0 application profile guidelines.
초록
국내의 많은 지방자치단체에서는 지역에서 발생하는 사건들에 대한 시청각 기록물을 사람들이 쉽게 열람할 수 있도록 온라인 서비스를 제공하고 있다. 그러나 지자체들의 현재 사진 기록물 관리 방식은 표준적인 메타데이터가 부재하고 사진의 정보를 활용하지 않기 때문에 지자체 간 호환성과 검색 편의성이 낮은 문제점을 가진다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위해, 본 논문에서는 국내 지자체 사진 기록물의 효율적 관리를 위한 메타데이터 설계와 기계학습 기반 자동 인덱싱 기술을 제안한다. 먼저, 본 논문에서는 국내 지자체 사진 기록물에 특화된 메타데이터를 설계하여 지자체 간 사진 기록물의 호환성을 높이고, 사진의 기본 정보와 특성을 나타낼 수 있는 요소들을 메타데이터 항목에 포함함으로써 사진 기록물의 효율적인 관리를 가능하게 한다. 또한, 기계학습 기술을 기반으로 사진의 사건과 카테고리를 반영하는 정보인 사진 속 텍스트와 객체를 자동 인덱싱하여, 사진 기록물 검색 시 사용자 검색의 편의성을 높인다. 마지막으로, 본 논문에서는 제안한 방법을 사용하여 국내 지자체 사진 기록물에서 텍스트와 객체를 자동으로 추출하고, 추출한 내용과 기본 정보를 본 논문에서 설계한 사진 기록물 메타데이터 항목에 저장하는 프로그램을 개발하였다.
Abstract
Many local governments in Korea provide online services for people to easily access the audio-visual archives of events occurring in the area. However, the current method of managing these archives of the local governments has several problems in terms of compatibility with other organizations and convenience for searching of the archives because of the lack of standard metadata and the low utilization of image information. To solve these problems, we propose the metadata design and machine learning-based automatic indexing technology for the efficient management of the image archives of local governments in Korea. Moreover, we design metadata items specialized for the image archives of local governments to improve the compatibility and include the elements that can represent the basic information and characteristics of images into the metadata items, enabling efficient management. In addition, the text and objects in images, which include pieces of information that reflect events and categories, are automatically indexed based on the machine learning technology, enhancing users’ search convenience. Lastly, we developed the program that automatically extracts text and objects from image archives using the proposed method, and stores the extracted contents and basic information in the metadata items we designed.