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- P-ISSN1598-1487
- E-ISSN2671-7247
초록
이 연구는 디지털화 과정을 통해 생산되는 디지털화 기록의 체계적 관리와 품질 유지를 위해 필요한 메타데이터 요소(안)을 제안하는데 목적을 두고 있다. 메타데이터 요소(안)의 개발에 앞서 이 연구에서는 디지털화 기록의 정의와 특성을 확인하고, 원천 기록의 사본이자 대체물로서 디지털화 기록을 규정하여 원천 기록과의 관계를 정립하였다. 다음으로, 국내 기록관리 메타데이터 표준과 미국 및 영국의 사례를 분석하여 디지털화 기록에 대한 메타데이터 요소 비교 및 요소 설계시 고려할 사항을 도출하였다. 이러한 분석결과를 토대로 하여, 디지털화 기록 관리를 위한 메타데이터의 설계방향은 첫째, 원천 기록과 디지털화 기록의 관계 정립, 둘째, 자원 유형별 특성에 따른 자동추출 메타데이터 요소 확대, 셋째, 업무과정 및 프로젝트에 대한 메타데이터 작성 등 3가지로 정리되었다. 이에 근거하여 디지털화 기록의 메타데이터를 디지털화 기록 메타데이터과 디지털화 프로세스 메타데이터로 개체를 구분하고, 해외 사례를 참조하여 각 개체별로 추가되어야 할 요소를 제안하였다.
Abstract
This study aims to design the metadata elements for managing and maintaining digitized records resulting from digitization. The digitized records were first defined and characterized, then assigned as copies and surrogates for source records. Next, the factors to be considered when designing metadata elements for digitized records were determined by comparing standards from different countries like the United States and the United Kingdom. As a result of the comparison, establishing a relationship between digitized records and source records, expanding the automatically extracted metadata elements following resource characteristics, and creating metadata for digitization processes and projects were set to be the key tasks of metadata design for managing digitized records. Furthermore, the metadata elements for digital records and digitization processes were designed individually, and the elements to be added for each entity were proposed by referring to standards from other counties.
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.