메타데이터 상호운용성을 위한 기록관리 메타데이터 표준 분석 5W1H와 태스크 모델의 관점에서 Analysis of Metadata Standards of Record Management for Metadata Interoperability From the viewpoint of the Task model and 5W1H원문보기
메타데이터 표준규격(이하 메타데이터 표준으로 기재)은 디지털 자원(Digital resource)의 장기보존 및 디지털 아카이브를 위해 필요한 기본 요소 중 하나로, 이는 현대 정보사회에서 중요한 요소로 잘 알려져 있다. 자원(Resource)의 기록관리와 아카이브, 장기보존을 위한 메타데이터 표준은 다양하며, AGRkMS, EAD, ISAD(G), OAIS, PREMIS5) 등이 이용되고 있다. 우리는 아카이브 시스템의 메타데이터 표준을 디자인하기 위해 목적에 따른 메타데이터 표준을 선택하고 맞춤화(Customization)하지 않으면 안 된다. 한편으로, 다른 시스템의 메타데이터 스키마와의 상호운용성(Interoperability)에 대한 고찰도 실시하지 않으면 안 된다. 이전 연구에서, 우리는 기록 생애 주기(Records lifecycle)라는 관점으로부터 메타데이터 표준의 특성에 대해 분석을 실시하였다. 이로 인해, 각 메타데이터 표준 요소가 해당하는 기록 생애 주기의 처음 단계를 확인할 수 있었고, 아카이브 혹은 보존을 위해서는 하나의 메타데이터 표준만으로 기록 생애 주기 전체를 포괄할 수 없다는 것을 보여 주었다. 우리는 이 분석을 통해서 기록 생애 주기의 단계와 메타데이터 표준간의 관계, 기록 생애 주기 전체에서의 메타데이터 특성은 볼 수 있었으나, 보다 상세한 분석을 실시하는 것은 앞으로의 과제로 남겨두었다. 지금까지의 연구에 근거하여, 본 논문은 기록 생애 주기의 관점에서 디지털 아카이브와 보존, 기록관리를 위한 메타데이터 표준의 특징 분석을 위해, 기록 생애 주기 안에서 실행되는 업무의 관점으로부터 메타데이터 스키마를 재 파악하고 분석하였다. 지금까지 메타데이터 스키마는 기술대상이 되는 자원을 중심으로 정의되었기 때문에 기록 생애 주기 전체와 생애 주기 안의 각 단계에서 이용되는 메타데이터 표준간의 매핑을 위한 적절한 방법이 없었다. 이에 본 논문에서는 각기 다른 메타데이터 표준의 기술 요소를, 기록 생애 주기에 포함시키는 업무와 연결시키는 것으로 메타데이터 표준간의 매핑 방법을 제안한다. 본 연구에서는 메타데이터 표준 분석을 위한 프레임워크(Framework)로, 기록 생애 주기를 이용하여 작성한 자원의 업무중심 모델, 즉 태스크 모델(Task Model)을 제안한다. 태스크 모델을 이용함에 있어서 업무를 실행하는 '이벤트(Event)'의 관점을 보다 명확하게 할 수 있다. 한편, 업무를 중심으로 기술 요소간의 매핑을 보다 효율적으로 실시하기 위해서는 요소를 카테고리 화하여 매핑의 대상 범위를 좁히는 것이 중요하다. 이를 위해 우리는 범용성을 가진 5W1H모델(Who, What, Why, When, Where, How)을 이용하여, 기술 요소를 카테고리 화 하는 것을 제안한다. 그리고 태스크 모델과 5W1H 모델을 이용하여 메타데이터 표준 요소에 특징을 부여하고, 요소 간의 매핑을 실시하여 표준 간 관계를 확인하였다. 태스크 모델은 기록 생애 주기 전체에 업무의 관점을 반영한 것으로, 이 모델을 이용함으로써 기록 생애 주기와 그 안의 각 업무에 대한 메타데이터 표준의 사용, 그리고 특징 분석을 위해 실시되는 기술 요소간의 매핑이 가능할 수 있었다. 또한, 5W1H 카테고리를 이용하여 업무와 자원에 관련되는 기술 요소간의 관계를 살펴보는 것으로, 관계가 명확해지는 것과 함께 조사대상을 좁히는 것이 가능하게 되었다. 이 프레임워크의 제안과 이용으로 우리는 특징 분석을 위해 실시되는 매핑 혹은 분류가 단순한 일반적인 매핑이 아닌 의미적인
메타데이터 표준규격(이하 메타데이터 표준으로 기재)은 디지털 자원(Digital resource)의 장기보존 및 디지털 아카이브를 위해 필요한 기본 요소 중 하나로, 이는 현대 정보사회에서 중요한 요소로 잘 알려져 있다. 자원(Resource)의 기록관리와 아카이브, 장기보존을 위한 메타데이터 표준은 다양하며, AGRkMS, EAD, ISAD(G), OAIS, PREMIS5) 등이 이용되고 있다. 우리는 아카이브 시스템의 메타데이터 표준을 디자인하기 위해 목적에 따른 메타데이터 표준을 선택하고 맞춤화(Customization)하지 않으면 안 된다. 한편으로, 다른 시스템의 메타데이터 스키마와의 상호운용성(Interoperability)에 대한 고찰도 실시하지 않으면 안 된다. 이전 연구에서, 우리는 기록 생애 주기(Records lifecycle)라는 관점으로부터 메타데이터 표준의 특성에 대해 분석을 실시하였다. 이로 인해, 각 메타데이터 표준 요소가 해당하는 기록 생애 주기의 처음 단계를 확인할 수 있었고, 아카이브 혹은 보존을 위해서는 하나의 메타데이터 표준만으로 기록 생애 주기 전체를 포괄할 수 없다는 것을 보여 주었다. 우리는 이 분석을 통해서 기록 생애 주기의 단계와 메타데이터 표준간의 관계, 기록 생애 주기 전체에서의 메타데이터 특성은 볼 수 있었으나, 보다 상세한 분석을 실시하는 것은 앞으로의 과제로 남겨두었다. 지금까지의 연구에 근거하여, 본 논문은 기록 생애 주기의 관점에서 디지털 아카이브와 보존, 기록관리를 위한 메타데이터 표준의 특징 분석을 위해, 기록 생애 주기 안에서 실행되는 업무의 관점으로부터 메타데이터 스키마를 재 파악하고 분석하였다. 지금까지 메타데이터 스키마는 기술대상이 되는 자원을 중심으로 정의되었기 때문에 기록 생애 주기 전체와 생애 주기 안의 각 단계에서 이용되는 메타데이터 표준간의 매핑을 위한 적절한 방법이 없었다. 이에 본 논문에서는 각기 다른 메타데이터 표준의 기술 요소를, 기록 생애 주기에 포함시키는 업무와 연결시키는 것으로 메타데이터 표준간의 매핑 방법을 제안한다. 본 연구에서는 메타데이터 표준 분석을 위한 프레임워크(Framework)로, 기록 생애 주기를 이용하여 작성한 자원의 업무중심 모델, 즉 태스크 모델(Task Model)을 제안한다. 태스크 모델을 이용함에 있어서 업무를 실행하는 '이벤트(Event)'의 관점을 보다 명확하게 할 수 있다. 한편, 업무를 중심으로 기술 요소간의 매핑을 보다 효율적으로 실시하기 위해서는 요소를 카테고리 화하여 매핑의 대상 범위를 좁히는 것이 중요하다. 이를 위해 우리는 범용성을 가진 5W1H모델(Who, What, Why, When, Where, How)을 이용하여, 기술 요소를 카테고리 화 하는 것을 제안한다. 그리고 태스크 모델과 5W1H 모델을 이용하여 메타데이터 표준 요소에 특징을 부여하고, 요소 간의 매핑을 실시하여 표준 간 관계를 확인하였다. 태스크 모델은 기록 생애 주기 전체에 업무의 관점을 반영한 것으로, 이 모델을 이용함으로써 기록 생애 주기와 그 안의 각 업무에 대한 메타데이터 표준의 사용, 그리고 특징 분석을 위해 실시되는 기술 요소간의 매핑이 가능할 수 있었다. 또한, 5W1H 카테고리를 이용하여 업무와 자원에 관련되는 기술 요소간의 관계를 살펴보는 것으로, 관계가 명확해지는 것과 함께 조사대상을 좁히는 것이 가능하게 되었다. 이 프레임워크의 제안과 이용으로 우리는 특징 분석을 위해 실시되는 매핑 혹은 분류가 단순한 일반적인 매핑이 아닌 의미적인
Metadata is well recognized as one of the foundational factors in archiving and long-term preservation of digital resources. There are several metadata standards for records management, archives and preservation, e.g. ISAD(G), EAD, AGRkMs, PREMIS, and OAIS. Consideration is important in selecting ap...
Metadata is well recognized as one of the foundational factors in archiving and long-term preservation of digital resources. There are several metadata standards for records management, archives and preservation, e.g. ISAD(G), EAD, AGRkMs, PREMIS, and OAIS. Consideration is important in selecting appropriate metadata standards in order to design metadata schema that meet the requirements of a particular archival system. Interoperability of metadata with other systems should be considered in schema design. In our previous research, we have presented a feature analysis of metadata standards by identifying the primary resource lifecycle stages where each standard is applied. We have clarified that any single metadata standard cannot cover the whole records lifecycle for archiving and preservation. Through this feature analysis, we analyzed the features of metadata in the whole records lifecycle, and we clarified the relationships between the metadata standards and the stages of the lifecycle. In the previous study, more detailed analysis was left for future study. This paper proposes to analyze the metadata schemas from the viewpoint of tasks performed in the lifecycle. Metadata schemas are primarily defined to describe properties of a resource in accordance with the purposes of description, e.g. finding aids, records management, preservation and so forth. In other words, the metadata standards are resource- and purpose-centric, and the resource lifecycle is not explicitly reflected in the standards. There are no systematic methods for mapping between different metadata standards in accordance with the lifecycle. This paper proposes a method for mapping between metadata standards based on the tasks contained in the resource lifecycle. We first propose a Task Model to clarify tasks applied to resources in each stage of the lifecycle. This model is created as a task-centric model to identify features of metadata standards and to create mappings among elements of those standards. It is important to categorize the elements in order to limit the semantic scope of mapping among elements and decrease the number of combinations of elements for mapping. This paper proposes to use 5W1H (Who, What, Why, When, Where, How) model to categorize the elements. 5W1H categories are generally used for describing events, e.g. news articles. As performing a task on a resource causes an event and metadata elements are used in the event, we consider that the 5W1H categories are adequate to categorize the elements. By using these categories, we determine the features of every element of metadata standards which are AGLS, AGRkMS, PREMIS, EAD, OAIS and an attribute set extracted from DPC decision flow. Then, we perform the element mapping between the standards, and find the relationships between the standards. In this study, we defined a set of terms for each of 5W1H categories, which typically appear in the definition of an element, and used those terms to categorize the elements. For example, if the definition of an element includes the terms such as person and organization that mean a subject which contribute to create, modify a resource the element is categorized into the Who category. A single element can be categorized into one or more 5W1H categories. Thus, we categorized every element of the metadata standards using the 5W1H model, and then, we carried out mapping among the elements in each category. We conclude that the Task Model provides a new viewpoint for metadata schemas and is useful to help us understand the features of metadata standards for records management and archives. The 5W1H model, which is defined based on the Task Model, provides us a core set of categories to semantically classify metadata elements from the viewpoint of an event caused by a task.
Metadata is well recognized as one of the foundational factors in archiving and long-term preservation of digital resources. There are several metadata standards for records management, archives and preservation, e.g. ISAD(G), EAD, AGRkMs, PREMIS, and OAIS. Consideration is important in selecting appropriate metadata standards in order to design metadata schema that meet the requirements of a particular archival system. Interoperability of metadata with other systems should be considered in schema design. In our previous research, we have presented a feature analysis of metadata standards by identifying the primary resource lifecycle stages where each standard is applied. We have clarified that any single metadata standard cannot cover the whole records lifecycle for archiving and preservation. Through this feature analysis, we analyzed the features of metadata in the whole records lifecycle, and we clarified the relationships between the metadata standards and the stages of the lifecycle. In the previous study, more detailed analysis was left for future study. This paper proposes to analyze the metadata schemas from the viewpoint of tasks performed in the lifecycle. Metadata schemas are primarily defined to describe properties of a resource in accordance with the purposes of description, e.g. finding aids, records management, preservation and so forth. In other words, the metadata standards are resource- and purpose-centric, and the resource lifecycle is not explicitly reflected in the standards. There are no systematic methods for mapping between different metadata standards in accordance with the lifecycle. This paper proposes a method for mapping between metadata standards based on the tasks contained in the resource lifecycle. We first propose a Task Model to clarify tasks applied to resources in each stage of the lifecycle. This model is created as a task-centric model to identify features of metadata standards and to create mappings among elements of those standards. It is important to categorize the elements in order to limit the semantic scope of mapping among elements and decrease the number of combinations of elements for mapping. This paper proposes to use 5W1H (Who, What, Why, When, Where, How) model to categorize the elements. 5W1H categories are generally used for describing events, e.g. news articles. As performing a task on a resource causes an event and metadata elements are used in the event, we consider that the 5W1H categories are adequate to categorize the elements. By using these categories, we determine the features of every element of metadata standards which are AGLS, AGRkMS, PREMIS, EAD, OAIS and an attribute set extracted from DPC decision flow. Then, we perform the element mapping between the standards, and find the relationships between the standards. In this study, we defined a set of terms for each of 5W1H categories, which typically appear in the definition of an element, and used those terms to categorize the elements. For example, if the definition of an element includes the terms such as person and organization that mean a subject which contribute to create, modify a resource the element is categorized into the Who category. A single element can be categorized into one or more 5W1H categories. Thus, we categorized every element of the metadata standards using the 5W1H model, and then, we carried out mapping among the elements in each category. We conclude that the Task Model provides a new viewpoint for metadata schemas and is useful to help us understand the features of metadata standards for records management and archives. The 5W1H model, which is defined based on the Task Model, provides us a core set of categories to semantically classify metadata elements from the viewpoint of an event caused by a task.
주요 메타데이터 표준은 자원의 기록관리, 아카이브, 그리고 보존을 위해서 이용되고 있다. 여기에 조금 더 나열하면, 자료의 검색지원(Finding aids), 자원의 권리에 대한 관리, 접근성(Accessibility) 등의 목적을 가지고, 기록 생애 주기 단계에 따라 이용되어지고 있다.
메타데이터 스키마에 포함되는 기술 요소는 속성을 나타내는데 그 예는 무엇이 있는가?
그리고 메타데이터 스키마에 포함되는 기술 요소는 속성을 나타낸다. 예를 들어, 보존을 위한 메타데이터 표준 PREMIS에서 제공하는 데이터 모델은 5가지 타입의 엔티티(Intellectual entity, Digital Object, Event, Right, Agent)를 가지고 있다. PREMIS에서는 속성을 의미 단위(Semantic units)라고 부르고, PREMIS의 목적에 따라 이들 각 엔티티의 의미 단위를 정의하는 데이터 사전을 준비, 제공하고 있다. PREMIS 를 이용하기 위해서는 데이터 사전으로부터 필요한 의미 단위를 골라 기술 항목으로 정하고, 거기에 적절한 기술상의 제약을 부여하여, 목적에 따른 메타데이터 스키마를 만드는 것이 된다.
메타데이터 스키마로 의사결정나무를 전화하기 위해서는 무엇을 해야하는가?
메타데이터 스키마로 의사결정나무를 전환하기 위해서 우리는 우선, 1. 의사결정나무의 각 질문에서 의미적인 특징을 찾고, 2. 질문 내용을 나타내는 중요한 구절 혹은 키워드를 추출하여, 3. 추출한 키워드와 구절을 메타데이터 스키마의 기술 요소로 재편성하였다. 예를 들어 “Do you need to acquire for other purpose?”라고 하는 Selection 3의 질문으로 부터, 이 문장을 설명하고 있는 주요 단어인 ‘Acquire for other purpose’를 선택하여 기술 요소로 정하였다.
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