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분야
hwpⅡ. 메타데이터의 역할
Ⅲ. INDECS
1. 특징
2. 구조
3. 모델
Ⅳ. RFC 1807
1. 용어 정의
2. 출현배경과 개발환경
Ⅴ. GILS
1. 개요
2. 내용
Ⅵ. RDF
1. 정의와 개발 목적
2. 출현 배경과 개발 과정
3. 특성
4. RDF의 응용 분야
1) 자원 검색(resource discovery)
2) 자원 편목(cataloging)
3) 지능 소프트웨어 에이전트(intelligent software agent)
4) 내용 순위부여 및 평가(content rating)
5) 디지털 서명(digital signature)
6) 지적 재산권 보호(intellectual property rights)
Ⅶ. PICS
1. PICS(Platform for Internet Content Selection)의 기원
2. PICS 기술 규격
1) PICS 레이블
2) PICS 등급서비스와 등급체계
3) PICSRules
3. PICS 확장구조
1) PICS 확장구조의 형식
2) PICS-NG(PICS Next Generation)
4. 응용 분야
1) 디지털 서명과 컴퓨터 바이러스 보호
2) CIQM(Centre for Information Quality Management)의 데이터베이스 구축
3) PICS 등급체계를 이용한 탐색엔진 표준화
4) 주제게이트웨이에 활용
5) 협력적 필터링
Ⅷ. 결론
참고문헌
현재 다양한 형식의 메타데이터 가운데 DC가 표준형식으로 수용되고 있는데, 저자나 배포자가 일정 형식의 저작도구를 사용하여 웹 자원을 직접 기술할 수 있는 단순구조를 중요한 특징으로 하며, 수록 데이터요소에 대해서도 어느 정도 국제적인 합의가 이루어지고 있다. 이 메타데이터에서는 15개의 데이터요소를 규정하고, 필요에 따라 이들 데이터요소를 확장할 수 있어, 이론적으로 보면 목록규칙에서 규정한 요소를 메타데이터로 거의 완전하게 표현할 수 있다. DC를 표준 메타데이터 형식으로 선정한 주된 이유를 보면, 1) 레코드구조가 단순하고, 2) 이용의 용이하고 색인작성이 단순하며, 3) 상호운용성을 확보할 수 있으며, 4) 자원의 접근과 확보기능이 용이하고, 5) 자원관리의 질적인 개선을 기대할 수 있다는 이유였다(Hansen). 그런데 DC에서는 기본적으로 15개의 데이터요소를 선택요소로 사용하며, 특정한 기술규칙을 적용하지 않기 때문에 MARC의 서지데이터와 비교해 보면 데이터가 불완전하고 신뢰성이 낮다는 한계를 지니고 있다.
Ⅱ. 메타데이터의 역할
○ 메타 데이터 생존 주기(data lifecycle)전체에 관련
- 원천(source) 데이터 수집
- 데이터 웨어하우스 내에 저장, 가공, 검색, 보급, 교환, 폐기
○ 운영 환경
- 소프트웨어 개발자나 데이터베이스 관리자에게 매우 귀중한 자료
- 최종 사용자는 데이터베이스에 정보가 어떻게 들어 있는지 알 필요가 없음
- 응용 프로그램이 제공하는 화면과 인터페이스 형태에 종속된 단순 작업을 반복
○ 정책 결정을 지원하기 위한 환경
- 최종 사용자인 데이터 분석가는 데이터 사이에 상관관계 정리
- 새로운 유용한 정보들을 발견
○ 사용자가 데이터 웨어하우스를 효과적으로 사용하기 위해 메타 데이터는 정확, 최신의 것
- 김솔미·이혜옥(1997), 인터넷 자료에의 기술과 접근을 위한 메타데이터 표준 비교분석
- 김용석(2002), 교육용 컨텐츠 공유시스템의 품질관리 방안에 관한 연구, 인천대학교 정보통신대학원 석사학위 논문
- 이재윤(1998), 메타데이터 환경과 과제, 한국정보검색위원회 1998년 10월 월례발표회
- 이재윤·조현주(1998), 인터넷 자원의 보존 및 장기적 이용을 위한 국가 프로젝트, 정보관리연구
- 한국교육학술정보원(2005), 교육정보메타데이터(KEM) 지침해설서
- 한국표준협회(2004), 정보기술 - 초, 중등교욱정보 메타데이터 KS X 7001
