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검색어: 딥러닝, 검색결과: 2
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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.

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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.

한국기록관리학회지