메타데이터

Metadata
21세기에 메타데이터는 일반적으로 디지털 형식을 의미하지만, 기존의 카드 카탈로그에는 메타데이터가 포함되어 있으며, 카드에는 라이브러리에 있는 책에 대한 정보(저자, 제목, 주제 등)가 보관되어 있습니다.
메타데이터는 여러 계층으로 나눌 수 있습니다.Cenchrus ciliaris의 이 물리적 하바리움 레코드는 샘플과 샘플에 대한 메타데이터로 구성되며, 바코드는 물리적 레코드에 대한 메타데이터가 포함된 디지털 레코드를 가리킵니다.

메타데이터는 "다른 데이터에 대한 정보를 제공하는 데이터"[1]이지만 메시지의 텍스트나 이미지 자체와 같은 데이터 내용은 아닙니다.메타데이터에는 다음과 같은 다양한 유형이 있습니다.

  • 기술 메타데이터 – 리소스에 대한 기술 정보.이것은 검출과 식별에 사용됩니다.여기에는 제목, 추상, 작성자 및 키워드와 같은 요소가 포함됩니다.
  • 구조 메타데이터 – 데이터 컨테이너에 대한 메타데이터로, 예를 들어 페이지를 정렬하여 장을 구성하는 방법 등 복합 객체의 결합 방법을 나타냅니다.디지털 [2]재료의 유형, 버전, 관계 및 기타 특성을 설명합니다.
  • 관리 메타데이터[3] – 리소스 유형, 권한, 리소스 [4]생성 시기와 방법 등 리소스 관리에 도움이 되는 정보입니다.
  • 참조 메타데이터 – 통계 데이터의 내용과 품질에 대한 정보.
  • 프로세스 데이터라고도 불리는 통계 [5]메타데이터는 통계 [6]데이터를 수집, 처리 또는 생성하는 프로세스를 설명할 수 있습니다.
  • 법적 메타데이터 – 작성자, 저작권자 및 퍼블릭 라이선스에 대한 정보(제공된 경우)를 제공합니다.

메타데이터는 여러 가지 다른 방법으로 데이터를 설명할 수 있기 때문에 이러한 범주 중 하나에 엄격하게 제한되지 않습니다.

역사

메타데이터에는 다양한 목적이 있습니다.사용자가 관련 정보를 찾고 리소스를 검색하는 데 도움이 될 수 있습니다.또, 전자 자원의 편성, 디지털 식별의 제공, 자원의 아카이브와 보존에도 도움이 됩니다.메타데이터를 통해 사용자는 "관련 기준에 따라 리소스를 찾을 수 있도록 허용하고, 리소스를 식별하고, 유사한 리소스를 하나로 모으고, 서로 다른 리소스를 식별하고, 위치 정보를 [7]제공"함으로써 리소스에 액세스할 수 있습니다.인터넷 트래픽을 포함한 통신 활동의 메타데이터는 다양한 국가 기관에 의해 매우 광범위하게 수집된다.이 데이터는 교통 분석의 목적으로 사용되며 대량 [8]감시에 사용될 수 있다.

메타데이터는 1980년대 도서관이 카탈로그 데이터를 디지털 데이터베이스로 변환하기 전까지 전통적으로 도서관의 카드 카탈로그에서 사용되었습니다.2000년대 들어 데이터와 정보가 디지털 방식으로 저장되면서 이 디지털 데이터는 메타데이터 표준을 사용하여 기술되었습니다.

컴퓨터 시스템의 "메타 데이터"에 대한 최초의 설명은 1967년 MIT의 국제문제연구소 전문가인 David Griffel과 Stuart McIntosh에 의해 기록되었다고 합니다. "요컨대, 우리는 데이터의 주제 설명과 토큰 코드에 대한 객체 언어로 된 진술이 있습니다.데이터 관계와 변환, 표준과 데이터 [9]간의 관계를 설명하는 메타 언어 문장도 있습니다."

분야별로 고유한 메타데이터 표준이 존재합니다(예: 박물관 소장품, 디지털 오디오 파일, 웹사이트 등).데이터 또는 데이터 파일의 내용 및 컨텍스트를 설명하면 그 유용성이 높아집니다.예를 들어 웹 페이지는 페이지가 어떤 소프트웨어 언어(예를 들어 HTML), 페이지를 작성하기 위해 사용된 도구, 페이지의 주제 및 주제에 대한 추가 정보를 찾는 위치를 지정하는 메타데이터를 포함할 수 있습니다.이 메타데이터는 독서자의 경험을 자동으로 향상시키고 사용자가 온라인에서 [10]웹 페이지를 더 쉽게 찾을 수 있도록 합니다.CD에는 디스크에 작품이 나타나는 음악가, 가수 및 작곡가에 대한 정보를 제공하는 메타데이터가 포함될 수 있습니다.

많은 국가에서 정부 기관은 이메일, 전화 통화, 웹 페이지, 비디오 트래픽, IP 연결 및 휴대폰 [11]위치에 대한 메타데이터를 정기적으로 저장합니다.

정의.

메타데이터는 "데이터에 관한 데이터"를 의미합니다."meta" 접두사는 "뒤" 또는 "뒤"를 의미하지만 인식론에서는 "약"을 의미하는 데 사용됩니다.메타데이터는 데이터의 하나 또는 여러 측면에 대한 정보를 제공하는 데이터로 정의됩니다. 메타데이터는 특정 데이터를 추적하고 작업하기 [12]쉽게 하는 데이터에 대한 기본 정보를 요약하는 데 사용됩니다.예를 들어 다음과 같습니다.

  • 데이터 생성 방법
  • 데이터의 목적
  • 작성 일시
  • 데이터의 작성자 또는 작성자
  • 데이터가 생성된 컴퓨터 네트워크의 위치
  • 사용되는 표준
  • 파일 크기
  • 데이터 품질
  • 데이터 출처
  • 데이터 생성에 사용되는 프로세스

예를 들어, 디지털 이미지는 이미지의 크기, 색심도, 해상도, 생성 시점, 셔터 속도 및 기타 [13]데이터를 설명하는 메타데이터를 포함할 수 있습니다.텍스트 문서의 메타데이터는 문서의 길이, 작성자, 문서 작성 시기 및 문서의 간단한 요약에 대한 정보를 포함할 수 있습니다.웹 페이지 내의 메타데이터에는 [14]페이지 내용에 대한 설명과 내용에 연결된 키워드가 포함될 수도 있습니다.이러한 링크는 종종 "메타태그"라고 불리며 1990년대 [14]후반까지 웹 검색 순서를 결정하는 주요 요소로 사용되었습니다.메타태그의 웹 검색 의존도는 1990년대 후반 "키워드 채우기"[14] 때문에 감소했는데, 메타태그는 검색 엔진을 속이기 위해 크게 오용되어 일부 웹사이트가 [14]실제보다 검색에 더 관련이 있다고 생각하도록 하고 있었다.

메타데이터는 메타데이터 레지스트리 또는 메타데이터 [15]저장소라고 불리는 데이터베이스에 저장 및 관리할 수 있습니다.그러나 컨텍스트와 참조 지점이 없으면 메타데이터를 [16]보기만 해도 식별이 불가능할 수 있습니다.예를 들어, 13자리 길이의 여러 숫자를 포함하는 데이터베이스 자체로는 계산 결과나 방정식에 삽입할 수 있는 숫자 목록이 될 수 있습니다. 다른 컨텍스트가 없어도 숫자 자체는 데이터로 인식될 수 있습니다.그러나 이 데이터베이스가 책 모음의 로그라는 컨텍스트를 고려할 때, 이 13자리 숫자는 이제 ISBN으로 식별될 수 있습니다. 이 정보는 책을 참조하지만, 책 자체의 정보는 아닙니다."메타데이터"라는 용어는 1968년 필립 배글리가 그의 저서 "프로그래밍 언어 개념의 확장"에서 만든 용어이다. 여기서 그는 ISO 11179 "전통적인" 의미, 즉 "데이터 컨테이너에 대한 데이터"라는 의미 대신 "구조 메타데이터"라는 용어를 사용하고 있다.t" 또는 메타콘텐트. 일반적으로 [17][18]라이브러리 카탈로그에 있는 데이터 유형입니다.그 이후 정보관리, 정보과학, 정보기술, 사서, GIS 등의 분야에서 널리 사용되고 있다.이러한 필드에서 메타데이터라는 단어는 "데이터에 관한 데이터"[19]로 정의됩니다.이것이 일반적으로 받아들여지는 정의이지만, 다양한 분야에서는 그 용어의 보다 구체적인 설명과 용도를 채택하고 있다.

Slate는 2013년에 "메타데이터"에 대한 미국 정부의 해석이 광범위할 수 있으며 이메일 제목 [20]줄과 같은 메시지 내용을 포함할 수 있다고 보고했다.

종류들

메타데이터 애플리케이션은 다양하며, 다양한 필드를 포함하지만 메타데이터 유형을 지정하기 위한 전문적이고 잘 수용된 모델이 있습니다.Bretherton & Singley(1994)는 구조/[21]제어 메타데이터와 가이드 메타데이터의 2가지 클래스를 구분합니다.구조 메타데이터는 테이블, 열, 키 및 인덱스와 같은 데이터베이스 개체의 구조를 설명합니다.가이드 메타데이터는 특정 항목을 찾는 데 도움이 되며 보통 자연 언어로 키워드 집합으로 표현됩니다.Ralph Kimball에 따르면 메타데이터는 기술 메타데이터(또는 내부 메타데이터), 비즈니스 메타데이터(또는 외부 메타데이터), 프로세스 메타데이터의 3가지 범주로 나눌 수 있습니다.

NISO는 기술형, 구조형 및 [19]관리형의 3가지 메타데이터를 구분합니다.기술 메타데이터는 일반적으로 제목, 작성자, 제목, 키워드 및 게시자 등의 개체를 검색하고 찾기 위한 정보로서 검색 및 식별에 사용됩니다.구조 메타데이터는 개체의 구성 요소가 어떻게 구성되는지 설명합니다.구조 메타데이터의 예로는 책의 장을 형성하기 위해 페이지가 정렬되는 방법이 있습니다.마지막으로 관리 메타데이터는 소스 관리에 도움이 되는 정보를 제공합니다.관리 메타데이터는 파일 형식, 파일 생성 시기 및 방법 등의 기술 정보를 나타냅니다.관리 메타데이터의 두 가지 하위 유형은 권한 관리 메타데이터와 보존 메타데이터입니다.권리 관리 메타데이터는 지적 재산권을 설명하는 반면, 보존 메타데이터는 [7]자원을 보존 및 보존하기 위한 정보를 포함합니다.

위해는 것으로도 통계적 프로세스 되기 위해 둘 다 validate 및 통계 데이터 제작 과정을 개선해 통계 사회에 특별히 중요한 데이터를을 뿐 아니라 소스와 data[5]의 질을 묘사하기 위해 통계적 데이터 저장소 메타 데이터를 위한 그들 자신의 조건이 있다.[6]

보다 발전하기 시작한 메타데이터의 또 다른 유형은 접근성 메타데이터입니다.접근성 메타데이터는 라이브러리의 새로운 개념이 아닙니다.그러나 유니버설 디자인의 진보로 인해 라이브러리의 [22]: 213–214 인지도가 높아졌습니다.Cloud4와 같은 프로젝트모두와 GPII는 범용 액세스 [22]: 210–211 솔루션을 제공하는 데 있어 사용자의 요구와 선호, 그리고 이러한 요구에 적합한 정보를 기술하기 위한 공통 용어 및 모델이 부족하다는 것을 확인했습니다.이러한 유형의 정보는 접근성 메타데이터입니다.[22]: 214 Schema.org에서는 IMS Global Access for All Information Model Data Element [22]: 214 Specification에 기초한 접근성 속성을 몇 가지 도입했습니다.Wiki 페이지 WebSchema/Accessibility에는 몇 가지 속성 및 값이 나열됩니다.정보 검색자의 다양한 접근성 요구를 기술하고 표준화하려는 노력은 더욱 강력해지고 있지만, 확립된 메타데이터 스키마로의 채택은 그다지 발전하지 않았습니다.예를 들어 더블린 코어(DC)의 "청취도"와 MARC 21의 "읽기 수준"은 난독증 사용자에게 적합한 자원을 식별하기 위해 사용할 수 있으며 DC의 "형식"은 점자, 오디오 또는 큰 인쇄 형식으로 사용할 수 있는 자원을 식별하기 위해 사용할 수 있지만 수행해야 [22]: 214 할 작업은 더 많다.

구조물들

메타데이터(메타콘텐트) 또는 보다 정확하게는 메타데이터(메타콘텐트) 문을 조립하는 데 사용되는 어휘는 일반적으로 메타데이터 표준 및 메타데이터 모델을 포함한 잘 정의된 메타데이터 체계를 사용하여 표준화된 개념에 따라 구조화됩니다.제어된 어휘, 분류법, Theauri, 데이터 사전메타데이터 레지스트리와 같은 도구를 사용하여 메타데이터에 추가 표준화를 적용할 수 있습니다.구조 메타데이터의 공통성은 데이터 모델 개발 및 데이터베이스 설계에서도 가장 중요합니다.

구문

메타데이터(메타콘텐트)[23] 구문은 메타데이터(메타콘텐트)의 필드 또는 요소를 구조화하기 위해 작성된 규칙을 말합니다.하나의 메타데이터 스킴은 각각 다른 구문을 필요로 하는 다수의 다른 마크업 또는 프로그래밍 언어로 표현될 수 있다.예를 들어 Dublin Core는 플레인텍스트, HTML, XML [24] RDF로 표시할 수 있습니다.

메타콘텐트의 일반적인 예는 서지 분류, 주제, 듀이 십진수 클래스 번호입니다.어떤 개체의 "분류"에는 항상 묵시적인 문장이 있습니다.예를 들어 어떤 물체를 Dewey 클래스 번호 514(Topology)(즉, 514라는 번호가 척추에 있는 책)로 분류하는 것은 암묵적인 표현이다: "<book><subject heading><514>"이것은 subject-predicate-object의 3배, 더 중요한 것은 클래스 속성 값의 3배입니다.트리플(클래스, 속성)의 처음 2개의 요소는 정의된 의미를 가진 구조 메타데이터의 일부입니다.세 번째 요소는 값이며, 가능하면 일부 통제된 어휘와 일부 참조(마스터) 데이터에서 얻습니다.메타데이터와 마스터 데이터 요소의 조합에 의해 메타콘텐트 문이 생성됩니다."메타콘텐트 = 메타데이터 + 마스터 데이터"입니다.이 모든 요소들은 "어휘"라고 생각할 수 있다.메타데이터와 마스터 데이터는 모두 메타콘텐트 문장으로 결합할 수 있는 어휘입니다.이러한 어휘에는 UML, EDIFACT, XSD, Dewey/UDC/LoC, SKOS, ISO-25964, Pantone, Linnaean 이항 명명법 등 다양한 소스가 있습니다.색인화든 검색이든 메타콘텐트 문의 구성요소에 대해 제어된 어휘를 사용하는 것은 ISO 25964에 의해 보증됩니다. "인덱서와 검색자가 모두 동일한 개념에 대해 동일한 용어를 선택하도록 안내되면 관련 문서가 [25]검색됩니다."이것은 구글과 같은 인터넷의 검색 엔진을 고려할 때 특히 관련이 있다.이 프로세스는 페이지를 인덱싱한 후 복잡한 알고리즘을 사용하여 텍스트 문자열을 대조합니다. 지능이나 "회의"는 발생하지 않으며 단지 착각을 일으킬 뿐입니다.

계층형, 선형 및 평면 스키마타

메타데이터 스키마는 본질적으로 메타데이터 요소 간에 관계가 존재하고 요소 간에 부모-자녀 관계가 존재하도록 중첩되는 계층 구조일 수 있습니다.계층형 메타데이터 스키마의 예로는 IEEE LOM 스키마가 있습니다.이 스키마에서는 메타데이터 요소가 부모 메타데이터 요소에 속할 수 있습니다.메타데이터 스키마는 1차원 또는 선형일 수도 있습니다.각 요소는 다른 요소로부터 완전히 분리되어 1차원에 따라 분류됩니다.선형 메타데이터 스키마의 예로는 1차원 Dublin Core 스키마가 있습니다.메타데이터 스키마는 보통 2차원 또는 평면이며, 각 요소는 다른 요소와는 완전히 분리되어 있지만 2개의 직교 [26]차원에 따라 분류됩니다.

입도

데이터 또는 메타데이터가 구조화되는 정도를 "입상성"이라고 합니다."입상성"은 얼마나 많은 세부사항을 제공하는지를 나타냅니다.세분성이 높은 메타데이터를 사용하면 보다 상세하고 구조화된 정보를 얻을 수 있으며 기술 조작 수준을 높일 수 있습니다.세분화 수준이 낮다는 것은 비용을 대폭 절감하면서 메타데이터를 생성할 수 있지만 자세한 정보는 제공하지 않는다는 것을 의미합니다.세분화의 주요 영향은 생성 및 캡처뿐 아니라 유지 보수 비용에도 영향을 미칩니다.메타데이터 구조가 오래되면 참조된 데이터에 대한 액세스도 오래됩니다.따라서 메타데이터를 작성하기 위한 노력과 메타데이터를 유지하기 위한 노력을 고려해야 합니다.

하이퍼매핑

메타데이터 스키마가 평면 묘사를 초과하는 모든 경우 선택한 측면에 따라 메타데이터를 표시하고 볼 수 있도록 하고 특별한 뷰를 제공하기 위해 어떤 종류의 하이퍼매핑이 필요합니다.하이퍼매핑은 지리적 및 지리적 정보 [27]오버레이의 계층화에 자주 적용됩니다.

표준

메타데이터에는 국제 표준이 적용됩니다.메타데이터와 레지스트리의 표준화에 관한 합의에 이르기 위해서, ANSI(American National Standards Institute)와 ISO(International Organization for Standardization)를 중심으로, 국내 및 국제 표준 커뮤니티에서 많은 작업이 행해지고 있습니다.코어 메타데이터 레지스트리 표준은 ISO/IEC 11179 메타데이터 레지스트리(MDR)이며, 표준의 프레임워크는 ISO/IEC 11179-1:[28]2004에 설명되어 있습니다.Part 1의 새 판은 2015년 또는 2016년 초에 출판될 마지막 단계에 있다.Part 3의 최신판 ISO/IEC 11179-3:2013에[29] 맞추어 개정되었으며, 이는 MDR을 확장하여 Concept Systems의 등록을 지원합니다.(ISO/IEC 11179 참조).이 표준은 인간과 컴퓨터의 명확한 사용을 위해 데이터의 의미와 기술적 구조를 기록하기 위한 스키마를 규정한다.ISO/IEC 11179 표준은 메타데이터를 데이터에 대한 정보 개체 또는 "데이터에 대한 데이터"라고 합니다.ISO/IEC 11179 Part-3에서 정보 객체는 Data Elements, Value Domains 및 데이터 항목의 의미와 기술적 세부사항을 기술하는 기타 재사용 가능한 의미 및 표현 정보 객체에 대한 데이터이다.또한 이 표준은 메타데이터 레지스트리에 대한 세부사항 및 메타데이터 레지스트리에 정보 객체를 등록 및 관리하는 방법에 대해서도 규정한다.ISO/IEC 11179 Part 3에는 예를 들어 계산, 하나 이상의 데이터 요소 수집 또는 기타 형태의 파생 데이터를 통해 다른 데이터 요소의 파생인 복합 구조를 기술하는 규정도 있다.이 규격은 원래 데이터 요소 레지스트리로 기술되어 있지만, 그 목적은 특정 애플리케이션으로부터 독립적으로 메타데이터 컨텐츠를 기술 및 등록하는 것을 지원하며, 새로운 애플리케이션, 데이터베이스 또는 수집된 데이터의 분석에서 인간이나 컴퓨터에 의해 발견되고 재사용되는 것에 대한 설명을 제공하는 것입니다.등록된 메타데이터 컨텐츠에 준거합니다.이 표준은 표준의 등록 및 관리 부분을 재사용하고 확장함으로써 다른 종류의 메타데이터 레지스트리의 일반적인 기준이 되었습니다.

지리공간 커뮤니티는 특히 지도 및 이미지 라이브러리 및 카탈로그의 전통을 바탕으로 한 특수한 지리공간 메타데이터 표준의 전통을 가지고 있습니다.일반적인 텍스트 처리 방법이 적용되지 않기 때문에 일반적으로 지형 공간 데이터에는 형식 메타데이터가 필수적입니다.

더블린 코어 메타데이터 용어는 검색 목적으로 리소스를 설명하는 데 사용할 수 있는 어휘 집합입니다.Dublin Core Metadata Element[31] Set으로 알려진 15개의[30] 클래식 메타데이터 용어 집합은 다음 표준 문서에서 보증됩니다.

  • IETF RFC 5013[32]
  • ISO 표준 15836-2009[33]
  • NISO 표준 Z39.[34]85

W3C [35]DCAT(데이터 카탈로그 어휘)는 Dublin Core에 데이터 세트, 데이터 서비스, 카탈로그 및 카탈로그 레코드의 클래스를 보완하는 RDF 어휘입니다.DCAT는 FOAF, PROV-O 및 OWL-Time 요소도 사용합니다.DCAT는 각각 데이터 세트 또는 서비스를 설명하는 레코드를 포함하는 카탈로그의 일반적인 구조를 지원하는 RDF 모델을 제공합니다.

규격은 아니지만 Microformat(아래 인터넷 메타데이터 섹션에서도 언급)은 메타데이터를 전달하기 위해 기존의 HTML/XHTML 태그를 재사용하려는 의미 마크업에 대한 웹 기반 접근법입니다.마이크로포맷은 XHTML 및 HTML 표준을 따르지만 그 자체는 표준이 아닙니다.마이크로포맷의 지지자 중 한 명인 Tantek çlik은 대안적 접근법의 문제를 특징지었다.

여기 새로운 언어가 있습니다.이러한 추가 파일을 서버에 출력해야 합니다.귀찮다.([36]마이크로포맷) 진입 장벽을 낮춥니다.

사용하다

사진들

메타데이터는, 디지털 포토 파일에 기입해, 파일의 소유자, 저작권 정보, 연락처 정보, 파일을 작성한 카메라의 브랜드나 모델, 노출 정보(셔터 속도, f-stop 등), 및 사진에 관한 키워드등의 설명 정보와 함께, 파일이나 이미지를 컴퓨터나/또는 그 양쪽에서 검색할 수 있도록 할 수 있습니다.인터넷.색공간, 색채널, 노광시간, 조리개(EXIF) 등의 메타데이터는 카메라에 의해 작성되며,[37] 일부는 컴퓨터에 다운로드한 후 사진작가 및/또는 소프트웨어에 의해 입력된다.대부분의 디지털 카메라는 모델 번호, 셔터 속도 등에 대한 메타데이터를 작성하고 [38]편집도 가능하게 합니다.이 기능은 Nikon D3 이후 대부분의 Nikon DSLR, Canon EOS 7D 이후 대부분의 새로운 Canon 카메라, Pentax K-3 이후 대부분의 Pentax DSLR에서 사용할 수 있습니다.메타데이터를 사용하면 키워드를 사용하여 포스트 프로덕션에서 보다 쉽게 구성할 수 있습니다.필터를 사용하여 특정 사진 세트를 분석하고 등급이나 캡처 시간 등의 기준을 선택할 수 있습니다.GPS(특히 스마트폰)와 같은 위치정보 기능이 있는 장치에서는 사진을 찍은 위치도 포함될 수 있습니다.

포토 메타데이터 표준은, 다음의 표준을 책정하는 조직에 의해서 관리되고 있습니다.여기에는 다음이 포함되지만 이에 한정되는 것은 아닙니다.

  • IPTC 정보교환 모델 IIM(국제언론통신협의회)
  • XMP용 IPTC 코어 스키마
  • XMP – 확장 가능한 메타데이터 플랫폼 (ISO 표준)
  • Exif – 교환 가능한 이미지 파일 형식, CIPA(카메라 및 이미징 제품 협회), JEITA(일본 전자 및 정보기술 산업 협회)에서 발행
  • 더블린 코어 (Dublin 코어 메타데이터 이니셔티브 - DCMI)
  • PLUS(Picture Licensing Universal System)
  • VRA 코어(Visual Resource Association)[39]

전기 통신

메시지 내용과 달리 전화, 전자 메시지, 인스턴트 메시지 및 기타 통신 모드의 시간, 발신지 및 수신처에 대한 정보는 메타데이터의 또 다른 형태입니다.NSA와 같은 특정 정보기관이 수백만 명의 인터넷 사용자에게 온라인 메타데이터를 1년간 보관하고 있다는 사실이 Edward Snowden에 의해 공개된 후 정보기관에 의한 이 통화상세 레코드 메타데이터의 대량 수집에 대해 논란이 되고 있습니다.대리점에 관계자를 소개하다

비디오

메타데이터는, 컨텐츠에 관한 정보(대화 내용이나 씬의 텍스트 설명 등)를 컴퓨터로 직접 이해할 수 없는 비디오에서 특히 편리합니다.다만, 컨텐츠의 효율적인 검색이 필요한 경우입니다. 기능은 자동 번호판 인식 및 차량 인식 식별 소프트웨어와 같은 비디오 애플리케이션에서 특히 유용합니다. 이 소프트웨어에서는 번호판 데이터가 저장되고 보고서 및 경보를 [40]생성하는 데 사용됩니다.비디오 메타데이터의 취득에는, 2개의 소스가 있습니다. (1) 운용상의 수집 메타데이터, 즉 기기의 종류, 소프트웨어, 날짜, 장소등의 컨텐츠에 관한 정보, (2) 검색 엔진의 가시성, 검출 가능성, 시청자 참여의 향상, 및 vi에의 광고 기회의 제공입니다.디오 [41]퍼블리셔오늘날 대부분의 전문 비디오 편집 소프트웨어는 메타데이터에 액세스할 수 있습니다.Avid의 MetaSync와 Adobe의 Bridge가 [42]그 2가지 예입니다.

지리공간 메타데이터

지리 공간 메타데이터는 위치 기반 GIS(Geographic Information Systems) 파일, 지도, 이미지 및 기타 데이터와 관련이 있습니다.메타데이터는 GIS에서 데이터베이스 파일 및 GIS 내에서 개발된 데이터와 같은 지리적 데이터의 특성과 속성을 문서화하는 데 사용됩니다.여기에는 누가 데이터를 개발했는지, 언제 수집했는지, 어떻게 처리되었는지, 어떤 형식으로 데이터를 사용할 수 있는지 등의 세부 정보가 포함되어 있으며,[43] 데이터를 효과적으로 사용할 수 있는 컨텍스트를 제공합니다.

창조.

메타데이터는 자동 정보 처리 또는 수동 작업을 통해 생성할 수 있습니다.컴퓨터에서 캡처한 기본 메타데이터에는 개체가 생성된 시기, 개체를 만든 사용자, 마지막으로 업데이트된 날짜, 파일 크기 및 파일 확장자에 대한 정보가 포함될 수 있습니다. 컨텍스트에서 오브젝트는 다음 중 하나를 가리킵니다.

  • 책, CD, DVD, 종이 지도, 의자, 테이블, 화분 등의 실물 아이템.
  • 디지털 화상, 디지털 사진, 전자 문서, 프로그램 파일, 데이터베이스 테이블 등의 전자 파일.

메타데이터 엔진은 도메인 [44]내에서 사용 중인 데이터 및 메타데이터(데이터에 대한 데이터)에 대한 정보를 수집, 저장 및 분석합니다.

데이터 가상화

2000년대에 데이터 가상화는 기업의 가상화 "스택"을 완성하기 위한 새로운 소프트웨어 테크놀로지로 등장했습니다.메타데이터는 데이터베이스 및 애플리케이션 서버와 함께 엔터프라이즈 인프라 구성 요소인 데이터 가상화 서버에서 사용됩니다.이러한 서버의 메타데이터는 영구 저장소로 저장되며 다양한 엔터프라이즈 시스템 및 애플리케이션의 비즈니스 개체를 설명합니다.데이터 가상화를 지원하기 위해서는 구조 메타데이터의 공통성도 중요합니다.

통계 및 인구 조사 서비스

표준화 및 조화 작업은 통계 [45][46]커뮤니티에서 메타데이터 시스템을 구축하려는 업계의 노력에 이점을 가져다 주었습니다.유럽 통계 실무[47] 강령 및 ISO 17369:2013(통계 데이터메타데이터 교환(SDMX)[45]과 같은 여러 메타데이터 지침과 표준은 기업, 정부 기관 및 기타 단체가 통계 데이터와 메타데이터를 관리하는 방법에 대한 핵심 원칙을 제공한다.Eurostat,[48][48] 유럽중앙은행시스템 및 미국환경보호청[49] 같은 단체들은 "통계업무 프로세스 [48]관리 시 효율성"을 개선하기 위해 이러한 기준과 기타 지침을 시행하였다.

도서관과 정보과학

메타데이터는 디지털 형식과 아날로그 형식 모두에서 라이브러리의 항목을 카탈로그화하는 수단으로 다양하게 사용되어 왔습니다.이러한 데이터는 특정 도서, DVD, 잡지 또는 라이브러리가 [50]컬렉션에 포함할 수 있는 개체를 분류, 집계, 식별 및 찾는 데 도움이 됩니다.1980년대까지 많은 도서관 카탈로그는 파일 서랍에 있는 3x5인치 카드를 사용하여 책의 제목, 저자, 주제 및 도서관 선반에 있는 책의 실제 위치를 나타내는 약어 영숫자 문자열( 번호)을 표시했습니다.도서관 자료를 주제별로 분류하기 위해 도서관에서 채택한 Dewey Decimal System은 메타데이터 사용의 초기 예입니다.초기 종이 카탈로그에는 제목,[51] 저자, 제목 및 해당 항목의 소재에 대한 번호가 기재되어 있었다.1980년대와 1990년대 이후 많은 도서관이 이러한 종이 파일 카드를 컴퓨터 데이터베이스로 대체했습니다.이러한 컴퓨터 데이터베이스를 사용하면 사용자가 키워드 검색을 훨씬 쉽고 빠르게 수행할 수 있습니다.오래된 메타데이터 수집의 또 다른 형태는 "롱 폼"으로 알려진 것을 미국 인구조사국이 사용하는 것입니다.긴 양식은 분포 [52]패턴을 찾기 위해 인구 통계 데이터를 생성하는 데 사용되는 질문을 합니다.라이브러리일반적으로 통합 라이브러리 관리 시스템의 일부로 라이브러리 카탈로그에 메타데이터를 사용합니다.메타데이터는, 서적, 정기간행물, DVD, Web 페이지, 디지털 이미지등의 자원을 카탈로그화해 취득합니다.이 데이터는 MARC 메타데이터 표준을 사용하여 통합 라이브러리 관리 시스템 ILMS에 저장됩니다.그 목적은 고객이 찾는 품목이나 영역의 물리적 또는 전자적 위치를 안내하고 해당 품목에 대한 설명을 제공하는 것이다.

라이브러리 메타데이터의 보다 최근의 특수한 인스턴스에는, 전자 프린트 저장소나 디지털 이미지 라이브러리를 포함한 디지털 라이브러리의 설립이 포함됩니다.라이브러리 원칙을 기반으로 하는 경우가 많지만, 비 라이브러리 사용, 특히 메타데이터 제공에 중점을 두기 때문에 기존 또는 일반적인 카탈로그 작성 방식을 따르지 않습니다.포함된 자료의 사용자 지정 특성을 고려할 때 메타데이터 필드는 분류학적 분류 필드, 위치 필드, 키워드 또는 저작권 문구와 같은 특수하게 작성되는 경우가 많습니다.일반적으로 파일 크기 및 형식과 같은 표준 파일 정보가 자동으로 포함됩니다.[53]도서관 운영은 수십 년 동안 국제 표준화를 위한 노력의 핵심 주제였습니다.디지털 라이브러리의 메타데이터 표준에는 Dublin Core, METS, MODS, DDI, DOI, URN, PREMIS 스키마, EMLOAI-PMH포함됩니다.세계 주요 라이브러리는 메타데이터 표준 전략에 [54][55]대한 힌트를 제공합니다.라이브러리 및 정보과학에서의 메타데이터 사용 및 작성에는 다음과 같은 과학 출판물도 포함됩니다.

과학에서

FAIR 데이터 및 영구 식별자대한 소개.

과학 출판물의 메타데이터는 PubMed 및 Web of Science와 같은 저널 발행자 및 인용 데이터베이스에 의해 작성되는 경우가 많습니다.원고에 포함되거나 보충 자료로 첨부되는 데이터는 출판 후 예를 들어 생물의학 데이터베이스에 제출될 수 있지만 메타데이터 생성의 대상이 [56][57]되는 경우가 적다.그러면 원래 작성자와 데이터베이스 큐레이터가 자동화된 프로세스의 지원을 받아 메타데이터 작성을 담당하게 됩니다.모든 실험 데이터에 대한 포괄적인 메타데이터는 FAIR 지침 원칙의 기초가 되거나 연구 데이터를 검색, 액세스, 상호 운용 및 [58]재사용할 수 있도록 보장하기 위한 표준입니다.

그런 다음 이러한 메타데이터를 활용, 보완하고 유용한 방법으로 액세스할 수 있습니다.OpenAlex는 출처, 인용문, 저자 정보, 과학 분야 및 연구 주제 등의 메타데이터를 통합하고 제공하는 2억 개 이상의 과학 문서 무료 온라인 색인입니다.API와 오픈소스 웹사이트는 메타사이언스,[59][60][61] 사이언트 메트릭스 및 논문의 의미적 웹을 문의하는 새로운 도구에 사용할 수 있습니다.개발 중인 또 다른 프로젝트인 Scholia는 Wikidata의 "주제" [62]속성을 사용하여 SARS-CoV-2 바이러스의 특정 특성에 대한 간단한 사용자 인터페이스를 제공하는 등 다양한 시각화 및 집계 기능에 과학 출판물의 메타데이터를 사용합니다.

연구 노동에서는, 저자의 작품에의 공헌에 관한 투명한 메타데이터가 제안되고 있습니다.예를 들면, 논문의 작성에 있어서의 역할, 공헌의 수준, 책임 [63][64]등입니다.

또한 과학적 성과물에 대한 다양한 메타데이터를 작성하거나 보완할 수 있습니다. 예를 들어, scite.ai는 논문 인용을 추적하여 '[65]지원', '멘티오닝' 또는 '대조'로 연결하려고 합니다.다른 예로는 대체 metrics[66]개발을 포함한다 –는 넘어 제공하는 도움을 평가 및 findability, 또한 모이는 많은 사람들의 대중적인 논의에 대한 과학 논문에서 소셜 미디어 등 Reddit인용되에 위키 백과, 그리고 보고서의 연구에서 뉴스 media[67]–, 콜에게 공개하고 여부 다양하다.ginal f인딩이 확인되거나 [68][69]재현될 수 있습니다.

박물관에서

박물관의 맥락에서 메타데이터는 아카이브리스트, 사서, 박물관 등록자 큐레이터와 같은 훈련된 문화 문서 전문가가 예술, 건축, 문화 객체 및 [70][71][72]그 이미지를 색인화, 구조화, 기술, 식별하거나 지정하는 정보입니다.설명 메타데이터는 박물관 컨텍스트에서 객체 식별 및 자원 복구 [71]목적으로 가장 일반적으로 사용됩니다.

사용.

메타데이터는 다음과 같은 목적으로 수집 기관 및 박물관 내에서 개발 및 적용되고 있습니다.

  • 리소스 검색 및 검색 [72]쿼리 실행 촉진
  • 박물관 소장품 및 문화재의 다양한 측면과 관련된 정보를 저장하고 보관 및 관리 [72]목적을 제공하는 디지털 아카이브를 만듭니다.
  • 디지털 콘텐츠를 온라인으로 [71][72]게시하여 일반 대중이 문화 객체에 접근할 수 있도록 합니다.

표준

많은 박물관들과 문화재 센터들은 예술품과 문화재의 다양성을 고려할 때, 문화 [70][71][72]작품을 묘사하고 분류하는 하나의 모델이나 표준으로는 충분치 않다는 것을 인식하고 있다.예를 들어, 조각된 원주민 유물은 예술품, 고고학적 유물 또는 원주민 유산 품목으로 분류될 수 있다.박물관 커뮤니티 내에서 아카이브, 기술 및 카탈로그의 표준화의 초기 단계는 1990년대 후반에 CDWA(Categories for Description of Art Works), Spectrum, CIDOC Conceptual Reference Model(CRM), Cataloging CCO(Cataloging Cultural Objects) 및 Lite(Lite)와 같은 표준 개발로 시작되었다.이러한 표준에서는 기계 처리, 발행 및 구현에 [71]HTML 및 XML 마크업 언어를 사용합니다.원래 책을 특징짓기 위해 개발된 영미 카탈로그 작성 규칙(AACR)은 문화 물건, 예술 작품, [72]건축에도 적용되어 왔다.CCO와 같은 표준은 박물관이 소장품, 수집품, 대출 [72]및 보존을 관리할 수 있는 데이터베이스인 Museum's Collections Management System(CMS; 박물관 소장품 관리 시스템)에 통합된다.이 분야의 학자들과 전문가들은 "표준과 기술의 급속한 발전"이 문화 문서 작가들, 특히 기술 훈련을 받지 [73][page needed]않은 전문가들에게 어려움을 야기한다고 지적합니다.대부분의 수집 기관과 박물관은 관계형 데이터베이스를 사용하여 문화 작품과 [72]그 이미지를 분류합니다.관계형 데이터베이스와 메타데이터는 문화 객체 및 다면 예술 작품 간의 복잡한 관계를 문서화하고 기술합니다.물체와 장소, 사람 및 예술적 [71][72]움직임 간의 관계도 문서화하고 기술합니다.관계형 데이터베이스 구조는 보관자들이 문화 유물과 그 이미지를 명확하게 구분할 수 있도록 해주기 때문에 수집 기관과 박물관 내에서도 유용합니다. 불분명한 구별은 혼란스럽고 부정확한 [72]검색을 초래할 수 있습니다.

문화유물과 예술품

물체의 중요성, 기능 및 목적, 크기(예: 높이, 너비, 무게), 보관 요건(예: 기후 제어 환경) 및 박물관 및 소장품의 초점은 문화 문서작가가 [72]물체에 귀속되는 데이터의 기술 깊이에 영향을 미친다.문화 문서 작성자와 데이터베이스 구조의 확립된 제도적 카탈로그 작성 관행, 목표 및 전문성은 또한 문화 객체에 귀속되는 정보와 문화 객체의 [70][72]분류 방식에 영향을 미친다.또한 박물관은 종종 표준화된 상업 컬렉션 관리 소프트웨어를 사용하여 아카이브리스트가 예술품과 문화재를 [73]기술할 수 있는 방법을 규정하고 제한합니다.또한, 수집 기관과 박물관은 그들의 [71][72]컬렉션에 있는 문화 유물과 예술품을 묘사하기 위해 통제된 어휘들을 사용합니다.Getty Vocabularies와 Library of Congress Controlled Vocabularies는 박물관 커뮤니티 내에서 평판이 좋으며 CCO [72]표준에 의해 권장된다.박물관에서는 문맥에 맞는 통제된 어휘와 소장품에 관련된 어휘를 사용하고 디지털 정보 [71][72]시스템의 기능을 강화할 것을 권장한다.제어된 어휘는 높은 수준의 일관성을 제공하여 리소스 [71][72]검색을 개선하므로 데이터베이스 내에서 유용합니다.제어된 어휘를 포함한 메타데이터 구조는 생성된 시스템의 온톨로지를 반영합니다.박물관의 메타데이터를 통해 문화재가 기술되고 분류되는 과정은 종종 메이커 [70][74]커뮤니티의 관점을 반영하지 않는다.

박물관 및 인터넷

메타데이터는 박물관 내 디지털 정보 시스템 및 아카이브의 작성에 중요한 역할을 해 왔으며, 박물관이 디지털 컨텐츠를 온라인으로 게시하는 것을 용이하게 했습니다.이를 통해 지리적, 경제적 장벽으로 인해 문화재를 접할 수 없었던 관객들도 문화재를 [71]접할 수 있게 되었다.2000년대 들어 더 많은 박물관이 아카이브 표준을 채택하고 복잡한 데이터베이스를 작성함에 따라 박물관, 아카이브 및 도서관 과학 [73]커뮤니티에서 박물관 데이터베이스 간의 Linked Data에 대한 논의가 제기되었습니다.CMS(Collection Management Systems) 및 디지털 자산 관리 도구는 로컬 [72]또는 공유 시스템일 수 있습니다.디지털 인문학자들은 박물관 데이터베이스와 소장품 간의 상호 운용성의 많은 이점을 언급하는 한편, 그러한 상호 운용성을 달성하는 [73]것의 어려움도 인정한다.

미국

미국에서는 메타데이터와 관련된 문제가 [when?]광범위하게 확산되고 있다.법원은 메타데이터와 관련된 다양한 질문에 대해 검토했습니다. 여기에는 당사자의 메타데이터 발견 가능성 등이 포함됩니다.연방 민사소송규칙에는 전자적으로 저장된 정보의 발견에 관한 특정 규칙이 있으며, 그 규칙을 적용하는 후속 판례법은 연방법원에서 [75]소송할 때 메타데이터를 작성해야 하는 소송 당사자의 의무에 대해 설명하고 있다.2009년 10월 애리조나 대법원은 메타데이터 레코드는 공개 [76]기록이라고 판결했습니다.문서 메타데이터는 소송이 메타데이터를 요청한 법적 환경에서 특히 중요한 것으로 입증되었으며, 이 경우 법정에서 특정 당사자에게 유해한 중요한 정보가 포함될 수 있습니다.메타데이터 제거 도구를 사용하여 문서를 "치료"하거나 수정하면 중요한 데이터를 자신도 모르게 전송할 위험을 줄일 수 있습니다.이 프로세스는 부분적으로(데이터 잔량 참조) 로펌이 전자 검색을 통해 기밀 데이터가 유출되는 것을 방지합니다.

여론 조사에 따르면 미국인의 45%가 개인 데이터의 보안을 보장하는 소셜 미디어 사이트의 능력에 대해 "전혀 확신하지 못한다"고 답했으며, 40%는 소셜 미디어 사이트가 개인에 대한 정보를 저장할 수 없어야 한다고 말했다.미국인의 76%는 광고 대행사가 수집한 정보가 안전하다고 확신할 수 없다고 답했으며 50%는 온라인 광고 대행사가 자신의 정보를 전혀 [77]기록해서는 안 된다고 답했다.

호주.

호주에서는 국가 보안 강화의 필요성으로 인해 새로운 메타데이터 스토리지 법이 [78]도입되었습니다.이 새로운 법은 테러 공격과 심각한 범죄가 일어나는 것을 더 쉽게 막기 위한 목적으로 보안 기관과 경찰 기관 모두 개인의 메타데이터에 2년까지 접근할 수 있게 된다는 것을 의미한다.

법률상

법률정보연구소가 2010년 3월 22일과 23일 코넬 로스쿨에서 개최한 워크숍 등 law.gov 포럼에서 입법 메타데이터에 대한 논의가 있었습니다.이러한 포럼의 문서 제목은 "입법 및 [79]규제에 대해 제안된 메타데이터 프랙티스"입니다.

이러한 논의에서는 몇 가지 요점을 개략적으로 설명했는데, 섹션 제목은 다음과 같습니다.

  • 일반적인 고려 사항
  • 문서 구조
  • 문서 내용
  • 메타데이터(요소)
  • 계층화
  • 포인트 인 타임과 포스트 홉

헬스케어 중

호주의 의학 연구는 의료 분야에서 응용 분야를 위한 메타데이터의 정의를 개척했습니다.이 접근방식은 세계보건기구(WHO) 산하에서 독점 표준을 정의하는 대신 의학 분야에서 국제 표준을 준수하려는 최초의 인정된 시도를 제공합니다.의료계는 메타데이터 [80]표준을 지지하는 연구에도 불구하고 메타데이터 표준을 따를 필요성을 인정하지 않았습니다.

생물의학연구에서

생물의학 분자생물학 분야의 연구 연구는 게놈 또는 메타게놈 염기서열 분석 결과, 단백질학 데이터, 심지어 연구 과정에서 [81]작성된 노트나 계획 등 많은 양의 데이터를 산출하는 경우가 많습니다.각 데이터 유형에는 고유한 메타데이터와 이러한 메타데이터를 생성하는 데 필요한 프로세스가 포함됩니다.ISA-Tab과 [82]같은 일반 메타데이터 표준을 통해 연구자는 일관된 형식으로 실험 메타데이터를 생성하고 교환할 수 있습니다.특정 실험 접근 방식에는 자체 메타데이터 표준과 시스템이 있는 경우가 많습니다. 질량 분석용 메타데이터 표준에는 mzML[83] [84]SPLASH가 포함되며, PDBML[85] SRA[86] XML과 같은 XML 기반 표준은 각각 고분자 구조와 데이터 시퀀싱의 표준 역할을 합니다.

생물의학 연구의 산물은 일반적으로 동료 검토 원고로 실현되며 이러한 출판물은 또 다른 데이터 소스이다.(#과학 참조).

데이터 웨어하우징

데이터 웨어하우스(DW)는 조직의 전자적으로 저장된 데이터의 저장소입니다.데이터 웨어하우스는 데이터를 관리하고 저장하도록 설계되었습니다.BI 시스템은 데이터를 사용하여 보고서를 작성하고 정보를 분석하여 [87]경영진에 전략적인 지침을 제공하도록 설계되어 있기 때문에 데이터 웨어하우스는 BI(비즈니스 인텔리전스) 시스템과 다릅니다.메타데이터는 데이터 웨어하우스에 데이터를 저장하는 데 중요한 도구입니다.데이터 웨어하우스의 목적은 조직 내의 다양한 운영 체제에서 추출한 표준화된, 구조화된, 일관성 있는, 통합되고 정확한, "깨끗한" 데이터를 적시에 저장하는 것입니다.추출된 데이터는 데이터 웨어하우스 환경에 통합되어 전사적인 관점을 제공합니다.데이터는 보고 및 분석 요건에 부합하는 방식으로 구성됩니다.엔티티-관계 모델 다이어그램과 같은 데이터 모델링 방법을 사용한 구조 메타데이터 공통의 설계는 모든 데이터 웨어하우스 개발 작업에서 중요하다.데이터 웨어하우스의 각 데이터 조각에 대한 메타데이터를 자세히 설명합니다.데이터 웨어하우스/비즈니스 인텔리전스 시스템의 필수 컴포넌트는 메타데이터와 메타데이터를 관리하고 검색하는 도구입니다.Ralph[88] Kimball은 메타데이터를 데이터 웨어하우스의 DNA로 설명하고 메타데이터가 데이터 웨어하우스의 요소와 데이터 웨어하우스의 상호 운용 방식을 정의합니다.

Kimball [89]등은 메타데이터의 3가지 주요 카테고리를 나타냅니다.기술 메타데이터, 비즈니스 메타데이터 및 프로세스 메타데이터.기술 메타데이터는 주로 정의되고 비즈니스 메타데이터와 프로세스 메타데이터는 주로 설명됩니다.범주가 겹치는 경우가 있습니다.

  • 기술적 메타데이터는 기술적 관점에서 볼 때 DW/BI 시스템의 개체와 프로세스를 정의합니다.기술 메타데이터에는 관계형 엔진의 테이블, 필드, 데이터 유형, 인덱스 및 파티션과 같은 데이터 구조와 데이터베이스, 치수, 측정 및 데이터 마이닝 모델을 정의하는 시스템 메타데이터가 포함됩니다.기술 메타데이터는 보고서, 일정, 동보 목록 및 사용자 보안 권한과 함께 사용자에 대해 데이터 모델과 데이터 모델이 표시되는 방법을 정의합니다.
  • 비즈니스 메타데이터는 데이터 웨어하우스의 콘텐츠로, 보다 사용하기 쉬운 용어로 기술되어 있습니다.비즈니스 메타데이터를 통해 보유하고 있는 데이터, 데이터 출처, 데이터 웨어하우스의 다른 데이터와의 관계, 의미 등을 알 수 있습니다.비즈니스 메타데이터는 DW/BI 시스템의 문서로도 사용할 수 있습니다.데이터 웨어하우스를 참조하는 사용자는 주로 비즈니스 메타데이터를 봅니다.
  • 프로세스 메타데이터는 데이터 웨어하우스의 다양한 작업 결과를 설명하는 데 사용됩니다.ETL 프로세스에서는 태스크의 모든 키 데이터가 실행 시 기록됩니다.여기에는 시작 시간, 종료 시간, 사용된 CPU 초, 디스크 읽기, 디스크 쓰기 및 처리된 행이 포함됩니다.ETL 또는 쿼리 프로세스의 트러블 슈팅을 실시할 때는 이러한 종류의 데이터가 중요합니다.프로세스 메타데이터는 DW/BI 시스템을 구축하고 사용할 때의 사실 측정입니다.이러한 종류의 데이터를 수집하여 기업에 판매하는 것으로 생계를 유지하는 조직도 있습니다.이 경우 프로세스 메타데이터는 팩트 테이블과 차원 테이블의 비즈니스 메타데이터가 됩니다.프로세스 메타데이터 수집은 데이터를 사용하여 제품 사용자, 사용 중인 제품 및 제공받는 서비스 수준을 식별할 수 있는 비즈니스맨에게 중요합니다.

인터넷상에서.

웹 페이지를 정의하는 데 사용되는 HTML 형식을 사용하면 기본 설명 텍스트, 날짜 및 키워드부터 Dublin Core, e-GMSAGLS[90] 표준과 같은 고급 메타데이터 체계까지 다양한 유형의 메타데이터를 포함할 수 있습니다.또한 페이지와 파일은 좌표사용하여 지오태깅하거나 분류하거나 태그를 붙일 수 있습니다. 여기에는 포크노믹스와 같은 협업도 포함됩니다.

미디어에 식별자가 설정되어 있는 경우, 또는 식별자를 생성할 수 있는 경우,[91] 예를 들어 동영상에 관한 파일 태그나 설명 등의 정보를 인터넷에서 꺼내거나 스크랩할 수 있습니다.다양한 온라인 데이터베이스가 집계되어 다양한 데이터에 대한 메타데이터를 제공합니다.협업으로 구축된 Wikidata에는 미디어뿐만 아니라 추상 개념, 다양한 객체 및 기타 엔티티도 포함되어 있어 유용한 정보를 검색하고 다른 지식 기반 및 [62]데이터베이스와 지식을 연결하기 위해 사람과 기계가 검색할 수 있습니다.

메타데이터는 페이지 헤더 또는 별도의 파일에 포함될 수 있습니다.마이크로포맷을 사용하면 일반 웹 사용자가 볼 수 없는 방식으로 페이지 상의 데이터에 메타데이터를 추가할 수 있지만 컴퓨터, 웹 크롤러검색 엔진은 쉽게 액세스할 수 있습니다.많은 검색 엔진은 메타데이터의 이용과 랭킹 향상을 위한 검색 엔진 최적화(SEO) 관행 때문에 랭킹 알고리즘에 메타데이터를 사용하는 것에 대해 신중합니다.자세한 내용은 Meta 요소 문서를 참조하십시오.Doctorow에 [92]따르면 사람들은 자신의 메타데이터를 작성할 때 주의와 정성을 기울이지 않으며 메타데이터가 메타데이터 작성자 자신의 목적을 촉진하기 위해 사용되는 경쟁 환경의 일부이기 때문에 이러한 신중한 태도는 정당화될 수 있습니다.연구에 따르면 검색엔진은 메타데이터 [93]구현으로 웹페이지에 반응하며 구글은 자사 검색엔진이 [94]이해하는 메타태그를 사이트에 공지하고 있다.엔터프라이즈 검색 스타트업 Swiftype은 메타데이터를 웹 마스터가 웹 사이트별 검색 엔진에 구현할 수 있는 관련 신호로 인식하며, Meta [95]Tags 2로 알려진 자체 확장을 출시하기도 합니다.

방송계에서는

방송업계에서 메타데이터는 오디오 및 비디오 방송 매체에 링크되어 다음과 같은 작업을 수행합니다.

  • 미디어 식별: 클립 또는 재생 목록 이름, 기간, 타임 코드 등
  • 내용 설명: 비디오 콘텐츠의 품질, 등급, 설명에 관한 메모(예를 들어 스포츠 이벤트 중에는 목표, 레드 카드 의 키워드가 일부 클립과 관련지어집니다)
  • 미디어 분류: 메타데이터를 통해 제작자는 미디어를 정렬하거나 비디오 콘텐츠를 쉽고 빠르게 찾을 수 있습니다(TV 뉴스는 주제에 대한 아카이브 콘텐츠가 긴급히 필요할 수 있습니다).예를 들어, BBC는 보다 범용적인 범용 십진 분류의 맞춤형 버전인 Lonclass라는 대형 주제 분류 시스템을 가지고 있다.

메타데이터는 비디오 서버 덕분에 비디오 미디어에 링크할 수 있습니다.피파 월드컵이나 올림픽같은 대부분의 주요 방송 스포츠 행사들은 키워드를 통해 그들의 비디오 콘텐츠를 TV 방송국에 배포하기 위해 이 메타데이터를 사용한다.International Broadcast Center와 비디오 서버를 통해 메타데이터를 구성하는 것은 종종 호스트[96] 방송사입니다.이 메타데이터는 이미지와 함께 기록되며 메타데이터 운영자(로거)가 소프트웨어(FIFA 월드컵 또는 올림픽 게임 [97][98]중에 사용된 멀티캠(LSM) 또는 IPDirector 등)를 통해 메타데이터 그리드에서 사용할 수 있는 라이브 메타데이터에 연결합니다.

지리 공간

전자 스토리지 또는 형식의 지리적 객체(예: 데이터 세트, 지도, 기능 또는 지리 공간 구성요소가 있는 문서)를 설명하는 메타데이터는 최소 1994년으로 거슬러 올라가는 이력을 가지고 있습니다(FGDC 메타데이터의 MIT 라이브러리 페이지 참조).이 메타데이터 클래스는 지리공간 메타데이터 문서에 자세히 설명되어 있습니다.

생태 및 환경

생태학적 및 환경적 메타데이터는 특정 연구에 대한 데이터 수집의 "누구, 무엇을, 언제, 어디서, 왜, 어떻게"를 문서화하는 것을 목적으로 합니다.이는 일반적으로 어떤 조직 또는 기관이 데이터를 수집했는지, 어떤 유형의 데이터, 어떤 날짜, 데이터 수집의 근거 및 데이터 수집에 사용된 방법론을 의미합니다.메타데이터는 Darwin Core, Ecological Metadata [99]Language 또는 Dublin Core와 같이 가장 관련성이 높은 과학 커뮤니티에서 일반적으로 사용되는 형식으로 생성해야 합니다.메타데이터 편집 도구는 메타데이터 생성을 용이하게 하기 위해 존재합니다(예: 메타비스트,[100] Mercury, Morpho[101]).메타데이터는 데이터의 출처(데이터의 출처 및 데이터의 변환)와 데이터 제품에 대한 신용을 부여하는 방법을 기술해야 합니다.

디지털 음악

1982년에 처음 출시되었을 때, 콤팩트 디스크에는 디스크에 수록되어 있는 트랙의 수와 [102][103]샘플의 길이가 포함된 목차(TOC)만 포함되어 있었습니다.14년 후인 1996년, CD Red Book 표준의 개정으로 CD-Text[104]추가되어 메타데이터가 추가되었다.그러나 CD-Text는 널리 채택되지 않았다.그 후 얼마 지나지 않아 PC는 TOC를 기반으로 외부 소스(: CDDB, Gracenote)에서 메타데이터를 검색하는 것이 일반적이 되었습니다.

2000년대에는 디지털 오디오 파일과 같은 디지털 오디오 형식이 카세트 테이프와 CD같은 음악 형식을 대체했습니다.디지털 오디오 파일에는 파일 이름에만 포함될 수 있는 것보다 더 많은 정보가 라벨에 표시될 수 있습니다.이러한 설명 정보는 일반적으로 오디오 태그 또는 오디오 메타데이터라고 불립니다.이 정보를 추가하거나 수정하는 것을 전문으로 하는 컴퓨터 프로그램을 태그 편집기라고 합니다.메타데이터는 디지털오디오 파일의 소유권 또는 저작권의 이름 지정, 설명, 카탈로그 작성 및 표시에 사용할 수 있습니다.또, 그 존재에 의해서, 일반적으로 메타데이터에 액세스 하는 검색 엔진을 사용해 그룹내의 특정의 오디오 파일을 보다 간단하게 찾을 수 있습니다.서로 다른 디지털 오디오 형식이 개발됨에 따라 이 정보를 저장할 수 있는 디지털 파일 내의 특정 위치를 표준화하려는 시도가 이루어졌습니다.

그 결과, mp3, 브로드캐스트 wav, AIFF 파일을 포함한 거의 모든 디지털 오디오 형식에는 메타데이터를 입력할 수 있는 유사한 표준화된 위치가 있습니다.압축 및 비압축 디지털 음악의 메타데이터는 ID3 태그로 인코딩되는 경우가 많습니다.TagLib 등의 공통 에디터는 MP3, Ogg Vorbis, FLAC, MPC, Spex, WavPack TrueAudio, WAV, AIFF, MP4, ASF 파일 형식을 지원합니다.

클라우드 애플리케이션

컨텐츠에 메타데이터를 추가하는 애플리케이션을 포함한 클라우드 애플리케이션의 가용성으로 인해 인터넷을 통해 메타데이터를 점점 더 많이 사용할 수 있게 되었습니다.

관리 및 관리

보관소

메타데이터는 데이터와 동일한 파일 또는 구조에 내부적으로 [105]저장하거나(이것을 임베디드 메타데이터라고도 함), 설명한 데이터와는 별도의 파일 또는 필드에 저장할 수 있습니다.데이터 저장소는 일반적으로 데이터에서 분리된 메타데이터를 저장하지만 내장된 메타데이터 접근 방식을 지원하도록 설계할 수 있습니다.각 옵션에는 장점과 단점이 있습니다.

  • 내부 스토리지는 메타데이터가 항상 설명하는 데이터의 일부로 이동함을 의미합니다. 따라서 메타데이터는 항상 데이터와 함께 사용할 수 있으며 로컬에서 조작할 수 있습니다.이 방법을 사용하면 중복(정규화 제외)이 생성되며 시스템의 모든 메타데이터를 한 곳에서 관리할 수 없습니다.데이터가 변경될 때마다 메타데이터가 쉽게 변경되므로 일관성이 향상됩니다.
  • 외부 스토리지를 사용하면 데이터베이스 등 모든 컨텐츠의 메타데이터를 조합하여 검색 및 관리를 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다.메타데이터의 구성을 정규화하면 중복을 방지할 수 있습니다.이 방법에서는, 메타데이터는, 스트리밍 미디어등의 정보 전송시에 컨텐츠와 통합하거나, 전송 된 컨텐츠로부터 참조(예를 들면 Web 링크)할 수 있습니다.단점으로는 데이터 콘텐츠에서 메타데이터를 분할하면, 특히 다른 곳에서 소스 메타데이터를 참조하는 독립 실행형 파일에서 메타데이터가 분할되면 둘 중 하나에 대한 변경이 다른 파일에 반영되지 않을 수 있으므로, 둘 사이의 불일치가 발생할 가능성이 높아집니다.

메타데이터는 사람이 읽을 수 있는 형식 또는 이진 형식으로 저장할 수 있습니다.메타데이터를 XML과 같이 사람이 읽을 수 있는 형식으로 저장하는 것은 특별한 도구 [106]없이도 메타데이터를 이해하고 편집할 수 있기 때문에 유용합니다.그러나 텍스트 기반 형식은 스토리지 용량, 통신 시간 또는 처리 속도에 맞게 최적화되는 경우가 거의 없습니다.바이너리 메타데이터 포맷은 이러한 모든 면에서 효율성을 실현하지만 바이너리 정보를 사람이 읽을 수 있는 콘텐츠로 변환하려면 특별한 소프트웨어가 필요합니다.

데이터베이스 관리

각 릴레이셔널 데이터베이스 시스템은 메타데이터를 저장하기 위한 자체 메커니즘을 가진다.관계형 데이터베이스 메타데이터의 예는 다음과 같습니다.

  • 데이터베이스 내의 모든 테이블의 테이블, 각 테이블의 이름, 크기 및 행 수.
  • 각 데이터베이스의 열 테이블, 사용된 테이블 및 각 열에 저장된 데이터 유형입니다.

데이터베이스 용어로는 이 메타데이터 세트를 카탈로그라고 합니다.SQL 표준은 정보 스키마라고 불리는 카탈로그에 액세스하는 통일된 방법을 지정하지만 SQL 표준의 다른 측면을 구현하더라도 모든 데이터베이스가 이를 구현하는 것은 아닙니다.데이터베이스별 메타데이터 액세스 방법의 예는 Oracle 메타데이터를 참조하십시오.JDBC 또는 SchemaCrawler와 [107]같은 API를 사용하여 메타데이터에 프로그래밍 방식으로 액세스할 수 있습니다.

대중문화에서

오늘날 우리가 이해하는 메타데이터의 개념에 대한 최초의 풍자적 고찰 중 하나는 미국의 공상과학소설 작가드레이퍼의 단편 소설 MS Fnd in a Lbry(1961년)이다.여기서 전 인류의 지식은 책상 서랍 크기의 물체로 압축되지만 메타데이터(예를 들어 색인 및 역사 카탈로그)의 크기는 결국 인류에게 끔찍하지만 유머러스한 결과로 이어진다.이 이야기는 메타데이터가 관련된 실제 데이터보다 더 중요해질 수 있는 현대적 결과와 그 우발성에 내재된 위험을 경고하는 이야기로서 예시하고 있습니다.

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외부 링크