글로벌 연구동향 파악, 이머징 시그널 탐지, 선도연구자 파악과 같은 최근의 정보서비스를 지원하기 위해서는 다양한 정보원으로부터 수집되는 대량의 정보를 통합 관리하는 것이 중요하다. 통합 관리를 위해서는 통합 메타데이터 스키마의 정의, 데이터 변환, 스키마 매칭 등의 노력이 필요한데 그 중에서 가장 먼저 수행되어야 하는 통합 메타데이터 스키마를 정의하기 위해서는 현존하는 다양한 메타데이터의 분석이 필요하다. 본 논문에서는 다양한 과학기술 학술논문 메타데이터를 메타데이터의 의미구조, 내용규칙, 구문 등으로 나누어 분석하고 통합 스키마를 만들거나 데이터 변환을 하기위해 고려하여야 할 점을 간략하게 살펴보았다. 일반적으로 구문형태는 편리성과 다양한 사용 환경을 지원하는 XML을 사용함을 알 수 있었으며, 의미구조에서는 공통적으로 사용하는 요소들과 구조화, 계층화한 이름 부여가 필요함을 알 수 있었다. 또한 요소들 중 다양한 내용규칙을 갖는 것들과 관련 표준을 살펴보았다. 분석된 자료는 메타데이터의 통합 관리, 데이터 변환, 상호운영을 위한 스키마 매칭 등의 연구에 기초자료로 사용되기를 기대한다.
It is important to manage large amount of information from various information providers for supporting recent information services such as providing global research trends, detecting emerging signal and listing leading researchers. For integrated management, definition of integrated metadata schema, data transformation and schema matching are needed. It is first necessary to analyze existing various metadata for defining integrated metadata schema. In this paper, we have analyzed several metadata of scientific journal papers by classifying semantics, content rules and syntax, and looked around considerations to make integrated schema or transform metadata. We have known that XML is used as a syntax for supporting convenience and various usage condition, and hierarchy element names and common elements in semantics are needed. We also have looked at elements having various content rules and related standards. We hope that this study will be used as basic research material of metadata integrated management, data transform and schema matching for interoperability.
