This study examines and proposes standardization approaches to address the heterogeneous issues of metadata in drone imagery within the agricultural sector. Image metadata comes in various formats depending on different camera manufacturers, with most utilizing EXIF and XMP. The metadata of cameras used in fixed-wing and rotary-wing platforms, along with the metadata requirements in image alignment software, were analyzed for sensors like DJI XT2, MicaSense RedEdge-M, and Sentera Double4K. In the agricultural domain, multispectral imagery is crucial for vegetation analysis, making the provision of such imagery essential. Based on Pix4D SW, a comparative analysis of metadata attributes was performed, and necessary elements were compiled and presented as a proposed standardization (draft) in the form of tag information.

The development of Features, Events, and Processes (FEPs) and scenarios, which consider the longterm evolution of repository, is underway, along with the construction of input data and a model database for the adaptive process-based total system performance assessment framework, APro. PAPiRUS serves as an integrated information processing platform, enabling users to seamlessly access, search, and extract essential information. To enhance data usability, it is crucial to establish well-structured metadata for each dataset. Regarding FEPs, individual FEPs consist of extensive text-based data and sets of other short textual data. To enhance the searchability of these FEPs, precise keywords must be assigned to each FEP. For user convenience, the PAPiRUS FEP database contains several FEPs not only the long-term evolution FEPs developed by KAERI but also thousands of FEPs form the databases such as NEA PFEPs and Posiva FEPs. Generating keywords for thousands of FEPs proves to be a labor-intensive task. Consequently, this study explores natural language processing techniques for keyword analysis to boost the productivity of the keyword generation process. Specifically, we employ Generative Pretrained Transformer (GPT) models for keyword extraction. Our test results for keyword extraction demonstrate that, although not flawless, providing suitable prompts yields sufficiently useful keyword sets. We identified several optimal prompts and developed an Excel-based program to derive keywords from the existing FEP database using these prompts. By using the outcomes of this study, initial versions of keyword sets for thousands of FEPs can be rapidly produced and subsequently refined through expert review and editing. The generated keywords will serve as metadata within PAPiRUS.

  It has lately been difficult to share the research outcomes information due to the information system not being compatible with one another. To solve this problem, it is believed that a metadata standard needs to be developed for all the institutions to

본 연구에서는 게임콘텐츠의 저작권 보호, 유통 및 관리의 효율화를 제공해 게임산업을 활성 화하는데 중요한 역할을 하는 게임 UCI 식별 메타데이터를 설계하였다. 설계 방법은 호환성을 위하여 국제표준인 메타데이터 매핑절차를 따랐다. 따라서 기존 9개의 요소로 구성되어 있는 UCI 메타데이터에 게임의 특성을 반영하여 3개 요소는 재정의하고, date, patch date, grade의 3개 요소는 추가하였다. 이렇게 설계된 게임 UCI 식별 메타데이터는 총 12개의 요소로 구성된 다. 이 결과를 전문가 인터뷰와 일반 이용자 설문을 통해 검증하였다. 향후 본 연구의 결과를 게임 UCI 식별 메타데이터 관리 시스템으로 구축하여 여러 기관들이 활용할 수 있도록 발전시 키고자 한다.

메타데이터는 핵심 정보의 재사용, 유통 및 관리, 저작권 보호, 중복 투자의 방지 등을 위해 사용된다. 기능성게임은 다계층 멀티미디어 데이터로 구성되어 있다. 또한 이용목적에 따른 선택을 위해 품질정보가 중요하다. 본 논문에서는 멀티미디어 특성정보와 영역별 계량적인 품질 정보를 포함한 기능성게임의 메타데이터 스키마를 설계하였다. 이 연구는 기능성게임 이용자들 에게 품질정보를 통해 신뢰도를 제공하고 멀티미디어 특성정보를 통해 관련분야 메타데이터와 호환성을 제공할 수 있는 메타데이터 시스템 개발의 토대가 될 것이다. 나아가 기능성게임 산업의 안정적 발전에 기여할 것으로 기대한다.

국내 외 많은 기관들이 각 분야의 자원 보호와 관리를 위해 메타데이터를 개발하고 있다. 게임 콘텐츠의 재활용, 저작권 보호, 라이프사이클 관리, 검색 등의 효율성을 지원하기 위해 게임 콘텐츠의 메타데이터 모델을 개발하였다. 개발 방법은 세계적인 메타데이터 표준안들을 분석하고 게임의 특성 정보를 조사하여 매핑, 재정의, 추가 등을 통하여 진행되었다. 개발된 모델은 13개의 필수요소, 15개의 선택요소로 구성되며 XML에 의해 표현된다. 전문가 집단의 설문조사를 통해 개발 효과를 검증하고 표준 모델과의 비교 분석을 통하여 개발의 의의를 나타내었다. 본 연구는 성장일변도의 게임 산업의 안정적인 발전에 도움이 될 것으로 본다.

교육용 게임의 메타데이터 개발은 게임 콘텐츠로서, 독립적인 학습 자원으로서, 또 게임 기반 LCMS에서 학습 컴포넌트로 활용되기 위해서는 매우 중요한 작업이다. 그러나 에듀테인먼트와 교육용 게임 시장은 신생산업 분야인 관계로 체계적인 메타데이터 개발이 진행되지 못했다. 따라서 본 논문은 먼저 교육용 게임 메타데이터 설계의 방법을 수립하고 이에 따라 메타데이터 프로토타입을 개발하였다. 그리고 추출된 메타데이터 요소를 전문가 집단의 검증을 거쳐 교육용 게임의 메타데이터로 정의하였다. 본 연구에 의해 개발된 교육용 게임의 메타데이터 프로토타입이 표준화 단계를 거쳐 공영 기관에 의해 운영된다면 학습자와 교수자, 개발 기관에게 검색과 관리, 재사용의 편리함을 제공하고 중복 투자 방지 등의 효과를 기대할 수 있다.

해양측량자료 및 관측자료, 위성영상 자료 및 해양과학자료 등의 방대한 양의 해양공간자료를 보다 효율적으로 관리하기 위해서는 메타데이터가 작성되어 메타 정보가 관리되어야 하며, 이 메타데이터를 이용함으로서 해양공간정보에 대한 이해를 높이고 정보의 활용을 촉진 시킬 수 있다. 이러한 사례는 국제표준기구 뿐만 아니라 국가지리정보(NGIS)에서 살펴볼 수 있으나 국내에서는 해양공간정보 데이터를 관리 하기 위한 공통적인 메타데이터가 부재하여 향후 오픈된 환경 하에서 자료의 검색 및 활용에 어려움이 있다. 본 연구에서는 해양공간정보의 유용한 검색 및 활용을 위해 국제 표준에 기반한 메타데이터 항목을 제시하였으며, 메타데이터의 작성을 위해 ISO/TC 211에서 규정한 구현 사양에 따라 XML 기반의 메타데이터 작성 도구를 구성하였다.