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자료유형
학술저널
저자정보
오경묵 (숙명여자대학교 정보과학부 문헌정보학과) 황상규 (국방연구원)
저널정보
한국정보관리학회 정보관리학회지 정보관리학회지 제18권 제1호
발행연도
2001.1
수록면
7 - 22 (16page)

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DOI는 디지털 저작물에 식별자를 부여하는 URN의 명세를 따르면서 개방적인 구조를 갖고 있기 때문에 지금까지 개발된 식별자들 중 가장 우수하다고 할 수 있다. DOI가 대상 콘텐츠에 대한 어떠한 설명적 정보를 제공하지 못하기 때문에 DOI 구성체계에서 접미부가 단순한 일련번호인지 혹은 의미를 담고 있는 식별자이어야 하는지 여부는 오랜기간 논란의 대상이 되었다. 비록 DOI 등록기관들은 기존 식별체계인 SICI, ISBN, ISMN등과 같은 국제표준을 DOI접미부 번호부여에 사용해왔다. 이는 의미전달을 위한 접미부의 구성방식에 있어 표준화된 구문형식이 존재하는지 여부와 상관없이 전통적으로 표준화된 식별자 채택의 중요성을 보여주고 있다. DOI식별자는 식별체계의 지능화에 있어 중요한 수단이 될 수 있다는 가능성을 고려해야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 DOI식별자를 활용하여 대상 콘텥츠에 대한 주제정보를 전달할 수 있는 새로운 방식의 지능형 DOI식별체계를 전통적인 주제표현 방식중 가장 보편적인 DDC를 이용하여 개발하였다. 국내의 기존 사례로는 KERIS와 KDPC에서 사용하는 DOI 구현방식을 본 연구의 목적에 맞게 사용하였다.
#디지털 콘텐츠 식별자 #의미 식별자 #듀이 십진 분류법 #주제분류 #Digital Object Identifier #DOI) #meaningful identifier #D D C #Subject Classification

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