Journal of Korean Society of Archives and Records Management (한국기록관리학회지)

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A Study in the Data Modeling for Archive System Applying RiC

RiC을 적용한 아카이브 시스템 데이터 모델링 연구

  • 신미라 (명지대학교 기록정보과학전문대학원 기록관리전공) ;
  • 김익한 (명지대학교 기록정보과학전문대학원)
  • Received : 2019.01.08
  • Accepted : 2019.02.11
  • Published : 2019.02.28
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Abstract

Records in Contexts (RiC) is an international archival description standard developed by integrating and normalizing four archival description standards of the International Council of Archives (ICA). RiC has the advantage of diversifying archival description, exposing the context of records, and ensuring data interoperability between disparate systems. In this study, RiC is set up as a key tool in the design of archive systems, and logical data modeling is performed to implement the database. Because of RiC's conceptual model, RiC-CM can be used as a data reference model, and which makes it possible to develop a data model that meets user requirements. Therefore, this study intends to implement these two data models: relational data model, which is widely used as the database on legacy systems, and graphical data model, which can flexibly extend objects around the relationship between information entities.

Records in Contexts(RiC)은 ICA의 네 가지 기술표준을 통합, 정규화하여 개발한 국제적 기술표준이다. RiC은 기록 기술을 다차원적으로 바꾸고 기록의 맥락을 드러내며 이질적 시스템 간 데이터 상호운용성을 확보할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 RiC을 아카이브 시스템 설계의 핵심 도구로 설정하고, 데이터베이스 구현을 위한 '논리적 데이터 모델링'을 수행한다. RiC의 개념 모델인 RiC-CM(Conceptual Model)은 데이터 참조 모델로 활용할 수 있기 때문에, 사용자 요구사항에 맞는 데이터 모델로 개발이 가능하다. 이에 본 논문에서는 이를 두 가지 데이터 모델, '관계형 데이터 모델'과 '그래프형 데이터 모델'로 구현하고자 한다. 관계형 데이터 모델은 대부분 레거시 시스템의 데이터베이스가 적용하고 있는 만큼 범용적이다. 한편 그래프형 데이터 모델은 정보 '개체(entity)' 사이의 '관계(relationship)'를 중심으로 개체를 유연하게 확장할 수 있다.

Keywords

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<그림 1> 아카이브 기술을 위한 규범 및 개념 모델의 진화 과정

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<그림 2> 주요 개체와 각 개체의 속성을 정의한 모델 예시

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<그림 3> Record(RiC-E01)와 Activity(RiC-E11)간의 관계 표현 다이어그램 예시

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<그림 4> ANSI/SPARC DBMS 3단계 데이터 독립성 스키마 구조

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<그림 5> RiC 개념모델을 데이터베이스 개념 스키마 단계에 대응

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<그림 6> PIAAF 프로젝트 데모 프로그램 화면1:AN-BnF-SIAF 간 Person(RiC-E05)의 관계 표현과 검색 도구

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<그림 7> PIAAF 프로젝트 데모 프로그램 화면2:Person(RiC-E05)의 개별 항목별 관련 데이터 검색 페이지

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<그림 8> 관계형 모델을 사용해 링크드인 프로필을 표현

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<그림 9> 링크드인 프로필 정보를 MySQL Workbench를 활용해 설계한 관계형 데이터 모델

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<그림 10> 동일한 Organizational Domain을 간략하게 관계형 모델과 그래프형 모델로 표현한 예시

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<그림 11> Neo4j를 통해 본 간략한 속성 그래프 모델 표현

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<그림 12> RiC-CM 주요 개체 도식화

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<그림 13> RiC-CM 보조 개체 도식화

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<그림 14> RiC의 개체, 속성, 관계의 개괄적인 구조

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<그림 15> RiC의 주요 개체와 보조 개체 구성

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<그림 16> Gregorius Painting(원본)을 사진촬영 한 사본 “Photo of painting of Lucas Hirscher”

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<그림 17> Photo of painting of LucasHirscher(item)정보의 RiC 기반 맥락

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<그림 18> RiC 관계형 데이터 모델링의 개념적 모델 예시

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<그림 19> RiC 그래프형 데이터 모델링의 개념적 모델 예시

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<그림 20> RiC 관계형 데이터 모델링의 논리적 모델 예시

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<그림 21> RiC 그래프형 데이터 모델링의 논리적 모델 예시

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<그림 22> 그래프형 데이터 논리 모델에 샘플데이터를 적용해 Neo4j로 구현한 결과

<표 1> RiC-CM 주요 개체

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<표 2> RiC-CM 보조 개체

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<표 3> Record(RiC-E01)의 관계: Record-Record, Record-Record Set, Record-Record Part, Record-Agent

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<표 4> Record(RiC-E01)의 관계: Record-Activity, Record-Position, Record-Occupation, Record-Function, Record-Function(Abstract)

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<표 5> Record(RiC-E01)의 관계: Record-Mandate, Record-Documentary Form, Record-Date, Record-Place, Record-Concept/Thing

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<표 6> RiC-CM 주요 개체간 관계

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<표 7> 그래프형 데이터 모델로서의 속성 그래프와 트리플 저장소의 대응

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<표 8> Noe4j 그래프형 데이터모델(Neo4j Browser에서 “:play movie-graph” 실행)

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<표 9> RiC 데이터 모델링을 위한 샘플데이터

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<표 10> RiC 데이터 모델링을 위한 샘플데이터 기록정보 정리

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<표 11> 샘플데이터 기록정보에서 RiC Agent와 Person 개체에 해당하는 정보

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<표 12> 샘플데이터 기록정보에서 RiC Position 개체에 해당하는 정보

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<표 13> RiC 데이터 모델링을 위한 개체와 속성 매핑

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<표 14> RiC 관계형 데이터 모델링을 위한 ‘관계’ 분석(1)

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<표 15> RiC 관계형 데이터 모델링을 위한 ‘관계’ 분석(2)

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<표 16> RiC 그래프형 데이터 모델링을 위한 ‘관계’ 분석

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<표 17> RiC 관계형 데이터 모델링의 2차원 테이블 구조 저장을 위한 ID 설정

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<표 18> RiC 그래프형 데이터 모델링을 위한 샘플데이터 시작 정점-끝 정점 설정

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