시맨틱 AI 아카이브: 데이터와 지식의 새로운 연결 방식
인공지능 시대, 데이터는 단순한 저장을 넘어 의미와 관계를 형성하며 새로운 가치를 창출해야 한다. 이 책은 기호학과 시맨틱 기술, AI의 결합을 통해 아카이브의 미래를 제시한다. ‘식별’과 ‘집중’이라는 두 가지 키워드를 중심으로, 데이터가 단순히 보관되는 것이 아니라 의미적 맥락 속에서 활용될 수 있도록 하는 방안을 탐구한다. 기호학적 접근을 기반으로 정보를 구조화하고, 검색 증강 생성(RAG) 기술과 온톨로지 기반 지식 그래프를 결합하여 AI가 보다 정교한 정보를 제공하는 방식을 설명한다.
기존 아카이브 시스템이 단순 저장에 머물러 있다면, 이 책은 레코드 컨티뉴엄(Record Continuum) 이론을 적용하여 데이터를 동적으로 활용하는 방법을 제안한다. 또한, Machine-Actionable Metadata(MAM)를 활용해 기계가 데이터를 이해하고 자동으로 처리할 수 있도록 하는 기술을 조명한다. 이를 통해 자율주행, 스마트 공장 등 다양한 분야에서의 혁신 가능성을 보여 준다. 책에서는 FAIR 원칙(Findable, Accessible, Interoperable, Reusable)에 기반한 데이터 조직 방식과 유럽의 ‘유로피아나(Europeana)’ 사례를 분석하며, 국내 아카이브 시스템이 나아갈 방향도 제안한다.
데이터가 단순한 저장에서 벗어나 의미적으로 연결되고 활용될 수 있도록 돕는 새로운 패러다임을 제시하는 이 책은 AI와 시맨틱 기술을 활용한 차