ㅁ 전처리 확대

ㅇ 정의:
비정형 데이터(문서, 이미지, 음성 등)에서 구조화된 정보를 추출하여 데이터 분석이나 AI 모델 학습에 활용할 수 있도록 가공하는 과정 중, 메타데이터를 식별하고 추출하는 활동.

ㅇ 특징:
– 데이터의 속성(작성자, 생성일, 파일 형식, 위치 정보 등)을 자동 또는 반자동으로 식별
– 원본 데이터의 내용 분석 없이도 문서 관리, 검색, 분류 등에 활용 가능
– 다양한 포맷(PDF, DOCX, 이미지 EXIF 등) 지원 필요
– AI 기반의 자연어 처리나 OCR 기술과 결합 가능

ㅇ 적합한 경우:
– 대량의 문서나 파일을 관리해야 하는 경우
– 검색 효율성을 높이고자 하는 경우
– 데이터 거버넌스 및 규제 준수를 위해 문서 속성을 체계적으로 관리해야 하는 경우

ㅇ 시험 함정:
– 메타데이터 추출과 내용 요약을 혼동하는 경우
– 메타데이터가 반드시 텍스트 기반이라고 오해하는 경우 (이미지·영상에도 존재)
– 단순 파일명 추출과 메타데이터 추출을 동일시하는 경우

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “문서의 작성일, 작성자, 파일 형식 정보를 자동으로 식별하는 과정”
X: “문서 내용을 요약하여 핵심 키워드를 생성하는 과정”

ㅁ 추가 학습 내용

메타데이터는 크게 기술 메타데이터, 관리 메타데이터, 구조 메타데이터로 구분된다.
기술 메타데이터는 파일 형식, 해상도, 생성일자 등 콘텐츠의 물리적·기술적 특성을 설명하며, 관리 메타데이터는 접근 권한, 버전, 보존 기간 등 자원 관리와 관련된 정보를 포함한다.
구조 메타데이터는 데이터 요소 간의 관계나 구조를 정의하여 콘텐츠의 구성과 탐색을 돕는다.

대표적인 표준 메타데이터 포맷에는 EXIF(이미지·사진 관련 정보), IPTC(언론·사진 메타데이터), XMP(확장 가능한 메타데이터 플랫폼)가 있으며, 저장 형식으로는 JSON과 XML이 널리 사용된다.

보안 측면에서는 메타데이터에 위치 정보, 작성자, 조직명 등 개인정보가 포함될 수 있어 유출 위험이 존재한다. 이를 방지하기 위해 메타데이터 세정(Metadata Scrubbing) 기술을 사용하여 불필요하거나 민감한 메타데이터를 제거한다.

AI 기반 문서 처리에서는 메타데이터 추출이 검색 인덱싱, 추천 시스템, 분류 모델 학습 데이터셋 생성 등 다양한 응용에 활용되며, 데이터의 효율적 관리와 분석 정확도를 높이는 데 중요한 역할을 한다.