박물관은 관람객이 자유롭게 방문하는 대표적인 공간이며, 관람객이 원하는 정보를 제공하려는 노력이 필수적이다. 그러나 대부분의 박물관 전시는 모든 관람객에게 동일하게 적용되는(one-size-fits-all) 설명을 제공한다. 따라서 본 연구는 관람 동기와 정보 소비 양식에 따라 관람객 유형을 분류하고, 각 유형의 관람객에 맞춘 맞춤형 전시 설명을 설계하기 위한 적절한 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 박물관 방문 동기에 관해 많은 연구가 논의되어 왔음에도 불구하고, 이를 전시 설명의 차별화와 연계한 연구는 부족하다. 이에 본 연구는 선행연구를 검토하여 박물관 관람객의 유형을 다섯 가지로 분석한다. 그에 따라 본 연구는 특정 예시를 사용하여 각 관람객 유형에 대한 박물관 설명의 설계를 제안한다. 다양한 매체를 제공하기 위해서는, 관람객의 소비 유형에 따른 설계에 대한 기초 연구가 필요하다. 본 연구의 의의는 관람객이 정보를 접근하는 서로 다른 방식들을 분류하고, 효과적인 전시 설명을 설계하기 위한 기반을 제안한다는 데 있다. 제안의 결과는 향후 박물관이 관람객에게 맞춤형 설명을 제공하는 데 실질적인 지침을 제공함으로써 궁극적으로 관람객의 박물관 경험의 질을 향상시킬 수 있다.

본 연구는 디지털 자연유산을 협력적이고 해석적인 생태계로 재정의하는 통합 프레임워크를 제안한다. 그 기반에는 유산의 생물학적, 역사–문화적, 디지털 과정 차원을 의미론적으로 상호 연결하도록 설계된 E-DNH(Extended Digital Natural Heritage) 온톨로지가 있다. 이 온톨로지는 Darwin Core, CIDOC CRM, CRMdig, PROV-O와 같은 국제 표준과의 정렬을 통해 상호운용성과 맥락적 풍부함을 보장하며, 지식 그래프 기반 데이터 모델을 위한 의미론적 토대를 형성한다. 프레임워크는 AI 보조 구조광 스캐닝과 포토그래측을 결합하여, 통제된 환경 매개변수 하에서 고정밀 재현을 달성하는 HR3D(Hyper Reality 3D Digitalization) 워크플로를 통해 구현된다. 이 과정은 디지타이제이션의 파라데이터(paradata)를 보존하면서 정밀도와 신뢰성을 정량화한다. 또한 본 시스템은 다양한 참여자—연구자, 큐레이터, 대중—가 3D 유산 데이터를 실시간으로 탐색하고, 해석하며, 풍부하게 할 수 있도록 하는 협력적 의미론적 주석 환경인 E-DNH Tools를 통합한다. 이러한 구성요소들은 표본 추적성과 전 세계 데이터 교환을 위해 NSId/DOI 기반 영속 식별자 체계를 통합하는 클라우드 기반 의미론적 인프라인 Collaborative Extended Digital Natural Heritage Platform(C-EDNH)에서 수렴한다. 온톨로지 기반 데이터셋을 영속 식별자와 연결함으로써, 플랫폼은 정적인 기록을 상호운용 가능하고 검증 가능한, 살아있는 지식 네트워크로 전환한다. 종합하면, 본 연구는 디지털 공간에서 자연유산을 이해하고 공유하기 위해서는 온톨로지 기반 지식 그래프 아키텍처 내에서 생물학적, 문화적, 기술적 맥락을 함께 포괄해야 함을 보여주며, 초현실(hyper-reality) 기술을 활용하여 유산 데이터와의 포용적이고 다감각적이며 협력적인 참여를 가능하게 한다. 정밀성, 의미, 참여를 통합함으로써, 본 연구는 자연유산을 위한 지속 가능하고 인간 중심의 의미론적 협력 환경의 기반을 마련한다. 자연유산 맥락을 위해 개발되었지만, 제안된 프레임워크의 데이터 관리 아키텍처와 의미론적 통합 전략은 더 광범위한 문화유산 디지타이제이션 과제에 적용 가능한 전이 가능한 방법론을 제공한다.