GeoRSS는 위치정보를 포함하고 있는 RSS로 구글맵과 같은 지도 서비스와의 매쉬업(Mash-up)을 통해 다양한 정보를 제공할 수 있도록 지원한다. 간단한 자바스 크립트로 효율적인 웹서비스 구축이 가능하지만, 사진이나 동영상과 같은 다량의 멀티미디어 정보를 포함하고 있는 경우 페이지 로딩 속도가 매우 느려지고, 과도한 트래픽 발생을 유발시켜 시스템 유지비용을 증가시키는 단점을 가진다. 본 논문에서는 웹상에서 빠른 제어를 할 수 있도록 분할된 GeoRSS의 분할 기법을 제안한다. 제안하는 방법으로 구현된 구글맵 웹서비스는 일반 GeoRSS를 사용하는 것보다 원하는 지리정보를 빠르게 브라우징 할 수 있는 장점을 가진다. 성능평가를 통해 제안하는 방법이 좋은 성능을 가지는 것을 확인한다.
최근 인터넷 환경인 웹 2.0을 바탕으로 하여 open API 사이트와 매쉬업의 형태가 등장하게 되었다. 본 연구에서는 교과서의 내용 분석을 통해 관련 자료를 수집하여 교과별로 open API 사이트 및 매쉬업을 활용한 수업 전략을 설계함으로써 다양한 교육적 방법의 접근을 제시하였다. 수업유형은 네 가지로 구분하였으며 구체적인 수업절차와 수업방안을 제시하였다. 본 연구를 통하여 오픈 API와 매쉬업을 활용한 수업전략이 학생들에게 직접적으로 생활에 연계될 수 있는 문제 상황을 제시하여 학생들이 이해하기 쉽고 흥미롭게 다가갈 수 있는 수업전략이 되기를 기대한다.
도시계획이나 재난방재와 관련하여 지리정보시스템과 설계용 소프트웨어를 중심으로 한 다양한 소프트웨어들이 활용되고 있다. 그러나, 최근의 스마트폰 애플리케이션을 중심으로 한 모바일 환경의 변화와 3차원 지리정보시스템의 발전, 그리고 web 환경의 변화는 도시계획이나 재난방재 분야에 새로운 변화를 요구하고 있다. 특별히 Open API와 Mashup의 성장과 발전은 도시계획이나 재난방재 분야에 시민참여형 스마트폰 애플리케이션의 가능성을 넓혀주고 있다. 본 연구에서 제안하는 시민 참여형 스마트폰 애플리케이션 개발은 기술적, 경제적 및 행정적 파급효과를 가져올 뿐 아니라, 최근 활발히 건설되고 있는 U-City, U-health, 그리고 재난방재에 효과적인 역할을 할 것을 기대할 수 있다.
본 논문에서는 안전한 웹 맵 매쉬업 서비스 구현을 위한 위성영상의 원근거리 기반의 위성영상 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 위성 영상의 위치 정보와 사용자 정보를 위성 영상의 원근거리에 따라 에지 및 색상 히스토그램 분포에 은닉한다. 따라서 사용자 요구에 의해 서비스되는 임의 해상도의 위성영상들에 대해 해당 해상도의 영상 특성에 적합한 워터마킹 기법을 수행하여 해당위성 영상을 악의적으로 수정하여 불법 유통한 유통자를 추적하고, 사용자의 사생활 보호 할 수 있다. 실험 결과 제안한 기법의 비가시성이 우수함을 확인하고, 회전, 이동 등의 기하학적 공격에도 삽입된 워터마크가 강인함을 확인한다.
최근 많이 주목을 받고 있는 웹 2.0은 사용자의 참여, 개방, 네트워크 효과에 기반하여 누구나 데이터를 생산하고 공유할 수 있는 사용자 중심의 인터넷 환경이다. openAPI는 웹 2.0의 근본 개념인 데이터의 개방 및 공유를 구현할 수 있는 핵심 기술로 포털은 자신의 서비스를 공개한다. 하지만 기존의 웹서비스와 openAPI 검색은 효율적인 검색 방법을 제공하지 않았다. 본 논문에서는 Lee[1]의 논문에서 제공하는 효율적인 웹서비스 검색 방법을 이용하여 검색 엔진을 개발하였다. 하지만 이 연구는 웹서비스와 유사한 구조를 가지는 openAPI를 수용하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 openAPI의 정의 및 사용법이 웹서비스와 유사하다는 점을 활용하여 openAPI의 효과적인 검색을 위한 검색기법을 개발하였다. 이러한 검색기법은 사용자가 키워드를 입력하여 키워드 기반 검색을 통해 원하는 서비스를 찾아주고, 매쉬업 서비스나 다른 openAPI와의 조합(Composition)을 위해 템플릿 기반 검색을 통해 효과적인 검색을 제공해준다.
XML 웹서비스는 인터넷을 이용한 오픈 네트워크를 통해 단일 또는 다수의 비즈니스 업체 간의 기존 컴퓨터 시스템 프로그램을 결합시키는 표준화된 소프트웨어 기술로서 기업의 수익증대와 비용절감의 효과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다. 특히 모바일 매쉬업(Mashup)을 위해서는 XML 웹서비스의 처리가 필수적이다. 본 논문에서는 WIPI 환경과 웹서비스 상에서 사용할 수 있는 XML 파서를 구현하였다. 그리고 HTTP 통신이 WIPI상에서 가능하도록 하여 XML 웹서비스의 서비스 개발에 적용함으로써 모바일 환경에서의 XML 웹서비스 인터페이스를 구현하였다. 유무선 환경에서 동시 사용가능하게 적용한 것은 어떠한 환경에서도 적용 가능한 파서임을 나타낸다. 또한 기존의 파서들과의 성능비교를 통해 제안한 파서가 속도면에서 뛰어난 점을 보여준다. 이에 대한 실제 응용으로서 WIPI용 Java언어를 기반으로 인터넷 서점에 적용하였다.
M2M은 사물에 통신 모듈을 부착하여 양방향 서비스를 할 수 있는 체계로 사물과 플랫폼, 그리고 (웹 기반) 응용 서비스로 구성되었다. M2M의 장점은 통신이 가능한 곳에서는 어디서나 실시간으로 서비스가 가능하기 때문에 사물에 대한 이동 중 가시성과 자산 가시성을 제공할 수 있다. 그렇지만 개별적으로 구축하여 서비스하기 때문에 플랫폼의 호환성에 대한 연구는 부진한 상태이다. 본 논문에서는 이러한 M2M 서비스에 플랫폼의 호환성 기술에 대한 연구를 진행하였다. SOA보다는 매쉬업 서비스에 적합한 ROA 기술을, 식별에는 URL보다는 URN 기반의 Open API를 채택하였며, 플랫폼과 응용 사이의 메시지 프로토콜로 MPM을 제시하였다.
최근 웹 2.0의 서비스들이 사용자의 적극적인 참여를 통해 발전해가며 기존 공급자 위주의 수동적인 서비스와 차별화되듯이 국토정보 분야에서도 공급자 위주의 정적인 서비스는 사용자 참여가 가능한 동적인 지리공간 웹(Geoweb) 서비스로 발전되고 있다. 또한 공공과 민간에 산재되어 있는 데이터와 기능들을 통합하여 다양한 서비스를 개발하며, 이들의 통합 및 확장 자체를 보다 쉽게 해주고, 급변하는 지리공간 웹 환경에 신속하게 대응할 수 있도록 하기 위한 기술의 개발이 요구되고 있다. 본 연구에서는 지리공간 웹 분야의 다양한 국토정보 데이터 및 서비스 통합과 관련한 기술동향을 고찰하고, 개방형 인터페이스의 국토정보 서비스 플랫폼 기술 개발을 수행하였다. 그 결과 개방형 인터페이스의 2D/3D 지도 서비스 엔진, 사용자 참여형 매쉬업 엔진 및 Open API(Application Programming Interface) 통합 검색 엔진 등 플랫폼의 핵심요소들을 개발하였다. 개방형 인터페이스의 국토정보 서비스 플랫폼은 공공/민간 GIS(Geographic Information System) 통합, u-City 사업, 민간 GIS/LBS(Location Based Service) 서비스 등 다양한 분야에서 공통의 기반 플랫폼으로 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
세계에는 수많은 도서관이 있지만 어떤 시스템도 이 모든 도서관에 대한 정보를 총체적으로 제공하는 기관은 없다는 인식에서, 본 연구에서는 위키원리 기반 도서관지도정보시스템을 구축하고자 하였다. 또한 구글지도서비스를 매쉬업함으로써 도서관위치정보서비스도 제공하고자 하였다. 새로운 서비스 시스템이 개발됨에 따라, 이 시스템을 통해 제공될 정보의 효과적 조직 및 관리를 위해 새로운 메타데이터를 개발할 필요가 있었으며, 이를 위해 델파이 연구기법을 적용하였다. 델파이 전문위원으로 대학, 전문, 학교, 공공, 국가도서관의 사서를 포함하여 도서관 지도정보의 전문가인 연구소의 연구원 및 대학의 교수진 등 총 13명을 위촉하였다. 이들을 대상으로 한 제 3차에 걸친 델파이 설문분석과정을 통해, 초기 메타데이터 항목에 대한 추가, 수정, 삭제가 이루어졌으며, 도서관 위치정보, 도서관 정보, 장서정보, 행사정보로 구성된, 4개 부문 49개 항목의 메타데이터가 최종적으로 제안되었다.
최근 스마트폰의 폭발적인 보급, IoT와 클라우드 컴퓨팅 기술의 고도화, 그리고 IoT 디바이스의 보편화로 대용량 스트리밍 센싱데이터가 출현하였다. 또한 이를 기반으로 데이터의 공유와 매쉬업 통해 새로운 데이터의 가치를 창출하기 위한 요구사항의 증대로 대용량 스트리밍 센싱데이터 환경에서 시맨틱웹 기술과의 접목에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 데이터의 대용량성 스트리밍성으로 인해 새로운 지식을 도출하기 위한 지식 추론분야에서 많은 이슈들에 직면하고 있다. 이러한 배경하에, 본 논문에서는 IoT 환경에서 발생하는 대용량 스트리밍 센싱데이터를 시맨틱웹 기술로 처리하여 서비스하기 위해 RDFS 규칙기반 병렬추론 기법을 제시한다. 제안된 기법에서는 기존의 규칙추론 알고리즘인 Rete 알고리즘을 하둡프레임워크 맵리듀스를 통해 병렬로 수행하고, 공용 스토리지로서 하둡 데이터베이스인 HBase를 사용하여 데이터를 공유한다. 이를 위한 시스템을 구현하고, 대용량 스트리밍 센싱데이터인 기상청 AWS 관측데이터를 이용하여 제시된 기법에 대한 성능평가를 진행하고, 이를 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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