The service that has recently come into the spotlight utilizes the map to first approach the map and then provide various mash-up formed results through the interface. This service can provide precise information to the users but the map is barely reusable. The sketch-map system of this paper, unlike the existing large map system, uses the method of presenting the specific spot and route in XML document and then clustering among sketch-maps. The map service system is designed to show the optimum route to the destination in a simple outline map. It is done by renovating the spot presented by the map into optimum contents. This service system, through the process of analyzing, splitting and clustering of the sketch-map's XML document input, creates a valid form of a sketch-map. It uses the LCS(Longest Common Subsequence) algorithm for splitting and merging sketch-map in the process of query. In addition, the simulation of this system's expected effects is provided. It shows how the maps that share information and knowledge assemble to form a large map and thus presents the system's ability and role as a new research portal.
In Web2.0 environment, with advanced platform technologies, global vendors such as Google, Microsoft and Yahoo provide competitive geospatial services based on global map and satellite image. But the relatively low level of platform technologies has not rapidly increased the land information and geospatial service markets in Korea. For the ubiquitous next generation Internet, as a one of the R&D projects by Korean Land Spatialization Group, the project for platform technologies has being made to provide customized land information and geospatial service. The platform technologies can be categorized for streamming, mashup and geosearch. More specifically, the 2D/3D Hybird streamming engine, mashup engine for u-GIS service and next generation search engine for land information have being developed. In this context, the strategies for efficient development and use of geoweb platform technologies are required. This study surveys the present geospatial products and services using of platform technologies to propose the strategies for efficient development and use of platform technologies. The strategies for efficient development and use of platform technologies can be proposed focusing on target market and each of platform technologies.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.5
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pp.960-966
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2012
It is prevalent to gather the location information from GPS, WiFi and etc, and therefore LBSNS (Location-Based SNS) has increased rapidly (such as location-augmented Twitter services). The message created from LBSNS include the specific area of interests which the message is created in or mentions. It is easy to propagate the location-based information of LBSNS by adapting the retweet function which is efficient way to propagate the message in tweeter. In this paper, we have defined the smart retweet as a automatic retweet function for efficient propagating the messages which is geo-tagging the location of interests. We have designed the smart retweet system based on the tweeter system. The user could specify the area of interests and build the social networking among the users which have interested in common area. The smart retweet system have been implemented by mesh-up services based on Open-API of trweeter and google map. It is expected that the smart retweet service proposed in this paper makes easy sharing of the location-based interesting information.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2014.10a
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pp.341-343
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2014
3D 지리정보 통합 플렛폼을 활용하여 해양교통시설 정보 및 이를 운영하기 위한 다양한 부가정보(기상, 낙뢰, 지진, AIS 등)를 매쉬업하여 표출함으로서 해양교통시설을 효과적으로 운영관리하고 이를 활용하여 서비스 이용자 접근성을 보다 표리하게 제공할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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2013.08a
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pp.133-136
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2013
본 연구는 개방.참여.공유를 통한 정보창출과 활용의 목적으로 시작된 웹2.0 서비스의 하나인 매쉬업 검색기능에 대한 대학도서관 이용자들의 사용실태 및 최근 사용이 증가하고 있는 SNS에 대한 이용 실태를 조사하고, 이를 토대로 향후 도서관 통합검색의 기능향상과 개선방안을 모색하고자 한다.
SBS에서는 다년간 지속적으로 핫클립 생성 딥러닝 기술을 방송 시스템에 적용하여 업무 효율을 높이려는 시도를 하였다. 본 기고문에서는 그동안 누적된 SBS의 핫클립 생성 딥러닝 기반 방송 시스템의 기획, 개발, 적용 및 운영 사례에 대한 전반적인 내용을 다루려 한다. 또한 구축 과정에서 발생하는 어려움과 그에 대한 해결책도 공유하려 하였다. 본 기고문에서 소개할 딥러닝 기반 방송 시스템은 하이라이트 구간 예측, UHD 방송 A-ESG 서비스 운영 시스템, 유튜브 채널 운영 시스템, 매쉬업 콘텐츠 제작 지원 시스템 등이다.
Kim, Jung-Ok;Kim, Ji-Young;Kim, Yong-Il;Yu, Ki-Yun
한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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2007.06a
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pp.447-452
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2007
Where 2.0은 Google Map, Yahoo! Map 등이 공개한 API를 이용하여 다양한 교통, 환경, 범죄, 지역정보 등의 정보 및 개인정보를 혼합하여 지도 위에 시각화하거나, 사용자와 상호작용할 수 있는 웹(web) 서비스가 일반화되는 현상을 의미한다. 이에 본 연구에서는 Where 2.0 서비스를 이용한 재해지도의 작성 가능성을 제안한다. 재해지도 작성을 위해 기 구축된 건축물정보, 도로정보, 소방시설물정보 등의 공공자료를 바탕으로 재해지도를 작성함으로써, 재난을 예방관리하고 재해 발생 시에는 대피 등에 활용하며, 공공정보의 디지털화 및 기 구축된 공공정보의 이용 활성화에도 기여할 수 있다. 또한 최근 웹 2.0 시대 매쉬업(mash up)과 같은 기술을 이용하여 재난정보를 새로운 방식으로 제공할 수 있는 가능성을 검토하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.05a
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pp.637-639
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2008
현재 스케줄러는 입력해 놓은 스케줄 시간에 대한 알람 서비스를 해주지만, 알람 서비스만으로는 약속 시간, 약속 장소로 이동해야하는 스케줄 관리를 위해서는 부족하다. 본 시스템은 최근에 주목 받고 있는 매쉬업 기술을 이용한 지능형 스케줄러를 구현하였다. 날씨 정보와 교통 정보를 이용하여 해당장소까지의 교통 정보와 해당 위치의 날씨 등을 스케줄에 추가해 새로운 서비스를 제공해준다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06c
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pp.159-164
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2008
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.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.14
no.4
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pp.671-678
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2019
The semantic information provided through the semantic-based IoT system will produce new high value-added products that are completely different from what we have known and experienced. From this point of view, the key issue of current IoT technology and applications is the development of an intelligent IoT platform architecture. The proposed system collects the IoT data of the sensors from the cloud computer, converts them into RDF, and annotates them with semantics. The converted semantic data is shared and utilized through the ontology repository. We use KT's IoTMakers as a cloud computing environment, and the ontology repository uses Jena's Fuseki server to express SPARQL query results on the web using Daum Map API and Highcharts API. This gives people the opportunity to access the semantic IoT mash-up service easily and has various application possibilities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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