Google 지도는 AJAX(Asynchronous JavaScript and XML) 기술을 이용하여 Web-GIS의 반응 속도를 크게 변화시켰다. 또한 Google은 Open API(Application Programming Interface)인 Google Maps API를 공개하여 기존의 SDK(Software Development Kit)와 ASP(Application Service Provider)가 주도하던 지도 시장에 Open API라는 패러다임의 변화를 가져왔다. 이후, 많은 정부와 기업과 오픈소스 진영에서 비슷한 방식의 Open API를 내놓았으며 Web-GIS 시장을 키워왔다. 또한 HTML5 표준에 대한 최신 웹브라우저의 적극적인 표준 구현으로 인해 웹지도는 단순한 웹페이지가 아닌 하나의 웹어플리케이션으로 진화하여 속도와 성능향상을 이루었다. 하지만 많은 공간정보 2D Open API들이 나왔지만 국내의 API에 대한 현실적인 비교분석은 잘 이루어지지 않은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 먼저 공간정보 2D Open API를 이루고 있는 구성요소들을 살펴보고, 각각의 API들이 어떠한 기능들을 얼마만큼 지원하는지를 살펴보고자 한다. 또한 각 API 별로 기능적인 특징과 서비스적인 특징들을 살펴보고 비교분석을 수행하고자 한다. 끝으로, 공간정보 2D Open API의 서비스 사례들을 살펴보고 앞으로의 발전 방향에 대해 제시하고자 한다.
OpenAPI와 매쉬업(Mashup)은 현재 발전해가고 있는 웹 2.0을 이루는 중요한 기술이다. OpenAPI의 수는 기하급수적으로 증가하고 있기 때문에, OpenAPI에 대한 검색시스템은 반드시 필요하게 되었다. 대표적인 OpenAPI 검색은 Programmableweb과 Popfly에서 제공하고 있으며, 이들의 제한점을 보완한 OpenAPI 검색 시스템이 연구되고 있다. OpenAPI 검색 시스템은 웹서비스 검색 시스템을 확장하여 개발되었지만, 다양한 OpenAPI의 프로토콜을 지원하지 못한다. 따라서 본 논문은 효과적인 OpenAPI 검색 시스템에서 OpenAPI의 다양한 프로토콜을 포함할 수 있는 통합 정보모델을 구축을 목표로 한다. 개발된 OpenAPI 통합모델은 OpenAPI 및 매쉬업 가능 서비스 검색에 활용될 수 있다.
본 논문은 오픈 API를 이용하여 다국어 정보검색 시스템을 모델링하는 방법론을 제시한다. 웹 2.0이 대두되면서 웹 2.0의 개념을 활용한 기술들이 발달하고 있는데, 그 중 한 기술이 오픈 API이다. 기업에서 개발한 새로운 서비스나 기능, 데이터 등을 API로 공개함으로써 사용자들이 공개된 API를 이용하여 새로운 서비스를 쉽게 개발할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 구글, 플리커, 유튜브, 네이버, 다음 등의 사이트에서 제공하는 오픈 API를 이용하여, 다국어 정보 검색 시스템을 구현하였다. 구글 번역 API를 이용하여 한국어 질의어를 검색 대상 언어(영어, 일본어, 중국어 등)로 번역한 후, 소설 웹 사이트(플리커, 유튜브, 다음, 네이버 등)의 정보를 검색하고, 검색된 결과 내 텍스트를 다시 한국어로 번역한 후, 통합된 검색 결과를 사용자에게 보여준다.
일상 생활에서 매일 다른 뉴스가 보도되듯이 우리 주변에서 발생되는 데이터의 양은 엄청나다고 할 수 있다. 이런 데이터에는 개인적인 것도 있지만, 날씨나 교통 정보와 같이 모든 사람들에게 공통적인 것도 존재한다. 본 논문은 이런 정보를 효과적이며, 신속하게 사용하기 위해 공공데이터를 활용한 정보전달에 관해 연구로서, 공공데이터와 API기술을 바탕으로 한 오픈API에 대해 조사하였다. 이를 바탕으로 일상생활에서 쉽게 활용 가능한 오픈API를 사용하여 정보를 전달하는 방법을 설명하고, 이를 응용하여 다양한 오픈API를 활용하여 정보를 전달하는 방안을 제시한다. 제시된 방법을 사용하여 공공데이터를 활용한다면 보다 쉽고 정확한 정보를 전달할 수 있으므로 다양한 분야에 응용이 가능할 것으로 생각한다.
오늘날 운영체계와 미들웨어는 수많은 API를 제공하고 있다. 최종 사용자들이 사용하는 응용 프로그램들은 이러한 API를 활용하여 개발되어지고 있다. 기존의 문서와 같은 형태의 API에 대한 기술은 기계가 자동적으로 처리하기 힘들며 개발자 입장에서도 API를 이해하기 위해서 책을 직접 읽고 이해해야 한다는 단점이 있다. 이를 극복하기 위하여 docgen과 같은 도구들이 있으나 결국은 개발자 관점에서는 API를 직접 숙지하여야 하며 응용 프로그램 상에서 직접 운영체계에서 제공하는 API 호출 부분을 작성하여 개발하여야 한다는 부분은 동일하다. 또한 서로 다른 다양한 운영체계에서는 형식은 다르지만 유사한 기능을 제공을 하는 API들이 있으나 개발자는 특정 운영체계의 API에 맞추어서 각각의 운용체계에 맞는 응용 프로그램을 개발하여야 하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 API에 대한 정보에 대한 규격을 정의하고 각각의 API의 기능 및 특성에 대하여 메타 기술언어를 사용하여 기술하여 저장소에 저장해두고 실행시에 이러한 API정보를 사용하여 응용 프로그램과 동적으로 바인딩시켜서 실행시키는 체계에 대해서 논의한다. 응용 프로그램에서 사용하려고 하는 API와 운영체계에서 제공하는 API를 동적으로 결합시키는 엔진에서는 운영체계별 API의 차이에 의한 부분을 상쇄시키는 역할을 담당한다. 이러한 체계를 활용하면 동적으로 재구성 가능한 응용을 개발하는데 있어서 하부 시스템으로 활용될 수 있다. 향후 표준 API를 기술하는데 있어서도 본 연구에서 제시하는 메타 방식의 API 기술표현을 활용하면 보다 정확한 표준 규약 준수 여부를 확인할 수 있는 방법을 제공할 수 있다.
인터넷 접속지역정보를 일부 포털 사이트에 적용시키는 것으로부터 나아가, 웹2.0을 접목하여 개인과 사업자의 홈페이지에 적용할 수 있도록 하기 위한 Open API 의 필요성과 개발 방안에 대하여 논의한다. 접속지역정보 Open API의 정보 제공 방안과 정보 보안 방법, 트래픽 제어 방법 등에 관해서도 논의한다. 지금까지 인터넷 서비스에 접속지역정보 적용 현황과 Open API를 적용할 경우에 개선 방안에 대하여 논의한다.
REST 웹 서비스는 HTTP 프로토콜을 통해 손쉽게 적용 및 배포할 수 있다. 최근 다양한 정보시스템의 데이터베이스가 REST Open API 웹서비스를 통하여 배포되고 있으며, 이는 스마트폰 애플리케이션, 웹(Web) 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 연구는 오픈 API 에 대한 시스템의 성능의 포인트에 서비스 평가를 제공하는 것이다. 본 연구는 REST 오픈 API 의 수행 성능 평가를 통하여 REST 오픈 API 웹 서비스의 확장성에 초점을 둔다. 이를 위해 REST 오픈 API 가 미래에 모바일 클라우드 플랫폼으로써 충분한 성능 및 활용될 수 있는지 검증할 필요가 있다. 본 논문은 큐잉 네트워크(Queueing Network)을 활용하여 REST Open API 웹서비스 서버 시스템을 모델링하고 성능을 분석하였다.
소프트웨어 분류 기법은 저작권 침해 탐지, 악성코드의 분류, 소프트웨어 보관소의 소프트웨어 자동분류 등에 활용할 수 있으며, 불법 소프트웨어의 전송을 차단하기 위한 소프트웨어 필터링 시스템에도 활용할 수 있다. 소프트웨어 필터링 시스템에서 유사도 측정을 통해 불법 소프트웨어를 식별할 경우, 소프트웨어 분류를 활용하여 탐색 범위를 축소하면 평균 비교 횟수를 줄일 수 있다. 본 논문은 API 호출 정보와 기계학습을 통한 윈도우즈 실행파일 분류를 연구한다. 다양한 API 호출 정보 정제 방식과 기계학습 알고리즘을 적용하여 실행파일 분류 성능을 평가한다. 실험 결과, PolyKernel을 사용한 SVM (Support Vector Machine)이 가장 높은 성공률을 보였다. API 호출 정보는 바이너리 실행파일에서 추출할 수 있는 정보이며, 기계학습을 적용하여 변조 프로그램을 식별하고 실행파일의 빠른 분류가 가능하다. 그러므로 API 호출 정보와 기계학습에 기반한 소프트웨어 분류는 소프트웨어 필터링 시스템에 활용하기에 적당하다.
CrossRef는 DOI 식별자 및 학술메타정보를 수집할 수 있는 다양한 쿼리(OpenAPI)를 제공하고 있으며, 이를 활용해 출판사 및 정보서비스 기관에서 다양한 서비스를 개발하도록 독려하고 있다. 본 연구에서는 CrossRef에서 제공하는 쿼리를 면밀히 분석하였으며, 다양한 방법으로 DOI를 자동수집 하는 API를 개발하였다. 또한 자체적으로 학술메타데이터를 보유한 기관이 개발된 API를 활용할 수 있는 방법을 제시하였다.
현재 Open API는 프로그램 개발 및 정보의 제공 등 다양한 방향에서 많이 활용 되고 있다. Open API는 개발된 기술을 웹으로 공개하여 네트워크가 연결된 곳이라면 어디서든지 그 기술을 활용할 수 있다. 잘 개발된 Open API는 매쉬업을 통해 또 다른 기술과 합쳐 새로운 서비스를 개발하는 등 그 활용빈도가 높다. 이미 개발된 기술을 활용할 수 있어서 개발 속도가 단축되고 새로운 서비스를 개발하면서 기존의 부족한 부분을 합쳐 더욱 창의적인 정보 제공이 가능하다. 이러한 Open API의 특성을 이용하여 시맨틱 기술 개발을 지원할 수 있으며, 개발 시간 단축 및 관계 설정, 온톨로지 제공 등을 네트워크를 통해 사용자들에게 제공하고 활용할 수 있는 방법을 제시한다. 시맨틱 기술은 사람이 글을 읽고 의미를 이해하는 것처럼 컴퓨터가 이해할 수 있는 언어와 규칙들을 정해 놓아 컴퓨터 사이의 의사소통을 가능하게 하는 지능형 기술이다. 이런 시맨틱 기술 개발을 지원하기 위하여 Open API를 통해 온톨로지의 개념 및 속성, 관계 설정, 코퍼스 등을 제공하기 하기 위해 CoreOnto API라는 것을 구축했다. CoreOnto API는 네트워크에서 사용할 수 있는 Open API로 세가지의 큰 형태의 Open API를 제공하고 있다. 첫 번째, 온톨로지에 대한 클래스, 속성, 관계를 제공하는 APIs, 두 번째, 트리플(두개의 용어가 어떤 관계인지를 표현한 형태로 구성(용어1, 관계, 용어2)) 생성 및 구축된 트리플을 검색할 수 APIs, 세 번째, 온톨로지를 생성하기 위해 필요한 자원(온톨로지 명, 개체명, 관계, 코퍼스 등)을 제공하는 APIs로 구성했다. 이상과 같이 시맨틱 기술 개발을 지원하기 위한 큰 형태의 세 가지 APIs를 구축하는 방법과 APIs의 활용, 그리고 서비스를 테스트한 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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