본 논문에서는, native ATM 서비스를 이용한 WWW 시스템을 제안한다. ATM API를 통한 native ATM 서비스의 이용은 IP over ATM이나 LAN Emulation 또는 Multiprotocol over ATM 등의 방법들에 비해 우수한 성능과 기능을 제공하는 것으로 알려져 있다. 우리 가 개발한 WWW 브라우저와 서버는 이러한 native ATM 서비스 이용의 장점을 살려 성능의 우수성은 물론 QoS 보장이 가능한 진보된 WWW 서비스를 제공할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 먼저 native ATM 서비스 방법과 ATM 인터넷 서비스 방법의 장단점을 비교한다. 그리고 native ATM 서비스의 제공을 위해서 ATM 포럼에서 표준화 하고 있는 ATM API에 대해서 그 특징 및 개발 추세를 설명한 후, 이를 이용한 WWW 시스템의 구조와 동작에 대한 내용을 기술한다. 시스템의 구조는 연결의 QoS를 보장할 수 있도록 하는 HTTP over ATM API를 근간으로 하며, HTML의 하이퍼 링크 요소 내에서의 속성을 확장 정의하여 UNI 3.1과 Q.2931에서 정의하고 있는 ATM의 QoS 및 트래픽 특성 변수를 나타낼 수 있도록 하고 있다. 개발된 시스템에서의 ATM API는 WinSock 2 API를 사용한다.
웹의 양상이 '웹 2.0'으로 변화해감에 따라, '웹 2.0'의 핵심요소인 OpenAPI의 사용이 늘어가고 있다. OpenAPI란 자신들의 사이트에서만 이용할 수 있는 서비스를 외부에서도 이용할 수 있도록 공개한 프로그래밍 인터페이스이다. u-GIS 국토정보도 이러한 OpenAPI를 활용하여 여러 벤더들이 제공하는 서비스를 매쉬업하여 제공할 수 있다. 하지만, OpenAPI는 이미 많이 존재하며 빠르게 증가하기 때문에 사용자가 원하는 서비스를 정확하게 찾는 것은 어렵게 되었다. 또한 여러 개의 OpenAPI를 연결하여 새로운 서비스를 만드는 매쉬업 서비스를 위한 서비스 검색에 어려움이 있다. 본 논문은 이러한 서비스 검색의 문제점을 해결하기 위해서 웹서비스 검색 엔진을 확장하여 통합서비스 정보모델을 정의하고, 정보모델을 바탕으로 통합 검색과 매쉬업 가능 서비스 검색 기법을 개발하였다. 또한 개발한 검색 기법을 관계형 데이터베이스와 JSP를 통해 구현함으로써 유사도 기반의 순위화 된 검색 결과, OpenAPI 통합검색, 카테고리 검색, 매쉬업가능 서비스 검색을 제공함을 확인하였다.
암호기술의 발전으로 통신의 비밀이나 정보보호가 강화되었지만, 암호기술을 역이용하는 Cryptovirus가 등장하였고 윈도우즈 CAPI(Crypto API)를 사용하는 악성코드도 누구나 쉽게 제작하여 배포할 수 있는 환경이 되었다. CAPI를 사용하는 악성코드는 윈도우즈에서 제공하는 정상적인 API를 사용하기 때문에 IPS(Intrusion Prevention System) 등 정보보호시스템은 물론 백신프로그램에서도 탐지 및 분석이 쉽지 않다. 본 논문에서는 Cryptovirus를 비롯하여 윈도우즈 CAPI를 사용하는 악성코드 무력화 방안 연구 및 이와 관련된 Hooking 도구 구현결과를 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.
레가시 3D API를 이용한 원격 렌더링 시스템을 개발한다면 다양한 응용 분야가 있다. 실시간 비디오 스트리밍 기반 클라우드 게이밍 서비스의 구현에 활용하거나, 다수의 3D 어플리케이션에 대한 렌더링을 지원하는 GPU 가상화의 구현 등에 활용할 수 있다. OpenGL API은 독립적인 전역함수로 구성되어 있고, Direct3D API는 마이크로소프트의 COM 기술 기반의 인터페이스와 그 멤버함수로 구성되어 있다. 본 논문은 상대적으로 구현이 복잡한 Direct3D에 대한 원격 렌더링 시스템을 성공적으로 설계하고 구현함으로써 일반적인 레가시 3D API에 대한 적용 가능성을 확인하고자 한다. 본 연구에서 구현한 원격 렌더링 시스템을 샘플 Direct3D 어플리케이션에 적용하고, 몇가지 실험을 실시하여 기술적 가능성을 확인한다.
본 연구에서는 다양한 모바일 기기에 운용 가능한 표준화와 고도화 기능을 충족시키기 위한 하이브리드 웹 기반의 스마트 러닝 시스템 구축 방안을 제안한다. 제안한 연구에서는 스마트 러닝 시스템 기능 정의를 바탕으로 표준 API 사양서 작성하고 이를 근거로 PC 기반의 e-러닝 시스템의 데이터를 API 연동 규격에 맞게 ASP 페이지를 구현한다. 그리고 PC 기반의 e-러닝 시스템과 모바일 기반의 스마트 러닝 시스템 간의 데이터 연동은 표준 API 방식 연동을 통한 Json/XML 형태의 데이터를 Https 프로토콜 기반으로 상호 연동을 수행하도록 한다. 제안한 시스템은 별도의 기반 시스템 및 지원 시스템 없이 즉시 데이터 교환이 가능한 구성을 가지며 PC 기반의 e-러닝 시스템의 수정 및 변화 없이 모바일 기반으로 학습 서비스가 가능함으로써 비용적인 측면에서 효과적인 시스템 구축이 가능함을 알 수 있다.
This study is about a case of web application development using representative commercial BIM platform-linked APIs from Autodesk and Bentley Systems. The development method was aimed at application development using Autodesk's Forge API and Bentley System's iTwin API. The specific development content was limited to the Model Viewer, Issues, and File Transfer API, and the administrator's site. The first research result is that parts with different internal configurations of commercial platforms were independently modularized and developed, and the common front-end was unified. The second research result is that a web front-end technology, was used to visualize 3D models using the viewer API, and the possibility of additional application expansion was discovered.
Native API(Application Programming Interfaces)는 관리자 권한에서 수행되는 system call의 일종으로 관리자 권한을 획득하여 공격하는 다양한 종류의 악성코드를 탐지하는데 사용된다. 이에 따라 Native API의 특징을 기반으로한 탐지방법들이 제안되고 있으며 다수의 탐지방법이 교사학습(supervised learning) 방법의 기계학습(machine learning)을 사용하고 있다. 하지만 Anti-Virus 업체의 분류기준은 Native API의 특징점을 반영하지 않았기 때문에 교사학습을 이용한 탐지에 적합한 학습 집합을 제공하지 못한다. 따라서 Native API를 이용한 탐지에 적합한 분류기준에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 정량적으로 악성코드를 분류하기 위해 Native API를 기준으로 악성코드를 퍼지 군집화하여 재그룹화하는 방법을 제시한다. 제시하는 재그룹화 방법의 적합성은 기계학습을 이용한 탐지성능의 차이를 기존 분류방법을 결과와 비교하여 검증한다.
본 논문은 대학생들이 소속 대학 내 주요 정보를 손쉽고 빠르게 검색할 수 있도록 KakaoTalk API를 활용하여 장고 프레임워크를 이용하여 챗봇 시스템을 개발하였다. 특정 정보만을 제공하는 기존 챗봇 시스템과는 달리 본 연구에서 개발한 챗봇은 대학 내 주요 정보 뿐만아니라 날씨, 유투브, 네이버 실시간 랭킹 검색 및 언어 번역 등 다양한 형태의 사용자 질의에 대해 자동으로 검색 결과를 제공한다. AWS Ubuntu 서버내에 Apache, Python 및 Django를 이용하여 모듈을 개발하였고 KakaoTalk API 및 BeautifulSoup 등을 이용하여 카카오톡 서버와 통신하여 사용자 질의에 대해 자동으로 응답하는 챗봇 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 시스템에 대해서는 향후 대학 입시 정보 홍보 및 선거 홍보 시스템 등에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 보안에 대한 관심과 필요성이 증가하면서 출입자 인식 시스템의 수요가 증대되고 있다. 출입자 인식 시스템은 출입자를 인식하기 위해서 다양한 생체인식 방법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 다양한 특성과 강점을 가진 다수의 얼굴인식 Open API 서비스를 통합하고, 그 인식결과를 앙상블 함으로써 인식 성능을 개선하는 얼굴인식 기반 출입자 인식 시스템을 제안한다. 또한 다양한 얼굴 인식 Open API 서비스를 앙상블 하는 출입자 인식 시스템의 구조를 제안한다. 성능 측정은 약 5개월 간 수집한 얼굴 데이터를 이용하여 수행하였으며, 측정결과로 본 논문에서 제안하는 출입자 인식 시스템이 단일 얼굴인식 Open API 서비스를 사용했을 때보다 더 높은 얼굴인식률을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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