최근에 웹 GIS 기반의 정보관리를 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 특히, 홍수나 지진과 같은 재해관련 정보의 관리와 제공을 위한 웹 기반의 재해 정보관리시스템 개발은 주민들의 재해에 대한 예방과 대책, 관심지역에 대한 재해정보 취득의 욕구 충족을 위해 반드시 필요하다. 이러한 시스템은 재해 예방을 위한 계획, 분석과 관리업무를 위한 폭넓은 공간 DB 접근이 가능해야 하며, 인터넷을 통해 재해 정보의 시각화와 수요자에 대한 자료 제공을 위한 재해 현황도 작성이 가능해야 하나, 아직 이러한 분야에 대한 웹 GIS 기반의 연구는 초기 단계이다. 그래서 이 연구에서는 웹 GIS의 개발도구로 HTML, 자바스크립트와 ESRI의 ArcIMS를 이용하여 재해 정보 제공을 위한 연구를 실시하였으며, 춘천시의 재해 정보를 웹 기반의 시스템을 통해 다양한 기능을 통해 제공할 수 있었다. 구현한 기능을 통해 관심지역의 재해정보를 검색과 화면에서 사용자 선택을 통해 제공할 수 있었으며, 관심지역의 지형을 VRML을 이용한 3차원 지형모델을 통해 확인할 수 있었다.
전 세계적으로 인터넷의 발전과 스마트 디바이스의 보급이 급격하게 증가하면서 IoT (internet of things)가 주목받고 있다. IoT가 일상생활에 접목되면서 IoT 시장은 방대해지고 있다. 그래서 전문가들은 앞으로 IoT 디바이스가 10년 내에 약 1조대 이상으로 증가할 것으로 전망하고 있다. IoT와 관련된 기술도 꾸준히 발전되고 있으며, 여러 분야에서 IoT 발전을 위한 연구가 진행되고 있다. 하지만, IoT 서비스를 출시하는 업체에서는 다른 플랫폼과 데이터를 상호작용하지 않아 사일로 현상이라는 장애물에 봉착해 큰 시장으로 성장하는데 제한되고 있다. 이를 해결하기 위해 웹 기술이 주목받고 있다. 웹 기술을 이용하면 플랫폼에 상관없이 데이터를 상호 작용할 수 있고, 그 데이터를 이용하여 다양한 서비스를 개발할 수 있을 뿐만 아니라 개발자 입장에서도 불필요한 비용을 줄일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 IoT 플랫폼에 독립적으로 데이터를 실시간 전송할 수 있는 웹 기반의 개방형 IoT 시스템을 연구하였으며, 각 IoT 플랫폼 간 데이터를 전송할 수 있는 시스템을 구현하였다.
본 연구에서는 비전공자들을 대상으로 한 웹서비스 개발 교육의 어려움을 k-mooc 강의에 게시된 수강생들의 질의응답을 통해 분석하고 이를 개선하기 위한 방법들을 제안한다. 질의 응답 분석을 통해 비전공자들은 웹서비스 개발 강좌를 수강하면서 주로 익숙하지 않은 도구 사용, 클라우드 서비스의 비용 문제, 서버 환경 설정, 코드 작성에서 어려움을 보이는 것으로 확인되었다. 이를 해결하기 위해 클라우드 서비스의 모델 중 하나인 BaaS (Backend as a Service)를 활용해 서버 비용에 대한 문제와 서버 환경의 복잡도를 낮출 수 있는 방법을 제안한다. 또한 리액트 라이브러리를 사용하여 긴 코드를 작은 단위로 모듈화하여 한번에 작성해야 할 코드 길이를 줄일 수 있다는 것을 보였다. 마지막으로 피그마를 활용해 얻은 디자인 산출물을 활용하여 동작하는 웹 애플리케이션을 구현함으로 IT 비전공자들도 쉽게 학습할 수 있는 개선안을 제안한다.
도서관 이용자에게 장애가 없는 정보서비스를 제공하기 위해서는 OPAC의 접근성, 사용성 및 검색성을 향상시키고, 도서의 검색, 식별 및 브라우징의 도구로써 ISBN의 활용가치를 높이는 것이 필요하다. 북마크릿은 웹브라우저의 '즐겨찾기에 추가' 또는 '툴바'에 드래그하여 저장할 수 있는 작은 크기의 자바스크립트이다. 그리고 오픈소스인 북마크릿은 웹페이지에서 ISBN을 추출한 다음, 해당 ISBN으로 도서관의 OPAC에서 도서를 검색할 수 있는 간단하지만 강력한 검색도구이다. 해외의 도서관 시스템 벤더, 도서관, OCLC등은 이용자가 온라인서점의 웹페이지를 살펴보면서 동시에 도서관의 소장 및 대출 정보를 실시간으로 검색할 수 있는 북마크릿을 제공하고 있다. 따라서 본 연구에서는 해외에서 개발되어 활용되고 있는 네 가지 유형의 북마크릿에 대한 적용사례 분석을 통해 북마크릿의 특징과 장 단점을 정리하였다. 이를 통해서 북마크릿의 기본요건과 적용모델을 도출하고, 국내 도서관의 OPAC과 온라인서점에서 북마크릿을 활용한 Library Lookup 서비스 제공방안을 제안하였다.
의료 정보의 상호운용성 향상을 위해서 Health level 7은 의료 정보 교환을 위한 차세대 체계인 Fast health interoperability resource (FHIR)를 개발하였다. 그러나, 이를 이용하여 임상 정보를 포함한 3차원 의료 영상을 교환하려는 시도는 없어 새로운 방법을 제시하고자 한다. CT 영상에서 만들어진 3차원 의료 영상을 javascript object notation (JSON) 형식으로 전환하고, 임상 정보를 추가하였다. 우리는 시험용 FHIR 서버를 만들고, 클라이언트는 postman을 사용하였다. 생성된 JSON 파일은 body에 첨부하여 전송되었다. JSON 형식으로 전송된 3차원 의료 영상은 웹 브라우저를 통해서 볼 수 있었고, 원시 코드를 확인하여 동봉된 임상 정보를 볼 수 있었다. 우리는 3차원 의료 영상 교환을 최초로 시행하였다. 이 방법을 적용한 앱이나 FHIR 리소스 개발을 위해 추가적인 연구가 필요할 것이다.
기존의 웹 수집 로봇에서 처리하지 못하는 자바스크립트 함수 링크를 처리하기 위하여 인터넷 익스플로러의 "Active Script Engine"을 사용하였다. 또한 자바스크립트 함수 링크를 처리 하였을 경우 웹 수집 로봇의 수집량을 측정하기 위하여 웹 수집 로봇을 개발하였다. 웹 수집 로봇을 개발하기 위해서 구글봇과 네이봇 등 웹 수집 로봇의 구조를 파악하여, 수집 로봇에 활용되는 구성요소를 구현하고 분산처리형태의 웹 수집 로봇을 설계하여 개발했다. 또한 개발된 웹 로봇에 제안된 자바스크립트 처리 모델을 추가하여 성능 평가를 하였다. 성능평가 방법은 자바스크립트를 사용하는 웹사이트의 게시판을 대상으로 하여 웹 수집량을 비교 분석하는 것이다. 웹사이트 게시물 1000개인 경우, 일반 웹 로봇의 경우에는 1페이지밖에 수집하지 못하였고, 제안된 웹 로봇의 경우 1000개 이상의 웹 페이지를 수집하는 결과를 얻었다.
전자상거래의 활성화는 HTML 문서나 Javascript와 같은 웹 문서의 빈번한 전송을 요구할 것이며 이는 향후 인터넷 전송 트래픽을 야기하는 주요 요인이 될 전망이다. 웹 페이지는 비슷한 문장열이 인수에 해당하는 부분만이 변화되면서 반복하는 특징을 갖고 있다. 본 연구에서는 웹 페이지의 이러한 특징을 이용하여 매크로 기법을 사용한 웹 문서 압축 알고리즘을 제안한다 우리는 실험을 통해 본 알고리즘이 꿩 페이지의 저장공간 압축에 좋은 성능을 가짐을 보여줌으로써 전송 시간의 축소의 부가적인 효과를 거둘 수 있었다.
현재 다양한 성격을 가진, 무수히 많은 웹사이트들이 존재하고 있다. 웹사이트에 접속시 또는 이벤트 실행 시 걸리는 로딩 시간은 사이트를 이용하는 사용자로 하여금 서비스의 질 문제를 야기시킬 수 있으며 나아가서는 비즈니스에서 큰 영향을 미칠 수 있다. 이러한 이유 등으로 브라우저들의 성능은 점점 좋아지고 있으며, 복잡해지는 프론트엔드 로직에 따라 다양한 환경에서의 빠른 개발 및 웹 페이지 성능 개선을 위한 각종 Javascript 프론트엔드 프레임워크들도 등장하고 있다. 비동기 통신 방법인 Ajax 기술을 사용하는 프레임워크를 통해 렌더링 처리 방안을 확인해보고, 속도 성능에 대한 비교 분석을 한다.
무작위 SQL 삽입 공격 등을 통해 웹서버 해킹 사례가 꾸준히 증가하고 있으며, 대부분의 해킹된 웹서버는 난독화된 자바 스크립트 코드가 웹페이지에 삽입되어 악성코드 경유/유포지로 악용되고 있다. 본 논문에서는 난독화된 자바 스크립트 복원 및 취약한 ActiveX 생성에 사용되는 주요 함수에 대해 후킹 기술을 적용한 브라우저를 이용해서 난독화된 스크립트를 자동으로 해독하고, 악성코드 경유/유포지로 악용되는 웹 서버를 탐지할 수 있는 기술을 제안한다. 또한 제안 기술을 프로토타입 시스템으로 구현하고, 악성 URL 공유 사이트를 통해 수집한 난독화된 자바 스크립트 샘플 분석을 통해 제안한 기술이 높은 악성코드 경유/유포지 탐지율을 보이는 것을 증명한다.
최근 고주사율 디스플레이 시장 확대와 실감콘텐츠에 대한 요구에 따라, 높은 프레임율의 동영상 콘텐츠에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 이용자의 비디오를 초슬로우 비디오로 변환해주는 웹 기반 서비스 시스템을 제안한다. 이는 사용자가 웹을 통해 비디오를 업로드하면, 딥러닝 기반의 비디오 프레임 보간 알고리즘을 이용하여 초고프레임율의 동영상으로 변환하며. 변환된 초저속 비디오를 웹을 통해 보여주거나 파일 포맷으로 제공한다. 제안 시스템은 복잡한 연산을 요구하는 딥러닝 네트워크 모듈과 사용자와의 상호작용을 위한 웹 페이지 모듈로 구성되었다. 프레임 보간을 위해서, State-of-the-art 기술인 딥러닝 기반의 Real-Time Intermediate Flow Estimation for Video Frame Interpolation 방법이 활용되었으며, 웹페이지는 HTML, CSS, Javascript, Flask를 사용하여 구축되었고, Flask를 활용하여 두 모듈이 연동되었다. 제안 웹 기반 시스템을 통해, 사용자는 딥러닝 네트워크 구동에 필요한 별도의 지식 없이 통신 자원만으로 고실감의 경험과 편의성을 제공받을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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