• Journal of Multimedia Information System
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• 제7권1호
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• pp.25-32
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• 2020

This paper proposes a mobile augmented reality mashup for cultural heritage sites such as natural monuments. Several benefits of mobile augmented reality solutions are ideal for preserving and protecting cultural heritage sites. By presenting mobile augmented reality mashup scenarios and mobile mashup framework, we introduce how user-generated multimedia contents can be added. We present two scenarios of Mashup Viewer and Mashup Maker. In Mashup Viewer mode, visitors can create new AR contents using mashup tools for memo, Twitter, images and statistical graphs. In Mashup Maker mode, other visitors also can view the user-generated multimedia AR contents using QR codes as access points. To show feasibility of our approach in mobile platforms, we compare several detection algorithms on PC and mobile platform and report on deployment of our approach in a natural monument museum. With our proposed mashup tools, visitors to the cultural heritage sites can enjoy default AR contents provided by the site administrators and also participate as active content producers and consumers.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제4권4호
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• pp.171-178
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• 2017

Data mashup is a web technology that combines information from multiple sources into a single web application. Mashup applications create a new horizon for new services, like environmental monitoring. Environmental monitoring is a serious tool for the state and private organizations, which are located in regions with environmental hazards and seek to gain insights to detect hazards and locate them clearly. These organizations utilize a data mashup to merge datasets from different Internet of multimedia things (IoMT) context-based services in order to leverage its data analytics performance and the accuracy of the predictions. However, mashup different datasets from multiple sources is a privacy hazard as it might reveal citizens specific behaviors in different regions. The ability to preserve privacy in mashuped datasets and at the same time provide accurate insights becomes a key success for the spread of mashup services. In this paper, we present our efforts to build a fog-based middleware for private data mashup (FMPM) to serve a centralized environmental monitoring service. The proposed middleware is equipped with concealment mechanisms to preserve the privacy of the merged datasets from multiple IoMT networks involved in the mashup application. Also, these mechanisms preserve the aggregates in the dataset to maximize the usability of information to attain accurate analytical results. We also provide a scenario for IoMT-enabled data mashup service and experimentation results.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.65-71
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• 2009

인터넷 웹 콘텐츠는 정적, 동적 데이터로부터 Mashup 서비스까지 진화되어왔다. 최근에 화두가 되고 있는 Mashup 서비스는 서로 다른 서비스들을 혼합하여 새로운 형태의 정보를 제공할 수 있는 콘텐츠를 생성해낸다, 하지만 서비스 구성에 있어 시스템 자원의 활용보다는 콘텐츠 자체에만 초점을 맞추고 있는 현실이다. 논 본문에서는 Mashup 서비스를 구성하는 정책과 사용자 친화적인 화면 구성방안을 제안한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.45-53
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• 2014

UI-Mashup은 웹 응용프로그램 개발의 최신 경향 중 하나로 인터넷 상에 분산된 다양한 콘텐츠를 조합하여 가치를 추가해 서비스하는 방안으로 널리 사용되고 있다. 현재까지 UI-Mashup 관련 연구는 동적 서비스 조합에 초점이 맞추어져 있고 급변하는 웹 표준에 적응하지 못하여 최종 사용자 입장에서 UI-Mashup은 느리고 불편하며 보안에 취약한 서비스로 인식되고 있다. 본 연구에서는 UI-Mashup의 성능 향상을 위한 아키텍처를 제안한다. 제안한 아키텍처는 빠른 서비스 제공과 보안 강화를 위해 UI조각을 서버에서 병렬로 수집하고 매쉬업된 UI의 레이아웃과 UI조각들을 별도의 전송 채널을 통해 클라이언트로 전송하여 빠른 반응시간과 응답시간을 제공한다. 본 연구에서는 제안한 아키텍처를 실증적으로 검증하기 위해 구현하였으며 성능테스트를 진행하였다. 성능테스트 결과 제안한 아키텍처는 기존 UI-Mashup 기법에 비해 2 ~ 3배 빠른 응답시간을 기록하였고, 4배이상의 처리량을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.79-85
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• 2009

이 연구는 인터넷 웹에서의 참 뜻을 바로 소통될 수 있도록 가시적인 시각구조에 협력 학습의 형태로 진화 되어질 Mashup Web의 디지털 멀티미디어 표현기술(記述)을 연구하고, 그 설계와 구현을 하였다. 이 기술은 작성된 웹에 접한 사용자의 접속위치정보, 서비스이용 형식(pattern)을 학습 받는 시스템으로 추적(Tracking)되는 기능이 요구자에 새로운 정보로 탐색과 습득할 수 있도록 추론 정보를 선 처리(pre-operation) 받을 수 있게 하는 Mashup 정보표현기술이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권5호
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• pp.1446-1465
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• 2022

Diversified SaaS applications allow users more choices to use, according to their own preferences. However, the diversification of SaaS applications also makes it impossible for users to choose the best one. Furthermore, users can't take advantage of the functionality between SaaS applications. In this paper, we propose a platform that provides an SaaS mashup service, by extracting interoperable service functions from SaaS-based applications that independent vendors deploy and supporting a customized service recommendation function through log data binding in the cloud environment. The proposed SaaS mashup service platform consists of a SaaS aggregation framework and a log data binding framework. Each framework was concreted by using Apache Kafka and rule matrix-based recommendation techniques. We present the theoretical basis of implementing the high-performance message-processing function using Kafka. The SaaS mashup service platform, which provides a new type of mashup service by linking SaaS functions based on the above technology described, allows users to combine the required service functions freely and access the results of a rich service-utilization experience, using the SaaS mashup function. The platform developed through SaaS mashup service technology research will enable various flexible SaaS services, expected to contribute to the development of the smart-contents industry and the open market.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제9권4호
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• pp.745-754
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• 2019

GeoWeb 2.0 기술이 활성화됨에 따라 공간정보와 사용자 정보를 매쉬업하는 응용 서비스들이 다양하게 개발되고 있다. 특히 GeoWeb 2.0 기술 기반으로 Google Maps, OpenStreetMap, Daum Map, Naver Map, olleh Map, VWorld 등의 다양한 공간정보 플랫폼들이 매쉬업 서비스를 지원하고 있다. 공간정보 플랫폼의 Open API를 통하여 제공되는 매쉬업 서비스는 2차원 지도, 3차원 지도, 항공영상 등과 같이 다양한 공간정보를 제공하고 있으며 그 응용 분야도 크게 확장되고 있다. 최근 빅데이터 서비스와 더불어 매쉬업되는 사용자 정보가 크게 증가함에 따라 매쉬업 수행에서 성능상의 문제가 발생하게 되었다. 그러나 현재 이러한 매쉬업 성능 개선에 대한 연구는 매우 부족하며, 심지어 다양한 플랫폼들에 대한 매쉬업 성능 비교 연구도 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 국내에서 접근 가능한 다양한 공간정보 플랫폼들을 기반으로 공간정보와 대용량 사용자 정보의 매쉬업 성능을 비교 분석하고자 한다. 구체적으로 매쉬업 성능 분석을 위하여 매쉬업 시간과 사용자 인터랙션 시간의 두가지 성능 지표를 제안하고 시스템을 구현하여 성능 분석을 수행한다. 끝으로 성능 분석 결과를 통하여 사용자 정보가 크게 증가하고 사용자 인터랙션의 발생 빈도가 높은 경우에 대하여 효율적으로 적용될 수 있는 공간정보 플랫폼을 제시한다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2010년 춘계학술발표회 논문집
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• pp.173-175
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• 2010

The Internet map service is word-wide trend and suggest to build up surveying control point management by mashup and API functions. In traditionally many surveyor used the record book. The result of mashup with cadastral control point and Web's map services as Daum and Google map was well matched which is transformed common points and should be useful manage the it and field recognitions.

• 한국지리정보학회지
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• 제14권1호
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• pp.107-117
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• 2011

본 연구는 지오웹 플랫폼에서 지리정보 매쉬업(mashup)에 의한 웹기반 주제도 표현 가능성을 검토하고자 하였다. 웹2.0 시대에 있어서, 구글은 지리정보에 대해 효과적인 매쉬업 기능을 제공하기 때문에 지오웹을 이끌고 있다. 지리정보 매쉬업은 인터넷에서 다양한 자료를 조합하여 새로운 지리공간을 창조할 수 있기 때문에 지도 활용에 새로운 지평을 열고 있다. 지리정보 매쉬업은 자료 이용방법에 따라, 플랫폼에서 자체 자료(위성영상)와 외부자료의 연계, 플랫폼 자체자료와 사용자 참여형 콘텐츠연계 방식으로 나누어 진다. 본 연구는 플랫폼 자료와 외부자료 연계방식에 의한 구글 위성영상 기반 heat map, 도형표현도, 단계구분도를 제작하였다. 연구결과, 구글매쉬업 주제도는 위상영상과 중첩되어 표현되기 때문에 지도 해석에 대한 유연성을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제4권4호
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• pp.163-170
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• 2017

Internet of things (IoT) is a new paradigm for collecting, processing and analyzing various contents in order to detect anomalies and to monitor particular patterns in a specific environment. The collected data can be used to discover new patterns and to offer new insights. IoT-enabled data mashup is a new technology to combine various types of information from multiple sources into a single web service. Mashup services create a new horizon for different applications. Environmental monitoring is a serious tool for the state and private organizations, which are located in regions with environmental hazards and seek to gain insights to detect hazards and locate them clearly. These organizations may utilize IoT - enabled data mashup service to merge different types of datasets from different IoT sensor networks in order to leverage their data analytics performance and the accuracy of the predictions. This paper presents an IoT - enabled data mashup service, where the multimedia data is collected from the various IoT platforms, then fed into an environmental cognition service which executes different image processing techniques such as noise removal, segmentation, and feature extraction, in order to detect interesting patterns in hazardous areas. The noise present in the captured images is eliminated with the help of a noise removal and background subtraction processes. Markov based approach was utilized to segment the possible regions of interest. The viable features within each region were extracted using a multiresolution wavelet transform, then fed into a discriminative classifier to extract various patterns. Experimental results have shown an accurate detection performance and adequate processing time for the proposed approach. We also provide a data mashup scenario for an IoT-enabled environmental hazard detection service and experimentation results.