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.
본 연구는 온라인목록의 Open API 기반 일반 검색시스템과 온라인목록의 Open API 기반 메타 검색시스템을 구축하고 두 실험시스템의 사용성을 비교 평가하여 온라인목록의 Open API 기반 메타 검색시스템의 유용성을 밝히고자 하였다. 사용성은 전체적으로 온라인목록의 Open API 기반 일반 검색시스템 보다온라인목록의 Open API 기반 메타 검색시스템이 더 높게 나타났고, 통계적으로유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 국내 도서관들이 인터넷서점, 검색엔진, 웹포털 등에서 공개한 도서검색용 Open API를 통해 제공되는 풍부한 콘텐트를 온라인목록에서 공유하고 활용하면 서지데이터의 확충, 주제접근과 주제검색 능력의 확대, 메타 검색서비스의 확장, 소장도서의 이용가능성 증대, 목록비용의 절감 등에 도움이 될 것으로 기대된다.
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.
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.
2.0 시대에 도래하면서 웹에 대한 새로운 패러다임이 생성되었다. 이러한 웹 2.0의 주요 기술은 OpenAPI인데, OpenAPI는 간단한 프로토콜로 정의되어 사용되기 때문에 많은 사용자들이 손쉽게 서비스를 만들 수 있는 장점이 있다. 하지만 빠르게 증가하는 OpenAPI를 효과적으로 검색할 수 있는 여전히 연구중이다. 본 논문은 이러한 OpenAPI에 대해 키워드 기반 검색보다 한단계 발전한 시맨틱 기반의 검색을 제공하기 위해 관련 표준 및 기술에 대해 설명하였다. 이러한 시맨틱을 활용한 OpenAPI의 검색기법은 OpenAPI를 통해 많이 사용되는 매쉬업(Mashup)을 위한 서비스 검색에도 활용될 수 있다.
인터넷의 발전으로 인터넷을 통해 미디어 콘텐츠를 제공하는 OTT 서비스의 이용자가 점점 증가하고 있다. 본 논문에서는 OTT 서비스 이용자의 검색 편의성을 위한 Vision API를 활용한 영상 속 랜드마크 검색 시스템을 제안한다. 이는 영상을 시청하는 사용자가 영상을 보다가 궁금한 장소가 있으면 따로 검색하지 않고, 바로 해당 장소의 정보를 얻도록 하는 것이다. 본 논문에서 개발한 영상 속 랜드마크 검색 시스템은 사용자가 원하는 영상을 검색 및 재생할 수 있고 재생 중 바로 화면을 캡처할 수 있다. 해당 캡처 이미지를 랜드마크를 기계 학습한 Vision API를 통해 어떤 랜드마크인지 파악하고 결과를 표시한다, 또한 동일 영상에서 다른 사용자가 검색한 이력이 있는 경우 이력을 표시하여주며, 검색한 랜드마크가 나온 다른 영상을 검색하여 보여준다.
근래에 들어 여러 교육방법에 많은 변화가 왔다. 그럼에도 불구하고 자유로운 의학 및 전문 지식을 얻을 수 있는 교육환경을 조성하는데 어려움이 따르고 있다. 본 논문에서는 의학교육의 자유로운 학습을 위한 시스템으로 매쉬업 서비스를 통한 의학교육 메타 검색 시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용허가를 받은 검색 API와 콘텐츠 API, 데이터 API를 통하여 검색 시스템과 동영상 콘텐츠 시스템을 설계하고, 이를 바탕으로 의학교육 메타 검색 시스템을 구현한다.
최근 도서관은 웹기술을 이용하여 이용자들의 참여와 만족을 이끌어 내는데 노력하고 있다. 이 연구는 Open API 기술을 활용하여 다양한 정보원들을 검색할 수 있게 한 D대학 도서관시스템에 대하여 이용자 만족도를 평가하였다. 이를 위하여 90명의 학생들에게 시사적 주제 2개와 학업관련 주제 2개를 가지고 검색하게 한 후, 홈페이지의 통합검색 기능 및 연계기능에 대한 만족도와 연계된 콘텐츠에 대한 만족도를 측정하였다. 그 결과 학생들은 대체적으로 만족하고 있었으며 검색기능의 용이성과 미리보기의 유용성 면에서 가장 높은 만족을 보인 반면 디스플레이 방식에 대해서는 불만족하고 있음을 알 수 있었다. 특히 사진자료보기 및 동영상보기, 검색결과의 배열 및 브라우징, 검색결과의 양과 검색속도에 대한 낮은 만족도를 보였다. 또한 콘텐츠를 최신성, 적합성, 유용성, 활용성면에서 평가한 결과가 지식인, 도서관 소장자료, 학위논문/학술지, 이미지자료 순으로 만족하였다. 검색확장에 대한 불만족 사항은 유용성이 높은 검색 인터페이스를 구축함으로써 개선될 수 있을 것으로 본다.
본 논문은 시맨틱 기술을 활용한 OpenAPI 조합가능 서비스 검색 기법 개발을 위해 관련 연구들을 분석하여 적용방안을 도출하였다. OpenAPI 조합가능 서비스 검색이란 선택된 서비스의 출력과 매칭이 되는 입력을 가진 서비스나 선택된 서비스의 입력과 매칭되는 출력을 가진 서비스를 찾는 것이다. 본 논문에서는 기존의 키워드 기반의 조합 가능 서비스 검색 기법의 한계를 시맨틱 기술을 활용하여 해결하기 위한 관련연구로 SAWSDL-MX2와 LOG4SWS.KOM에 관한 논문들을 분석했다. SAWSDL-MX2에서는 세가지 매칭 기법과 이에 따른 유사도 분석 기법을 제시하였고, LOG4SWS.KOM에서는 두가지 매칭 기법과 이에 따른 유사도 분석 방법을 제시하였다. 관련 연구들에서 분석된 내용을 바탕으로 OpenAPI 조합 가능 서비스에 대한 매칭 기법의 정의, 유사도 분석 기법의 정의가 추후 진행되어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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