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.
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.
In these days, various kinds of web applications based on web 2.0 paradigm have been developed. In web 2.0 paradigm pursuing participation, sharing, and openness on the web-as-platform, web mapping or web GIS application are regarded as top most applications, so that web applications, handling geo-spatial contents, with user-interaction interface and search engine of high performance have been provided for both public users and expert users in the special domains. Public and industrial needs for web mapping mashup application by open API, linked with the practical web computing technologies, are gradually increasing. In this study, a user interface in mashup for geo-spatial feature generation was implemented by using mainly Google maps API. Spatial database resources in this implementation are those of Google mapping server. As the results, public users on web client can create their own geo-spatial data sets in web vector formats, without the help of any GIS tools or access to proprietary databases. It is concluded that web-based mashup application in client-side using open API can be used as an alternative for geo-browsing system or portable feature generation system.
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.
The most of navigation services these days, are designed in order to just provide a shortest path from current position to destination for a user. Several navigation services provides not only the path but some fragmentary information about its point, but, the data tends to be highly restricted because it's quality and quantity totally depends on service provider's providing policy. In this paper, we describe the folksonomy POI(Point of interest) recommender system using mashup in order to provide the information that is more useful to the user. The POI recommender system mashes-up the user's folksonomy data that stacked by user with using external folksonomy service(like Flickr) with others' in order to provide more useful information for the user. POI recommender system recommends others' tag data that is evaluated with the user folksonomy similarity. Using folksonomy mahup makes the services can provide more information that is applied the users' karma. By this, we show how to deal with the data's restrictions of quality and quantity.
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.
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.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.45-48
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2008
Since the mid-2000, so-called Web 2.0 paradigm was emerged and has been widely extended to actual Web markets with supporting Web technologies. Among Web 2.0 services, mashups with Open APIs is regarded as one of core technologies. Web mapping is also the most dominant mashup application in Open API-based applications, so that various mashups with Google Map API and other Open APIs are developing. In this paper, current technological status is explained with web GIS file formats of KML. While, a prototype is web-based GIS layer authoring system for general users, without any kinds of GIS tools and external spatial databases. This mashup application will be used web-based feature extraction for geo-spatial web for public users.
본 연구에서는 실시간으로 질의를 처리하고, 이용자의 요구에 보다 동적으로 응답한다는 장점을 가진 매쉬업을 이용하여 기관 내부 정보시스템을 통합검색하고자 하였다. 국사편찬위원회 기관 내부의 정보시스템 각각은 개별 도서관시스템에 준하는 정보의 양을 보여주고 있다. 기관 내부의 여러 시스템에 대한 통합검색서비스 또한 매쉬업 등 웹 2.0 기술을 적용하여 기관 외부 정보와 연계하는 통합검색 시도와 같은 맥락에서 볼 수 있다. 본 연구에서는 기관 내부에서 검색서비스를 제공하는 것을 전제로 하여 역사콘텐츠를 위한 국사편찬위원회 OpenAPI를 설계하고 메타데이터 형식 및 내용을 제안하였다.
객체지향 프로그래밍 언어를 기반으로 윈도우 사용자의 컴퓨터 파일시스템에 기록된 파일의 의미를 분석한 후, 이를 사용자 편의를 위해 파일명의 의미를 시소러스로 클러스터링 하는 설계를 하고, 파일로 기록된 문자의 의미와 파일확장자를 기반으로, 데이터베이스를 구성하고 참조하여 사용자 작성 파일들을 시소러스의 의미 체계와 통제어로 클러스터링 하여, 윈도우시스템의 화면표시 되는 Icon 파일들을 자동으로 분리하고, 설정하여, Mashup 시각구조로 나타내어 주는 프로세스(WTPM)를 설계하고 구현을 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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