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산업과 IT기술의 융합으로 현대사회는 급속하게 발전하고 있으며, 그 이면에는 기본 인프라를 제공해 주는 건설 공사의 역할이 매우 크다고 할 수 있다. 최근 들어 건설공사의 복잡화 및 대형화, 첨단화에 따라 품질향상을 위한 제도 개선 등 관리의 중요성이 더욱 높아지고 있다. 그러나 건설현장에서 품질관리의 이슈가 발생할 경우 이를 해결하기 위하 여 많은 시간이 소요되고 있는 것이 현실로서, 건설 프로젝트를 성공적으로 수행하기 위해서는 다양한 시스템이 유기적 으로 연결되어 최적의 의사결정을 관리할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 RESTful_API 기반의 GCM 푸쉬 알람 서비스를 이용한 품질관리 모델을 제안한다. 제안 모델은 건설 회사의 품질관리실과 프로젝트 매니저가 의사결정 에 이용할 수 있는 모델로서, 건설현장의 프로젝트 관리에 적용할 경우 더욱 효율적이고 안전한 건설공사 관리가 가능할 것으로 기대된다.

Modern society is developing rapidly due to the convergence of industry and IT technology. In that case, the role of construction work that provides basic infrastructure can be very large. Recently, as construction work becomes more complicated, larger, and more advanced, the importance of management, such as system improvement for quality improvement, has become even more important. However, when a quality control problem occurs at a construction site, much time is required to solve the problem. In order for a construction project to be successful, various systems need to be organically connected and able to manage optimal decisions. In this paper, provide a quality control model using GCM push alarm service based on RESTful_API. The proposed model is a model that can be used by construction company quality control rooms and project managers for decision making. When applied to construction site project management, it is expected that more efficient and safe construction management will be possible.

본 논문에서는 Open Government Data(이하 OGD) 제공 서비스를 위한 API 설계 및 구현 방 안을 다룬다. API를 제공하는 방식은 가장 많이 사용되는 RESTful 방식을 사용했다. OGD의 표현의 성숙도를 표현하기 위해 5-Star 모델을 사용하고, 구현기술인 RESTful API의 성숙도를 표시하기 위 해서는Richardson model 을 이용하였다. 5-Star 수준별 구현을 위해 사용할 수 있는 Richardson model의 수준들을 분석하였고 이들의 구현 방안도 제시 하였다.

In this paper, we discuss issues in designing and implementing an Application Programming Interface(API) for Open Government Data (OGD) service. To provide API, we used RESTful methods since it is most often used currently. For the maturity model in representing OGD, we used the 5-Star model and for the maturity model in implementation technology, we used Richardson maturity model. We then discuss issues in providing API for each level in 5-Star model by using levels in Richardson’s model. We also presented implementation methodology for each level in 5-Star model.

한국장애인개발원의 2021 장애통계연보 자료에 따르면 대한민국에 청각 장애를 가지고 있는 사람은 395,789명 이 있다. 이러한 사람들이 청각 장애를 통해 많은 불편을 겪고 있고, 이를 해결하기 위해 수어 인식 및 번역에 관련된 많은 연구가 진행되고 있다. 수어 인식 및 번역 연구에서는 수어 데이터를 수집하는 것이 중요한 부분을 차지하고 있지 만 한국어 수어 데이터는 전문적으로 수어를 사용하는 사람의 수가 많지 않아 많은 어려움이 있다. 또한 구축된 기존의 데이터들도 발화자의 정면에서 촬영된 수어 데이터가 대부분이다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 하 나의 시점이 아닌 다시점에서 수어 데이터를 실시간으로 수집하고 보다 활용 편의성이 높게 저장 및 관리할 수 있는 저장 시스템을 설계하고 구현하였다.

There are 395,789 people with hearing impairment in Korea, according to the 2021 Disability Statistics Annual Report by the Korea Institute for the Development of Disabled Persons. These people are experiencing a lot of inconvenience through hearing impairment, and many studies related to recognition and translation of Korean sign language are being conducted to solve this problem. In sign language recognition and translation research, collecting sign language data has many difficulties because few people use sign language professionally. In addition, most of the existed data is sign language data taken from the front of the speaker. To solve this problem, in this paper, we designed and developed a storage system that can collect sign language data based on multi-view points in real-time, rather than a single point, and store and manage it with high usability.

최근 빅데이터 산업의 확대로 고품질의 데이터를 확보하는 것이 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 고품질의 데이터 를 확보하기 위해서는 데이터에 품질에 대한 정확한 평가가 선행되어야 한다. 데이터의 품질은 데이터에 대한 통계와 같은 메타정보를 통해 평가할 수 있는데 이러한 메타정보를 자동으로 추출하는 기능을 데이터 프로파일링이라고 하다. 지금까지 데이터 프로파일링 소프트웨어는 기존의 데이터 품질 또는 시각화 관련 소프트웨어의 부품이나 추가적인 서비 스로 제공되는 것이 일반적이었다. 따라서 프로파일링이 요구되는 다양한 환경에서 직접적으로 사용하기에는 적합하지 않았다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 마이크로 서비스 아키텍처를 적용하여 다양한 환경에서 서비스가 가능한 데 이터 프로파일링 소프트웨어의 개발 결과를 제시한다. 개발된 데이터 프로파일러는 restful API를 통해 데이터의 메타 정보에 대한 요청과 응답을 제공하여 사용하기 쉬운 서비스를 제공한다. 또한, 특정 환경에 종속되지 않고 다양한 빅데이 터 플랫폼이나 데이터 분석 도구들과 원활한 연계가 가능하다는 장점이 있다.

Recently, acquisition of high quality data has become an important issue as the expansion of the big data industry. In order to acquiring high quality data, accurate evaluation of data quality should be preceded first. The quality of data can be evaluated through meta-information such as statistics on data, and the task to extract such meta-information is called data profiling. Until now, data profiling software has typically been provided as a component or an additional service of traditional data quality or visualization tools. Hence, it was not suitable for utilizing directly in various environments. To address this problem, this paper presents the development result of data profiling software based on a microservice architecture that can be serviced in various environments. The presented data profiler provides an easy-to-use interface that requests of meta-information can be serviced through the restful API. Also, a proposed data profiler is independent of a specific environment, thus can be integrated efficiently with the various big data platforms or data analysis tools.

Open API는 기존 웹 서비스를 결합하여 새로운 서비스를 개발하는 최신의 방법이다. 본 논문에서는 RESTful 웹 서비스를 Open APT화 하여 그것을 이용한 모니터링 시스템 개발을 보인다. 본문의 개발 방법을 이용하는 경우 모니터링 시스템의 통합을 손쉽게 해결할 수 있으며, 차후 다른 시스템에 쉽게 결합시킬 수 있는 장점이 있다. 또한 축소된 호출 메시지 크기료 인해 서비스 제공 속도와 네트워크 대역 사용량에도 이점이 있다.

한국과학기술정보연구원에서는 슈퍼컴퓨터 5호기 시스템인 누리온 시스템을 국내 연구자들에게 서비스를 하고 있다. 본 논문에서는 누리온 시스템의 서비스 현황과 관련된 다양한 정보를 표출하는 웹기반 데시보드를 구축함으로써, 이를 활용하여 운영자, 의사 결정자들에게 제공하고자 한다. 이를 통해서 운영자들은 시스템의 현재 서비스 상태를 실시간으로 확인 할 수 있으며, 의사 결정자들은 연구원의 대표 서비스인 슈퍼컴퓨터 서비스의 주요 활용 지표를 쉽게 확인 할수 있도록 하였다. 또한 구축된 데시보드를 홍보관에 표출함으로써 방문객들에게 국가초고성능컴퓨팅센터의 가치 전파 및 인지도 제고를 위해서 사용할 수 있을 것이다.

대한민국 일인당 연간 평균 술 소비량은 매년 증가하는 추세를 보이며 음주문화는 어느새 우리의 여러 문화중 하나로 자리매김하였다. 그만큼 우리나라에서는 여러 종류의 술을 판매하는 사업장이 늘어났고 해외에서 수입해온 칵테일,위스키 등을 쉽게 접할 수 있었다. 하지만 다양한 종류의 주류들이 늘어나면서 자신의 취향에 맞는 주류를 찾기에는 쉽지 않았다. 그래서 본 어플리케이션을 통해 제공되는 여러 선택지 중에서 사용자는 선택을 하여 도출되는 결과로 사용자는 자신의 주류 취향을 알아보고, 그에 맞는 주류 리스트를 크롤링하여 추천해주는 어플리케이션 시스템을 제안한다

인공 지능 음성 서비스인 애플 시리, 아마존 알렉사, 카카오 아이, 네이버 클로바 등은 기존의 웹 서비스, 모바일 서비스, 사물 인터넷 등과 연동을 통해 서비스의 편리성을 향상시키고 서비스의 활용 범위를 확대 시킬 수 있다. 적용된 음성 인식 기술에 인공지능 서비스를 결합하여 음성 비서로서의 역할을 할 수 있도록 하고 있으며, 사용자와의 상호 대화를 통해 음성 서비스 플랫폼의 학습 지식을 서비스할 수 있도록 하고 있다. 플랫폼 내에서 서비스 확장이 한계가 있으므로 아마존 알렉사나 네이버 클로바 등과 같은 서비스는 플랫폼을 공개하여 사용자에 의해 다양한 음성 서비스가 개발될 수 있도록 하고 있다. 이에, 본 연구에서는 오픈 플랫폼의 음성 인식 서비스와 기존의 RESTful API 서비스를 연동할 수 있는 아키텍쳐와 개발 프로세스를 제안한다. 음성 서비스는 아마존의 알렉사 개발 도구인 스킬킷(ASK, Alexa Skill Kit)을 이용하여 개발하며 RESTful API 서비스와 음성 서비스 연동을 위해 파이썬의 플라스크 에스크 라이브러리를 이용한다. 사례 연구에서는 호텔 예약 음성 서비스 개발을 통해 음성 서비스와 RESTful API 서비스의 연동을 실험한다. 예약 정보에 대해 음성 인식 후 RESTful API 서비스를 통해 예약 정보가 데이터베이스에 저장되도록 한다. 이를 통해 음성 서비스와 RESTful API 연동 구조의 적합성을 검증한다.

Artificial Intelligence services such as Apple Siri, Amazon Alexa, Kakao I, and Naver Clova can be used to enhance convenience of service and extend service utilization through integrating with existing web service, mobile service, and IoT(Internet of Thing). By integrating the applied voice recognition technology with the artificial intelligence service, it can act as a voice secretary and it is possible to service learning knowledge of the voice service platform through interaction with the user. Because of the limitations of service extensions within the platform, services such as Amazon Alexa and Naver Clova are opening the platform so that a variety of voice services can be developed by users. In this study, we propose an architecture and development process that can integrate the open platform’s voice recognition service with existing RESTful API services. Voice services are developed using Amazon's Alexa Skill Kit (ASK) and use Python's Flask-Ask Library to interface RESTful API services and voice services. In the case study, we experiment the integrating between voice service and RESTful API service through development of hotel reservation voice service. After the speech recognition for the reservation information, the reservation information is stored in the database through the RESTful API service. This verifies the suitability of the voice service and the RESTful API integrating structure.

REST 웹 서비스는 HTTP 프로토콜을 통해 손쉽게 적용 및 배포할 수 있다. 최근 다양한 정보시스템의 데이터베이스가 REST Open API 웹서비스를 통하여 배포되고 있으며, 이는 스마트폰 애플리케이션, 웹(Web) 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 연구는 오픈 API 에 대한 시스템의 성능의 포인트에 서비스 평가를 제공하는 것이다. 본 연구는 REST 오픈 API 의 수행 성능 평가를 통하여 REST 오픈 API 웹 서비스의 확장성에 초점을 둔다. 이를 위해 REST 오픈 API 가 미래에 모바일 클라우드 플랫폼으로써 충분한 성능 및 활용될 수 있는지 검증할 필요가 있다. 본 논문은 큐잉 네트워크(Queueing Network)을 활용하여 REST Open API 웹서비스 서버 시스템을 모델링하고 성능을 분석하였다.

REST 웹 서비스는 HTTP 프로토콜을 통해 손쉽게 적용 및 배포할 수 있다. 최근 다양한 정보시스템의 데이터베이스가 REST Open API 웹서비스를 통하여 배포되고 있으며, 이는 스마트폰 애플리케이션, 웹(Web) 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 연구는 오픈 API 에 대한 시스템의 성능의 포인트에 서비스 평가를 제공하는 것이다. 본 연구는 REST 오픈 API 의 수행 성능 평가를 통하여 REST 오픈 API 웹 서비스의 확장성에 초점을 둔다. 이를 위해 REST 오픈 API 가 미래에 모바일 클라우드 플랫폼으로써 충분한 성능 및 활용될 수 있는지 검증할 필요가 있다. 본 논문은 큐잉 네트워크(Queueing Network)을 활용하여 REST Open API 웹서비스 서버 시스템을 모델링하고 성능을 분석하였다.