The performance of a novel medical question-answering engine called CliniCluster and existing search engines, such as CQA-1.0, Google, and Google Scholar, was evaluated using known-item searching. Known-item searching is a document that has been critically appraised to be highly relevant to a therapy question. Results show that, using CliniCluster, known-items were retrieved on average at rank 2 ($MRR@10{\approx}0.50$), and most of the known-items could be identified from the top-10 document lists. In response to ill-defined questions, the known-items were ranked lower by CliniCluster and CQA-1.0, whereas for Google and Google Scholar, significant difference in ranking was not found between well- and ill-defined questions. Less than 40% of the known-items could be identified from the top-10 documents retrieved by CQA-1.0, Google, and Google Scholar. An analysis of the top-ranked documents by strength of evidence revealed that CliniCluster outperformed other search engines by providing a higher number of recent publications with the highest study design. In conclusion, the overall results support the use of CliniCluster in answering therapy questions by ranking highly relevant documents in the top positions of the search results.
This paper examines the spatial and temporal variability in the shoreline boundary caused by artificial structures in Songdo Beach of South Korea. Quickbird Images of 2003, 2005, 2007, and 2010 extracted from Google Earth were used to identify changing trends of shoreline boundary. The most significant changes were observed in area where groins were extensively established, inducing the sand beach much narrower than before in almost 75% of the area($15070.72m^2$ in 2003 to $3877.46m^2$ in 2010). The Google Earth made it possible to identify area-wide patterns of shoreline change subject to many different type of artificial structures, which cannot be acquired by traditional field sampling. Groin heights, lengths and profiles can be modified during maintenance operations if the Google Earth monitoring indicates that the initial layout is not operating properly as a physical barrier to control sediment transport. It is anticipated that this research could be used as a valuable reference to confirm the outputs from past field researches for coastal processes to respond to storms in more visual and quantitative manner.
자동통번역의 성능을 평가하는데 가장 잘 알려진 자동평가 기술은 BLEU이다. 그러나 BLEU로는 자동통번역 결과의 어느 부분이 강점이고 약점인지를 파악할 수 없다. 본 논문에서는 자동통번역 시스템의 언어 현상별 자동평가 방법을 소개하고자 한다. 언어 현상별 자동평가 방법은 BLEU가 제시하지 못하는 언어 현상별 자동평가가 가능하며 개발자로 하여금 해당 자동통번역 시스템의 언어 현상별 강점과 약점을 직관적으로 파악할 수 있도록 한다. 언어 현상별 정확도 측정은 Google 과 Naver Papago 를 대상으로 실시하였다. 정확률이 40%이하를 약점이라고 간주할 때, Google 영한 자동번역기의 약점은 스타일(32.50%)번역이었으며, Google 영한 자동통역기의 약점은 음성(30.00%)인식, 담화(30.00%)처리였다. Google 한영 자동번역기 약점은 구문(34.00%)분석, 모호성(27.50%)해소, 스타일(20.00%)번역이었으며, Google 한영 자동통역기 약점은 담화(30.00%)처리였다. Papago 영한 자동번역기는 대부분 정확률이 55% 이상이었으며 Papago 영한 자동통역기의 약점은 담화(30.00%)처리였다. 또한 Papago 한영 자동번역기의 약점은 구문(38.00%)분석, 모호성(32.50%)해소, 스타일(20.00%)번역이었으며, Google 한영 자동통역기 약점은 담화(20.00%)처리였다. 언어 현상별 자동평가의 궁극적인 목표는 자동통번역기의 다양한 약점을 찾아내어 약점과 관련된 targeted corpus 를 반자동 수집 및 구축하고 재학습을 하여 자동통번역기의 성능을 점증적으로 향상시키는 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권11호
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pp.3723-3737
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2022
Google Play is one of the largest Android phone app markets and it contains both free and paid apps. It provides a variety of categories for every target user who has different needs and purposes. The customer's rate every product based on their experience of apps and based on the average rating the position of an app in these arch varies. Fraudulent behaviors emerge in those apps which incorporate search rank maltreatment and malware proliferation. To distinguish the fraudulent behavior, a novel framework is structured that finds and uses follows left behind by fraudsters, to identify both malware and applications exposed to the search rank fraud method. This strategy correlates survey exercises and remarkably joins identified review relations with semantic and behavioral signals produced from Google Play application information, to distinguish dubious applications. The proposed model accomplishes 90% precision in grouping gathered informational indexes of malware, fakes, and authentic apps. It finds many fraudulent applications that right now avoid Google Bouncers recognition technology. It also helped the discovery of fake reviews using the reviewer relationship amount of reviews which are forced as positive reviews for each reviewed Google play the android app.
전자기후도의 대중홍보 및 사용자 접근성 개선을 위해 개방구조의 Google Earth 플랫폼 상에서 전자기후도를 시연할 수 있는 시스템을 구축하였다. 전국 56개 기상관서에서 1971-2000 기간 중 관측한 일 최고 및 최저기온자료를 토대로 270 m 해상도로 규모를 축소시킨 평년 전자기후도와 2011-2100 기간 중 예상 기온편차를 더한 미래 전자기후도, 이 자료에 근거하여 추정한 벚꽃개화기 분포도, 충북 청원지역에 한해 미세지형의 효과를 반영한 30 m 해상도 전자기후도 및 벚꽃개화일 예상도 등을 이미지 파일로 변환하였다. 이들을 이용하여 사용자와 상호작용 없이 현재, 20년후, 50년후, 80년후의 벚꽃개화일, 최저기온, 최고기온을 표현하는 시스템을 KML로 제작하였다. 이 시스템을 구현하기 위해 Windows XP 환경에서 Google Earth 4beta를 사용하였으며 Apache 2.2.3과 PHP 5.1.6 기반의 웹 서버를 구동하였다. 효과적인 시연을 위해 30인치 크기의 고해상도 대형 모니터를 사용하였으며 중첩될 이미지들도 이러한 해상도에 맞추어 제작되었다. 이 시스템을 이용한 전자기후도 시연회가 여러 차례 성공적으로 개최되었다.
최근 국토 모니터링, 지형 분석 등 많은 분야에서 고해상도 위성영상의 수요가 증가와 함께 기하보정의 필요성이 증가하고 있다. 자동 정밀 기하보정 방법으로 GCP(Ground Control Point) 칩과 위성영상간의 정합을 통해 지상기준점을 자동으로 추출하는 방법이 있다. 자동 정밀 기하보정은 GCP 칩과 위성영상의 정합 성공률이 중요하다. 따라서 제작된 GCP 칩의 정합 성능 평가가 중요하다. GCP 칩의 정합 성능 평가를 위해 국토관측 위성용으로 구축된 총 3,812점의 GCP 칩을 실험 자료로 사용했다. KOMPSAT-3A 영상과 Google Map의 GCP칩 정합 결과를 분석한 결과 유사한 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 Google Map 위성영상으로 고해상도 위성영상을 충분히 대체할 수 있다고 판단했다. 또한 GCP 칩의 정합 성능 검증에 필요한 시간을 줄이기 위해 자동화된 방법으로 Google Map의 중심점과 오차 반경을 이용한 방법을 제시했다. 실험 결과 최적의 오차 반경은 17 pixel(약 8.5 m)로 설정하는 것이 가장 좋은 분류 정확도를 보였다. Google Map 위성영상과 자동화된 검증 방법으로 남한 전역에 구축된 GCP 칩 3,812개의 정합 성능 평가를 진행했으며 남한에 구축된 GCP 칩은 약 94%의 정합 성공률을 보였다. 이후 정합에 실패한 GCP 칩을 분석하여 주요 정합 실패원인을 분석하였다. 분석 결과 남한 전역에 구축된 GCP 칩 중 재제작이 필요한 GCP 칩을 제외한 나머지 GCP 칩은 국토위성영상 자동 기하보정에 충분히 사용할 수 있다.
본 연구에서는 주요 검색 포털들의 동영상 검색 서비스를 분석, 평가하였다. 이 연구에서는 네이버와 구글 코리아를 대상으로 동영상의 컬렉션별 분포, 작성 연도별 분포, 중복 동영상의 비중, 광고 동영상의 비중 및 특징, 검색 결과의 화질 등을 조사하고, 동영상의 적합도, 신뢰도, 최신성을 비교, 평가였다. 또한, 동영상의 적합도, 신뢰도에 영향을 미치는 요소들을 조사하였다. 마지막으로 동영상들 중 오류 동영상의 유형 및 특징도 조사하였다. 연구 결과, 구글이 네이버보다 동영상의 적합도가 높고, 네이버가 구글보다 동영상의 최신성이 다소 높은 것으로 나타났다. 동영상의 화질은 구글이 네이버보다 높은 것으로 나타났다. 또한 구글과 네이버 모두 중복되는 동영상의 비중이 높은 편이었으며, 광고 동영상은 네이버에서 구글보다 더 많이 노출되었다. 본 연구의 결과는 향후 포털들의 동영상 검색 서비스의 개선에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Objectives: Prompt detection is a cornerstone in the control and prevention of infectious diseases. The Integrated Disease Surveillance Project of India identifies outbreaks, but it does not exactly predict outbreaks. This study was conducted to assess temporal correlation between Google Trends and Integrated Disease Surveillance Programme (IDSP) data and to determine the feasibility of using Google Trends for the prediction of outbreaks or epidemics. Methods: The Google search queries related to malaria, dengue fever, chikungunya, and enteric fever for Chandigarh union territory and Haryana state of India in 2016 were extracted and compared with presumptive form data of the IDSP. Spearman correlation and scatter plots were used to depict the statistical relationship between the two datasets. Time trend plots were constructed to assess the correlation between Google search trends and disease notification under the IDSP. Results: Temporal correlation was observed between the IDSP reporting and Google search trends. Time series analysis of the Google Trends showed strong correlation with the IDSP data with a lag of -2 to -3 weeks for chikungunya and dengue fever in Chandigarh (r > 0.80) and Haryana (r > 0.70). Malaria and enteric fever showed a lag period of -2 to -3 weeks with moderate correlation. Conclusions: Similar results were obtained when applying the results of previous studies to specific diseases, and it is considered that many other diseases should be studied at the national and sub-national levels.
Background: Consumers and patients in the last two decades have increasingly turned to various internet search engines including Google for information. Google Trends records searches done using the Google search engine. Google Trends is free and provides data on search terms and related queries. One recent study found a large public interest in "dental anesthesia". In this paper, we further explore this interest in "dental anesthesia" and assess if any patterns emerge. Methods: In this study, Google Trends and the search term "dental pain" was used to record the consumer's interest over a five-year period. Additionally, using the search term "Dental anesthesia," a top ten related query list was generated. Queries are grouped into two sections, a "top" category and a "rising" category. We then added additional search term such as: wisdom tooth anesthesia, wisdom tooth general anesthesia, dental anesthetics, local anesthetic, dental numbing, anesthesia dentist, and dental pain. From the related queries generated from each search term, repeated themes were grouped together and ranked according to the total sum of their relative search frequency (RSF) values. Results: Over the five-year time period, Google Trends data show that there was a 1.5% increase in the search term "dental pain". Results of the related queries for dental anesthesia show that there seems to be a large public interest in how long local anesthetics last (Total RSF = 231) - even more so than potential side effects or toxicities (Total RSF = 83). Conclusion: Based on these results it is recommended that clinicians clearly advice their patients on how long local anesthetics last to better manage patient expectations.
Jae Hyun Ahn;Hang Ju Lee;Se Yeon Lee;Ji Won Han;Won Joo Lee
한국컴퓨터정보학회논문지
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제28권11호
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pp.65-71
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2023
본 논문에서는 안드로이드 플랫폼 기반의 국내 여행지 및 지역 축제 정보를 제공하는 Walking Life Festival 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 스마트폰 내장 센서 중 걸음 횟수 센서(Step Counter Sensor)와 걸음 감지 센서(Step Detector Sensor), 가속도 센서(Acceleration Sensor), GPS 센서 등을 활용한다. 그리고 Google Map API와 Public Open API를 활용하여 국내 여행지 및 지역 축제정보를 제공한다. 이 애플리케이션은 Shared preference API를 사용하여 자동 로그인 기능을 구현한다. 그리고 로그인 정보를 데이터베이스에 저장할 때는 해시 알고리즘을 통해 입력된 평문 데이터를 받아서 암호화하여 저장한다. Google Map은 Google.maps.LatLngBounds() 메서드를 활용해서 객체를 생성한 후 extends 메서드를 통해 위치정보를 전송하도록 구현한다. 또한, 이 애플리케이션은 국내 여행지와 관련된 지역 축제 개최 시기를 알림으로써 축제 참여 기회를 높임으로써 국내 관광 산업 활성화에 기여한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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