• 대한원격탐사학회지
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• 제24권5호
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• pp.389-396
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• 2008

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.

• ETRI Journal
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• 제43권1호
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• pp.95-108
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• 2021

Application (app) ratings are feedback provided voluntarily by users and serve as important evaluation criteria for apps. However, these ratings can often be biased owing to insufficient or missing votes. Additionally, significant differences have been observed between numeric ratings and user reviews. This study aims to predict the numeric ratings of Google apps using machine learning classifiers. It exploits numeric app ratings provided by users as training data and returns authentic mobile app ratings by analyzing user reviews. An ensemble learning model is proposed for this purpose that considers term frequency/inverse document frequency (TF/IDF) features. Three TF/IDF features, including unigrams, bigrams, and trigrams, were used. The dataset was scraped from the Google Play store, extracting data from 14 different app categories. Biased and unbiased user ratings were discriminated using TextBlob analysis to formulate the ground truth, from which the classifier prediction accuracy was then evaluated. The results demonstrate the high potential for machine learning-based classifiers to predict authentic numeric ratings based on actual user reviews.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.655-656
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• 2021

2021년 4월, 재난안전통신망 서비스가 개시되었으나 서비스 초기로 보안기능이 취약한 상태이다. 현재 Android 기반 APP의 보안방법은 구글 프로텍트(Google Protect)의 기술을 사용하여 악성코드를 탐지하는 것이다. 악성코드는 종류가 다양하고 많기 때문에 직접 탐지하기 어려우므로, AI와 구글 프로텍트의 기술을 합한 악성코드탐지 기술을 재난안전통신망에 적용함으로써 'AI 기반 재난안전통신망 프로텍트'를 구현하는 방법에 대해 연구한다.

• 대한지리학회지
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• 제43권2호
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• pp.188-201
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• 2008

세계화의 빠른 진행과 더불어 외국에 대한 정확한 인식과 더불어 한국에 대한 외국인의 정확한 인식은 매우 중요한 문제로 등장하였다. 지명과 관련하여 아직도 사실적 오류와 더불어 국제관계에서의 미묘한 역학관계로 인하여 많은 오류가 남아 있는 점도 사실이다. 그 가운데 미국의 위성영상서비스들 가운데 대표적인 구글사의 검색서비스와 미국지리정보국의 지명데이터베이스에 관한 내용을 분석함으로서 문제의 뿌리가 어디인지를 밝히고자 하였다. 이미 구글에 관련된 논문은 Science Direct 검색결과 2008년 5월 현재 213편의 연구가 검색될 만큼 전세계적으로 문화적 영향력을 가지고 있다. 또한 구글과 연구란 단어로 검색하면 무려 414만여개의 자료가 검색될 만큼 방대한 내용을 포함하고 있다. 따라서 구글 위성영상 서비스의 정확한 지명표기는 어느 때보다 중요하다. 본고에서는 전 세계의 지명을 영어로 서비스하고 있는 구글사의 구글어스와 미국의 지명 DB내에 있는 오류사례를 찾아내어 그 유형을 분석하였다. 우리나라의 경우 이칭이라는 형태로 일본식 발음을 가진 지명이 등재되어 있으며 그 숫자도 많다. 1946년에 발간된 미군의 지도에는 일본식 표기가 많으나, 1954년도에 발간된 1:250,000 축척의 지도에는 나타나지 않았다.

• 한국비블리아학회지
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• 제25권3호
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• pp.215-234
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• 2014

Google Scholar(GS)는 인용색인 데이터베이스 측면에서 나름 부족한 부분은 있으나 무료라는 점과 대규모 크기의 데이터를 갖춘 이용자 중심의 자료라는 점에서 많은 이용자에 의해 이용되고 있다. 본 연구는 Google Scholar의 학술정보 검색을 겨냥한 정보 유용성 진단을 목적으로 기존의 통제어휘의 기반을 둔 인용색인 데이터베이스인 Web of Science(WoS)와 대비하여 비교분석한다. 실증적 정보 유용성 평가를 위해 두 가지 분석으로 진행되었다; 첫째는 문헌정보학 분야의 학술지를 중심으로 두 데이터베이스의 검색결과와 인용문헌의 수의 차이가 있는가를 정량 분석했다. 두 번째는 WoS 접근성이 떨어지는 이용자의 경우 GS가 WoS의 대체 정보원으로 기능할 수 있는지에 대해 이용자를 대상으로 정성분석을 실시했다. 실증 데이터 분석을 통해 얻어진 연구 결과는 정량평가에서 GS는 WoS에 대비해서 통계적으로도 유의한 높은 검색결과와 인용문헌수의 차이를 보여 대체 정보원의 기능이 가능한 반면, 정성평가에서는 이용자들은 GS와 WoS의 질적 차이를 크게 느끼지 못하는 것으로 나타나 대체기능을 확인할 수 없는 것으로 나타났다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권10호
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• pp.13-20
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• 2013

SEAMCAT(Spectrum Engineering Advanced Monte Carlo Analysis Tool)은 통신 시스템 간에 발생할 수 있는 간섭 영향을 분석하는 도구로서 현재 널리 사용되고 있다. 이전 논문 [9]에 따르면 기존의 SEAMCAT에 ITU-R P.526 경로 손실 모델을 추가하여 지표 고도 정보를 반영한 간섭 분석 연구를 수행한 바가 있다. 이때 간섭 분석 대상 지역을 보여주기 위하여 구글 맵에 기반한 지형 디스플레이 기능도 함께 추가하였다. 하지만 구글 맵은 2차원 지도 형태로 실제 지형의 형태를 보여주지 않기 때문에 사용자가 해당 지역의 지표 고도 변화 등의 지형 특성을 파악하는데 효과적이지 않았다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위해 3차원으로 지형을 보여주는 구글 어스(Google Earth)의 API 기능을 활용하여 입체적으로 지형을 보여주면서 부가적으로 분석 대상 통신 시스템의 위치 표시, 위치에 따른 전계 강도나 간섭 강도의 변화, 음영 지역 표시, 가시 분석을 함께 표시할 수 있는 기능을 SEAMCAT에 추가하였으며, 이를 사용한 간섭 분석 사례를 제시하였다.

• 정보관리학회지
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• 제21권3호
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• pp.203-225
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• 2004

본 연구는 표준 웹 탐색엔진에 색인되지 않는 Invisible Web에 대한 특성과 Invisible Web 탐색도구들을 파악하고, 이들 도구에서 Invisible Web 탐색의 성능을 비교 평가하기 위해 수행되었다. 표준 웹 탐색엔진이 Google과 Invisible Web 탐색엔진인 Incy Wincy, Invisible Web 메타탐색엔진인 Profusion과 Search. com 에서 11개의 탐색질문이 탐색되었다. Profusion과 Search. com, Incy Wincy에서의 Invisible Web(메타) 탐색 기능은 이 세 엔진에서 제공하는 웹 메타탐색기능과도 비교되었다. 탐색결과 Google이 Invisible Web 탐색에서 Invisible Web 탐색엔진보다 .15 -.35 높은 적합성순위정확률을 보였지만 통계적으로 유의한 차이는 아니었다. (${\alpha}$=.055). Invisible Web 탐색엔진에서 웹 메타탐색은 Invisible Web(메타)탐색보다 통계적으로 유의한 수준에서 더 우수한 것으로 나타났다. 성능평가에 사용된 적합성순위정확률은 검색된 문헌의 질 (적합성)과 적합문헌의 순위를 반영하는 정확률 척도로 사용될 수 있음을 보여주었다.

• Spatial Information Research
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• 제18권2호
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• pp.13-24
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• 2010

본 연구의 목적은 온라인과 오프라인 공간에 다양하게 존재하는 지리 관련 학습 자료를 지도를 기반으로 매쉬업한 지리교육사이트를 구현해 봄으로써 지도를 기반으로 한 지리교육의 가능성을 탐색해보고자 하였다. 최근 지오웹환경의 급격한 변화는 지리교육에 있어서도 지도에 기반한 다양한 변화가능성을 제안하고 있지만, 지리교육분야에서 그와 관련된 연구는 매우 제한적이었다. 그러나 본 연구에서는 첫째, 교과서 분석을 통하여 콘텐츠를 설계하고, 그 개념을 설명하기 위한 사진, 영상, 개념도 등 다양한 관련자료를 수집하였으며, 둘째, 수집된 자료를 구글의 오픈 API를 활용하여 지도기반으로 매쉬업하였으며, 셋째, 교과서 분석에 따른 내용분류와 수집된 자료를 바탕으로 지리교육사이트를 구축하였다. 본 연구는 공간을 다루는 지리교육에서 텍스트위주가 아닌 지도기반으로 교육을 할 수 있는 가능성을 탐색하고, 지오웹환경에서 교과서의 다양한 개념을 가장 잘 표현할 수 있는 방안을 모색하였다는데 의의가 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.235-239
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• 2010

휴대폰 사용이 포화상태에 이르고, 최근 iPhone을 비롯한 Smart Phone의 사용이 급격히 증가하고 있다. 현재 휴대폰에서 포렌식 자료 추출하는 방법은 SYN, JTAG, Revolving 세가지 방법이 있다. 하지만 휴대폰과 Smart Phone의 기술과 사용방법의 차이로 인하여 포렌식 자료 추출 방법도 달라야 한다. 따라서 본 논문에서는 Smart Phone에서의 포렌식 자료 추출 방법을 연구하고자 한다. Smart Phone에서는 많이 사용되는 Google Android와 Windows Mobile Smart Phone의 분석을 위하여 스펙과 O.S. 분석, 데이터 분석을 한다. 또한 Google Android와 Windows Mobile Smart Phone의 포렌식 자료를 추출하여 증거자료를 생성한다. 본 연구를 통하여 실험된 기술 연구는 모바일 Smart Phone 포렌식 기술 발전에 기여할 것이다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.1-12
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• 2019

기존의 Open API들과는 달리 링크드 데이터는 웹 자체를 하나의 거대한 지식베이스로 만들어 수준 높은 SPARQL 질의를 수행할 수 있으며, 다양한 데이터셋으로부터 서로 다른 정보들을 매쉬업하여 하나의 새로운 콘텐츠를 효율적으로 생성할 수 있다. 본 논문에서는 위치 기반 시맨틱 검색을 위한 반응형 웹 애플리케이션을 구현하였다. 링크드 데이터인 DBpedia와 Google에서 제공하는 GoogleMap API를 매쉬업하고 검색된 개체들에 대한 세부적인 정보를 확인할 수 있는 시맨틱 브라우저 기능을 제공한다. 본 시스템은 반응형 웹 디자인 사상을 적용하여 PC 및 모바일 등 다양한 접속 환경에서 동일하게 사용할 수 있다. 본 논문에서 구현된 시스템은 기능이 유사한 현존 시스템들과 기능 스펙을 비교하였다. 비교 결과 시맨틱 사용, 링크드 기반 브라우저, 매쉬업 기능 등 다양한 측면에서 본 시스템의 우수성을 보여준다.