휴대전화에 인터넷 통신과 정보검색 등 컴퓨터 지원 기능을 추가한 스마트폰이라 불리는 지능형 단말기가 등장하여 우리의 일상생활에 깊이 관여하고 생활의 패턴을 바꾸는 큰 변화를 불러왔다. 현재 음식추천 어플리케이션들은 대부분 주변의 음식점의 위치나 메뉴 정보 등을 제공하고 있다. 본 논문에서는 음식 추천방식에 룰렛을 이용하여 게임 형식의 음식추천이 가능하게 하였으며 구글 맵 기능을 활용하여 현재위치에서 내가 찾는 음식점 중에 반경을 입력하면 그 반경 안에 있는 음식점들을 검색하도록 Android 운영체제를 기반으로 한 어플리케이션을 개발하였다.
오늘날 웹페이지(Web page)는 많은 정보를 포함하고 있다. 본 논문에서는 정보추출(information extraction) 등에서 유용하게 사용되는 개체명(named entity)을 웹(Web)을 이용하여 영역별로 자동으로 추출하는 집합 확장 시스템을 제안한다. 그 방식은 전체적으로 3단계의 구성을 가진다. 우선 사전을 구축하고자 하는 영역의 몇 개의 원소를 씨앗단어로 이용하여 웹페이지를 검색한다. 다음으로 검색되어진 웹페이지와 씨앗단어 정보를 이용하여 패턴 규칙을 추출한다. 추출된 패턴 규칙을 다시 웹페이지에 적용하여 개체명 후보들을 추출하고 최종적으로 추출된 후보들과 웹페이지 사이의 상호 중요도를 재귀적으로 계산하여 개체명 후보들에 대한 순위를 정하게 된다. 이 방식의 실험은 한국어와 영어로 나누어서 실험을 수행하였고, 한국어는 3개의 영역에서, 영어는 8개의 영역에서 실험을 진행하였다. 그 결과, 한국어에서는 78.72%의 MAP를 얻을 수 있었고, 영어에서는 96.48%의 MAP를 얻었다. 특히, 영어 개체명 인식에서의 성능은 구글에서 제공하고 있는 구글셋의 결과보다도 높은 성능을 보였다.
웹은 정보의 저장 및 검색에 있어서 보편적인 매체가 되고 있다. 웹에서 정보 검색은 검색엔진을 출발점으로 이용하는 것이 대부분이지만, 그 결과는 사용자의 요구와 늘 일치하는 것은 아니며 때로는 의도적으로 조작된 검색 결과가 제시되기도 한다. 검색엔진의 데이타를 의도적으로 조작하는 것을 스패밍(spamming)이라고 부르며, 다양한 스패밍과 방지기술이 있지만, 최근에 각광을 받고있는 링크기반 검색 방식에는 스패밍이 쉽지 않은 것으로 알려져 있다. 그러나 이러한 방식에서도 구글폭탄(Google Bombing)과 같이 페이지점수법(PageRank)을 조작할 수 있는 약점이 있다. 본 논문에서는 이러한 약점을 방지할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 기본적으로 링크 기반 검색 방식을 기초로 하여 웹을 하나의 유향 레이블 그래프로 인식하여 각 웹 페이지들은 하나의 노드로, 하이퍼링크는 에지로 표현함에 있어서 본 연구에서는 링크구조를 기반으로 링크내역(link context)을 부여하고 이를 에지의 레이블로 사용한다. 링크내역과 대상 페이지 사이의 유사도를 구하고, 이것을 이용하여 페이지점수법의 인접행렬을 재구성하는 방법을 취했다. 결과로써 기존의 방법 및 특이값 추출기법(SVD)에 기반한 새로운 기준을 도입해 그 효과를 입증했다.
안드로이드 모바일 애플리케이션을 개발할 때 안드로이드 지원 서비스인 인텐트는 로컬 장치 내에서 애플리케이션간 메시지를 전송하고 받을 수 있다. 그러나 서로 다른 장치간의 인텐트를 이용한 메시지 전송은 지원되지 않고 있다. 만약 서로 다른 장치간에 인텐트가 지원이 된다면 끊김 없는 서비스가 가능해진다. 끊김없는 서비스란 사용자가 스마트폰으로 워드나 인터넷검색 등을 하고 있다가 자신이 가진 다른 장치인 TabletPC로 스마트폰에 있던 정보 그대로 이어서 사용하고 싶을 때 끊김 없이 이어서 할 수가 있는 것이다. 본 논문에서는 다른 장치간의 원격 메시지 전송을 위하여 RISP 애플리케이션을 제안한다. RISP 애플리케이션은 구글의 C2DM 서비스를 이용하여 다른 장치간의 원격 메시지 전송을 서비스하는 애플리케이션이다. 개발자가 애플리케이션을 개발할때 RemoteIntent 코드를 작성하면 RISP 애플리케이션은 이 RemoteIntent를 구글의 C2DM을 통해 다른 장치로 메시지를 전송하여 그 장치내의 RISP 애플리케이션이 RemoteIntent를 분석하여 해당 애플리케이션에 인텐트를 넘겨준다. 이렇게 해서 인텐트는 서로 다른 장치간에 인텐트를 넘길 수 있는 것이다. 본 논문에서는 안드로이드 모바일 플랫폼을 대상으로 하여 RISP애플리케이션을 제안한다. 제안하는 RISP는 장치에 애플리케이션으로 설치되며 장치의 안드로이드 버전2.2 이상에서만 구동된다.
최근 인터넷 보급의 확산은 e-Health 분야의 급속한 발전을 가져오고 있으며, 그 결과 개인의 건강정보에 대한 기록 및 관리의 디지털화에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 개인전자건강기록의 특징을 검토하고, 인터넷 기반의 개인전자건강기록 시스템을 적용한 구글헬스 서비스의 구조를 분석해 보고자 하였다. 구글헬스를 통하여 소비자들은 개인의 건강기록을 구축하고 병원과 약국의 의무기록을 불러와 저장하며 자신의 건강기록을 타인과 공유함으로써 보다 편리하게 건강관리를 할 수 있을 뿐 아니라 온라인 건강정보 검색을 손쉽게 할 수 있다. 이는 현재의 의료시스템에 큰 변화의 흐름뿐 아니라 미래 의료시스템의 발전 방향의 예측을 가능하게 하는 사례로서 중요한 의미를 가진다. 따라서 본 연구는 다양한 서비스로의 발전이 예상되는 e-Health 산업에서 개인전자건강기록의 중요성을 인식시켜 줄 뿐 아니라 장단점을 비교분석함으로써 보다 보완적인 개인전자건강기록의 체계를 제시하여 준다.
본 논문에서는 음성인식 기술의 현황을 소개하고 기본적인 음성인식 기술과 알고리즘을 먼저 알아본 뒤에, 음성인식 기술에 필요한 API의 코드 흐름에 대해 설명을 할 것이다. 음성인식 API중에 가장 유명한 검색엔진을 가진 구글, 네이버 다음 카카오 각각의 Application Programming Interface(API)를 안드로이드 스튜디오 툴을 이용하여 음성인식이 가능한 앱을 만든다. 그런 뒤 성별, 나이별, 지역별에 따라 사람들의 표준어, 방언에 대한 음성인식 실험을 하여 음성 인식 정확도를 표로 정리한다. 방언에 대한 실험 지역으로는 방언의 정도가 심한 경상도, 충청도, 전라도 방언에 대해 실험하였고, 표준화된 방언를 기준으로 비교 실험을 진행하였다. 결과적으로 나온 문장에 따라 띄어쓰기, 받침, 조사, 단어를 기반으로 문장의 정확성을 확인하여 각각의 오류의 개수를 숫자로 표현하였다. 결과적으로 방언과 표준어의 음성 인식률에 따라 각각의 API의 장점에 대해서 소개하고, 어떤 상황에서 가장 효율적으로 사용할지에 대해 기본적인 틀을 마련하고자 한다.
바야흐로 4차 산업혁명의 시대가 도래하면서, 4차 산업혁명과 관련된 기술에 대한 관심 또한 나날이 높아져 가고 있다. 이런 시대적 상황에 맞춰, 본 연구에서는 웹 검색트래픽을 활용하여 4차 산업혁명 관련 기술의 국내 외 트렌드를 비교하고 관련된 기술에 대한 국내 정부R&D 과제 현황에 대해 분석해 보고자 한다. 본 분석은 먼저 관련 기술에 대한 정부 R&D 현황 과제 현황을 네트워크 분석하고 분석된 기술을 4차 산업혁명의 3가지 카테고리로 구분한다. 이후 카테고리별로 선별된 각각의 기술에 대해 구글의 웹 검색트래픽을 활용하여 관련된 기술의 국내 외 트렌드를 비교 분석한다. 본 연구를 통해 4차 산업혁명 관련 기술에 대한 과거와 현재의 관심 동향을 확인할 수 있을 것으로 예상된다. 또한, 해당 기술과 관련된 정부 R&D 과제 현황을 네트워크 분석하고 시각화하여 4차 산업혁명 관련 R&D 현황에 대한 직관적인 정보를 제공하고자 한다. 본 연구는 인류 최대의 혁명으로 정의되는 4차 산업혁명 기술에 대한 국내 외 트렌드 정보와 함께 현재까지 진행되어온 정부의 R&D 현황을 직관적으로 볼 수 있게 제공함으로써, 4차 산업혁명과 함께 다가오는 미래에 대한 올바른 정책 방향 설정에 기여할 것으로 기대된다.
인터넷의 이용이 활발해짐에 따라 수많은 정보들이 점을 통하여 공개되고 있으며, 이용자는 점 검색 서비스를 이용하여 이러한 정보들에 과적으로 접근할 수 있다. 웹 검색 서비스의 구축을 위해서는 웹 로봇을 사용한 웹 문서 수집이 선행되어야 하며, 웹 문서들의 수가 급격히 증가하면서 양질의 웹 문서들을 효과적으로 수집할 수 있는 웹 로봇에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 웹 로봇들을 체계적으로 평가하기 위한 기준으로서 효율성, 지속성, 신선성, 포괄성, 정숙성, 유일성, 안전성을 제시하고, 이러한 평가 기준의 향상에 도움이 되는 기능들을 기술하였다. 또한, 본 연구에서는 네이버, 구글, 알타비스타 등에서 사용되고 있는 기존의 점 로봇들에 구현된 기능들을 조사하였다. 본 연구의 결과는 보다 효과적인 램 로봇의 개발에 기여할 것으로 기대된다.
질의 확장은 입력된 질의와 관련된 키워드를 사용자에게 제시하여 검색 활동에 도움을 주는 방법이다. 최근에는 사용자가 검색한 내용에서 군집화 방법을 이용하여 도메인을 찾고 키워드를 제시하는 연구가 많이 이루어졌다. 하지만 군집화 방법은 군집의 개수를 정해야하기 때문에 다양한 도메인을 나타내는데 적절하지 않다. 따라서 본 논문은 커뮤니티 인지 알고리즘으로 검색 문서에서 질의마다 다양한 수의 도메인을 찾고 키워드로 선택하여 제시하는 방법을 제안한다. 이를 위해 사용자가 검색한 결과 중 상위 30개 문서를 대상으로 단어를 추출하여 그래프 기반의 커뮤니티를 만들고, 각 커뮤니티에서 키워드를 추출하여 이를 질의 확장에 이용하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 구글 검색 엔진과 검색된 문서의 tf-idf를 이용한 키워드 추천 방법과 비교하였다. 제안한 방법이 다른 비교 대상들에 비해 더 다양한 키워드를 추천할 수 있었다.
최근 구글, 애플 등 스마트 디바이스 업체들이 모바일 운영체제를 활용한 차량용 운영체제 및 내비게이션을 경쟁적으로 공개함에 따라 차량용 운영체제 및 내비게이션 시장에서 사용자의 선택의 폭이 넓어지고 있다. 모바일 운영체제를 탑재한 내비게이션은 기존 내비게이션과 차별화된 기능을 제공하여 사용자의 편의성을 높였다. 그러나, 내비게이션에서 사용하는 POI 데이터베이스를 내비게이션 상의 응용 프로그램이 편하게 이용할 수 있는 API가 없어 POI 데이터를 활용한 애플리케이션이 부족하다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 극복하기 위한 내비게이션 운영체제용 POI 검색 관련 시스템 콜을 설계하고 구현하였다. 집합 기반 POI 검색을 지원하므로 잘못된 입력에 의한 검색 성능 저하 문제도 해결한다. 성능평가 결과, 검색 성능이 향상되었을 뿐만 아니라 응용 프로그램에서 API를 활용하는 데 문제가 없었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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