• 건강소식
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• 제35권3호
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• pp.38-39
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• 2011

서울 강남구 역삼동 강남파이낸스센터 22층에 위치한 구글코리아. 세계 최대 검색 기업인만큼 치열하고 분주한 일상이 펼쳐질 것 같은 구글의 일터는 회사라기보다 대학교와 유사한 분위기다. 카페테리아에서 자유롭게 토론을 벌이기도 하고 점심시간이면 당구대와 미니 축구게임기 앞에서 모여 게임을 즐긴다. 직원들의 건강을 위한 마사지 프로그램은 전 세계 구글에서 실시하는 프로그램이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.238-241
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• 2017

본 논문에서는 구글 학술 검색 기반의 데이터를 이용하여 질병과 폐질환과 관련된 바이오마커 단어의 유사도를 계산하는 방법을 제안한다. 질병과 바이오마커의 유사도를 계산할 때, 각 단어의 구글 학술 검색의 검색 결과를 이용하였다. 이를 통해 폐질환 관련 바이오마커와 다른 질병간의 관계를 파악하고자 하며, 의료 전문가에게 폐질환 관련 바이오마커와 다른 질병간의 새로운 관계를 제시하고자 한다. 이러한 데이터를 이용하여 계산한 결과, Wor2Vec의 결과를 이용한 코사인 유사도의 결과와 상관 계수가 약 0.64로 상당히 높은 상관 관계를 확인할 수 있었다. 따라서 이 방법을 통해 질병과 바이오마커의 관계를 파악하고자 하였다. 또한 Word2Vec을 이용한 질병과 바이오마커 단어의 벡터 값과 단어 유사도 계산 방법의 결과를 이용한 Deep Neural Networks (DNNs) 모델을 구축하고자 하며, 이를 통해 자동적으로 유사도를 분석하고자 하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.238-241
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• 2017

본 논문에서는 구글 학술 검색 기반의 데이터를 이용하여 질병과 폐질환과 관련된 바이오마커 단어의 유사도를 계산하는 방법을 제안한다. 질병과 바이오마커의 유사도를 계산할 때, 각 단어의 구글 학술 검색의 검색 결과를 이용하였다. 이를 통해 폐질환 관련 바이오마커와 다른 질병간의 관계를 파악하고자 히며, 의료 전문가에게 폐질환 관련 바이오마커와 다른 질병간의 새로운 관계를 제시하고자 한다. 이러한 데이터를 이용하여 계산한 결과, Wor2Vec의 결과를 이용한 코사인 유사도의 결과와 상관 계수가 약 0.64로 상당히 높은 상관 관계를 확인할 수 있었다. 따라서 이 방법을 통해 질병과 바이오마커의 관계를 파악하고자 하였다. 또한 Word2Vec을 이용한 질병과 바이오마커 단어의 벡터 값과 단어 유사도 계산 방법의 결과를 이용한 Deep Neural Networks (DNNs) 모델을 구축하고자 하며, 이를 통해 자동적으로 유사도를 분석하고자 하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권10호
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• pp.259-264
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• 2014

본 논문은 디렉토리 리스팅이란 서버 시스템의 파일을 볼 수 있는 것으로 디렉토리 리스팅의 취약점을 갖고 있는 사이트를 찾는 방법과 보완하는 방법이 무엇이 있는지 알아본다. 검색 사이트인 구글을 이용하여 디렉토리 리스팅 취약점이 있는 사이트를 찾는 법, 구글 검색에 내가 운영하는 사이트가 검색되지 않는 방법과 웹 서버의 운영자가 할 수 있는 취약점 제거 방법을 제시한다.

• 디지털콘텐츠
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• 8호통권147호
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• pp.24-28
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• 2005

올 하반기 국내 포털업계에 대규모 검색서비스 전쟁이 예고되고 있다. 관련업계에 따르면 다음커뮤니케이션.야후코리아.엠파스.MSN코리아∙구글등 주요 포털 업체들이 각종 신규 검색서비스를 내놓고 올 하반기 검색서비스 시장에서 한판 승부를 벌일 채비를 하고 있다. 특히 이들 포털들은 지난해부터‘블로그’, ‘미니홈피’붐에 힘입어 인기를 끈 개인화, 1인 미디어 시대에 맞춰 커뮤니티에 초점을 맞춘 신규 서비스를 대거 선보일 계획으로 기존 일반 검색을 넘어선 커뮤니티 검색에서 치열한 경쟁을 펼칠 것으로 전망된다. 이와 함께 올 하반기에는 구글.야후.MSN 등 외국계 기업이 주도하고 있는 데스크톱 검색서비스 역시 본격 점화될 것으로 예상되고, 지난 5월말 엠파스의 열린검색으로 본격적인 포문을 연 전문검색 영역 역시 계속 가속화돼 한층 진화된 서비스가 보여질 것으로 보인다. 이에 따라 새로운 검색서비스들이 검색 패러다임의 전환을 가져올 수 있을지 관련업계의 관심이 모아지 고 있다. 최근 들어 새롭게 등장한 신규 검색서비스에는 어떤 것들이 있고 어떤 경향을 담고 있는지 검색서비스 현황을 살펴본다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2003년도 제10회 학술대회 논문집
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• pp.185-192
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• 2003

국내 인터넷 검색엔진의 성능을 질문의 유형별로 비교해보았다. 실험에는 30명의 대학생이 참여하여 탐색질문을 작성하고 직접 탐색하여 검색결과의 적합성을 판정하였다. 실험참가자마다 탐색어 1개, 2개, 3개짜리 질문을 하나씩 작성하도록 한 결과 총 90개의 질문이 실험에 사용되었다. 질문의 유형은 질문의 길이 이외에 주제의 최신성 여부와 고유명사의 포함 여부를 기준으로 나누었다. 실험 결과 전체적인 성능은 구글이 가장 뛰어났으나, 고유명사를 포함한 최신주제 질문에 대해서는 네이트와 엠파스가 구글보다 좋은 성능을 보였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.59-64
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• 2019

본 연구는 구강관리용품 중 가장 대표적인 칫솔과 치약에서 이용자가 얻고자 하는 관련검색어를 통하여 이용자가 기대하는 선택정보를 구글 트렌드를 활용, 분석하여 이를 구강관리용품에 대한 교육의 기초자료로 제공하고자 한다. 구글 트렌드에서 제공하는 최초 시점인 2006년부터 2018년 현재(9월)까지의 시기에서 영문 Toothbrush와 Toothpaste를 검색한 뒤 인기순으로 정렬하여 노출되는 관련 검색어 각 25개 총325개의 검색어를 연도별로 수집하였다. 그 후 이용자가 기대하는 검색기능을 파악하는 검색어 세부분석방법과 빅데이터 프로그램 넷마이너를 활용한 단어 네트워크 분석의 두가지 방법으로 분석하였다. 연구 결과 전 세계적으로 Toothbrush에 대하여 브랜드에 대한 기대와 관심이 높았으며 Toothpaste에 대하여 치약의 기능에 대한 기대와 관심이 높았다. 이를 통해 구강교육의 동기부여를 높이기 위해 칫솔은 브랜드, 치약은 치약의 기능에 대한 지식과 정보를 활용하고 제공함으로써 환자의 흥미를 높이는 것이 효과적으로 판단된다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2009년도 춘계학술대회 미래 IT융합기술 및 전략
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• pp.129-132
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• 2009

본 논문은 오픈 API를 이용하여 다국어 정보검색 시스템을 모델링하는 방법론을 제시한다. 웹 2.0이 대두되면서 웹 2.0의 개념을 활용한 기술들이 발달하고 있는데, 그 중 한 기술이 오픈 API이다. 기업에서 개발한 새로운 서비스나 기능, 데이터 등을 API로 공개함으로써 사용자들이 공개된 API를 이용하여 새로운 서비스를 쉽게 개발할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 구글, 플리커, 유튜브, 네이버, 다음 등의 사이트에서 제공하는 오픈 API를 이용하여, 다국어 정보 검색 시스템을 구현하였다. 구글 번역 API를 이용하여 한국어 질의어를 검색 대상 언어(영어, 일본어, 중국어 등)로 번역한 후, 소설 웹 사이트(플리커, 유튜브, 다음, 네이버 등)의 정보를 검색하고, 검색된 결과 내 텍스트를 다시 한국어로 번역한 후, 통합된 검색 결과를 사용자에게 보여준다.

• 정보관리학회지
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• 제29권1호
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• pp.175-190
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• 2012

본 연구에서는 국내 주요 검색 포털들인 구글 코리아, 네이버, 네이트, 다음, 야후 코리아의 모바일 검색 기능을 분석, 평가하고자 한다. 좀 더 구체적으로 이 연구에서는 유선 검색과 차별화되는 모바일 검색 기능인 음성 검색, 음악 검색, 코드 검색, 비주얼 검색(사물 검색) 등에 초점을 맞추고, 이러한 검색 기법의 특징을 포털별로 조사하고, 검색 성능을 인식의 정확도와 인식 속도에 근거하여 비교, 평가하고자 한다. 조사 결과, 네이버와 다음이 가장 다양한 모바일 검색 기능을 제공하고 있었으며, 구글은 음성 검색만을 제공하고 있었고, 네이트와 야후는 어떠한 특화된 기능도 제공하지 않고 있었다. 본 연구의 결과는 향후 포털의 효과적인 모바일 검색 기능의 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권8호
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• pp.169-179
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• 2018

최근 고급 예측모형 연구에 웹 검색 정보가 활용되고 있다. 세계 웹 검색시장에서 구글이 절대적 우위를 점하고 있지만, 국내 웹 검색시장에서는 네이버가 절대적 우위를 보이고 있다. 이러한 특성을 토대로 본 연구는 예측모형을 활용하여 구글과 네이버의 한국어 검색 정보에 대한 유용성을 비교해 보고자 한다. 이를 위해 ARIMA 모형을 활용하여 세 가지의 한국 청년실업률 예측 시계열 모형을 개발하였다. 모형1은 한국 청년실업률 데이터만 사용하였으며, 모형2와 3은 모형1에 네이버와 구글의 검색어 정보를 각각 추가하였다. 모형 훈련기간에서는 모형1보다 모형2와 3이 더 우수한 예측력을 보였다. 모형2와 3은 서로 다른 검색어 정보와 상관관계를 보였으며, 예측기간 1과 2에서 모형3이 가장 좋은 성능을 보였다. 예측기간 2에서는 모형 3만 유의미한 예측결과를 나타내었다. 이 비교 연구는 네이버와 구글 검색엔진을 이용한 한국어 웹 검색 정보의 유용성을 이해하는 데 도움을 준다.