• Title/Summary/Keyword: 구글 문서

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Evaluation of Mobile Unified Search Contents of Naver and Google Korea (네이버와 구글의 모바일 통합 검색 컨텐츠 평가)

  • Park, So-Yeon
    • Journal of Korean Library and Information Science Society
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    • v.42 no.4
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    • pp.263-280
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    • 2011
  • This study aims to investigate current status of mobile search services of Korean search portals, and analyze mobile unified search contents of Naver and Google Korea. In particular, this study analyzed characteristics of mobile unified search such as number of retrieved documents, collection distribution, and yearly distribution. Also, documents were evaluated in terms of relevance, credibility, and currency. This study compared quality of Naver's unified Web best and unified Web, and Google's best Web documents and Web documents. The correlation between document's ranking and document's relevance was analyzed. The results of this study can be implemented to the portal's effective development of mobile search service.

An Inquiry into the Use of Google Cloud Computing System in Elementary School (초등학교에서의 Google Cloud Computing System 활용 방안)

  • Kwon, Soon-Beom;Nam, Dong-Soo;Lee, Tae-Wuk
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2012.01a
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    • pp.123-126
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    • 2012
  • 본 논문에서는 최근 주목을 받고 있는 클라우드 컴퓨팅 시스템 중 구글 앱스를 초등학교 현장에 어떻게 활용할 수 있는지 그 방안에 대해 모색해 보았다. 구글 앱스는 구글의 다양한 클라우드 컴퓨팅 서비스 중 SaaS(Software as a Service)에 해당하는 것으로써 캘린더, 메일, 문서도구, 사진, 사이트 도구, 유튜브, 지도 등의 서비스를 제공하는 것이다. 구글 앱스에서는 구글의 동일한 아이디 하나로 모든 서비스에 로그인이 가능하며 웹상에서 작업한 내용은 모두 웹에 저장되므로 언제 어디서나 네트워크에 연결된 디바이스만 있다면 활용이 가능하다. 그 뿐 아니라, 스마트폰, 태블릿 PC가 확산되고 있고 가격이 낮아짐에 따라 학생들도 활용하게 된 지금, 구글 앱스는 모바일 디바이스에도 서비스를 최적화시켰기에 학생들의 접근성이 더욱 높다. 앞으로 온라인 교육 등도 포함되면 적어도 국내에서는 교육계에 파급력이 상당하리라 생각하며 교육분야에 본격적으로 클라우드 컴퓨팅이 도입되기를 기대한다.

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A Web Page Reordering Agent System (웹문서 재배치 에이전트 시스템)

  • Jo, Yeong-Im;Gang, Sang-Gil;Kim, Yeong-Guk
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2007.04a
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    • pp.91-94
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    • 2007
  • 구글이나 야후와 같은 정보검색엔진은 사용자에게 편리성을 제공하나 사용자로 하여금 만족감을 제공하지는 못하고 있다. 이것은 사용자에 대한 검색목표가 사용자 프로파일마다 서로 다르기 때문이다. 따라서 검색엔진으로 검색된 결과를 사용자 프로파일에 따라서 재배치하는 것은 매우 필요하다. 이 논문에서는 키워드기반 검색엔진으로 검색된 결과를 사용자 프로파일에 따라 웹문서를 재배치하는 알고리즘을 제안한다. 각 키워드에 대한 가중치는 사용자가 웹문서에 대해서 수행한 행동 즉, 다운로드, 클릭, 아무행동 안함에 따라 차등 적용하여 업데이트하여 웹문서를 리스트하여 사용자에게 제공한다.

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Design of Application Control System Using Google Home (구글 홈을 활용한 응용프로그램 제어 시스템의 설계)

  • Kim, Dong-Hyun;Kim, Hwi-Min
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2019.07a
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    • pp.135-136
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    • 2019
  • 일반적으로 컴퓨터에서 문서 작업을 하기 위해서는 사용자는 컴퓨터 화면을 볼 수 있는 시각과 키보드와 마우스를 조작하기 위하여 손을 사용해야 한다. 시각과 손이 불편한 대부분 장애우는 컴퓨터를 조작하기 어렵다. 장애우들을 보조해주는 정보통신 보조기기의 가격은 비싸며 기기 보급을 지원해주는 사업이 있지만, 사업에 선정되기 어렵다는 문제가 있다. 이 논문에서는 구글 홈을 이용하여 텍스트, 워드, 엑셀, 한글 등 다양한 응용프로그램을 음성을 이용하여 제어하기 위한 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 구글 어시스턴트가 다이어로그플로우로 설계한 인텐트를 웹 훅을 이용해 서버에서 컴퓨터로 접근하여 응용프로그램을 제어한다.

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A Reranking Method Using Query Expansion and PageRank Check (페이지 랭크지수와 질의 확장을 이용한 재랭킹 방법)

  • Kim, Tae-Hwan;Jeon, Ho-Chul;Choi, Joong-Min
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.18B no.4
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    • pp.231-240
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    • 2011
  • Many search algorithms have been implemented by many researchers on the world wide web. One of the best algorithms is Google using PageRank technology. PageRank approach computes the number of inlink of each documents then ranks documents in the order of inlink members. But it is difficult to find the results that user needs, because this method find documents not valueable for a person but valueable for the public. To solve this problem, We use the WordNet for analysis of the user's query history. This paper proposes a personalized search engine using the user's query history and PageRank Check. We compared the performance of the proposed approaches with google search results in the top 30. As a result, the average of the r-precision for the proposed approaches is about 60% and it is better as about 14%.

Design and Study on Structure of Storage for Web Search Engine (웹 정보 검색 엔진을 위한 저장구조의 설계 및 실험)

  • Lee, Dong-Kwang;Ahn, Dong-Un;Chung, Sung-Jong
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2002.04a
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    • pp.539-542
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    • 2002
  • 인터넷의 발달은 월드 와이드 웹을 탄생 시켰고 그로 인한 인터넷의 폭발적 성장은 인터넷을 하나의 생활로 만들었다. 인터넷의 엄청난 자료의 양과 친숙해진 인터넷으로 인해 인터넷은 하나의 정보창구의 역할을 하게 되었고, 그에 따라 정보검색이 발전하게 되었다. 초기의 월드 와이드 웹은 많은 웹 문서가 아니었지만, 구글이 현재 20억 페이지를 색인할 만큼 엄청난 규모가 되었다. 또한 앞으로의 검색 엔진은 정보나, 웹상의 링크 정보를 통한 그 문서의 중요도를 분석하여 문서의 중요도를 판단하게 될 것이며, 지금까지의 검색엔진의 저장구조와는 다른 구조를 가지게 될 것이다. 그에 따라 웹 정보검색엔진의 저장구조는 효율적 저장과 속도 향상을 위해 중요한 구조가 되어가고 있다. 본 논문에서는 검색엔진의 저장구조에 따른 용량의 변화와 앞으로의 웹 검색엔진에서 등장할 기능인 문서의 정보나, 문서간의 링크 정보를 통한 문서의 중요도 분석 등을 수행할 수 있는 저장구조를 만들어보고 실험해 보았다.

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Use Case of Google Trigram: Application to Text Editor (구글 Trigram의 활용 사례: 문서 편집기로의 활용)

  • Hwang, Myung-Gwon;Lee, Hyo-Gap;Choi, Dong-Jin;Kim, Pan-Koo
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2010.11a
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    • pp.3-5
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    • 2010
  • 본 논문은 구글(Google)에서 제공하는 n-gram 데이터가 사람들에게 실제로 어느정도의 효율성을 제공할 수 있는지에 대한 내용을 다루고 있다. 이를 위해, 구글의 trigram만을 이용하며, 규모를 줄이기 위해 필터링 과정을 거쳐 trigram 데이터베이스를 형성하였다. 그리고 이를 반영할 수 있는 텍스트 에디터를 구현하여, 사람의 타이핑 속도에 따라 얻을 수 있는 효율성을 측정하였다. 실험 결과에서 n-gram 데이터가 업무 향상에 효율성을 제공할 수 있지만, 여전히 큰 규모의 데이터집합에서 검색하는데 소모되는 시간의 한계점을 발견할 수 있었다.

A Study of Personalized Information Retrieval (개인화 정보 검색에 대한 연구)

  • Kim, Tae-Hwan;Jeon, Ho-Chul;Choi, Joong-Min
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2008.02a
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    • pp.683-687
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    • 2008
  • Many search algorithms have been implemented by many researchers on the world wide web. One of the best algorithms is Google using PageRank technology, PageRank approach, computes the number of inlink of each documents then represents documents in order of many inlink. But It is difficult to find the results that user needs. Because this method finds documents not valueable for a person but valueable for public, this paper propose a personalized search engine mixed public with personal worth to solve this problem.

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An Implementation of the Ranking Algorithm for Web Documents based on Link Analysis (링크 분석에 기반한 웹 문서 중요도 평가 알고리즘의 구현)

  • Lim, Sung-Chae
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2010.07a
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    • pp.75-78
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    • 2010
  • 웹 검색에는 기존의 정보검색(Information Retrieval) 시스템에서와 다르게 문서 간 하이퍼링크 정보를 바탕으로 각 웹 문서의 고유 중요도를 추정하는 방식이 자주 이용된다. 링크 분석에 기반한 알고리즘 중 PageRank 알고리즘은 구글의 웹 검색 서비스에 적용된 것으로 알려져 있다. 이런 PageRank 알고리즘에 따라 중요도를 계산하는 경우 색인된 웹 문서수가 증가함에 따라 계산에 필요한 CPU 자원의 사용도 함께 증가하며, 문서 수가 수 억 페이지에 달하면 하나의 서버에서는 계산을 수행할 수 없다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해소하기 위해 여러 대의 서버를 PageRank 계산 용 클러스터로 사용할 수 있는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 고속의 LAN을 이용하여 여러 대의 서버를 연결하고 반복적인 행렬 계산을 병렬로 수행할 수 있어 계산 시간을 단축시킬 수 있다. 이런 서버 클러스터 구현을 위해 멀티 쓰레딩 프로그램이 작성되었으며, PageRank 계산에 사용되는 행렬 데이터를 적은 양의 메모리만으로 표현 가능하도록 하였다.

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A Study on Analysis of R&D Intensity based on Patent Citation Information: Case Study on Self-driving Car of Google (특허인용정보 기반의 연구집중도 분석에 관한 연구: 구글의 자율주행자동차 기술 중심으로)

  • Lee, Junseok;Kim, Jongchan;Lee, Joonhyuck;Park, Sangsung;Jang, Dongsik
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.26 no.4
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    • pp.327-333
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    • 2016
  • An autonomous vehicle is a convergence of artificial intelligence and a vehicle which can drive itself while analyzing the real-time situation on a road without a driver. A lot of research achievements have been revealed through the media and Google is considered to be the best leading company in this field. The use of patent information which contains various information such as bibliographic data and information about technologies is a good way to find out the R&D direction of a company and develop a reasonable strategy. This study is aimed at investigating the direction to which Google focuses its R&D capabilities and establishing strategies for technology development. Google's patents about autonomous vehicles were collected and the degree of research bias was analyzed using Social Network Analysis based on citations indicating the quality of a patent. Based on the results, the strategies for technology development was eventually proposed. As a result, it was revealed that Google focused its R&D capabilities on the part of hardware control to make up for its lack of hardware-oriented technologies. As of now, Google obtained remarkable achievements, so it seems reasonable that last-movers consider cooperative research with Google.