본 논문에서는 한국어 기본 유니트 단위로 WPM을 활용한 구글 플레이 스토어 앱의 댓글 감정분석을 수행하였다. 먼저 자동 띄어쓰기 시스템을 적용한 후, 어절단위, 형태소 분석기, WPM을 각각 적용하여 모델을 생성하고, 로지스틱 회귀(Logistic Regression), 소프트맥스 회귀(Softmax Regression), 서포트 벡터머신(Support Vector Machine, SVM)등의 알고리즘을 이용하여 댓글 감정(긍정과 부정)을 비교 분석하였다. 그 결과 어절단위, 형태소 분석기보다 WPM이 최대 25%의 향상된 결과를 얻었다. 또한 분류 과정에서 로지스틱회귀, 소프트맥스 회귀보다는 SVM 성능이 우수했으며, SVM의 기본 파라미터({'kernel':('linear'), 'c':[4]})보다 최적의 파라미터를 적용({'kernel': ('linear','rbf', 'sigmoid', 'poly'), 'C':[0.01, 0.1, 1.4.5]} 하였을 때, 최대 91%의 성능이 나타났다.
Recently, mobile wireless data traffic has been dramatically increased due to not only the popularization of digital convergence devices including smart phone, Net-book, and Tablet PC, but also the vitalization of wireless Internet related eco-systems such as AppStore. In addition, it is expected that a tremendous increase in mobile data is caused by the release of unlimited mobile data plans (flat-fee). In order to deal with such mobile data traffic explosion, it is necessary that network operators should make efforts to offload wireless data traffic. This paper reviews the condition of mobile wireless data traffic in domestic and international telecommunication industry and looks for various action plans to overcome the difficulty of network operators.
본 논문에서는 앱스토어의 정확한 정보 전달을 위해 집단지성을 이용한 상황인지 시스템을 제안한다. 이 시스템은 개인이 문제 처리 시 발생하는 오류를 집단지성으로 발생하는 집단적인 능력을 이용하여 최소화하고, 앱개발자에게 필요한 API를 추천함으로써 소비자 중심이던 앱스토어를 개발자와 소비자 중심의 앱스토어를 구축 한다. 또한 이 시스템은 소비자의 상황을 온톨로지 기법에 적용하여, 앱스토어 시스템이 소비자의 상황에 적합한 앱을 추천하고, 앱개발자에게 정보를 제공해준다. 이때 앱소비자의 상황정보는 일차 논리 추론기법을 활용함으로써, 소비자 상황을 정확히 추론하여 기존의 앱스토어 보다 한 단계 높은 상황인지 앱스토어 시스템을 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권10호
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pp.4856-4872
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2018
The mobile internet has grown ubiquitous across the globe with the widespread use of smart devices. However, the designs of modern mobile operating systems and their applications limit content retrieval with mobile applications. The mobile internet is not as accessible as the traditional web, having more man-made restrictions and lacking a unified approach for crawling and content retrieval. In this study, we propose an automatic and scalable mobile application content crawler, which can recognize the interaction paths of mobile applications, representing them as interaction graphs and automatically collecting content according to the graphs in a parallel manner. The crawler was verified by retrieving content from 50 non-game applications from the Google Play Store using the Android platform. The experiment showed the efficiency and scalability potential of our crawler for large-scale mobile internet content retrieval.
Recently, the introduction of iPhone forced Korea to open its mobile market worldwide. The success of iPhone s open and cooperative code and the transition to the software-oriented paradigm also forces Korean mobile industry to greatly change according to the new trend for mobile market. Therefore, in this paper, to cope with such challenges, we investigate the effect of iPhone and then estimate its future prospect. Specifically, we focus on the effect on domestic mobile market, domestic software industry and individual's mobile life.
This study examined the effective system, which manages LPG Gas Cylinder by inserting an electronic tag or module to store a production year, material specification, charging data, management data, and warehousing data. Therefore, the user can effectively monitor the checking date, reexamining the gas cylinder (or not), and manufacture and expiration date. Moreover, through this study, the user can simply monitor a production date, warehousing data, and charging frequency by connecting a mobile app and a gas cylinder in which has an electronic tag or module at any time.
윈도우 시스템은 90년대 이후로 지속적으로 사용되어진 개인용 컴퓨터의 운영체제로 그래픽 사용자 인터페이스와 멀티프로세싱 기능 등을 제공한다. 최근 배포되어지는 8.1 버전은 기존의 윈도우 시스템과 비교하여 다양한 특징을 가지고 있지만 윈도우 스토어는 네트워크를 이용하여 설치할 수 있는 다양한 응용 프로그램을 제공한다. 그러나 현재 윈도우 스토어에는 게임을 위한 응용 프로그램은 거의 제공되지 않고 있다. 이 논문에서는 사용자가 간편하게 설치하여 실행시킬 수 있는 미로탈출 앱을 설계한다. 제안한 앱은 저용량으로 윈도우 스토어에서 다운로드해서 사용자가 직관적으로 미로탈출 게임을 할 수 있도록 한다. 이를 위하여 HTML5와 자바스크립트를 이용하여 개발한다.
전 세계에서 안드로이드는 가장 인기 있는 운영체제이다. 이에 따라 구글 스토어 뿐 만아니라 네이버 앱 스토어와 같은 서드 파티가 점차 다양해지고, 사용자가 앱을 다운로드 받을 수 있는 경로가 보다 많아졌다. 악의적 목적을 가진 사용자는 이러한 점을 악용하고 있다. 앱 스토어에 악성 앱을 유포하고 마치 정상적인 앱처럼 나타내어 사용자를 속이는 등 여러 피해를 주고 있다. 본 논문에서는 앱 스토어에 관한 최근 연구들을 기능 별로 분류하고 서술한다. 그리고 각 기능 별 향후 방향에 대해 제시한다.
2009년 말, 시작된 '아이폰 쇼크'는 아직도 진행중이다. 아이폰은 기존 무선단말기에서는 상상할 수 없을 정도의 다양한 콘텐츠와 소프트웨어를 손안의 휴대폰에서 사용 가능하다. 전 세계로 창이 열린 앱스토어에는 사용자들을 현혹시킬 만한 게임, 멀티미디어 동영상, 프로그램들이 날마다 넘쳐난다. 이메일, Wi-Fi 등 업무효율을 극대화 할 수 있는 솔루션도 모두 지원된다. 아이폰이 제공하는 혁신적인 기능과 앱스토어 앞에 그동안 초고속인터넷 강국이란 명성과 폐쇄적인 무선망 정책을 구사해왔던 통신서비스 업계는 모두 큰 충격에 빠져 있는 듯 하다. 본 고에서는 늦었지만 이제부터라도 이동환경에서의 앱스토어의 기술 전반을 살펴보고, 우리 고유의 무선인터넷 생태계 복원을 위해 개방형 모바일 앱스토어를 위한 서비스 프레임워크를 제안하고자 한다.
본 논문에서는 한국어 기본 유니트 단위로 WPM을 활용한 구글 플레이 스토어 앱의 댓글 감정분석을 수행하였다. 먼저 자동 띄어쓰기 시스템을 적용한 후, 어절단위, 형태소 분석기, WPM을 각각 적용하여 모델을 생성하고, 로지스틱 회귀(Logistic Regression), 소프트맥스 회귀(Softmax Regression), 서포트 벡터머신(Support Vector Machine, SVM)등의 알고리즘을 이용하여 댓글 감정(긍정과 부정)을 비교 분석하였다. 그 결과 어절단위, 형태소 분석기보다 WPM이 최대 25%의 향상된 결과를 얻었다. 또한 분류 과정에서 로지스틱회귀, 소프트맥스 회귀보다는 SVM 성능이 우수했으며, SVM의 기본 파라미터({'kernel':('linear'), 'c':[4]})보다 최적의 파라미터를 적용({'kernel': ('linear','rbf', 'sigmoid', 'poly'), 'C':[0.01, 0.1, 1.4.5]} 하였을 때, 최대 91%의 성능이 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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