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Comparative Study of U-Healthcare Applications between Google Play Store and Apple iTunes App Store in Korea

  • Nam, Sang-Zo
    • International Journal of Contents
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    • 제10권3호
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    • pp.1-8
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    • 2014
  • In this paper, we collect and analyze the status of mobile phone applications (hereafter apps) in the healthcare and fitness category of the Apple iTunes App Store and Google Play Store. We determine the number of apps and analyze statistical aspects such as classifications, age rating, fees, and user evaluation of the popular items. As of September 30, 2013, there were 236 popular apps available from iTunes. Google Play offered 720 apps. We discover that apps for healthcare and fitness are diverse. Apps for physical exercise have the greatest popularity. The proportions of apps that are suitable for all ages among the Google and iTunes popular apps are 55.8% and 89.4%, respectively. The user evaluation of apps in iTunes is relatively less positive. We determine that the proportion of paid apps to free apps in Google is higher than that of the apps in iTunes. We perform hypothesis tests and find statistically significant differences in age rating and perceived satisfaction between the apps of the Apple iTunes App Store and Google Play Store. However, we find no meaningful differences in the classification and price of the apps between the two app stores. We perform hypothesis tests to verify the differences in age rating and perceived satisfaction between the paid and free apps within and across the Google Play Store and iTunes App Store. There are statistically significant differences in the age rating between the paid and free apps in the Google play store, between the Google free and iTunes free apps, between the Google paid and iTunes paid apps, between the Google free and iTunes paid apps, and between the Google paid and iTunes free apps. There are statistically significant differences in the perceived satisfaction between the Google free and iTunes free apps, between the Google paid and iTunes paid apps, between the Google free and iTunes paid apps, and between the Google paid and iTunes free apps.

Google Earth를 이용한 비행정보 시각화 시스템의 구현 (Implementation of the Flight Information Visualization System using Google Earth)

  • 박명철;허화라
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제15권10호
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    • pp.79-86
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    • 2010
  • 본 논문은 항공기의 비행정보를 효과적으로 시각화하기 위하여 Google Earth를 이용한 시스템 구현에 대해 기술한다. 이 시스템은 Google Earth 에서 제공하는 상세한 위성 영상 정보를 이용하기 위하여 COM API 를 이용하였다. 제안하는 시스템은 항공기의 다양한 장치에서 얻어진 비행정보를 OpenGL을 이용하여 각종 계기판에 표시하고 실제 비행모습을 가시화하기 위하여 Google Earth Map에 연동하여 표시하였다. 본 연구결과는 비행평가 및 개선에 이용될 수 있고 향후, 비행소프트웨어 개발에 적용될 수 있다.

Nowcast of TV Market using Google Trend Data

  • Youn, Seongwook;Cho, Hyun-chong
    • Journal of Electrical Engineering and Technology
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    • 제11권1호
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    • pp.227-233
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    • 2016
  • Google Trends provides weekly information on keyword search frequency on the Google search engine. Search volume patterns for the search keyword can also be analyzed based on category and by the location of those making the search. Also, Google provides “Hot searches” and “Top charts” including top and rising searches that include the search keyword. All this information is kept up to date, and allows trend comparisons by providing past weekly figures. In this study, we present a predictive model for TV markets using the searched data in Google search engine (Google Trend data). Using a predictive model for the market and analysis of the Google Trend data, we obtained an efficient and meaningful result for the TV market, and also determined highly ranked countries and cities. This method can provide very useful information for TV manufacturers and others.

How to improve oil consumption forecast using google trends from online big data?: the structured regularization methods for large vector autoregressive model

  • Choi, Ji-Eun;Shin, Dong Wan
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제29권1호
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    • pp.41-51
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    • 2022
  • We forecast the US oil consumption level taking advantage of google trends. The google trends are the search volumes of the specific search terms that people search on google. We focus on whether proper selection of google trend terms leads to an improvement in forecast performance for oil consumption. As the forecast models, we consider the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression and the structured regularization method for large vector autoregressive (VAR-L) model of Nicholson et al. (2017), which select automatically the google trend terms and the lags of the predictors. An out-of-sample forecast comparison reveals that reducing the high dimensional google trend data set to a low-dimensional data set by the LASSO and the VAR-L models produces better forecast performance for oil consumption compared to the frequently-used forecast models such as the autoregressive model, the autoregressive distributed lag model and the vector error correction model.

Analysis of Google's success factors and direction

  • LEE, Sang-Youn;KIM, Se-Jin
    • 한국인공지능학회지
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    • 제8권2호
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    • pp.11-16
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    • 2020
  • Among the innovative companies leading the era of the 4th industrial revolution, the world's largest Internet company is Google. Google has grown by providing convenient services such as Internet search, Android smartphone operating system, and video. Now, Google is leading the global IT industry by continuing to develop in various new business fields based on open service platforms, artificial intelligence, and big data. In this study, an exploratory discussion was conducted on Google's success factors and future directions. The purpose of the research is to understand the development process of the IT field from the successfactors of Google and to analyze the development direction of the future IT industry. Google's success factors were its open platform policy and successful acquisitions of external companies. In fact, most of the services Google offers come from companies that have acquired and acquired them. In addition, there was a corporate culture that values and supportsthe spirit of challenge and autonomy of members who are not afraid of failure. Based on this study's review of Google's direction analysis, the follow-up study will infer the direction of the IT industry in depth and look at the future technologies that IT majors need to prepare.

Google Place API를 활용한 사용자 선택 기반 Google POI 애플리케이션 구현 (An Implementation of Google POI Application Using Google Place API based on User Selection)

  • 우수빈;임선영;박영호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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    • pp.922-923
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    • 2015
  • 각 지역마다 많은 시설 및 상점이 존재하고 사용자들은 특정 지역에 자신이 원하고 필요한 곳을 찾기 위해서는 직접 검색을 통해 찾는 일이 필요하다. 본 논문에서는 안드로이드 기반 Google POI 애플리케이션을 구현하여 사용자가 원하는 특정 지역에 시설이나 상점을 검색하여 시각화하여 보여준다.

포털 도서검색서비스 대응방안에 대한 연구 - 구글도서검색을 중심으로 - (A Study on the Countermeasures to Book Search Services of Web Portals: Focusing on Google Book Search)

  • 김성원
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제42권1호
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    • pp.397-415
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    • 2011
  • 방대한 이용자 기반을 지닌 인터넷 검색 포털인 구글은 도서검색(Book Search) 서비스를 제공하고 있다. 구글은 도서검색서비스의 제공에 필요한 정보자원의 확보를 위해 출판계 및 도서관계와 협력을 추진하고 있다. 출판계와는 출판사가 저작권을 보유한 도서의 이용을 목적으로 협력하고 있으며, 도서관계와는 도서관이 소장한 장서의 디지털화 및 디지털로 변환한 자료의 활용을 위해 협력하고 있다. 구글도서검색 서비스는 방대한 이용자 규모에 기반을 두는 구글의 영향력에 따른 독점의 위험성과 독점에 따라 야기될 수 있는 잠재적인 문제점들로 인해 많은 논란을 빚고 있다. 본고에서는 이러한 구글도서검색과 관련하여 도서관계가 취해야 할 대응방안을 정리하여 제시하였다.

Factors Affecting Perceived Usefulness of Google Scholar by University Students: An Empirical Study from Vietnam

  • LE, Tran Gia Thanh;NGUYEN, Trong Luan
    • The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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    • 제9권5호
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    • pp.431-441
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    • 2022
  • Many new challenges in different sectors have emerged due to societal growth, and researchers are needed to help solve them; and Google Scholar is a tool to assist researchers in doing so. The goal of this study is to figure out what characteristics influence how effective the Google Scholar tool is for Vietnamese university students. The study focuses on analyzing and explaining the interplay between the independent variables Perceived of Google Scholar, Perceived ease of use, Comprehensiveness and subjective norm, Perceived Satisfaction for the dependent variable Perception of usefulness. The study was carried out using quantitative and qualitative methods with 280 data points collected online through the survey link. The methods used to test the scale such as Cronbach alpha, CFA, SEM, One sample T-test, Independent Sample T-test, and One-way Anova are used to find the correlation between factors such as gender, Age, and Majors that affect the students' perception of the usefulness of google scholar. The results show that all the factors suggested in the model have a significant impact on the perceived usefulness of Google scholar. Furthermore, research shows that Google Scholar is an important academic search engine for Vietnamese students.

지적도와 Google Earth 영상의 중첩정확도 평가 (An Evaluation of Accuracy of Overlays Using Cadastral Maps and Google Earth Images)

  • 김석종;김준현
    • 한국측량학회지
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    • 제28권1호
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    • pp.143-152
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    • 2010
  • 오늘날 우리나라의 지적도면의 경우 2차원의 지적정보를 제공하고 있어서 일반인들이 이해하기가 어렵고 개별 필지의 경계나 면적 등에 대한 구체적 정보의 접근은 더욱 더 어렵다. 최근 각 지자체에서 항공사진과 지적도면을 연계한 3차원 지적정보를 제공하고 있어 아주 일반인에게 만족도가 높은 반면 지자체에서는 이러한 서비스를 제공하기 위해 항공사진의 구입을 위한 비용이 지출되고 있다. 최근 3치원의 지적구현을 위한 다양한 방법이 개발중에 있으나 일반인들에게 있어 현재까지 많이 이용되고 있는 서비스의 제공은 Google Earth의 3차원 영상이며 최근 각종 연구들이 Google Earth Image Maps을 이용하여 활발하게 진행되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 현실감 있는 3차원의 입체적인 정보를 실시간으로 제공하며, 그 사용 및 제공에 있어 지방자치단체에서의 예산적인 측면에서 더 경제성이 있는 Google Earth Web상의 영상을 이용하여 현재의 연속지적도와 Google Earth 영상과의 중첩을 통해 상이한 좌표체계간 중첩정확도를 비교분석하여 향후 지자체의 이용가능성이나 활용방안 및 방향을 제공하였다.

디지털 포렌식 관점에서의 구글 클라우드 데이터 분석 연구 (An Analysis of Google Cloud Data from a Digital Forensic Perspective)

  • 김도현;김준기;이상진
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제24권12호
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    • pp.1662-1669
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    • 2020
  • 구글 클라우드는 사용자가 업로드 및 동기화한 파일과 데이터뿐만 아니라 모든 클라우드 서비스들의 동기화 내역과 사용자의 스마트폰 사용 내역, 위치 정보 등도 포함하기 때문에 사용자 행위 분석 관점에서 디지털 포렌식 조사에 유용하게 사용할 수 있다. 우리는 본 논문을 통해 구글의 Takeout 서비스를 사용하여 수집 가능한 클라우드 데이터의 종류를 확인했고, 사용자 행위 분석에 필요한 데이터를 선별 및 분석하여 디지털 포렌식 연구와 조사에서 유용하게 활용할 수 있는 도구를 개발했다. 구글 클라우드 데이터는 컴퓨팅 기기의 종류와 상관없이 구글 계정을 통해 동기화 되기 때문에 PC, 스마트폰, 태블릿 PC 등 다양한 기기에서 사용한 구글 서비스 데이터를 해당 기기가 없어도 구글 계정을 통해 수집할 수 있다. 따라서 본 논문의 연구 결과는 모바일 기기의 정보보호 기술의 발전으로 인해 데이터 수집이 어려워지고 있는 상황에서 디지털 포렌식 연구 및 조사에 매우 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.