• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.1011-1013
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• 2019

4차 산업 혁명에 따라 최근 스마트홈 연구가 활발히 이루어지고 있으며 기술이 발전함에 따라 스마트홈의 개념은 변해왔다. '음성' 인터페이스를 기반으로 Google에서 제공하는 지능형 가상 비서인 Google Assistant API[1]를 이용하여 AI를 기반으로 한 음성인식 제어 수전을 제안한다. 나아가 OECD가 발표한 '심각한 물 스트레스 국가'에 속하는 대한민국 국민들에게 물 사용량의 실태를 확인하고 과다한 물 사용량에 대한 경각심을 일깨워준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.684-686
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• 2019

증강현실은 3D 도형과 그림 등을 통해 사용자에게 편의를 제공하여 교육, 디자인, 항법, 의학 등의 분야에서 사용되고 있다. 증강현실은 마커기반 증강현실과 비가시적 마커기반 증강현실로 나눌 수 있다. 증강현실 반려동물 어플리케이션은 비가시적 마커기반 증강현실을 기반 하여 가상의 반려동물을 제공함으로써, 실제 교감과 유사한 경험을 제공한다.

• 한국측량학회지
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• 제37권5호
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• pp.343-350
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• 2019

Map labels are the most recognizable map elements using the human visual system because they are essentially a natural language. In this study, an experiment was conducted using an eye-tracker to objectively record and analyze the response of subjects regarding visual attention to map labels. A primary building object was identified by analyzing visit counts, average visit duration, fixation counts, and the average fixation duration of a subject's gaze for an area of interest acquired using the eye-tracker. The unmarked rate of map labels in Google map, Naver map, and Daum map was calculated. As a result, this rate exceeded fifty-one percent, with the lowest rate recorded for Google map. It is expected that the results of this study will contribute to an increase in the diversity of research in terms of the spatial cognition approach for map labels, which is more helpful to users than the existing body of work on methods of expression for labels.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.191-194
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• 2012

Rendering maps is an essential feature of the user interface component of a location based service (LBS) system. However, a developer may not too much worry about implementing the rendering maps part of his or her system because there are quite a few publicly available libraries that provide all kinds of functions of manipulating maps. Google Maps, Yahoo Map, Naver Map, Daum Map, and so on are example sites that provide those libraries. Rendering drawings is to indoor LBS as rendering maps is to LBS. However, there is no such thing as Google Maps that provides libraries for rendering drawings. This paper introduces a few web services and a library that is useful in developing user interfaces of indoor LBS systems.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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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.

• International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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• 제11권1호
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• pp.85-111
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• 2021

This study aims to analyze users' assessment of electronic libraries in the mobile app market and promote service improvement based on this. To this end, the basic background and purpose of the research, research method, and research scope were first set, and the relevant literature and empirical prior studies were analyzed. Next, users' evaluations of electronic libraries were collected and analyzed from Google Play Store. Based on the results analyzed, measures to improve the quality of electronic libraries were discussed. Based on the results of the study, the following improvement measures are proposed. Need for systemic improvement and stabilization. Provision of applications suitable for multi-device environments. Resumption of services after systematic inspection after updating. Simplification of sign up, log in, and authentication procedures. User support through real-time chat. Introduction of a detailed assessment of reviews. Provision of guidance and user manual for electronic libraries. Improvements to expand user convenience, and Securing differentiation from other similar services.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.986-988
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• 2013

본 논문에서는 GCM(Google Cloud Messaging) 서비스를 활용한 영단어 암기용 스마트폰 어플리케이션을 개발하였다. 서버에 있는 영단어 데이터베이스에서 스마트폰으로 영단어를 주기적으로 출력하여 사용자가 영단어에 자연스럽게 노출될 수 있는 어플리케이션을 개발하였다. 추가적으로 잠금 화면을 영단어와 뜻을 매칭 시켜 해제시키는 시스템을 구축함으로써 영단어를 더욱 더 효과적으로 암기할 수 있는 환경을 제공한다. 현재 안드로이드 마켓에서 제공되고 있는 영단어 암기 어플리케이션과 달리 개발한 어플리케이션은 한 번 설정 후 직접 실행할 필요가 없도록 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1084-1087
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• 2013

텍스트마이닝은(Text mining) 바이오분야에서 사용되는 도구 중 하나이다. 본 논문에서는 전립선암(Prostate cancer)과 관련된 질병 유전자(Disease gene)를 찾기 위해 텍스트마이닝을 이용하여 유전자 네트워크(Gene-network)를 구축하였다. 추가적으로 구글(Google) 검색을 통해 네트워크 내의 유전자 노드(Node)들 사이의 간선(Edge)에 새로운 가중치(Weight)를 추가하고 네트워크를 재구성하였다. 구축된 네트워크에서 노드와 노드 사이의 가중치를 기반으로 전립선암과 관련된 질병 유전자를 추출하였다. 본 논문의 방법은 성공적으로 네트워크를 구축하고 질병 유전자를 찾았으며, 구글 데이터를 사용하지 않고 네트워크를 구축하는 경우보다 더 높은 정확성을 입증했다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권4호
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• pp.209-214
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• 2020

VoIP technology has been widely used for exchanging voice or image data through IP networks. VoIP technology, often called Internet Telephony, sends and receives voice data over the RTP protocol during the session. However, there is an exposition risk in the voice data in VoIP using the RTP protocol, where the RTP protocol does not have a specification for encryption of the original data. We implement programs that can extract meaningful information from the user's dialogue. The meaningful information means the information that the program user wants to obtain. In order to do that, our implementation has two parts. One is the client part, which inputs the keyword of the information that the user wants to obtain, and the other is the server part, which sniffs and performs the speech recognition process. We use the Google Speech API from Google Cloud, which uses machine learning in the speech recognition process. Finally, we discuss the usability and the limitations of the implementation with the example.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제9권1호
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• pp.61-68
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• 2022

The importance of online reviews is prevalent as more people access goods or places online and make decisions to visit or purchase. However, such reviews are generally provided by short sentences or mere star ratings; failing to provide a general overview of customer preferences and decision factors. This study explored and broke down restaurant reviews found on Google Maps. After collecting and analyzing 5,427 reviews, we vectorized the importance of words using the TF-IDF. We used a random forest machine learning algorithm to calculate the coefficient of positivity and negativity of words used in reviews. As the result, we were able to build a dictionary of words for positive and negative sentiment using each word's coefficient. We classified words into four major evaluation categories and derived insights into sentiment in each criterion. We believe the dictionary of review words and analyzing the major evaluation categories can help prospective restaurant visitors to read between the lines on restaurant reviews found on the Web.