Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.12
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pp.1662-1669
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2020
Google cloud includes data uploaded and synchronized by users, as well as synchronization history of all cloud services, users' smartphone usage, and location information. Therefore, Google cloud data can be useful for digital forensics from a user behavior analysis perspective. Through this paper, we have identified the types of cloud data that can be acquired using Google's Takeout service and developed a tool that can be usefully utilized in digital forensics research and investigation by screening and analyzing the data required for analyzing user behavior. Because Google cloud data is synchronized through Google accounts regardless of the type of computing device, Google service data used on various devices such as PCs, smartphones, and tablet PCs can be acquired through Google accounts without the device. Therefore, the results of this paper's research are expected to be very useful for digital forensics research and investigation in the current situation.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.11
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pp.2061-2066
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2016
Currently, cloud systems are not interoperable due to low interoperability between cloud systems as operators build up cloud environments with their own way. For example, users of the Google cloud system can not use the Microsoft (Microsoft) cloud system unless they go through an additional log-in process. In order for Google cloud system's users to use MS cloud system services, they must log in to the MS cloud system again after logging out of Google cloud system. In order to solve these problems, Cloud Service Broker(CSB) technology has emerged to resolve the interoperability problem between cloud systems, but many researches and developments are still needed. In this paper, we design an integrated user authentication system, which is a fundamental problem of cloud user interoperability among CSB (Cloud Service Broker) technologies, which is emerging as a service intervention technology of heterogeneous distributed cloud environment.
There are expectations about future internet technology with IT development by end-users. Cloud computing is attracted to satisfy those demands. However, adoption of cloud computing is not active that much. Therefore, this study verified how cloud computing environment affects performance of team project. We conducted empirical study on performance of team project with cloud computing as technology tool focusing on Task-Technology Fit Model. We collected samples that were undergraduate and graduate school students and had experience on initial cloud computing such as Google-Docs and Webhard when they conducted team project for assignment. We focused on accessibility and reliability as task-technology fit and those variables treated as first order factor. Result showed that cloud computing is suitable technology tool for team project. This study suggests positive effects of cloud computing for collaboration by proving perceived fit and performance in initial cloud computing.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.25
no.6
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pp.1377-1383
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2015
As the cloud services users' increase, there are important files created by individual in cloud storage. Thus, investigation of cloud artifact should be conducted. There are two methods of analyzing cloud service, one is that investigates cloud server provider (CSP), and another is that investigates client. In this paper, we presents an automated framework to detect the altered artifact and developes a tool that detects the cloud artifact. We also developed Cloud Artifact Tool that can investigate client computer. Cloud Artifact Tool provides feature of collection and analysis for the services such as Google Drive, Dropbox, Evernote, NDrive, DaumCloud, Ucloud, LG Cloud, T Cloud and iCloud.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.1
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pp.41-49
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2024
Speech recognition technology is continuously advancing and widely used in various fields. In this study, we aimed to investigate the impact of speech data quality on speech recognition models by dividing the dataset into the entire dataset and the top 70% based on Signal-to-Noise Ratio (SNR). Utilizing Seamless M4T and Google Cloud Speech-to-Text, we examined the text transformation results for each model and evaluated them using the Levenshtein Distance. Experimental results revealed that Seamless M4T scored 13.6 in models using data with high SNR, which is lower than the score of 16.6 for the entire dataset. However, Google Cloud Speech-to-Text scored 8.3 on the entire dataset, indicating lower performance than data with high SNR. This suggests that using data with high SNR during the training of a new speech recognition model can have an impact, and Levenshtein Distance can serve as a metric for evaluating speech recognition models.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.14
no.1
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pp.205-212
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2019
With the rapid spread of mobile phones, users are continuously interested in using the mobile phone in connection with personal activities. Also, increasingly users want to share (transmit and receive) and save data more easily and simply in the mobile environment. This paper suggests motion recognition of mobile phone to share personal information with any people located within a certain distance using location-based service with GCM service. The suggested application is based on Google Cloud Messaging which enables asynchronous communication with the mobile applications executed in Android operating system. The requirements of light-weight mechanism can be satisfied as it is possible to access sharing of personal information easily, simply and in real time through all mobile devices anywhere.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.321-323
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2016
The current cloud system is not compatible as low interoperability between cloud systems because they build up cloud environments with their own way. For example, users who are using Google's cloud system, it will not be able to use the cloud system of MS (Microsoft). To solve these problems, CSB (Cloud Service Broker) technology appeared, but solves interoperability problems between cloud systems require circumstances to develop and still much research. In this study, in the CSB, which has appeared as a service intermediary technology of heterogeneous distributed cloud environment (Cloud Service Broker) technology, to study authentication system, which is a fundamental problem to be solved of the interoperability of the cloud user.
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.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.24
no.6_2
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pp.753-762
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2021
Google provides mapping services using satellite imagery, this is widely used for the study. Since about 20 years ago, research and business using drones have been expanding. Pix4D is widely used to create 3D information models using drones. This study compared the distance error by comparing the result of the road construction site with the DSM data of Google Earth and Pix4 D. Through this, we tried to understand the reliability of the result of distance measurement in Google Earth. A DTM result of 3.08 cm/pixel was obtained as a result of matching with 49666 key points for each image. The length and altitude of Pix4D and Google Earth were measured and compared using the obtained PCD. As a result, the average error of the distance based on the data of Pix4D was measured to be 0.68 m, confirming that the error was relatively small. As a result of measuring the altitude of Google Earth and Pix4D and comparing them, it was confirmed that the maximum error was 83.214m, which was measured using satellite images, but the error was quite large and there was inaccuracy. Through this, it was confirmed that there are difficulties in analyzing and acquiring data at road construction sites using Google Earth, and the result was obtained that point cloud data using drones is necessary.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.9
no.3
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pp.315-320
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2021
Currently, cloud computing is being used as a technology that greatly changes the IT field. For many businesses, many cloud services are available in the form of custom, reliable, and cost-effective web applications. Most cloud service providers provide functions such as IoT, machine learning, AI services, blockchain, AR & VR, mobile services, and containers in addition to basic cloud services that support the scalability of processors, memory, and storage. In this paper, we will look at the most used cloud service providers and compare the services provided by the cloud service providers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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