글로벌시대의 환경속에서 '스타트업'의 트렌드와 인사이트를 파악하기 위해 빅데이터 분석 플랫폼인 Google Trends를 활용하여 최근 글로벌 스타트업 생태계를 심층 트렌드 분석을 실시하였다. 분석의 타당성을 위해 BIGKinds를 통해 핵심 키워드 '스타트업'과 '글로벌'의 상관관계를 검증하였다. 또한 '스타트업' 키워드나 용어의 검색 빈도를 파악하기 위해 Google Trends를 이용하여 추출한 데이터를 기반으로 네트워크 분석을 수행하였다. 연구결과, 키워드 사이에 강한 양적 선형관계를 보여주어 통계적으로 유의미한 상관관계를 나타냈다(상관계수: +0.8906). Google Trends를 사용한 글로벌 스타트업 트렌드를 탐색한 결과 '그림4'와 같이 각 국가들의 시기별 관심도가 증가하거나 감소하는 매우 비슷한 선형적 형태를 나타났다. 특히 스타트업 관심도가 2020년 중반부터 코로나-19 팬데믹으로 인해 35~76 범위내에서 낮게 나타났지만, 2022년 3월 이후 스타트업 관심도가 눈에 띄게 상승하는 트렌드를 보였다. 또한, 한국을 제외한 각 국가별 Startups 관심도는 아주 비슷한 추세이고, 관련 주제는 startup company, technology, investment, funding, 키워드 검색어는 best startup, tech, business, invest, health, fintech 등이 공통적으로 나타나 매우 높은 상관관계가 있음을 확인하였다.
기름 유출 사고는 발생 시 환경과 관련된 다양한 문제들을 야기하므로 신속하게 유출유의 면적과 위치 변화를 파악하는 것이 중요하다. 광학 위성자료를 활용한 기름 유출 탐지의 경우 다양한 위성탑재 센서를 통해 유출유에 대한 정보 수집 후 이를 이용하여 광범위한 기름 유출 범위를 모니터링할 수 있다. 선행 연구에서는 파장별 기름의 반사도를 분석한 후 특정 파장대의 밴드를 이용한 oil spill index가 개발 및 적용되었다. 기름 유출 모니터링을 위해 유출 전후 여러 시기의 위성자료를 분석할 경우 다량의 데이터로 인해 많은 시간과 컴퓨팅 자원이 소비된다. 웹 브라우저를 통해 대량의 위성자료 분석이 가능한 Google Earth Engine을 활용할 경우 효율적으로 기름 유출 탐지가 가능하다. 본 연구에서는 Sentinel-2 MultiSpectral Instrument 위성자료와 클라우드 기반의 위성자료 분석 플랫폼인 Google Earth Engine을 이용하여 기존에 제안된 네 종류의 oil spill index의 다양한 피복 환경에서의 활용성 평가를 수행하였다. 지표 피복별 index 값의 비교를 통해 기름 유출 영역이 타 피복과 잘 구분되는지에 대한 분리도를 평가하고 기름 유출 면적을 산정하였다. 본 연구 결과를 통해 Google Earth Engine이 기름 유출 광역 모니터링에 효율적으로 활용 가능하다는 것을 확인하였고, 복잡한 지표 피복이 분포하는 다른 지역에 기름 유출 사고 발생 시 우수한 성능으로 평가된 oil spill index B ((B3+B4)/B2)와 C (R: B3/B2, G: (B3+B4)/B2, B: (B6+B7)/B5)의 적용은 효과적인 기름 유출 모니터링에 기여할 것으로 판단된다.
본 연구는 과학 수업에서 공유 문서의 활용이 학생의 담화 패턴과 학습에 미치는 영향을 조사하기 위해 학생들의 담화를 인식 네트워크 분석(Epistemic Network Analysis) 방법으로 분석하였다. 49명의 중학교 2학년 학생을 대상으로 과학 교사인 연구자 본인이 Google Docs를 기반으로 제작된 활동지를 활용한 공유 문서와 동일 내용의 종이 활동지를 활용한 일반 수업을 실시하고, 각 수업에서 수집된 담화를 비교 분석하였다. 분석 결과, 공유 문서 활용 수업에서는 일반 수업에 비해 과제 수행과 관련된 발언의 비율이 더 높았으며, 특히 사진 촬영과 업로드에 대한 담화가 두드러졌다. 그러나 이러한 담화가 교사가 의도한 동료 학습으로 이어지지는 않았다. 성취 수준에 따른 분석 결과에서는 공유 문서 활용 수업에서 하위 수준 학생의 발언 비율이 상대적으로 더 높았으며, 상위 학생과 하위 학생 간의 발언 유형 및 연결 구조에서 차이가 나타났다. 또한 상위 수준 학생이 의견과 설명 제시를 주도하면 하위 학생이 이를 받아 적는 역할 분담이 관찰되었으며, 공유 문서 활용 수업에서 그러한 경향이 더 뚜렷하였다. 마지막으로 인식 네트워크 분석으로 정전기의 원인에 대한 학생의 인식 변화를 시각화하였다. 연구 결과를 바탕으로 공유 문서를 활용하여 협력 학습을 촉진하기 위해 다양한 의견과 산출물의 공유가 가능한 개방적 문제를 포함하는 전략과 인식 네트워크 분석을 활용한 개념 학습 효과 확인 가능성을 제언하였다.
본 연구는 네이버 전문정보, 구글 스칼라, 그리고 MS Academic Search에서 제공하는 학술정보서비스에 대한 특성을 살펴보고 135명의 대학생을 대상으로 그 이용 및 품질에 대해 콘텐츠, 서비스 및 효과성을 중심으로 비교 평가 하였다. 분석결과 콘텐츠 부분에서는 구글 스칼라에 대한 이용자 평가가 높게 나타났고, 검색성의 경우 구글 스칼라가, 디자인 부분에서는 네이버 전문정보가 상대적으로 높게 평가되었다. 접근성에 있어서는 네이버 전문정보와 구글 스칼라가 MS Academic Search보다 높게 평가되었고, 정보의 유용성과 이용자 만족도에서는 구글 스칼라가 다른 포털 학술정보서비스보다 높게 평가되었다.
소셜 미디어 정보는 실시간으로 가장 최신의 정보의 획득을 가능하게 하며, 확산 속도가 빠르고 형태의 제약 없이 유연하게 생산 및 유통할 수 있다는 강점이 있으며, 최근 경제변수들의 예측에 있어서 소셜 미디어 정보를 이용한 예측의 활용 방안에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 실업률을 예측함에 있어 소셜 미디어 정보 유형 중 하나인 Google Index 정보를 이용하여 시계열 모형 중 하나인 ARIMAX 모형과 ECM 모형을 적합하였고, 모형의 예측력을 비교하기 위해 기존의 ARIMA 모형과의 비교를 수행하였다. 또한, 소셜 미디어 정보 이용에 있어 Google Index 뿐만 아니라 국내 소셜 미디어 정보인 News Index와의 결합을 통해 예측력의 제고 가능성을 확인하였다. 본 연구에서 다루어진 분석 절차와 통계적 모형의 적합과정은 실업률 외의 주요 사회, 경제지표에도 적용될 수 있다.
유비쿼터스 기술의 발달과 인구의 고령화 및 생활양식의 변화로 건강에 관한 관심이 높아지고 있으며, 특히 의료 분야에서 U-헬스케어에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 U-헬스케어서비스를 제공하기 위해서는 생체 정보 수집 센서에 관한 기술, 게이트웨이 기술 및 실시간 모니터링 기술이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 U-헬스케어 서비스를 제공하기 위해 다음과 같은 시스템을 연구한다. 먼저 환자의 생체 정보를 수집하는 센서에 Bluetooth 기술을 적용하여 환자의 이동성을 보장한다. 또한 개방형 환경을 지향하는 Google Android System을 적용한 ARM11 Platform 기반의 게이트웨이를 구현 한다.
모바일 폰의 급속한 확산으로 사용자들은 모바일 폰을 지속적으로 개인 활동에 연관시켜 활용하기 위해 많은 관심을 가지고 있다. 그리고 사용자들은 모바일 환경에서 더 쉽고, 간단하게 데이터를 공유(전송 및 수신), 저장하려는 요구가 증가하고 있다. 본 논문은 GCM 서비스를 기반으로 위치기반 서비스를 이용하여 일정한 거리에 위치한 다수의 사람들과 개인 정보 공유를 위해 모바일 폰의 모션 인식을 제안한다. 제안된 애플리케이션은 Android 운영 체제에서 실행되는 모바일 애플리케이션과 비동기적으로 통신할 수 있게 해주는 Google 클라우드 메시징을 기반으로 한다. 어디서나 모든 모바일 장치를 통해 개인 정보 공유를 쉽고, 간단하게, 실시간으로 액세스할 수 있으므로 경량 메커니즘의 요구 사항을 충족할 수 있다.
유비쿼터스 기술의 발달과 인구의 고령화 및 생활양식의 변화로 건강에 관한 관심이 높아지고 있으며, 특히 의료 분야에서 U-헬스케어에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 U-헬스케어 서비스를 제공하기 위해서는 생체 정보 수집센서에 관한 기술, 게이트웨이 기술 및 실시간 모니터링 기술이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 U-헬스케어 서비스를 제공하기 위해 다음과 같은 시스템을 연구한다. 먼저 환자의 생체 정보를 수집하는 센서에 Bluetooth 기술을 적용하여 환자의 이동성을 보장한다. 또한 개방형 환경을 지향하는 Google Android System을 적용한 ARM11 Platform 기반의 게이트웨이를 구현한다.
This study aims to gain insights into ChatGPT, which has recently received significant attention. The study utilized a mixed method involving case studies and news big data analysis. ChatGPT can be described as an optimized language model for dialogue. The question arises whether ChatGPT will replace Google search services, posing a potential threat to Google. It could hurt Google's advertising business, which is the foundation of its profits. With AI-based chatbots like ChatGPT likely to disrupt the web search industry, Google is establishing a new AI strategy. The study used the BIG KINDS service and analyzed 2,136 articles over six months, from August 23, 2022, to February 22, 2023. Thirty of these articles were written in 2022, while 2,106 have been reported recently as of February 22, 2023. Also, the study examined the contents of ChatGPT by utilizing literature research, news big data analysis, and use cases. Despite limitations such as the potential for false information, analyzing news big data and use cases suggests that ChatGPT is worth using.
본고에서는 WWCD2012에서 발표한 iOS 6.0에서는 Maps/Siri/Facetime/Passbook 등의 자체 서비스 강화, Major Service의 Embedded를 통한 Application 기능 강화 등에 초점을 맞추어 개선점을 찾아가고 있다. 이에 대해 Google도 Siri에 대응되는 Google Now를 발표하고, iPad에 대응되는 넥서스7를 발표하였다. 지금까지는 자체 개선점에 주력하며 기능을 하나씩 개선하는데 주력한 것에 비해서 2012년에는 안정적이고 빠른 UI 및 Frameworks의 개선을 제시하면서 사실상 유사한 품질을 제공하려 노력하고 있으며, 경쟁 OS 대비 경쟁을 의식한 기능과 서비스를 계속 제안할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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