• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.64-69
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• 2013

스마트폰의 대중화로 인하여 앱 마켓 시장이 급속도로 성장하였다. 이로 인하여 하루에도 수십개의 새로운 앱들이 출시되고 있다. 이러한 앱 마켓 시장의 급격한 성장으로 인해 사용자들은 자신이 흥미를 가질만한 앱들을 선택하는데 큰 어려움을 겪고 있어 앱 추천 방법에 대한 연구에 많은 관심이 집중되고 있다. 기존 연구에서 협력 필터링 기반의 추천 방법들을 제안하였으나 이는 콜드 스타트 문제를 지니고 있다. 이와는 달리 컨텐츠 기반 필터링 방식은 콜드 스타트 문제를 효율적으로 해소할 수 있는 방법이지만 앱설명에는 광고, 공지사항등 실질적으로 앱의 특징과는 무관한 노이즈들이 다수 존재하고 이들은 앱 사이의 유사관계를 파악하는데 방해가 된다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위하여 앱 설명에서 노이즈에 해당하는 설명들을 자동으로 제거할 수 있는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 모바일 앱 설명을 구성하고 있는 각 문단을 LDA로 학습된 토픽들의 비율로 나타내고 이들을 분류문제에서 우수한 성능을 보이는 SVM을 이용하여 분류한다. 실험 결과에 따르면 본 논문에서 제안한 방법은 기존에 문서 분류에 많이 사용되는 Bag-of-Word 표현법에 기반한 문서 표현 방식보다 더 나은 분류 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.378-381
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• 2018

스마트폰이 출시된 이후로 수많은 어플리케이션이 모바일로 출시되고 있다. 본 논문에서는 모바일 앱을 자동으로 분류하는 방법에 대하여 제안한다. 제안한 방법은 딥러닝 기반의 문서 임베딩 방법을 기반으로 효과적으로 앱을 분류한다. 본 논문에서는 또한 제안한 방법을 이용하여 독점도, 포화도, 인기순위를 기준으로 실제 마켓을 분석한다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권8호
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• pp.77-86
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• 2014

모바일 디바이스는 일반적으로 인위적인 디자인의 앱 영상으로 구성된다, 따라서, 본 논문에서는 주변 밝기에 따라 앱 영상별 최적의 밝기를 설정하여 재현함으로 모바일 디스플레이에서의 최적의 시인성을 나타내는 방법을 제안한다. 먼저 두 가지의 사전실험을 통하여 시인성에 영향을 주는 앱 영상의 특성요소를 찾고, 각 앱 영상별 만족하는 디바이스 밝기를 조사하였다. 다음으로, 앱 영상별로 이들 요소들과 디바이스 만족 밝기와의 관계를 비교 분석하였다. 그 결과, 평균 밝기와 진출색의 분포비율을 이용하여 앱 영상을 분류하고 각 분류별 가장 많은 빈도를 나타내는 만족 밝기를 최적 밝기로 설정하였다. 평가를 위한 실험에서 분류된 영상별 최적의 밝기에 대해 시인성 테스트를 수행한 결과 분류된 앱 영상에 따라 다양한 조도 환경에 대하여 높은 만족도를 나타냄을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2012년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.69-70
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• 2012

본 연구는 콘텐츠 배포를 위한 앱 제작에 있어 모바일앱 개발의 어려움을 극복하기 위한 저작도구에 관한 것이다. 카테고리 빌더란 콘텐츠의 특성과 수요자의 특성을 분석한 카테고리를 기반으로 모바일웹을 생성할 수 있는 도구이며, 하이브리드앱 생성기는 모바일웹 코드를 기반으로 네이티브 코드와 통합된 하이브리드 모바일앱을 생성하는 도구이다. 모바일앱 저작도구는 모바일앱의 분류에 맞게 사전에 카테고리를 빌드 후 제공된 카테고리를 기반으로 콘텐츠의 세부 내용을 수정하여 저장하고, 저장된 내용은 HTML5 표준에 맞는 모바일웹페이지로 생성된 후 하이브리드앱으로 변환한다. 제안된 모바일앱 저작도구는 모바일앱 개발의 생산성을 높여줄 수 있으며 다양한 사용자 요구에 효율적으로 대응할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.36-48
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• 2020

본 연구는 모바일앱 온라인 리뷰의 구전내용의 다이나믹스(Dynamics)를 확인하기 위해 내용분석을 실시하였다. 이를 통해 모바일앱 구전 단어 간의 관계를 알아보고 모바일앱 특성에 따라 분류하여 비교 조사하였다. 분석대상은 게임 앱 카테고리 내 10개의 앱으로 선정하였다. 수집된 해당 모바일앱 리뷰는 꾸준한 인기를 가진 Trend형 게임앱과 짧은 인기를 보인 Fad형 게임앱, 무료앱, 유료앱으로 분류하였다. 이후 형태소 분석 등 전처리 과정을 거친 데이터를 기반으로 텍스트마이닝과 Word2Vec 분석을 시도하였다. 연구결과, 앱 리뷰의 양은 순위변동과 상관관계에 있는 것으로 나타났다. 그러나 초기 10일간 변화는 상관관계가 낮거나 없는 것으로 나타났다. 이는 출시 직후 앱개발사의 단기 마케팅활동이 순위를 형성하는데 영향을 주기 때문으로 판단된다. 꾸준한 인기를 얻은 Trend형 게임앱과 짧은 인기를 얻은 Fad형 게임앱 간 리뷰내용의 다이나믹스(Dynamics)도 확인할 수 있었다.

• 정보와 통신
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• 제29권8호
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• pp.65-71
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• 2012

스마트폰을 비롯한 다양한 모바일 기기 보급이 급속도로 증가하고 있고, 이들 기기에 저장된 각종 개인정보에 대한 불법적 접근을 노라는 악성 앱들로 인한 피해가 발생하고 있다. 이들 위변조 앱 출현의 원인 중의 하나는 앱 실행화일의 역컴파일이 쉽기 때문이다. 앱 역컴파일이 쉽게 이루어지지 않도록 하기 위한 기술 중의 하나가 코드 난독화 기술이다. 따라서, 본 고에서는 일반적인 난독화 기술들을 분류하고, 현존하는 안드로이드, 아이폰, 윈도폰에 적용가능한 난독화 도구들의 기능에 대하여 조사 분석한다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권3호
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• pp.77-86
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• 2017

다수의 앱 개발업체가 사업에 어려움을 겪고 있는 상황에서 수익을 높일 수 있는 분야로 본 연구에서는 자동차용 앱을 선정하고, 자동차를 운전하거나 관리하는 용도로 쓰이는 모바일 앱을 분석하여 분류하였다. 총 697개의 자동차용 앱(애플의 앱 스토어에서 273개와 구글 플레이 스토어에서 424개)을 분류한 결과 8개 집단으로 나뉘었는데, 대부분 차량 뉴스 및 정보(28%), 위치 서비스(23%), 대여 서비스(15%), 안전/효율 운전(12%) 집단에 속하였다. 나머지는 매매, 운전자 소통, 유지보수 관리, 경비 관리용 이었다. 하지만, 다수의 앱들이 주 기능면에서 너무 비슷한 경우가 많았고, 단지 소수의 앱만이 둘 이상의 집단에 속할 만큼 다양한 기능을 제공하고 있었다. 분류 체계의 실용성을 높이기 위하여 분류자간 신뢰성 검사를 두 번에 걸쳐 실시한 결과 Cohen's Kappa 값이 0.886과 0.828로 수용할 만한 수준이었다. 본 연구의 결과는 자동차용 앱 개발업체가 기존 앱이 제공하지 않는 기능을 발굴내거나 다기능을 복합한 앱을 개발하는데 유용할 것이며, 향후 유망 앱을 찾기 위한 방안을 연구할 필요가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.199-202
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• 2022

본 연구에서는 소비자들이 모바일 패션 쇼핑 앱을 선택할 때 고려하는 요인들을 AHP를 활용하여 계층적으로 분류하고 가중치를 계산함으로써 선택요인들의 우선순위를 도출하였다. 현재 모바일 패션 쇼핑 앱을 사용하고 있는 소비자들을 대상으로 설문자료를 수집하여 분석하였다. 본 연구 결과, 모바일 패션 쇼핑 앱의 1단계 선택요인들은 경제성, 정보성, 편의성, 신뢰성, 부가서비스로 구성되었고, 이들 중에서 경제성이 가장 중요한 요인으로 나타났다. 또한 1단계 요인과 2단계 요인의 가중치를 종합화한 결과에서는 쿠폰 발급 및 할인이벤트가 가장 중요한 요인으로 나타났다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.195-203
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• 2019

구글 플레이 스토어와 애플 앱 스토어 등 모바일 앱 스토어는 금융, 쇼핑, 엔터테인먼트 등 다양한 카테고리로 영역을 확장하고 있으며, 등록되어 있는 어플리케이션(이하 앱)만 수백만 개에 이른다. 하지만 휴대성과 편리성을 제공하는 모바일 앱의 보안 취약점으로 인해서 최근 모바일 앱을 통한 개인정보 및 데이터 유출이 급격히 증가되고 있는 상황이다. 본 논문에서는 국내 최대 규모의 사용자가 사용하는 상용 모바일 앱을 카테고리별로 분류하고, 사용자가 각 카테고리 별 모바일 앱을 사용하는 경우 유출될 수 있는 개인정보를 분석한다. 분석 결과 해당 앱들을 통해서 실시간으로 개인정보가 유출될 수 있음을 증명하고, 모바일 앱 사용자의 개인정보 유출방지와 안전한 사용을 위한 보안강화 방안을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.17-23
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• 2015

본 논문에서는 단어 군집을 사용하여 모바일 앱을 군집화하는 방법을 제안한다. 모바일 앱 트렌드의 빠른 변화를 고려하여, 제안하는 방법은 미리 정의된 분류체계를 사용하지 않고, 모바일 앱 집합에 군집화 기술을 적용하여 의미적으로 유사한 모바일 앱을 묶는다. 짧은 모바일 앱 소개 글의 자료 부족 문제를 완화하기 위해서, 각 단어에 대해 unigram 뿐만 아니라, bigram, trigram, 단어 군집 정보를 추가적으로 확보하여 활용한다. 모바일 앱을 전체적으로 정확하게 군집화하기 위해서, 제안하는 방법은 단어 군집을 활용하여 모바일 앱 군집의 크기가 지나치게 작거나 크지 않도록 관리한다. 실험결과 제안하는 방법은 단어 군집을 활용하여 전체 정확도를 57.48%에서 79.66%로 22.18% 개선시켰다.