• Information Systems Review
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• v.18 no.4
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• pp.121-140
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• 2016

Today, consumers are interested in branded apps as new marketing channels. Consumers do not have ready access to information that will enable them to judge the quality of a particular product or service before purchase, but they will gain such information with branded apps. As they need to be actively chosen and downloaded to users' smartphone by the users themselves, branded apps have greater marketing effectiveness and influence than traditional channels. Therefore, corporations that place emphasis on interactions with customers anticipate a new marketing effect with their branded apps. With previous research on smartphone applications as a background, this research finds key factors in branded apps that influence users' satisfaction. Additionally, the study centers on the relationship in which satisfaction in the branded app significantly influences the purchase intention for the branded product/service.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.6 no.2
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• pp.1-10
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• 2020

The mobile application based on the Android platform is simple to decompile, making it possible to create malicious applications similar to normal ones, and can easily distribute the created malicious apps through the Android third party app store. In this case, the Android malicious application in the smartphone causes several problems such as leakage of personal information in the device, transmission of premium SMS, and leakage of location information and call records. Therefore, it is necessary to select a optimal model that provides the best performance among the machine learning techniques that have published recently, and provide a technique to automatically identify malicious Android apps. Therefore, in this paper, after adopting the feature engineering to Android apps on official test set, a total of four performance evaluation experiments were conducted to select the machine learning model that provides the optimal performance for Android malicious app detection.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.6
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• pp.907-913
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• 2022

Approximately 70% of smartphone users around the world use Android operating system-based smartphones, and malicious apps targeting these Android platforms are constantly increasing. Google has provided "Google Play Protect" to respond to the increasing number of Android targeted malware, preventing malicious apps from being installed on smartphones, but many malicious apps are still normal. It threatens the smartphones of ordinary users registered in the Google Play store by disguising themselves as apps. However, most people rely on antivirus programs to detect malicious apps because the average user needs a great deal of expertise to check for malicious apps. Therefore, in this paper, we propose a method to classify unnecessary malicious permissions of apps by using only the categories and permissions that can be easily confirmed by the app, and to easily detect malicious apps through the classified permissions. The proposed method is compared and analyzed from the viewpoint of undiscovered rate and false positives with the "commercial malicious application detection program", and the performance level is presented.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.12
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• pp.259-266
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• 2023

In this paper, we propose an algorithm that can improve the accuracy performance of collaborative filtering using attribute-based opinion mining (ABOM). For the experiment, a total of 1,227 online consumer review data about smartphone apps from domestic smartphone users were used for analysis. After morpheme analysis using the KKMA (Kkokkoma) analyzer and emotional word analysis using KOSAC, attribute extraction is performed using LDA topic modeling, and the topic modeling results for each weighted review are used to add up the ratings of collaborative filtering and the sentiment score. MAE, MAPE, and RMSE, which are statistical model performance evaluations that calculate the average accuracy error, were used. Through experiments, we predicted the accuracy of online customers' app ratings (APP_Score) by combining traditional collaborative filtering among the recommendation algorithms and the attribute-based opinion mining (ABOM) technique, which combines LDA attribute extraction and sentiment analysis. As a result of the analysis, it was found that the prediction accuracy of ratings using attribute-based opinion mining CF was better than that of ratings implementing traditional collaborative filtering.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.09a
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• pp.355-359
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• 2010

최근 스마트폰이 급속히 보급됨에 따라 다양한 모바일 컨텐츠와 어플리케이션에 대한 요구들이 점차 증가하고 있다. 앱 스토어를 통한 지속적이고 다양한 컨텐츠의 생산은 사용자의 선택권을 확대시켜주는 이점은 있는 반면에 사용자가 원하는 것은 직접 찾아야 함으로 많은 시간과 노력이 요구된다. 따라서 미래에는 동적으로 변하는 상황에 따라 맞춤형 컨텐츠를 제공하기 위한 상황 인식 기술이 요구될 것으로 예상된다. 본 논문에서는 모델 기반의 상황 모델링을 통해 상황 인식 서비스의 개발 기간 단축과 재사용성을 제고 하였고, 이 상황 모델과 공간 정보를 결합하여 넓은 지역에 걸친 다양한 도메인에 적용할 수 있는 공간 기반 상황 인식 서비스를 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.503-505
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• 2017

최근 길거리나 지하철 등에서 스마트폰을 사용하는 사람을 쉽게 찾을 수 있다. 이러한 스마트폰은 대부분 iOS나 안드로이드 운영체제를 사용한다. 따라서 스마트폰에서 사용하는 앱들은 앱스토어나 구글 플레이에서 받아서 사용한다. 하지만, 필요한 앱을 검색해도 비슷한 앱이 많아서 어떤 것을 사용해야 할지 망설이는 경우가 발생한다. 사용자 평점을 기준으로 앱을 선택한다 하더라도 총 누적 평점이기 때문에 현재 버전의 앱이 실제로 어떨지는 알기 어렵다. 이 논문에서는 사용자가 검색한 단어를 바탕으로 구글 플레이 상의 앱을 추천해주는 시스템을 소개한다. 이 시스템은 검색된 최신 버전의 앱에 대한 평점과 사용자 평가를 종합 및 분석하여 사용자에게 추천한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.28 no.5
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• pp.145-155
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• 2013

현대인의 집밖 스마트 ICT 디바이스의 요구성능은 휴대 용이성, 끊김 없는 통신채널 확보, 저전력 소모, 편리한 UI, 다양한 기능의 통합제공, 필요한 기능의 손쉬운 추가 및 삭제 등이며, 이런 요구에 충족하기 위해서 HW는 경박단소, 고성능 및 저전력 소모 등으로, SW는 개방형 앱 스토어를 통한 기능추가로 진화하였고, 이를 포함하는 디바이스로는 스마트폰, 테블릿 PC가 대표적이다. 집안의 스마트 ICT 디바이스의 요구성능은 집밖 ICT 디바이스 성능을 포함하면서, 어떤 디바이스에서든 끊김없는 콘텐츠 및 데이터 수집과 이동성, 그리고 아직 정의되지 않은 미래 추가기능의 실행 가능성 등이며 이를 위해 STB(Set Top Box), IPTV, 미디어허브, SmarTV 등 다양한 디바이스가 혁신적인 변모를 준비하고 있다. 본고에서는 집안 ICT 디바이스 혁신의 결과물을 디지털 미디어 허브라 명명하고, 이를 지향하고 있는 후보군 디바이스 들의 동향을 살펴보며, 디지털 미디어 허브로의 신속한 변모를 위해 필요한 연구 개발 방안으로 플랫폼기반의 SW-SoC(System On a Chip) 개발 기술을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.213-214
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• 2016

현재 앱 스토어 인기 차트 1위에서 7위까지의 순위를 3주째 차지하고 있는 Ordinary Factory의 Analog Film City 시리즈는 각 테마별 도시의 느낌을 입혀주는 사진 보정 애플리케이션이다. 이 애플리케이션은 트위터 등 Social Network Services 이용자들의 입소문을 타고 지속적인 판매 실적을 올리고 있다. 사진 보정 애플리케이션은 현재 무료 버전으로 출시된 툴만 수십 종에 이른다. 그 외에도 SNS에 기본 옵션으로 탑재된 보정 기능 또한 전문 애플리케이션 못지않은 훌륭한 성능을 자랑한다. 이런 때에 Analog Film City 시리즈가 SNS 유저 사이에서 선풍적인 인기몰이를 하는 이유는 레트로 콘텐츠가 트렌드의 중심에 자리한 요즘 시기에 별다른 전문성을 요하지 않는 간편한 조작으로 일반 이용자들의 감성을 표현해낸다는 점에서 기인한 것으로 여겨진다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.25 no.3
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• pp.72-80
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• 2010

스마트폰 시장 경쟁 본격화에 따른 개방형 플랫폼 증가와 앱스토어의 등장으로 인하여 범용 OS를 채택하고 있는 모바일 단말은 모바일 악성코드의 제작을 용이하게 만들고 제작된 모바일 악성코드는 범용 OS로 인해 이식성이 높기 때문에 모바일 공격의 및 피해가 증가할 것으로 예상된다. 따라서 향후 더욱 지능화되고 다양한 형태로 변형될 수 있는 악의적 행위에 의한 정보 유출, 불법 과금, 부정 사용 등과 같은 보안 위협 서비스 환경에 안전성, 무결성, 가용성, 신뢰성을 제공하기 위한 스마트폰 보안 기술 개발이 요구된다. 본 고에서는 스마트폰 보안 위협요소와 모바일 악성코드 동향을 살펴보고 이들 위협에 대응하기 위한 단말 및 모바일 보안 인프라 기술들을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.81-82
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• 2014

본 논문에서는 Windows Phone 기반의 모바일 게임 Wings를 설계하고 구현한다. 이 게임은 랜덤하게 다양한 비행체 캐릭터가 적기로 출현하도록 구현하고, 플레이어는 터치한 방향으로 이동하면서 미사일을 오토샷으로 발사하도록 구현한다. 적기를 파괴하여 획득한 점수는 격리된 저장소 영역을 이용하여 Windows phone내에 생성하여 저장하도록 구현한다. 이 게임은 C# 언어를 사용하여 구현하였기 때문에 메모리 누수 및 생산성에 대한 부담을 덜 수 있다. Wings 게임은 Windows 용 앱 스토어인 마켓플레이스에 등록하여 다운로드 가능하게 할 것이다.