• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.404-406
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• 2021

본 논문에서는 한식 이미지 분류 및 한식 관련 정보 제공을 위한 앱 어플리케이션을 제안한다. 앱 애플리케이션은 Flask 서버, 데이터베이스(Mysql), 파이썬 딥 러닝 모듈들로 구성되며, VGG16 모델을 활용해 한식 150종의 이미지를 분류한다. 인터넷 환경만 있다면 사진 한 장으로 언제 어디서든 한식에 대한 정보를 쉽게 얻을 수 있다.

• 정보보호학회지
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• 제25권6호
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• pp.5-12
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• 2015

스마트폰 사용이 대중화됨에 따라 스마트폰 사용인구 증가와 함께 우리의 일상생활과 밀접한 관계를 가지며 영향력을 넓혀가고 있는 가운데, 악성앱을 이용해 개인정보 유출, 불법 과금 유발, 스팸 발송 등 스마트폰 사용자에 피해를 입히며 사회적인 문제를 유발하는 보안 위협의 출현 또한 지속적으로 증가하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 전 세계 보안업체, 연구소, 학계 등에서는 스마트폰 악성앱을 탐지하고 대응하기 위한 기술을 연구개발하고, 앱 마켓에서는 악성앱을 탐지하기 위한 분석 시스템을 도입하는 등 다양한 활동이 진행되고 있다. 하지만 악성앱 또한 기존의 탐지 및 대응 기술을 우회하는 등 생존율을 높이기 위한 방향으로 점차 지능화 정교화되는 양상을 보이고 있다. 최근 이러한 특징은 앱 마켓 등에서 도입하고 있는 대량의 앱에 대한 자동화된 런타임 분석을 수행하는 동적분석 시스템/서비스를 대상으로 많이 발생되고 있는데, 동적분석의 환경적, 시간적 제약 등을 이용하여 분석기술을 회피하는 기법을 주로 사용하고 있다. 이와 관련하여 본 논문에서는 기존의 동적분석 기술을 우회하는 악성앱 분석회피 행위 유형을 분류하고, 이와 관련된 연구 동향에 대한 정보를 제공하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.222-224
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• 2016

전 세계에서 안드로이드는 가장 인기 있는 운영체제이다. 이에 따라 구글 스토어 뿐 만아니라 네이버 앱 스토어와 같은 서드 파티가 점차 다양해지고, 사용자가 앱을 다운로드 받을 수 있는 경로가 보다 많아졌다. 악의적 목적을 가진 사용자는 이러한 점을 악용하고 있다. 앱 스토어에 악성 앱을 유포하고 마치 정상적인 앱처럼 나타내어 사용자를 속이는 등 여러 피해를 주고 있다. 본 논문에서는 앱 스토어에 관한 최근 연구들을 기능 별로 분류하고 서술한다. 그리고 각 기능 별 향후 방향에 대해 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.708-711
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• 2012

스마트폰 시장이 급성장하면서, 앱스토어 시장도 급성장 하고 있다. 애플과 구글의 앱스토어는 각각 65 만개, 60 만개의 유효 앱 등록량을 돌파했으며, 다운로드 역시 300 억과 200 억 다운로드를 돌파하였다. 앱 사용자들은 어떤 이유로 수 많은 어플리케이션 중에서 특정 어플리케이션을 선택하고 다운받는지에 대한 연구는 많이 부족한 상황이다. 이에 본 연구는 컨텐츠 정보와 외적인 요인을 4가지 요소(앱의 정보, 외부 추천, 사용 평가, 사용 통계)로 분류하여 구매 결정에 영향을 미치는 요인을 찾고, 모바일 어플리케이션 스토어 시스템의 품질 개선과 추가로 국내에서 어플리케이션 스토어 시스템 구축을 진행하고 있는 사업자에게 실무적 도움을 제공할 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.131-132
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• 2022

삼차원 라이더 데이터를 기반으로 침입에 대한 분류 및 시나리오를 생성한다. 다양한 실제 침입 사례들을 분석하고 다양화하여 오브젝트를 인식하고 침입에 대한 데이터를 식별, 경계할 수 있는 시스템을 구축하기 위한 연구를 진행하였다. 자동차, 사람, 동물, 자연물 등에 대한 기본 시나리오를 생성하고 이를 반복적으로 테스트하여 시뮬레이션함으로써 침입에 대한 시스템을 구축하고 평가하는데 필요한 분류 체계를 만든다. 최종적으로 구성된 시나리오를 기반으로 차량 및 주변 물체에 대해서 변수를 추가하여 시나리오를 다양화하고, 향후 침입에 대해 정확하고 자동화된 경계 시스템을 구축할 수 있는 기반을 마련한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권12호
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• pp.1611-1622
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• 2015

안드로이드 시스템은 권한 기반의 접근제어 기능을 제공하고, 사용자로 하여금 앱 설치시 앱이 가진 권한을 통해 설치여부를 판단하도록 요구하고 있지만, 대부분의 사용자는 이것을 무시하거나 모르고 지나치는 경향이 있다. 따라서 사용자가 이와 같은 중요한 단계에 주어진 역할을 직관적으로 수행할 수 있도록 하기 위한 개선된 방법이 필요하다. 본 논문에서는 퍼미션 기반 접근제어 시스템을 위해 사용자의 의사결정을 즉각 지원할 수 있는 새로운 기법을 기계학습에 기반하여 연구하고 제안한다. 구체적으로 K-최근접 이웃 알고리즘을 목적에 맞게 수정하여 악성앱 가능성 판단에 대한 연구를 진행하였으며, 특성으로 안드로이드의 권한 152개를 사용했다. 실험 결과 약 93.5%의 정확도를 보였으며 유사한 알고리즘, 혹은 특성으로 권한만을 사용한 기존의 연구결과에 비해 우수한 분류 결과를 보였다. 이는 K-최근접 이웃 알고리즘의 범주 선택시 가중합을 반영했기 때문이다. 본 연구결과는 사용자가 권한을 검토하고 설치할 때 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.32-42
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• 2013

스마트폰 시장의 급격한 성장으로 새로운 비즈니스 모델이 필요함에도 불구하고 그 동안의 스마트폰 앱 관련 연구들은 기술수용모델(TAM: Technology Acceptance Model)과 Rogers의 혁신확산이론(Diffusion of Innovation Theory)을 기반으로 한 것이 대부분으로 실제 사용자 특성에 관한 연구는 부족했다. 이 연구에서는 스마트폰 앱 기능을 분류하고 기능별 앱을 이용하는 사용자들의 특성을 분석하였다. 스마트폰 앱의 기본 기능인 통화 및 메시지, 음악 및 동영상, 정보검색, 게임, SNS(Social Network Service)에 따른 사용자 특성은 인구통계학적 특성뿐만 아니라 스마트폰 이용 특성(앱 다운로드 빈도, 유료 앱 다운로드 경험)에서도 통계적으로 유의미한 차이가 있었다. 그리고 스마트폰 이용 특성은 스마트폰 사용기간과 밀접한 관련성이 있는 것으로 나타났다. 대표적으로 음악 및 동영상 관련 앱을 활발하게 사용하는 집단은 앱을 주 3회 이상 다운로드받는 20대 여성으로 유료 앱 다운로드 경험이 많다는 것이 특징이다. 유료 앱 다운로드 경험이 많다는 것은 앱 마켓의 플레이어들에게 긍정적인 부분이지만, 음악 관련 앱 제공의 경우 대규모 업체들이 독점하고 있어 중소규모 플레이어들은 기존과 차별화된 혁신적인 비즈니스 모델을 개발해야 함을 시사한다. 이 연구 결과는 앱 이용에 따른 사용자들의 특성을 살펴봄으로써 앱 마켓의 플레이어들이 비즈니스 모델을 기획하고 각 기능별로 보다 사용자 특성에 맞는 앱 상품을 개발하는데 유의미한 시사점을 제공할 것으로 기대된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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• pp.171-172
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• 2013

기존의 종이책은 다양한 스마트 모바일기기의 활발한 보급으로 인해 전용 단말기와 뷰어 앱(Veiwer App)을 통해 전자책(e-book)으로 서비스되고 있다. 최근에는 텍스트(Text) 중심의 전자책과 달리, 텍스트와 함께 동영상, 다양한 상호작용 요소를 중심으로 하는 앱북(App book)의 형태로 진화되고 있다. 아이패드(iPad)용 앱스토어(App Store)에서는 도서 관련 앱이 28%를 차지할 정도로 앱북 시장이 빠르게 성장함에도 불구하고, 여러 가지 전자책 전용 단말기, 뷰어 앱 UI(User Interface) 관련 연구들에 비해 앱북의 콘텐츠 및 UI에 대한 연구가 상대적으로 부족한 상황이다. 이에, 본 논문에서는 앱북 콘텐츠의 표시 방법에 따라 3개의 유형으로 분류하고, 대표 앱북을 선정하여, 콘텐츠의 객체 표시방법에 대해 분석하고, 상호작용 요소들을 분석하였다. 이를 통해, 객체 별 상호작용 요소를 고려한 전자잡지형 앱북의 콘텐츠 표시 방법 프레임워크를 설계하였다.

• 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.

• 융합보안논문지
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• 제14권4호
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• pp.61-71
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• 2014

최근 안드로이드 스마트폰에서 악성 앱의 출현이 증가하고 있다. 하지만 매일 많은 앱이 출현되기 때문에 이들 앱을 분석하여 악성 앱을 탐지하기에는 많은 시간과 자원이 요구된다. 이로 인해 악성 앱이 많이 확산된 후에 대처하는 상황도 적지 않다. 본 논문은 악성 앱 가능성이 높은 앱을 우선적으로 분석할 수 있도록 앱 행위를 동적으로 추적하고 고위험성의 앱을 분류하는 TAU 기법을 제안한다. 이 기법은 사용자와 스마트폰의 상호작용으로 발생하는 앱의 설치, 유포 경로 및 실행 행위를 추적한다. 이런 추적된 행위 분석하여 Drive-by download 및 Update attack 공격 가능성이 있는 앱을 분류한다. 또한 악성 앱의 유포 경로로 많이 사용되는 리패키징 여부를 판별한다. 이런 분류를 통해 고위험성의 앱에 대한 악성 코드 분석을 우선적으로 실행하게 하여 악성 앱의 유포를 빨리 막을 수 있도록 한다.