• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.571-577
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• 2015

본 논문은 운동기구에 장착할 수 있는 와이파이 모듈을 이용하여 운동시 운동량에 대한 데이터를 스마트기기에 전송할 수 있는 관리 모듈을 개발한다. 본 연구에서는 스틱(Stick)형 운동기구를 대상으로 운동기구에서 측정되는 운동량을 센서에서 측정한 후 무선통신을 통해 스마트 기기에 데이터를 보낸다. 스마트 기기에서는 사람별로 분류화된 데이터 목록에 운동량 데이터를 저장하여 추후 사용자에게 과거에 운동한 기록들을 보게 해준다. 제작된 앱(App)은 안드로이드와 iOS에서 모두 동작할 수 있도록 제작되었으며, 성능평가의 결과로서 내환경 시험 및 전자파 인증 시험을 외부전문기관의 챔버내에서 진행하여 성능을 만족함을 확인하였다. 개발된 운동량관리 모듈은 다양한 형태의 운동기구에 적용 가능하여 추후 많은 확장성을 갖는다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권11호
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• pp.427-432
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• 2019

모바일 운영체제 중 안드로이드의 점유율이 높아지면서 모바일 악성코드 위협은 대부분 안드로이드에서 발생하고 있다. 그러나 정상앱이나 악성앱이 진화하면서 권한 등의 단일 특징점으로 악성여부를 연구하는 방법은 유효성 문제가 발생하여 다양한 특징점 추출 및 기계학습을 통해 이를 극복하고자 한다. 본 논문에서는 APK 파일에서 구동에 필요한 다섯 종류의 특징점들을 안드로가드라는 정적분석 툴을 사용하여 학습데이터의 특성을 추출한다. 또한 추출된 중요 특징점을 기반으로 모델링을 하는 세 가지 방법을 제시한다. 첫 번째 방법은 보안 전문가에 의해 엄선된 132가지의 특징점 조합을 바탕으로 모델링하는 것이다. 두 번째는 학습 데이터 7,000개의 앱에서 발생 빈도수가 높은 상위 99%인 8,004가지의 특징점들 중 랜덤포레스트 분류기를 이용하여 특성중요도가 가장 높은 300가지를 선정 후 모델링 하는 방법이다. 마지막 방법은 300가지의 특징점을 학습한 다수의 모델을 통합하여 하나의 가중치 투표 모델을 구성하는 방법이다. 추가적으로 오탐률 및 미탐률을 개선하기 위해 권한 정보를 모두 제외하여 특징점을 재구성하고 위와 같은 환경으로 모델링하였다. 최종적으로 가중치 투표 모델인 앙상블 알고리즘 모델을 사용하여 97.8%로 정확도가 개선되었고 오탐률은 1.9%로 성능이 개선된 것이 확인되었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.187-196
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• 2016

안드로이드 애플리케이션은 악성코드를 삽입한 후 재서명하여 배포하는 리패키징 공격에 취약하다. 이러한 공격을 통해 사용자의 사생활 정보나 개인정보 유출 등의 피해가 자주 발생하고 있는 실정이다. 모든 안드로이드 애플리케이션은 사용자가 직접 작성한 메소드와 API로 구성된다. 이중 플랫폼의 리소스에 접근하며 실제 애플리케이션의 기능적인 특징을 나타내는 것은 API이고, 사용자가 작성한 메소드 역시 API를 이용하며 기능적 특징을 나타낸다. 본 논문에서는 악성 애플리케이션이 주로 활용하는 민감한 API들을 분석 대상으로 하여 악성애플리케이션이 어떤 행위를 하고, 어떤 API 를 사용하는지 사전에 식별할 수 있는 분석 기법을 제안한다. 사용하는 API를 토대로 API의 특성정보를 기반으로 나이브 베이즈 분류 기법을 적용하여 비슷한 기능을 하는 API에 대해 기계 학습하도록 한다. 이렇게 학습된 결과를 토대로 악성 애플리케이션이 주로 사용하는 API를 분류하고, 애플리케이션의 악성 위험 정도에 대한 정량적 판단 기준을 제시한다. 따라서, 제안 기법은 모바일 애플리케이션의 취약점 정도를 정량적으로 제시해 줌으로써 모바일 애플리케이션 개발자들이 앱 보안성을 사전에 파악하는데 많은 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.163-178
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• 2014

본 연구는 스마트카드 가상화(ViSCa: Virtualization of Smart Cards) 플랫폼 기반의 모바일 결제 서비스를 제안하고 타 사례와 비교분석을 한다. 스마트카드 가상화 플랫폼 기반의 모바일 결제 서비스는 단말 가상화 기술을 이용하여 스마트카드 하드웨어를 가상화하고, 모바일 클라우드 기술을 통해 가상화된 스마트카드에 대한 통합 관리를 목표로 하는 Smart Cards as a Service (이하 SCaaS)이다. 스마트카드 가상화 플랫폼 기반 모바일 결제 서비스는 스마트카드를 가상화하여 클라우드에 저장한 후, 애플리케이션(이하 앱)을 통해 사용자 인증을 거쳐 모바일 클라우드에 저장된 스마트카드 중 한 가지를 선택하여 결제한다. 연구 범위 설정 및 사례 선정을 위해 선행연구에서 진행한 모바일 결제 서비스 분류 방식을 토대로 제안하는 서비스와 관련 있는 특징별, 서비스 유형별 그룹을 도출하였다. 공통적으로 기존 결제수단(신용카드) 정보를 모바일 기기에 저장하여 오프라인 매장에서 결제하는 특징을 지닌 것으로 나타났다. 도출된 그룹은 금융거래정보의 저장 위치에 따라 앱과 연결된 서버에 저장하는 '앱 방식'과 모바일 기기 내부의 보안요소(Secure Element, SE)에 금융거래정보가 담긴 IC(Integrated Circuit, 집적회로) 칩을 탑재하는 '모바일 카드 방식'으로, 2 가지 서비스 유형으로 나타낼 수 있다. 모바일 결제 서비스의 채택 요인 및 시장 환경 분석과 관련된 선행연구를 토대로 경제성, 범용성 보안성, 편리성, 응용성, 효율성, 총 6가지 비교분석을 위한 평가 요인을 도출하였으며, 스마트카드 가상화 플랫폼 기반 모바일 결제 서비스와 도출된 그룹에서 선정된 사례 5 가지를 비교 분석하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제33권3호
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• pp.207-229
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• 2019

제 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 수학과 교수 학습에 ICT기술을 접목한 수업의 시도가 다양하게 이루어지고 있으며, 거꾸로 수업과 증강현실을 활용한 수업의 필요성과 효율성이 주목받고 있다. 이는 교육현장에서 거꾸로 수업과 증강현실을 활용한 수업 콘텐츠와 그 활용방안에 대한 수요의 증가로 이어지고 있다. 따라서 실제로 현장에 적용할 수 있는 수업 콘텐츠의 개발과 수업 방안에 대한 연구의 필요성이 커지고 있다. 이와 같은 관점에서 본 연구에서는 교수 학습 유형을 분류하고, 구성주의 수학 교육 원리와 증강현실 기반 모바일 앱을 활용한 거꾸로 교실 수업 방안과 교수 학습 유형별 수학 교수 학습 콘텐츠를 개발하고 교수 학습 현장에 적용할 수 있는 방안 및 수업지도안을 제시한다.

• 서비스연구
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• 제12권1호
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• pp.36-48
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• 2022

디지털 기술의 발전, 스마트폰 보급의 확대, 코로나19 사태 등으로 인한 스마트폰 사용이 급속히 증가하여 스마트폰 과의존과 인터넷 과의존이 심각한 사회문제로 대두되고 있다. 스마트폰 과의존 문제의 해결방안 중 하나로 정부 및 민간기업에서는 스마트폰 과의존 방지 애플리케이션을 출시하고 있다. 하지만 스마트폰 과의존 방지 애플리케이션의 효용성에 대한 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 국내에서 서비스되고 있는 25개의 애플리케이션을 분석대상으로 선정하고 FGI 조사방법을 활용하여 스마트폰 과의존 방지 애플리케이션에 대해 기능적, 서비스적 측면에서 평가를 진행하여 문제점을 파악하고 개선방안을 제안한다. 연구결과 기능 평가에서 불법/유해 앱/웹사이트 차단, 스마트폰 이용시간 제한, 스마트폰 이용현황 모니터링의 기능은 대부분의 애플리케이션에서 서비스되고 있어 기본적인 기능이라 볼 수 있었으며 이에 따른 만족도 점수도 높게 평가되었다. 그러나 일부 애플리케이션에서 서비스하고 있는 위치 확인, 스몸비 방지, 몸캠피싱 방지 등의 기능은 효용성은 높으나 수행 정확성이 떨어져 점수가 낮게 평가되었다. 서비스 제공 주체별로 분류하여 보면 정부제공 애플리케이션은 기능들의 정확한 수행 및 사용 편의성 제고가 필요하고, 사용 수준의 스펙트럼을 보다 넓게 고려하여 서비스를 개선할 필요가 있다. 통신사 제공 애플리케이션은 타 통신사와의 연계와 스마트폰 외 스마트기기와의 호환성을 개선할 필요가 있다. 기타 민간 기업 제공 애플리케이션은 서비스, 유지보수의 향상을 위하여 상담원, 챗봇 상담과 같은 AS채널의 개설이 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.53-77
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• 2015

국내 모바일 커머스 시장은 현재 소셜커머스가 이용자 수 측면에서 오픈마켓을 압도하고 있는 상황이다. 산업계에서는 모바일 시장에서 소셜커머스의 성장에 대해 빠른 모바일 시장진입, 큐레이션 모델 등을 주요 성공요인으로 제시하고 있지만, 이에 대한 학계의 실증적인 연구 및 분석은 아직 미미한 상황이다. 본 연구에서는 사용자 리뷰를 바탕으로 모바일 소셜커머스와 오픈마켓의 사용자 이용경험을 비교 분석하는 탐험적인 연구를 수행하였다. 먼저 본 연구는 구글 플레이에 등록된 국내 소셜커머스 주요 3개 업체와 오픈마켓 주요 3개 업체의 모바일 앱 리뷰를 수집하였다. 본 연구는 LDA 토픽모델링을 통해 1만여건에 달하는 모바일 소셜커머스와 오픈마켓 사용자 리뷰를 지각된 유용성과 지각된 편리성 토픽으로 분류한 뒤 감정분석과 동시출현단어분석을 수행하였다. 이를 통해 본 연구는 국내 모바일 커머스 상에서 오픈마켓 이용자들에 비해 소셜커머스 이용자들이 서비스와 이용편리성 측면에서 더 긍정적인 경험을 하고 있음을 증명하였다. 소셜커머스는 '배송', '쿠폰', '할인'을 중심으로 서비스 측면에서 이용자들에게 긍정적인 이용경험을 이끌어내고 있는 반면, 오픈마켓의 경우 '로그인 안됨', '상세보기 불편', '멈춤'과 같은 기술적 문제 및 불편으로 인한 이용자 불만이 높았다. 이와 같이 본 연구는 사용자 리뷰를 통해 서비스 이용경험을 효과적으로 비교 분석할 수 있는 탐험적인 실증연구법을 제시하였다. 구체적으로 본 연구는 LDA 토픽모델링과 기술수용모형을 통해 사용자 리뷰를 서비스와 기술 토픽으로 분류하여 효과적으로 분석할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 본 연구의 결과는 향후 소셜커머스와 오픈마켓의 경쟁 및 벤치마킹 전략에 중요하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.