본 논문은 안드로이드에서 화면 캡쳐와 OCR을 통한 실시간 번역 애플리케이션 개발을 주제로 한다. 코틀린으로 개발된 애플리케이션은 사용자가 원하는 화면 영역을 캡쳐하여 해당 텍스트를 OCR로 추출하고, 구글 Cloud Vision API와 Cloud Translation API를 활용해 번역한다. 이를 통해 외국어 애플리케이션 사용의 편의성을 향상시키고, 정보의 이해와 공유를 도울 수 있음을 제시한다. 이 기술은 더욱 다양한 분야에서의 활용 가능성을 열어놓고 있다.
본 논문은 Android 프로그램의 정적 분석 방법을 논의한다. Android 프로그램 정적 분석의 목적은 오류발견, 개인정보 해킹 코드 발견, 바이러스 발견, 프로그램 분류 등등이다. 본 논문에서는 Android 프로그램의 분석을 위하여 구문 패턴 정적 분석과 프로그램으로부터 객체 다이아그람과 Flowchart 를 생성하여 프로그램 동적 실행을 추정하여 분석하는 통합된 정적 분석 방법을 논의한다. 프로그램 실행 추정 분석은 프로그램에서 객체 생성, 메소드 호출, 데이터 흐름, 실행 흐름, API 호출과 진행 과정 등을 추정하여, 구문 패턴 정적 분석만으로는 파악하지 못하는 프로그램 실행의 동적 분석이 가능하도록 한다.
안드로이드 시스템에서 맵을 표현하는 방법은 여러 가지가 있다. 그 중 대표적인 표현 방법으로 구글에서 제공하는 API를 통한 지오코딩을 많이 사용한다. 그러나 지오코딩을 사용할 경우 위치 표현은 가능하지만 도로의 노드 표현이나 여러 가지 위치 서비스를 위해 필요한 지도의 상세 정보를 사용할 수 없다. 또한 위치 정보의 GPS 신호를 기본으로 표현 하여 주기 때문에 GPS 음영 지역에서의 서비스가 쉽지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지오코딩 기반에서 특정 지역 위치 서비스를 위한 맵 표현 기법과 활용 방안에 대하여 제안한다.
모바일게임이 발전하면서 여러 디스플레이 제품과 유동적 연결이 가능하게 되었고 이를 통한 쾌적한 게임 환경이 가능하게 되었으나, 여전히 게임의 컨트롤러가 게임 진행 화면을 가려 몰입감이 떨어진다. 그렇기 때문에 Unity 3D 엔진을 이용한 First-person Shooter 게임 제작과 게임 컨트롤을 위한 Android Device Controller를 이용하여 외부 디스플레이 연결 시 컨트롤러와 게임화면이 분할되는 시스템을 개발하였다. 사용자가 모바일 디바이스를 게임 컨트롤러로 사용하여 콘솔게임 환경과 같은 편리한 조작이 가능하게 하는 효과가 있다.
본 논문에서는 구글 (Google)의 개방형 플랫폼인 안드로이드 (Android)를 통해 테마파크의 서비스 품질을 향상 시킬 수 있는 애플리케이션을 개발하고자 한다. 이를 위해 OpenAPI (Open Application Program Interface) 중 가장 많이 사용하고 있는 지도 API와 최근 대중화 되고 있는 스마트폰의 GPS를 이용하여 테마파크 내에 있는 객체들의 실시간 정보를 모니터링 할 수 있는 기능을 제공하고자 한다. 이러한 기능을 통해 현재 테마파크 내의 구조물, 편의시설, 놀이기구 및 동행자의 위치와 정보를 확인할 수 있다. 이를 통해 놀이기구 탑승에 소요되는 시간을 최소화하여 고객 만족도를 향상 시킬 수 있으며 노약자, 어린이 실종이 발생한 경우, 신속하게 실종자의 위치를 확인할 수 있어 아동 범죄, 미아 방지 및 노약자 안전을 확보할 수 있다.
악성코드를 포함한 모든 응용프로그램은 실행 시 API(Application Programming Interface)를 호출한다. 최근에는 이러한 특성을 활용하여 API Call 정보를 기반으로 악성코드를 탐지하고 분류하는 접근방법이 많은 관심을 받고 있다. 그러나 API Call 정보를 포함하는 데이터세트는 그 양이 방대하여 많은 계산 비용과 처리시간이 필요하다. 또한, 악성코드 분류에 큰 영향을 미치지 않는 정보들이 학습모델의 분류 정확도에 영향을 미칠 수도 있다. 이에 본 논문에서는 다양한 특성 선택(feature selection) 방법을 적용하여 API Call 정보에 대한 차원을 축소시킨 후, 핵심 특성 집합을 추출하는 방안을 제시한다. 실험은 최근 발표된 안드로이드 악성코드 데이터세트인 CICAndMal2020을 이용하였다. 다양한 특성 선택 방법으로 핵심 특성 집합을 추출한 후 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 안드로이드 악성코드 분류를 시도하고 결과를 분석하였다. 그 결과 특성 선택 알고리즘에 따라 선택되는 특성 집합이나 가중치 우선순위가 달라짐을 확인하였다. 그리고 이진분류의 경우 특성 집합을 전체 크기의 15% 크기로 줄이더라도 97% 수준의 정확도로 악성코드를 분류하였다. 다중분류의 경우에는 최대 8% 이하의 크기로 특성 집합을 줄이면서도 평균 83%의 정확도를 달성하였다.
최근 API Call 정보를 기반으로 안드로이드 악성코드를 탐지 및 분류하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 API Call 기반의 악성코드 분류는 방대한 데이터 양과 높은 차원 특성으로 인해 악성코드 분석과 학습 모델 구축 과정에서 과도한 시간과 자원이 소모된다는 심각한 제한사항을 가진다. 이에 본 연구에서는 방대한 API Call 정보를 포함하고 있는 CICAndMal2020 데이터세트를 대상으로 PCA(Principal Component Analysis, 주성분분석)를 사용하여 차원을 대폭 축소시킨 후 LightGBM, Random Forest, k-Nearest Neighbors 등의 다양한 분류 기법 모델을 적용하여 결과를 분석하였다. 그 결과 PCA가 원본 데이터의 특성을 유지하면서 데이터 특성의 차원은 획기적으로 감소시키고 우수한 악성코드 분류 성능을 달성함을 확인하였다. 이진분류 및 다중분류 모두 데이터 특성을 전체 크기의 1% 수준 이하로 줄이더라도 이전 연구 결과보다 높은 수준의 정확도를 나타내었다.
본 논문에서는 스마트폰을 이용한 정치 온라인 플랫폼의 설계 및 구현에 관한 것으로, 일반인들이 지역사회의 정치에 쉽게 참여할 수 있도록 하였다. 정치 온라인 플랫폼은 국회의원 모니터링, 법안 모니터링, 각종 이슈의 참여기능으로 구성되어 있다. 이 플랫폼은 AWS 서버, DB와 안드로이드 앱 형태로 구현하였다. 특히 공공 Open API와 Naver API를 이용하여 실시간으로 정치 관련 정보를 업데이트하였다. 본 시스템은 법안 및 정치적 이슈에 대해서 사람들 간의 의견을 나누는 분야에 잘 활용될 수 있다.
리플렉션은 자바 언어의 기능 중 하나로, 자바 프로그램을 실행해서 해당 프로그램을 조사하거나 내부의 동작 구조를 조작할 수 있다. 리플렉션을 사용하게 되면 자바 소스의 난독화 뿐만 아니라 정적 분석 도구의 API 호출 탐지를 방해하게 되어 분석 결과의 정확도를 떨어뜨리게 된다. 만약 이 특성을 악용해 악성 앱 제작자가 특정 API 메소드 호출을 은닉하는 목적으로 사용한다면 정적 분석에 의존하는 기존 분석 도구들이 API 메소드 호출을 탐지하기 어렵기 때문에 큰 위협이 될 수 있다. 본 연구에서는 안드로이드 환경에서 표본 어플리케이션에 직접 설계한 도구를 이용하여 API 메소드에 리플렉션을 적용하고, 원본 소스와 리플렉션 후 디컴파일된 소스를 비교하여 API 메소드 호출이 리플렉션을 통해서 은닉 가능함을 보여준다.
리플렉션은 자바 프로그램을 실행하여 객체 내부의 모든 요소를 조사하거나 호출 혹은 조작할 수 있는 자바 언어의 한 기능이다. 한 클래스 내부의 메소드에 리플렉션을 적용하여 호출하게 되면 String형의 메소드 이름으로 간접 호출하기에 정적 분석 도구의 API 호출 탐지를 방해하게 되어 분석결과의 정확도를 떨어뜨릴 수 있고, 또한 일반적인 호출보다 복잡한 절차를 거치게 되어 소스 자체의 난독화 효과를 갖게 된다. 또한 디컴파일러의 역공학 분석을 어렵게 만드는 장점도 있다. 이 특성을 이용한다면 안드로이드 환경에서 특정 API를 은닉하여 개인정보를 누출하도록 악용하거나 디컴파일러 이용을 방지하는 데 활용될 수 있다. 본 연구에서는 안드로이드 환경에서 직접 설계한 도구와 표본 앱을 이용하여 API 메소드에 리플렉션을 적용하고, 원본 소스와 리플렉션 후 디컴파일된 소스를 비교하여 API 호출이 리플렉션을 통해서 은닉 가능함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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