This paper describes an implementation of face detection technology for a real-time application on the Android platform. Java class of Face-Detection for detection of human face is provided by the Android API. However, this function is not suitable to apply for the real-time applications due to inadequate detection speed and accuracy. In this paper, the AdaBoost based classification method which utilizes Local Binary Pattern (LBP) histogram is employed for face detection. The face detection module has been developed by C/C++ language for high-speed image processing, and this module is included to the Android platform using the Java Native Interface (JNI). The experiments were carried out in the Java-based environment and JNI-based environment. The experimental results have shown that the performance of JNI-based is faster than Java-based method and our system is well enough to apply for real-time applications.
본 연구는 안드로이드 앱을 이용한 맞춤형 스타일링 정보제공에 대한 APP개발로써 본인의 옷 코디에 도움을 주고자 설계되었다. 개인이 착용한 아이템에 대한 기록을 남겨 추천 코디 정보로 활용하고 나만의 옷 관리 데이터를 조회하여 스타일링을 준비한다. 쇼핑 중 촬영한 사진은 카메라로 찍거나 스마트폰 갤러리에서 직접 가져오도록 하였고 다음 OpenAPI를 이용한 이미지 검색을 앱에 저장할 수 있다. 저장된 아이템사진과 착용했던 옷을 가지고 추천된 스타일링을 제공 받는다.
스마트폰은 인터넷 PC에서 사용하는 멀티미디어 데이터를 이용하여 업무의 확장성과 사용자의 편리성을 제공하는 어플리케이션 형태로 제공하고 있다. 특히 유무선 통신 사용료의 감소로 무료 WiFi나 인터넷 PC에서의 어플리케이션 프로그램으로 다운 받아 스마트폰에서 사용하고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 기반 스마트폰에서 위치 API를 이용하여 GPS에서 파악된 위도좌표, 경도좌표를 서버로 전송하여, 안드로이드 스마트폰에서 위치 역추적의 가능성을 알아보기 위하여, 스마트폰 위치역추적 사용자가 어플리케이션 프로그램을 설치하고, 서버에서는 실시간 GPS 위치 역추적 신호를 조합한 Google 어스에서 판독하도록 GPS 위치 역추적 어플리케이션 연구를 한다.
Among location-based systems, a route search service is very highly utilized as a representative technique, but it provides relatively low accuracy when we find a route path on foot in our real environment. In this paper, we design and implement an optimized route search technique based on user experience utilizing open APIs as location-based services. Finally, we develop an Android-based application to provide this feature. In our experiment, we found that our technique enhanced performance by about 14-36% compared to previous solutions, such as route path searches using map APIs. In addition, the performance of our technique can be further enhanced, as the number of users who find such optimized route path is increasing.
Journal of information and communication convergence engineering
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제18권3호
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pp.147-154
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2020
In this study, we created a system that can determine the number of vehicles entering and departing a charging station in real time for solving waiting time problems during refueling. Accordingly, we use the You Only Look Once object detection algorithm to detect and count the number of vehicles in the charging station and send the data to the Firebase Realtime Database. The result is shown using an Android application that provides a map function with the Kakao Maps API at the user interface side. Our system has an accuracy of 91% and an average response time of 3.1 s. Therefore, this system can be used by drivers to determine the availability of a charging station and to identify the charging station with the least waiting time for charging their vehicle.
본 연구에서는 안드로이드상의 날씨정보에 대해서 사용자가 보다 효과적으로 인식가능하도록 시각적인 표현을 제공하는 날씨정보시각화 시스템을 개발한다. 날씨정보 시각화는 날씨를 표현하는 기온, 바람, 비, 황사, 천둥번개, 일조량 등 다양한 요소들을 일차원적인 숫자표현이 아닌 2,3차원적인 시각적 효과를 느낄수 있는 미디어로 표현함으로 인해 사용자들이 쉽게 인지할 수 있는 정보표현법이다. 여기서 나타내고자 하는 날씨정보는 일반적인 날씨표현과 동일한 현재날씨와 주간날씨 그리고 특정일자의 날씨등을 시각화하는 것을 대상으로하며 날씨에 관한 정보제공은 구글API를 이용하여 개발하고 안드로이드를 어떻게 분석하여 활용할 수 있는지에 관해서 검토하기로 한다.
본 논문에서는 서울 열린 데이터광장에서 제공하는 오픈 API를 사용하여 지하철의 편의정보를 제공하는 어플리케이션을 구현한다. 기존의 지하철 어플리케이션의 불편함을 해소하기 위해 지하철 편의 시설 정보를 중심으로 제공하는 어플리케이션을 제안한다. 제안한 어플리케이션은 편의시설 중심으로 제공하여 사용자가 긴급할 때 화장실을 포함한 편의시설을 기존 어플리케이션 보다 신속하게 찾을 수 있는 것을 목적으로 한다.
본 논문에서는 안드로이드 플랫폼 기반의 스마트폰에 내장된 GPS 센서와 카카오 로그인 API, 기상청 API, 유튜브 라이브러리, 크롤링을 활용한 체감 온도 기반 코디 추천 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 카카오 로그인 API를 활용한 제삼자 로그인 인증 방식을 사용하고 사용자별 체질 정보를 입력받아 개인화된 옷차림 정보를 제공하도록 구현한다. 또한 GPS 센서로 받아온 위치 정보를 기상청 API와 연동하여 사용자의 현재 위치에 해당하는 날씨 정보와 체감 온도를 계산하여 제공하도록 구현한다. 그리고 유튜브 라이브러리를 사용하여 유튜브 코디 영상을 제공하여 사용자의 코디에 도움을 주도록 구현한다.
최근 오픈 소스 커뮤니티가 활성화되고 수많은 오픈 소스들이 공개되고 있어서 많은 개발자들이 오픈 소스를 활용하고 있다. 그러나 오픈 소스도 정해진 라이선스 기반으로 공개되므로 오픈 소스를 사용할 때는 반드시 라이선스를 확인해야 한다. 본 논문에서는 안드로이드 앱의 라이선스 위반이나 코드 도용을 확인할 수 있는 방법으로서 안드로이드 앱 사이의 API 메소드 호출 유사도를 측정하는 방법을 제안한다. 원본 프로그램과 도용된 프로그램은 유사한 API 메소드를 사용할 것임을 예상할 수 있기 때문에 API 메소드 호출이 유사한 것을 확인하면 간접적으로 코드 도용을 확인할 수 있다. 본 논문에서 개발한 API 유사도 측정 도구는 안드로이드 앱의 소스 코드를 필요로 하지 않고, 안드로이드 달빅(Dalvik) 바이트 코드로부터 직접 API 호출 명령어를 분석하여 유사도를 측정한다는 특징이 있다. 본 논문에서 구현한 도구의 평가를 위해서 API 호출 유사도 비교 실험을 수행하였다. 그 결과, 실제로 API 호출 유사도가 높았던 두 앱이 서로 공통된 모듈을 포함하고 있음을 밝혀내었다. 그리고 선행 연구에서 제안했었던 안드로이드 달빅 코드 전체에 대한 유사도 비교 도구보다 비교 속도가 35% 정도 향상된 것을 확인하였다.
캡처 리플레이 기법은 GUI 테스팅을 위하여 흔히 사용되는 자동화 방법이다. 하지만 안드로이드 플랫폼 애플리케이션 테스팅에는 직접 이용하기 어렵다. 그 이유는 좋은 테스팅 프레임워크가 제공되고 있지만 GUI 요소들과 위젯 이벤트 처리 부분이 자동 링크되지 않기 때문이다. 캡처 리플레이 테스팅 도구가 없다면 명세서를 이용하여 테스팅 시나리오를 만들고 일일이 수동으로 GUI 요소들과 연결하여 테스팅 하여야 한다. 이 논문은 현재 사용되고 있는 안드로이드기반 GUI 자동화 테스트 기법보다 발전되고 최적화된 캡처 리플레이 방법을 제안하고 이의 효율성을 증명하기 위한 것이다. XML을 이용하여 주요 위젯기반 원소를 추출하기 위한 기술들을 정립하고 위젯기반 API 이벤트 처리 방법을 고안하였다. 제안한 방법으로 캡처 단계에 모니터링하여 클릭 이벤트가 일어나는 형태를 추적한 후 리플레이 단계에서 활성화 된 위젯을 API 이벤트와 상태를 교환하여 테스트 케이스를 생성한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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