• 제목/요약/키워드: Android API

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안드로이드 플랫폼에서 악성 행위 분석을 통한 특징 추출과 머신러닝 기반 악성 어플리케이션 분류 (Malware Application Classification based on Feature Extraction and Machine Learning for Malicious Behavior Analysis in Android Platform)

  • 김동욱;나경기;한명묵;김미주;고웅;박준형
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.27-35
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    • 2018
  • 본 논문은 안드로이드 플랫폼에서 악성 어플리케이션을 탐지하기 위한 연구로, 안드로이드 악성 어플리케이션에 대한 위협과 행위 분석에 대한 연구를 바탕으로 머신러닝을 적용한 악성 어플리케이션 탐지를 수행하였다. 안드로이드의 행위 분석은 동적 분석도구를 통해 수행할 수 있으며, 이를 통해 어플리케이션에 대한 API Calls, Runtime Log, System Resource, Network 등의 정보를 추출할 수 있다. 이 연구에서는 행위 분석을 통한 특징 추출을 머신러닝에 적용하기 위해 특징에 대한 속성을 변환하고, 전체 특징에 대한 머신러닝 적용과 특징들의 연관분석을 통한 주성분분석으로 특징간의 상관분석으로 얻은 머신러닝 적용을 수행하였다, 이에 대한 결과로 악성 어플리케이션에 대한 머신러닝 분류 결과는 전체 특징을 사용한 분류 결과보다 주요 특징을 통한 정확도 결과가 약 1~4%정도 향상되었으며, SVM 분류기의 경우 10%이상의 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 이 결과를 통해서 우리는 전체적인 특징을 이용하는 것보다, 주요 특징만을 통해 얻을 결과가 전체적인 분류 알고리즘에 더 좋은 결과를 얻을 수 있고, 데이터 세트에서 의미있는 특징을 선정하는 것이 중요하다고 파악하였다.

구글 피트니스와 안드로이드 센서 기반의 운동관리 시스템 (Exercise Management System Based on Google Fit and Android Sensors)

  • 이원주;손동원;조수한;조영지
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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    • pp.227-228
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    • 2018
  • 본 논문에서는 구글 피트니스의 API를 활용하여 기타 운동관련 어플리케이션 또는 스마트기기 와의 데이터 연동이 자유로운 어플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 어플리케이션은 안드로이드의 내장 센서를 이용하여 윗몸 일으키기, 팔 굽혀펴기 등의 운동 횟수와 시간 등을 체크하고 운동 데이터를 구글 피트니스와 연동하여 사용자가 관리한다. 또한 운동을 보다 효율적으로 할 수 있도록 운동의 횟수와 세트, 쉬는 시간 등을 관리하는 기능을 제공한다.

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안드로이드 기반 실시간 원격 쿼드로터 퓨전제어기법 (Android based real-time remote Quadrotor fusion control method)

  • 양성민;오홍식;강성민;이현
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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    • pp.219-222
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    • 2013
  • 최근 몇 년간 무인항공기(UAV) 시장이 점차 커지면서 군뿐만 아니라 민간, 상업적으로도 무인항공기의 수요가 증가하고 있다. 이에 무인항공기의 한 종류인 에어드론(AR.Drone)을 활용한 실시간 원격 쿼드로터(Quadrotor) 퓨전제어기법을 제안하였다. 특히, 본 논문에서는 아이폰(i-phone) 기반의 제어기법이 아닌, 안드로이드(Android) 기반의 퓨전제어기법을 통하여 에어드론을 실시간으로 원격조정가능하게 했는데, 이는 아이폰 App 개발 시 제공되는 API와 PC 기반의 쿼드로터 제어기법을 퓨전하는 방식으로 쿼드로터의 비행제어와 영상처리를 분리시켜 기존의 방식보다 영상처리 속도를 향상시키는 방식이다. 그리고 제안된 퓨전제어기법의 우수성을 보여주기 위해, 기존의 방식들과 영상처리 속도를 비교분석하였다.

SNS 연동 산삼 찾기 애플리케이션 (Wild Ginseng Searching Application through SNS)

  • 한정수;김귀정
    • 디지털융복합연구
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    • 제10권2호
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    • pp.237-242
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    • 2012
  • This paper 산삼전문가가 아니더라도 일반인이 산삼과 같은 식물을 발견하였을 때 산삼의 진위여부를 스마트폰을 사용하여 확인할 수 있는 이미지 매칭 기술을 제안한다. 또한 SNS 기능을 추가하여 산삼을 발견한 위치 및 정보를 공유함으로써 산삼 발견의 확률을 높이고자 한다. Android에 포팅해서 사용하는 OpenCV를 이용한 이미지 매칭 기술을 사용하여 산삼 잎의 사진과 기존에 산삼으로 판명된 이미지를 비교하여 산삼의 진위여부 판별을 위한 애플리케이션을 개발함으로써 단순히 산삼의 정보표현만이 아닌 기존 실제 이미지와 비교, 분석을 통해 진위여부를 확인하였다. 더욱 정확한 검증을 위해 SNS 서비스 기능 및 Map Open API에 산삼의 위치를 마킹하는 기능을 추가하여 사용자간의 정보 공유가 가능하도록 하였다.

A Smart Framework for Mobile Botnet Detection Using Static Analysis

  • Anwar, Shahid;Zolkipli, Mohamad Fadli;Mezhuyev, Vitaliy;Inayat, Zakira
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제14권6호
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    • pp.2591-2611
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    • 2020
  • Botnets have become one of the most significant threats to Internet-connected smartphones. A botnet is a combination of infected devices communicating through a command server under the control of botmaster for malicious purposes. Nowadays, the number and variety of botnets attacks have increased drastically, especially on the Android platform. Severe network disruptions through massive coordinated attacks result in large financial and ethical losses. The increase in the number of botnet attacks brings the challenges for detection of harmful software. This study proposes a smart framework for mobile botnet detection using static analysis. This technique combines permissions, activities, broadcast receivers, background services, API and uses the machine-learning algorithm to detect mobile botnets applications. The prototype was implemented and used to validate the performance, accuracy, and scalability of the proposed framework by evaluating 3000 android applications. The obtained results show the proposed framework obtained 98.20% accuracy with a low 0.1140 false-positive rate.

프레임 버퍼를 이용한 매끄러운 멀티미디어 스트리밍 서비스를 지원하는 안드로이드 앱 개발 (Development of Android App for Suppor ting Smooth Multimedia Streaming Service Using Frame Buffer)

  • 서상민;권준호;최윤호
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.55-64
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    • 2016
  • 본 논문에서는 기존의 안드로이드 화면 녹화 어플리케이션(이하, 앱)이 가지고 있는 녹화 기능의 코덱, 안드로이드 운영 체제 버전에 종속적인 특성과 별도의 데스크톱 PC와 유선으로 연결하여 서비스를 제공해야 하는 단점을 극복하는 새로운 앱을 제안한다. 또한 녹화된 화면 정보를 미디어 파일 포맷인 플래시 비디오(flash video) 파일을 이용하여 스트리밍 서비스를 제공하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 앱 구현 방법의 경우 기존의 안드로이드 API를 이용하는 방법과 비교해 부호화 방법의 변경 없이 초당 20프레임 이상의 화면 녹화를 통해 매끄러운 영상을 녹화할 수 있음을 실험적으로 확인하였다.

XML을 이용한 안드로이드 GUI 테스트 자동화 방안 (An Automatic Testing Method for Android GUI Using XML)

  • 마영철;최은만
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(B)
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    • pp.102-105
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    • 2011
  • 이 논문은 현재 사용되고 있는 안드로이드기반 GUI 자동화 테스트 기법보다 발전되고 최적화된 캡처 리플레이(Capture Replay) 방법을 제안하고 이의 효율성을 증명하기 위한 것이다. 먼저 캡처 리플레이 기법 적용된 안드로이드 자동화 테스트 방법을 살펴보고 캡춰 단계에 기록된 스크립트를 통해 리플레이 단계에 테스트 케이스를 자동으로 생성하고 테스트를 실행하는 방법을 제안하였다. 이를 위하여 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.

안드로이드 플랫폼에서 활성 패턴 분석을 통한 부정 앱 검출에 관한 연구 (A Study of Negative App Detection from Active Pattern Anlysis in Android Platform)

  • 이창수;황진욱
    • 한국산학기술학회:학술대회논문집
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    • 한국산학기술학회 2012년도 춘계학술논문집 2부
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    • pp.835-838
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    • 2012
  • 최근 스마트폰의 폭팔적인 증가와 함께 사용 환경개선도 이루어 지고 있다. 또한 Wi-Fi 존의 증가와 LTE같은 빠른 네트워크 환경은 사용자 중심의 수 많은 앱을 탄생시키고 있다. 안드로이드는 애플의 iOS와는 다른 오픈소스 정책으로 플랫폼 소스가 공개되어 있어 많은 개발자가 쉽게 접근이 가능하다. 그러나 안드로이드는 앱(App) 검증 체계가 미흡하기 때문에 악성코드 등으로 인한 위협요소가 존재하고 있다. 또한 파일 시스템은 임의적 접근제어방식으로 공격자가 취약점을 통해 관리자 권한을 얻어 시스템 자원을 제어할 수 있기 때문에 위협요소가 다분하다. 본 논문에서는 스마트폰 앱이 호출하는 시스템 API 및 네트워크 자원사용 패턴을 분석하여 부정 앱을 차단하는 방법을 제안하였다. 제안 방법으로 실험한 결과 API호출 빈도 및 자원 사용률이 최소 기준치 이하로 검출된 경우를 제외한 평가대상은 모두 검출하여 보안성 강화에 효과적인 것으로 실험을 통하여 검증하였다.

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딥러닝 예측 알고리즘 기반의 맞춤형 추천 모바일 앱 '눈치코칭_여행딥러닝' 개발 (An Android App Development - 'NoonchiCoaching_DeepLearning' has function of recommendation based on Deep Learning)

  • 이종민;권영준;김율;김경석;장재준;강현규
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.498-503
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    • 2018
  • 본 논문은 한국관광공사에서 제공하는 Tour API 3.0 Open API에서 제공하는 데이터를 바탕으로 한다. Google에서 제공해 주는 TensorFlow를 통해서 인공 신경망 딥러닝 알고리즘과 가중치 알고리즘을 통해서 사용자 기호에 맞춰 정보를 추천해 주는 어플리케이션 '눈치코칭_여행딥러닝'의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. 현재 순위알고리즘은 평균적으로 40%, 딥러닝 모델은 60%정확도를 보여, 딥러닝이 보다 좋은 성능을 보였다.

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임베디드 RTOS 기반의 로봇 컨트롤러 설계 (Robot Controller Design with Embedded RTOS)

  • 홍선학;윤진섭
    • 디지털산업정보학회논문지
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    • 제6권4호
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    • pp.143-151
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    • 2010
  • In this paper, We designed the robot controller with Linux OS, Cygwin under the Marvell Monahan PXA320 embedded platform. Cygwin is a collection of tools for using the Linux-like environment for commercially released x86 32 bit and 64 bit versions of Windows and is a DLL that acts as a Linux API emulation layer providing substantial Linux API functionality. TinyOS-2. x is a component based embedded OS by UC Berkeley and is an open-source OS designed for interfacing the sensor application with specific C-language. The results of experiment are described to show the improvement of sensor interfacing functionality under the PXA320 embedded RTOS platform.