• 융합보안논문지
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• 제23권3호
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• pp.13-20
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• 2023

본 연구는 안드로이드 환경에서 널리 사용되는 두 개의 보안 메신저인 Signal과 Telegram에 대한 디지털 포렌식 분석을 진행하였다. 현재 모바일 메신저가 일상생활의 중요한 역할을 하는 만큼, 이들 앱 내부의 데이터 관리와 보안성은 매우 중요한 이슈가 됐다. Signal과 Telegram은 그중에서도 사용자들 사이에서 높은 신뢰성을 받고 있는 보안 메신저로, 암호화 기술을 바탕으로 사용자들의 개인 정보를 안전하게 보호한다. 하지만 이러한 암호화된 데이터를 어떻게 분석할 수 있을지에 대해서는 아직까지 많은 연구가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 Signal과 Telegram의 메시지 암호화와 안드로이드 디바이스 내 데이터베이스 구조 및 암호화 방식에 대하여 깊이 있는 분석을 진행하였다. Signal의 경우, 복잡한 알고리즘으로 인해 외부에서 접근하기 어려운 암호화된 메시지를 성공적으로 복호화 하여 내용을 확인할 수 있었다. 또한 두 메신저 앱의 데이터베이스 구조를 세밀하게 분석하여 해당 정보를 수시로 활용할 수 있는 폴더 구조 및 파일 형태로 정리하는 작업도 진행했다. 이렇게 분석한 정보를 바탕으로 보다 발전된 기술과 방법론을 적용함으로써, 앞으로 더욱 정확하고 세밀한 디지털 포렌식 분석이 가능할 것으로 기대된다. 이 연구가 Signal과 Telegram 같은 보안 메신저에 대한 이해를 높이는 데 도움을 주며, 이로 인해 개인 정보 보호와 범죄 예방 등 여러 측면에서의 활용 가능성이 열릴 것으로 예상된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제47차 동계학술대회논문집 21권1호
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• pp.9-12
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• 2013

리눅스 기반 안드로이드 단말에서는 CFS(Completely Fair scheduler)가 사용되고 있다. 그리고 CFS는 태스크의 nice값 조절을 통해서 응용프로그램의 CPU 점유율을 제어할 수 있다. 하지만 안드로이드를 업그레이드할 때마다 수많은 태스크의 nice값을 적절하게 맞추는 일은 매우 어려운 일이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 안드로이드 단말은 리눅스의 cgroup(control group)을 사용하여 태스크들을 그룹으로 나눈다. 고성능과 빠른 응답 특성이 필요한 태스크들을 apps 그룹에 할당하여 높은 CPU 점유율을 보장하고, 그렇지 않은 태스크들을 background 그룹에 할당한다. 하지만 안드로이드의 버전이 업그레이드 되면서 각 그룹에 속한 태스크들에도 변화가 생긴다. 그 결과 동일하게 제작된 태스크들의 CPU 점유율이 달라지게 되고 예기치 못한 성능 저하가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 안드로이드 버전 향상에 따라 동종 태스크들이 이전 버전에서보다 성능이 하락하는 현상의 원인을 파악하였다. 아울러 분석과 실험을 통하여 태스크의 nice 값보다 그룹 스케줄링 메커니즘이 어떻게 태스크의 CPU 점유율을 결정 짓는지 규명하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권2호
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• pp.73-82
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• 2015

본 연구에서는 어도비 에어를 이용한 플래시 모바일 게임 애플리케이션에 관해서 제안한다. 모바일 게임을 제작하기 위해서 플래시 액션스크립트로 프로그래밍 하고, 완성하여 안드로이드 모바일기기에서 게임을 할 수 있도록 어도비에어를 이용하여 배포 및 퍼블리싱 한다. 게임을 실행하기 위해서 모바일 기기에 안드로이드 어도비 에어를 다운로드 하여 설치하고, 퍼블리싱한 앱을 모바일에 설정하여 게임을 실행한다. 본 연구에서는 모바일 게임 애플리케이션을 설계하고 구현하여 스마트폰에서 모바일 게임이 실행됨을 나타내었다. 따라서 다양한 장르의 앱 애플리케이션도 가능하다고 사료한다. 또한 모바일 게임의 추세를 다양한 장르와 특성들로 분석하였고, 분석결과 카카오 톡을 이용한 모바일 게임들이 다수였다. 게임의 인기 순위가 사이트에 따라 순위 변동이 크지 않음을 분석 결과로 알 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제57차 동계학술대회논문집 26권1호
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• pp.79-80
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• 2018

안드로이드 운영체제는 앱을 설치하거나 실행할 때 사용자가 해당 앱이 요청하는 권한들을 승인하도록 하고 있으나, 일반적인 사용자들은 이를 주의 깊게 확인하지 않고 승인하는 경우가 많으며, 과도한 권한들을 요구하는 앱의 실행은 프라이버시 침해 문제로 이어질 수 있다. 본 논문에서는 제공하는 기능들에 비해 과도한 권한들을 요구하는 안드로이드 앱들을 탐지하는 모델을 제안한다. 먼저 손전등, 다이어리, 지불(페이) 및 채팅 앱 207개를 대상으로 요구하는 권한들을 조사하여 정리하였다. 조사 결과를 기준으로 설치 또는 실행하려는 앱이 어느 정도의 권한들을 요구하는지 가늠할 수 있다. 설치된 앱들의 요구 권한들을 조회할 수 있는 앱 프로토타입을 개발하였으며, 향후 모델의 구체화 및 검증을 거쳐, 프로토타입에 적용할 계획이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.25-31
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• 2016

본 연구에서는 모바일기반 영어말하기평가 융합 모형을 개발하였다. 대학생들에게 요구분석을 실시한 결과를 바탕으로 아이폰과 안드로이드 모바일기기용 평가 앱을 개발하고, 그 시험타당도 검사를 실시하였다. 영어말하기 평가 개발을 위하여 시험문항, 채점요인, 척도를 개발하였다. 요구분석에서 대학생 총 89명 중 69명(79.3%)은 안드로이드폰을, 17명(19.5%)은 아이폰을 사용하고 있었다. 이 결과를 기반으로 iOS와 안드로이드 OS용 영어말하기평가 앱을 개발하였다. 이를 위해 HTML5, Javascript bridge 기술, Node와 Express, Mongo DB 등의 기술을 적용하였다. 실험에서는 5명의 수험자를 대상으로 평가를 시행하여 모든 기능이 정상적으로 작동함을 확인하고 수험자들의 피드백을 수집함으로써 시험타당도를 확보하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권3호
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• pp.433-441
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• 2021

안드로이드 어플리케이션은 생산성과 게임 등의 다양한 카테고리에 걸쳐 출시되며, 사용자는 개인의 사용 패턴에 따라 다양한 어플리케이션 및 악성코드에 노출된다. 반면 대부분의 분석 엔진은 기존에 존재하는 데이터셋을 활용하며, 주기적인 업데이트가 이루어진다고 해도 사용자의 선호도를 반영하지 않는다. 따라서 알려진 악성코드에 대한 탐지율은 높은 반면, 애드웨어와 같은 유형의 악성코드는 탐지가 어렵다. 또한 기존의 엔진은 서버를 거쳐야 하므로, 추가적인 비용이 발생하며, 사용자는 가용성과 실시간성을 보장받지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 논문에서는 서버와 단 한번만의 통신이 요구되는 on-device 악성코드 분석과 전이학습을 통한 모델 재훈련을 수행하는 분석 시스템을 제안한다. 또한 해당 시스템은 디바이스 내부에서 디컴파일을 포함한 전체 프로세스가 이루어지므로, 서버 시스템에서의 부하를 분산할 수 있다. 이러한 분석 시스템을 구현하여 테스트한 결과, 전이 학습이전 기준 최대 90.3%의 정확도를 얻었으며, Adware 카테고리에 대하여 전이학습을 수행한 뒤 최대 95.1% 의 정확도로, 기존 대비 4.8% 높은 정확도를 얻을 수 있었다.

• 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.

• 융합보안논문지
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• 제12권1호
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• pp.49-54
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• 2012

최근 스마트폰의 등장과 무선 통신의 발전으로 원격지의 정보를 활용하여 사용자에게 편리한 서비스를 제공하는 연구가 활발하게 진행되고 있으나, 각 서비스 응용 및 센서 노드들의 특징에 따라 별도 모니터링 시스템을 설계 및 구축이 필요하다. 따라서 본 논문은 이러한 비효율성을 해결하기 위해 제안된 모니터링 시스템이 타 센서 네트워크 시스템에서 연동이 가능하도록 설계하였으며, 가스센서의 정보를 센서 네트워크를 통해 실내 가스 상태를 판단하여 위험 수준v및 상황을 스마트폰 사용자에게 알려주는 실내 가스 모니터링 시스템 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.397-400
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• 2012

모바일 인터넷의 활성화를 위해서는 모바일 인터넷 이용 환경의 개선과 더불어 모바일 인터넷 서비스 자체도 변해야 하며, 그 변화 방향은 이용자가 원하는 핵심적인 정보만을 선별하여 가장 빠르고 쉽고 편리한 방식으로 제공하는 'SMART'한 서비스를 지향해야 한다. 본 논문에서는 안드로이드폰 OS에 적합한 어플리케이션 개발을 통해 스마트폰을 이용하는 학교정 보 이용자들과의 소셜커뮤니케이션 활성화함으로써 모바일 앱으로부터 다양한 콘텐츠에 접근하고 그것들을 편리하게 사용할 것을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.499-502
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• 2017

스마트폰 보급률이 올라감에 따라 마켓에 등록되는 앱 또한 폭발적으로 증가하고 있다. 이에 따라 앱을 대상으로 하는 다양한 연구가 진행되고 있어 연구자에게 다양한 앱을 모으는 작업이 중요해지고 있다. 이 논문에서는 안드로이드 앱을 효율적으로 저장하는 저장소를 제안하고자 한다. 제안 시스템은 임의의 앱을 입력으로 받아 자동으로 분류 후 기존 앱과 차이점만을 저장하는 것으로 용량 절감 효과가 있다. 이 논문에서는 실험을 통해 제안 시스템이 앱을 자동으로 분류함을 보였으며, 35개 앱(7종의 서로 다른 앱 5개)을 대상으로 실험한 경우 약 37~40%의 용량 절감 효과가 있는 것으로 나타났다.