• Journal of Industrial Technology
• /
• v.31 no.B
• /
• pp.99-105
• /
• 2011

Recently, smartphones have been widely used in wireless communications which caused severe data overload in cellular networks. Cellular companies consider increasing wireless data capacity in overloaded areas. Determining overloaded areas is mainly made from user reports which are currently collected by calling or simple apps by some active users experiencing overloads. Since the current reporting method is inconvenient and does not contain detail information about the overload conditions, and therefore is used by only some active users, the overloaded areas determined from the reports are not likely to be accurate. Therefore, we need a new reporting method which is convenient enough for even inactive users to willingly report the overload condition and which delivers detail information about the overloads. In this paper, we design and implement a measurement function of smartphone's WCDMA communication quality including overload condition and management system of mobile wireless communication networks about smartphones' communication quality.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2018.10a
• /
• pp.257-259
• /
• 2018

모바일 환경이 발전함에 따라 기존 PC 환경에서의 보안 위협이 모바일 환경으로 옮겨 짐으로써, 기존 PC 환경에서 발생하던 악성 광고 인젝션 또한 모바일 환경으로 옮겨져 가고 있다. 악성 광고 인젝션은 컨텐츠 제공자에게 정당한 광고의 노출을 방해함으로써 수익 창출을 방해하고, 사용자에게는 원치 않는 광고로 인해 불편함을 야기한다. 이러한 모바일 환경에서의 악성 광고 인젝션을 막기 위해 몇 가지 연구가 진행되었지만 아직 악성 광고 인젝션 앱의 특징에 대한 연구가 미비하다. 따라서, 본 논문에서는 GPC(Google Play Crawler)를 통해 선별한 앱들 중 실제로 악성 광고 인젝션을 수행하는 앱들을 분석하여 악성 광고 앱들의 특징을 도출해 내고, 도출된 특징의 활용 방안에 대해 서술한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2014.04a
• /
• pp.445-448
• /
• 2014

스마트폰의 보급률이 폭발적으로 증가하고 있으며, 모바일OS 중 가장 많이 사용되고 있는 것은 안드로이드이다. 안드로이드의 스토어에는 100만개가 넘는 앱이 존재하고, 그 중 대다수를 차지하고 있는 것이 무료 앱이다. 무료 앱은 장치 고유의 키를 사용하여 암호화 시켜 접근을 제어하는 유료 앱과 달리, 스마트폰에 설치 된 후 앱에 대한 접근 방지책이 없어 접근에 취약하다. 본 논문에서는 무료 앱 접근에 대한 취약성을 분석하고 무료앱의 파일을 보호할 수 있는 대응방안을 마련하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2014.04a
• /
• pp.449-452
• /
• 2014

구글 안드로이드 플랫폼은 여러 보안기능을 제공하는데 그 중 하나는 퍼미션(permission)이다. 만약 퍼미션이 오용 될 경우 보안상의 위험이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 민감한 정보를 다루는 은행 앱에 대한 퍼미션 사용 현황과 안드로이드의 퍼미션 체계에 대한 문제점을 분석하며 이을 해결하기 위한 대응 방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2015.10a
• /
• pp.1007-1010
• /
• 2015

안드로이드 앱의 인텐트 취약점을 테스트하는 인텐트 퍼저에서 에러 확인 방법을 효율적으로 개선한 새로운 아이디어를 제안한다. 인텐트 퍼저는 랜덤 인텐트를 생성하여 앱을 실행한 다음 앱이 비정상 종료되는지 확인하는 테스트 도구이다. 이 논문에서 동일한 에러로 인해 발생한 다수의 비정상 종료 로그들을 하나의 그룹으로 만드는 자동 분류 방법을 제안한다. 테스터는 각 그룹의 대표 로그만 확인하면 된다. 최장 공통 부분 수열을 구하는 알고리즘을 응용하여 이 방법을 설계하였고, 이 방법을 상용 안드로이드 앱 10개에 적용해 실험하였다. 모든 로그를 분석하는 대신 대표 로그를 분석하는 것으로 대체할 수 있음을 확인하였다. 그 결과 분석 대상 로그의 수가 크게 줄었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2012.11a
• /
• pp.981-983
• /
• 2012

많은 사용자 들이 스마트폰을 사용하고 있으며 다양한 앱을 국 내외 앱 스토어를 통해 다운로드하여 사용하고 있다. 앱 스토어를 이용하여 배포되는 앱들은 개별 앱 스토어의 검증 체계를 통해 검증을 받고 있으나, 그 방법이 공통적이지 않다. 심지어 앱 스토어가 아닌 다른 방법을 통하여 앱을 설치 사용하고 있어, 다양한 악성 앱으로 인한 위협에 노출되어 있다. 본 논문에서는 검증된 앱을 화이트리스트에 등록, 관리하여 사용자들에게 검증된 앱을 설치 사용하게 하기 위한 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2012.04a
• /
• pp.1180-1182
• /
• 2012

안드로이드 앱에서 접근할 수 있는 유해 사이트를 프로그램 분석 방법으로 검출하는 방법을 제안한다. 주어진 앱의 바이너리 코드를 자바바이트 코드로 역 컴파일하고 문자열 분석 방법을 적용하여 실행 중 사용 가능한 문자열 집합을 계산한 다음 유해 사이트 URL 문자열이 포함되어 있는지 확인하는 방법이다. 기존에는 앱을 직접 실행해서 특정 URL에 접속하는지 감시하는 동적 모니터링 방법인 반면, 제안한 방법은 앱을 실행할 필요가 없다. 앱스토어 관리에서 주기적으로 유해 앱 여부를 검사하는데 제안한 방법을 활용할 수 있다.

• Journal of the Semiconductor & Display Technology
• /
• v.18 no.2
• /
• pp.1-5
• /
• 2019

As the number of IOT devices is growing rapidly, various 'see-thru connection' techniques have been reported for efficient communication with them. In this paper, we propose a deep learning based IOT device recognition system for interaction with these devices. The overall system consists of a TensorFlow based deep learning server and two Android apps for data collection and recognition purposes. As the basic neural network model, we adopted Google's inception-v3, and modified the output stage to classify 20 types of IOT devices. After creating a data set consisting of 1000 images of 20 categories, we trained our deep learning network using a transfer learning technology. As a result of the experiment, we achieve 94.5% top-1 accuracy and 98.1% top-2 accuracy.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2021.10a
• /
• pp.458-460
• /
• 2021

The provision and application of public safety network in Korea is still insufficient for security response to the mobile app of public safety network in the stages of development, initial construction, demonstration, and initial service. The available terminals on the Disaster Safety Network (PS-LTE) are open, Android-based, dedicated terminals that potentially have vulnerabilities that can be used for a variety of mobile malware, requiring preemptive responses similar to FirstNet Certified in U.S and Google's Google Play Protect. In this paper, before listing the application service app on the public safety network mobile app store, we construct a data set for malicious and normal apps, extract features, select the most effective AI model, perform static and dynamic analysis, and analyze Based on the result, if it is not a malicious app, it is suggested to list it in the App Store. As it becomes essential to provide a service that blocks malicious behavior app listing in advance, it is essential to provide authorized authentication to minimize the security blind spot of the public safety network, and to provide certified apps for disaster safety and application service support. The safety of the public safety network can be secured.

• Journal of mucopolysaccharidosis and rare diseases
• /
• v.2 no.2
• /
• pp.41-42
• /
• 2016

Today's mobile phones and tablet PCs offer a considerably wider range of functionalities than before. Mobile applications (apps) are increasingly used for managing various daily health tasks. Currently, more than 165,000 health-related apps are offered on all the stores of different platforms. Pf Jin and the Association for Research on MPS and Rare Diseases (AMARD) have helped Prader-Willi syndrome (PWS) families through medical information and family support since 2015. AMARD developed the first mobile application for Korean patients with PWS, which was released to a limited number of patients under the age of 3 and only provided to Android users. The first version of the PWS application focused on growth hormone therapy and the assessment of growth and development by parents in infant and early-childhood PWS patients. The 2016 version of the PWS application has been improved in many different ways. We have expanded the subjects of the application to late childhood and adolescent groups, changed the user interface accordingly, and made the application available for iOS users. We will show the specialized growth curves of older children with PWS. Therefore, patients with PWS over the age of 3 and their parents can assess the patients' growth. Additionally, we have upgraded the growth hormone therapy menu by improving the input system for the growth hormone therapy injection schedule and the daily growth profile (height and weight). We expect that the new version of the PWS application will help many PWS families cope with growth hormone therapy and evaluate the effects of growth hormones in better ways. Additionally, we are making a constant effort to provide more useful information about patients with PWS in many aspects.