• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.403-412
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• 2021

모바일 앱의 수가 기하급수적으로 늘어남에 따라 앱 개발과정에서 이루어지는 테스트의 자동화가 중요해지고 있다. 앱을 출시하기까지 다양한 유형의 테스트를 통해 반복적인 검증이 이루어지는데, 다양한 유형의 테스트 중 GUI 테스트를 중심으로 본 연구는 진행되었다. 안드로이드의 GUI 테스트 자동화 툴을 개발하기 위해서 안드로이드 앱 테스트의 UI Control 16가지와 Material Design Guideline에 대해서 기초 자료를 수집하였다. 그 후 기존 GUI 테스트 자동화 툴에 대해서 스크린 캡처 테스트 기반 2가지 툴과 소스코드 분석 테스트기반 4가지 툴 분석을 하였다. 분석을 통해 기존의 GUI 테스트 자동화 툴들은 시각적 설계, 인터페이스 사용 용이성, 컴포넌트 배치에 대해서는 고려하지 않고 있다는 점을 파악하였다. 이러한 기존 툴의 미비점을 보완하고자 새로운 GUI 테스트 자동화 툴 개발 방법으로 컴포넌트 선정이나 관리 분석 그리고 컴포넌트별 소스코드 예시로 탐색 메뉴나 버튼, 아이템 그룹화나 리스트에 관한 방법을 제시하였다. 본 연구는 GUI 테스트의 새로운 개발 방향을 제시함으로써 개발사의 안정적인 앱 배포에 기여할 수 있다는 점에서 의의가 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.163-169
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• 2012

안드로이드 플랫폼에서는 하나의 앱이 스크린 장치를 독점하기 때문에, 사용자는 동시에 2 개의 앱을 실행하여 각 앱이 실행되는 화면을 같이 볼 수 없다. 본 논문은 두 개의 안드로이드 단말기에서 쌍으로 실행될 필요가 있는 앱을 듀얼앱으로 정의하고, 이들을 각 단말기에서 실행 시키고 통신할 수 있는 듀얼 스크린 안드로이드 플랫폼, DSAP을 설계하고 구현한 내용을 기술한다. 하나의 앱이 실행되면 상대편 단말기에 피어 앱을 원격 실행시키고 이들이 서로 통신하면서 두 개의 스크린을 가진 하나의 앱인 것처럼 작동하게 한다. 본 논문에서는 DSAP의 프로토타입을 설계 구현한 내용과 DSAP의 응용 사례를 소개한다.

• 디지털융복합연구
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• 제9권6호
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• pp.343-354
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• 2011

인문학 수업에서 교수와 학생간에 상호작용은 매우 중요하다. 그러나 많은 학생들이 수강하는 대규모 집합 교육의 경우, 수많은 학생들과 교수가 의견을 교환하기는 어렵다. 본 논문에서는 안드로이드 폰의 앱(app)을 개발하여, 대규모 집합 교육에서 발생할 수 있는 상호작용의 제한성을 극복하고자한다. 본 논문에서 개발한 앱은 스마트폰의 정보처리 기능과 무선 통신 기능을 활용하였다. 대규모 집합 교육의 보조 기구로 사용하여 대규모 집합 교육의 교육 효과를 높이는데 목적이 있다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.33-41
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• 2013

In this paper, we implemented the pattern matching with the Arduino and App Inventor platform under the bluetooth mobile environment between Android phone and Arduino Platform. The combination between Arduino and App Inventor makes the feasibility of Android programming easy by wireless communications and provides the opportunity to broaden the functionality for mobile device. We used the softwares which were Arduino IDE, VC++, OpenCV, Processing and App Inventor. And also compared the performance of mobile Arduino platform with LabView GUI programming, we reduced the usage of libraries that compiled and executed the pattern matching programming. We experimented the mobile embedded platform performance under bluetooth communication and verified the functionality of the mobile Arduino platform design for identifying the pattern matching.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.574-576
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• 2010

본 논문에서는 최근 급속히 보급되고 있는 다양한 스마트폰에서 응용 프로그램을 개발하기 위한 환경을 구축하는 방법을 소개하고자 한다. 전 세계적으로 다양한 스마트폰들과 다양한 운영체제가 활용되고 있지만, 본 논문에서는 국내에 많이 보급되어 있고 향후에도 많이 활용될 것으로 판단되는 세 가지 스마트폰 즉, 마이크로소프트의 Windows Mobile(최근 Windows Phone 7), 애플의 아이폰, 구글의 안드로이드폰을 이용하여 응용 프로그램을 개발하고자 할 때 필요한 환경(장비와 소프트웨어) 구축에 대해 설명하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제45차 동계학술발표논문집 20권1호
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• pp.223-225
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• 2012

본 논문에서는 안드로이드 기반 스마트폰을 이용하여 유아 및 아동을 대상으로 하는 학습용 동화 앱의 구현 내용을 소개하였다. 이미 상용화 되어 있는 학습용 앱의 기능 외에 게임적 요소를 접목하여 학습의 효과와 흥미를 높일 수 있도록 하였다. 듣고 쓸 수 있는 학습용 전자 동화책으로 평가할 수 있다. 안드로이드 마켓에 배포하여 서비스를 할 수 있으며 본 연구의 과정은 앱 설계 관련 프로젝트의 수행이나 학습용 앱 개발의 학습 모형을 제시한 사례로 활용할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1375-1380
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• 2021

우리나라는 재난안전통신망 개통 초기로 응용서비스 앱에 대한 보안 대응은 아직은 미흡한 실정이기에, 이에 대한 선제적 보안 대응이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 재난안전통신망에서 앱을 유통하는 앱 스토어와 전용 단말에서 앱이 동작되는 안드로이드 운영체제에 대한 잠재적 취약점을 사전 예방하고자 '재난안전망 앱 보안 체계 구축'을 제안하였다. 응용서비스 앱이 재난안전통신망 모바일 앱스토어에 등재하고자 하기 위해서는, 우선 악성 및 정상 앱에 대한 데이터 셋을 구축하여 피쳐를 추출하고 가장 효과적인 AI 모델을 선정하여 정적 및 동적 분석을 수행한다. 분석 결과에 따라 악성 앱이 아닌 경우에 대해서 '안전 앱 인증서'를 인증하여 공인 앱에 대한 신뢰성을 확보한다. 궁극적으로 재난안전통신망 앱의 보안 사각지대를 최소화하고 인증된 앱의 재난안전 응용 서비스 지원으로 재난상황에 대한 통신망의 안전성을 확보할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.125-139
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• 2013

안드로이드 기반 오픈 마켓의 개방성으로 인해 일반적인 정상 어플리케이션 뿐만아니라 공격자에 의해 개발된 악성 어플리케이션의 배포 역시 점차 증가하고 있는 추세이다. 악성 어플리케이션들의 확산으로 인한 피해를 줄이기 위해서는 상용 모바일 단말을 대상으로 보다 정확한 방법으로 정상 앱과 악성 앱을 판별할 수 있는 메커니즘이 개발되어야 한다. 이에 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼 기반 모바일 단말을 대상으로 정상 앱과 악성 앱으로 부터 이벤트 패턴을 분석하기 위해 안드로이드 오픈 마켓에서 가장 사용자 이용도가 높은 게임 앱을 대상으로 정상 이벤트 패턴을 분석하였고, Android MalGenome Project에서 배포하고 있는 1,260개의 악성 샘플들 중에서 게임 앱 형태에 해당하는 악성 앱과 유사 악성 앱 등을 대상으로 악성 이벤트 패턴을 분석하였다. 이와 같이 안드로이드 기반 모바일 단말에서 정상 앱과 악성 앱을 대상으로 리눅스 기반 시스템 콜 추출 도구인 Strace를 이용해 정상 앱과 악성 앱의 이벤트를 추출하는 실험을 수행하였다. 정상 앱 및 악성 앱이 각각 실행되었을 때 발생하는 이벤트를 수집하여 각각의 이벤트 집합에 대한 연관성 분석 과정을 수행하였다. 이러한 과정을 통해 정상 앱과 악성 앱 각각에 대한 이벤트 발생 특징 및 패턴과 분포도를 분석하여 이벤트 유사도를 추출할 수 있었으며 최종적으로는 임의의 앱에 대한 악성 여부를 판별하는 메커니즘을 제시하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권12호
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• pp.1611-1622
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• 2015

안드로이드 시스템은 권한 기반의 접근제어 기능을 제공하고, 사용자로 하여금 앱 설치시 앱이 가진 권한을 통해 설치여부를 판단하도록 요구하고 있지만, 대부분의 사용자는 이것을 무시하거나 모르고 지나치는 경향이 있다. 따라서 사용자가 이와 같은 중요한 단계에 주어진 역할을 직관적으로 수행할 수 있도록 하기 위한 개선된 방법이 필요하다. 본 논문에서는 퍼미션 기반 접근제어 시스템을 위해 사용자의 의사결정을 즉각 지원할 수 있는 새로운 기법을 기계학습에 기반하여 연구하고 제안한다. 구체적으로 K-최근접 이웃 알고리즘을 목적에 맞게 수정하여 악성앱 가능성 판단에 대한 연구를 진행하였으며, 특성으로 안드로이드의 권한 152개를 사용했다. 실험 결과 약 93.5%의 정확도를 보였으며 유사한 알고리즘, 혹은 특성으로 권한만을 사용한 기존의 연구결과에 비해 우수한 분류 결과를 보였다. 이는 K-최근접 이웃 알고리즘의 범주 선택시 가중합을 반영했기 때문이다. 본 연구결과는 사용자가 권한을 검토하고 설치할 때 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.25-36
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• 2017

최근 스마트폰 사용자가 증가함에 따라 특히 안드로이드 기반 모바일 단말을 대상으로 다양한 어플리케이션들이 개발 및 이용되고 있다. 하지만 악의적인 목적으로 개발된 악성 어플리케이션 또한 3rd Party 오픈 마켓을 통해 배포되고 있으며 모바일 단말 내 사용자의 개인정보 또는 금융정보 등을 외부로 유출하는 등의 피해가 계속적으로 증가하고 있다. 따라서 이를 방지하기 위해서는 안드로이드 기반 모바일 단말 사용자를 대상으로 악성 앱과 정상 앱을 구별할 수 있는 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 앱 실행시 발생하는 시스템 콜 이벤트를 추출해서 악성 앱을 탐지하는 기존 관련 연구에 대해 분석하였다. 이를 토대로 다수의 모바일 단말에서 앱이 실행되는 과정에서 발생하는 커널 계층 이벤트들에 대한 발생 순서간 유사도 분석을 통해 악성 앱을 판별하는 기법을 제안하였으며 상용 단말을 대상으로 실험 결과를 제시하였다.