현재 안드로이드는 유저 레벨의 데몬들을 통하여 시스템에 필요한 기능을 서비스 함수로 지원하고 IPC를 사용해 호출되도록 한다. 그런데 서비스 함수를 관리하는 작업이 빈번하게 사용되는 Critical Path 임에도 불구하고, 유저 레벨 프로세스가 수행하도록 되어 있다. 이러한 분리된 구조는 모듈성과 유연성의 관점에서 효율적이지만 복잡한 소프트웨어 스택 및 컨텍스트 스위치 오버헤드 등으로 서비스 응답 시간이 상당히 저하된다. 본 논문에서는 안드로이드 IPC 매커니즘의 병목점이 되는 부분을 분석하고 개선함으로써 이러한 문제를 해결한다. 우리는 IPC 지연 시간 중 55%가 커널과 컨텍스트 매니저 사이의 커뮤니케이션 오버헤드인 것을 발견하고, 서비스 함수 중 자주 접근되는 것들에 대한 정보는 커널 내에 캐쉬 형태로 유지하는 기법을 제안한다. 제안된 IPC 캐쉬는 안드로이드 5.0에 구현되었으며, 다양한 모바일 벤치마크를 통해 성능평가를 수행한 결과 52.9%의 성능이 향상되었다.
안드로이드(Android) 어플리케이션(앱)의 신뢰성과 사용성 검증을 위해, 앱의 기능 검사와 크래쉬(Crash) 탐지 등을 위한 다양한 GUI 테스팅(Graphical User Interface Testing) 기법이 널리 사용되고 있다. 그 중 모델 기반(Model-based) GUI 테스팅 기법은 GUI 모델을 이용해 테스트 케이스를 생성하기 때문에, 기법의 유효성(Effectiveness)은 기반 모델의 정확도에 의존적이다. 따라서 모델 기반 기법의 유효성 향상을 위해서는 테스트 대상 앱의 행위를 충분히 반영할 수 있는 모델 생성 기법이 필요하며, 이를 위해 본 연구에서는 GUI 상태를 정밀하게 구분하는 계층적 화면 비교 기법을 통해 테스팅의 유효성과 효율성을 향상시키고자 한다. 또한, 기존 연구 기법과의 비교 실험을 통해 제안 기법이 유효한 모델의 효율적 생성을 가능하게 함을 확인함으로써, 모델 기반 안드로이드 GUI 테스팅의 성능 향상 가능성을 제시한다.
최근 안드로이드 모바일 기기의 사용자가 증가함에 따라 디지털 포렌식 분야에서도 안드로이드에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 해당 플랫폼 및 기기의 고유한 특성을 이용한 증거수집 및 분석에 대한 연구는 부족한 실정이다. 안드로이드 시스템의 특징 중 하나인 안드로이드 로그는 기기의 휘발성 저장매체로부터 수집될 수 있는 휘발성 데이터로서, 안드로이드 하부 시스템에서부터 애플리케이션에 이르기까지 최근의 모든 구동 내역과 관련한 기록이 저장되기 때문에 포렌식적으로 매우 중요한 정보가 될 수 있다. 본 논문에서는 안드로이드 로그의 고유한 특성을 사용자 행위와 연계하여 유의미한 정보를 이끌어내는 안드로이드 로그 수집 분석 시스템을 제안하고 나아가 로그 분석의 효율성을 극대화하여 현장에서 실시간 증거 분석이 가능하도록 해주는 효율적 분석 기법을 제안한다. 실험에서는 제안하는 로그 수집 분석 시스템을 이용함으로써 다양한 사용자 행위 정보를 수집하여 구체적이고 직관적으로 표현 가능함을 보이고, 제안하는 로그 분석 기법이 일반 정규식 검색 방법에 비해 10배 이상 검색시간을 단축함을 보인다.
안드로이드는 구글과 오픈 핸드셋 얼라이언스가 만들어낸 모바일폰용 오픈 소스 소프트웨어 툴킷이다. 안드로이드는 몇 년 내로 수백만 개의 핸드폰 및 그 밖의 모바일 장치에 사용될 것이며, 응용프로그램 개발자들의 주요 플랫폼이 될 것이다. 본 논문에서는 구글의 안드로이드 플랫폼을 기반으로 통합로그인 애플리케이션을 개발을 한다. 개발된 안드로이드 기반 모바일 통합 로그인 애플리케이션 컨텐츠의 특징은 다음과 같다. 첫째, 모바일 기반의 웹 브라우저(웹브라우저 스타일의 응용 애플리케이션)로서 일반적인 웹브라우저보다 편리한 로그인 기능, 보안기능과 데이터 전송량을 줄여서 보다 빠른 화면 기능을 가지고 있다. 둘째, ID 및 Password 관리에 유용하며, 여러 ID의 정보 등을 쉽게 관리 할수 있다. 개발된 애플리케이션의 성능평가 결과는 다음과 같다. 여러 포털사이트를 동시 로그인하는 기능과 계속적으로 로그인이 유지되는 기능을 가지고 있음을 보였다. 현재, 하나의 ID 안에 여러 계정의 ID를 삽입하는 기술과 한 화면에서 모든 정보를 확인할 수 있는 기능을 개발 중에 있다.
소프트웨어 가치와 중요성이 커짐에 따라 소프트웨어의 도용이 증가하고 있어 이에 대한 대책으로 소프트웨어 도용을 정확히 탐지하는 방안이 필요하다. 특히 안드로이드 앱의 경우, 소프트웨어 도용이 상대적으로 용이한 반면 안드로이드 마켓 상에서는 불법 앱에 대한 적절한 검수를 수행하지 않고 있다. 이에 본 논문에서는 소프트웨어 도용을 탐지하기 위해 실행파일 수준에서 안드로이드 앱 간의 유사도를 효과적으로 측정하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 유사도 측정을 위한 주요 특징정보로, 안드로이드 앱의 실행파일을 정적으로 분석하여 메소드 참조 빈도와 매니페스트 정보를 추출한다. 각 앱을 이 두 가지 특징정보들의 n-차원 벡터로 표시하고, 코사인 유사도를 사용하여 두 앱의 유사도를 측정한다. 제안 기법을 검증하기 위해 대표적인 소스코드 기반의 유사도 측정 기법과 본 논문에서 제안한 기법을 비교 평가한다. 소스파일과 실행파일이 함께 주어진 안드로이드 앱을 대상으로 진행한 실험에서, 본 논문에서 제안한 실행파일 수준의 유사도 측정 결과와 기존의 잘 알려진 소스파일 수준의 유사도 측정 결과가 동등한 수준으로 나왔다.
In this paper, we propose a real-time remote logging model for development of android applications using LBS(Location based Service). The model has two major parts: Mobile Log Management Service and Remote Log Server. Mobile Log Management Service consists of the log collector and the remote log manager. The log collector is an aspect of AOP which can collect logs from the target application without modifications of source codes. The remote log manager has a background service component so that it can receive logs whenever the log collector captures logs from the target application. Remote Log Server communicates with Mobile Log Management Service by socket interface. Therefore, Remote Log Server can show logs in real-time. To validate the efficiency of the proposed model, we show a case study, and compare the model with other models.
스마트기기가 대중화 되면서 그에 따른 많은 응용프로그램이 개발 되고 있다. 특히, 스마트 폰 시장에서 높은 점유율을 가지고 있는 안드로이드의 경우 많은 응용 프로그램이 개발되고 있고, 그에 따라 리소스가 사용 가능한 공간이 충분 함에도 불구하고 응용 프로그램의 서비스 프로세스가 원활히 돌아가지 않아 응답시간이 지연될 경우가 발생 한다. 본 논문에서는 응용 프로그램의 응답시간이 지연되는 상황을 분석하고 문제점을 찾아 해결하기 위한 방안을 모색 할 수 있도록 하는 응용프로그램 서비스에 대한 응답시간을 파악하는 분석도구를 구현하였다.
최근 혁신 기술로 떠오르고 있는 AR 기술을 활용하여 유아용 AR 모바일 애플리케이션을 기획했다. 놀이와 교육을 접목시킨 형태로 아이들의 흥미를 유발하여 다양한 분야로의 교육 접근성을 증대시킨다. Unity 3D Engine과 Vuforia SDK를 주로 사용하여 Android 기반의 모바일 애플리케이션을 설계했다.
최근 스마트폰 사용자를 대상으로 다양한 종류의 어플리케이션이 개발/배포되고 있다. 특히 Google에서 개발한 안드로이드 운영체제인 경우 오픈 소스 정책을 채택하였으며 멀티태스킹 서비스를 지원함과 동시에 기존의 구글 서비스와 연계할 수 있다는 장점이 있다. 특히 안드로이드 운영체제에서 Layar, Wikitude, Sherpa 및 a2b 등과 같이 스마트폰 환경에서 GPS 위치정보를 이용한 어플리케이션이 개발되어 다양한 서비스를 제공하고 있다. 하지만 기존의 Cell-ID 기반의 위치정보는 이동통신사업자가 이동통신망에 설치한 교환장치를 통해 직접적으로 수집될 수 있기 때문에 개인 프라이버시 문제가 발생하고, 각종 사업자에 따라 얼마든지 정보가 유출될 가능성이 있는 정보이므로 개인 프라이버시 침해 위험성이 높다. 따라서 본 연구에서는 스마트폰에서의 GPS 기반 개인위치정보를 사용자 스스로 통제 및 접근제어할 수 있는 기술적 방안을 제시하였고 이를 설계하였다. 이를 통해 안드로이드 환경에서 다양한 GPS 개인위치정보 자기제어 SW 개발이 가능하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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