안드로이드 운영체제의 서드파티 애플리케이션들은 사용자의 계정 및 개인정보에 대한 접근 권한을 획득하기 위해 OAuth 프로토콜을 이용하여 계정 정보 제공자들로부터 사용자의 크리덴셜 및 사용자의 자원에 접근할 수 있는 권한을 내포하는 접근 토큰을 전달받는다. 이러한 크리덴셜 및 토큰 정보는 안드로이드 운영체제가 제공하는 OAuth 관련 데이터 관리 방식에 의해 기기 내부에 저장되는데, 이 정보가 유출될 경우 공격자는 유출된 크리덴셜 및 토큰 정보를 이용하여 사용자의 계정에 대한 자유로운 로그인 및 데이터 접근이 가능하다. 이러한 특징은 디지털 포렌식 수사관이 증거 데이터를 수집하는 관점에서 피압수자가 사용하는 서비스의 원격지 서버로부터 직접 데이터를 수집하는 것을 가능하게 한다. 원격지에서 수집되는 증거 데이터는 2차적인 영장발부의 토대로 작용함으로써 수집한 디지털 증거의 증거능력을 확보할 수 있기 때문에 피압수자가 안드로이드 기기에서 애플리케이션 삭제 등의 증거 인멸을 시도한 경우 매우 중요한 증거가 될 수 있다. 본 논문에서는 다양한 안드로이드 운영체제 및 기기 환경에서 OAuth 토큰의 관리 현황을 분석하고, 이를 이용하여 다양한 서드파티 애플리케이션의 데이터를 수집하는 방법을 소개한다. 이를 통해 디지털 포렌식 관점에서 피압수자가 사용하는 서비스의 원격지 데이터를 수집함으로써 증거 수집의 영역을 확장할 수 있는 방안을 제안한다.
안드로이드 기반의 스마트폰을 공장자동화 및 생산자동화 분야에서의 활용이 중요하게 여겨지고 있다. 일반적으로 OMA DM 표준은 공장자동화 및 생산자동화 환경을 위한 중요한 인프라 구조 기술이다. 본 논문에서는 OMA DM 플랫폼 설계 및 구현에 대해 연구한다. 개발된 프로토타입은 세 가지 모듈 즉 DMS, FUMO 그리고 SCOMO로 구성된다. 그리고 EAP 및 AES 개념을 응용한 보안 모듈도 제시되었다. 제안된 보안 모듈은 공장자동화를 위해 안드로이드 기반의 스마트폰을 활용한 DMS, FUMO 및 SCOMO 모듈 간 통신에서 안전한 통신을 보장하기 위해 적용된다. 시뮬레이션 결과에 의하면 구현된 해당 프로토타입은 공장자동화 환경에서 좋은 성능을 보이며 보안성을 보장하면서 여러 공장자동화, 생산자동화 및 사무자동화 환경에서 활용이 가능하다.
캡처 리플레이 기법은 GUI 테스팅을 위하여 흔히 사용되는 자동화 방법이다. 하지만 안드로이드 플랫폼 애플리케이션 테스팅에는 직접 이용하기 어렵다. 그 이유는 좋은 테스팅 프레임워크가 제공되고 있지만 GUI 요소들과 위젯 이벤트 처리 부분이 자동 링크되지 않기 때문이다. 캡처 리플레이 테스팅 도구가 없다면 명세서를 이용하여 테스팅 시나리오를 만들고 일일이 수동으로 GUI 요소들과 연결하여 테스팅 하여야 한다. 이 논문은 현재 사용되고 있는 안드로이드기반 GUI 자동화 테스트 기법보다 발전되고 최적화된 캡처 리플레이 방법을 제안하고 이의 효율성을 증명하기 위한 것이다. 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.
본 연구는 EU 회원국에서 상위권을 차지하는 안드로이드 애플리케이션 50개에 대한 개인정보처리방침을 분석하여, EU 일반 개인정보 보호법(GDPR)이 규정하는 투명성 확보방안을 제시하였다. WP29 작업반에서 제시한 투명성 관련 지침을 참고하여, 개인정보처리의 투명성 확보를 위한 요소를 도출하고, 각 요소에 대한 단계별 확인 절차를 거쳤다. 그 결과, 현재 구글플레이스토어와 애플리케이션에서 각각 제공하고 있는 개인정보처리방침을 일원화하고, 개인정보처리방침을 설명하는 내용을 좀 더 이해하기 쉬운 표현으로 기술할 필요성이 제기되었다. 또한, 신속한 정보 제공 및 컨트롤러의 정보 기재 등이 개선될 필요가 있음이 제시되었다. 본 연구는 GDPR 5조 개인정보처리원칙 7가지 중 하나인 투명성의 원칙에 기반을 두어 분석하였으며, 향후 실질적인 준수를 통해 EU의 GDPR에 선제적으로 대응할 수 있는 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
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.
최근 프로그래밍 교육의 중요성이 강조되고 있지만, 초·중·고교 학생들은 프로그래밍 교육에 어려움을 겪고 있다. 대부분의 프로그래밍 환경이 블록 코딩을 바탕으로 이루어지고 있는데 이는 텍스트 코딩으로의 이행에 방해가 된다. 전통적인 PC 환경도 유지 관리 문제 등 어려움이 있다. 이러한 상황에서 모바일 앱은 대안적 프로그램 교육환경으로 생각해 볼 수 있다. 이 논문에서는 이동형 기기에서 프로그램을 작성할 수 있는 모바일 앱 설계하고 구현하였다. 첫 사례로 Scheme 인터프리터 모바일 앱을 구현하였는데, Scheme은 다중 패러다임 프로그래밍을 지원하는 교육용 언어로 MIT의 프로그래밍 교과에 사용되고 있다. 구현된 앱은 독립형 앱으로 설계되어 네트워크를 사용하지 않아도 된다는 장점이 있다. 벤치마크 수행결과, PC 수행 시간에 대한 안드로이드 기기 수행 시간은 Derivative 벤치마크 131%와 Tak 벤치마크 157%로 나타났다. 또한, 안드로이드 기기에서 벤치마크 프로그램의 수행 시간 최댓값은 Derivative 벤치마크 19.8ms, Tak 벤치마크 131.15ms로 나타났다. 이는 안드로이드 기기를 프로그래밍 교육용으로 선택 시 실습에 큰 제약이 되지 않음을 나타낸다.
코로나19가 막바지에 다다르며 근 몇 년 간 여행을 가지 못했던 사람들의 관심이 다시금 여행으로 쏠리면서 여행업이 점점 활기를 되찾고 있다. 이에 따라 여행 관련된 어플리케이션을 개발하여 여행에 도움이 되고자 한다. SNS가 활발한 요즘 트렌드에 따라 본 어플리케이션은 메인 기능으로 리뷰 기능을 제공한다. 이외에도 갤러리를 통해 여행 기록들을 저장할 수 있으며, 네비게이션을 통해 목적지까지의 경로를 편리하게 볼 수 있다. 사람들은 보통 여행을 할 때에 목적에 따라 여러 가지 어플리케이션을 동시에 사용하곤 한다. 본 연구는 이러한 번거로움 해소를 위해 여러 가지 기능이 합쳐진 어플리케이션을 개발해 편리함을 증진시키는 것에 목적을 두고 진행한다. 개발 툴은 안드로이드 스튜디오를 사용한다.
최근 들어 스마트폰의 보급과 활용이 급증함에 따라 스마트폰관련 연구는 IT분야의 중요한 연구과제중 하나가 되었다. 게임을 비롯한 수많은 어플리케이션이 개발되고 있으며, 지속적으로 많은 어플리게이션이 개발될 것이다. 기존의 많은 어플리케이션이 개발되었으나 우리나라의 전통놀이를 소재로 한 어플리케이션은 많지 않다. 본 연구에서는 우리나라의 전통놀이중 하나인 고누를 안드로이드 환경에서 개발하였다. 고누는 연령에 상관없이 즐길 수 있는 보드게임중 하나이다. 고누와 같은 전통문화와 관련된 어플리게이션이 개발되어 스마트폰환경에서도 우리나라 문화를 알릴 수 있는 계기가 되기를 기대한다.
근래에는 디지털 포렌식 수사에서 다양한 스마트 기기들이 수사 대상에 속하고 있다. 스마트 기기 중에서 지속적인 전원의 공급과 데이터 통신을 하는 스마트 폰에서는 다양한 정보가 획득할 수 있다. 이 논문은 안드로이드 스마트 폰으로부터 획득 가능한 많은 정보 중에서 GPS 기능을 사용하는 내비게이션 어플리케이션을 사용할 때 기기에 남는 흔적에 대한 연구 결과이다. 해외에서 사용되는 어플리케이션과 국내에서 사용되는 어플리케이션 중에서 마켓에서 다운로드 수가 높은 어플리케이션을 선정하여 실험을 하고 분석을 하였으며, 분석 결과가 디지털 포렌식 수사에서 어떠한 의미를 가질 수 있는지 기술하고 있다.
최근 무선인터넷 기술이 급속히 발전하고 있으며 특히 스마트폰의 서비스 활성화를 기반으로 모바일 어플리케이션에 대한 활용도가 높아지고 있다. 따라서 소프트웨어 개발자들이나 IT 관련학과 학생들은 일상생활에 편리한 각종 어플리케이션들을 개발하고 있다. 본 논문에서는 남서울대학교 컴퓨터학과 캡스톤 디자인 교과목에서 모바일 프로그램 개발 능력을 키우고 특히 안드로이드 운영체제기반으로 하는 각종 툴의 학습을 위해서 개발한 소지품 분실예방 어플리케이션을 제안한다. 이것은 스마트폰을 소지한 사용자가 알람을 통하여 자신의 소지품을 관리할 수 있고 분실하지 않도록 하는 어플리케이션이다. 또한 개발하는 과정을 통해 얻게 된 실무적 교육 효과에 대해 고찰하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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