• Title/Summary/Keyword: Android platform

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A Study on The Improving Effectiveness of QEMU Based on The Comparative Performance Analysis of PC and FPGA (PC, FPGA와의 성능 비교 분석을 통한 QEMU의 개선방안 연구)

  • Choi, Byung-Jun;Suh, Tae-Weon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2016.10a
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    • pp.4-7
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    • 2016
  • 본 연구에서는 대표적인 오픈소스 virtual platform인 QEMU와 PC, FPGA에 다양한 운영체제(Windows, Linux, Android, ${\mu}C$/OS-II)를 포팅하고 벤치마크 프로그램을 수행함으로써 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과 부동소수점 연산의 성능이 상대적으로 낮게 측정되었으며 이를 토대로 성능 취약점을 분석하고 QEMU를 개선하기 위한 방안을 연구하였다.

A Client Design of a Travel-cost Managing System based on Android Platform (여행경비관리시스템을 위한 안드로이드 클라이언트의 구현)

  • Gwon, Hye-Jin;Park, Young-Ho
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2014.04a
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    • pp.287-288
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    • 2014
  • 최근 해외 여행에 대한 수요가 급증하고 있다. 또한 스마트 시대에 걸맞게 해외 여행자들은 스마트폰을 여행 필수품으로 여기고 있다. 본 논문에서는 이러한 현상을 고려하여 해외 여행에서의 경비를 관리해주는 안드로이드 기반 여행 경비 관리 응용인 Travel Manager 의 클라이언트 디자인 방안을 제안하고 사용자들에게 편리하면서도 체계적인 화면 구성으로 이루어진 클라이언트 디자인을 보인다.

Design and implementaion of Data-Encryption Platform Based on Android (안드로이드 기반 데이터 암호화 플랫폼 설계 및 구현)

  • Cho, Dae-Kyun;Yun, Sung-Yeol;Park, Seok-Cheon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2012.11a
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    • pp.1036-1037
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    • 2012
  • 안드로이드 어플리케이션 개인 정보 유출의 문제가 이슈화 되고 있다. 이 문제는 개발자가 어플리케이션을 개발하는데 있어 데이터 암호화 전혀 고려하지 않으며, 데이터 암호화에 대한 지식도 많이 부족하다. 따라서 본 논문에서는 안드로이드 어플리케이션에서 사용되는 데이터 유형을 분석하여 시나리오를 작성하여 암호화 알고리즘과 설계한다. 설계한 내용을 바탕으로 안드로이드 기반 데이터 암호화 플랫폼을 구현하였다.

An Implementation of Personal Errands Service System based-on Android Platform (안드로이드 기반 개인간 심부름 대행 시스템 구현)

  • Jung, Sung-Hyo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2012.04a
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    • pp.1345-1348
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    • 2012
  • 최근 대중의 생활 속에서 스마트폰 이용이 빠르게 확산되고 있고, 그로 인해 시간과 공간의 제약을 최소화 할 수 있는 다양한 어플리케이션들이 등장하고 있다. 본 논문에서는 바쁜 현대인들의 일상에서 꼭 필요한 개인 간 심부름 대행 시스템을 제안하며, 본 시스템을 이용하면 심부름을 요청 하는 사람과 대행하는 사람의 공간적 제약을 없애서 누구나가 심부름을 대행 할수있고, 요청할수 있는 심부름 장터가 될 수 있을 것으로 기대된다.

Analysis and Design of Data-Encryption Platform Based on Android (안드로이드 기반 데이터 암호화 플랫폼 분석 및 설계)

  • Cho, Dae-Kyun;Yun, Sung-Yeol;Park, Seok-Cheon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2012.04a
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    • pp.742-744
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    • 2012
  • 최근 모바일 보안에 많은 이슈가 되고 있고, 그 중 많은 사람들이 이용하는 안드로이드 어플리케이션에서도 악성 어플리케이션이 등장함에 따라 많은 개인정보 피해가 속출되고 있다. 이에 따라 안드로이드 어플리케이션의 데이터유형 별로 특징을 분석하고, 분석된 유형별로 사용할 수 있도록 암호화 알고리즘을 분석하며, 분석된 내용을 바탕으로 안드로이드에서 사용할 수 있도록 플랫폼의 형태로 설계하였다.

A Study on Sensor Organization and Programming based on Android Platform (안드로이드 기반 센서 구성 및 센서 프로그래밍 기법)

  • Choi, Su-Kyung;Park, Young-Ho
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2012.04a
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    • pp.1382-1384
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    • 2012
  • 스마트폰이 제공하는 다양한 애플리케이션들은 스마트폰이 탑재한 센서들과 밀접한 관계가 있다. 본 논문에서는 최근 진화를 거듭하고 있는 스마트폰 센서의 종류와 이를 구현하기 위해 센서 매니저를 이용하는 법과 센서 값을 해석하는 법에 대해 분석해본다. 또한 이를 바탕으로 기기의 센서 목록을 읽어내는 간단한 프로그래밍 예를 소개하고 이를 설명한다.

A Study on Gesture Organization and Programming based on Android Platform (안드로이드 기반 제스처 구성 및 제스처 프로그래밍 기법)

  • Choi, Su-Kyung;Park, Young-Ho
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2012.04a
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    • pp.1385-1387
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    • 2012
  • 터치 스크린은 모바일 기기에서 애플리케이션과 상호 작용할 수 있는 좋은 방법이다. 사용자들은 스크린 상에서 다양한 액션을 취할 수 있으며, 안드로이드 프레임워크는 다양한 제스처를 지원한다. 본 논문에서는 안드로이드 API 1.6부터 지원된 새로운 제스처에 대해 분석하고 간단한 프로그래밍 예도 소개하고자 한다.

An Interface Design for Personal Recommending based on Android Platform (안드로이드 기반 맞춤형 화장품 추천 시스템의 인터페이스 설계)

  • Kim, Eunah;Park, Young-ho
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2013.11a
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    • pp.1278-1280
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    • 2013
  • 최근 화장품 시장이 꾸준한 양적 성장세를 보이고 있다. 그 결과 많은 소비자들이 자신에게 맞는 화장품을 찾는 데 어려움을 호소하고 있다. 화장품을 추천해주기 위한 시스템이 존재하지만 개개인의 특성을 고려하고 있지 않아 부작용을 초래할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 개인에게 특화된 화장품 정보를 제공하는 시스템인 Beauty Manager를 제안한다.

Comparison of Machine Learning Tools for Mobile Application

  • Lee, Yo-Seob
    • International Journal of Advanced Culture Technology
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    • v.10 no.3
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    • pp.360-370
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    • 2022
  • Demand for machine learning systems continues to grow, and cloud machine learning platforms are widely used to meet this demand. Recently, the performance improvement of the application processor of smartphones has become an opportunity for the machine learning platform to move from the cloud to On-Device AI, and mobile applications equipped with machine learning functions are required. In this paper, machine learning tools for mobile applications are investigated and compared the characteristics of these tools.