• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제35권6호
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• pp.219-226
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• 2014

This study is to develop a basic life support (BLS) app using the android based smartphone and to evaluate the function of the app. Suggested app contains chest compression feedback function, the map of automated external defibrillator (AED), direct emergency call and the basic knowledge of BLS. Using the accelerometer of the smartphone, we implemented a real-time algorithm that estimates the chest compression depth and rate for high quality cardiopulmonary resuscitation (CPR). The accuracy of algorithm was evaluated by manikin experiment. We made contents which were easy to learn the BLS for the layperson and implemented a function that provides the AED location information based on the user's current location. From the manikin experiment, the chest compression depth and rate were no significant differences between the manikin data and the app's feedback data (p > 0.05). Developed BLS app was uploaded on Google Play Store and it was free to download. We expected that this app is useful to learn the BLS for the layperson.

• Spatial Information Research
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• 제21권1호
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• pp.1-13
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• 2013

This paper describes a GIS framework for geo-semantic information retrieval in mobile computing environments. We built geographic ontologies of POI (point of interest) and weather information for use in the combination of semantic, spatial, and temporal functions in a fully integrated database. We also implemented a geo-semantic app for Android-based smartphones that can extract more appropriate POIs in terms of user contexts and geographic ontologies and can visualize the POIs using Google Maps API (application programming interface). The feasibility tests showed our geo-semantic app can provide pertinent POI information according to mobile user contexts such as location, time, schedule, and weather. We can discover a baking CVS (convenience store) in the test of bakery search and can find out a drive-in theater for a not rainy day, which are good examples of the geo-semantic query using semantic, spatial, and temporal functions. As future work, we should need ontology-based inference systems and the LOD (linked open data) of various ontologies for more advanced sharing of geographic knowledge.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.201-203
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• 2019

Google Play에 새로운 콘텐츠들이 나오고 경쟁함으로써 앱과 게임의 크기는 지속적으로 증가하고 있다. 앱과 게임의 크기가 커질수록 Google Play 스토어를 통한 앱 설치가 줄어들고 있다. 본문은 기존 지원 모델인 APK에 대한 구조 및 한계에 대해 이야기하고 새로운 지원 모델인 AAB(Android App Bundle) 구조에 대해 이야기한다. 추가로 향후 전망을 해보고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1158-1159
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• 2013

It gives to users a difficulty for searching between this huge numbers of programs. Searching the best applications for our needs is a big challenge today. In this paper, we propose a study on collaborative filtering based app recommendation system. The proposed method is composed of three steps. In the first step, we extract the data set from the target website. In the second step, we parse the extracted raw data according to the types, and store in a database. In the third, we perform recommendations based on the stored data in database.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.13-19
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• 2019

애플의 어플리케이션 마켓인 App Store에 어플리케이션을 등록하기 위해서는 애플 검증 센터를 통해 엄격한 검증 과정을 통과해야 한다. 그렇기 때문에 스파이웨어 어플리케이션의 유입이 까다롭다. 하지만 정상적인 어플리케이션의 취약점을 통해서도 악성코드가 실행될 수 있다. 이러한 공격을 방지하기 위해서는 어플리케이션에서 발생할 수 있는 잠재적 취약점을 패치하기 위해 조기에 발견하고 분석하는 연구가 필요하다. 잠재적 취약점을 증명하기 위해서는 취약점의 근본 원인을 파악하고 악용 가능성을 분석해야 한다. iOS 어플리케이션을 분석하는 도구로는 개발 도구인 Xcode에 내장되어 있는 LLDB라는 이름의 디버거를 활용할 수 있다. LLDB에는 다양한 기능이 존재하며 이 기능들은 API로도 제공되어 Python에서도 사용이 가능하다. 따라서 본 논문에서 LLDB API를 활용하여 iOS 어플리케이션의 잠재적 취약점을 효율적으로 분석하는 방법에 대해 제안한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제38권2호
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• pp.8-16
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• 2015

How to measure and evaluate the performance of managing a store? Although it is important for a retailer to execute good management in a store, there are few efficient measurement tools and methods for In-store management. Also few people are trying to deal with variety of goods (number of categories), depth of a catagory (number of stock-keeping units within a category), and stock level (the number of individual items of a particular SKU) in a store. To solve the problem, this paper suggests the Customer-Retailer Collaboration (CRC) model that utilizes Gamification. By embedding gaming elements, the store management activities can be viewed as more game-like processes. Customers find some problems they encountered in the store and send the related signals via mobile APP, and the relevant store personnel copes with the signals. As the return for their collaboration, they both will obtain points and badge. This paper designs the CRC model and shows the flow of the model briefly.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.6105-6110
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• 2012

스마트기기는 우리의 삶을 더욱 지능화시키며 편리함을 더해준다. 고수준 인터페이스와 LTE와 같은 네크워크 고속화는 체험 가능한 App을 창출하고 있다. 본 연구에서는 Hair Style App 'Hair Style Magic Mirror App'을 경험한 사용자의 비정형데이터와 감성정보의 정보를 토대로 분석하고 평가한 후, 향후 체험형 앱이 갖추어야 할 바람직한 개선방향을 제안하였다. Chi-Square 분석결과 App버전은 사용자 만족도에 영향을 주지 못하였고 기술통계 분석결과 무료버전 보다 유료버전의 사용자 만족도가 높음을 확인할 수 있었다. 감성정보 분석결과 사용자는 App의 현실성을 중요하게 생각하고 있었다. 향후 App 개발자는 현실성과 감성에 초점을 맞춰 App 개발을 해야 할 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제3권1호
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• pp.35-41
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• 2017

스마트폰 기반 IT지원 프로그램 개발에 대한 요구들은 첫째 스마트폰 운영체제에 따라 각각 별도의 개발이 필요하여 개발기간에 많은 시간이 소요되며 둘째 자체개발이 어려울 경우 외주개발에 대한 고비용 확보가 어려운 이유로 개발이 어려운 상황으로 앱 개발 생산성을 향상에도 큰 문제로 작용하고 있다. 본 논문에서 제안하는 스마트 앱 개발 자동화는 자동화된 앱 개발 생산성을 바탕으로 구글의 안드로이드마켓과 애플의 앱스토어의 성과를 단기간에 능가하고 글로벌 1위의 앱마켓 구현을 달성하기 위한 비즈니스 전략이다. 부가적으로 앱 개발에 대한 파격적인 저가격 정책과 글로벌 온라인 마케팅활동을 전개하여 예산, 범위, 난이도, 규모 등과 관계없이 앱 기반 비즈니스용 프로그램 개발을 수행한다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제12권2호
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• pp.269-289
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• 2013

The tremendous advancement of technology sparked a lot of opportunities for developers and consumers to pave way to a dynamic application market in smartphones. This study focuses on the users' perspective, that is, the preference between two application markets that varies in many perspectives of its features. Hence, the purpose of this study is to provide a comparative study on two mobile application stores in smartphones; Google Play and T-Store. A survey was conducted to compare the markets, and the results showed the different influencing factors on choosing and using each application store. In addition, the results somehow revealed the harmony of co-existence in smartphones.

• ETRI Journal
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• 제43권1호
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• pp.95-108
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• 2021

Application (app) ratings are feedback provided voluntarily by users and serve as important evaluation criteria for apps. However, these ratings can often be biased owing to insufficient or missing votes. Additionally, significant differences have been observed between numeric ratings and user reviews. This study aims to predict the numeric ratings of Google apps using machine learning classifiers. It exploits numeric app ratings provided by users as training data and returns authentic mobile app ratings by analyzing user reviews. An ensemble learning model is proposed for this purpose that considers term frequency/inverse document frequency (TF/IDF) features. Three TF/IDF features, including unigrams, bigrams, and trigrams, were used. The dataset was scraped from the Google Play store, extracting data from 14 different app categories. Biased and unbiased user ratings were discriminated using TextBlob analysis to formulate the ground truth, from which the classifier prediction accuracy was then evaluated. The results demonstrate the high potential for machine learning-based classifiers to predict authentic numeric ratings based on actual user reviews.