• 한국가시화정보학회지
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• 제20권1호
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• pp.45-51
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• 2022

Airborne particulate matter(PM) has been a global environmental problem. PM whose diameter is smaller than 10 ㎛ can permeate respiratory organs and has harmful effects on human health. Therefore, PM monitoring systems are necessary for management of PM and prevention of PM-induced negative effects. Conventional PM monitoring techniques are expensive and cumbersome to handle. In the present study, two types of PM monitoring devices were designed for measuring indoor PM concentration, portably. We experimentally investigated the performance of three commercial PM concentration measurement sensors in a closed test chamber. As a result, PM2008 sensor showed the best PM concentration measurement accuracy. Linear regression method was applied to convert PM concentration value acquired from PM2008 sensor into ground truth value. A mobile application(app.) was also created for users to check the PM concentration, easily. The mobile app. also provides safety alarm when the PM₁₀ concentration exceeds 81 ㎛/m³. The developed hand-held system enables the facile monitoring of surrounding air quality.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권11호
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• pp.3723-3737
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• 2022

Google Play is one of the largest Android phone app markets and it contains both free and paid apps. It provides a variety of categories for every target user who has different needs and purposes. The customer's rate every product based on their experience of apps and based on the average rating the position of an app in these arch varies. Fraudulent behaviors emerge in those apps which incorporate search rank maltreatment and malware proliferation. To distinguish the fraudulent behavior, a novel framework is structured that finds and uses follows left behind by fraudsters, to identify both malware and applications exposed to the search rank fraud method. This strategy correlates survey exercises and remarkably joins identified review relations with semantic and behavioral signals produced from Google Play application information, to distinguish dubious applications. The proposed model accomplishes 90% precision in grouping gathered informational indexes of malware, fakes, and authentic apps. It finds many fraudulent applications that right now avoid Google Bouncers recognition technology. It also helped the discovery of fake reviews using the reviewer relationship amount of reviews which are forced as positive reviews for each reviewed Google play the android app.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권9호
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• pp.141-149
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• 2023

Repacked mobile apps constitute about 78% of all malware of Android, and it greatly affects the technical ecosystem of Android. Although many methods exist for repacked app detection, most of them suffer from performance issues. In this manuscript, a novel method using the Constant Key Point Selection and Limited Binary Pattern (CKPS: LBP) Feature extraction-based Hashing is proposed for the identification of repacked android applications through the visual similarity, which is a notable feature of repacked applications. The results from the experiment prove that the proposed method can effectively detect the apps that are similar visually even that are even under the double fold content manipulations. From the experimental analysis, it proved that the proposed CKPS: LBP method has a better efficiency of detecting 1354 similar applications from a repository of 95124 applications and also the computational time was 0.91 seconds within which a user could get the decision of whether the app repacked. The overall efficiency of the proposed algorithm is 41% greater than the average of other methods, and the time complexity is found to have been reduced by 31%. The collision probability of the Hashes was 41% better than the average value of the other state of the art methods.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권1호
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• pp.33-41
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• 2011

최근 국내외적으로 인터넷 웹에서 스마트폰 앱으로 정보통신기술 사용자 요구와 개발 환경이 변화되고 있어 공간정보 분야에서도 이에 따른 기술적 대응이 요구되고 있다. 그러나 현재의 수준은 스마트폰 지도서비스와 위치 확인 서비스가 주가 되고 있어 공간정보 콘텐츠 서비스를 위한 스마트폰 앱의 개발은 전세계 기술 개발 동향을 고려하더라도 시험 개발의 초기 단계로 볼 수 있다. 본 연구에서는 공간영상정보를 활용하여 코너 포인트 객체 (Corner Point Feature) 추출 및 DB 연동 처리 기능을 제공하는 앱을 개발하였다. 이때 코너 포인트 객체 추출은 Harris 알고리즘을 적용하였으며 데이터베이스 서버와 어플리케이션 서버, 사용자 환경으로 구분한 기본적인 시스템 환경의 모든 처리 모듈은 오픈소스 기반으로 설계 및 구현하였다. 추출되는 코너 포인트는 사용자 요구사항에 따라 화면 확대, 축소에 따라 상세화(Level of Details) 과정을 거쳐 화면에 최적화하도록 설계하였다. 한편 공간영상정보와 통일한 대상 지역의 수치지도가 있는 경우에는 앱 상에서수치지도 레이어를 중첩 표현할 수 있는 추가 기능을 제공하도록 하였다. 본 연구에서 추출되는 자동 POI(Point of Interests) 설정이나 포인트 객체 기반 국토변화 탐지에 적용이 가능할 것으로 예상한다.

• 산경연구논집
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• 제9권12호
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• pp.63-72
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• 2018

Purpose - In this study, it is classified the service quality dimension of mobile shopping app using Kano model. In addition, it is evaluated quality factors suitable for strategic management from the viewpoint of service provider through mobile application through binary dimension analysis. Research design, data, and methodology - In this study, seven quality dimensions such as information quality, reliability, immediacy, convenience, design, security and customer service were derived through related studies to make binary shopping quality app quality measurement. 37 sub-variables were set by each quality dimensions. Each questionnaire was composed of positive and negative items like Kano's proposed method, and the satisfaction coefficient suggested by Timko(1993) was examined to understand the influence of each factors on customer satisfaction. Results - As a result of research, shopping app users perceived unity quality factor in most items of service quality dimension such as information quality, reliability, immediacy, convenience and customer service. In addition, the satisfaction coefficient showed a good impression, quick response of the result, fast delivery, and the unsatisfactory coefficient showed more interest in personal information such as payment method safety, and transaction security. As a result of research, shopping app users perceived unity quality factor in most items of service quality dimension such as information quality, reliability, immediacy, convenience and customer service. And, in information quality, the information overload was classified as an apathetic quality component, while the related information provision belonged to an attractive quality component. In reliability quality, customized service provision was classified as an attractive quality component. In instant connectivity, the quality of the connection during transport was classified as an attractive quality component. In convenience quality, access to product information was classified as a one-way quality component. All components of designs quality were classified as attractive quality components, and in security quality, all of their components were all classified as one quality component. Lastly, in customer service, they components were all classified as a single quality component. In addition, the satisfaction coefficient showed a good impression, quick response of the result, fast delivery, and the unsatisfactory coefficient showed more interest in personal information such as payment method safety, and transaction security. Conclusion - In the online service environment, which is difficult to differentiate in terms of upward upgrading only by technological implementation and function, the results of this study can be suggested as a differentiating factor for major channels with customers rather than improve the brand image.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.377-380
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• 2022

앱(App)이라 불리는 응용프로그램은 모바일 기기 등에 다운받아 사용 가능하다. 그 중 안드로이드(Android) 기반 앱은 오픈소스 기반으로 구현되어 누구나 악용 가능하다는 단점이 있지만, 아주 일부분의 소스코드를 공개하는 iOS와는 달리 안드로이드는 오픈소스로 구현되어있기 때문에 코드를 분석할 수 있다는 장점도 있다. 하지만, 오픈소스 기반의 안드로이드 앱은 누구나 소스코드 변경에 참여 가능하기 때문에 그만큼 악성코드가 많아지고 종류 또한 다양해질 수밖에 없다. 단기간에 기하급수적으로 늘어나는 악성코드는 사람이 일일이 탐지하기 어려워 AI를 활용하여 악성코드를 탐지하는 기법을 사용하는 것이 효율적이다. 기존 대부분의 악성 앱 탐지 방안은 Feature를 추출하여 악성 앱을 탐지하는 방안이 대부분이다. 따라서 Feature 추출 후 학습에 사용할 최적의 Feature를 선정(Selection)하는 3가지 방안을 제안한다. 마지막으로, 최적의 Feature로 모델링을 하는 단계에서 단일 모델 이외에도 앙상블 기법을 사용한다. 앙상블 기법은 이미 여러 연구에서 나와 있듯이 단일 모델의 성능을 뛰어넘는 결과를 보여주고 있다. 따라서 본 논문에서는 안드로이드 앱(App) 기반 악성코드 탐지 최적의 Feature 선정과 학습모델을 구현하는 방안을 제시한다.

• 한국의상디자인학회지
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• 제22권3호
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• pp.139-153
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• 2020

Today, the proliferation of smart-phones and other mobile devices is bringing many changes to people's daily lives. Recently, the mobile shopping market has grown rapidly and has become a center of distribution. Furthermore, the consumer mobile fashion market is expected to expand and mobile fashion consumers' shopping tendencies will gradually become segmented. Differentiated marketing strategies for mobile fashion companies are to become essential. This study intends to understand the propensity of mobile fashion shopping and the importance of fashion app attributes, and their impact on mobile fashion shopping customer satisfaction and loyalty. The research aims to identify shopping trends and buying behaviors of mobile fashion consumers, find ways to increase mobile fashion shopping purchases, and help develop the mobile fashion market. The results of this study are summarized as follows. First, the compilation and the economics of the mobile fashion shopping propensity factors were shown to have a significant impact on product information, product reviews, and service quality, which are in turn important factors for fashion app attributes, whereas convenience only had a significant impact on service quality. Second, product information and service quality, which are also important factors for fashion app attributes, have a significant impact on mobile fashion shopping. Third, customer satisfaction concerning mobile fashion shopping has a significant impact on loyalty. Mobile fashion shopping customer satisfaction increases loyalty. Increasing the satisfaction and loyalty of mobile fashion shopping will lead to increased sales using mobile fashion shopping apps(Site) and become apparent in the results of mobile fashion companies. Therefore, various efforts by mobile fashion companies will be needed to satisfy their customers.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.23-28
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• 2016

본 논문에서는 스마트 기기를 이용하여 4-6세 유아와 부모를 사용자 계층으로 선정하여 교육내용과 더불어 관련 게임들을 통합하여 유아들이 공부에 대한 흥미를 잃어버리지 않고 집중력 있게 한글, 영어, 숫자를 학습할 수 있도록 유아학습용 모바일 에듀테이너 앱을 설계하였다. 부모들을 위해 다양한 매체와 유아의 집중력과 학습의 대한 흥미를 증가 시킬 수 있는 한글, 숫자, 영어 낱말카드들을 설계하였고, 그림찾기, 기억력게임, 퍼즐 맞추기 등 여러 가지 학습게임들 까지 제공 하였다. 또한 유아들이 공부를 하며 지루하지 않게 시각적인 학습과 청각적인 학습이 동시에 이루어질 수 있게 함으로써 엄마들이 더욱 편리하게 자녀의 학습을 지도할 수 있게 편리성과 이동성, 가용성을 극대화시켜 구현하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.357-364
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• 2018

본 연구는 고위험 산모의 모유수유 증진을 위하여 모바일 앱을 통한 교육 프로그램을 개발하고자 시도되었다. 모바일 앱의 개발과정은 소프트웨어 개발 생명주기를 참고하여 분석, 설계, 구현, 평가의 4단계를 거쳐 이루어졌다. 교육내용은 제왕절개 분만 산모, 미숙아와 쌍둥이 분만 산모를 위한 교육내용으로 이루어져 있으며, 전문가와 사용자의 평가결과, 교육용 모바일 앱으로써 적합한 것으로 나타났다. 모바일 앱을 통한 교육은 시간과 공간의 제약을 받지 않는 장점이 있어 고위험 산모들의 모유수유에 대한 지식과 지속적인 실천에 도움이 될 것으로 사료된다. 본 연구의 결과는 향후 많은 정보를 필요로 하는 임산부들을 위한 다양한 앱 개발에 도움을 줄 수 있을 것이다. 또한 향후 본 연구에서 개발한 모유수유 앱을 직접 대상자들에게 적용한 후 그 효과를 직접 검증하는 연구가 이루어져야 할 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제16권4호
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• pp.141-152
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• 2013

2013년 현재 클라우드(Cloud) 컴퓨팅 서비스는 정보통신기술분야의 핵심 기술 동향 중 하나로서 이에 관련된 기술이나 사업 응용 분야가 계속 발전, 확대되고 있다. 이러한 서비스를 개발할 수 있는 기반 요소인 클라우드 플랫폼 중에 하나인 OpenStack은 오픈소스 기반으로 몇 가지의 내부 기술 요소로 이루어져 있고, 서비스 목적에 따라 상업적 플랫폼에 의존하지 않고도 독자적인 공개 및 비공개 클라우드 컴퓨팅 환경을 구축할 수 있는 환경을 제공한다. 이번 연구에서는 위성영상정보 분석처리 시스템을 시범적인 클라우드 서비스 모델로 설정하여 OpenStack을 기반으로 비공개 클라우드 컴퓨팅 환경으로 설계, 구축하는 사례를 제시하고자 하였다. 구현된 서비스는 세부적으로 인스턴스 서버, 웹 서비스, 모바일 앱으로 구분하였다. 인스턴스 서버는 실제 위성영상정보 분석처리, 데이터베이스 등의 기능을 제공하고, 웹 서비스는 사용자로부터 위성영상정보를 저장 및 관리하는 기능을 제공한다. 한편 모바일 앱은 위성영상정보의 시각화 및 분석처리 요청 등의 기능을 수행한다.