모바일 앱은 사용자의 편의를 위해 개인정보에 접근할 수 있는 권한을 자주 요청한다. 하지만 이에 따라 모바일 앱을 이용하는 동안 허용되지 않은 개인정보가 유출되는 문제가 많이 발생했다. 이러한 문제를 해결하기 위해 구글 앱스토어에 등록된 앱은 개인정보 처리방침에 사용자의 개인정보를 앱에서 어떻게 활용하는지 명시하도록 했다. 하지만 앱이 수행하는 개인정보 수집 및 처리 과정이 개인정보 처리방침에 정확히 공개되어 있는지 확인하기 어려우며, 모바일 앱 사용자가 앱이 접근할 수 있는 개인정보에 대해 알기 위해서는 개인정보 처리방침에 의존해야만 한다. 본 연구에서는 개인정보 처리방침과 모바일 앱을 분석하여 개인정보 처리방침의 신뢰성을 확인하는 시스템을 제시한다. 먼저 개인정보 처리방침의 텍스트를 추출 및 분석하여 모바일 앱이 어떤 개인정보를 이용할 수 있다고 공개하는지 확인한다. 이후 안드로이드 정적 분석을 통해 앱이 접근할 수 있는 개인정보 분류를 확인하고, 두 결과를 비교하여 개인정보 처리방침을 신뢰할 수 있는지 분석한다. 실험을 위해 구글 앱스토어에 등록된 약 13,000개 안드로이드 앱의 패키지 파일과 부가정보를 수집한 뒤 분석할 수 있는 앱을 선정하기 위해 4가지 조건에 따라 전처리를 진행했다. 선정한 앱을 대상으로 텍스트 분석과 모바일 앱 분석을 진행하고, 이를 비교하여 모바일 앱은 개인정보 처리방침에 공개한 것보다 더욱 많은 개인정보에 접근할 수 있음을 증명한다.
본 논문에서는 스마트폰으로 음식 메뉴를 촬영한 영상으로부터 글자를 인식하는 안드로이드 기반의 한글 음식 메뉴 인식 어플리케이션을 설계하고 구현한다. Optical Character Recognition (OCR) 기술은 크게 전처리, 인식 그리고 후처리 과정으로 구분된다. 전처리 과정에서는 Maximally Stable Extremal Regions (MSER) 기법을 이용하여 글자를 추출한다. 인식 과정에서는 무료 OCR 엔진인 Tesseract-OCR을 이용하여 글자를 인식한다. 후처리 과정에서는 음식 메뉴에 대한 사전 DB를 이용하여 잘못된 결과를 수정한다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위해 실제 메뉴판을 DB로 이용하여 인식 성능을 비교 측정하는 실험을 진행하였다. 구글 플레이스토어에 있는 글자 인식 어플리케이션인 OCR Instantly Free, Text Scanner 그리고 Text Fairy와 인식률 측정 실험을 진행하였으며 실험 결과 제안하는 기법이 다른 기법보다 평균적으로 14.1% 높은 인식률을 보여주는 것을 확인하였다.
스마트폰 사용자가 증가하고 스마트폰이 다양한 서비스와 함께 일상생활에서 널리 사용됨에 따라 스마트폰 사용자를 노리는 악성코드 또한 증가하고 있다. 안드로이드는 2012년 이후로 가장 많이 사용되고 있는 스마트폰 운영체제이지만, 안드로이드 마켓의 개방성으로 인해 수많은 악성 앱이 마켓에 존재하며 사용자에게 위협이 되고 있다. 현재 대부분의 안드로이드 악성 앱 탐지 프로그램이 사용하는 규칙 기반의 탐지 방법은 쉽게 우회가 가능할 뿐만 아니라, 새로운 악성 앱에 대해서는 대응이 어렵다는 문제가 존재한다. 본 논문에서는 앱의 정적 분석과 딥러닝을 결합하여 스마트폰에서 직접 악성 앱을 탐지할 수 있는 방법을 제안한다. 수집한 6,120개의 악성 앱과 7,000개의 정상 앱 데이터 셋을 가지고 제안하는 방법을 평가한 결과 98.05%의 정확도로 악성 앱과 정상 앱을 분류하였고, 학습하지 않은 악성 앱 패밀리의 탐지에서도 좋은 성능을 보였으며, 스마트폰 환경에서 평균 10초 내외로 분석을 수행하였다.
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.
COVID-19 팬데믹 영향으로 대면 소통이 어려워지면서 비대면 소통의 영향을 파악하는 연구가 진행되고 있으나 메신저 애플리케이션 리뷰를 통해 이를 살펴본 연구는 미비하다. 본 연구는 구글 플레이 스토어 내의 메신저 애플리케이션 리뷰 데이터를 수집하여 LDA(Latent Dirichlet Allocation)토픽 모델링을 통해 팬데믹의 영향을 파악하고, 이에 따른 서비스 전략 방안을 제시하고자 한다. 연구에서는 팬데믹이 시작된 시점과 사용자가 부여한 평점을 기준으로 데이터를 분류하였다. 분석 결과 주로 중장년층이 메신저를 사용하는 것으로 나타났으며, 팬데믹 이후에는 가족과의 소통이 증가한 것으로 확인되었다. 사용자들은 애플리케이션의 업데이트에 대해 불만을 표현하였으며, 변화에 대한 적응이 어려움을 보였다. 이에 업데이트 주기를 조정하고 사용자들의 의견을 적극 수용하는 개발접근이 필요하다. 또한, 직관적이고 간편한 사용자 인터페이스(UI)를 제공한다면 사용자 만족도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 텍스트마이닝을 활용하여 러닝 어플리케이션 사용자의 리뷰를 분석하였다. 본 연구는 python3의 selenium 패키지를 이용하여 google playstore의 Nike Run Club, Runkeeper의 사용자 리뷰들을 분석자료로 이용하였으며, okt 분석기를 통해 한글 명사만을 남겨 형태소를 분리하였다. 형태소 분리 후 rankNL 사전을 만들어 불용어(stopword)를 제거하였다. 자료 분석을 위해 텍스트마이닝의 TF(빈도분석), TF-IDF(키워드 빈도-문서 역빈도), LDA 토픽모델링을 통해 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, Nike Run Club, Runkeeper 어플리케이션 사용자 리뷰에서 공통적으로 상위 키워드로 '기록', '앱', '운동'의 키워드가 도출되었으며 TF, TF-IDF의 순위에는 차이가 나타났다. 둘째, Nike Run Club의 LDA 토픽모델링으로 '기본 항목', '추가 기능', '오류 사항', '위치기반데이터'의 토픽이 도출되었고 Runkeeper는 '오류 사항', '음성 기능', '러닝 데이터', '사용 혜택', '사용 동기'의 토픽이 도출되었다. 결과를 통해 제언하면 어플리케이션의 경쟁력 향상을 기여하기 위해 오류 및 개선사항을 보완해야 한다.
Objective : To evaluate the status of mobile personal health records (mPHR) applications of Atopic Dermatitis, assessing general characteristics, information content, features of PHR content and functions. Method : Searches were conducted from Android's Google Play and iOS's App Store. Main criteria used to include mPHRs were: providing health information of PHR function of Atopic Dermatitis; operating in Korean or English; for human. Selected mPHRs were analyzed considering general characteristics, information contents, data elements, and application features. Results : 19 applications were included in this study. 15 were providing health information. Data elements of information included general information, symptom, diagnosis, treatment, prevention, management and FAQ. No single application contained all seven data elements. Only Eight applications had PHR function. In the features analysis, one PHR applications contained all eight PHR functional features; saving profile function, profiles supported, password, import data, export data, information provided, progress chart and push-up alarm. Conclusion : mPHR is an emerging health care technology. The majority of existing mPHR applications only provide one-way information. Application designed to help users and doctors to exchange mutual information was the only one. Also, there was no application that can record the Traditional Korean Medicinal treatment information. However, as the mobile market continues to expand it is likely that more comprehensive mPHRs will be developed in the near future. New advancements in mobile technology can be utilized to enhance Tranditional Korean Medical health care.
차(茶)는 오랜 음용의 역사를 갖은 음료로서 커피, 코코아와 함께 세계 3대 기호음료로 알려져 있으며 생활문화와 전통이 함께하여 다양한 콘텐츠의 애플리케이션이 개발되고 있다. 애플 앱스토어와 구글플레이에 등록된 차연관 앱은 1,000개 이상으로 파악되었다. 본 연구는 스마트폰 앱의 호감도가 높은 20대를 주 연구대상으로 차 소비자들이 선호하는 차연관 앱의 기능은 무엇이고 선호하는 앱의 기능에 따라 소비자들의 특성에 차이가 있는지를 찾아보았다. 차 소비자 169명을 대상으로 설문조사를 한 결과 선호하는 차연관 앱 기능과 소비자들의 연령, 차 섭취량은 유의한 차이를 보였다. 20대는 차 마시는 곳 찾기, 엔터테인먼트와 티타이머 기능을 더 선호하였으며 30대 이상의 소비자 층은 예절, 다례, 다기, 차에 관한 기록의 기능을 더 선호하는 것으로 나타났다. 섭취량이 많은 소비자 층은 다례와 예절에 더 높은 선호도를 보였다. 선호하는 앱 기능과 소비자들의 성별, 차 애호 기간은 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 본 연구는 차연관 앱에 관한 소비자 특성에 관한 기초자료를 제공하여 차연관 앱 개발을 도모하고 전통음료를 배경으로 한 다양한 앱과 콘텐츠 개발과 발전에 기여하는데 뜻이 있다.
현재, 모바일 게임시장의 대부분은 점유율이 높은 구글과 앱스토어를 통해 게임을 출시한다. 제 3자 플랫폼을 이용하기 때문에 제공하는 결제 API시스템만 사용해야하고, 제 3자 플랫폼이 일정 수수료를 제외 후에 게임사에 지급한다. 제 3자를 통해 거래하면 게임사는 환불여부를 잘 모르고 아이템 회수가 힘들기 때문에, 환불을 악용하는 유저들과 전문사이트가 지속적으로 생기고 있다. 본 논문에서는 기존 결제 방식의 문제점을 분석하고 블록체인 스마트 컨트랙트를 이용한 결제 모델을 제시한 후, 투명성, 중개성(수수료), 효율성 관점으로 기존모델과의 차이점을 분석했으며 결과적으로, 스마트 컨트랙트를 이용한 결제모델은 제 3자가 없이 P2P거래를 통해 수수료가 적고 거래기록이 투명하여 아이템 위변조 및 환불악용을 막을 수 있다. 추후, 제시한 결제모델이 도입된다면 "아이템을 사용했어도 환불 OK"같은 도덕적 윤리에 벗어난 문구를 걸고 환불을 대행하는 업체들이 도태될 것이며 제 3자 플랫폼을 거쳐 발생하는 비합리적인 수수료의 문제가 해결될 것이다.
간편 결제 서비스는 간편 인증 수단을 이용한 결제 및 송금 서비스이다. 코로나 19로 인해 온라인 거래가 증가하면서 간편 결제 서비스 이용이 증가하고 있다. 이와 함께 네이버페이, 카카오페이, 토스와 같은 전자금융업이 간편 결제 시장의 경쟁 구도를 다각화하고 있다. 해외의 핀테크 기업인 PayPal과 Alibaba는 자국 내 독보적인 점유율을 보유하고 있지만, 국내 간편 결제 시장은 독보적인 점유율을 차지하고 있는 업체가 없어 경쟁이 심화되고 있다. 본 연구에서는 간편 결제 시장 참여자를 전자금융업자, 휴대폰 제조업자, 금융회사로 분류하고, 각 업종의 대표적인 서비스들에 대해 SWOT 분석을 진행하였다. 구글 플레이스토어 실 사용자 후기를 토픽모델링 기법을 사용하여 분석하였고, 긍정 토픽을 강점으로 부정 토픽을 약점으로 활용하였다. 또한, 뉴스 기사를 P(정치), E(경제), S(사회), T(기술)로 나누어 토픽모델링을 진행하여 간편 결제 서비스에 대한 기회와 위협을 도출하였다. 본 연구를 통해 간편 결제 시장 참여자가 자사의 서비스 역량을 확인할 수 있도록 하고, 서비스별로 간편 결제 시장에서 우위를 점할 수 있는 서비스 활성화 전략을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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