협업 필터링은 학계나 산업계에서 우수한 성능으로 인해 많이 사용되는 추천기법이지만, 정량적 정보인 사용자들의 평가점수에만 국한하여 추천결과를 생성하므로 간혹 정확도가 떨어지는 문제가 발생한다. 이에 새로운 정보를 추가로 고려하여, 협업 필터링의 성능을 개선하려는 연구들이 지금까지 다양하게 시도되어 왔다. 본 연구는 최근 Web 2.0 시대의 도래로 인해 사용자들이 구입한 상품에 대한 솔직한 의견을 인터넷 상에 자유롭게 표현한다는 점에 착안하여, 사용자가 직접 작성한 리뷰를 참고하여 협업 필터링의 성능을 개선하는 새로운 추천 알고리즘을 제안하고, 이를 스마트폰 앱 추천 시스템에 적용하였다. 정성 정보인 사용자 리뷰를 정량화하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용하였다. 구체적으로 본 연구의 추천시스템은 사용자간 유사도를 산출할 때, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하여 보다 정밀하게 사용자간 유사도를 산출할 수 있도록 하였다. 이 때, 사용자 리뷰의 유사도를 산출하는 접근법으로 중복 사용된 색인어의 빈도로 산출하는 방안과 TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 가중치 합으로 산출하는 2가지 방안을 제시한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천, 즉 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하는 알고리즘이 평점만을 고려하는 전통적인 협업 필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인할 수 있었다. 아울러, 중복 사용 단어의 TF-IDF 가중치의 합을 고려했을 때, 단순히 중복 사용 단어의 빈도만을 고려했을 때 보다 조금 더 나은 예측정확도를 얻을 수 있음도 함께 확인할 수 있었다.
스마트 폰의 급속한 발전과 보급으로 많은 사람들의 스마트 응용에 대한 관심이 집중되고 있으며, 다양한 관련 기술과의 융합을 통한 획기적인 모바일 응용들이 빠르게 확산되고 있는 실정이다. 특히 스마트 폰과 주변 장치들과의 일시적인 애드 혹 망을 구축하여 데이터를 교환하고 서비스하는 다양한 형태의 모바일 응용과 같은 융합 기술들이 지속적으로 등장하고 발전하고 있다. 본 논문에서는 스마트 기기의 다양한 응용을 위하여 스마트 폰의 블루투스 모듈을 이용하여 주변에 있는 센서와 같은 장치들과 일시적인 애드 혹 망을 형성하여 서로 데이터를 교환하고 서비스 할 수 있는 블루투스 기반 무선 애드 혹 센서 네트워크를 이용한 스마트 응용을 설계하고 구현하였다. 이때 제안한 스마트 응용은 2개 이상의 다중 센서로부터 획득된 데이터를 실시간으로 수집하여 그 속성에 따라 데이터베이스에 저장하고, 분석하고 처리할 수 있는 의사결정 기능을 수행한다. 본 논문에서 설계하고 구현한 스마트 응용은 스마트 폰의 블루투스 모듈을 이용하여 주변의 맥박과 체온 센서로부터 수집된 생체 데이터를 분석하여 환자의 건강상태를 결정하는 헬스 케어 어플이다.
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.
This article evaluates the accuracy of noise measurements for 37 noise measurement applications for iPhone 4 and iPhone 3Gs. Noise levels were measured using simultaneously a precision sound level meter and iPhones installed noise measurement applications at the levels of 70 dB, 80 dB and 90 dB at 1,000 Hz. Measurement errors were estimated by subtracting two measurements between iPhone and sound level meter. It was found that measurement errors of 34 applications(89.2%) were greater than ${\pm}2$ dB which is the maximum allowable error range for the Type II sound level meter. It was only 4 applications that measurement errors lie within ${\pm}2$ dB error range. There was no significant differences among measurements with four iPhone 4s. However, there were significant differences between the measurements with iPhone 4 and iPhone 3Gs using the same application. It was due to the different hardware specifications such as microphone. Therefore, noise measurement applications, for example, which has to utilize hardware of the smartphone, should be programmed to identify hardware specifications and to adopt appropriate correction factors upon hardware specifications. In conclusion, it is necessary to check accuracy and validity before using the noise measurement applications for iPhones. Also, it was suggested that it should develop an evaluation guideline or protocol on accuracy testing for the measurement applications using a smartphone.
Background: We conducted a cross-sectional study of residents within and outside Fukushima Prefecture to clarify their perceptions of the need for smartphone applications (apps) for explaining exposure doses. The results will lead to more effective methods for identifying target groups for future app development by researchers and municipalities, which will promote residents' understanding of radiological situations. Materials and Methods: In November 2019, 400 people in Fukushima Prefecture and 400 people outside were surveyed via a web-based questionnaire. In addition to basic characteristics, survey items included concerns about radiation levels and intention to use a smartphone app to keep track of exposure. The analysis was conducted by stratifying responses in each region and then cross-tabulating responses to concerns about radiation levels and intention to use an app by demographic variables. The intention to use an app was analyzed by binomial logistic regression analysis. Text-mining analyses were conducted in KH Coder software. Results and Discussion: Outside Fukushima Prefecture, concerns about the medical exposure of women to radiation exceeded 30%. Within the prefecture, the medical exposure of women, purchasing food products, and consumption of own-grown food were the main concerns. Within the prefecture, having children under the age of 18, the experience of measurement, and having experience of evacuation were significantly related to the intention to use an app. Conclusion: Regional and individual differences were evident. Since respondents differ, it is necessary to develop and promote app use in accordance with their needs and with phases of reconstruction. We expect that a suitable app will not only collect data but also connect local service providers and residents, while protecting personal information.
스마트폰의 기능이 다양한 영역으로 확대되고 멀티태스킹이 활성화됨에 따라 스왑 기능의 지원이 점점 중요한 이슈로 부각되고 있다. 그러나, 스마트폰에서의 스왑 지원은 지나친 스토리지 트래픽을 유발하여 메모리 쓰레싱을 발생시키는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 초창기 스마트폰의 스왑 지원시 발생하던 이러한 쓰레싱 현상이 스마트폰 하드웨어가 발전함에 따라 어떻게 변화하였는지를 분석한다. 분석 결과 메모리 용량이 늘어남에 따라 스왑으로 인한 쓰레싱 문제가 일정 부분 해소되는 것을 확인하였다. 그러나, 실행 앱의 수를 지속적으로 증가시킬 경우 쓰레싱은 여전히 발생하는 것을 확인하였다. 본 논문에서는 이러한 쓰레싱의 유발이 일부 핫 데이터에 기인한다는 것을 보이고 이를 NVM 기반의 아키텍처를 통해 해결할 수 있는 방안을 제시한다. 특히, 소량의 NVM으로 효율적인 관리를 통해 스왑 기능을 지원하면서 성능 저하 문제를 해소할 수 있음을 보인다.
본 연구는 스마트폰 맛집 앱에 대한 서비스품질(정보성, 유용성, 이동성, 신뢰성, 공감성)과 사용후기 특성(사용후기 동의성, 사용후기 유용성)이 맛집 앱을 이용한 후의 만족과 재이용의도에 미치는 영향관계를 검증하여 외식업체들이 스마트폰 앱을 통해 효과적인 마케팅 전략을 구축할 수 있도록 유용한 정보를 제공하고자 한다. 본 연구의 자료수집을 위해 2015년 9월 15일부터 10월 30일까지 설문조사를 실시하였으며, 편의표본추출법에 의해 스마트폰 맛집 앱 이용자를 대상으로 조사를 진행하였다. 설문지는 312부를 배포하였으며, 이 중 유효한 자료 295부를 분석에 사용하였고, 가설검증을 위해 구조모형분석을 실시하였다. 분석결과, 첫째, 맛집 앱에 대한 서비스품질 중 신뢰성, 공감성, 유용성이 맛집 앱만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타난 반면, 정보성과 이동성은 맛집 앱만족에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 사용후기 특성 중 사용후기 동의성만이 맛집 앱만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 사용후기 유용성은 맛집 앱만족에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 맛집 앱만족은 재이용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구는 선행연구를 바탕으로 빅데이터 기반 맛집 앱에 대한 이용만족과 재이용의도에 영향을 미치는 선행 요인으로 앱 서비스품질과 사용후기를 제시하여 영향 관계를 규명하고, 이를 선행연구와 비교분석하였다. 이러한 분석결과를 바탕으로 맛집 앱 이용자들이 지각하는 앱 서비스품질 요인과 사용후기의 역할을 파악하여 맛집 앱 콘텐츠개발과 운영에 도움을 줄 수 있는 실무적 시사점을 제시하였다. 연구의 조사대상과 공간적 범위는 최근 3개월 이내에 스마트 폰 맛집 앱을 검색한 경험이 있는 전국의 20세 이상 남녀 내국인 거주자로 선정하였다. 선정된 조사대상자들에게 먼저 망고플레이트, 다이닝코드, 핫플레이스 등 빅데이터 맛집 앱을 검색해서 음식점을 선택하고 이용한 경험이 있는 지를 사전질문을 통하여 파악한 후, 경험이 있다고응답한소비자를대상으로설문조사를하였다. 연구결과, 서비스품질 중 신뢰성, 정보성, 시스템능력이 앱 이용만족에 긍정적인 영향이 있는 것으로 나타났으나, 디자인과 이동성은 아무런 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 앱 이용만족은 앱 재이용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 사용후기 정보성은 조절적 역할을 하는 것으로 나타났다. 외식소비자들의 지속적인 맛집 앱 이용에 영향을 미치는 요인으로 앱 서비스품질과 사용후기 정보성의 중요성을 규명하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권3호
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pp.1210-1230
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2015
Android is the world's most utilized smartphone OS which consequently, also makes it an attractive target for attackers. The most representative method of hacking used against Android apps is known as repackaging. This attack method requires extensive knowledge about reverse engineering in order to modify and insert malicious codes into the original app. However, there exists an easier way which circumvents the limiting obstacle of the reverse engineering. We have discovered a method of exploiting the Android code-signing process in order to mount a malware as an example. We also propose a countermeasure to prevent this attack. In addition, as a proof-of-concept, we tested a malicious code based on our attack technique on a sample app and improved the java libraries related to code-signing/verification reflecting our countermeasure.
Smart Healthcare System as an Open Platform (Shesop) is an integrated healthcare system and have several features, one of them is Steppy Application. Steppy does count your step and display on Shesop website. In this system security issues are not properly addressed, while Personal Health Record (PHR) patient stored in the cloud platform could be at risk. In fact, the huge electronic information available online, people needs reliable and effective technique for privacy preserving. In order to improve the security of data which are displayed on the Shesop website, so that anyone who access could not tamper without permission. Recently Xu et al. showed a pseudonym scheme using smart card as a solution in e-health systems which uses discrete logarithm problem with cyclic group. In this paper, we adopt their scheme and use it application into smartphone using Near Field Communication (NFC) to construct security in Steppy apps.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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