최근 스마트폰의 성능이 급격히 향상되고 모바일 플랫폼에서 백그라운드 앱의 실행이 늘면서 모바일 환경의 멀티태스킹이 활성화되고 있다. 모바일 환경에서는 종래의 데스크탑 및 서버 응용들과 달리 응답시간이 중요한 대화형 작업들이 대부분을 차지하고 있으며, 일부 응용은 데드라인이 존재하는 실시간 작업에 해당된다. 본 논문에서는 스마트폰에서 실시간 작업과 대화형 작업이 동시에 실행될 때 메모리 관리를 어떻게 함으로써 이질적인 멀티태스킹 환경의 요구사항을 충족할 수 있는지에 대해 연구한다. 본 논문에서는 실시간 작업의 요구 조건 만족을 위해 필요한 메모리 크기를 분석 및 모델링하고 이에 기반해서 멀티태스킹 작업 간의 메모리를 할당하는 방안을 제안한다. 이종 앱의 스토리지 접근 트레이스를 추출하고 이에 기반한 시뮬레이션을 통해 제안한 기법이 실시간 작업의 요구를 일정 수준으로 보장하면서 대화형 작업에 합리적인 성능을 제공함을 확인하였다.
모바일 컨버전스로 대표되는 스마트폰의 등장 이래 급속한 보급으로 국민의 절반이상이 사용하고 있다. 이에 따라 스마트폰에서 구동되는 모바일앱 시장도 빠른 속도로 성장하고 있다. 하지만 스마트폰과 모바일앱에 대한 기존 연구는 대부분 기술 수용 또는 기능 향상 등에만 초점을 맞춰 연구가 진행되었다. 따라서 본 연구는 모바일앱 각각에 대한 촉진 전략을 제시하기 위해 세 단계에 걸쳐 분석이 진행된다. 첫째, 빈도분석을 통해 가장 많이 사용하는 모바일앱을 도출하고 둘째, 연관성 규칙을 통해 모바일앱 간 관계에 대해 알아본다. 마지막으로 규칙유도기법은 앞선 두 단계에서 획득된 5개 모바일앱을 목표 변수로 설정하여, 각 모바일앱별 스마트폰 사용 특성을 도출하였다. 연구에 사용된 변수는 모바일앱 구분 20개와 인구통계학적 변수 및 PC, 영화, 음악, 도서, 게임의 사용 시간 그리고 지불 금액을 변수로 선정하여 총 35개가 사용되었다.
최근 전 세계적으로 스마트폰(smartphone) 이용자 수가 늘어나면서 스마트폰으로 전자결제, 인터넷 사용, 금융결제 등 다양한 서비스를 사용하고 있으며, 이 외에도 스마트폰을 이용한 가전기기 제어, 자동차 제어 등을 위한 연구가 진행되고 있다. 이와 같이 스마트폰을 통해 이용자들이 좀 더 편리한 생활을 누릴 수 있게 되었으나 스마트폰 해킹을 통해 스마트폰 내 문자와 통화내용을 도청, 스파이 앱을 통한 위치추적, 스마트폰을 이용한 DDoS 공격, 악성 앱을 통해 소액결제 이용 시 특정 전화번호로 메시지가 수신되는 경우 해당 문자메시지를 원격지 서버로 전송하여 개인정보 등 유출 사례 등과 같은 위험이 역시 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 우리가 실생활에서 사용하는 스마트폰을 통해 스마트폰 내·외부 환경적·물리적·콘텐츠(앱) 등으로 인해 발생되는 스마트폰의 위험요소를 정의하고 각 위험요소에 대한 보안방안 및 대응기법을 정의하여 스마트폰의 각 위험별 가장 효과적인 대응기법 및 CC평가와 같은 스마트폰 보안솔루션 평가 시 취약점 점검방법을 제시하고자 한다.
International journal of advanced smart convergence
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제6권1호
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pp.44-49
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2017
In the modern technology era, it is possible to connect objects and the internet anytime and anywhere through IoT of hyper-connected society. Accordingly, a smart shopping cart was designed and realized by applying IoT. Therefore, this paper builds the IoT shopping cart system according to the trend of IoT environment.. When RFID is installed in the Arduino and the tagged item is inserted into the IoT shopping cart, the product information and price are displayed on the Arduino linked Raspberry Pi. We built a web server on the Raspberry Pi to handle this data, and built an App on the smartphone to implement the IoT shopping cart environment. Consumers can receive pricing and product information through smartphone apps through raspberry pie, can make quick calculations through smartphone, and provide various information to consumers through apps.
본 연구는 최근 들어 사용이 꾸준히 증가하고 있는 스마트폰 다이어트/운동 앱에 주목하면서, 채널확장이론 (channel expansion theory)과 기술수용모델 (technology acceptance model)에 기반하여, 세 가지 선행요인-인터넷 정보이용 효능감, 스마트폰 이용 효능감, 그리고 인터넷 정보에 대한 신뢰도 -이 다이어트/운동 앱에 대한 태도 및 수용의도에 미치는 영향에 대해 분석했다. 경로분석 결과에 따르면, 인터넷 정보이용 효능감과 스마트폰 이용 효능감은 다이어트/운동 앱에 대한 인지된 사용 용이성 (PEOU)에 정적인 영향을 미치고, 인터넷 정보에 대한 신뢰도는 해당 앱에 대한 인지된 유용성 (PU)에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 더해, 인터넷 정보이용 효능감과 인터넷 정보에 대한 신뢰도가 다이어트/운동 앱에 대한 인지된 유용성에 미치는 영향은 성별에 따라 유의미한 차이를 보였다.
스마트폰은 사용자가 필요한 응용프로그램(이하 앱)을 선택하여 설치할 수 있어서 그 활용도가 점차 확대되고 있다. 앱에 따라서 계정정보, 금융정보 등 민감한 정보가 저장되며, 반드시 안전하게 암호화되어야 한다. 안드로이드는 리눅스 커널 기반으로 메모리와 스토리지에 대한 보안을 수행하지만 루팅 공격으로 인하여 보안이 무력화될 수 있다. 본 논문에서는 안드로이드에 사용되는 보안 기법을 분석하여 문제점을 지적하였다. 문제점을 바탕으로 상용 앱 분석을 통해 취약점을 보인 후, 대응 방안을 제시한다.
In this paper, we collect and analyze the status of mobile phone applications (hereafter apps) in the healthcare and fitness category of the Apple iTunes App Store and Google Play Store. We determine the number of apps and analyze statistical aspects such as classifications, age rating, fees, and user evaluation of the popular items. As of September 30, 2013, there were 236 popular apps available from iTunes. Google Play offered 720 apps. We discover that apps for healthcare and fitness are diverse. Apps for physical exercise have the greatest popularity. The proportions of apps that are suitable for all ages among the Google and iTunes popular apps are 55.8% and 89.4%, respectively. The user evaluation of apps in iTunes is relatively less positive. We determine that the proportion of paid apps to free apps in Google is higher than that of the apps in iTunes. We perform hypothesis tests and find statistically significant differences in age rating and perceived satisfaction between the apps of the Apple iTunes App Store and Google Play Store. However, we find no meaningful differences in the classification and price of the apps between the two app stores. We perform hypothesis tests to verify the differences in age rating and perceived satisfaction between the paid and free apps within and across the Google Play Store and iTunes App Store. There are statistically significant differences in the age rating between the paid and free apps in the Google play store, between the Google free and iTunes free apps, between the Google paid and iTunes paid apps, between the Google free and iTunes paid apps, and between the Google paid and iTunes free apps. There are statistically significant differences in the perceived satisfaction between the Google free and iTunes free apps, between the Google paid and iTunes paid apps, between the Google free and iTunes paid apps, and between the Google paid and iTunes free apps.
In this paper, it will study various problems such as personal information infringement from when using various useful Apps in the Smartphone environment. It also researched the vulnerabilities Mobile Apps and the risks of personal information leakage when using Smartphone information to decrease threat and find solution. In the second chapter, it will check the existing Mobile App related Apps. In the third chapter, it will check the threats and major factors that caused by the leakage of personal information which related to the app. Then it will suggest solution and end with conclusion. This paper also looked at various problems that caused by illegal adverse effect from illegal personal information collection. Then it researched and made suggestion to make consideration on safety of personal information and privacy infringement that threat to personal information For safety of mobile banking, it proposed a safety method to separate and manage the code which has the core logic which required to run the App. For safety of direction App, when running the direction App, even if the information is collected, location information for unauthorized accessed will encrypt and store in DB, so that access to personal information is difficult. For delivery App environment, by using the national deliver order call center's representative phone to receive a telephone order then, the customer information is delivered to the branch office when it receive order and it will automatically delete information from the server when the delivery is completed by improving DB server of order. For the smart work app environment, the security solution operates automatically by separating and make independent private and work areas. Then it will suggest initialization for company's confidential business information and personal information to safe from danger even if loss.
The purposes of this study was to investigate effects of fashion brand apps on smartphones flow and consumer satisfaction in mobile shopping. These findings provide new information to marketers for the marketing strategy for dealing with mobile shopping mall. A total of 233 usable questionnaires were obtained from men and women ages 20-30 who have mobile shopping purchasing experience. Data were analyzed by frequency analysis, factor analysis using SPSS for Window 22.0 and confirmatory factor analysis and structural equation model analysis by AMOS 22.0. The results were as follows. First, the analysis of fashion brand apps factors showed that it consist of 2 kinds of dimensions of basic information type and additional information type. Second, basic information type of fashion brand apps have had a direct impact on consumer satisfaction and did not affect the smartphones flow. Additional information type influence consumer satisfaction through a smartphones flow. Basic information type of fashion brand apps showed a greater impact on consumer satisfaction than a smartphone flow. A managerial implication was discussed for fashion brand marketers to develop strategies on fashion brand apps that could stimulate and increase the consumer flow and satisfaction.
With the increasing use of smartphone apps, many apps are coming out in various fields. In order to analyze the current status and trends of apps in a specific field, it is necessary to establish a classification scheme. Various schemes considering users' behavior and characteristics of apps have been proposed, but there is a problem in that many apps are released and a fixed classification scheme must be updated according to the passage of time. Although it is necessary to consider many aspects in establishing classification scheme, it is possible to grasp the trend of the app through the proposal of a classification scheme according to the characteristic of the app. This research proposes a method of establishing an app classification scheme through the description of the app written by the app developers. For this purpose, we collected explanations about apps in the tourism field and identified major categories through topic modeling. Using only the apps corresponding to the topic, we construct a network of words contained in the explanatory text and identify subcategories based on the networks of words. Six topics were selected, and Clauset Newman Moore algorithm was applied to each topic to identify subcategories. Four or five subcategories were identified for each topic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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