• Journal of Communications and Networks
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• 제10권1호
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• pp.44-54
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• 2008

In this paper, an iterative multiple symbol differential detection for turbo coded differential unitary space-time modulation using a posteriori probability (APP) demodulator is investigated. Two approaches of different complexity based on linear prediction are presented to utilize the temporal correlation of fading for the APP demodulator. The first approach intends to take account of all possible previous symbols for linear prediction, thus requiring an increase of the number of trellis states of the APP demodulator. In contrast, the second approach applies Viterbi algorithm to assist the APP demodulator in estimating the previous symbols, hence allowing much reduced decoding complexity. These two approaches are found to provide a trade-off between performance and complexity. It is shown through simulation that both approaches can offer significant BER performance improvement over the conventional differential detection under both correlated slow and fast Rayleigh flat-fading channels. In addition, when comparing the first approach to a modified bit-interleaved turbo coded differential space-time modulation counterpart of comparable decoding complexity, the proposed decoding structure can offer performance gain over 3 dB at BER of $10^{-5}$.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.107-113
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• 2021

본 논문에서는 안드로이드 앱 설명이 애플리케이션 품질 측정에 충분한 권한 사용을 제공하는 지에 대해 연구하였다. 안드로이드 애플리케이션 설명은 품질측정, 기능추천(functionality recommendation), 말웨어감지와 같은 다양한 목적으로 분석된다. 그러나 많은 앱들이 설명에서 실수 혹은 고의로 권한 사용을 공개하지 않는다. 이전 연구에서는 가장 중요한 것은 애플리케이션 설명에서 권한 사용에 대한 내용이 없거나 부족하면 애플리케이션 설명을 정확하게 분석할 수 없었다. 권한과 앱 설명 간의 일관성을 평가하기 위해 29,270개의 애플리케이션 설명에 대한 안드로이드 권한을 예측하는 방법을 구현했다. 결과로 앱 설명의 25%는 권한에 대한 의미를 포함하지 않았으며 앱 설명의 57%는 권한 사용에 대한 내용을 정확하게 반영 할 수 없다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권7호
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• pp.2614-2632
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• 2015

A multiple symbol detection (MSD) algorithm is proposed relying on soft information for ultra-wideband systems, where differential space-time block code is employed. The proposed algorithm aims to calculate a posteriori probabilities (APP) of information symbols, where a forward and backward message passing mechanism is implemented based on the BCJR algorithm. Specifically, an MSD metric is analyzed and performed for serving the APP model. Furthermore, an autocorrelation sampling is employed to exploit signals dependencies among different symbols, where the observation window slides one symbol each time. With the aid of the bidirectional message passing mechanism and the proposed sampling approach, the proposed MSD algorithm achieves a better detection performance as compared with the existing MSD. In addition, when the proposed MSD is exploited in conjunction with channel decoding, an iterative soft-input soft-output MSD approach is obtained. Finally, simulations demonstrate that the proposed approaches improve detection performance significantly.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권1호
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• pp.370-375
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• 2023

As we enter a super-aged society, studies are being conducted to reduce complications and deaths caused by falls in elderly adults. Research is being conducted on interventions for preventing falls in the elderly, wearable devices for detecting falls, and methods for improving the performance of fall detection algorithms. Wearable devices for detecting falls of the elderly generally use gyro sensors. In addition, to improve the performance of the fall detection algorithm, an artificial intelligence algorithm is applied to the x, y, z coordinate data collected from the gyro sensor. In this paper, we develop a wearable device that uses a gyro sensor, body temperature, and heart rate sensor for health management as well as fall detection for the elderly. In addition, we develop a fall detection and health management system that works with wearable devices and a guardian's mobile app to improve the performance of the fall detection algorithm and provide health information to guardians.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.213-214
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• 2023

스마트폰은 앱을 통하여 사람들에게 다양하고 유용한 기능을 제공하며, 새로운 앱들이 계속해서 개발되어 출시되고 있다. 그러나 이러한 긍정적인 측면에서 불구하고, 사람들의 편리한 사용에 대한 욕구를 이용하여, 신종 앱 사기와 같은 범죄가 발생하고 있으며, 이를 악용하여 금전적으로 피해를 주거나 개인정보를 탈취하는 범죄로가 증가되는 추세이다. 이와 같은 앱으로 인한 범죄를 대응하기 위하여, 신종 앱 사기 범죄를 분석하고 해결하는 방안이 요구되는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 신종 앱 사기 범죄에 악용되는 가짜 앱을 탐지하고, 공식 기관에서 제공하는 정보를 기반으로 가짜 앱과 공식 앱에 대한 대량의 정보를 공유하는 프레임워크를 개발한다. 개발한 프레임워크를 통하여, 정보를 공유한 사람들에게 가짜 앱에 대한 정보를 알려주고, 공식 기관의 앱을 확인하는 안전한 모바일 환경을 제공할 것으로 사료된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.617-623
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• 2018

본 연구는 안드로이드 정적분석을 기반으로 추출된 AndroidManifest 권한 특징을 통해 악성코드를 탐지하고자 한다. 특징들은 AndroidManifest의 권한을 기반으로 분석에 대한 자원과 시간을 줄였다. 악성코드 탐지 모델은 1500개의 정상어플리케이션과 500개의 악성코드들을 학습한 SVM(support vector machine), NB(Naive Bayes), GBC(Gradient Boosting Classifier), Logistic Regression 모델로 구성하여 98%의 탐지율을 기록했다. 또한, 악성앱 패밀리 식별은 알고리즘 SVM과 GPC (Gaussian Process Classifier), GBC를 이용하여 multi-classifiers모델을 구현하였다. 학습된 패밀리 식별 머신러닝 모델은 악성코드패밀리를 92% 분류했다.

• 융합정보논문지
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• 제7권4호
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• pp.91-96
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• 2017

본 논문에서는 나날이 늘고 있는 주거침입 범죄에 대응하여 아두이노와 스마트폰 앱을 이용하여 효율적으로 범죄에 대응하는 것을 목표로 하고 있다. 집 안 곳곳에 설치된 센서의 신호를 받아 스마트 폰의 앱과 연동을 시킨다. 앱을 사용하기 위해서 사용자의 스마트폰에서 앱을 다운받아 앱을 실행시키고 실행된 앱의 연동을 통해 집 내부에서만이 아닌 집 밖에서의 조작을 구동할 수 있다. 집안에 설치된 센서들 중 움직임 감지 센서를 통해 보안적인 면에서 활용도를 높이고, 가스누출 센서와 불꽃감지 센서들을 사용하여 화재의 위험을 쉽게 감지하여 초기에 예방을 할 수 있도록 하였다. 또한, 현관문을 스마트폰으로 원격 제어하는 기능이 있기 때문에 보안이 한 층 강화되었다. 향후 다양한 센서들을 추가하고, 블루투스 모듈 외에 와이파이 모듈로 발전시킬 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.448-453
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• 2019

모바일 앱의 신뢰성 향상과 개발 환경 변화라는 제약 조건을 모두 만족시키려면 모바일 앱의 동작을 자동으로 검증할 필요가 있다. 모바일 앱의 동작 검증 과정에서 다양한 이슈가 발생하나, 사용 상태 변화 탐지도 중요한 이슈 중 하나이다. 본 논문에서는 모바일 앱의 사용 상태 변화 탐지를 위하여 딥뉴럴넷을 이용하여 모바일 앱 GUI의 UI 위젯을 인식한 후 인식된 위젯간의 관계를 그래프로 변환하고, 변환된 그래프의 그래프 엔트로피를 계산하여 사용 상태 변화를 감지하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)에 기반한 감지 방법과 비교되었으며 20개의 실제 모바일 앱의 동작 데이터를 통해 검증한 결과 대부분의 경우 제안 방법이 우수하나, 엔트로피 계산이 어려울 때는 제안 방법의 성능이 저하됨을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.61-68
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• 2019

대부분의 인터넷 서비스를 손쉽게 이용할 수 있다는 장점으로 인해 스마트폰 사용자가 지속적으로 증가하고 있으나, 위조앱이 급증하고 있어 스마트폰 내부에 저장된 개인정보가 외부로 유출되는 문제점이 발생하고 있다. Android 앱은 자바 언어로 개발되었기 때문에 디컴파일 과정을 수행한 후 리패키징 취약점을 역이용할 경우 손쉽게 위조앱을 만들 수 있다. 물론 이를 방지하기 위해 난독화 기술을 적용할 수 있으나 대부분의 모바일 앱에는 미적용 상태로 배포되고 있으며, 안드로이드 모바일 앱에 대한 리패키징 공격을 근본적으로 차단하는 것은 불가능하다. 또한 스마트폰 내에 앱을 설치하는 과정에서 위조 여부를 자체 검증하는 기능을 제공하지 않아 스마트폰내 저장된 개인정보가 외부로 유출되고 있다. 따라서 이를 해결하기 위해 Hyperledger Fabric 블록 체인 프레임 워크를 사용하여 정상앱 등록 과정을 구현하고 이를 기반으로 효율적으로 위조앱을 식별 및 탐지할 수 있는 메커니즘을 제시하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.21-27
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• 2023

본 논문은 골프에서 퍼팅 조준을 도와주는 앱의 개발에 관한 연구이다. 제안된 앱은 그린에서의 홀 컵의 위치와 크기를 측정하여 조준 시 홀 컵과 조준 지점과의 거리를 알려준다. 이를 위하여 인공지능의 객체 인지 기술을 적용하여 개발하였다. 스마트 폰의 카메라로부터 들어오는 이미지에 대하여 객체 인지 기술을 사용하여 실시간으로 홀 컵의 위치와 크기를 측정한다. 그 결과를 이용하여 카메라의 이미지 위에서 조준 지점과 홀 컵과의 거리를 표시함으로써 조준을 도와주는 것이다. 제안된 앱은 아이폰의 iOS에서 개발하였다. 개발된 앱의 성능 측정 결과 실시간으로 충분히 홀 컵을 인지하여 도움 정보를 출력할 수 있었으며, 표시된 거리도 조준에 도움이 될 정도로 정확하였다.