모바일 단말기의 발달로 스마트폰 사용자가 늘어남에 따라 개인적 용도에서부터 금전거래까지 사용범위 역시 늘어나는 추세이다. 이에 따라 모바일 단말기의 해킹기술들도 다양해지고, 정보의 위조, 변조가 최근 이슈가 되고 있다. 모바일 단말기내 앱 위 변조는 잘 알려진 앱을 비슷하게 만들어내 사용자를 속일 목적으로 사용하는 해킹기술이다. 위 변조는 보안의 3대 요소 중 무결성 침해에 해당된다. 앱의 신뢰성이 저하되고, 앱 자체의 위험성 증가와 가치가 떨어진다. 위 변조된 앱을 통해 마음대로 개인정보 및 자료를 탈취하고, 사용자의 금융 자산의 손실까지 가능하다. 본 논문에서는 모바일 단말기 내의 위 변조에 대해 알아보고, 앱의 위 변조 탐지 방법을 제시하고, 위 변조 공격에 대한 대응방안을 모색하였다.
Jensen, Jens Joergen;Stentebjerg, Rene Bolvig;Frausing, Jack
한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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한국정보디스플레이학회 2009년도 9th International Meeting on Information Display
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pp.991-994
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2009
This paper reports of camera detection of Mura. The type, location, size, orientation and amplitude are found. As the luminance variation in Mura is down to less than app. 0.3 %, measurement apparatus, techniques and algorithms are developed to measure low noise data and to extract the Mura from data with the residual noise in the same magnitude as the Mura.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권3호
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pp.1131-1143
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2016
Differential detection schemes do not require any channel estimation, which can be employed under user mobility with low computational complexity. In this work, a soft-input soft-output (SISO) differential detection algorithm is proposed for amplify-and-forward (AF) over time-varying relaying channels based cooperative communications system. Furthermore, maximum-likelihood (ML) detector for M-ary differential Phase-shift keying (DPSK) is derived to calculate a posteriori probabilities (APP) of information bits. In addition, when the SISO is exploited in conjunction with channel decoding, iterative detection and decoding approach by exchanging extrinsic information with outer code is obtained. Finally, simulation results show that the proposed non-coherent approach improves detection performance significantly. In particular, the system can obtain greater performance gain under fast-fading channels.
본 논문에서는 최근 가장 신뢰도 높은 인공지능 탐지 알고리즘인 YOLOv3와 EfficientDet을 이용한 화재 탐지 기술과 문자, 웹, 앱, 이메일 등 4종류의 알림을 동시에 전송하는 알림서비스 그리고 화재 탐지와 알림서비스를 연동하는 AWS 시스템을 제안한다. 우리의 정확도 높은 화재 탐지 알고리즘은 두 종류인데, 로컬에서 작동하는 YOLOv3 기반의 화재탐지 모델은 2000개 이상의 화재 데이터를 이용해 데이터 증강을 통해 학습하였고, 클라우드에서 작동하는 EfficientDet은 사전학습모델(Pretrained Model)에서 추가로 학습(Transfer Learning)을 진행하였다. 4종류의 알림서비스는 AWS 서비스와 FCM 서비스를 이용해 구축하였는데, 웹, 앱, 메일의 경우 알림 전송 직후 알림이 수신되며, 기지국을 거치는 문자시스템의 경우 지연시간이 1초 이내로 충분히 빨랐다. 화재 영상의 화재 탐지 실험을 통해 우리의 화재 탐지 기술의 정확성을 입증하였으며, 화재 탐지 시간과 알림서비스 시간을 측정해 화재 발생 후 알림 전송까지의 시간도 확인해보았다. 본 논문의 AI 화재 탐지 및 알림서비스 시스템은 과거의 화재탐지 시스템들보다 더 정확하고 빨라서 화재사고 시 골든타임 확보에 큰 도움을 줄 것이라고 기대된다.
앱 마켓을 통해서 공급되는 많은 수의 응용프로그램들은 유용한 기능들을 제공한다. 하지만, 검증 과정의 비효율성 때문에 GUI 버그들을 포함하는 것이 많다. 모바일 시험연구는 많이 있지만 기존의 연구들은 소스코드에 대한 의존도가 있고, 효율성이 낮으며, 자동성이 부족하여 앱 마켓에 있는 광범위한 응용프로그램에 대해서 GUI 시험을 수행하기에는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 효율적으로 GUI 버그를 검출하기 위한 자동화된 블랙박스 시험 방법을 제안한다. 실험결과 제안한 방법은 기존 블랙 박스 시험 도구에 비해서 더 높은 코드 커버리지와 GUI 버그 검출률을 달성했다.
This study is in regard to the gas detection system and gas detection method utilizing smart phone. This study includes; 1) the sensor module attached to the smart phone to detect and measure flammable gas or toxic gas; and 2) gas detection APP which is installed inside the smart phone and recognizes the user information and location information automatically by reading RFID tag indicating the user or the location to detect gas through the contact area where RFID and blue tooth reader is installed inside of the above mentioned smart phone, and then measures the combustible gas or toxic gas by operating above mentioned sensor module and obtains the data thus measured, and above mentioned smart phone is characterized by its transmission of the above mentioned user information, location information and measured data which are obtained by above mentioned gas detecting APP to operation server via communication network. With this, reliability for the location detecting gas by the user, the result of the measurement, etc. can be secured. Furthermore, this provides the effect of preventing artificial manipulation at the time of input which is associated with the identification of the user to be measured by utilizing removable sensor module and application or the mistake resulted from wrong input by the user. In addition, by transmitting the measured data from the sensor module carrying out gas detection to operation server, this provides the effect of making it possible to process the data thus collected to a specialized data for combustible gas or toxic gas.
본 논문은 골프 그린에서 홀 컵을 인식하는 인공 지능 모델의 개발에 관한 연구이다. 그린에서 홀 컵의 인지을 위하여 CNN기반 물체 탐지 알고리즘을 사용하였다. 또한 물체 탐지 알고리즘의 모델을 생성하기 위하여 애플사의 CreateML을 사용하였다. 본 논문은 CreateML의 요구에 맞도록 120개의 학습 이미지 및 주석 데이터로 JSON 파일을 만들었다. 또한 정확한 학습을 위하여 학습 데이터에 데이터 증폭 알고리즘을 사용하여 288개의 학습 데이터로 증폭하였고, 이를 사용하여 학습하였다. CreateML에서 요구하는 Iterations, Batch size, Grid size를 변화시키면서 모델의 성능을 높이는 파라미터 값을 찾았다. 개발된 모델을 적용하여 프로토타입 앱을 개발하였고, 이 프로토타입을 이용하여 실제 골프장 그린에서 홀 컵 인지에 대한 성능을 측정하였다. 측정 결과 일반적인 골퍼의 퍼팅 거리인 10m이내에서 홀 컵을 정확히 인지함을 알 수 있었다.
This paper presents an engine oil change warning algorithm based on the test results of a small dip-stick-gage-type engine-oil-deterioration-detection sensor, software to realize the algorithm and a display device to apply the software. The algorithm determines the engine oil deterioration condition from the rate of change in the dielectric constant based on the average measured capacitance at $80^{\circ}C$ after the engine stops. The rate of change in the dielectric constant at the time for oil change correlates with the time that one of recommended warning limits for engine oil physical properties such as TAN (Total Acid Number), TBN (Total Base Number) and viscosity is first reached. At this point, a warning signal for oil change appears on the display device like a smart-phone or individual display device. The frames of smartphone app have three stages. The user can directly input all of the thresholds into the frame of the smartphone app. The screen of the display device comprises one frame for each warning signature with the related message. The user can input the thresholds to the device through a USB cable connected to a personal computer.
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.
최근 스마트폰의 폭팔적인 증가와 함께 사용 환경개선도 이루어 지고 있다. 또한 Wi-Fi 존의 증가와 LTE같은 빠른 네트워크 환경은 사용자 중심의 수 많은 앱을 탄생시키고 있다. 안드로이드는 애플의 iOS와는 다른 오픈소스 정책으로 플랫폼 소스가 공개되어 있어 많은 개발자가 쉽게 접근이 가능하다. 그러나 안드로이드는 앱(App) 검증 체계가 미흡하기 때문에 악성코드 등으로 인한 위협요소가 존재하고 있다. 또한 파일 시스템은 임의적 접근제어방식으로 공격자가 취약점을 통해 관리자 권한을 얻어 시스템 자원을 제어할 수 있기 때문에 위협요소가 다분하다. 본 논문에서는 스마트폰 앱이 호출하는 시스템 API 및 네트워크 자원사용 패턴을 분석하여 부정 앱을 차단하는 방법을 제안하였다. 제안 방법으로 실험한 결과 API호출 빈도 및 자원 사용률이 최소 기준치 이하로 검출된 경우를 제외한 평가대상은 모두 검출하여 보안성 강화에 효과적인 것으로 실험을 통하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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