• 제목/요약/키워드: smartphone app

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와이파이를 이용한 도어락 원격제어 시스템 (Door lock remote control system using Wi-Fi)

  • 김기범;김동현
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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    • pp.86-88
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    • 2017
  • 디지털 도어락은 비밀번호 방식을 적용한 전자식 도어락이며, 문을 닫을 때 자동으로 문을 잠궈주는 기능이 있어 외출 시 문단속에 대한 걱정을 없애주었다. 이러한 편의성을 무기로 점차 시장이 확대되어 나갔으며, 기술이 점차 발전함에 따라 반도체 키 방식, RFID, 지문인식 등 여러 가지 인증 기술이 추가로 도입되었다. 그러나 도어락 키의 복사 위험이 있고, 비밀번호 도용 및 침해가 있다. 이 논문에서는 사용자가 이러한 위험을 보완하기 위해 스마트 폰으로 잠금을 해제 하거나 열 수 있는 원격제어 시스템을 개발한다. 개발하려는 시스템은 와이파이를 이용하여 스마트 폰으로 문이 잠금이 되었는지 열려있는지 확인이 가능하고, 원격으로 문을 잠그거나 열 수 있다.

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Comparison of smartphone accelerometer applications for structural vibration monitoring

  • Cahill, Paul;Quirk, Lucy;Dewan, Priyanshu;Pakrashi, Vikram
    • Advances in Computational Design
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    • 제4권1호
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    • pp.1-13
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    • 2019
  • Recent generations of smartphones offer accelerometer sensors as a standard feature. While this has led to the development of a number of related applications (apps), there has been no study on their comparative or individual performance against a benchmark. This paper investigates the comparative performance of a number of smartphone accelerometer apps amongst themselves and to a calibrated benchmark accelerometer. A total of 12 apps were selected for testing out of 90 following an initial review. The selected apps were subjected to sinusoidal vibration testing of varying frequency and the response of each compared against the calibrated baseline accelerometer. The performance of apps was quantified using analysis of variance (ANOVA) and test of significance was carried out. The apps were then compared for a realistic dynamic scenario of measuring the acceleration response of a bridge due to the passage of a French Train $\grave{a}$ Grande Vitesse (TGV) in a laboratory environment.

디지털 인체 계측 방법의 유형 및 특성 (Types and Characteristics of Digital Anthropometric Methods)

  • 김리라
    • 패션비즈니스
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    • 제25권5호
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    • pp.88-98
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    • 2021
  • In this study, the characteristics of digital anthropometric methods were determined with case studies. These methods were broadly classified into two categories: non-wearable and wearable. Then, these categories were further classified into four types: 3D Scanning, mobile app, smart clothing, and smart tool Among the non-wearable types, the "3D scanning" technique was based on the use of 3D hardware equipment. With this technique, the body shape was measured and the internal body information was obtained. Therefore, it is used in fields of healthcare and fitness. Among the wearable types, "Smart clothing" involves a special clothing that measures human body and a smartphone application. Both the components are linked to a fashion platform, which is based on the measured sizes that help shoppers. The "Smart tool" has the characteristic of measuring only with smart tools and smartphone applications; it does not involve the measurement of images. The common advantage of digital anthropometric methods are as follows: they reduce the time and cost of measurement by enabling self-measurement. Moreover, simple measurements are used to determine the size of anthropometry. Thereafter, it accumulates this data to track the continuous changes in size. From an industrial point of view, digital anthropometric technology should be used to increase sales. The on-demand market can be expanded as global consumers would throng the Korean fashion market. For the consumer, an avatar should be created to fit the user's size. This would provide a fun experience to the user.

빅데이터 분석을 위한 스마트폰 사용 데이터 수집 앱 및 관리 프로그램 (Smartphone Usage Data Collection Application and Management Program for Big Data Analysis)

  • 조성민;오승현;안지우;이명숙
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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    • pp.225-228
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    • 2021
  • 본 연구는 스마트폰 중독과 관련된 다양한 분석을 위한 스마트폰 사용 앱과 관리자 웹을 개발하고자 한다. 연구방법으로 이전 연구에서 중요한 변수로 작용되었던 '화면 켠 횟수', '실사용시간-인지사용시간' 변수를 분석할 있도록 적용하여 스마트폰 사용시간, 사용량, 사용 앱, 화면 잠금을 해제한 횟수 등 다양한 데이터 수집이 가능한 앱을 개발한다. 관리자 웹은 수집된 데이터를 저장, 분석할 수 있는 공간으로 사용할 것이다. 앱에서 수집된 데이터는 서버에 전송한 후, 시각화 분석 기능을 제공하는 관리 프로그램으로 개발하여 스마트폰 중독 연구에 사용한다. 향후 데이터 수집과 사용 목적에 동의한 사용자를 모집하여 데이터를 수집하고 스마트폰 사용 패턴, 데이터마이닝, 중독 등과 관련된 다양한 분석을 할 것이다. 이를 통해 보다 정확하고 효과적인 스마트폰 중독 진단이 가능해질 것과 나아가 스마트폰 중독 치료방안 연구에 기여할 것으로 기대한다.

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Development of Personalized Respiratory Training Device with Real-time Feedback for Respiratory Muscle Strengthening

  • Merve Nur Uygun;Yeong-geol Bae;Yejin Choi;Dae-Sung Park
    • Physical Therapy Rehabilitation Science
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    • 제12권3호
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    • pp.251-258
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    • 2023
  • Objective: The practice of breathing exercises involves altering the depth and frequency of respiration. Strengthening respiratory muscles plays a crucial role in maintaining overall health and well-being. The efficiency of the respiratory system affects not only physical activity but also various physiological processes including cardiovascular health, lung function, and cognitive abilities. The study evaluated the reliability of the developed device for inspiratory/expiratory training using pressure sensors and Bluetooth connectivity with a smartphone application. Design: Design & development research Methods: The research methodology involved connecting a custom-made respiratory sensor to an IMT-PEP BIC Breath device. Various pressure conditions were measured, and statistical analyses were performed to assess reliability and consistency. Results showed high Intraclass Coefficient Correlation (ICC) values for both inspiratory and expiratory pressures, indicating strong test-retest reliability. The device was designed for ease of use and wireless monitoring through a smartphone app. Results: This study conducted at expiratory pressure confirmed the proper operation of the IMT/PEP breathing trainer at the specified pressure setting in the product. The pressure sensor demonstrated high test-retest reliability with an ICC value of 0.999 for both expiratory and inspiratory pressure measurements. Conclusions: The developed respiratory training device measured and monitored inspiratory and expiratory pressures, demonstrating its reliability for respiratory training. The system could be utilized to record training frequency and intensity, providing potential benefits for patients requiring respiratory interventions. Further research is needed to assess the full potential of the device in diverse populations and applications.

Apple의 폐쇄적 SDK정책 포기의 함의: 반독점성 시비의 회피와 전략적 결정 (Apple eases up on SDK policy: Avoiding antitrust? or strategic decision?)

  • 김준영;박진경;이봉규
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제11권6호
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    • pp.135-144
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    • 2010
  • 최근 발표되었던 폐쇄적인 Apple의 새로운 Software Development Kit(SDK) 정책으로 인해 Adobe가 자사의 소프트웨어를 사용한 AppStore의 애플리케이션 개발이 불가능해지자 반독점행위라고 주장하게 되었고 Department of Justice(DOJ)와 Fair Trade Commission(FTC)에 반독점행위 여부를 조사해 줄 것을 요청했던 바 있었다. 1998년에 있었던 Microsoft의 반독점 소송과 비교하면서 Apple이 스마트폰 시장을 독점하려 한다는 주장도 있으나 본질적인 내용에 있어서 분명한 차이가 있으며 과연 Apple의 선택적인 iPhone과 iPad용 애플리케이션 개발프로그램 지정이 반독점적인 상황인지는 따져볼 필요가 있다. 스마트폰 시장의 양면시장적 성격 때문에 시장획정을 어떻게 하든 Apple의 iPhone이 휴대전화시장 또는 스마트폰 시장에서 독과점적 지위를 갖지는 않을 수 있지만 애플리케이션 스토어 시장에서 시장지배적 지위를 갖는 것으로 간주할 수도 있기 때문에 반독점적 성격이 전혀 없다고 보기도 어려운 상황이었다. 그러나 지난 9월 Apple은 자발적으로 SDK개방정책을 새롭게 발표하게 되었고 이는 시장에서 상당히 긍정적인 결과로 받아들여지고 있다. DOJ, FTC 등 미국의 규제기관들이 성급하게 끼어들기 보다는 시간을 두고 사업자들의 상호작용을 지켜보면서 시장실패가 존재하는지를 파악하고 소비자의 이해관계에 해가 되는지를 면밀하게 검토하는 신중함을 보인 부분에 대해서는 상당히 바람직하다고 할 수 있겠다. 무엇보다 중요한 것은 Adobe가 소비자와 개발자들의 선택의 자유를 표방하면서 Apple을 공격하고 있지만 객관적인 관점에서 Apple이 반독점적 행위를 하고 있는지, 그 행위에 의한 피해를 플랫폼의 양쪽에 있는 개발자와 소비자들이 겪게 되어 시장의 실패가 존재하는지에 대한 종합적 분석에 근거한 결론이 필요하다.

오픈소스 하드웨어를 이용한 IoT 미아찾기 시스템 (Development of IoT Searching System Missing Children by utilizing Open Source Hardware)

  • 허성무;김차종
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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    • pp.277-280
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    • 2016
  • 현재 미아 찾기 시스템들은 QR코드와 RFID칩, 스마트 폰 간의 통신을 이용한 미아 찾기 시스템들로 이루어져 있다. 그러나 현재의 미아 찾기 시스템은 주변에 사람이 있어야 찾을 수 있고, 아이들에게 스마트폰을 사줘야하는 부모들의 경제적인 부담과 제한적인 배터리로 인해 납치와 같은 극한상황이나 주변 사람 도움없이 미아를 찾기 힘들다는 한계점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 사람이 주변에 있을 때와 없을 때 두가지 측면에서 접근해야 한다. 본 논문에서는 IoT(Internet of Things) 기술로 각광 받고 있는 비콘과 오픈소스 하드웨어를 이용하여 AP(Access Point)가 설치된 한정된 공간에서 주변에 보호자 없이 미아를 찾을 수 방법과 각각 개개인의 스마트폰 어플리케이션이 AP가 되어 미아를 찾을 수 있는 방법 두 가지를 결합한 IoT 미아 찾기 시스템을 개발하였다. 두 가지 상황에 대한 미아의 위치 정보를 상황인식을 통해 정확하게 제공하는 것이 주된 목적이며 스마트 폰 APP은 87.7%, 감시용 디바이스 AP는 91.1%의 정확도 결과를 얻을 수 있었다.

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스마트폰 플래시 메모리 이미지 내의 단편화된 페이지 분석 기법 및 구현 (Design and Implementation of Analysis Techniques for Fragmented Pages in the Flash Memory Image of Smartphones)

  • 박정흠;정현지;이상진;손영동
    • 정보보호학회논문지
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    • 제22권4호
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    • pp.827-839
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    • 2012
  • 휴대폰은 개인의 생활과 가장 밀접한 디지털 기기로 디지털 포렌식 수사 시에 반드시 고려해야 할 대상이 되고 있다. 최근에는 스마트폰의 사용이 증가하고 있는데, 스마트폰은 피처폰과는 달리 일반 PC와 유사한 고성능의 운영체제(Android, iOS 등)를 사용하면서 다양한 모바일 앱(app)을 통해 사용자에게 여러 가지 기능을 제공하는 특징이 있다. 디지털 포렌식 관점에서 스마트폰의 사용 흔적을 수집하고 분석하는 것이 중요해짐에 따라서 전세계적으로 스마트폰 포렌식에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 스마트폰 내의 데이터를 분석하기 위해서는 백업 또는 디버깅 기능을 이용하여 사용자 파일을 추출하거나, 운영체제의 루트(root) 권한을 획득하여 플래시 메모리에 대한 이미지를 수집한 후에 파일시스템(YAFFS, EXT, RFS, HFS+ 등)을 재구성하여 분석하는 방법을 사용할 수 있다. 그러나 이와 같은 방법은 정상적으로 존재하는 파일 이외에 삭제되거나 플래시 메모리 페이지의 데이터가 수정되면서 생성될 수 있는 잉여 데이터에 대한 분석에는 한계가 있다. 본 논문에서는 스마트폰으로부터 획득한 플래시 메모리 이미지 내의 단편화된 페이지(fragmented pages)를 분석하는 기법을 소개한다. 이를 통해 플래시 메모리 페이지의 스페어 영역(spare area)이 없어서 파일시스템의 재구성이 불가능한 이미지 또는 정상적인 파일시스템의 비할당 영역에 속하는 임의의 페이지들에 대한 효과적인 분석 방법을 제시한다.

스마트 모바일 지원을 위한 HTML5 기반의 사례관리 실시간 커뮤니티 시스템 개발 (Smart mobile support for HTML5-based real-time Community Case Management System Development)

  • 이봉수;김봉한;오동식
    • 디지털융복합연구
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    • 제10권10호
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    • pp.289-294
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    • 2012
  • 본 논문에서는 스마트폰의 모바일 특성을 활용하여 시간과 공간의 제약 없이 서비스할 수 있고, 기존의 오프라인에서 이루어지던 다양한 서비스들이 모바일에서도 구현될 수 있는 사례관리 실시간 커뮤니티 시스템을 연구하여 개발하였다. 이를 위하여 일반 PC/노트북이외에 스마트모바일까지 동일한 환경 제공을 위한 HTML5 웹 전환과 동일한 Network 상의, 장치별 브라우저 Size를 고려한 최적의 인터페이스 구성하여 차세대 웹표준 HTML5기반 통합사례관리 웹과 모바일 웹으로 구현하였으며, 다양한 종류의 스마트기기 OS를 지원하는 SenchaTouch Mobile Framework 기반의 Hybrid App 개발하여 서버 간 실시간 동기화 및 메시지 Push Notification 기능 구현을 통하여 관리자와 보호자 간 대상자 실시간 양방향 커뮤니케이션 구현하여 실시간 사례관리 커뮤니티 시스템을 구현하였다.

사용자의 시공간 컨텍스트를 이용한 모바일 앱 추천 (Mobile App Recommendation using User's Spatio-Temporal Context)

  • 강영길;황세영;박상원;이수원
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제2권9호
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    • pp.615-620
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    • 2013
  • 스마트폰을 통해 사용자에게 제공되는 앱이 증가함에 따라 사용자들은 스마트폰에서 자신이 사용하고자 하는 앱을 매번 찾아야 하는 문제점이 커지고 있다. 이러한 앱 탐색 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 스마트폰에서 시간 및 장소에 따른 사용자별 앱 사용 로그를 수집하고, 이를 학습하여 사용자의 상황 정보에 따라 최적의 앱 추천 리스트를 자동으로 제공하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 사용자의 앱 로그로부터 요일, 시간대, 주중주말 여부 등의 시간 속성과 주소명, POI 등의 장소 속성을 학습하여 최대사용빈도기반 예측 모델, Naive-Bayesian 예측 모델, SVM 예측 모델 등의 3가지 예측 모델을 생성한다. 최적의 예측 모델을 생성하기 위해 다양하게 조합된 학습 속성들을 학습한 예측모델들의 추천 정확도 비교 실험을 진행하였으며, 단일 예측 모델의 성능 개선을 위한 하이브리드 추천 방법을 제안한다.