스마트 폰 2천만 시대가 도래 하면서 향후 모바일 시장의 규모는 엄청나게 거대해질 것으로 전망되고 있다. 이러한 흐름에 동반하여 소프트웨어 개발의 형태도 웹 기반 소프트웨어에서 모바일 기반의 앱 형태나 클라우드 컴퓨팅 기반의 서비스 형태로 변화되고 있다. 현재 전 세계적으로 스마트폰을 위한 플랫폼으로는 구글의 안드로이드와 애플의 IOS가 양대 산맥을 이루고 있다. 이러한 플랫폼 하에서 실행되는 모바일 앱을 개발할 경우 기존의 소프트웨어 모델링 기법을 그대로 적용할 수가 없다. 따라서 본 연구에서는 기존의 소프트웨어 모델링 기법을 안드로이드 기반의 소프트웨어 개발에 맞도록 특화된 모델링 기법을 제안한다. 안드로이드 기반의 모바일 스마트 환경에 필요한 분석 및 설계 기법을 모델링 기법으로 제안한다.
치의학 분야에 입문한 학습자가 치아 형태를 이해하고 임상의 기반 기술을 익히기 위해서는 치아카빙 실습이 필요하다. 치아카빙 실습은 단계별 모델을 필요할 때마다 관찰할 수 있을 때 더 효과적이다. 본 연구의 목적은 치아카빙 실습모형을 제안하고, 카빙 단계에 대한 3D모델링 정보를 제공하는 튜토리얼 방식의 모바일 실습지원도구를 개발하는 것이다. 연구결과 치아카빙 실습 모형은 치아형태학 강의 및 실습을 포함하는 강의실 활동과 학습자의 실습과 일상적 학습을 모바일 실습지원도구로 연계하는 모바일 심리스 러닝 형태로 도출하였다. 모바일 실습지원도구는 치아형태학 사전, 치아카빙 실습 튜토리얼, 3D 치아 모델링으로 구현되었다. 개발된 콘텐츠에 대한 전문가 평가 결과 내용 및 기능이 타당하게 설계된 것으로 분석되었다(내용 타당도: 5.0, 인터페이스 타당도: 4.53). 따라서 개발된 모바일 실습지원도구도구는 치아카빙 실습의 모바일 심리스 러닝을 지원하는 데 적합한 학습도구로 판단된다. 본 연구를 기반으로 치의학 분야에 ICT를 활용하는 수업모형과 지원도구인 모바일 콘텐츠 개발 연구가 촉진되기를 기대한다.
게임이론은 경제현상을 분석 또는 예측하는 도구로서 사용되어왔으며, 본고에서는 이를 모바일 비디오 서비스에 적용하는 의의와 방법을 소개한다. 게임이론은 이기적이기도 하고 이타적이기도 한 사람이 개입하는 시스템을 모델링하는데 매우 유용한 방법론을 제공한다. 자원이 항상 제한적인 모바일 환경에서, 많은 자원을 요구하는 비디오 서비스를 제대로하는 것은 매우 어려운 일이며, 따라서 게임이론을 이용한 실용적이고 현실적인 모델링이 중요하다. 이와 관련하여 그간의 국내외 연구를 정리하고 향후 발전방향을 제시한다.
모바일 서비스는 공급사슬의 모든 단계와 연관되어 있는데, 특히 재고 주문관리, 주문 충족, 구매, 물류와 모니터링 분야와 밀접히 관련시켜 볼 수 있다. 기본적으로 모바일 서비스의 핵심은 참가자들 간에 정보의 공유로서 이를 통해서 공급사슬의 지각과 반응의 효율을 높일 수 있다. 모바일 서비스의 장점은 편재성(ubiquity), 속도, 추적, 위치확인, 개인화와 안전성에 있다. 공급사슬의 3가지 중요한 요소는 속도, 변화 및 가시성을 들 수 있는데, 모바일 서비스는 이 세가지 분야를 충족시킬 수 있다. 본 연구의 목적은 모바일 서비스를 이용해서 wireless 공급 웹을 모델링 하고자 한다. 재고관리, 원격 진단, 현장 작업자와의 통신, 추적과 모니터링을 포함한 고객요구 충족, 재고의 가시성, 실시간 shop floor data collection, 자산 추적 및 창고관리분야에 적용가능한 고객중심의 공급 웹을 모델링하고 RFID를 이용해서 창고관리 문제에 대한 프로토타입을 제시하고자 한다.
기존 유선환경에서의 개인화방법은 정보 전송량에 따른 사용요금을 고려할 때 무선환경에서 적용하기에는 부적합한 방법이다. 무선환경을 사용하는 모바일 기기 사용자는 유선환경보다 사용자 프로파일 정보를 쉽게 구할 수 있는 장점이 있으며, 또한 모바일 기기는 혼자 사용하는 특징이 있는 장점을 활용할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 모바일 기기 사용자를 위한 개인화 방법으로 협업 필터링 방법과 규칙 필터링 방법을 혼합한 방법을 제안한다. 사용자 프로파일 정보는 협업 필터링 방법을 통한 초기 사용자 모델링을 수행하고, 규칙 필터링을 통해 연속 사용자 모델링을 수행하는 모바일 환경을 위한 혼합 필터링 방법이다. 본 논문에서 제안한 서비스 기법은 모바일 환경에서의 효율성과 확장성을 개선 해주며, 또한 개인화된 서비스는 무선환경의 제한된 네트워크 대역폭 사용 한계를 효과적으로 개선해 줄 수 있다.
모바일 운영체제 중 안드로이드의 점유율이 높아지면서 모바일 악성코드 위협은 대부분 안드로이드에서 발생하고 있다. 그러나 정상앱이나 악성앱이 진화하면서 권한 등의 단일 특징점으로 악성여부를 연구하는 방법은 유효성 문제가 발생하여 본 논문에서는 다양한 특징점 추출 및 기계학습을 활용하여 극복하고자 한다. 본 논문에서는 APK 파일에서 구동에 필요한 다섯 종류의 특징점들을 안드로가드라는 정적분석 툴을 통해 학습데이터의 특성을 추출한다. 또한 추출된 중요 특징점을 기반으로 모델링을 하는 세 가지 방법을 제시한다. 첫 번째 방법은 보안 전문가에 의해 엄선된 132가지의 특징점 조합을 바탕으로 모델링하는 것이다. 두 번째는 학습 데이터 7,000개의 앱에서 발생 빈도수가 높은 상위 99%인 8,004가지의 특징점들 중 랜덤포레스트 분류기를 이용하여 특성중요도가 가장 높은 300가지를 선정 후 모델링 하는 방법이다. 마지막 방법은 300가지의 특징점을 학습한 다수의 모델을 통합하여 하나의 가중치 투표 모델을 구성하는 방법이다. 최종적으로 가중치 투표 모델인 앙상블 알고리즘 모델을 사용하여 97퍼센트로 정확도가 개선되었고 오탐률도 1.6%로 성능이 개선되었다.
최근 컴퓨터 시스템을 소프트웨어적으로 모델링하고 시뮬레이션 성능 평가를 할 수 있는 가상 플랫폼(virtual platform) 기술이 등장하고 있다. OVPsim은 오픈 API를 제공하여 쉽게 프로세서와 주변 장치를 모델링 할 수 있는 가상 플랫폼으로서 소프트웨어 시뮬레이터이지만 매우 빠르게 실행되는 장점을 갖고 있다. 본 논문에서는 OVPsim을 사용하여 간단한 모바일 컴퓨터를 모델링하는 예를 소개하고, 모델링한 컴퓨터 플랫폼에서 리눅스 운영체제를 부팅한 결과와 벤치마크 프로그램을 통해 성능 평가를 수행한 사례를 소개한다.
모바일 운영체제 중 안드로이드의 점유율이 높아지면서 모바일 악성코드 위협은 대부분 안드로이드에서 발생하고 있다. 그러나 정상앱이나 악성앱이 진화하면서 권한 등의 단일 특징점으로 악성여부를 연구하는 방법은 유효성 문제가 발생하여 다양한 특징점 추출 및 기계학습을 통해 이를 극복하고자 한다. 본 논문에서는 APK 파일에서 구동에 필요한 다섯 종류의 특징점들을 안드로가드라는 정적분석 툴을 사용하여 학습데이터의 특성을 추출한다. 또한 추출된 중요 특징점을 기반으로 모델링을 하는 세 가지 방법을 제시한다. 첫 번째 방법은 보안 전문가에 의해 엄선된 132가지의 특징점 조합을 바탕으로 모델링하는 것이다. 두 번째는 학습 데이터 7,000개의 앱에서 발생 빈도수가 높은 상위 99%인 8,004가지의 특징점들 중 랜덤포레스트 분류기를 이용하여 특성중요도가 가장 높은 300가지를 선정 후 모델링 하는 방법이다. 마지막 방법은 300가지의 특징점을 학습한 다수의 모델을 통합하여 하나의 가중치 투표 모델을 구성하는 방법이다. 추가적으로 오탐률 및 미탐률을 개선하기 위해 권한 정보를 모두 제외하여 특징점을 재구성하고 위와 같은 환경으로 모델링하였다. 최종적으로 가중치 투표 모델인 앙상블 알고리즘 모델을 사용하여 97.8%로 정확도가 개선되었고 오탐률은 1.9%로 성능이 개선된 것이 확인되었다.
본 논문에서는 사용자 인터페이스(UI) 모델로부터 모바일 웹앱을 자동으로 생성하는 도구를 제시한다. UI 모델은 UI 중심적인 내장형 시스템을 UI 모델링을 통해 효율적으로 개발하기 위한 방법인 PELUM(Pattern and Event based Logical UI Modeling)을 기반으로 한다. 본 논문에서 제시하는 도구는 모델 편집기와 코드 생성기로 이루어져 있다. 모델 편집기는 웹 상에서 논리적 UI 모델(LUM)과 프로그래밍 인터페이스 모델(PIM)을 모델링하는 환경을 제공한다. 코드 생성기는 LUM을 기반으로 앱의 화면구성 및 이벤트 동작을 설정하고 PIM을 기반으로 로컬 데이터베이스 스키마를 자동으로 구성하여 모바일 웹앱을 생성한다. 또한 PIM에서 외부 혹은 open API 주소를 입력 받아 매쉬업 웹앱을 생성하는 기능도 제공한다. 생성된 모바일 웹앱은 사용자가 손쉽게 최적화할 수 있도록 Model-View-Controller(MVC) 아키텍처로 구현하였다. 이를 통해 사용자는 웹 상에서 UI를 모델링하여 여러 기기에서 동작 가능한 모바일 웹앱을 생성할 수 있다.
Acme와 같은 ADL(Architecture Description Language) 들은 컴포넌트 기반 시스템의 아키텍쳐를 정형적으로 명세할 수 있는 장점을 가지고 있다. 하지만 날로 다각화되는 개발 과정 상의 이해관계들을 다 포용하지 못하고, 아키텍쳐에 특화된 별도의 표기 형식을 익혀야 하는 부담이 있어 아키텍쳐를 명세하는 언어로서 정착되지 못하고 있다. 반면 UML(Unified Modeling Language)은 범용 모델링 언어이여 소프트웨어 개발의 전 과정에 일관된 표기형식과 폭넓은 지원도구들을 제공하고 있어 소프트웨어 개발을 위한 사실상의 표준 언어로 자리잡고 있다. 이에 따라 지금까지 UML을 이용하여 아키텍쳐를 모델링하기 위한 연구들이 많이 진행되어 왔다. 특히 UML에서 표현수단이 미흡한 아키텍쳐의 핵심 개념들을 명시적으로 표현할 수 있도록 UML의 확장 메커니즘을 사용하여 UML을 특화하는 연구 결과들이 많이 소개되고 있으나 특화된 영역의 아키텍쳐를 기술하기에는 부족하다. 본 논문에서는 최근에 활발히 개발되고 있는 모바일 애플리케이션의 특징중의 하나인 device의 제약사항을 QoS로 정의하고 UML 확장메커니즘을 이용하여 모바일을 위한 아키텍쳐 모델링 언어 프레임웍을 제시하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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