모바일 애플리케이션마켓은 스마트폰의 보급으로 폭발적으로 성장하고 있다. 이에 따라 모바일 애플리케이션의 개발사 및 퍼블리셔의 숫자 또한 증가하였고 경쟁의 심화로 더 이상 좋은 아이디어와 개발품질만으로는 경쟁에서 우위를 차지하기 어려운 상황이 되었다. 따라서 애플리케이션마켓의 경쟁상황을 분석하고 이에 대응하기 위한 시장분석이 요구되었고 구글, 애플 등의 애플리케이션마켓을 분석하고 정보를 제시하는 모바일 애플리케이션마켓 시장분석서비스의 수요가 증가하고 있다. 본고에서는 모바일 애플리케이션 시장분석서비스의 현황과 관련 기술, 애플리케이션마켓 현황을 분석하고 주요 관련 서비스를 소개한다.
스마트폰 사용자의 폭발적 증가와 함께 모바일 애플리케이션 시장에 대한 관심도 크게 증가하고 있다. 더불어 애플리케이션의 보안 위협 역시 증가하고 있는데 각 모바일 애플리케이션 마켓에서는 이에 대한 대처방안 중 하나로 코드사이닝 기법을 활용하고 있다. 코드사이닝 기법을 이용하여 애플리케이션 및 개발자에 대해 인증을 받는 방식에는 각 모바일 마켓별로 다른 점이 존재한다. 그 종류로는 개발자가 생성한 공개키와 해당 애플리케이션을 애플에 전송하고 애플이 이에 대한 검증을 하여 마지막 서명을 부여하는 방식의 애플 앱스토어, 개발자가 키와 증명서를 이용해 스스로 애플리케이션에 대해 증명서를 발급하는 방식의 구글 안드로이드 마켓, RIM에 등록되어 있는 코드사이닝 키를 이용하여 애플리케이션을 제출하면 자동적으로 서명을 받을 수 있는 블랙베리 앱월드, 사전에 개발자가 자기 증명을 통해 아이디를 발급받고 애플리케이션을 테스트 하우스에 등록하여 검증 및 서명을 받는 노키아오비스토어 등이 있다. 이와 같이 개발자 및 애플리케이션을 인증 받는 방식이 각 마켓별로 차이가 있는데 이에 대한 자세한 분석과 그에 따른 보안 위협에 대한 안정성에 대해 분석해 보겠다.
본 연구에서는 최근 모바일 산업의 화두인 애플리케이션 마켓에서의 구전 수용 과정에 초점을 두고, 구전 커뮤니케이션의 주요 특성이 구전 정보의 신뢰와 구전 수용 과정에 어떠한 영향을 미치는지 실증적으로 분석하고자 한다. 이를 위해 애플리케이션 시장에 대한 이해와 온라인 구전 커뮤니케이션 및 정교화 가능성 모델에 대한 선행연구를 기반으로 온라인 구전 수용의 영향 요인들을 도출하고, 연구가설을 설정하였다. 모바일 애플리케이션 마켓에서 리뷰를 이용해 본 경험이 있는 스마트폰 사용자를 대상으로 설문조사를 실시한 결과, 모바일 애플리케이션 마켓에서 소비자들이 온라인 리뷰를 수용하기 위한 선행 요인으로 리뷰에 대한 신뢰를 제시하였고, 신뢰를 느끼기 위해서 리뷰내용의 품질에 대한 긍정적 평가와 전달되는 설명의 선명함, 의견의 중립성이 필요함을 실증적으로 증명하였다. 본 연구의 이론적 시사점은 구전에 대한 연구들을 바탕으로 다른 온라인 매체에 비해 상대적으로 의사 결정을 위한 판단 단서가 적은 모바일 애플리케이션 마켓이라는 환경에서 구전 신뢰에 영향을 줄 수 있는 변인들을 찾고 이를 개념화한 데 있으며 실무적 관점에서 보면, 온라인 리뷰 수용의 선행 요인들을 살펴보면서 어떠한 속성을 기업이나 개발자들이 전략적으로 활용할 수 있는지 시사점을 제시했다고 할 수 있다.
본 연구의 목적은 모바일 애플리케이션 마켓 지속적 이용의도의 선행요인을 도출하고, 이들 선행요인들과 지속적 이용의도 간의 구조적 관계를 규명하고자 하는 것이다. 유선 인터넷 및 모바일 서비스와 관련된 기존 문헌을 심도 있게 검토하여 모바일 애플리케이션 풍부성, 브랜드 인지도, 이용자 습관 및 이용자 충성도를 지속적 이용의도의 선행요인으로 도출하였으며, 이들 선행요인들과 지속적 이용의도 간의 구조적 관계를 실증적 연구방법을 이용하여 검증하였다. 분석결과, 모바일 애플리케이션 풍부성은 브랜드 인지도와 이용자 충성도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 브랜드 인지도는 이용자 습관과 이용자 충성도 형성에 중요한 역할을 하는 것으로 나타났으며, 이용자 습관은 이용자 충성도와 지속적 이용의도의 주요 결정요인으로 검증되었다. 마지막으로 이용자 충성도는 지속적 이용의도에 유의미한 수준에서 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
모바일 네트워크 고도화 및 단말기의 비약적인 발전으로 스마트폰 보급이 확산되고, 스마트폰 시장의 경쟁 본격화에 따른 개방형 플랫폼 증가와 애플리케이션 마켓플레이스의 활성화가 이뤄지고 있다. 개방형 모바일 환경에서는 표준화된 개발환경이 모든 개발자에게 공개되어 있어 누구나 애플리케이션의 제작 및 배포가 가능하기 때문에 질적으로나 양적으로 모바일 애플리케이션이 등장할 것으로 예상 된다. 하지만, 개방화된 개발환경의 등장과 더불어 범용 OS를 채택하고 있는 모바일 단말은 모바일 악성코드의 제작을 용이하게 만들고, 제작된 모바일 악성코드는 범용 OS로 인해 이식성이 높기 때문에 모바일 공격의 규모 및 피해가 증가할 것으로 예상된다. 본 논문에서는 개방형 모바일 환경에서 제공되는 스마트폰 기술 및 시장 전망, 모바일 위협의 종류 및 유형, 그리고 이러한 위협에 대응하기 위한 보안기술에 대하여 살펴보고자 한다.
최근 스마트폰이 빠르게 보급되면서 모바일 OS 시장에서 안드로이드는 79%의 시장점유율을 보여주고 있다. 이와 같은 안드로이드의 빠른 성장과 마켓 시장의 확대에 따라 수많은 애플리케이션이 개발되고 있다. 하지만 개발자 등록과 애플리케이션 배포 절차가 비교적 간단하기 때문에 충분한 검증절차를 거치지 않은 애플리케이션이 얼마든지 배포될 수 있다. 따라서 안드로이드 애플리케이션 개발단계에서 충분한 테스트 작업이 필요하다. 이에 본 논문에서는 단위테스트와 통합테스트를 통해 안드로이드 애플리케이션의 완성도를 높이기 위한 테스트 자동화 시스템을 설계하였다.
스마트폰 서드 파티 애플리케이션에 대한 포렌식 분석은 최근 수 년 간 탐구되어야 할 새로운 영역으로 떠올랐다. 현재 스마트폰 시장은 그 규모를 측정하는 것이 무의미할 만큼 커졌으며 각 스마트폰 플랫폼의 앱(App)마켓에는 셀 수 없이 많은 서드 파티 애플리케이션이 존재한다. 모바일 포렌식 소프트웨어 도구들은 일반적으로 연락처, 문자메시지, 통화기록 등의 전형적인 데이터를 수집한다. 이러한 도구들은 서드 파티 애플리케이션이 기기 내부에 저장하는 정보들을 간과하기 쉽다. 여러 제조사 중, 애플사의 모바일 기기에 설치된 많은 서드 파티 애플리케이션은 수사에 도움이 되는 많은 정보와 관련있는 디지털 증거를 남긴다. 이런 잠재적 증거들은 기기 내부에 저장되기도 하며, 비교적 손쉬운 방법으로 법정에 제출 가능하다. 스마트폰으로 이루어지는 많은 활동은 상당 부분 서드 파티 애플리케이션으로 이루어지며, 사이버 범죄 사건의 중심에 스마트폰이 있다면 서드 파티 애플리케이션 분석을 통한 핵심 증거 획득이 사건을 해결할 가능성이 높아진다. 본 논문에서는 스마트폰에서 널리 쓰이고 있는 소셜네트워크 애플리케이션인 '인스타그램(Instagram)'에서 행해진 포렌식 분석에 초점을 맞추고, 기기는 전 세계 적으로 가장 사용자 점유율이 높은 스마트폰인 아이폰에서 이루어졌다.
최근 몇 년간 전세계적으로 모바일 기기의 사용이 급속도로 증가되고 있다. 이는 모바일 App 기반으로 하는 전자상거래 형태의 다양한 변화와 웹과 같은 영향력 있는 모바일 앱 스토어의 성장에 영향을 주었다. 그러나, 수많은 App스토어에 존재하고 있는 애플리케이션은 간편한 추천방법으로 사용자에게 뷰 정보를 제공하여 다수의 사용자는 원하는 아이템을 찾는데 많은 시간과 노력을 기울여야 한다. 이에 본 논문에서는 재능마켓으로 "재능쇼핑"을 위해 집단지성을 기반으로 하는 재능추천 시스템을 제안한다. 이는 집단 지성을 기반으로 사용자의 선호도 정보와 재능정보를 분석 평가하여 구매자에게 재능쇼핑에 대한 아이템을 자동 추천하도록 설계 구현하였다. 따라서 본 논문에서 제안한 시스템은 소비자에게는 맞춤형 구매정보 제공을 가능하게 하며, 오픈 마켓 관리자에게는 구매자의 니즈에 대한 자동분석과 사용자 구매 효율성의 증진이 향상될 것으로 기대한다.
스마트폰의 보급으로 온라인 쇼핑 시장에서 모바일 쇼핑의 비중이 확대되고 있다. 대부분의 모바일 쇼핑은 애플리케이션을 통해 서비스를 제공하고 있다. 기업들은 온라인 마켓의 경쟁력 확보와 소비자의 다양한 요구사항 응대를 위해 개인화 서비스를 제공한다. 하지만 개인화 서비스는 사용자 데이터 수집과 분석이 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 모바일 쇼핑 환경의 사용자 데이터 수집을 위해 스마트폰의 카메라를 이용하여 물품의 바코드 인식기능과 머신러닝 기반 물품의 이미지 인식 기능을 구현하였다. 구현된 기능과 푸시 알림 서비스를 통해 온라인 쇼핑 플랫폼 애플리케이션의 개인화 서비스와 사용자 데이터 수집 및 분석을 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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