본 논문은 스마트 플랫폼 현재 기술동향과 차세대 발전방향을 제시한다. 차세대 스마트 플랫폼의 나아가야 할 방향은 개방형 혁신과 원소스 멀티유즈 플랫폼이다. 개방형 혁신은 안드로이드, 아이폰 진영과 그 외 진영(노키아, RIM, 모토로라 등)을 통해 그 필요성과 우월성을 실증적으로 확인된 바 있다. 현재 스마트폰 앱개발 방식은 각 플랫폼(안드로이드, 아이폰)에 맞추어 애플리케이션을 각각 개발해야 하는 반면, 원소스 멀티유즈 방식은 한번 개발하면 여러 플랫폼에 활용할 수 있으므로, 차세대 스마트 플랫폼이 나아가야 할 방향으로 적합하다.
마천루를 비롯한 지하상가와 같은 거대한 건축물 내에서 일을 보는 경우가 흔해짐에 따라, 옥내위치기반 서비스에 대한 요구가 크게 증가하고 있는 실정이다. 근래에 판매되고 있는 스마트폰은 기존의 컴퓨터에 버금가는 계산 능력과 기억 용량을 가지고 있으면서 다양한 센서까지 장착되어 있기 때문에, 그리고 스마트폰은 사용자가 항상 휴대하고 다니는 소지품이기 때문에, 위치기반 서비스를 제공하는 장치로는 스마트폰이 제일 적당하다. 위치기반 서비스 구현에 필수불가결한 요소는 당연히 측위 컴포넌트이다. 본 논문은 스마트폰 센서를 이용하여 사용자의 걸음 수와 진행방향을 판정하고, 이를 바탕으로 사용자의 위치를 판정하는 안드로이드 앱을 설계한다.
스마트폰이 대중화되면서 모바일 시장의 규모가 급격하게 발전했다. 애플의 앱스토어에 등록된 어플리케이션의 숫자는 이미 50 만개를 돌파했고 안드로이드 마켓에 등록 숫자도 25 만개를 넘었다. 하지만 모바일 시장의 발전과 더불어 불법복제도 증가하기 시작했다. 애플의 아이폰의 경우, 탈옥을 하면 Cydia 라는 마켓을 통해서 공짜로 어플리케이션을 다운받을 수 있고 안드로이드는 불법 복제된 어플리케이션을 디바이스에 다운받아 실행하면 유료 어플리케이션을 공짜로 설치할 수 있다. 이러한 불법 복제를 막기 위해서 애플과 구글은 각각 DRM 시스템을 구축했다. 하지만 이들의 시스템의 문제점은 어플리케이션의 바이너리에 대한 보안이 올바르게 이루어지지 않았다는 점이다. 따라서 본 논문에서는 모바일 어플리케이션의 바이너리의 보안을 연구하여 기존 DRM 보다 더 나은 시스템을 제안한다. 새로운 시스템은 여러 보안 계층을 설계하여 의미 있는 바이너리의 추출을 막고 결과적으로 어플리케이션의 불법 복제의 숫자를 줄일 수 있다.
스마트폰 기기 내에 저장되는 사용자 정보가 다양화되어 개인정보에 대한 위협도 함께 증가하고 있다. 패턴 잠금, 지문 인식 등 다양한 사용자 인증 기술이 스마트폰에 적용되어 있으나 사용자 의존적, 거부감 유발 등의 한계점을 보이고 있다. 최근 주목받고 있는 행위 기반 인증은 기기 사용과 동시에 인증이 가능하여 사용자에게 높은 편의성을 제공하나 타 인증 기술에 비해 정확도가 낮아 이를 개선하기 위한 연구가 꾸준히 수행되고 있다. 본 연구에서는 이전 연구에서 고려되지 않았던 앱 사용 정보를 새로운 인증 요소로 활용하는 방법을 제안한다. 또한 실제 앱 사용 상황을 고려한 데이터 수집 및 분석을 통해 제안 기술의 성능을 상세하게 분석한다.
유비쿼터스 환경 시대에 맞춰 현재 스마트 디바이스의 발달과 시장의 확대로 스마트 미디어 기기의 보급이 급속도로 확산되고 있으며 많은 교육용 어플리케이션 또한 개발되고 있는 중이다. 이러한 교육용 어플리케이션들은 지식기반사회의 학습도구로서 지식접근 및 창출에 중요한 요소인 인터넷과 웹을 활용하게 되고 이동성과 편의성을 추구하는 모바일기기를 통해 학습이 가능하도록 지원하는 프로그램이다. 본 연구는 모바일러닝 기반의 '창의적 문제해결(CPS, Creative Problem Solving)' 모형을 활용하는 교육용 앱에 대한 설계방안을 제시하고자 하며 연구의 목적은 대학 교육에서 학생들의 창의적 사고와 문제해결능력 향상을 돕는 모바일러닝 기반의 학습환경을 설계하는 데 있다. 제안하는 학습지원 도구는 모바일 앱 형태로 제작되며 학습활동에 있어 다양한 창의적 사고과정 활동과 표현방식, 상호작용성 등의 기능을 통해 학습자의 고차원적인 사고능력을 향상시키는 인지적 도구로서 활용될 수 있도록 설계하였다. 개발환경은 안드로이드용 앱 인벤터 프로그램을 사용하였으며 앱 인벤터 서버환경에서 제공되는 컴포넌트와 이벤트 핸들러를 이용하여 교수자모드와 학습자모드의 앱을 각각 설계하였다. 교수자 앱은 학습활동 제공을 의미하는 프로바이더(Provider) 모드 기능이 포함되며 학습자 앱은 CPS 활동을 위한 학습활동 모드 기능이 설계된다. 대부분의 창의성 관련 앱들은 그래픽작업을 통한 두뇌활동 향상 프로그램, 체험활동 위주의 프로그램 등으로 출시가 되어 있으나 교수-학습 활동을 위한 창의적 문제해결활동 관련 앱은 존재하지 않는 상태이므로 수업활동에서의 활용측면에서 가치가 있을 것으로 기대된다.
2018년 시만텍 보고서에 따르면, 모바일 환경에서 변종 악성 앱은 전년도 대비 54% 증가하였고, 매일 24,000개의 악성 앱이 차단되고 있다. 최근 연구에서는 기존 악성 앱 분석 기술의 사용 한계를 파악하고, 신·변종 악성 앱을 탐지하기 위하여 기계학습을 통한 악성 앱 탐지 기법이 연구되고 있다. 하지만, 기계학습을 적용하는 경우에도 악성 앱의 특성을 적절하게 선택하여 학습하지 못하면 올바른 결과를 보일 수 없다. 본 연구에서는 신·변종 악성 앱의 특성을 찾아낼 수 있도록 개선된 특성 선택 방법을 적용하여 학습 모델의 정확도를 최고 98%까지 확인할 수 있었다. 향후 연구를 통하여 정밀도, 재현율 등 특정 지표의 향상을 목표로 할 수 있다.
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 연구는 안드로이드 앱을 이용한 맞춤형 스타일링 정보제공에 대한 APP개발로써 본인의 옷 코디에 도움을 주고자 설계되었다. 개인이 착용한 아이템에 대한 기록을 남겨 추천 코디 정보로 활용하고 나만의 옷 관리 데이터를 조회하여 스타일링을 준비한다. 쇼핑 중 촬영한 사진은 카메라로 찍거나 스마트폰 갤러리에서 직접 가져오도록 하였고 다음 OpenAPI를 이용한 이미지 검색을 앱에 저장할 수 있다. 저장된 아이템사진과 착용했던 옷을 가지고 추천된 스타일링을 제공 받는다.
현대 생활에 있어서 스마트폰은 매우 편리한 도구이다. 그러나 장소와 시간에 따라 스마트폰을 반드시 무음모드로 전환하여야 한다. 항시 휴대하는 휴대폰은 매우 편리하지만, 부적절한 장소와 시간에 울리는 벨소리를 무음모드로 전환해야 하는 불편이 있다. 본 논문에서는 안드로이드 운영체제의 스마트 폰의 GPS와 계산 기능을 사용하여 특정 장소와 시간에 무음모드로 자동 전환하는 스마트 폰 앱을 개발하였다. 원하는 장소와 시간에 맞추어 무음모드로 자동 전환시킴으로서 실생활에 많은 편리성을 줄 것으로 기대된다.
최근 모바일 게임 사용자가 증가하면서 점수 및 레벨 조작, 게임 속도 조작, 결재부정과 같은 부작용이 발생하고 있다. 특히, PC에서 모바일앱을 구동할 수 있도록 해주는 에뮬레이터를 사용하면 게임 앱을 디버깅을 하거나 게임조작을 자동화하기 쉬워지기 때문에 모바일 게임 보안관점에서 커다란 위협이 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 모바일 게임 보안 위협 완화를 위해 최근 많이 사용되는 안드로이드 에뮬레이터인 BlueStacks, GenyMotion, Andy, YouWave와 구글 크롬에서 안드로이드를 동작 시킬 수 있는 ARC Welder 확장 프로그램을 클라이언트(앱), 게임서버 및 네트워크 관점에서 효과적으로 탐지할 수 있는 방법에 대해 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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