The mobile application market has been growing extensively in recent years. Currently, Apple's App Store has more than 400,000 applications and Google's Android Market has above 150,000 applications. Such growth in volumes of mobile applications has created a need to develop a recommender system that assists the users to take the right choice, when searching for a mobile application. In this paper, we study the recommendation system building tools based on collaborative filtering. Specifically, we present a study on comparison analysis of collaborative filtering in Java and R statistical software. We implement the collaborative filtering using Java's Apache Mahout and R's recommenderlab package. We evaluate both methods and describe the advantages and disadvantages of using them in order to implement collaborative filtering.
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.
In this paper, we designed, implemented, and verified the SLAM system that can be used on mobile devices. Mobile SLAM is composed of a stand-alone type that directly performs SLAM operation on a mobile device, and a mapping server type that additionally configures a mapping server based on FastAPI to perform SLAM operation on the server and transmits data for map visualization to a mobile device. The mobile SLAM system proposed in this paper is to mix the two types in order to make SLAM operation and map generation more efficient. The stand-alone type SLAM system was configured as an Android app by porting the OpenVSLAM library to the Unity engine, and the map generation and performance were evaluated on desktop PCs and mobile devices. The mobile SLAM system in this paper is an open source project, so it is expected to help develop AR contents based on SLAM in a mobile environment.
Journal of information and communication convergence engineering
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제21권1호
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pp.68-74
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2023
This study examines the response of users' feelings from a gender perspective toward interactive video mobile learning (IVML). An IVML prototype was developed for the Android platform allowing users to install and make use of the app for m-learning purposes. This study aims to measure the level of feelings toward the IVML prototype and examine the differences in gender perspectives, identify the most responsive feelings between male, and female users as prominent feelings and measure the correlation between user-friendly feeling traits as an independent variable in accordance with gender attributes. The feelings response could then be extracted from the user experience, user interface, and human-computer interaction based on gender perspectives using the Kansei engineering approach as the measurement method. The statistical results demonstrated the different emotional reactions from a male and female perspective toward the IVML prototype may or may not have a correlation with the user-friendly trait, perhaps having a similar emotional response from one to another.
소프트웨어가 대형화되고 복잡해짐에 따라 소프트웨어에 내재하고 있는 소프트웨어 허점(weakness)의 발생률이 높다. 이런 허점은 컴파일러에 의해 탐지되지 않고, 공격자에 의해 발견되기 쉽다는 특징이 있기 때문에 소프트웨어 취약성을 야기한다. 스마트폰의 확산으로 인해 다양한 종류의 스마트폰 앱이 개발되고 있다. 이에 따라 스마트폰 앱이 대형화되고 복잡해지고 있으므로, 여기에 내재하는 소프트웨어 허점을 사전에 예방하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 안드로이드 앱을 개발할 때, 소프트웨어 취약점을 야기하며, 개발자가 간과하기 쉬운 소프트웨어 허점을 사전에 제거하고자 안드로이드에 특화된 시큐어 코딩 가이드를 제시한다.
국내의 인구는 고령화와 함께 의료비 지출이 늘어나는 것은 혈압이나 당뇨와 같은 만성질환자 환자 비중이 높아졌기 때문이며 의료비의 절감 및 건강관리 향상을 위하여 본 연구에서는 스마트폰 점유율이 높은 안드로이드 OS를 기반으로 하여 건강관리 콘텐츠를 제공 하는 앱을 설계 하였다. 설계한 앱은 혈압계, 심전도 기기, 혈당계, 전자청진기 등을 이용하여 사용자가 자신의 건강상태를 안드로이드 기기에 전달하여 서버에 저장 하는 구동절차를 가지고 있으며, 서버에서는 LOG 정보를 이용하여 사용자가 원하는 서비스 요청을 통하여 사용자에게 맞는 건강관리 콘텐츠를 전달한다.
클라우드 시스템이라고 할 수 있는 웹하드 서비스에 소셜 네트워크 서비스 기능을 적용한 안드로이드 어플리케이션이다. 일정한 웹하드 공간을 제공하고 사용자들은 파일 업로드, 다운로드, 파일공유 서비스를 제공받는다. 소셜 네트워크 서비스 기능을 적용함으로써 지인들과 사진, 음악, 동영상, 일반파일 등을 공유할 수 있고 이 파일들은 웹하드 서비스와 연동된다. 동영상의 경우 스트리밍 서비스를 제공해 실시간으로 시청이 가능하도록 개발하였다.
KMPlayer는 2015년부터 국내 기업으로 개발된 세계적으로 넓게 확산된 국산 미디어 플레이어 프로그램이다. 현재는 IOS, Android 버전이 모바일 버전으로 출시되어있다. KMPlayer 안드로이드 어플리케이션은 천만 명 이상의 다운로드 수를 보유하고 있고, 많은 사용자 수를 기반으로 발생하는 방대한 데이터들은 분석 기준에 따라 다양한 형태의 그래프 보고서로 만들어지고 있다. 본 논문에서는 KMPlayer 사용 국가들의 활성 사용자 수 그래프를 분석해, 각 국가에서 발생하는 문화적, 사회적 사건이 KMPlayer 안드로이드 버전의 활성 상용자 수 그래프에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 역으로 활성 사용자 수 그래프의 변화가 현실의 어떤 사건을 반영하고 있는지에 대해 연구하고자 한다.
스마트폰 사용자 수가 증가함에 따라 스미싱, 몸캠피싱, 메신저 피싱과 같은 정보통신망을 이용한 범죄가 큰 폭으로 증가하고 있다. 이러한 범죄 피해는 다양한 연령층에서 발생하고 있다. 본 논문에서는 국내 모바일 운영체제 점유율이 가장 높은 안드로이드 운영체제를 대상으로 하는 패킹된 악성 앱 언패킹을 수행하고 시그니처 기반 탐지 도구인 Yara 를 통해 악성 앱에 사용된 패커를 식별하는 통합 악성 앱 언패킹 시스템을 제공하여 악성 앱을 이용한 범죄 대응에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
스마트폰 발전으로 인한 SNS(Social Network Service), 웹 검색 및 활용 등 편리함과 유용성을 가져다 주었지만 안드로이드 APP의 개방성으로 인하여 프로그램의 원칙적 특성을 악용한 취약점이 발생하고 있다. 이를 대응하는 해결방안으로 API에 대한 요청 데이터를 모듈을 통하여 로그 값을 수집한다. 수집된 데이터는 로그 값을 시간을 기준으로 라벨링하여 이상치 탐지 알고리즘인 OCSVM의 이상치 평균으로 사용하여 실시간 데이터 영향을 받는 하이퍼파라미터 C 와 r 값을 Grid Search 기법을 통해 조정함으로써 최적의 파라미터 값을 찾는 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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