휴대폰 사용이 포화상태에 이르고, 최근 iPhone을 비롯한 Smart Phone의 사용이 급격히 증가하고 있다. 현재 휴대폰에서 포렌식 자료 추출하는 방법은 SYN, JTAG, Revolving 세가지 방법이 있다. 하지만 휴대폰과 Smart Phone의 기술과 사용방법의 차이로 인하여 포렌식 자료 추출 방법도 달라야 한다. 따라서 본 논문에서는 Smart Phone에서의 포렌식 자료 추출 방법을 연구하고자 한다. Smart Phone에서는 많이 사용되는 Google Android와 Windows Mobile Smart Phone의 분석을 위하여 스펙과 O.S. 분석, 데이터 분석을 한다. 또한 Google Android와 Windows Mobile Smart Phone의 포렌식 자료를 추출하여 증거자료를 생성한다. 본 연구를 통하여 실험된 기술 연구는 모바일 Smart Phone 포렌식 기술 발전에 기여할 것이다.
급속한 인터넷의 발달로 등장하게 된 스마트폰은 여러 가지 긍정적인 모습으로 생활의 편의를 가지고 왔다. 하지만 최근 국내에서 스마트폰의 무분별한 유해물 노출은 사회의 이슈가 되고 있다. 이에 본 논문에서는 안드로이드 OS 기반에서 음향정보를 이용하여 유해동영상을 검출하는 서비스를 설계하고 구현 하였다. 안드로이드 OS기반의 유해동영상 검출 서비스를 구현하기 위해, 기존 음향기반 유해동영상 검출방법의 속도를 향상 시켰다. 검출기로는 GMM(Gaussian Mixture Model)을 사용하였으며, 검출기의 혼합(Mixture)의 수는 18개를 사용하였다. 구현된 서비스의 검출 결과, 일반 동영상 669파일(약 424시간), 유해동영상 541파일(약 263시간), 총 1,210(약 687시간)의 데이터에 대해 97.02%의 검출률로 기존 방법에 비해 검출률은 감소하지 않으면서 속도는 약 5.6배 향상 되었다.
본 논문에서는 휴대 단말기를 이용하여 시각장애인들을 위한 장애물 안내시스템을 설계 및 구현한다. 휴대성을 높이기 위해 시스템을 주제어기와 부제어기로 분리시키고, Zigbee 통신을 이용하여 두 디바이스 간에 정보를 주고 받는 형태로 설계하였다. 주제어기는 부제어기로부터 전송된 전방의 장애물 정보를 취합하고 판단하여 사용자에게 제공하는 기능을 하고, 부제어기는 6개의 초음파 센서를 갖는 모듈로서 초음파센서를 이용하여 전방 장애물과의 거리를 지속적으로 측정하여 주제어기로 전송하는 기능을 한다. 최근 이슈가 되고있는 Android O/S 기반의 휴대용 단말기를 기반으로 설계 및 구현하였기 때문에 Android O/S 기반의 다양한 휴대용 단말기에 적용이 가능하다.
안드로이드 폰이 점점 대중화됨에 따라 많은 어플리케이션이 제작자의 이윤과 직결되는 데이터나 스마트 폰 사용자의 민감한 데이터를 다룬다. 이러한 중요 데이터는 당연히 보호받아야 하지만 안드로이드에서는 악의적인 사용자에 의해 조작되거나 공격자에 의해 유출될 수 있다. 이런 일이 발생하는 이유는 안드로이드의 근간인 리눅스의 디버깅 기능이 악용되기 때문이다. 리눅스의 디버깅 기능을 이용하면 다른 어플리케이션의 가상 메모리에 접근하는 것이 가능하다. 이 기능이 악용되는 것을 방지하기 위해선 해당 기능을 제공하는 주체인 리눅스의 커널에서 기존의 접근 제어를 더욱 강화해야 한다. 하지만 현재 이 기능은 안드로이드 환경의 특성을 반영하지 않은 채 기존의 리눅스와 동일한 접근 제어를 사용하고 있다. 이에 본 논문에서는 리눅스가 제공하는 다른 어플리케이션의 가상 메모리에 접근할 수 있는 기능을 분석하고, 분석 결과와 안드로이드 환경을 고려하여 스레드 그룹 ID를 검증하는 새로운 계층을 추가하는 방안을 제시한다. 이 방안을 적용함으로써 접근 제어를 더욱 강화할 수 있다. 실제로 본 논문이 제안한 방법이 접근 제어를 강화할 수 있는 지 확인하기 위해, 다른 어플리케이션의 메모리를 수정할 수 있는 메모리 조작 어플리케이션으로 자체 제작한 어플리케이션의 데이터 수정을 시도한다. 접근 제어를 강화하기 전에는 메모리 조작 어플리케이션이 자체 제작한 어플리케이션의 메모리에 있는 데이터를 수정할 수 있었지만, 접근 제어를 강화한 후에는 데이터 수정에 실패하는 것을 확인할 수 있다.
휴대폰에서 포렌식 증거 자료를 추출하는 방법은 SYN, JTAG, Revolving 3가지 방법이 있다. 하지만 휴대폰과 스마트폰의 기술과 사용방법의 차이로 인하여, 포렌식 증거 자료를 추출하는 방법도 달라야 한다. 따라서 본 논문에서는 압수 수색된 스마트폰에서의 포렌식 증거 자료의 추출 방법을 연구하고자 한다. 압수 수색된 스마트폰에서 많이 사용되는 구글 안드로이드와 윈도우모바일 스마트폰의 분석을 위하여 스마트폰의 사양과 운영체제, 백업 분석, 증거 자료를 분석 한다. 또한 구글 안드로이드와 윈도우모바일 스마트폰의 전화번호부, SMS, 사진, 동영상에 관한 포렌식 증거 자료를 추출하여 법적인 증거자료와 포렌식 보고서를 생성한다. 본 논문에서 실험된 스마트폰 포렌식 기술 연구는 모바일 포렌식 기술 발전에 기여할 것이다.
유헬스 서비스는 사물인터넷 장치와 스마트 기기와 같은 모바일 장치를 사용하기 때문에 휴대가 간편한 소형 컴퓨팅 장치로 구성되어 있으며, 기존 컴퓨터에서 수행하던 작업을 동시에 수행할 수 있다. 환자의 생체정보를 이동통신망 환경에서 의료진과 환자 및 환자의 가족의 스마트기기로 실시간으로 전달할 수 있도록 bluetooth HDP기반의 메시지 구조를 사용하였다. ISO/IEEE 11073 PHD 표준을 기반으로 agent와 manager 사이의 통신 방법을 정의하였다. 의료진과 환자 및 환자의 가족이 스마트 기기를 통하여 실시간으로 확인할 수 있도록 안드로이드 기반의 모니터링 애플리케이션을 구현하여 일상생활에서 사용되고 있는 스마트 기기에서 동작을 확인함으로써 생체정보의 원활한 송수신을 확인하였다.
International journal of advanced smart convergence
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제8권4호
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pp.188-193
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2019
This paper is about environment-based low-code and no-code execution platform and execution method that combines hybrid and native apps. In detail, this paper describes the Low-Code/No-Code execution structure that combines the advantages of hybrid and native apps. It supports the iPhone and Android phones simultaneously, supports various templates, and avoids developer-oriented development methods based on the production process of coding-free apps and the produced apps play the role of Java virtual machine (VM). The Low-Code /No-Code (LCNC) development platform is a visual integrated development environment that allows non-technical developers to drag and drop application components to develop mobile or web applications. It provides the functions to manage dependencies that are packaged into small modules such as widgets and dynamically loads when needed, to apply model-view-controller (MVC) pattern, and to handle document object model (DOM). In the Low-Code/No-Code system, the widget calls the AppOS API provided by the UCMS platform to deliver the necessary requests to AppOS. The AppOS API provides authentication/authorization, online to offline (O2O), commerce, messaging, social publishing, and vision. It includes providing the functionality of vision.
휴대전화에 인터넷 통신과 정보검색 등 컴퓨터 지원 기능을 추가한 스마트폰이라 불리는 지능형 단말기가 등장하여 우리의 일상생활에 깊이 관여하고 생활의 패턴을 바꾸는 큰 변화를 불러왔다. 현재 음식추천 어플리케이션들은 대부분 주변의 음식점의 위치나 메뉴 정보 등을 제공하고 있다. 본 논문에서는 음식 추천방식에 룰렛을 이용하여 게임 형식의 음식추천이 가능하게 하였으며 구글 맵 기능을 활용하여 현재위치에서 내가 찾는 음식점 중에 반경을 입력하면 그 반경 안에 있는 음식점들을 검색하도록 Android 운영체제를 기반으로 한 어플리케이션을 개발하였다.
본 논문에서는 GPS(Global Positioning System)를 사용할 수 있는 실외와 GPS(Global Positioning System)를 사용할 수 없는 실내에서 Wi-Fi(Wireless Fidelity)를 이용한 안드로이드 기반의 위치 정보 시스템을 설계 및 구현하였다. 보행자의 위치를 실내에서 추정하기 위해서는, 보행자의 위치에 상관없이 절대위치를 구하는 것이 필요하고, 보행자의 움직임에 따라서 상대위치를 연속적으로 추정하는 것이 필요하다. 보행자의 초기위치를 추정하기 위해서 Wi-Fi fingerprinting을 사용하였다. 기존의 Wi-Fi fingerprinting에서 가장 위치 오차가 작은 WKNN(Weighted K Nearest Neighbor) 알고리즘의 단점을 보완한 EWKNN(Enhanced Weighted K Nearest Neighbor) 알고리즘을 사용해 위치의 정확도를 높였다. 그리고 보행자의 상대위치를 추정하기 위해서는, 스마트폰에 탑재되어 있는 IMU(Inertial Measurement Unit)를 사용하였기 때문에 추가적인 장비가 필요하지 않았다.
블록체인기술에 대한 관심은 지속적으로 증가되고 많은 분야에 활용되고 있다. 블록체인기술은 타인이 함부로 데이터와 거래를 제어할 수 없게 하는 분산 환경을 제공한다. 모바일앱 추천은 모바일 사용자에게 적당한 앱을 추천하는데 사용된다. 예를 들어, 사용자의 선호도 및 모바일 환경에 따라 서로 다른 모바일앱을 추천하는 복수의 안드로이드기반 추천앱이 개발되어왔다. 앱 추천은 사용자가 다른 사용자의 경험을 참조하여 앱을 발견하는 데 도움을 준다. 수집된 많은 양의 데이터 및 사용자 정보는 외부 공격에 대한 취약성과 사용자 개인 정보 보호 문제를 내포한다. 이 문제를 해결하는 방법으로 암호화 안전을 보장하는 블록체인 기술을 적용할 수 있다. 본 서베이 논문에서는 모바일앱 추천 기술과 전자상거래 기술 동향을 살펴본다. 개인화된 앱 추천에 대한 사용자의 개인 정보 선호 중요성 측면에서, 블록체인기술과 협업필터링 기술의 접목이 사용자에게 안전한 데이터 환경을 제공할 수 있는지도 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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