개인 식별 번호는 개인화된 그리고 상업적인 서비스 상에서의 사용자 인증에 가장 보편적으로 사용되는 기술이다. 따라서 사용자는 자신이 사용하고자 하는 서비스에 접근할 때 PIN 정보를 입력하고 사용자 인증을 수행해야 한다. 하지만 개인 식별 번호 입력과정은 사용자가 매번 입력을 해야 하는 부담감을 줄 뿐 아니라 공격자가 어깨너머공격을 시도할 경우 보안이 취약해 지는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 스마트폰과 스마트워치를 이용한 인증 기법을 소개한다. 먼저 기존의 기법에서 스마트워치의 센서 정보만을 통해 분석하는 경우의 문제점에 대하여 확인해보았다. 이를 바탕으로 스마트폰과 스마트워치 모두에서 사용자의 센서 정보를 수집하고 이를 통해 인증하는 방법을 제안하였다. 만약 관찰된 가속도 센서 정보가 높은 연관성을 보이게 될 경우 사용자 인증이 성공적으로 이루어지게 된다. 인증 기법에 대한 테스트를 위해 삼성 갤럭시 노트5와 소니 스마트워치2를 사용하였다.
본 논문에서는 스마트폰 사용자 중심의 반응 완료 시간에 대한 동적 분석을 활용하여 사용자가 실제 인지하는 성능 중심의 새로운 최적화 프레임워크를 제안한다. 이를 위하여 먼저 스마트폰 응용프로그램에서 사용자가 실제 인지하는 성능에 대한 평가 지표로써 사용자 중심 반응 시간을 정의한다. 또한, 이러한 사용자 중심 반응 시간의 동적 탐색에 기반하여 사용자가 인지할 수 있는 성능 병목 지점을 최적화의 힌트로써 개발자에게 제공하는 사용자 중심 반응 시간 분석 도구의 설계와 개발에 대하여 소개한다. 제안한 사용자 중심 반응 시간 분석 도구를 갤럭시 넥서스 스마트폰에 구현하여 그 정확도와 계산부하를 평가한 결과, 전체 반응 시간의 1% 미만의 계산 부하로 카메라를 이용하여 측정한 결과 대비 92%의 정확도를 보였다. 제안한 도구의 효율성 평가를 위하여 소스 코드가 공개되어 있는 안드로이드 응용프로그램의 성능 개선에 제안한 도구를 활용하여 최대 16.4%의 성능 향상을 달성하였다.
시장에 내놓은 제품이나 서비스가 문제를 일으켜서 해당 기업의 비즈니스와 이미지에 큰 타격을 입히는 사례가 자주 발생하고 있다. 발생한 문제에 적절하게 대응하고 피해를 최소화하는 것은 기업들에게 매우 중요한 일이다. 본 연구는 스마트폰 시장을 주도하고 있는 삼성이 개발하여 출시한 갤럭시노트7의 리콜 사태를 다루었던 뉴스를 수집하고 분석하였다. 이슈 라이프사이클에 기반하여 단계별로 뉴스의 특징을 표현하고 연관규칙을 이용하여 텍스트의 내용을 분석하고 시각화하였다. 본 연구의 결과는 이슈의 변화와 흐름을 이해하고 대응책을 모색해야 하는 기업들의 비즈니스 활동에 도움을 줄 것으로 기대된다.
본 연구는 스마트폰의 가속도 센서를 이용하여 정적균형능력을 측정하는데 있어 신뢰도를 알아보고자 실시하였다. 본 연구의 연구대상자는 최근 3개월 이내에 골절, 수술, 염증성 관절염이 없고 정기적인 운동을 시작하지 않은 Y대학교의 학생 30명을 대상으로 하였다. 본 연구에 사용된 스마트폰은 갤럭시S5LTE (SM-G900F, Samsung, Korea, 2014)였고 어플리케이션은 Sensor Kinetics pro (Ver.2.1.2, INNOVENTIONS Inc, US, 2015)를 사용하였다. 정적균형능력은 1회당 3번씩 측정하였으며 하루 간격으로 검사-재검사로 시행되었다. 1차 측정과 2차 측정은 동일하게 진행되었다. 본 연구의 분석은 Wilcoxon 부호순위검정, 급내상관계수(ICC(2,1))를 사용하였다. 본 연구의 연구결과는 다음과 같았다. 눈을 뜬 상태에서 1차 측정과 2차 측정 간에 유의한 차이가 없었고(p>0.05) 강한 양의 상관관계를 보였으며(r>0.75, p<0.05) 매우 높은 일치도(ICC>0.80)를 보였다. 눈을 감은 상태에서 1차 측정과 2차 측정 간에 유의한 차이가 없었고(p>0.05) 강한 양의 상관관계를 보였으며(r>0.75, p<0.05) 매우 높은 일치도(ICC>0.80)를 보였다. 본 연구를 통해 스마트폰은 정적균형능력 측정에 있어 가능성이 있다는 사실을 알 수 있었으며 본 연구가 향후 균형능력측정 전용 어플리케이션 개발에 기초자료가 되기를 기대해본다.
소비자들이 SNS에 공유하는 정보는 소비자들의 구매나 선택에 대한 결정에 많은 영향을 미친다. 이에 소셜 빅데이터를 활용하여 소비자 가치를 분석한 새로운 연구방법론에 주목할 필요가 있다. 이러한 맥락에서 본 연구의 목적은 소셜 빅데이터 분석을 통해 소비자의 가치 인식을 계량적으로 분석해 보고자한다. 이러한 분석 결과를 토대로 광고전략 개발에 적용할 수 있는지를 규명하고자 하였다. 본 연구에서는 3가지 스마트폰 브랜드에 대해 텍스트 마이닝과 긍 부정 이미지 분석을 활용함으로써 소비자 가치 구조를 파악하였다. 분석결과 브랜드별 소비자의 가치 인식에 대한 감성적인 측면과 이성적인 측면에서 차별적인 내용을 선별할 수 있었다. 갤럭시 S7과 아이폰 6S의 경우 출시일 이전에는 감성적인 측면이 중요한 것으로 나타났지만 출시일 이후에는 이성적인 측면이 중요한 것으로 나타났다. 그러나 LG G5의 경우 출시일 이전이나 이후 모두 감성적인 측면이 중요한 것으로 나타났다. 또한 소비자 가치 인식의 분석 결과를 바탕으로 핵심적인 광고전략 2가지 안을 제안할 수 있다. 갤럭시 S7의 경우 광고전략 개발 시 제품속성에 대한 성능이나 차별화된 기능 등 이성적 측면을 강조해야 할 필요성이 있다. LG G5의 경우 광고전략에서 제품을 사용함으로써 느껴지는 행복감, 설레임, 즐거움, 재미 등의 감성적 측면을 광고전략 개발에 중요하게 고려할 필요가 있다. 결과적으로 본 연구는 소비자 가치 분석을 통해 실제 광고전략에 좋은 기준을 제시할 것으로 판단된다. 광고전략은 주로 직감이나 경험에 의해 이루어진다. 이에 소셜 빅데이터 분석을 통한 소비자의 가치 인식 분석으로 광고전략을 개발하는 것은 중요한 시사점을 안겨 줄 것으로 판단한다.
최근 안드로이드 스마트폰에서 리패키징을 이용한 악성코드가 급증하고 있다. 리패키징은 이미 배포되고 있는 앱의 내부를 수정한 후 다시 패키징하는 기법이지만, 악성코드 제작자가 기존 앱에 악성코드를 삽입하여 배포할 때 흔히 사용되고 있다. 하지만, 앱을 제공하는 안드로이드 마켓이 다양하고, 각 마켓에서 제공하는 앱이 매우 많기 때문에 모든 앱을 수집해서 분석하는 것은 불가능하다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 RePAD 기법을 제안한다. 이 기법은 사용자의 스마트폰에 탑재된 클라이언트 앱과 원격 서버로 구성되는 시스템이다. 클라이언트는 적은 부하로 사용자가 설치한 앱의 출처와 정보를 추출하여 원격 서버로 전송하고, 서버는 전송된 정보를 바탕으로 앱의 리패키징 여부를 탐지한다. 따라서 리패키징 앱 판별을 위해 앱의 정보를 수집하는 시간과 비용을 줄일 수 있다. 실험을 위해 클라이언트 앱과 원격서버를 갤럭시탭과 윈도우즈 기반의 PC에 각각 구현하였다. 여러 마켓에서 수집된 앱 중 7 쌍의 앱이 리패키징된 것으로 판정하였고, 갤럭시탭에서 평균 1.9%의 CPU 부하와 최대 3.5M의 메모리 사용량을 보였다.
최근에 ITU-R, ETSI, 3GPP, TTA 등의 표준화기구에서 개인환경서비스(PES : Personal Environment Service) 개념에 대해 폭넓게 논의되고 있다. 개인환경서비스는 WPAN 통신이 가능한 스마트폰과 개인생활환경에 위치해 있는 다양한 가전기기가 무선통신을 통해 사용자의 선호도가 담긴 프로파일을 교환하여 가전기기를 자동으로 설정 및 제어하는 서비스이다. 본 연구에서는 PES 앱, PES 디바이스, PES 서버로 구성되는 안드로이드 플랫폼 기반의 PES 시스템을 구현하였다. 스마트폰 플랫폼은 안드로이드 2.2(Froyo) 버전이며, PES 디바이스는 갤럭시탭을 활용한 4가지의 모의 가전기기를 구현하였다. 구현된 시스템을 운영한 결과 PES는 최근 논의되고 있는 M2M, D2D의 킬러 어플리케이션이 될 수 있을 것이라 예상되며, 사용자의 만족도를 높이기 위해서는 사용자의 행동 분석 기반의 사용자 프로파일 관리 메커니즘에 대한 연구가 필요할 것으로 판단되었다.
모바일 플랫폼에서 게임은 가장 전력을 많이 소모하여 배터리 사용시간을 단축시키는 응용 중 하나이다. 따라서 모바일 게임은 스마트폰의 배터리 사용시간을 늘리기 위한 중요한 전력관리 대상이다. 그러나 모바일 게임 실행 중에 배터리 용량이 급격히 감소하는 현상은 빈번하게 발생하는 문제이며 사용자가 많은 여러 모바일 게임의 동작을 검토해 본 결과 멀티 쓰레드로 동작하는 동안 특정 쓰레드가 불필요하게 CPU 사용량을 높게 점유하여 에너지가 낭비되는 경우가 발생하였다. 따라서 본 논문은 게임 실행 중 Quality of Service(QoS)와 무관하게 비정상적으로 CPU 사용량이 높은 쓰레드를 검출하고 이종 멀티프로세싱 (Heterogeneous Multi-Processing)의 특성을 활용하여 QoS 저하 없이 전력소모를 감소시키는 최적화 기법을 제안한다. 제안된 기법을 상용 스마트폰(삼성 Galaxy S6 Edge)에 적용하여 QoS 저하 없이 최대 58%의 에너지 효율 향상이 가능하였다.
인터넷의 확산으로 트위터와 같은 SNS가 확산되었고, 컴퓨터 처리 능력의 발달로 빅 데이터 처리가 가능해졌다. 본 연구에서는 현재 주목 받고 있는 기술인 스마트 워치에 대해 다루고 있으며 최근 출시되었던 삼성 갤럭시 기어 S2를 대상으로 연구를 진행하고 있다. 스마트 워치의 출시 전, 후에 게시되었던 트위터 데이터를 수집하여 실제 SNS 사용자들이 신제품 출시에 어떻게 반응하고 있으며 어떠한 다른 양상을 보이는지 분석한다. 분석을 통해 기업 실무자들에게 출시 전, 출시 후 각각에 마케팅에 대응하는 방법에 관한 가이드라인을 제공하며 본 연구에서 사용된 분석 프레임워크는 다른 분야 및 제품에서도 사용 가능한 연구 가이드라인이 된다.
스마트폰이 범행 도구로 사용될 수 있다는 인식은 많은 기관에서 만연하지만, 기능적으로 스마트폰과 유사한 스마트워치의 범행 도구로의 잠재력은 간과되고 있다. 본 논문은 이러한 상황을 고려하여, 보안 규정과 기술 등에 의하여 스마트폰은 통제되고 있지만, 스마트워치는 통제되지 않는 상황에서, 내부자의 스마트워치를 통한 정보유출 가능성을 입증한다. 입증 과정에 의해 스마트워치에서 발생한 애플리케이션 사용 관련 정보, Wi-Fi 연결 관련 정보를 분석함으로써, 포렌식 가능한 정보와 한계를 파악한다. 마지막으로, 스마트워치 관련 잠재적 범죄에 대비하기 위한 예방 방법을 제안하고, 스마트워치의 범행 도구로의 사용 가능성에 대한 경각심을 재고한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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