Abstract
U-City pursues personalized service by collecting contexts through sensors located over the city and presenting the service automatically depending not on the user's request but on the situations that are needed. To provide the personalized service, however, contexts collected through various sensors are needed, and they include private information. Therefore, it is important to keep a balance between the convenience by presenting service and protecting private information. In this paper, we classify and grade person's various contexts requested in the personalized service environment. Based on these, we make decisions on whether to present the service or not by profile-matching between user profile and service profile. Also, we propose an efficient privacy-protection management scheme to encrypt transmitted private information and to control key distribution.
u-City에서는 도시 곳곳의 센서를 통해 상황정보를 수집하고, 사용자의 요청에 의해서가 아닌 그 상황에 필요한 서비스를 자동적으로 제공하게 되는 서비스 개인화를 추구한다. 그러나 맞춤형 서비스를 제공하기 위해서는 다양한 센서를 통해 수집되는 상황정보를 필요로 하게 되는데, 이와 같은 상황정보에는 개인의 프라이버시 정보를 포함한다. 따라서 서비스 제공으로 인한 편리성과 정보보호라는 측면 사이에서 적절한 조율 내지는 관리가 필요하다. 본 논문에서는 맞춤형 서비스 환경에서 요구되는 다양한 개인의 상황정보를 분류하여 등급화 하였고, 이를 기반으로 사용자 프로파일(User Profile)과 서비스 프로파일(Service Profile)간의 프로파일 매칭(Profile Matching)을 통해 서비스 제공여부를 결정하고, 전달되는 개인정보의 암호화, 이를 위한 키 분배를 관리하는 정보보호 관리를 제안한다.
