본 논문에서는 선박 내 실내에서 개인 정보 전달의 효율성을 높이는 WUSB over WBAN 프로토콜 구조와 본 프로토콜에 기초한 실내 위치인식 기술을 제안한다. 이를 위해 전력 소모를 최소화 하면서 정밀한 위치 인식이 가능한 위치인식알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 위치인식알고리즘은 WUSB over WBAN 프로토콜 기반 센서 노드에서 GPS 없이 독립적으로 실행되어 측정된 값을 사용하여, 각 센서 노드의 위치를 추정함으로써 전력소모를 최소화한다.
사용자의 위치 정보를 사용한 위치기반 서비스가 증가하면서 프라이버시 노출에 대한 위협도 증가하고 있다. 본 논문은 기존 기법에서 신뢰할 수 있는 익명화 서버를 통해 수행하던 익명화 과정을 가상 개인 서버를 통한 overlay 네트워크를 사용하여 신뢰할 수 있는 익명화 서버의 존재 없이 수행한다. 또한 질의의 주체가 익명화 서버가 아닌 사용자가 됨으로써 추가적인 정보의 노출을 방지한다.
스마트폰의 음성 검색에서 퍼지 쿼리를 처리하는 것은 가장 어려운 문제 중의 하나이다. 이는 자연어에 내재된 자유도와 복잡성에 주로 기인한다. 스마트폰의 음성 검색에서 퍼지 쿼리의 자유도와 복잡성을 줄이기 위해 속성값에 기반을 둔 방법이 제안된다. 또한, 퍼지 쿼리 처리를 위한 속성값에 기반을 둔 새로운 페이지 등급 알고리즘이 제안된다. 이는 사용자의 검색 의도에 기반을 둔 위치기반의 개인화된 페이지 등급을 스마트폰 사용자에게 제공할 수 있다. 제안된 방법은 스마트폰 사용자를 위한 위치기반의 개인화된 웹 검색의 진일보한 방법이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰의 음성 검색에서 퍼지 쿼리 처리를 위한 프로토타입 모델을 설계하고, 기존 스마트폰과 비교하여 제안된 방법의 성능 실험 결과를 제시한다.
본 연구의 목적은 상황 인식 기반의 개인 맞춤형 안내 시스템을 설계하고 구현하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 위치 인식 기반의 서울시 버스 안내 시스템을 PDA와 GPS를 기반으로 개발하였다. 이 시스템은 GPS를 이용하여 사용자의 현재 위치를 파악하고 현재 위치를 기준으로 주변 버스 정류장 및 선택한 버스 정류장의 노선 정보 등을 안내한다.
최근 스마트폰의 발전에 따라서 많은 위치 기반 서비스가 활용되고 있으며, 위치 정보 노출로 인한 문제점이 사회적 이슈로 대두되고 있다. 기존의 잘 알려진 위치 정보 보호를 위한 공간 클로킹 기법은 사용자가 요청한 지역에서 위치 정보를 흐릿하게 처리하였다. 하지만 계속적으로 움직이는 이동 객체의 모든 지역을 클로킹하기에는 범위공간이 무수히 넓어지는 문제를 가진다. 따라서, 본 논문에서는 이동 객체 정보 보호를 위한 그리드 기반 시멘틱 클로킹 기법을 제안한다. 제안 기법은 시멘틱 클로킹을 위하여 EMD 갱신 스키마를 확장하고 이동 객체를 위한 대표 보호지역의 클로킹을 정의하였다. 성능 평가에서는 제안 기법이 기존 기법에 비해 처리 시간과 공간 범위에서 안전성과 효율성을 높였다. 이를 통해, 성공적으로 다양한 적으로부터 지속적으로 움직이는 객체의 위치 개인 정보를 보호하여 기존의 방법을 능가하는 성능을 보인다.
본 연구에서는 프라이버시 염려와 제도적 신뢰가 프라이버시 의사결정에 미치는 영향에 대하여 프라이버시 계산 이론을 중심으로 규명하고자 하였다. 프라이버시 계산 이론을 기반으로 프라이버시 이익과 프라이버시 위험이 정보제공행동에 미치는 영향에 대해 파악하고, 프라이버시 염려와 제도적 신뢰가 프라이버시 계산에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보고자 하였다. 이때, 개인정보를 수집하는 대상에 따른 차이를 파악하기 위해 전자상거래 분야와 위치기반서비스 분야에 대한 비교를 하고자 실증분석을 실시하였다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 먼저, 위치기반서비스 그룹에서 프라이버시 위험과 정보제공행동 간의 관계를 제외하고 다른 인과관계는 모두 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 다음으로 전자상거래와 위치기반서비스 그룹에 있어 구성개념의 차이를 분석한 결과, 프라이버시 염려의 구성요인인 인식구성개념을 제외하고는 모두 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 전자상거래 그룹이 위치기반서비스 그룹에 비해 프라이버시 염려가 높고 제도적 신뢰가 낮은 것으로 나타나 소비자가 전자상거래 사이트에서 수집되는 개인정보에 대해 더욱 민감하다는 것을 확인할 수 있었다.
최근 정보 기술의 급격한 발전으로 스마트폰이 우리의 일상 생활에 점점 더 많이 들어오고 있으며, 사용자들은 많은 서비스들을 누릴 수 있게 되었다. 위치 기반 서비스(LBS)의 경우 스마트폰에 탑재된 위치 확인 기능을 통해 음식점 추천, 길찾기 등 개인형 맞춤 서비스를 제공하며, 사용자는 간단한 동의를 통해 자신의 위치를 LBS 서버에 전송하게 된다. 이는 사용자의 개인정보 침해의 요소가 될 수 있으며, 사용자의 민감한 정보가 공개될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 경로 데이터의 민감 정점을 보호하고, 통계적 질의를 할 때, 절대적으로 개인정보를 보호할 수 있는 방법을 제시한다.
본 연구에서는 언텍트 소비가 일반화됨에 따라 소상공인들을 지원하기 위해 캡티브-포털을 활용하여 주문하는 등의 시스템을 구축하고 있으며, 이에 상권 내 방문자들의 주문 정보를 기반으로 개인의 선호나 취향을 고려하고 기존 방문 순서를 고려하여 다음 방문지를 추천할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 모델 개발을 위한 데이터셋으로는 캡티브-포털을 통해 수집되는 변수 항목과 유사한 위치기반 SNS 데이터인 Foursquare 데이터를 활용했다. 본 논문에서는 데이터셋의 변수 중 상호명을 기반으로 22개의 행동 유형 카테고리로 묶어 현재 행동 유형 이후에 다음에 이어질 행동 유형을 예측하는 것을 제안한다. 개인 별 세션 기반의 데이터셋을 LightMove 알고리즘을 활용하여 행동유형 예측을 임베딩 차원의 변경하여 실험한 결과 500차원에서 Top-5가 82.72의 성능을 보임을 확인했다. 향후 국내 상권에 맞는 방문지 추천 시스템이 개발된다면 방문지 추천을 활용하여 다양한 마케팅 전략을 수립이 가능해질 수 있고, 이를 통해 지역 상권이 활성화될 것으로 기대된다.
가입자의 위치정보를 기반으로 다양한 서비스를 제공하는 위치기반서비스(Location Based Service, LBS)는 구난신호 등의 공익적인 활용을 포함한 이용 활성화와 위치정보라는 개인정보에 대한 보호 강화의 측면에서 많은 관심을 받아왔다. 본 연구에서는 LBS 서비스의 비즈니스 모델을 위치정보흐름을 중심으로 구분하여 제시하고자 한다. 또한 비즈니스 모델 세부 유형별로 위치정보의 보호에 관련된 관점에서 검토를 한다. 마지막으로 LBS 서비스 비즈니스 모델의 성공을 위하여 필요한 LBS 서비스별 정보보호 문제 해결을 위한 고려사항에 대해 정리한다.
이동 컴퓨팅 환경에서의 응용은 사용자의 위치 정보를 이용해서 개개인의 위치에 따른 서비스를 제공할 것이 요구된다. 기존의 데이터 마이닝 분야에서는 이동 환경에서 발생하는 데이터는 고려되지 않았다. 이 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경에서 발생하는 위치 데이터를 기반으로 한 마이닝 기술과 요구사항을 논의하고, 이를 기반으로 위치 데이터에서 유용한 지식을 추출할 수 있는 데이터 마이닝 시스템을 제안한다. 이 시스템은 위치 데이터베이스와 GIS, 사용자 데이터베이스, 컨텐츠 데이터베이스와 통합.연계되어 유기적으로 데이터 마이닝을 수행한다. 또한 사용자와의 상호작용이 가능한 인터페이스와 가시화 도구를 제공한다. 시스템을 구성하는 각각의 구성요소에 대해 기술하며, 마이닝된 결과를 응응할 수 있는 부분을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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