최근 PDA, 휴대폰과 같은 모바일 기기 및 GPS와 같은 무선 통신 기술의 발달로 인하여 위치 기반 서비스의 이용이 확산되었다. 하지만 이러한 서비스는 사용자가 도로 네트워크에서 이동하면서 자신의 위치정보를 통해 LBS 서버에 질의를 요청하기 때문에, 심각한 개인 정보 누출의 위협이 될 수 있다. 따라서 모바일 사용자의 안전하고 편리한 위치기반 서비스 사용을 위한 개인 정보 보호 기법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 위치 기반 서비스에서 사용자 정보 보호를 지원하는 도로 네트워크 거리 기반 클로킹 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 도로 네트워크에서 효율적이고 안전한 위치기반 서비스를 지원하기 위하여, 도로 네트워크의 거리를 고려하여 클로킹 영역을 설정한다. 아울러, 성능평가를 통해서 제안하는 기법이 클로킹 영역 및 서비스 시간 측면에서 기존 연구보다 우수함을 보인다.
유비쿼터스 컴퓨팅 및 모바일 기술의 발달에 따라 위치 기반 서비스의 사용이 확대되어 가고 있고 모바일 전자 거래 환경에서 가장 주요한 서비스로 자리 잡고 있다. 하지만, 이와 함께 개인의 위치가 추적되고 노출됨에 의하여 사생활 침해와 같은 문제점들도 대두되고 있다. 본 연구는 개인의 위치를 노출시키지 않고도 시공간 질의를 처리하기 위한 새로운 시공 간 질의 처리 기법을 제안한다. 기존의 사용자 위치 은폐 기술은 사용자의 식별자를 감추거나 위치를 정적인 4분 트리나 격자 구조를 이용하여 은폐하는 방법을 사용하였다. 격자를 이용한 위치 은폐는 단순히 사용자의 식별자를 감추는 방법에 비해서는 우수한 방법이지만 미리 정해진 격자의 크기에 의해 위치를 은폐하므로 객체의 위치 분포에 따라 실제보다 불필요하게 많은 오차를 포함하게 되어 질의 성능이 저하되는 문제점을 지닌다. 본 연구에서는 시공간 질의 처리에 널리 사용되는 R-트리를 이용하여 위치 은폐를 수행하는 기법을 제안한다. R-트리의 노드는 기본적으로 최소 객체 개수를 보장하므로 R-트리의 MBR을 은폐된 위치로 직접 사용하면 위치 분포에 보다 능동적으로 대처할 수 있다. 본 연구는 다양한 실험 을 통하여 R-트리에 기반한 위치 은폐가 기존의 기법들에 비하여 우수한 성능을 보임을 증명하였다.
최근 PDA, 휴대폰, GPS와 같은 모바일 기기 및 무선 통신 기술의 발달로 인하여 위치 기반 서비스의 이용이 확산되었다. 하지만 이러한 서비스는 사용자의 정확한 위치정보를 가지고 LBS 서버에 연속적으로 서비스를 요청하기 때문에, 심각한 개인 정보 누출의 위협이 될 수 있다. 따라서 모바일 사용자의 안전하고 편리한 위치기반 서비스 사용을 위한 개인 정보 보호 방법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 연속적인 위치기반 서비스를 지원하는 그리드 기반 Cloaking 영역 설정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 연속적인 위치기반 서비스를 효율적으로 지원하기 위하여 그리드 기반의 셀 확장을 통해 빠르게 Cloaking 영역을 설정한다. 아울러, 모바일 사용자의 위치 노출 확률을 최소로 하는 Cloaking 영역 설정을 위하여, 가중치를 부여하여 프라이버시 보호 수준을 계산한다. 마지막으로 성능평가를 통해서 제안하는 기법이 서비스 시간, 프라이버시 보호 수준에서 기존 연구보다 우수함을 보인다.
가상 위치지정자는 물리적 위치지정자의 콘텐츠를 기반으로 하는 논리적인 위치지정자이다. 이 콘텐츠들은 물리적인 위치지정자에 존재하는 멤버 특성인 것이 보통이다. 가상 위치지정자를 사용하여 CRM에서 가장 중요한 기술인 개인화를 이룩할 수 있으나, 본 연구에서는 집계수준을 늘려서 분석을 용이하게 하기 위하여 실 위치지정자를 사용하는 방법을 제안하고 있다. 이러한 실 위치지정자를 활용함으로써 성공적인 e-비즈니스를 수행할 수 있는 것이다.
위치기반서비스는 위치정보를 기반으로 하는 다양하고 광범위한 서비스를 의미한다. 이러한 위치기반 서비스들은 개인 위치정보 보호를 위하여 위치정보보호법에 의한 규제를 받고 있다. 본 논문에서는 위치정보보호법에 의한 위치정보의 형태와 의미를 살펴보고, 위치정보 흐름을 분석하여 그 사용방법 및 한계에 대하여 살펴보도록 한다. 이를 바탕으로 위치정보가 다양한 분야의 서비스 개발 등에 활용되어 보다 광범위하게 활용되었으면 한다.
사람은 한 장소를 방문할 때 순환 패턴이 있으며, 이 패턴에 여러 싸이클의 경향이 있다. 요즘은 스마트폰 및 기타 휴대용 장치로 개인 이동성 데이터를 수집하는 것이 가능하다. 이러한 장치는 다양한 위치 데이터를 수집하고 여러가지 방법으로 분석할 수 있게 해준다. 위치 수집기를 기반으로 지구 위치 데이터에서 추출된 사람의 이동성 모델을 수립하고, 위치 클러스터를 방문자의 순환 패턴을 조사할 수 있다. 수년 동안 수집된 개인의 이동성 모델을 토대로 클러스터 재방문 시간을 계산 후 분석하여 그래프로 시각화하였다. 시간 순서의 위치 클러스터와 방문 클러스터에 대한 위치 데이터는 1 분 단위로 측정된다. 전체 데이터 방문 횟수는 15 분마다 정규화하고, 자원 봉사자의 다양한 지리적 위치 데이터 셋에 대해 방문의 순환 패턴은 자기 상관, 자기 공분산 및 재방문 시간으로 살펴볼 수 있다.
인간의 위치 이동 데이터를 모바일 기기에서 수집한 위치 정보를 이용해 얻을 수 있게 되면서, 위치 정보를 어떻게 이용할 수 있는지 그 활용 방안이 중요시 되고 있다. 이 연구에 앞서 위치 정보에 포함된 위치 정보와 시간 정보를 이용한 개인 이동성 모델 도출 연구가 선행되었다. 이동성 모델의 개념을 집단으로 확장하여 특정 집단에 속한 사람들의 개인 이동성 모델을 이용한 집단 이동성 모델을 도출하는 방법에 대해서 연구했고, 두 명의 개인 이동성 모델을 이용한 집단 이동성 모델과 그 모델을 표현하는 Markov 모델을 생성할 수 있었다. 본 논문에서는 세명 이상의 개별 이동 모델을 포함하는 사람의 이동성 모델을 생성하고 집단 모델 내 군집간의 확률 기반 Markov 모델을 도출하는 방법에 대해 소개한다. 또한 GPGPU 기법을 통해 생성 시간을 줄이는 기법을 이용하여 실용화를 고려하였다.
개인용 컴퓨터와 인터넷, 그 밖의 다양한 기술의 발전으로 사람들은 일상마저 데이터화 되어 관리되고 보여지게 되었다. 그 중에서 위치 기반 서비스는 점점 일상화되어 웹 사이트를 통해 개인별 위치추적까지 서비스되고 있다. 더 많은 정보를 원하는 사람들의 욕구와 소프트웨어의 발전은 RIA(Rich Internet Application)라는 새로운 트랜드를 만들었고, 기존의 HTML 에서는 불가능 했던 동적이면서도 강력한 기능을 제공하는 기술들이 늘어가고 있다 본 논문은 Ajax를 이용하여 별도의 프로그램 설치 없이 동적이면서 풍부한 이동체의 위치추적 서비스를 설계 구현한다.
무선 인터넷 기술의 발달과 응용의 확산으로 인하여 위치 정보를 이용한 서비스 형태는 아주 다양하여 지고 있으며, LBS(Location-Based Services)라는 형태로 국내외 시장에서 급속히 확장하고 있다. LBS 플랫폼은 이러한 위치 기반 서비스를 가능하게 하는 핵심 요소이며, 위치 정보 제공 게이트웨이, 위치 응용 서버, 핵심 기능 제공 서버 등과의 상호 운용을 지원해야 하며, 개인 및 서비스에 대한 프로파일 관리, 과금 처리, 이동체 트리거 등의 기능을 제공하는 시스템이다. 즉, 모든 위치기반 서비스를 수행하려고 하는 개인 혹은 응용 서비스 제공자들은 이러한 LBS 플랫폼을 거쳐, 위치 및 다양한 핵심 기능의 조합 형태인 서비스를 제공 받게 된다. 표준화된 소프트웨어 기술인 웹서비스는 LBS 플랫폼과 타 시스템(솔루션, 핵심 기능 제공 서버, 위치 정보 제공 서버 등)과의 인터페이싱을 가능하게 하는 표준 인프라이다. LBS 플랫폼 웽 서비스는, 솔루션 서버에서 요청하는 서비스에 대한 과금 처리를 위한 자체 과금 비즈니스 모델을 포함하고 있으며, 이러한 과금에 대한 처리를 수행하면서 타 시스템과의 상호 운용은 여러 가지 형태로의 구성이 가능하다. 이에 본 논문에서는 LBS 플랫폼이 상호 운용하는 주요 시스템과의 인터페이싱을 위한 웹 서비스 구성 방법에 대한 방안을 제시하고자 한다.
다양한 웹 사이트에서 '맛집' 어플의 제공은 다양하게 제공하고 있다. 본 연구도 기존의 제공 서비스와 유사한 기능을 사용하고 있지만, 차이점은 사용자의 의사결정에 효율적으로 도움을 주기 위해 맛집 방문 이력 정보를 이용한 개인 맞춤형 음식점을 추천하는 어플리케이션을 설계한다. 이는 기존의 '맛집' 정보 제공과 방문한 이력에 따른 '맛집' 추천 정보를 제공하는 어플리케이션이다. 사용자는 현재 위치에 따라 과거 방문기록을 등록한 인근 '맛집' 방문 빈도와 방문 순서를 분석하여 현재 위치에서 개인별 맞춤 음식점을 추천받을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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