Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2010.06c
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pp.5-10
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2010
휴대용 단말기를 활용하는 위치 기반 서비스는 기존의 단순한 위치 정보 제공 및 분석에서 보다 개인화되고 지능화되고 있다. 이러한 모바일 추천 서비스는 이동 객체의 위치 정보 뿐만 아니라 객체의 주변 환경 정보도 고려하여 보다 쾌적한 서비스를 제공한다. 이를 위해, 시간에 따라 변화하는 이동 객체의 위치추적은 물론, 온도, 습도, 미세먼지, 등의 다양한 센서 데이터도 상황에 맞게 해석하고 활용할 수 있어야 한다. 그리고 다양한 센서 종류와 함께 수많은 센서 데이터를 해석하여, 전체적인 상황을 판단하기 위해서는 센서 데이터를 적절히 표현하는 데이터 모델의 활용이 필요하다. 이 논문에서는 모바일 추천 서비스에서 환경 정보를 제공하기 위하여 활용한 경사 그리드 기반의 센서데이터 추상화 모델과 그 처리 방법을 기술한다. 추상화 모델은 경사 방향을 활용하여 간단하게 해당 지역의 데이터 경향을 나타낸다. 그리고 색인과 연산자를 활용한 처리방법을 통해 환경 정보를 제공하는 과정을 설명한다.
In this paper, we propose a location-prediction structure that can provide user service in advance. It consists of seven steps and supplies intelligent services which can forecast user's location. Context information collected from physical sensors and a history database is so difficult that it can't present importance of data and abstraction of data because of heterogeneous data type. Hence, we offer the location-prediction that change data type from heterogeneous data to homogeneous data. Extracted data is clustered by SOFM, then it gets user's location information by ARIMA and realizes the services by a reasoning engine. In order to validate the proposed location-prediction, we built a test-bed and test it by the scenario.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.1
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pp.229-234
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2013
As the popularization and proliferation of smart phone and location based services, the necessity and importance of the location based service based on the smart phone becomes significant. But existing technologies could not be applied in real situation due to the lack of accuracy, economy, and convenience, the method using the signal strength of WLAN is not accurate. In this paper, the technical back ground, implementation issue, and measurement result are described for the proposed relative positioning technology using acoustic signal and Bluetooth with smart phone. It is possible to measure the position of the smart phone with accuracy and simple device, and it is very proper especially for the indoor location based intelligent services.
Most of intelligent services provided today work based on the users' location. Numerous devices for indoor localization services have their own characteristic functions and operating systems, we need the interoperability and diversity of middleware to connect and control these devices. The indoor localization method using existing inertial sensors are relatively less efficient because of additional cost according to the size of space. Accordingly, the indoor user localization method proposed in this study supports integrated services using OSGi framework, an open source project, and solves problems in inertial sensor based on accurate distance to a specific object measured using ultrasonic sensor. Furthermore, it reduces errors resulting from difference in response rate by adding the reliability item.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10e
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pp.625-627
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2002
인터넷 기술이 발전하고 보편화되면서 가전기기의 지능화 및 네트워크화가 급진전되고 있다. 홈네트워크는 가전기기들을 유무선으로 연결하여 통합된 원격제어가 가능토록 하는데 목적이 있다. 홈게이트웨이 서버에는 홈네트워크의 가전기기에 대한 각종 정보를 수집하고 관리하며 사용자의 명령에 의해 제어기능을 수행하는 제어 및 관리 서버가 위치한다. 다양한 정보가전 미들웨어간 통합을 위하여 국제표준으로 OSGi가 제시되어 있다. SIP는 인터넷을 통한 호 제어 프로토콜로서 최근 각광받고 있는 기술이다. 또 논문에서는 SIP를 외부 인터페이스로 하여 OSGi와 연동한 홈네트워크 관리 시스템의 구조를 설계하고 이의 구현 방안을 제시한다.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2003.05a
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pp.285-292
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2003
시멘틱 웹은 전자거래의 지능화 및 자동화를 실현하기 위한 필수적인 요소로 인식되어가고 있다. 시멘틱 웹에서 사용자와 서비스 정보가 공유되고, 위치, 날씨, 일정과 같은 사용자의 컨텍스트 정보를 활용하여 모바일 장치를 통해 고부가가치의 개인화된 모바일 서비스를 제공하는 것은 그 유용성에 비하여 아직 실제 사용하는 사례가 드물었다. 본 논문에서는 카네기멜론대학에서 실제로 추진되었던 Mycampus 프로젝트에 참여한 경험을 바탕으로 시멘틱 웹과 컨텍스트 기반의 모바일 서비스의 구현 방법과 교훈들을 밝히고자 한다.
연구배경 □ 어떠한 시간과 장소에서도 사용 가능한(유비쿼터스, 편재형)통신 환경의 실현 O IPv6의 보급 O무선 네트워크의 보편화 O이동단말의 소형화 및 성능향상 O다양한 서비스와 어플리케이션 등 □유비쿼터스 통신 환경을 기반으로 한 전자상거래(M-, U-Commerce) O온, 오프 연동 및 유,무선 연동의 비즈니스 모델 O실물공간과 가상공간의 상거래를 연결, 통합하는 모델 O기술적으로는 위치기반, 지능화, 개인화된 고객서비스 가능(중략)
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2010.09a
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pp.65-67
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2010
위치기반서비스(LBS)는 사용자의 위치를 기반으로 다양한 정보제공 서비스를 하고 있다. 최근 연구에서는 단순한 정보제공이 아닌 사용자의 상황인식(Context-Aware)을 통하여 사용자에게 적합한 정보를 제공해주는 지능화된 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재 연구들은 사용자의 기본정보와 선호도정보를 이용한 단일기준 추론을 통하여 사용자에게 정보를 제공해주고 있으며, 이것은 사용자의 다양한 기준의 의사결정을 반영하지 못하는 한계점이 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 사용자의 정보, 선호도, 공간지리선호도 정보 Ontology를 구축하고, 의사 결정 기준에 가중치를 부여하는 Cost Value Ontology를 구축하여, 다 기준 의사추론을 통해 사용자에게 적절한 추천 결과가 도출되는 Ontology 추론시스템을 제안한다. 사용자들의 개인적인 특성 지식과 공간지리 선호도 지식을 구축할 수 있으며, 이러한 특성으로 구축된 지식 기반 하에 입력된 사용자 정보와 추론을 통하여 이 시스템을 통해 사용자의 선호도 Ontology를 구축할 수 있으며 이를 이용한 추론을 통하여 사용자의 현재상황에 적합한 결과를 도출함을 보였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04a
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pp.301-303
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2004
인터넷의 급성장으로 해킹이나 Dos 공격, 웜, 바이러스 등의 사이버 범죄가 크게 증가하고 지능화되어 최근 역추적에 대한 관심이 날로 증가하고 있다. 보안 도구로 침입탐지시스템(IDS) 이나 침입방지시스템 (IPS) 등이 있으나 해킹이나 DoS 공격을 방어하는데 현실적으로 한계가 있다. 따라서 능동적인 해킹 방어를 위한 기본적인 기술로 해커의 실제 위치를 추적하는 역추적 시스템 기술이 필요하다. 특히 IPv4에서의 역추적 시스템에 대한 연구는 활발하게 이루어지고 있지만 IPv6에 대한 연구는 아직 미흡하다. 본 논문에서는 IPv4의 주소 고갈로 인해 앞으로 이를 대신할 IPv6에 대한 공격 근원지 역추적 시스템 개발이 시급하다고 보고. 해킹을 시도하는 해커의 실제 위치를 실시간으로 추적할 수 있도록 IPv6 헤더 패킷의 트래픽 클래스(Traffic Class)와 플로우 라벨(Flow Label)을 이용하여 IPv6에서의 실시간 네트워크 침입자 역추적 시스템 모델을 제안하고자 한다.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.30
no.4
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pp.679-691
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2020
In the future, 5G technology will become the core infrastructure driving the 4th industrial era. For intelligent super-convergence service, it will be necessary to collect various personal information such as location data. If a person's high-precision location information is exposed by a malicious person, it can be a serious privacy risk. In the past, various approaches have been researched through encryption and obfuscation to protect location information privacy. In this paper, we proposed a new technique that enables statistical query and data analysis without exposing location information. The proposed method does not allow the original to be re-identified through polynomial-based transform processing. In addition, since the quality of the original data is not compromised, the usability of positioning big data can be maximized.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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