이동 컴퓨팅 환청에서 이동 사용자는 언제, 어디서나 현재 자신의 지리적 위치에서 유효성을 갖는 위치 기반 데이터를 액세스 하고자 하는 이동 사용자의 요구가 증가하고 있다. 따라서, 이러한 위치기반의 데이타를 얻기 위한 위치 기반 질의를 표현하고, 효율적으로 처리할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 위치 기반 질의를 효율적으로 처리 하기 위해 이동 사용자의 현재 위치를 중심으로 하는 원의 방정식을 이용하여 질의 탐색 공간을 표현하고, 질의 영역 분말 방법을 이용하여 탐색공간을 최적화하는 위치 기반 질의 처리 기법을 제안하였다. 또한 이동 사용자에게 적응하는 효율적인 부분 질의 통합 방안을 제시하였다.
위치 기반 서비스(Location-Based Services: LBS)에서 질의 요청자가 자신의 위치 정보와 원하는 질의를 전송하면, 위치 기반 서버는 이를 기반으로 질의를 처리하고 결과를 전송한다. 이 때 질의 요청자는 자신의 정확한 위치 좌표를 서버에 전송하기 때문에 개인 정보가 악용될 수 있는 위험에 노출된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 제안된 연구는 크게 Location Clocking 기법과 Private Information Retrieval(PIR) 기법으로 분류된다. Location Cloaking 기법은 사용자의 위치 좌표를 k-1개의 다른 사용자와 함께 묶어 하나의 Cloaking 영역을 생성하고 이를 바탕으로 질의를 처리한다. 그러나 영역에 대한 질의 후보 집합을 결과로 전송하므로 사용자에게 노출되는 POI 수가 증가하는 문제점을 지닌다. PIR은 암호화 기법으로 위치 기반 서버나 공격자에게 사용자의 위치와 질의 타입을 드러내지 않고 질의를 수행한다. 그러나 암호화 된 질의 결과로 사용자에게 데이터 전체를 전송하기 때문에 막대한 통신비용을 초래한다. 따라서 본 논문에서는 Location Cloakng과 PIR 기법의 장점을 결합하여 사용자의 개인 정보와 위치 기반 서버의 POI 정보 보호를 고려한 Approximate k-최근접점 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 질의 전송시, 질의 요청자는 Cloaking 영역을 생성하여 위치 좌표를 감추고, 질의 결과 전송 시 Cloaking 영역에 제한된 PIR 프로토콜을 적용한다. 또한 k-최근접점 질의 수행시, 반환되는 POI의 수를 최소화하고, 정확도 높은 질의 결과를 만족하기 위해 Overlapping parameter를 적용한 색인 기법을 제안한다.
무선 통신 기술 및 GPS(Global Positioning System)등의 발달로 인하여 위치 기반 서비스 (Location-Based Services: LBS)가 크게 발전하는 추세이다. 그러나 위치 기반 서비스를 이용하기 위해 질의 요청자는 자신의 정확한 위치 정보를 위치 기반 서비스 제공자에게 전송해야 한다. 따라서 위치 기반 서비스를 제공하면서 질의 요청자의 위치 정보를 보호하는 것이 중요한 과제이다. 이 문제를 해결하기 위해, 기존 기법은 실제 사용자의 위치를 숨기며 네트워크 사용을 줄일 수 있는 2PASS 기법을 사용하였다. 그러나 이 기법은 실제 사용자 분포를 고려하지 않기 때문에 실제 사용자 위치 보호를 완전히 보장하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 K-anonymity를 보장하는 가중치 근접성 그래프 기반 최근접 질의처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 질의 영역 내 K-anonymity를 보장함으로써 사용자의 위치 정보를 보호할 뿐만 아니라 불필요한 질의 결과 탐색을 줄여 네트워크 효율을 증가시킨다. 마지막으로, 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 연구에 비해 질의 처리 시간 및 네트워크 효율 측면에서 우수함을 보인다.
위치 기반 서비스에서 이동체 정보의 저장 및 관리는 이동체 데이터베이스에 의해 수행되며, 이동체 정보의 표현을 위한 데이터 모델과 별도의 자료 구조를 포함하고 있다. 그러나, 기존 이동체 데이터베이스에 대한 대부분의 연구는 이동체 정보의 관리에 초점을 맞추고 있어 실제 응용에 있어서 대용량 정보의 처리가 불가능하며, 기존의 이동체 색인 구조는 특정분야에 특화되어 위치기반 서비스의 다양한 응용에 적용하기 힘든 문제점이 있다. 본 논문에서는 효율적인 이동체 질의 처리를 위해 네트워크 상의 여러 저장소존 연결하고 각각의 프로세스들을 다양한 질의 특성에 맞게 구성하는 디스크 클러스터 기반 저장 관리자에서의 질의 처리 구조를 제안한다. 이는 네트워크 기반의 디스크를 구축하고 공간 영역별 그룹 분할, 현재 위치 정보의 분할 저장 및 과거 위치 정보의 중복 저장을 통해 고성능 대용량 처리를 가능하게 하며, 다양한 색인을 지원하여 작업 분산 및 다양한 응용에 적용이 가능한 특징을 갖는다.
본 논문에서는 다양한 타입의 위치기반 데이터들을 하나의 R-tree로 통합합 $R^m$-tree의 구조와 이 $R^m$-tree를 이용하여 질의 포인트로부터 각 타입에서 k개의 가까운 위치기반 데이터를 찾는 mkNN(multi-type k nearest neighbor) 질의 처리기법을 제안하였다. 특히, 다양한 타입의 위치기반 데이터들을 각 타입별로 독립된 R-tree로 유지하지 않고, 하나의 $R^m$-tree로 통합하여 관리함으로써 mkNN 질의 처리시 같은 레벨의 공간의 반복탐색을 줄일 수 있도록 고안하였다. 그리고 각 타입 t에 대한 위치데이터를 관리하는 부가적인 타입정보 자료구조로서 위치정보를 담은 TMBR, 데이터 개수정보를 담은 $I_t$-entry를 새로이 고안하여 mkNN질의 처리시 효율적인 휠터링(filtering)과 검색과정이 이루어지도록 하였다.
스마트 기기의 대중화로 다양한 위치 기반 서비스가 제공되고 있다. 최근에는 소셜 서비스와 결합한 위치 기반 소셜 서비스들이 생겨나고 있다. 이러한 위치 기반 소셜 네트워크 서비스에서는 사용자 중심의 가장 가까운 위치를 검색하는 k-최근접 질의 처리의 요구가 증가된다. 본 논문에서는 대규모 사용자 환경에서 질의를 효율적으로 처리하기 위한 근사 k-최근접 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 빅데이터 분산 처리기술을 활용하여 효율적인 스트림 처리를 수행한다. 본 논문에서는 대량의 위치 데이터에 대한 색인을 위해 전통적인 그리드 색인 기법을 변형한 색인 기법을 제안한다. 제안하는 질의 처리기법은 사용자의 진행방향을 고려하여 해당 셀을 우선적으로 탐색한다. 이를 통해 k개의 근사 결과 집합을 생성할 수 있다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 기존 기법과 다양한 성능 평가를 수행한다.
모바일 기기의 대중화 및 위치 인식 기술의 발달로 다양한 위치 기반 서비스가 제공되고 있다. 많은 위치 기반 서비스에서는 현재 위치에서 가장 가까운 k개의 아이템을 찾는 k-최근접 질의가 빈번하게 활용되고 있다. 본 논문에서는 효율적인 k-최근접 분산 질의 처리를 질의 할당 기법을 제안한다. 질의 처리 할당을 위해 질의 통계 값을 활용한 질의 모형을 정의하고 규칙 기반의 질의 할당을 수행한다. 성능 평가를 통해 제안하는 기법의 우수성을 보인다.
휴대전화, PDA, GPS 등 모바일 기기들의 발전과 보급으로 인하여 위치 기반 서비스에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 휴대폰 사용자 위치 추적과 같은 대용량의 객체를 처리하기 위해서 기존의 단일 노드 기반 시스템으로는 어려움이 있어, 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조로 GALIS 아키텍처가 제안되었다. 본 논문에서 제안하는 질의 처리 성능 개선을 위한 버퍼링 기법은 GALIS의 질의 처리 서브 시스템 성능 향상을 위해 질의 처리 결과를 버퍼링하고 연속된 질의 처리시 발생할 수 있는 중첩된 질의 영역을 관리하게 설계 하였다. 버퍼링 기법을 통해 수행되는 질의는 중첩된 질의 영역을 제외한 부분만을 수행하기 때문에 결과 셋의 크기를 줄여주는 역할을 하고, 질의 처리 시간 감소에 큰 영향을 미친다.
최근 이동 통신 기술의 급속한 발달로 인해 휴대폰, PDA 등과 같은 휴대용 단말기의 사용이 보편화 되고 있다. 따라서 이동 객체의 시간에 따른 공간적인 위치정보를 활용하여 다양한 서비스를 제공하는 위치 기반 서비스(Location-Based Service)에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 위치 기반 서비스의 효율적 제공을 위하여 시간에 따라 지속적으로 변하는 이동 객체의 대용량 시공간 정보를 신속하게 저장, 관리, 검색할 수 있는 인덱싱 및 질의 처리 기술이 수반되어야 한다. 본 논문에서는 대용량 이동 객체 데이터베이스를 대상으로 한 효율적인 인덱스 구축을 위한 데이터 압축 표현 방식에 대하여 논한다. 이를 위해 본 논문에서는 기존의 주요 연구에서 2 차원 공간 좌표 (X, Y)로 표현되던 이동 객체의 공간 정보를 계층적 구조를 갖는 행정구역에 기반하여 1 차원의 공간 정보로 압축 표현하는 방식을 제안한다. 이를 이용하여 대용량의 공간정보를 저장하고 있는 이동 객체 데이터베이스의 인덱스 크기의 감소 및 질의 처리 시간의 향상 효과를 얻을 수 있다. 또한, 제안된 방식은 2 차원 공간 좌표를 1 차원의 행정구역 기반의 위치정보로 표현하기 때문에 이로 인한 데이터 손실이 발생할 수 있으나, 일정 공간 내의 객체분포를 필요로 하는 교통 상황 파악, 근사적(approximate) 공간 정보를 필요로 하는 사람${\cdot}$차량 위치 추적 서비스와 같은 위치 기반 서비스를 신속하게 처리하는데 유용하게 사용될 수 있다.
위치기반 서비스에 관련된 기술 연구가 활발히 진행됨에 따라 다수의 사용자가 위치기반 앱 서비스를 이용하고 있다. 그러나 위치기반 앱 서비스를 이용하는 사용자가 점차 증가함에 따라 사용자의 위치정보가 노출될 확률이 높아지고 있다. 우리는 개인의 위치 정보를 보호하면서도 서버의 작업 부하를 줄일 수 있는 self-Privacy Protection Range (self-PR)을 제안한다. Self-PR은 클라이언트의 조건(ex. 배터리 상태, 모바일 기기의 성능 등)에 따라 보호 영역을 설정할 수 있기 때문에 이상적인 질의처리가 가능하다. 반면에 서버는 클라이언트의 self-PR이 증가할수록 서버는 데이터 탐색 경로가 짧아지기 때문에 작업부하를 줄일 수 있다. 그리고 서버는 클라이언트의 self-PR 확인하고 질의 결과를 전송하기 때문에 정확한 질의 결과를 전송할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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