• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권12호
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• pp.161-169
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• 2022

최근 들어 모바일 디바이스와 GPS(Global Positioning System)의 발전으로 다양한 위치 기반 서비스(Location-Based Servises, LBS)를 활용할 수 있게 되었다. LBS 사용자는 서비스를 이용하기 위해 자신의 위치 정보를 서비스 제공자에게 노출한다. 이 과정에서 개인의 민감한 정보를 침해할 가능성이 있으므로 사용자의 위치 데이터를 변조하여 프라이버시를 보존할 수 있는 Geo-indistinguishability(Geo-Ind) 기법이 많이 활용되고 있다. 그러나 Geo-Ind 기법으로 인하여 사용자로부터 변조된 데이터를 수집하는 경우, LBS 제공자는 사용자 분포에 대한 정확한 정보를 얻을 수 없다. 그러므로 본 논문에서는 Geo-Ind 기법을 이용하여 사용자로부터 수집한 변조된 위치 데이터로부터 사용자 분포에 대한 정보를 정확하게 계산하기 위한 방법을 제안한다. 특히, Expectation-Maximization(EM) 기법을 이용하여 변조된 데이터로부터 사용자의 위치 분포를 정확하게 예측하기 위한 기법을 제안한다. 또한 실제 데이터를 이용해 제안 기법의 우수성을 입증한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권6호
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• pp.69-76
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• 2024

최근 센서 기술과 모바일 기술의 급속한 발전으로 인하여 사용자 위치 데이터 수집이 가능해졌다. 사용자 위치 정보는 다양한 산업에서 중요한 자산으로 활용되고 있으며, 그 결과 위치 데이터의 수집 및 공유에 대한 수요가 증가하고 있다. 그러나 위치 정보에는 사용자의 민감한 데이터가 포함되어 있으므로, 무분별한 수집은 프라이버시 침해 문제를 일으킬 수 있다. 최근에는 차분 프라이버시의 한 방법으로 Geo-Indistinguishability (Geo-I)가 위치 데이터의 프라이버시 보호에 활용되고 있다. Geo-I는 사용자의 위치를 효과적으로 보호할 수 있는 강력한 방법을 제공하지만, 데이터 변조로 인해 수집된 위치 데이터의 유용성이 감소하는 문제가 있다. 따라서, 본 논문에서는 Geo-I 기술을 활용해 사용자 위치 데이터를 효과적으로 수집하면서 데이터의 유용성을 유지할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 기법은 사용자의 사전 분포 정보를 활용하여 정확한 위치 정보를 보호하면서도 데이터의 전체적인 유용성을 향상시킨다. 실데이터를 이용한 실험 결과는 제안 기법이 기존 방법보다 수집된 데이터의 유용성을 상당히 향상시킬 수 있음을 보여준다.