• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권1호
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• pp.96-112
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• 2020

Solving the disclosure problem of sensitive information with the k-nearest neighbor query, location dummy technique, or interfering data in location-based services (LBSs) is a new research topic. Although they reduced security threats, previous studies will be ineffective in the case of sparse users or K-successive privacy, and additional calculations will deteriorate the performance of LBS application systems. Therefore, a model is proposed herein, which is based on geohash-encoding technology instead of latitude and longitude, memcached server cluster, encryption and decryption, and authentication. Simulation results based on PHP and MySQL show that the model offers approximately 10× speedup over the conventional approach. Two problems are solved using the model: sensitive information in LBS application is not disclosed, and the relationship between an individual and a track is not leaked.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.65-70
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• 2019

최근 선박자동식별장치의 도입으로, 육상에서 선박위치, 침로, 속력, 선박종류 등 선박 항적데이터 수집이 가능해 졌다. 본 연구는 맵리듀스 알고리즘을 분산처리 환경에 적용하여 선박 항적데이터를 효율적으로 처리하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 전처리 단계, 맵핑 단계, 리듀싱 단계로 나뉘어져 있다. 데이터 전처리 단계는 선박의 동적 및 정적 데이터를 통합하고, 비관심지역의 선박정보는 필터링한다. 맵핑 단계는 선박 위치를 지오해시 코드로 변환하여 맵리듀스의 키 데이터로 할당하고, 선박의 ID는 값 데이터로 분리한다. 리듀싱 단계에서는 키 데이터가 같은 키-값 쌍 데이터를 추출하여 해당 그리드에서 선박의 수를 계산하여 시각화 한다. 제안한 방법은 항적데이터 분석에 있어서 기존 프로그램 성능에 비해 1~4배 성능 개선이 되었다.

• 천문학회보
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• 제42권2호
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• pp.88.3-89
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• 2017

We present our experiences with open-source NoSQL database systems in analyzing spatial and temporal astronomical data. We conduct experiments of using Redis in-memory NoSQL database system by modifying and exploiting its support of geohash for astronmical spatial data. Our experiment focuses on performance, cost, difficulty, and scalability of the database system. We also test OpenTSDB as a possible NoSQL database system to process astronomical time-series data. Our experiments include ingesting, indexing, and querying millions or billions of astronomical time-series measurements. We choose our KMTNet data and the public VVV (VISTA Variables in the Via Lactea) catalogs as test data. We discuss issues in using these NoSQL database systems in astronomy.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제12권2호
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• pp.263-274
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• 2016

The exceptional development of electronic device technology, the miniaturization of mobile devices, and the development of telecommunication technology has made it possible to monitor human biometric data anywhere and anytime by using different types of wearable or embedded sensors. In daily life, mobile devices can collect wireless body area network (WBAN) data, and the co-collected location data is also important for disease analysis. In order to efficiently analyze WBAN data, including location information and support medical analysis services, we propose a geohash-based spatial index method for a location-aware WBAN data monitoring system on the NoSQL database system, which uses an R-tree-based global tree to organize the real-time location data of a patient and a B-tree-based local tree to manage historical data. This type of spatial index method is a support cloud-based location-aware WBAN data monitoring system. In order to evaluate the proposed method, we built a system that can support a JavaScript Object Notation (JSON) and Binary JSON (BSON) document data on mobile gateway devices. The proposed spatial index method can efficiently process location-based queries for medical signal monitoring. In order to evaluate our index method, we simulated a small system on MongoDB with our proposed index method, which is a document-based NoSQL database system, and evaluated its performance.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권6호
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• pp.781-790
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• 2015

인터넷과 모바일 환경의 발전에 따라 최근에는 마이크로블로그가 성행하고 있다. 마이크로블로그에는 부가적인 데이터가 담겨있다. 그 중 위치 정보에 대한 데이터를 포함하는 마이크로블로그 데이터를 공간 소셜 웹 객체라고 지칭한다. 이러한 마이크로블로그 데이터에 대한 일반 집계는 사용자별 데이터 집계 등이 있으나, 단일 정보에 대한 집계만 가능하다. 본 연구는 공간 소셜 웹 객체의 특성을 갖는 마이크로블로그 데이터의 공간 소셜 분석을 위해, 일반 집계와 공간 데이터를 결합하고 지오해시와 맵리듀스를 이용한 공간 집계에 대한 알고리즘을 제시한다. 이를 통해 의미있는 공간 소셜에 대한 분석의 기반을 마련하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.47-54
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• 2021

국내 고속도로 교통사고 건수는 2020년 기준 약 4천건으로, 비반복적 정체와 높은 주행속도로 인해 다른 도로 대비 교통사고 발생 건수 당 사망자 수는 약3.7배에 달한다. 고속도로의 사고 유형은 측면충돌 및 추돌사고가 대부분을 차지하며, 주요 요인 중 하나는 분·합류부, 사고 등으로 야기되는 위험 교통류라고 할 수 있다. 따라서, 고속도로와 같은 연속류에서 나타나는 위험 교통류는 운전자에게 사고 방지를 위한 중요한 정보라고 할 수 있다. 본 연구에서는 개별차량 정보를 이용하여 속도의 변화 지점과 차로별 속도 차이가 발생하는 구간 등 위험 교통류를 분류하고자 하였다. 지오해시 기반으로 공간을 분리하였으며, 동일 구간 내에서 개별 차량의 속도 차이를 나타낼 수 있는 공간평균속도와 차량간 속도 편차를 이용하여 속도의 동질 구간을 분류하였다. 그 결과 고속도로 위험 구간 정보를 제공할 수 있는 분류부 영향권 구간과 위험 교통류 구간을 추출하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권2호
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• pp.74-84
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• 2022

자율주행 관련 기술의 고도화와 함께 자율차와 비자율차가 혼재된 교통 환경이 예측됨에 따라서 미시구간의 차량 속도정보 예측은 안전한 교통 환경 구축에 가장 중요한 정보 중 하나로 판단되고 있다. 하지만, 현재 제공되는 링크 기준 미시구간 주행 속도는 속도 변화 구간을 정확하게 반영하지 못하는 한계가 있다. 본 연구에서는 미시구간 속도정보 서비스를 위한 개별 차량 빅데이터 기반의 공간 분할 방안을 제시한다. 본 연구에서는 차량 빅데이터를 이용한 동질속도구간 도출과 지오해시 기반의 단계적 구간 분할을 통하여 미시적 속도 정보 변화 지점을 분류하였다. 경부고속도로 경기지역에 대하여 제안된 방법을 적용한 결과 해당 구간 도로는 130 및 170개의 동질속도구간으로 세분되었다. 본 연구에서는 결과 분석을 통하여 제안된 방법은 기존 링크 기반 정보에 비하여 정밀하고 정확한 속도 정보 제공이 가능함을 제시하였으며, 개별 차량 빅데이터를 이용한 미시적 속도 정보 제공을 위한 구간 세분화가 필요함을 검증하였다.