위치정보란 특정한 물건이나 개인이 특정한 시점에 존재하거나 존재하였던 장소에 관한 정보이다. 스마트폰이 대중화되면서 위치정보는 단순히 장소에 관한 정보를 넘어서 개인의 위치정보를 이용한 서비스가 대세를 이루고 있다. 그러나, 개인정보의 유출로 야기되는 문제는 금전적 경제적 손실을 넘어서 개인의 이동경로 혹은 개인의 위치를 직접적으로 확인할 수 있는 정보이기 때문에 개인의 신상에 영향을 미칠 수도 있다. 개인위치정보의 관리를 위한 위치기반 서비스들을 통제할 수 있는 가이드 등이 부족한 현실이다. 따라서 본 논문에서는 개인의 위치정보 침해 및 유 노출을 사전에 통제하기 위해 정보시스템 분석 설계 운영 단계에서 개인위치정보에 감리를 수행할 때, 사법처리기준, 재무손실등급, 개인위치정보 중요도, 점검항목의 중요도가 포함된 점검항목을 제안하였으며, 전문가들의 설문 조사를 통하여 제안한 점검항목에 대한 적합성을 검증하였다.
In this paper, we offer a new technique to discover frequent spatiotemporal patterns from a moving object database. Though the search space for spatiotemporal knowledge is extremely challenging, imposing spatial and timing constraints on moving sequences makes the computation feasible. The proposed technique includes two algorithms, AllMOP and MaxMOP, to find all frequent patterns and maximal patterns, respectively. In addition, to support the service provider in sending information to a user in a push-driven manner, we propose a rule-based location prediction technique to predict the future location of the user. The idea is to employ the algorithm AllMOP to discover the frequent movement patterns in the user's historical movements, from which frequent movement rules are generated. These rules are then used to estimate the future location of the user. The performance is assessed with respect to precision and recall. The proposed techniques could be quite efficiently applied in a location-based service (LBS) system in which diverse types of data are integrated to support a variety of LBSs.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권5호
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pp.1909-1928
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2020
Predicting human mobility has always been an important task in Location-based Social Network. Previous efforts fail to capture spatial dependence effectively, mainly reflected in weakening the location topology information. In this paper, we propose a neural network-based method which can capture spatial-temporal dependence to predict the next location of a person. Specifically, we involve a graph convolutional network (GCN) based on a seq2seq framework to capture the location topology information and temporal dependence, respectively. The encoder of the seq2seq framework first generates the hidden state and cell state of the historical trajectories. The GCN is then used to generate graph embeddings of the location topology graph. Finally, we predict future trajectories by aggregated temporal dependence and graph embeddings in the decoder. For evaluation, we leverage two real-world datasets, Foursquare and Gowalla. The experimental results demonstrate that our model has a better performance than the compared models.
본 논문에서는 PPL(Product Placement)을 변경할 수 있는 위치기반 실시간 비디오 클립을 스트리밍하는 스마트 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 LTE 위치인식 기반의 GPS 좌표 값과 비콘 기술을 활용하여 Active Push형태로 사용자에게 촬영지의 드라마 영상을 제공한다. 또한 비디오 클립 내의 PPL 객체에 대한 사진, 동영상, 음악, URI(Uniform Resource Identifier) 형태의 DB를 구성하였다. 제안한 플랫폼에서는 비디오 클립 스트리밍 서비스 상황에서 PPL 객체 DB에 대한 인터액티브 태그 동기화를 통해 PPL 객체의 색깔과 모양을 변경할 수 있도록 하였다. 제안하는 플랫폼에서는 서비스 제공자의 요구에 따라 PPL 변경이 가능한 위치 기반 실시간 비디오 스트리밍을 가능하게 한다.
본 논문에서는 TPEG와 GIS를 이용한 위치기반 교통정보 서비스 시스템을 제안하여 구현한다. 위치기반 서비스를 제공하기 위하여 측정기술과 위치서버, 응용서비스기술, DB와의 연동기술 등을 사용한다, TPEG-RTM 메시지는 위치정보 및 도로교통 메시지를 포함하고 있다. 각 메시지에 포함되는 위치정보는 도로의 특정지점, 구간 또는 지역범위 등으로 나타난다. 따라서, 본 논문을 구현함에 있어서 TPEG 수신기를 사용한 데이터 수신이 불가능하므로 임의의 DB를 생성하고 이를 읽어들이는 방식을 사용한다. TPEG 메시지와 수신한 WGS84 좌표의 매칭 테스트를 위해서 지도상에 TPEG 이벤트 발생시점을 표시하고 차량이 이벤트 발생시점으로 다가가는 예제를 가지고 검증한다.
Mobile Cloud Computing is today's emerging technology. Customers enjoy the services and application from this combination of mobile technology and cloud computing. Beside all these benefits it also increases the concerns regarding privacy of users, while interacting with this new paradigm One of the services is Location based services, but to get their required services user has to give his/her current location to the LBS provider that is violation of location privacy of mobile client. Many approaches are in literature for preserve location privacy but some has computation restriction and some suffer from lack of privacy. In this paper we proposed a novel idea that not only efficient in its protocol but also completely preserves the user's privacy. The result shows that by sharing just service name and a large enough geographic area (e.g. a city) user gets required information from the server by doing little client side processing We perform experiments at client side by developing and testing an android based mobile client application to support our argument.
This paper presents a new analytical method for estimating the location of a target using directional data. Based on a nonlinear programming (NLP) problem formulated for the line method, which is a well known algorithm for two-dimensional location estimation, we present a method to find an optimal solution for the problem. Then we present a two-stage method for better location estimation based on the NLP problem. In addition, another two-stage method is presented for location estimation problems in which different types of observers are used to obtain directional data based on the analysis of the maximum likelihood estimate of the target location. The performance of the suggested method is evaluated through simulation experiments, and results show that the two-stage method is computationally efficient and highly accurate.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권4호
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pp.1157-1170
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2007
LBS must manage various context data and make the best use of this data for application service in ubiquitous environment. Conventional mobile object data management architecture did not consider process of context data. Therefore a new mobile data management framework is needed to process location context data. In this paper, we design a new context management framework for a location based application service. A suggestion framework is consisted of context collector, context manager, rule base, inference engine, and mobile object context database. It describes a form of rule base and a movement process of inference engine that are based on location based application scenario. It also presents an embodiment instance of interface which suggested framework is applied to location context interference of mobile object.
Recently, research activities for combining portable computer technology and wireless communication technology are in progress to realize mobile computing environment that designed to support mobile hosts in the existing network environments. For PCN environments, the location management strategies are particularly emphasized among various strategies necessary for the mobile computing environment. Location management strategy for PCN environment, which is mostly based on the IS-41 standards brings an issue that additional network traffics are generated to deliver updata messages to home location server whenever a mobile host changes its location server. In this paper, we propose an innovative updata strategy and a search strategy that resolves the problem shown in the IS-41 scheme for HLR/VLR structure of CDMA environments. Also, this paper presents the performance comparison of proposed scheme and scheme used in IS-41 obtained from a simulation. The simulation was conducted based on the number of messages, the rate of database accesses, and the number of hops visited when the location management scheme is executed.
LBS는 이동 객체의 위치를 정확하게 확인하기 위해 주로 GPS 기술을 이용한다. 그러나 지금까지 휴대폰의 WiFi 기술을 활용한 이동 객체의 위치 관리 기법을 제시되지 않았으며, 또한 보호자의 위치를 고려한 이동 객체의 위치 관리 기법 또한 제시되지 않았다. 이 논문에서는 보호자의 위치를 고려한 WiFi 기반 이동 객체의 위치 관리 시스템을 제안한다. 구체적으로 미아 찾기 및 통보를 위해 다음과 같은 3가지 방법을 제안한다. 1) 스마트폰 앱 기반, 2) 관제 서버 기반, 3) 관제 서버와 고정 AP(Access Point) 기반 방법이 그것이다. 시스템은 보호자의 위치를 고려하므로 즉각적인 보호 아동 상태의 확인이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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