Kim, Sang-Ho;Choi, Bo-Yoon;Ryu, Keun-Ho;Nam, Kwang-Woo;Park, Jong-Hyun
Proceedings of the KSRS Conference
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2003.11a
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pp.715-717
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2003
Some previous works for nearest neighbor (NN) query processing technique can treat a case that query/data are both moving objects. However, they cannot find exact result owing to vagueness of criterion. In order to escape their limitations and get exact result, we propose new NN query techniques, exact CTNN (continuous trajectory NN) query, approximate CTNN query, and dynamic CTNN query. These are all superior to pervious works, by reducing of number of calculation, considering of trajectory information, and using of continuous query concept. Using these techniques, we can solve any situations and types of NN query in location-aware environment.
As diverse researches are working about location acquisition, storing method, data modeling and query processing of moving objects, the moving object database systems, which can gain, store and manage location information and query processing, are tuning up. As the mobile device is moving but have constraints, the convenience user interface for spatio-temporal query and viewing query result needs. In this paper, we designed user Interface for spatio-temporal query related moving objects, viewing query result, tracing current and past location of those and monitoring. And we designed system for implementation of these interfaces.
With the development of location aware technologies and mobile devices, location-based services have been studied. To provide location-based services, many researchers proposed methods for processing various query types with Mapreduce(MR). One of the proposed methods, is a Reverse k-nearest neighbor(RkNN) query processing method with MR. However, the existing methods spend too much cost to process the continuous RkNN query. In this paper, we propose an efficient continuous RkNN query processing method with MR to resolve the problems of the existing methods. The proposed method uses the 60-degree-pruning method. The proposed method does not need to reprocess the query for continuous query processing because the proposed method draws and monitors the monitoring area including the candidate objects of a RkNN query. In order to show the superiority of the proposed method, we compare it with the query processing performance of the existing method.
Location-based services (LBS) are increasingly popular due to the improvement of geo-positioning capabilities and wireless communication technology. However, in order to enjoy LBS services, a user requesting a query must send his/her exact location to the LBS provider. Therefore, it is a key challenge to preserve user's privacy while providing LBS. To solve this problem, the existing method employs a 2PASS cloaking framework that not only hides the actual user location but also reduces bandwidth consumption. However, 2PASS does not fully guarantee the actual user privacy because it does not take the real user distribution into account. Hence, in this paper, we propose a nearest neighbor query processing algorithm that supports K-anonymity property based on the weighted adjacency graph(WAG). Our algorithm not only preserves the location of a user by guaranteeing k-anonymity in a query region, but also improves a bandwidth usage by reducing unnecessary search for a query result. We demonstrate from experimental results that our algorithm outperforms the existing one in terms of query processing time and bandwidth usage.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.5
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pp.1717-1732
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2015
The widespread use of location-based services (LBSs), which allows untrusted service provider to collect large number of user request records, leads to serious privacy concerns. In response to these issues, a number of LBS privacy protection mechanisms (LPPMs) have been recently proposed. However, the evaluation of these LPPMs usually disregards the background knowledge that the adversary may possess about users' contextual information, which runs the risk of wrongly evaluating users' query privacy. In this paper, we address these issues by proposing a generic formal quantification framework,which comprehensively contemplate the various elements that influence the query privacy of users and explicitly states the knowledge that an adversary might have in the context of query privacy. Moreover, a way to model the adversary's attack on query privacy is proposed, which allows us to show the insufficiency of the existing query privacy metrics, e.g., k-anonymity. Thus we propose two new metrics: entropy anonymity and mutual information anonymity. Lastly, we run a set of experiments on datasets generated by network based generator of moving objects proposed by Thomas Brinkhoff. The results show the effectiveness and efficient of our framework to measure the LPPM.
With the growing popularity of smart devices, various location based services have been providing to users. Recently, some location based social applications that combine social services and location based services have been emerged. The demands of a k-nearest neighbors(k-NN) query which finds k closest locations from a user location are increased in the location based social network services. In this paper, we propose an approximate k-NN query processing method for fast response time in a large number of users environments. The proposed method performs efficient stream processing using big data distributed processing technologies. In this paper, we also propose a modified grid index method for indexing a large amount of location data. The proposed query processing method first retrieves the related cells by considering a user movement. By doing so, it can make an approximate k results set. In order to show the superiority of the proposed method, we conduct various performance evaluations with the existing method.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.1
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pp.83-90
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2010
The number of searched nodes and the computation time in an index should be minimized for optimizing the processing cost of the nearest neighbor query. The Measurement of search distance considered a circular location property of objects is required to accurately select the nodes which will be searched in the nearest neighbor query. In this paper, we propose the processing method of the nearest neighbor query be considered a circular location property of object where the search space consists of a circular domain and show its performance by experiments. The proposed method uses the circular minimum distance and the circular optimal distance which are the search measurements for optimizing the processing cost of the nearest neighbor query.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.9
no.6
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pp.526-533
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2016
The researches protecting user's location in location-based services(LBS) have received much attention. Especially k-anonymity is the most popular privacy preservation method. k-anonymization means that it selects k-1 other dummies or clients to make the cloaking region. This reduced the probability of the query issuer's location being exposed to untrusted parties to 1/k. But query's location may expose to adversary when k-1 dummies are concentrated in query's location or there is dummy in where query can not exist. Therefore, we proposed the dummy system model and algorithm taking the real environment into account to protect user's location privacy. And we proved the efficiency of our method in terms of experiment result.
본 논문에서 우리는 셀룰러 통신 시스템을 위한 위치갱신과 위치질의 비용을 줄일 수 있는 새로운 위치관리 기법을 제안한다. 위치갱신 및 위치질의 비용을 줄이기 위하여, 제안한 위치관리 기법은 사용자 지역성을 사용한다. 사용자 지역성은 이동 지역성과 호 지역성으로 이루어진다. 이동 지역성을 갖는 이동단말들을 위한 위치갱신은 지역 PVLR(Proxy-Visitor Location Register) 갱신에 의해 위치갱신 비용을 줄일 수 있다. 호 지역성을 갖는 이동단말들을 위한 위치질의는 지역 PVLR 질의에 의해 위치질의 비용을 줄일 수 있다. 분석 모델을 통하여, 제안한 기법의 성능 분석과 IS-41 표준과 제안 기법과의 성능을 비교한다. 사용된 비교 척도는 네트워크 비용, 데이타베이스 비용 그리고 호 설정 지연이다. 이들 모든 척도들에 대해서, 제안 기법이 IS-41 표준에서 정의된 위치관리 기법보다 더 좋은 성능을 보인다. 또한 비교 결과는 CMR(Call-to-Mobility Ratio)에 상관없이 제안 기법이 IS-41 기법보다 성능이 좋음을 보여준다. Abstract In this paper, we propose a new location management scheme for cellular communication systems with the goal of reducing both location update and query cost. In order to reduce both location update and query cost, the proposed scheme uses user locality. User locality consists of movement and call locality. For mobile terminals with movement locality, location update cost is reduced by local PVLR(Proxy-Visitor Location Register) update. Location query cost is reduced by local PVLR query for mobile terminals with call locality. Through analytical models, we analyze the performance of the proposed scheme and compare it with that of the IS-41 scheme. The measures of comparison used are the network cost, the database cost, and the call set up delay. For all these measures, the proposed scheme performs better than the location management scheme defined in the IS-41 standard. Result comparison also shows that the our scheme performs better than the IS-41 scheme, regardless of CMR(Call-to-Mobility Ratio).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.9
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pp.4771-4787
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2019
Aimed at the disclosure risk of mobile terminal user's location privacy in location-based services, a location-privacy protection scheme based on similar trajectory substitution is proposed. On the basis of the anonymized identities of users and candidates who request LBS, this scheme adopts trajectory similarity function to select the candidate whose trajectory is the most similar to user's at certain time intervals, then the selected candidate substitutes user to send LBS request, so as to protect user's privacy like identity, query and trajectory. Security analyses prove that this scheme is able to guarantee such security features as anonymity, non-forgeability, resistance to continuous query tracing attack and wiretapping attack. And the results of simulation experiment demonstrate that this scheme remarkably improve the optimal candidate' trajectory similarity and selection efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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