지난 5년여 동안, 우리나라 인터넷 전화 서비스는 800만 여명을 넘어서는 가입자를 확보할 정도로 괄목할 만한 급성장을 해 왔다. 최근 들어서는 개인 가입자 보다는 기업 또는 기관 가입자의 증가가 두드러지고 있다. 이렇게 규모가 커진 인터넷 전화 서비스에서 119와 같은 긴급서비스의 적절한 지원은 매우 긴요하다. 현 우리나라 인터넷 전화망에서 긴급 서비스 호가 접수대에 착신 시 제공되는 단말의 위치 정보는 사용자에 의해 가입 시 입력되거나 단말 이동 사용 시 갱신된 정보에 의존한다. 사용자의 개입이 요구되는 이러한 수동 위치 제공 방식은 사용자가 정보 입력을 태만히 하거나 잘못 입력하는 경우 구조 및 구급에서 치명적인 실패를 야기 시킬 수 있다. 본 논문에서는 이더넷 기반 기업 인터넷 전화망에서 긴급 서비스 지원시 네트워크에서 자동으로 위치 정보를 제공하는 개선된 위치 정보 제공 방식을 제안한다.
환승센터의 규모가 점차 대형화됨에 따라 대규모 환승센터에서 동적으로 이동하는 이용자의 편의를 고려한 환승정보서비스가 필요하다. 이러한 서비스는 동적으로 이동하는 이용자에게 무선통신이 가능한 개인 휴대단말기(Mobile phone, Smart phone)를 통해 환승정보제공을 가능하게 한다. 특히, Wi-Fi를 이용한 실내위치측위 기술은 실용화 단계로서 GPS와 Wi-Fi를 탑재한 Smart phone을 통해서는 실내외 위치기반 환승정보서비스가 가능하다. 따라서, 본 연구에서는 환승센터에서 환승센터 내부 이용객의 위치를 기반으로 하는 환승정보의 제공과 환승활동을 지원하는 정보제공서비스를 제시하였으며, 이러한 환승정보서비스를 위해 필요한 논리/물리 아키텍처 및 물리적 구성요소의 정보흐름의 제시와 정보연계 표준화 대상을 도출하여 각 표준화 대상에 대한 정보연계 표준안을 제시하였다.
국내에서는 공개키 기반구조(PKI, Public Key Infrastructure)를 도입하여, 온라인상에서 안전한 정보 전송과 신원확인을 위해서 인증서 기반의 전자서명 인증체계를 구축하여 서비스를 제공하고 있다. 하지만 인증의 기본이 되는 온라인상의 개인 인감 증명서라고 할 수 있는 인증서는 사용자들이 쉽게 접근하고 복사할 수 있는 위치에 저장되어 있어, PC에 설치된 악성 프로그램이이나 웹 계정 해킹 등과 같은 공격에 의해 유출 될 수 있는 위험이 존재한다. 또한 개인키 패스워드는 키보드보안기능을 무력화 시킨 후 로깅 툴 등에 의해서 노출될 수 있기 때문에 인증서 파일이 유출되는 경우, 금전적인 피해와 불법 인증을 통한 사회적인 범죄가 발생할 수 있는 위험이 존재한다. 본 논문에서는 인증서와 개인키 파일 유출로 인한 피해를 예방하기 위해 해당 키 파일들을 Device에 의존적인 키로 암호화함으로서 안전하게 저장하고, 유출 되더라도 다른 Device에서 사용할 수 없도록 하는 기법을 제안한다.
모바일 장치에서 수집되는 로그 데이터는 개인의 일상에 대한 다양하고 지속적인 정보를 담고 있다. 이로부터 얻을 수 있는 사용자의 위치, 사진, 사용중인 모바일장치 기능 및 서비스의 종류를 통하여 사용자의 상태를 추론하고 개인의 일상을 이해하는 연구가 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 모바일 장치로부터 실시간으로 로그 데이터를 수집, 분석하고 이를 지도기반으로 시각화하여 개인 일상에 대한 정보를 효과적으로 관리할 수 있도록 하며 다른 사용자와 이 정보를 공유하여 상호 사용 가능한 어플리케이션을 개발한다. 제안하는 어플리케이션은 베이지안 네트워크 확률 모델을 채택하여 개인의 상황을 추론한다. 실험에서는 실제로 수집된 로그 정보를 바탕으로 효율적 시각화 및 다른 사용자와의 정보 공유 기능의 유용성을 확인하였다.
본 논문에서는 온톨로지를 이용하여 웹 문서의 분류와 사용자의 정보 요구에 대한 개인화 된 정보를 제공하는 에이전트를 제안한다. 에이전트는 웹 문서들이 가지는 의미 구조를 표현한 개념 계층 즉, 온톨로지를 바탕으로 웹 문서를 분류하게 되며 온톨로지를 이용하여 사용자의 정보 요구를 정확히 파악하고 사용자의 브라우징을 돕게 된다. 온톨로지는 개념에 대한 특징 개념간의 관계 그리고 문서 분류를 위한 제약조건으로 이루어진다. 사용자의 현 위치에서의 선행 탐색을 통하여 문서를 획득하게 되며 구축된 온톨로지를 이용하여 분류한다. 에이전트는 분류된 문서에 대한 사용자의 관심분야를 파악하여 프로파일을 유지하게 되며 최종 문서의 추천은 프로파일을 바탕으로 이루어지게 된다.
최근 모바일 기기가 보급됨에 따라 모바일 기기를 활용한 상황 공유 시스템에 대한 관심이 커지고 있다. 상황공유를 다룬 기존 연구들은 대부분 위치를 비롯한 저수준 상황만을 공유하며 고수준 상황인 행동과 감정 공유를 효율적으로 지원하지 않고 있으며 개인정보보호 단계를 수동으로 설정해주어야하는 단점이 있다. 본 논문에서는 모바일 기기의 센서들로부터 수집되는 저수준 상황과 행동, 감정 등의 고수준 상황을 함께 수집하였으며 베이지안 네트워크를 이용하여 설계한 소셜 네트워크를 기반으로 행동, 감정, 그리고 관계를 효과적으로 보여주도록 하였다. 또한 관계정보를 바탕으로 개인정보보호 단계를 자동으로 설정해주어 친밀한 사용자에게만 자신의 상황을 공유할 수 있는 상황 공유 시스템을 설계 구축하였다. 실험에서는 실제로 구성된 모바일 소셜 네트워크에서의 관계를 바탕으로 상황 정보를 공유하는 폰북과 맵브라우저로 구성된 컨텍스트뷰어 어플리케이션을 통해 제안하는 시스템의 유용성을 보였다.
우리나라에서 어딜 가든 WI-FI를 이용해 네트워크에 접속할 수 있는 환경이 되었다. 하지만 rogue AP로 인한 모바일 기기들의 좀비화, 개인정보 유출, BYOD환경으로 인한 회사의 자료유출까지 다양한 정보들을 보호하고 모바일 기기의 해킹가능성을 줄여야 한다. 본 논문에서는 접속 AP정보와 GPS기반 위치정보를 신뢰 테이블에 등록해 이동 중에는 신뢰테이블 외 신호는 사용자의 확인을 거쳐 rogue AP에 자동접속 되어 기기가 감염되거나, 개인정보가 유출되는 일을 방지하기 위한 방법을 제안한다.
모바일 디바이스의 발전과 무선 네트워크의 확산은 정보와 자원의 교환 및 공유를 보다 손쉽게 하였으며, 클라우드 컴퓨팅 기술과의 결합으로 "모바일 클라우드" 서비스에 대한 관심의 증대로 이에 관한 많은 연구들이 진행 중에 있다. 특히 사용자 개개인의 성향과 상황에 갖춘 '개인화 서비스'의 중요성이 더욱 커지고 있다. 적절한 개인화 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 현재 상황에 대한 인식과 함께 사용자의 성향, 선호도 등과 같은 사용자 프로파일을 분석하여 사용자의 요청에 부응하는 서비스를 도출할 수 있어야 한다. 그러나 개인화 서비스를 지원하는 기존의 프레임워크들은 대부분이 웹을 기반으로 제안되었기 때문에 모바일 디바이스에는 적합지 않으며, 사용자의 상황정보 중 위치정보를 제외한 다른 상황정보들을 거의 고려되지 못한다. 따라서 기존의 프레임워크에서 고려하지 않은 사용자의 상황정보들과 프로파일을 이용하여 보다 적합한 서비스를 제공하기 위한 상황인식 프레임워크를 제안하였다.
빅데이터, IoT, 클라우드 인프라 등 기술의 발달에 따라 일상생활 중에서도 개인과 환경의 변화에 대해 실시간 데이터 수집이 용이하게 되었다. 이를 활용하여 개인의 다양한 특성과 상황을 인지하고 다면적으로 의미를 분석할 수 있는 개인의 라이프스타일(lifestyle, 생활습관) 분석 기술이 중요하게 부각되고 있다. 이 라이프스타일 데이터는 개인의 질병이나 사회 심리적 문제의 원인 분석과 미래 트렌드의 변화예측을 할 수 있는 중요한 근거로 활용된다. 최근 이를 위한 연구로서 활동량, 스트레스, 위치, 수면 등의 라이프스타일 패턴을 추출하여 체계적인 프로세스로 삶의 질을 향상시키는 웰니스 (Wellness) 예측케어 서비스 연구와 서비스들이 활발히 진행되고 있다. 하지만 이러한 서비스를 제공하기에 앞서 개인의 복잡한 라이프스타일 패턴의 추출이 단편적으로만 이뤄지고 있어서, 패턴들 사이의 복잡한 관계를 분석하거나 연계 서비스로의 확장 및 라이프스타일 패턴의 재사용적인 측면에서의 문제가 어려운 이슈가 되고 있다. 이 때문에 웰니스 서비스의 신뢰도가 낮아 사용자가 단순히 재미로 느끼는 수준이거나 일회성에 그치는 모바일 어플리케이션 서비스를 제공받는 경우가 다반사이다. 본 논문에서는 IoT환경에서 다양한 스마트 디바이스에 의해 수집되는 라이프로그로 부터 라이프스타일 패턴 추출 및 모델링, 라이프스타일 패턴 분석으로부터 개인의 행동 추론 및 예측, 원인파악과 관련 지표를 정량적으로 설계하는 분석 엔진 개발 방안, 서비스 디자인을 통하여 실효적인 생활개선의 변화를 유도하는 기술, 개인의 심리적 특성까지 고려한 신뢰성 높은 케어 서비스 제공까지의 전반적인 웰니스 예측케어 서비스시스템 프로세스 및 플랫폼 설계 방안을 제시한다.
최근 모바일 장치를 이용한 개인용 GPS 사용이 늘어나면서 모바일 장치로부터 수집한 GPS 데이터를 정제, 가공하여 사용자에게 위치추적, 공공안전, 위치기반정보 등을 제공해 주는 위치 기반 서비스 사업이 증가하고 있다. 하지만 위성 신호의 특성 상 반사 굴절이 잘 되는 고층 건물이나 실내에서는 사용이 거의 불가능기 때문에 GPS 오차를 보정해 줄 필요가 있다. 본 논문은 교차점 기반 구역 인덱싱을 이용해 사용자의 GPS 정보를 보정하여 정제된 궤적을 생성하는 방법을 제시한다. 이를 이용하여 모바일 장치를 이용한 사용자 이동 궤적을 분석하고, 다수의 사용자로 부터 입력받은 궤적의 유사성 식별을 통해 선호 경로를 추천하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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