Top-k 위치정보서비스는 사용자의 위치로부터 가장 가까운 k개의 장소를 반환하는 서비스이다. 기존의 방법들은 사용자의 위치 정보가 LBS Server에 그대로 노출되어 사용자의 프라이버시 훼손의 문제가 있다. 본 논문에서는 완전동형암호를 사용하여 Top-k 위치정보서비스 사용자의 프라이버시를 보호하는 방안을 연구한다. 제안 방법에서는 사용자의 위치 정보가 포함된 질의와 Database의 위치 데이터 정보를 암호화한다. LBS Server는 완전동형암호를 이용해 암호화된 질의 위치 정보와 암호화된 위치 데이터로 거리 계산을 수행한다. LBS Server는 계산 결과를 암호문 상태에서 비교하여 사용자의 위치로부터 가장 가까운 위치가 저장되어 있는 k개의 암호문을 결과로서 도출한다. 결과는 LBS Server로부터 사용자에게 반환되며, 사용자는 이를 복호화하여 자신의 질의 결과를 확인한다. 본 방법에서는 Database의 위치 데이터와 사용자의 질의 정보가 모두 암호화된 상태로 Top-k 위치정보서비스를 제공하므로 LBS Server에 대해 사용자와 위치 데이터 정보의 프라이버시가 보존된다. 시뮬레이션에서는, 16개의 위치 정보에 대하여 질의와 거리 연산을 수행하여 사용자의 질의로부터 가장 가까운 3개의 위치를 알아내는 과정을 수행하였다. 그 결과 일반적인 데스크탑 환경에서 약 270시간이 걸려 단기간 내의 실용화는 어려울 것으로 예상되나 이러한 성능 문제는 하드웨어의 발전과 함께 개선될 것이라 생각된다.
최근 들어 활발히 보급되고 있는 이동 통신은 편리하고 신속한 서비스로 폭발적인 가입자 수의 증가를 보이고 있다. 서비스 면에서도 기존의 음성 및 저속 데이터 서비스에서 다양한 종류의 데이터, 즉 멀티미디어 데이터 서비스로 성장한 것이다. 본 논문에서 개발한 모바일 GIS 엔진은 사용자 위치를 기반으로 한 응용인 서비스 예약 등의 부가 서비스, 위치 기반의 광고 서비스, 위치를 기반으로 한 상거래에 활용하기 위해서 개발되었다.
사용자의 위치정보는 에이전트가 상황에 적합한 서비스를 제공하는데 중요하게 사용될 수 있으며 정확한 위치 추적 및 활용 방안에 대한 활발한 연구가 진행되고 있다. 그 중에서 사용자의 다음 위치를 예측하는 것은 사용자에게 필요한 서비스를 명시적인 요청없이 미리 제공하는데 유용하게 쓰일 수 있다. 본 논문에서는 GPS신호를 이용하여 사용자의 위치 이동경로를 학습하고 사용자의 이동에 기반한 서비스 제공 방법을 제안한다. GPS에 의해 관측된 위치 이동경로는 시간 순서의 데이터에 적합하도록 SOM을 변형한 RSOM과 마르코프 모델을 이용하여 학습되며, 새로 관측된 사용자 위치 데이터에 대해 다음 이동 패턴을 예측하는 기능을 가진다. 실제 캠퍼스에서 수집된 데이터를 이용하여 제안한 방법의 가능성을 평가한다.
최근 이동통신 기술의 발전과 소형화된 무선 기기의 보급으로 위치 기반 서비스(Location-Based Service)의 이용이 보편화되고 있다. 위치 정보를 이용하기 위해서는 이동하고 있는 위치 정보를 일정한 주기마다 저장해야 하는데, 모바일 환경에서는 저장 공간의 제약 때문에 위치 정보를 짧은 주기로 저장한다면 정보의 정확도를 높일 수 있지만, 저장할 수 있는 정보의 양이 적어 장시간동안 위치 기반 서비스를 이용하는 데 불편함이 있을 수 있다. 이러한 이유 때문에 적은 저장 공간을 활용하면서 정보의 정확도를 높일 수 있는 압축 기법이 필요하다. 연속적인 위치 정보, 즉 좌표로 구성된 위치 정보들의 집합인 내비게이션 데이터를 압축하기에 적절한 공정 데이터 알고리즘들이 있는데, 이 알고리즘을 평가 및 비교 분석할 수 있는 성능 평가 도구인 NDCAAT(Navigation Data Compression Algorithm Assessment Tool)를 설계한다. NDCAAT는 GPS 및 네트워크 장비를 통해 위치 정보를 얻고, 이를 여러 압축 알고리즘을 적용하여 압축 알고리즘의 비교, 분석 및 성능평가를 하는 도구이다.
본 논문에서는 비전 기반 구륜이동로봇이 복도를 주행하기 위해 필요한 벽면으로부터의 거리와 방향각을 신경망을 이용하여 추정하는 알고리즘에 대해 기술하였다. 복도에 설치된 조명을 표식으로 사용하였고, 구륜이동로봇의 위치와 각도에 따라 조명들의 배열선과 정의된 소멸점의 위치는 다르게 된다. 따라서 조명의 배열선과 소멸점의 위치에 관한 두개의 평면을 구성하였다. 조명의 배열선과 소멸점의 위치는 간단한 영상처리 알고리즘을 통하여 획득하였다. 기지의 위치와 각도에서의 조명의 배열선과 소멸점의 위치에 대한 데이터를 획득하였다. 획득된 데이터를 이용하여 신경망을 구성하고 학습시켰다. 학습을 통해 수정된 신경망을 이용하여 실제 주행에 적용하였다.
공공데이터포털에서는 공공기관이 보유한 데이터를 취합하여 관련 법에 따라 개방과 공유하고 있는데 최근 4차 산업혁명의 활성화와 함께 우리 사회의 모든 분야에서 고품질 데이터를 요구하고 있으나 산업계에서 요구하는 수준에는 데이터는 양과 질에 있어 미치지 못하여 크게 활용되지 못하고 있다. 현실세계에서 수집된 수많은 데이터는 사이버물리공간 상에 구현하여 현실에서의 문제를 시뮬레이션함으로써 각종 사회 현안에 대한 대안을 찾을 수 있으나 현재 공공데이터는 공간정보화되어 있지 않고 제공방식에 있어서도 단순하게 범주별로 나열식으로 제공되고 있어 한계가 있다. 위치지능화는 기존 데이터를 공간상에 표현할 수 있게 하여 융복합을 통해 새로운 가치 창출이 가능케하는 기술이다. 본 연구에서는 공공데이터의 위치지능화 방안을 제시하기 위해 공공데이터 포털을 대상으로 데이터별 위치정보 보유현황을 조사하였고, 그 결과 조사 대상 데이터의 약 60%가 위치정보를 보유하고 있었으며 대표적인 유형은 주소인 것으로 나타났다. 이에 주소를 기준으로 한 공공데이터 위치지능화 방안과 활용방안을 제시함으로써 공공데이터가 미래 사회 데이터 기반 산업 창출과 정책 수립시 제역할을 할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다.
인간은 성격에 따라 이동패턴이 변화한다고 한다. 이런 점에서 인간의 성격 데이터를 이용하면, 인간의 행동 패턴을 유추해 낼 수 있다. 우리는 실제 실험자들의 GPS데이터와 BFI성격 데이터를 수집하고. Back Propagation Network를 이용하여, 새로운 위치 데이터를 추론하는 과정을 설명하였다. 논문의 내용은 다음과 같다. 첫 번째로 BFI(Big-Five Inventory) 성격평가에 대해 설명한다. 두 번째로 GPS데이터와 성격 데이터를 실험에 적절한 형태로 변환하는 방법에 대해 언급하고, 세 번째로 변환된 데이터를 이용하여 사람의 새로운 위치 정보를 추론할 것이다. 마지막으로 해당 실험의 결과 및 분석 그리고 앞으로의 연구 방향에 대해 언급할 것이다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 프로토콜 성능 극대화를 위해서 비동기식 MAC과 라우팅 교차 계층 방식의 향상된 위치 기반 데이터 전송 (Enhanced Geographic Forwarding; EGF) 기법을 제안한다. EGF 기법은 기존의 일반적인 위치 기반 전송 알고리즘과 달리 주기적인 이웃 노드들의 위치 정보 등을 이용하지 않고, 오직 소스와 목적지 노드의 위치 정보와 에너지 비용 정보만을 이용한 최적의 back-off 매핑 메커니즘을 사용하여 데이터를 전송한다. 또한 효율적인 MAC과 라우팅의 교차 계층 방식으로 오버헤드를 최소화하고 데이터 전달 성능을 최적화 하였다. 성능 분석 결과 패킷 전송 성공률, 저전력성 및 데이터 전송 지연에 대해서 향상된 성능을 확인하였다.
위치기반 서비스 시스템에서 주 요구사항은 사용자의 실시간 위치 정보 검색과 질의에 대한 빠른 응답시간이다. 그러나 기존의 위치기반서비스 시스템에서 저장장치로 사용하는 디스크 기반 데이터베이스 시스템은 빈번한 디스크 I/O로 인해 발생하는 질의응답에 대한 시간지연으로 이러한 요구사항을 만족시키지 못한다. 또한 주기억장치 데이터베이스 시스템은 한번에 주기억장치에 적재할 수 있는 양이 제한되어 있기 때문에 대용량의 공간 데이터를 처리하는데 문제가 있다. 본 논문에서는 위치기반서비스를 위하여 위치 정보 데이터의 다단계 저장 관리를 통해 LBS 플랫폼에서 실시간 서비스를 지원하는 하이브리드 저장 관리자를 제안한다. 하이브리드 저장 관리 시스템은 위치기반 서비스 시스템에서 대용량의 이동체 데이터의 효과적인 저장 및 관리를 위해 주기억장치 데이터베이스 관리시스템과 디스크 기반의 공간 데이터베이스 관리시스템을 통합한 구조를 가진다. LBS 플랫폼에서 빠른 응답을 필요로 하고 자주 사용되는 데이터는 메모리 기반의 데이터베이스에 관리를 하고, 사용 빈도가 적은 데이터는 디스크 기반의 데이터베이스에 관리하는 하이브리드 저장 관리자를 제시한다.
센서노드는 무선 센서네트워크를 통해서 감지한 정보를 싱크에게 전송한다. 최근 휴대 무선장비의 이용률 증가로 센서네트워크에서 데이터를 수집하는 싱크를 휴대 무선장비로 대체하여 이동성을 보장하는 연구가 활발히 진행된다. 즉, 싱크가 이동성을 가짐으로써 센서노드가 감지한 정보를 전달하는 방법이 중요한 문제로 부각되고 있다. 따라서 모바일 싱크의 위치를 효율적으로 알리고, 다중 소스노드에서 다중 싱크로 정보를 전달하는 것이 필요하다. 특히, 고정된 싱크에서 사용하던 데이터 전송경로는 모바일 싱크 환경에서 더 이상 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 소스노드의 위치정보를 제공하기 위한 서버로서 8방향 앵커시스템(Eight-Direction Anchor system: EDA)을 제안한다. EDA는 센서네트워크의 가장자리에 위치한 센서노드의 편중된 에너지 소모를 막고, 전체 센서노드를 균형적으로 사용함으로써 균등한 에너지 소모를 보장한다. 또한, 모바일 싱크가 소스노드로부터 데이터를 연속적으로 받기위해서 위치기반 최단거리 전송(Location-based Shortest Relay: LSR) 프로토콜을 제안한다. LSR은 소스노드에서 싱크로의 우회하는 경로를 막고, 최소 지연경로를 통하여 연속적인 데이터 전송을 보장한다. 실험결과를 통해서 제안 프로토콜은 효율적인 위치서비스의 제공뿐만 아니라, 다중 소스와 다중 모바일 싱크 환경에서 평균 데이터 전송 비용절감 효과를 얻을 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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