전세계적으로 스마트폰과 IOT장치의 발전과 함께 위치기반 서비스가 발전하고 있다. 본 연구에서는 빅데이터 정보를 활용하여 길안내 정보를 보다 효과적으로 제공할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 다양한 경로를 이용하는 사람들의 이동정보를 분석하여 가장 효율적인 경로정보를 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 지도정보를 기반으로 한 시스템을 구성하고, 이동 정보를 실시간으로 서버에서 분석하여 그 경로를 자주 다니는 사람이 직접 안내해주는 것과 같은 효과를 낼 수 있도록 한다. 이 시스템을 통해 사용자는 보다 정확한 경로정보를 제공 받으므로 다양한 LBS서비스와 연계하여 발전할 수 있을 것이다.
최근 이동 객체의 위치 데이타를 이용하기 위한 무선 측위 기술과 모바일 컴퓨팅 기술이 급속도로 발전하였다. 또한, 이동 객체의 위치 데이타를 활용하는 위치 기반 서비스에 대한 수요가 급증하고 있으며, 이러한 서비스를 지원하기 위해서는 이동 객체의 위치 데이타를 효과적으로 저장할 수 있는 시스템이 필요하다. 이러한 시스템은 이동 객체의 수가 많고 위치 획득 간격이 짧을수록 위치 데이타가 급격히 늘어나기 때문에 대용량의 위치 데이타 처리가 가능해야 하며, 위치 기반 서비스를 위한 다양한 시공간 질의를 지원해야 하고, 또한 이동 객체의 불확실성 문제를 해결할 수 있어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 이동 객체의 위치 데이타를 효율적으로 관리하기 위한 해쉬 기법, 클러스터링 기법, 시간 질의 검색 기법을 제시하였다. 그리고, 대용량의 이동 객체 위치 데이타를 효과적으로 저장하고 검색할 수 있으며, 시공간 질의 기능과 불확실한 과거 위치 데이타 처리 기능을 제공하는 디스크 기반의 대용량 이동 객체 위치 데이타 관리 시스템을 개발하였다. 본 시스템을 SQL-Server과 성능 비교한 결과 이동 객체 저장 성능은 약 5% 증가하였으며, 이동 객체 검색성능은 약 300% 증가하였다.
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.
Recently, indoor LBS has been attracting much attention because of its promising prospect. One of key technologies for its success is indoor location estimation. A popular one for indoor positioning is to find the location based on the strength of received Wi-Fi signals. Since the Wi-Fi services are currently prevalent, it can perform indoor positioning without any further infrastructure. However, it is found that its accuracy depends heavily on the surrounding radio environment. To alleviate this difficulty, we present a novel indoor position technique employing the geomagnetic characteristics as well as Wi-Fi signals. The geomagnetic characteristic is known to vary according to the location. Therefore, employing the geomagnetic signal in addition to Wi-Fi signals is expected to improve the location estimation accuracy.
스마트폰과 태블릿 PC 등의 모바일 기기의 확산으로 세계 모바일 애플리케이션(Application, 이하 앱) 시장 규모가 확대되면서, 위치기반서비스(Location-Based Service: LBS)가 새로운 서비스로 주목 받고 있다. 하지만 LBS 앱 관련 제도와 법규가 이루어지지 못한 상태에서 LBS 앱이 빠르게 확산되면서 개인 사생활 침해 가능성 및 개인 정보유출과 같은 프라이버시 염려가 증가하고 있다. 본 연구는 중국과 한국 사용자가 사용하는 맛집 앱을 대상으로 LBS 앱 사용자의 인지된 가치를 살펴보고자 한다. 본 연구의 목적은 맛집 어플리케이션을 사용할 때 개인 정보를 제공함으로써 얻게 되는 인지된 가치와 그에 영향을 주는 변수들을 규명하고자 한다. 본 연구의 분석 결과는 다음과 같다. 소비자가 정보의 유용성을 인지하며 정보에 대한 통제능력이 높을수록 정보에 대한 인지된 가치가 증가하는 것을 증명하였다. 또한 위치기반서비스 앱 활용능력이 프라이버시 이익에 긍정적인 영향을 미치고 정보에 지각된 취약성이 프라이버시 위험에 부정적인 영향을 미치는 것을 증명하였다. 그리고 선행연구와 달리 위치기반서비스에 대한 인지된 가치는 프라이버시 계산에 구성되는 프라이버시 이익과 위험에 긍정적인 영향을 주었다.
최근 PDA, 휴대폰과 같은 모바일 기기 및 GPS와 같은 무선 통신 기술의 발달로 인하여 위치 기반 서비스의 이용이 확산되었다. 하지만 이러한 서비스는 사용자가 도로 네트워크에서 이동하면서 자신의 위치정보를 통해 LBS 서버에 질의를 요청하기 때문에, 심각한 개인 정보 누출의 위협이 될 수 있다. 따라서 모바일 사용자의 안전하고 편리한 위치기반 서비스 사용을 위한 개인 정보 보호 기법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 위치 기반 서비스에서 사용자 정보 보호를 지원하는 도로 네트워크 거리 기반 클로킹 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 도로 네트워크에서 효율적이고 안전한 위치기반 서비스를 지원하기 위하여, 도로 네트워크의 거리를 고려하여 클로킹 영역을 설정한다. 아울러, 성능평가를 통해서 제안하는 기법이 클로킹 영역 및 서비스 시간 측면에서 기존 연구보다 우수함을 보인다.
본 논문에서는 휴대폰을 이용한 블루투스 기반의 LBS를 위하여 블루투스 AP의 용량에 대한 시뮬레이션 및 분석을 수행하였다. 블루투스의 연결과정 및 데이터 전송에 소요되는 시간을 분석하여 블루투스 AP를 위한 모델을 도출하고 모의 실험하였다. 콘텐츠 크기와 서비스 범주 내의 사용자 빈도를 추가적으로 고려하여 모델링하고 주어진 시간 내에 가능한 사용자 수를 도출함으로써 블루투스 기반의 LBS 서비스에 활용이 가능하도록 하였다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 위치 추적 및 길찾기 서비스와 같은 위치 기반 서비스가 빠르게 발전하고 있다. 또한, 사용자 또는 사물의 위치가 다양한 장치 및 방법으로 획득되고 있다. 그러나, 기존의 위치 데이터 관리 시스템은 단일 위치 획득 시스템만을 기반으로 하여 설계되어 있어서 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에는 많은 문제를 가지게 된다. 따라서, 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 다양한 센서로부터 획득되는 대용량의 위치 데이타를 효율적으로 저장하고 관리할 수 있는 위치 데이타 관리 시스템과 효율적인 위치 데이타 갱신을 위한 갱신 전략을 제시하였다. 특히, 본 논문에서 제시한 위치 데이타 관리 시스템은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 위치 기반의 효율적인 context-aware 서비스나, 자동화 서비스에 중요한 컴포넌트로 제공될 수 있다.
이동통신망 고도화와 유비쿼터스 센서 네트워크 기술 개발에 따라 상황인지 기반 신규 서비스 모델이 개발되고 있다. 이동통신사업자는 셀 기반의 위치정보를 이용한 친구 찾기 서비스 GPS 위치정보를 이용한 텔레매틱스 서비스 등을 제공하고 있고 최근에는 셀 기반의 위치정보 서비스를 이용한 114 서비스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 이동통신망에서 위치정보와 상용자 정보를 이용한 모바일 상황인지 맛집 추천 서비스를 위피 플랫폼을 이용하여 개발하였다. 개발된 모바일 상황인지 맛집 추천 서비스는 이동통신망의 LBS(Location Based Service) 플랫폼으로부터 사용자 위치정보, 유선 웹 서버로부터 계절, 시간, 기상 등의 상황정보, 데이터베이스에 저장된 개인 선호 정보 등을 이용하여 최적의 맛집을 추천한다. 개발된 맛집 추천 서비스는 관광 정보 시스템과 연동하여 텔레매틱스 핵심 서비스로 제공할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권5호
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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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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