Solving the disclosure problem of sensitive information with the k-nearest neighbor query, location dummy technique, or interfering data in location-based services (LBSs) is a new research topic. Although they reduced security threats, previous studies will be ineffective in the case of sparse users or K-successive privacy, and additional calculations will deteriorate the performance of LBS application systems. Therefore, a model is proposed herein, which is based on geohash-encoding technology instead of latitude and longitude, memcached server cluster, encryption and decryption, and authentication. Simulation results based on PHP and MySQL show that the model offers approximately 10× speedup over the conventional approach. Two problems are solved using the model: sensitive information in LBS application is not disclosed, and the relationship between an individual and a track is not leaked.
In this paper we propose a distributed location management scheme to reduce the bottleneck problem of HLR in Large Mobile Networks (LMN). Using analytical modeling and numerical simulation, we show that replicating location information is both appropriate and efficient for small mobile networks. Then, we extend the scheme in a hierarchical environment to reduce the overhead traffic and scale to LMN. In numerical results, we show the superiority of our scheme compared to the current IS-95 standard scheme in IMT-2000 networks.
Sign-in point of interest (POI) are extremely sparse in location-based social networks, hindering recommendation systems from capturing users' deep-level preferences. To solve this problem, we propose a content-aware POI recommendation algorithm based on a convolutional neural network. First, using convolutional neural networks to process comment text information, we model location POI and user latent factors. Subsequently, the objective function is constructed by fusing users' geographical information and obtaining the emotional category information. In addition, the objective function comprises matrix decomposition and maximisation of the probability objective function. Finally, we solve the objective function efficiently. The prediction rate and F1 value on the Instagram-NewYork dataset are 78.32% and 76.37%, respectively, and those on the Instagram-Chicago dataset are 85.16% and 83.29%, respectively. Comparative experiments show that the proposed method can obtain a higher precision rate than several other newer recommended methods.
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.1
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pp.166-179
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2021
Recently, with the development of technology, computer vision research based on the human visual system has been actively conducted. Saliency maps have been used to highlight areas that are visually interesting within the image, but they can suffer from low performance due to external factors, such as an indistinct background or light source. In this study, existing color, brightness, and contrast feature maps are subjected to multiple shape and orientation filters and then connected to a fully connected layer to determine pixel intensities within the image based on location-based weights. The proposed method demonstrates better performance in separating the background from the area of interest in terms of color and brightness in the presence of external elements and noise. Location-based weight normalization is also effective in removing pixels with high intensity that are outside of the image or in non-interest regions. Our proposed method also demonstrates that multi-filter normalization can be processed faster using parallel processing.
In order to effectively relieve the traffic pressure of the city, ensure the smooth flow of freight and promote the development of the logistics industry, the selection of appropriate port logistics location is the basis of giving full play to the port logistics function. In order to better realize the selection of port logistics, this paper adopts the entropy weight method to set up a multi-dimensional evaluation index, and constructs the evaluation model of port logistics location. Then through the actual case, from the environmental dimension and economic competition dimension to make choices and analysis. The results show that port d has the largest logistics competitiveness and the highest relative proximity among the three indicators of hinterland city economic activity, hinterland economic structure, and port operation capacity of different port logistics locations, which has absolute advantages. It is hoped that the research results can provide a reference for the multi-dimensional selection of port logistics site selections.
본 고에서는 차세대 정보통신 핵심기술과 서비스로 대두되고 있는 위치기반 서비스 기술 및 표준화 동향에 대하여 서술한다. 통합기술로의 위치기반 서비스를 위한 기술과 국내외 서비스 현황, 관련 기술에 대한 국내외 표준화 동향을 소개하고, LBS 표준화포럼을 통하여 진행되고 있는 국내 LBS 표준화 활동에 대하여 기술한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.10a
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pp.677-680
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2010
스마트폰의 빠른 보급으로 위치기반 서비스 (Location Based Service)가 새롭게 주목 받고 있다. 위치기반 서비스는 이동통신망이나 위성항법장치 (GPS) 등을 통해 얻은 위치정보를 바탕으로 이용자에게 여러 가지 서비스를 제공하는 서비스를 말한다. 현재 위치기반 서비스는 소셜 네트워크 서비스, 증강현실, 게임 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 단순 정보뿐만 아니라 복합 상황정보를 이용한 안전 및 사고예방을 위한 애플리케이션은 부족한 실정이다. 본 논문에서는 휴대성과 이동성의 장점을 가진 스마트 모바일 환경에서 위치기반 서비스를 통해 상황정보를 제공하는 지능형 감시 시스템을 개발하고자 한다. 본 시스템은 감시대상자가 소지한 스마트폰의 GPS를 이용하여 위치 데이터를 획득하고, 기울기 및 압력 센서 등을 이용하여 감시대상자의 상태정보를 획득 한다. 또한 이러한 위치 데이터와 센싱 데이터를 지도 OpenAPI, 날씨 OpenAPI, 안전/위험지역 설정 등의 기능과 결합하여 지능적 복합 상황정보로 표현한다. 이러한 기능들을 안드로이드 기반 애플리케이션으로 개발함으로써 감시자 또한 모바일 환경에서 감시할 수 있도록 한다. 이를 통해 감시자는 이동하면서 원거리에 있는 감시대상자의 실시간 이동경로와 복합 상황정보를 확인하고 알림 받을 수 있다. 이와 같은 기능을 통해 아동 범죄, 노약자 보호 등의 문제를 해결할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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