본 논문은 프로필 정보를 고려한 위치기반 서비스 모텔에서 개인이 공공장소로 질의하는 경우에 발생하는 질의자 식별 위협에 관한 문제를 정의하고 해결책을 제시했다. 첫째로 Location k-anonymity의 문제점을 보완하기 위한 익명화 기준을 제시하였으며, 둘째로 민감한 정보가 포함된 질의의 내용을 일반화하여 질의를 보낸 사용자가 식별되지 않도록 하는 기법을 제시했다. 또한 두 제안 기법의 결합이 큰 성능 저하 없이 기존 기법보다 정보의 손실을 줄일 수 있음을 보였다.
In this paper, we define the user identification problems in location-based Service model using user profile information for Private-to-Public query, and propose a solution. First, we suggest a measurement to evaluate an anonymization degree to solve problem of location k-anonymity, Second, we propose a anonymization technique to generalize query including sensitive information for user de-identification. And also, we show combined technique can reduce information loss without performance deterioration by experiment.
