위치정보기반서비스의 양날
테마분류 ㅣ 과학/정보통신
등 록 일 ㅣ 2011-05-16
관련자료 ㅣ 7개
최근 미국에서는 애플이 아이폰, 아이패드 등에서 사용자 위치정보를 무단으로 수집했다는 것이 드러나면서 개인정보 논란이 크게 일었습니다. 아이폰과 아이패드 3G 모델 특정파일에 사용자가 지난 10개월 동안 이동한 장소의 위도와 경도가 1초 단위로 저장돼 있었다는 것입니다. 파일에는 아이폰 고유 시리얼넘버, 아이폰을 접속했던 기지국, 무선랜 좌표, 맥 주소 등이 암호화를 거치지 않고 저장돼 있었다고 합니다.
또 PC를 통해서도 구글과 애플이 위치정보를 수집한 것이 드러났습니다. 구글은 와이파이(Wi-Fi) 네트워크에 연결된 크롬 브라우저와 검색 툴바를 이용해 정보를 수집했고, 애플은 와이파이에 연결된 맥 PC에서 사용자 위치 정보를 수집했습니다. 사용자가 무선인터넷을 사용할 때 파악한 위치정보를 자사 서버에 저장한 것입니다.
이 같은 개인위치정보 수집에 대한 논란이 커지면서 최근 위치정보기술과 왜 이들의 위치정보 수집이 논란이 되고 있는지 관심이 커지고 있습니다. 특히 스마트폰 시장이 급속히 확대되면서 이에 대한 문제는 보다 중요시되고 있습니다. 위치정보기술은 무엇이고, 어떤 분야에서 이 기술이 사용되고 있는지, 또 어떤 문제가 있는지 지식정보자원관리사업으로 구축된 정보통신 종합 DB(http://www.itfind.or.kr)의 도움을 받아 알아보겠습니다.
>> 위치정보기술이란?
위치정보기술이란 위치정보 관련 노하우를 활용한 모든 서비스 기술을 말합니다. 대표적으로는 우리가 잘 알고 있는 위치정보시스템, GPS(Global Positioning System)로 위성을 이용해 자동적으로 위치를 추적해내는 것입니다. 지구상 모든 이동체의 위치를 거리와 속도를 통해 측정해 낼 수 있는 게 특징입니다. 원래 GPS는 미국에서 군사용으로 개발했습니다. 그러나 기본적 기능을 민간용으로 개방하면서 우리나라도 1997년부터 차세대 교통관제시스템, 지리정보시스템, 자동차정보시스템 등에 활용하고 있습니다.
스마트폰 위치 측위 방법 (새창)
▶ 스마트폰 위치 측위 방법
출처 : TTA저널 No.130, 표준 기술 동향 ☞ 바로가기
> 활용 사례
위치정보기술을 활용한 사례는 우리 주변에서 흔하게 접할 수 있습니다. 쉽게는 휴대폰 시간정보에서부터 자동차 내비게이션, 스마트폰 위치정보, 나아가 선박이나 항공기 운항에도 위치정보기술을 활용합니다. 활용사례를 살펴보겠습니다.
우선 인공위성에서 송신된 정보를 차량에 설치된 GPS 수신기에서 수신해 현재 차량의 위치를 계산한 후 이를 112지령실로 송출해 112지령실 컴퓨터 화면에 차량위치가 자동으로 표시되게 하는 ▲차량위치 자동표시 시스템, 미국 해군이 운용하는 무선 항행 위성 시스템으로, 항행 중인 선박이나 항공기 위치정보를 제공하고 선박이나 항공기상의 이동국이 그 정보를 수신해 이동국의 위치를 측정할 수 있도록 한 ▲해군 항행 위성 시스템 등이 있습니다.
도로에 설치된 교통상황탐지장치가 현재 몇 대의 차가 지나가고 있다는 정보를 보내면 중앙 컴퓨터가 이를 분석, 교통량에 따라 파랑, 노랑, 빨강 등으로 신호를 바꾸고 신호의 길이도 정하는 ▲교통관제시스템도 위치정보기술을 이용한 것입니다. 이를 통해 차량 유통을 제어하고 도로의 이용을 유효하게 운용할 수 있습니다.
내비게이션을 중심으로 위치정보기술이 급속히 대중화 하면서 관련 시장도 커졌습니다. 대표적인 것이 GPS기능을 내장한 스마트폰 덕에 급성장한 애플리케이션 시장입니다. 스마트폰 속 GPS를 통해 현재 자신의 위치를 파악하고, 가장 가까운 주변 상권이나 편의시설을 검색할 수 있도록 하는 등 다양하게 활용합니다. 지하철, 버스 등 교통정보도 확인 가능합니다. 버스정류장에서 몇 분 뒤에 버스가 도착하는지 안내하는 것도 위치정보기술을 이용한 것입니다.
서울시 버스정보 (새창)
▶ 서울시 버스정보
출처 : 모바일 서울 ☞바로가기
경비 산업에서도 위치정보기술이 유용하게 활용됩니다. 휴대폰에 적용한 위치정보기술을 통해 치매노인이나 어린아이 등의 실종이나 유괴 등 사건에 대응하는 것입니다. GPS를 통해 실종자 위치를 파악하는 등 경비서비스를 강화할 수 있습니다. 이런 이유로 선진국에서는 공공안전을 위해 개인용 휴대폰에 GPS채택을 의무화하고 있습니다. 미국의 경우 2006년부터 모든 통신 사업자에게 이를 의무화했고, 일본은 2007년부터 3세대 이동통신 사업자에게 위치정보 제공을 의무화했습니다.
>> 우리나라 위치정보산업의 현황
이렇듯 위치정보기술을 기반으로 한 서비스가 전 세계적으로 확대되면서 우리나라도 위치정보관련 산업이 급성장하고 있습니다. 방송통신위원회(이하 방통위)에 따르면 2010년 우리나라 신규 위치정보사업 및 신규 위치기반서비스사업 허가‧신고 건수는 전년대비 약 120%가 증가했습니다. 신규 위치정보사업자 허가 18건, 신규 위치기반서비스사업 신고 62건으로 이는 최근 5년 간 가장 높은 수치입니다. 2011년 1/4분기에는 신규 위치기반서비스사업 신고가 이미 95건을 기록했습니다. 전년동기대비 10배 이상 증가한 수치며, 지난 한 해 총 신고 건수보다도 많은 건수입니다.
이런 폭발적인 증가의 원인을 방통위는 최근 GPS를 탑재한 스마트폰 사용이 보편화하면서 위치기반서비스(LBS, Location Based Service)를 제공하는 애플리케이션 수요가 증가했기 때문으로 판단하고 있습니다. 실제로 신고 서비스 유형을 보면 과거엔 휴대폰 위치정보를 이용한 사람 찾기 서비스나 전용 단말기를 이용한 차량관제 서비스가 주를 이뤘지만 최근엔 스마트폰을 이용해 내 주변의 맛 집, 은행, 병원 등의 위치정보를 제공하는 서비스가 주를 이루고 있습니다. 위치기반서비스와 소셜네트워크서비스가 결합한 형태입니다.
근처 맛집 어플 (새창)
▶ 근처 맛집 어플 예
>> 위치정보서비스의 문제
현대사회에서 위치정보기술을 활용한 서비스는 이렇듯 매우 유용하게 사용되고 있습니다. 그러나 그 이면에는 개인 사생활의 자유권을 침해할 수 있다는 역기능도 분명 존재합니다. 때문에 우리나라에는 이런 역기능을 차단하면서 위치정보기반서비스가 확산될 수 있도록 하기 위한 위치정보보호법이 있습니다. 그러나 일부 애플리케이션 개발자들이 이를 알지 못하고 일정 절차를 거치지 않고 애플리케이션을 서비스하면서 문제가 된 사례도 있습니다. 대표적인 것이 지난해 10월 출시된 ‘오빠 믿지?’라는 애플리케이션입니다.
부부나 연인끼리 서로의 위치를 확인할 수 있는 애플리케이션으로 화제가 됐는데 지난 1월, 애플리케이션 개발자가 불구속 입건되는 일이 발생했습니다. 위치정보서비스를 제공하기 위해선 방통위에 사업계획서를 제출하고 주요 설비 내역과 설치 장소를 확인하는 서류 등을 제출해야 합니다. 그런데 ‘오빠 믿지?’ 애플리케이션 개발자는 이를 알지 못해 절차를 거치지 않고 서비스를 시작, 결국 위치정보보호법을 위반했기 때문입니다.
그렇다면 최근 경찰청이 3곳의 모바일 광고 대행사를 입건하고 구글코리아와 다음커뮤니케이션에 대해 압수수색을 감행한 이유는 무엇일까요? 이들 업체는 분명 위치정보보호법에 따라 허가와 신고절차를 끝냈을 텐데 말입니다. 그것은 바로 ‘개인정보’에 대한 인식 차이 때문입니다. 현행 관련 법령이 위치정보서비스 시장의 확대 추세를 따라가지 못하고 개인위치정보에 대해 명확히 명시하고 있지 않아 불법과 합법에 대한 경계가 모호하기 때문이라는 의견입니다. 경찰청과 방통위가 이 사안을 바라보는 시각에 차이가 있다는 것입니다.
현행 우리나라 위치정보보호법에는 위치정보를 수집하려면 정부의 허가를 받아야 합니다. 또 이 정보를 활용해 위치기반서비스사업을 하려면 반드시 신고해야 합니다. 허가를 받거나 신고 후 위치기반서비스를 제공한다면 불법이 아닌 것으로 해석됩니다. 그러나 이 수집 정보가 개인정보라면 얘기가 달라집니다.
여기에서 경찰청과 방통위의 해석이 엇갈립니다. 경찰은 모바일 광고 대행사들이 ‘위치값’과 와이파이 연결에 필요한 식별번호인 ‘맥어드레스’ 등 개인정보를 수집해 지역 맞춤형 광고 서비스를 해 부당이득을 취한 것으로 보고 있습니다. 반면 방통위와 업계는 위치값과 맥어드레스만으로는 개인식별이 불가능하다고 보고 있습니다. 때문에 이는 개인정보가 아니라 단순 위치정보로 봐야한다는 입장입니다. 이에 대한 명확한 정립이 필요한 때입니다.
>> 위치정보보호를 위한 정부의 노력
이런 일들이 발생하자 최근 방통위는 앱 관련 사업자들이 위치정보 보호 및 관련 법에 대한 인식이 부족해 법규 위반 사례가 발생하고 있는 것으로 판단하고 이와 관련한 조치계획을 발표했습니다. 그동안 방통위는 사업자 위치정보 보호 인식수준을 높이기 위해 지속적으로 위치정보보호교육을 연 2회씩 실시해 왔고, ‘위치정보의 관리적, 기술적 보호조치 가이드라인’, ‘위치정보 보호조치에 대한 체크리스트’ 등을 마련해 배포하는 등 노력을 기울여 왔습니다. 그러나 아직까지 사업자 인식수준이 높지 않다는 판단에 따른 것입니다.
방통위는 사업자 교육과 홍보를 강화하고 모바일 애플리케이션에 대한 조사 및 위법사항에 대한 처분을 병행하기로 했습니다. 장기적으로는 스마트폰 이용자 프라이버시 보호와 위치정보기반서비스 산업 육성의 균형을 맞출 수 있는 법과 제도 개선도 추진해 나간다는 방침입니다.
우선 애플리케이션 개발 단계에 있는 개발자에 대해서는 일정 계도기간을 준 뒤 프라이버시 침해 가능성이 있는 앱에 대해서는 관계기관과 합동으로 일제조사 및 처분을 하기로 했습니다. 한국인터넷진흥원, 위치정보기반서비스 산업협의회와 함께 LBS 비즈니스 지원센터를 설치‧운영해 앱 사업자에 대한 지원 인프라로 활용한다는 계획도 세웠습니다.
또 오는 10월부터 스마트폰 이용자들이 불안감을 해소하고 신뢰할 수 있는 애플리케이션을 선택할 수 있도록 모바일 애플리케이션에 대해 정부가 인증하는 ‘프라이버시보호 인증제도’를 도입할 방침입니다. 또 기존의 위치정보보호법 개정 연구반에서 애플리케이션 관련 사항을 중점적으로 검토해 나갈 계획입니다. 기존의 위치정보보호법이 통신사업자가 수집한 위치정보를 이용해 위치기반서비스를 제공하는 구도를 중심으로 제정됨에 따라 스마트폰 보급으로 인한 위치정보 침해 우려에 대한 대응이 미흡하다는 판단에 따른 것입니다.
한편에선 위치정보 보호조치 일환으로 휴대폰 등에 GPS 수신기능을 탑재하는 경우 GPS 온-오프 기능을 넣도록 하는 등 이용자가 스스로 위치정보를 통제하는 수단을 사업자가 제공하도록 유도할 계획입니다.
이 같은 정부의 노력과 더불어 사용자 스스로가 정보인권을 보호해야 한다는 목소리가 높습니다. 최근 급속히 확산되고 있는 스마트폰과 SNS(소셜 네트워크 서비스)가 사회관계망 형성과 정보공유란 긍정적 효과도 있지만 개인 사생활 침해라는 부정적인 효과가 있다는 점을 인식하고 스스로 개인정보를 관리하려는 노력이 필요하다는 것입니다. 인적사항이나 금융 등 개인정보를 사용할 때는 신중을 기해야 합니다. 또 개인정보보호에 대한 인식을 높이고 악용을 방지할 수 있도록 다함께 노력해야 할 것입니다.
※ 참고사이트·문헌
방송통신위원회 (http://www.kcc.go.kr)
사이버경찰청 (http://npa.go.kr)
검토리가 본 검찰이야기 (http://spogood.blog.me)
SERI 경영노트1 / 삼성경제연구소
네이버 지식백과
- 국가지식포털 객원기자 이동렬 -
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초고속 인터넷 기반 고성능 위치 정보 검색 시스템 설계 및 구현
김민경 O,변성원
KT 컨버전스본부 IP 위치정보개발부
A Design and Implementation of High Performance Location Information Query
System on High-Speed Internet
Min-Kyung KimO, Sung-Won Byon
IP Location Based Services Division, Convergence Business Unit, KT
kimminky@kt.co.kr, swbyon@kt.co.kr
요 약
최근 초고속 인터넷 영역에서도 이동 통신 영역과 같이 사용자의 접속 위치 추적이 가능해짐
에 따라[5], 위치 기반 광고, 위치 기반 검색 등과 같은 위치기반 서비스(LBS: Location Based
Service)가 출시되기 시작하였다. Yahoo 의 ‘거기’나 Daum 의 ‘씨티 N’, KT 의 Bizmeka Near, Naver
의 ‘근처검색’ 등이 바로 그것인데, 이들 모두 하루 수 천만 건 이상의 페이지 뷰를 가진 대형
포탈의 서비스로 대용량의 실시간 위치 정보 검색을 필요로 한다. 이에 본 논문은 하루 수천만
/수억 건 이상의 위치 정보 검색을 처리할 수 있는 고성능 위치 검색 시스템을 설계하고 구현
하였으며, 그 성능을 모의 실험과 Naver ‘근처검색’의 실제 적용으로 평가하였다.
1. 서론
이용자의 위치를 파악하여 이를 서비스에
활용하는 LBS(Location Based Service)는 무선
인터넷의 발전과 GPS 를 이용한 위치 측위 기술의
발달, 그리고 이동 단말의 진화 및 보급에 따라
많은 발전을 해왔다[1][2][3][4]. 또한, 최근 유선
기반의 초고속 인터넷 영역에서도 사용자의 별다른
입력 없이 접속 단말(주로 PC)의 위치를
실시간으로 파악할 수 있게 됨으로써[5], 이를
기반으로 하는 여러 위치 기반 서비스들이
출시되기 시작하였으며, Yahoo 의 ‘거기’,
Daum 의 ‘씨티 N’, KT 의 ‘bizmeka Near’,
Naver 의 ‘근처검색’등이 바로 그것이다.
그런데, 앞서 언급한 초고속 인터넷 기반의 LBS
서비스들은, 위치 정보 제공 시간이 조금 늦어도
되거나, 위치 정보 요구 단말이 아주 많더라도
실제 동시에 제공해야 할 위치 정보 제공의
빈도수가 그리 많지 않은 이동통신 기반의 LBS 와는
달리 포탈에 접속하자마자 거의 1 초 이내에 정보를
노출해야 하고, 하루 수천만/수억 건 이상의 위치
정보 컨텐츠를 다수의 사용자가 사용할 수 있도록
동시에 전송해야 한다. 따라서, 접속 단말의
실시간 위치 파악과 함께 대용량, 고성능 위치
정보 검색 기술이 반드시 필요하다.
본 논문은 하루 수천만/수억 건 이상의 위치
정보 검색 요청을 처리할 수 있는 대용량, 고성능
위치 검색 서버의 설계와 구현에 대해서
언급하였다.
본 논문의 구성은 다음과 같다. 우선, 2 장에서는
관련 연구로 초고속 인터넷 영역에서 최근
사용되고 있는 접속 단말의 위치 파악 방법을
간략히 요약하였으며, 3 장에서는 위치 정보 검색
시스템의 설계와 구현을, 4 장에서는 모의 실험과
실제 적용 예(Naver 의 ‘근처검색)를 통해 성능을
검증하였으며, 5 장에서는 결론을 기술하였다.
2. 관련 연구
초고속 인터넷 영역에서의 단말 위치 파악
기술과 이를 통한 위치 정보 검색 기술은
최근까지도 거의 연구가 진행되고 있지 않았다. 그
이유는 초고속 인터넷 영역에서 단말을 구별하기
위해 사용되는 유일한 속성이 IP 뿐인데, 그 IP
마저 위치 개념 없이 접속 순서에 따라 광역
지역으로 분배되는 유동 IP 를 대다수 사용하기
때문이다[5]. 따라서 파악된 위치 정보를
제공하고자 하는 위치 정보 검색에 대한 연구도
거의 진행되지 않은 상태이다.
하지만, 최근 LBS 를 가능하게 할 만한 위치 파악
기술이 나타났는데, 포탈의 축적된 가입자 정보와
서비스 로그를 이용한 방법과, ISP 의 시설정보 및
가입자 정보를 이용하는 방법[5]이 바로 그것이다.
2.1 포탈 가입자 정보 및 서비스 로그 데이터
를 이용 방법
서비스 가입 시에 사용자가 입력한 주소와
쇼핑몰의 배송 주소, KRNIC 의 Whois DB 의 IP
블록과 주소, 가입 시 사용한 IP, 쇼핑몰에서
구매했을 때의 IP, email 발송시의 IP 등과 같이
포탈 내의 서비스를 사용했을 때 발생하는 여러
로그 들을 축적하였다가 이를 바탕으로 접속 IP 에
대한 위치를 추정하는 방법이다. 주로 다음의
‘씨티 N’에서 사용하는 것으로, 위치를 추적하는
정확한 알고리즘은 발표되지 않았으며, 아래 2.2
절에서 언급한 방법보다는 가입자 커버리지가 넓을
수 있으나 정확도는 떨어지는 방법이다.
2.2 ISP 시설 정보 및 가입자 정보 이용 방법
주로 초고속 인터넷 사업을 하는 ISP 에서
사용하는 방법으로, 사용자가 인터넷 사용을 위해
인증을 하지 않는 경우에는 인터넷 라인이 설치된
시설의 위치 정보를 이용하고, 인증을 하는 경우
ISP 의 인증을 할 때 남겨지는 정보(상태-연결/연결
해지, ID, IP 등)를 실시간 수집하여 가입자의
주소 정보와 결합하여 위치를 파악한다[5]. [그림
1]은 인증 정보를 활용해서 위치를 파악하여
IP/위치 매핑 DB 를 만드는 방법을 간략하게 표시한
것이다. 이 방법은 앞서 2.1 절에서 언급한
방법보다 훨씬 더 정확한 위치 정보를 얻을 수
있는 방법이지만, ISP 간의 정보 공유가 이루어
지지 않는 한 ISP 의 가입자 수만큼의 커버리지를
가지는 방법이다.
[그림 1] 인증정보를 활용한 위치 파악방법
3. 초고속 인터넷 기반 위치 정보 검색시
스템의 설계와 구현
본 장은 위치 정보 검색 시스템의 설계 및
구현에 관해 기술한 것으로, 하루 수천/수억 건
이상의 대용량, 고성능 검색이 가능하기 위한 설계
기준을 언급하고, 이를 만족시키는 위치 정보 검색
시스템의 구성을 기술하였다.
3.1. 설계 기준
위치 정보 검색 시스템은 고성능, 확장성, 안정
성의 세 가지 기준을 만족시켜야 한다.
3.1.1. 고성능
위치 정보를 검색하는 시스템은 다수의 LBS 응용
App 로부터의 대용량 위치 정보 검색 Query 에
대응하기 위해 고성능이어야 하며, 단위 서버
1 대가 초당 최소 2,000 건 이상의 위치 정보
검색 Query 를 수행할 수 있어야 한다(참고로, 초당
2,000 건은 하루 1 억 페이지 View 를 가진 포탈에서
하루 피크 Time 을 10 시간, 피크타임에 하루 70%의
요청이 들어온다고 가정했을 때, 약 3 대 정도의
단위 서버로 처리하는 것을 추정한 수치이다).
3.1.2. 확장성
1 대의 서버에 여러 개의 검색 모듈을 설치하여
단위 서버의 검색 성능을 최대한 끌어올릴 수
있어야 하며, 검색 요청 트래픽 증가에 대응하여
여러 대의 서버에 분산할 수 있어야 한다.
3.1.3. 안정성
위치 검색 시스템의 검색 서버는 최소 2 대
이상으로 이중화 하여 설계하고, L4 스위치를 통한
서비스 포트 감시로 장애 발생시 장애 서버를
서비스에서 제외하도록 설계한다.
3.2. 설계 및 구현
설계 기준을 만족하도록 고안된 위치 정보 검색
시스템은 크게 위치 정보 획득 모듈로부터 수신한
정보를 바탕으로 IP 에 대한 위치 정보를
생성/저장하는 위치 정보 생성/저장 서브시스템과
LBS 응용 App 에 위치 정보를 전송하는 위치 정보
전송 서브시스템으로 나뉜다.
한편, [그림 2]는 초고속 인터넷 기반 LBS 전체
플랫폼을 개략적으로 나타낸 것으로, LBS 의 전체
모습과 본 논문에서 언급하는 위치 정보 검색
시스템의 관계를 한 눈에 볼 수 있다.
[그림 2] 초고속 인터넷 기반 LBS 플랫폼 구성도
3.2.1. 위치 정보 생성/저장 서브시스템
위치 정보 생성/저장 서브 시스템은 위치 정보
획득 서브시스템으로부터 인증 정보(접속 상태, IP,
ID)를 실시간 수집하여 가입자 주소 DB 와 IP 블록-
시설위치 정보를 담고 있는 시설 정보 DB 와
연동하여 실시간으로 위치 정보를 생성하며, 위치
정보 전송 서브시스템으로부터의 위치 검색 요구에
정보를 전송하는 기능을 한다.
위치 정보의 생성은 가입자가 PC 의 전원을 켜고
네트워크에 접속하자마자 바로 위치정보 제공
포탈에 접속하였을 때를 가정하여 실시간으로
생성하여야 하며, 생성된 위치 정보는 위치 정보
전송 서브시스템으로부터의 대용량 검색에 대응할
수 있어야 한다. 즉, 설계 기준에서 언급한
고성능과 트래픽 증가량에 따른 시스템 확장성을
만족할 수 있어야 한다.
따라서, 이러한 사항을 고려하여 만든 위치 정보
생성/저장 서브시스템은 위치 정보 획득
시스템으로부터 전송된 정보를 통해 위치를 생성해
냄에 있어 메모리 DB 를 사용하여 최대한의 성능을
내도록 하였으며, 입력에 필요한 여러 SQL 들을
하나의 프로시저로 묶어 DB 접근을 줄여 성능을
높이도록 구성하였다. 또한 Active-Standby 구조로
설계하여 Active 서버에서는 위치 정보 생성과
Standby 서버로의 데이터 실시간 복제[6][7]를
수행하게 하고, Standby 서버에서는 위치 정보
전송 서브시스템과의 연동을 담당하게 하여,
성능을 더욱 증가시키며, 장애시 서로 절체 할 수
있도록 구성하여 안정성을 높이도록 하였다.
[그림 3]은 위치정보 생성/저장 서브시스템의
상세 구성을 나타낸 것이다.
[그림 3] Active-Standby 구조의 위치정보 생성/저장
서브시스템
3.2.2. 위치 정보 전송 서브시스템
위치 정보 전송 서브시스템은 LBS 응용
서비스로부터 위치 정보 요청을 받으면, 위치 정보
생성/저장 서브시스템으로부터 위치를 검색해서
LBS 응용 서비스에 전달을 하는 기능을 한다.
이 과정을 좀더 자세히 살펴보면, 포탈에
가입자가 접속하였을 경우 포탈 측, 즉 위치 응용
App 는 IP 를 위치정보 전송 서브시스템에 전송을
하게 되고, 그것을 수신한 위치정보 전송
서브시스템은 위치 정보 생성/저장 서브시스템에
IP 를 Key 로 검색을 수행하여 검색된 정보를 위치
응용 App 에 전달하게 된다(이 때 전달하는 정보는
주로 접속자의 위치를 나타내는 코드, 즉 동이나
구에 대한 미리 정해진 코드이다). 그런데, 이러한
일련의 과정이 초당 수천 건 이상, 하루
수천만/수억 건이 이루어져야 하므로 앞서 설계
기준에서 언급한, 고성능의 처리가 필요하고,
트래픽의 증가에 따라 시스템 확장성, 그리고 많은
수의 사용자에게 서비스되는 만큼 장애에 대한
안정성을 가져야 한다.
따라서, 이러한 사항을 고려하여 고안된 위치
정보 전송 시스템은 HTTP 프로토콜을 사용하여 위치
검색이 이루어 지도록 하였는데, 그 이유는 웹
Apache 서버가 현재 여러 상용의 대용량 서비스에
안정적으로 구동되고 있으며, FastCGI 를
사용한다면 기존 웹 서비스 보다 훨씬 처리 속도도
높일 수 있을 것이라고 판단되었기 때문이다.
또한, 검색 모듈도 트래픽 양에 따라 점진적으로
증가시킬 수 있도록 구현하였으며, 한번 검색이
이루어진 IP 에 대해서는 위치 정보 전송 서버 내에
Cache 를 두어 위치 검색 결과를 일정 시간 동안
저장한 후, 검색 모듈들이 서로 공유할 수 있도록
하였다. 이는 통상적으로 사용자가 네트워크에
접속한 후 2-3 분 내에 네트워크 연결을 종료할
확률이 거의 없고, 2-3 분 동안 여러 페이지를
방문한다는 것에 착안한 것으로, DB 검색 시간을
단축하고, 위치 정보 생성/저장 서브시스템의 DB 의
부하를 줄일 수 있다.
[그림 4]는 위치 정보 전송 서브시스템의 상세
구성을 나타낸 것이다.
[그림 4] 위치 정보 전송 서브시스템의 모듈 구성
또한, Web 서비스를 기본으로 사용하는 만큼
사용자의 초당 수천 건의 접속이 이루어지면,
접속시 사용하는 내부 포트가 다 소진되어 속도가
느려진다. 이러한 원인은 사용된 포트를
통상적으로 2MSL(Maximum Segment Lifetime) 만큼
동안 돌려주지 않는 TCP 의 특성 때문으로 TCP
TIME_OUT Parameter 값을 10 초 이내로 조정하여
처리 성능을 높일 수 있었다[8].
한편, 위치 정보 생성/저장 서브시스템과 위치
정보 전송 서브시스템은 두 서브시스템을 하나로
합치거나 분리할 수 있는 구조를 채택하여 트래픽
양에 따라 적절한 비용으로 시스템을 구성할 수
있도록 하였다.
4. 성능 평가
이 장에서는 위치 정보 검색 시스템의 성능
분석을 기술한 것으로, 하루 수천만/수억 건의
위치 정보 검색이 가능함을 모의 실험과 Naver 의
‘근처 검색(2005 년 12 월 상용)’서비스 실제
적용 예를 통해 증명하였다.
4.1. 모의 실험
4.1.1. 모의 실험 환경
위치 검색 시스템의 성능을 알기 위해 꾸며진
환경은 [그림 5]에서 볼 수 있듯이 4 대의 위치
정보 획득 시스템과 위치정보 생성/저장 서버,
위치 정보 전송 서버 각 1 대씩으로 구성된 위치
정보 검색 시스템, 그리고 4 대로 구성된 위치
응용 App 서버 군으로 구성하였다. 각 시스템에
사용된 H/W 사양은 위치 정보 검색 시스템의 위치
정보 생성/저장 서버만 4CPU 3.6GHz, 8G MEM 으로
구성되고 나머지 서버는 모두 2CPU(3.2GHz) 2-6G
MEM 으로 구성되었다.
[그림 5] 위치정보 검색시스템 성능 측정 모의 시험 환경
4.1.2. 실험 방법
위치 정보 검색 시스템의 검색 성능 검증은 우선,
위치 정보 획득 시스템에서 초당 3,000 개의 서로
다른 위치 기본 정보(접속상태, IP, ID)를
생성하고, 이를 위치 정보 생성/저장 서버로
전송하여 위치정보를 실시간 생성/저장하게 하는
동시에, 위치 응용 App 서버에서 Microsoft
Application Center Test tool 을 사용하여 동시에
가능한 최대 속도로 위치 요청 검색 Query 를
요청하도록 하여 단위 서버(위치 정보 전송 서버)
1 대가 설계 요구 사항인 초당 2,000 건을
처리하는지 검증하는 방법을 사용하였다. 이 때,
IP/위치 정보 서버의 검색 프로세스를 1 개에서
3 개까지 구동하여 Query 처리 결과를 측정한다.
또한, 요청 IP 를 cache 에 각각 33%, 50% hit
하도록 구성하고, cache 지속 시간은 300 초로
설정한 후 검색 서버의 성능을 측정한다.
4.1.3. 실험 결과
위치 정보 검색 시스템의 성능 시험 결과 [그림
6]에 잘 나타나 있다. [그림 6]에서 볼 수 있듯이
검색 프로세서(Query.fcgi)의 수에 따라 초당 검색
처리 량이 증가(1,883 2,263 2,552)하였으며,
cache 의 hit ratio 를 높일수록 역시 처리 량이
증가하는 것을 볼 수 있었다. 검색 프로세서의
증가에 따라 처리 량이 증가한 이유는 리눅스
환경에서는 쓰레드 처리를 잘 지원하지 못해
FastCGI 가 로드에 따라 자체적인 프로세스 fork 를
하지 못해 생기는 것으로 강제적으로 프로세스를
여러 개 생성하여 사용하면 처리 량이 증가한다.
또한, cache 의 hit ratio 가 높을수록 메모리 DB 에
접근할 필요가 없으므로 처리율이 증가하는 것을
볼 수 있으며, 이는 대부분의 사용자가 포탈에
접속하여 여러 페이지를 이동하는 현재의 패턴에서,
각 페이지에 위치 정보 컨텐츠가 있다면 상당한
성능 증가를 얻을 수 있다는 것을 의미한다.
[그림 6] 검색 프로세스 개수와 Cache hit ratio 변화에
따른 검색 성능 변화
한편, [그림 7]과 [그림 8]은 위치 정보 검색
프로세스와 위치 정보 생성/저장 프로세스의 CPU
부하율 및 전체 시스템 로드를 나타낸 것으로 초당
3,000 에서 3,500 건이 상의 처리를 하면서도
부하율이 높지 않은 것을 볼 수 있다.
[그림 7] 위치정보 전송 서버 검색 프로세스 부하율
[그림 8] 위치정보 생성/저장 프로세스 부하율
4.2. Naver ‘근처 검색’ 적용 예
Naver 의 ‘근처 검색’은 2005 년 11 월 상용화된
것으로, Naver 의 지역 검색이나 통합 검색에서
검색어를 입력했을 때 자기 지역이 속한 ‘구’의
정보를 최상위에 제공하는 서비스로 본 논문에서
언급한 위치 정보 검색 시스템을 이용하는
서비스이다.
이 서비스는 하루 6 천만 건 이상의 위치 정보
검색 요구를 발생시키는 서비스로 아래와 같이
위치 정보 생성/저장 서버 2 대, 위치 정보 전송
서버 5 대로 구성되었다. 위치 정보 생성/저장
서버와 전송 서버가 처리 성능 계산보다 많은
이유는 장애에 대비한 이중화와 추후 위치 정보
요구량이 많아졌을 때를 대비하여 미리 구성한
것이다.
한편, 각 서버의 부하는 현재 하루 6 천만 건을
처리할 때 0.2 를 넘지 않아 본 논문에서 기술한
위치 정보 검색 시스템의 처리 능력을 충분이
검증할 수 있었다.
5. 결론
본 논문에서는 초고속 인터넷 상에서 대용량의
위치 정보 검색을 처리할 수 있는 높은 성능의
위치 정보 검색 시스템을 제시하였다.
본 논문에서 제시한 위치 정보 검색 시스템은
초당 2,500 에서 3,500 건의 위치 정보 검색 요청을
처리할 수 있는 높은 성능을 보였으며, 모의
실험과 Naver 의 ‘근처 검색’ 서비스 적용으로 그
성능을 검증할 수 있었다.
한편, 향후에는 초고속 인터넷 영역에서의 LBS 가
보다 활성화될 수 있도록, 본 논문에서 제시한
HTTP 를 통한 검색 방법 이외에 다양한 방식의 정보
제공 방법을 연구해야 하며, 위치 정보 저장 및
검색에 관한 표준화 연구가 필요하다고 하겠다.
6. 참고 문헌
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의 웹서버 성능향상”, 한국정보처리학회 추게
학술대회 논문집, 제 11 권 2 호, 2004 년 11 월
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