위치 기반 서비스는 종종 사용자가 민감한 위치 데이터의 공유를 요구하며, 이로 인해 신뢰할 수 없는 서버에 의한 오용 또는 악용 가능성 때문에 프라이버시 우려가 제기된다. 이에 대응하여 본 연구에서는 사용자 프라이버시를 보존하면서도 효율적이고 확장 가능한 질의 처리를 가능하게 하는 다목적 위치 기반 프라이빗 정보 검색(PIR) 시스템인 VeLoPIR를 제안한다. VeLoPIR는 정보 및 긴급 알림을 포함하는 다양한 실제 응용을 지원하기 위해, 구간 검증, 좌표 검증, 식별자 매칭의 세 가지 운영 모드를 도입한다. 성능을 향상시키기 위해 VeLoPIR는 병렬 구조를 포함한 다단계 알고리즘 최적화를 적용하여 CPU 및 GPU 플랫폼 모두에서 유의미한 확장성을 달성한다. 또한 표준적인 암호학적 가정 하에서 시스템의 견고성을 확인하는 형식적 보안 및 프라이버시 증명을 제공한다. 실제 데이터셋에 대한 광범위한 실험 결과, VeLoPIR는 기존 기준 대비 최대 11.55배의 속도 향상을 달성함을 보여준다. VeLoPIR의 구현은 https://github.com/PrivStatBool/VeLoPIR 에서 공개되어 있다.

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