유비쿼터스의 주요한 특성은 상황 인식(Context-Aware)이며 이것은 사용자의 시공간에 따라 변하는 데이터를 사용자가 직접 입력하지 않고 상황에 맞게 자동적으로 처리해 주는 것을 뜻한다. 그러나 이러한 유비쿼터스의 특성은 데이터의 보안이 취약할 경우 기존 컴퓨팅 환경보다 더 큰 문제를 가져올 수 있다. 한편, 미 벨 연구소에 의해 개발된 PCP(Privacy Conscious Personalization)는 모바일 및 유비쿼터스 환경에서 사용자의 프라이버시 문제에 Context-Aware의 특성을 반영해 준다. PCP는 위치 정보에 대한 요구를 받으면 Houdini로 명명된 Rule Engine을 작동시키며 현재의 상황 및 사용자의 설정을 고려하여 정보를 공개할지 여부를 결정한다. 또한, 네덜란드의 University of Twente는 P3P를 확장하는 P3P Extension과 상황-의존 Preference를 표현하는 XML 기반 언어를 개발하고 이를 바탕으로 WASP 플랫폼을 위한 아키텍쳐를 개발하였다. WASP Framework는 웹서비스 기반의 프라이버시 보호 아키텍쳐이며 사용자의 위치, 시간, 상태, 신원 등 다양한 Context 정보를 제공할 수 있다. 본고에서는 Location Context의 관점에서 Context Aware Computing 환경의 하나로 LBS 위치정보의 프라이버시 구조에 대한 두가지 사례 연구를 수행한다.