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WO2016032172A1 - 관심 지역 및 입구의 위치를 결정하는 시스템 - Google Patents

관심 지역 및 입구의 위치를 결정하는 시스템 Download PDF

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WO2016032172A1
WO2016032172A1 PCT/KR2015/008764 KR2015008764W WO2016032172A1 WO 2016032172 A1 WO2016032172 A1 WO 2016032172A1 KR 2015008764 W KR2015008764 W KR 2015008764W WO 2016032172 A1 WO2016032172 A1 WO 2016032172A1
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WO
WIPO (PCT)
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location
interest
data
cluster
region
Prior art date
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Ceased
Application number
PCT/KR2015/008764
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
양준
지앙이페이
모리코이치
씽 시드후샬린더
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Samsung Electronics Co Ltd
Original Assignee
Samsung Electronics Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Samsung Electronics Co Ltd filed Critical Samsung Electronics Co Ltd
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Priority to CN201580045619.7A priority patent/CN106605123B/zh
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    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/29—Geographical information databases
    • G—PHYSICS
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    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/20—Instruments for performing navigational calculations
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    • G—PHYSICS
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    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
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    • G01S5/014—Identifying transitions between environments
    • G01S5/015—Identifying transitions between environments between indoor and outdoor environments
    • G—PHYSICS
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02—Services making use of location information
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W64/00—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management

Definitions

  • the present invention relates to a system for determining the location of a region of interest, such as an entrance of an building, an indoor space, an outdoor area, a store, a shopping mall, and the like.
  • a region of interest such as an entrance of an building, an indoor space, an outdoor area, a store, a shopping mall, and the like.
  • GPS data, sensor data, radio frequency (RF) data and sequential trajectory data may be used to determine the location of the region of interest.
  • mapping and positioning For example, various modern smartphones and mobile devices use GPS.
  • the smartphone receives signals from a plurality of GPS satellites. GPS signals help to indicate the distance between your smartphone and the satellite.
  • the smartphone may use GPS data to determine a location expressed in geographic coordinates or GPS coordinates (eg, latitude and longitude coordinate pairs). GPS systems can be used in a variety of mapping applications and can be used to pinpoint the location of outdoor landmark areas, areas, or buildings.
  • a disadvantage of the GPS system is that the walls and ceilings of buildings can block satellite signals, which can be largely inefficient or ineffective in indoor environments. Therefore, efforts have been made to develop a system capable of identifying a location in an indoor space or structure that cannot receive a GPS signal.
  • It provides a method for determining the location of an area of interest in an indoor space or structure that cannot receive GPS signals. Also provided is a computer readable recording medium having recorded thereon a program for executing a method of determining a location on a computer.
  • a method of determining a region of interest of a mobile device may include obtaining sequential trajectory data including a plurality of points associated with a time and a location of the mobile device; Forming a plurality of clusters comprising a plurality of points; Determining a location of a region of interest of the mobile device based on one or more of the plurality of clusters; It may include.
  • Enables mapping and location-based services in indoor areas where GPS is difficult to use In particular, it is possible to determine the location of the entrance of the building and the interior space, it is possible to easily determine the location of the structure in the interior space.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a communication system according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating a method of determining an entrance of an area.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a method of identifying a region of interest included in a wide area or region.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating a method of determining a location of a region of interest using crowdsourced data.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a device for collecting GPS signals.
  • 6 (a) and 6 (b) are diagrams showing patterns of GPS signal changes.
  • FIG. 7 illustrates an example of a method of determining the location of an entrance using crowdsourced information.
  • FIG. 9 illustrates an example of crowdsourced data obtained in step 402 of FIG. 4.
  • FIG. 10 illustrates a modified embodiment of the embodiment of FIG. 9.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a device according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating a server according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a method of providing an advertisement or another service to a user arriving at an entrance of a store, a shopping area, a shopping mall, or another area.
  • FIG. 14 is a flowchart illustrating an example of a method of using a purchasing pattern to provide a service to a user.
  • 15A is a flowchart schematically illustrating a method of determining a region of interest according to an exemplary embodiment.
  • 15B is a flowchart schematically illustrating an apparatus for determining a region of interest according to an exemplary embodiment.
  • a method of determining a region of interest of a mobile device may include obtaining sequential trajectory data including a plurality of points associated with a time and a location of the mobile device; Forming a plurality of clusters comprising a plurality of points; Determining a location of a region of interest of the mobile device based on one or more of the plurality of clusters; It may include.
  • the forming of the plurality of clusters may include forming one cluster if it is determined that the mobile device has moved within a predetermined radius for a predetermined time from a specific reference position; It may include.
  • determining the location of the region of interest includes obtaining accelerometer data indicative of the amount of movement of the mobile device associated with the first of the clusters; And if the amount of movement does not exceed a predetermined threshold, determining the first cluster as a valid cluster; And wherein the location of the region of interest is determined based on the determined effective cluster.
  • determining the location of the region of interest includes determining a movement speed of the mobile device associated with the second cluster, which is one of the clusters; If the moving speed does not exceed a predetermined threshold, determining the second cluster as a valid cluster; Further, the location of the region of interest may be characterized in that it is determined based on the determined effective cluster.
  • the method also includes obtaining sequential trajectory data from the plurality of devices; Determining a location of the ROI by combining sequential trajectory data obtained from the plurality of devices; It may further include.
  • sequential trajectory data is obtained using at least one of pedestrian dead reckoning (PDR) and GPS, and the region of interest is at least one of an indoor space, a landmark area, a buried area, and an outdoor area. It may be characterized by.
  • PDR pedestrian dead reckoning
  • the method also includes collecting GPS data and ambient signal data for the mobile device as the mobile device moves; Determining a reference position based on a change in at least one of the collected GPS data and ambient signal data; It may further include.
  • the region of interest may be an indoor space and the reference location may be a specific area of the building that includes the indoor space.
  • the ambient signal data may be received by a radio frequency (RF) signal received by the mobile device, ambient light signal, ambient sound signal, ambient temperature information, ambient magnetic field information, image information detected by the mobile device, and received by the mobile device. And at least one of information on the number of radio frequency signal transmission devices for transmitting a radio frequency signal.
  • RF radio frequency
  • the reference position may be determined based on a pattern indicating at least one of a reduction in the accuracy of the GPS data and an improvement in the quality of the surrounding signal data.
  • the method also includes receiving at least one of GPS data and ambient signal data from the plurality of devices; Determining a reference position based on a change in at least one of the collected GPS data and ambient signal data; It may further include.
  • the method also includes receiving a plurality of candidate locations for the region of interest from the plurality of devices; Selecting a subset of candidate positions for the region of interest based on at least a portion of a trajectory distance between each of the plurality of candidate positions for the region of interest and the reference position; And estimating a location of the region of interest based on at least some of the candidate locations included in the subset; It may further include.
  • the method also includes assigning a weight to each of the candidate locations included in the subset based on the density of sequential trajectory data of the surrounding area for each of the candidate locations included in the subset; Further, wherein the location of the region of interest may be determined based on a weight assigned to each of the candidate positions included in the subset.
  • the method may further include transmitting at least one of information about a cluster and information about a location of a region of interest to an external device; It may further include.
  • the method also includes displaying at least one of information about the cluster and information about the location of the region of interest; It may further include.
  • an apparatus for determining a region of interest of a mobile device may include: a communicator configured to acquire sequential trajectory data including a plurality of points associated with a time and a location of the mobile device; A controller configured to form a plurality of clusters including a plurality of points, and determine a location of a region of interest of the mobile device based on one or more clusters of the plurality of clusters; It may include.
  • the controller may form one cluster when it is determined that the mobile device has moved within a predetermined radius for a predetermined time from the specific reference position.
  • the communication unit may also acquire accelerometer data indicating the amount of movement of the mobile device associated with the first cluster among the clusters, and the control unit may determine that the first cluster is an effective cluster if the amount of movement does not exceed a predetermined threshold.
  • the location of the region of interest may be determined based on the determined effective cluster.
  • the controller may also determine a moving speed of the mobile device associated with the second cluster, which is one of the clusters, and if the moving speed does not exceed a predetermined threshold, determine the second cluster as an effective cluster, The location may be determined based on the determined effective cluster.
  • the communication unit may acquire sequential trajectory data from a plurality of devices, and the controller may determine the location of the ROI by combining the sequential trajectory data obtained from the plurality of devices.
  • sequential trajectory data is obtained using at least one of pedestrian dead reckoning (PDR) and GPS, and the region of interest is at least one of an indoor space, a landmark area, a buried area, and an outdoor area. It may be characterized by.
  • PDR pedestrian dead reckoning
  • the communication unit may collect GPS data and ambient signal data for the mobile device when the mobile device moves, and the controller may determine a reference position based on a change in at least one of the collected GPS data and the ambient signal data. Can be.
  • the region of interest may be an indoor space and the reference location may be a specific area of the building that includes the indoor space.
  • the ambient signal data may be received by a radio frequency (RF) signal received by the mobile device, ambient light signal, ambient sound signal, ambient temperature information, ambient magnetic field information, image information detected by the mobile device, and received by the mobile device. And at least one of information on the number of radio frequency signal transmission devices for transmitting a radio frequency signal.
  • RF radio frequency
  • the reference position may be determined based on a pattern indicating at least one of a reduction in the accuracy of the GPS data and an improvement in the quality of the surrounding signal data.
  • the communication unit may receive at least one of the GPS data and the ambient signal data from the plurality of devices, and the controller may determine the reference position based on a change of at least one of the collected GPS data and the ambient signal data. Can be.
  • the communication unit may receive a plurality of candidate positions for the region of interest from the plurality of devices, and the controller may include the region of interest based on at least a portion of a trajectory distance between each of the plurality of candidate positions for the region of interest and the reference position. And selecting a subset of candidate positions for, and estimating the location of the region of interest based on at least some of the candidate positions included in the subset.
  • the controller may assign a weight to each of the candidate positions included in the subset based on the density of the sequential trajectory data of the surrounding regions for each of the candidate positions included in the subset, and the position of the region of interest is It may be characterized in that it is determined based on the weight assigned to each of the candidate positions included in the subset.
  • the communicator may transmit at least one of information about the cluster and information about the location of the region of interest to the external device.
  • the apparatus may further include a display configured to display at least one of information about a cluster and information about a location of a region of interest; It may further include.
  • a computer readable recording medium having recorded thereon a program for executing a method in a computer is provided.
  • the disclosure relates to various embodiments including a system for accurately detecting the location of a region of interest, such as an entrance, building, room, or landmark.
  • PDR pedestrian dead reckoning
  • Typical applications of PDRs are as follows.
  • the user may have a device (eg, a cell phone or a smartphone) that includes various sensors such as an accelerometer or a direction sensor.
  • the sensor can detect the direction in which the user is moving and can also detect the distance traveled.
  • the device's PDR engine can estimate the user's new location. If the user continues to move, the PDR engine may estimate the user's new location by referring to the user's previous location.
  • PDR can be usefully used in various embodiments, but a disadvantage of PDR-based navigation systems is that it depends heavily on the accuracy of each position estimate. If the PDR engine incorrectly estimates a user's location at a particular time, these errors can grow exponentially larger. Such data are commonly found in PDR based navigation systems because the data obtained from the sensors of the device can often be inaccurate.
  • the system has been described to more accurately determine the location of an area of interest (eg, indoor space, park or building entrance, landmark, etc.).
  • Navigation systems based on PDR can correct errors using these areas as reference locations.
  • the devices, methods, and techniques disclosed herein may be widely used in applications relating to other navigation, positioning and mapping.
  • the system can include a plurality of devices 104a-104d and a server 110.
  • the devices 104a-104d and the server 110 can communicate with each other using one or more networks 108.
  • Devices 104a-104d may also be configured to receive GPS signals from GPS satellites 112.
  • the network 108 that can be used to connect the server and the device is not limited.
  • the network may include, but is not limited to, a wireless network based on CDMA or GSM, the Internet, a protocol or any other communication network.
  • a user may move between locations with device 104a.
  • Device 104a is not limited to a smartphone, and may include smart glasses, smart watches, notebooks, tablet computers, or any other portable computing system.
  • Device 104a may include a communication interface for receiving GPS signals, radio frequency signals (eg, Wi-Fi, Bluetooth, etc.) or other ambient signals.
  • the device 104a may also include a sensor for sensing magnetic field, temperature, image, light, sound, direction, acceleration, movement or other environmental parameters.
  • a reference location of a space that is indoors or partially indoors may be determined.
  • a reference location may mean a specific location of a building.
  • a particular location of a building may include locations within a building that can be specified based on changes in GPS signals and ambient signal data, such as entrances, exits, windows, and rooftops of the building.
  • the device 104a may be configured to estimate a reference location using GPS signals, radio frequency signals, sensor data, and / or various kinds of ambient signals. The method by which the device 104a determines the reference position with high accuracy using various kinds of signals will be described later in more detail.
  • the device 104a may use the sensor to collect sequential trajectory data to help track the user's movement.
  • Such applications disclose various methods and clustering techniques used to analyze data and determine the location of an area of interest, such as indoor spaces, entrances and exits to indoor spaces or other landmarks. Many of the methods disclosed in this application can also be used to determine the location of a region of interest in an outdoor environment, such as an amusement park, outdoor shopping mall, park, or the like.
  • a candidate indoor location or region of interest may be transmitted from the plurality of devices (eg, devices 104a through 104d) to the server 110.
  • the server 110 may analyze, filter, and / or cluster the data and use it to determine the location of a particular landmark, indoor space, or other area.
  • clustering refers to a technique of classifying one or more data into one or more groups based on the similarity of the data.
  • filtering means a method of determining valid clusters that can be used to determine a region of interest among clusters.
  • the methods or examples disclosed herein may be associated with various techniques used to determine the location of a building, interior space, or entrance of a building or interior space. Some embodiments may be particularly useful in some applications, as this disclosure discloses techniques that can be used to identify a location of an interior space or track a user's movement within a building where GPS signals cannot be received. . However, the techniques disclosed herein are not limited to determining the location of buildings, indoor spaces or locations of entrances, but may include areas that include outdoor or some outdoor areas (eg, entrances to outdoor shopping spaces, outdoor landmarks, outdoor The entrance of a shop in a shopping space, etc.).
  • each of the steps may be performed by the device 104a facing the entrance of the building, and each of the steps of FIG. 2 may also be performed on the server 110, providing reference locations for various locations and locations. Can be used to determine.
  • step 202 device 104a obtains GPS data.
  • GPS data may be obtained from a plurality of GPS satellites when the device 104a is in an outdoor and visible line accessible location of the satellite.
  • the device 104a may periodically determine GPS coordinates (eg, longitude and latitude coordinate pairs) indicating the current location of the device 104a using the GPS data.
  • FIG. 5 shows a building 502 with an inlet 504 and an outlet 506. Traces of the points indicate movement of the device 104a. Each point in the trace represents a successful GPS signal acquisition that can determine GPS coordinates. As indicated in the figure, the GPS signal can be obtained smoothly outside the building, but difficult to receive inside the building.
  • step 204 shows the device 104a collecting the ambient signal.
  • the ambient signal may refer to any signal or environmental parameter that can be detected by the device 104a.
  • device 104a may collect any type of radio frequency data (step 206), for example a signal such as Wi-Fi or Bluetooth.
  • the radio frequency data may indicate the strength of a signal from one or more access points (APs) or devices transmitting signals received at device 104a.
  • APs access points
  • device 104a may collect received signal strength (RSS) data received from a plurality of Wi-Fi access points in a building.
  • RSS received signal strength
  • Device 104a may also collect sensor data indicative of light, sound, temperature, images, magnetic fields, or changes in the environment surrounding the device (step 208). That is, device 104a may include sensors such as a magnetic sensor, a vision sensor, a camera, a temperature sensor, a sound sensor, and a light sensor. Such data can be collected in a timely manner.
  • Device 104a may periodically analyze the collected ambient signals and GPS data to identify specific patterns that may help direct the entrance of building 502. This process can be performed using several methods. In some embodiments, for example, changes in radio frequency data and GPS data may be identified and help in determining the location of the entrance of the building 502.
  • the device 104a when device 104a is outdoors, it is possible to accurately determine GPS coordinates that receive a GPS signal and correspondingly indicate the current location. However, as the device 104a moves indoors, the GPS signal may be weakened or blocked. In addition, as the device 104a approaches and enters the building, radio frequency signals from transmitters / access points within the building may become stronger. In various embodiments, the device 104a evaluates radio frequency and GPS data to indicate a change in the accuracy of the received GPS signal and an indication of an improvement in the quality of the radio frequency signal received from a radio frequency transmitter or access point in the building. Can be identified.
  • an improvement in radio frequency signal quality may mean an increase in signal strength received and / or an increase in the number of radio frequency signals received from a transmitter or access point in a building. If a pattern occurs, it can be assumed that device 104a moves into the building or is at a location near the entrance of the building.
  • 6 (a) and 6 (b) show the above-mentioned pattern.
  • 6 (a) is an example of a graph showing the accuracy of a GPS signal.
  • the graph shows that the accuracy of the GPS signal varies as the device 104a approaches and passes through the building 502.
  • the method used to measure the GPS signal is not limited.
  • modern smartphones generally use the iOS and Android operating systems, which can indicate the accuracy and quality of the GPS signal for all received GPS coordinates.
  • the vertical axis represents GPS signal accuracy (higher means lower accuracy)
  • the horizontal axis represents time in milliseconds.
  • the graph may represent a change in GPS signal accuracy over time.
  • the accuracy of the GPS signal may increase if the device and the user of the device are outdoors or near a window, near a doorway, and may decrease when moving deeper into the room.
  • FIG. 6B is a graph showing the change in the number of Wi-Fi access points that device 104a can access while accessing and passing through a building.
  • the vertical axis represents the number of access points from which device 104a can receive signals, and the horizontal axis represents time in milliseconds as in FIG. 6 (a).
  • the number of access points capable of receiving Wi-Fi signals may increase.
  • the specific location of the building may be determined based on the parameters shown in FIGS. 6 (a) and 6 (b) (step 212). That is, a pattern may be identified indicating that the Wi-Fi data is analyzed to increase the number of Wi-Fi access points from which device 104a can receive signals. In addition, a pattern may be identified that indicates that the accuracy of the GPS signal is observed to be continuously high for a period of time and then decreases. If two patterns appear around a certain time, it can be assumed that device 104a was at a particular location in the building at the same time (in the embodiment shown in FIGS. 6 (a) and 6 (b), vertical lines). May be the position X expressed by
  • Determining a particular location of a building may also be based on sensor data (step 212). For example, the location of the entrance of the building can be determined based on the sensor data.
  • the device 104a When the device 104a enters a building on a sunny day, the device 104a may enter the room, thereby significantly reducing the amount of light it detects. When the device 104a enters a building, there may be a change in sound as the outdoor sound may be blocked by the wall of the building and the sound inside the building may be better heard. Also, as device 104a enters a building, device 104a may be closer to the magnetic material and electronics inside the building, so device 104a may detect a change in the magnetic field.
  • device 104a When device 104a enters a building, device 104a may detect a change in the image that the camera or visual sensor detects. When device 104a enters a building, device 104a may detect a change in temperature. If any change by device 104a is detected, then device 104a may assume that it is entering a building. In various embodiments, any combination of the above mentioned changes (ie, changes in light, sound, magnetic field, GPS accuracy, number of radio frequency access points at which device 104a receives signals, radio frequency data signal strength, etc.) It can be detected and help determine the location of the building entrance.
  • changes ie, changes in light, sound, magnetic field, GPS accuracy, number of radio frequency access points at which device 104a receives signals, radio frequency data signal strength, etc.
  • the plurality of devices 104a-104d can transmit the estimated location of the building entrance to the server 110. That is, each of the plurality of devices may perform steps 202, 204, 206, 208, 210 and / or 212 of FIG. 2. Each of the devices may send the location of the entrance determined in step 212 to the server 110.
  • the server 110 may use the crowdsourced information to more accurately determine the location of the inlet (step 214).
  • FIG. 7 shows a simplified illustration of three candidate inlet locations 702a through 702c determined by different mobile devices at different times.
  • the server 110 may receive the three candidate locations 702a through 702c and determine the location of the entrance based on the received data using appropriate algorithms or clustering techniques.
  • server 110 may form a cluster and determine the center for the cluster based on three locations.
  • the center shown in star shape in FIG. 7 may be determined as the actual entrance location of the building.
  • the server 110 sends data indicating the location of the entrance determined in step 214 to the device 104a.
  • the device 104a may use the received data in various applications for navigation, mapping or location determination.
  • device 104a may display a user interface instructing how to reach the entrance location.
  • the device may display a map and show the location of the entrance on the map.
  • device 104a may display information based on the location estimated in step 212 and / or the location estimated by server 110 in step 214.
  • the server 110 may also perform some or all of the methods.
  • device 104a may collect GPS data, radio frequency data, sensor data and / or ambient signal data and transmit it to server 110.
  • the server 110 may acquire data (steps 202, 204, 206, 208), analyze the data (step 210), and determine the entrance location of the building (steps 212, 214) according to the methods disclosed herein. have.
  • Method 300 is a flowchart illustrating a method of identifying a region of interest included in a wide area or region.
  • Method 300 may be performed by device 104a or server 110.
  • method 300 may include indoor spaces, landmarks, shops, or other areas of interest included in a larger area or area (eg, building 502, shopping mall, park, or shopping area). It can be used to identify.
  • the region of interest can be assumed to be a place where people want to spend their time rather than pass quickly.
  • the method 300 may be used to determine the location of an interior space within a building associated with FIG. 1 or 5.
  • the method 300 may also be used to determine the location of a region of interest in an outdoor environment, such as a park, outdoor mall, or sports stadium, as well as indoor space.
  • sequential trajectory data is obtained (step 302).
  • the sequential trajectory data may include all data that helps to indicate a change in movement or position over time of the device 104a.
  • Various techniques can be used to generate sequential trajectory data. For example, in an outdoor application, information may be acquired using GPS data. In indoor applications, sequential trajectory data can be generated using the PDR.
  • Various embodiments of the PDR may include determining how far the device 104a has moved from a particular reference location using the rudder, accelerometer and / or other sensors of the device 104a. The new position can be estimated and used as a reference position for the next movement.
  • the sequential trajectory data may indicate a plurality of points forming a trace. Each point may be associated with a time stamp and a location (eg, x-y coordinate pair). Each point in the trace may indicate a subsequent change in location of the device 104a and the user of the device.
  • FIG. 8. 8 illustrates an example of a change in position as device 104a and the user of the device enter and move in a building.
  • trace 802 indicates that the device 104a is moving from the entrance of the building 804 (which may be the location of the entrance estimated at step 212 or step 214 of FIG. 2), and the two locations 806.
  • Bing returns, following the path, returning back from position 810, and back to entrance 804.
  • Trace 802 is represented by one line, but in various embodiments, trace 802 may be comprised of many of the points described above, each point having a time and location of the device (eg, , xy coordinate).
  • sequential trajectory data may be clustered based on distance and duration in step 304. More specifically, clustering techniques are used to identify a portion of the trace that represents a region of interest (eg, a place where a person may wish to spend a significant amount of time depending on a particular interest, such as an interior space, landmark, lobby, store, etc.). Can be used. In various embodiments, one or more clusters may be formed for some but not all of the traces. Each of the clusters may represent that the movement of the device is confined within a certain area or a certain radius for a particular time. If some other points in the trace are out of a particular area or radius during that time, those points may not be clustered.
  • a region of interest e.g, a place where a person may wish to spend a significant amount of time depending on a particular interest, such as an interior space, landmark, lobby, store, etc.
  • trace 802 shows that at two locations 806, 808, device 104a shows a circular motion and spent considerable time within the limited space. (It may not be apparent from the drawing, but if a plurality of points constituting the trace 802 overlap in an actual application, it may indicate that the device 104a has been staying for a considerable time.) Thus, those parts of the trace The points may form clusters A and B. There is also a location 810 that is believed to have spent significant time going back the way the device has gone. Thus, the points at location 810 may form another cluster C.
  • FIG. 810 shows that at two locations 806, 808, device 104a shows a circular motion and spent considerable time within the limited space.
  • each cluster can be associated with specific values.
  • the centroid for each cluster may be calculated.
  • each cluster may be associated with a starting point (eg, the point with the earliest time stamp in the cluster) and an ending point (eg, the point with the latest time stamp in the cluster).
  • a starting point eg, the point with the earliest time stamp in the cluster
  • an ending point eg, the point with the latest time stamp in the cluster
  • Any suitable algorithm can be used to form and identify the cluster from points of the trace.
  • the following algorithm can be used.
  • Step 0 Load sequential trajectory data into a matrix.
  • the cluster radius R and the cluster dwell period D are initialized.
  • Step 1 Form cluster C using the first two points of the matrix. Calculate the center of cluster C.
  • Step 2 If the next point is within radius R from the center, add the point to cluster C. Update the center to include the next point and perform step 2 again. If the next point is not within radius R from the center, stop the loop and go to step 3.
  • Step 3 Check the difference between the time associated with the point and the time associated with the starting point of cluster C. If the time difference is greater than D, then set cluster C to a new cluster with values representing the start point, end point, and center. In some embodiments, if a new cluster is within a certain distance from another cluster, the cluster may be merged. Then go back to step 1. If the time difference described above is not greater than D, then remove cluster C as a failed notification and return to step 1.
  • the algorithm described above is provided for illustrative purposes, and any clustering algorithm may be used to identify clusters representing areas of interest or spaces where device users spend a lot of time.
  • one or more clusters are filtered based on velocity or motion (steps 306 and 308).
  • each point included in each cluster is associated with accelerometer data. Accelerometer data obtained using the accelerometer or motion sensor of device 104a may indicate the amount of movement that device 104a performed at a time associated with the cluster. If a particular cluster includes motion or acceleration that exceeds a predetermined threshold, the cluster may be filtered out (step 306). This filtering is based on the idea that each of the clusters is used to indicate areas of interest in which the device user spends significant time. If the device user quickly passed through the cluster, one can assume that the cluster does not represent a region of interest.
  • the filtering process may also include analyzing the velocity distribution.
  • the points included in the cluster may form a trace.
  • the length of the trace may represent the distance of the trajectory or the distance traveled for a period associated with the cluster.
  • the start and end points may represent the time when the trace began and ended.
  • the average speed of the cluster can be calculated.
  • the cluster may be filtered based on the highest or lowest speed associated with the cluster.
  • Cluster C seems to indicate that the device 104a has spent enough time within the restricted area. However, analyzing the points in cluster C, the associated acceleration data may indicate that the device showed continuous motion in cluster C without stopping or slowing down, and the motion exceeds a preset level. Additionally, analysis of the time stamp and position data may indicate that the vertices of cluster C were maintaining a consistent speed beyond that of device 104a walking slowly. This may mean that the device user walked down the aisle, recognized the wrong way, and quickly returned. Based on the motion and velocity data, cluster C may be filtered out as it is not considered an area of great interest to the device user.
  • the clustering and filtering process may leave one or more unfiltered valid clusters.
  • Each of these valid clusters may represent a candidate region of interest (eg, indoor space, characteristic location, store, etc.) (step 310).
  • these valid clusters may be optionally sent to server 110 for further analysis. Details will be described later.
  • Operation of the method 300 may be performed at the device 104a or the server 110.
  • device 104a may acquire sequential trajectory data using a sensor, GPS antenna, or other navigation related tool (step 302).
  • Device 104a may also cluster data based on distance and duration (step 304) and filter the resulting clusters based on speed and movement (step 308).
  • the device 104a may collect sequential trajectory data and transmit it to the server 110.
  • Server 110 may receive data (step 302) and perform the clustering and filtering operations described above (steps 306, 308, and 310).
  • the techniques described above may be used in an outdoor environment as well as an indoor environment.
  • An outdoor fair or amusement park including various outdoor shops and event space may be considered as an example.
  • Multiple users may roam the fairground with the mobile device 104a.
  • the mobile device obtains sequential trajectory data (eg, step 302 of FIG. 3), and the sequential trajectory data may be based on GPS tracking, PDR or other tracking method.
  • the sequential trajectory data may represent a movement pattern of the user.
  • the mobile device transmits data to the server, and the data can be clustered based on distance and duration at the server (eg, step 304 of FIG. 3). In another embodiment, clustering may be performed at the mobile device.
  • the data may later be filtered based on movement and speed (eg, steps 306 and 308 of FIG. 3).
  • Clustering and filtering of data can indicate where users spend a lot of time at outdoor fairs (eg, event spaces, vehicles, outdoor stores, exhibitions, etc.). At least some of these locations may be determined as a region of interest (eg, step 310 of FIG. 3).
  • each device may transmit the clusters obtained in step 310 to the server 110.
  • Each cluster may represent a candidate region of interest (eg, an estimated location of the region of interest). Due to small errors in the signal data or sensor used to determine the candidate region of interest, each of the candidate regions of interest may not be completely accurate.
  • the devices 104a-104d can send traces (eg, trace 802 of FIG. 8) or sequential trajectory data to the server 110 for analysis.
  • the server 110 may perform the steps of the method 400 based on the crowdsourced data and may more accurately determine the location of one or more regions of interest (eg, indoor spaces in buildings, stores in outdoor shopping malls, etc.). .
  • a plurality of candidate regions of interest may be received at the server from the plurality of devices as described above.
  • the plurality of candidate regions of interest may be represented by clusters (eg, the clusters described in step 310 of FIG. 3) and may be represented by a building (eg, a building referenced in connection with FIG. 2). ) May be associated with interior spaces within.
  • candidate regions of interest may be associated with any other location, such as a landmark, structure, space indoors or outdoors.
  • FIG. 9 illustrates an example of crowdsourced data obtained in step 402.
  • 9 shows two traces 902a-902b received from two devices at which server 110 is remote from each other.
  • Trace 902a includes cluster A
  • trace 902b includes cluster B.
  • clusters A and B may be the result of performing steps 302, 304, 306, 308, and 310 of FIG. 3, each of which may represent a candidate region of interest.
  • Traces 902a / 902b may have been associated with the same universal space or location (eg, building 502 of FIG. 5 or the building described in FIG. 2), and each starting point may be an entrance 904.
  • the inlet 904 can be estimated to be the inlet determined in step 212 or step 214 of FIG. 2.
  • Traces 902a through 902b generally appear to follow a similar path. Since sequential trajectory data is collected using some error prone technique, this can often occur. For example, as described above, generating trace and sequential trajectory data using a PDR can generate significant errors and can cause traces generated on different devices to be significantly separated from each other.
  • the server 110 may select a subset of the plurality of candidate regions of interest based on the trajectory distance (step 404).
  • the trajectory distance may refer to the distance from the trace (eg, the starting or inlet point 904 measured along the trace 902a) to the corresponding particular cluster (eg, cluster A in FIG. 9).
  • the trajectory distance from the inlet point 902 to each of the clusters can be determined if the trajectory distance of the cluster is equal to or similar to one or more other clusters (eg , Within a specific band), these clusters may be used for the rest of the operation of method 400.
  • Clusters whose corresponding trajectory distances are apart or not similar to the trajectory distances of all other clusters (eg, out of a particular band). May be discarded or not used in the remaining operations of method 400.
  • step 404 An example of the foregoing embodiment in step 404 can be described using the diagram of FIG. 9.
  • the trajectory distance can be measured along the corresponding trace (902a and 902b, respectively) where the distance from the entry point 904 to each cluster A and B is corresponding.
  • the trajectory distances can then be compared.
  • the trajectory distances for clusters A and B may be approximately the same or very similar (eg, the bands around the same value for clusters A and B (eg, +/- 5 percent). May be included). If the trajectory distances are similar, it can be assumed that clusters A and B refer to the same room location. Thus, clusters A and B can be selected for further analysis (step 404). Clusters with dissimilar trajectory distances (out of band) may be discarded or not used for analysis.
  • the trajectory distance from the entry point 904 is measured.
  • the trajectory distance can be measured or calculated from any reference location, landmark or point.
  • weights may be selectively assigned to each of the selected clusters.
  • the weight may indicate an assessment of whether each cluster is suitable for finally determining the location of the room.
  • different weights may be assigned to different clusters based on cluster density. That is, a cluster included in a high density region (eg, adjacent to different clusters and / or traces) may be assigned a higher weight than a cluster isolated far from other clusters.
  • Assigning cluster weights based on trace density may be performed using any suitable algorithm or technique.
  • the weight may be proportional to the angular distribution of traces starting from a particular point (eg, inlet point 904).
  • a modified embodiment of the embodiment of FIG. 9 is shown in FIG. 10.
  • clusters A and B are in close proximity to one another and are located within an angular range Z relative to the inlet point 904. Since the density of points, traces and / or clusters in the angular range Z is high, high weights may be assigned to the clusters in the angular range. If there are more traces and clusters in the angular range Z, the weight can be higher. If there is one independent cluster and / or another angular range containing very few points / traces, then the weight assigned to the cluster will be very small, assuming that the cluster is far away containing many errors.
  • Equation 1 Various embodiments of the above-described approach may be represented using Equation 1 below.
  • S represents the final estimate of the location of the interior space
  • Sk is the crowdsourced clusters (eg, clusters A and B in FIG. 9) or clusters representing the candidate location for the interior space
  • Wk Is a weight assigned in proportion to the angular distribution of the trace (e.g., traces 902a / 902b of Figure 9.
  • start, end, and center refer to the starting point, end point, and center as described above for each cluster.
  • the above formula is for illustrative purposes, and any other weighting algorithm or technique may be used.
  • the location of the region of interest may be determined.
  • the location may be determined based on the subset of clusters selected in step 404 and / or the weight assigned in step 406.
  • Various embodiments include forming a new cluster to determine the final location for the indoor space.
  • clusters A and B may be merged to form a new cluster.
  • the center of the cluster is calculated and can be represented by a star in FIG. 9. In the present embodiment, the center may represent a final estimation result for the location of the indoor space.
  • the cluster (s) may be further analyzed to determine additional features of the area (s) of interest such as the number and location of entrances.
  • the server may determine the location of the starting point of the cluster (eg, the point in the cluster associated with the earliest time), and the starting point Can be represented as the entrance position of the indoor space.
  • the end point of the cluster (eg, the point in the cluster associated with the latest time) may also be indicated by the location of another entrance in the interior space.
  • the starting and ending points may be at the same or nearly the same location, and the server 110 may mean that the device user has entered and exited the indoor space using one entrance or the indoor space has only one entrance. You can judge that. Any other technique or algorithm may be used to determine the number and location of the entrances of the indoor space.
  • server 110 may associate various features or detailed information with one or more interior spaces.
  • the server 110 may store a blueprint or an exploded view of a shopping mall having a plurality of indoor spaces, and each indoor space may correspond to a specific store.
  • the server 110 may perform the steps of the method 400 and identify various indoor spaces as described above in step 410.
  • server 110 may associate the location of a particular interior space with a particular store, brand, product, purpose, detailed description, and other features.
  • server 110 may analyze the crowdsourced clusters and traces to determine structural features of the interior space and / or its surrounding area. For example, if a plurality of crowdsourced traces can only move between the device 104a and the user between two adjacent areas through only one entrance or point, the other part between the two areas may be a rigid wall, partition or It can be assumed that it consists of other obstacles. That is, the server 110 may determine that partitions, walls, or obstacles exist when there is no sequential trajectory data or trace between indoor spaces or in a specific area. Using this method, walls, partitions and other structures can be estimated based on analysis of collected sequential trajectory data, clusters and information about the location of the determined indoor space. (Step 412)
  • the server 110 may repeat steps 402, 404, 406, and 408 a plurality of times to determine the location of one or more indoor spaces.
  • the server may send data indicating the location of the indoor space (s) to the device 104a.
  • the server 110 may further transmit useful navigation data, such as sequential trajectory data and / or information associated with steps 410 and 412 (eg, partitions, interior spaces or properties of a store, etc.).
  • the device 104a may use the received information for various navigation, mapping, and location based applications. In some embodiments, for example, device 104a may provide a map and may indicate where the indoor space (s) are located on the map.
  • the device 104a may provide a direction or guidance for reaching from the current location of the device to a particular interior space.
  • device 104a may display a notification indicating that the device user has reached one of the indoor spaces.
  • the device 104a may display information indicating a location of the indoor space / structure and characteristics of the indoor space / structure (eg, a bathroom, a name of a store, a product sold in a store, and the like).
  • Some embodiments may include providing real time traffic or route information to a user using the techniques shown in FIGS. 2 to 4.
  • one or more techniques initially disclosed herein may be used to determine the location of an indoor space or structure (eg, steps 310 of FIGS. 2-4, 3, and / or step 408 of FIG. 4). , As described in 410 and / or 412).
  • the general layout of a particular area and partial area e.g., a shopping mall having a plurality of stores
  • the location of the plurality of users may be determined using data collected and crowdsourced from the user's mobile device.
  • data may include sequential trajectory data (eg, as in step 402 of FIG. 4), GPS data, radio frequency data, and / or ambient signal data (eg, steps 202, 204, 206 and 208 of FIG. 2, and As in step 302 of FIG. 3).
  • the mobile device may transmit such data to the server 110, which may track the movement of the user in real time.
  • server 110 may determine whether the user is in a layout. For example, the server 110 may determine in real time how many people are in each hall or store of a shopping mall.
  • server 110 may provide a service to devices 104a of one or more users based on the location information. For example, server 110 may send data to device 104a indicating how many people are gathered in various parts of the shopping mall and / or which stores have attracted more customers. In some embodiments, the server 110 may transmit direction or path information to the user to help the server 110 reach the desired location from the current location in consideration of the crowd or traffic of the shopping mall. For example, server 110 may send data to device 104a indicating that the user should enter a particular portion of the shopping mall. Alternatively, the server 110 may transmit the guide information to the device 104a to guide the area or shop where the crowd is crowded or to move away from the shop or crowd shop according to the user's preference. In various embodiments, a message, a recommendation route, a map, a notification, or other information may be displayed on the device 104a based on the data received from the server 110. The user can take action based on the displayed information.
  • the server 110 may provide a service related to an emergency.
  • the techniques disclosed herein can be used to determine spaces in which people are crowded and spaces inside buildings.
  • the server 110 may transmit information, such as crowd density or estimated traffic volume, for various parts of the building to the firefighter or the device 104a of the person performing urgent work.
  • the information displayed on device 104a may be used to locate people within the building and determine appropriate evacuation plans in the event of a fire, earthquake or other emergency.
  • device 104a may be any of devices 104a-104d of FIG. 1.
  • the device 104a includes a control unit 1104, a storage unit 1102, a sensor unit 1116, a user interface unit 1106, a positioning unit 1108, and a network interface unit 1112 including one or more processors. can do.
  • Device 104a may include, but is not limited to, a smartphone, a computer, a tablet computer, smart glasses, smart watches and / or other wearable devices.
  • the network interface 1112 may include hardware or software that enables the device 104a to communicate with a radio frequency transmitter, a Wi-Fi access point, a GPS satellite, the server 110, and other external devices or networks.
  • the network interface 1112 may be configured to receive GPS and radio frequency signals.
  • the received signal can be used to determine the entrance of a building or other area (eg, as described in the method 200 of FIG. 2).
  • the network interface may also be used to transmit sequential trajectory data, GPS data, radio frequency data, ambient signal data, sensor data and other data to be processed.
  • the network interface unit may be configured to transmit and receive data using a network (eg, LAN, Internet, etc.) or a communication protocol (eg, Bluetooth, Wi-Fi, etc.).
  • Storage 1102 may be hardware or software capable of storing executable computer code or data.
  • the storage unit 1102 may include a hard drive, a flash drive, a nonvolatile memory, a volatile memory, or another type of computer readable recording medium, but is not limited thereto.
  • the methods and operations associated with device 104a eg, methods 200, 300, and 400 of FIGS. 2-4
  • the controller 1104 may execute instructions or computer code to control the device 104a to perform the methods or operations disclosed herein.
  • the sensor unit 1116 may include hardware or software capable of detecting changes in temperature, light, sound, magnetic field, direction, movement, speed, or other environmental parameters.
  • the sensor unit 1116 may include an accelerometer, a magnetometer, a compass, a temperature sensor, a light sensor, a motion sensor, a sound sensor, or another sensor.
  • the sensor unit 1116 may be used to cluster filtering (eg, steps 306 and 308 of FIG. 3) or to determine the location of the inlet (eg, steps 208, 210, and 212 of FIG. 2). Can collect sensor data.
  • the location determiner 1108 may be software or hardware configured to determine a location of a specific area, entrance, indoor space, landmark, or other area.
  • the location determiner 1108 may be a software module configured to perform some or all of the methods and steps shown in FIGS. That is, the position determiner 1108 collects GPS, ambient signals, sensors, and radio frequency data; Determine the entrance location of the building based on the collected data; Send the collected data and the determined location to the server; Acquire sequential trajectory data (eg, GPS or PDR data); Cluster and filter the data; Provide candidate positions of the estimated indoor space / area; The candidate position of the estimated indoor space / area may be transmitted to the server for further analysis.
  • the user interface unit 1106 can be hardware or software that can provide an interactive user interface to a user of the device 106a.
  • the user interface unit may include, but is not limited to, a touch sensing (electrostatic) screen, a video display, an e-ink display, an LCD screen, an OLED screen, and a head up display (HUD).
  • the user interface unit 1106 may include a function of receiving a voice command and generating a voice message.
  • the method may include displaying a map, a direction and / or a location of an entrance of a building, a region of interest, and indoor spaces in a user interface. The location may be determined at the device (eg, steps 212 and 310 of FIGS. 2 and 3) or on a server (eg, step 410 of FIG. 4).
  • the server 110 may include a controller 1204, a storage unit 1202, a location determiner 1208, a crowdsourcing database 1210, and a network interface unit 1212 including one or more processors.
  • the server 110 may correspond to the server 110 shown in FIG. 1.
  • the network interface unit 1212 may include hardware or software that enables the server 110 to communicate with the devices 104a-104d.
  • the network interface unit 1212 may be configured to receive GPS data, radio frequency data, sensor data, ambient signal data, and sequential trajectory data from the devices 104a to 104d.
  • the server 110 may forward the received crowdsourced data to another component (eg, the location determiner 1208) for further analysis and processing.
  • Network interface 1212 may be used to transmit data to devices 104a through 104d (eg, the location of the building entrance determined in step 214 of FIG. 2, at steps 408, 410 and 412 of FIG. 4). Determined interior spaces, locations of entrances, exits or partitions, etc.).
  • the network interface unit 1212 may transmit or receive using a network such as a LAN, the Internet, or the like or a communication protocol such as Bluetooth or Wi-Fi.
  • Storage 1202 may be hardware or software for storing executable computer code.
  • the storage unit 1202 may be a hard drive, a flash drive, a nonvolatile memory, a volatile memory, or another type of computer readable recording medium, but is not limited thereto. Any operation or method for the server 110 disclosed herein (eg, methods 200, 300, and 400 of FIGS. 2-4) is stored in storage 1202 in the form of computer-executable code or instructions. Can be.
  • the controller 1204 including one or more processors may execute code or instructions to cause the server 110 to perform the methods disclosed herein.
  • Crowdsourcing database 1210 may be hardware or software capable of storing data received from a plurality of devices 104a-104d.
  • the devices 104a-104d may include various kinds of data (eg, ambient signal data, sensor data, GPS data, radio frequency data, Wi-Fi data, candidate indoor space or candidate region of interest). , Location data, sequential trajectory data, etc.) may be transmitted to the server 110.
  • the crowdsourced data may be stored in the database 1210 for analysis by the location determiner 1208.
  • the location determiner 1208 may be hardware or software configured to determine a location of an area of interest, such as an entrance to a building or an interior space.
  • the location determiner 1208 may be a software module configured to perform some or all of the operations associated with the methods 200, 300, and 400 of FIGS. 2, 3, and 4.
  • the location determiner 1208 may cluster, filter, and analyze data stored in the crowdsourcing database 1210. Based on this operation, the location determiner 1208 may use the data to estimate in detail the location of the interior space or other region of interest and the location of the entrance of the building.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a method of providing an advertisement or another service to a user arriving at an entrance of a store, a shopping area, a shopping mall, or another area.
  • the entrance of the area can be determined in step 1302.
  • the area may be a store, shopping mall, indoor space, or other indoor or outdoor area.
  • Various techniques have been disclosed herein for determining the location of regions and inlets. For example, techniques such as step 212 of FIG. 2, step 310 of FIG. 3, steps 408 and 410 of FIG. 4, and methods 200, 300 and 400 of FIGS. 2-4 may be used in step 1302.
  • the location of the user may be determined.
  • Various techniques have been disclosed herein for determining the location of a user.
  • the user's location and movement may be determined using the GPS, radio frequency data, sequential trajectory data, and / or PDR data collected from the device 104a, as shown in steps 202, 204, 208 and FIG. Can be determined using 302.
  • data may be transmitted from device 104a to server 110 in real time.
  • server 110 may track the movement of the mobile device user.
  • server 104 may analyze the received data to determine that the user is at or near the entrance or entrance of the location determined in step 1302.
  • the server 110 may send advertisement data to the user's device 104a in response to step 1306.
  • the device 104a may display a notification or an advertisement to the user based on the received data.
  • the above method can be used in various ways. For example, suppose a user arrives at the entrance of a store. If the server determines the arrival of the user (eg, steps 1302, 1304, and 1306), the user may receive an advertisement that includes discount or special offer information of the store (eg, steps 1308 and 1310).
  • the user may drive by car through the entrance of the store.
  • the server 110 may determine that the user is moving at a preset speed (a speed that may indicate that the user is driving), and may determine that the user is close enough to the entrance (eg, steps 1302, 1304 and 1306). Based on the determination, server 110 may send a notification or advertisement to the user (step 1308).
  • the advertisement may display a message or image to the user (eg, step 1310) that encourages the user to visit the store and participate in a special event.
  • the server 110 may use a technology that distinguishes visitors who are expected to arrive at the entrance of the store and start shopping, and visitors who are leaving the store or are passing by. For example, in various embodiments, server 110 may determine that the user has accessed the store's entrance, or has passed through the entrance and has just arrived at the store (step 1306). An advertisement can only be sent to the user if this condition is met (step 1308). A user who wants to stay in the store for enough time may not receive an advertisement. A user who just passes near the entrance without entering the store may not receive an advertisement.
  • the method 1300 may be used for a user who, in more detail, has just entered the store and appears likely to purchase a product.
  • advertisement technology based on various beacons, which sets the transmitter or beacons for a fixed range from the store entrance.
  • notifications or advertisements may be sent for all mobile devices passing through the beacon.
  • the advertisement may be sent to a user who does not intend to enter the store. For example, if an advertisement is sent to everyone within the beacon range, a user who is only passing through the store or a user leaving the store may also receive the advertisement. In this case, users may feel uncomfortable and bothersome.
  • step 14 is a flowchart illustrating an example of a method of using a purchasing pattern to provide a service to a user.
  • the location of one or more regions can be determined in step 1402.
  • Various positioning methods disclosed herein can be used in step 1402.
  • the location of an area, landmark, store or indoor spaces can be determined using the techniques disclosed in step 310 of FIG. 3 and steps 408 and 410 of FIG. 4. More generally, the location can be determined using the methods 200, 300 and 400 of FIGS. 2 to 4.
  • the location of the user may be determined.
  • the method used to determine the location of the user is not limited.
  • the location and movement of the user may be determined as in steps 202, 204, 208 of FIG. 2 and step 302 of FIG. 3, using GPS, radio frequency and / or PDR data collected from the mobile device.
  • data may be transmitted from the user device 104a to the server 110 in real time, and the server 110 may track the movement of the mobile device user.
  • server 110 may determine that the user has arrived at the entrance of a particular store (eg, the building / area or location of the store determined in step 1402).
  • a particular store eg, the building / area or location of the store determined in step 1402.
  • the store may be another structure, building, or area.
  • the server 110 may collect consumption pattern data of the user.
  • Consumption pattern data may refer to any data associated with or indicating a user's activity, interest, consumption pattern, and / or all commercial transactions.
  • the collection of consumption pattern data can always occur.
  • consumption pattern data may be collected at regular intervals or collected prior to step 1402, 1404 or 1406.
  • step 1407 may be performed as a response to step 1406 after step 1406.
  • the method used to collect the consumption pattern data is not limited.
  • server 110 may receive data stored on user's device 104a or access data stored on user's device 104a.
  • the data may include information about the user (eg, purchases, commercial transactions, preferences, user profile data, etc.).
  • server 110 may receive sequential trajectory data collected by device 104a to determine how long a user has stayed at various stores, buildings, or locations (eg, the method of FIG. 3). 300 and step 302 may be used). All of the above information can be consumption pattern data that can be used to infer a user's consumption preferences.
  • step 1408 consumption pattern data may be analyzed.
  • step 1408 may be performed in response to step 1406 (eg, after determining that the user has entered a particular store).
  • server 110 may provide a particular service to the user entering the store (step 1410).
  • server 110 may generate and send a notification or advertisement, and the user's device 104a may receive it.
  • Device 104a may display an advertisement to the user.
  • the advertisement may be set according to the user's recent behavior and consumption preferences. It may be assumed that the server 110 has detected that the user has arrived at the clothing store and spends a long time (step 1404). Server 110 may access shopping and retrieval data stored in device 104a indicating that the user is interested in purchasing a scarf as a gift. The fact that the user has stayed in the store for more than an hour may imply that the user is concerned about the purchase but the purchase motivation is quite high (steps 1404 and 1408). Based on this information, the system may send an advertisement to the user that includes information about various scarves and discount information for a particular brand (step 1410).
  • step 1501 sequential trajectory data including a plurality of points associated with time and location of the mobile device may be obtained.
  • the sequential trajectory data may include a plurality of traces, and each trace may include a plurality of points.
  • Each of the points may be associated with information about the location that changes as the mobile device moves and the time corresponding to the location.
  • a plurality of clusters including a plurality of points may be formed.
  • Each of the clusters may be formed when it is determined that the mobile device has moved within a predetermined radius for a predetermined time from the specific reference position. For example, when a plurality of points associated with a predetermined time included in the sequential trajectory data are associated with a position within a predetermined radius, a cluster including the plurality of points may be formed.
  • the location of the region of interest of the mobile device may be determined based on one or more of the plurality of clusters.
  • Each cluster represents the result of the mobile device moving within a predetermined radius for a predetermined time, so that each of the clusters can be associated with the region of interest of the mobile device.
  • the apparatus 1500 may be a server. In another embodiment, the apparatus 1500 may correspond to, but is not limited to, a mobile device, a personal computer, or a workstation.
  • the apparatus 1500 may include a communication unit 1510 and a controller 1520.
  • the communicator 1510 may acquire sequential trajectory data including a plurality of points associated with a time and a location of the mobile device.
  • the sequential trajectory data may include a plurality of traces, and each trace may include a plurality of points.
  • Each of the points may be associated with information about the location that changes as the mobile device moves and the time corresponding to the location.
  • the controller 1520 may control the communicator 1510.
  • the controller 1520 may form a plurality of clusters including a plurality of points, and determine a location of the ROI of the mobile device based on one or more clusters of the plurality of clusters.
  • Each of the clusters may be formed when it is determined that the mobile device has moved within a predetermined radius for a predetermined time from the specific reference position. For example, when a plurality of points associated with a predetermined time included in the sequential trajectory data are associated with a position within a predetermined radius, a cluster including the plurality of points may be formed.
  • Each cluster represents the result of the mobile device moving within a predetermined radius for a predetermined time, so that each of the clusters can be associated with the region of interest of the mobile device.
  • the device 1500 may further include a display 1530.
  • the controller 1510 may control the display 1530.
  • the display 1530 may display information about the cluster or the region of interest.
  • the display 1530 may display a user interface indicating how to reach the ROI.
  • the device can also display a map and show the location of the entrance on the map.
  • the display 1530 may display a notification indicating that the user has reached the ROI.
  • the display unit 1530 may display information indicating the location and characteristics of the indoor space and the structure (eg, a bathroom, a name of a store, a product sold in a store, and the like).
  • All methods disclosed herein may be stored on a computer readable recording medium in the form of executable software code.
  • Code may be executed on one or more processors. Execution of the code may cause the associated device (eg, server 110 or devices 104a-104d) to perform an operation.
  • another device may perform each operation, and certain operations may be separated into a plurality of sub-steps and performed on different devices.
  • devices including various components are shown.
  • one or more components may be merged.
  • one or more components may be separated into a greater number of components.
  • the properties of one component can be transferred or modified to another component.
  • Each device may include additional components not shown in the figures.
  • device 104a shown in FIG. 11 may include any component, technology, sensor, user interface, or function known to be included in a smartphone or mobile device. Accordingly, the embodiments disclosed herein are provided for purposes of illustration and description, and are not intended to be limiting.

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Abstract

이동식 디바이스의 관심 지역을 결정하는 방법에 있어서, 이동식 디바이스의 시간 및 위치와 연관된 복수의 점들을 포함하는 순차적인 궤적(trajectory) 데이터를 획득하는 단계; 복수의 점들을 포함하는 복수의 클러스터들(clusters)을 형성하는 단계; 및 복수의 클러스터들 중 하나 이상의 클러스터에 기초하여 이동식 디바이스의 관심 지역의 위치를 결정하는 단계; 를 포함하는 방법이 제공된다.

Description

관심 지역 및 입구의 위치를 결정하는 시스템
일반적으로 건물의 입구, 실내 공간, 실외 지역, 매장, 쇼핑몰 등의 관심 지역의 위치를 결정하기 위한 시스템에 관한 것이다. 다양한 실시 예에서, GPS 데이터, 센서 데이터, 무선 주파수(RF) 데이터 및 순차적인 궤적 데이터 등이 관심 지역의 위치를 결정하기 위해 이용될 수 있다.
매핑(mapping) 및 위치 결정에 대한 다양한 기술이 존재한다. 예를 들어, 다양한 현대 스마트폰 및 모바일 디바이스들은 GPS를 이용한다. 일반적인 실시 예에서, 스마트폰은 복수의 GPS 위성으로부터 신호를 수신한다. GPS 신호는 스마트폰과 위성 사이의 거리를 지시하는 데 도움을 준다. 스마트폰은 GPS 데이터를 이용하여 지리적 좌표 혹은 GPS 좌표(예를 들어, 위도 및 경도 좌표 쌍)로 표현되는 위치를 결정할 수 있다. GPS 시스템은 다양한 매핑 응용에서 이용될 수 있고, 실외의 랜드마크(landmark) 지역, 영역 또는 건물의 위치를 정확히 짚어내는 데 이용될 수 있다.
하지만, GPS 시스템의 단점은 건물의 벽 및 천장이 위성 신호를 막을 수 있기 때문에, 실내 환경에서 대체로 효율적이지 않거나 효과가 없을 수 있다는 것이다. 따라서, GPS 신호를 수신할 수 없는 실내 공간이나 구조물 등에서 위치를 식별할 수 있는 시스템을 개발하기 위한 노력이 계속되고 있다.
GPS 신호를 수신할 수 없는 실내 공간이나 구조물 내에서 관심 지역의 위치를 결정할 수 있는 방법을 제공한다. 또한, 위치를 결정하는 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공한다.
일 실시 예에 따른 이동식 디바이스의 관심 지역을 결정하는 방법은, 이동식 디바이스의 시간 및 위치와 연관된 복수의 점들을 포함하는 순차적인 궤적(trajectory) 데이터를 획득하는 단계; 복수의 점들을 포함하는 복수의 클러스터들(clusters)을 형성하는 단계; 및 복수의 클러스터들 중 하나 이상의 클러스터에 기초하여 이동식 디바이스의 관심 지역의 위치를 결정하는 단계; 를 포함할 수 있다.
GPS를 이용하기 어려운 실내 지역에서 매핑 및 위치 기반 서비스를 이용할 수 있도록 한다. 특히, 건물 및 실내 공간의 입구 위치를 판단할 수 있으며, 실내 공간에서의 구조물의 위치를 용이하게 파악할 수 있다.
도 1 은 일 실시 예에 따른 통신 시스템을 도시한 도면이다.
도 2 는 영역의 입구를 결정하는 방법을 나타내는 흐름도를 도시한 도면이다.
도 3 은 넓은 영역 또는 지역에 포함된 관심 지역을 식별하는 방법을 나타낸 흐름도를 도시한 도면이다.
도 4 는 크라우드소싱된 데이터를 이용하여 관심 지역의 위치를 결정하는 방법을 나타낸 흐름도를 도시한 도면이다.
도 5 는 GPS 신호를 수집하는 디바이스의 예시를 도시한 도면이다.
도 6(a) 및 도 6(b)는 GPS 신호 변화의 패턴을 도시한 도면이다.
도 7 은 크라우드소싱된 정보를 이용하여 입구의 위치를 결정하는 방법의 예시를 도시한 도면이다.
도 8 은 순차적인 궤적 데이터의 단순화된 예시를 도시한 도면이다.
도 9 는 도 4 의 단계 402 에서 획득한 크라우드소싱된 데이터의 예시를 도시한 도면이다.
도 10 은 도 9 의 실시예에 대해 수정된 실시예를 도시한 도면이다.
도 11 은 일 실시 예에 따른 디바이스를 도시한 도면이다.
도 12 는 일 실시 예에 따른 서버를 도시한 도면이다.
도 13 은 매장, 쇼핑 구역, 쇼핑몰 또는 다른 영역의 입구에 도착한 사용자에게 광고 또는 다른 서비스를 제공하는 방법의 예시를 도시한 도면이다.
도 14 는 사용자에게 서비스를 제공하기 위하여 구매 패턴을 이용하는 방법의 예시를 도시한 흐름도이다.
도 15(a)는 일 실시 예에 따른 관심 지역을 결정하는 방법을 간단하게 도시한 흐름도이다.
도 15(b)는 일 실시 예에 따른 관심 지역을 결정하는 장치를 간단하게 도시한 흐름도이다.
일 실시 예에 따른 이동식 디바이스의 관심 지역을 결정하는 방법은, 이동식 디바이스의 시간 및 위치와 연관된 복수의 점들을 포함하는 순차적인 궤적(trajectory) 데이터를 획득하는 단계; 복수의 점들을 포함하는 복수의 클러스터들(clusters)을 형성하는 단계; 및 복수의 클러스터들 중 하나 이상의 클러스터에 기초하여 이동식 디바이스의 관심 지역의 위치를 결정하는 단계; 를 포함할 수 있다.
또한, 복수의 클러스터들을 형성하는 단계는, 이동식 디바이스가 특정 기준 위치로부터 소정의 시간 동안 소정의 반지름 이내에서 이동한 것으로 판단되는 경우 하나의 클러스터를 형성하는 단계; 를 포함할 수 있다.
또한, 관심 지역의 위치를 결정하는 단계는, 클러스터들 중 제 1 클러스터와 연관된 이동식 디바이스의 움직임의 양을 나타내는 가속도계 데이터를 획득하는 단계; 및 움직임의 양이 소정의 임계값을 초과하지 않는 경우, 제 1 클러스터를 유효 클러스터로 결정하는 단계; 를 포함하고, 관심 지역의 위치는 결정된 유효 클러스터에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 관심 지역의 위치를 결정하는 단계는, 클러스터들 중 하나인 제 2 클러스터와 연관된 이동식 디바이스의 이동 속도를 결정하는 단계; 이동 속도가 소정의 임계값을 초과하지 않는 경우, 제 2 클러스터를 유효 클러스터로 결정하는 단계; 를 더 포함하고, 관심 지역의 위치는 결정된 유효 클러스터에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 방법은, 순차적인 궤적 데이터를 복수의 디바이스들로부터 획득하는 단계; 및 복수의 디바이스들로부터 획득한 순차적인 궤적 데이터를 조합하여 관심 지역의 위치를 결정하는 단계; 를 더 포함할 수 있다.
또한, 순차적인 궤적 데이터는 보행자 추측 항법(pedestrian dead reckoning, PDR) 및 GPS 중 적어도 하나를 이용하여 획득되고, 관심 지역은 실내 공간, 랜드마크(landmark) 지역, 매장 지역 및 실외 지역 중 적어도 하나인 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 방법은, 이동식 디바이스가 이동할 때, 이동식 디바이스에 대한 GPS 데이터 및 주변 신호 데이터를 수집하는 단계; 수집된 GPS 데이터 및 주변 신호 데이터 중 적어도 하나의 변화에 기초하여 참고 위치를 결정하는 단계; 를 더 포함할 수 있다.
또한, 관심 지역은 실내 공간이고 참고 위치는 실내 공간을 포함하는 건물의 특정 지역인 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 주변 신호 데이터는 이동식 디바이스가 수신하는 무선 주파수(RF) 신호, 주변의 빛 신호, 주변의 소리 신호, 주변의 온도 정보, 주변의 자기장 정보, 이동식 디바이스가 탐지하는 이미지 정보 및 이동식 디바이스가 수신하는 무선 주파수 신호를 송신하는 무선 주파수 신호 송신 디바이스의 개수 정보 중 적어도 하나를 나타내는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 참고 위치는, GPS 데이터의 정확도의 감소 및 주변 신호 데이터의 품질의 향상 중 적어도 하나를 나타내는 패턴에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 방법은, GPS 데이터 및 주변 신호 데이터 중 적어도 하나를 복수의 디바이스로부터 수신하는 단계; 수집된 GPS 데이터 및 주변 신호 데이터 중 적어도 하나의 변화에 기초하여 참고 위치를 결정하는 단계; 를 더 포함할 수 있다.
또한, 방법은, 복수의 디바이스들로부터 관심 지역에 대한 복수의 후보 위치들을 수신하는 단계; 관심 지역에 대한 복수의 후보 위치들 각각과 참고 위치 사이의 궤적 거리의 적어도 일부에 기초하여 관심 지역에 대한 후보 위치들의 부분집합을 선택하는 단계; 및 부분집합에 포함된 후보 위치들의 적어도 일부에 기초하여 관심 지역의 위치를 추정하는 단계; 를 더 포함할 수 있다.
또한, 방법은, 부분집합에 포함된 후보 위치들 각각에 대한 주변 지역의 순차적인 궤적 데이터의 밀도에 기초하여, 부분집합에 포함된 후보 위치들 각각에 대하여 가중치를 할당하는 단계; 를 더 포함하고, 관심 지역의 위치는 부분집합에 포함된 후보 위치들 각각에 대하여 할당된 가중치에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 방법은, 클러스터에 대한 정보 및 관심 지역의 위치에 대한 정보 중 적어도 하나를 외부 장치에 전송하는 단계; 를 더 포함할 수 있다.
또한, 방법은, 클러스터에 대한 정보 및 관심 지역의 위치에 대한 정보 중 적어도 하나를 디스플레이하는 단계; 를 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 이동식 디바이스의 관심 지역을 결정하는 장치는, 이동식 디바이스의 시간 및 위치와 연관된 복수의 점들을 포함하는 순차적인 궤적(trajectory) 데이터를 획득하는 통신부; 복수의 점들을 포함하는 복수의 클러스터들(clusters)을 형성하고, 복수의 클러스터들 중 하나 이상의 클러스터에 기초하여 이동식 디바이스의 관심 지역의 위치를 결정하는 제어부; 를 포함할 수 있다.
또한, 제어부는, 이동식 디바이스가 특정 기준 위치로부터 소정의 시간 동안 소정의 반지름 이내에서 이동한 것으로 판단되는 경우 하나의 클러스터를 형성하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 통신부는, 클러스터들 중 제 1 클러스터와 연관된 이동식 디바이스의 움직임의 양을 나타내는 가속도계 데이터를 획득하고, 제어부는, 움직임의 양이 소정의 임계값을 초과하지 않는 경우, 제 1 클러스터를 유효 클러스터로 결정하고, 관심 지역의 위치는 결정된 유효 클러스터에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 제어부는, 클러스터들 중 하나인 제 2 클러스터와 연관된 이동식 디바이스의 이동 속도를 결정하고, 이동 속도가 소정의 임계값을 초과하지 않는 경우, 제 2 클러스터를 유효 클러스터로 결정하고, 관심 지역의 위치는 결정된 유효 클러스터에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 통신부는, 순차적인 궤적 데이터를 복수의 디바이스들로부터 획득하고, 제어부는, 복수의 디바이스들로부터 획득한 순차적인 궤적 데이터를 조합하여 관심 지역의 위치를 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 순차적인 궤적 데이터는 보행자 추측 항법(pedestrian dead reckoning, PDR) 및 GPS 중 적어도 하나를 이용하여 획득되고, 관심 지역은 실내 공간, 랜드마크(landmark) 지역, 매장 지역 및 실외 지역 중 적어도 하나인 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 통신부는 이동식 디바이스가 이동할 때 이동식 디바이스에 대한 GPS 데이터 및 주변 신호 데이터를 수집하고, 제어부는 수집된 GPS 데이터 및 주변 신호 데이터 중 적어도 하나의 변화에 기초하여 참고 위치를 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 관심 지역은 실내 공간이고 참고 위치는 실내 공간을 포함하는 건물의 특정 지역인 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 주변 신호 데이터는 이동식 디바이스가 수신하는 무선 주파수(RF) 신호, 주변의 빛 신호, 주변의 소리 신호, 주변의 온도 정보, 주변의 자기장 정보, 이동식 디바이스가 탐지하는 이미지 정보 및 이동식 디바이스가 수신하는 무선 주파수 신호를 송신하는 무선 주파수 신호 송신 디바이스의 개수 정보 중 적어도 하나를 나타내는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 참고 위치는, GPS 데이터의 정확도의 감소 및 주변 신호 데이터의 품질의 향상 중 적어도 하나를 나타내는 패턴에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 통신부는, GPS 데이터 및 주변 신호 데이터 중 적어도 하나를 복수의 디바이스로부터 수신하고, 제어부는, 수집된 GPS 데이터 및 주변 신호 데이터 중 적어도 하나의 변화에 기초하여 참고 위치를 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 통신부는, 복수의 디바이스들로부터 관심 지역에 대한 복수의 후보 위치들을 수신하고, 제어부는, 관심 지역에 대한 복수의 후보 위치들 각각과 참고 위치 사이의 궤적 거리의 적어도 일부에 기초하여 관심 지역에 대한 후보 위치들의 부분집합을 선택하고, 부분집합에 포함된 후보 위치들의 적어도 일부에 기초하여 관심 지역의 위치를 추정하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 제어부는, 부분집합에 포함된 후보 위치들 각각에 대한 주변 지역의 순차적인 궤적 데이터의 밀도에 기초하여, 부분집합에 포함된 후보 위치들 각각에 대하여 가중치를 할당하고, 관심 지역의 위치는 부분집합에 포함된 후보 위치들 각각에 대하여 할당된 가중치에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 통신부는, 클러스터에 대한 정보 및 관심 지역의 위치에 대한 정보 중 적어도 하나를 외부 장치에 전송하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 장치는, 클러스터에 대한 정보 및 관심 지역의 위치에 대한 정보 중 적어도 하나를 디스플레이하는 디스플레이부; 를 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체가 제공된다.
위치 결정 시스템과 연관된 발명이다. 더 상세하게는, 입구, 건물, 방 또는 랜드마크와 같은 관심 지역의 위치를 정확하게 탐지하기 위한 시스템을 포함하는 다양한 실시 예에 관한 것이다.
배경 기술에서 언급한 바와 같이, GPS 기술은 야외 환경에서의 매핑 및 길 안내를 위하여 종종 이용되나, 실내 환경에서는 덜 효율적이다. 실내 환경에서의 길 안내를 위해 이용되는 기술 중 하나는 보행자 추측 항법(pedestrian dead reckoning, PDR)이다.
PDR의 전형적인 응용은 다음과 같다. 사용자가 가속도계나 방향 센서와 같은 다양한 센서를 포함하는 디바이스(예를 들어, 핸드폰 또는 스마트 폰)를 가지고 있을 수 있다. 센서는 사용자가 이동하고 있는 방향을 탐지할 수 있으며, 이동한 거리 역시 대략적으로 탐지할 수 있다. 이러한 정보를 이용하여, 디바이스의 PDR 엔진은 사용자의 새로운 위치를 추정할 수 있다. 사용자가 계속해서 이동하는 경우, PDR 엔진은 사용자의 이전 위치를 참고하여 사용자의 새로운 위치를 추정할 수 있다.
PDR은 다양한 실시 예에서 유용하게 이용될 수 있으나, PDR 에 기초한 항법 시스템의 단점은 각 위치 추정의 정확도에 크게 의존한다는 것이다. 만일 PDR 엔진이 특정 시간에 사용자의 위치를 잘못 추정한다면, 이러한 오류는 갈수록 기하급수적으로 커질 수 있다. 디바이스의 센서로부터 획득한 데이터가 종종 부정확할 수 있기 때문에, 이러한 오류는 PDR 에 기초한 항법 시스템에서 흔하게 발견된다.
다양한 실시 예에서, 시스템은 관심 지역(예를 들어, 실내 공간, 공원 또는 건물의 입구, 랜드마크 등)의 위치를 더 정확하게 결정할 수 있도록 설명되어 있다. PDR 에 기초한 항법 시스템은 이러한 영역들을 참고 위치로 하여 오류를 수정할 수 있다. 본 명세서에 개시된 디바이스, 방법 및 기술들은 다른 항법, 위치 결정 및 매핑에 관한 응용에서 널리 사용될 수 있다.
도 1 은 일 실시 예에 따른 통신 시스템(100)을 도시한 도면이다. 시스템은 복수의 디바이스(104a 내지 104d) 및 서버(110)를 포함할 수 있다. 디바이스(104a 내지 104d) 및 서버(110)는 하나 이상의 네트워크(108)를 이용하여 서로 통신을 수행할 수 있다. 디바이스(104a 내지 104d)는 또한 GPS 위성(112)으로부터 GPS 신호를 수신할 수 있도록 구성될 수 있다.
서버와 디바이스를 연결하기 위해 사용될 수 있는 네트워크(108) 는 제한되지 않는다. 다양한 실시 예에서, 네트워크는 CDMA 또는 GSM 에 기초한 무선 네트워크, 인터넷, 프로토콜 또는 어떠한 다른 통신 네트워크라도 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
다양한 실시 예에서, 사용자는 디바이스(104a)를 가지고 장소 사이를 이동할 수 있다. 디바이스(104a)는 스마트폰에 제한되지 않고, 스마트 글래스, 스마트 워치, 노트북, 태블릿 컴퓨터 또는 다른 어떠한 휴대가능한 컴퓨팅 시스템을 포함할 수 있다. 디바이스(104a)는 GPS 신호, 무선 주파수 신호(예를 들어, 와이파이, 블루투스 등) 또는 다른 주변 신호를 수신하기 위한 통신 인터페이스를 포함할 수 있다. 디바이스(104a)는 또한 자기장, 온도, 이미지, 빛, 소리, 방향, 가속, 움직임 또는 다른 환경 파라미터를 감지하기 위한 센서를 포함할 수 있다.
일부 실시 예는 디바이스(104a)를 관심 지역의 위치를 결정하는 데 이용하도록 할 수 있다. 다양한 실시 예에서, 예를 들어, 실내 혹은 일부 실내로 되어 있는 공간의 참고 위치가 결정될 수 있다. 본 명세서에서, 참고 위치는 건물의 특정 위치를 의미할 수 있다. 본 명세서에서, 건물의 특정 위치는 건물의 입구, 출구, 창문 및 옥상 등 GPS 신호 및 주변 신호 데이터의 변화에 기초하여 특정할 수 있는 건물 내의 위치들을 포함할 수 있다. 디바이스(104a)는 GPS 신호, 무선 주파수 신호, 센서 데이터 및/또는 다양한 종류의 주변 신호를 이용하여 참고 위치를 추정하도록 구성될 수 있다. 디바이스(104a)가 다양한 종류의 신호를 이용하여 높은 정확도를 갖는 참고 위치를 결정하는 방법이 후에 더 상세하게 설명될 것이다.
사용자가 건물의 입구에 도달하면, 사용자는 건물 내를 돌아다닐 수 있다. 디바이스(104a)는 센서를 이용하여 순차적인 궤적 데이터를 수집하여 사용자의 움직임을 추적하는 것을 도울 수 있다. 이러한 응용은 데이터를 분석하고 실내 공간, 실내 공간에 대한 입구 및 출구 또는 다른 랜드마크와 같은 관심 지역의 위치를 결정하는 데 이용되는 다양한 방법 및 클러스터링 기술을 개시한다. 본 응용에서 개시된 방법들 중 다수는 놀이공원, 실외 쇼핑몰, 공원 등과 같은 실외 환경의 관심 지역의 위치를 결정하는 데에도 이용될 수 있다.
몇 실시 예는 기술의 정확도를 더 높이기 위해 크라우드소싱(crowdsourcing)을 이용할 수 있다. 다양한 실시 예에서, 예를 들어, 후보 실내 위치 또는 관심 지역이 복수의 디바이스(예를 들어, 디바이스 104a 내지 104d)로부터 서버(110)로 전송될 수 있다. 서버(110)는 데이터들을 분석, 필터링 및/또는 클러스터링하여 특정한 랜드마크, 실내 공간 또는 다른 영역의 위치를 결정하는 데 이용할 수 있다.
본 명세서에서, 클러스터링이란 데이터의 유사성에 기초하여 하나 이상의 데이터를 하나 이상의 그룹으로 분류하는 기법을 의미한다.
본 명세서에서, 필터링이란 클러스터들 중 관심 지역을 결정하기 위하여 이용될 수 있는 유효 클러스터들을 결정하는 방법을 의미한다.
본 명세서에 개시된 방법 또는 예시들은 건물, 실내 공간 또는 건물이나 실내 공간의 입구의 위치를 결정하는 데 사용되는 다양한 기술들과 연관될 수 있다. 본 명세서는 GPS 신호가 수신될 수 없는 건물 내에서 실내 공간의 위치를 식별하거나 사용자의 움직임을 추적하는 데 이용될 수 있는 기술을 개시하고 있기 때문에, 몇 실시 예는 일부 응용에서 특히 유용할 수 있다. 하지만, 본 명세서에 개시된 기술은 건물의 위치, 실내 공간 또는 입구의 위치를 결정하는 데 제한되지 않고, 실외 혹은 일부 실외를 포함하는 영역(예를 들어, 실외 쇼핑 공간의 입구, 실외 랜드마크, 실외 쇼핑 공간의 가게의 입구 등)을 포함하는 다양한 영역에서의 위치 결정에 이용될 수 있다.
도 2 는 영역의 입구를 결정하는 방법을 나타내는 흐름도를 도시한 도면이다. 본 예시에서, 각 단계들은 건물의 입구로 향하고 있는 디바이스(104a)에 의해 수행될 수 있고, 도 2 의 각 단계들은 또한 서버(110)에서 실시될 수 있으며, 다양한 장소 및 위치에 대한 참고 위치를 결정하는 데 이용될 수 있다.
처음에, 다양한 종류의 신호가 디바이스(104a)에 의해 수집될 수 있다. 단계 202 에서, 디바이스(104a)는 GPS 데이터를 획득한다. 일반적으로, GPS 데이터는 디바이스(104a)가 실외 및 위성의 가시선 접속 가능 위치에 있을 경우 복수의 GPS 위성들로부터 획득될 수 있다. 디바이스(104a)는 GPS 데이터를 이용하여 주기적으로 디바이스(104a)의 현재 위치를 지시하는 GPS 좌표(예를 들어, 경도와 위도 좌표 쌍)를 결정할 수 있다.
GPS 신호를 수집하는 디바이스(104a)의 예시는 도 5 에 도시되어 있다. 도 5 는 입구(504) 및 출구(506)를 갖는 건물(502)을 도시한 도면이다. 점들의 자취는 디바이스(104a)의 움직임을 지시한다. 자취 내의 각각의 점은 GPS 좌표를 결정할 수 있는 성공적인 GPS 신호 획득을 의미한다. 도면에서 지시한 바와 같이, GPS 신호는 건물 밖에서 순조롭게 획득할 수 있으나, 건물 내부에서는 수신하기 어렵다.
도 2 에 도시된 방법으로 돌아가서, 단계 204 는, 디바이스(104a)가 주변 신호를 수집하는 단계를 나타낸다. 주변 신호는 디바이스(104a)에 의해 탐지될 수 있는 환경 파라미터 또는 모든 신호를 의미할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(104a)는 어떠한 유형의 무선 주파수 데이터(단계 206), 예를 들면 와이파이나 블루투스와 같은 신호를 수집할 수 있다. 일반적으로, 만일 무선 주파수 데이터가 수집되면, 무선 주파수 데이터는 디바이스(104a)에서 수신한, 하나 이상의 액세스 포인트(access point, AP) 또는 신호를 송신하는 디바이스로부터의 신호의 세기를 지시할 수 있다. 예를 들어, 와이파이의 경우, 디바이스(104a)는 건물 내의 복수의 와이파이 액세스 포인트로부터 수신된 신호의 세기(received signal strength, RSS)데이터를 수집할 수 있다.
디바이스(104a)는 또한 빛, 소리, 온도, 이미지, 자기장 또는 디바이스를 둘러싸고 있는 환경의 변화를 나타내는 센서 데이터를 수집할 수 있다(단계 208). 즉, 디바이스(104a)는 자기 센서, 시각 센서, 카메라, 온도 센서, 소리 센서 및 빛 센서와 같은 센서들을 포함할 수 있다. 이러한 데이터는 적절한 시기에 수집될 수 있다.
디바이스(104a)는 수집된 주변 신호 및 GPS 데이터를 주기적으로 분석하여 건물(502)의 입구를 지시하는 데 도움이 될 수 있는 특정 패턴을 식별할 수 있다. 이러한 프로세스는 여러 방법을 이용하여 수행될 수 있다. 몇 실시 예에서, 예를 들어, 무선 주파수 데이터 및 GPS 데이터의 변화가 식별되고, 건물(502)의 입구의 위치를 결정하는 데 도움이 될 수 있다.
일반적으로, 디바이스(104a)가 실외에 있을 때, GPS 신호를 수신하고 이에 상응하는, 현재의 위치를 지시하는 GPS 좌표를 정확하게 결정할 수 있다. 하지만, 디바이스(104a)가 실내로 이동함에 따라, GPS 신호는 약해지거나 막히게 될 수 있다. 또한, 디바이스(104a)가 건물에 접근하고 건물 안으로 들어가게 되면서, 건물 내의 송신기/액세스 포인트로부터의 무선 주파수 신호가 강해질 수 있다. 다양한 실시 예에서, 디바이스(104a)는 무선 주파수 및 GPS 데이터를 평가하여 수신된 GPS 신호의 정확도의 변화 및 건물 내의 무선 주파수 송신기 또는 액세스 포인트로부터 수신되는 무선 주파수 신호의 품질이 향상되는 것을 지시하는 패턴을 식별할 수 있다. 다양한 실시 예에서, 무선 주파수 신호 품질의 향상은 수신하는 신호 세기의 증가 및/또는 건물 내의 송신기 또는 액세스 포인트로부터 수신되는 무선 주파수 신호의 수의 증가를 의미할 수 있다. 패턴이 발생하는 경우 디바이스(104a)가 건물 안으로 이동하거나 건물의 입구 근처 위치에 있다는 것을 추정할 수 있다.
도 6(a) 및 도 6(b)는 위에서 언급한 패턴을 도시한 도면이다. 도 6(a)는 GPS 신호의 정확도를 나타낸 그래프의 예시이다. 그래프는 디바이스(104a)가 건물(502)로 다가가고 통과하는 동안 GPS 신호의 정확도가 변동하는 것을 나타낸다. GPS 신호를 측정하는 데 이용되는 방법은 제한되지 않는다. 예를 들어, 현대의 스마트폰은 일반적으로 수신된 모든 GPS 좌표에 대한 GPS 신호의 정확도 및 품질을 나타낼 수 있는 iOS 및 안드로이드 운영체제를 이용한다. 도 6(a)의 그래프에서, 수직 축은 GPS 신호 정확도(높을수록 낮은 정확도를 의미함)를 나타내고, 수평 축은 밀리초 단위의 시간을 나타낸다. 그래프는 시간에 따른 GPS 신호 정확도의 변화를 나타낼 수 있다. 예를 들어, GPS 신호의 정확도는 디바이스 및 디바이스의 사용자가 실외 또는 창문 근처, 출입구 근처에 있는 경우 증가할 수 있고, 더 깊은 실내로 이동하는 경우 감소할 수 있다.
도 6(b)는 디바이스(104a)가 건물에 접근하고 통과하는 동안 접속할 수 있는 와이파이 액세스 포인트의 수가 변화하는 것을 나타내는 그래프이다. 수직 축은 디바이스(104a)가 신호를 수신할 수 있는 액세스 포인트의 수를 나타내고, 수평 축은 도 6(a) 에서와 같이 밀리초 단위의 시간을 나타낸다. 일반적으로, 디바이스(104a)가 건물에 접근하고 통과하는 동안, 와이파이 신호를 수신할 수 있는 액세스 포인트의 수는 증가할 수 있다.
몇 실시 예에서, 건물의 특정 위치는 도 6(a) 및 도 6(b)에 도시된 파라미터들에 기초하여 결정될 수 있다(단계 212). 즉, 와이파이 데이터가 분석되어 디바이스(104a)가 신호를 수신할 수 있는 와이파이 액세스 포인트의 수가 증가하는 것을 나타내는 패턴이 식별될 수 있다. 또한, GPS 신호의 정확도가 일정 시간 동안 지속적으로 높게 관찰된 후 감소하는 것을 나타내는 패턴이 식별될 수 있다. 만일 특정 시간 주변에서 두 패턴이 나타난다면, 같은 시간에 디바이스(104a)가 건물의 특정 위치에 있었던 것으로 추정될 수 있다(도 6(a) 및 도 6(b) 에 도시된 실시 예에서, 수직선으로 표현된 위치 X가 될 수 있다).
건물의 특정 위치를 결정하는 것은 센서 데이터에 기초하여서도 할 수 있다(단계 212). 예를 들어, 센서 데이터에 기초하여 건물의 입구의 위치를 결정할 수 있다. 디바이스(104a)가 화창한 날에 건물에 들어가는 경우, 디바이스(104a)가 실내에 들어가게 됨으로써 탐지하는 빛의 양이 크게 감소할 수 있다. 디바이스(104a)가 건물에 들어가는 경우, 야외의 소리가 건물의 벽으로 가로막힐 수 있고 건물 내부의 소리가 더 잘 들릴 수 있으므로 소리에 변화가 있을 수 있다. 또한, 디바이스(104a)가 건물에 입장함에 따라, 디바이스(104a)는 건물 내부의 자성체와 전자기기에 더 가까워질 수 있으므로 디바이스(104a)는 자기장의 변화를 탐지할 수 있다. 디바이스(104a)가 건물에 입장하는 경우, 디바이스(104a)는 카메라 또는 시각 센서가 탐지하는 이미지의 변화를 탐지할 수 있다. 디바이스(104a)가 건물에 입장하는 경우, 디바이스(104a)는 온도의 변화를 탐지할 수 있다. 디바이스(104a)에 의한 어떠한 변화라도 탐지되는 경우, 디바이스(104a)는 건물에 입장하고 있다는 것을 추정할 수 있다. 다양한 실시 예에서, 위에서 언급된 어떠한 변화의 조합도 (즉, 빛, 소리, 자기장, GPS 정확도, 디바이스(104a)가 신호를 수신하는 무선 주파수 액세스 포인트의 수, 무선 주파수 데이터 신호 세기 등의 변화) 탐지되어 건물 입구의 위치를 결정하는 데 도움을 줄 수 있다.
선택적으로, 단계 214 에서 복수의 디바이스(104a 내지 104d)는 서버(110)에 추정된 건물 입구의 위치를 전송할 수 있다. 즉, 복수의 디바이스 각각은 도 2 의 단계 202, 204, 206, 208, 210 및/또는 212 를 수행할 수 있다. 디바이스 각각은 단계 212 에서 결정된 입구의 위치를 서버(110)로 전송할 수 있다. 서버(110)는 크라우드소싱된 정보를 이용하여 입구의 위치를 더 정확하게 결정할 수 있다(단계 214). 이에 대한 일 실시 예가 도 7 에 도시되어 있다. 도 7 은 서로 다른 시간에 서로 다른 모바일 디바이스에 의해 결정된 세 개의 후보 입구 위치 (702a 내지 702c)의 단순화된 예시를 도시한 도면이다. 서버(110)는 세 후보 위치(702a 내지 702c)를 수신하고, 적절한 알고리즘 또는 클러스터링 기술을 이용하여 수신된 데이터에 기초하여 입구의 위치를 결정할 수 있다. 단순화된 예시에서, 서버(110)는 세 위치에 기초하여 클러스터를 형성하고 클러스터에 대한 중심을 결정할 수 있다. 도 7 에서 별 모양으로 도시된 중심은, 건물의 실제 입구 위치로 결정될 수 있다.
도 2 로 돌아가서, 단계 216 에서 서버(110)는 단계 214 에서 결정된 입구의 위치를 지시하는 데이터를 디바이스(104a)로 전송한다. 디바이스(104a)는 전송받은 데이터를 항법, 매핑 또는 위치 결정을 위한 여러 응용에 이용할 수 있다. 몇 실시 예에서, 예를 들어, 디바이스(104a)는 입구 위치에 도달하는 방법을 지시하는 사용자 인터페이스를 디스플레이할 수 있다. 또 다른 실시 예에서, 디바이스는 지도를 디스플레이하고 입구의 위치를 지도상에 보여줄 수 있다. 몇 실시 예에서, 디바이스(104a)는 단계 212 에서 추정한 위치 및/또는 단계 214 에서 서버(110)가 추정한 위치에 기초하여 정보를 디스플레이할 수 있다.
본 명세서에서 디바이스(104a)가 대부분의 방법을 수행하는 것으로 기술하고 있지만, 서버(110)또한 일부 혹은 모든 방법을 수행할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(104a)는 GPS 데이터, 무선 주파수 데이터, 센서 데이터 및/또는 주변 신호 데이터를 수집하고, 이를 서버(110)에 전송할 수 있다. 서버(110)는 본 명세서에 개시된 방법에 따라 데이터를 획득하고(단계 202, 204, 206, 208), 데이터를 분석하며(단계 210), 건물의 입구 위치를 결정(단계 212, 214)할 수 있다.
도 3 은 넓은 영역 또는 지역에 포함된 관심 지역을 식별하는 방법을 나타낸 흐름도를 도시한 도면이다. 방법(300)은 디바이스(104a) 또는 서버(110)에 의하여 수행될 수 있다. 몇 실시 예에서, 예를 들어, 방법(300)은 실내 공간, 랜드마크, 가게 또는 더 넓은 영역 또는 지역(예를 들어, 건물(502), 쇼핑몰, 공원 또는 쇼핑 구역)에 포함된 다른 관심 지역을 식별하는 데 이용될 수 있다. 일반적으로, 관심 지역은 사람들이 빨리 지나가기보다는 시간을 보내고자 하는 장소인 것으로 추정할 수 있다. 도시된 실시 예에서, 방법(300)은 도 1 또는 도 5 와 연관된 건물 내의 실내 공간의 위치를 결정하는 데 이용될 수 있다. 하지만, 방법(300)은 실내 공간 뿐 아니라 공원, 야외 쇼핑몰 또는 운동경기장과 같은 야외 환경에서의 관심 지역의 위치를 결정하는 데에도 이용될 수 있다.
최초에, 순차적인 궤적 데이터가 획득된다(단계 302). 순차적인 궤적 데이터는 디바이스(104a)의 시간에 따른 움직임 또는 위치의 변화를 지시하는 데 도움이 되는 모든 데이터를 포함할 수 있다. 순차적인 궤적 데이터를 생성하기 위해 다양한 기술이 이용될 수 있다. 예를 들어, 실외 응용에서는 GPS 데이터를 이용하여 정보를 획득할 수 있다. 실내 응용에서는, PDR을 이용하여 순차적인 궤적 데이터를 생성할 수 있다. PDR의 다양한 실시 예는 방향계, 가속계 및/또는 디바이스(104a)의 다른 센서들을 이용하여 디바이스(104a)가 특정 참고 위치로부터 어느 방향으로 얼마나 이동하였는지를 결정하는 것을 포함할 수 있다. 새로운 위치가 추정될 수 있고, 다음 움직임을 위한 참고 위치로 이용될 수 있다. 몇 실시 예에서, 순차적인 궤적 데이터는 자취를 형성하는 복수의 지점을 지시할 수 있다. 지점 각각은 타임 스탬프(time stamp) 및 위치(예를 들어, x-y 좌표 쌍) 과 연관될 수 있다. 자취 내의 지점 각각은 디바이스(104a) 및 디바이스의 사용자의 후속 위치 변화를 지시할 수 있다.
순차적인 궤적 데이터의 단순화된 예시가 도 8 에 도시되어 있다. 도 8 은 디바이스(104a) 및 디바이스의 사용자가 건물에 입장하고 건물 내에서 이동하는 것에 따른 위치의 변화의 예시를 도시한 도면이다. 도 8 을 참조하면, 자취(802)는 디바이스(104a)가 건물의 입구(804, 도 2 의 단계 212 또는 단계 214에서 추정된 입구의 위치일 수 있다)로부터 이동하는 것을 나타내고, 두 위치(806, 808) 에서는 빙 돌아가는 움직임을 보이고, 경로를 따라 가다가 위치(810)에서 다시 돌아오고 있으며, 다시 입구(804)로 돌아간다. 자취(802)는 하나의 선으로 표시되어 있지만, 다양한 실시 예에서, 자취(802)는 전술한 많은 지점들로 구성될 수 있으며, 각각의 지점은 시간 및 해당 시간에 디바이스의 위치(예를 들어, x-y 좌표)를 나타낼 수 있다.
도 3 으로 돌아가서, 단계 304 에서 순차적인 궤적 데이터가 거리 및 기간에 기초하여 클러스터링될 수 있다. 더 상세하게는, 클러스터링 기술은 관심 지역(예를 들어, 실내 공간, 랜드마크, 로비, 가게 등 사람이 특정 관심사에 따라 상당한 시간을 소비하고자 할 수 있는 장소)을 나타내는 자취의 일부를 식별하는 데 이용될 수 있다. 다양한 실시 예에서, 자취의 전부가 아닌 일부 지점들에 대해 하나 이상의 클러스터가 형성될 수 있다. 클러스터 각각은 디바이스의 움직임이 특정 시간에 대해 특정 영역 또는 일정 반지름 내로 한정되는 것을 나타낼 수 있다. 자취 내의 몇 다른 지점들이 해당 시간 동안에 특정 영역 또는 반지름을 벗어나는 경우, 해당 지점들은 클러스터링되지 않을 수 있다.
위 개념의 일부가 도 8 에 도시되어 있다. 도 8 에서, 자취(802)는 두 위치(806, 808)에서, 디바이스(104a)가 빙 도는 움직임을 보이고, 제한된 공간 내에서 상당한 시간을 보냈다는 것을 나타낸다. (도면에서는 명확히 드러나지 않으나, 실제 응용에서 자취(802)를 구성하는 복수의 점들이 중첩되어 있다면, 디바이스(104a)가 상당한 시간 동안 머무르고 있었다는 것을 나타낼 수 있다.) 따라서, 자취의 이러한 부분들을 구성하는 지점들이 클러스터 A 및 B 를 형성할 수 있다. 또한 디바이스가 갔던 길을 되돌아오며 상당한 시간을 보냈을 것으로 추정되는 위치(810)가 있다. 따라서, 위치(810)의 지점들은 또 다른 클러스터 C를 형성할 수 있다.
클러스터가 형성되면, 특정한 값들과 연관될 수 있다. 몇 실시 예에서, 클러스터 각각에 대한 중심이 계산될 수 있다. 이에 더해, 클러스터 각각은 출발 지점(예를 들어, 클러스터 내에서 가장 이른 타임 스탬프를 갖는 지점) 및 종료 지점(예를 들어, 클러스터 내에서 가장 늦은 타임 스탬프를 갖는 지점) 과 연관될 수 있다. 이러한 데이터는 관심 지역의 입구 또는 출구의 위치를 결정하는 데 이용될 수 있다. 상세한 방법은 후술한다.
자취의 지점들로부터 클러스터를 형성 및 식별하기 위해 어떠한 적절한 알고리즘도 이용될 수 있다. 예를 들면, 아래와 같은 알고리즘을 이용할 수 있다.
1) 순차적인 궤적 데이터가 복수의 지점들[(xi, yi), i=1, 2 .... N] 로 구성되어 있다고 가정한다.
2) 단계 0 : 순차적인 궤적 데이터를 행렬로 로드한다. 클러스터 반지름 R과 클러스터 체류 기간 D를 초기화한다.
3) 단계 1 : 행렬의 첫 두 지점을 이용하여 클러스터 C를 형성한다. 클러스터 C의 중심을 계산한다.
4) 단계 2 : 다음 지점이 중심으로부터 반지름 R 내에 있다면, 지점을 클러스터 C에 추가한다. 다음 지점을 포함하여 중심을 업데이트하고 단계 2 를 다시 수행한다. 다음 지점이 중심으로부터 반지름 R 안에 있지 않다면, 루프를 중단하고 단계 3 으로 진행한다.
5) 단계 3 : 지점과 연관된 시간과 클러스터 C 의 시작 지점과 연관된 시간 사이의 차이를 확인한다. 만일 시간 차이가 D 보다 크다면, 클러스터 C를 시작 지점, 종료 지점 및 중심을 나타내는 값을 갖는 새로운 클러스터로 설정한다. 몇 실시 예에서, 만일 새로운 클러스터가 다른 클러스터와 소정의 거리 내에 있으면, 클러스터를 합병할 수 있다. 그리고 단계 1 로 돌아간다. 만일 전술한 시간 차이가 D보다 크지 않으면, 클러스터 C를 실패한 알림으로서 제거하고 단계 1 로 돌아간다.
상술한 알고리즘은 예시를 위해 제공된 것이고, 디바이스 사용자가 많은 시간을 소비하는 공간 또는 관심 지역을 나타내는 클러스터를 식별하기 위해 어떠한 클러스터링 알고리즘도 사용될 수 있다.
도 3 으로 돌아가서, 클러스터가 형성되면, 하나 이상의 클러스터(예를 들어, 도 8 의 클러스터 A, B 및 C) 는 속도 또는 움직임에 기초하여 필터링된다(단계 306 및 308). 몇 실시 예에서, 예를 들어, 클러스터 각각에 포함된 지점 각각은 가속도계 데이터와 연관되어 있다. 디바이스(104a)의 가속도계 또는 움직임 센서를 이용하여 획득된 가속도계 데이터는, 디바이스(104a)가 클러스터와 연관된 시기에 수행한 움직임의 양을 나타낼 수 있다. 만일 특정 클러스터가 소정의 임계값을 초과하는 움직임 또는 가속도를 포함하는 경우, 클러스터는 필터링되어 제거될 수 있다(단계 306). 이러한 필터링은 클러스터 각각은 디바이스 사용자가 상당한 시간을 소비하는 관심 지역을 나타내기 위해 사용된다는 아이디어에 기초한다. 만일 디바이스 사용자가 클러스터를 빠르게 통과했다면, 클러스터는 관심 지역을 나타내지 못한다는 것을 추정할 수 있다.
필터링 과정은 또한 속도 분포를 분석하는 것을 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에서, 클러스터에 포함된 지점들은 자취를 형성할 수 있다. 따라서, 자취의 길이는 궤적의 거리 또는 클러스터와 연관된 기간 동안 이동한 거리를 나타낼 수 있다. 시작 및 종료 지점은 자취가 시작되고 종료된 시간을 나타낼 수 있다. 이러한 정보를 이용하여, 클러스터의 평균 속도가 계산될 수 있다. 몇 실시 예에서, 만일 클러스터와 연관된 평균 속도가 기 설정된 수준을 초과하는 경우, 디바이스 사용자가 클러스터를 빠르게 통과하여 지나가거나, 클러스터에 디바이스에 대한 관심 지역이 포함되지 않았다는 것을 의미하므로 클러스터는 필터링되어 제거될 수 있다. 다른 실시 예에서, 클러스터와 연관된 최고 속도 또는 최저 속도에 기초하여 클러스터가 필터링될 수 있다.
도 8 은 상술한 필터링 기술이 어떻게 적용될 수 있는지에 대한 예시를 도시한 도면이다. 클러스터 C 는 일견 디바이스(104a)가 제한된 영역 안에서 충분한 시간을 보낸 것을 나타내는 것으로 보인다. 하지만, 클러스터 C의 지점들을 분석하면, 연관된 가속 데이터가 클러스터 C 에서 디바이스가 정지 혹은 속도를 늦춤이 없이 지속적인 움직임을 보였고, 움직임이 기 설정된 수준을 초과한다는 것을 나타낼 수 있다. 추가적으로, 타임 스탬프 및 위치 데이터에 대한 분석 결과 클러스터 C의 정점들이 디바이스(104a)가 천천히 걷는 것 이상의 일관된 속도를 유지하고 있었음을 나타낼 수도 있다. 이는 디바이스 사용자가 통로를 지나가다가, 길을 잘못 들었음을 인식하고, 빠르게 돌아 나간 것을 의미할 수 있다. 움직임 및 속도 데이터에 기초하여, 클러스터 C는 디바이스 사용자가 큰 관심을 갖고 있는 영역이 아닌 것으로 보아 필터링되어 제거될 수 있다.
도 3 으로 돌아가서, 클러스터링 및 필터링 프로세스는 하나 이상의 필터링되지 않고 남아있는 유효 클러스터를 남길 수 있다. 이러한 유효 클러스터 각각은 후보 관심 지역(예를 들어, 실내 공간, 특징적인 위치, 가게 등)을 나타낼 수 있다(단계 310). 다양한 실시 예에서, 이러한 유효 클러스터들은 추가적인 분석을 위해 서버(110)로 선택적으로 전송될 수 있다. 상세한 내용은 후술될 것이다.
방법(300)의 동작은 디바이스(104a) 또는 서버(110)에서 수행될 수 있다. 디바이스(104a)의 경우, 디바이스(104a)는 센서, GPS 안테나 또는 다른 항법 관련 도구를 이용하여 순차적인 궤적 데이터를 획득할 수 있다(단계 302). 디바이스(104a)는 또한 거리와 기간에 기초하여 데이터를 클러스터링할 수 있고(단계 304) 결과 클러스터들을 속도와 움직임에 기초하여 필터링할 수 있다(단계 308). 몇 실시 예에서, 디바이스(104a)는 순차적인 궤적 데이터를 수집하고 서버(110)로 전송할 수 있다. 서버(110)는 데이터를 수신하고(단계 302)전술한 클러스터링 및 필터링 동작을 수행할 수 있다(단계 306, 308 및 310).
다양한 실시 예에서, 상술한 기술들은 실내 환경 뿐 아니라 실외 환경에서도 이용될 수 있다. 다양한 실외 가게들과 이벤트 공간을 포함하는 실외 박람회 또는 놀이공원을 예시로서 고려할 수 있다. 복수의 사용자가 모바일 디바이스(104a)를 가지고 박람회장을 돌아다닐 수 있다. 모바일 디바이스는 순차적인 궤적 데이터를 획득하고(예를 들어, 도 3 의 단계 302), 순차적인 궤적 데이터는 GPS추적, PDR 또는 다른 추적 방법에 기초할 수 있다. 순차적인 궤적 데이터는 사용자의 움직임 패턴을 나타낼 수 있다. 다양한 실시 예에서, 모바일 디바이스는 데이터를 서버에 전송하고, 데이터는 서버에서 거리 및 기간에 기초하여 클러스터링될 수 있다(예를 들어, 도 3 의 단계 304). 다른 실시 예에서, 모바일 디바이스에서 클러스터링이 수행될 수 있다. 차후에 데이터는 움직임 및 속도에 기초하여 필터링될 수 있다(예를 들어, 도 3 의 단계 306 및 308). 데이터의 클러스터링 및 필터링을 통해 사용자가 실외의 박람회장에서 시간을 많이 보내는 장소(예를 들어, 이벤트 공간, 탈 것, 실외 매장, 전시회 등)를 나타낼 수 있다. 이러한 장소들 중 적어도 일부는 관심 지역으로 결정될 수 있다(예를 들어, 도 3 의 단계 310).
도 4 는 크라우드소싱된 데이터를 이용하여 관심 지역의 위치를 결정하는 방법을 나타낸 흐름도를 도시한 도면이다. 예를 들면, 이 방법은 복수의 디바이스(104a 내지 104d) 가 도 3 의 방법(300)을 수행한 뒤에 수행될 수 있다. 즉, 방법(300)을 수행한 뒤, 디바이스 각각은 단계 310 에서 획득한 클러스터들을 서버(110)로 전송할 수 있다. 클러스터 각각은 후보 관심 지역(예를 들어, 관심 지역의 추정된 위치)을 나타낼 수 있다. 후보 관심 지역을 결정하는 데 이용되는 신호 데이터 또는 센서의 작은 오류들로 인해, 후보 관심 지역 각각은 완전히 정확하지 않을 수 있다. 일반적으로, 디바이스(104a 내지 104d)는 자취(예를 들어, 도 8 의 자취(802)) 또는 순차적인 궤적 데이터를 서버(110)에 분석을 위해 전송할 수 있다. 서버(110)는 방법(400)의 단계들을 크라우드소싱된 데이터에 기초하여 수행하고, 하나 이상의 관심 지역(예를 들어, 건물 내의 실내 공간, 실외 쇼핑몰의 매장 등)의 위치를 더 정확하게 결정할 수 있다.
초기에, 단계 402 에서, 전술한 바와 같이 복수의 후보 관심 지역들이 복수의 디바이스로부터 서버에 수신될 수 있다. 특정 실시 예에서, 복수의 후보 관심 지역들은 클러스터들(예를 들어, 도 3 의 단계 310 에서 서술한 클러스터들) 에 의해 나타내어질 수 있고, 건물(예를 들어, 도 2 와 관련하여 참조된 건물) 내의 실내 공간들과 관련될 수 있다. 하지만, 다른 실시 예에서, 후보 관심 지역들은 다른 어떠한 위치 즉, 랜드마크, 구조물, 실내 또는 실외의 공간과 관련될 수 있다.
도 9 는 단계 402 에서 획득한 크라우드소싱된 데이터의 예시를 도시한 도면이다. 도 9 는 서버(110)가 서로 떨어져 있는 두 디바이스로부터 수신한 두 자취(902a 내지 902b)를 나타낸다. 자취(902a)는 클러스터 A를 포함하고, 자취(902b)는 클러스터 B를 포함한다. 일 실시 예에서, 클러스터 A 및 B는 도 3 의 단계 302, 304, 306, 308 및 310 을 수행한 결과일 수 있고, 각각이 후보 관심 지역을 나타낼 수 있다. 자취 902a/902b 는 같은 범용 공간 또는 위치(예를 들어, 도 5 의 건물(502) 또는 도 2 에서 서술된 건물)와 연관되었을 수 있고, 각각의 시작 지점은 입구(904)일 수 있다. (비록 입구 또는 시작 지점은 다른 다양한 기술을 이용하여 결정될 수 있지만, 본 실시 예에서 입구(904)는 도 2 의 단계 212 또는 단계 214 에서 결정된 입구로 추정될 수 있다.) 서로 약간의 오프셋이 있지만, 자취(902a 내지 902b) 는 일반적으로 유사한 경로를 따라가는 것으로 보인다. 순차적인 궤적 데이터는 약간의 오류가 나기 쉬운 기술을 이용하여 수집되기 때문에, 이는 종종 발생할 수 있는 일이다. 예를 들어, 전술한 바와 같이, PDR을 이용하여 자취 및 순차적인 궤적 데이터를 생성하는 것은 상당한 오류를 생성할 수 있으며, 서로 다른 디바이스에서 생성된 자취가 서로 상당히 떨어져 있게 할 수 있다.
도 4 로 돌아가서, 서버(110)는 궤적 거리에 기초하여 복수의 후보 관심 지역들의 부분집합을 선택할 수 있다(단계 404). 궤적 거리는 자취(예를 들어, 자취(902a)를 따라가며 측정한 시작 또는 입구 지점(904)로부터 이에 상응하는 특정 클러스터(예를 들어, 도 9 의 클러스터 A)까지의 거리를 의미할 수 있다. 입구 지점(902)로부터 클러스터 각각(예를 들어, 도 9 의 클러스터 A 및 B)까지의 궤적 거리가 결정될 수 있다. 만일 클러스터의 궤적 거리가 하나 이상의 다른 클러스터들과 같거나 유사하다면(예를 들어, 특정 대역 내), 이 클러스터들이 방법(400)의 나머지 동작을 위해 이용될 수 있다. 상응하는 궤적 거리가 다른 모든 클러스터들의 궤적 거리와 떨어져 있거나 유사하지 않은 (예를 들어, 특정 대역 밖)클러스터는 버려지거나, 방법(400)의 나머지 동작들에서 이용되지 않을 수 있다.
단계 404 에서 전술한 실시 예의 예시가 도 9 의 도표를 이용하여 설명될 수 있다. 도 9 에서, 궤적 거리는 입구 지점(904)로부터 각각의 클러스터 A 와 B 까지의 거리가 상응하는 자취(각각 902a 및 902b)를 따라서 측정될 수 있다. 이후 궤적 거리가 비교될 수 있다. 본 예시에서, 클러스터 A 및 B 에 대한 궤적 거리가 대략적으로 같거나 매우 유사할 수 있다(예를 들어, 클러스터 A 및 B 에 대한 거리가 같은 값 주변의 대역(예를 들어, +/- 5 퍼센트)에 포함될 수 있다). 궤적 거리가 비슷하면, 클러스터 A 및 B가 서로 같은 실내의 위치를 참조하고 있는 것으로 추정할 수 있다. 따라서, 클러스터 A 및 B는 추가적인 분석을 위해 선택될 수 있다(단계 404). 서로 유사하지 않은 궤적 거리를 갖는(대역 밖에 있는) 클러스터들은 버려지거나, 분석에 이용되지 않을 수 있다.
위 실시 예에서, 입구 지점(904)로부터 궤적 거리가 측정된다. 하지만, 궤적 거리는 어떠한 참고 위치, 랜드마크 또는 지점으로부터도 측정 또는 계산될 수 있다.
도 4 로 돌아가서, 선택된 클러스터들 각각에 대해 선택적으로 가중치가 할당될 수 있다. 일반적으로, 가중치는 각각의 클러스터가 실내의 위치를 최종적으로 결정하는 데 적합한지에 대한 평가를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 클러스터 밀도에 기초하여 서로 다른 클러스터에 서로 다른 가중치가 할당될 수 있다. 즉, 높은 밀도 영역(예를 들어, 서로 다른 클러스터들 및/또는 자취들과 근접한)에 포함된 클러스터는 다른 클러스터들과 멀리 떨어져 고립된 클러스터보다 높은 가중치를 할당받을 수 있다.
자취 밀도에 기초하여 클러스터 가중치를 할당하는 것은 어떠한 적절한 알고리즘 또는 기술을 사용하여서도 수행될 수 있다. 다양한 실시 예에서, 예를 들어, 가중치는 특정 지점(예를 들어, 입구 지점(904))으로부터 시작되는 자취들의 각도 분포에 비례할 수 있다. 도 9 의 실시예에 대해 수정된 실시예가 도 10 에 도시되어 있다. 도 10 에서, 클러스터 A 및 B가 서로 근접해 있고, 입구 지점(904)과 관계된 각도 범위 Z 안에 위치하고 있다. 각도 범위 Z 내의 지점, 자취 및/또는 클러스터들의 밀도가 높으므로, 각도 범위 내의 클러스터들에 높은 가중치가 할당될 수 있다. 만일 각도 범위 Z 내에 더 많은 자취 및 클러스터들이 있다면, 가중치는 더 높아질 수 있다. 만일 독립된 클러스터 하나 및/또는 아주 적은 지점/자취를 포함하는 다른 각도 범위가 존재한다면, 클러스터는 에러를 많이 포함하고 있는 동떨어진 것이라는 추정 하에, 클러스터에 할당되는 가중치는 매우 작을 것이다.
상술한 접근방식의 다양한 실시 예를 아래 수학식 1을 이용하여 나타낼 수 있다.
Figure PCTKR2015008764-appb-M000001
위 공식에서, S는 실내 공간의 위치에 대한 최종 추정을 나타내고, Sk 는 크라우드소싱된 클러스터들 (예를 들어, 도 9 의 클러스터 A 및 B) 또는 실내 공간에 대한 후보 위치를 나타내는 클러스터들이고, Wk 는 자취(예를 들어, 도 9 의 자취(902a/902b)의 각도 분포에 비례하여 할당된 가중치이다. 시작, 종료 및 중심이라는 용어는 각각의 클러스터가 전술한 바와 같이 시작 지점, 종료 지점 및 중심과 연관되어 있다는 것을 나타낸다. 위 공식은 예시를 위한 것이며, 다른 어떠한 가중치 알고리즘 또는 기술 역시 이용될 수 있다.
단계 408 에서, 관심 지역의 위치가 결정될 수 있다. 다양한 실시 예에서, 위치는 단계 404 에서 선택된 클러스터들의 부분집합 및/또는 단계 406 에서 할당된 가중치에 기초하여 결정될 수 있다. 다양한 실시 예는 실내 공간에 대한 최종 위치를 결정하기 위해 새로운 클러스터를 형성하는 단계를 포함한다. 도 9 에 도시된 실시 예에서, 예를 들어, 클러스터 A 및 B 가 병합되어 새로운 클러스터를 형성할 수 있다. 클러스터의 중심이 계산되고, 도 9 에서 별 모양으로 나타내어질 수 있다. 본 실시 예에서, 중심은 실내 공간의 위치에 대한 최종 추정 결과를 나타낼 수 있다.
선택적으로, 단계 410 에서, 클러스터(들)은 입구의 개수 및 위치와 같은 관심 지역(들)의 추가적인 특징을 결정하기 위해 더 분석될 수 있다. 다양한 실시 예에서, 예를 들어, 만일 클러스터가 실내 공간으로 추정된다면, 서버는 클러스터의 시작 지점의 위치를 결정(예를 들어, 가장 이른 시간과 연관된 클러스터 내에서의 지점)할 수 있고, 시작 지점을 실내 공간의 입구 위치로 표시할 수 있다. 클러스터의 종료 지점(예를 들어, 가장 늦은 시간과 연관된 클러스터 내에서의 지점) 역시 실내 공간에서의 다른 입구의 위치로 표시될 수 있다. 몇 실시 예에서, 시작 및 종료 지점은 같거나 거의 같은 위치일 수 있고, 서버(110)는 디바이스 사용자가 하나의 입구를 이용하여 실내 공간에 입장 및 퇴장하였거나 실내 공간이 하나의 입구만을 갖는 것을 의미하는 것으로 판단할 수 있다. 실내 공간의 입구의 수 및 위치를 결정하기 위해 다른 어떠한 기술 또는 알고리즘도 이용될 수 있다.
몇 실시 예에서, 서버(110)는 하나 이상의 실내 공간과 다양한 특징 또는 상세한 정보를 연관시킬 수 있다. 예를 들어, 서버(110)는 복수의 실내 공간을 갖는 쇼핑몰의 청사진 또는 전개도를 보관할 수 있고, 각각의 실내 공간이 특정 매장에 대응될 수 있다. 서버(110)는 방법(400)의 단계들을 수행하고, 단계 410 에서 전술한 바와 같이 다양한 실내 공간들을 식별할 수 있다. 실내 공간의 추정된 위치와 알려진 쇼핑몰의 전개도를 비교함으로써, 서버(110)는 특정 실내 공간의 위치를 특정 매장, 브랜드, 상품, 목적, 상세한 설명 및 다른 특징과 연관시킬 수 있다.
추가적으로, 서버(110)는 크라우드소싱된 클러스터들 및 자취들을 분석하여 실내 공간 및/또는 그 주변 영역의 구조적 특징을 결정할 수 있다. 예를 들어, 만일 복수의 크라우드소싱된 자취들이 디바이스(104a)및 사용자가 두 인접한 영역 사이를 단 하나의 입구 또는 지점을 통과하여서만 이동할 수 있다면, 두 영역 사이의 다른 부분은 딱딱한 벽, 파티션 또는 다른 장애물로 구성되어 있음을 추정할 수 있다. 즉, 서버(110)는 실내 공간 사이 또는 특정 영역에 순차적인 궤적 데이터 또는 자취가 존재하지 않는다면, 파티션, 벽 또는 장애물이 존재한다는 것을 결정할 수 있다. 이러한 방법을 이용하여, 수집된 순차적인 궤적 데이터, 클러스터 및 결정된 실내 공간의 위치에 대한 정보에 대한 분석에 기초하여 벽, 파티션 및 다른 구조물들을 추정할 수 있다. (단계 412)
도 4 로 돌아가서, 다양한 실시 예에서, 서버(110)는 단계 402, 404, 406 및 408을 복수 회 반복하여 하나 이상의 실내 공간의 위치를 결정할 수 있다. 단계 414 에서, 서버는 실내 공간(들)의 위치를 지시하는 데이터를 디바이스(104a)에 전송할 수 있다. 서버(110)는 그 외에 순차적인 궤적 데이터 및/또는 단계 410 및 412와 연관된 정보(예를 들어, 파티션, 실내 공간 또는 매장의 특성 등)와 같은, 유용한 항법 데이터를 전송할 수 있다. 디바이스(104a)는 전송받은 정보를 다양한 항법, 매핑 및 위치 기반 응용에 이용할 수 있다. 몇 실시 예에서, 예를 들어, 디바이스(104a)는 지도를 제공할 수 있고, 실내 공간(들)이 지도상에서 어디에 위치하는지를 지시할 수 있다. 또 다른 실시 예에서, 디바이스(104a)는 디바이스의 현재 위치로부터 특정한 실내 공간까지 도달하기 위한 방향 또는 안내를 제공할 수 있다. 다양한 실시 예에서, 디바이스(104a)는 디바이스 사용자가 실내 공간들 중 하나에 도달한 것을 지시하는 알림을 디스플레이할 수 있다. 다양한 실시 예는 디바이스(104a)가 실내 공간/구조물의 위치 및 실내 공간/구조물의 특징(예를 들어, 욕실, 매장의 이름, 매장에서 판매되는 상품 등)을 나타내는 정보를 디스플레이할 수 있다.
몇 실시 예는 도 2 내지 4 에 도시된 기술을 이용하여 사용자에게 실시간 교통 또는 경로 정보를 제공하는 것을 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 최초에 본 명세서에 개시된 하나 이상의 기술을 이용하여 실내 공간 또는 구조물의 위치를 결정할 수 있다(예를 들어, 도 2 내지 4, 도 3 의 단계 310 및/또는 도 4 의 단계 408, 410 및/또는 412에서 설명한 바와 같이). 결과적으로, 특정 영역 및 부분 영역(예를 들어, 복수의 매장을 가지고 있는 쇼핑몰)의 일반적인 레이아웃(layout)이 결정될 수 있다.
추가적으로, 사용자의 모바일 디바이스로부터 크라우드소싱되어 수집된 데이터를 이용하여 복수의 사용자의 위치가 결정될 수 있다. 그러한 데이터는 순차적인 궤적 데이터(예를 들어, 도 4 의 단계 402 와 같이), GPS 데이터, 무선 주파수 데이터 및/또는 주변 신호 데이터(예를 들어, 도 2 의 단계 202, 204, 206 및 208 및 도 3 의 단계 302와 같이)를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에서, 모바일 디바이스는 그러한 데이터를 서버(110)로 전송할 수 있고, 서버(110)는 실시간으로 사용자의 움직임을 추적할 수 있다. 따라서, 서버(110)는 사용자가 레이아웃 내에 있는지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 서버(110)는 쇼핑몰의 복도 또는 매장 각각에 얼마나 많은 사람들이 있는지를 실시간으로 결정할 수 있다.
몇 실시 예에서, 서버(110)는 위치 정보에 기초하여 하나 이상의 사용자들의 디바이스(104a)들에 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 서버(110)는 쇼핑몰의 다양한 부분에 얼마나 사람이 모여 있는지 및/또는 어떠한 매장이 고객을 더 많이 유혹했는지를 지시하는 데이터를 디바이스(104a)에 전송할 수 있다. 몇 실시 예는 서버(110)가 쇼핑몰의 군중 또는 교통을 고려하여 현재의 위치로부터 원하는 위치로 도달할 수 있도록 돕는 방향 또는 경로 정보를 사용자에게 전송할 수 있다. 예를 들어, 서버(110)는 사용자가 쇼핑몰의 특정 부분으로 입장해야 한다는 것을 지시하는 데이터를 디바이스(104a)에 전송할 수 있다. 또는, 서버(110)는 사용자의 선호도에 따라 사람이 많이 몰려 있는 영역 또는 가게 쪽으로 안내하거나, 사람이 많이 몰려 있는 영역 또는 가게로부터 멀리 떨어질 수 있도록 하는 안내 정보를 디바이스(104a)에 전송할 수 있다. 다양한 실시 예에서, 서버(110)로부터 수신한 데이터에 기초하여 메시지, 추천 경로, 지도, 알림 또는 다른 정보가 디바이스(104a)에 디스플레이될 수 있다. 사용자는 디스플레이된 정보에 기초하여 행동을 취할 수 있다.
또 다른 실시 예에서, 서버(110)는 응급 상황과 관련된 서비스를 제공할 수 있다. 본 명세서에 개시된 기술은 건물 내부에서 사람이 몰려 있는 공간과 그렇지 않은 공간을 결정하는 데 이용될 수 있다. 몇 실시 예에서, 서버(110)는 건물 내부의 여러 부분에 대한 군중 밀집 정도 또는 추정된 교통량 등의 정보를 소방수 또는 긴급한 업무를 수행하는 사람의 디바이스(104a)에 전송할 수 있다. 디바이스(104a)에 디스플레이된 정보는 화재, 지진 또는 다른 응급 상황이 있는 경우 건물 내부에서 사람들의 위치를 파악하고 적절한 대피 계획을 결정하는 데 이용될 수 있다.
도 11 은 일 실시 예에 따른 디바이스를 도시한 도면이다. 일 실시 예에서, 디바이스(104a)는 도 1 의 디바이스(104a 내지 104d)중 어느 디바이스라도 될 수 있다. 디바이스(104a)는 하나 이상의 프로세서를 포함하는 제어부(1104), 저장부(1102), 센서부(1116), 사용자 인터페이스부(1106), 위치 결정부(1108) 및 네트워크 인터페이스부(1112)를 포함할 수 있다. 디바이스(104a)는 스마트폰, 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 스마트 글래스, 스마트 워치 및/또는 다른 웨어러블 디바이스를 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
네트워크 인터페이스부(1112)는 디바이스(104a)로 하여금 무선 주파수 송신기, 와이파이 액세스 포인트, GPS 위성, 서버(110) 및 다른 외부 디바이스 또는 네트워크와 통신할 수 있도록 하는 하드웨어 또는 소프트웨어를 포함할 수 있다. 예를 들어, 네트워크 인터페이스부(1112)는 GPS 및 무선 주파수 신호를 수신할 수 있도록 구성될 수 있다. 수신된 신호는 건물 또는 다른 영역의 입구를 결정하는 데 이용될 수 있다(예를 들어, 도 2 의 방법(200)에서 설명한 바와 같이). 네트워크 인터페이스는 또한 순차적인 궤적 데이터, GPS 데이터, 무선 주파수 데이터, 주변 신호 데이터, 센서 데이터 및 다른 데이터가 처리될 수 있도록 서버(110)에 전송하는 데 이용될 수 있다. 네트워크 인터페이스부는 네트워크(예를 들어, LAN, 인터넷 등) 또는 통신 프로토콜(예를 들어, 블루투스, 와이파이 등)을 이용하여 데이터를 송수신할 수 있도록 구성될 수 있다.
저장부(1102)는 실행가능한 컴퓨터 코드 또는 데이터를 저장할 수 있는 하드웨어 또는 소프트웨어일 수 있다. 저장부(1102)는 하드 드라이브, 플래시 드라이브, 비 휘발성 메모리, 휘발성 메모리 또는 다른 종류의, 컴퓨터에서 읽을 수 있는 기록매체를 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 본 명세서에 개시된, 디바이스(104a)와 연관된 방법 및 동작들은(예를 들어, 도 2 내지 4 의 방법 200, 300 및 400) 저장부(1102)에 실행가능한 컴퓨터 코드의 형태로 저장될 수 있다. 제어부(1104)는 명령어 또는 컴퓨터 코드를 실행하여 디바이스(104a)가 본 명세서에 개시된 방법 또는 동작을 수행할 수 있도록 제어할 수 있다.
센서부(1116)는 온도, 빛, 소리, 자기장, 방향, 움직임, 속도 또는 다른 환경 파라미터의 변화를 감지할 수 있는 하드웨어 또는 소프트웨어를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에서, 센서부(1116)는 가속도계, 자기계, 나침반, 온도 센서, 빛 센서, 움직임 센서, 소리 센서 또는 다른 센서를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에서 센서부(1116)는 클러스터 필터링(예를 들어, 도 3 의 단계 306 및 308) 또는 입구의 위치를 결정(예를 들어, 도 2 의 단계 208, 210 및 212)하는 데 이용될 수 있는 센서 데이터를 수집할 수 있다.
위치 결정부(1108)는 특정 지역, 입구, 실내 공간, 랜드마크 또는 다른 영역의 위치를 결정할 수 있도록 구성된 소프트웨어 또는 하드웨어일 수 있다. 다양한 실시 예에서, 예를 들어, 위치 결정부(1108)는 도 2 내지 3 에 도시된 방법 및 단계의 일부 또는 전부를 수행할 수 있도록 구성된 소프트웨어 모듈일 수 있다. 즉, 위치 결정부(1108)는 GPS, 주변 신호, 센서 및 무선 주파수 데이터를 수집하고; 수집한 데이터에 기초하여 건물의 입구 위치를 결정하고; 수집한 데이터 및 결정된 위치를 서버에 전송하고; 순차적인 궤적 데이터를 획득하고(예를 들어, GPS 또는 PDR 데이터); 데이터를 클러스터링 및 필터링하고; 추정된 실내 공간/영역의 후보 위치를 제공하고; 추가적인 분석을 위해 추정된 실내 공간/영역의 후보 위치를 서버에 전송할 수 있다.
사용자 인터페이스부(1106)는 디바이스(106a)의 사용자에게 상호작용하는 사용자 인터페이스를 제공할 수 있는 하드웨어 또는 소프트웨어일 수 있다. 다양한 실시 예에서, 사용자 인터페이스부는 터치 감지(정전식) 스크린, 비디오 디스플레이, e-잉크 디스플레이, LCD 화면, OLED 화면 및 HUD(Head up display) 를 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 사용자 인터페이스부(1106)는 음성 명령을 수신하고 음성 메시지를 만들 수 있는 기능을 포함할 수 있다. 몇 실시 예에서, 사용자 인터페이스에서 지도, 건물의 입구의 방향 및/또는 위치, 관심 지역 및 실내 공간들을 디스플레이하는 단계를 포함할 수 있다. 위치는 디바이스(예를 들어, 도 2 및 도 3 의 단계 212 및 단계 310) 또는 서버(예를 들어, 도 4 의 단계 410)에서 결정된 것일 수 있다.
도 12 는 본 명세서에 개시된 몇 실시 예에 따른 서버를 도시한 도면이다. 서버(110)는 하나 이상의 프로세서를 포함하는 제어부(1204), 저장부(1202), 위치 결정부(1208), 크라우드소싱 데이터베이스(1210) 및 네트워크 인터페이스부(1212)를 포함할 수 있다. 서버(110)는, 도 1 에 도시된 서버(110)에 대응할 수 있다.
네트워크 인터페이스부(1212)는 서버(110)가 디바이스(104a 내지 104d)와 통신할 수 있도록 하는 하드웨어 또는 소프트웨어를 포함할 수 있다. 예를 들어, 네트워크 인터페이스부(1212)는 디바이스(104a 내지 104d)로부터 GPS 데이터, 무선 주파수 데이터, 센서 데이터, 주변 신호 데이터 및 순차적인 궤적 데이터를 수신할 수 있도록 구성될 수 있다. 서버(110)는 추가적인 분석 및 처리를 위해 수신된 크라우드소싱된 데이터를 다른 구성요소(예를 들어, 위치 결정부(1208))로 전달할 수 있다. 네트워크 인터페이스부(1212)는 디바이스(104a 내지 104d)에 데이터를 전송하기 위해 이용될 수 있다(예를 들어, 도 2 의 단계 214 에서 결정된 건물 입구의 위치, 도 4 의 단계 408, 410 및 412에서 결정된 실내 공간, 입구, 출구 또는 파티션의 위치 등). 네트워크 인터페이스부(1212)는 LAN, 인터넷, 등과 같은 네트워크 또는 블루투스, 와이파이 등과 같은 통신 프로토콜을 이용하여 전송 또는 수신을 할 수 있다.
저장부(1202)는 실행가능한 컴퓨터 코드를 저장하기 위한 하드웨어 또는 소프트웨어일 수 있다. 저장부(1202)는 하드 드라이브, 플래시 드라이브, 비 휘발성 메모리, 휘발성 메모리 또는 다른 종류의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 본 명세서에 개시된 서버(110)에 대한 어떠한 동작 또는 방법(예를 들어, 도 2 내지 도 4 의 방법 200, 300 및 400)이 컴퓨터로 실행가능한 코드 또는 명령어의 형태로 저장부(1202)에 저장될 수 있다. 하나 이상의 프로세서를 포함하는 제어부(1204)는 코드 또는 명령어를 실행하여 서버(110)로 하여금 본 명세서에 개시된 방법을 실시하도록 할 수 있다.
크라우드소싱 데이터베이스(1210)는 복수의 디바이스(104a 내지 104d)로부터 수신한 데이터를 저장할 수 있는 하드웨어 또는 소프트웨어일 수 있다. 전술한 바와 같이, 다양한 실시 예에서, 디바이스(104a 내지 104d)는 다양한 종류의 데이터(예를 들어, 주변 신호 데이터, 센서 데이터, GPS 데이터, 무선 주파수 데이터, 와이파이 데이터, 후보 실내 공간 또는 후보 관심 지역, 위치 데이터, 순차적인 궤적 데이터 등)를 서버(110)에 전송할 수 있다. 크라우드소싱된 데이터는 위치 결정부(1208)에서 분석될 수 있도록 데이터베이스(1210)에 저장될 수 있다.
위치 결정부(1208)는 건물의 입구 또는 실내 공간과 같은 관심 지역의 위치를 결정하도록 구성된 하드웨어 또는 소프트웨어일 수 있다. 다양한 실시 예에서, 위치 결정부(1208)는 도 2, 3 및 4 의 방법 200, 300 및 400 과 연관된 동작의 일부 또는 전부를 수행할 수 있도록 구성된 소프트웨어 모듈일 수 있다. 몇 실시 예에서, 예를 들어, 위치 결정부(1208)는 크라우드소싱 데이터베이스(1210)에 저장된 데이터를 클러스터링, 필터링 및 분석할 수 있다. 이러한 동작에 기초하여, 위치 결정부(1208)는 데이터를 이용하여 실내 공간 또는 다른 관심 지역의 위치 및 건물의 입구의 위치를 더 자세하게 추정할 수 있다.
도 13 은 매장, 쇼핑 구역, 쇼핑몰 또는 다른 영역의 입구에 도착한 사용자에게 광고 또는 다른 서비스를 제공하는 방법의 예시를 도시한 도면이다.
최초에, 단계 1302 에서 영역의 입구가 결정될 수 있다. 영역은 매장, 쇼핑몰, 실내 공간 또는 다른 실내외의 영역일 수 있다. 본 명세서에는 영역 및 입구의 위치를 결정하기 위한 다양한 기술이 개시되었다. 예를 들어, 도 2 의 단계 212, 도 3 의 단계 310, 도 4 의 단계 408 및 410, 도 2 내지 도 4 의 방법 200, 300 및 400 과 같은 기술이 단계 1302 에서 이용될 수 있다.
단계 1304 에서, 사용자의 위치가 결정될 수 있다. 본 명세서에는 사용자의 위치를 결정하기 위한 다양한 기술이 개시되었다. 예를 들어, 사용자의 위치 및 움직임은 디바이스(104a)로부터 수집된 GPS, 무선 주파수 데이터, 순차적인 궤적 데이터 및/또는 PDR 데이터를 이용하여, 도 2 의 단계 202, 204, 208 및 도 3 의 단계 302를 이용하여 결정될 수 있다. 다양한 실시 예에서, 데이터는 디바이스(104a)로부터 서버(110)로 실시간으로 전송될 수 있다. 따라서, 서버(110)는 모바일 디바이스 사용자의 움직임을 추적할 수 있다.
단계 1306 에서, 서버(104)는 수신된 데이터를 분석하여 사용자가 단계 1302 에서 결정된 위치의 입구 또는 입구의 근처에 있거나 입구에 도착하였다고 결정할 수 있다.
단계 1308 에서, 서버(110)는 단계 1306 에 대한 응답으로서 사용자의 디바이스(104a) 에 대해 광고 데이터를 전송할 수 있다. 단계 1310 에서, 디바이스(104a)는 수신한 데이터에 기초하여 사용자에게 알림 또는 광고를 디스플레이할 수 있다.
위의 방법은 다양한 방법으로 이용될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 매장의 입구에 도착한 경우를 가정할 수 있다. 서버가 사용자의 도착을 결정하면(예를 들어, 단계 1302, 1304 및 1306) 사용자는 매장의 할인 또는 특별 행사 정보를 포함하는 광고를 수신할 수 있다(예를 들어, 단계 1308 및 1310).
다른 실시 예에서, 사용자는 매장의 입구를 자동차를 타고 지나갈 수 있다. 서버(110)는 사용자가 기 설정된 속도(사용자가 운전중이라는 것을 나타낼 수 있는 속도)로 이동하는 것을 결정하고, 사용자가 입구에 충분히 가까이 있다는 것을 결정할 수 있다(예를 들어, 단계 1302, 1304 및 1306). 결정에 기초하여, 서버(110)는 사용자에게 알림 또는 광고를 전송할 수 있다(단계 1308). 몇 실시 예에서, 광고는 사용자로 하여금 매장에 방문하고, 특별 행사에 참여하도록 유도하는 메시지 또는 이미지를 사용자에게 디스플레이할 수 있다(예를 들어, 단계 1310).
또 다른 실시 예에서, 서버(110)는 매장의 입구에 막 도착하여 쇼핑을 시작할 것으로 예상되는 방문객과, 매장을 떠나는 방문객 또는 그저 지나가고 있는 방문객을 구분하는 기술을 이용할 수 있다. 예를 들어, 다양한 실시 예에서, 서버(110)는 사용자가 매장의 입구에 접근하거나, 입구를 통과하여 방금 매장에 도착하였다는 것을 결정할 수 있다(단계 1306). 이러한 조건을 만족하는 경우에만 광고가 사용자에게 전송될 수 있다(딴계 1308). 매장에 충분한 시간을 머무르고 떠나려는 사용자에게는 광고를 수신하지 않을 수 있다. 매장에 들어가지 않고 입구 근처를 그저 지나갈 뿐인 사용자는 광고를 수신하지 않을 수 있다.
따라서, 방법(1300)은 더 상세하게 방금 매장에 입장하였고 상품을 구매할 확률이 높아 보이는 사용자를 대상으로 사용될 수 있다. 이는 매장의 입구로부터 고정된 범위에 대한 송신기 또는 비콘을 설정하는, 다양한 비콘에 기초한 광고 기술과 대조적이다. 이러한 접근 방법에서는, 비콘의 범위를 지나가는 모든 모바일 디바이스에 대해 알림 또는 광고가 전송될 수 있다. 하지만, 이 경우 광고는 매장에 입장할 의도가 없는 사용자에게 전송될 수 있다. 예를 들어, 광고가 비콘 범위 내의 모두에게 전송된다면, 매장을 지나갈 뿐인 사용자 또는 매장을 떠나는 중인 사용자 또한 광고를 수신할 수 있다. 이 경우, 사용자들은 불편함 및 귀찮음을 느낄 수 있다.
도 14 는 사용자에게 서비스를 제공하기 위하여 구매 패턴을 이용하는 방법의 예시를 도시한 흐름도이다. 최초에, 단계 1402 에서 하나 이상의 영역(실내 및 실외 모두), 랜드마크, 매장, 매장의 입구 등의 위치가 결정될 수 있다. 본 명세서에 개시된 다양한 위치 결정 방법이 단계 1402 에서 이용될 수 있다. 예를 들어, 영역, 랜드마크, 매장 또는 실내 공간들의 위치는 도 3 의 단계 310 및 도 4 의 단계 408 및 단계 410 에 개시된 기술을 이용하여 결정될 수 있다. 더 일반적으로는, 위치는 도 2 내지 도 4 의 방법 200, 300 및 400 을 이용하여 결정될 수 있다.
단계 1404 에서, 사용자의 위치가 결정될 수 있다. 사용자의 위치를 결정하기 위해 이용되는 방법은 제한되지 않는다. 예를 들어, 사용자의 위치 및 움직임은 모바일 디바이스로부터 수집된 GPS, 무선 주파수 및/또는 PDR 데이터를 이용하여, 도 2 의 단계 202, 204, 208 및 도 3 의 단계 302 와 같이 결정될 수 있다. 다양한 실시 예에서, 데이터는 사용자 디바이스(104a)로부터 서버(110)에 실시간으로 전송될 수 있으며, 서버(110)는 모바일 디바이스 사용자의 움직임을 추적할 수 있다.
단계 1406 에서, 서버(110)는 사용자가 특정 매장(예를 들어, 단계 1402 에서 결정된 건물/영역 또는 매장의 위치)의 입구에 도착했다는 것을 결정할 수 있다. 다양한 실시 예에서, 매장은 다른 구조물, 건물 또는 영역일 수 있다.
단계 1407 에서, 서버(110)는 사용자의 소비 패턴 데이터를 수집할 수 있다. 소비 패턴 데이터는 사용자의 활동, 관심, 소비 패턴 및/또는 모든 상업적 거래와 연관되거나 이를 지시하는 모든 데이터를 의미할 수 있다. 소비 패턴 데이터의 수집은 언제나 일어날 수 있다. 예를 들어, 소비 패턴 데이터는 일정한 간격으로 수집되거나 단계 1402, 1404 또는 1406 이전에 수집될 수 있다. 몇 실시 예에서, 단계 1407은 단계 1406 이후에 단계 1406 에 대한 응답으로서 실시될 수 있다. 소비 패턴 데이터를 수집하기 위해 이용되는 방법은 제한되지 않는다. 몇 실시 예에서, 예를 들어, 서버(110)는 사용자의 디바이스(104a)에 저장된 데이터를 수신하거나 사용자의 디바이스(104a)에 저장된 데이터에 접근할 수 있다. 데이터는 사용자에 관한 정보(예를 들어, 구매, 상업적 거래, 선호, 사용자 프로필 데이터 등)를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에서, 서버(110)는 디바이스(104a)가 수집한 순차적인 궤적 데이터를 수신하여 사용자가 다양한 매장, 건물 또는 위치에 얼마나 오래 머물렀는지를 결정할 수 있다(예를 들어, 도 3 의 방법 300 및 단계 302 를 이용할 수 있다). 위의 모든 정보는 사용자의 소비 선호도를 추론하는 데 이용될 수 있는 소비 패턴 데이터가 될 수 있다.
단계 1408 에서, 소비 패턴 데이터가 분석될 수 있다. 몇 실시 예에서, 단계 1408 은 단계 1406 에 대한 응답으로서 수행될 수 있다(예를 들어, 사용자가 특정 매장에 입장하였다는 것을 결정한 뒤에 수행될 수 있다).
단계 1408 의 분석에 기초하여, 서버(110)는 매장에 입장한 사용자에게 특정한 서비스를 제공할 수 있다(단계 1410). 몇 실시 예에서, 예를 들어, 서버(110)는 알림 또는 광고를 생성 및 전송하고, 사용자의 디바이스(104a)가 이를 수신할 수 있다. 디바이스(104a)는 사용자에게 광고를 디스플레이할 수 있다.
다양한 실시 예에서, 사용자의 최근 행동 및 소비 선호도에 따라 광고가 설정될 수 있다. 서버(110)가 사용자가 의류 매장에 도착하고 오랜 시간을 소비하는 것을 탐지했다고 가정할 수 있다(단계 1404). 서버(110)는 사용자가 선물로서 스카프를 구매하는 데 관심이 있음을 나타내는, 디바이스(104a)에 저장된 쇼핑 및 검색 데이터에 접근할 수 있다. 사용자가 매장에 한 시간 이상을 머물렀다는 사실은 사용자가 구매여부를 고민하고 있으나 구매의욕이 상당히 높다는 것을 암시할 수 있다(단계 1404 및 1408). 이러한 정보에 기초하여, 시스템은 사용자에게 다양한 스카프에 대한 정보 및 특정 브랜드에 대한 할인 정보를 포함하는 광고를 전송할 수 있다(단계 1410).
도 15(a)는 일 실시 예에 따른 이동식 디바이스의 관심 지역을 결정하는 방법을 간단하게 도시한 흐름도이다. 단계 1501에서, 이동식 디바이스의 시간 및 위치와 연관된 복수의 점들을 포함하는 순차적인 궤적 데이터가 획득될 수 있다. 예를 들어, 순차적인 궤적 데이터에는 복수의 자취가 포함될 수 있고, 자취 각각은 복수의 점들을 포함할 수 있다. 점 각각은 이동식 디바이스가 이동함에 따라 변경되는 위치 및 위치에 대응하는 시간에 대한 정보와 연관될 수 있다.
단계 1502에서, 복수의 점들을 포함하는 복수의 클러스터들이 형성될 수 있다. 클러스터 각각은 이동식 디바이스가 특정 기준 위치로부터 소정의 시간 동안 소정의 반지름 이내에서 이동한 것으로 판단되는 경우 형성될 수 있다. 예를 들어, 순차적인 궤적 데이터에 포함된, 소정의 시간에 연관된 복수의 점들이 소정의 반지름 이내의 위치에 연관된 경우 복수의 점들을 포함하는 클러스터를 형성할 수 있다.
단계 1503에서, 복수의 클러스터들 중 하나 이상의 클러스터에 기초하여 이동식 디바이스의 관심 지역의 위치가 결정될 수 있다. 클러스터 각각은 이동식 디바이스가 소정의 시간 동안 소정의 반지름 내에서 이동한 결과를 나타내므로, 클러스터 각각은 이동식 디바이스의 관심 지역과 연관될 수 있다.
도 15(b)는 일 실시 예에 따른 이동식 디바이스의 관심 지역을 결정하는 장치를 간단하게 도시한 흐름도이다. 일 실시 예에서, 장치(1500)는 서버일 수 있다. 다른 실시 예에서, 장치(1500)는 이동식 디바이스, 퍼스널 컴퓨터 또는 워크스테이션에 대응할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
장치(1500)는 통신부(1510) 및 제어부(1520)를 포함할 수 있다. 통신부(1510)는 이동식 디바이스의 시간 및 위치와 연관된 복수의 점들을 포함하는 순차적인 궤적 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 순차적인 궤적 데이터에는 복수의 자취가 포함될 수 있고, 자취 각각은 복수의 점들을 포함할 수 있다. 점 각각은 이동식 디바이스가 이동함에 따라 변경되는 위치 및 위치에 대응하는 시간에 대한 정보와 연관될 수 있다.
제어부(1520)는 통신부(1510)를 제어할 수 있다. 또한, 제어부(1520)는 복수의 점들을 포함하는 복수의 클러스터들을 형성하고, 복수의 클러스터들 중 하나 이상의 클러스터에 기초하여 이동식 디바이스의 관심 지역의 위치를 결정할 수 있다. 클러스터 각각은 이동식 디바이스가 특정 기준 위치로부터 소정의 시간 동안 소정의 반지름 이내에서 이동한 것으로 판단되는 경우 형성될 수 있다. 예를 들어, 순차적인 궤적 데이터에 포함된, 소정의 시간에 연관된 복수의 점들이 소정의 반지름 이내의 위치에 연관된 경우 복수의 점들을 포함하는 클러스터를 형성할 수 있다. 클러스터 각각은 이동식 디바이스가 소정의 시간 동안 소정의 반지름 내에서 이동한 결과를 나타내므로, 클러스터 각각은 이동식 디바이스의 관심 지역과 연관될 수 있다.
일 실시 예에서, 장치(1500)는 디스플레이부(1530)를 더 포함할 수 있다. 이 경우, 제어부(1510)는 디스플레이부(1530)를 제어할 수 있다. 디스플레이부(1530)는 클러스터 또는 관심 지역에 대한 정보를 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이부(1530)는 관심 지역에 도달하는 방법을 지시하는 사용자 인터페이스를 디스플레이할 수 있다. 또한, 디바이스는 지도를 디스플레이하고 입구의 위치를 지도상에 보여줄 수 있다. 다른 실시 예에서, 디스플레이부(1530)는 사용자가 관심 지역에 도달한 것을 지시하는 알림을 디스플레이할 수 있다. 또한, 디스플레이부(1530)는 실내 공간 및 구조물의 위치 및 특징(예를 들어, 욕실, 매장의 이름, 매장에서 판매되는 상품 등)을 나타내는 정보를 디스플레이할 수 있다.
본 명세서에 개시된 모든 방법은 실행가능한 소프트웨어 코드의 형태로서 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 저장될 수 있다. 코드는 하나 이상의 프로세서에서 실행될 수 있다. 코드의 실행은 연관된 디바이스(예를 들어, 서버(110) 또는 디바이스(104a 내지 104d))로 하여금 동작을 수행하도록 할 수 있다.
본 명세서에는 몇 가지의 실시 예만이 상세하게 설명되어 있지만, 본 명세서에 개시된 내용은 본 명세서의 범위 및 취지로부터 크게 벗어나지 않는 범위의 다양한 실시 예에도 모두 적용될 수 있다. 예를 들어, 본 명세서 및 도면은 특정한 동작을 나타내는 다양한 방법(예를 들어, 도 2, 도 3 및 도 4 의 방법 200, 300 및 400)을 설명하고 있다. 몇 실시 예에서, 하나 이상의 동작/단계가 수정, 재배치 및/또는 배제될 수 있고, 본 명세서에 개시된 방법들은 예시를 위한 것이며 이에 제한하고자 하는 것이 아니다. 예를 들어, 다양한 방법(예를 들어, 도 13 및 도 14 의 방법 1300 및 1400)은 서버(110)가 특정 동작을 수행하는 것을 나타내고 있지만, 이에 제한되지 않는다. 한 서버가 방법의 한 동작을 수행하고, 다른 서버가 다른 동작을 수행할 수도 있다. 서버 대신 다른 디바이스(예를 들어, 디바이스(104a))가 각각의 동작을 수행할 수도 있고, 특정 동작이 복수의 보조 단계로 분리되어, 서로 다른 디바이스에서 수행될 수도 있다. 추가적으로, 도 11 및 12 와 같은 일부 도면에서, 다양한 구성요소를 포함하는 디바이스를 도시하고 있다. 몇 실시 예에서, 하나 이상의 구성요소가 병합될 수 있다. 또 다른 실시 예에서, 하나 이상의 구성요소는 더 많은 수의 구성요소로 분리될 수 있다. 하나의 구성요소의 특성은 다른 구성요소로 전이되거나 수정될 수 있다. 각각의 디바이스는 도면에 도시되지 않은 추가적인 구성요소를 포함할 수도 있다. 예를 들어, 도 11 에 도시된 디바이스(104a)는 스마트폰 또는 모바일 디바이스에 포함된 것으로 알려진 모든 구성요소, 기술, 센서, 사용자 인터페이스 또는 기능을 포함할 수 있다. 따라서, 본 명세서에 개시된 실시 예들은 예시 및 설명을 위해 제공된 것이며, 이에 제한되도록 하기 위함이 아니다.

Claims (15)

  1. 이동식 디바이스의 관심 지역을 결정하는 방법에 있어서,
    상기 이동식 디바이스의 시간 및 위치와 연관된 복수의 점들을 포함하는 순차적인 궤적(trajectory) 데이터를 획득하는 단계;
    상기 복수의 점들을 포함하는 복수의 클러스터들(clusters)을 형성하는 단계; 및
    상기 복수의 클러스터들 중 하나 이상의 클러스터에 기초하여 상기 이동식 디바이스의 관심 지역의 위치를 결정하는 단계; 를 포함하는, 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 복수의 클러스터들을 형성하는 단계는,
    상기 이동식 디바이스가 특정 기준 위치로부터 소정의 시간 동안 소정의 반지름 이내에서 이동한 것으로 판단되는 경우 하나의 클러스터를 형성하는 단계; 를 포함하는, 방법.
  3. 제 1 항에 있어서, 관심 지역의 위치를 결정하는 단계는,
    상기 클러스터들 중 제 1 클러스터와 연관된 상기 이동식 디바이스의 움직임의 양을 나타내는 가속도계 데이터를 획득하는 단계; 및
    상기 움직임의 양이 소정의 임계값을 초과하지 않는 경우, 상기 제 1 클러스터를 유효 클러스터로 결정하는 단계; 를 포함하고,
    상기 관심 지역의 위치는 상기 결정된 유효 클러스터에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는, 방법.
  4. 제 1 항에 있어서, 관심 지역의 위치를 결정하는 단계는,
    상기 클러스터들 중 하나인 제 2 클러스터와 연관된 상기 이동식 디바이스의 이동 속도를 결정하는 단계;
    상기 이동 속도가 소정의 임계값을 초과하지 않는 경우, 상기 제 2 클러스터를 유효 클러스터로 결정하는 단계; 를 더 포함하고,
    상기 관심 지역의 위치는 상기 결정된 유효 클러스터에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제 1 항에 있어서, 상기 방법은,
    상기 순차적인 궤적 데이터를 복수의 디바이스들로부터 획득하는 단계; 및
    상기 복수의 디바이스들로부터 획득한 상기 순차적인 궤적 데이터를 조합하여 상기 관심 지역의 위치를 결정하는 단계; 를 더 포함하는, 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 순차적인 궤적 데이터는 보행자 추측 항법(pedestrian dead reckoning, PDR) 및 GPS 중 적어도 하나를 이용하여 획득되고,
    상기 관심 지역은 실내 공간, 랜드마크(landmark) 지역, 매장 지역 및 실외 지역 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는, 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 방법은,
    상기 이동식 디바이스가 이동할 때, 상기 이동식 디바이스에 대한 GPS 데이터 및 주변 신호 데이터를 수집하는 단계;
    상기 수집된 GPS 데이터 및 상기 주변 신호 데이터 중 적어도 하나의 변화에 기초하여 참고 위치를 결정하는 단계; 를 더 포함하는, 방법.
  8. 제 7 항에 있어서, 상기 관심 지역은 실내 공간이고 상기 참고 위치는 상기 실내 공간을 포함하는 건물의 특정 지역이며, 상기 주변 신호 데이터는 상기 이동식 디바이스가 수신하는 무선 주파수(RF) 신호, 주변의 빛 신호, 주변의 소리 신호, 주변의 온도 정보, 주변의 자기장 정보, 상기 이동식 디바이스가 탐지하는 이미지 정보 및 상기 이동식 디바이스가 수신하는 무선 주파수 신호를 송신하는 무선 주파수 신호 송신 디바이스의 개수 정보 중 적어도 하나를 나타내는 것을 특징으로 하는, 방법.
  9. 제 7 항에 있어서, 상기 참고 위치는,
    상기 GPS 데이터의 정확도의 감소 및 상기 주변 신호 데이터의 품질의 향상 중 적어도 하나를 나타내는 패턴에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는, 방법.
  10. 제 7 항에 있어서, 상기 방법은,
    상기 GPS 데이터 및 상기 주변 신호 데이터 중 적어도 하나를 복수의 디바이스로부터 수신하는 단계;
    상기 수집된 GPS 데이터 및 상기 주변 신호 데이터 중 적어도 하나의 변화에 기초하여 참고 위치를 결정하는 단계; 를 더 포함하는, 방법.
  11. 제 7 항에 있어서, 상기 방법은,
    복수의 디바이스들로부터 상기 관심 지역에 대한 복수의 후보 위치들을 수신하는 단계;
    상기 관심 지역에 대한 복수의 후보 위치들 각각과 상기 참고 위치 사이의 궤적 거리의 적어도 일부에 기초하여 상기 관심 지역에 대한 상기 후보 위치들의 부분집합을 선택하는 단계; 및
    상기 부분집합에 포함된 후보 위치들의 적어도 일부에 기초하여 상기 관심 지역의 위치를 추정하는 단계; 를 더 포함하는, 방법.
  12. 제 11 항에 있어서, 상기 방법은,
    상기 부분집합에 포함된 상기 후보 위치들 각각에 대한 주변 지역의 순차적인 궤적 데이터의 밀도에 기초하여, 상기 부분집합에 포함된 상기 후보 위치들 각각에 대하여 가중치를 할당하는 단계; 를 더 포함하고,
    상기 관심 지역의 위치는 상기 부분집합에 포함된 상기 후보 위치들 각각에 대하여 할당된 가중치에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는, 방법.
  13. 제 1 항에 있어서, 상기 방법은,
    상기 클러스터에 대한 정보 및 상기 관심 지역의 위치에 대한 정보 중 적어도 하나를 외부 장치에 전송하는 단계; 를 더 포함하는, 방법.
  14. 제 1 항에 있어서, 상기 방법은,
    상기 클러스터에 대한 정보 및 상기 관심 지역의 위치에 대한 정보 중 적어도 하나를 디스플레이하는 단계; 를 더 포함하는, 방법.
  15. 이동식 디바이스의 관심 지역을 결정하는 장치에 있어서,
    상기 이동식 디바이스의 시간 및 위치와 연관된 복수의 점들을 포함하는 순차적인 궤적(trajectory) 데이터를 획득하는 통신부;
    상기 복수의 점들을 포함하는 복수의 클러스터들(clusters)을 형성하고, 상기 복수의 클러스터들 중 하나 이상의 클러스터에 기초하여 상기 이동식 디바이스의 관심 지역의 위치를 결정하는 제어부; 를 포함하는, 장치.
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