JP2016506638A - 電子デバイスの構成 - Google Patents

Abstract

本発明は、電子デバイスを構成する方法に関し、− それぞれが過去のユーザ活動データを含む少なくとも２つの別個のデータ・セットにアクセスするステップと、− データ・セットのそれぞれから時間情報および位置情報を抽出するステップと、− 経時的な位置パターンを認識するために、抽出された時間情報および位置情報から、時間−位置相関を入手するためにアルゴリズムを実行するステップと、− 時間−位置期待値を入手するために、前記経時的な位置パターンを現在および将来に変換するステップと、− 前記期待値に基づいて電子デバイスを構成するステップと、を含む。

Description

本発明は、ビッグ・データを解釈し、使用する方法を提供する。

機械学習およびデータ分析の分野は、大量のデータから関連情報を抽出することに関係する。抽出された情報は、実際の問題を解決するために活用され、又は、電子デバイスの動作を最適化することによるなど、具体的な状況に積極的に影響させるために活用されることができる。データ分析の課題は、データ収集のプロセスと、関連情報を抽出するための大量のデータの処理というハードルとを扱わなければならない。ビッグ・データは、単一の興味深い現象または個人に関する複数の個々のデータ・セットを含むことがしばしばである。これらのデータ・セットは、別個であり、異なるシステムによって作られ、しばしば、異なる標準規格を使用して維持される。

従来技術では、広く用いられている一般的な手法は、ユーザの位置および／または活動を判定するためにデータを能動的に収集することであり、ユーザは、ユーザの挙動の異なる態様に関する表示の連続ストリームを生成する１つまたは複数の電子デバイスを持ち歩く。しかし、データの能動的な収集は、追加の重荷をもたらす、すなわち、ある場合には、より多くのデバイスを持ち歩かなければならず、より多くのソフトウェアを既存のデバイス上で実行する必要があり、あるいは、ユーザの活動に関してデバイスでより多くのデータを生成する必要がある。具体的には、余分なメモリが使用され、余分なネットワーク帯域幅が使用され、余分なエネルギが使用される（これによって、使用可能なバッテリ持続時間が犠牲となる）。

本発明の目的は、受動的手法を採用することによって、ビッグ・データに基づいて電子デバイスの動作を最適化することである。

このために、本発明は、電子デバイスを構成する方法であって、
− それぞれが過去のユーザ活動データを含む少なくとも２つの別個のデータ・セットにアクセスするステップと、
− データ・セットのそれぞれから時間情報および位置情報を抽出するステップと、
− 経時的な位置パターンを認識するために、抽出された時間情報および位置情報から、時間−位置相関を入手するためにアルゴリズムを実行するステップと、
− 時間−位置期待値を入手するために前記経時的な位置パターンを現在および将来に変換するステップと、
− 前記期待値に基づいて電子デバイスを構成するステップと
を含む方法を提供する。

本発明によれば、時間情報および位置情報が、複数のデータ・セットから収集される。複数のデータ・セットが情報を抽出するのに使用されるので、本発明を、電子デバイスの構成のための特定のデータ・セットの作成を包含するものと解釈することはできない。したがって、それぞれが過去のユーザ活動データを含む２つの別個のデータ・セットの使用は、「ビッグ・データ」が、そこから情報を抽出するのに使用されることを示す。ビッグ・データから、時間情報および位置情報が抽出される。この時間情報および位置情報は、相関を見つけ、経時的な位置パターンを認識するアルゴリズムの実行を介して解釈される。これによって、ユーザの挙動への洞察が得られる。具体的には、あるユーザによって規則的に訪問される位置を認識することができ、訪問の時刻を得ることができる。この情報から、経時的な位置パターンを認識することができる。たとえば、あるユーザが平日に９時から５時までの仕事を有する時に、その情報は、平日に、そのユーザがしばしば職場にいることを示す。労働時間外または週末には、そのユーザの活動データは、そのユーザが職場にいないことを示す。これによって、ユーザが週半ばの日の９時００分と５時００分との間に職場にいるという位置パターンを経時的に認識することができる。この位置パターンを、現在および将来に変換することができ、これによって、時間−位置期待値が得られる。過去のユーザ活動データから抽出される、抽出された時間情報および位置情報に基づいて、現在および将来のユーザ位置を、通常は予測することができる。所与の例では、あるユーザが、週半ばの日の９時００分と５時００分との間に職場にいると、合理的に期待することができる。この知識に基づいて、電子デバイスを構成することができる。これによって、構成を、ユーザの近接の期待値、到着の予想される瞬間、またはその位置を去ると予想される瞬間に基づくものにすることができる。これによって、たとえば、ユーザが電子デバイスの非常に近くにいると予想されるときに、電子デバイスを性能最適化することができ、ユーザが電子デバイスの非常に近くにいるとは予想されないときに、電子デバイスをエネルギ最適化することができる。これによって、本発明は、具体的な状況でビッグ・データを使用する方法を提供する。過去のユーザ活動データを含む別個のデータ・セットは、ｔｗｉｔｔｅｒ（しばしば位置情報を含む）、ｆｏｕｒｓｑｕａｒｅ、ｇｏｏｇｌｅ ｐｌｕｓ、ｆａｃｅｂｏｏｋ、もしくは他のソーシャル・ネットワーキング・アプリケーションを介してブロードキャストされるデータ、または電話Ｃａｌｌ Ｄａｔａ Ｒｅｃｏｒｄ（ＣＤＲ）もしくは電子支払取引のレコードから発するデータを含むことができる。代替案では、データ・セットは、ユーザがレストランまたはホテルへの訪問をレビューするインターネット・レビューを含む。これらのデータ・セットのすべてにおいて、過去のユーザ活動データが格納され、位置および時刻は、ユーザに関連して保存される。代替案では、データ・セットは、ユーザがレストランまたはホテルへの訪問をレビューするインターネット・レビューを含む。

好ましくは、このアルゴリズムは、繰り返して発生する複数の所定の時間期間を使用し、実行する前記ステップは、前記時間情報および前記位置情報を所定の時間期間に関連付け、これによって時間期間のそれぞれでの位置クラスタを認識するステップを含む。多くのユーザ活動は、反復特性を有し、これは、それらが所定の時間期間中に規則的に発生することを意味する。その理由は、ユーザが義務および習慣を有するためである。労働義務は、ユーザがある時間に規定された職場にいることを要求する。そこにいる瞬間は、経時的に変化する可能性があるが、しばしば、より長い時間期間（たとえば、数ヶ月）にわたって考慮される時に、パターンを示す。ユーザは、しばしば、スポーツ・クラブ、音楽レッスン、または他の文化活動もしくは社会活動への定期的な出席など、他の習慣を有する可能性がある。適当なアルゴリズムが、複数のユーザ・データセットについて時間−位置パターンを相関させ、その繰り返される発生を抽出することができる。位置情報は、それぞれの時間期間に割り当てられ、これによって、各時間期間内の位置情報の編集物を作成する。具体的には、編集物が、ある時間期間内に（１つの位置の）高い密度を示すときに、ユーザ習慣を判定することができる。

好ましくは、変換するステップは、繰り返して発生する時間期間を現在および将来に割り当てるステップと、位置クラスタに基づいて期待値を入手するステップとを含む。繰り返して発生する時間期間は、その反復特性のゆえに、現在および将来に外挿され得る。位置クラスタが、ある時間期間内に認識されたときに、ユーザが、現在および将来にも同様にそれぞれの位置にいると合理的に予想することができる。たとえば、過去のユーザ活動データが、ユーザが月曜日に１２時００分と１時００分との間に職場にいることを示すときに、そのユーザが、次の月曜日に１２時００分と１時００分との間に職場にいると期待することができる。この形で、繰り返して発生する時間期間は、現在および将来にあてはめられることができ、その結果、過去のユーザ活動データで認識された位置クラスタが、将来のユーザ位置に関するある度合の期待値を提供するようになる。

好ましくは、電子デバイスは、デバイスがエネルギ最適化される第１の状態と、デバイスが性能最適化される第２の状態とに構成可能である。多くの電子デバイス、特に電子ホーム・デバイスを、エネルギ最適化し、または性能最適化することができる。たとえば、住宅暖房システムを、これによって快適な温度が選択されるように性能最適化することができ、あるいは、これによって下げられた温度が選択されるようにエネルギ最適化することができる。もう１つの例は、性能最適化された状態では新しいＷｉ−Ｆｉクライアントを見つけるために規則的に高いエネルギでブロードキャストし、エネルギ最適化された状態では低エネルギのブロードキャスト信号を用いてより長い間隔で感知する、Ｗｉ−Ｆｉルータである。他の例は、オフに切り替えられた状態とスタンバイ状態とを有する、コンピュータ、テレビジョン、および関連するデバイスを含む。スタンバイ状態は、スタンバイからのスタートアップが非常にすばやいので、性能最適化された状態である。しかし、オフに切り替えられた状態では、デバイスは、より少ないエネルギしか消費せず、その結果、これは、エネルギ最適化された状態である。ユーザ位置の期待値に基づいて、電子デバイスを、ユーザが電子デバイスの近くにいないと予想されるときにエネルギ最適化された状態に、あるいは、ユーザが電子デバイスの近くにいると予想されるときに性能最適化された状態に切り替えることができる。この形で、本発明による方法は、既に使用可能であるデータであるビッグ・データに基づいて電子デバイスの構成を動的に調整する機構を提供する。

好ましくは、デバイスは、所定の位置に配置され、ユーザが所定の位置の近くにいると予想されるときに第２の状態に構成される。これによって、エネルギ消費が、ユーザ位置に関する期待値に基づいて最適化される。これによって、電子デバイスは、ある位置に配置され、この位置は、ユーザの予想される位置と比較される。

好ましくは、ユーザは、電子デバイスの主ユーザのセットのうちの１人として登録される。１つまたは複数のユーザを、家屋の暖房システムなどの電子デバイスの主ユーザとして登録することができる。あるユーザが、デバイスの主ユーザのうちの１人として登録され、そのユーザが、電子デバイスの位置の近くにいると予想されるときに、電子デバイスを、性能最適化された状態に切り替えることができ、これによって、ユーザに最大の快適性を提供すると同時に、ユーザが電子デバイスから離れていると予想されるときに電子デバイスを省エネ状態に切り替えることによってエネルギ最適化を提供する。

好ましくは、２つの別個のデータ・セットは、ユーザのログ・データを含む。ユーザ活動データをログ記録する複数のアプリケーションが既知であり、アプリケーションの例は、ｔｗｉｔｔｅｒ、ｆａｃｅｂｏｏｋ、ｆｏｕｒｓｑｕａｒｅ、ｇｏｏｇｌｅ ｐｌｕｓ、電話呼アプリケーション、電子支払アプリケーション等である。

好ましくは、異なるアプリケーションから発する２つの別個のデータ・セットは、電子デバイスに関係せず、所与の例では、住宅暖房システムが、その家に住んでいるユーザのＴｗｉｔｔｅｒアカウントに関係しないことは明瞭である。電子デバイスに関係しない異なるアプリケーションから発する別個のデータ・セットを使用することの利点は、データ・セットの作成において、能動的データ収集のためにエネルギが消費されないことである。すなわち、データ・セットは、異なる目的（たとえば、ソーシャル・ネットワーキング）のために、いずれにせよ作成されるはずである。データの収集とデータの処理とは、能動的データ作成がないので、データの作成とは別々である。収集および処理は、最適化され得、ユーザによって持ち運ばれる無線デバイス上で実行される必要がない。

好ましくは、電子デバイスは、所定の位置に配置され、この所定の位置に関する情報が格納されるメモリを含む。これによって、メモリに格納され、電子デバイスの位置を示す位置情報を、デバイスを構成するための基礎として使用することができる。この位置を、予想されるユーザの位置と比較して、ユーザが電子デバイスの近くまたは遠くのどちらにいるのかを判定することができる。

本発明は、さらに、それぞれが過去のユーザ活動データを含む少なくとも２つの別個のデータ・セットにアクセスするアクセス・モジュールと、データ・セットのそれぞれから時間情報および位置情報を抽出する抽出モジュールと、経時的な位置パターンを認識するために、抽出された時間情報および位置情報から時間−位置相関を入手するためにアルゴリズムを実行する処理モジュールと、時間−位置期待値を入手するために経時的な位置パターンを現在および将来に変換する変換モジュールと、前記期待値に基づいて電子デバイスを構成するために前記電子デバイスに動作可能に接続された構成モジュールとを含むステアリング・デバイスに関する。これによって、ステアリング・デバイスとそのコンポーネントとが、上で説明された方法を実行するために提供される。

好ましくは、構成モジュールは、複数の電子デバイスに動作可能に接続され、ステアリング・デバイスは、電子デバイスのそれぞれに関するユーザ情報を格納するメモリを含む。このステアリング・デバイスを用いて、複数の電子デバイスを構成することができる。これによって、電子デバイスを構成する構成機能が、外部のステアリング・デバイス内で実施される。これは、ステアリング・デバイスを既存の状況に置くことを可能にし、ステアリング・デバイスが電子デバイスを制御することを可能にする。

好ましくは、メモリは、電子デバイスのそれぞれの位置を示す位置情報をさらに含み、構成モジュールは、期待値及び隣接する電子デバイスの近接に基づいて、複数の電子デバイスを構成するために提供される。隣接する電子デバイスは、互いに干渉する可能性がある。たとえば、制限された個数のチャネル上で動作するために提供されるＷｉ−Ｆｉルータは、同一チャネル上で動作するように構成されるときに、互いに干渉する可能性がある。ステアリング・デバイスは、電子デバイスの位置がステアリング・デバイスに知られているので、そのような干渉を考慮に入れて複数の電子デバイスを構成することができる。これによって、ステアリング・デバイスは、「より広い視野」を与えられて、これによって、ユーザ位置期待値と干渉期待値とに基づいて状況を最適に構成する。

本発明の実施形態による装置および／または方法のいくつかの実施形態を、これから、例としてのみ、添付図面を参照して説明する。

本発明が適用可能である環境の例を示す図である。 本発明のステップのシーケンスの例を示す図である。

本開示の文脈では、用語「位置」は、単なる「地理的位置」より広義に解釈されなければならず、ユーザがある現場または地理的位置に近いまたはこれから離れていることのすべての表示をも包含する。したがって、情報「別の街のセルからの呼出」は、ユーザの地理的位置を明瞭に指摘してはいないが、位置情報と考えられる。これは、位置の相対表示を与える。また、情報「レストランの請求を支払う」は、レストランでのユーザの存在（したがって、家庭での不在）を暗示するので、位置情報と考えられる。この例では、このレストランが識別されるかどうかが、直接には関連しない。

本開示の文脈では、用語「データ・セット」は、タイムスタンプ、位置情報、ユーザ識別情報、およびオプションでさらなるメタデータのうちの少なくとも１つ、好ましくはそのすべてを含む個々のレコードの集合と定義される。

本開示は、ビッグ・データから、具体的には測位されたユーザ通信のトレースから、意味のある特徴および傾向を抽出する方法を説明するものである。本開示は、さらに、電子デバイスを構成すること、たとえば、ユーザと面するデバイスに指令することまたは通信インフラストラクチャ要素に指令することによるこれらの特徴および傾向の適用を説明するものである。解決される問題は、たとえばＧＰＳトラッカまたは他の侵入的な形のモバイル・センシングを使用することによるユーザの位置の能動的監視を用いずに、ユーザの将来の挙動の予測または期待値を生成することである。本開示では、１つまたは複数のユーザの複数の通信証跡（ビッグ・データの一部を形成する複数のデータ・セット）を組み合わせ、中間出力としてユーザの挙動に関する予測のリストを作る方法が提案される。そのように生成されたリストを、さまざまな目的、たとえば、消費電力の削減および無線干渉の軽減のために、プログラマブル・デバイスを構成するために複数のシナリオで使用することができる。

人間のモビリティ・パターンの研究は、長い歴史を有する。しばしば純粋にランダムなプロセスとしてモデル化されるが、人間のモビリティは、主に環境要因によって決定され、実際にどちらかといえば予測可能であることが示されてきた。ユーザ・モビリティの連続監視に基づく多数の方法が、考案されてきた。正確ではあるが、これらの努力は、高い時空間サンプリング分解能を提供する位置データのソースを必要とし、それらの方法の適用可能性は、バッテリ寿命または通信コストに関する制約が存在しない適用可能な環境に制限される。本開示で説明されるものなどの参加型センシング（ｐａｒｔｉｃｉｐａｔｏｒｙ ｓｅｎｓｉｎｇ）手法は、システムとの通常の対話の一部としてユーザによって開示される情報に頼り、したがって、独立の連続監視活動のフットプリントを除去する。さらに、ユーザの所在に関する高分解能情報を収集することのプライバシとの関係は、ユーザにとって受け入れられないものである可能性があり、これらのデータの存在そのものが、否定的な意味合いを持ち、抑圧的なおよび／または腐敗した管理の下で市民的自由を危うくする。

Ｗｉ−Ｆｉビーコン・フィンガプリンティング、ＧＳＭ／ＵＭＴＳアンテナ・ビーム三角測量などに基づく他の能動的定位技法は、すべてが上で説明されたものに類似する欠点（コスト／エネルギおよびプライバシに関する）に悩まされる。対照的に、本発明は、日和見主義的に収集されたデータ（たとえば、局所性ベースのソーシャル・ネットワーク、ＧＰＳタグ付けされたメッセージング活動、セルラ呼レコード、マイクロ・セル・ログ、およびピコ・セル・ログから）の組み合わされたソースに作用する受動的方法のセットを包含し、したがって、大きいデータ収集オーバーヘッドも追加のプライバシ・リスクもこうむらない。ユーザのモビリティ・パターンの時間サンプリングにおける高い不規則性に関わらず、日和見主義的に収集される通信トレースは、インフラストラクチャ自体の使用に関して重要であるユーザの日課の規則的特徴を多く含む。１年にわたって記録された２〜３百個程度の少数のイベントを有するユーザについて、ユーザの組み合わされた通信ヒストリから現れる重要な位置および活動を認識し、識別することが可能であることがテストによって示された。

セルラ無線干渉に関する問題は、下で説明する。モバイル無線アクセス・ネットワークからのより広い帯域幅に関する需要は、インターネット対応モバイル・デバイスとそのマルチメディア・アプリケーションの高まる人気に起因して、着実に増加しつつある。無線アクセス部分は、固定アクセスより無線接続性の信頼性が低く、よりエラーをこうむりがちなので、ますます、モバイル端末の達成可能なデータ・レートのボトルネックと考えられる。

無線通信システムのスループットは、無線伝搬条件、ネットワーク・プラニングの品質、および使用される物理層伝送技法など、複数の要因によって制限される。セルラ・ネットワークの従来の無線リソース・プラニングは、静的であると同時に受動的である。「静的」とは、エッジの基地局と中央局および地方局のコア処理機器との展開をプラニングした後に、セルラ・ネットワーク・インフラストラクチャが固定されるという事実を指す。「受動的」とは、モバイル・デバイスが基地局のカバレージ範囲内で定位され、能動的通信に関わるようになった後に限って、各基地局が、モバイル・デバイスの無線チャネル・リソースを割り振るという事実を指す。基地局位置プラニングは、展開される基地局の個数を最小にし、合理的な無線品質の下での無線カバレージを最大にするという、達成可能なスループットを決定する最適化問題である。

各基地局では、送信電力および受信電力を、チャネル品質および干渉状況に従って調整することができる。ＵＭＴＳシステムでは、アップリンク電力制御は、開ループおよび開ループのコンポーネントおよび制御からなる。開ループ電力制御は、ユーザ機器（ＵＥ）がその出力電力を特定の値にセットするのに使用される。閉ループ電力制御は、ＵＥ送信器によって、ダウンリンクから受信された送信電力制御コマンドに従ってその電力を調整するのに使用される。類似する戦略が、ＬＴＥシステムでも採用される。さらに、ＬＴＥシステムでは、サブ周波数帯が直交し、したがって、異なるユーザは、セル内干渉を避けるために異なるサブ周波数帯に割り当てられる。隣接するセルの間でのセル間干渉は、潜在的な干渉するソースを検出することによって回避でき、過負荷インジケータが、セル間電力制御のために基地局の間でＸ２インターフェースを介して交換される。

無線アクセス帯域幅の急速な増加に対処するために、モバイル・オペレータは、次世代無線アクセス・ネットワークに推移しつつあり、そのマクロ・セル・インフラストラクチャを増補するためにマルチ・ティア・セル展開を検討しつつある。カバレージ範囲に従って、セルラ・ネットワークを、３つのカテゴリすなわち、マクロ・セル（＜３ｋｍ）、マイクロ・セル（＜１ｋｍ）、およびピコ・セル（＜１００ｍ）で定義することができる。ピコ・セルは、マクロ・セル・サービスによっては十分に到達されない地帯にカバレージを拡張するためと、アップリンクとして固定ブロードバンド・インターネット・アクセスを活用することによってモバイル・トラフィックをコア・ネットワークからオフロードするためとの両方のために、制限された範囲内、通常は屋内環境内のエンド・ユーザをサポートするために導入された。マクロ／マイクロ・セルとピコ・セルとの間のマルチティア共存は、将来のモバイル・アクセス・インフラストラクチャに関する実現可能であり見込みのある展開モデルであるが、いくつかの短所、たとえば、同一チャネル干渉調整をも提示する。

本発明の例は、ターゲット・ユーザ人口からの予想される要求に割り振られる無線リソースの量を制限するために、所定の電力割振りプロファイルおよび周波数割振りプロファイルのセットの中での選択を案内することによって、基地局（限定はされないが、特にマイクロ・セルおよびピコ・セル）の構成に影響を与えるためのユーザ生成情報の帯域外のソースを活用する方法を提供する。この方法は、上で概要を示したフィードバックに基づく送信電力制御の確立された形と共存することができる。

本発明は、さらに、ユーザの通信活動によって実行される通信イベントの時間情報と位置情報とを関連付ける測位された通信トレースを収集し、処理し、それらを、ユーザによって所有され、管理され、または他の形で主に使用されるプログラマブル電子デバイスを動的に構成するのに活用する方法の一群を開示する。

そのような通信トレースは、ジオタグ付けされたソーシャル・ネットワーク・メッセージ（たとえば、Ｔｗｉｔｔｅｒ）、位置ベースのソーシャル・チェックイン情報（たとえば、Ｆｏｕｒｓｑｕａｒｅ）、セル／マイクロ・セル識別子を含むセルラ電話機活動トレース、アクセス・ポイントのセットへのＷｉ−Ｆｉ関連付け／認証証跡、地理的現場情報を含むデビット・カード／クレジット・カード／電子通貨支払レコードを含むが、これに限定はされない。

ターゲット構成可能電子デバイスは、ＧＳＭ−ＵＭＴＳ−ＬＴＥセルおよびマイクロ・セル・アクセス・デバイス（参照：ＡＬＵ基地局ルータ特許）、ＩＥＥＥ ８０２．１１（Ｗｉ−Ｆｉまたは他の無線技術）アクセス・ポイント、家庭向けの機器およびデバイス（スペースヒーター、Ａ／Ｃシステム、オンデマンド・ビデオ・プレイヤ、スマート・グリッド用電力計など）を含むが、これに限定はされない。

構成アクションは、電力を節約するためのデバイスの主機能のオンおよびオフへの切り替えをし、全体的な周波数再利用を改善し且つ干渉を減らすために送信電力および割り振られた周波数スペクトルを変更し、遅延された消費のためにオフピーク時間に大量のデータをプリフェッチし、格納し、処理されたトレース・データに基づいて条件が充たされるときに指定されたアクションをトリガすることを含み得るが、本発明はこれに限定はされない。

本発明の一態様は、ユーザの通常の通信活動によって生成され、我々が提案する方法を受動的にし、したがって、（とりわけ）プライバシ理由、制限された電力消費（たとえば、バッテリ寿命を保つため）、まばらな接続性、ユーザ・デバイスへのアクセス権の欠如に関する制約に起因して、ユーザ関連データの能動的なセンシングおよび収集が可能ではない環境に適用可能にする、情報の使用である。本発明では、ビッグ・データは、現在および将来のユーザ位置に関する期待値を抽出するのに使用される。

本発明のもう１つの態様は、ユーザ生成データの慣例的なソース（セルラ通信システムなど）から新しいソース（局所性ベースのソーシャル・ネットワークおよびマイクロブロギングなど）までの、通信証跡の複数の異なるソースの組合せを活用する能力である。提案される技法は、データの追加のソースとしての、文献に見出される能動的な局所性追跡技法（Ｗｉ−Ｆｉフィンガプリンティングまたはセルラ・アンテナ三角測量など）が使用可能になる環境で、これらの能動的な局所性追跡技法とデータの受動的ソースを組み合わせることによって拡張され得る。

第３の態様は、通信データ証跡の生成の受動的性質のおかげで、ａ）その構成が収集されたデータからローカルに作られる予測に基づいて計算されるプログラマブル・デバイス上、または、ｂ）通信データ証跡のソースにアクセスできる任意の他の位置（クラウド・コンピューティング・プラットフォームまたはネットワーク・オペレータの管理されたハードウェア・プールなど）でホスティングされるハードウェア上のいずれかで動作する、この方法の能力である。第１のシナリオは、たとえばユーザのローカルに収集された通信証跡を他の当事者に絶対に公開しないことによって、プライバシを保つのに適し、第２のシナリオは、たとえば証跡の専有的・企業秘密的な性質または国家安全保障の理由に起因して、通信証跡を公にすることができない場合に適する。

このシステムは、次の４つの論理サブシステムから構成される。
・データ・ギャザラ（Ｄａｔａ Ｇａｔｈｅｒｅｒ、ＤＧ）− ユーザの通信トレースを入手し、解析する
・データ・プロセッサ（ＤＰ）− 解析されたトレースを集計し、処理して、ユーザ活動の概略モデルを作成する
・ルール・エンジン（ＲＥ）− 予想されるユーザ状態と実行すべき所望のアクションとの間のバインディングを定義する
・デバイス・コントローラ（ＤＣ）− ユーザ活動モデルとルールのセットとに基づいてデバイスの機能性を構成する

論理サブシステムを、我々がシナリオと称する複数の実用的な構成で展開することができる。ローカル実施形態シナリオでは、デバイスは、本発明の方法の３つの論理ステップをローカルに実行する。次の２つのケースが、このシナリオを示す。
・通信トレースに基づくＷｉ−Ｆｉ基地局の電力管理
・通信トレースに基づく小セルのスペクトル管理

クラウド実施形態シナリオでは、デバイスは、ユーザに直接にアクセス可能ではない可能性がある通信トレースに基づいて、サービス・プロバイダによって生成されるユーザ活動の事前に計算されたモデルを受信する。次の２つのケースが、このシナリオを示す。
・通信トレースに基づく、延期された視聴のための映画のプリフェッチ
・複数のユーザ通信トレースに基づく、マイクロ／マクロ・セルを有するセルラ・ネットワークでの周波数割振りプラニング

データ・ギャザラＤＧコンポーネントは、入力として、局地的なユーザ通信活動のトレースまたは位置ベースのソーシャル・ネットワーク・チェックインをとり、それから一連のイベントを抽出する。ＤＧ機能性は、デバイス自体でまたは別のネットワーク化された機械上で局所化され得、ローカル・データ（たとえば、デバイス・ログ・ファイル）、リモート・データ（たとえば、クローラ（ｃｒａｗｌｅｒ）によって収集されたトレース）、またはその両方に作用する。

データ・プロセッサＤＰは、ＤＧからのイベント・シリーズを処理し、適当なアルゴリズム（ｋ平均法、ＤＢＳＣＡＮなど）を用いて、その安定した再発する特徴を抽出する。データ・プロセッサＤＰの出力は、位置／活動を時間範囲に関連付けるユーザ活動のモデルを構成する予測のリストである。ＤＰ機能性を、デバイス自体でまたは別のネットワーク化された機械上で局所化することができる。

ルール・エンジンＲＥは、予測に現れる位置または活動を、１つまたは複数のデバイスが所与の時間範囲内に実施することを必要とする規定されたアクションに関連付ける。ＲＥ機能性を、デバイス自体でまたは別のネットワーク化された機械上で局所化することができる。

デバイス・コントローラＤＣは、データ・プロセッサＤＰによって生成されたユーザ・モデルに基づいて、ルール・エンジンＲＥからのルールを実施する。これは、必ずデバイス自体の上でホスティングされる。

上で詳細に示されるように、さまざまな出所の通信トレースの組み合わされた使用は、ユーザの位置の連続能動監視を必要としないユーザ・データ収集の目立たない受動的方法である。予想されるユーザ位置を、ユーザのモバイル通信デバイス上でのアクセス権またはインストール権の要件を伴わずに、以前の測位されたユーザ通信イベントの十分に長いかつ／または密なレコードに基づいてモデル化することができる。類別されたソースから収集された通信イベントは、デバイス、たとえば家庭向けの機器および通信インフラストラクチャ上で動作するソフトウェアによる適当なアクションのトリガとして活用され得るユーザの毎日のスケジュール内の再発するパターンを明らかにすることができる。

本発明による方法およびデバイスの利点は、下記を含む。
・ユーザに関するセンサ・データを生成するモバイル・デバイスのバッテリ寿命に対する悪影響がないこと
・将来のユーザ位置に関する予測を作るのに使用される感知されたデータの開示の度合の制御
・明示的なユーザ介入なしでデバイスを構成する柔軟なユーザ駆動の形の提供：上で提示された使用事例は、この方法が、省電力モードをトグルすることと、不必要な干渉を引き起こすはずの未使用のセルおよびアクセス・ポイントの送信電力を減らすこととによって、電力消費を制御し、無線ネットワークの送信レートを改善するのに使用される例を示す。

ユーザ・ルーチンを、共通の特徴を共有し、一定の日数の同一の近似時刻に発生するユーザ・アクションの繰り返される発生と定義することができる。

図１に、本発明が適用可能である状況の原理的な方式を示す。この図は、携帯電話機５を介してインターネット３に接続されるユーザ１４を示す。これによって、ユーザ１４は、時間情報および位置情報を含むメッセージをブロードキャストする。これらのメッセージは、過去のユーザ活動データを含むデータ・セットを形成するデータベース１および２に格納される。そのようなメッセージの例は、上で与えられる。これによって、データ・セットは、異なるアプリケーションから発するので、別個である。これによって、データ・セットは、上で説明されたデータ・ギャザラＤＧの機能性を実施する。

データ・プロセッサ４は、これらのデータ・セット１および２にアクセスすることができる。データ・プロセッサ４は、インターネット３接続を介してデータ・セット１および２から時間情報および位置情報を抽出し、経時的な位置パターンを入手するためにアルゴリズムを実行し、位置パターンを現在および将来に変換して、これによって時間−位置期待値を入手する。これによって、データ・プロセッサ４は、上で説明されたデータ・プロセッサＤＰの機能性を実施する。データ・プロセッサ４の物理位置は、電子デバイス内から、電子デバイスに動作可能に接続された専用デバイス（ステアリング・デバイス）内や、機能性が異なる物理位置にまたがって広げられるクラウド・コンピュータにまで変化することができる。データ・プロセッサ４によって実行される機能を、以下で図２を参照してさらに説明する。

図１は、さらに、ステアリング・デバイス４に動作可能に接続されたルール・エンジンＲＥ７を示す。ルール・エンジン７は、ユーザの時間−位置期待値に関して電子デバイスを構成する論理ルールを含む。たとえば、ルール・エンジンは、「ユーザが」期待値「から離れている」ことに関する「非能動モードへの切替」を含む。この例は、単純な論理ルールであるが、より複雑なルールが、ルール・エンジン７によって、たとえば、ユーザ期待値に基づいて、干渉を回避するために、ビルディング内の複数の無線デバイスを構成するために構成され得る。ルール・エンジンを、電子デバイス、ステアリング・デバイス、またはクラウド・コンピュータ内で物理的に一体化することができる。

この図は、さらに、ユーザの位置期待値に基づき、ルール・エンジンによって含まれるルールのセットに基づいて、１つまたは複数の電子デバイスを構成するために提供されるデバイス・コントローラ１０を示す。デバイス・コントローラは、電子デバイス内、ステアリング・デバイス内、またはクラウド・コンピュータ内で物理的に一体化され得る。

電子デバイスは、図１の家６によって示される静止デバイスであることが好ましく、これは、電子デバイスが、移動せず、所定の位置を有することを意味する。好ましくは、所定の位置は、ルール・エンジンまたはステアリング・デバイスのメモリに保存され、その結果、ユーザの位置期待値を、電子デバイスの所定の位置と比較して、ユーザが電子デバイスの非常に近くにいると予想されるかどうかを判断できるようになる。電子デバイスの例は、上で与えられ、さらなる暖房システム、無線デバイス、バックアップ・システム、およびその他のシステムやデバイスを含む。

好ましくは、データ・プロセッサ４、ルール・エンジン７、およびデバイス・コントローラ１０は、１つまたは複数の電子デバイスに動作可能に接続されるステアリング・デバイスに一体化される。これによって、ステアリング・デバイスは、ユーザの位置期待値に基づいて電子デバイスを制御するように適合される。

図２に、本発明による方法のステップを示す。この図は、データ・セット１および２を示し、これらのデータ・セットは、第１のステップＳ１で、これによって２つの別個のデータ・セットからの過去のユーザ活動データを得るためにアクセスされる。

次のステップＳ２では、時間情報および位置情報が、アクセスされたデータ・セットから抽出される。

次のステップＳ３では、抽出された情報から、経時的な位置パターンを認識するために時間−位置相関を入手するために、アルゴリズムが実行される。これによって、これらの位置パターンは、ユーザ習慣を表す。このステップでは、アルゴリズムは、好ましくは繰り返して発生する時間期間８を使用する。そのような繰り返し発生する時間期間８の例が、「平日９時〜１２時」である。このアルゴリズムは、一致する時間期間８内の位置を編成するために提供される。その結果、ユーザが、その期間中にその位置にしばしばいる時に、位置クラスタが、時間期間８に生じる。所与の例では、ユーザが平日の９時から１２時まで間に「仕事場」にいることを示す位置クラスタが、可視になる可能性がある。このクラスタから、パターンを認識することができる。

次のステップＳ４では、ステップＳ３で認識された位置パターンが、時間−位置期待値を入手するために現在および将来に変換される。時間−位置期待値は、時間のある瞬間（またはある時間期間中）にユーザがある位置にいることの期待値と定義される。そのような変換は、反復的な時間期間を現在および将来のタイムライン９に割り当てることによって入手することができる。これによって、位置クラスタがステップＳ３である時間期間に認識されるときに、ユーザは、現在および将来の対応する時間期間にもその位置にいると予想される。これによって、ステップＳ４の変換に基づいて、ユーザの位置期待値を入手することができる。

ステップＳ５では、電子デバイス６Ａ、６Ｂ、および６Ｃが、ステップＳ４で入手されたユーザの位置期待値に基づいて構成される。このステップＳ５は、好ましくは、ユーザの異なる位置期待値に関して電子デバイス構成状態を定義するルールのセットに基づく。そのようなルールのセットを、状態がユーザの対応する位置期待値について取り出されるルックアップ・テーブルとして使用することができる。電子デバイスの状態の例は、上で与えられ、エネルギ最適化された状態と性能最適化された状態とをさらに含む。ルールの例は、ユーザが電子デバイスの近くにいると予想される場合に、デバイスが性能最適化された状態に構成されることである。これによって、好ましくは、ユーザが、電子デバイスの主ユーザまたは複数の主ユーザのうちの１人として登録される。そのような登録を、電子デバイスまたはステアリング・デバイスのメモリに保存することができる。

当業者は、さまざまな上で説明された方法のステップを、プログラムされたコンピュータによって実行できることをたやすく認めるはずである。本明細書では、いくつかの実施形態は、機械可読またはコンピュータ可読であり、命令の機械実行可能プログラムまたはコンピュータ実行可能プログラムを符号化するプログラム・ストレージ・デバイス、たとえばディジタル・データ記憶媒体を包含することも意図され、前記命令は、前記上で説明された方法のステップの一部またはすべてを実行する。プログラム・ストレージ・デバイスは、たとえば、ディジタル・メモリ、磁気ディスクおよび磁気テープなどの磁気記憶媒体、ハード・ドライブ、または光学的に可読のディジタル・データ記憶媒体とすることができる。諸実施形態は、上で説明された方法の前記ステップを実行するようにプログラムされたコンピュータを包含することも意図されている。

この説明および図面は、単に本発明の原理を例示するものである。したがって、当業者が、本明細書で明示的に説明されず、図示されないが、本発明の原理を実施し、その趣旨および範囲に含まれるさまざまな配置を考案できることを了解されたい。さらに、本明細書で列挙されるすべての例は、原理的に、当技術を促成するために発明人が貢献する本発明の原理および概念を読者が理解するのを助ける教育的目的のためのみのものであり、そのような具体的に列挙された例および条件への限定を伴わないものと解釈されなければならない。さらに、本発明の原理、諸態様、および諸実施形態を列挙する本明細書のすべての言及ならびにそのすべての特定の例は、その同等物を包含することが意図されている。

「プロセッサ」としてラベルを付けられたすべての機能ブロックを含む、図面に示されたさまざまな要素の機能を、専用ハードウェアならびに適当なソフトウェアに関連してソフトウェアを実行することができるハードウェアの使用を介して提供することができる。プロセッサによって提供される時に、機能を、単一の専用のプロセッサによって、単一の共有されるプロセッサによって、またはそのうちのいくつかを共有できる複数の個々のプロセッサによって提供することができる。さらに、用語「プロセッサ」または「コントローラ」の明示的使用は、ソフトウェアを実行できるハードウェアを排他的に指すと解釈されてはならず、限定なしに、ディジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）ハードウェア、ネットワーク・プロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、ソフトウェアを格納する読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、および不揮発性ストレージを暗黙のうちに含むことができる。従来のおよび／またはカスタムの、他のハードウェアを含めることもできる。同様に、図面に示されたすべてのスイッチは、概念的なものにすぎない。その機能を、プログラム論理の動作を介して、専用論理を介して、プログラム制御と専用論理との相互作用を介して、または手動でさえ実行することができ、特定の技法は、文脈からより具体的に理解されるように、実装者によって選択可能である。

当業者は、本明細書のすべてのブロック図が、本発明の原理を実施する例示的回路網の概念的な展望を表すことを了解するであろう。同様に、すべてのフロー・チャート、流れ図、状態遷移図、擬似コード、および類似物は、コンピュータ可読媒体内で実質的に表すことができ、したがって、コンピュータまたはプロセッサが明示的に図示されているか否かに関わりなく、そのようなコンピュータまたはプロセッサによって実行され得るさまざまなプロセスを表すことを了解されたい。

Claims (12)

1. 電子デバイスを構成する方法であって、
   − それぞれが過去のユーザ活動データを含む少なくとも２つの別個のデータ・セットにアクセスするステップと、
   − 前記データ・セットのそれぞれから時間情報および位置情報を抽出するステップと、
   − 経時的な位置パターンを認識するために、前記抽出された時間情報および位置情報から、時間−位置相関を入手するためにアルゴリズムを実行するステップと、
   − 時間−位置期待値を入手するために前記経時的な位置パターンを現在および将来に変換するステップと、
   − 前記期待値に基づいて前記電子デバイスを構成するステップと、
   を含む、方法。
2. 前記アルゴリズムは、反復して発生する複数の所定の時間期間を使用し、前記実行するステップは、前記時間情報および前記位置情報を前記所定の時間期間に関連付け、これによって前記時間期間のそれぞれでの位置クラスタを認識するステップを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記変換するステップは、
   前記繰り返して発生する時間期間を前記現在および将来に割り当てるステップと、
   前記位置クラスタに基づいて期待値を入手するステップと、
   を含む、請求項２に記載の方法。
4. 前記電子デバイスは、
   前記デバイスがエネルギ最適化される第１の状態と、
   前記デバイスが性能最適化される第２の状態と、
   に構成可能である、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の方法。
5. 前記デバイスは、所定の位置に配置され、ユーザが前記所定の位置の近くにいると予想されるときに前記第２の状態に構成される、請求項４に記載の方法。
6. 前記ユーザは、前記電子デバイスの主ユーザのセットのうちの１人として登録される、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の方法。
7. 前記２つの別個のデータ・セットは、前記ユーザのログ・データを含む、請求項６に記載の方法。
8. 前記２つの別個のデータ・セットは、前記電子デバイスに関係しない異なるアプリケーションに源を発する、請求項７に記載の方法。
9. 前記電子デバイスは、所定の位置に配置され、この所定の位置に関する情報が格納されるメモリを含む、請求項１乃至８のいずれか１項に記載の方法。
10. それぞれが過去のユーザ活動データを含む少なくとも２つの別個のデータ・セットにアクセスするアクセス・モジュールと、
    前記データ・セットのそれぞれから時間情報および位置情報を抽出する抽出モジュールと、
    経時的な位置パターンを認識するために、前記抽出された時間情報および位置情報から、時間−位置相関を入手するためにアルゴリズムを実行する処理モジュールと、
    時間−位置期待値を入手するために前記経時的な位置パターンを現在および将来に変換する変換モジュールと、
    前記期待値に基づいて電子デバイスを構成する、前記電子デバイスに動作可能に接続された構成モジュールと、
    を含む、ステアリング・デバイス。
11. 前記構成モジュールは、複数の電子デバイスに動作可能に接続され、前記ステアリング・デバイスは、前記電子デバイスのそれぞれに関するユーザ情報を格納するメモリを含む、請求項１０に記載のステアリング・デバイス。
12. 前記メモリは、前記電子デバイスのそれぞれの位置を示す位置情報をさらに含み、前記構成モジュールは、前記期待値に基づき、隣接する電子デバイスの近接に基づいて、前記複数の電子デバイスを構成するために提供される、請求項１１に記載のステアリング・デバイス。

Images