KR100361122B1

KR100361122B1 - 이동터미널의이동을검출하고예측하는방법및장치

Info

Publication number: KR100361122B1
Application number: KR1019970702733A
Authority: KR
Inventors: 게오르게 리우; 알렉산더 마레비; 앤더스 올로프 대니
Original assignee: 텔레폰아크티에볼라게트 엘엠 에릭슨
Priority date: 1994-10-26
Filing date: 1995-10-16
Publication date: 2003-08-02
Also published as: WO1996013951A1; FI971778A; AU694575B2; DE69533262D1; JPH10513016A; AU3818995A; RU2141738C1; CN1086903C; CN1170493A; MX9702942A; EP0788720A1; DE69533262T2; FI971778A0; US5572221A; EP0788720B1

Abstract

본 발명의 목적은 계층 구조의 통신 네트워크의 성능을 개선하고, 동적 채널 할당과 네트워크 통화의 균형을 이루는데 네트워크 사용 및 관리를 개선하고, 또한 셀방식 이동 통신 네트워크에서의 데이터 캐싱 및 프리페칭을 개선하는 데 있다.

Description

이동 터미널의 이동을 검출하고 예측하는 방법 및 장치

이동하는 모빌 통신과 컴퓨팅이 함께 한 하나의 상승 작용 - 모빌 컴퓨팅-, 모빌 통신 네트워크에서의 새로운 차원, 기본에서의 변화가 일고 있다. 미래의 이동 통신 시스템은 통상의 음성 통신에 부가하여 전자 우편, 데이터베이스와 파일 억세스 서비스, 및 멀티미디어 서비스를 지원하게 된다.

다른 지리적 영역마다의 균일하지 않은 이동 터미널의 통화 패턴으로 인하여, 층을 이룬, 또는 계층 구조의 셀 설계가 미래의 이동 통신 시스템을 위해 유망한 해결법이다. 일반적으로, 계층 셀 구조는 공통 지리적 영역을 덮는 다른 셀 종류/크기의 직교 셀 층을 포함한다. 계층 셀 구조는 마이크로셀(microcell)과 피코셀(picocell)을 오버레이(overlay)시키는 매크로셀(macrocell)로 구성되고, 이들은 다른 특성 중에서 공간적인 범위에 의해 구별된다. 예를 들면, 피코셀은 다수의 채널 그룹이나 동일 코드을 갖는 영역이고, 피코셀의 명복상의 셀 반지름은 때로 200미터 이하이다. 층을 이룬 통신 시스템에서, 보통 실내인 피코셀의 통신 대역 폭은 초당 2-10 메가비트(Mb/s)까지 될 수 있는 반면, 매크로셀의 통신 대역폭은 초당10-100 킬로비트(Kb/s) 정도이다.

그럼에도 불구하고, 사용자에게 쉽고 다른 셀 층의 경계를 가로질러 음성과 데이터 모두에 있어서 연속적인 통신을 지원하기 위해서는 많은 도전적인 논점이 해결되어야 한다. 이러한 무선 네트워크의 연결성 및 구성은 이동 터미널이 위치를 변화시킬 수 있고 무선 환경이 때에 따라 변할 수 있기 때문에 매우 동적이다. 또한, 셀 층간의 대역폭이 크게 다르기 때문에, 현재 이용가능한 통신 네트워크가 이동 데이터 사용자에게 쉽지 않다. 이러한 환경에서는 종래의 데이터 캐싱(caching) 및 프리페칭(prefetching) 기술이 효과적이지 않다.

캐싱 및 프리페칭은 보통 대형 분배 계산 시스템에서의 시스템 성능을 개선시키는데 사용된다. 측정치는 작은 캐싱으로도 상당한 이득이 제공됨을 나타낸다. 캐싱은 잠재 시간을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 클라이언트-서버 시스템에서의 서버 사용 회수 및 네트워크 통화량을 상당히 줄일 수 있다. 프리페칭은 캐싱과 상보적인 것으로, 국부 캐시에 대한 데이터의 성공적인 프리페칭은 캐시 접촉 비율, 즉 요구된 데이터가 캐시에서 자주 발견되는 정도를 증가시키게 된다.

잠재 시간과 네트워크 통화량을 줄이기 위해 캐시를 사용하는 아이디어는 컴퓨터 프로그램의 데이터 억세스 패턴에서 시간적 로컬성의 특징을 근거로 한다. 이는 릴랴(D. Lilja)의 "대형 공유 메모리 멀티프로세서에서의 캐시 간섭: 논의 및 비교", 에이 씨 엠 계산 조사(ACM Computing Surveys) vol. 25, no. 3, pp. 303-338 (1993년 9월)에서 설명된다. 시간적 로컬성은 프로그램에 의해 최근에 억세스된 데이터가 가까운 미래에 다시 억세스되기 쉬움을 의미한다. 그래서, 최근에 억세스되었던 원격 데이터의 국부 복사나 캐시가 유지되어 같은 데이터로의 반복된 억세스가 부가적인 네트워크 통화 없이 국부적으로 처리될 수 있다. 잘 관리된 캐시로, 상당한 양의 원격 데이터가 사실상 국부 데이터와 같은 효율로 억세스될 수 있다.

한편, 분할된 데이터의 다중 복사로 인해, 상술된 릴랴 간행물에서 논의된 복사의 일관성을 유지하는 문제점이 주어진다. 캐시된 데이터가 수정될 때는 그 데이터의 모든 복사, 국부, 및 원격지에서 변화가 이루어져야 한다. 사용된 데이터 분할법에 따른 복사에 일관성을 유지하기 위해서는 다양한 캐시 간섭법이 사용될 수 있지만, 배분된 시스템에서 캐시 일관성을 유지하는 것은 일관성, 명확성, 및 네트워크 통화량간의 전략상 균형을 포함해 매우 복잡한 문제이다.

프리페칭은 원격 데이터의 기대되는 필요성에 대한 지식을 이용하는 배급된 계산 시스템에서 또 다른 유용한 기술이다. 원격 데이터는 클라이언트에 프리페칭된다. 즉, 원격 데이터가 실제로 요구되기 전에 미리 인출된다. 기대되는 필요성에 대한 지식은 클라이언트의 과거 행동으로부터 결정될 수 있다. 예를 들면, 파일의 작업 설정은 때로 배급된 파일 시스템에서 프리페치되고, 그 작업 설정은 클라이언트의 파일 억세스 패턴의 지식을 근거로 결정된다. 또 다른 일반적인 프리페칭 방법은 이미 필요로 되었던 데이터의 부근에 있는 페이지나 어드레스에 저장된 데이터를 클라이언트가 필요로 하게 될 높은 가능성을 칭하는 공간상 부근성을 이용한다.

현재의 네트워크는 데이터와 서비스 이동성을 지원하지 않는 점에서 무선 데이터 억세스에 효과적이지 않다. 사용자와 단자가 이동되는 동안, 데이터는 시스템내에서 계속 통계적으로 형성된다. 전형적으로, 개인/단자 이동 관리는 사용자/단자의 위치 추적을 유지하고 시스템에 속하는 단자로의 연결을 유지하기 위한 수동적인 기능을 포함하였다.

또한, 셀 층간의 데이터 통신 대역폭에서의 큰 차이로 인해, 통신 시스템이 이동 데이터 사용자에게 쉽지 않다. 다른 말로 하면, 다른 셀 층은 이동 데이터 사용자의 실행에서 큰 차이를 갖는다. 종래 캐시 및 프리페치 관리 기술은 주로 고정된 데이터 통신 네트워크를 위해 설계되어, 통신 채널이 예측불가능하고 시간과 위치에 따라 매우 변화가능한 셀방식 무선전화기 시스템과 같은 통신 환경에서는 효과적이지 않다.

계층 구조의 셀 시스템에서 네트워크 성능을 개선하는 방법이 논의되고, 특히 네트워크 사용 및 관리가 동적 채널 할당과 네트워크 통화의 균형을 유지하는데 보다 많은 처리 기능을 갖도록 하는 방법, 이동 환경에서 데이터 캐싱 및 프리페칭 관리가 처리 기능을 갖도록 하는 방법, 및 효과적으로 무선 데이터 억세스를 제공하는 방법이 논의된다.

따라서, 높은 보전도를 갖는 다른 셀 층간에 연결 이양 또는 전환을 지원하기 위해 이동 터미널 사용자의 이동(또는 일정)을 예측할 수 있는 기술이 필요하다.

출원인의 발명은 이동 셀방식 전화와 같은 이동 무선 송수신기의 이동을 예측하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.

출원인의 발명의 특징과 이점은 도면과 연관된 본 설명을 판독함으로서 이해될 것이다.

도 1은 전형적인 계층 구조, 또는 다중 층의 셀방식 시스템를 도시한 도면.

도 2는 기지국과 이동국을 포함하는 전형적인 셀방식 이동 무선전화기 시스템의 블럭도.

도 3은 계층 구조의 통신 시스템에서 이동체의 이동을 설명하는 도면.

도 4는 출원인의 이동체 이동 예측기 MMP를 설명하는 도면.

도 5는 이동 궤도에서 그룹화된 다양한 상태를 통해 사용자가 이동하는 방법을 설명하는 도면.

도 6은 이동 행로에서 상태가 그룹화되는 방법을 설명하는 도면.

도 7은 순회 패턴 데이터베이스에서 발생된 데이터 구조와 순회 패턴 검출기의 동작을 설명하는 도면.

도 8은 출원인의 발명에 따른 이동 궤도 검출 방법의 흐름도.

도 9는 출원인의 발명에 따른 이동 행로 검출 방법의 흐름도.

도 10은 이동 예측기의 동작을 설명하는 도면.

도 11은 이동 예측 방법의 수렴 구조를 설명하는 도면.

도 12는 시간 함수로 다양한 상태를 통해 사용자가 이동하는 방법의 예를 설명하는 도면.

도 13a 및 도 13b는 정합 처리과정에서 사용되는 구성상 제한의 예를 설명하는 도면.

도 14는 출원인의 발명에 따른 이동체 이동 예측기의 흐름도.

도 15는 출원인의 이동체 이동 예측기의 표준화된 시뮬레이션 결과의 예를 도시하는 도면.

도 16은 출원인의 이동체 이동 예측기를 사용하는 이동 부동 관리 및 이동 배분 시스템 플랫폼(platform) 관리를 설명하는 도면.

이러한 문제점은 이동 무선 송수신기의 이동을 예측하는 방법 및 장치를 제공하는 출원인의 발명에 의해 해결된다. 이러한 방법으로, 출원인의 발명은 계층 구조의 통신 네트워크의 성능을 개선하고, 동적 채널 할당과 네트워크 통화의 균형을 이루는데 네트워크 사용 및 관리를 개선하고, 또한 셀방식 이동 통신 네트워크에서의 데이터 캐싱 및 프리페칭을 개선하는 중요한 목적을 이룬다.

출원인의 발명의 한 특성으로, 이동 터미널의 저장된 이전 위치를 근거로 이동 터미널의 다음 위치를 예측하는 방법은 이동 터미널의 이전 위치를 각각 포함하는 다수의 저장 시퀀스 각각에 이동 터미널의 현재 위치 및 이동 터미널이 다수의 이전 위치를 포함하는 현재 시퀀스를 비교하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 또한 현재 시퀀스와 각 저장 시퀀스간 정합 정도의 적어도 한 정량 측정을 근거로 저장 시퀀스 중 하나를 선택하는 단계와, 선택된 하나의 저장 시퀀스를 근거로 이동 터미널의 다음 위치를 예측하는 단계를 포함한다.

출원인의 발명의 또 다른 특성으로, 이동 터미널의 이동을 예측하는 방법은 (a) 이동 터미널의 이전 위치를 각각 포함하는 다수의 저장 시퀀스 각각에 이동 터미널의 현재 위치 및 이동 터미널의 다수의 이전 위치를 포함하는 현재 위치를 비교하는 단계; (b) 현재 시퀀스와 각 저장 시퀀스간 정합 정도의 적어도 한 정량 측정을 결정하는 단계; 및 (c) 적어도 하나의 정량 측정치가 소정의 값을 넘으면, 각 저장 시퀀스의 위치를 이동 터미널의 이동의 예측으로 사용하는 단계를 포함한다.

출원인의 발명의 또 다른 특성으로, 이동 터미널의 이동에서 규칙적인 패턴을 결정하는 방법은 이전 위치가 발생의 선입 선출 순서로 대기열에 저장되는 경우 다수의 이전 위치의 대기열에 저장되는 다수의 이전 위치 각각에 이동 터미널의 현재 위치를 비교하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 또한 현재 위치가 대기열에 저장된 다수의 이전 위치 중 하나와 정합하면, 현재 위치, 현재 위치와 정합하는 이전 위치, 및 현재 위치와 정합하는 이전 위치 이후에 발생된 이전 위치를 포함하는 위치의 시퀀스를 표시하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 또한 다수의 위치의 저장 시퀀스 각각에 표시된 시퀀스를 비교하는 단계 및 표시된 시퀀스와 각 저장 시퀀스간 정합 정도의 적어도 한 정량 측정치를 결정하는 단계와, 적어도 하나의 정량 측정치가 소정의 값을 넘으면 각 저장 시퀀스의 우선 순위 매개변수를 소정의 양만큼 증가시키는 단계를 포함한다.

이러한 방법은 발생의 선입 선출 순서로 대기열에 이동 터미널의 현재 위치를 저장하는 단계, 현재 위치가 정상 상태와 경계 상태 중 적어도 하나인가 여부를 결정하는 단계, 및 현재 위치가 정상 상태나 경계 상태 중 적어도 하나인 경우 다른 단계를 실행하는 단계를 더 포함할 수 있다.

출원인의 발명의 또 다른 특성으로, 이동 터미널의 이동에서 규칙적인 패턴을 결정하는 방법은 (a) 이동 터미널의 현재 위치가 정상 상태와 경계 상태 중 하나인가 여부를 결정하는 단계; (b) 현재 위치, 가장 최근의 이전 정상 상태와 가장 최근의 이전 경계 상태 중 하나, 및 가장 최근의 이전 정상 상태와 가장 최근의 이전 경계 상태 중 하나 사이에 발생된 이전 위치를 포함하는 위치의 시퀀스를 표시하는 단계; (c) 다수의 위치의 저장 시퀀스 각각에 표시된 시퀀스를 비교하고 표시된 시퀀스와 각 저장 시퀀스간 정합 정도의 적어도 한 정량 측정치를 결정하는 단계; 및 (d) 적어도 하나의 정량 측정치가 소정의 값을 넘으면, 각 저장 시퀀스의우선 순위 매개변수를 소정의 양만큼 증가시키는 단계를 포함한다.

이러한 방법은 위치가 발생의 선입 선출 순서로 대기열에 저장되는 경우 다수의 이전 위치의 대기열에 현재 위치를 저장하는 단계와, 현재 위치가 정상 상태와 경계 상태 중 적어도 하나이면 다른 단계를 실행하는 단계를 더 포함할 수 있다.

이러한 방법에서, 저장된 다수의 시퀀스는 이동 궤도와 이동 행로를 포함하고, 저장 시퀀스 중 하나는 저장 시퀀스내의 위치와 같은 현재 또는 표시된 시퀀스 내의 위치의 수와 현재 또는 표시된 시퀀스내의 위치의 총수의 비를 근거로 선택될 수 있다. 또한, 저장 시퀀스 중 하나는 현재 또는 표시된 시퀀스의 기간이 각 저장 시퀀스의 기간과 정합하는 정도의 정량 측정치와 현재 또는 표시된 시퀀스의 주파수가 각 저장 시퀀스의 주파수와 정합되는 정도의 정량 측정치를 근거로 선택될 수 있다.

출원인의 발명의 다른 특성으로, 이동 터미널의 이전 위치를 근거로 이동 터미널의 다음 위치를 예측하는 장치와, 이동 터미널의 이동에서 규칙적인 패턴을 결정하는 장치가 제공된다.

예를 들면, 이동 터미널의 이전 위치를 근거로 이동 터미널의 다음 위치를 예측하는 장치는 이동 터미널의 이전 위치 시퀀스를 저장하는 메모리와, 이동 터미널의 현재 위치 및 이동 터미널의 다수의 이전 위치를 포함하는 현재 시퀀스를 저장된 다수의 시퀀스 각각에 비교하기 위해 메모리와 통신하는 장치를 포함한다. 상기 장치는 현재 시퀀스와 각 저장 시퀀스간 정합 정도의 적어도 한 정량 측정을 근거로 저장 시퀀스 중 하나를 선택하는 장치와, 저장 시퀀스 중 선택된 하나를 근거로 이동 터미널의 다음 위치 예측을 발생하는 장치를 더 포함한다.

이러한 장치에서, 저장된 다수의 시퀀스는 이동 궤도와 이동 행로를 포함하고, 선택 장치는 저장 시퀀스내의 위치와 같은 현재 시퀀스내의 위치의 수와 현재 시퀀스내의 위치의 총수의 비를 결정하는 장치를 포함한다. 그 비를 근거로 저장 시퀀스 중 하나가 선택된다. 선택 장치는 현재 시퀀스의 기간이 각 저장 시퀀스의 기간과 정합하는 정도의 제2 정량 측정치를 발생하는 장치와, 현재 시퀀스의 주파수가 각 저장 시퀀스의 주파수와 정합하는 정도의 제3 정량 측정치를 발생하는 장치를 더 포함할 수 있다. 저장 시퀀스 중 하나는 상기 비와 제2 정량 측정치를 근거로, 또는 상기 비, 제2 정량 측정치, 및 제3 정량 측정치를 근거로 선택될 수 있다.

출원인의 발명의 또 다른 특성으로, 통신 네트워크는 각 지리적 영역에 위치하고 배분된 파일 시스템내에 조직되는 다수의 서버, 통신 장치가 서버에 저장된 응용 파일과 데이터 파일에 억세스하는 경우 서버와 가장 가까운 이동 터미널과 통신하기 위한 장치를 갖는 이동 터미널, 및 제어 장치가 예측 장치에 의해 예측된 다음 위치를 근거로 서버 중에 위치 감지 정보를 배분하는 경우 배분된 서버의 파일 시스템을 제어하기 위한 장치와 이동 터미널의 다음 위치를 예측하기 위한 장치를 갖는 이동 배분 시스템 플랫폼(platform)을 포함한다.

다수의 이동 터미널 사용자를 포함하는 대부분의 사람들은 어떠한 경우이건 다소간 따르는 규칙적인 이동 패턴을 갖는다. 출원인의 발명은 이러한 모든 사람의 이동 규칙성을 그 사람의 다음 위치를 예측하는데 사용한다. 예를 들어, 이동 사용자가 피코셀(또는 마이크로셀)로 덮힌 영역에서 벗어나 있으면, 이동체(또는 네트워크)는 이러한 위치 변화를 예측할 수 있고, 필요한 경우 네트워크에 프리페치 데이터를 통지한다.

출원인의 발명을 이용해, 이동 터미널나 통신 네트워크는 이동체의 순회를 예측할 수 있고, 이동체가 새로운 위치에 이르기 전에 적절한 작용을 취할 수 있다. 이러한 예측은 또한 동적인 채널 할당, 이동 터미널 위치, 채널에서 채널로, 셀내에서나 셀간에, 층내에서나 층간에서의 호출 전환을 위해 사용될 수 있다. 예측은 위치 결정 알고리즘에 입력될 수 있고, 연결의 지정이나 이양을 위한 후보 통신 채널의 목록을 발생한다. 본 출원서에서 사용된 바와 같이, 용어 "이동 터미널" 는 이동 전화, 휴대용 컴퓨터, 이동 텍스트, 개인용 디지탈 보조기 등의 장치를 포함하는 것으로 이해된다.

도 1은 전형적인 계층 구조, 또는 다중 층의 셀방식 시스템이다. 6각형으로나타내진 우산형 매크로셀(10)은 위에 놓인 셀방식 구조를 구성한다. 각각의 우산형 셀은 아래 놓인 마이크로셀 구조를 포함한다. 우산형 셀(10)은 도시 거리에 따른 영역에 대응해 점선내에 포함된 영역으로 나타내지는 마이크로셀(20)과 굵은 점선내에 포함된 영역으로 나타내지는 마이크로셀(30), 및 건물의 각 층을 덮는 피코셀 (40), (50), 및 (60)을 포함한다. 마이크로셀 (20) 및 (30)으로 덮힌 두 도시 거리의 교차점은 조밀한 교통 집중 영역이므로, 과열점으로 나타내진다.

도 2는 기지국(110)과 이동국(120)을 포함하는 전형적인 셀방식 이동 무선전화기 시스템의 블록도를 나타낸다. 기지국(110)은 실제로 공중 교환 전화 네트워크(PSTN)(도시되지 않은)에 연결되는 이동 교환 센터(msc)(140)에 연결된 제어 및 처리 유닛(130)을 포함한다. 이러한 셀방식 무선전화기 시스템의 일반적인 특징은 본 출원서에서 참고로 포함되는, 웨지크(Wejke et al.)에 부여된 "셀방식 통신 시스템에서의 부근 보조 전환"명의 미국 특허 No. 5,175,867와, 1992년 10월 27일에 출원된 "다중 모드 신호 처리"명의 미국 특허 출원 No. 07/967,027에 의한 예에 대해 설명된 바와 같이 종래 기술에서 공지되어 있다.

기지국(110)은 제어 및 처리 유닛(130)에 의해 제어되는 음성 채널 송수신기(150)를 통해 다수의 음성 채널을 처리한다. 또한, 각 기지국은 하나 이상의 제어 채널을 처리할 수 있는 제어 채널 송수신기(160)를 포함한다. 제어 채널 송수신기(160)는 제어 및 처리 유닛(130)에 의해 제어된다. 제어 채널 송수신기(160)는 제어 정보를 셀이나 기지국의 제어 채널을 통해 그 제어 채널에 고정된 이동체에 방송한다. 송수신기 (150) 및 (160)은 같은 무선 반송 주파수를공유하는 디지탈 제어 및 통화 채널과의 이용을 위해 음성 및 제어 송수신기(170)와 같은 단일 장치로 실행될 수 있음을 이해하게 된다.

이동국(120)은 음성 및 제어 채널 송수신기(170)에서 제어 채널상의 정보 방송을 수신한다. 이어서, 처리 유닛(180)은 이동국이 자동 추적할 후보인 셀의 특성을 포함하는 수신된 제어 채널 정보를 평가하고, 이동체가 어느 셀을 자동 추적해야하는가를 결정한다. 유리하게, 수신된 제어 채널 정보는 본 명세서에서 참고로 포함하는, 레이스(Raith et al.)에 부여된 "무선전화기 시스템에서의 통신 제어를 위한 방법 및 장치"명의 미국 특허 No. 5,353,332에서 설명된 바와 같이, 연관된 셀에 관한 절대 정보를 포함할 뿐만 아니라 제어 채널이 연관된 셀 부근의 다른 셀에 관한 상대 정보를 포함한다.

이동 터미널의 이동 패턴에 대한 예가 도 3에 도시된다. 이동 사용자(A)는 데이터 전송을 위해 9.6 Kb/s의 대역폭을 갖는 GSM 시스템과 같은 매크로셀 시스템과 2 Mb/s 통신 대역폭을 갖는 피코셀을 포함하는 계층 구조의 셀 설계로 덮힌 영역을 통해 이동한다. 사용자(A)는 문(D)을 통해 피코셀로 덮힌 영역 중 하나에 들어가고, 한 시간 주기동안 피코셀로 덮힌 영역내에서(건물의 내부가 될 수 있는) 돌아다녔다. 사용자(A)는 도면에서 도시된 바와 같이, 방(L)에 들어가고, 회의실(C)로 이동하고, 이어서 문(D)을 통해 처음의 피코셀로 덮힌 영역을 떠나서 매크로 셀로 덮힌 영역에 들어갔다. 사용자(A)는 매크로셀로 덮힌 영역을 통해 또 다른 피코셀로 덮힌 영역으로 이동하고, 또 다른 문(B)을 통해 들어가 그 영역내에서 돌아다녔다.

출원인의 발명의 한 특성에 따라, 사용자(A)의 순회는 사용자(A)의 이동 터미널나 네트워크내의 이동체 이동 예측기(MMP)에 의해 일어난대로 기록된다. 사용자(A)가 방(C)이나 방(L)에서 점(M)으로 일정 속도를 갖고 이동할 때, MMP는 사용자(A)가 높은 대역폭의 피코셀로 덮힌 영역을 벗어나게 이동할 가능성이 높음을 나타내게 된다. MMP는 사용자(A)가 나가기 전에 필요한 경우, 동적 채널 할당 및 데이터 프리페칭과 같은 적절한 작용을 취하도록 다른 시스템과 응용에 알리게 된다.

도 4로 설명되는 바와 같이, 출원인의 MMP는 순회 패턴 검출기(IPD), 순회 패턴 데이터베이스(IPB), 이동 예측기(MP)를 포함한다. IPD는 위치나 상태간의 사용자의 이동에서 규칙적인 순회 패턴(IP)을 검출하고, 그 IP를 순회 패턴 데이터베이스(IPB)에 저장하는데 사용된다. 일반적으로, IPB는 또한 추후 보다 상세히 설명될 바와 같이, 통신 시스템의 구성이나 물리적인 구조에 관한 소정의 정보를 포함한다. MP는 사용자의 다음 위치나 상태를 예측하기 위해 IPB에 저장된 순회 패턴 정보를 이용한다. MP는 또한 예측값을 사용자의 실제 다음 상태와 비교하고, IPB에 저장된 IP를 갱신한다.

MMP에 제공되는 입력 데이터는 이동체가 위치하는 상태나 IA이고, 일반적으로 시스템은 소정의 주기로, 예를 들면 매 1-5 초마다 새로운 상태를 연속적으로 점검해야하는 것으로 믿는다. IA는 이동체의 위치, 즉 이동체가 있어 왔고 지금 위치하는 셀을 식별함을 알 수 있다. 그래서, IA는 북미에서 사용되는 AMPS 시스템과 유럽에서 사용되는 GSM 시스템과 같이, 시간 분할 다중 억세스(TDMA) 통신 시스템에서의 셀 위치나, 코드 분할 다중 억세스(CDMA) 통신 시스템에서의 코드수와 같은적절한 형태를 갖을 수 있다. IA의 순회 패턴이나 시퀀스는 이동 예측기(MP)에 의해 억세스되는 IPB에 저장된다.

MC나 MT의 상관관계 분석을 위해서는 세가지 등급의 정합법이 사용된다. 제 1 등급의 정합, 또는 상태 정합은 상태의 한 시퀀스가 유사한 길이를 갖는 상태의 또 다른 시퀀스와 정합하는 정도를 나타낸다. 이는 추후 기술되는 제1 등급 정합 인덱스에 의해 양이 정해진다. 제2 등급의 정합, 또는 속도나 시간 경합은 상태의 한 시퀀스의 기간이 유사한 길이를 갖는 상태의 또 다른 시퀀스의 기간과 정합하는 정도를 나타낸다; 이는 추후 기술되는 제2 등급 정합 인덱스에 의해 양이 정해진다. 제3 등급의 정합, 또는 주파수 정합은 상태의 한 시퀀스의 주파수가 유사한 길이를 갖는 상태의 또 다른 시퀀스의 주파수와 정합하는 정도를 나타낸다; 이는 추후 기술되는 제3 등급 정합 인덱스에 의해 양이 정해진다.

출원인의 발명을 보다 상세히 설명하기 전에, 다음의 개념과 약자를 주목하는 것이 도움이 될 것이다.

경계 MC (BMC): 적어도 하나의 상태가 경계 상태인 이동 궤도(MC); BMC는 경계 우선 순위 매개변수 β 로 MC보다 더 높은 우선 순위를 갖는다.

경계 MT (BMT): 적어도 하나의 상태가 경계 상태인 이동 행로(MT); BMT는 경계 우성 순위 매개변수 β 로 MT보다 더 높은 우선 순위를 갖는다.

경계 상태 (BS): 셀 층의 경계에서의 상태.

FIFO: 선입 선출.

갈라진 상태 (FS): 다음의 상태가 구별가능한 이동 궤도내에 있는 접속 상태.

식별 영역 (IA): 한 셀이나 셀의 그룹으로 덮힌 영역에 식별 정보를 전송(방송)하는 셀이나 셀의 그룹.

순회 패턴 베이스 (IPB): 최대수 M의 순회 패턴을 포함하는 정보 데이터베이스.

접속 상태 (JS): 적어도 두 개의 구별가능한 이동 궤도에 포함되는 상태.

LRU: 최소로 최근에 사용된.

이동 궤도 (MC): 적어도 하나의 정상 상태를 포함하는 n(여기서 n>1)개의 시퀀스적인 상태를 갖는 궤도.

이동 행로 (MT): 정상 상태나 경계 상태로 시작하고 끝나는 행로.

포인터 상태 (PS): IPB에 저장된 MC나 MT를 지적하는 포인터를 포함하는 상태-대기 열내의 상태.

p : MC나 MT의 우선 순위를 나타내는 우선 순위 매개변수.

상태 (S): 사용자 위치, 즉 S_k.t가 시간 t(현재 시간)에서의 상태 k를 나타내는 경우 이동 패턴(또는 이동 그래프)내의 식별 영역(IA).

상태 대기열 (SQ): 시간상 발생 순서로 저장된 상태의 대기열.

정상 상태 (SS): 이동 터미널이 적어도 시간 주기 τ 동안 머문 상태(IA).

T_mc: MC에서 처음 및 마지막 상태간의 시간 간격인 t_n- t₁으로 주어지는 MC의 주기.

과도 상태 (TS): 이동 터미널이 시간 주기 τ 보다 짧은 시간동안 머문 상태.

τ_b: BS를 식별하기 위한 시간 기준.

τ_s: SS를 식별하기 위한 시간 기준.

출원인의 발명에 따라, IPD는 두가지 기본적인 절차를 기초로 한다: 이동 궤도(MC) 모델 및 이동 행로(MT) 모델, MC 모델은 상태가 폐쇄 루프나 원의 형태를 취하는 것으로 가정되는 장기간 규칙적인 사용자 이동의 어드레스를 지정한다. MT 모델은 상태가 선형 행로의 형태를 취하는 것으로 가정되는 루틴 이동의 어드레스를 지정한다.

MC 모델은 사용자가 한 위치로부터 이동할 때 결국은 사용자가 복귀된다는 가정을 근거로 한다. 그래서, 이동 터미널 사용자의 이동이 도 5에 도시된 바와 같이 다른 원형의 패턴으로 모델화된다. 상태는 그 상태에 대응하는 식별 영역 IA을 나타내는 번호 1 내지 27, 29 내지 35로 식별된 원에 의해 나타내진다. 도면으로부터, MC는 기간 T_mc를 갖고 적어도 두 개의 상태와 적어도 하나의 정상 상태를 포함하는 상태의 폐쇄 루프 또는 "원형"임을 알 수 있다. 출원인의 MMP는 다음의 기준을 적용함으로서 상태가 정상 상태임을 결정한다. MMP에 제공된 IA 신호(입력 상태)가 소정의 시간 주기 τ_s(예를 들면, τ_s≥ 5분) 동안 변하지 않으면, 상태 S_k,t는 정상 상태이다.

다른 방법으로 볼 때, 각 이동 궤도는 상태의 시퀀스, 예를 들면 [1, 16, 17, 18, 21, 20, 19, 18, 1]이다. 이동 궤도를 고려할 때, 다른 방향에 대해서는 상태의 순서가 다르기 때문에 사용자는 공지된 방향으로 궤도 주위를 이동해야함을 알 수 있다. 또한, IPB에서 다른 MC에 대해 그 MC의 우선 순위를 나타내는 LRU 우선 순위 매개변수 p, 상태의 시퀀스 주파수(도 12를 참조)를 나타내는 주파수 매개변수 F, 및 새로운 각 MC에 대해 0으로 모두 초기화되는 경계 우선 순위 매개변수 β 는 각 MC와 연관된다. "새로운" MC는 들어온 MC를 IPB에 이미 저장된 각 MC와 비교함으로서 검출된다. 추후 보다 상세히 설명되는 새로운 MC의 제1 등급 정합 인덱스 μ 가 저장된 MC 중 하나의 인덱스 μ 와 정합하면, 저장된 MC의 우선 순위값 p 은 1 만큼 증가된다. 그렇지 않은 경우에는 새로운 MC가 p = F = β = 0의 초기값으로 IPB에 저장된다. MC에서 하나 이상의 상태가 경계 상태이면, 그 MC는 경계 MC라 칭하여지고 1 만큼 증가된 경계 우선 순위 매개변수 β 를 갖는다.

출원인의 MMP는 다음의 기준 중 하나를 적용함으로서 입력 상태가 경계 상태임을 결정한다: (1) 소정의 시간 주기 τ_b(예를 들면, τ_b≥ 5분)동안 입력 IA 신호가 수신되지 않으면, 상태 S_k,t-τb는 경계 상태이고, (2) 소정의 시간 주기 τ_b(예를 들면, τ_b≥ 5분)가 지난 후에 입력 IA 신호가 수신되지 않고 새로운 IA 신호(상태 S_k+1,t)가 수신되면, 상태 S_k+1,t는 경계 상태이다.

MT 모델을 이용해, IPD는 각각이 정상 상태나 경계 상태로 시작 및 종료되는 순회인 이동 행로를 발생한다. 상태의 폐쇄 루프가 요구되지 않는 전에서, MT 모델은 MC 모델보다 덜 한정된 버전이다. 도 6에는 도 5에 도시되는 MC로부터 유도된 6개의 MT 예가 도시되고, 모든 MC는 적어도 하나의 MT를 포함함을 주목하게 된다.

이동 궤도와 같이, 이동 행로를 고려할 때, 다른 방향에 대해서는 상태의 순서가 다르기 때문에 사용자는 공지된 방향으로 행로를 따라 이동해야함을 알 수 있다. 또한, 다른 MT에 대해 MT의 우선 순위를 나타내는 LRU 우선 순위 매개변수 p, 주파수 매개변수 F, 및 새로운 각 MT에 대해 모두 0으로 초기화되는 경계 우선 순위 매개변수 β 는 각 MT와 연관된다. "새로운" MT는 들어온 MT를 IPB에 이미 저장된 각 MT와 비교함으로서 검출된다. 추후 보다 상세히 설명되는 새로운 MT의 제 1 등급 정합 인덱스 μ 가 저장된 MT 중 하나의 인덱스 μ와 정합하면, 저장된 MT의 우선 순위 매개변수 p 은 1 만큼 증가된다. 그렇지 않은 경우에는 새로운 MT가 p = F = β = 0의 초기값으로 IPB에 저장된다. MT에서 하나 이상의 상태가 경계 상태이면, 그 MT는 경계 MT라 칭하여지고 1 만큼 증가된 경계 우선 순위 매개변수 β를 갖는다.

IPD의 동작과 IPB에서 발생된 데이터 구조는 최소로 최근에 사용된(LRU) 순서로 IPB에 저장된 3개의 이동 행로 MT1, MT2, MT3를 포함하는 한 이동 궤도 MC1를 설명한 도 7을 참조로 더 이해될 수 있다. 도 7에는 또한 선입 선출 (FIFO) 순서(도면에서 좌측에서 우측으로 판독되는)로 저장되고, MMP에 제공된 가장 최근의 N개 상태를 포함하는 상태 대기열 SQ이 도시된다. 화살표는 IPD가 상태 대기열내의 상태 시퀀스를 IPB에 저장되는 MT로 변형시키는 방법을 나타낸다(도 5 및 도 6에 대응하지않는), 표시 "C: 1/8, Wall, Street, Highway, etc."는 통신 시스템의 물리적인 구성으로부터 발생되는 구성상의 제한 상태의 예에 관해 설명하는 것으로, 추후 보다 상세히 기술된다. IPB와 SQ는 매우 여러 가지의 종래 전자 메모리 회로에 의해 실행됨을 알 수 있다.

MC 검출(MCD) 방법

상태 대기열내의 상태로부터 MC 모델을 근거로 순회 패턴을 발생할 때, IPD는 도 8에 도시된 흐름도에서 또한 설명되는 다음의 단계를 포함하는 이동 궤도 검출 (MCD) 방법을 실행한다. 출원인의 발명에 따른 MCD 방법은 C-언어 의사코드(pseudocode)에 의하여 설명되고, 그 방법은 셀방식 무선전화기 통신 시스템의 이동극, 기지국, 및 이동 교환 센터에서 하드웨어와 소프트웨어로 쉽게 실행될 수 있다.

N은 상태 대기열 SQ에서 상태의 최대수로 놓고; MC_j는 j번째 MC로 놓고; 또한 다른 항목은 상기에서 정의된 바와 같이 놓는다. k 상태(여기서 1 ≤ k ≤ N)의 대기열은 FIFO 순서로 유지되고, MC의 수 j(여기서 1 ≤ j ≤ M)는 다음의 단계에 따라 IPB에서 LRU 대치 순서로 유지된다.

BEGIN

1) IF S_k.t가 정상 상태나 경계 상태이면,

IF FOR i=k-L to 1, S_i,t== S_k,t(임의의 t에 대해, 또한 k-i>L에 대해)이고 S_i,t가 SS나 BS이면, 상태

시퀀스 [S_i,t-t1, S_{i+1 t-t2}, ... , S_k.t]를 새로운 MC로 표시;

ENDIF;

ELSE GOTO END;

ENDIF;

2) IF 새로운 MC에서의 상태가 경계 상태이면, 새로운 MC를 경계 우선 순위 매개변수 β = β +1로 "경계 우선 순위"로서 표시; ENDIF;

3) 새로운 각 MC를 저장된 각 MC, 즉 IPB에 이미 저장된 각 MC와 비교,

IF μ ≥ α 1 (정합)이면, 저장된 MC의 우선 순위 매개변수 p를 1 만큼 증가시키고 저장된 MC의 주파수 매개변수 F를 계산;

ELSE

IF α₂≤ μ < α₁(부분적인 정합)이면, 두 MC 모두에서

최후로 정합된 상태를 "갈라진 상태"로 표시;

ENDIF;

새로운 MC를 LRU-대치 순서로 IPB에 저장;

ENDIF;

상태 대기열로부터 시퀀스 [S_i,t-t1, S_{i+1 t-t2}..., S_k,t]를 제거;

END.

상기에서, α₂및 α₁은 0 ≤ α₂< α₁≤ 1인 수이고; SS는 정상 상태이고; BS는 경계 상태이고; L = 1, 2, 3, ... 는 IPB에 저장된 최단 MC의 길이(상태의 수에서)이고; 또한 μ 는 제1 등급 정합 인덱스이다. 매개변수 α₁은 원하는 신뢰성 레벨이나 정확도 요구에 따라 설정된 신뢰성 레벨이고, 통상 α₁은 0.95, 0.975, 0.99 등으로 설정된다. 매개변수 α₂는 두 상태 시퀀스간에 정합 정도를 나타내는 부분적 정합 계수로, α₂= 0.3, 0.4, 0.5,...는 상태 정합의 70%, 60%, 50%...,에 대응하고; 두 시퀀스에서 적어도 반의 상태가 정합될 때만 현재 흥미로운 결과가 제공되는 것같이 보이기 때문에 α₂는 적어도 0.5로 설정되어야 한다고 생각된다.

제1 등급 정합 인덱스 μ 는 상태의 제1 시퀀스가 유사한 길이을 갖는 상태의 제2 시퀀스와 정합되는 정도의 척도이다(상태-정합). 인덱스 μ 는 다음의 식으로 주어진다:

여기서 m_s는 정합되는 시퀀스에서의 상태의 수이고, N_s는 각 시퀀스에서의 상태의 총 수이다.

이동 행로 검출 (MTD) 방법

MT 모델을 근거로 순회 패턴을 발생할 때, IPD는 도 9에 도시된 흐름도에서 또한 설명되는 다음의 단계를 포함한 이동 행로 검출 (MTD) 방법을 실행한다.

MT_j는 j번째 MT로 놓고; M은 IPB에서 MT의 최대수로 놓고; 또한 다른 매개변수는 상기에서 정의된 바와 같이 놓는다. k 상태(여기서 1 ≤ k ≤ N)의 대기열은FIFO 순서로 유지되고, MT의 수 j(여기서 1 ≤ j ≤ M)는 IPB에서 LRU 대치 순서로 유지된다.

BEGIN

1) IF S_k,t가 정상 또는 경계 상태이면,

FOR i=k-L to 1, IF S_i,t가 SS나 BS이면(임의의 t에 대해, 또한 k-1>L에 대해), 시퀀스 [S_i,t-t1, S_i+1,t-t2...., S_k,t]를 새로운

MT로 표시; ENDIF;

ELSE GOTO END;

ENDIF;

2) IF 새로운 MT에서의 상태가 경계 상태이면, 새로운 MT를 경계 우선 순위 매개변수 β = β +1로 "경계 우선 순위"로서 표시; ENDIF;

3) 새로운 각 MT를 이미 저장된 각 MC와 비교,

IF μ ≥ α₁(정합)이면, 저장된 MT의 우선 순위 매개변수

p 를 1 만큼 증가시키고 저장된 MT의 주파수 매개변수 F를 계산;

ELSE

IF α₂≤ μ < α₁(부분적인 정합)이면, 두 MT 모두에서 최후로 정합된 상태를 "갈라진 상태"로 표시;

ENDIF;

새로운 MT를 LRU-대치 순서로 IPB에 저장;

ENDIF;

상태 대기열에서 새로 저장된 MT를 PS로 대치;

END.

상기에서, μ는 제1 등급 정합 인덱스이고; α₂및 α₁은 0 ≤ α₂< α₁≤ 1인 수이고; PS는 포인터 상태이고, L = 1, 2, 3,....는 MT의 최소 길이(상태의 수에서)이다. 또 다른 상태 대신에 포인터 상태를 이용하는 것이 중복을 피하기 때문에 유리함을 알 수 있다.

이동 예측기

출원인의 MMP에 포함된 이동 예측기 MP는 IPB에 저장된 IP와 현재 이동 순회의 상관관계 및 복귀 분석을 이용해 이동 궤도나 이동 행로의 다음 상태 예측을 발생한다. 일반적으로, MP의 출력 PD_out는 미래 상태 또는 미래 상태의 시퀀스이다.

도 10은 MMP에 제공된 입력 상태를 MMP에 의해 발생된 예측 상태와 비교하는 수단과 입력 상태를 IPB에 저장된 IP에 정합시키고 예측을 발생하는 수단을 포함하는 MP의 동작을 설명한다. 예측이 정확함, 즉 현재 입력 상태가 예측된 상태와 정합됨을 비교기가 나타내면, 그 예측은 MMP의 출력으로 제공된다. 현재의 입력 상태가 예측과 정합되지 않음을 비교기가 나타내거나 MMP가 초기화될 때는 다음의 예측을 발생하도륵 이동 예측 처리가 실행된다.

입력 상태가 대응하는 예측 상태와 정합되지 않을 때, 최근 정상 상태나 경계 상태로 시작하는 입력 상태의 시퀀스는 MP에 의해 IPB에 저장된 MC 및 MT 각각에 비교된다. 이러한 정합 처리 과정은 이동 예측의 출력이 되는 최상으로 정합되어 저장되는 순회 패턴을 결정한다. 다음의 단계를 포함하는 이동 예측 방법은 유리하게 도 11에서 설명된 바와 같은 수렴 구조를 갖는다.

이동 예측 방법 (MPM)

S_k,t는 시간 t에서의 상태 k로 놓고, n > 0, t_i> 0으로 놓고, 또한 M은 IPB에서 MT 및 MC의 최대수로 놓는다. k 상태(여기서 1 ≤ k ≤ N)의 대기열은 FIFO 순서로 유지되고, MT 및 MC의 수 j(여기서 1 ≤ j ≤ M)는 IPB에서 LRU 대치 순서로 유지된다. 또한, PD_out= [0] 또는 PD_out≠ [0]이고 S_k,t는 PD_out의 첫 번째 상태와 정합되지 않는 것으로 가정한다.

BEGIN

1) FOR 새롭게 들어오는 각 상태 S_k,t에 대해, 새로운 시퀀스 [S_{k-n. t-tn}, S_{k-n+1, t-tn+1}, ......., S_k,t]를 IPB에 저장된 각 MC 및 MT와 비교(여기서, S_{k-n, t-tn}은 최후의 SS 또는 BS이고, n > 0);

2) 제1 등급 (μ) 정합을 이용:

IF 단 하나의 저장된 MC 또는 MT만이 새로운 시퀀스로 μ -정합

요구를 실행했으면(μ ≥ α₁), 정합된 MC 또는 MT의 PD_out= [S_{k+1, t+t1}, S_{k+2, t+t2}, ..... , S_{k+m, t+tm}](m > 0); GOTO END;

ELSEIF 저장된 MC 또는 MT가 새로운 시퀀스의 μ 를 정합시키는 μ를 갖지 않으면, PD_out= C_out: GOTO END;

ELSE 제2 등급 (η) 정합을 사용; ENDIF;

3) 제2 등급 (η) 정합을 이용:

새로운 시퀀스와 μ -정합된 μ를 갖는 저장된 모든 MC 또는 MT에 대해(μ ≥ α₁), (접속 상태), IF 단 하나의 저장된 MC 또는 MT만이 새로운 시퀀스로 η -정합 요구를 실행했으면(η ≤ α₃), 정합된 MC 또는 MT의 PD_out= [S_{k+1, t+t1}, S_{k+2, t+t2}, ......, S_{k+m, t+tm}](m > 0), GOTO

END;

ELSEIF 저장된 MC 또는 MT가 새로운 시퀀스의 η를 정합시키는 η를 갖지 않으면, 새로운 시퀀스에 최상으로 μ-정합되고 최상으로 η-정합된 제한 상태를 갖는 것을 찾음; GOTO END;

ELSE 제3등급 (φ) 정합을 사용; ENDIF;

4) 제4 등급 (φ) 정합을 이용:

FOR 모든 μ - 및 η -정합된 저장 MC 또는 MT에 대해(접속 상태),

IF 단 하나의 저장된 MC 또는 MT만이 φ -정합 요구를 실행했으면, 정합된 MC 또는 MT의 PD_out= [S_{k+1, t+t1}, S_{k+2, t+t2}, ...,S_{k+m, t+tm}](m > 0); GOTO END;

ELSEIF 저장된 MC 또는 MT가 새로운 시퀀스의 F를 정합시키는 F를 갖지 않으면, 새로운 시퀀스에 최상으로 μ-정합되고, 최상으로 η-정합되고, 또한 최상으로 φ -정합된 제한 상태를 갖는 것을 찾음;

GOTO END;

ELSE (하나 이상의 저장된 MC 또는 MT가 새로운 시퀀스의 F를 정합시키는 F를 갖으면(φ ≤ α₄), 최고의 p + β 를 갖는 제한 상태 중 하나를 찾음;

ENDIF;

END.

상기에서, μ 는 제1 등급 정합 인덱스이고, η 는 제2 등급 정합 인덱스이고, φ는 제3 등급 정합 인덱스이고, 또한 다른 항목은 상술된 바와 같다. 또한, 상기의 절차에서는 η -정합시 η ≤ α₃을 갖고, φ -정합시 φ ≤ α₄를 갖으며, 여기서 α₃및 α₄는 두 상태 시퀀스의 속도나 주파수를 정합시키는 각각 제2 및 제3 등급 정합과 연관된 신뢰성 레벨이다. 이동체 사용자의 속도나 주파수는 일반적으로 매우 변화가능하므로, 매개변수 α₃, α₄의 값은 매개변수 α₁, α₂의 값과 같이 제한될 필요가 없다. 그래서, 원하는 신뢰성 레벨이나 정확도 요구에 의존해 α₃및 α₄의 값은 0.1, 0.05, 0.025, 0.005, ...가 될 수 있다. 통상, α₃및 α₄을 95%-신뢰성 레벨에 대한 0.05로 설정된다.

제2 등급 정합 인덱스 η 는 상태의 제1 시퀀스의 기간(속도)가 유사한 길이를 갖는 상태의 제2 시퀀스의 기간(속도)와 정합하는 정도의 척도이다(속도- 또는시간-정합), 인덱스 η 는 다음의 식에 의해 주어진다.

여기서, (t_i+1-t_i)1은 제1 시퀀스에서 상태 i와 상태 i+1간의 시간 간격이고, (t_i+1-t_i)2는 제2 시퀀스에서 상태 i와 상태 I+1간의 시간 간격이고; "↔"는 모듈로 마이너스(modulo minus) 작동자로, 여기서 모듈로는 시간으로 측정된 시간 간격에 대한 24와 분으로 측정된 시간 간격에 대한 60이고; 또한 "

"는 모듈로 플러스(modulo plus) 작동자로, 여기서 모듈로는 시간으로 측정된 시간 간격에 대한 24와 분으로 측정된 시간 간격에 대한 60이다.

제3 등급 정합 인덱스 φ는 상태의 제1 시퀀스의 주파수가 유사한 길이를 갖는 상태의 제2 시퀀스의 주파수와 정합되는 정도의 척도이다(주파수- 또는 주기-정합). 시간의 함수로(수평축상에 표시된) 다양한 상태(수직축상에 표시된)를 통해 사용자가 어떻게 이동하는가를 설명하는 도 12를 참조로, 제3 등급 정합 인덱스 φ는 다음과 같이 결정된다. 도 12에 도시된 6개의 이동 궤도는 다른 주파수 F₁, F₂로 순환하는 것으로 해석될 수 있고, 여기서 F₁은 2개의 더 긴 이동 궤도의 주파수이고 F₂는 4개의 더 짧은 이동 궤도의 주파수이다.

MC 또는 MT의 주파수 F_k는 다음의 식에 의해 주어진다:

여기서, n = p + 1이다. 새로 들어온 상태 시퀀스의 주파수 F_k'는 다음의 식에 의해 주어진다:

이는 도 12에 도시된 바와 같다. 그래서, 제3 등급 정합 인덱스 φ 는 다음의 식에 의해 주어진다.

여기서, φ_k= 0는 정확한 정합을 나타낸다. 또한, 제3 등급 정합 인덱스 φ 는 다음의 식에 의해 주어짐을 알 수 있다.

여기서, F₁은 정합된 시퀀스 중 제1 시퀀스의 주파수이고, F₂는 정합된 다른 시퀀스의 주파수이다.

도 11을 다시 참조로, 단 하나의 저장된 MC 또는 MT만이 들어오는 시퀀스로 μ -정합 요구를 실행했으면(μ ≥ α₁), 그것이 MMP에 의한 예측으로 제공된다. 하나 이상의 MC 또는 MT가 μ -정합 요구를 실행했으면, 제2 등급 정합 인덱스가 조사된다. 단 하나의 저장된 MC 또는 MT가 들어오는 시퀀스로 η -정합 요구를 실행했으면(η > α₃), 그것이 MMP에 의한 예측으로 제공된다. 하나 이상의 MC 또는 MT가 η -정합 요구를 실행했으면, 제3 등급 정합 인덱스가 조사된다. 단 하나의 저장된 MC 또는 MT가 들어오는 시퀀스의 F와 정합하는 F를 갖으면, 그것이 MMP에 의한 예측으로 제공된다. 하나 이상의 MC 또는 MT가 정합하는 F를 갖으면, 최상의 우선 순위 매개변수 p 의 구성상 제한 상태를 갖는 시퀀스가 MMP에 의한 예측으로 제공된다.

정합 처리에서 사용되는 구성상의 제한 상태는 연역적으로 시스템에 공지된 통신 시스템의 물리적인 구성을 근거로 한다. MMP가 이동국에서 실행되면, 이러한 물리적인 구성 정보는 제어 채널상에서 전송되는 오버헤드 메시지를 통해 이동체에 제공될 수 있다. 제한 상태에 대한 기본 구성이 도 13a 및 도 13b에서 설명된다.

도 13a에 의해 설명되는 바와 같이, 소정의 셀, 즉 셀 0에 위치하는 이동 사용자는 같은 평면내의 6개의 인접하는 셀 1-6과 그 평면의 상하에 있는 인접 셀 중 임의의 하나로 이동할 수 있다. 그래서, 다른 정보가 없을 때, 사용자가 모든 방향으로 균일하게 무작위로 이동한다면 이 8개의 인접 셀 각각은 1/8의 가능성을 갖는 다음 상태가 될 수 있다. 도 13b는 출입문이 다른 복도로 또한 접속된 한 복도의 끝부분에 있는 물리적인 구성을 설명한다. 통신 시스템은 연역적으로 한 복도에 있는 사용자가 복도의 벽을 통과할 수 없고 다른 셀 중 하나에 들어가게 됨을 알게된다. 이러한 정보는 제한 상태를 식별하는데 사용될 수 있다.

출원인의 이동체 이동 예측기 MMP에 의해 실행되는 처리 과정은 도 14에 도시된 흐름도에서 설명되는 다음의 의사코드에 의해 요약될 수 있다.

BEGIN

1) IF 들어오는 S_k,t가 새로운 상태이면, D0 단계 2), 3), 4), ELSE D0 단계 5), 6), 7), 8), ENDIF;

2) FOR 새로 들어오는 각 S_k,t에 대해, k 상태(여기서 1 ≤ k ≤ N)의 대기열을 FIFO 순서로 유지하고 기준을 근거로 S_k,t를 "경계 상태"로 표시;

3) IF PD_out의 길이가 단위보다 크고, S_k,t가 PD_out의 제1 상태와 μ - 정합되면, PD_out= PD_out- S_k,t; GOTO 단계 9); ENDIF;

4) 이동 예측 방법(MPM)을 실행;

5) IF S_k,t== S_k,t-τ(τ ≥ τ_s에 대해)이면, 기준을 근거로 S_k,t를 "정상 상태"로 표시; ENDIF;

6) 이동 행로 검출(MTD) 방법을 실행;

7) 이동 궤도 검출(MCD) 방법을 실행;

8) (MC + MT)의 수 j를 LRU-대치 순서로 IPB에 유지,(여기서, 0 ≤ j ≤ M);

9) 단계 1)에서부터 반복;

END.

출원인의 발명을 이용해, 이동 터미널은 데이터 통신과 이동 파일 시스템에 대한 데이터 캐싱 및 프리페칭 관리; 예를 들면, 정보 전송 형태를 선택하는 등의 정보 관리; 및 예를 들면, 네트워크 통화량과 동적 채널 할당의 균형을 맞추는 등의 네트워크 사용 및 관리에서 정보 처리 기능을 더 갖게 된다. 이동 데이터 통신은 사용자에게 보다 쉬워지고 서비스질이 더 나아진다.

출원인의 MMP 동작이 시뮬레이트(simulate)되고, 그 결과는 상태의 수가 100이고, 상태 대기열의 길이가 500이고, IPB의 크기가 500이고, 또한 λ₀가 0.05인 출원인의 MMP 시뮬레이션의 표준화된 결과의 예를 도시하는 도 15를 참조로 설명된다. 5주의 주기동안의 MMP 동작이 시뮬레이트되었다.

도 15는 예측 비율 PR과 무작위 계수간의 관계를 도시한다. 무작위 계수는 단순한 기회로 인한 이동의 비율을 칭하는 것으로; 단일 무작위 계수는 상태간의 특정한 이동이나 전이가 완전히 무작위였음을 의미한다. 예측비는 입력 상태의 총 수에 대한 정확하게 예측된 상태의 수의 비율로; 단일 예측비는 모든 MMP의 상태 예측이 정확함을 의미한다.

도 15에서, "최적"선은 기대되는 최상의 (이론적) 결과이다. 즉, 이동에서 규칙성 계수 X가 있으면(즉, 무작위 계수가 1-X이면), 예측비는 X이다. 도 15로부터 시뮬레이트된 MMP 결과는 최적선을 매우 잘 따름을 볼 수 있다; 도 15에서 점선은 제곱 평균화된 시뮬레이션 결과를 도시한다. 규칙성 계수에 대한 예측비의 비율인 시뮬레이트된 MMP 예측 효율은 약 95%이다.

시뮬레이션을 실행할 때, 실제 상황에서는 조건을 반드시 반영하지는 않는 수개의 간략화된 가정이 이루어졌다. 특히, 한 IA에서 다른 IA로의 이동체 이동 가능성이 균일한 분포를 갖는 것으로 가정되었다; 다른 말로 하면, 구성상의 제한 상태가 사용되지 않았다(제한 출력이 0).

또한, 연속되는 상태간의 시간 간격은 다음의 관계에 따른 일상의 이동 계수로 조절되는 프와송(Poisson) 분포를 갖는 것으로 가정되었다:

λ = λ_{0 °}MF

여기서, λ₀는 가정된 프와송 분포의 조절되지 않은 밀도이다. 일상의 이동 계수 MF는 시뮬레이트된 날의 시간에 따라 3개의 값 중 하나를 취한다. 2000 hr과 0600 hr 사이의 시간에 대해서는 MF = 2; 0830 hr과 1600 hr 사이의 시간에 대해서는 MF = 4; 또한 0600 hr과 0830 hr 사이와 1600 hr과 2000 hr 사이의 시간에 대해서는 MF = 8이다. 이동 계수의 이러한 작용은 대략의 실제 작용과 충분히 근접한 것으로 생각된다.

출원인의 이동체 이동 예측기는 예측 이동 관리로 칭하여질 수 있는 적극적인 이동 관리 구조에서 사용될 수 있다. MMP는 사용자의 이동 내력 패턴을 근거로 사용자가 있을 위치를 예측하고, 사용자가 그곳에 이르기 전에 예측된 위치에서 데이터 및/또는 서비스가 미리 연결 및/또는 지정된다. 이러한 방법으로, 사용자는 실제로 이전 위치와 같은 효율로 예측된 위치에서 데이터 및/또는 서비스로의 억세스를 얻을 수 있다.

이동 사용자에게 더 가까운 네트워크 서비스와 자원을 배분하기 위해, 즉 무선 데이터 네트워크에서 서비스와 자원 이동성을 제공하기 위해 출원인의 MMP로 이동 부동 관리(MFA)와 이동 배분된 시스템 플랫폼 관리(MDSPA)가 실행될 수 있다. 서비스 이동성은 이동 사용자의 서비스 요구량을 만족시키는 기본적인 네트워크에서 다양한 서비스 논리의 이동성으로 정의된다. 자원 이동성은 이동 사용자의 서비스 요구량을 만족시키는 기본적인 네트워크에서 시스템 데이터/프로그램, 사용자 데이터, 사용자 프로그램 등과 같은 자원의 이동성으로 정의된다. 사용자 및 단자 이동성으로부터 발전된 이동성 관리는 서비스와 자원 이동성을 관리하기 위해 요구된다.

이동성을 효과적으로 지원하기 위해, 각 사용자와 각 단자는 사용자나 유리하게 단자에 관련된 모든 서비스 논리 및 서비스 데이터를 포함하고 사용자나 단자의 모든 통신 세션(session)을 제어하는 각 관리자에 의해 네트워크에 주어질 수 있다. 사용자/단자는 네트워크내의 억세스 점에 연결되고, 관리자는 서비스 점에서 그들의 서비스를 제공한다. 유럽내의 GSM 네트워크와 같은 네트워크에서는 기본국 제어기가 억세스 점으로 동작하고, 집적된 방문자 위치 레지스터를 포함하는 MSC가 서비스 노드 및 방문된 위치로 동작한다. 이러한 정보 처리 기능을 갖는 네트워크와 관리자의 다양한 특징은 여기서 참고하여 포함되는 쇠델버그(L. Soderberg)의 "개인용 전기 통신을 위한 정보 처리 기능 설계의 포함", 에릭슨 보고지(Ericasson Review) vol. 70, no. 4, pp. 156-171 (1993)에서 설명된다.

도 16을 참조로, MFA는 원격 고정 호스트(host)나 루터(router)에서 실행되어, 국부 주자원과 통신하여 미리 연결되고 MDSPA에 대신하여 가변 복제 제2 등급 데이터 캐시를 관리하는 처리 또는 처리 세트로서 실행될 수 있다. MDSPA는 가정용 고정 호스트나 루터에서 실행되어, 이동 클라이언트 사용자에 대신하여 원격 고정 호스트나 루터에 MFA를 통신시키고 미리 지정하는 처리 또는 처리 세트로서 실행될 수 있다.

이동 배분된 시스템 플랫폼(MDSP)과 MFA는 다른 위치에서 다른 통신 연결의 연결성과 변하는 대역폭을 처리하고 서비스 및 자원 이동성을 지원하도록 설계된다. MDSP는 전형적으로 이동 파일 시스템, 이동 정보 처리 기능의 네트워크 등과 같은 다른 응용을 지원하기 위해 위치-감지 정보 관리(LSIM) 기능과 예측 이동성 관리(PMM) 기능을 포함한다. 간략하게, LSIM 기능은 정의된 지리적 영역내의 시스템이나 네트워크에 의해 제공되는 서비스나 자원(하드웨어 및 소프트웨어 자원, 네트워크 연결성, 이용가능한 통신 프로토콜의 종류 등을 포함하는)에 관한 정보를 포함한다. PMM 기능은 이동 터미널 위치의 예측과, 위치 예측에 따라 다른 위치에 관리를 지정하고 서비스를 미리 연결시키는 것과 서비스/자원 이동성을 제공하는 실제 배분된 부동 관리 지정(FAA) 기능을 포함한다.

MDSP내의 LSIM은 위치-감지 정보를 관리하고, 이를 다른 지리적 위치에서의 이동 하부구조에 의해 제시되는 다른 서비스로 맵(map)화한다. 또한, LSIM은 이동 터미널 위치 변화에 관한 응용을 지원하는 이동 네트워크에서의 관리 및 응용 모두를 알려 동적 서비스 연결을 제공한다. 예를 들어, 네트워크가 다른 지리적 영역에 위치하는 수개의 서버와 배분된 파일 시스템을 갖는 것으로 가정한다. 이동 터미널이 서버 중 하나 부근의 위치에서 또 다른 서버 부근의 위치로 이동한다면, LSIM은 파일의 페치(fetch)가 요구되는 경우 이동 터미널내의 캐시 관리자와 제2 서버 모두에 제2 서버가 가장 가까이 있음을 알리게 된다.

MDSPA와 MFA의 도움으로, 서비스 논리와 국부 자원은 기본적인 네트워크로부터 분리되어 이동 사용자를 따라 주위를 이동할 수 있다. 더욱이, 출원인의 MMP로 이용가능한 예측 이동성 관리 기능을 이용함으로서, 서비스 논리와 자원이 미리 지정되어 사용자가 이동하는 위치에 미리 연결될 수 있다.

또한, 출원인의 MMP는 연결 전환과 셀 재선택을 보다 효과적으로 하는데 사용될 수 있다. 전형적으로, 소정의 셀에 머무는 이동 전화는 머물게 될 인접 셀에 관한 정보의 우선 순위 목록을 유지한다. 이동체는 이러한 인접 셀에 대해 가능한 제어 채널을 주사함으로서 우선 순위 목록을 얻는다. 출원인의 MMP는 사용자가 이동하기 쉬운 후보지인 셀만을 주사함으로서 주사되는 제어 채널의 수를 줄일 수 있고, 우선 순위 목록내의 정보량을 줄일 수 있다.

물론, 본 발명의 의도에서 벗어나지 않고 상술된 것과 다른 특정한 형태로 본 발명을 구체화하는 것이 가능하다. 상술된 실시예는 단지 설명을 위한 것으로, 어떠한 방법으로도 제한되게 고려되지 말아야 한다. 본 발명의 범위는 선행하는 설명보다는 다음의 청구항에 의해 결정되고, 청구항의 범위내에 드는 모든 변형 및 그와 동일한 것은 이에 포함되도록 의도된다.

Claims

저장된 이동 터미널의 이전 위치를 근거로 이동 터미널의 다음 위치를 예측하는 방법에 있어서,

상기 이동 터미널의 다수의 이전 위치와 상기 이동 터미널의 현재 위치를 포함하는 현재 시퀀스를 각각이 상기 이동 터미널의 이전 위치를 포함하는 다수의 저장 시퀀스 각각에 비교하는 단계;

상기 현재 시퀀스와 각 저장 시퀀스 간의 정합 정도의 정량 측정 중 적어도 하나를 근거로 상기 저장 시퀀스 중 하나를 선택하는 단계; 및

상기 저장 시퀀스 중 선택된 하나를 근거로 상기 이동 터미널의 다음 위치를 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 터미널 위치 예측 방법.
제1항에 있어서,

상기 다수의 저장 시퀀스가 이동 궤도(movement circles) 및 이동 행로(movement tracks)를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 터미널 위치 예측 방법.
제1항에 있어서,

저장 시퀀스에서의 위치와 같은 상기 현재 시퀀스에서의 위치의 수와 상기 현재 시퀀스에서의 위치의 총 수의 비율을 근거로 상기 저장 시퀀스 중 하나가 선택되는 것을 특징으로 하는 이동 터미널 위치 예측 방법.
제3항에 있어서,

상기 현재 시퀀스의 기간이 각 저장 시퀀스의 기간과 정합하는 정도의 정량 측정을 근거로 상기 저장 시퀀스 중 하나가 또한 선택되는 것을 특징으로 하는 이동 터미널 위치 예측 방법.
제4항에 있어서,

상기 현재 시퀀스의 주파수가 각 저장 시퀀스의 주파수와 정합하는 정도의 정량 측정을 근거로 상기 저장 시퀀스 중 하나가 또한 선택되는 것을 특징으로 하는 이동 터미널 위치 예측 방법.
이동 터미널의 이전 위치를 근거로 이동 터미널의 다음 위치를 예측하는 장치에 있어서,

상기 이동 터미널의 이전 위치의 시퀀스를 저장하는 메모리;

상기 이동 터미널의 다수의 이전 위치와 상기 이동 터미널의 현재 위치를 포함하는 현재 시퀀스를 다수의 저장 시퀀스 각각에 비교하기 위해 상기 메모리와 통신하는 수단;

상기 현재 시퀀스와 각 저장 시퀀스 간의 정합 정도의 정량 측정 중 적어도 하나를 근거로 상기 저장 시퀀스 중 하나를 선택하는 수단; 및

상기 저장 시퀀스 중 선택된 하나를 근거로 상기 이동 터미널의 다음 위치의 예측을 발생하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 터미널 위치 예측 장치.
제6항에 있어서,

상기 다수의 저장 시퀀스가 이동 궤도 및 이동 행로를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 터미널 위치 예측 장치.
제6항에 있어서,

상기 선택 수단이 상기 저장 시퀀스에서의 위치와 같은 상기 현재 시퀀스에서의 위치의 수와 상기 현재 시퀀스에서의 위치의 총 수의 비율을 결정하는 수단을 포함하고, 그 비율을 근거로 상기 저장 시퀀스 중 하나가 선택되는 것을 특징으로 하는 이동 터미널 위치 예측 장치.
제8항에 있어서,

상기 현재 시퀀스의 기간이 각 저장 시퀀스의 기간과 정합하는 정도의 제2 정량 측정을 발생하는 수단을 상기 선택 수단이 또한 포함하고, 그 제2 정량 측정과 상기 비율을 근거로 상기 저장 시퀀스 중 하나가 선택되는 것을 특징으로 하는 이동 터미널 위치 예측 장치.
제9항에 있어서,

상기 현재 시퀀스의 주파수가 각 저장 시퀀스의 주파수와 정합하는 정도의 제3 정량 측정을 발생하는 수단을 상기 선택 수단이 또한 포함하고, 그 제3 정량 측정, 상기 제2 정량 측정, 및 상기 비율을 근거로 상기 저장 시퀀스 중 하나가 선택되는 것을 특징으로 하는 이동 터미널 위치 예측 장치.
이동 터미널의 이동을 예측하는 방법에 있어서,

(a) 상기 이동 터미널의 다수의 이전 위치와 상기 이동 터미널의 현재 위치를 포함하는 현재 시퀀스를 각각이 상기 이동 터미널의 이전 위치를 포함하는 다수의 저장 시퀀스 각각에 비교하는 단계;

(b) 상기 현재 시퀀스와 각 저장 시퀀스 간의 정합 정도의 정량 측정 중 적어도 하나를 결정하는 단계; 및

(c) 상기 적어도 하나의 정량 측정이 소정의 값을 넘으면, 상응 저장 시퀀스의 위치를 상기 이동 터미널의 이동의 예측으로 사용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 터미널 위치 예측 방법.
제11항에 있어서,

상기 정량 측정이 저장 시퀀스에서의 위치와 같은 상기 현재 시퀀스에서의 위치의 수와 상기 현재 시퀀스에서의 위치의 총 수의 비율인 것을 특징으로 하는 이동 터미널 위치 예측 방법.
제12항에 있어서,

상기 단계 (b)는 상기 현재 시퀀스의 기간이 각 저장 시퀀스의 기간과 정합하는 제1 정도를 또한 결정하고, 상기 단계 (c)는 상기 비율이 제1 소정의 값을 넘고 상기 제1 정도가 제2 소정의 값을 넘는 상기 저장 시퀀스의 위치를 상기 이동 터미널의 이동의 예측으로 사용하는 것을 특징으로 하는 이동 터미널 위치 예측 방법.
제13항에 있어서,

상기 단계 (b)는 상기 현재 시퀀스의 주파수가 각 저장 시퀀스의 주파수와 정합하는 제2 정도를 또한 결정하고, 상기 단계 (c)는 상기 제2 정도가 제3 소정의 값을 넘는 상기 저장 시퀀스의 위치를 상기 이동 터미널의 이동의 예측으로 사용하는 것을 특징으로 하는 이동 터미널 위치 예측 방법.
이동 터미널의 이동에서 규칙적인 패턴을 결정하는 방법에 있어서,

(a) 이전의 위치가 발생의 선입 선출 순서로 대기열에 저장되는 경우에서, 상기 이동 터미널의 현재 위치를 다수의 이전 위치의 대기열에 저장된 다수의 이전 위치 각각에 비교하는 단계;

(b) 상기 현재 위치가 상기 대기열에 저장된 다수의 이전 위치 중 하나와 정합하면, 현재 위치, 상기 현재 위치와 정합하는 이전 위치, 및 상기 현재 위치와정합하는 이전 위치 이후에 발생된 이전 위치를 포함한 위치의 시퀀스를 표시하는 단계;

(c) 상기 표시된 시퀀스를 다수의 위치의 저장 시퀀스 각각에 비교하고 상기 표시된 시퀀스와 각 저장 시퀀스 간의 정합 정도의 정량 측정 중 적어도 하나를 결정하는 단계; 및

(d) 상기 적어도 하나의 정량 측정이 소정의 값을 넘으면, 상응 저장 시퀀스의 우선 순위 매개변수를 소정의 양만큼 증가시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 터미널의 이동에 있어서의 규칙적인 패턴을 결정하는 방법.
제15항에 있어서,

(e) 상기 이동 터미널의 현재 위치를 발생의 선입 선출 순서로 상기 대기열에 저장하는 단계;

(f) 상기 현재 위치가 정상 상태와 경계 상태 중 적어도 하나에 있는가 여부를 결정하는 단계; 및

상기 현재 위치가 정상 상태와 경계 상태 중 적어도 하나이면 상기 단계 (a) 내지 (d)를 실행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이동에 있어서의 규칙적인 패턴을 결정하는 방법.
제16항에 있어서,

상기 단계 (c)는 저장 시퀀스에서의 위치와 같은 상기 표시된 시퀀스에서의위치의 수와 상기 표시된 시퀀스에서의 위치의 총 수의 비율을 결정하는 것을 특징으로 하는 이동에 있어서의 규칙적인 패턴을 결정하는 방법.
제17항에 있어서,

상기 단계 (c)는 상기 표시된 시퀀스의 기간과 각 저장 시퀀스의 기간이 정합하는 정도를 또한 결정하는 것을 특징으로 하는 이동에 있어서의 규칙적인 패턴을 결정하는 방법.
제18항에 있어서,

상기 단계 (c)는 상기 표시된 시퀀스의 주파수와 각 저장 시퀀스의 주파수가 정합하는 정도를 또한 결정하는 것을 특징으로 하는 이동에 있어서의 규칙적인 패턴을 결정하는 방법.
이동 터미널의 이동에서 규칙적인 패턴을 결정하는 장치에 있어서,

이전의 위치가 발생의 선입 선출 순서로 대기열에 저장되는 경우에서, 상기 상기 이동 터미널의 다수의 이전 위치의 대기열을 저장하는 메모리;

상기 이동 터미널의 현재 위치를 상기 대기열에 저장된 다수의 이전 위치 각각에 비교하는 제1 수단;

상기 현재 위치가 상기 대기열에 저장된 다수의 이전 위치 중 하나와 정합하면, 현재 위치, 상기 현재 위치와 정합하는 이전 위치, 및 상기 현재 위치와 정합하는 이전 위치 이후에 발생된 이전 위치를 포함한 위치의 시퀀스를 표시하는 수단;

상기 표시된 시퀀스를 다수의 위치의 저장 시퀀스 각각에 비교하고 상기 표시된 시퀀스와 각 저장 시퀀스 간의 정합 정도의 정량 측정 중 적어도 하나를 결정하는 제2 수단; 및

상기 적어도 하나의 정량 측정이 소정의 값을 넘을 때 상응 저장 시퀀스의 우선 순위 매개변수를 소정의 양만큼 증가시키는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 이동에 있어서의 규칙적인 패턴을 결정하는 장치.
제20항에 있어서,

상기 이동 터미널의 현재 위치가 발생의 선입 선출 순서로 상기 대기열에 저장되고, 상기 현재 위치가 정상 상태와 경계 상태 중 적어도 하나에 있는가 여부를 결정하는 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이동에 있어서의 규칙적인 패턴을 결정하는 장치.
제21항에 있어서,

상기 제2 수단이 저장 시퀀스에서의 위치와 같은 상기 표시된 시퀀스에서의 위치의 수와 상기 표시된 시퀀스에서의 위치의 총 수의 비율을 결정하는 것을 특징으로 하는 이동에 있어서의 규칙적인 패턴을 결정하는 장치.
제22항에 있어서,

상기 제2 수단은 상기 표시된 시퀀스의 기간이 각 저장 시퀀스의 기간과 정합하는 정도를 또한 결정하는 것을 특징으로 하는 이동에 있어서의 규칙적인 패턴을 결정하는 장치.
제23항에 있어서,

상기 제2 수단은 상기 표시된 시퀀스의 주파수가 각 저장 시퀀스의 주파수와 정합하는 정도를 또한 결정하는 것을 특징으로 하는 이동에 있어서의 규칙적인 패턴을 결정하는 장치.
이동 터미널의 이동에서 규칙적인 패턴을 결정하는 방법에 있어서,

(a) 상기 이동 터미널의 현재 위치가 정상 상태와 경계 상태 중 적어도 하나에 있는가 여부를 결정하는 단계;

(b) 현재 위치, 가장 최근의 이전 정상 상태와 가장 최근의 이전 경계 상태 중 하나, 및 상기 가장 최근의 이전 정상 상태와 가장 최근의 이전 경계 상태 중 하나의 사이에 발생된 이전 위치를 포함한 위치의 시퀀스를 표시하는 단계;

(c) 상기 표시된 시퀀스를 다수의 위치의 저장 시퀀스 각각에 비교하고 상기 표시된 시퀀스와 각 저장 시퀀스 간의 정합 정도의 정량 측정 중 적어도 하나를 결정하는 단계; 및

(d) 상기 적어도 하나의 정량 측정이 소정의 값을 넘으면, 상응 저장 시퀀스의 우선 순위 매개변수를 소정의 양만큼 증가시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동에 있어서의 규칙적인 패턴을 결정하는 방법.
제25항에 있어서,

위치가 발생의 선입 선출 순서로 대기열에 저장되는 경우에서, 현재 위치를 다수의 이전 위치의 대기열에 저장하는 단계를 더 포함하고, 상기 현재 위치가 정상 상태와 경계 상태 중 적어도 하나에 있으면 상기 단계 (a) 내지 (d)가 실행되는 것을 특징으로 하는 이동에 있어서의 규칙적인 패턴을 결정하는 방법.
제25항에 있어서,

저장 시퀀스에서의 위치와 같은 상기 표시된 시퀀스에서의 위치의 수와 상기 표시된 시퀀스에서의 위치의 총 수의 비율이 결정되는 것을 특징으로 하는 이동에 있어서의 규칙적인 패턴을 결정하는 방법.
제27항에 있어서,

상기 표시된 시퀀스의 기간과 각 저장 시퀀스의 기간이 정합하는 정도가 결정되는 것을 특징으로 하는 이동에 있어서의 규칙적인 패턴을 결정하는 방법.
제28항에 있어서,

상기 표시된 시퀀스의 주파수가 각 저장 시퀀스의 주파수와 정합하는 정도가결정되는 것을 특징으로 하는 이동에 있어서의 규칙적인 패턴을 결정하는 방법.
이동 터미널의 이동에서 규칙적인 패턴을 결정하는 장치에 있어서,

상기 이동 터미널의 현재 위치가 정상 상태와 경계 상태 중 적어도 하나에 있는가 여부를 결정하는 수단;

현재 위치, 가장 최근의 이전 정상 상태와 가장 최근의 이전 경계 상태 중 하나, 및 상기 가장 최근의 이전 정상 상태와 가장 최근의 이전 경계 상태 중 하나의 사이에 발생된 이전 위치를 포함한 위치의 시퀀스를 표시하는 수단;

상기 표시된 시퀀스를 다수의 위치의 저장 시퀀스 각각에 비교하고 상기 표시된 시퀀스와 각 저장 시퀀스 간의 정합 정도의 정량 측정 중 적어도 하나를 결정하는 수단; 및

상기 적어도 하나의 정량 측정이 소정의 값을 넘으면, 상응 저장 시퀀스의 우선 순위 매개변수를 소정의 양만큼 증가시키는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 이동에 있어서의 규칙적인 패턴을 결정하는 장치.
제30항에 있어서,

위치가 발생의 선입 선출 순서로 대기열에 저장되는 경우에서, 현재 위치를 다수의 이전 위치의 대기열에 저장하는 메모리를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이동에 있어서의 규칙적인 패턴을 결정하는 장치.
제31항에 있어서,

상기 비교 및 결정 수단이 저장 시퀀스에서의 위치와 같은 상기 표시된 시퀀스에서의 위치의 수와 상기 표시된 시퀀스에서의 위치의 총 수의 비율을 결정하는 것을 특징으로 하는 이동에 있어서의 규칙적인 패턴을 결정하는 장치.
제32항에 있어서,

상기 표시된 시퀀스의 기간과 각 저장 시퀀스의 기간이 정합하는 정도를 상기 비교 및 결정 수단이 결정하는 것을 특징으로 하는 이동에 있어서의 규칙적인 패턴을 결정하는 장치.
제33항에 있어서,

상기 표시된 시퀀스의 주파수가 각 저장 시퀀스의 주파수와 정합하는 정도를 상기 비교 및 결정 수단이 결정하는 것을 특징으로 하는 이동에 있어서의 규칙적인 패턴을 결정하는 장치.
각 지리적 영역에 위치하고 배분된 파일 시스템에서 조직화된 다수의 서버;

이동 터미널과 가장 가까운 서버와 통신하기 위한 수단을 갖고, 상기 통신 수단이 상기 서버에 저장된 응용 파일 및 데이터 파일과 억세스하는 이동 터미널; 및

상기 서버의 배분된 파일 시스템을 제어하기 위한 수단과 이동 터미널의 다음 위치를 예측하는 수단을 갖고, 상기 예측 수단에 의해 예측된 다음 위치를 근거로 상기 제어 수단이 서버 중에 위치 감지 정보를 배분하는 이동 배분 시스템 플랫폼을 포함하는 것을 특징으로 하는 통신 네트워크.
제35항에 있어서,

MDSP가 적어도 하나의 MDSP 관리자와 적어도 하나의 이동 부동 관리자(MFA)를 포함하고, 상기 MFA가 이동 터미널과 연관되고, 또한 상기 MDSP 관리자가 상기 예측 수단에 의해 예측된 다음 위치를 근거로 이동 터미널 대신에 서버 중 적어도 하나에 상기 MFA를 미리 지정하고 통신하는 것을 특징으로 하는 통신 네트워크.
제36항에 있어서,

MFA는 이동국에 국부적으로 접속된 서버와 미리 연결되어 통신하고 상기 MDSP 관리자 대신에 복사된 데이터 캐시를 관리하며 상기 이동 터미널로부터 멀리 있는 서버에서 실행되는 처리인 것을 특징으로 하는 통신 네트워크.
다수의 기지국과 이동 터미널을 갖되, 각 기지국이 각 제어 채널 상에 각 제어 정보를 전송하고, 상기 이동 터미널과 기지국 간의 연결을 위해 기지국의 우선 순위를 결정하는 장치를 갖는 셀방식 무선전화기 시스템에 있어서,

상기 이동 터미널의 이전 위치의 시퀀스를 저장하는 메모리와,

상기 이동 터미널의 현재 위치와 상기 이동 터미널의 다수의 이전 위치를 포함하는 현재 시퀀스를 다수의 저장 시퀀스 각각에 비교하기 위해 상기 메모리와 통신하는 수단과,

상기 현재 시퀀스와 각 저장 시퀀스 간의 정합 정도의 정량 측정 중 적어도 하나를 근거로 상기 저장 시퀀스 중 하나를 선택하는 수단과,

상기 저장 시퀀스 중 선택된 하나를 근거로 상기 이동 터미널의 다음 위치에 관한 예측을 발생하는 수단을 구비하며 상기 이동 터미널의 이전 위치를 근거로 상기 이동 터미널의 다음 위치를 예측하는 수단; 및

다수의 기지국의 제어 채널을 주사하고 상기 주사된 제어 채널에 대한 정보의 우선 순위 목록을 유지하는 수단을 포함하며,

상기 주사 수단이 상기 예측 수단에 의해 발생된 예측을 근거로 제어 채널을 주사하는 것을 특징으로 하는 셀방식 무선전화기 시스템.