KR101014921B1 - Apparatus and method for presuming movement route of mobile communication terminal by producing data in mobile communication network - Google Patents

Apparatus and method for presuming movement route of mobile communication terminal by producing data in mobile communication network Download PDF

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Abstract

본 발명은 이동통신망에서 발생하는 데이터를 이용한 이동단말의 이동 경로 추정 방법 및 장치에 관한 것으로, 본 발명에 따른 이동통신망에서 발생하는 데이터를 이용하여 이동단말의 이동 경로를 추정하는 방법은, 이동통신망에서 일정시간 동안 연속적으로 발생한 데이터를 추출하고, 그 추출한 데이터를 토대로 각각의 이동단말 좌표를 산정하는 단계; 상기 추출한 데이터 중 첫번째 데이터와 마지막 데이터가 발생된 기지국 또는 중계기의 다중점을 각각 추출하고, 상기 추출한 다중점 중에서 시작 목록과 끝 목록을 선정하는 단계; 상기 시작 목록에 포함된 각 다중점에서 상기 끝 목록에 포함된 각 다중점으로 이동 가능한 다수의 후보경로를 탐색하는 단계; 상기 탐색한 각 후보경로상에 상기 데이터의 개수를 토대로 시작점, 종단점 및 분할점들을 생성하는 단계; 상기 산정한 각각의 이동단말의 좌표와 상기 생성된 후보경로상의 점들을 대응시키고, 대응시킨 단말 좌표와 후보경로상의 점들의 거리를 합산하는 단계; 및 상기 합산된 거리가 가장 작은 후보경로를 상기 이동단말의 이동 경로로 선정하는 단계;를 포함한다.The present invention relates to a method and apparatus for estimating a moving path of a mobile terminal using data generated in a mobile communication network. The method for estimating a moving path of a mobile terminal using data generated in a mobile communication network according to the present invention includes a mobile communication network. Extracting data continuously generated for a predetermined time from, and calculating coordinates of each mobile terminal based on the extracted data; Extracting multiple points of the base station or repeater where the first data and the last data of the extracted data are generated, and selecting a start list and an end list from the extracted multi points; Searching for a plurality of candidate paths that are movable from each multipoint included in the start list to each multipoint included in the end list; Generating start points, end points, and split points on the searched candidate paths based on the number of data; Associating the calculated coordinates of each mobile terminal with the points on the generated candidate path and summing the distances of the corresponding terminal coordinates and the points on the candidate path; And selecting a candidate path having the smallest summed distance as a moving path of the mobile terminal.

또한, 본 발명은 이동통신망에서 단발적으로 발생한 다수의 데이터를 추출하는 단계; 상기 추출한 데이터 중, 최근 데이터를 발생시킨 총 2 개의 기지국 또는 중계기에 대한 다중점을 추출하고, 상기 추출한 다중점 중에서 시작 목록과 끝 목록을 각각 선정하는 단계; 상기 시작 목록에 포함된 각 다중점에서 상기 끝 목록에 포함된 각 다중점으로 이동 가능한 다수의 후보경로를 탐색하는 단계; 상기 탐색된 각 후보경로의 거리를 산출하는 단계; 및 상기 산출된 거리가 가장 작은 후보경로를 상기 이동단말의 이동 경로로 선정하는 단계;를 포함한다.In addition, the present invention comprises the steps of extracting a plurality of data generated in a single occurrence in the mobile communication network; Extracting multiple points of a total of two base stations or repeaters that have recently generated data from the extracted data, and selecting a start list and an end list from the extracted multiple points, respectively; Searching for a plurality of candidate paths that are movable from each multipoint included in the start list to each multipoint included in the end list; Calculating a distance of each searched candidate path; And selecting the candidate path having the smallest calculated distance as the movement path of the mobile terminal.

다중점, 후보경로, 시작 다중점 집합, 끝 다중점 집합, 분할점 Multipoint, Candidate Path, Start Multipoint Set, End Multipoint Set, Split Point

Description

이동통신망에서 발생하는 데이터를 이용한 이동단말의 이동 경로 추정 방법 및 장치{APPARATUS AND METHOD FOR PRESUMING MOVEMENT ROUTE OF MOBILE COMMUNICATION TERMINAL BY PRODUCING DATA IN MOBILE COMMUNICATION NETWORK}Method and apparatus for estimating movement path of mobile terminal using data generated in mobile communication network {APPARATUS AND METHOD FOR PRESUMING MOVEMENT ROUTE OF MOBILE COMMUNICATION TERMINAL BY PRODUCING DATA IN MOBILE COMMUNICATION NETWORK}

본 발명은 무선통신단말의 이동 경로 분석 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 이동통신망에서 발생하는 데이터 및 기지국의 다중점을 토대로 이동단말의 이동 경로를 추정하는 방법 및 장치에 관한 것이다. The present invention relates to a mobile path analysis technology of a wireless communication terminal, and more particularly, to a method and apparatus for estimating a mobile path of a mobile terminal based on data generated in a mobile communication network and multiple points of a base station.

오늘날 모바일 무선 통신에 대한 표준이 마련되고 이를 실현하기 위한 하드웨어 및 소프트웨어에 대한 기술의 발전과 더불어 이를 뒷받침한 통신 인프라가 지속적으로 성장하고 있다. 이런 발전으로 인하여 가입자들은 이동통신 시스템을 통하여 더욱 다양한 서비스를 제공받고 있다. Today, standards for mobile wireless communications are in place, and the communications infrastructure that supports them continues to grow, along with advances in technology for hardware and software to achieve them. Due to this development, subscribers are provided with more various services through mobile communication systems.

이런 서비스 중에 대표적인 것이 교통정보 서비스가 있다. 즉, 가입자들은 이동단말의 네비게이션 기능을 이용하여 목적지까지 교통 안내 서비스를 제공받을 수 있다. 아울러, 상기 교통 안내 서비스는 더욱 진화하여 특정 도로의 교통체증 여부가 포함된 교통정보를 사용자에게 제공한다.One such service is the traffic information service. That is, subscribers may be provided with a traffic guidance service to their destination using the navigation function of the mobile terminal. In addition, the traffic guidance service is further evolved to provide a user with traffic information including whether or not there is a traffic jam on a particular road.

이런 교통정보를 사용자에게 제공하기 위해 종래에는 도로 주변에 카메라 등 의 측정기구를 설치하여 차량의 위치, 속도 등을 측정하였다. 그런데 이런 방법은 모니터링 대상이 되는 도로마다 측정기구를 설치해야 하므로 설비비용과 관리 인력이 요구되고, 게다가 전국의 모든 도로 구간에 대한 교통정보 측정이 사실상 불가능한 문제점이 있다.In order to provide such traffic information to the user, conventionally, a measuring device such as a camera was installed around the road to measure the position and speed of the vehicle. However, this method requires installation of a measuring device for each road to be monitored, and thus requires installation cost and management manpower. Furthermore, it is impossible to measure traffic information for all road sections in the country.

한편, GPS 수신기를 탑재한 이동단말이 보급됨에 따라, 이동단말의 GPS 수신기를 통해 측정한 측위정보를 이동통신망의 응용 서버에서 수신하여, 상기 응용 서버가 상기 측위정보를 바탕으로 단말의 주변 교통정보 분석하는 방법이 개시되었다. 하지만 GPS 수신기를 내장한 이동통신 단말은 이동통신 가입자들이 사용하는 대다수의 단말군에 속해 있지 않아, 상기 방법을 근간으로 교통분석을 수행하기에는 일정 한계가 따른다.On the other hand, as a mobile terminal equipped with a GPS receiver is spreading, location information measured by a GPS receiver of the mobile terminal is received by an application server of a mobile communication network, and the application server receives the surrounding traffic information based on the location information. A method of analysis has been disclosed. However, a mobile communication terminal with a built-in GPS receiver does not belong to the majority of terminal groups used by mobile subscribers, and thus there is a certain limit in performing a traffic analysis based on the method.

이에 대한 대안으로, 이동통신망에서 발생한 데이터를 토대로 이동단말 주변의 교통정보를 분석하는 방법이 제안되었다. 그런데 상기 방법은 기지국 식별정보만을 토대로 이동단말의 이동 경로 추정하므로, 정확하게 이동단말의 추정 경로를 예측하기 어려운 문제가 발생할 수 있다. 즉, 정확하게 예측되지 않은 이동단말의 이동 경로로 인하여, 상기 이동단말의 주변 교통정보가 부정확하게 산출될 수 있다.As an alternative, a method of analyzing traffic information around a mobile terminal based on data generated in a mobile communication network has been proposed. However, since the method estimates the moving path of the mobile terminal based only on the base station identification information, it may cause a problem that it is difficult to accurately predict the estimated path of the mobile terminal. That is, due to the movement path of the mobile terminal that is not accurately predicted, the traffic information around the mobile terminal may be incorrectly calculated.

본 발명은 상기와 같은 문제를 해결하기 위해 고안된 것으로, 기지국 또는 중계기의 서비스 영역을 토대로 생성한 다중점과 이동통신망에서 발생한 데이터에 근거하여 이동단말의 이동 경로를 추정하는 방법 및 장치를 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention has been devised to solve the above problems, and provides a method and apparatus for estimating a mobile path of a mobile terminal based on data generated in a multi-point mobile communication network generated based on a service area of a base station or repeater. There is a purpose.

또한, 본 발명은 상기 추정된 이동단말의 이동 경로를 토대로, 상기 이동단말의 주변 교통정보를 보다 정확하게 산출하는 방법 및 장치를 제공하는데 또 다른 목적이 있다.Another object of the present invention is to provide a method and apparatus for more accurately calculating the traffic information around the mobile terminal based on the estimated movement path of the mobile terminal.

본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.Other objects and advantages of the present invention can be understood by the following description, and will be more clearly understood by the embodiments of the present invention. Also, it will be readily appreciated that the objects and advantages of the present invention may be realized by the means and combinations thereof indicated in the claims.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제 1 측면에 따른 이동통신망에서 발생하는 데이터를 이용하여 이동단말의 이동 경로를 추정하는 방법은, (a) 이동통신망에서 일정시간 동안 연속적으로 발생한 데이터를 추출하고, 그 추출한 데이터를 토대로 각각의 이동단말 좌표를 산정하는 단계; (b) 상기 추출한 데이터 중 첫번째 데이터와 마지막 데이터가 발생된 기지국 또는 중계기의 다중점을 각각 추출하고, 상기 추출한 다중점 중에서 시작 목록과 끝 목록을 선정하는 단계; (c) 상기 시작 목록에 포함된 각 다중점에서 상기 끝 목록에 포함된 각 다중점으로 이동 가능한 다수의 후보경로를 탐색하는 단계; (d) 상기 탐색한 각 후보경로상에 상기 데이터의 개수를 토대로 시작점, 종단점 및 분할점들을 생성하는 단계; (e) 상기 (a) 단계에서 산정한 각각의 이동단말의 좌표와 상기 생성된 후보경로상의 점들을 대응시키고, 대응시킨 단말 좌표와 후보경로상의 점들의 거리를 합산하는 단계; 및 (f) 상기 합산된 거리가 가장 작은 후보경로를 상기 이동단말의 이동 경로로 선정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, a method of estimating a movement path of a mobile terminal using data generated in a mobile communication network according to the first aspect of the present invention includes: (a) extracting data continuously generated for a predetermined time from a mobile communication network; Calculating the coordinates of each mobile terminal based on the extracted data; (b) extracting multiple points of the base station or repeater where the first data and the last data are generated from the extracted data, and selecting a start list and an end list from the extracted multiple points; (c) searching for a plurality of candidate paths that are movable from each multipoint included in the start list to each multipoint included in the end list; (d) generating start points, end points, and split points based on the number of data on each searched candidate path; (e) matching the coordinates of each mobile terminal calculated in step (a) with the points on the generated candidate path, and summing the distances of the corresponding terminal coordinates and the points on the candidate path; And (f) selecting a candidate path having the smallest summed distance as a moving path of the mobile terminal.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제 2 측면에 따른 이동통신망에서 발생하는 데이터를 이용하여 이동단말의 이동 경로를 추정하는 방법은, (a) 이동통신망에서 단발적으로 발생한 다수의 데이터를 추출하는 단계; (b) 상기 추출한 데이터 중, 최근 데이터를 발생시킨 총 2 개의 기지국 또는 중계기에 대한 다중점을 추출하고, 상기 추출한 다중점 중에서 시작 목록과 끝 목록을 각각 선정하는 단계; (c) 상기 시작 목록에 포함된 각 다중점에서 상기 끝 목록에 포함된 각 다중점으로 이동 가능한 다수의 후보경로를 탐색하는 단계; (d) 상기 탐색된 각 후보경로의 거리를 산출하는 단계; 및 (e) 상기 산출된 거리가 가장 작은 후보경로를 상기 이동단말의 이동 경로로 선정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.A method of estimating a movement path of a mobile terminal using data generated in a mobile communication network according to the second aspect of the present invention for achieving the above object includes: (a) extracting a plurality of data generated in a single occurrence in the mobile communication network; step; (b) extracting multiple points of a total of two base stations or repeaters generating recent data from the extracted data, and selecting a start list and an end list from the extracted multipoints, respectively; (c) searching for a plurality of candidate paths that are movable from each multipoint included in the start list to each multipoint included in the end list; (d) calculating a distance of each searched candidate path; And (e) selecting a candidate path having the smallest calculated distance as the movement path of the mobile terminal.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제 3 측면에 따른 교통분석 장치는 추출된 일정시간 동안 연속적으로 발생한 이동통신망의 데이터 중, 첫번째 데이터와 마지막 데이터가 발생된 기지국 또는 중계기의 다중점을 각각 추출하고, 상기 추출한 다중점 중에서 시작 목록과 끝 목록을 선정하는 다중점 필터링부; 상기 데이터 를 토대로 이동단말의 좌표를 산정하는 위치 산정부; 및 상기 시작 목록에 포함된 각 다중점에서 상기 끝 목록에 포함된 각 다중점으로의 이동 가능한 다수의 후보경로를 탐색하고, 상기 탐색한 각 후보경로상에 상기 데이터의 개수를 토대로 시작점, 종단점 및 분할점들을 생성하여 상기 위치 산정부에서 산정한 상기 이동단말의 좌표와 상기 생성한 후보경로상의 점들을 대응시키고, 대응되는 단말 좌표와 후보경로상의 점들의 거리를 합산하여 그 합산된 거리가 가장 작은 후보경로를 상기 이동단말의 이동 경로로 선정하는 경로 추정부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.The traffic analysis apparatus according to the third aspect of the present invention for achieving the above object is to extract the multiple points of the base station or repeater, the first data and the last data generated from the data of the mobile communication network continuously generated for a predetermined time, and A multipoint filtering unit for selecting a start list and an end list from the extracted multipoints; A position calculation unit for calculating coordinates of the mobile terminal based on the data; And searching for a plurality of candidate paths that are movable from each of the multiple points included in the start list to each of the multiple points included in the end list, and starting points, endpoints, and points based on the number of data on each of the searched candidate paths. By generating splitting points, the coordinates of the mobile terminal calculated by the position calculation unit correspond to the points on the candidate path, and the corresponding terminal coordinates and the distance between the points on the candidate path are summed to have the smallest summed distance. And a path estimator for selecting a candidate path as a moving path of the mobile terminal.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제 4 측면에 따른 교통분석 장치는, 추출된 단발적으로 발생한 다수의 이동통신망의 데이터 중, 최근 데이터를 발생시킨 총 2 개의 기지국 또는 중계기에 대한 다중점을 추출하여, 상기 추출한 다중점 중에서 시작 목록과 끝 목록을 각각 선정하는 다중점 필터링부; 및 상기 시작 목록에 포함된 각 다중점에서 상기 끝 목록에 포함된 각 다중점으로의 이동 가능한 다수의 후보경로를 탐색하고, 그 탐색된 각 후보경로의 거리를 산출하여 거리가 가장 작은 후보경로를 상기 이동단말의 이동 경로로 선정하는 경로 추정부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.Traffic analysis apparatus according to the fourth aspect of the present invention for achieving the above object, the extracted multiple points of a plurality of mobile communication network of a single occurrence, a total of two base stations or repeaters for generating the latest data A multipoint filtering unit for selecting a start list and an end list from the extracted multipoints, respectively; And searching for a plurality of candidate paths that can be moved from each of the multiple points included in the start list to each of the multiple points included in the end list, and calculating the distance of each of the candidate paths that have been searched. And a path estimating unit for selecting a moving path of the mobile terminal.

본 발명은 기지국 또는 중계기의 서비스 영역을 토대로 선정한 다중점과 이동통신망에서 발생한 데이터를 근거로 이동단말별 이동 경로를 추정함으로써, 특정 도로에서의 교통 속도를 정확하게 측정할 수 있는 장점이 있다.The present invention has the advantage of accurately measuring the traffic speed on a particular road by estimating the movement route for each mobile terminal based on the data generated in the multi-point and the mobile communication network selected based on the service area of the base station or repeater.

또한, 본 발명은 교차점, 유턴 등의 분기 구간이 포함된 복잡한 도심 도로상 에서, 도로 구간별 교통정보를 산출하는데 유용하게 사용될 있다.In addition, the present invention can be usefully used to calculate traffic information for each road section on a complicated downtown road including a branch section such as an intersection and a U-turn.

아울러, 본 발명은 문자 메시지 송수신 데이터, 위치등록 데이터 등 단발적으로 발생하는 이동통신 데이터를 토대로, 보다 정확한 교통정보를 산출하는 이점이 있다.In addition, the present invention has the advantage of calculating more accurate traffic information, based on a single occurrence of mobile communication data such as text message transmission and reception data, location registration data.

상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일 실시예를 상세히 설명하기로 한다.The foregoing and other objects, features and advantages of the present invention will become more apparent from the following detailed description of the present invention when taken in conjunction with the accompanying drawings, in which: There will be. In the following description, well-known functions or constructions are not described in detail since they would obscure the invention in unnecessary detail. Hereinafter, a preferred embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 이동통신망에서 발생한 데이터를 이용하여 이동단말의 이동 경로를 추정하는 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.1 is a diagram illustrating a configuration of a system for estimating a moving path of a mobile terminal using data generated in a mobile communication network according to an embodiment of the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 추정 시스템은 기지국(120), 기지국 제어기(130), 교환기(140), 교통분석 서버(150), 운용 서버(151), 도로맵 DB(160), 기지국/중계기 DB(165), 다중점 DB(170), 이동통신 데이터 DB(180) 및 교통정보 DB(190)를 포함한다.As shown in FIG. 1, the route estimation system according to an embodiment of the present invention includes a base station 120, a base station controller 130, an exchanger 140, a traffic analysis server 150, an operation server 151, and a road. The map DB 160, the base station / relay DB 165, the multipoint DB 170, the mobile communication data DB 180, and the traffic information DB 190 are included.

기지국(120)은 BTS(Base Station Transceiver Subsystem) 또는 NodeB로서, 기지국 제어기(130)의 제어에 의해 무선 신호 송수신, 무선 채널 부호화 및 복호 화, 신호 세기 및 품질측정, 기저대역 신호처리, 무선자원 관리 및 자체 유지보수 기능을 수행한다.The base station 120 is a BTS (Base Station Transceiver Subsystem) or NodeB, and is controlled by the base station controller 130 to transmit and receive radio signals, to encode and decode radio channels, to measure signal strength and quality, to process baseband signals, and to manage radio resources. And self-maintenance functions.

기지국 제어기(130)는 BSC(Base Station Controller) 또는 RNC(Radio Network Controller)로서, 이동단말(110)에 대한 무선 채널 할당 및 해제, 이동단말(110) 및 기지국(120)의 송신 출력 제어, 셀간 소프트 핸드오프 및 하드 핸드오프 결정, 트랜스 코딩(Transcoding) 및 보코딩(Vocoding), 기지국(120)에 대한 운영 및 유지 보수 기능 등을 수행하며, 하나의 기지국 제어기(130)는 여러 개의 기지국(110)을 제어한다. 특히, 기지국 제어기(130)는 기지국(120)과 이동단말(110) 사이에서 발생하는 호 송수신, 무선 인터넷 이용에 따른 연속적으로 수집되는 데이터 및 이동단말(110)의 위치등록, 문자 메시지 송수신 등의 단발적인 수집되는 이동통신 데이터를 획득하여 운용 서버(151)로 전송한다. 이때, 기지국 제어기(130)는 왕복지연 시간(RTD, RTT, PN Phase, Rx-Tx Time Difference), 수신 전계강도(Ec/Io, RSSI), 상기 데이터 발생 시각 정보, 기지국 식별정보 등을 기지국(120)으로부터 획득하여 운용 서버(151)로 전송한다. 바람직하게, 기지국 제어기(130)는 이동통신 데이터를 수집할 때, 서브셀 정보(교환기 범위, 기지국 제어기 범위, 섹터 범위, FA 범위 등)를 운용 서버(151)로부터 수신하고 해당 서브셀 내에서 데이터를 발생시키는 이동단말(110)이 존재하는 경우, 그 이동단말(110)의 데이터를 획득한다. The base station controller 130 is a base station controller (BSC) or a radio network controller (RNC), which allocates and releases radio channels to the mobile station 110, controls transmission output of the mobile station 110 and the base station 120, and inter-cells. Soft handoff and hard handoff determination, transcoding and vocoding, operation and maintenance of the base station 120, etc., one base station controller 130 is a number of base stations 110 ). In particular, the base station controller 130 is a call transmission and reception occurring between the base station 120 and the mobile terminal 110, data collected continuously according to the use of the wireless Internet and location registration of the mobile terminal 110, text message transmission and the like Acquisition of a single collected mobile communication data is transmitted to the operation server 151. In this case, the base station controller 130 may include a round trip delay time (RTD, RTT, PN Phase, Rx-Tx Time Difference), reception field strength (Ec / Io, RSSI), data generation time information, base station identification information, and the like. Obtained from 120 and transmitted to the operation server (151). Preferably, the base station controller 130 receives subcell information (switch range, base station controller range, sector range, FA range, etc.) from the operation server 151 and collects data in the corresponding subcell when collecting mobile communication data. If there is a mobile terminal 110 that generates the data, the mobile terminal 110 acquires data.

이하, 이동단말(110)의 음성호 또는 영상호 송수신, 무선 인터넷 이용 등에 따라 일정 시간 동안 이동통신망에서 연속적으로 수집되는 데이터를 intraffic 데 이터로, 이동통신망에서 문자 메시지 송수신, 이동단말(110)의 이동시 발생하는 위치 등록 데이터 등과 같이 단발적으로 발생하는 데이터를 idle 데이터로 지칭하여 설명한다.Hereinafter, the data collected continuously from the mobile communication network for a predetermined time according to the voice or video call transmission and reception of the wireless terminal, the use of the wireless Internet as intraffic data, the text message transmission and reception in the mobile communication network, of the mobile terminal 110 One-time-occurring data such as location registration data generated during movement will be described as idle data.

교환기(140)는 MSC(Mobile Switching Center) 또는 SGSN(Serving GPRS Support Node)로서, 기지국 제어기(130)와의 인터페이스 기능을 제공하고, 음성통화, 데이터 송수신, 각종 부가서비스를 제어한다. The exchange 140 is a mobile switching center (MSC) or a serving GPRS support node (SGSN), and provides an interface function with the base station controller 130 and controls voice calls, data transmission and reception, and various additional services.

운용 서버(151)는 기지국(120)과 기지국 제어기(130)의 데이터 수집을 제어하며, 교통분석 서버(150)의 제어에 따라 이동단말(110)의 데이터를 수집하여 교통분석 서버(150)로 전송한다. 바람직하게, 운용 서버(151)는 교통분석 서버(150)로부터 데이터를 수집할 서브셀 정보(교환기 범위, 기지국 제어기 범위, 기지국 범위, 섹터 범위, FA 범위 등)를 수신하여 해당 서브셀 범위에 속하는 기지국 제어기(130)를 제어하여, 그 기지국 제어기(130)로부터 intraffic 데이터 및 idle 데이터를 수신한다. 이러한 운용 서버(151)는 교환기 단위로 설치 운용되는 것이 바람직하다.The operation server 151 controls the data collection of the base station 120 and the base station controller 130, collects data of the mobile terminal 110 under the control of the traffic analysis server 150 to the traffic analysis server 150 send. Preferably, the operation server 151 receives subcell information (exchange range, base station controller range, base station range, sector range, FA range, etc.) to collect data from the traffic analysis server 150 and belongs to the corresponding subcell range. The base station controller 130 is controlled to receive intraffic data and idle data from the base station controller 130. Such an operation server 151 is preferably installed and operated in the exchange unit.

도로맵 DB(160)는 도로맵 데이터를 저장하고 있으며, 그 도로맵 정보를 도로종류별, 링크종류별 및 속성 종류별로 분류된 정보를 저장한다. 아래의 표 1은 도로맵 DB(160)에서 저장된 도로맵 데이터를 나타내는 것으로서 도로맵 DB(160)는 도로맵 데이터에 일정 식별정보(즉, 코드)를 부여함으로써, 종류가 다른 도로맵 데이터를 분류한다. The road map DB 160 stores road map data, and stores the road map information classified by road type, link type, and attribute type. Table 1 below shows road map data stored in the road map DB 160. The road map DB 160 classifies road map data having different types by assigning schedule identification information (ie, codes) to the road map data. do.

구분division 항목Item CODECODE 비고Remarks


도로 종류별



By road type
자동차 전용 도로Motorway 100100
고속도로highway 200200 일반도로General road 300300 -- 400400 ReservedReserved 지방도로Provincial road 500500 일반도로General road 600600 세도로Three road 700700 -- ReservedReserved


링크 종류별



By link type
본선 링크(상행선)Main Line Link (Up Line) 1010
본선 링크(하행선)Main line link (downline) 2020 본선간 연결로 링크Link to main line 3030 교차점 내 링크Link within intersection 4040 연결로 링크Link to Link 5050 로터리Roundabout 6060 고속도로 휴게소 링크Highway rest stop link 7070 U-turn 링크U-turn link 8080



속성 종류별




By attribute type
다리Bridge 1One
터널tunnel 22 -- 33 ReservedReserved -- 44 ReservedReserved 지하차도Underground roadway 55 -- 66 ReservedReserved 요금소Tollgate 77 도로명Road name 88 고가차도Overpass 99

또한, 도로맵 DB(160)는 각각의 도로, 링크, 다리, 터널, 지하차도, 요금소 등에 고유 식별번호를 저장할 수 있다. 예컨대, 경인 고속도로의 상행 시작점 1km 구간을 218_KI0001이라는 식별번호를 부가할 수 있다. 상기 접두 식별자인 218은 고속도로(200), 상행선(10), 도로명(8)이 조합된 정보이고, KI0001인 상기 경인 고속도로를 구간별로 분리한 도로 식별정보를 나타낸다. In addition, the road map DB 160 may store a unique identification number in each road, link, bridge, tunnel, underground driveway, tollgate, and the like. For example, an identification number of 218_KI0001 may be added to a 1 km section of an uphill starting point of the Gyeongin Expressway. The prefix identifier 218 is information obtained by combining the highway 200, the upward line 10, and the road name 8, and represents road identification information obtained by separating the Gyeongin highway, which is KI0001, by section.

기지국/중계기 DB(165)는 각각의 기지국(120)과 중계기의 위치정보(즉, 좌표정보) 및 안테나 방위각 방향 정보를 저장한다. 아울러, 기지국/중계기 DB(165)는 각 기지국(120)의 섹터의 영역 정보를 저장한다. The base station / relay DB 165 stores position information (ie, coordinate information) and antenna azimuth direction information of each base station 120 and the repeater. In addition, the base station / repeater DB 165 stores the area information of the sector of each base station 120.

다중점 DB(170)는 교차로 정보가 포함된 각 기지국(120)의 다중점 위치 정보와 각 중계기의 다중점 위치정보를 저장한다. 또한, 다중점 DB(170)는 교차로 정보가 제외된 각 기지국(120) 또는 각 중계기의 대표 다중점 위치정보를 저장한다. 이때, 다중점 DB(170)는 상기 교차로가 제외된 대표 다중점과 교차로가 포함된 다중점을 분리하여 저장하거나 통합하여 저장할 수 있다. 다중점 DB(170)는 대표 다중점과 일반 다중점을 통합하여 저장한 경우, 대표 다중점 식별코드를 대표 다중점에 부가한다. 상기 대표 다중점은 idle 데이터를 토대로 이동단말(110)의 최적 경로를 추정하기 위해 사용되고, 교차로가 포함된 다중점은 intraffic 데이터를 토대로 이동단말(110)의 최적 경로를 추정하기 위해 사용된다. 여기서, 교차로는 본선간 경로 링크, 교차점 내 링크, 연결로 링크, 로터리, 고속도로 휴게실 링크, 유턴 링크 등 도로상에서 분기점이 발생하는 구간으로 이해되어야 한다. The multipoint DB 170 stores the multipoint location information of each base station 120 including the intersection information and the multipoint location information of each repeater. In addition, the multi-point DB 170 stores representative multi-point location information of each base station 120 or each repeater from which the intersection information is excluded. In this case, the multi-point DB 170 may separately store or integrate and store the representative multi-point except the intersection and the multi-point including the intersection. The multi-point DB 170 adds the representative multi-point identification code to the representative multi-point when the representative multi-point and the general multi-point are integrated and stored. The representative multipoint is used to estimate the optimal path of the mobile terminal 110 based on idle data, and the multipoint including the intersection is used to estimate the optimal path of the mobile terminal 110 based on intraffic data. Here, the intersection should be understood as a section in which a junction occurs on the road such as a path link between main lines, a link in an intersection, a link road link, a roundabout, a highway break room link, and a U-turn link.

이동통신 데이터 DB(180)는 이동통신망에서 발생한 intraffic 데이터와 idle 데이터를 저장한다. 상기 intraffic 데이터와 idle 데이터는 상기 데이터의 발생 시각, 왕복지연 시간정보(RTD, RTT, PN Phase, Rx-Tx Time Difference), 수신 전계강도(Ec/Io, RSSI)를 포함한다. The mobile communication data DB 180 stores intraffic data and idle data generated in a mobile communication network. The intraffic data and idle data include the time of occurrence of the data, round trip delay time information (RTD, RTT, PN Phase, Rx-Tx Time Difference), and received field strength (Ec / Io, RSSI).

교통정보 DB(190)는 intraffic 데이터 또는 idle 데이터를 토대로 산출된 특정 도로의 현재 속도, 시간별 평균 속도 등의 교통정보를 저장한다.The traffic information DB 190 stores traffic information such as a current speed of a specific road and an average speed of an hour calculated based on intraffic data or idle data.

교통분석 서버(150)는 다수의 운용 서버(151)로부터 다수의 이동단말(110)의 intraffic 데이터 및 idle 데이터를 수신하여 이동통신 데이터 DB(180)에 저장한다. 이때, 교통분석 서버(150)는 수신된 intraffic 데이터 및 idle 데이터를 필터링하여 이동통신 데이터 DB(180)에 저장할 수 있다. 구체적으로, 교통분석 서버(150)는 다수의 intraffic 데이터 또는 idle 데이터를 근거로 이동단말(110)의 이동속도를 개락적으로 예측하고, 그 예측된 이동속도가 임계값 이상의 속도를 가지면, 해당 데이터를 이동 수단(예로, 차량)을 통해 이동중인 이동단말(110)에서 발생한 데이터로 판단하여 이동통신 데이터 DB(180)에 저장할 수 있다. 또한, 교통분석 서버(150)는 이동통신 데이터 DB(180)에서 intraffic 데이터를 일정 주기 간격(예컨대, 5분 간격)으로 추출하고 그 intraffic 데이터 그리고 도로맵 DB(160), 기지국/중계기 DB(165) 및 다중점 DB(170)의 데이터를 이용하여 이동단말(110)의 최적 이동경로를 추정하고, 상기 추정된 최적 이동경로상에서 이동단말(110)의 이동속도를 산출하여 교통정보 DB(190)에 저장한다. 또한, 교통분석 서버(150)는 이동통신 데이터 DB(180)에서 일정 주기 간격(예컨대, 20분 간격)을 추출하고, 그 idle 데이터 및 도로맵 DB(160), 기지국/중계기 DB(165) 및 다중점 DB(170)의 데이터를 이용하여 이동단말(110)의 최적 이동경로를 추정하고, 그 최적 이동경로를 토대로 이동단말(110)의 이동속도를 산출하여 교통정보 DB(190)에 저장한다. The traffic analysis server 150 receives intraffic data and idle data of the plurality of mobile terminals 110 from the plurality of operation servers 151 and stores them in the mobile communication data DB 180. In this case, the traffic analysis server 150 may filter the received intraffic data and idle data and store them in the mobile communication data DB 180. Specifically, the traffic analysis server 150 estimates the moving speed of the mobile terminal 110 based on a plurality of intraffic data or idle data, and if the predicted moving speed has a speed higher than or equal to a threshold value, the corresponding data. May be determined as data generated by the mobile terminal 110 moving through the moving means (for example, a vehicle) and stored in the mobile communication data DB 180. In addition, the traffic analysis server 150 extracts the intraffic data from the mobile communication data DB 180 at regular intervals (for example, every 5 minutes), the intraffic data, the road map DB 160, the base station / relay DB 165. Traffic information DB (190) by estimating an optimal moving path of the mobile terminal (110) using the data of the multi-point DB (170) and calculating the moving speed of the mobile terminal (110) on the estimated optimal moving path. Store in In addition, the traffic analysis server 150 extracts a predetermined periodic interval (for example, 20 minutes interval) from the mobile communication data DB 180, the idle data and the road map DB 160, the base station / repeater DB 165 and The optimum moving path of the mobile terminal 110 is estimated using the data of the multi-point DB 170, the moving speed of the mobile terminal 110 is calculated based on the optimum moving path, and stored in the traffic information DB 190. .

또한, 교통분석 서버(150)는 산출한 이동속도에 근거하여, 특정 도로에 대해 시간별 평균 속도, 현재 평균 속도 등의 교통정보를 분석하여 교통정보 DB(190)에 저장한다.In addition, the traffic analysis server 150 analyzes the traffic information such as the average speed of each hour, the current average speed, and stores the traffic information DB 190 based on the calculated moving speed.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 교통분석 서버에서 기지국의 서비스 영역을 토대로 도로상의 다중점을 추출하는 방법을 설명하는 순서도이다.2 is a flowchart illustrating a method of extracting multiple points on a road based on a service area of a base station in a traffic analysis server according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 교통분석 서버(150)는 특정 기지국(120)의 위치정보를 기지국/중계기 DB(165)에서 추출하고, 그 기지국(120)이 관할하는 도로정보를 도로맵 DB(160)에 추출한다(S201). 이어서, 교통분석 서버(150)는 기지국(120)의 특정 섹터의 서비스 영역에 포함되는 도로의 Near 및 Reverse 다중점을 추출한다(S203). 여기서 다중점은 도로상의 특정 지점을 나타내는 것으로, 다중점마다 상방향, 하방향, 좌방향, 우방향 등의 방향성을 가진다. 이때, 상기 방향성은 다중점과 결부되어 벡터 정보로 표현될 수 있다. Referring to FIG. 2, the traffic analysis server 150 extracts location information of a specific base station 120 from a base station / relay DB 165, and extracts road information managed by the base station 120 from the road map DB 160. Extract to (S201). Subsequently, the traffic analysis server 150 extracts the near and reverse multiple points of the road included in the service area of the specific sector of the base station 120 (S203). Here, the multi-point represents a specific point on the road, and each of the multi-points has directionality of up, down, left, and right directions. In this case, the directionality may be expressed as vector information in conjunction with multiple points.

또한, Near 및 Reverse 다중점은 기지국(120)과 가까운 도로의 임의 지점을 나타내는 것으로서, Near 다중점은 기지국 가까운 편도의 특정 지점이고, Reverse 다중점은 상기 Near 다중점의 반대 방향의 편도의 특정 지점이다. 한편, 교통분석 서버(150)는 특정 도로상에서 상기 Near 및 Reverse 다중점을 추출시, 그 도로가 일방통행이면 Near 다중점만을 상기 도로상에서 추출한다. In addition, Near and Reverse multi-points represent any point of the road close to the base station 120, Near multi-point is a specific point of the one-way close to the base station, Reverse multi-point is a specific point of the one-way in the opposite direction of the Near multi-point to be. On the other hand, when the traffic analysis server 150 extracts the Near and Reverse multipoints on a particular road, if the road is one-way, only Near multipoints are extracted on the road.

교통분석 서버(150)는 표 1에서 나타난 바와 같이 도로맵 DB(160)의 링크 종류를 토대로 상기 추출한 다중점의 방향성 정보를 확인하여, 해당 다중점에 방향성을 부여한다.As shown in Table 1, the traffic analysis server 150 checks the directional information of the extracted multi-point based on the link type of the road map DB 160 and gives directionality to the multi-point.

다음으로, 교통분석 서버(150)는 상기 기지국(120)의 특정 섹터 영역에 포함되는 교각, 각 도로에 대한 다중점 추출한다(S205). 즉, 교통분석 서버(150)는 상기 섹터 영역에서 고속도로, 고속화 도로, 자동차 전용 도로, 국도, 지방도 등의 각 도로에 대한 다중점을 추출한다. 이어서, 교통분석 서버(150)는 상기 기지국(120)의 특정 섹터에 포함되는 도로상에서 교차로가 포함되는지 여부를 확인한다(S207). 교통분석 서버(150)는 상기 도로상에서 교차로가 포함되는 경우, 교차점에 대한 다중점을 추출한다(S209). 상기 교차로에 대한 다중점은 일정 거리(예컨대, 150m) 이내 범위에서 기지국(120)의 섹터간에 공유될 수 있다. 예를 들어, 기지국의 α섹터에 교차로에 대한 다중점이 선정되고 그 선정된 다중점이 상기 기지국 β섹터와 150m 이내이면, 상기 교차로에 대한 다중점은 α섹터의 다중점으로 추출될 뿐 아니라, β섹터의 다중점으로도 추출될 수 있다.Next, the traffic analysis server 150 extracts the multi-points for the piers, each road included in the specific sector area of the base station 120 (S205). That is, the traffic analysis server 150 extracts multiple points for each road, such as a highway, a high speed road, an automobile road, a national road, and a local road, in the sector area. Subsequently, the traffic analysis server 150 checks whether an intersection is included on the road included in the specific sector of the base station 120 (S207). The traffic analysis server 150 extracts a multipoint for the intersection when the intersection is included on the road (S209). Multiple points for the intersection may be shared between sectors of the base station 120 within a certain distance (eg, 150m). For example, if a multipoint for an intersection is selected in the α sector of the base station and the selected multipoint is within 150 m with the base station β sector, the multipoint for the intersection is not only extracted as the multipoint of the α sector, but also the β sector. It can also be extracted as multiple points of.

다음으로, 교통분석 서버(150)는 상기 S201 단계 내지 S209 단계에서 추출한 다수의 다중점을 상기 기지국(120)의 다중점으로 선정하여 다중점 DB(170)에 저장한다(S211). 즉, 교통분석 서버(150)는 상기 다중점의 위치정보(즉, 좌표정보), 기지국(120) 식별자 및 그 기지국 섹터 정보를 대응시켜 다중점 DB(170)에 저장한다.Next, the traffic analysis server 150 selects a plurality of multiple points extracted in steps S201 to S209 as multiple points of the base station 120 and stores the multiple points in the multipoint DB 170 (S211). That is, the traffic analysis server 150 stores the multi-point location information (ie, coordinate information), the base station 120 identifier, and the base station sector information in correspondence and stores them in the multi-point DB 170.

또한, 교통분석 서버(150)는 중계기에 대한 다중점 추출을 수행한다. 이때, 교통분석 서버(150)는 중계기 서비스 영역을 섹터별로 분리하지 않고, 특정 중계기가 총괄적으로 관할하는 영역의 도로에 대한 다중점 추출을 도 2와 같은 방법으로 수행한다. 그리고 교통분석 서버(150)는 상기 추출된 다수의 다중점의 위치정보를 중계기 식별자와 대응시켜 다중점 DB(170)에 저장한다.In addition, the traffic analysis server 150 performs a multi-point extraction for the repeater. At this time, the traffic analysis server 150 does not divide the relay service area for each sector, and performs multi-point extraction on the roads of the area that a specific repeater collectively manages in the same manner as in FIG. 2. The traffic analysis server 150 stores the extracted plurality of location information of the multiple points in the multipoint DB 170 in correspondence with the repeater identifier.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 교통분석 서버에서 추출한 특정 기지국의 섹터 영역에 대한 다중점을 나타내는 도면으로서, 도 3을 예를 들어 본 발명에 따른 기지국 섹터 영역의 다중점을 추출하는 방법을 설명한다.3 is a diagram illustrating multiple points of a sector area of a specific base station extracted by a traffic analysis server according to an embodiment of the present invention. For example, FIG. 3 is used to extract multiple points of a base station sector area according to the present invention. Explain how.

도 3을 참조하면, 교통분석 서버(150)는 SL0169KN 식별자를 가지는 기지국(120)의 α섹터 영역에 포함되는 도로가 존재함을 인지하여, 상기 기지국(120)과 가까운 임의 지점인 641을 Near 다중점으로 추출하고 그 반대편의 도로의 임의 지점을 642를 Reverse 다중점으로 추출한다. 이때, 교통분석 서버(150)는 기지국(120)의 특정 섹터에 포함되는 도로 종류가 다수인 경우, 이 외에 다른 도로에 대해서도 Near 다중점과 Reverse 다중점을 추출할 수 있다. 즉, 교통분석 서버(150)는 상기 기지국(120)의 서비스 영역에 고속도로, 지방도로, 교각 도로, 자동화 전용도로 등이 포함된 경우, 각각의 도로에 대한 Near 및 Reverse 다중점 추출할 수 있다. Referring to FIG. 3, the traffic analysis server 150 recognizes that there is a road included in the α sector area of the base station 120 having the SL0169KN identifier, and thus, multiples 641 which is an arbitrary point close to the base station 120. Extract points as points and extract 642 as reverse multipoints at any point on the other side of the road. In this case, the traffic analysis server 150 may extract Near multipoints and Reverse multipoints for other roads in addition to a plurality of road types included in a particular sector of the base station 120. That is, the traffic analysis server 150 may extract Near and Reverse multipoints for each road when the service area of the base station 120 includes a highway, a local road, a pier road, an automatic dedicated road, and the like.

또한, 교통분석 서버(150)는 상기 α 섹터 영역에 교차로가 두 개 존재함을 인식하여, 각각의 교차로에 대한 다중점을 추출한다. 즉, 교통분석 서버(150)는 사거리 교차로 대해 643, 644, 645, 646의 다중점을 추출하고, 삼거리 교차로에 대해 647, 648의 다중점을 추출한다. In addition, the traffic analysis server 150 recognizes that there are two intersections in the α sector area, and extracts multiple points for each intersection. That is, the traffic analysis server 150 extracts 643, 644, 645, and 646 multiple points for the crossroad intersection, and extracts 647 and 648 for the three-way intersection.

그리고 교통분석 서버(150)는 SL0169KN 기지국(120)의 α섹터 영역에서 선정한 총 8개의 다중점 위치정보를 상기 기지국 식별자(SL0169KN)와 섹터 정보(α섹터)와 결부하여 다중점 DB(170)에 저장한다.The traffic analysis server 150 associates a total of eight multi-point location information selected in the α sector of the SL0169KN base station 120 with the base station identifier SL0169KN and the sector information α sector to the multi-point DB 170. Save it.

상술한 방법을 통해, 교통분석 서버(150)는 각 기지국(120) 또는 중계기에 대한 다중점 추출을 수행하고, 그 추출된 정보를 다중점 DB(170)에 저장한다.Through the above-described method, the traffic analysis server 150 performs multipoint extraction for each base station 120 or repeater, and stores the extracted information in the multipoint DB 170.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른, 이동통신망에서 발생한 intraffic 데이터를 토대로 이동단말의 이동 경로를 추정하는 방법을 설명하는 순서도이다.4 is a flowchart illustrating a method of estimating a movement path of a mobile terminal based on intraffic data generated in a mobile communication network according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 교통분석 서버(150)는 이동통신 데이터 DB(180)에서 intraffic 데이터를 일정 주기 간격(예컨대, 5분)으로 추출한다(S401). 상기 intraffic 데이터는 가입자의 호 설정기록, 무선 인터넷 이용 등의 일정 시간 동안 연속적으로 기지국(120) 또는 중계기와 이동단말(110) 간에 발생하는 데이터를 의미하는 것으로서, 상기 intraffic 데이터는 기지국(또는 중계기) 식별자, 그 기지국(또는 중계기)과 통신한 시각 정보, 왕복지연 시간정보(RTT, RTD, PN Phase, Rx-Tx Time Difference), 수신 전계강도(Ec/Io, RSSI)가 기록된다.Referring to FIG. 4, the traffic analysis server 150 extracts intraffic data from the mobile communication data DB 180 at predetermined periodic intervals (eg, 5 minutes) (S401). The intraffic data refers to data generated continuously between a base station 120 or a repeater and a mobile terminal 110 for a predetermined time such as a call setup record of a subscriber and wireless internet use. The intraffic data refers to a base station (or a repeater). The identifier, time information communicated with the base station (or repeater), round trip delay time information (RTT, RTD, PN Phase, Rx-Tx Time Difference), and received field strength (Ec / Io, RSSI) are recorded.

이어서, 교통분석 서버(150)는 각각의 기지국 식별자를 토대로 기지국/중계기 DB(165)에서 해당 기지국(또는 중계기)의 좌표 정보와 그 기지국(또는 중계기)의 방위각 방향 정보를 확인하고, 상기 방위각 방향 정보와 intraffic 데이터의 왕복지연 시간정보를 근거하여 각 intraffic 데이터가 발생시 이동단말이 위치한 좌표정보를 산정한다(S403). 상기 기지국 또는 중계기 식별자와 방위각 방향 정보, 왕복지연 시간정보를 토대로 이동단말(110)의 위치를 산정하는 방법은 종래에 공지된 기술이므로, 상세한 설명은 생략한다.Subsequently, the traffic analysis server 150 checks coordinate information of the base station (or repeater) and azimuth direction information of the base station (or repeater) in the base station / relay DB 165 based on each base station identifier. Based on the information and the round trip delay time information of the intraffic data, the coordinate information where the mobile terminal is located when each intraffic data is generated is calculated (S403). Since a method for calculating the position of the mobile terminal 110 based on the base station or repeater identifier, azimuth direction information, and round trip delay time information is known in the art, a detailed description thereof will be omitted.

그리고 교통분석 서버(150)는 상기 이동단말(110)의 위치 정보 및 상기 추출한 기지국(또는 중계기) 좌표 정보를 토대로 도로맵 DB(160)에서 예상 도로를 추출한다(S405). The traffic analysis server 150 extracts the expected road from the road map DB 160 based on the location information of the mobile terminal 110 and the extracted base station (or repeater) coordinate information (S405).

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 각 intraffic 데이터를 토대로 산정한 단말의 위치정보와 도로 맵 정보를 나타내는 도면이다. 5 is a diagram illustrating location information and road map information of a terminal calculated based on each intraffic data according to an embodiment of the present invention.

도 5를 참조하면, 교통분석 서버(150)는 특정 주기의 첫 intraffic 데이터의 기지국 식별자가 SL0169NX임을 확인하고, 방위각 방향정보 및 왕복지연 시간정보를 이용하여 이동단말(110)이 대략적으로 510의 위치에 위치하였음을 확인한다. 이와 같은 방식으로 교통분석 서버(150)는 나머지 intraffic 데이터에 대응하는 이동단말(110)의 좌표정보(520, 530, 540, 550)를 예측한다. 또한, 교통분석 서버(150)는 S405 단계에서 설명한 바와 같이, 상기 추정된 이동단말(110)의 좌표와 기지국(또는 중계기)의 좌표를 토대로 예상 도로를 파악하여 그 도로가 포함된 맵 정보를 도로맵 DB(160)에서 추출한다. Referring to FIG. 5, the traffic analysis server 150 determines that the base station identifier of the first intraffic data of a specific period is SL0169NX, and the mobile terminal 110 is approximately 510 using the azimuth direction information and the round trip delay time information. Confirm that it is located at. In this way, the traffic analysis server 150 predicts the coordinate information 520, 530, 540, 550 of the mobile terminal 110 corresponding to the remaining intraffic data. In addition, the traffic analysis server 150, as described in step S405, the estimated road based on the coordinates of the estimated mobile terminal 110 and the coordinates of the base station (or repeater) to determine the road map information containing the road Extracted from the map DB 160.

다음으로, 교통분석 서버(150)는 후보경로를 산출하기 위해, 시작 데이터와 끝 데이터를 선정한다(S407). 상기 시작 데이터는 일정 주기로 추출한 이동단말(110)의 intraffic 데이터 중 첫 intraffic을 서비스한 기지국의 특정 섹터(또는 중계기) 정보이고, 끝 데이터는 상기 주기적으로 추출한 intraffic 데이터 중 마지막 intraffic 데이터를 서비스한 기지국의 특정 섹터(또는 중계기) 정보이다. 예를 들어, 교통분석 서버(150)가 11:01, 11:02, 11:03, 11:04, 11:05 시각에 발생한 이동단말(110)의 intraffic 데이터를 추출한 경우, 시작 데이터는 11:01에 intraffic 데이터를 발생시킨 기지국의 특정 섹터(또는 중계기) 정보이다. 마찬가지로, 끝 데이터는 11:05에 intraffic 데이터를 발생시킨 기지국의 특정 섹터(또는 중계기) 정보이다.Next, the traffic analysis server 150 selects the start data and the end data in order to calculate the candidate path (S407). The start data is information of a specific sector (or repeater) of the base station serving the first intraffic among the intraffic data of the mobile terminal 110 extracted at regular intervals, and the end data of the base station serving the last intraffic data among the periodically extracted intraffic data. Specific sector (or repeater) information. For example, when the traffic analysis server 150 extracts intraffic data of the mobile terminal 110 generated at 11:01, 11:02, 11:03, 11:04, and 11:05, the start data is 11: Specific sector (or repeater) information of the base station that generated intraffic data at 01. Similarly, the end data is specific sector (or repeater) information of the base station that generated intraffic data at 11:05.

다시 도 5를 참조하면, 510의 위치한 이동단말(110)로 서비스한 SL0169NX 기지국(120)의 α섹터가 시작 데이터가 되고, 550 위치한 이동단말(110)로 서비스한 SL0113NX 기지국(120)의 β 섹터가 끝 데이터가 된다. Referring to FIG. 5 again, the α sector of the SL0169NX base station 120 serving the mobile terminal 110 located at 510 becomes start data, and the β sector of the SL0113NX base station 120 serving the mobile terminal 110 located at 550. Becomes the end data.

이렇게 시작 데이터와 끝 데이터가 선정되면, 교통분석 서버(150)는 상기 시작 데이터 및 끝 데이터에 대응하는 기지국(120) 또는 중계기의 다중점을 다중점 DB(170)에서 추출한다(S409). 이어서, 교통분석 서버(150)는 시작 데이터에 대응하는 다수의 다중점(이하, "시작 다중점 집합"이라 칭함)과, 끝 데이터에 대응하는 다수의 다중점(이하, "끝 다중점 집합"이라고 칭함)을 각각 그룹화한다. 그리고 교통분석 서버(150)는 그룹화된 시작 다중점 집합과 끝 다중점 집합을 중심점을 각각 선정하고, 그 선정된 시작 다중점들의 중심점과 끝 다중점들의 중심점의 연결선을 기준선으로 선정한다(S411). 다음으로, 교통분석 서버(150)는 시작 다중점 집합에 속하는 각각의 다중점(이하, "시작 다중점"이라 칭함)에서 끝 다중점 집합 중심점과의 각도를 산출하여, 상기 산출된 각도가 상기 기준선과 임계값 이상으로 벗어나는 다중점을 시작 다중점 집합에서 제거한다. 마찬가지로, 교통분석 서버(150)는 끝 다중점 집합에 속하는 각각의 다중점(이하, "끝 다중점"이라 칭함)에서 시작 다중점 집합 중심점과의 각도를 산출하여, 각도가 상기 기준선과 임계값 이상으로 벗어나는 끝 다중점을 끝 다중점 집합에서 제거한다(S413). 다음으로, 교통분석 서버(150)는 시작 다중점 집합에서 끝 다중점 집합으로의 방향을 기준으로 삼고, 상기 기준 방향과 방향성이 다른 시작 다중점과 끝 다중점을 시작 다중점 집합과 끝 다중점 집합에서 각각 제거한다.When the start data and the end data are selected in this way, the traffic analysis server 150 extracts the multi-points of the base station 120 or the repeater corresponding to the start data and the end data from the multi-point DB 170 (S409). Then, the traffic analysis server 150 includes a plurality of multipoints (hereinafter referred to as "starting multipoint sets") corresponding to the start data, and a plurality of multipoints (hereinafter referred to as "end multipoint sets") corresponding to the end data. Each grouped). The traffic analysis server 150 selects the center points of the grouped start multipoint sets and the end multipoint sets, respectively, and selects the connection lines of the center points of the selected start multipoints and the center points of the end multipoints as reference lines (S411). Next, the traffic analysis server 150 calculates an angle with the end multipoint set center point at each multipoint belonging to the start multipoint set (hereinafter, referred to as "start multipoint"), and the calculated angle is determined as the above. Remove multipoints beyond the baseline and threshold from the starting multipoint set. Similarly, the traffic analysis server 150 calculates an angle between the starting multipoint set center point at each multipoint belonging to the end multipoint set (hereinafter referred to as "end multipoint"), and the angle is the baseline and the threshold value. The end multipoint deviating from the above is removed from the end multipoint set (S413). Next, the traffic analysis server 150 is based on the direction from the start multi-point set to the end multi-point set, the start multi-point set and the end multi-point set start and end multi-point is different from the reference direction and direction Remove each from

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른, 그룹화된 시작 다중점 집합과 끝 다중점 집합을 기초로 선정한 기준선을 나타내는 도면으로서, 도 6을 참조하여 S411 단계 내지 S413 단계를 상세하게 설명한다.FIG. 6 is a diagram illustrating a reference line selected based on a grouped start multipoint set and an end multipoint set according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 6, steps S411 to S413 will be described in detail.

도 6에 도시된 바와 같이, 교통분석 서버(150)는 시작 데이터에 해당하는 SL0169NX 기지국(120)의 α섹터 다중점을 추출하고, 끝 데이터에 해당하는 SL0113NX 기지국(120)의 β 섹터 다중점을 추출한다. 그리고 교통분석 서버(150)는 시작 다중점 집합을 610과 같이 그룹화하고, 끝 다중점 집합을 620과 같이 그룹화한다. 이어서, 교통분석 서버(150)는 그룹화된 시작 다중점 집합에 대해 중심점(611)을 선정하고, 마찬가지로 그룹화된 끝 다중점 집합에 대해 중심점(621)을 선정한다. 다음으로, 교통분석 서버(150)는 상기 선정된 두 중심점(611, 621)을 연결하여 630과 같은 기준선을 선정한다. As shown in FIG. 6, the traffic analysis server 150 extracts the? Sector multipoint of the SL0169NX base station 120 corresponding to the start data, and extracts the? Sector multipoint of the SL0113NX base station 120 corresponding to the end data. Extract. The traffic analysis server 150 groups the starting multipoint set as 610 and the end multipoint set as 620. The traffic analysis server 150 then selects the center point 611 for the grouped start multipoint set and similarly selects the center point 621 for the grouped end multipoint set. Next, the traffic analysis server 150 connects the two selected center points 611 and 621 to select a reference line such as 630.

교통분석 서버(150)는 도 6에 도시된 바와 같이 각각의 시작 다중점과 끝 다중점 집합 중심점(621)의 각도를 산출하여, 상기 기준선(630)과 임계값 이상의 각도로 이탈되는 시작 다중점을 시작 다중점 집합에서 제거한다. 마찬가지로, 교통분석 서버(150)는 각각의 끝 다중점과 시작 다중점 집합 중심점(611)의 각도를 산출하여, 상기 기준선(630)과 임계값 이상의 각도로 벗어나는 끝 다중점을 끝 다중점 집합에서 제거한다. 이때, 교통분석 서버(150)는 임계 각도를 고정하고 않고, 각 다중점에 의해 구해지는 각도에 따라 유동적으로 임계 각도를 선정하는 것이 바람직하다. 도 6을 예를 들어 설명하면, 교통분석 서버(150)는 시작 다중점 645와 기준선(630)의 각도가 2.5˚임을 확인하면, 그 2.5˚에 5˚를 더한 7.5˚를 임계 각도로 선정하여 상기 기준선(630)에서 임계 각도인 7.5˚를 이탈한 시작 다중점 647과 648을 시작 다중점 집합에서 제거한다. 또한, 끝 다중점을 기준으로 설명하면, 교통분석 서버(150)는 끝 다중점 651에서 산정된 각도가 6.5˚임을 확인하여, 임계 각도인 6.5˚에 5˚를 더한 11.5˚를 임계 각도로 선정하고, 상기 기준선(630)에서 임계 각도 11.5˚를 이탈한 끝 다중점이 존재하지 않음을 확인한다. As shown in FIG. 6, the traffic analysis server 150 calculates an angle of each of the start multipoint and the end multipoint set center point 621, and the start multipoint is separated from the reference line 630 by an angle greater than or equal to a threshold value. Is removed from the starting multipoint set. Similarly, the traffic analysis server 150 calculates the angles of the respective end multipoints and the starting multipoint set center point 611, so that the end multipoints that deviate from the reference line 630 by an angle greater than or equal to a threshold value are included in the end multipoint set. Remove At this time, the traffic analysis server 150 preferably does not fix the critical angle, it is preferable to fluidly select the critical angle according to the angle obtained by each of the multiple points. Referring to FIG. 6 by way of example, when the traffic analysis server 150 determines that the angle between the starting multipoint 645 and the reference line 630 is 2.5 °, it selects 7.5 ° by adding 5 ° to the 2.5 ° as a critical angle. The starting multipoints 647 and 648, which deviate from the critical angle of 7.5 DEG from the reference line 630, are removed from the starting multipoint set. In addition, when described based on the end multi-point, the traffic analysis server 150 confirms that the angle calculated at the end multi-point 651 is 6.5 °, selecting 11.5 ° plus 5 ° to the critical angle 6.5 ° as the critical angle In addition, it is confirmed that there is no end multipoint outside the critical angle of 11.5 ° from the reference line 630.

다음으로, 교통분석 서버(150)는 다수의 다중점의 방향성을 기초로, 시작 다중점에서 끝 다중점으로의 방향성이 다른 다중점(642, 643, 644)을 제거한다. 즉, 교통분석 서버(150)는 시작 다중점 집합에서 끝 다중점 집합으로의 방향을 기준으로 삼고, 상기 기준 방향과 다른 방향성을 가지는 642, 643, 644의 시작 다중점과 651의 끝 다중점을 시작 다중점 집합과 끝 다중점 집합에서 각각 제거한다. 도 3 및 도 6을 참조하면, 교통분석 서버(150)는 시작 다중점에서 끝 다중점으로의 탐색 경로는 아래 방향(예컨대, 하행선)임을 인지하여, 상방향 성질(예컨대, 상행선)을 가지는 다중점 642, 643, 644를 시작 다중점 집합에서 제거하고, 마찬가지로 끝 다중점에서 상방향 성질의 651 다중점을 끝 다중점 집합에서 제거한다(도 7 참조).Next, the traffic analysis server 150 removes the multipoints 642, 643, and 644 having different directions from the start multipoint to the end multipoint based on the directionalities of the multiple points. That is, the traffic analysis server 150 is based on the direction from the start multipoint set to the end multipoint set, and the start multipoint of 642, 643, 644 and the end multipoint of 651 having different directions from the reference direction. Remove from the starting multipoint set and the ending multipoint set respectively. Referring to FIGS. 3 and 6, the traffic analysis server 150 recognizes that the search path from the start multipoint to the end multipoint is a downward direction (eg, an downward line), and thus has a multiplicity having an upward property (eg, an upward line). Points 642, 643, and 644 are removed from the starting multipoint set, and 651 multipoints of upward nature at the end multipoint are also removed from the end multipoint set (see FIG. 7).

정리하면, 교통분석 서버(150)는 기준선(630)을 기준으로 임계 각도 이상으로 이탈되지 않으며, 동시에 시작 다중점 집합에서 끝 다중점 집합의 방향과 동일한 방향을 가지는 다중점을 각각 시작 다중점 집합과 끝 다중점 집합에서 선별한다. In summary, the traffic analysis server 150 does not deviate beyond a critical angle with respect to the baseline 630, and simultaneously sets a multipoint having a same direction as the direction of the end multipoint set in the starting multipoint set and the starting multipoint set, respectively. Select from the end multipoint set.

이와 같이, 방향성이 동일하고 임계 각도로 이탈되지 않은 시작 다중점 집합과 끝 다중점 집합을 선별한 교통분석 서버(150)는 후보경로 추정을 위해, 시작 다중점 집합을 기초로 시작 목록을 선정하고, 각각의 끝 다중점을 기초로 끝 목록을 선정한다(S415).As such, the traffic analysis server 150 that selects a start multipoint set and an end multipoint set having the same directionality and not deviated by a critical angle selects a start list based on the start multipoint set for estimating candidate paths, An end list is selected based on each end multipoint (S415).

도 7은 본 발명의 일 실시예에서 따른, 다중점을 토대로 선정된 시작 목록과 끝 목록을 나타내는 도면이다.7 is a diagram illustrating a start list and an end list selected based on multiple points according to an embodiment of the present invention.

도 7을 참조하면, 교통분석 서버(150)는 시작 다중점 641과 646을 연결한 링크인 710, 그리고 시작 다중점 646과 645를 연결한 링크인 720을 시작 목록으로 선정한다. 아울러, 교통분석 서버(150)는 끝 다중점 653과 654를 연결한 링크인 730과 끝 다중점 652를 끝 목록으로 선정한다. 상기 끝 다중점 652가 단독으로 선정된 이유는 직선 도로선상에 다른 끝 다중점에 존재하지 않을 뿐 아니라, 다른 다중점(653, 654)과 연결할 경우 링크 길이가 길어져 라우팅 조건을 부적합하기 때문이다. 물론, 교통분석 서버(150)는 링크 외에 상기 선정된 각각의 시작 다중점(641, 645, 646) 및 끝 다중점(653, 654)을 각각 시작 목록과 끝 목록에 포함시킬 수도 있다. Referring to FIG. 7, the traffic analysis server 150 selects 710 which is a link connecting the starting multipoints 641 and 646 and 720 which is a link connecting the starting multipoints 646 and 645 as a start list. In addition, the traffic analysis server 150 selects the end 730 and the end multipoint 652, which are links connecting the end multipoints 653 and 654, to the end list. The end multipoint 652 is selected solely because not only does not exist at the other end multipoint on a straight road line, but also when the connection is made with other multipoints 653 and 654, the link length becomes long, thereby making the routing condition unsuitable. Of course, the traffic analysis server 150 may include each of the selected start multipoints 641, 645, 646 and end multipoints 653, 654 in the start list and the end list, respectively, in addition to the link.

시작 목록(710, 720)과 끝 목록(730, 652)을 선정한 교통분석 서버(150)는 시작 목록에 포함된 각각의 시작 링크(또는 시작 다중점)부터 끝 목록에 포함된 끝 링크 (또는 끝 다중점)로 이동 가능한 후보경로를 추정한다(S417).The traffic analysis server 150 selecting the start list 710 and 720 and the end list 730 and 652 starts from each start link (or start multipoint) included in the start list, and ends the end link (or end) included in the end list. The candidate path movable to multiple points) is estimated (S417).

도 8 내지 도 11은 시작 목록과 끝 목록을 토대로 이동단말이 이동 가능한 후보경로를 추정한 도면으로서, 교통분석 서버(150)는 상기 도 8 내지 도 11에 나타난 경로 외에 더 많은 후보경로를 포함할 수 있음을 분명히 해 둔다.8 to 11 are diagrams for estimating candidate paths to which a mobile terminal can move based on a start list and an end list, and the traffic analysis server 150 may include more candidate paths than the paths shown in FIGS. 8 to 11. Make it clear.

교통분석 서버(150)는 도 8에 도시된 바와 같이, 710의 시작 링크에서 끝 링크 730으로 도달할 수 있는 후보경로를 추정한다. 또한, 교통분석 서버(150)는 도 9에 도시된 바와 같이, 720 시작 링크에서 끝 링크 730으로 도달할 수 있는 후보경로를 추정한다. 한편, 교통분석 서버(150)는 도 9의 (b)에 도시된 바와 같이 특정 링크에 유턴(U-turn) 구간이 존재하면, 그 유턴 구간을 이용하여 끝 링크 730으로 도달할 수 있는 후보경로를 추정할 수 있다. 이어서, 교통분석 서버(150)는 도 10 및 도 11에 도시된 바와 같이, 시작 링크 710에서 끝 다중점 652까지의 후보경로와 시작 링크 720에서 끝 다중점 652까지의 후보경로를 추정한다.As shown in FIG. 8, the traffic analysis server 150 estimates a candidate path that can reach the end link 730 from the start link of 710. In addition, the traffic analysis server 150 estimates a candidate path that can reach from the 720 start link to the end link 730 as shown in FIG. 9. Meanwhile, if a U-turn section exists on a specific link, as shown in FIG. 9B, the traffic analysis server 150 may use the U-turn section to reach the end link 730. Can be estimated. 10 and 11, the traffic analysis server 150 estimates candidate paths from the start link 710 to the end multipoint 652 and candidate paths from the start link 720 to the end multipoint 652.

시작 목록과 끝 목록의 토대로 이동단말(110)의 다수의 이동 경로를 추정한 교통분석 서버(150)는 추정된 후보경로를 S401 단계에서 추출한 intraffic 데이터의 개수(즉, 단말 좌표)를 토대로 특정 개수로 균등 분할하고, 상기 후보경로를 균등 분할하기 위한 지점(이하 "분할점"이라 칭함)과 후보경로의 시작점과 종단점을 상기 후보경로상에서 표시한다(S419). 구체적인 예를 들면, intraffic 데이터가 5개 추출되고 이를 토대로 5개의 이동단말(110)의 위치가 산출된 경우, 교통분석 서버(150)는 추정된 후보경로를 4등분하고 시작점과 종단점 그리고 3개의 분할점을 포함하여 총 5개의 점들을 상기 후보경로상에서 표시한다. 이에 따라, 후보경로상의 시작점, 종단점 및 다수의 분할점을 가산한 결과(즉, 5개의 점)는 이동단말(110)의 위치정보와 동일한 수가 된다.The traffic analysis server 150 estimating a plurality of moving paths of the mobile terminal 110 based on the start list and the end list is based on the number of intraffic data extracted from the estimated candidate path in step S401 (that is, the terminal coordinates). The equal path is divided into equal parts, and a point (hereinafter, referred to as a "split point") for equally dividing the candidate path, and a start point and an end point of the candidate path are displayed on the candidate path (S419). For example, if five intraffic data are extracted and the positions of the five mobile terminals 110 are calculated based on this, the traffic analysis server 150 divides the estimated candidate path into four equal parts, and starts and ends and three segments. A total of five points, including points, are displayed on the candidate path. Accordingly, the result of adding the start point, the end point, and the plurality of splitting points on the candidate path (that is, five points) becomes the same number as the position information of the mobile terminal 110.

이어서, 교통분석 서버(150)는 표시된 시작점과 이동단말(110)의 첫 위치정보, 첫번째 분할점과 이동단말(110)의 두번째 위치정보, 두번째 분할점과 이동단말(110)의 세번째 위치정보, 세번째 분할점과 이동단말(110)의 네번째 위치정보 그리고 종단점과 이동단말(110)의 마지막 위치정보를 대응시켜, 각각 후보경로상의 점들과 이 점들에 대응하는 이동단말(110)의 위치정보에 대한 거리의 총합을 산출한다(S421). Subsequently, the traffic analysis server 150 displays the first starting point and the first position information of the mobile terminal 110, the first dividing point and the second position information of the mobile terminal 110, the second dividing point and the third position information of the mobile terminal 110, The third segmentation point corresponds to the fourth positional information of the mobile terminal 110 and the end point and the last positional information of the mobile terminal 110 to correspond to the points on the candidate path and the positional information of the mobile terminal 110 corresponding to these points, respectively. The sum of the distances is calculated (S421).

도 12는 후보경로상에 분할점, 시작점 및 종단점에 대응하는 이동단말의 위치정보를 나타내는 도면이다.12 is a diagram illustrating position information of a mobile terminal corresponding to a split point, a start point, and an end point on a candidate path.

도 12의 (a)를 참조하면, 교통분석 서버(150)는 추정한 후보경로(도 8의 (a))를 4등분하고, 상기 후보경로를 4등분하기 위한 분할점(1210, 1220, 1230)을 상기 후보경로상에 표시한다. 즉, 교통분석 서버(150)는 이동단말(110)의 위치정보가 5개이므로 이보다 1 적은 4를 기준으로 후보경로를 4등분하고, 상기 4등분을 위한 분할점(1210, 1220, 1230)을 후보경로상에 표시한다. 그러면, 후보경로상에는 3개의 분할점(1210, 1220, 1230)이 생성되고, 상기 분할점(1210, 1220, 1230)과 후보경로상의 시작점(641)과 종단점(654)을 합하면 5개가 되어, 이동단말(110)의 위치정보 개수(510, 520, 530, 540, 550)와 일치한다. Referring to FIG. 12A, the traffic analysis server 150 divides the estimated candidate path into four equal parts and divides the points 1210, 1220, and 1230 into four equal parts. ) Is displayed on the candidate path. That is, the traffic analysis server 150 divides the candidate paths into four quarters based on one less than four because the location information of the mobile terminal 110 is five, and divides the points 1210, 1220, and 1230 for the four quarters. Mark on candidate path. Then, three split points 1210, 1220 and 1230 are generated on the candidate path, and the split points 1210, 1220 and 1230, the start point 641 and the end point 654 on the candidate path, add up to five. The number of location information of the terminal 110 (510, 520, 530, 540, 550) is consistent with.

이어서, 교통분석 서버(150)는 시작점(641)-이동단말의 첫번째 위치정보(510), 첫번째 분할점(1210)-이동단말의 두번째 위치정보(520), 두번째 분할점(1220)-이동단말의 세번째 위치정보(530), 세번째 분할점(1230)-이동단말의 네번째 위치정보(540) 및 종단점(654)-이동단말의 마지막 위치정보(550)를 대응시킨다. 그리고 교통분석 서버(150)는 각 후보경로상의 점들(641, 1210, 1220, 1230, 654)과 이 점들에 대응하는 이동단말(110)의 위치정보(510, 520, 530, 540, 550) 거리의 총합을 산출한다. 즉, 교통분석 서버(150)는 시작점(641)-이동단말의 첫번째 위치정보(510)의 직선거리, 첫번째 분할점(1210)-이동단말의 두번째 위치정보(520)의 직선거리, 두번째 분할점(1220)-이동단말의 세번째 위치정보(530)의 직선거리, 세번째 분할점(1230)-이동단말의 네번째 위치정보(540)의 직선거리 및 종단점(654)-이동단말의 마지막 위치정보(550)의 직선거리의 총합을 산출한다. 아울러, 교통분석 서버(150)는 도 12의 (a)와 같이, 나머지 후보경로에 대한 후보경로상의 표시한 점들과 그 점들에 대응하는 이동단말(110)의 위치정보의 직선거리의 총합을 산출한다(도 12의 (b) 내지 (d) 참조). Then, the traffic analysis server 150 starts point 641-the first location information 510 of the mobile terminal, the first split point 1210-the second location information 520 of the mobile terminal, the second split point 1220-mobile terminal The third position information 530 of the third position point 1230, the fourth position information 540 of the mobile terminal and the end point 654 of the last position information 550 of the mobile terminal correspond to each other. The traffic analysis server 150 may store the distances of the points 641, 1210, 1220, 1230, and 654 on the candidate paths and the location information 510, 520, 530, 540, and 550 of the mobile terminal 110 corresponding to the points. Calculate the sum of That is, the traffic analysis server 150 is a straight line distance of the starting point 641-the first position information 510 of the mobile terminal, the first dividing point 1210-the straight line distance of the second position information 520 of the mobile terminal, the second split point 1220-the straight line distance of the third position information 530 of the mobile terminal, the third dividing point 1230-the straight line distance and the end point 654 of the fourth position information 540 of the mobile terminal-the last position information of the mobile terminal 550 Calculate the total of the linear distances of In addition, the traffic analysis server 150 calculates the sum of the linear distances of the displayed points on the candidate paths for the remaining candidate paths and the location information of the mobile terminal 110 corresponding to the points as shown in FIG. 12A. (See (b)-(d) of FIG. 12).

상기 직선거리를 산출한 교통분석 서버(150)는 후보경로의 회전 수 및 도로 선형화 특성에 따라 상기 산출한 직선거리에 가중치를 부여한다(S423). 즉, 교통분석 서버(150)는 각각의 후보경로상에서 좌회전, 우회전 또는 유턴이 존재하는지 여부를 확인하여 후보경로상에서 좌회전, 우회전 또는 유턴이 존재하면, 그 후보경로상에서 산출한 직선거리 총합이 커지도록 하여 해당 후보경로의 우선순위를 낮춘다. 예를 들어, 교통분석 서버(150)는 도 8의 (a) 내지 (c), 도 9의 (a)와 (b) 및 도 10의 (b)는 좌회전, 우회전 또는 유턴이 존재하므로, 각각의 후보경로에서 산출한 직선거리 총합은 일정 비율로 커진다. 바람직하게, 교통분석 서버(150)는 좌회전, 우회전 또는 유턴 횟수에 비례하여 직선거리 총합이 커지는 비율을 달리한다. 즉, 교통분석 서버(150)는 상기 회전 수가 상대적으로 많으면 직선거리 총합이 커지는 비율을 높게 한다. 예컨대, 총 2의 회전 수를 가지는 후보경로(도 8의 (a) 참조)의 직선거리 총합에 1.2의 비율을 적용한다면, 총 4의 회전 수를 가지는 후보경로(도 8의 (b) 참조)에는 상기 1.2보다 높은 1.4의 비율을 적용한다.The traffic analysis server 150 that calculates the linear distance assigns a weight to the calculated linear distance according to the number of turns of the candidate route and the road linearization characteristic (S423). That is, the traffic analysis server 150 checks whether there is a left turn, a right turn, or a U-turn on each candidate path, and if there is a left turn, the right turn, or a U-turn on the candidate path, the sum of the straight distances calculated on the candidate path is increased. Lower the priority of the candidate path. For example, the traffic analysis server 150, (a) to (c) of FIG. 8, (a) and (b) and (b) of FIG. The sum of the straight distances calculated from the candidate paths is increased at a constant rate. Preferably, the traffic analysis server 150 varies the ratio of increasing the total of the straight distance in proportion to the number of left turn, right turn or U-turn. That is, the traffic analysis server 150 increases the ratio of the total of the linear distance increases if the number of rotations is relatively large. For example, if a ratio of 1.2 is applied to the sum of the straight lines of the candidate paths having a total number of turns (see FIG. 8A), the candidate paths having a total number of turns (see FIG. 8B). The ratio of 1.4 higher than 1.2 applies.

또한, 교통분석 서버(150)는 특정 예상 후보경로가 고속도로, 자동차 전용도로 또는 국도와 같은 선형화 도로인지 여부를 확인하여, 선형화 도로인 경우 해당 후보경로에서 산출한 직선거리의 총합을 작게 하여 해당 후보경로의 우선순위를 높인다.In addition, the traffic analysis server 150 checks whether the specific candidate candidate route is a linearized road such as a highway, a car-only road or a national road, and in the case of the linearized road, decreases the total sum of the straight distances calculated from the candidate path. Increase the priority of the route.

한편, 교통분석 서버(150)는 시작 데이터에 해당하는 기지국(120)과 끝 데이터에 해당하는 기지국(120)의 직선거리를 M배수(예컨대, 3배수)하고 이동단말(110)의 첫번째 위치정보와 마지막 위치정보를 N배수(예컨대, 3배수)하여, 이 중에 더 큰 거리를 가지는 거리를 임계 거리로 선정할 수 있다. 그리고 교통분석 서버(150)는 상기 임계 거리보다 더 큰 직선거리 총합을 가지는 후보경로는 최적 경로 선정시에 제외할 수 있다.Meanwhile, the traffic analysis server 150 multiplies (eg, triples) the linear distance between the base station 120 corresponding to the start data and the base station 120 corresponding to the end data and multiplies the first position information of the mobile terminal 110. And the last position information is multiplied by N (for example, 3 times), and a distance having a larger distance can be selected as the threshold distance. The traffic analysis server 150 may exclude candidate paths having a total sum of straight distances greater than the threshold distance when selecting an optimal route.

다음으로, 교통분석 서버(150)는 가중치 부여된 후보경로를 토대로, 후보경로상의 표시된 점들과 그 점들에 대응하는 이동단말(110) 위치정보에 대한 직선거리의 총합이 가장 작은(즉, 우선순위가 가장 높은) 후보경로를 최적 경로로 선정한다(S425). 도 12를 예를 들어 설명하면, 교통분석 서버(150)는 회전 수에 따라 직선거리의 총합이 커지지 않고, 각 이동단말의 좌표와 이에 대응하는 후보경로상의 점들과의 직선거리 총합이 가장 작은 도 12의 (c)(즉, 도 10의 (a))를 최적 경로로 선정한다.Next, the traffic analysis server 150 based on the weighted candidate path, the sum of the linear points for the displayed points on the candidate path and the location information of the mobile terminal 110 corresponding to the points is the smallest (ie, priority). Is selected as the best path (S425). Referring to FIG. 12, the traffic analysis server 150 does not increase the total of the linear distances according to the number of rotations, and the smallest sum of the linear distances between the coordinates of the mobile terminals and the points on the candidate paths corresponding thereto is the smallest. 12 (c) (that is, FIG. 10 (a)) is selected as an optimal path.

다음으로, 교통분석 서버(150)는 각 이동단말의 위치정보를 최적 경로상에 보정하는 작업을 수행한다(S427). Next, the traffic analysis server 150 performs a task of correcting the position information of each mobile terminal on the optimum path (S427).

도 13은 교통분석 서버에서 최적 경로상에 각각의 이동단말의 위치정보를 보정한 도면이다. FIG. 13 is a diagram in which the traffic analysis server corrects location information of each mobile terminal on an optimal route.

도 13을 참조하면, 교통분석 서버(150)는 이동단말(110)의 위치정보를 보정하여 최적 경로상에 위치시킨다. 즉, 교통분석 서버(150)는 이동단말의 위치정보인 510, 520, 530, 540, 550을 각각 최적 경로상에 1310, 1320, 1330, 1340, 1350으로 보정하여 매핑한다. 이때, 교통분석 서버(150)는 이동단말(110)의 마지막 위치정보인 550이 해당 경로상에 대응시켜 매핑할 수 없으므로, 상기 550의 위치정보를 최적 경로상의 종단점(1350)으로 보정한다. Referring to FIG. 13, the traffic analysis server 150 corrects the location information of the mobile terminal 110 and places it on an optimal path. That is, the traffic analysis server 150 corrects and maps the location information of the mobile terminal 510, 520, 530, 540, and 550 to 1310, 1320, 1330, 1340, and 1350 on the optimum route, respectively. In this case, the traffic analysis server 150 may not map 550, which is the last location information of the mobile terminal 110, corresponding to the corresponding path, and thus correct the location information of the 550 to the endpoint 1350 on the optimum path.

바람직하게, 교통분석 서버(150)는 intraffic 데이터를 수신한 순서, 시각, 현실적으로 이동 가능한 속도에 기초하여 최적 경로상에 이동단말(110)의 위치를 배열한다. 예를 들어, 교통분석 서버(150)는 첫 번째 지점을 A이고 두 번째 지점을 B일 때, B 지점이 A 지점보다 뒤에 매핑된 경우 B 지점을 A의 앞으로 보정한다. 이때, 교통분석 서버(150)는 A 지점으로부터 B 지점이 위치하는 거리를 A 지점에서 Z 지점까지의 평균 이동 속도와 두 지점(A-B)의 위치 데이터가 수집된 시간의 차를 이용하여 계산한다. 즉, 교통분석 서버(150)는 A 지점에서 Z 지점까지의 평균 이동 속도에 두 지점의 위치 데이터가 수집된 시간의 차를 곱하여 산출한 거리를 A 지점과 B 지점 사이의 거리로 하여 최적 경로상에 상기 B 지점을 매핑한다. 한편, 교통분석 서버(150)는 B 지점이 A 지점에서 움직일 수 있는 제한 거리보다 앞에 있는 경우, A 지점과 Z 지점 사이의 평균 이동 속도에 A 지점과 B 지점의 위치 데이터가 수집된 시간의 차를 곱하여 산출한 거리를 A 지점과 B 지점 사이의 거리로 하여 B 지점의 위치를 보정한다.Preferably, the traffic analysis server 150 arranges the position of the mobile terminal 110 on the optimum path based on the order, time, and the speed at which the intraffic data is received. For example, when the first point is A and the second point is B, the traffic analysis server 150 corrects the point B in front of the point A when the point B is mapped after the point A. In this case, the traffic analysis server 150 calculates the distance between the point A and the point B using the difference between the average moving speed from the point A to the point Z and the time at which the location data of the two points A-B are collected. That is, the traffic analysis server 150 multiplies the average travel speed from point A to point Z by the difference in time at which the location data of the two points are collected as the distance between point A and point B on the optimum path. Map the B point to. On the other hand, the traffic analysis server 150, if point B is ahead of the limit distance that can be moved from the point A, the difference in the time of the location data of the points A and B is collected in the average moving speed between the points A and Z Correct the position of point B by multiplying it by the distance between point A and point B.

최적 경로상에 이동단말(110)의 위치정보를 보정한 교통분석 서버(150)는 보정된 첫번째 지점(1310)과 마지막 지점(1350)을 토대로 상기 이동단말(110)의 속도를 산출한다(S429). 즉, 교통분석 서버(150)는 첫번째 이동단말의 위치정보(510)에 해당하는 intraffic 데이터의 수신시각과 마지막 이동단말의 위치정보(550)에 해당하는 intraffic 데이터의 수신시각을 근거로 이동시간을 계산하고, 1310에서 1350까지의 이동거리를 상기 이동시간으로 나누어 이동단말(110)의 이동속도를 산출한다.The traffic analysis server 150 correcting the location information of the mobile terminal 110 on the optimal path calculates the speed of the mobile terminal 110 based on the corrected first point 1310 and the last point 1350 (S429). ). That is, the traffic analysis server 150 determines the movement time based on the reception time of the intraffic data corresponding to the location information 510 of the first mobile terminal and the reception time of the intraffic data corresponding to the location information 550 of the last mobile terminal. The moving speed of the mobile terminal 110 is calculated by dividing the moving distance from 1310 to 1350 by the moving time.

이하, 도 14 내지 도 22를 참조하여 본 발명의 다른 실시예를 설명한다. 후술하는 실시예는 연속적으로 수집되는 intraffic이 아닌 단발적으로 수집되는 이동통신망의 데이터(즉, idle 데이터)를 토대로 이동단말의 이동 경로를 추정하고 이에 따라 이동속도를 산출하는 방법이다. Hereinafter, another embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 14 to 22. An embodiment to be described later is a method of estimating a moving path of a mobile terminal based on data of a mobile communication network (ie, idle data) collected rather than continuously collected intraffic and calculating a moving speed accordingly.

도 14는 본 발명의 다른 실시예에 따른, 교통분석 서버에서 이동통신망의 기지국의 서비스 영역을 토대로 도로상의 다중점을 추출하는 방법을 설명하는 순서도이다. 14 is a flowchart illustrating a method of extracting multiple points on a road based on a service area of a base station of a mobile communication network in a traffic analysis server according to another embodiment of the present invention.

도 14를 참조하면, 교통분석 서버(150)는 특정 기지국(120)의 위치정보를 기지국/중계기 DB(165)에서 추출하고, 그 기지국(120)이 관할하는 도로정보를 도로맵 DB(160)에 추출한다(S1401). 이어서, 교통분석 서버(150)는 기지국(120)이 서비스하는 각 도로의 Near 및 Reverse 다중점을 추출한다(S1403). 예를 들어, 교통분석 서버(150)는 특정 기지국(120)의 α섹터에 고속도로, 지방도로, 국도, 자동차 전용도로 등이 포함된 경우, 그 각각의 도로에 Near 다중점과 Reverse 다중점을 추출한다. 또한, 교통분석 서버(150)는 동일 종류의 도로상에 도로 식별번호 다른 도로가 감지된 경우, 그 상이한 도로 식별번호를 가지는 도로별로 Near 다중점과 Reverse 다중점을 추출할 수 있다.Referring to FIG. 14, the traffic analysis server 150 extracts location information of a specific base station 120 from a base station / relay DB 165 and extracts road information managed by the base station 120 from the road map DB 160. Extracted to (S1401). Subsequently, the traffic analysis server 150 extracts Near and Reverse multiple points of each road serviced by the base station 120 (S1403). For example, the traffic analysis server 150 extracts a near multipoint and a reverse multipoint on each road when a sector of the specific base station 120 includes a highway, a local road, a national road, a car-only road, and the like. do. In addition, the traffic analysis server 150 may extract a near multipoint and a reverse multipoint for each road having a different road identification number when a different road identification number is detected on the same type of road.

다음으로, 교통분석 서버(150)는 상기 추출한 Near 다중점과 Reverse 다중점이 교차점, 좌회전 또는 우회전 도로인지 여부를 확인한다(S1405). 교통분석 서버(150)는 상기 추출한 Near 다중점 또는 Reverse 다중점이 교차점, 좌회전 또는 우회전인 도로 영역인 경우, 해당 Near 다중점 또는 Reverse 다중점을 재추출한다(S1407). 즉, 교통분석 서버(150)는 도 2의 방법과 다르게 교차점에 대한 다중점을 추출하지 않는다.Next, the traffic analysis server 150 checks whether the extracted near multi-point and reverse multi-point are intersections, left turn or right turn roads (S1405). The traffic analysis server 150 re-extracts the corresponding near multipoint or reverse multipoint in the case where the extracted near multipoint or reverse multipoint is a road area that is an intersection, a left turn or a right turn (S1407). That is, the traffic analysis server 150 does not extract multiple points for intersections unlike the method of FIG. 2.

그리고 교통분석 서버(150)는 추출한 다중점을 해당 기지국(120)의 도로별 대표 다중점으로 선정하여 다중점 DB(170)에 저장한다(S1409). 즉, 교통분석 서버(150)는 특정 기지국(120)의 특정 섹터에 커버리지 안에 속하는 도로 종류별로 대표 다중점을 선정하여 다중점 DB(170)에 저장한다. The traffic analysis server 150 selects the extracted multipoint as a representative multipoint for each road of the base station 120 and stores the multipoint in the multipoint DB 170 (S1409). That is, the traffic analysis server 150 selects a representative multipoint for each road type belonging to a particular sector of the specific base station 120 and stores it in the multipoint DB 170.

또한, 교통분석 서버(150)는 중계기에 대한 다중점 선정을 수행한다. 이때, 교통분석 서버(150)는 중계기 서비스 영역을 섹터별로 분리하지 않고, 특정 중계기가 총괄적으로 관할하는 영역의 도로에 대한 다중점 선정을 도 14와 같은 방법으로 수행한다. 그리고 교통분석 서버(150)는 상기 선정된 다수의 다중점을 다중점 DB(170)에 저장한다.In addition, the traffic analysis server 150 performs a multi-point selection for the repeater. At this time, the traffic analysis server 150 does not divide the relay service area by sector, and performs multi-point selection on the roads in the area that a specific repeater collectively manages in the same manner as in FIG. 14. The traffic analysis server 150 stores the selected multiple points in the multipoint DB 170.

도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 14의 방법에 따라 도로별로 추출된 대표 다중점을 나타내는 도면이다.15 is a diagram illustrating a representative multi-point extracted for each road according to the method of FIG. 14 according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 15를 참조하면, 교통분석 서버(150)는 SL01891 기지국(120)의 β 섹터에 자동차 전용 도로가 포함됨을 인지하여, 상기 기지국(120)과 가까운 자동차 전용 도로의 임의 지점을 그 도로의 대표 Near 다중점(1501)으로 선정하고 그 반대편의 임의 지점을 Reverse 다중점(1502)으로 선정한다. 이때, 교통분석 서버(150)는 상기 선정된 Near와 Reverse 다중점이 교차점인 경우 1501, 1502 다중점과 같이 그 교차점 옆 지점을 대표 Near 다중점과 대표 Reverse 다중점으로 선정한다. 즉, 교통분서버(150)는 교차점에 대한 다중점을 추출하지 않는다. 또한, 교통분석 서버(150)는 상기 β 섹터에 고속도로가 포함됨을 인지하여, 고속도로 번호별로 대표 Near 다중점 및 Reverse 다중점을 추출한다. Referring to FIG. 15, the traffic analysis server 150 recognizes that the vehicle-dedicated road is included in the β sector of the SL01891 base station 120, and represents an arbitrary point of the vehicle-only road close to the base station 120 as a representative of the road. The multipoint 1501 is selected, and an arbitrary point on the opposite side thereof is selected as the reverse multipoint 1502. In this case, the traffic analysis server 150 selects a point near the intersection as a representative near multipoint and a representative reverse multipoint, such as 1501 and 1502 multipoints when the selected Near and Reverse multipoints are intersection points. In other words, the traffic divider 150 does not extract multiple points for intersections. In addition, the traffic analysis server 150 recognizes that the freeway is included in the β sector, and extracts the representative near multipoint and reverse multipoint for each highway number.

도 15에 도시된 'X' 기호는 도로 식별번호가 변화는 지점이 나타낸 것으로서, 예컨대 1530 지점부터 1540 지점까지 고속도로 식별번호가 200_KG0001, 1540 지점부터 1550 지점까지 고속도로 식별번호가 200_KG0002, 1550 지점부터 1560 지점까지 고속도로 식별번호가 200_KG0003, 1560 지점부터 특정 지점까지 200_KG004라고 가정하자. 그러면, 교통분석 서버(150)는 200_KG0001 고속도로에 대한 대표 Near 다중점(1503)과 대표 Reverse 다중점(1504)을 선정하고, 마찬가지로 200_KG0002 고속도로에 대한 대표 Near 다중점(1505)과 대표 Reverse 다중점(1506)을 선정한다.The symbol 'X' shown in FIG. 15 indicates a point where the road identification number changes, for example, the highway identification number 200_KG0001 from 1530 to 1540, the highway identification number 200_KG0002 from 1540 to 1550, and 1560 to 1560 Assume that the highway identification number 200_KG0003 to the point is 200_KG004 from point 1560 to the specified point. Then, the traffic analysis server 150 selects the representative Near multipoint 1503 and the representative Reverse multipoint 1504 for the 200_KG0001 highway, and likewise represents the representative Near multipoint 1505 and the representative Reverse multipoint for the 200_KG0002 highway ( 1506).

또한, 교통분석 서버(150)는 KG0115K 기지국(120)의 α섹터에 국도가 포함되어 있음을 인지하여, 상기 국도상에 1511의 대표 Near 다중점, 1512의 대표 Reverse 다중점으로 선정한다. 아울러, 교통분석 서버(150)는 상기 SL01891 기지국의 β 섹터에 포함된, 200_KG0003의 고속도로에 대한 Near 대표 다중점(1513)과 Reserve 대표 다중점(1514), 200_KG0004의 고속도로에 대한 Near 대표 다중점(1515)과 Reserve 대표 다중점(1516)을 선정한다.Further, the traffic analysis server 150 recognizes that the national road is included in the α sector of the KG0115K base station 120, and selects the representative Near multipoint of 1511 and the representative Reverse multipoint of 1512 on the national road. In addition, the traffic analysis server 150 is included in the β sector of the SL01891 base station, Near representative multipoint 1513 and Reserve representative multipoint 1514 for the highway of 200_KG0003, Near representative multipoint for the highway of 200_KG0004 ( 1515) and Reserve representative multipoint (1516).

도 16은 본 발명의 다른 실시예에 따른, 이동통신망에서 발생한 idle 데이터를 토대로 이동단말의 이동 경로를 추정하는 방법을 설명하는 순서도이다.16 is a flowchart illustrating a method of estimating a moving path of a mobile terminal based on idle data generated in a mobile communication network according to another embodiment of the present invention.

이하, 도 16을 참조한 설명에서 있어서, 도 4를 참조한 설명과 중복되는 부분은 압축하여 요약한다.In the following description with reference to FIG. 16, portions overlapping with the description with reference to FIG. 4 will be compressed and summarized.

도 16을 참조하면, 교통분석 서버(150)는 이동통신망에서 발생한 idle 데이터를 일정 주기 간격(예컨대, 20분)으로 이동통신 데이터 DB(180)에서 추출한다(S1601). 상기 idle 데이터에는 기지국(또는 중계기) 식별자, 그 기지국(또는 중계기)과 통신한 시각 정보, 왕복지연 시간정보(RTT, RTD, PN Phase, Rx-Tx Time Difference), 수신 전계강도(Ec/Io, RSSI)가 기록된다.Referring to FIG. 16, the traffic analysis server 150 extracts idle data generated in the mobile communication network from the mobile communication data DB 180 at a predetermined periodic interval (for example, 20 minutes) (S1601). The idle data includes a base station (or repeater) identifier, time information in communication with the base station (or repeater), round trip delay time information (RTT, RTD, PN Phase, Rx-Tx Time Difference), received field strength (Ec / Io, RSSI) is recorded.

이어서, 교통분석 서버(150)는 각각의 기지국 식별자를 토대로 기지국/중계기 DB(165)에서 해당 기지국(또는 중계기)의 좌표 정보와 그 기지국(또는 중계기)의 방위각 방향 정보를 확인하고, 상기 기지국 방위각 방향 정보 및 해당 idle 데이터의 왕복지연 시간정보를 근거하여 각 idle 데이터가 발생시 위치한 단말의 위치정보를 산정한다(S1603). 그리고 교통분석 서버(150)는 상기 이동단말(110)의 위치 정보 및 상기 추출한 기지국(또는 중계기) 좌표 정보를 토대로 도로맵 DB(160)에서 예상 도로를 추출한다(S1605). Subsequently, the traffic analysis server 150 checks coordinate information of the base station (or repeater) and azimuth direction information of the base station (or repeater) in the base station / relay DB 165 based on each base station identifier. The location information of the terminal located when each idle data is generated is calculated based on the direction information and the round trip delay time information of the corresponding idle data (S1603). The traffic analysis server 150 extracts the expected road from the road map DB 160 based on the location information of the mobile terminal 110 and the extracted base station (or repeater) coordinate information (S1605).

다음으로, 교통분석 서버(150)는 후보경로를 산출하기 위해, 상기 데이터를 추출한 시각을 기준으로 가장 최근에 발생한 두개의 idle 데이터를 시작과 끝 데이터로 선정한다(S1607). 예를 들어, 교통분석 서버(150)가 11:03분에 발생한 위치등록 데이터, 11:12에 발생한 문자 메시지 데이터, 11:20분에 발생한 문자 메시지 데이터와 같이 특정 이동단말(110)의 idle 데이터를 추출한 경우, 11:12 데이터를 시작 데이터로 11:20 데이터를 발생한 끝 데이터를 선정한다. Next, the traffic analysis server 150 selects two most recently generated idle data as start and end data based on the time at which the data is extracted in order to calculate a candidate path (S1607). For example, the traffic analysis server 150 may register idle data of a specific mobile terminal 110 such as location registration data generated at 11:03 minutes, text message data generated at 11:12, and text message data generated at 11:20 minutes. Is extracted, select the end data that generated 11:20 data as the start data 11:12 data.

도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른, idle 데이터를 토대로 산정한 단말의 위치정보와 도로 맵 정보를 나타내는 도면이다. 17 is a diagram illustrating location information and road map information of a terminal calculated based on idle data according to an embodiment of the present invention.

도 17을 참조하면, 교통분석 서버(150)는 첫 idle 데이터의 기지국 식별자가 SL01891임을 확인하고, 방위각 방향 정보 및 왕복지연 시간정보를 근거로 이동단말(110)이 대략적으로 1710의 위치에 위치하였음을 확인한다. 마찬가지로, 교통분석 서버(150)는 끝 idle 데이터의 기지국 식별자가 KG0115K임을 확인하고, 기지국의 방위각 방향 정보 및 idle 데이터의 왕복지연 시간정보를 근거로 이동단말(110)이 1720 지점에 위치하였음을 확인한다. 그리고 교통분석 서버(150)는 상기 추정된 이동단말(110)의 좌표를 토대로 예상 도로를 파악하여 그 도로가 포함된 맵 정보를 도로맵 DB(160)에서 추출한다. Referring to FIG. 17, the traffic analysis server 150 determines that the base station identifier of the first idle data is SL01891, and the mobile terminal 110 is located at approximately 1710 based on the azimuth direction information and the round trip delay time information. Check. Similarly, the traffic analysis server 150 confirms that the base station identifier of the end idle data is KG0115K, and confirms that the mobile terminal 110 is located at 1720 based on the azimuth direction information of the base station and the round trip delay time information of the idle data. do. In addition, the traffic analysis server 150 identifies the expected road based on the estimated coordinates of the mobile terminal 110 and extracts map information including the road from the road map DB 160.

시작 데이터와 끝 데이터를 선정한 교통분석 서버(150)는 상기 시작 데이터 및 끝 데이터에 대응하는 기지국(120)의 다중점을 다중점 DB(170)에서 추출한다(S1609). 이어서, 교통분석 서버(150)는 도 6을 참조한 설명에서와 같이, 시작 다중점과 끝 다중점을 각각 그룹화하고 각각의 시작 다중점(1501, 1502, 1503, 1504, 1505, 1506)과 끝 다중점 집합 중심점(1830)의 각도를 산출하여, 산출된 각도가 기준선(1810)과 임계 각도 이상으로 벗어나는 시작 다중점을 시작 다중점 집합에서 제거한다. 마찬가지로, 교통분석 서버(150)는 각각의 끝 다중점(1511, 1512, 1513, 1514, 1515, 1516)과 시작 다중점 집합 중심점(1820)의 각도를 산출하여, 상기 기준선(1810)과 임계 각도 이상으로 벗어나는 끝 다중점을 끝 다중점 집합에서 제거한다(S1611). 다음으로, 교통분석 서버(150)는 시작 다중점 집합에서 끝 다중점 집합의 방향성을 기준으로 하여, 방향성이 상이한 시작 다중점과 끝 다중점을 각각 시작 다중점 집합과 끝 다중점 집합에서 제거한다.The traffic analysis server 150 selecting the start data and the end data extracts the multi-points of the base station 120 corresponding to the start data and the end data from the multi-point DB 170 (S1609). Subsequently, the traffic analysis server 150 groups the start multipoint and the end multipoint, respectively, as shown in the description with reference to FIG. 6, and each of the start multipoints 1501, 1502, 1503, 1504, 1505, and 1506. An angle of the point set center point 1830 is calculated to remove the starting multipoint from the starting multipoint set at which the calculated angle deviates above the reference line 1810 and the critical angle. Similarly, the traffic analysis server 150 calculates the angles of the respective end multipoints 1511, 1512, 1513, 1514, 1515, and 1516 and the starting multipoint set center point 1820, and thus the threshold line and the critical angle. The end multipoint deviating from the above is removed from the end multipoint set (S1611). Next, the traffic analysis server 150 removes the start multipoint and the end multipoint having different directions from the start multipoint set and the end multipoint set, respectively, based on the direction of the end multipoint set in the start multipoint set.

도 18은 시작 다중점 집합 및 끝 다중점 집합에서 방향성 성질이 상이한 다중점이 제거된 상태를 나타내는 도면이다.FIG. 18 is a diagram illustrating a state in which multipoints having different directional properties are removed from a start multipoint set and an end multipoint set.

도 18을 참조하면, 교통분석 서버(150)는 시작 다중점 집합의 중심점(1820)과 끝 다중점 집합의 중심점(1830)을 연결한 기준선(1810)을 토대로, 상기 기준선(1810)과 임계값 이상의 각도로 이탈되는 시작 다중점을 시작 다중점 집합에서 제거한다. 도 18에 도시된 시작 다중점들과 끝 다중점들은 기준선과 임계값 이상의 각도로 이탈되지 않음으로 교통분석 서버(150)에 의해 제거되지 않는다. 또한, 교통분석 서버(150)는 시작 다중점 집합에서 끝 다중점 집합으로의 방향을 기준으로 삼고, 상기 기준 방향과 방향성이 다른 시작 다중점(1502, 1504, 1506)을 시작 다중점 집합에서 제거한다. 마찬가지로, 교통분석 서버(150)는 상기 기준 방향과 다른 방향성을 가지는 끝 다중점을 끝 다중점 집합에서 제거한다. 결론적으로, 교통분석 서버(150)는 시작 다중점으로는 1501, 1503, 1505를 선별하고, 끝 다중점으로는 1511, 1513, 1515를 선별한다(도 19 참조).Referring to FIG. 18, the traffic analysis server 150 based on the reference line 1810 connecting the center point 1820 of the start multipoint set and the center point 1830 of the end multipoint set, the reference line 1810 and a threshold value. Remove the starting multipoint from the starting multipoint set that deviates by the above angle. The starting multipoints and the ending multipoints shown in FIG. 18 are not removed by the traffic analysis server 150 because they are not separated by an angle above the baseline and the threshold. In addition, the traffic analysis server 150 uses the direction from the start multipoint set to the end multipoint set as a reference, and removes the start multipoints 1502, 1504, and 1506 having different directions from the reference multipoint set from the start multipoint set. do. Similarly, the traffic analysis server 150 removes an end multipoint having a direction different from the reference direction from the end multipoint set. In conclusion, the traffic analysis server 150 selects 1501, 1503, and 1505 as starting multipoints, and selects 1511, 1513 and 1515 as end multipoints (see FIG. 19).

다음으로, 교통분석 서버(150)는 상기 선별된 다중점을 토대로 후보경로 선정을 위한 시작 목록과 끝 목록을 선정한다(S1613).Next, the traffic analysis server 150 selects a start list and an end list for selecting candidate paths based on the selected multi-points (S1613).

도 19는 본 발명의 일 실시예에서 따른, 선별된 다중점을 토대로 선정된 시작 목록과 끝 목록을 나타내는 도면이다.19 is a diagram illustrating a start list and an end list selected based on a selected multi-point according to an embodiment of the present invention.

도 19를 참조하면, 교통분석 서버(150)는 시작 다중점 1501, 1503, 1505를 시작 목록을 선정하고, 끝 다중점 1511, 1513, 1515를 끝 목록으로 선정한다. 물론, 교통분석 서버(150)는 다중점 외에 시작 다중점 1503, 1505를 연결한 링크를 시작 목록으로 선정할 수 있으며, 끝 다중점 1513과 1515를 연결한 링크를 끝 목록으로 선정할 수 있다. 후술되는 이동 경로 추정 방법에서는 링크 목록을 제외한 다중점만으로 이동단말(110)의 이동 경로를 추정한다. Referring to FIG. 19, the traffic analysis server 150 selects a start list from the start multipoints 1501, 1503, and 1505, and selects an end multipoint 1511, 1513, and 1515 as the end list. Of course, the traffic analysis server 150 may select a link connecting the start multipoints 1503 and 1505 in addition to the multipoint as the start list, and select the link connecting the end multipoints 1513 and 1515 as the end list. In the moving path estimation method to be described later, the moving path of the mobile terminal 110 is estimated using only multiple points except the link list.

시작 목록(1501, 1503, 1505)과 끝 목록(1511, 1513, 1515)을 선정한 교통분석 서버(150)는 시작 목록에 포함된 각각의 시작 다중점부터 끝 목록에 포함된 끝 다중점으로 이동 가능한 후보경로를 추정한다(S1615). 이때, 교통분석 서버(150)는 시작 다중점에서 끝 다중점으로 후보경로를 추정할 때, 다른 종류의 도로가 중간에 탐색되는 경우, 라우팅 실패 처리한다. 예컨대, 교통분석 서버(150) 시작 다중점 1501에서 끝 다중점 1513까지의 후보경로를 추정시, 중간에 고속도로 이외에 다른 도로가 개입되면 라우팅 실패 처리한다. 즉, 교통분석 서버(150)는 시작 다중점과 끝 다중점이 동일 종류인 상태에서, 해당 다중점들을 근거로 이동단말(110)의 이동 경로를 추정한다. The traffic analysis server 150 selecting the start list 1501, 1503, and 1505 and the end list 1511, 1513, and 1515 can move from each start multipoint included in the start list to the end multipoint included in the end list. The candidate path is estimated (S1615). In this case, when estimating the candidate path from the start multipoint to the end multipoint, the traffic analysis server 150 processes a routing failure when another type of road is searched in the middle. For example, when estimating the candidate route from the start multipoint 1501 to the end multipoint 1513, the traffic analysis server 150 processes a routing failure if a road other than the highway is involved. That is, the traffic analysis server 150 estimates the movement path of the mobile terminal 110 based on the corresponding multipoints in a state where the start multipoint and the end multipoint are the same type.

도 20 내지 도 22는 도 19의 시작 목록과 끝 목록을 토대로 추정된 후보경로를 나타내는 도면이다.20 to 22 illustrate candidate paths estimated based on the start list and the end list of FIG. 19.

교통분석 서버(150)는 도 20에 도시된 바와 같이 시작 다중점 1501에서 끝 다중점 1511까지의 후보경로를 추정한다. 또한, 교통분석 서버(150)는 도 21에 도시된 바와 같이, 시작 다중점 1503에서 끝 다중점 1513, 1515까지의 후보경로를 각각 추정한다. 마찬가지로, 교통분석 서버(150)는 도 22에 도시된 바와 같이, 시작 다중점 1505에서 끝 다중점 1513, 1515까지의 후보경로를 각각 추정한다. The traffic analysis server 150 estimates the candidate paths from the starting multipoint 1501 to the ending multipoint 1511 as shown in FIG. 20. In addition, the traffic analysis server 150 estimates candidate paths from the start multipoint 1503 to the end multipoints 1513 and 1515, respectively, as shown in FIG. 21. Similarly, the traffic analysis server 150 estimates candidate paths from the start multipoint 1505 to the end multipoints 1513 and 1515, respectively, as shown in FIG. 22.

시작 목록과 끝 목록을 토대로 다수의 후보경로를 추정한 교통분석 서버(150)는 각 후보경로의 거리가 임계값을 초과하는지 여부를 확인하여, 임계값을 초과한 후보경로는 추정된 후보경로군에서 제외할 수 있다. 예컨대, 교통분석 서버(150)는 상기 임계값을 시작 다중점에 대응하는 기지국인 SL01891와 끝 다중점에 대응하는 기지국 KG0115K의 거리의 2배를 임계값으로 설정할 수 있다. 이 경우, 교통분석 서버(150)는 시작 다중점 1501부터 끝 다중점 1511까지 추정한 이동 경로가 임계값을 초과함으로 인하여, 상기 후보경로를 후보경로군에서 제외한다. 만약, 교통분석 서버(150)는 추정한 모든 이동 경로가 상기 임계값을 초과한 경우, 해당 이동통신 데이터에 대해 라우팅 실패 처리하고 이동단말(110)의 속도를 산출하는 프로세스를 중단한다. 또한, 교통분석 서버(150)는 탐색된 후보경로 중 유턴 링크가 포함된 후보경로가 존재하면, 그 후보경로를 후보경로군에서 제외할 수 있다.The traffic analysis server 150 estimating a plurality of candidate paths based on the start list and the end list determines whether the distance of each candidate path exceeds a threshold value, and thus the candidate path group that exceeds the threshold value is estimated. Can be excluded. For example, the traffic analysis server 150 may set the threshold as two times the distance between SL01891, the base station corresponding to the starting multipoint, and the base station KG0115K, which corresponds to the ending multipoint. In this case, the traffic analysis server 150 excludes the candidate path from the candidate path group because the moving path estimated from the start multipoint 1501 to the end multipoint 1511 exceeds a threshold. If all the estimated travel paths exceed the threshold, the traffic analysis server 150 processes routing failure for the corresponding mobile communication data and stops the process of calculating the speed of the mobile terminal 110. In addition, the traffic analysis server 150 may exclude the candidate path from the candidate path group if the candidate path including the U-turn link exists among the searched candidate paths.

후보경로를 추정한 교통분석 서버(150)는 각 후보경로 중에서 최단 거리를 가지는 후보경로를 최적 경로로 선정한다(S1617). 즉, 교통분석 서버(150)는 후보경로군 중 최단 경로를 나타내는 도 22의 (a)의 후보경로를 최적 경로로 선정한다. 그리고 교통분석 서버(150)는 S1601 단계에서 선정한 시작 데이터의 시각과 끝 데이터의 시각 그리고 상기 최적 경로를 토대로 이동단말(110)의 속도를 산출한다(S1619).The traffic analysis server 150 estimating the candidate path selects the candidate path having the shortest distance among the candidate paths as an optimal path (S1617). That is, the traffic analysis server 150 selects the candidate path of FIG. 22A which represents the shortest path among the candidate path groups as the optimal path. The traffic analysis server 150 calculates the speed of the mobile terminal 110 based on the time of the start data and the time of the end data selected in step S1601 and the optimum path (S1619).

상술한 바와 같이, 본 발명은 기지국 또는 중계기의 서비스 영역을 토대로 선정한 다중점과 이동통신망에서 발생한 데이터를 근거로 이동단말(110)의 이동 경로를 추정함으로써, 특정 도로에서의 교통 속도를 보다 정확하게 측정할 수 있다. 또한, 본 발명은 교차점, 유턴 등의 분기 구간이 포함된 복잡한 도심 도로상에서, 도로 구간별 교통정보를 산출할 수 있는 방법을 제공한다. 특히, 본 발명은 일정시간 동안 연속적으로 발생하는 intraffic 데이터와 단발적으로 발생하는 idle 데이터를 근간으로 수행되는 최적 경로 추정 방법과 해당 프로세스에 이용되는 다중점 정보를 구분함으로써, idle 데이터를 토대로 한 이동경로 추정 방법에서 보다 정확하게 이동단말(110)의 이동경로를 예측할 수 있다.As described above, the present invention estimates the moving path of the mobile terminal 110 based on the data generated in the multi-point and the mobile communication network selected based on the service area of the base station or repeater, thereby more accurately measuring the traffic speed on a specific road. can do. In addition, the present invention provides a method for calculating traffic information for each road section on a complicated downtown road including a branch section such as an intersection and a U-turn. In particular, the present invention distinguishes an optimal path estimation method based on intraffic data continuously generated for a predetermined time period and idle data generated temporarily, and multi-point information used in the process, thereby moving based on idle data. In the path estimation method, the movement path of the mobile terminal 110 can be predicted more accurately.

도 23은 본 발명의 일 실시예에 따른, 교통분석 서버의 구성을 나타내는 도면이다.23 is a diagram illustrating a configuration of a traffic analysis server according to an embodiment of the present invention.

도 23에 도시된 바와 같이, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 교통분석 서버(150)는 수신부(2301), 다중점 생성부(2303), 데이터 추출부(2305), 단말 위치 산정부(2307), 다중점 필터링부(2309), 경로 추정부(2311), 단말 위치 보정부(2313) 및 교통정보 분석부(2315)를 포함한다.As shown in FIG. 23, the traffic analysis server 150 according to the preferred embodiment of the present invention includes a receiver 2301, a multi-point generator 2303, a data extractor 2305, and a terminal location calculation unit 2307. , A multi-point filtering unit 2309, a path estimating unit 2311, a terminal position correcting unit 2313, and a traffic information analyzing unit 2315.

수신부(2301)는 다수의 운용 서버(151)로부터 기지국 식별자, 왕복지연 시간(RTD, RTT, PN Phase, Rx-Tx Time Difference), 수신 전계강도(Ec/Io, RSSI), 상기 데이터 발생 시각 정보 등이 포함된 intraffic 데이터 또는 idle 데이터를 수신하여 이동통신 데이터 DB(180)에 저장한다.The receiver 2301 is a base station identifier, a round trip delay time (RTD, RTT, PN Phase, Rx-Tx Time Difference), reception field strength (Ec / Io, RSSI) from the plurality of operation server 151, the data generation time information Receive intraffic data or idle data and the like stored in the mobile communication data DB (180).

다중점 생성부(2303)는 기지국/중계기 DB(165)와 도로맵 DB(160)의 데이터를 토대로, 기지국(120)의 특정 섹터 또는 중계기의 서비스 영역에 도로가 존재하면 그 기지국(120)이 관할하는 도로의 Near 및 Reverse 다중점을 추출하여, 다중점 DB(170)에 저장한다. 이때, 다중점 생성부(2303)는 상기 기지국(120)의 특정 섹터 또는 중계기의 서비스 영역에 포함되는 도로상에서 교차로에 대한 다중점을 추출하여 다중점 DB(170)에 저장한다.The multi-point generator 2303 is based on the data of the base station / relay DB 165 and the road map DB 160, and if the road exists in a service area of a specific sector or repeater of the base station 120, the base station 120 The jurisdiction extracts the near and reverse multipoints of the road and stores them in the multipoint DB 170. At this time, the multi-point generator 2303 extracts the multi-points for the intersection on the road included in the service area of the specific sector or repeater of the base station 120 and stores them in the multi-point DB (170).

한편, 다중점 생성부(2303)는 기지국의 특정 섹터 중계기의 서비스 영역에서 교차로를 제외한 각 도로 종류별로 대표 다중점을 추출하여 다중점 DB(170)에 저장한다. 이때, 다중점 생성부(2303)는 동일 종류의 도로상에 도로 식별번호 다른 도로가 감지된 경우, 그 식별번호에 대응하는 도로별로 대표 추출하여 다중점 DB(170)에 저장할 수 있다.Meanwhile, the multipoint generator 2303 extracts a representative multipoint for each road type except for an intersection from a service area of a specific sector repeater of the base station and stores the representative multipoint in the multipoint DB 170. In this case, when a different road identification number is detected on the same kind of road, the multi-point generator 2303 may extract a representative for each road corresponding to the identification number and store the same in the multi-point DB 170.

상기 교차로가 제외된 대표 다중점과 교차로가 포함된 다중점은 다중점 DB(170)에 분리되어 저장될 수 있으며, 통합되어 저장될 수도 있다. 통합되어 저장된 경우, 다중점 생성부(2303)는 대표 다중점 식별코드를 대표 다중점에 부가하여 다중점 DB(170)에 저장한다. 상기 대표 다중점은 idle 데이터를 토대로 이동단말(110)의 최적 경로를 추정하기 위해 사용되고, 교차로가 포함된 다중점은 intraffic 데이터를 토대로 이동단말(110)의 최적 경로를 추정하기 위해 사용된다.Representative multi-points excluding the intersection and multi-points including the intersection may be stored separately in the multi-point DB 170 or may be integrated and stored. When integrated and stored, the multi-point generation unit 2303 adds the representative multi-point identification code to the representative multi-point and stores it in the multi-point DB 170. The representative multipoint is used to estimate the optimal path of the mobile terminal 110 based on idle data, and the multipoint including the intersection is used to estimate the optimal path of the mobile terminal 110 based on intraffic data.

데이터 추출부(2305)는 이동통신 데이터 DB(180)에서 intraffic 데이터 또는 idle 데이터를 일정 주기 간격으로 추출한다. 상기 intraffic 데이터 또는 idle 데이터에는 기지국 또는 중계기 식별자, 왕복지연 시간정보(RTT, RTD, PN Phase, Rx-Tx Time Difference), 수신 전계강도(Ec/Io, RSSI)가 포함된다.The data extractor 2305 extracts intraffic data or idle data from the mobile communication data DB 180 at regular intervals. The intraffic data or idle data includes a base station or repeater identifier, round trip delay time information (RTT, RTD, PN Phase, Rx-Tx Time Difference), and received field strength (Ec / Io, RSSI).

단말 위치 산정부(2307)는 데이터 추출부(2305)에서 추출한 각 intraffic 데이터 또는 idle 데이터에 포함된 기지국 또는 중계기 식별자를 토대로 기지국/중계기 DB(165)에서 해당 기지국(120) 또는 중계기의 좌표 정보 및 그 기지국(120) 또는 중계기의 방위각 방향 정보를 확인하고, 상기 기지국 또는 중계기 방위각 방향 정보 및 왕복지연 시간정보에 근거하여 각 intraffic 또는 idle 데이터가 발생시 이동단말(110)이 위치한 좌표정보를 산정한다. 또한, 단말 위치 산정부(2307)는 상기 산정한 위치 정보와 기지국/중계기의 좌표 정보를 토대로 도로맵 DB(160)에서 예상 도로를 추출한다.The terminal location calculation unit 2307 is based on the base station or repeater identifier included in each intraffic data or idle data extracted by the data extraction unit 2305, coordinate information of the base station 120 or repeater in the base station / relay DB 165 and The azimuth direction information of the base station 120 or the repeater is checked, and the coordinate information where the mobile terminal 110 is located when each intraffic or idle data is generated is calculated based on the base station or repeater azimuth direction information and the round trip delay time information. In addition, the terminal location calculation unit 2307 extracts the expected road from the road map DB 160 based on the calculated location information and coordinate information of the base station / relay.

다중점 필터링부(2309)는 데이터 추출부(2305)에서 추출한 데이터 중에 시작 데이터와 끝 데이터를 선정하고, 상기 시작 데이터 및 끝 데이터에 대응하는 기지국(120) 또는 중계기의 다중점을 다중점 DB(170)에서 추출한다. 이때, 다중점 필터링부(2309)는 데이터 추출부(2305)에서 intraffic 데이터를 일정 주기로 추출한 경우, 이동단말(110)의 intraffic 데이터 중 첫번째 intraffic 데이터를 시작 데이터로 마지막 intraffic 데이터를 끝 데이터로 선정하고, 그 시작 및 끝 데이터에 대응하는 교차로 정보가 포함된 기지국(또는 중계기)의 다중점을 다중점 DB(170)에서 추출한다. 반면, 다중점 필터링부(2309)는 데이터 추출부(2305)에서 idle 데이터를 일정 주기로 추출한 경우, 가장 최근에 발생한 idle 데이터 둘을 각각 시작과 끝 데이터로 선정하고, 상기 시작 및 끝 데이터에 대응하는 대표 다중점을 다중점 DB(170)에 추출한다.The multi-point filtering unit 2309 selects the start data and the end data from the data extracted by the data extractor 2305, and multi-points the multi-points of the base station 120 or the repeater corresponding to the start data and the end data. 170). In this case, when the multi-point filtering unit 2309 extracts the intraffic data by the data extractor 2305 at a predetermined period, the multi-point filtering unit 2309 selects the first intraffic data among the intraffic data of the mobile terminal 110 as the start data and the last intraffic data as the end data. The multi-point DB 170 including the intersection information corresponding to the start and end data is extracted from the multi-point DB 170. On the other hand, when the multi-point filtering unit 2309 extracts idle data at regular intervals from the data extraction unit 2305, the two most recently generated idle data are selected as start and end data, respectively, and correspond to the start and end data. The representative multipoint is extracted to the multipoint DB 170.

또한, 다중점 필터링부(2309)는 시작 데이터에 대응하는 시작 다중점 집합과, 끝 데이터에 대응하는 끝 다중점 집합을 그룹화한다. 아울러, 다중점 필터링부(2309)는 각각의 시작 다중점에서 끝 다중점 집합 중심점과의 각도를 산출하여, 그 산출된 각도가 기준선과 임계값 이상으로 벗어나는 시작 다중점을 시작 다중점 집합에서 제거한다. 마찬가지로, 다중점 필터링부(2309)는 각각의 끝 다중점에서 시작 다중점 집합 중심점과의 각도를 산출하여, 그 각도가 기준선과 임계값 이상으로 벗어나는 끝 다중점을 끝 다중점 집합에서 제거한다. 게다가, 교통분석 서버(150)는 시작 다중점 집합에서 끝 다중점 집합으로의 방향을 기준으로 삼고, 상기 기준 방향과 방향성이 다른 시작 다중점과 끝 다중점을 시작 다중점 집합과 끝 다중점 집합에서 각각 제거한다. 아울러, 교통분석 서버(150)는 방향성과 각도에 따라 제거됨으로써 선별되어진 시작 다중점 집합과 끝 다중점 집합을 각각 시작 목록과 끝 목록으로 각각 선정한다. 이때, 교통분석 서버(150)는 시작 다중점 집합의 다중점끼리 연결된 링크를 시작 목록에 포함시킬 수 있으며, 끝 다중점 집합의 다중점끼리 연결된 링크를 끝 목록으로 포함시킬 수 있다.In addition, the multipoint filtering unit 2309 groups the start multipoint set corresponding to the start data and the end multipoint set corresponding to the end data. In addition, the multi-point filtering unit 2309 calculates an angle with the end multi-point set center point at each start multi-point, and removes the start multi-point from the start multi-point set at which the calculated angle deviates beyond the reference line and the threshold value. do. Similarly, the multipoint filtering unit 2309 calculates an angle with the starting multipoint set center point at each end multipoint, and removes the end multipoint from the end multipoint set whose angle deviates by more than the reference line and the threshold value. In addition, the traffic analysis server 150 is based on the direction from the start multi-point set to the end multi-point set, and the start multi-point and the end multi-point having a different direction from the reference direction in the start multi-point set and the end multi-point set Remove each one. In addition, the traffic analysis server 150 selects the start multipoint set and the end multipoint set selected by being removed according to the direction and angle, respectively, as a start list and an end list, respectively. In this case, the traffic analysis server 150 may include a link connected to multiple points of the start multipoint set in the start list, and include a link connected to multiple points of the end multipoint set as the end list.

경로 추정부(2311)는 다중점 필터링부(2309)에서 선정된 시작 목록과 끝 목록을 토대로 예상 후보경로를 추정한다. 즉, 경로 추정부(2311)는 시작 목록의 각 다중점(또는 링크)에서 끝 목록의 각 다중점(또는 링크)으로 도달할 수 있는 후보경로를 추정한다. 아울러, 경로 추정부(2311)는 각 후보경로의 거리 또는 상기 각 후보경로에서 각 단말좌표에 거리의 합에 따라 우선순위를 부여하여 우선순위가 가장 높은 후보경로를 최적 경로로 선정한다. 구체적으로, 경로 추정부(2311)는 상기 추정된 후보경로가 intraffic 데이터를 토대로 산정된 경우, intraffic 데이터의 개수(즉, 단말 좌표)를 토대로 특정 개수로 후보경로를 균등 분할하여 후보경로상에 분할점을 표시하고, 시작점, 종단점, 분할점들을 포함하는 각각 후보경로상의 점들과 이 점들에 대응하는 이동단말(110)의 위치정보에 대한 거리의 총합을 산출하여 각 후보경로의 우선순위를 부여한다. 이때, 경로 추정부(2311)는 각 후보경로의 회전 수 및 도로 특성에 따라 우선순위에 가중치를 부여할 수 있다. 한편, 경로 추정부(2311)는 상기 추정된 후보경로가 idle 데이터를 토대로 산정된 경우, 각 후보경로의 거리에 따라 우선순위를 부여하여, 우선순위가 가장 높은 후보경로를 최적 경로로 선정한다. The path estimator 2311 estimates the candidate candidate path based on the start list and the end list selected by the multipoint filtering unit 2309. That is, the path estimator 2311 estimates a candidate path that can reach each multipoint (or link) of the end list from each multipoint (or link) of the start list. In addition, the path estimator 2311 selects a candidate path having the highest priority as an optimum path by assigning priorities according to the distance of each candidate path or the sum of the distances of the terminal coordinates in the candidate paths. In detail, when the estimated candidate path is calculated based on intraffic data, the path estimator 2311 divides the candidate paths equally into a specific number based on the number of intraffic data (ie, terminal coordinates) and splits the candidate paths on the candidate path. A point is displayed and priorities of the candidate paths are given by calculating a sum of distances of points on candidate paths including start points, end points, and split points, and distances of position information of the mobile terminal 110 corresponding to the points. . In this case, the path estimator 2311 may assign a weight to the priority according to the number of turns and the characteristics of the roads of the candidate paths. Meanwhile, when the estimated candidate path is calculated based on idle data, the path estimator 2311 selects a candidate path having the highest priority as the optimum path by assigning a priority according to the distance of each candidate path.

단말 위치 보정부(2313)는 경로 추정부(2311)에서 intraffic 데이터를 토대로 최적 경로를 산출하면, 단말 위치 산정부(2307)에서 확인한 이동단말(110)의 위치정보를 상기 최적 경로상에 보정하여 매핑한다. 이때, 단말 위치 보정부(2313)는 이동단말(110)의 위치 정보와 intraffic 데이터를 수신한 순서, 시각 및 현실적으로 이동 가능한 속도에 기초하여 최적 경로상에 이동단말(110)의 위치를 보정한다.When the terminal position correcting unit 2313 calculates an optimal path based on intraffic data by the path estimating unit 2311, the terminal position correcting unit 2313 corrects the position information of the mobile terminal 110 confirmed by the terminal position calculating unit 2307 on the optimal path. Map it. In this case, the terminal position correcting unit 2313 corrects the position of the mobile terminal 110 on the optimal path based on the position information, the time, and the speed at which the intraffic data is received.

교통정보 분석부(2315)는 상기 단말 위치 보정부(2313)에서 보정한 최적 경로상의 이동단말(110)의 위치정보를 토대로 해당 이동단말(110)의 이동속도를 산출하여 시간 정보, 도로 정보, 상기 산출한 이동 속도 등이 포함된 교통정보를 교통정보 DB(190)에 저장한다. 또한, 교통정보 분석부(2315)는 경로 추정부(2311)에서 idle 데이터를 토대로 선정한 최적 경로를 토대로 해당 이동단말(110)의 이동속도를 산출함으로써 생성된 교통정보를 교통정보 DB(190)에 저장한다.The traffic information analyzing unit 2315 calculates the moving speed of the mobile terminal 110 based on the position information of the mobile terminal 110 on the optimal path corrected by the terminal position correcting unit 2313, thereby providing time information, road information, Traffic information including the calculated moving speed is stored in the traffic information DB 190. In addition, the traffic information analysis unit 2315 calculates the moving speed of the mobile terminal 110 based on the optimum route selected by the route estimating unit 2311 based on idle data, and transmits the traffic information generated to the traffic information DB 190. Save it.

본 명세서는 많은 특징을 포함하며, 그러한 특징은 본 발명의 범위 또는 특허청구범위를 제한하는 것으로 해석되어서는 안 된다. 또한, 본 명세서에서 개별적인 실시예에서 설명된 특징들은 단일 실시예에서 결합되어 구현될 수 있다. 반대로, 본 명세서에서 단일 실시예에서 설명된 다양한 특징들은 개별적으로 다양한 실시예에서 구현되거나, 적절히 결합되어 구현될 수 있다.This specification contains many features, and such features should not be construed as limiting the scope of the invention or the claims. Also, the features described in the individual embodiments herein can be implemented in combination in a single embodiment. Conversely, various features described in a single embodiment herein can be implemented individually in various embodiments or in combination as appropriate.

도면에서 동작들이 특정한 순서로 설명되었으나, 그러한 동작들이 도시된 바와 같은 특정한 순서로 수행되는 것으로, 또는 일련의 연속된 순서, 또는 원하는 결과를 얻기 위해 모든 설명된 동작이 수행되는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정 환경에서 멀티태스킹 및 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 아울러, 상술한 실시예에서 다양한 시스템 구성요소의 구분은 모든 실시예에서 그러한 구분을 요구하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 상술한 프로그램 구성요소 및 시스템은 일반적으로 단일 소프트웨어 제품 또는 멀티플 소프트웨어 제품에 패키지로 구현될 수 있다.Although the operations are described in a particular order in the drawings, they should not be understood as being performed in a particular order as shown, or in a sequence of successive orders, or all described actions being performed to obtain a desired result. . In certain circumstances, multitasking and parallel processing may be advantageous. In addition, it should be understood that the division of various system components in the above-described embodiments does not require such division in all embodiments. The above-described program components and systems can generally be implemented as a single software product or as a package in multiple software products.

상술한 바와 같은 본 발명의 방법은 프로그램으로 구현되어 컴퓨터로 읽을 수 있는 형태로 기록매체(시디롬, 램, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크, 광자기 디스크 등)에 저장될 수 있다. 이러한 과정은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있으므로 더 이상 상세히 설명하지 않기로 한다.The method of the present invention as described above may be implemented as a program and stored in a recording medium (CD-ROM, RAM, ROM, floppy disk, hard disk, magneto-optical disk, etc.) in a computer-readable form. Since this process can be easily implemented by those skilled in the art will not be described in more detail.

본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 것이며, 전술하는 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되어서는 아니된다.The following drawings, which are attached to this specification, illustrate exemplary embodiments of the present invention, and together with the detailed description of the present invention, serve to further understand the technical spirit of the present invention. It should not be construed as limited to.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 이동통신망에서 발생한 데이터를 이용하여 이동단말의 이동 경로를 추정하는 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.1 is a diagram illustrating a configuration of a system for estimating a moving path of a mobile terminal using data generated in a mobile communication network according to an embodiment of the present invention.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 교통분석 서버에서 기지국의 서비스 영역을 토대로 도로상의 다중점을 추출하는 방법을 설명하는 순서도이다.2 is a flowchart illustrating a method of extracting multiple points on a road based on a service area of a base station in a traffic analysis server according to an embodiment of the present invention.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 교통분석 서버에서 추출한 특정 기지국의 섹터 영역에 대한 다중점을 나타내는 도면이다.3 is a diagram illustrating multiple points of a sector area of a specific base station extracted by a traffic analysis server according to an embodiment of the present invention.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른, 이동통신망에서 발생한 intraffic 데이터를 토대로 이동단말의 이동 경로를 추정하는 방법을 설명하는 순서도이다.4 is a flowchart illustrating a method of estimating a movement path of a mobile terminal based on intraffic data generated in a mobile communication network according to an embodiment of the present invention.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 각 intraffic 데이터를 토대로 산정한 단말의 위치정보와 도로 맵 정보를 나타내는 도면이다. 5 is a diagram illustrating location information and road map information of a terminal calculated based on each intraffic data according to an embodiment of the present invention.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른, 그룹화된 시작 다중점 집합과 끝 다중점 집합을 기초로 선정한 기준선을 나타내는 도면이다.6 is a diagram illustrating a baseline selected based on a grouped start multipoint set and an end multipoint set according to an embodiment of the present invention.

도 7은 본 발명의 일 실시예에서 따른, 다중점을 토대로 선정된 시작 목록과 끝 목록을 나타내는 도면이다.7 is a diagram illustrating a start list and an end list selected based on multiple points according to an embodiment of the present invention.

도 8 내지 도 11은 시작 목록과 끝 목록을 토대로 이동단말이 이동 가능한 후보경로를 추정한 도면이다.8 to 11 are diagrams for estimating candidate paths to which a mobile terminal can move based on a start list and an end list.

도 12는 후보경로상에 분할점, 시작점 및 종단점에 대응하는 이동단말의 위치정보를 나타내는 도면이다.12 is a diagram illustrating position information of a mobile terminal corresponding to a split point, a start point, and an end point on a candidate path.

도 13은 교통분석 서버에서 최적 경로상에 각각의 이동단말의 위치정보를 보정한 도면이다. FIG. 13 is a diagram in which the traffic analysis server corrects location information of each mobile terminal on an optimal route.

도 14는 본 발명의 다른 실시예에 따른, 교통분석 서버에서 이동통신망의 기지국의 서비스 영역을 토대로 도로상의 다중점을 추출하는 방법을 설명하는 순서도이다. 14 is a flowchart illustrating a method of extracting multiple points on a road based on a service area of a base station of a mobile communication network in a traffic analysis server according to another embodiment of the present invention.

도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 14의 방법에 따라 도로별로 추출된 대표 다중점을 나타내는 도면이다.15 is a diagram illustrating a representative multi-point extracted for each road according to the method of FIG. 14 according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 16은 본 발명의 다른 실시예에 따른, 이동통신망에서 발생한 idle 데이터를 토대로 이동단말의 이동 경로를 추정하는 방법을 설명하는 순서도이다.16 is a flowchart illustrating a method of estimating a moving path of a mobile terminal based on idle data generated in a mobile communication network according to another embodiment of the present invention.

도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른, idle 데이터를 토대로 산정한 단말의 위치정보와 도로 맵 정보를 나타내는 도면이다. 17 is a diagram illustrating location information and road map information of a terminal calculated based on idle data according to an embodiment of the present invention.

도 18은 시작 다중점 집합 및 끝 다중점 집합에서 방향성 성질이 상이한 다중점이 제거된 상태를 나타내는 도면이다.FIG. 18 is a diagram illustrating a state in which multipoints having different directional properties are removed from a start multipoint set and an end multipoint set.

도 19는 본 발명의 일 실시예에서 따른, 선별된 다중점을 토대로 선정된 시작 목록와 끝 목록을 나타내는 도면이다.19 is a diagram illustrating a start list and an end list selected based on a selected multi-point according to an embodiment of the present invention.

도 20 내지 도 22는 도 19의 시작 목록과 끝 목록을 토대로 추정된 후보경로를 나타내는 도면이다.20 to 22 illustrate candidate paths estimated based on the start list and the end list of FIG. 19.

도 23은 본 발명의 일 실시예에 따른, 교통분석 서버의 구성을 나타내는 도면이다.23 is a diagram illustrating a configuration of a traffic analysis server according to an embodiment of the present invention.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명><Explanation of symbols for the main parts of the drawings>

2301 : 수신부 2303 : 다중점 생성부2301: receiver 2303: multi-point generator

2305 : 데이터 추출부 2307 : 단말 위치 산정부2305: data extraction unit 2307: terminal position calculation

2309 : 다중점 필터링부 2311 : 경로 추정부2309: multi-point filtering unit 2311: path estimation unit

2313 : 단말 위치 보정부 2315 : 교통정보 분석부2313: terminal position correction unit 2315: traffic information analysis unit

Claims (32)

이동통신망에서 발생하는 데이터를 이용하여 이동단말의 이동 경로를 추정하는 방법으로서,A method for estimating a movement path of a mobile terminal using data generated from a mobile communication network, (a) 이동통신망에서 일정시간 동안 연속적으로 발생한 데이터를 추출하고, 그 추출한 데이터를 토대로 각각의 이동단말 좌표를 산정하는 단계;(a) extracting data continuously generated for a predetermined time in a mobile communication network, and calculating coordinates of each mobile terminal based on the extracted data; (b) 상기 추출한 데이터 중 첫번째 데이터와 마지막 데이터가 발생된 기지국 또는 중계기의 다중점을 각각 추출하고, 상기 추출한 다중점 중에서 시작 목록과 끝 목록을 선정하는 단계; (b) extracting multiple points of the base station or repeater where the first data and the last data are generated from the extracted data, and selecting a start list and an end list from the extracted multiple points; (c) 상기 시작 목록에 포함된 각 다중점에서 상기 끝 목록에 포함된 각 다중점으로 이동 가능한 다수의 후보경로를 탐색하는 단계;(c) searching for a plurality of candidate paths that are movable from each multipoint included in the start list to each multipoint included in the end list; (d) 상기 탐색한 각 후보경로상에 상기 데이터의 개수를 토대로 시작점, 종단점 및 분할점들을 생성하는 단계;(d) generating start points, end points, and split points based on the number of data on each searched candidate path; (e) 상기 (a) 단계에서 산정한 각각의 이동단말의 좌표와 상기 생성된 후보경로상의 점들을 대응시키고, 대응시킨 단말 좌표와 후보경로상의 점들의 거리를 합산하는 단계; 및(e) matching the coordinates of each mobile terminal calculated in step (a) with the points on the generated candidate path, and summing the distances of the corresponding terminal coordinates and the points on the candidate path; And (f) 상기 합산된 거리가 가장 작은 후보경로를 상기 이동단말의 이동 경로로 선정하는 단계;를 포함하는 이동 경로 추정 방법.(f) selecting a candidate path having the smallest summed distance as a moving path of the mobile terminal. 제 1 항에 있어서,The method of claim 1, 상기 (a) 단계 이전에, Before step (a), 각각의 기지국 섹터 영역 또는 중계기 영역에 포함된 각 도로 및 교차로에 대해 다중점을 추출하고, 추출한 다중점과 그 다중점의 방향 정보를 포함시켜 저장하는 단계;를 더 포함하는 이동 경로 추정 방법.And extracting multiple points for each road and intersection included in each base station sector area or repeater area, and storing the extracted multiple points and direction information of the multiple points. 제 2 항에 있어서,The method of claim 2, 상기 (b) 단계는,In step (b), 상기 추출한 데이터 중에서 첫번째 데이터를 발생시킨 중계기 또는 기지국의 다중점들을 시작 다중점 집합으로 선정하고 마지막 데이터를 발생시킨 중계기 또는 기지국의 다중점들을 끝 다중점 집합으로 선정하는 단계; Selecting multiple points of the repeater or base station that generated the first data among the extracted data as a starting multipoint set, and selecting multiple points of the repeater or base station that generated the last data as an end multipoint set; 상기 시작 다중점 집합의 중심점과 상기 끝 다중점 집합의 중심점을 연결하여 기준선으로 설정하고, 그 기준선과 임계각도 이내의 다중점을 상기 시작 다중점 집합과 상기 끝 다중점 집합에서 1차 선별하는 단계; Connecting a center point of the start multipoint set and a center point of the end multipoint set to set a baseline, and first selecting a multipoint within the baseline and a critical angle from the start multipoint set and the end multipoint set; 상기 시작 다중점 집합에서 상기 끝 다중점 집합으로의 방향과 동일한 방향을 가지는 다중점을 상기 시작 다중점 집합과 상기 끝 다중점 집합에서 2차 선별하는 단계; 및Secondly selecting multiple points having the same direction as the direction from the starting multipoint set to the end multipoint set in the starting multipoint set and the end multipoint set; And 상기 선별된 시작 다중점 집합과 끝 다중점 집합을 각각 시작 목록과 끝 목록으로 선정하는 단계;를 포함하는 이동 경로 추정 방법.And selecting the selected starting multipoint set and the ending multipoint set as a start list and an end list, respectively. 제 3 항에 있어서,The method of claim 3, wherein 상기 (b) 단계는 상기 선별된 시작 다중점 집합의 다중점끼리 연결된 링크를 상기 시작 목록으로, 상기 끝 다중점 집합의 다중점끼리 연결된 링크를 끝 목록으로 선정하는 단계;를 포함하고,The step (b) includes the step of selecting a link connected to the multiple points of the selected starting multi-point set as the start list, and selecting a link connected to the multiple points of the end multi-point set as the end list, 상기 (c) 단계는 상기 시작 목록에 포함된 각 링크에서 끝 목록에 포함된 각 링크로 이동 가능한 후보경로를 탐색하는 것을 특징으로 하는 이동 경로 추정 방법.In the step (c), the method for estimating a moving path from each link included in the start list to a candidate path capable of moving to each link included in the end list. 제 1 항 내지 제 4 항 중에 어느 한 항에 있어서,The method according to any one of claims 1 to 4, 상기 (f) 단계 이후에,After step (f), (g) 상기 선정된 이동 경로에 상기 이동단말의 좌표를 보정하는 단계;(g) correcting coordinates of the mobile terminal in the selected movement path; (h) 상기 보정된 이동단말 좌표를 토대로 상기 이동단말의 이동속도를 산출하는 단계;를 더 포함하는 이동 경로 추정 방법.(h) calculating a moving speed of the mobile terminal based on the corrected mobile terminal coordinates. 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,The method according to any one of claims 1 to 4, 상기 (e) 단계와 (f) 단계 사이에,Between steps (e) and (f), 후보경로에 포함된 이동 회전 수를 확인하는 단계; 및Checking the number of rotations included in the candidate path; And 상기 이동 회전 수에 비례하여 상기 합산된 거리가 커지도록 가중치를 부여하는 단계;를 더 포함하는 이동 경로 추정 방법.And weighting the summed distance to increase in proportion to the number of rotations of movement. 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,The method according to any one of claims 1 to 4, 상기 (e) 단계와 (f) 단계 사이에,Between steps (e) and (f), 후보경로가 선형화 도로인지 여부를 확인하는 단계; 및Determining whether the candidate path is a linearized road; And 선형화 도로인 경우 상기 후보경로의 합산 거리가 작아지도록 가중치를 부여하는 단계;를 더 포함하는 이동 경로 추정 방법.And in the case of a linearized road, weighting the sum of the candidate paths to be smaller. 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,The method according to any one of claims 1 to 4, 상기 (d) 단계는,The step (d) 상기 생성된 분할점들을 통해 후보경로를 균등 분할하는 것을 특징으로 하는 이동 경로 추정 방법.And dividing the candidate paths evenly through the generated splitting points. 이동통신망에서 발생하는 데이터를 이용하여 이동단말의 이동 경로를 추정하는 방법으로서,A method for estimating a movement path of a mobile terminal using data generated from a mobile communication network, (a) 이동통신망에서 단발적으로 발생한 다수의 데이터를 추출하는 단계; (a) extracting a plurality of data generated in a single occurrence in the mobile communication network; (b) 상기 추출한 데이터 중, 최근 데이터를 발생시킨 총 2 개의 기지국 또는 중계기에 대한 다중점을 추출하고, 상기 추출한 다중점 중에서 시작 목록과 끝 목록을 각각 선정하는 단계; (b) extracting multiple points of a total of two base stations or repeaters generating recent data from the extracted data, and selecting a start list and an end list from the extracted multipoints, respectively; (c) 상기 시작 목록에 포함된 각 다중점에서 상기 끝 목록에 포함된 각 다중점으로 이동 가능한 다수의 후보경로를 탐색하는 단계;(c) searching for a plurality of candidate paths that are movable from each multipoint included in the start list to each multipoint included in the end list; (d) 상기 탐색된 각 후보경로의 거리를 산출하는 단계; 및(d) calculating a distance of each searched candidate path; And (e) 상기 산출된 거리가 가장 작은 후보경로를 상기 이동단말의 이동 경로로 선정하는 단계;를 포함하는 이동 경로 추정 방법.(e) selecting a candidate path having the smallest calculated distance as a moving path of the mobile terminal. 제 9 항에 있어서,The method of claim 9, 상기 (a) 단계 이전에,Before step (a), 기지국 섹터 영역 또는 중계기 영역에 포함된 각 도로에 대해 다중점을 추출하고, 추출한 다중점과 그 다중점의 방향 정보를 포함시켜 저장하는 단계;를 더 포함하는 이동 경로 추정 방법.And extracting a multipoint for each road included in the base station sector area or the repeater area, and storing the extracted multipoint and the direction information of the multipoint. 제 10 항에 있어서,The method of claim 10, 상기 (b) 단계는,In step (b), 상기 추출한 데이터 중에서 가장 최근에 데이터를 발생시킨 기지국 또는 중계기의 다중점들을 끝 다중점 집합으로 선정하고, 그 데이터의 바로 직전에 데이터를 발생시킨 기지국 또는 중계기의 다중점들을 시작 다중점 집합으로 선정하는 단계;Among the extracted data, the multi-points of the base station or repeater that generated the most recent data are selected as the end multi-point set, and the multi-points of the base station or repeater that generate the data immediately before the data are selected as the starting multi-point set. step; 상기 시작 다중점 집합의 중심점과 상기 끝 다중점 집합의 중심점을 연결하여 기준선으로 설정하고, 상기 기준선과 임계각도 이내의 다중점을 상기 시작 다중점 집합과 상기 끝 다중점 집합에서 1차 선별하는 단계;Connecting a center point of the start multipoint set and a center point of the end multipoint set to set a baseline, and first selecting the multipoint within a threshold angle from the start multipoint set and the end multipoint set; 상기 시작 다중점 집합에서 상기 끝 다중점 집합으로의 방향과 동일한 방향을 가지는 다중점을 상기 시작 다중점 집합과 상기 끝 다중점 집합에서 2차 선별하는 단계; 및Secondly selecting multiple points having the same direction as the direction from the starting multipoint set to the end multipoint set in the starting multipoint set and the end multipoint set; And 상기 선별한 시작 다중점 집합과 끝 다중점 집합을 각각 시작 목록과 끝 목록으로 선정하는 단계;를 더 포함하는 이동 경로 추정 방법.And selecting the selected starting multipoint set and the ending multipoint set as a start list and an end list, respectively. 제 11 항에 있어서,The method of claim 11, 상기 (b) 단계는 상기 선별된 시작 다중점 집합의 다중점끼리 연결된 링크를 상기 시작 목록으로, 상기 끝 다중점 집합의 다중점끼리 연결된 링크를 끝 목록으로 선정하는 단계;를 포함하고,The step (b) includes the step of selecting a link connected to the multiple points of the selected starting multi-point set as the start list, and selecting a link connected to the multiple points of the end multi-point set as the end list, 상기 (c) 단계는 상기 시작 목록에 포함된 각 링크에서 끝 목록에 포함된 각 링크로 이동 가능한 후보경로를 탐색하는 것을 특징으로 하는 이동 경로 추정 방법.In the step (c), the method for estimating a moving path from each link included in the start list to a candidate path capable of moving to each link included in the end list. 제 9 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항에 있어서,The method according to any one of claims 9 to 12, 상기 (e) 단계 이후에,After step (e), (f) 상기 선정된 이동 경로를 토대로 상기 이동단말의 이동속도를 산출하는 단계;를 더 포함하는 이동 경로 추정 방법.(f) calculating a moving speed of the mobile terminal based on the selected moving path. 제 9 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항에 있어서,The method according to any one of claims 9 to 12, 상기 (c) 단계와 상기 (d) 단계 사이에, Between step (c) and step (d), 상기 탐색된 후보경로 중에 유턴 링크가 미포함되고 동일 종류의 도로를 가지는 후보경로를 선별하는 단계;를 더 포함하고, Selecting a candidate path having no road and the same type of U-turn link among the searched candidate paths; 상기 (d) 단계는 상기 선별된 후보경로별로 거리를 산출하는 것을 특징으로 하는 이동 경로 추정 방법.In step (d), the moving path estimation method comprises calculating a distance for each of the selected candidate paths. 제 10 항에 있어서,The method of claim 10, 상기 (a) 단계는,In step (a), 상기 추출한 다중점이 교차로인지 여부를 확인하여, 교차로이면 해당 도로에 대한 다중점을 재추출하는 것을 특징으로 하는 이동 경로 추정 방법.Determining whether the extracted multi-point is an intersection, and if the intersection is an intersection, re-extracting a multi-point on the corresponding road. 제 10 항에 있어서,The method of claim 10, 상기 (a) 단계는,In step (a), 동일 종류의 도로상에서 이종의 도로 식별번호를 가지는 도로가 포함되는지 여부를 확인하여, 상기 확인 결과 포함되면 이종의 도로 식별번호를 가지는 도로별로 다중점을 추출하는 것을 특징으로 하는 이동 경로 추정 방법.Determining whether a road having heterogeneous road identification numbers is included on the same kind of road, and if the result of the checking is included, extracting multiple points for each road having heterogeneous road identification numbers. 추출된 일정시간 동안 연속적으로 발생한 이동통신망의 데이터 중, 첫번째 데이터와 마지막 데이터가 발생된 기지국 또는 중계기의 다중점을 각각 추출하고, 상기 추출한 다중점 중에서 시작 목록과 끝 목록을 선정하는 다중점 필터링부;A multipoint filtering unit for extracting multiple points of a base station or repeater where the first data and the last data are generated among the data of the mobile communication network continuously generated for a predetermined time, and selecting a start list and an end list from the extracted multipoints. ; 상기 데이터를 토대로 이동단말의 좌표를 산정하는 위치 산정부; 및A position calculation unit for calculating coordinates of the mobile terminal based on the data; And 상기 시작 목록에 포함된 각 다중점에서 상기 끝 목록에 포함된 각 다중점으로의 이동 가능한 다수의 후보경로를 탐색하고, 상기 탐색한 각 후보경로상에 상기 데이터의 개수를 토대로 시작점, 종단점 및 분할점들을 생성하여 상기 위치 산정부에서 산정한 상기 이동단말의 좌표와 상기 생성한 후보경로상의 점들을 대응시키고, 대응되는 단말 좌표와 후보경로상의 점들의 거리를 합산하여 그 합산된 거리가 가장 작은 후보경로를 상기 이동단말의 이동 경로로 선정하는 경로 추정부;를 포함하는 교통분석 장치.Search for a plurality of candidate paths that can be moved from each of the multiple points included in the start list to each of the multiple points included in the end list, and start points, endpoints, and segmentations based on the number of data on each of the searched candidate paths. Generate points to match the coordinates of the mobile terminal calculated by the position calculation unit with the points on the generated candidate path, add the corresponding terminal coordinates and the distances of the points on the candidate path, and have the smallest candidate. And a route estimator for selecting a route as a movement route of the mobile terminal. 제 17 항에 있어서,The method of claim 17, 기지국 섹터 영역 또는 중계기 영역에 포함된 각 도로 및 교차로에 대해 다중점을 추출하고, 추출한 다중점과 그 다중점의 방향 정보를 포함시켜 저장하는 다중점 생성부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 교통분석 장치.And a multi-point generator for extracting multi-points for each road and intersection included in the base station sector area or the repeater area, and storing the extracted multi-points and direction information of the multi-points. Analysis device. 제 18 항에 있어서,The method of claim 18, 상기 다중점 필터링부는,The multi-point filtering unit, 상기 데이터 중에서 첫번째 데이터를 발생시킨 중계기 또는 기지국의 다중점들을 시작 다중점 집합으로 마지막 데이터를 발생시킨 중계기 또는 기지국의 다중점들을 끝 다중점 집합으로 각각 선정하고, 상기 시작 다중점 집합의 중심점과 상기 끝 다중점 집합의 중심점을 연결하여 기준선으로 설정하여 그 기준선과 임계각도 이내의 다중점을 상기 시작 다중점 집합과 상기 끝 다중점 집합에서 1차 선별하고, 상기 시작 다중점 집합에서 끝 다중점 집합으로의 방향과 동일한 방향을 가지는 다중점을 상기 시작 다중점 집합과 상기 끝 다중점 집합에서 2차 선별하여 상기 선별된 시작 다중점 집합과 끝 다중점 집합을 각각 시작 목록과 끝 목록으로 선정하는 것을 특징으로 하는 교통분석 장치.Among the data, the multipoints of the repeater or base station generating the first data are selected as the starting multipoint set, and the multipoints of the repeater or base station generating the last data are respectively selected as the end multipoint set, and the center point of the starting multipoint set and the The center point of the end multipoint set is connected to the baseline, and the baseline and the multipoint within the critical angle are first selected from the start multipoint set and the end multipoint set, and the start multipoint set is the end multipoint set. And selecting the selected starting multipoint set and the ending multipoint set as a start list and an end list, respectively, by secondly selecting the multipoint having the same direction as the direction from the start multipoint set and the end multipoint set. Traffic analysis device. 제 19 항에 있어서,The method of claim 19, 상기 다중점 필터링부는, 상기 선별된 시작 다중점 집합의 다중점끼리 연결된 링크를 상기 시작 목록으로, 상기 끝 다중점 집합의 다중점끼리 연결된 링크를 상기 끝 목록으로 선정하고,The multipoint filtering unit selects a link connected to multiple points of the selected starting multipoint set as the start list, and selects a link connected to multiple points of the end multipoint set as the end list, 상기 경로 추정부는, 상기 시작 목록에 포함된 각 링크에서 끝 목록에 포함된 각 링크로 이동 가능한 후보경로를 탐색하는 것을 특징으로 하는 교통분석 장치.The route estimating unit, the traffic analysis apparatus, characterized in that for searching for the candidate path that can move to each link included in the end list from each link included in the start list. 제 17 항 내지 제 20 항 중 어느 한 항에 있어서,The method according to any one of claims 17 to 20, 상기 선정된 이동 경로상에 상기 이동단말의 좌표를 보정하는 위치 보정부; 및A position correcting unit correcting the coordinates of the mobile terminal on the selected moving path; And 상기 보정된 이동단말 좌표를 토대로 상기 이동단말의 이동속도를 산출하는 교통정보 분석부;를 더 포함하는 교통분석 장치.And a traffic information analyzer configured to calculate a moving speed of the mobile terminal based on the corrected mobile terminal coordinates. 제 17 항 내지 제 20 항 중 어느 한 항에 있어서,The method according to any one of claims 17 to 20, 상기 경로 추정부는,The path estimator, 후보경로에 포함된 이동 회전 수를 확인하여, 그 이동 회전 수에 비례하여 상기 후보경로의 합산된 거리가 커지도록 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 교통분석 장치.The traffic analysis apparatus of claim 1, wherein the number of rotations included in the candidate path is checked and weighted to increase the sum of the distances of the candidate paths in proportion to the number of rotations. 제 17 항 내지 제 20 항 중 어느 한 항에 있어서,The method according to any one of claims 17 to 20, 상기 경로 추정부는,The path estimator, 후보경로가 선형화 도로인지 여부를 확인하여, 선형화 도로인 경우 상기 후보경로의 합산 거리가 작아지도록 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 교통분석 장치.Determining whether the candidate path is a linearized road, and in the case of the linearized road, assigning a weight to reduce the sum of the candidate paths. 제 17 항 내지 제 20 항 중 어느 한 항에 있어서,The method according to any one of claims 17 to 20, 상기 경로 추정부는,The path estimator, 상기 생성된 분할점들을 통해 후보경로를 균등 분할하는 것을 특징으로 하는 교통분석 장치.The traffic analysis apparatus, characterized in that the candidate path is divided equally through the generated split points. 추출된 단발적으로 발생한 다수의 이동통신망의 데이터 중, 최근 데이터를 발생시킨 총 2 개의 기지국 또는 중계기에 대한 다중점을 추출하여, 상기 추출한 다중점 중에서 시작 목록과 끝 목록을 각각 선정하는 다중점 필터링부; 및Multipoint filtering to extract start points and end lists from the extracted multiple points by extracting multiple points of a total of two base stations or repeaters that have recently generated data among a plurality of extracted mobile communication network data part; And 상기 시작 목록에 포함된 각 다중점에서 상기 끝 목록에 포함된 각 다중점으로의 이동 가능한 다수의 후보경로를 탐색하고, 그 탐색된 각 후보경로의 거리를 산출하여 거리가 가장 작은 후보경로를 이동단말의 이동 경로로 선정하는 경 로 추정부;를 포함하는 교통분석 장치.Search for a plurality of candidate paths that can be moved from each multipoint included in the start list to each multipoint included in the end list, and calculate the distance of each searched candidate path to move the candidate path having the smallest distance. And a path estimator for selecting the moving path of the terminal. 제 25 항에 있어서,The method of claim 25, 기지국 섹터 영역 또는 중계기 영역에 포함된 각 도로에 대해 다중점을 추출하고, 추출한 다중점과 그 다중점의 방향 정보를 포함시켜 저장하는 다중점 생성부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 교통분석 장치.Traffic analysis apparatus further comprises a multi-point generator for extracting the multi-points for each road included in the base station sector area or the repeater area, including the extracted multi-point and the direction information of the multi-points; . 제 26 항에 있어서,The method of claim 26, 상기 다중점 필터링부는,The multi-point filtering unit, 상기 데이터 중에서 가장 최근에 데이터를 발생시킨 기지국 또는 중계기의 다중점들을 끝 다중점 집합으로 선정하고, 그 데이터의 바로 직전에 데이터를 발생시킨 기지국 또는 중계기의 다중점들을 시작 다중점 집합으로 선정하고, 상기 시작 다중점 집합의 중심점과 상기 끝 다중점 집합의 중심점을 연결하여 기준선으로 설정하여 상기 기준선과 임계각도 이내의 다중점을 상기 시작 다중점 집합과 상기 끝 다중점 집합에서 1차 선별하고, 상기 시작 다중점 집합에서 상기 끝 다중점 집합으로의 방향과 동일한 방향성을 가지는 다중점을 상기 시작 다중점 집합과 상기 끝 다중점 집합에서 2차 선별하여, 상기 선별한 시작 다중점 집합과 끝 다중점 집합을 각각 시작 목록과 끝 목록으로 선정하는 것을 특징으로 하는 교통분석 장치.Among the data, the most recent multi-points of the base station or repeater that generated the data are selected as the end multi-point set, and the multi-points of the base station or repeater that generated the data immediately before the data are selected as the starting multi-point set, The center point of the starting multi-point set and the center point of the end multi-point set are connected to each other to set a baseline to first select the multi-point within the reference line and the critical angle from the starting multi-point set and the end multi-point set, and then the start point. The multiple points having the same direction as the direction from the multipoint set to the end multipoint set are second-selected from the start multipoint set and the end multipoint set, and the selected start multipoint set and the end multipoint set are respectively started. Traffic analysis device characterized in that the selection in the list and the end list. 제 27 항에 있어서,28. The method of claim 27, 상기 다중점 필터링부는, 상기 선별된 시작 다중점 집합의 다중점끼리 연결된 링크를 상기 시작 목록으로, 상기 끝 다중점 집합의 다중점끼리 연결된 링크를 끝 목록으로 선정하고,The multipoint filtering unit selects a link connected to multiple points of the selected starting multipoint set as the start list, and selects a link connected to multiple points of the end multipoint set as an end list, 상기 경로 추정부는, 상기 시작 목록에 포함된 각 링크에서 끝 목록에 포함된 각 링크로 이동 가능한 후보경로를 탐색하는 것을 특징으로 하는 교통분석 장치.The route estimating unit, the traffic analysis apparatus, characterized in that for searching for the candidate path that can move to each link included in the end list from each link included in the start list. 제 25 항 내지 제 28 항 중 어느 한 항에 있어서,The method according to any one of claims 25 to 28, 상기 선정된 이동 경로를 토대로 상기 이동단말의 이동속도를 산출하는 교통정보 분석부;를 더 포함하는 교통분석 장치.And a traffic information analyzer configured to calculate a moving speed of the mobile terminal based on the selected movement route. 제 25 항 내지 제 28 항 중 어느 한 항에 있어서,The method according to any one of claims 25 to 28, 상기 경로 추정부는, The path estimator, 상기 탐색된 후보경로 중에 유턴 링크가 미포함되고 동일 종류의 도로를 가지는 후보경로를 선별하여, 후보경로별로 거리를 산출하는 것을 특징으로 하는 교통분석 장치.The traffic analysis device, characterized in that the candidate paths that do not include the U-turn link among the searched candidate paths and select the candidate paths having the same type of road are calculated for each candidate path. 제 26 항에 있어서,The method of claim 26, 상기 다중점 생성부는,The multi-point generator, 상기 추출한 다중점이 교차로인지 여부를 확인하여, 교차로이면 해당 도로에 대한 다중점을 재추출하는 것을 특징으로 하는 교통분석 장치.Determining whether the extracted multipoint is an intersection, and if the intersection is an intersection, re-extracting multiple points of the corresponding road. 제 26 항에 있어서,The method of claim 26, 상기 다중점 생성부는,The multi-point generator, 동일 종류의 도로상에서 이종의 도로 식별번호를 가지는 도로가 포함되는지 여부를 확인하여, 상기 확인 결과 포함되면 이종의 도로 식별번호를 가지는 도로별로 다중점을 추출하는 것을 특징으로 하는 교통분석 장치.The traffic analysis device, characterized in that it is determined whether a road having a heterogeneous road identification number is included on the same kind of road, and if the check result is included, multiple points are extracted for each road having a heterogeneous road identification number.
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