KR101193424B1 - 추적 시스템 - Google Patents

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Abstract

규정된 지리적 경계에 출입하는 자산을 지리적 추적하고 이를 보고하는 장치, 방법 및 시스템에 관한 것이다. 들어감(entry) 및 나감(exit) 시험은 각종 임계값과 파라미터를 위치 픽스(position pix)와 비교하여 자산이 지리적 경계에 들어갔는지 또는 나갔는지를 판정한다. 이 시험은 복잡도가 높은 시험(차수가 높음) 이전에 복잡도가 낮은 시험(차수가 낮음)이 먼저 수행되는 순차 시험이다. 이 방식에서, 대부분의 위치 픽스는 종래 구현된 것보다 수학적으로 복잡도가 낮은 차원의 계산을 이용하여 처리된다.

Description

추적 시스템{TRACKING SYSTEM}
이 출원은 발명의 명칭이 "Geofence traking" 이며, 여기에 참고로 포함된, 2008년 10월 10일자 출원된 미국 가출원 번호 제 61/104,323 호 및 동일자로 출원된 미국 가출원 번호 제 61/104,327 호 에 대한 이익 및 우선권을 주장한다.
본 발명은 통상적으로 자산 무선 추적 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명은 특히 지리적 경계를 가로지르거나 지리적 경계 내에 들어가거나 또는 지리적 경계로부터 나가는 사람 또는 목표물을 추적하는 것에 관한 것이다.
지오펜스 추적(geofence tracking)이라고도 하는 지리적 경계 기반 추적은 하나 이상의 규정된 지리적 경계, 지역 또는 영역에 대하여 패키지, 장비, 차량, 움직이는 목표물 및 직원과 같은 자산의 움직임을 감시하는 것이다. 경계는 가상적(즉, 고정된 실존하는 울타리나 또는 보더(boarder)가 없음)이거나, 또는 내재적으로 규정될 수도 있다(예를 들면, 도시 경계 내 또는 고속도로 상). 이러한 추적은 자산(차량 등)이 지리적 경계를 지나감에 따라 자산의 횡단, 들어감 또는 나감을 감시 및 기록하고, 자산이 정상 프로토콜에서 벗어나면 시스템 오퍼레이터에게 자산의 움직임 활동을 경고하는데 사용될 수 있다.
지리적 경계는 영역(예를 들면, 원으로 규정됨), 통로(예를 들면, 한 쌍의 평행선으로 규정됨), 보더(예를 들면, 하나의 선으로 규정됨) 등을 규정 및 포함할 수 있다. 처음에는, 자산의 위치를 모를 수 있다. 일단 위치가 판명되면, 불확실성에 따른 위치는 경계 내측에 있거나, 경계 외측에 있거나 또는 경계를 횡단할 수도 있다. 불확실한 위치의 영역이 지리적 경계의 양측과 부분적으로 중첩하는 경우 자산은 경계를 가로지른다. 자산의 위치 (location) 는 하나 이상의 위치 픽스 (position fix) 들에 의해서 확립될 수 있다. 위치 픽스는, 시스템 지원이 없는 독립형 GPS; 초기화에 대한 시스템 지원을 구비한 MS기반(Mobile station-based)GPS; 위치 픽스를 실행하는 외부 엔티티(entity)를 구비한 MS보조(Mobile sation-assisted); CDMA 섹터 삼각 측량에 근거하는 AFLT(Advanced Forward Link Trilateration); GPS와 CDMA 섹터 삼각 측량에 근거하는 하이브리드; 및 섹터 위치에 근거하는 섹터 센터;를 포함하지만 이에 한정되지 않는 각종 모드 또는 위치 결정 소스의 단독 또는 조합을 통해서 얻어질 수 있다. 당해 분야에서 숙련된 자는 본 발명의 범주를 변경하지 않고 위치 픽스를 처리하는 각종 단계뿐만 아니라 다른 모드도 사용될 수 있는 것으로 이해한다.
위치 픽스는 고유 오류에 기인하는 각종 신뢰 수준을 가지고 있다. 이들 고유 오류는 지리적 경계 기반 추적의 신뢰성에 크게 영향을 줄 수 있다. 위치 픽스의 오류 레벨이 높으면, 이러한 추적의 신뢰성이 감소한다. 지리적 경계 기반 추적의 신뢰성은 또한 불연속 위치 픽스만이 이용가능할 때 감소될 수 있다. 신뢰 수준은 자산의 위치 픽스가 이용 가능한 시간 간격에 따라 달라진다. 부가적으로, 지리적 추적의 신뢰성은 규정된 지리적 경계의 형상과 같은 다른 조건들에 의해서 영향을 받을 수 있다.
발명의 개요
지리적 추적을 위한 장치, 방법 및 시스템이 개시되어 있다. 규정된 지리적 경계에 출입하는 자산을 지리적 추적하고 이를 보고하는 장치, 방법 및 시스템에 관한 것이 개시되어 있다. 들어감 및 나감 시험은 각종 임계값과 파라미터를 위치 픽스와 비교하여 자산이 지리적 경계에 들어갔는지 또는 나갔는지를 판정한다. 이 시험은 복잡도가 높은 시험(차수가 높음) 이전에 복잡도가 낮은 시험(차수가 낮음)이 먼저 수행되는 순차 시험이다. 이 방식에서, 대부분의 위치 픽스는 종래 구현된 것보다 수학적으로 복잡도가 낮은 차원의 계산을 이용하여 처리된다.
일부 예에 따르면, 자산을 추적하는 방법으로서, 지리적 경계를 얻는 단계; 불확실성 영역을 규정하는 불확실성 파라미터를 포함하는 픽스 데이터를 수신하는 단계; 상기 불확실성 파라미터 중 적어도 하나에 기초하여 불확실성의 과도-포함 영역을 판정하는 단계; 상기 불확실성의 과도-포함 영역에 기초하여 상기 지리적 경계와 상기 불확실성 영역 사이의 관계를 판정하는 단계, 여기서, 상기 관계는, (a) 상기 불확실성 영역이 상기 지리적 경계의 완전히 내측에 있는 관계; (b) 상기 불확실성 영역이 상기 지리적 경계의 완전히 외측에 있는 관계; 및 (c) 중간 관계를 포함하는 가능한 관계 중 하나를 포함함; 및 이전 판정된 관계로부터의 변경에 기초하여 이벤트를 보고하는 단계를 포함하는 자산을 추적하는 방법이 개시되어 있다.
일부 예에 따르면, 프로세서와 메모리를 포함하는 지리적 추적 장치로서, 상기 메모리는, 지리적 경계를 얻고; 불확실성 영역을 규정하는 불확실성 파라미터를 포함하는 픽스 데이터를 수신하며; 상기 불확실성 파라미터 중 적어도 하나에 기초하여 불확실성의 과도-포함 영역을 판정하고; 상기 불확실성의 과도-포함 영역에 기초하여 상기 지리적 경계와 상기 불확실성 영역 사이의 관계를 판정하며, 여기서, 상기 관계는, (a) 상기 불확실성 영역이 상기 지리적 경계의 완전히 내측에 있는 관계; (b) 상기 불확실성 영역이 상기 지리적 경계의 완전히 외측에 있는 관계; 및 (c) 중간 관계를 포함하는 가능한 관계 중 하나를 포함함; 및 이전 판정된 관계로부터의 변경에 기초하여 이벤트를 보고하는 소프트웨어 명령을 포함하는 지리적 추적 장치가 개시되어 있다.
일부 예에 따르면, 저장된 프로그램 코드를 포함하는 컴퓨터 판독 가능한 매체로서, 지리적 경계를 얻고; 불확실성 영역을 규정하는 불확실성 파라미터를 포함하는 픽스 데이터를 수신하며; 상기 불확실성 파라미터 중 적어도 하나에 기초하여 불확실성의 과도-포함 영역을 판정하고; 상기 불확실성의 과도-포함 영역에 기초하여 상기 지리적 경계와 상기 불확실성 영역 사이의 관계를 판정하며, 여기서, 상기 관계는, (a) 상기 불확실성 영역이 상기 지리적 경계의 완전히 내측에 있는 관계; (b) 상기 불확실성 영역이 상기 지리적 경계의 완전히 외측에 있는 관계; 및 (c) 중간 관계를 포함하는 가능한 관계 중 하나를 포함함; 및 이전 판정된 관계로부터의 변경에 기초하여 이벤트를 보고하는 프로그램 코드를 포함하는 컴퓨터 판독 가능한 매체가 개시되어 있다.
당해 분야에서 숙련된 자는 설명을 위해 기술된 각종 예가 나타나 있는 이하 상세한 설명으로부터 다른 예도 용이하게 명백히 알게 될 것으로 이해되어 진다. 도면과 상세한 설명은 설명을 위한 것으로 본 발명을 제한하는 것으로 간주 되지 않는다.
도 1a, 도 1b, 도 1c, 도 2a, 도 2b, 도 3a, 도 3b 및 도 3c는 본 발명의 일부 실시예에 따라 예시적으로 미리 규정된 지리적 경계를 나타낸 도면.
도 4는 본 발명의 일부 실시예에 따른 시변 지리적 경계를 나타낸 도면.
도 5는 본 발명의 일부 실시예에 따른 상태도.
도 6a 및 도 6b는 본 발명의 일부 실시예에 따른 불확실성 파라미터를 포함하는 픽스 데이터를 나타낸 도면.
도 7 및 도 8의 (a) 내지 (f)는 본 발명의 일부 실시예에 따른 지리적 경계와 관련한 픽스 데이터를 나타낸 도면.
도 9a, 도 9b, 도 10a, 도 10b, 도 11, 도 12a, 도 12b 및 도 12c는 본 발명의 일부 실시예에 따른 예시적인 지리적 추적 알고리즘의 순서도를 나타낸 도면.
도 13, 도 14, 도 15, 도 16, 도 17, 도 18, 도 19 및 도 20은 본 발명의 실시예에 따라서 자산이 지리적 경계의 내측에 있는지, 외측에 있는지, 내측에 없는지, 외측에 없는지, 또는 횡단하는지를 판정하기 위한 각종 시험을 나타낸 도면.
도 21은 본 발명의 일부 실시예에 따른 하드웨어 구현을 나타낸 도면.
상세한 설명
첨부된 도면과 연계하여 이하 설명하고 있는 상세한 설명은 본 발명의 다양한 측면의 설명을 의도로 하고, 본 발명이 실시될 수 있는 유일한 측면을 나타내는 것을 의도로 하지 않는다. 본 발명에 기술된 각 측면은 주로 예시 또는 본 발명의 설명으로서 제공되고, 다른 측면에 비해서 바람직하거나 이점이 있는 것으로 해석될 수 없다. 상세한 설명은 본 발명의 완전한 이해를 제공하기 위한 구체적인 세부 사항을 포함한다. 그러나, 본 발명은 이러한 구체적인 세부 사항이 없더라도 실시할 수 있다는 것은 당해 분야에서 숙련된 자에게 명백하다. 일부 예에서는, 본 발명의 개념을 명확히 하기 위해서 공지된 구조와 장치가 블록도 형태로 나타나 있다. 두문자어와 서술하는 전문 용어는 본 발명의 범주를 한정하는 것을 의도로 하지 않고 주로 편의성과 명확성을 위해서 사용될 수 있다.
도 1a, 도 1b, 도 1c, 도 2a, 도 2b, 도 3a, 도 3b 및 도 3c는 본 발명의 일부 실시예에 따라 예시적으로 미리 규정된 지리적 경계를 나타낸 도면이다. 각 지리적 경계는 라인 또는 에지(10)에 의해서 규정되어 나타나 있다.
도 1a에서, 닫힌 영역(closed area)은 단일의 지리적 경계에 의해서 규정된다. 이 경우에, 닫힌 영역(20)은 반경 R 및 둘레 또는 에지(10)를 갖는 원을 규정한다. 원은 제 1 측 또는 제 1 영역(20)(원의 내부에 있는 영역)과 제 2 측 또는 제 2 영역(30)(원의 외부에 있는 영역)을 규정한다.
물론, 직사각형, 사각형, 장(長)원형, 타원형 또는 중첩 및/또는 비중첩 형상이 될 수 있는 규정 가능한 형상의 조합 등의 다른 규정 가능한 닫힌 영역도 가능하다. 도 1b에서, 닫힌 영역(20)은 직사각형 또는 사각형(10)에 의해서 규정된다. 도 1c에서, 닫힌 영역(20)은 다각형에 의해서 규정된다.
도 2a에서, 닫힌 영역(20)은 한 쌍의 라인 또는 곡선(10)에 의해서 규정된다. 이러한 영역은 도로, 철도, 수로 또는 다른 운송로를 따라 경계 지을 수 있다. 도 2a의 닫힌 영역은 각 다각형이 서브 영역(20A, 20B)을 규정하는 도 2b에서와 같은 일련의 다각형에 의해서 근사(approximate) 될 수 있다. 대안적으로, 닫힌 영역은 한 쌍의 수평 라인에 의해서 규정될 수 있다(예를 들면, 위도 45도 및 46도 라인 사이의 영역과 같은 북반구에서의 좁고 긴 지역(strip)을 규정). 대안적으로, 닫힌 영역(20)은 3개 이상의 라인(10)에 의해서 규정될 수 있다.
도 3a에서, 열린 영역(open area)(20)은 지리적 경계(10)에 의해서 규정된다. 지리적 경계(10)는 영역을 지리적 경계의 제 1 측(20)과 대향 측(30)으로 분할한다. 이 경우에, 지리적 경계(10)는 직선(예를 들면, 경도 또는 위도 라인을 따르는 직선)으로 규정될 수 있고 또는 지경(border)(예를 들면, 주 또는 국가간의 지경(국경)), 지리적 특성(예를 들면, 대륙 분수령(continental divide) 또는 해안선) 등을 따를 수 있다. 도 3a의 임의의 곡선은 도 3b에 도시된 바와 같은 하나 이상의 라인에 의해서 근사 될 수 있다.
도 3c에서, 닫힌 영역(20A)은 라인(10A)에 의해서 임의 형상으로 되어 있다. 이 경우, 원(10B)은 상기 임의 형상을 근사시키는데 사용될 수 있다. 예를 들면, 원(10B)은 상기 임의 형상을 완전히 둘러싸기에 충분한 크기로 될 수 있다. 이 경우에, 원(10B)은 과도-포함(over-inclusive)이다. 그러나 원(10B)(영역(20B)을 포함)은 자산이 임의 형상으로 된 영역(20A)의 외측(外側)에 있는 지를 확실성을 가지고 판정하는데 사용될 수 있다. 마찬가지로, 원(10C)은 상기 임의 형상(10A)에 의해서 완전히 둘러싸이면서도 가능한 한 큰 원이다. 이 경우, 원(10C)(영역(20C)을 포함)은 자산이 상기 임의 형상으로 된 영역 내측(內側)에 있는 지를 확실성을 가지고 판정하는데 사용될 수 있다.
상술한 바와 같이, 각 지리적 경계는 고정된 라인 또는 곡선(10)으로서 나타난다. 다른 실시예에서, 지리적 경계는 주행 방향 및/또는 주행 시간에 따라 달라질 수 있다. 예를 들면, 경계는 히스테리시스 보더(hysteresis boarder)로 규정될 수 있다. 간단한 예로서, 지리적 경계는 원이 될 수 있다. 자산이 반경 R에 의해서 규정된 영역 내에 있는 경우, 자산은 지리적 경계 내에 있는 것으로 판정된다. 자산이 반경 R 플러스 버퍼 또는 히스테리시스 거리에 의해서 규정되는 영역을 넘어서 있는 경우, 자산이 지리적 경계의 외측에 있는 것으로 판정된다. 이 방식에서, 경계에 놓여 있는 자산은 지리적 영역의 내측과 외측 사이에서 왕복하고 있는 것으로 판정되지 않는다. 후술하는 알고리즘은 히스테리시스 경계를 명백하게 포함하고 있지 않지만 이러한 히스테리시스 경계를 포함하도록 적절하게 수정될 수 있다.
도 4는 본 발명의 일부 실시예에 따른 시변(time-varying) 지리적 경계를 나타낸 도면이다. 예를 들면, 반경 R1과 영역(20A)을 갖는 원을 규정하는 제 1 지리적 경계(10A)는 수업 시간 동안 활성화되어 학교 운동장을 둘러싼다. 반경 R2와 영역(20B)을 갖는 원을 규정하는 제 2 지리적 경계(10B)는 통근 시간 동안 활성화되어 소정의 노선을 둘러싼다. 반경 R3과 영역(20C)을 갖는 원을 규정하는 제 3 지리적 경계(10C)는 수업 및 통근 시간 이외에 활성화되어 주거지를 둘러싼다. 이러한 시간 의존성 지리적 경계에 의하면, 자산이 소정의 시간 동안 위치하고 있을 것으로 기대되는 장소에 따라서 자산이 추적될 수 있다.
도 5는 본 발명의 일부 실시예에 따른 상태도를 나타낸 도면이다. 이 도면은 3가지 최초 상태, 미공지 상태(40); 내측 상태(41); 및 외측 상태(42)를 나타낸다. 자산의 위치에 관한 어떠한 정보도 공지되지 않은 경우, 시스템은 현재 상태를 현재 위치가 미공지된 것을 나타낸 상태(40)로 설정할 수 있다. 일단 위치가 공지되면, 자산이 지리적 경계의 내측(41) 또는 외측(42) 중 어느 한 측에 있는 것을 나타내도록 상태가 설정될 수 있다. 최근 또는 현재 픽스 데이터가 자산이 내측(41)에 있는 것을 나타내는 경우, 시스템은 자산이 지리적 경계를 나갔는지를 검출하는데 집중할 수 있다. 대안적으로, 최근 또는 현재 픽스 데이터가 자산이 외측(42)에 있는 것을 나타내는 경우, 시스템은 자산이 지리적 경계에 들어갔는지를 검출하는데 집중할 수 있다.
일부 실시예에서는, 하나 이상의 지리적 경계(10)가 존재한다. 이들 경우에, 다중 상태가 한번에 활성화될 수 있다. 즉, 제 1 상태(41)는 자산이 하나의 경계 내에 있는 것을 나타낼 수 있고, 제 2 상태(41')는 자산이 동시에 중첩하는 경계 내에 있는 것을 나타낼 수 있다. 대안적으로, 자산은 현재 하나의 경계 내측에 있을 수 있고(상태(41)가 인에이블(enable) 됨), 또한 현재 다른 경계의 외측에 있을 수 있다(상태(42')가 인에이블 됨). 일부 실시예에서, 자산이 상태를 변경하여 지리적 경계에 들어갈 때마다, 시스템은 들어감 이벤트(entry event)를 보고한다. 일부 실시예에서, 자산이 상태를 변경하여 지리적 경계를 나갈 때마다, 시스템은 나감 이벤트(exit event)를 보고한다.
픽스 데이터는 불확실성 영역을 규정하는 불확실성 파라미터를 포함할 수 있다. 전형적으로, 픽스 데이터는, 오류성 또는 불확실성 타원 또는 다른 형상에 의해서 또는 하나 이상의 분산 파라미터에 의해서 나타날 수 있는, 연관된 위치 불확실성 정보뿐만 아니라 위치 장소 픽스(position location fix)(예를 들면, GPS 장치 또는 다른 위치 결정 소스 또는 위치 결정 소스의 조합에 의해서, 삼변 측량법 또는 삼각화기법 의해서 제공됨)를 포함한다. 본 발명의 일부 실시예에 따라서, 이 불확실성 정보는 지리적 경계(10)에 대하여 자산의 동적 위치의 판정을 가속화하기 위해서 단순화될 수 있다(즉, 지리적 경계(10)에 들어감, 나감, 내측에 있음, 또는 외측에 있음으로 단순화됨).
도 6a 및 도 6b는 본 발명의 일부 실시예에 따른 불확실성 파라미터를 포함하는 픽스 데이터를 나타낸 도면이다. 도 6a에서, 점 P(200)에서의 위치 픽스는 도면의 중심에 도시되어 있다. 이 위치는 수직 수평 좌표 등에 의해서 규정될 수 있다. 대안적으로, 이 위치는 고도에 따른 수직 수평 좌표에 의해서 규정될 수 있다. 이 위치를 둘러싸는 불확실성 영역은 확실성 있는 정도 내에서 자산이 실제로 위치되는 지역을 규정한다. 불확실성 영역은 자산이 고정 확률 내에서 위치되는 영역을 규정할 수 있다. 예를 들면, 자산이 90% 확률 내에서 불확실성 영역 내측에 있다는 것을 알 수 있다. 불확실성 영역은 주축(major axis)(220)과 주축(220)에 수직한 부축(minor axis)(230)을 갖는 불확실성 타원(210)에 의해서 규정될 수 있다. 반지름인 주축(220)의 길이는 그 중심점 P(200)로부터 에지(edge)(210)까지의 타원의 가장 큰 폭을 따라 측정된다. 위치 불확실성 타원(210)에 대한 주축(220)과 부축(230)의 각도는 진북(true north)으로부터 각도 오프셋 α에 의해서 더욱 식별될 수 있다.
정확성을 희생해서라도 계산 복잡성을 더욱 줄이기 위해서, 불확실성 타원(210)은 주축(220)의 길이와 적어도 동일한 반경을 갖는 원(240)에 의해서 단순화되어 표시될 수 있다. 이 방식에서, 원(240)에 의해서 규정된 불확실성의 지리적 영역은 과도-포함이고, 타원(210)에 의해서 규정된 불확실성 영역을 완전히 내포한다. 더욱이, 불확실성 타원(210)은 주축(220)의 길이의 적어도 두 배의 측면을 갖는 사각형(245)에 의해서 단순화되어 표시될 수 있다. 또한, 도 17 및 도 18을 참조하여 설명하는 바와 같이, 타원(210) 내의 불확실성 영역이 지리적 경계와 부분적으로 중첩하는지를 판정하는데 사용되는 내부 원(248)(코어 영역 또는 부족-포함(under-inclusive) 영역이라고도 함)이 도시되어 있다.
도 6b는 공통 위치를 나타내지만 다른 확률을 갖는 두 개의 불확실성 타원을 나타낸 도면이다. 위치 결정 시스템은 연관된 확률을 갖는 불확실성의 본래 영역(210')(주축(a')과 부축(b')에 의해서 규정됨)을 픽스 데이터에 제공한다. 즉, 일부 픽스 확률 내에서 자산이 불확실성 영역 내에 있는 것을 알 수 있다. 예를 들면, 불확실성 영역은 불확실성의 50% 확률 영역을 나타낼 수 있다. 따라서, 자산이 이 본래 영역(210') 내에 있을 가능성이 50%이다. 불확실성의 본래 영역(210')은 더 높은 확률로 자산을 포함하도록 수정될 수 있다. 예를 들면, 불확실성의 본래 영역(210')은 불확실성의 제 1 영역(210)까지 증가 될 수 있다. 불확실성의 제 1 영역(210)은 90%의 불확실성을 나타낼 수 있다. 따라서, 자산이 이 영역 내에 있을 가능성은 90%이다. 불확실성의 제 1 영역(210)은 주축(220)과 부축(230)에 의해서 규정된다. 일부 실시예에서, a : a' 및 b : b'의 비는 공통 상수(예를 들면, a/a' = b/b' = c)이다. 대안적으로, 불확실성의 본래 영역(210')은 다른 비율이 사용되도록(예를 들면, a/a' ≠ b/b') 형성될 수 있다. 이들 경우에, (a) a' > a 및 b' > b; (b) a' > a 및 b' < b; 또는 (c) a' < a 및 b' > b이다. 불확실성의 제 1 영역(210)은 상술한 바와 같은 불확실성의 과도-포함 영역으로서 원(240) 또는 사각형(245)에 의해서 일반화될 수 있다. 이하 텍스트에서 불확실성 영역을 논쟁하는 경우, 이 영역은 가까운 거리에 있는 애플리케이션에 적절하게 설정된 공지된 확률(예를 들면, 90%로 설정)과 연관된다.
도 7 및 도 8의 (a) 내지 (f)는 본 발명의 일부 실시예에 따른 지리적 경계에 관련한 픽스 데이터를 나타낸 도면이다. 도 7은 소정의 지리적 경계(10)와 불확실성 영역(210)을 나타낸다. 소정의 지리적 경계(10)는 영역(20)을 규정하는 반경 R(14)과 중심 위치 G(12)를 갖는다. 불확실성 영역의 위치는 영역(20)에 없고 영역(30)에 있다. 자산의 위치 P(200)는 주축(220), 부축(230) 및 자북(magnetic north)으로부터의 오프셋 각도 α에 의해서 규정된 불확실성 타원(210)의 중심이다. 필요에 따라서, 불확실성 타원은 불확실성의 적절한 레벨(예를 들면, 90%)을 나타내도록 사전에 조정된다. 지리적 경계(10)의 중심점 G(12)와 불확실성 영역(210)의 중심점 P(200)는 북쪽으로부터 각도 β만큼의 오프셋과 길이 d의 벡터에 의해서 표시될 수 있는 거리 d(250)만큼 떨어져 있다.
도 8의 (a) 내지 (f)는 불확실성 타원(210), 불확실성 원(240) 및 위치 픽스 P(200) 중 하나 이상과 중첩하거나 또는 중첩하지 않는 영역(20)을, 소정의 지리적 경계(10)가 규정하는 시나리오의 순서를 나타낸 도면이다. 시나리오의 순서는 소정의 지리적 경계(10)에 대하여 여러 위치에 있는 불확실성 영역(타원(210)에 의해서 규정됨)을 나타낸다. 불확실성 원(240)을 사용하여 극 좌표에 위치 G(12)와 P(200)를 나타냄으로써, 불확실성 원(240)이 완전히 소정의 지리적 경계(10) 내에 있는지 완전히 외측에 있는지를 판정하는 후술하는 바와 같은 차 계산 또는 합 계산은 계산 회수가 감소 된다. 불확실성 원(240)이 소정의 지리적 경계(10)와 중첩하는 경우, 불확실성 타원(210)이 완전히 소정의 지리적 경계 내에 있는지 완전히 외측에 있는지 또는 또한 중첩하는지를 판정하기 위해 추가적인 계산이 이루어질 수 있다.
도 8의 (a)는 소정의 지리적 경계(10)가 불확실성 타원(210) 또는 불확실성 원(240) 중 어느 하나와도 중첩하지 않고 위치 픽스 P(200)를 포함하지 않는, 시나리오를 나타낸 도면이다. 이 경우에, 거리 d는 불확실성 원(240)의 반경(220)과 반경 G의 합보다 크다. 즉, d > R + a 이면, 자산의 미공지된 위치는 확실하게 지리적 경계(10)의 외측에 있고 완전히 영역(30)에 있으며, 따라서, 불확실성 타원(210)과 점 P(200)는 또한 지리적 경계(10)의 외측에 있다.
도 8의 (b)는 소정의 지리적 경계(10)가 불확실성 타원(210), 불확실성 원(240) 및 위치 픽스 P(200)의 각각을 포함하는 보완 시나리오를 나타낸 도면이다. 이 경우에, 거리 d는 불확실성 원(240)의 반경(220)과 반경 R의 차보다 작다. 즉, d < R - a이면, 자산의 미공지된 위치는 확실하게 지리적 경계(10)의 내에 있다.
이상, 불확실성 과도-포함 영역(240)이 영역(20)을 경계 짓는 지리적 경계(10)의 완전히 외측에 또는 완전히 내측에 있는지의 판정에 수반된 계산에 대하여 설명하였다. 원(240)에 의해서 일반화된 불확실성 영역 및 원형 영역(20)을 사용함으로써, 계산이 비교적 간단해질 수 있다. 마찬가지로, 불확실성 영역(210) 및 영역(20)이 직사각형으로 일반화되면, 계산도 동일하게 간단해진다.
중심 위치 G(12)와 P(200) 사이의 거리가 상술한 이들 범위 사이에 있는 경우(즉, G - a < d < G + a), 불확실성 원(240)은 소정의 지리적 경계(10)와 중첩한다. 불확실성 타원(210)이 또한 소정의 지리적 경계(10)와 중첩하는지를 판정하기 위해서 추가 시험이 수행된다. 이하 네 개의 도면은 네 개의 다른 시나리오를 나타내고, 그 시나리오에서, 불확실성 원(240)은 지리적 경계(10)와 부분적으로 중첩하지만, 불확실성 타원(210)은 지리적 경계(10)에 의해 분할되거나 또는 지리적 경계(10)와 중첩되지 않는다. 불확실성 타원(210)이 분할되지 않으면, 자산의 위치는 소정의 지리적 경계(10) 내측 또는 외측에 있는 것을 알 수 있다(적어도 불확실성의 소정의 확률 내에서).
도 8의 (c)는 소정의 지리적 경계(10)가 불확실성 원(240)과 중첩하지만, 불확실성 타원(210)과 중첩하지 않고 따라서 위치 픽스 P(200)를 포함하지 않는, 시나리오를 나타낸 도면이다. 이 경우에, 거리 d는 반경 R보다 크지만 반경 R과 반경(220)의 합보다 작다. 즉, G < d < G + a 인 경우, 불확실성 원(240)은 영역(20)과 중첩한다. 불확실성 타원(210)의 주축의 방향과 그 방향 벡터의 헤딩(heading) β에 대한 기하학적 구조에 따라서, 불확실성 타원(210)은 여기에 도시된 영역(20)과 부분적으로 중첩하거나 또는 완전히 외측에 있게 된다. 불확실성 타원(210)이 영역(20)으로부터 자유롭거나 또는 중첩하는지를 판정하기 위해 추가적인 시험이 수행된다. 이 경우에, 불확실성 타원(210)은 영역(20)과 중첩하지 않는 것으로 나타난다. 비교를 위해, 도 8의 (e) 및 이와 연관된 이하 설명 참조.
도 8의 (d)는 소정의 지리적 경계(10)가 불확실성 원(240)과 중첩할 뿐만 아니라 불학실성 타원(210)도 완전히 포함하는 보완 시나리오를 나타낸 도면이다. 이 경우에, 거리 d는 반경(220)을 뺀 반경 R보다 크지만 반경 R보다 작다. 즉, R - a < d < R이면, 불확실성 원(240)은 영역(20)과 중첩한다. 불확실성 타원(210)의 주축의 방향과 그 방향 벡터의 헤딩 β에 대한 기하학적 구조에 따라, 불확실성 타원(210)은 영역(220)에 완전히 내측에 있거나 또는 부분적으로 중첩한다. 불확실성 타원(210)이 영역(20)에 포함되거나 또는 또한 부분적으로 중첩하는지를 판정하기 위해서 추가적인 시험이 수행된다. 이 경우에, 불확실성 타원(210)은 영역(20)에 완전히 포함된 것으로 나타난다. 비교를 위해서, 도 8의 (f) 및 이와 관련된 이하의 설명 참조.
도 8의 (e)는 소정의 지리적 경계(10)가 불확실성 타원(210)과 중첩하지만 위치 픽스 P(200)를 포함하지 않는 시나리오를 나타낸 도면이다. 이 경우에, 거리 d는 반경 R보다 크지만 반경 R과 반경(220)을 합한 것보다 작다. 즉, G < d < R + a 이면, 불확실성 원(240)은 영역(20)과 중첩하지만 점 P는 영역(20)의 외측에 있다.
도 8의 (f)는 소정의 지리적 경계(10)가 불확실성 타원(210)과 중첩하고 또한 위치 픽스 P(200)를 포함하는 시나리오를 나타낸 도면이다. 이 경우에, 거리 d는 반경(220)을 뺀 반경 R보다 크지만 반경 R보다 작다. 즉, R - a < d < R이면, 불확실성 원(240)이 영역(20)과 중첩하지만 점 P는 영역(20)의 내측에 있다.
요약하면, 도 8의 (a) 및 (b)에 관련하여 설명한 계산을 사용함으로써, 시스템은 불확실성 원(240)이 소정의 지리적 경계(10)와 중첩하지 않는지를 판정할 수 있다(즉, 중심 위치 G(12)와 P(200) 사이의 거리가 소정의 범위 내에 있음). 불확실성 원(240)이 소정의 지리적 경계(10)와 교차하는 경우, 불확실성 타원(210)도 또한 소정의 지리적 경계(10)와 교차하는지의 여부를 알 수 없게 된다. 이 경우에, 불확실성 타원(210)이 소정의 지리적 경계(10)에 의해서 분할되는지를 판정하는데 더 많은 처리가 사용될 수 있다. 대안적으로, 새로운 위치 고정 점은 이전의 고정 점과 동일, 유사 또는 큰 불확실성 영역을 갖는 새로운 위치에 이루어질 수 있다. 즉, 새로운 위치 고정 점은 동일한 파라미터를 사용하여 이루어질 수 있지만 결과적인 고정 점은 불확실성의 더 넓은 영역을 가질 수 있다. 일부 실시예에서, 새로운 위치 고정 점은 증가된 통합 시간을 사용하여 정확성을 향상시키고 새로운 불확실성 타원의 영역을 줄일 수 있도록 이루어질 수 있다. 불확실성 원(270)이 소정의 지리적 경계(10)의 완전히 내측 또는 완전히 외측에 있는지를 판정하는데 사용되는 계산은, 2차 이상의 정확한 위치 고정 점을 실행함으로써 간과될 수 있다.
도 9a, 도 9b, 도 10a, 도 10b, 도 11, 도 12a, 도 12b 및 도 12c는 본 발명의 일부 실시예에 따른 예시적인 지리적 추적 알고리즘의 순서도를 나타낸 도면이다.
도 9a 및 도 9b는 나감 이벤트(즉 자산이 목적지(20)를 떠날 때)에 대하여 시스템이 검사할 수 있게 하는 프로세서를 나타낸 도면이다. 이 시스템은 단일 프로세서를 사용할 수 있거나 또는 떨어진 위치에 위치하거나 또는 공존하는 다중 프로세서를 사용할 수 있다. 단계 300에서, 시스템은 지리적 경계(10)에 대한 규정을 얻는다. 이 지리적 경계(10)는 국부적으로 검색되거나(예를 들면, 메모리로부터) 또는 원격으로 얻어질 수 있다. 이 지리적 경계(10)는 원(중심점 G(12) 및 반경 R) 또는 다각형과 같은 닫힌 영역으로서 제공될 수 있다. 대안적으로, 지리적 경계(10)는 상술한 바와 같이 라인, 복수의 닫힌 영역으로서, 및/또는 시간 이외 형상의 함수로서 규정될 수 있다. 간략화를 위해 반경 R을 갖는 원이 이하 사용된다.
다음으로, 자산 위치 데이터를 수신 및 처리하는 사이클이 시작된다. 단계 310에서, 시스템은 불확실성의 본래 영역(210')을 규정하는 픽스 데이터를 수신한다. 단계 320에서, 시스템은 불확실성 영역(210)을 더 단순한 형태로 변환한다. 즉, 시스템은 불확실성 영역(210)을 규정하는 주축(220)과 같은 불확실성 파라미터 중 적어도 하나에 기초하여 불확실성의 증가 영역(예를 들면, 불확실성 원(240))을 판정한다.
단계 330에서, 시스템은 지리적 경계(10)와 불확실성의 증가 영역(240) 사이의 관계를 판정한다. 이하 더 자세하게 설명하는 시험에 기초하여, 시스템은 (a) 불확실성의 증가 영역(240)이 지리적 경계(10)의 완전히 내측에 있는지; (b) 불확실성의 증가 영역(240)이 지리적 경계(10)의 완전히 외측에 있는지; 또는 (c)불확실성의 증가 영역(240)이 지리적 경계(10)를 횡단 또는 중첩하는지를 판정한다.
불확실성의 증가 영역(240)을 나타낸 관계가 지리적 경계(10)의 완전히 내측에 있는 경우, 자산은 지리적 경계(10)를 떠나지 않았고 다음 픽스 데이터가 처리가능할 때까지 더 이상의 처리가 필요 없게 된다.
불확실성의 증가 영역(240)을 나타내는 관계가 지리적 경계(10)의 완전히 외측에 있는 경우, 단계 340에서 관계가 이전에 외측에 없었다면, 시스템은 자산이 지리적 경계(10)를 떠난 것을 보고하는 나감 이벤트를 보고할 수 있다.
불확실성의 증가 영역(240)을 나타내는 관계가 지리적 경계(10)를 횡단하거나 또는 중첩하는 경우, 다음 픽스 데이터가 처리가능할 때까지 다른 처리가 중단될 수 있다. 대안적으로, 불확실성 영역(240)과 지리적 경계(20) 사이의 관계를 더욱 정확하게 판정하기 위해서 추가적인 시험이 수행될 수 있고 또는 추가적인 픽스 데이터가 요구될 수 있다.
도 9b는 경계(10)와 경계(240)를 나타내는 관계가 교차하고, 이에 의해서 이들 영역이 서로 횡단할 때의 추가적인 처리를 나타낸 도면이다. 단계 350에서, 시스템은 새로운 픽스 데이터가 유용한지를 판정할 수 있다. 유용하지 않다고 판정되면, 처리는 다음 사이클까지 정지될 수 있다. 예를 들면, 현재 픽스 데이터가 매우 정확한 경우(즉, 불확실성 영역(210)이 비교적 작은 경우), 처리는 정지되고 다음 위치 픽스에 대하여 단계 310에서 다시 개시될 때까지 대기한다. 이 경우에, 불확실성 파라미터는 임계치와 비교되어, 불확실성이 임계치보다 낮은지가 판정된다. 대안적으로, 결과적으로 각각 횡단이 이루어진 위치 픽스가 많이 취하여 지면 픽스 데이터는 유용하지 않을 수 있다. 대안적으로, 단계 350이 간과되고 추가적인 시험이 수행될 수 있다(단계 360에서 후술 됨).
새로운 픽스 데이터가 유용하면, 처리는, 새로운 중심점 및 불확실성의 새로운 영역을 규정하는 새로운 픽스 데이터를 수신하는 단계 315에서 계속된다. 단계 325에서, 이 불확실성의 새로운 영역은 단계 320에서 사전에 설명한 바와 같이 증가한다.
단계 360에서, 시스템은 지리적 영역과 새로운 증가 영역 사이의 새로운 관계를 재차 판정한다. 단계 340에서, 판정된 관계가 새로운 불확실성의 새로운 영역이 지리적 경계(10) 외측에 있는 것을 나타내면, 시스템은 지리적 경계(10)로부터 자산의 나감 이벤트를 보고한다. 새로운 관계가 영역이 횡단하는 것을 나타내거나 또는 하나가 다른 하나의 완전히 내측에 있는 경우, 처리는 다음 사이클까지 정지될 수 있다.
상술한 방법은 지리적 영역(20)을 떠나는 자산을 추적하는데 사용될 수 있다. 마찬가지 방법이 도 10a, 도 10b에 나타낸 바와 같이 영역(20)에 들어가는 자산을 추적하는데 사용될 수 있다. 도 10a에서, 단계 300에서, 시스템은 상술한 바와 같이 지리적 경계(10)의 규정을 얻는다. 시스템이 불확실성 영역(210)을 규정하는 픽스 데이터를 수신할 때 단계 310에서 사이클이 시작된다. 단계 320에서, 시스템은 상술한 바와 같이 불확실성의 증가 영역(240)을 판정한다.
다음으로, 단계 330에서, 시스템은 지리적 경계(10)와 불확실성의 증가 영역 사이의 관계를 판정한다. 판정된 관계는 3가지 결과 중 하나를 나타낸다: (a) 불확실성의 증가 영역(240)은 지리적 경계(10)의 완전히 내측에 있고; (b) 불확실성의 증가 영역(240)이 지리적 경계(10)의 완전히 외측에 있고, 및 (c) 불확실성의 증가 영역(240)은 지리적 경계(10)를 횡단하거나 또는 중첩한다.
불확실성의 증가 영역(240)을 나타내는 관계가 지리적 경계(10)의 완전히 외측에 있는 경우, 자산은 지리적 영역(10)으로 들어가지 않고, 또한 다음 픽스 데이터가 처리가능할 때까지 더 이상의 처리가 필요 없게 된다.
불확실성의 증가 영역(240)을 나타내는 관계가 지리적 경계(10)의 완전히 내측에 있는 경우, 단계 370에서, 이전에 내측에 없었다면, 시스템은 지리적 경계(10)에 자산이 들어간 것을 보고하는 들어감 이벤트를 보고할 수 있다.
불확실성의 증가 영역(240)을 나타내는 관계가 지리적 경계(10)를 횡단 또는 중첩하는 경우, 다음 픽스 데이터가 처리가능할 때까지 더 이상의 처리가 중단될 수 있다. 이 점에서, 사이클은 단계 310으로 복귀함으로써 반복될 수 있다. 대안적으로, 불확실성 영역(210)과 지리적 경계(10) 사이의 관계를 더욱 정확하게 판정하기 위해서 추가적인 시험이 수행될 수 있거나 또는 추가적인 픽스 데이터가 요구될 수 있다.
도 10b는 상기 관계가 영역이 서로 횡단하는 것을 나타내는 경우의 추가 처리를 나타낸 도면이다. 단계 350에서, 도 9b를 참조하여 설명한 바와 같이, 시스템은 새로운 픽스 데이터가 유용한지를 판정할 수 있다. 유용하지 않은 것으로 판정되면, 단계 310에서 다음 사이클이 재차 반복되는 동안 처리가 대기 될 수 있다. 새로운 픽스 데이터가 유용하다면, 처리는, 시스템이 새로운 중심점과 불확실성의 새로운 영역을 규정하는 새로운 픽스 데이터를 수신하는 단계 315에서 계속된다. 단계 325에서, 불확실성의 이 새로운 영역은 도 9a의 단계 320에 대하여 설명한 바와 같이 증가한다.
단계 380에서, 시스템은 지리적 영역과 새로운 증가 영역 사이의 새로운 관계를 판정한다. 판정된 관계가, 불확실성의 새로운 증가 영역이 지리적 경계(10)의 완전히 내측에 있는 것을 나타내는 경우, 시스템은 자산이 지리적 경계(10) 내에 있는 것을 보고하기 위해서 들어감 이벤트를 보고한다. 새로운 관계가, 영역이 횡단하거나 또는 하나가 여전히 다른 하나의 외측에 있는 것을 나타내는 경우, 처리는 다음 사이클까지 중단될 수 있다. 대안적으로, 도 10b의 단계가 반복될 수 있다.
도 11은 불확실성 영역을 규정하는 픽스 데이터를 (상술한 도 9a 및 도 10a로부터) 수신하는 단계 310의 예시적인 구현을 나타낸 도면이다. 단계 410에서, 시스템은 위치 좌표와 불확실성 파라미터를 포함할 수 있는 픽스 데이터를 수신한다. 픽스 데이터는 수직 수평 좌표 또는 다른 비평면 좌표를 포함하고, 단계 420에서, 시스템은 이들 비평면 좌표를 평면 좌표에 맵핑시킨다. 지리적 영역(20)의 중심점 G(12)는 기준점으로서 사용될 수 있다. 이러한 기준점은 기준점에 가까울수록 맵핑이 더 정확해 지고 기준점으로부터 멀어진 점일수록 맵핑의 정확성이 떨어지게 한다. 즉, 점 G(12)에 가까운 점은 점 G(12)로부터 먼 점보다 왜곡 레벨이 낮아진다.
단계 430에서, 시스템은 픽스 데이터의 세너티 검사(sanity check)를 수행하여 오류가 될 수 있는 위치를 제거한다. 세너티 검사는 하나 이상의 이전 위치 측정과 현재 위치 측정과 연관된 위치, 거리, 속력, 속도 및/또는 가속도에 대한 검사를 포함할 수 있다. 예를 들면, 유일하게 알고 있는 위치(소정의 범위 내에 있는 위치)가 유용하도록 위치가 검사될 수 있다. 대안적으로 또는 부가적으로, 현재 위치로부터 이전 위치까지의 거리가 임계치와 비교될 수 있다. 속력(거리/시간)은 다른 임계치와 비교될 수 있다. 적어도 3 개의 위치에 근거한 가속도는 또 다른 임계치와 비교될 수 있다. 또한, 위치 소스는 시스템이 위치 픽스를 유용하거나 버리는데 사용하는 수신된 에러 플래그 및/또는 경고를 제공할 수 있다.
단계 440에서, 시스템은 불확실성의 제공 영역의 영역을 증가시킴으로써 확실성을 증가시킬 수 있다(예를 들면, 50%에서 95%로). 일부 위치 불확실성 영역은 50%의 포함 영역에 참조 된다. 즉, 자산은 50%의 확률로 불확실성 영역 내에 존재하는 것을 알 수 있다. 이들 불확실성은 더 정확한 들어감 및/또는 나감 보고를 제공하기 위해서 수정될 수 있다. 시스템은 불확실성의 본래 영역(210')과 연관된 확실성을 증가시킴으로써 결과적으로 불확실성(210)의 영역을 증가시킴으로써, 불확실성의 본래 영역(210')으로부터 불확실성(210)의 영역을 형성한다. 불확실성의 영역(210)은 후술하는 시스템에 의해서 사용된다. 이 프로세스는 도 6b와 관련하여 상술한 바 있다.
일부 실시예에서, 단계 410은 수행되지만 단계 420, 단계 430 및 단계 440은 수행되지 않는다. 다른 실시예에서, 단계 410은 단계 420, 단계 430 및/또는 단계 440와 함께 수행된다. 예를 들면, 시스템은 픽스 데이터(410)를 수신하고 그 픽스 데이터를 평면(plane)(420)에 맵핑시킬 수 있다. 대안적으로, 시스템은 픽스 데이터(410)를 수신하고 유용성에 대하여 픽스 데이터(430)를 검사한다. 대안적으로, 시스템은 픽스 데이터(410)를 수신하고 확실성을 향상시킬 수 있다.
도 12a는 단계 330의 추가적인 상세와 상술한 도 9a, 도 9b, 도 10a 및 도 10b로부터 단계 360 및 380의 개시를 나타낸 도면이다. 시험은 복잡도가 높은 레벨을 갖는 시험(고차) 이전에 복잡도가 낮은 레벨을 갖는 시험(저차)이 수행되는 순으로 진행된다. 이 방식에서, 대부분의 위치 픽스는 종래 구현된 것보다 수학적으로 복잡도가 낮은 차수를 갖는 계산을 이용하여 처리된다. 단계 510에서, 시스템은 불확실성 영역이 지리적 경계(10)의 외측 또는 내측에 있는지를 판정하기 위해서 하나 이상의 1차 시험을 실행한다. 1차 시험은 최종 결과가 얻어질 때까지 또는 1차 시험이 완료될 때까지 실행된다. 1차 시험은 도 13 및 도 14를 참조하여 후술한다.
단계 520에서, 시스템은 불확실성 영역이 지리적 경계(10)의 외측 또는 내측에 있는지를 판정하기 위해서 하나 이상의 2차 시험을 실행한다. 2차 시험은 최종 결과가 얻어질 때까지 또는 2차 시험이 완료될 때까지 실행된다. 2차 시험은 도 15 및 도 16을 참조하여 후술한다.
도 12b는 도 9b의 단계 360을 더 설명한 것으로 나감 이벤트에 대한 검사를 설명한다. 단계 510 및 단계 520으로부터 시험이 만족하지 못하면, 처리는 단계 530에서 계속한다. 단계 530에서, 시스템은 불확실성 영역의 코어가 지리적 경계(10)를 횡단하는지(부분적으로 내측에 있으면서 부분적으로 외측에 있은지)를 판정하기 위해서 2차 시험을 수행한다. 불확실성 영역의 코어는 부족-포함 영역이다. 즉, 코어 영역은 완전히 불확실성 영역 내에 있지만 불확실성 영역의 전부를 포함하는 것은 아니다. 이 2차 시험은 도 17을 참조하여 후술한다.
시험이 만족하지 못하면, 처리는 단계 540에서 계속한다. 단계 540에서, 불확실성 영역이 지리적 경계(10)의 외측에 있는지 판정하기 위해서 고차 중첩 시험이 수행된다. 고차 중첩 시험은 2차 시험보다 더 계산 집약적이다. 이 고차 시험은 도 19를 참조하여 후술한다.
도 12c는 도 10b의 단계 380을 더 설명한 것으로 들어감 이벤트에 대한 검사를 설명한다. 단계 510 및 단계 520으로부터의 시험이 만족하지 못하면, 처리는 단계 550에서 계속한다. 단계 550에서, 시스템은 불확실성 영역의 코어가 지리적 경계(10)를 횡단하고 있는지(부분적으로 내측에 있으면서 부분적으로 외측에 있는지)를 판정하기 위해서 2차 시험을 수행한다. 2차 시험은 도 18을 참조하여 후술한다.
시험이 만족하지 못하면, 처리는 단계 560에서 계속한다. 단계 560에서, 불확실성 영역이 지리적 경계(10)의 내측에 있는지를 판정하기 위해서 고차 중첩 시험이 수행된다. 이 고차 중첩 시험은 도 20을 참조하여 후술한다.
도 13, 도 14, 도 15, 도 16, 도 17, 도 18, 도 19 및 도 20은 본 발명의 일부 실시예에 따라서 자산이 지리적 경계의 내측에 있는지, 외측에 있는지, 내측에 없는지, 외측에 없는지 또는 횡단하는 지를 판정하기 위한 각종 시험을 나타낸 도면이다.
도 13은 불확실성 영역이 지리적 영역(20)의 외측에 있는지를 판정하는데 사용되는 1차 시험을 나타낸 도면이다. 1차 시험은 결과를 얻기 위해서 가산(및/또는 감산)으로 연산한다. 이 시험은 불확실성 영역(210)으로부터 일반화된 과도-포함영역이 지리적 경계(10)에 의해서 포함된 영역(20)의 완전히 외측에 있는지를 판정한다. 일반화된 영역이 영역(20)의 외측에 있다면, 불확실성 영역(210)도 영역(20)의 외측에 있게 된다.
지리적 경계(10) 및 지리적 영역(20)은 중심점 G(12)과 반경 R(14)에 의해서 규정된다. 위치 데이터는 점 P(200)를 규정하는 위치 좌표(P_x, P_y)를 포함하고, 주축(220)과 부축(230)에 의해서 규정된 불확실성 영역(210)(예를 들면, 확실성의 95% 레벨을 제공)도 또한 포함한다. 일반화된 불확실성 영역은 주축(220)의 길이 이상의 반경 및 중심점 P(200)를 갖는 원(240)에 의해서 규정될 수 있다. 대안적으로, 일반화된 불확실성 영역은 주축(220)의 길이의 두 배 이상인 측면과 중심점 P(200)을 갖는 사각형(245)에 의해서 규정될 수 있다.
이 시험은 일반화된 사각형(245)의 측면의 길이의 절반(반경(220))과 반경 R(14)의 합을 (P_x, P_y)의 최대값과 비교한다. 이 시험은 max(P_x, P_y) > R + a를 만족하는지로 기재될 수 있고, 이를 만족하면 불확실성 영역(210)은 지리적 경계(10)의 외측에 있게 된다. P_x와 P_y의 최대값과, 반경 R과 주축(220)의 합 사이의 비교는 하드웨어 또는 소프트웨어 비교기, 프로세서 등의 수단에 의해서 수행될 수 있다. max(P_x, P_y) <= R + a이면, 결과는 만족하지 못하고 불확실성 영역(210)이 지리적 경계(10)의 외측, 내측 또는 횡단하는지를 판정하기 위해서 추가 시험이 수행된다.
도 14는 불확실성 영역이 지리적 영역(20) 내에 있는지 판정하기 위해서 사용되는 1차 시험을 나타낸 도면이다. 이 시험은 불확실성 영역(210)의 과도-포함 일반화된 폼이 지리적 경계(10)에 의해서 둘러싸인 영역(20)의 완전히 내측에 있는지를 판정한다. 일반화된 영역이 영역(20)의 내측에 있으면, 불확실성 영역(210)도 영역(20)의 내측에 있게 된다.
이 시험은 일반화된 원(240)의 반경(220)과 2의 제곱근에 의해서 승산된 P_x 및 P_y의 최대값의 합을 비교한다. 이 시험은 max(P_x, P_y) * sqrt(2) + a < R를 만족하는지로 기재될 수 있고, 이를 만족하면, 불확실성 영역(210)은 지리적 경계(10)의 내측에 있게 된다. 파라미터 "sqrt(2)"는 1.4 또는 1.5에 동일하거나 근사하는 조절 파라미터에 의해서 근사될 수 있다. 주축(a)과 (P_x, P_y)의 최대값의 합과. 반경 R 사이의 비교는 하드웨어 또는 소프트웨어 비교기, 프로세서 등의 수단에 의해서 수행될 수 있다.
합이 R보다 작으면 결과는 만족하지 못하고, 불확실성 영역(210)이 지리적 경계(10)의 내측, 외측 또는 횡단하고 있는지를 판정하기 위해 추가 시험이 수행된다.
도 15는 불확실성 영역이 지리적 영역(20) 외측에 있는지를 판정하기 위해서 사용되는 2차 시험을 나타낸 도면이다. 2차 시험은 결과를 얻기 위해 승산 연산으로 동작한다. 이 시험은 불확실성 영역(210)의 과도-포함 일반화된 폼이 지리적 경계(10)에 의해서 둘러싸인 영역(20)의 완전히 외측에 있는지를 판정한다. 일반화된 영역이 영역(20)의 외측에 있으면, 불확실성 영역(210)도 영역(20)의 외측에 있게 된다.
이 시험은 반지름의 합의 제곱과 중심점간 거리의 제곱을 비교한다. 구체적으로, 시험은 (d)2 <= (R + a)2를 만족하는지로 기재되고, 이를 만족하면 불확실성 영역(210)은 지리적 경계(10)의 외측에 있게 되고, 여기서 변수 d는 점 G(12)로부터 점 P(200)까지의 거리이다. 주축(220)과 반경 R의 합의 제곱에 대한 거리의 제곱 사이의 비교는 하드웨어 또는 소프트웨어 비교기, 프로세서 등의 수단에 의해서 수행될 수 있다. (d)2 < (R + a)2이면, 결과는 만족하지 못하고, 불확실성 영역(210)이 지리적 경계(10)의 외측, 내측 또는 횡단하고 있는지를 판정하기 위해서 추가 시험이 수행된다.
도 16은 불확실성 영역이 지리적 영역(20) 내측에 있는지를 판정하는데 사용되는 2차 시험을 나타낸 도면이다. 2차 시험은 결과를 얻기 위해서 승산 연산으로 동작한다. 이 시험은 불확실성 영역(210)의 과도-포함 일반화된 폼이 지리적 경계(10)에 의해서 둘러싸인 영역(20)의 완전히 내측에 있는지를 판정한다. 일반화된 영역이 영역(20)의 내측에 있으면, 불확실성 영역(210)도 영역(20) 내측에 있게 된다.
이 시험은 반경의 차의 제곱과 중심점간 거리의 제곱을 비교한다. 구체적으로, 시험은 (d)2 < (R - a)2을 만족하는지로 기재되고, 이를 만족하면 불확실성 영역(210)이 지리적 경계(10)의 내측에 있게 된다. 주축(220)과 반경 R의 차의 제곱에 대한 거리의 제곱 사이의 비교는 하드웨어 또는 소프트웨어 비교기, 프로세서 등의 수단에 의해서 수행된다. (d)2 >= (R - a)2이면, 결과는 만족하지 못하고, 불확실성 영역(210)이 지리적 경계(10)의 외측, 내측 또는 횡단하고 있는지를 판정하기 위해 추가 시험이 수행된다.
도 17은 불확실성 영역(210)의 코어(248)가 지리적 영역(20)과 중첩하는지를 판정하는데 사용되는 2차 시험을 나타낸 도면이다. 이 시험은 나감 이벤트가 발생했는지를 판정할 때 사용된다. 이 시험은 불확실성 영역(210)의 과도-포함 일반화된 폼(248)이 지리적 경계(10)에 의해서 둘러싸인 영역(20)과 부분적으로 중첩하는지를 판정한다. 일반화된 코어 영역(248)이 영역(20)의 내측에 있으면, 불확실성 영역(210)이 영역(20)의 외측을 횡단하게 된다.
이 시험은 반경의 합의 제곱과, 중심점 간의 거리의 제곱을 비교한다. 구체적으로, 시험은 (d)2 < (R + b)2을 만족하는지로 기재되고, 이를 만족하면 불확실성 영역(210)이 지리적 경계(10)와 중첩하게 된다. (d)2 >= (R + b)2이면, 결과는 만족하지 못하고, 불확실성 영역(210)이 지리적 경계(10)의 외측, 내측 또는 횡단하고 있는지를 판정하기 위해 추가 시험이 수행된다.
도 18은 불확실성 영역(210)의 코어(248)가 지리적 영역(20)과 중첩하는지를 판정하기 위해 사용되는 2차 시험을 나타낸 도면이다. 이 시험은 들어감 이벤트가 발생했는지를 판정할 때 사용된다. 이 시험은 불확실성 영역(210)의 과도-포함 일반화된 폼(248)이 지리적 경계(10)에 의해서 둘러싸인 영역(20)과 부분적으로 중첩하는지를 판정한다. 일반화된 코어 영역(248)이 영역(20)의 내측에 있으면, 불확실성 영역(210)은 영역(20)의 외측을 횡단하게 된다.
이 시험은 반경의 차의 제곱과, 중심점 간의 거리의 제곱을 비교한다. 구체적으로, 시험은 (d)2 > (R - b)2을 만족하는지로 기재되고, 이를 만족하면 불확실성 영역(210)이 지리적 경계(10)와 중첩하게 된다. (d)2 <= (R - b)2이면, 결과는 만족하지 못하고, 불확실성 영역(210)이 지리적 경계(10)의 외측, 내측 또는 횡단하고 있는지를 판정하기 위해 추가 시험이 수행된다.
거리 d가 범위[R-a, R-b] 및 [R+b, R+a]를 벗어나는 경우, 도 13 내지 도 18을 참조하여 설명한 시험들은 불확실성이 지리적 보더(10)의 외측, 내측 또는 중첩하는지를 명확하게 판정하는데 사용될 수 있다. 이점을 위해 수행되는 상기 시험들은 통상의 반복 수치 시험보다 CPU 처리 전력 및 시간을 크게 낮출 필요가 있는 비반복 시험이다. 이들 비반복 시험이 만족 된다면, 수치 시험의 계산 및 시간 비용은 회피될 수 있다. 이들 비반복 시험이 만족 되지 못하면(예를 들면 불확실성 영역이 폐쇄되고 영역(20)과 중첩되는지 알 수 없다면), 불확실성 영역(210)이 지리적 영역(20)과 중첩하는지를 판정하기 위해서 수치 시험이 사용될 수 있다.
도 19는 나감 이벤트에 대한 검사에 사용되는 반복 수치 시험을 나타낸 도면이다. 이 시험은 중심점 G와 P 사이의 거리 d가 그레이(gray) 영역에 있는 경우 사용될 수 있고, 이 그레이 영역에 있어서, 부족-포함 코어(248)는 지리적 경계(10)를 가로지르지 않지만 과도-포함 일반화된 불확실성 영역(240)은 지리적 경계(10)를 가로지른다. 즉, R + b < d < R + a인 경우, 나감 이벤트에 대한 검사를 위해서 반복 시험이 사용될 수 있다.
반복 시험은 제 1 각도 Φ0 = atan(gy/gx)를 결정하고, 여기서 Φ0는 (0, 0)에서 중심이 되고 그 축을 따라서 재배열되는 타원의 점 P(200)로부터, x축을 따라 배열된 축(220)과 상대 위치(gx, gy)에서의 점 G까지의 각도를 측정한 값이다. 재배열된 타원뿐만 아니라 원도 제 1 사분면을 따라 회전되어 전사될 수 있다. 증가분 각도Φi는 Φi = Φ0 + i＊Φ△ 로서 규정되고, i는 0에서 n으로 진행하는 값이고(예를 들면, 5, 10 또는 15), Φ△는 스텝 각도(예를 들면, 1, 2 또는 3 도)로 증가분 스텝이 미리 설정된 값이다. 고해상도(Φ△를 작게 함), 적은 계산 수(n을 작게 함) 및 광범위 시험 각도(n＊Φ△을 크게 함)의 이해관계의 충돌을 균형있게 맞출 필요가 있다는 것은 설계자에게 명백하다. 점 Pi는 각도 Φ i 에서 (0, 0)에서 점 P(200)으로부터 그려진 라인과 교차하는 불확실성 타원(210) 상의 한 점으로서 규정된다. 거리 di는 (gx,gy)에서 점 Pi로부터 점 G(12)까지 거리로서 규정되고, 거리 d0는 (gx,gy)에서 점 P0로부터 점 G(12)까지 거리로서 규정된다.
시스템이 i = 0 to n까지 반복하여, Φi, Pi 및 di를 계산하면, 영역(20)의 반경 R(14)에 대하여 di를 비교한다. di < R를 만족하면, 지리적 경계(10)는 불확실성 타원(210)과 교차(횡단)하고, 시스템은 영역(20)과 타원(210) 사이의 중첩을 선언할 수 있다. di > di - 1를 만족하면, di - 1는 최소값이고, 따라서 교차가 존재하지 않고, 시스템은 불확실성 타원(210)이 영역(20)의 명확히 외측에 있음을 선언할 수 있고, 따라서, 나감 이벤트를 보고할 수 있다. 그렇지 않으면, 인덱스는 증가분(i++)만큼 증가되고, 시험은 i > n일 때까지 반복된다.
도 20은 들어감 이벤트에 대한 검사에 사용되는 반복 수치 시험을 나타낸 도면이다. 이 시험은 중심점 G와 P 사이의 거리 d가 그레이 영역에 있는 경우 사용될 수 있고, 이 그레이 영역에 있어서, 부족-포함 코어(248)는 지리적 경계(10)를 가로지르지 않지만 과도-포함 일반화된 불확실성 영역(240)은 지리적 경계(10)를 가로지른다. 즉, R - a < d < R - b인 경우, 들어감 이벤트에 대한 검사를 위해서 반복 시험이 수행될 수 있다.
반복 시험은 제 1 각도 Φ0를 결정함으로써 초기화되고, 여기서 Φ0는 타원(210)의 부축(230)을 따라서 타원(210)의 중심 P(200)(P_x, P_y)로부터 이루어진 각도이다. Φ0 로부터 오프셋되는 증가분 각도Φi는 Φi = Φ0 + i*Φ△ 로서 규정되고, i는 0에서 m으로 진행하는 값이고(예를 들면, 5, 10 또는 15), Φ△는 스텝 각도(예를 들면, 5 도)에서 증가분 스텝이 미리 설정된 값이다. 고해상도(Φ△를 작게 함), 적은 계산 수(m을 작게 함) 및 광범위 시험 각도(m＊Φ△을 크게 함)의 이해관계의 충돌을 균형있게 맞출 필요가 있다는 것은 설계자에게 명백하다. 도 19를 참조하여 설명한 파라미터 Φ△는 도 20을 참조하여 설명한 본 파라미터 Φ△와 다를 수 있다. 점 Pi는 각도 Φ i 에서 점 P(200)으로부터 그려진 라인과 교차하는 불확실성 타원(210) 상의 한 점으로서 규정된다. 거리 di는 (gx,gy)에서 점 Pi로부터 점 G(12)까지 거리로서 규정되고, 거리 d0는 (gx,gy)에서 점 P0로부터 점 G(12)까지 거리로서 규정된다.
시스템이 i = 0 to m까지 반복하여, Φi, Pi 및 di를 계산하면, 영역(20)의 반경 R(14)에 대하여 di를 비교한다. di > R를 만족하면, 지리적 경계(10)는 불확실성 타원(210)과 교차(횡단)하고, 시스템은 영역(20)과 타원(210) 사이의 중첩을 선언할 수 있다. di < di - 1를 만족하면, di - 1는 최대값이고, 따라서 교차가 존재하지 않고, 시스템은 중첩이 없음을 선언할 수 있다. 이 경우, 불확실성 영역(210)은 완전히 영역(20) 내에 있고, 따라서 들어감 이벤트가 보고될 수 있다. 그렇지 않으면, 인덱스는 증가분(i++)만큼 증가되고, 시험은 i > m일 때까지 반복된다.
도 21은 본 발명의 일부 실시예에 따른 하드웨어 구현을 나타낸 도면이다. 하드웨어(1000)는 프로세서(1010)와 연관된 메모리(1020)를 포함한다. 하드웨어(1000)는 또한 위성 수신기로부터 정보를 수신하기 위해 내부 위성 수신기 또는 인터페이스를 포함할 수 있다. 여기에 설명된 방법론은 본 애플리케이션에 따른 다양한 수단에 의해서 구현될 수 있다. 예를 들면, 이들 방법론은 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 하드웨어 구현을 위해서, 처리 유닛은, 하나 이상의 주문형 반도체(ASIC: application specific integrated circuit), 디지털 신호 처리기(DSP), 디지털 신호 처리 장치(DSPD), 프로그램 가능한 논리 장치(PLD: programmable logic divice), 필드 프로그램 가능한 게이트 어레이(FPGA: field programmable gate array), 프로세서, 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러, 마이크로 프로세서, 전자 장치, 여기서 설명하는 기능을 수행하도록 설계된 다른 전자 유닛, 또는 이들의 조합 내에서 구현될 수 있다.
펌웨어 및/또는 소프트웨어 구현을 위해서, 상기 방법론들은 여기에서 설명한 기능을 수행하는 모듈(예를 들면, 프로시저, 함수 등)로 구현될 수 있다. 명령을 실제로 포함하는 기계 판독 매체는 여기에서 설명하고 있는 방법론들을 구현하는데 사용될 수 있다. 예를 들면, 소프트웨어 코드는 메모리에 저장되고 프로세서에 의해서 실행될 수 있다. 메모리는 프로세서 내에 또는 프로세서에 대하여 외부에 구현될 수 있다. 여기에서 용어 "메모리"는 장시간, 단시간, 휘발성, 비휘발성, 또는 다른 메모리 중 임의 타입에 관한 것으로, 메모리의 임의 특정 타입, 메모리의 수, 메모리가 저장되는 매체의 타입에 한정되지 않는다.
메모리(1020)는 지리적 경계를 나타내는 평면 투사 좌표로 지리적 좌표를 처리하는 소프트웨어 명령, 위치 고정 영역 내에 위치 픽스를 나타내기 위해 평면 투사 좌표로 위치 고정 좌표를 처리하는 소프트웨어 명령, 및 위치 픽스가 지리적 경계에 들어갔는지를 감시하는 소프트웨어 명령을 포함한다. 프로세서(1010)는 메모리(1020)에 의해서 유지된 소프트웨어 명령을 액세스하여 실행하도록 구성된다. 일부 실시예에서, 메모리(1020)는 프로세서(1010) 내의 구성 요소이다. 일부 실시예에서, 지리적 추적 장치(1000)는 하나 이상의 지리적 경계의 외 측에 있다. 각 지리적 경계는 지리적 좌표 세트에 의해서 나타난다. 프로세서(1010)는 하나 이상의 지리적 경계의 각각에 대하여 메모리(1020)로부터 소프트웨어 명령을 액세스 및 실행하도록 구성된다.
일부 실시예에서, 메모리(1020)는, 위치 픽스가 명확히 지리적 경계의 외측에 있는지를 판정하고, 위치 픽스가 명확히 지리적 경계의 내측에 있는지를 판정하고, 위치 픽스가 지리적 경계의 외측에 있는지를 판정하고, 위치 픽스가 지리적 경계의 내측에 없는지를 판정하고, 제 2 위치 픽스를 얻어서 제 2 위치 픽스가 명확히 지리적 경계의 외측에 있는지를 판정하고, 제 2 위치 픽스가 명확히 지리적 경계의 내측에 있는지를 판정하고, 제 2 위치 픽스가 지리적 경계의 외측에 있는지를 판정하고, 제 2 위치 픽스가 지리적 경계의 내측에 없는지를 판정하고, 또는 위치 픽스에서 들어감 검사를 수행하는 등과 같은 하나 이상의 추가적인 소프트웨어 명령을 포함하지만 이에 한정되지 않는다. 일부 실시예에서, 들어감 검사는 지리적 센터를 x-y 축 시스템의 원점에 위치시키고, 위치 픽스를 x-y 축 시스템의 제 1 사분면에 전사시키고, 주축과 북쪽 방향 사이의 경사 각도 α에 기초하여 위치 고정 영역의 편각(polar angle)에 대한 주사 범위를 설정하고, 위치 고정 영역으로부터 지리적 센터의 상대 거리를 계산하기 위해 주사 범위에 걸쳐 편각을 주사하고, 들어감 이벤트가 있는지 판정하기 위해 최대의 상대적인 거리를 검색하는 것을 포함한다.
개시된 예의 상술한 설명은 당해 분야에서 숙련된 자가 본 발명을 실시하거나 사용할 수 있도록 제공된다. 이들 예에 대한 다양한 수정이 용이하게 이루어질 수 있음은 당해 분야에서 숙련된 자에게 명백하며, 여기에서 규정되는 일반적인 원리는 본 발명의 정신 또는 범주를 벗어나지 않고 다른 예에 적용될 수 있다.

Claims (38)

  1. 자산을 추적하는 방법으로서,
    지리적 경계를 얻는 단계;
    불확실성 영역을 규정하는 불확실성 파라미터를 포함하는 픽스 데이터를 수신하는 단계;
    상기 불확실성 파라미터 중 적어도 하나에 기초하여 불확실성의 과도-포함 영역(over-inclusive area)을 판정하는 단계;
    상기 불확실성의 과도-포함 영역에 기초하여 상기 지리적 경계와 상기 불확실성 영역 사이의 관계를 판정하는 단계로서, 상기 관계는,
    (a) 상기 불확실성 영역이 상기 지리적 경계의 완전히 내측에 있는 관계;
    (b) 상기 불확실성 영역이 상기 지리적 경계의 완전히 외측에 있는 관계; 및
    (c) 중간 관계
    를 포함하는 가능한 관계 중 하나를 포함하는, 상기 관계 판정 단계; 및
    이전 판정된 관계로부터의 변경에 기초하여 이벤트를 보고하는 단계를 포함하는, 자산 추적 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 지리적 경계는 닫힌 영역을 포함하는, 자산 추적 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 닫힌 영역은 원(circle)을 포함하는, 자산 추적 방법.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 닫힌 영역은 다각형을 포함하는, 자산 추적 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 지리적 경계는 라인(line)을 포함하는, 자산 추적 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 지리적 경계는 복수의 닫힌 영역을 포함하는, 자산 추적 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 지리적 경계는 시간 함수를 포함하는, 자산 추적 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 픽스 데이터를 수신하는 단계는 상기 픽스 데이터를 평면에 맵핑시키는 단계를 포함하는, 자산 추적 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 픽스 데이터를 수신하는 단계는 유효성에 대하여 상기 픽스 데이터를 검사하는 단계를 포함하는, 자산 추적 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 유효성에 대하여 상기 픽스 데이터를 검사하는 단계는,
    상기 픽스 데이터와 두 개 이전의 픽스 데이터 점들 사이의 가속도를 판정하는 단계, 및
    상기 판정된 가속도를 임계값과 비교하는 단계를 포함하는, 자산 추적 방법.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 픽스 데이터를 수신하는 단계는 불확실성의 본래 영역에 대한 확실성을 향상시킴으로써 상기 불확실성 영역을 형성하는 단계를 포함하는, 자산 추적 방법.
  12. 제 1 항에 있어서,
    상기 불확실성의 과도-포함 영역은 원을 규정하는, 자산 추적 방법.
  13. 제 1 항에 있어서,
    상기 지리적 경계는 반경 R을 규정하고, 상기 불확실성 영역은 주축(major axis)(a)을 규정하고, 상기 관계를 판정하는 단계는,
    상기 반경 R과 상기 주축(a)의 합과 최대값을 비교하는 단계를 포함하고,
    상기 최대값은 max(P_x, P_y)를 포함하고, 상기 지리적 경계의 중심(G)과 상기 불확실성 영역의 중심(P) 사이에서, P_x는 상대 위도 변위이고, P_y는 상대 경도 변위인, 자산 추적 방법.
  14. 제 1 항에 있어서,
    상기 지리적 경계는 반경 R을 규정하고, 상기 불확실성 영역은 주축(a)을 규정하고, 상기 관계를 판정하는 단계는,
    상기 주축(a)과 최대값의 합과, 상기 반경 R을 비교하는 단계를 포함하고,
    상기 최대값은 조절 파라미터에 의해서 스케일링된 max(P_x, P_y)로 이루어지고, 상기 지리적 경계의 중심(G)과 상기 불확실성 영역의 중심(P) 사이에서, P_x는 상대 위도 변위이고, P_y는 상대 경도 변위인, 자산 추적 방법.
  15. 제 1 항에 있어서,
    상기 지리적 경계는 반경 R을 규정하고, 상기 불확실성 영역은 주축(a)을 규정하고, 상기 관계를 판정하는 단계는,
    상기 반경 R과 상기 주축(a)의 합의 제곱과, 거리의 제곱을 비교하는 단계를 포함하고,
    상기 거리는 상기 지리적 경계의 중심(G)과 상기 불확실성 영역의 중심(P) 사이의 거리인, 자산 추적 방법.
  16. 제 1 항에 있어서,
    상기 지리적 경계는 반경 R을 규정하고, 상기 불확실성 영역은 주축(a)을 규정하고, 상기 관계를 판정하는 단계는,
    상기 반경 R과 상기 주축(a)의 차의 제곱과, 거리의 제곱을 비교하는 단계를 포함하고,
    상기 거리는 상기 지리적 경계의 중심(G)과 상기 불확실성 영역의 중심(P) 사이의 거리인, 자산 추적 방법.
  17. 제 1 항에 있어서,
    상기 중간 관계가 상기 지리적 경계와 상기 불확실성 영역 사이에 존재하는 경우, 상기 픽스 데이터의 정확성에 기초하여 어떠한 새로운 픽스도 요구되지 않는다고 판정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자산 추적 방법.
  18. 제 1 항에 있어서,
    상기 픽스 데이터의 정확성에 기초하여 새로운 픽스가 요구되는지와 상기 중간 관계가 상기 지리적 경계와 상기 불확실성 영역 사이에 존재하는지를 판정하는 단계;
    불확실성의 새로운 영역을 규정하는 새로운 불확실성 파라미터를 포함하는 새로운 픽스 데이터를 수신하는 단계;
    상기 새로운 불확실성 파라미터 중 적어도 하나에 기초하여 불확실성의 새로운 과도-포함 영역을 판정하는 단계; 및
    상기 불확실성의 새로운 과도-포함 영역에 기초하여 상기 지리적 경계와 상기 불확실성의 새로운 영역 사이의 새로운 관계를 판정하는 단계를 더 포함하는, 자산 추적 방법.
  19. 제 18 항에 있어서,
    상기 지리적 경계는 반경 R을 규정하고, 상기 불확실성의 새로운 영역은 주축(a)과 부축(minor axis)(b)을 규정하고, 상기 새로운 관계를 판정하는 단계는,
    상기 반경 R과 상기 부축(b)의 합의 제곱과, 거리의 제곱을 비교하는 단계를 포함하고,
    상기 거리는 상기 지리적 경계의 중심(G)과 상기 불확실성 영역의 중심(P) 사이의 거리인, 자산 추적 방법.
  20. 제 18 항에 있어서,
    상기 불확실성의 새로운 영역과 상기 지리적 경계 사이의 교차를 검사하기 위해 수치 시험(numerical test)을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자산 추적 방법.
  21. 제 20 항에 있어서,
    상기 수치 시험을 수행하는 단계는,
    상기 불확실성의 새로운 영역의 에지를 따르는 일련의 점(point)들을 판정하는 단계; 및
    상기 일련의 점들의 각 점(Pi)에 대하여,
    상기 점(Pi)과, 상기 지리적 경계의 중심 사이의 거리(di)를 판정하는 단계;
    상기 지리적 경계의 반경 R과 상기 거리(di)를 비교하는 단계; 및
    상기 지리적 경계가 상기 불확실성의 새로운 영역과 중첩하는지를 판정하는 단계를 포함하는, 자산 추적 방법.
  22. 제 21 항에 있어서,
    상기 수치 시험을 수행하는 단계는,
    상기 일련의 점들을 판정하는 단계에 앞서 상기 불확실성의 새로운 영역을 센터링하여(centering) 회전시키는 단계를 더 포함하는, 자산 추적 방법.
  23. 제 21 항에 있어서,
    상기 수치 시험을 수행하는 단계는,
    최소 거리(di -1)를 검색하는 단계; 및
    중첩이 존재하지 않는다고 판정하는 단계를 더 포함하는, 자산 추적 방법.
  24. 제 18 항에 있어서,
    상기 지리적 경계는 반경 R을 규정하고, 상기 불확실성의 새로운 영역은 주축(a)과 부축(b)을 규정하고, 상기 새로운 관계를 판정하는 단계는,
    상기 반경 R과 상기 부축(b)의 차의 제곱과, 거리의 제곱을 비교하는 단계를 포함하고,
    상기 거리는 상기 지리적 경계의 중심(G)과 상기 불확실성 영역의 중심(P) 사이의 거리인, 자산 추적 방법.
  25. 제 21 항에 있어서,
    상기 수치 시험을 수행하는 단계는,
    최소 거리(di -1)를 검색하는 단계; 및
    중첩이 존재하지 않는다고 판정하는 단계를 더 포함하는, 자산 추적 방법.
  26. 제 1 항에 있어서,
    상기 변경은 상기 지리적 경계에 들어가는 것을 나타내는, 자산 추적 방법.
  27. 제 1 항에 있어서,
    상기 변경은 상기 지리적 경계를 나가는 것을 나타내는, 자산 추적 방법.
  28. 자산을 추적하는 시스템으로서,
    지리적 경계를 얻는 수단;
    불확실성 영역을 규정하는 불확실성 파라미터를 포함하는 픽스 데이터를 수신하는 수단;
    상기 불확실성 파라미터 중 적어도 하나에 기초하여 불확실성의 과도-포함 영역을 판정하는 수단;
    상기 불확실성의 과도-포함 영역에 기초하여 상기 지리적 경계와 상기 불확실성 영역 사이의 관계를 판정하는 수단으로서, 상기 관계는,
    (a) 상기 불확실성 영역이 상기 지리적 경계의 완전히 내측에 있는 관계;
    (b) 상기 불확실성 영역이 상기 지리적 경계의 완전히 외측에 있는 관계; 및
    (c) 중간 관계
    를 포함하는 가능한 관계들 중 하나를 포함하는, 상기 관계 판정 수단; 및
    이전 판정된 관계로부터의 변경에 기초하여 이벤트를 보고하는 수단을 포함하는, 자산 추적 시스템.
  29. 제 28 항에 있어서,
    상기 지리적 경계는 시간 함수를 포함하는, 자산 추적 시스템.
  30. 제 28 항에 있어서,
    상기 불확실성의 과도-포함 영역은 원을 규정하는, 자산 추적 시스템.
  31. 제 28 항에 있어서,
    상기 지리적 경계는 반경 R을 규정하고, 상기 불확실성 영역은 주축(a)을 규정하고, 상기 관계를 판정하는 수단은,
    상기 반경 R과 상기 주축(a)의 합과 최대값을 비교하는 수단을 포함하고,
    상기 최대값은 max(P_x, P_y)를 포함하고, 상기 지리적 경계의 중심(G)과 상기 불확실성 영역의 중심(P) 사이에서, P_x는 상대 위도 변위이고, P_y는 상대 경도 변위인, 자산 추적 시스템.
  32. 제 28 항에 있어서,
    상기 지리적 경계는 반경 R을 규정하고, 상기 불확실성 영역은 주축(a)을 규정하고, 상기 관계를 판정하는 수단은,
    상기 주축(a)과 최대값의 합과, 상기 반경 R을 비교하는 수단을 포함하고,
    상기 최대값은 조절 파라미터에 의해서 스케일링된 max(P_x, P_y)로 이루어지고, 상기 지리적 경계의 중심(G)과 상기 불확실성 영역의 중심(P) 사이에서, P_x는 상대 위도 변위이고, P_y는 상대 경도 변위인, 자산 추적 시스템.
  33. 제 28 항에 있어서,
    상기 지리적 경계는 반경 R을 규정하고, 상기 불확실성 영역은 주축(a)을 규정하고, 상기 관계를 판정하는 수단은,
    상기 반경 R과 상기 주축(a)의 합의 제곱과, 거리의 제곱을 비교하는 수단을 포함하고,
    상기 거리는 상기 지리적 경계의 중심(G)과 상기 불확실성 영역의 중심(P) 사이의 거리인, 자산 추적 시스템.
  34. 제 28 항에 있어서,
    상기 지리적 경계는 반경 R을 규정하고, 상기 불확실성 영역은 주축(a)을 규정하고, 상기 관계를 판정하는 수단은,
    상기 반경 R과 상기 주축(a)의 차의 제곱과, 거리의 제곱을 비교하는 단계를 포함하고,
    상기 거리는 상기 지리적 경계의 중심(G)과 상기 불확실성 영역의 중심(P) 사이의 거리인, 자산 추적 시스템.
  35. 제 28 항에 있어서,
    상기 중간 관계가 상기 지리적 경계와 상기 불확실성 영역 사이에 존재하는것과, 상기 픽스 데이터의 정확성에 기초하여 어떠한 새로운 픽스 데이터도 요구되지 않는다는 것을 판정하는 수단을 더 포함하는, 자산 추적 시스템.
  36. 제 28 항에 있어서,
    상기 불확실성 영역과 상기 지리적 경계 사이의 교차에 대하여 검사하기 위해 수치 시험을 수행하는 수단을 더 포함하는, 자산 추적 시스템.
  37. 프로세서와 메모리를 포함하는 지리적 추적 장치로서,
    상기 메모리는,
    지리적 경계를 얻는 소프트웨어 명령;
    불확실성 영역을 규정하는 불확실성 파라미터를 포함하는 픽스 데이터를 수신하는 소프트웨어 명령;
    상기 불확실성 파라미터 중 적어도 하나에 기초하여 불확실성의 과도-포함 영역을 판정하는 소프트웨어 명령;
    상기 불확실성의 과도-포함 영역에 기초하여 상기 지리적 경계와 상기 불확실성 영역 사이의 관계를 판정하는 소프트웨어 명령으로서, 상기 관계는,
    (a) 상기 불확실성 영역이 상기 지리적 경계의 완전히 내측에 있는 관계;
    (b) 상기 불확실성 영역이 상기 지리적 경계의 완전히 외측에 있는 관계; 및
    (c) 중간 관계
    를 포함하는 가능한 관계들 중 하나를 포함하는, 상기 관계를 판정하는 소프트웨어 명령; 및
    이전 판정된 관계로부터의 변경에 기초하여 이벤트를 보고하는 소프트웨어 명령을 포함하는, 지리적 추적 장치.
  38. 저장된 프로그램 코드를 포함하는 컴퓨터 판독 가능한 매체로서,
    지리적 경계를 얻는 프로그램 코드;
    불확실성 영역을 규정하는 불확실성 파라미터를 포함하는 픽스 데이터를 수신하는 프로그램 코드;
    상기 불확실성 파라미터 중 적어도 하나에 기초하여 불확실성의 과도-포함 영역을 판정하는 프로그램 코드;
    상기 불확실성의 과도-포함 영역에 기초하여 상기 지리적 경계와 상기 불확실성 영역 사이의 관계를 판정하는 프로그램 코드로서, 상기 관계는,
    (a) 상기 불확실성 영역이 상기 지리적 경계의 완전히 내측에 있는 관계;
    (b) 상기 불확실성 영역이 상기 지리적 경계의 완전히 외측에 있는 관계; 및
    (c) 중간 관계
    를 포함하는 가능한 관계들 중 하나를 포함하는, 상기 관계를 판정하는 프로그램 코드; 및
    이전 판정된 관계로부터의 변경에 기초하여 이벤트를 보고하는 프로그램 코드를 포함하는, 컴퓨터 판독 가능한 매체.
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