KR101599169B1 - 관련 장소들 사이의 관계들 이용 - Google Patents

Abstract

관련 장소들 사이의 관계들을 이용하는 방법들, 시스템들, 컴퓨터 판독가능 매체들, 및 장치들이 제시된다. 일부 실시형태들에서, 모바일 컴퓨팅 디바이스는 제 1 시간에 모바일 디바이스에 의해 방문되는 마이크로 관련 장소를 나타내는 정보를 획득할 수도 있다. 정보는 제 1 시간에서의 모바일 디바이스에 의해 취해진 측정치들에 기초할 수도 있다. 또한, 모바일 디바이스는 획득된 정보, 및 마이크로 관련 장소들을 매크로 관련 장소들과 연관시키는 장소 모델에 기초하여 마이크로 관련 장소에 대한 방문의 속성을 도출할 수도 있다.

Description

관련 장소들 사이의 관계들 이용{UTILIZING RELATIONSHIPS BETWEEN PLACES OF RELEVANCE}

관련 출원들에 대한 상호 참조

본 출원은 "Macro And Micro Places Of Relevance Extraction - Integrating Macro And Micro Places For Inferring One Without The Other" 라는 명칭으로, 2011 년 9 월 28 일에 출원된, 미국 가출원 제 61/540,512 호, 및 "Automatic Recognition Of Visited Sections Of A Large Indoor Or Outdoor Space" 라는 명칭으로, 2011 년 9 월 28 일에 출원된, 미국 가출원 제 61/540,509 호의 우선권을 주장한다. 앞서 언급한 출원들의 각각은 모든 목적으로 그 전체가 참조로서 본원에 포함된다.

본 개시물의 양상들은 컴퓨팅 기술들, 예컨대, 컴퓨터 하드웨어 및/또는 컴퓨터 소프트웨어에 관한 것이다. 특히, 본 개시물의 양상들은 모바일 컴퓨팅 디바이스 기술들, 시스템들, 방법들, 장치들, 및 컴퓨터 판독가능 매체들에 관한 것이다.

갈수록 더, 모바일 디바이스들, 예컨대, 스마트 폰들, 태블릿 컴퓨터들, 및 다른 모바일 컴퓨팅 디바이스들은 이러한 디바이스들이 이러한 디바이스의 위치 (및 대응하여, 디바이스의 사용자의 위치) 에 기초하여 적절한 컨텐츠 및 다른 피쳐들을 제공하는 것을 허용하는 위치 기반 기능들을 포함한다. 예를 들어, 모바일 디바이스는 (예를 들어, 네비게이션 위성들로부터 수신된 포지셔닝 신호들을 이용하여) 모바일 디바이스의 현재 위치를 결정하고, 모바일 디바이스의 결정된 위치에 기초하여, 근처 상점들에 대한 광고들을 디스플레이하고 사용자에게 다른 위치 특정 정보를 제공하는 것이 가능할 수도 있다.

일부 사례들에서는, 그러나, 예를 들어, 포지셔닝 신호들의 양호하지 않은 수신, 적절한 하드웨어의 부족, 또는 다른 이유들 (예를 들어, 낮은 전력, 감소된 프로세싱 자원들, 전력 절약 모드 등) 로 인해, 모바일 디바이스는 모바일 디바이스의 현재 위치를 결정하는 것이 가능하지 않을 수도 있다. 이러한 사례들에서, 이러한 모바일 디바이스가 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 것이 불가능할 수도 있으므로, 위치 기반 기능들은 동작불가능하게 되고/되거나, 그렇지 않으면 이용불가능하게 될 수도 있다.

모바일 디바이스의 위치의 파악을 획득하는 보다 효율적이고 편리한 방식들을 제공하는 소정의 실시형태들이 설명된다.

일부 실시형태들에서, 보다 큰 장소들과 보다 작은 장소들 사이의 계층적 관계들에 관한 정보를 포함하여, 상이한 장소들 사이의 관계들을 설명하는 정보가, 디바이스의 포지션을 나타낼 수도 있는 다양한 신호 측정치들 및 다른 관측가능치들을 평가하는데 이용될 수도 있다. 특히, 본 개시물의 다양한 양상들에 따르면, 관련 장소들에 관한 정보는, 이러한 관련 장소들 사이의 다양한 관계들에 관한 정보와 함께, 특정 장소에 대한 모바일 디바이스의 방문에 관한 추가적인 정보를 도출하고/하거나 그렇지 않으면 결정하는데 이용될 수도 있다.

본원에서 이용된 바와 같은, 관련 장소 또는 "PoR" 은 모바일 디바이스 (및 대응하여, 이러한 디바이스의 사용자) 가 적어도 소정의 횟수 방문하고/하거나, 디바이스가 유효한 것으로 고려되도록 충분히 긴 시간의 양 동안 머무르는 영역 또는 다른 위치를 지칭할 수도 있다. 또한, 그리고 하기에서 보다 상세히 논의되는 바와 같이, "매크로-PoR" 은 하나 이상의 위성 포지셔닝 시스템 (SPS) 신호들 (예를 들어, GPS 신호들, GLONASS 신호들 등), 하나 이상의 셀룰러 신호들, 및/또는 하나 이상의 WiFi 신호들에 의존하는 위치 서비스들을 이용하여 식별될 수 있는 관련 장소를 지칭할 수도 있다. "마이크로-PoR" 은 WiFi 스캔들에 기초하여서는 식별될 수 있으나, 다른 위치 서비스들을 이용해서는 식별가능하지 않을 수도 있는 관련 장소를 지칭할 수도 있다.

일부 실시형태들에서, 제 1 시간에 모바일 디바이스에 의해 방문된 마이크로-PoR 을 나타내는 정보가 획득될 수도 있다. 정보는 제 1 시간에서의 모바일 디바이스로부터의 측정치들에 기초할 수도 있다. 후속하여, 정보 및 마이크로-PoR 들을 매크로-PoR 들과 연관시키는 장소 모델에 기초하여 방문의 속성이 도출될 수도 있다. 적어도 일 실시형태에서, 모바일 디바이스에 의해, 정보가 획득될 수도 있고, 속성이 도출될 수도 있다.

일부 배치예들에서는, 모바일 디바이스에 의해 방문된 마이크로-PoR 을 나타내는 정보를 획득하는 것에 더해, 모바일 디바이스는 또한 제 1 시간 동안에 모바일 디바이스에 의해 방문된 제 1 매크로-PoR 을 나타내는 정보를 획득할 수도 있다. 제 1 매크로-PoR 을 나타내는 정보는, 예를 들어, 제 1 시간에의 모바일 디바이스로부터의 측정치들에 기초할 수도 있다. 후속하여, 제 1 매크로-PoR 이 도출된 속성을 이용하여 정정될 수도 있다. 일부 배치예들에서, 도출된 속성은 제 1 매크로-PoR 에서 소모된 시간의 길이를 포함할 수도 있다. 다른 배치예들에서, 도출된 속성은 제 2 매크로-PoR 을 포함할 수도 있고, 제 2 매크로-PoR 은 장소 모델에서 마이크로-PoR 과 연관될 수도 있다. 이러한 배치예들에서, 도출된 속성을 이용하여 제 1 매크로-PoR 을 정정하기에 앞서, 장소 모델에서 마이크로-PoR 의 제 2 매크로-PoR 과의 연관성에 대해 결정된 신뢰 수준이 임계치를 초과하는지가 결정될 수도 있다.

하나 이상의 배치예들에서, 모바일 디바이스는 제 1 시간 동안에 모바일 디바이스에 의해 방문된 매크로-PoR 을 획득할 수도 있다. 이러한 배치예들에서, 도출된 속성은 마이크로-PoR 에서 소모된 시간의 길이를 포함할 수도 있고, 시간의 길이는 매크로-PoR 에 기초하여 도출될 수도 있다.

하나 이상의 추가적인 및/또는 대안적인 배치예들에서, 도출된 속성은 매크로-PoR 을 포함할 수도 있고, 매크로-PoR 은 장소 모델에서 마이크로-PoR 과 연관될 수도 있다. 이러한 배치예들에서, 모바일 디바이스는 방문을 매크로-PoR 에 대한 제 2 방문과 병합할 수도 있다.

다른 하나 이상의 추가적인 및/또는 대안적인 배치예들에서, 마이크로-PoR 은 장소 모델에서 매크로-PoR 과 연관되지 않을 수도 있고, 도출된 속성은 제 1 시간 동안에 모바일 디바이스에 의해 방문된 제 1 매크로-PoR 을 포함할 수도 있다. 또한, 이러한 배치예들에서, 방문의 속성을 도출하는 것은, 제 2 마이크로-PoR 을 제 1 매크로-PoR 과 연관시키는 장소 모델에서의 정보에 기초하여, 마이크로-PoR 이 제 2 마이크로-PoR 과 동일한 매크로-PoR 에 위치되는지를 결정하는 것을 포함할 수도 있다.

일부 실시형태들에서, 관련 장소 방문의 결정에서 오류를 검출하는 방법이 (예를 들어, 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들에 의해) 수행되고/되거나 그렇지 않으면 제공될 수도 있다. 방법은, 예를 들어, 위치에 대한 최종 사용자의 매크로-PoR 방문 및 마이크로-PoR 방문을 결정하는 단계를 포함할 수도 있다. 후속하여, 매크로-PoR 과 마이크로-PoR 사이의 연관성이 매크로-PoR 방문 및 마이크로-PoR 방문의 결정의 결과들에 기초하여 위치에 대해 도출될 수도 있다. 그 다음에, 적어도 위치에 대한 매크로-PoR 과 마이크로-PoR 사이의 연관성을 이용하여 PoR 방문의 결정에서의 오류가 추론될 수도 있다.

일부 배치예들에서, 방법은 PoR 방문의 결정에서의 오류가 추론되는 경우 적어도 위치에 대한 매크로-PoR 방문과 마이크로-PoR 방문 사이의 연관성을 이용함으로써 오류를 정정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 일부 추가적인 및/또는 대안적인 배치예들에서, 매크로-PoR 은 하나 이상의 위치 서비스들, 예컨대, GPS, 셀룰러, 및/또는 WiFi 데이터 서비스들을 이용하여 도출될 수도 있다. 하나 이상의 추가적인 및/또는 대안적인 배치예들에서, 마이크로-PoR 은 주변 영역의 하나 이상의 WiFi 스캔들로부터 도출될 수도 있다. 다른 하나 이상의 추가적인 및/또는 대안적인 배치예들에서, 매크로-PoR 과 마이크로-PoR 사이의 연관성은 마이크로-PoR 과, 역시 매크로-PoR 과 연관되는 다른 마이크로-PoR 사이의 연관성에 기초할 수도 있다.

본 개시물의 양상들은 예로서 설명된다. 첨부 도면들에서, 유사한 도면 부호들은 유사한 엘리먼트들을 나타낸다, 그리고:
도 1 은 하나 이상의 실시형태들을 포함할 수도 있는 시스템의 간소화된 다이어그램을 도시한다;
도 2 는 본 개시물의 하나 이상의 예시적인 양상들에 따른, 다수의 마이크로 관련 장소들을 포함하는 매크로 관련 장소의 실시예를 도시한다;
도 3 내지 도 9 는 본 개시물의 하나 이상의 예시적인 양상들에 따른, 관련 장소들 사이의 관계들을 이용하는 다양한 실시예들을 도시한다;
도 10 은 본 개시물의 하나 이상의 예시적인 양상들에 따른, 관련 장소들 사이의 관계들을 이용하는 예시적인 방법을 도시하는 플로우차트를 도시한다;
도 11 은 본 개시물의 하나 이상의 예시적인 양상들에 따른, 관련 장소들 사이의 관계들을 이용하는 다른 예시적인 방법을 도시하는 플로우차트를 도시한다; 그리고
도 12 는 하나 이상의 실시형태들이 구현될 수도 있는 컴퓨팅 시스템의 실시예를 도시한다.

여러 예시적인 실시형태들이 본원의 일부분을 형성하는 첨부 도면들에 대하여 이제 설명될 것이다. 본 개시물의 하나 이상의 양상들이 구현될 수도 있는 특정 실시형태들이 하기에서 설명되나, 본 개시물의 범주 또는 첨부된 청구항들의 취지를 벗어나지 않으면서 다양한 실시형태들이 이용될 수도 있고 다양한 수정예들이 이루어질 수도 있다.

모바일 디바이스가 마이크로 관련 장소들과 매크로 관련 장소들 사이의 관계들을 이용하는 것을 가능하게 하는 소정의 실시형태들이 설명되며, 특히, 사례들에서, 모바일 디바이스는 마이크로 장소 방문에 관한 정보를 도출하여 대응하는 매크로 장소 방문에 관한 정보를 생성하고/하거나 수정할 수도 있다.

일부 실시형태들에서, 모바일 디바이스는, 디바이스의 현재 포지션에 관한 보다 정확한 정보, 예컨대, 디바이스의 위치를 명시하는 위도 및 경도 좌표를 요구하지 않으면서, 오직 디바이스 및/또는 디바이스의 사용자가 위치된 곳 (예를 들어, 직장 또는 집) 에 대한 대락적인 짐작 (rough idea) 에만 기초하여, 또는 절대 위치 및/또는 지도 상의 위치에 대한 지식이 없이, 위치 인지 (aware) 피쳐들 및/또는 기능들을 제공하는 것이 가능할 수도 있다. 또한, 모바일 디바이스의 위치의 이러한 파악을 이끌어 냄으로써, 모바일 디바이스는 이러한 디바이스의 정확한 포지션이 획득된 경우보다 전력 효율성을 가지고 사용자에게 위치 인지 기능들을 제공하는 것이 가능할 수도 있다.

하기에서 논의된 실시예들 중 여러 실시예들에서, 모바일 디바이스의 포지션의 이러한 파악은 모바일 디바이스에 의해 관측되고/되거나 그렇지 않으면 수신되는, 무선 LAN 신호들과 같은 무선 신호들에 기초하여 결정될 수도 있다. 모바일 디바이스가 상이한 장소들에서 관측할 수 있는 무선 신호들의 다양한 고유한 조합들을 이용하여, 모바일 디바이스는 소정의 마이크로 관련 장소들을 인식하고 그에 따라 위치 인지 피쳐들을 제공하도록 구성될 수 있다. 또한, 그리고 하기에서 보다 상세히 설명된 바와 같이, 모바일 디바이스는 또한 장소 모델 정보에 기초하여 상이한 마이크로 관련 장소들에 대한 방문들에 관한 추가적인 정보를 도출하도록 구성될 수 있으며, 장소 모델 정보는 다양한 마이크로 관련 장소들과 다양한 매크로 관련 장소들 사이의 관계들을 정의할 수도 있다. 그리고, 이러한 도출된 정보를 이용하여, 예를 들어, 모바일 디바이스는 추가적인 및/또는 향상된 위치 인지 피쳐들 및/또는 기능들을 제공하는 것이 가능할 수도 있다.

다양한 실시형태들이, 이제, 도 1 에서 시작하여, 첨부 도면들을 참조하여 보다 상세히 논의될 것이다.

도 1 은 하나 이상의 실시형태들을 포함할 수도 있는 시스템 (100) 의 간소화된 다이어그램을 도시한다. 도 1 에 도시된 실시형태에서, 시스템 (100) 은 입/출력 서브시스템 (105), 통신 서브시스템 (110), 관련 장소 정보 획득 서브시스템 (125), 및 속성 도출 서브시스템 (130) 을 포함하는 다수의 서브시스템들, 뿐만 아니라 메모리 (115) 를 포함할 수 있다. 메모리 (115) 및/또는 다양한 서브시스템들이 서로 데이터를 통신하고 서로 데이터를 교환하는 것을 가능하게 하는 하나 이상의 통신 경로들이 제공될 수도 있다. 또한, 도 1 에 도시된 다양한 서브시스템들은 소프트웨어로, 하드웨어로, 또는 이들의 조합들로 구현될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 시스템 (100) 은 모바일 디바이스 내에 포함될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 시스템 (100) 은 모바일 디바이스와 통신하는 서버 또는 다르 디바이스 내에 포함될 수도 있다.

다양한 실시형태들에서, 시스템 (100) 은 도 1 에 도시된 것들과는 다른 서브시스템들을 포함할 수도 있다. 또한, 도 1 에 도시된 실시형태는 단지 일부 실시형태들을 포함할 수도 있는 시스템의 일 실시예일 뿐이고, 다른 실시형태들에서, 시스템 (100) 은 도 1 에 도시된 것들보다 많거나 적은 서브시스템들을 가질 수도 있거나, 2 개 이상의 서브시스템들을 결합할 수도 있거나, 서브시스템들의 상이한 구성 또는 배치를 가질 수도 있다.

일부 실시형태들에서, 입/출력 서브시스템 (105) 은 시스템 (100) 의 사용자로부터 입력이 수신되는 것, 및/또는 시스템 (100) 의 사용자에게 출력이 제공되는 것을 가능하게 하는 하나 이상의 인터페이스들을 제공할 수도 있다. 예를 들어, 입/출력 서브시스템 (105) 은 하나 이상의 입력 디바이스들, 예컨대, 하나 이상의 버튼들 혹은 키들, 마우스, 커서, 트랙볼, 터치스크린, 마이크로폰, 하나 이상의 포트들 (예를 들어, 직렬 포트), 및/또는 다른 입력 디바이스들을 포함할 수도 있다. 또한, 입/출력 서브시스템 (105) 은 하나 이상의 출력 디바이스들, 예컨대, 하나 이상의 디스플레이 스크린들, 하나 이상의 오디오 스피커들, 및/또는 다른 출력 디바이스들을 포함할 수도 있다.

일부 실시형태들에서, 통신 서브시스템 (110) 은 시스템 (100) 이 하나 이상의 다른 디바이스들과 전자적으로 통신하는 것을 가능하게 할 수도 있다. 통신 서브시스템 (110) 은 하나 이상의 유선 인터페이스 및/또는 무선 인터페이스를 포함할 수도 있으며, 그를 통해 시스템 (100) 은 정보를 전송하고/하거나 수신할 수도 있다. 통신 서브시스템 (110) 에 포함될 수도 있는 유선 인터페이스들의 예들은 하나 이상의 이더넷 인터페이스들, 하나 이상의 직렬 포트 인터페이스들, 및/또는 다른 유선 통신 인터페이스들을 포함한다. 통신 서브시스템 (110) 에 포함될 수도 있는 무선 인터페이스들의 예들은 하나 이상의 셀룰러 통신 인터페이스들 (예를 들어, 하나 이상의 CDMA 인터페이스들, WCDMA 인터페이스들, GSM 인터페이스들 등), 하나 이상의 무선 LAN (WLAN) 인터페이스들 (예를 들어, 하나 이상의 IEEE 802.11 인터페이스들), 및/또는 다른 무선 통신 인터페이스들 (예를 들어, Bluetooth, ZigBee 등) 을 포함한다.

일부 실시형태들에서, 메모리 (115) 는 시스템 (100) 의 다양한 컴포넌트들 및/또는 서브시스템들에 의해 이용될 수 있는 다양한 유형의 정보를 저장할 수도 있다. 또한, 메모리 (115) 는 이러한 컴포넌트들 및/또는 서브시스템들이 메모리 (115) 에 저장된 정보에 액세스하고/하거나 그를 수정하는 것을 허용할 수도 있다.

하나 이상의 배치예들에서, 메모리 (115) 는 장소 모델 정보 (120) 를 저장할 수도 있으며, 그 안에 하나 이상의 장소 모델들을 정의하고/하거나 그렇지 않으면 그와 관련된 정보가 저장될 수도 있다. 이러한 장소 모델은, 예를 들어, 하나 이상의 매크로 관련 장소들과 하나 이상의 마이크로 관련 장소들 사이의 특정 관계들을 정의할 수도 있다. 예를 들어, 특정 매크로 관련 장소에 대한 장소 모델은 하나 이상의 특정 마이크로 관련 장소들이 매크로 관련 장소에 포함된다는 것을 명시할 수도 있다. 또한, 장소 모델은 2 개 이상의 매크로 관련 장소들에 관한 정보, 뿐만 아니라 매크로 관련 장소들의 각각에 포함될 수도 있는 임의의 개수의 마이크로 관련 장소들에 관한 정보를 포함할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 장소 모델은 하나 이상의 마이크로 관련 장소들의 하나 이상의 매크로 관련 장소들과의 임의의 연관성을 포함할 수도 있다.

또한, 장소 모델은, 일부 실시형태들에서, 하나 이상의 테이블들에 및/또는 하나 이상의 다른 데이터 구조들로서 저장되고/되거나 그렇지 않으면 표현될 수도 있다. 예를 들어, 장소 모델은 다수의 상이한 관련 장소들에서 관측된 다수의 상이한 액세스 포인트들 (예를 들어, 무선 LAN 액세스 포인트들) 에 관한 정보를 포함할 수도 있고, 이러한 정보는 다양한 관련 장소들에 대한 다양한 방문들에서 하나 이상의 WiFi 스캔들을 통해 하나 이상의 모바일 디바이스들에 의해 수집될 수도 있다. 또한, 그에 대한 정보를 장소 모델이 포함하는 각각의 액세스 포인트에 대해, 장소 모델은 액세스 포인트에 대한 기본 서비스 세트 식별자 (Basic Service Set Identification; BSSID), 액세스 포인트에 대한 평균 수신 신호 세기 표시자 (Received Signal Strength Indication; RSSI), 및/또는 액세스 포인트에 대한 응답 레이트 (Response Rate; RR) 를 포함할 수도 있다. 또한, 하기에서 논의된 다수의 기능들을 제공할 시에 모바일 디바이스 및/또는 다른 디바이스에 의해 단일 장소 모델이 이용될 수도 있으나, 일부 실시형태들에서는, 이러한 디바이스는 본원에서 논의된 기능들을 제공할 시에 여러 장소 모델들을 이용할 수도 있다. 예를 들어, 각각의 장소 모델은 위치의 상이한 부분과 연관될 수도 있거나 (예를 들어, 하나의 장소 모델이 상점들을 포함할 수도 있는 한편 다른 장소 모델은 복도들과 같은 공공 영역들을 포함하거나, 상이한 장소 모델들이 건물의 각각의 상이한 층과 연관될 수도 있거나, 장소 모델들은 그렇지 않으면 위치의 상이한 부분들과 연관될 수도 있다), 겹치는 장소 모델들이 상이한 정보를 포함할 수도 있다 (예를 들어, 하나의 장소 모델이 RSSI 를 나타내는 정보를 포함할 수도 있는 한편 다른 장소 모델은 RR 을 포함하거나, 상이한 장소 모델들이 상이한 사용자들로부터 혹은 상이한 기간들에서 수집된 데이터와 연관될 수도 있거나, 장소 모델들은 그렇지 않으면 상이한 정보와 연관될 수도 있다). 복수의 장소 모델들이 결정, 분석, 이용, 및/또는 유지되는 다른 실시형태들이 또한 구현될 수도 있다.

일부 배치예들에서, 장소 모델은 특정 매크로 관련 장소 및/또는 특정 마이크로 관련 장소를 식별하는데 이용될 수 있는 정보를 더 포함할 수도 있다. 예를 들어, 그리고 하기에서 보다 상세히 설명되는 바와 같이, 매크로 관련 장소 및/또는 마이크로 관련 장소는 특정 매크로 관련 장소 및/또는 마이크로 관련 장소에서 관측될 수 있는 무선 신호들에 관한 정보를 이용하여 식별될 수도 있다. 또한, 장소 모델은, 예를 들어, 장소 모델과 연관된 다양한 관련 장소들에서 관측가능한 신호들을 설명하는 무선 신호 핑거프린트 정보를 포함할 수도 있다.

일부 실시형태들에서, 관련 장소 획득 서브시스템 (125) 은 시스템 (100) 이 시스템 및/또는 시스템의 사용자에 의해 방문되었고/되었거나 현재 방문되고 있는 마이크로 관련 장소에 관한 정보를 획득하는 것을 가능하게 할 수도 있다. 마이크로 관련 장소에 관한 정보는 신호 관측치들 및/또는 다른 측정치들을 포함할 수도 있으며, 이는, 이러한 신호들 관측치들 및/또는 다른 측정치들이 특정 시간에 특정 장소에 대한 특정 방문과 연관되도록, 일부 시간적 관련성을 가질 수도 있다. 또한, 관련 장소 획득 서브시스템 (125) 은, 일부 배치예들에서, 시스템 (100) 으로 하여금, 시스템의 포지션에서 관측가능한 무선 신호들의 스캔을 수행하고, 후속하여 이러한 스캔으로부터 이러한 신호들에 관한 데이터를 얻도록 하게 구성될 수도 있다. 또한 또는 대안으로, 관련 장소 획득 서브시스템 (125) 은 단순히 무선 신호들의 스캔에 관한 정보를 획득하도록 구성될 수도 있다 (예를 들어, 시스템에 의해, 또는 다른 모바일 디바이스와 같은 다른 디바이스에 의해 수행된다).

일부 배치예들에서, 이러한 무선 신호 스캔은 통신 서브시스템 (110) 에 의해 수행될 수도 있고, 시스템 (100) 에 의해 검출가능한 및/또는 그렇지 않으면 수신가능한 신호들에 관한 측정치들 및/또는 다른 정보를 모으는 것을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 무선 신호 스캔에서 측정 및/또는 그렇지 않으면 모아질 수도 있는 정보는, 검출되고/되거나 그렇지 않으면 수신되는 각각의 무선 신호에 대한, 신호 식별자, 신호 세기 정보 (예를 들어, 수신 신호 세기 식별 (Received Signal Strength Indication; RSSI) 측정치들, 다른 신호 전력 측정치들 등), 라운드 트립 시간 (round trip time; RTT) 측정치, 라운드 트립 지연 (round trip delay; RTD) 측정치, 도착 시간 (time of arrival; TOA) 측정치, 도착 각 (angle of arrival; AOA) 측정치, 및/또는 다른 측정치들을 포함할 수도 있다.

일부 실시형태들에서, 속성 도출 서브시스템 (130) 은, 예를 들어, 관련 장소 정보 획득 서브시스템 (125) 에 의해 획득된 정보에 기초하여 및/또는 장소 모델 정보에 기초하여, 시스템 (100) 이 특정 장소에 대한 방문에 관한 정보를 도출하고/하거나 그렇지 않으면 결정하는 것을 가능하게 할 수도 있다. 예를 들어, 속성 도출 서브시스템 (130) 은 장소 모델 정보 (120) 를 고려하여 관련 장소 획득 서브시스템 (125) 에 의해 획득된 신호 측정치들을 분석하여 시스템 (100) 에 의해 방문되었을 수도 있는 하나 이상의 마이크로 관련 장소들, 뿐만 아니라 (예를 들어, 이러한 마이크로 관련 장소들이 방문된 시간 또는 시간들에) 시스템 (100) 에 의해 방문되었을 수도 있는 하나 이상의 대응하는 매크로 관련 장소들을 식별할 수도 있다.

도 2 는 본 개시물의 하나 이상의 예시적인 양상들에 따른, 다수의 마이크로 관련 장소들을 포함하는 매크로 관련 장소의 실시예를 도시한다. 위에서 언급된 바와 같이, 매크로 관련 장소는 다수의 서브 공간들, 예를 들어, 별개의 및/또는 분리가능한 서브 공간들을 포함하는 공간일 수 있고, 이러한 서브 공간들 중 하나 이상의 서브 공간은 매크로 관련 장소에 포함되고/되거나 그렇지 않으면 그와 연관되는 하나 이상의 마이크로 관련 장소들을 형성할 수도 있다. 예를 들어, 매크로 관련 장소는 사무실 건물일 수도 있고, 그 매크로 관련 장소와 연관되는 마이크로 관련 장소는 그 사무실 건물 내의 특정 사무실 또는 회의실일 수도 있다. 다른 실시예로서, 매크로 관련 장소는 쇼핑 몰일 수도 있고, 그 매크로 관련 장소와 연관되는 마이크로 관련 장소는 그 쇼핑 몰 내의 특정 상점 또는 다른 영역일 수도 있다. 또 다른 실시예로서, 매크로 관련 장소는 대학 캠퍼스일 수도 있고 마이크로 관련 장소는 그 대학 캠퍼스의 일부분인 특정 건물 또는 다른 공간 (예를 들어, 정원) 일 수도 있다.

일부 실시형태들에서, 매크로 관련 장소는 모바일 디바이스 상에서 실행되고/되거나 그렇지 않으면 모바일 디바이스에 의해 제공되는 글로벌 포지셔닝 시스템 (GPS) 포지셔닝 서비스와 같은 위치 서비스로부터 획득될 수 있는 포지션 좌표들 (예를 들어, 위도 및 경도) 에 의해 식별가능한 관련 장소일 수도 있다. 예를 들어, 매크로 관련 장소는 하나 이상의 위성 포지셔닝 시스템 (SPS) 신호들 (예를 들어, GPS 신호들, GLONASS 신호들 등), 하나 이상의 셀룰러 신호들, 및/또는 하나 이상의 WiFi 신호들 (예를 들어, IEEE 802.11 무선 신호들과 같은 WLAN 신호들) 에 의존하는 위치 서비스들을 이용하여 식별될 수 있는 관련 장소일 수도 있다. 이에 반해, 마이크로 관련 장소는 보다 작거나, 매크로 관련 장소 내에 적어도 부분적으로 포함될 수도 있거나 그렇지 않으면 매크로 관련 장소와 연관될 수도 있는 임의의 관련 장소일 수도 있다. 예를 들어, 마이크로 관련 장소는 포지션 좌표 (예를 들어, 위도 및 경도), 또는 다른 모바일 디바이스 (예를 들어, 스마트 폰 또는 태블릿 컴퓨터와 같은 모바일 통신 디바이스) 상의 하나 이상의 위치 서비스들에 의해 제공되는 유사한 정확도의 다른 측정치들을 이용하여 구별가능하지 않을 수도 있다. 따라서, 종래의 포지셔닝 기법들이 일부 실시형태들에서 디바이스가 매크로 관련 장소의 위치를 찾아내는 것을 가능하게 할 수도 있으나, 이러한 기법들은 소정의 실시형태들에서 연관된 마이크로 관련 장소를 식별하는 것이 가능하지 않을 수도 있다. 예를 들어, 마이크로 관련 장소는 (예를 들어, 특정 위치에서 있고/있거나 수신가능한 무선 신호들의 WiFi 시그니쳐 (signature) 또는 무선 주파수 (RF) 핑거프린트를 획득하기 위해) 하나 이상의 WiFi 스캔들에 기초하여 식별될 수 있는 관련 장소일 수도 있으나, 다른 위치 서비스들을 이용해서는 식별가능하거나 구별가능하지 않을 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 마이크로 관련 장소는 관측된 기본 서비스 세트 식별자 (BSSID), 또는 무선 액세스 포인트 (WAP) 의 매체 액세스 제어 (MAC) 주소와 연관될 수도 있다.

매크로 관련 장소들 및 마이크로 관련 장소들을 인식함으로써, 모바일 디바이스는 다양한 유형의 위치 인지 컨텐츠 및/또는 위치 인지 기능들을 제공하는 것이 가능할 수도 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스의 사용자에 의해 현재 방문되고 있거나 이전에 방문되었던 매크로 관련 장소 및/또는 마이크로 관련 장소에 관한 정보를 이용하여, 모바일 디바이스는 소정의 액션들을 수행하거나, 소정의 작동들을 실행하거나, 특정 설정들을 수정하는 것이 가능할 수도 있다. 예를 들어, 이러한 정보는 현재 방문되고 있는 매크로 관련 장소 및/또는 마이크로 관련 장소에 기초하여 소정의 프로그램 또는 스크립트를 자동적으로 실행하기 위해 실시간으로 이용될 수도 있다. 또한, 그리고 하기에서 보다 상세히 논의되는 바와 같이, 특정 마이크로 관련 장소들에 대한 방문들에 관한 정보를 이용하는 것은 디바이스가 매크로 관련 장소들에 대한 방문들과 관련된 정보의 보다 나은 파악을 획득하고, 가능성 있게는 그 정보에서의 오류들을 정정하는 것을 가능하게 할 수도 있다. 이는 디바이스가 디바이스에 의해 방문된 장소들의 이력을 설명하는 정보를 수집, 종합, 분석, 정제, 및/또는 그렇지 않으면 획득하는 것을 가능하게 할 수도 있으며, 이는 임의의 원하는 목적 (예를 들어, 패턴 매칭 및 분석, 타겟화된 광고 등) 으로 이용될 수 있다. 일부 사례들에서, 모바일 디바이스에 의해 방문된 마이크로 관련 장소들 및/또는 매크로 관련 장소들에 관한 정보는 또한 (예를 들어, 순전히 모바일 디바이스의 포지션에 기초하는 작동들을 포함하여) 모바일 디바이스가 위치에 기초하는 작동들을 제공하는 것뿐만 아니라, (예를 들어, 모바일 디바이스의 사용자가 있을 수도 있는 관련 장소 정보, 상황, 또는 맥락에 기초하여, 결정함으로써) 맥락상 지각 애플리케이션들 및/또는 서비스들을 제공하는 것을 가능하게 할 수도 있다.

도 2 에 도시된 실시예에서, 매크로 관련 장소 (200) 는 사무실 건물의 1 층이고, 접수 영역, 여러 개의 사무실들, 회의실, 및 휴게실, 기타 여러 가지, 뿐만 아니라 여러 개의 무선 액세스 포인트들 (예를 들어, 액세스 포인트 (205), 액세스 포인트 (210), 및 액세스 포인트 (215)) 을 포함하여, 다수의 별개의 서브 공간들을 포함한다. 서브 공간들의 각각은 개별적으로 매크로 관련 장소 (200) 와 연관되는 마이크로 관련 장소일 수도 있고/있거나, 하나 이상의 서브 공간들은 집합적으로 매크로 관련 장소 (200) 와 연관되는 하나 이상의 마이크로 관련 장소들을 형성할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 매크로 관련 장소 (200) 는 전체 사무실 건물 또는 사무실 건물의 다수의 층들을 포함할 수도 있고, 마이크로 관련 장소들은 상이한 층들에 걸쳐 분포될 수도 있다.

일부 실시형태들에서, 매크로 관련 장소 (200) 를 방문하는 디바이스는, 예를 들어 서브 시스템들 (110, 125, 및/또는 130) 을 이용하여, 특정 WiFi 시그니쳐 또는 RF 핑거프린트가 매크로 관련 장소 (200) 에 포함되는 특정 마이크로 관련 장소와 연관되는지를 결정할 수도 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스에 저장된 신호 정보에 기초하여, 디바이스는 특정 WiFi 시그니쳐 또는 RF 핑거프린트가 이전에 접촉되었는지 여부, 그리고 그에 따라, WiFi 시그니쳐 또는 RF 핑거프린트에 대응하는 마이크로 관련 장소가 이전에 방문되었는지 여부를 결정할 수도 있다. 예를 들어, 마이크로 관련 장소가 이전에 방문된 경우, 마이크로 관련 장소에 관한 정보는 매크로 관련 장소 (200) 에 대한 장소 모델에, 예를 들어, 장소 모델 정보 (120) 로 이미 저장될 수도 있다. 이러한 정보는, 예를 들어, 이를테면 서브시스템 (105) 을 통한 디바이스의 사용자로부터의 입력에 기초하여, 마이크로 관련 장소에 이전에 할당된 레이블 또는 이름을 나타낼 수도 있다. 이에 반해, WiFi 시그니쳐 또는 RF 핑거프린트 (및, 대응하여, 마이크로 관련 장소) 에 관한 어떠한 정보도 존재하지 않는 경우, 모바일 디바이스는 현재 방문되고 있는 마이크로 관련 정보에 관한 보다 많은 정보를 제공하도록 사용자를 프롬프팅할 수도 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스는 마이크로 관련 장소에 대한 이름 또는 레이블을 입력하도록 사용자를 프롬프팅할 수도 있다. 일부 사례들에서, 모바일 디바이스는 다른 수단에 의해 마이크로 관련 장소에 대한 레이블을 획득할 수도 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스는 사용자의 달력에 포함된 정보에 기초하여, 실내 지도 정보에 기초하여, 다양한 관련 장소들에 대한 크라우드 소스 (crowd-sourced) 레이블들에 기초하여, 및/또는 하나 이상의 다른 소스들로부터 마이크로 관련 장소에 대한 레이블을 획득할 수도 있다.

특히, 모바일 디바이스 및/또는 모바일 디바이스의 사용자가 매크로 관련 장소 (200) 내의 특정 마이크로 관련 장소를 방문 중이라는 (또는 방문했다는) 지식을 갖는 것은, 보다 정밀한 포지션 결정 (예를 들어, 좌표 기반 포지션 픽스 (fix)) 없이 동작가능한 소정의 위치 인지 피쳐들을 인에이블할 수도 있다. 오히려, 소정의 위치 인지 피쳐들은, 하기의 실시예들에서 논의되는 바와 같이, (예를 들어, 마이크로 관련 장소 결정에 의해 제공되는 바와 같이) 디바이스 포지션의 보다 대략적인 파악을 이용하여, 위치 기반 기능들을 제공하는 것이 가능할 수도 있다.

예를 들어, 모바일 디바이스는, 일부 실시형태들에서, 특정 관련 장소를 방문하는 디바이스에 기초하여 하나 이상의 거동들을 변화시키도록 구성될 수도 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스의 사용자는 사용자가 회의실 (220) 로 디바이스를 가지고 갈 경우에 자동적으로 링거 (ringer) 사운드들을 디스에이블하고 무음/진동 모드로 진입하도록 그의 또는 그녀의 디바이스를 구성할 수도 있다. 이러한 기능을 제공하기 위해, 모바일 디바이스는, 예를 들어, 디바이스가 회의실 (220) 에 있는 경우 있고/있거나 검출가능한 특정 WiFi 시그니쳐 또는 RF 핑거프린트에 기초하여, 예를 들어, 마이크로 장소로서 회의실 (220) 을 인식하도록 구성될 수도 있다. 예를 들어, 사용자가 회의실 (220) 로 모바일 디바이스를 가져가는 경우, 디바이스는 새로운 관련 장소가 방문되고 있는지를 결정할 수 있고, 새로운 마이크로 관련 장소에 대한 레이블을 입력하도록 사용자를 프롬프팅할 수도 있다. 또한 또는 대안으로, 사용자는 디바이스가 새로운 마이크로 관련 장소에 있다는 입력을 모바일 디바이스에 제공할 수도 있고, 디바이스가 그에 따라 사용자를 프롬프팅할 수도 있다.

사용자가 회의실 (220) 과 연관된 마이크로 관련 장소에 대한 이름 또는 레이블을 제공하면, 모바일 디바이스는, 마이크로 관련 장소에서 검출가능한 WiFi 시그니쳐 및/또는 RF 핑거프린터들을 설명하는 정보를, 마이크로 관련 장소와 연관된 이름 혹은 레이블 및/또는 다른 정보와 함께 발생시키고/시키거나 저장할 수도 있다. 이러한 정보는, 예를 들어, 회의실 (220) 과 연관된 마이크로 관련 장소 및 매크로 관련 장소 (200) 에 대한 장소 모델의 전부 또는 일부를 형성할 수도 있다. 또한, 이러한 WiFi 시그니쳐 및/또는 RF 핑거프린트는, 예를 들어, 액세스 포인트 (205), 액세스 포인트 (210), 및 액세스 포인트 (215) 를 포함하여, 임의의 개수의 무선 송신기들로부터 수신된 무선 신호들의 신호 세기들 및/또는 다른 신호 특성들을 설명하는 정보를 포함할 수도 있다.

그 후에, 사용자가 향후에 회의실 (220) 을 방문하는 경우, 모바일 디바이스는 (예를 들어, 디바이스가 회의실 (220) 에 있는 경우에 있고/있거나 검출가능한 특정 WiFi 시그니쳐 및/또는 RF 핑거프린트에 기초하여) 회의실 (220) 과 연관된 마이크로 관련 장소가 방문되고 있는지를 결정하는 것이 가능할 수도 있다. 또한, 마이크로 관련 장소가 방문되고 있다는 것을 결정하는 것에 기초하여, 모바일 디바이스는 디바이스의 구성에 따라 자동적으로 링거 사운드들을 디스에이블하고 무음/진동 모드로 진입할 수도 있다.

다른 실시예들에서, 마이크로 관련 장소들의 검출 및 인식은 다른 기능들을 제공하는데 이용될 수도 있다. 예를 들어, 사용자가 디바이스를 회의실 (220) 로 가져가는 경우에 모바일 디바이스가 자동적으로 링거 사운드들을 디스에이블하고 무음/진동 모드로 진입하도록 구성될 수도 있는 방법과 유사하게, 디바이스가 사용자의 사무실 (225) 과 연관된 마이크로 관련 장소에 있다고 디바이스가 검출하는 경우 디바이스는 또한 사용자의 데스크톱 컴퓨터에 대해 Bluetooth 링크를 인에이블하도록 구성될 수도 있다. 다른 실시예로서, 디바이스가 휴게실 (230) 과 연관된 마이크로 관련 장소에 있다고 디바이스가 결정하는 경우, 모바일 디바이스는 인스턴트 메시징 서비스 및/또는 소셜 네트워킹 서비스에 특정 상태 메시지 (예를 들어, "자리비움 (Away)" 메시지) 를 포스팅하도록 구성될 수도 있다.

또 다른 실시예들에서, 매크로 관련 장소들의 검출 및 인식은 다른 기능들을 제공하는데 이용될 수도 있다. 예를 들어, 사용자가 회의실 (220) 로 디바이스를 가져가는 경우 모바일 디바이스가 자동적으로 링거 사운드들을 디스에이블하고 무음/진동 모드로 진입하도록 구성될 수도 있는 방법과 유사하게, 사용자가 사무실 건물 (200) 내의 어느 곳에든 있는 경우에 디바이스는 또한 착신 호출들을 사용자의 책상 전화기로 포워딩하도록 구성될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 모바일 디바이스가 매크로 장소 내의 하나 이상의 마이크로 관련 장소, 예를 들어, 사용자의 사무실 내에 위치되는 경우를 제외하고, 모바일 디바이스가 특정 매크로 관련 장소, 예를 들어, 사용자의 일터에 위치된다고 결정되는 경우 사용자의 개인용 모바일 디바이스는 음성메일로 호출들을 포워딩하도록 구성될 수도 있다.

(예를 들어, 다양한 마이크로 관련 장소들 및/또는 매크로 관련 장소들의 검출 및 인식에 기초하여 모바일 디바이스가 상이한 작동들을 수행할 수 있는) 위에서 논의된 소정의 실시예들에서, (예를 들어, GPS 데이터, 경도 및 위도 좌표 등을 이용하여 설명될 수도 있는 바와 같은) 모바일 디바이스 및/또는 그 사용자의 특정 지리적 위치는, 예를 들어, 이러한 실시예들에서 논의된 다양한 작동들을 제공하는데 있어서, 임의의 경우, 중요성을 거의 갖지 않을 수도 있다. 오히려, 모바일 디바이스의 지리적 좌표 또는 지도 포지션과 상관없이, 특정 마이크로 관련 장소 및/또는 특정 매크로 관련 장소의 방문 그 자체가 더 중요할 수도 있고, 모바일 디바이스는 그에 따라 다른 위치 서비스들 (예를 들어, GPS 서비스들, 다른 좌표 기반 포지션 서비스들 등) 을 무시하거나 턴 오프할 수도 있다. 사실, 일부 사례들에서, 사용자의 직장 또는 집과 같은 소정의 매크로 관련 장소 및/또는 마이크로 관련 장소가 검출되고/되거나 그렇지 않으면 인식되는 경우, 모바일 디바이스 및/또는 모바일 디바이스의 사용자는 소정의 포지션 서비스들 (예를 들어, GPS 서비스들, 다른 좌표 기반 포지션 서비스들 등) 을 디스에이블할 수도 있다. 이는 소정의 상황들 (예를 들어, 사용자는 집에 있는 경우 위치를 보여주길 원하지 않을 수도 있다) 에서 사용자에 대한 프라이버시를 증가시키는데 이용될 수도 있을 뿐만 아니라, 예를 들어, 모바일 디바이스가, 예를 들어, 열악한 GPS 수신을 갖는 것으로 알려진 마이크로 또는 매크로 관련 장소에 위치된다고 결정되는 경우, 배터리 소모, 프로세싱 자원들의 이용, 및/또는 네트워크 트래픽을 감소시킬 수도 있다. 또한, 상술된 하나 이상의 실시형태들은, 예를 들어, 일부 실시형태들에서, 모바일 디바이스가 오직 마이크로 장소 식별만을 이용하여 매크로 장소를 식별하는 것을 허용함으로써, 디바이스가 다른 위치 서비스들을 이용하기를 포기하는 것을 가능하게 할 수도 있다. 실시예로서, 모바일 디바이스는 SPS 서비스들을 인에이블하지 않으면서 일부 실시형태들에서 환경의 WiFi 스캔에 기초하여 방문되고 있는 매크로 관련 장소를 결정하도록 구성될 수도 있다.

위에서 논의되고 도 2 에 도시된 실시예들이 매크로 관련 장소가 사무실 건물 사이즈이고 대응하는 마이크로 관련 장소들이 사무실 건물에서의 서브 공간들인 예시적인 상황을 설명하나, 다양한 관련 장소들의 사이즈들 및/또는 규모는 다른 배치예들에서 상이할 수도 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, 매크로 관련 장소는 다수의 건물들 (예를 들어, 3 개, 4 개, 5 개 등) 을 포함하는 사무실 캠퍼스일 수도 있고, 각각의 건물은 마이크로 관련 장소일 수도 있다. 또한, 이러한 실시예에서, 각각의 건물이 하나의 장소 모델에서 마이크로 관련 장소일 수도 있으나, 하나 이상의 다른 장소 모델들이 또한 동일한 물리적 공간에 대해 정의되고 모바일 디바이스에 의해 이용될 수도 있다. 이러한 다른 장소 모델들 중 하나 이상의 장소 모델에서, 각각의 건물 (예를 들어, 제 1 장소 모델에서 마이크로 관련 장소인 각각의 건물) 은 다른 장소 모델에서는 매크로 관련 장소일 수도 있고, 따라서, 다수의 마이크로 관련 장소들을 포함할 수도 있다. 이러한 마이크로 관련 장소들은, 예를 들어, 사무실 캠퍼스의 특정 건물과 연관된 매크로 관련 장소에 대해 정의될 수도 있다.

또한, 일부 실시형태들에서, 관련 장소들 및/또는 전체 장소 모델들은 하나 이상의 모바일 디바이스들의 상이한 사용자들에 대해 별도로 정의될 수도 있다. 예를 들어, 관련 장소들은 각각의 장소에서 보낸 시간의 양에 기초하여, (예를 들어, 사용자 정의 레이블들을 포함해) 다양한 장소들에 대해 정의되고/되거나 그렇지 않으면 제공될 수도 있는 하나 이상의 레이블들에 기초하여, 및/또는 (예를 들어, 사용자 주문맞춤가능 위치 인지 기능들을 포함해) 다양한 장소들에 대해 정의될 수도 있는 하나 이상의 작동들에 기초하여 하나 이상의 모바일 디바이스들의 각각의 사용자에 대해 별도로 정의될 수도 있다. 따라서, 마이크로 관련 장소들 및 매크로 관련 장소들을 포함하여 관련 장소들은 범용이지는 않을 수도 있으나, 대신 달라질 수는 있다. 일부 사례들에서는, 그러나, 마이크로 관련 장소들 및/또는 매크로 관련 장소들을 포함하여 적어도 일부 관련 장소들이 상이한 사용자들 (예를 들어, 동일한 디바이스의 상이한 사용자들, 상이한 디바이스의 상이한 사용자들 등) 에 걸쳐 공유될 수도 있다. 예를 들어, 관련 장소들 정보가 다수의 사용자들로부터의 크라우드 소스인 경우 (예를 들어, 다수의 사용자들 및/또는 다수의 디바이스들이 다른 사용자들 및/또는 다른 디바이스들과의 공유를 위해 하나 이상의 중앙 서버들에 관련 장소들 정보를 제공하는 경우) 일부 관련 장소들 및/또는 전체 장소 모델들이 사용자들에 걸쳐 공유될 수도 있다. 또한, 일부 사례들에서, 관련 장소가 알려진 관심 장소와 상이하고/하거나 알려진 관심 장소와 분리되어 있을 수도 있으나, 일부 실시형태들에서는, 관련 장소가 또한 알려진 관심 장소와 동일할 수도 있다.

마이크로 관련 장소들 및 매크로 관련 장소들의 검출 및 인식이 모바일 디바이스에 의해 이용되어 다양한 기능들을 제공할 수도 있는 방법을 예시하는 여러 실시예들을 논의하였으며, 관련 장소들 사이의 관계들이 이러한 모바일 디바이스에 의해 이용될 수도 있는 방법을 예시하는 여러 실시예들은 이제 도 3 내지 도 9 에 대해 보다 상세히 논의될 것이다. 이러한 실시예들 중 임의의 실시예 및/또는 모든 실시예에서, 논의되는 모바일 디바이스는 시스템 (100) 및/또는 시스템의 임의의 부분을 포함하고/하거나 구현할 수 있다.

도 3 내지 도 9 는 본 개시물의 하나 이상의 예시적인 양상들에 따른, 관련 장소들 사이의 관계들을 이용하는 다양한 실시예들을 도시한다.

도 3 에서, 일부 실시형태들에서, 마이크로 관련 장소와 연관된 매크로 관련 장소에 대한 대응하는 방문을 설명하는 정보에서 종료 시간을 정정하기 위해, 마이크로 관련 장소에 대한 방문이 이용될 수 있는 방법을 예시하는 실시예가 도시된다. 특히, 도 3 에서 볼 수 있는 바와 같이, 특정 마이크로 관련 장소에 대한 방문 (305) 을 설명하는 정보는 특정 마이크로 관련 장소에 대한 방문 (305) 이 특정 종료 시간 (310) 에 끝났다고 나타낼 수도 있다. 특정 마이크로 관련 장소에 대한 방문 (305) 이 특정 시간 (310) 에 끝났다는 것을 나타내는 정보에 기초하여, 그 안에 마이크로 관련 장소가 포함되는 매크로 관련 장소에 대한 대응하는 방문 (315) 을 설명하는 정보가 마이크로 장소 방문을 설명하는 정보를 고려하여 정정될 수도 있다. 또한, 매크로 관련 장소에의 방문에 대한 정정된 종료 시간은 모바일 디바이스에 의해 획득된 측정 정보 (예를 들어, 마이크로 관련 장소의 아이덴티티를 결정할 시에 이용될 수 있는 WiFi 시그니쳐 및/또는 RF 핑거프린트를 포함하는 신호 측정 정보), 및 마이크로 관련 장소와 매크로 관련 장소 사이의 관계를 정의하는 장소 모델에 기초하여 (예를 들어, 마이크로 관련 장소를 방문하는 모바일 디바이스에 의해) 도출되는 방문의 속성일 수도 있다. 이러한 방문의 속성은, 예를 들어, 마이크로 관련 장소를 방문하는 모바일 디바이스에 포함될 수도 있는 시스템 (100) 의 속성 도출 서브시스템 (130) 에 의해 및/또는 다른 컴포넌트들에 의해 도출될 수도 있고, 시스템 (100) 의 측정 정보는 관련 장소 정보 획득 서브시스템 (125) 에 의해 및/또는 다른 컴포넌트들에 의해 유사하게 획득될 수도 있다.

예를 들어, 매크로 관련 장소에 대한 정정된 방문 (320) 을 설명하는 정보는 특정 매크로 관련 장소에 대한 방문이 마이크로 관련 장소에 대한 대응하는 방문 (305) 이 끝난 것과 동일한 시간 (310) 에 끝났음을 반영하도록 발생될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 이러한 정보는 모바일 디바이스, 예컨대, 모바일 디바이스가 방문한 마이크로 관련 장소에 관한 정보를 분석하고 마이크로 관련 장소에 대한 방문의 속성을 도출하여 이러한 정정을 획득하는 모바일 디바이스에 의해 발생될 수도 있다. 다른 실시형태들에서, 이러한 프로세싱은 모바일 디바이스로부터 원격으로 위치되고/되거나 관련 장소들에 관한 정보를 분석할 시에 모바일 디바이스를 보조하도록 구성되는 서버에 의해 수행될 수도 있다.

이러한 정정이 실시간으로 (예를 들어, 모바일 디바이스가 특정 마이크로 관련 장소를 현재 방문하는 시간에) 수행되는 사례들에서, 이러한 정정은 디바이스가 위치 기반 컨텐츠 전달과 같은 위치 인지 기능들을 계속 제공하는 것을 허용할 수 있으며, 여기서 이러한 위치 인지 기능들은 (예를 들어, 방문되고 있는 마이크로 관련 장소에 관계되기 보다는) 방문되고 있는 매크로 관련 장소에 의존적이고/이거나 그렇지 않으면 그에 관계된다. 다시 말해, (예를 들어, 방문되고 있는 매크로 관련 장소 및 이러한 방문(들)이 일어나는 특정 시간(들)을 결정하기 위해) 마이크로 관련 장소를 검출하고 인식하고, 후속하여 마이크로 관련 장소에 대한 방문의 속성을 도출하는 것은, (반드시 매크로 관련 장소의 검출 및 인식하는 것을 필요로 하지 않으면서) 오직 마이크로 관련 장소의 디바이스의 검출 및 인식에 기초하여 위치 인지 기능들을 제공하도록 모바일 디바이스를 인에이블할 수 있다. 또한, 이러한 정정이 방문이 일어난 후에 수행되는 경우, 이러한 정정은 마이크로 관련 장소들 및 매크로 관련 장소들에 대한 이전의 방문들을 설명하는 이력 데이터를 보다 정밀하게 추적하도록 모바일 디바이스를 인에이블할 수 있다. 이러한 데이터는, 타겟화된 광고를 포함하여, 예를 들어, 임의의 원하는 목적으로 (예를 들어, 모바일 디바이스에 의해) 이용될 수도 있다.

도 4 에서, 일부 실시형태들에서, 대응하는 매크로 관련 장소로의 방문에 대한 시작 시간 및 종료 시간 양자 모두를 정정할 시에 하나 이상의 마이크로 관련 장소들에 대한 하나 이상의 방문들이 이용될 수 있는 방법을 예시하는 실시예가 도시된다. 특히, 도 4 에서 볼 수 있는 바와 같이, 모바일 디바이스가 다양한 마이크로 관련 장소들에 대한 다수의 방문들을 식별하는 것을 가능하게 할 수 있는 모바일 디바이스는 다수의 측정치들 (예를 들어, 하나 이상의 WiFi 시그니쳐들 및/또는 RF 핑거프린트들을 포함하는 무선 신호 측정치들) 을 획득할 수도 있다. 예를 들어, (예를 들어, 모바일 디바이스에 포함될 수도 있는 시스템 (100) 의 관련 장소 정보 획득 서브시스템 (125) 에 의해 및/또는 다른 컴포넌트들에 의해 획득될 수도 있는) 측정 정보에 기초하여, 모바일 디바이스는 제 1 마이크로 관련 장소에 대한 제 1 방문 (405), 제 2 마이크로 관련 장소에 대한 제 2 방문 (410), 제 3 마이크로 관련 장소에 대한 제 3 방문 (415), 및 제 2 마이크로 관련 장소에 대한 제 4 방문 (420) 을 식별하는 것이 가능할 수도 있다. 또한, 이러한 마이크로 관련 장소들을 정의하는 장소 모델 데이터, 뿐만 아니라 하나 이상의 매크로 관련 장소들에 대한 그것들의 관계들에 기초하여, 모바일 디바이스는 이러한 마이크로 관련 장소들의 모두가 동일한 매크로 관련 장소와 연관되는지를 결정하는 것이 가능할 수도 있다. 또한, 모바일 디바이스에 의해 획득된 측정 정보에 기초하여, 모바일 디바이스는 일련의 마이크로 장소 방문들이 특정 시작 시간 (425) 에서 시작하고 특정 종료 시간 (430) 에서 종료한다는 것을 결정하는 것이 가능할 수도 있다. 측정 정보 및 장소 모델에서 정의된 관계들을 이용함으로써, 모바일 디바이스는, 일부 실시형태들에서, 일련의 마이크로 장소 방문들과 연관된 측정치들에 기초하여 매크로 장소 방문의 실제 시작 시간 및 종료 시간을 반영하도록 매크로 장소 방문 (435) 을 설명하는 정보를 정정할 수 있다. 이러한 정정은, 예를 들어, 모바일 디바이스에 포함될 수도 있는 시스템 (100) 의 속성 도출 서브시스템 (130) 에 의해, 또는 다른 컴포넌트들에 의해 수행될 수도 있다.

예를 들어, 매크로 관련 장소에 대한 정정된 방문 (440) 을 설명하는 정보는 특정 매크로 관련 장소에 대한 방문이 시작 시간 (425) 에서 시작됐고 (예를 들어, 첫 번째 마이크로 관련 장소 방문이 시작되는 경우) 종료 시간 (430) 에서 종료되었다는 (예를 들어, 마지막 마이크로 관련 장소 방문이 끝나는 경우) 것을 반영하도록 발생될 수도 있다. 위에서 논의된 이전의 실시예들에서와 같이, 일부 실시형태들에서, 모바일 디바이스 그 자체에 의해, 이러한 정보가 정보가 발생될 수도 있고 대응하는 분석이 수행될 수도 있는 한편, 다른 실시형태들에서는, 이러한 프로세싱의 임의의 일부분 및/또는 전부가 관련 장소들에 관한 정보를 분석할 시에 모바일 디바이스를 보조하도록 구성되는 서버에 의해 수행될 수도 있다.

도 5 에서, 일부 실시형태들에서, 이러한 정보가 누락된 매크로 관련 장소에의 방문에 대한 데이터를 채움으로써 매크로 관련 장소에 대한 방문에 관한 정보를 정정하기 위해, 마이크로 관련 장소에 대한 방문에 관한 정보가 이용될 수 있는 방법을 예시하는 실시예가 도시된다. 특히, 도 5 에서 볼 수 있는 바와 같이, 모바일 디바이스는 모바일 디바이스가 다수의 마이크로 장소 방문들 (예를 들어, 제 1 마이크로 관련 장소에 대한 제 1 방문 (505), 제 2 마이크로 관련 장소에 대한 제 2 방문 (510), 제 3 마이크로 관련 장소에 대한 제 3 방문 (515), 및 제 2 마이크로 관련 장소에 대한 제 4 방문 (520)) 을 검출하고/하거나 인식하는데 이용할 수 있는 다수의 측정치들을 (예를 들어, 모바일 디바이스에 포함될 수도 있는 시스템 (100) 의 관련 장소 정보 획득 서브시스템 (125) 및/또는 다른 컴포넌트들을 이용하여) 획득하는 것이 가능할 수도 있다. 또한, 모바일 디바이스는 대응하는 매크로 장소 방문들 (예를 들어, 제 1 매크로 관련 장소에 대한 제 1 방문 (525), 및 제 2 매크로 관련 장소에 대한 제 2 방문 (530)) 을 식별하는 측정치들 및/또는 다른 관측되고/되거나 결정된 정보를 가질 수도 있다. 그러나, 이러한 실시예에서, 매크로 장소 방문들에 대한 관측되고/되거나 결정된 정보는 제 2 마이크로 관련 장소에 대한 방문 (520) 에 대응하는 매크로 장소 방문에 대한 정보는 포함하지 않을 수도 있다. 이러한 사례에서, 모바일 디바이스는, 예를 들어, 마이크로 장소 방문 (520) 과 연관된 측정 정보, 및 다양한 마이크로 관련 장소들과 다양한 매크로 관련 장소들 사이의 관계들을 정의하는 장소 모델에 기초하여, 누락된 매크로 장소 방문에 대한 데이터를 생성하고/하거나 결정할 수도 있다. 누락된 매크로 장소 방문에 대한 데이터의 이러한 생성 및/또는 결정은, 예를 들어, 모바일 디바이스에 포함될 수도 있는 시스템 (100) 의 속성 도출 서브시스템 (130) 에 의해 및/또는 다른 컴포넌트들에 의해 수행될 수도 있다.

예를 들어, 매크로 장소 방문이 삽입되는 것에 대응하는 동일한 시간들에서, 모바일 디바이스가 제 2 마이크로 관련 장소가 방문되고 있었음을 나타내는 측정치들을 획득했음을 나타내는 정보에 기초하여 모바일 디바이스에 의해, 제 1 매크로 관련 장소에 대한 방문 (535) 을 설명하는 정보가 타임라인 (예를 들어, 모바일 디바이스 및/또는 디바이스의 사용자와 연관된 위치 추적 데이터를 포함하는 타임라인) 에 발생되고/되거나 삽입될 수도 있다. 그리고, 제 2 마이크로 관련 장소와 제 1 매크로 관련 장소 사이의 관계를 정의하는 장소 모델을 이용하여 (예를 들어, 제 2 마이크로 관련 장소가 제 1 매크로 관련 장소에 포함된다고 명시하여), 모바일 디바이스는 매크로 장소 방문 (535) 이 일어났음을 반영하도록 정보를 발생시키고/시키거나 삽입할 수 있다. 따라서, 일부 실시형태들에서, 모바일 디바이스는 매크로 장소 방문 (535) 과 같은 누락된 정보를 결정하거나 정정하는 것이 가능할 수도 있다. 또한, 모바일 디바이스는 소정의 측정치들이 없이 제 1매크로 장소가 방문되었음을 결정하는 것이 가능할 수도 있다. 예를 들어, 일부 실시형태들에서, 모바일 디바이스는 WiFi 스캔을 수행하여, 예를 들어, 제 2 마이크로 장소와 연관된 시그니쳐를 검출하고, 스캔에 기초하여 520 에서 제 2 마이크로 장소에 대한 방문을 식별할 수도 있다. 제 1 매크로 장소를 식별하기 위해 GPS 측정치들과 같은 소정의 다른 측정치들이 이용가능하지 않은 경우, 제 1 매크로 장소 방문은 여전히 스캔 및 장소 모델에 기초하여 535 에서 식별될 수도 있다. 유사하게, 마이크로 장소 방문 및 장소 모델에 기초하여 매크로 장소가 식별될 수 있는 경우, 모바일 디바이스는 배터리 전력을 절약하기 위해 GPS 수신기 또는 다른 센서들을 턴 오프할 수도 있다. 위에서 논의된 이전의 실시예들에서와 같이, 이러한 정보는, 일부 실시형태들에서, 모바일 디바이스 그 자체에 의해 발생될 수도 있고, 다른 실시형태들에서는, 이러한 프로세싱의 임의의 일부 및/또는 전부가 관련 장소들에 관한 정보를 분석할 시에 모바일 디바이스를 보조하도록 구성되는 서버에 의해 수행될 수도 있다.

위에서 예시된 바와 같이, 도 5 에 도시된 실시예에서, 매크로 장소 방문의 발생이 마이크로 장소 방문 및 관련 장소 모델과 연관된 측정치들에 기초하여 결정될 수 있을 뿐만 아니라, 방문된 매크로 관련 장소의 아이덴티티가 이러한 정보에 기초하여 결정될 수 있다. 일부 사례들에서, 모바일 디바이스가 매크로 장소 방문의 발생을 결정하는 것이 가능할 수도 있으나, 모바일 디바이스는 방문된 매크로 관련 장소의 아이덴티티를 결정하는 것이 가능하지 않을 수도 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스에 의해 이용되는 장소 모델은 방문된 마이크로 관련 장소와 매크로 관련 장소 사이의 관계를 정의하는 정보를 포함하지 않을 수도 있다. 이러한 상황의 실시예가 도 6 에 대해 하기에서 보다 상세히 논의된다.

특히, 도 6 에서 도시된 실시예에서, 모바일 디바이스는 여러 마이크로 장소 방문들 (예를 들어, 제 1 마이크로 관련 장소에 대한 제 1 방문 (605), 제 2 마이크로 관련 장소에 대한 제 2 방문 (610), 제 3 마이크로 관련 장소에 대한 제 3 방문 (615), 및 제 2 마이크로 관련 장소에 대한 제 4 방문 (620)) 의 발생을 나타내는 획득된 다수의 측정치들을 가질 수도 있다. 또한, 모바일 디바이스는 마이크로 장소 방문들에 대응하는 몇몇 매크로 장소 방문들 (예를 들어, 제 1 매크로 관련 장소에 대한 제 1 방문 (625), 및 제 1 매크로 관련 장소에 대한 제 2 방문 (630)) 의 발생을 나타내는 획득된 측정치들 및/또는 다른 관측되고/되거나 결정된 정보를 가질 수도 있다. 다양한 관련 장소들의 다양한 방문들에 관한 정보 중 임의의 정보 및/또는 모든 정보는, 예를 들어, 모바일 디바이스에 포함될 수도 있는 시스템 (100) 의 관련 장소 정보 획득 서브시스템 (125) 및/또는 다른 컴포넌트들에 의해 획득될 수도 있다. 그러나, 이러한 실시예에서, 매크로 장소 방문들에 대한 관측되고/되거나 결정된 정보는 제 3 마이크로 관련 장소에의 방문 (615) 에 대응하는 매크로 장소 방문에 대한 정보는 포함하지 않을 수도 있다.

이러한 실시예에서, 모바일 디바이스에 의해 이용되는 장소 모델은 제 3 마이크로 관련 장소와 임의의 특정 매크로 관련 장소 사이의 관계를 정의하지 않을 수도 있다. 그 결과, 도 6 에서 볼 수 있는 바와 같이, 모바일 디바이스는 매크로 관련 장소에 대한 방문 (635) 의 발생을 설명하는 정보를 타임라인에 발생시키고/시키거나 삽입하는 것이 가능할 수도 있으나, 모바일 디바이스는 방문된 매크로 관련 장소의 아이덴티티를 명시하는 정보를 결정하는 것이 가능하지 않을 수도 있다 (그리고, 그에 따라, 그러한 정보를 발생시키고/시키거나 삽입하는 것이 가능하지 않을 수도 있다). 이러한 정보의 타임라인으로의 발생 및/또는 삽입은, 예를 들어, 모바일 디바이스에 포함될 수도 있는 시스템 (100) 의 속성 도출 서브시스템 (130) 에 의해 및/또는 다른 컴포넌트들에 의해 수행될 수도 있다.

일부 사례들에서, 대응하는 마이크로 장소 방문에 관한 측정 정보에 기초하여 매크로 장소 방문의 속성이 도출된 후에 (예를 들어, 누락된 매크로 장소 방문이 모바일 디바이스 및/또는 모바일 디바이스의 사용자와 연관된 다른 추적 데이터에 삽입된 후에), 삽입되는 매크로 장소 방문은 계속되는 다른 매크로 장소 방문, 예컨대, 삽입된 매크로 장소 방문에 선행하거나 후행하는 계속되는 매크로 장소 방문의 부분을 표현한다. 이러한 사례들에서, 삽입되는 매크로 장소 방문은 선행하거나 후행하는 매크로 장소 방문과 병합될 수도 있는데, 여기서, 예를 들어, 연속적 매크로 장소 방문들이 동일한 매크로 관련 장소에 대해 이루어졌다. 이러한 상황의 실시예가 도 7 에 도시되고 하기에서 보다 상세히 논의된다.

특히, 도 7 에서 도시된 실시예에서, 모바일 디바이스는 여러 마이크로 장소 방문들 (예를 들어, 제 1 마이크로 관련 장소에 대한 제 1 방문 (705), 제 2 마이크로 관련 장소에 대한 제 2 방문 (710), 제 3 마이크로 관련 장소에 대한 제 3 방문 (715), 및 제 2 마이크로 관련 장소에 대한 제 4 방문 (720)) 의 발생을 나타내는 획득된 다수의 측정치들을 가질 수도 있다. 또한, 모바일 디바이스는 마이크로 장소 방문들에 대응하는 몇몇 매크로 장소 방문들 (예를 들어, 제 1 매크로 관련 장소에 대한 제 1 방문 (725), 및 제 2 매크로 관련 장소에 대한 제 2 방문 (730), 및 제 1 매크로 관련 장소에 대한 제 3 방문 (735)) 의 발생을 나타내는 획득된 측정치들 및/또는 다른 관측되고/되거나 결정된 정보를 가질 수도 있다. 다양한 관련 장소들에 대한 다양한 방문들에 관한 정보 중 임의의 정보 및/또는 모든 정보는, 예를 들어, 모바일 디바이스에 포함될 수도 있는 시스템 (100) 의 관련 장소 정보 획득 서브시스템 (125) 및/또는 다른 컴포넌트들에 의해 획득될 수도 있다. 여기서 다시, 그러나, 이러한 실시예에서 매크로 장소 방문들에 대해 관측되고/되거나 결정된 정보는 마이크로 장소 방문들 중 하나 이상의 마이크로 장소 방문에 대응하는 매크로 장소 방문 (예를 들어, 제 2 마이크로 관련 장소에 대한 방문 (710)) 에 대한 정보를 포함하지 않을 수도 있다. 위에서 논의된 실시예들에서와 같이, 제 2 마이크로 관련 장소와 제 1 매크로 관련 장소 사이의 관계를 정의하는, 모바일 디바이스에 의해 이용되는 장소 모델에 기초하여, 매크로 장소 방문이 삽입되는 시간들 동안에, 제 2 마이크로 관련 장소가 방문되고 있었음을 나타내는 측정치들을 모바일 디바이스가 획득했다는 것을 나타내는 정보를 고려하여, 제 1 매크로 관련 장소에 대한 방문 (740) 을 설명하는 정보가 모바일 디바이스에 의해 (예를 들어, 모바일 디바이스에 포함될 수도 있는 시스템 (100) 의 속성 도출 서브시스템 (130) 에 의해 및/또는 다른 컴포넌트들에 의해) 타임라인에 발생되고/되거나 삽입될 수도 있다.

특히, 이러한 실시예에서, 제 1 마이크로 관련 장소에 대한 제 1 방문 (705) 및 제 2 마이크로 관련 장소에 대한 제 2 방문 (710) 양자 모두는 동일한 매크로 관련 장소에 대한 방문들, 즉, 이러한 실시예에서 제 1 매크로 관련 장소에 대한 방문들에 대응한다. 매크로 장소 방문들 (725 및 740) 이 동일한 매크로 관련 장소에 대한 연속적인 매크로 장소 방문들이기 때문에, 모바일 디바이스는 방문들을 단일 매크로 장소 방문 (745) 으로 병합할 수 있다. 이는 모바일 디바이스가, 사용자가 여러 마이크로 관련 장소들, 즉, 이러한 실시예에서, 제 1 마이크로 관련 장소 및 제 2 마이크로 관련 장소를 연속적으로 방문하는 동안, 이러한 방문들 양자 모두는 모바일 디바이스 및/또는 모바일 디바이스의 사용자가 역시 제 1 매크로 관련 장소에 위치했을 동안 이루어졌음을 반영하는 추적 정보를 발생, 결정, 및/또는 유지하는 것을 허용할 수도 있다.

일부 실시형태들에서, 매크로 장소 방문에 관한 다른 정보를 정정하기 위해 마이크로 장소 방문에 관한 정보가 이용될 수도 있다. 예를 들어, 마이크로 장소 방문들을 식별하는데 이용되는 측정치들 및/또는 다른 데이터 (예를 들어, 하나 이상의 WiFi 시그니쳐들 및/또는 RF 핑거프린트들을 포함하는 신호 측정 정보) 는, 일부 사례들에서, 매크로 장소 방문들을 결정하고/하거나 그렇지 않으면 식별하는데 이용되는 정보 (예를 들어, 위성 포지셔닝 신호들, 셀룰러 신호들 등) 보다 더 신뢰할 수 있는 것으로 여겨진다. 마이크로 장소 방문에 관한 정보가 대응하는 매크로 장소 방문에 관한 정보와 매칭하지 않는 사례들에서, 모바일 디바이스는, 일부 실시형태들에서, 마이크로 장소 방문에 관한 정보를, 관련 장소 모델 데이터와 함께 이용하여, 매칭하지 않는 매크로 장소 방문과 연관된 정보를 덮어쓸 (overwrite) 수 있다. 이러한 상황의 실시예가 도 8 에 도시되고 하기에서 보다 상세히 논의된다. 도시되지는 않았으나, 매크로 장소 방문은 또한 마이크로 장소 방문이 정확하지 않게 결정되었는지를 결정하는데 이용될 수도 있거나, 장소 모델을 업데이트하는데 이용될 수도 있다. 예를 들어, 매크로 관련 장소는 처음에 제 1 마이크로 관련 장소와 연관될 수도 있으나, 이후에, 매크로 관련 장소가 제 2 마이크로 관련 장소와 연관될 개연성이 더 있다고 결정될 수도 있다.

도 8 에 도시된 실시예에서, 모바일 디바이스는, 제 3 마이크로 관련 장소에 대한 제 3 방문 (805) 을 포함하여, 여러 마이크로 장소 방문들의 발생을 나타내는 획득된 다수의 측정치들을 가질 수도 있다. 또한, 모바일 디바이스는, 제 2 매크로 관련 장소에 대한 제 2 방문 (810), 제 3 매크로 관련 장소에 대한 제 3 방문 (815), 및 제 2 매크로 관련 장소에 대한 제 4 방문 (820) 을 포함하여, 여러 매크로 장소 방문들의 발생을 나타내는 획득된 측정치들 및/또는 다른 측정되고/측정되거나 결정된 정보를 가질 수도 있다. 다양한 관련 장소들에 대한 다양한 방문들에 관한 정보 중 임의의 정보 및/또는 모든 정보는, 예를 들어, 모바일 디바이스에 포함될 수도 있는 시스템 (100) 의 관련 장소 정보 획득 서브시스템 (125) 에 의해 및/또는 다른 컴포넌트들에 의해 획득될 수도 있다. 이러한 실시예에서는, 그러나, 제 3 마이크로 관련 장소 및 특정 매크로 관련 장소 사이의 하나 이상의 관계들을 정의할 수도 있는 장소 모델 데이터는 (예를 들어, 마이크로 장소 방문 (805) 과 연관된) 제 3 마이크로 관련 장소가 사실은 (예를 들어, 매크로 장소 방문들 (810 및 820) 과 연관된) 제 2 매크로 관련 장소에 대응한다고 나타낼 수도 있다. 모바일 디바이스가 매크로 장소 방문 (815) 의 발생을 검출했긴 하나, 방문된 매크로 관련 장소의 아이덴티티를 아마도 부정확하게 결정한 이러한 사례에서, 모바일 디바이스는 매칭하지 않는 매크로 장소 방문 (예를 들어, 매크로 장소 방문 (815)) 과 연관된 식별 정보를 덮어써서 정정된 매크로 장소 방문 (825) 을 획득할 수도 있다. 그 후에, 모바일 디바이스는 정정된 매크로 장소 방문 (825) 을 선행하는 매크로 장소 방문 (810) 및 후속하는 매크로 장소 방문 (820) 과 병합할 수도 있는데, 이러한 연속적 매크로 장소 방문들의 모두가 동일한 매크로 관련 장소와 연관되기 때문이다. 이러한 방식으로, 도 8 에서 볼 수 있는 바와 같이, 모바일 디바이스는 병합된 매크로 장소 방문 (830) 을 획득할 수도 있다. 또한, 식별 정보의 덮어쓰기 및/또는 매크로 장소 방문들의 병합은, 예를 들어, 모바일 디바이스에 포함될 수도 있는 시스템 (100) 의 속성 도출 서브시스템 (130) 에 의해 및/또는 다른 컴포넌트들에 의해 수행될 수도 있다.

모바일 디바이스가 이전에 결정된 및/또는 그렇지 않으면 인식된 매크로 장소 방문과 연관된 식별 정보를 덮어씀으로써 매크로 장소 방문을 정정하는 이러한 사례들에서, 처음의 오류는 다양한 이유들로 인해 생길 수도 있다. 예를 들어, 이러한 오류는 모바일 디바이스에 의해 캡쳐된 열악한 신호 정보, 모바일 디바이스에 의해 수행된 부정확한 평가 및/또는 다른 잘못된 분석, 오류가 있는 맵핑 정보, 및/또는 다른 이유들로부터 생길 수도 있다. 그럼에도 불구하고, 일부 실시형태들에서, 다른 매크로 장소 방문에 관한 정보를 덮어씀으로써 매크로 장소 방문을 정정하기 전에, 모바일 디바이스는 먼저 인식된 마이크로 관련 장소와, 적어도 부분적으로, 기존의 매크로 장소 방문을 덮어쓸 매크로 관련 장소 사이의 관계에 대한 신뢰 수준을 결정할 수도 있다. 마이크로 관련 장소와 매크로 관련 장소 사이의 관계에서의 이러한 신뢰 수준은, 예를 들어, 특정 모바일 디바이스 및/또는 하나 이상의 다른 모바일 디바이스들이 그 관계를 관찰한 횟수에 기초할 수도 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스 및/또는 하나 이상의 다른 모바일 디바이스들이 마이크로 관련 장소와 매크로 관련 장소 사이의 특정 관계 (예를 들어, 마이크로 관련 장소가 매크로 관련 장소 내에 포함된다) 를 관찰한 횟수가 더 클수록, 이러한 관련 장소들 사이의 관계에 대한 신뢰 수준이 더 높을 수도 있다. 일부 배치예들에서, 마이크로 관련 장소와 매크로 관련 장소 사이의 각각의 관계에 대한 신뢰 수준에 관한 정보는 관련 장소들과 연관된 장소 모델에 저장되고/되거나 그렇지 않으면 포함될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 신뢰 수준은 측정된 신호들과 장소 모델에 저장된 신호들 사이의 유사성에 기초하여, 및/또는 관측되고 예상된 신호 또는 다른 환경 측정치들 사이의 거리에 기초하여 결정될 수도 있다.

또한, 일부 실시형태들에서, 모바일 디바이스는 오직 관계 (예를 들어, 장소 모델에서 정의된 바와 같은, 인식된 마이크로 관련 장소와, 삽입될 및/또는 그렇지 않으면 기존의 매크로 장소 방문을 덮어쓰는데 이용될 매크로 관련 장소 사이의 관계) 에 대한 신뢰 수준이 소정의 임계치를 초과한다고 모바일 디바이스가 결정할 수 있는 경우에만 매크로 장소 방문을 덮어쓰고/쓰거나 그렇지 않으면 정정할 수도 있다. 이는, 예를 들어, 모바일 디바이스 그 자체가 마이크로 관련 장소와 매크로 관련 장소 사이의 관계에 관한 오류가 있는 정보를 포함하고, 모바일 디바이스가 사실은 정확한 마이크로 장소 방문 및 정확한 매크로 장소 방문 양자 모두를 인식한 사례들에서 매크로 장소 방문들을 덮어쓰는 것을 피하도록 허용할 수도 있다.

일부 실시형태들에서, 장소 모델은 모바일 디바이스가 방문할 수도 있는 마이크로 관련 장소들의 모두에 대해 매크로 장소 관계들을 정의하는 정보를 포함하지 않을 수도 있다. 일부 사례들에서는, 그러나, 모바일 디바이스는, 마이크로 관련 장소에 대한 측정된 및/또는 관측된 정보 (예를 들어, 마이크로 관련 장소를 식별할 시에 모바일 디바이스에 의해 이용될 수도 있는 정보) 와, 그에 대해 매크로 장소 관계가 관련 장소 모델 데이터에서 정의되는 다른 마이크로 관련 장소에 대한 측정된 및/또는 관측된 정보 사이의 유사성들에 기초하여, 마이크로 관련 장소와 특정 매크로 관련 장소 사이의 관계의 존재를 추론하는 것이 가능할 수도 있다. 특히, 하나의 마이크로 장소 방문을 다른 마이크로 장소 방문과 연관시키도록, 이러한 사례들에서 모바일 디바이스에 의해 마이크로 장소 인식에 대한 완화된 임계치가 이용될 수도 있다. 이러한 완화된 임계치를 이용할 시에, 모바일 디바이스는, 예를 들어, 관련 장소 모델 데이터가 오직 마이크로 관련 장소들 중 하나의 마이크로 관련 장소와 특정 매크로 관련 장소 사이의 관계만을 명시하는 경우일지라도, 적어도 하나의 공통 디바이스 (예를 들어, 적어도 하나의 공유되는 액세스 포인트) 에 의해 송신되는 신호들에 기초하여 식별되는 2 개의 마이크로 관련 장소들이 동일한 매크로 관련 장소와 연관된다고 결정할 수도 있다. 이러한 상황의 실시예가 도 9 에 도시되고 하기에서 보다 상세히 논의된다.

특히, 도 9 에 도시된 실시예에서, 모바일 디바이스는, 제 1 마이크로 관련 장소에 대한 제 1 방문 (905), 및 제 2 마이크로 관련 장소에 대한 제 2 방문 (910) 을 포함하는, 여러 마이크로 장소 방문들의 발생을 나타내는 획득된 다수의 측정치들을 가질 수도 있다. 또한, 모바일 디바이스는, 제 1 매크로 관련 장소에 대한 제 1 방문 (915) 을 포함하는, 여러 매크로 장소 방문들의 발생을 나타내는 획득된 측정치들 및/또는 다른 관측되고/되거나 결정된 정보를 가질 수도 있다. 다양한 관련 장소들에 대한 다양한 방문들에 관한 정보 중 임의의 정보 및/또는 모든 정보는, 예를 들어, 모바일 디바이스에 포함될 수도 있는 시스템 (100) 의 관련 장소 정보 획득 서브시스템 (125) 에 의해 및/또는 다른 컴포넌트들에 의해 획득될 수도 있다. 이러한 실시예에서, 그러나, 매크로 장소 방문들에 대한 관측되고/되거나 결정된 정보는 제 2 마이크로 관련 장소에 대한 마이크로 장소 방문 (910) 에 대응하는 매크로 장소 방문에 대한 정보는 포함하지 않을 수도 있다. 또한, 이러한 실시예에서, 모바일 디바이스에 의해 이용되는 장소 모델 데이터는 (예를 들어, 마이크로 장소 방문 (910) 에 대응하는) 제 2 마이크로 관련 장소와 임의의 매크로 관련 장소 사이의 관계를 정의하지 않을 수도 있다.

그럼에도 불구하고, (예를 들어, 마이크로 장소 방문 (905) 과 연관된) 제 1 마이크로 관련 장소를 식별할 시에 모바일 디바이스에 의해 이용된 신호들과 충분히 유사한 신호들을 이용하여 모바일 디바이스에 의해 (예를 들어, 마이크로 장소 방문 (910) 과 연관된) 제 2 마이크로 관련 장소가 식별될 수 있을 수도 있어, 모바일 디바이스는 제 2 마이크로 관련 장소도 제 1 마이크로 관련 장소와 동일한 매크로 관련 장소에 포함되는 것으로 여길 수도 있다. 따라서, 모바일 디바이스는 (예를 들어, 모바일 디바이스에 포함될 수도 있는 시스템 (100) 의 속성 도출 서브시스템 (130) 및/또는 다른 컴포넌트들을 이용하여) 제 2 마이크로 관련 장소도 (예를 들어, 매크로 장소 방문 (915) 에 대응하는) 제 1 매크로 관련 장소에 포함된다고 결정할 수도 있다. 이러한 실시예에서, 예를 들어, 일 무선 액세스 포인트에 의해 송신되고 제 1 마이크로 관련 장소를 식별할 시에 모바일 디바이스에 의해 이용되는 신호들이 또한 제 2 마이크로 관련 장소를 식별할 시에 모바일 디바이스에 의해 이용되므로, 제 1 마이크로 관련 장소 및 제 2 마이크로 관련 장소를 식별할 시에 모바일 디바이스에 의해 이용되는 신호들은 충분히 유사한 것으로 여겨질 수 있다. 다른 유사성들이, 다른 실시형태들에서, 적어도 하나의 공통 디바이스에 의해 송신되는 신호들을 이용하여 모바일 디바이스에 의해 식별되는 마이크로 관련 장소들 대신에 및/또는 그에 더해 유사한 추론들을 허용할 수도 있다. 예를 들어, 일부 실시형태들에서, 신호들은 소정의 임계치를 충족시키는 연관된 신호 시그니쳐들의 거리 메트릭, 예상된 및/또는 측정된 RSSI 및/또는 히트 (heat) 맵 값들의 다른 비교치들, 및/또는 다른 팩터들에 기초하여, 2 개 이상의 마이크로 관련 장소들 사이에서 관계들이 추론되는 것을 허용하도록 충분히 유사한 것으로 여겨질 수도 있다.

이러한 방식으로 제 2 마이크로 관련 장소와 제 1 마이크로 관련 장소 사이의 일부 연관성을 추론함으로써, 모바일 디바이스는, 제 2 마이크로 관련 장소에 대한 마이크로 장소 방문 (910) 과 연관된 측정치들을 고려하여, 제 1 매크로 관련 장소에 대한 매크로 장소 방문 (920) 의 발생을 설명하는 정보를 타임라인에 발생시키고/시키거나 삽입하는 것이 가능할 수도 있다. 그 후에, 모바일 디바이스는, 동일한 매크로 관련 장소에 대한 연속적 방문들인 이러한 매크로 장소 방문들에 기초하여, 매크로 장소 방문 (920) 을 매크로 장소 방문 (915) 과 병합하여 병합된 매크로 장소 방문 (925) 을 획득할 수도 있다.

이러한 사례들에서, 모바일 디바이스는, 이러한 매크로 장소 방문들이 동일한 매크로 관련 장소에 대한 연속적 방문들일지라도, 매크로 장소 방문들을 병합하고/하거나 그렇지 않으면 결합하지 않도록 결정할 수도 있다. 예를 들어, 일부 사례들에서, 매크로 장소 방문들에 관한 정보 사이의 차이들은 모바일 디바이스 및/또는 사용자가 다른 장소 및/또는 다른 상태 (예를 들어, 상이한 장소들로 및/또는 상이한 장소들로부터 주행하고/하고나 그렇지 않으면 움직이는 모션 상태) 에 있는 기간들을 반영할 수도 있다. 다른 사례들에서, 모바일 디바이스 및/또는 디바이스의 사용자가 장소들 사이에서 움직이고/이거나 그렇지 않으면 이동하는 경우, 이러한 움직임 동안에 모바일 디바이스에 의해 인식되고/되거나 그렇지 않으면 결정되는 마이크로 관련 장소들 및/또는 매크로 관련 장소들에 관한 정보에는 이러한 정보가 이동 상태에서 캡쳐되었음을 반영하는 추가적인 정보가 태그가 붙여지고/지거나 그렇지 않으면 포함하도록 될 수도 있다. 이러한 태그들 및/또는 다른 추가적인 데이터는, 예를 들어, 모바일 디바이스에 의해 수집되고/되거나 이용되는 관련 장소 정보 및/또는 장소 모델 정보의 강건성을 향상시킬 수도 있는데, 이동 상태 동안에 캡쳐된 정보가, 예를 들어, 부정확한 반경을 인식되고/되거나 그렇지 않으면 관측되는 관련 장소와 연관시킬 수도 있기 때문이다.

위에서 논의된 바와 같이, 장소 모델은, 일부 실시형태들에서, 다양한 매크로 관련 장소들 및 다양한 마이크로 관련 장소들에 관한 정보를 포함할 수도 있고, 추가적으로 하나 이상의 특정 마이크로 관련 장소들과 하나 이상의 매크로 관련 장소들 사이의 하나 이상의 관계들을 정의하는 정보를 포함할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 이러한 장소 모델은, 사용자가 그의 또는 그녀의 모바일 디바이스를 지니고 새로운 장소들을 방문함에 따라, 도출되고/되거나 그렇지 않으면 형성될 수도 있고, 관련 장소들이 연관되도록 될 수도 있다. 각각의 장소는 사용자에 대한 일부 의미론적 관련성 (예를 들어, 사용자의 사무실, 사용자의 집, 사용자의 체육관 등) 을 가질 수도 있고, 특정 장소의 의미론적 관련성은 지도 상의 장소의 위치에 의존하지 않을 수도 있다. 예를 들어, 사용자가 새로운 장소를 방문하는 경우, 모바일 디바이스는 새로운 장소에 대한 사용자의 방문을 식별할 수도 있고, 선택적으로, (예를 들어, 그것의 의미론적 관련성에 기초하여 장소에 대해 레이블을 자동적으로 할당하기 위해) 사용자에 대한 장소의 의미론적 관련성을 결정할 수도 있다. 또한, 모바일 디바이스는 장소에 대한 재방문들, 뿐만 아니라 장소에 대한 방문들의 빈도 및 기간을 식별할 수도 있다. 모바일 디바이스는 또한 그 장소와 연관된 매크로 관련 장소들 및 마이크로 관련 장소들, 뿐만 아니라 다양한 매크로 관련 장소들과 마이크로 관련 장소들 사이의 맵핑을 식별할 수도 있다. 모바일 디바이스가 이러한 기능들을 제공할 시에 식별하고/하거나 그렇지 않으면 결정하는 정보 중 임의의 정보 및/또는 모든 정보는 장소와 연관된 장소 모델에 저장되고/되거나 그렇지 않으면 포함될 수도 있다.

일부 실시형태들에서, 장소 모델에서의 정보 및/또는 관련 장소들에 관하 다른 정보를 이용하여, 모바일 디바이스는, 예를 들어, 무선 신호들 (예를 들어, 무선 LAN 신호들) 을 관측하고/하거나 분석함으로써, 마이크로 관련 장소들에 대한 방문들을 식별할 수 있다. 예를 들어, 일부 배치예들에서, 모바일 디바이스에 의해 관측되었고/었거나 현재 관측되고 있는 WiFi 시그니쳐를, 장소 모델이 포함되고/되거나 상이한 마이크로 관련 장소들을 고유하게 식별하는 WiFi 시그니쳐 정보와 비교하는데 이용될 수 있는 거리 메트릭을 이용하여 마이크로 장소 방문이 추출되고/되거나 그렇지 않으면 결정될 수도 있다. 일부 사례들에서, 클러스터링 시에 이용될 수도 있는 거리 메트릭은 Tanimoto 거리일 수도 있고, 모바일 디바이스에 의해 관측된 WiFi 액세스 포인트들의 RSSI 값들이 특정 관련 장소에 대한 장소 모델 정보에 대해 평가될 수도 있다. 이용될 수 있는 거리 메트릭의 예로서 Tanimoto 거리가 제공되나, Tanimoto 거리 대신에 및/또는 그에 더해 다른 거리 메트릭들 (예를 들어, Hamming, Euclidian, Jaccard, Dice, Cosine 등) 이 또한 이용될 수 있다. 또한, 장소에서의 상이한 물리적 지점들에서 획득된 측정치들을 마이크로 장소 방문으로 클러스터링하고/하거나 그렇지 않으면 그룹핑하는데 다양한 기법들이 이용될 수도 있다.

예를 들어, 일부 실시형태들에서, 장소에서의 상이한 물리적 지점들에서 획득된 측정치들을 마이크로 장소 방문으로 클러스터링하고/하거나 그렇지 않으면 그룹핑하는데 관련 장소들의 실시간 발견 및 인식을 제공할 수도 있는 온라인 클러스터링 방법이 (예를 들어, 모바일 디바이스에 의해) 이용될 수 있다. 예를 들어, 특정 최소 스캔 시간 내에 획득되는 연이은 WiFi 스캔들 (예를 들어, 마이크로 픽스들) 로부터 현재 방문에 관한 WiFi 정보가 생성될 수도 있다. 그 다음에, 현재 방문에 관한 정보와 관련 장소의 중심에 관한 정보 사이의 거리 (예를 들어, Tanimoto 거리와 같은 거리 메트릭) 가 미리 정의된 인식 거리 임계치 미만인 경우, 및 또한 (예를 들어, 장소 모델에서 정의될 수도 있는 바와 같은) 이러한 거리가 모든 기존의 관련 장소들 중에서 최소 거리인 경우, 현재 방문에 관한 정보가 특정 관련 장소에 매칭될 수도 있다. 그 후에, 모바일 디바이스는 현재 방문의 지속기간이 미리 결정된 최소 체류 시간을 초과하는 경우 관련 장소에 진입한 것으로 결정할 수도 있다. 또한, 미리 결정된 인식 거리 임계 내에 정의된 기존의 관련 장소들이 없는 경우, 모바일 디바이스는 현재 방문과 연관된 새로운 관련 장소를 생성할 수도 있다. 또한, 현재 장소에 관한 정보 및 현재 마이크로 픽스가 미리 정의된 인식 거리 임계치가 더 이상 충족되지 않고, 또한 현재 방문의 지속기간이 미리 정의된 발견 병합 시간을 초과한다고 나타내는 경우, 모바일 디바이스는 관련 장소에서 떠나간 것으로 결정할 수도 있다.

또한, 일부 실시형태들에서, 상이한 마이크로 관련 장소들과 같은 상이한 관련 장소들에 대한 방문들을 얼마나 정밀하게 모바일 디바이스가 추출하고/하거나 그렇지 않으면 결정하는지를 평가하는데 상이한 방법들이 이용될 수도 있다. 예를 들어, 일부 사례들에서, 마이크로 위치 추출을 평가하는데 별개의 발견 방법이 이용될 수도 있으며, 여기서 정확하게 발견된 마이크로 장소 방문들의 수가 실제 (예를 들어, 근거가 있는 참인 (ground truth)) 마이크로 장소 방문들의 수와 비교된다 (예를 들어, 그렇게 함으로써 누락된 장소 방문들, 나눠진 장소 방문들, 병합된 장소 방문들, 및/또는 발견된 장소 방문들의 근거가 있는 참인 장소 방문들에 대한 일 대 일 맵핑을 고려함). 다른 사례들에서, 마이크로 장소 추출을 평가하는데 시간 기반 발견 방법이 이용될 수도 있으며, 여기서 추출된 마이크로 장소 방문들의 지속기간 및/또는 추출된 마이크로 장소 방문들의 시간 정렬이, 마이크로 장소 방문들의 실제 (예를 들어, 근거가 있는 참인) 지속기간 및/또는 마이크로 장소 방문들의 실제 (예를 들어, 근거가 있는 참인) 시작 시간 및 종료 시간과 비교된다. 또 다른 사례들에서, 마이크로 장소 추출을 평가하는데 개별 인식 방법이 이용될 수도 있으며, 여기서 모바일 디바이스가 상이한 관련 장소들을 (예를 들어, 상이한 관련 장소들에 대한 근거가 있는 참인 방문들과 비교하여) 인식하는 것이 가능한 정확도가 평가된다. 이러한 방법들 중 일부는 사용자의 입력 또는 액션에 기초하여, 및/또는 근거가 있는 참을 평가하기 위해 기술자를 이용함으로써 수행되어, 예를 들어, 사용자에게 전개되기 전에 서브시스템 (125 및/또는 130) 을 트레이닝한다.

또한, 일부 실시형태들에서, 장소 방문들과 연관된 데이터 정화, (예를 들어, 새로운 장소들을 발견하기 위한) 장소 방문들의 시간적 클러스터링, 및 (예를 들어, 새로운 장소들을 인식하기 위한) 장소 방문들의 유사성 클러스터링을 위해 다수의 파라미터들이 정의될 수도 있다. 또한, 이러한 값들에 대한 파라미터들은 매크로 장소 방문들과 마이크로 장소 방문들 사이에 따라 상이할 수도 있다.

일부 실시형태들에서, 위에서 논의된 작동들 중 임의의 작동 및/또는 모든 작동은 서버에서, 또는 (예를 들어, 시스템 (100) 및/또는 시스템의 하나 이상의 서브시스템들을 포함하고/하거나 그렇지 않으면 구현할 수도 있는) 모바일 디바이스에 의해, 또는 이의 조합을 이용하여 수행될 수도 있다. 따라서, 예를 들어, GPS 판독물들 또는 다른 좌표 기반 포지션들을 특정 관심 지점들 및/또는 다른 위치들과 연관시키기 위해, 모바일 디바이스가 하나 이상의 서버들로 데이터 및/또는 측정치들을 송신하는 것이 요구되지 않을 수도 있다. 이러한 방식으로, 장소 모델들이 일부 실시형태들에서 모바일 디바이스에 구성되고/되거나 유지될 수도 있다. 이러한 실시형태들 중 일부 실시형태에서, 장소 모델(들)의 구성 및 마이크로 및/또는 매크로 장소 방문들의 식별은 중앙 서버와의 통신 없이 모바일 디바이스에서 수행될 수도 있다.

도 10 은 본 개시물의 하나 이상의 예시적인 양상들에 따른, 관련 장소들 사이의 관계들을 이용하는 예시적인 방법을 도시하는 플로우차트를 도시한다. 도 10 에 도시된 프로세싱은 하나 이상의 프로세서들 및/또는 다른 하드웨어 컴포넌트들에 의해 실행될 수 있는 소프트웨어 (예를 들어, 컴퓨터 판독가능 명령들, 코드, 프로그램들 등) 으로 구현될 수도 있다. 추가적으로 또는 대안으로, 소프트웨어는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체 상에 저장될 수도 있다.

도 10 에서 볼 수 있는 바와 같이, 방법은 단계 (1005) 에서 개시될 수도 있으며, 단계 (1005) 에서 모바일 디바이스는 마이크로 관련 장소를 방문할 수도 있다. 예를 들어, 단계 (1005) 에서, 모바일 디바이스는 이전에 방문된 및/또는 획득된 식별 측정치들, 예컨대, 모바일 디바이스가 마이크로 관련 영역을 고유하게 식별하는데 이용할 수 있는 무선 신호 측정치들 (예를 들어, WiFi 시그니쳐 및/또는 RF 핑거프린터) 을 갖는 영역 및/또는 다른 공간을 방문할 수도 있다.

단계 (1010) 에서, 모바일 디바이스는 마이크로 관련 장소를 나타내는 정보를 획득할 수도 있다. 예를 들어, 단계 (1010) 에서, 모바일 디바이스는 하나 이상의 신호 측정치들을 취해 방문되고 있는 마이크로 관련 장소의 아이덴티티를 결정할 수도 있다. 위에서 논의된 바와 같이, 이러한 신호 측정들은 무선 신호 정보를 측정하는 것을 포함하여 WiFi 시그니쳐 및/또는 RF 핑거프린트를 획득할 수도 있다. 또한, 마이크로 관련 장소를 나타내는 정보를 획득할 시에, 모바일 디바이스는 측정된 정보 (예를 들어, 모바일 디바이스에 의해 취해지는 신호 측정치들) 를, 특정 측정치들을 특정 마이크로 관련 장소들과 관련시키는 이전에 저장된 정보와 비교할 수도 있다. 또한, 단계 (1010) 에서 방문되고 있는 마이크로 관련 장소를 나타내는 정보를 획득할 시에, 모바일 디바이스는 또한 마이크로 장소 방문에 대한 시작 시간 및/또는 종료 시간을 기록할 수도 있다. 이러한 정보는, 예를 들어, 모바일 디바이스가 마이크로 장소 방문의 시간 지속기간을 결정하는 것을 허용할 수도 있다. 또한, 모바일 디바이스는, 일부 사례들에서, 시스템 (100) 및/또는 시스템의 하나 이상의 서브시스템들을 포함하고/하거나 그렇지 않으면 구현할 수도 있다. 따라서, 일부 사례들에서, 모바일 디바이스는 관련 장소 정보 획득 서브시스템 (125) 을 이용하여 마이크로 관련 장소를 나타내는 정보를 획득할 수도 있다.

단계 (1015) 에서, 모바일 디바이스는 단계 (1010) 에서 획득된 정보 및 장소 모델에 기초하여 마이크로 장소 방문의 속성을 도출할 수도 있다. 위에서 논의된 바와 같이, 이러한 장소 모델은, 예를 들어, 방문되고 있는 마이크로 관련 장소와 특정 매크로 관련 장소 사이의 관계를 정의할 수도 있다. 예를 들어, 장소 모델은 방문되고 있는 마이크로 관련 장소가 특정 매크로 관련 장소의 내부에 물리적으로 위치하고/하거나 그렇지 않으면 그에 포함된다고 명시할 수도 있다. 또한, 단계 (1015) 에서 마이크로 장소 방문의 속성을 도출할 시에, 모바일 디바이스는 도 3 내지 도 9 에 도시된 실시예들에 대해 상술된 액션들 중 임의의 액션 및/또는 모든 액션을 수행할 수도 있다. 예를 들어, 단계 (1015) 에서 마이크로 장소 방문의 속성을 도출할 시에, 모바일 디바이스는 마이크로 장소 방문에 기초하여 매크로 장소 방문에 대한 종료 시간을 정정할 수도 있으며, 모바일 디바이스는 하나 이상의 마이크로 장소 방문들에 기초하여 매크로 장소 방문에 대한 시작 시간 및 종료 시간을 정정할 수도 있으며, 모바일 디바이스는 방문된 매크로 관련 장소의 아이덴티티를 추론하거나 추론하지 않고 누락된 매크로 장소 방문의 발생을 삽입할 수도 있으며, 모바일 디바이스는 마이크로 장소 방문에 기초하여 매크로 장소 방문을 덮어쓰고/쓰거나 그렇지 않으면 정정할 수도 있고/있거나, 모바일 디바이스는 완화된 마이크로 장소 인식 임계치를 이용하여 누락된 매크로 장소 방문을 삽입할 수도 있다. 또한, 모바일 디바이스는, 일부 사례들에서, 시스템 (100) 및/또는 시스템의 하나 이상의 서브시스템들을 포함하고/하거나 그렇지 않으면 구현할 수도 있다. 따라서, 일부 사례들에서, 모바일 디바이스는 속성 도출 서브시스템 (130) 및/또는 장소 모델 정보 (120) 를 이용하여 마이크로 장소 방문의 속성을 도출할 수도 있다.

위에서 논의된 바와 같이, 일부 실시형태들에서, (예를 들어, 단계 (1015) 에서) 마이크로 장소 방문의 속성을 도출하는 것은 매크로 장소 방문에서의 오류를 정정하는 것, 및/또는 그렇지 않으면 관련 장소 데이터 및/또는 장소 모델 정보에 대해 오류 정정을 수행하는 것을 포함시키고/시키거나 더 포함할 수도 있다. 예를 들어, 매크로 장소 방문에 대한 오류를 정정할 시에, 모바일 디바이스는 (예를 들어, 대응하는 마이크로 장소 방문이 특정 시간에 끝났다고 결정하는 것에 기초하여) 매크로 장소 방문에 대한 종료 시간을 정정할 수도 있다. 다른 실시예로서, 매크로 장소 방문에 대한 오류를 정정할 시에, 모바일 디바이스는 (예를 들어, 대응하는 마이크로 장소 방문이 특정 시간에 시작했다고 결정하는 것에 기초하여) 매크로 장소 방문에 대한 시작 시간을 정정할 수도 있다. 또 다른 실시예에서, 매크로 장소 방문에 대한 오류를 정정할 시에, 모바일 디바이스는 (예를 들어, 마이크로 장소 방문이 특정 매크로 관련 장소와 특정 관계를 가지고/가지거나 그렇지 않으면 그와 연관되는 관련 장소 모델 정보에 기초하여 결정하는 것에 기초하여) 방문된 매크로 장소의 발생 및/또는 아이덴티티를 정정할 수도 있다. 다른 사례들에서, 오류 정정을 수행할 시에, 모바일 디바이스는, 예를 들어, (예를 들어, 특정 마이크로 관련 장소와 특정 매크로 관련 장소 사이의 이전에 정의된 관계가 더 이상 적용가능하지 않고/않거나 유효하지 않다고 결정하는 것에 기초하여) 장소 모델 데이터 그 자체를 정정할 수 있다.

후속하여, 선택적 단계 (1020) 에서, 분석되고 있는 매크로 장소 방문이 선행하는 또는 후속하는 매크로 장소 방문에 매칭한다고 모바일 디바이스가 결정하는 경우, 모바일 디바이스는 매크로 장소 방문을 다른 후속하는 매크로 장소 방문과 병합할 수도 있다. 예를 들어, 단계 (1020) 에서, 도 7 내지 도 9 에 대해 위에서 논의되고 예시된 실시예들에서와 같이, 모바일 디바이스는 하나의 매크로 장소 방문을 다른 매크로 장소 방문과 병합할 수 있다.

일부 실시형태들에서, 도 10 에 대해 위에서 논의된 예시적인 방법에 다양한 단계들이 추가되거나, 그로부터 생략될 수도 있다. 예를 들어, 일부 실시형태들에서, 프로세스는 도 11 에 도시된 단계들을 포함할 수도 있다.

도 11 은 본 개시물의 하나 이상의 예시적인 양상들에 따른, 관련 장소들 사이의 관계들을 이용하는 다른 예시적인 방법을 도시하는 플로우차트를 도시한다. 도 11 에 도시된 프로세싱은 하나 이상의 프로세서들 및/또는 다른 하드웨어 컴포넌트들에 의해 실행될 수 있는 소프트웨어 (예를 들어, 컴퓨터 판독가능 명령들, 코드, 프로그램들 등) 으로 구현될 수도 있다. 추가적으로 또는 대안으로, 소프트웨어는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체 상에 저장될 수도 있다.

도 11 에서 볼 수 있는 바와 같이, 방법은 단계 (1105) 에서 개시되며, 단계 (1105) 에서 제 1 시간에 모바일 디바이스에 의해 방문된 마이크로 관련 장소를 나타내는 정보가 획득될 수도 있다. 정보는, 예를 들어, 제 1 시간에서의 모바일 디바이스로부터의 측정치들에 기초할 수도 있다. 예를 들어, 이러한 측정치들은 모바일 디바이스에 의해 수행되는 하나 이상의 WiFi 스캔들, 예컨대, 모바일 디바이스 내에 포함될 수도 있는 시스템 (100) 의 관련 장소 정보 획득 서브시스템 (125) 및/또는 하나 이상의 다른 컴포넌트들에 의해 수행된 하나 이상의 스캔들을 통해 수집된 데이터를 포함할 수도 있다.

단계 (1110) 에서, 마이크로 관련 장소들을 매크로 관련 장소들과 연관시키는 정보 및 장소 모델에 기초하여 방문의 속성이 도출될 수도 있다. 이러한 속성을 도출하는 것은, 예를 들어, 위에서 논의된 작동들 중 하나 이상의 작동을 수행하는 것을 포함할 수도 있다. 또한, 역시 위에서 논의된 바와 같이, 장소 모델은, 예를 들어, 다양한 마이크로 관련 장소들과 다양한 매크로 관련 장소들 사이의 관계들을 정의할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 이러한 속성은, 에를 들어, 모바일 디바이스 내에 포함될 수도 있는 시스템 (100) 의 속성 도출 서브시스템 (130) 및/또는 하나 이상의 다른 컴포넌트들에 의해 도출될 수도 있다.

여러 예시적인 실시형태들이 위에서 설명되었지만, 다른 추가적인 및/또는 대안적인 실시형태들도 본 개시물의 범주를 내에 있는 것으로 여겨진다. 예를 들어, 일부 실시형태들에서, 모바일 디바이스는 새로운 매크로 관련 장소들에 접촉하게 될 때 새로운 장소 모델 데이터를 발생시킬 수 있다. 또한, 모바일 디바이스는 디바이스의 사용자가 마이크로 관련 장소들 및 매크로 관련 장소들에 대한 레이블들을 정의하는 것을 허용하도록 구성될 수도 있다. 일부 관련 장소들은 (예를 들어, 일부 관련 장소들이 디바이스의 모든 사용자들 및/또는 다른 디바이스들의 사용자들에 대해 정의되도록) 공적인 것으로 지정될 수도 있으며, 한편 다른 관련 장소들은 사적인 것으로 지정될 수도 있다.

일부 배치예들에서, 사용자는 하나 이상의 관련 장소들에 관한 정보를 디바이스의 하나 이상의 다른 사용자들 및/또는 다른 디바이스들의 사용자들과 공유하는 것이 가능할 수도 있다. 다른 추가적인 및/또는 대안적인 배치예들에서, 모바일 디바이스에 의해 이용되고 있는 장소 모델은 관련 장소들에 관한 공공 정보 (예를 들어, 디바이스의 모든 사용자들 및/또는 다른 디바이스들의 사용자들에 대해 정의된 정보), 뿐만 아니라 (예를 들어, 오직 일 특정 사용자에 대한 모바일 디바이에 의해 정의되고/되거나 이용될 수 있는) 특정 관련 장소들에 관한 사용자 특정 정보를 포함할 수도 있다.

위에서 논의된 바와 같이, 일부 실시형태들에서, 도 3 내지 도 9 에서 도시된 실시예들 및/또는 도 10 에서 도시된 예시적인 방법에 포함된 프로세싱 모두는 모바일 디바이스 (예를 들어, 시스템 (100)) 그 자체 상에서 및/또는 그렇지 않으면 그에 의해 수행될 수도 있다. 다른 실시예들에서는, 그러나, 관련 장소들 사이의 관계들을 이용할 시에 모바일 디바이스를 보조하도록 구성되는 하나 이상의 원격 서버들에 의해 이러한 프로세싱 중 일부 및/또는 모두가 수행될 수도 있다. 특히, 프로세싱이 전체적으로 또는 사실상 모바일 디바이스 상에서 수행되는, 위에서 논의된 실시형태들 중 하나 이상의 실시형태를 구현함으로써, 사용자에 의해 방문된 관련 장소들에 관한 정보가 모바일 디바이스를 떠나지 않을 수도 있기 때문에, 보다 나은 프라이버시 보호가 디바이스의 사용자에게 제공될 수도 있다. 또한, 하나 이상의 서버들은 사용자가 공유하길 원하지 않을 수도 있는 위치 정보를 획득하지 않고/않거나 그렇지 않으면 수신하지 않을 수도 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스의 사용자는, 이러한 원격 서버를 포함하여, 임의의 다른 사용자 또는 임의의 다른 디바이스와 공유되지 않을 수도 있는 소정의 사적 관련 장소들을 정의하는 것이 가능할 수도 있다.

사용자에게 보다 향상된 프라이버시를 제공하는 것에 더해, 위에서 논의된 다양한 실시형태들은 또한 모바일 디바이스가 보다 많은 전력을 절약하는 것을 허용할 수도 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스는, 일부 실시형태들에서, 위성 네비게이션 신호들 및/또는 셀룰러 신호들을 이용할 수도 있는 보다 전력을 갈망하는 기법들 대신에, WiFi 핑거프린트들 및/또는 RF 시그니쳐들과 같은 디바이스의 현재 위치의 대략적인 짐작을 결정하는 보다 전력 효율적인 기법들에 의존함으로써 전력 자원들을 절약할 수도 있다. 또한, 모바일 디바이스는, 일부 실시형태들에서, 보다 효율적으로 통신 자원들을 이용할 수도 있다. 특히, 상술된 프로세싱의 일부 또는 전부를 전체적으로 또는 실질적으로 모바일 디바이스 상에서 수행함으로써, 모바일 디바이스는 하나 이상의 원격 서버들 및/또는 다른 디바이스들에 통신되는 정보의 양을 감소시키는 것이 가능할 수도 있다.

논의된 다수의 실시형태들로, 이러한 실시형태들 중 하나 이상의 실시형태가 구현될 수 있는 컴퓨터 시스템의 실시예가 이제 도 12 에 대해 설명될 것이다.

도 12 는 하나 이상의 실시형태들이 구현될 수도 있는 컴퓨팅 시스템의 실시예를 도시한다. 일부 실시형태들에서, 도 12 에 도시된 바와 같은 컴퓨터 시스템 (1200) 은 본원에 설명된 피쳐들, 방법들, 및/또는 방법 단계들 중 임의의 것 및/또는 전부를 구현, 수행, 및/또는 실행할 수도 있는, 컴퓨팅 디바이스의 일부분으로서 포함될 수도 있다. 예를 들어, 컴퓨터 시스템 (1200) 은 모바일 디바이스, 서버, 또는 랩탑 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 스마트 폰, 또는 다른 데스크탑 컴퓨터와 같은 임의의 다른 컴퓨팅 디바이스의 컴포넌트들 중 임의의 컴포넌트를 표현할 수도 있다. 또한, 컴퓨터 시스템 (1200) 은 도 1 의 시스템 (100) 의 컴포넌트들 중 일부 컴포넌트를 표현할 수도 있으며 (예를 들어, 메모리 (1235) 는 메모리 (115) 를 표현할 수도 있으며); 입력 디바이스들 (1215) 및 출력 디바이스 (1220) 는 입/출력 서브시스템 (105) 을 표현할 수도 있으며; 프로세서 (1210) 및/또는 메모리 (1235) 는 위에서 논의된 시스템 (100) 의 다양한 서브시스템들 중 하나 이상의 서브시스템, 예컨대, 관련 위치 정보 획득 서브시스템 (125) 및/또는 속성 도출 서브시스템 (130) 을 제공할 수도 있으며; 통신 서브시스템 (1230) 은 통신 서브시스템 (110) 을 표현할 수도 있는 등이다). 도 12 는, 본원에서 설명된 바와 같은, 다양한 다른 실시형태들에 의해 제공되는 방법들을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템 (1200) 의 일 실시형태의 개략적인 도면을 제공한다. 도 12 는 오직 다양한 컴포넌트들의 일반화된 예시만을 제공하고자 하며, 그 중 임의의 것 및/또는 모두가 적절히 이용될 수도 있다. 도 12 는, 따라서, 어떻게 개개의 시스템 엘리먼트들이 상대적으로 분리되어 또는 상대적으로 보다 집적되는 방식으로 구현될 수도 있는 방법을 광범위하게 도시한다.

컴퓨터 시스템 (1200) 은 버스 (1205) 를 통해 전기적으로 커플링될 수 있는 (또는, 그렇지 않으면, 적절히, 통신 상태일 수도 있는) 하드웨어 엘리먼트들을 포함하는 것으로 도시된다. 하드웨어 엘리먼트들은, 제한 없이, 하나 이상의 범용 프로세서들 및/또는 하나 이상의 특수 목적용 프로세서들 (예컨대, 디지털 신호 프로세싱 칩들, 그래픽 가속 프로세서들 등); 제한 없이, 카메라, 마우스, 키보드 등을 포함할 수 있는, 하나 이상의 입력 디바이스들 (1215); 및 제한 없이, 디스플레이 유닛, 프린터 등을 포함할 수 있는, 하나 이상의 출력 디바이스들 (1220) 을 포함하는, 하나 이상의 프로세서들 (1210) 을 포함할 수도 있다.

컴퓨터 시스템 (1200) 은, 제한 없이, 로컬 및/또는 네트워크 액세스가능한 저장부를 포함할 수 있는, 하나 이상의 비일시적 저장 디바이스들 (1225) 을 더 포함할 수도 있고/있거나 (및/또는 이것들과 통신 상태일 수도 있다), 제한 없이, 디스크 드라이브, 드라이브 어레이, 광학 저장 디바이스, 프로그램가능한 플래시 업데이트 가능한 랜덤 액세스 메모리 ("RAM") 및/또는 판독 전용 메모리 ("ROM") 등과 같은 솔리드 스테이트 저장 디바이스를 포함할 수 있다. 이러한 저장 디바이스들은, 제한 없이, 다양한 파일 시스템들, 데이터베이스 구조들 등을 포함하여, 임의의 적절한 데이터 저장부를 구현하도록 구성될 수도 있다.

컴퓨터 시스템 (1200) 은 또한, 제한 없이, 모뎀, 네트워크 카드 (무선 또는 유선), 적외선 통신 디바이스, 무선 통신 디바이스 및/또는 칩셋 (예컨대, Bluetooth® 디바이스, 802.11 디바이스, WiFi 디바이스, WiMax 디바이스, 셀룰러 통신 설비들 등) 등을 포함할 수 있는, 통신 서브시스템 (1230) 을 포함할 수도 있다. 통신 서브시스템 (1230) 은 (하나를 예로 들자면, 하기에서 설명된 네트워크와 같은) 네트워크, 다른 컴퓨터 시스템들, 및/또는 본원에 설명된 임의의 다른 디바이스들과 데이터가 교환되도록 허가할 수도 있다. 많은 실시형태들에서, 컴퓨터 시스템 (1200) 은 상술된 바와 같이 RAM 또는 ROM 디바이스를 포함할 수 있는 비일시적 작업 메모리 (1235) 를 더 포함할 것이다.

컴퓨터 시스템 (1200) 은 또한, 운영 시스템 (1240), 디바이스 드라이버, 실행가능한 라이브러리들, 및/또는 다양한 실시형태들에 의해 제공되는 컴퓨터 프로그램들을 포함할 수도 있고/있거나, 본원에서 설명된 바와 같은 다른 실시형태들에 의해 제공되는 방법들, 및/또는 구성 시스템들을 구현하도록 설계될 수도 있는 하나 이상의 애플리케이션 프로그램들 (1245) 과 같은 다른 코드를 포함하는, 작업 메모리 (1235) 내에 현재 위치된 것으로 도시되는 소프트웨어 엘리먼트들을 포함할 수 있다. 단지 예로서, 예를 들어, 도 10 에 대해 설명된 바와 같은, 위에서 논의된 방법(들)에 대해 설명된 하나 이상의 절차들은, 컴퓨터 (및/또는 컴퓨터 내의 프로세서) 에 의해 실행가능한 코드 및/또는 명령들이 구현될 수도 있으며; 일 양상에서는, 그러면, 이러한 코드 및/또는 명령들이 설명된 방법들에 따라 하나 이상의 동작들을 수행하도록 범용 컴퓨터 (또는 다른 디바이스) 를 구성 및/또는 적응시키는데 이용될 수 있다.

이러한 명령들 및/또는 코드의 세트는 상술된 저장 디바이스(들) (1225) 와 같은 컴퓨터 판독가능 저장 매체 상에 저장될 수도 있다. 일부 경우들에서, 저장 매체는 컴퓨터 시스템 (1200) 과 같은 컴퓨터 시스템 내에 포함될 수도 있다. 다른 실시형태들에서, 저장 매체는 컴퓨터 시스템으로부터 분리될 수도 있고/있거나 (예를 들어, 컴팩트 디스크와 같은 제거가능한 매체), 설치 패키지로 제공되어, 저장 매체가 저장 매체 상에 저장된 명령들/코드로 범용 컴퓨터를 프로그램, 구성, 및/또는 적응시키는데 이용될 수 있다. 이러한 명령들은 컴퓨터 시스템 (1200) 에 의해 실행가능한 실행가능한 코드의 형태를 취할 수도 있고/있거나, (예를 들어, 다양한 일반적으로 이용가능한 컴파일러들, 설치 프로그램들, 압축/압축해제 유틸리티들 등 중 임의의 것을 이용하여) 컴퓨터 시스템 (1200) 에 컴파일 및/또는 설치 시에 실행가능한 코드의 형태를 취하는 소스 및/또는 설치가능한 코드의 형태를 취할 수도 있다.

특정 요구사항들에 따라 상당한 변화들이 이루어질 수도 있다. 예를 들어, 맞춤제작된 하드웨어가 또한 이용될 수도 있고/있거나, 특정 엘리먼트들이 하드웨어, (애플릿들 등과 같은 휴대용 소프트웨어를 포함하여) 소프트웨어, 또는 양자 모두로 구현될 수도 있다. 또한, 네트워크 입/출력 디바이스들과 같은 다른 컴퓨팅 디바이스들에 대한 접속이 사용될 수도 있다.

일부 실시형태들은 (컴퓨터 시스템 (1200) 과 같은) 컴퓨터 시스템을 사용하여 본 개시물에 따른 방법들을 수행할 수도 있다. 예를 들어, 설명된 방법들의 절차들 중 일부 또는 전부는 작업 메모리 (1235) 에 포함된 (운영 시스템 (1240), 및/또는 애플리케이션 프로그램 (1245) 과 같은 다른 코드 내에 포함될 수도 있는) 하나 이상의 명령들의 하나 이상의 시퀀스들을 실행하는 프로세서 (1210) 에 응답하여 컴퓨터 시스템 (1200) 에 의해 수행될 수도 있다. 이러한 명령들은 다른 컴퓨터 판독가능 매체, 예컨대, 저장 디바이스(들) (1225) 중 하나 이상의 저장 디바이스로부터 작업 메모리 (1235) 내로 읽어들여질 수도 있다. 단지 예로서, 작업 메모리 (1235) 에 포함된 명령들의 시퀀스들의 실행은 프로세서(들) (1210) 로 하여금 본원에 설명된 방법들의 하나 이상의 절차들, 예를 들어, 도 10 에 대해 설명된 방법(들) 의 예시적인 하나 이상의 단계들을 수행하도록 할 수도 있다.

본원에서 이용된 바와 같은 용어들 "머신 판독가능 매체" 및 "컴퓨터 판독가능 매체" 는 머신으로 하여금 특정 방식으로 동작하도록 하는 데이터를 제공할 시에 참여하는 임의의 매체를 지칭한다. 컴퓨터 시스템 (1200) 을 이용하여 구현되는 실시형태에서, 다양한 컴퓨터 판독가능 매체들이 실행을 위한 명령들/코드를 프로세서 (1210) 에 제공할 시에 수반될 수도 있고/있거나, 이러한 명령들/코드 (예를 들어, 신호들) 을 저장하고/하거나 전달하는데 이용될 수도 있다. 많은 구현예들에서, 컴퓨터 판독가능 매체는 물리적 및/또는 유형의 저장 매체이다. 이러한 매체는, 이로 제한되지는 않으나, 비휘발성 매체들, 휘발성 매체들, 및 송신 메체들을 포함하여, 많은 형태들을 취할 수도 있다. 비휘발성 매체들은, 예를 들어, 저장 디바이스(들) (1225) 와 같은 광학 및/또는 자기 디스크들을 포함할 수도 있다. 휘발성 매체들은, 제한 없이, 작업 메모리 (1235) 와 같은 동적 메모리를 포함한다. 송신 매체들은, 제한 없이, 버스 (1205), 뿐만 아니라 통신 서브시스템 (1230) 의 다양한 컴포넌트들을 포함하는 와이어들을 포함하여, 동축 케이블들, 구리 와이어, 및 광섬유 (및/또는 그에 의해 통신 서브시스템 (1230) 이 다른 디바이스들과의 통신을 제공하는 매체들) 를 포함한다. 따라서, 송신 매체들은 또한 (제한 없이, 무선 웨이브 및 적외선 데이터 통신들 동안에 발생되는 것과 같은 무선, 웨이브, 음향 웨이브, 및/또는 광 웨이브를 포함하여) 웨이브들의 형태를 취할 수 있다.

물리적 및/또는 유형의 컴퓨터 판독가능 매체들의 통상적인 형태들은, 예를 들어, 플로피 디스크, 플렉시블 디스크, 하드 디스크, 자기 테이프 혹은 임의의 다른 자기 매체, CD, 임의의 다른 광학 매체, 펀치 카드들, 페이퍼 테이프, 홀들의 패턴들을 갖는 임의의 다른 물리적 매체, RAM, PROM, EPROM, 플래시 EPROM, 임의의 다른 메모리 칩 혹은 카트리지, 이후에 설명된 바와 같은 반송파, 또는 그로부터 컴퓨터가 명령들 및/또는 코드를 판독할 수 있는 임의의 다른 매체를 포함한다.

컴퓨터 판독가능 매체들의 다양한 형태들이 실행을 위해 프로세서(들) (1210) 로 하나 이상의 명령들의 하나 이상의 시퀀스들을 반송할 시에 수반될 수도 있다. 단지 예로서, 명령들은 처음에 원격 컴퓨터의 자기 디스크 및/또는 광학 디스크 상으로 반송될 수도 있다. 원격 컴퓨터는 원격 컴퓨터의 동적 메모리로 명령들을 로딩하고, 컴퓨터 시스템 (1200) 에 의해 수신되고/되거나 실행되도록 송신 매체를 통해 신호들로서 명령들을 전송할 수도 있다. 전자기 신호들, 음향 신호들, 광학 신호들 등의 형태일 수도 있는 이러한 신호들은, 모두, 본 발명의 다양한 실시형태들에 따른, 명령들이 인코딩될 수 있는 반송파들의 예들이다.

통신 서브시스템 (1230) (및/또는 그의 컴포넌트들) 이 일반적으로 신호들을 수신할 것이고, 버스 (1205) 가 그 다음에 그로부터 프로세서(들) (1210) 가 명령들을 취출하고 실행하는 작업 메모리 (1235) 에 신호들 (및/또는 신호들에 의해 반송되는 데이터, 명령들 등) 을 반송할 것이다. 작업 메모리 (1235) 에 의해 수신된 명령들은 선택적으로 프로세서(들) (1210) 에 의한 실행 전 또는 후에 비일시적 저장 디바이스 (1225) 상에 저장될 수도 있다.

위에서 논의된 방법들, 시스템들, 및 디바이스들은 예들이다. 다양한 실시형태들은 다양한 절차들 또는 컴포넌트들을 적절히 생략, 대체, 또는 추가할 수도 있다. 예를 들어, 대안적인 구성들에서, 설명된 방법들은 설명된 것과 상이한 순서로 수행될 수도 있고/있거나, 다양한 스테이지들이 추가, 생략, 및/또는 결합될 수도 있다. 또한, 소정의 실시형태들에 대해 설명된 피쳐들은 다양한 다른 실시형태들로 결합될 수도 있다. 실시형태들의 상이한 양상들 및 엘리먼트들은 유사한 방식으로 결합될 수도 있다. 또한, 기술은 진화하고, 따라서, 엘리먼트들 중 많은 엘리먼트는 이러한 특정 실시예들로 본 개시물의 범주를 제한하지 않는 예들이다.

실시형태들의 철저한 이해를 제공하기 위해 특정 세부사항들이 설명에서 주어진다. 그러나, 실시형태들은 이러한 특정 세부사항들이 없이 실시될 수도 있다. 예를 들어, 공지의 회로들, 프로세스들, 알고리즘들, 구조들, 및 기법들은 실시형태들은 모호하게 하는 것을 피하기 위해 불필요한 세부사항들 없이 제시되었다. 이러한 설명은 오직 예시적인 실시형태들만을 제공하고, 본 발명의 범주, 적용가능성, 또는 구성을 제한하도록 의도되지는 않는다. 오히려, 본 실시형태의 앞서의 설명은 당업자들에게 본 발명의 실시형태들을 구현하는 것에 대한 가능한 설명을 제공할 것이다. 본 발명의 사상 및 범주를 벗어나지 않으면서 엘리먼트들의 작동 및 배치에 다양한 변화들이 이루어질 수도 있다.

또한, 일부 실시형태들은 플로우 다이어그램들 또는 블록 다이어그램들로서 도시된 프로세스들로서 설명되었다. 각각이 순차적인 프로세스로서 동작들을 설명할 수도 있지만, 많은 동작들은 병렬로 또는 동시에 수행될 수 있다. 또한, 동작들의 순서는 재배열될 수도 있다. 프로세스는 도면에 포함되지 않은 추가적인 단계들을 가질 수도 있다. 또한, 방법들의 실시형태들은 하드웨어, 소프트웨어, 미들웨어, 마이크로코드, 하드웨어 설명 언어들, 또는 이들의 임의의 조합으로 구현될 수도 있다. 소프트웨어, 펌웨어, 미들웨어, 또는 마이크로코드에서 구현되는 경우, 연관된 태스크들을 수행하는 프로그램 코드 또는 코드 세그먼트들은 저장 매체와 같은 컴퓨터 판독가능 매체에 저장될 수도 있다. 프로세서들은 연관된 태스크들을 수행할 수도 있다.

설명된 여러 실시형태들, 다양한 수정예들, 대안적인 구조들, 및 등가물은 본 개시물의 취지로부터 벗어나지 않으면서 이용될 수도 있다. 예를 들어, 위의 엘리먼트들은 단지 보다 큰 시스템의 컴포넌트일 수도 있으며, 여기서 다른 규칙들이 우선할 수도 있거나 그렇지 않으면 본 출원을 수정할 수도 있다. 또한, 위의 엘리먼트들이 고려되기 전에, 중에, 또는 후에 다수의 단계들이 착수될 수도 있다. 이에 따라, 위의 설명은 본 개시물의 범주를 제한하지 않는다.

Claims (40)

1. 제 1 시간에 모바일 디바이스에 의해 방문된 마이크로-PoR (micro-PoR) 을 나타내는 정보를 획득하는 단계로서, 상기 정보는 상기 제 1 시간에서의 상기 모바일 디바이스로부터의 측정치들에 기초하는, 상기 마이크로-PoR 을 나타내는 정보를 획득하는 단계; 및
   상기 정보 및 장소 모델에 기초하여 방문의 속성을 도출하는 단계로서, 상기 장소 모델은 마이크로-PoR 들을 매크로-PoR (macro-PoR) 들과 연관시키고, 상기 마이크로-PoR 들 중 하나 이상의 마이크로-PoR 은 상기 매크로-PoR 들에 포함되는, 상기 방문의 속성을 도출하는 단계를 포함하는, 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 제 1 시간 동안에 상기 모바일 디바이스에 의해 방문된 제 1 매크로-PoR 을 나타내는 정보를 획득하는 단계로서, 상기 제 1 매크로-PoR 을 나타내는 정보는 상기 제 1 시간에서의 상기 모바일 디바이스로부터의 측정치들에 기초하는, 상기 제 1 매크로-PoR 을 나타내는 정보를 획득하는 단계; 및
   도출된 상기 속성을 이용하여 상기 제 1 매크로-PoR 을 정정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
3. 제 2 항에 있어서,
   상기 도출된 속성은 상기 제 1 매크로-PoR 에서 소모된 시간의 길이를 포함하는, 방법.
4. 제 2 항에 있어서,
   상기 도출된 속성은 제 2 매크로-PoR 을 포함하며, 상기 제 2 매크로-PoR 은 상기 장소 모델에서 상기 마이크로-PoR 과 연관되는, 방법.
5. 제 4 항에 있어서,
   상기 정정하는 단계에 앞서, 상기 장소 모델에서 상기 제 2 매크로-PoR 과 상기 마이크로-PoR 의 연관성에 대해 결정된 신뢰 수준이 임계치를 초과한다고 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
6. 제 5 항에 있어서,
   신뢰 수준은 상기 마이크로-PoR 과 상기 제 2 매크로-PoR 사이의 관계가 관측된 횟수들에 기초하여 결정되는, 방법.
7. 제 1 항에 있어서,
   상기 제 1 시간 동안에 상기 모바일 디바이스에 의해 방문된 매크로-PoR 을 획득하는 단계를 더 포함하며,
   상기 속성은 상기 마이크로-PoR 에서 소모된 시간의 길이를 포함하고,
   상기 시간의 길이는 상기 매크로-PoR 에 기초하여 도출되는, 방법.
8. 제 1 항에 있어서,
   도출된 상기 속성은 매크로-PoR 을 포함하며, 상기 매크로-PoR 은 상기 장소 모델에서 상기 마이크로-PoR 과 연관되고,
   상기 방법은 상기 방문을 상기 매크로-PoR 에 대한 제 2 방문과 병합하는 단계를 더 포함하는, 방법.
9. 제 1 항에 있어서,
   상기 마이크로-PoR 은 상기 장소 모델에서 매크로-PoR 과 연관되지 않으며,
   도출된 상기 속성은 상기 제 1 시간 동안에 상기 모바일 디바이스에 의해 방문된 제 1 매크로-PoR 을 포함하고,
   상기 방문의 속성을 도출하는 단계는, 제 2 마이크로-PoR 을 상기 제 1 매크로-PoR 과 연관시키는 상기 장소 모델에서의 정보에 기초하여, 상기 마이크로-PoR 이 상기 제 2 마이크로-PoR 과 동일한 매크로-PoR 에 위치된다고 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
10. 제 1 항에 있어서,
    상기 마이크로-PoR 을 나타내는 정보는 상기 마이크로-PoR 과 연관된 레이블 (label) 을 포함하는, 방법.
11. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 시간에 모바일 디바이스에 의해 방문된 마이크로-PoR 을 나타내는 정보를 획득하는 단계는, 상기 마이크로-PoR 과 연관된 상이한 물리적 지점들에서 획득된 측정치들을 클러스터링하는 단계를 포함하는, 방법.
12. 제 1 항에 있어서,
    상기 측정치들은 적어도 하나의 WiFi 핑거프린트를 포함하는, 방법.
13. 제 1 항에 있어서,
    도출된 상기 속성에 적어도 부분적으로 기초하여 하나 이상의 위치 기반 기능들을 제공하는 단계, 또는 상기 도출된 속성에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 모바일 디바이스의 하나 이상의 거동들을 변화시키는 단계를 더 포함하는, 방법.
14. 제 1 시간에 모바일 디바이스에 의해 방문된 마이크로-PoR 을 나타내는 정보를 획득하도록 구성된 정보 획득 서브시스템으로서, 상기 정보는 상기 제 1 시간에서의 상기 모바일 디바이스로부터의 측정치들에 기초하는, 상기 정보 획득 서브시스템; 및
    상기 정보 및 장소 모델에 기초하여 방문의 속성을 도출하도록 구성된 속성 도출 서브시스템으로서, 상기 장소 모델은 마이크로-PoR 들을 매크로-PoR 들과 연관시키고, 상기 마이크로-PoR 들 중 하나 이상의 마이크로-PoR 은 상기 매크로-PoR 들에 포함되는, 상기 속성 도출 서브시스템을 포함하는, 모바일 디바이스.
15. 제 14 항에 있어서,
    상기 정보 획득 서브시스템은 상기 제 1 시간 동안에 상기 모바일 디바이스에 의해 방문된 제 1 매크로-PoR 을 나타내는 정보를 획득하도록 구성되며, 상기 제 1 매크로-PoR 을 나타내는 정보는 상기 제 1 시간에서의 상기 모바일 디바이스로부터의 측정치들에 기초하고;
    상기 속성 도출 서브시스템은 도출된 상기 속성을 이용하여 상기 제 1 매크로-PoR 을 정정하도록 구성되는, 모바일 디바이스.
16. 제 15 항에 있어서,
    상기 도출된 속성은 상기 제 1 매크로-PoR 에서 소모된 시간의 길이를 포함하는, 모바일 디바이스.
17. 제 15 항에 있어서,
    상기 도출된 속성은 제 2 매크로-PoR 을 포함하며, 상기 제 2 매크로-PoR 은 상기 장소 모델에서 상기 마이크로-PoR 과 연관되는, 모바일 디바이스.
18. 제 17 항에 있어서,
    상기 속성 도출 서브시스템은, 상기 정정에 앞서, 상기 장소 모델에서 상기 제 2 매크로-PoR 과 상기 마이크로-PoR 의 연관성에 대해 결정된 신뢰 수준이 임계치를 초과한다고 결정하도록 구성되는, 모바일 디바이스.
19. 제 18 항에 있어서,
    신뢰 수준은 상기 마이크로-PoR 과 상기 제 2 매크로-PoR 사이의 관계가 관측된 횟수들에 기초하여 결정되는, 모바일 디바이스.
20. 제 14 항에 있어서,
    상기 정보 획득 서브시스템은 상기 제 1 시간 동안에 상기 모바일 디바이스에 의해 방문된 매크로-PoR 을 획득하도록 구성되며,
    상기 속성은 상기 마이크로-PoR 에서 소모된 시간의 길이를 포함하고,
    상기 시간의 길이는 상기 매크로-PoR 에 기초하여 도출되는, 모바일 디바이스.
21. 제 14 항에 있어서,
    도출된 상기 속성은 매크로-PoR 을 포함하며, 상기 매크로-PoR 은 상기 장소 모델에서 상기 마이크로-PoR 과 연관되고,
    상기 속성 도출 서브시스템은 상기 방문을 상기 매크로-PoR 에 대한 제 2 방문과 병합하도록 구성되는, 모바일 디바이스.
22. 제 14 항에 있어서,
    상기 마이크로-PoR 은 상기 장소 모델에서 매크로-PoR 과 연관되지 않으며,
    도출된 상기 속성은 상기 제 1 시간 동안에 상기 모바일 디바이스에 의해 방문된 제 1 매크로-PoR 을 포함하고,
    상기 속성 도출 서브시스템은, 제 2 마이크로-PoR 을 상기 제 1 매크로-PoR 과 연관시키는 상기 장소 모델에서의 정보에 기초하여, 상기 마이크로-PoR 이 상기 제 2 마이크로-PoR 과 동일한 매크로-PoR 에 위치된다고 결정함으로써 적어도 부분적으로 상기 방문의 속성을 도출하도록 구성되는, 모바일 디바이스.
23. 제 14 항에 있어서,
    상기 마이크로-PoR 을 나타내는 정보는 상기 마이크로-PoR 과 연관된 레이블을 포함하는, 모바일 디바이스.
24. 제 14 항에 있어서,
    상기 정보 획득 서브시스템은 상기 마이크로-PoR 과 연관된 상이한 물리적 지점들에서 획득된 측정치들을 클러스터링하도록 구성되는, 모바일 디바이스.
25. 제 14 항에 있어서,
    상기 측정치들은 적어도 하나의 WiFi 핑거프린트를 포함하는, 모바일 디바이스.
26. 제 14 항에 있어서,
    도출된 상기 속성에 적어도 부분적으로 기초하여 하나 이상의 위치 기반 기능들을 제공하도록 구성된 프로세서, 또는 상기 도출된 속성에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 모바일 디바이스의 하나 이상의 거동들을 변화시키도록 구성된 프로세서를 포함하는, 모바일 디바이스.
27. 컴퓨터 실행가능 명령들을 저장하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서,
    상기 컴퓨터 실행가능 명령들은, 실행 시, 적어도 하나의 프로세서로 하여금,
    제 1 시간에 모바일 디바이스에 의해 방문된 마이크로-PoR 을 나타내는 정보를 획득하고;
    상기 정보 및 장소 모델에 기초하여 방문의 속성을 도출하도록 하고,
    상기 정보는 상기 제 1 시간에서의 상기 모바일 디바이스로부터의 측정치들에 기초하며,
    상기 장소 모델은 마이크로-PoR 들을 매크로-PoR 들과 연관시키고, 상기 마이크로-PoR 들 중 하나 이상의 마이크로-PoR 은 상기 매크로-PoR 에 포함되는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
28. 제 1 시간에 모바일 디바이스에 의해 방문된 마이크로-PoR 을 나타내는 정보를 획득하는 수단으로서, 상기 정보는 상기 제 1 시간에서의 상기 모바일 디바이스로부터의 측정치들에 기초하는, 상기 마이크로-PoR 을 나타내는 정보를 획득하는 수단; 및
    상기 정보 및 장소 모델에 기초하여 방문의 속성을 도출하는 수단으로서, 상기 장소 모델은 마이크로-PoR 들을 매크로-PoR 들과 연관시키고, 상기 마이크로-PoR 들 중 하나 이상의 마이크로-PoR 은 상기 매크로-PoR 에 포함되는, 상기 방문의 속성을 도출하는 수단을 포함하는, 장치.
29. 제 28 항에 있어서,
    상기 제 1 시간 동안에 상기 모바일 디바이스에 의해 방문된 제 1 매크로-PoR 을 나타내는 정보를 획득하는 수단으로서, 상기 제 1 매크로-PoR 을 나타내는 정보는 상기 제 1 시간에서의 상기 모바일 디바이스로부터의 측정치들에 기초하는, 상기 제 1 매크로-PoR 을 나타내는 정보를 획득하는 수단; 및
    도출된 상기 속성을 이용하여 상기 제 1 매크로-PoR 을 정정하는 수단을 더 포함하는, 장치.
30. 제 29 항에 있어서,
    상기 도출된 속성은 상기 제 1 매크로-PoR 에서 소모된 시간의 길이를 포함하는, 장치.
31. 제 29 항에 있어서,
    상기 도출된 속성은 제 2 매크로-PoR 을 포함하며, 상기 제 2 매크로-PoR 은 상기 장소 모델에서 상기 마이크로-PoR 과 연관되는, 장치.
32. 제 31 항에 있어서,
    상기 도출된 속성을 이용하여 상기 제 1 매크로-PoR 을 정정하기에 앞서, 상기 장소 모델에서 상기 제 2 매크로-PoR 과 상기 마이크로-PoR 의 연관성에 대해 결정된 신뢰 수준이 임계치를 초과한다고 결정하는 수단을 더 포함하는, 장치.
33. 제 32 항에 있어서,
    신뢰 수준은 상기 마이크로-PoR 과 상기 제 2 매크로-PoR 사이의 관계가 관측된 횟수들에 기초하여 결정되는, 장치.
34. 제 28 항에 있어서,
    상기 제 1 시간 동안에 상기 모바일 디바이스에 의해 방문된 매크로-PoR 을 획득하는 수단을 더 포함하며,
    상기 속성은 상기 마이크로-PoR 에서 소모된 시간의 길이를 포함하고,
    상기 시간의 길이는 상기 매크로-PoR 에 기초하여 도출되는, 장치.
35. 제 28 항에 있어서,
    도출된 상기 속성은 매크로-PoR 을 포함하며, 상기 매크로-PoR 은 상기 장소 모델에서 상기 마이크로-PoR 과 연관되고,
    상기 장치는 상기 방문을 상기 매크로-PoR 에 대한 제 2 방문과 병합하는 수단을 더 포함하는, 장치.
36. 제 28 항에 있어서,
    상기 마이크로-PoR 은 상기 장소 모델에서 매크로-PoR 과 연관되지 않으며,
    도출된 상기 속성은 상기 제 1 시간 동안에 상기 모바일 디바이스에 의해 방문된 제 1 매크로-PoR 을 포함하고,
    상기 방문의 속성을 도출하는 수단은, 제 2 마이크로-PoR 을 상기 제 1 매크로-PoR 과 연관시키는 상기 장소 모델에서의 정보에 기초하여, 상기 마이크로-PoR 이 상기 제 2 마이크로-PoR 과 동일한 매크로-PoR 에 위치된다고 결정하는 수단을 포함하는, 장치.
37. 제 28 항에 있어서,
    상기 마이크로-PoR 을 나타내는 정보는 상기 마이크로-PoR 과 연관된 레이블을 포함하는, 장치.
38. 제 28 항에 있어서,
    상기 제 1 시간에 모바일 디바이스에 의해 방문된 마이크로-PoR 을 나타내는 정보를 획득하는 수단은, 상기 마이크로-PoR 과 연관된 상이한 물리적 지점들에서 획득된 측정치들을 클러스터링하는 수단을 포함하는, 장치.
39. 제 28 항에 있어서,
    상기 측정치들은 적어도 하나의 WiFi 핑거프린트를 포함하는, 장치.
40. 제 28 항에 있어서,
    도출된 상기 속성에 적어도 부분적으로 기초하여 하나 이상의 위치 기반 기능들을 제공하는 수단, 또는 상기 도출된 속성에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 모바일 디바이스의 하나 이상의 거동들을 변화시키는 수단을 더 포함하는, 장치.

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