KR102084249B1 - 단말기의 실제위치 확인 방법확인방법 및 그를 위한 장치 - Google Patents

단말기의 실제위치 확인 방법확인방법 및 그를 위한 장치 Download PDF

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Abstract

실제위치 확인 방법 및 장치를 개시한다.
단말기로부터 기준 위치정보를 수신하고, 상기 기준 위치정보를 중심으로 기 설정된 반경 내에 위치하는 기지국의 로그데이터(Log Data)를 획득하는 분석영역 설정과정; 상기 로그데이터를 좌표평면에 입력한 후 상기 좌표평면 상의 가상 군집점을 기반으로 상기 로그데이터를 군집화한 군집결과를 생성하는 군집 도출과정; 상기 군집결과 별로 상기 로그데이터의 개수를 측정하여 밀집도정보를 생성하는 군집 밀도 분석과정; 및 상기 군집결과 중 상기 기준 위치정보와 최단거리에 위치하는 특정 가상 군집점이 포함되는 특정 군집을 선택하고, 상기 특정 군집에 대응되는 특정 밀집도정보를 이용하여 군집 신뢰도를 생성하는 군집 신뢰도 생성과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 실제위치 확인 방법을 제공한다.

Description

단말기의 실제위치 확인 방법확인방법 및 그를 위한 장치{Method and Apparatus for Identifying Actual Location of Terminal and Apparatus Therefor}
본 실시예는 통신단말기의 실제위치 확인 방법 및 장치에 관한 것이다.
이하에 기술되는 내용은 본 실시예와 관련되는 배경 정보만을 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것이 아니다.
일반적으로 사용자, 더 자세하게는 사용자의 단말기의 위치 측정방법은, 사용자로부터 위치정보를 수집하고, 사용자의 위치정보와 기 저장된 복수의 위치 데이터를 비교하여 사용자의 위치정보로부터 기 설정된 거리범위 내의 위치 데이터가 기 설정된 개수 이상인 경우, 위치 정보가 정확한 것으로 판단한다. 반면, 기 저장된 복수의 위치 데이터와 사용자로부터 수신한 기준 위치정보로부터 기 설정된 거리범위 내의 위치 데이터가 기 설정된 개수 미만인 경우에는 위치정보가 정확하지 않은 것으로 판단한다.
이러한 위치 측정방법은 기 설정된 거리범위에 위치 데이터의 개수를 확인하므로 정확한 위치 신뢰도를 확보하기 어렵다. 따라서, 보다 신뢰도 높은 위치측정 방법을 구현하기 위해서는 기 저장된 복수의 위치 데이터를 군집화하여 군집을 생성하고, 군집마다 밀집도를 계산하여 군집별 밀집도에 따라 위치 정확도를 산출할 수 있는 방안이 필요하다.
본 실시예는 단말기로부터 기준 위치정보를 수신하여 기 설정된 반경에 포함되는 기 저장된 기지국의 로그데이터를 군집화하여 군집결과를 생성하고, 기 저장된 기지국의 로그데이터를 이용하여 기준 위치정보의 신뢰도를 추출하는 실제위치 확인 방법 및 장치를 제공하는 데 주된 목적이 있다.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 단말기로부터 기준 위치정보를 수신하고, 상기 기준 위치정보를 중심으로 기 설정된 반경 내에 위치하는 기지국의 로그데이터(Log Data)를 획득하는 분석영역 설정과정; 상기 로그데이터를 좌표평면에 입력한 후 상기 좌표평면 상의 가상 군집점을 기반으로 상기 로그데이터를 군집화한 군집결과를 생성하는 군집 도출과정; 상기 군집결과 별로 상기 로그데이터의 개수를 측정하여 밀집도정보를 생성하는 군집 밀도 분석과정; 및 상기 군집결과 중 상기 기준 위치정보와 최단거리에 위치하는 특정 가상 군집점이 포함되는 특정 군집을 선택하고, 상기 특정 군집에 대응되는 특정 밀집도정보를 이용하여 군집 신뢰도를 생성하는 군집 신뢰도 생성과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 실제위치 확인 방법을 제공한다.
본 실시예의 다른 측면에 의하면, 단말기로부터 기준 위치정보를 수신하고, 상기 기준 위치정보를 중심으로 기 설정된 반경 내에 위치하는 기지국의 로그데이터(Log Data)를 획득하는 분석영역 설정부; 상기 로그데이터를 좌표평면에 입력한 후 상기 좌표평면 상의 가상 군집점을 기반으로 상기 로그데이터를 군집화한 군집결과를 생성하는 군집 도출부; 상기 군집결과 별로 상기 로그데이터의 개수를 측정하여 밀집도정보를 생성하는 군집 밀도 분석부; 및 상기 군집결과 중 상기 기준 위치정보와 최단거리에 위치하는 특정 가상 군집점이 포함되는 특정 군집을 선택하고, 상기 특정 군집에 대응되는 특정 밀집도정보를 이용하여 군집 신뢰도를 생성하는 군집 신뢰도 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 실제위치 확인 장치를 제공한다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 실시예에 의하면, 단말기로부터 기준 위치정보를 수신하여 기 설정된 반경에 포함되는 기 저장된 기지국의 로그데이터를 군집화하여 군집결과를 생성하고, 기 저장된 기지국의 로그데이터를 이용하여 기준 위치정보의 신뢰도를 추출할 수 있는 효과가 있다.
본 실시예에 의하면, 군집결과에 포함되는 로그데이터 간의 거리간격에 따라 표준편차를 구하여 표준편파가 기 설정된 임계치를 벗어나는 경우, 군집결과를 재군집화하므로 군집결과가 균일화되어 밀도계산의 정확도가 높아지는 효과가 있다.
도 1은 본 실시예에 따른 실제위치 확인 시스템을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 본 실시예에 따라 실제위치 확인장치에 포함되는 분석영역 설정부 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 실시예에 따라 실제위치 확인장치에 포함되는 군집 도출부의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 실시예에 따라 실제위치 확인장치에 포함되는 군집 밀도 분석부의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 실시예에 따라 실제위치 확인장치에 포함되는 군집 신뢰도 생성부의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 실시예에 따른 실제위치 확인 방법을 나타낸 순서도이다.
이하, 본 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 실시예에 따른 실제위치 확인 시스템을 개략적으로 나타낸 도면이다.
본 실시예에 따른 실제위치 확인 신뢰도 측정 시스템은 단말기(110), 실제위치 확인장치(120), 로그데이터 저장장치(130) 및 네트워크(140)를 포함한다.
단말기(110)는 사용자의 키 조작 또는 명령에 따라 통신 네트워크(120)를 경유하여 각종 데이터를 송수신할 수 있는 전자기기를 의미한다. 단말기(110)는 유무선 통신이 가능한 태블릿 PC(Tablet PC), 랩톱(Laptop), 개인용 컴퓨터(PC: Personal Computer), 휴대형 멀티미디어 플레이어(PMP: Portable Multimedia Player), 플레이스테이션 포터블(PSP: PlayStation Portable), 무선통신 단말기(Wireless Communication Terminal), 스마트폰(Smart Phone) 및 이동통신 단말기(Mobile Communication Terminal) 등 다양한 디지털 기기 중 어느 하나일 수 있다. 단말기(110)는 사용자의 입력에 따라 사용자의 기준 위치정보를 실제위치 확인장치(120)로 전송한다.
실제위치 확인장치(120)는 단말기(110)로부터 수신한 기준 위치정보에 대응되는 기 저장된 기지국의 로그데이터(Log Data)를 이용하여 사용자의 위치 신뢰도를 측정하는 장치를 의미한다. 여기서, 기지국의 로그데이터는 기지국에서 저장하고 있는 특정 단말기의 복수개의 위치정보를 의미한다. 실제위치 확인장치(120)는 단말기(110)로부터 기준 위치정보를 수신하고, 기준 위치정보를 기준으로 기 설정된 반경 내에 위치하는 복수의 기지국의 로그데이터를 획득한다. 실제위치 확인장치(120)는 기 설정된 개수의 임의의 가상 군집점을 기반으로 로그데이터를 군집화한 군집결과를 생성한다. 실제위치 확인장치(120)는 군집결과 별로 표준편차를 생성하고, 로그데이터 개수를 측정하여 밀집도정보를 생성한다. 실제위치 확인장치(120)는 군집결과 중 기준 위치정보와 최단거리에 위치하는 가상 군집점이 포함되는 특정 군집을 선택한다. 실제위치 확인장치(120)는 특정 군집에 대응되는 밀집도정보를 이용하여 생성한 기준확률, 기준확률보정 및 기 설정된 보정값을 이용하여 군집 신뢰도를 생성한다. 여기서, 군집 신뢰도는 기지국의 로그데이터를 기반으로 생성한 군집을 바탕으로 사용자로부터 입력받은 위치정보의 신뢰도이다. 실제위치 확인장치(120)는 분석영역 설정부(122), 군집 도출부(124), 군집 밀도 분석부(126) 및 군집 신뢰도 생성부(128)를 포함한다.
분석영역 설정부(122)는 단말기(110)로부터 사용자의 기준 위치정보를 수신한다. 여기서, 사용자의 기준 위치정보는 예컨대, 'AA시 BB구 CC동 DD아파트 408동 516호'일 수 있다. 분석영역 설정부(122)는 기준 위치정보를 기준으로 기 설정된 반경 예컨대, 10 km 내에 위치하는 복수의 기지국의 로그데이터를 획득한다.
군집 도출부(124)는 로그데이터를 좌표평면에 입력한 후 좌표평면 상의 가상 군집점을 기반으로 복수의 로그데이터를 군집화한 군집결과를 생성한다. 군집 도출부(124)는 기 설정된 개수의 임의의 가상 군집점을 생성하고, 복수의 로그데이터와의 거리에 근거하여 가상 군집점을 복수의 로그데이터 중심에 위치하도록 이동시킨다. 군집 도출부(124)는 가상 군집점을 중심으로 복수의 로그데이터를 군집화하여 군집결과를 생성한다. 여기서, 군집 도출부(124)는 K-means 방식을 이용하여 군집결과를 생성하는 것으로 기재하고 있으나 반드시 이에 한정되는 것을 아니다. 군집 도출부(124)는 예컨대, 계층적 군집화방식, 최적분리 군집화방식 중 하나의 방식을 이용하여 복수의 로그데이터를 군집화한 군집결과를 생성한다. 계층적 군집화방식은 최단 연결법, 최장 연결법, 평균 연결법 및 중심 연결법 중 하나의 연결방법을 이용하여 복수의 데이터를 군집화하는 방식을 의미한다. 최적분리 군집화방식은 K-means 군집화 방법을 이용하여 복수의 데이터를 군집화하는 방식을 의미한다. K-means 군집화 방법은 K 개의 가상 군집점을 생성하여 복수개의 로그데이터를 군집화하여 군집결과를 생성하는 방법이다.
군집 밀도 분석부(126)는 군집결과 별로 표준편차를 생성하고, 로그데이터 개수를 측정하여 밀집도정보를 생성한다. 군집 밀도 분석부(126)는 군집결과 별로 복수의 로그데이터간의 거리간격을 산출하고, 거리간격의 평균값과 거리간격의 편차를 이용하여 표준편차를 생성하고, 표준편차가 기 설정된 임계값을 초과하는 경우, 군집결과를 재군집화한다. 군집 밀도 분석부(126)는 군집결과 별로 로그데이터의 개수를 카운트하여 기 설정된 개수 이상인 경우, 밀집도가 높은 것으로 판단한다. 군집 밀도 분석부(126)는 군집결과 별로 로그데이터의 개수를 카운트하여 기 설정된 개수 미만인 경우, 밀집도가 낮은 것으로 판단한다. 군집 밀도 분석부(126)는 군집결과 별로 기 설정된 반경 별 가중치에 대응하여 로그데이터 별로 가점을 산출하여 밀집도정보를 생성한다.
군집 신뢰도 생성부(128)는 군집결과 중 기준 위치정보와 최단거리에 위치하는 가상 군집점이 포함되는 특정 군집을 선택한다. 군집 신뢰도 생성부(128)는 특정 군집에 대응되는 밀집도정보를 이용하여 생성한 기준확률, 기준확률보정 및 기 설정된 보정값을 이용하여 군집 신뢰도를 생성한다. 여기서, 군집 신뢰도는 기지국의 로그데이터를 기반으로 생성한 군집을 바탕으로 사용자로부터 입력받은 위치정보의 신뢰도이다. 군집 신뢰도 생성부(128)는 특정 군집에 대응되는 밀집도정보를 이용하여 로그데이터 별로 산출한 가점에 따라 기준확률을 생성한다. 군집 신뢰도 생성부(128)는 특정 군집에 대응되는 기 설정된 가점범위에 따라 기준확률보정을 생성한다. 군집 신뢰도 생성부(128)는 기준확률과 기준확률보정을 더하고 기 설정된 보정값을 곱하여 군집 신뢰도를 생성한다. 군집 신뢰도 생성부(128)는 표준편차 및 특정 군집의 경계선과 좌표정보와의 거리에 따라 보정값을 추출한다.
로그데이터 저장장치(130)는 복수의 기지국의 로그데이터를 저장하는 장치를 의미한다. 로그데이터 저장장치(130)는 실제위치 확인장치(120)의 요청에 따라 복수의 기지국의 로그데이터를 실제위치 확인장치(120)에게 제공한다.
네트워크(140)는 2G, 3G, 4G, 5G, 무선랜 네트워크, 인터넷 네트워크, 인트라넷 네트워크 및 위성통신 네트워크 등을 포함한 유무선 통신 기술을 이용하여 통신 프로토콜로 데이터를 송수신하는 통신망을 의미한다. 네트워크(140)는 단말기(110), 실제위치 확인장치(120) 및 로그데이터 저장장치(130) 간에 데이터를 송수신하도록 지원한다.
도 2는 본 실시예에 따라 실제위치 확인장치에 포함되는 분석영역 설정부 동작을 설명하기 위한 도면이다.
분석영역 설정부(122)는 단말기(110)로부터 수신한 기준 위치정보를 기준으로 기 설정된 반경에 위치하는 복수의 기지국의 로그데이터를 획득한다. 분석영역 설정부(122)는 단말기(110)로부터 수신한 기준 위치정보 예컨대, 'AA시 BB구 CC동 DD아파트 408동 516호'를 좌표정보(210)로 변환한다. 분석영역 설정부(122)는 좌표정보를 기준으로 기 설정된 반경(220) 예컨대, 10 km 이내에 위치하는 기지국의 로그데이터를 획득한다. 여기서, 기지국의 로그데이터는 기 설정된 기간 예컨대, 3 개월 동안 기지국에서 저장하고 있는 특정 단말기의 복수개의 위치정보를 의미할 수 있다.
도 3은 본 실시예에 따라 실제위치 확인장치에 포함되는 군집 도출부의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
군집 도출부(124)는 로그데이터를 좌표평면에 입력한 후 좌표평면상의 가상 군집점을 기반으로 복수의 로그데이터를 군집화한 군집결과를 생성한다. 군집 도출부(124)는 기 설정된 개수의 임의의 가상 군집점을 생성하고, 가상 군집점과 복수의 로그데이터와의 거리에 근거하여 가상 군집점을 복수의 로그데이터 중심에 위치하도록 이동시킨다. 군집 도출부(124)는 예컨대, 제1 내지 제 6의 가상 군집점(310, 311, 312, 313, 314, 315)을 기반으로 로그데이터를 군집화하여 군집결과를 생성한다. 군집 도출부(124)는 예컨대, 제1 가상 군집점(310)이 중심에 위치하는 제1 군집결과(320)를 생성한다. 군집 도출부(124)는 예컨대, 제2 가상 군집점(311)이 중심에 위치하는 제2 군집결과(321)를 생성한다. 군집 도출부(124)는 예컨대, 제3 가상 군집점(312)이 중심에 위치하는 제3 군집결과(322)를 생성한다. 군집 도출부(124)는 예컨대, 제4 가상 군집점(313)이 중심에 위치하는 제4 군집결과(323)를 생성한다. 군집 도출부(124)는 예컨대, 제5 가상 군집점(314)이 중심에 위치하는 제5 군집결과(324)를 생성한다. 군집 도출부(124)는 예컨대, 제6 가상 군집점(315)이 중심에 위치하는 제6 군집결과(325)를 생성한다.
도 4는 본 실시예에 따라 실제위치 확인장치에 포함되는 군집 밀도 분석부의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
군집 밀도 분석부(126)는 군집결과 별로 상기 로그데이터간의 거리간격을 산출한다. 군집 밀도 분석부(126)는 거리간격의 평균값과 거리간격의 편차를 이용하여 표준편차를 생성하고, 표준편차가 기 설정된 임계값을 초과하는 경우, 군집결과를 재군집화한다. [표 1]에는 하나의 군집결과에 포함되는 복수의 로그데이터간의 거리간격에 따라 산출된 표준편차를 기준으로 생성한 군집화 평가가 표기되어 있다.
표준편차 등급 좋음 보통 재군집화 대상
X축 표준편차 250 m 이내 250 ~ 500 m 500 m 이상
Y축 표준편차 250 m 이내 250 ~ 500 m 500 m 이상
군집 밀도 분석부(126)는 각각의 군집결과마다 가상 군집점을 중심으로 X축 및 Y축을 생성한다. 군집 밀도 분석부(126)는 X축을 기준으로 복수의 로그데이터간의 거리간격을 측정한다. 군집 밀도 분석부(126)는 X축을 기준으로 측정한 복수의 로그데이터간의 거리간격의 평균값을 산출한다. 군집 밀도 분석부(126)는 평균값과 거리간격의 편차를 이용하여 표준편차를 산출한다. 군집 밀도 분석부(126)는 표준편차가 250 m이내이면 표준편차 등급을 '좋음'인 것으로 판단한다. 군집 밀도 분석부(126)는 X축을 기준으로 측정한 거리간격의 표준편차를 산출하여 표준편차가250 ~ 500 m이면 표준편차 등급을 '보통'인 것으로 판단한다. 군집 밀도 분석부(126)는 X축을 기준으로 측정한 거리간격의 표준편차를 산출하여 표준편차가 500 m이상이면 표준편차 등급을 '재군집화대상'으로 판단한다. 군집 밀도 분석부(126)는 표준편차 등급이 '재군집화대상'인 경우, 군집결과를 재군집화 한다. 군집 밀도 분석부(126)는 Y축을 기준으로 복수의 로그데이터간의 거리간격을 측정한다. 군집 밀도 분석부(126)는 Y축을 기준으로 측정한 복수의 로그데이터간의 거리간격의 평균값을 산출한다. 군집 밀도 분석부(126)는 평균값과 거리간격의 편차를 이용하여 표준편차를 산출한다. 군집 밀도 분석부(126)는 표준편차가 250 m이내이면 표준편차 등급을 '좋음'인 것으로 판단한다. 군집 밀도 분석부(126)는 Y축을 기준으로 측정한 거리간격의 표준편차를 산출하여 표준편차가 250 ~ 500 m이면 표준편차 등급을 '보통'인 것으로 판단한다. 군집 밀도 분석부(126)는 Y축을 기준으로 측정한 거리간격의 표준편차를 산출하여 표준편차가 500 m이상이면 표준편차 등급을 '재군집화대상'으로 판단한다.
군집 밀도 분석부(126)는 군집결과 별로 로그데이터의 개수를 카운트하여 기 설정된 개수에 대응하여 밀집도를 생성한다. 예컨대, 군집 밀도 분석부(126)는 군집결과에 포함되는 로그데이터의 개수가 500개 이상인 경우 밀집도가 높은 것으로 판단한다. 예컨대, 군집 밀도 분석부(126)는 군집결과에 포함되는 로그데이터의 개수가 500개 미만인 경우 밀집도가 낮은 것으로 판단한다. 군집 밀도 분석부(126)는 군집결과 별로 기 설정된 반경 별 가중치에 대응하여 로그데이터 별로 가점을 산출하여 밀집도정보를 생성한다. [표 2]에는 가상 군집점과 로그데이터간의 거리간격에 따라 산출된 가점이 표기되어 있다.
중심좌표로부터의 거리 300 m 이내 600 m 이내 900 m 이내
가점 + 2 + 1.5 + 1
군집 밀도 분석부(126)는 군집결과 별로 중심좌표로부터의 거리가 300 m이내인 경우, 가점 '+2'를 부여한다. 군집 밀도 분석부(126)는 군집결과 별로 중심좌표로부터의 거리가 600 m이내인 경우, 가점 '+1.5'를 부여한다. 군집 밀도 분석부(126)는 군집결과 별로 중심좌표로부터의 거리가 900 m이내인 경우, 가점 '+1'을 부여한다.
도 5는 본 실시예에 따라 실제위치 확인장치에 포함되는 군집 신뢰도 생성부의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
군집 신뢰도 생성부(128)는 군집결과 중 단말기(110)로부터 수신한 기준 위치정보와 최단거리에 위치하는 가상 군집점이 포함되는 특정 군집을 선택한다.
도 5의 (a)를 보면, 군집 신뢰도 생성부(128)는 제1 내지 제6 군집결과(320, 321, 322, 323, 324, 325) 중 제1 기준 위치정보(510)와 가장 인접하고, 제1 기준 위치정보(510)를 포함하는 제6 군집결과(325)를 특정 군집으로 선택한다. 도 5의(b)를 보면 군집 신뢰도 생성부(128)는 제1 내지 제6 군집결과(320, 321, 322, 323, 324, 325) 중 제2 기준 위치정보(520)와 가장 인접하고, 제2 기준 위치정보(520)를 포함하는 제6 군집결과(325)를 특정 군집으로 선택한다. 도 5의(c)를 보면 제3 기준 위치정보(530)는 제1 내지 제6 군집결과(320, 321, 322, 323, 324, 325) 중 어느 군집결과에도 포함되지 않는다.
군집 신뢰도 생성부(128)는 특정 군집에 대응되는 밀집도정보를 이용하여 로그데이터 별로 산출한 가점에 따라 기준확률을 생성한다. [표 3]에는 가점 등급(Ranking)에 따른 기준확률이 표기되어 있다.
가점 Ranking 상위 10 % 이내 상위 25 % 이내 상위 40 % 이내 상위 60 % 이내 그 외
기준 확률 100 % 95 % 80 % 75 % 70 %
군집 신뢰도 생성부(128)는 가점 등급이 상위 10 % 이내인 경우, 기준확률이 100 %인 것으로 판단한다. 군집 신뢰도 생성부(128)는 가점 등급이 상위 25 % 이내인 경우, 기준확률이 95 %인 것으로 판단한다. 군집 신뢰도 생성부(128)는 가점 등급이 상위 40 % 이내인 경우, 기준확률이 80 %인 것으로 판단한다. 군집 신뢰도 생성부(128)는 가점 등급이 상위 60 % 이내인 경우, 기준확률이 75 %인 것으로 판단한다. 군집 신뢰도 생성부(128)는 가점 등급이 상위 60 % 이상인 경우, 기준확률이 70 %인 것으로 판단한다.
군집 신뢰도 생성부(128)는 특정 군집에 대응되는 기 설정된 가점범위에 따라 기준확률보정을 생성한다. [표 4]에는 가점에 따른 보정확률이 표기되어 있다.
가점 10p미만 20p미만 30p미만 40p미만 50p미만 50p이상
보정확률 -20 % -10 % -5 % 0 % +5 % +10%
군집 신뢰도 생성부(128)는 가점이 10 포인트 미만인 경우, 보정확률을 -20 %인 것으로 판단한다. 군집 신뢰도 생성부(128)는 가점이 20 포인트 미만인 경우, 보정확률을 -10 %인 것으로 판단한다. 군집 신뢰도 생성부(128)는 가점이 30 포인트 미만인 경우, 보정확률을 -5 %인 것으로 판단한다. 군집 신뢰도 생성부(128)는 가점이 40 포인트 미만인 경우, 보정확률을 0 %인 것으로 판단한다. 군집 신뢰도 생성부(128)는 가점이 50 포인트 미만인 경우, 보정확률을 +5 %인 것으로 판단한다. 군집 신뢰도 생성부(128)는 가점이 50 포인트 이상인 경우, 보정확률을 +10 %인 것으로 판단한다.
군집 신뢰도 생성부(128)는 특정 군집의 표준편차 및 특정 군집의 경계선과 기준 위치정보와의 거리에 따라 보정값을 추출한다. [표 5]에는 표준편차에 따른 보정값이 표기되어 있다.
종류 보정값(
Figure 112014098345952-pat00001
)
군집내부 1.0
표준편차(
Figure 112014098345952-pat00002
) 이내		 0.8
Figure 112014098345952-pat00003
의 2배 거리 이내		 0.6
Figure 112014098345952-pat00004
의 3배 거리 이내		 0.3
그 이상 무의미
군집 신뢰도 생성부(128)는 기준 위치정보가 군집내부에 위치하는 경우, 보정값이 1.0인 것으로 판단한다. 군집 신뢰도 생성부(128)는 기준 위치정보가 표준편차 이내에 위치하는 경우, 보정값이 0.8인 것으로 판단한다. 군집 신뢰도 생성부(128)는 기준 위치정보가 표준편차의 2배 거리 이내에 위치하는 경우, 보정값이 0.6인 것으로 판단한다. 군집 신뢰도 생성부(128)는 기준 위치정보가 표준편차의 3배 거리 이내에 위치하는 경우, 보정값이 0.6인 것으로 판단한다. 군집 신뢰도 생성부(128)는 기준 위치정보가 표준편차의 3배 거리 이상에 위치하는 경우, 보정값이 무의미한 것으로 판단한다.
군집 신뢰도 생성부(128)은 기준확률과 기준확률보정을 더한 값에 보정값을 곱하여 군집 신뢰도를 생성한다. 예컨대, 군집 신뢰도 생성부(128)는 특정 군집의 가점 등급이 상위 25%이내이므로 기준확률 100%에 특정 군집의 가점이 50 포인트 미만이므로 기준확률보정 5%를 더하여 105%를 구하고, 105%에 기준 위치정보가 표준편차 이내이므로 보정값 0.8을 곱하여 군집 신뢰도 84%를 구한다. 여기서, 군집 신뢰도는 기지국의 로그데이터를 기반으로 생성한 군집을 바탕으로 사용자로부터 입력받은 위치정보의 신뢰도이다.
도 6은 본 실시예에 따른 실제위치 확인 방법을 나타낸 순서도이다.
단말기(110)는 사용자로부터 기준 위치정보를 수신하여 실제위치 확인장치(120)로 전송한다(S610). 단말기(110)는 사용자로부터 기준 위치정보 예컨대, '서울시 성북구 삼성동 A대학교 A관 405호'를 수신한다.
실제위치 확인장치(120)는 기준 위치정보를 기준으로 기 설정된 반경에 위치하는 복수의 기지국의 로그데이터를 획득한다(S620). 실제위치 확인장치(120)는 기준 위치정보를 기준으로 예컨대, 10 km이내에 위치하는 3 개월 동안의 기지국에서 저장하는 특정 단말기의 복수개의 위치정보인 로그데이터를 획득한다.
실제위치 확인장치(120)는 기 설정된 개수의 가상 군집점을 기반으로 로그데이터를 군집화한 군집결과를 생성한다(S630). 실제위치 확인장치(120)는 예컨대, 6개의 가상 군집점을 기반으로 로그데이터를 군집화하여 제1 내지 제6 군집결과를 생성한다.
실제위치 확인장치(120)는 군집결과에 포함되는 복수의 로그데이터 개수를 측정하여 밀집도정보를 생성한다(S640). 실제위치 확인장치(120)는 군집결과 별로 복수의 로그데이터간의 거리간격에 따라 표준편차를 생성한다. 실제위치 확인장치(120)는 군집결과 별로 가상 군집점과 로그데이터간의 거리간격에 따라 가점을 산출한다.
실제위치 확인장치(120)는 군집결과 중 기준 위치정보와 최단거리에 위치하는 가상 군집점이 포함되는 특정 군집을 선택한다(S650).
실제위치 확인장치(120)는 특정 군집에 대응되는 밀집도정보를 이용하여 기준확률, 기준확률보정 및 보정값을 산출하고, 기준확률, 기준확률보정 및 보정값을 이용하여 군집 신뢰도를 생성한다(S660). 군집 신뢰도는 기준확률과 기준확률보정을 더하여 보정값을 곱한 값을 의미한다.
도 6에서는 단계 S610 내지 단계 S660을 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 도 6에 기재된 순서를 변경하여 실행하거나 단계 S610 내지 단계 S660 중 하나 이상의 단계를 병렬적으로 실행하는 것으로 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이므로, 도 6은 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.
이상의 설명은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통산의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것을 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하면, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 실시예에 따른 방법 및 장치는 단말기로부터 기준 위치정보를 수신하여 기 설정된 반경에 포함되는 기 저장된 기지국의 로그데이터를 군집화하여 군집결과를 생성하고, 기 저장된 기지국의 로그데이터를 이용하여 기준 위치정보의 신뢰도를 추출할 수 있는 효과를 가진다.
110: 단말기 120: 실제위치 확인장치
130: 로그데이터 저장장치 140: 네트워크
122: 분석영역 설정부 124: 군집 도출부
126: 군집 밀도 분석부 128: 군집 신뢰도 생성부
310: 제1 가상 군집점 311: 제2 가상 군집점
312: 제3 가상 군집점 313: 제4 가상 군집점
314: 제5 가상 군집점 315: 제6 가상 군집점
320: 제1 군집결과 321: 제2 군집결과
322: 제3 군집결과 323: 제4 군집결과
324: 제 5 군집결과 325: 제6 군집결과

Claims (12)

  1. 단말기로부터 기준 위치정보를 수신하고, 상기 기준 위치정보를 중심으로 기 설정된 반경 내에 위치하는 기지국의 로그데이터(Log Data)를 획득하는 분석영역 설정과정;
    상기 로그데이터를 좌표평면에 입력한 후 상기 좌표평면 상의 가상 군집점을 기반으로 상기 로그데이터를 군집화한 군집결과를 생성하는 군집 도출과정;
    상기 군집결과 별로 중심좌표로부터 복수의 상기 로그데이터 간의 거리간격을 산출하고, 상기 거리간격의 평균값과 상기 거리간격의 편차를 이용하여 표준편차를 생성하고, 상기 표준편차가 기 설정된 임계값을 초과하는 경우 상기 군집결과를 재군집하며, 상기 군집결과 별로 상기 로그데이터의 개수를 카운트한 후 기 설정된 개수와 비교하여 밀집도정보를 산출하는 군집 밀도 분석과정; 및
    상기 군집결과 중 상기 기준 위치정보와 최단거리에 위치하는 특정 가상 군집점이 포함되는 특정 군집을 선택하고, 상기 특정 군집에 대응되는 밀집도정보를 이용하여 상기 로그데이터 별로 산출한 가점에 따라 기준확률을 생성하고, 상기 특정 군집에 대응되는 기 설정된 가점범위에 따라 기준확률보정을 생성하고, 상기 기준확률과 상기 기준확률보정을 더하고 기 설정된 보정값을 곱하여 군집 신뢰도를 생성하는 군집 신뢰도 생성과정
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 실제위치 확인 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 군집 도출과정은,
    기 설정된 개수의 상기 가상 군집점을 생성하고, 상기 가상 군집점과 상기 로그데이터와의 거리에 근거하여 상기 가상 군집점을 상기 복수의 로그데이터의 중심에 위치하도록 이동시키는 것을 특징으로 하는 실제위치 확인 방법.
  3. 삭제
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 군집 밀도 분석과정은,
    상기 군집결과 별로 상기 로그데이터의 개수를 카운트하여 상기 로그데이터의 개수가 기 설정된 개수 이상인 경우, 상기 밀집도정보가 높은 것으로 판단하고, 상기 로그데이터의 개수가 기 설정된 개수 미만인 경우, 상기 밀집도정보가 낮은 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 실제위치 확인 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 군집 밀도 분석과정은,
    상기 군집결과 별로 기 설정된 반경 별 가중치에 대응하여 상기 군집결과 별로 가점을 산출하여 상기 밀집도정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 실제위치 확인 방법.
  6. 삭제
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 군집 신뢰도 생성과정은,
    상기 표준편차 및 상기 특정 군집의 경계선과 상기 기준 위치정보와의 거리에 따라 보정값을 추출하는 것을 특징으로 하는 실제위치 확인 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 분석영역 설정과정은,
    상기 기준 위치정보를 좌표정보로 변환하는 것을 특징으로 하는 실제위치 확인 방법.
  9. 단말기로부터 기준 위치정보를 수신하고, 상기 기준 위치정보를 중심으로 기 설정된 반경 내에 위치하는 기지국의 로그데이터(Log Data)를 획득하는 분석영역 설정부;
    상기 로그데이터를 좌표평면에 입력한 후 상기 좌표평면 상의 가상 군집점을 기반으로 상기 로그데이터를 군집화한 군집결과를 생성하는 군집 도출부;
    상기 군집결과 별로 중심좌표로부터 복수의 상기 로그데이터 간의 거리간격을 산출하고, 상기 거리간격의 평균값과 상기 거리간격의 편차를 이용하여 표준편차를 생성하고, 상기 표준편차가 기 설정된 임계값을 초과하는 경우 상기 군집결과를 재군집하며, 상기 군집결과 별로 상기 로그데이터의 개수를 카운트한 후 기 설정된 개수와 비교하여 밀집도정보를 산출하는 군집 밀도 분석부; 및
    상기 군집결과 중 상기 기준 위치정보와 최단거리에 위치하는 특정 가상 군집점이 포함되는 특정 군집을 선택하고, 상기 특정 군집에 대응되는 밀집도정보를 이용하여 상기 로그데이터 별로 산출한 가점에 따라 기준확률을 생성하고, 상기 특정 군집에 대응되는 기 설정된 가점범위에 따라 기준확률보정을 생성하고, 상기 기준확률과 상기 기준확률보정을 더하고 기 설정된 보정값을 곱하여 군집 신뢰도를 생성하는 군집 신뢰도 생성부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 실제위치 확인 장치.
  10. 삭제
  11. 제 9 항에 있어서,
    상기 군집 밀도 분석부는,
    상기 군집 밀도 분석과정은,
    상기 군집결과 별로 기 설정된 반경 별 가중치에 대응하여 상기 군집결과 별로 가점을 산출하여 상기 밀집도정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 실제위치 확인 장치.
  12. 삭제
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