KR102297845B1 - 모바일 단말의 위치정보를 이용하여 사용자의 이동을 파악하기 위한 방법, 이를 수행하기 위한 장치 및 시스템 - Google Patents

모바일 단말의 위치정보를 이용하여 사용자의 이동을 파악하기 위한 방법, 이를 수행하기 위한 장치 및 시스템 Download PDF

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Abstract

모바일 단말의 위치정보를 이용하여 사용자의 이동을 파악하는 방법은, 모바일 단말을 이용하여 수집한 위치정보로부터 사용자의 이동경로를 추출하는 단계 및 상기 이동경로를 포함하는 대상지역에 복수의 그리드(grid)를 적용한 맵을 기준으로, 상기 이동경로를 교통수단의 주행경로와 비교함으로써 상기 사용자가 이용한 교통수단을 파악하는 단계를 포함하며, 상기 복수의 그리드 각각은 복수의 단위구역(unit zone)들로 구성되며, 서로 다른 그리드에 포함되는 단위구역의 크기는 상이한 것을 특징으로 한다.

Description

모바일 단말의 위치정보를 이용하여 사용자의 이동을 파악하기 위한 방법, 이를 수행하기 위한 장치 및 시스템 {METHOD FOR FIGURING OUT TRAVEL OF USER BY USING LOCATION DATA OF MOBILE TERMINAL, APPARATUS AND SYSTEM FOR PERFORMING THE SAME}
본 명세서에서 개시되는 실시예들은 모바일 단말을 통해 수집되는 위치정보를 이용하여 사용자의 이동을 파악하기 위한 방법, 그리고 이를 수행하기 위한 장치 및 시스템에 관한 것이다.
사람들이 이동한 경로, 그리고 이동 시 이용한 교통수단에 대한 정보를 파악하고 수집할 수 있다면 이를 다양한 목적으로 사용할 수 있다.
예를 들어, 사용자가 어느 지점에서 환승을 했는지 파악할 수 있다면 대중교통수단의 운영주체 간 수익료 분배 시 이용할 수 있으며, 또한 전염병이 유행할 경우 감염자가 이용한 교통수단을 파악함으로써 예방 등을 위한 목적으로 이용할 수도 있다.
오늘날 대부분의 사람들이 항상 소지하고 다니는 휴대폰을 통해 위치정보를 수집할 수 있는데, 수집된 위치정보를 이용하여 사용자의 이동경로, 그리고 사용자가 이용한 교통수단을 파악하는 방법을 개발할 필요성이 있다.
한편, 전술한 배경기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.
본 명세서에서 개시되는 실시예들은, 모바일 단말을 통해 수집되는 위치정보를 이용하여 사용자의 이동을 파악하기 위한 방법을 제공하고자 하며, 특히 사용자가 이용한 교통수단을 구체적으로 파악하기 위한 방법을 제공하고자 한다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 일 실시예에 따르면, 모바일 단말의 위치정보를 이용하여 사용자의 이동을 파악하는 방법은, 모바일 단말을 이용하여 수집한 위치정보로부터 사용자의 이동경로를 추출하는 단계 및 상기 이동경로를 포함하는 대상지역에 복수의 그리드(grid)를 적용한 맵을 기준으로, 상기 이동경로를 교통수단의 주행경로와 비교함으로써 상기 사용자가 이용한 교통수단을 파악하는 단계를 포함하며, 상기 복수의 그리드 각각은 복수의 단위구역(unit zone)들로 구성되며, 서로 다른 그리드에 포함되는 단위구역의 크기는 상이한 것을 특징으로 할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 모바일 단말의 위치정보를 이용하여 사용자의 이동을 파악하는 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램으로서, 모바일 단말의 위치정보를 이용하여 사용자의 이동을 파악하는 방법은, 모바일 단말을 이용하여 수집한 위치정보로부터 사용자의 이동경로를 추출하는 단계 및 상기 이동경로를 포함하는 대상지역에 복수의 그리드(grid)를 적용한 맵을 기준으로, 상기 이동경로를 교통수단의 주행경로와 비교함으로써 상기 사용자가 이용한 교통수단을 파악하는 단계를 포함하며, 상기 복수의 그리드 각각은 복수의 단위구역(unit zone)들로 구성되며, 서로 다른 그리드에 포함되는 단위구역의 크기는 상이한 것을 특징으로 할 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 모바일 단말의 위치정보를 이용하여 사용자의 이동을 파악하는 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체로서, 모바일 단말의 위치정보를 이용하여 사용자의 이동을 파악하는 방법은, 모바일 단말을 이용하여 수집한 위치정보로부터 사용자의 이동경로를 추출하는 단계 및 상기 이동경로를 포함하는 대상지역에 복수의 그리드(grid)를 적용한 맵을 기준으로, 상기 이동경로를 교통수단의 주행경로와 비교함으로써 상기 사용자가 이용한 교통수단을 파악하는 단계를 포함하며, 상기 복수의 그리드 각각은 복수의 단위구역(unit zone)들로 구성되며, 서로 다른 그리드에 포함되는 단위구역의 크기는 상이한 것을 특징으로 할 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 모바일 단말의 위치정보를 이용하여 사용자의 이동을 파악하기 위한 컴퓨팅 장치는, 모바일 단말과 통신을 수행하기 위한 통신부, 위치정보를 이용하여 사용자의 이동을 파악하기 위한 프로그램이 저장되는 저장부 및 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 제어부를 포함하며, 상기 제어부는 상기 프로그램을 실행시킴으로써, 상기 모바일 단말을 이용하여 수집한 위치정보로부터 사용자의 이동경로를 추출하고, 상기 이동경로를 포함하는 대상지역에 복수의 그리드(grid)를 적용한 맵을 기준으로, 상기 이동경로를 교통수단의 주행경로와 비교함으로써 상기 사용자가 이용한 교통수단을 파악하며, 상기 복수의 그리드 각각은 복수의 단위구역(unit zone)들로 구성되며, 서로 다른 그리드에 포함되는 단위구역의 크기는 상이한 것을 특징으로 할 수 있다.
전술한 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 대상지역에 복수의 그리드를 적용한 맵을 기준으로 사용자의 이동형태 및 사용자가 이용한 교통수단을 파악함으로써 예측의 효율성 및 정확성이 높아지는 효과를 기대할 수 있다.
또한, 사용자가 이용한 구체적인 교통수단뿐만 아니라 환승 여부까지 파악할 수 있는 장점이 있다.
개시되는 실시예들에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 개시되는 실시예들이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 일 실시예에 따른 모바일 단말의 위치정보를 이용하여 사용자의 이동을 파악하기 위한 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 서버(100)에 포함되는 구성들을 도시한 도면이다.
도 3 내지 도 5는 일 실시예에 따른 모바일 단말의 위치정보를 이용하여 사용자의 이동을 파악하는 방법을 수행하는 과정에서, 사용자의 이동경로를 추출하고, 대상지역에 복수의 그리드를 적용하고, 그리드가 적용된 맵을 기준으로 사용자가 이용한 교통수단을 파악하는 과정을 설명하기 위한 도면들이다.
도 6 내지 도 8은 일 실시예에 따른 모바일 단말의 위치정보를 이용하여 사용자의 이동을 파악하는 방법을 설명하기 위한 순서도들이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 다양한 실시예들을 상세히 설명한다. 아래에서 설명되는 실시예들은 여러 가지 상이한 형태로 변형되어 실시될 수도 있다. 실시예들의 특징을 보다 명확히 설명하기 위하여, 이하의 실시예들이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 널리 알려져 있는 사항들에 관해서 자세한 설명은 생략하였다. 그리고, 도면에서 실시예들의 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 구성이 다른 구성과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 ‘직접적으로 연결’되어 있는 경우뿐 아니라, ‘그 중간에 다른 구성을 사이에 두고 연결’되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 구성이 어떤 구성을 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 그 외 다른 구성을 제외하는 것이 아니라 다른 구성들을 더 포함할 수도 있음을 의미한다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 실시예들을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 일 실시예에 따른 모바일 단말의 위치정보를 이용하여 사용자의 이동을 파악하기 위한 시스템을 도시한 도면이다. 도 1을 참조하면, 시스템은 네트워크(10)를 통해 연결되는 모바일 단말(20) 및 서버(100)를 포함할 수 있다.
모바일 단말(20)은 사용자(A)가 휴대할 수 있고 위치정보 수집 기능을 갖춘 전자 디바이스일 수 있으며, 예를 들어 스마트폰일 수 있다. 모바일 단말(20)은 다양한 방법을 통해 위치정보를 수집할 수 있는데, 예를 들어 모바일 단말(20)에 포함된 GPS 모듈을 통해서 수신하는 GPS 데이터를 통해 수집할 수도 있고, 모바일 단말(20)에 포함된 통신 모듈을 통해서 수신하는 Wi-Fi 데이터 또는 셀룰러(cellular) 데이터를 통해 수집할 수도 있으며, 이 모든 데이터를 이용하여 수집할 수도 있다. 이때, ‘Wi-Fi 데이터’란 모바일 단말(20)이 접속하는 Wi-Fi 공유기의 식별정보(e.g. SSID) 및 Wi-Fi 신호의 세기 등을 포함하는 의미이며, ‘셀룰러 데이터’란 모바일 단말(20)이 접속하는 이동통신 기지국의 식별정보 및 셀룰러 신호의 세기 등을 포함하는 의미이다. 본 명세서에서 설명되는 실시예들에서는 모바일 단말(20)이 GPS 데이터, Wi-Fi 데이터 및 셀룰러 데이터를 모두 이용해서 위치정보를 수집한다고 가정한다.
모바일 단말(20)은 수집한 위치정보를 서버(100)에 전송할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 모바일 단말(20)은 모바일 단말(20)에 설치된 특정 애플리케이션이 실행되는 상태에서만 수집된 위치정보를 서버(100)에 전송하도록 구현될 수 있다. 이 경우 서버(100)의 운영자는 사용자(A)에게 위치정보 제공에 대한 동기를 부여할 수 있도록, 애플리케이션 실행에 대한 리워드를 제공할 수 있다. 이때 제공되는 리워드는 다양한 형태일 수 있는데, 예를 들어 특정 플랫폼에서 사용 가능한 포인트일 수도 있고, 사용자(A)가 교통수단을 이용하는 동안 전염병 감염자와 밀접 접촉한 적이 있는지에 대한 정보를 제공하는 것일 수도 있다.
서버(100)는 연산 및 통신이 가능한 컴퓨팅 장치로서, 모바일 단말(20)로부터 수신한 위치정보를 이용하여 사용자(A)의 이동을 파악할 수 있으며, 특히 사용자(A)의 이동경로와, 사용자(A)가 이동 시 이용한 교통수단을 파악할 수 있다. 서버(100)가 모바일 단말(20)의 위치정보를 이용하여 사용자(A)의 이동을 파악하는 구체적인 방법에 대해서는 아래에서 다른 도면들을 참조하여 자세히 설명한다.
도 2는 도 1에 도시된 서버(100)에 포함되는 구성들을 도시한 도면이다. 도 2를 참조하면, 서버(100)는 통신부(110), 제어부(120) 및 저장부(130)를 포함할 수 있다.
통신부(110)는 네트워크(10)를 통해 다른 디바이스들과 데이터를 송수신하기 위한 구성으로서 이를 위해 다양한 유무선 통신 프로토콜을 지원할 수 있다. 예를 들어, 통신부(110)는 Wi-Fi, 블루투스(Bluetooth), 이더넷(Ethernet) 등과 같은 통신 방식 중 적어도 하나를 지원하는 통신 칩셋(chipset)의 형태로 구현될 수 있다.
제어부(120)는 CPU 등과 같은 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 구성으로서 서버(100)의 전체적인 동작을 제어한다. 제어부(120)는 후술할 저장부(130)에 저장된 프로그램을 실행시킴으로써 모바일 단말(20)의 위치정보를 이용하여 사용자(A)의 이동경로 및 사용자(A)가 이용한 교통수단을 파악할 수 있다.
저장부(130)에는 다양한 종류의 프로그램 및 데이터가 저장될 수 있다. 특히, 저장부(130)에는 모바일 단말(20)의 위치정보를 이용하여 사용자(A)의 이동을 파악하기 위해 필요한 데이터 및 프로그램이 저장될 수 있다.
서버(100)가 위치정보를 이용하여 사용자(A)가 이용한 교통수단을 파악하기 위해서는 다양한 교통수단들에 대한 정보(e.g. 주행경로, 주행시간, 정차지점, 정차시간 등)가 필요한데, 서버(100)는 외부의 데이터베이스로부터 이러한 정보를 수신하여 저장부(130)에 저장할 수도 있다.
이하에서는 도 3 내지 도 5를 참조하여 서버(100)가 모바일 단말(20)의 위치정보를 이용하여 사용자(A)의 이동경로를 추출하고, 사용자(A)가 이용한 교통수단을 파악하는 과정에 대해서 자세히 설명한다.
서버(100)의 제어부(120)는 모바일 단말(20)로부터 수신한 위치정보로부터 사용자(A)의 이동경로를 추출할 수 있는데, 도 3에는 추출된 이동경로를 표시한 맵을 도시하였다. 도 3에 도시된 맵(300)에는 설명의 집중 및 편의를 위해 이동경로(A1 내지 A17을 잇는 선분들)와 교통수단들의 주행경로(310, 320)를 제외한 구성들은 표시하지 않았다.
도 3을 참조하면, 제어부(120)는 위치정보로부터 사용자(A)가 지나간 이동지점들(A1 내지 A17)을 추출하고, 추출된 이동지점들(A1 내지 A17)을 연결함으로써 사용자(A)의 이동경로를 추출할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제어부(120)는 일정한 시간(e.g. 60초) 간격으로 위치정보로부터 이동지점들(A1 내지 A17)을 추출할 수 있다.
도 3에는 제1 교통수단의 주행경로(310) 및 정차지점들(311, 312)이 표시되었고, 제2 교통수단의 주행경로(320) 및 정차지점들(321, 322)이 표시되었다. 교통수단들의 주행경로(310, 320)와 정차지점들(321, 322)을 이용하여 사용자(A)가 이용한 교통수단을 파악하는 방법에 대해서는 아래에서 도 5를 참조하여 설명한다.
일 실시예에 따르면, 제어부(120)는 사용자(A)의 이동경로에 기초하여 사용자(A)의 이동형태를 파악하고, 사용자(A)가 이동경로상에서 이용한 교통수단을 파악하기 위해 복수의 그리드(grid)가 적용된 맵을 이용할 수 있다. 이때, ‘이동형태’란 사용자(A)가 이동하는 속도 및 교통수단의 사용 여부 등에 따라서 복수의 카테고리로 분류되는 것으로서, 예를 들어 이동형태는 ‘체류(특정 영역에 일정 시간 이상 머무는 경우)’ 및 ‘이동(일정 시간 동안의 위치 변화가 기준값 이상인 경우)’을 포함할 수 있고, ‘이동’은 ‘도보(걸어서 이동하는 경우)’ 및 ‘탑승(교통수단을 이용하여 이동하는 경우)’을 포함할 수 있다. 이동형태의 종류는 상황이나 필요에 따라 다양하게 설정될 수 있다.
제어부(120)가 맵에 적용하는 복수의 그리드 각각은 복수의 단위구역(unit zone)들로 구성되며, 서로 다른 그리드에 포함되는 단위구역의 크기는 상이할 수 있다. 도 4에는 단위구역의 크기가 가장 작은 제1 그리드(410), 단위구역의 크기가 중간인 제2 그리드(420), 단위구역의 크기가 가장 큰 제3 그리드(430)가 도시되었다. 이하에서는 설명의 편의를 위해 제1 그리드(410)를 구성하는 단위구역을 ‘소단위구역’이라고 하고, 제2 그리드(420)를 구성하는 단위구역을 ‘중단위구역’이라고 하고, 제3 그리드(430)를 구성하는 단위구역을 ‘대단위구역’이라고 한다. 도 4에 도시된 실시예에서는, 중단위구역의 크기는 소단위구역의 4배이고, 대단위구역의 크기는 중단위구역의 4배이다. 물론, 사용되는 그리드의 개수와, 그리드 간 단위구역의 상대적인 크기는 이와 다르게 설정될 수도 있다.
제어부(120)는 이동경로를 포함하는 대상지역에 복수의 그리드를 적용한 맵을 기준으로, 이동경로를 교통수단의 주행경로와 비교함으로써 사용자가 이용한 교통수단을 파악할 수 있다. 이에 대해서 도 5를 참조하여 자세히 설명한다.
도 5에는 복수의 그리드가 적용된 맵(500)을 도시하였다. 다만, 설명의 집중 및 편의를 위해 맵(500)의 전체 영역에 그리드를 도시하지 않고, 설명을 위해 필요한 영역에만 그리드를 도시하였다. 맵(500)에 적용되는 복수의 그리드를 구성하는 단위구역들 각각에는 ID가 부여될 수 있고, 제어부(120)는 사용자(A)의 이동형태를 판단하거나 사용자(A)가 이용한 교통수단을 파악하는 연산 과정에서 단위구역의 ID를 이용할 수 있다.
제어부(120)는 미리 설정된 시간 동안 사용자(A)가 이동한 단위구역의 크기 및 개수에 기초하여 사용자(A)의 이동형태를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제어부(120)는 미리 설정된 시간 동안 사용자가 이동한 단위구역의 개수가 기준값 이하인 경우 사용자의 이동형태가 ‘체류’인 것으로 판단하고, 반대인 경우 ‘이동(도보 또는 탑승)’인 것으로 판단할 수 있다. 이때, 기준값은 단위구역의 크기가 작을수록 높게 설정될 수 있다. 예를 들어, 제1 그리드(410)의 소단위구역을 기준으로 이동형태를 판단하는 경우의 기준값이 4라면, 제2 그리드(420)의 중단위구역을 기준으로 이동형태를 판단하는 경우의 기준값은 1이 될 수 있다.
도 5에 도시된 이동지점들(A1 내지 A17)은 2.5분 간격으로 추출된 것이고, 이동형태를 판단하기 위한 기준시간은 10분이라고 가정한다. 도 5에서 사용자(A)의 이동지점이 A1부터 A4까지인 구간을 살펴보면, 사용자(A)는 10분 동안 제1 그리드(410)를 기준으로 4개의 소단위구역을 이동했음을 알 수 있다. 만약, 이동형태 판단을 위한 기준값이 제1 그리드(410)를 기준으로 4라면, 제어부(120)는 이동지점 A1부터 A4까지의 영역에서의 사용자(A)의 이동형태가 ‘체류’라고 판단할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 제어부(120)는 복수의 기준값을 이용하여 조금 더 세밀하게 사용자(A)의 이동형태가 ‘체류’인지 여부를 판단할 수도 있다. 예를 들어, 제어부(120)는 미리 설정된 기준시간 동안 사용자(A)가 이동한 소단위구역의 개수가 제1 기준값(e.g. 2개) 이하이면 이동형태가 ‘체류’인 것으로 판단하고, 제1 기준값 초과 제2 기준값(e.g. 4개) 이하이면 이동거리의 최대값을 미리 설정된 기준거리(e.g. 10m)와 비교하여 ‘체류’ 여부를 판단(이동거리의 최대값이 기준거리 이하라면 체류로 판단하고, 초과라면 이동으로 판단)하고, 제2 기준값 초과이면 이동형태가 이동인 것으로 판단할 수 있다. 이때, ‘이동거리의 최대값’이란 기준시간 내에 포함되는 이동지점들 간 거리의 최대값을 의미할 수 있다. 도 5를 예로 들어 설명하면, 이동지점 A1부터 A4까지의 기준시간에 대한 이동거리 최대값은 서로 가장 거리가 먼 A1과 A4 사이의 거리일 수 있다.
사용자(A)의 이동형태가 ‘이동’이라고 판단되면, 제어부(120)는 제3 그리드(430)의 대단위구역을 기준으로 이동형태가 ‘도보’인지 또는 ‘탑승’인지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제어부(120)는 미리 설정된 기준시간 동안 사용자가 이동한 대단위구역의 개수가 기준값(e.g. 1개) 이하인 경우 사용자의 이동형태가 ‘도보’인 것으로 판단하고, 반대인 경우 ‘탑승’인 것으로 판단할 수 있다. 물론, 앞서 ‘체류’ 여부 판단을 위한 실시예에서와 마찬가지로 제어부(120)는 복수의 기준값을 이용하고, 이동거리의 최대값을 기준거리와 비교함으로써 이동형태가 ‘도보’인지 ‘탑승’인지 여부를 판단할 수도 있다.
위에서와 마찬가지로 도 5에 도시된 이동지점들(A1 내지 A17)은 2.5분 간격으로 추출된 것이고, 이동형태를 판단하기 위한 기준시간은 10분이라고 가정하고, 도 5에서 사용자(A)의 이동지점이 A5부터 A8까지인 구간을 살펴보면, 사용자(A)는 10분 동안 제3 그리드(430)를 기준으로 3개의 대단위구역을 이동했음을 알 수 있다. 만약, 이동형태 판단을 위한 기준값이 제3 그리드(430)를 기준으로 1이라면, 제어부(120)는 이동지점 A5부터 A8까지의 구간에서의 사용자(A)의 이동형태가 ‘탑승’이라고 판단할 수 있다. 한편, 동일한 가정하에 도 5에서 사용자(A)의 이동지점이 A14부터 A17까지인 구간을 살펴보면, 사용자(A)는 10분 동안 제3 그리드(430)를 기준으로 1개의 대단위구역 내에서만 이동했음을 알 수 있다. 따라서 만약, 이동형태 판단을 위한 기준값이 제3 그리드(430)를 기준으로 1이라면, 제어부(120)는 이동지점 A14부터 A17까지의 구간에서의 사용자(A)의 이동형태가 ‘도보’라고 판단할 수 있다.
제어부(120)는 이동형태와 사용자(A)가 이동한 단위구역의 위치에 기초하여 사용자(A)가 이동경로상에서 이용한 교통수단의 종류 및 식별정보를 확인할 수 있다. 자세한 프로세스를 설명하면 다음과 같다.
사용자(A)의 이동형태가 ‘탑승’이라고 판단되면, 제어부(120)는 제2 단위구역(420)의 중단위구역을 기준으로 사용자(A)가 이용했을 가능성이 높은 교통수단을 제1 후보 교통수단으로 추출할 수 있다. 자세하게는, 제어부(120)는 사용자(A)가 이동한 중단위구역들의 ID를, 복수의 교통수단들 각각이 주행한 중단위구역들의 ID와 비교함으로써 적어도 하나의 제1 후보 교통수단을 추출할 수 있다. 이때, ‘사용자가 이동한 중단위구역들’이란 사용자(A)의 이동경로에 매칭되는 중단위구역들을 의미하며, 이동경로에 중단위구역들을 매칭시키는 방법은 이동경로로부터 미리 설정된 일정 거리 이내에 위치하는 중단위구역들을 매칭시키거나, 이동경로를 포함하는 중단위구역들을 매칭시키는 형태일 수 있다. 또한 이때, ‘복수의 교통수단들 각각이 주행한 중단위구역들’이란 복수의 교통수단들 각각의 주행경로에 매칭되는 중단위구역들을 의미하며, 주행경로에 중단위구역들을 매칭시키는 방법은 주행경로로부터 미리 설정된 일정 거리 이내에 위치하는 중단위구역들을 매칭시키거나, 주행경로를 포함하는 중단위구역들을 매칭시키는 형태일 수 있다.
제어부(120)는 사용자(A)가 이동한 중단위구역들의 ID와 복수의 교통수단들 각각이 주행한 중단위구역들의 ID를 비교한 결과, 매칭되는 정도가 일정 기준 이상(e.g. 서로 겹치는 중단위구역들의 개수가 일정 개수 이상)인 교통수단을 제1 후보 교통수단으로 추출할 수 있다.
이어서, 제어부(120)는 사용자(A)의 이동형태가 ‘체류’인 것으로 판단된 중단위구역 내에 정차지점이 포함된 적어도 하나의 제1 후보 교통수단을 제2 후보 교통수단으로 추출할 수 있다.
그리고, 제어부(120)는 추가적인 정보를 이용하여 제2 후보 교통수단 중에서 사용자(A)가 이용한 교통수단을 결정하고, 결정된 교통수단의 종류(e.g. 버스, 지하철, 택시, 따릉이 등) 및 식별정보(e.g. 노선번호, 차량번호 등)를 확인할 수 있다. 자세하게는, 제어부(120)는 모바일 단말(20)로부터 수신한 위치정보에 포함된 무선공유기의 식별정보, 사용자(A)의 교통카드 사용내역, 교통수단의 정차시간 중 적어도 하나에 기초하여 제2 후보 교통수단 중에서 사용자(A)가 이용한 교통수단을 결정할 수 있다.
각각의 교통수단은 무선공유기를 구비할 수 있고, 사용자(A)가 교통수단에 탑승하여 이동하는 동안에 사용자(A)의 모바일 단말(20)은 해당 교통수단에 구비된 무선공유기에 접속할 수 있다. 따라서, 제어부(120)는 위치정보에 포함된 무선공유기의 식별정보를, 복수의 교통수단들 각각에 구비된 무선공유기의 식별정보와 비교함으로써 사용자(A)가 이용한 교통수단을 결정할 수 있다.
사용자(A)의 교통카드 사용내역을 분석하면 사용자(A)가 언제 어떤 노선의 버스를 탑승했는지, 언제 어떤 지하철역의 탑승게이트를 통과했는지, 언제 어떤 차량번호의 택시에서 결제를 했는지 등을 알 수 있다. 따라서, 제어부(120)는 외부로부터 사용자(A)의 교통카드 사용내역을 수신하고, 이를 이용하여 사용자(A)가 이용한 교통수단을 결정할 수 있다.
제어부(120)는 사용자(A)가 이용한 교통수단을 결정함에 있어서 교통수단의 정차시간을 이용할 수도 있다. 예를 들어, 제어부(120)는 사용자(A)가 ‘체류’한 위치와 인접한 위치에서, 사용자(A)가 ‘체류’한 시간과 비슷한 시간에 정차한 교통수단을 사용자(A)가 이용한 교통수단으로 결정할 수도 있다.
제어부(120)는 이상 설명한 추가적인 정보들을 모두 고려함으로써 높은 정확도로 사용자(A)가 이용한 교통수단을 결정할 수 있다.
도 5에는 이상 설명한 프로세스를 통해 제어부(120)가 사용자(A)가 이용한 것으로 결정한 교통수단의 주행경로들(310, 320)을 도시하였다.
제어부(120)는 이동지점 A4부터 A8까지의 구간, 그리고 A11부터 A14까지의 구간의 이동경로상의 중단위구역들을 교통수단들의 주행경로에 매칭되는 중단위구역들과 비교하여 제1 후보 교통수단을 추출하고, 사용자의 이동형태가 ‘체류’인 것으로 판단되는 이동지점 A1부터 A4까지, 그리고 A8부터 A11까지의 구간이 포함되는 중단위구역에 정차지점(311, 312, 322)이 포함되는 교통수단을 제2 후보 교통수단으로 추출한다. 이어서, 제어부(120)는 위치정보에 포함된 무선공유기의 식별정보, 사용자(A)의 교통카드 사용내역 및 교통수단의 정차시간을 반영하여 제2 후보 교통수단 중에서 사용자(A)가 이용한 구체적인 교통수단을 특정하고, 해당 교통수단의 종류 및 식별정보를 확인할 수 있다.
이상의 실시예들에서 설명한 바와 같이, 서버(100)는 대상지역에 복수의 그리드를 적용한 맵을 기준으로 사용자(A)의 이동형태 및 사용자(A)가 이용한 교통수단을 파악함으로써 예측의 효율성 및 정확성이 높아지는 효과를 기대할 수 있다. 또한, 사용자가 이용한 구체적인 교통수단뿐만 아니라 환승 여부까지 파악할 수 있는 장점이 있다.
이하에서는 상술한 바와 같은 서버(100)를 이용한 모바일 단말의 위치정보를 이용하여 사용자의 이동을 파악하는 방법에 대해서 설명한다. 도 6 내지 도 8은 실시예들에 따른 모바일 단말의 위치정보를 이용하여 사용자의 이동을 파악하는 방법을 설명하기 위한 순서도들이다. 도 6 내지 도 8에 도시된 실시예들에 따른 방법은 도 1 및 도 2에 도시된 서버(100)에서 시계열적으로 처리되는 단계들을 포함한다. 따라서, 이하에서 생략된 내용이라고 하더라도 도 1 및 도 2에 도시된 서버(100)에 관하여 이상에서 기술한 내용은 도 6 내지 도 8에 도시된 실시예들에 따른 방법에도 적용될 수 있다.
도 6을 참조하면, 601 단계에서 서버(100)는 모바일 단말(200)을 통해 수집한 위치정보로부터 사용자(A)의 이동경로를 추출한다. 602 단계에서 서버(100)는 이동경로를 포함하는 대상지역에 복수의 그리드를 적용한 맵을 기준으로, 이동경로를 교통수단의 주행경로와 비교함으로써 사용자가 이동한 교통수단을 파악한다. 602 단계에 포함되는 세부단계들을 도 7에 도시하였다.
도 7을 참조하면, 701 단계에서 서버(100)는 미리 설정된 시간 동안 사용자(A)가 이동한 단위구역의 크기 및 개수에 기초하여 사용자(A)의 이동형태를 판단한다. 자세하게는, 서버(100)는 미리 설정된 시간 동안 사용자(A)가 이동한 단위구역의 개수가 기준값 이하인 경우 사용자의 이동형태가 ‘체류’인 것으로 판단하고, 기준값 초과인 경우 사용자(A)의 이동형태가 ‘이동’인 것으로 판단할 수 있다. 이때, 기준값은 단위구역의 크기가 작을수록 높게 설정될 수 있다.
702 단계에서 서버(100)는 사용자(A)의 이동형태와 사용자(A)가 이동한 단위구역의 위치에 기초하여 사용자(A)가 이동경로상에서 이용한 교통수단의 종류 및 식별정보를 확인할 수 있다. 702 단계에 포함되는 세부단계들을 도 8에 도시하였다.
도 8을 참조하면, 801 단계에서 서버(100)는 사용자(A)가 이동한 단위구역들의 ID를, 복수의 교통수단들 각각이 주행한 단위구역들의 ID와 비교함으로써 적어도 하나의 제1 후보 교통수단을 추출한다.
802 단계에서 서버(100)는 제1 후보 교통수단 중에서 사용자(A)의 이동형태가 체류인 것으로 판단된 단위구역 내에 정차지점이 포함된 적어도 하나의 후보 교통수단을 선택한다.
803 단계에서 서버(100)는 추가적인 정보를 이용하여 제2 후보 교통수단 중에서 사용자가 이용한 교통수단을 결정할 수 있다. 자세하게는, 서버(100)는 위치정보에 포함된 무선공유기의 식별정보, 사용자(A)의 교통카드 사용내역 및 교통수단의 정차시간 중 적어도 하나에 기초하여 제2 후보 교통수단 중에서 사용자(A)가 이용한 교통수단을 결정할 수 있다.
804 단계에서 서버(100)는 결정된 교통수단의 종류 및 식별정보를 확인할 수 있다.
이상의 실시예들에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(field programmable gate array) 또는 ASIC 와 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램특허 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다.
구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로부터 분리될 수 있다.
뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU 들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.
도 3 내지 도 8을 통해 설명된 실시예에 따른 모바일 단말의 위치정보를 이용하여 사용자의 이동을 파악하는 방법은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어 및 데이터를 저장하는, 컴퓨터로 판독 가능한 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 이때, 명령어 및 데이터는 프로그램 코드의 형태로 저장될 수 있으며, 프로세서에 의해 실행되었을 때, 소정의 프로그램 모듈을 생성하여 소정의 동작을 수행할 수 있다. 또한, 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 컴퓨터 기록 매체일 수 있는데, 컴퓨터 기록 매체는 컴퓨터 판독 가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 기록 매체는 HDD 및 SSD 등과 같은 마그네틱 저장 매체, CD, DVD 및 블루레이 디스크 등과 같은 광학적 기록 매체, 또는 네트워크를 통해 접근 가능한 서버에 포함되는 메모리일 수 있다.
또한 도 3 내지 도 8을 통해 설명된 실시예에 따른 모바일 단말의 위치정보를 이용하여 사용자의 이동을 파악하는 방법은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램(또는 컴퓨터 프로그램 제품)으로 구현될 수도 있다. 컴퓨터 프로그램은 프로세서에 의해 처리되는 프로그래밍 가능한 기계 명령어를 포함하고, 고레벨 프로그래밍 언어(High-level Programming Language), 객체 지향 프로그래밍 언어(Object-oriented Programming Language), 어셈블리 언어 또는 기계 언어 등으로 구현될 수 있다. 또한 컴퓨터 프로그램은 유형의 컴퓨터 판독가능 기록매체(예를 들어, 메모리, 하드디스크, 자기/광학 매체 또는 SSD(Solid-State Drive) 등)에 기록될 수 있다.
따라서 도 3 내지 도 8을 통해 설명된 실시예에 따른 모바일 단말의 위치정보를 이용하여 사용자의 이동을 파악하는 방법은 상술한 바와 같은 컴퓨터 프로그램이 컴퓨팅 장치에 의해 실행됨으로써 구현될 수 있다. 컴퓨팅 장치는 프로세서와, 메모리와, 저장 장치와, 메모리 및 고속 확장포트에 접속하고 있는 고속 인터페이스와, 저속 버스와 저장 장치에 접속하고 있는 저속 인터페이스 중 적어도 일부를 포함할 수 있다. 이러한 성분들 각각은 다양한 버스를 이용하여 서로 접속되어 있으며, 공통 머더보드에 탑재되거나 다른 적절한 방식으로 장착될 수 있다.
여기서 프로세서는 컴퓨팅 장치 내에서 명령어를 처리할 수 있는데, 이런 명령어로는, 예컨대 고속 인터페이스에 접속된 디스플레이처럼 외부 입력, 출력 장치상에 GUI(Graphic User Interface)를 제공하기 위한 그래픽 정보를 표시하기 위해 메모리나 저장 장치에 저장된 명령어를 들 수 있다. 다른 실시예로서, 다수의 프로세서 및(또는) 다수의 버스가 적절히 다수의 메모리 및 메모리 형태와 함께 이용될 수 있다. 또한 프로세서는 독립적인 다수의 아날로그 및(또는) 디지털 프로세서를 포함하는 칩들이 이루는 칩셋으로 구현될 수 있다.
또한 메모리는 컴퓨팅 장치 내에서 정보를 저장한다. 일례로, 메모리는 휘발성 메모리 유닛 또는 그들의 집합으로 구성될 수 있다. 다른 예로, 메모리는 비휘발성 메모리 유닛 또는 그들의 집합으로 구성될 수 있다. 또한 메모리는 예컨대, 자기 혹은 광 디스크와 같이 다른 형태의 컴퓨터 판독 가능한 매체일 수도 있다.
그리고 저장장치는 컴퓨팅 장치에게 대용량의 저장공간을 제공할 수 있다. 저장 장치는 컴퓨터 판독 가능한 매체이거나 이런 매체를 포함하는 구성일 수 있으며, 예를 들어 SAN(Storage Area Network) 내의 장치들이나 다른 구성도 포함할 수 있고, 플로피 디스크 장치, 하드 디스크 장치, 광 디스크 장치, 혹은 테이프 장치, 플래시 메모리, 그와 유사한 다른 반도체 메모리 장치 혹은 장치 어레이일 수 있다.
상술된 실시예들은 예시를 위한 것이며, 상술된 실시예들이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 상술된 실시예들이 갖는 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 상술된 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 명세서를 통해 보호 받고자 하는 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태를 포함하는 것으로 해석되어야 한다.
10: 네트워크 20: 모바일 단말
100: 서버 110: 통신부
120: 제어부 130: 저장부

Claims (16)

  1. 모바일 단말의 위치정보를 이용하여 사용자의 이동을 파악하는 방법에 있어서,
    모바일 단말을 이용하여 수집한 위치정보로부터 사용자의 이동경로를 추출하는 단계; 및
    상기 이동경로를 포함하는 대상지역에 복수의 그리드(grid)를 적용한 맵을 기준으로, 상기 이동경로를 교통수단의 주행경로와 비교함으로써 상기 사용자가 이용한 교통수단을 파악하는 단계를 포함하며,
    상기 복수의 그리드 각각은 복수의 단위구역(unit zone)들로 구성되며, 서로 다른 그리드에 포함되는 단위구역의 크기는 상이한 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 사용자가 이용한 교통수단을 파악하는 단계는,
    미리 설정된 시간 동안 상기 사용자가 이동한 단위구역의 크기 및 개수에 기초하여 상기 사용자의 이동형태를 판단하는 단계; 및
    상기 이동형태와 상기 사용자가 이동한 단위구역의 위치에 기초하여 상기 사용자가 상기 이동경로상에서 이용한 교통수단의 종류 및 식별정보를 확인하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 사용자의 이동형태를 판단하는 단계는,
    상기 미리 설정된 시간 동안 상기 사용자가 이동한 단위구역의 개수가 기준값 이하인 경우 상기 사용자의 이동형태가 체류인 것으로 판단하고, 상기 기준값 초과인 경우 상기 사용자의 이동형태가 이동인 것으로 판단하며,
    상기 기준값은 상기 단위구역의 크기가 작을수록 높게 설정되는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 복수의 그리드를 구성하는 단위구역들 각각에는 ID가 부여되며,
    상기 교통수단의 종류 및 식별정보를 확인하는 단계는,
    상기 사용자가 이동한 단위구역들의 ID를, 복수의 교통수단들 각각이 주행한 단위구역들의 ID와 비교함으로써 적어도 하나의 제1 후보 교통수단을 추출하는 단계;
    상기 제1 후보 교통수단 중에서 상기 사용자의 이동형태가 체류인 것으로 판단된 단위구역 내에 정차지점이 포함된 적어도 하나의 제1 후보 교통수단을 제2 후보 교통수단으로 추출하는 단계;
    추가적인 정보를 이용하여 상기 제2 후보 교통수단 중에서 상기 사용자가 이용한 교통수단을 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 교통수단의 종류 및 식별정보를 확인하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 제2 후보 교통수단 중에서 상기 사용자가 이용한 교통수단을 결정하는 단계는,
    상기 위치정보에 포함된 무선공유기의 식별정보, 상기 사용자의 교통카드 사용내역 및 상기 교통수단의 정차시간 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 제2 후보 교통수단 중에서 상기 사용자가 이용한 교통수단을 결정하는 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 컴퓨터에 제1항에 기재된 방법을 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
  7. 컴퓨팅 장치에 의해 수행되며, 제1항에 기재된 방법을 수행하기 위해 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  8. 모바일 단말의 위치정보를 이용하여 사용자의 이동을 파악하기 위한 컴퓨팅 장치에 있어서,
    모바일 단말과 통신을 수행하기 위한 통신부;
    위치정보를 이용하여 사용자의 이동을 파악하기 위한 프로그램이 저장되는 저장부; 및
    적어도 하나의 프로세서를 포함하는 제어부를 포함하며,
    상기 제어부는 상기 프로그램을 실행시킴으로써,
    상기 모바일 단말을 이용하여 수집한 위치정보로부터 사용자의 이동경로를 추출하고, 상기 이동경로를 포함하는 대상지역에 복수의 그리드(grid)를 적용한 맵을 기준으로, 상기 이동경로를 교통수단의 주행경로와 비교함으로써 상기 사용자가 이용한 교통수단을 파악하며,
    상기 복수의 그리드 각각은 복수의 단위구역(unit zone)들로 구성되며, 서로 다른 그리드에 포함되는 단위구역의 크기는 상이한 것을 특징으로 하는 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 사용자가 이용한 교통수단을 파악함에 있어서,
    미리 설정된 시간 동안 상기 사용자가 이동한 단위구역의 크기 및 개수에 기초하여 상기 사용자의 이동형태를 판단하고, 상기 이동형태와 상기 사용자가 이동한 단위구역의 위치에 기초하여 상기 사용자가 상기 이동경로상에서 이용한 교통수단의 종류 및 식별정보를 확인하는 것을 특징으로 하는 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 사용자의 이동형태를 판단함에 있어서,
    상기 미리 설정된 시간 동안 상기 사용자가 이동한 단위구역의 개수가 기준값 이하인 경우 상기 사용자의 이동형태가 체류인 것으로 판단하고, 상기 기준값 초과인 경우 상기 사용자의 이동형태가 이동인 것으로 판단하며,
    상기 기준값은 상기 단위구역의 크기가 작을수록 높게 설정되는 것을 특징으로 하는 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 복수의 그리드를 구성하는 단위구역들 각각에는 ID가 부여되며,
    상기 제어부는 상기 교통수단의 종류 및 식별정보를 확인함에 있어서,
    상기 사용자가 이동한 단위구역들의 ID를, 복수의 교통수단들 각각이 주행한 단위구역들의 ID와 비교함으로써 적어도 하나의 제1 후보 교통수단을 추출하고, 상기 제1 후보 교통수단 중에서 상기 사용자의 이동형태가 체류인 것으로 판단된 단위구역 내에 정차지점이 포함된 적어도 하나의 제1 후보 교통수단을 제2 후보 교통수단으로 추출하고, 추가적인 정보를 이용하여 상기 제2 후보 교통수단 중에서 상기 사용자가 이용한 교통수단을 결정하고, 상기 결정된 교통수단의 종류 및 식별정보를 확인하는 것을 특징으로 하는 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 제2 후보 교통수단 중에서 상기 사용자가 이용한 교통수단을 결정함에 있어서,
    상기 위치정보에 포함된 무선공유기의 식별정보, 상기 사용자의 교통카드 사용내역 및 상기 교통수단의 정차시간 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 제2 후보 교통수단 중에서 상기 사용자가 이용한 교통수단을 결정하는 것을 특징으로 하는 장치.
  13. 제2항에 있어서,
    상기 사용자의 이동형태를 판단하는 단계에서 사용되는 단위구역의 크기는 상기 교통수단의 종류 및 식별정보를 확인하는 단계에서 사용되는 단위구역의 크기와 상이한 것을 특징으로 하는 방법.
  14. 제2항에 있어서,
    상기 사용자의 이동형태를 판단하는 단계는,
    상기 미리 설정된 시간 동안 상기 사용자가 이동한 단위구역의 개수가 제1 기준값 이하인 경우 상기 사용자의 이동형태가 체류인 것으로 판단하고, 상기 단위구역의 개수가 제2 기준값 초과인 경우 상기 사용자의 이동형태가 이동인 것으로 판단하고, 상기 단위구역의 개수가 상기 제1 기준값 초과 제2 기준값 이하인 경우 상기 사용자의 이동형태 판단을 보류하고 상기 사용자의 이동거리의 최대값을 미리 설정된 기준거리와 비교하는 단계;
    상기 사용자의 이동거리의 최대값이 상기 기준거리 이하이면 상기 사용자의 이동형태가 체류인 것으로 판단하고, 상기 이동거리의 최대값이 상기 기준거리 초과라면 상기 사용자의 이동형태가 이동인 것으로 판단하는 단계를 포함하며,
    상기 제2 기준값은 상기 제1 기준값보다 크며,
    상기 사용자의 이동거리의 최대값은 상기 미리 설정된 시간 동안 상기 사용자가 이동한 지점들 간 거리 중 가장 큰 값을 의미하는 것을 특징으로 하는 방법.
  15. 제9항에 있어서,
    상기 제어부가 상기 사용자의 이동형태를 판단할 때 사용하는 단위구역의 크기는, 상기 제어부가 상기 교통수단의 종류 및 식별정보를 확인할 때 사용하는 단위구역의 크기와 상이한 것을 특징으로 하는 장치.
  16. 제9항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 사용자의 이동형태를 판단함에 있어서,
    상기 미리 설정된 시간 동안 상기 사용자가 이동한 단위구역의 개수가 제1 기준값 이하인 경우 상기 사용자의 이동형태가 체류인 것으로 판단하고, 상기 단위구역의 개수가 제2 기준값 초과인 경우 상기 사용자의 이동형태가 이동인 것으로 판단하고, 상기 단위구역의 개수가 상기 제1 기준값 초과 제2 기준값 이하인 경우 상기 사용자의 이동형태 판단을 보류하고 상기 사용자의 이동거리의 최대값을 미리 설정된 기준거리와 비교한 후, 상기 사용자의 이동거리의 최대값이 상기 기준거리 이하이면 상기 사용자의 이동형태가 체류인 것으로 판단하고, 상기 이동거리의 최대값이 상기 기준거리 초과라면 상기 사용자의 이동형태가 이동인 것으로 판단하며,
    상기 제2 기준값은 상기 제1 기준값보다 크며,
    상기 사용자의 이동거리의 최대값은 상기 미리 설정된 시간 동안 상기 사용자가 이동한 지점들 간 거리 중 가장 큰 값을 의미하는 것을 특징으로 하는 장치.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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