KR102363828B1

KR102363828B1 - 신호 강도 맵을 생성하는 방법 및 시스템

Info

Publication number: KR102363828B1
Application number: KR1020150153021A
Authority: KR
Inventors: 아룬 쿠마르 싱; 판카즈 미쉬라
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2014-11-01
Filing date: 2015-11-02
Publication date: 2022-02-16
Also published as: KR20160052414A; US10327110B2; US20160127209A1

Abstract

본 개시는 LTE와 같은 4G 통신 시스템 이후 보다 높은 데이터 송신률을 지원하기 제공될 5G 또는 pre-5G 통신 시스템에 관련된 것이다.
본 개시의 실시예에 의한 마스터 장치가 신호 강도 맵을 생성하는 방법은, 고정된 송신 장치들의 집합으로부터 등록 정보가 위치, 신호의 유형 및 장치 식별자를 포함하는 등록 정보를 수신하는 과정과, 적어도 하나의 수신 장치(400)로부터, 상기 수신 장치(400)의 위치, 제1 위치에서 상기 수신 장치(400)가 수신하는 제1 신호의 강도, 상기 제1 신호의 유형, 상기 제1 위치에서 상기 수신 장치(400)가 수신하는 제2 신호의 강도 및 상기 제2 신호의 유형을 포함하는 매개 변수들의 집합을 수신하는 과정과, 상기 제1 또는 상기 제2 신호 중 적어도 하나는 상기 고정된 송신 장치의 적어도 하나로부터 수신되는 과정과, 상기 수신된 매개 변수들의 집합을 저장하는 과정과, 상기 제1 위치에서 상기 제1 및 상기 제2 신호의 강도들을 나타내는 신호 강도 맵을 생성하는 과정을 포함한다.

Description

신호 강도 맵을 생성하는 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR GENERATING A SIGNAL STRENGTH MAP}

본 개시는 일반적으로 무선 네트워크 환경에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 개시는 무선 네트워크 환경에서 신호 강도 맵을 생성하는 방법에 관한 것이다.

4G(generation) 통신 시스템 상용화 이후 증가 추세에 있는 무선 데이터 트래픽 수요를 충족시키기 위해, 개선된 5G 통신 시스템 또는 pre-5G 통신 시스템을 개발하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 이러한 이유로, 5G 통신 시스템 또는 pre-5G 통신 시스템은 4G 네트워크 이후(Beyond 4G Network) 통신 시스템 또는 LTE 시스템 이후(Post LTE) 이후의 시스템이라 불리어지고 있다.

높은 데이터 전송률을 달성하기 위해, 5G 통신 시스템은 초고주파(mmWave) 대역(예를 들어, 60기가(60GHz) 대역과 같은)에서의 구현이 고려되고 있다. 초고주파 대역에서의 전파의 경로손실 완화 및 전파의 전달 거리를 증가시키기 위해, 5G 통신 시스템에서는 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO), 전차원 다중입출력(Full Dimensional MIMO: FD-MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 및 대규모 안테나(large scale antenna) 기술들이 논의되고 있다.

또한 시스템의 네트워크 개선을 위해, 5G 통신 시스템에서는 진화된 소형 셀, 개선된 소형 셀(advanced small cell), 클라우드 무선 액세스 네트워크(cloud radio access network: cloud RAN), 초고밀도 네트워크(ultra-dense network), 기기 간 통신(Device to Device communication: D2D), 무선 백홀(wireless backhaul), 이동 네트워크(moving network), 협력 통신(cooperative communication), CoMP(Coordinated Multi-Points), 및 수신 간섭제거(interference cancellation) 등의 기술 개발이 이루어지고 있다.

이 밖에도, 5G 시스템에서는 진보된 코딩 변조(Advanced Coding Modulation: ACM) 방식인 FQAM(Hybrid FSK and QAM Modulation) 및 SWSC(Sliding Window Superposition Coding)과, 진보된 접속 기술인 FBMC(Filter Bank Multi Carrier), NOMA(non orthogonal multiple access), 및 SCM(sparse code multiple access) 등이 개발되고 있다.

초기의 휴대 전화는 단지 음성 통화 및 문자 메시지만을 지원하는 통신 장치로서 사용되었다. 90년대 후반, 스마트폰이 시장에 진입하고 통신의 세계를 완전히 바꾸었다. 오늘날, 스마트폰은 화상 회의, 네트워크를 통한 화상 통화, VOIP 등과 같은 많은 진보 기능들을 제공한다. 이들 진보 기능은 네트워크 대역폭에 의존한다. 예를 들어, 통화 품질은 무선 신호의 강도에 크게 의존한다.

네트워크 강도는 상이한 서비스 제공업체들에 대한 위치에 따라 달라지는 것으로 알려져 있다. 이러한 상황은 네트워크 강도가 층에 따라 달라지는 사무실 빌딩과 같은 밀폐된 건물에서 더 자주 발생한다. 예를 들어, 신호 강도는 지하 또는 지상층에서 더 약해질 수 있다. 집과 같은 더 작은 영역에서도, 네트워크 강도는 방에 따라 달라질 수 있다. 네트워크 강도의 이러한 변화로 인해, 사용자들은 상기 진보 기능들의 하나 이상을 위해 스마트폰을 사용하는 동안 몇 가지 문제에 직면한다. 예를 들어, VoIP 기반 원격 회의와 같은 전화 또는 휴대 전화 관련 상호 작용이 빈약한 신호 강도로 인해 방해를 받거나 연결이 끊길 수 있다.

이로 인해, 최적의 네트워크 강도를 갖는 위치의 식별이 유용할 수 있다. 그러나 수동적으로 상기를 수행하는 것은 시간이 걸리고 번거로운 프로세스일 수 있고, 신호 패턴들의 자동 학습은 장치의 국부화(localization) 및 그들의 신호에 크게 의존한다. 아마도, 실외 영역에서의 국부화 및/또는 탐색을 위한 가장 잘 알려진 시스템은 위성 지원 위성 위치 확인 시스템(GPS)이다. 그러나 GPS 시스템은 실외 영역에 대해서만 신뢰할 수 있다. 최근에, 고감도 수신기 또는 지원형 GPS(A-GPS)가 실내 영역에서의 동일한 목적을 위해 사용되고 있다. 그러나 이들 기술은 아직 원하는 정확도를 갖지 못한다. 빌딩 내부 및/또는 집들과 같은 실내 영역에서의 국부화 및/또는 탐색을 위한, 적외선 시스템, 무선 주파수 식별(RFID) 시스템 또는 무선 로컬 영역 네트워크(WLAN)와 같은 다양한 다른 방법들이 알려져 있다. 그러나 이들 방법은 완벽한 커버리지를 제공하지 못하거나 특정 전제 조건에 얽매인다.

일반적으로, 전형적인 홈 네트워크에서 사용되는 다양한 전자 장치들이 있다. 이러한 전자 장치들의 예로는 TV, 랩톱, 휴대폰, 라우터, 냉장고, 에어컨, 세탁기, 전자레인지 등이 포함되지만, 이에 국한되지는 않는다. 날이 갈수록, 이러한 전자 장치들은 점점 스마트해지고 있다. 이들 스마트 전자 장치는 이미 다양한 무선/유선 통신 기술들을 통해 서로 연결하는 기능을 제공하고 있거나 제공할 수 있다. 따라서, 홈 네트워크 또는 스마트 홈에서 사용되는 이들 스마트 전자 장치는 서로 협동하고, 다양한 사용 가능한 어플리케이션들로 이어질 수 있는, 홈 네트워크를 위한 신호 강도 맵을 생성하는 마스터 장치와 그들에 의해 방출되거나 수신되는 신호들의 상대적인 시공간적 정보를 공유한다.

본 개시의 실시예는 홈 네트워크를 위한 신호 강도 맵을 생성하는 방법 및 장치를 제공한다.

본 개시의 실시예는 홈 네트워크를 위한 신호 강도 맵의 생성을 지원하기 위한 방법 및 장치를 제공한다.

이를 위하여, 홈 네트워크에서의 고정된 송신 장치들의 집합이 무선, 지그비(Zigbee), 블루투스, GSM/CDMA, 광대역, NFC 등과 같은 신호의 유형 및 장치 ID를 기반으로 하여 마스터 장치에 등록된다. 또한, 다양한 매개 변수들이 수신 장치로부터 마스터 장치에서 수신된다. 본 개시에서, 매개 변수들은 수신 장치의 현재 위치, 제1 위치에서 수신 장치에 의해 수신되는 제1 신호의 강도, 제1 신호의 유형, 제1 위치에서 수신 장치에 의해 수신되는 제2 신호의 강도, 및 제2 신호의 유형을 포함한다. 또한, 제1 또는 제2 신호의 적어도 하나는 고정된 송신 장치의 적어도 하나로부터 수신된다. 마스터 장치는 상기 매개 변수들을 저장하고, 제1 위치에서 제1 및 제2 신호의 강도를 나타내는 신호 강도 맵을 생성한다. 하나의 구현에서, 상이한 위치에서 수신 장치에 의해 수신되는 제1 및 제2 신호의 강도 변화가 결정된다. 다른 구현에서, 일정 기간 동안 제1 위치에서 수신 장치에 의해 수신되는 제1 또는 제2 신호의 적어도 하나의 강도 변화가 결정된다. 하나의 구현에서, 일정 기간 동안 상이한 위치에서 수신 장치에 의해 수신되는 제1 및 제2 신호의 강도 변화가 결정된다.

신호 강도 맵은 다양한 방법으로 활용될 수 있다. 예를 들어, 신호 강도 맵은 사용자 질의에 응답하여 특정 기간 동안 최상의 신호 품질의 위치를 예측함으로써, 화상 회의, 전화 통화 등과 같은 몇 가지 중요한 작업을 수행하고 있는 사용자를 지원하기 위해 사용될 수 있다. 다른 예에서, 신호 강도 맵은 사용자 질의에 응답하여 분실한 장치의 위치를 찾아내는 데 사용될 수 있다. 다른 예에서, 신호 강도 맵은 홈 네트워크에서의 "사물 인터넷(Internet of Things: IoT)" 사이에서의 장치 간 통지를 위해 사용될 수 있다. 다른 예에서, 신호 강도 맵은 홈 네트워크 내부의 사용자 위치 또는 정황적 상황(contextual situation)을 기반으로 하여 장치의 동작을 변경하기 위해 사용될 수 있다. 다른 예에서, 신호 강도 맵은 홈 네트워크에서 장치 간 협동을 위해 사용될 수 있다.

도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른, 신호 강도 맵을 생성하는 예시적인 방법을 도시한다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른, 신호 강도 맵을 생성하는 예시적인 장치를 도시한다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른, 신호 강도 맵의 생성을 지원하는 예시적인 방법을 도시한다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른, 신호 강도 맵의 생성을 지원하는 예시적인 장치를 도시한다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른, 복수의 무선 네트워크로부터 무선 네트워크를 선택하는 예시적인 방법을 도시한다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른, 이동 장치의 위치를 예측하는 예시적인 방법을 도시한다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른, 홈 장치 및 홈 네트워크 프로토콜들의 수렴을 도시한다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른, 홈 네트워크 영역에서의 그리드(grid) 형성을 도시한다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른, 홈 네트워크 장치들 중 몇 개로 그리드의 초기화를 도시한다.
도 10은 본 개시의 일 실시예에 따른, 홈 네트워크 영역에서의 새로운 장치의 도입을 도시한다.
도 11은 본 개시의 일 실시예에 따른, 고정된 기준 장치로서 장치를 식별하는 방법을 도시한다.
도 12는 본 개시의 일 실시예에 따른, 고정된 기준 장치로서 새로운 장치의 등록을 도시한다.
도 13은 본 개시의 일 실시예에 따른, 각각의 그리드 셀에 대한 신호 맵의 학습을 위한 방법을 도시한다.
도 14는 본 개시의 일 실시예에 따른, 각각의 그리드 셀에 대한 학습된 신호 맵을 도시한다.
도 15는 본 개시의 일 실시예에 따른, 임으로 주어진 시간에서의 최상의 신호 예측의 필요성에 대한 사용자 시나리오를 도시한다.
도 16은 본 개시의 일 실시예에 따른, 임으로 주어진 시간에서의 최상의 신호 예측을 위한 샘플 어플 UI를 도시한다.
도 17은 본 개시의 일 실시예에 따른, 다른 표시 장치들로의 최상의 신호 예측을 위한 UI의 전송을 도시한다.
도 18은 본 개시의 일 실시예에 따른, 홈에서 분실한 장치의 검색을 위한 사용자 시나리오를 도시한다.
도 19는 본 개시의 일 실시예에 따른, 홈에서 분실한 장치를 발견하기 위한 샘플 어플 UI를 도시한다.
도 20은 본 개시의 일 실시예에 따른, 홈 네트워크에서의 새로운 장치의 검출을 위한 사용자 시나리오를 도시한다.
도 21은 본 개시의 일 실시예에 따른, 사용자의 스마트폰에 대한 TV 통지를 기술하는 사용 사례를 도시한다.
도 22는 본 개시의 일 실시예에 따른, 위치 및 상황 인식 장치 구성을 기술하는 사용 사례를 도시한다.
도 23은 본 개시의 일 실시예에 따른, 장치 간 협동을 기술하는 사용 사례를 도시한다.
도 24는 본 개시의 일 실시예에 따른, 신호 프로필 생성을 위한 블록도를 도시한다.
도 25는 본 개시의 일 실시예에 따른, 학습 엔진에 대한 블록도를 도시한다.
도 26은 본 개시의 일 실시예에 따른, 시스템 초기화 흐름도를 도시한다.
도 27은 본 개시의 일 실시예에 따른, 학습 프로세스 흐름도를 도시한다.
도 28은 본 개시의 일 실시예에 따른, 최상의 신호 예측 흐름도를 도시한다.
도 29는 본 개시의 일 실시예에 따른, 분실 장치 검출 흐름도를 도시한다.

본 개시의 원리 이해를 촉진하기 위해, 이제 도면들에 도시된 실시예를 참조하고, 이를 설명하기 위해 특정 언어를 사용할 것이다. 그럼에도 불구하고, 본 개시의 범위는 이에 의해 한정되지 않으며, 본 명세서에 도시된 바와 같은 이러한 본 개시의 원리의 응용, 및 도시된 시스템에서의 이러한 변경 및 추가 수정이 본 개시와 관련이 있는 해당 기술 분야에서 당업자에게 일반적으로 발생하는 것으로 고려된다는 것을 이해할 것이다.

전술한 일반적인 설명 및 다음의 상세 설명은 본 개시의 예시 및 설명으로, 이들에 한정되는 것은 아님을 당업자들은 이해할 것이다. 특허 명세서 전체에 걸쳐서, 첨부된 도면들에서 유사한 번호는 유사한 구성 요소를 나타낸다는 관례가 사용된다.

본 명세서 전체에 걸쳐서, "일 실시예", "다른 실시예" 또는 유사한 언어에 대한 언급은 실시예와 관련하여 기술된 특정 기능, 구조 또는 특성이 본 개시의 적어도 하나의 실시예에 포함되는 것을 의미한다. 따라서, "일 실시예에서", "다른 실시예에서" 및 유사한 언어의 구문의 출현은 본 명세서 전체에 걸쳐서 모두 동일한 실시예를 나타낼 수 있지만, 반드시 그렇지는 않다.

용어 "포함하다", "포함하는" 또는 이들의 다른 변형은 단계들의 목록을 포함하는 프로세스 또는 방법이 이들 단계들만을 포함하는 것이 아니라, 이러한 프로세스 또는 방법에 대해 명시적으로 나열되거나 내재되지 않은 다른 단계들을 포함할 수 있도록, 비 배타적인 포함을 커버하도록 의도된다. 마찬가지로, "~를 포함하다"에 의해 진행되는 하나 이상의 장치 또는 서브 시스템 또는 요소 또는 구조들은, 더 많은 제약 없이, 다른 장치 또는 다른 서브 시스템들의 존재를 배제하지 않는다.

본 개시에서 제안하는 장치 및 방법은 롱 텀 에볼루션(Long-Term Evolution: LTE) 이동 통신 시스템과, 롱 텀 에볼루션-어드밴스드(Long-Term Evolution-Advanced: LTE-A) 이동 통신 시스템과, 고속 하향 링크 패킷 접속(high speed downlink packet access: HSDPA) 이동 통신 시스템과, 고속 상향 링크 패킷 접속(high speed uplink packet access: HSUPA) 이동 통신 시스템과, 3세대 파트너쉽 프로젝트 2(3rd generation partnership project 2: 3GPP2)의 고속 레이트 패킷 데이터(high rate packet data: HRPD) 이동 통신 시스템과, 3GPP2의 광대역 부호 분할 다중 접속(Wideband Code Division Multiple Access: WCDMA) 이동 통신 시스템과, 3GPP2의 부호 분할 다중 접속(Code Division Multiple Access: CDMA) 이동 통신 시스템과, 국제 전기 전자 기술자 협회(Institute of Electrical and Electronics Engineers: IEEE) 802.16m 통신 시스템과, 진화된 패킷 시스템(Evolved Packet System: EPS)과, 모바일 인터넷 프로토콜(Mobile Internet Protocol: Mobile IP) 시스템 등과 같은 다양한 통신 시스템들에 적용 가능하다.

첨부 도면들을 참조하여 본 개시의 다양한 실시예들을 상세히 후술할 것이다.

도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른, 신호 강도 맵을 생성하는 방법(100)을 도시한다. 상기 방법(100)은 마스터 장치에 의해 수행된다.

바람직한 실시예에서, 상기 방법은 단계 101에서 시작되고, 이후 단계 102에서 고정된 송신 장치들의 집합이 마스터 장치에 등록된다. 여기에서, 등록 정보는 위치, 신호의 유형 및 장치 ID를 포함한다. 단계 103에서 매개 변수들의 집합이 적어도 하나의 수신 장치로부터 마스터 장치에서 수신된다. 여기에서, 매개 변수들의 집합은 수신 장치의 위치, 제1 위치에서 수신 장치에 의해 수신되는 제1 신호의 강도, 제1 신호의 유형, 제1 위치에서 수신 장치에 의해 수신되는 제2 신호의 강도, 및 제2 신호의 유형을 포함하고, 제1 또는 제2 신호의 적어도 하나는 고정된 송신 장치의 적어도 하나로부터 수신된다. 또한, 단계 104에서 매개 변수들의 집합이 마스터 장치에 의해 저장된다. 또한, 제1 위치에서 제1 및 제2 신호의 강도를 나타내는 신호 강도 맵이 단계 106에서 마스터 장치에 의해 생성된다.

또 다른 실시예에서, 매개 변수들의 집합은 신호가 수신되는 고정된 송신 장치의 장치 ID를 또한 포함한다.

또 다른 실시예에서, 등록 정보는 고정된 송신 장치로부터의 신호의 수신 시간에 대한 시간 정보를 또한 포함한다.

또 다른 실시예에서, 매개 변수들의 집합은 제1 위치에서 수신 장치에 의해 수신되는 추가 신호의 강도 및 추가 신호의 유형을 또한 포함한다.

또 다른 실시예에서, 일정 기간 동안 제1 위치에서 수신 장치에 의해 수신되는 제1 또는 제2 신호의 적어도 하나의 강도 변화가 단계 105에서 결정된다.

이전 실시예에 대한 대안적인 실시예에서, 상이한 위치에서 수신 장치에 의해 수신되는 제1 및 제2 신호의 강도 변화가 단계 105에서 결정된다.

또 다른 실시예에서, 고정된 송신 장치들의 집합은 복수의 고정된 송신 장치를 포함한다.

또 다른 실시예에서, 수신 장치는 하나 이상의 이동 장치 및/또는 하나 이상의 고정된 송신 장치를 포함한다.

또 다른 실시예에서, 신호 강도 맵이 단계 107에서 표시된다.

또 다른 실시예에서, 신호 강도 맵이 단계 108에서 분석된다.

또 다른 실시예에서, 단계 109에서, 신호 강도 맵의 분석을 기반으로 하여 동작이 수행될 수 있다. 여기에서, 동작은 다음의 동작들 즉, 특정 위치에서 사용하기 위한 신호 유형을 추천하는 동작; 특정 유형의 신호에 액세스하기 위한 위치를 추천하는 동작; 하나 이상의 수신 장치의 위치를 결정하는 동작; 또는 하나 이상의 수신 장치의 위치를 기반으로 하여 전자 장치를 제어하는 동작 중 적어도 하나를 포함한다. 동작이 제어될 수 있는 전자 장치는 송신 장치 또는 수신 장치를 포함한다.

도 2는 신호 강도 맵을 생성하는 마스터 장치(200)를 도시한다. 마스터 장치(200)는 마스터 장치(200)의 모든 다른 구성 요소들과 동작 가능하도록 결합되는 하나 이상의 처리 유닛(201)을 포함한다.

바람직한 실시예에서, 마스터 장치(200)는 마스터 장치(200)에 고정된 송신 장치들의 집합을 등록하는 등록 관리자(202)를 포함한다. 등록 정보는 위치, 신호의 유형, 및 장치 ID를 포함한다. 또한, 마스터 장치(200)는 적어도 하나의 수신 장치로부터 매개 변수들의 집합을 수신하는 수신 유닛(203)을 포함한다. 매개 변수들의 집합은 수신 장치의 위치, 제1 위치에서 수신 장치에 의해 수신되는 제1 신호의 강도, 제1 신호의 유형, 제1 위치에서 수신 장치에 의해 수신되는 제2 신호의 강도, 및 제2 신호의 유형을 포함하고, 제1 또는 제2 신호 중 적어도 하나는 고정된 송신 장치로부터 수신된다. 또한, 마스터 장치(200)는 이렇게 수신된 매개 변수들의 집합을 저장하는 저장 유닛(204)을 포함한다. 또한, 마스터 장치(200)는 제1 위치에서 제1 및 제2 신호의 강도를 나타내는 신호 강도 맵을 생성하는 신호 강도 생성기(205)를 포함한다.

또 다른 실시예에서, 상기 마스터 장치(200)는 일정 기간 동안 제1 위치에서 수신 장치에 의해 수신되는 제1 또는 제2 신호 중 적어도 하나의 강도 변화를 결정하는 결정 유닛(206)을 또한 포함할 수 있다.

또 다른 실시예에서, 결정 유닛(206)은 상이한 위치에서 수신 장치에 의해 수신되는 제1 및 제2 신호의 강도 변화를 결정하도록 또한 구성될 수 있다.

또 다른 실시예에서, 상기 마스터 장치(200)는 신호 강도 맵을 표시하는 표시 유닛(207)을 또한 포함한다.

또 다른 실시예에서, 상기 마스터 장치(200)는 신호 강도 맵을 분석하는 분석 모듈(208)을 또한 포함할 수 있다.

또 다른 실시예에서, 분석 모듈(208)은 특정 유형의 신호에 액세스하기 위한 위치를 추천하거나, 특정 위치에서 사용하기 위한 신호 유형을 추천하는 내부 또는 외부 추천 모듈(도시되지 않음)과 결합될 수 있다. 대안적으로, 분석 모듈(208)은 하나 이상의 수신 장치의 위치를 결정하는 내부 또는 외부 결정 모듈(도시되지 않음)과 결합될 수 있다.

일 실시예에서, 상기 마스터 장치(200)는 하나 이상의 수신 장치의 위치를 기반으로 하여 전자 장치를 제어하는 제어 모듈(209)을 또한 포함할 수 있다.

도 3은 신호 강도 맵의 생성을 지원하는 방법(300)을 도시한다. 상기 방법(300)은 홈 네트워크에서의 수신 장치에 의해 수행된다.

바람직한 실시예에서, 상기 방법은 단계 301에서 시작되고, 이후 단계 302에서 신호들이 고정된 송신 장치들의 집합으로부터 수신 장치에 의해 수신된다. 여기에서, 수신되는 신호들은 고정된 송신 장치들 각각의 장치 ID 및 신호 유형에 대한 정보를 포함한다. 또한, 단계 305에서 매개 변수들의 집합이 수신 장치에 의해 생성된다. 여기에서, 매개 변수들의 집합은 수신 장치의 위치, 제1 위치에서 수신 장치에 의해 수신되는 제1 신호의 강도, 제1 신호의 유형, 제1 위치에서 수신 장치에 의해 수신되는 제2 신호의 강도, 및 제2 신호의 유형을 포함하고, 제1 또는 제2 신호 중 적어도 하나는 고정된 송신 장치로부터 수신된다. 단계 306에서, 매개 변수들의 집합이 신호 강도 맵을 생성하기 위해 수신 장치에 의해 전송된다.

또 다른 실시예에서, 매개 변수들의 집합은 수신 장치가 신호를 수신하는 고정된 송신 장치의 장치 ID를 또한 포함한다.

또 다른 실시예에서, 매개 변수들의 집합은 고정된 송신 장치로부터의 신호의 수신 시간에 대한 정보를 또한 포함한다.

또 다른 실시예에서, 단계 303에서, 현재의 위치가 수신된 신호들의 강도를 기초로 하여 수신 장치에 의해 결정된다.

또 다른 실시예에서, 단계 304에서, 수신 장치의 적어도 하나의 동작이 수신 장치의 위치를 기반으로 하여 제어된다.

또 다른 실시예에서, 단계 307에서, 신호 강도 맵이 수신 장치에 의해 수신된다.

또 다른 실시예에서, 단계 308에서, 추천 및/또는 제어 명령이 수신 장치에 의해 수신된다.

또 다른 실시예에서, 단계 309에서, 신호 강도 맵, 추천, 및 제어 명령 중 하나 이상이 수신 장치 상에 표시된다.

도 4는 신호 강도 맵의 생성을 지원하는 수신 장치(400)를 도시한다. 상기 수신 장치(400)는 수신 장치(400)의 모든 다른 구성 요소들과 동작 가능하도록 결합되는 하나 이상의 처리 모듈(401)을 포함한다.

바람직한 실시예에서, 수신 장치(400)는 고정된 송신 장치들의 집합으로부터의 신호들을 수신하는 수신기 모듈(402)을 포함한다. 수신되는 신호들은 장치 ID 및 신호 유형에 대한 정보를 포함한다. 처리 모듈(401)은 수신 장치(400)의 위치, 제1 위치에서 수신 장치(400)로부터 수신되는 제1 신호의 강도, 제1 신호의 유형, 제1 위치에서 수신 장치(400)로부터 수신되는 제2 신호의 강도, 및 제2 신호의 유형을 포함하는 매개 변수들의 집합을 생성하고, 제1 또는 제2 신호 중 적어도 하나는 고정된 송신 장치로부터 수신된다. 또한, 수신 장치(400)는 신호 강도 맵을 생성하기 위해 매개 변수들의 집합을 전송하는 송신기 모듈(403)을 포함한다.

또 다른 실시예에서, 상기 수신 장치(400)는 수신된 신호의 강도를 기초로 하여 수신 장치(400)의 현재 위치를 결정하는 위치 결정 모듈(404)을 또한 포함한다.

또 다른 실시예에서, 상기 수신 장치(400)는 수신 장치(400)의 위치를 기반으로 하여 수신 장치(400)의 적어도 하나의 동작을 제어하는 제어 모듈(405)을 또한 포함한다.

또 다른 실시예에서, 수신기 모듈(402)이 신호 강도 맵을 수신하기 위해 또한 구성되고, 처리 모듈(401)이 수신된 신호 강도 맵을 표시하는 표시 장치(406)를 제어하기 위해 또한 구성된다.

또 다른 실시예에서, 수신기 모듈(402)이 하나 이상의 추천을 수신하기 위해 또한 구성되고, 처리 모듈(401)이 상기 하나 이상의 추천을 위한 표시 장치(406)를 제어하기 위해 또한 구성된다.

도 5는 복수의 무선 네트워크로부터 무선 네트워크를 선택하는 방법(500)을 도시한다. 상기 방법(500)은 마스터 장치(200)에 의해 수행된다.

바람직한 실시예에서, 상기 방법은 단계 501에서 시작되고, 이후 단계 502에서 요청이 이동 장치로부터 마스터 장치(200)에서 수신된다. 여기에서, 요청은 이동 장치의 위치 및 무선 네트워크가 만족시키도록 요구되는 매개 변수들의 집합을 포함한다. 또한, 단계 504에서 신호 강도 맵이 마스터 장치(200)에 의해 액세스된다. 신호 강도 맵은 하나 이상의 위치에서 제1 무선 네트워크와 관련된 신호의 강도, 제1 무선 네트워크의 세부 사항, 하나 이상의 위치에서 제2 무선 네트워크와 관련된 신호의 강도, 및 제2 무선 네트워크의 세부 사항을 포함하고, 제1 또는 제2 무선 네트워크 중 적어도 하나는 고정된 송신 장치의 집합 및 마스터 장치(200)로 형성된다. 또한, 신호 강도 맵에 포함된 복수의 무선 네트워크 중 하나가 요청을 수용할 수 있는 지가 단계 505에서 마스터 장치(200)에 의해 결정된다. 단계 505에서의 긍정적인 결정에 응답하여, 이동 장치에 의한 복수의 네트워크 중 하나의 선택이 단계 506에서 마스터 장치(200)에 의해 가능해진다.

또 다른 실시예에서, 이동 장치로부터의 요청에 대한 시간 스탬프가 단계 503에서 제공된다.

또 다른 실시예에서, 무선 네트워크가 만족시키도록 요구되는 매개 변수들의 집합은 서비스의 특성에 대한 정보, 최소 신호 강도, 최대 여행 거리, 바람직한 위치, 바람직한 기간, 및 바람직한 유형의 신호 중 하나 이상을 포함한다.

또 다른 실시예에서, 이동 장치(200)에 의해 복수의 네트워크 중 하나의 선택을 가능하게 하는 단계 506은 복수의 네트워크 중 하나를 선택하기 위한 적어도 하나의 위치와 관련된 정보를 마스터 장치(200)에 의해 제공하는 단계를 포함한다.

또 다른 실시예에서, 이동 장치에 의해 복수의 네트워크 중 하나의 선택을 가능하게 하는 단계 506은 복수의 네트워크 중 하나의 세부 사항을 마스터 장치(200)에 의해 제공하는 단계를 포함한다.

또 다른 실시예에서, 복수의 네트워크 중 하나의 세부 사항은 네트워크의 이름, 및 네트워크의 일부를 형성하는 고정된 송신 장치에 대한 정보 중 하나 이상을 포함한다.

도 6은 이동 장치의 위치를 예측하는 방법(600)을 도시한다. 상기 방법(600)은 마스터 장치(200)에 의해 수행된다.

바람직한 실시예에서, 상기 방법은 단계 601에서 시작되고, 이후 단계 602에서 고정된 송신 장치들의 집합이 마스터 장치(200)에 등록된다. 등록 정보는 위치, 신호의 유형, 및 장치 ID를 포함한다. 또한, 매개 변수들의 집합이 단계 603에서 적어도 하나의 이동 장치로부터 마스터 장치(200)에서 수신된다. 매개 변수들의 집합은 이동 장치에 의해 수신되는 제1 신호의 강도, 제1 신호의 유형, 이동 장치에 의해 수신되는 제2 신호의 강도, 및 제2 신호의 유형을 포함하고, 제1 또는 제2 신호 중 적어도 하나는 고정된 송신 장치로부터 수신된다. 또한, 단계 604에서, 매개 변수들의 집합을 수신하는 단계에 응답하여 이동 장치에 마스터 장치(200)에 의해 고유 식별이 할당된다. 또한, 단계 605에서 고유 식별과 함께 이렇게 수신된 매개 변수들의 집합이 마스터 장치(200)에 의해 저장된다. 또한, 단계 606에서, 이동 장치의 위치가 저장된 매개 변수 및 고유 식별을 기초로 하여 예측된다.

또 다른 실시예에서, 매개 변수들의 집합은 이동 장치에 의해 수신되는 추가 신호의 강도 및 추가 신호의 유형을 또한 포함한다.

도 7은 홈 네트워크 프로토콜들의 수렴 및 홈 장치들의 수렴을 갖는 홈 네트워크(700)를 도시한다. 여기에서, 홈 장치들은 TV, 냉장고, 전자 레인지, 세탁기, 컴퓨팅 장치 및 에어컨 등을 포함하지만 이에 국한되지는 않는다. 또한, 홈 네트워크 프로토콜들은 WLAN, 블루투스, 지그비, NFC 등을 포함하지만 이에 국한되지는 않는다. 이들 홈 네트워크 프로토콜들 각각은 아래의 표 1에 도시된 바와 같이 신호 유형에 의존하는 고유 신호 id를 할당받을 수 있다.

하기 <표 1>은 신호 유형에 의한 고유 신호ID 간의 매핑 관계를 나타낸다.

고정된 홈 장치들 각각은 이동 장치 또는 핸드헬드를 위한 기준 노드로서의 역할을 한다. 스마트폰, 태블릿, 또는 무선으로 연결된 랩톱과 같은 핸드헬드 장치 또는 이동 장치는 일정 기간 동안 위치 지문을 생성한다. 위치 지문은 고정된 기준 장치들로부터 오는 다양한 신호들의 수신된 신호 강도 표시자(Received Signal Strength Indicator: RSSI) 정보의 형태로 신호 프로필을 포함한다. 여기에서, 신호 프로필은 다음의 정보 즉, (a) 서비스 제공업체에 의한 홈의 다양한 장소에서의 신호 강도 또는 신호 유형 정보; 및 (b) 일(day), 시간 및 상대적인 위치에 대한 신호 강도의 콘텍스트 정보를 포함한다. 또한, 신호 프로필은 그리드의 각각의 셀에 대해 알게 되고, 여기에서 전체 홈이 그리드로 표현될 수 있다. 또한, 이러한 신호 프로필을 기반으로 하여, 마스터 장치는 홈의 신호 강도 맵을 생성한다. 이러한 신호 강도 맵은 임의의 새롭고 상이한 데이터를 기반으로 하여 자신을 계속 업데이트한다. 하나의 응용에서, 마스터 장치는 이러한 신호 강도를 기반으로 하여 최상의 신호 강도를 예측할 수 있고, 또한 신호 맵을 기반으로 하여 최적의 신호 강도를 갖는 위치를 사용자에게 안내할 수 있다. 다른 응용에서, 신호 강도 맵은 분실한 장치로부터 수신된 신호 패턴을 기반으로 하여 분실한 장치의 위치를 찾아내도록 사용자를 또한 지원할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 홈 네트워크는 세 가지의 상이한 모드 즉, (a) 홈 네트워크 장치 즉, 신호 맵을 위한 그리드 형성에 의한 홈에서의 고정된 장치의 수렴(convergence)을 사용하는 홈 네트워크의 초기화를 포함하는 "초기화 모드";(b) 홈 네트워크(700) 내의 모든 장치로부터 방출되는 다양한 신호 유형들의 수렴뿐만 아니라, 고정 및 이동을 포함하여 다양한 홈 네트워크 장치들의 수렴을 사용하는 신호 맵의 학습을 포함하는 "학습 모드";(c) 다양한 목적을 위해 학습된 신호 맵을 활용하는 "지능형 장치 검색 시스템"뿐만 아니라 "지능형 최상 신호 예측 시스템"을 가능하게 하는 "표준 모드"로 작업한다. 이들 모드의 각각은 상세히 후술된다.

초기화 모드

집의 레이아웃 또는 맵은 홈 네트워크 영역을 신호 그리드로 변환하기 위한 입력일 수 있다. 사용자는 그리드의 각 셀의 치수를 구성할 수 있다. 바람직한 실시예에서, 셀 치수는 셀의 각 측면에 대해 약 1 내지 2 피트이다. 홈 네트워크 영역의 치수 및 셀 치수들을 기반으로 하여, 도 8에 도시된 바와 같은 그리드(800)가 마스터 장치에서 자동적으로 형성될 수 있다.

그리드 형성 후, 사용자는 홈 네트워크에서 TV, AC, 냉장고 등과 같은 몇 개의 알려진 장치들을 사용하여 그리드를 초기화할 수 있다. 도 9는 홈 네트워크 장치(RHD 1, RHD, 2, RHD 3, 및 RHD 4)들 중 몇 개에 의한 그리드 초기화를 도시한다. 여기에서, RHD는 기준 홈 장치를 의미한다. 바람직한 실시예에서, 최소 3개의 장치가 그리드를 초기화하기 위해 추천된다. 이들 장치는 어떠한 수동 개입도 요구하지 않고 삼각 측량 방법을 사용하여 다른 고정된 장치들의 위치를 또한 초기화할 수 있다. 장치들 중 하나는 신호 맵의 학습을 위해 더 나은 연산력 및 저장을 필요로 한다. 따라서, 더 나은 연산력 및 저장을 갖는 임의의 장치 즉, RHD 1이 계산 및 저장 목적을 위해 마스터 장치로 지정될 수 있다. 홈에서 고정된 장치의 나머지(RHD 2, RHD 3, 및 RHD4)는 일정 기간 동안 크라우드 소싱의 일부가 될 수 있다.

도 10은 홈 네트워크 영역에서의 새로운 홈 장치 즉, NHD 1의 도입을 도시한다. 새로운 고정된 장치 NHD 1은 규칙적으로 마스터 장치에 위치 지문(f(RSSI, 알파, 시간, Xi, Yi), 여기서 알파는 신호 유형)을 전송할 수 있다.

아래의 표 2와 관련하여 도 11a 및 도 11b는 새로운 기준 장치 NHD 1을 고정된 기준 장치로서 식별하는 방법을 도시한다. 마스터 장치 RHD 1이 하루 및 연속되는 며칠 동안 신호 강도 그래프를 기반으로 하여 매일 패턴 변화를 관찰하지 않는다면, 이러한 새로운 기준 장치 NHD 1은 기준 홈 장치로서 등록되고, 크라우드 소싱에 참여할 것이다. 도 12는 고정된 기준 장치 RHD 5로서의 새로운 홈 장치 NHD 1의 등록을 도시한다.

하나의 시나리오에서, 새로운 고정된 장치 NHD 1은 마스터 장치의 범위를 벗어날 수 있다. 이러한 시나리오에서, 새로운 고정된 장치 NHD 1이 마스터 장치 RHD 1에 대한 정보를 수신하지 않으면, 그것은 그의 위치 지문을 전송하기 위해, 다른 인근의 기준 장치 즉, RHD 2를 선택할 수 있다. 선택된 다른 기준 장치 RHD 2는 라우팅 장치로서의 역할을 하고, 마스터 장치 RHD 1에 정보를 전송한다.

학습 모드

도 13은 각각의 그리드 셀에 대한 신호 맵의 학습을 위한 방법을 도시한다.

학습 모드는 일정 기간 동안 서서히 작업한다. 마스터 장치는 랩톱, 휴대폰, 태블릿 등과 같은 이동 장치들이 홈 네트워크 영역 내에서 이동하게 되는대로 다양한 신호들에 대한 시공간 신호 맵을 학습한다. 일정 기간 동안 그리드 셀들의 대부분이 하루의 다양한 시간에서 이동 장치들에 의해 커버된다. 학습은 이동 장치의 위치를 기반으로 하여 각각의 그리드 셀에 대해 발생한다. 학습 모드에서, 이동 장치들은 기준 홈 장치들로부터 수신된 신호 정보, 특히 신호 강도 및 신호 유형을 수집한다. 수신된 신호 강도 표시자(RSSI)를 기반으로 하여, 이동 장치들은 그의 상대적인 그리드 위치(Xi, Yi)를 추정한다.

RSSI를 기반으로 하여, 각각의 이동 장치는 신호 소스로부터 그의 거리를 추정할 수 있다. RSSI와 거리의 상관 관계는 하기 <수학식 1>과 같이 표시된다.

여기서 n은 경로 손실 지수 또는 신호 전파 상수이고, d는 미터에 의한 송신기로부터의 거리이고, d0는 기준 거리, 일반적으로 1미터이고, A는 dBm에 의한 이러한 1 미터 거리에서 수신된 신호 강도이다.

상대적인 그리드 추정을 위해, 최대 우도 추정 기술이 사용될 수 있다. 기준 장치들의 그리드 좌표들이(x₁, y₁),(x₂, y₂), ... 및 (x_n, y_n)이고, 이동 장치의 좌표들이(x, y)로 결정된다고 가정하면, 미지의 노드와 기준 노드들 간 거리는 각각 d₁, ... , dn이다. 비선형 방정식의 그룹을 이차원 공간에서 하기 <수학식 2>에 의하여 구할 수 있다.

상기 방정식들은 첫 번째 방정식으로부터 시작해서 차례로 다른 방정식들에서 마지막 방정식을 뺄 때 하기 <수학식 3>과 같이 표현될 수 있다.

상기 선형 방정식들은 하기 <수학식 4>와 같이 표현될 수 있다.

여기서,

이고,

이다.

각각의 이동 장치는 위치 지문을 생성하고, 하기 <표 3>에 도시된 바와 같이, 학습 목적을 위해 마스터 장치에 전송한다. 한편, 위치 지문은 하기 <수학식 5>와 같이 표현될 수 있다.

하기 <표 3>은 마스터 장치와 공유되는 지문 정보를 나타낸다.

마스터 장치는 특정 시간에서 특정 그리드 셀에 대한 위치 지문을 수집한다. 이후, 마스터 장치는 각각의 그리드 셀 및 각각의 신호에 대한 신호 데이터에 대한 이전 n일의 시간 이동 평균을 추정한다. 최종적으로, 일정 기간 동안 그리드 셀의 대부분은 그의 시간 신호 맵을 가질 것이다. 도 14는 X 및 Y 좌표(Xi, Yi)로 부터 식별할 수 있는 각각의 그리드 셀에 대한 이러한 학습된 신호 맵을 도시한다.

표준 모드

일단 학습 모드가 끝나면, 홈 네트워크는 표준 모드로 변경된다. 표준 모드에서, 이동 장치들은 상대적인 위치를 추정할 필요가 없다. 이동 장치들은 단지 마스터 장치로부터의 요구를 기반으로 하거나 규칙적인 간격으로 수신된 신호 서명을 전송할 필요가 있다.

신호 서명은 하기 <수학식 6>과 같이 표현될 수 있다.

실생활에서 본 개시의 가장 일반적이고 가장 유용한 응용들 중 일부가 아래에 나열된다. 그러나 이들 예는 단지 목적을 이해하기 위한 것으로, 당업자들은 본 개시의 훨씬 더 많은 용도가 있을 수 있다는 것을 알 것이다.

도 15는 사용자가 자신의 집에서 임의로 주어진 시간에 최상의 신호 예측을 필요로 하는 경우의 최상의 위치 예측 시나리오(1500)를 도시한다.

따라서, 마스터 장치는 현재의 신호 강도의 순서로 분류된 인근 위치들의 목록을 사용자에게 제공하도록 요청받는다. 사용자가 중요한 통화를 하고자 할 때, 사용자는 중단되지 않고 통화를 즐기기 위해 인근 위치들의 목록 중에서 원하는 위치를 선택할 수 있다. 도면에 도시된 바와 같은 일 예에서, 사용자는 약 30분 동안 계속할 수 있는 중요한 화상 회의에 참석하고자 한다. 또한, 사용자는 서비스 제공업체의 3G 신호 XYZ를 사용하여 화상 회의를 연결하고자 한다. 또한, 사용자는 적어도 낮은 신호 강도로 인한 화상 회의 중단을 원하지 않는다. 도시된 바와 같이, 집의 다양한 위치에 다양한 스마트 장치들(RHD 1 내지 RHD 4)이 존재한다.

이전 도면의 연장 선상에서, 도 16은 임의로 주어진 시간에서의 최상의 신호 예측을 위한 샘플 어플리케이션 사용자 인터페이스(1600)를 도시한다. 일 예에서, 마스터 장치는 이러한 어플리케이션 사용자 인터페이스(1600)를 생성할 수 있다. 어플리케이션 사용자 인터페이스는 중단 없이 화상 회의에 참석하기 위한 높고 낮은 확률(L1, L2)을 갖는 위치들을 그래픽으로 표시한다. 도시된 바와 같이, 위치 L1은 중단 없이 화상 회의에 참석하기 위한 높은 확률을 갖는 위치이고, 위치 L2는 중단 없이 화상 회의에 참석하기 위한 낮은 확률을 갖는 위치이다. 따라서, 사용자는 화상 회의에 참석하기 위해 위치 L1을 선호할 수 있다.

이전 도면의 연장 선상에서, 도 17은 표시 장치를 갖는 다른 핸드 헬드 스마트 장치(1700)에 대한 최상의 신호 예측을 위한 어플리케이션 사용자 인터페이스(1600)의 전송을 도시한다.

이전 예의 연장 선상에서, 사용자는 스마트폰 또는 컴퓨터 태블릿과 같은 자신의 핸드 헬드 스마트 장치(1700) 상에서 어플리케이션 사용자 인터페이스(1600)를 요청할 수 있다. 스마트 장치(1700)로부터의 요청을 기반으로 하여, 마스터 장치는 핸드 헬드 스마트 장치(1700)에 어플리케이션 사용자 인터페이스(1600)를 전송할 수 있다. 하나의 구현에서, 핸드 헬드 스마트 장치(1700) 자체가 마스터 장치로서 구현될 수 있다.

도 18은 사용자가 집에서 분실한 장치를 검색하고자 하는 경우의 최상의 신호 예측 시나리오(1800)를 도시한다.

여기에서, 마스터 장치는 학습된 시간 신호 맵으로부터 주어진 간격 동안 요청된 시간에 최상의 신호를 갖는 셀의 위치를 식별하도록 요청받는다. 도면에 도시된 바와 같은 일 예에서, 원격 제어는 스마트 장치이고, 집에서 다양한 다른 스마트 장치들과 협동할 수 있다. 분실한 장치를 찾기 위해 마스터 장치에 원격 제어를 통해 요청이 이루어진다. 분실한 장치를 찾기 위해, 마스터 장치는 분실한 장치의 현재 위치를 발견하기 위해 신호 서명 매칭 기술을 사용할 수 있다.

이전 도면의 연장 선상에서, 도 19는 집에서 분실한 장치를 발견하기 위한 샘플 어플리케이션 사용자 인터페이스(1900)를 도시한다.

어플리케이션 사용자 인터페이스는 분실한 장치의 존재에 대한 높고 낮은 확률(L3, L4)을 갖는 위치들을 그래픽으로 표시한다. 도시된 바와 같이, 위치 L3는 분실한 장치의 존재에 대한 높은 확률을 갖는 위치이고, 위치 L4는 분실한 장치의 존재에 대한 낮은 확률을 갖는 위치이다. 따라서, 사용자는 위치 L3에서 분실한 장치를 검색할 수 있다.

도 20은 홈 네트워크에서의 새로운 장치의 검출을 위한 시나리오(2000)를 도시한다.

본 시나리오(2000)에서, 홈 네트워크는 4 개의 장치(RHD 1 내지 RHD 4)를 포함한다. 도면에 도시된 바와 같이 랩톱과 같은 새로운 장치가 홈 네트워크에 들어올 때, 상기는 새로운 기준 장치로서 검출되고, 최신 기준 홈 장치(RHD 5)로 등록된다.

하나의 방법에서, 마스터 장치에 의한 새로운 장치의 추적 및 검출은 신호 그리드의 학습된 신호 서명들과 새로운 장치에 의해 전송되는 RSSI 신호 서명들의 패턴 매칭에 의해 수행될 수 있다. 일단 새로운 장치의 위치가 식별되면, 상기는 처음으로 새로운 장치로서 홈 네트워크에 등록될 수 있고, 어플리케이션 시나리오를 기반으로 하여 마스터 장치에 의해 추적될 수 있다. 다른 방법에서, 새로운 장치는 삼각 측량 또는 범위 기반 국부화 기술 또는 마스터 장치에 대한 요청에 의해 그 자신의 위치를 알 수 있다. 그러나 바람직한 방법은 새로운 장치에서의 어떠한 계산도 요구하지 않기 때문에 그 자신의 위치에 대해 마스터 장치에 요청하는 것이다.

하나의 어플리케이션에서, 본 개시는 스마트 홈에서 "사물 인터넷(IoT)" 장치들 사이에서의 장치 간 통지를 위해 사용될 수 있다. IoT는 현실에서 실현되고 있다. 센서들이 실내 또는 실외의 생활 환경의 거의 모든 각처에 배치되고 있다. 스마트 홈 시나리오에서, 센서들은 다른 장치들의 위치를 감지할 수 있고, 타겟 센터 장치(들)에 관련 정보를 전송할 수 있다. 스마트 홈 및 사물 인터넷의 시대에, 사용자의 프로필은 장치들 사이에서 공유될 수 있다. 사용자의 공통 히스토리 및 관심있는 프로필은 스마트 홈 내부의 사용자에 의해 사용되는 모든 장치들에 의해 유지될 수 있다. 사용자가 그들의 스마트폰을 일반적으로 휴대한다고 안전하게 가정할 수 있다. 따라서, 스마트 TV가 켜지고 일부 TV 프로그램을 실행하면, 스마트 TV는 스마트 홈에서 그의 예정된 시청자들 및 그들의 위치를 식별할 수 있다. 예정된 시청자가 스마트 TV 앞에 없지만, 스마트 홈의 일부 상이한 코너에서 스마트 홈 내부에 있다면, 스마트 TV는 스마트 TV에 의해 현재 플레이되고 있는 그/그녀의 좋아하는 프로그램에 대해 예정된 시청자의 스마트폰에 통지를 전송할 수 있다. 도 21은 사용자의 스마트폰에 대한 TV 통지를 기술하는 이러한 사용자 사례(2100)를 도시한다. 일 예에서, 스마트 TV(2101)는 집의 하나의 방에서 'FRIENDS'라 불리는 프로그램을 실행하고 있다. 사용자 A는 동일한 집의 다른 둠(doom)이다. 스마트 TV가 사용자 A가 이 프로그램을 좋아한다는 것을 식별할 수 있다면, 스마트 TV는 프로그램에 대하여 사용자 A에게 그/그녀의 스마트폰(2102)으로 통지한다. 따라서, 사용자 A는 프로그램을 보기 위해 선택할 수 있다.

하나의 어플리케이션에서, 본 개시는 위치 및 상황 인식 장치 구성 및 설정에 사용될 수 있다. 일반적으로, 장치의 동작은 스마트 홈 내부에서의 사용자 위치 및 정황적 상황을 기반으로 하여 달라질 것으로 예상된다. 일부 상황들 예를 들어, 식탁에서 식사, 욕실에서의 목욕, 거실에 있는 동안의 TV 시청, 공부방에서의 공부 등은 사용자의 스마트폰으로부터 상이한 동작을 요구한다. 따라서, 스마트폰은 그의 현재 위치를 충분히 이해할 만큼 스마트해야 하고, 그에 따라 사용자의 많은 개입 없이 그의 설정을 변경할 수 있어야 한다. 도 22는 위치 및 상황 인식 장치 구성을 기술하는 이러한 사용자 사례(2200)를 도시한다. 사용자가 스마트 홈의 침실에 있다고 가정하면, 사용자의 스마트폰은 사용자의 위치를 식별하고, 볼륨 및 부저의 일반적인 설정을 유지한다. 사용자가 식사 영역 및 식탁 가까이로 이동할 때, 스마트폰은 대부분의 경우에 사용자가 식사를 하고 있다고 가정할 수 있다. 스마트폰이 통화를 수신할 때, 스마트폰은 식사하는 동안 사용자를 방해하지 않도록 볼륨을 줄이거나 부저 모드로 폰을 설정한다. 사용자가 집의 다른 부분으로 이동할 때, 스마트폰은 볼륨 및 부저의 이전 설정으로 다시 변경된다.

하나의 어플리케이션에서, 본 개시는 장치 간 협동을 위해 사용될 수 있다. "사물 인터넷" 환경에서, 다양한 장치들은 상이한 기능들을 갖는다. 주어진 작업은 예정된 장치에서 이용할 수 없는 특정 기능을 요구할 수 있다. 이러한 경우, 예정된 장치는 다른 더 유능한 이웃 장치들에 작업을 위임할 수 있다. 도 23은 장치 간 협동을 기술하는 이러한 사용자 사례(2300)를 도시한다. 여기에서, 사용자는 그의 스마트폰으로부터 긴급 화상 회의를 하고자 한다. 신호 맵에 따라, 그의 폰의 서비스 제공업체의 신호가 다음 한 시간 동안 약할 것으로 예측되고 있다. 그러나 그의 아내의 폰의 서비스 제공업체의 신호 강도는 다음 한 시간 동안 강할 것으로 예측되고 있다. 이러한 상황에서, 사용자의 폰은 사용자에게 그의 아내의 전화에 대한 직접 호출을 추천할 것이다. 사용자가 동의하면, 사용자의 스마트폰은 그의 아내의 폰에 연결하고, 자동 전송(call forwarding)을 사용하여 수행되는 작업을 가질 것이다.

도 24는 신호 프로필 생성을 위한 블록도(2400)를 도시한다. 신호 관리자(2401)는 다양한 기준 장치들로부터의 입력 신호들을 관리하고, 특정 시간 T 및 위치(X, Y)에 대응하는 신호 정보를 집계한다.

신호 관리자(2401)는 입력 신호들을 수신하는 신호 수신기(2402)를 포함한다. 신호 관리자(2401)는 신호 정보를 집계하는 신호 집계기(2403)를 또한 포함한다. 콘텍스트 엔진(2404)은 시간 및 위치와 같은 콘텍스트 정보를 불러온다. 여기에서, 시간 정보는 장치 자체에서 추출될 수 있다. 상대적인 위치 추정기(2405)는 홈 네트워크에서 고정된 장치들의 상대적인 위치 및 장치에서 수신되는 신호 강도를 기반으로 하여 다른 홈 장치들로부터 신호 수신들을 수신하고 있는 장치의 상대적인 위치를 추정한다. 신호 지문 생성기(2406)는 수신된 신호 정보 및 정황 정보를 인코딩하고, 학습 목적을 위해 전송될 고유 지문 정보를 생성한다.

도 25는 학습 엔진(2501) 및 그의 용도에 대한 블록도(2500)를 도시한다. 학습 엔진(2501)은 새로운 데이터를 수집하고 신호 맵을 위해 학습된 모델을 업데이트한다.

학습 엔진(2501)은 새로운 신호 지문 로그(2502)들을 수신하고, 데이터베이스(2504)로부터 검색된 신호 가중치(2503) 모델을 업데이트한다. 이러한 업데이트된 모델은 신호 지문들의 데이터베이스(2504)에 저장된다.

도 26은 시스템 초기화에 대한 흐름도(2600)를 도시한다.

단계 2601에서, 시스템 초기화가 시작된다. 단계 2602에서, 집 맵 치수, 및 그리드 셀의 필요한 넓이 및 높이가 입력으로 제공된다. 단계 2603에서, 마스터 장치는 자동적으로 집 전체를 그리드 및 셀 형성으로 구분하고, 각각의 셀에 그리드 좌표들을 할당한다. 단계 2604에서, 사용자는 몇 개 즉 3개의 고정된 홈 장치들로 그리드를 초기화한다. 단계 2605에서, 다른 장치들은 삼각 측량 또는 최대 우도 추정 기술들과 같은 RSSI 및 국부화 방법들을 기반으로 하여 그들의 상대적인 위치를 발견한다. 단계 2606에서, 일정 기간 동안 신호 패턴 및 장치 위치에 큰 변화가 없다면, 이들 다른 장치들은 초기의 고정된 홈 장치들과 같이 고정된 장치로서 등록된다. 단계 2607에서, 시스템 초기화가 종료된다.

도 27은 학습 프로세스에 대한 흐름도(2700)를 도시한다.

단계 2701에서, 학습 프로세스가 시작된다. 단계 2702에서, 이동 장치(MD)가 홈 네트워크 영역의 범위에 들어온다. 단계 2703에서, 기준 홈 장치(RHD)들이 이동 장치와 핸드쉐이크한다. 이동 장치는 기준 홈 장치가 마스터 장치라는 것을 알게 된다. 단계 2704에서, 모든 장치로부터 수신된 신호 강도가 이동 장치에서 RSSI로 변환된다. 단계 2705에서, 이동 장치는 범위 기반 국부화를 사용하여 그리드 좌표(Xi, Yi)로서 그의 대략적인 위치를 추정한다. 단계 2706에서, 이동 장치는 아래에 표시된 바와 같이 신호 유형과 함께 그의 현재의 그리드 위치, 시간 및 다른 장치들로부터의 RSSI를 결합하여 위치 지문을 생성한다.

위치 지문은 하기 <수학식 7>과 같이 표현될 수 있다.

단계 2707에서, 이동 장치는 마스터 장치, 예를 들어 홈의 DTV에 대해 위치 지문을 공유한다. 단계 2708에서, 마스터 장치는 특정 그리드에 대응하는 이동 장치로부터 위치 지문을 수집하고, 동일한 그리드의 이전 신호 서명들 {t₁, RSSI₁, 알파₁, RSSI₂, 알파₂, RSSI_N, 알파_N}로 시간 평균을 추정한다. 단계 2709에서, 신호 맵이 수렴되었는지 여부를 확인한다. 단계 2710에서, 신호 맵이 수렴하지 않은 경우, 이동 장치로부터 위치 지문을 수집하는 프로세스는 계속된다. 그렇지 않으면, 단계 2711에서 학습 프로세스는 종료된다.

도 28은 최상의 신호 예측에 대한 흐름도(2800)를 도시한다. 단계 2801에서, 최상의 산호 예측이 시작된다. 단계 2802에서, 사용자는 시스템에 시간 간격 T 및 현재 시간 T에서의 최상의 신호를 요청한다. 단계 2803에서, 사용자는 작업을 위해 셀룰러 신호 또는 다른 무선 신호와 같은 바람직한 신호 유형에 대한 입력을 또한 제공한다. 단계 2804에서, 시스템은 각각의 셀에 대한 해당 특정 시간의 신호 패턴을 확인하고, 사용자 요청에 밀접하게 일치하는 상위 K개의 그리드 위치를 발견한다. 단계 2805에서, 시스템은 사용자 요청과 밀접한 값 또는 그들의 신뢰도 값으로 상위 K개의 옵션을 표시한다. 단계 2806에서, 최상의 신호 예측이 종료된다.

도 29는 분실 장치 검출을 위한 흐름도(2900)를 도시한다. 단계 2901에서, 분실한 장치 검출이 시작된다. 단계 2902에서, 사용자는 장치 이름으로 장치가 발견되도록 요청한다. 단계 2903에서, 시스템은 데이터베이스로부터 장치 이름을 기반으로 하여 장치 id를 불러온다. 단계 2904에서, 시스템 특히 마스터 장치는 규칙적으로 네트워크에서의 모든 장치들로부터 RSSI 신호를 계속 수신한다. 단계 2905에서, 시스템은 사용자가 요청한 장치 ID 즉, 타겟 장치의 RSSI 신호들을 확인한다. 단계 2906에서, 타겟 장치로부터 수신된 RSSI 서명이 데이터베이스에서의 그리드 셀들의 학습된 신호 맵과 매칭된다. 단계 2907에서, 시스템은 밀접하게 매칭된 결과들을 기반으로 하여 그리드 셀 즉 가능한 위치들의 순서를 정하고, 그리드 맵 상에 매칭을 표시한다. 단계 2908에서, 분실한 장치 검출이 종료된다.

본 개시에 따라 생성된 신호 강도 맵은 특정 시간 동안 최상의 신호 품질의 위치를 예측하는 방법과 같이 다양한 방법들로 활용됨으로써, 화상 회의, 전화 통화 등과 같은 여러 중요한 작업들을 수행하는 사용자를 지원할 수 있다. 또한, 본 개시는 신호 지문의 정확도를 향상시키기 위해 홈 네트워크 환경에서 무선, 지그비, 블루투스, GSM/CDMA, 광대역, NFC 등과 같은 다양한 홈 네트워크 통신 프로토콜들의 수렴을 제공한다. 또한, 본 개시는 시간 및 상대적인 위치와 같은 정황 정보 및 수신된 신호 강도(RSS)를 기반으로 하여 신호 지문을 생성하기 위해 홈 네트워크 환경에서 다양한 장치들의 협동을 제공한다. 또한, 본 개시는 주어진 시간 기간 T 동안 임으로 주어진 시간 T에서 주어진 신호 유형의 최상의 신호 품질의 예측 및 홈 네트워크 환경에서의 모든 가능한 영역들에 대한 정황 신호 프로필의 학습을 제공한다.

본 개시는 홈 장치들의 다양한 신호 유형들의 수렴에 의해 홈 네트워크 환경에서 지능형 신호 맵을 제공한다. 본 개시의 장점은 신호 품질과 관련된 수많은 유용한 어플리케이션들로 이어지는 신호 맵 학습을 위한 홈 네트워크 장치들의 수렴 및 학습 모델의 정확도 및 더 나은 예측으로 이어지는 다양한 신호들의 수렴을 포함하지만 이에 국한되지는 않는다. 홈 네트워크에서의 본 개시의 구현은 스마트 홈을 더 스마트하도록 만든다. 본 개시는 유사한 결과들을 달성하기 위해 시도할 수 있는 국부화에 대한 복수의 옵션을 제공한다. 이러한 국부화 기술들의 예로는 삼각 측량, 삼변 측량, 최대 우도 기술, 및 가중 중심 국부화 등이 포함되지만 이에 국한되지는 않는다. 하나의 대안적인 구현에서, 고정된 기준 장치들로부터 이동 장치의 상대적인 위치를 추정하기 위한 가중 중심 국부화는 기준 장치들에 대해 이동 장치의 위치를 찾기 위해 또한 사용될 수 있다. 하나의 대안적인 구현에서, 패턴 매칭을 위해 유클리드 거리와 같은 다양한 거리 추정 기술이 사용될 수 있다. 하나의 대안적인 구현에서, 삼각 측량 및 삼변 측량 방법이 상대적인 위치 발견을 위해 사용될 수 있다.

본 개시의 특정한 현재의 바람직한 실시예들이 본 명세서에 도시되고 기술되었지만, 본 개시가 이에 한정되지는 않지만, 다음의 청구 범위들의 범위 내에서 달리 다양하게 구현되고 실시될 수 있다는 것을 이해할 것이다.

상술한 본 개시의 특정 측면들은 또한 컴퓨터 리드 가능 기록 매체(computer readable recording medium)에서 컴퓨터 리드 가능 코드(computer readable code)로서 구현될 수 있다. 컴퓨터 리드 가능 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 리드될 수 있는 데이터를 저장할 수 있는 임의의 데이터 저장 디바이스이다. 상기 컴퓨터 리드 가능 기록 매체의 예들은 리드 온니 메모리(Read-Only Memory: ROM)와, 랜덤-접속 메모리(Random-Access Memory: RAM)와, CD-ROM들과, 마그네틱 테이프(magnetic tape)들과, 플로피 디스크(floppy disk)들과, 광 데이터 저장 디바이스들, 및 캐리어 웨이브(carrier wave)들(상기 인터넷을 통한 데이터 송신과 같은)을 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 리드 가능 기록 매체는 또한 네트워크 연결된 컴퓨터 시스템들을 통하여 분산될 수 있고, 따라서 상기 컴퓨터 리드 가능 코드는 분산 방식으로 저장 및 실행된다. 또한, 본 개시를 성취하기 위한 기능적 프로그램들, 코드, 및 코드 세그먼트(segment)들은 본 개시가 적용되는 분야에서 숙련된 프로그래머들에 의하여 쉽게 해석될 수 있다.

또한, 본 개시의 일 실시예에 따른 장치 및 방법은 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 조합의 형태로 실현 가능하다는 것을 알 수 있을 것이다. 이러한 임의의 소프트웨어는 예를 들어, 삭제 가능 또는 재기록 가능 여부와 상관없이, ROM 등의 저장 장치와 같은 휘발성 또는 비휘발성 저장 장치, 또는 예를 들어, RAM, 메모리 칩, 장치 또는 집적 회로와 같은 메모리, 또는 예를 들어 CD, DVD, 자기 디스크 또는 자기 테이프 등과 같은 광학 또는 자기적으로 기록 가능함과 동시에 기계(예를 들어, 컴퓨터)로 읽을 수 있는 저장 매체에 저장될 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따른 방법은 제어부 및 메모리를 포함하는 컴퓨터 또는 휴대 단말에 의하여 구현될 수 있고, 상기 메모리는 본 개시의 실시 예들을 구현하는 지시들을 포함하는 프로그램 또는 프로그램들을 저장하기에 적합한 기계로 읽을 수 있는 저장 매체의 한 예임을 알 수 있을 것이다.

따라서, 본 개시는 본 명세서의 임의의 청구항에 기재된 장치 또는 방법을 구현하기 위한 코드를 포함하는 프로그램 및 이러한 프로그램을 저장하는 기계(컴퓨터 등)로 읽을 수 있는 저장 매체를 포함한다. 또한, 이러한 프로그램은 유선 또는 무선 연결을 통하여 전달되는 통신 신호와 같은 임의의 매체를 통하여 전자적으로 이송될 수 있고, 본 개시는 이와 균등한 것을 적절하게 포함한다.

Claims

마스터 디바이스에 의해 제어 신호를 전송하기 위한 방법으로서,
복수의 송신 디바이스들 중 적어도 하나의 송신 디바이스로부터, 상기 적어도 하나의 송신 디바이스의 위치, 상기 적어도 하나의 송신 디바이스에 의해 전송되는 신호의 타입, 및 상기 적어도 하나의 송신 디바이스의 디바이스 식별자(ID) 중 적어도 하나를 포함하는 등록 정보를 수신하는 단계 ― 상기 등록 정보는 상기 적어도 하나의 송신 디바이스에 의해 생성됨 ― ;
적어도 하나의 수신 장치로부터, 상기 수신 장치의 위치, 상기 적어도 하나의 송신 디바이스로부터 제1 위치에서 상기 수신 장치에 의해 수신되는 제1 신호의 강도, 상기 제1 신호의 타입, 상기 적어도 하나의 송신 디바이스로부터 상기 제1 위치에서 상기 수신 장치에 의해 수신되는 제2 신호의 강도 및 상기 제2 신호의 타입, 및 상기 적어도 하나의 송신 디바이스가 만족할 것이 요구되는 요청 파라미터들을 포함하는 제어 파라미터들을 수신하는 단계;
상기 제어 파라미터들 및 상기 수신된 등록 정보에 기초하여 제어 정보를 생성하는 단계; 및
상기 요청 파라미터들 및 상기 제어 정보에 기초하여 상기 복수의 송신 디바이스들 중 송신 디바이스의 결정을 제공하는 단계를 포함하는,
마스터 장치에 의해 제어 신호를 전송하기 위한 방법.
제1 항에 있어서,
상기 제어 파라미터들은 상기 신호를 송신하는 상기 적어도 하나의 송신 디바이스의 디바이스 ID를 더 포함하는.
마스터 장치에 의해 제어 신호를 전송하기 위한 방법.
제1 항에 있어서,
상기 제어 파라미터들은 상기 제1 신호 및 상기 제2 신호의 수신 시간에 관한 정보를 더 포함하는,
마스터 장치에 의해 제어 신호를 전송하기 위한 방법.
제1 항에 있어서,
상기 제어 파라미터들은 상기 적어도 하나의 수신 디바이스에 의해 수신되는 추가적인 신호의 강도 및 상기 추가적인 신호의 타입을 더 포함하는,
마스터 장치에 의해 제어 신호를 전송하기 위한 방법.
제1 항에 있어서,
상기 등록 정보는 상기 적어도 하나의 송신 디바이스로부터의 상기 신호의 수신 시간에 관한 정보를 더 포함하는,
마스터 장치에 의해 제어 신호를 전송하기 위한 방법.
제1 항에 있어서,
일정 기간 동안 상기 제1 위치에서 상기 적어도 하나의 수신 다비이스에 의해 수신되는 상기 제1 신호 및 상기 제2 신호 중 적어도 하나의 강도의 변동을 결정하는 단계를 더 포함하는,
마스터 장치에 의해 제어 신호를 전송하기 위한 방법.
제1 항에 있어서,
상이한 위치들에서 상기 적어도 하나의 수신 디바이스에 의해 수신되는 상기 제1 신호 및 상기 제2 신호 중 적어도 하나의 강도의 변경을 결정하는 단계를 더 포함하는,
마스터 장치에 의해 제어 신호를 전송하기 위한 방법.
제1 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 수신 디바이스는 하나 이상의 이동 디바이스들 또는 상기 적어도 하나의 송신 디바이스를 포함하는,
마스터 장치에 의해 제어 신호를 전송하기 위한 방법.
제1 항에 있어서,
신호 강도 맵을 생성하는 단계를 더 포함하고,
상기 제어 정보는 상기 제1 위치에서 상기 제1 신호 및 상기 제2 신호의 상기 신호 강도 맵을 포함하는,
마스터 장치에 의해 제어 신호를 전송하기 위한 방법.
제9 항에 있어서,
상기 결정을 제공하는 단계는:
상기 신호 강도 맵을 분석하는 단계; 및
상기 분석된 신호 강도 맵의 특정한 위치에서의 사용을 위한 신호 타입을 제공하는 단계를 포함하는,
마스터 장치에 의해 제어 신호를 전송하기 위한 방법.
제9 항에 있어서,
상기 신호 강도 맵을 분석하고 그리고 상기 적어도 하나의 수신 디바이스의 위치를 결정하는 단계; 및
상기 적어도 하나의 수신 디바이스의 위치에 기초하여 전자 디바이스를 제어하는 단계를 더 포함하는,
마스터 장치에 의해 제어 신호를 전송하기 위한 방법.
제9 항에 있어서,
상기 결정을 제공하는 단계는,
상기 신호 강도 맵을 분석하는 단계; 및
특정한 타입의 신호에 액세스하기 위한 위치를 제공하는 단계를 포함하는,
마스터 장치에 의해 제어 신호를 전송하기 위한 방법.
제어 정보를 송신하기 위한 마스터 디바이스로서,
송수신기; 및
상기 송수신기에 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는,
복수의 송신 디바이스들 중 적어도 하나의 송신 디바이스로부터, 상기 적어도 하나의 송신 디바이스의 위치, 상기 적어도 하나의 송신 디바이스에 의해 전송되는 신호의 타입, 및 상기 적어도 하나의 송신 디바이스의 디바이스 식별자(ID) 중 적어도 하나를 포함하는 등록 정보를 수신하고 ― 상기 등록 정보는 상기 적어도 하나의 송신 디바이스에 의해 생성됨 ― ;
적어도 하나의 수신 장치로부터, 상기 수신 장치의 위치, 상기 적어도 하나의 송신 디바이스로부터 제1 위치에서 상기 수신 장치에 의해 수신되는 제1 신호의 강도, 상기 제1 신호의 타입, 상기 적어도 하나의 송신 디바이스로부터 상기 제1 위치에서 상기 수신 장치에 의해 수신되는 제2 신호의 강도 및 상기 제2 신호의 타입, 및 상기 적어도 하나의 송신 디바이스가 만족할 것이 요구되는 요청 파라미터들을 포함하는 제어 파라미터들을 수신하고;
상기 제어 파라미터들 및 상기 수신된 등록 정보에 기초하여 제어 정보를 생성하고; 그리고
상기 요청 파라미터들 및 상기 제어 정보에 기초하여 상기 복수의 송신 디바이스들 중 송신 디바이스의 결정을 제공하도록 구성되는,
마스터 디바이스.
수신 디바이스에 의해 제어 정보를 수신하기 위한 방법으로서,
복수의 송신 디바이스들 중 적어도 하나의 송신 디바이스로부터, 상기 적어도 하나의 송신 디바이스에 의해 송신되는 신호의 타입에 관한 정보, 및 상기 송신 디바이스의 디바이스 식별자(ID)를 포함하는 신호들을 수신하는 단계;
마스터 디바이스로, 상기 수신 디바이스의 위치, 상기 적어도 하나의 송신 디바이스로부터 제1 위치에서 상기 수신 디바이스에 의해 수신된 제1 신호의 강도, 상기 제1 신호의 타입, 상기 적어도 하나의 송신 디바이스로부터 상기 제1 위치에서 상기 수신 디바이스에 의해 수신된 제2 신호의 강도, 및 상기 송신 디바이스가 만족할 것이 요구되는 요청 파라미터들을 포함하는 제어 파라미터들을 송신하는 단계; 및
상기 마스터 디바이스로부터, 상기 마스터 디바이스에 의해 상기 제어 파라미터들 및 등록 정보에 기초하여 생성된 제어 정보 및 상기 요청 파라미터들에 기초하여 결정된 복수의 송신 디바이스들 중 송신 디바이스의 정보를 수신하는 단계를 포함하고,
상기 등록 정보는 상기 적어도 하나의 송신 디바이스에 의해 송신되는 신호의 타입, 상기 적어도 하나의 송신 디바이스의 위치, 및 상기 적어도 하나의 송신 디바이스의 디바이스 ID를 포함하는,
수신 디바이스에 의해 제어 정보를 수신하기 위한 방법.
제14 항에 있어서,
상기 제어 파라미터들은 상기 수신 디바이스가 수신하는 상기 신호를 송신하는 상기 적어도 하나의 송신 디바이스의 디바이스 ID를 더 포함하는,
수신 디바이스에 의해 제어 정보를 수신하기 위한 방법.
제14 항에 있어서,
상기 제어 파라미터들은 상기 제1 신호 및 상기 제2 신호의 수신 시간에 관한 정보를 더 포함하는,
수신 디바이스에 의해 제어 정보를 수신하기 위한 방법.
제14 항에 있어서,
상기 제어 파라미터들은 상기 제1 위치에서 상기 수신 디바이스에 의해 수신되는 추가적인 신호의 강도, 및 상기 추가적인 신호의 타입을 더 포함하는,
수신 디바이스에 의해 제어 정보를 수신하기 위한 방법.
제14 항에 있어서,
상기 수신 디바이스에 의해, 상기 수신된 신호들의 강도에 기초하여 상기 수신 디바이스의 현재 위치를 결정하는 단계; 및
상기 수신 디바이스의 상기 현재 위치에 기초하여 상기 수신 디바이스의 적어도 하나의 동작을 제어하는 단계를 더 포함하는,
수신 디바이스에 의해 제어 정보를 수신하기 위한 방법.
제14 항에 있어서,
신호 강도 맵을 디스플레이하는 단계를 더 포함하고,
상기 제어 정보는 상기 제1 위치에서의 상기 제1 신호 및 상기 제2 신호의 상기 신호 강도 맵을 포함하는,
수신 디바이스에 의해 제어 정보를 수신하기 위한 방법.
제19 항에 있어서,
상기 제어 정보는 상기 신호 강도 맵의 특정한 위치에서의 사용을 위한 신호 타입 및 특정한 타입의 신호에 액세스하기 위한 위치 중 적어도 하나를 포함하는,
수신 디바이스에 의해 제어 정보를 수신하기 위한 방법.
제어 정보를 수신하기 위한 수신 디바이스로서,
송수신기; 및
상기 송수신기에 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는:
복수의 송신 디바이스들 중 적어도 하나의 송신 디바이스로부터, 상기 적어도 하나의 송신 디바이스에 의해 송신되는 신호의 타입에 관한 정보, 및 상기 송신 디바이스의 디바이스 식별자(ID)를 포함하는 신호들을 수신하고;
마스터 디바이스로, 상기 수신 디바이스의 위치, 상기 적어도 하나의 송신 디바이스로부터 제1 위치에서 상기 수신 디바이스에 의해 수신된 제1 신호의 강도, 상기 제1 신호의 타입, 상기 적어도 하나의 송신 디바이스로부터 상기 제1 위치에서 상기 수신 디바이스에 의해 수신된 제2 신호의 강도, 및 상기 송신 디바이스가 만족할 것이 요구되는 요청 파라미터들을 포함하는 제어 파라미터들을 송신하고; 그리고
상기 마스터 디바이스로부터, 상기 마스터 디바이스에 의해 상기 제어 파라미터들 및 등록 정보에 기초하여 생성된 제어 정보 및 상기 요청 파라미터들에 기초하여 결정된 복수의 송신 디바이스들 중 송신 디바이스의 정보를 수신하도록 구성되고,
상기 등록 정보는 상기 적어도 하나의 송신 디바이스에 의해 송신되는 신호의 타입, 상기 적어도 하나의 송신 디바이스의 위치, 및 상기 적어도 하나의 송신 디바이스의 디바이스 ID를 포함하는,
수신 디바이스.
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