KR20080077098A - 이동 가입자들에 대한 효율적인 위치 결정 및 추적 - Google Patents

Abstract

이동 전화기 네트워크에서 기기들의 위치 결정 및 추적을 하는 방법이, (a) 가입자 데이터베이스에서 이동 전화기 제어 파라미터들을 수신하는 단계; (b) 하나 이상의 위치 파라미터 데이터베이스 (location parameter database, LPDB)들을 사용하는 단계로서, 위치 파라미터 데이터베이스 각각은 제어 파라미터들을 지리적인 위치로 매핑하고 질의를 받으면 위치 결과를 반환하는 단계;를 포함한다. 하나 이상의 필터들이 상기 가입자 데이터베이스에 의해 수신된 제어 파라미터들에 적용되며, 각 필터는 필터의 작업 및 상기 기기의 현재 상태에 적합한 LPDB를 이용한 처리를 선택적으로 개시한다.

Description

이동 가입자들에 대한 효율적인 위치 결정 및 추적{Efficient location and tracking of mobile subscribers}

본 발명은 기기들이 네트워크에 나타남에 따라 그리고 나타날 때에 이동 전화기 네트워크 내에서 그 기기들을 효율적으로 위치 결정하고 추적하기 위한 방법 및 장치에 관련되며, 그 기기들을 운송하는 가입자들의 위치를 묵시적으로 결정하고 추적하기 위한 방법 및 장치에도 관련된다.

이동 전화기 시스템에서, 가입자들은 핸드셋을 가지고 다닌다. 가입자가 통화 (call) 또는 문자 메시지 또는 데이터 세션을 시작하거나 수신할 때, 무선 통신이 핸드셋과, 현대의 풍경 상의 낯익은 돛대인, 기지 송수신국 (base transceiver station, BTS) 사이에서 일어난다. 호출자와 호 수신자 사이에 전달되는 인코딩된 메시지들을 전송하는 것만이 아니라, 핸드셋과 BTS는 통신을 신뢰성있고 효율적으로 지원하려는 목적으로 자신들 사이에서 막대한 양의 제어 정보를 전송한다; 예를 들면 시스템은 가입자가 근방에서 이동함에 따라 언제 그 호 (call)를 다른 BTS로 넘겨야하는지를 선택해야만 한다. GSM (Global System for Mobile Communications) 에서의 제어 정보는 이웃한 BTS들의 신호 강도 (strength)에 대한 정보, 핸드셋들의 타임 슬롯을 매치시키기 위해 BTS로부터 더 빠르게 전송할 것을 핸드셋들에게 추가로 지시하는 타이밍 어드밴스 (timing advance) 정보, 전송 오류 비율 및 더 많은 것들을 포함한다. 코드 분할 다중 액세스 (code division multiple access, CDMA)와 같은 다른 기술들은 신뢰성있고 효율적인 통신이라는 동일한 목적을 달성하기 위해 다른 정보를 사용한다. 이 명세서에서 이런 파라미터들을 이동 전화 제어 파라미터들로서 집합적으로 언급한다.

이동 전화 시스템

위치 파라미터 데이터베이스 (location parameter database, LPDB)는 이동 전화 제어 파라미터들을 핸드셋들의 지리적인 위치들과 연관시킨다. LPDB들은 여러 가지 방법들 중의 하나에 의해 구성되고 유지되며, 제어 파라미터들의 여러 가지 유용한 부분집합들 중의 하나를 지리적인 위치들로 매핑한다. 본 명세서에서는 상이한 정밀도, 처리 비용 및 지리적인 적용 범위의 완전함을 구비한 여러 예들을 제공한다.

이동 가입자 위치 데이터베이스

이동 가입자 위치 데이터베이스는 그 데이터베이스를 통해 위치 질의들이 서비스되는 데이터베이스이다. 그것은 가입자 데이터베이스 및 수많은 위치 파라미터 데이터베이스들로 구성된다. 위치 파라미터 데이터베이스들은 데이터베이스 관리자 에 의해 제어된다.

가입자 데이터베이스

가입자 데이터베이스는 이동 가입자 파라미터들의, 가입자와 네트워크 사이에 전달되는 제어 정보로부터 유도된, 가공되지 않은 (raw) 기록들을 포함한다. 그 기록들은 모든 가입자들에 대해 보존되며, 가입자들의 위치에 대한 질의를 만족시키기 위해 필요한 정보, 그 정보가 만들어져야만 한다면, 그 필요한 정보를 제공한다. 적절한 가입자의 위치가 질의되지 않는다면 그리고 질의될 때까지 어떤 방식으로건, 데이터베이스가 유지하는 그 기록들은 처리될 필요가 없기 때문에, 가입자 데이터베이스를 유지하는 비용은 낮다.

위치 파라미터 데이터베이스(들)

위치 파라미터 데이터베이스 (LPDB)는 제어 파라미터들의 부분집합을 지리적인 영역 내의 지리적인 위치의 모습으로 매핑한다. 위치 데이터베이스는 하나 또는 그 이상의 LPDB들을 포함할 수 있을 것이다. 어느 LPDB들이 위치 데이터베이스 내에서 유지되는가의 선택은 적어도 그 영역의 지리적인 파라미터들, 각 위치 질의에 이용 가능한 컴퓨터 처리 능력, 네트워크 위상 (topology) 및 이용 가능한 이동 전화 네트워크 제어 정보에 좌우될 수 있다. LPDB 및 적절한 이동 전화 제어 파라미 터들의 LPDB 내에서의 인코딩에 의해 사용되는 좌표 (coordinate) 시스템은 그 LPDB에 특유하다. 그 LPDB는 위치들을 출력 상에서 그 시스템의 나머지에 의해 사용될 수 있는 모습으로 바꾼다. 그러한 모습의 하나는 지도 다각형 (map polygon)이다.

정밀도 및 비용 값들이 위치 데이터베이스 내의 각 LPDB와 연관된다. 이들은 위치 데이터베이스가 어떻게 각 위치 질의를 수행하는가를 선택하도록 허용한다. 다음에 LPDB들의 몇몇 예들을 설명한다.

무선 주파수 (Radio Frequency, RF) 레벨 LPDB

GSM 핸드셋에 대한 제어 정보는 지원 (serving) BTS와 6개까지의 이웃한 BTS들에 대해 핸드셋에서 관찰되는 신호 강도를 포함한다. 그 신호 강도는 BTS로부터의 거리, 그 영역의 위상 (topology), 건물들의 존재 및 다른 많은 인자들에 따라 변한다. RF 레벨 LPDB에서, 지리적인 영역은, "버킷(buckets)들"로 불리는, 규칙적이며, 작은 사각형로 세분된다. 각 버킷마다, RF 레벨 LPDB는 두드러진 (visible) BTS들로부터 수신된 기대되는 신호 강도 값들의 프로필 (profile)을 유지한다. 위치 질의 시에, 최근에 기록된 신호 강도 프로필을 질의되고 있는 가입자의 전화기 위치와 가장 잘 매치시키는 버킷이 그 버킷 내에 그 가입자가 위치된 버킷으로서 선택된다.

쌍으로 된 비율 (Pairwise Ratio) LPDB

이동 네트워크에서, 3개의 BTS들이 단일의 사이트에서 같이 위치하며, 각각은 주변 영역의 120도 부채꼴 지역에 서비스를 제공하도록 위치하는 것은 이제는 매우 일반적이다. 그러면 BTS들의 어떤 쌍으로부터 핸드셋에 의해 관찰되는 RF 신호 강도는 BTS들로부터 주어진 방사상 (radial) 방향에 따른 거리에 일정하며, 그 BTS들로부터의 전화기의 방위(bearing)에 강하게 의존한다. 결과적으로, 한 사이트에 같이 위치한 BTS들의 한 쌍과 첫 번째 상으로부터 물리적으로 분리된 사이트에 같이 위치한 BTS들의 다른 쌍이 전화기에게 모두 두드러지면 (visible), 그 전화기의 위치는 삼각 측량에 의해서와 같이 정확하게 유도될 수 있다.

이런 경우에, LPDB는 같이 위치한 BTS들의 모든 쌍들을 위한 방위 (bearing)에 대한 RF 비율의 함수를 인코딩하는 것을 포함한다. 위치 질의에서, 핸드셋에 의해 관찰된 마지막 RF 레벨들에 대해 비율들이 계산된다. LPDB 내에서 함수들을 사용하여 방위들이 조사되며, 핸드셋의 위치를 유도하기 위해 2개의 방위들이 삼각 측량된다. 같이 위치한 BTS 쌍들의 2 집합들이 이동 기기에게 두드러진 (visible) 곳에서, 그 삼각 측량은 매우 정밀한 위치를 제공한다. 2개 집합의 같이 위치한 BTS 쌍들을 가지고 있지 않은 곳에서는, 위치 독출이 불가능한다. 결과적으로, 이 LPDB는 때때로 더 균일한 다른 데이터베이스에 의해 보충될 필요가 있으나, 양호한 이동 전화기 유효 범위의 영역들 내에서 그것은 매우 정확하다.

셀, 타이밍 어드밴스 LPDB

GSM 이동 전화 네트워크에서, 액티브 핸드셋을 지원하는 셀은 항상 잘 알려져 있다. 추가로, 제어 정보가 전화기로 전달되어 전송시에 사용할 타이밍 어드밴스 (timing advance, TA)를 알려준다. 이는 전화기에게 전화기 자체와 BTS 사이의 전송 지연을 보상하도록 허용하며, BTS와 전화기 사이의 거리를 묵시적으로는 거친 정밀도로 인코딩하는 것이다. 단일 TA 슬롯의 범위는 대략 550m이다. 360도 범위를 지원하는 BTS의 경우에, 이는 전화기의 위치를 도넛 형태의 영역 내의 어느 곳으로 제한하며, 그 실제의 영역은 TA의 값에 따라 변한다. BTS가 120도 부채꼴 지역만을 지원하는 점차적으로 증가하는 일반적인 경우에, 그 위치는 도넛의 3분의 1로 제한된다. (셀, TA) 방법의 한가지 중요한 요소는 (셀, TA)로부터 위치로의 변환이 빠를 수 있다는 것이다. 특히, (셀, TA) 쌍들의 거의 충분하지 않으면, 각각에 대한 결과가 되는 다각형은 룩업 테이블 내에 저장될 수 있다.

셀만의 (cell-only) LPDB

LPDB의 더 거친 정밀도는 지원하는 셀 만을 기반으로 하여 위치들을 반환하는 것이다. 셀의 실제의 최대 범위를 추정하기 위해 기술들이 사용될 수 있으며, 이 실제의 최대 범위는 셀들의 이론적인 범위보다 아주 많이 더 낮을 것이다. 결과인 원의 범위는 결과적으로 줄어들며, 그래서 많은 위치 애플리케이션들에게는 충 분하게 유용하다.

이동 전화기 네트워크에서 기기들의 위치 결정 및 추적을 하는 방법인 첫 번째 모습은,

(a) 가입자 데이터베이스에서 이동 전화기 제어 파라미터들을 수신하는 단계;

(b) 하나 이상의 위치 파라미터 데이터베이스 (location parameter database, LPDB)들을 사용하는 단계로서, 위치 파라미터 데이터베이스 각각은 제어 파라미터들을 지리적인 위치로 매핑하고 질의를 받으면 위치 결과를 반환하는 단계;를 포함하며,

하나 이상의 필터들이 상기 가입자 데이터베이스에 의해 수신된 제어 파라미터들에 적용되며, 각 필터는 필터의 작업 및 상기 기기의 현재 상태에 적합한 LPDB를 이용한 처리를 선택적으로 개시할 수 있을 것이다.

필터가, 적어도 하나의 위치 파라미터 데이터베이스에 대해 상기 제어 파라미터 데이터베이스가 제어 파라미터들과 함께 공급되는가의 여부를 결정한다. 필터는, 주어진 가입자에 대한 또는 가입자들의 그룹의 멤버들에 대한 제어 파라미터들의 변경을 또한 인지할 수 있다. 이런 제어 파라미터들은, 가장 낮은 비용의 위치 파라미터 데이터베이스를 이용하는, 관심의 대상이 되는 특정한 지리적인 영역에 관련될 것이다.

필터는 가장 낮은 계산 비용을 제공하는 위치 파라미터 데이터베이스를 선택할 수 있을 것이다. 특정의 요청에 대해서, 가장 적은 처리 비용을 구비하지만 필요한 정밀도의 결과를 반환할 것이 기대될 수 있는 위치 결정 메카니즘이 선택될 수 있다.

필터는 트리거 조건이 만족되는가의 여부에 따라 적절한 위치 파라미터 데이터베이스를 선택할 수 있을 것이며, 트리거 조건이 정의된 영역애 들어가는 가입자에 관련될 수 있다. 트리거 조건이 정의된 영역을 남기는 가입자에 관련될 수 있을 것이다. 트리거 조건이 만족되면, 상기 필터는 적절한 위치 파라미터 데이터베이스가 제어 파라미터들과 함께 공급되도록 하고, 연관된 가입자의 지리적인 위치를 반환하도록 한다. 트리거 조건이 만족되면, 가입자의 추정된 속도의 함수인 시간 주기 이후에 상기 필터가 다시 계산한다. 하나의 위치 고정점으로부터의 정보가 다음 고정점의 가능한 위치들을 한정하기 위해 사용될 수 있다.

필터가, 가입자가 들어간 지리적인 영역이 어디에서 시작하는지를 찾기 위해 저장된 가입자 데이터베이스 콘텐츠 상에 배후 처리 (retrospective processing)를 불러낼 수 있다. 필터가, 가입자의 움직임의 이력을 찾기 위해 저장된 가입자 데이터베이스 콘텐츠 상에 배후 처리를 불러낼 수 있다.

시스템에게 더 많은 선택권을 제공하기 위해 다른 비용 협상들을 구비한 추가적인 LPDB들이 더해질 수 있다. 부분적인 적용 범위 (coverage)만이 있을 때에, 다음으로 더 높은 정밀도의 LPDB가 선택되거나 또는 가장 정확한 더 낮은 정밀도의 이용 가능한 LPDB가 선택된다. RF LPDB에서 전용 버킷 (bucket)들을 식별하기 위해 초기 (셀, 타이밍-어드밴스 (timing-advance)) LPDB를 사용하여 높은 정밀도로 추적하는 것이 달성될 수 있다.

원점 (origin) 트리거는 가입자 또는 가입자들의 집합의 한 멤버가, 상기 원점 트리거가 필터들을 사용하여 구현된 곳인, 정의된 지리적인 영역을 남길 때에 개시될 수 있다. 목적지 트리거는 가입자 또는 가입자들의 집합의 한 멤버가, 상기 목적지 트리거가 필터들을 사용하여 구현된 곳인, 정의된 지리적인 영역에 들어갈 때에 개시된다. 근접 트리거들이 두 가입자들이 서로 가까이에 있는가의 여부를 모니터 한다.

가입자들의 한 그룹이 특정한 시각에 특정한 영역 내의 가입자들로서 자동적으로 정의될 수 있다. 상기 그룹의 일부 멤버들이 근접하여 다시 한번 나타날 때에 또는 첫 번째 영역과 유사한 특징들을 가지는 다른 영역에 들어갈 때에, 적절한 트리거들이 불러내질 것이다. 접촉 트리 (contack tree)는, 특정 핸드셋에 대한 호 수신자들의 집합 또는 특정 핸드셋으로의 호출자들의 집합을 찾기 위해 기록들을 호출하는 것을 사용하여 생성된다.

상기 방법은, 혼잡 지역 내의 차량의 존재를 판별하기 위해 사용될 수 있으며; 도로 통행료 징수 시스템 또는 도로 사용료 징수 시스템 내에 차량이 있는가의 여부를 결정하기 위해 사용될 수 있으며; 보험료 징수를 위해 도로 상의 차량들을 사용하는가의 여부를 결정하기 위해 사용될 수 있으며; 통치상의, 법규상의 그리고 법적인 집행의 목적으로 이동 가입자의 위치를 결정하고 추적하기 위해 사용될 수 있으며, 무리지어 있는 차량들을 추적하기 위해 사용될 수 있다.

이동 전화기 네트워크에서 기기들의 위치 결정 및 추적을 하는 장치인 두 번째 모습은,

(a) 이동 전화기 제어 파라미터들을 수신하는 가입자 데이터베이스; 및

(b) 하나 이상의 위치 파라미터 데이터베이스로서, 위치 파라미터 데이터베이스 각각은 제어 파라미터들을 지리적인 위치로 매핑하고 질의를 받으면 위치 결과를 반환하는 위치 파라미터 데이터베이스;를 포함하며,

하나 이상의 필터들이 상기 가입자 데이터베이스에 의해 수신된 제어 파라미터들의 스트림에 적용되며, 각 필터는 필터의 작업 및 상기 기기의 현재 상태에 적합한 LPDB를 이용한 처리를 선택적으로 개시한다.

도 1은 본 발명을 구현하는데 사용될 수 있는 장치의 구성의 일 예를 도시한 것이다.

도 2는 본 발명을 구현하는데 사용될 수 있는 장치의 구성의 일 예를 도시한 것이다.

도 3은 위치 추적의 일 예이다.

도 4는 위치 추적 동안에 어떻게 개선된 정밀도가 얻어질 수 있는가의 일 예이다.

도 5는 원점 트리거링 경우의 일 예이다.

도 6은 목적지 트리거링 경우의 일 예이다.

도 7은 복수의 가입자들이 근접한 경우의 예이다.

본 발명은 기기들이 네트워크에 나타남에 따라 그리고 나타날 때에 이동 전화기 네트워크 내에서 그 기기들을 효율적으로 위치 결정하고 추적하기 위한 방법 및 장치에 관련되며, 그 기기들을 운송하는 가입자들의 위치를 묵시적으로 결정하고 추적하기 위한 방법 및 장치에도 관련된다. 효율적으로 벌크로 위치 결정하는 것을 위한 메카니즘은 일 실시예에서 상세하게 설명될 것이다. 추적 및 트리거링에 대한 개념이 도입되며, 효율적인 추적 및 트리거링 메카니즘의 패밀리가 설명될 것이다.

본 발명에 따른 시스템은 이동 전화 가입자들의 핸드셋들의 제어 파라미터들을, 모니터되고 있는 이동 전화 네트워크 상에서 그 파라미터들이 관찰되면, 처리하며, 그 파라미터들을 가입자의 데이터베이스 내에 저장한다. 갱신된 제어 파라미터들은 그들이 네트워크 상에서 관철되면 연속적으로 가입자 데이터베이스 내부로 흘러간다. 예를 들면 그리고 가장 간단하게, 일부 제어 파라미터들은 묵시적으로 핸드셋의 위치를 인코드하고, 그 핸드셋은 대개 지원 셀 기지국 (serving cell base station)의 수 킬로미터 내에 늘 있다.

하나 또는 그 이상의 위치 파라미터 데이터베이스들 (LPDBs)이 구성되고 유지된다. 각 LPDB는 핸드셋 제어 파라미터들의 부분집합으로부터 지리적인 위치로의 변환을 캡슐화한다 (encapsulate). 예를 들면, 지원 셀 LPDB가 있을 수 있다. 특정 이동 기기들에 대한 위치 요청이 수신되거나 생성되면, 가입자 데이터베이스 내에 저장된 파라미터들은 그 위치 요청에 대해 응답하는 위치 고정점들을 생성하기 위해, 선택된 LPDB에 의해 참조되고 처리된다.

어떤 위치 요청에 수동적으로 반응하기 위해 LPDB들을 쌓아올리는 것에 추가하여, 능동 필터들이 가입자 데이터베이스로 흘러 들어가는 갱신된 제어 파라미터들의 스트림에 덧붙여질 수 있다. 이런 필터들은 다양한 위치-지향의 기능들을 실행하도록 구성될 수 있다: 예를 들면, 그들은, 가입자와 장비 식별자에 의해 식별된, 움직임을 찾기 위해 지리적인 특정한 영역들을 모니터할 수 있으며 또는 특정 가입자들에 의한, 가입자와 장비 식별자에 의해 식별된, 움직임을 감시할 수 있다. 가능한 가입자 및 장비 식별자 수는 이동국 집적 서비스 디지털 네트워크 (Mobile Station Integrated Services Digital Network, MSISDN), 국제 이동 가입자 식별 (International Mobile Subscriber Identity, IMST) 및 국제 이동 장지 식별 (International Mobile Equipment Identity, IMEI)의 그것들을 포함한다. 그 필터들은 또한 그들이 발견한 움직임들의 외부 클라이언트들에게 통지하도록 구성될 수 있으며, 그래서 그들은 그들이 전달한 정보를 추가로 처리하는 것을 실행하기 위해 내부 컴포넌트들을 트리거할 수 있으며, 예를 들면, 필터는 가입자가 필터가, 가입자가 들어간 지리적인 영역이 어디에서 시작하는지를 찾기 위해 배후 처리 (retrospective processing)를 불러낼 수 있을 것이다.

본 발명의 일 구현예가 도 1에 보여진다. 이동 전화 (10)는 제어 파라미터들 (11)을 BTS (100)로 전송한다. 그 제어 파라미터들은 가입자 데이터베이스 (12) 내에 저장된다. 하나 또는 그 이상의 위치 파라미터 데이터베이스 (19)가 가입자 데이터베이스 (12)로부터의 데이터를 사용하여 구성되고 유지된다. 각 LPDB (19)는 핸드셋 제어 파라미터들의 부분집합으로부터 지리적인 위치들로의 변환을 캡슐화한 다. 능동 필터들 (13, 15, 17)은 가입자 데이터베이스 내부로 흘러 들어가는 갱신된 제어 파라미터들의 스트림에 덧붙여질 수 있다. 이런 필터들은 다양한 위치-지향 기능들을 실행하도록 구성될 수 있다: 예를 들면, 그들은, 가입자와 장비 식별자들에 의해 식별된, 움직임을 찾기 위해 지리적인 특정한 영역들을 모니터할 수 있으며 또는 특정 가입자들에 의한, 가입자와 장비 식별자들에 의해 식별된, 움직임을 감시할 수 있다. LPDB (14)는 필터(13)에 의해 전달된 파라미터 데이터를 기반으로 구성된다. LPDB(16)는 필터(15)에 의해 전달된 파라미터 데이터를 기반으로 구성된다. LPDB(18)는 필터(17)에 의해 전달된 파라미터 데이터를 기반으로 구성된다.

본 발명의 추가적인 구현예가 도 2에 도시된다. 이동 전화 (20)는 제어 파라미터들 (21)을 BTS (200)로 전송한다. 그 제어 파라미터들은 가입자 데이터베이스 (22) 내에 저장된다. 하나 또는 그 이상의 위치 파라미터 데이터베이스 (23)가 가입자 데이터베이스 (22)로부터의 데이터를 사용하여 구성되고 유지된다. 각 LPDB (23)는 핸드셋 제어 파라미터들의 부분집합으로부터 지리적인 위치들로의 변환을 캡슐화한다. 능동 필터들 (24, 26, 28)은 가입자 데이터베이스 (22)로부터 얻어질 수 있는 갱신된 제어 파라미터들의 스트림에 덧붙여질 수 있다. 이런 필터들은 다양한 위치-지향 기능들을 실행하도록 구성될 수 있다: 예를 들면, 그들은, 가입자와 장비 식별자들에 의해 식별된, 움직임을 찾기 위해 지리적인 특정한 영역들을 모니터할 수 있으며 또는 특정 가입자들에 의한, 가입자와 장비 식별자들에 의해 식별된, 움직임을 감시할 수 있다. LPDB (25)는 필터(24)에 의해 전달된 파라미터 데이터를 기반으로 구성된다. LPDB(27)는 필터(26)에 의해 전달된 파라미터 데이터를 기반으로 구성된다. LPDB(29)는 필터(28)에 의해 전달된 파라미터 데이터를 기반으로 구성된다.

본 발명이 속한 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자는 도 1 및 도 2에 보여진 본 발명의 구현의 모습에 병합되는 본 발명의 다른 구현들을 만들 수 있다는 것이 명백할 것이다.

가공되지 않은 파라미터들을 그들이 LPDB에 의해 요청될 때까지 저장하는 방법은, 특정한 가입자에 관련된 정보에 대해, 위치 정보의 일부 형식이 그 가입자를 위해 요청되지 않는다면 그리고 요청될 때까지 그 정보에 대해 아무 처리도 필요하지 않기 때문에, 특히 효율적이다. 대신, 처리되지 않은 제어 파라미터들은 그들이 쓸모없어질 때까지 유지되며, 위치 서비스가 그 가입자에게 적용되어야 그리고 적용될 때에만 처리된다. 어느 가입자들을 어느 시각에 위치 모드 하에 놓는가에 대한 실행이 만들어질 필요가 없기 때문에 이것 역시 이득이 있다. 모든 가입자들을 잠재적으로 위치 결정하는 것이 가능하며, 어떤 개별적인 가입자의 위치를 결정할 필요가 갑자기 일어나면, 이것이 실행될 수 있다.

위치 서비스의 모습을 조직화하여 또한 효율이 얻어져서 낮은 처리 비용 동작들이 그들을 만족시키기에 종종 충분하다. 정밀도가 수백 미터 이내인 RF 레벨보다는 정밀도가 수 킬로미터인 지원 셀에 의해 핸드셋을 위치 결정하는 것이 10배 더 저렴하다. 어떤 위치 요청은, 명시적으로 또는 묵시적으로 표현된, 요청되는 정밀도를 구비하는 것으로 간주될 수 있다. 그 요청된 정밀도는 크게 변할 수 있다. 특정한 요청에 대해, 그 위치 결정 메카니즘은, 필요한 정밀도의 결과를 반환할 것을 기대할 수 있지만, 최소의 처리 비용을 가지도록 선택된다. 이런 방법으로, 많은 위치 요청들은 낮은 비용인 것으로 판명되고, 시스템은 그렇지 않았다면 일반적인 경우이었을 때보다 요청들의 아주 더 높은 전반적인 비율을 지원할 수 있다. 각 유지된 LPDB는 그 자체적인 위치 결정 메카니즘에 기여하고, 다른 비용 협상들을 가진 새로운 LPDB들은 더 많은 선택 사항들을 시스템에 제공하기 위해 추가될 수 있다.

동기 부여 (Motivation)

이동 통신 시스템에서, 이동 가입자들을 위치 결정하고 추적할 수 있는 능력은 통치상의, 법규상의 그리고 법적인 집행 기관들에게는 매우 중요하며, 중요한 사업의 기회들을 또한 가능하게 한다. 긴급한 상황에서, 즉각적이고 자동적으로 긴급 서비스 호출자의 위치를 결정하는 능력은 인명을 구할 수 있다. 택시 회사는 고객이 택시를 요청하면 가장 가까운 이용 가능한 택시를 효율적으로 배치할 수 있도록 회사의 모든 택시들을 추적하기를 바랄 것이다. 지역에서의 사업은 그들 회사의 영역으로 오는 모든 사람들에게 특별한 주문에 대한 상세한 내용을 문자 메시지로 전송하여 홍보하려고 할 것이다. 경찰은 사람의 전화기가 집의 영역에서 밖으로 움직일 때에 트리거링하여 사람을 그들의 집에 또는 집 근방으로 제한시키려고 법적인 명령을 집행할 수 있을 것이다. 가입자 또는 가입자들의 그룹은 그들이 특정한 지역에 들어가거나 떠날 때에 관심의 대상이 될 수 있을 것이다. 이런 경우에, 관심을 가지는 측에 그 가입자(들)가 도착하거나 떠났다고 통지하도록 트리거가 개시될 수 있다.

본 발명의 방법은 수신한 위치 요청들을 최선으로 최적화시키기 위해 이용 가능한 LPDB들을 이용한다. 비록 예들이 GSM 파라미터들에 특정되어 있기는 하지만, 동일한 원칙들이 다른 기술들과 연관된 파라미터들에 명백하게 적용되며, 적절한 LPDB들이 이런 기술들을 사용하는 이동 전화 시스템에 대해 구성될 수 있다. 우리가 설명하는 추적과 트리거링에 대한 그 메카니즘에서, 셀만의 (cell-only) LPDB에 의해 제공되는 것들과 같은 저-해상도 위치들은 추적 및 트리거링 처리의 많은 단계들에서 충분하게 정밀하다.

위치 질의

간단한 위치 질의를 위해, 그 정밀도는 질의 내에서 표현될 필요가 있다. 위치 데이터베이스는 충분한 정밀도를 가진 가장 낮은 비용의 LPDB를 선택하며, 그 질의를 그 LPDB에게 포워드한다. 이벤트들의 보통의 과정에서, 선택된 LPDB는 위치 결과를 반환한다. 그것이 가능하지 않으면, LPDB가 단지 부분적인 적용 범위 (coverage) 만을 구비하는 경우에서와 같이, 그 다음으로 더 높은 정밀도인 LPDB가 선택된다. 그런 LPDB가 존재하지 않는다면, 적어도 약간 도움이 되는 결과를 생성하기 위해 더 낮은 정밀도의 LPDB가 질의될 수 있다.

위치 추적

시스템이 특정 조건을 위해 가입자들 및/또는 영역들을 모니터하도록 요청받는 곳에서, 다중의 보충적인 LPDB들의 유연성은 특히 명백하다. 그 추적 메카니즘은, 그 방법에 의해, 시스템이 가입자들의 집합의 모든 멤버들이 또는 어떤 개별적인 가입자가 뒤따르는 경로를 모니터링하는 것을 지원하는 그 방법이다. 명백하게 특정 가입자를 추적하기 원하는 시스템 사용자는 원하는 정밀도에서 그 가입자의 위치에 대한 질의를 단순하게 반복할 수 있다. 그러나, 이는 자원들의 낭비가 될 수 있으며, 특히 그 가입자가 실제로 움직이고 있지 않다면 그렇다.

추적 통지

가입자를 추적할 때에, 가입자가 이전에 보고된 위치로부터 어떤 사용자-특정된 거리만큼 이동할 때마다 그 시스템은 사용자에 특정된 정밀도로 계산된 가입자의 위치를 보고한다. 추적 트리거들은 필터들을 이용하여 자신들의 효율성을 달성한다. 필터가 가입자에 대한 파라미터들의 새로운 집합을 관찰하면, 그 가입자가 그들이 이전에 보고된 위치로부터 특정된 거리만큼 접근하고 있는지의 여부를 설립할 필요가 있다. 보통의 경우에, 이는 낮은 비용의 낮은 정밀도의 LPDB에 의해 달 성될 수 있다. 이 단계에서 추적 통지 조건이 충족되지 않는다면, 더 이상의 처리는 필터 내에서 요청되지 않는다.

안전 시간

추적 통지 조건이 충족되지 않다고 결정된 이후에, 그 필터는 나중의 상당한 시간동안 더 이상의 처리를 실행하지 않도록 설정될 수 있다. 시스템은 가입자들의 얼마나 빨리 이동할 수 있는가의 상한을 추정하고, 그 통지 조건을 만족시키기 위해 그 가입자가 충분하게 멀리 이동하도록 할 수 있도록 하는 최소의 양의 시간을 계산하기 위해 그 추정된 상한을 사용한다. 예를 들면, 고속의 자동차 운전이 가능하다면 상한은 시간당 80 마일일 수 있고, 도시 지역에서의 운전만이 가능하면 그 상한은 시간당 40 마일일 수 있다. 그러면 시스템은 시간 간격이 기간 만료될 때까지 그 가입자에 대한 다음 위치를 계산할 필요가 없다. 가입자에 대한 파라미터들은, 나중의 애드혹 (ad-hoc) 위치 질의를 만족시키기 위해, 어떤 가입자에 대해서와 같이 마찬가지로, 그 파라미터들이 도착할 때에 LPDB들에서 물론 여전히 기록될 것이다.

안전 시간 간격이 초과된 이후에 새로운 파라미터들이 도착한 때에 다음의 저-정밀도 LPDB 질의만이 실행될 필요가 있을 것이다. 그 저-정밀도 LPDB가 그 가입자가 추적 통지 조건을 만족시켰는가의 여부를 명확하게 결정할 수 없는 경우에만 더 높은 정밀도의 LPDB가 사용될 필요가 있다. 나중의 추적 통지를 위한 조건이 지금 시점에서 충족되었다고 결정되면, 가입자의 위치는 요청된 정밀도로 통지될 수 있다.

도 3에서, 가입자가 복잡한 경로를 따라서 이동할 때에, 그 경로를 따라서 6개의 위치들 각각에서 추적 통지가 어떻게 만들어질 것인지 보여진다. 순서대로인 그 위치들은 참조번호 30, 31, 32, 33, 34 및 35로 표시된 검정으로 꽉 찬 원들이다. 채워지지 않은 원들은 검정으로 꽉 찬 원을 중심으로 하는 원들이며, 채워지지 않은 원들의 반경은 최대 속도를 안전 시간으로 곱한 것으로 주어진다. 참조번호 30, 31, 32, 33, 34 및 35의 포인트들은 클라이언트에 의해 요청된 정밀도의 완전한 위치 요청들이 요구되는 곳인 경로를 따르는 포인트들일 뿐이다. 여행하는데 가입자에게 30분 걸리게 하였다면, 30초 간격들에서의 폴링 위치는 본 발명에 따른 추적 메카니즘을 사용하여 요구되는 6개보다는 60개의 위치 요청들을 필요로 할 것이다.

추적에서의 정밀도 개선

연속적인 위치 요청들은 정말로 독립적이지 않기 때문에, 추적하는 동안에 위치 고정점들의 정밀도는 비용을 작게 들이고도 개선될 수 있다; 하나의 고정점으로부터의 정보는 다음의 고정점의 가능한 위치들을 한정할 수 있다. 이는 다음의 예에서 설명된다.

추적이 높은 정밀도일 것이 필요한 경우를 고려하면, 실제 높은 정밀도의 LPDB는 RF LPDB 내의 전용 버킷들을 식별하기 위해 초기 (셀, 타이밍-어드밴스) LPDB를 사용한다. 도 4에서 일 예가 주어진다. t1의 시각에서, (셀1, TA1)이라고 불리는, (셀, TA) LPDB 고정점이 영역 40으로 주어진 두 개의 원들 사이로 가입자를 위치 결정한다. t1의 시각에서 RF 및 (셀, TA) 고정점을 사용하여, 가입자는 원 42 내로 위치 결정된다. 시각 t2에서, (셀2, TA2)로 불리는, (셀, TA) LPDB 고정점은 가입자를 영역 41에 주어진 두 원들 사이로 위치 결정한다. t2의 시각에서 RF 및 (셀, TA) 고정점을 이용하여, 그 가입자는 원 49 내로 위치 결정된다. 도 4는 가입자가 t1에서 원 42로부터 t2에서 원 49로 이동한 것을 보여준다. 그러나, 추적 필터는 t3의 시각에서 (셀1, TA1) 으로부터 (셀2, TA2)로 그 가입자의 핸드오버가 45의 영역에서 있었던 것을 또한 관찰한다. t3에서 t1을 뺀 시간 차이 그리고 가입자에 대한 감지 가능한 최대 이동 속도를 사용하여, t1에서 그 가입자는 영역 44 내에서 위치 결정되었어야 한다는 것을 알 수 있다. 가입자가 t1에서 원 42내에 있다는 것을 알기 때문에, t1에서 그 가입자의 위치는 참조번호 42와 44의 단면으로 작게 좁혀졌으며, 이는 참조번호 43의 작은 영역이다. 이 결과는 보고될 수 있다. 또한, t2에서 t3를 뺀 시간 차이 그리고 가입자에 대한 감지 가능한 최대 이동 속도를 사용하여, t2에서 그 가입자는 참조번호 46의 영역 내에 위치 결정되었어야 한다는 것을 알 수 있다. 가입자가 t2에서 원 49내에 있다는 것을 알기 때문에, t2에서 그 가입자의 위치는 참조번호 46과 49의 단면으로 작게 좁혀졌으며, 이는 참조번호 48의 작은 영역이다. 이 결과는 보고될 수 있다. 그 가입자가 t3의 시각에 참조번호 45의 영역 내에 있었다는 것을 기초로 하면, 4개의 커브로 된 측면으로 경계가 된 참조번호 47의 영역은 그 내부에 가입자가 t1과 t2 사이에 있을 수 있던 곳이다.

위치 트리거링 (Location Triggering)

위치 트리거링 메카니즘은 위치 추적에서 사용된 효율성 기술들의 많은 것을 공유한다. 특히 안전 시간 메카니즘은, 적절한 조건이 만족되면 트리거들이 때에 알맞은 방법으로 시작할 것이라는 것을 보장하면서, 시스템에는 내부인 질의 속도를 제한하기 위해 사용된다.

원점/목적지 (Origin/Destination) 트리거들

원점 및 목적지 트리거들은 서로 유사하다. 원점 트리거는 가입자 (또는 가입자들의 한 집합의 멤버)가 정의된 지리적인 영역을 떠날 때 시작하는 트리거이다. 목적지 트리거는 가입자 (또는 가입자들의 한 집합의 멤버)가 정의된 지러적인 영역에 들어갈 때에 시작하는 트리거이다. 비록 대부분의 일반적인 경우에 그 영역을 보완하는 것을 이용하여 목적지 트리거가 원점 트리거가 될 수 있을 것이지만, 가장 흔한 경우는 각각 낮은 차수의 다각형에 의해 정의된 영역에 들어가거나 그 영역을 떠나는 것에 관계되기 때문에 그 구별은 중요하다; 대개 관심이 있는 영역은 종종 관심있는 포인트의 영역인 것이다

원점 및 목적지 트리거들은 필터들에 의해 구현된다. 필터가 적절한 집합 내의 가입자에 대한 새로운 파라미터들의 집합을 관찰하면, 그 필터는 그 가입자가, 목적지 트리거들을 위해 외부로부터 그리고 원점 트리거를 위해 내부로부터, 그 영역의 경계에 접근하고 있는가의 여부를 설정할 필요가 있다.

원점 트리거

원점 트리거의 경우에, 시스템은 낮은 비용, 낮은 정밀도의 LPDB의 좌표 공간에 안전 영역을 정의한다. 그 안전 영역은 원점 영역 내에 완전히 포함된 지원 셀들의 집합만큼 단순할 수 있을 것이다. 그 안전 영역의 크기와 LPDB 내의 위치 질의의 비용을 곱한 것은 그 영역에 대해 특정한 LPDB를 사용하는 비용에 대한 비용 합을 제공한다. 첫 번째 필터에게 케이지 (cage) 트리거를 제공하기 위해 이 측정 규준에 의한 가장 낮은 비용의 LPDB를 선택할 수 있다. 필터가 새로운 파라미터들을 수신하고 즉각적으로 그 가입자가 낮은 비용 LPDB에 따라 안전 영역 내에 있다고 결정하는 곳에서, 필터는 처리를 완료할 수 있다. 추적 통지의 경우에서와 같이, 그 안전 영역 내의 위치는 위치 결정 결과에 추가하여 안전 시간 간격을 생성하는데 사용된다. 이 안전 시간은 그 필터에 부착되며, 그 필터는 그 시간 간격의 동안에는 더 이상의 위치 질의를 필터가 실행하는 것을 회피한다. 필터가 가입자가 낮은 비용의 LPDB를 사용하는 안전 영역 내에 있다고 결정할 수 없으면, 그 필터는 그 가입자가 트리거 영역을 떠난 것으로 실제로 결정할 수 있을 것이며, 클라이언 트에게 통지하게 위해 트리거가 시작되어야 한다고 결정할 수 있을 것이다. 그러나, 그 필터는 더 정밀하고 더 비용이 많이 드는 LPDB를 사용하여 추가적인 질의를 실행할 필요가 더 있을 것 같다. 충분한 정밀도의 LPDB가 사용될 때에, 그 가입자가 트리거 영역을 떠나거나 또는 그 가입자에게 (비록 작지만) 새로운 안전 영역과 (비록 짧지만) 새로운 안전 타이머가 주어질 것이라는 결정이 내려질 것이다.

도 5는 원점 트리거 영역 (53) 내의 가입자 (50)를 보여준다. 직사각형 영역 (52)이 안전 영역으로서 정의된다. 원 (51)은 가입자 (50)를 중심으로 한다. 원(51)은 원의 반경이 가입자(50)로부터 안전 영역 (52)의 가장자리까지의 최소 거리가 되도록 하는 반경을 가진다. 그러면 안전 시간은 원 (51)의 반경을 가입자 (50)의 최대 속도로 나눈 것으로 정의된다. 이 안전 시간 동안에, 더 이상의 위치 처리는 그 가입자를 위해 요구되지 않는다.

목적지 (Destination)

목적지 트리거들은 원점 트리거와 유사한 방법으로 모니터된다. 목적지의 경우에, 안전하지 않은 영역이 목적지 트리거 영역을 포함하는 낮은 비용의 LPDB를 사용하여 정의된다. 안전 타이머는 그 최소 시간 내에 가입자가 안전하지 않은 영역에 도달할 수 있는 그 최소의 시간을 기반으로 정의된다. 그 안전 타이머가 기간 만료될 때에, 새로운 안전하지 않은 영역과 안전 타이머를 셋업하기 위해서 또는 목적지 영역이 출입되었다는 보고를 위해 충분하게 정밀한 결과가 얻어질 때까지 가입자의 위치는 가장 낮은 비용의 LPDB를 우선으로 하여 계산된다. 도 6은 가입자(60)를 위한 안전 타이머와 안전하지 않은 영역 (62)이 모니터되는 목적지 트리거의 예를 보여준다. 목적지 트리거 영역 (63)이 정의되고 안전하지 않은 영역 (62)이 정의된다. 가입자 (60)는 안전하지 않은 영역 (62)의 외부에 있다. 원(61)은 가입자(60)를 중심으로 하며 가입자(60)로부터 안전하지 않은 영역(62)까지의 가장 짧은 거리로 주어진 반경을 가진다. 안전 시간은 이 반경을 최대 속도로 나눈 것으로서 정의된다.

근접 트리거들 (Proximity Triggers)

근접 트리거들은 두개의 주어진 가입자들이 서로 가까이에 있는지의 여부를 모니터한다. 근접은 가입자들의 분리된 쌍에 대해 또는 가입자들의 집합의 어떤 쌍에 대해 트리거될 수 있다. 가입자들의 분리된 쌍의 근접을 추적함에 있어서, 안전 시간의 개념이 다시 사용될 수 있다. 그 쌍이 충분하게 분리되는 낮은 정밀도의 LPDB와 함께 설정할 때에, 타이머는 최대 가능한 접근 (closing) 속도에 따라 설정된다. 안전 시간은 가입자들 간의 거리를 각 가입자의 최대 접근 속도로 나누고 1/2을 곱한 것으로서 정의될 수 있을 것이다. 두 가입자들이 지구 표면에 상대적인 최대 접근 속도로 서로 접근할 수 있기 때문에 1/2의 인자가 나타난다. 이 타이머의 시간 동안에, 적어도 이 쌍에 근접한 것을 목적으로는 어느 가입자에 대해서도 위치 질의들이 요청되지 않는다. 그 타이머가 기간 만료될 때, 그 절차는 반복될 수 있다. 가입자들이 충분하게 접근할 때에만 높은 정밀도의 LPDB가 사용된다.

가입자들의 한 집합으로부터의 가입자들의 어떤 쌍의 근접이 트리거 이벤트를 일으켜야 하는 곳에서, 더 복잡한 변형이 사용된다. 쌍들의 모든 순열에 대한 근접을 시험하기 보다는, 시스템은 각 가입자에 대해 그 가입자의 현재 위치를 기반으로 안전 영역들을 정의한다. 그 안전 영역은 가입자 주위의 영역을 가능한 멀리 확대시켜서 가입자의 다른 멤버들의 누구도 그곳에 도달하도록 설정하는 안전 시간과 조화를 이룬다. 그러면 각 가입자의 안전 영역은 안전 시간의 기간 동안에는 그 가입자에 대한 원점 트리거로서 같은 방법으로 취급될 수 있다. 가입자들의 집합의 각 멤버에 대한 안전 영역을 생성하는 절차는 그 자체적으로 LPDB를 효율적으로 선택하는 것을 받아들이며, 다음과 같이 주어진다. 각 가입자는 낮은 비용의 LPDB와 함께 위치 결정된다. 각 쌍 사이의 가장 접근된 가능한 거리들이 계산된다. 각 가입자를 위한 안전 영역이 이 계산을 이용하여 정의된다. 가입자가 낮은 비용의 LPDB에 따라 충분하게 큰 안전 영역을 가지는 곳에서, 그 가입자는 안전 영역들을 설립하는 것을 추가로 고려할 필요가 없다. 나머지 가입자들은 각 가입자들 위한 큰 충분한 안전 영역을 생성하기 위해 또는 가입자들이 충분하게 근접되어 있으면 클라이언트에게 트리거를 통지하기 위해 더 높은 정밀도의 LPDB들을 사용하여 위치 결정된다. 모든 가입자들의 안전 타이머들이 시작된다. 안전 타이머가 완료되면, 가입자가 자신의 안전 영역에 남아있을 것이라는 것을 얼마나 오랫동안 보장할 수 있는가를 기반으로 그 가입자에 대해 새로운 안전 타이머가 다시 계산된다. 가입자가 자신의 안전 영역을 떠나면, 문제의 가입자들 집합의 다른 멤버들의 현재 안전 영역들로부터 최소의 거리들을 기반으로 하여 그 가입자에 대한 새로운 안전 영역이 계산된다.

그 메카니즘은, 각 가입자에게 어떤 처리의 필요도 실행되지 않는 충분하게 큰 안전 영역을 허용할 필요가 있는 곳에서, 이웃하는 가입자들의 안전 영역들을 반복적으로 갱신하기 위해 변형될 수 있다. 일단 근접 트리거가 셋업되면 막대한 처리 비용들만이 다른 가입자들과 매우 밀접하게 접촉하게 되는 가입자들에게 사용되는 그런 상황을 얻게 된다.

도 7은 참조번호 70, 71, 72, 73 및 74의 복수의 가입자들이 모니터되고 있는 것으로 보여주며, 각 안전 영역들은 참조번호 75, 76, 77, 78 및 79의 원으로 경계를 이룬다. 서로 다른 가입자들은 서로 다른 안전 영역과 함께 모니터되고 있다는 것이 분명하며, 그러므로 서로 다른 안전 타이머들이 있다. 서로 가장 가까이에 있는 두 가입자들인 참조번호 70과 71의 가입자들은 함께 필연적으로 가장 작은 안전 영역들이 부여되며, 그래서 그들이 충분하게 가깝게 근접하게 되는지의 여부를 확인하기 위해 위치 확인 처리의 가장 많은 양을 필요로 할 것이다. 참조번호 72, 73 및 74의 가입자들은, 그들이 그 집합 내에서 어떤 다른 가입자와도 현재 근접해있지 않기 때문에, 더 많은 긴 시간의 지연 이후에만 다시 검사될 필요가 있다.

가입자들의 그룹들을 자동적으로 정의

추적과 다양한 모습의 트리거들은 가입자들의 그룹들에 대한 모니터링을 허용한다. 이 그룹들은 수동으로 정의될 수 있지만, 그들은 또한 특정한 이력의 위치 조건을 만족시키는 가입자들로서 정의될 수 있다. 한 그룹이 시스템 내의 사용자의 컨텍스트 (context)에 관심을 가질 수도 있는 모든 사람을 포함한다는 것을 알면, 그 그룹을 특정한 시각에 특정한 영역 내의 가입자들로서 정의할 수 있다. 그룹의 일부 멤버들이 다시 한번 근접하게 나타나거나, 또는 첫 번째 영역과 유사한 특징을 가지는 다른 영역에 들어갈 때에, 적절한 트리거들이 불러내진다. 자동적인 그룹들이 없으면, 클라이언트는 원래의 요청을 만족시키면서 명시적으로 가입자들을 기록해야만 할 것이며, 그러면 연속하는 요청으로 이들을 피드백 한다.

이력 분석 (Historical Analysis)

위치 요청이 과거의 어떤 시각을 조회할 수 있을 것이며, 그 이후의 시각까지는 그 주체 (예를 들면, 가입자)가 알려지지 않았기 때문에, 일부 위치-기반 서비스는 이력 정보를 보유할 것을 필요로 한다. 이런 경우에서, 시스템은 분석을 위해 필요할 수 있는 한 이력 정보를 보유하는 것 외에는 어떤 옵션도 가지고 있지 않다. 예를 들면, 법적인 실행 기관이 과거의 범죄의 행동을 밝혀질 증거로서 식별하면, 그들은, 관리하기에 편하게, 그 증거에 비추어 유죄라고 의심되는 어떤 사람의 이동 전화 이력을 분석하기를 원할 수 있을 것이다.

일반적으로, 어떤 종류의 추적 또는 트리거링 분석은 소급적인 것 (retrospect)에 관심을 가질 수 있을 것이다. 그러나, 이를 달성하기 위해, 모든 가입자의 완전한 이력이 행동과 의심 사이의 수년이 될 수 있는 시간 간격동안 유지되어야만 한다. 그 문제는 충분한 데이터 저장 용량이 주어진 설명된 시스템에 의해 해결될 수 있다. 보존되는 어떤 데이터에 대해서도 이력의 분석 대상이 될 때까지는 처리될 필요가 없다. 처리되지 않은 제어 파라미터들이 단순하게 저장될 수 있으며, 이력의 간격이 관심의 대상이 될 때에 시스템은 의문시되는 데이터에 대해 저장된 데이터를 가지고 동작되어 신선한 입력 데이터로서 재생될 수 있다.

접촉 트리 추적 (Contact Tree Tracking)

이력 분석의 특정한 예는 접촉 트리 (contact tree)를 생성하는 것이다. 그 원칙은 특정한 핸드셋에 대한 호 수신자의 집합이나 특정한 핸드셋에 대한 호출자를 찾기 위해 호 기록들을 이용하는 것이다. 핸드셋을 호출한 호출자, 그 핸드셋으로부터의 호를 수신한 호 수신자, 그 핸드셋으로의 단문 서비스 (SMS) 전송자 또는 그 핸드셋으로부터의 SMS 수신자인 핸드셋 접촉들을 식별할 수 있다.

핸드셋을 경유한 상호 작용의 다른 모습이 개발되어, 접촉이 네트워크 제어 정보에서 전송되는 식별 번호를 가질 때는 언제나 그 접촉을 판별하기 위해 상호 작용의 상기 다른 모습들 역시 사용될 수 있다. 그러면 접촉 집합들의 닫힘 (closure)을 식별하는 것도 가능하다. 예를 들어 A는 B를 호출하고, B는 C를 호출하며, C는 D를 호출하며, X는 Y를 호출하며 그리고 Y는 A에게 문자 메시지를 보냈 다고 가정한다. 그러므로 A가 관심의 대상이면 B, C, D, X 및 Y 도 그렇다. 그러나, 다중의 별개의, 건만큼 지불하는 핸드셋과 같은 익명의, 핸드셋을 사용한 처리에 의해 접촉 분석이 방해받는 것이 가능하다. 그러나, A가 B에게 B의 첫 번째 핸드셋으로 호출을 하고, B는 B의 두 번째 핸드셋으로 C를 호출하면, B의 두 핸드셋들은 A가 B를 호출한 직후 또는 바로 후에 물리적으로 가장 근접해 있기 쉬울 것이며; 그러므로 시스템은 직접 호출하는 관계는 물론이며 근접성을 통한 접촉 트리를 생성하는 용이성을 편입한다. 예를 들어 A가 B에게 B의 첫 번째 핸드셋으로 호출하고, B의 첫 번째 핸드셋에 근접한 다른 핸드셋은 C를 호출한다고 가정한다. 그 다른 핸드셋이 B의 두 번째 핸드셋인 것으로 가정한다. 이로부터 A와 B의 첫 번째 핸드셋, B의 두 번째 핸드셋 및 C의 접촉 집합을 유도한다.

이 기술은 이력 데이터의 모든 이동 네트워크에 대해 완전한 적용 범위 (coverage)를 가질 때에 대개 유용하다: 그러면 모든 접촉들이 식별될 수 있는 것으로 확인할 수 있다. 그러나, 어떤 네트워크가 커버되더라도, 동일 네트워크 내에서의 근접 접촉들을 식별할 수 있으며, 개별 핸드셋에 대해 지금까지 가능한 것보다 더 광대한 접촉 네트워크를 세우기 위해 과금 기록들로부터의 호출 접촉들과 함께 근접 접촉들을 증대시킬 수 있다. 예를 들면, 많은 익명의 선지불 이동 전화기들이 동일 네트워크로 도입되고 과금 정보로부터 생성된 관심 대상의 핸드셋에 대한 접촉 집합이 이런 핸드셋들의 하나를 포함하는 곳에서, 모니터되는 네트워크 내에서의 근접 접촉들은 원래의 핸드셋의 접촉 집합을 확대하기 위해, 접촉들에 대해 분석될 수 있는, 선지불된 다른 핸드셋들을 식별할 수 있을 것이다.

상대적인 근접 (Relative Proximity)

두 핸드셋들이 동일한 이동 네트워크 내에 있는 경우에, 시스템은 첫 번째 핸드셋과 매우 가까이에 있는 전용 핸드셋들을 매우 효율적으로 그리고 정밀하게 생성할 수 있다. 비록 생성된 물리적인 위치가 어느 정도의 오류를 포함할 수 있을 것이지만, 핸드셋들은 아주 동일한 것에 가까운 많은 제어 파라미터들을 가지는 것으로 관찰될 것이다. 이런 방법으로 행동하는 파라미터들의 집합을 가지고 시스템을 구성할 수 있다. 그러면, 가공되지 않은 파라미터들을 높은 정밀도의 LPDB로 변환하는 값비싼 단계가 없이도, 가까운 근접은 그 가공되지 않은 파라미터들을 비교하여 액세스될 수 있다.

두 개의 핸드셋들이 서로 다른 이동 네트워크들에 있는 경우에, 서로 다른 네트워크들이 BTS 부지들을 공유하는 곳과 같은 경우가 있기 때문에, 상대적인 근접의 일부 모습이 사용될 수 있을 것이다. 그러나, 일반적으로, 아마도 근접한 핸드셋들의 한 집합이 낮은 비용의 LPDB를 사용하여 계산될 수 있을 것이며, 그 집합 내의 아마도 근접한 핸드셋들에 대해, 높은 정밀도의 위치 요청이 정확한 근접을 결정하기 위해 만들어질 것이다.

본 발명의 다양한 변경들과 변형들이 본 발명의 범위에서 벗어나지 않고도 본 발명이 속한 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자에게는 자명할 것이며, 본 발명은 여기에서 제시된 예시적인 실시예들로 과도하게 한정되는 것이 아니라는 것이 이해되어야 한다.

본 발명은 네트워크 상에서 기기들의 위치를 결정하고 추적하기 위한 분야 및 그 기기들을 운송하는 가입자들의 위치도 묵시적으로 같이 결정하고 추적하는 분야에서 사용될 수 있다.

Claims (35)

1. 이동 전화기 네트워크에서 기기들의 위치 결정 및 추적을 하는 방법으로서,

   (a) 가입자 데이터베이스에서 이동 전화기 제어 파라미터들을 수신하는 단계;

   (b) 하나 이상의 위치 파라미터 데이터베이스 (location parameter database, LPDB)들을 사용하는 단계로서, 위치 파라미터 데이터베이스 각각은 제어 파라미터들을 지리적인 위치로 매핑하고 질의를 받으면 위치 결과를 반환하는 단계;를 포함하며,

   하나 이상의 필터들이 상기 가입자 데이터베이스에 의해 수신된 제어 파라미터들에 적용되며, 각 필터는 필터의 작업 및 상기 기기의 현재 상태에 적합한 LPDB를 이용한 처리를 선택적으로 개시하는 방법.
2. 제1항에 있어서,

   필터가, 적어도 하나의 위치 파라미터 데이터베이스에 대해 상기 제어 파라미터 데이터베이스가 제어 파라미터들과 함께 공급되는가의 여부를 결정하는 방법.
3. 제1항에 있어서,

   필터가, 주어진 가입자에 대한 또는 가입자들의 그룹의 멤버들에 대한 제어 파라미터들의 변경을 인지하는 방법,
4. 제3항에 있어서,

   필터가, 가장 낮은 비용의 위치 파라미터 데이터베이스를 이용하는, 관심의 대상이 되는 특정한 지리적인 영역에 관련된 제어 파라미터들을 인지하는 방법.
5. 제1항에 있어서,

   필터가, 트리거 조건이 만족되는가의 여부에 따라 적절한 위치 파라미터 데이터베이스를 선택하는 방법.
6. 제1항에 있어서,

   필터가, 가장 낮은 계산 비용을 제공하는 위치 파라미터 데이터베이스를 선택하는 방법.
7. 제1항에 있어서,

   특정의 요청에 대해서, 가장 적은 처리 비용을 구비하지만 필요한 정밀도의 결과를 반환할 것이 기대될 수 있는 위치 결정 메카니즘이 선택되는 방법.
8. 제5항에 있어서,

   트리거 조건이 정의된 영역에 들어가는 가입자에 관련되는 방법.
9. 제5항에 있어서,

   트리거 조건이 정의된 영역을 남기는 가입자에 관련되는 방법.
10. 제5항에 있어서,

    트리거 조건이 만족되면, 가입자의 추정된 속도의 함수인 시간 주기 이후에 상기 필터가 다시 계산하는 방법.
11. 제1항에 있어서,

    하나의 위치 고정으로부터의 정보가 다음 고정의 가능한 위치들을 한정하기 위해 사용되는 방법.
12. 제5항에 있어서,

    트리거 조건이 만족되면, 상기 필터는 적절한 위치 파라미터 데이터베이스가 제어 파라미터들과 함께 공급되도록 하고, 연관된 가입자의 지리적인 위치를 반환하도록 하는 방법.
13. 제1항에 있어서,

    필터가, 가입자가 들어간 지리적인 영역이 어디에서 시작하는지를 찾기 위해 저장된 가입자 데이터베이스 콘텐츠 상에서 소급적인 처리 (retrospective processing)를 불러내는 방법.
14. 제1항에 있어서,

    필터가, 가입자의 움직임의 이력을 찾기 위해 저장된 가입자 데이터베이스 콘텐츠 상에 배후 처리를 불러내는 방법.
15. 제1항에 있어서,

    시스템에게 더 많은 선택권을 제공하기 위해 다른 비용 협상들을 구비한 추가적인 LPDB들이 더해질 수 있는 방법.
16. 제1항에 있어서,

    상기 가입자 데이터베이스는 네트워크 상의 모든 가입자에 대한 제어 파라미터 기록을 유지하는 방법.
17. 제1항에 있어서,

    위치 파라미터 데이터베이스는 RF 레벨들을 사용하는 방법.
18. 제1항에 있어서,

    위치 파라미터 데이터베이스는 쌍으로 된 비율들(pairwise ratios)을 사용하는 방법.
19. 제1항에 있어서,

    위치 파라미터 데이터베이스는 셀 타이밍 어드밴스 (cell timing advance)을 사용하는 방법.
20. 제1항에 있어서,

    위치 파라미터 데이터베이스는 셀 식별 (cell identity)을 사용하는 방법.
21. 제1항에 있어서,

    위치 파라미터 데이터베이스는 상기 가입자에 의해 사용되는 GPS 기기로부터 귀환되는 (fed back) GPS 추적 데이터를 사용하는 방법.
22. 제1항 내지 제21항 중의 어느 한 항에 있어서,

    부분적인 적용 범위 (coverage)만이 있을 때에, 다음으로 더 높은 정밀도의 LPDB가 선택되거나 또는 가장 정확한 더 낮은 정밀도의 이용 가능한 LPDB가 선택되는 방법.
23. 제1항에 있어서,

    RF LPDB에서 전용 버킷 (bucket)들을 식별하기 위해 초기 (셀, 타이밍-어드밴스 (timing-advance)) LPDB를 사용하여 높은 정밀도로 추적하는 것이 달성되는 방법.
24. 제1항에 있어서,

    원점 (origin) 트리거는 가입자 또는 가입자들의 집합의 한 멤버가, 상기 원점 트리거가 필터들을 사용하여 구현된 곳인, 정의된 지리적인 영역을 떠날 때에 개시되는 방법.
25. 제1항에 있어서,

    목적지 트리거는 가입자 또는 가입자들의 집합의 한 멤버가, 상기 목적지 트리거가 필터들을 사용하여 구현된 곳인, 정의된 지리적인 영역에 들어갈 때에 개시되는 방법.
26. 제1항에 있어서,

    근접 트리거들이 두 가입자들이 서로 가까이에 있는가의 여부를 모니터하는 방법.
27. 제1항에 있어서,

    가입자들의 한 그룹이 특정한 시각에 특정한 영역 내의 가입자들로서 자동적으로 정의되는 방법.
28. 제27항에 있어서,

    상기 그룹의 일부 멤버들이 근접하여 다시 한번 나타날 때에 또는 첫 번째 영역과 유사한 특징들을 가지는 다른 영역에 들어갈 때에, 적절한 트리거들이 불러내지는 방법.
29. 제1항에 있어서,

    접촉 트리 (contack tree)는, 특정 핸드셋에 대한 호 수신자들의 집합 또는 특정 핸드셋으로의 호출자들의 집합을 찾기 위해 기록들을 호출하는 것을 사용하여 생성되는 방법.
30. 제1항에 있어서,

    상기 방법은 혼잡 지역 내의 차량의 존재를 판별하기 위해 사용되는 방법.
31. 제1항에 있어서,

    상기 방법은 도로 통행료 징수 시스템 또는 도로 사용료 징수 시스템 내에 차량이 있는가의 여부를 결정하기 위해 사용되는 방법.
32. 제1항에 있어서,

    상기 방법은 보험료 징수를 위해 도로 상의 차량들을 사용하는가의 여부를 결정하기 위해 사용되는 방법.
33. 제1항에 있어서,

    상기 방법은 통치상의, 법규상의 그리고 법적인 집행의 목적으로 이동 가입자의 위치를 결정하고 추적하기 위해 사용되는 방법.
34. 제1항에 있어서,

    상기 방법은 무리지어 있는 차량들을 추적하기 위해 사용되는 방법.
35. 이동 전화기 네트워크에서 기기들의 위치 결정 및 추적을 하는 장치로서,

    (a) 이동 전화기 제어 파라미터들을 수신하는 가입자 데이터베이스; 및

    (b) 하나 이상의 위치 파라미터 데이터베이스로서, 위치 파라미터 데이터베이스 각각은 제어 파라미터들을 지리적인 위치로 매핑하고 질의를 받으면 위치 결과를 반환하는 위치 파라미터 데이터베이스;를 포함하며,

    하나 이상의 필터들이 상기 가입자 데이터베이스에 의해 수신된 제어 파라미터들의 스트림에 적용되며, 각 필터는 필터의 작업 및 상기 기기의 현재 상태에 적합한 LPDB를 이용한 처리를 선택적으로 개시하는 장치.

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