KR20090006857A - 위치-기반 서비스 정보의 방송 채널 전달 - Google Patents

위치-기반 서비스 정보의 방송 채널 전달 Download PDF

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칼 게오르그 함펠
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Abstract

위치-기반 서비스들은 적어도 하나의 무선 네트워크의 적어도 일부분을 포함하는 통신 시스템에서 제공된다. 본 발명의 한 양태에서, 공통 지리적 영역내에 위치되는 모바일 사용자 디바이스들이 식별되고, 위치-기반 서비스 정보는 이들 모바일 사용자 디바이스들에 의해 공유된 방송 채널을 통해 식별된 모바일 사용자 디바이스에 전달된다. 위치-기반 서비스 정보에 대한 응답은 모바일 사용자 디바이스들중 적어도 소정의 한 디바이스로부터 수신될 수도 있으며, 적어도 하나의 메시지는 위치-기반 서비스 정보에 대한 응답에 기초하여 모바일 사용자 디바이스들중 소정의 한 디바이스로 제어가능하게 전달될 수도 있다.
Figure P1020087028299
위치-기반 서비스 정보, 모바일 사용자 디바이스, 페이징 채널, 컨텐트-식별 정보, UMTS, W-CDMA, HSDPA, Gcast™시스템

Description

위치-기반 서비스 정보의 방송 채널 전달{BROADCAST CHANNEL DELIVERY OF LOCATION-BASED SERVICES INFORMATION}
본 발명은 다음의 미합중국 특허출원들에 관련된다.
"Methods and Apparatus for Providing Location-Based Services in a Wireless Communication System." 제목의 특허변호사 서류번호 Poosala 37.
"Auctioning of Message Delivery Opportunities in a Location-Based Services System." 제목의 특허변호사 서류번호 Poosala 38.
"Provision of Location-Based Services Utilizing User Movement Statistics." 제목의 특허변호사 서류번호 Anupam 20-4-13-39.
"Prioritization of Location Queries in a Location-Based Services System." 제목의 특허변호사 서류번호 Hampel 16-14-5-40.
"Traffic-Synchronized Location Measurement." 제목의 특허변호사 서류번호 Hampel 17-15-41.
"Mobile-Initiated Location Measurement." 제목의 특허변호사 서류번호 Hampel 18-16-42.
"Reverse Lookup of Mobile Location" 제목의 특허변호사 서류번호 Hampel 20-18-44.
전술한 목록의 출원서 모두는 현재 출원중에 있으며 본 명세서에 참조로서 인용된다.
본 발명은 일반적으로 무선 네트워크 및 무선 통신 시스템의 기타 유형에 관한 것으로, 특히 이러한 시스템들내 모바일 사용자 디바이스들로 위치-기반 메시지 전달 및 기타 서비스를 제공하기 위한 기술에 관한 것이다.
매우 다양한 서로 다른 유형들의 무선 통신 시스템들이 알려져 있다. 예를 들어, 전형적인 무선 셀룰러 네트워크는 정해진 커버리지 영역내의 모바일 사용자 디바이스들과 통신하는 복수의 상호연결된 기지국들을 포함한다.
최근에, 모바일 사용자 디바이스들의 현재 위치에 기초하여 모바일 사용자 디바이스들로 광고 또는 다른 유형들의 메시지들을 전달하기 위한 기술들이 개발되었다. 따라서, 소정의 사용자 디바이스가 특별한 소매 설정에 근접된다고 판단되면, 이 설정과 관련된 광고가 사용자 디바이스로 전달될 수도 있다.
이러한 유형의 기술들의 예는 "Real-Time Wireless E-Coupon(Promotion) Definition Based On Available Segment"의 제목을 갖는 미합중국 특허출원 공보 제 2002/0095333 호, "System and Method for Providing Short Message Targeted Advertisements Over a Wireless Communications Network"의 제목을 갖는 미합중국 특허출원 공보 제 2002/0164977 호, "Push Delivery Service Providing Method, Information Providing Service System, Server System and User Station"의 제목을 갖는 미합중국 특허출원 공보 제 2003/0198346 호, "Location-Based Content Delivery"의 제목을 갖는 미합중국 특허출원 공보 제 2004/0209602 호, "Distribution of Location Specific Advertising Information Via Wireless Communication Network"의 제목을 갖는 미합중국 특허출원 공보 제 2005/0221843 호, "Method and Apparatus for Creating, Directing, Storing and Automatically Delivering a Message to an Intended Recipient Upon Arrival of a Specified Mobile Object at a Designated Location"의 제목을 갖는 미합중국 특허출원 공보 제 2005/0227711 호, "Custom Information for Wireless Subscribers Based on Proximity"의 제목을 갖는 미합중국 특허출원 공보 제 2006/0058037 호에 기술되었다.
불행하게도, 전술한 참조들에 기술된 것들과 같은 종래의 무선 통신 시스템들은 다수의 중요한 결함으로 인해 어려움을 겪는다. 예를 들어, 종래의 시스템들은 전형적으로 기지국들과 모바일 사용자 디바이스들간의 과도한 위치 질의들 또는 위치-관련 통신의 기타 유형들을 가져올 수 있는 방식으로 구성됨으로써, 이들의 주요 음성 및 데이타 트래픽 기능성을 지원하기 위해 시스템의 성능을 약화시킨다. 또한, 전술한 시스템들은 제공되는 수입-생성 능력의 관점에서 부족한 점이 있다. 종래의 기술과 연관된 이들 및 기타 문제점들에 비추어, 모바일 사용자 디바이스들로 위치-기반 서비스들을 전달하기 위한 개선된 기술들에 대한 필요성이 존재한다.
본 발명은 하나 이상의 실시예들에서 무선 네트워크와 연결된 모바일 사용자 디바이스들로 위치-기반 서비스들을 전달하기 위한 개선된 기술들을 제공한다.
본 발명의 한 실시예에 따라서, 공통 지리적 영역내에 위치되는 모바일 사용자 디바이스들이 식별되고, 위치-기반 서비스 정보가 페이징 패널 또는 이들 모바일 사용자 디바이스들에 의해 공유된 다른 유형의 방송 채널을 통해 식별된 모바일 사용자 디바이스들로 전달된다. 위치-기반 서비스 정보에 대한 응답은 모바일 사용자 디바이스들중 적어도 소정의 한 디바이스로부터 수신될 수도 있으며, 적어도 하나의 메시지는 위치-기반 서비스 정보로의 응답에 기초하여 모바일 사용자 디바이스들중 소정의 한 디바이스에 제어가능하게 전달될 수 있다.
모바일 사용자 디바이스의 소정의 한 디바이스는 자신의 내부 메모리에 위치-기반 서비스 정보를 저장하여, 그 다음 뒤이어 그러한 디바이스와 연관된 위치, 존재 및 프로파일 정보 중 적어도 하나에 기초하여 적어도 일부의 저장된 위치-기반 서비스 정보에 액세스한다.
위치-기반 서비스 정보는 모바일 사용자 디바이스들로 전달하기 위해 이용할 수 있는 위치-기반 서비스 컨텐트를 식별하는 컨텐트-식별 정보를 포함할 수도 있어, 모바일 사용자 디바이스들중 소정의 한 디바이스는 이용가능한 위치-기반 서비스 컨텐트로부터 그러한 디바이스로 전달될 특별한 위치-기반 서비스 컨텐트를 자동적으로 선택할 수 있다. 보다 특별한 예로서, 위치-기반 서비스 정보는 복수의 컨텐트 개요들을 포함할 수도 있으며, 컨텐트 개요들은 슬롯 방송 채널의 하나 이상의 슬롯들에서 전송된 컨텐트 개요들의 링크된 리스트로서 모바일 사용자 디바이스들에 전송된다. 위치-기반 서비스 정보는 자신의 현재 위치를 결정할 때 모바일 사용자 디바이스들중 소정의 한 디바이스에 의해 사용하기 위해 보조 정보를 포함할 수도 있다.
한 예시적인 실시예에서, 위치-기반 서비스 정보의 전달과 연관된 동작들은 본 명세서에서 GcastTM 시스템으로서 언급되며, 게이트웨이를 경유하여 무선 네트워크의 메시지 서비스 센터 또는 다른 소자에 결합될 수도 있는 위치-기반 서비스 시스템에서 적어도 부분적으로 구현된다. 위치-기반 서비스 시스템은 마케팅 메시지 데이타베이스와 가입자 정보 데이타베이스에 결합될 수도 있다. 위치-기반 서비스 시스템은, 예를 들어, 인터넷 프로토콜 네트워크를 통해 브라우저-장착 외부 프로세싱 디바이스에 액세스할 수 있는 적어도 하나의 프로세싱 디바이스를 포함할 수도 있다. 위치-기반 서비스 시스템은, 예를 들어, 복제 위치 질의들을 제거하고 위치 질의들을 우선순위화함으로써 무선 네트워크의 모바일 사용자 디바이스들과 기지국들간의 위치-관련 통신들을 최소화하도록 구성되는 위치 서버를 포함할 수 있다.
상기 예시적인 실시예들에서 본 발명은 위의 식별된 종래의 시스템들을 능가하는 중요한 장점들을 제공한다. 예를 들어, 요구되는 다수의 위치 질의들과 기타 유형들의 위치-관련 통신이 상당히 감소될 수 있는 반면에, 계속하여 통신 시스템내에서 매우 다양한 위치-기반 서비스들의 구현을 허용한다. 이것은 위치-관련 통신이 무선 네트워크를 혼란스럽게 하는 것 그리고 이 네트워크의 주요 음성 및 데이타 트래픽 기능성에 지장을 주는 것을 방지한다. 더욱이, 사용자 이동 통계의 활용을 통한 보다 효과적인 마케팅과 메시지 전달 기회들의 경매를 포함하는 많은 추가적인 수입-생성 능력들이 제공된다.
본 발명의 이들 및 다른 특징들과 장점들은 첨부 도면 및 이어지는 상세한 설명으로 부터 보다 분명해질 것이다.
도 1은 본 발명의 한 예시적인 실시예에서 위치-기반 서비스 시스템을 포함하는 무선 통신 시스템의 일반적인 구성 및 동작을 예시하는 조합 블럭 및 흐름도를 도시한 도면.
도 2a 및 도 2b는 도 1의 무선 통신 시스템의 적어도 일부분의 가능한 구현을 도시하는 도면.
도 3은 도 1의 무선 통신 시스템의 위치-기반 서비스 시스템의 보다 상세한 도면.
도 4a 내지 도 4d는 도 1의 무선 통신 시스템내 도 3의 위치-기반 서비스 시스템에 의해 제공될 수 있는 위치-기반 서비스들의 예들을 도시하는 도면.
본 발명은 예시적인 무선 통신 시스템들과 연관된 위치-기반 서비스들과 함께 아래에 예시될 것이다. 그러나, 본 발명은 어떠한 특별한 유형의 무선 시스템 또는 위치-기반 서비스(들)와 함께 사용하기 위해 제한되지 않는다는 점을 이해하여야 한다. 개시된 기술들은 매우 다양한 다른 시스템들과 함께 사용하고 수많은 대안적인 서비스들의 제공에 적합하다. 예를 들어, 기술된 기술은 UMTS, W-CDMA, CDMA2000, HSDPA, IEEE802.11 등과 같은 잘 알려진 표준들을 이용하는 것들을 포함 하는 많은 상이한 유형들의 무선 네트워크들에 적용할 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 용어 "무선 통신 시스템"은 서브-네트워크들 또는 이러한 네트워크들의 다른 부분들 및 잠재적으로 상이한 표준들에 따라서 동작하는 복수의 네트워크들의 조합은 물론이고 이들 및 다른 유형들의 무선 네트워크들을 포함하도록 의도된다. 소정의 무선 통신 시스템은 또한 하나 이상의 유선 네트워크들 또는 이러한 유선 네트워크들의 일부들을 구성요소로서 포함할 수 있다.
도 1은 본 발명의 한 예시적인 실시예에서 무선 통신 시스템(100)을 도시한다. 통신 시스템(100)은 위치-기반 서비스 시스템(102)을 포함하며, 이 시스템은 본 명세서에서 GcastTM 으로 예시적으로 불리우며, GcastTM은 미합중국, 뉴저지, 머레이 힐 소재의 Lucent Technologies Inc.의 등록상표이다. GcastTM은 마케팅 메시지 데이타베이스(104)로부터 메시지 정보를 수신하고 가입자 정보 데이타베이스(106)로부터 가입자 정보를 수신하며, 도시된 바와 같이 하나 이상의 과금 게이트웨이(107) 및 메시지 게이트웨이(108)에 결합된다.
기지국들(114)과 통신하는 다수의 가입자 디바이스들(112)을 포함하는 무선 네트워크(110)가 통신 시스템(100)에 또한 포함된다. 기지국들(114)은 무선 네트워크(110)의 각각의 셀들(115)내에 정렬된다. 비록 무선 네트워크(110)가, 예를 들어, 그렇지 않으면 종래의 UMTS 네트워크일 수도 있는 무선 셀룰러 네트워크로서 예시적으로 구성되지만, 다른 유형들의 무선 네트워크들이 본 발명을 구현하는데 사용될 수도 있다.
가입자 디바이스들(112)이 도 1에 예시적으로 도시되고 본 명세서 다른 곳에서 셀룰러 전화들로서 도시되며, 모바일 사용자 디바이스들로서 본 명세서에 보다 일반적으로 언급되는 예들로서 도시된다. 이러한 디바이스들은 또한 본 명세서에서 이동국들 또는 단순히 "모바일들(mobiles)"로서 언급될 수도 있다. 본 발명은 어떠한 특별한 유형의 모바일 사용자 디바이스와 함께 사용하도록 제한되지 않고, 본 명세서에서 모바일 사용자 디바이스들은, 예를 들어, 임의 조합에서 휴대용 또는 랩탑 컴퓨터, 개인휴대정보단말기(personal digital assistants;PDAs), 무선 이메일 디바이스, 또는 기타 휴대용 프로세싱 디바이스를 포함할 수 있다.
통신 시스템(100)은 복수의 컴퓨터들(121)로 이루어지고 적어도 하나의 마케팅 에이전트(122)와 연결된 컴퓨터 네트워크(120)를 더 포함한다. 컴퓨터 네트워크(120)는 마케팅 메시지 데이타베이스(104)에 저장되는 마케팅 정보를 제공한다. 대안으로, 마케팅 정보는 GcastTM 시스템(102)에 직접적으로 저장될 수도 있거나, 또는 마케팅 메시지 데이타베이스(104)에 부분적으로 GcastTM 시스템(102)에 부분적으로 저장될 수도 있다.
가입자 디바이스들(112)의 사용자일 수도 있는 무선 가입자들(130)은 통신 시스템(100)내의 프로파일 정보(132)를 제공한다. 이러한 프로파일 정보는, 예를 들어, 옵트-인(opt-in) 리스트 또는 기타 사용자 선호, 인구 정보, 또는 예를 들어, 판매-시점-계산(point-of-sale;POS) 질의서, 과금 삽입의 응답, 서비스 공급자(service provider;SP) 웹사이트, 또는 가입자 프로파일 정보의 임의 다른 소스 로부터 생성된 기타 유형들의 프로파일 정보를 포함할 수도 있다. 프로파일 정보는, 예를 들어, 가입자 정보 데이타베이스(106)에 저장될 수도 있으며, 따라서 GcastTM 시스템(102)에 접근 가능하게 된다. 대안으로, 프로파일 정보(132)는 GcastTM 시스템(102)에 직접적으로 저장될 수도 있거나, 또는 가입자 정보 데이타베이스(106)에 부분적으로 그리고 GcastTM 시스템(102)에 부분적으로 저장될 수도 있다.
프로파일 정보의 적어도 일부 그리고 대안적으로 GcastTM 시스템(102)에 의해 활용되는 마케팅 정보, 위치 및 존재 정보, 또는 기타 유형들의 정보는 하나 이상의 가입자 디바이스들(112), 또는 하나 이상의 다른 시스템 소자들에 저장될 수도 있다는 것에 주목해야 한다. 예를 들어, 소정의 가입자 디바이스는 이 디바이스에 대한 위치, 존재 및 프로파일 정보를 저장할 수 있으며, 필요에 따라서 이러한 정보를 GcastTM 시스템(102)에 제공한다.
상기 예시적인 실시예에서 통신 시스템(100)의 동작의 한 가능한 모드가 도면에 도시된 바와 같이 단계 1 내지 단계 5에 의해 일반적으로 지시된다. 이 실시예의 통신 시스템 동작이 비록 광고 메시지들의 전달 방향으로 향하지만, 기술된 기술들이 임의 유형의 위치-기반 서비스와 연결된 임의 유형의 컨텐트의 전달시 사용하기 위해 쉬운 방식으로 적용될 수 있다는 것이 이해될 것이다. 컨텐트는 본 발명의 예에서와 같이 단지 마케팅 개체들이 아닌 다양한 상이한 개체에 의해 생성될 수 있으며, 이러한 다른 개체들은 가입자들 자체를 포함할 수 있다. 또한, 특별한 동작들은, 도시된 순서대로 순차적으로 발생할 필요가 없으며, 예를 들어, 특정한 단계들은 서로 적어도 부분적으로 동시에 수행될 수도 있다.
단계 1에서, 마케팅 에이전트(122)와 연결된 컴퓨터 시스템(120)이 이 광고 컨텐트 및 이 광고 컨텐트를 위한 타켓 프로파일들을 수집하기 위해 이용된다. 비록, 단일 마케팅 에이전트와 연결된 단일 네트워크 컴퓨터 시스템만이 본 발명의 예로서 도시되었지만, 다른 실시예들은 각각 자신의 컴퓨터 시스템을 갖는 복수의 마케팅 에이전트 또는 다른 유형들의 마케팅 개체들은 포함할 수 있다.
단계 2에서, 옵트-인 리스트들은 내장되고 다른 유형들의 프로파일 정보(132)는 무선 가입자(130)을 위해 수집된다. 앞서 지시된 바와 같이, 이러한 정보는 가입자 정보 테이타베이스(106)에 저장될 수도 있다.
단계 3에서, 가입자 정보 데이타베이스(106)내 가입자 위치 및 존재 정보는 무선 네트워크(11)와 통신함으로써 자동적으로 수집되고 갱신된다. 위치 정보는, 예를 들어, 각각의 가입자 디바이스의 현재 위치를 지시할 수도 있다. 예를 들어, 존재 정보는 소정의 가입자 디바이스의 사용자가 디바이스를 통해 현재 활성 음성 통화중인지의 여부, 또는 사용자가 회의중 또는 다른 상태 또는 이용가능하지 않은 상태인지의 여부를 지시할 수도 있다.
단계 4에서, GcastTM 시스템(102)내 룰 엔진은 마케팅 메시지 데이타베이스(104)로부터의 마케팅 메시지들을 가입자 정보 데이타베이스(106)에 저장된 정보 에 기초하여 적절한 가입자들에 매치시킨다.
단계 5에서, GcastTM 시스템(102)의 룰 엔진내 각각의 가입자에 매치되는 메시지는 무선 네트워크(110)의 하나 이상의 기지국들(114)을 경유해 각각의 가입자 디바이스들(112)에서 가입자들에게 전달된다.
도 2a를 참조하면, 도 1의 통신 시스템(100)의 적어도 일부의 한 가능한 구현의 예가 도시된다. 도 2a에 도시된 바와 같이 통신 시스템(100)에서, 도 1의 GcastTM 시스템(102)이 무선 네트워크(110)와 분리되어 네트워크 동작 센터(202)내에 구현된다. 네트워크 동작 센터(202)는 종래의 집적 서비스 게이트웨이(integrated services gateway;ISG)(204)를 경유해 무선 네트워크(110)의 하나 이상의 프로세싱 디바이스들과 통신한다.
보다 상세히, ISG(204)는 하나 이상의 모바일 포지셔닝 센터(mobile positioning center;MPC)와 게이트웨이 모바일 위치 센터(gateway mobile location center;GMLC)를 포함하는 제 1 프로세싱 디바이스(210)와, 하나 이상의 단문 서비스 센터(short message service center;SMSC)와 멀티미디어 메시지 서비스 센터(multimedia message service center;MMSC)를 포함하는 제 2 프로세싱 디바이스(212)와 통신한다. 본 실시예에서 무선 네트워크(110)는 적어도 하나의 추가적인 프로세싱 디바이스(214)를 더 포함하는데, 이 디바이스(214)는 예시적으로 하나 이상의 홈 위치 등록기(home location register;HLR), 모바일 교환 센터(mobile switching center;MSC), 위치 결정 소자(position determining element;PDE) 및 방 문자 위치 등록기(visitor location register;VLR), 서빙 GPRS 지원 노드(serving GPRS support nodes;SGSN), 위치 서비스 소자(location services element;LCS) 등중 하나 이상을 포함한다. 도 2a와 본 명세서 전반에 사용된 표기 "/"는 일반적으로 "및/또는"을 나타냄을 이해해야 한다. 전술한 MPC, GMLC, SMSC, MMSC, HLR, MSC, PDE, VLR, SGSN 및 LCS와 같은 무선 네트워크 소자들과 연결된 종래의 동작들은 당업자에게 잘 알려져 있으며, 따라서 본 명세서에서 상세히 기술되지 않는다.
무선 네트워크(110)내 프로세싱 디바이스들(210, 212, 및 214)중 소정의 하나는 임의 조합으로 컴퓨터, 서버, 스위치, 저장 소자 또는 기타 소자의 하나 이상으로 구현될 수 있다. 일반적으로, 이러한 프로세싱 디바이스들은 적어도 하나의 메모리에 결합된 적어도 하나의 프로세서를 포함하며, 본 명세서에 기술된 기술과 연관된 기능성을 제공하기 위해 소프트웨어 프로그램들을 실행하도록 구성될 수 있다. 비록 MPC, GMLC, SMSC, MMSC, HLR, MSC 및 PDE와 같은 특별한 네트워크 소자들이 프로세싱 디바이스들(210, 212 및 214)중 특별한 디바이스들과 연결되는 것으로 도 2a에 도시되지만, 이것은 단지 예시적인 예를 위한 것이다. 대안적인 실시예들에서, 각각의 이러한 네트워크 소자는 하나 이상의 전용 프로세싱 디바이스들을 이용해 구현될 수도 있거나, 또는 이들 소자의 기타 조합들은 하나 이상의 공유 프로세싱 디바이스들을 이용해 구현될 수 있다. 따라서, 본 명세서에서 사용된 "프로세싱 디바이스"라는 용어는 소정의 위치-기반 서비스와 연관된 적어도 일부의 기능성을 제공하는데 사용하기에 적합한 모든 프로세서-기반 디바이스를 망라하기 위해, 일반적으로 해석되고자 한다.
도 2a 실시예에서 GcastTM 시스템(102)은 참조부호들(220-1 내지 220-N)로 지시된 정해지지 않은 수 N개의 프로세싱 디바이스들을 포함한다. 지시된 바와 같이, 각각의 이러한 프로세싱 디바이스는 임의 조합으로 하나 이상의 컴퓨터, 서버, 스위치, 저장 소장 또는 기타 소자로서 구현될 수도 있다. 예를 들어, 프로세싱 디바이스들(200)중 하나는 네트워크를 통해 액세스가능한 웹 서버를 포함한다. 또한, 비록 GcastTM 시스템이 복수의 프로세싱 디바이스들(220)을 포함하는 것으로서 도 2a에 도시되지만, 대안적인 실시예에서 GcastTM 시스템은 단지 단일 프로세싱 디바이스를 이용해 구현될 수 있다. 다시 말하면, 앞서 지시된 바와 같이, 일반적으로 이러한 프로세싱 디바이스는 메모리에 결합된 프로세서를 포함한다.
예를 들어, 본 명세서에서 사용된 "위치-기반 서비스 시스템"이라는 용어는 도 1 및 도 2a의 GcastTM 시스템(102), 또는 적어도 하나의 메모리에 결합된 적어도 하나의 프로세서를 각각 포함하는 하나의 이상의 프로세싱 디바이스들의 임의 다른 구성을 망라하기 위함이다. 소정의 이러한 시스템은 무선 네트워크 내부, 즉, 기지국 또는 이 네트워크의 다른 소자에 구현되거나, 또는 무선 네트워크의 외부에 구현될 수도 있다. 대안적으로, 이 시스템은 일부 부분들이 무선 네트워크의 내부에 존재하고 다른 부분들이 무선 네트워크의 외부에 존재하는 분산 방식으로 구현될 수도 있다. 더욱이, 위치-기반 서비스 시스템은 GcastTM 시스템(102)의 외부에 존재하는 것으로서 도 1 또는 도 2a에 도시된 하나 이상의 시스템 구성요소들을 포함하 도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 도 1에서 마케팅 에이전트(122)와 연결된 하나 이상의 컴퓨터들(121), 또는 하나 이상의 프로세싱 디바이스들(204, 232 또는 235)과 같은 소자들은 대안적인 실시예에서 소정의 위치-기반 서비스 시스템의 부분일 수 있다.
본 발명의 예에서, ISG(204)를 경유하여 GcastTM 시스템(102)과 무선 네트워크(110) 사이를 통과하는 정보는 프로세싱 디바이스(210)와 GcastTM 시스템(102)간에 점선(224)으로 지시된 바와 같은 모바일 가입자 디바이스들(112)의 위치들, 및 프로세싱 디바이스(212)와 GcastTM 시스템(102)간의 점선(225)으로 지시된 바와 같은 가입자 디바이스들(112)의 각각의 디바이스를 타켓으로 하는 메시지들을 포함한다. 비록 ISG(204)가 본 실시예에서 GcastTM 시스템(102)과 무선 네트워크(110)간의 인터페이스로 이용되지만, 기타 다른 유형들의 인터페이스들이 다른 실시예들에서 사용될 수도 있다.
또한, GcastTM 시스템(102)은 본 예에서 인터넷 프로토콜(IP) 네트워크(230)를 경유해 웹 브라우저(234)가 장착되는 적어도 하나의 컴퓨터(232)에 결합된다. 웹 브라우저(234)는, 예를 들어, IP 네트워크(230)를 통해 맵 서버(235)에 액세스하기 위해 사용될 수도 있다. 또한, 다른 유형들의 웹 서버들이 컴퓨터(232)의 웹 브라우저(234)를 경유해 종래의 방식으로 액세스될 수 있다. 이러한 서버들중 하나 는 하나 이상의 프로세싱 디바이스들(220)을 이용하여 GcastTM 시스템 자체내에 구현된 웹 서버일 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터(232)는 도 1에서 마케팅 에이전트 컴퓨터 시스템(120)의 컴퓨터들(121)중 하나일 수 있다. 또한, 마케팅 에이전트는 본 실시예에서 광고 서비스 공급자(advertising service provider;AdSP) 또는 광고 캠페인 매니저로서 언급된다. 대안으로서, 이러한 컴퓨터, 또는 프로세싱 디바이스의 다른 유사한 컴퓨터가 시스템 관리자, 무선 서비스 공급자의 개체, 또는 가입자들중 특별한 가입자에 연결될 수도 있다. 물론, 각각의 이러한 개체는 본 발명의 소정의 실시예에서 자신의 브라우저-장착 컴퓨터 또는 컴퓨터들을 포함할 수 있다.
도 2b를 참조하면, 시스템(100)의 특정한 소자들의 하나의 가능한 상호접속의 보다 상세한 도면이 도시된다. 본 실시예에서, 기지국들(114)은 도시된 바와 같이 모바일 사용자 디바이스들(112)과 MSC(250)와 통신한다. MSC(250)는 PDE(252)와 MPC(254)와 결합된다. MSC(250)는 또한 도시된 바와 같이 SMSC(256), HLR(258) 및 VLR(260)에 결합된다. MPC(254)는 하나 이상의 LCS 소자들(262)과 상호작용한다. 광고 컨텐트 및 다른 유형들의 위치-기반 서비스 컨텐트는 SMSC(256) 및 MSC(250)를 경유해 광고 컨텐트 소자로서 도면에 예시적으로 명기된 소자(264)로부터 본 실시예에서 액세스할 수 있다. 소자(264)는 GcastTM 시스템(102)의 한 구성요소 또는 통신 시스템(100)의 다른 구성요소를 나타낼 수도 있다. 다시 말하면, 도 2b에 도시된 것들과 같은 무선 네트워크 소자들의 동작의 종래 양태들은 잘 알려져 있으며, 따라서, 본 명세서에서 상세히 기술되지 않을 것이다. 또한, 무선 네트워크 소 자들의 다수의 대안적인 구성들이 본 발명의 다른 구현들에서 사용될 수도 있다. 예를 들어, 대안적인 실시예들에서, PDE가 제거될 수도 있으며 위치 결정 또는 다른 유형의 모바일 사용자 디바이스 위치 측정이 전적으로 모바일 사용자 디바이스 자체내에서 수행될 수도 있다.
도 2b에서 LCS 소자(262)는 예시적인 실시예에서 GcastTM 시스템(102)의 적어도 일부를 구현할 수 있다. 따라서, GcastTM 시스템(102)은 본 명세서에 기술된 하나 이상의 위치-기반 서비스 기술의 양태들을 포함하기 위해 적절히 수정된 다른 종래의 LCS 소자로서 도시될 수 있다. 이러한 LCS 소자는 무선 네트워크(110)내에 상주할 수도 있지만 필요하지는 않다. 비록 도 2b에서 MPC(254)와 통신하는 것으로서 도시되었지만, 다른 실시예들에서 LCS소자는, 예를 들어, MSC(250), PDE(252), SMSC(256) 등과 같은 다른 시스템 소자들과 직접적으로 통신할 수 있다.
이하 보다 상세히 기술될 바와 같이, GcastTM 시스템(102)은 위치, 존재 및 프로파일 정보의 조합에 기초하여 가입자들에게 메시지들을 능동적으로 전달한다. 전술한 바와 같이, 예를 들어, 위치 정보는 특별한 가입자와 연관된 가입자 디바이스들(112)의 현재의 지리적 위치를 지시할 수 있고, 한편 존재 정보는, 예를 들어, 특별한 가입자가 가입자 디바이스를 통해 현재 음성 통화중인지의 여부를 지시할 수 있다. 다른 유형들의 존재 정보가, 예를 들어, 가입자가 미팅중인지 또는 달리 점유 또는 이용불가한지의 여부에 관한 지시를 포함할 수도 있슴이 이전에 지시되었다. 또한 앞서 지시된 바와 같이, 프로파일 정보는 가입자 선호도, 인구적 정보 등을 포함할 수 있다.
예시적인 실시예들에서 메시지들은 "푸시(push)" 메시지를 포함할 수 있으며, 위치-기반 서비스들의 제공과 관련된 하나 이상의 가입자 디바이스들을 타겟으로 할 수 있는 광고 또는 기타 다른 유형들의 컨텐트를 포함할 수 있다. 따라서, 보다 특별한 예로서, 메시지들은 현재 음성 통화중이지 않은 소정의 우편번호 또는 다른 특정된 지리적 영역내에 현재 위치되고, 특별한 사용 선호도 및 타겟 인구적 프로파일에 지정된 모든 가입자 디바이스들로 향하는 푸시 광고들을 포함할 수 있다.
도 3은 도 1 및 도 2a의 GcastTM 시스템(102)을 보다 상세히 도시한다. 본 실시예에서 GcastTM 시스템(102)내에 도시된 특별한 소자들이 단지 예로서 제공된 것이며, 다른 실시예들이 도시되지 않은 추가적이거나 대안적인 실시예들은 물론이고 예시적인 소자들의 부분집합을 포함할 수도 있다는 것이 이해될 것이다. 또한, 다수의 대안적인 위치-기반 서비스 시스템 아키텍처들이 본 발명을 구현하는데 이용될 수 있다.
도 3에 도시된 바와 같이 GcastTM 시스템(102)은 어플리케이션 지원 층(300), 어플리케이션 가동 층(302), 위치-기반 서비스(LBS) 가동 층(304) 및 네트워크 접속 층(305)을 포함하는 다수의 층들을 포함한다. 또한, 호스팅, 캐리어 관리, 프라이버시 관리, 통합, 맞춤형 어플리케이션 개발, 컨텐트 수집 및 과금 관리를 예시적으로 포함하는 서비스 구성요소들(308)이 포함된다.
어플리케이션 지원 층(300)은 구성 프로파일들(310)과 개발 툴들(312)을 포함한다. 구성 프로파일들(310)은, 예를 들어, 수평적 말단-사용자 어플리케이션, 수직적 마켓 번들(bundles), 또는 다른 유형들의 구성 정보와 연결될 수도 있다. 개발 툴들은 소프트웨어 개발 키트들(software development kits;SDKs), 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스(application programming interfaces;APIs), 미들웨어(middleware) 등을 포함할 수 있다.
어플리케이션 가동 층(302),는 다양한 네트워크들을 가로질러 문맥-감지형(context-sensitive) 타켓 메시지들을 제공하기 위해 GcastTM 시스템(102)의 위치-기반 서비스 능력들을 이용할 수 있게 어플리케이션들이 작성되도록 한다. 어플리케이션 가동 층(302),는 도 1과 관련하여 전술한 바와 같이 정보가 데이타베이스(106)에 저장되는 적절한 가입자들과 마케팅 메시지 데이타베이스(104)로부터의 메시지들을 매치시키기 위해 전술한 룰 엔진(320)을 포함한다. 어플리케이션 가동 층(302),의 다른 소자들은 서비스 관리 구성요소(322), 가입자 관리 구성요소(324), 및 컨텐트 관리 구성요소(326)를 포함하며, 후에 전자 쿠폰들(328)과 모바일 커머스(M-commerce) 구성요소(330)를 포함하는 추가적인 구성요소들과 연결되어 진다. M-커머스 구성요소(330)는 시스템의 모바일 사용자 디바이스들을 경유해 온라인 쇼핑과 같은 전자 커머스 어플리케이션들의 제공을 지원한다.
LBS 가동 층(304)은 위치 서버(350)를 포함한다. 예를 들어, 위치 서버는 복제 질의들을 제거하고 이들 질의들을 만드는 어플리케이션들의 중요성에 기초하여 질의들을 우선순위화함으로써 무선 네트워크에서 생성되는 다수의 위치 질의들을 최소화하도록 유익하게 구성된다. LBS 가동 층의 다른 구성요소들은 메시징 서버(352), 프라이버시 보호 구성요소(354), 과금 구성요소(356) 및 보안 구성요소(358)을 포함한다.
네트워크 접속 층(306)은 위치 및 존재 질의 모듈(360)과 메시지 모듈(362)을 포함한다. 위치 및 존재 질의 모듈은 사용자 위치 및 존재 정보를 얻기 위해 다양한 유형들의 무선 네트워크 기술들에 걸쳐 작동한다. 예를 들어, 본 실시예에서, 앞서 지시된 바와 같이, 비록 다른 유형들의 무선 네트워크들을 위해 위치 및 존재 정보 결정 또한 지원될 수 있다 하더라도, 첨단 포워드 링크 3변측량(advanced forward link trilateration;AFLT)과 같은 셀룰러 삼각측량 기술들, 보조 GPS(assisted GPS;AGPS)와 같은 글로벌 포지셔닝 시스템(GPS) 기술들, 및 IEEE 802.11(Wi-Fi) 기술들을 이용해 위치 및 존재 정보를 얻을 수 있다. 메시지 모듈은, 예를 들어, 단문 메시지 서비스(short message service;SMS), 멀티미디어 메시지 서비스(multimedia message service;MMS), 이메일, 인스턴트 메시지(instant messaging;IM) 등과 같은 다양한 미디어에 걸쳐 메시지들을 전달하고 수신한다.
GcastTM 시스템(102)은 도 4a, 도 4b, 도 4c 및 도 4d와 관련하여 각각 예시될 지리적 메시징, 인-스토어 쿠폰(in-store coupons), 사용자-정의 생활방식 경고, 및 이벤트 관련 마케팅을 포함하는 매우 다양한 위치-기반 서비스들을 구현하기 위해 이용될 수 있다. 이들은 단지 예들이며, 다수의 다른 유형들의 위치-기반 서비스들이 GcastTM 시스템(102)을 이용해 특별히 효율적인 방식으로 제공될 수도 있슴을 이해해야 한다.
도 4a는 GMSTM 로 본 명세서에서 또한 언급된 전술한 지리적 메시징 서비스의 한 예를 도시하며, GMSTM 은 미합중국, 뉴저지, 머레이힐 소재의 Lucent Technologies Inc.의 등록상표이다. 일반적으로, GMSTM 서비스에서, 송신자는 수신자에 전달하기 위해 시스템에 메시지들을 제공하고, 이 전달은 수신자의 가입자 디바이스들(112)이 지정된 위치에 진입할 때 일어난다. 메시지들은, 예로서, 가입자 디바이스들(112)중 하나의 디바이스, 컴퓨터(232)와 같은 컴퓨터, 또는 다른 시스템 소자로부터 수신될 수도 있다. 도 4a에 도시된 예들은 환영 메시지(402), 레스토랑 추천(404), 대기 통지(406) 및 다양한 심부름 리마인더들(408)을 포함한다. 송신자와 수신자가 동일한 가입자일 수도 있다는 것에 주목해야 한다. 즉, 소정의 가입자는 특별한 스토어의 부근에 들어갈 때 무엇인가를 픽업하기 위해 리마인더를 수신하기를 원할 수도 있다. 이러한 가입자는 가입자 디바이스가 적절한 지리적 위치에 진입할 때 가입자 디바이스로 다시 전달하기 위해 가입자 디바이스로부터 GMSTM 메시지를 제출할 수 있다. 물론, 다수의 다른 유형들의 GMSTM 메시지들이 위치, 존재 및 프로파일 정보의 조합에 기초하여 지원될 수 있다. 또한, 메시지는 맵 서버(235)로부터 검색된 하나 이상의 지도들의 관련 부분들과 같은 추가적인 정보 를 포함할 수도 있다. 가입자는 GMSTM 서비스의 사용에 대한 대가로 월 정액제가 부과될 수도 있거나, 또는 제공된 GMSTM 메시지당 부과될 수도 있다. 다른 가격 모델들이 또한 사용될 수 있으며, 가격은 GMSTM 메시지에 포함되거나 또는 그렇지 않으면 이에 추가된 마케팅 메시지들에 의해 보조금이 지급될 수도 있다.
도 4b를 참조하면, 인-스트어 전자 쿠폰들을 포함하는 위치-기반 서비스의 한 예가 도시된다. 본 예에서, 한 상점은 고객들이 상점 근처에 진입시 옵트-인(opted-in) 고객들의 가입자 디바이스들에 전자 쿠폰들을 전달한다. 쿠폰은 도시된 바와 같이 소정의 가입자 디바이스들(112)의 화면에 제공되는 메시지(410)의 형태일 수도 있다. 쿠폰은 시스템(100)내 프로파일 정보(132)와 같은 고객 프로파일들에 기초하여 선택된다. 이러한 예시적인 서비스를 위해 가능한 가격 모델들은 전달된 쿠폰당 정액을 지불하는 상점들과, 상품으로 교환된 쿠폰당 요금을 지불하는 상점들 또는 다른 약정들을 포함할 수 있다.
도 4c는 전술한 생활양식 경고 서비스의 한 예를 도시한다. 본 예에서, 가입자들은 자신의 현재 위치 주변 또는 자신의 예상 경로의 교통 및 기후-관련 사건들에 관한 경고를 받는다. 소정의 경고(412)는 가입자와 연관된 가입자 디바이스들(112)을 통해 가입자에게 제공된다. 전술한 다른 실시예들에서, 메시지는 맵 서버(235)로부터의 지도들과 같은 추가적인 정보를 포함할 수 있다. 전형적인 가격 모델은 서비스에 대해 가입자들에게 부과되는 월정액일 것이다. 광고들은 가입자들에 대한 서비스에 부분적 또는 완전한 보조금을 지불하기 위해 경고들과 함께 포함 될 수 있다.
이벤트-관련 마케팅 서비스의 한 예가 도 4d에 도시된다. 본 예에서, 스포츠 이벤트, 콘서트 또는 다른 유형의 이벤트에서 이벤트 주최자 또는 상점 주인은 마케팅 또는 기타 정보 메시지들을 가입자들의 옵트-인 청중의 가입자 디바이스들로 보낸다. 컨텐트는 각각의 가입자들의 프로파일들에 맞게 맞춤화될 수 있다. 예로서, 판매중인 선물 항목을 지시하는 메시지(414)가 스타디움 또는 다른 이벤트 현장내에 위치된 가입자 디바이스들(112)의 화면상에 제공될 수도 있다. 보다 특별한 예들로는 "바로 골인된 MMS 클립을 구매하여 친구들에게 보내기 위해 이 메시지에 응답하시오" 또는 "다음 30분 동안 뉴욕 양키스 티셔츠 판매"와 같은 메시지를 포함할 수도 있다. 다시 말하면, 가능한 가격 모델들은 완료된 트램잭션들에 대해 보다 높은 가격으로 전달된 메시지당 상점에게 과금하는 단계를 포함할 수 있다.
전술한 바와 같이, 다수의 다른 위치-기반 서비스들은 예시적인 실시예들의 GcastTM 시스템(102)을 이용한 효율적인 방법으로 구현될 수 있다. 이들 실시예들의 한 장점은 기지국들(114)과 가입자 디바이스들(112)간에 요구된 다수의 위치 질의들 및 다른 유형들의 위치-관련 통신들이 감소될 수 있는 반면에, 통신 시스템(100)내 매우 다양한 위치-기반 서비스들의 구현을 여전히 허용한다는 것이다. 따라서, GcastTM 시스템(102)은 위치-관련 통신들이 무선 네트워크(110)를 혼란스럽게 하고 네트워크의 주요 음성 및 데이타 트래픽 기능성을 방해하는 것을 방지하도록 구성된다.
다수의 위치-관련 통신들을 감소시키기 위한 기술들의 예들은 우선순위화 위치 질의, 트래픽-동기화 위치 측정, 모바일-시작 위치 측정, LBS 정보의 방송 채널 전달, 및 리버스 룩업로 명기된 섹션들을 포함하는 이하 다수의 개별적인 섹션들에서 기술될 것이다. 이들 섹션들을 제공하기에 앞서, GcastTM 시스템(102)의 다수의 추가적인 특징들이 기술될 것이다. 이들 특징들은 메시지 전달 기회들의 경매, 및 사용자 모바일 통계의 제목을 갖는 이어지는 섹션들에서 기술된다. 최종 섹션에서, 궤적법, 확장-디스크법 및 핵생성-영역법을 포함하는 다수의 예시적인 위치 측정 기술들이 제공된다.
메시지 전달 기회들의 경매(Auctioning of Message Delivery Opportunities)
도 1 및 도 2에 예시된 바와 같이 통신 시스템(100)은 시스템의 수익에 추가적인 수입원을 제공하기 위해 메시지 전달 기회들의 경매를 허용하도록 구성될 수 있다. 이러한 유형의 한 실시예에서, GcastTM 시스템(102)은 마케터들 또는 다른 관심있는 당사자들이 가입자 디바이스들(112)에 마케팅 메시지들의 전달을 위해 특별한 이용가능한 슬롯들 또는 다른 기회들에 입찰하는 것을 허용한다. 소정의 카테고리들(예를 들어, 커피 광고들)에 속하는 고정된 수의 메시지들이 소정의 시간(예를 들어, 일요일마다)에 소정의 위치(예를 들어, 몰(mall))에서 전달될 수 있다고 예시적인 목적에서 가정하면, 특정 카테코리-위치-시간 조합을 포함하는 소정의 메시지 전달 기회가 메시지들을 전달하는 것에 관심있는 당사자들(예를 들어, 다양한 커피 광고자들)에 의해 입찰될 수 있다. GcastTM 시스템(102)은 대응하는 메시지 전달 기회에 대한 입찰을 용이하게 하기 위해 소정의 위치-카테고리-시간 조합의 인기에 관한 실시간 및 이력(historical) 정보를 이용할 수도 있다. 예를 들어, 다른 유형들의 메시지 전달 기회들이 유사한 방식, 예를 들어, 위치-카테고리에 기초한 기회들, 카테고리-시간 또는 위치-시간 조합들로 경매될 수 있다.
전술한 유형의 메시지 전달 기회 경매는 GcastTM 시스템(102)의 하나 이상의 프로세싱 디바이스들(220) 상에서 구동하는 소프트웨어를 경유해 적어도 부분적으로 제어될 수 있다. 이러한 소프트웨어는, 예를 들어, 관심있는 당사자들로 하여금 IP 네트워크(230)에 결합된 각각의 컴퓨터들 또는 다른 디바이스들을 경유해 입찰 엔진에 접근하는 것을 허용하는 입찰 엔진 및 대응하는 웹 사이트를 포함할 수 있다. 이러한 디바이스들은 컴퓨터(232)와 유사한 브라우저-장착 디바이스들일 수 있다. 경매는, 예를 들어, 무선 네트워크(110)에서 가입자 디바이스들(112)에 전달될 수 있는 현재의 메시지 수에 기초하여 실시간으로 발생할 수 있다. 대안적으로, 경매는 시간상 몇몇 미래 시점에서 전달될 수 있는 메시지들의 추정 카운트에 기초될 수 있다.
사용자 움직임 통계(User Movement Statistics)
또한 또는 대안적으로, 통신 시스템(100)은 사용자 움직임 통계를 결정하고 가입자에들게 마케팅 메시지들 또는 다른 유형들의 메시지들의 전달을 용이하기 위해 이러한 통계를 이용하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 이러한 통계는 사용자들의 프로파일 정보와 함께 사용자들의 흐름을 파악할 수도 있다. 이것은 시스템으로 하여금 얼마나 많은 특정 프로파일들의 사용자들이 소정의 기간동안 소정의 영역에 존재할 수 있는지를 결정하도록 하고, 이러한 정보는 시스템내 마케팅 에이전트들에 의해 광고 캠페인들의 수립을 용이하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 이동 통계는 소정의 시간내 소정의 영역에 들어서는 매칭 프로파일들을 갖는 옵트-인 가입자들(예를 들어, 일요일 몰의 1마일내에 15 내지 25세의 남성)에게 광고들을 전달하도록 캠페인을 광고자가 생성하는 것을 허용할 반면에, 광고자에게 캠페인의 성공가능성의 선험적인 추정(a priori estimate)을 제공한다.
동작에서, 통신 시스템(100)은 무선 네트워크(110)의 각각의 가입자 디바이스들(112)과 연관된 사용자들을 위한 프로파일 정보를 획득할 수 있으며, 가입자 디바이스들(112)을 위한 위치 정보를 획득하고, 위치 및 프로파일 정보에 기초하여 사용자 움직임 통계를 생성할 수 있다. 그 다음 시스템은 사용자 움직임 통계에 기초하여 디바이스들중 소정의 디바이스로의 적어도 하나의 메시지의 전달을 제어한다.
통계는, 예를 들어, 마케팅 캠페인의 효과를 평가하거나, 메시지 전달을 위해 광고자들에게 부과된 가격들을 결정하거나, 또는 전술한 메시지 전달 기회들의 경매를 위한 적절한 입찰 기준들을 설정하기 위해 사용될 수도 있다. 이러한 정보가 통신 시스템의 메시지 전달 기능들과 연결하여 반복적으로 수집되고 갱신되므로 통계는 가입자 정보 데이타베이스(106)에 저장된 위치, 존재 및 프로파일 정보를 적어도 부분적으로 이용하여 계산될 수도 있다.
우선순위화 위치 질의(Prioritizing Location Queries)
전술한 바와 같이, 본 발명의 한 양태는 통신 시스템(100)에서 위치 질의들의 우선순위화에 관한 것이다. 도 3에 도시된 바와 같이 GcastTM 시스템(102)내 LBS 가동 층(304)의 위치 서버(350)를 이용하여 구현될 수도 있는 이러한 우선순위화가 이하 보다 상세히 기술될 것이다.
전술한 MPC 및 GMLC와 같은 무선 네트워크 소자들을 포함하는 종래의 시스템들은 이동 디바이스들(112)의 위치들을 결정하기 위해 이러한 소자들을 사용한다. 예를 들어, 위치-기반 서비스 어플리케이션들은 필요시 이동 디바이스 위치들을 획득하기 위해 이들 네트워크 소자들에 질의할 수 있다. 전형적으로 위치-기반 서비스 어플리케이션들은 포워드 룩업(FL)으로서 통상적으로 언급된 접근법에서 주문시 디바이스 위치들에 대해 네트워크 소자들에게 질의한다. FL 접근법에서, 전형적으로 네트워크 소자들은 이들 각각의 위치들을 판단하기 위해 모바일 사용자 디바이스들을 페이징(paging)한다. 따라서, 페이징 채널은 커다란 부담을 운반하는데, 이는 소정의 이동 디바이스가 이 이동 디바이스와 관련된 위치 측정시때마다 페이징되어야 하고, 이러한 페이징은 종종 많은 셀들을 포함하는 넓은 네트워크 영역에 걸쳐서 수행되어야 하기 때문이다. 그러나, 종래의 시스템들은 소정의 시간의 기간내에서 지원될 수 있는 위치 질의들의 수가 초당 약 5 내지 30개의 질의들 정도로 종종 매우 적다는 점에서 결함이 있다. 이러한 위치 질의들의 수가 긴급 911 서비스들과 같은 저 처리율 어플리케이션들에 충분하다 하더라도, 예를 들어, 광고들과 같이 푸쉬(push) 메시지들의 전달을 지원하기 위해 가입자 디바이스 위치들의 실질 적으로 지속적인 모니터링과 관련되는 위치-기반 서비스들에는 부적절하다.
도 1의 통신 시스템(100)은 한 예시적인 실시예에서 메시지를 전달하지 않음으로써 발생하게 되는 어떠한 수입 감소들을 최소화하면서 위치-기반 서비스들의 개선된 확장성을 제공하도록 유익하게 구성된다. 본 실시예는 사용자 위치 질의들을 스케줄링하기 위해 소프트트웨어 알고리즘을 활용하여 위치들이 대응하는 위치-기반 서비스 어플리케이션에 '덜 유익한' 사용자들이 다른 사용자들보다 덜 자주 질의되도록 한다. 이것은 시스템의 각각의 모바일 사용자 디바이스들과 연관된 사용자들이 각각의 제 1 및 제 2 유익 클래스들을 갖는 적어도 제 1 및 제 2 사용자들의 그룹들로 분리되는 배열의 한 예이다.
다양한 유익 클래스들은 소정의 위치-기반 서비스의 공급자에게 각각 인지된 유익들에 기초하여 또는 다른 기술들을 사용하여 정의될 수도 있다. 상이한 유익 클래스들이 서비스 공급자에게 인지된 유익 또는 다른 유형들의 유익 정량화에 기초하여 정의되는 이런 유형의 접근법은 특별한 모바일 사용자 디바이스들이 얼마나 자주 그들의 위치들에 대해 질의되는지를 결정하기 위해 유익 클래스들을 이용한다. 이러한 접근법들은 종래의 FL 접근법들에 비해 중요한 장점들을 제공하며, 또한 본 명세서에서 "스마트 룩업" 접근법들로서 언급된다. 이하 보다 상세히 설명된 리버스 룩업 접근법은 또 다른 유형의 스마트 룩업으로서 볼 수 있다.
사용자 위치 응답의 유익은, 예를 들어, 광고 또는 다른 수입-생성 메시지를 사용자에게 송신하는 능력으로서 정의될 수 있다. 본 명세서의 다른 곳에 기술된 바와 같이, 이러한 메시지들은 위치, 존재 및 프로파일 정보의 조합에 기초한 사용 자와 메시지간의 매치에 기초하여 전송될 수 있다. 전술한 위치 서버(350)의 부분일 수도 있는 소프트웨어 알고리즘은 위치 질의들을 우선순위화하기 위해 소정의 사용자에 대해 위치 정보를 사용할 수 있다. 이것은 시스템이 수입 감소를 최소화하면서 소정의 네트워크 처리량에 대해 보다 많은 수의 사용자들을 다루도록 한다. 결과로서, 위치-기반 서비스 어플리케이션들의 확장성이 개선되는 동시에 개발 비용이 감소된다.
위치 질의들을 우선순위화하기 위해 사용된 위치 정보는, 예를 들어, 이하 기술된 궤적법, 확장-디스크법 또는 핵생성-영역법을 이용하거나, 다른 위치 측정 기술들을 이용해 획득될 수도 있다. 보다 특별한 예로서, 위치 정보는 특별한 사용자가 특별한 시간에 특별한 지리적 영역에 존재할 수 있을 가능성을 포함할 수 있다.
트래픽-동기화 위치 측정(Traffic-Synchronized Location Measurement)
전술한 바와 같이, 종래의 FL 접근법은 모바일 사용자 디바이스 위치들의 빈번한 모니터링과 관련된 위치-기반 서비스 어플리케이션들에 대해 잘 확장되지 않는다. 이것은 MPC 및 GMLC와 같은 무선 네트워크 소자들의 제한된 처리량은 물론이고 페이징 채널의 제한된 용량에 기인한다.
통신 시스템(100)의 예시적인 한 실시예에서, 이러한 문제는 트래픽-동기화 위치 측정의 제공에 의해 보다 더 완화된다. 일반적으로, 이러한 접근법은 무선 네트워크(110)내 트래픽 채널을 통해 현재 활성인 임의 모바일 사용자 디바이스에 대해 자동적으로 위치 측정을 수행하는 단계와 관련된다. 이것은 트랙픽 채널 활동과 함께 위치 측정 시작을 유익하게 동기화시킨다.
위치 측정들은 AFLT, AGPS와 같은 기술 또는 다른 기술들 및 이러한 기술들의 조합들을 사용하여 수행될 수 있다. 트래픽 채널은 음성 통화, SMS 메시지, MMS 메시지, 또는 임의 다른 유형의 통신과 연관될 수 있다. 따라서, 이런 맥락에서 용어 "트래픽 채널"은 폭넓게 해석되고자 한다. 모바일 사용자 디바이스 위치 측정 데이타는 트래픽 채널의 리버스 링크를 통해 전송될 수 있다. 트래픽 채널의 포워드 링크는, 예를 들어, AGPS에 대한 포워드 위성 정보 또는 다른 보조 데이타를 전달하기 위해 사용될 수 있다. 트래픽-동기화 위치 측정은 보다 낮은 비용으로 위치-기반 서비스 어플리케이션들의 보다 높은 확장성을 이끌어내는데 유익하다.
통신 시스템(100)내 전술한 트래픽-동기화 위치 측정 특징의 한 가능한 구현이 도 2b를 다시 참조하여 이하 보다 상세히 기술될 것이다. 이러한 특별한 구현에서, 위치 측정 세션은 도 2b의 MSC(250)에 의해 시작된다. 위치 측정 세션은 대안적으로 전술한 SGSN과 같은 다른 무선 네트워크 소자에 의해 시작된다. 시작은, 예로서, 트래픽 채널의 셋업 및/또는 해체시 발생할 수 있다. 위치 측정 세션을 시작하기 위한 다른 가능한 환경들은 모바일 사용자 디바이스의 셀 식별자(ID)가 변경되었거나 대응하는 활성 세트가 변경되었을 때를 포함하며, 이들 둘다 모바일 사용자 디바이스가 새로운 위치 측정을 정당화하기 위해 충분히 이동되었다는 지시로서 해석될 수 있다.
MSC(250)는 MPC(254)의 위치 측정 요구를 전송함으로써 위치 측정 세션을 시작한다. 이러한 요구는 모바일 사용자 디바이스 ID, 사용자 ID 및 셀 ID와 같은 정 보를 포함한다.
MPC(254)는 사용자 ID와 연관된 데이타베이스내 정보를 비교하는 적어도 하나의 LCS(262)로 위치 측정 요구를 전송한다. LCS는 매치가 발견되고 위치 측정 세션이 승인되면 MPC로 다시 보고한다. 승인 거절에 대한 이유들로는 가입자가 위치 측정을 거부하였거나, LCS가 이러한 가입자에 대해 위치 갱신만을 획득한 경우 일 수 있다.
매치가 발견되고 적절한 LCS(262)의 승인이 획득된다고 가정하면, MPC(254)는 PDE(252)로 위치 측정 요구를 전송한다. PDE는 MSC(250)와 이미 이용가능한 트래픽 채널을 이용한 적절한 기지국(들)(114)을 경유하여 위치 측정을 시작한다. 모바일 사용자 디바이스들(112)은 동일한 채널을 따라서 PDE로 위치 측정 데이타를 다시 전송한다. PDE는 모바일 사용자 디바이스 측정 데이타에 기초하여 위치를 결정하고, 그 결과들을 MPC에 보고한다. 한편 MPC는 그 결과들을 위치 측정 세션을 승인한 LCS로 전송한다.
또 다른 가능한 구현에 있어서, MSC(250) 또는 다른 무선 네트워크 소자는 종래의 방식으로 획득된 왕복 지연 데이타를 이용한 삼각측량에 의해서 위치 측정을 수행할 수 있다.
또 다른 가능한 구현에 있어서, MSC(250) 또는 다른 무선 네트워크 소자 보다는 모바일 사용자 디바이스들(112) 스스로 위치 측정 프로세스를 자동적으로 시작한다.
당업자는 전술한 프로세스들 외에 다양한 대안적인 프로세스들이 본 발명에 따라서 트래픽-동기화 위치 측정을 구현하기 위해 사용될 수도 있슴을 인식할 것이다.
본 발명의 소정의 실시예의 트래픽-동기화 위치 측정 특징이 다른 종래의 표준 통신 프로토콜들을 이용하여 구현될 수 있다는 것이 이해될 것이다. 예를 들어, CDMA2000 무선 네트워크를 포함하는 통신 시스템에서, 전술한 위치 측정 프로세스는, 예를 들어, 모두 본 명세서에 참조로서 포함되는 CDMA2000-액세스 네트워크 상호동작성 사양(Access Network Interoperability Specification)(3GPP2 A.S0001-A V2.0), CDMA2000-TIA/EIA 위치 서비스 개선사항들(Location Service Enhancements)(3GPP2 X.S0002.0 VLO), 및 CDMA2000-위치-기반 서비스들을 위한 무선 지능 네트워크 지원(Wireless Intellligent Network Support for Location-Based Services)(3GPP2 X.S0009-0 V1.0)을 포함하는 연관된 표준 문서들에서 설명하는 프로토콜들을 근접하게 따를 수 있다.
전술한 트래픽-동기화 위치 측정 접근법은 위치 측정들을 위해 모바일 사용자 디바이스들에 독립적으로 페이징할 필요가 없도록 함으로써, 실질적으로 페이징 채널 오버헤드(overhead)를 감소시킨다. 또한, 위치-기반 서비스 정보가 데이타 세션들 또는 음성 통화동안 또는 완료 직후 데이타 세션들과 연결하여 통신되도록 허용한다. 이러한 환경하에서, 전형적으로 가입자들은 사용자 디바이스에 보다 증가된 주의를 주어, 위치-기반 서비스 메시지를 보다 잘 인지하고 이에 반응한다. 더욱이, 기존의 트래픽 채널을 통해 수행될 때 위치 측정들이 비교적 저렴하기 때문에, 이들은 이동 디바이스가 다른 셀로 핸드오버되었을 때 쉽게 반복될 수 있다. 이것은 이동 디바이스 위치가 추적될 수 있으며 연관된 정보가, 예를 들어, 사용자 이동성 패턴들 또는 다른 유형들의 사용자 움직임 통계를 끌어내기 위해 나중에 참조를 위해 데이타베이스(106)와 같은 가입자 데이타베이스에 저장된다는 추가적인 장점을 갖는다.
이동-시작 위치 측정(Mobile-Initiated Location Measurement)
본 발명의 한 소정의 실시예는 하나 이상의 모바일 사용자 디바이스들이 자동적으로 위치 측정들을 수행하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 디바이스의 위치가 실질적으로 변경될 때, 디바이스는 무선 네트워크로부터 위치 판독 세션을 요구할 수 있다. 이러한 세션에서, 위치 측정 데이타는 LSC로 전송된다. 이러한 접근법은 특히 유휴 상태인 모바일 사용자 디바이스와 함께 사용하기에 매우 적합하다.
이동-시작 위치 측정 기술의 한 가능한 구현에 있어서, 모바일 사용자 디바이스는 GPS 또는 AGPS를 경유해 자신의 위치를 결정한다. AGPS에 대해, 모바일 사용자 디바이스는 자신의 근처 셀로부터 전송될 위성 정보 또는 다른 보조 데이타를 요구한다. 이러한 목적을 위해, 모든 셀은 이하 보다 상세히 설명될 바와 같이 페이징 채널 또는 다른 유형의 방송 채널을 통해 대응하는 위성 정보 또는 다른 보조 데이타를 방송할 수 있다. 위치 측정의 주파수는 모바일 사용자 디바이스에서 설정되거나, 전력 증가시 모바일 사용자 디바이스로 소위 "제 3 층" 메시징을 통해 제공되거나, 디폴트에 의해 제공되거나, 또는 다른 기술들을 이용해 제공된다
이동 디바이스가 충분한 위치 변경을 관측할 때, 이동 디바이스는 네트워크로부터 위치 판독 세션을 요구한다. 이러한 목적을 위해, 이동 디바이스는 위치 판 독을 위한 트래픽 채널을 셋업하기 위한 요구와 함께 액세스 채널을 통해 도 2b의 MSC(250)에 버스트(burst)를 전송한다. 이러한 프로세스는 앞서 본 명세서에 언급된 CDMA2000 표준들과 같은 기존의 통신 표준들을 따르는 방식으로 구현될 수 있다.
MSC(250)는 트래픽 채널 셋업을 위해 루틴 프로토콜 단계들을 수행한다. 더욱이, MSC(250)는 모바일 사용자 디바이스에 위치-기반 서비스들을 제공하는 모든 LCS(262)에 모바일 사용자 디바이스 ID 및 사용자 ID를 제공한다. LCS는 사용자 ID와 가입자 데이타베이스를 비교하여 인정 또는 부정으로 응답한다. 적어도 하나의 LCS가 위치 판독 세션을 인정하면, 이 MSC는 모바일 사용자 디바이스로 위치 측정 판독 명령을 전송한다. 모바일 디바이스는 그 후 MSC로 위치 측정 데이타를 리턴한다. MSC는 특별한 LCS들로 위치 측정 데이타를 전송한다. 또한, MSC는, 예를 들어, 하나 이상의 LCS들로부터의 리버스 룩업 요청들을 다루기 위해 미래 참조를 위해 자신의 데이타베이스내 위치 측정 데이타의 복사본을 유지할 수도 있다.
이동-시작 위치 측정의 사용은 위치-기반 서비스들의 확장을 용이하게 하고 개발 비용을 감소시킬 수 있다. 이동-시작 위치 측정은 페이징 채널 오버헤드를 감소시킬 수 있으며, 또한 MSC, LCS와 같은 무선 네트워크 소자들, 기지국들, 및 모바일 사용자 디바이스들간의 시그널링 오버헤드를 감소시킬 수 있다.
LBS 정보의 방송 채널 전달(Broadcast Channel Delivery of LBS Information)
도 1 및 도 2의 통신 시스템(100)은 컨텐트-식별 정보 또는 다른 유형들의 위치-기반 서비스 정보가 페이징 채널 또는 다른 유형의 방송 채널을 통해 모바일 사용자 디바이스들로 전송되도록 구성될 수도 있다. 컨텐트-식별 정보는 모바일 사용자 디바이스들에 이용가능한 특별한 유형들의 위치-기반 서비스 컨텐트를 식별하는 정보를 포함할 수도 있어서, 소정의 이동 디바이스는 전달되기를 원하는 특별한 이용가능한 위치-기반 서비스 컨텐트를 자동적으로 선택할 수 있다. 페이징 채널 또는 다른 유형의 방송 채널을 이용해 전달될 수 있는 다른 유형들의 위치-기반 서비스 정보는, 예를 들어, AGPS 위치 프로세스에서 사용하기 위한 보조 데이타를 포함한다. 다시 말하면, 이러한 특징은 위치-기반 서비스 어플리케이션들의 확장성을 용이하게 하는 동시에, 구성 비용을 감소시킨다.
한 예시로서, 무선 네트워크(110)의 소정의 셀(115)내 모든 가입자들이 위치 측정을 시작하기를 원하는 상황을 고려한다. 공통 셀내 모든 가입자들에 대한 보조 데이타가 동일하기 때문에, 페이징 채널 또는 다른 유형의 방송 채널이 AGPS용 보조 데이타를 전달하기 위해 사용될 수 있다. 액세스 채널과 같은 다른 유형들의 채널들이 또한 이러한 목적을 위해 사용될 수 있다 하더라도, 리턴된 위치 측정 정보가 트래픽 채널을 통해 계속적으로 전달될 수 있다. 이러한 접근법은 모바일 사용자 디바이스들이 트래픽 채널들을 통해 쓰는 시간을 유익하게 감소시키며 보조 데이타 전송을 위한 트래픽 채널들의 사용을 제거한다.
다른 예에서, 전술한 페이징 채널 또는 다른 유형의 방송 채널은 광고, 전자 구폰 또는 다른 위치-기반 서비스 컨텐트를 공통 셀 또는 다른 공통 지리적 영역내 모바일 사용자 디바이스들로 전달하기 위해 사용될 수 있다. 그 다음, 소정의 모바 일 사용자 디바이스는 자신의 내부 메모리에 이러한 방송 컨텐트를 국지적으로 저장할 수 있으며, 예를 들어, 위치, 존재 및 프로파일 정보의 조합에 기초하여 판단에 따라서 적절한 때에 컨텐트의 부분들을 자동적으로 검색할 수 있다. 이러한 유형의 구성은 위치-기반 서비스 컨텐트 전달시 트래픽 채널의 임의 사용에 대한 필요가 없게 할 수 있는 장점이 있다.
위치-기반 서비스 컨텐트는 페이징 채널 또는 AGPS용 보조 데이타를 전송하기 위해 사용되는 채널로부터 분리된 다른 유형의 방송 채널을 통해 전송될 수도 있다.
컨텐트-식별 정보가 페이징 채널 또는 다른 유형의 방송 채널을 통해 전송되는 구성에 있어서, 정보는 표 형태의 컨텐트이거나 다른 유형의 컨텐트 개요일 수도 있다. 소정의 컨텐트 개요는 컨텐트 공급자 ID, 컨텐트 참조 ID, 컨텐트 분류 ID(예를 들어, 경고, 광고, 사회적 인맥 그룹 등으로 언급될 수 있는), 지리적 타겟 위치(예를 들어, 최소 위도, 최대 위도, 최소 경도, 최대 경도 등), 및 유효한 시간 프레임(예를 들어, 시작 시간, 종료 시간 등)과 같은 정보를 포함할 수 있다.
보다 특별한 예로서, 컨텐트-식별 정보는 컨텐트 개요들의 링크된 리스트 형태로 슬롯 페이징 채널을 통해 전송될 수 있다. 목록은 하나의 특별한 슬롯에서 시작될 수 있다. 이러한 특별한 슬롯은 MSC에 의해 제어되는 영역에서 모든 셀들에 대해 동일할 수 있으며, 제 3 층 메시지 또는 모바일 사용자 디바이스들이 전력 증가할 때 또는 MSC 영역내 다른 액세스 기지국들을 액세스할 때 전달되는 다른 유형의 메시지를 통해 모바일 사용자 디바이스들로 광고될 수 있다. 여러 컨텐트 개요 들은 하나의 슬롯에 맞을 수 있다. 소정의 슬롯내 최종 컨텐트 개요는, 예를 들어, 목록 종료 플래그 또는 목록이 계속되는 다음 슬롯으로의 포인터에 의해 뒤이을 수 있다.
컨텐트 개요들은 하나의 셀에서 다음 셀로 변경될 수 있어, 각각의 셀은 자신의 특졀 커버리지 영역에서만 이용가능한 컨텐트의 개요들을 제공한다. 이것은 전체적인 페이징 오버헤드를 감소시킨다. 그러나, 모바일 사용자 디바이스들은 종종 셀에서 셀로 매우 자주 이동하기 때문에, 몇몇 어플리케이션들에서 복수의 셀들을 포함하는 영역들을 통해 이용가능한 컨텐트의 개요들을 제공하는 것이 바람직할 수 있다. 이들 영역들은 종래의 모바일 사용자 디바이스 페이징 서비스들, 또는 다른 유형들의 서비스들을 위해 사용되는 위치 영역들을 매치시킬 수 있다. 예를 들어, 모바일 사용자 디바이스는 디바이스가 하나 이상의 전술한 컨텐트-관련 ID들을 이용하여 컨텐트 개요들의 상이한 세트로 영역에 진입하였슴을 판단할 수도 있다. 이러한 ID들은 컨텐트 개요들과 함께 헤더 정보로서 전송될 수 있다.
이러한 헤더는 또한 최종 갱신이 일어난 시간과 같은 다른 정보를 또한 포함할 수 있다. 그 다음, 소정의 모바일 사용자 디바이스는 갱신이 일어나거나 또는 상이한 컨텐트-관련 ID를 갖는 영역으로 진입할 때에만 전체 목록을 디코드해야 할 것이며, 이것은 모바일 사용자 디바이스의 배터리 전원을 절약한다. 또한, 헤더는 갱신된 컨텐트 개요들을 갖는 페이징 채널 슬롯들을 식별하는 정보를 제공할 수 있다. 이것은 오버헤드를 증가시키지만, 이것은 모바일 사용자 디바이스들이 선택적인 디코딩을 수행하도록 허용함으로써 보다 빠르고 배터리 전원을 절약한다.
컨텐트 개요들 및 자신의 위치 측정을 이용함으로써, 모바일 사용자 디바이스는 이용가능한 위치-기반 서비스 컨텐트중 임의 것이 가입자에게 적합한지의 여부를 판단할 수 있다. 모바일 사용자 디바이스가 이러한 매치를 발견하면, 디바이스는 적절한 컨텐트 공급자에게 메시지를 전송하고 대응하는 컨텐트의 전달을 요구한다. 이러한 메시지에서, 모바일 사용자 디바이스는 또한 인증 목적을 위해 컨텐트 공급자에게 가입자 ID 및/또는 기타 정보를 제공할 수 있다. 이러한 인증은 트래픽 채널의 요구시 무선 네트워크에 의해 수행되는 표준 인증에 더하여 수행될 수 있다. 인증이 성공적이면, LCS 또는 다른 시스템 소자는 요구된 위치-기반 서비스 컨텐트를 모바일 사용자 디바이스로 리턴한다.
예를 들어, 위치 측정들이 얼마나 자주 수행되어야 하는지, 이용가능한 위치-기반 서비스 컨텐트로부터 선택을 위한 무슨 필터 기준들이 존재하는지, 그리고 컨텐트 선택 프로세스와 관련한 다른 정보를 결정하는 컨텐트 선택 알고리즘이 모바일 사용자 디바이스에 제공될 수 있다. 이러한 알고리즘은 종래의 FL 알고리즘과 유사하며, 네트워크 또는 제 3의 공급자로부터 다운로드될 수 있다. 대안으로, 알고리즘은 가입자들 자체에 의해 적어도 부분적으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 소정의 가입자는 인터페이스 명령들을 통해서 다양한 선택 기준들을 정의할 수 있다. 가입자는 또한 네트워크에 접속 또는 접속하지 않는 모바일 사용자 디바이스에서 모든 위치-기반 서비스 컨텐트 특징들을 턴오프(turn off)하도록 허용될 수도 있다. 이것은 위치-기반 서비스 제공과 컨텐트 선택간의 완전한 디커플링(decoupling)을 허용함으로써, 가입자에게 높은 레벨의 보안성을 제공한다.
다른 예로서, 가입자는 현재 존재하지 않는 곳에서 특별한 위치들에 대한 위치-기반 서비스 컨텐트를 선택하도록 허용될 수 있다. 이것은 가입자가 다른 위치들에서 활동들에 참여하는 것을 허용한다. 이러한 선택들에 대해 경고된 응답이면, 디바이스 사용자는 그러한 영역으로 이동하거나 그러한 영역내 친구 또는 가족이 활동(예를 들어, 쿠폰, 세일, 제공 등을 이용)에 참여하도록 전화하는 것을 결정할 수 있다.
다른 예로서, 기업들은 자신들의 피고용인들을 위해 위치-기반 서비스들을 제공할 수 있다. 이러한 서비스들은 기업과 특별한 피고용인들의 기능의 필요에 특별히 매치될 수 있다.
전술한 유형의 컨텐트 선택 알고리즘은 가입자가 터미널을 이용하고 있을 때에만 컨텐트 경고들을 탐색하여 지시하도록 구성될 수 있다. 이것은 이용가능한 위치-기반 서비스 켄텐츠가 가입자가 디바이스에 주의하고 있을 때에 명백히 만들어진다는 것을 보장한다. 이것은 디바이스가 다른 시간들에 휴면 상태로 리턴하는 것을 허용할 수도 있기 때문에, 배터리 전원을 또한 절약한다. 본 발명의 실시예에서 컨텐트 선택 알고리즘이 모바일 사용자 디바이스에 상주될 것으로 가정되기 때문에, 알고리즘은 디바이스가 통화중이지 않고, 그 대신 다른 목적들, 예를 들어, 가입자가 주소록, 달력, 시간 지시 등을 체크할 때에 조차도 디바이스 활동에 반응할 수 있다.
리버스 룩업(Reverse Lookup)
도 1 및 도 2의 통신 시스템(100)에 구현될 수 있는 또 다른 특징은 본 명세 서에서 "리버스 룩업" 또는 RL로 언급된다. 앞서 지시한 바와 같이, 종래의 FL 접근법은 이 접근법이 위치-기반 서비스의 확장성을 제한하고, 무선 네트워크의 트래픽 채널들과 다른 자원들에 대한 과도한 요구들을 할 수 있다는 점에서 문제가 있다. 이하 기술될 RL 접근법은 종래의 FL 접근법과 연관된 문제점들을 극복하는데 유리하다. 전술한 다른 특징들처럼, 이러한 특징은 감소된 비용으로 보다 높은 위치-기반 서비스들의 확장성을 제공할 수 있다.
일반적으로, RL 접근법은 도 2b의 LCS(262)와 같은 소정의 무선 네트워크 소자에서 쉽게 이용할 수 있는 정보에 기초하여 FL 위치 요구들을 제한하여, 실행되는 요구들의 실제 수가 크게 감소되도록 하는 단계와 관련된다.
RL 접근법의 제 1 예시적인 예는 도 2b의 HLR(258) 및/또는 VLR(260)에 등록된 사용자들을 식별하는 단계와 관련된다. 특히, 현재-등록된 사용자들의 목록은 HLR/VLR로부터 획득될 수 있으며, 소정의 관심의 위치에 최근에 활성화된 하나 이상의 사용자들을 식별하기 위해 프로세스될 수 있다. 그 다음, 이러한 정보는, 예를 들어, 즉시 특별한 사용자들로 메시지들 또는 다른 위치-기반 서비스 컨텐트를 전송하고, FL 위치 요구들이 실행될 감소된 사용자들의 세트를 식별하기 위해 사용될 수 있다. 현재 등록된 사용자의 목록은, 예를 들어, LCS(262) 또는 다른 무선 네트워크 소자에 의해 시작된 배치 룩업(batch lookup)을 통해 획득될 수 있다.
HLR/VLR에 등록된 사용자의 식별에 기초하여 전술한 RL 예는 특별한 시점에서 위치-기반 서비스를 위해 이용할 수 없는 경우에, 예를 들어, 이들이 다른 네트워크에서 로밍을 하고 있고, 이들이 이동 디바이스들의 전원이 꺼져 있고, 커버리 지 홀에 존재하고, 기타등등 때문에, 이들 사용자들의 FL 위치 요구들을 실행하기 위한 필요를 유익하게 제거할 수 있다. 또한, 이러한 유형의 RL은 로밍 사용자들, 예를 들어, 다른 무선 네트워크들로부터 무선 네트워크(110)를 방문하는 사용자들을 위해 위치-기반 서비스들의 제공을 용이하게 한다.
다른 가능한 구현에서, RL 프로세스는 MSC(250)로부터 획득된 시그널링 데이타 기록들에 기초하거나 이러한 정보를 유지하는 또 다른 무선 네트워크 소자에 기초할 수 있다. 예를 들어, 무선 네트워크의 소정의 모바일 사용자 디바이스들(112)과 복수의 기지국들(114)간의 왕복 지연들은 종종 AFLT 또는 다른 유형의 셀룰러 삼각측량을 통해 이동 디바이스 위치를 결정하기 위해 사용된다. 이들 왕복 지연들은, 예를 들어, 채널 카드들 또는 각각의 서빙 기지국에서 다른 구성요소들로부터 획득되며, MSC 또는 임의 다른 무선 네트워크 소자로 전송될 수도 있다. 더욱이, 파일럿 강도 측정 메시지(PSMM)는 보조 서빙 기지국과 주 서빙 기지국간의 상대적인 왕복 지연들에 관한 정보를 포함한다. PSMM은 통화동안 모바일 사용자 디바이스에 의해 빈번하게 제공된다. 이들 및 다른 유형들의 시그널링 데이타는, 예를 들어, 모바일 사용자 디바이스 ID, 셀 ID, 시간 스탬프 등과 같은 다른 관련 정보와 함께 기록될 수 있다.
결과적인 시그널링 데이타 기록들은 요구시, 또는 갱신이 일어날 때마다 소정의 시간 경과후 LCS(262) 또는 다른 무선 네트워크 소자로 전송될 수 있으며, 예를 들어, 가입자 정보 데이타베이스(106)와 같은 연관된 데이타베이스에 저장될 수 있다. 그 다음, 데이타베이스는 시그널링 데이타 기록들에 기초한 고려로부터 특정 한 사용자드을 제거하기 위해 위치-기반 서비스 컨텐트의 전달전에 질의되어, 필요한 FL 위치 요구들의 수를 제한할 수 있다.
다시 말하면, 이러한 유형의 RL 접근법은 실행되는 FL 위치 요구들의 수를 크게 감소시킬 수 있다. 이것은 불충분한 커버리지를 갖는 등록된 이동 디바이스들에 대한 불필요한 FL 위치 요구들을 피하도록 한다. 또한, 자원 절약은 트래픽 통화들의 양과 함께 증가하며, 여기서 네트워크 부하가 높을 수록, 보다 많은 시그널링 데이타를 이용할 수 있으며 실행될 필요가 있는 FL 위치 요구들의 수가 적어진다. 더욱이, 이러한 접근법은 목표 가입자가 디바이스에 보다 집중할 수 있는 시간인 통화동안 또는 통화 직후에 모바일 사용자 디바이스로 위치-기반 서비스 컨텐트의 전달을 용이하게 한다.
RL 접근법을 이용하여 달성될 수 있는 FL 위치 요구 실행에 절약의 추정으로서, 시간당 가입자당 하나의 FL 위치 요구가 정상적으로 실행될 것이라는 것을 가정한다. 더욱이, 가입자들이 특별한 시간에 통화중일 것이라는 가능성을 약 80%라고하면, 가입자들이 SMS를 전송하거나 수신할 가능성은 약 40%이라고 가정한다. 특별한 시간동안 가입자들이 트래픽 채널을 증가시키도록 하는 조합 가능성은 1-(1-0.8)*(1-0.4)=88%이다. 이들 가입자들이 RL 접근법을 통해 위치될 수 있다면, 나머지 FL 위치 요구들은 100%-88%=12%로 실질적으로 감소되었다.
본 발명의 이 양태에 따른 소정의 RL 구현은 전술한 예와 같이 단지 HLR/VLR 등록들 또는 시그널링 데이타 기록들 보다는 다른 유형들의 이용가능한 정보에 기초할 수 있다.
우선순위화 위치 질의, 트래픽-동기화 위치 측정, 이동-시작 위치 측정, LBS 정보의 방송 채널 전달, 및 리버스 룩업의 제목을 갖는 전술한 섹션들은 GcastTM 시스템(102)내 위치-관련 통신들의 수를 감소시키기 위한 예시적인 기술들을 개시한다. 그러나, 다른 유형들의 감소 기술들이 사용될 수도 있다는 것이 이해되어야 할 것이다. 또한, 위의 메시지 전달 기회의 경매 및 사용자 움직임 통계 섹션들에 기술된 특별한 특징들은 GcastTM 시스템(102)의 소정의 구현에 의해 제공될 수 있는 유익한 장점들 중 단지 몇 개이다.
다음의 섹션에서, GcastTM 시스템(102)과 함께 사용하기에 적합한 특별한 위치 측정 기술들의 예들이 보다 상세히 기술된다. 이들 기술들은 궤적법, 확장-디스크법 및 핵생성-영역법을 포함한다.
위치 측정 기술들(Location Measurement Techniques)
이하 설명될 위치 측정 기술들이 위치 측정 데이타를 저장하기 위해 데이타 구조를 사용하는 위치 추정 엔진에서 구현되는 예시를 목적으로 한다는 것으로 가정될 것이다. 데이타 구조는 위치 추정 엔진의 내외부에 존재할 수 있거나, 또는 내외부 데이타의 조합을 포함할 수도 있다.
위치 추정 엔진은 시스템(100)의 프로세싱 디바이스상에서 구동되는 소프트웨어에 적어도 부분적으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 위치 추정 엔진은 도 2b의 LCS(262)와 같은 시스템 소자의 부분일 수도 있거나, 또는 전술한 실시예들에서 복수의 시스템 소자들에 걸쳐 분산될 수도 있다. 적어도 자신의 동작들의 일부는 도 3의 위치 서버(350) 그리고 위치 및 존재 질의 모듈(360)과 같은 소자들을 이용해 구현될 수 있다.
위치 추정 엔진에 의해 활용된 데이타 구조는, 예를 들어, 하나 이상의 시간 스탬프; 이용가능성 플래그, 위도, 경도, 및 위치 정확성 반경과 같은 위치 데이타; 2개의 연속적인 위치 측정들로부터 유추되는 속도를 지시하는 속도 플래그; AGPS로부터의 명시적인 속도값 또는 신뢰할 수 없는 값의 지시; 평균 속도, 평균 시간 프레임 및 속도 정확성의 벡터; 신뢰하거나 신뢰할 수 없는 값을 지시하는 가속 플래그; 및 평균 가속 및 평균 시간 프레임의 벡터를 포함하는 각각의 사용자에 대한 측정 데이타를 포함할 수 있다.
또한 데이타 구조는, 예를 들어, 시간 빈 인덱스(k), 시작 시간 및 종료 시간과 같은 하나 이상의 시간 데이타; 지리적 빈(i,j 스텝 인덱스 s), 빈(SW, NE)의 경계 박스 및 영역 크기와 같은 지리적 영역 데이타; 및 핵생성 영역에서 사용자를 발견할 가능성을 포함하는 각각의 사용자에 대한 핵생성 영역들을 포함할 수 있다. 이들 데이타는 주중 및 주말을 위해, 또는 상이한 시간 기간들의 다른 구성들에 대해 개별적으로 제공될 수 있다.
데이타 구조는, 예를 들어, 시간 빈 인덱스(k), 시작 시간 및 종료 시간과 같은 하나 이상의 시간 데이타; 및 사용자가 이러한 시간 프레임에서 이용할 수 있는 가능성을 포함하는 각각의 사용자에 대한 이용가능성 영역들을 더 포함할 수 있다. 다시 말하면, 이들 데이타는 주중 및 주말을 위해, 또는 상이한 시간 기간들의 구성들에 대해 개별적으로 제공될 수 있다.
데이타 구조에 존재할 수 있는 다른 유형들의 데이타는 속도의 지리적 분산 및 가속도의 지리적 분산과 같은 축적 데이타; 및 위치-예측 신뢰도 레벨, 평균 및/또는 최악의 경우 사용자 속도, 전형적인 또는 평균 사용자 가속도, 시간적 및 지리적 빈 크기들 및/또는 빈 확장 시퀀스, 핵생성-영역 컷오프 파라미터(a), 최저 룩업 레이트 및 비가용성 룩업 레이트 등을 포함한다.
다른 유형들의 데이타 구조들이 본 발명의 구현에서 사용될 수도 있다는 것이 이해될 것이다.
본 예시적인 실시예에서 위치 추정 엔진은 소정의 시간에서 모바일 사용자 디바이스의 위치의 추정을 제공한다. 이러한 위치 추정 함수에 전달된 파라미터들은 사용자 식별자 및 시간 스탬프일 수 있다. 이어서, 시간 스탬프는 항상 현재 시간을 언급하는 것으로 가정된다.
위치 추정 함수는 특별한 사용자{LA, PLA}를 찾기 위해 대응하는 확률들과 더불어 위치 영역들의 집합을 리턴한다. 이러한 집합은 공집합일 수도 있다. 위치 영역들은 원형 디스크들(예를 들어, 중심, 반경) 또는 직사각형들(예를 들어, 남서, 북동)로서 특정된다. 확률들은 0보다 크며 1보다 작거나 같은 값에 더해진다.
Figure 112008079864938-PCT00001
위치 추정 함수는 또한 사용자가 특별한 시점에서 이용가능한 가능성(Pav)를 지시하는 파라미터를 리턴할 수도 있다. 이용가능성 파라미터는 무선 네트워크내 사용자에 대해 위치 정보의 이용가능성 및 무선 접속의 이용가능성과 같은 인자들(factors)을 캡처한다.
위치 추정 엔진은 또한 내부 측정 데이타베이스를 갱신하기 위해 기능들을 제공할 수 있다. 예를 들어, 이들 기능들은 개별 사용자들의 포워드 룩업들(FLs)로부터 측정 결과들을 수용하거나, 보다 많은 수의 사용자들에 대해 리버스 룩업(RL) 데이타의 배치(batch)를 수용하거나, 또는 이들 및 다른 기술들의 조합들을 이용할 수 있다. 추가적으로, 하나 이상의 기능들이 사용자 행동-패턴 분석을 갱신하기 위해 호출될 수 있다.
위치 측정 엔진은, 예를 들어, 각각에 대해 아래에 설명될 궤적법, 확장-디스크법, 및 핵생성-영역법을 포함하는 다수의 상이한 위치 추정 방법들중 하나 이상을 이용할 수 있다.
시스템이 상이한 조건들하에서 이들 방법들중 상이한 방법들을 이용하는 것이 가능하다. 예를 들어, 궤적법은 최근 및 신뢰할 수 있는 속도 측정 데이타가 이용가능할 때 사용될 수 있으며, 확장-디스크법은 최종 위치 측정이 최근에 이루어졌지만 속도 데이타가 이용가능하지 않고 너무 신뢰할 수 없을 때 사용될 수 있으며, 핵생성-영역법은 모든 다른 경우에 이용될 수도 있다. 이들 방법들과 다른 유형들의 위치 측정 기술들간의 다수의 다른 유형들의 스위칭이 이용될 수 있다.
다양한 방법들간의 보다 상세한 스위칭의 예로서, 세가지 방법들 모두는 위치 추정 요구에 응답하여 초기에 적용될 수 있다. 명시적인 속도 데이타가 이용불가할 때, 궤적법은 이러한 속도 정보를 끌어내기 위해 최종 두 위치 측정들을 이용 한다. 궤적법 및 확장-디스크법은 확률 1로 각각 LATR 및 LAED의 하나의 위치 영역을 제공할 것이다. 이러한 영역의 크기는 시간에 대한 위치 측정 정확성, 속도 정확성(움직임의 방향의 변경을 포함하는)사용자 가속도의 확률과 같은 모든 파라미터들에서 불확실성을 캡처한다. 핵생성-영역법은 분수 확률들로 위치 영역들의 세트{LANA, PNA}를 제공한다.
그 다음 각각의 방법들에 의해 제공되는 3개의 초기 추정치들은 그들의 전체 영역 크기에 대해 비교된다. 핵생성-영역법에 대해, 전체 영역 크기는 적어도 50%의 축적 확률을 갖는 위치 영역들에 의해 커버되는 영역으로 세트된다. 이러한 평가는 복수의 위치 영역들이 서로에 대해 오버랩될 수 있다는 사실을 캡처한다. 오버랩-영역은 단지 한번 카운트되고, 대응하는 확률들은 더해진다.
최종적으로, 최소 전체-영역-크기를 제공하는 방법이 위치 추정을 위해 이용된다.
전술한 바와 같이, 3개의 예시적인 방법들, 또는 다른 방법들중 어느 방법이 소정의 조건들의 세트하에서 이용되어야 하는지를 판단하기 위해 다른 유형들의 기술들이 이용될 수 있다.
각각의 예시적인 방법들, 즉, 궤적법, 확장-디스크법 및 핵생성-영역법이 이하 보다 상세히 설명될 것이다.
궤적법(Trajectory Method)
궤적법은 속도 정보, 예를 들어, 움직임의 속도 및 방향의 이용가능성에 기 초한다. 속도 정보는 더 연속적 위치 측정들이 아니면 적어도 2개의 위치 측정들로부터 획득된다. AGPS가 이용될 때, 예를 들어, 속도는 하나의 종래의 FL로부터 직접적으로 획득될 수 있다. 이러한 경우에 있어서, FL 실행은 일련의 연속적인 위치 측정들을 평가하여 이들로부터 속도 메트릭을 유도한다. 이러한 절차는 IS-801로서 알려진무선 통신 표준의 일부이다.
이러한 정보가 이용불가할 때, 속도는 연속적인 룩업들의 측정 결과들로부터 유도될 수 있다. 각각의 사용자에 대한 전형적인 룩업 레이트들에서, 단지 최종 2개의 위치 측정값들만이 값이 됨을 기대할 수 있다.
이들 두 기술들중 어느 기술이 속도 추정을 위해 이용되었는지는 측정 데이타("속도 플래그")내에 포함되어야 한다.
최종 2개의 위치 측정들이 각각 dx1 및 dx2의 방사상 정확도로 시간 t1과 t2에서 좌표 x 1 및 x 2 를 제공한다고 하자. t1과 ti간의 평균 속도는
Figure 112008079864938-PCT00002
로서 유도될 수 있다.
현재 시점에서 사용자 위치 영역의 중심은
Figure 112008079864938-PCT00003
로 추정될 수 있으며, i=1,2, 즉, 둘다 더 최근 포인트이다.
이러한 위치 영역의 크기는 초기 위치 측정들의 정확도 및 유도된 속도의 정확도에 의해 주어진다.
속도의 정확도는 두 성분들을 갖는데, 한 성분은 위치 측정의 정확도에 기인 하며, 다른 한 성분은 실제 속도의 잠재적인 변화에 기인하고, 이는 측정들이
Figure 112008079864938-PCT00004
를 수행하였기 때문이다.
단순화를 위해, 사용자 속도의 정확성에 의해 앞서의 속도 정확도의 기여를 근사한다:
Figure 112008079864938-PCT00005
나중의 기여는 경험적인 접근법
Figure 112008079864938-PCT00006
을 통해 모델화되며, a는 축적 데이타로부터 추정되거나 유도되는 평균 가속도 용어를 나타낸다.
결과적인 속도 정확도로 다음과 같이 주어진다.
Figure 112008079864938-PCT00007
위치 영역의 반경은
Figure 112008079864938-PCT00008
가 된다.
정확도는 (초기 위치-측정 정확도에 기인한) 상수항들, (위치 정확도와 연관된 속도 정확도에 기인한) t에서 선형인 항들 및 (추가적인 가속도항에 기인한) t에서 2차항들을 포함한다. 주목해야 할 것은 가속도항이 속도의 변화 및 움직임의 방향의 변화 모두를 캡처한다는 것이다.
속도 정보가 하나의 룩업 측정으로부터 명백히 제공될 때, 대응하는 속도 정확도 dva는 네트워크에 의해 제공되어야 한다. 그러나, 제 2 항 dvb는 위에 도시한 바와 같이 포함된다. 측정 세션이 전형적으로 전형적인 내부-룩업 시간 프레임들에 비해 적은 수 초가 소요되기 때문에, t2 및 t1는 최종 측정의 시간 스탬프와 동일하게 설정될 수 있다.
상기 궤적 추정에 있어서, 사용자의 가속도는 스칼라 파라미터를 통해 근사되었다. 원칙적으로, 3개 이상의 연속적인 위치 측정들로부터 완전한 가속도 벡터를 유도하는 것이 가능하다. v 12과 v 23가 각각 시간 t1,t2과 t2,t3간의 평균 속도로, 평균 가속도 벡터는
Figure 112008079864938-PCT00009
를 계산한다. 이러한 추정은 정당화될 수 없는 정확도를 제안한다. 도로 변경, 멈추기 위한 브레이크 또는 움직이기 시작하는 것과 같은 강한 가속도들이 통상적으로 전형적으로 FL 시간 기간보다 훨씬 짧은 수초 내지 1분의 시간 스케일로 발생하기 때문에, 과거 측정들은 현재 궤적의 예측을 어렵게 할 수 있다. 그러나, 시간에 걸쳐 위치 측정들로부터 전형적인 평균 가속도 분산들을 유도하는 것이 합당하다. 이러한 이유로, 가속도는 위치-측정 데이타베이스에 포함되었다. 비록 다른 갱신 주기들이 이용될 수 있다 하더라도, 매일 한번 수집 데이타를 갱신하는 것이 충분해야 할 것이다.
확장-디스크법(Expanding-Disk Method)
속도 정보를 이용할 수 없을 때, 사용자의 위치 영역은 평균 또는 최악의 경우의 속도값에 기초하여 추정될 수 있다. 결과적인 위치 영역은 원형 모양을 가지며 이의 반경은 시간과 더불어 확장된다("확장 디스크").
위치 측정들이 정확도 dx1로 시간 t1에서 좌표 x 1 을 제공하고 속도값이 정확도 dv1을 v1이라고 가정하자. 움직임의 방향의 정보를 이용할 수 없기 때문에, 위치 영역의 중심 x=X 1은 변하지 않는다. 대신에, 위치 영역의 반경
Figure 112008079864938-PCT00010
은 시간과 더불어 변할 것이다. 이러한 추정에서, 가속도항은 무시되었다. 이것에 대한 속도 정보가 매우 부정확하고 경험적인 가속도항들을 통해 부가되는 추가적인 복잡도가 정당화되지 않는 것처럼 보이기 때문이다.
확장-디스크법은 평균 또는 최악의 경우 속도 값이 룩업들 또는 외부 소스들로부터 획득된 수집, 영역-특정 속도 데이타에 의해 대체될 때 개선될 수 있다. 다시 말하면, 다른 갱신 주기들이 이용될 수 있다 하더라도, 매일 한번 수집 속도 데이타를 갱신하는 것이 충분할 것이다.
핵생성-영역법(Nucleation-Area Method)
빈 스페이스(Bin Space)의 정의
핵생성 영역 분석은 좌표들 경도, 위도 및 시간을 갖는 3차원(3D) 빈 스페이스 위에서 동작한다. 각각의 3D 빈은 Bijk로 언급된다. 각각의 3D 빈의 보다 낮은 차원의 서브스페이스들은 각각 "지리적 빈"(B0) 또는 "시간적 빈"(Bk)으로서 언급된다. 지리적 평면에서, 빈 스페이스는 네트워크 영역 주변의 경계 직사각형에 의해 경계지워진다. 시간적 차원에서, 이것은 하루의 시간 프레임을 커버한다.
각각의 사용자에 대해, 몇몇 연장된 시간 프레임(예를 들어, 3개월)에 걸쳐 획득된 위치 측정 데이타는 빈 스페이스에 할당된다. 예시적인 실시예에서, 주중과 주말의 사용자 행동을 구별하기 때문에, 주중 및 주말의 측정 데이타의 서브셋들 모두에 대해 독립적으로 전체 프로세스를 수행한다.
빈(Bijk)으로의 측정 포인트(x, y, z)에 대한 할당 조건은
Figure 112008079864938-PCT00011
이며, (dx,dy,dt)는 빈 크기를 나타내며, (xi,yj,tk)는 빈(Bijk)의 중심을 나타낸다. 시간적 구성요소는 하루의 시간 프레임만을 캡처하기 때문에, 다른 날 이지만 동일한 시간에 얻어진 데이타는 동일한 시간 빈내에 만들어진다.
통계적인 확실성에 기초한 핵생성 영역(Nucleation Areas Based on Statistical Certainty)
할당 동작은 모든 빈에 대해 측정 카운트(cijk)로 유도한다. 시간 프레임
Figure 112008079864938-PCT00012
동안 사용자에 대한 전체 측정의 수는
Figure 112008079864938-PCT00013
이다.
사용자에 대한 전체 측정은
Figure 112008079864938-PCT00014
이다.
사용자가 반복적인 행동 패턴을 나타낼 때, 이 사용자에 대한 위치 측정 포인트들은 빈들의 작은 서브셋에 핵을 모양으로 할 것이어서, 이들 빈들에 대해 보다 높은 cijk카운트들의 결과를 가져온다. kh 시간 간격동안 Bijk에서 사용자를 발견할 가능성 Pijk는
Figure 112008079864938-PCT00015
로 추정될 수 있다.
Pijk는 하루 전체가 아니라, 각각의 시간적 빈에 대하여 정규화된다.
원칙적으로, 0이 아닌 Pijk를 갖는 각각의 빈은 하나의 핵생성 영역 NAijk으로 정의될 수 있다. 이들 핵생성 영역 모두가 메모리에 유지된다면, 이들은 위치 영역들의 세트 {LA}k를 발견하기 위해 사용될 수 있으며, 여기서 사용자는 연관된 확률 Pijk를 갖는 t ∈ Bk에서 발견될 수 있다. 그러나, 이러한 접근법은 Pijk의 불확실성 dPijk가 PIJk 자체보다 훨씬 작을 때에만 신뢰할 수 있는 결과를 가져온다. 이것은 핵생성 영역들의 세트가 조건 a·Pijk > dPijk을 충족시키는 것들에 제한되어야 한다는 것을 의미하며, 여기서 a는 디자인 파라미터이다. 확률 에러 dPijk는
Figure 112008079864938-PCT00016
로 추정될 수 있다. 이것은 동일한 시간 인덱 스 k를 갖는 모든 빈들에 대해 동일한 값을 갖는다. 핵생성 영역당 카운트들의 최소 수는
Figure 112008079864938-PCT00017
이며, 이것은 cijk > ck min 를 갖는 빈들만이 핵생성 영역들이 될 수 있다는 것을 의미한다.
a에 대한 합리적인 값은 다음의 방식으로 찾을 수 있다. 확률 에러 dPk가 자체적으로 Pijk에 독립적이기 때문에, 확률 스페이스를 크기 dPk의 같은 간격의 빈들로 분할하여 다양한 Pijk값들을 이 스페이스에 할당할 수 있다. 최저 빈은 P0=0, 다음으로 낮은 빈은 Px=dPk 등을 갖는다. 핵생성 영역들은 최저 빈에 존재하지 않는 Pijk를 갖는 모든 Bijk에 대해 생성되어야 하며, 이것은 조건 Pijk > P1/2 또는 a = 0.5을 설정한다.
증분적 빈-크기 확장(Incremental Bin-Size Expansion)
비록 데이타 획득을 위해 확장 시간 프레임이 선택된다 하더라도, 전형적인 룩업 레이트들(예를 들어, 시간당 1회)하에서 제공되는 측정 포인트들의 수는 작다. 결과적으로, 상기 핵생성-영역법은 카운트들의 부족으로 인해 여러 빈들에 걸쳐 펼쳐지는 사용자 패턴들을 놓칠 수도 있다. 다음의 예는 이러한 현상을 예시한다.
모든 사용자가 1개월(31일)에 걸쳐 시간당 대략 1번씩 조회된다고 가정하자. 이것은 대략 19일의 업무일 또는 시간당 ck=19 위치 측정들의 평균에 대응한다. 시 간적 빈 크기가 1시간으로 가정한다. 컷오프 카운트는 a=0.5에 대해 ck min 2.18이며, 따라서 핵생성 영역당 카운트들의 최소 수는 cijk=3이다. 이러한 컷오프에 대해, 시간적 빈당 핵생성 영역들의 최대 수는 19/3=6이다. 19 측정 포인트들이 각각 1 내지 2 카운트를 유지하는 13 빈에 걸쳐 분산될 때, 이들 중 어느 것도 핵생성 영역으로 식별될 수 없는데 이는 이들이 조건 cijk > ck min 을 충족시키지 못하기 때문이다. 이들 빈들의 몇몇은 흩어질 수도 있는 반면에, 다른 빈들은 서로의 부근에 가깝게 그룹지워진다. 후자의 빈들은 연관된 영역에서 사용자의 존재에 관한 통계적으로 중요한 정보를 유지한다. 이러한 정보는 보다 큰 빈 크기가 사용되는 경우 추출될 수 있다. 예를 들어, 4개의 요인들에 의해 지리적 빈 크기의 확장이 cijk > ck min 를 갖는 복수의 핵생성 영역들을 식별하기에 충분할 수도 있다. 따라서, 상이한 길이 스케일상의 핵생성 패턴들을 캡처하기 위해 큰 스케일의 빈 크기들에 걸쳐 핵생성-영역 분석이 반복될 필요가 있을 수 있다.
지리적 빈-크기 확장(Geographic Bib-Size Expansion)
핵생성 영역 분석은 지리적 빈 크기 증가와 더불어 수차례 반복된다. 각각의 증가시, 지리적 빈 크기는 경도와 위도 모두 동시에 증가될 수 있다. 빈 크기는 기하학적으로, 예를 들어, 각각의 지리적 구성요소에 대해 2배로 또는 등가적으로 지리적 빈 영역에 대한 4배로 단계적으로 증가될 수 있다.
모든 단계에서, 핵생성 영역들을 형성한 모든 측정 포인트들은 다음 단계를 위해 사용되는 측정 포인트들의 전체 세트로부터 취해져야 한다. 이것은 동일한 측정 포인트가 복수의 핵생성 영역들에 기여하지 못하도록 한다.
핵생성-영역법의 이러한 양태를 구현하기 위한 알고리즘은 다음과 같다.
1. 평가를 위해 측정-데이타 세트를 선택(예를 들어, 3개월 걸쳐 주중)
2. 시간적 빈 크기를 설정(예를 들어, 1 시간)
3. 최소 지리적 빈 크기를 설정(예를 들어, 500미터)
4. 측정 데이타를 시간적 빈에 사전할당하고 이들 각각에 대해 ck를 계산
5. 모든 시간적 빈들 k에 걸쳐 루프
A. 모든 지리적 빈 크기에 걸쳐 루프, 스테핑 인덱스 s :
a. 지리적 빈들에 측정 데이타 세트를 할당.
b. 빈
Figure 112008079864938-PCT00018
당 측정 카운트를 결정.
c.
Figure 112008079864938-PCT00019
에 근거하여 새로운 핵생성 영역들
Figure 112008079864938-PCT00020
식별.
d. 단계 s의 새로운 핵생성 영역들
Figure 112008079864938-PCT00021
에 할당된 측정 포인트들에 의해 측정-데이타 세트를 소모.
e. 4배에 의해 지리적 빈 크기를 증가시킴.
f. 브레이크 : 지리적 빈 크기가 네트워크 영역보다 클 때.
6. 알고리즘 종료.
사용자가 시간 t에서 발견될 수 있는 위치 영역들 {LA}k은 t∈Bk를 갖는 핵 생성 영역들
Figure 112008079864938-PCT00022
의 서브셋으로부터 유도될 수 있다. 앞서와 같이, 연관된 확률들은
Figure 112008079864938-PCT00023
이다. 주목해야 할 것은 상이한 지리적 크기의 위치 영역들은 서로 오버랩될 수 있다는 것이다.
시간적 및 지리적 빈-크기의 동시 확장(Simultaneous Expansion of Temporal and Geographic Bin-Size)
비록 상기 알고리즘이 가변 지리적 길이 스케일의 핵생성 영역을 인식할 수 있다하더라도, 많은 수의 지리적 빈들 보다는 보다 긴 시간 프레임들, 즉, 복수의 시간적 빈들에 걸쳐 지속하는 패턴들을 놓칠 수 있다. 이러한 패턴을 캡처하기 위해, 알고리즘은 시간적 빈 크기의 변화를 포함할 수도 있다. 이러한 변화는 긴 시간 프레임이지만 작은 지리적 영역 및 그 반대의 경우에 대해 핵생성을 인식하기 위해 지리적 빈 크기의 변화로부터 독립적으로 발생해야 할 것이다.
모든 핵생성 분석이 새로운 핵생성 영역들에 할당된 영역들에 의해 측정 데이타 세트를 감소시키기 때문에, 각각의 단계는 다음 단계의 결과에 영향을 끼친다. 2차원(2D) 파라미터 공간(시간적 및 지리적 빈 크기)에 걸쳐 스캐닝할 때, 어느 시퀀스가 최상의 결과를 가져올지가 불분명할 수 있다. 또한, 어떠한 적절한 메트릭이 랭크(rank)되어야 하고 상이한 스캐닝 시퀀스들의 결과와 비교되어야 할지 불분명할 수 있다. 더욱이, 결과는 초기(즉, 최소) 시간적 및 지리적 빈 크기들의 선택에 달려있을 수 있다. 합리적인 값들은 시간적 빈에 대해 0.75시간(45분)이며 경도 및 위도에 대해 500m일 수 있다. 이러한 선택은 100km × 100km 마켓, 즉, 각각의 지리적 면적에서 200에 대해 32 시간적 빈들 및 40,000 지리적 빈들을 생성할 수 있다.
2개의 잠재적인 시퀀스들이 아래의 표 1에 도시된다. 시퀀스 A는 3D 빈-크기 증가들에 대해 단조 차수를 유지하고 지리적 확장에 비해 시간적 확장 우선순위를 제공한다. 이것은 패턴들에 포커스를 설정하며, 사용자는 오랜 시간동안 한 장소에 앉아 있는다. 시퀀스 B는 시간적 및 하나의 지리적 치수에서 단조로운 단계적 증가의 곱을 유지하며, 우선적으로 지리적 빈들을 확장하고, 그 다음 시간적 빈들을 확장한다. 이것은 실제적인 어플리케이션에 보다 적합할 수 있는 보다 짧은 시간 프레임들에 대해 보다 넓은 지리적 영역에 걸쳐서 사용자가 로밍하는 패턴들을 강조한다.
Figure 112008079864938-PCT00024
Figure 112008079864938-PCT00025
시간적 차원에서 확장될 때 고려되어야 할 다른 양태는 다양한 시간 간격들 Bk이 상이한 전체 카운트들 ck을 가질 수 있다는 것이다. 이어서, 인덱스 k는 최소 시간 빈을 나타내고, 인덱스 l은 임의 다른 결국 확장되는 시간 빈을 나타낸다. 모든 k에 걸쳐서 ck의 변화를 설명하기 위해, 카운트 cijk 대신에 카운트 분수
Figure 112008079864938-PCT00026
가 분석을 위해 사용된다. 각각의 카운트 분수에 대한 연관된 확실성은
Figure 112008079864938-PCT00027
이다. 시간 확장 빈(B1)에 대해 전체 카운트 분수 및 이의 확실성은
Figure 112008079864938-PCT00028
이며, 여기서 합은 B1에 포함된 모든 최소-크기 빈 Bk에 걸쳐 취해진다.
핵생성 영역들에 대한 컷오프는 앞서와 같이
Figure 112008079864938-PCT00029
로 정 의될 수 있다.
상기 접근법을 구현하기 위한 알고리즘은 다음과 같다.
1. 평가를 위해 측정-데이타 세트를 선택(예를 들어, 3개월 걸쳐 주중)
2. 최소 시간적 빈 크기를 설정(예를 들어, 0.75 시간)
3. 최소 지리적 빈 크기를 설정(예를 들어, 500미터)
4. 시간적 및 지리적 빈 크기들에 걸쳐 루프, 스테핑 인덱스 s:
A. 빈들에 측정 데이타를 할당.
B. 각각의 시간적 빈에 대해 ck를 계산.
C. 빈 cs ijl와 zs ijl당 측정 카운트와 카운트 분수를 결정.
D. zs ijl > zmin l에 기초하여 새로운 핵생성 영역 NAs ijl을 식별.
E. 단계 s의 새로운 핵생성 영역 NAs ijl에 할당된 측정 포인트들에 의해 측정-데이타 세트를 소모.
F. 시퀀스(예를 들어, 표 1로부터의 시퀀스 A 또는 시퀀스 B)에 따라서 시간적 및 지리적 빈 크기를 증가시킨다. 연관된 빈 곱셈기는 각각 2개의 지리적 빈들 및 시간적 빈들에 대해 ns x, ns y와 ns t이다.
G. 브레이크 : 지리적 빈 크기가 네트워크 영역보다 클 때
5. 각각의 Bk에 대해, 나머지, 즉, 핵생성 영역에 포함되지 않은 최소-크기 지리적 빈들에 대해 전체 분수 카운트
Figure 112008079864938-PCT00030
를 식별.
Figure 112008079864938-PCT00031
6. 알고리즘 종료.
모든 핵생성 영역들 NAs ijl이 식별된 후, 대응하는 위치 영역들 및 이들의 확률들이 시간 t에서 위치 요구에 대해 유도된다. 이러한 목적을 위해, NAs ijl을 최소-크기 시간적 빈이지만 동일한-크기 지리적 빈의 핵생성 영역들로 분해한다:
Figure 112008079864938-PCT00032
NAs ijl의 카운트 분수는 모든 분해된 NAs ijk에 걸쳐서 고르게 분산된다: zs ijk = zs ijl/nt에서, nt는 Bl에 포함된 Bk의 수이다.
시간 t에서, 위치 영역 LAs ijk은 t∈Bk를 갖는 모든 분해된
Figure 112008079864938-PCT00033
의 지리적 단면과 동일하다. 각각의 LAs ijk에 대한 확률 Ps ijk의 유도는 모든 i, j, s에 대한 zs ijk 값들과 Zr k에 기초한다:
Figure 112008079864938-PCT00034
이 식에서, zs ijk의 분수 카운트는 Bk내 분해된 핵생성 영역들과 Bk내 나머지 영역들의 모든 분수 카운트의 합으로 정규화되었다. 주목해야 할 것은 이러한 정규화의 결과로서 하나의 핵생성 영역 NAs ijl으로 부터 유도된 모든 위치 영역들이 상이한 Ps ijk를 가질 수 있지만 동일한 지리적 크기를 갖는다는 것이다.
셀프-바이어싱에 대한 정정(Correction to Self-Biasing)
전술한 예시적인 접근법들은 데이타-획득 레이트가 시간 및 사용자의 위치에 독립적일 때 잘 동작한다. 본 명세서의 다른 곳에 기술된 하나 이상의 스마트 룩업 접근법들은 이러한 조건을 위반할 수 있는데, 이는, 예를 들어, 이러한 접근법들이 사용자들이 원하는 광고 지역들과 오버랩될 가능성이 높을 때 보다 자주 위치 갱신을 스케줄할 수 있기 때문이다. 이것은 사용자가 실제보다 더 자주 이들 영역들의 근처에 상주한다고 제안하는 광고 영역들 주변의 핵생성 영역들을 바이어스시킨다. 비록 이러한 효과가 안정 상태에서 자체-안정화될 수도 있다 하더라도, 이것은 광고 영역들이 변경될 때 지연된 응답을 생성한다.
이러한 셀프-바이어싱 효과는 다음 단계의 하나 또는 둘을 수행함으로써 완 화될 수 있다.
1. SFL로 보장된 최저 룩업 주파수 flow를 도입(예로서, 2시간당 1차례).
2. 빈 스페이스로 진입하기전에 Tlow=1/flow의 시간 창들을 통해 카운트 수들을 정규화.
상기 제 2 단계는 시간적 차원에 대해 모든 측정 데이타의 프리-비닝(pre-binning)을 나타낸다. 프리-비닝 스페이스 Ωr는 모든 측정 데이타들의 전체 시간 축 τ를 연장하며 빈 크기 Tlow를 갖는다. 측정 데이타는 각각의 사용자에 대해 이러한 프리-빈(pre-bin) 스페이스로 입력된다. 그 다음, 시간 빈 Ωr당 카운트
Figure 112008079864938-PCT00035
의 수가 결정된다. 측정 데이타가 빈 스페이스 Bijk로 입력될 때, cijk로의 각각의 카운트의 기여는 자신의 프리-빈의
Figure 112008079864938-PCT00036
만큼 가중된다. 이것은 cijk에 대한 분수 값을 가져온다. 그 다음, 이러한 분수 카운트는 zijk등을 생성하기 위해 ck에 의해 정규화될 것이다.
상기 접근법을 구현하기 위한 알고리즘은 다음과 같다.
1. 평가를 위해 측정-데이타 세트를 선택(예를 들어, 3개월 걸쳐 주중)
2. 프리-비닝을 위한 시간 프레임 Tlow를 설정.
3. Ωr내로 데이타를 프리-빈.
4. Ωr당 카운트들
Figure 112008079864938-PCT00037
를 결정.
5. 빈 스페이스를 위한 최소 시간적 빈 크기를 설정(예를 들어, 0.75시간)
6. 빈 스페이스를 위한 최소 지리적 빈 크기를 설정(예를 들어, 500m)
7. 시간적 및 지리적 빈들 크기에 걸쳐 루프, 스테핑 인덱스 s:
A. 프리-빈 가중치 팩터
Figure 112008079864938-PCT00038
를 갖는 빈들에 측정 데이타를 할당
B. 각각의 시간적 빈에 대해 ck를 계산.
C. 빈 cs ijl와 zs ijl당 측정 카운트와 카운트 분수를 결정.
D. zs ijl > zmin l에 기초하여 새로운 핵생성 영역들 NAs ijl을 식별.
E. 단계 s의 새로운 핵생성 영역들 NAs ijl에 할당된 측정 포인트들에 의해 측정-데이타 세트를 소모.
F. 시퀀스(예를 들어, 표 1로부터의 시퀀스 A 또는 시퀀스 B)에 따라서 시간적 및 지리적 빈 크기를 증가시킨다. 연관된 빈 배수들(multipliers)은 각각 2개의 지리적 빈 및 시간적 빈에 대해 ns x, ns y 및 ns t이다.
G. 브레이크 : 지리적 빈 크기가 네트워크 영역보다 클 때
8. 각각의 Bk에 대해, 나머지, 즉, 핵생성 영역들에 포함되지 않은 최소-크기 지리적 빈들에 대해 전체 분수 카운트
Figure 112008079864938-PCT00039
를 식별:
Figure 112008079864938-PCT00040
6. 알고리즘 종료.
사용자의 비가용성(Non-availability of Users)
상기 소정의 예시적인 알고리즘들은 어떠한 위치 정보도 제공하지 않을 때 어떻게 측정 데이타가 처리되어야 할지를 명시하지 않는다. 이런 경우들로는, 예를 들어, 사용자가 커버리지를 갖지 않거나, 모바일 디바이스 전원이 다운되거나, 다른 네트워크로 로밍하거나, 또는 위치 정보 제한(LIR) 플래그를 설정할 때이다.
예시적인 목적을 위해 이들 조건들이 연관된 시간 스탬프와 함께 "이용 불가"일 때 위치 데이타베이스에 의해 유지될 수도 있다고 가정한다. 사용자가 시간적 빈 Bk동안 100번 이상 룩업되지만 지리적 빈 위치들 Bij와 Bi'j'와 단지 두번만 이용가능할 때, 이들 두 빈들 중 하나에서 사용자를 발견하기 위한 확률은 0.5보다 0.01로 설정되어야 한다. 이러한 예는 비가용성이 정규화에서 고려되어야 한다는 것을 지시한다.
이러한 목적을 위해, 임의 다른 빈과 이웃 관련이 없지만, 엔트리들은 전체 카운트 ck에서 고려되는 추가적인 지리적 빈 Bij=Boff이 도입될 수 있다. 이것은 위치 영역 확률들로 비-가용성을 자동적으로 포함한다.
더욱이, 스마트 룩업 프로세스에 추가적인 특성으로서 가용성 정보를 제공하는 것이 합당하다. 이것은 전혀(또는 거의) 이용불가한 사용자들에 대한 flow 미만 수준들까지 충분히 룩업의 횟수를 상당히 감소시키는 것을 허용한다. 대응하는 룩업 레이트는 foff이다. 시간 스케일 Toff=1/foff에서 추가적인 프리-비닝 동작을 피하 기 위해, 1 이상의 Tflow 떨어진 연속적인 "비-가용성" 결과들을 갖는 측정 데이타는 그 사이의 모든 Ωr 프리-빈들 중심에서 인공적인 비-가용성 데이타에 의해 채워진다. 이들 추가적인 데이타는 또한 빈 스페이스 Bijk에 입력된다.
추가적인 이용가능성-영역(AAk) 분석은 이용가능성 단독에 대해 시간적 차원에서 수행될 수 있다. 이러한 분석은 핵생성 영역 분석과 동일한 개념을 따르지만, 1차원, 즉, 시간적 차원에서만이다. 이것은 사용자가 이용불가한, 예를 들어, 밤 또는 주말동안 각각의 사용자에 대한 전형적인 시간 프레임을 식별하는 것을 허용한다. 결과적으로, 스마트 룩업 프로세스는 매우 낮은 레이트에서 이들 사용자들을 룩업함으로써 처리량 자원들을 절약할 수 있다.
핵생성-영역 갱신 빈도(Nucleation-Area Update Frequency)
핵생성 영역들은 보다 긴 시간 프레임에 걸쳐 통합 사용자 행동을 캡처하기 때문에, 이들은 가장 최근의 위치 갱신들에 상대적으로 민감하지 않다. 따라서, 이러한 영역들은 매우 자주 갱신될 필요가 없다. 예를 들어, 소정의 어플리케이션에서 각 요일의 마지막(예를 들어, 자정)에 모든 핵생성 영역들을 갱신하는 것으로 충분할 수도 있다. 물론, 다른 갱신 빈도수들이 다른 실시예들에서 사용될 수 있다.
다시 말하면, 전술한 예시적인 실시예들의 특별한 시스템 소자들, 프로세스 동작들 및 다른 특징들이 단지 예로서만 제공된다는 것이 이해되어야 한다. 앞서 지시된 바와 같이, 전술한 기술들은 다른 유형들의 무선 통신 시스템들에서 사용하 고 다른 유형들의 위치-기반 서비스들과 함께 사용하기 위해 쉬운 방식으로 적합화될 수 있다. 또한, 본 발명은 소정의 무선 네트워크의 서브-네트워크 또는 다른 지정된 부분들에 적용되거나, 복수의 무선 네트워크들 또는 잠재적으로 다른 유형들의 다른 네트워크들의 조합들에 적용될 수 있다. 첨부된 청구범위 내에서 이들 및 다수의 다른 대안적인 실시예들은 당업자들에게 쉽게 명백할 것이다.

Claims (10)

  1. 위치-기반 서비스들을 제공하는 방법으로서, 상기 방법은
    공통 지리적 영역내에 위치되는 무선 네트워크와 연관된 모바일 사용자 디바이스들을 식별하는 단계; 및
    상기 디바이스들에 의해 공유된 방송 채널을 통해 상기 무선 네트워크에 연관된 상기 식별된 모바일 사용자 디바이스들로 위치-기반 서비스 정보를 전달하는 단계를 포함하는 위치-기반 서비스 제공 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 모바일 디바이스들중 적어도 소정의 한 디바이스로부터 상기 위치-기반 서비스 정보에 대한 응답을 수신하는 단계; 및
    상기 위치-기반 서비스 정보에 대한 상기 응답에 기초하여 상기 모바일 사용자 디바이스들중 상기 소정의 한 디바이스로 적어도 하나의 메시지의 전달을 제어하는 단계를 포함하는 위치-기반 서비스 제공 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 모바일 사용자 디바이스들중 적어도 소정의 한 디바이스는 자신의 내부 메모리에 상기 위치-기반 서비스 정보를 저장하고, 이어서 상기 모바일 사용자 디바이스들중 상기 소정의 한 디바이스는 상기 디바이스와 연관된 위치, 존재 및 프 로파일 정보중 적어도 하나에 기초하여 상기 저장된 위치-기반 서비스 정보의 적어도 일부를 액세스하는 위치-기반 서비스 제공 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 방송 채널은 상기 무선 네트워크의 페이징 채널을 포함하는 위치-기반 서비스 제공 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 위치-기반 서비스 정보는 상기 모바일 사용자 디바이스로 전달을 위해 이용할 수 있는 위치-기반 서비스 컨텐트를 식별하는 컨텐트-식별 정보를 포함하여, 상기 모바일 사용자 디바이스들중 소정의 한 디바이스가 상기 디바이스로 전달될 특별한 위치-기반 서비스 컨텐트를 상기 이용가능한 위치-기반 서비스 컨텐트로부터 자동적으로 선택할 수 있도록 하는 위치-기반 서비스 제공 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 위치-기반 서비스 정보는 복수의 컨텐트 개요들을 포함하는 위치-기반 서비스 제공 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 컨텐트 개요들은 슬롯 방송 채널중의 하나 이상의 슬롯들에서 전송된 컨텐트 개요들의 링크된 리스트로서 상기 모바일 사용자 디바이스들에 전송되는 위치-기반 서비스 제공 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 위치-기반 서비스 정보는 자신의 현재 위치를 결정할 때 상기 모바일 사용자 디바이스들중 소정의 한 디바이스에 의해 사용하기 위한 보조 정보를 포함하는 위치-기반 서비스 제공 방법.
  9. 위치-기반 서비스들의 제공시 사용하기 위한 장치로서, 상기 장치는
    메모리와 결합된 프로세서를 구비한 적어도 하나의 프로세싱 디바이스를 포함하는 위치-기반 서비스 시스템을 포함하고,
    상기 위치-기반 서비스 시스템은 공통 지리적 영역내에 위치되는 무선 네트워크와 연관된 모바일 사용자 디바이스들을 식별하도록 적합하고,
    상기 위치-기반 서비스 시스템은 상기 디바이스들에 의해 공유된 방송 채널을 통해 상기 무선 네트워크와 연관된 상기 식별된 모바일 사용자 디바이스들로의 위치-기반 서비스 정보의 전달을 제어하도록 더 작합한, 위치-기반 서비스 제공시 사용하기 위한 장치.
  10. 무선 네트워크에 연관된 모바일 사용자 디바이스로서, 상기 모바일 사용자 디바이스는 상기 모바일 사용자 디바이스와 상기 디바이스와 함께 공통으로 위치되 는 것으로서 식별된 적어도 하나의 추가적인 모바일 사용자 디바이스에 의해 공유되는 방송 채널을 통해 전달된 위치-기반 서비스 정보를 수신하도록 구성되는, 무선 네트워크와 연관된 모바일 사용자 디바이스.
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