KR20090008349A

KR20090008349A - 무선 통신 시스템에서 위치 기반 서비스들을 제공하기 위한방법 및 장치

Info

Publication number: KR20090008349A
Application number: KR1020087027965A
Authority: KR
Inventors: 비수아나스 푸살라
Original assignee: 루센트 테크놀러지스 인크
Priority date: 2006-05-19
Filing date: 2007-05-08
Publication date: 2009-01-21
Also published as: EP2025127A2; WO2007136544A2; WO2007136544A3; CN101449546A; US20070270165A1; JP2009538090A

Abstract

위치 기반 서비스들은 적어도 하나의 무선 네트워크의 적어도 일부를 포함하는 통신 시스템에 제공된다. 본 발명의 일 양태에서, 프로파일 정보는 각각의 모바일 사용자 디바이스들과 연관된 사용자들에 대해 획득되고, 위치 및 프레즌스 정보는 모바일 사용자 디바이스들에 대해 획득된다. 모바일 사용자 디바이스들 중 주어진 것으로의 적어도 하나의 메시지의 전달은 위치, 프레즌스 및 프로파일 정보의 조합에 기초하여 제어된다.

위치 기반 서비스, 위치 쿼리, 프레즌스 정보, 프로파일 정보, 프리-비닝 스페이스, 핵 영역

Description

무선 통신 시스템에서 위치 기반 서비스들을 제공하기 위한 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR PROVIDING LOCATION-BASED SERVICES IN A WIRELESS COMMUNICATION SYSTEM}

관련 출원

본 발명은 아래의 미국특허출원들에 관련된다.

제목이 "위치 기반 서비스 시스템에서 메시지 전달 기회들의 경매(Auctioning of Message Delivery Opportunities in a Location-Based Services System)"인 대리인 문서번호 Poosala 38.

제목이 "사용자 움직임 통계를 이용하는 위치 기반 서비스들의 제공(Provision of Location-Based Services Utilizing User Movement Statistics)"인 대리인 문서번호 Anupam 20-4-13-39.

제목이 "위치 기반 서비스 시스템에서 위치 쿼리들의 우선화(Prioritization of Location Queries in a Locations-Based Services System)"인 대리인 문서번호 Hampel 16-14-5-40.

제목이 "트래픽 동기화된 위치 측정(Traffic-Synchronized Location Measurement)"인 대리인 문서번호 Hampel 17-15-41.

제목이 "모바일-개시 위치 측정(Mobile-Initiated Location Measurement)"인 대리인 문서번호 Hampel 18-16-42.

제목이 "위치 기반 서비스 정보의 방송 채널 전달(Broadcast Channel Delivery of Location-Based Services Information)"인 대리인 문서번호 Hampel 19-17-43.

제목이 "모바일 위치의 역 룩업(Reverse Lookup of Mobile Location)"인 대리인 문서번호 Hampel 20-18-44.

위에 열거된 출원들 모두는 동시에 여기에 파일링되고, 참조문헌으로써 통합된다.

발명의 분야

본 발명은 일반적으로 무선 네트워크들 및 다른 형태들의 무선 통신 시스템들에 관한 것이며, 특히, 이러한 시스템들에서 위치 기반 메시지 전달 및 다른 서비스들을 모바일 사용자 디바이스들에 제공하는 기술들에 관한 것이다.

다양한 상이한 타입들의 무선 통신 시스템들이 공지되어 있다. 예를 들면, 통상적인 무선 셀룰러 네트워크는 규정된 유효범위 영역들 내에서 모바일 사용자 디바이스들과 통신하는 상호접속된 다수의 기지국들을 포함한다.

최근, 모바일 사용자 디바이스들의 현재 위치들에 기초하여 모바일 사용자 디바이스들에 광고 또는 다른 형태들의 메시지들을 전달하는 기술들이 개발되고 있다. 그러므로, 주어진 사용자 디바이스들이 특정한 소매 확립(retail establishment)에 근접해지도록 결정되고, 그 확립과 연관된 광고는 사용자 디바이 스에 전달될 수 있다.

이 타입의 기술들의 예들은 제목이 "Real-Time Wireless E-Coupon(Promotion) Definition Based On Available Segment"인 미국특허출원공개번호 2002/0095333, 제목이 "System and Method for Providing Short Message Targeted Avertisements Over a Wireless Communications Network"인 2002/0164977, 제목이 "Push Delivery Service Providing Method, Information Providing Service System, Server System and User Station"인 2003/0198346, 제목이 "Location-Based Content Delivery"인 2004/0209602, 제목이 "Distribution of Location Specific Advertising Information Via Wireless Communication Network"인 2005/0221843, 제목이 "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"인 2005/0227711, 및 제목이 "Custom Information For Wireless Subscribers Based on Proximity"인 2006/0058037.

불행히도, 위에서 언급된 참조문헌들에 설명된 것들과 같은 종래의 무선 통신 시스템들은 상당한 수의 단점들을 갖는다. 예를 들어, 종래의 시스템들은 통상적으로 과도한 위치 쿼리들(queries) 또는 기지국들과 모바일 사용자 디바이스들 간의 다른 형태들의 위치 관련 통신들을 야기할 수 있는 방식으로 구성되어, 그것들의 주요 보이스(voice) 및 데이터 트래픽 기능을 지원하도록 시스템들의 능력을 무너뜨린다. 또한, 상술한 시스템들은 제공되는 세입-발생 성능들(revenue- generating capabilities)에 있어 결핍되어 있다. 종래 실시에 관련된 다양한 문제점들의 관점에서, 모바일 사용자 디바이스들에 위치 기반 서비스들을 전달하기 위한 개선된 기술들에 대한 필요성이 존재한다.

하나 이상의 예시적인 실시예들에서 본 발명은 무선 네트워크와 연관된 모바일 사용자 디바이스들에 위치 기반 서비스들을 전달하기 위한 개선된 기술들을 제공한다.

본 발명의 일 양태에 따라, 프로파일 정보는 무선 네트워크와 연관된 각각의 모바일 사용자 디바이스들과 연관된 사용자들을 위해 얻어지고, 위치 및 프레즌스 정보(presence information)는 모바일 사용자 디바이스들을 위해 획득된다. 프레즌스 정보는 예컨대, 주어진 모바일 디바이스의 사용자가 그 디바이스 상의 활성 보이스 호출로 현재 활동하는지 또는 사용자가 미팅 중에 있거나 그렇지 않으면 참석하거나 이용불가능한지의 여부를 나타낼 수 있다. 모바일 사용자 디바이스들 중 주어진 하나에 적어도 하나의 메시지를 전달하는 것은 위치, 프레즌스 및 프로파일 정보의 조합에 기초하여 제어된다.

예시적인 실시예에서, 이들 동작들은 게이트웨이를 통해 무선 네트워크의 메시지 서비스 센터 또는 다른 요소에 결합될 수 있는, 여기에 Gcast^TM 시스템으로서 참조되는, 위치 기반 서비스 시스템에서 적어도 부분적으로 구현된다. 위치 기반 서비스 시스템은 마케팅 메시지 데이터베이스 및 가입자 정보 데이터베이스에 결합될 수 있다. 위치 기반 서비스 시스템은 예로써, 인터넷 프로토콜 네트워크를 통해 브라우저가 설치된 외부 처리 디바이스로 액세스가능한 적어도 하나의 처리 디바이스를 포함할 수 있다. 위치 기반 서비스 시스템은 예컨대 복제 위치 쿼리들을 제거하고 위치 쿼리들을 우선화함으로써 무선 네트워크의 기지국들과 모바일 사용자 디바이스들 간의 위치 관련 통신들을 최소화하도록 구성되는 위치 서버를 포함할 수 있다.

본 발명의 예시적인 실시예에서 제공될 수 있는 특정 타입의 위치 기반 서비스의 일 예는 Gcast^TM로서 언급되는 지리적인 메시징 서비스이다. 이 서비스는 모바일 사용자 디바이스들 중 대응하는 것이 지정된 위치에 들어갈 때 발송인(sender)으로 하여금 지정된 수취인에게로의 전달을 위한 시스템에 메시지를 제출하게 한다. 발송인 및 수취인이 동일한 사용자, 상이한 사용자 또는 다른 실체들일 수 있다. 본 발명의 기술들을 사용하는데 용이한 다른 위치 기반 서비스들의 예들은 전자 쿠폰들, 대응하는 사용자의 프로파일 정보에 응답하여 발생된 라이프스타일 경보들(lifestyle alerts), 및 이벤트 관련 마케팅 서비스들을 포함한다.

예시적인 실시예들에서 본 발명은 위에서 식별된 종래 시스템들에 대해 상당한 이점들을 제공한다. 예를 들어, 위치 쿼리들의 수 및 요구되는 다른 형태들의 위치 관련 통신들이 상당히 감소될 수 있고, 여전히 통신 시스템 내에서 다양한 위치 기반 서비스들의 구현을 가능하게 한다. 이것은 위치 관련 통신들이 무선 네트워크를 압도하고(overwhelming), 그 네트워크의 주요 음성 및 데이터 트래픽 기능에 간섭하는 것을 방지한다. 더욱이, 많은 부가적인 세입-발생 성능들이 제공되고, 이것들은 메시지 전달 기회들의 경매(auction) 뿐만 아니라, 사용자 움직임 통계의 사용을 통해 보다 효과적인 마케팅을 포함한다.

본 발명의 여러 가지 특징들 및 장점들은 첨부된 도면들 및 아래의 상세한 설명으로부터 보다 명백해질 것이다.

도 1은 본 발명의 예시적인 실시예에서 위치 기반 서비스 시스템을 포함하는 무선 통신 시스템의 동작 및 일반적인 구성을 예시하는 조합 블록 및 흐름도.

도 2a 및 도 2b는 도 1의 무선 통신 시스템의 적어도 일부의 가능한 구현들을 도시하는 도면들.

도 3은 도 1의 무선 통신 시스템의 위치 기반 서비스 시스템의 상세도.

도 4a 내지 도 4d는 도 1의 무선 통신 시스템에서 도 3의 위치 기반 서비스 시스템에 의해 제공될 수 있는 위치 기반 서비스들의 예들을 도시하는 도면들.

본 발명은 예시적인 무선 통신 시스템들 및 연관된 위치 기반 서비스들과 연계하여 이하에서 설명될 것이다. 하지만, 본 발명은 임의의 특정 타입의 무선 시스템 또는 위치 기반 서비스(들)와 함께 사용하는 것으로 제한되지 않음을 이해해야 한다. 개시된 기술들은 다양한 다른 시스템들과 함께 사용하기에 적합하고, 수많은 대안의 서비스들을 제공하는데 적합하다. 예를 들어, 개시된 기술들은 UMTS, W-CDMA, CDMA2000, HSDPA, IEEE 802.11 등과 같은 공지된 표준들을 사용하는 것들을 포함하는, 상이한 타입들의 많은 무선 네트워크들에 적용가능하다. 여기에서 사용되는 바와 같은 용어 "무선 통신 시스템"은 여러 가지 타입들의 무선 네트워크 들뿐만 아니라, 서브네트워크들 또는 그러한 네트워크들의 다른 부분들 및 잠재적으로 상이한 표준들에 따라 동작하는 다수의 네트워크들의 조합들을 포함하도록 의도된다. 주어진 무선 통신 시스템은 또한 그 성분으로서 하나 이상의 유선 네트워크들 또는 유선 네트워크들의 부분들을 포함할 수 있다.

도 1은 본 발명의 예시적인 실시예에서 무선 통신 시스템(100)을 도시한다. 통신 시스템(100)은 Gcast^TM 시스템으로서 여기에서 예시로 언급되는 위치 기반 서비스 시스템(102)을 포함하고, 여기서, Gcast^TM 는 미국 뉴저지 머레이 힐의 루센트 테크롤러지스 인크의 상표이다. Gcast^TM 시스템(102)은 마케팅 메시지 데이터베이스(104)로부터 메시지 정보를 그리고 가입자 정보 데이터베이스(106)로부터 가입자 정보를 수신하고, 도시된 바와 같은 하나 이상의 빌링 게이트웨이들(billing gateways:107) 및 메시징 게이트웨이들(108)에 결합된다.

또한, 통신 시스템(100)에는, 기지국들(114)과 통신하는 다수의 가입자 디바이스들(112)을 포함하는 무선 네트워크(110)가 포함된다. 기지국들(114)은 무선 네트워크(110)의 각각의 셀들(115)에 배열된다. 무선 네트워크(110)가 예컨대 그 밖의 다른 종래 UMTS 네트워크일 수 있는 무선 셀룰러 네트워크로서 예시적으로 구성되어 있지만, 다른 형태들의 무선 네트워크들이 본 발명을 구현하는데 사용될 수 있다.

가입자 디바이스들(112)은 도 1에 예시적으로 도시되어 있고, 여기서는 셀룰러 폰들로서 도시되고, 보다 일반적으로는 모바일 사용자 디바이스들로서 언급되는 예들로서 도시될 수 있다. 이러한 디바이스들은 또한 여기에서 이동국들로서 또는 간단히 "모바일들"로서 언급될 수 있다. 본 발명은 임의의 특정 파입의 모바일 사용자 디바이스와 함께 사용하도록 제한되지 않으며, 여기에서 모바일 사용자 디바이스들은 예컨대, 임의의 조합으로, 휴대용 또는 랩탑 컴퓨터들, PDA들, 무선 이메일 디바이스들, 또는 다른 휴대용 처리 디바이스들을 포함할 수 있다.

통신 시스템(100)은 다수의 컴퓨터들(121)로 구성되고, 적어도 하나의 마케팅 에이전트(122)와 연관되는 컴퓨터 네트워크(120)를 더 포함한다. 컴퓨터 네트워크(120)는 마케팅 메시지 데이터베이스(104)에 저장된 마케팅 정보를 제공한다. 대안으로, 마케팅 정보는 Gcast^TM 시스템(102)에 직접 또는 마케팅 메시지 데이터베이스(104)에 부분적으로 또는 Gcast^TM 시스템(102)에 부분적으로 저장될 수 있다.

가입자 디바이스들(112)의 사용자들일 수 있는 무선 가입자들(130)은 통신 시스템(100) 내에 프로파일 정보(132)를 제공한다. 이 프로파일 정보는 예컨대, POS(point-of-sale) 질문들(questionnaires)로부터, 옵트-인 리스트들(opt-in lists) 또는 다른 사용자 선호도들, 인구통계학적 정보, 또는 다른 형태들의 프로파일 정보를 포함할 수 있고, 빌링 삽입들, 서비스 제공자 (SP) 웹사이트들, 또는 가입자 프로파일 정보의 임의의 다른 소스에 응답한다. 프로파일 정보는 예컨대, 가입자 정보 데이터베이스(106)에 저장되고, 그에 의해, Gcast^TM 시스템(102)으로 액세스가능하도록 만들어질 수 있다. 대안으로, 프로파일 정보(132)는 Gcast^TM 시 스템(102)에 직접, 또는 가입자 정보 데이터베이스(106)에 부분적으로, Gcast^TM 시스템(102)에 부분적으로 저장될 수 있다.

적어도 프로파일 정보의 부분뿐만 아니라 대안으로는 마케팅 정보, 위치 및 프레즌스 정보, 또는 Gcast^TM 시스템(102)에서 이용되는 다른 형태들의 정보가 하나 이상의 가입자 디바이스들(112), 또는 하나 이상의 다른 시스템 요소들에 저장될 수 있음에 유의해야 한다. 예를 들어, 주어진 가입자 디바이스는 그 디바이스의 위치, 존재 및 프로파일 정보를 저장할 수 있고, 필요에 따라서는 Gcast^TM 시스템(102)에 이러한 정보를 제공할 수 있다.

예시적인 실시예에서 통신 시스템(100)의 동작의 한 가지 가능한 모드(mode)는 일반적으로, 도면에 도시된 바와 같이 스텝들(1 내지 5)에 의해 나타내진다. 비록, 본 실시예에서 통신 시스템 동작들이 광고 메시지들의 전달(delivery) 쪽으로 지향되지만, 개시된 기술들은 임의 형태의 위치 기반 서비스와 연관된 임의 형태의 콘텐트의 전달에 사용하기 위한 직접적인 방식으로 적응될 수 있다. 콘텐트는 본 예에서와 같이 단지 마케팅 엔티티들(entities)이라기보다는, 다양한 서로 다른 엔티티들에 의해 생성될 수 있고, 이러한 다른 실체들은 가입자들 자신을 포함할 수 있다. 또한, 특정한 동작들은 도시된 순서대로 순차적으로 일어날 필요는 없으며, 예컨대, 임의의 스텝들은 서로 동시에 적어도 부분적으로 수행될 수 있다.

스텝 1에서, 마케팅 에이전트(122)와 연관된 컴퓨터 시스템(120)은 그 광고 콘텐트에 대한 광고 콘텐트 및 타겟 프로파일들을 수집하는데 사용된다. 비록 단 일의 마케팅 에이전트와 연관된 단일의 네트워킹된 컴퓨터 시스템만이 본 예에서 도시되어 있지만, 다른 실시예들은 각각이 자신의 컴퓨터 시스템을 갖는 다수의 마케팅 에이전트들 또는 다른 형태들의 마케팅 엔티티들을 포함할 수 있다.

스텝 2에서, 옵트-인 리스트들이 확립되고, 다른 형태들의 프로파일 정보(132)가 무선 가입자들(130)에 대해 수집된다. 앞에서 나타낸 바와 같이, 이 정보는 가입자 정보 데이터베이스(106)에 저장될 수 있다.

스텝 3에서, 가입자 정보 데이터베이스(106) 내의 가입자 위치 및 프레즌스 정보는 자동으로 수집되고, 무선 네트워크(110)와 통신하여 업데이트된다. 위치 정보는 예컨대, 가입자 디바이스들의 각 디바이스들의 현재 위치들을 나타낼 수 있다. 프레즌스 정보는 주어진 가입자 디바이스의 사용자가 그 디바이스 상의 활성 보이스 호출로 현재 참가하고 있는지 또는 사용자가 미팅 중에 있는지 그렇지 않으면 점유하고 있는지 또는 이용불가능한지를 나타낼 수 있다.

스텝 4에서, Gcast^TM 시스템(102) 내의 규칙 엔진(rules engine)은 가입자 정보 데이터베이스(106)에 저장된 정보에 기초하여 적절한 가입자들에, 마케팅 메시지 데이터베이스(104)로부터의 마케팅 메시지들을 매칭시킨다.

스텝 5에서, Gcast^TM 시스템(102)의 규칙 엔진에서 각각의 가입자들에 매칭된 메시지들은 무선 네트워크(110)의 하나 이상의 기지국들(114)을 통해 그들 각각의 가입자 디바이스들(112)에서 그의 가입자들에게 전달된다.

이제, 도 2a를 참조하면, 도 1의 통신 시스템(100)의 적어도 부분의 하나의 가능한 구현예가 도시되어 있다. 도 2a에 도시된 바와 같이 통신 시스템(100)에서, 도 1의 Gcast^TM 시스템(102)은 무선 네트워크(110)로부터 분리된 네트워크 동작 센터(202)에서 구현된다. 네트워크 동작 센터(202)는 종래의 통합된 서비스 게이트웨이(ISG)(204)를 통해 무선 네트워크(110)의 하나 이상의 처리 디바이스들과 통신한다.

특히, ISG(204)는 하나 이상의 모바일 포지셔닝 센터(mobile positioning center:MPC) 및 게이트웨이 모바일 위치 센터(gateway module location center; GMLC)를 포함하는 제 1 처리 디바이스(210)와 통신하고, 그리고 하나 이상의 단문 메시지 서비스 센터(short message service center:SMSC) 및 멀티미디어 메시지 서비스 센터(multimedea message service center; MMSC)를 포함하는 제 2 처리 디바이스(212)와 통신한다. 본 실시예에서 무선 네트워크(110)는 예시적으로는 하나 이상의 홈 위치 레지스터(HLR), 모바일 스위칭 센터(MSC), 포지션 결정 요소(PDE)을 포함하고, 가능하게는, 방문자 위치 레지스터(VLR), 서빙 GPRS 지원 노드(SGSN), 위치 서비스 요소(LCS) 등과 같은 하나 이상의 부가적인 요소들을 포함하는 적어도 하나의 부가적인 처리 디바이스(214)를 더 포함한다. 도 2a 및 그 밖의 경우에 사용되는 바와 같은 표시 "/"는 일반적으로 "및/또는"을 나타내는 것으로 이해해야 한다. 상술한 MPC, GMLC, SMSC, MMSC, HLR, MSC, PDE, VLR, SGSN 및 LCS와 같은 무선 네트워크 요소들과 연관된 종래의 동작들은 본 기술분야의 당업자들에게 공지되어 있으며, 그러므로, 여기에서는 상세히 설명되지 않는다.

무선 네트워크(110)에서 처리 디바이스들(210, 212, 214) 중 주어진 하나는 임의 조합으로 하나 이상의 컴퓨터들, 서버들, 스위치들, 저장 요소들 또는 다른 요소들로서 구현될 수 있다. 일반적으로, 이러한 처리 디바이스들은 적어도 하나의 메모리에 결합된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 여기에 설명된 기술들과 연관된 기능을 제공하기 위한 소프트웨어 프로그램을 실행하도록 구성될 수 있다. MPC, GMLC, SMSC, MMSC, HLR, MSC, 및 PDE와 같은 특정한 네트워크 요소들이 처리 다비이스들(210, 212, 214) 중 특정한 것들과 연관된 것으로서 도 2a에 도시되어 있지만, 이것은 단지 예시적인 예이다. 대안의 실시예들에서, 각각의 이러한 네트워크 요소는 하나 이상의 전용 처리 디바이스들을 사용하여 구현될 수 있고, 또는 이들 요소들의 다른 조합들은 하나 이상의 공유된 처리 디바이스들을 사용하여 구현될 수 있다. 여기에서 사용되는 바와 같은 용어 "처리 디바이스"는 일반적으로, 주어진 위치 기반 서비스와 연관된 기능의 적어도 일부를 제공하는데 사용하기에 적합한 임의의 처리기 기반 디바이스를 포괄하도록 해석되는 것이 고려된다.

도 2a 실시예의 Gcast^TM 시스템(102)은 임의의 수 N의 처리 디바이스들(220-1 내지 220-N로 표기됨)을 포함한다. 위에 나타내진 바와 같이, 각각의 이러한 처리 디바이스는 임의의 조합으로 하나 이상의 컴퓨터들, 서버들, 스위치들, 저장 요소들 또는 다른 요소들로서 구현될 수 있다. 예를 들어, 처리 디바이스들(220) 중 하나는 네트워크를 통해 액세스가능한 웹 서버를 포함할 수 있다. 또한, Gcast^TM 시스템이 대안의 실시예들에서, 다수의 처리 디바이스들(220)을 포함하는 것으로 도 2a에 도시되어 있지만, Gcast^TM 시스템은 단일의 이러한 디바이스만을 사용하여 구현될 수 있다. 다시, 앞에서 나타내진 바와 같이, 이러한 처리 디바이스는 일반적으로 메모리에 결합된 처리기를 포함한다.

여기에서 사용되는 바와 같은 용어 "위치 기반 서비스 시스템은 예컨대, 도 1 및 도 2a의 Gcast^TM 시스템(102), 또는 각각이 적어도 하나의 메모리에 결합된 적어도 하나의 처리기를 포함하는 하나 이상의 처리 디바이스들의 임의의 다른 배치를 포함하도록 의도된다. 주어진 이러한 시스템은 무선 네트워크 내부에서 구현될 수 있고, 즉, 그 네트워크의 지기국 또는 다른 요소 내에서, 또는 무선 네트워크의 외부에서 구현될 수 있다. 시스템은 대안으로, 분배된 방식으로 구현될 수 있고, 그 부분들은 무선 네트워크 내부에 있고, 다른 부분들은 무선 네트워크의 외부에 있다. 더욱이, 위치 기반 서비스 시스템은 Gcast^TM 시스템(102)의 외부에 있는 것으로서 도 1 또는 도 2a에 도시된 하나 이상의 시스템 성분들을 포함하도록 구성될 수 있다. 예를 들면, 도 1의 마케팅 에이전트(122)와 연관된 하나 이상의 컴퓨터들(121), 또는 하나 이상의 처리 디바이스들(204, 232, 235)과 같은 요소들은 대안의 실시예에서 주어진 위치 기반 서비스 시스템의 일부일 수 있다.

ISG(204)를 통해 무선 네트워크(110)와 Gcast^TM 시스템(102) 사이를 통과한 정보는 본 예에서, 처리 디바이스(210)와 Gcast^TM 시스템(102) 사이의 점선(224)으로써 나타내진 것으로서, 모바일 가입자 디바이스들(112)의 위치들, 및 처리 디바이스(212)와 Gcast^TM 시스템(102) 사이의 점선(225)으로써 나타내진 것으로서, 가입 자 디바이스들(112)의 각 디바이스들에 타겟팅된 메시지들을 포함한다. ISG(204)가 본 실시예에서 Gcast^TM 시스템(102)과 무선 네트워크(110) 사이의 인터페이스로서 사용되지만, 다른 형태들의 인터페이스들은 다른 실시예들에서 사용될 수 있다.

Gcast^TM 시스템(102)은 또한, 본 예에서, 인터넷 프로토콜(IP) 네트워크(230)를 통해 웹 브라우저(234)가 설치된 적어도 하나의 컴퓨터(232)에 결합된다. 웹 브라우저는 예컨대, IP 네트워크(230)를 통해 맵 서버(235)를 액세스하도록 사용될 수 있다. 다른 형태들의 웹 서버들이 또한 종래 방식으로, 컴퓨터(232)의 웹 브라우저(234)를 통해 액세스될 수 있다. 이러한 서버들 중 하나는 하나 이상의 처리 디바이스들(220)을 사용하여, Gcast^TM 시스템 자체 내에서 구현되는 웹 서버일 수 있다. 컴퓨터(232)는 예컨대, 도 1에서 마케팅 에이전트 컴퓨터 시스템(120)의 컴퓨터들(121) 중 하나일 수 있다. 마케팅 에이전트는 또한, 본 실시예에서 광고 캠페인 매니저 또는 광고 서비스 제공자(AdSP)로서 언급된다. 대안으로, 이러한 컴퓨터, 또는 다른 처리 디바이스의 다른 유사한 컴퓨터가 시스템 관리자(system administrator), 무선 서비스 제공자의 엔티티, 또는 가입자들 중 특정한 한 명과 연관될 수 있다. 물론, 각각의 이러한 엔티티는 본 발명의 주어진 실시예에서 그 자체의 브라우저가 설치된 컴퓨터 또는 컴퓨터들을 가질 수 있다.

이제, 도 2b를 참조하면, 시스템(100)의 임의의 요소들의 한 가지 가능한 상호접속의 세부적인 관점이 도시된다. 본 실시예에서, 기지국(114)은 도시된 바와 같이 MSC(250) 및 모바일 사용자 디바이스(112)와 통신한다. MSC(250)는 PDE(252) 및 MPC(254)에 결합된다. MSC(250)는 또한, 도시된 바와 같이, SMCS(256), HLR(258), 및 VLR(260)에 결합된다. MPC(254)는 하나 이상의 LCS 요소들(262)과 상호작용한다. 광고 콘텐트 및 다른 형태들의 위치 기반 서비스 콘텐트는 본 실시예에서, SMSC(256) 및 MSC(250)를 통해 광고 콘텐트 요소로서 도면에서 예시적으로 지정된, 요소(264)로부터 액세스가능하다. 요소(264)는 Gcast^TM 시스템(102)의 성분 또는 통신 시스템(100)의 다른 성분을 나타낼 수 있다. 다시, 도 2b에 도시된 것들과 같은 무선 네트워크 요소들의 동작의 종래 특징들은 잘 알려져 있고, 그러므로, 여기에서는 상세히 설명되지 않는다. 또한, 무선 네트워크 요소들의 다수의 대안의 배치들은 본 발명의 다른 구현예들에서 사용될 수 있다. 예를 들어, 대안의 실시예들에서, PDE는 제거될 수 있고, 포지션 결정 또는 다른 형태의 모바일 사용자 디바이스 위치 측정은 모바일 사용자 디바이스 자체 내에서 전적으로 수행될 수 있다.

도 2b의 LCS 요소(262)는 예시적인 실시예에서 적어도 Gcast^TM 시스템(102)의 부분을 구현할 수 있다. 그러므로, Gcast^TM 시스템(102)은 여기에서 설명된 위치 기반 서비스 기술들 중 하나 이상의 양태들을 포함하도록 적합하게 수정된 종래의 LCS 요소로서 보여질 수 있다. 도 2b에서 MPC(254)와 통신하는 것으로 도시되어 있지만, 다른 실시예들에서 LCS 요소는 예컨대, MSC(250), PDE(252), SMSC(256) 등과 같은 다른 시스템 요소들과 직접 통신할 수 있다.

아래에 보다 상세히 설명되는 바와 같이, Gcast^TM 시스템(102)은 위치, 프레즌스 및 프로파일 정보의 조합에 기초하여 가입자들에게 메시지들을 순리적으로 전달한다. 위에서 언급된 바와 같이, 위치 정보는 예컨대, 특정 가입자와 연관된 현재의 지리적인 위치를 나타내는 반면에, 프레즌스 정보는 예컨대, 특정 가입자가 가입자 디바이스 상의 활성 보이스 호출에 현재 참여하고 있는지의 여부를 나타낼 수 있다. 다른 형태들의 프레즌스 정보가 예컨대 가입자가 미팅 중에 있거나, 그렇지 않으면 점유하고 있거나 이용불가능한지의 여부에 대한 표시들을 포함할 수 있다는 것을 앞에서 나타내었다. 앞에서 나타내진 바와 같이, 프로파일 정보는 가입자 선호도들, 인구통계학적 정보 등을 포함할 수 있다.

예시적인 실시예들의 메시지들은 "푸시(push)" 메시지들을 포함할 수 있고, 광고들을 포함할 수 있고, 또는 위치 기반 서비스들의 제공과 연계하여 하나 이상의 가입자 디바이스들에 타겟팅될 수 있는 임의의 다른 형태의 콘텐트 또는 광고들을 포함할 수 있다. 그러므로, 보다 특별한 예로서, 메시지들은 주어진 집 코드(zip code) 또는 다른 특정한 지리적인 영역 내에 현재 로케이트되고, 활성 보이스 호출에 참여하고 있지 않으며, 특정 사용자 선호도 및 타겟 인구통계학적인 프로파일을 맞추는(fitting) 가입자들에 할당된 모든 가입자 디바이스들에 다이렉트된 푸시 광고들을 포함할 수 있다.

도 3은 도 1 및 도 2a의 Gcast^TM 시스템(102)을 보다 상세히 도시한다. 본 실시예에서 Gcast^TM 시스템(102) 내에 도시된 특정 요소들은 예로써 제공되고, 다른 실시예들은 예시적인 요소들뿐만 아니라, 도시되지 않은 부가적이거나 대안의 요소들의 서브세트(subset)를 포함할 수 있다. 또한, 다수의 대안의 위치 기반 서비스 시스템 아키텍쳐들이 본 발명을 구현하는데 사용될 수 있다.

도 3에 도시된 바와 같은 Gcast^TM 시스템(102)은 애플리케이션 지원층(300), 애플리케이션 인에이블링층(application enabling layer; 302), 위치 기반 서비스(LBS) 인에이블링층(304) 및 네트워크 접속층(306)을 포함하는, 많은 층들을 포함한다. 예시적으로, 호스팅(hosting), 캐리어 관리, 프라이버시 관리, 통합, 고객 애플리케이션 개발(custom application development), 콘텐트 집합, 및 빌링 관리를 포함하는 서비스 콘텐트들(308)이 포함된다.

애플리케이션 지원층(300)은 구성 프로파일들(310) 및 개발 툴들(development tools)(312)을 포함한다. 구성 프로파일들(310)은 예컨대, 수평 최종 사용자 애플리케이션들, 수직 마켓 번들들(vertical market bundles), 또는 다른 형태들의 구성 정보와 연관될 수 있다. 개발 툴들은 소프트웨어 개발 키트들(software development kits; SDKs), 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스들(API), 미들웨어(middleware)를 포함할 수 있다.

애플리케이션 인에이블링층(302)은 콘텍스트-민감 타겟팅된 메시지들(context-sensitive targeted messages)을 제공하기 위해 분산 네트워크들(diverse networks)을 가로질러 Gcast^TM 시스템(102)의 위치 기반 서비스 성능들을 사용할 수 있는 애플리케이션들이 기록되게 한다. 애플리케이션 인에이블링 층(302)은 도 1과 연계하여 앞에서 설명된 바와 같이, 그의 정보가 데이터베이스(106)에 저장되는 적절한 가입자들에게 마케팅 메시지 데이터베이스(104)로부터의 메시지들을 매칭시키기 위한 상술한 규칙 엔진(320)을 포함한다. 애플리케이션 인에이블링층(302)의 다른 요소들은 서비스 관리 성분(322), 가입자 관리 성분(324), 및 콘텐트 관리 성분(326)을 포함하고, 후자는 전자 쿠폰들(328) 및 모바일 상업(M-commerce) 성분(330)을 포함하는 부가적인 성분들과 연관된다. M-commerce 성분(330)은 시스템의 모바일 사용자 디바이스들을 통해, 온라인 쇼핑과 같은 전자 상업 애플리케이션들의 제공을 지원한다.

LBS 인에이블링층(304)은 위치 서버(350)를 포함한다. 위치 서버는 이롭게는, 예컨대, 쿼리들을 만드는 애플리케이션들의 중요도에 기초하여 복제 쿼리들을 제거하고 쿼리들을 우선화함으로써 무선 네트워크에서 생성된 위치 쿼리들의 수를 최소화하도록 구성된다. LBS 인에이블링층의 다른 성분들은 메시징 서버(352), 프라이버시 가드 성분(privacy guard component)(354), 빌링 성분(356), 및 보안 성분(358)을 포함한다.

네트워크 접속층(306)은 위치 및 프레즌스 쿼리 모듈(360) 및 메시징 모듈(362)을 포함한다. 위치 및 프레즌스 쿼리 모듈은 사용자 위치 및 프레즌스 정보를 얻기 위해 분산 형태들의 무선 네트워크 기술들에 걸쳐 작동한다. 예를 들어, 비록 앞에서 나타낸 바와 같이, 다른 형태들의 무선 네트워크들을 위한 위치 및 프레즌스 정보 결정이 또한 지원될 수 있지만, 본 실시예에서, AFLT(Advanced Forward Link Trilateration)와 같은 셀룰러 3각 측량 기술들, 어시스트된 GPS(AGPS)와 같은 GPS(global positioning system) 기술들, 및 IEEE 802.11(Wi-Fi) 기술들을 사용하여 위치 및 프레즌스 정보를 얻을 수 있다. 메시징 모듈은 예컨대, 단문 메시지 서비스(SMS), 멀티미디어 메시지 서비스(MMS), 이메일, 인스턴트 메시징(IM) 등과 같은 다양한 매체에 걸쳐 메시지들을 전달 및 수신한다.

Gcast^TM 시스템(102)은, 도 4a, 4b, 4c 및 4d 각각과 연계하여 예시되는 바와 같이, 지리적인 메시징, 인-스토어 쿠폰들(in-store coupons), 사용자 정의된 라이프스타일 경보들, 및 이벤트 관련 마케팅을 포함하는, 다양한 위치 기반 서비스들을 구현하는데 사용될 수 있다. 이것들은 단지 예들이며, 다수의 다른 형태들의 위치 기반 서비스들이 Gcast^TM 시스템(102)을 사용하여 특히 효과적인 방식으로 제공될 수 있음을 이해해야 한다.

도 4a는 여기에서 또한 GMS^TM로서 언급되는, 상술한 지리적인 메시징 서비스의 예를 도시하면, 여기서 GMS^TM 는 미국 뉴저지 머래이 힐의 루센트 테크놀러지스 인크의 상표이다. 일반적으로, GMS^TM서비스에서, 발송인은 수취인에게의 전달을 위한 시스템에 메시지들을 제출하고(submit), 상기 전달은 그 수취인의 가입자 디바이스(112)가 지정된 위치에 들어갈 때 일어난다. 메시지들은 예로써, 가입자 디바이스들(112) 중 하나로부터, 컴퓨터(232)와 같은 컴퓨터로부터, 또는 다른 시스템 요소로부터 제출될 수 있다. 도 4a에 도시된 예들은 환영 메시지(welcoming message)(402), 레스토랑 추천(404), 대기 통지(waiting notice)(406), 및 다양한 심부름 리마인더(errand reminder)(408)를 포함한다. 발송인과 수취인이 동일한 가입자일 수 있다는 것에 유의해야 한다. 즉, 주어진 가입자는 그가 또는 그녀가 특정한 상점 주변을 들어갈 때 무엇인가를 픽업하도록 리마인더를 수신하고자 할 수 있다. 그 가입자는 그것이 적절한 지리적인 위치에 들어갈 때 가입자 디바이스로 전달을 위해 그 또는 그녀의 가입자 디바이스로부터 GMS^TM메시지를 제출할 수 있다. 물론, 다양한 다른 형태들의 GMS^TM 메시지들이 위치, 프레즌스 및 프로파일 정보의 조합에 기초하여 지원될 수 있다. 또한, 메시지는 맵 서버(235)로부터 검색된 하나 이상의 맵들의 관련 부분들과 같은, 부가적인 정보를 통합할 수 있다. 가입자는 GMS^TM 서비스의 사용을 위해 1 개월당 수수료를 청구받을 수 있고, 또는 제출된 GMS^TM 메시지 당 청구 받을 수 있다. 다른 가격매김 모델들이 또한 사용될 수 있고, 예컨대, 가격매김은 GMS^TM 메시지들에서 통합되거나 그렇지 않으면 그것에 부가된 마케팅 메시지들에 의해 보조금을 지급받을 수 있다.

이제 도 4b를 참조하면, 인-스토어 전자 쿠폰을 포함하는 위치 기반 서비스의 예가 도시된다. 이 예에서, 상인은 상점 주변으로 들어가는 고객들에 대해 옵티드-인 고객들(opted-in customers)의 가입자 디바이스들에 전자 쿠폰들을 전달한다. 쿠폰은 도시된 바와 같이 주어진 가입자 디바이스(112)의 디스플레이 상에 제공된 메시지(410)의 형태일 수 있다. 쿠폰들은 시스템(100) 내의 프로파일 정보(132)와 같은, 고객 프로파일들에 기초하여 선택된다. 이 예시적인 서비스에 대 한 가능한 가격매김 모델들은 전달된 쿠폰당 수수료를 지불하는 상인들, 상환된(redeemed) 쿠폰당 요금을 부과하는 상인들, 또는 다른 구성들을 포함할 수 있다.

도 4c는 상술한 라이프스타일 경보 서비스의 예를 도시한다. 이 예에서, 가입자들은 그들의 현재 위치 주변 또는 그들의 기대된 앞의 경로 상의 트래픽 및 날씨 관련 사건들에 대하여 경보된다. 주어진 경보(412)가 그 또는 그녀와 연관된 가입자 디바이스(112) 상의 가입자들에게 제공된다. 위에서 설명된 다른 예들에서와 같이, 메시지는 맵 서버(235)로부터의 맵들과 같은, 부가적인 정보를 통합할 수 있다. 통상적인 가격매김 모델은 서비스를 위해 가입자들에게 부과된 매월 수수료이다. 광고들은 가입자들에 대해 서비스를 부분적으로 또는 완전하게 보조하기 위해 경보들과 함께 포함될 수 있다.

이벤트 관련 마케팅 서비스의 예가 도 4d에 도시되어 있다. 이 예에서, 스포츠 이벤트, 콘서트 또는 다른 형태의 이벤트들에서 이벤트 조직자(organizer) 또는 상인은 가입자들의 옵티드-인 청중(opted-in audience)의 가입자 디바이스들에 마케팅 또는 다른 정보적인 메시지들을 보낸다. 콘텐트는 각 가입자들의 프로파일들에 대해 주문(customize)될 수 있다. 예로서, 판매중인 선물 아이템들을 나타내는 메시지(414)는 운동장 또는 다른 이벤트 발생지 내에 위치된 가입자 디바이스(112)의 디스플레이 상에 제공될 수 있다. 보다 특별한 예들은 "스코어된 골(goal)의 MMS 클립을 구입하고, 그것을 당신의 친구들에게 보내기 위해 이 메시지에 응답하라" 또는 "다음 30분 동안 판매하기 위한 뉴욕 양키스 T 셔츠"와 같은 메시지들을 포함할 수 있다. 다시, 가능한 가격매김 모델들은 완전환 거래를 위한 보다 높은 가격들로, 전달된 메시지 당 상인들에게 부과하는 것을 포함할 수 있다.

앞에서 언급된 바와 같이, 다수의 다른 위치 기반 서비스들은 예시적인 실시예들의 Gcast^TM 시스템(102)을 사용하여 효과적인 방식으로 구현될 수 있다. 이들 실시예들의 한 가지 이점은 위치 쿼리들 및 기지국들(114)과 가입자 디바이스들(112) 사이에서 요구되는 다른 형태들의 위치 관련 통신들의 수가 감소될 수 있으면서, 또한 통신 시스템(100) 내에 다양한 위치 기반 서비스들의 구현을 가능하게 한다는 점이다. 그러므로, Gcast^TM 시스템(102)은 위치 관련 통신들이 무선 네트워크(110)를 능가하고, 그 네트워크의 주 보이스 및 데이터 트래픽 기능을 간섭하는 것을 방지하도록 구성된다.

위치 관련 통신들의 수를 줄이기 위한 기술들의 예들은 위치 쿼리들을 우선화, 트래픽 동기화된 위치 측정, 모바일로 시작되는 위치 측정, LBS 정보의 방송 채널 전달, 및 역 룩업으로 표시된 섹션들을 포함하여, 이하의 여러 섹션들에서 설명될 것이다. 이 섹션들이 제공되기 전에, Gcast^TM 시스템(102)의 다수의 부가적인 특징들이 설명될 것이다. 이들 특징들은 제목이 메시지 전달 기회들의 경매, 및 사용자 움직임 통계인 아래의 섹션들에서 설명된다. 최종 섹션에서, 궤도 방법(trajectory method), 확장 디스크 방법 및 핵 영역 방법(nucleation-area method)을 포함하여 다수의 예시적인 위치 측정 기술들이 제공된다.

메시지 전달 기회들의 경매(Auctioning of Message Delivery Opportunities)

도 1 및 도 2에 도시된 바와 같은 통신 시스템(100)은 시스템에 세입의 부가적인 소스를 제공하기 위해, 메시지 전달 기회들의 경매를 허락하도록 구성될 수 있다. 이 형태의 실시예에서, Gcast^TM 시스템(102)은 마케터들(marketers) 또는 다른 관심있는 당사자들(parties)로 하여금, 가입자 디바이스들(112)로의 마케팅 메시지들의 전달을 위해 특별히 이용가능한 슬롯들 또는 다른 기회들에 입찰(bid)도록 한다. 임의의 카테고리들(예컨대, 커피 광고)에 속하는 고정된 수의 메시지들이 주어진 시간(예컨대, 일요일)에 주어진 위치(예컨대, 몰(mall))에서 전달될 수 있고, 특정된 카테고리 위치 시간 조합을 포함하는 주어진 메시지 전달 기회는 메시지들(예컨대, 다양한 커피 광고들)을 푸시하는데 관심있는 당사자들에 의해 입찰될 수 있다. Gcast^TM 시스템은 실시간으로 그리고 대응하는 메시지 전달 기회에 대해 값을 매기는 것을 용이하게 하도록 주어진 복수의 위치 카테고리 시간 조합에 대한 역사적인 정보를 이용할 수 있다. 다른 형태들의 메시지 전달 기회들은 유사한 방식으로 경매될 수 있고, 예컨대, 기회들은 위치-카테고리, 카테고리-시간 또는 위치-시간 조합들에 기초한다.

상술한 타입의 메시지 전달 기회 경매는 Gcast^TM 시스템(102)의 하나 이상의 처리 디바이스들(220) 상에서 운용되는 소프트웨어를 통해 적어도 부분적으로 제어될 수 있다. 이러한 소프트웨어는 예컨대, 관심있는 당사자들로 하여금 IP 네트워크(230)에 결합된 각각의 컴퓨터들 또는 다른 디바이스들을 통해 입찰 엔진을 액세 스하게 하는 입찰 엔진 및 대응하는 웹사이트를 포함할 수 있다. 이러한 디바이스들은 컴퓨터(232)에 유사한 브라우저가 설치된 디바이스들일 수 있다. 경매는 예컨대, 무선 네트워크(110)에서 가입자 디바이스들(112)에 전달될 수 있는 메시지들의 현재 수에 기초하여 실시간으로 일어날 수 있다. 대안으로, 경매는 시간적으로 약간 장래 시점에 전달될 수 있는 메시지들의 예측된 카운트(count)에 기초할 수 있다.

사용자 움직임 통계들(User Movement Statistics)

통신 시스템(100)은 또한 또는 대안으로는, 사용자 움직임 통계들을 결정하고, 마케팅 메시지들 또는 다른 형태들의 메시지들을 가입자들에게 용이하게 전달하기 위해 이러한 통계들을 이용하도록 구성될 수 있다. 예를 들면, 이러한 통계들은 그들의 프로파일 정보와 연계하여 사용자들의 플로우를 캡쳐할 수 있다. 이것은 시스템으로 하여금, 임의의 프로파일의 많은 사용자들이 주어진 기간에 주어진 영역에 어떻게 있을 것인지를 결정하게 하고, 이러한 정보는 시스템에서 마케팅 에이전트들에 의한 광고 캠페인들의 확립을 용이하게 하는데 사용될 수 있다. 예를 들면, 움직임 통계들은 광고주로 하여금, 주어진 시간 기간(예컨대, 일요일에 몰의 1마일 내에 있는 15와 25 사이의 남자)에 주어진 영역에 들어가는 매칭 프로파일들을 갖는, 옵트된-인 가입자들에게 광고들을 전달하도록 캠페인을 생성하게 하고, 반면에, 광고주들에게 캠페인의 가능한 성공(likely success)의 연역적인 예측을 제공한다.

동작시에, 통신 시스템(100)은 무선 네트워크(110)의 각 가입자 디바이스 들(112)과 연관된 사용자들에 대한 프로파일 정보를 얻을 수 있고, 가입자 디바이스들(12)에 대한 위치 정보를 얻을 수 있고, 위치 및 프로파일 정보에 기초하여 사용자 움직임 통계들을 생성할 수 있다. 이어서, 시스템은 사용자 움직임 통계들에 기초하여 디바이스들 중 주어진 것으로의 적어도 하나의 메시지의 전달을 제어한다.

통계들은 예컨대, 마케팅 캠페인의 임팩트(impact)를 예측하고, 메시지 전달을 위해 광고주들에게 부과된 요금들을 결정하고, 또는 메시지 전달 기회들의 상술한 경매에 대한 적절한 입찰 레벨들을 확립하는데 사용될 수 있다. 통계들은 가입자 정보 데이터베이스(106)에 저장된 위치, 프레즌스, 및 프로파일 정보를 사용하여 적어도 부분적으로 계산될 수 있고, 이러한 정보는 일상적으로 모아지고, 통신 시스템의 메시지 전달 기능들과 연계하여 업데이트된다.

위치 쿼리들을 우선 순위 선정(Prioritizing Location Queries)

앞에서 언급된 바와 같이, 본 발명의 특징은 통신 시스템(100)에서 위치 쿼리들의 우선 순위 선정에 관련된다. 도 3에 도시된 바와 같은 Gcast^TM 시스템(102)에서 LBS 인에이블링층(304)의 위치 서버(350)를 사용하여 구현될 수 있는 이 우선순위 선정이 이제 보다 상세히 설명될 것이다.

위에서 언급된 MPC 및 GMLC와 같은 무선 네트워크 요소들을 포함하는 종래 시스템들은 모바일 디바이스들(112)의 위치들을 결정하기 위해 이러한 요소들을 이용한다. 예를 들어, 위치 기반 서비스 애플리케이션들은 필요할 때 모바일 디바이스 위치들을 얻기 위해 이들 네트워크 요소들을 쿼리할 수 있다. 위치 기반 서비 스 애플리케이션들은 통상적으로, 일반적으로 포워드 룩업(forward lookup:FL)로서 언급되는 방식으로 필요시 디바이스 위치들에 대한 네트워크 요소들을 쿼리한다. FL 방식에서, 네트워크 요소들은 통상적으로, 그들 각각의 위치들을 결정하기 위해 모바일 사용자 디바이스들을 페이지(page)한다. 그러므로, 페이징 채널은 큰 부담을 지게 되는데, 왜냐하면, 주어진 모바일 디바이스는 모바일 디바이스가 수행됨을 수반하는 위치 측정시마다 페이징되어야 하고, 이 페이징이 종종 많은 셀들(cells)을 수반하는 큰 네트워크 영역에 걸쳐 수행되어야 하기 때문이다. 하지만, 종래 시스템들은, 초당 약 5 내지 30 쿼리들 정도로, 주어진 시간 기간 내에 지원될 수 있는 위치 쿼리들의 수가 종종 매우 작다는 점에서 단점이 있다. 이러한 위치 쿼리들의 수는 긴급 911 서비스들과 같은 로우-스루풋 애플리케이션들(low-throughput applications)에 대해 충분하지만, 이것은 예컨대, 광고들과 같은 푸시 메시지들의 전달을 지원하도록 가입자 디바이스 위치들의 실질적으로 지속적인 모니터링을 수반하는 위치 기반 서비스들에 부적절하다.

도 1의 통신 시스템(100)은, 메시지를 전달하지 않음으로써 발생되는 임의의 세입 손실들을 최소화하면서, 위치 기반 서비스들의 개선된 확장성을 제공하기 위해 예시적인 실시예로 이롭게 구성된다. 이 실시예는 위치들이 대응하는 위치 기반 서비스 애플리케이션에 대해 "거의 이익이 없는" 사용자들이 다른 것보다 빈번하지 않게 쿼리되도록 사용자 위치 쿼리들을 스케줄링하기 위한 소프트웨어 알고리즘을 사용한다. 이것은 시스템의 각각의 모바일 사용자 디바이스들과 연관된 사용자들이 각각 제 1 및 제 2의 이로운 클래스들을 갖는 사용자들의 적어도 제 1 및 제 2 그룹들로 분리된다.

다양한 이로운 클래스들은 주어진 위치 기반 서비스의 제공자에게 각각의 지각된 이익들(perceived benefits)에 기초하여, 또는 다른 기술들을 사용하여 정의될 수 있다. 서로 다른 이로운 클래스들이 서비스 제공자에 대해 지각된 이익에 기초하여 정의되는 이 형태의 방식은, 얼마나 자주 특정 모바일 사용자 디바이스들이 그들의 위치들에 대해 쿼리되는지를 결정하도록 이로운 클래스들을 사용한다. 이러한 방식들은 종래 FL 방식들에 관련된 충분한 장점들을 제공하고, 또한, "스마트 룩업(smart lookup)" 방식들로서 여기에서 언급된다. 아래에서 보다 상세히 설명되는 역 룩업 방식은 다른 형태의 스마트 룩업으로서 보여질 수 있다.

사용자 위치 응답의 이점은 예컨대, 사용자에게 광고 또는 다른 세입 발생 메시지를 전달하는 능력으로서 정의될 수 있다. 여기에서 설명되는 바와 같이, 이러한 메시지들은 위치, 프레즌스, 및 프로파일 정보의 조합에 기초하여 사용자와 메시지 간의 매칭에 기초하여 전달될 수 있다. 상술한 위치 서버(350)의 일부일 수 있는 소프트웨어 알고리즘은 위치 쿼리들을 최소화하기 위해 주어진 사용자에 대한 위치 정보를 이용할 수 있다. 이것은 시스템으로 하여금 세입 손실들을 최소화하면서, 주어진 네트워크 스루풋을 위해 상당수의 사용자들을 핸들(handle)하도록 한다. 결국, 위치 기반 서비스 애플리케이션들의 확장성은 개발 단가가 감소되면서 개선된다.

위치 쿼리들을 우선 순위 선정하는데 사용되는 위치 정보는 예컨대, 이하에서 설명되는 궤도 방법, 확장 디스크 방법 또는 핵 영역 방법을 사용하여, 또는 다 른 위치 측정 기술들을 사용하여 얻어질 수 있다. 보다 특정한 예로서, 위치 정보는 특정 사용자가 특정 시간에 특정한 지리적인 영역에 있을 확률을 포함할 수 있다.

트래픽 동기화된 위치 측정(Traffic-Synchronized Location Measurement)

상술한 바와 같이, 종래 FL 방식은 모바일 사용자 디바이스 위치들의 빈번한 모니터링을 수반하는 위치 기반 서비스 애플리케이션들에 대해 잘 스케일(scale)하지는 않는다. 이것은 MPC 및 GMLC와 같은 무선 네트워크 요소들의 제한된 스루풋뿐만 아니라, 페이징 채널의 제한된 용량에 기여할 수 있다.

통신 시스템(100)의 예시적인 실시예에서, 이 문제는 트래픽 동기화된 위치 측정의 제공에 의해 더 완화된다. 일반적으로, 이러한 방식은 무선 네트워크(110) 내의 트래픽 채널 상에서 현재 활성인 모바일 사용자 디바이스들 중 임의의 디바이스를 위한 위치 측정들을 자동으로 수행하는 것을 포함한다. 이것은 이롭게는, 트래픽 채널 활성도(traffic channel activity)와 위치 측정 시작을 동기화한다.

위치 측정들은 AFLT, AGPS 또는 다른 것들과 같은 기술들뿐만 아니라 이러한 기술들의 조합들을 사용하여 수행될 수 있다. 트래픽 채널은 보이스 호출, SMS 메지시, MMS 메시지, 또는 임의의 다른 형태의 통신과 연관될 수 있다. 그러므로, 본 명세서에서 용어 "트래픽 채널"은 광범위하게 고려되도록 의도된다. 모바일 사용자 디바이스 위치 측정 데이터는 트래픽 채널의 역 링크를 통해 전달될 수 있다. 트래픽 채널의 포워드 링크는 예컨대, AGPS를 위한 위성 정보 또는 다른 어시스트 데이터를 전달하는데 사용될 수 있다. 이 트래픽 동기화된 위치 측정은 이롭게는, 보다 낮은 단가로 위치 기반 서비스 애플리케이션들의 보다 높은 확장성을 야기한다.

통신 시스템(100)에서 상술한 트래픽 동기화된 위치 측정 특정의 한 가지 가능한 구현은 도 2b를 다시 참조하여, 보다 상세히 설명된다. 이 특정한 구현에서, 위치 특정 세션은 도 2b의 MSC(250)에 의해 시작된다. 위치 측정 세션은 대안으로, 상술한 SGSN과 같은 다른 무선 네트워크 요소에 의해 시작될 수 있다. 시작은 예로써 트래픽 채널의 셋업 및/또는 해체시 발생할 수 있다. 위치 측정 세션을 시작하기 위한 다른 가능한 환경들은 모바일 사용자 디바이스의 셀 식별자(ID)가 변하거나 또는 대응하는 활성 세트가 변할 때를 포함하고, 그 둘은 모바일 사용자 디바이스가 새로운 위치 측정을 정당화하기에 충분히 이동하였다는 표시로서 해석될 수 있다.

MSC(250)는 MPC(254)로 위치 측정 요청을 전달함으로써 위치 측정 세션을 시작한다. 이 요청은 모바일 사용자 디바이스 ID, 사용자 ID 및 셀 ID와 같은 정보를 포함한다.

MPC(254)는 연관된 데이터베이스 내의 정보와 사용자 ID를 비교하는, 적어도 하나의 LCS(262)에 위치 측정 요청을 전달한다. LCS는 매칭이 발견되면 그리고 위치 측정 세션이 승인되면, MPC에 다시 알린다. 비 승인에 대한 이유들은 가입자가 위치 측정들을 부정하였다는 것일 수 있고, 또는 LCS가 이 가입자에 대한 위치 업데이트를 얻었다는 것일 수 있다.

매칭이 발견되고, 적절한 LCS(262)의 승인이 얻어졌다고 가정하면, MPC(254)는 PDE(252)에 위치 측정 요청을 전달한다. PDE는 MSC(250) 및 이미 이용가능한 트래픽 채널을 사용하는 적절한 기지국(들)(114)을 통해 위치 측정을 시작한다. 모바일 사용자 디바이스(112)는 동일한 채널을 따라서 PDE에 다시 위치 측정 데이터를 전달한다. PDE는 모바일 사용자 디바이스 측정 데이터에 기초하여 위치를 결정하고, MPC에 그 결과들을 알린다. 차례로 MPC는 위치 측정 세션을 승인한 LCS에 그 결과들을 전달한다.

다른 가능한 구현에서, MSC(250) 또는 다른 무선 네트워크 요소는 종래 방식으로 얻어진 라운드트립 지연 데이터(triangulation roundtrip delay data)를 이용하여 3각 측량을 통해 위치 측정을 수행할 수 있다.

또 다른 가능한 구현에서, MSC(250) 또는 다른 무선 네트워크 요소보다는, 모바일 사용자 디바이스(112) 자체가 위치 측정 프로세스를 자동으로 시작한다.

기술분야의 당업자들은 위에서 설명된 것들 이외의 다수의 대안의 프로세스들이 본 발명에 따라 트래픽 동기화된 위치 측정을 구현하는데 사용될 수 있음을 이해할 것이다.

본 발명의 주어진 실시예의 트래픽 동기화된 위치 측정 특성은 그 밖에 종래 표준 통신 프로토콜들을 사용하여 구현될 수 있음을 이해해야 한다. 예를 들어, CDMA2000 무선 네트워크를 포함하는 통신 시스템에서, 상술한 위치 특정 프로세스는 예컨대, 여기에 참조로서 모두 포함된, CDMA2000 액세스 네트워크 상호운용성 명세(Access Network Interoperability Specification)(3GPP2A.S0001-A V2.0), CDMA2000-TIA/EIA 위치 서비스 인헨스먼트들(3GPP2 X.S002.0 V1.0), 및 위치 기반 서비스를 위한 CDMA2000-무선 인텔리전트 네트워크 지원(3GPP2X.S0009-0 V1.0)을 포함하는, 연관된 표준 도큐먼트들로 설정된 프로토콜들을 따를 수 있다.

위에서 설명된 트래픽 동기화된 위치 측정 방식은 위치 측정들에 무관하게 모바일 사용자 디바이스들을 페이지하기 위한 필요성을 회피하여, 페이징 채널 오버헤드를 실질적으로 감소시킨다. 또한, 그것은 예컨대, 데이터 세션들 또는 보이스 호출들의 완료 동안 또는 그 바로 직후에, 데이터 세션들과 연계하여 위치 기반 서비스 정보가 통신되게 한다. 이러한 환경들 하에서, 가입자는 통상적으로, 그 또는 그녀의 모바일 사용자 디바이스에 대한 관심의 상승된 정도(elevated degree)를 지불하고(pay), 그러므로, 위치 기반 서비스 메시지를 인식하고 그것에 보다 쉽게 반응한다. 더욱이, 위치 측정들이 기존 트래픽 채널 상에서 수행될 때 비교적 저렴하므로, 그것들은 모바일 디바이스가 다른 셀로의 핸드오버를 겪을 때 쉽게 반복될 수 있다. 이것은 모바일 디바이스 위치가 트랙킹될(tracked) 수 있다는 부가적인 이점을 가지며, 예컨대 사용자 모빌리티 패턴들(user mobility patterns) 또는 다른 형태들의 사용자 움직인 통계들을 유도하기 위해, 차후의 참조를 위한 데이터베이스(106)와 같은 가입자 데이터베이스에 저장된 관련 정보를 갖는다.

모바일로 시작되는 위치 측정(Mobile-Initiated Location Measurement)

본 발명의 주어진 실시예는 하나 이상의 모바일 사용자 디바이스들이 위치 측정들을 자동으로 수행하도록 구성될 수 있다. 예를 들면, 그것의 위치가 실제로 변할 때, 그것은 무선 네트워크로부터 위치 판독 세션을 요청할 수 있다. 이 세션에서, 위치 측정 데이터는 LCS에 전달된다. 이 방식은 유휴 상태(idle state)에 있는 모바일 사용자 디바이스들과 함께 사용하기에 특히 적합하다.

모바일로 시작되는 위치 측정 기술의 한 가지 가능한 구현에서, 모바일 사용자 디바이스는 그것의 위치를 GPS 또는 AGPS를 통해 결정한다. AGPS에 대해, 모바일 사용자 디바이스는 그것의 근처에서 셀로부터 전달되는 위성 정보 또는 다른 어시스트 데이터를 요청한다. 그 목적을 위해, 모든 셀들은 이하에서 보다 상세히 설명되는 바와 같이, 페이징 채널 또는 다른 형태의 방송 채널을 통해 대응하는 위성 정보 또는 다른 어시스트 데이터를 방송할 수 있다. 위치 측정들의 빈도는 모바일 사용자 디바이스에서 설정될 수 있고, 파워 업시에 모바일 사용자 디바이스에 메시징하는 소위 "제 3 층"을 통해 제공되거나, 디폴트로 제공되거나, 또는 다른 기술들을 사용하여 제공될 수 있다.

모바일이 충분한 위치 변경을 관찰할 때, 그것은 네트워크로부터 위치 판독 세션을 요청한다. 그 목적을 위해, 그것은 위치 판독 동안 트래픽 채널을 셋업하게 하는 요청과 함께 도 2b의 MSC(250)에 액세스 채널 상의 버스트(burst)를 전달한다. 이 프로세스는 앞에서 언급된 CDMA2000 표준과 같은 기존 통신 표준들에 따르는 방식으로 구현될 수 있다.

MSC(250)는 트래픽 채널 셋업을 위한 루틴 프로토콜 셋업들을 수행한다. 그것은 또한, 모바일 사용자 디바이스에 위치 기반 서비스들을 제공하는 모든 LCS들(262)에 모바일 사용자 디바이스 ID 및 사용자 ID를 제공한다. LCS들은 가입자 데이터베이스와 사용자 ID를 비교하고, 승인 또는 부정으로 응답한다. 적어도 하나의 LCS가 위치 판독 세션을 승인하면, MSC는 모바일 사용자 디바이스에 위치 측정 판독 명령을 전달한다. 이어서, 모바일은 MSC에 위치 측정 데이터를 리턴한다. MSC는 특정 LCS들에 위치 측정 데이터를 전달한다. MSC는 또한, 예컨대 하나 이상의 LCS들로부터 역 룩업 요청들을 핸들링하기 위해, 장래 참조를 위한 그의 데이터베이스 내의 위치 측정 데이터의 카피(copy)를 유지할 수 있다.

모바일로 시작되는 위치 측정의 사용은 위치 기반 서비스의 스케일링을 용이하게 하고, 개발 비용들을 줄일 수 있다. 이것은 페이징 채널 오버헤드를 줄일 수 있고, 또한, MSC, LCS들, 기지국들 및 모바일 사용자 디바이스들과 같은 무선 네트워크 요소들 간의 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 콘텐트 식별 정보 또는 다른 형태들의 위치 기반 서비스 정보가 페이징 채널 또는 다른 형태의 방송 채널을 통해 모바일 사용자 디바이스들에 전송되도록 구성될 수 있다. 콘텐트 식별 정보는 주어진 모바일이 전달하고자 하는 이용가능한 특정 위치 기반 서비스 콘텐트를 자동으로 선택하도록, 모바일 사용자 디바이스들에 이용가능한 특정 형태의 위치 기반 서비스 콘텐트를 식별하는 정보를 포함할 수 있다. 페이징 채널 또는 다른 형태의 방송 채널을 사용하여 전달될 수 있는 다른 형태들의 위치 기반 서비스 정보는 예컨대, AGPS 위치 프로세스에 사용하기 위한 어시스트 데이터를 포함한다. 다시, 이 특징 은 개발 비용을 줄이면서, 위치 기반 서비스 애플리케이션들의 확장성을 용이하게 한다.

예로서, 무선 네트워크(110)의 주어진 셀(115) 내의 모든 가입자들이 위치 측정을 시작하고자 하는 상황을 생각해보자. 일반적인 셀에서 가입자들 모두에 대한 어시스트 데이터가 동일하므로, 페이징 채널 또는 다른 형태의 방송 채널은 AGPSDP 대한 어시스트 데이터를 전달하는데 사용된다. 리턴된 위치 측정 정보는, 액세스 채널과 같은 다른 형태들의 채널들이 이 목적을 위해 사용될 수 있지만, 트래픽 채널들을 통해 전달될 수 있다. 이 방식은 이롭게는, 모바일 사용자 디바이스들이 트래픽 채널들을 써버리고, 어시스트 데이터 전송을 위한 트래픽 채널들의 사용하는 시간을 줄인다.

다른 예에서, 상술한 페이징 채널 또는 다른 형태의 방송 채널은 일반적인 셀 또는 다른 일반적인 지리적 영역에서 모바일 사용자 디바이스들에 광고들, 전자 쿠폰들, 또는 다른 위치 기반 서비스 콘텐트를 전달하는데 사용될 수 있다. 이후, 주어진 모바일 사용자 디바이스는 내부 메모리에서 국부적으로 이러한 방송 콘텐트를 저장할 수 있고, 위치, 프레즌스, 및 프로파일 정보의 조합에 기초하여 결정되므로 적절한 시간들에서 콘텐트의 부분들을 자동으로 검색할 수 있다. 이 타입의 구성은 이롭게는, 위치 기반 서비스 콘텐트 전달 시에 트래픽 채널의 임의 사용을 위한 필요성을 회피할 수 있다.

위치 기반 서비스 콘텐트는 AGPS에 대한 어시스트 데이터를 전송하는데 사용되는 것으로부터 분리된 페이징 채널 또는 다른 형태의 방송 채널 상에 전송될 수 있다.

콘텐트 식별 정보가 페이징 채널 또는 다른 형태의 방송 채널을 통해 전송되는 구성에서, 정보는 콘텐트들의 테이블 또는 다른 형태의 콘텐트 써머리의 형태일 수 있다. 주어진 콘텐트 써머리는 콘텐트 제공자 ID, 콘텐트 참조 ID, 콘텐트 분류 ID(예컨대, 경보들(alerts), 광고들, 사회적인 네트워킹 그룹들 등), 지리적인 타겟 위치(예컨대, 최소 위도, 최대 위도, 최소 경도, 최대 경도 등), 및 유효성의 시간 프레임(time of validity)(예컨대, 시작 시간, 종료 시간 등)과 같은 정보를 포함할 수 있다.

보다 특정한 예로서, 콘텐트 식별 정보는 콘텐트 써머리들의 링크된 리스트의 형태로 슬롯된 페이징 채널을 통해 전송될 수 있다. 리스트는 하나의 특정한 슬롯에서 시작할 수 있다. 이 특정한 슬롯은 MSC에 의해 제어되는 영역에서 모든 셀들에 대해 동일할 수 있고, 모바일 사용자 디바이스들이 파워 업하거나 그렇지 않으면 MSC 영역에서 기지국들을 액세스할 때 전달되는 제 3 층 메시지 또는 다른 형태의 메시지를 통해 모바일 사용자 디바이스에 광고될 수 있다. 여러 개의 콘텐트 써머리들은 하나의 슬롯에 고정될 수 있다. 주어진 슬롯에서 최종 콘텐트 써머리는 예컨대, 리스트가 지속되는 다음 슬롯에 포인터 또는 리스트 제거 플래그(list termination flag)에 선행될 수 있다.

콘텐트 써머리들은 각각의 셀이 그것의 특정한 유효범위 영역에서 이용가능한 콘텐트만의 써머리들을 제공하도록, 한 셀에서 다음 셀로 변할 수 있다. 이것은 전체 페이징 오버헤드를 감소시킨다. 하지만, 모바일 사용자 디바이스들은 종 종, 매우 빈번하게, 셀에서 셀로 이동하고, 그것은 다수의 셀들을 포함하는 영역들에 걸쳐 이용가능한 콘텐트의 써머리들을 제공하기 위해 몇몇 애플리케이션들에서 바람직할 수 있다. 이들 영역들은 종래의 모바일 사용자 디바이스 페이징 서비스들 또는 다른 형태들의 서비스들을 위해 사용되는 위치 영역들을 매칭한다. 예를 들어, 모바일 사용자 디바이스는 그것이 상술한 하나 이상의 콘텐트 관련 ID들을 이용함으로써 콘텐트 써머리들의 상이한 세트를 갖는 영역에 들어간다고 결정할 수 있다. 이러한 ID들은 콘텐트 써머리들을 갖는 헤더 정보로서 전송될 수 있다.

이 헤더는 또한, 최종 업데이트가 일어났던 때와 같은 다른 정보를 포함할 수 있다. 주어진 모바일 사용자 디바이스는 이후 업데이트들이 일어났고, 또는 모바일 사용자 디바이스 배터리 파워를 상이한 콘텐트 관련 ID들을 갖는 영역에 들어갈 때만 전체 리스트를 디코딩해야 한다. 헤더는 또한, 업데이트되는 콘텐트 써머리들을 갖는 페이징 채널 슬롯들을 식별하는 정보를 제공한다. 이것은 오버헤드를 증가시키지만, 모바일 사용자 디바이스들로 하여금, 보다 빠르고 배터리 파워를 세이브하는 선택적인 디코딩을 수행하게 할 수 있다.

콘텐트 써머리들 및 그 자신의 위치 측정을 사용하여, 모바일 사용자 디바이스는 이용가능한 위치 기반 서비스 콘텐트 중 임의의 것이 가입자를 위해 적합한지를 결정할 수 있다. 모바일 사용자 디바이스가 이러한 매칭을 찾으면, 그것은 적절한 콘텐트 제공자에게 메시지를 전달하고, 대응하는 콘텐트의 전달을 요청한다. 이 메시지에서, 모바일 사용자 디바이스는 또한 인증(authentication)을 위해 가입자 ID 및/또는 다른 정보를 콘텐트 제공자에게 제공할 수 있다. 이 인증은 트래픽 채널의 요청시에 무선 네트워크로 수행된 표준 인증에 부가하여 수행될 수 있다. 입증이 성공적이면, LCS 또는 다른 시스템 요소는 모바일 사용자 디바이스에 요청된 위치 기반 서비스 콘텐트를 리턴한다.

모바일 사용자 디바이스에는 예컨대, 얼마나 자주 위치 측정들이 수행되는지, 필터 기준(filter criteria)이 이용가능한 위치 기반 서비스 콘텐트 및 콘텐트 선택 처리에 적절한 다른 정보로부터 선택을 위한 것인지를 결정하는 콘텐트 선택 알고리즘이 제공될 수 있다. 이러한 알고리즘은 종래의 FL 알고리즘에 유사할 수 있고, 네트어크 또는 제 3 자 제공자로부터 다운로드될 수 있다. 대안으로, 알고리즘은 가입자들 자신들에 의해 적어도 부분적으로 결정될 수 있다. 예를 들면, 주어진 가입자는 인터페이스 명령들을 통해 다양한 선택 기준들을 정의할 수 있다. 가입자는 또한, 네트워크로의 접속을 갖거나 갖지 않고, 모바일 사용자 디바이스에서 모든 위치 기반 서비스 콘텐트 특징들을 턴오프(turn off)하도록 허용될 수 있다. 이것은 위치 기반 서비스 제공과 콘텐트 선택 사이에서 완벽한 결합해제를 가능하게 하여, 높은 수준의 보안을 가입자에게 제공한다.

다른 예로서, 가입자는 그 또는 그녀가 현재 존재하지 않는 특정 위치들에 대한 위치 기반 서비스 콘텐트를 선택하도록 허용될 수 있다. 이것은 가입자로 하여금 다른 위치들에서 능동적으로 참여하게 한다. 이러한 선택들에 응답하여 경보되면, 그 또는 그녀는 그 영역으로 이동하도록 또는 능동적으로 참여(예컨대, 쿠폰들, 세일들, 오퍼들(offers) 등을 이용함)하도록 그 영역 내의 친구 또는 가족 구성원을 호출하도록 결정할 수 있다.

또 다른 예로서, 기업들은 그들의 피고용자들을 위한 위치 기반 서비스들을 제공할 수 있다. 이러한 서비스들은 특정 피고용자들의 기업심(enterprise) 및 기능들의 필요성에 대해 특별히 매칭될 수 있다.

상술한 타입의 콘텐트 선택 알고리즘은 가입자가 단말을 사용하고 있을 때만 콘텐트 경보들을 검색하고 디스플레이하도록 구성될 수 있다. 이것은 이용가능한 위치 기반 서비스 콘텐트가 가입자가 디바이스에 관심을 보일 때에 명백해지는 것을 보장한다. 또한, 그것이 디바이스로 하여금 다른 시간들에서 지배적인 상태로 리턴하게 할 수 있으므로, 배터리 파워를 세이브한다. 본 실시예에서 콘텐트 선택 알고리즘이 모바일 사용자 디바이스 상에 존재한다고 고려되므로, 그것은 디바이스가 호출에 대해 활성이 아니지만, 대신에 다른 목적들을 위해 사용될 때에도, 예컨대 가입자가 어드레스 북(address book), 캘린더, 시간 디스플레이 등을 체크할 때에 디바이스 활성도에 대해 반응할 수 있다.

역 룩업(Reverse Lookup)

도 1 및 도 2의 통신 시스템(100)에서 구현될 수 있는 또 다른 특징은 여기에서 "역 룩업" 또는 RL로서 언급된다. 위에서 나타내진 바와 같이, 종래 FL 방식은 위치 기반 서비스들의 확장성을 제한하고, 트래픽 채널들 및 무선 네트워크의 다른 리소스들을 과도하게 요구할 수 있다는 점에서 문제이다. 이하에서 설명될 RL 방식은 이롭게는, 종래 FL 방식과 연관된 문제점들을 해소할 수 있다. 앞에서 설명된 다른 특징들과 같이, 이 특징은 감소된 단가로 위치 기반 서비스들의 보다 높은 확장성을 제공할 수 있다.

일반적으로, RL 방식은 실행된 위치 요청들의 실제 수가 상당히 감소되도록 도 2b의 LCS(262)와 같은 주어진 무선 네트워크 요소에서 쉽게 이용가능한 정보에 기초하여 FL 위치 요청들을 제한하는 것을 포함한다.

RL 방식의 예시적인 제 1 예시적인 예는 도 2b의 HLR(258) 및/또는 VLR(260)에서 등록된 사용자들을 식별하는 것을 포함한다. 보다 특별히는, 현재 등록된 사용자들의 리스트는 HLR/VLR로부터 얻어질 수 있고, 관심있는 주어진 위치에서 최근 활성인 하나 이상의 사용자들을 식별하도록 처리될 수 있다. 이 정보는 예컨대, 특정 사용자에게 메시지들 또는 다른 위치 기반 서비스 콘텐트를 바로 전달하거나, 또는 FL 위치 요청들이 실행된 사용자들의 감소된 세트를 식별하는데 이용될 수 있다. 현재 등록된 사용자들의 리스트는 예컨대, LCS(262) 또는 다른 무선 네트워크 요소에 의해 시작된 배치 룩업(batch lookup)을 통해 얻어질 수 있다.

HLR/VLR에 등록된 사용자들의 식별에 기초한 상술한 RL 예는 이롭게는, 예컨대, 그들이 파워 다운된 그들의 모바일 디바이스들을 갖는 또 다른 네트워크에서 로밍(roaming)하고 있고, 커버리지 홀(coverage hole) 등에 있으므로, 시간적으로 특정한 지점에서 위치 기반 서비스들을 위해 이용불가능한 사용자들에 대해 FL 위치 요청들을 수행할 필요성을 제거할 수 있다. 이런 형태의 RL은 또한, 로밍 사용자들, 예컨대, 다른 무선 네트워크로부터 무선 네트워크(110)를 방문하고 있는 사용자들에게 위치 기반 서비스들을 용이하게 제공한다.

다른 가능한 구현에서, RL 프로세스는 MSC(250) 또는 이러한 정보를 유지하는 다른 무선 네트워크 요소로부터 얻어진 시그널링 데이터 기록들에 기초할 수 있 다. 예를 들면, 주어진 모바일 사용자 디바이스(112)와 네트워크의 다수의 기지국들(114) 사이의 라운드트립 지연들은 종종 AFLT 또는 다른 형태의 셀룰러 3각 측량을 통해 모바일 위치를 결정하는데 사용된다. 이들 라운드트립 지연들은 예컨대, 각각 서빙 기지국(serving base station)에서 채널 카드들 또는 다른 성분들로부터 얻어질 수 있고, MSC 또는 어느 다른 무선 네트워크 요소들로 전달될 수 있다. 또한, PSMM(pilot strength measurement message)은 2차와 1차 서빙 기지국들 간의 상대적인 라운드트립 지연들에 대한 정보를 포함한다. PSMM은 호출 동안 모바일 사용자 디바이스에 의해 빈번히 제공된다. 여러 가지 타입들의 시그널링 데이터는 예컨대, 모바일 사용자 디바이스 ID, 셀 ID, 타임 스탬프 등으로서, 다른 적정한 정보와 함께 기록될 수 있다.

결과적인 시그널링 데이터 기록들은 임의의 시간 기간들 후에, 또는 요청시에, 또는 업데이트가 일어날 때마다, LCS(262) 또는 다른 무선 네트워크 요소에 전달될 수 있고, 연관된 데이터베이스 예컨대 가입자 정보 데이터베이스(106)에 저장된다. 이후, 데이터베이스는 시그널링 데이터 기록들에 기초한 고려(consideration)로부터 임의의 사용자들을 제거하여, 필요되는 FL 위치 요청들의 수를 제한하기 위해 위치 기반 서비스 콘텐트의 전달 전에 쿼리될 수 있다.

다시, 이러한 형태의 RL 방식은 수행되는 FL 위치 요청들의 수를 실질적으로 줄일 수 있다. 그것은 불충분한 커버리지를 갖는 등록된 모바일들에 대한 불필요한 FL 위치 요청들을 회피한다. 또한, 네트워크 로드(network load)가 크면 클수록, 보다 많은 시그널링 데이터가 이용가능하고, 수행될 필요가 있는 FL 위치 요청 들이 보다 작아진다는 점에서 트래픽 호출들의 양과 함께 리소스 세이빙들(resource savings)이 증가한다. 또한, 이 방식은 타겟팅된 가입자가 보다 쉽게 디바이스에 관심을 갖는 때에, 호출 동안 또는 호출에 바로 이어서, 모바일 사용자 디바이스로의 위치 기반 서비스 콘텐트의 전달을 용이하게 한다.

RL 방식을 사용하여 달성될 수 있는 FL 위치 요청 실행에 있어 세이빙의 예측으로서, 시간당 가입자마다 하나의 FL 위치 요청이 일반적으로 실행된다고 가정하자. 추가로, 가입자들이 특정 시간에 호출에 대해 활성일 가능성은 약 80%이고, 가입자들이 SMS를 전달 또는 수신할 가능성은 약 40%라고 가정하자. 특정 시간 동안 트래픽 채널을 갖도록 하는 가입자들에 대한 조합된 가능성은 1-(1-0.8)*(1-0.4) = 88%이다. 이들 가입자들이 RL 방식을 통해 위치될 수 있으면, 나머지 FL 위치 요청 요구사항들은 100%-88% = 12%까지 실질적으로 감소된다.

본 발명의 이 양태에 따라 주어진 RL 구현은 상기 예들에서와 같이 단지 HLR/VLR 등록들(registrations) 또는 시그널링 데이터 기록들보다는, 다른 형태들의 이용가능한 정보에 기초할 수 있다.

제목이 위치 쿼리들을 우선 순위 결정, 트래픽 동기화된 위치 측정, 모바일로 시작되는 위치 측정, LBS 정보의 방송 채널 전달, 및 역 루업인 앞의 섹션들은 Gcast^TM 시스템(102)에서 위치 관련 통신들의 수를 줄이기 위한 예시적인 기술들을 개시한다. 하지만, 다른 형태들의 감속 기술들이 사용될 수 있음을 이해해야 한다. 또한, 메시지 전달 기회들의 경매 및 사용자 움직임 통계 섹션들에서 설명된 특정한 특징들은 단지 Gcast^TM 시스템(102)의 주어진 구현에 의해 제공될 수 있는 몇몇 이로운 특징들이다.

아래의 섹션에서, Gcast^TM 시스템(102)과 연계하여 사용하기에 적합한 특정 위치 측정 기술들의 예들이 보다 상세히 설명된다. 이들 기술들은 궤도 방법, 확장 디스크 방법 및 핵 영역 방법을 포함한다.

위치 측정 기술들(Location Measurement Techniques)

설명의 목적으로, 아래에 설명되는 위치 측정 기술들이 위치 특정 데이터를 저장하기 위해 데이터 구조를 이용하는 위치 추정 엔진에서 사용된다고 가정될 것이다. 데이터 구조는 위치 추정 엔진의 내부, 위치 추정 엔진의 외부에 있을 수 있거나, 또는 내부 및 외부 데이터의 조합을 포함할 수 있다.

위치 추정 엔진은 시스템(100)의 처리 디바이스 상에서 운용하는 소프트웨어의 적어도 일부에서 구현될 수 있다. 예를 들어, 위치 추정 엔진은 도 2b의 LCS(262)와 같은 시스템 요소의 부분일 수 있거나, 또는 이전에 설명된 실시예들에서 다수의 시스템 요소들에 걸쳐 분포될 수 있다. 그것의 동작들의 적어도 일부는 도 3의 위치 및 프레즌스 쿼리 모듈(360) 및 위치 서버(350)와 같은 요소들을 사용하여 구현될 수 있다.

위치 추정 엔진에 의해 이용되는 데이터 구조는, 예컨대 하나 이상의 타임 스탬프를 포함하는 각각의 사용자에 대한 측정 데이터; 이용가능 플래그; 위도, 경도 및 위치 정확성 반경(location accuracy radius)과 같은 위치 데이터; 두 개의 연속하는 위치 측정들로부터 유도된 속도(velocity)을 나타내는 속도 플래그; AGPS 또는 신뢰할 수 없는 값의 표시로부터 명백한 속도 값; 평균 속도, 평균 시간 프레임 및 속력 정확도(speed accuracy)의 벡터; 신뢰할 수 있는 값 또는 신뢰할 수 없는 값을 나타내는 가속 플래그; 및 평균 가속 및 평균 시간 프레임의 벡터를 포함하는, 각각의 사용자에 대한 측정 데이터를 포함할 수 있다.

데이터 구조는 또한 예컨대, 시간 빈 인덱스(time bin index)(k), 시작 시간 및 종료 시간과 같은 하나 이상의 시간 데이터; 지리적인 빈(geographic bin)(i,j, 스텝 인덱스 s), 빈의 바운딩 박스(SW, NE), 및 영역 사이즈와 같은 지리적인 영역 데이터; 및 핵 영역에서 사용자를 찾을 확률을 포함하여, 각각의 사용자에 대한 핵 영역들을 포함할 수 있다. 이들 데이터는 주중 및 주말 동안 또는 다른 배치들의 상이한 시간 기간들 동안 개별적으로 제공될 수 있다.

데이터 구조는 예컨대, 시간 빈 인덱스(k), 시작 시간 및 종료 시간과 같은 하나 이상의 시간 데이터; 및 사용자가 이 시간 프레임에서 이용가능한 확률을 포함하여, 각각의 사용자에 대한 이용가능 영역들을 더 포함할 수 있다. 다시, 주중 및 주말 동안 또는 다른 배치들의 상이한 시간 기간들 동안 개별적으로 제공될 수 있다.

데이터 구조에 제공될 수 있는 다른 형태들의 데이터는 속력의 지리적인 분포 및 가속의 지리적인 분포와 같은 축적 데이터(accumulate data); 및 위치 추측 신뢰도 레벨(location-prediction confidence level), 평균 및/또는 최악의 사용자 속력, 통상적 또는 평균적인 사용자 가속, 시간적인 및 지리적인 빈 크기들 및/또 는 빈 확장 시퀀스, 핵 영역 컷오프 파라미터(α) 가장 낮은 룩업 레이트 및 이용불가능 룩업 레이트 등과 같은 글로벌 데이터를 포함한다.

다른 형태들의 데이터 구조들이 본 발명을 구현하는데 사용될 수 있다는 것을 이해해야 한다.

이 예시적인 실시예에서 위치 추정 엔진은 주어진 시간에 모바일 사용자 디바이스의 위치의 추정을 제공한다. 이 위치 추정 펑션을 통과한 파라미터들은 사용자 식별자 및 타임 스탬프일 수 있다. 이하에서, 타임 스탬프는 항상 현재 시간을 참조한다고 가정된다.

위치 추정 펑션은 특정 사용자{LA,P_LA}을 찾기 위해 대응하는 확률들을 갖는 위치 영역들의 세트를 리턴한다. 이 세트는 빈(empty)것 일 수 있다. 위치 영역들은 원형 디스크들(circular disks)(예컨대, 중앙, 반경)로서 또는 직사각형들(예컨대, 남서, 북동)로서 나타내진다. 확률들은 0보다 크고 1보다 작거나 같은 값이 된다.

위치 추정 펑션은 또한 사용자가 시간적으로 특정 포인트에서 이용가능한 확률 P_av를 나타내는 파라미터를 리턴할 수 있다. 이용가능 파라미터는 네트워크에서 사용자로의 무선 접속(radio connection)의 이용가능성 및 위치 정보의 이용가능성과 같은 팩터들을 캡쳐한다.

위치 추정 엔진은 또한, 내부 측정 데이터베이스를 업데이트하도록 펑션들을 제공할 수 있다. 이들 펑션들은 예컨대, 개별 사용자들의 포워드 룩업들(FL)로부터 측정 결과들을 임포트하거나(import), 다수의 사용자들을 위한 역 룩업(RL)의 배치(batch)를 임포트하거나, 여러 가지 기술들의 조합들을 사용할 수 있다. 또한, 하나 이상의 펑션들은 사용자 행동 패턴 분석을 업데이트하기 위해 기원(invoke)될 수 있다.

위치 추정 엔진은 예컨대, 이하에서 설명될 궤도 방법, 확장 디스크 방법, 및 핵 영역 방법을 포함하여, 다수의 상이한 위치 추정 방법들 중 하나 이상을 사용할 수 있다.

시스템은 상이한 조건들 하에서 이들 방법들 중 상이한 방법들을 사용하는 것이 가능하다. 예컨대, 궤도 방법은 최근 신뢰할 수 있는 속도 측정 데이터가 이용가능할 때 사용될 수 있고, 확장 디스크 방법은 최종 위치 측정이 최근에 일어났지만, 속도 데이터가 이용불가능하거나 또는 신뢰할 수 있을 때 사용될 수 있고, 핵 영역 방법은 모든 다른 경우들에 사용될 수 있다. 여러 가지 형태들의 위치 측정 기술들 간의 다수의 다른 형태들의 스위칭이 사용될 수 있다.

다양한 방법들 간의 스위칭의 보다 상세한 예로서, 모두 3가지 방법들은 위치 추정 요청에 응답하여 초기에 적용될 수 있다. 명확한 속도 데이터가 이용불가능할 때, 궤도 방법은 이러한 속도 정보를 유도하기 위해 최종의 2 개의 위치 측정들을 사용한다. 궤도 방법 및 확장 디스크 방법은 각각 확률 1(LA_TR 및 LA_ED)을 하나의 위치 영역에 제공할 것이다. 이 영역의 크기는 위치 측정 정확도, 속도 정확도 및 시간에 대한 사용자 가속의 확률(움직임 방향의 변경을 포함)과 같은 모든 파라미터들에서 불확실성(uncertainty)을 캡쳐한다. 핵 영역 방법은 위치 영역들의 세트에 분수 확률(fractional probability){LA_NA, P_NA}를 제공한다.

각각의 방법들에 의해 제공되는 3개의 초기 추정들은 그들의 총 영역 사이즈에 대해 비교된다. 핵 영역 방법에 대해, 총 영역 사이즈는 적어도 50%의 축적 확률을 갖는 위치 영역들에 의해 커버되는 영역에 세팅된다. 이 평가(evaluation)는 다수의 위치 영역들이 서로 오버랩할 수 있다는 사실을 캡쳐한다. 오버랩 영역은 한번만 계산되고, 대응하는 확률들이 부가된다.

마지막으로, 가장 작은 총 영역 사이즈를 제공하는 방법은 위치 추정을 위해 사용된다.

앞에서 나타내진 바와 같이, 다른 형태들의 기술들은 3 개의 예시적인 방법들, 또는 다른 방법들 중 어느 것이 주어진 조건들의 세트 하에서 사용되어야 하는지를 결정하는데 사용될 수 있다.

예시적인 방법들 각각, 즉 궤도 방법, 확장 디스크 방법, 및 핵 영역 방법이 이제 보다 상세히 설명된다.

궤도 방법(Trajectory Method)

궤도 방법은 속도 정보, 예컨대 움직임의 방향 및 속력의 이용가능성에 기초한다. 속도 정보는 적어도 두 개 그렇지 않으면 다수의 연속하는 위치 측정들로부터 얻어진다. AGPS가 사용될 때, 예컨대, 속도는 하나의 종래 FL로부터 직접 얻어질 수 있다. 이 경우에, FL 실행은 연속하는 위치 측정들의 시퀀스를 평가하고, 그것들로부터 속도 메트릭(velocity metric)을 유도한다. 이 과정은 IS-801로서 알려진 무선 통신 표준의 일부이다.

이러한 정보가 이용불가능할 때, 속도는 연속적인 룩업들의 측정 결과들로부터 유도될 수 있다. 각 사용자에 대한 통상적인 룩업 레이트들에서, 최종 2 개의 위치 측정들만이 가치가 있다는 것을 예상할 수 있다.

이들 두 개의 기술들 중 어느 것이 속도 추정을 위해 사용되는지는 측정 데이터("속도 플래그")에서 포함되어야 한다.

적어도 두 개의 위치 측정들이 dx₁ 및 dx₂의 반경 정확도들을 시간들(t₁ 및 t₂)에서 좌표들(x ₁ 및 x ₂ )에 제공한다. t₁과 t₂ 간의 평균 속도는 아래와 같이 유도될 수 있다.

v ₁₂ = (x ₁-x ₂)/(t₁-t₂)

현재 시간에서 사용자 위치의 중앙은 아래 수식에서 추정될 수 있고,

x = x _i + v ₁₂ ㆍ(t-t_i)

여기서 i=1,2, 즉, 둘 중 보다 최근의 포인트이다.

이 위치 영역의 크기는 초기 위치 측정들의 정확도 및 유도된 속도의 정확도에 의해 주어진다.

속도의 정확도는 두 개의 성분들을 갖는데; 그 하나는 위치 측정의 정확도 때문이고, 다른 하나는 측정들이 아래 수식으로 수행되므로 실제 속도의 잠재적인 변경 때문이다.

dv = dv _a +dv _b

간단히 하기 위해, 우리는 사용자 속력에 있어 정확도에 의해 속도 정확도의 전자 기여도(former contribution)를 근사화한다:

후자 기여도(later contribution)는 경험적 방식을 통해 모델링된다:

여기서, a는 축적 데이터로부터 추정되거나 유도되는 평균 가속 항(average acceleration term)을 나타낸다.

얻어진 속력 정확도는 아래 수식에 의해 주어진다:

위치 영역의 반경은 아래와 같이 된다:

정확도는 상수 항들(초기 위치 측정 정확도 때문), t에 있어 선형(linear) 항(위치 정확도와 연관된 속력 정확도 때문), 및 t의 2차방정식(부가적인 가속 항 때문) 항을 포함한다. 가속 항은 속력에 있어서의 변경들 및 움직임 방향에 있어 서의 변경들 둘 모두를 캡쳐한다.

속도 정보가 하나의 룩업 측정으로부터 정확하게 제공될 때, 대응하는 속력 정확도(dv_a)는 네트워크에 의해 제공되어야 한다. 하지만, 제 2 항(dv_b)은 위에서 보여진 바와 같이 포함된다. 측정 섹션이 통상적으로 통상적인 인터-룩업 시간 프레임들(inter-lookup time frames)에 비교하여 작은 수 초가 걸리므로, t₂ 및 t₁은 최종 측정의 타임 스탬프와 같게 설정될 수 있다.

위의 궤도 예측(trajectory estimation)에서, 사용자의 가속은 스칼라 파라미터를 통해 근사화된다. 원리적으로, 3개 이상의 연속하는 위치 측정들로부터 완전한 가속 벡터를 유도하는 것이 가능하다. v ₁₂와 v ₂₃은 각각 시간들 t₁, t₂ 및 t₂, t₃ 사이의 평균 속도들이고, 평균 가속 벡터는 아래 수식으로 계산한다.

이 추정은 정당화될 수 없는 정확도를 제안한다. 변경 로드들(changing roads), 정지에 대한 브래킹(braking) 또는 움직임 시작과 같은 강한 가속들이 일반적으로, 통상적인 FL 시간 기간보다 훨씬 짧은 수 초 내지 1분의 시간 스케일들에 대해 일어나므로, 과거 측정들은 현재 궤도를 거의 예상할 수 없다. 하지만, 시간에 대해 위치 측정들로부터 통상적인 평균 가속 분포들(average acceleration distributions)을 유도하는 것이 이치에 맞는다. 그러한 이유에 대해, 가속은 위치 측정 데이터베이스에 포함된다. 그것은, 다른 업데이트 기간들이 사용될 수 있을지라도, 매일 한번 집합 데이터(aggregate data)를 업데이트하기에 충분해야 한 다.

확장 디스크 방법(Expanding-Disk Method)

속도 정보가 이용불가능할 때, 사용자의 위치 영역은 평균 또는 가장 나쁜 속력 값에 기초하여 추정될 수 있다. 결과적인 위치 영역은 원형 모양을 가지며, 그것의 반경은 시간에 대해 확장한다("확장 디스크")

위치 측정들이 정확도(dv₁)를 갖는 v₁인 속력 값 및 정확도(dx₁)를 갖는 t₁에서 좌표(x ₁)에 제공한다. 움직임의 방향 정보가 이용불가능하므로, 위치 영역의 중앙은 변하지 않는다:

x = x ₁

대신에, 위치 영역의 반경은 시간에 대해 변한다:

이 추정에서, 가속 항은 무시된다. 이에 대한 이유는 속력 정보가 매우 부정확하고, 경험적인 가속 항들을 통해 부가적인 복잡성을 부가하는 것이 정당하지 않게 보이이기 때문이다.

확장 디스크 방법은 평균 또는 가장 나쁜 속력 값이 룩업들 및 외부 소스들로부터 얻어진 집합, 영역 특정 속력 데이터에 의해 교체될 때 개선될 수 있다. 그것은 비록 다시 다른 업데이트 기간들이 사용될 수 있을지라도, 매일 한번 집합 속력 데이터를 업데이트하기에 충분해야 한다.

핵 영역 방법

빈 스페이스의 정의(Definition of Bin Space)

핵 영역 분석은 좌표들 경도, 위도 및 시간을 갖는 3차원(3D) 빈 스페이스 상에서 동작한다. 각각의 3D 빈은 B_ijk로서 언급된다. 각각의 3D 빈의 보다 낮은 차원의 서브스페이스들은 각각 "지리적인 빈"(B_ij) 또는 "시간적인 빈"(B_k)으로서 언급된다. 지리적인 평면에서, 빈 스페이스는 네트워크 영역 주변의 바운딩 직사각형(bounding rectangle)에 의해 바운드된다. 시간적인 차원에서, 그것은 하루의 시간 프레임을 커버한다.

각각의 사용자에 대해, 다소 확장된 시간 프레임(예컨대 3개월)에 대해 획득되는 위치 측정 데이터는 빈 스페이스에 할당된다. 예시적인 실시예에서, 우리는 주중 및 주말에 사용자 행동 사이를 구분지었으므로, 우리는 측정 데이터의 서브세트들, 주중 및 주말에 대해 독립적으로 전체 프로세스를 수행한다.

빈(B_ijk)으로의 측정 포인트(x,y,t)에 대한 할당 조건은 다음과 같다:

및

여기서, (dx,dy,dt)는 빈 크기를 나타내고, (x_i,y_j,t_k)는 빈(B_ijk)의 중앙을 나타낸다. 시간적인 성분만이 하루의 시간 프레임을 캡쳐하고, 동일한 시간이지나 상이한 날들에 취해진 데이터는 동일한 시간적인 빈으로 폴드(fold)된다.

통계 확실성에 기초한 핵 영역들(Nucleation Areas Based on Statistical Certainty)

할당 동작은 매 빈에 대해 측정 카운트 c_ijk를 야기한다. 시간 프레임 (t_k -dt/2)<t≤(t_k+dt/2) 동안 사용자에 대한 측정들의 총 수는 다음과 같다:

사용자에 대한 총 측정 카운트는 다음과 같다:

사용자가 각각의 행동 패턴을 나타낼 때, 그 사용자를 위한 위치 측정 포인트들은 빈들의 작은 서브세트들로 응집되고, 그들 빈들에 대해 보다 높은 c_ijk를 야기한다. k^th 시간 구간 동안 B_ijk에서 사용자를 찾을 확률(P_ijk)은 다음과 같이 예측될 수 있다:

,

P_ijk가 전체 하루가 아닌 각각의 시간적인 빈에 대해 정규화된다.

원리적으로, 넌-제로 P_ijk를 갖는 각각의 빈은 하나의 핵 영역 NA_ijk로서 정의될 수 있다. 모든 이들 핵 영역들이 메모리 내에 유지되면, 그것들은 사용자가 연관된 확률(P_ijk)로 t∈B_k에서 찾아질 수 있는 위치 영역들의 세트를 찾는데 사용될 수 있다. 그러나, 이 방식은 P_ijk의 불확실성 dP_ijk이 P_ijk 자체보다 훨씬 작을 때에만 신뢰할만한 결과들을 산출한다. 이것은 핵 영역들의 세트가 조건 αㆍP_ijk > dP_ijk를 만족시키는 것들로 제한되어야 하고, 여기서 α는 설계 파라미터이다. 확률 에러 dP_ijk는 다음과 같이 추정될 수 있다:

그것은 동일한 시간 인덱스 k를 갖는 모든 빈들에 대해 동일한 값을 갖는다. 핵 영역 당 카운트들의 최소 수는 다음과 같다:

이것은 c_ijk > c_k ^min를 갖는 빈들만이 핵 영역들이 될 수 있다는 것을 의미한다.

α에 대한 적절한 값은 아래 방식에서 찾아질 수 있다. 확률 에러(dP_k)는 P_ijk 자체에는 무관하므로, 우리는 사이즈의 등거리 빈들로 확률 스페이스를 분할할 수 있고, 다양한 P_ijk 값들을 이 스페이스에 할당할 수 있다. 가장 작은 빈은 P₀ = 0을 가지며, 다음의 가장 낮은 P₁=dP_k 등을 갖는다. 핵 영역들은 모든 B_ijk에 대해 생성되어야 하고, P_ijk는 조건 P_ijk>P₁/2 또는 α=0.5를 설정하는 가장 낮은 빈에 있지 않다.

증대 빈 크기 확장(Incremental Bin-Size Expansion)

통상적인 룩업 레이트들(예컨대 시간당 1번) 하에서 제공된 측정 포인트들의 수는 확장된 시간 프레임이 데이터 획들을 위해 선택되는 경우에도 작다. 결국, 위의 핵 영역 방법은 카운트들의 결핍으로 인해 여러 개의 빈들에 걸치는 사용자 패턴들을 미스(miss)할 수 있다. 아래의 예는 이 현상을 설명한다.

모든 사용자가 1개월 = 31일에 대해 대략 시간당 1번 룩업된다. 이것은 대략 19일의 작업일 또는 시간당 c_k=19 위치 측정들의 평균에 대응한다. 우리는 시간적인 빈 크기가 1시간이라고 가정한다. 컷오프 카운트는 α=0.5에 대해 c_k ^min

2.18이고, 그러므로 핵 영역 당 카운트들의 최소 수는 c_ijk=3이다. 이 컷오프에 대해, 시간적인 빈 당 핵 영역들의 최대 수는 19/3=6이다. 19 측정 포인트들이 13 빈들에 걸쳐 분포될 때(각각이 1 내지 2 카운트들을 보유함), 그것들 중 어느 것도 그것들이 조건 c_ijk > c_k ^min를 만족시키지 않으므로 핵 영역으로서 식별될 수 없다. 이들 빈들의 일부가 산란(scatter)될 수 있고, 반면, 나머지들은 서로 근접하여 그룹지어진다. 후자의 것들은 연관된 영역에서 사용자의 프레즌스에 대해 통계적으로 상당한 정보를 보유한다. 이 정보는 보다 큰 빈 크기가 사용되면 추출될 수 있다. 예컨대, 4의 인자에 의한 지리적인 빈 크기의 확장은 c_ijk>c_k ^min를 갖는 다수의 핵 영역들을 식별하기에 충분할 수 있다. 그러므로, 그것은 서로 다른 길이 스케 일들에 대해 핵 패턴들을 캡쳐하기 위해 큰 스케일의 빈 크기들에 대해 핵 영역 분석을 반복하는 것을 필요로 할 수 있다.

지리적인 빈 크기 확장(Geographic Bin-Size Expansion)

핵 영역 분석은 상승하는 지리적인 빈 크기로 다수 회 반복된다. 각각의 증대 시에, 지리적인 빈 크기는 경도 및 위도에 있어 동시에 증가될 수 있다. 빈 크기는 예컨대 각각의 지리적인 성분에 대해 2의 승수(multiplier) 또는 지리적인 빈 영역에 대해 4의 인수(factor)를 사용하여 기하학적으로 스텝 업(step up)될 수 있다.

매 스텝에서, 형성된 핵 영역들을 갖는 모든 측정 포인트들은 후속 스텝을 위해 사용된 측정 포인트들의 총 세트에서 꺼내(take out of)져야 한다. 이것은 동일한 측정 포인트들이 다수의 핵 영역들에 기여하는 상황을 회피한다.

핵 영역 방법의 이 양태를 구현하기 위한 알고리즘은 아래와 같다:

1. (예컨대 3개월 동안의 근무일) 평가를 위한 측정 데이터 세트를 선택.

2. 시간적인 빈 크기(예컨대 1 시간)를 설정.

3. 가장 작은 지리적인 빈 크기(예컨대 500 미터)를 설정.

4. 시간적인 빈들에 측정 데이터를 미리 할당하고, 그것들의 각각에 대해 c_k를 계산.

5. 모든 시간적인 빈들 k에 대해 루프(loop)

A. 모든 지리적인 빈 크기들에 대해 루프, 스텝 인덱스 s:

a. 지리적인 빈들에 대한 측정 데이터 세트를 할당

b. 빈 c^s _ijk 당 측정 카운트를 결정

c. c^s _ijk> c_k에 기초하여 새로운 핵 영역들 NA^s _ijk을 식별

d. 스텝 s의 새로운 핵 영역들 NA^s _ijk에 할당된 측정 포인트들에 의해 측정 데이터 세트를 소모

e. 인자 4만큼 지리적인 빈 크기를 증가

f. 지리적인 빈 크기가 네트워크 영역보다 클 때: 브레이크(break)

6. 알고리즘을 종료.

사용자가 시간 t에서 발견될 수 있는 위치 영역들{LA}_k는 t∈B_k을 갖는 핵 영역들 NA^s _ijk의 서브세트로부터 유도될 수 있다. 이전과 같이, 연관된 확률들은 P^s _ijk = c^s _ijk/c_k이다. 서로 다른 지리적인 크기의 위치 영역들이 서로 오버랩할 수 있음에 유의하자.

시간적인 및 지리적인 빈 크기의 동시 확장(Simultaneous Expansion of Temporal and Geographic Bin-Size)

위의 알고리즘은 변화하는 지리적인 길이 스케일들의 핵 영역들을 인식할 수 있는 반면에, 다수의 지리적인 빈들 이외에, 긴 시간 프레임들, 즉 다수의 시간적 인 빈들에 대해 지속하는 패턴들을 미스(miss)할 수 있다. 이러한 패턴들을 캡쳐하기 위해, 알고리즘은 시간적인 빈 크기의 변화(variation)를 포함할 수도 있다. 이 변화는 짧은 지리적인 영역이지만 긴 시간 프레임들에 걸쳐 또는 그 역으로, 핵을 인식하기 위해 지리적인 빈 크기의 변경으로부터 독립적으로 일어나야 한다.

매(every) 핵 분석이 새로운 핵 영역들에 할당된 것들에 의해 설정된 측정 데이터를 감소시키므로, 각각의 스텝은 후속하는 스텝의 출력에 영향을 미친다. 2차원(2D) 파라미터 스페이스(시간적인 및 지리적인 빈 크기)에 걸쳐 스캐닝할 때, 시퀀스가 최상의 결과들을 야기할지는 명백하지 않을 수 있다. 또한, 적절한 메트릭이 서로 다른 스캐닝 시퀀스들의 결과를 랭크(rank)하고 비교해야 하는 것이 무엇인지 명백하지 않을 수 있다. 그 결과는 또한 초기(즉, 가장 작은) 시간적 및 지리적인 빈 크기들의 선택에 의존할 수 있다. 적절한 값들은 경도 및 위도에 대한 500m 및 시간적인 빈에 대한 0.75 시간(=45분)이다. 이 선택은 즉, 각각 지리적인 차원에 있어 200인 100km x 100km 마켓(market)에 대해 약 40,000개의 지리적인 빈들 및 32 개의 시간적인 빈들을 생성한다.

두 개의 잠재적인 시퀀스들이 아래의 표 1에 도시되어 있다. 시퀀스(A)는 3D 빈 크기 증분들에 대해 단조로운 차순을 유지하고, 지리적인 확장에 대해 시간적인 확장 우선순위(temporal expansion priority)를 제공한다. 이것은 패턴들 상의 포커스(focus)를 설정하고, 여기서 사용자는 장시간 한 지점에 앉아있다. 시퀀스 B는 시간에 있어서의 스텝 증분과 단조로운 지리적인 1차원에 있어서의 스텝 증분의 곱(product)을 유지하고, 제 1 지리적인 빈들을 확장하고, 이어서 시간적인 빈들을 확장한다. 이것은 사용자가 보다 적절한 실제 애플리케이션일 수 있는 보다 짧은 시간 프레임들에 대해 큰 지리적인 영역에 걸쳐 로밍(roam)하는 패턴들을 강조한다.

시간적인 차원에서 확장할 때 고려되어야 하는 또 다른 양태는 다양한 시간 구간들 B_k이 서로 다른 총 카운트들 c_k을 가질 수 있다는 점이다. 아래에서, 인덱스 k는 임의의 다른 것, 궁극적으로는 확장된 시간적인 빈에 대해 인덱스 l 및 가장 작은 시간적인 빈을 참조한다. 모든 k에 대해 c_k의 변화들을 고려하기 위해, 카운트들(c_ijk) 대신에 카운트 부분들 z_ijk = c_ijk/c_k이 분석을 위해 사용된다. 각각의 카운트 부분에 대한 연관된 확실성은 dz_ijk =

/c_k = 1/

이다. 시간적으로 확장된 빈(B_l)에 대해, 총 카운트 부분 및 그것의 확실정은 다음과 같고:

여기서, 합은 B_l에 포함된 모든 가장 작은 크기 빈들(B_k)에 대해 취해진다.

핵 영역들에 대한 컷오프는 이전과 같이 정의될 수 있다:

z_l ^min = αㆍdz_ijl

위의 방식을 구현하기 위한 알고리즘은 아래와 같다.

2. 시간적인 빈 크기(예컨대 0.75 시간)를 설정.

3. 가장 작은 지리적인 빈 크기(예컨대 500 미터)를 설정.

4. 시간적이고 지리적인 빈 크기들에 대해 루프, 스텝 인덱스 s:

A. 빈들에 측정 데이터를 할당.

B. 각각의 시간적인 빈에 대해 c_k를 계산.

C. 빈(c^s _ijl 및 z^s _ijl) 당 카운트 부분(count fraction) 및 측정 카운트를 결정.

D. z^s _ijl > z_l ^min에 기초하여 새로운 핵 영역들 NA^s _ijl을 식별.

E. 스텝s의 새로운 핵 영역들(NA^s _ijl)에 할당된 측정 포인트들에 의해 측정 데이터 세트를 소모.

F. 시퀀스(예컨대, 표 1로부터 시퀀스 A 및 시퀀스 B)에 따라 시간적 및 지리적인 빈 크기를 증가. 연관된 빈 승수들(bin multipliers)은 두 개의 지리적인 빈들 및 시간적인 빈 각각에 대해 n^s _x 및 n^s _t이다.

G. 지리적인 빈 크기가 네트워크 영역보다 클 때; 브레이크.

5. 각각의 B_k에 대해, 핵 영역들에 포함되지 않은 가장 작은 크기의 지리적인 빈들인 나머지에 대한 총 부분 카운트(z^r _ijl)를 식별.

6. 알고리즘을 종료.

모든 핵 영역들(NA^s _ijl)이 식별된 후에, 대응하는 위치 영역들 및 그들의 확률들은 시간 t에서 위치 요청을 위해 유도된다. 그것을 위해, 우리는 작은 크기의 지리적이지만 가장 작은 크기의 시간적인 빈들의 핵 영역들로 NA^s _ijl를 분해한다:

NA^s _ijl의 카운트 부분은 궁극적으로, 모든 분해된 NA^s _ijk에 대해 분포된다:

z^s _ijk = z^s _ijl/n_t,

여기서, n_t는 B_l에 포함된 B_k의 수이다.

시간 t에서, 위치 영역들(LA^s _ijk)은 t∈B_k를 갖는 모든 분해된 NA^s _ijk의 지리적인 단면들(cross sections)과 동일한다. 각각의 NA^s _ijk에 대한 확률 P^s _ijk의 유도(derivation)는 모든 i,j,k에 대한 z^s _ijk 값들 및 z^r _k에 기초한다:

이 수식에서, z^s _ijk의 부분 카운트는 B_k의 분해된 핵 영역 및 B_k의 나머지 영역들의 모든 부분 카운트들의 합에 대해 정규화된다. 이 정규화의 결과로서, 하나의 핵 영역 NA^s _ijl으로부터 유도된 모든 위치 영역들은 동일한 지리적인 사이즈를 갖지만 상이한 P^s _ijk를 가질 수 있다.

셀프 바이어싱에 대한 수정(Correction to Self-Biasing)

위의 예시적인 방식들은 데이터 획득 레이트가 시간 및 사용자의 위치에 무관할 때 잘 작용한다. 여기에서 설명되는 하나 이상의 스마트 룩업 방식들은 이러한 방식들이 예컨대, 사용자들이 원하는 광고 지역들과 높은 오버랩할 때 보다 빈번하게 위치 업데이트들을 스케줄할 수 있으므로 이 조건을 위배할 수 있다. 광고 지역들 주변의 이 바이어스들 핵 영역들(biases nucleation areas)은 사용자가 그 또는 그녀가 실제 행하는 것보다 자주 그들 주변에 거주한다고 제안한다. 비록, 이 효과가 대기 상태에서 자체 안정화될 수 있지만, 그것은 광고 지역들이 변할 때 지연된 응답을 생성한다.

이 셀프 바이어싱 효과는 아래 스텝들 중 하나 또는 둘 모두를 수행함으로써 줄어들 수 있다.

1. SFL(2시간 기간당 1회)로 보장된 가장 작은 룩업 빈도 f_low를 도입.

2. 빈 스페이스에 그것들을 입력하기 전에, T_low = 1/f_low의 시간 윈도우들에 대해 카운트 넘버들을 정규화.

위의 제 2 스텝은 시간적인 차원에 대해 모든 측정 데이터의 프리-비닝(pre-binning)을 나타낸다. 프리-비닝 스페이스(Ω_τ)는 모든 측정 데이터의 전체 시간축(τ)을 확장하고, 빈 크기 T_low를 갖는다. 측정 데이터는 각각의 사용자에 대해 이 프리-빈 스페이스에 입력된다. 이어서, 시간 빈 Ω_τ 당 카운트들 γ_τ의 수가 결정된다. 측정 데이터가 빈 스페이스(B_ijk)에 입력될 때, c_ijk에 대한 각 카운트의 기여도는 그것의 프리-빈의 1/γ_τ만큼 가중된다. 이것은 c_ijk에 대한 부분 값을 야기한다. 이 부분 카운트는 z_ijk 등을 생성하기 위해 c_k에 의해 정규화된다.

위의 방식을 구현하기 위한 알고리즘은 아래와 같다:

1. (예컨대, 3개월에 대한 근무일) 평가를 위한 측정 데이터 세트를 선택.

2. 프리-비닝에 대한 시간 프레임(T_low)을 설정.

3. Ω_τ로 데이터를 프리-빈.

4. Ω_τ당 카운트γ_τ를 결정.

5. 빈 스페이스(예컨대, 0.75시간)에 대해 가장 작은 시간적인 빈 크기를 세팅.

6. 빈 스페이스(예컨대, 500m)에 대해 가장 작은 지리적인 빈 크기를 설정.

7. 시간적 및 지리적인 빈 크기들에 대해 루프, 스텝 인덱스 s:

A. 프리-빈 가중 인자 1/γ_τ를 갖는 빈들에 측정 데이터를 할당.

B. 각각의 시간적인 빈에 대해 c_k를 계산.

C. 빈(c^s _ijl 및 z^s _ijl) 당 카운트 부분 및 측정 카운트를 결정.

D. z^s _ijl > z_l ^min에 기초하여 새로운 핵 영역들(NA^s _ijl)

E. 스텝 s의 새로운 핵 영역들 NA^s _ijl에 할당된 측정 포인트에 의해 측정 데이터 세트를 소모.

F. 시퀀스(예컨대, 표 1에서 시퀀스 A 또는 시퀀스 B)에 따라 시간적 및 지리적인 빈 크기를 증가. 연관된 빈 승산기들은 두 개의 지리적인 빈들 및 시간적인 빈 각각에 대해 n_x ^s, n_y ^s 및 n_t ^s이다.

G. 지리적인 빈 크기가 네트워크 영역보다 클 때: 브레이크

8. 각각의 B_k에 대해, 나머지, 즉 핵 영역들에 포함되지 않은 가장 작은 크기 지리적인 빈들에 대해 총 부분 카운트(z^r _ijl)를 식별:

9. 알고리즘을 종료.

사용자들의 이용불가능성(Non-Availability of Users)

위에서 주어진 예시적인 알고리즘들은 측정 데이터가 임의의 위치 정보를 산출하지 않게 어떻게 처리되어야 하는지를 열거하지 않는다. 이것은 예컨대, 사용자가 커버리지를 갖지 않고, 그/그녀의 모바일 디바이스를 파워 다운시키거나, 상이한 네트워크에 로밍되거나, 또는 위치 정보 제한(location information restriction; LIR) 플래그를 세팅한 경우이다.

설명의 목적으로, 이들 조건들은 연관된 타임 스탬프와 함께 "이용불가능한"것으로서 위치 데이터베이스에 의해 보유되지 않을 수 있다는 것을 가정한다. 사용자가 시간적인 빈 B_k 동안 100번 룩업되었지만, 지리적인 빈 위치들 B_ij 및 B_i'j'와 함께 2배만 이용가능할 때, 이들 두 개의 빈들 중 어느 하나에서 사용자를 찾을 확률은 0.5라기 보다는 0.01로 설정되어야 한다. 이 예는 이용불가능성이 정규화시에 고려되어야 함을 나타낸다.

이 목적을 위해, 부가적인 지리적인 빈 B_ij=B_off이 소개될 수 있고, 이것은 임의의 다른 빈과 함께 이웃한 관계를 갖지 않지만, 이들 엔트리들은 총 카운트 c_k에서 고려된다. 이것은 자동적으로, 위치 영역 확률들에 있어 이용불가능성을 포함한다.

또한, 부가적인 특성으로서 스마트 룩업 처리에 이용가능 정보를 제공하는 것은 당연하다. 이것은 결코(또는 거의 항상) 이용할 수 없는 사용자들에 대해 상당히 아래의 레벨들 f_low로 룩업들의 수를 줄이도록 허용한다. 대응하는 룩업 레이트는 f_off이다. 시간 스케일 T_off = 1/f_off 상의 부가적인 프리-비닝 동작을 회피하기 위해, 하나의 T_flow보다 큰 연속하는 "이용불가능"결과들을 갖는 측정 데이터는 중간의 모든 Ω_τ 프리-빈들의 중앙에서 인의적인 이용불가능한 데이터로 채워진다. 이들 부가적인 데이터는 또한, 빈 스페이스(B_ijk)에 입력된다.

부가적인 이용가능 영역(additional availability-area: AA_k) 분석은 홀로 이용가능성에 대해 시간적인 차원으로 수행될 수 있다. 이 분석은 핵 영역과 동일한 개념에 따르지만, 1차원, 즉 시간적인 차원에만 따른다. 이것은, 사용자가 이용불가능한, 예컨대 밤중에 또는 주말 동안 각각의 사용자에 대해 통상적인 시간 프레임들을 식별하도록 허용한다. 결국, 스마트 룩업 프로세스는 매우 낮은 레이트로 이들 사용자들을 룩업함으로써 처리량 리소스들을 세이브할 수 있다.

핵 영역 업데이트 빈도(Nucleation-Area Update Frequency)

핵 영역들이 보다 긴 시간 프레임에 대해 내부 사용자 행동을 캡쳐하므로, 그들은 가장 최근의 위치 업데이트들에 비교적 민감하지 않다. 그러므로, 이러한 영역들은 매우 자주 업데이트될 필요가 없다. 예를 들면, 그것은 주어진 애플리케이션에서, 매일의 끝(예컨대, 한밤중)에 모든 핵 영역들을 업데이트하기에 충분할 수 있다. 물론, 다른 업데이트 빈도들이 다른 실시예들에 사용될 수 있다.

다시, 특정 시스템 요소들, 처리 동작들 및 위에서 설명된 예시적인 실시예들의 다른 특징들이 단지 예로써 제공된다는 것을 이해해야 한다. 앞에서 나타내진 바와 같이, 상술한 기술들은 다른 형태들의 무선 통신 시스템들 및 다른 형태들의 위치 기반 서비스들에서 사용하기 위한 직접적인 방법에 적응될 수 있다. 또한, 본 발명은 서브 네트워크들 또는 주어진 무선 네트워크의 다른 설계된 부분들, 또는 다수의 무선 네트워크들 또는 잠재적으로 상이한 타입들의 다른 네트워크들의 조합들에 적용될 수 있다. 첨부된 청구범위의 범위 내의 여러 가지 다른 대안의 실시예들은 기술분야의 당업자들에게 자명할 것이다.

Claims

위치 기반 서비스들(location-based services)을 제공하는 방법에 있어서,

무선 네트워크와 연관된 각각의 모바일 사용자 디바이스들과 연관된 사용자들에 대한 프로파일 정보(profile information)를 획득하는 단계;

상기 모바일 사용자 디바이스들에 대한 위치 및 프레즌스 정보(location and presence information)를 획득하는 단계; 및

상기 위치, 프레즌스 및 프로파일 정보의 조합에 기초하여 상기 모바일 사용자 디바이스들 중 주어진 것으로의 적어도 하나의 메시지의 전달을 제어하는 단계를 포함하는, 위치 기반 서비스들을 제공하는 방법.
제 1 항에 있어서,

상기 획득 단계 및 상기 제어 단계는 상기 무선 네트워크 외부에 있는 위치 기반 서비스 시스템에서 구현되는, 위치 기반 서비스들을 제공하는 방법.
제 2 항에 있어서,

상기 위치 기반 서비스 시스템은 게이트웨이를 통해 상기 무선 네트워크의 처리 디바이스에 결합되는, 위치 기반 서비스들을 제공하는 방법.
제 2 항에 있어서,

상기 위치 기반 서비스 시스템은 인터넷 프로토콜 네트워크를 통해 브라우저가 설치된 외부 처리 디바이스(browser-equipped external processing device)에 액세스가능한 적어도 하나의 처리 디바이스를 포함하는, 위치 기반 서비스들을 제공하는 방법.
제 2 항에 있어서,

상기 위치 기반 서비스 시스템은 마케팅 메시지 데이터베이스 및 가입자 정보 데이터베이스에 결합되는, 위치 기반 서비스들을 제공하는 방법.
제 2 항에 있어서,

상기 위치 기반 서비스 시스템은 상기 모바일 사용자 디바이스들과 상기 무선 네트워크의 기지국들 간의 위치 관련 통신들을 제한하도록 적응되는, 위치 기반 서비스들을 제공하는 방법.
제 6 항에 있어서,

상기 위치 기반 서비스 시스템은 이중 위치 쿼리들(duplicate location queries)을 제거하는 것과 위치 쿼리들을 우선 순위 선정하는(prioritizing) 것 중 적어도 하나에 의해 적어도 부분적으로 상기 위치 관련 통신들을 최소화하는, 위치 기반 서비스들을 제공하는 방법.
제 1 항에 있어서,

상기 메시지는 지리적인 메시징 서비스 메시지(geographic messaging service message)를 포함하고, 상기 지리적인 메시징 서비스는 발송인으로 하여금 지정된 수취인에게 전달하기 위한 상기 메시지를 제출하도록 허용하고, 상기 지리적인 메시징 서비스는 상기 모바일 사용자 디바이스들 중 대응하는 것이 지정된 위치에 들어갈 때 상기 지정된 수취인에게 상기 메시지를 전달하는, 위치 기반 서비스들을 제공하는 방법.
위치 기반 서비스들을 제공하는데 사용하기 위한 장치에 있어서,

메모리에 결합된 처리기를 갖는 적어도 하나의 처리 디바이스를 포함하는 위치 기반 서비스 시스템을 포함하고;

상기 위치 기반 서비스 시스템은 무선 네트워크에 연관된 각각의 모바일 사용자 디바이스들과 연관된 사용자들에 대한 프로파일 정보를 획득하고, 상기 모바일 사용자 디바이스들에 대한 위치 및 프레즌스 정보를 획득하도록 적응되고,

상기 위치 기반 서비스 시스템은 또한 상기 위치, 프레즌스 및 프로파일 정보의 조합에 기초하여 상기 모바일 사용자 디바이스들 중 주어진 것으로의 적어도 하나의 메시지의 전달을 제어하도록 적응되는, 장치.
무선 네트워크와 연관된 모바일 사용자 디바이스로서, 상기 모바일 사용자 디바이스는 (i) 상기 모바일 사용자 디바이스의 위치 및 프레즌스 정보와 (ii) 연 관된 사용자의 프로파일 정보의 조합에 기초하여 상기 모바일 사용자 디바이스에 제어가능하게 전달되는 적어도 하나의 메시지를 수신하도록 구성된, 모바일 사용자 디바이스.