KR20120047285A - 위치 정보 분석 장치 및 위치 정보 분석 방법 - Google Patents

Abstract

특정한 대상 시간대에 있어 특정한 대상 영역으로 어느 정도의 인구가 어느 영역으로부터 유입되고 있는지를 개산하기 위해, 위치 정보 분석 장치(1)는, 대상 시간대 내의 시각을 나타내는 시각 정보를 포함한 전 사용자에 대한 포인트 데이터를 판독하는 포인트 데이터 판독부(12); 포인트 데이터로부터, 대상 영역 내의 위치를 나타내는 위치 정보를 포함한 포인트 데이터를 대상 영역 내 포인트 데이터로서 추출하는 대상 영역 내 포인트 데이터 추출부(15); 사용자에 관한 주소 정보를 판독하는 주소 정보 판독부(17); 주소 정보와 해당하는 사용자의 대상 영역 내 포인트 데이터를 결합하는 제1 결합부(18); 및 주소 정보를 포함하는 대상 영역 내 포인트 데이터에 기초하여, 대상 시간대에 대상 영역으로 유입된 유입 사용자 수를 유입원 영역마다 집계하는 주소 정보 집계부(19)를 포함한다.

Description

위치 정보 분석 장치 및 위치 정보 분석 방법 {POSITION INFORMATION ANALYSIS DEVICE AND POSITION INFORMATION ANALYSIS MEHOD}

본 발명은, 사용자가 휴대하는 이동국의 위치 정보에 따른 분석을 행하는 위치 정보 분석 장치 및 위치 정보 분석 방법에 관한 것이다.

일정하게 정한(이하, "소정"이라 함) 장소에서의 유입 인구 또는 유출 인구를 구하는 기술이 알려져 있다(예를 들면, 특허 문헌 1 참조). 특허 문헌 1에 기재된 방법에 의하면, 교차점 등 소정의 복수의 장소에서의 유출 인구 및 유입 인구를 적산(積算)함으로써, 상권에서 출점(出店) 후보지 등의 대상 지점을 향하는 인구를 추정하는 것이 가능해진다.

[선행 기술 문헌]

[특허 문헌]

[특허 문헌 1] 일본 특허공개공보 제2005?84769호

그러나, 특허 문헌 1에 기재된 방법에서는, 국세조사 등의 통계 데이터, 및 주된 주택지로부터 간선도로로의 경로별 교차점의 방향별 대수 비율 등의 실지 조사 데이터로부터 출점 후보지 등의 대상 지점을 향하는 인구를 추정하기 때문에, 실제로 특정한 대상 시간대에 있어 특정한 대상 영역에 어느 정도의 인구가 어느 영역으로부터 유입되고 있는지, 또는 실제로 특정한 대상 시간대에 있어 특정한 대상 영역으로부터 어느 정도의 인구가 어느 영역에 유출되고 있는지를 개산(槪算)할 수 없다는 과제가 있었다.

그래서, 전술한 문제점을 해결하기 위해, 본 발명에서는, 특정한 대상 시간대에 있어 특정한 대상 영역에 어느 정도의 인구가 어느 영역으로부터 유입되고 있는지를 개산할 수 있는 위치 정보 분석 장치, 및 위치 정보 분석 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

또한, 전술한 문제점을 해결하기 위해, 본 발명에서는, 특정한 대상 시간대에 있어서 특정한 대상 영역으로부터 어느 정도의 인구가 어느 영역에 유출되고 있는지를 개산할 수 있는 위치 정보 분석 장치, 및 위치 정보 분석 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명의 일 측면에 관한 위치 정보 분석 장치는, 사용자의 위치를 나타내는 위치 정보, 상기 위치 정보가 취득된 시각 정보, 및 상기 사용자의 사용자 식별 정보를 포함하는 포인트 데이터에 기초하여, 대상 시간대에 있어 대상 영역으로의 유입원 인구 개산치(槪算値)를 유입원 영역마다 구하는 위치 정보 분석 장치로서, 대상 시간대 내의 시각을 나타내는 시각 정보를 포함한 전(全) 사용자에 대한 포인트 데이터를 판독하는 포인트 데이터 판독부; 포인트 데이터 판독부에 의해 판독된 포인트 데이터로부터, 대상 영역 내의 위치를 나타내는 위치 정보를 포함한 포인트 데이터를 대상 영역 내 포인트 데이터로서 추출하는 대상 영역 내 포인트 데이터 추출부; 대상 영역 내 포인트 데이터 추출부에 의해 추출된 대상 영역 내 포인트 데이터에 의해, 동일 사용자에 대한 중복된 대상 영역 내 포인트 데이터를 단일의 대상 영역 내 포인트 데이터로 하는 제1 단일화부; 제1 단일화부에 의한 단일화 후 대상 영역 내 포인트 데이터의 사용자 식별 정보를 키(key)로 하여, 해당하는 사용자에 관한 주소 정보를 판독하는 주소 정보 판독부; 주소 정보 판독부에 의해 판독된 주소 정보와, 해당하는 사용자의 대상 영역 내 포인트 데이터를 결합하는 제1 결합부; 대상 영역 및 유입원 영역을 포함한 지역을 나타내는 지도 정보를 판독하는 지도 정보 판독부; 및 제1 결합부에 의해 결합된 주소 정보를 포함하는 대상 영역 내 포인트 데이터에 기초하여, 대상 시간대에 대상 영역으로 유입된 유입 사용자 수를 지도 정보 판독부에 의해 판독된 유입원 영역마다 집계하는 주소 정보 집계부를 포함하는 것을 특징으로 한다. 또한, 위치 정보 분석 장치는, 사용자에 더하여, 포인트 데이터와 관계없는 사람을 포함한, 대상 시간대에 있어 대상 영역으로의 유입원 인구 개산치를, 주소 정보 집계부에 의해 집계된 유입 사용자 수 및 유입원 인구 개산치와 유입 사용자 수의 비율에 기초하여, 유입원 영역마다 산출하는 유입원 인구 개산치 산출부를 더 포함해도 된다.

상기 위치 정보 분석 장치에 의해, 대상 시간대에 대상 영역으로 유입된 유입 사용자 수를 유입원 영역마다 구할 수 있다. 또한, 대상 시간대에 있어 대상 영역으로의 유입원 인구 개산치를 유입원 영역마다 구할 수 있다.

또한, 위치 정보 분석 장치는, 포인트 데이터 판독부에 의해 판독된 포인트 데이터에 의해, 동일 사용자에 대한 중복된 포인트 데이터를 단일의 포인트 데이터로 하는 제2 단일화부; 및 국내 인구 수와 제2 단일화부에 의한 단일화 후 포인트 데이터의 총수의 비율을 산출하는 비율 산출부를 더 포함하고, 유입원 인구 개산치 산출부는 비율 산출부에 의해 산출된 비율을 유입원 인구 개산치와 유입 사용자 수의 비율로서 사용해도 된다. 이로써, 일본의 총인구와 포인트 데이터를 등록한 사용자 수의 비율을 산출함으로써, 포인트 데이터를 등록한 사용자에 기초하여 산출한 유입 사용자 수로부터, 포인트 데이터를 등록하지 않은 사람도 포함한 개산치인 유입원 인구 개산치를 산출하는 것이 가능해진다.

본 발명의 일 측면에 관한 위치 정보 분석 장치는, 사용자의 위치를 나타내는 위치 정보, 상기 위치 정보가 취득된 시각 정보 및 상기 사용자의 사용자 식별 정보를 포함하는 포인트 데이터에 기초하여, 대상 시간대에 있어 대상 영역으로부터의 유출처 인구 개산치를 유출처 영역마다 구하는 위치 정보 분석 장치로서, 사용자 식별 정보와 연관된 주소 정보를 판독하는 주소 정보 판독부; 주소 정보 판독부에 의해 판독된 주소 정보 중 대상 영역에 속해 있는 주소 정보와 연관된 사용자 식별 정보를 추출하는 사용자 식별자 추출부; 대상 시간대 내의 시각을 나타내는 시각 정보를 포함한 전 사용자에 대한 포인트 데이터를 판독하는 포인트 데이터 판독부; 포인트 데이터 판독부에 의해 판독된 포인트 데이터로부터, 사용자 식별자 추출부에 의해 추출된 사용자 식별 정보를 포함한 포인트 데이터를 대상 사용자 포인트 데이터로서 추출하는 대상 사용자 포인트 데이터 추출부; 유출처 영역을 포함한 지역을 나타내는 지도 정보를 판독하는 지도 정보 판독부; 대상 사용자 포인트 데이터 추출부에 의해 추출된 대상 사용자 포인트 데이터에 의해, 동일 사용자이고 또한 동일 유출처 영역에 대한 중복된 대상 사용자 포인트 데이터를 단일의 대상 사용자 포인트 데이터로 하는 제3 단일화부; 및 제3 단일화부에 의한 단일화 후 대상 사용자 포인트 데이터에 기초하여, 대상 시간대에 대상 영역으로부터 유출된 유출 사용자 수를 유출처 영역마다 집계하는 위치 정보 집계부를 포함하는 것을 특징으로 한다. 또한, 위치 정보 분석 장치는, 사용자에 더해, 포인트 데이터와 관계없는 사람을 포함한, 대상 시간대에 있어 대상 영역으로부터의 유출처 인구 개산치를 위치 정보 집계부에 의해 집계된 유출 사용자 수 및 유출처 인구 개산치와 유출 사용자 수의 비율에 기초하여, 유출처 영역마다 산출하는 유출처 인구 개산치 산출부를 더 포함해도 된다.

상기 위치 정보 분석 장치에 의해, 대상 시간대에 있어 대상 영역으로부터의 유출처 인구 개산치를 유출처 영역마다 구할 수 있다. 또한, 대상 시간대에 있어 대상 영역으로부터의 유출처 인구 개산치를 유출처 영역마다 구할 수 있다.

또한, 위치 정보 분석 장치는, 포인트 데이터 판독부에 의해 판독된 포인트 데이터에 의해, 동일 사용자에 대한 중복된 포인트 데이터를 단일의 포인트 데이터로 하는 제2 단일화부; 및 국내 인구 수와 제2 단일화부에 의한 단일화 후 포인트 데이터의 총수의 비율을 산출하는 비율 산출부를 더 포함하고, 유출처 인구 개산치 산출부는, 비율 산출부에 의해 산출된 비율을 유출처 인구 개산치와 유출 사용자 수의 비율로서 사용해도 된다. 이로써, 일본 총인구와 포인트 데이터를 등록한 사용자 수의 비율을 산출함으로써, 포인트 데이터를 등록한 사용자에 기초하여 산출한 유출 사용자 수로부터 포인트 데이터를 등록하지 않은 사람도 포함한 개산치인 유출처 인구 개산치를 산출하는 것이 가능해진다.

그리고, 위치 정보 분석 장치는 대상 영역을 입력하기 위한 대상 영역 입력부를 더 포함해도 된다. 이용자는 대상 영역을 자유롭게 설정하고, 설정한 대상 영역을 입력하는 것이 가능해진다.

또한, 위치 정보 분석 장치는 대상 시간대를 입력하기 위한 대상 시간대 입력부를 더 포함해도 된다. 이용자는 대상 시간대를 자유롭게 설정하고, 설정한 대상 시간대를 입력하는 것이 가능해진다.

본 발명의 일 측면에 관한 위치 정보 분석 장치는, 이하의 구성으로 하여도 된다. 즉, 위치 정보 분석 장치는 사용자의 위치를 나타내는 위치 정보, 상기 위치 정보가 취득된 시각 정보, 및 상기 사용자의 사용자 식별 정보를 포함하는 포인트 데이터에 기초하여, 대상 시간대에 있어 대상 영역으로의 유입원 인구 개산치를 유입원 영역마다 구하는 위치 정보 분석 장치로서, 대상 시간대 내의 시각을 나타내는 시각 정보를 포함한 전 사용자에 대한 포인트 데이터를 판독하는 포인트 데이터 판독부; 포인트 데이터 판독부에 의해 판독된 포인트 데이터로부터, 대상 영역 내의 위치를 나타내는 위치 정보를 포함한 포인트 데이터를 대상 영역 내 포인트 데이터로서 추출하는 대상 영역 내 포인트 데이터 추출부; 대상 영역 내 포인트 데이터 추출부에 의해 추출된 대상 영역 내 포인트 데이터에 의해, 동일 사용자에 대한 중복된 대상 영역 내 포인트 데이터를 단일의 대상 영역 내 포인트 데이터로 하는 제1 단일화부; 제1 단일화부에 의한 단일화 후 대상 영역 내 포인트 데이터의 사용자 식별 정보를 키로 하여, 해당하는 사용자에 관한 주소 정보를 판독하는 주소 정보 판독부; 주소 정보 판독부에 의해 판독된 주소 정보와, 해당하는 사용자의 대상 영역 내 포인트 데이터를 결합하는 제1 결합부; 대상 영역 및 유입원 영역을 포함한 지역을 나타내는 지도 정보를 판독하는 지도 정보 판독부; 제1 결합부에 의해 결합된 주소 정보를 포함하는 대상 영역 내 포인트 데이터에 기초하여, 대상 시간대에 대상 영역으로 유입된 유입 사용자 수를 지도 정보 판독부에 의해 판독된 유입원 영역마다 집계하는 주소 정보 집계부; 사용자에 더하여, 포인트 데이터와 관계없는 사람을 포함한, 대상 시간대에 있어 대상 영역으로의 유입원 인구 개산치를, 주소 정보 집계부에 의해 집계된 유입 사용자 수 및 유입원 인구 개산치와 유입 사용자 수의 비율에 기초하여, 유입원 영역마다 산출하는 유입원 인구 개산치 산출부; 지도 정보 판독부에 의해 판독된 지도 정보와, 유입원 인구 개산치 산출부에 의해 산출된 유입원 영역마다의 유입원 인구 개산치를 결합하는 제2 결합부; 및 제2 결합부에 의해 결합된 지도 정보를 출력하는 출력부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명의 일 측면에 관한 위치 정보 분석 장치는, 이하의 구성으로 해도 된다. 즉, 위치 정보 분석 장치는, 사용자의 위치를 나타내는 위치 정보, 상기 위치 정보가 취득된 시각 정보, 및 상기 사용자의 사용자 식별 정보를 포함하는 포인트 데이터에 기초하여, 대상 시간대에 있어 대상 영역으로부터의 유출처 인구 개산치를 유출처 영역마다 구하는 위치 정보 분석 장치로서, 사용자 식별 정보와 연관된 주소 정보를 판독하는 주소 정보 판독부; 주소 정보 판독부에 의해 판독된 주소 정보 중 대상 영역에 속해 있는 주소 정보와 연관된 사용자 식별 정보를 추출하는 사용자 식별자 추출부; 대상 시간대 내의 시각을 나타내는 시각 정보를 포함한 전 사용자에 대한 포인트 데이터를 판독하는 포인트 데이터 판독부; 포인트 데이터 판독부에 의해 판독된 포인트 데이터로부터, 사용자 식별자 추출부에 의해 추출된 사용자 식별 정보를 포함한 포인트 데이터를 대상 사용자 포인트 데이터로서 추출하는 대상 사용자 포인트 데이터 추출부; 유출처 영역을 포함한 지역을 나타내는 지도 정보를 판독하는 지도 정보 판독부; 대상 사용자 포인트 데이터 추출부에 의해 추출된 대상 사용자 포인트 데이터에 의해, 동일 사용자이고 또한 동일 유출처 영역에 대한 중복된 대상 사용자 포인트 데이터를 단일의 대상 사용자 포인트 데이터로 하는 제3 단일화부; 제3 단일화부에 의한 단일화 후 대상 사용자 포인트 데이터에 기초하여, 대상 시간대에 대상 영역으로부터 유출된 유출 사용자 수를 유출처 영역마다 집계하는 위치 정보 집계부; 사용자에 더하여, 포인트 데이터와 관계없는 사람을 포함한, 대상 시간대에 있어 대상 영역으로부터의 유출처 인구 개산치를 위치 정보 집계부에 의해 집계된 유출 사용자 수 및 유출처 인구 개산치와 유출 사용자 수의 비율에 기초하여, 유출처 영역마다 산출하는 유출처 인구 개산치 산출부; 지도 정보 판독부에 의해 판독된 지도 정보; 유출처 인구 개산치 산출부에 의해 산출된 유출처 영역마다의 유출처 인구 개산치를 결합하는 지도 정보 결합부; 및 지도 정보 결합부에 의해 결합된 지도 정보를 출력하는 출력부를 구비하는 것을 특징으로 한다.

그런데, 위치 정보 분석 장치에 관한 발명은, 위치 정보 분석 방법에 관한 발명으로서 파악할 수 있어, 다음과 같이 기술할 수 있다. 위치 정보 분석 방법에 관한 발명도 동일한 작용?효과를 얻을 수 있다.

본 발명의 일 측면에 관한 위치 정보 분석 방법은, 사용자의 위치를 나타내는 위치 정보, 상기 위치 정보가 취득된 시각 정보, 및 상기 사용자의 사용자 식별 정보를 포함하는 포인트 데이터에 기초하여, 대상 시간대에 있어 대상 영역으로의 유입원 인구 개산치를 유입원 영역마다 구하는 위치 정보 분석 방법으로서, 대상 시간대 내의 시각을 나타내는 시각 정보를 포함한 전 사용자에 대한 포인트 데이터를 판독하는 포인트 데이터 판독 단계; 포인트 데이터 판독 단계에서 판독된 포인트 데이터로부터, 대상 영역 내의 위치를 나타내는 위치 정보를 포함한 포인트 데이터를 대상 영역 내 포인트 데이터로서 추출하는 대상 영역 내 포인트 데이터 추출 단계; 대상 영역 내 포인트 데이터 추출 단계에서 추출된 대상 영역 내 포인트 데이터에 의해, 동일 사용자에 대한 중복된 대상 영역 내 포인트 데이터를 단일의 대상 영역 내 포인트 데이터로 하는 제1 단일화 단계; 제1 단일화 단계에서의 단일화 후 대상 영역 내 포인트 데이터의 사용자 식별 정보를 키로 하여, 해당하는 사용자에 관한 주소 정보를 판독하는 주소 정보 판독 단계; 주소 정보 판독 단계에서 판독된 주소 정보와, 해당하는 사용자의 대상 영역 내 포인트 데이터를 결합하는 제1 결합 단계; 대상 영역 및 유입원 영역을 포함한 지역을 나타내는 지도 정보를 판독하는 지도 정보 판독 단계; 및 제1 결합 단계에서 결합된 주소 정보를 포함하는 대상 영역 내 포인트 데이터에 기초하여, 대상 시간대에 대상 영역에 유입된 유입 사용자 수를 지도 정보 판독 단계에서 판독된 유입원 영역마다 집계하는 주소 정보 집계 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 측면에 관한 위치 정보 분석 방법은, 사용자의 위치를 나타내는 위치 정보, 상기 위치 정보가 취득된 시각 정보, 및 상기 사용자의 사용자 식별 정보를 포함하는 포인트 데이터에 기초하여, 대상 시간대에 있어 대상 영역으로부터의 유출처 인구 개산치를 유출처 영역마다 구하는 위치 정보 분석 방법으로서, 사용자 식별 정보와 연관된 주소 정보를 판독하는 주소 정보 판독 단계; 주소 정보 판독 단계에서 판독된 주소 정보 중 대상 영역에 속해 있는 주소 정보와 연관된 사용자 식별 정보를 추출하는 사용자 식별자 추출 단계; 대상 시간대 내의 시각을 나타내는 시각 정보를 포함한 전 사용자에 대한 포인트 데이터를 판독하는 포인트 데이터 판독 단계; 포인트 데이터 판독 단계에서 판독된 포인트 데이터로부터, 사용자 식별자 추출 단계에서 추출된 사용자 식별 정보를 포함한 포인트 데이터를 대상 사용자 포인트 데이터로서 추출하는 대상 사용자 포인트 데이터 추출 단계; 유출처 영역을 포함한 지역을 나타내는 지도 정보를 판독하는 지도 정보 판독 단계; 대상 사용자 포인트 데이터 추출 단계에서 추출된 대상 사용자 포인트 데이터에 의해, 동일 사용자이고 또한 동일 유출처 영역에 대한 중복된 대상 사용자 포인트 데이터를 단일의 대상 사용자 포인트 데이터로 하는 제3 단일화 단계; 및 제3 단일화 단계에서의 단일화 후 대상 사용자 포인트 데이터에 기초하여, 대상 시간대에 대상 영역으로부터 유출된 유출 사용자 수를 유출처 영역마다 집계하는 위치 정보 집계 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 측면에 관한 위치 정보 분석 방법은, 이하의 태양(態樣)을 채용해도 된다.

즉, 본 발명의 일 측면에 관한 위치 정보 분석 방법은, 사용자의 위치를 나타내는 위치 정보, 상기 위치 정보가 취득된 시각 정보, 및 상기 사용자의 사용자 식별 정보를 포함하는 포인트 데이터에 기초하여, 대상 시간대에 있어 대상 영역으로의 유입원 인구 개산치를 유입원 영역마다 구하는 위치 정보 분석 방법으로서, 대상 시간대 내의 시각을 나타내는 시각 정보를 포함한 전 사용자에 대한 포인트 데이터를 판독하는 포인트 데이터 판독 단계; 포인트 데이터 판독 단계에서 판독된 포인트 데이터로부터, 대상 영역 내의 위치를 나타내는 위치 정보를 포함한 포인트 데이터를 대상 영역 내 포인트 데이터로서 추출하는 대상 영역 내 포인트 데이터 추출 단계; 대상 영역 내 포인트 데이터 추출 단계에서 추출된 대상 영역 내 포인트 데이터에 의해, 동일 사용자에 대한 중복된 대상 영역 내 포인트 데이터를 단일의 대상 영역 내 포인트 데이터로 하는 제1 단일화 단계; 제1 단일화 단계에서의 단일화 후 대상 영역 내 포인트 데이터의 사용자 식별 정보를 키로 하여, 해당하는 사용자에 관한 주소 정보를 판독하는 주소 정보 판독 단계; 주소 정보 판독 단계에서 판독된 주소 정보와, 해당하는 사용자의 대상 영역 내 포인트 데이터를 결합하는 제1 결합 단계; 대상 영역 및 유입원 영역을 포함한 지역을 나타내는 지도 정보를 판독하는 지도 정보 판독 단계; 제1 결합 단계에서 결합된 주소 정보를 포함하는 대상 영역 내 포인트 데이터에 기초하여, 대상 시간대에 대상 영역으로 유입된 유입 사용자 수를 지도 정보 판독 단계에서 판독된 유입원 영역마다 집계하는 주소 정보 집계 단계; 사용자에 더하여, 포인트 데이터와 관계없는 사람을 포함한, 대상 시간대에 있어 대상 영역으로의 유입원 인구 개산치를, 주소 정보 집계 단계에서 집계된 유입 사용자 수 및 유입원 인구 개산치와 유입 사용자 수의 비율에 기초하여, 유입원 영역마다 산출하는 유입원 인구 개산치 산출 단계; 지도 정보 판독 단계에서 판독된 지도 정보와, 유입원 인구 개산치 산출 단계에서 산출된 유입원 영역마다의 유입원 인구 개산치를 결합하는 제2 결합 단계; 및 제2 결합 단계에서 결합된 지도 정보를 출력하는 출력 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명의 일 측면에 관한 위치 정보 분석 방법은, 사용자의 위치를 나타내는 위치 정보, 상기 위치 정보가 취득된 시각 정보, 및 상기 사용자의 사용자 식별 정보를 포함하는 포인트 데이터에 기초하여, 대상 시간대에 있어 대상 영역으로부터의 유출처 인구 개산치를 유출처 영역마다 구하는 위치 정보 분석 방법으로서, 사용자 식별 정보와 연관된 주소 정보를 판독하는 주소 정보 판독 단계; 주소 정보 판독 단계에서 판독된 주소 정보 중 대상 영역에 속해 있는 주소 정보와 연관된 사용자 식별 정보를 추출하는 사용자 식별자 추출 단계; 대상 시간대 내의 시각을 나타내는 시각 정보를 포함한 전 사용자에 대한 포인트 데이터를 판독하는 포인트 데이터 판독 단계; 포인트 데이터 판독 단계에서 판독된 포인트 데이터로부터, 사용자 식별자 추출 단계에서 추출된 사용자 식별 정보를 포함한 포인트 데이터를 대상 사용자 포인트 데이터로서 추출하는 대상 사용자 포인트 데이터 추출 단계; 유출처 영역을 포함한 지역을 나타내는 지도 정보를 판독하는 지도 정보 판독 단계; 대상 사용자 포인트 데이터 추출 단계에서 추출된 대상 사용자 포인트 데이터에 의해, 동일 사용자이고 또한 동일 유출처 영역에 대한 중복된 대상 사용자 포인트 데이터를 단일의 대상 사용자 포인트 데이터로 하는 제3 단일화 단계; 제3 단일화 단계에서의 단일화 후 대상 사용자 포인트 데이터에 기초하여, 대상 시간대에 대상 영역으로부터 유출된 유출 사용자 수를 유출처 영역마다 집계하는 위치 정보 집계 단계; 사용자에 더하여, 포인트 데이터와 관계없는 사람을 포함한, 대상 시간대에 있어 대상 영역으로부터의 유출처 인구 개산치를, 위치 정보 집계 단계에서 집계된 유출 사용자 수 및 유출처 인구 개산치와 유출 사용자 수의 비율에 기초하여, 유출처 영역마다 산출하는 유출처 인구 개산치 산출 단계; 지도 정보 판독 단계에서 판독된 지도 정보와, 유출처 인구 개산치 산출 단계에서 산출된 유출처 영역마다의 유출처 인구 개산치를 결합하는 지도 정보 결합 단계; 및 지도 정보 결합 단계에서 결합된 지도 정보를 출력하는 출력 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 의하면, 대상 시간대에 대상 영역으로 유입된 유입 사용자 수를 유입원 영역마다 구할 수 있다. 또한, 대상 시간대에 있어 대상 영역으로부터의 유출처 인구 개산치를 유출처 영역마다 구할 수 있다.

또한, 특정한 대상 시간대에 있어 특정한 대상 영역으로 어느 정도의 인구가 어느 영역으로부터 유입되고 있는지를 개산하는 것이 가능해진다. 또한, 특정한 대상 시간대에 있어 특정한 대상 영역으로부터 어느 정도의 인구가 어느 영역으로 유출되고 있는지를 개산하는 것이 가능해진다.

도 1은 본 실시예의 통신 시스템의 시스템 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 실시예의 위치 정보 분석 시스템의 기능 구성을 나타낸 도면이다.
도 3은 도 2 및 도 13에 나타낸 포인트 데이터 판독부가 판독하는 포인트 데이터의 예를 나타낸 도면이다.
도 4는 도 2 및 도 13에 나타낸 지도 정보 판독부가 판독하는 지도 정보의 예를 나타낸 도면이다.
도 5는 영역 식별자와 시쿠쵸손(

, 일본의 행정 구역) 명칭의 관련의 예를 나타낸 도면이다.
도 6은 도 2 및 도 13에 나타낸 주소 정보 판독부가 판독하는 데이터의 예를 나타낸 도면이다.
도 7은 도 2에 나타낸 제1 결합부가 출력하는 데이터의 예를 나타낸 도면이다.
도 8은 도 2에 나타낸 제2 결합부가 출력하는 데이터의 예를 나타낸 도면이다.
도 9는 대상 영역의 선택예를 나타낸 도면이다.
도 10은 도 2 및 도 13에 나타낸 출력부에 의한 출력의 예를 나타낸 도면이다.
도 11은 도 2에 나타낸 위치 정보 분석 장치에서의 처리의 흐름을 나타낸 도면이다.
도 12는 도 2에 나타낸 제2 단일화부 및 비율 산출부에서의 처리의 흐름을 나타낸 도면이다.
도 13은 제2 실시예에서의 위치 정보 분석 시스템의 기능 구성을 나타낸 도면이다.
도 14는 도 13에 나타낸 지도 정보 결합부가 출력하는 데이터의 예를 나타낸 도면이다.
도 15는 도 13에 나타낸 위치 정보 분석 장치에서의 처리의 흐름을 나타낸 도면이다.

본 발명의 실시예에 관한 위치 정보 분석 장치 및 위치 정보 분석 방법에 대하여, 도면을 참조하여 설명한다. 그리고, 설명에서, 동일 요소 또는 동일 기능을 가지는 요소에는 동일 도면부호를 사용하는 것으로 고, 중복되는 설명은 생략한다.

(제1 실시예)

도 1?도 12를 사용하여 제1 실시예에 대하여 설명한다.

도 1은, 본 실시예의 통신 시스템(10)의 시스템 구성을 나타낸 도면이다. 도 1에 나타낸 바와 같이, 이 통신 시스템(10)은 이동국(100), BTS(기지국)(200), RNC(무선 네트워크 제어 장치)(300), 교환기(400), 각종 처리 노드(700), 및 관리 센터(500)를 포함하여 구성되어 있다. 또한, 이 관리 센터(500)는 사회 센서 유닛(501), 페타 마이닝 유닛(peta mining unit)(502), 모바일 인구 통계 유닛(mobile democraphy unit)(503), 및 가시화 솔루션 유닛(visualization solution unit)(504)으로 구성되어 있다.

교환기(400)는 BTS(200), RNC(300)를 통하여 이동국(100)의 위치 정보를 수집한다. RNC(300)는 이동국(100)과의 사이에 통신 접속이 행해질 때, RRC 연결(connection) 요구 신호에서의 지연 값을 사용하여 이동국(100)의 위치를 측정할 수 있다. 교환기(400)는 이와 같이 측정된 이동국(100)의 위치 정보를, 이동국(100)이 통신 접속을 실행할 때에 수취할 수 있다. 교환기(400)는 수취한 위치 정보를 기억해 두고, 소정의 타이밍, 또는 관리 센터(500)로부터의 요구에 따라 수집한 위치 정보를 관리 센터(500)에 출력한다. 여기서, 일반적으로, RNC(300)는 약 천 개로 이루어지는 것이며, 일본 전국에 배치되어 있다. 한편, 교환기(400)는 300개 정도 일본 내에 배치되어 있다.

각종 처리 노드(700)는 RNC(300) 및 교환기(400)를 통하여 이동국(100)의 위치 정보를 취득하고, 경우에 따라서는 위치의 재계산 등을 행하고, 소정의 타이밍에서, 또는 관리 센터(500)로부터의 요구에 따라 수집된 위치 정보를 관리 센터(500)에 출력한다.

관리 센터(500)는 전술한 바와 같이, 사회 센서 유닛(501), 페타 마이닝 유닛(502), 모바일 인구 통계 유닛(503), 및 가시화 솔루션 유닛(504)을 포함하여 구성되어 있고, 각 유닛에서는 이동국(100)의 위치 정보에 사용한 통계 처리를 행한다.

사회 센서 유닛(501)은 각 교환기(400) 및 각종 처리 노드(700)로부터, 또는 오프 라인으로, 이동국(100)의 위치 정보 등을 포함한 데이터를 수집하는 서버 장치이다. 이 사회 센서 유닛(501)은 교환기(400) 및 각종 처리 노드(700)로부터 정기적으로 출력된 데이터를 수신하고, 사회 센서 유닛(501)에서 미리 정해진 타이밍에 따라 교환기(400) 및 각종 처리 노드(700)로부터 데이터를 취득할 수 있도록 구성되어 있다.

페타 마이닝 유닛(502)은 사회 센서 유닛(501)으로부터 수신한 데이터를 소정의 데이터 형식으로 변환하는 서버 장치이다. 예를 들면, 페타 마이닝 유닛(502)은 사용자 ID를 키로 분류(sorting) 처리를 행하는 것, 및 영역마다 분류 처리를 행하는 것이 가능하다.

모바일 인구 통계 유닛(503)은 페타 마이닝 유닛(502)에서 처리된 데이터에 대한 집계 처리, 즉 각 항목의 카운팅 처리를 행하는 서버 장치이다. 예를 들면, 모바일 인구 통계 유닛(503)은, 어느 영역에 재권(在圈)하는 사용자 수의 카운트, 및 재권 분포의 집계를 할 수 있다.

가시화 솔루션 유닛(504)은 모바일 인구 통계 유닛(503)에서 집계 처리된 데이터를 볼 수 있도록 처리하는 서버 장치이다. 예를 들면, 가시화 솔루션 유닛(504)은 집계된 데이터를 지도상에 매핑 처리할 수 있다. 이 가시화 솔루션 유닛(504)에 의해 처리된 데이터는 기업, 관공청 또는 개인 등에 제공되고, 점포 개발, 도로 교통 조사, 재해 대책, 환경 대책 등에 이용된다. 그리고, 이와 같이 통계 처리된 정보는 당연히 프라이버시를 침해하지 않도록 개인 등은 특정되지 않도록 가공되어 있다.

그리고, 사회 센서 유닛(501), 페타 마이닝 유닛(502), 모바일 인구 통계 유닛(503) 및 가시화 솔루션 유닛(504)은 모두 전술한 바와 같이 서버 장치에 의해 구성되며, 도시는 생략하지만, 통상의 정보 처리 장치의 기본 구성(즉, CPU, RAM, ROM, 키보드나 마우스 등의 입력 디바이스, 외부와의 통신을 행하는 통신 디바이스, 정보를 기억하는 기억 디바이스, 및 디스플레이나 프린터 등의 출력 디바이스)를 구비하는 것은 물론이다.

도 2에 본 실시예에서의 위치 정보 분석 시스템(800a)의 기능 구성을 나타낸다. 도 2에 나타낸 바와 같이, 위치 정보 분석 시스템(800a)은 위치 정보 분석 장치(1), 위치 정보 데이터베이스(30), 주소 정보 데이터베이스(40), 및 지도 정보 데이터베이스(50)를 포함하여 구성되어 있다.

위치 정보 분석 장치(1)는 사용자의 위치를 나타내는 위치 정보, 상기 위치가 취득된 측위(測位) 시각 정보(시각 정보), 및 상기 사용자의 사용자 식별자(사용자 식별 정보)를 포함하는 포인트 데이터에 기초하여 대상 시간대에 있어 특정한 대상 영역으로의 유입원 인구 개산치를 유입원 영역마다 구하는 기능을 가진다. 위치 정보 분석 장치(1)가 가지는 기능에 대한 자세한 것은 후술한다.

여기서, 사용자란, 위치 정보 분석 시스템(800a)에 대하여 위치 정보를 등록하는 사람을 가리킨다. 본 실시예에서 발명의 설명을 위해 사용하는 사용자의 예로서, 어떤 통신 사업자가 제공하는 이동 통신 서비스를 이용하고 있는 사람을 예로 든다. 그에 따라 전술한 바와 같이, 각종 처리 노드(700)가 RNC(300) 및 교환기(400)를 통해서 취득한 이동국(100)의 위치 정보를 위치 정보 분석 장치(1)가 이용하는 것이 가능해진다. 단, 이동국(100)의 위치 정보가 GPS 위치 정보이면, 각종 처리 노드(700)는 RNC(300) 및 교환기(400)를 경유하지 않고 이동국(100)의 GPS 위치 정보를 취득할 수 있어, 위치 정보 분석 장치(1)는 취득한 이동국(100)의 GPS 위치 정보를 이용하는 것이 가능해진다. GPS 위치 정보의 취득에 대해서는 후술한다.

그리고, 본 발명의 응용 범위를 이에 한정할 필요는 없으며, 거주지 및 생활 기호(嗜好)에 큰 치우침이 없고, 또한 후술하는 위치 정보 데이터베이스(30)에 대하여 위치 정보를 등록할 수 있는 일정한 수 이상의 집단이면, 사용자로서 이용하는 것이 가능하다.

대상 영역이란, 0이 아닌 면적을 가지고, 위치 정보 분석 시스템(800a)의 이용자에 의해 자유롭게 설정 가능한 영역을 가리킨다. 본 실시예에서는 대상 영역이란, 상기 영역 내에 어느 정도의 인구 유입이 있었는지를 분석하는 대상을 가리킨다. 본 실시예에서 발명의 설명을 위한 대상 영역 설정 방법으로서 시쿠쵸손을 지정하는 것에 의한 설정 방법을 이용한다. 단, 대상 영역의 설정 방법을 이에 한정할 필요는 없으며, 도도후켄(

, 일본의 행정구역) 마다 설정해도 된다. 또는, 시쿠쵸손보다 작은 범위로 설정해도 된다. 또한, 행정 단위마다가 아니라, 토지를 소정의 면적을 가지는 메시 형태로 미리 분할하여 두고, 상기 메시마다 설정해도 된다.

이용자란, 본 발명의 위치 정보 분석 시스템(800a)을 사용하여 인구 유입 또는 인구 유출을 분석하는 자, 및 위치 정보 분석 시스템(800a)의 관리자를 포함하는 사람을 가리킨다.

유입원 인구 개산치란, 대상 영역으로 유입된 인구의 개산치를 가리킨다. 유입원 영역이란, 대상 영역에 유입된 인구가 어느 영역으로부터 유입되고 있는지를 산출하기 위한 기준이 되도록 분할된 토지를 가리킨다. 본 실시예에서는, 유입원 영역에의 분할 방법(입도, granularity)으로서 시쿠쵸손 정도의 방법(입도)을 사용한다. 단, 유입원 영역으로의 분할 방법(입도)을 이에 한정할 필요는 없으며, 도도후켄마다 분할해도 된다. 또는, 시쿠쵸손보다 세밀하게 분할해도 된다. 또한, 행정 단위가 아니라, 소정의 면적을 가지는 메시 형태로 분할해도 된다. 본 실시예에서는, 유입원 영역의 입도와 대상 영역 설정 방법을 동일(시쿠쵸손)하게 하지만, 양자는 동일하지 않아도 된다.

위치 정보 데이터베이스(30)는 사용자의 위치 정보를 상기 위치 정보를 측위한 시각인 측위 시각 정보와 관련지어 유지하는 기능을 가진다.

구체적으로는, 위치 정보 데이터베이스(30)는, 각종 처리 노드(700)가 RNC(300) 및 교환기(400)를 통해서 취득한 이동국(100)의 위치 정보를 입력함으로써, 주기적으로 사용자의 위치 정보를 수집한다.

주소 정보 데이터베이스(40)는 사용자의 주소 정보를, 상기 사용자를 고유하게 식별 가능한 사용자 식별자와 관련지어 유지하는 기능을 가진다. 주소 정보 데이터베이스(40)는, 구체적으로는, 예를 들면, 통신 사업자의 고객 정보를 이용함으로써 실현 가능하다.

지도 정보 데이터베이스(50)는 유입원 영역 및 대상 영역의 형상 및 지표면에서의 위치에 관한 정보를 유지하는 기능을 가진다.

위치 정보 분석 장치(1), 위치 정보 데이터베이스(30), 주소 정보 데이터베이스(40), 및 지도 정보 데이터베이스(50)가 각각 가지는 기능은, 물리적으로는 관리 센터(500)에 포함되는 각 서버가 협업함으로써 실현된다. 각각의 기능은 네트워크상에 분산되는 복수의 서버가 실현해도 된다. 또는, 네트워크상의 하나의 서버가 하나의 기능을 실현해도 된다.

위치 정보 분석 장치(1)는, 구체적으로는, 대상 시간대 입력부(11), 포인트 데이터 판독부(12), 대상 영역 입력부(13), 지도 정보 판독부(14), 대상 영역 내 포인트 데이터 추출부(15), 제1 단일화부(16), 주소 정보 판독부(17), 제1 결합부(18), 주소 정보 집계부(19), 유입원 인구 개산치 산출부(20), 제2 결합부(21), 출력부(22), 제2 단일화부(23), 및 비율 산출부(24)를 포함하여 구성된다.

대상 시간대 입력부(11)는, 이용자에 의한 대상 시간대의 입력을 받는 기능 및 이용자로부터 입력을 받은 대상 시간대를 후술하는, 포인트 데이터 판독부(12)에 대하여 출력하는 기능을 가진다. 여기서, 대상 시간대란, 이용자에 의해 자유롭게 설정 가능한 소정 길이를 가지는 시간을 가리킨다. 그리고, 대상 시간대의 입력은 필수가 아니고, 미리 설정된 대상 시간대나 과거에 입력된 대상 시간대 등을 적용해도 된다.

포인트 데이터 판독부(12)는, 위치 정보 데이터베이스(30)로부터, 대상 시간대 입력부(11)가 입력을 받은 대상 시간대 내의 시각을 나타내는 시각 정보를 포함한 전 사용자에 대한 포인트 데이터를 판독하는 기능을 가진다.

여기서, 포인트 데이터란, 측위 시각 정보, 상기 시각에서의 사용자의 위치 정보, 및 상기 사용자를 고유하게 식별할 수 있는 사용자 식별자를 포함하는 데이터를 가리킨다. 포인트 데이터에서는, 측위 시각 정보와 위치 정보는 함께 사용자 식별자와 연관되어 있다. 포인트 데이터의 구체적인 예를 도 3에 나타낸다. 도 3에 나타낸 바와 같이, 본 실시예에 있어서 발명을 설명하기 위해 사용하는 포인트 데이터로는, 사용자 식별자, 측위 시각 정보, 경도 정보 및 위도 정보("경도 정보" 및 "위도 정보"의 양쪽을 포함하여 "위치 정보"라고 함)를 포함하는 정보를 사용한다. 그리고, 사용자의 "위치 정보"로는, 예를 들면, 경도 정보 및 위도 정보를 포함한 GPS 위치 정보를 이용할 수 있다. 이 GPS 위치 정보는, 도 3에 나타낸 바와 같이, 사용자 식별자, 측위 시각 정보, 경도 정보 및 위도 정보를 포함한 구성이다. 여기서 GPS 정보의 수집에 대하여 기술하면, 사회 센서 유닛(501) 또는 모바일 인구 통계 유닛(503)에 설치된 도시하지 않은 GPS 정보 수집부가, 각각의 이동국(100)으로부터 발신된 각각의 이동국(100)의 위치를 나타낸 경도 정보 및 위도 정보를 수집한다. 그리고, GPS 정보 수집부는 수집한 이동국(100)의 경도 정보 및 위도 정보를 상기 이동국(100)의 사용자 식별자 및 측위 시각 정보와 함께, GPS 위치 정보로서, 예를 들면, 페타 마이닝 유닛(502)에 설치된 도시하지 않은 GPS 정보 축적부에 축적해도 된다. 또한, 사용자의 "위치 정보"로는, GPS 위치 정보 이외에, 예를 들면, PRACH?PD 처리에 의해 부여되는 SAI(Subscriber Area ID) 정보와 관련 기지국 또는 섹터 중심의 좌표(경도 정보 및 위도 정보)를 이용해도 된다. 이 경우, SAI 정보가 포함되는 포인트 데이터와, 상기 SAI 정보에 대응하는 기지국 또는 섹터 중심의 좌표 정보(경도 정보 및 위도 정보)를 결합한 데이터를, 상기한 "포인트 데이터"로서 취급한다.

"대상 시간대 내의 시각을 나타내는 시각 정보를 포함한 포인트 데이터"란, 도 3에 나타낸 측위 시각 정보가, 대상 시간대 입력부(11)가 이용자로부터 입력을 받은 대상 시간대에 포함되어 있는 포인트 데이터를 가리킨다. 또한, "전 사용자에 대한 포인트 데이터"란, 바꾸어 말하면, 도 3에 나타낸 사용자 식별자의 종류에 관계없이 모든 포인트 데이터라는 의미이다.

대상 영역 입력부(13)는 이용자에 의한 대상 영역의 입력을 받는 기능, 및 입력을 받은 대상 영역에 관한 정보를 후술하는 대상 영역 내 포인트 데이터 추출부(15)에 대하여 출력하는 기능을 가진다. 그리고, 대상 영역의 입력은 필수가 아니며, 미리 설정된 대상 영역이나 과거에 입력된 대상 영역 등을 적용해도 된다.

지도 정보 판독부(14)는 대상 영역 및 유입원 영역을 포함한 지역을 나타내는 지도 정보를 판독하는 기능을 가진다.

여기서, 지도 정보에는, 다각형 정보와, 이 다각형 정보를 고유하게 식별 가능한 영역 식별자를 포함한다. 다각형 정보란, 대상 영역 및 유입원 영역의 형상 및 지표면 위의 위치를 경도 및 위도에 의해 특정한 정보이다. 특정한 영역 식별자, 및 지표면 위의 특정한 한 점을 정한 경우에, 상기 지표면 위의 한 점은 다각형 정보가 특정하는 지표면 위의 영역 중에 있는지, 또는 밖에 있는지에 대한 위치 관계가 판단 가능하게 되어 있다. 이후, 위치 정보가 특정하는 지표면 위의 한 점이, 다각형 정보가 특정하는 지표면 위의 영역 내인 상태를 "특정한 위치 정보는 특정한 다각형 정보에 속해 있다"고 표현하고, 위치 정보가 특정하는 지표면 위의 한 점이, 다각형 정보가 특정하는 지표면 위의 영역 내에 없는 상태를 "특정한 위치 정보는 특정한 다각형 정보에 속해 있지 않다"고 표현한다.

지도 정보 판독부(14)가 판독하는 지도 정보의 예를 도 4에 나타낸다. 도 4에 나타낸 바와 같이, 지도 정보 판독부(14)가 판독하는 지도 정보는 다각형 정보와, 이 다각형 정보를 고유하게 식별 가능한 영역 식별자가 연관된 구조를 하고 있다.

지도 정보 판독부(14)는, 또한 영역 식별자와 시쿠쵸손 명칭이 연관되어 있는 데이터를 지도 정보 데이터베이스(50)로부터 판독해도 된다. 시쿠쵸손 명칭과 영역 식별자가 연관되어 있는 데이터의 예를 도 5에 나타낸다. 도 5에 예시하는 데이터는, 미리 위치 정보 분석 장치(1)의 유지부(도시하지 않음)가 유지하고 있어도 된다.

대상 영역 내 포인트 데이터 추출부(15)는, 포인트 데이터 판독부(12)에 의해 판독된 포인트 데이터로부터, 대상 영역 입력부(13)가 입력을 받은 대상 영역 내의 위치를 나타내는 위치 정보를 포함한 포인트 데이터를 대상 영역 내 포인트 데이터로서 추출하는 기능, 및 추출한 대상 영역 내 포인트 데이터를 후술하는 제1 단일화부(16)에 대하여 출력하는 기능을 가진다.

구체적으로는, 대상 영역 내 포인트 데이터 추출부(15)는, 대상 영역 입력부(13)로부터 대상 영역에 관한 정보를 입력하고, 도 5에 나타낸 데이터를 참조함으로써, 상기 입력한 대상 영역에 관한 정보를 영역 식별자로 변환한다. 대상 영역 내 포인트 데이터 추출부(15)는, 지도 정보 판독부(14)를 통하여 상기 영역 식별자와 연관된 다각형 정보를 취득한다. 또한, 대상 영역 내 포인트 데이터 추출부(15)는, 포인트 데이터 판독부(12)로부터 입력한 각 포인트 데이터에 대하여, 상기 포인트 데이터에 포함되어 있는 위치 정보가 상기 입력한 다각형 정보에 속해 있는지의 여부를 판단한다. 다각형 정보에 속해 있는 것으로 판단한 경우에는, 대상 영역 내 포인트 데이터 추출부(15)는 상기 포인트 데이터를 대상 영역 내 포인트 데이터로서 추출한다.

제1 단일화부(16)는 대상 영역 내 포인트 데이터 추출부(15)에 의해 추출된 대상 영역 내 포인트 데이터에 의해, 동일 사용자에 대한 중복된 대상 영역 내 포인트 데이터를 단일의 대상 영역 내 포인트 데이터로 하는 기능, 및 단일화 후 대상 영역 내 포인트 데이터를 후술하는 제1 결합부(18)에 대하여 출력하는 기능을 가진다.

구체적으로는, 제1 단일화부(16)는, 대상 영역 내 포인트 데이터 추출부(15)로부터 입력한 대상 영역 내 포인트 데이터에 있어, 도 3에 나타낸 사용자 식별자가 동일한 대상 영역 내 포인트 데이터에 대하여, 하나의 대상 영역 내 포인트 데이터만을 남기고, 다른 대상 영역 내 포인트 데이터를 삭제한다. 이로써, 동일 사용자에 대한 중복된 대상 영역 내 포인트 데이터를 단일의 대상 영역 내 포인트 데이터로 하는 것이 가능해진다. 그리고, 남기는 하나의 대상 영역 내 포인트 데이터의 선택 방법은, 특별히 한정하지 않는다. 예를 들면, 측위 시각 정보가 최후인 포인트 정보를 남겨도 된다.

주소 정보 판독부(17)는 주소 정보 데이터베이스(40)로부터 주소 정보를 판독하는 기능을 가진다.

본 실시예에서의 주소 정보 판독부(17)는 제1 단일화부(16)에 의한 단일화 후 대상 영역 내 포인트 데이터의 사용자 식별 정보를 키로 하여 해당하는 사용자에 관한 주소 정보를 판독하는 기능, 및 판독된 주소 정보를 후술하는 제1 결합부(18)에 출력하는 기능을 가진다.

제1 결합부(18)는 주소 정보 판독부(17)에 의해 판독된 주소 정보와, 해당하는 사용자의 대상 영역 내 포인트 데이터를 결합하는 기능을 가진다.

구체적으로는, 제1 결합부(18)는 제1 단일화부(16)로부터 입력한 단일화 후 대상 영역 내 포인트 데이터에 포함되는 사용자 식별자를 주소 정보 판독부(17)에 출력하고, 주소 정보 판독부(17)를 통하여 상기 사용자 식별자와 연관된 주소 정보를 취득한다. 제1 결합부(18)는 취득한 주소 정보와 단일화 후 대상 영역 내 포인트 데이터를 결합한다. 지금, 제1 단일화부(16)는 단일화 후 대상 영역 내 포인트 데이터로서 도 3에 나타낸 데이터를 출력하고, 주소 정보 판독부(17)는 도 6에 나타낸 주소 정보를 판독했다고 하자. 이 경우에, 제1 결합부(18)의 출력 예를 도 7에 나타낸다. 도 7에 나타낸 바와 같이, 제1 결합부(18)는 사용자 식별자를 키로 하여 연관된 주소 정보를 단일화 후 대상 영역 내 포인트 데이터 중 대응하는 데이터에 부가한다(결합한다). 본 실시예에서는 유입원 영역의 입도를 시쿠쵸손으로 하고 있기 때문에, 제1 결합부(18)는, 주소 정보 판독부(17)가 판독한 주소 정보로부터 시쿠쵸손의 정보를 취득하여 이 정보를 단일화 후 대상 영역 내 포인트 데이터에 대하여 부가한다(도 7 참조). 이와 같이 추가된 "주소 정보"는 유입원 영역에 해당한다.

주소 정보 집계부(19)는 제1 결합부(18)에 의해 결합된, 주소 정보를 포함하는 대상 영역 내 포인트 데이터에 기초하여 대상 시간대에 대상 영역으로 유입된 유입 사용자 수를 지도 정보 판독부(14)에 의해 판독된 유입원 영역마다 집계하는 기능을 가진다.

본 실시예에서는, 지도 정보 판독부(14)는, 유입원 영역으로서 시쿠쵸손마다의 지도 정보를 판독하고 있다. 따라서, 주소 정보 집계부(19)는, 도 7에 나타낸 제1 결합부(18)에 의해 결합된, 주소 정보를 포함하는 대상 영역 내 포인트 데이터에 대하여, "주소 정보"에 포함되어 있는 시쿠쵸손마다 데이터 수를 집계한다.

주소 정보 집계부(19)는, 또한 상기 방법에 의해 집계된 단일화 후 대상 영역 내 포인트 데이터 수를 유입원 영역마다의 유입 사용자 수로서 후술하는 유입원 인구 개산치 산출부(20)에 출력한다.

그리고, 유입원 영역으로서 시쿠쵸손이 아닌 소정의 그리드(grid)를 사용한 경우에는, 제1 결합부(18)는 주소 정보 판독부(17)가 판독한 주소 정보를 경도 정보 및 위도 정보로 변환하고, 변환 후의 정보와 대상 영역 내 포인트 데이터를 결합한다. 즉, 이 경우에는, 도 7에 나타낸 "주소 정보"에는 시쿠쵸손 명칭이 아니라, 경도 정보 및 위도 정보가 포함되게 된다. 이 경우에 또한, 주소 정보 집계부(19)는, 지도 정보 판독부(14)가 판독한 유입원 영역인 그리드 중, 도 7에 나타낸 "주소 정보"에 포함되는 경도 정보 및 위도 정보에 의해 특정되는 지표상의 한 점이 어느 그리드에 속해 있는지를 판단하고, 그 그리드에 기초하여 단일화 후 대상 영역 내 포인트 데이터 수를 집계한다.

유입원 인구 개산치 산출부(20)는, 사용자에 더하여, 포인트 데이터와 관계없는 사람을 포함한, 대상 시간대에 있어 대상 영역으로의 유입원 인구 개산치를 주소 정보 집계부(19)에 의해 집계된 유입 사용자 수 및 유입원 인구 개산치와 유입 사용자 수의 비율에 기초하여, 유입원 영역마다 산출하는 기능, 및 산출한 유입원 영역마다의 유입원 인구 개산치를 후술하는 제2 결합부(21)에 출력하는 기능을 가진다.

구체적으로는, 유입원 인구 개산치 산출부(20)는, 후술하는 비율 산출부(24)로부터 유입원 인구 개산치와 유입 사용자 수의 비율을 입력한다. 이 비율의 산출 방법에 대해서는 후술한다. 유입원 인구 개산치 산출부(20)는, 주소 정보 집계부(19)로부터 입력한 유입원 영역마다의 유입 사용자 수에, 비율 산출부(24)로부터 입력한 비율을 승산함으로써 유입원 영역마다의 유입원 인구 개산치를 산출하고, 산출한 유입원 인구 개산치를 후술하는 제2 결합부(21)에 출력한다.

제2 결합부(21)는 지도 정보 판독부(14)에 의해 판독된 지도 정보와, 유입원 인구 개산치 산출부(20)에 의해 산출된 유입원 영역마다의 유입원 인구 개산치를 결합하는 기능, 및 결합한 데이터를 후술하는 출력부(22)에 출력하는 기능을 가진다.

구체적으로는, 제2 결합부(21)는, 도 5에 나타낸 영역 식별자와 시쿠쵸손 명칭과의 관련을 참조함으로써 유입원 인구 개산치 산출부(20)가 산출한 각각의 유입원 영역의 유입원 인구 개산치에 대응하는 영역 식별자를 각각 취득한다. 제2 결합부(21)는 취득한 영역 식별자와 유입원 인구 개산치 산출부(20)로부터 입력한 유입원 인구 개산치를 연관시킨다(결합한다). 또한, 제2 결합부(21)는, 영역 식별자를 키로 하여 지도 정보 판독부(14)를 통하여 입력한 지도 정보에 포함되는 다각형 정보와, 상기 입력한 유입원 인구 개산치를 연관시킨다.

제2 결합부(21)의 결합 처리의 결과 취득된 데이터의 예를 도 8에 나타낸다.

출력부(22)는 제2 결합부(21)에 의해 결합된 지도 정보를 출력하는 기능을 가진다. 도 9에 나타낸 바와 같이, 예로서의 대상 영역으로서 스기나미구가 입력되었을 때, 출력부(22)에 의한 출력의 예를 도 10에 나타낸다. 도 10에 나타낸 바와 같이, 출력부(22)는 제2 결합부(21)로부터 입력한 데이터에 포함되는 다각형 정보로부터 유입원 영역의 윤곽선을 그리고, 그 다각형 정보와 연관된 유입원 인구 개산치의 대소를, 예를 들면, 상기 윤곽선 내의 색을 분류 등에 의해 표현한다.

유입원 인구 개산치의 대소의 표현 방법은 다양한 방법을 생각할 수 있다. 예를 들면, 색의 농담(濃淡)으로 표현해도 된다. 난색(暖色)과 한색(寒色)으로 표현해도 된다. 도 10에 나타낸 바와 같이 점(dot) 밀도의 고저로 표현해도 된다.

이와 같이, 유입 영역마다의 유입원 인구 개산치를 표현함으로써, 소정의 대상 시간대에 있어 대상 영역 내에 유입된 인구가 어느 영역으로부터 유입되고 있는지를 시각적으로 표현하는 것이 가능해진다.

제2 단일화부(23)는 포인트 데이터 판독부(12)에 의해 판독된 포인트 데이터에 의해, 동일 사용자에 대한 중복된 포인트 데이터를 단일의 포인트 데이터로 하는 기능, 및 그 단일화 후 포인트 데이터를 후술하는 비율 산출부(24)에 대하여 출력하는 기능을 가진다.

구체적으로는, 제2 단일화부(23)는, 포인트 데이터 판독부(12)가 판독한 일본 전국에서의 전 사용자의 포인트 데이터에서, 사용자 식별자가 중복되는 포인트 데이터에 대하여 하나의 포인트 데이터를 남기고 다른 포인트 데이터를 삭제함으로써 단일화 후 포인트 데이터를 취득한다.

비율 산출부(24)는 국내 인구 수와 제2 단일화부(23)에 의한 단일화 후 포인트 데이터의 총수의 비율을 산출하는 기능을 가진다.

구체적으로는, 비율 산출부(24)는, 일본 총인구를 단일화 후 포인트 데이터의 총수로 나눈다. 이로써, 국내 인구 수와, 위치 정보 데이터베이스(30)가 대상 시간대에 포인트 데이터를 취득할 수 있었던 사용자의 총수인 단일화 후 포인트 데이터의 총수의 비율을 산출할 수 있다. 이로써, 포인트 데이터를 취득할 수 있었던 사용자에 관한 숫자인 유입 사용자 수로부터, 포인트 데이터를 취득할 수 없었던 사람도 포함한 개산치인 유입원 인구 개산치를 취득하는 것이 가능해진다.

그리고, 상기한 비율로서는, "소정 범위의 지역에서의 인구"에서 차지하는 "위치 정보를 취득한 특정한 통신 사업자의 이동 단말기 수"의 비율인 단말기 계약율을 사용해도 된다. 단말기 계약율을 사용한 예나 단말기 계약율을 구하는 방법 등에 대해서는 후술한다. 또한, 상기한 비율(단말기 계약율도 포함함)에 대해서는, 지역마다의 비율, 성별마다의 비율, 연대(年代)마다의 비율 등을 구하여 이용해도 된다.

다음에, 도 11 및 도 12를 사용하여 본 실시예의 위치 정보 분석 장치(1)에서의 처리의 흐름을 설명한다.

위치 정보 분석 장치(1)의 대상 시간대 입력부(11)는 대상 시간대의 입력을 받는다(단계 S101). 또한, 대상 시간대의 입력은 필수가 아니며, 미리 설정된 대상 시간대나 과거에 입력된 대상 시간대 등을 적용해도 된다.

포인트 데이터 판독부(12)는 위치 정보 데이터베이스(30)로부터, 대상 시간대 입력부(11)가 입력을 받은 대상 시간대 내의 시각을 나타내는 시각 정보를 포함한 전 사용자에 대한 포인트 데이터를 판독한다(단계 S102: 포인트 데이터 판독 단계).

대상 영역 입력부(13)는 대상 영역의 입력을 받는다(단계 S103). 또한, 대상 영역의 입력은 필수가 아니며, 미리 설정된 대상 영역이나 과거에 입력된 대상 영역 등을 적용해도 된다.

대상 영역 내 포인트 데이터 추출부(15)는 포인트 데이터 판독부(12)에 의해 판독된 포인트 데이터로부터, 대상 영역 입력부(13)가 입력을 받은 대상 영역 내의 위치를 나타내는 위치 정보를 포함한 포인트 데이터를 대상 영역 내 포인트 데이터로서 추출한다(단계 S104: 대상 영역 내 포인트 데이터 추출 단계).

제1 단일화부(16)는 대상 영역 내 포인트 데이터 추출부(15)에 의해 추출된 대상 영역 내 포인트 데이터에 의해, 동일 사용자에 대한 중복된 대상 영역 내 포인트 데이터를 단일의 대상 영역 내 포인트 데이터로 한다(단계 S105: 제1 단일화 단계).

주소 정보 판독부(17)는 제1 단일화부(16)에 의한 단일화 후 대상 영역 내 포인트 데이터의 사용자 식별 정보를 키로 하여 해당하는 사용자에 관한 주소 정보를 판독한다(단계 S106: 주소 정보 판독 단계).

제1 결합부(18)는 주소 정보 판독부(17)에 의해 판독된 주소 정보와, 해당하는 사용자의 대상 영역 내 포인트 데이터를 결합한다(단계 S107: 제1 결합 단계).

지도 정보 판독부(14)는 대상 영역 및 유입 영역을 포함한 지역을 나타내는 지도 정보를 판독한다(단계 S108: 지도 정보 판독 단계).

주소 정보 집계부(19)는 제1 결합부(18)에 의해 결합된 주소 정보를 포함하는 대상 영역 내 포인트 데이터에 기초하여, 대상 시간대에 대상 영역으로 유입된 유입 사용자 수를 지도 정보 판독부(14)에 의해 판독된 유입원 영역마다 집계한다(단계 S109: 주소 정보 집계 단계).

유입원 인구 개산치 산출부(20)는 사용자에 더하여, 포인트 데이터와 관계없는 사람을 포함한, 대상 시간대에 있어 대상 영역으로의 유입원 인구 개산치를 주소 정보 집계부(19)에 의해 집계된 유입 사용자 수 및 유입원 인구 개산치와 유입 사용자 수의 비율에 기초하여, 유입원 영역마다 산출한다(단계 S110: 유입원 인구 개산치 산출 단계).

제2 결합부(21)는 지도 정보 판독부(14)에 의해 판독된 지도 정보와, 유입원 인구 개산치 산출부(20)에 의해 산출된 유입원 영역마다의 유입원 인구 개산치를 결합한다(단계 S111: 제2 결합 단계).

출력부(22)는 제2 결합부(21)에 의해 결합된 지도 정보를 출력한다(단계 S112: 출력 단계).

다음에, 도 12를 사용하여, 유입원 인구 개산치와 유입 사용자 수의 비율의 산출 처리의 흐름을 설명한다.

제2 단일화부(23)는 포인트 데이터 판독부(12)에 의해 판독된 포인트 데이터에 의해, 동일 사용자에 대한 중복된 포인트 데이터를 단일의 포인트 데이터로 한다(단계 S201). 그리고, 비율 산출부(24)는 국내 인구 수와 제2 단일화부(23)에 의한 단일화 후 포인트 데이터의 총수의 비율을 산출한다(단계 S202).

그리고, 유입원 인구 개산치와 유입 사용자 수의 비율로서는, 상기와 같이 산출된 비율을 사용하는 이외에, "소정 범위의 지역에서의 인구"에서 차지하는 "위치 정보를 취득한 특정한 통신 사업자의 이동 단말기 수"의 비율인 단말기 계약율을 사용해도 된다. 즉, 유입원 인구 개산치 산출부(20)는, 단말기 계약율을 사용하여 유입 사용자 수를 보정함으로써, 유입원 인구 개산치를 구해도 되고, 예를 들면, 유입 사용자 수를 단말기 계약율로 나눔(나눗셈함)으로써, 유입원 인구 개산치를 산출해도 된다. 그리고, 단말기 계약율은 위치 정보 분석 장치(1)에 미리 기억되어 있는 것으로 해도 되고, 처리가 실시될 때마다 입력되는 것으로 해도 된다. 또한, 유입원 인구 개산치 산출부(20)는, 외부로부터 위치 정보 분석 장치(1)에 입력된 또는 위치 정보 분석 장치(1)에 미리 기억된 소정 범위의 지역에서의 인구에 관한 정보와, 위치 정보를 취득한 특정한 통신 사업자의 이동 단말기 수에 기초하여, 단말기 계약율을 산출해도 되고, 예를 들면, 위치 정보를 취득한 특정한 통신 사업자의 이동 단말기 수를 소정 범위의 지역에서의 인구의 값으로 나눔으로써 단말기 계약율을 산출해도 된다. 물론, 단말기 계약율을 매번 산출하는 것은 필수는 아니다. 이와 같이, 위치 정보를 취득한 특정한 통신 사업자의 이동 단말기 수를 사용하여 단말기 계약율을 산출함으로써, 위치 정보를 취득할 수 없는 이동 단말기(예를 들면, 전원 오프 상태의 이동 단말기나 권외(圈外)에 위치하는 이동 단말기 등)의 수를 고려한 후에, 유입원 인구 개산치를 산출하는 것이 가능해진다. 그리고, 상기한 비율(단말기 계약율도 포함함)에 대해서는, 지역마다의 비율, 성별마다의 비율, 연대마다의 비율 등을 구하여 이용해도 된다.

다음에, 본 실시예에서의 위치 정보 분석 시스템(800a)에서의 작용 및 효과에 대하여 설명한다.

위치 정보 분석 시스템(800a)에서는, 포인트 데이터 판독부(12)가 대상 시간대에 기초하여 위치 정보를 판독하고, 주소 정보 판독부(17)가 주소 정보를 판독하고 있다. 이들 각 정보를 사용하기 때문에, 특정한 대상 시간대에 있어 특정한 대상 영역으로 어느 정도의 인구가 어느 영역으로부터 유입되고 있는지를 개산할 수 있다.

또한, 위치 정보 분석 장치(1)의 제2 단일화부(23)는 포인트 데이터 판독부(12)에 의해 판독된 포인트 데이터에 의해, 동일 사용자에 대한 중복된 포인트 데이터를 단일의 포인트 데이터로 하고, 비율 산출부(24)는 국내 인구 수와, 제2 단일화부(23)에 의한 단일화 후 포인트 데이터의 총수의 비율을 산출하고 있다. 일본 총인구와, 포인트 데이터를 등록한 사용자 수의 비율을 산출함으로써, 포인트 데이터를 등록한 사용자에 기초하여 산출한 유입 사용자 수로부터, 포인트 데이터를 등록하지 않은 사람도 포함한 개산치인 유입원 인구 개산치를 산출하는 것이 가능해진다.

또한, 대상 영역 입력부(13)는 이용자로부터의 대상 영역의 입력을 받기 때문에, 이용자는 대상 영역을 자유롭게 설정하는 것이 가능해진다.

또한, 대상 시간대 입력부(11)는 이용자로부터의 대상 시간대의 입력을 받기 때문에, 이용자는 대상 시간대를 자유롭게 설정하는 것이 가능해진다.

(제2 실시예)

다음에, 도 13, 도 14 및 도 15를 사용하여, 본 발명의 제2 실시예에 관한 위치 정보 분석 시스템(800b)에 대하여 설명한다. 상기 설명한 제1 실시예에서는 대상 영역으로 유입하는 유입원 인구 개산치를 산출하였으나, 제2 실시예에 관한 위치 정보 분석 시스템(800b)에서는 이하에 설명하는 바와 같이, 대상 영역으로부터 유출하는 유출처 인구 개산치를 산출한다. 이하에서는, 제1 실시예에 관한 위치 정보 분석 시스템(800a)과의 상위점을 중심으로 설명하고, 중복되는 설명은 생략한다.

유출처 인구 개산치란, 대상 영역으로부터 유출된 인구의 개산치를 가리킨다. 유출처 영역이란, 대상 영역으로부터 유출된 인구가 어느 영역으로 유출되고 있는지를 산출하기 위한 기준이 되도록 분할된 토지를 가리킨다.

도 13에 나타낸 바와 같이, 본 실시예에서의 위치 정보 분석 시스템(800b)은 위치 정보 데이터베이스(30), 주소 정보 데이터베이스(40), 지도 정보 데이터베이스(50), 및 위치 정보 분석 장치(60)를 포함하여 구성되어 있다.

이 중 위치 정보 데이터베이스(30), 주소 정보 데이터베이스(40), 및 지도 정보 데이터베이스(50)가 가지는 기능에 대해서는, 상기 제1 실시예와 같기 때문에, 여기서는 설명을 생략한다.

위치 정보 분석 장치(60)는 대상 시간대 입력부(11), 포인트 데이터 판독부(12), 대상 영역 입력부(13), 지도 정보 판독부(14), 주소 정보 판독부(17), 출력부(22), 제2 단일화부(23), 비율 산출부(24), 사용자 식별자 추출부(63), 대상 사용자 포인트 데이터 추출부(66), 제3 단일화부(68), 위치 정보 집계부(69), 유출처 인구 개산치 산출부(70), 및 지도 정보 결합부(71)를 포함하여 구성되어 있다.

이 중, 대상 시간대 입력부(11), 포인트 데이터 판독부(12), 대상 영역 입력부(13), 지도 정보 판독부(14), 주소 정보 판독부(17), 출력부(22), 제2 단일화부(23), 비율 산출부(24)가 가지는 기능에 대해서는, 상기 제1 실시예와 같기 때문에, 여기서는 설명을 생략한다.

사용자 식별자 추출부(63)는, 주소 정보 판독부(17)에 의해 판독된 주소 정보 중 대상 영역 입력부(13)에 의해 입력을 받은 대상 영역에 속해 있는 주소 정보와 연관된 사용자 식별자를 추출하는 기능, 및 추출한 사용자 식별자를 후술하는 대상 사용자 포인트 데이터 추출부(66)에 대하여 출력하는 기능을 가진다.

구체적으로는, 사용자 식별자 추출부(63)는, 대상 영역 입력부(13)로부터, 이용자에 의해 입력된 대상 영역에 관한 정보를 입력한다. 사용자 식별자 추출부(63)는, 도 5에 나타낸 데이터를 참조하여, 대상 영역 입력부(13)로부터 입력한 대상 영역에 관한 정보를 영역 식별자로 변환한다. 사용자 식별자 추출부(63)는, 지도 정보 판독부(14)를 통하여 상기 변환 후의 영역 식별자와 관련된 다각형 정보를 입력한다. 또한, 사용자 식별자 추출부(63)는, 주소 정보 판독부(17)가 판독한 각 주소 정보에 대하여 상기 입력한 다각형 정보에 속해 있는지의 여부 판단한다. 다각형 정보에 속해 있는 것으로 판단한 경우에, 사용자 식별자 추출부(63)는, 상기 주소 정보와 연관된 사용자 식별자를 추출한다.

대상 사용자 포인트 데이터 추출부(66)는, 포인트 데이터 판독부(12)에 의해 판독된 포인트 데이터로부터, 사용자 식별자 추출부(63)가 추출한 사용자 식별자를 포함한 포인트 데이터를 대상 사용자 포인트 데이터로서 추출하는 기능, 및 추출한 대상 사용자 포인트 데이터를 후술하는 제3 단일화부(68)에 대하여 출력하는 기능을 가진다.

구체적으로는, 대상 사용자 포인트 데이터 추출부(66)는, 포인트 데이터 판독부(12)가 판독한 포인트 데이터를 입력하고, 입력한 각 포인트 데이터에 대하여, "사용자 식별자"가, 사용자 식별자 추출부(63)가 추출한 사용자 식별자에 포함되어 있는 경우에는, 그 포인트 데이터를 추출한다.

제3 단일화부(68)는, 대상 사용자 포인트 데이터 추출부(66)에 의해 추출된 대상 사용자 포인트 데이터에 의해, 동일 사용자이고 또한 동일 유출처 영역에 대한 중복된 대상 사용자 포인트 데이터를 단일의 대상 사용자 포인트 데이터로 하는 기능, 및 단일화 후 대상 사용자 포인트 데이터를 후술하는 위치 정보 집계부(69)에 대하여 출력하는 기능을 가진다.

구체적으로는, 제3 단일화부(68)는 대상 사용자 포인트 데이터 추출부(66)로부터, 대상 사용자 포인트 데이터를 입력하고, 지도 정보 판독부(14)를 통하여 지도 정보를 입력한다. 제3 단일화부(68)는, 입력된 대상 사용자 포인트 데이터에 포함되는 위치 정보, 및 지도 정보에 포함되는 다각형 정보로부터, 각 대상 사용자 포인트 데이터에 대하여, 각각 위치 정보가 속해 있는 다각형 정보를 판단한다. 제3 단일화부(68)는, 위치 정보가 속해 있는 다각형 정보가 동일하고, 또한 동일한 사용자 식별 정보를 포함하는 대상 사용자 포인트 데이터가 복수 존재하는 경우, 그들 중 하나의 대상 사용자 포인트 데이터를 남기고, 다른 대상 사용자 포인트 데이터를 소거한다. 여기서, 복수의 대상 사용자 포인트 데이터 중에서 하나의 대상 사용자 포인트 데이터를 선택하는 방법에 대해서는 특별히 한정하지 않지만, 예를 들면, 측위 시각 정보가 최후인 대상 사용자 포인트 데이터를 하나의 대상 사용자 포인트 데이터로서 선택해도 된다.

또한, 다른 예로서, 제3 단일화부(68)는, 입력된 대상 사용자 포인트 데이터를 사용자마다 구분하고, 각각의 사용자에게 대해, 대상 사용자 포인트 데이터에 포함되는 위치 정보, 및 지도 정보에 포함되는 다각형 정보로부터, 각 대상 사용자 포인트 데이터에 대하여 위치 정보가 속해 있는 다각형 정보를 판단하고, 사용자마다 총 유출처 영역 수(즉, 상이한 다각형 정보의 수)를 카운트하고, 어떤 사용자에 대한 하나의 유출처 영역의 사용자 수를 그 사용자의 총 유출처 영역 수의 역수(즉 "1/그 사용자의 총 유출처 영역 수")로 해도 된다. 즉, 제3 단일화부(68)는 상기 어떤 사용자에 대한 하나의 유출처 영역에 관한 대상 사용자 포인트 데이터를, "1/그 사용자의 총 유출처 영역 수"의 인원수로서 카운트 되도록 설정해도 된다. 이와 같이 각각의 사용자에 대해, 하나의 유출처 영역의 사용자 수를 그 사용자의 총 유출처 영역 수의 역수로 한 후에, 후술하는 위치 정보 집계부(69)에 의한 사용자 수 집계를 행함으로써, 동일 사용자에 대한 상이한 유출처 영역의 포인트 데이터에 대한 이중 카운트를 회피할 수 있다.

제3 단일화부(68)는, 또한 단일화 후 대상 사용자 포인트 데이터에 포함되는 위치 정보가 속하는 다각형 정보와 연관된 영역 식별자를, 그 단일화 후 대상 사용자 포인트 데이터와 관련짓는다.

위치 정보 집계부(69)는, 제3 단일화부(68)에 의한 단일화 후 대상 사용자 포인트 데이터에 기초하여, 대상 시간대에 대상 영역으로부터 유출된 유출 사용자 수를 유출처 영역마다 집계하는 기능, 및 집계한 유출처 영역마다의 유출 사용자 수를 후술하는 유출처 인구 개산치 산출부(70)에 대하여 출력하는 기능을 가진다.

구체적으로는, 위치 정보 집계부(69)는, 제3 단일화부(68)로부터 단일화 후 대상 사용자 포인트 데이터를 입력하고, 입력한 단일화 후 대상 사용자 포인트 데이터에 대하여, 제3 단일화부(68)에 의해 연관된 영역 식별자마다 데이터 수를 집계한다.

위치 정보 집계부(69)는, 또한 집계한 데이터 수와 대응하는 영역 식별자가 연관된 상태로 포함되는 데이터를 유출처 영역마다의 유출 사용자 수로 하여 후술하는 유출처 인구 개산치 산출부(70)에 출력한다.

유출처 인구 개산치 산출부(70)는, 사용자에 더하여, 포인트 데이터와 관계없는 사람을 포함한, 대상 시간대에 있어 대상 영역으로부터의 유출처 인구 개산치를, 위치 정보 집계부(69)에 의해 집계된 유출 사용자 수 및 유출처 인구 개산치와 유출 사용자 수의 비율에 기초하여, 유출처 영역마다 산출하는 기능, 및 산출한 유출처 영역마다의 유출처 인구 개산치를 후술하는 지도 정보 결합부(71)에 대하여 출력하는 기능을 가진다.

구체적으로는, 유출처 인구 개산치 산출부(70)는, 비율 산출부(24)로부터 유출처 인구 개산치와 유출 사용자 수의 비율을 입력한다. 본 실시예에서 사용하는 유출처 인구 개산치와 유출 사용자 수의 비율이란, 상기 제1 실시예에서 설명한 유입원 인구 개산치와 유입 사용자 수의 비율과 동일하다. 단, 제1 실시예와 마찬가지로, "유출처 인구 개산치와 유출 사용자 수의 비율"로서는, "소정 범위의 지역에서의 인구"에서 차지하는 "위치 정보를 취득한 특정한 통신 사업자의 이동 단말기 수"의 비율인 단말기 계약율을 사용해도 된다. 즉, 유출처 인구 개산치 산출부(70)는 단말기 계약율을 사용하여 유출 사용자 수를 보정함으로써 유출처 인구 개산치를 구해도 되고, 예를 들면, 유출 사용자 수를 단말기 계약율로 나눔(나눗셈을 함)으로써, 유출처 인구 개산치를 산출해도 된다. 그리고, 단말기 계약율은 위치 정보 분석 장치(1)에 미리 기억되어 있는 것으로 해도 되고, 처리가 실시될 때마다 입력되는 것으로 해도 된다. 또한, 유출처 인구 개산치 산출부(70)는, 외부로부터 위치 정보 분석 장치(1)에 입력된 또는 위치 정보 분석 장치(1)에 미리 기억된 소정 범위의 지역에서의 인구에 관한 정보와, 위치 정보를 취득한 특정한 통신 사업자의 이동 단말기 수에 기초하여, 단말기 계약율을 산출해도 되고, 예를 들면, 위치 정보를 취득한 특정한 통신 사업자의 이동 단말기 수를 소정 범위의 지역에서의 인구의 값으로 나눔으로써 단말기 계약율을 산출해도 된다. 물론, 단말기 계약율을 매번 산출하는 것은 필수는 아니다. 이와 같이, 위치 정보를 취득한 특정한 통신 사업자의 이동 단말기 수를 사용하여 단말기 계약율을 산출함으로써, 위치 정보를 취득할 수 없는 이동 단말기(예를 들면, 전원 오프 상태의 이동 단말기나 권외에 위치하는 이동 단말기 등)의 수를 고려한 다음에, 유출처 인구 개산치를 산출하는 것이 가능해진다. 그리고, 상기한 비율(단말기 계약율도 포함함)에 대해서는, 지역마다의 비율, 성별마다의 비율, 연대마다의 비율 등을 구하여 이용해도 된다.

유출처 인구 개산치 산출부(70)는 위치 정보 집계부(69)로부터 입력한 유출처 영역마다의 유출 사용자 수 각각에 대하여, 유출처 인구 개산치와 유출 사용자 수의 비율을 승산함으로써 유출처 영역마다의 유출처 인구 개산치를 산출한다.

지도 정보 결합부(71)는 지도 정보 판독부(14)에 의해 판독된 지도 정보와, 유출처 인구 개산치 산출부(70)에 의해 산출된 유출처 영역마다의 유출처 인구 개산치를 결합하는 기능, 및 결합한 데이터를 출력부(22)에 대하여 출력하는 기능을 가진다.

구체적으로는, 지도 정보 결합부(71)는, 제3 단일화부(68)에 의해 단일화 후 대상 사용자 포인트 데이터와 연관된 영역 식별자를 키로 하여 지도 정보 판독부(14)를 통하여 입력한 지도 정보에 포함되는 다각형 정보와, 상기 유출처 영역마다의 유출처 인구 개산치를 연관시킨다(결합한다).

지도 정보 결합부(71)의 결합 처리의 결과 취득된 데이터의 예를 도 14에 나타낸다.

다음에, 도 15를 사용하여 본 실시예에 관한 위치 정보 분석 장치(60)에서의 처리의 흐름에 대하여 설명한다.

대상 영역 입력부(13)는 대상 영역의 입력을 받는다(단계 S301). 또한, 대상 영역의 입력은 필수가 아니며, 미리 설정된 대상 영역이나 과거에 입력된 대상 영역 등을 적용해도 된다.

주소 정보 판독부(17)는 사용자 식별자와 연관된 주소 정보를 판독한다(단계 S302: 주소 정보 판독 단계).

사용자 식별자 추출부(63)는 주소 정보 판독부(17)에 의해 판독된 주소 정보 중 대상 영역 입력부(13)가 입력을 받은 대상 영역에 속하는 주소 정보와 연관된 사용자 식별자를 추출한다(단계 S303: 사용자 식별자 추출 단계).

대상 시간대 입력부(11)는 대상 시간대의 입력을 받는다(단계 S304). 또한, 대상 시간대의 입력은 필수가 아니며, 미리 설정된 대상 시간대나 과거에 입력된 대상 시간대 등을 적용해도 된다.

포인트 데이터 판독부(12)는 위치 정보 데이터베이스(30)로부터, 대상 시간대 입력부(11)가 입력을 받은 대상 시간대 내의 시각을 나타내는 시각 정보를 포함한 모든 사용자에 대한 포인트 데이터를 판독한다(단계 S305: 포인트 데이터 판독 단계).

대상 사용자 포인트 데이터 추출부(66)는 포인트 데이터 판독부(12)에 의해 판독된 포인트 데이터로부터, 사용자 식별자 추출부(63)가 추출한 사용자 식별자를 포함한 포인트 데이터를 대상 사용자 포인트 데이터로서 추출한다(단계 S306: 대상 사용자 포인트 데이터 추출 단계).

지도 정보 판독부(14)는 유출처 영역의 다각형 정보를 포함하는 지도 정보를 판독한다(단계 S307: 지도 정보 판독 단계).

제3 단일화부(68)는 대상 사용자 포인트 데이터 추출부(66)에 의해 추출된 대상 사용자 포인트 데이터에 의해, 동일 사용자이고 또한 동일 유출처 영역에 대한 중복된 대상 사용자 포인트 데이터를 단일의 대상 사용자 포인트 데이터로 한다(단계 S308: 제3 단일화 단계). 여기서, 제3 단일화부(68)는, 위치 정보가 속해 있는 다각형 정보가 동일하고, 또한 동일한 사용자 식별 정보를 포함하는 대상 사용자 포인트 데이터가 복수 존재하는 경우, 그들 중 하나의 대상 사용자 포인트 데이터를 남기고, 다른 대상 사용자 포인트 데이터를 소거함으로써, 상기 동일 사용자이고 또한 동일 유출처 영역에 대한 중복된 대상 사용자 포인트 데이터를 단일의 대상 사용자 포인트 데이터로 해도 된다.

그리고, 다른 예로서, 제3 단일화부(68)는 입력된 대상 사용자 포인트 데이터를 사용자마다 구분하여, 각각의 사용자에 대해, 대상 사용자 포인트 데이터에 포함되는 위치 정보, 및 지도 정보에 포함되는 다각형 정보로부터, 각 대상 사용자 포인트 데이터에 대하여 위치 정보가 속해 있는 다각형 정보를 판단하고, 사용자마다 총 유출처 영역 수(즉, 상이한 다각형 정보의 수)를 카운트하고, 어떤 사용자에 대한 하나의 유출처 영역의 사용자 수를 그 사용자의 총 유출처 영역 수의 역수(즉 "1/그 사용자의 총 유출처 영역 수")로서도 된다. 즉, 제3 단일화부(68)는, 그 어떤 사용자에 대한 하나의 유출처 영역에 관한 대상 사용자 포인트 데이터를, "1/그 사용자의 총 유출처 영역 수"의 인원수로서 카운트 되도록 설정해도 된다. 이와 같이 각 사용자에 대해, 하나의 유출처 영역의 사용자 수를 그 사용자의 총 유출처 영역 수의 역수로 한 다음에, 후술하는 위치 정보 집계부(69)에 의한 사용자 수 집계를 행함으로써, 동일 사용자에 대한 상이한 유출처 영역의 포인트 데이터에 대한 이중 카운트를 회피할 수 있다.

위치 정보 집계부(69)는 제3 단일화부(68)에 의한 단일화 후 대상 사용자 포인트 데이터에 기초하여, 대상 시간대에 대상 영역으로부터 유출된 유출 사용자 수를 유출처 영역마다 집계한다(단계 S309: 위치 정보 집계 단계).

유출처 인구 개산치 산출부(70)는 사용자에 더하여, 포인트 데이터와 관계없는 사람을 포함한, 대상 시간대에 있어 대상 영역으로부터의 유출처 인구 개산치를, 위치 정보 집계부(69)에 의해 집계된 유출 사용자 수 및 유출처 인구 개산치와 유출 사용자 수의 비율에 기초하여 유출처 영역마다 산출한다(단계 S310: 유출처 인구 개산치 산출 단계).

지도 정보 결합부(71)는 지도 정보 판독부(14)에 의해 판독된 지도 정보와 유출처 인구 개산치 산출부(70)에 의해 산출된 유출처 영역마다의 유출처 인구 개산치를 결합한다(단계 S311: 지도 정보 결합 단계).

출력부(22)는 지도 정보 결합부(71)에 의해 결합된 지도 정보를 출력한다(단계 S312: 출력 단계).

다음에, 본 실시예에서의 위치 정보 분석 시스템(800b)에서의 작용 및 효과에 대하여 설명한다.

위치 정보 분석 시스템(800b)에서는, 포인트 데이터 판독부(12)가 대상 시간대에 기초하여 위치 정보를 입력하고, 주소 정보 판독부(17)가 주소 정보를 판독하고 있다. 이들 각 정보를 사용하므로, 특정한 대상 시간대에 있어 특정한 대상 영역으로부터 어느 정도의 인구가 어느 영역으로 유출되고 있는지를 개산할 수 있다.

또한, 위치 정보 분석 장치(1)의 제2 단일화부(23)는 포인트 데이터 판독부(12)에 의해 판독된 포인트 데이터에 의해, 동일 사용자에 대한 중복된 포인트 데이터를 단일의 포인트 데이터로 하고, 비율 산출부(24)는 국내 인구수와 제2 단일화부(23)에 의한 단일화 후 포인트 데이터의 총수의 비율을 산출하고 있다. 일본 총인구와 포인트 데이터를 등록한 사용자 수의 비율을 산출함으로써, 포인트 데이터를 등록한 사용자에 기초하여 산출한 유출 사용자 수로부터, 포인트 데이터를 등록하지 않은 사람도 포함한 개산치인 유출처 인구 개산치를 산출하는 것이 가능해진다.

1, 60: 위치 정보 분석 장치, 10: 통신 시스템, 11: 대상 시간대 입력부, 12: 포인트 데이터 판독부, 13: 대상 영역 입력부, 14: 지도 정보 판독부, 15: 대상 영역 내 포인트 데이터 추출부, 16: 제1 단일화부, 17: 주소 정보 판독부, 18: 제1 결합부, 19: 주소 정보 집계부, 20: 유입원 인구 개산치 산출부, 21: 제2 결합부, 22: 출력부, 23: 제2 단일화부, 24: 비율 산출부, 30: 위치 정보 데이터베이스, 40: 주소 정보 데이터베이스, 50: 지도 정보 데이터베이스, 63: 사용자 식별자 추출부, 66: 대상 사용자 포인트 데이터 추출부, 68: 제3 단일화부, 69: 위치 정보 집계부, 70: 유출처 인구 개산치 산출부, 71: 지도 정보 결합부, 100: 이동국, 200: BTS, 300: RNC, 400: 교환기, 500: 관리 센터, 501: 사회 센서 유닛, 502: 페타 마이닝 유닛, 503: 모바일 인구 통계 유닛, 504: 가시화 솔루션 유닛, 700: 각종 처리 노드, 800a, 800b: 위치 정보 분석 시스템.

Claims (14)

1. 사용자의 위치를 나타내는 위치 정보, 상기 위치 정보가 취득된 시각 정보, 및 상기 사용자의 사용자 식별 정보를 포함하는 포인트 데이터에 기초하여, 대상 시간대에 있어 대상 영역으로의 유입원 인구 개산치를 유입원 영역마다 구하는 위치 정보 분석 장치로서,
   상기 대상 시간대 내의 시각을 나타내는 시각 정보를 포함한 전 사용자에 대한 포인트 데이터를 판독하는 포인트 데이터 판독부;
   상기 포인트 데이터 판독부에 의해 판독된 포인트 데이터로부터, 상기 대상 영역 내의 위치를 나타내는 위치 정보를 포함한 포인트 데이터를 대상 영역 내 포인트 데이터로서 추출하는 대상 영역 내 포인트 데이터 추출부;
   상기 대상 영역 내 포인트 데이터 추출부에 의해 추출된 대상 영역 내 포인트 데이터에 의해, 동일 사용자에 대한 중복된 대상 영역 내 포인트 데이터를 단일의 대상 영역 내 포인트 데이터로 하는 제1 단일화부;
   상기 제1 단일화부에 의한 단일화 후 대상 영역 내 포인트 데이터의 사용자 식별 정보를 키로 하여, 해당하는 사용자에 관한 주소 정보를 판독하는 주소 정보 판독부;
   상기 주소 정보 판독부에 의해 판독된 주소 정보와, 해당하는 사용자의 대상 영역 내 포인트 데이터를 결합하는 제1 결합부;
   상기 대상 영역 및 상기 유입원 영역을 포함한 지역을 나타내는 지도 정보를 판독하는 지도 정보 판독부; 및
   상기 제1 결합부에 의해 결합된 주소 정보를 포함하는 대상 영역 내 포인트 데이터에 기초하여, 상기 대상 시간대에 대상 영역으로 유입된 유입 사용자 수를 상기 지도 정보 판독부에 의해 판독된 유입원 영역마다 집계하는 주소 정보 집계부
   를 포함하는 위치 정보 분석 장치.
2. 제1항에 있어서,
   상기 사용자에 더하여, 상기 포인트 데이터와 관계없는 사람을 포함한, 대상 시간대에 있어 대상 영역으로의 유입원 인구 개산치를 상기 주소 정보 집계부에 의해 집계된 유입 사용자 수 및 유입원 인구 개산치와 유입 사용자 수의 비율에 기초하여, 상기 유입원 영역마다 산출하는 유입원 인구 개산치 산출부를 더 포함하는 위치 정보 분석 장치.
3. 제2항에 있어서,
   상기 포인트 데이터 판독부에 의해 판독된 포인트 데이터에 의해, 동일 사용자에 대한 중복된 포인트 데이터를 단일의 포인트 데이터로 하는 제2 단일화부; 및
   국내 인구 수와 상기 제2 단일화부에 의한 단일화 후 포인트 데이터의 총수의 비율을 산출하는 비율 산출부
   를 더 포함하고,
   상기 유입원 인구 개산치 산출부는, 상기 비율 산출부에 의해 산출된 비율을 유입원 인구 개산치와 유입 사용자 수의 비율로서 사용하는, 위치 정보 분석 장치.
4. 사용자의 위치를 나타내는 위치 정보, 상기 위치 정보가 취득된 시각 정보, 및 상기 사용자의 사용자 식별 정보를 포함하는 포인트 데이터에 기초하여, 대상 시간대에 있어 대상 영역으로부터의 유출처 인구 개산치를 유출처 영역마다 구하는 위치 정보 분석 장치로서,
   사용자 식별 정보와 연관된 주소 정보를 판독하는 주소 정보 판독부;
   상기 주소 정보 판독부에 의해 판독된 주소 정보 중 상기 대상 영역에 속해 있는 상기 주소 정보와 연관된 사용자 식별 정보를 추출하는 사용자 식별자 추출부;
   상기 대상 시간대 내의 시각을 나타내는 시각 정보를 포함한 전 사용자에 대한 포인트 데이터를 판독하는 포인트 데이터 판독부;
   상기 포인트 데이터 판독부에 의해 판독된 포인트 데이터로부터, 상기 사용자 식별자 추출부에 의해 추출된 사용자 식별 정보를 포함한 포인트 데이터를 대상 사용자 포인트 데이터로서 추출하는 대상 사용자 포인트 데이터 추출부;
   상기 유출처 영역을 포함한 지역을 나타내는 지도 정보를 판독하는 지도 정보 판독부;
   상기 대상 사용자 포인트 데이터 추출부에 의해 추출된 대상 사용자 포인트 데이터에 의해, 동일 사용자이고 또한 동일 유출처 영역에 대한 중복된 대상 사용자 포인트 데이터를 단일의 대상 사용자 포인트 데이터로 하는 제3 단일화부; 및
   상기 제3 단일화부에 의한 단일화 후 대상 사용자 포인트 데이터에 기초하여, 상기 대상 시간대에 상기 대상 영역으로부터 유출된 유출 사용자 수를 상기 유출처 영역마다 집계하는 위치 정보 집계부
   를 포함하는 위치 정보 분석 장치.
5. 제4항에 있어서,
   상기 사용자에 더하여, 상기 포인트 데이터와 관계없는 사람을 포함한, 대상 시간대에 있어 대상 영역으로부터의 유출처 인구 개산치를, 상기 위치 정보 집계부에 의해 집계된 유출 사용자 수 및 유출처 인구 개산치와 유출 사용자 수의 비율에 기초하여, 상기 유출처 영역마다 산출하는 유출처 인구 개산치 산출부를 더 포함하는 위치 정보 분석 장치.
6. 제5항에 있어서,
   상기 포인트 데이터 판독부에 의해 판독된 포인트 데이터에 의해, 동일 사용자에 대한 중복된 포인트 데이터를 단일의 포인트 데이터로 하는 제2 단일화부; 및
   국내 인구 수와 상기 제2 단일화부에 의한 단일화 후 포인트 데이터의 총수의 비율을 산출하는 비율 산출부
   를 더 포함하고,
   상기 유출처 인구 개산치 산출부는, 상기 비율 산출부에 의해 산출된 비율을 유출처 인구 개산치와 유출 사용자 수의 비율로서 사용하는, 위치 정보 분석 장치.
7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 대상 영역을 입력하기 위한 대상 영역 입력부를 더 포함하는 위치 정보 분석 장치.
8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 대상 시간대를 입력하기 위한 대상 시간대 입력부를 더 포함하는 위치 정보 분석 장치.
9. 사용자의 위치를 나타내는 위치 정보, 상기 위치 정보가 취득된 시각 정보, 및 상기 사용자의 사용자 식별 정보를 포함하는 포인트 데이터에 기초하여, 대상 시간대에 있어 대상 영역으로의 유입원 인구 개산치를 유입원 영역마다 구하는 위치 정보 분석 장치로서,
   상기 대상 시간대 내의 시각을 나타내는 상기 시각 정보를 포함한 전 사용자에 대한 포인트 데이터를 판독하는 포인트 데이터 판독부;
   상기 포인트 데이터 판독부에 의해 판독된 포인트 데이터로부터, 상기 대상 영역 내의 위치를 나타내는 위치 정보를 포함한 포인트 데이터를 대상 영역 내 포인트 데이터로서 추출하는 대상 영역 내 포인트 데이터 추출부;
   상기 대상 영역 내 포인트 데이터 추출부에 의해 추출된 대상 영역 내 포인트 데이터에 의해, 동일 사용자에 대한 중복된 대상 영역 내 포인트 데이터를 단일의 대상 영역 내 포인트 데이터로 하는 제1 단일화부;
   상기 제1 단일화부에 의한 단일화 후 대상 영역 내 포인트 데이터의 사용자 식별 정보를 키로 하여, 해당하는 사용자에 관한 주소 정보를 판독하는 주소 정보 판독부;
   상기 주소 정보 판독부에 의해 판독된 주소 정보와, 해당하는 사용자의 대상 영역 내 포인트 데이터를 결합하는 제1 결합부;
   상기 대상 영역 및 상기 유입원 영역을 포함한 지역을 나타내는 지도 정보를 판독하는 지도 정보 판독부;
   상기 제1 결합부에 의해 결합된 주소 정보를 포함하는 대상 영역 내 포인트 데이터에 기초하여, 상기 대상 시간대에 상기 대상 영역으로 유입된 유입 사용자 수를 상기 지도 정보 판독부에 의해 판독된 유입원 영역마다 집계하는 주소 정보 집계부;
   상기 사용자에 더하여, 상기 포인트 데이터와 관계없는 사람을 포함한, 대상 시간대에 있어 대상 영역으로의 유입원 인구 개산치를, 상기 주소 정보 집계부에 의해 집계된 유입 사용자 수 및 유입원 인구 개산치와 유입 사용자 수의 비율에 기초하여, 상기 유입원 영역마다 산출하는 유입원 인구 개산치 산출부;
   상기 지도 정보 판독부에 의해 판독된 지도 정보와, 상기 유입원 인구 개산치 산출부에 의해 산출된 상기 유입원 영역마다의 유입원 인구 개산치를 결합하는 제2 결합부; 및
   상기 제2 결합부에 의해 결합된 지도 정보를 출력하는 출력부
   을 포함하는 위치 정보 분석 장치.
10. 사용자의 위치를 나타내는 위치 정보, 상기 위치 정보가 취득된 시각 정보, 및 상기 사용자의 사용자 식별 정보를 포함하는 포인트 데이터에 기초하여, 대상 시간대에 있어 대상 영역으로부터의 유출처 인구 개산치를 유출처 영역마다 구하는 위치 정보 분석 장치로서,
    사용자 식별 정보와 연관된 주소 정보를 판독하는 주소 정보 판독부;
    상기 주소 정보 판독부에 의해 판독된 주소 정보 중 상기 대상 영역에 속해 있는 상기 주소 정보와 연관된 사용자 식별 정보를 추출하는 사용자 식별자 추출부;
    상기 대상 시간대 내의 시각을 나타내는 시각 정보를 포함한 전 사용자에 대한 포인트 데이터를 판독하는 포인트 데이터 판독부;
    상기 포인트 데이터 판독부에 의해 판독된 포인트 데이터로부터, 상기 사용자 식별자 추출부에 의해 추출된 사용자 식별 정보를 포함한 포인트 데이터를 대상 사용자 포인트 데이터로서 추출하는 대상 사용자 포인트 데이터 추출부;
    상기 유출처 영역을 포함한 지역을 나타내는 지도 정보를 판독하는 지도 정보 판독부;
    상기 대상 사용자 포인트 데이터 추출부에 의해 추출된 대상 사용자 포인트 데이터에 의해, 동일 사용자이고 또한 동일 유출처 영역에 대한 중복된 대상 사용자 포인트 데이터를 단일의 대상 사용자 포인트 데이터로 하는 제3 단일화부;
    상기 제3 단일화부에 의한 단일화 후 대상 사용자 포인트 데이터에 기초하여, 상기 대상 시간대에 상기 대상 영역으로부터 유출된 유출 사용자 수를 상기 유출처 영역마다 집계하는 위치 정보 집계부;
    상기 사용자에 더하여, 상기 포인트 데이터와 관계없는 사람을 포함한, 대상 시간대에 있어 대상 영역으로부터의 유출처 인구 개산치를, 상기 위치 정보 집계부에 의해 집계된 유출 사용자 수 및 유출처 인구 개산치와 유출 사용자 수의 비율에 기초하여, 상기 유출처 영역마다 산출하는 유출처 인구 개산치 산출부;
    상기 지도 정보 판독부에 의해 판독된 지도 정보와, 상기 유출처 인구 개산치 산출부에 의해 산출된 상기 유출처 영역마다의 유출처 인구 개산치를 결합하는 지도 정보 결합부; 및
    상기 지도 정보 결합부에 의해 결합된 지도 정보를 출력하는 출력부
    를 포함하는 위치 정보 분석 장치.
11. 사용자의 위치를 나타내는 위치 정보, 상기 위치 정보가 취득된 시각 정보, 및 상기 사용자의 사용자 식별 정보를 포함하는 포인트 데이터에 기초하여, 대상 시간대에 있어 대상 영역으로의 유입원 인구 개산치를 유입원 영역마다 구하는 위치 정보 분석 방법으로서,
    상기 대상 시간대 내의 시각을 나타내는 시각 정보를 포함한 전 사용자에 대한 포인트 데이터를 판독하는 포인트 데이터 판독 단계;
    상기 포인트 데이터 판독 단계에서 판독된 포인트 데이터로부터, 상기 대상 영역 내의 위치를 나타내는 위치 정보를 포함한 포인트 데이터를 대상 영역 내 포인트 데이터로서 추출하는 대상 영역 내 포인트 데이터 추출 단계;
    상기 대상 영역 내 포인트 데이터 추출 단계에서 추출된 대상 영역 내 포인트 데이터에 의해, 동일 사용자에 대한 중복된 대상 영역 내 포인트 데이터를 단일의 대상 영역 내 포인트 데이터로 하는 제1 단일화 단계;
    상기 제1 단일화 단계에서의 단일화 후 대상 영역 내 포인트 데이터의 사용자 식별 정보를 키로 하여, 해당하는 사용자에 관한 주소 정보를 판독하는 주소 정보 판독 단계;
    상기 주소 정보 판독 단계에서 판독된 주소 정보와, 해당하는 사용자의 대상 영역 내 포인트 데이터를 결합하는 제1 결합 단계;
    상기 대상 영역 및 상기 유입원 영역을 포함한 지역을 나타내는 지도 정보를 판독하는 지도 정보 판독 단계; 및
    상기 제1 결합 단계에서 결합된 주소 정보를 포함하는 대상 영역 내 포인트 데이터에 기초하여, 상기 대상 시간대에 상기 대상 영역으로 유입된 유입 사용자 수를 상기 지도 정보 판독 단계에서 판독된 유입원 영역마다 집계하는 주소 정보 집계 단계
    를 포함하는 위치 정보 분석 방법.
12. 사용자의 위치를 나타내는 위치 정보, 상기 위치 정보가 취득된 시각 정보, 및 상기 사용자의 사용자 식별 정보를 포함하는 포인트 데이터에 기초하여, 대상 시간대에 있어 대상 영역으로부터의 유출처 인구 개산치를 유출처 영역마다 구하는 위치 정보 분석 방법으로서,
    사용자 식별 정보와 연관된 주소 정보를 판독하는 주소 정보 판독 단계;
    상기 주소 정보 판독 단계에서 판독된 주소 정보 중 상기 대상 영역에 속해 있는 상기 주소 정보와 연관된 사용자 식별 정보를 추출하는 사용자 식별자 추출 단계;
    상기 대상 시간대 내의 시각을 나타내는 시각 정보를 포함한 전 사용자에 대한 포인트 데이터를 판독하는 포인트 데이터 판독 단계;
    상기 포인트 데이터 판독 단계에서 판독된 포인트 데이터로부터, 상기 사용자 식별자 추출 단계에서 추출된 사용자 식별 정보를 포함한 포인트 데이터를 대상 사용자 포인트 데이터로서 추출하는 대상 사용자 포인트 데이터 추출 단계;
    상기 유출처 영역을 포함한 지역을 나타내는 지도 정보를 판독하는 지도 정보 판독 단계;
    상기 대상 사용자 포인트 데이터 추출 단계에서 추출된 대상 사용자 포인트 데이터에 의해, 동일 사용자이고 또한 동일 유출처 영역에 대한 중복된 대상 사용자 포인트 데이터를 단일의 대상 사용자 포인트 데이터로 하는 제3 단일화 단계; 및
    상기 제3 단일화 단계에서의 단일화 후 대상 사용자 포인트 데이터에 기초하여, 상기 대상 시간대에 상기 대상 영역으로부터 유출된 유출 사용자 수를 상기 유출처 영역마다 집계하는 위치 정보 집계 단계
    를 포함하는 위치 정보 분석 방법.
13. 사용자의 위치를 나타내는 위치 정보, 상기 위치 정보가 취득된 시각 정보, 및 상기 사용자의 사용자 식별 정보를 포함하는 포인트 데이터에 기초하여, 대상 시간대에 있어 대상 영역으로의 유입원 인구 개산치를 유입원 영역마다 구하는 위치 정보 분석 방법으로서,
    상기 대상 시간대 내의 시각을 나타내는 시각 정보를 포함한 전 사용자에 대한 포인트 데이터를 판독하는 포인트 데이터 판독 단계;
    상기 포인트 데이터 판독 단계에서 판독된 포인트 데이터로부터, 상기 대상 영역 내의 위치를 나타내는 위치 정보를 포함한 포인트 데이터를 대상 영역 내 포인트 데이터로서 추출하는 대상 영역 내 포인트 데이터 추출 단계;
    상기 대상 영역 내 포인트 데이터 추출 단계에서 추출된 대상 영역 내 포인트 데이터에 의해, 동일 사용자에 대한 중복된 대상 영역 내 포인트 데이터를 단일의 대상 영역 내 포인트 데이터로 하는 제1 단일화 단계;
    상기 제1 단일화 단계에서의 단일화 후 대상 영역 내 포인트 데이터의 사용자 식별 정보를 키로 하여, 해당하는 사용자에 관한 주소 정보를 판독하는 주소 정보 판독 단계;
    상기 주소 정보 판독 단계에서 판독된 주소 정보와, 해당하는 사용자의 대상 영역 내 포인트 데이터를 결합하는 제1 결합 단계;
    상기 대상 영역 및 상기 유입원 영역을 포함한 지역을 나타내는 지도 정보를 판독하는 지도 정보 판독 단계;
    상기 제1 결합 단계에서 결합된 주소 정보를 포함하는 대상 영역 내 포인트 데이터에 기초하여, 상기 대상 시간대에 상기 대상 영역으로 유입된 유입 사용자 수를 상기 지도 정보 판독 단계에서 판독된 유입원 영역마다 집계하는 주소 정보 집계 단계;
    상기 사용자에 더하여, 상기 포인트 데이터와 관계없는 사람을 포함한, 대상 시간대에 있어 대상 영역으로의 유입원 인구 개산치를, 상기 주소 정보 집계 단계에서 집계된 유입 사용자 수 및 유입원 인구 개산치와 유입 사용자 수의 비율에 기초하여, 상기 유입원 영역마다 산출하는 유입원 인구 개산치 산출 단계;
    상기 지도 정보 판독 단계에서 판독된 지도 정보와, 상기 유입원 인구 개산치 산출 단계에서 산출된 상기 유입원 영역마다의 유입원 인구 개산치를 결합하는 제2 결합 단계; 및
    상기 제2 결합 단계에서 결합된 지도 정보를 출력하는 출력 단계
    를 포함하는 위치 정보 분석 방법.
14. 사용자의 위치를 나타내는 위치 정보, 상기 위치 정보가 취득된 시각 정보, 및 상기 사용자의 사용자 식별 정보를 포함하는 포인트 데이터에 기초하여, 대상 시간대에 있어 대상 영역으로부터의 유출처 인구 개산치를 유출처 영역마다 구하는 위치 정보 분석 방법으로서,
    사용자 식별 정보와 연관된 주소 정보를 판독하는 주소 정보 판독 단계;
    상기 주소 정보 판독 단계에서 판독된 주소 정보 중 상기 대상 영역에 속해 있는 상기 주소 정보와 연관된 사용자 식별 정보를 추출하는 사용자 식별자 추출 단계;
    상기 대상 시간대 내의 시각을 나타내는 시각 정보를 포함한 전 사용자에 대한 포인트 데이터를 판독하는 포인트 데이터 판독 단계;
    상기 포인트 데이터 판독 단계에서 판독된 포인트 데이터로부터, 상기 사용자 식별자 추출 단계에서 추출된 사용자 식별 정보를 포함한 포인트 데이터를 대상 사용자 포인트 데이터로서 추출하는 대상 사용자 포인트 데이터 추출 단계;
    상기 유출처 영역을 포함한 지역을 나타내는 지도 정보를 판독하는 지도 정보 판독 단계;
    상기 대상 사용자 포인트 데이터 추출 단계에서 추출된 대상 사용자 포인트 데이터에 의해, 동일 사용자이고 또한 동일 유출처 영역에 대한 중복된 대상 사용자 포인트 데이터를 단일의 대상 사용자 포인트 데이터로 하는 제3 단일화 단계;
    상기 제3 단일화 단계에서의 단일화 후 대상 사용자 포인트 데이터에 기초하여, 상기 대상 시간대에 상기 대상 영역으로부터 유출된 유출 사용자 수를 상기 유출처 영역마다 집계하는 위치 정보 집계 단계;
    상기 사용자에 더하여, 상기 포인트 데이터와 관계없는 사람을 포함한, 대상 시간대에 있어 대상 영역으로부터의 상기 유출처 인구 개산치를, 상기 위치 정보 집계 단계에서 집계된 유출 사용자 수 및 유출처 인구 개산치와 유출 사용자 수의 비율에 기초하여, 상기 유출처 영역마다 산출하는 유출처 인구 개산치 산출 단계;
    상기 지도 정보 판독 단계에서 판독된 지도 정보와, 상기 유출처 인구 개산치 산출 단계에서 산출된 상기 유출처 영역마다의 유출처 인구 개산치를 결합하는 지도 정보 결합 단계; 및
    상기 지도 정보 결합 단계에서 결합된 지도 정보를 출력하는 출력 단계
    를 포함하는 위치 정보 분석 방법.

Images