KR20130010017A - 단말기 수 추계 장치 및 단말기 수 추계 방법 - Google Patents

단말기 수 추계 장치 및 단말기 수 추계 방법 Download PDF

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Abstract

단말기 수 추계 장치는, 식별 정보와 위치 정보와 위치 취득 시각 정보를 포함하는 위치 데이터를 취득하는 위치 데이터 취득부; 어느 제1 위치 데이터에 대하여, 동일한 식별 정보를 포함하는 위치 데이터 중 제1 위치 데이터의 직전의 제2 위치 데이터 및 직후의 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보를 취득하는 전후 위치 데이터 취득부; 제1～제3 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보 중 둘 이상에 따라 제1 위치 데이터에 대한 특징량을 계산하는 특징량 계산부; 관측 개시 시각 이후이고 관측 종료 시각 이전의 위치 취득 시각 정보를 포함하고, 관측 영역 정보에 대응하는 위치 정보를 포함하는 관측 대상 위치 데이터를 취득하는 관측 대상 취득부; 및 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량 및 관측 기간 길이에 따라 관측 기간 중에 관측 영역에 재권한 단말기 수를 추계하는 단말기 수 추계부를 포함한다.

Description

단말기 수 추계 장치 및 단말기 수 추계 방법 {NUMBER OF TERMINAL ESTIMATION DEVICE AND NUMBER OF TERMINAL ESTIMATION METHOD}
본 발명은 휴대 단말기(예를 들면, 휴대 전화)의 네트워크 설비로부터 얻은 휴대 단말기에 관한 위치 정보를 이용하여, 어느 영역 내에 존재(재권, 在圈)하는 단말기 수를 추계하는 단말기 수 추계 장치 및 단말기 수 추계 방법에 관한 것이다.
휴대 전화 사업자의 네트워크 설비에서는, 휴대 전화의 이용자에게 전기 통신 서비스를 제공하기 위해 휴대 전화의 위치 데이터나 이용자의 속성 데이터 등의 운용 데이터가 발생한다. 이들 운용 데이터에 대하여 집계 등의 통계 처리를 행함으로써, "인구 분포", "인구 변동", "인구 구성" 등의 인구 동태에 관한 추계치를 얻을 수 있다.
여기서, "인구 분포"는 각 영역에 분포되어 있는 인구, "인구 변동"은 어느 영역에서의 시간 축을 따른 인구의 변동, "인구 구성"은 예를 들면 성별이나 연령층별 등으로 구분한 인구 분포나 인구 변동에 관한 정보이다.
상기한 위치 데이터로서, 예를 들면, 위치 등록 신호가 있다. 이것은 휴대 전화로부터 재권 기지국에 대하여 대략 주기적으로 송신되는 신호이며, 어느 기지국이 어느 휴대 전화의 위치 등록 신호를 수신한 경우, 수신 시점에, 그 휴대 전화는 그 기지국의 전파 도달 범위인 기지국 섹터에 존재하고 있는 것으로 추계할 수 있다.
또, 위치 데이터의 다른 예로서, GPS 정보가 있다. 이것은 휴대 전화로부터 재권 기지국에 대하여 주기적으로, 또는 단말기의 조작 또는 휴대 전화 네트워크로부터의 요구에 따라 송신되는 GPS 측위(測位) 결과에 관한 정보이다. 이것도 마찬가지로, GPS 정보가 수신된 시점에, 그 휴대 전화는 GPS 측위 결과가 나타내는 위치의 주변에 존재하고 있는 것으로 추계할 수 있다(예를 들면, 특허 문헌 1 참조).
상기와 같은 위치 데이터의 관측 결과로부터, 어느 지리 영역에 존재하는 휴대 전화의 대수(단말기 수)를 추계할 수 있으면, 그 위에 휴대 전화의 계약율 등을 가미하는 것 등에 의해, 상기한 다양한 인구 동태에 관한 추계치를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
특허 문헌 1: 일본 공개특허공보 제2003-44969호
그런데, 상기와 같은 위치 데이터로부터 단말기 수를 정확하게 추계하는 것은 쉽지 않다. 이것은, 위치 등록 신호나 GPS 정보 등의 단말기의 위치 데이터는 항상 휴대 전화 네트워크에 송신되는 것은 아니고, 어느 정도의 시간 간격을 두고 송신되는 것, 및 송신의 시간 간격이 일정하지 않은 것에 기인한다.
예를 들면, 위치 데이터로서 위치 등록 신호를 이용하여 단말기 수를 추계하는 것을 생각한다. 만약 위치 등록 신호가 완전히 주기적으로 송신된다고 가정할 수 있다면, 어느 섹터인 정해진 관측 시간 내에 수신되는 위치 등록 신호의 수는, 섹터 내의 단말기 수에 비례한다. 그러나, 실제로는, 위치 등록 신호는, 예를 들면, 휴대 전화 내의 타이머에 의해 주기적으로 송신되는 것을 기본으로 하지만, 어느 특정한 기지국 섹터 사이에 걸치는 계기에 의해 타이머의 상태에 관계없이 위치 등록 신호의 송신이 행해지거나, 통화나 권외 등의 영향에 의해 송신이 지연되는 경우도 있다. 또, GPS 정보에 대해서도 마찬가지로, 권외나 단말기의 조작 등 다양한 영향에 의해 송수신의 주기는 일정하지 않다.
또, 위치 데이터로서 위치 등록 신호와 GPS 정보를 병용하는 것을 생각한다. 이 경우, 단말기 수 추계에 이용할 수 있는 정보량이 증가하므로, 더욱 정밀도가 높은 단말기 수 추계가 가능해질 것으로 기대할 수 있다. 그러나, 이 경우, 양(兩) 정보를 합한 위치 데이터의 송수신 빈도는 각각 단독으로 이용하는 경우에 비해 임의성(randomness)이 더욱 증대하게 되어, 송수신 주기를 일정하다고 가정하여 단말기 수를 추계해 버리면, 역으로 추계 정밀도가 악화할 것이 염려된다.
그러므로, 단말기 수를 양호한 정밀도로 추계하기 위해서는, 수신 신호의 수를 단순히 셀 뿐만 아니라, 수신 신호의 수신 간격의 변동을 고려할 필요가 있다.
본 발명은 상기한 것을 감안하여 이루어진 것이며, 위치 데이터를 이용하여 단말기 수를 추계할 때, 수신 간격의 변동이 미치는 영향을 교정하면서 단말기 수를 양호한 정밀도로 추계하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일 측면에 따른 단말기 수 추계 장치는, 휴대 단말기를 식별하는 식별 정보와, 휴대 단말기의 위치에 관한 위치 정보와, 위치 정보가 취득된 위치 취득 시각 정보를 포함하는 위치 데이터를 취득하는 위치 데이터 취득 수단; 어느 제1 위치 데이터에 대하여, 그 제1 위치 데이터와 동일한 식별 정보를 포함하는 위치 데이터 중, 그 제1 위치 데이터의 직전의 위치 데이터인 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보, 및 그 제1 위치 데이터의 직후의 위치 데이터인 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보를 취득하는 전후 위치 데이터 취득 수단; 제1 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보, 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보 및 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보 중 둘 이상에 따라, 제1 위치 데이터에 대한 특징량을 계산하는 특징량 계산 수단; 관측해야 할 관측 기간에 관한 관측 개시 시각 이후이고 또한 관측 종료 시각 이전인 위치 취득 시각 정보를 포함하고, 또한 관측해야 할 관측 영역에 관한 관측 영역 정보에 대응되는 위치 정보를 포함하는 1 내지 복수의 위치 데이터를, 관측 대상 위치 데이터로서 취득하는 관측 대상 취득 수단; 및 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량, 및 관측 개시 시각과 관측 종료 시각의 차인 관측 기간 길이에 따라, 관측 기간 중에 관측 영역에 재권한 단말기 수를 추계하는 단말기 수 추계 수단을 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고, "특징량"이란, 휴대 단말기에 의해 생성된 위치 데이터에 대한 추정 생성 밀도에 대응하는 정보이며, 여기에서의 "추정 생성 밀도"란, 그 위치 데이터를 생성한 휴대 단말기가, 그 위치 데이터의 생성 시각(상기한 위치 취득 시각에 상당) 주변에서 단위 시간당 생성하는 위치 데이터의 수의 추정치를 의미한다. 상기한 단말기 수 추계 장치에서는, 특징량 계산 수단은 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각과 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각의 차를 제1 위치 데이터에 대한 특징량으로서 계산하고, 단말기 수 추계 수단은 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량의 총계를 관측 기간 길이의 2배로 나누어 얻은 수치를, 단말기 수로서 추계해도 된다. 상세한 원리는 후술하지만, 특징량 계산 수단이 제2, 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각의 차이를 제1 위치 데이터에 대한 특징량으로서 계산하고, 단말기 수 추계 수단이 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량의 총계를 관측 기간 길이의 2배로 나누어 얻은 수치를 단말기 수로서 추계함으로써, 수신 간격의 변동이 미치는 영향을 교정하면서 단말기 수를 양호한 정밀도로 추계할 수 있다.
그리고, 특징량 계산 수단은, 제1 위치 데이터의 위치 취득 시각과 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각의 차가 소정값보다 큰 경우, 제1 위치 데이터의 위치 취득 시각으로부터 미리 정해진 시간만큼 과거로 역행한 시각을, 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각으로서 사용하여, 제1 위치 데이터에 대한 특징량을 계산해도 된다. 마찬가지로, 특징량 계산 수단은, 제1 위치 데이터의 위치 취득 시각과 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각의 차가 소정값보다 큰 경우, 제1 위치 데이터의 위치 취득 시각으로부터 미리 정해진 시간만큼 미래로 진행한 시각을, 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각으로서 사용하여, 제1 위치 데이터에 대한 특징량을 계산해도 된다. 상기와 같이 특징량 계산 수단을 동작시킴으로써, 휴대 단말기가 권외에 위치하고 있는 것이나 휴대 단말기의 전원이 오프되어 있는 것 등에 기인하여 위치 데이터의 취득 시간 간격이 비정상적으로 길게 되었을 때, 그 비정상적으로 길어진 취득 시간 간격에 의한 영향이 과대해지는 것을 방지할 수 있다.
그런데, 특징량 계산 수단은, 제1 위치 데이터가 위치 등록 영역 경계의 걸침에 기인하여 생성된 위치 등록 정보를 포함하는지 여부, 및 제3 위치 데이터가 위치 등록 영역 경계의 걸침에 기인하여 생성된 위치 등록 정보를 포함하는지 여부를 판별하고, 제1 위치 데이터가 위치 등록 영역 경계의 걸침에 기인하여 생성된 위치 등록 정보를 포함하는지 여부의 판별 결과와 제3 위치 데이터가 위치 등록 영역 경계의 걸침에 기인하여 생성된 위치 등록 정보를 포함하는지 여부의 판별 결과에 따라, 제1 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보, 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보 및 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보 중 둘 이상을 이용하여, 제1 위치 데이터에 대한 특징량을 계산해도 된다. 이 경우, 상세한 원리는 후술하지만, 위치 등록 영역 경계의 걸침에 기인하여 생성된 위치 등록 정보에 관한 생성 타이밍의 특성을 고려한 상태에서, 정밀도가 높은 특징량을 얻을 수 있다. 그리고, "위치 등록 영역 경계의 걸침에 기인하여 생성된 위치 등록 정보"란, 휴대 단말기가 위치 등록 영역 경계에 걸친 것에 기인하여 생성된 위치 등록 정보를 의미한다.
더욱 구체적으로는, 특징량 계산 수단은, 제1 위치 데이터가 위치 등록 영역 경계의 걸침에 기인하여 생성된 위치 등록 정보를 포함하는 경우, 제1 위치 데이터의 위치 취득 시각을 제1 변수에 설정하고, 제1 위치 데이터가 위치 등록 영역 경계의 걸침에 기인하여 생성된 위치 등록 정보를 포함하지 않는 경우, 제1 위치 데이터의 위치 취득 시각과 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각의 중간점 시각을 제1 변수에 설정하고, 제3 위치 데이터가 위치 등록 영역 경계의 걸침에 기인하여 생성된 위치 등록 정보를 포함하는 경우, 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각을 제2 변수에 설정하고, 제3 위치 데이터가 위치 등록 영역 경계의 걸침에 기인하여 생성된 위치 등록 정보를 포함하지 않는 경우, 제1 위치 데이터의 위치 취득 시각과 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각의 중간점 시각을 제2 변수에 설정하고, 설정된 제1 변수와 제2 변수의 차분에 따라, 제1 위치 데이터에 대한 특징량을 계산해도 된다.
그리고, 특징량 계산 수단은 제1 위치 데이터의 위치 취득 시각과 제1 변수의 차가 소정값보다 큰 경우, 제1 위치 데이터의 위치 취득 시각으로부터 미리 정해진 시간만큼 과거로 역행한 시각을 제1 변수로서 사용하여, 제1 위치 데이터에 대한 특징량을 계산해도 된다. 마찬가지로, 특징량 계산 수단은, 제1 위치 데이터의 위치 취득 시각과 제2 변수의 차가 소정값보다 큰 경우, 제1 위치 데이터의 위치 취득 시각으로부터 미리 정해진 시간만큼 미래로 진행한 시각을 제2 변수로서 사용하여, 제1 위치 데이터에 대한 특징량을 계산해도 된다. 상기와 같이 특징량 계산 수단을 동작시킴으로써, 휴대 단말기가 권외에 위치하고 있는 것이나 휴대 단말기의 전원이 오프되어 있는 것 등에 기인하여 위치 데이터의 취득 시간 간격이 비정상적으로 길어 졌을 때, 그 비정상적으로 길어진 취득 시간 간격에 의한 영향이 과대하게 미치는 것을 방지할 수 있다.
그런데, 단말기 수 추계 장치에서는, 특징량의 계산 대상으로는, 관측 대상 취득 수단에 의해 취득된 관측 대상 위치 데이터를 대상으로 해도 되고, 위치 데이터 취득 수단에 의해 취득된 모든 위치 데이터를 대상으로 해도 된다. 이 중, 관측 대상 취득 수단에 의해 취득된 관측 대상 위치 데이터를 대상으로 하는 경우, 전후 위치 데이터 취득 수단은, 관측 대상 취득 수단에 의해 취득된 관측 대상 위치 데이터 각각을 제1 위치 데이터로 하여, 그 제1 위치 데이터에 대한 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보, 및 그 제1 위치 데이터에 대한 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보를 취득하고, 특징량 계산 수단은 관측 대상 위치 데이터 각각에 대한 특징량을 계산하고, 단말기 수 추계 수단은 계산으로 얻은 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량을 이용하여 단말기 수를 추계한다.
한편, 위치 데이터 취득 수단에 의해 취득된 모든 위치 데이터를 대상으로 하는 경우, 전후 위치 데이터 취득 수단은, 위치 데이터 취득 수단에 의해 취득된 모든 위치 데이터 각각을 제1 위치 데이터로 하여, 그 제1 위치 데이터에 대한 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보, 및 그 제1 위치 데이터에 대한 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보를 취득하고, 특징량 계산 수단은 모든 위치 데이터 각각에 대한 특징량을 계산하고, 단말기 수 추계 수단은 계산으로 얻은 모든 위치 데이터 각각에 대한 특징량 중, 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량을 이용하여 단말기 수를 추계한다.
본 발명의 일 측면에 따른 단말기 수 추계 장치는, 휴대 단말기를 식별하는 식별 정보와, 휴대 단말기의 위치에 관한 위치 정보와, 위치 정보가 취득된 위치 취득 시각 정보를 포함하는 위치 데이터를 취득하는 위치 데이터 취득 수단; 어느 제1 위치 데이터에 대하여, 그 제1 위치 데이터와 동일한 식별 정보를 포함하는 위치 데이터 중, 그 제1 위치 데이터의 직전의 위치 데이터인 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보, 및 그 제1 위치 데이터의 직후의 위치 데이터인 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보를 취득하는 전후 위치 데이터 취득 수단; 적어도 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보와 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보에 따라, 제1 위치 데이터에 대한 특징량을 계산하는 특징량 계산 수단; 관측해야 할 관측 기간에 관한 관측 개시 시각 이후이고 또한 관측 종료 시각 이전인 위치 취득 시각 정보를 포함하고, 또한 관측해야 할 관측 영역에 관한 관측 영역 정보에 대응되는 위치 정보를 포함하는 1 내지 복수의 위치 데이터를, 관측 대상 위치 데이터로서 취득하는 관측 대상 취득 수단; 및 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량, 및 관측 개시 시각과 관측 종료 시각의 차인 관측 기간 길이에 따라, 관측 기간 중에 관측 영역에 재권한 단말기 수를 추계하는 단말기 수 추계 수단을 포함하는 구성으로 해도 된다.
그리고, 단말기 수 추계 장치는, 단말기 수를 인구로 변환하기 위한 확대 계수를 기억하는 확대 계수 기억 수단을 더 포함하고, 단말기 수 추계 수단은, 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량, 관측 기간 길이, 및 확대 계수에 따라, 관측 기간 중에 관측 영역에 재권한 인구, 및 인구를 추계하는 단위인 인구 추계 단위마다의 인구 중 적어도 한쪽을 추계해도 된다. 상기한 "인구 추계 단위"로서는, 예를 들면, 속성, 장소, 시간대 등을 들 수 있다. 또, 확대 계수는 확대 계수 기억 수단에 기억된 것을 사용해도 되고, 다음과 같이 도출해도 된다. 확대 계수는, 일례로, "재권율과 단말기의 보급률과의 곱(즉, 인구에 대한 재권 수의 비율)"의 역수를 사용할 수 있다. 여기서 "재권율"이란, 계약 대수에 대한 재권 수의 비율을 의미하고, "보급율"이란 인구에 대한 계약 대수의 비율을 의미한다. 이와 같은 확대 계수는, 상기한 인구 추계 단위마다 도출하는 것이 바람직하지만, 필수는 아니다.
또, 확대 계수는, 예를 들면, 다음과 같이 특징량 및 관측 기간 길이에 따라 추계된 단말기 수(재권 수)를 사용하여 도출해도 된다. 즉, 위치 데이터로부터 특징량을 구하고, 특징량 및 관측 기간 길이에 따라 확대 계수 산출 단위마다의 단말기 수를 집계함으로써 사용자 수 피라미드 데이터를 얻는 동시에, 통계 데이터(예를 들면, 주민 기본 대장 등)로서 미리 구해진 동일한 확대 계수 산출 단위에서의 인구 피라미드 데이터를 취득한다. 그리고, 사용자 수 피라미드 데이터 및 인구 피라미드 데이터에 있어 확대 계수 산출 단위마다의 위치 데이터의 취득률(즉, 재권 수/인구)을 산출한다. 여기서 얻은 "위치 데이터의 취득률(즉, 재권 수/인구"가, 전술한 "재권율과 단말기의 보급률의 곱"에 상당한다. 이렇게 하여 얻은 "위치 데이터의 취득률"의 역수를 확대 계수로서 도출할 수 있다. 그리고, 확대 계수를 산출하는 확대 계수 산출 단위로서는, 일례로서, 주소의 도도후켄(일본의 행정구획의 총칭)마다, 5세 또는 10세 단위의 연령층마다, 남녀마다, 시간대로서 1시간마다 등을 채용해도 되고, 이들을 둘 이상 조합한 것을 채용해도 된다. 예를 들면, 확대 계수 산출 단위를 "도쿄도 거주의 20대 남성"이라고 한 경우, 일본 전국에서, 도쿄도 거주의(즉, 사용자 속성에서의 주소 정보가 도쿄도이다) 20대 남성에게 해당하는 위치 데이터를 추출하여 단말기 수를 집계함으로써 사용자 수 피라미드 데이터를 얻는 동시에, 통계 데이터로부터 도쿄도 거주의 20대 남성에 관한 인구 피라미드 데이터를 취득한다. 그리고, 상기 사용자 수 피라미드 데이터를 얻을 때, "도쿄도 거주"라는 조건에 대하여는, 도쿄도에 재권하는 사용자의 위치 데이터만을 추출하는 것이 아니라, 사용자 속성에서의 주소 정보가 도쿄도인 위치 데이터를 추출한다. 그리고, 사용자 수 피라미드 데이터 및 인구 피라미드 데이터로부터 확대 계수 산출 단위(여기서는 도쿄도 거주의 20대 남성)의 위치 데이터의 취득률(즉, 재권 수/인구)을 산출하고, 얻은 "위치 데이터의 취득률"의 역수를 확대 계수로서 도출할 수 있다. 그리고, 본원에서는, 확대 계수 산출 단위와 인구 추계 단위가 같은 것으로서 설명하고 있지만, 이것은 어디까지나 일례이며, 이에 한정되는 것은 아니다.
또, 단말기 수 추계 장치는, 단말기 수 추계 수단에 의한 추계로 얻은 관측 영역마다의 추계치를, 관측 영역과는 상이한 출력 단위마다의 추계치로, 출력 단위와 관측 영역의 중첩 영역이 관측 영역에 차지하는 면적 비에 따라 변환하는 변환 수단을 더 포함해도 된다. 상기한 변환 수단은, 옥내국의 통신 영역 및 전파 도달 범위가 상이한 주파수대를 이용하는 복수의 옥외국의 통신 영역 중 둘 이상이 지리적으로 같은 관측 영역에 중복되어 존재하는 경우에는, 중복되어 존재하는 통신 영역 각각에 대하여 상기 면적 비에 따른 출력 단위마다의 추계치로의 변환, 및 통신 영역 각각의 변환 후의 추계치의 합산을 행함으로써, 출력 단위마다의 추계치를 얻어도 된다.
단말기 수 추계 수단은, 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량, 관측 기간 길이, 단말기 수를 인구로 변환하기 위한 확대 계수, 및 관측 영역과는 상이한 출력 단위와 관측 영역의 중첩 영역이 관측 영역에서 차지하는 면적 비에 따라, 출력 단위마다 또한 인구 추계 단위마다 나누어 인구를 추계해도 된다.
출력 단위마다 또한 인구 추계 단위마다 나누어 인구를 추계하는 태양으로서는, 단말기 수 추계 수단에 의한 인구의 추계에 앞서, 위치 데이터에 대하여, 특징량과, 확대 계수와, 면적 비 및 그 면적 비에 관한 출력 단위 ID의 조합을 관련짓고, 단말기 수 추계 수단은, 동일한 출력 단위 ID가 관련된 위치 데이터에 대하여 (특징량×면적 비×확대 계수)를 산출하고, 얻은 출력 단위마다의 (특징량×면적 비×확대 계수)를 인구 추계 단위별로 집계하고, 얻은 출력 단위마다 또한 인구 추계 단위마다의 집계치 및 관측 기간 길이에 따라, 출력 단위마다 또한 인구 추계 단위마다의 인구를 추계해도 된다.
또, 단말기 수 추계 장치는, 관측 개시 시각과 관측 종료 시각의 세트를 포함하는 관측 기간 정보를 취득하는 관측 기간 취득 수단과, 1 내지 복수의 위치 정보와 대응되는 관측 영역 정보를 취득하는 관측 영역 취득 수단을 더 포함해도 된다.
또, 단말기 수 추계 장치는, 얻은 추계치를 출력하는 출력 수단을 더 포함해도 된다. 출력 수단에 의한 출력 형태는 인구 분포를 나타낸 도면, 시계열적인 인구 변동을 나타낸 도면, 및 인구 구성을 나타낸 도면 중 적어도 하나를 채용 가능하게 되어 있고, 출력 수단에 의한 출력 단위는 휴대 단말기의 사용자의 속성, 시간대, 장소 중 적어도 하나에 따라 설정 가능하게 되어 있다.
또, 단말기 수 추계 장치는, 위치 데이터 취득 수단에 의해 취득된 위치 데이터에 포함되는 식별 정보에 대하여, 일 방향성 함수에 의한 불가역 부호로의 변환을 포함하는 비식별화 처리를 행하는 비식별화 수단을 더 포함하고, 비식별화 수단은 휴대 단말기의 사용자의 속성 정보를 사용한 처리가 행해지는 경우, 상기 처리 전에 속성 정보에 대해 비식별화 처리를 행해도 된다.
또, 단말기 수 추계 장치는, 얻은 추계치가 출력되기 전에, 미리 정해진 기준에 따라 추계치에 대하여 은닉 처리를 행하는 은닉 처리 수단을 더 포함해도 된다. 그 경우, 은닉 처리 수단은, 추계의 기초가 된 영역마다의 위치 데이터가 몇대의 단말기로부터 취득되었는지를 나타내는 취득원 단말기 수가, 은닉 처리가 필요하다고 판단하기 위한 기준값 미만이지 여부를 판정하고, 어느 영역의 위치 데이터의 취득원 단말기 수가 기준값 미만인 경우, 그 영역에 관한 추계치를 은닉해도 된다. 그리고, 상기한 취득원 단말기 수는 동일 단말기에 대한 중복을 제외한 유일한 단말기 수를 나타낸다.
여기에서의 은닉 방법으로서는, 예를 들면, 추계치를 영(0)으로 하는 방법, 추계치를 소정의 문자나 기호(예를 들면, "X" 등)로 표상하는 방법 등을 채용할 수 있다. 한편, 어느 영역의 위치 데이터의 취득원 단말기 수가 기준값 미만이 아닌 경우, 은닉 처리 수단은 추계치에 대하여 은닉 처리를 행하지 않는 것으로 해도 되고, 이하와 같은 라운딩(rounding)을 행해도 된다. 즉, 은닉 처리 수단은, 추계치 출력에서 사용되는 복수의 계급 중 그 영역의 추계치가 속하는 계급에서의 상한값, 하한값, 계급폭, 및 그 추계치에 따라, 그 영역의 추계치를 상한값과의 차분 및 하한값과의 차분에 따른 확률값을 각각 동반한 상한값 및 하한값으로 라운딩해도 된다.
전술한 단말기 수 추계 장치에 따른 발명은, 단말기 수 추계 장치에 의해 실행되는 단말기 수 추계 방법에 따른 발명으로서 파악할 수 있고, 동일한 작용·효과를 얻을 수 있다. 구체적으로는, 관측 대상 위치 데이터를 대상으로 하여 특징량을 계산하는지, 취득된 모든 위치 데이터를 대상으로 하여 특징량을 계산하는지에 따라 다음과 같이 기술할 수 있다.
본 발명의 일 측면에 따른 단말기 수 추계 방법은, 단말기 수 추계 장치에 의해 실행되는 단말기 수 추계 방법으로서, 휴대 단말기를 식별하는 식별 정보와 휴대 단말기의 위치에 관한 위치 정보와 위치 정보가 취득된 위치 취득 시각 정보를 포함하는 위치 데이터를 취득하는 위치 데이터 취득 단계; 관측해야 할 관측 기간에 관한 관측 개시 시각 이후이고 또한 관측 종료 시각 이전인 위치 취득 시각 정보를 포함하고, 또한 관측해야 할 관측 영역에 관한 관측 영역 정보에 대응되는 위치 정보를 포함하는 1 내지 복수의 위치 데이터를 관측 대상 위치 데이터로서 취득하는 관측 대상 취득 단계; 취득된 관측 대상 위치 데이터 각각을 제1 위치 데이터로 하여, 각 제1 위치 데이터에 대하여, 그 제1 위치 데이터와 동일한 식별 정보를 포함하는 위치 데이터 중, 그 제1 위치 데이터의 직전의 위치 데이터인 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보, 및 그 제1 위치 데이터의 직후의 위치 데이터인 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보를 취득하는 전후 위치 데이터 취득 단계; 관측 대상 위치 데이터 각각에 대한 특징량을, 제1 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보, 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보 및 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보 중 둘 이상에 따라 계산하는 특징량 계산 단계; 및 계산으로 얻은 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량, 및 관측 개시 시각과 관측 종료 시각의 차인 관측 기간 길이에 따라, 관측 기간 중에 관측 영역에 재권한 단말기 수를 추계하는 단말기 수 추계 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 측면에 따른 단말기 수 추계 방법은, 단말기 수 추계 장치에 의해 실행되는 단말기 수 추계 방법으로서, 휴대 단말기를 식별하는 식별 정보와 휴대 단말기의 위치에 관한 위치 정보와 위치 정보가 취득된 위치 취득 시각 정보를 포함하는 위치 데이터를 취득하는 위치 데이터 취득 단계; 취득된 모든 위치 데이터 각각을 제1 위치 데이터로 하여, 각 제1 위치 데이터에 대하여, 그 제1 위치 데이터와 동일한 식별 정보를 포함하는 위치 데이터 중, 그 제1 위치 데이터의 직전의 위치 데이터인 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보, 및 그 제1 위치 데이터의 직후의 위치 데이터인 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보를 취득하는 전후 위치 데이터 취득 단계; 모든 위치 데이터 각각에 대한 특징량을, 제1 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보, 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보 및 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보 중 둘 이상에 따라 계산하는 특징량 계산 단계; 관측해야 할 관측 기간에 관한 관측 개시 시각 이후이고 또한 관측 종료 시각 이전인 위치 취득 시각 정보를 포함하고, 또한 관측해야 할 관측 영역에 관한 관측 영역 정보에 대응되는 위치 정보를 포함하는 1 내지 복수의 위치 데이터를 관측 대상 위치 데이터로서 취득하는 관측 대상 취득 단계; 및 계산으로 얻은 모든 위치 데이터 각각에 대한 특징량 중 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량, 및 관측 개시 시각과 관측 종료 시각의 차인 관측 기간 길이에 따라, 관측 기간 중에 관측 영역에 재권한 단말기 수를 추계하는 단말기 수 추계 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또, 본 발명의 일 측면에 따른 단말기 수 추계 방법은, 단말기 수 추계 장치에 의해 실행되는 단말기 수 추계 방법으로서, 휴대 단말기를 식별하는 식별 정보와 휴대 단말기의 위치에 관한 위치 정보와 위치 정보가 취득된 위치 취득 시각 정보를 포함하는 위치 데이터를 취득하는 위치 데이터 취득 단계; 관측해야 할 관측 기간에 관한 관측 개시 시각 이후이고 또한 관측 종료 시각 이전인 위치 취득 시각 정보를 포함하고, 또한 관측해야 할 관측 영역에 관한 관측 영역 정보에 대응되는 위치 정보를 포함하는 1 내지 복수의 위치 데이터를 관측 대상 위치 데이터로서 취득하는 관측 대상 취득 단계; 취득된 관측 대상 위치 데이터 각각을 제1 위치 데이터로 하여, 각 제1 위치 데이터에 대하여, 그 제1 위치 데이터와 동일한 식별 정보를 포함하는 위치 데이터 중, 그 제1 위치 데이터의 직전의 위치 데이터인 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보, 및 그 제1 위치 데이터의 직후의 위치 데이터인 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보를 취득하는 전후 위치 데이터 취득 단계; 관측 대상 위치 데이터 각각에 대한 특징량을, 적어도 상기 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보와 상기 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보에 따라 계산하는 특징량 계산 단계; 및 계산으로 얻은 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량, 및 관측 개시 시각과 관측 종료 시각의 차인 관측 기간 길이에 따라, 관측 기간 중에 관측 영역에 재권한 단말기 수를 추계하는 단말기 수 추계 단계를 포함해도 된다.
또, 본 발명의 일 측면에 따른 단말기 수 추계 방법은, 단말기 수 추계 장치에 의해 실행되는 단말기 수 추계 방법으로서, 휴대 단말기를 식별하는 식별 정보와 휴대 단말기의 위치에 관한 위치 정보와 위치 정보가 취득된 위치 취득 시각 정보를 포함하는 위치 데이터를 취득하는 위치 데이터 취득 단계; 취득된 모든 위치 데이터 각각을 제1 위치 데이터로 하여, 각 제1 위치 데이터에 대하여, 그 제1 위치 데이터와 동일한 식별 정보를 포함하는 위치 데이터 중, 그 제1 위치 데이터의 직전의 위치 데이터인 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보, 및 그 제1 위치 데이터의 직후의 위치 데이터인 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보를 취득하는 전후 위치 데이터 취득 단계; 모든 위치 데이터 각각에 대한 특징량을, 적어도 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보와 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보에 따라 계산하는 특징량 계산 단계; 관측해야 할 관측 기간에 관한 관측 개시 시각 이후이고 또한 관측 종료 시각 이전인 위치 취득 시각 정보를 포함하고, 또한 관측해야 할 관측 영역에 관한 관측 영역 정보에 대응되는 위치 정보를 포함하는 1 내지 복수의 위치 데이터를 관측 대상 위치 데이터로서 취득하는 관측 대상 취득 단계; 및 계산으로 얻은 모든 위치 데이터 각각에 대한 특징량 중 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량, 및 관측 개시 시각과 관측 종료 시각의 차인 관측 기간 길이에 따라, 관측 기간 중에 관측 영역에 재권한 단말기 수를 추계하는 단말기 수 추계 단계를 포함해도 된다.
본 발명에 의하면, 수신 간격의 변동이 미치는 영향을 교정하면서 단말기 수를 양호한 정밀도로 추계할 수 있다.
도 1은 제1～제6 실시예의 통신 시스템의 시스템 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 제1 실시예의 단말기 수 추계 장치의 구성을 나타낸 도면이다.
도 3은 단말기 수 추계의 제1 개념을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 단말기 수 추계에 관한 제1 계산 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 제1 실시예의 단말기 수 추계 처리를 나타낸 흐름도이다.
도 6은 제1, 제2 실시예의 특징량의 계산 처리를 나타낸 흐름도이다.
도 7은 제2 실시예의 단말기 수 추계 장치의 구성을 나타낸 도면이다.
도 8은 제2 실시예의 단말기 수 추계 처리를 나타낸 흐름도이다.
도 9는 단말기 수 추계의 제2 개념을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 제3 실시예의 특징량의 계산 처리를 나타낸 흐름도이다.
도 11은 변수 s, e의 적정화 처리를 나타낸 흐름도이다.
도 12는 제4 실시예의 단말기 수 추계 장치의 구성을 나타낸 도면이다.
도 13은 제4 실시예의 인구 추계 처리를 나타낸 흐름도이다.
도 14는 제5 실시예의 단말기 수 추계 장치의 구성을 나타낸 도면이다.
도 15는 제5 실시예의 인구 추계 처리를 나타낸 흐름도이다.
도 16은 인구 추계 처리에서의 출력 예를 나타낸 도면이다.
도 17은 제6 실시예의 단말기 수 추계 장치의 구성을 나타낸 도면이다.
도 18은 메시와 영역도의 합성을 설명하기 위한 도면이다.
도 19는 각 분할 영역의 면적 및 면적비의 산출을 설명하기 위한 도면이다.
도 20은 어느 메시 내의 분할 영역의 인구의 총계 산출을 설명하기 위한 도면이다.
도 21은 제7 실시예에서의 추계치의 변환 처리를 설명하기 위한 도면이다.
도 22는 대상으로 하는 출력 단위의 추계 인구로의 변환을 행하기 위한 행렬식을 나타낸 도면이다.
도 23은 제8 실시예의 단말기 수 추계 장치의 구성을 나타낸 도면이다.
도 24는 비식별화 처리의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 25는 제9 실시예의 단말기 수 추계 장치의 구성을 나타낸 도면이다.
도 26은 은닉 처리의 일례를 나타낸 흐름도이다.
도 27은 출력 형태의 예로서, 인구 분포, 인구 변동 및 인구 구성을 나타낸 도면이다.
도 28은 단말기 수 추계의 제2 개념을 설명하기 위한 도면이다.
첨부 도면을 참조하면서 본 발명의 실시예를 설명한다. 가능한 경우에는, 동일한 부분에는 동일한 부호를 부여하여, 중복되는 설명을 생략한다.
[제1 실시예]
[통신 시스템의 구성]
도 1은 본 실시예의 통신 시스템(1)의 시스템 구성도이다. 도 1에 나타낸 바와 같이, 이 통신 시스템(1)은 휴대 단말기(100), BTS(기지국)(200), RNC(무선 제어 장치)(300), 교환기(400), 각종 처리 노드(700), 및 관리 센터(500)를 포함하여 구성되어 있다. 또, 이 관리 센터(500)는 사회 센서 유닛(501), 페타마이닝 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, 휴대 단말기(100)에 대한 후술하는 위치 정보를 수집한다. RNC(300)는 휴대 단말기(100) 사이에서 통신 접속이 이루어질 때, RRC 연결(connection) 요구 신호에서의 지연값을 사용하여 휴대 단말기(100)의 위치를 측정할 수 있다. 교환기(400)는, 이와 같이 측정된 휴대 단말기(100)의 위치 정보를 휴대 단말기(100)가 통신 접속을 실행할 때 수취할 수 있다. 교환기(400)는 수취한 위치 정보를 기억해 두고, 소정의 타이밍 또는 관리 센터(500)로부터의 요구에 따라 수집된 위치 정보를 관리 센터(500)에 출력한다.
각종 처리 노드(700)는, RNC(300) 및 교환기(400)를 통해서 휴대 단말기(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.
본 실시예에서의 휴대 단말기(100)의 위치 정보로서는, 위치 등록 신호로부터 구한 재권 섹터를 나타내는 섹터 번호, GPS 측위 시스템이나 PRACHPD에 의한 위치 정보 취득 시스템에서 얻은 위치 측위 데이터 등을 채용할 수 있다. 휴대 단말기(100)의 위치 데이터는, 상기와 같은 위치 정보와 함께, 그 휴대 단말기를 식별하는 식별 정보(예를 들면, 회선 번호 등의 휴대 단말기와 대응되는 정보), 및 위치 정보가 취득된 위치 취득 시각 정보를 포함한다. 그리고, 식별 정보로서 회선 번호를 사용하는 경우에는, 회선 번호를 그대로 사용하는 것은 아니고, 회선 번호와 대응되는 값(예를 들면, 회선 번호의 해시값 등)을 사용하는(즉, 회선 번호를 비식별화하는) 것이 매우 바람직하다. 이와 같이 회선 번호와 대응되는 값(예를 들면, 회선 번호의 해시값 등)을 사용하여 사용자의 속성마다의 처리를 행하는 경우에는, 속성 정보에 포함되는 사용자 특정 가능한 정보에 대해서도, 상기 사용자 특정 가능한 정보와 대응되는 값을 사용(즉, 상기 사용자 특정 가능한 정보를 비식별화)할 필요가 있다. 이와 같은 비식별화에 대하여는, 제8 실시예에서 상세하게 설명한다.
관리 센터(500)는, 전술한 바와 같이, 사회 센서 유닛(501), 페타마이닝 유닛(502), 모바일 인구 통계 유닛(503), 및 가시화 솔루션 유닛(504)을 포함하여 구성되어 있고, 각 유닛에서는, 휴대 단말기(100)의 위치 정보에 사용한 통계 처리를 행한다. 그리고, 후술하는 단말기 수 추계 장치(10)(도 2)는, 예를 들면, 관리 센터(500)로 구성할 수 있다.
사회 센서 유닛(501)은, 각 교환기(400) 및 각종 처리 노드(700)로부터, 또는 오프라인으로, 휴대 단말기(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 수신하거나, 또는 사회 센서 유닛(501)에서 미리 정해진 타이밍에 따라 교환기(400) 및 각종 처리 노드(700)로부터 데이터를 취득하거나 할 수 있도록 구성되어 있다.
페타 마이닝 유닛(502)은 사회 센서 유닛(501)으로부터 수신한 데이터를 소정의 데이터 형식으로 변환하는 서버 장치이다. 예를 들면, 페타마이닝 유닛(502)은 사용자 ID를 키(key)로 정렬(sorting) 처리를 행하거나, 영역마다 분류 처리를 행하거나 한다.
모바일 인구 통계 유닛(503)은, 페타마이닝 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 재권하는 사용자 수를 카운트하거나, 또 재권 분포를 집계할 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), 페타마이닝 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.
[단말기 수 추계 장치의 구성]
다음에, 본 실시예에 따른 단말기 수 추계 장치에 대하여 설명한다. 도 2에는 단말기 수 추계 장치(10)의 기능 블록 구성을 나타낸다. 이 도 2에 나타낸 바와 같이, 단말기 수 추계 장치(10)는 위치 데이터 취득부(11)(위치 데이터 취득 수단), 축적부(12), 관측 기간 취득부(13)(관측 기간 취득 수단), 관측 영역 취득부(14)(관측 영역 취득 수단), 관측 대상 취득부(15)(관측 대상 취득 수단), 전후 위치 데이터 취득부(16)(전후 위치 데이터 취득 수단), 특징량 계산부(17)(특징량 계산 수단), 단말기 수 추계부(18)(단말기 수 추계 수단), 및 단말기 수 출력부(19)(출력 수단)를 구비하고 있다.
이하, 도 2의 단말기 수 추계 장치(10)의 각 부의 기능을 설명한다. 위치 데이터 취득부(11)는 전술한 위치 데이터를 외부로부터 취득하고 축적부(12)에 저장한다. 축적부(12)는 다수의 사용자(휴대 단말기)에 대한 복수의 시각에 걸친 위치 데이터를 저장하고 있다. 관측 기간 취득부(13)는 관측 개시 시각과 관측 종료 시각의 세트를 포함하는 관측 기간 정보를 취득한다. 관측 영역 취득부(14)는 1 내지 복수의 위치 정보와 대응되는 관측 영역 정보를 취득한다. 여기에서의 관측 영역 정보는, 예를 들면, 섹터 번호, 위도·경도, 지리적인 범위(예를 들면, 시구쵸손: 일본의 행정구획으로 한국의 시구읍면에 해당) 등으로서 부여되고, 관측 영역 취득부(14)는 취득되는 관측 영역 정보의 표현 형식과 위치 정보의 표현 형식을 대응시키는 정보(예를 들면, 섹터 번호와 위도 경도의 대응 관계 정보 등)를 관리하는 데이터 베이스를 구비하는 것이 바람직하다.
관측 대상 취득부(15)는, 축적부(12)로부터, 관측해야 할 관측 기간에 관한 관측 개시 시각 이후이고 또한 관측 종료 시각 이전인 위치 취득 시각 정보를 포함하고 또한 관측해야 할 관측 영역에 관한 관측 영역 정보에 대응되는 위치 정보를 포함하는 1 내지 복수의 위치 데이터를, 관측 대상 위치 데이터로서 취득한다. 그리고, 관측 대상 위치 데이터는 별도로 주어진 조건(예를 들면, 휴대 단말기의 사용자의 연령층 등)에 의해 더욱 범위를 좁혀도 된다.
전후 위치 데이터 취득부(16)는 특징량을 구하는 대상의 위치 데이터(이하 "제1 위치 데이터"라고 함)에 대하여, 그 제1 위치 데이터와 동일한 식별 정보를 포함하는 위치 데이터 중, 그 제1 위치 데이터의 직전의 위치 데이터(이하 "제2 위치 데이터"라고 함)의 위치 취득 시각 정보, 및 그 제1 위치 데이터의 직후의 위치 데이터(이하 "제3 위치 데이터"라고 함)의 위치 취득 시각 정보를 취득한다. 그리고, 전후 위치 데이터 취득부(16)는 제2 또는 제3 위치 데이터의 전체를 취득하는 것은 필수가 아니고, 적어도, 위치 데이터에 포함되는 위치 취득 시각 정보를 취득하면 된다.
제1 실시예에서는, 전후 위치 데이터 취득부(16)는 관측 대상 취득부(15)에 의해 취득된 관측 대상 위치 데이터를 제1 위치 데이터로 하여, 그 제1 위치 데이터에 관한 제2, 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보를 취득하고, 후술하는 특징량 계산부(17)는 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량을 계산한다. 즉, 제1 실시예는, 특징량을 계산하는 대상의 위치 데이터를 관측 대상 위치 데이터로 좁히는 실시예이다. 이에 대하여, 후술하는 제2 실시예에서는, 취득된 모든 위치 데이터를 대상으로 하여 특징량을 계산하는 예를 설명한다.
특징량 계산부(17)는 제1 위치 데이터(제1 실시예에서는 관측 대상 위치 데이터) 각각에 대한 특징량을 계산한다. 예를 들면, 특징량 계산부(17)는 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각과 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각의 차를 상기 제1 위치 데이터에 대한 특징량으로서 계산한다. 또, 특징량 계산부(17)는, 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각이 비정상 값인 경우, 여기에서는 일례로서 제1 위치 데이터의 위치 취득 시각과 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각의 차가 소정의 기준값(예를 들면, 1시간)보다 큰 경우에, 제1 위치 데이터의 위치 취득 시각으로부터 미리 정해진 시간(예를 들면, 1시간)만큼 과거로 역행한 시각을 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각으로서 사용하여, 제1 위치 데이터에 대한 특징량을 계산한다. 마찬가지로, 특징량 계산부(17)는, 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각이 비정상 값인 경우, 여기서는 일례로서 제1 위치 데이터의 위치 취득 시각과 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각의 차가 소정의 기준값(예를 들면, 1시간)보다 큰 경우에, 제1 위치 데이터의 위치 취득 시각으로부터 미리 정해진 시간(예를 들면, 1시간)만큼 미래로 진행한 시각을 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각으로서 사용하여, 제1 위치 데이터에 대한 특징량을 계산한다. 이와 같은 제2, 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각이 비정상 값인 경우의 처리는, 필수적인 처리는 아니지만, 상기 처리를 행함으로써, 휴대 단말기(100)가 권외에 위치하고 있는 것이나 휴대 단말기(100)의 전원이 오프되어 있는 것 등에 기인하여 위치 데이터의 취득 시간 간격이 비정상적으로 길어 졌을 때, 그 비정상적으로 길어진 취득시간 간격에 의한 영향이 과대하게 미치는 것을 방지할 수 있다.
단말기 수 추계부(18)는, 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량 및 관측 개시 시각과 관측 종료 시각의 차인 관측 기간 길이에 따라, 관측 기간 중에 관측 영역에 재권한 단말기 수를 추계한다. 자세한 것은 후술하지만, 단말기 수 추계부(18)는 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량의 총계를 관측 기간 길이의 2배로 나누어 얻은 수치를 단말기 수로서 추계한다.
단말기 수 출력부(19)는 추계에 의해 얻은 단말기 수를 출력한다. 여기에서의 출력에는 표시 출력, 음성 출력, 인쇄 출력 등 다양한 출력 태양이 포함된다.
[단말기 수 추계의 개념 및 계산 방법]
다음에, 단말기 수 추계의 생각 및 계산방법을 설명한다. 도 3에 나타낸 모델과 같이, 어느 관측 기간(길이 T) 사이에, n개의 단말기 a1, a2, …, an이 섹터 S를 통과하고, 각 단말기 ai의 관측 기간 내의 섹터 S의 체재 시간이 ti(0＜ti≤T)이었다고 한다. 이때, 섹터 S에 존재하는 단말기 수 m(실제로는 섹터 S에 존재하는 단말기 수 m의 관측 기간 내의 평균값)은, 이하의 식 (1)로 표현된다.
Figure pct00001
즉, 각 단말기 ai의 관측 기간 내의 섹터 S의 체재 시간 ti의 총계를 관측 기간의 길이 T로 나눈 결과를 단말기 수 m으로서 추계한다. 단, 단말기 ai의 관측 기간 내의 섹터 S의 체재 시간 ti의 참값은 관측 불가능하지만, 각 단말기 ai는 신호(예를 들면, 위치 등록 신호)를 발신하고, 이들 신호는 관측 가능하다. 단말기 ai가 관측 기간 내에 섹터 S에서 발신한 신호를, 시각 순으로
Figure pct00002
(xi는, 단말기 ai가 관측 기간 내에 섹터 S에서 발신한 신호의 총수)라고 하면, 단말기 수의 추계란, 관측된 신호 qij(j는 1 이상 xi 이하의 정수)로부터 m의 값을 추계하는 것과 다름없다.
이제, 도 4에 따라 단말기 수 추계의 계산 방법을 설명한다. 단말기 ai로부터 신호 qij가 송신되는 밀도(즉, 단위 시간당의 신호 수)를 pi라고 한다. 이때, 신호가 송신되는 확률이 섹터에 대하여 독립적이면, 단말기 ai가 관측 기간 내에 섹터 S에서 발신한 신호의 총수 xi의 기대값 E(xi)는, E(xi)=ti×pi이므로, 단말기 ai의 관측 기간 내의 섹터 S의 체재 시간 ti의 기대값 E(ti)에 대하여 이하의 식 (2)가 성립한다.
E(ti)=xi/pi (2)
여기서, 신호 qij의 송신 시각을 uij라고 했을 때, 신호 qij의 밀도 pij는, 이하의 식 (3)으로 주어진다.
pij=2/(ui (j+1)-ui (j-1)) (3)
여기서, 신호 qij를 제1 위치 데이터에 관한 신호라고 하면, 신호 qi (j-1)는 제2 위치 데이터에 관한 신호, 신호 qi (j+1)는 제3 위치 데이터에 관한 신호에 상당한다. 본 실시예에서는, 제2 위치 데이터에 관한 신호 qi (j-1)의 송신 시각 ui (j-1)과 제3 위치 데이터에 관한 신호 qi (j+1)의 송신 시각 ui (j+1)의 차, 즉 상기 식 (3)의 (ui(j+1)-ui(j-1))를 제1 위치 데이터에 대한 특징량 wij로 한다. 그러므로, 상기 식 (3)은 아래와 같이 된다. 즉, 특징량 wij는 밀도 pij의 역수에 대응시켜 산출할 수 있다.
pij=2/(ui (j+ 1)-ui (j-1))=2/wij (4)
이때 밀도 pi는,
Figure pct00003
로 주어지므로, 단말기 수 m의 추계치 E(m)은 이하의 식 (6)으로 계산할 수 있다.
Figure pct00004
도 4의 예에서 나타낸 바와 같이, 관측 기간 내이고 또한 단말기 ai가 섹터 S에 체재하고 있던 기간 내에, 단말기 ai는 신호 qi1, qi2, qi3을 송신하고, 신호 qi1의 직전에 신호 qi0를, 신호 qi3의 직후에 신호 qi4를 송신한 것으로 하고, 신호 qi0, qi1, qi2, qi3, qi4의 송신 시각을 각각 ui0, ui1, ui2, ui3, ui4라고 하면, 상기한 개념은 단말기 ai의 관측 기간 내의 섹터 S의 체재 시간 ti을 (ui0와 ui1의 중간점)에서 (ui3와 ui4의 중간점)까지의 기간이라고 추계하는 것에 상당한다. 그리고, 단말기 ai는 관측 기간 내는 아니지만, 섹터 S에서의 체제 중에 신호 qi4를 송신하고 있다. 단, 체재 시간 ti의 추계량의 불편성(不偏性, unbiasedness)을 유지하기 위하여, 여기서는 일례로서, 체재 시간 ti의 종료 시각을 관측 기간 T의 종료 시각과 같은 것으로 하여 추계하는 것은 행하지 않는 처리를 설명한다.
[단말기 수 추계 처리]
이하, 본 발명의 단말기 수 추계 방법에 따른 단말기 수 추계 처리를 설명한다. 여기서는, 휴대 단말기의 위치 데이터에 포함되는 위치 정보에는, 일례로서, 그 휴대 단말기가 재권하는 섹터의 섹터 번호가 부여되어 있는 것으로 한다.
도 5에 나타낸 바와 같이, 먼저, 위치 데이터 취득부(11)가 위치 데이터를 외부로부터 취득하고 축적부(12)에 저장한다(도 5의 단계 S1). 이로써, 축적부(12)는 다수의 사용자(휴대 단말기)에 대한 복수의 시각에 걸친 위치 데이터를 저장하게 된다. 그리고, 단계 S1의 처리 실행 후, 단계 S2 이후의 처리는, 시간을 두고 실행해도 된다. 즉, 단계 S2 이후의 처리의 사전 준비로서 단계 S1을 실행해도 된다.
다음에, 관측 기간 취득부(13)가, 관측 개시 시각과 관측 종료 시각의 세트를 포함하는 관측 기간 정보를 취득하는 동시에, 관측 영역 취득부(14)가, 1 내지 복수의 위치 정보와 대응되는 관측 영역 정보를 취득한다(단계 S2). 여기서는, 관측 기간 정보로서 관측 개시 시각 T1과 관측 종료 시각 T2의 세트가 취득되고, 관측 영역 정보로서 섹터 번호 S가 취득되었다고 한다.
다음에, 관측 대상 취득부(15)가, 축적부(12)로부터, 관측 개시 시간 T1 이후이고 또한 관측 종료 시간 T2 이전인 위치 취득 시각 정보를 포함하고 또한 관측 영역 정보인 섹터 번호 S에 대응되는 위치 정보를 포함하는(예를 들면, 위치 정보가 섹터 번호 S인) 1 내지 복수의 위치 데이터를, 관측 대상 위치 데이터로서 취득한다(단계 S3). 즉, 관측 대상 취득부(15)는 이하의 조건에 합치하는 위치 데이터를 관측 대상 위치 데이터로서 취득한다.
조건 1: 위치 취득 시각이, 관측 개시 시간 T1 이후이고 또한 관측 종료 시간 T2 이전이다. 즉, 관측 기간 내에 포함된다.
조건 2: 위치 정보가 섹터 S이다.
다음에, 취득된 관측 대상 위치 데이터 각각에 대하여, 이하의 단계 S4, S5의 처리가 실행된다. 단계 S4에서는, 전후 위치 데이터 취득부(16)가 관측 대상 위치 데이터 중, 특징량을 구하는 대상으로 하는 위치 데이터(제1 위치 데이터)에 대하여, 그 제1 위치 데이터와 동일한 식별 정보를 포함하는 위치 데이터 중, 위치 취득 시각으로 보아, 그 제1 위치 데이터의 직전의 위치 데이터(제2 위치 데이터)의 위치 취득 시각 정보, 및 그 제1 위치 데이터의 직후의 위치 데이터(제3 위치 데이터)의 위치 취득 시각 정보를 취득한다. 그리고, 전후 위치 데이터 취득부(16)는, 제2, 제3 위치 데이터의 전체를 취득하는 것은 필수가 아니고, 제2, 제3 위치 데이터에 포함되는 위치 취득 시각 정보를 취득하면 된다.
그리고, 단계 S5에서는, 특징량 계산부(17)가 제1 위치 데이터에 대한 특징량을 계산한다. 그 처리 내용에 대하여, 도 6을 사용하여 설명한다. 여기서는, 제1, 제2, 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각을 각각 t1, t2, t3으로 한다. 또, 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각 t2가 비정상 값인 것으로 판단하기 위한 기준이 되는 소정의 기준값(제1, 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각의 차에 관한 기준값)을 기준값 A(예를 들면, 1시간)로 하고, 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각 t3이 비정상 값인 것으로 판단하기 위한 기준이 되는 소정의 기준값(제1, 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각의 차에 관한 기준값)을 기준값 B(예를 들면, 1시간)로 한다.
특징량 계산부(17)는, 제1, 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각의 차(즉, 시각 t1과 t2의 차) Da, 및 제1, 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각의 차(즉, 시각 t1과 t3의 차) Db를 산출한다(도 6의 단계 S11). 그리고, 특징량 계산부(17)는, 제1, 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각의 차 Da가 소정의 기준값 A(예를 들면, 1시간)보다 큰지 여부를 판단하고(단계 S12), 만약, 차 Da가 기준값 A보다 크면, 제1 위치 데이터의 위치 취득 시각 t1로부터 미리 정해진 시간(예를 들면, 1시간)만큼 과거로 역행한 시각을 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각 t2로 한다(단계 S13). 다음에, 특징량 계산부(17)는 제1, 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각의 차 Db가 소정의 기준값 B(예를 들면, 1시간)보다 큰지 여부를 판단하고(단계 S14), 만약, 차 Db가 기준값 B보다 크면, 제1 위치 데이터의 위치 취득 시각 t1로부터 미리 정해진 시간(예를 들면, 1시간)만큼 미래로 진행한 시각을 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각 t3으로 한다(단계 S15). 그리고, 특징량 계산부(17)는, 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각 t2와 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각 t3의 차를, 제1 위치 데이터에 대한 특징량으로서 계산한다(단계 S16). 이상에 의해, 어느 하나의 관측 대상 위치 데이터(제1 위치 데이터)에 대한 단계 S4, S5의 처리가 완료된다.
이후, 전술한 단계 S4, S5의 처리가, 관측 대상 위치 데이터 각각에 대하여 실행되고, 모든 관측 대상 위치 데이터에 대하여 실행이 완료되면(단계 S6에서 긍정(YES) 판단), 단계 S7로 진행된다.
단계 S7에서는, 단말기 수 추계부(18)가, 전술한 식 (6)에 나타낸 바와 같이, 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량 wij의 총계를 관측 기간 길이 T의 2배로 나누어 얻은 수치를 단말기 수로서 추계한다. 그리고, 식 (6)으로부터 명백한 바와 같이, 단말기 수 추계부(18)는 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량 wij 각각을 2로 나누어, (특징량 wij/2)의 총계를 구하고, 구한 총계를 관측 기간 길이 T로 나누어 얻은 수치를 단말기 수로서 추계해도 된다. 단, 본 실시예와 같이 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량 wij의 총계를 관측 기간 길이 T의 2배로 제산(除算)하는 계산 방법 쪽이, 제산의 횟수가 압도적으로 적으므로, 처리 부하를 경감 가능하다는 이점이 있다.
또한, 단말기 수 출력부(19)가 추계에 의해 얻은 단말기 수를 출력한다(단계 S8).
이상의 제1 실시예에 의하면, 위치 데이터를 사용하여 단말기 수를 추계할 때, 전후의 위치 데이터의 취득 시각 정보를 사용한 보정을 행함으로써, 수신 간격의 변동이 미치는 영향을 교정하면서 단말기 수를 양호한 정밀도로 추계할 수 있다.
또, 특징량의 계산 처리 중에, 전술한 제2, 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각이 비정상 값인 경우의 처리를 행함으로써, 휴대 단말기(100)가 권외에 위치하고 있는 것이나 휴대 단말기(100)의 전원이 오프되어 있는 것 등에 기인하여 위치 데이터의 취득 시간 간격이 비정상적으로 길어 졌을 때, 그 비정상적으로 길어진 취득 시간 간격에 의한 영향이 과대하게 미치는 것을 방지할 수 있다.
[제2 실시예]
전술한 제1 실시예에서는, 특징량을 계산하는 대상의 위치 데이터를 관측 대상 위치 데이터로 좁히는 예를 설명하였으나, 이하의 제2 실시예에서는, 취득된 모든 위치 데이터를 대상으로 하여 특징량을 계산하는 예, 즉 단말기 수 추계를 실시하기 전에 미리 모든 위치 데이터에 대한 특징량을 계산하여 두고, 그 중 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량을 이용하여 단말기 수를 추계하는 예를 설명한다. 그리고, 제2 실시예의 통신 시스템의 시스템 구성은, 도 1의 제1 실시예에서의 시스템 구성과 동일하므로, 시스템 구성의 설명을 생략한다.
도 7에 나타낸 바와 같이 제2 실시예에 따른 단말기 수 추계 장치(10)는, 제1 실시예에 따른 단말기 수 추계 장치(도 2)와 동일한 구성 요소를 구비하고, 각 구성 요소의 기능은 거의 동일하므로, 여기서는, 제1 실시예에 따른 단말기 수 추계 장치와의 상위점을 중심으로 설명한다.
제2 실시예의 관측 대상 취득부(15)는, 관측해야 할 관측 기간에 관한 관측 개시 시각 이후이고 또한 관측 종료 시각 이전인 위치 취득 시각 정보를 포함하고, 또한 관측해야 할 관측 영역에 관한 관측 영역 정보에 대응되는 위치 정보를 포함하는 1 내지 복수의 위치 데이터를 관측 대상 위치 데이터로서 취득하고, 그 후, 관측 대상 위치 데이터를 단말기 수 추계부(18)에 출력한다.
전후 위치 데이터 취득부(16)는, 위치 데이터 취득부(11)에 의해 취득된 모든 위치 데이터 각각을 제1 위치 데이터로 하여, 그 제1 위치 데이터에 관한 제2 위치 데이터(직전의 위치 데이터) 및 제3 위치 데이터(직후의 위치 데이터) 각각의 위치 취득 시각 정보를 취득한다. 그리고, 상기한 위치 데이터 취득부(11)에 의해 취득된 위치 데이터는, 위치 데이터 취득부(11)에 의해 취득된 후 축적부(12)에 축적되어 있는 것이라도 되고, 축적부(12)에 축적되지 않고 위치 데이터 취득부(11)로부터 전후 위치 데이터 취득부(16)에 전송된 것이라도 된다.
특징량 계산부(17)는, 위치 데이터 취득부(11)에 의해 취득된 모든 위치 데이터 각각을 제1 위치 데이터로 하여, 그 제1 위치 데이터에 대한 특징량을 계산한다. 이 계산 결과는 방대한 양이 되므로, 도 7에 나타낸 바와 같이 특징량 계산부(17)는, 계산 결과의 특징량을 보관하기 위한 특징량 보관부(17A)를 구비하고, 특징량 보관부(17A)에 의해 계산 결과의 특징량을 보관하는 것이 바람직하다. 그리고, 특징량 계산부(17)가 제2, 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각의 차이를 제1 위치 데이터에 대한 특징량으로서 계산하는 점, 및 도 6에 나타낸 제2 또는 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각이 비정상 값인 경우의 처리를 행하는 점은, 제1 실시예와 같다.
단말기 수 추계부(18)는, 미리 계산되고 특징량 보관부(17A)에 보관된 모든 위치 데이터에 대한 특징량 중, 관측 대상 취득부(15)로부터 수신한 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량을 추출하고, 그 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량 및 관측 개시 시각과 관측 종료 시각의 차(관측 기간 길이)에 따라 관측 기간 중에 관측 영역에 재권한 단말기 수를 추계한다. 구체적으로는, 제1 실시예와 마찬가지로, 단말기 수 추계부(18)는 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량의 총계를 관측 기간 길이의 2배로 나누어 얻은 수치를 단말기 수로서 추계한다.
이하, 제2 실시예에서의 단말기 수 추계 처리를 설명한다. 여기서는, 휴대 단말기의 위치 데이터에 포함되는 위치 정보로서, 그 휴대 단말기가 재권하는 섹터의 섹터 번호가 부여되어 있는 것으로 한다.
도 8에 나타낸 바와 같이, 먼저, 위치 데이터 취득부(11)가 위치 데이터를 외부로부터 취득하고 축적부(12)에 저장한다(도 8의 단계 S21). 단, 축적부(12)에의 위치 데이터의 저장은 필수가 아니고, 위치 데이터를 위치 데이터 취득부(11)에서 전후 위치 데이터 취득부(16)로 직접 전송하고, 후술하는 단계 S22를 실행해도 된다. 또, 단계 S22 이후의 처리는, 단계 S21의 처리 실행 후, 시간 간격을 두고 실행해도 된다.
다음에, 취득된 모든 위치 데이터 각각에 대하여, 이하의 단계 S22～S24의 처리가 실행된다. 단계 S22에서는, 전후 위치 데이터 취득부(16)가, 특징량을 구하는 대상으로 하는 1개의 위치 데이터(제1 위치 데이터)에 대하여, 그 제1 위치 데이터와 동일한 식별 정보를 포함하는 위치 데이터 중, 위치 취득 시각으로 보아, 그 제1 위치 데이터의 직전의 위치 데이터(제2 위치 데이터)의 위치 취득 시각 정보, 및 그 제1 위치 데이터의 직후의 위치 데이터(제3 위치 데이터)의 위치 취득 시각 정보를 취득한다. 그리고, 전후 위치 데이터 취득부(16)는, 제2, 제3 위치 데이터의 전체를 취득하는 것은 필수가 아니고, 제2, 제3 위치 데이터에 포함되는 위치 취득 시각 정보를 취득하면 된다. 그리고, 단계 S23에서는, 특징량 계산부(17)가, 제1 실시예와 동일한 도 6에 나타낸 단계에서, 제1 위치 데이터에 대한 특징량을 계산한다. 단계 S23의 처리는 전술한 제1 실시예의 단계 S5의 처리와 동일하므로 설명을 생략한다. 그 후, 단계 S23에서 얻은 특징량은 특징량 보관부(17A)에 보관된다(단계 S24).
이상에 의해, 어느 하나의 관측 대상 위치 데이터(제1 위치 데이터)에 대한 단계 S22～S24의 처리가 완료된다.
이후, 단계 S22～S24의 처리가, 모든 위치 데이터 각각에 대하여 실행된다. 그리고, 모든 위치 데이터에 대하여 단계 S22～S24의 처리가 완료되면(단계 S25에서 긍정 판단), 모든 위치 데이터에 대한 특징량이 계산되고 특징량 보관부(17A)에 보관되게 된다. 이렇게 하여, 단말기 수 추계를 실시하기 전에 미리 모든 위치 데이터에 대한 특징량을 계산하여 보관해 둘 수가 있다.
다음의 단계 S26에서는, 관측 기간 취득부(13)가 관측 개시 시각과 관측 종료 시각의 세트를 포함하는 관측 기간 정보를 취득하는 동시에, 관측 영역 취득부(14)가, 1 내지 복수의 위치 정보와 대응되는 관측 영역 정보를 취득한다. 여기서는, 관측 기간 정보로서, 관측 개시 시간 T1과 관측 종료 시간 T2의 세트가 취득되고, 관측 영역 정보로서 섹터 번호 S가 취득된 것으로 한다.
다음에, 관측 대상 취득부(15)가, 축적부(12)로부터, 관측 개시 시간 T1 이후이고 또한 관측 종료 시간 T2 이전인 위치 취득 시각 정보를 포함하고, 또한 관측 영역 정보인 섹터 번호 S에 대응되는 위치 정보를 포함하는(예를 들면, 위치 정보가 섹터 번호 S인) 1 내지 복수의 위치 데이터를, 관측 대상 위치 데이터로서 취득한다(단계 S27). 즉, 관측 대상 취득부(15)는 이하의 조건에 합치하는 위치 데이터를 관측 대상 위치 데이터로서 취득한다.
조건 1: 위치 취득 시각이, 관측 개시 시간 T1 이후이고 또한 관측 종료 시간 T2 이전이다. 즉, 관측 기간 내에 포함된다.
조건 2: 위치 정보가 섹터 S이다.
그리고, 관측 대상 위치 데이터의 취득은, 다음과 같이 행해도 된다. 즉, 특징량 계산부(17)가 계산으로 얻은 특징량을 계산 대상의 위치 데이터(상기 제1 위치 데이터)에 관련지어, 관련지은 후의 특징량 부가 위치 데이터를 특징량 보관부(17A)에 보관해 둔다. 그리고, 단말기 수 추계부(18)가 관측 대상 취득부(15)를 경유하여 관측 기간 정보 및 관측 영역 정보를 취득하고, 관측 기간 및 관측 영역의 조건에 합치하는 특징량 부가 위치 데이터를 특징량 보관부(17)로부터 판독하여 관측 대상 위치 데이터로서 취득해도 된다.
도 8에 복귀하고, 다음의 단계 S28에서는, 단말기 수 추계부(18)가, 전술한 식 (6)에 나타낸 바와 같이, 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량 wij의 총계를 관측 기간 길이 T의 2배로 나누어 얻은 수치를, 단말기 수로서 추계한다. 그리고, 식 (6)으로부터 명백한 바와 같이, 단말기 수 추계부(18)는, 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량 wij 각각을 2로 나누어, (특징량 wij/2)의 총계를 구하고, 구한 총계를 관측 기간 길이 T로 나누어 얻은 수치를, 단말기 수로서 추계해도 된다. 단, 본 실시예와 같이 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량 wij의 총계를 관측 기간 길이 T의 2배로 제산하는 계산 방법 쪽이, 제산의 회수가 압도적으로 적으므로, 처리 부하를 경감 가능하다는 이점이 있다.
또한, 단말기 수 출력부(19)가 추계에 의해 얻은 단말기 수를 출력한다(단계 S29). 이상의 제2 실시예에 의하면, 제1 실시예와 마찬가지로, 위치 데이터를 사용하여 단말기 수를 추계할 때, 전후의 위치 데이터의 취득 시각 정보를 사용한 보정을 행함으로써, 수신 간격의 변동이 미치는 영향을 교정하면서 단말기 수를 양호한 정밀도로 추계할 수 있다.
특히, 제2 실시예에서는, 단말기 수 추계를 실시하기 전에 미리 모든 위치 데이터에 대한 특징량을 계산해 보관해 두기 때문에, 단말기 수 추계 장치는, 관측 기간 정보 및 관측 영역 정보를 취득하고 단말기 수의 추계 처리를 개시하고 나서, 추계 결과의 단말기 수를 얻을 때까지의 시간을 단축할 수 있는, 라는 이점이 있다.
그리고, 도 8의 처리에서, 단계 S26～S27의 처리를, 단계 S25 후에 실행하는 것은 필수가 아니고, 단계 S22～S25의 처리와 단계 S26～S27의 처리를 동시 병행하여 실행해도 된다.
[제3 실시예]
제3 실시예에서는, 단말기 수 추계에 관한 제2 방법 및 이 방법에 따른 특징량의 계산 처리에 대하여 설명한다. 제3 실시예에서의 통신 시스템 및 단말기 수 추계 장치의 구성은, 제1, 제2 실시예와 동일하므로, 설명을 생략한다.
도 9에는, 단말기 수 추계의 제2 개념에 관한 도면을 나타낸다. 이 도 9에 서, qij는 단말기 ai에 의해 생성된 위치 데이터를 나타내고, 이 중 qi1, qi2, qi3은 관측 기간 내에 섹터 S에 재권 중에 단말기 ai에 의해 생성된 위치 데이터를 나타낸다. 여기서, qi1는, 단말기 ai가 위치 등록 영역(Location Area, LA)의 경계에 걸쳐 있는 것에 기인하여 생성된 위치 등록 정보(이하 "LA 걸침 위치 등록 정보"라고 함)를 포함한다고 상정하고, 이하 "LA 걸침 위치 등록 정보 qi1"이라고 한다. 이 경우, LA 걸침 위치 등록 정보 qi1이 생성된 타이밍에서 단말기 ai는 섹터 S에 진입했다고 판단할 수 있으므로, LA 걸침 위치 등록 정보 qi1에 대한 특징량 wi1을 전술한 제1, 제2 실시예와 같이 직전의 위치 데이터 qi0의 생성 시각과 직후의 위치 데이터 qi2의 생성 시각의 차분이 아니라, LA 걸침 위치 등록 정보 qi1의 생성 시각과 직후의 위치 데이터 qi2의 생성 시각의 차분으로 하는 개념도 성립한다.
이러한 개념에 근거하면, 단말기 ai가 관측 기간 내에 섹터 S에 재권하고 있던 재권 기간 ti는, 도 9에서 굵은 선으로 나타내는 기간이 되고, 제1, 제2 실시예의 재권 기간(도 9에서 파선으로 나타내는 기간)보다, (LA 걸침 위치 등록 정보 qi1의 생성 시각과 직전의 위치 데이터 qi0의 생성 시각의 차분/2)만큼 짧아진다.
또, 도 28에 나타낸 바와 같이, 위치 데이터 qi4가 LA 걸침 위치 등록 정보를 포함한다고 상정하고, 이하 "LA 걸침 위치 등록 정보 qi4"라고 한다. 이 경우, LA 걸침 위치 등록 정보 qi4가 생성된 타이밍에서 단말기 ai는 섹터 S로부터 퇴출했다고 판단할 수 있다. 그러므로, LA 걸침 위치 등록 정보 qi4의 직전의 위치 데이터 qi3에 대한 특징량 wi3을 계산하는 경우, 위치 데이터 qi3에 대한 특징량 wi3은, (위치 데이터 qi3의 생성 시각과 직후의 LA 걸침 위치 등록 정보 qi4의 생성 시각의 차분/2)만큼 길어진다. 즉, 단말기 ai가 관측 기간 내에 섹터 S에 재권하고 있던 재권 기간 ti는, 도 28에서 굵은 선으로 나타내는 기간이 되고, 제1, 제2 실시예의 재권 기간(도 28에서 파선으로 나타내는 기간)보다, (위치 데이터 qi3의 생성 시각과 직후의 LA 걸침 위치 등록 정보 qi4의 생성 시각의 차분/2)만큼 길어진다.
이상과 같은 단말기 수 추계의 제2 개념에 따른 특징량의 계산 처리에 대하여, 도 10을 사용하여 설명한다. 이하에서는, 특징량을 계산하는 대상의 위치 데이터를 "계산 대상 위치 데이터"라고 한다.
도 10에 나타낸 바와 같이, 특징량 계산부(17)는, 먼저, 계산 대상 위치 데이터가 LA 걸침 위치 등록 정보를 포함하는지 여부를, 예를 들면, 계산 대상 위치 데이터에 포함되는 호(呼) 종류 정보에 의해 판별한다(단계 S31). 여기서, 계산 대상 위치 데이터가 LA 걸침 위치 등록 정보를 포함하는 경우, 특징량 계산을 위한 제1 변수 s(이하 "변수 s"라고 함)에 계산 대상 위치 데이터의 위치 취득 시각을 설정하고(단계 S32), 계산 대상 위치 데이터가 LA 걸침 위치 등록 정보를 포함하지 않는 경우, 변수 s에 계산 대상 위치 데이터의 위치 취득 시각과 직전의 위치 데이터의 위치 취득 시각의 중간점 시각을 설정한다(단계 S33).
다음에, 특징량 계산부(17)는, 직후의 위치 데이터가 LA 걸침 위치 등록 정보를 포함하는지 여부를, 예를 들면, 직후의 위치 데이터에 포함되는 호 종류 정보에 의해 판별한다(단계 S34). 여기서, 직후의 위치 데이터가 LA 걸침 위치 등록 정보를 포함하는 경우, 특징량 계산을 위한 제2 변수 e(이하 "변수 e"라고 함)에 직후의 위치 데이터의 위치 취득 시각을 설정하고(단계 S35), 직후의 위치 데이터가 LA 걸침 위치 등록 정보를 포함하지 않는 경우, 변수 e에 계산 대상 위치 데이터의 위치 취득 시각과 직후의 위치 데이터의 위치 취득 시각의 중간점 시각을 설정한다(단계 S36). 그리고, 상기한 단계 S31, S34의 판별 처리를 호 종류 정보에 따라 행하는 것은 필수가 아니고, 다른 정보에 따라 행해도 된다. 예를 들면, 위치 등록 영역의 범위를 나타내는 영역 정보를 미리 유지하고, 계산 대상 위치 데이터 및 직후의 위치 데이터의 위치 정보와 영역 정보를 기초로, 판별 처리를 행하는 것도 가능하다.
다음에, 특징량 계산부(17)는, 도 11에 나타낸 변수 s, e의 적정화 처리를 행한다(단계 S37). 여기서는, 계산 대상 위치 데이터의 위치 취득 시각을 t1로 하고, 변수 s가 비정상 값인 것으로 판단하기 위한 기준이 되는 소정의 기준값을 기준값 C(예를 들면, 0.5 시간)로 하고, 변수 e가 비정상 값인 것으로 판단하기 위한 기준이 되는 소정의 기준값을 기준값 D(예를 들면, 0.5 시간)로 한다.
특징량 계산부(17)는, 변수 s와 시각 t1의 차 Dc, 및 변수 e와 시각 t1의 차 Dd를 산출한다(도 11의 단계 S41). 그리고, 특징량 계산부(17)는, 변수 s와 시각 t1)의 차 Dc가 소정의 기준값 C(예를 들면, 0.5시간)보다 큰지 여부를 판단하고(단계 S42), 만약, 차 Dc가 기준값 C보다 크면, 시각 t1로부터 미리 정해진 시간(예를 들면, 0.5시간)만큼 과거로 역행한 시각을 변수 s에 설정한다(단계 S43). 다음에, 특징량 계산부(17)는, 변수 e와 시각 t1의 차 Dd가 소정의 기준값 D(예를 들면, 0.5시간)보다 큰지 여부를 판단하고(단계 S44), 만약, 차 Dd가 기준값 D보다 크면, 시각 t1로부터 미리 정해진 시간(예를 들면, 0.5시간)만큼 미래로 진행한 시각을 변수 e에 설정한다(단계 S45). 이와 같은 변수 s, e의 적정화 처리를 행함으로써, 휴대 단말기(100)가 권외에 위치하고 있는 것이나 휴대 단말기(100)의 전원이 오프되어 있는 것 등에 기인하여 위치 데이터의 취득 시간 간격이 비정상적으로 길어 졌을 때, 그 비정상적으로 길어진 취득시간 간격에 의해 영향이 과대하게 미치는 것을 방지할 수 있다.
다음에, 도 10에 복귀하여, 특징량 계산부(17)는 (변수 e - 변수 s)를 2배한 값을, 계산 대상 위치 데이터에 대한 특징량으로서 계산한다(단계 S38). 이상에 의해, 계산 대상 위치 데이터에 대한 특징량을 얻을 수 있다.
이상의 제3 실시예에 의하면, 계산 대상 위치 데이터와 그 직후의 위치 데이터 중 적어도 한쪽이 LA 걸침 위치 등록 정보였던 경우에, 그 LA 걸침 위치 등록 정보가 생성된 타이밍에서 섹터 S로의 유입 또는 섹터 S로부터의 유출이 발생하였다는 것을 고려한 상태에서, 정밀도가 높은 특징량을 얻을 수 있다.
그리고, 제3 실시예에서 설명한 특징량의 계산 방법은, 제1 실시예와 같이 관측 대상 위치 데이터로 좁혀 특징량을 계산하여 단말기 수를 추계하는 경우에도, 제2 실시예와 같이 미리 모든 위치 데이터에 대한 특징량을 계산하여 두고, 그 중 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량을 이용하여 단말기 수를 추계하는 경우에도 적용할 수 있다.
[제4 실시예]
이하의 제4, 제5 실시예에서는, 추계로 얻은 단말기 수를 인구로 변환하기 위한 계수(이하 "확대 계수"라고 함)를 사용하여 인구를 추계하는 예에 대하여 설명한다. 이 중 제4 실시예에서는 특징량에 확대 계수를 승산하고 그 승산 결과의 집계치를 사용하여 인구를 구하는 실시예를 설명하고, 제5 실시예에서는 인구 추계 단위마다(예를 들면, 속성이나 시간대마다) 특징량을 집계하고, 인구 추계 단위에 따른 확대 계수를 그 집계치에 승산하고, 그 승산 결과를 사용하여 인구를 구하는 실시예를 설명한다.
제4 실시예 이후의 실시예에서는, 미리 모든 위치 데이터에 대한 특징량을 계산하고, 그 중 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량을 이용하여 인구 또는 단말기 수를 추계하는 처리를 기본으로 하여 설명한다. 단, 관측 대상 위치 데이터로 좁혀 특징량을 계산하여 인구 또는 단말기 수를 추계하는 처리에 대해서도 적용할 수 있다.
도 12에 나타낸 바와 같이, 제4 실시예에서의 단말기 수 추계 장치(10)의 기능 블록 구성은, 제2 실시예에서의 단말기 수 추계 장치의 기능 블록 구성(도 7)에 대하여 이하의 점이 상이하므로, 이러한 상위점에 대하여 설명한다. 단말기 수 추계 장치(10)는, 단말기 수 추계부(18)에 대신하여, 특징량에 따라 인구를 추계하는 인구 추계부(21)를 구비하고, 단말기 수 출력부(19)에 대신하여, 인구 추계부(21)에 의한 추계치를 출력하는 인구 출력부(22)를 구비한다. 단, 특허청구범위에서의 "단말기 수 추계 수단"은 단말기 수 추계부(18) 및 인구 추계부(21)에 대응하고, "출력 수단"은 단말기 수 출력부(19) 및 인구 출력부(22)에 대응한다.
또, 단말기 수 추계 장치(10)는 휴대 단말기 사용자마다의 속성 정보 및 미리 구한 속성마다의 확대 계수를 기억하는 속성·확대 계수 기억부(23)(확대 계수 기억 수단)를 구비한다. 특징량 계산부(17)는 위치 데이터의 사용자 식별 정보(예를 들면, 해시 완료 전화 번호)를 키(key)로 하여, 사용자의 속성 정보 및 그 속성 정보에 관한 확대 계수를 속성·확대 계수 기억부(23)로부터 판독하고, 위치 데이터에 대하여, 산출된 특징량과 판독한 속성 정보 및 확대 계수를 관련지어, 관련지은 후의 위치 데이터를 특징량 보관부(17A)에 보관한다.
다음에, 제4 실시예의 단말기 수 추계 장치(10)에 의한 처리에 대하여 도 13을 사용하여 설명한다. 도 13에 나타내는 제4 실시예의 처리는, 제2 실시예의 처리(도 8)에 대하여 이하의 점이 상이하므로, 이러한 상위점에 대하여 설명한다.
도 13에 나타낸 바와 같이, 단계 S23에서 특징량의 계산 처리를 행한 후, 단계 S24A에서는, 특징량 계산부(17)는, 위치 데이터의 사용자 식별 정보(예를 들면, 해시 완료 전화 번호)를 키로 하여, 사용자의 속성 정보 및 그 속성 정보에 관한 확대 계수를 속성·확대 계수 기억부(23)로부터 판독하고, 위치 데이터에 대하여, 산출된 특징량과 판독한 속성 정보 및 확대 계수를 관련지어, 관련지은 후의 위치 데이터를 특징량 보관부(17A)에 보관한다. 도 13의 단계 S22～S24A의 처리가 모든 위치 데이터에 대하여 차례로 실행됨으로써, 각각의 특징량, 속성 정보 및 확대 계수가 관련된 위치 데이터가 특징량 보관부(17A)에 보관된다.
그 후, 단계 S26에서, 관측 기간 정보 및 관측 영역 정보가 취득된 후, 단계 S27에서 인구 추계부(21)는, 관측 대상 취득부(15)를 경유하여 관측 기간 정보 및 관측 영역 정보를 수취하고, 관측 기간 정보 및 관측 영역 정보의 조건에 합치하는 위치 데이터(즉, 관측 대상 위치 데이터)를 특징량 보관부(17A)로부터 취득한다. 그리고, 단계 S28A에서 인구 추계부(21)는, 각 관측 대상 위치 데이터에 대하여 특징량과 확대 계수를 승산하고, 얻은 승산 결과의 총계를 (관측 길이×2)로 나눈 값을, 관측 기간에 관측 영역 내에 재권한 인구로서 추계한다. 또, 인구 추계부(21)는, 각 관측 대상 위치 데이터에 관련된 속성 정보나 각 관측 대상 위치 데이터에 포함된 취득 시각 정보에 따라, 각 관측 대상 위치 데이터에 대한 상기 승산 결과를 속성마다 집계하고, 그 집계치를 (관측 길이×2)로 나눈 값을 속성마다의 인구로서 추계한다. 그리고, 여기서는 속성마다 인구를 추계하는 예를 설명하였으나, 인구를 추계하는 단위는 속성에 한정되지 않으며, 장소나 시간대 등을 채용해도 된다. 이하, 이들 추계 단위(속성, 장소, 시간대 등)를 "인구 추계 단위"라고 칭한다.
또한, 다음의 단계 S29에서 인구 출력부(22)는, 단계 S28A의 추계로 얻은 관측 기간에 관측 영역 내에 재권한 인구 및 인구 추계 단위마다의 인구를 출력한다. 여기서는, 예를 들면, 도 16에 나타낸 바와 같이, 관측 영역에 대하여 추정된 인구(도 16에서는 "추정 인구"라고 표기)나, 성별·연령층·주소라는 속성마다의 인구를 출력할 수 있다. 또, 복수의 속성을 조합한 조건(예를 들면, 성별과 주소를 조합한 "도쿄도 거주의 여성"이라는 조건)을 채용해도 된다. 그리고, 여기에서의 출력에는, 표시 출력, 음성 출력, 인쇄 출력 등 다양한 출력 태양이 포함된다.
이상의 같은 제4 실시예에 의해, 관측 기간에 관측 영역 내에 재권한 인구 및 인구 추계 단위(예를 들면, 속성이나 시간대)마다의 인구를 얻을 수 있다.
그리고, 상기한 단계 S28A, S29에서는, 관측 기간 중의 관측 영역 내의 인구와, 인구 추계 단위마다의 인구의 양쪽을 추계하여 출력하는 예를 설명하였으나, 이들 양쪽을 추계하여 출력하는 것은 필수가 아니고, 한쪽을 추계하여 출력해도 된다.
또, 제4 실시예에서는, 확대 계수가 구해져 있는 예를 설명하였으나, 확대 계수는, 다음과 같이 하여 취득해도 된다. 확대 계수는, 일례로서, 재권율과 단말기의 보급률과의 곱(즉, 인구에 대한 재권 수의 비율)의 역수를 사용할 수 있다. 여기서 "재권율"이란, 계약 대수에 대한 재권 수의 비율을 의미하고, "보급률"이란 인구에 대한 계약 대수의 비율을 의미한다. 이와 같은 확대 계수는, 전술한 확대 계수 산출 단위마다 도출하는 것이 바람직하지만, 필수는 아니다. 또, 확대 계수는, 예를 들면, 다음과 같이 특징량 및 관측 기간 길이에 따라 추계된 단말기 수(재권 수)를 사용하여 도출해도 된다. 제1～제3 실시예에서 설명한 방법에 의해 위치 데이터로부터 특징량을 구하고, 특징량 및 관측 기간 길이에 따라, 확대 계수 산출 단위마다의 단말기 수를 집계함으로써 사용자 수 피라미드 데이터를 얻는 동시에, 통계 데이터(예를 들면, 주민 기본 대장 등)로서 미리 구한 동일한 확대 계수 산출 단위에서의 인구 피라미드 데이터를 취득한다. 그리고, 사용자 수 피라미드 데이터 및 인구 피라미드 데이터에 있어 확대 계수 산출 단위마다의 위치 데이터의 취득률(즉, 재권 수/인구)을 산출한다. 여기서 얻은 "위치 데이터의 취득률(즉, 재권 수/인구)"가, 전술한 "재권율과 단말기의 보급율과의 곱"에 상당한다. 이렇게 하여 얻은 "위치 데이터의 취득률"의 역수를 확대 계수로서 도출할 수 있다. 그리고, 확대 계수를 산출하는 확대 계수 산출 단위로는, 일례로서, 주소의 도도후켄마다, 5세 또는 10세 단위 연령층마다, 남녀마다, 시간대로서 1시간마다 등을 채용해도 되고, 이들을 둘 이상 조합한 것을 채용해도 된다. 예를 들면, 확대 계수 산출 단위를 "도쿄도 거주의 20대 남성"이라고 한 경우, 일본 전국에서, 도쿄도 거주(즉, 사용자 속성에서의 주소 정보가 도쿄도인)의 20대 남성에게 해당하는 위치 데이터를 추출하여 단말기 수를 집계함으로써 사용자 수 피라미드 데이터를 얻는 동시에, 통계 데이터로부터 도쿄도 거주의 20대 남성에 관한 인구 피라미드 데이터를 취득한다. 그리고, 상기 사용자 수 피라미드 데이터를 얻을 때, "도쿄도 거주"라는 조건에 대하여는, 도쿄도에 재권하는 사용자의 위치 데이터만을 추출하는 것이 아니라, 사용자 속성에서의 주소 정보가 도쿄도인 위치 데이터를 추출한다. 그리고, 사용자 수 피라미드 데이터 및 인구 피라미드 데이터로부터 확대 계수 산출 단위(여기서는 도쿄도 거주의 20대 남성)의 위치 데이터의 취득률(즉, 재권 수/인구)을 산출하고, 얻은 "위치 데이터의 취득률"의 역수를 확대 계수로서 도출할 수 있다. 그리고, 본원에서는, 확대 계수 산출 단위와 인구 추계 단위가 같은 것으로서 설명하고 있지만, 이것은 어디까지나 일례이며, 이에 한정되는 것은 아니다.
또, 제4 실시예에서는, 제2 실시예를 기본으로 하여 인구를 구하는 처리를 설명하였으나, 제4 실시예는, 전술한 제1, 제3 실시예에도 적용할 수 있다.
[제5 실시예]
제5 실시예에서는, 인구 추계 단위마다(예를 들면, 속성이나 시간대마다) 특징량을 집계하고, 인구 추계 단위에 따른 확대 계수를 그 집계치에 승산함으로써 인구를 구하는 실시예를 설명한다.
도 14에 나타낸 바와 같이, 제5 실시예의 단말기 수 추계 장치(10)의 기능 블록 구성은, 전술한 제4 실시예의 단말기 수 추계 장치(도 12)의 기능 블록 구성과 유사하지만, 확대 계수에 대하여는 특징량 계산부(17)가 아니라 인구 추계부(21)가 속성·확대 계수 기억부(23)로부터 판독하여, 확대 계수를 사용한 인구의 추계를 행하는 점이 제4 실시예와 상이하다. 즉, 특징량 계산부(17) 및 인구 추계부(21)에 의한 처리가 제4 실시예와 상이하므로, 이 점에 대하여 도 15를 사용하여 설명한다.
도 15에 나타낸 바와 같이, 단계 S23에서 특징량의 계산 처리를 행한 후, 단계 S24B에서는, 특징량 계산부(17)는, 사용자 식별 정보(예를 들면, 해시 완료 전화 번호)를 키로 하여 위치 데이터로부터 그 위치 데이터의 사용자의 속성 정보를 특정하고, 그 속성 정보를 속성·확대 계수 기억부(23)로부터 판독하고, 위치 데이터에, 산출된 특징량과 판독한 속성 정보를 관련지어, 관련지은 후의 위치 데이터를 특징량 보관부(17A)에 보관한다. 도 15의 단계 S22～S24B의 처리가 모든 위치 데이터에 대하여 차례로 실행됨으로써, 각각의 특징량 및 속성 정보가 관련된 위치 데이터가, 특징량 보관부(17A)에 보관된다.
그 후, 단계 S26에서, 관측 기간 정보 및 관측 영역 정보가 취득된 후, 단계 S27에서 인구 추계부(21)는 관측 기간 정보 및 관측 영역 정보의 조건에 합치하는 위치 데이터(즉, 관측 대상 위치 데이터)를 특징량 보관부(17A)로부터 취득한다. 그리고, 단계 S28B에서 인구 추계부(21)는 이하와 같이 하여 확대 계수를 사용한 인구의 추계를 행한다.
먼저, 인구 추계부(21)는, 취득된 관측 대상 위치 데이터 중, 어느 인구 추계 단위(속성이나 시간대)의 조건에 합치하는 관측 대상 위치 데이터를 특정하고, 특정된 관측 대상 위치 데이터에 대하여 특징량을 집계하고(단계 S51), 그 인구 추계 단위에 관한 확대 계수를 속성·확대 계수 기억부(23)로부터 판독하여, 그 확대 계수와 특징량 집계치를 승산하고, 승산 결과(확대 계수×특징량 집계치)를 (관측 기간 길이×2)로 나눈 값을 그 인구 추계 단위의 인구로서 추계한다(단계 S52). 그리고, 상기 단계 S51～S52는, 인구 추계 단위 각각에 대하여 실행되고, 모든 인구 추계 단위에 대하여 실행을 완료하면, 단계 S54로 진행된다. 이 시점에서, 추계 결과로서, 인구 추계 단위 각각에 대한 인구를 얻을 수 있다. 또한, 인구 추계 단위 각각에 대한 인구를 총계하고, 그 총계를 관측 기간에 관측 영역 내에 재권한 인구로서 추계한다(단계 S54).
이상의 단계 S28B에 의해, 관측 기간에 관측 영역 내에 재권한 인구 및 인구 추계 단위마다의 인구를 얻을 수 있다. 그리고, 다음의 단계 S29에서 인구 출력부(22)는, 단계 S28A의 추계로 얻은, 관측 기간에 관측 영역 내에 재권한 인구 및 인구 추계 단위마다의 인구를 출력한다.
이상과 같은 제5 실시예에 의해, 예를 들면, 도 16에 나타낸 바와 같은, 관측 영역에 대하여 추정된 인구(도 16에서는 "추정 인구"로 표기)나, 속성이나 시간대 등의 인구 추계 단위마다의 인구를 얻을 수 있다.
그리고, 제4 실시예와 마찬가지로, 단계 S28A, S29에서는, 관측 기간 중의 관측 영역 내의 인구와 인구 추계 단위마다의 인구, 양쪽을 추계하여 출력하는 예를 설명하였으나, 이들 양쪽을 추계하여 출력하는 것은 필수가 아니고, 한쪽을 추계하여 출력해도 된다. 또, 제5 실시예에서는, 제2 실시예를 기본으로 하여 인구를 구하는 처리를 설명하였으나, 제5 실시예는, 전술한 제1, 제3 실시예에도 적용가능하다.
[제6 실시예]
이하의 제6, 제7 실시예에서는, 집계 단위인 영역마다의 추계치(인구 또는 단말기 수)를, 출력 단위(여기서는 일례로서 메시)마다의 추계치로 변환하는 예에 대하여 설명한다. 이 중 제6 실시예에서는, 단일의 주파수대를 이용하는 옥외국의 통신 영역이 존재하는 환경에서의 처리를 설명하고, 제7 실시예에서는, 옥내국의 통신 영역 및 전파 도달 범위가 상이한 주파수대를 이용하는 복수의 옥외국의 통신 영역 중 2개 이상이 지리적으로 중복되어 존재하는 환경에서의 처리를 설명한다. 그리고, 출력 단위와 집계 단위가 동일한 경우에는, 이하의 제6, 제7 실시예에서 설명하는 변환 처리는 불필요하다.
제6 실시예에서는, 제4 실시예에 따른 인구를 추계하는 단말기 수 추계 장치에 대하여, 전술한 메시마다의 추계치로의 변환 기능을 추가한 단말기 수 추계 장치 및 그 처리에 대하여 설명한다.
도 17에 나타낸 바와 같이, 제6 실시예에서의 단말기 수 추계 장치(10)의 기능 블록 구성은, 제4 실시예에서의 단말기 수 추계 장치의 기능 블록 구성(도 12)에서, 인구 추계부(21)와 인구 출력부(22) 사이에 변환부(24)(변환 수단)를 추가한 구성으로 되어 있다. 변환부(24)는 인구 추계부(21)에 의한 추계로 얻은 영역마다의 인구를, 후술하는 처리에 의해 메시마다의 인구로 변환한다.
이하, 변환부(24)의 처리를 도 18에 따라 구체적으로 설명한다. 도 18의 (a)는 영역의 영역 범위를 나타낸 도면이고, 도 18의 (b)은 메시를 나타낸 도면이고, 도 18의 (c)은 영역과 메시를 합성한 합성 도면이다.
변환부(24)는, 미리 기억된 영역 경계 정보에 따라 재현되는 영역도(도 18의 (a) 참조)와 소정의 구획 분류 규칙에 따라 재현되는 2차원적인 메시(도 18의 (b)참조)를 합성하여, 도 18의 (c)에 나타낸 바와 같은 합성 도면을 얻는다. 다음에, 변환부(24)는 상기 합성도에서 메시 경계에 의해 각 영역을 분할한다. 예를 들면, 도 19에 나타낸 바와 같이, 도 18의 (a)의 영역 A는 메시 경계에 의해 4개의 분할 영역 A-1, A-2, A-3, A-4로 분할된다. 그리고, 변환부(24)는 각 분할 영역의 면적을 산출하고, 각 분할 영역의 면적 비를 산출한다. 예를 들면, 도 19에 나타낸 바와 같이, 분할 영역 A-1, A-2, A-3, A-4의 면적으로서 각각 10m2, 50m2, 100m2, 40m2가 산출되었다고 하면, 분할 영역 A-1, A-2, A-3, A-4의 면적 비(예를 들면, 백분율)로서, 5%, 25%, 50%, 20%가 산출된다.
그리고, 변환부(24)가 각 분할 영역의 면적 비를 산출하는 것은 필수는 아니다. 예를 들면, 각 분할 영역의 면적 비는 미리 구해져 있고, 변환부(24)는 각 분할 영역의 면적 비의 정보를 단말기 수 추계 장치(10) 내의 도시하지 않은 테이블 또는 외부로부터 참조 가능하게 된 구성이라도 된다.
다음에, 변환부(24)는 각 분할 영역의 인구를 산출한다. 예를 들면, 도 18의 (a)의 영역 A의 인구가 800명이었다고 하면, 도 18에 나타낸 바와 같이 분할 영역 A-2의 인구로서 200명(즉, 800명×25%)이 산출된다. 마찬가지로, 영역 B, C의 인구가 각각 500명, 750명이었다고 하면, 영역 B에서의 면적 비 80%의 분할 영역 B-1의 인구로서 400명(즉, 500명×80%)이 산출되고, 영역 C에서의 면적 비 80%의 분할 영역 C-4의 인구로서 600명(즉, 750명×80%)이 산출된다.
또한, 변환부(24)는, 하나의 메시에 내포된 복수의 분할 영역의 인구의 총계를 산출함으로써, 그 메시의 인구를 산출한다. 도 20의 예에서는, 하나의 메시에 내포된 분할 영역 A-2, B-1, C-4의 인구의 총계 1200명(즉, 200명+400명+600명)을 산출하고, 이 1200명을 그 메시의 인구로 한다.
이상과 같이 하여, 단일의 주파수대를 이용하는 옥외국의 통신 영역이 존재하는 환경에서, 집계 단위마다의 인구를 출력 단위마다의 인구로 변환할 수 있다.
그리고, 제6 실시예에서는, 제4 실시예를 기본으로 하여, 집계 단위마다의 인구를 출력 단위마다의 인구로 변환하는 처리를 설명하였으나, 제6 실시예는, 전술한 제5 실시예에도 적용할 수 있다. 또, 제6 실시예에서 설명한 변환 처리는, 집계 단위마다의 단말기 수를 출력 단위마다의 단말기 수로 변환하는 경우에도 적용 가능하며, 전술한 제1～제3 실시예에 적용함으로써, 집계 단위마다의 단말기 수를 출력 단위마다의 단말기 수로 변환할 수 있다.
[제7 실시예]
제7 실시예에서는, 옥내국의 통신 영역 및 전파 도달 범위가 상이한 주파수대를 이용하는 복수의 옥외국의 통신 영역 중 둘 이상이 지리적으로 중복되어 존재하는 환경에서, 집계 단위인 영역(섹터)마다의 추계치(단말기 수 또는 인구)를, 출력 단위(여기서는 일례로서 메시)마다의 추계치로 변환하는 예에 대하여 설명한다.
제7 실시예의 단말기 수 추계 장치의 기능 블록 구성은 제6 실시예와 동일하지만, 변환부(24)의 처리가 상이하므로, 변환부(24)의 처리에 대하여 도 21, 도 22에 따라 설명한다.
도 21에 나타낸 바와 같이, 옥내국의 통신 영역 및 전파 도달 범위가 상이한 주파수대(옥외 2GHz/1.7GHz와 옥외 800MHz)를 이용하는 복수의 옥외국의 통신 영역이 지리적으로 중복되어 존재하는 환경에서는, 변환부(24)는, 각각의 통신 영역에 대하여 제6 실시예에서 설명한 변환 처리를 행함으로써, 각각의 통신 영역에 관한 출력 단위(메시)마다의 인구를 구하고, 최후에, 출력 단위마다 각 통신 영역에 관한 인구를 합산함으로써, 출력 단위마다의 인구를 얻는다.
도 21의 예에서는, 변환부(24)는, 먼저, 옥외 2GHz/1.7GHz를 이용하는 옥외국의 통신 영역, 옥외 800MHz를 이용하는 옥외국의 통신 영역, 옥내국의 통신 영역 각각에 대하여 제6 실시예에서 설명한 변환 처리를 행한다. 예를 들면, 옥외(2GHz/1.7GHz를 이용하는 옥외국의 통신 영역에서, 출력 단위 Q와 영역 A가 중첩된 분할 영역이 영역 A 전체에 대하여 40%의 면적 비인 것으로 하면, 영역 A의 추계 인구 100명에게 면적 비 0.4를 승산함으로써, 출력 단위 Q와 영역 A가 중첩된 분할 영역의 추계 인구 40명을 얻을 수 있다. 마찬가지로 하여, 출력 단위 Q와 영역 B가 중첩된 분할 영역에 대한 추계 인구 3명(영역 B의 추계 인구 30명×면적 비 0.1), 및 출력 단위 Q와 영역 C가 중첩된 분할 영역의 추계 인구 5명(영역 C의 추계 인구 100명×면적 비 0.05)을 얻을 수 있다. 옥외 800MHz를 이용하는 옥외국의 통신 영역에 대해서도 마찬가지로, 출력 단위 Q와 영역 D가 중첩된 분할 영역의 추계 인구 3명(영역 D의 추계 인구 10명×면적 비 0.3), 및 출력 단위 Q와 영역 F가 중첩된 분할 영역의 추계 인구 9명(영역 F의 추계 인구 30명×면적 비 0.3)을 얻을 수 있다. 한편, 옥내국에 대하여는, 개개의 옥내국의 전파 도달 범위인 영역은 매우 작아서, 도 21의 예에서는, 1개의 옥내국의 영역 L의 전체가 출력 단위 Q와 겹쳐져 있으므로, 100%의 면적 비라고 생각할 수 있다. 그래서, 영역 L의 추계 인구 10명에 면적 비 1.0을 승산함으로써, 출력 단위 Q와 영역 L가 중첩된 영역(이 예에서는 영역 L 전체)의 추계 인구 10명을 얻을 수 있다.
최후에, 변환부(24)는, 상기와 같이 하여 얻은, 출력 단위 Q와 각 영역이 중첩된 영역의 추계 인구를 합산함으로써, 출력 단위 Q의 추계 인구 70명을 얻는다. 이상과 같이 하여, 집계 단위마다의 인구로부터 출력 단위 Q의 추계 인구로 변환할 수 있다.
도 21은, 하나의 출력 단위 Q의 추계 인구로의 변환을 나타내고 있지만, 동일한 처리를 다른 출력 단위에 대해서도 실행함으로써, 대상으로 하는 모든 출력 단위의 추계 인구로의 변환을 행할 수 있다.
도 22에는, 대상으로 하는 n개의 출력 단위의 추계 인구로의 변환을 행하기 위한 행렬식을 나타낸다. 즉, 도 22의 식의 우변의
Figure pct00005
(j는 1 이상 m 이하의 정수(m는 대상으로 하는 n개의 출력 단위 중 어느 것과 중첩되어 있는 집계 단위의 수))는, 추계에 의해 구한 집계 단위마다의 인구(추계 인구)를 의미하고, 좌변의
Figure pct00006
(i는 1 이상 n 이하의 정수)는 출력 단위마다의 인구를 의미하고, 우변의 행렬식에서의
Figure pct00007
는, 집계 단위 bj의 인구로부터 출력 단위 ai의 인구로 변환하기 위한 변환계수를 의미한다. 여기에서의 변환계수는 전술한 분할 영역이 원래의 영역 전체에서 차지하는 면적 비에 상당한다.
도 22에서의 각 변환계수는 추계 단위(예를 들면, 영역)와 출력 단위(예를 들면, 메시)의 위치 관계로부터 미리 구할 수 있으며, 각 변환계수를 미리 구하여 도 22의 식을 기억하여 둠으로써, 도 22의 식을 이용하여, 추계에 의해 구한 집계 단위마다의 인구(추계 인구)로부터 출력 단위마다의 인구로 간단하고 쉽게 또한 신속하게 변환할 수 있다.
이상과 같이 하여, 옥내국의 통신 영역 및 전파 도달 범위가 상이한 주파수대를 이용하는 복수의 옥외국의 통신 영역 중 둘 이상이 지리적으로 중복되어 존재하는 환경이라도, 집계 단위마다의 인구를 출력 단위마다의 인구로 변환할 수 있다.
그리고, 제6, 제7 실시예에서는, 미리 추계에 의해 얻은 집계 단위마다의 인구를 출력 단위마다의 인구로 변환하는 예를 설명하였으나, 이하의 변형예도 생각할 수 있다.
특징량 및 확대 계수와 함께, 그 위치 데이터가 속하는 영역(집계 단위)이 지리적으로 중복되는 복수의 출력 단위 각각에 관한 출력 단위 ID 및 그 출력 단위와의 중첩 부분의 면적 비(즉, 중첩 부분이 집계 단위 전체에서 차지하는 면적 비) 중 하나 이상의 조합을, 위치 데이터에 관련지어 특징량 보관부(17A)에 보관해 둔다.
여기서, 동일한 출력 단위 ID가 관련된 위치 데이터에 대하여 (특징량×면적 비)를 산출하고, 얻은 (특징량×면적 비)를 출력 단위마다 집계하고, 출력 단위마다의 집계치를 (관측 기간 길이×2)로 나눔으로써 출력 단위마다의 단말기 수를 추계해도 된다.
또, 동일한 출력 단위 ID가 관련된 위치 데이터에 대하여 (특징량×면적 비×확대 계수)를 산출하고, 얻은 (특징량×면적 비×확대 계수)를 출력 단위마다 집계하고, 출력 단위마다의 집계치를 (관측 기간 길이×2)로 나눔으로써, 출력 단위마다의 인구를 추계해도 된다. 그때, 출력 단위마다의 (특징량×면적 비×확대 계수)를 인구 추계 단위(예를 들면, 속성이나 시간대 등)별로 집계하고, 얻은 출력 단위마다 또한 인구 추계 단위마다의 집계치를 (관측 기간 길이×2)로 나눔으로써, 출력 단위마다 또한 인구 추계 단위마다의 인구를 추계해도 된다.
또, 동일한 출력 단위 ID가 관련된 위치 데이터에 대하여, 인구 추계 단위(예를 들면, 속성이나 시간대 등)별로 (특징량×면적 비)를 산출하고, 얻은 인구 추계 단위별 (특징량×면적 비)를 출력 단위마다 집계하고, 얻은 출력 단위마다 또한 인구 추계 단위마다의 (특징량×면적 비)의 집계치에 그 인구 추계 단위에 관한 확대 계수를 승산하고, 얻은 승산 결과를 (관측 기간 길이×2)로 나눔으로써, 출력 단위마다 또한 인구 추계 단위마다의 인구를 추계해도 된다. 단, 이 경우에는, 위치 데이터에 확대 계수를 관련짓는 것은 필수가 아니고, 각 인구 추계 단위에 관한 확대 계수는, 예를 들면, 위치 데이터와는 별도로 미리 기억된 것 또는 외부로부터 취득된 것을 상한의 승산 시에 사용해도 된다. 상기한 처리에 의해, 출력 단위마다 또한 인구 추계 단위마다의 인구를 얻을 수 있으면, 출력 단위마다 또한 인구 추계 단위마다의 인구를 출력 단위마다 합산함으로써, 출력 단위마다의 인구를 추계해도 된다.
또, 전술한 바와 같이, 확대 계수를 인구 추계 단위마다 구하는 것은 필수가 아니고, 예를 들면, 전체에 공통의 확대 계수를 사용하는 등, 인구 추계 단위마다의 확대 계수를 사용하지 않아도 된다. 이와 같은 경우, 일례로서, 대상이 되는 모든 위치 데이터에 대한 (특징량×면적 비)를 집계하고, 얻은 집계치에 공통의 확대 계수를 승산하고, 승산 결과를 (관측 기간 길이×2)로 나눔으로써, 인구를 추계해도 된다.
그리고, 상기와 같은 다양한 변형예에서 사용되는 특징량은, 전술한 제1～제3 실시예 중 어느 방법으로 산출해도 된다.
또, 제7 실시예에서는, 제4 실시예를 기본으로 하여, 집계 단위마다의 인구를 출력 단위마다의 인구로 변환하는 처리를 설명하였으나, 제7 실시예는, 전술한 제5 실시예에도 적용할 수 있다. 또, 제7 실시예에서 설명한 변환 처리는, 집계 단위마다의 단말기 수를 출력 단위마다의 단말기 수로 변환하는 경우에도 적용 가능하며, 전술한 제1～제3 실시예에 적용함으로써, 집계 단위마다의 단말기 수를 출력 단위마다의 단말기 수로 변환할 수 있다.
[제8 실시예]
제8 실시예에서는, 위치 데이터나 속성 정보로부터 개인 식별성을 가지는 정보를 제거하기 위한 비식별화 처리를 행하는 실시예에 대하여 설명한다.
도 23에 나타낸 바와 같이, 제8 실시예에서의 단말기 수 추계 장치(10)의 기능 블록 구성은, 제4 실시예에서의 단말기 수 추계 장치의 기능 블록 구성(도 12)에서, 위치 데이터 취득부(11)와 축적부(12)의 사이에, 비식별화 처리를 행하는 비식별화부(25)(비식별화 수단)를 추가한 구성으로 되어 있다.
비식별화부(25)는, 위치 데이터에 포함되는 식별 정보(예를 들면, 전화 번호)에 대하여, 일 방향성 함수에 의한 불가역 부호로의 변환을 포함하는 비식별화 처리를 행한다. 여기서 일 방향성 함수를 사용하는 것은, 변환 후의 정보로부터의 복원을 방지하기 위해서이며, 일 방향성 함수로서는, 예를 들면, 도 24에 나타낸 바와 같이, 국내외의 평가 프로젝트나 평가 기관에 의해 권장되고 있는 해시 함수에 기반한 키 해시 함수(keyed hash function)를 사용할 수 있다.
또, 도 24에 나타낸 바와 같이, 휴대 단말기의 사용자의 속성 정보를 사용한 처리가 행해지는 경우, 비식별화부(25)는 그 처리 전에, 속성 정보 중의 개인을 특정 가능한 번호(예를 들면, 전화 번호)에 대하여, 일 방향성 함수에 의한 불가역 부호로의 변환을 포함하는 비식별화 처리를 행한다. 또한, 비식별화부(25)는, 속성 정보 중의 성명 정보를 삭제하고, 생년월일 정보를 연령 정보로 치환하고, 주소 정보를 번지 정보가 삭제된 쵸쵸메(일본의 시가지 구획 단위로 한국의 동(洞)가(街)에 해당) 레벨의 주소 정보로 치환해도 된다.
이상과 같은 비식별화부(25)에 의한 비식별화 처리에 의해, 위치 데이터나 속성 정보로부터 개인 식별성을 가지는 정보를 제거할 수 있으므로, 위치 데이터나 속성 정보로부터 개인이 식별되는 문제를 미연에 방지할 수 있다.
그리고, 제8 실시예에서는, 제4 실시예를 기본으로 하여, 비식별화 처리를 설명하였으나, 제8 실시예는 전술한 제5 실시예에도 적용할 수 있다. 또, 제8 실시예에서 설명한 비식별화 처리는 인구 추계뿐 아니라, 제1～제3 실시예에서 설명한 단말기 수 추계에 대해서도 적용할 수 있다. 또, 제8 실시예에서 설명한 비식별화 처리는, 제6, 제7 실시예에서 설명한 변환 처리를 행하는 경우에도 적용할 수 있다.
[제9 실시예]
제9 실시예에서는, 어느 추계치(단말기 수나 인구 등)가 출력되기 전에, 미리 정해진 기준에 따라 추계치에 대하여 은닉 처리를 행하는 실시예에 대하여 설명한다.
도 25에 나타낸 바와 같이, 제9 실시예에서의 단말기 수 추계 장치(10)의 기능 블록 구성은, 제8 실시예에서의 단말기 수 추계 장치의 기능 블록 구성(도 23)에서, 인구 추계부(21)와 인구 출력부(22)의 사이에, 은닉 처리를 행하는 은닉 처리부(26)(은닉 처리 수단)을 추가한 구성으로 되어 있다.
은닉 처리부(26)는, 인구 추계부(21)로부터 추계치(추계 인구 등)를 수취했을 때, 예를 들면, 도 26에 나타낸 은닉 처리를 행한다. 즉, 은닉 처리부(26)는 추계의 기초가 된 영역(셀)마다의 위치 데이터가 몇 대의 단말기로부터 취득되었는지를 나타내는 취득원 단말기 수가, 은닉 처리가 필요하다고 판단하기 위한 미리 정해진 기준값(일례로서 10) 미만인지 여부를 판정한다(도 26의 단계 S61). 그리고, 취득원 단말기 수는 동일 단말기에 대한 중복을 제외한 유일한 단말기 수를 나타낸다. 여기에서의 판정을 행하는 데는, 영역(셀)마다의 위치 데이터의 취득원 단말기 수가 필요하지만, 일례로서는, 인구 추계부(21)가, 위치 데이터에 대응된 특징량을 집계할 때, 그 위치 데이터 내의 식별 정보(예를 들면, 전술한 비식별화부(25)에 의한 비식별화 처리 후의 해시 완료 전화 번호)의 수를 카운트하고, 얻은 해시 완료 전화 번호 총수의 정보를 은닉 처리부(26)에 전달하여, 은닉 처리부(26)가 해시 완료 전화 번호 총수를 영역(셀)마다의 위치 데이터의 취득원 단말기 수로서 사용해도 된다.
단계 S61에서, 추계의 기초가 된 영역(셀)마다의 위치 데이터의 취득원 단말기 수가 기준값 미만이라면, 은닉 처리부(26)는 그 영역(셀)에 관한 추계치를 영(0)으로 함으로써, 그 추계치를 은닉한다(단계 S62). 그리고, 여기에서의 은닉 방법은, 추계치를 영으로 하는 것에 한정되지 않고, 추계치를 소정의 문자나 기호(예를 들면, "X" 등)으로 표상하는 방법 등 다른 방법을 채용해도 된다.
한편, 단계 S61에서, 추계의 기초가 된 영역(셀)마다의 위치 데이터의 취득원 단말기 수가 기준값 이상이면, 은닉 처리부(26)는 그 영역(셀)에 관한 추계치에 대하여, 다음과 같은, 추계치 출력에서 사용되는 계급폭의 확률적 라운딩을 행한다(단계 S63). 즉, 어느 영역(셀)에 관한 추계치를 x, 계급폭을 k라고 하면, 은닉 처리부(26)는, kn≤x＜k(n+1)(n는 정수)의 경우에, 그 추계치 x를, 확률(x-kn)/k에 의해 k(n+1)로, 확률(k(n+1)-x/k에 의해 kn으로 라운딩한다.
예를 들면, 추계치 x가 23, 계급폭 k가 10인 경우, k×2≤x＜k(2+1)이므로, n=2가 되고, 추계치 "23"은, 확률 0.3(30%의 확률)에 의해 "30"으로, 확률 0.7(70%의 확률)에 의해 "20"으로 라운딩할 수 있다.
이상과 같은 은닉 처리부(26)에 의한 은닉 처리에 의해, 추계 결과로부터의 개인 특정을 방지하여 추계 결과의 유용성을 높일 수 있다. 또, 은닉된 값이 다른 값으로부터 추측되는 문제를 미연에 방지할 수 있다.
그리고, 확률적 라운딩에서의 계급폭은, 집계에 사용한 위치 데이터 중 확대 계수가 최대인 것을 추출하고, 그 확대 계수를 소정 배(예를 들면, 10배)한 값을 계급폭으로서 설정해도 된다. 또, 미리 계급폭을 결정하여 두고, 확률적 라운딩을 실시해도 된다. 그때, 확대 계수가 미리 정해진 계급폭의 소정 비율(예를 들면, 1/10)을 초과하는 위치 데이터를 포함하는 영역(셀)의 데이터는 버린다는 처리 규칙을 채용해도 된다.
또, 은닉 처리부(26)에 의한 은닉 처리는, 도 26에 나타낸 처리에 한정되지 않고, 다른 처리를 채용해도 된다. 예를 들면, 도 26의 단계 S61에서는, "추계의 기초가 된 영역(셀)마다의 위치 데이터의 취득원 단말기 수"에 대신하여, "추계의 기초가 된 영역(셀)마다의 위치 데이터의 개수"가 기준값 미만인지 여부를 판정해도 되고, "출력되는 추계치(인구 또는 단말기 수)"가 기준값 미만인지 여부를 판정해도 된다. 또, 도 26의 단계 S61에서 부정(NO) 판정된 경우에는, 단계 S63의 처리를 생략해도 된다.
그리고, 제9 실시예에서는, 제8 실시예(비식별화 처리를 행하는 예)를 기본으로 하여 은닉 처리를 설명하였으나, 제8 실시예와 같은 비식별화 처리를 행하지 않는 경우에 대해서도 적용할 수 있다. 또, 제9 실시예는, 제4, 제5 실시예에서 설명한 인구 추계에 대해서도 적용 가능하며, 제1～제3 실시예에서 설명한 단말기 수 추계에 대해서도 적용할 수 있다. 또, 제9 실시예는, 제6, 제7 실시예에서 설명한 변환 처리를 행하는 경우에 대해서도 적용할 수 있다.
이제, 전술한 다양한 실시예의 인구 추계 단위, 및 출력에 관한 출력 단위 및 출력 형태에 대하여 이하에 설명한다.
인구 추계 단위는, 사용자의 속성(연령, 성별, 주소 등), 시간대, 장소(섹터나 메시 등) 중 적어도 하나에 따라 설정 가능하게 되어 있다. 예를 들면, 인구 추계 단위로서, 어느 속성이 정해진 경우에는, 제4 실시예에서도 설명한 바와 같이, 인구 추계부(21)는, 각 관측 대상 위치 데이터에 관련된 속성 정보에 따라, 인구 추계 단위가 된 속성마다, 각 관측 대상 위치 데이터에 관련된 특징량과 확대 계수를 승산하고, 그 승산 결과의 총계를 (관측 길이×2)로 나눔으로써, 인구 추계 단위가 된 속성마다의 인구를 추계할 수 있다. 예를 들면, 도 16에 나타낸 바와 같이, 관측 영역에 대하여 추정된 인구나, 성별·연령층·주소라는 속성마다의 인구를 출력할 수 있다. 또, 복수의 속성을 조합한 조건(예를 들면, 성별과 주소를 조합한 "도쿄도 거주의 여성"이라는 조건)을 채용해도 된다. 또, 인구 추계 단위로서, 예를 들면, 매일 1시간 단위의 시간대가 정해진 경우에는, 인구 추계부(21)는, 각 관측 대상 위치 데이터에 포함된 취득 시각 정보에 따라, 각 관측 대상 위치 데이터가 어느 시간대에 해당하는지를 특정하고, 1시간 단위의 시간대마다, 각 관측 대상 위치 데이터에 관련된 특징량과 확대 계수를 승산하고 그 승산 결과의 총계를 (관측 길이×2)로 나눔으로써, 시간대마다의 인구를 추계할 수 있다. 그리고, 인구 추계 단위로서 시간대를 설정하는 경우에는, 시계열에 따라 불연속적인 시간대(예를 들면, 매일 13:00～14:00의 시간대, 매주 토요일 및 일요일의 10: 00～11:00의 시간대 등)를 설정해도 된다.
한편, 출력에 관한 출력 단위도, 추계 단위와 마찬가지로, 사용자의 속성(연령, 성별, 주소 등), 시간대, 장소(섹터나 메시 등) 중 적어도 하나에 따라 설정 가능하게 되어 있다.
또, 출력에 관한 출력 형태는, 예를 들면, 도 27의 (a)에 나타낸 인구 분포를 나타낸 도면, 도 27의 (b)에 나타낸 시계열적인 인구 변동을 나타낸 도면, 도 27의 (c)에 나타낸 인구 구성을 나타낸 도 등, 다양한 출력 형태를 선택 가능하게 되어 있다. 또, 이들 각각에 대하여, 사용자의 속성(연령, 성별, 주소 등), 시간대, 장소(섹터나 메시 등) 중 하나 또는 복수의 조합마다 출력해도 되고, 예를 들면, 도 27의 (c)에 나타낸 바와 같이 5세 단위의 연령층마다의 남녀별 인구 구성을 출력할 수 있다.
다음에, 특징량에 관한 변형예를 설명한다. 전술한 제1, 제2 실시예에서는, 특징량을 구하는 대상의 위치 데이터(제1 위치 데이터)의 전후의 위치 데이터의 시간차(제2 위치 데이터와 제3 위치 데이터의 시간 차)를, 제1 위치 데이터의 특징량으로서 산출하는 예를 나타낸다. 이것을 식으로 나타내면, 특징량은 이하의 식 (7)로 나타낼 수 있다. 그리고, 이하의 식 (7)은, 전술한 식 (4)을 변형했을 뿐이며, 식(4)와 등가이다(즉, 식 (4)의 개념을 변경한 것은 아니다).
wij=ui (j+1)-ui (j-1) (7)
본 변형예는, 특징량 계산부(17)에서 산출되는 특징량의 산출 방법의 다른 변형을 나타낸 것이다.
본 변형예에서는, 특징량 계산부(17)는, 상기한 제1 위치 데이터의 특징량을 구하는 경우, 제2 위치 데이터 및 제3 위치 데이터에 대한 종류별 정보(예를 들면, 후술하는 위치 데이터의 생성 요인(생성 타이밍))을 고려한다. 구체적으로는, 특징량 계산부(17)는, 제3 위치 데이터와 제1 위치 데이터의 시간차에 대하여, 제3 위치 데이터의 종류별 정보(여기서는 생성 요인)에 대응하는 보정 계수 α를 승산한 값을 산출하는 동시에, 제1 위치 데이터와 제2 위치 데이터의 시간차에 대하여, 제2 위치 데이터의 종류별 정보(여기서는 생성 요인)에 대응하는 보정 계수 β를 승산한 값을 산출한다. 단, 상기 이외에, 특징량 계산부(17)는, 제1 위치 데이터의 종류별 정보에 따라 보정 계수 α 또는 β을 정해도 되고, 또, 제1 및 제2 위치 데이터의 종류별 정보에 따라 보정 계수 β를 정해도 되고, 제1 및 제3 위치 데이터의 종류별 정보에 따라 보정 계수 α를 정해도 된다. 그리고, 특징량 계산부(17)는, 이들의 승산으로 얻은 값을 합산한 값을 제1 위치 데이터의 특징량으로 한다. 특징량 계산부(17)에서의 특징량의 산출 처리를 식으로 나타내면, 이하의 식 (8)로 표현된다.
wij=α(ui (j+1)-uij)+β(uij-ui (j-1)) (8)
제2 위치 데이터 및 제3 위치 데이터에 대한 종류별 정보로서는, 예를 들면, 위치 데이터가 위치 등록 정보인 경우, 그 위치 등록 정보의 생성 요인에 관한 정보를 들 수 있으며, 이 생성 요인에 관한 정보는 생성된 위치 등록 정보에 포함되어 있다. 위치 등록 정보의 생성 요인으로서는, 단말기가 위치 등록 영역(LocationArea) 경계에 걸쳐진 것, 주기적으로 행해지는 위치 등록에 따라 생성된 것, 단말기의 전원 온 등에 의한 연결(attach) 처리의 실행, 단말기의 전원 오프 등에 의한 분리(detach) 처리의 실행 등을 들 수 있고, 이들 생성 요인에 대응하여, 보정 계수 α 및 β의 설정값을 미리 정해 둔다. 그리고, 특징량 계산부(17)는, 제3 위치 데이터의 생성 요인에 관한 정보에 따라 제3 위치 데이터에 대한 보정 계수 α를 설정하고, 제2 위치 데이터의 생성 요인에 관한 정보에 따라 제2 위치 데이터에 대한 보정 계수 β를 설정하면 된다. 그리고, 보정 계수 α, β는 모두, 0 이상 1 이하의 값으로 미리 정해 두어도 된다. 단, 이 수치 범위는 필수는 아니다.
예를 들면, 주기적으로 행해지는 위치 등록에 따른 위치 등록 정보와 같이 단말기의 위치와 위치 등록 정보의 생성 계기가 무관계한 위치 등록 정보의 경우에는, 현재의 섹터에 체재하고 있던 시간의 기대값은, 그 위치 등록 정보의 생성의 전후에 동일한 것으로 생각된다. 한편, 위치 등록 영역 경계에 단말기가 걸쳐짐으로써 생성된 위치 등록 정보의 경우, 적어도 그 위치 등록 정보가 생성되기 전은, 단말기는 현재의 섹터에 체재하지 않았다고 판단할 수 있다. 그러므로, 그 위치 등록 정보가 생성되기 전에 단말기가 현재의 섹터에 체재하고 있던 시간을 0으로 생각하고, 제1 위치 데이터의 종류별 정보(생성 요인)가 "위치 등록 영역 경계 걸침"이면, 상기 식 (8)에서의 보정 계수 β(즉, 직전의 위치 데이터와의 시간차에 관한 보정 계수 β)를 0으로 설정할 수 있다. 이로써, 더욱 실정에 맞은 특징량을 산출할 수 있다. 그리고, 이와 같이 제1 위치 데이터의 종류별 정보(생성 요인)가 "위치 등록 영역 경계 걸침"인 경우에, 보정 계수 β를 0으로 하여 특징량을 산출하면, 전술한 제3 실시예와 동일한 효과를 얻을 수 있다.
이와 같이, 특징량 계산부(17)는, 대상의 위치 데이터(제1 위치 데이터)에 대한 특징량을 산출하는 경우, 제1 위치 데이터의 전후의 위치 데이터인 제2 및 제3 위치 데이터에 대한 종류별 정보(일례로서 위치 데이터의 생성 요인)에 따라, 제2 위치 데이터와 제3 위치 데이터의 시간차를 보정하고, 보정한 시간차를 사용하여 특징량을 산출한다. 이로써, 위치 데이터의 종류별 정보에 따라 특징량을 더욱 양호한 정밀도로 산출할 수 있다.
1…통신 시스템, 10…단말기 수 추계 장치, 11…위치 데이터 취득부, 12…축적부, 13…관측 기간 취득부, 14…관측 영역 취득부, 15…관측 대상 취득부, 16…전후 위치 데이터 취득부, 17…특징량 계산부, 17A…특징량 보관부, 18…단말기 수 추계부, 19…단말기 수 출력부, 21…인구 추계부, 22…인구 출력부, 23…속성·확대 계수 기억부, 24…변환부, 25…비식별화부, 26…은닉 처리부, 100…휴대 단말기, 200…BTS, 300…RNC, 400…교환기, 500…관리 센터, 501…사회 센서 유닛, 502…페타마이닝 유닛, 503…모바일 인구 통계 유닛, 504…가시화 솔루션 유닛, 700…각종 처리 노드.

Claims (26)

  1. 휴대 단말기를 식별하는 식별 정보와, 상기 휴대 단말기의 위치에 관한 위치 정보와, 상기 위치 정보가 취득된 위치 취득 시각 정보를 포함하는 위치 데이터를 취득하는 위치 데이터 취득 수단;
    어느 제1 위치 데이터에 대하여, 그 제1 위치 데이터와 동일한 식별 정보를 포함하는 위치 데이터 중, 그 제1 위치 데이터의 직전의 위치 데이터인 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보, 및 그 제1 위치 데이터의 직후의 위치 데이터인 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보를 취득하는 전후 위치 데이터 취득 수단;
    상기 제1 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보, 상기 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보 및 상기 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보 중 둘 이상에 따라, 상기 제1 위치 데이터에 대한 특징량을 계산하는 특징량 계산 수단;
    관측해야 할 관측 기간에 관한 관측 개시 시각 이후이고 또한 관측 종료 시각 이전인 위치 취득 시각 정보를 포함하고, 또한 관측해야 할 관측 영역에 관한 관측 영역 정보에 대응되는 위치 정보를 포함하는 1 내지 복수의 위치 데이터를, 관측 대상 위치 데이터로서 취득하는 관측 대상 취득 수단; 및
    상기 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량, 및 상기 관측 개시 시각과 상기 관측 종료 시각의 차인 관측 기간 길이에 따라, 관측 기간 중에 관측 영역에 재권한 단말기 수를 추계하는 단말기 수 추계 수단
    을 포함하는 단말기 수 추계 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 특징량 계산 수단은, 상기 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각과 상기 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각의 차를, 상기 제1 위치 데이터에 대한 특징량으로서 계산하고,
    상기 단말기 수 추계 수단은, 상기 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량의 총계를 상기 관측 기간 길이의 2배로 나누어 얻은 수치를, 상기 단말기 수로서 추계하는, 단말기 수 추계 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 특징량 계산 수단은,
    상기 제1 위치 데이터의 위치 취득 시각과 상기 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각의 차가 소정값보다 큰 경우, 상기 제1 위치 데이터의 위치 취득 시각으로부터 미리 정해진 시간만큼 과거로 역행한 시각을, 상기 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각으로서 사용하여, 상기 제1 위치 데이터에 대한 특징량을 계산하고,
    상기 제1 위치 데이터의 위치 취득 시각과 상기 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각의 차가 소정값보다 큰 경우, 상기 제1 위치 데이터의 위치 취득 시각으로부터 미리 정해진 시간만큼 미래로 진행한 시각을, 상기 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각으로서 사용하여, 상기 제1 위치 데이터에 대한 특징량을 계산하는, 단말기 수 추계 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 특징량 계산 수단은,
    상기 제1 위치 데이터가 위치 등록 영역 경계의 걸침에 기인하여 생성된 위치 등록 정보를 포함하는지 여부, 및 상기 제3 위치 데이터가 위치 등록 영역 경계의 걸침에 기인하여 생성된 위치 등록 정보를 포함하는지 여부를 판별하고,
    상기 제1 위치 데이터가 위치 등록 영역 경계의 걸침에 기인하여 생성된 위치 등록 정보를 포함하는지 여부의 판별 결과와 상기 제3 위치 데이터가 위치 등록 영역 경계의 걸침에 기인하여 생성된 위치 등록 정보를 포함하는지 여부의 판별 결과에 따라, 상기 제1 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보, 상기 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보 및 상기 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보 중 둘 이상을 사용하여, 상기 제1 위치 데이터에 대한 특징량을 계산하는, 단말기 수 추계 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 특징량 계산 수단은,
    상기 제1 위치 데이터가 위치 등록 영역 경계의 걸침에 기인하여 생성된 위치 등록 정보를 포함하는 경우, 상기 제1 위치 데이터의 위치 취득 시각을 제1 변수에 설정하고,
    상기 제1 위치 데이터가 위치 등록 영역 경계의 걸침에 기인하여 생성된 위치 등록 정보를 포함하지 않는 경우, 상기 제1 위치 데이터의 위치 취득 시각과 상기 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각의 중간점 시각을 제1 변수에 설정하고,
    상기 제3 위치 데이터가 위치 등록 영역 경계의 걸침에 기인하여 생성된 위치 등록 정보를 포함하는 경우, 상기 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각을 제2 변수에 설정하고,
    상기 제3 위치 데이터가 위치 등록 영역 경계의 걸침에 기인하여 생성된 위치 등록 정보를 포함하지 않는 경우, 상기 제1 위치 데이터의 위치 취득 시각과 상기 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각의 중간점 시각을 제2 변수에 설정하고,
    설정된 제1 변수와 제2 변수의 차분에 따라, 상기 제1 위치 데이터에 대한 특징량을 계산하는, 단말기 수 추계 장치.
  6. 제4항 또는 제5항에 있어서,
    상기 특징량 계산 수단은,
    상기 제1 위치 데이터의 위치 취득 시각과 제1 변수의 차가 소정값보다 큰 경우, 상기 제1 위치 데이터의 위치 취득 시각으로부터 미리 정해진 시간만큼 과거로 역행한 시각을, 제1 변수로서 사용하여, 상기 제1 위치 데이터에 대한 특징량을 계산하고,
    상기 제1 위치 데이터의 위치 취득 시각과 제2 변수의 차가 소정값보다 큰 경우, 상기 제1 위치 데이터의 위치 취득 시각으로부터 미리 정해진 시간만큼 미래로 진행한 시각을, 제2 변수로서 사용하여, 상기 제1 위치 데이터에 대한 특징량을 계산하는, 단말기 수 추계 장치.
  7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 전후 위치 데이터 취득 수단은, 상기 관측 대상 취득 수단에 의해 취득된 관측 대상 위치 데이터 각각을 상기 제1 위치 데이터로 하여, 그 제1 위치 데이터에 대한 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보, 및 그 제1 위치 데이터에 대한 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보를 취득하고,
    상기 특징량 계산 수단은, 상기 관측 대상 위치 데이터 각각에 대한 특징량을 계산하고,
    상기 단말기 수 추계 수단은, 계산으로 얻은 상기 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량을 이용하여, 상기 단말기 수를 추계하는, 단말기 수 추계 장치.
  8. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 전후 위치 데이터 취득 수단은, 상기 위치 데이터 취득 수단에 의해 취득된 모든 위치 데이터 각각을 상기 제1 위치 데이터로 하여, 그 제1 위치 데이터에 대한 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보, 및 그 제1 위치 데이터에 대한 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보를 취득하고,
    상기 특징량 계산 수단은, 상기 모든 위치 데이터 각각에 대한 특징량을 계산하고,
    상기 단말기 수 추계 수단은, 계산으로 얻은 상기 모든 위치 데이터 각각에 대한 특징량 중, 상기 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량을 이용하여, 상기 단말기 수를 추계하는, 단말기 수 추계 장치.
  9. 휴대 단말기를 식별하는 식별 정보와, 상기 휴대 단말기의 위치에 관한 위치 정보와, 상기 위치 정보가 취득된 위치 취득 시각 정보를 포함하는 위치 데이터를 취득하는 위치 데이터 취득 수단;
    어느 제1 위치 데이터에 대하여, 그 제1 위치 데이터와 동일한 식별 정보를 포함하는 위치 데이터 중, 그 제1 위치 데이터의 직전의 위치 데이터인 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보, 및 그 제1 위치 데이터의 직후의 위치 데이터인 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보를 취득하는 전후 위치 데이터 취득 수단;
    적어도 상기 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각과 상기 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각에 따라, 상기 제1 위치 데이터에 대한 특징량을 계산하는 특징량 계산 수단;
    관측해야 할 관측 기간에 관한 관측 개시 시각 이후이고 또한 관측 종료 시각 이전인 위치 취득 시각 정보를 포함하고, 또한 관측해야 할 관측 영역에 관한 관측 영역 정보에 대응되는 위치 정보를 포함하는 1 내지 복수의 위치 데이터를, 관측 대상 위치 데이터로서 취득하는 관측 대상 취득 수단; 및
    상기 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량, 및 상기 관측 개시 시각과 상기 관측 종료 시각의 차인 관측 기간 길이에 따라, 관측 기간 중에 관측 영역에 재권한 단말기 수를 추계하는 단말기 수 추계 수단
    을 포함하는 단말기 수 추계 장치.
  10. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 단말기 수 추계 장치는, 단말기 수를 인구로 변환하기 위한 확대 계수를 기억하는 확대 계수 기억 수단을 더 포함하고,
    상기 단말기 수 추계 수단은, 상기 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량, 상기 관측 기간 길이, 및 상기 확대 계수에 따라, 관측 기간 중에 관측 영역에 재권한 인구, 및 인구를 추계하는 단위인 인구 추계 단위마다의 인구 중 적어도 한쪽을 추계하는, 단말기 수 추계 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 확대 계수는, 특징량 및 관측 기간 길이에 따라 추계된 단말기 수를 사용하여 도출되는, 단말기 수 추계 장치.
  12. 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 단말기 수 추계 장치는, 상기 단말기 수 추계 수단에 의한 추계로 얻은 관측 영역마다의 추계치를, 관측 영역과는 상이한 출력 단위마다의 추계치로, 출력 단위와 관측 영역의 중첩 영역이 관측 영역에서 차지하는 면적 비에 따라 변환하는 변환 수단을 더 포함하는 단말기 수 추계 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 변환 수단은, 옥내국의 통신 영역 및 전파 도달 범위가 상이한 주파수대를 이용하는 복수의 옥외국의 통신 영역 중 둘 이상이 지리적으로 같은 관측 영역에 중복되어 존재하는 경우에는, 중복되어 존재하는 통신 영역 각각에 대하여 상기 면적 비에 따른 출력 단위마다의 추계치로 변환, 및 상기 통신 영역 각각에 대한 변환 후의 추계치의 합산을 행함으로써, 출력 단위마다의 추계치를 얻는, 단말기 수 추계 장치.
  14. 제1항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 단말기 수 추계 수단은, 상기 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량, 상기 관측 기간 길이, 단말기 수를 인구로 변환하기 위한 확대 계수, 및 관측 영역과는 상이한 출력 단위와 관측 영역의 중첩 영역이 관측 영역에서 차지하는 면적 비에 따라, 출력 단위마다 또한 인구 추계 단위마다 나누어 인구를 추계하는, 단말기 수 추계 장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 단말기 수 추계 수단에 의한 인구의 추계에 앞서, 위치 데이터에 대하여, 상기 특징량과, 상기 확대 계수와, 상기 면적 비 및 상기 면적 비에 관한 출력 단위 ID의 조합을 관련짓고,
    상기 단말기 수 추계 수단은, 동일한 출력 단위 ID가 관련된 위치 데이터에 대하여 (특징량×면적 비×확대 계수)를 산출하고, 얻은 출력 단위마다의 (특징량×면적 비×확대 계수)를 인구 추계 단위별로 집계하고, 얻은 출력 단위마다 또한 인구 추계 단위마다의 집계치 및 관측 기간 길이에 따라, 출력 단위마다 또한 인구 추계 단위마다의 인구를 추계하는, 단말기 수 추계 장치.
  16. 제1항 내지 제15항 중 어느 한 항에 있어서,
    관측 개시 시각과 관측 종료 시각의 세트를 포함하는 관측 기간 정보를 취득하는 관측 기간 취득 수단과;
    1 내지 복수의 위치 정보와 대응시키는 관측 영역 정보를 취득하는 관측 영역 취득 수단
    을 더 포함하는 단말기 수 추계 장치.
  17. 제1항 내지 제16항 중 어느 한 항에 있어서,
    얻은 추계치를 출력하는 출력 수단을 더 포함하는 단말기 수 추계 장치.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 출력 수단에 의한 출력 형태는, 인구 분포를 나타낸 도면, 시계열적인 인구 변동을 나타낸 도면, 및 인구 구성을 나타낸 도면 중 적어도 하나를 채용 가능하게 되어 있고,
    상기 출력 수단에 의한 출력 단위는, 휴대 단말기의 사용자의 속성, 시간대, 장소 중 적어도 하나에 따라 설정 가능하게 되어 있는, 단말기 수 추계 장치.
  19. 제1항 내지 제18항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 단말기 수 추계 장치는, 상기 위치 데이터 취득 수단에 의해 취득된 위치 데이터에 포함되는 식별 정보에 대하여, 일 방향성 함수에 의한 불가역 부호로의 변환을 포함하는 비식별화 처리를 행하는 비식별화 수단을 더 포함하고,
    상기 비식별화 수단은, 휴대 단말기의 사용자의 속성 정보를 사용한 처리가 행해지는 경우, 그 처리 전에, 상기 속성 정보에 대하여 상기 비식별화 처리를 행하는, 단말기 수 추계 장치.
  20. 제1항 내지 제19항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 단말기 수 추계 장치는, 얻은 추계치가 출력되는 전에, 미리 정해진 기준에 따라 상기 추계치에 대하여 은닉 처리를 행하는 은닉 처리 수단을 더 포함하는 단말기 수 추계 장치.
  21. 제20항에 있어서,
    상기 은닉 처리 수단은, 추계의 기초가 된 영역마다의 위치 데이터가 몇 대의 단말기로부터 취득되었는지를 나타내는 취득원 단말기 수가, 은닉 처리가 필요라고 판단하기 위한 기준값 미만이지 여부를 판정하고, 어느 영역의 위치 데이터의 취득원 단말기 수가 기준값 미만인 경우, 그 영역에 관한 추계치를 은닉하는, 단말기 수 추계 장치.
  22. 제21항에 있어서,
    상기 은닉 처리 수단은, 어느 영역의 위치 데이터의 취득원 단말기 수가 기준값 미만이 아닌 경우, 추계치 출력에서 사용되는 복수의 계급 중 그 영역의 추계치가 속하는 계급에서의 상한값, 하한값, 계급폭, 및 그 추계치에 따라, 그 영역의 추계치를, 상기 상한값과의 차분 및 상기 하한값과의 차분에 따른 확률값을 각각 동반한 상기 상한값 및 상기 하한값으로 라운딩하는, 단말기 수 추계 장치.
  23. 단말기 수 추계 장치에 의해 실행되는 단말기 수 추계 방법으로서,
    휴대 단말기를 식별하는 식별 정보와, 상기 휴대 단말기의 위치에 관한 위치 정보와, 상기 위치 정보가 취득된 위치 취득 시각 정보를 포함하는 위치 데이터를 취득하는 위치 데이터 취득 단계;
    관측해야 할 관측 기간에 관한 관측 개시 시각 이후이고 또한 관측 종료 시각 이전인 위치 취득 시각 정보를 포함하고, 또한 관측해야 할 관측 영역에 관한 관측 영역 정보에 대응되는 위치 정보를 포함하는 1 내지 복수의 위치 데이터를, 관측 대상 위치 데이터로서 취득하는 관측 대상 취득 단계;
    취득된 관측 대상 위치 데이터 각각을 제1 위치 데이터로 하여, 각 제1 위치 데이터에 대하여, 그 제1 위치 데이터와 동일한 식별 정보를 포함하는 위치 데이터 중, 그 제1 위치 데이터의 직전의 위치 데이터인 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보, 및 그 제1 위치 데이터의 직후의 위치 데이터인 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보를 취득하는 전후 위치 데이터 취득 단계;
    관측 대상 위치 데이터 각각에 대한 특징량을, 상기 제1 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보, 상기 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보 및 상기 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보 중 둘 이상에 따라 계산하는 특징량 계산 단계; 및
    계산으로 얻은 상기 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량, 및 상기 관측 개시 시각과 상기 관측 종료 시각의 차인 관측 기간 길이에 따라, 관측 기간 중에 관측 영역에 재권한 단말기 수를 추계하는 단말기 수 추계 단계
    를 포함하는 단말기 수 추계 방법.
  24. 단말기 수 추계 장치에 의해 실행되는 단말기 수 추계 방법으로서,
    휴대 단말기를 식별하는 식별 정보와, 상기 휴대 단말기의 위치에 관한 위치 정보와, 상기 위치 정보가 취득된 위치 취득 시각 정보를 포함하는 위치 데이터를 취득하는 위치 데이터 취득 단계;
    취득된 모든 위치 데이터 각각을 제1 위치 데이터로 하여, 각 제1 위치 데이터에 대하여, 그 제1 위치 데이터와 동일한 식별 정보를 포함하는 위치 데이터 중, 그 제1 위치 데이터의 직전의 위치 데이터인 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보, 및 그 제1 위치 데이터의 직후의 위치 데이터인 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보를 취득하는 전후 위치 데이터 취득 단계;
    상기 모든 위치 데이터 각각에 대한 특징량을, 상기 제1 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보, 상기 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보 및 상기 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보 중 둘 이상에 따라 계산하는 특징량 계산 단계;
    관측해야 할 관측 기간에 관한 관측 개시 시각 이후이고 또한 관측 종료 시각 이전인 위치 취득 시각 정보를 포함하고, 또한 관측해야 할 관측 영역에 관한 관측 영역 정보에 대응되는 위치 정보를 포함하는 1 내지 복수의 위치 데이터를, 관측 대상 위치 데이터로서 취득하는 관측 대상 취득 단계; 및
    계산으로 얻은 상기 모든 위치 데이터 각각에 대한 특징량 중 상기 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량, 및 상기 관측 개시 시각과 상기 관측 종료 시각의 차인 관측 기간 길이에 따라, 관측 기간 중에 관측 영역에 재권한 단말기 수를 추계하는 단말기 수 추계 단계
    를 포함하는 단말기 수 추계 방법.
  25. 단말기 수 추계 장치에 의해 실행되는 단말기 수 추계 방법으로서,
    휴대 단말기를 식별하는 식별 정보와, 상기 휴대 단말기의 위치에 관한 위치 정보와, 상기 위치 정보가 취득된 위치 취득 시각 정보를 포함하는 위치 데이터를 취득하는 위치 데이터 취득 단계;
    관측해야 할 관측 기간에 관한 관측 개시 시각 이후이고 또한 관측 종료 시각 이전인 위치 취득 시각 정보를 포함하고, 또한 관측해야 할 관측 영역에 관한 관측 영역 정보에 대응되는 위치 정보를 포함하는 1 내지 복수의 위치 데이터를, 관측 대상 위치 데이터로서 취득하는 관측 대상 취득 단계;
    취득된 관측 대상 위치 데이터 각각을 제1 위치 데이터로 하여, 각 제1 위치 데이터에 대하여, 그 제1 위치 데이터와 동일한 식별 정보를 포함하는 위치 데이터 중, 그 제1 위치 데이터의 직전의 위치 데이터인 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보, 및 그 제1 위치 데이터의 직후의 위치 데이터인 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보를 취득하는 전후 위치 데이터 취득 단계;
    관측 대상 위치 데이터 각각에 대한 특징량을, 적어도 상기 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각과 상기 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각에 따라 계산하는 특징량 계산 단계; 및
    계산으로 얻은 상기 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량, 및 상기 관측 개시 시각과 상기 관측 종료 시각의 차인 관측 기간 길이에 따라, 관측 기간 중에 관측 영역에 재권한 단말기 수를 추계하는 단말기 수 추계 단계
    를 포함하는 단말기 수 추계 방법.
  26. 단말기 수 추계 장치에 의해 실행되는 단말기 수 추계 방법으로서,
    휴대 단말기를 식별하는 식별 정보와, 상기 휴대 단말기의 위치에 관한 위치 정보와, 상기 위치 정보가 취득된 위치 취득 시각 정보를 포함하는 위치 데이터를 취득하는 위치 데이터 취득 단계;
    취득된 모든 위치 데이터 각각을 제1 위치 데이터로 하여, 각 제1 위치 데이터에 대하여, 그 제1 위치 데이터와 동일한 식별 정보를 포함하는 위치 데이터 중, 그 제1 위치 데이터의 직전의 위치 데이터인 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보, 및 그 제1 위치 데이터의 직후의 위치 데이터인 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각 정보를 취득하는 전후 위치 데이터 취득 단계;
    상기 모든 위치 데이터 각각에 대한 특징량을, 적어도 상기 제2 위치 데이터의 위치 취득 시각과 상기 제3 위치 데이터의 위치 취득 시각에 따라 계산하는 특징량 계산 단계;
    관측해야 할 관측 기간에 관한 관측 개시 시각 이후이고 또한 관측 종료 시각 이전인 위치 취득 시각 정보를 포함하고, 또한 관측해야 할 관측 영역에 관한 관측 영역 정보에 대응되는 위치 정보를 포함하는 1 내지 복수의 위치 데이터를, 관측 대상 위치 데이터로서 취득하는 관측 대상 취득 단계; 및
    계산으로 얻은 상기 모든 위치 데이터 각각에 대한 특징량 중 상기 관측 대상 위치 데이터에 대한 특징량, 및 상기 관측 개시 시각과 상기 관측 종료 시각의 차인 관측 기간 길이에 따라, 관측 기간 중에 관측 영역에 재권한 단말기 수를 추계하는 단말기 수 추계 단계
    를 포함하는 단말기 수 추계 방법.
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