KR20130062326A - 위치 정보 집계 장치 및 위치 정보 집계 방법 - Google Patents

위치 정보 집계 장치 및 위치 정보 집계 방법 Download PDF

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Abstract

본 위치 정보 집계 장치는, 복수의 이동 통신 단말기(2)의 위치에 관한 위치 정보를, 각각의 위치 정보에 대응하는 이동 통신 단말기(2)의 사용자를 특정하는 사용자 ID와 그 사용자의 주소를 나타내는 주소 코드를 포함하여 수신하는 위치 정보 수신부(111); 소정의 광역 영역에서의 협역 영역마다의 인구 통계 데이터와 위치 정보를 사용하여, 복수의 이동 통신 단말기(2)의 주소 코드마다의 위치 정보 취득률을 산출하는 취득률 산출부(123); 및 위치 정보 수신부(111)에 의해 수신된 위치 정보를 대상으로, 특정 영역에 위치하는 위치 정보를 추출하고, 위치 정보에 포함되는 주소 코드에 대응하는 위치 정보 취득률을 반영시켜 위치 정보를 집계함으로써, 특정 영역에서의 인구 분포를 집계하는 집계부(127)를 포함한다.

Description

위치 정보 집계 장치 및 위치 정보 집계 방법 {POSITION INFORMATION AGGREGATION DEVICE AND POSITION INFORMATION AGGREGATION METHOD}
본 발명은 위치 정보 집계 장치 및 위치 정보 집계 방법에 관한 것이다.
종래부터, 휴대 단말기의 위치 정보를 취득하여, 그 위치 정보를 기초로 휴대 단말기의 사용자의 인구 분포를 해석하는 장치가 알려져 있다(하기 특허문헌 1, 특허문헌 2 참조). 이와 같이 휴대 단말기의 위치 정보를 사용함으로써, 국세조사 등에 의해 얻은 인구 통계 데이터에 비하여, 사용자의 이동 경향도 반영한 인구 분포를 얻을 수 있다.
예를 들면, 특허문헌 1에 기재된 장치는, 휴대 단말기의 각각에 관한 위치 정보를 저장하는 데이터베이스를 이용하여, 타겟(taget) 지역 및 타겟 층에 대응하는 인구 분포를 집계하고 있다. 또한, 특허문헌 2에 기재된 장치는, 단말기 확인 신호를 수신한 단말기의 응답 신호에 대한 기지국마다의 집계 결과를 인구 밀집도 정보로서 생성하는 것을 개시하고 있다.
특허문헌 1: 일본 공개특허공보 제2003-30373호 특허문헌 2: 일본 공개특허공보 제2005-286657호
최근에는, 휴대 단말기에 있어서 GPS(Global Positioning System)를 이용한 위치 정보의 취득이나, 서비스 영역 내에 있는(재권하는) 기지국을 특정하는 것에 의한 위치 정보의 취득 등의 다양한 위치 정보의 능동적인 취득 방법이 실현되고 있다. 여기서, 이들의 위치 정보를 이용함으로써 인구 분포를 해석하면 통계 대상의 모수(母數)가 증가하여 효율적으로 되지만, 그 경우에는 위치 정보를 취득하는 타이밍이나 빈도가 사용자마다 다양하기 때문에, 양호한 정밀도로 인구 분포를 해석하는 것이 곤란하다.
그래서, 본 발명은 이러한 과제를 감안하여 이루어진 것이며, 사용자마다 취득 빈도가 다양한 위치 정보를 대상으로 하여 높은 정밀도의 인구 분포를 산출할 수 있는 위치 정보 집계 장치 및 위치 정보 집계 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기 과제를 해결하기 위해, 본 발명의 위치 정보 집계 장치는, 복수의 이동 통신 단말기의 위치에 관한 위치 정보를, 각각의 위치 정보에 대응하는 이동 통신 단말기의 사용자를 특정하는 사용자 특정 정보와, 사용자의 주소 정보를 포함하는 속성을 나타내는 속성 정보를 포함하여 수신하는 위치 정보 수신 수단; 소정의 광역(廣域) 영역에서의 협역(狹域) 영역마다의 인구 통계 데이터와 위치 정보를 사용하여, 복수의 이동 통신 단말기의 협역 영역마다의 위치 정보 취득률을 산출하는 취득률 산출 수단; 및 위치 정보 수신 수단에 의해 수신된 위치 정보를 대상으로, 특정 영역에 위치하는 위치 정보를 추출하고, 위치 정보에 포함되는 주소 정보에 대응하는 협역 영역의 위치 정보 취득률을 반영시켜 위치 정보를 집계함으로써, 특정 영역에서의 인구 분포를 집계하는 집계 수단을 포함한다.
또는, 본 발명의 위치 정보 집계 방법은, 위치 정보 집계 장치가, 복수의 이동 통신 단말기의 위치에 관한 위치 정보를, 각각의 위치 정보에 대응하는 이동 통신 단말기의 사용자를 특정하는 사용자 특정 정보와, 사용자의 주소 정보를 포함하는 속성을 나타내는 속성 정보를 포함하여 수신하는 위치 정보 수신 단계; 위치 정보 집계 장치가, 소정의 광역 영역에서의 협역 영역마다의 인구 통계 데이터와 위치 정보를 사용하여, 복수의 이동 통신 단말기의 협역 영역마다의 위치 정보 취득률을 산출하는 취득률 산출 단계; 및 위치 정보 집계 장치가, 위치 정보 수신 단계에 의해 수신된 위치 정보를 대상으로, 특정 영역에 위치하는 위치 정보를 추출하고, 위치 정보에 포함되는 주소 정보에 대응하는 협역 영역의 위치 정보 취득률을 반영시켜 위치 정보를 집계함으로써, 특정 영역에서의 인구 분포를 집계하는 집계 단계를 포함한다.
이와 같은 위치 정보 집계 장치 및 위치 정보 집계 방법에 의하면, 이동 통신 단말기에 관한 위치 정보가 사용자 특정 정보와 사용자에 관한 주소 정보를 포함하는 속성 정보를 포함하여 수신되고, 광역 영역의 협역 영역마다의 인구 통계 데이터와 수신한 위치 정보로부터 사용자의 주소마다의 위치 정보 취득률이 산출되고, 특정 영역에 속하는 위치 정보가, 이동 통신 단말기의 사용자의 주소에 대응하는 위치 정보 취득률이 반영되면서 집계된다. 이로써, 사용자의 주소마다 취득 빈도의 경향이 상이한 위치 정보를 대상으로 한 경우에도, 미리 일본 전국과 같은 광역에서의 각 지역마다의 통계 데이터를 준비해 두는 것만으로, 특정 영역의 인구 분포에 실제의 사용자의 분포를 양호한 정밀도로 반영시킬 수 있다.
취득률 산출 수단은, 속성마다의 인구 통계 데이터와, 속성 정보마다 집계한 위치 정보의 수와의 비를 산출함으로써, 위치 정보 취득률을 얻는 것이 바람직하다. 이렇게 하면, 미리 준비한 광역의 인구 통계 데이터를 사용하여, 속성마다의 위치 정보 취득률을 정확하게 취득할 수 있다.
또한, 위치 정보 수신 수단은, 위치 정보에 복수 종류의 속성 정보를 포함하여 수신하고, 취득률 산출 수단은, 인구 통계 데이터와 위치 정보를 사용하여, 복수의 이동 통신 단말기의 복수 종류의 속성마다의 위치 정보 취득률을 반복 산출하고, 집계 수단은, 위치 정보에 대하여, 위치 정보의 속성 정보에 대응하는 복수 종류의 속성마다의 위치 정보 취득률을 반복 반영시키면서 위치 정보를 집계하는 것도 바람직하다. 이러한 구성을 택하면, 이동 통신 단말기의 사용자의 연령, 성별, 주소 등의 복수의 속성마다 위치 정보의 취득 빈도가 상이한 경우에, 미리 준비한 복수의 속성마다의 인구 통계 데이터를 사용하여, 집계하는 위치 정보에 복수의 속성마다의 취득률을 반영함으로써, 더욱 정확한 지역마다의 인구 분포를 얻을 수 있다.
또한, 집계 수단은, 위치 정보를, 광역 영역 내의 위치 정보의 총수(總數)를 광역 영역에서의 인구 통계 데이터의 총수로 나눈 값으로 보정하여 집계함으로써, 인구 분포를 집계하는 것도 바람직하다. 이 경우, 복수의 속성마다의 위치 정보 취득률을 사용하여 위치 정보를 집계할 때, 지역마다의 인구 분포를 정확하게 보정할 수 있다.
또한, 본 발명의 위치 정보 집계 장치는, 계약자 정보에 나타나는 모든 이동 통신 단말기의 계약자의 속성에 대한, 그 모든 이동 통신 단말기의 실제의 사용자의 속성의 비율을 나타내는 천이 행렬을 생성하고, 그 천이 행렬로부터 역행렬을 생성하는 생성 수단을 더 포함하고, 상기 집계 수단은, 상기 특정 영역에서의 위치 정보를 집계할 때, 상기 생성 수단에 의해 생성된 역행렬을 사용하여, 속성마다의 인구 분포를 보정하는 것이 바람직하다. 이로써, 실제의 사용자의 속성에 기초한 인구 분포의 집계를 행할 수 있고, 더욱 정확한 인구 분포를 얻을 수 있다.
또한, 위치 정보 수신 수단은, 위치 정보를, 그 위치 정보가 수신된 시각 정보를 더 포함하여 수신하고, 위치 정보 수신 수단에 의해 수신된 위치 정보 중 제1 위치 정보에 대하여, 그 제1 위치 정보와 동일한 사용자 특정 정보를 포함하는 위치 정보 중, 그 제1 위치 정보의 직전의 위치 정보인 제2 위치 정보의 시각 정보, 및 그 제1 위치 정보의 직후의 위치 정보인 제3 위치 정보의 시각 정보를 취득하는 전후 위치 정보 취득 수단; 및 제1 위치 정보의 시각 정보, 제2 위치 정보의 시각 정보 및 제3 위치 정보의 시각 정보 중 2개 이상에 기초하여, 제1 위치 정보에 대한 특징량을 계산하는 특징량 계산 수단을 더 포함하고, 취득률 산출 수단은, 인구 통계 데이터와 특징량을 사용하여, 복수의 이동 통신 단말기의 협역 영역마다의 위치 정보 취득률을 산출하고, 집계 수단은, 위치 정보에 포함되는 주소 정보에 대응하는 협역 영역의 위치 정보 취득률을, 특정 영역에 위치하는 위치 정보에 대한 특징량에 반영시켜, 특정 영역에서의 인구 분포를 집계하는 것을 특징으로 한다. 이와 같이, 특징량을 사용하여 인구 분포를 산출할 수 있으므로 인구 분포를 더욱 정확하게 구하는 것이 가능해진다.
본 발명에 의하면, 사용자마다 취득 빈도가 다양한 위치 정보를 대상으로 하여 높은 정밀도의 인구 분포를 산출할 수 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 위치 정보 집계 시스템의 개략적인 구성도이다.
도 2는 도 1의 위치 정보 축적부에 저장되는 데이터의 구성을 나타낸 도면이다.
도 3은 도 1의 통계 데이터 저장부에 저장되는 데이터의 구성을 나타낸 도면이다.
도 4는 도 1의 취득률 산출부에 의해 생성된 사용자 인구 피라미드 데이터 및 취득률 마스크 데이터의 구성을 나타낸 도면이다.
도 5는 도 1의 취득률 산출부에 의해 보정된 취득률 마스크 데이터의 구성을 나타낸 도면이다.
도 6은 도 1의 집계부에 의해 취득률이 반영된 위치 정보의 구성을 나타낸 도면이다.
도 7은 도 1의 집계부에 의해 생성된 집계 결과 정보의 구성을 나타낸 도면이다.
도 8은 도 1의 위치 정보 집계 장치에 의한 위치 정보 집계 방법을 나타낸 순서도(sequence diagram)이다.
도 9는 도 8의 인구 분포 집계 처리 시의 동작을 나타낸 흐름도(flowchart)이다.
도 10은 도 1의 위치 정보 처리 장치에 의한 위치 정보의 집계 단위를 나타낸 개념도이다.
도 11은 도 1의 정보 표시 장치(6)에 표시되는 인구 분포를 나타낸 도면이다.
도 12는 추정 체재 시간의 산출 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 위치 정보의 추출 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 제2 실시예의 위치 정보 집계 시스템의 개략적인 구성도이다.
도 15는 계약자 데이터와 앙케트 데이터에 기초하여 결합 관리 테이블의 생성과정을 나타낸 설명도이다.
도 16은 실제의 사용자의 속성 정보로부터, 계약자의 속성 정보로의 천이 상태를 나타낸 설명도이다.
도 17은 천이 행렬 A 및 역행렬 A-1을 나타낸 설명도이다.
도 18은 역행렬 A1 -1을 사용하여, 속성(연령 및 성별)마다의 취득률 마스크를 생성하는 절차를 나타낸 설명도이다.
도 19는 역행렬 A2 -1을 사용하여, 속성(주소 코드)마다의 취득률 마스크를 생성하는 절차를 나타낸 설명도이다.
도 20은 보정 테이블을 나타낸 설명도이다.
도 21은 집계 처리의 원천(source)이 되는 중간 데이터의 생성과정을 나타낸 설명도이다.
도 22는 연령·성별, 및 주소 코드마다 보정된 사용자 수에, 또한 보정값을 대응시킨 집계 테이블을 나타낸 설명도이다.
도 23은 위치 정보 집계 시스템(1a)의 처리를 나타낸 흐름도이다.
도 24는 사용자 수로부터 계약자 수로의 천이 행렬 A 및 역행렬 A-1의 산출을 나타낸 설명도이다.
도 25는 계약자 데이터에 의한 계약자 수로부터 앙케트 데이터에 의한 사용자 수로의 천이 상태를 나타낸 행렬 B의 산출을 나타낸 설명도이다.
도 26은 역행렬 A-1 및 행렬 B 각각을 사용하여 계약자 수로부터 사용자 수를 산출했을 때의 비교 결과를 나타낸 설명도이다.
도 27은 앙케트의 회수율에 따른 비교 결과를 나타낸 설명도이다.
도 28은 제3 실시예의 위치 정보 집계 시스템의 개략적인 구성도이다.
도 29는 위치 정보 취득부의 개략적인 구성도이다.
도 30은 위치 정보 축적부에 저장되는 데이터의 구성을 나타낸 도면이다.
도 31은 이동 통신 단말기 수 추계의 개념을 설명하기 위한 도면이다.
도 32는 이동 통신 단말기 수 추계에 관한 계산 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 33은 인구 분포 집계 처리 시의 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 34는 위치 정보 축적부에 저장되는 데이터의 구성을 나타낸 도면이다.
이하, 도면과 함께 본 발명에 의한 위치 정보 집계 장치 및 위치 정보 집계 방법의 바람직한 실시예에 대하여 상세하게 설명한다. 그리고, 도면의 설명에 있어서는 동일 요소에는 동일 부호를 부여하고, 중복되는 설명을 생략한다.
＜제1 실시예＞
도 1은, 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 위치 정보 집계 시스템(1)의 개략적인 구성도이다. 도 1에 나타낸 바와 같이, 본 실시예에 따른 위치 정보 집계 시스템(1)은, 복수의 이동 통신 단말기(2), 기지국(3), 위치 정보 계산 장치(4), 위치 정보 제공 장치(5), 정보 표시 장치(6), 위치 정보 축적 장치(11), 및 위치 정보 처리 장치(12)를 구비하고 있다. 이 위치 정보 축적 장치(11)와 위치 정보 처리 장치(12)가, 이동 통신 단말기(2)에 관한 위치 정보를 집계하여 인구 분포를 계산하는 위치 정보 집계 장치로서 기능한다.
각각의 이동 통신 단말기(2)는, 휴대 전화기, PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant) 등의 통신 기능을 가지는 휴대 단말기이며, 기지국(3)과 이동체 통신 방식에 의해 접속됨으로써, 기지국(3) 및 이동체 통신망(NW)을 통하여 다른 이동 통신 단말기(2)나 이동체 통신망(NW)에 접속된 통신 장치와의 사이에서 서로 데이터 통신 및 음성 통신을 가능하게 되어 있다. 위치 정보 계산 장치(4), 위치 정보 제공 장치(5), 위치 정보 축적 장치(11), 및 위치 정보 처리 장치(12)는 이동체 통신망(NW)을 통하여 서로 데이터 통신이 가능하도록 구성된 서버 장치이다. 또한, 정보 표시 장치(6)는, 이동체 통신망(NW)에 접속되고, 위치 정보 처리 장치(12)와의 사이에서 데이터 통신이 가능하도록 구성된 휴대 단말기, 컴퓨터 단말기 등의 단말기 장치이다. 또한, 위치 정보 제공 장치(5)는 이동 통신 단말기(2)와도 데이터 통신이 가능하게 되어 있다. 그리고, 위치 정보 계산 장치(4), 위치 정보 제공 장치(5), 위치 정보 축적 장치(11), 및 위치 정보 처리 장치(12)는 각각 1대의 서버 장치에 의해 구성되어 있지만, 분산된 복수의 서버 장치에 의해 구성해도 되고, 반대로, 복수의 서버 장치의 기능이 1대의 서버 장치에 집약되어 있어도 된다.
상기한 이동 통신 단말기(2)는, GPS나 기지국 정보를 이용하여 측위(測位) 처리를 실행하는 기능을 가지고 있고, 사용자로부터의 측위 요구를 접수하면, GPS 위성 등으로부터 측위 처리에 필요한 정보를 취득하여, 그 정보와 함께 위치 정보 제공 장치(5)에 측위 요구를 송신한다. 위치 정보 제공 장치(5)는, 측위 요구를 수신하면 그 측위 요구로부터 필요한 정보를 인출하여 위치 정보 계산 장치(4)에 이동 통신 단말기(2)에 관한 측위 연산을 요구한다. 이에 대하여, 위치 정보 계산 장치(4)는 이동 통신 단말기(2)에 관한 측위 연산을 실행하고 위치 정보 제공 장치(5)에 이동 통신 단말기(2)에 관한 위치 정보를 회신하고, 위치 정보 제공 장치(5)가 그 위치 정보를 이동 통신 단말기(2)에 중계한다. 그리고, 이동 통신 단말기(2)에서는, 취득한 위치 정보를 지도 상의 위치 표시나 문자 정보 등의 다양한 출력 형식으로 변환하여 디스플레이 상에 표시한다. 그때, 위치 정보 제공 장치(5)는 이동 통신 단말기(2)에 위치 정보를 중계하는 동시에, 위치 정보 축적 장치(11)에도 이동 통신 단말기(2)에 관한 위치 정보를 병행하여 송신한다. 그리고, 상기 측위 요구는 사용자가 정보 제공 서비스를 이용하기 위해 그 사용자로부터 의도적으로 접수되는 것을 계기로 송신되는 것에 한정되지 않고, 정기적으로 자동 송신되어도 되고, 이동체 통신망(NW) 상에서 생기는 위치 등록 등의 사용자의 의도하지 않는 이벤트를 계기로 송신되어도 된다. 또한, 반드시 이동 통신 단말기(2) 자체가 측위 처리 기능을 가지고 있을 필요는 없고, 이동체 통신망(NW) 내의 기지국 제어 장치 등의 다른 장치에서 측위 처리를 실행해도 되고, 그 경우에 생성되는 위치 정보는 GPS를 이용하여 생성된 것 외에, 위치 등록 정보를 이용하여 생성된 PRACH-PD 측위 정보나 재권 영역의 중심 정보 등이라도 된다.
다음에, 위치 정보 축적 장치(11) 및 위치 정보 처리 장치(12)의 구성 요소에 대하여 상세하게 설명한다.
위치 정보 축적 장치(11)는, 기능적인 구성 요소로서, 위치 정보 수신부(위치 정보 수신 수단)(111)와 위치 정보 축적부(112)를 구비하고 있다. 위치 정보 수신부(111)는, 이동 통신 단말기(2)에 의해 측위 요구가 이루어질 때마다, 위치 정보 제공 장치(5)로부터 이동 통신 단말기(2)의 위치에 관한 위치 정보를 수신하고, 위치 정보 축적부(112)에 저장한다. 구체적으로는, 위치 정보 수신부(111)는, 이동 통신 단말기(2)의 사용자를 특정하는 사용자 ID(사용자 특정 정보)와 이동 통신 단말기(2)에 있어서 위치 정보를 취득한 시각을 나타낸 시각 정보를, 이동 통신 단말기(2)가 위치하는 위도 및 경도를 나타낸 위치 정보와 함께 수신한다. 아울러, 위치 정보 수신부(111)는, 수신한 사용자 ID에 따라, 이동체 통신망(NW)에 접속된 도시하지 않은 고객 정보 데이터베이스로부터 이동 통신 단말기(2)의 사용자에 관한 연령, 직업이나, 그 사용자의 주소를 식별하는 주소 코드(주소 정보) 등을 나타내는 속성 정보를 수신하여 위치 정보에 부가한다.
도 2에는, 위치 정보 축적부(112)에 저장된 위치 정보의 데이터 구성의 일례를 나타내고 있다. 도 2에 나타낸 바와 같이, 위치 정보 축적부(112)에는, 이동 통신 단말기(2)에 관한 위치 정보 "X1, Y1", 시각 정보"3/1 1:03", 속성 정보 1-성별 "남", 속성 정보 2-연령 "0", 속성 정보 3-직업 "직업 1", 속성 정보 4-주소 코드 "10101010", 및 사용자 ID "A"가 서로 대응되어 저장된다. 이 주소 코드는, 상위 자리가 켄(
Figure pct00001
, 일본의 행정구역), 하위 자리가 시쵸손(
Figure pct00002
, 일본의 행정구역)과 같이 계층적으로 이동 통신 단말기(2)의 사용자의 속성으로서의 주소를 특정하기 위한 수치 정보이며, 후술하는 위치 정보 취득률을 산출하는 단위의 협역 영역에 따른 자릿수로 설정된다. 이와 같은 위치 정보는, 복수의 이동 통신 단말기(2)로부터의 측위 요구가 있을 때마다 축적하여 기억되지만, 기억의 타이밍으로서는 이와 같은 타이밍에는 한정되지 않고, 위치 정보 제공 장치(5) 또는 그 외의 정보 기억 장치에 의해 소정의 정보량을 버퍼링한 다음 정기적 또는 수시로 위치 정보 축적 장치(11)에 전송해도 된다.
위치 정보 처리 장치(12)는, 기능적인 구성 요소로서, 요구 정보 수신부(121), 위치 정보 취득부(집계 수단)(122), 취득률 산출부(취득률 산출 수단)(123), 통계 데이터 저장부(124), 집계부(집계 수단)(127), 및 정보 송신부(128)를 구비한다.
요구 정보 수신부(121)는, 소정 시간대의 소정 영역에서의 이동 통신 단말기(2)의 수로부터 추정되는 인구 분포에 관한 정보의 집계를 요구하는 요구 정보를 정보 표시 장치(6)로부터 수신하고, 이 요구 정보에 따라 위치 정보 취득부(122)에 의한 위치 정보의 추출 처리를 기동(起動)한다. 또한, 이 요구 정보에는, 집계 대상의 시간대를 지정하기 위한 시간대 정보나, 집계 대상의 소정 영역을 지정하기 위한 영역 정보도 포함되어 있다.
위치 정보 취득부(122)는, 요구 정보 수신부(121)로부터의 기동 신호에 따라, 위치 정보 축적 장치(11)의 위치 정보 축적부(112)로부터 위치 정보를 판독한다. 그리고, 위치 정보 취득부(122)는, 판독된 모든 위치 정보 중에서, 정보 표시 장치(6)로부터의 요구 정보에 포함되는 시간대 정보 및 영역 정보에 합치하는 위치 정보를 추출하여 취득률 산출부(123)에 출력한다. 예를 들면, 처리 대상의 위치 정보의 조건을 나타내는 시간대 정보가 "3/1 1:00-3:00", 및 영역 정보 "일본 전국"인 경우에는, 도 2에 나타낸 위치 정보 중에서 시각 정보가, 시간대 정보가 나타내는 시간대에 포함되고, 또한 위치 정보가 영역 정보의 영역 내에 있음을 나타내는 위치 정보를 모두 추출한다.
여기서, 위치 정보 취득부(122)는, 요구 정보에 합치하는 위치 정보 중에서, 중복되는 사용자 ID를 포함하는 위치 정보를 삭제하도록 동작할 수도 있다. 이 경우, 위치 정보 취득부(122)는, 이동 통신 단말기(2)의 사용자마다 위치 정보를 추출한 다음에, 취득률 산출부(123)에 출력한다. 예를 들면, 위치 정보 취득부(122)는, 동일한 사용자 ID를 포함하는 위치 정보 중에서, 시간 정보가 나타내는 시각이 가장 오래된 것이나 평균 시각에 가까운 것을 선정하거나, 위치 정보가 나타내는 위치가 중심 위치에 가까운 것이나 미리 설정된 복수의 소정 구획 영역의 중심 위치에 가장 가까운 것을 선정하거나 하여 위치 정보를 추출한다.
또한, 위치 정보 취득부(122)는, 중복되는 동일 사용자 ID를 포함하는 위치 정보에 포함되는 시각 정보가 나타내는 시각이, 일정 시간 간격 이상 두도록 위치 정보를 추출할 수도 있다. 예를 들면, "1일"간격 이상 두도록 위치 정보를 추출하도록 설정되어 있는 경우에는, 동일한 사용자 ID를 포함하는 위치 정보 중 시각 정보에 의해 특정되는 시간 간격이 "1일"이상인 복수의 위치 정보가 추출된다. 또한, 위치 정보 취득부(122)는, 이와 같이 동일한 사용자 ID를 포함하는 복수의 위치 정보를 추출하는 경우에는, 이들의 위치 정보에 서로 다른 사용자 ID를 새롭게 부여할 수도 있다. 구체적으로는, 사용자 ID "A"를 포함하는 2개의 위치 정보에 사용자 ID "A1"및 "A2"를 각각 부여한다.
취득률 산출부(123)는, 위치 정보 취득부(122)로부터 출력된 위치 정보와, 통계 데이터 저장부(124)에 저장된 소정의 광역 영역(예를 들면, 일본 전국)에서의 인구 통계 데이터를 사용하여, 이동 통신 단말기(2)의 사용자의 속성마다의 위치 정보 취득률을 산출한다. 이 통계 데이터 저장부(124)에는, 도 3의 (a)에 나타낸 바와 같은, 국세조사 데이터를 기초로 작성된 연령마다의 실제의 광역 영역 내의 남성 인구, 및 여성 인구의 인구 피라미드 데이터가 저장되어 있다. 구체적으로는, 연령 "2"세의 남성 인구 "1,300"및 여성 인구 "1,210"이 저장되어 있다. 취득률 산출부(123)는, 위치 정보 취득부(122)로부터 취득한 위치 정보를 대상으로, 광역 영역 내의 연령마다의 이동 통신 단말기(2)의 남녀별 사용자 수(사용자 인구 피라미드 데이터)를 집계한다. 위치 정보가 광역 영역 내인지의 여부는, 위치 정보를 기초로 판정된다. 도 4의 (a)는, 이와 같이 하여 집계된 이동 통신 단말기(2)의 사용자 인구 피라미드 데이터를 나타내고 있다. 도 4의 (a)에 나타낸 바와 같이, 연령 "2"세의 남성 사용자 수 "300"및 여성 사용자 수 "210"이 집계되어 있다. 그리고, 취득률 산출부(123)는, 연령 및 성별의 속성마다 인구 피라미드 데이터의 인구와 사용자 인구 피라미드 데이터의 사용자 수와의 비를 산출함으로써, 속성마다의 실제의 인구에 대한 이동 통신 단말기(2)에 의한 위치 정보의 취득률의 역수를 산출한다. 즉, 취득률 산출부(123)는, 연령 "2"세의 남성 인구 "1,300"이며, 남성 사용자 수 "300"인 경우에는, 남성 취득률 마스크 "4.33"을 산출하고, 도 4의 (b)에 나타낸 바와 같은 연령 및 성별마다의 취득률 마스크 데이터를 생성하여, 집계부(127)에 출력한다.
여기서는, 취득률 마스크 데이터의 생성 단위를 연령 1세 간격으로 성별마다 구분하고 있지만, 예를 들면, "0∼4세"와 같은 5세 간격이나 "0∼9세"와 같은 10세 간격으로 해도 되고, 남녀 구분을 하지 않고 연령만의 구분으로 생성해도 되고, 연령을 구분하지 않고 성별만의 구분으로 생성해도 된다. 또한, 위치 정보에 포함되는 주소 코드와 연령, 성별, 협역 영역마다 미리 집계된 인구 피라미드 데이터를 사용하여 연령, 성별, 및 협역 영역마다의 취득률 마스크 데이터를 생성해도 된다. 또한, 위치 정보에 연령 등의 속성 정보를 가지지 않는 경우, 전체 사용자를 동일 속성으로 하여 동일한 취득률 마스크 값을 산출하여 사용해도 된다. 반대로, 직업이나 결혼력 "미혼/기혼"등의 연령이나 성별 이외의 사용자의 성질을 나타내는 속성을 더 사용해도 된다.
또한, 취득률 산출부(123)는, 위치 정보 취득부(122)로부터 출력된 위치 정보와, 통계 데이터 저장부(124)에 저장된 인구 통계 데이터를 사용하여, 이동 통신 단말기(2)의 사용자의 복수 종류의 속성마다의 위치 정보 취득률을 반복 산출할 수도 있다. 예를 들면, 취득률 산출부(123)는, 전술한 처리에 더하여, 이동 통신 단말기의 사용자의 주소 코드에 의해 표현되는 협역 영역마다의 위치 정보 취득률을 산출한다. 이 통계 데이터 저장부(124)에는, 도 3의 (b)에 나타낸 바와 같은, 국세조사 데이터를 기초로 작성된 협역 영역(주소 코드)마다의 실제의 인구를 나타낸 인구 피라미드 데이터가 저장되어 있다. 구체적으로는, 주소 코드 "10101010"이 나타내는 협역 영역에 사는 인구 "1,200"이 저장되어 있다. 취득률 산출부(123)는, 위치 정보 취득부(122)로부터 취득한 위치 정보를 대상으로, 위치 정보가 광역 영역 내이며, 또한 광역 영역 내의 협역 영역(주소 코드)마다의 이동 통신 단말기(2)의 사용자 수(사용자 인구 피라미드 데이터)를 집계한다. 이 협역 영역마다 행하는 위치 정보의 집계는, 위치 정보에 포함되는 속성 정보(4)의 주소 코드에 기초하여, 주소 코드가 협역 영역 내인지 여부를 판정함으로써 행할 수 있다. 도 4의 (c)는, 이와 같이 하여 집계된 이동 통신 단말기(2)의 사용자 인구 피라미드 데이터를 나타내고 있다. 도 4의 (c)에 나타낸 바와 같이, 주소 코드 "10101010"의 사용자 수 "120"이 집계되어 있다. 그리고, 취득률 산출부(123)는, 협역 영역마다, 인구 피라미드 데이터의 인구와 사용자 인구 피라미드 데이터의 사용자 수와의 비를 산출함으로써, 주소마다의 실제의 인구에 대한 이동 통신 단말기(2)에 의한 위치 정보의 취득률의 역수를 산출한다. 즉, 취득률 산출부(123)는, 주소 코드 "10101010"의 인구 "1,200"이며, 사용자 수 "120"인 경우에는, 취득률 마스크 "10"을 산출하고, 도 4의 (d)에 나타낸 바와 같은 주소 코드마다의 취득률 마스크 데이터를 생성하여 집계부(127)에 출력한다.
그리고, 취득률 산출부(123)는, 사용자의 복수 종류의 속성마다의 위치 정보 취득률을 반복 생성할 때는, 두 번째 종류 이후의 위치 정보 취득률을 다음과 같이 하여 보정한다. 상세하게는, 취득률 산출부(123)는, 광역 영역 내의 위치 정보의 총수를 광역 영역에서의 인구 통계 데이터의 총수로 나눈 값(예를 들면, "0.1")을 또한 승산하여, 취득률 마스크 데이터의 보정값을 산출하여 집계부(127)에 출력한다(도 5).
여기서는, 집계 단위를 주소 코드마다 구분하고 있지만, 직업이나 결혼력 "미혼/기혼"등의 주소 코드 이외의 사용자의 성질을 나타내는 속성을 사용하여 구분해도 되고, 주소 코드에 더하여 직업 등의 복수의 속성을 조합하여 구분해도 된다. 또한, 위치 정보 취득률의 생성을 반복하여 행하는 경우, 취득률 산출부(123)는, 예를 들면, 첫 번째의 집계 처리에 의해 주소 코드에 의해 구분하고, 두 번째의 집계 처리에 의해, 첫 번째의 집계 단위와는 상이한 직업에 의해 구분할 수 있다. 단, 복수 구분의 위치 정보 취득률을 생성할 때, 그 구분에 포함되는 속성은 중복되지 않는 것이 바람직하다. 예를 들면, 첫 번째의 집계로 연령 및 성별로 구분한 경우에는, 두 번째의 집계 처리에서는 연령 및 성별 이외의 속성을 사용하여 구분한다. 또한, 1개의 구성 요소인 취득률 산출부(123)로 복수 종류의 위치 정보 취득률을 산출해도 되고, 복수의 구성 요소로 나누어 복수 종류의 위치 정보 취득률을 산출해도 된다.
집계부(127)는, 위치 정보 취득부(122)에 의해 추출된 모든 위치 정보에 대하여, 그 위치 정보에 포함되는 복수 종류의 속성 정보에 대응하는 취득률 마스크를 반복 반영한다. 상세하게는, 집계부(127)는, 도 2에 나타낸 바와 같은 속성 정보 1-성별 "남", 속성 정보 2-연령 "0", 및 속성 정보 4-주소 코드 "10101010"을 포함하는 위치 정보가 추출된 경우에는, 그 위치 정보에 대응하는 취득률 마스크로서, 도 4의 (b), 및 도 5에 나타낸 바와 같은 데이터 중에서, 남성 취득률 마스크 "10"및 계약율 마스크 "1"을 추출한다. 그리고, 집계부(127)는, 해당의 위치 정보의 데이터에 대하여 취득률 마스크 "10"및 "1"을 승산한 값 "10"을 보정값으로서 산출하고, 위치 정보에 부가한다(도 6). 이와 같이 하여 얻은 보정값은, 위치 정보에 대하여 복수 종류의 속성에 대응하는 취득률 마스크를 반영할 때, 실제로 존재하는 인구에 대한 각각의 위치 정보의 비중을 나타내는 값으로 보정되어 있다.
그리고, 주소 코드는 도도후켄(
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, 일본의 행정구역)을 나타내는 것이라도 되고, 시쵸손을 나타내는 것이라도 되며, 임의로 설정 가능하다. 또한, 사용자의 속성 정보로서의 주소 코드가 위치 정보에 포함되어 있지 않은 경우에는, 전체 사용자를 동일 속성으로 하여 동일한 계약율 마스크 값을 사용해도 된다.
또한, 집계부(127)는, 보정값이 추가된 모든 위치 정보를 대상으로, 미리 설정된 복수의 소정 집계 영역마다, 그 집계 영역 내의 위치에 대응하는 위치 정보의 보정값을 집계한다. 이로써, 복수의 소정 집계 영역마다의 실제의 인구 분포를 집계할 수 있다. 구체적으로는, 집계부(127)는, 집계 대상의 시간대 "1:00∼3: 00"에서의 집계 영역 "영역 1", "영역 2", "영역 3", "영역 4", ...마다의 보정값을 집계한다. 그리고, 정보 송신부(128)는 그 집계 결과 정보를 정보 표시 장치(6)에 회신한다. 도 7은 집계부(127)에 의해, 집계된 집계 결과 정보의 데이터 구성의 일례를 나타낸 도면이다.
또한, 이때, 집계부(127)는, 속성 정보나 주소 코드를 대상으로 집계해도 된다. 예를 들면, 주소 코드 "10101010"의 0∼4세의 인구를 알고 싶은 경우에는, 주소 코드가 "10101010"와 일치하고, 연령이 "0"이상 "4"이하인 위치 정보의 보정값을 집계한다.
이하, 도 8 및 도 9를 참조하여, 위치 정보 집계 시스템(1)의 동작에 대하여 설명하고, 아울러 위치 정보 집계 장치에서의 위치 정보 집계 방법에 대하여 상세하게 설명한다. 도 8은 위치 정보 집계 시스템(1)에 의한 위치 정보 집계 시의 동작을 나타낸 순서도, 도 9는 위치 정보 집계 장치에 의한 인구 분포 집계 처리 시의 동작을 나타낸 흐름도이다.
먼저, 도 8을 참조하여, 이동 통신 단말기(2)의 사용자로부터 측위 요구가 접수되면(단계 S01), 이동 통신 단말기(2)에 있어서 측위 연산에 필요한 정보가 수집되어, 그 정보와 함께 위치 정보 제공 장치(5)에 위치 정보의 요구 신호가 송신된다(단계 S02). 이에 대하여, 위치 정보 계산 장치(4)에 의해 이동 통신 단말기(2)를 대상으로 한 측위 연산이 실행되고(단계 S03), 위치 정보 제공 장치(5)에 이동 통신 단말기(2)의 위치 정보가 저장된다(단계 S04). 다음에, 저장된 위치 정보는 위치 정보 제공 장치(5)로부터 이동 통신 단말기(2)에 통지되고(단계 S05), 이동 통신 단말기(2)의 디스플레이에 다양한 표시 형식으로 출력된다(단계 S06).
한편, 위치 정보 제공 장치(5)에 저장된 이동 통신 단말기(2)의 위치 정보는, 이동 통신 단말기(2)에 통지되는 데 병행하여, 위치 정보 축적 장치(11)에 송신된다(단계 S07). 그리고, 그 위치 정보는 위치 정보 축적 장치(11)의 위치 정보 축적부(112)에 축적된다(단계 S08).
그 후, 정보 표시 장치(6)에 있어서 인구 분포에 관한 표시 요구가 접수된다(단계 S09). 그러면, 정보 표시 장치(6)로부터 위치 정보 처리 장치(12)에 대하여 인구 분포에 관한 정보의 집계를 요구하는 요구 정보가, 시간대 정보나 영역 정보를 포함하여 송신된다(단계 S10). 그러면, 위치 정보 처리 장치(12)로부터 위치 정보 축적 장치(11)에 대하여 위치 정보 참조 요구가 송신되고(단계 S11), 이로써, 위치 정보 축적 장치(11)로부터 위치 정보 처리 장치(12)에 위치 정보가 판독된다(단계 S12). 다음에, 위치 정보 처리 장치(12)에 의해, 판독된 위치 정보를 대상으로 소정 영역의 인구 분포가 집계된다(단계 S13). 그리고, 위치 정보 처리 장치(12)로부터 정보 표시 장치(6)에 인구 분포 데이터가 송신되어(단계 S14), 지도 형식이나 그래프 형식 등의 다양한 출력 형식으로 표시된다(단계 S15).
다음에, 도 9로 이동하여, 위치 정보 처리 장치(12)에 의한 인구 분포 집계 처리에 대하여 상세하게 설명한다. 먼저, 위치 정보 처리 장치(12)는 위치 정보 축적 장치(11)로부터 위치 정보를 판독한다(단계 S101). 그 후, 위치 정보 처리 장치(12)는, 위치 정보 취득부(122)에 의해 추출된 위치 정보로부터, 광역 영역 내의 연령, 성별마다의 이동 통신 단말기(2)의 사용자 인구 피라미드 데이터를 집계한다(단계 S102). 또한, 위치 정보 처리 장치(12)는, 통계 데이터 저장부(124)로부터, 소정의 광역 영역에서의 인구 피라미드 데이터를 취득한다(단계 S103). 그리고, 위치 정보 처리 장치(12)는, 사용자 인구 피라미드 데이터 및 피라미드 데이터에 기초하여, 속성마다의 실제의 인구에 대한 이동 통신 단말기(2)에 의한 위치 정보의 취득률의 역수를 산출한다(단계 S104).
그 후, 위치 정보 처리 장치(12)는, 위치 정보를 집계함으로써 주소 코드(협역 영역)마다의 이동 통신 단말기(2)의 사용자 인구 피라미드 데이터를 취득하고, 통계 데이터 저장부(124)로부터 광역 영역 내의 주소 코드마다의 인구 통계 데이터를 취득한다(단계 S105). 그 후, 위치 정보 처리 장치(12)는, 이들의 인구 통계 데이터와 사용자 인구 피라미드 데이터와의 비를 산출함으로써, 협역 영역마다의 이동 통신 단말기(2)의 위치 정보 취득률의 역수 및 그 보정값을 산출한다(단계 S106). 여기서, 위치 정보 처리 장치(12)는, 주소 코드 이외의 속성마다의 위치 정보 취득률을 산출하는 경우에는, 단계 S106의 처리를 반복한다.
다음에, 위치 정보 처리 장치(12)는, 모든 위치 정보에 그 속성에 대응하는 위치 정보 취득률의 역수를 반영한 보정값을 부가한다(단계 S107). 또한, 위치 정보 처리 장치(12)는, 복수 종류의 속성마다의 위치 정보 취득률을 생성한 경우에는, 위치 정보에 복수 종류의 위치 정보 취득률의 역수를 승산한다. 그 후, 위치 정보 처리 장치(12)는 보정값을 추가하고 위치 정보를 집계 영역마다 및 임의의 속성마다 집계하여, 인구 분포 데이터로서의 집계 결과 정보를 생성한다(단계 S108). 그리고, 위치 정보 처리 장치(12)는, 그 집계 결과 정보를 정보 표시 장치(6)에 송신한다(단계 S109).
도 10에는, 단계 S108에서의 위치 정보 처리 장치(12)에 의한 위치 정보의 집계 단위를 나타낸 개념도이다. 도 10에 나타낸 바와 같이, 집계 영역 A1 내에 위치하는 것을 나타내는 위치 정보 A, B의 보정값을 합계함으로써, 집계 영역 A1 내의 인구 데이터가 집계된다. 또한, 도 11은, 단계 S15에서 정보 표시 장치(6)에 표시되는 인구 분포 출력 화면을 나타낸 도면이며, 정보 표시 장치(6)에 의해 지정된 집계 범위가 "일본 전국"인 경우에는, 일본 전국을 구획한 집계 영역마다의 인구 분포가, 시각적으로 색이나 농담(濃淡)에 의해 표시된다.
그리고, 전술한 일련의 위치 정보의 집계 처리는, 인구를 추계하는 시각이 변경되면 새롭게 다시 실행할 필요가 있다. 예를 들면, 시각 1시∼3시의 위치 정보 취득률과 시각 2시∼4시의 위치 정보 취득률은, 이동 통신 단말기(2)의 전원 상태에 따른 가동률이 상이하므로 다시 계산할 필요가 있다. 그래서, 위치 정보 처리 장치(12)는, 처리 시간대마다 위치 정보 취득률을 다시 계산하도록 해도 된다. 이렇게 하면, 인구 추계 데이터에 대한 이동 통신 단말기(2)의 전원 온/오프 상태 변화의 영향을 피할 수 있다.
이상 설명한 위치 정보 집계 장치 및 위치 정보 집계 방법에 의하면, 이동 통신 단말기(2)에 관한 위치 정보가 사용자 ID, 및 그 사용자에 관한 주소 정보를 포함하는 속성 정보를 포함하여 수신되고, 광역 영역 내의 협역 영역마다의 인구 통계 데이터와 수신한 위치 정보로부터 사용자의 주소 등의 속성마다의 위치 정보 취득률이 산출되고, 특정 영역에 속하는 위치 정보가, 그 주소 등의 속성 정보에 대응하는 위치 정보 취득률이 반영되면서 집계된다. 이로써, 사용자의 주소, 연령이나 성별 등마다 위치 정보 서비스의 이용 빈도가 상이한 위치 정보를 대상으로 한 경우에도, 미리 국세조사 데이터 등을 기초로 하여 일본 전국과 같은 광역 내의 각각의 지역마다의 통계 데이터를 준비해 두는 것만으로, 특정 영역의 인구 분포에 실제의 사용자의 분포를 양호한 정밀도로 반영시킬 수 있다. 예를 들면, 지방의 고령자는 상대적으로 휴대 전화기의 소지율이 낮다는 등의 경향을 인구 분포에 반영할 수 있다.
또한, 위치 정보의 속성 정보에 대응하는 복수 종류의 속성마다의 위치 정보 취득률을 반복 반영시키면서 위치 정보를 집계함으로써, 이동 통신 단말기(2)의 사용자의 연령, 성별, 주소 등의 복수의 속성마다 위치 정보의 취득 빈도가 상이한 경우에, 미리 준비한 복수의 속성마다의 인구 통계 데이터를 사용하여, 집계하는 위치 정보에 복수의 속성마다의 취득률을 반영할 수 있다. 그 결과, 더욱 정확한 지역마다의 인구 분포를 얻을 수 있다.
＜제1 실시예의 제1 변형예＞
다음에, 제1 실시예의 제1 변형예에 대하여, 제1 실시예와의 차이를 중심으로 설명한다. 제1 실시예에 있어서, 취득률 산출부(123)는, 인구 통계 데이터와 위치 정보를 사용하여, 복수의 이동 통신 단말기의 복수 종류의 속성마다의 위치 정보 취득률을 반복 산출하고, 집계부(127)는, 위치 정보에 대하여, 위치 정보의 속성 정보에 대응하는 복수 종류의 속성마다의 위치 정보 취득률을 반복 반영시키면서 위치 정보를 집계하는 것으로 하였다. 그러나, 본 변형예에서는, 취득률 산출부(123) 및 집계부(127)에서의 이들의 반복 산출 또는 반영시키는 처리를 행하지 않고, 집계부(127)에서 위치 정보를 집계할 수도 있다. 구체적으로는, 취득률 산출부(123)는, 위치 정보 취득부(122)로부터 취득한 위치 정보를 대상으로 하여, 구하려는 인구의 속성에 대응하는 사용자 수를 집계한다. 또한, 취득률 산출부(123)는, 통계 데이터 저장부(124)에 저장된 국세조사 데이터로부터, 구하려는 속성의 인구를 산출한다. 그리고, 취득률 산출부(123)는, 산출한 이들의 사용자 수와 인구와의 비에 기초하여, 위치 정보의 취득률의 역수(취득률 마스크)를 산출한다. 집계부(127)는, 제1 실시예와 마찬가지로, 산출된 취득률 마스크를 구하려는 속성의 인구에게 대응하는 위치 정보에 부가한다. 그리고, 집계부(127)는, 이 취득률 마스크에 기초하여, 구하려는 속성의 인구를 산출한다. 위치 정보 취득부(122)로부터 취득한 위치 정보에 기초하여 사용자 수를 집계한, 국세조사 데이터로부터 인구를 산출하거나 할 때 사용되는 속성으로서는, 예를 들면, 성별, 연령, 주소 코드 등으로부터, 원하는 속성을 선택하여 사용할 수 있다.
＜제1 실시예의 제2 변형예＞
다음에, 제1 실시예의 제2 변형예에 대하여 설명한다. 제1 실시예에 있어서, 취득률 산출부(123) 및 집계부(127)에서는, 위치 정보를 집계함으로써 소정의 영역 내의 사용자 수(인구)를 산출하고 있다. 이 위치 정보는, 위치 정보 취득부(122)에 의해, 정보 표시 장치로부터의 요구 정보에 합치하는 것이 추출된다. 본 변형예는, 위치 정보 취득부(122)에 의해 위치 정보를 추출할 때의 추출 방법을 변경한 것이다
본 변형예에서, 위치 정보 취득부(122)는, 위치 정보 축적부(112)로부터 판독한 위치 정보 중, 요구 정보에 포함되는 시간대 정보 및 영역 정보에 합치하는 위치 정보를 추출한다. 그 구체적인 추출 방법은 후술한다. 위치 정보 취득부(122)는, 상세하게는 후술하는 추출 방법에 의해, 시간대 정보가 나타내는 집계 대상의 시간대(이하 "집계 시간대"라고 함) 중 적어도 일부에 있어서, 영역 정보가 나타내는 소정 영역에 체재했다고 추정되는 이동 통신 단말기(2), 또는 그 이동 통신 단말기(2)의 측위 처리에 기초하여 집계 시간대 내 또는 후술하는 확장 기간 내에 생성된 1개의 위치 정보를 추출하는 기능을 실현한다.
취득률 산출부(123) 및 집계부(127)는, 위치 정보 취득부(122)에 의해 추출된 위치 정보를 집계하고, 집계 결과를 집계 시간대 내에서의 소정 영역의 유입 단말기 수로서 추계한다. 그리고, 본 명세서에서, 유입 단말기 수란, 집계 시간대 중 적어도 일부에 있어서 집계 대상으로 하는 영역에 체재한 유일한(unique) 이동 통신 단말기(2)를 의미한다. 또한, 여기서의 "유일한"이란, 동일 이동 통신 단말기(2)의 중복 카운트를 제외한 후의 수를 의미한다.
[유입 단말기 수 추계 처리]
이하, 위치 정보 취득부(122)에서 행해지는 유입 단말기 수 추계 처리의 일례를 설명한다. 이 일례에서는, 요구 정보에 포함되는 영역 정보가 나타내는 소정 영역 내의 각 이동 통신 단말기(2)의 추정 체재 기간을 사용하여 유입 단말기 수를 구한다.
위치 정보 취득부(122)는, 사용자 ID가 같은 위치 정보에 있어서, 위치 정보가 취득된 시각이 후술하는 확장 기간 내에 있고, 주소 코드가 어느 소정 영역 내를 나타내는 영역 내 위치 데이터, 및 위치 정보가 취득된 시각 순으로 시계열로 배열된 경우에 그 영역 내 위치 데이터에 인접하고 주소 코드가 어느 소정 영역 외를 나타내는 영역 외 위치 데이터에 기초하여, 이동 통신 단말기가 어느 소정 영역에 체재하고 있었던 추정 체재 기간을 이동 통신 단말기마다 산출한다. 그리고, 상기한 "확장 기간"은, 여기서는 일례로서, 집계 시간대를 전후로 소정 시간 폭(예를 들면, 1시간)만큼 확장한 기간, 즉 집계 개시 시각 t0으로부터 소정 시간만큼 과거로 거슬러 올라간 시각을 개시점으로 하고, 집계 종료 시각 t1로부터 소정 시간만큼 미래로 진행한 시각을 종료점으로 하는 시간대를 의미한다.
도 12에 나타낸 바와 같이, 확장 기간 내에 취득된 동일 이동 통신 단말기에 관한 일련의 위치 정보를, 그 위치 정보가 취득된 시각 순으로 시계열로 정렬하고, 위치 정보의 주소 코드가 어느 소정 영역 내를 나타내는 영역 내 위치 데이터를 검은색 원으로, 영역 내 위치 데이터에 인접하고 주소 코드가 어느 소정 영역 외를 나타내는 영역 외 위치 데이터를 흰색 원으로 각각 나타낸 경우, 시계열 상에서 최선(最先)의 영역 내 위치 데이터의 취득 시각 ta와 그 최선의 영역 내 위치 데이터에 인접하는 영역 외 위치 데이터의 취득 시각 tx와의 안분점(按分点)(일례로서 중점)에 상당하는 시각 tin을 추정 체재 기간의 개시 시각으로 한다. 마찬가지로, 시계열 상에서 최후의 영역 내 위치 데이터의 취득 시각 tc와 그 최후의 영역 내 위치 데이터에 인접하는 영역 외 위치 데이터의 취득 시각 ty와의 안분점(일례로서, 중점)에 상당하는 시각 tout을 추정 체재 기간의 종료 시각으로 한다. 이로써, 도 12에 직사각형으로 나타낸 기간, 즉 시각 tin에서 시각 tout까지의 기간이, 상기 이동 통신 단말기의 추정 체재 기간으로서 산출된다.
그리고, 위치 정보 취득부(122)는, 산출된 추정 체재 기간과 집계 시간대가 중복되는 이동 통신 단말기를 추출한다. 도 13에는, 확장 기간 내에 취득된 이동 통신 단말기 A∼E에 관한 일련의 위치 정보를 이동 통신 단말기마다, 위치 정보의 취득 시각 순으로 시계열로 가로축 방향으로 배열한 도면을 나타내고, 이 도 13에서는, 주소 코드가 어느 소정 영역 내를 나타낸 영역 내 위치 데이터를 검은색 원으로, 주소 코드가 어느 소정 영역 외를 나타내는 영역 외 위치 데이터를 흰색 원으로 각각 나타내고 있다. 만일, 위치 정보의 취득 시각이 집계 시간대(시각 t0∼시각 t1) 내에 있는 영역 내 위치 데이터에만 주목하면, 대응하는 이동 통신 단말기로서는 이동 통신 단말기 C∼E 3개가 추출된다.
그런데, 도 13에서 직사각형에 의해 나타낸 추정 체재 기간과 집계 시간대(시각 t0∼시각 t1)가 중복되는 이동 통신 단말기로서는, 이동 통신 단말기 A∼E 5개를 들 수 있으므로, 위치 정보 취득부(122)는 이동 통신 단말기 A∼E 5개를 추출한다. 이로써, 검은색 원으로 나타내는 영역 내 위치 데이터에만 주목한 경우에 제외되는 이동 통신 단말기 A, B에 대해서도, 집계 시간대 중의 어딘가인 소정의 섹터 내에 체재하고 있었다고 추정되게 된다. 그리고, 전술한 추정 체재 기간을 사용한 방법은 일례이며, 다른 방법을 채용해도 상관없다.
전술한 바와 같이 하여 위치 정보 취득부(122)에 의해 추출된 위치 정보는, 취득률 산출부(123)나 집계부(127)에서, 위치 정보로부터 사용자 수(인구)를 산출할 때 이용된다. 이와 같이 하여 위치 정보를 추출함으로써, 사용자 수(인구)를 구할 때의 기초가 되는 위치 정보를 더욱 양호한 정밀도로 추출할 수 있어, 산출되는 사용자 수(인구)의 정밀도를 향상시킬 수 있다.
＜제2 실시예＞
다음에, 제2 실시예의 위치 정보 집계 시스템(1)에 대하여 설명한다. 이 제2 실시예에서는, 실제로 이동 통신 단말기(2)를 사용하고 있는 사용자의 속성을 이용하여, 인구 분포를 산출하는 것이다. 예를 들면, 제1 실시예에서는, 이동 통신 단말기(2)(예를 들면, 휴대 전화기 등)의 계약 시에 등록했을 때의 속성에 기초하여 속성마다의 인구 분포를 산출하고 있지만, 반드시 계약자가 사용자가 되는 것은 아니다. 예를 들면, 미성년자가 사용자인 경우, 계약자는 그 보호자인 경우가 많다. 그러한 경우, 미성년자의 인구 분포는 현저하게 저하되어, 정확하게 인구 분포를 산출할 수 없다. 제2 실시예에서는, 실제의 사용자의 속성에 근거한 인구 분포를 산출하는 것을 목적으로 하는 것이다.
도 14는, 본 실시예의 위치 정보 집계 시스템(1a)의 개략적인 구성도이다. 제1 실시예와는, 앙케트 DB(7) 및 계약자 DB(8)를 구비하고 있는 점, 및 위치 정보 처리 장치(12a)가 실제의 사용자의 속성에 기초하여 인구 분포를 산출하기 위한 기능 구성을 구비하고 있는 점에서, 상위하다. 이하, 이들 상위점을 중심으로 본 실시예에 대하여 설명한다.
앙케트 DB(7)는 계약자에 대하여 행해진 앙케트 데이터에 기초하는 결과를 기억하는 부분이다. 앙케트에서는 계약자 또는 사용자가 실제의 사용자의 속성 정보를 기입하도록 하고 있고, 예를 들면, 계약자가, 사용자 ID(단순한 ID라도 된다), 사용자 이름, 성별, 연령, 주소(또는 주소 코드)를 기입할 수 있도록 형성되어 있다.
계약자 DB(8)는 이동 통신 단말기(2)의 구입 시에 등록하는 계약자 데이터에 기초하는 속성 정보를 기억하는 부분이며, 예를 들면, 사용자 ID(단순한 ID라도 된다), 성별, 연령, 주소(또는 주소 코드)를 대응시켜 기억하고 있다.
위치 정보 처리 장치(12a)는, 기능적으로는, 제1 실시예의 위치 정보 처리 장치(12)와 같지만, 전술한 바와 같이, 실제의 사용자의 속성(앙케트 DB의 앙케트 정보)에 기초하여, 적절한 인구를 산출하는 것이며, 구체적으로는 행렬 생성부(129)(생성 수단)를 구비하고 있다. 그리고, 취득률 산출부(123a)는, 이 행렬 생성부(129)에 의해 생성된 역행렬을 이용하여, 속성마다의 인구의 보정을 행하고, 이것을 사용하여 집계 가능하게 하는 것이다. 즉, 계약자 정보에 따른 속성에 기초하여, 어느 집계 영역에 있는 위치 정보를 계수함으로써, 속성마다의 계약자 수를 산출하고, 이 속성마다의 계약자 수에 대하여, 행렬 생성부(129)에 의해 생성된 역행렬을 사용하여 계약자 수를 보정함으로써, 실제의 속성에 기초한 사용자 수를 산출하는 것이다. 이하, 제1 실시예의 위치 정보 처리 장치(12)와의 상위점을 중심으로 설명한다.
행렬 생성부(129)는, 앙케트 DB(7) 및 계약자 DB(8)에 각각 기억되어 있는 앙케트 데이터 및 계약자 데이터에 기초하여, 실제의 사용자는, 어떠한 속성의 계약자에게 대응된 것인지, 그 천이 상태를 나타낸 천이 행렬을 생성하는 부분이다. 이하, 더욱 상세하게 설명한다.
도 15는 계약자 데이터와 앙케트 데이터에 기초하여 결합 관리 테이블의 생성과정을 나타낸 설명도이다. 도 15의 (a)는, 계약 시에 등록된 계약자 속성 정보의 관리 테이블을 나타내고, 사용자 ID에 대응시켜 각각 성별, 연령, 주소를 기억하고 있다. 또한, 도 15의 (b)는 앙케트에 의한 사용자 속성 정보의 관리 테이블을 나타내고, 사용자 ID에 대응시켜 각각 성별, 연령, 주소를 기억하고 있다. 각각 동일한 속성 정보의 항목이 기억되어 있다. 그리고, 행렬 생성부(129)는 이들 관리 테이블을, 사용자 ID를 키로 하여 결합함으로써, 천이 상태를 파악하기 위한 결합 관리 테이블을 생성한다. 도 15의 (c)는 결합하여 얻은 결합 관리 테이블의 설명도이다. 그리고, 각 속성 정보는 일례로서, 그 이외의 각종 항목을 기억하도록 해도 된다. 예를 들면, 기호(嗜好)·취미, 직업 등이 있어도 된다.
그리고, 행렬 생성부(129)는 생성된 결합 관리 테이블에 따라, 실제의 사용자의 속성 정보로부터 계약자의 속성 정보로의 천이 상태를 나타낸 천이 행렬을 생성한다. 도 16은 그 천이 상태를 나타낸 설명도이다. 도 16에서는, 실제의 사용자는 어떠한 속성의 계약자에게 대응하고 있는지, 속성마다 그 비율을 나타내고 있다. 이 도 16에 나타낸 설명도는, 예를 들면, 도 15의 (c)에 나타낸 결합 관리 테이블을, 어느 속성으로 정렬(sort) 등을 함으로써, 속성마다의 사용자에 대한 계약자 속성의 비율을 산출함으로써, 유도되는 것이다. 예를 들면, 앙케트 데이터로부터 얻어지는 실제의 사용자의 연령·성별의 속성을 나타내는 "연령. en"및 "성별. en"의 우선 순위로 정렬하고, 앙케트 데이터에서의 실제의 사용자의 연령·성별마다, 계약자의 속성(연령·성별)마다의 수를 집계함으로써, 속성마다의 실제의 사용자가 어떠한 속성의 계약자에게 대응된 것인지, 그 천이 상태를 파악할 수 있다.
도 16에서는, 사용자 "0세, 남성"은, 계약자 "30세, 남성"이 0.1의 비율, 계약자 "30세, 여성"이 0.2의 비율인 것을 나타내고 있다. 요컨대 아기를 사용자로 하는 실제의 계약자는, 그 보호자(부모)를 나타내는 속성인 비율이 많은 것을 나타내고 있다. 반대로, 도시하지 않지만, 사용자 "18세, 남성"계약자는 본인인 것을 나타내는 "18세, 남성"의 속성이든지, 또는 그 보호자인 40대에서 50대의 남성 또는 여성을 나타내는 속성인 비율이 많은 것이 상정된다.
이와 같은 생각을 근거로, 천이 행렬을 생성하면, 도 17의 (a)에 나타낸 천이 행렬 A를 생성할 수 있다. 도 17은, 천이 행렬 A 및 역행렬 A-1을 나타낸 설명도이다. 이 천이 행렬 A는, 142×142의 행렬로 이루어지는 것이며, Y=AX를 성립시킬 수 있는 행렬이다. X는, 실제의 연령·성별로 구분된 수(사용자 수), Y는, 계약 정보에 근거한 연령·성별 구분된 수(계약자 수)이다. 이후, 속성 정보가 연령·성별으로 했을 때의 천이 행렬 A를 천이 행렬 A1로 한다. 그리고, 이 142×142의 행렬의 성분(요소)의 수는, 계약자 및 사용자의 속성을 0세부터 69세, 및 70세 이상으로 분류한 경우의 일례이며, 이에 한정되는 것은 아니다. 10대, 20대와 같이, 연대마다 그 성분을 분류하고 경우에는, 행수 및 열수가 변경된다.
그리고, 본 실시예와 같이, 위치 정보 등에 기초하여, 어느 집계 영역에서의 인구 분포를 산출하려고 하는 경우에는, 계약자 수는 알고 있지만, 실제의 사용자는 모르기 때문에, 이 천이 행렬 A1의 역행렬 A1 -1을 산출하여, 이 역행렬 A1 -1을 이용함으로써, 계약자 수로부터 실제의 사용자의 인구 분포를 산출할 수 있다.
즉,
A1 -1Y=A1 -1AX
X=A1 -1Y … (1)
식 (1)에 나타낸 바와 같이, 역행렬 A1 -1을 산출하여, 이것을 이용함으로써, 계약자 수로부터 사용자 수를 산출할 수 있어, 더욱 실제의 사용자 속성의 인구 분포에 가까운 수치를 산출할 수 있다.
또한, 연령·성별 이외의 속성에 대한 천이 행렬을 구하는 경우에도, 전술한 바와 동일한 처리를 행한다. 예를 들면, 주소 코드에 대한 천이 행렬 A2를 구하는 경우, 계약자 또는 사용자에 대하여, 앙케트 조사를 행하고, 앙케트 데이터와, 계약자 데이터를 결합하여, 주소 코드용의 결합 관리 테이블을 생성한다(도 15의 (c)에 상당). 그리고, 실제의 주소(거주지)를 나타낸 영역마다, 주소 코드의 천이 상태를 집계하고(도 16에 상당), 실제의 사용자는, 어디를 주소로 하는 계약자에 대응되어 있는지, 그 비율을 산출한다. 그리고, 식 (1)에 나타내는 처리에 의해, 천이 행렬 A2를 산출할 수 있다.
그리고, 이들 천이 행렬 A1 및 A2는 일례이고, 이외의 속성을 위해, 산출하여 이용할 수 있다. 또한, 천이 행렬은 2종류에 한정되지 않고, 필요에 따라 1종류 또는 3종류 이상을 산출하여 이용해도 된다.
이와 같이 하여, 생성한 역행렬 A1 -1을 이용하여, 인구 분포의 산출 절차에 대하여 보다 상세하게 설명한다. 도 18은 역행렬 A1 -1을 사용하여 속성(연령 및 성별)마다의 취득률 마스크를 생성하는 절차를 나타내는 설명도이다. 도 18의 (a)는 속성 중 연령 및 성별마다의 계약자 수를 나타낸 설명도이다. 이 계약자 수는 위치 정보를 계수함으로써 얻어지는 수치이며, 위치 정보 축적부(112)에 기억되어 있는 정보이다. 이 연령 및 성별마다의 계약자 수에 대하여, 역행렬 A1 -1을 곱함으로써, 연령 및 성별마다의 실제의 사용자 수(또는, 실제의 수치에 가깝다고 생각되는 사용자 수)를 산출할 수 있다(도 18의 (b)). 또한, 이 실제의 사용자 수에 기초하여, 제1 실시예에 기재한 바와 같이, 국세조사 등으로 얻은 인구 통계 데이터(인구 피라미드 데이터)를 사용하여, 속성(연령 및 성별)마다의 취득률을 산출한다. 그리고, 산출된 취득률에 기초하여 그 역수를 산출하여, 이것을 취득률 마스크로서 기억한다(도 18의 (c)). 도 18의 (b) 내지 도 18의 (c)로의 변환 과정은 제1 실시예에서 설명한 바와 같다.
또한, 주소 코드를 속성으로 한 경우에도 동일한 처리를 행한다. 도 19는, 역행렬 A2 -1을 사용하여, 속성(주소 코드)마다의 취득률 마스크를 생성하는 절차를 나타내는 설명도이다. 도 19의 (a)는 속성 중 주소 코드마다의 사용자 수를 나타낸 설명도이며, 위치 정보 축적부(112)에 기억되어 있는 정보이다. 주소 코드마다의 계약자 수에 대하여, 역행렬 A2 -1을 곱함으로써, 주소 코드마다의 실제의 사용자 수(또는, 실제의 수치에 가까운 사용자 수)를 산출할 수 있다(도 19의 (b)). 또한, 이 실제의 사용자 수에 기초하여, 제1 실시예에 기재한 바와 같이, 국세조사 등으로 얻은 인구 통계 데이터(인구 피라미드 데이터)를 사용하여, 속성(주소 코드)마다의 취득률을 산출한다. 그리고, 산출된 취득률에 기초하여 그 역수를 산출하여, 이것을 취득률 마스크로서 기억한다(도 19의 (c)). 또한, 주소 코드에 대한 처리에 대해서는, 제1 실시예와 마찬가지로, 광역 영역의 위치 정보의 총수를 광역 영역에서의 인구 통계 데이터의 총수로 나눈 값을 또한 승산하여, 취득률 마스크 데이터의 보정값을 산출하여, 집계부(127)에 출력하는 처리를 행한다. 이것은, 제1 실시예에서의 도 5를 구할 때의 처리와 동일하다.
또한, 취득률 산출부(123)는, 이하의 처리를 행함으로써, 도 20에 나타낸 보정 테이블을 생성한다. 도 20은 보정 테이블을 나타내는 설명도이다. 이 보정 테이블은, 연령·성별마다 및 주소 코드마다, 보정값이 대응되어 있는 테이블이다. 그리고, 이 보정 테이블은, 도 18의 (c)에 나타낸 취득률 마스크의 테이블, 및 도 19의 (c)에 나타낸 취득률 마스크로부터 얻은 보정값을 기억하는 테이블(도 5 상당하는 것) 각각의 취득률 마스크를 승산함으로써 보정값을 산출하고, 취득률 산출부(123)는 속성 정보(연령, 성별, 및 주소 코드)에 보정값을 대응함으로써 생성된다. 이 보정 테이블은, 일시적으로 취득률 산출부(123)에 기억되는 것이다. 그리고, 제1 실시예에서는, 또한 위치 정보와 함께 이들 속성 정보 및 보정값을 대응시켜 기억하고 있었지만, 처리의 효율화를 위해, 제2 실시예에서는, 별개의 테이블로서 구성하고 있다. 그리고, 제1 실시예와 같이, 보정값을 위치 정보의 관리 테이블에 대응시켜 기억해도 된다. 또한, 제1 실시예의 위치 정보 처리 장치(12)에, 제2 실시예의 보정 테이블(도 20)을 적용하여, 처리의 효율화를 도모하도록 해도 된다.
다음에, 취득률 산출부(123)는, 생성한 보정값을 사용하여, 집계 처리의 원천이 되는 중간 데이터의 작성을 행한다. 도 21은 그 중간 데이터의 생성과정을 나타낸 설명도이다. 도 21의 (a)는 위치 정보 축적부(112)에 기억되어 있는 계약자마다 대응된 위치 정보의 대응 테이블을 나타낸 도면이다. 도 21의 (a)에 나타낸 바와 같이, 사용자 ID, 시각 정보, 위치 정보, 속성 정보로서, 성별, 연령, 직업, 주소 코드 등이 대응되어 있다. 이 대응 테이블로부터, 사용자 수를 산출하기 위한 중간 데이터를 기억하는 중간 테이블을 작성한다.
도 21의 (b)은, 그 중간 테이블을 나타내는 설명도이다. 도 21의 (b)에 나타낸 바와 같이, 취득률 산출부(123)는, 집계 대상 시간, 집계 영역, 및 속성 정보(성별, 연령, 주소 코드)마다의, 계약자 수를 산출한다. 계약자 수는 위치 정보의 수를 계수함으로써 얻어지는 수치이다. 그리고, 이 중간 테이블에서의 속성마다의 계약자 수에, 취득률 마스크를 구할 때 사용한 역행렬을 이용한다. 여기서는 2종류의 역행렬을 이용하므로, 전술한 바와 같이 산출한 역행렬 A1 -1 및 역행렬 A2 -1을 이용하여, 계약자 수로부터 사용자 수로 보정할 수 있다. 구체적으로는, 먼저, 취득률 산출부(123)는 역행렬 A1 -1을 연령·성별마다의 계약자 수에 승산함으로써, 연령·성별마다의 실제의 사용자 수를 산출하여, 보정 중간 테이블을 생성한다(도 21의 (c)). 그리고, 전술한 바와 같이, 역행렬이 1종류인 경우에는, 1개의 역행렬을 이용하고, 3종류 이상 이용하는 경우에는, 3종류 이상의 역행렬을 이용한다.
구체적으로는, 속성 정보로서, 연령, 성별마다의 계약자 수에 대한 실제의 사용자 수를 산출하는 경우에는, 이 중간 테이블에서의 집계 대상 시간, 집계 영역 및 주소 코드마다 정렬하여, 연령·성별마다의 계약자 수에, 연령·성별을 위해 생성된 역행렬 A1 -1을 승산함으로써, 실제의 속성마다의 사용자 수를 산출할 수 있다. 그리고, 집계 대상 시간, 집계 영역 및 주소 코드의 조합마다, 역행렬 A1 -1을 승산하는 것이며, 예를 들면, 이들 조합이 10가지 있으면, 10가지 분의 사용자 수를 산출한다. 또한, 주소 코드마다, 사용자 수를 산출하는 경우에도 마찬가지로, 집계 대상 시간, 집계 영역, 및 주소 코드 이외의 속성 정보인 성별·연령의 속성 정보마다 정렬하여, 역행렬 A2 -1을 곱함으로써, 사용자 수를 산출한다. 이 역행렬 A2 -1은, 전술한 주소 코드의 취득률을 산출할 때 이용된 역행렬을 사용하게 된다.
이와 같이 연령·성별, 및 주소 코드마다 보정된 사용자 수에, 또한 보정값을 대응시킨 집계 테이블을 생성한다. 도 22의 (a)는, 그 집계 테이블의 구체예를 나타낸 것이며, 도 20에 나타낸, 보정 테이블에 기술되어 있는 보정값을, 속성마다 대응시켜 생성된 것이다. 예를 들면, 도 20에서는, 성별: 남, 연령: 0세, 주소 코드: 10101010의 조합으로 이루어지는 보정값은, 보정 테이블에 있어서 동일한 조합에 대응된다. 그리고, 실제의 인구 분포를 산출할 때, 도 22의 (b)에 나타낸 바와 같이, 사용자 수에 보정값을 승산함으로써, 그 집계 대상 시간, 집계 영역의 속성마다의 인구를 산출할 수 있다.
이 도 22의 (b)에서 산출된 인구를, 오퍼레이터의 임의의 조건에 따라, 집계함으로써, 다양한 인구 분포 정보를 산출할 수 있다. 도 22의 (c)는, 그 구체예이다. 도 22의 (c)에서는, 집계 대상 시간대 1:00∼3:00에서의, 집계 영역마다의 인구 분포를 산출한 것이다.
이와 같이 하여, 계약 시에 등록한 계약 정보의 속성에 근거한 계약자 수가 아니라, 실제의 사용자의 속성에 근거한 사용자 수를 산출할 수 있다.
다음에, 본 실시예에서의 위치 정보 집계 시스템(1a)의 처리에 대하여 설명한다. 도 23은 위치 정보 집계 시스템(1a)의 처리를 나타낸 흐름도이다.
먼저, 위치 정보 취득부(122)에 의해, 위치 정보 축적부(112)에 기억되어 있는 위치 정보가 판독되는 동시에, 이 판독 타이밍에 따라, 천이 행렬 A1 및 A2의 역행렬 A1 -1 및 역행렬 A2 -1이 산출된다(S201). 그리고, 속성마다의 인구 분포를 집계하고, 이에 역행렬 A1 -1을 곱함으로써 실제의 속성마다의 인구 분포(사용자 수)가 산출되고(도 18의 (b)), 또한 인구 통계 데이터가 취득률 산출부(123)에 의해 취득된다(S202). 그리고, 이들 인구 분포 및 인구 통계 데이터에 기초하여 속성(여기서는 연령·성별)마다의 취득률(도 18의 (c))이 산출된다(S203). 또한, 취득률 산출부(123)에 의해, 주소 코드에 기초한 영역마다의 위치 정보 수를 집계하고, 이에 역행렬 A2 -1을 곱함으로써 실제의 주소 코드마다의 인구 분포(사용자 수)가 산출되고(도 19의 (b)), 또한 인구 통계 데이터가 취득된다(S204). 그리고, 주소 코드에 근거한 영역마다의 취득률(도 19의 (c))이 산출된다(S205). 그리고, 이들 취득률에 기초하여, 취득률 산출부(123)에 의해, 연령·성별, 및 주소 코드마다의 보정 테이블(도 20)이 생성된다(S206).
한편, 취득률 산출부(123)에 의해, S201에서 판독한 위치 정보로부터, 집계 대상 시간 및 집계 영역마다의 계약자 수를 나타낸 중간 테이블(도 21의 (b))이 생성된다(S207). 이 중간 테이블에 대하여, 역행렬 A-1을 승산함으로써, 사용자 수를 산출한 보정 중간 테이블(도 21의 (c))을 생성할 수 있다. 이 처리는 집계 대상 시간, 집계 영역, 및 주소 코드 등의 조합마다 행한다(S208).
그리고, 보정 중간 테이블에 기초하여, 집계 테이블(도 22의 (a))이 생성된다(S209). 이것은, 도 20에 나타내는 보정 테이블의 보정값을, 속성 정보 등을 키로 하여 보정 테이블에 추가한 것이다. 그리고, 집계 테이블에 기초하여, 인구 산출 테이블(도 22의 (b))를 생성한다(S210). 이것은, 보정값과 사용자 수를 곱하여, 인구를 산출한 것이다.
그리고, 오퍼레이터의 조작에 의해 지정된 기준에 따라서, 인구 분포가 집계되고(S211), 인구 분포 데이터로서 송신된다(S212).
이와 같이 하여, 더욱 실제의 이동 통신 단말기를 사용하고 있는 속성에 기초하여, 실제의 인구에 가까운 인구 분포 데이터를 생성할 수 있다.
본 실시예에서는, 앙케트 데이터에 기초하는 실제의 사용자 수로부터 계약자 데이터에 기초하는 계약자 수로의 천이 상태에 기초하여 천이 행렬 A를 산출하고, 그 역행렬 A-1을 산출하고, 그 역행렬 A-1을 사용하여, 계약자 수로부터 사용자 수를 이끌어 내려고 하는 것이다.
한편으로는, 그 반대의 방법도 생각할 수 있다. 즉, 계약자 수로부터 실제의 사용자 수로의 천이 상태에 기초하여 천이 행렬 B를 산출하고, 그 천이 행렬 B를 사용하여, 계약자 수로부터 사용자 수를 이끌어 내려고 하는 방법이다.
그러나, 이 천이 행렬 B를 사용한 방법에서는, 이하와 같이, 인구 분포에 편향이 있었을 경우에는, 정확한 사용자 수를 도출할 수 없는 경우가 있다. 이하, 각 인구 분포의 편향마다, 역행렬 A-1과 천이 행렬 B 각각을 이용하여 사용자 수를 산출했을 때의, 사용자 수의 비교에 대하여 설명한다.
도 24는 앙케트 데이터에 의한 사용자 수로부터 계약자 데이터에 의한 계약자 수로의 천이 상태를 나타낸 천이 행렬 A 및 역행렬 A-1의 산출을 나타낸 설명도이다. 설명을 간단하고 쉽게 하기 위해, 여기서는, 연대만을 대상으로 하고, 또한 10대, 30대, 60대만의 계약자 또는 사용자를 대상으로 하는 경우에 대하여 설명한다.
도 24의 (a)에 나타낸 바와 같이, 앙케트 데이터에 의해, 10대 사용자의 그 계약자 중, 50%(0.5)가 10대이며, 50%(0.5)가 30대인 것을 알고 있다. 마찬가지로, 30대의 사용자의 100%(1.0)가 30대이며, 60대의 사용자의 50%(0.5)가 30대이며, 다른 50%(0.5)가 60대이다. 이와 같은 실제의 사용자와 계약자가 상이한 경우로 하여, 피보호자(아이 등)가 계약자이거나 반대로 보호자(부모)가 계약자인 경우가 있다.
도 24의 (a)에 나타낸 상태에 기초하여, 이하의 식 (2) 및 식 (3)에 나타내는 천이 행렬 A 및 역행렬 A-1이 생성된다(도 24의 (b)).
Figure pct00004
Figure pct00005
도 25는 계약자 데이터에 의한 계약자 수로부터 앙케트 데이터에 의한 사용자 수로의 천이 상태를 나타낸 천이 행렬 B의 산출을 나타낸 설명도이다. 도 24에서 설명한 것과 마찬가지로, 각각 계약자 데이터와, 사용자 데이터는 다르다.
도 25의 (a)에 나타나는 천이 상태에 기초하여, 이하의 식(4)로 표시되는 천이 행렬 B가 생성된다(도 24의 (b)).
Figure pct00006
이와 같은, 역행렬 A-1 및 천이 행렬 B를 사용하여, 계약자 수로부터 사용자 수를 산출했을 때의 비교 결과에 대하여, 이하 도 26 및 도 27을 사용하여 설명한다.
도 26은 역행렬 A-1 및 천이 행렬 B 각각을 사용하여 계약자 수로부터 사용자 수를 산출했을 때의 비교 결과를 나타낸 설명도이다. 도 26의 (a)은, 전국의 인구와 구하려는 영역의 속성의 구성비가 같을 때의 비교 결과를 나타낸다. 전국의 인구 속성 구성비(진정한 속성)를, 10대: 30대: 60대=1: 2: 1로 한 경우, 구하려는 영역의 계약자 데이터의 구성은 10대: 15명, 30대: 90명, 60대: 15명으로 한다. 이때, 도 26의 (a)에 나타낸 바와 같이, 사용자 수의 결과는, 각각, 10대, 30대, 60대에서, 30명, 60명, 30명으로 보정되어 있고, 역행렬 A-1 및 천이 행렬 B 중 어느 것을 사용해도 그 차는 나지 않다.
도 26의 (b)는 전국의 인구와 구하려는 영역의 속성 구성비가 상이할 때의 비교 결과를 나타낸다. 예를 들면, 구하려는 영역의 계약자 데이터의 구성으로서, 10대: 45명, 30대: 70명, 60대: 5명으로 한다. 예를 들면, 학교 등 10대가 많은 영역을 상정하고 있다. 역행렬 A-1을 사용한 경우, 도 26의 (b)에 나타낸 바와 같이, 10대, 30대, 60대에서, 90명, 20명, 10명으로 보정되어 있다. 한편, 천이 행렬 B를 사용한 경우, 10대, 30대, 60대에서, 56.6명, 46.66명, 16.66명으로 보정되어 있다. 역행렬 A-1쪽이, 더욱 10대의 사용자 수를 강조하고 있고, 정확한 값인 것이 알 수 있다.
도 26의 (c)는, 전국의 인구와 구하려는 영역의 속성 구성비가 상이할 때의 비교 결과로서, 예를 들면, 구하려는 영역의 계약자 데이터의 구성으로서, 10대: 5명, 30대: 80명, 60대: 35명으로 한다. 예를 들면, 양로원이나, 평일의 레저 스쿨 등 60대가 많은 영역을 상정하고 있다. 역행렬 A-1을 사용한 경우, 도 26의 (c)에 나타낸 바와 같이, 10대, 30대, 60대에서, 10명, 40명, 70명으로 보정되어 있다. 한편, 천이 행렬 B를 사용한 경우, 10대, 30대, 60대에서, 18.333명, 53.333명, 48.333명으로 보정되어 있다. 역행렬 A-1쪽이 더욱 60대의 사용자 수를 강조하고 있고, 정확한 값인 것이 알 수 있다.
다음에, 앙케트의 회수율의 영향에 대하여 설명한다. 일반적으로, 앙케트를 100% 회수하는 것은 곤란하고, 연대별로 회수율은 상이할 것이 예상된다. 그 경우의 영향에 대하여 검증하면, 이하에 설명한 바와 같이, 역행렬 A-1을 사용한 쪽이, 그 영향을 그다지 받지 않고, 올바른 값으로 보정하고 있음을 알 수 있다.
예를 들면, 앙케트 데이터와 계약자 데이터와의 결합 결과(예를 들면, 도 25의 (a))가, 10대: 30대: 60대=1: 2: 1이며, 10대, 30대, 60대 각각의 앙케트의 회수율이, 20%, 50%, 20%이었다고 하자. 그 경우, 전국의 인구 속성 구성비는, 10대: 30대: 60대=1: 5: 1이 된다.
그리고, 구하려는 영역의 계약자 데이터의 구성으로서, 10대: 10명, 30대: 120명, 60대: 10명으로 한 경우, 역행렬 A-1을 사용한 경우, 도 27에 나타낸 바와 같이, 10대, 30대, 60대에서, 20명, 100명, 20명으로 보정되어 있다. 한편, 천이 행렬 B를 사용한 경우, 10대, 30대, 60대에서, 30명, 80명, 30명으로 보정되어 있다. 역행렬 A-1쪽이, 더욱 60대의 사용자 수를 강조하고 있고, 정확한 값인 것을 알 수 있다.
이상의 설명에 의해, 천이 행렬 B보다 역행렬 A-1을 사용한 쪽이, 더욱 정확한 값으로 보정할 수 있다.
다음에, 본 실시예의 위치 정보 집계 시스템(1a)의 작용 효과에 대하여 설명한다. 본 실시예의 위치 정보 집계 시스템(1a)은, 위치 정보 집계 시스템(1)에 더하여, 또한 계약자 데이터에 나타나는 모든 이동 통신 단말기의 계약자의 속성에 대한, 그 모든 이동 통신 단말기의 실제의 사용자의 속성의 비율을 나타내는 천이 행렬인 천이 행렬 A를 생성하고, 그 천이 행렬로부터 역행렬 A1 -1 및 A2 -1을 생성하는 행렬 생성부(129)를 더 구비한다. 그리고, 취득률 산출부(123a)는, 행렬 생성부(129)에 의해 생성된 역행렬 A1 -1 및 A2 -1을 사용하여, 속성마다의 계약자 수를 사용자 수로 보정하여, 이것을 사용하여, 집계부(127)는 특정 영역에서의 위치 정보에 근거한 인구 분포를 취득할 수 있다. 이로써, 더욱 현실에 가까운 사용자 수를 산출할 수 있어, 정확한 인구 분포를 산출할 수 있다.
그리고, 전술한 제2 실시예에서는, 역행렬 A1 -1 및 A2 -1을 사용하여, 계약자 수로부터 사용자 수를 산출하여, 그 후, 취득률 마스크를 산출하고 있다. 그러나, 이에 한정되지 않고, 취득률 마스크를 산출하고, 이에 기초하여 인구(계약자 수에 기초하여 이끌어 낸 인구)를 산출한 후에, 역행렬 A1 -1 및 A2 -1을 사용하여 사용자 수를 산출하도록 해도 된다. 예를 들면, 제1 실시예의 도 6에 나타낸 테이블에 기초하여, 속성마다 및 주소 코드마다 보정값을 집계하여, 인구를 산출한다. 이것에 전술한 A1 -1 및 A2 -1을 사용하여, 진정한 인구를 산출하도록 하는 것을 생각할 수 있다.
＜제3 실시예＞
다음에, 제3 실시예의 위치 정보 집계 시스템(1b)에 대하여 설명한다. 이 제3 실시예에서는, 특징량을 사용하여, 속성마다의 사용자 수를 구하는 것이다. 그리고, "특징량"이란, 위치 정보 계산 장치(4)에 의해 계산된 이동 통신 단말기(2)의 위치 정보의 추정 생성 밀도에 대응하는 정보이다. 또한, 여기서의 "추정 생성 밀도"란, 어느 특정의 이동 통신 단말기(2)에 관하여 생성된 위치 정보를 고려한 경우, 위치 정보가 생성된 시각 주변에서 단위 시간당에 생성되는 위치 정보의 수의 추정값을 의미한다.
도 28은 본 실시예의 위치 정보 집계 시스템(1b)의 개략적인 구성도이다. 본 실시예의 위치 정보 집계 시스템(1b)은, 제1 실시예에 대하여, 위치 정보 취득부(122) 대신에 위치 정보 취득부(122b)를, 취득률 산출부(123) 대신에 취득률 산출부(123b)를, 집계부(127) 대신에 집계부(127b)를 구비하고 있는 점에서, 상위하다. 이하, 이들의 상위점을 중심으로 본 실시예에 대하여 설명한다.
위치 정보 취득부(122b)는, 요구 정보 수신부(121)로부터의 기동 신호에 따라, 위치 정보 축적 장치(11)의 위치 정보 축적부(112)로부터 위치 정보를 판독하고, 판독한 위치 정보에 기초하여 특징량을 산출한다. 여기서, 위치 정보 취득부(122b)의 상세에 대하여 설명한다. 도 29는 위치 정보 취득부(122b)의 개략적인 구성도이다. 도 29에 나타낸 바와 같이, 위치 정보 취득부(122b)는, 집계 대상 취득부(201), 전후 위치 정보 취득부(전후 위치 정보 취득 수단)(202), 및 특징량 계산부(특징량 계산 수단)(203)를 구비하고 있다.
집계 대상 취득부(201)는 위치 정보 축적부(112)로부터, 정보 표시 장치(6)로부터의 요구 정보에 포함되는 시간대 정보 및 영역 정보에 합치하는 위치 정보를, 특징량을 구하는 대상이 되는 집계 대상 위치 정보로서 추출한다. 이 영역 정보가 나타내는 영역은, 예를 들면, 일본 전국 등의 광역 영역이다.
전후 위치 정보 취득부(202)는, 특징량을 구하는 대상의 집계 대상 위치 정보(이하 "제1 위치 정보"라고 함)에 대하여, 그 제1 위치 정보와 동일한 사용자 ID를 포함하는 위치 정보 중, 그 제1 위치 정보의 직전의 위치 정보(이하 "제2 위치 정보"라고 함)가 취득된 시각, 및 그 제1 위치 정보의 직후의 위치 정보(이하 "제3 위치 정보"라고 함)가 취득된 시각을 취득한다.
특징량 계산부(203)는, 제1 위치 정보 각각에 대한 특징량을 계산한다. 예를 들면, 특징량 계산부(203)는, 제2 위치 정보가 취득된 시각과 제3 위치 정보가 취득된 시각과의 차이를, 그 제1 위치 정보에 대한 특징량으로서 계산한다. 또한, 특징량 계산부(203)는, 제2 위치 정보가 취득된 시각이 비정상적인 값인 경우, 여기서는 일례로서 제1 위치 정보가 취득된 시각과 제2 위치 정보가 취득된 시각의 차이가 소정의 기준값(예를 들면, 1시간)보다 큰 경우에, 제1 위치 정보가 취득된 시각으로부터 미리 정해진 시간(예를 들면, 1시간)만큼 과거로 거슬러 올라간 시각을 제2 위치 정보가 취득된 시각으로서 사용하여, 제1 위치 정보에 대한 특징량을 계산한다. 마찬가지로, 특징량 계산부(203)는, 제3 위치 정보가 취득된 시각이 비정상적인 값인 경우, 여기서는 일례로서 제1 위치 정보가 취득된 시각과 제3 위치 정보가 취득된 시각의 차이가 소정의 기준값(예를 들면, 1시간)보다 큰 경우에, 제1 위치 정보가 취득된 시각으로부터 미리 정해진 시간(예를 들면, 1시간)만큼 미래로 진행한 시각을 제3 위치 정보가 취득된 시각으로서 사용하여, 제1 위치 정보에 대한 특징량을 계산한다. 이와 같은 제2, 제3 위치 정보가 취득된 시각이 비정상적인 값인 경우의 처리는, 필수적인 처리는 아니지만, 상기 처리를 행함으로써, 이동 통신 단말기(2)가 권외에 위치하고 있는 것이나 이동 통신 단말기(2)의 전원이 오프되어 있는 것 등에 기인하여 위치 정보의 취득 시간 간격이 비정상적으로 길어진 때, 그 비정상적으로 길어진 취득 시간 간격에 의한 영향이 과대하게 미치지는 것을 방지할 수 있다.
그리고, 특징량 계산부(203)는, 위치 정보마다 산출한 특징량을, 집계 대상 취득부(201)이 추출한 위치 정보에 대응시킨다. 도 30은 특징량이 대응한 위치 정보를 나타낸 도면이다. 예를 들면, 도 30에 나타낸 바와 같이, 사용자 ID "A"및 시각 정보 "3/1 1:03"의 위치 정보에는, 특징량 "wA"가 대응되어 있다.
취득률 산출부(123b)는, 위치 정보 취득부(122b)로부터 취득한 특징량을 포함하는 위치 정보에 기초하여, 위치 정보가 광역 영역 내이며, 또한 소정의 속성의 사용자 수를, 특징량을 사용하여 집계한다. 구체적으로는, 취득률 산출부(123b)는, 이하의 식 5에 기초하여 소정의 속성의 사용자 수를 산출한다.
Figure pct00007
여기서, T는, 요구 정보에 포함되는 시간대 정보의 시간 폭이며, Yi는, 사용자 i에서의 광역 영역 내의 위치 정보의 총수이다. 또한, 속성이란, 위치 정보에 포함되는 성별이나 연령, 주소 코드 등의 속성 정보이다. 예를 들면, "20세, 남성, 도쿄도"의 사용자 수를 구하는 경우, 상기한 식 (5)에서의 속성k를 "20세, 남성, 도쿄도"로 한다. 그리고, 이 속성에 대응하는 위치 정보에 대응한 특징량에 기초하여, 사용자 수를 산출한다.
이와 같이, 취득률 산출부(123b)는, 식 (5)에서의 속성k의 조건 변경함으로써, 다양한 속성(예를 들면, 성별, 연령, 직업, 주소 코드)마다의 사용자 수를 산출할 수 있다. 또한, 속성으로서 소정의 주소 코드(협역 영역)를 포함하는 위치 정보의 특징량을 상기한 식 (5)에 적용시킴으로써, 협역 영역 내의 사용자 수를 구할 수 있다.
그리고, 취득률 산출부(123b)는, 제1 실시예와 마찬가지로, 통계 데이터 저장부(124)에 저장된 데이터 중, 식 (5)을 사용하여 사용자 수를 산출할 때 사용한 속성에 대응하는 인구 통계 데이터와, 식 (5)을 사용하여 산출한 사용자 수에 기초하여, 이동 통신 단말기(2)의 사용자의 속성마다의 위치 정보 취득률을 산출한다. 예를 들면, 식 (5)을 사용하여 속성이 "20세, 남성, 도쿄도"인 사용자 수가 산출되어 있는 경우, 통계 데이터 저장부(124)에 저장된 데이터 중, 주소 코드(협역 영역)가 도쿄도, 연령이 20세, 성별이 남성의 데이터를 인구 통계 데이터로서 사용한다. 취득률 산출부(123b)는 산출한 위치 취득률의 역수를 취득률 마스크 데이터로서 생성하여, 집계부(127)에 출력한다.
또한, 제1 실시예에서는, 위치 정보 취득률을 반복 생성할 때는, "광역 영역 내의 위치 정보의 총수"를 광역 영역에서의 인구 통계 데이터의 총수로 나눈 값을 사용하여, 두 번째 종류 이후의 위치 정보 취득률을 보정하였다. 제3 실시예에서는, "광역 영역 내의 위치 정보의 총수"를 특징량을 사용하여 구할 수 있다. 구체적으로는, 식 (5)에서의 속성k를 전체 속성으로 하여 얻어지는 사용자 수를, 광역 영역에서의 인구 통계 데이터의 총수로 나눈 값을 사용하여, 두 번째 종류 이후의 위치 정보 취득률을 보정한다.
집계부(127b)는, 제1 실시예와 마찬가지로, 위치 정보 취득부(122)에 의해 추출된 모든 위치 정보에 대하여, 그 위치 정보에 포함되는 복수 종류의 속성 정보에 대응하는 취득률 마스크를 반복 반영시켜 보정값을 산출하고, 위치 정보에 부가한다(도 6). 그리고, 제3 실시예에서 집계부(127b)는, 위치 정보에 부가한 보정값과 위치 정보마다 대응된 전술한 특징량을 사용하여, 복수의 소정 집계 영역마다의 실제의 인구 분포를 집계한다. 구체적으로는, 집계부(127b)는, 이하의 식 (6)에 기초하여, 소정 집계 영역의 실제의 인구를 산출하고, 복수의 소정 집계 영역마다의 실제의 인구 분포를 구한다.
Figure pct00008
여기서, 보정값k란, 속성k에 대응하는 위치 정보에 대응한 보정값이다. 속성k로서, 인구를 구하려는 소정 집계 영역을 포함함으로써, 소정 집계 영역의 인구를 구할 수 있다.
그리고, 식 (6)에서는, 괄호 내의 계산에 의해, 특징량과 보정값을 사용하여 소정 집계 영역에 존재하는 속성마다의 인구를 구하고 있다. 그리고, 식 (6)에서는, 이 속성마다의 인구를 합산함으로써, 소정 집계 영역에 존재하는 전체 속성의 인구를 구하고 있다. 또한, 도 6에 나타낸 바와 같이, 위치 정보마다 보정값을 부가하는 것으로 하였으나, 이 보정값을 반영시킨 특징량을, 위치 정보에 부가하여 두는 방법이라도 된다. 이 경우에는, 특징량에 보정값이 미리 반영되어 있으므로, 식 (6)에서의 "보정값k"의 승산이 불필요해진다.
식 (6)을 사용하여 산출된, 복수의 소정 집계 영역마다의 실제의 인구 분포는, 정보 송신부(128)에 의해 정보 표시부(6)에 회신된다.
[이동 통신 단말기 수 추계의 개념 및 계산 방법]
여기서, 이동 통신 단말기 수 추계의 개념 및 계산 방법을 설명한다. 도 31에 나타낸 모델과 같이, 어느 집계 대상의 시간대(길이 T) 사이에, n개의 이동 통신 단말기(a1, a2, …, an)가 섹터 S를 통과하고, 각 이동 통신 단말기(ai)의 집계 대상의 시간대 내의 섹터 S의 체재 시간이 ti(0＜ti≤T)이었다고 하자. 이때, 섹터 S에 존재하는 이동 통신 단말기 수 m(실제로는 섹터 S에 존재하는 이동 통신 단말기 수 m의 집계 대상의 시간대 내에서의 평균값)은, 이하의 식 (7)로 표현된다.
Figure pct00009
즉, 각 이동 통신 단말기(ai)의 집계 대상의 시간대 내의 섹터 S의 체재 시간 ti의 총계를 집계 대상의 시간대의 길이 T로 나눈 결과를, 이동 통신 단말기 수 m으로서 추계한다. 단, 이동 통신 단말기 ai의 집계 대상의 시간대 내의 섹터 S의 체재 시간 ti의 진정한 값은 관측 불가능하지만, 각각의 이동 통신 단말기(ai)의 위치 정보는 산출 가능하다.
이동 통신 단말기(ai)가 집계 대상의 시간대 내에 섹터 S에서 측위 요구를 행하고, 이 측위 요구에 기초하여 산출된 위치 정보를, 시각 순으로
Figure pct00010
(xi는, 이동 통신 단말기(ai)가 집계 대상의 시간대 내에 섹터 S에서 행한 측위 요구에 따른 위치 정보의 총수)로 하면, 이동 통신 단말기 수의 추계란, 산출된 위치 정보 qij(j는 1 이상 xi 이하의 정수)로부터 m의 값을 추계하는 것과 다름없다.
그런데, 도 32에 기초하여 이동 통신 단말기 수 추계의 계산 방법을 설명한다. 이동 통신 단말기(ai)로부터 측위 요구가 행해지고, 위치 정보 qij가 산출되는 밀도(즉, 단위 시간당의 위치 정보 수)를 pi로 하자. 이때, 위치 정보가 산출되는 확률이 섹터에 대하여 독립이면, 이동 통신 단말기(ai)가 집계 대상의 시간대 내에 섹터 S로부터 행한 측위 요구에 기초한 위치 정보의 총수 xi의 기대값 E(xi)는, E(xi)=ti×pi이므로, 이동 통신 단말기(ai)의 집계 대상의 시간대 내의 섹터 S의 체재 시간 ti의 기대값 E(ti)에 대하여 이하의 식 (8)이 성립한다.
E(ti)=xi/pi (8)
여기서, 위치 정보 qij를 위치 정보 수신부(111)가 취득했을 때의 취득 시각을 uij로 했을 때, 위치 정보 qij의 밀도 pij는, 이하의 식 (9)로 주어진다.
pij=2/(ui (j＋1)-ui (j-1)) (9)
여기서, 위치 정보 qij를 제1 위치 정보로 하면, 위치 정보 qi (j-1)는 제2 위치 정보, 위치 정보 qi (j＋1)는 제3 위치 정보에 상당한다. 본 실시예에서는, 제2 위치 정보 qi (j-1)의 취득 시각 ui (j-1)과 제3 위치 정보 qi (j＋1)의 취득 시각 ui (j＋1)의 차, 즉 상기 식 (9)의 (ui (j＋1)-ui (j-1))를, 제1 위치 정보에 대한 특징량 wij로 한다. 그러므로, 상기 식 (9)은 아래와 같이 된다. 즉, 특징량 wij는, 밀도 pij의 역수에 대응시켜 산출할 수 있다.
pij=2/(ui (j＋1)-ui (j-1))=2/wij (10)
이때 밀도 pi는,
Figure pct00011
로 주어지므로, 이동 통신 단말기 수 m의 추계치 E(m)은 아래의 식 (12)로 계산할 수 있다.
Figure pct00012
도 32의 예로 나타낸 바와 같이, 집계 대상의 시간대 내이고 또한 이동 통신 단말기(ai)가 섹터 S에 체재하고 있었던 기간 내에, 이동 통신 단말기(ai)로부터의 측위 요구에 기초하여 위치 정보 qi1, qi2, qi3이 취득되고, 위치 정보 qi1의 직전에 위치 정보 qi0를, 위치 정보 qi3의 직후에 위치 정보 qi4를 취득한 것으로 하고, 위치 정보 qi0 , qi1 , qi2, qi3, qi4의 취득 시각을 각각 ui0, ui1, ui2, ui3, ui4라고 하면, 상기한 개념은, 이동 통신 단말기(ai)의 집계 대상의 시간대 내의 섹터 S의 체재 시간 ti를, (ui0와 ui1의 중점)에서 (ui3와 ui4의 중점)까지의 기간이라고 추계하는 것에 상당한다. 그리고, 이동 통신 단말기(ai)는, 집계 대상의 시간대 내에는 없지만, 섹터 S의 체재 중에 측위 요구를 행하고, 이 측위 요구에 기초하여 위치 정보 qi4가 산출되어 있다. 단, 체재 시간 ti의 추계량의 불편성(不偏性)을 유지하기 위해, 여기서는 일례로서, 체재 시간 ti의 종료 시각을 집계 대상의 시간대 T의 종료 시각과 같은 것으로서 추계하는 것은 행하지 않는 처리를 설명한다.
다음에, 도 33에 나타낸 인구 분포 집계 처리 시의 동작을 나타낸 흐름도에 따라, 위치 정보 처리 장치(12)에 의한 인구 분포 집계 처리에 대해 상세하게 설명한다. 그리고, 본 처리는, 도 9를 사용하여 설명한 제1 실시예에 있어서의 인구 분포 집계 처리에 대하여, 단계 102b, 104b, 105b, 106b, 108b의 처리가 상위하다. 이하, 이들 상위점을 중심으로 처리 내용을 설명하고, 제1 실시예와 같은 처리부 분에 대해서는 설명을 생략한다.
위치 정보 처리 장치(12)의 취득률 산출부(123b)는, 위치 정보 축적 장치(11)의 위치 정보 축적부(112)로부터 위치 정보를 판독하고, 판독한 위치 정보에 기초하여 특징량을 산출한다(단계 S102b).
위치 정보 처리 장치(12)의 취득률 산출부(123b)는, 위치 정보 취득부(122b)로부터 취득한 특징량을 포함하는 위치 정보에 기초하여, 위치 정보가 광역 영역 내이며, 또한 소정의 속성의 사용자 수(사용자 인구 피라미드 데이터)를 산출한다. 그리고, 취득률 산출부(123b)는 산출한 사용자 인구 피라미드 데이터와, 통계 데이터 저장부(124)에 저장된 데이터 중, 사용자 인구 피라미드를 산출할 때 사용한 속성에 대응하는 인구 통계 데이터에 기초하여, 이동 통신 단말기(2)의 사용자의 속성마다의 실제의 인구에 대한 위치 정보 취득률의 역수를 산출한다(단계 S104b).
그 후, 위치 정보 처리 장치(12)의 취득률 산출부(123b)는, 식 (5)에서의 속성k를 전체 속성으로 하여 광역 영역 내의 사용자 수를 산출하고, 광역 영역에서의 인구 통계 데이터의 총수를 취득한다(단계 S105b).
그 후, 취득률 산출부(123b)는, 광역 영역 내의 사용자 수를 광역 영역에서의 인구 통계 데이터의 총수로 나눈 값을 사용하여, 두 번째 종류 이후의 위치 정보 취득률을 보정한다(단계(106b). 그리고, 집계부(127b)는, 모든 위치 정보에 그 속성에 대응하는 위치 정보 취득률의 역수를 반영한 보정값을 부가한다(단계 S107). 그리고, 집계부(127b)는, 위치 정보에 부가한 보정값과 위치 정보마다 대응한 전술한 특징량을 전술한 식(6)에 적용시켜, 복수의 소정 집계 영역마다의 실제의 인구 분포를 집계하여, 인구 분포 데이터로서의 집계 결과 정보를 생성한다(단계 S108b).
이상과 같이, 본 실시예의 위치 정보 집계 시스템(1b)은, 위치 정보에 대한 특징량에 기초하여, 속성마다의 사용자 수를 구할 수 있다. 이와 같이, 특징량을 사용함으로써, 소정 집계 영역마다의 실제의 인구 분포를 더욱 정확하게 구하는 것이 가능해진다.
＜제3 실시예의 변형예＞
다음에, 제3 실시예의 변형예에 대하여 설명한다. 제3 실시예에서는, 특징량을 산출하려는 위치 정보(상기한 제1 위치 정보)의 전후의 위치 정보의 시간 차(상기한 제2 위치 정보와 제3 위치 정보의 시간 차)를, 특징량으로서 산출하였다. 이것을 식으로 나타내면, 특징량은, 이하의 식 (13)으로 나타낼 수 있다. 그리고, 이하의 식 (13)은, 전술한 식 (10)을 변형한 것뿐이며, 식 (10)과 등가이다(즉, 식 (10)의 개념을 변경한 것은 아니다).
wij=ui (j＋1)-ui (j-1) (13)
본 변형예는 특징량 계산부(203)에서 산출되는 특징량의 산출 방법을 변경한 것이다.
본 변형예에서는, 위치 정보 축적부(112)에 저장된 위치 정보 중에, 기지국 정보를 이용한 측위 처리 중, 주기적으로 행해지는 측위 처리(주기적 위치 등록)에 기초하여 생성된 위치 정보인지, 또는 기지국의 통신 영역에 걸쳐졌을 때 행해지는 측위 처리에 기초하여 생성된 위치 정보인지를 나타낸 위치 정보의 종류별에 관한 정보(신호 종류별 정보)가 포함되어 있다(도 34 참조). 구체적으로는, 도 34에서는, 주기적으로 행해지는 측위 처리에 기초하여 생성된 위치 정보인 경우에는, 신호 종류별 정보로서 "A"가 대응되고, 기지국의 통신 영역에 걸쳐졌을 때 행해지는 측위 처리에 기초하여 생성된 위치 정보인 경우에는, 신호 종류별 정보로서 "B"가 대응되어 있다. 그리고, 위치 정보에 포함되는 위치 정보의 종류별에 관한 정보로서, 측위 처리 방법에 관한 정보 이외에도, 예를 들면, 이동 통신 단말기(2)의 전원이 온 또는 오프가 되었을 때 생성된 위치 정보인 것을 나타내는 정보 등을 사용할 수 있다.
위치 정보 처리 장치(12b)의 특징량 계산부(203)는, 상기한 제1 위치 정보의 특징량을 구하는 경우, 상기한 제2 위치 정보 및 제3 위치 정보에 대한 신호 종류별 정보를 고려한다. 구체적으로는, 먼저, 특징량 계산부(203)는, 제3 위치 정보와 제1 위치 정보의 시간차에 대하여, 제3 위치 정보의 신호 종류별에 대응하는 보정 계수 α를 승산한 값을 산출한다. 다음에, 특징량 계산부(203)는, 제1 위치 정보와 제2 위치 정보의 시간차에 대하여, 제2 위치 정보의 신호 종류별에 대응하는 보정 계수 β를 승산한 값을 산출한다. 그리고, 특징량 계산부(203)는, 산출한 이들의 값을 합산한 값을 특징량으로 한다. 단, 제2 위치 정보 및 제3 위치 정보에 대한 신호 종류별 정보를 고려하여 특징량을 산출하는 이외에도, 제1 위치 정보의 신호 종류별 정보를 고려해도 되고, 또한 제1 위치 정보 및 제2 위치 정보의 신호 종류별 정보를 고려한, 제1 위치 정보 및 제3 위치 정보의 신호 종류별 정보를 고려한 해도 된다. 또한, 제1∼제3 위치 정보의 신호 종류별 정보 전부를 고려해도 된다.
여기서, 제3 위치 정보의 신호 종류별에 대응하는 보정 계수 α로서는, 제3 위치 정보의 신호 종류별 정보 "A", "B"마다 미리 정해진 값을 사용한다. 단, 보정 계수 α는 0 이상 2 이하의 값으로 되어 있다. 마찬가지로, 제2 위치 정보의 신호 종류별에 대응하는 보정 계수 β로서는, 제2 위치 정보의 신호 종류별 정보"A", "B"마다 미리 정해진 값을 사용한다. 단, 보정 계수 β는 0 이상 2 이하의 값으로 되어 있다. 그리고, 여기서 나타낸 보정 계수 α, β의 값은 일례이며, 이 값에 한정되는 것은 아니다.
특징량 계산부(203)에서의 특징량의 산출 처리를 식으로 나타내면, 이하의 식 (14)로 표현된다.
wij=α(ui (j＋1)-uij)＋β(uij-ui (j-1)) (14)
이와 같이, 특징량 계산부(203)는, 제1 위치 정보에 대한 특징량을 산출하는 경우, 제1 위치 정보의 전후의 위치 정보인 제2 및 제3 위치 정보에 대한 신호 종류별 정보를 사용하여 시간차를 보정하고, 보정한 시간차를 사용하여 특징량을 산출한다. 이로써, 위치 정보의 신호 종류별 정보에 기초하여 특징량을 양호한 정밀도로 산출할 수 있다.
여기서, 상기한 식 (14)을 사용하여 특징량을 산출하는 경우의 일례로서, 제1 위치 정보의 신호 종류별 정보에 기초하여 특징량을 산출하는 경우에 대하여 설명한다. 주기적으로 행해지는 측위 처리에 따른 위치 정보와 같이 이동 통신 단말기(2)의 위치와 위치 정보의 생성 계기가 무관한 위치 정보의 경우에는, 현재의 섹터에 체재하고 있었던 시간의 기대값은, 그 위치 정보의 생성의 전후에 같다고 생각할 수 있다. 한편, 기지국의 통신 영역에 걸쳐졌을 때 행해지는 측위 처리에 기초하여 생성된 위치 정보의 경우, 적어도 그 위치 정보가 생성되기 전은, 이동 통신 단말기(2)는 현재의 섹터에 체재하고 있지 않았다고 판단할 수 있다. 그러므로, 그 위치 정보가 생성되기 전에 이동 통신 단말기(2)가 현재의 섹터에 체재하고 있었던 시간을 0으로 생각하고, 제1 위치 데이터의 종류별 정보(생성 요인)가 "통신 영역 경계 걸침"이면, 상기 식 (14)에서의 보정 계수 β(즉, 직전의 위치 데이터와의 시간차에 관한 보정 계수 β)를 0으로 설정할 수 있다. 이로써, 더욱 실제 상태에 적합한 특징량을 산출할 수 있다.
그리고, 상기 각각의 실시예 및 변형예에서, 위치 정보에는, 이동 통신 단말기(2)의 사용자를 특정하는 사용자 ID(사용자 특정 정보)가 부가되어 있는 것으로 하였다. 이 사용자 ID는, 적어도 다른 사용자와 구별할 수 있는 것이면 된다. 따라서, 사용자 ID로서, 사용자를 특정하기 위한 정보에 대하여 일 방향성 함수에 의한 불가역 부호로의 변환을 포함하는 비식별화 처리를 행한 것을 사용해도 된다. 이 일 방향성 함수로서, 국내외의 평가 프로젝트나 평가 기관에 의해 추천되고 있는 해시 함수(hash function)에 기초한 키드 해시 함수(keyed hash function)를 사용할 수 있다. 이 비식별화 처리는, 예를 들면, 위치 정보 수신부(111)에서 행할 수 있다. 단, 위치 정보 수신부(111) 이외에서 비식별화 처리를 행해도 된다.
또한, 제3 실시예 및 제3 실시예의 변형예에서 설명한 특징량을 사용한 이동 통신 단말기의 집계 방법을, 제2 실시예에서 사용해도 된다.
1, 1a, 1b: 위치 정보 집계 시스템, 2: 이동 통신 단말기, 11: 위치 정보 축적 장치(위치 정보 집계 장치), 12: 위치 정보 처리 장치(위치 정보 집계 장치), 111: 위치 정보 수신부(위치 정보 수신 수단), 122, 122b: 위치 정보 취득부(집계 수단), 123, 123a, 123b: 취득률 산출부(취득률 산출 수단), 127, 127b: 집계부(집계 수단), 129: 행렬 생성부(생성 수단).

Claims (9)

  1. 복수의 이동 통신 단말기의 위치에 관한 위치 정보를, 각각의 상기 위치 정보에 대응하는 상기 이동 통신 단말기의 사용자를 특정하는 사용자 특정 정보와, 상기 사용자의 주소 정보를 포함하는 속성을 나타내는 속성 정보를 포함하여 수신하는 위치 정보 수신 수단;
    소정의 광역 영역에서의 협역 영역마다의 인구 통계 데이터와 상기 위치 정보를 사용하여, 상기 복수의 이동 통신 단말기의 협역 영역마다의 위치 정보 취득률을 산출하는 취득률 산출 수단; 및
    상기 위치 정보 수신 수단에 의해 수신된 상기 위치 정보를 대상으로, 특정 영역에 위치하는 상기 위치 정보를 추출하고, 상기 위치 정보에 포함되는 주소 정보에 대응하는 협역 영역의 상기 위치 정보 취득률을 반영시켜 상기 위치 정보를 집계함으로써, 상기 특정 영역에서의 인구 분포를 집계하는 집계 수단
    을 포함하는 위치 정보 집계 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 취득률 산출 수단은, 상기 속성마다의 인구 통계 데이터와, 상기 속성 정보마다 집계한 위치 정보의 수와의 비를 산출함으로써, 상기 위치 정보 취득률을 얻는, 위치 정보 집계 장치.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 위치 정보 수신 수단은, 상기 위치 정보에 복수 종류의 상기 속성 정보를 포함하여 수신하고,
    상기 취득률 산출 수단은, 상기 인구 통계 데이터와 상기 위치 정보를 사용하여, 상기 복수의 이동 통신 단말기의 복수 종류의 속성마다의 위치 정보 취득률을 반복 산출하고,
    상기 집계 수단은, 상기 위치 정보에 대하여, 상기 위치 정보의 상기 속성 정보에 대응하는 복수 종류의 속성마다의 상기 위치 정보 취득률을 반복 반영시키면서 상기 위치 정보를 집계하는, 위치 정보 집계 장치.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 집계 수단은, 상기 위치 정보를, 상기 광역 영역 내의 상기 위치 정보의 총수를 상기 광역 영역에서의 인구 통계 데이터의 총수로 나눈 값으로 보정하여 집계함으로써, 상기 인구 분포를 집계하는, 위치 정보 집계 장치.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    계약자 정보에 나타나는 모든 이동 통신 단말기의 계약자의 속성에 대한, 그 모든 이동 통신 단말기의 실제의 사용자의 속성의 비율을 나타내는 천이 행렬을 생성하고, 그 천이 행렬로부터 역행렬을 생성하는 생성 수단을 더 포함하고,
    상기 집계 수단은, 상기 특정 영역에서의 위치 정보를 집계할 때, 상기 생성 수단에 의해 생성된 역행렬을 사용하여, 속성마다의 인구 분포를 보정하는, 위치 정보 집계 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 위치 정보 수신 수단은, 상기 위치 정보를, 그 위치 정보가 수신된 시각 정보를 더 포함하여 수신하고,
    상기 위치 정보 수신 수단에 의해 수신된 상기 위치 정보 중 제1 위치 정보에 대하여, 그 제1 위치 정보와 동일한 사용자 특정 정보를 포함하는 위치 정보 중, 그 제1 위치 정보의 직전의 위치 정보인 제2 위치 정보의 시각 정보, 및 그 제1 위치 정보의 직후의 위치 정보인 제3 위치 정보의 시각 정보를 취득하는 전후 위치 정보 취득 수단; 및
    상기 제1 위치 정보의 시각 정보, 상기 제2 위치 정보의 시각 정보 및 상기 제3 위치 정보의 시각 정보 중 2개 이상에 기초하여, 상기 제1 위치 정보에 대한 특징량을 계산하는 특징량 계산 수단을 더 포함하고,
    상기 취득률 산출 수단은, 상기 인구 통계 데이터와 상기 특징량을 사용하여, 상기 복수의 이동 통신 단말기의 협역 영역마다의 위치 정보 취득률을 산출하고,
    상기 집계 수단은, 상기 위치 정보에 포함되는 주소 정보에 대응하는 협역 영역의 상기 위치 정보 취득률을, 상기 특정 영역에 위치하는 상기 위치 정보에 대한 특징량에 반영시켜, 상기 특정 영역에서의 인구 분포를 집계하는, 위치 정보 집계 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    계약자 정보에 나타나는 모든 이동 통신 단말기의 계약자의 속성에 대한, 그 모든 이동 통신 단말기의 실제의 사용자의 속성의 비율을 나타내는 천이 행렬을 생성하고, 그 천이 행렬로부터 역행렬을 생성하는 생성 수단을 더 포함하고,
    상기 집계 수단은, 상기 특정 영역에서의 위치 정보를 집계할 때, 상기 생성 수단에 의해 생성된 역행렬을 사용하여 속성마다의 인구 분포를 보정하는, 위치 정보 집계 장치.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 위치 정보 수신 수단은, 수신한 상기 위치 정보에 포함되는 상기 사용자 특정 정보에 대하여, 일 방향성 함수에 의한 불가역 부호로의 변환을 포함하는 비식별화 처리를 행하는, 위치 정보 집계 장치.
  9. 위치 정보 집계 장치가, 복수의 이동 통신 단말기의 위치에 관한 위치 정보를, 각각의 상기 위치 정보에 대응하는 상기 이동 통신 단말기의 사용자를 특정하는 사용자 특정 정보와, 상기 사용자의 주소 정보를 포함하는 속성을 나타내는 속성 정보를 포함하여 수신하는 위치 정보 수신 단계;
    상기 위치 정보 집계 장치가, 소정의 광역 영역에서의 협역 영역마다의 인구 통계 데이터와 상기 위치 정보를 사용하여, 상기 복수의 이동 통신 단말기의 협역 영역마다의 위치 정보 취득률을 산출하는 취득률 산출 단계; 및
    상기 위치 정보 집계 장치가, 상기 위치 정보 수신 단계에 의해 수신된 상기 위치 정보를 대상으로, 특정 영역에 위치하는 상기 위치 정보를 추출하고, 상기 위치 정보에 포함되는 주소 정보에 대응하는 협역 영역의 상기 위치 정보 취득률을 반영시켜 상기 위치 정보를 집계함으로써, 상기 특정 영역에서의 인구 분포를 집계하는 집계 단계
    를 포함하는 위치 정보 집계 방법.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016117891A1 (ko) * 2015-01-19 2016-07-28 경희대학교 산학협력단 개인정보 비식별화 전송장치 및 전송방법

Families Citing this family (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5923013B2 (ja) * 2012-08-21 2016-05-24 株式会社ゼンリンデータコム 情報処理装置、指標算出方法及びプログラム
JP5945476B2 (ja) * 2012-08-31 2016-07-05 株式会社ゼンリンデータコム 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
CN103413258A (zh) * 2013-08-12 2013-11-27 苏州海客科技有限公司 旅游团位置的确定方法
JP6090929B2 (ja) * 2013-09-10 2017-03-08 株式会社ゼンリンデータコム 推定値算出装置、推定値算出方法及びプログラム
CN103957514B (zh) * 2014-04-17 2018-03-16 小米科技有限责任公司 提示用户的方法及装置
US10013675B2 (en) 2014-04-17 2018-07-03 Xiaomi Inc. Method and device for reminding user
CN103997735A (zh) * 2014-04-24 2014-08-20 北京大学 一种基于流动型网络的移动监护方法与系统
WO2016063425A1 (ja) 2014-10-24 2016-04-28 株式会社Ａｇｏｏｐ 人口推定装置、プログラム及び人口推定方法
JP6130524B2 (ja) * 2014-10-24 2017-05-17 株式会社Ａｇｏｏｐ 人口推定装置、プログラム及び人口推定方法
US9220080B1 (en) 2015-04-23 2015-12-22 Polaris Wireless, Inc. Determining a propagation-time adjustment for a wireless coverage area, based on information provided by wireless terminals
US9164162B1 (en) 2015-07-07 2015-10-20 Polaris Wireless, Inc. Estimating information about an antenna system, based on propagation-time measurements that are provided by wireless terminals
CN106547770B (zh) * 2015-09-21 2020-06-02 阿里巴巴集团控股有限公司 一种基于用户地址信息的用户分类、用户识别方法及装置
JP6634511B2 (ja) 2016-03-30 2020-01-22 株式会社Ａｇｏｏｐ 人口推定装置、プログラム及び人口推定方法
JP6356282B2 (ja) * 2017-02-03 2018-07-11 株式会社ゼンリンデータコム 推定値算出装置、推定値算出方法及びプログラム
US10051594B1 (en) * 2017-08-14 2018-08-14 Verizon Patent And Licensing Inc. Signal power pattern-based location detection and cell placement
CN110443628A (zh) * 2018-05-04 2019-11-12 程松 一种内容投放监测方法、装置及系统
US20220138260A1 (en) * 2020-10-30 2022-05-05 Here Global B.V. Method, apparatus, and system for estimating continuous population density change in urban areas
JP7265067B1 (ja) 2022-05-19 2023-04-25 ヤフー株式会社 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6922685B2 (en) * 2000-05-22 2005-07-26 Mci, Inc. Method and system for managing partitioned data resources
JP2002342557A (ja) * 2001-05-14 2002-11-29 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 携帯端末の位置情報に基づく人口分布統計処理システム
JP2003030373A (ja) 2001-07-10 2003-01-31 Fujitsu Ltd 人口分布解析装置
JP2003122877A (ja) * 2001-10-09 2003-04-25 Oki Electric Ind Co Ltd 地域内人口算出システム
US7038619B2 (en) * 2001-12-31 2006-05-02 Rdp Associates, Incorporated Satellite positioning system enabled media measurement system and method
JP2005286657A (ja) 2004-03-29 2005-10-13 Victor Co Of Japan Ltd 人口密集度情報収集システム
US8565788B2 (en) * 2005-02-03 2013-10-22 Mexens Intellectual Property Holding Llc Method and system for obtaining location of a mobile device
RU2269437C1 (ru) * 2005-03-17 2006-02-10 Общество с ограниченной ответственностью "АЛЬТОНИКА" (ООО "АЛЬТОНИКА") Система сбора и обработки информации для централизованной охраны транспортных средств и объектов недвижимости
US7865297B2 (en) * 2007-02-23 2011-01-04 At&T Intellectual Property I, L.P. Methods for obtaining a navigation track between a first and a second location based on location information shared between peer devices and related devices and computer program products
US20080262928A1 (en) * 2007-04-18 2008-10-23 Oliver Michaelis Method and apparatus for distribution and personalization of e-coupons
CN101083785A (zh) * 2007-07-04 2007-12-05 贾林 获得人口信息的方法及系统
US8369867B2 (en) * 2008-06-30 2013-02-05 Apple Inc. Location sharing
EP2180664A1 (en) * 2008-10-22 2010-04-28 Vivendi Mobile Entertainment System and method for accessing multi-media content via a mobile terminal

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016117891A1 (ko) * 2015-01-19 2016-07-28 경희대학교 산학협력단 개인정보 비식별화 전송장치 및 전송방법
US10769304B2 (en) 2015-01-19 2020-09-08 University-Industry Cooperation Group Of Kyung Hee University Apparatus and method for transmitting personal information in individually unidentifiable way

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