KR20130098273A - 무선 액세스 포인트의 비콘 안정도를 측정하기 위한 방법 및 시스템 - Google Patents
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Abstract
무선 액세스 포인트의 비콘 안정도를 측정하기 위한 방법 및 시스템이 제공된다. 지정 무선 장치가 하나 이상의 이상 특성을 보일 가능성의 측정치의 결정은, 지정 무선 장치와 연계된 기준 지점의 집합을 결정하고, 기준 지점의 속성, 지정 무선 장치와 관련된 다른 무선 장치와 연계된 속성 및/또는 통계적 정보를 검색함을 포함한다. 통계적 정보는 기준 지점의 신호의 검출 시간의 시간적 분포, 기준 지점의 공간적 분포 및/또는 집합 또는 기준 지점의 부분 집합의 기수를 포함한다. 상기 방법은 기준 지점의 속성, 신호의 수신과 연계된 속성 및/또는 통계적 정보를 근거로 하여, 지정 무선 장치가 하나 이상의 이상 특성을 나타내는 가능성의 측정치의 결정을 추가로 포함한다.
Description
관련 출원의 상호 참조
본 출원은 35 U.S.C.§ 119(e)에 따라 아래의 출원들을 기초로 우선권을 주장하며, 이들 출원의 내용은 본원 명세서에 참조로 포함된다:
미국 가특허출원 제61/353,936호[출원일: 2010년 06월 11일; 발명의 명칭: Methods of and Systems for Measuring Beacon Stability of Wireless Access Points] 및
미국 가특허출원 제61/440,940호[출원일: 2011년 02월 09일; 발명의 명칭: Methods of and Systems for Measuring Beacon Stability of Wireless Access Points].
본 출원은 동일자로 출원된 아래의 출원들과 관련 있으며, 이들 출원의 내용은 본원 명세서에 참조로 포함된다:
미국 특허출원 번호 미정, Attorney Docket No. 2000319.176US1, 발명의 명칭 Systems for and Methods of Determining Likelihood of Mobility of Reference Points in a Positioning System,
미국 특허출원 번호 미정, Attorney Docket No. 2000319.177US1, 발명의 명칭 Systems for and Methods of Determining Likelihood of Relocation of Reference Points in a Positioning System,
미국 특허 출원 번호 미정, Attorney Docket No. 2000319.178US1, 발명의 명칭 Systems for and Methods of Determining Likelihood of Reference Point Identity Duplication in a Positioning System; 및
미국 특허출원 번호 미정, Attorney Docket No. 2000319.179US1, 발명의 명칭 Systems for and Methods of Determining Likelihood of Atypical Transmission Characteristics of Reference Points in a Positioning System.
발명의 배경기술
발명의 분야
본 발명은 일반적으로 포지셔닝 시스템(positioning system)에 의한 위치 추정에 관한 것이며, 보다 구체적으로는, 기준 지점이 신뢰할 수 없고/없거나 기만하는 포지셔닝 정보를 산출할 수 있으며, 그리고 일부의 경우, 포지셔닝 정보를 위해 의존되서는 안됨을 나타내는 포지셔닝 시스템의 기준 지점의 특징의 식별(identification) 및/또는 정량화(quantification)에 관한 것이다.
관련 기술의 설명
최근 들어, 모바일 및 휴대용 통신 및 컴퓨팅 장치는 어디에나 있으며(ubiquitous), 무선 통신 시스템은 연결성을 위해 대응하는 수요를 충족하도록 확장되었다. 모바일 및 휴대용 장치는 어떠한 고정 위치도 갖지 않으며, 종종 이들의 사용자가 이동할 때, 동반하고, 애플리케이션 개발자는 애플리케이션을 실행하는 모바일 장치의 위치를 기초로 업데이트되거나 적응되는 애플리케이션을 만드는 기회에 집중하였다. 이해하기 쉬운 예로는 장치의 현재 위치를 가리키도록 업데이트되는 지도(map), 또는 특정 관심 지점(point of interest)의 근접도를 기초로 적응되는 광고가 있다.
위치 인지형 애플리케이션(location-aware application)을 활성화시키기 위해, 장치 제조자는 최소 사용자 입력으로 그들의 장치가 위치 정보를 획득할 수 있도록 해야 한다. 규제 전선에서, FCC 강화된 911 법은 911 콜이 걸릴 때 모바일 전화기가 위치 정보를 응급 대원에게 제공할 수 있어야 한다고 규정한다. 장치 포지셔닝의 문제에 대한 종래의 해결책은 미리 정해진 궤도를 정밀하게 따르는 위성으로부터의 송신물을 이용하는 GPS이다. 불행하게도, GPS는 종종 실내와 빽빽하게 형성된 도시 지역을 커버하지 못하며, 전용 하드웨어를 필요로 하고, 종종 느린 초기 위치 결정 시간(time to first fix)을 단점으로 가진다. 따라서 점점 더 많은 위치 결정 시스템이 "기회의 비콘(beacons of opportunity)", 가령, IEEE 802.11 액세스 포인트 및 셀룰러 기지국을 기초로 한다. 이들은 모바일 장치의 표준 하드웨어에 의해 수신되는 기존 무선 통신 시스템으로부터의 송신물을 이용하고, 이를 비콘에 대해 알려진 정보와 조합하여, 모바일 장치의 위치를 결정할 수 있다. 이러한 시스템은 빠른 초기 위치 결정 시간을 제공하고 어떠한 전용 하드웨어도 필요로 하지 않으면서, GPS 커버리지 영역을 효과적으로 보완한다.
현재, 연구 커뮤니티와 상업 및 산업적 부문 모두에 많은 비콘 기반 포지셔닝 시스템(beacon-based positioning system)이 존재하며, 이들은 패턴 매칭(지문인식(fingerprinting)이라고도 알려짐)을 이용하는 것과 알려진 기준 지점까지의 거리 추정치를 이용하는 것으로 크게 나누어질 수 있다. 플레이스랩(Placelab) 및 기타에 의해 개발된 것과 같은 패턴 매칭 포지셔닝 기법("Practical Metropolitan-Scale Positioning for GSM Phones", Chen et al.)은 이의 관측치(observation)를 영역에서 수집된 수신 신호 값의 지도에 매칭함으로써 클라이언트 장치의 위치를 추정한다.
이와는 달리, 거리 추정치를 이용하는 시스템은 비콘으로부터 수신된 신호 강도의 패턴을 단순히 맵핑하기보다는 비콘 위치를 명시적으로 추정한다. 그 후, 이러한 시스템은, 신호 전파 시간 또는 수신된 신호 강도(RSS)를 근거로 하여, 클라이언트 장치에서부터 관측되는 비콘까지의 거리(range)를 추정한다.
시간 기반 시스템은 신호의 송신과 수신 사이의 시간의 측정치를 이용하여, 송신기와 수신기 사이의 거리를 추정한다. 이러한 시스템은 도착시간(TOA: time of arrival), 또는 도착 시간차(TDOA: time-difference of arrival) 스킴을 이용하여, 사용자에게 위치 추정치를 발생시키기 위한 다양한 알고리즘에서 사용되기 위한 거리 추정치를 생성한다[참고: 슈흐만(Schuchman) 등의 미국 재발급 특허 제38,808호; 루우투(Ruutu) 등의 미국 공개특허공보 제2002/007715 A1호]. 그러나 비동기식 시스템, 가령, GSM 및 UMTS에서, 추가적인 기기가 상당한 추가 비용으로 각각의 셀에 설치된다[참고: 드레인(Drane) 등의 미국 특허공보 제6,275,705 B1호; 달만(Dahlman) 등의 미국 특허공보 제6,526,039 B1호; 미르(Myr)의 미국 특허공보 제6,901,264 B2호].
모바일에서부터 송신 비콘까지의 거리를 추정하기 위해 수신된 신호 강도(RSS)를 이용하는 시스템은 RSS가 송신기에서부터 수신기까지의 거리와 큰 관련성이 있다는 사실을 이용한다[참고: Zhu and Durgin, "Indoor/Outdoor Location of Cellular Handsets Based on Received Signal Strength"]. 잘 알려진 패스로스 모델(pathloss model)이 신호 파워가 거리에 따라 기하급수적으로 낮아짐을 보여주며, 따라서 패스로스 지수(pathloss exponent) 및 그 밖의 다른 파라미터, 가령, 안테나 게인(antenna gain) 및 송신 파워에 대한 지식에 의해 포지셔닝 시스템은 거리 추정치(range estimate)를 계산할 수 있다. 몇 가지 잘 알려진 비콘 기반 포지셔닝 시스템이 이러한 방식, 특히, IEEE 802.11 액세스 포인트를 근거로 하는 Wi-Fi 포지셔닝(WPS: Wi-Fi positioning)의 형태로 된 것을 이용한다.
발명의 간단한 요약
한 가지 국면(aspect)에 있어서, 본 발명은 무선 액세스 포인트의 비콘 안정도를 측정하기 위한 방법 및 시스템을 제공한다.
본 발명의 다른 국면에 있어서, 지정 무선 장치가 하나 이상의 이상 특성(pathological characteristic)을 나타내는 가능성의 측정치를 결정하는 방법에 있어서, 상기 이상 특성은, 지정 무선 장치가 위치 추정 시스템에서의 랜드마크(landmark)로서 사용될 때, 교정되지 않은 채 남겨지는 경우, 위치 추정 시 에러(error)를 야기하며, 상기 방법은 지정 무선 장치와 연계된 하나 이상의 기준 지점의 집합을 결정하는 단계를 포함한다. 상기 기준 지점 중 하나 이상은 지정 무선 장치로부터의 신호가 검출된 지리적 위치(i) 및 지정 무선 장치로부터의 신호가 수신기에 의해 검출된 선택된 시간 주기 이내에 수신기에 의해 역시 검출된 신호가 온 또 다른 무선 장치(ii) 중 적어도 하나이다. 상기 방법은 또한 집합의 기준 지점의 속성(i), 선택된 시간 주기 이내에 지정 무선 장치 및 또 다른 무선 장치로부터의 신호의 수신과 연계된 속성(ii) 및 통계적 정보(iii)를 검색(retrieving)하는 단계를 포함하며, 통계적 정보는 다음 중 적어도 하나에 대한 것이다: 집합의 기준 지점의 신호의 검출 시간의 시간적 분포, 기준 지점의 공간적 분포, 및 집합, 또는 기준 지점의 적어도 하나의 부분 집합의 기수(基數; cardinality). 상기 방법은 기준 지점의 속성(i), 신호의 수신과 연계된 속성(ii) 및 통계적 정보(iii) 중 적어도 하나를 근거로 하여, 지정 무선 장치가 하나 이상의 이상 특성을 나타내는 가능성의 측정치를 결정하는 단계를 추가로 포함한다.
본 발명의 또 다른 국면에 있어서, 가능성의 측정치는 이진 결정(binary decision)이다.
본 발명의 또 다른 국면에 있어서, 가능성의 측정치는 지정 무선 장치가 하나 이상의 이상 특성을 나타내는 확률의 상대적 측정치이다.
본 발명의 또 다른 국면에 있어서, 상기 방법은, 다른 무선 장치가 지정 무선 장치와의 관계를 갖는 것을 근거로 하여, 지정 무선 장치가 아닌 다른 무선 장치가 하나 이상의 이상 특성을 나타내는 가능성의 측정치를 결정하는 단계를 추가로 포함한다. 관계의 존재 여부는 지정 무선 장치와 다른 무선 장치가 소정의 시간 주기 이내에 동일한 위치의 신호 수신 범위 내에 있음을 근거로 한다.
본 발명의 또 다른 국면에 있어서, 지정 무선 장치는 제1 식별자를 구비하고, 상기 방법은, 제1 식별자와 제2 지정 무선 장치와 연계된 제2 식별자와의 비교를 근거로 하여, 제2 지정 무선 장치가 하나 이상의 이상 특성을 나타내는 가능성의 제2 측정치를 결정하는 단계를 추가로 포함한다.
본 발명의 또 다른 국면에 있어서, 하나 이상의 이상 특성은, 지정 무선 장치가 고정된 지리적 위치를 갖지 않는 이동형 장치(mobile device)인 것을 포함한다.
본 발명의 또 다른 국면에 있어서, 하나 이상의 이상 특성은, 지정 무선 장치가 지정 무선 장치와 일치하는 유형의 무선 장치의 이례적인 신호 송신 특성을 보이는 것을 포함한다.
본 발명의 또 다른 국면에 있어서, 하나 이상의 이상 특성은, 지정 무선 장치와 연계된 위치 정보가 무선 장치의 정확한 현재 위치가 아닌 것을 포함한다.
본 발명의 또 다른 국면에 있어서, 하나 이상의 이상 특성은, 지정 무선 장치와 연계된 식별자가 적어도 하나의 또 다른 무선 장치와도 연계되는 것을 포함한다.
본 발명의 또 다른 국면에 있어서, 지정 무선 장치는 식별자를 구비하고, 상기 방법은, 참조 데이터베이스에서, 식별자를 가능성의 측정치의 표시와 연계시키는 단계를 추가로 포함한다.
본 발명의 또 다른 국면에 있어서, 지정 무선 장치는 WiFi 가능형 액세스 포인트이다.
본 발명의 또 다른 국면에 있어서, 지정 무선 장치는 이동형 전화기 송수신기 장치이다.
본 발명의 또 다른 국면에 있어서, 집합 중, 또 다른 무선 장치인 기준 지점에 대하여, 집합의 또 다른 무선 장치는 WiFi 가능형 액세스 포인트 및 이동형 전화기 송수신기 장치 중 적어도 하나이다.
본 발명의 또 다른 국면에 있어서, 집합의 기준 지점의 속성은 집합의 기준 지점의 추정 지리적 위치를 특정하는 위치 정보를 포함한다. 상기 방법은 또한 대응하는 기준 지점의 위치 정보를 근거로 하여, 집합의 각각의 기준 지점을 적어도 하나의 기준 지점의 클러스터로 그룹화하는 단계, 및 각각의 클러스터에 대하여, 집합의 기준 지점의 속성(i) 및 선택된 시간 주기 이내에 지정 무선 장치 및 또 다른 무선 장치로부터의 신호의 수신과 관련된 속성(ii) 중 적어도 하나를 근거로 하여, 클러스터의 속성을 결정하는 단계를 추가로 포함한다. 상기 방법은 또한 적어도 하나의 클러스터의 속성을 추가로 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하는 단계를 포함한다.
본 발명의 또 다른 국면에 있어서, 지정 무선 장치가 하나 이상의 이상 특성을 나타내는 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템에 있어서, 이상 특성은, 지정 무선 장치가 위치 추정 시스템에서의 랜드마크로서 사용될 때, 교정되지 않은 채 남겨지는 경우, 위치 추정 시 에러를 야기하며, 상기 시스템은 컴퓨터 판독형 매체를 포함하고, 컴퓨터 판독형 매체는 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때 컴퓨터 시스템으로 하여금 앞서 언급된 방법 중 임의의 것을 수행하도록 하는 명령을 포함한다.
본원 명세서에 언급된 형태들 중 임의의 형태가 본원 명세서에 개시된 실시예들 중 임의의 실시예와 함께 조합되어 사용될 수 있다.
도 1은 스캔 관측의 일례를 도시한다.
도 2는 비콘들 사이의 관계의 그래프 표현의 예시적 일례를 도시한다.
도 3은 하나의 위치에서 또 다른 위치로 이동하는 비콘의 개념을 도시한다.
도 4는 초과 범위를 갖는 비콘의 개념을 도시한다.
도 5는 비콘 재배치를 검출하는 방법을 도시한다.
도 6은 비콘을 공간적으로 클러스터링하는 방법을 도시한다.
도 7은 비콘 재배치를 검출하는 추가의 방법을 도시한다.
도 8은 비콘 재배치를 검출하는 또 다른 방법을 도시한다.
도 9는 비콘 재배치를 검출하는 또 다른 방법을 도시한다.
도 10은 비콘 재배치를 검출하는 또 다른 방법을 도시한다.
도 11은 비콘 재배치를 검출하는 또 다른 방법을 도시한다.
도 12는 비콘 재배치를 검출하는 방법을 도시한다.
도 13은 비콘에 대한 클러스터링 기법을 도시한다.
도 14는 비콘 재배치를 검출하는 또 다른 방법을 도시한다.
도 15는 비콘 그래프를 구축하는 방법을 도시한다.
도 16은 이동성을 보이는 비콘을 검출하는 방법을 도시한다.
도 17은 이동성을 보이는 비콘을 검출하는 또 다른 방법을 도시한다.
도 18은 이동성을 보이는 비콘을 검출하는 또 다른 방법을 도시한다.
도 19는 이동성을 보이는 비콘을 검출하는 또 다른 방법을 도시한다.
도 20은 편재성을 보이는 비콘을 검출하는 방법을 도시한다.
도 21은 편재성을 보이는 비콘을 검출하는 또 다른 방법을 도시한다.
도 22는 편재성을 보이는 비콘을 검출하는 또 다른 방법을 도시한다.
도 23은 편재성을 보이는 비콘을 검출하는 또 다른 방법을 도시한다.
도 24는 초과 범위를 보이는 비콘을 검출하는 방법을 도시한다.
도 25는 스캔들의 집합의 공간적 크기를 결정하기 위한 기법을 도시한다.
도 26은 초과 범위를 보이는 비콘을 검출하는 또 다른 방법을 도시한다.
도 27은 초과 범위를 보이는 비콘을 검출하는 또 다른 방법을 도시한다.
도 2는 비콘들 사이의 관계의 그래프 표현의 예시적 일례를 도시한다.
도 3은 하나의 위치에서 또 다른 위치로 이동하는 비콘의 개념을 도시한다.
도 4는 초과 범위를 갖는 비콘의 개념을 도시한다.
도 5는 비콘 재배치를 검출하는 방법을 도시한다.
도 6은 비콘을 공간적으로 클러스터링하는 방법을 도시한다.
도 7은 비콘 재배치를 검출하는 추가의 방법을 도시한다.
도 8은 비콘 재배치를 검출하는 또 다른 방법을 도시한다.
도 9는 비콘 재배치를 검출하는 또 다른 방법을 도시한다.
도 10은 비콘 재배치를 검출하는 또 다른 방법을 도시한다.
도 11은 비콘 재배치를 검출하는 또 다른 방법을 도시한다.
도 12는 비콘 재배치를 검출하는 방법을 도시한다.
도 13은 비콘에 대한 클러스터링 기법을 도시한다.
도 14는 비콘 재배치를 검출하는 또 다른 방법을 도시한다.
도 15는 비콘 그래프를 구축하는 방법을 도시한다.
도 16은 이동성을 보이는 비콘을 검출하는 방법을 도시한다.
도 17은 이동성을 보이는 비콘을 검출하는 또 다른 방법을 도시한다.
도 18은 이동성을 보이는 비콘을 검출하는 또 다른 방법을 도시한다.
도 19는 이동성을 보이는 비콘을 검출하는 또 다른 방법을 도시한다.
도 20은 편재성을 보이는 비콘을 검출하는 방법을 도시한다.
도 21은 편재성을 보이는 비콘을 검출하는 또 다른 방법을 도시한다.
도 22는 편재성을 보이는 비콘을 검출하는 또 다른 방법을 도시한다.
도 23은 편재성을 보이는 비콘을 검출하는 또 다른 방법을 도시한다.
도 24는 초과 범위를 보이는 비콘을 검출하는 방법을 도시한다.
도 25는 스캔들의 집합의 공간적 크기를 결정하기 위한 기법을 도시한다.
도 26은 초과 범위를 보이는 비콘을 검출하는 또 다른 방법을 도시한다.
도 27은 초과 범위를 보이는 비콘을 검출하는 또 다른 방법을 도시한다.
실시예들은 무선 통신 장치, 가령, IEEE 802.11 액세스 포인트를 클라이언트 장치, 가령 셀룰러 전화기, 노트북 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 게임용 시스템, 및 그 밖의 다른 무선 통신 가능 장치(wireless-enabled device)의 위치를 추정하기 위한 기준 지점으로서 사용하는 것과 관련된다. 본원 명세서에서, 비콘(beacon)이라는 단어는 포지셔닝을 위한 기준 지점(또는 랜드마크)으로서 사용되는 무선 통신 장치를 지칭하도록 사용된다. 이러한 포지셔닝 시스템은 비콘 속성(beacon attribute)의 데이터베이스의 생성과 유지 관리를 필요로 한다. 이동하거나 그 밖의 다른 방식으로 정확한 특징화를 거부하는 비콘[본원 명세서에서 이상 비콘(pathological beacon)이라고 함]은, 클라이언트 장치의 위치를 추정할 때, 큰 오류를 초래할 수 있으며, 따라서 이러한 비콘은 검출되고 데이터베이스에서 교정되어야 한다. 본 발명의 구현예는 이상 비콘을 검출하기 위한 기법을 제공한다.
용어 "기준 지점"은 본원 명세서에서 사용될 때, 비콘 뿐만 아니라 비콘에 대한 안정도 측정치(stability measure)를 결정할 때 사용되는 지점 및/또는 그 밖의 다른 장치를 지칭한다. 이는 이하에서 보다 더 상세하게 제공된다.
본 발명의 하나의 국면하에서, 비콘이 다양한 이상상태(pathology) 중 하나 이상을 나타내는 가능성을 정량화하기 위한 확연한 이상 비콘 거동, 관측치 및 방법이 정의된다. 본원 명세서에서 기재할 때, 이들 가능성은 "확률(probability)"이라고 일컬어지며, 이는 정식 확률 추정치뿐만 아니라 그 밖의 다른 상대적 가능성의 표현까지 포함할 수 있다. 개별적인 이상상태 확률이 하나의 비콘의 전체 안정도 및 신뢰성을 결정하는 이상상태의 총체적 확률을 생성하도록 확장된다. 마지막으로, 비콘들의 총체의 신뢰성을 정량화하고, 비콘 그래프를 통해 전파되도록 개별 비콘들의 안정도가 확장된다.
특정 실시양태에 있어서, 안정도는 비콘이 위치(가령, 위도, 경도 및 고도)를 유지하고, 비콘 데이터베이스에 기록된 속성과 특정 비콘 유형의 통상의 특성을 계속 나타내는 가능성을 특징짓는 메트릭(metric)으로서 정의된다.
관측치 및 파라미터
특정 실시양태는 직접 제출(direct submission) 또는 스캔을 통해 비콘을 특징짓는다. 직접 제출은 비콘 식별자 및 위치 정보의 수동 수집을 포함한다. 도 1은 스캔 관측의 예시를 나타낸다. 스캔(100)은 비콘(102)으로부터 수신된 신호(103)를 이용하여, 비콘이 관측된 장소, 시간 및 파워 레벨을 기록한다. 스캔은 클라이언트 장치에 의해 수집된 것과 특수 스캐닝 장치(101)에 의해 체계적으로 수집된 것으로 더 나뉠 수 있다. 마지막으로, 스캔들의 세트를 누적함으로써, 비콘 데이터베이스는 각각의 비콘의 예상 거동을 특징짓는 속성과 각각의 비콘이 자신의 예상 거동에 계속 부합할 안정도 또는 가능성으로 채워질 수 있다.
일부 실시양태에 있어서, 뒤따르는 속성은 시간의 흐름에 따라 누적되어 비콘의 히스토리와 서로에 대한 관계를 보여준다. 이러한 히스토리는 비콘이 특히 안정하거나 불안정해지는 거동의 패턴을 포착하고, 속성들의 총체의 단일 스냅샷에서는 명백하지 않을 특징(feature)을 알려준다.
제출
제출은, 본원 명세서에서 사용할 때, 스캐닝 장치를 이용하지 않고 수집되거나 카탈로그화된 비콘 정보의 공유를 설명한다. 종종 제출은 자택, 사무실 또는 캠퍼스 내 무선 포지셔닝 시스템의 성능을 개선하는 데 관심이 있는 사용자나 기관으로부터이며, 상기 제출은 스캔 레코드를 정제하고 증강하는 데 사용될 수 있다. 제출은 다음의 속성 중 일부 또는 모두를 포함할 수 있다: 비콘 식별자, 비콘 유형, 동-위치 비콘(co-located beacon), 비콘 운영자, 비콘 위치, 제출 시간, 제출 소스, 제출 품질, 및 기타 다양한 비콘 하드웨어 및 소프트웨어 정보.
비콘 식별자는 정보, 가령, 802.11 액세스 포인트의 MAC 주소 또는 셀룰러 기지국의 셀 ID를 포함한다. 일반적으로 비콘 식별자는 동일한 유형의 복수의 비콘들을 구별하기 위해 사용될 수 있다. 비콘 유형은 비콘이 동작할 때 따르는 표준 또는 프로토콜, 가령, IEEE 802.11 (Wi-Fi) 또는 802.16 (WiMax), 블루투스(Bluetooth), GSM 등과 관련된 정보를 포함한다. 동-위치 비콘은 제출 중인 정보를 갖는 비콘과 동일한 하드웨어 내에 내장되거나, 동일한 위치에 설치되는 타 비콘의 식별자이다.
비콘 운영자는 비콘을 소유하거나 운영하는 개인이거나 개체이며, 제출을 발생시킨 개인 또는 개체와 반드시 동일할 필요는 없다. 예를 들어, 운영자는 Wi-Fi 핫스팟의 네트워크를 운영하는 전화통신 회사일 수 있고, 제출은 핫스팟 중 하나가 설치된 서점(書店)으로부터 올 수 있다.
비콘 위치 정보는 위도, 경도 및 고도와 같은 좌표를 포함하여 많은 형태를 가질 수 있다. 이에 대안으로, 또는 이에 추가로, 비콘 위치는 도시 또는 지역 식별자, 가령, 집주소, 빌딩, 층, 호, 도시, 국가, 주(state), 우편 번호, 지역 또는 국가에 의해 기술될 수 있다. 마지막으로, 비콘 위치는 지역의 육지, 바다, 건물의 물리적 특성을 기초로 기술될 수 있다.
제출 시간 및 소스는 제출이 발생했을 때와 제출을 담당하는 개인이나 개체를 기술한다. 제출 품질은 제출 소스의 정확도 및 신용도와 관련된다. 예를 들어, 커피숍이 이의 Wi-Fi 액세스 포인트의 위치를 10m 이내의 정확한 위치로 제출할 수 있는 반면에, 대학이 1m 정확도의 위치를 제출할 수 있다. 이러한 경우, 대학 제출이 더 높은 제출 품질을 가지는 것으로 여겨질 것이다
그 밖의 다른 가능한 제출 정보는 비콘의 제조사 및 모델, 하드웨어 및 소프트웨어 구성, 설치 상세사항, 및 비콘 운영자를 포함한다. 하드웨어 구성은 안테나, 라디오 및 증폭기와 관련된 정보를 포함할 수 있다. 소프트웨어(가령, 펌웨어) 구성은 채널 또는 주파수 설정, 암호화, 파워 제어 알고리즘 및 그 밖의 다른 모드 또는 능력을 포함할 수 있다. 설치 상세사항은 비콘의 위치 및 배향(orientation)과 관련된 정보뿐만 아니라, 비콘이 실내에 있는지 또는 야외에 있는지, 지향성 안테나의 배향 및 설치가 임시인지 또는 영구인지, 고정형(fixed)인지 또는 이동형(mobile)인지까지를 포함할 수 있다. 예를 들어, UMTS 비콘의 제출은 섹터화된 안테나(sectorized antenna)의 방위각, 안테나 패턴, 고도 및 다운틸트(downtilt)를 포함할 수 있다.
스캔
도 1을 다시 참조하면, 스캔(100)은 비콘(102, 104)으로부터 수신된 신호(103, 105)의 특성(가령, 수신 신호 강도, 송신 시간, 수신 시간)을, 데이터가 수집된 환경에 대한 임의의 이용 가능한 부수적 정보와 함께 기록한다. 특히, 각각의 스캔에 대해 이용될 수 있는 가능한 많은 정보를 수집하는 것이 일반적으로 바람직하지만, 스캔은 스캔이 수행된 위치에 대한 정보를 포함하거나, 포함하지 않을 수 있다. 전용 스캐닝 장치(101) 또는 클라이언트 장치가 스캔을 수행할 수 있다. 예를 들어, 조직이 비콘 레코드를 생성하기 위한 특별한 목적으로 전용 스캐닝 장치(101)를 배치할 수 있으며, 반면에 클라이언트 장치를 운영하는 사용자가 정규 사용(가령, 음성 대화, 내비게이션, 게임, 인터넷 통신)의 부산물로서 스캔 데이터를 수집할 수 있다. 사용자가 고의로 스캔 데이터를 비콘 데이터베이스의 생성에 제공하도록 결정하더라도, 개인이 스캐너를 운영하는 데 전념하는 것보다는 스캐닝 장치의 주요 기능에 차별성이 존재한다.
스캔은 다음의 속성들 중 일부 또는 모두를 포함할 수 있다: 비콘 식별자, 비콘 유형, 스캔 위치 정보, 수신 신호 특성, 스캔 시각 및 날짜 및 스캐닝 장치 정보. 비콘 식별자는 고유 식별자(unique identifier)와 비고유 식별자(non-unique identifier)를 모두 포함할 수 있다. 고유 식별자는 종종, 복수의 비콘의 공존을 가능하게 하기 위해 표준에 의해 정해진다. 예를 들어, 802.11의 MAC 주소와 GSM의 CGI(Cell Global Identification) 모두가 그들 각자의 표준에 의해 전역 고유 식별자(globally unique identifier)이도록 요구된다. 비고유 식별자는 사용자-구성식(user-configurable) 명칭, 가령, 802.11의 SSID를 포함할 수 있다.
비콘 유형은 비콘이 작동할 때 따르는 표준 또는 프로토콜, 가령, IEEE 802.11 (Wi-Fi) 또는 802.16 (WiMax), 블루투스(Bluetooth), GSM, UMTS 등과 관련된 정보를 포함한다.
스캔 위치 정보는 추정 스캐너 위치, 추정 정확도, 스캐너 위치 소스, 및 스캔 시 스캐너의 위치와 관련된 그 밖의 다른 위치를 포함할 수 있다. 추정된 스캐너 위치는 위도, 경도 및 고도와 같은 좌표로 표현될 수 있으며, 또한 속도 정보를 포함할 수도 있다. 추정 정확도는 예상되는 오류를 스캔 위치의 추정치로 표현한다. 예를 들어, GPS 시스템에 의해 제공되는 추정된 위치의 정확도는 종종, 포지셔닝을 위해 사용되는 위성의 개수, 배향 및 신호 강도의 함수로서 특징지어진다.
스캐너 위치 소스는 스캔의 수집 동안 스캐너의 위치를 추정하기 위해 사용되는 시스템 및 방법과 관련된 정보를 포함한다. 예를 들어, 스캐너 위치는 GPS에 의해, 또는 스캐닝 장치를 운영하는 개인에 의한 좌표의 수동 입력에 의해 제공될 수 있다. 덧붙이자면, 추정된 스캐너 위치는 자신의 비콘 데이터베이스를 업데이트하기 위해 스캔을 이용할 포지셔닝 시스템과 동일한 포지셔닝 시스템에 의해 생성될 수 있다. 어느 경우라도, 스캐너 위치 소스는 위치 추정치를 생성하기 위해 사용되는 기준 지점의 신원(identity) 및 신호 특성의 상세한 기록을 포함할 수 있다. 그 후, 이들 기록은 위치를 얻기 위해 사용되는 스캐너 위치 추정치의 품질 또는 기준 지점의 품질을 기술하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어 스캐너가 Wi-Fi 액세스 포인트를 근거로 하여 포지셔닝되는 경우, 이들 액세스 포인트의 신원은 추정된 스캐너 위치의 품질뿐만 아니라 액세스 포인트 자체의 추정된 위치의 품질에 대한 정보까지 제공한다.
그 밖의 다른 위치 정보는 로컬 식별자 및 물리적 특성을 포함할 수 있다. 로컬 식별자는 도심 주소의 구성요소, 가령, 집주소, 건물, 층, 호, 도시, 국가, 주, 우편번호, 지역, 또는 국가를 포함할 수 있다. 물리적 특성은 영역 내 육지, 바다, 및 건물과 관련된 정보뿐만 아니라 스캔이 실내에서 수집되었는지 또는 야외에서 수집되었는지에 대한 정보까지 포함한다.
수신 정보 특성은 스캐닝 장치에 의해 수신된 비콘 송신물(beacon transmissions)과 관련된 정보를 포함한다. 이들은 수신 신호 강도(RSS), 신호의 채널 또는 주파수, 및 스캐너에서의 노이즈 레벨을 포함할 수 있다.
스캐닝 장치 정보는 스캐너 식별자, 스캐너 유형, 제조업체 및 모델 정보, 및 소프트웨어 및 하드웨어 구성을 포함할 수 있다. 스캐너 식별자는 전역 고유 식별자일 수 있거나, 전역 고유 식별자가 아닐 수 있다. 스캐너 유형은 비콘의 데이터베이스를 생성하기 위한 목적으로 특별하게 사용되는 전용 스캐닝 장치와 스캔을 의도적으로 수집하거나 다른 활동의 부산물로서 수집하는 비전용 장치인 클라이언트 장치를 모두 포함할 수 있다.
비콘
속성
관련 스캔 및 제출을 수집함으로써, 특정 실시양태는 각각의 비콘에 대한 일련의 속성을 데이터베이스에 생성한다. 이상상태를 진단하고 전체 비콘 안정도를 평가하도록 사용되는 것에 추가로, 비콘 속성은 클라이언트 장치를 포지셔닝하는 데 중요한 역할을 수행한다. 비콘에 대한 이상상태 확률 및 안정도 값이 결정된 후, 이들은 속성으로서 저장되고 데이터베이스 내 원래 비콘 및 그 밖의 다른 비콘의 이상상태 및 안정도 함수로 피드백될 수 있다. 덧붙이자면, 관련성 정보가 시간의 흐름에 따라 누적됨에 따라, 비콘 속성은 변할 수 있으며, 속성 진화의 히스토리적 기록이 그 자체로 비콘의 속성이 될 수 있다.
비콘 속성은 다음의 파라미터의 일부 또는 전부의 하나 이상의 버전을 포함할 수 있다: 식별자, 위치 정보, 안정도 정보, 관측 정보, 및 비콘 특징(beacon feature). 비콘 식별자는 고유 식별자와 비고유 식별자를 모두 포함할 수 있다. 고유 식별자는 종종, 복수의 비콘의 공존을 가능하게 하도록 표준에 따라 할당된다. 예를 들어, 802.11의 MAC 주소 및 GSM의 CGI(Cell Global Identification)는 모두 그들 각자의 표준에 의한 전역 고유 식별자이도록 요구된다. 비고유 식별자는 사용자-구성식 명칭, 가령, 802.11의 SSID를 포함할 수 있다.
비콘 위치 정보는 추정된 비콘 위치, 추정 정확도, 및 비콘의 위치를 추정하기 위해 사용되는 스캔 또는 제출과 관련된 그 밖의 다른 정보를 포함할 수 있다. 추정된 비콘 위치는 위도, 경도 및 고도와 같은 좌표로서 표현될 수 있다. 추정 정확도는 비콘 위치의 추정에서의 예상되는 오류를 표현하며, 종종 비콘 위치를 추정하기 위해 사용되는 스캔 및 제출의 개수 및 속성의 함수이다.
그 밖의 다른 비콘 위치 정보는 로컬 식별자 및 물리적 특성을 포함할 수 있다. 로컬 식별자는 도심 주소의 구성요소, 가령, 집주소, 건물, 층, 호, 도시, 국가, 주(州), 우편번호, 지역, 또는 국가를 포함할 수 있다. 물리적 특성은 영역 내 육지, 바다 및 건물뿐만 아니라, 비콘이 실내에 있다고 여겨지는지 또는 야외에 있다고 여겨지는지와 같은 정보를 포함한다. 안정도 정보는 비콘이 임의의 이상 거동을 나타내는 가능성과 관련된 정보를 포함하고, 총체적 안정도 값과 개별 이상상태와 연계된 값을 모두 포함할 수 있다.
관측 정보는 비콘이 스캔된 시점, 장소, 및 빈도와 관련되고, 나이(age), 침묵 시간(quiet time), 지속 시간, 관측 횟수, 관측 유형, 관측 빈도, 및 커버리지 영역(coverage area)을 포함할 수 있다. 비콘의 나이는 비콘의 최초 관측 이래로의 시간의 길이로서 정의되고, 침묵 시간은 비콘의 마지막 관측 이래로의 시간의 길이이다. 지속 시간은 비콘의 최초 관측과 마지막 관측 사이의 시간의 길이이며, 관측 횟수는 비콘이 출현한 스캔의 총 횟수이다. 관측 유형은 비콘과 관련된 스캔 또는 제출의 속성과 관련된다.
관측 빈도는 관측의 시간적 분포를 기술한다. 단순 평균(총 관측 나누기 총 지속 시간), 구간적 평균(piecewise average)(특정 구간 동안의 관측 나누기 상기 구간의 길이), 또는 관측의 정밀한 시간적 분포와 관련된 더 향상된 통계치의 형태를 가질 수 있다.
커버리지 영역은 관측 빈도에 상응하는 공간이며, 여기서 커버리지 영역은 임의의 입도를 갖고 관측의 공간 분포를 설명한다. 예를 들어, 커버리지 영역은 비콘의 관측을 포함하는 가장 작은 원의 반경, 관측을 포함하는 서로 소(素)인 특정 크기의 사각형들의 세트, 또는 관측의 정밀한 공간적 분포와 관련된 더 향상된 통계치일 수 있다.
비콘 특징은 비콘의 제조업체 및 모델, 하드웨어 및 소프트웨어 구성, 설치 상세사항, 및 비콘 운영자와 같은 정보를 포함할 수 있으며, 이들 정보 모두는 스캔 또는 제출 또는 둘 모두로부터 얻어질 수 있다. 하드웨어 구성은 안테나, 라디오 및 증폭기와 관련된 정보를 포함할 수 있다. 소프트웨어(가령, 펌웨어) 구성은 채널 또는 주파수 설정, 암호화, 파워 제어 알고리즘, 및 그 밖의 다른 모드 또는 능력을 포함할 수 있다. 설치 세부사항은 비콘의 위치 및 배향과 관련된 정보뿐만 아니라 비콘이 실내에 있는지 또는 야외에 있는지, 지향성 안테나의 배향, 및 설치가 임시적인지 또는 영구적인지, 또는 고정형인지 또는 이동형인지를 포함할 수 있다. 마지막으로, 비콘 특징은 동일한 하드웨어에 내장되거나 동일한 위치에 설치되는(동-위치 비콘) 그 밖의 다른 임의의 비콘의 신원을 포함할 수 있다.
관계
본 발명의 한 가지 국면에 있어서, 복수의 비콘(가령, 도 1의 비콘(102, 104))이 동일한 스캔(가령, 스캔(100)) 또는 제출에서 등장하는 경우, 관계(relationship)가 생성되고, 비콘이 관측된 환경을 근거로 하여, 각각의 관계에게 속성이 할당된다. 특히, 관계는 특정 시간의 윈도우 내에서 둘 이상의 비콘이 하나의 단일 지점의 시그널링 범위 내에 있다는 사실을 포착한다. 비콘 및 그들의 속성의 경우처럼, 관계도 추후 사용되기 위해 데이터베이스에 저장될 수 있다. 일부 실시예가 관련 비콘들의 고유 식별자를 이용하여 관계를 인덱싱하고, 이로써, 특정 비콘을 포함하는 관계에 대해 데이터베이스에게 쉽게 질의할 수 있다.
특정 실시양태에 있어서, 서로의 시그널링 범위 밖에 있다고 여겨지는 비콘들 간의 관계가 하나 이상의 비콘이 이상상태를 보이는 중임을 나타낸다. 덧붙이자면, 명시적인 위치 정보 없이 스캔 또는 제출에 의해 관계가 포착되는 경우, 상기 관계는 어느 비콘이 이상상태인지, 그리고 어느 비콘이 이상상태가 아닌지를 직접 묘사하지 않으면서, 이상 비콘(들)의 존재 여부를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 2개의 비콘이 100km 이격되어 위치한다고 여겨지고, 1km의 송신 범위를 갖는 경우, 두 비콘 모두로부터 신호가 수신되는 비포지셔닝된 스캔(unpositioned scan)이 하나의 비콘 또는 둘 모두의 비콘이 올바르지 않게 위치하고 있거나, 올바르지 않게 특징화된 송신 범위를 갖는다고 나타낼 것이다. 최종 사용자 장치에서 종종 발생하는 세 번째 대안은, 특정 시간 주기 내에 비콘이 실제로 관측되지 않았고, 캐싱(caching) 또는 임의의 이와 유사한 거동을 통해, 스캐닝 장치가 스캔들을 동시에 발생한 것처럼 저장하고, 허위 관계(spurious relationship)를 야기했다는 것이다.
관계는 다음의 유형 중 일부 또는 모두의 속성을 가질 수 있다: 연계된 비콘들(associated beacons), 공간적 특징, 시간적 특징, 패밀리 인디케이터(family indicator) 및 품질 메트릭.
연계된 비콘들의 리스트는 관계에 의해 연결된 비콘들의 식별자를 포함하고, 공간적 특징은 이들 비콘 간의 공간적 관계를 기술한다. 특히, 공간적 특징은 관계가 관측된 위치 및 연계된 비콘들 간의 추정된 거리 - 관계에 의해 규정되는 물리적 거리 - 와 관련된 정보를 포함할 수 있다. 덧붙여서, 공간적 특징은 관계가 관측된 영역(들)과 관련된 더 상세한 표현 또는 통계적 측정치를 포함할 수 있다.
관계의 시간적 특징은 나이, 침묵 시간, 지속 시간, 및 관측 빈도를 포함할 수 있다. 관계의 나이는 관계의 최초 관측 이래로의 시간이며, 침묵 시간은 관계의 마지막 관측 이래로의 시간이다. 지속 시간은 최초 관측과 마지막 관측 사이의 시간의 길이이고, 관측 빈도는 관계의 관측의 시간적 분포와 관련된다. 관측 빈도는 관계의 지속 시간 동안 단위 시간당 관측의 평균 횟수로 단순하거나, 관측의 버스트니스(burstiness), 및 관측들 간의 갭의 길이의 통계적 측정치로서 복잡할 수 있다.
패밀리 인디케이터는 관계에 의해 연결된 비콘들이 스캔, 제출, 또는 부수적 정보를 근거로 하여 하나의 패밀리(family)로 여겨지는지 여부를 나타낸다. 특히, 비콘들의 패밀리는 하나의 그룹으로서 재배치(relocate)될 것으로 예상될 둘 이상의 비콘으로 구성된 그룹이다. 패밀리들은 종종 둘 이상의 비콘이 하나의 단일 개체 또는 개인에 의해 소유 및/또는 운영될 때 발생한다. 따라서 개체 또는 개인이 새로운 위치로 재배치했을 경우, 연계된 비콘들은 그룹으로서 새로운 위치로 이동될 것이다.
품질 메트릭은 관계가 연계된 비콘들의 세트의 현재 물리적 근접도(proximity)를 나타낼 가능성을 정량화한다. 예를 들어, 긴 시간(긴 침묵 시간) 동안 관측되지 않은 관계는, 더 최근에 관측된 다른 경우의 유사한 관계보다 더 낮은 품질 값을 수신할 수 있다. 일반적으로 품질 메트릭은 연계된 비콘들의 속성의 일부 또는 전부와 이들 비콘들과 관련된 스캔 및 제출의 함수일 수 있다.
앞서 상세하게 기재한 바와 같이, 스캔 및 관계는 비콘에 대한 정보를 제공한다. 특히, 스캔과 관계 모두에 의해 제공되는 한 유형의 정보가, 특정 관심 비콘이 소정의 지리적 위치의 특정 거리 내에 있다는 것이다(상기 거리는 관심 비콘의 통상의 송신 거리와 관련된다). 스캔과 관계 모두에 의해 제공되는 또 다른 유형의 정보는 관심 비콘이 소정의 시점에서 상기 거리 내에 여전히 있을 가능성이다. 따라서 이하에서 제공될 이상상태를 검출하기 위한 예에서, 스캔 및 관계는 상호교환 가능하게 사용될 수 있다. 따라서 특정 예시에서, 관심 비콘이 이상상태를 나타내는 확률을 결정할 때 관계의 속성 또는 관련 비콘의 속성이 사용되는 것이 기재되더라도, 관계 또는 관련 비콘 속성을 대신하여 관심 비콘의 스캔의 속성이 사용될 수 있다.
그래프
도 2는 비콘들 간의 관계의 그래픽 표현의 한 예시를 보여준다. 도 2에 도시되어 있는 바와 같이, 특정 실시양태에서, 비콘 그래프(200)에서 비콘은 노드(201)가 되고, 관계는 에지(202)가 된다. 이는 특히, 연결된 비콘들 간에 속성을 전파할 때 유용하며, 여기서, 그래프의 에지를 횡단함으로써 형성된 두 비콘들 사이의 경로(path)(아마도, 홉(hop)이 제한된 경로)가 있을 경우, 두 비콘들이 연결된 것으로 간주된다. 예를 들어, 특정 비콘의 안정도는, 상기 특정 비콘과의 관계를 갖는 비콘들의 각자의 안정도와 이들 이웃과의 관계의 속성에 의해 영향을 받을 수 있고, 각각의 이웃 비콘의 안정도는 다시 상기 이웃 비콘의 이웃의 안정도에 의해 영향받는 등이다.
덧붙여, 각각의 그래프 에지(202)에 대응하는 관계 및 연결된 노드의 속성을 근거로 하는 가중치가 할당될 수 있다. 가중치는 에지가 현재 비콘 지오메트리(beacon geometry)를 정확히 나타낼 가능성과 관련되고, 가중치는 두 노드들 간의 가중된 거리(weighted distance) 또는 그래프의 구획선(partition; 205)과 교차하는 에지들의 총체적 가중치를 생성하도록 사용될 수 있다. 다시 말하면, 에지에 할당된 가중치는 연결된 노드들이 서로의 속성을 확정하거나 또는 모순하는 정도를 반영하며, 따라서 모순 속성(contradictory attribute)을 갖고 두 비콘들을 연결하는 강한 에지(strong edge)는 하나 또는 둘 모두의 비콘이 올바르지 않은 속성을 가질 가능성이 높음을 나타낸다. 더 나아가, 복수의 강한 에지를 횡단하는 경로는 비콘들이 서로 직접 연결되지 않은 경우라도 상기 비콘들 간의 확정성 또는 모순성을 찾도록 사용될 수 있다. 예를 들어, 서로 수천 마일 만큼 이격되어 위치한다고 나타내는 속성을 갖는 두 비콘이 비콘 그래프의 몇 개의 강한 에지에 의해 연결된 경우, 하나의 또는 둘 모두의 비콘이 올바르지 않게 위치할 수 있음을 추론할 수 있다.
에지 가중치는 임의의 관계 속성 또는 관련된 비콘의 속성의 함수일 수 있다. 예를 들어, 에지의 가중치는, 대응하는 관계의 개별 관측의 횟수뿐만 아니라 관계의 마지막 관측 이래로의 시간(침묵 시간)과 연결된 비콘 사이의 추정되는 거리에 의해 결정될 수 있다.
본 발명의 특정 형태에 따라 정의되는 비콘 그래프는 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 친숙한 그래프 이론 분야의 도구의 사용을 촉진한다. 예를 들어, 다익스트라 알고리즘(Dijkstra's Algorithm)이 가중된 방향 그래프에서 두 노드들 간의 최소 비용 경로를 찾고, 포드-펄커슨 알고리즘(Ford-Fulkerson Algorithm)의 변형이 구획선과 교차하는 그래프 에지의 가중치를 정량화하기 위해 사용될 수 있다.
도 2를 참조하면, 노드(201)는 클러스터(203)의 구성원인데, 이는 구획선(205)에 의해 클러스터(204)와 분리된다. 후속하는 일부 예시에서 언급되는 바와 같이, 노드(201)가 두 클러스터 모두에서 노드로 연결된다는 점은 이상상태의 지표(indicator)일 수 있다.
일부 실시양태에 의해 정의되는 비콘 그래프는 인접한 비콘들 사이에 무한 개수의 방향성 또는 비방향성 에지를 가질 수 있으며, 비콘들은 유사하게 관련되고 동일한 그래프를 가질 필요가 없다. 예를 들어, WiMax (IEEE 802.16), UMTS, 및 Wi-Fi (IEEE 802.11) 비콘들은 관련되고 동일한 그래프에 배치될 수 있다.
비콘
이상상태
간단히 말하면, 특정 실시양태에서, 비콘이 하나의 단일 커버리지 영역 내에서만 관측될 수 있다면 안정하다고 언급되며, 여기서 커버리지 영역의 허용되는 크기는 비콘을 통제하는 표준의 상세사항에 따라 달라진다. Wi-Fi (IEEE 802.11) 액세스 포인트의 예를 들면, 합리적인 커버리지 영역은 수백 미터의 반경을 가질 것이다.
비콘이 복수의 개별 커버리지 영역에서 관찰되거나 관찰된 적이 있을 수 있음을 의미하는 비콘이 불안정 상태가 될 수 있는 몇 가지 메커니즘이 있다. 대략적으로 말하자면, 특정 실시양태에서 이상상태들은 다음의 카테고리로 나누어진다: 재배치(relocation), 이동성(mobility), 편재성(ubiquity) 및 초과 범위(excess range). 각각의 이상상태는 이하에서 정의된다.
본 발명의 범위는 비콘을 하나 이상의 이상상태를 나타내는 가능성이 높다고 식별할 때 특정 동작을 취하는 것을 포함한다. 예를 들어, 비콘은 포지셔닝 알고리즘에 의해 무시될 수 있고, 비콘은 데이터베이스에서 이상상태의 식별자와 연계될 수 있으며, 비콘이 이상상태를 나타내는 가능성을 가진다는 보고서(report)가 생성될 수 있는 등이다. 덧붙이자면, 비콘이 하나 이상의 이상상태를 나타내는 가능성을 결정하는 것만이 본 발명의 범위에 속하기 때문에 어떠한 구체적 동작도 취해질 필요가 있는 것은 아니다.
재배치
도 3은 하나의 위치에서 또 다른 위치로 이동하는 비콘의 개념을 도시한다. 특정 실시양태에서, 비콘(301)이 하나의 고정 위치(302)에서 또 다른 고정 위치(304)로 이동될 때 재배치(300)를 나타낸다고 선언된다. 교정되지 않은 채 유지되는 경우, 재배치에 의해, 실제로 비콘의 새 위치(304)에 위치할 때 포지셔닝 시스템이 사용자를 비콘의 이전 위치(302)로 위치시킬 수 있다. 재배치는 종종 복수의 비콘이 다 함께 재배치될 수 있다는 점으로 인해 추가로 모호해진다.
재배치는 두 가지 유형으로 추가로 세분된다: 저빈도형(infrequent) 및 빈번형(frequent).
저빈도형 재배치는 개인이나 조직이 그들의 비콘을 영구적으로 또는 반영구적으로 재배치할 때 1년에 몇 번 정도로 발생한다. 예를 들어, 캠퍼스로 그리고 캠퍼스로부터 이동하는 대학생은 드물게 재배치되는 많은 비콘을 야기한다.
빈번형 배재치는 1개월에 몇 번 정도로 발생한다. 예를 들어, 빈번하게 재배치되는 비콘은 투어 연주 앙상블 또는 응급 구조대에 의해 이동될 수 있다.
이동성
특정 실시양태에서, 비콘이 사용자에 의해 운반되거나 차량으로 수송되는 중에 비콘이 송신하는 경우, 비콘은 이동형(mobile)이라고 선언된다. 이동형 비콘(mobile beacon)은 종종 빠르게 연속하는 복수의 위치들로 나타나며, 따라서 넓은 영역에 걸친, 그리고 많은 사용자에 대한 사용자 포지셔닝 성능을 저하시킬 수 있다.
이동형 비콘은 다음의 카테고리에 해당한다: 비히클(vehicle), 개인(personal) 및 자산(asset).
비히클 비콘은 수송, 전문 및 개인 비히클 비콘으로 추가로 세분된다. 수송 비콘은 버스, 열차, 보트, 비행기, 또는 그 밖의 다른 예측 가능한 루트를 따르는 비히클에 영구적으로 또는 반영구적으로 설치된다.
전문 비히클 비콘은 상업적 또는 산업적 비히클에 설치된다. 예를 들어, 리무진, 택시, 배달 트럭, 또는 예측 불가능한 루트를 따르는 그 밖의 다른 비히클에 설치된 비콘이 전문 비히클 비콘이라고 간주될 것이다. 개인 비히클 비콘은 자동차, 밴, 트럭, 또는 임의의 예측 가능한 루트에 구속되지 않는 그 밖의 다른 개인용 비히클에 영구적으로 또는 반영구적으로 설치된다.
개인 비콘은 휴대용(portable)과 애드-호크형(ad-hoc type)으로 나뉜다. 휴대용 비콘은 개인에 의해 운반되는 전용 비콘 장치이며, 이들이 비히클에서 사용될 수 있을지라도, 어떠한 비히클에도 영구적으로 설치되지 않는다. 이러한 장치는 종종 개인 핫스팟 또는 이동형 라우터라고 일컬어진다. 애드-호크 개인 비콘은 특정 구성하에서 비콘 역할을 할 수 있는 클라이언트 장치, 가령, 노트북 컴퓨터 또는 셀룰러 전화기이다. 애드-호크 비콘의 한 가지 인기 있는 적용 예는, 제2 장치에게 셀룰러 데이터 네트워크로의 액세스를 제공하기 위해 Wi-Fi나 블루투스를 이용하여 이동 전화기(mobile telephone)를 또 다른 클라이언트 장치로 "테더링(tether)"하는 것이다. 이 예에서, 이동 전화기는 애드-호크 비콘 역할을 한다.
자산 비콘은 상품이나 그 밖의 다른 화물에 설치되거나 이들과 함께 운송되는 비콘이다. 예를 들어, 팰릿 화물이나 선적 컨테이너가 재고관리 및 추적에서 사용되기 위한 비콘을 포함할 수 있다.
편재성(
Ubiquity
)
특정 실시양태에서, 비콘이 타 비콘에 의해 중복되는 식별자를 갖고/갖거나 서로 구별하기 어렵거나 불가능하게 하는 다른 속성을 갖는 경우, 비콘은 편재형(ubiquitous)이라고 선언된다. 즉, 비-편재형 비콘은 전역 고유 식별자(globally unique identifier)를 갖는 반면에, 편재형 비콘은 어떠한 전역 고유 식별자도 갖지 않는다. 그 결과, 평재형 비콘은 동시에 복수의 위치에서 등장할 수 있다. 편재성은 비콘이 하나의 위치에서 또 다른 위치로 물리적으로 이동하는 것을 요구하지 않고, 편재성은 단일 이상 비콘보다 비콘들의 총체에 의해 보여지기 때문에, 편재성은 재배치 및 이동성과 구별된다.
편재형 비콘은 다음의 카테고리에 해당한다: 공장 복제형(factory duplicated), 재프로그램형(reprogrammed) 및 동적형(dynamic). 공장 복제형 비콘은 제조업체가 복수의 장치에게 의도적으로 또는 의도치 않게 동일한 식별자를 부여한 장치이다. 재프로그램형 비콘은 다른 장치의 식별자를 의도적으로 또는 의도치 않게 복제하도록 재프로그램된 장치이다. 동적 비콘은 거시적으로 또는 미시적으로 변하는 식별자를 갖고, 다른 장치의 식별자를 의도적으로 또는 의도치 않게 복제하는 장치이다. 동적 편재형 비콘은 특히 클라이언트 장치에게 매끄러운 연결성(seamless connectivity)의 외향을 제공하기 위해, 식별자가 중앙 제어기에 의해 할당되고 비콘에서 비콘으로 전달되는 일부 기업 Wi-Fi 배치에서 흔하다.
초과 범위
도 4는 초과 범위를 갖는 비콘의 개념을 도시한다. 특정 실시양태에서, 비콘(401)이 동일 유형의 통상의 비콘의 커버리지 영역을 상당히 초과하는 영역에 걸친 관측치를 가질 때 초과 범위를 가진다고 선언된다. 예를 들어, 통상의 802.11 비콘은 100m 수준의 커버리지 반경(402)을 가진다. 초과 범위를 갖는 802.11 비콘은 1000m 수준의 커버리지 반경(402)을 가질 수 있다. 편재성과 마찬가지로 초과 범위는 이상 비콘이 하나의 위치에서 또 다른 위치로 이동할 것을 요구하지 않지만, 편재성과 달리, 초과 범위는 단일 비콘의 속성이며, 비콘 및 그 환경의 물리적 특성을 모두 기초로 한다.
특정 실시양태에서, 비콘이 장치 구성 및 환경 요인을 포함하여 복수의 메커니즘에 응답하여 초과 범위를 가진다고 선언된다. 특징들, 가령, 비표준 하드웨어(406)(가령, 하이 게인 지향성 안테나) 및 펌웨어/소프트웨어(가령, 특이적으로 높은 송신 파워를 선택하는 펌웨어/소프트웨어)가 종종 초과 범위를 초래한다. 마찬가지로, 높은 고도의 영역(404) 또는 이와 유사한 넓은 개방 영역에 설치된 비콘이 종종 통상의 송신 거리를 초과한 범위에서 검출될 수 있다.
초과 범위를 보이는 비콘은 다음의 카테고리에 해당한다: 환경형, 구성, 및 네트워크.
환경형 초과 범위 비콘은 자연(가령, 산(404)), 또는 인간이 만든 건축물(가령, 탑)에 설치되거나 배치된 비콘을 포함하며, 높이를 이용하여 개별 위치까지로의 장애물 없는 경로(unobstructed path)를 제공한다. 환경적 초과 범위에 대한 또 다른 메커니즘은 평면 효과(planar effect), 가령 수면 튕김(water bounce) 및 도파관(waveguide)을 포함한다. 수면 튕김(405)은 비콘으로부터의 신호가 물의 수면에 의해 강력하게 반사되는 현상이다. 도파관 효과는 병렬의 반사 표면, 가령, 거리의 어느 한쪽의 큰 건물들에 의해 형성된 "도시 계곡(Urban Canyon)"으로부터 발생한다. 도파관은 신호 에너지를 도파관의 축을 따라 포커싱하고 신호의 유효 범위를 확장하는 효과를 가진다.
구성 기반 초과 범위 비콘이 특수 하드웨어 또는 소프트웨어로 인한 특이적인 긴 거리에서 검출된다. 이러한 구성은 단순히 비콘에 의해 사용되는 최대 송신 파워를 특이적으로 높은 수준까지로 설정하는 것일 수 있다. 또한 초과 범위는 안테나 선택으로부터 발생할 수 있다. 지향성 안테나(가령, 포물곡선 접시형 안테나)가 신호의 패턴을 방위각 및/또는 고도 방향에서 좁힘으로써, 하나 이상의 방향에서 증가된 범위를 얻는다. 하이 게인 무지향성 안테나(high gain omnidirectional antenna)는 신호 패턴을 고도 방향에서 좁힘으로써, 특히 평면에서 증가된 범위를 얻는다.
네트워크-기반 초과 범위 비콘은 복수의 송신 장치를 이용하여, 송신 범위를 확장할 수 있다. 릴레이 장치, 가령, 범위 확장기(range extender)가 비콘 신호를 수신하고, 그 후 비콘 신호가 원래 신호의 수신 범위 너머의 거리에서 수신될 수 있도록 비콘 신호를 다시 증폭하여 다시 브로드캐스팅한다. 메시 네트워크가 비콘을 함께 운영하는 네트워크들로 구성되며, 여기서 송신물(transmission)은 비콘들 사이에서 복수의 홉(hop)에 걸쳐 대기를 통해 이동할 수 있고, 네트워크 내 하나 이상의 비콘에 대해 초과 범위의 외향을 제공할 수 있다.
이상상태 함수
당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 특정 이진 이벤트(binary event)의 검출과 관련된 경판정(hard decision) 및 연판정(soft decision)의 개념에 익숙할 것이다. 특정 실시양태에서, 경판정 또는 연판정에 의해, 비콘은 소정의 이상상태를 보이거나, 보이지 않는다고 선언된다. 경판정을 이용하는 실시양태에서, 비콘은 확실히 이상상태이거나 확실히 이상상태가 아니라고 식별된다. 연판정을 이용하는 실시양태는 비콘이 실제로 이상상태일 확률에 값(가령, 0 내지 1의 값, 상대적 점수 등)을 할당한다. 이상상태 확률을 임계치화(thresholding)하고, 임계치보다 큰 값을 상한값(가령, 1)으로 반올림하고, 임계치 이하의 값을 하한값(가령, 0)으로 반올림함으로써, 임의의 연판정 확률 값은 경판정으로 변환될 수 있다.
덧붙여, 용어 "확률"이 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 이해하는 특정 수학적 의미이더라도, 본원 명세서에서 제공되는 기법은 또한, 비콘이 소정의 이상상태를 보이거나 보이지 않을 가능성의 확률 유사 점수, 값, 또는 측정치를 찾는 것에 적용될 수 있다. 덧붙여, 본원 명세서에 기재된 기법을 이용하여 이상상태의 상대적 측정치가 결정될 수 있다. 이러한 상대적 측정치는 한 비콘이 하나 이상의 타 비콘에 비해 소정의 이상상태를 나타내는 가능성을 나타낸다. 따라서 본원 명세서에 개시된 일반적인 기재 및 특정 기법은 "확률"의 측면에서 결과를 언급하지만, 이상상태의 가능성에 대한 그 밖의 다른 값, 점수, 또는 측정치가 이러한 기재에 포함된다.
동일한 비콘에서 상이한 이상상태들이 독립적으로 발생할 수 있기 때문에, 특정 실시양태에서 각자의 이상상태가 검출된다. 개별 이상상태 결정이 이뤄진 후, 다양한 이상상태에 대한 판정들의 임의의 조합이 비콘의 총체적 안정도(aggregate stability)를 생성하는 데 사용될 수 있다.
수식 
은 비콘이 속성들의 집합 
을 가진다고 가정할 때 비콘이 이상상태 X를 나타내는 확률을 나타낸다. P(X)는 비콘의 전체 모집단에 걸친 이상상태 X의 사전 확률(priori probability)이고, 
은 비콘들의 큰 모임(collection)에 걸친 특정 n-튜플(n-tuple)의 속성들의 확률이다. 각각의 이상상태의 확률을 결정하기 위해 사용되는 속성 집합은 비콘 자체의 속성과 임의의 관계 및 연결된 비콘들의 속성의 전체 집합까지 포함하는 임의의 부분 집합일 수 있다. 덧붙여, 비콘 및 관계 속성의 함수 자체가 속성으로 취급될 수 있다. 이하의 함수에서 사용되는 각각의 개별 확률 수식 및 임계치 값은, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 잘 아는 표준 기법을 이용하여 이론적으로 얻어지거나, 경험 데이터로부터 얻어질 수 있다.
이하의 예시에서 사용되는 이상상태 확률 수식에서, 속성들의 집합은 간결성을 위해 축소되었다. 실제로, 특정 이상상태와 관련성이 없는 특정 속성을 무시함으로써, 또는 복수의 속성을 단일 파라미터로 조합하는 함수를 이용함으로써, 속성들의 집합을 축소하는 것이 바람직하다. 그러나 일부 구현예에서, 수식에서 추가 속성이 유지된다.
일반
경판정
특정 실시양태에서, 하나 이상의 속성에 임계치를 적용하고 이진 로직(binary logic)을 이용하여 상이한 속성 값들을 하나의 이진 결정 변수로 조합함으로써, 경판정이 발생된다. 이러한 경판정 함수는 다음의 형태를 가진다.
또는, 그 밖의 다른 특정 실시양태에서, 가능도비(likelihood ratio)를 생성하기 위해 확률 함수가 이용되며, 가능도비는 임계치와 비교되어 경판정을 생성할 수 있다. 특히, 가능도비 테스트는 2개의 서로 상반되는 가설의 확률을 비교한다: 비콘은 이상상태이다, 그리고 비콘은 이상상태가 아니다(이는, 1에서 비콘이 이상상태인 확률을 뺀 것과 동일하다). 이하의 일반적인 함수에서, 이상상태 X가 충분히 가능할 때, 좌측의 비는 임계치 T를 초과하고, 비콘은 이상상태라고 선언된다.
일반
연판정
특정 실시양태에서, 각각의 이상상태의 특정 특성에 맞춤 구성된 기법을 이용하여 비콘이 특정 이상상태를 나타내는 확률이 할당된다. 이하의 방법에서, 개별 이상상태 확률이 공지된 베이지안 규칙(Bayes' Rule)을 근거로 하는 다음의 형태를 가진다.
다시 한번 상기시키자면, 개별 확률 함수는 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 이론적 결과 또는 경험적 데이터로부터 얻을 수 있다. 예를 들어, 특정 구현예에서, 비콘들의 특정 집합이 알려진 이상상태를 보인다고 알려져 있거나 강력하게 의심될 수 있고, 그 후, 이들 비콘의 속성 및/또는 타 비콘과의 관계의 속성이 알려진, 또는 의심되는 이상상태와 상관처리될 수 있다.
예시
다음의 설명적 예시들은 본 발명의 예시적 구현예에 의해 정의되는 이상상태가 비콘, 관계, 스캔, 및 제출의 속성을 이용하여 검출될 수 있는 방법을 보여준다. 일반적으로, 본 발명의 범위는 본원 명세서에서 정의되는 바와 같은 속성들의 집합을 근거로 하여 이상상태의 존재 여부에 대한 연판정 또는 경판정을 하기 위해 사용되는 모든 가능한 기법을 포함한다. 이들 예시는 이러한 기법이 운용될 수 있는 방법을 더 잘 설명하기 위해 제공된다. 예시들은 본 발명에 의해 커버되는 모든 기법을 총망라한 집합으로 해석되지 않아야 하며, 복합적인 이상상태 검출 기법을 구축하기 위해 제한 없이 조합되거나 확장될 수 있다.
이하의 예시는 다양한 임계치 값을 언급한다. 통상적으로 임계치는 종래 기술에 잘 알려진 2개의 메트릭에 의해 정량화되는 것과 같은 검출 시스템의 성능 목표를 충족하도록 선택된다: 오경보 확률(false alarm probability)과 미탐지 확률(miss probability). 이러한 경우, 오경보 확률은, 검출기가 비콘이 실제로는 이상상태가 아닐 때, 이를 이상상태라고 잘못 식별할 가능성이다. 미탐지 확률은 이상 비콘이 이상상태라고 식별되지 않을 가능성이다. 직감적으로, 효과적인 이상상태 검출기는 오경보 확률과 미탐지 확률을 모두 최소화해야 한다. 그러나 임의의 중요한 적용예에서, 0인 오경보와 미탐지 확률을 모두 얻는 것은 불가능할 것이며, 한 확률을 감소시키기 위해 임계치를 조절하는 것이 나머지 다른 확률을 종종 증가시킬 것이다. 표준적인 실시는 최대 허용 가능한 오경보 확률을 선택하고, 그 후, 최대 오경보 확률 이하로 유지하면서 미탐지 확률을 최소화하도록 임계치를 조절하는 것이다.
결국, 임계치 값의 선택은 경우에 따라 달라지는 설계 결정일 것이며, 이론적 분석 또는 경험적 테스트를 통해 수행될 수 있다.
재배치
예시 1:
도 5는 비콘 재배치(beacon relocation)를 검출하기 위한 방법을 도시한다. 하나의 실시양태에서, 비콘(B0)의 재배치가 방법(500)에 의해 검출된다. 상기 방법(500)은 비콘(B0)과 관계를 갖는 비콘들(이웃 비콘)의 속성과 상기 관계의 속성을 검색하는 단계(단계(501))를 포함한다. 그 후, 임의의 임계치(Ts)(가령, 0.99)를 초과하는 안정도 값을 갖는 이웃 비콘들의 부분 집합을 모으는 단계(단계(502))와 비콘(B0)과의 관계가 임의의 임계치(Tr)를 초과하는 품질(예를 들어, 침묵 시간, 추정된 거리, 및 상기 관계의 관측 횟수를 근거로 할 수 있음)을 갖는 이웃 비콘들의 부분 집합을 모으는 단계(단계(503)).
안정한 이웃(stable neighbor)이 상이한 프로토콜로부터 올 수 있다. 즉, 802.11 비콘의 안정한 이웃의 일부 또는 전부가 UMTS 셀룰러 비콘일 수 있다. 이웃 비콘의 안정도가 본원 명세서에 제공되는 기법들의 임의의 조합 또는 본원 명세서에 제공되는 기법과 외부 소스로부터의 보조 정보(가령, 도시의 공공 사업 부서의 시립 비콘(municipal beacon) 위치의 확인)의 조합을 이용하여 결정될 수 있다. 예시적 안정도 함수는 본원 명세서의 다음 섹션에서 제공된다.
그 후, 상기 방법은 비콘(B0)의 추정 위치로부터 자신의 안정한 이웃 각각의 추정 위치까지의 거리들의 집합 {D}를 결정한다(여기서, 추정 위치는 각각의 비콘의 속성에 저장된다)(단계(504)). 그 후, 상기 방법은 집합 {D} 내 각각의 거리를 임계치 Td에 비교하고, Td를 초과하는 거리를 갖는 비콘을 선택한다(단계(505)). Td의 값은 비콘의 통상의 송신 범위를 기초로 결정된다. 다시 말하면, Td는 거리를 포착하는데, 이 거리 이상에서, 2개의 올바르게 위치된(즉, 올바르게 알려진 비콘 위치를 갖는) 비콘들이 동시에 관측되지 않아야 한다. 그 후, 비콘(B0)과의 관계가 임의의 임계치 Tq(가령, 7일) 미만의 침묵 시간을 갖는 비콘들이 선택된다(단계(506)). 마지막으로, 상기 방법은 동일한 비콘 중 하나 이상이 단계(505 및 506)에서 선택된 경우 비콘(B0)이 재배치된 것이라고 선언한다.
예시 2:
여기서 비콘 재배치를 검출하기 위한 또 다른 구현예가 제공된다. 당해 구현예에 있어서, 이웃 비콘들은 도 6에 도시된 방법(600)에 따라 공간적으로 클러스터링되며, 도 7은 비콘(B0)의 비콘 재배치를 검출하는 또 다른 방법(700)을 도시한다. 우선, 비콘(B0)과의 관계를 갖는 비콘의 속성이 검색된다(단계(501)). 그 후, 이웃 비콘들(이 예시에서 기준 지점으로서 기능함)이 도 6의 방법(600)에 따라 공간적으로 클러스터링된다.
상기 방법(600)에 따라, B0와 관련된 각각의 비콘에 대한 추정 위치가 검색되고(단계(601)), 비콘(B0)의 추정 위치에서 초기 클러스터 중심(initial Cluster Center)이 지정된다(단계(602)). 그 후, 각각의 이웃 비콘(Bi)에 대해, 클러스터링 방법(600)은 기존 클러스터 중심까지의 거리를 결정한다(단계(603)). 비콘(Bi)의 거리(D1)(가령, 1km) 내에 클러스터 중심이 존재하는 경우, 비콘(Bi)이 상기 클러스터에 추가된다(단계(604)). 특정 구현예에서, 거리(D1)의 값은 비콘(Bi)과 동일 유형의 비콘의 통상의 커버리지 영역과 관련되고/되거나 커버리지 영역에 의해 부분적으로 결정된다. 비콘(Bi)의 거리(D2)(가령, 2km) 내에 어떠한 클러스터 중심도 없는 경우, 새로운 클러스터 중심이 비콘(Bi)의 위치에서 생성된다(단계(605)). 특정 구현예에서, 거리(D2)의 값은 특정 임계치 이상에서 비콘(B0)이 재배치됐을 가능성이 있게 하는 거리의 크기에 의해 부분적으로 결정된다.
클러스터 중심을 생성한 후, 서로의 거리(D2) 내에 어떠한 2개의 클러스터 중심도 없어야 하고, 어떠한 클러스터도 클러스터 중심으로부터의 거리(D1)보다 큰 거리를 갖는 비콘을 갖지 않아야 한다. 그 후, 클러스터링 방법이 클러스터에 아직 추가되지 않은 임의의 비콘을 해결하며, 이를 가장 가까운 클러스터로 추가한다(단계(606)).
공간 클러스터링 방법(600)을 완료한 후, 클러스터의 각각의 구성원의 안정도 및/또는 클러스터 내 비콘의 개수를 근거로 하여 각각의 클러스터에 안정도 값이 할당된다(단계(701)). 예를 들어, 클러스터 내 최대 비콘 안정도와 동일한 안정도를 갖도록 클러스터가 할당받는다. 그 후, 상기 방법은 각각의 클러스터 중심에서부터 비콘(B0)까지의 거리를 결정한다(단계(702)). 비콘(B0)으로부터의 거리(D3)(가령, 2km)보다 큰 거리를 갖고, 안정도(S1)보다 큰 안정도를 갖는 클러스터가 선택된다(단계(703)). 특정 구현예에서, 거리(D3)의 값은, 부분적으로, 특정 임계치 이상에서 비콘(B0)이 재배치됐을 가능성이 있게 하는 거리의 크기에 의해 결정된다. 선택된 클러스터들의 집합 중에서, 상기 방법은 시간(Tq)(가령, 30일)보다 짧은 최소 침묵 시간을 갖는 클러스터를 선택한다(단계(704)). 임의의 클러스터가, 거리가 거리(D3)보다 큼, 안정도가 안정도(S1)보다 큼, 및 침묵 시간이 시간(Tq)보다 짧음의 세 가지 기준을 모두 만족하는 경우, 방법은 비콘(B0)은 재배치됐다고 선언한다(단계(705)).
예시 3:
도 8은 비콘 배재치를 검출하는 또 다른 방법(800)을 도시한다. 먼저, 비콘(B0)과의 관계를 갖는 비콘들의 속성이 검색된다(단계(501)). 그 후, 상기 방법은, 앞서 기재된 방법(600)을 이용하여 이웃 비콘들을 공간적으로 클러스터링한다. 공간 클러스터링(600)을 완료한 후, 클러스터 내 이웃들의 개수와 클러스터의 침묵 시간을 근거로 하여 초기 안정도 값(Si)이 각각의 클러스터(Ci)에게 할당된다(단계(701)). 클러스터 내 이웃들의 개수는 클러스터가 한 단위로 재배치되었을 확률과 관련되고, 클러스터의 침묵 시간은 B0가 클러스터로부터 멀리 재배치되었을 확률과 관련된다. 초기 안정도 값은, 경험적 관측치, 또는 클러스터가 클러스터 크기 및 침묵 시간의 함수로서 관련 노드에 대한 유효한 정보를 제공할 확률을 나타내는 분석적 수식을 기초로 생성될 수 있다.
그 후, 초기 안정도 값(Si)은 각각의 클러스터에 대한 공동 안정도 값(joint stability value)(Ji)을 생성하도록 사용된다(단계(801)). 공동 안정도 값은 단 하나의 클러스터만 B0의 현재 위치를 올바르게 반영할 수 있다는 사실을 정량화하며, 따라서 복수의 클러스터의 존재는 B0의 진실한 위치에 대한 상충하는 정보를 생성한다. 예를 들어, 하나의 구현예에서, 공동 안정도 값이 1로 합산되도록 초기 안정도 값을 정규화함으로써, 공동 안정도 값이 생성된다. 다음의 수학식을 참조할 수 있다.
또 다른 구현예에서, 공동 안정도 값은 다음의 수식에 따라 생성되며, 공동 안정도(Ji)가 결코 초기 안정도(Si)를 초과하지 않도록 상한을 유지하면서 클러스터들의 상호 배타성을 강제한다.
클러스터들에 대해 공동 안정도 값(Ji)을 생성한 후, 상기 방법은 B0의 추정 위치에 대응하는 클러스터(C0)를 결정하고(단계(802)), C0의 공동 안정도 값(J0)을 이용하여 재배치에 대한 B0의 확률을 할당한다(단계(803)). 다시 말하면, J0는 비콘(B0)이 재배치되었을 확률과 밀접하게 관련된다. 따라서, 일부 구현예에서, 위치의 확률을 J0와 동일하도록 직접 설정하는 것이 충분할 수 있지만, 다른 적용예는 재배치의 만족스러운 확률을 반환하기 위해 추가 스케일링(scaling) 또는 오프셋(offset)을 필요로 할 수 있다. 또한 B0의 위치가 추정되는 동안 재배치의 확률이 결정될 수 있고, 재배치의 확률이 최소화되도록 위치 추정치가 선택될 수 있다. 다시 말하면, 시스템은 복수의 후보 위치(candidate position)를 결정하고, 그 후 그들 각자의 재배치 확률을 비교하여, 어느 위치가 가장 올바를 확률이 높은지를 결정할 수 있다.
예시 4:
도 9는 비콘 재배치를 검출하기 위한 또 다른 방법(900)을 도시한다. 이 구현예에서, 포지셔닝된 스캔이 방법(800)에서 기준 지점으로서 사용됐던 이웃 비콘들을 대신한다. 이웃 비콘을 대신하여 스캔을 이용할 때, 구체적 안정도 함수는 상이한 형태를 가질 수 있지만, 기능 블록은 거의 유사하고, 따라서 동일한 참조번호가 사용된다. 우선, 비콘(B0)이 관측된 포지셔닝된 스캔의 속성이 수신된다(단계(901)). 그 후, 상기 방법이 앞서 기재된 방법(600)에 따라 포지셔닝된 스캔을 공간적으로 클러스터링하고, 단계(701)와 관련하여 앞서 기재된 것처럼, 초기 안정도 값을 각각의 클러스터에게 할당한다.
그 후, 상기 방법(900)은 초기 안정도 값들의 집합을 사용하여, 스캔의 각각의 클러서트에 대해 공동 안정도 값을 생성한다(801). 클러스터에 대한 공동 안정도 값을 생성한 후, B0의 추정 위치에 대응하는 클러스터가 결정된다(단계(802)). 마지막으로, 비콘(B0)의 추정 위치에 가장 가까운 스캔의 클러스터의 공동 안정도 값이 사용되어, B0가 재배치됐을 확률을 결정한다(단계(803)).
예시 5:
도 10은 비콘 재배치를 검출하는 또 다른 방법(1000)을 도시한다. 상기 방법은 비콘(B0)와의 관계를 갖는 비콘들의 속성을 검색하는 것으로(단계(501)) 시작한다. 그 후, 상기 방법은 이웃 비콘들 중, 비콘(B0)과 동일한 패밀리에 속하는 임의의 비콘(동일한 하드웨어에 위치하거나 동일한 개인이나 개체에 의해 소유되고 다함께 재배치될 것으로 예상되는 비콘)을 선택한다(단계(1001)). 비콘(B0)의 패밀리의 임의의 구성원이 확률(P1)보다 높은 재배치 확률을 가지는 경우, 비콘(B0)은 재배치된 것으로 선언된다(1002).
예시 6:
도 11은 비콘 재배치를 검출하는 또 다른 방법(1100)을 도시한다. 상기 방법은 비콘(B0)과의 관계를 갖는 비콘들의 속성 및 이들 관계의 속성을 검색하는 것으로(단계(501)) 시작한다. 각각의 관계의 침묵 시간의 함수를 이용하여 긴 침묵 시간을 갖는 관계보다 짧은 침묵 시간을 갖는 관계가 더 큰 가중치를 수신하도록 가중치가 적용된다(단계(1101)). 그 후, 상기 방법은 비콘(B0)의 추정된 위치에서부터 비콘(B0)의 이웃의 추정된 위치까지의 거리를 결정한다(단계(1102)). 그 후, 각각의 거리는 자신의 대응하는 가중치와 조합되어, 각각의 관계에 대한 가중된 거리 값을 생성한다(단계(1103)). 가중된 거리 값들의 집합 중에서, K번째 백분위수(가령, K=90)의 가중된 거리가 찾아진다(가령, 단계(1104)). 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 익숙한 기법을 이용하여, 가중된 거리 값들을 오름 차순으로 정렬하고, 천장(0.9 * L)과 동일한 인덱스를 갖는 값을 선택함으로써, K번째 백분위수가 찾아질 수 있으며, 여기서 "천장(ceil)"은 천장 함수-다음 정수로 올림-를 나타내고, L은 리스트의 값들의 개수이다.
마지막으로, K번째 백분위수의 가중된 거리가 임의의 임계치(Td)를 초과하는 경우, 상기 방법은 비콘(B0)이 재배치됐다고 선언한다(단계(1105)). 큰 K번째 백분위수의 가중된 거리는 비콘(B0)이 비콘(B0)을 비콘(B0)의 현재 추정 위치로부터 멀리 위치하는 비콘으로 연결하는 관계의 큰 비율을 가짐을 나타낸다. 차례로, 많은 수의 명백히 멀리 위치하는 비콘들과의 관계가 비콘(B0)은 더 이상 자신의 추정 위치에 있지 않음을 암시한다. 더 짧은 침묵 시간을 갖는(더 최근에 관측된) 관계가 더 높은 가중치를 수신한다는 사실과 조합할 때, 큰 K번째 백분위수의 가중된 거리는 비콘(B0)이 비콘(B0)의 현재 추정 위치로부터 멀리 떨어진 충분한 개수의 이웃을 갖는다고 관측되었을 뿐만 아니라, 관측은 비교적 최근의 것이며, 비콘(B0)은 재배치됐을 가능성이 높음을 의미한다.
예시 7:
도 12는 비콘 재배치를 검출하는 또 다른 방법(1200)을 도시한다. 도 13은 비콘 재배치를 검출하기 위해 방법(1200)에 의해 사용되는 클러스터링 기법을 도시한다. 상기 방법은 비콘(B0)의 관계 및 비콘(B0)이 관련된 노드의 속성을 검색함으로써(단계(501)) 시작된다. 그 후, 비콘(B0) 및 그 이웃 각각의 추정 위치를 이용하여, 상기 방법은 비콘(B0)과 각각의 이웃 간의 거리를 찾을 것을 요구한다(단계(1201)). 거리들의 집합을 이용하여, 거리(D)(가령, 2km)보다 작은 비콘(B0)(도 13의 (1301))으로부터 거리를 갖는 이웃 비콘들의 집합을 선택하고, 선택된 집합을 홈 클러스터(Home Cluster)라고 지정한다(단계(1202) 및 도 13에서 (1302)로 나타남).
홈 클러스터(1302) 내 비콘의 속성을 이용하여, 상기 방법은 상기 홈 클러스터 내 비콘의 총 개수(H)를 찾고(단계(1203), 홈 클러스터 구성원 중에서 최소 침묵 시간(Q)을 찾는다(단계(1204)). 마지막으로, 상기 방법은 비콘(B0)이 재배치되었을 확률, 
을 결정하기 위해 다음의 수학식을 이용한다(단계(1205)):
명확함을 위해, 다른 클러스터(1303 및 1304)가 도 13에 도시된다. 덧붙여, 클러스터(1305, 1306 및 1307) 사이의 거리가 도시된다. 도 13이 클러스터 거리를 클러스터(1302, 1303, 및 1304)의 외곽 도달거리(outer reaches)로서 도시하지만, 그 밖의 다른 거리 측정치, 가령, 클러스터 중심들 간 거리가 사용될 수 있다.
예시 8:
도 14는 도 15에 도시된 바와 같은 비콘 그래프를 구축하는 방법(1500)을 이용하여 비콘 재배치를 검출하는 또 다른 방법(1400)을 도시한다. 상기 방법(1400 및 1500)을 설명하기 위해 도 2도 참조한다. 우선, 상기 방법은 비콘(B0)과 관련된 비콘의 속성 및 이러한 관계의 속성을 수신한다(단계(501)). 그 후, 이웃 비콘들 간의 관계를 검색함으로써(단계(1501)), 비콘(B0)(도 2의 (201)) 및 그 이웃(가령, 207)의 비콘 그래프가 구성된다(도 15의 방법(1500)인 도 14의 단계(1500)). 비콘(B0) 및 각각의 이웃에 대하여, 상기 방법은 비콘 그래프에서 노드를 생성하고(단계(1502)), 한 쌍의 비콘을 연결하는 각각의 관계에 대해 에지를 생성한다(단계(1503)).
그 후, 각각의 쌍의 연결된 노드(Ni 및 Nj) 사이의 공간적 거리들의 집합 {Dij}이, 이들 노드에 대응하는 비콘(Bi 및 Bj)의 추정 위치를 이용하여 찾아진다(단계(1401)). 그 후, 상기 방법은, 구획선(205)이 노드가 적어도 거리(D1)(가령, 2km)만큼 이격된 추정 위치를 갖는 에지(206)만 가로지르도록 비콘 그래프(200)를 2개의 서브 그래프(203, 204)로 구획한다(단계(1402)). 특정 구현예에서, 거리(D1)의 값은 부분적으로 특정 임계치 이상에서 비콘(B0)이 재배치되었을 가능성이 있도록 하는 거리의 크기에 의해 결정된다. 완전 탐색(exhaustive search)에 의해, 또는 그래프 이론의 문헌에서 발견되는 그래프 구획 알고리즘에 의해 최소 가중치 구획선이 찾아질 수 있다.
이러한 구획선이 존재한다면, 상기 방법은 상구획선(205)을 가로지르는 에지(206)로 연결된 노드(들)(201)를 찾고(단계(1403)), 그들이 속하는 서브 그래프(203, 204)를 근거로 하여 이들을 2개의 부분 집합으로 분할한다(단계(1404)). 구획선을 가로지르는 에지가 차지하는 거리는 비콘의 송신 범위보다 훨씬 길며, 따라서 구획선은 부분 집합들 중 하나 내 노드가 재배치되었음을 나타낸다.
마지막으로, 비콘(B0)이 2개의 부분 집합 중 더 작은 것에 속하는 경우, 상기 방법은 비콘(B0)과 상기 부분 집합에 있는 노드를 갖는 그 밖의 다른 비콘이 재배치되었다고 선언하며, (더 작은 부분 집합의 둘 이상의 구성원이 존재하는 경우) 비콘들은 하나의 그룹을 이룬다(단계(1405)). 따라서 비콘(B0) 및 이의 그룹 구성원은 미래의 재배치 이벤트에서 다 같이 이동할 것으로 예상될 수 있다.
이동성
앞서 기재한 바와 같이, 특정 실시양태에서 비콘이 사용자에 의해 운반되거나 비히클으로 수송되는 동안, 비콘이 송신하는 경우, 비콘은 이동형이라고 선언된다.
예시 1:
도 16은 비콘 이동성(beacon Mobility)을 검출하는 방법(1600)을 도시한다. 먼저, 상기 방법은 비콘(B0)의 속성을 검색한다(단계(1601)). 그 후, 비콘(B0)의 식별자 및 제조업체 정보가, 이동형 장치를 비교하기 위해 알려진 제조업체 및 식별자의 "블랙 리스트"와 비교된다(단계(1602)). 비콘(B0)의 식별자 및/또는 제조업체 정보가 블랙 리스트에서 나타나는 경우, 상기 방법은 비콘(B0)이 이동형이라고 선언한다(단계(1603)).
제조업체들 간에, 이동형 및 휴대용 장치에 대해 고유 식별자의 특정 패턴(가령, 802.11 장치의 MAC 주소 범위)을 지정하는 것은 일반적이다. 덧붙여, 이동형 및 휴대용 장치를 배타적으로 생산하는 일부 제조업체가 존재하며, 따라서 제조업체 정보만으로 특정 비콘이 이동형이라고 나타내기에 충분할 수 있다.
예시 2:
도 17은 비콘 이동성을 검출하는 또 다른 방법(1700)을 도시한다. 우선, 상기 방법은 비콘(B0)을 포함하는 관계의 개수를 찾는다(단계(1701). 그 후, 비콘(B0)의 이웃 각각에 대하여, 관계의 개수를 찾는다(단계(1702)). 그 후, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 익숙한 기법을 이용하여, 비콘(B0)의 이웃들의 집합에 걸쳐 K번째 백분위수(가령, K=99)의 관계의 개수가 찾아진다(단계(1703)). 특정 실시양태에서, K의 값은 전체 비콘 모집단의 부분(fraction)으로서의 이동형 비콘의 예상되는 개수와, 이동형 비콘과 비-이동형 비콘에 대한 예상되는 관계의 개수의 차에 의해 부분적으로 결정된다. 마지막으로, 비콘(B0)의 관계의 개수가 비콘(B0)의 이웃들 간의 K번째 백분위수의 관계의 계수를 초과하는 경우, 상기 방법은 비콘(B0)가 이동형이라고 선언한다(단계(1704)).
일반적으로, 이동형 비콘은, 통상의 비콘 송신 범위보다 상당히 더 큰 반경을 갖는 공간적 영역으로부터의 이웃으로 관측될 기회를 가진다. 따라서 이동형 비콘은 종종 비-이동형 이웃들에 의해 누적되는 관계의 개수를 훨씬 초과하는 극도로 많은 개수의 관계를 형성한다.
예시 3:
도 18은 비콘 이동성을 검출하는 또 다른 방법을 도시한다. 먼저, 상기 방법은 비콘(B0)이 재배치되었고 재포지셔닝되었다고 선언된 적이 있는 모든 인스턴스의 레코드를 데이터베이스에 유지한다(단계(1801)). 그 후, 재배치 및 재포지셔닝의 이러한 인스턴스 중에서, 지난 T1 시간 간격(가령, 365일) 내에 발생한 재배치의 개수가 결정된다(단계(1802)). 마지막으로 재배치 및 재포지셔닝 이벤트의 개수가 임계치(R)(가령, 5)를 초과하는 경우, 상기 방법은 비콘(B0)이 이동형이라고 선언한다(단계(1803)).
특정 구현예에서, 숫자(T1) 및 임계치(R)의 값은 부분적으로 비콘 속성이 시스템에서 업데이트되는 빈도와, 빈번하게 재배치되는 비콘과 진정한 이동형 비콘 사이의 구별에 의해, 공동으로 결정된다. 빈번하게 재배치되는 비콘은, 시스템이 재배치를 검출하고 비콘을 재포지셔닝하며 이를 신뢰할 만한 사용자 포지셔닝을 위해 이용할 수 있을 만큼 충분히 길게 고정 위치에 있을 것이다. 그러나 이동형 비콘은 자신의 위치를 시스템이 반응할 수 있는 것보다 더 빨리 계속 바꿀 것이며, 결코 신뢰할 만한 사용자 포지셔닝을 제공하지 않을 것이다.
예시 4:
도 19는 비콘 이동성을 검출하는 또 다른 방법(1900)을 도시한다. 먼저, 상기 방법은 비콘(B0)을 포함하는 관계의 총 개수 N을 찾는다(단계(1901)). 그 후, 상기 방법은 얼마나 많은 비콘(B0)의 관계가 시간(T)(가령, 1일)보다 짧은 지속 시간(각각의 관계의 속성으로 저장되거나, 관계의 최초 관측과 마지막 관측 사이의 시간차를 기초로 결정됨)을 가지는지를 결정한다(단계(1902)). 특정 구현예에서, 시간(T)의 값은 부분적으로 이동형 비콘과 비-이동형 비콘의 통상적인 관계 지속 시간의 분포에 의해 결정된다. 마지막으로, 다음의 형태의 함수를 이용함으로써, 비콘(B0)이 이동형인 확률이 결정된다(단계(1903)).
종종, 이동형 비콘은 많은 개수의 총 관계와, 짧은 지속 시간 관계의 큰 부분(fraction) 모두를 가질 것이다. 특히, (반복되는 루트와 반대인) 명백하게 랜덤 방식으로 이동하는 이동형 비콘은 이들은 비콘 수명 동안 단 한 번 그들의 이웃의 큰 부분 집합에 물리적으로 근접할 수 있다는 사실 때문에, 주로 짧은 지속 시간 관계를 누적할 것이다.
편재성
앞서 기재된 바와 같이, 특정 실시양태에서, 비콘은 타 비콘과 중복되는 식별자를 가지고/갖거나 서로 구별하기 어렵거나 불가능하게 하는 그 밖의 다른 속성을 가질 경우 편재형이라고 선언된다. 즉, 비콘은 편재성의 이상상태를 보이는 것으로 결정된다.
예시 1:
도 20은 편재성을 보이는 비콘을 검출하는 방법(2000)을 도시한다. 우선, 상기 방법은 비콘(B0)의 관계 및 이웃 비콘의 속성을 검색한다(단계(501)). 그 후, 임의의 임계치(S1)보다 높은 (비콘 속성의 데이터베이스에 저장되는) 안정도 값을 갖고, 비콘(B0)과의 관계가 임의의 임계치(Q1)보다 높은 품질 값을 갖는 이웃 비콘들이 선택된다(단계(2001)). 특정 구현예에서, 임계치(S1)의 값 및 임계치(Q1)의 값은 부분적으로 시스템의 안정도 및 품질의 통상의 값과 다양한 성능 고려사항에 의해 결정될 것이다.
그 후, 상기 방법은 앞서 기재된 방법(600)을 이용하여 선택된 이웃들의 세트를 공간적으로 클러스터링하고, 각각의 클러스터에 대해 관측 간격을 정의한다(단계(2002)). 관측 간격을 정의하기 위해, 방법(2000)의 한 가지 구현예는 간격의 시작부분을 비콘(B0)과 클러스터의 구성원 간의 임의의 관계의 제1 관측의 시점으로 설정하고, 동일한 클러스터에 대하여 간격의 종료 부분을 비콘(B0)과 클러스터의 구성원 간의 임의의 관계의 마지막 관측의 시점으로 설정한다. 결국, 클러스터의 임의의 구성원과 함께 비콘(B0)의 모든 관측의 시점은 클러스터의 관측 간격 내에 속해야 한다.
마지막으로, 임의의 2개의 클러스터의 간격이 겹치는 경우(간격들의 교차영역이 0이 아닌 지속 시간의 간격을 형성하는 경우), 방법은 비콘(B)이 편재형이라고 선언한다(단계(2003)). 공간 클러스터가 비콘(B0)의 커버리지 반경보다 큰 거리만큼 이격되어 있다는 사실을 고려하면, 겹치는 관측 간격들은 단일 간격 동안 비콘(B0)이 복수의 개별 위치에서 관측되었으며, 따라서 편재형임을 나타낸다.
예시 2:
도 21은 편재성을 보이는 비콘을 검출하는 또 다른 방법(2100)을 도시한다. 우선, 상기 방법은, 비콘(B0)이 관측된 스캔을 검색하는 것으로 시작하며, 스캔 속성은 신뢰할 만한 스캔 위치를 포함한다(단계(901)). 스캔 위치의 신뢰도는 스캔과 연계된 위치의 소스와 관련된다. 예를 들어, 하늘의 비교적 선명한 뷰의 경우, GPS-생성 위치는 Wi-Fi 기반 포지셔닝 시스템으로부터의 위치 추정치보다 더 신뢰할 만할 가능성이 높을 것이며, 따라서 셀 타워(cell tower) 기반 위치 추정치보다 더 신뢰할 만할 가능성이 높다. 일반적으로 각각의 포지셔닝 기법은, 신뢰도를 기준으로 기법들의 등급을 매기기 위해 사용될 수 있는 일반적으로 허용되는 포지셔닝 오류와 연계될 수 있으며, 이때 포지셔닝 오류가 낮을수록 신뢰도 측정치가 높다. 스캔은 그들의 위치에 대해 신뢰할 만한 레코드(가령, GPS)를 공급한 임의의 장치(들)로부터의 것일 수 있다. 그 후, 스캔 속성 데이터 중 스캔 시간은, 스캔이 수집된 시점에 의해, 오름 연대순으로(가장 오래된 것에서부터 가장 최신 것으로) 정렬되고, 각각의 스캔들과 그 다음번 스캔 사이에 경과된 시간 크기가 찾아진다(단계(2101)). 이 단계에서, 연속하는 스캔들 사이에 0 시간차를 갖는 것이 허용될 수 있지만, 일부 구현예에서, 0으로 나눠지는 상태를 피하기 위해, 0 시간차를 작은 상수로 대체하는 것이 유용하다는 것이 증명될 수 있다. 그 후, 상기 방법은 앞서 기재된 방법(600)에 따라 선택된 스캔을 공간적으로 클러스터링한다.
이제, 각각의 스캔이 하나씩의 클러스터에 속하고, 방법은 동일한 클러스터로부터의 스캔이 동일한 위치와 연계되도록 각각의 스캔을 각자의 클러스터 중심의 위치로 할당하고, 단계(2101)에서 생성된 정렬된 스캔 리스트에서 각각의 스캔과 뒤따르는 스캔 사이에 거리를 찾는다(단계(2102)). 그 후, 정렬된 리스트 내 하나의 스캔에서 다음번 스캔으로 이동하기 위해 필요한 속도(거리 나누기 시간)가 결정된다(단계(2103)). 마지막으로, 임의의 스캔 쌍이 V1(가령, 1600km/hr)보다 빠른 속도를 필요로 할 경우, 상기 방법은 비콘(B0)이 편재형이라고 선언한다(단계(2104)).
특정 구현예에서, V1의 값은 부분적으로 이동형 비콘이 하나의 위치에서 또 다른 위치로 이동할 수 있는 통상의 속력에 의해 결정된다. 따라서 하나의 스캔 클러스터에서 또 다른 스캔 클러스터로 이동하기 위해 필요한 속도가 이동형 비콘의 합리적인 속력을 초과하는 경우, 비콘(B0)은 거의 동시에 복수의 위치에서 등장함으로써, 편재성을 보인다.
예시 3:
도 22는 편재성을 보이는 비콘을 검출하는 추가 방법(2200)을 도시한다. 우선, 상기 방법은 비콘(B0)의 속성을 검색한다(단계(2201)). 그 후, 비콘(B0)의 식별자 및 제조업체 정보가 알려진 편재형 비콘 및 비콘 제조업체의 "블랙 리스트"와 비교된다(단계(2202)). 비콘(B0)의 식별자 및 또는 제조업체 정보가 블랙 리스트에서 나타나는 경우, 상기 방법은 비콘(B0)은 편재형이라고 선언한다(단계(2203)).
많은 경우에 있어서, 비콘 식별자가 표준체에 의해 할당 또는 통제된다(가령, IEEE가 802.11 비콘에 대한 MAC 주소 범위를 할당한다). 표준과 부합하지 않는 흔적을 보이는 비콘 식별자는 종종, 복제에 대한 적절한 보호수단(safeguard) 없이 재구성되며, 편재성의 경우를 초래할 수 있다. 덧붙이자면, 특정 제조업체는 (종종 표준을 무시하고) 비고유 식별자를 랜덤하게 또는 체계적으로 그들의 비콘에게 할당하며, 시장 연구 및/또는 경험적 데이터의 분석을 통해 인지되고 편재형 비콘 제조업체의 블랙 리스트에 추가될 수 있다.
예시 4:
도 23은 편재성을 보이는 비콘을 검출하는 또 다른 방법(2300)을 도시한다. 먼저, 방법은 비콘(B0), 그 이웃들, 및 비콘(B0)과 각각의 이웃 간의 관계의 속성을 검색한다(단계(501)). 상기 방법은 앞서 기재된 방법(600)에 따라 (그리고 도 13에 도시한 바와 같이) 선택된 이웃을 공간적으로 클러스터링하며, 비콘(B0)과 클러스터의 구성원 간의 관계에 대한 침묵 시간의 최소치를 취함으로써, 각각의 클러스터에 대해 침묵 시간을 찾는다(단계(2301)).
그 후, 임계치 K(가령, 5)개의 비콘을 포함하며 침묵 시간이 임계치(Q)(가령, 7일)보다 짧은 클러스터의 개수(C)가 결정된다(단계(2302)). 특정 구현예에서, 임계치(K 및 Q)의 값은 부분적으로 임계치 K보다 큰 크기를 갖고 임계치 Q보다 짧은 침묵 시간을 갖는 클러스터의 개수가 편재형 비콘과 비-변재형 비콘 간의 유의미한 구별인자(differentiator)를 제공하도록 클러스터 크기 및 침묵 시간의 경험적 또는 이론적 확률 분포에 의해 결정된다. 충분히 큰 임계치(K)가 소정의 클러스터가 비콘(B0)의 위치로 그룹으로서 재배치되는 비콘들의 하나의 단일 그룹을 구성할 확률을 감소시킨다. 충분히 작은 임계치(Q)가 비콘(B0)이 실제로 이동형이나 재배치형보다는 편재형임을 확신시켜 준다. 그러나 과도하게 큰 임계치(K) 또는 작은 임계치(Q)는 시스템이 편재성의 증거를 제공할 수 있는 정보를 갖는 클러스터(informative cluster)를 무시하게 할 것이며, 따라서 임계치(K 및 Q)의 선택은 비콘 거동의 경험적 및/또는 이론적 이해에 의해 알려져야 하고, 시스템의 성능 요건에 따라 결정되어야 한다.
그 후, 상기 방법은 비콘(B0)의 제조업체의 신원(F)을 검색하고(단계(2303)), 다음 형태의 수식을 이용하여, 비콘(B0)이 편재형일 확률 
을 결정할 수 있다(단계(2304)):
특정 제조업체가 독점적으로 편재형 또는 비-편재형 비콘을 생산하지 않을지라도, 특정 제조업체는 더 높거나 더 낮은 편재성 확률을 갖는 비콘을 생산할 수 있고, 편재성 확률은 C, 즉 선택된 클러스터의 개수의 함수로서 변화할 수 있다.
초과 범위
앞서 기재한 바와 같이, 특정 실시양태에서, 비콘은 동일한 유형의 통상의 비콘의 커버리지 영역을 상당히 초과하는 영역에 걸쳐 관측될 수 있는 경우 초과 범위(excess range)를 갖는다고 선언된다. 다시 말하면, 비콘은 초과 범위의 이상상태를 보인다고 결정된다.
예시 1:
도 24는 초과 범위를 보이는 비콘을 검출하는 방법(2400)을 도시한다. 도 25는 방법(2400)에서 유용한 스캔 집합의 공간적 크기(spatial extent)를 결정하는 기법을 도시한다.
우선, 상기 방법은 비콘(B0)이 관측됐던 스캔의 속성을 검색한다(단계(901)). 그 후, 신뢰할 만한 소스로부터의 위치 정보(가령, GPS)를 포함하는 속성을 갖는 스캔들이 선택된다(단계(2401)). 그 후, 비콘(B0)(2501)의 선택된 스캔(2502)을 포함하는 가장 작은 사각형(2505)의 대각선(도 25의 선(2504)) 길이를 찾음으로써, 선택된 스캔의 공간적 크기(E)가 결정된다(단계(2402)). 마지막으로, 크기(E)가 임의의 임계치(E1)를 초과하는 경우, 방법은 비콘(B0)은 초과 범위를 가진다고 선언한다. 특정 구현예에서, 임계치(E1)의 값은 부분적으로 비콘(B0)의 유형의 비콘의 예상되는 송신 범위에 의해 결정된다. 상기의 예시가 공간적 크기를 결정하기 위해 사각형을 이용하지만, 이는 예시에 불과하며, 그 밖의 다른 기하학적 도형, 가령, 원, 삼각형 및/또는 그 밖의 다른 다각형이 본 발명의 범위 내에 있다.
예시 2:
도 26은 초과 범위를 보이는 비콘의 검출 방법(2600)을 도시한다. 먼저, 상기 방법은 비콘(B0), 그 이웃들, 및 비콘(B0)과 그 이웃 간의 관계의 속성을 검색한다(단계(501)). 그 후, 각각의 관계에 대한 추정 거리(Estimated Distance) 속성이 검색된 정보로부터 추출되거나 결정된다(단계(2601)).
특정 구현예에서, 관계의 추정 거리는 관계를 정의하기 위해 사용된 스캔의 위치 및 수신 신호 강도 값을 기초로 결정된다. 예를 들어, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 익숙한 신호 패스로스 모델(signal pathloss model)을 이용하여, 시스템은 스캔 위치에서부터 신호가 수신되었던 비콘의 위치까지의 거리를 추정할 수 있다. 평면 기하학의 기본 원리는 두 지점 사이의 가장 짧은 경로는 직선을 형성한다는 것이며, 따라서 한 쌍의 비콘 간의 최소 합계 거리를 갖는 스캔이 두 비콘들을 연결하는 직선에 가장 가까운 스캔일 것이다. 따라서 스캔 위치의 등방성(isotropy) 및 스캔의 개수의 특정 가정 하에서, 한 쌍의 비콘까지의 최소 합계 거리를 갖는 스캔이 이들 비콘 사이의 선에, 또는 당해 선 부근에 위치해야 하며, 스캔 위치까지의 합계 거리가 비콘들 사이의 거리의 우수한 추정자(estimator) - 관계의 추정 거리를 형성해야 한다.
그 후, 상기 방법은 임의의 임계치(E1)보다 큰 초과 범위의 확률을 갖는 이웃 비콘과의 관계를 무시한다(단계(2602)). 특정 구현예에서, 임계치(E1)의 값은 부분적으로 초과 범위를 갖는 비콘에 대한 사용자 포지셔닝 알고리즘의 감도(sensitivity)와 관련된 성능 고려사항과, 초과 범위를 갖는 비콘이 자신의 이웃의 관측된 속성을 왜곡시킬 수 있는 정도에 의해 결정된다. 예를 들어, 비콘(B0)이 초과 범위를 보이는 이웃을 갖는 경우, 이웃은 비콘(B0) 자체가 초과 범위를 갖는다는 잘못된 인식을 초래할 수 있는데, 왜냐하면 비콘들의 추정 위치가 그들의 이격거리가 통상의 송신 범위를 갖는 비콘의 동시 관측을 못하게 해야 함을 나타냄에도 불과하고, 2개의 비콘이 함께 보였기 때문이다.
마지막으로, 비콘(B0)과 선택된 이웃 간의 관계의 임의의 추정 거리가 임계치(D1)를 초과하는 경우, 상기 방법은 비콘(B0)이 초과 범위를 가진다고 선언한다(단계(2603)). 특정 구현예에서, 임계치(D1)는 부분적으로 비콘(B0) 및 그 이웃들의 통상의 송신 범위에 의해 결정된다.
예시 3:
도 27은 초과 범위를 보이는 비콘을 검출하는 방법(2700)을 도시한다. 설명을 목적으로 도 25를 또한 참조한다. 첫째, 상기 방법은 비콘(B0)이 관측되고 신뢰할 만한 위치 정보가 이용 가능한 스캔의 속성을 검색한다(단계(901)). 둘째, 상기 방법은 비콘(B0)의 추정 위치(2501)에서부터 각각의 선택된 스캔의 위치(2502)까지의 거리(도 25의 (2503))를 찾는다(단계(2702)). 셋째, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 익숙한 기법을 이용하여, 비콘(B0)의 추정 위치에서부터 선택된 스캔의 위치까지의 G번째 백분위수(가령, G=90)의 거리 Ds가 찾아진다(단계(2703)). 특정 구현예에서, 백분위수 G의 값은 스캔의 속성에서 이용 가능한 위치 정보의 품질에 의해 부분적으로 결정된다. 특정 퍼센트 비율의 스캔이 허위 위치 정보(spurious location information)를 포함할 가능성이 높다면, 백분위수 G를 감소시킴으로써 스캔의 더 많은 부분이 무시될 수 있다.
그 후, 상기 방법은 비콘(B0)의 관계의 속성을 검색하고(단계(2704)), 앞서 기재한 바와 같이, 각각의 관계의 추정 거리를 추출한다(단계(2705)). 그 후, 관계들의 집합 중에서, I번째 백분위수 추정 거리 De가 찾아진다(단계(2706)). 특정 구현예에서, 백분위수 I의 값은 부분적으로 추정 거리 값의 품질과 관계 중 일부가 부정확한 값을 포함할 가능성에 의해 결정된다. 백분위수 I를 감소시킴으로써, 시스템이 큰 추정 거리 값을 갖는 관계들 중 증가하는 부분을 무시할 수 있다.
그 후, 위치 정보가 이용 가능한 비콘(B0)의 이웃 비콘의 속성이 검색되고(단계(2707)), 비콘(B0)의 추정 위치와 각각의 이웃의 위치 사이의 거리가 결정된다(단계(2708)). 그 후, 상기 방법은 비콘(B0)과 그 이웃 간의 H번째 백분위수 거리 Dn을 결정한다(단계(2709)). 특정 구현예에서, 백분위수 H의 값은, 비콘(B0)의 이웃의 일정 부분이 올바르지 못한 위치를 가질 확률에 의해 결정된다.
마지막으로, 상기 방법은 다음의 형태의 수식을 이용하여, 비콘(B0)이 편재형일 확률 
을 결정한다:
안정도 함수
특정 실시양태에서, 전체 안정도 메트릭(stability metric)을 형성하기 위해 개별 이상상태 확률들이 총체화(aggregate)된다. 일반적으로 총체화 함수는 다음의 형태를 취한다:
상기 식에서,
S는 안정도 값이며,
함수 f는 이상상태 확률들의 집합으로 이뤄지며,
Pj는 이상상태 j의 확률이다.
안정도 예시
다음의 함수는 다양한 이상상태 확률들을 하나의 단일 안정도 값 S로 총체화하는 방법에 대한 설명적 예이다.
첫 번째 예시에서, 안정도는 0 내지 1이며, 최대 확률(most probable) 이상상태의 확률과 역으로 관련된다(이하 수식을 참조). 따라서 큰 S일수록 큰 안정도 및 이상상태의 낮은 전체 확률을 가리키고, 작은 S일수록 작은 안정도와 이상상태의 큰 전체 확률을 가리킬 것이다.
두 번째 예시에서, 각각의 개별적 이상상태 확률 Pj가 확률 임계치 tj에 대해 테스트되어, 충분한 확률을 갖고 비콘이 특정 이상상태를 보이는지 여부가 판정될 수 있다(이하 수식을 참조). 표시 함수(indicator function) I(X)는, 자신의 인수(argument)가 참(true)인 경우, 값 1을 취하고, 자신의 인수가 거짓(false)인 경우, 0을 취한다. 따라서 임의의 이상상태 확률이 자신의 임계치를 초과하는 경우, S는 0이다. 그렇지 않다면, S는 1이다.
세 번째 예시에서, 전체 안정도를 결정할 때의 각각의 이상상태는 자신의 상대적 중요도(significance)와 관련해 대응하는 가중치 wj를 가진다(이하의 수식을 참조). 예를 들어, 이동형 비콘이 초과 범위 비콘보다 큰 클라이언트 포지셔닝 오류를 초래할 확률이 더 높은 상황에서, 이동성의 확률이 초과 범위 확률보다 더 높은 가중치를 수신할 것이다:
안정도 적용 및 확장
본원 명세서에서 결정할 때, 안정도는 클라이언트 위치 추정과 타 비콘의 위치의 추정 및 정제 모두를 위해 전체 비콘 신뢰도를 평가하기 위한 가치있는 메트릭이다. 구체적으로, 특정 구현예에서, 안정도는 클라이언트 포지셔닝, 데이터베이스 프루닝, 데이터베이스 확장 및 안정도 전파에서 사용된다.
클라이언트 포지셔닝의 경우, 안정도 메트릭은 상대적 가중치를 생성하기 위해 사용되어, 전체 위치 추정에 대한 개별 비콘의 기여도를 강조하거나 경시(deemphasize)할 수 있다. 마찬가지로, 안정도는 타 비콘을 포지셔닝하기 위해 사용되는 비콘의 기여도를 강조하거나 경시하도록 사용된다. 어느 경우라도, 위치 추정을 위해 사용되는 비콘의 전체 안정도가 사용되어 최종 추정치의 품질을 정량화할 수 있다. 즉, 포지셔닝을 위해 사용되는 비콘이 극도로 안정한 경우, 이에 따라, 추정 위치는 높은 신뢰도를 가질 것이다.
데이터베이스 프루닝(pruning)의 경우, 안정도 값은 데이터베이스에서 제외되기 위한 비콘을 선택하기 위해 사용된다. 또한 안정도 값은, 다른 경우라면 안정한 비콘의 속성과 모순되기 때문에, 올바르지 않거나 허위로 나타나는 스캔, 관계, 또는 제출을 배제하도록 사용된다. 데이터베이스 프루닝은 일반적으로 필수는 아니지만, 대규모 포지셔닝 시스템에서 저장 공간과 프로세싱 파워를 절약하기 위한 수단을 제시한다.
데이터베이스 확장의 경우, 안정도 메트릭은 안정한 부트스트래핑(bootstrapping)을 위한 신뢰도 인자(confidence factor)로서, 또는 특정 클래스에서의 비콘의 품질의 인디케이터로서 사용된다. 부트스트래핑을 통한 데이터베이스 확장은 타 비콘을 근거로 하는 비콘의 포지셔닝을 포함한다. 따라서 포지셔닝을 위해 사용되는 비콘이 신뢰할 만하지 않은 경우, 이는, 신뢰할 만하지 않은 비콘 위치를 전파함으로써 시스템의 전체 품질을 저하시키는 "구전 효과(viral effect)"를 야기할 수 있다. 안정도는 타 비콘을 포지셔닝하기 위해 사용되는 비콘이 충분히 신뢰할 만함을 보장하기 위한 수단을 제공한다.
비콘 클래스 품질의 인디케이터는 데이터베이스 성장 및 유지 관리에 중요한데, 왜냐하면 이들은 새로운 또는 교정된 비콘 데이터를 획득하기 위한 수단, 가령, 한 영역의 전용 스캐닝 또는 비콘-운영 개체와의 통신에 대한 필요성을 가리킬 수 있기 때문이다. 예를 들어, 소정의 지리적 영역이 허용될 수 없이 낮은 안정도를 보이는 경우, 영역을 조사하고 업데이트된 스캔을 제공하도록 전용 스캐닝 장치를 파견하는 것이 필요할 수 있다. 또는, 특정 개체에 속하는 비콘들의 집합이 허용될 수 없이 낮은 안정도를 보이기 시작한 경우, 비콘 정보의 새로운 제출을 요청하도록 상기 개체에 접속될 수 있다.
마지막으로, 소정의 비콘의 안정도가 종종 이웃 비콘의 안정도에 따라 달라지기 때문에, 하나의 비콘, 또는 비콘들의 집합의 안정도 값을 업데이트함으로써, 업데이트된 안정도 값이 네트워크의 타 비콘들에게 전파된다.
구체적으로, 일부 구현예에서, 비콘 그래프에서, 안정도는, 관계에 의해 형성된 에지를 통해 하나의 비콘에서 또 다른 비콘으로 전파된다. 즉, 소정의 비콘의 안정도는, 자신이 관련된 타 비콘들의 각자의 안정도 및 이들을 연결하는 관계의 속성을 이용해 재평가된다.
예를 들어, 관계의 속성이, 극도로 높은 확률로 2개의 비콘이 서로 가까이 위치하며, 비콘들 중 하나가 극도로 높은 안정도를 보임을 나타내는 경우, 관련된 비콘도 역시 높은 안정도를 가진다고 간주되어야 한다. 역으로, 비콘의 추정 위치 및 그 밖의 다른 속성이 비교적 불안정한 이웃들의 총체(ensemble)로부터 온 경우, 비콘 자체는 불안정하다고 간주되어야 한다.
덧붙여, 단일 비콘이 그래프로 들어오거나, 자신의 속성을 업데이트할 때마다 이에 응답하여, 관련 비콘들이 그들의 고유 속성을 업데이트할 수 있고, 업데이트는 연산 고려사항 및 그 밖의 다른 구현 고려사항에 의해 결정된 속도로 전체 비콘 그래프를 통해 전파될 수 있다. 그래프를 통해 업데이트를 효과적으로 전파하기 위한 한 가지 일반적인 기법은 업데이트될 노드들의 랜덤 집합을 반복적으로 선택하는 것이며, 반복은 원하는 수렴 수준이 얻어질 때까지 계속된다.
경험적 확률 및
임계치화
앞서 제공된 예시에서, 특정 확률 함수 및/또는 임계치 값은 경험적 데이터로부터 얻어질 수 있다. 다음의 기재는 본 발명의 특정 실시양태에서 사용되는 이들 값을 결정하기 위한 기법을 제공한다. 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 알려진 그 밖의 다른 기법을 사용하는 것 역시 본 발명의 범위 내에 있다.
소정의 특징 또는 이벤트 a의 경험적 확률 P(a)를 얻기 위해, 먼저, 일부 샘플(부분 집합(A))이 특정 특징을 보인다고 알려져 있고, 나머지(부분 집합(B))는 상기 특징을 보이지 않는다고 알려져 있는 트레이닝 데이터(training data)들의 대표적 집합을 모으는 것이 필요하다. 따라서 특징을 보이는 소정의 샘플의 확률은 부분 집합(A)의 크기 나누기 부분집합(A)과 (B)의 크기의 합에 의해 주어진다.
확률 수식은, 관측치 x를 가정하는 특징의 조건부 확률을 찾음으로써, 더 정제될 수 있다. 구체적으로, 관측치 x를 보이는 샘플을 가정할 때, 특징 a의 확률은, 관측치 x를 보이는 집합(A) 내 샘플의 개수 Ax를, x를 보이는 (A)와 (B) 모두의 샘플의 개수의 합계로 나눔으로써 찾아질 수 있다. 일부 경우, 동치 수식을, 이하에서 제공되는, 특징 a를 가정할 때 관측치 x의 확률의 측면에서 계산하는 것이 실용적일 수 있다.
마지막으로, 소정의 샘플이 특징 a를 나타내는 확률에 한계를 두기 위해, 관측치 x의 값에 대한 경험적 임계치가 얻어질 수 있다. 예를 들어, 
가 x에 따라 감소하지 않는다면, 
이기 위한 임계치 x'을 찾을 수 있다. x'의 값은, x'의 범위에 대해 
의 경험적 값을 직접 테스트함으로써, 또는 
와 x의 관계를 설명하기 위한 분석적 함수를 얻음으로써 결정될 수 있다.
본원 명세서에 개시된 기법 및 시스템은 컴퓨터 시스템 또는 컴퓨터화된 전자 장치와 함께 사용되기 위한 컴퓨터 프로그램 프로덕트로서 구현될 수 있다. 이러한 구현은 유형 매체, 가령, 컴퓨터 판독 매체(가령, 디스켓, CD-ROM, ROM, 플래시 메모리 또는 기타 메모리 또는 고정형 디스크)에 고정되거나, 모뎀이나 그 밖의 다른 인터페이스 장치, 가령, 매체를 통해 네트워크로 연결된 통신 어댑터를 통해 컴퓨터 시스템 또는 장치로 전송될 수 있는 일련의 컴퓨터 명령, 또는 로직을 포함할 수 있다.
매체는 유형 매체(가령, 광학 또는 아날로그 통신선) 또는 무선 기법(가령, Wi-Fi, 셀룰러, 마이크로파, 적외선 또는 그 밖의 다른 송신 기법)을 이용하여 구현되는 매체일 수 있다. 일련의 컴퓨터 명령은 시스템과 관련해 본원 명세서에 기재된 기능의 적어도 일부를 구현한다. 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 이러한 컴퓨터 명령이 많은 컴퓨터 아키텍처 또는 운영 체제와 함께 사용되기 위한 많은 프로그래밍 언어로 쓰여질 수 있음을 알 것이다.
덧붙이자면, 이러한 명령은 임의의 유형 메모리 장치, 가령, 반도체, 자기, 광학, 또는 그 밖의 다른 메모리 장치에 저장되고, 임의의 통신 기법, 가령, 광학, 적외선, 마이크로파, 또는 그 밖의 다른 송신 기법을 이용해 전송될 수 있다.
이러한 컴퓨터 프로그램 프로덕트는 인쇄된 또는 전자 문서가 함께 제공되는 탈착식 매체(가령, 수축 포장 소프트웨어(shrink wrapped software))로서 배포되거나, 컴퓨터 시스템(가령 시스템 ROM 또는 고정형 디스크)에 사전 로딩되거나, 서버나 전자 게시판(electronic bulletin board)으로부터 네트워크(가령, 인터넷 또는 월드 와이드 웹(World Wide Web))를 통해 배포될 수 있다. 물론, 본 발명의 일부 실시예는 소프트웨어(가령, 컴퓨터 프로그램 프로덕트)와 하드웨어 둘 모두의 조합으로서 구현될 수 있다. 본 발명의 또 다른 실시예는 전적으로 하드웨어, 또는 전적으로 소프트웨어(가령, 컴퓨터 프로그램 프로덕트)로서 구현된다.
덧붙여, 본원 명세서에 개시된 기법 및 시스템은 다양한 이동형 장치(mobile device)와 함께 사용될 수 있다. 예를 들면, 이동형 전화기, 스마트 폰, 개인 디지털 보조기(PDA)(personal digital assistant), 위성 포지셔닝 유닛(가령, GPS 장치) 및/또는 본원 명세서에서 언급된 신호를 수신할 수 있는 이동형 컴퓨팅 장치가 본 발명을 구현할 때 사용될 수 있다. 위치 추정치, 위치 추정의 예상되는 에러 및/또는 확률 값이 이동형 장치에 디스플레이되고/되거나 타 장치 및/또는 컴퓨터 시스템으로 전송될 수 있다. 덧붙여, 본 발명의 범위는 앞서 기재된 실시예에 국한되는 것이 아니라, 이하의 청구항에 의해 정의되며, 이들 청구항은 기재된 것의 변형, 그리고 개선까지 포함할 것이다.
Claims (174)
- 지정 무선 장치(designated wireless device)와 연계된 하나 이상의 기준 지점(reference point)의 집합(set)을 결정하고(여기서, 하나 이상의 기준 지점은 지정 무선 장치로부터의 신호가 검출된 지리적 위치(i) 및 지정 무선 장치로부터의 신호가 수신기에 의해 검출된 선택된 시간 주기 이내에 수신기에 의해 역시 검출된 신호가 온 또 다른 무선 장치(ii) 중 적어도 하나이다),
집합의 기준 지점의 속성(i), 선택된 시간 주기 이내에 지정 무선 장치 및 또 다른 무선 장치로부터의 신호의 수신과 연계된 속성(ii), 및 집합의 기준 지점의 신호의 검출 시간의 시간적 분포, 기준 지점의 공간적 분포, 및 집합, 또는 기준 지점의 적어도 하나의 부분 집합의 기수(基數; cardinality) 중 하나에 대한 통계적 정보(iii) 중의 하나를 검색하고,
지정 무선 장치가 기준 지점의 속성(i), 신호의 수신과 연계된 속성(ii) 및 통계적 정보(iii) 중 적어도 하나를 근거로 하는 하나 이상의 이상 특성을 나타내는 가능성의 측정치를 결정함을 포함하여,
지정 무선 장치가 하나 이상의 이상 특성(여기서, 이상 특성은, 지정 무선 장치가 위치 추정 시스템에서 랜드마크(landmark)로서 사용될 때, 교정되지 않은 채 남겨지는 경우, 위치 추정 시 에러를 야기한다)을 나타내는 가능성(likelihood)의 측정치를 결정하는 방법. - 청구항 1에 있어서, 가능성의 측정치가 이진 결정(binary decision)인, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 1에 있어서, 가능성의 측정치가, 지정 무선 장치가 하나 이상의 이상 특성을 나타내는 확률의 상대적 측정치인, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 1에 있어서, 지정 무선 장치가 아닌 다른 무선 장치가 하나 이상의 이상 특성을 나타내는 가능성의 측정치를, 다른 무선 장치가 지정 무선 장치와의 관계를 가짐을 근거로 하여 결정함을 추가로 포함하며, 관계의 존재 여부는 지정 무선 장치와 다른 무선 장치가 소정의 시간 주기 이내에 동일한 위치의 신호 수신 범위 내에 있음을 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 1에 있어서, 지정 무선 장치가 제1 식별자를 구비하고, 제2 지정 무선 장치가 하나 이상의 이상 특성을 나타내는 가능성의 제2 측정치를 제1 식별자와 제2 지정 무선 장치와 연계된 제2 식별자와의 비교를 근거로 하여 결정함을 추가로 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 1에 있어서, 하나 이상의 이상 특성이, 지정 무선 장치가 고정된 지리적 위치를 갖지 않는 이동형 장치(mobile device)인 것을 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 1에 있어서, 하나 이상의 이상 특성이, 지정 무선 장치가 지정 무선 장치와 일치하는 유형의 무선 장치의 이례적인 신호 송신 특성을 나타내는 것을 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 1에 있어서, 하나 이상의 이상 특성이, 지정 무선 장치와 연계된 위치 정보가 무선 장치의 정확한 현재 위치가 아닌 것을 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 1에 있어서, 하나 이상의 이상 특성이, 지정 무선 장치와 연계된 식별자가 적어도 하나의 또 다른 무선 장치와도 연계되는 것을 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 1에 있어서, 지정 무선 장치가 식별자를 구비하고, 참조 데이터베이스(reference database)에서, 식별자를 가능성의 측정치의 표시(indication)와 연계시킴을 추가로 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 1에 있어서, 지정 무선 장치가 WiFi 가능형 액세스 포인트인, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 1에 있어서, 지정 무선 장치가 이동형 전화기 송수신기 장치인, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 1에 있어서, 집합 중, 또 다른 무선 장치인 기준 지점에 대하여, 집합의 또 다른 무선 장치가 WiFi 가능형 액세스 포인트 및 이동형 전화기 송수신기 장치 중 적어도 하나인, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 1에 있어서,
집합의 기준 지점의 속성이 집합의 기준 지점의 추정 지리적 위치를 특정하는 위치 정보를 포함하고,
대응하는 기준 지점의 위치 정보를 근거로 하여, 집합의 각각의 기준 지점을 적어도 하나의 기준 지점의 클러스터로 그룹화하고,
각각의 클러스터에 대하여, 집합의 기준 지점의 속성(i) 및 선택된 시간 주기 이내에 지정 무선 장치 및 또 다른 무선 장치로부터의 신호의 수신과 관련된 속성(ii) 중 적어도 하나를 근거로 하여, 클러스터의 속성을 결정함을 추가로 포함하고,
가능성의 측정치의 결정은 하나 이상의 클러스터의 속성을 추가로 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법. - 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때, 컴퓨터 시스템이
지정 무선 장치와 연계된 하나 이상의 기준 지점의 집합을 결정하도록 하고(여기서, 하나 이상의 기준 지점은 지정 무선 장치로부터의 신호가 검출된 지리적 위치(i) 및 지정 무선 장치로부터의 신호가 수신기에 의해 검출된 선택된 시간 주기 내에 수신기에 의해 역시 검출된 신호가 온 또 다른 무선 장치(ii) 중 적어도 하나이다),
집합의 기준 지점의 속성(i), 선택된 시간 주기 이내에 지정 무선 장치 및 또 다른 무선 장치로부터의 신호의 수신과 연계된 속성(ii), 및 집합의 기준 지점의 신호의 검출 시간의 시간적 분포, 기준 지점의 공간적 분포, 및 집합, 또는 기준 지점의 적어도 하나의 부분 집합의 기수 중 하나에 대한 통계적 정보(iii)를 검색하도록 하며,
기준 지점의 속성(i), 신호의 수신과 연계된 속성(ii) 및 통계적 정보(iii) 중 적어도 하나를 근거로 하여, 지정 무선 장치가 하나 이상의 이상 특성을 나타내는 가능성의 측정치를 결정하도록 하는 명령을 포함하는 컴퓨터 판독형 매체를 포함하는,
지정 무선 장치가 하나 이상의 이상 특성(여기서, 이상 특성은, 지정 무선 장치가 위치 추정 시스템에서 랜드마크로서 사용될 때, 교정되지 않은 채 남겨지는 경우, 위치 추정 시 에러를 야기한다)을 나타내는 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템. - 청구항 15에 있어서, 가능성의 측정치가 이진 결정인, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 15에 있어서, 가능성의 측정치가, 지정 무선 장치가 하나 이상의 이상 특성을 나타내는 확률의 상대적 측정치인, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 15에 있어서, 컴퓨터 판독형 매체가, 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때, 컴퓨터 시스템이, 지정 무선 장치가 아닌 다른 무선 장치가 하나 이상의 이상 특성을 나타내는 가능성의 측정치를, 다른 무선 장치가 지정 무선 장치와의 관계를 가짐을 근거로 하여 결정하도록 하는 명령을 추가로 포함하며,
관계의 존재 여부는 지정 무선 장치와 다른 무선 장치가 소정의 시간 주기 내에 동일한 위치의 신호 수신 범위 내에 있음을 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템. - 청구항 15에 있어서, 지정 무선 장치가 제1 식별자를 구비하며, 컴퓨터 판독형 매체가, 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때, 컴퓨터 시스템이, 제2 지정 무선 장치가 하나 이상의 이상 특성을 나타내는 가능성의 제2 측정치를, 제1 식별자와 제2 지정 무선 장치와 연계된 제2 식별자와의 비교를 근거로 하여 결정하도록 하는 명령을 추가로 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 15에 있어서, 하나 이상의 이상 특성이, 지정 무선 장치가 고정된 지리적 위치를 갖지 않는 이동형 장치인 것을 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 15에 있어서, 하나 이상의 이상 특성이, 지정 무선 장치가 지정 무선 장치와 일치하는 유형의 무선 장치의 이례적인 신호 송신 특성을 나타내는 것을 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 15에 있어서, 하나 이상의 이상 특성이, 지정 무선 장치와 연계된 위치 정보가 무선 장치의 정확한 현재 위치가 아닌 것을 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 15에 있어서, 하나 이상의 이상 특성이, 지정 무선 장치와 연계된 식별자가 적어도 하나의 또 다른 무선 장치와도 연계되는 것을 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 15에 있어서, 지정 무선 장치가 식별자를 구비하고, 컴퓨터 판독형 매체가, 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때, 컴퓨터 시스템이, 참조 데이터베이스에서, 식별자를 가능성의 측정치의 표시와 연계시킴을 추가로 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 15에 있어서, 지정 무선 장치가 WiFi 가능형 액세스 포인트인, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 15에 있어서, 지정 무선 장치가 이동형 전화기 송수신기 장치인, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 15에 있어서, 집합 중, 또 다른 무선 장치인 기준 지점에 대하여, 집합의 또 다른 무선 장치가 WiFi 가능형 액세스 포인트 및 이동형 전화기 송수신기 장치 중 적어도 하나인, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 15에 있어서, 집합의 기준 지점의 속성이 집합의 기준 지점의 추정 지리적 위치를 특정하는 위치 정보를 포함하고, 컴퓨터 판독형 매체가, 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때, 컴퓨터 시스템이,
대응하는 기준 지점의 위치 정보를 근거로 하여, 집합의 각각의 기준 지점을 적어도 하나의 기준 지점의 클러스터로 그룹화하도록 하고,
각각의 클러스터에 대하여, 집합의 기준 지점의 속성(i) 및 선택된 시간 주기 내 지정 무선 장치 및 또 다른 무선 장치로부터의 신호의 수신과 관련된 속성(ii) 중 적어도 하나를 근거로 하여, 클러스터의 속성을 결정하도록 하는 명령을 추가로 포함하며,
가능성의 측정치의 결정은 적어도 하나의 클러스터의 속성을 추가로 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템. - 지정 무선 장치와 연계된 하나 이상의 기준 지점의 집합을 결정하고(여기서, 하나 이상의 기준 지점은 지정 무선 장치로부터의 신호가 검출된 지리적 위치(i) 및 지정 무선 장치로부터의 신호가 수신기에 의해 검출된 선택된 시간 주기 내에 수신기에 의해 역시 검출된 신호가 온 또 다른 무선 장치(ii) 중 적어도 하나이다),
집합의 기준 지점의 신호의 검출 시간의 시간적 분포(i), 기준 지점의 공간적 분포(ii), 및 집합, 또는 기준 지점의 적어도 하나의 부분 집합의 기수 중 적어도 하나에 대한 통계적 정보(iii)를 검색하고,
통계적 정보를 근거로 하여, 지정 무선 장치가 고정된 지리적 위치를 갖지 않는 이동형 무선 장치일 가능성의 측정치를 결정함을 포함하여, 지정 무선 장치가 고정된 지리적 위치를 갖지 않는 이동형 장치일 가능성의 측정치를 결정하는 방법. - 청구항 29에 있어서, 가능성의 측정치가 확률인, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 29에 있어서,
대응하는 기준 지점과 연계된 위치 정보를 근거로 하여 집합의 각각의 기준 지점을 적어도 하나의 기준 지점의 클러스터로 그룹화함을 추가로 포함하고,
집합 또는 기준 지점의 적어도 하나의 부분 집합의 원소 수에 대한 통계적 정보는 클러스터 그룹의 계수(count)를 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법. - 청구항 29에 있어서,
또 다른 무선 장치인 기준 지점 각각에 대하여, 추가적인 고유 무선 장치로부터의 신호가 수신되는 선택된 시간 주기 내에 또 다른 무선 장치로부터의 신호가 수신되는 인스턴스(instance)의 계수를 검색하고,
선택된 백분위수(pretencile)에 대응하는 신호 수신의 인스턴스의 수를 결정함을 추가로 포함하고,
지정 무선 장치가 이동형 무선 장치일 가능성의 측정치의 결정은 집합 또는 기준 지점의 적어도 하나의 부분 집합의 기수가 선택된 백분위수에 대응하는 신호 수신의 인스턴스의 수를 초과함을 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법. - 청구항 29에 있어서,
집합의 기준 지점의 신호의 검출 시간의 시간 분포에 대한 통계적 정보가 지정 무선 장치로부터의 신호가 지리적 위치에서 검출 가능한 상태로 유지되는 지속 시간의 측정치를 포함하고,
지정 무선 장치가 이동형 무선 장치일 가능성의 측정치의 결정이 지속 시간을 추가로 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법. - 청구항 33항에 있어서,
대응하는 기준 지점에서의 지정 무선 장치로부터의 신호의 최초 검출과 대응하는 기준 지점에서의 지정 무선 장치로부터의 신호의 적어도 하나의 다음번 검출 사이에 경과된 시간 크기를 근거로 하여, 지정 무선 장치로부터의 신호가 검출 가능한 상태로 유지되는 지속 시간의 측정치를 결정함을 추가로 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법. - 청구항 29에 있어서.
집합의 기준 지점의 신호의 검출 시간의 시간적 분포에 대한 통계적 정보가 또 다른 무선 장치로부터의 신호가 수신기에 의해 검출 가능한 선택된 시간 주기 내에 지정 무선 장치로부터의 신호가 수신기에 의해 검출 가능한 상태로 유지되는 지속 시간의 측정치를 포함함을 추가로 포함하고,
지정 무선 장치가 이동형 무선 장치일 가능성의 측정치의 결정이 지속 시간을 추가로 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법. - 청구항 35에 있어서,
또 다른 무선 장치로부터의 신호가 수신기에 의해 검출 가능한 선택된 시간 주기 내에 지정 무선 장치로부터의 신호가 수신기에 의해 검출 가능한 상태로 유지되는 지속 시간의 측정치를, 신호의 최초 검출과 신호의 적어도 하나의 다음번 검출 사이에 경과된 시간의 크기를 근거로 하여 결정함을 추가로 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법. - 청구항 29에 있어서, 지정 무선 장치가 식별자를 구비하며, 참조 데이터베이스에서 식별자를, 지정 무선 장치가 고정된 지리적 위치를 갖지 않는 이동형 무선 장치일 가능성의 측정치에 대한 표시와 연계시킴을 추가로 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 29에 있어서, 가능성의 측정치가 이진 결정인, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 38에 있어서, 지정 무선 장치가 식별자를 구비하며, 참조 데이터베이스에서 식별자를, 지정 무선 장치가 위치 추정 시스템에서 기준 지점으로서 사용하기에 부적합하다는 표시와 연계시킴을 추가로 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 38에 있어서, 지정 무선 장치가 제1 식별자를 구비하며, 제1 식별자와 제2 지정 무선 장치와 연계된 제2 식별자와의 비교를 근거로 하여, 제2 지정 무선 장치가 고정된 지리적 위치를 갖지 않는 이동형 무선 장치임을 추론함을 추가로 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 38에 있어서, 다른 무선 장치가 지정 무선 장치와 관계를 가짐을 근거로 하여, 지정 무선 장치가 아닌 다른 무선 장치가 고정된 지리적 위치를 갖지 않는 이동형 무선 장치임을 추론함을 추가로 포함하고,
관계의 존재 여부는 지정 무선 장치 및 다른 무선 장치가 선택된 시간 주기 내에 동일한 위치의 신호 수신 범위 내에 있음을 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법. - 청구항 29에 있어서, 지정 무선 장치가 WiFi 가능형 액세스 포인트인, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 29에 있어서, 지정 무선 장치가 이동형 전화기 송수신기 장치인, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 29에 있어서, 집합 중에서, 또 다른 무선 장치인 기준 지점에 대하여, 집합의 또 다른 무선 장치가 WiFi 가능형 액세스 포인트 및 이동형 전화기 송수신기 장치 중 적어도 하나인, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때, 컴퓨터 시스템이
지정 무선 장치와 연계된 하나 이상의 기준 지점의 집합을 결정하도록 하고(여기서, 하나 이상의 기준 지점은 지정 무선 장치로부터의 신호가 검출된 지리적 위치(i) 및 지정 무선 장치로부터의 신호가 수신기에 의해 검출된 선택된 시간 주기 내에 수신기에 의해 역시 검출된 신호가 온 또 다른 무선 장치(ii) 중 적어도 하나이다),
집합의 기준 지점의 신호의 검출 시간의 시간적 분포(i), 기준 지점의 공간적 분포(ii), 및 집합, 또는 기준 지점의 적어도 하나의 부분 집합의 기수 중 적어도 하나에 대한 통계적 정보(iii)를 검색하도록 하며,
통계적 정보를 근거로 하여, 지정 무선 장치가 고정된 지리적 위치를 갖지 않는 이동형 무선 장치일 가능성의 측정치를 결정하도록 하는 명령을 포함하는 컴퓨터 판독형 매체를 포함하는, 지정 무선 장치가 고정된 지리적 위치를 갖지 않는 이동형 장치일 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템. - 청구항 45에 있어서, 가능성의 측정치가 확률인, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 45에 있어서, 컴퓨터 판독형 매체가, 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때, 컴퓨터 시스템이, 대응하는 기준 지점과 연계된 위치 정보를 근거로 하여 집합의 각각의 기준 지점을 적어도 하나의 기준 지점의 클러스터로 그룹화하도록 하는 명령을 추가로 포함하고, 집합 또는 기준 지점의 적어도 하나의 부분 집합의 기수에 대한 통계적 정보는 클러스터 그룹의 계수를 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 45에 있어서, 컴퓨터 판독형 매체가, 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때, 컴퓨터 시스템이, 또 다른 무선 장치인 기준 지점 각각에 대해, 추가적인 고유 무선 장치로부터의 신호가 수신되는 선택된 시간 주기 내에 상기 또 다른 무선 장치로부터의 신호가 수신되는 인스턴스의 계수를 검색하도록 하고, 선택된 백분위수에 대응하는 신호 수신의 인스턴스의 수를 결정하도록 하는 명령을 추가로 포함하고,
지정 무선 장치가 이동형 무선 장치일 가능성의 측정치의 결정은 집합 또는 기준 지점의 적어도 하나의 부분 집합의 기수가 선택된 백분위수에 대응하는 신호 수신의 인스턴스의 수를 초과함을 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템. - 청구항 45에 있어서,
집합의 기준 지점의 신호의 검출 시간의 시간 분포에 대한 통계적 정보가, 지정 무선 장치로부터의 신호가 지리적 위치에서 검출 가능한 상태로 유지되는 지속 시간의 측정치를 포함하고,
지정 무선 장치가 이동형 무선 장치일 가능성의 측정치의 결정은 지속 시간을 추가로 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템. - 청구항 49에 있어서, 컴퓨터 판독형 매체는, 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때, 컴퓨터 시스템이, 대응하는 기준 지점에서의 지정 무선 장치로부터의 신호의 최초 검출과 대응하는 기준 지점에서의 지정 무선 장치로부터의 신호의 적어도 하나의 다음번 검출 사이에 경과된 시간 크기를 근거로 하여, 지정 무선 장치로부터의 신호가 검출 가능한 상태로 유지되는 지속 시간의 측정치를 결정하도록 하는 명령을 추가로 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 45에 있어서,
집합의 기준 지점의 신호의 검출 시간의 시간적 분포에 대한 통계적 정보가, 또 다른 무선 장치로부터의 신호가 수신기에 의해 검출 가능한 선택된 시간 주기 내에 지정 무선 장치로부터의 신호가 수신기에 의해 검출 가능한 상태로 유지되는 지속 시간의 측정치를 포함하고,
지정 무선 장치가 이동형 무선 장치일 가능성의 측정치를 결정하도록 하는 명령은 지속 시간을 추가로 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템. - 청구항 51에 있어서, 컴퓨터 판독형 매체는, 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때 상기 컴퓨터 시스템으로 하여금,
또 다른 무선 장치로부터의 신호가 수신기에 의해 검출 가능한 선택된 시간 주기 내에 지정 무선 장치로부터의 신호가 수신기에 의해 검출 가능한 상태로 유지되는 지속 시간의 측정치를, 신호의 최초 검출과 신호의 적어도 하나의 다음번 검출 사이에 경과된 시간의 크기를 근거로 하여 결정하도록 하는 명령을 추가로 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템. - 청구항 45에 있어서, 지정 무선 장치가 식별자를 구비하며, 상기 컴퓨터 판독형 매체는, 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때 상기 컴퓨터 시스템으로 하여금, 참조 데이터베이스에서, 식별자와, 지정 무선 장치가 고정된 지리적 위치를 갖지 않는 이동형 무선 장치일 가능성의 측정치에 대한 표시를 연계시키도록 하는 명령을 추가로 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 45에 있어서, 가능성의 측정치가 이진 결정인, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 54에 있어서, 지정 무선 장치가 식별자를 구비하며, 컴퓨터 판독형 매체가, 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때, 컴퓨터 시스템이, 참조 데이터베이스에서, 식별자를 지정 무선 장치가 위치 추정 시스템에서 기준 지점으로서 사용하기에 부적합하다는 표시와 연계시키도록 하는 명령을 추가로 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 54에 있어서, 지정 무선 장치가 제1 식별자를 구비하며, 컴퓨터 판독형 매체가, 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때, 컴퓨터 시스템이, 제2 지정 무선 장치가 고정된 지리적 위치를 갖지 않는 이동형 무선 장치임을, 제1 식별자와 제2 지정 무선 장치와 연계된 제2 식별자와의 비교를 근거로 하여 추론하도록 하는 명령을 추가로 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 54에 있어서, 컴퓨터 판독형 매체가, 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때, 컴퓨터 시스템이, 지정 무선 장치가 아닌 다른 무선 장치가 고정된 지리적 위치를 갖지 않는 이동형 무선 장치임을, 다른 무선 장치가 지정 무선 장치와 관계를 가짐을 근거로 하여 추론하도록 하는 명령을 추가로 포함하고,
관계의 존재 여부는 지정 무선 장치 및 다른 무선 장치가 선택된 시간 주기 내에 동일한 위치의 신호 수신 범위 내에 있음을 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템. - 청구항 45에 있어서, 지정 무선 장치가 WiFi 가능형 액세스 포인트인, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 45에 있어서, 지정 무선 장치가 이동형 전화기 송수신기 장치인, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 45에 있어서, 집합 중에서, 또 다른 무선 장치인 기준 지점에 대하여, 집합의 또 다른 무선 장치가 WiFi 가능형 액세스 포인트와 이동형 전화기 송수신기 장치 중 적어도 하나인, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 지정 무선 장치와 연계된 하나 이상의 기준 지점의 집합을 결정하고(여기서, 하나 이상의 기준 지점은 지정 무선 장치로부터의 신호가 검출된 지리적 위치(i) 및 지정 무선 장치와 관계를 갖는 또 다른 무선 장치(ii) 중 적어도 하나이며, 관계의 존재는 지정 무선 장치와 또 다른 무선 장치가 선택된 시간 주기 내에 동일한 위치의 신호 수신 범위 내에 있다),
집합의 기준 지점의 속성(i) 및 지정 무선 장치와 집합의 하나 이상의 또 다른 무선 장치 간의 관계의 속성(ii) 중 적어도 하나를 검색하고,
집합의 기준 지점의 속성(i) 및 지정 무선 장치와 집합의 또 다른 무선 장치 간의 관계의 속성(ii) 중 적어도 하나를 근거로 하여, 지정 무선 장치와 연계된 추정 지리적 위치가 무선 장치의 정확한 현재 위치가 아닐 가능성의 측정치를 결정함을 포함하여, 지정 무선 장치와 연계된 추정 지리적 위치가 무선 장치의 정확한 현재 위치가 아닐 가능성의 측정치를 결정하는 방법. - 청구항 61에 있어서, 가능성의 측정치가 확률인, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 61에 있어서, 집합의 기준 지점의 속성이 집합의 기준 지점과 연계된 추정 지리적 위치를 포함하며,
기준 지점으로서 식별할 때 따르는 원래 기준에 따라, 대응하는 기준 지점이 계속해서 기준 지점일 가능성을 근거로 하여, 집합의 기준 지점 중 적어도 하나와 연계된 품질 측정치(quality measure)를 결정하고,
지정 무선 장치와 집합의 기준 지점 중 적어도 하나 사이의 추정 거리를 결정함을 추가로 포함하고,
지정 무선 장치와 연계된 추정 지리적 위치가 무선 장치의 정확한 현재 위치가 아닐 가능성의 측정치의 결정은 품질 측정치 및 추정 거리를 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법. - 청구항 63에 있어서, 품질 측정치가, 기준 지점으로서 식별될 때 따른 원래 기준에 따라, 대응하는 기준 지점이 기준 지점이라고 확인된 최신 시간을 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 63에 있어서,
제1 임계치 값을 초과하는 품질 측정치와 연계된 집합의 기준 지점을 선택함을 추가로 포함하며,
지정 무선 장치와 연계된 추정 지리적 위치가 무선 장치의 정확한 현재 위치가 아닐 가능성의 측정치의 결정이, 선택된 기준 지점 중 임의의 기준 지점이 제2 임계치 값을 초과하는 선택된 기준 지점과 지정 무선 장치 사이의 추정 거리를 갖는다는 결정을 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법. - 청구항 61에 있어서, 집합의 기준 지점의 속성이 대응하는 기준 지점과 연계된 위치 정보 및 집합의 대응하는 기준 지점과 연계된 안정도 측정치를 결정하기 위한 정보를 포함하고, 안정도 측정치는 집합의 대응하는 기준 지점과 연계된 위치 정보가 집합의 기준 지점의 현재 지리적 위치일 상대적 가능성을 나타내는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 61에 있어서,
지정 무선 장치와 연계된 추정 지리적 위치를 검색하고,
대응하는 기준 지점과 연계된 위치 정보를 근거로 하여, 집합의 각각의 기준 지점을 적어도 하나의 기준 지점의 클러스터로 그룹화하고,
클러스터들 중에서, 지정 무선 장치의 추정 지리적 위치에 대응하는 클러스터를 선택하고,
클러스터로 그룹화된 기준 지점의 계수(i) 및 클러스터로 그룹화된 집합의 기준 지점 중 적어도 하나와 연계된 안정도 측정치(ii) 중 적어도 하나를 근거로 하여, 선택된 클러스터에 대한 안정도 측정치를 결정함을 추가로 포함하며,
기준 지점과 연계된 안정도 측정치는, 집합의 대응하는 기준 지점과 연계된 위치 정보가 집합의 기준 지점의 현재 지리적 위치일 상대적 가능성을 나타내고,
지정 무선 장치와 연계된 추정 지리적 위치는 무선 장치의 정확한 현재 위치가 아닐 가능성의 측정치의 결정은 선택된 클러스터의 안정도 측정치를 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법. - 청구항 61에 있어서,
지정 무선 장치와 연계된 추정 지리적 위치를 검색하고,
대응하는 기준 지점과 연계된 위치 정보를 근거로 하여, 집합의 각각의 기준 지점을 적어도 하나의 기준 지점의 클러스터로 그룹화하고,
클러스터로 그룹화되는 기준 지점들의 계수(i), 클러스터로 그룹화되는 집합의 기준 지점 중 적어도 하나와 연계된 안정도 측정치(ii)(여기서, 안정도 측정치는 집합의 대응하는 기준 지점과 연계된 위치 정보가 집합의 기준 지점의 현재 지리적 위치일 상대적 가능성을 나타낸다) 및 기준 지점이라고 식별될 때 따르는 원래 기준에 따라, 클러스터의 기준 지점 중 임의의 기준 지점이 기준 지점이라고 확인된 최신 시간(iii) 중 적어도 하나를 근거로 하여, 클러스터 각각에 대해 안정도 측정치를 결정하고,
각각의 클러스터에 대해, 클러스터와 지정 무선 장치 사이의 거리를 추정함을 추가로 포함하고,
지정 무선 장치와 연계된 추정 지리적 위치가 무선 장치의 정확한 현재 위치가 아닐 가능성의 측정치의 결정은, 임의의 클러스터가 (i) 제1 임계치 값을 초과하는 클러스터와 지정 무선 장치 사이의 거리를 갖고, (ii) 제2 임계치 값을 초과하는 클러스터에 대한 안정도 측정치를 가짐을 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법. - 청구항 61에 있어서, 집합의 기준 지점의 속성이, 기준 지점이라고 식별될 때 따른 원래 기준(original criteria)에 따라, 대응하는 기준 지점이 기준 지점이라고 확인된 최신 시간을 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 69에 있어서,
집합의 각각의 기준 지점에 대해, 지정 무선 장치와 기준 지점 사이의 거리를 추정하고,
집합 중, 제1 임계치보다 짧은 추정 거리를 갖는 기준 지점의 수의 계수를 결정하고,
집합 중, 제1 임계치 값보다 짧은 추정 거리를 갖는 각각의 기준 지점에 대해, 기준 지점이라고 식별될 때 따른 원래 기준에 따라, 기준 지점이 기준 지점이라고 확인된 최신 시간을 검색함을 추가로 포함하며,
지정 무선 장치와 연계된 추정 지리적 위치가 무선 장치의 정확한 현재 위치가 아닐 가능성의 측정치의 결정은 집합 중 제1 임계치 값보다 짧은 추정 거리를 갖는 기준 지점의 수의 계수(i) 및 각각의 기준 지점이 기준 지점이라고 확인된 최신 시간(ii)을 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법. - 청구항 69에 있어서,
집합의 각각의 기준 지점에 대해, 지정 무선 장치와 집합의 기준 지점 사이의 거리를 추정하고,
대응하는 기준 지점이 기준 지점이라고 확인된 최신 시간과 기준 지점과 지정 무선 장치 사이의 추정 거리를 근거로 하여, 각각의 기준 지점에 대해 가중된 거리(weighted distance)를 결정하고(여기서, 상대적으로 더 최신 시간을 갖는 기준 지점은 상대적으로 덜 최신 시간을 갖는 기준 지점보다 더 높은 가중치를 수신한다),
각각의 가중된 거리 중에서, 선택된 백분위수에 대응하는 제1 가중된 거리를 결정함을 추가로 포함하고,
지정 무선 장치와 연계된 추정 지리적 위치가 무선 장치의 정확한 현재 위치가 아닐 가능성의 측정치의 결정은 임계치 값을 초과하는 제1 가중된 거리를 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법. - 청구항 61에 있어서, 지정 무선 장치는 식별자를 가지며, 참조 데이터베이스에서, 식별자를, 지정 무선 장치와 연계된 추정 지리적 위치가 무선 장치의 정확한 현재 위치가 아닐 가능성의 측정치의 표시와 연계시킴을 추가로 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 61에 있어서, 가능성의 측정치가 이진 결정인, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 73에 있어서, 지정 무선 장치가 제1 식별자를 구비하고, 제1 식별자와 제2 지정 무선 장치와 연계된 제2 식별자와의 비교를 근거로 하여, 제2 지정 무선 장치와 연계된 추정 지리적 위치가 제2 무선 장치의 정확한 현재 위치가 아님을 추론함을 추가로 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 61에 있어서, 지정 무선 장치가 WiFi 가능형 액세스 포인트인, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 61에 있어서, 지정 무선 장치가 이동형 전화기 송수신기 장치인, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 61에 있어서, 집합 중, 또 다른 무선 장치인 기준 지점에 대해, 집합의 또 다른 무선 장치가 WiFi 가능형 액세스 포인트 및 이동형 전화기 송수신기 장치 중 적어도 하나인, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 61에 있어서, 집합의 기준 지점의 속성이 지정 무선 장치로부터의 신호의 최신 수신 후 경과한 시간 크기를 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 지정 무선 장치와 관계를 갖는 하나 이상의 무선 장치의 제1 집합을 결정하고(여기서, 관계의 존재 여부는 지정 무선 장치 및 집합의 무선 장치가 선택된 시간 주기 내에 동일한 위치의 신호 수신 범위 내에 있음을 근거로 한다),
대응하는 하나의 쌍의 무선 장치들 간의 추정 거리(i) 및 대응하는 하나의 쌍의 무선 장치들 간의 관계(ii)(여기서, 관계의 존재 여부는 무선 장치의 대응하는 쌍이 선택된 시간 주기 내에 동일한 위치의 신호 수신 범위 내에 있음을 근거로 한다) 중 적어도 하나를 근거로 하여, 집합의 무선 장치들 간의 쌍별(pairwise) 연결을 결정하고,
임의의 구획선을 가로지르는 쌍별 연결의 수의 계수를 근거로 하여, 무선 장치들을 그룹으로 구획화하고,
각각의 그룹 내 무선 장치의 수의 계수를 결정하고,
각각의 그룹 내 무선 장치의 수의 계수를 근거로 하여, 그리고 지정 무선 장치가 구성원인 그룹을 근거로 하여, 지정 무선 장치와 연계된 추정 지리적 위치가 무선 장치의 정확한 현재 위치가 아닐 가능성의 측정치를 결정함을 포함하여, 지정 무선 장치와 연계된 추정 지리적 위치가 무선 장치의 정확한 현재 위치가 아닐 가능성의 측정치를 결정하는 방법. - 청구항 79에 있어서, 결정된 가능성의 측정치를 근거로 하여, 지정 무선 장치와 연계된 위치 정보가 무선 장치의 정확한 현재 위치가 아님을 추론함을 추가로 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 79에 있어서, 지정 무선 장치와 연계된 위치 정보가 무선 장치의 정확한 현재 위치가 아닐 가능성의 측정치의 결정이, 지정 무선 장치가 타 그룹에 비해 더 적은 계수의 무선 장치를 갖는 그룹의 구성원임을 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때, 컴퓨터 시스템이,
지정 무선 장치와 연계된 하나 이상의 기준 지점의 집합을 결정하도록 하고(여기서, 하나 이상의 기준 지점은 지정 무선 장치로부터의 신호가 검출된 지리적 위치(i) 및 지정 무선 장치와 관계를 갖는 또 다른 무선 장치(ii) 중 적어도 하나이며, 관계의 존재는 지정 무선 장치와 또 다른 무선 장치가 선택된 시간 주기 내에 동일한 위치의 신호 수신 범위 내에 있다),
집합의 기준 지점의 속성(i) 및 지정 무선 장치와 집합의 하나 이상의 또 다른 무선 장치 간의 관계의 속성(ii) 중 적어도 하나를 검색하도록 하며,
집합의 기준 지점의 속성(i) 및 지정 무선 장치와 집합의 또 다른 무선 장치 간의 관계의 속성(ii) 중 적어도 하나를 근거로 하여, 지정 무선 장치와 연계된 추정 지리적 위치가 무선 장치의 정확한 현재 위치가 아닐 가능성의 측정치를 결정하도록 하는 명령을 포함하는 컴퓨터 판독형 매체를 포함하는, 지정 무선 장치와 연계된 추정 지리적 위치가 무선 장치의 정확한 현재 위치가 아닐 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템. - 청구항 82에 있어서, 가능성의 측정치가 확률인, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 82에 있어서, 집합의 기준 지점의 속성이 집합의 기준 지점과 연계된 추정 지리적 위치를 포함하며, 컴퓨터 판독형 매체가, 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때, 컴퓨터 시스템이,
기준 지점으로서 식별할 때 따르는 원래 기준에 따라, 대응하는 기준 지점이 계속해서 기준 지점일 가능성을 근거로 하여, 집합의 기준 지점 중 적어도 하나와 연계된 품질 측정치(quality measure)를 결정하도록 하고,
지정 무선 장치와 집합의 기준 지점 중 적어도 하나 사이의 추정 거리를 결정하도록 하는 명령을 추가로 포함하고,
지정 무선 장치와 연계된 추정 지리적 위치가 무선 장치의 정확한 현재 위치가 아닐 가능성의 측정치의 결정은 품질 측정치 및 추정 거리를 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템. - 청구항 84에 있어서, 품질 측정치가, 기준 지점으로서 식별될 때 따른 원래 기준에 따라, 대응하는 기준 지점이 기준 지점이라고 확인된 최신 시간을 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 84에 있어서, 컴퓨터 판독형 매체가, 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때, 컴퓨터 시스템이,
제1 임계치 값을 초과하는 품질 측정치와 연계된 집합의 기준 지점을 선택하도록 하는 명령을 추가로 포함하며,
지정 무선 장치와 연계된 추정 지리적 위치가 무선 장치의 정확한 현재 위치가 아닐 가능성의 측정치의 결정은, 선택된 기준 지점 중 임의의 기준 지점이 제2 임계치 값을 초과하는 선택된 기준 지점과 지정 무선 장치 사이의 추정 거리를 갖는다는 결정을 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템. - 청구항 82에 있어서, 집합의 기준 지점의 속성이
대응하는 기준 지점과 연계된 위치 정보 및
집합의 대응하는 기준 지점과 연계된 안정도 측정치를 결정하기 위한 정보를 포함하고,
안정도 측정치는 집합의 대응하는 기준 지점과 연계된 위치 정보가 집합의 기준 지점의 현재 지리적 위치일 상대적 가능성을 나타내는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템. - 청구항 82에 있어서, 컴퓨터 판독형 매체가, 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때, 컴퓨터 시스템이,
지정 무선 장치와 연계된 추정 지리적 위치를 검색하도록 하고,
대응하는 기준 지점과 연계된 위치 정보를 근거로 하여, 집합의 각각의 기준 지점을 적어도 하나의 기준 지점의 클러스터로 그룹화하도록 하며,
클러스터들 중에서, 지정 무선 장치의 추정 지리적 위치에 대응하는 클러스터를 선택하도록 하고,
클러스터로 그룹화된 기준 지점의 계수(i) 및 클러스터로 그룹화된 집합의 기준 지점 중 적어도 하나와 연계된 안정도 측정치(ii) 중 적어도 하나를 근거로 하여, 선택된 클러스터에 대한 안정도 측정치를 결정하도록 하는 명령을 추가로 포함하며,
기준 지점과 연계된 안정도 측정치가, 집합의 대응하는 기준 지점과 연계된 위치 정보가 집합의 기준 지점의 현재 지리적 위치일 상대적 가능성을 나타내고,
지정 무선 장치와 연계된 추정 지리적 위치가, 무선 장치의 정확한 현재 위치가 아닐 가능성의 측정치를 결정하도록 하는 명령은 선택된 클러스터의 안정도 측정치를 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템. - 청구항 82에 있어서, 컴퓨터 판독형 매체가, 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때, 컴퓨터 시스템이,
지정 무선 장치와 연계된 추정 지리적 위치를 검색하도록 하고,
대응하는 기준 지점과 연계된 위치 정보를 근거로 하여, 집합의 각각의 기준 지점을 적어도 하나의 기준 지점의 클러스터로 그룹화하도록 하며,
클러스터로 그룹화되는 기준 지점들의 계수(i), 클러스터로 그룹화되는 집합의 기준 지점 중 적어도 하나와 연계된 안정도 측정치(ii)(여기서, 안정도 측정치는 집합의 대응하는 기준 지점과 연계된 위치 정보가 집합의 기준 지점의 현재 지리적 위치일 상대적 가능성을 나타낸다) 및 기준 지점이라고 식별될 때 따르는 원래 기준에 따라, 클러스터의 기준 지점 중 임의의 기준 지점이 기준 지점이라고 확인된 최신 시간(iii) 중 적어도 하나를 근거로 하여, 클러스터 각각에 대해 안정도 측정치를 결정하도록 하며,
각각의 클러스터에 대해, 클러스터와 지정 무선 장치 사이의 거리를 추정하도록 하는 명령을 추가로 포함하고,
지정 무선 장치와 연계된 추정 지리적 위치가 무선 장치의 정확한 현재 위치가 아닐 가능성의 측정치를 결정하도록 하는 명령은, 임의의 클러스터가 (i) 제1 임계치 값을 초과하는 클러스터와 지정 무선 장치 사이의 거리를 갖고, (ii) 제2 임계치 값을 초과하는 클러스터에 대한 안정도 측정치를 가짐을 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템. - 청구항 82에 있어서, 집합의 기준 지점의 속성이, 기준 지점이라고 식별될 때 따른 원래 기준에 따라, 대응하는 기준 지점이 기준 지점이라고 확인된 최신 시간을 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 90에 있어서, 컴퓨터 판독형 매체가, 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때, 컴퓨터 시스템이,
집합의 각각의 기준 지점에 대해, 지정 무선 장치와 기준 지점 사이의 거리를 추정하도록 하고,
집합 중, 제1 임계치보다 짧은 추정 거리를 갖는 기준 지점의 수의 계수를 결정하도록 하며,
집합 중, 제1 임계치 값보다 짧은 추정 거리를 갖는 각각의 기준 지점에 대해, 기준 지점이라고 식별될 때 따른 원래 기준에 따라, 기준 지점이 기준 지점이라고 확인된 최신 시간을 검색하도록 하는 명령을 추가로 포함하며,
지정 무선 장치와 연계된 추정 지리적 위치가 무선 장치의 정확한 현재 위치가 아닐 가능성의 측정치를 결정하도록 하는 명령은 집합 중 제1 임계치 값보다 짧은 추정 거리를 갖는 기준 지점의 수의 계수(i) 및 각각의 기준 지점이 기준 지점이라고 확인된 최신 시간(ii)을 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템. - 청구항 90에 있어서, 컴퓨터 판독형 매체가, 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때, 컴퓨터 시스템이,
집합의 각각의 기준 지점에 대해, 지정 무선 장치와 집합의 기준 지점 사이의 거리를 추정하도록 하고,
대응하는 기준 지점이 기준 지점이라고 확인된 최신 시간과 상기 기준 지점과 지정 무선 장치 사이의 추정 거리를 근거로 하여, 각각의 기준 지점에 대해 가중된 거리를 결정하도록 하며(여기서, 상대적으로 더 최신 시간을 갖는 기준 지점은 상대적으로 덜 최신 시간을 갖는 기준 지점보다 더 높은 가중치를 수신한다),
각각의 가중된 거리 중에서, 선택된 백분위수에 대응하는 제1 가중된 거리를 결정하도록 하는 명령을 추가로 포함하고,
지정 무선 장치와 연계된 추정 지리적 위치가 무선 장치의 정확한 현재 위치가 아닐 가능성의 측정치를 결정하도록 하는 명령은 임계치 값을 초과하는 제1 가중된 거리를 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템. - 청구항 82에 있어서, 지정 무선 장치가 식별자를 구비하며, 컴퓨터 판독형 매체가, 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때, 컴퓨터 시스템이, 참조 데이터베이스에서, 식별자와 지정 무선 장치와 연계된 추정 지리적 위치가 무선 장치의 정확한 현재 위치가 아닐 가능성의 측정치의 표시를 연계시키도록 하는 명령을 추가로 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 82에 있어서, 가능성의 측정치가 이진 판정인, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 94에 있어서, 지정 무선 장치가 제1 식별자를 구비하고, 컴퓨터 판독형 매체가, 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때, 컴퓨터 시스템이, 제2 지정 무선 장치와 연계된 추정 지리적 위치가 제2 무선 장치의 정확한 현재 위치가 아님을, 제1 식별자와 제2 지정 무선 장치와 연계된 제2 식별자와의 비교를 근거로 하여 추론하도록 하는 명령을 추가로 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 82에 있어서, 지정 무선 장치가 WiFi 가능형 액세스 포인트인, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 82에 있어서, 지정 무선 장치가 이동형 전화기 송수신기 장치인, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 82에 있어서, 집합 중, 또 다른 무선 장치인 기준 지점에 대해, 집합의 또 다른 무선 장치가 WiFi 가능형 액세스 포인트 및 이동형 전화기 송수신기 장치 중 적어도 하나인, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 82에 있어서, 집합의 기준 지점의 속성이 지정 무선 장치로부터의 신호의 최신 수신 후 경과한 시간 크기를 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때, 컴퓨터 시스템이,
지정 무선 장치와 관계를 갖는 하나 이상의 무선 장치의 제1 집합을 결정하도록 하고(여기서, 관계의 존재 여부는 지정 무선 장치 및 집합의 무선 장치가 선택된 시간 주기 내에 동일한 위치의 신호 수신 범위 내에 있음을 근거로 한다),
대응하는 하나의 쌍의 무선 장치들 간의 추정 거리(i) 및 대응하는 하나의 쌍의 무선 장치들 간의 관계(ii)(여기서, 관계의 존재 여부는 무선 장치의 대응하는 쌍이 선택된 시간 주기 내에 동일한 위치의 신호 수신 범위 내에 있음을 근거로 한다) 중 적어도 하나를 근거로 하여, 집합의 무선 장치들 간의 쌍별 연결을 결정하도록 하며,
임의의 구획선을 가로지르는 쌍별 연결의 수의 계수를 근거로 하여, 무선 장치들을 그룹으로 구획하도록 하고,
각각의 그룹 내 무선 장치의 수의 계수를 결정하도록 하며,
각각의 그룹 내 무선 장치의 수의 계수를 근거로, 그리고 지정 무선 장치가 구성원인 그룹을 근거로 하여, 지정 무선 장치와 연계된 추정 지리적 위치가 무선 장치의 정확한 현재 위치가 아닐 가능성의 측정치를 결정하도록 하는 명령을 포함하는 컴퓨터 판독형 매체를 포함하는, 지정 무선 장치와 연계된 추정 지리적 위치가 무선 장치의 정확한 현재 위치가 아닐 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템. - 청구항 100에 있어서, 컴퓨터 판독형 매체가, 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때, 컴퓨터 시스템이, 지정 무선 장치와 연계된 위치 정보가 무선 장치의 정확한 현재 위치가 아님을, 결정된 가능성의 측정치를 근거로 하여 추론하도록 하는 명령을 추가로 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 100에 있어서, 지정 무선 장치와 연계된 위치 정보가 무선 장치의 정확한 현재 위치가 아닐 가능성의 측정치의 결정이, 지정 무선 장치가 타 그룹에 비해 더 적은 계수의 무선 장치를 갖는 그룹의 구성원임을 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 지정 식별자를 갖는 임의의 무선 장치와 연계된 하나 이상의 기준 지점의 집합을 결정하고(여기서, 하나 이상의 기준 지점은 무선 장치 중 지정 식별자를 갖는 임의의 무선 장치로부터의 신호가 검출된 지리적 위치(i) 및 무선 장치 중 지정 식별자를 갖는 임의의 무선 장치로부터의 신호가 수신기에 의해 검출된 선택된 시간 주기 내에 수신기에 의해 역시 검출된 신호가 온 또 다른 무선 장치(ii) 중 적어도 하나이다),
집합의 기준 지점의 신호의 검출 시간의 시간적 분포(i), 기준 지점의 공간적 분포(ii), 및 집합, 또는 기준 지점의 적어도 하나의 부분 집합의 기수(iii) 중 적어도 하나에 대한 통계적 정보를 결정하고,
통계적 정보를 근거로 하여 지정 식별자가 적어도 두 개의 무선 장치에 의해 공유될 가능성의 측정치를 결정함을 포함하여, 단일 지정 식별자가 적어도 두 개의 무선 장치에 의해 공유될 가능성의 측정치를 결정하는 방법. - 청구항 103에 있어서, 가능성의 측정치가 이진 결정인, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 103에 있어서, 가능성의 측정치가, 지정 식별자가 적어도 두 개의 무선 장치에 의해 공유될 확률의 상대적 측정치인, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 103에 있어서,
신호의 검출 시간의 시간적 분포에 대한 통계적 정보의 결정이 각각의 기준 지점에 대해 신호 검출의 시간을 결정함을 포함하고,
지정 식별자가 적어도 두 개의 무선 장치에 의해 공유될 가능성의 측정치의 결정은, 적어도 제1 신호 검출 시간이 제2 신호 검출 시간의 선택된 간격 내에서 발생함을 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법. - 청구항 103에 있어서,
집합의 기준 지점 중 적어도 하나에 대해, 기준 지점으로 식별될 때 따른 원래 기준에 따라서, 대응하는 기준 지점이 여전히 기준 지점으로서 자격이 있을 가능성의 상대적 측정치를 나타내는 품질 측정치를 결정함을 추가로 포함하고,
지정 식별자를 갖는 임의의 무선 장치와 연계된 하나 이상의 기준 지점의 집합의 결정은 집합 내에 임계치 값보다 큰 결정된 품질 측정치를 갖는 기준 지점만 포함시킴을 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법. - 청구항 103에 있어서, 집합의 기준 지점의 공간 분포에 대한 통계적 정보의 결정이 대응하는 기준 지점과 연계된 위치 정보를 근거로 하여 집합의 각각의 기준 지점을 적어도 하나의 기준 지점의 클러스터로 그룹화함을 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 108에 있어서, 집합 또는 기준 지점의 적어도 하나의 부분 집합의 기수에 대한 통계적 정보의 결정이 클러스터의 수의 계수를 결정함을 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 108에 있어서, 신호의 검출 시간의 시간적 분포에 대한 통계적 정보의 결정이, 무선 장치 중 지정 식별자를 갖는 임의의 무선 장치로부터의 신호의 검출이 클러스터로 그룹화된 기준 지점 중 임의의 기준 지점에 대해 발생하는 시간 프레임의 결정을 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 110에 있어서, 지정 식별자가 적어도 두 개의 무선 장치에 의해 공유될 가능성의 측정치의 결정이, 제1 시간 프레임을 갖는 적어도 제1 클러스터가 제2 시간 프레임을 갖는 적어도 제2 클러스터와 시간상 겹침을 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 108에 있어서,
신호 검출의 발생과 연계되는 시간 정보를 근거로 하여, 적어도 두 개의 기준 지점의 신호 검출 사이에 시간차의 집합을 결정함을 추가로 포함하고,
지정 식별자가 적어도 두 개의 무선 장치에 의해 공유될 가능성의 측정치의 결정이 클러스터들 간의 거리와 대응하는 클러스터로 그룹화되는 기준 지점들 간의 시간차의 집합을 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법. - 청구항 108에 있어서,
집합 또는 기준 지점의 적어도 하나의 부분 집합의 기수에 대한 통계적 정보의 결정이, 각각의 클러스터에 대해, 대응하는 클러스터로 그룹화되는 기준 지점의 수의 제1 계수를 결정함을 포함하고,
신호의 검출 시간의 시간적 분포에 대한 통계적 정보의 결정이, 각각의 클러스터에 대해, 클러스터의 기준 지점들 중 임의의 기준 지점에 대해 신호 검출이 발생한 최신 시간을 결정함을 포함하며,
각각의 클러스터에 대해, (i) 신호 검출이 발생한 최신 시간이 제1 임계치 값보다 더 최신이고, (ii) 클러스터로 그룹화되는 기준 지점의 수의 제1 계수가 제2 임계치 값을 초과하는 클러스터의 수의 제2 계수를 결정함을 추가로 포함하고,
지정 식별자가 적어도 두 개의 무선 장치에 의해 공유될 가능성의 측정치의 결정이 제2 계수를 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법. - 청구항 103에 있어서,
무선 장치 중 지정 식별자를 갖는 임의의 무선 장치의 제조업체의 신원을 검색함을 추가로 포함하고, 지정 식별자가 적어도 두 개의 무선 장치에 의해 공유될 가능성의 측정치의 결정이 제조업체의 신원을 추가로 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법. - 청구항 103에 있어서, 지정 식별자와 제2 식별자와의 비교를 근거로 하여, 제2 식별자가 적어도 두 개의 무선 장치에 의해 공유될 제2 가능성의 측정치를 결정함을 추가로 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 103에 있어서, 참조 데이터베이스에서, 지정 식별자를 가능성의 측정치의 표시와 연계시킴을 추가로 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 103에 있어서, 지정 무선 장치가 WiFi 가능형 액세스 포인트인, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 103에 있어서, 지정 무선 장치가 이동형 전화기 송수신기 장치인, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 103에 있어서, 집합 중 또 다른 무선 장치인 기준 지점에 대해, 집합의 또 다른 무선 장치가 WiFi 가능형 액세스 포인트 및 이동형 전화기 송수신기 장치 중 적어도 하나인, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때, 컴퓨터 시스템이,
지정 식별자를 갖는 임의의 무선 장치와 연계된 하나 이상의 기준 지점의 집합을 결정하도록 하고(여기서, 하나 이상의 기준 지점은 무선 장치 중 지정 식별자를 갖는 임의의 무선 장치로부터의 신호가 검출된 지리적 위치(i) 및 무선 장치 중 지정 식별자를 갖는 임의의 무선 장치로부터의 신호가 수신기에 의해 검출된 선택된 시간 주기 이내에 수신기에 의해 역시 검출된 신호가 온 또 다른 무선 장치(ii) 중 적어도 하나이다),
집합의 기준 지점의 신호의 검출 시간의 시간적 분포(i), 기준 지점의 공간적 분포(ii), 및 집합, 또는 기준 지점의 적어도 하나의 부분 집합의 기수(iii) 중 적어도 하나에 대한 통계적 정보를 결정하도록 하며,
통계적 정보를 근거로 하여 지정 식별자가 적어도 두 개의 무선 장치에 의해 공유될 가능성의 측정치를 결정하도록 하는 명령를 포함하는 컴퓨터 판독형 매체를 포함하는, 단일 지정 식별자가 적어도 두 개의 무선 장치에 의해 공유될 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템. - 청구항 120에 있어서, 가능성의 측정치가 이진 결정인, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 120에 있어서, 가능성의 측정치가, 지정 식별자가 적어도 두 개의 무선 장치에 의해 공유될 확률의 상대적 측정치인, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 120에 있어서,
신호의 검출 시간의 시간적 분포에 대한 통계적 정보를 결정하도록 하는 명령이 각각의 기준 지점에 대해 신호 검출의 시간을 결정하도록 하는 명령을 포함하고,
지정 식별자가 적어도 두 개의 무선 장치에 의해 공유될 가능성의 측정치를 결정하도록 하는 명령이, 적어도 제1 신호 검출 시간이 제2 신호 검출 시간의 선택된 간격 내에서 발생함을 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템. - 청구항 120에 있어서, 컴퓨터 판독형 매체가, 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때, 컴퓨터 시스템이,
집합의 기준 지점 중 적어도 하나에 대해, 기준 지점으로 식별될 때 따른 원래 기준에 따라서, 대응하는 기준 지점이 여전히 기준 지점으로서 자격이 있을 가능성의 상대적 측정치를 나타내는 품질 측정치를 결정하도록 하는 명령을 추가로 포함하고,
지정 식별자를 갖는 임의의 무선 장치와 연계된 하나 이상의 기준 지점의 집합을 결정하도록 하는 명령이 집합 내에 임계치 값보다 큰 결정된 품질 측정치를 갖는 기준 지점만 포함시키도록 하는 명령을 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템. - 청구항 120에 있어서, 집합의 기준 지점의 공간 분포에 대한 통계적 정보를 결정하도록 하는 명령이 대응하는 기준 지점과 연계된 위치 정보를 근거로 하여 집합의 각각의 기준 지점을 적어도 하나의 기준 지점의 클러스터로 그룹화하도록 하는 명령을 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 125에 있어서, 집합, 또는 기준 지점의 적어도 하나의 부분 집합의 기수에 대한 통계적 정보를 결정하도록 하는 명령이 클러스터의 수의 계수를 결정하도록 하는 명령을 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 125에 있어서, 신호의 검출 시간의 시간적 분포에 대한 통계적 정보를 결정하도록 하는 명령이, 무선 장치 중 지정 식별자를 갖는 임의의 무선 장치로부터의 신호의 검출이 클러스터로 그룹화된 기준 지점 중 임의의 기준 지점에 대해 발생하는 시간 프레임을 결정하도록 하는 명령을 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 127에 있어서, 지정 식별자가 적어도 두 개의 무선 장치에 의해 공유될 가능성의 측정치를 결정하도록 하는 명령이, 제1 시간 프레임을 갖는 적어도 제1 클러스터가 제2 시간 프레임을 갖는 적어도 제2 클러스터와 시간상 겹침을 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 125에 있어서, 컴퓨터 판독형 매체가, 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때, 컴퓨터 시스템이,
신호 검출의 발생과 연계되는 시간 정보를 근거로 하여, 적어도 두 개의 기준 지점의 신호 검출 사이에 시간차의 집합을 결정하도록 하는 명령을 추가로 포함하고,
지정 식별자가 적어도 두 개의 무선 장치에 의해 공유될 가능성의 측정치를 결정하도록 하는 명령이 클러스터들 간의 거리와 대응하는 클러스터로 그룹화되는 기준 지점들 간의 시간차의 집합을 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템. - 청구항 125에 있어서,
집합 또는 기준 지점의 적어도 하나의 부분 집합의 기수에 대한 통계적 정보를 결정하도록 하는 명령이, 각각의 클러스터에 대해, 대응하는 클러스터로 그룹화되는 기준 지점의 수의 제1 계수를 결정하도록 하는 명령을 포함하고,
신호의 검출 시간의 시간적 분포에 대한 통계적 정보를 결정하도록 하는 명령이, 각각의 클러스터에 대해, 클러스터의 기준 지점들 중 임의의 기준 지점에 대해 신호 검출이 발생한 최신 시간을 결정하도록 하는 명령을 포함하며,
컴퓨터 판독형 매체는, 컴퓨터 시스템에 의해 실행될, 컴퓨터 시스템이,
각각의 클러스터에 대해, (i) 신호 검출이 발생한 최신 시간이 제1 임계치 값보다 더 최신이고, (ii) 클러스터로 그룹화되는 기준 지점의 수의 제1 계수가 제2 임계치 값을 초과하는 클러스터의 수의 제2 계수를 결정하도록 하는 명령을 추가로 포함하고,
지정 식별자가 적어도 두 개의 무선 장치에 의해 공유될 가능성의 측정치를 결정하도록 하는 명령은 제2 계수를 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템. - 청구항 120에 있어서, 컴퓨터 판독형 매체가, 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때, 컴퓨터 시스템이,
무선 장치 중 지정 식별자를 갖는 임의의 무선 장치의 제조업체의 신원을 검색하도록 하는 명령을 추가로 포함하고, 지정 식별자가 적어도 두 개의 무선 장치에 의해 공유될 가능성의 측정치를 결정하도록 하는 명령이 제조업체의 신원을 추가로 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템. - 청구항 120에 있어서, 컴퓨터 판독형 매체가, 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때, 컴퓨터 시스템이, 제2 식별자가 적어도 두 개의 무선 장치에 의해 공유될 제2 가능성의 측정치를, 지정 식별자와 제2 식별자와의 비교를 근거로 하여 결정하도록 하는 명령을 추가로 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 120에 있어서, 컴퓨터 판독형 매체가, 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때, 컴퓨터 시스템이, 참조 데이터베이스에서, 지정 식별자와 가능성의 측정치의 표시를 연계시키는 명령을 추가로 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 120에 있어서, 지정 무선 장치가 WiFi 가능형 액세스 포인트인, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 120에 있어서, 지정 무선 장치가 이동형 전화기 송수신기 장치인, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 120에 있어서, 집합 중 또 다른 무선 장치인 기준 지점에 대해, 집합의 또 다른 무선 장치가 WiFi 가능형 액세스 포인트 및 이동형 전화기 송수신기 장치 중 적어도 하나인, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 지정 무선 장치와 연계된 하나 이상의 기준 지점의 집합을 결정하고(여기서, 하나 이상의 기준 지점은 지정 무선 장치로부터의 신호가 검출된 지리적 위치(i) 및 지정 무선 장치로부터의 신호가 수신기에 의해 검출된 선택된 시간 주기 이내에 수신기에 의해 역시 검출된 신호가 온 또 다른 무선 장치(ii) 중 적어도 하나이다),
집합의 기준 지점의 공간적 분포의 통계적 측정치를 결정하고,
통계적 측정치를 근거로 하여, 지정 무선 장치가 지정 무선 장치와 일치하는 유형의 무선 장치의 이례적인 신호 송신 특성을 나타내는 가능성의 측정치를 결정함을 포함하여,
지정 무선 장치가 당해 지정 무선 장치와 일치하는 유형의 무선 장치의 이례적인 신호 송신 특성을 나타내는 가능성의 측정치를 결정하는 방법. - 청구항 137에 있어서, 가능성의 측정치가 이진 결정인, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 137에 있어서, 가능성의 측정치가 확률인, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 137에 있어서, 기준 지점의 공간적 분포의 통계적 측정치의 결정이 기준 지점과 연계된 추정 지리적 위치를 포함하는 가장 작은 기하학적 도형의 영역을 추정함을 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 137에 있어서,
각각의 기준 지점을, 기준 지점의 지리적 위치의 추정치의 정확도의 상대적 측정치에 대응하는 신뢰도와 연계시킴을 추가로 포함하고,
지정 무선 장치와 연계된 하나 이상의 기준 지점의 집합의 결정이 임계치 값보다 큰 신뢰도 값을 갖는 기준 지점만 집합에 포함시킴을 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법. - 청구항 137에 있어서, 지정 무선 장치가 지정 무선 장치와 일치하는 유형의 무선 장치의 이례적인 신호 송신 특성을 나타내는 가능성의 측정치의 결정이, 지정 무선 장치와 일치하는 유형의 무선 장치의 신호 송신 범위의 경험적 측정치를 추가로 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 137에 있어서, 집합의 기준 지점의 공간적 분포의 통계적 측정치의 결정이 지정 무선 장치와 집합의 적어도 하나의 기준 지점 간의 추정 거리의 결정을 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 143에 있어서, 지정 무선 장치가 지정 무선 장치와 일치하는 유형의 무선 장치의 이례적인 신호 송신 특성을 나타내는 가능성의 측정치의 결정이 지정 무선 장치와 집합의 기준 지점 사이의 거리(i)와 지정 무선 장치와 일치하는 유형의 무선 장치의 신호 송신 범위의 경험적 측정치(ii)와의 비교를 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 143에 있어서,
또 다른 무선 장치인 기준 지점에 대해, 또 다른 무선 장치 각각이 집합의 또 다른 무선 장치를, 또 다른 무선 장치와 일치하는 유형의 무선 장치의 이례적인 신호 송신 특성을 나타내는 가능성의 측정치와 연계시킴을 추가로 포함하며,
지정 무선 장치와 연계된 하나 이상의 기준 지점의 집합의 결정이, 또 다른 무선 장치가 또 다른 무선 장치와 일치하는 유형의 무선 장치의 이례적인 신호 송신 특성을 나타내는 가능성의 연계된 측정치가 임계치 이하인 또 다른 무선 장치만 집합에 포함시킴을 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법. - 청구항 143에 있어서, 지정 무선 장치와 집합의 적어도 하나의 기준 지점 간의 추정 거리의 결정이 적어도 하나의 기준 지점과 연계된 지리적 위치를 근거로 하고, 지리적 위치에서 검출된 신호와 연계된 수신 신호 강도 값을 추가로 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 143에 있어서, 지정 무선 장치가 WiFi 가능형 액세스 포인트인, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 143에 있어서, 지정 무선 장치가 이동형 전화기 송수신기 장치인, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 137에 있어서, 집합의 기준 지점의 공간적 분포의 통계적 측정치의 결정이, 지정 무선 장치와 이에 대응하는 집합 내 복수의 기준 지점 사이의 복수의 추정 거리를 결정하고 복수의 추정 거리 중에서 선택된 백분위수에 대응하는 제1 거리를 결정함을 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 149에 있어서, 지정 무선 장치가 당해 지정 무선 장치와 일치하는 유형의 무선 장치의 이례적인 신호 송신 특성을 나타내는 가능성의 측정치의 결정이 선택된 백분위수에 대응하는 제1 거리(i)와 지정 무선 장치와 일치하는 유형의 무선 장치의 신호 송신 범위의 경험적 측정치(ii)와의 비교를 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 137에 있어서, 지정 무선 장치가 제1 식별자를 구비하며, 제1 식별자와 제2 지정 무선 장치와 연계된 제2 식별자와의 비교를 근거로 하여, 제2 지정 무선 장치가 제2 지정 무선 장치와 일치하는 유형의 무선 장치의 이례적인 신호 송신 특성을 나타내는 제2 가능성의 측정치를 결정함을 추가로 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 137에 있어서, 지정 무선 장치가 식별자를 구비하며, 참조 데이터베이스에서, 식별자를 가능성의 측정치의 표시와 연계시킴을 추가로 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 137에 있어서, 지정 무선 장치가 WiFi 가능형 액세스 포인트인, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 137에 있어서, 지정 무선 장치가 이동형 전화기 송수신기 장치인, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 청구항 137에 있어서, 집합 중 또 다른 무선 장치인 기준 지점에 대하여, 집합의 또 다른 무선 장치가 WiFi 가능형 액세스 포인트 및 이동형 전화기 송수신기 장치 중 적어도 하나인, 가능성의 측정치를 결정하는 방법.
- 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때, 컴퓨터 시스템이,
지정 무선 장치와 연계된 하나 이상의 기준 지점의 집합을 결정하도록 하고(여기서, 하나 이상의 기준 지점은 지정 무선 장치로부터의 신호가 검출된 지리적 위치(i) 및 지정 무선 장치로부터의 신호가 수신기에 의해 검출된 선택된 시간 주기 이내에 수신기에 의해 역시 검출된 신호가 온 또 다른 무선 장치(ii) 중 적어도 하나이다),
집합의 기준 지점의 공간적 분포의 통계적 측정치를 결정하도록 하며,
통계적 측정치를 근거로 하여, 지정 무선 장치가 지정 무선 장치와 일치하는 유형의 무선 장치의 이례적인 신호 송신 특성을 나타내는 가능성의 측정치를 결정하도록 하는 명령을 포함하는 컴퓨터 판독형 매체를 포함하는, 지정 무선 장치가 지정 무선 장치와 일치하는 유형의 무선 장치의 이례적인 신호 송신 특성을 나타내는 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템. - 청구항 156에 있어서, 가능성의 측정치가 이진 결정인, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 156에 있어서, 가능성의 측정치가 확률인, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 156에 있어서, 기준 지점의 공간적 분포의 통계적 측정치를 결정하도록 하는 명령이 기준 지점과 연계된 추정 지리적 위치를 포함하는 가장 작은 기하학적 도형의 영역을 추정하도록 하는 명령을 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 156에 있어서,
각각의 기준 지점을, 기준 지점의 지리적 위치의 추정치의 정확도의 상대적 측정치에 대응하는 신뢰도와 연계시키는 명령을 추가로 포함하고,
지정 무선 장치와 연계된 하나 이상의 기준 지점의 집합을 결정하도록 하는 명령이 임계치 값보다 큰 신뢰도 값을 갖는 기준 지점만 집합에 포함시키는 명령을 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템. - 청구항 156에 있어서, 지정 무선 장치가 당해 지정 무선 장치와 일치하는 유형의 무선 장치의 이례적인 신호 송신 특성을 보일 가능성의 측정치를 결정하도록 하는 명령이, 지정 무선 장치와 일치하는 유형의 무선 장치의 신호 송신 범위의 경험적 측정치를 추가로 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 156에 있어서, 집합의 기준 지점의 공간적 분포의 통계적 측정치를 결정하도록 하는 명령이 지정 무선 장치와 집합의 적어도 하나의 기준 지점 간의 추정 거리를 결정하도록 하는 명령을 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 162에 있어서, 지정 무선 장치가 당해 지정 무선 장치와 일치하는 유형의 무선 장치의 이례적인 신호 송신 특성을 보일 가능성의 측정치를 결정하도록 하는 명령이 지정 무선 장치와 집합의 기준 지점 사이의 거리(i)와 지정 무선 장치와 일치하는 유형의 무선 장치의 신호 송신 범위의 경험적 측정치(ii)와의 비교를 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 162에 있어서,
또 다른 무선 장치인 기준 지점에 대해, 또 다른 무선 장치 각각이 집합의 또 다른 무선 장치를, 또 다른 무선 장치와 일치하는 유형의 무선 장치의 이례적인 신호 송신 특성을 보일 가능성의 측정치와 연계시키는 명령을 추가로 포함하며,
지정 무선 장치와 연계된 하나 이상의 기준 지점의 집합을 결정하도록 하는 명령이, 또 다른 무선 장치가 또 다른 무선 장치와 일치하는 유형의 무선 장치의 이례적인 신호 송신 특성을 보일 가능성의 연계된 측정치가 임계치 이하인 또 다른 무선 장치만 집합에 포함시키는 명령을 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템. - 청구항 162에 있어서, 지정 무선 장치와 집합의 적어도 하나의 기준 지점 간의 추정 거리를 결정하도록 하는 명령이 적어도 하나의 기준 지점과 연계된 지리적 위치를 근거로 하고, 지리적 위치에서 검출된 신호와 연계된 수신 신호 강도 값을 추가로 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 162에 있어서, 지정 무선 장치가 WiFi 가능형 액세스 포인트인, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 162에 있어서, 지정 무선 장치가 이동형 전화기 송수신기 장치인, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 156에 있어서, 집합의 기준 지점의 공간적 분포의 통계적 측정치를 결정하도록 하는 명령이 지정 무선 장치와 이에 대응하는 집합 내 복수의 기준 지점 사이의 복수의 추정 거리를 결정하도록 하는 명령 및 복수의 추정 거리 중에서 선택된 백분위수에 대응하는 제1 거리를 결정하도록 하는 명령을 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 168에 있어서, 지정 무선 장치가 당해 지정 무선 장치와 일치하는 유형의 무선 장치의 이례적인 신호 송신 특성을 나타내는 가능성의 측정치를 결정하도록 하는 명령이 선택된 백분위수에 대응하는 제1 거리(i)와 지정 무선 장치와 일치하는 유형의 무선 장치의 신호 송신 범위의 경험적 측정치(ii)와의 비교를 근거로 하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 156에 있어서, 지정 무선 장치가 제1 식별자를 구비하며, 상기 컴퓨터 판독형 매체는, 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때 상기 컴퓨터 시스템으로 하여금, 제2 지정 무선 장치가 제2 지정 무선 장치와 일치하는 유형의 무선 장치의 이례적인 신호 송신 특성을 보일 제2 가능성의 측정치를, 제1 식별자와 제2 지정 무선 장치와 연계된 제2 식별자와의 비교를 근거로 하여 결정하도록 하는 명령을 추가로 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 156에 있어서, 지정 무선 장치는 식별자를 구비하며, 컴퓨터 판독형 매체가, 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때, 컴퓨터 시스템이, 참조 데이터베이스에서, 식별자와 가능성의 측정치의 표시를 연계시키도록 하는 명령을 추가로 포함하는, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 156에 있어서, 지정 무선 장치가 WiFi 가능형 액세스 포인트인, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 156에 있어서, 지정 무선 장치가 이동형 전화기 송수신기 장치인, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
- 청구항 156에 있어서, 집합 중 또 다른 무선 장치인 기준 지점에 대하여, 집합의 또 다른 무선 장치가 WiFi 가능형 액세스 포인트 및 이동형 전화기 송수신기 장치 중 적어도 하나인, 가능성의 측정치를 결정하기 위한 시스템.
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