KR20130142309A - 전자장치에서 의미적 위치 인식 방법 및 장치 - Google Patents

전자장치에서 의미적 위치 인식 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR20130142309A
KR20130142309A KR1020120065418A KR20120065418A KR20130142309A KR 20130142309 A KR20130142309 A KR 20130142309A KR 1020120065418 A KR1020120065418 A KR 1020120065418A KR 20120065418 A KR20120065418 A KR 20120065418A KR 20130142309 A KR20130142309 A KR 20130142309A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
place
devices
location
network information
signal strength
Prior art date
Application number
KR1020120065418A
Other languages
English (en)
Other versions
KR101895455B1 (ko
Inventor
송문배
노동현
민경섭
Original Assignee
삼성전자주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성전자주식회사 filed Critical 삼성전자주식회사
Priority to KR1020120065418A priority Critical patent/KR101895455B1/ko
Priority to US13/916,056 priority patent/US20130339383A1/en
Priority to EP13172152.4A priority patent/EP2677337B1/en
Priority to CN201310243357.8A priority patent/CN103517209B/zh
Publication of KR20130142309A publication Critical patent/KR20130142309A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101895455B1 publication Critical patent/KR101895455B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W64/00—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9537—Spatial or temporal dependent retrieval, e.g. spatiotemporal queries
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S11/00—Systems for determining distance or velocity not using reflection or reradiation
    • G01S11/02—Systems for determining distance or velocity not using reflection or reradiation using radio waves
    • G01S11/06—Systems for determining distance or velocity not using reflection or reradiation using radio waves using intensity measurements
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • G01S5/02—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves
    • G01S5/0252—Radio frequency fingerprinting
    • G01S5/02521—Radio frequency fingerprinting using a radio-map
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02—Services making use of location information
    • H04W4/023—Services making use of location information using mutual or relative location information between multiple location based services [LBS] targets or of distance thresholds
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02—Services making use of location information
    • H04W4/029—Location-based management or tracking services
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W84/00—Network topologies
    • H04W84/02—Hierarchically pre-organised networks, e.g. paging networks, cellular networks, WLAN [Wireless Local Area Network] or WLL [Wireless Local Loop]
    • H04W84/10—Small scale networks; Flat hierarchical networks
    • H04W84/12—WLAN [Wireless Local Area Networks]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W88/00—Devices specially adapted for wireless communication networks, e.g. terminals, base stations or access point devices
    • H04W88/02—Terminal devices
    • H04W88/06—Terminal devices adapted for operation in multiple networks or having at least two operational modes, e.g. multi-mode terminals

Abstract

위치인식방법은, 제1 네트워크 정보를 기반으로, 위치정보를 포함하는 데이터베이스 내에서 위치검색 대상을 결정하는 과정과, 제2 네트워크 정보를 기반으로, 상기 설정된 위치검색 대상 중 적어도 하나 이상의 장소를 선택하는 과정과, 상기 선택된 적어도 하나 이상의 장소에 대해 제1 신호 세기와 제2 신호 세기를 이용하여, 상대적 거리를 측정하는 과정과, 상기 상대적 거리를 기반으로, 상기 선택된 적어도 하나 이상의 장소를 현재 위치로 인식하는 과정을 포함하여, 다양한 개인화 서비스 시나리오를 사용자에게 제공할 수 있다.

Description

전자장치에서 의미적 위치 인식 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR PROVIDING SEMANTIC LOCATION IN ELECTRONIC DEVICE}
본 발명은 일반적으로 전자장치에 관한 것으로, 특히 전자장치에서 의미적 위치 인식을 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
이동통신 기술의 발달과 더불어 다양한 통신망에서 이동 단말의 위치를 계산하는 기술과 사용자 위치정보를 이용한 다양한 서비스를 제공하는 콘텐츠가 개발되고 있다.
종래기술의 경우, 무선망을 이용한 위치인식 방법은 주로 WiFi AP나 기지국 혹은 셀 타워(cell tower)를 이용하는 방식으로 나눌 수 있다. 기지국을 이용하는 기술은 전파도달 시간을 이용하는 TOD(time-of-arrival) 방식, 전파도달 각을 이용하는 AOA(angle-of-arrival) 방식, 그리고 전파도달 시간차이를 이용하는 TDOA(time-of-difference-of-arrival) 방식이 사용된다. WiFi AP를 이용하는 위치인식 방식은 신호 세기(RSSI: received signal strength indicator)를 이용한다.
하지만, 종래의 기술에서 위치정보는 위도, 경도, 고도 등의 좌표 정보 혹은 주소와 같이 객관적인 정보일 뿐, 사용자에게 의미있는 위치 혹은 개인화된 위치(예: '집', '사무실', '차' 와 같이 사용자에 따라 변경될 수 있는 위치정보)를 제공하지 않는다.
따라서, 의미적 위치(semantic location)를 인식하고, 이를 이용해서 보다 개인화된 서비스를 제공하기 위한 방법 및 장치가 필요하다.
본 발명의 목적은 전자장치의 의미적 위치인식을 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 발명의 다른 목적은 전자장치의 의미적 위치 정보를 생성하기 위한 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 의미적 위치를 이용하는 위치인식 응용(location-aware application)을 제공하기 위한 방법 및 장치를 제공함에 있다.
상기한 목적들을 달성하기 위한 본 발명의 제 1 견지에 따르면, 제1 네트워크 정보를 기반으로, 위치정보를 포함하는 데이터베이스 내에서 위치검색 대상을 결정하는 과정과, 제2 네트워크 정보를 기반으로, 상기 설정된 위치검색 대상 중 적어도 하나 이상의 장소를 선택하는 과정과, 상기 선택된 적어도 하나 이상의 장소에 대해 제1 신호 세기와 제2 신호 세기를 이용하여, 상대적 거리를 측정하는 과정과, 상기 상대적 거리를 기반으로, 상기 선택된 적어도 하나 이상의 장소를 현재 위치로 인식하는 과정을 포함한다. 상기 제1 신호 세기는 상기 데이터베이스 내 기저장된 상기 선택된 장소에 대응하는 디바이스의 신호 세기이고, 상기 제2 신호 세기는 현재 검색된 상기 선택된 장소에 대응하는 디바이스의 신호 세기이다.
상기한 목적들을 달성하기 위한 본 발명의 제 2 견지에 따르면, 하나 이상의 프로세서; 메모리; 및 상기 메모리에 저장되어 있으며 상기 하나 이상의 프로세서에 의하여 실행되도록 구성되는 하나 이상의 프로그램을 포함하는 전자 장치로서, 상기 프로그램은, 제1 네트워크 정보를 기반으로, 위치정보를 포함하는 데이터베이스 내에서 위치검색 대상을 결정하고, 제2 네트워크 정보를 기반으로, 상기 설정된 위치검색 대상 중 적어도 하나 이상의 장소를 선택하고, 상기 선택된 적어도 하나 이상의 장소에 대해 제1 신호 세기와 제2 신호 세기를 이용하여, 상대적 거리를 측정하고, 상기 상대적 거리를 기반으로, 상기 선택된 적어도 하나 이상의 장소를 현재 위치로 인식하는 명령어를 포함한다. 상기 제1 신호 세기는 상기 데이터베이스 내 기저장된 상기 선택된 장소에 대응하는 디바이스의 신호 세기이고, 상기 제2 신호 세기는 현재 검색된 상기 선택된 장소에 대응하는 디바이스의 신호 세기이다.
상술한 바와 같이, 본 발명에서는 좌표기반의 위치정보가 아닌 사용자에게 실제로 의미가 있는 위치정보를 획득하여 관리함으로써, 다양한 개인화 서비스 시나리오를 사용자에게 제공할 수 있다. 특히, 고층건물이나 지하 공간과 같은 실내 환경에 매우 적합하다.
또한, 콘텐츠 정보의 제공에 있어서, 좌표위치가 아닌 장소 카테고리(place category와 장소 라벨(place label)로 구성된 의미적 위치이다. 따라서, 의미적 위치정보는 애플리케이션에 전달되어, 현재 사용자가 "Home"인지, "Work"인지, 혹은 여타의 장소인지 파악할 수 있다. 이를 바탕으로 다양한 개인화 서비스가 가능하다.
예를 들어, 집에서 듣는 음악, 차에서 듣는 음악을 구분해서 자동으로 재생시켜 주거나, 무실에 도착하면, 오늘 업무 목록을 자동으로 보여 주는 일정관리(Calendar) 서비스 등을 수행할 수 있다. 또한 장소 카테고리를 세분화하거나, 애플리케이션이 결정하도록 확장하면 보다 상황인식(context-aware) 서비스가 가능하다. 예를 들어, "Movie" place에서는 "영화를 본다", "Cafe" place에서는 "커피를 마신다" 혹은 "친구를 만난다"의 콘텐츠를 추출할 수 있다.
실내환경 및 이동 환경에서 있어서, 위치좌표에 기반한 종래의 위치인식 기술은 고도 정보가 부정확하거나 혹은 획득하기 어렵다. 따라서, 고층건물이나 지하와 같은 공간에서의 위치 서비스의 경우, 종래의 좌표기반 기술은 층간 구분이 명확하지 못하는 위치 인식 오류를 발생시킨다. 본 발명의 경우, 무선장치의 신호를 기반하여 층간을 명확히 구분할 수 있으므로, 실내 위치 인식에 보다 적합하며 인식 정확도도 뛰어나다.
또한, 관심대상이 이동하는 경우에 본 발명은 보다 적응적으로 대응할 수 있다. 예를 들어, 자주이용하는 카페가 이사를 한 경우라면, 종래의 기술은 이전 위치를 알려주기 때문에 위치 인식에 실패한다. 하지만, 본 발명에서는 무선장치의 신호 세기가 유사한 조건이라면 동일한 장소로 인식할 수 있어서 새로운 카페위치를 정확히 인식할 수 있다. 이뿐만 아니라, 버스와 같은 대중교통 수단에 AP가 설치된 경우에도 이동 중에도 동일한 장소(예, Transportation/"3001번 출근버스"와 같은 형태)로 인식할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 의미적 위치 정보를 제공하기 위한 시나리오를 도시하고 있다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 전자장치를 도시하고 있다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 의미적 장소 정보를 추가하기 위한 흐름도를 도시하고 있다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 전자장치에서 의미적 장소를 인식하기 위한 흐름도를 도시하고 있다.
도 5 (a) 내지 (d)는 본 발명의 실시 예에 따른 의미적 장소를 입력하기 위한 사용자 인터페이스를 도시하고 있다.
도 6 (a) 내지 (b)는 본 발명의 실시 예에 따른 의미적 장소를 지도에 표시하는 예를 도시하고 있다.
도 7 (a) 내지 (c)는 본 발명의 실시 예에 따른 의미적 위치 인식을 위한 사용자 인터페이스를 도시하고 있다.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면의 참조와 함께 상세히 설명한다. 그리고, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단된 경우 그 상세한 설명은 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
이하, 본 발명은 전자장치에서 의미적 위치 인식 방법 및 장치에 관해 설명하기로 한다.
본 발명은 무선망을 이용한 의미적 위치(semantic location) 인식에 관한 것이다. 본 발명에서의 의미적 위치 정보(semantic location)이란 위도, 경도, 고도 등의 좌표 정보 혹은 주소와 같이 객관적인 정보가 아닌, 사용자 관점의 주관적이며 개인화된 위치정보이다. 의미적 위치 정보는 개인의 집이나, 친한 친구의 집, 사무실 등의 고정적인 장소일 수도 있으며, 자주 이용하는 버스 혹은 자동차와 같이 이동 가능한 대상일 수도 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 의미적 위치 정보를 제공하기 위한 시나리오를 도시하고 있다.
상기 도 1을 참조하면, 각 애플리케이션(100)은 사용자에 의해 정의된 장소(110)에 대한 정보를 이용하여, 위치인식(location-aware) 서비스를 사용자에게 제공한다. 사용자에 의해 정의된 장소(110)에 대한 정보는 네트워크와 관련된 정보를 기반으로 장소 데이터베이스에 저장관리된다. 그리고, 장소 데이터베이스는 여러 장소 중 조건에 부합하는 장소가 선택될 시, 선정된 의미적 위치 정보(예: 홈, 레스토랑, 사무실, 차)는 애플리케이션에 이벤트 형태로 제공된다.
네트워크 정보는 셀룰러 네트워크, 무선랜, 블루투스, TCP/IP 등 다양한 프로토콜을 이용한 네트워크 정보가 결합하여 생성된다. 예를 들어, 셀룰러 네트워크 정보는 Cell ID, LAC(location area code), MNC(mobile network code), MCC (mobile country code) 정보 (하기 <표 1>)이고, 무선랜 네트워크 정보는 인접 AP에 대한 passive/active scanning을 통해 획득된 정보이고, 블루투스 네트워크 정보는 블루투스 장치에 대한 검색기능을 통해 획득된 정보이고, TCP/IP 프로토콜을 이용한 네트워크 정보는 IP 주소 등이 될 수 있다.
Cell Global Identity (CGI)
Cell ID LAC MMC MCC
Up to 5 digits Up to 5 digits 2-3 digits 3 digits
여기서, MCC, MNC, 그리고 LAC를 포함하는 LAI(Location Area Identification)는 단말기의 위치등록시 얻어진다. 상기 LAC는 동일 PLMN(Public Land Mobile Network)내에서 위치영역(location area)을 구분하는 2 옥텟(octet)의 코드이며, 동일 PLMN에서는 unique하다. 위치영역(Location Area: LA)은 단말의 페이징 단위이며 셀들의 집합이다. MCC는 국가 코드이고, MNC는 네트워크 코드이다. 그리고, 셀 식별자는 단말기가 네트워크 진입 혹은 재진입시 얻어진다.
장소 데이터베이스는 사용자가 관심이 있는 위치(이하 의미적 위치(semantic location)라 칭함)에 대한 저장소이며, 각 의미적 위치는 place id, place category, place label과 함께 네트워크 정보와 연결된다. 또한, 각 의미적 위치가 적용될 시간범위(즉, 사용자가 해당 의미적 위치에서 활동하는 시간)를 start time/end time이 추가로 포함될 수 있다. 또한, 의미적 위치에 대한 정보는 셀룰러 네트워크 정보 외에, WiFi AP, 블루투스, IP 네트워크 등에서 획득한 정보(이하 근거리 네트워크 정보라 칭함)를 더 포함할 수 있다. 이하, WiFi AP를 기반하여 설명하기로 한다, 이때, 근거리 네트워크 정보는 각 AP의 MAC 주소와 신호 세기(Received Signal Strength Indicator: RSSI)등이 될 수 있다(하기 표 2 참조).
구현에 따라, 각 의미적 위치가 적용될 시간범위는 추가로 요일별/날짜별/월간으로 정의할 수 있다.
셀룰러 네트워크 정보(예: MCC, MNC, LAC 등등) 비해 근거리 네트워크 정보는 주기적으로 갱신되어 최신상태를 유지한다. 이러한 주기적 갱신을 통해서 동적으로 변화하는 물리적인 상황에 적응적으로 반응할 수 있다.
여기서, Place id는 장소 식별자로서 역할이며, place label은 사용자가 입력한 일련의 문자열이다. Place category는 장소의 카테고리를 의미한다. 예를 들어, 장소의 카테고리는 "Home", "Work", "Shopping", "Car", "Cafe" 등이 될 수 있다. 하기 <표 2>는 장소 데이터베이스 예이다.
place ID place category place label Cell Global Identity (CGI) Start time End time AP1 AP2 ... APn
Cell ID LAC MNC MCC
place 1 Home "집" cid1 lac1 mnc1 mcc1 <ap11, rssi> ...
Place 2 Office "사무실" cid2 lac2 mnc2 mcc2 <ap21, rssi> ...
place 3 Cafe "별다방" cid3 lac2 mnc3 mcc3 <ap31, rssi> ...
place 4 Cafe "콩다방" null null null null <ap41, rssi> ...
구현에 따라, 우편번호(zipcode), 지역코드, 건물 명칭, 층수와 같은 메타정보가 장소 데이터베이스에 기록될 수 있다.
한편, 셀룰러 네트워크 정보인 CGI(Cell Global Identity)는 <표 1>과 같이 Cell ID, LAC, MNC, MCC으로 세분화된다. CGI 값이 "null"인 경우는 해당 장소(혹은 의미적 위치)가 물리적으로 이동 가능한 경우를 의미한다.
하기 <표 2>과 같이 장소 데이터베이스는 사용자가 관심 있는 영역에 대한 집합소이며, 하기 도 6(b)과 같이 지도에 표시될 수 있다.
또한, 주기적 혹은 비주기적으로 하기 도 4의 절차를 수행하면서 매 시각의 의미적 위치(semantic location)를 결정하고, 근거리 네트워크 정보를 최신으로 갱신한다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 전자장치를 도시하고 있다.
전자장치는, 휴대용 전자장치(portable electronic device)일 수 있으며, 휴대용 단말기(portable terminal), 이동 전화(mobile phone), 이동 패드(mobile pad), 미디어 플레이어(media player), 태블릿 컴퓨터(tablet computer), 핸드헬드 컴퓨터(handheld computer) 또는 PDA(Personal Digital Assistant)와 같은 장치일 수 있다. 또한, 이러한 장치들 중 두 가지 이상의 기능을 결합한 장치를 포함하는 임의의 휴대용 전자 장치일 수도 있다.
상기 도 2를 참조하면, 전자장치는 제어기(200), 스피커/마이크로폰(210), 카메라(220), GPS 수신기(230), RF 처리기(240), 센서모듈(250), 터치스크린(260), 터치스크린 제어기(265), 외부 메모리(270)를 포함하여 구성된다.
제어기(200)는, 인터페이스(201), 하나 이상의 프로세서(202, 203) 그리고 내부 메모리(204)를 포함할 수 있다. 경우에 따라서는, 제어기(200) 전체를 프로세서로 칭하기도 한다. 인터페이스(201), 애플리케이션 프로세서(202), 통신 프로세서(203), 내부 메모리(204)는 별개의 구성요소일 수 있거나 하나 이상의 집적화된 회로에 집적화될 수 있다.
애플리케이션 프로세서(202)는 여러 가지의 소프트웨어 프로그램을 실행하여 전자장치를 위한 여러 기능을 수행하고 통신 프로세서(203)는 음성 통신 및 데이터 통신을 위한 처리 및 제어를 수행한다. 또한, 이러한 통상적인 기능에 더하여, 프로세서(202, 203)는 외부 메모리(270) 혹은 내부 메모리(204)에 저장되어 있는 특정한 소프트웨어 모듈(명령어 세트)을 실행하여 그 모듈에 대응하는 특정한 여러 가지의 기능을 수행하는 역할도 한다. 즉, 프로세서(202, 203)는 외부 메모리(270) 또는 내부 메모리(204)에 저장된 소프트웨어 모듈들과 연동하여 본 발명의 실시 예의 방법을 수행한다.
본 발명의 의미적 장소 정보를 추가하기 위한 실시 예에서, 애플리케이션 프로세서(102)가 사용자로부터 장소 카테고리(place category), 장소 라벨(Place label), 입력 장소가 고정적인지 혹은 이동 가능한지에 대한 여부, 그리고 입력 장소가 적용될 시간범위인 시작시점/종료시점(start time/end time)을 입력받는다(하기 도 5(b) 참조). 그리고, 입력 장소가 고정적인지를 판단하고, 현재 셀룰러 네트워크 정보(섹 식별자(cell ID), LAC(Location Area Code), MCC(Mobile Country Code), MNC(Mobile Network Code))를 획득한다(상기 <표 1> 참조).
또한, 근거리 무선통신 모듈(예: 무선랜, NFC(near field communication), 블루투스, 적외선 통신 등등)을 동작시켜 인접한 AP(Access Point) 혹은 디바이스를 스캔한 후, 신호 세기(Received Signal Strength Indicator: RSSI) 기준으로 내림차순으로 정렬한다(하기 도 5(c) 참조). 그리고 정렬된 리스트에서 상위 n개를 선정한 후, 후처리를 수행하여 장소 데이터베이스에 새로운 장소를 추가한다. 후처리 예는, RSSI 값이 너무 낮거나, 높은 경우 적당한 값으로 변환한다. 또는 사용자가 선호하는 AP에 높은 RSSI 값을 임의로 설정할 수 있다. 예를 들어, RSSI_Max*25% 보다 작은 RSSI 값을 RSSI_Max로 치환하거나 RSSI_Max*90%보다 큰 RSSI를 RSSI_Max로 치환한다.
본 발명의 의미적 장소를 인식하기 위한 실시 예에서, 애플리케이션 프로세서(102)가 현재시각에 적용될 장소가 존재할 시, 검색대상을 공집합으로 초기화하고, 현재 시각의 네트워크 정보를 획득하고, 장소 데이터베이스 내에 이동 가능한 장소(즉, 네트워크 정보가 "null"인 장소)가 존재하는지 검색하고, 장소 데이터베이스 내에 이동 가능한 장소가 존재한다면, 검색대상에 CGI="null"인 경우를 추가하고, 장소 데이터베이스 내에 이동 가능한 장소가 존재하지 않는다면, 장소 데이터베이스 내에 네트워크 정보가 현재 네트워크 정보(cgi_now)인 장소가 존재하는지 확인하고, 장소 데이터베이스 내에 네트워크 정보가 cgi_now인 장소가 존재하는 경우, 검색대상에 CGI=cgi_now인 경우를 추가하고, 근거리 무선통신모듈(예: 무선랜, NFC(near field communication), 블루투스 등등)을 동작시켜 인접한 AP(Access Point)들 혹은 인접 디바이스들을 스캔하고, 검색대상 장소에서 인접한 AP 혹은 디바이스들을 하나도 포함하지 않거나 현재시각에 적용되지 않는 장소는 거리측정이 불필요하므로 검색대상에서 제외하고, 남아있는 대상장소들과 인접한 AP들간의 신호 세기 거리를 측정하고, 측정된 상대적 거리가 min_threshold보다 작을 경우, 장소를 의미적 위치로 인식한다(하기 도 7(a) 참조). 결정된 의미적 위치정보(semantic location)를 애플리케이션과 시스템 내 모듈에 전달하고, 사용자 인터페이스를 통해 알리고, 측정된 거리가 min_threshold와 max_threshold 사이일 경우, 사용자에게 의미적 위치 판단을 요청하고(하기 도 7(b) 참조), threshold를 조정한다.
또한, 위에서 언급한, 그리고 이하에서 언급할, 본 발명에 따른 전자장치의 다양한 기능들은 하나 이상의 프로세싱(processing) 및/또는 애플리케이션 특정 집적 회로(ASIC, Application Specific Integrated circuit)를 포함하는 하드웨어 및/또는 소프트웨어 및/또는 이들의 결합으로 실행될 수 있다.
한편, 다른 프로세서(도시하지 않음)는 하나 이상의 데이터 프로세서, 이미지 프로세서, 또는 코덱을 포함할 수 있다. 데이터 프로세서, 이미지 프로세서 또는 코덱은 별도로 구성할 수도 있다. 또한, 서로 다른 기능을 수행하는 여러 개의 프로세서로 구성될 수도 있다. 인터페이스(201)는 전자장치의 터치 스크린 제어기(265) 및 외부 메모리(270)에 연결시킨다.
센서모듈(250)은 인터페이스(201)에 결합되어 여러 가지 기능을 가능하게 할 수 있다. 예를 들어, 움직임 센서 및 광센서가 인터페이스(201)에 결합되어 각각 전자 장치의 움직임 감지 및 외부로부터의 빛 감지를 가능하게 할 수 있다. 이외에도, 위치측정 시스템, 온도센서 또는 생체 센서 등과 같은 기타 센서들이 인터페이스(250)에 연결되어 관련 기능들을 수행할 수 있다.
카메라(220)는 인터페이스(201)를 통해 센서모듈(250)과 결합하여, 사진 및 비디오 클립 레코딩과 같은 카메라 기능을 수행할 수 있다.
RF 처리기(240)는 통신 기능이 수행된다. 예를 들어, 통신 프로세서(203)의 제어하에 RF 신호를 기저대역 신호로 변환하여 통신 프로세서(203)로 제공하거나 통신 프로세서(203)로부터의 기저대역 신호를 RF 신호로 변환하여 송신한다. 여기서, 통신 프로세서(203)는 다양한 통신방식에 기저대역신호를 처리한다. 예를 들어, 통신방식은, 이들에 한정하지는 않지만, GSM(Global System for Mobile Communication) 통신방식, EDGE(Enhanced Data GSM Environment) 통신방식, CDMA(Code Division Multiple Access) 통신방식, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access) 통신방식, LTE(Long Term Evolution) 통신방식, OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 통신방식, Wi-Fi(Wireless Fidelity) 통신방식, WiMax 통신방식 또는/및 Bluetooth 통신방식을 포함할 수 있다.
스피커/마이크로폰(210)은 음성 인식, 음성 복제, 디지털 레코딩(recording) 및 전화 기능과 같은 오디오 스트림의 입력과 출력을 담당할 수 있다. 즉, 스피커/마이크로폰(110)은 음성신호를 전기신호로 변환하거나 전기신호를 음성신호로 변환한다. 도시하지 않았지만, 탈부착 가능한(attachable and detachable) 이어폰(ear phone), 헤드폰(head phone) 또는 헤드셋(head set)이 외부포트를 통해 전자장치에 연결될 수 있다.
터치스크린 제어기(265)는 터치 스크린(260)에 결합될 수 있다. 터치 스크린(260) 및 터치 스크린 제어기(265)는, 이하에 한정되지는 않지만, 터치 스크린(260)과의 하나 이상의 접촉점을 결정하기 위한 용량성, 저항성, 적외선 및 표면 음향파 기술들뿐만 아니라 기타 근접 센서 배열 또는 기타 요소들을 포함하는 임의의 멀티 터치 감지 기술을 이용하여 접촉 및 움직임 또는 이들의 중단을 검출할 수 있다.
터치스크린(260)은 전자장치와 사용자 사이에 입력/출력 인터페이스를 제공한다. 즉, 터치스크린(260)은 사용자의 터치 입력을 전자장치에 전달한다. 또한 전자 장치로부터의 출력을 사용자에게 보여주는 매개체이다. 즉, 터치스크린은 사용자에게 시각적인 출력을 보여준다. 이러한 시각적 출력(visual output)은 텍스트(text), 그래픽(graphic), 비디오(video)와 이들의 조합의 형태로 나타난다.
본 발명에서, 전자장치가 의미적 위치 정보를 해당 애플리케이션을 통해 출력할 때, 스크린을 통해서 할 수 있다. 이러한 스크린은 또한, 터치 입력을 처리하는 터치스크린일 수 있다.
터치스크린(260)은 여러 가지 디스플레이가 사용될 수 있다. 예를 들면, 이에 한정하지는 않지만, LCD(liquid crystal display), LED(Light Emitting Diode), LPD(light emitting polymer display), OLED(Organic Light Emitting Diode), AMOLED(Active Matrix Organic Light Emitting Diode) 또는 FLED(Flexible LED)를 사용할 수 있다.
GPS 수신기(230)는 인공위성으로부터 받은 신호를 위치, 속도, 시간 등의 정보로 변환한다. 예를 들어, 위성과 GPS 수신기간 거리는 빛의 속도와 신호도달 시간을 곱하면 계산되며, 3개 위성의 정확한 위치와 거리를 구하여 공지된 삼각측량의 원리로 전자장치의 위치를 측정한다.
외부 메모리(270) 혹은 내부 메모리(204)는 하나 이상의 자기 디스크 저장 장치와 같은 고속 랜덤 액세스 메모리 및/또는 비휘발성 메모리, 하나 이상의 광 저장 장치 및/또는 플래시 메모리(예컨대, NAND, NOR)를 포함할 수 있다.
외부 메모리(270) 혹은 내부 메모리(204)는 소프트웨어를 저장한다. 소프트웨어 구성요소는 운영 체제(operating system) 소프트웨어 모듈, 통신 소프트웨어 모듈, 그래픽 소프트웨어 모듈, 사용자 인터페이스 소프트웨어 모듈 및 MPEG 모듈, 카메라 소프트웨어 모듈, 하나 이상의 애플리케이션 소프트웨어 모듈 등을 포함한다. 또한, 소프트웨어 구성요소인 모듈은 명령어들의 집합으로 표현할 수 있으므로, 모듈을 명령어 세트(instruction set)라고 표현하기도 한다. 모듈은 또한 프로그램으로 표현하기도 한다.
운영 체제 소프트웨어는 일반적인 시스템 동작(system operation)을 제어하는 여러 가지의 소프트웨어 구성요소를 포함한다. 이러한 일반적인 시스템 작동의 제어는, 예를 들면, 메모리 관리 및 제어, 저장 하드웨어(장치) 제어 및 관리, 전력 제어 및 관리 등을 의미한다. 이러한 운영 체제 소프트웨어는 여러 가지의 하드웨어(장치)와 소프트웨어 구성요소(모듈) 사이의 통신을 원활하게 하는 기능도 수행한다.
통신 소프트웨어 모듈은, RF 처리기(240)를 통해 컴퓨터, 서버 및/또는 휴대용 단말기 등 다른 전자 장치와 통신을 가능하게 할 수 있다. 그리고, 통신 소프트웨어 모듈은, 해당 통신방식에 해당하는 프로토콜 구조로 구성된다.
그래픽 소프트웨어 모듈은 터치스크린(260) 상에 그래픽을 제공하고 표시하기 위한 여러 가지 소프트웨어 구성요소를 포함한다. 그래픽(graphics)이란 용어는 텍스트(text), 웹 페이지(web page), 아이콘(icon), 디지털 이미지(digital image), 비디오(video), 애니메이션(animation) 등을 포함하는 의미로 사용된다.
사용자 인터페이스 소프트웨어 모듈은 사용자 인터페이스에 관련한 여러 가지 소프트웨어 구성요소를 포함한다. 사용자 인터페이스의 상태가 어떻게 변경되는지 또는 사용자 인터페이스 상태의 변경이 어떤 조건에서 이루어지는지 등에 대한 내용을 포함한다.
카메라 소프트웨어 모듈은 카메라 관련 프로세스 및 기능들을 가능하게 하는 카메라 관련 소프트웨어 구성요소를 포함한다. 애플리케이션 모듈은 브라우저(browser), 이메일(email), 즉석 메시지(instant message), 워드 프로세싱(word processing), 키보드 에뮬레이션(keyboard emulation), 어드레스 북(address book), 접촉 리스트(touch list), 위짓(widget), 디지털 저작권 관리(DRM, Digital Right Management), 음성 인식(voice recognition), 음성 복제, 위치 결정 기능(position determining function), 위치기반 서비스(location based service) 등을 포함한다. 메모리(270, 204)는 위에서 기술한 모듈 이외에 추가적인 모듈(명령어들)을 포함할 수 있다. 또는, 필요에 따라, 일부의 모듈(명령어들)을 사용하지 않을 수 있다.
본 발명에 관련하여, 애플리케이션 모듈은 의미적 위치를 생성하기 위한 명령어들(하기 도 3 참조)과 의미적 위치를 갱신하기 위한 명령어들(하기 도 4 참조)을 포함한다. 또한, 본 발명에 더하여, 외부 메모리(270) 혹은 내부 메모리(204)는 상기 <표 2>와 같은 장소 데이터베이스를 저장한다.
본 발명의 의미적 장소 정보를 추가하기 위한 실시 예에 따른 명령어는, 사용자로부터 장소 카테고리(Place category), 장소 라벨(Place label), 입력 장소가 고정적인지 혹은 이동 가능한지에 대한 여부, 그리고 입력 장소가 적용될 시간범위인 시작시점/종료시점(start time/end time)을 입력받고, 입력 장소가 고정적인지를 판단하고, 현재 셀룰러 네트워크 정보(섹 식별자(cell ID), LAC(Location Area Code), MCC(Mobile Country Code), MNC(Mobile Network Code))를 획득한다(상기 <표 1> 참조). 그리고 근거리 무선통신 모듈(예: 무선랜, NFC(near field communication), 블루투스, 적외선 통신 등등)을 동작시켜 인접한 AP(Access Point) 혹은 디바이스를 스캔한 후, 신호 세기(Received Signal Strength Indicator: RSSI) 기준으로 내림차순으로 정렬한다(하기 도 5(c) 참조). 또한, 정렬된 리스트에서 상위 n개를 선정한 후, 310단계에서 후처리를 수행하여 장소 데이터베이스에 새로운 장소를 추가한다.
본 발명의 의미적 장소를 인식하기 위한 실시 예에 따른 명령어는, 현재시각에 적용될 장소가 존재할 시, 검색대상을 공집합으로 초기화하고, 현재 시각의 네트워크 정보를 획득하고, 장소 데이터베이스 내에 이동 가능한 장소(즉, 네트워크 정보가 "null"인 장소)가 존재하는지 검색하고, 장소 데이터베이스 내에 이동 가능한 장소가 존재한다면, 검색대상에 CGI="null"인 경우를 추가하고, 장소 데이터베이스 내에 이동 가능한 장소가 존재하지 않는다면, 장소 데이터베이스 내에 네트워크 정보가 현재 네트워크 정보(cgi_now)인 장소가 존재하는지 확인하고, 장소 데이터베이스 내에 네트워크 정보가 cgi_now인 장소가 존재하는 경우, 검색대상에 CGI=cgi_now인 경우를 추가하고, 근거리 무선통신모듈(예: 무선랜, NFC(near field communication), 블루투스 등등)을 동작시켜 인접한 AP(Access Point)들 혹은 인접 디바이스들을 스캔하고, 검색대상 장소에서 인접한 AP 혹은 디바이스들을 하나도 포함하지 않거나 현재시각에 적용되지 않는 장소는 거리측정이 불필요하므로 검색대상에서 제외하고, 남아있는 대상장소들과 인접한 AP들간의 신호 세기 거리를 측정하고, 측정된 상대적 거리가 min_threshold보다 작을 경우, 장소를 의미적 위치로 인식한다(하기 도 7(a) 참조). 결정된 의미적 위치정보(semantic location)를 애플리케이션과 시스템 내 모듈에 전달하고, 사용자 인터페이스를 통해 알리고, 측정된 거리가 min_threshold와 max_threshold 사이일 경우, 사용자에게 의미적 위치 판단을 요청하고(하기 도 7(b) 참조), threshold를 조정한다.
또한, 위에서 언급한, 그리고 이하에서 언급할, 본 발명에 따른 전자장치의 다양한 기능들은 하나 이상의 프로세싱(processing) 및/또는 애플리케이션 특정 집적 회로(ASIC, Application Specific Integrated circuit)를 포함하는 하드웨어 및/또는 소프트웨어 및/또는 이들의 결합으로 실행될 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 의미적 장소 정보를 추가하기 위한 흐름도를 도시하고 있다.
상기 도 3을 참조하면, 전자장치는 300단계에서 사용자로부터 장소 카테고리(Place category), 장소 라벨(Place label), 입력 장소가 고정적인지 혹은 이동 가능한지에 대한 여부, 그리고 입력 장소가 적용될 시간범위인 시작시점/종료시점(start time/end time)을 입력받는다. 장소 카테고리의 경우, 미리 정의된 목록에서 선택하거나, 해당 장소 카테고리가 없을 경우 "None"으로 선택한다(하기 도 5(b) 참조). 구현에 따라 입력 장소가 적용될 시간범위는 추가로 요일 혹은 날짜로 정의될 수 있다.
이후, 전자장치는 302단계에서, 입력 장소가 고정적이면, 304단계로 진행하고, 반면 입력 장소가 고정적이지 않으면 즉, 이동이면 306단계로 진행한다.
전자장치는 304단계에서 현재 셀룰러 네트워크 정보(섹 식별자(cell ID), LAC(Location Area Code), MCC(Mobile Country Code), MNC(Mobile Network Code))를 획득한다(상기 <표 1> 참조). 상기 셀룰러 네트워크 정보는 단말기의 위치등록시 그리고 네트워크 진입/재진입시 기지국으로부터 얻어질 수 있는 정보이다.
이후, 전자장치는 306단계에서 근거리 무선통신 모듈(예: 무선랜, NFC(near field communication), 블루투스, 적외선 통신 등등)을 동작시켜 인접한 AP(Access Point) 혹은 디바이스를 스캔한 후, 신호 세기(Received Signal Strength Indicator: RSSI) 기준으로 내림차순으로 정렬한다(하기 도 5(c) 참조). 신호 세기 기준에 따라 정렬하는 것은 본 발명에서 제한되지 않으며, 다른 기준으로 정렬가능하다.
구현에 따라, 사용자가 선호하는 AP를 선택하여, 높은 우선 순위를 부여할 수도 있고, 또 다른 구현에 따라서, 신호 세기가 일정한 차단 임계치(cutoff threshold)보다 작으면 리스트에서 제거하여 정렬할 수 있다.
이후, 전자장치는 308단계에서 정렬된 리스트에서 상위 n개를 선정한 후, 310단계에서 후처리를 수행하여 장소 데이터베이스에 새로운 장소를 추가한다. 이때, mW 혹은 dBm 단위의 신호 세기를 0과 RSSI_Max사이의 값으로 매핑하여 저장한다. RSSI_Max는 판매회사나 애플리케이션마다 다를 수 있으며, 통상 100, 127, 255 등의 값이 많이 사용된다. 그리고, 매핑된 RSSI 값을 후처리하여 저장한다. 예를 들어, RSSI 값이 너무 낮거나, 높은 경우 적당한 값으로 변환한다. 또는 사용자가 선호하는 AP에 높은 RSSI 값을 임의로 설정할 수 있다. 예를 들어, RSSI_Max*25% 보다 작은 RSSI 값을 RSSI_Max로 치환하거나 RSSI_Max*90%보다 큰 RSSI를 RSSI_Max로 치환한다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 전자장치에서 의미적 장소를 인식하기 위한 흐름도를 도시하고 있다.
상기 도 4를 참조하면, 전자장치는 400단계에서 현재시각에 적용될 장소가 존재할 시, 402단계로 진행하여 검색대상을 공집합으로 초기화한다. 즉, 초기에 장소 데이터베이스에 있는 모든 후보 의미적 장소를 검색대상에 포함하기 위함이다. 검색대상은 장소 데이터베이스에서 현재 시점에 대한 의미적 위치의 후보가 되는 장소의 집합이다.
이후, 전자장치는 404단계에서 현재 시각의 네트워크 정보를 획득한다. 상기 네트워크 정보는 위치등록 시 혹은 네트워크 진입/네트워크 재진입 얻어지는 정보로써, cell ID, LAC, MNC, MCC를 포함한다. 현재 획득된 네트워크 정보를 cgi_now라 칭하고, cgi_now=(cid_now, lac_now, mnc_now, mcc_now)이 된다.
구현에 따라, 네트워크 정보는 필요 시 단말기가 네트워크에 요청하여 획득될 수 있다.
이후, 전자장치는 406단계에서 장소 데이터베이스 내에 이동 가능한 장소(즉, 네트워크 정보가 "null"인 장소)가 존재하는지 검색한다.
만약, 장소 데이터베이스 내에 이동 가능한 장소가 존재한다면, 408단계에서 검색대상에 CGI="null"인 경우를 추가한다. 이는 이동으로 인해 단말기가 고정된 네트워크 정보가 아닌 다수의 네트워크 정보를 획득할 수 있기 때문에, CGI="null"인 경우에 해당하는 장소를 검색대상에 포함하는 것이다.
반면, 장소 데이터베이스 내에 이동 가능한 장소가 존재하지 않는다면, 410단계에서 장소 데이터베이스 내에 네트워크 정보가 현재 네트워크 정보(cgi_now)인 장소가 존재하는지 확인한다.
410단계에서 장소 데이터베이스 내에 네트워크 정보가 cgi_now인 장소가 없다면, 검색이 불필요하므로 본 발명의 절차를 종료한다.
반면, 410단계에서 장소 데이터베이스 내에 네트워크 정보가 cgi_now인 장소가 존재하는 경우, 412단계로 진행하여 검색대상에 CGI=cgi_now인 경우를 추가한다. 이는 네트워크 정보를 이용한 이러한 전력소모 최소화에 매우 유용하다. 예를 들어, 한국에서 등록된 여러 장소는 미국 출장 중에 비교대상에서 제외된다. 따라서, 네트워크 정보만을 주기적으로 확인하는 것으로 의미적 위치 결정이 가능하다.
이후, 전자장치는 414단계에서 근거리 무선통신모듈(예: 무선랜, NFC(near field communication), 블루투스 등등)을 동작시켜 인접한 AP(Access Point)들 혹은 인접 디바이스들을 스캔한다. 스캔 절차는 각 해당 통신 방식에 따라 진행한다. 예를 들어, 무선랜 통신모듈은 IEEE 802.11 프로토콜에 기반하여 스캔 절차를 수행하고, 블루투스 통신모듈은 블루투스 통신 프로토콜에 기반하여 디바이스간 페어링(paring) 절차를 수행한다.
이후, 전자장치는 416단계에서 검색대상 장소에서 인접한 AP 혹은 디바이스들을 하나도 포함하지 않거나 현재시각에 적용되지 않는 장소는 거리측정이 불필요하므로 검색대상에서 제외한다.
이후, 전자장치는 418단계에서 남아있는 대상장소들과 인접한 AP들간의 신호 세기 거리를 측정한다. 즉, 장소 데이터베이스 내의 AP 신호 세기와 현재 측정된 AP 신호 세기를 이용하여 상대적 거리를 계산한다.
예를 들어, 신호 세기를 이용한 상대적 거리 계산은, 신호 세기를 이용한 n차원 공간상의 벡터 거리(vector distance) 혹은 유클리드 거리(Euclidean distance)를 이용한다. 즉, 하기 <수학식 1>과 같이 place_i에 대해서 현재위치에서 검색되는 AP들과 저장된 AP들의 신호 세기의 차이를 이용한다. 신호 세기는 0 ~ RSSI_Max 사이의 값이며, 만일 저장된 AP가 현재위치에서 발견되지 않는다면, RSSI = 0으로 처리된다.
Figure pat00001
여기서, k는 실제 데이터베이스에 등록된 AP 수(fingerprinted된 AP 수)로서, 저장될 수 있는 최대 AP 수 n보다 작거나 같다. rssi_i,j는 저장된 place_i의 j번째 AP의 신호 세기 값(fingerprinted RSSI)을 의미하며, rssi_j는 해당 AP의 현재 위치에서의 신호 세기(scanned RSSI)이다. 만일, AP가 검색되지 않는다면, 0으로 대체된다. 이미 후처리된 RSSI 값인 rssi_i,j와 같이, rssi_j 값에 대해서 적절한 후처리(예, 특정 조건이 만족될 경우, RSSI 값 조절 등. 예를 들어, rssi_j = max(rssi_j, 25%*RSSI_Max))를 이용하여 매칭 조건(matching condition)을 다양화할 수 있다. 이와 같은 내용을 반영한 보다 일반화된 거리측정 방식은 하기 <수학식 2>와 같다.
Figure pat00002
여기서, δ() 함수는 현재 인식되는 RSSI 값인 rssi_j 값에 대한 후처리와 두 RSSI 값 사이의 거리측정을 모두 수행하며, δ() 함수의 최대 값은 RSSI_Max^2이다 (즉, δ(rssi_i,j, rssi_j) <= RSSI_Max^2). δ() 함수의 목적은 두 RSSI 값의 차를 적절히 보정하거나 임의의 영역을 잘라내는 기능을 수행한다. δ() 함수는 실제적으로는 low pass filter 혹은 high pass filter로 구현될 수 있으며, 이들의 조합으로도 구현할 수 있다.
상기 <수학식 1> 혹은 상기 <수학식 2>에서 dist(place_i, current_place)의 최대값(Dist_Max)은 하기 <수학식 3>과 같이 결정될 수 있다.
Figure pat00003
여기서, dist(place_i, current_place)는 [0, Dist_Max] 구간 내에 있으며, min_threshold/max_threshold와 비교되어 현재 의미적 위치 인식에 사용된다.
이후, 전자장치는 420단계에서 측정된 상대적 거리가 min_threshold보다 작을 경우, 장소를 의미적 위치로 인식한다(하기 도 7(a) 참조). 결정된 의미적 위치정보(semantic location)를 애플리케이션과 시스템 내 모듈에 전달하고, 사용자 인터페이스를 통해 알린다.
이후, 전자장치는 422단계에서 측정된 거리가 min_threshold와 max_threshold 사이일 경우, 사용자에게 의미적 위치 판단을 요청하고(하기 도 7(b) 참조), threshold를 조정한다. 사용자가 인정한 의미적 위치정보(semantic location)를 애플리케이션과 시스템 내 모듈에 전달한다.
min_threshold/max_threshold는 의미적 위치 인식 시에 필요한 최소 AP 수 및 AP들의 대략적인 신호 세기 등의 사용자 입력에 의해서 결정될 수 있으며, 이에 대한 가장 단순한 방법 중 하나는 AP 수의 사용자 결정이다. 장소 데이터베이스에서 해당 의미적 위치를 위한 AP의 수 k에서 장소 인식을 위해서 최소로 요구되는 AP의 수의 비율을 minVisibleRatio라고 정의하고, 이와 유사하게 AP들의 신호 세기와 무관하게 장소 인식을 위해서 최대로 요구되는 AP의 수의 비율을 maxVisibleRatio라 정의한다면, min_threshold/max_threshold의 초기값을 결정하는 한 가지 방안은 하기 <수학식 4> 내지 <수학식 5>과 같다.
Figure pat00004
Figure pat00005
상기 결정된 min_threshold/max_threshold는 사용자 feedback에 의해서 조절될 수 있다. 이러한 조건들을 고려한 새로운 거리 계산 방식은 하기 <수학식 6>과 같다.
Figure pat00006
즉, 이미 해당 의미적 위치에 대한 AP 중 k*maxVisibleRatio 이상의 AP가 보인다면 거리
Figure pat00007
를 0으로 취급하여 현재 장소라고 인식하고, k*minVisibleRatio 미만의 AP만 보인다면 거리
Figure pat00008
를 Dist_Max로 조정하고 신호 세기와 무관하게 장소를 인식한다. 그 외의 경우 거리를 측정하여 min_threshold/max_threshold와 비교하여 판단한다.
이후, 전자장치는 424단계에서 시스템에 의해서 현재 위치가 의미적 장소로 인식될 때(dist()가 min_threshold 보다 작을 경우)에는, 426단계로 진행하여 장소 정보를 갱신하여 최신 상태로 유지시킨다.
예를 들어, 각 AP 정보는 해당 정보가 데이터베이스에 저장된 시점에 대한 타임 스탬프(timestamp) 정보를 갖고, 각 place의 AP 정보는 최근 시간순, RSSI 크기순등을 고려하여 정렬된다고 가정한다.
먼저, 데이터베이스에 저장된 AP 정보(old AP 정보)와 현재 스캐된 AP 정보(new AP 정보) 사이의 교집합 부분(n_common개라 칭함)에 대해서 타임스탬프를 현재 시간(t_now)으로 갱신하고, RSSI 값을 이전 rssi 값과 현재 rssi 값의 평균치로 갱신한다. 구현에 따라, 현재 rssi 값으로 설정할 수도 있다.
그리고, old AP 정보의 내용 중 현재 검색되지 않는 AP에 대해서는 현재시간(t_now)보다 임계치(eps_time) 이전이면 삭제한다. 그리고, new AP 정보 - old AP 정보 (즉, 새로 추가된 AP)중 차단 임계치(cutoff_threshold)보다 작은 AP는 삭제한다. 그리고, 차집합{new AP DB - old AP DB} U 차집합{old AP DB - new AP DB}의 AP 들에서 n - n_common 개만 랜덤하게 추출하여, old AP DB와 new AP DB 사이의 교집합 부분과 {new AP DB - old AP DB} U {old AP DB - new AP DB} 부분에 대해서 타임스탬프 기준으로 데이터베이스에 저장한다.
도 5 (a) 내지 (d)는 본 발명의 실시 예에 따른 의미적 장소를 입력하기 위한 사용자 인터페이스를 도시하고 있다.
도 5(a)를 보면, 사용자 인터페이스에서 이전에 입력된 의미적 장소 목록과 함께, 새로운 의미적 장소 추가(Add New place)/의미적 장소 검색(Search)/의미적 장소를 지도상에서 보기(Map view) 같은 버튼을 표시한다.
도 5(b)는 도 5(a)에서 "Add New place" 버튼이 실행되면 표시되는 사용자 인터페이스로써, 장소 정보에 관한 정보를 입력할 수 있는 창을 표시한다.
예를 들어, 도 5(b)에서 사용자는 장소 라벨(place label), 의미적 장소가 고정인지를 나타내는 정보, 장소 카테고리(place category), 의미적 장소 내에 사용자가 활동하는 시간 등을 입력할 수 있고, 그리고 의미적 장소에서 검색되는 장치를 스캔하기 위한 실행버튼이 표시된다. 여기서, 장소 라벨은 사용자가 직접 입력하고, 의미적 장소가 고정인지를 나타내는 정보는 체크박스를 통해 사용자가 체크할 수 있고, 의미적 장소 내에 사용자가 활동하는 시간은 start time과 end time를 사용자가 결정한다. 한편, 사용자가 장소 카테고리를 선택할 시 도 5(c)의 화면으로 이동하고, 사용자가 의미적 장소에서 검색되는 장치를 스캔하기 위한 실행버튼(Choose wireless devices)을 누르면 도 5(d)의 화면으로 이동한다.
도 5(c)는 도 5(b)에서 "Place category please select" 을 선택하면 표시되는 사용자 인터페이스로써, 기정의된 장소 카테고리 중 하나를 선택할 수 있다. 도시하지 않았지만, 사용자가 장소 카테고리를 추가/삭제/변경할 수 있다.
도 5(d)는 도 5(b)에서 "Choose wireless devices"를 실행하면 표시되는 화면으로써, WiFi 통신모듈과 블루투스 통신모듈을 통해 검색된 인접 디바이스들 각각 표시하거나 혹은 WiFi 통신모듈과 블루투스 통신모듈을 통해 검색된 인접 디바이스들을 모두 표시할 수 있다.
도 6 (a) 내지 (b)는 본 발명의 실시 예에 따른 의미적 장소를 지도에 표시하는 예를 도시하고 있다.
사용자 인터페이스에서 이전에 입력된 의미적 장소 목록과 함께, 새로운 의미적 장소 추가(Add New place)/의미적 장소 검색(Search)/의미적 장소를 지도상에서 보기(Map view) 같은 버튼을 표시하는 도 6 (a)에서, 사용자가 "Map view"를 선택하면, 도 6 (b)에서와 같이, 이전에 등록된 의미적 장소들이 지도상에 표시되어 디스플레이된다.
도 7 (a) 내지 (b)는 본 발명의 실시 예에 따른 의미적 위치 인식을 위한 사용자 인터페이스를 도시하고 있다.
상기 도 7(a)은 상기 도 4에 따라 해당 위치에서 의미적 장소를 인식할 때 사용자에게 인식된 의미적 장소를 팝업창을 통해 사용자에게 알려준다. 예를 들어, 현재 위치가 등록된 "starbucks"로 인식될 시, 현위치가 "starbucks"임을 사용자에게 알려준다.
상기 도 7(b)은 상기 도 4에 따라 인식된 의미적 장소가 등록된 의미적 장소인지 아닌지 정확하게 판단할 수 없을 때, 사용자에게 인식된 의미적 장소가 맞는지를 문의한다. 예를 들어, 현 위치를 "work"인지 아닌지 정확하게 판단할 수 없을 때, 사용자에게 팝업창을 띄워서 현 위치가 "work"인지 묻는다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 의미적 장소를 결정하는 것을 개념적으로 도시하고 있다. 의미적 장소에 대한 정보는 상기 <표 1>과 같이 데이터베이스로 구성되어 있다고 가정한다.
상기 도 8을 참조하면, 상기 <표 1>에 기반하여 4개의 장소("집"(800), "사무실"(830), "별다방"(810), "콩다방"(820))가 등록되어 있으며, 등록에 사용된 AP의 수는 n=5이다.
단말기(840)는 주변의 AP를 스캔하여 신호 세기를 측정한다. Place1(800)과 Place3(810)는 현재 단말기의 무선 커버리지를 벗어나므로 비교대상에서 제외된다. Place2(820), Place4(830)에 대해서 검색된 AP들과의 거리를 측정한 후, min_threshold와 비교하여 이보다 작으면, 현재의 의미적 위치로 인식한다. min_threshold와 max_threshold 사이일 경우, 사용자에게 의미적 위치 인식 여부를 결정하도록 한다.
한편 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
제어기: 200
인터페이스: 201
애플리케이션 프로세서: 202
통신 프로세서: 203
RF 처리기: 240
외부 메모리: 270

Claims (20)

  1. 제1 네트워크 정보를 기반으로, 위치정보를 포함하는 데이터베이스 내에서 위치검색 대상을 결정하는 과정과,
    제2 네트워크 정보를 기반으로, 상기 설정된 위치검색 대상 중 적어도 하나 이상의 장소를 선택하는 과정과,
    상기 선택된 적어도 하나 이상의 장소에 대해 제1 신호 세기와 제2 신호 세기를 이용하여, 상대적 거리를 측정하는 과정과,
    상기 상대적 거리를 기반으로, 상기 선택된 적어도 하나 이상의 장소를 현재 위치로 인식하는 과정을 포함하되,
    상기 제1 신호 세기는 상기 데이터베이스 내 기저장된 상기 선택된 장소에 대응하는 디바이스의 신호 세기이고,
    상기 제2 신호 세기는 현재 검색된 상기 선택된 장소에 대응하는 디바이스의 신호 세기인,
    위치인식방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 네트워크 정보를 기반으로, 위치정보를 포함하는 데이터베이스 내에서 위치검색 대상을 결정하는 과정은,
    상기 위치정보를 포함하는 데이터베이스 내 상기 제1 네트워크 정보가 "null"인 장소를 위치 검색대상에 포함하고,
    네트워크를 통해 획득된 제3 네트워크 정보에 대응하는 장소를 위치 검색대상에 포함하되,
    상기 제1 네트워크 정보가 "null"인 장소는 위치가 고정되지 않은 장소이고,
    상기 제1 네트워크 정보 혹은 상기 제3 네트워크 정보는 Cell ID, LAC(location area code), MNC(mobile network code), MCC (mobile country code) 중 적어도 하나 이상을 포함하는 위치인식방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제2 네트워크 정보는 적어도 하나 이상의 근거리 통신방식에 기반하여 획득된 디바이스 식별자 그리고 상기 디바이스에 대응하는 신호 세기 정보를 포함하는 위치인식방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 설정된 위치검색 대상 중, 상기 제2 네트워크 정보를 포함하지 않는 장소를 상기 위치 검색대상에서 제외하는 과정을 더 포함하는 위치인식방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 선택된 적어도 하나 이상의 장소에 대해 제1 신호 세기와 제2 신호 세기를 이용하여, 상대적 거리를 측정하는 과정은,
    현재 위치에서 검색된 제1 디바이스들의 신호 세기와 상기 데이터베이스 내 기저장된 제2 디바이스들의 신호 세기의 차이를 이용하여 상대적 거리를 측정하되,
    상기 검색된 제1 디바이스들 중 상기 기저장된 제2 디바이스들과 일치하지 않은 디바이스들의 신호 세기는 "0"인 위치인식방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 상대적 거리를 기반으로, 상기 선택된 적어도 하나 이상의 장소를 현재 위치로 인식하는 과정은,
    상기 상대적 거리가 제1 임계치보다 작을 시, 상기 선택된 적어도 하나 이상의 장소가 현재 위치임을 알려주는 과정과,
    상기 상대적 거리가 상기 제1 임계치와 제2 임계치 사이에 있을 때, 상기 선택된 적어도 하나 이상의 장소가 현재 위치로 설정할지를 문의하는 과정을 포함하는 위치인식방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 선택된 적어도 하나 이상의 장소에 대해 제1 신호 세기와 제2 신호 세기를 이용하여, 상대적 거리를 측정하는 과정은,
    상기 데이터베이스 내 기저장된 제2 디바이스들 중 장소 인식을 위해서 최대로 요구되는 디바이스의 개수 비율 이상의 디바이스가 검색되면 상대적 거리를 "0"으로 설정하는 과정과,
    상기 데이터베이스 내 기저장된 제2 디바이스들 중 장소 인식을 위해서 최소로 요구되는 디바이스의 개수 비율 미만의 디바이스가 검색되면 상대적 거리를 기설정된 최대거리로 설정하는 과정과,
    그 밖의 경우에, 현재 위치에서 검색된 제1 디바이스들의 신호 세기와 상기 데이터베이스 내 기저장된 제2 디바이스들의 신호 세기의 차이를 이용하여 상대적 거리를 측정하는 과정을 포함하는 위치인식방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 선택된 적어도 하나 이상의 장소가 현재 위치로 인식될 때,
    상기 제2 네트워크 정보를 이용하여, 상기 데이터베이스 내 기저장된 장소에 대한 네트워크 정보를 갱신하는 과정을 더 포함하는 위치인식방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 제2 네트워크 정보를 이용하여, 상기 데이터베이스 내 기저장된 장소에 대한 네트워크 정보를 갱신하는 과정은,
    상기 선택된 적어도 하나 이상의 장소에 대해, 검색된 제1 디바이스들과 기저장된 제2 디바이스들 중 일치하는 디바이스들의 신호 세기를 상기 제1 디바이스의 신호 세기와 상기 제2 디바이스의 신호 세기의 평균값으로 설정하고,
    상기 제2 디바이스들 중 현재 검색되지 않은 디바이스들의 타임스탬프를 이용하여 검색되지 않은 디바이스들을 삭제하고,
    상기 검색된 제1 디바이스들 중 상기 제2 디바이스들에 포함되지 않은 제4 디바이스의 신호 세기가 임계치보다 작을 시 상기 제2 디바이스들에 포함되지 않은 디바이스들을 삭제하고,
    상기 제1 디바이스들 중 상기 제2 디바이스들에 포함되지 않은 제3 디바이스들와 상기 제2 디바이스들 중 상기 제1 디바이스들에 포함되지 않은 제4 디바이스들에서 소정의 개수만큼 제5 디바이스들을 선택하고,
    상기 제1 디바이스들과 상기 제2 디바이스들 중 일치하는 디바이스들과 상기 제5 디바이스들을 타임스탬프 순으로 정렬하여 저장하는 과정을 위치인식방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 데이터베이스 내에서 위치정보를 생성하는 과정을 더 포함하되,
    상기 데이터베이스 내에서 위치정보를 생성하는 과정은,
    장소 카테고리(Place category), 장소 라벨(Place label), 입력 장소가 고정적인지 혹은 이동 가능한지에 대한 여부, 그리고 입력 장소가 적용될 시간범위 중 적어도 하나 이상을 결정하는 과정과,
    상기 입력 장소가 고정이면, 상기 제1 네트워크 정보를 획득하고,
    상기 입력 장소가 고정이 아니면, 상기 제1 네트워크 정보를 "null"로 설정하는 과정과,
    상기 제2 네트워크 정보를 획득하는 과정과,
    상기 장소 카테고리(Place category), 상기 장소 라벨(Place label), 상기 입력 장소가 고정적인지 혹은 이동 가능한지에 대한 여부, 그리고 입력 장소가 적용될 시간범위, 상기 제1 네트워크 정보 그리고 상기 제2 네트워크 정보를 결합하여 하나의 위치정보를 생성하는 과정을 포함하는 위치인식방법.
  11. 하나 이상의 프로세서;
    메모리; 및
    상기 메모리에 저장되어 있으며 상기 하나 이상의 프로세서에 의하여 실행되도록 구성되는 하나 이상의 프로그램을 포함하는 전자 장치로서,
    상기 프로그램은,
    제1 네트워크 정보를 기반으로, 위치정보를 포함하는 데이터베이스 내에서 위치검색 대상을 결정하고,
    제2 네트워크 정보를 기반으로, 상기 설정된 위치검색 대상 중 적어도 하나 이상의 장소를 선택하고,
    상기 선택된 적어도 하나 이상의 장소에 대해 제1 신호 세기와 제2 신호 세기를 이용하여, 상대적 거리를 측정하고,
    상기 상대적 거리를 기반으로, 상기 선택된 적어도 하나 이상의 장소를 현재 위치로 인식하는 명령어를 포함하되,
    상기 제1 신호 세기는 상기 데이터베이스 내 기저장된 상기 선택된 장소에 대응하는 디바이스의 신호 세기이고,
    상기 제2 신호 세기는 현재 검색된 상기 선택된 장소에 대응하는 디바이스의 신호 세기인,
    전자장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 제1 네트워크 정보를 기반으로, 위치정보를 포함하는 데이터베이스 내에서 위치검색 대상을 결정하는 명령어는,
    상기 위치정보를 포함하는 데이터베이스 내 상기 제1 네트워크 정보가 "null"인 장소를 위치 검색대상에 포함하고,
    네트워크를 통해 획득된 제3 네트워크 정보에 대응하는 장소를 위치 검색대상에 포함하되,
    상기 제1 네트워크 정보가 "null"인 장소는 위치가 고정되지 않은 장소이고,
    상기 제1 네트워크 정보 혹은 상기 제3 네트워크 정보는 Cell ID, LAC(location area code), MNC(mobile network code), MCC (mobile country code) 중 적어도 하나 이상을 포함하는 전자장치.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 제2 네트워크 정보는 적어도 하나 이상의 근거리 통신방식에 기반하여 획득된 디바이스 식별자 그리고 상기 디바이스에 대응하는 신호 세기 정보를 포함하는 전자장치.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 설정된 위치검색 대상 중, 상기 제2 네트워크 정보를 포함하지 않는 장소를 상기 위치 검색대상에서 제외하는 명령어를 더 포함하는 전자장치.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 선택된 적어도 하나 이상의 장소에 대해 제1 신호 세기와 제2 신호 세기를 이용하여, 상대적 거리를 측정하는 명령어는,
    현재 위치에서 검색된 제1 디바이스들의 신호 세기와 상기 데이터베이스 내 기저장된 제2 디바이스들의 신호 세기의 차이를 이용하여 상대적 거리를 측정하되,
    상기 검색된 제1 디바이스들 중 상기 기저장된 제2 디바이스들과 일치하지 않은 디바이스들의 신호 세기는 "0"인 전자장치.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 상대적 거리를 기반으로, 상기 선택된 적어도 하나 이상의 장소를 현재 위치로 인식하는 명령어는,
    상기 상대적 거리가 제1 임계치보다 작을 시, 상기 선택된 적어도 하나 이상의 장소가 현재 위치임을 알려주고,
    상기 상대적 거리가 상기 제1 임계치와 제2 임계치 사이에 있을 때, 상기 선택된 적어도 하나 이상의 장소가 현재 위치로 설정할지를 문의하는 명령어를 포함하는 전자장치.
  17. 제11항에 있어서,
    상기 선택된 적어도 하나 이상의 장소에 대해 제1 신호 세기와 제2 신호 세기를 이용하여, 상대적 거리를 측정하는 명령어는,
    상기 데이터베이스 내 기저장된 제2 디바이스들 중 장소 인식을 위해서 최대로 요구되는 디바이스의 개수 비율 이상의 디바이스가 검색되면 상대적 거리를 "0"으로 설정하고,
    상기 데이터베이스 내 기저장된 제2 디바이스들 중 장소 인식을 위해서 최소로 요구되는 디바이스의 개수 비율 미만의 디바이스가 검색되면 상대적 거리를 기설정된 최대거리로 설정하고,
    그 밖의 경우에, 현재 위치에서 검색된 제1 디바이스들의 신호 세기와 상기 데이터베이스 내 기저장된 제2 디바이스들의 신호 세기의 차이를 이용하여 상대적 거리를 측정하는 명령어를 포함하는 전자장치.
  18. 제11항에 있어서,
    상기 선택된 적어도 하나 이상의 장소가 현재 위치로 인식될 때,
    상기 제2 네트워크 정보를 이용하여, 상기 데이터베이스 내 기저장된 장소에 대한 네트워크 정보를 갱신하는 명령어를 더 포함하는 전자장치.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 제2 네트워크 정보를 이용하여, 상기 데이터베이스 내 기저장된 장소에 대한 네트워크 정보를 갱신하는 명령어는,
    상기 선택된 적어도 하나 이상의 장소에 대해, 검색된 제1 디바이스들과 기저장된 제2 디바이스들 중 일치하는 디바이스들의 신호 세기를 상기 제1 디바이스의 신호 세기와 상기 제2 디바이스의 신호 세기의 평균값으로 설정하고,
    상기 제2 디바이스들 중 현재 검색되지 않은 디바이스들의 타임스탬프를 이용하여 검색되지 않은 디바이스들을 삭제하고,
    상기 검색된 제1 디바이스들 중 상기 제2 디바이스들에 포함되지 않은 제4 디바이스의 신호 세기가 임계치보다 작을 시 상기 제2 디바이스들에 포함되지 않은 디바이스들을 삭제하고,
    상기 제1 디바이스들 중 상기 제2 디바이스들에 포함되지 않은 제3 디바이스들와 상기 제2 디바이스들 중 상기 제1 디바이스들에 포함되지 않은 제4 디바이스들에서 소정의 개수만큼 제5 디바이스들을 선택하고,
    상기 제1 디바이스들과 상기 제2 디바이스들 중 일치하는 디바이스들과 상기 제5 디바이스들을 타임스탬프 순으로 정렬하여 저장하는 명령어를 포함하는 전자장치.
  20. 제11항에 있어서,
    상기 데이터베이스 내에서 위치정보를 생성하는 명령어를 더 포함하되,
    상기 데이터베이스 내에서 위치정보를 생성하는 명령어는,
    장소 카테고리(Place category), 장소 라벨(Place label), 입력 장소가 고정적인지 혹은 이동 가능한지에 대한 여부, 그리고 입력 장소가 적용될 시간범위 중 적어도 하나 이상을 결정하고,
    상기 입력 장소가 고정이면, 상기 제1 네트워크 정보를 획득하고,
    상기 입력 장소가 고정이 아니면, 상기 제1 네트워크 정보를 "null"로 설정하고,
    상기 제2 네트워크 정보를 획득하고,
    상기 장소 카테고리(Place category), 상기 장소 라벨(Place label), 상기 입력 장소가 고정적인지 혹은 이동 가능한지에 대한 여부, 그리고 입력 장소가 적용될 시간범위, 상기 제1 네트워크 정보 그리고 상기 제2 네트워크 정보를 결합하여 하나의 위치정보를 생성하는 명령어를 포함하는 전자장치.
KR1020120065418A 2012-06-19 2012-06-19 전자장치에서 의미적 위치 인식 방법 및 장치 KR101895455B1 (ko)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120065418A KR101895455B1 (ko) 2012-06-19 2012-06-19 전자장치에서 의미적 위치 인식 방법 및 장치
US13/916,056 US20130339383A1 (en) 2012-06-19 2013-06-12 Method and apparatus for providing semantic location in electronic device
EP13172152.4A EP2677337B1 (en) 2012-06-19 2013-06-14 Method and apparatus for providing semantic location in electronic device
CN201310243357.8A CN103517209B (zh) 2012-06-19 2013-06-19 用于在电子设备中提供语义位置的方法和装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120065418A KR101895455B1 (ko) 2012-06-19 2012-06-19 전자장치에서 의미적 위치 인식 방법 및 장치

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20130142309A true KR20130142309A (ko) 2013-12-30
KR101895455B1 KR101895455B1 (ko) 2018-10-04

Family

ID=48746215

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020120065418A KR101895455B1 (ko) 2012-06-19 2012-06-19 전자장치에서 의미적 위치 인식 방법 및 장치

Country Status (4)

Country Link
US (1) US20130339383A1 (ko)
EP (1) EP2677337B1 (ko)
KR (1) KR101895455B1 (ko)
CN (1) CN103517209B (ko)

Families Citing this family (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104954314B (zh) * 2014-03-24 2019-06-28 阿里巴巴集团控股有限公司 安全提示方法及装置
US9807549B2 (en) * 2014-07-18 2017-10-31 Intel Corporation Systems and methods for adaptive multi-feature semantic location sensing
US10684030B2 (en) * 2015-03-05 2020-06-16 Honeywell International Inc. Wireless actuator service
KR102300246B1 (ko) * 2015-05-21 2021-09-09 삼성전자주식회사 센서 정보 운용 방법 및 이를 이용하는 전자 장치
US9565521B1 (en) * 2015-08-14 2017-02-07 Samsung Electronics Co., Ltd. Automatic semantic labeling based on activity recognition
CN105447091B (zh) * 2015-11-06 2018-11-06 百度在线网络技术（北京）有限公司 语义位置获取方法和装置
CN105892656B (zh) * 2016-03-30 2019-03-29 联想(北京)有限公司 一种数据处理方法和电子设备
US10739159B2 (en) * 2016-06-10 2020-08-11 Apple Inc. Labeling a significant location based on contextual data
US10506373B2 (en) * 2016-06-10 2019-12-10 Apple Inc. Harvesting labels for significant locations based on candidate points of interest and contextual data
US10070261B2 (en) 2016-10-04 2018-09-04 Apple Inc. Harvesting labels for significant locations and updating a location fingerprint database using harvested labels
CN106878938B (zh) * 2016-06-17 2020-10-02 阿里巴巴集团控股有限公司 一种信息推送方法、位置定位方法和设备
CN106162827A (zh) * 2016-08-16 2016-11-23 Tcl移动通信科技（宁波）有限公司 一种基于移动终端的网络接入点存储处理方法及系统
KR20180071095A (ko) * 2016-12-19 2018-06-27 삼성전자주식회사 위치 정보 제공 방법 및 그 장치
US11178523B2 (en) * 2017-02-22 2021-11-16 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) First communication device, network device and methods therein for indentifying at least one second communication device providing a semantic representation
CN107454569B (zh) * 2017-07-03 2020-06-05 中国联合网络通信集团有限公司 一种单车、云平台及校准单车的位置信息的方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6839560B1 (en) * 1999-02-25 2005-01-04 Microsoft Corporation Using a derived table of signal strength data to locate and track a user in a wireless network
US20110136501A1 (en) * 2009-12-08 2011-06-09 Britt Jr Joe Freeman Location service for wireless devices

Family Cites Families (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8565788B2 (en) * 2005-02-03 2013-10-22 Mexens Intellectual Property Holding Llc Method and system for obtaining location of a mobile device
US7945270B2 (en) * 2006-03-28 2011-05-17 Research In Motion Limited Estimating a location of a mobile device
US8244241B2 (en) * 2006-10-24 2012-08-14 Research In Motion Limited WLAN network information caching
US8270965B2 (en) * 2007-04-05 2012-09-18 Microsoft Corporation Signaling over cellular networks to reduce the Wi-Fi energy consumption of mobile devices
US20090088180A1 (en) * 2007-10-01 2009-04-02 James Lamance Computing geographical location of a mobile receiver using network measurement reports
WO2010005731A1 (en) * 2008-06-16 2010-01-14 Skyhook Wireless, Inc. Methods and systems for determining location using a cellular and wlan positioning system by selecting the best wlan ps solution
US8913488B2 (en) * 2008-12-23 2014-12-16 Bce Inc. Methods and systems for enabling end-user equipment at an end-user premise to effect communications having certain origins when an ability of the end-user equipment to communicate via a communication link connecting the end-user equipment to a communications network is disrupted
CN101466070A (zh) * 2009-01-09 2009-06-24 吴鑫 一种基于无线信号接收强度分布自动学习的无线室内定位方法
US20100317371A1 (en) * 2009-06-12 2010-12-16 Westerinen William J Context-based interaction model for mobile devices
US9026131B2 (en) * 2009-07-21 2015-05-05 Modena Enterprises, Llc Systems and methods for associating contextual information and a contact entry with a communication originating from a geographic location
US20110039575A1 (en) * 2009-08-14 2011-02-17 Manuel Del Castillo Method and system for positioning neighbor cells in a cellular network using learned cell data
US8150367B1 (en) * 2009-09-30 2012-04-03 Google Inc. System and method of determining a location based on location of detected signals
US8660577B2 (en) * 2009-12-04 2014-02-25 Nokia Corporation Method and apparatus for on-device positioning using compressed fingerprint archives
US8467809B2 (en) * 2010-02-23 2013-06-18 Garmin Switzerland Gmbh Method and apparatus for estimating cellular tower location
JP2013545154A (ja) * 2010-09-10 2013-12-19 ワイフェアラー・インコーポレーテッド コンテンツロケーションに関するｒｆフィンガープリント
KR101462058B1 (ko) * 2010-10-22 2014-11-19 에스케이 텔레콤주식회사 로그 데이터를 이용한 ａｐ 위치 추정 방법과 그를 위한 장치 및 단말기
WO2012075099A2 (en) * 2010-11-30 2012-06-07 Google Inc. Use of location tagging in data communications
US8805374B2 (en) * 2011-06-07 2014-08-12 Intel Corporation Multi-radio handover manager system and algorithms for heterogeneous wireless networking
US9239990B2 (en) * 2011-06-24 2016-01-19 Zos Communications, Llc Hybrid location using pattern recognition of location readings and signal strengths of wireless access points
US8787944B2 (en) * 2011-08-18 2014-07-22 Rivada Research, Llc Method and system for providing enhanced location based information for wireless handsets
US9456397B2 (en) * 2011-09-29 2016-09-27 Nokia Solutions And Networks Oy Dynamically extending mobile coverage and capacity by offloading
WO2013089787A1 (en) * 2011-12-16 2013-06-20 Intel Corporation System and method for multi-radio cloud computing for location sensing
CN104641399B (zh) * 2012-02-23 2018-11-23 查尔斯·D·休斯顿 用于创建环境并用于共享环境中基于位置的体验的系统和方法
US8768876B2 (en) * 2012-02-24 2014-07-01 Placed, Inc. Inference pipeline system and method
US8805403B2 (en) * 2012-04-05 2014-08-12 Qualcomm Incorporated Automatic data accuracy maintenance in a Wi-Fi access point location database

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6839560B1 (en) * 1999-02-25 2005-01-04 Microsoft Corporation Using a derived table of signal strength data to locate and track a user in a wireless network
US20110136501A1 (en) * 2009-12-08 2011-06-09 Britt Jr Joe Freeman Location service for wireless devices

Also Published As

Publication number Publication date
EP2677337B1 (en) 2015-01-21
KR101895455B1 (ko) 2018-10-04
US20130339383A1 (en) 2013-12-19
CN103517209A (zh) 2014-01-15
CN103517209B (zh) 2019-05-03
EP2677337A1 (en) 2013-12-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101895455B1 (ko) 전자장치에서 의미적 위치 인식 방법 및 장치
US9532184B2 (en) Survey techniques for generating location fingerprint data
EP3094986B1 (en) Range-free proximity determination
US9560489B2 (en) Reducing location search space
EP2676501B1 (en) Methods, apparatuses and computer program products for providing a private and efficient geolocation system
KR101609296B1 (ko) 지오펜스 모니터링을 위한 무선 액세스 포인트의 선택
EP2962066B1 (en) Indoor positioning using disambiguation information from other mobile devices
US9143894B2 (en) Method and system for proximity and context based deduction of position for a GPS enable computing device
US20130217410A1 (en) Method and apparatus for positioning location of wireless access point
KR102092057B1 (ko) 전자 장치의 위치 정보 공유 방법 및 장치
WO2019036939A1 (zh) 一种定位方法及装置
US8812023B2 (en) Outdoor position estimation of a mobile device within a vicinity of one or more indoor environments
KR20170029178A (ko) 이동단말기 및 그의 동작 방법
Hu Wi-Fi based indoor positioning system using smartphone
KR20200144843A (ko) 가변적 지오펜싱 방법 및 이를 위한 장치
Matos et al. Wi-Fi fingerprint similarity in collaborative radio maps for indoor positioning
US9842483B2 (en) Information processing system for reducing load on a server
KR101729115B1 (ko) 이동 단말기
CN117956575A (en) Wireless positioning method and system

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant