KR20150036691A - 이동 디바이스에서의 전력 절약을 위한 위치 예측 - Google Patents

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Abstract

예측을 사용하여 휴대 전화와 같은 이동 디바이스에서의 전력 절약을 용이하게 하는 아키텍처가 개시된다. 아키텍처는 엔티티의 드물게 캡처되는 지리위치 데이터를 연속적인 가능성있는 위치 근사치로 변환하는 알고리즘 기반의 솔루션이다. 이동 디바이스의 위치 히스토리 및 최근 위치에 대한 추가의 데이터가 주어진다면, 디바이스의 현재 위치가 어느 정도의 확률을 가지고 추정될 수 있다. 또한, 디바이스의 위치 히스토리 및 최근 위치에 대한 추가의 데이터가 주어진다면, 디바이스가 지도 상의 주어진 포인트에 실제로 있을 확률이 계산된다.

Description

이동 디바이스에서의 전력 절약을 위한 위치 예측{LOCATION PREDICTION FOR POWER CONSERVATION IN A MOBILE DEVICE}
본 발명은 이동 디바이스에서의 전력 절약을 위한 위치 예측(location prediction)에 관한 것이다.
많은 개인 서비스(예를 들어, 지오펜싱(geo-fencing), 자동 체크인, 위치 기반 광고, 실시간 소셜 위치 공유 등)에 있어서 위치가 점점 커지는 요소가 됨에 따라, 위치 업데이트를 수집하고 배포하며 그에 따라 동작하는 것에 대한 기술은 여전히 기술적 한계에 시달린다. 가장 명백한 한계 중의 하나는 감소되는 배터리 수명이다.
휴대 전화에 관련하여, 연속적인 위치 샘플링은 현재 전화 상의 활성 마이크로프로세서 상태를 요구한다. 이는 이어서, 전화가 딥 슬립(deep sleep) 상태로 들어가는 것을 막고 고급 전력 절약 옵션에 관여되는 것을 차단한다. 이는 GPS 대신에 와이파이(Wi-Fi) 핫스팟 또는 셀 기지국 ID 삼각 측량이 사용되는 경우에도 그러하다.
또한, 많은 시나리오들이 사용자의 위치가 웹 서비스(예를 들어, 그룹 위치 공유, 내 전화 찾기, 동적 질의 지오 펜싱 등)에 전송될 것을 요구한다. 이들 경우에, 디바이스 상의 위치 획득에 대한 근본적인 하드웨어 기반의 전력 개선이라도, 진행중인 또는 빈번한 접속을 확립해야 할 필요를 없애지는 못할 것이다. 셀룰러나 와이파이 기술을 사용한 이들의 접속은 이동 디바이스 상의 또다른 상당한 전력 고갈을 가한다.
다음은 여기에 기재된 일부 신규의 실시예의 기본 이해를 제공하기 위하여 단순화된 요약을 제시한다. 이 요약은 포괄적인 개요가 아니며, 핵심/중요 요소를 식별하는 것도, 그의 범위를 기술하는 것도 아니다. 이의 유일한 목적은 나중에 제시되는 보다 상세한 설명에 대한 서론으로서 일부 개념을 단순화된 형태로 제시하는 것이다.
개시된 아키텍처는 예측을 사용하여 휴대 전화와 같은 이동 디바이스에서의 전력 절약을 용이하게 한다. 아키텍처는 엔티티의 드물게 캡처되는 위치 데이터를 연속적인 가능성있는 위치 근사치로 변환하는 알고리즘 기반의 해결책이다. 이동 디바이스의 위치 히스토리(history) 및 최근 위치에 대한 추가의 데이터가 주어진다고 하면, 디바이스의 현재 위치는 어느 정도의 확률을 가지고 추정될 수 있다. 또한, 디바이스의 위치 히스토리 및 최근 위치에 대한 추가의 데이터가 주어진다고 하면, 디바이스가 지도 상의 주어진 포인트에 실제로 있을 확률이 계산된다.
보다 구체적으로, 제1 사용자의 이동 디바이스의 네비게이션(navigation)(지도) 애플리케이션은 (제2 사용자의 제2 이동 디바이스로부터 수신된)제2 사용자의 위치 업데이트에 액세스한다. 제2 사용자의 위치 업데이트는 이동 디바이스에 의한 액세스를 위해 네트워크 상에(실시간 업데이트 저장 서비스로) 주기적으로 저장된다.
이동 디바이스의 예측 컴포넌트는 (제2 서비스에 저장된)제2 사용자의 위치 업데이트의 프로세싱에 기초하여 제2 사용자의 실시간 지리적 위치를 예측(추정)하도록 국부적으로(이동 디바이스에서) 동작한다. 예측 컴포넌트는 제2 사용자의 새로운 위치 업데이트에 대하여 네트워크(그리고 그에 따라, 저장 서비스)에의 액세스를 그만 둠(waive)으로써(액세스하지 않음) 이동 디바이스에서의 전력 절약을 용이하게 한다.
예측 컴포넌트는 이전의(prior) 지리적 위치에 관련하여 얻은, 이전에 업로드된 위치 업데이트에 기초하여 제2 사용자의 실시간 지리적 위치를 추정하므로, 저장 서비스에의 네트워크 액세스가 요구되지 않는다 - 이동 디바이스는 제2 사용자의 다음 위치 업데이트에 액세스하기 전에 미리 결정된 시간(예를 들어, 20분) 동안 전력 절약 모드로 들어갈 수 있으며, 그리하여 이동 디바이스의 전력 서브시스템의 배터리 수명을 연장할 수 있다.
아키텍처는 위치 공유를 가능하게 하기를 선택한 많은 사용자들 사이에 사용자 위치를 공유하도록 동작한다. 따라서, 각각의 사용자 디바이스는 지도 상에 다른 사용자의 위치를 디스플레이하는 유사한(호환형) 지도 애플리케이션을 실행한다. 종래의 접근법에서와 같이, 각각의 사용자 디바이스는 연속적인 방식으로 지리적 좌표(지리위치 정보)보다는 메타데이터로서 업데이트를 업로드하지만, 지리적 좌표가 업데이트의 일부일 수 있다. 메타데이터는 속도 및 벡터 데이터를 포함한다. 예를 들어, 주어진 사용자가 대략 일정한 속도로 주어진 벡터(루트)를 따라 주행하는 경우, 사용자가 일부 추정된 시간(예를 들어, 분) 동안 루트 상에 머무를 것이라고 추론될 수 있다. 따라서, 연속적인 위치 업데이트 기술이 요구되지 않으며, 디바이스는 네트워크 서비스로부터 업데이트를 판독할 다음 시간까지 전력을 절약할 수 있다.
전술한 바와 관련 목표의 달성을 위해, 다음의 설명 및 첨부 도면에 관련하여 특정 예시적인 양상들이 여기에 기재된다. 이들 양상은 여기에 개시된 원리가 실시될 수 있는 다양한 방식들을 나타내며, 이의 등가물은 청구하는 내용의 범위 내에 있는 것으로 의도된다. 다른 이점 및 신규 특징은 도면과 함께 고려하여 다음의 상세한 설명으로부터 명백하게 될 것이다.
도 1은 개시된 아키텍처에 따른 시스템을 예시한다.
도 2는 예측에 의한 전력 절약을 돕는데 채용될 수 있는 예시적인 외삽 방법을 예시한다.
도 3은 위치 업데이트 기준의 상이한 레벨들로 업데이트가 처리되는 로드맵 사례의 세트를 예시한다.
도 4는 개시된 아키텍처에 따른 방법을 예시한다.
도 5는 개시된 아키텍처에 따른 대안의 방법을 예시한다.
도 6은 개시된 아키텍처에 따라 예측에 의한 전력 절약을 실행하는 컴퓨팅 시스템의 블록도를 예시한다.
개시된 아키텍처는 예측을 사용하여 휴대 전화와 같은 이동 디바이스에서의 전력 절약을 용이하게 한다. 아키텍처는 엔티티의 드물게 캡처되는 위치 데이터를 연속적인 가능성있는 위치 근사치로 변환하는 알고리즘 기반의 솔루션이다. 이동 디바이스의 위치 히스토리 및 최근 위치에 대한 추가의 데이터가 주어진다고 하면, 디바이스의 현재 위치가 어느 정도의 확률을 가지고 추정될 수 있다. 또한, 디바이스의 위치 히스토리 및 최근 위치에 대한 추가의 데이터가 주어진다고 하면, 디바이스가 지도 상의 주어진 포인트에 실제로 있을 확률이 계산된다.
아키텍처는 개인 위치 데이터가 저장 및 검색될 수 있는 개인 식별가능 정보(PII; personally identifiable information) 저장소일 수 있는 라이프-로그(life-log)를 채용한다. 여기에 기재된 바와 같이, 이는 네트워크 기반의 실시간 업데이트 저장 서비스로 지칭되며, 많은 사용자들에 대한 PII 데이터를 저장하고 권한있는 사용자들이 이 데이터에 액세스할 수 있게 한다. 이 서비스는 고유의 사용자 식별정보 및 웹 서비스 인터페이스로부터의 데이터를 저장 및 질의할 지원 방법을 제공한다. 또한, 서비스는 추출된 세만틱(semantics), 예를 들어 사용자의 집, 사무실, 체육관 등의 위치를 포함할 수 있다. 세만틱은 직계 가족의 다른 사용자(예를 들어, 배우자, 형제자매 등)에 대한 인용(reference)을 더 포함할 수 있다.
네트워크 서비스로부터의 주기적 위치 샘플링 및 주어진 사용자에 대해 그 사용자에 대한 신호로 라이프-로그에의 업데이트 통신을 가능하게 하는 코드 세트가 이동 디바이스 상에서 실행된다. 추가적으로, 이 코드는 상기 기재된 바와 같이 제2 사용자의 위치를 예측하는 것을 돕는 더 많은 신호를 수집할 수 있다. 이들 신호는 예를 들어, 그의 블루투스(BluetoothTM) 이웃, 가속도계 데이터, 일정 데이터, 및 체크인 히스토리(예를 들어, 사업장에서)를 포함할 수 있다.
아키텍처는 또한 온보드 단독형 전원(예를 들어, 배터리)의 전력 절약을 위해 또다른 사용자의 위치의 예측을 돕도록 추가의 데이터(데이터 컴포넌트)를 채용할 수 있다. 추가의 데이터는, 라이브(live)(실시간) 트래픽 데이터(예를 들어, 건설 구역, 러시 아워 속도, 혼잡 위치 등) 뿐만 아니라, 환경 조건(예를 들어, 바람, 비, 홍수, 온도, 고도 등)을 포함하지만, 이에 한정되는 것은 아니다. 추가의 데이터(데이터 컴포넌트)는 또한, 예를 들어 도로 및 지형에 대한 토폴로지(topology) 데이터를 포함할 수 있다. 도로 토폴로지는 로드맵 추정(roadmap reckoning) 방법에 이용되는 벡터 데이터로 전환될 수 있다.
이제 도면을 참조하며, 유사한 참조 번호는 전반적으로 유사한 구성요소를 지칭하는데 사용된다. 다음의 기재에서, 설명의 목적을 위해, 다수의 구체적 세부사항이 이의 전반적인 이해를 제공하기 위해 서술된다. 그러나, 신규의 실시예는 이들 구체적 세부사항 없이도 실시될 수 있다는 것이 명백하다. 다른 경우로, 잘 알려진 구조 및 디바이스는 이의 기재를 용이하게 하기 위하여 블록도 형태로 도시된다. 그 의도는 청구하는 주제의 사상 및 범위 내에 속하는 모든 수정, 등가물 및 대안을 커버하는 것이다.
도 1은 개시된 아키텍처에 따른 시스템(100)을 예시한다. 시스템(100)은 제1 사용자(108)의 이동 디바이스(106)의 네비게이션(navigation)(지도) 애플리케이션(104)의 업데이트 컴포넌트(102)를 포함할 수 있으며, 이는 (제2 사용자(SU; second user)(112)의 제2 이동 디바이스(114)로부터 수신되는)제2 사용자(112)의 위치 업데이트(110)(제2 사용자의 S 업데이트에 대하여, LOCATION UPDATESSU:1-S라 표기됨)에 액세스한다. 제2 사용자(112)의 위치 업데이트(110)는 이동 디바이스(106)에 의한 액세스를 위해 네트워크(116) 상에(실시간 업데이트 저장 서비스(118)에) 주기적으로 저장된다.
이동 디바이스(106)의 예측 컴포넌트(120)는 제2 사용자(112)의 (저장 서비스(118)에서의 위치 업데이트(110)의)위치 업데이트(124)의 프로세싱에 기초하여 제2 사용자(112)의 실시간 지리적 위치(122)를 예측(추정)하도록 국부적으로(이동 디바이스(106))에서) 동작한다. 예측 컴포넌트(120)는 제2 사용자(112)의 새로운 위치 업데이트에 대하여 네트워크(116)(그리고 그에 따라 저장 서비스(118))에의 액세스를 그만 둠으로써(액세스하지 않음) 이동 디바이스(106)에서의 전력 절약을 용이하게 한다.
예측 컴포넌트(120)는 이전의 지리적 위치(126)에 관련하여 얻은, 이전에 업로드된 위치 업데이트(124)에 기초하여 제2 사용자(112)의 실시간 지리적 위치(122)를 추정하므로, 저장 서비스(118)에 대한 어떠한 네트워크 액세스도 요구되지 않으며, 이동 디바이스(106)는 제2 사용자(112)의 다음 위치 업데이트(128)에 액세스하기 전에 미리 결정된 시간(예를 들어, 20분) 동안 전력 절약 모드로 들어감으로써, 이동 디바이스(106)의 전력 서브시스템의 배터리 수명을 연장할 수 있다.
제2 사용자(112)의 제2 이동 디바이스(114)도 또한, 이동 디바이스(106)에 대해 기재된 바와 같이 전력 절약 및 예측을 용이하게 하기 위한 개시된 아키텍처를 포함할 수 있다는 것을 이해하여야 할 것이다.
위치 업데이트(110)는 제2 사용자(112)의 이전의 위치(126)의 지리적 좌표(예를 들어, GPS(global positioning system)을 통해), 제2 사용자(112)의 속도 정보(예를 들여, 현재 속도, 평균 속도 등)와 네비게이션 벡터로 구성된 메타데이터, 또는 이 둘의 조합을 포함할 수 있다.
예측 컴포넌트(120)는 제2 사용자(112)의 목적지(130)에 기초하여 제2 사용자(112)의 실시간 지리적 포인트(122)를 예측할 수 있다. 예측 컴포넌트(120)는 제2 사용자(112)의 히스토리 위치 업데이트(110)의 일부 또는 전부에 기초하여 제2 사용자(112)의 실시간 지리적 포인트(122)를 예측할 수 있다. 예측 컴포넌트(120)는 다른 사용자(134)의 위치 업데이트(132)에 기초하여 제2 사용자(112)의 지리적 포인트(122)를 예측할 수 있다. 예측 컴포넌트(120)는 (제1 사용자(108)의 이동 디바이스(106) 상에서 실행되는 네비게이션 애플리케이션(104)과 유사한)제2 사용자(112)의 지도(네비게이션) 애플리케이션으로부터의 정보 및 위치 업데이트(110)에 기초하여 제2 사용자(112)의 지리적 포인트(122)를 예측한다.
네트워크(116)에의 제2 사용자(112)의 위치 업데이트는, 제2 사용자(112)가 동일한 벡터를 따라 대략 일정한 속도로 주행할 때에는 수행되지 않는다. 네트워크(116)(그리고 그에 따라 저장 서비스(118))에의 제2 사용자(112)의 위치 업데이트는, 제2 사용자(112)가 그로부터의 일탈 없이 지도의 도로(136) 상의 주행을 유지할 때에는 수행되지 않는다. 네트워크(116)에의 제2 사용자(112)의 위치 업데이트는 제2 사용자(112)가 특정 유형의 지리적 포인트(예를 들어, 교차로(138))에 도달할 때에 수행된다.
시스템(100)은 실시간 지리적 포인트(122)를 예측하도록 예측 컴포넌트(120)에 의한 프로세싱을 위해 트래픽 데이터 및 도로 토폴로지 벡터 데이터를 얻는 데이터 컴포넌트(140)를 더 포함할 수 있다.
이동 디바이스의 전원 컴포넌트(142)는, 전력 서브시스템(예를 들어, 배터리, 라인 전력에 대한 AC 인터페이스 등) 뿐만 아니라, 예측에 기초하여 관리될 수 있는 오프, 온, 슬립, 전력 절약 모드 등과 같은 상이한 정도의 전력 모드를 포함한다.
도 2는 예측에 의한 전력 절약을 돕는데 채용될 수 있는 예시적인 외삽(extrapolation) 방법(200)을 예시한다. 이동 디바이스에서 백그라운드 에이전트 API(application program interface)를 사용할 때, 애플리케이션은 일정한 빈도로(예를 들어, 20분마다) 지리적 좌표를 도출하고, 그의 위치를 웹 서비스에 기회적으로(opportunistically) 업로드할 수 있다. 그러나, 그것만으로, 이 20분 빈도는 실시간 위치 공유 애플리케이션에 대하여 너무 드문 것일 수 있다. 예측을 사용함으로써, 사용자의 위치가 통계적 정보 및 최근 판독으로부터 외삽될 수 있다. 이는 점 연결(connect-the-dots) 위치 근사화, 그리고 연속적 위치 감지 및 업데이트의 인식을 가능하게 하면서, 실제로 이동 디바이스(예를 들어, 휴대 전화)가 20분마다 한번씩만 그의 위치를 업데이트함으로써, 디바이스의 전력 절약을 상당히 개선한다.
추측 항법(dead reckoning)(202), 로드맵 추정(204)(roadmap reckoning), 라이브 트래픽 데이터를 이용한 로드맵 추정(206), 교차로 전환 예측(208), 통계적 위치 예측(210), 히스토리 통계에 기초한 그룹 이동(212), 및 근접 감지에 기초한 그룹 이동(214)을 포함하지만 이에 한정되는 것은 아닌, 위치 외삽에 대한 여러 방법이 채용될 수 있다. 이들 및 기타 상이한 방법들이 단독으로 또는 서로 조합하여 채용될 수 있다.
추측 항법(202) 외삽에 대하여, 네비게이션 애플리케이션은 한 위치에서의 사용자 위치를 지도에 나타내고, 코스 및 속도를 사용하여, 나중 시점의 사용자 위치를 추정한다. 로드맵 추정(204)에 대하여, 사용자는 주어진 도로 상에서 주어진 속도로 서쪽으로 향하며 마지막으로 보였다. 도로 토폴로지를 고려하여, 미리 결정된 시간(예를 들어, 1분) 후에 사용자 위치가 예측될 수 있다.
라이브 트래픽 데이터를 이용한 로드맵 추정(206)은 로드맵 추정과 유사하지만, 라이브 트래픽 데이터를 고려하고 그에 따라 주행 속도를 수정한다. 교차로 전환 예측(208)은 루트에 따른 모든 가능한 전환점 그리고 주어진 사용자가 이들 분기 중의 어느 하나를 사용하여 방향 전환할 가능성을 고려한다. 예를 들어, 수요일 오전 10시 30분에, 사용자는 고속도로에서 40 MPH로 주행하는 것으로 감지되었다. 4분 내에 사용자는 다음 출구에 다다를 것이다. 통계적으로, 사용자는 과거 2달 내에 그리고 주중에 그 도로 상의 이전 주행 동안 높은 비율(예를 들어 95%)의 횟수로 그 출구를 이용하였다. 따라서, 사용자가 이 출구를 다시 이용할 것이라고 95% 가능성으로 예측될 수 있다.
통계적 위치 예측(210)은 도로 토폴로지를 무시하고, 사용자의 위치 히스토리의 통계적 그래픽 표현(예를 들어, 히트맵(heatmap))을 본다. 고려되는 요인은, 주중/주말 또는 낮/밤, 그리고 사용자가 있을 수 있는 가장 가능성있는 장소의 추론을 포함한다. 예를 들어, 휴일이 아닌 화요일 정오이고, 그러므로 사용자는 아마도 사무실에 있다.
히스토리 통계에 기초한 그룹 이동(212)은 사용자 부근의 다른 사람들을 고려한다. 예를 들어, 사용자는 14분 전에 자신의 위치를 마지막으로 보고하였지만(위치 업데이트를 보냄), 제2 사용자는 3분 전에 자신의 위치를 보고하였다. 사용자의 일정을 봄으로써, 사용자와 제2 사용자가 지난 시간 동안 회의 중으로 예정되어 있다고 결정될 수 있다. 그러면, 제2 사용자의 최근 위치가 사용자에게도 적용된다고 추론될 수 있다.
일정 데이터 이외에도, 체크인, 만남, 및 기타 근접 표시와 같은 데이터가 고려될 수 있다. 이는 또한 통계적 위치 예측을 사용함으로써 강화될 수 있다. 제2 사용자가 사용자의 아내이고 지금 시간이 오후 11시 30분임을 아는 경우, 사용자의 집 위치를 추론하도록 충분한 데이터를 얻기 전에 이미 사용자는 제2 사용자의 집 위치에 있다고 가정할 수 있다.
근접 감지에 기초한 그룹 이동(214)은 어느 사용자가 서로 가까이 있는지 자동으로 검출하도록 근접 센서를 채용한다. 근접 센서는 블루투스 또는 NFC(near-field communications)와 같은 방법일 수 있다. 예를 들어, 사용자의 휴대 전화는 2분 전에 자신의 위치를 보고하였다. 휴대 전화는 또한, 검출할 수 있는 모든 보이는 블루투스 디바이스를 보고하였다. 이들 디바이스 중의 하나는 제2 사용자의 휴대 전화이다. 따라서, 사용자는 제2 사용자 근방에 있으며 2분 전부터 제2 사용자의 위치에 있다고 추론될 수 있다.
충분한 사람들이 주변에 있는 경우, 그들의 휴대 전화 위치 보고 주기는 교대를 취함으로써 가장 많은 커버리지를 얻는 방식으로 타이밍될 수 있다. 예를 들어, 사용자 A, B, C, 및 D가 동일 부근 내에 있는 한(예를 들어, 이들은 서로의 블루투스 ID를 타동적으로(transitively) 검출할 수 있음), 위치 업데이트 타이밍은, 사용자 A가 (hh:00, hh:20, hh:40)에 자신의 위치를 보고하고, 사용자 B가 5분 뒤에 (hh:05, hh:25, hh:45)에 자신의 위치를 보고하고, 사용자 C가 5분 뒤에 (hh:10, hh:30, hh:50)에 자신의 위치를 보고하고, 사용자 D가 5분 뒤에 (hh:15, hh:35, hh:55)에 자신의 위치를 보고하도록, 설정될 수 있다. 따라서, 정상적인 20분 보고 빈도를 넘어 이동 디바이스를 소모시키는 일 없이 유효 위치 빈도가 20분에서 5분으로 증가될 수 있다.
도 3은 상이한 레벨들의 위치 업데이트 기준으로 업데이트가 처리되는 로드맵 사례(instance)(300)의 세트를 예시한다. 사례(300)는 벡터와 함께 3가지 도로 토폴로지를 포함하며, 이는 3가지 레벨의 위치 업데이트 중요도, 즉 비교적 직선 도로의 제1 사례(302), 분기(또는 교차로)를 포함하는 제2 사례(304), 및 만곡 도로의 제3 사례(306)를 표시한다. 중요도 벡터는 다음과 같이 다른 두께 및 라인 패턴의 화살표를 특징으로 하는데, 고(high) 중요도 업데이트 벡터(308)는 하나의 단부에서 화살표로 끝나며 도시된 라인의 가장 두꺼운 검정 실선으로서 도시되고, 중(medium) 중요도 업데이트 벡터(310)는 벡터(308)의 검정 실선보다 더 좁은 두께로서 도시되고, 저(low) 중요도 업데이트 벡터(312)는 점선을 갖는 가장 얇은 것이다. 화살표는 도로를 따른 주행 방향을 표시하고, 각각의 벡터의 길이는 업데이트 사이의 시간을 표시한다. 예를 들어, 저 중요도 업데이트 벡터(312)는 고 중요도 업데이트 벡터(308)보다 덜 빈번하게 업데이트한다. 이는 또한, 예측(추정)에 의해 용이해진 바와 같이, 이들 벡터 길이 동안 디바이스 상에서 전력 절약이 시행 중임을 의미한다.
제1 사례(302)는 이 도로 상의 슬로우다운(slowdown) 및 정지 벡터를 예시한다. 사용자가 동일 도로 상에서 정지/슬로우다운 포인트(314)(예를 들어, 정지 신호, 로터리, 신호등 등)로 비교적 일정한 속도로 주행함에 따라, 예측에 의해 용이해진 바와 같이, 위치 업데이트 벡터는 중요도 및 길이가 달라짐으로써, 디바이스의 전력 수요에 영향을 미친다. 예를 들어, 정지/슬로우다운 포인트(314)로부터 떨어져 있는 도로 구역(316)에서는, 사용자 속도가 일정한 것으로 보이며(벡터 길이가 대략 동일함) 사용자는 동일 도로 상에 계속 남아있다. 이는, 사용자가 동일 도로를 주행할 것이며, 따라서 이 예에서 그 거리에 걸쳐 네트워크 서비스(118)에 2번의 위치 업데이트를 보낼 디바이스 전력만 요구한다고 예측될 수 있다. 또한, 일부 거리 동안 이 도로에 계속 있는 것이 사용자를 정지/슬로우다운 포인트(314)에 데려갈 것이라고 도로 토폴로지 데이터로부터 결정될 수 있다. 따라서, 원하는 위치 업데이트(메타데이터)의 수가 사전에 계산될 수 있고, 사용자가 플랜 파라미터(예를 들어, 일정 속도, 정지 없음, 트래픽 슬로우다운 없음, 사고 없음 등) 내에서 주행한다고 하면 루트를 따라 플랜 대로 실행될 수 있다. 따라서, 업로드된 메타데이터 샘플은 2개의 샘플에 대한 속도 및 위치 벡터 데이터를 포함한다.
사용자가 정지/슬로우다운 포인트(314)에 가까워짐에 따라, 도로 구역(318)에서, 사용자 속도는 감소하고 업데이트 프로세스는 중 중요도 업데이트(310)로 올라간다. 따라서, 업로드된 메타데이터는 감소된 속도 및 위치 벡터 데이터를 포함하고, 벡터(310)의 지속기간이 더 작아지며, 따라서 디바이스 전력 절약 시간은 감소된다.
정지/슬로우다운 포인트(314)에 도달하는 것이 임박한 경우, 도로 구역(320)에서, 사용자 속도는 더 감소하고, 업데이트 프로세스는 고 중요도 업데이트(308)로 올라간다. 따라서, 업로드된 메타데이터는 더 감소된 속도 및 위치 벡터 데이터를 포함하고, 벡터(308)의 지속기간은 더 작아지며, 따라서 디바이스 전력 절약 시간은 더 감소된다.
제2 사례(304)는 모퉁이(turn)(교차로) 근처의 벡터 변경을 예시한다. 사용자가 모퉁이(322)로부터 떨어져 있고 동일 도로(벡터 방향)를 주행할 때에, 업데이트 메타데이터는 2개의 저 중요도 벡터 및 속도 데이터를 포함한다. 따라서, 사용자 디바이스는 예측을 통해 전력을 절약할 수 있다. 사용자가 모퉁이(322)에 다다름에 따라, 위치 업데이트 벡터는 중요도, 방향 및 길이가 달라지며, 더 빈번한 업데이트를 보냄으로써(하지만 연속적으로는 아님), 디바이스에서의 더 많은 전력을 절약한다. 예를 들어, 사용자가 속도를 감소시킬 때에, 메타데이터 업데이트가 보내질 수 있다. 사용자가 방향 전환을 시작하고 벡터 방향이 바뀔 때에, 메타데이터 업데이트가 보내질 수 있다. 방향 전환이 완료되고 벡터가 공통 방향(오른쪽으로 향함)을 따를 때에, 예측에 의해 용이해진 대로, 중요도 레벨이 낮아지므로 메타데이터 업데이트의 수가 감소될 수 있다.
제3 사례(306)는 가까운 모퉁이 없이 벡터 변경을 예시한다. 지도 토폴로지에 기초하여, 도로의 이 구역에는 어떠한 모퉁이도 존재하지 않음을 알 수 있다. 따라서, 벡터 방향이 바뀔 수 있지만, 속도는 비교적 일정할 수 있고, 따라서 메타데이터 업데이트는 예측에 기초하여 드물다. 디바이스는 네트워크 서비스(118)에의 드문 업데이트로 인해 빈번하게 전력 절약 모드에 들어갈 수 있다.
개시된 아키텍처는 사용자 정보의 인가 및 보안 처리에 대한 보안 컴포넌트(도시되지 않음)를 더 채용할 수 있다. 보안 컴포넌트는 가입자가 위치 정보 뿐만 아니라 개인 정보를 노출시키는 것에 옵트인(opt-in) 및 옵트아웃(opt-out)하게 해준다. 사용자에게는 예를 들어 개인 정보의 수집 통지 및 그리 하도록 동의를 제공하거나 거부할 기회가 제공될 수 있다. 동의는 여러 가지 형태를 취할 수 있다. 옵트인 동의는 데이터가 수집되기 전에 긍정 동작을 취하도록 사용자에게 부과된다. 대안으로서, 옵트아웃 동의는 데이터가 수집되기 전에 데이터의 수집을 막는데 긍정 동작을 취하도록 사용자에게 부과된다.
보안 컴포넌트는 또한, 사용자가 프로필 정보에 액세스 및 업데이트할 수 있게 해준다. 예를 들어, 사용자는 수집된 개인 및/또는 위치 데이터를 볼 수 있고, 보정을 제공할 수 있다. 스케줄, 집, 가족 등과 같은 민감한 개인 정보 및 재정 정보가 추적되고 획득될 수 있는 경우에, 보안 컴포넌트는 데이터의 민감도에 대하여 충분한 보안 측정을 사용하여 데이터가 (저장 서비스(118)에) 보관됨을 보장한다.
개시된 아키텍처의 신규의 양상을 수행하기 위한 예시적인 방법을 나타내는 일련의 흐름도가 여기에 포함된다. 설명을 단순하게 하기 위한 목적으로, 예를 들어 플로우 차트 또는 흐름도의 형태로 여기에 도시된 하나 이상의 방법은 일련의 동작들로 도시되고 기재되어 있지만, 일부 동작들이 이에 따라 여기에 도시되고 기재된 바와 상이한 순서대로 그리고/또는 다른 동작들과 동시에 일어날 수 있으므로, 방법은 동작의 순서에 의해 한정되는 것은 아님을 이해하고 알아야 할 수 있다. 예를 들어, 당해 기술 분야에서의 숙련자라면, 방법은 대안으로서 상태도에서와 같이 일련의 상호관련된 상태들 또는 이벤트들로서 나타날 수 있다는 것을 이해하고 알아야 할 것이다. 게다가, 방법에 예시된 모든 동작들이 신규의 구현을 위해 필요한 것은 아닐 수 있다.
도 4는 개시된 아키텍처에 따른 방법을 예시한다. 400에서, 지도 애플리케이션을 사용하여 지리적 루트를 따라 사용자 네비게이션 동안 사용자의 이동 디바이스의 전력 소비가 모니터링된다. 402에서, 위치 업데이트로서 네트워크에 저장된 제2 사용자의 메타데이터가 이동 디바이스를 통해 액세스된다. 메타데이터는 네트워크 상에 저장되고 제2 사용자가 지도(네비게이션) 애플리케이션을 사용하여 네비게이트(navigate)할 때에 액세스된다. 404에서, 액세스된 메타데이터에 기초하여 제2 사용자의 실시간 지리적 위치가 추정된다. 제2 사용자의 추가의 위치 업데이트에 대하여 네트워크에 액세스하며 전력을 소비하지 않고 이동 디바이스에서의 전력을 절약하도록 이동 디바이스에서 추정이 수행된다.
모니터링, 액세스 및 추정 동작들은 사용자에게 투과적인(transparent) 동작들로서 수행된다(백그라운드 동작). 다른 사용자의 지리위치(geolocation) 데이터의 샘플에 기초하여 또는 제2 사용자의 이전의 지리위치 데이터에 기초하여 지리적 위치가 추정된다. 제2 사용자의 지리적 위치는 제2 사용자의 위치 및 지도 정보에 기초하여 또는 제2 사용자의 목적지에 기초하여 추정된다.
도 5는 개시된 아키텍처에 따른 대안의 방법을 예시한다. 500에서, 지도 애플리케이션을 사용하여 지리적 루트를 따라 사용자 네비게이션 동안 사용자의 이동 디바이스의 전력 소비가 모니터링된다. 502에서, 이동 디바이스로부터 네트워크로 위치 업데이트 기준에 기초하여 속도 정보 및 위치 벡터 정보를 포함하는 메타데이터로서 위치 업데이트가 보내지며, 위치 업데이트는 다른 사용자에 의한 액세스를 위한 것이다. 504에서, 제2 사용자의 위치 업데이트로서 네트워크 상에 저장된 제2 사용자의 메타데이터가 이동 디바이스를 통해 액세스된다. 메타데이터는 제2 사용자가 지도 애플리케이션을 사용하여 네비게이트할 때에 네트워크 상에 저장된다. 506에서, 액세스된 메타데이터에 기초하여 제2 사용자의 실시간 지리적 위치가 추정된다. 제2 사용자의 추가의 위치 업데이트에 대하여 네트워크에 액세스하며 전력을 소비하지 않고 이동 디바이스에서의 전력을 절약하도록 이동 디바이스에서 추정이 수행되었다.
방법의 추가의 동작은, 위치 업데이트 기준이 사용자가 교차로에 다다르고 있음을 나타낼 때 다른 사용자에 의한 액세스를 위하여 이동 디바이스로부터 네트워크에 위치 업데이트를 보내고, 위치 업데이트 기준이 사용자가 벡터를 따라 속도를 유지하고 있음을 나타낼 때 다른 사용자에 의한 액세스를 위하여 이동 디바이스로부터 네트워크에 위치 업데이트를 보내는 것을 막는 것을 포함할 수 있다. 방법은, 위치 업데이트 기준이 사용자가 지도의 동일 도로를 따라 주행을 유지하고 있음을 나타낼 때 다른 사용자에 의한 액세스를 위하여 이동 디바이스로부터 네트워크에 위치 업데이트를 보내는 것을 막고, 라이브 트래픽 데이터의 고려에 부분적으로 기초하여 제2 사용자의 실시간 지리적 위치를 추정하는 것을 더 포함할 수 있다.
위치 업데이트를 보내는 것은, 이동 디바이스의 전원 유형의 관점에서 업데이트 기준에만 기초하여 무시될 수 있다. 다르게 말하자면, 이동 디바이스의 전력 레벨이 임계적으로 낮은 경우, 또한 기준이 교차로에 도달할 때 업데이트를 보내는 것이라면, 업데이트를 보낼 시간이 아직 충족되어야 하더라도 메타데이터 업데이트가 보내질 것이다.
본 출원에서 사용될 때, 용어 "컴포넌트" 및 "시스템"은 하드웨어, 소프트웨어와 유형(tangible) 하드웨어의 조합, 소프트웨어, 또는 실행 중인 소프트웨어의 컴퓨터 관련 엔티티(예를 들어, 휴대용 컴퓨터, 휴대 전화와 같은 이동 디바이스, 휴대용 컴퓨터 등)를 지칭하도록 의도된다. 예를 들어, 컴포넌트는 프로세서, 칩 메모리, 대용량 저장 디바이스(예를 들어, 광 드라이브, 고체 상태 드라이브, 및/또는 자기 저장 미디어 드라이브) 및 컴퓨터와 같은 유형 컴포넌트, 그리고 프로세서 상에서 실행 중인 프로세스, 객체, 실행어, 데이터 구조(휘발성 또는 비휘발성 저장 매체에 저장됨), 모듈, 실행 쓰레드, 및/또는 프로그램과 같은 소프트웨어 컴포넌트일 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니다. 예시로써, 서버 상에서 실행 중인 애플리케이션과 서버 둘 다 컴포넌트일 수 있다. 하나 이상의 컴포넌트가 프로세스 및/또는 실행 쓰레드 내에 상주할 수 있고, 컴포넌트는 둘 이상의 컴퓨터 사이에 분산되고 그리고/또는 하나의 컴퓨터 상에 국부화될 수 있다. 용어 "예시적인(exemplary)"은 여기에서 예, 사례, 또는 예시로서의 역할을 의미하도록 사용될 수 있다. "예시적인"으로서 여기에 기재된 임의의 양상 또는 설계는 반드시 다른 양상 또는 설계 이상으로 바람직하거나 유리한 대로 구성되어야 하는 것은 아니다.
이제 도 6을 참조하면, 개시된 아키텍처에 따라 예측에 의한 전력 절약을 실행하는 컴퓨팅 시스템(600)의 블록도가 예시되어 있다. 그러나, 개시된 방법 및/또는 시스템의 일부 또는 모든 양상은 아날로그, 디지털, 혼합 신호, 및 기타 신호가 단일 칩 기판 상에 제조되는 SoC(system-on-a-chip)로서 구현될 수 있다는 것을 알아야 한다. 또한, 개시된 아키텍처는 휴대 전화와 같은 이동 디바이스에 대해 응용을 찾을 수 있으며, 이는 예를 들어 SoC와 같이 컴퓨팅 시스템(600)에 관련하여 여기에 기재되어 있는 바와 유사한 하드웨어 및/또는 소프트웨어를 포함할 수 있다.
이의 다양한 양상에 대한 추가의 컨텍스트를 제공하기 위하여, 도 6 및 다음의 설명은 다양한 양상이 구현될 수 있는 적합한 컴퓨팅 시스템(600)의 간략한 일반적인 설명을 제공하도록 의도된다. 상기 설명은 하나 이상의 컴퓨터 상에서 실행될 수 있는 컴퓨터 실행가능한 명령어로 이루어져 있지만, 당해 기술 분야에서의 숙련자는 신규의 실시예가 또한 다른 프로그램 모듈과 함께 그리고/또는 하드웨어 및 소프트웨어의 조합으로서 구현될 수 있다는 것을 알 것이다.
다양한 양상을 구현하기 위한 컴퓨팅 시스템(600)은 프로세싱 유닛(들)(604), 시스템 메모리(606)와 같은 컴퓨터 판독가능한 저장장치, 및 시스템 버스(608)를 갖는 컴퓨터(602)를 포함한다. 프로세싱 유닛(들)(604)은 단일 프로세서, 멀티프로세서, 단일 코어 유닛 및 멀티코어 유닛과 같은 임의의 다양한 상업적으로 입수가능한 프로세서일 수 있다. 또한, 당해 기술 분야에서의 숙련자라면, 신규의 방법은, 미니컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터 뿐만 아니라, 개인 컴퓨터(예를 들어, 데스크톱, 랩톱 등), 핸드헬드 컴퓨팅 디바이스, 마이크로프로세서 기반 또는 프로그램가능한 소비자 전자기기 등을 포함한 다른 컴퓨터 시스템 구성(이들의 각각은 하나 이상의 관련 디바이스에 동작 가능하게 연결될 수 있음)으로 실시될 수 있다는 것을 알 것이다.
시스템 메모리(606)는 휘발성(VOL; volatile) 메모리(610)(예를 들어, 랜덤 액세스 메모리(RAM; random access memory)) 및 비휘발성 메모리(NON-VOL; non-volatile memory)(612)(예를 들어, ROM, EPROM, EEPROM, 등)와 같은 컴퓨터 판독가능한 저장장치(물리적 저장 매체)를 포함할 수 있다. 기본 입력/출력 시스템(BIOS; basic input/output system)이 비휘발성 메모리(612)에 저장될 수 있고, 시동 중과 같이 컴퓨터(602) 내의 컴포넌트들 사이에 데이터 및 신호의 통신을 용이하게 하는 기본 루틴을 포함한다. 휘발성 메모리(610)는 또한 데이터를 캐시하기 위한 정적 RAM과 같은 고속 RAM을 포함할 수 있다.
시스템 버스(608)는 프로세싱 유닛(들)(604)에 시스템 메모리(606)를 포함하지만 이에 한정되는 것은 아닌 시스템 컴포넌트에 대한 인터페이스를 제공한다. 시스템 버스(608)는 임의의 다양한 상업적으로 입수가능한 버스 아키텍처를 사용하여 메모리 버스(메모리 컨트롤러를 갖거나 갖지 않음) 및 주변 버스(예를 들어, PCI, PCIe, AGP, LPC, 등)에 더 상호접속할 수 있는 임의의 여러 유형의 버스 구조일 수 있다.
컴퓨터(602)는 시스템 버스(608) 및 다른 원하는 컴퓨터 컴포넌트에 저장 서브시스템(들)(614)을 인터페이스하기 위해 기계 판독가능한 저장 서브시스템(들)(614) 및 저장 인터페이스(들)(616)를 더 포함한다. 저장 서브시스템(들)(614)(물리적 저장 매체)은 예를 들어 하드 디스크 드라이브(HDD), 자기 플로피 디스크 드라이브(FDD), 및/또는 광 디스크 저장 디바이스(예를 들어, CD-ROM 드라이브, DVD 드라이브)의 하나 이상을 포함할 수 있다. 저장 인터페이스(들)(616)는 예를 들어 EIDE, ATA, SATA, 및 IEEE 1394와 같은 인터페이스 기술을 포함할 수 있다.
하나 이상의 프로그램 및 데이터는, 운영 체제(620), 하나 이상의 애플리케이션 프로그램(622), 다른 프로그램 모듈(624), 및 프로그램 데이터(626)를 포함하여, 메모리 서브시스템(606), 기계 판독가능한 그리고 분리가능한 메모리 서브시스템(618)(예를 들어, 플래시 드라이브 폼 팩터 기술), 및/또는 저장 서브시스템(들)(614)(예를 들어, 광, 자기, 고체 상태)에 저장될 수 있다.
운영 체제(620), 하나 이상의 애플리케이션 프로그램(622), 다른 프로그램 모듈(624), 및/또는 프로그램 데이터(626)는 예를 들어 도 1의 시스템(100)의 엔티티와 컴포넌트, 도 2의 방법(200), 도 3의 사례들(300), 및 도 4와 도 5의 흐름도에 의해 나타낸 방법을 포함할 수 있다.
일반적으로, 프로그램은 특정 태스크를 수행하거나 특정 추상 데이터 타입을 구현하는 루틴, 방법, 데이터 구조, 기타 소프트웨어 컴포넌트 등을 포함한다. 운영 체제(620), 애플리케이션(622), 모듈(624), 및/또는 데이터(626)의 전부 또는 일부는 또한 예를 들어 휘발성 메모리(610)와 같은 메모리에 캐시될 수 있다. 개시된 아키텍처는 다양한 상업적으로 입수가능한 운영 체제 또는 운영 체제들의 조합으로(예를 들어, 가상 머신으로서) 구현될 수 있다는 것을 알아야 할 것이다.
저장 서브시스템(들)(614) 및 메모리 서브시스템(606 및 618)은 데이터, 데이터 구조, 컴퓨터 실행가능한 명령어 등의 휘발성 및 비휘발성 저장을 위한 컴퓨터 판독가능한 매체로서의 역할을 한다. 이러한 명령어는 컴퓨터 또는 다른 머신에 의해 실행될 때 컴퓨터 또는 다른 머신이 방법의 하나 이상의 동작을 수행하게끔 할 수 있다. 동작을 수행하기 위한 명령어는 하나의 매체 상에 저장될 수 있거나, 또는, 모든 명령어가 동일 매체 상에 있는지 여부에 관계없이 명령어들이 하나 이상의 컴퓨터 판독가능한 저장 매체 상에 집합적으로 보이도록 복수의 매체에 걸쳐 저장될 수 있다.
컴퓨터 판독가능한 매체는 컴퓨터(602)에 의해 액세스될 수 있는 임의의 이용 가능한 매체일 수 있고, 분리식 또는 비분리식인 휘발성 및 비휘발성 내부 및/또는 외부 매체를 포함한다. 컴퓨터(602)에 대하여, 매체는 임의의 적합한 디지털 형태로 데이터의 저장을 수용한다. 당해 기술 분야에서의 숙련자라면, 개시된 아키텍처의 신규 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 실행가능한 명령어를 저장하기 위해 집(zip) 드라이브, 자기 테이프, 플래시 메모리 카드, 플래시 드라이브, 카트리지 등과 같은 다른 유형의 컴퓨터 판독가능한 매체가 채용될 수 있다는 것을 알아야 한다.
사용자는 키보드 및 마우스와 같은 외부 사용자 입력 디바이스(628)를 사용하여 컴퓨터(602), 프로그램 및 데이터와 상호작용할 수 있다. 다른 외부 사용자 입력 디바이스(628)는 마이크로폰, IP(적외선) 리모콘, 조이스틱, 게임 패드, 카메라 인식 시스템, 스타일러스 펜, 터치 스크린, 제스처 시스템(예를 들어, 눈 움직임, 머리 움직임 등) 등을 포함할 수 있다. 사용자는, 컴퓨터(620)가 예를 들어 휴대용 컴퓨터인 경우, 터치패드, 마이크로폰, 키보드 등과 같은 온보드 사용자 입력 디바이스(630)를 사용하여 컴퓨터(602), 프로그램, 및 데이터와 상호작용할 수 있다. 이들 및 기타 입력 디바이스는 시스템 버스(608)를 통하여 입력/출력(I/O) 디바이스 인터페이스(들)(632)를 통해 프로세싱 유닛(들)(604)에 접속되어 있지만, 병렬 포트, IEEE 1394 직렬 포트, 게임 포트, USB 포트, IR 인터페이스, 단거리 무선(예를 들어, 블루투스) 및 기타 개인 영역 네트워크(PAN; personal area network) 기술 등과 같은 다른 인터페이스에 의해 접속될 수 있다. I/O 디바이스 인터페이스(들)(632)는 또한, 사운드 카드 및/또는 온보드 오디오 프로세싱 능력과 같이 프린터, 오디오 디바이스, 카메라 디바이스 등과 같은 출력 주변장치(634)의 사용을 용이하게 한다.
하나 이상의 그래픽 인터페이스(636)(일반적으로 그래픽 프로세싱 유닛(GPU; graphics processing unit)으로 불림)는 컴퓨터(602)와 외부 디스플레이(들)(638)(예를 들어, LCD, 플라즈마) 및/또는 온보드 디스플레이(640)(예를 들어, 휴대용 컴퓨터용) 사이에 그래픽 및 비디오 신호를 제공한다. 그래픽 인터페이스(들)(636)는 또한 컴퓨터 시스템 보드의 일부로서 제조될 수 있다.
컴퓨터(602)는 하나 이상의 네트워크 및/또는 다른 컴퓨터에 유선/무선 통신 서브시스템(642)을 통해 논리 접속을 사용하여 네트워킹된 환경(예를 들어, IP 기반)에서 동작할 수 있다. 다른 컴퓨터는 워크스테이션, 서버, 라우터, 개인용 컴퓨터, 마이크로프로세서 기반의 엔터테인먼트 어플라이언스, 피어 디바이스 또는 기타 공통 네트워크 노드를 포함할 수 있고, 통상적으로 컴퓨터(602)에 대해 기재된 구성요소들의 대부분 또는 전부를 포함할 수 있다. 논리 접속은 로컬 영역 네트워크(LAN; local area network), 광역 네트워크(WAN; wide area network), 핫스팟 등에 대한 유선/무선 접속을 포함할 수 있다. LAN 및 WAN 네트워킹 환경은 사무실 및 회사에서 아주 흔한 것이고, 인트라넷과 같은 전사적 컴퓨터 네트워크를 용이하게 하며, 이들 전부가 인터넷과 같은 글로벌 통신 네트워크에 접속할 수 있다.
네트워킹 환경에서 사용될 때, 컴퓨터(602)는 유선/무선 네트워크, 유선/무선 프린터, 유선/무선 입력 디바이스(644) 등과 통신하도록 유선/무선 통신 서브시스템(642)(예를 들어, 네트워크 인터페이스 어댑터, 온보드 트랜시버 서브시스템 등)을 통해 네트워크에 접속한다. 컴퓨터(602)는 네트워크를 통한 통신을 확립하기 위해 모뎀 또는 다른 수단을 포함할 수 있다. 네트워킹된 환경에서, 컴퓨터(602)에 대한 프로그램 및 데이터는 분산 시스템과 연관된 원격 메모리/저장 디바이스에 저장될 수 있다. 도시된 네트워크 접속은 예시적인 것이며 컴퓨터들 사이의 통신 링크를 확립하는 다른 수단이 사용될 수 있다는 것을 알 것이다.
컴퓨터(602)는, 예를 들어 프린터, 스캐너, 데스크톱 및/또는 휴대용 컴퓨터, PDA, 통신 위성, 무선 탈착 가능한 태그와 연관된 일종의 장비 또는 장소(예를 들어, 키오스크, 잡지매점, 화장실), 및 전화와 무선 통신(예를 들어, IEEE 802.11 오버디에어 변조 기술)하도록 동작 가능하게 배치된 무선 디바이스와 같이, IEEE 802.xx 패밀리의 표준과 같은 무선 기술을 사용하는 유선/무선 디바이스 또는 엔티티와 통신하도록 동작 가능하다. 이는 적어도 핫스팟에 대한 (무선 컴퓨터 네트워킹 디바이스의 상호동작능력을 증명하는데 사용된)Wi-FiTM, WiMax 및 BluetoothTM 무선 기술을 포함한다. 따라서, 통신은 종래의 네트워크와 같은 미리 정의된 구조 또는 단순히 적어도 2개의 디바이스 사이의 ad hoc 통신일 수 있다. 와이파이 네트워크는 안전하고 신뢰성있으며 빠른 무선 접속을 제공하도록 IEEE 802.11x(a, b, g 등)로 불리는 무선 기술을 사용한다. 와이파이 네트워크는 컴퓨터들을 서로, 인터넷에 그리고 유선 네트워크(IEEE 802.3 관련 매체 및 기능을 사용함)에 접속하는데 사용될 수 있다.
상기 기재된 바는 개시된 아키텍처의 예를 포함한다. 물론, 컴포넌트 및/또는 방법의 모든 생각할 수 있는 조합을 기재하는 것은 가능하지 않으며, 당해 기술 분야에서의 통상의 지식을 가진 자라면 많은 부가의 조합 및 치환이 가능함을 알 수 있을 것이다 . 따라서, 신규의 아키텍처는 첨부한 청구항의 사상 및 범위 내에 속하는 모든 이러한 대안, 수정 및 변형을 포함하도록 의도된다. 또한, 용어 "포함한다(include)"가 상세한 설명 또는 청구항에서 사용될 때에, 이러한 용어는, 용어 "포함하는(comprising)"이 청구항에서 전이어로서 채용될 때 해석되는 바와 유사한 방식으로 포괄적이도록 의도된다.

Claims (10)

  1. 시스템에 있어서,
    제2 사용자의 위치 업데이트에 액세스하는 제1 사용자의 이동 디바이스의 네비게이션 애플리케이션의 업데이트 컴포넌트 - 상기 제2 사용자의 위치 업데이트는 상기 이동 디바이스에 의한 액세스를 위하여 네트워크 상에 주기적으로 저장됨 - ;
    위치 업데이트의 프로세싱에 기초하여 상기 제2 사용자의 실시간 지리적 위치를 예측함으로써 국부적으로 동작하고, 상기 제2 사용자의 새로운 위치 업데이트에 대하여 상기 네트워크에의 액세스를 그만 둠(waive)으로써 상기 이동 디바이스에서의 전력 절약을 용이하게 하는, 상기 이동 디바이스의 예측 컴포넌트; 및
    메모리 내의 컴퓨터 실행가능한 명령어들을 실행하는 마이크로프로세서
    를 포함하는 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 위치 업데이트는, 상기 제2 사용자의 위치의 지리적 좌표, 또는 상기 제2 사용자의 네비게이션 벡터 및 속도 정보로 구성된 메타데이터 중 적어도 하나를 포함하는 것인 시스템.
  3. 청구항 1에 있어서, 상기 예측 컴포넌트는, 상기 제2 사용자의 목적지에 기초하여 상기 제2 사용자의 지리적 포인트를 예측하거나, 또는 상기 제2 사용자의 히스토리(historical) 위치 업데이트의 일부 또는 전부에 기초하여 상기 제2 사용자의 지리적 포인트를 예측하는 것인 시스템.
  4. 청구항 1에 있어서, 상기 예측 컴포넌트는, 다른 사용자의 위치 업데이트에 기초하여 또는 상기 제2 사용자의 네비게이션 애플리케이션으로부터의 정보 및 위치 업데이트에 기초하여 상기 제2 사용자의 지리적 포인트를 예측하는 것인 시스템.
  5. 청구항 1에 있어서, 상기 네트워크에의 상기 제2 사용자의 위치 업데이트는 상기 제2 사용자가 특정 유형의 지리적 포인트에 도달할 때 수행되는 것인 시스템.
  6. 방법에 있어서,
    지도 애플리케이션을 사용하여 지리적 루트를 따라 사용자 네비게이션 동안 사용자의 이동 디바이스의 전력 소비를 모니터링하는 단계;
    위치 업데이트 기준에 기초하여 위치 벡터 정보 및 속도 정보를 포함하는 메타데이터로서 상기 이동 디바이스로부터 네트워크에 위치 업데이트 - 상기 위치 업데이트는 다른 사용자에 의한 액세스를 위한 것임 - 를 보내는 단계;
    상기 이동 디바이스를 통하여, 제2 사용자의 위치 업데이트로서 상기 네트워크 상에 저장된 상기 제2 사용자의 메타데이터 - 상기 메타데이터는 상기 제2 사용자가 지도 애플리케이션을 사용하여 네비게이트(navigate)할 때에 네트워크 상에 저장됨 - 에 액세스하는 단계;
    상기 액세스된 메타데이터에 기초하여 상기 제2 사용자의 실시간 지리적 위치를 추정하는 단계로서, 상기 추정은 상기 제2 사용자의 추가의 위치 업데이트를 위하여 네트워크에 액세스하며 전력을 소비하지 않고 상기 이동 디바이스에서의 전력을 절약하도록 상기 이동 디바이스에서 수행되는, 상기 추정 단계; 및
    메모리에 저장된 명령어들을 실행하는 마이크로프로세서를 이용하는 단계
    를 포함하는 방법.
  7. 청구항 6에 있어서, 상기 위치 업데이트 기준이 상기 사용자가 교차로에 다가가고 있음을 나타낼 때, 다른 사용자에 의한 액세스를 위하여 상기 이동 디바이스로부터 상기 네트워크로 위치 업데이트를 보내는 단계를 더 포함하는 방법.
  8. 청구항 6에 있어서, 상기 위치 업데이트 기준이 상기 사용자가 벡터를 따라 속도를 유지하고 있음을 나타낼 때, 다른 사용자에 의한 액세스를 위하여 상기 이동 디바이스로부터 상기 네트워크로 위치 업데이트를 보내지 않는 단계, 또는 상기 위치 업데이트 기준이 상기 사용자가 지도의 동일 도로를 따라 주행을 유지하고 있음을 나타낼 때, 다른 사용자에 의한 액세스를 위하여 상기 이동 디바이스로부터 상기 네트워크로 위치 업데이트를 보내지 않는 단계를 더 포함하는 방법.
  9. 청구항 6에 있어서, 라이브(live) 트래픽 데이터의 고려에 부분적으로 기초하여 상기 제2 사용자의 실시간 지리적 위치를 추정하는 단계를 더 포함하는 방법.
  10. 청구항 6에 있어서, 상기 이동 디바이스의 전원의 유형을 고려하여 상기 업데이트 기준에만 기초하여 위치 업데이트를 보내는 것을 무시하는(override) 단계를 더 포함하는 방법.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180001725A (ko) * 2016-06-28 2018-01-05 최군돈 위치결정 솔루션의 전력절약 방안

Families Citing this family (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9134137B2 (en) 2010-12-17 2015-09-15 Microsoft Technology Licensing, Llc Mobile search based on predicted location
US9880604B2 (en) 2011-04-20 2018-01-30 Microsoft Technology Licensing, Llc Energy efficient location detection
US8981995B2 (en) 2011-06-03 2015-03-17 Microsoft Technology Licensing, Llc. Low accuracy positional data by detecting improbable samples
US9470529B2 (en) 2011-07-14 2016-10-18 Microsoft Technology Licensing, Llc Activating and deactivating sensors for dead reckoning
US9464903B2 (en) 2011-07-14 2016-10-11 Microsoft Technology Licensing, Llc Crowd sourcing based on dead reckoning
US10184798B2 (en) 2011-10-28 2019-01-22 Microsoft Technology Licensing, Llc Multi-stage dead reckoning for crowd sourcing
US9429657B2 (en) 2011-12-14 2016-08-30 Microsoft Technology Licensing, Llc Power efficient activation of a device movement sensor module
US8874162B2 (en) 2011-12-23 2014-10-28 Microsoft Corporation Mobile device safe driving
US9710982B2 (en) 2011-12-23 2017-07-18 Microsoft Technology Licensing, Llc Hub key service
US9453734B2 (en) * 2012-06-05 2016-09-27 Apple Inc. Smart loading of map tiles
US9654911B2 (en) * 2012-08-30 2017-05-16 Here Global B.V. Method and apparatus for providing location sharing via simulation
US9817125B2 (en) 2012-09-07 2017-11-14 Microsoft Technology Licensing, Llc Estimating and predicting structures proximate to a mobile device
US9820231B2 (en) 2013-06-14 2017-11-14 Microsoft Technology Licensing, Llc Coalescing geo-fence events
KR102184311B1 (ko) * 2014-08-08 2020-11-30 삼성전자 주식회사 위치 정보를 이용한 메시지/콘텐츠 공유 시스템 및 방법
US9538334B2 (en) 2015-01-15 2017-01-03 GEOTAB Incorporated Telematics furtherance visualization system
KR102240719B1 (ko) * 2015-02-05 2021-04-15 삼성전자주식회사 위치 정보 획득 방법 및 그 전자 장치
KR102644876B1 (ko) * 2016-06-01 2024-03-08 삼성전자주식회사 정보 처리 시스템 및 이에 포함되는 전자 장치
US10489529B2 (en) 2016-10-14 2019-11-26 Zoox, Inc. Scenario description language
CN109922423B (zh) * 2017-12-11 2021-09-07 斑马智行网络(香港)有限公司 一种定位方法、装置、终端设备和存储介质
US10671142B2 (en) 2018-04-19 2020-06-02 International Business Machines Corporation Social-geofenced-based application management for battery maximization
US11032670B1 (en) 2019-01-14 2021-06-08 Snap Inc. Destination sharing in location sharing system
US20200250633A1 (en) 2019-02-05 2020-08-06 Moneygram International, Inc. Systems and methods for providing distributed ledger technology-based transactions
CN111148032B (zh) * 2019-04-28 2021-08-24 广东小天才科技有限公司 一种实时定位方法及可穿戴设备
US11102617B2 (en) 2020-01-15 2021-08-24 Stmicroelectronics International N.V. Indoor navigation and tracking with mesh network
US11483267B2 (en) * 2020-06-15 2022-10-25 Snap Inc. Location sharing using different rate-limited links
US11503432B2 (en) 2020-06-15 2022-11-15 Snap Inc. Scalable real-time location sharing framework
US11314776B2 (en) 2020-06-15 2022-04-26 Snap Inc. Location sharing using friend list versions
US11290851B2 (en) 2020-06-15 2022-03-29 Snap Inc. Location sharing using offline and online objects
US20220394426A1 (en) * 2021-06-03 2022-12-08 Not A Satellite Labs, LLC Mobile device power management in surveillance platform

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003215228A (ja) * 2002-01-23 2003-07-30 Hitachi Ltd 位置表示機能付き移動端末装置及び位置表示方法
JP2011119784A (ja) * 2009-11-30 2011-06-16 Nec Corp 無線通信システム及び無線通信方法
US20120054337A1 (en) * 2010-09-01 2012-03-01 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Systems and Method for Predicting the Future Location of an Entity

Family Cites Families (31)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6078826A (en) * 1998-05-29 2000-06-20 Ericsson Inc. Mobile telephone power savings method and apparatus responsive to mobile telephone location
US20070042790A1 (en) 2000-07-14 2007-02-22 Norman Mohi Locating system and method
JP2004096621A (ja) 2002-09-03 2004-03-25 Fujitsu Ltd 移動情報端末の位置変化予測に基づく情報配信サービスシステム
US20040158584A1 (en) * 2003-01-13 2004-08-12 Necsoiu Dorel Marius Information sharing system for geographical data
US7496978B1 (en) * 2004-02-18 2009-03-03 At&T Intellectual Property Ii, L.P. Location aware voice calls and messages
JP2005309513A (ja) * 2004-04-16 2005-11-04 Matsushita Electric Works Ltd 位置通報装置および位置検出システム
US8565788B2 (en) 2005-02-03 2013-10-22 Mexens Intellectual Property Holding Llc Method and system for obtaining location of a mobile device
US7653400B2 (en) 2005-06-28 2010-01-26 Research In Motion Limited Probabilistic location prediction for a mobile station
JP2007088943A (ja) * 2005-09-22 2007-04-05 Casio Hitachi Mobile Communications Co Ltd 端末装置、および、プログラム
US20070073832A1 (en) * 2005-09-27 2007-03-29 Curtis Bryce A Method and system of storing and accessing meta-data in a network adapter
US7565157B1 (en) 2005-11-18 2009-07-21 A9.Com, Inc. System and method for providing search results based on location
US8989778B2 (en) 2006-06-01 2015-03-24 Green Dot Corporation Secure and private location sharing for location-aware mobile communication devices
US9071701B2 (en) * 2006-08-31 2015-06-30 Qualcomm Incorporated Using wireless characteristic to trigger generation of position fix
US20080104225A1 (en) 2006-11-01 2008-05-01 Microsoft Corporation Visualization application for mining of social networks
US7912366B2 (en) * 2006-12-11 2011-03-22 Kyocera Corporation System and method for providing photograph location information in a wireless communication device
US7957758B2 (en) * 2007-06-13 2011-06-07 Mediatek Inc. Method of and apparatus for reducing power consumption in a mobile telephony system
JP5113467B2 (ja) * 2007-09-28 2013-01-09 日産自動車株式会社 移動体通信システム、移動体端末、情報提供装置及び情報送信方法
CN101251589A (zh) 2008-03-25 2008-08-27 深圳市戴文科技有限公司 一种gps信号的处理方法、系统及移动终端
US20100070334A1 (en) 2008-09-08 2010-03-18 Dante Monteverde Method and system for location-based mobile device predictive services
US8260553B2 (en) * 2008-09-30 2012-09-04 Nokia Corporation Methods, apparatuses, and computer program products for providing user location information
US8271057B2 (en) * 2009-03-16 2012-09-18 Waze Mobile Ltd. Condition-based activation, shut-down and management of applications of mobile devices
US20100255856A1 (en) 2009-04-03 2010-10-07 Microsoft Corporation Location Sensing Selection for Mobile Devices
US8706131B2 (en) 2009-06-18 2014-04-22 Empire Technology Development Llc Device location prediction for mobile service optimization
US8228234B2 (en) 2009-08-27 2012-07-24 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Power saving system and method for mobile computing device
US8224348B2 (en) * 2009-12-18 2012-07-17 Trueposition, Inc. Location intelligence management system
US8433334B2 (en) 2010-01-15 2013-04-30 Apple Inc. Managing a location database for network-based positioning system
TWI399521B (zh) * 2010-02-23 2013-06-21 Htc Corp 行動導航裝置
JP2012008771A (ja) 2010-06-24 2012-01-12 Sony Corp 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法およびプログラム
US9134137B2 (en) 2010-12-17 2015-09-15 Microsoft Technology Licensing, Llc Mobile search based on predicted location
US8712208B2 (en) * 2011-05-24 2014-04-29 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Storing a location within metadata of visual media
US8981995B2 (en) 2011-06-03 2015-03-17 Microsoft Technology Licensing, Llc. Low accuracy positional data by detecting improbable samples

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003215228A (ja) * 2002-01-23 2003-07-30 Hitachi Ltd 位置表示機能付き移動端末装置及び位置表示方法
JP2011119784A (ja) * 2009-11-30 2011-06-16 Nec Corp 無線通信システム及び無線通信方法
US20120054337A1 (en) * 2010-09-01 2012-03-01 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Systems and Method for Predicting the Future Location of an Entity

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180001725A (ko) * 2016-06-28 2018-01-05 최군돈 위치결정 솔루션의 전력절약 방안

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