KR20160108398A - 인접하는 피어 투 피어 디바이스들의 패턴 매칭을 이용한 실내 로케이션의 결정 - Google Patents

인접하는 피어 투 피어 디바이스들의 패턴 매칭을 이용한 실내 로케이션의 결정 Download PDF

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Abstract

방법, 장치 및 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 컴퓨팅 디바이스를 이용하여 사물 인터넷 (IoT) 로케이션 카테고리화를 수행한다. 컴퓨팅 디바이스는 로케이션에서의 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들의 유형들을 결정하는 디스커버리 프로세스들을 이용한다. 머신 학습, 패턴 인식 및/또는 하드-코딩은 사물 인터넷 (IoT) 로케이션의 유형들에서의 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들의 유형들에 기초하여 사물 인터넷 (IoT) 로케이션 유형을 결정하는데 이용된다. 이 유형의 사물 인터넷 (IoT) 로케이션 유형은 리테일, 홈, 오피스 등인 것으로 결정될 수 있다.

Description

인접하는 피어 투 피어 디바이스들의 패턴 매칭을 이용한 실내 로케이션의 결정{DETERMINING INDOOR LOCATION USING PATTERN MATCHING OF PROXIMAL PEER-TO-PEER DEVICES}
35 U.S.C. §119 하에서의 우선권 주장
본 특허 출원은 2014년 1월 10일자로 본 출원과 동일한 발명자들에 의해 출원되어 본 출원의 양수인에게 양도된 발명의 명칭이 "DETERMINING INDOOR LOCATION USING PATTERN MATCHING OF PROXIMAL PEER-TO-PEER DEVICES"인 가출원 번호 제61/926,154호를 우선권으로 주장하며 그 전체내용을 본원에서는 참조로서 명시적으로 포함한다.
기술분야
본 구현들은 사물 인터넷 (Internet of Things; IoT) 디바이스들의 로케이션 결정에 관한 것이다.
인터넷은 표준 인터넷 프로토콜 슈트 (예컨대, 송신 제어 프로토콜 (TCP) 및 인터넷 프로토콜 (IP)) 를 이용하여 서로 통신하는 상호접속된 컴퓨터들 및 컴퓨터 네트워크들의 글로벌 시스템 (global system) 이다. 사물 인터넷 (IoT) 은, 컴퓨터들 및 컴퓨터 네트워크들만은 아닌, 일상 오브젝트들이 사물 인터넷 (IoT) 통신 네트워크 (예컨대, 애드-혹 시스템 또는 인터넷) 를 통해서 판독가능하고, 인식가능하고, 위치 결정가능하고, 어드레싱가능하고, 그리고 제어가능할 수 있다는 아이디어에 기초한다.
본원에서 사용될 때, 용어 "사물 인터넷 디바이스" (또는, "IoT 디바이스") 는 어드레스가능한 인터페이스 (예컨대, 인터넷 프로토콜 (IP) 어드레스, Bluetooth 식별자 (ID), 근접 장 통신 (NFC) ID, 등) 를 가지고 정보를 하나 이상의 다른 디바이스들로 유선 또는 무선 접속을 통해서 송신할 수 있는 임의의 오브젝트 (예컨대, 기기, 센서, 등) 를 지칭하기 위해 사용된다. 사물 인터넷 (IoT) 디바이스는 신속 응답 (QR) 코드, 무선-주파수 식별 (RFID) 태그, NFC 태그, 또는 기타 등등과 같은, 패시브 통신 인터페이스, 또는 모뎀, 트랜시버, 송신기-수신기, 또는 기타 등등과 같은, 액티브 통신 인터페이스를 가질 수도 있다.
사물 인터넷 (IoT) 디바이스는 중앙 처리 유닛 (CPU), 마이크로프로세서, ASIC, 또는 기타 등등에 내장되거나 및/또는 그에 의해 제어/모니터링되고 로컬 애드-혹 네트워크 또는 인터넷과 같은 사물 인터넷 (IoT) 네트워크에의 접속을 위해 구성될 수 있는 특정의 속성들 (예컨대, 사물 인터넷 (IoT) 디바이스가 온 또는 오프인지, 개방 또는 폐쇄인지, 휴지 또는 활성인지, 태스크 실행에 이용가능한지 또는 사용중인지 여부, 및 기타 등등과 같은, 디바이스 상태 또는 상태, 냉각 또는 가열 기능, 환경의 모니터링 또는 리코딩 기능, 광-방출 기능, 사운드-방출 기능, 등) 의 세트를 가질 수 있다. 예를 들어, 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들은, 그 디바이스들이 사물 인터넷 (IoT) 네트워크와 통신하는 어드레스가능한 통신 인터페이스와 함께 탑재되는 한, 냉장고들, 토스터들, 오븐들, 전자레인지들, 냉동기들, 식기세척기들, 그릇들, 손 도구들, 세탁기들, 의류 건조기들, 난로들, 에어컨들, 온도조절기들, 텔레비전들, 조명 기구들, 진공 청소기들, 스프링클러들, 전기 계량기들, 가스 계량기들, 등을 포함할 수도 있지만, 이에 한정되지 않는다.
사물 인터넷 (IoT) 디바이스들은 또한 셀 폰들, 데스크탑 컴퓨터들, 랩탑 컴퓨터들, 태블릿 컴퓨터들, 개인 휴대정보 단말기들 (PDA들) 등을 포함할 수도 있다. 따라서, 사물 인터넷 (IoT) 네트워크는 인터넷-연결성 (예컨대, 식기세척기들, 등) 을 일반적으로 가지지 않는 디바이스들에 더해서, "레거시" 인터넷-액세스가능한 디바이스들 (예컨대, 랩탑 또는 데스크탑 컴퓨터들, 셀 폰들, 등) 의 조합으로 이루어질 수도 있다.
다수의 시장 트렌드들이 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들의 발달을 촉진시키고 있다. 예를 들어, 증가하는 에너지 비용들이 스마트 그리드들에의 정부들의 전략적 투자들, 및 미래 소비에 대한, 예컨대 전기 운송체들 및 공공 충전소들에 대한 지원을 촉진시키고 있다. 증가하는 건강 관리 비용들 및 노화하는 인구 (aging populations) 가 원격/접속된 건강 관리 및 피트니스 서비스들에 대한 발달을 촉진시키고 있다. 홈에서의 기술 혁명은 'N' 플레이 (예컨대, 데이터, 보이스, 비디오, 보안, 에너지 관리 등) 를 마케팅하고 홈 네트워크들을 확장하는 서비스 제공자들에 의한 통합을 포함한, 새로운 "스마트" 서비스들에 대한 발달을 촉진시키고 있다. 빌딩들은 기업 설비들에 대한 운영 비용들을 감소시키려는 수단으로서 더 스마트하고 더 편리해지고 있다.
IoT 에 대한 다수의 주요 애플리케이션들이 존재한다. 예를 들어, 스마트 그리드들 및 에너지 관리의 영역에서, 공익 기업들은 홈들 및 기업들로의 에너지의 전달을 최적화하는 동시에, 고객들은 에너지 사용을 더 잘 관리할 수 있다. 홈 및 빌딩 자동화의 영역에서, 스마트 홈들 및 빌딩들은 사실상, 홈 또는 사무실에서의 임의의 디바이스 또는 시스템을 통해 기기들로부터 플러그-인 전기 자동차 (PEV) 보안 시스템들까지 중앙집중화된 제어를 행할 수 있다. 자산 추적의 분야에서, 기업들, 병원들, 공장들, 및 다른 큰 조직들은 고가 장비, 환자들, 운송체들 등의 로케이션들을 정확하게 추적할 수 있다. 건강 및 웰니스 (wellness) 의 영역에서, 의사들은 환자들의 건강을 원격으로 모니터링할 수 있으며, 한편 사람은 피트니스 루틴들의 진행을 추적할 수 있다.
이와 같이, 가까운 미래에, 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 기술들에서의 증가하는 발전은 집에서, 차량들에서, 작업장에서, 그리고 많은 다른 로케이션들에서 사용자를 둘러싼 수많은 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들을 초래할 것이다. 그러나, 사물 인터넷 (IoT) 실행가능 디바이스들이 사용자를 둘러싼 환경에 대한 상당한 실시간 정보 (예를 들어, 선호사항들, 선택사항들, 습관들, 디바이스 상태들 등) 를 제공할 수 있다는 사실에도 불구하고, 사물 인터넷 (IoT) 디바이스와 통신하는 컴퓨팅 디바이스들, 이를 테면, 랩톱 컴퓨터들, 스마트폰들, 테블릿들 등이 위치되는 특정 장소를 카테고리화하는 것은 비교적 어려울 수 있다.
본원에 설명된 기술의 예시적인 구현은 컴퓨팅 디바이스의 로케이션 유형을 결정하는 방법에 대하여 교시된다. 본 방법은 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들의 존재를 획득하는 단계, 하나 이상의 IoT 디바이스들의 디바이스 유형들의 분류들을 결정하는 단계 및 디바이스 유형들의 분류들에 적어도 부분적으로 기초하여 컴퓨팅 디바이스에 대한 로케이션 유형을 결정하는 단계를 포함한다.
다른 예시적인 구현은 컴퓨팅 디바이스에 대한 로케이션 유형을 결정하는 장치에 대하여 교시된다. 본 장치는 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들의 존재를 획득하도록 구성되는 로직, 하나 이상의 IoT 디바이스들의 디바이스 유형들의 분류들을 결정하도록 구성되는 로직 및 디바이스 유형들의 분류들에 적어도 부분적으로 기초하여 컴퓨팅 디바이스에 대한 로케이션 유형을 결정하도록 구성되는 로직을 포함한다.
다른 예시적인 구현은 컴퓨팅 디바이스에 대한 로케이션 유형을 결정하는 장치에 대하여 교시된다. 본 장치는 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들의 존재를 획득하는 수단, 하나 이상의 IoT 디바이스들의 디바이스 유형들의 분류들을 결정하는 수단 및 디바이스 유형들의 분류들에 적어도 부분적으로 기초하여 컴퓨팅 디바이스에 대한 로케이션 유형을 결정하는 수단을 포함한다.
다른 예시적인 구현은 머신에 의해 액세스될 때 머신으로 하여금 컴퓨팅 디바이스에 대한 로케이션 유형을 결정하기 위한 동작들을 수행하게 하는, 데이터를 포함한 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 대해 교시된다. 동작들은 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들의 존재를 획득하는 것, 하나 이상의 IoT 디바이스들의 디바이스 유형들의 분류들을 결정하는 것 및 디바이스 유형들의 분류들에 적어도 부분적으로 기초하여 컴퓨팅 디바이스에 대한 로케이션 유형을 결정하는 것을 포함한다.
위의 것은 본원에 설명된 하나 이상의 구현들에 관련된 간략화된 요약이다. 이와 같이, 요약은 모든 고려되는 양태들 및/또는 구현들에 관한 확장적 개요로서 고려되어서는 안되며, 이 요약은 모든 고려되는 양태들 및/또는 구현들에 관한 주요 또는 중요한 요소들을 식별하도록 간주되지도, 임의의 특정 양태 및/또는 구현과 연관된 범위를 한정하도록 간주되지도 않아야 한다. 따라서, 요약은 아래에서 제시되는 상세한 설명에 선행하여 본원에서 개시되는 하나 이상의 양태들 및/또는 실시형태들에 관한 어떤 컨셉들을 간단한 형태로 제시하는 유일한 목적을 갖는다.
첨부한 도면들은 구현들의 예시를 위해서만 제공되며 구현들을 제한하기 위한 것이 아니며, 본원에 설명된 기술의 설명을 보조하기 위해 제시된다.
도 1a 는 본원에 설명된 기술의 하나 이상의 구현들에 따른 무선 통신 시스템의 하이-레벨 시스템 아키텍처를 예시한다.
도 1b 는 본원에 설명된 기술의 하나 이상의 구현들에 따른 무선 통신 시스템의 하이-레벨 시스템 아키텍처를 예시한다.
도 1c 는 본원에 설명된 기술의 하나 이상의 구현들에 따른 무선 통신 시스템의 하이-레벨 시스템 아키텍처를 예시한다.
도 1d 는 본원에 설명된 기술의 하나 이상의 구현들에 따른 무선 통신 시스템의 하이-레벨 시스템 아키텍처를 예시한다.
도 1e 는 본원에 설명된 기술의 하나 이상의 구현들에 따른 무선 통신 시스템의 하이-레벨 시스템 아키텍처를 예시한다.
도 2a 는 본 개시물의 양태들에 따른 예시적인 사물 인터넷 (IoT) 디바이스를 예시하며, 한편 도 2b 는 본원에 설명된 하나 이상의 구현들에 따른 예시적인 패시브 사물 인터넷 (IoT) 디바이스를 예시한다.
도 3 은 본원에 설명된 기술의 하나 이상의 구현들에 따른 기능을 수행하도록 구성되는 로직을 포함하는 통신 디바이스를 예시한다.
도 4 는 본원에 설명된 기술의 하나 이상의 구현들에 따른 예시적인 서버를 예시한다.
도 5 는 본원에 설명된 기술의 하나 이상의 구현들에 따른 사물 인터넷 (IoT) 환경의 일 예를 예시한다.
도 6 은 본원에 설명된 기술의 하나 이상의 구현들에 따른 사물 인터넷 (IoT) 홈 환경의 일 예를 예시한다.
도 7 은 본원에 설명된 기술의 하나 이상의 구현들에 따른 사물 인터넷 (IoT) 오피스의 일 예를 예시한다.
도 8 은 본원에 설명된 기술의 하나 이상의 구현들에 따른 사물 인터넷 (IoT) 리테일 환경의 일 예를 예시한다.
도 9 는 본원에 설명된 기술의 하나 이상의 구현들에 따라 사물 인터넷 (IoT) 환경이 인식되는 예시적인 메시지 시퀀스를 예시한다.
위에 설명된 바와 같이, 통상적으로, 스마트폰과 같은 컴퓨팅 디바이스가 위치되는 사물 인터넷 (IoT) 환경의 유형을 카테고리화하는 것은 비교적 어려울 수 있다. 즉, 컴퓨팅 디바이스가 주거 홈, 오피스 환경, 리테일 스토어, 차량들, 경기장 등에 위치되는지의 여부를 아는 것은 어려울 수 있다. 설명된 기술의 하나 이상의 구현들은 인접하는 피어 투 피어 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들의 세트의 패턴 매칭을 이용한 실내 로케이션 유형을 결정한다.
일 구현에서, 컴퓨팅 디바이스는 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들로부터 어나운스먼트들을 획득하고, 어나운스먼트들을 이용하여 사물 인터넷 (IoT) 디바이스를 분류한다. 컴퓨팅 디바이스는 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들에 대한 패턴들, 이들의 양, 일시성 등을 관찰한다. 패턴 인식 모듈은 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들에 대한 패턴, 이들의 양, 일시성 등을 이용하여 컴퓨팅 디바이스에 대한 로케이션 유형을 결정한다. 패턴 인식 모듈은 사물 인터넷 (IoT) 로케이션 유형을 신뢰도 레벨로 카테고리화/분류하기 위해 머신 학습 모듈 및/또는 하드-코딩된 로직에서 구현되는 머신 학습을 이용하여 휴리스틱 및 확률론적 결정들을 행할 수도 있다. 그 후, 패턴 인식 모듈은 컴퓨팅 디바이스에 카테고리 및 신뢰도 레벨을 리턴한다.
일 예로서, 하나의 사물 인터넷 (IoT) 환경은 3 개의 핸드셋들, 텔레비전, 냉장고, 커피메이커, 오븐, 팩스머신, 세탁기 및 건조기를 포함하는 것으로 가정한다. 추가로, 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 유형 어나운스먼트들은 변하지 않고 이들은 일시적인 것이 아니라고 가정한다. 추가로, 제 1 사물 인터넷 (IoT) 환경은 수개의 핸드셋들, 프린터, 냉장고, 상업용 에스프레소 머신, 팩스 머신 상업용 커피 빈 글라인딩 머신 및 상업용 식기세척기를 포함한다고 가정한다. 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 유형 어나운스먼트들은 종종 핸드셋들이 일시적이기 때문에 핸드셋들에 대하여 종종 변하지만 사물 인터넷 (IoT) 환경에서의 다른 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들에 대해서는 변하지 않는다. 이 시나리오가 주어지면, 패턴 인식 모듈은 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들에 대한 패턴들, 이들의 양들, 일시성 등을 이용하며, 제 1 사물 인터넷 (IoT) 환경에서의 컴퓨팅 디바이스에 대한 로케이션 유형은 홈이고 제 2 사물 인터넷 (IoT) 환경에서의 컴퓨팅 디바이스에 대한 로케이션 유형은 커피 숍이라고 결정한다. 이들 둘의 환경들이 냉장고 및 팩스 머신을 포함하고 있지만, 특정 환경에서 다른 무엇보다도 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 유형들의 일시성은 사물 인터넷 (IoT) 로케이션 유형을 카테고리화/분류하도록 패턴 인식 모듈을 실행시킨다.
또한, 예를 들어, 머신 학습, 패턴 인식 및/또는 하드 코딩에 기초하여 이미 카테고리화되었던 5 개의 사물 인터넷 (IoT) 로케이션들이 존재한다고 가정한다. 패턴 인식 모듈은 이들의 어나운스먼트들에 기초하여 5 개의 로케이션들에서 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 각각의 특징들을 살펴볼 수도 있다. 패턴 인식 모듈은 이들 종류들의 로케이션들에 존재하는 이들 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들의 확률을 결정할 수도 있다. 따라서, 커피숍으로서 카테고리화된 백개의 로케이션들이 존재하고 백개의 로케이션들 각각이 사물 인터넷 (IoT) 실행 상업용 에스프레소 머신들을 갖는다면, 패턴 인식 모듈이 아직 카테고리화하지 않은 로케이션을 컴퓨팅 디바이스가 진입하고, 그 컴퓨팅 디바이스가 상업용 에스프레소 머신을 검출하는 다음 번에는, 컴퓨팅 디바이스가 진입하는 로케이션의 유형이 커피숍일 가능성이 높다고 결정할 것이다.
도 1a 는 본원에 설명된 기술의 하나 이상의 구현들에 따른 무선 통신 시스템 (100A) 의 하이-레벨 시스템 아키텍처를 예시한다. 무선 통신 시스템 (100A) 은 텔레비전 (110), 실외 에어컨 유닛 (112), 온도조절기 (114), 냉장고 (116), 및 세탁기 및 건조기 (118) 를 포함하는, 복수의 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들을 포함한다.
도 1a 를 참조하면, 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (110-118) 은 액세스 네트워크 (예컨대, 액세스 지점 (125)) 와, 도 1a 에 공중 인터페이스 (108) 및 직접 유선 접속 (109) 으로 나타낸, 물리적인 통신 인터페이스 또는 계층을 통해서, 통신하도록 구성된다. 공중 인터페이스 (108) 는 IEEE 802.11 와 같은, 무선 인터넷 프로토콜 (IP) 에 따를 수 있다. 도 1a 는 공중 인터페이스 (108) 를 통해서 통신하는 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (110-118) 및 유선 접속 (109) 을 통해서 통신하는 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (118) 를 예시하지만, 각각의 사물 인터넷 (IoT) 디바이스는 유선 또는 무선 접속, 또는 양쪽을 통해서 통신할 수도 있다.
인터넷 (175) 은 다수의 라우팅 에이전트들 및 프로세싱 에이전트들 (편의상 도 1a 에 도시 생략) 을 포함한다. 인터넷 (175) 은 이질적인 디바이스들/네트워크들 사이에 통신하기 위해 표준 인터넷 프로토콜 슈트 (예컨대, 송신 제어 프로토콜 (TCP) 및 IP) 를 이용하는 상호접속된 컴퓨터들 및 컴퓨터 네트워크들의 글로벌 시스템이다. TCP/IP 는 어떻게 데이터가 포맷되고, 어드레스되고, 송신되고, 라우트되고 목적지에서 수신되어야 하는지를 규정하는 단-대-단 접속성을 제공한다.
도 1a 에서, 데스크탑 또는 개인용 컴퓨터 (PC) 와 같은, 컴퓨터 (120) 는 인터넷 (175) 에 직접 (예컨대, 이더넷 접속 또는 Wi-Fi 또는 802.11-기반의 네트워크를 통해서) 접속하는 것처럼 도시된다. 컴퓨터 (120) 는 일 예에서, (예컨대, 유선 및 무선 연결 양쪽을 가진 Wi-Fi 라우터에 대한) 액세스 지점 (125) 자체에 대응할 수 있는, 모뎀 또는 라우터에의 직접 접속과 같은, 인터넷 (175) 에의 유선 접속을 할 수도 있다. 대안적으로, 액세스 지점 (125) 및 인터넷 (175) 에 유선 접속을 통해서 접속되기 보다는, 컴퓨터 (120) 는 액세스 지점 (125) 에 공중 인터페이스 (108) 또는 또 다른 공중 인터페이스를 통해서 접속될 수도 있으며, 인터넷 (175) 에 공중 인터페이스를 통해서 액세스할 수도 있다. 데스크탑 컴퓨터로서 예시되지만, 컴퓨터 (120) 는 랩탑 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, PDA, 스마트 폰, 또는 기타 등등일 수도 있다. 컴퓨터 (120) 는 사물 인터넷 (IoT) 디바이스이거나 및/또는 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (110-118) 의 네트워크/그룹과 같은, IoT 네트워크/그룹을 관리하는 기능을 포함할 수도 있다.
액세스 지점 (125) 은 인터넷 (175) 에, 예를 들어, FiOS, 케이블 모뎀, 디지털 가입자 회선 (DSL) 모뎀, 또는 기타 등등과 같은, 광학 통신 시스템을 통해서, 접속될 수도 있다. 액세스 지점 (125) 은 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (110-120) 및 인터넷 (175) 과 표준 인터넷 프로토콜들 (예컨대, TCP/IP) 을 이용하여 통신할 수도 있다.
도 1a 를 참조하면, 사물 인터넷 (IoT) 서버 (170) 는 인터넷 (175) 에 접속되는 것으로 도시된다. 사물 인터넷 (IoT) 서버 (170) 는 구조적으로 별개인 복수의 서버들로서 구현될 수 있거나, 또는 대안적으로 단일 서버에 대응할 수도 있다. 본원에 설명된 기술의 구현에서, IoT 서버 (170) 는 (점선으로 나타낸 바와 같이) 옵션적이며, 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (110-120) 의 그룹은 피어-투-피어 (P2P) 네트워크일 수도 있다. 이러한 경우, 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (110-120) 은 공중 인터페이스 (108) 및/또는 직접 유선 접속 (109) 을 통해서 서로 직접 통신할 수 있다. 대안적으로, 또는 추가적으로, 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (110-120) 중 일부 또는 모두는 공중 인터페이스 (108) 및 직접 유선 접속 (109) 과는 독립적인 통신 인터페이스로 구성될 수도 있다. 예를 들어, 공중 인터페이스 (108) 가 Wi-Fi 인터페이스에 대응하면, 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (110-120) 중 하나 이상은 서로 또는 다른 Bluetooth 또는 NFC-실행가능 디바이스들과 직접 통신하는 Bluetooth 또는 NFC 인터페이스들을 가질 수도 있다.
피어-투-피어 네트워크에서, 서비스 발견 방식들은 노드들의 존재, 그들의 능력들, 및 그룹 멤버십을 멀티캐스트할 수 있다. 피어-투-피어 디바이스들은 이 정보에 기초하여 연관들 및 후속 상호작용들을 확립할 수 있다.
본원에 설명된 기술의 구현에 따르면, 도 1b 는 복수의 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들을 포함하는 또 다른 무선 통신 시스템 (100B) 의 하이-레벨 아키텍처를 예시한다. 일반적으로, 도 1b 에 나타낸 무선 통신 시스템 (100B) 은 위에서 더욱더 자세히 설명된, 도 1a 에 나타낸 무선 통신 시스템 (100A) 과 동일하거나 및/또는 실질적으로 유사한 여러 구성요소들 (예컨대, 공중 인터페이스 (108) 및/또는 직접 유선 접속 (109) 을 통해서 액세스 지점 (125) 과 통신하도록 구성되는, 텔레비전 (110), 실외 에어컨 유닛 (112), 온도조절기 (114), 냉장고 (116), 및 세탁 및 건조기 (118) 를 포함한, 여러 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들, 인터넷 (175) 에 직접 접속하거나 및/또는 액세스 지점 (125) 을 통해서 인터넷 (175) 에 접속하는 컴퓨터 (120), 및 인터넷 (175) 등을 통해서 액세스가능한 IoT 서버 (170)) 을 포함할 수도 있다. 이와 같이, 설명의 간결성 및 용이성을 위해, 도 1b 에 나타낸 무선 통신 시스템 (100B) 에서의 어떤 구성요소들에 관련된 여러 세부 사항들은 동일한 또는 유사한 세부 사항들이 도 1a 에 예시된 무선 통신 시스템 (100A) 과 관련하여 위에서 이미 제공된 범위까지 본원에서 생략될 수도 있다.
도 1b 를 참조하면, 무선 통신 시스템 (100B) 은 대안적으로 (IoT) 관리기 (130) 또는 (IoT) 관리기 디바이스 (130) 로서 지칭될 수도 있는 감독자 디바이스 (130) 를 포함할 수도 있다. 이와 같이, 다음 설명이 용어 "감독자 디바이스" (130) 를 이용하는 경우에는, 당업자들은, (IoT) 관리기, 그룹 소유자, 또는 유사한 전문용어에 대한 임의의 참조들이 감독자 디바이스 (130) 또는 동일한 또는 실질적으로 유사한 기능을 제공하는 또 다른 물리적인 또는 논리적 구성요소를 지칭할 수도 있음을 명백히 알 수 있을 것이다.
일 구현에서, 감독자 디바이스 (130) 는 일반적으로 무선 통신 시스템 (100B) 에서 여러 다른 구성요소들을 관측하거나, 모니터링하거나, 제어하거나, 또는 아니면 관리할 수도 있다. 예를 들어, 감독자 디바이스 (130) 는 무선 통신 시스템 (100B) 에서 여러 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (110-120) 과 연관되는 속성들, 활동들, 또는 다른 상태들을 모니터링하거나 또는 관리하기 위해 액세스 네트워크 (예컨대, 액세스 지점 (125)) 와 공중 인터페이스 (108) 및/또는 직접 유선 접속 (109) 을 통해서 통신할 수 있다. 감독자 디바이스 (130) 는 인터넷 (175) 에, 옵션적으로 사물 인터넷 (IoT) 서버 (170) (점선으로 도시됨) 에의 유선 또는 무선 접속을 가질 수도 있다. 감독자 디바이스 (130) 는 여러 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (110-120) 과 연관되는 속성들, 활동들, 또는 다른 상태들을 추가로 모니터링하거나 또는 관리하는데 사용될 수 있는 사물 인터넷 (IoT) 서버 (170) 및/또는 인터넷 (175) 으로부터 정보를 획득할 수도 있다.
감독자 디바이스 (130) 는 독립형 디바이스 또는 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (110-120) 중 하나, 예컨대 컴퓨터 (120) 일 수도 있다. 감독자 디바이스 (130) 는 물리 디바이스 또는 그 물리 디바이스 상에서 실행하는 소프트웨어 애플리케이션일 수도 있다. 감독자 디바이스 (130) 는 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (110-120) 과 연관되는 모니터링된 속성들, 활동들, 또는 다른 상태들에 관련된 정보를 출력하고 입력 정보를 수신하여, 그와 연관되는 속성들, 활동들, 또는 다른 상태들을 제어하거나 또는 아니면 관리할 수 있는 사용자 인터페이스를 포함할 수도 있다따라서, 감독자 디바이스 (130) 는 일반적으로 여러 구성요소들을 포함할 수도 있으며, 무선 통신 시스템 (100B) 에서의 여러 구성요소들을 관측하거나, 모니터링하거나, 제어하거나 또는 아니면 관리하도록 여러 유선 및 무선 통신 인터페이스들을 지원할 수도 있다.
도 1b 에 나타낸 무선 통신 시스템 (100B) 은 (액티브 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (110-120) 과는 대조적으로) 무선 통신 시스템 (100B) 의 일부에 커플링되거나 또는 아니면 무선 통신 시스템 (100B) 의 일부를 이룰 수 있는 하나 이상의 패시브 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (105) 을 포함할 수도 있다. 일반적으로, 패시브 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (105) 은 바코드 부착 디바이스들, Bluetooth 디바이스들, 무선 주파수 (RF) 디바이스들, RFID 태그 디바이스들, 적외선 (IR) 디바이스들, NFC 태그 디바이스들, 또는 단거리 인터페이스를 통해서 쿼리받을 때 그의 식별자 및 속성들을 또 다른 디바이스에 제공할 수 있는 임의의 다른 적합한 디바이스를 포함할 수도 있다. 액티브 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들은 패시브 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들의 속성들에서의 변화들을 검출하거나, 저장하거나, 통신하거나, 조치를 취하거나, 및/또는 기타 등등을 행할 수도 있다.
예를 들어, 패시브 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (105) 은 RFID 태그 또는 바코드를 각각 갖는 커피 컵 및 오랜지 주스의 용기를 포함할 수도 있다. 캐비닛 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 및 냉장고 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (116) 는 RFID 태그 또는 바코드를 판독하여 커피 컵 및/또는 오랜지 주스의 용기 패시브 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (105) 이 추가되거나 또는 제거되었을 때를 검출할 수 있는 적합한 스캐너 또는 리더를 각각 가질 수도 있다. 캐비닛 사물 인터넷 (IoT) 디바이스가 커피 컵 패시브 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (105) 의 제거를 검출하는 것 및 냉장고 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (116) 가 오랜지 주스 패시브 사물 인터넷 (IoT) 디바이스의 용기의 제거를 검출하는 것에 응답하여, 감독자 디바이스 (130) 는 캐비닛 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 및 냉장고 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (116) 에서 검출된 활동들에 관련되는 하나 이상의 신호들을 수신할 수도 있다. 감독자 디바이스 (130) 는 그 후 사용자가 커피 컵으로부터 오랜지 주스를 마시고 있거나 및/또는 커피 컵으로부터 오랜지 주스를 마시기를 원한다고 추론할 수도 있다.
상기는 일부 유형의 RFID 태그 또는 바코드 통신 인터페이스를 갖는 것으로 패시브 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (105) 을 기술하지만, 패시브 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (105) 은 이러한 통신 능력들을 가지지 않는 하나 이상의 디바이스들 또는 다른 물리적인 오브젝트들을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 어떤 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들은 패시브 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (105) 을 식별하기 위해 패시브 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (105) 과 연관되는 형태들, 사이즈들, 칼라들, 및/또는 다른 관측가능한 특징들을 검출할 수 있는 적합한 스캐너 또는 리더 메커니즘들을 가질 수도 있다. 이러한 방법으로, 임의의 적합한 물리적인 오브젝트가 그의 아이덴티티 및 속성들을 통신하고 무선 통신 시스템 (100B) 의 일부분이 되며, 감독자 디바이스 (130) 에 의해 관측되거나, 모니터링되거나, 제어되거나, 또는 아니면 관리될 수도 있다. 또, 패시브 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (105) 은 도 1a 에서의 무선 통신 시스템 (100A) 의 일부에 커플링되거나 또는 아니면 그의 일부를 이루며, 실질적으로 유사한 방법으로 관측되거나, 모니터링되거나, 제어되거나, 또는 아니면 관리될 수도 있다.
본원에 설명된 기술의 구현에 따르면, 도 1c 는 복수의 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들을 포함하는 또 다른 무선 통신 시스템 (100C) 의 하이-레벨 아키텍처를 예시한다. 일반적으로, 도 1c 에 나타낸 무선 통신 시스템 (100C) 은 위에서 더 자세히 설명된, 도 1a 및 도 1b 에 각각 나타낸 무선 통신 시스템들 (100A 및 100B) 과 동일하거나 및/또는 실질적으로 유사한 여러 구성요소들을 포함할 수도 있다. 이와 같이, 설명의 간결성 및 용이성을 위해, 도 1c 에 나타낸 무선 통신 시스템 (100C) 에서의 어떤 구성요소들에 관련된 여러 세부 사항들은 동일한 또는 유사한 세부 사항들이 도 1a 및 도 1b 에 각각 나타낸 무선 통신 시스템들 (100A 및 100B) 과 관련하여 위에서 이미 제공된 범위까지 본원에서 생략될 수도 있다.
도 1c 에 나타낸 통신 시스템 (100C) 은 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (110-118) 과 감독자 디바이스 (130) 사이의 예시적인 피어-투-피어 통신들을 예시한다. 도 1c 에 나타낸 바와 같이, 감독자 디바이스 (130) 는 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (110-118) 의 각각과 (IoT) 감독자 인터페이스를 통해서 통신한다. 또, 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (110 및 114), 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (112, 114, 및 116), 및 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (116 및 118) 은 서로 직접 통신한다.
사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (110-118) 은 사물 인터넷 (IoT) 그룹 (160) 을 이룬다. 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 그룹 (160) 은 사용자의 홈 네트워크에 접속된 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들과 같은, 로컬로 접속된 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들의 그룹이다. 도시되지는 않았지만, 다수의 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 그룹들은 인터넷 (175) 에 접속된 (IoT) 슈퍼에이전트 (SuperAgent) (140) 를 통해서 서로 접속되거나 및/또는 통신할 수도 있다. 하이 레벨에서, 감독자 디바이스 (130) 는 그룹 내 통신들을 관리하며, 한편 (IoT) 슈퍼에이전트 (140) 는 그룹간 통신들을 관리할 수 있다. 별개의 디바이스들로서 나타내지만, 감독자 디바이스 (130) 및 (IoT) 슈퍼에이전트 (140) 는 동일한 디바이스 (예컨대, 도 1a 에서의 컴퓨터 (120) 와 같은, 독립형 디바이스 또는 사물 인터넷 (IoT) 디바이스) 상에 있거나 또는 상주할 수도 있다. 대안적으로는, (IoT) 슈퍼에이전트 (140) 는 액세스 지점 (125) 의 기능에 대응하거나 또는 포함할 수도 있다. 또한, 또 다른 대안으로서, (IoT) 슈퍼에이전트 (140) 는 사물 인터넷 (IoT) 서버 (170) 와 같은, 사물 인터넷 (IoT) 서버의 기능에 대응하거나 또는 포함할 수도 있다. 사물 인터넷 (IoT) 슈퍼에이전트 (140) 는 게이트웨이 기능 (145) 을 캡슐화할 수도 있다.
각각의 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (110-118) 는 감독자 디바이스 (130) 를 피어 (peer) 로서 취급하고 속성/스키마 업데이트들을 감독자 디바이스 (130) 로 송신할 수도 있다. 사물 인터넷 (IoT) 디바이스가 또 다른 사물 인터넷 (IoT) 디바이스와 통신하도록 요구할 때, 사물 인터넷 (IoT) 디바이스는 감독자 디바이스 (130) 로부터의 그 사물 인터넷 (IoT) 디바이스에 대한 포인터를 요청하고 그 후 피어로서 목표 사물 인터넷 (IoT) 디바이스와 통신할 수 있다. 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (110-118) 은 피어-투-피어 통신 네트워크를 통해서 공통 메시징 프로토콜 (CMP) 을 이용하여 서로 통신한다. 2개의 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들이 CMP-실행가능하고 공통 통신 전송을 통해서 접속되는 한, 그들은 서로 통신할 수 있다. 프로토콜 스택에서, CMP 계층 (154) 은 애플리케이션 계층 (152) 아래에, 그리고 전송 계층 (156) 및 물리 계층 (158) 위에 있다.
본원에 설명된 기술의 구현에 따르면, 도 1d 는 복수의 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들을 포함하는 또 다른 무선 통신 시스템 (100D) 의 하이-레벨 아키텍처를 예시한다. 일반적으로, 도 1d 에 나타낸 무선 통신 시스템 (100D) 은 위에서 더 자세히 설명된, 도 1a 내지 도 1c 에 각각 나타낸 무선 통신 시스템들 (100A-C) 와 동일하거나 및/또는 실질적으로 유사한 여러 구성요소들을 포함할 수도 있다. 이와 같이, 설명의 간결성 및 용이성을 위해, 도 1d 에 나타낸 무선 통신 시스템 (100B) 에서의 어떤 구성요소들에 관련된 여러 세부 사항들은 동일한 또는 유사한 세부 사항들이 도 1a 내지 도 1c 에 각각 나타낸 무선 통신 시스템들 (100A-C) 과 관련하여 위에서 이미 제공된 범위까지 본원에서 생략될 수도 있다.
인터넷 (175) 은 사물 인터넷 (IoT) 의 컨셉을 이용하여 조정될 수 있는 "리소스" 이다. 그러나, 인터넷 (175) 은 단지 조정되는 리소스의 일 예이며, 임의의 리소스가 사물 인터넷 (IoT) 의 컨셉을 이용하여 조정될 수 있다. 조정될 수 있는 다른 리소스들은 전기, 가스, 스토리지, 보안 등을 포함하지만, 이에 한정되지 않는다. 사물 인터넷 (IoT) 디바이스는 리소스에 접속되어 그를 조정할 수도 있거나, 또는 리소스는 인터넷 (175) 을 통해서 조정될 수 있다. 도 1d 는 천연 가스, 가솔린, 온수, 및 전기와 같은, 여러 리소스들 (180) 을 예시하며, 여기서, 리소스들 (180) 은 인터넷 (175) 에 더해서 및/또는 그를 통해서 조정될 수 있다.
사물 인터넷 (IoT) 디바이스들은 그들 리소스 (180) 의 사용을 조정하기 위해 서로 통신할 수도 있다. 예를 들어, 토스터, 컴퓨터, 및 헤어드라이어와 같은, 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들은 그들의 전기 (리소스 (180)) 의 사용을 조정하기 위해 Bluetooth 통신 인터페이스를 통해서 서로 통신할 수도 있다. 또 다른 예로서, 데스크탑 컴퓨터, 전화기, 및 태블릿 컴퓨터와 같은, 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들은 인터넷 (175) (리소스 (180)) 에의 그들의 액세스를 조정하기 위해 Wi-Fi 통신 인터페이스를 통해서 통신할 수도 있다. 또한, 또 다른 예로서, 스토브, 의류 건조기, 및 온수기와 같은, 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들은 그들의 가스의 사용을 조정하기 위해 Wi-Fi 통신 인터페이스를 통해서 통신할 수도 있다. 대안적으로, 또는 추가적으로, 각각의 사물 인터넷 (IoT) 디바이스는 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들로부터 수신된 정보에 기초하여 그들의 리소스 (180) 의 사용을 조정하는 로직을 갖는, (IoT) 서버 (170) 와 같은, (IoT) 서버에 접속될 수도 있다.
본 개시물의 또 다른 양태에 따르면, 도 1e 는 복수의 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들을 포함하는 또 다른 무선 통신 시스템 (100E) 의 하이-레벨 아키텍처를 예시한다. 일반적으로, 도 1e 에 나타낸 무선 통신 시스템 (100E) 은 위에서 더 자세히 설명된, 도 1a 내지 도 1d 에 각각 나타낸 무선 통신 시스템들 (100A-D) 과 동일하거나 및/또는 실질적으로 유사한 여러 구성요소들을 포함할 수도 있다. 이와 같이, 설명의 간결성 및 용이성을 위해, 도 1e 에 나타낸 무선 통신 시스템 (100E) 에서의 어떤 구성요소들에 관련된 여러 세부 사항들은 동일한 또는 유사한 세부 사항들이 도 1a 내지 도 1d 에 각각 예시된 무선 통신 시스템들 (100A-D) 과 관련하여 위에서 이미 제공된 범위까지, 본원에서 생략될 수도 있다.
통신 시스템 (100E) 은 2개의 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 그룹들 (160A 및 160B) 을 포함한다. 다수의 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 그룹들은 인터넷 (175) 에 접속된 (IoT) 슈퍼에이전트를 통해서 서로 접속되거나 및/또는 통신할 수도 있다. 하이 레벨에서, (IoT) 슈퍼에이전트는 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 그룹들 사이의 그룹간 통신들을 관리할 수도 있다. 예를 들어, 도 1e 에서, 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 그룹 (160A) 은 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (116A, 122A, 및 124A) 및 (IoT) 슈퍼에이전트 (140A) 를 포함하며, 한편 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 그룹 (160B) 은 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (116B, 122B, 및 124B) 및 (IoT) 슈퍼에이전트 (140B) 를 포함한다. 이와 같이, (IoT) 슈퍼에이전트들 (140A 및 140B) 은 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 그룹 (160A) 와 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 그룹 (160B) 사이의 통신을 촉진시키기 위해, 인터넷 (175) 에 접속하여 인터넷 (175) 을 통해서 서로 통신하거나 및/또는 서로 직접 통신할 수도 있다. 더욱이, 도 1e 는 (IoT) 슈퍼에이전트들 (140A 및 140B) 을 통해서 서로 통신하는 2개의 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 그룹들 (160A 및 160B) 을 예시하지만, 당업자들은 임의 개수의 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 그룹들이 (IoT) 슈퍼에이전트들을 이용하여 서로 적절히 통신할 수도 있음을 명백히 알 수 있을 것이다.
도 2a 는 본 개시물의 양태들에 따른, 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (200A) 의 하이-레벨 예를 예시한다. 외관들 및/또는 내부 구성요소들은 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 사이에 현저히 상이할 수 있지만, 대부분의 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들은 디스플레이 및 사용자 입력을 위한 수단을 포함할 수도 있는 어느 정도의 사용자 인터페이스를 가질 것이다. 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들은 사용자 인터페이스 없이 도 1a 내지 도 1b 에서의 공중 인터페이스 (108) 와 같은, 유선 또는 무선 네트워크를 통해서 원격으로 통신될 수도 있다.
도 2a 에 나타낸 바와 같이, 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (200A) 에 대한 예시적인 구성에서, 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (200A) 의 외부 케이싱은 당업계에 알려져 있는 바와 같은, 다른 구성요소들 중에서, 디스플레이 (226), 전원 버튼 (222), 및 2개의 제어 버튼들 (224A 및 224B) 로 구성될 수도 있다. 디스플레이 (226) 는 터치스크린 디스플레이일 수도 있으며, 이 경우, 제어 버튼들 (224A 및 224B) 은 필요하지 않을 수도 있다. 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (200A) 의 일부로서 명시적으로 나타내지 않았지만, 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (200A) 는 Wi-Fi 안테나들, 셀룰러 안테나들, 위성 위치 시스템 (SPS; satellite position system) 안테나들 (예컨대, 전지구 측위 시스템 (GPS) 안테나들) 등을 포함하지만 이에 한정되지 않는, 외부 케이싱에 내장되는 하나 이상의 통합된 안테나들 및/또는 하나 이상의 외부 안테나들을 포함할 수도 있다.
사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (200A) 와 같은, 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들의 내부 구성요소들은 상이한 하드웨어 구성들로 구현될 수 있지만, 내부 하드웨어 구성요소들에 대한 기본적인 하이-레벨 구성은 도 2a 에 플랫폼 (202) 으로서 도시된다. 플랫폼 (202) 은 도 1a 내지 도 1b 에서의 공중 인터페이스 (108) 및/또는 유선 인터페이스와 같은, 네트워크 인터페이스를 통해서 송신되는 소프트웨어 애플리케이션들, 데이터 및/또는 지령들을 수신하여 실행할 수 있다. 플랫폼 (202) 은 또한 로컬로 저장된 애플리케이션들을 독립적으로 실행할 수 있다. 플랫폼 (202) 은 마이크로제어기, 마이크로프로세서, 주문형 집적회로, 디지털 신호 프로세서 (DSP), 프로그래밍가능 로직 회로, 또는 다른 데이터 프로세싱 디바이스와 같은, 프로세서 (208) 로서 일반적으로 지칭되는, 하나 이상의 프로세서들 (208) 에 동작가능하게 커플링되며 유선 및/또는 무선 통신용으로 구성된 하나 이상의 송수신기들 (206) (예컨대, Wi-Fi 송수신기, Bluetooth 송수신기, 셀룰러 송수신기, 위성 송수신기, GPS 또는 SPS 수신기, 등) 을 포함할 수 있다. 프로세서 (208) 는 사물 인터넷 (IoT) 디바이스의 메모리 (212) 내 애플리케이션 프로그래밍 명령들을 실행할 수 있다. 메모리 (212) 는 컴퓨터 플랫폼들에 공통되는, 판독 전용 메모리 (ROM), 랜덤-액세스 메모리 (RAM), 전기적 소거가능 프로그래밍가능 ROM (EEPROM), 플래시 카드들, 또는 임의의 메모리 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 하나 이상의 입력 / 출력 (I/O) 인터페이스들 (214) 은 프로세서 (208) 로 하여금, 예시된 바와 같은 디스플레이 (226), 전원 버튼 (222), 제어 버튼들 (224A 및 224B) 과 같은 여러 I/O 디바이스들, 및 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (200A) 와 연관되는, 센서들, 엑츄에이터들, 릴레이들, 밸브들, 스위치들, 및 기타 등등과 같은, 임의의 다른 디바이스들과 통신하고 그들로부터 제어가능하도록 구성될 수 있다.
따라서, 본 개시물의 양태는 본원에서 설명한 기능들을 수행하는 능력을 포함하는 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (예컨대, 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (200A)) 를 포함할 수 있다. 당업자들이 명백히 주지하고 있는 바와 같이, 여러 로직 엘리먼트들은 본원에서 개시되는 기능을 달성하기 위해 별개의 엘리먼트들로, 프로세서 (예컨대, 프로세서 (208)) 상에서 실행되는 소프트웨어 모듈들로, 또는 소프트웨어와 하드웨어의 임의의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 송수신기 (206), 프로세서 (208), 메모리 (212), 및 I/O 인터페이스 (214) 는 본원에서 개시되는 여러 기능들을 로드하고, 저장하고 그리고 실행하기 위해 협력적으로 모두 사용될 수도 있으며, 따라서 이들 기능들을 수행하는 로직은 여러 엘리먼트들에 걸쳐서 분산될 수도 있다. 대안적으로, 그 기능은 하나의 별개의 구성요소로 통합될 수 있다. 따라서, 도 2a 에서 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (200A) 의 특징들은 단지 예시적인 것으로 간주되어야 하며 본 개시물은 예시된 특징들 또는 배열에 한정되지 않는다.
도 2b 는 본 개시물의 양태들에 따른, 패시브 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (200B) 의 하이-레벨 예를 예시한다. 일반적으로, 도 2b 에 나타낸 패시브 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (200B) 는 위에서 더 자세하게 설명된, 도 2a 에 나타낸 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (200A) 와 동일하거나 및/또는 실질적으로 유사한 여러 구성요소들을 포함할 수도 있다. 이와 같이, 설명의 간결성 및 용이성을 위해, 도 2b 에 나타낸 패시브 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (200B) 에서의 어떤 구성요소들에 관련된 여러 세부 사항들은 동일한 또는 유사한 세부 사항들이 도 2a 에 예시된 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (200A) 와 관련하여 위에서 이미 제공된 범위까지, 본원에서 생략될 수도 있다.
도 2b 에 나타낸 패시브 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (200B) 는 패시브 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (200B) 가 프로세서, 내부 메모리, 또는 어떤 다른 구성요소들을 갖지 않을 수도 있다는 점에서, 도 2a 에 나타낸 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (200A) 와 일반적으로 상이할 수도 있다. 대신, 일 구현에서, 패시브 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (200B) 는 패시브 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (200B) 가 제어되는 (IoT) 네트워크 내에서 관측되거나, 모니터링되거나, 제어되거나, 관리되거나, 또는 아니면 알려질 수 있게 하는, I/O 인터페이스 (214) 또는 다른 적합한 메커니즘을 단지 포함할 수도 있다. 예를 들어, 일 구현에서, 패시브 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (200B) 와 연관되는 I/O 인터페이스 (214) 는 단거리 인터페이스를 통해서 쿼리받을 때 패시브 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (200B) 와 연관되는 식별자 및 속성들을 또 다른 디바이스 (예컨대, 패시브 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (200B) 와 연관되는 속성들에 관련된 정보를 검출하거나, 저장하거나, 통신하거나, 처리를 행하거나, 또는 아니면 프로세싱할 수 있는, 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (200A) 와 같은, 액티브 사물 인터넷 (IoT) 디바이스) 에 제공할 수 있는, 바코드, Bluetooth 인터페이스, 무선 주파수 (RF) 인터페이스, RFID 태그, IR 인터페이스, NFC 인터페이스, 또는 임의의 다른 적합한 I/O 인터페이스를 포함할 수도 있다.
상기는 패시브 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (200B) 를 일부 유형의 RF, 바코드, 또는 다른 I/O 인터페이스 (214) 를 갖는 것으로 설명하지만, 패시브 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (200B) 는 이러한 I/O 인터페이스 (214) 를 갖지 않는 디바이스 또는 다른 물리적인 오브젝트를 포함할 수도 있다. 예를 들어, 어떤 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들은 패시브 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (200B) 를 식별하기 위해 패시브 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (200B) 와 연관되는 형태들, 사이즈들, 칼라들, 및/또는 다른 관측가능한 특징들을 검출할 수 있는 적합한 스캐너 또는 리더 (reader) 메커니즘들을 가질 수도 있다. 이러한 방법으로, 임의의 적합한 물리적인 오브젝트는 그의 아이덴티티 및 속성들을 통신하고, 제어되는 (IoT) 네트워크 내에서 관측되거나, 모니터링되거나, 제어되거나, 또는 아니면 관리될 수도 있다.
도 3 은 기능을 수행하도록 구성된 로직을 포함하는 통신 디바이스 (300) 를 예시한다. 통신 디바이스 (300) 는 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (110-120), 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (200A), 인터넷 (175) 에 커플링된 임의의 구성요소들 (예컨대, (IoT) 서버 (170)) 등을 포함하지만 이에 한정되지 않는, 위에서 언급된 통신 디바이스들 중 임의의 통신 디바이스에 대응할 수 있다. 따라서, 통신 디바이스 (300) 는 도 1a 및 도 1b 의 무선 통신 시스템들 (100A-B) 을 통해서 하나 이상의 다른 엔티티들과 통신하도록 (또는, 그와의 통신을 촉진하도록) 구성되는 임의의 전자 디바이스에 대응할 수 있다.
도 3 을 참조하면, 통신 디바이스 (300) 는 정보를 수신하거나 및/또는 송신하도록 구성된 로직 (305) 을 포함한다. 일 예에서, 통신 디바이스 (300) 가 무선 통신 디바이스 (예컨대, 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (200A) 및/또는 패시브 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (200B)) 에 대응하면, 정보를 수신하거나 및/또는 송신하도록 구성된 로직 (305) 은 무선 송수신기와 같은 무선 통신 인터페이스 (예컨대, Bluetooth, Wi-Fi, Wi-Fi 다이렉트, LTE (Long-Term Evolution) 다이렉트, 등) 및 연관된 하드웨어 (예컨대, RF 안테나, 모뎀, 변조기 및/또는 복조기, 등) 을 포함할 수 있다.
또 다른 예에서, 정보를 수신하거나 및/또는 송신하도록 구성된 로직 (305) 은 유선 통신 인터페이스 (예컨대, 직렬 접속, USB 또는 펌와이어 접속, 인터넷 (175) 이 액세스될 수 있는 이더넷 접속, 등) 에 대응할 수 있다. 따라서, 통신 디바이스 (300) 가 일부 유형의 네트워크-기반의 서버 (예컨대, 애플리케이션 (170)) 에 대응하면, 정보를 수신하거나 및/또는 송신하도록 구성된 로직 (305) 은 일 예에서, 네트워크-기반의 서버를 다른 통신 엔티티들에 이더넷 프로토콜을 통해서 접속하는 이더넷 카드에 대응할 수 있다.
추가적인 예에서, 정보를 수신하거나 및/또는 송신하도록 구성된 로직 (305) 은 통신 디바이스 (300) 가 그의 로컬 환경 (예컨대, 가속도계, 온도 센서, 광 센서, 로컬 RF 신호들을 모니터링하는 안테나 등) 을 모니터링할 수 있게 하는 감지 (sensory) 또는 측정 하드웨어를 포함할 수 있다. 정보를 수신하거나 및/또는 송신하도록 구성된 로직 (305) 은 또한 실행될 때, 정보를 수신하거나 및/또는 송신하도록 구성된 로직 (305) 의 연관된 하드웨어가 그의 수신 및/또는 송신 기능(들) 을 수행하도록 하는 소프트웨어를 포함할 수 있다. 그러나, 정보를 수신하거나 및/또는 송신하도록 구성된 로직 (305) 은 단지 소프트웨어에만 대응하지 않으며, 정보를 수신하거나 및/또는 송신하도록 구성된 로직 (305) 은 그의 기능을 달성하기 위해 하드웨어에 적어도 부분적으로 의존한다.
도 3 을 참조하면, 통신 디바이스 (300) 는 정보를 프로세싱하도록 구성된 로직 (310) 을 더 포함한다. 일 예에서, 정보를 프로세싱하도록 구성된 로직 (310) 은 적어도 프로세서를 포함할 수 있다. 정보를 프로세싱하도록 구성된 로직 (310) 에 의해 수행될 수 있는 프로세싱의 형태의 예시적인 구현예들은, 결정들을 수행하는 것, 접속들을 확립하는 것, 상이한 정보 옵션들 사이에 선택을 행하는 것, 데이터와 관련된 평가들을 수행하는 것, 측정 동작들을 수행하기 위해 통신 디바이스 (300) 에 커플링된 센서들과 상호작용하는 것, 정보를 하나의 포맷으로부터 또 다른 포맷으로 (예컨대, .wmv 로부터 .avi 로, 등과 같은 상이한 프로토콜들 사이에) 변환하는 것 등을 포함하지만 이에 한정되지 않는다.
예를 들어, 정보를 프로세싱하도록 구성된 로직 (310) 에 포함되는 프로세서는 범용 프로세서, DSP, ASIC, 필드 프로그래밍가능 게이트 어레이 (FPGA) 또는 다른 프로그래밍가능 로직 디바이스, 이산 게이트 또는 트랜지스터 로직, 이산 하드웨어 구성요소들, 또는 본원에서 설명한 기능들을 수행하도록 설계된 이들의 임의의 조합에 대응할 수 있다. 범용 프로세서는 마이크로프로세서일 수도 있으며, 그러나 대안적으로는, 프로세서는 임의의 종래의 프로세서, 제어기, 마이크로제어기 또는 상태 머신일 수도 있다. 프로세서는 또한 컴퓨팅 디바이스들의 조합 (예컨대, DSP 와 마이크로프로세서의 조합, 복수의 마이크로프로세서들, DSP 코어와 결합된 하나 이상의 마이크로프로세서들, 또는 임의의 다른 이러한 구성) 으로서 구현될 수도 있다.
정보를 프로세싱하도록 구성된 로직 (310) 은 또한 실행될 때, 정보를 프로세싱하도록 구성된 로직 (310) 의 연관된 하드웨어로 하여금 그의 프로세싱 기능(들)을 수행하도록 하는 소프트웨어를 포함할 수 있다. 그러나, 정보를 프로세싱하도록 구성된 로직 (310) 은 단지 소프트웨어에만 대응하지 않으며, 정보를 프로세싱하도록 구성된 로직 (310) 은 그의 기능을 달성하기 위해 하드웨어에 적어도 부분적으로 의존한다.
도 3 을 참조하면, 통신 디바이스 (300) 는 정보를 저장하도록 구성된 로직 (315) 을 더 포함한다. 일 예에서, 정보를 저장하도록 구성된 로직 (315) 은 적어도 비일시성 메모리 및 연관된 하드웨어 (예컨대, 메모리 제어기, 등) 를 포함할 수 있다. 예를 들어, 정보를 저장하도록 구성된 로직 (315) 에 포함되는 비일시성 메모리는 RAM, 플래시 메모리, ROM, 소거가능한 프로그래밍가능 ROM (EPROM), EEPROM, 레지스터들, 하드 디스크, 착탈식 디스크, CD-ROM, 또는 당업계에 알려져 있는 임의의 다른 유형의 저장 매체에 대응할 수 있다. 정보를 저장하도록 구성된 로직 (315) 은 또한 실행될 때, 정보를 저장하도록 구성된 로직 (315) 의 연관된 하드웨어로 하여금, 그의 스토리지 기능(들)을 수행하도록 하는 소프트웨어를 포함할 수 있다. 그러나, 정보를 저장하도록 구성된 로직 (315) 은 단지 소프트웨어에만 대응하지 않으며, 정보를 저장하도록 구성된 로직 (315) 은 그의 기능을 달성하기 위해 하드웨어에 적어도 부분적으로 의존한다.
도 3 을 참조하면, 통신 디바이스 (300) 는 정보를 제시하도록 구성된 로직 (320) 을 옵션으로 더 포함한다. 일 예에서, 정보를 제시하도록 구성된 로직 (320) 은 출력 디바이스 및 연관된 하드웨어를 적어도 포함할 수 있다. 예를 들어, 출력 디바이스는 비디오 출력 디바이스 (예컨대, 디스플레이 스크린, 비디오 정보를 운반할 수 있는 포트, 예컨대 USB, HDMI, 등), 오디오 출력 디바이스 (예컨대, 스피커들, 오디오 정보를 운반할 수 있는 포트, 예컨대 마이크로폰 잭, USB, HDMI, 등), 진동 디바이스 및/또는 정보가 출력용으로 포맷되거나 또는 통신 디바이스 (300) 의 사용자 또는 운영자에 의해 실제로 출력될 수 있는 임의의 다른 디바이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 디바이스 (300) 가 도 2a 에 나타낸 바와 같은 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (200A) 및/또는 도 2b 에 나타낸 바와 같은 패시브 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (200B) 에 대응하면, 정보를 제시하도록 구성된 로직 (320) 은 디스플레이 (226) 를 포함할 수 있다.
추가적인 예에서, 정보를 제시하도록 구성된 로직 (320) 은 로컬 사용자 (예컨대, 네트워크 스위치들 또는 라우터들, 원격 서버들, 등) 를 갖지 않는 네트워크 통신 디바이스들과 같은, 어떤 통신 디바이스들에 있어 생략될 수 있다. 정보를 제시하도록 구성된 로직 (320) 은 또한 실행될 때, 정보를 제시하도록 구성된 로직 (320) 의 연관된 하드웨어로 하여금 그의 프리젠테이션 기능(들)을 수행하도록 하는 소프트웨어를 포함할 수 있다. 그러나, 정보를 제시하도록 구성된 로직 (320) 은 단지 소프트웨어에만 의존하지 않으며, 정보를 제시하도록 구성된 로직 (320) 은 그의 기능을 달성하기 위해 하드웨어에 적어도 부분적으로 의존한다.
도 3 을 참조하면, 통신 디바이스 (300) 는 로컬 사용자 입력을 수신하도록 구성된 로직 (325) 을 옵션으로 더 포함한다. 일 예에서, 로컬 사용자 입력을 수신하도록 구성된 로직 (325) 은 사용자 입력 디바이스 및 연관된 하드웨어를 적어도 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 입력 디바이스는 버튼들, 터치스크린 디스플레이, 키보드, 카메라, 오디오 입력 디바이스 (예컨대, 마이크로폰 잭, 등과 같은 오디오 정보를 운반하는 마이크로폰 또는 포트), 및/또는 정보가 통신 디바이스 (300) 의 사용자 또는 운영자로부터 수신될 수 있는 임의의 다른 디바이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 디바이스 (300) 가 도 2a 에 나타낸 바와 같은 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (200A) 및/또는 도 2b 에 나타낸 바와 같은 패시브 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (200B) 에 대응하면, 로컬 사용자 입력을 수신하도록 구성된 로직 (325) 은 버튼들 (222, 224A, 및 224B), (만약 터치스크린이면) 디스플레이 (226), 등을 포함할 수 있다.
추가적인 예에서, 로컬 사용자 입력을 수신하도록 구성된 로직 (325) 은 로컬 사용자 (예컨대, 네트워크 스위치들 또는 라우터들, 원격 서버들, 등) 를 갖지 않는 네트워크 통신 디바이스들과 같은, 어떤 통신 디바이스들에 있어 생략될 수 있다. 로컬 사용자 입력을 수신하도록 구성된 로직 (325) 은 또한 실행될 때, 로컬 사용자 입력을 수신하도록 구성된 로직 (325) 의 연관된 하드웨어로 하여금 그의 입력 수신 기능(들)을 수행하도록 하는 소프트웨어를 포함할 수 있다. 그러나, 로컬 사용자 입력을 수신하도록 구성된 로직 (325) 은 단지 소프트웨어에만 의존하지 않으며, 로컬 사용자 입력을 수신하도록 구성된 로직 (325) 은 그의 기능을 달성하기 위해 하드웨어에 적어도 부분적으로 의존한다.
도 3 을 참조하면, 305 내지 325 의 구성된 로직들은 도 3 에 별개의 또는 별도의 블록들로서 도시되지만, 각각의 구성된 로직이 그의 기능을 수행하는 소프트웨어 및/또는 하드웨어가 부분적으로 중첩할 수 있음을 명백히 알 수 있을 것이다. 예를 들어, 305 내지 325 의 구성된 로직들의 기능을 촉진하기 위해 사용되는 임의의 소프트웨어는 305 내지 325 의 구성된 로직들이 각각이 정보를 저장하도록 구성된 로직 (315) 에 의해 저장되는 소프트웨어의 동작에 부분적으로 기초하여 그들의 기능 (즉, 이 경우, 소프트웨어 실행) 을 수행하도록, 정보를 저장하도록 구성된 로직 (315) 과 연관되는 비일시성 메모리에 저장될 수 있다.
이와 유사하게, 구성된 로직들 중 하나와 직접 연관되는 하드웨어는 다른 구성된 로직들에 의해 가끔 차용되거나 또는 사용될 수도 있다. 예를 들어, 정보를 프로세싱하도록 구성된 로직 (310) 의 프로세서는 정보를 수신하거나 및/또는 송신하도록 구성된 로직 (305) 이 정보를 프로세싱하도록 구성된 로직 (310) 과 연관되는 하드웨어 (즉, 프로세서) 의 동작에 부분적으로 기초하여 그의 기능 (즉, 이 경우, 데이터의 송신) 을 수행하도록, 정보를 수신하거나 및/또는 송신하도록 구성된 로직 (305) 에 의해 송신되기 전에 적합한 포맷으로 데이터를 포맷할 수 있다.
일반적으로, 명시적으로 달리 언급되지 않는 한, 본 개시물 전반에 걸쳐 사용될 때, 어구 "하도록 구성된 로직" 은 하드웨어로 적어도 부분적으로 구현되는 양태를 상기시키기 위해 의도되며, 하드웨어와 독립적인 소프트웨어-단독 구현예들에 맵핑하려는 의도는 아니다. 또한, 여러 블록들에서 구성된 로직 또는 "하도록 구성된 로직" 은 특정의 로직 게이트들 또는 엘리먼트들에 한정되지 않으며, 그러나 일반적으로 본원에서 설명하는 기능을 (하드웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합을 통해서) 수행하는 능력을 지칭한다는 것을 명백히 알 수 있을 것이다. 따라서, 여러 블록들에 예시된 바와 같은 구성된 로직들 또는 "하도록 구성된 로직" 은 단어 "로직" 을 공유함에도 불구하고 로직 게이트들 또는 로직 엘리먼트들로서 반드시 구현될 필요는 없다. 여러 블록들에서 로직 사이의 다른 상호작용들 또는 협력은 아래서 좀더 자세히 설명되는 양태들의 검토로부터 당업자에게 자명하게 될 것이다.
여러 구현들은 도 4 에 예시된 서버 (400) 와 같은, 시중에서 입수가능한 다양한 서버 디바이스들 중 임의의 서버 디바이스 상에서 구현될 수도 있다. 일 예에서, 서버 (400) 는 위에서 설명된 (IoT) 서버 (170) 의 하나의 예시적인 구성에 대응할 수도 있다. 도 4 에서, 서버 (400) 는 휘발성 메모리 (402) 및 대용량 비휘발성 메모리, 예컨대 디스크 드라이브 (403) 에 커플링된 프로세서 (401) 를 포함한다. 서버 (400) 는 또한 프로세서 (401) 에 커플링된 플로피 디스크 드라이브, 컴팩트 디스크 (CD) 또는 DVD 디스크 드라이브 (406) 를 포함할 수도 있다. 서버 (400) 는 또한 다른 브로드캐스트 시스템 컴퓨터들 및 서버들에 커플링된 근거리 네트워크와 같은 네트워크 (407) 와 데이터 접속들을 확립하기 위해, 프로세서 (401) 에 또는 인터넷에 커플링된 네트워크 액세스 포트들 (404) 을 포함할 수도 있다.
도 3 의 상황에서, 도 4 의 서버 (400) 가 통신 디바이스 (300) 의 하나의 예시적인 구현예들을 예시하며, 이에 의해, 정보를 송신하거나 및/또는 수신하도록 구성된 로직 (305) 은 네트워크 (407) 와 통신하기 위해 서버 (400) 에 의해 사용되는 네트워크 액세스 지점들 (404) 에 대응하며, 정보를 프로세싱하는 구성된 로직 (310) 은 프로세서 (401) 에 대응하며, 정보를 저장하는 로직 (315) 구성은 휘발성 메모리 (402), 디스크 드라이브 (403) 및/또는 디스크 드라이브 (406) 의 임의의 조합에 대응한다는 것을 명백히 알 수 있을 것이다. 정보를 제시하도록 구성된 옵션적인 로직 (320) 및 로컬 사용자 입력을 수신하도록 구성된 옵션적인 로직 (325) 은 도 4 에 명시적으로 도시되지 않으며 그 안에 포함되거나 또는 포함되지 않을 수도 있다. 따라서, 도 4 는 도 2a 에서와 같은 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 구현예에 더해서, 통신 디바이스 (300) 가 서버로서 구현될 수도 있음을 보여주는 것을 돕는다.
사물 인터넷 (IoT) 네트워크 또는 환경에서, 강화된 기능은 둘 이상의 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들이 서로 물리적으로 근접하여 있는지의 여부에 관한 정보에 기초하여 특정 사용 케이스들에서 획득될 수 있다. 본원에 사용된 바와 같이, 가까운 물리적 근접성은 동일한 룸에 있거나, 또는 동일한 룸에서 수 피트만큼 서로 이격되어 있거나 또는 심지어 개별적인 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 사이에 개재된 벽을 갖는 상이한 룸들에서 수 피트만큼 서로 이격되어 있는 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들에 대응할 수 있다.
도 5 는 본원에 설명된 기술의 하나 이상의 구현들에 따른 사물 인터넷 (IoT) 환경 (500) 의 일 예를 예시한다. 도 5 에서, 사물 인터넷 (IoT) 환경 (500) 은 회의실 (505), 복수의 오피스들 (510 내지 535) 및 주방 (540) 을 갖는 오피스 공간이다. 오피스 공간 내에서, 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 1 (예를 들어, 비디오 프로젝터) 와 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 2 (예를 들어, 셀 폰 또는 태블릿 컴퓨터와 같은 핸드셋 디바이스) 가 회의실 (505) 에 위치되고 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 3 (예를 들어, 셀폰 또는 테블릿 컴퓨터와 같은 핸드셋 디바이스) 은 오피스 (510) 에 위치된다. 또한, 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 4 (예를 들어, 온도 조절기), 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 5 (예를 들어, 블렌더), 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 6 (예를 들어, 냉장고), 및 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 7 (예를 들어, 사용자의 런치 브레이크시 직원에 으해 동작되고 있는 셀폰 또는 테블릿 컴퓨터와 같은 핸드셋 디바이스) 은 주방 (540) 에 위치된다. 에어컨 유닛 (545) 은 회의실 (505) 에 위치된다. 알고 있는 바와 같이, 도 5 의 사물 인터넷 (IoT) 환경 (500) 이 오피스로 교시되어 있지만, 사물 인터넷 (IoT) 환경들의 다른 많은 구성들이 또한 가능하다 (예를 들어, 주거 홈들, 리테일 스토어들, 차량들, 경기장들 등).
도 6 은 본원에 설명된 기술의 하나 이상의 구현들에 따른 사물 인터넷 (IoT) 홈 환경 (600)(즉, Wi-Fi 네트워크가 위치됨) 의 일 예를 예시한다. 예시된 구현에서, 홈 환경 (600) 은 3 개의 핸드셋들 (604, 606, 및 608) 과 함께 컴퓨팅 디바이스 (602) 를 포함한다. 환경 (600) 은 또한 텔레비전 (610), 냉장고 (612), 커피 메이커 (614), 오븐 (616), 세탁기 (618) 및 건조기 (620) 를 포함한다. 스마트폰으로 예시되어 있지만, 컴퓨팅 디바이스 (602) 는 랩톱 컴퓨터, 테블릿 컴퓨터, PDA 등일 수도 있다. 컴퓨팅 디바이스 (602) 는 또한 사물 인터넷 (IoT) 네트워크/그룹을 관리하기 위한 기능을 포함하고/하거나 사물 인터넷 (IoT) 디바이스일 수도 있다.
일 구현에에서, 컴퓨팅 디바이스 (602) 는 3 개의 핸드셋들 (604, 606, 및 608) 로부터 정보를 획득한다. 컴퓨팅 디바이스 (602) 는 또한 텔레비전 (610), 냉장고 (612), 커피 메이커 (614), 오븐 (616), 세탁기 (618) 및 건조기 (620) 로부터 정보를 획득한다. 정보는 환경 (600) 에서의 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들로부터 브로드캐스트되는 어나운스먼트들의 형태로 될 수 있다. 본원에 이용된 바와 같이 "어나운스먼트"는 환경 (600) 에서의 존재 및 능력들을 표명 및 설명하는 디바이스에 의한 브로드캐스트이다. 정보는 또한, 환경 (600) 에서의 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들로부터 브로드캐스트되는 어나운스먼트들의 형태로 될 수 있다. 본원에 이용된 바와 같이 "어나운스먼트"는 특정 이벤트들이 운반되는 브로드캐스트이다. 그 후, 컴퓨팅 디바이스 (602) 는 사물 인터넷 (IoT) 디바이스에 어나운스먼트를 맵핑한다. 어나운스먼트들은 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들이 자신이 어느 유형의 사물 인터넷 (IoT) 디바이스인지를 컴퓨팅 디바이스 (602) 에 알리는 데이터를 포함할 수 있다. 하나 이상의 구현들에서, 어나운스먼트는 디바이스가 제공하는 서비스들 또는 디바이스의 "모델"을 포함할 수 있다. 서비스들은 "프린팅", "베이킹" 등과 같은 일들일 수 있다.
예를 들어, 핸드셋 (604) 은 "About announcement - Model = handset" 의 형태로 된 어나운스먼트 (622) 를 브로드캐스트할 수도 있고, 핸드셋 (606) 은 "About announcement - Model = handset" 의 형태로 된 어나운스먼트 (624) 를 브로드캐스트할 수도 있고, 핸드셋 (608) 은 "About announcement - Model = handset" 의 형태로 된 어나운스먼트 (626) 를 브로드캐스트할 수도 있다. 이와 유사하게, 텔레비전 (610) 은 "About announcement - Model = television" 의 형태로 된 어나운스먼트 (628) 를 브로드캐스트할 수도 있고, 냉장고 (612) 는 "About announcement - Model = refrigerator" 의 형태로 된 어나운스먼트 (630) 를 브로드캐스트할 수도 있고, 커피 메이커 (614) 는 "About announcement - Model = coffee maker" 의 형태로 된 어나운스먼트 (632) 를 브로드캐스트할 수도 있고, 오븐 (616) 은 "About announcement - Model = oven" 의 형태로 된 어나운스먼트 (634) 를 브로드캐스트할 수도 있고, 세탁기 (618) 는 "About announcement - Model = washing machine" 의 형태로 된 어나운스먼트 (636) 를 브로드캐스트할 수도 있고, 건조기 (620) 는 "About announcement - Model = dryer" 의 형태로 된 어나운스먼트 (638) 를 브로드캐스트할 수도 있다.
핸드셋 (604) 은 또한 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들로부터 컴퓨팅 디바이스 (602) 로 어나운스먼트들을 브로드캐스트할 수 있다. 본원에 이용된 바와 같이 "어나운스먼트"는 특정 이벤트들이 운반되는 브로드캐스트이다. 그 후, 컴퓨팅 디바이스 (602) 는 사물 인터넷 (IoT) 디바이스에 어나운스먼트를 맵핑한다. 이들 어나운스먼트들은 휴먼 판독가능 메시지들에서부터 머신 투 머신 매핑들로 구문적으로 맵핑될 수도 있다. 예를 들어, 세탁기 (618) 는 "단시간 사이클을 완료함"의 형태로 된 어나운스먼트 (636) 를 브로드캐스트하면, 매핑한 컴퓨팅 디바이스 (602) 는 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (618) 가 세탁기라고 결정한다.
이와 유사하게, 건조기 (620) 가 "영구 지속 세탁 사이클 (permanent press cycle) 을 행함"의 형태로 된 어나운스먼트 (638) 를 브로드캐스트하면, 매핑한 컴퓨팅 디바이스 (602) 는 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (620) 가 건조기라고 결정한다. 본원에서의 설명을 읽은 후, 당해 기술 분야의 당업자는 환경 (600) 에서 다른 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들에 이들 어나운스먼트들을 적용할 수 있을 것이다.
하나 이상의 구현들에서, 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들은 컴퓨팅 디바이스 (602) 에 의해 이해되지 않도록 하는 방식으로 자신들의 존재를 브로드캐스트할 수도 있다. 그 대신에, 브로드캐스트들은 사용자에 의해 이해되고, 휴먼 판독가능 통신들, 이를 테면, 텍스트 (예를 들어, 단문 메시지 (SMS)), 이미지들, 비디오, 오디오, 햅틱 등의 형태로 사용자에게 의미있는 것으로서, 컴퓨팅 디바이스 (602) 의 사용자에게 디스플레이되게 된다. 즉, 메시지들이 머신 투 머신 통신에서 통상 이용하는 식별의 유형 또는 메시지 코드들을 브로드캐스트들이 갖고 있지 않기 때문에, 컴퓨팅 디바이스 (602) 는 무엇이 사물 인터넷 (IoT) 디바이스에 의해 브로드캐스트되는지를 이해하지 못한다.
어나운스먼트들은 또한, 휴먼 판독가능 메시지들로부터 머신 투 머신 코드들 및/또는 태그들로의 구문 맵핑들을 포함할 수 있거나, 또는 맵핑이 외부 컴포넌트에 의해 수행될 수 있다. 구문 맵핑은 머신들 간의 데이터 맵핑 시 일부 사전 동의되는 것과 반대로, 송신된 "데이터" 또는 "메시지"가 데이터의 휴먼 판독가능 피스이면 언제든지 이용된다.
예시를 위해, 송신된 데이터 또는 메시지가 "레드"이면, 구문 맵핑은 컴퓨터가 어떤 "레드"인지를 이해하는데 이용된다. 그러나, "레드"에 대한 값인 0xFF0000 의 RGB 값이 송신되면, 0xFF0000 의 RGB 값이 컴퓨터가 이해하는 값이기 때문에, 구문 맵핑은 수행되지 않을 수도 있다. 이와 유사하게, 예를 들어, 숫자 123321 를 "프린터"를 의미하도록 맵핑하는 미리 정의된 사전이 존재하면, 구문 맵핑은 이용되지 않는다. 그러나, 단어 "printer"가 송신되면, 수신자는 영어 단어 "printer"를 미리 정의된 사전 단어에 맵핑하는 맵핑 로직/알고리즘을 채용한다. 본원에서의 설명을 읽은 후, 당해 기술 분야의 당업자는 환경 (600) 에서 다른 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들에 구문 맵핑들을 적용할 수 있을 것이다.
하나 이상의 구현들에서, 구문 맵퍼 (도시 생략) 는 API 와 같은 프로그래밍가능 인터페이스에 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들에 대한 사용자 인터페이스를 맵핑한다. 이는 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들의 원격으로 노출된 일반 특성들에 대해 구문 맵퍼가 구문 태그들을 할당하게 하는 것에 의해 실현될 수도 있다.
표 1 은 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들에 대한 사용자 인터페이스를 프로그래밍 인터페이스에 맵핑하는 구문 맵퍼에 의해 수행되는 맵핑의 일 예를 예시한다.
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표 1
환경 (600) 이 홈 환경이기 때문에, 환경 (600) 은 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들에 대한 특정 패턴들, 이들의 양, 일시성 등을 갖는다. 즉, 핸드셋들 (604, 606, 및 608) 은 통상적으로, 홈의 거주자들에게 속하며, 새로운 핸드셋이 홈 환경 (600) 에 들어오지 않으면 변하지 않는다. 또한, 텔레비전 (610), 냉장고 (612), 커피 메이커 (614), 오븐 (616), 세탁기 (618) 및 건조기 (620) 는 통상 변하지 않고 이들은 일시적인 것도 아니다.
대안으로서, 핸드셋 (606) 은 평일 7:00 P.M. 내지 7:30 A.M 의 시간 동안에 환경 (600) 에서 위치되고 나머지 시간 동안에는 환경 (600) 으로부터 떨어져 있는 패턴을 가질 수도 있다. 핸드셋 (606) 에 대해 이 존재 패턴이 또한 인식될 수도 있다.
이와 유사하게, 핸드셋 (608) 은 7:30 A.M. 내지 5:00 P.M 의 시간 동안에 환경 (600) 에서 간헐적으로 위치되고 나머지 시간 동안에는 환경 (600) 에 항상 있는 패턴을 가질 수도 있다. 핸드셋 (608) 에 대한 이 존재 패턴이 또한 인식될 수도 있다.
사물 인터넷 (IoT) 디바이스들로부터의 어나운스먼트들 및/또는 통지들을 수집한 후, 컴퓨팅 디바이스 (602) 는 로케이션 쿼리 (642) 를 이용하여 사물 인터넷 (IoT) 환경 (600) 에 대한 로케이션의 유형에 대하여 패턴 인식 모듈 (640) 에 쿼리한다. 하나 이상의 구현들에서, 패턴 인식 모듈 (640) 은 어나운스먼트들에 기초하여, 어떤 유형의 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들이 사물 인터넷 (IoT) 환경들 (600) 에 존재하는지를 결정한다. 패턴 인식 모듈 (640) 은 또한 상이한 유형들의 디바이스들에 대한 패턴들, 이들의 양, 이들의 일시성 등을 인식한다. 그 후, 패턴 인식 모듈 (640) 은 사물 인터넷 (IoT) 환경 (600) 을 신뢰도 레벨로 카테고리화/분류하기 위해 머신 학습 및/또는 패턴 인식 알고리즘들을 이용하여 휴리스틱 및 확률론적 결정들을 행한다. 패턴 인식 모듈 (640) 은 로케이션/% (644) 를 이용하여 컴퓨팅 디바이스 (602) 에 카테고리 및 신뢰도 레벨을 리턴한다.
하나 이상의 구현들에서, 패턴 인식 모듈 (640) 은 머신 학습 및/또는 패턴 인식 알고리즘들을 이용하여 휴리스틱 및 확률론적 결정들을 행하는 서버, 소프트웨어 컴포넌트, 또는 다른 적절한 기술을 포함할 수도 있다. 패턴 인식 모듈 (640) 은 아래 보다 자세하게 설명된다.
도 7 은 본원에 설명된 기술의 하나 이상의 구현들에 따른 사물 인터넷 (IoT) 환경 (700) 의 일 예를 예시한다. 예시된 구현에서, 오피스 환경 (700) 은 수개의 핸드셋들 (702a-n) 과 함께 컴퓨팅 디바이스 (602) 를 포함한다. 환경 (700) 은 또한 2 개의 프린터들 (704 및 706), 냉장고 (708), 커피 메이커 (710), 2 개의 팩스 머신들 (712 및 714), 벤딩 머신 (716) 및 프로젝터 (718) 를 포함한다.
일 구현에서, 컴퓨팅 디바이스 (602) 는 2 개의 프린터들 (704 및 706), 냉장고 (708), 커피 메이커 (710), 2 개의 팩스 머신들 (712 및 714), 벤딩 머신 (716) 및 프로젝터 (718) 로부터 정보를 획득한다. 정보는 환경 (600) 에서의 어나운스먼트들과 유사하게, 환경 (700) 에서 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들로부터 브로드캐스트되는 어나운스먼트들의 형태로 될 수 있다. 예를 들어, 어나운스먼트들은 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들이 자신이 어느 유형의 사물 인터넷 (IoT) 디바이스인지를 컴퓨팅 디바이스 (602) 에 알리는 데이터를 포함할 수 있다.
예를 들어, 각각의 핸드셋 (702a-n) 은 "About announcement - Model = handset" 의 형태로 된 어나운스먼트 (720a-n) 를 브로드캐스트할 수도 있고, 프린터 (704) 는 "About announcement - Model = printer" 의 형태로 된 어나운스먼트 (722) 를 브로드캐스트할 수도 있고, 프린터 (706) 는 "About announcement - Model = printer" 의 형태로 된 어나운스먼트 (724) 를 브로드캐스트할 수도 있다. 이와 유사하게, 냉장고 (708) 는 "About announcement - Model = refrigerator" 의 형태로 된 어나운스먼트 (727) 를 브로드캐스트할 수도 있고, 커피 메이커 (710) 는 "About announcement - Model = coffee maker" 의 형태로 된 어나운스먼트 (728) 를 브로드캐스트할 수도 있고, 팩스 머신 (712) 은 "About announcement - Model = fax machine" 의 형태로 된 어나운스먼트 (730) 를 브로드캐스트할 수도 있고, 팩스 머신 (714) 은 "About announcement - Model = fax machine" 의 형태로 된 어나운스먼트 (732) 를 브로드캐스트할 수도 있고, 벤딩 머신 (716) 은 "About announcement - Model = vending machine" 의 형태로 된 어나운스먼트 (734) 를 브로드캐스트할 수도 있고, 프로젝터 (718) 는 "About announcement - Model = projector" 의 형태로 된 어나운스먼트 (736) 를 브로드캐스트할 수도 있다.
홈 환경 (600) 에서의 경우와 같이, 오피스 환경 (700) 에서의 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들로부터의 어나운스먼트들은 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들로부터 컴퓨팅 디바이스 (602) 로 존재할 수 있다. 그 후, 컴퓨팅 디바이스 (602) 는 사물 인터넷 (IoT) 디바이스에 어나운스먼트를 맵핑한다. 예를 들어, 벤딩 머신 (716) 이 "포테이토 칩들이 비어 있음"의 형태로 된 어나운스먼트 (734) 를 브로드캐스트하면, 맵핑한 컴퓨팅 디바이스 (602) 는 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (716) 가 벤딩 머신이라고 결정한다.
이와 유사하게, 프린트 (704) 가 "문서 프린팅 완료"의 형태로 된 어나운스먼트 (722) 를 브로드캐스트하면, 매핑한 컴퓨팅 디바이스 (602) 는 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (704) 가 프린터라고 결정한다. 냉장고 (708) 가 "당신은 냉동실의 온도를 설정할 수 있습니다"의 형태로 된 어나운스먼트 (727) 를 브로드캐스트하면, 매핑한 컴퓨팅 디바이스 (602) 는 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (708) 가 냉장고라고 결정한다. 프린트 (706) 가 "종이를 적재해주세요"의 형태로 된 어나운스먼트 (724) 를 브로드캐스트하면, 매핑한 컴퓨팅 디바이스 (602) 는 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (706) 가 프린터라고 결정한다. 본원에서의 설명을 읽은 후, 당해 기술 분야의 당업자는 환경 (700) 에서 다른 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들에 이들 어나운스먼트들을 적용할 수 있을 것이다.
환경 (700) 에서의 어나운스먼트들은 도 6 을 참조로 위에 설명된 바와 같이, 휴먼 판독가능 메시지들에서부터 머신 투 머신 매핑들로의 구문 맵핑을 포함할 수 있다. 본원에서의 설명을 읽은 후, 당해 기술 분야의 당업자는 환경 (700) 에서 다른 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들에 구문 맵핑들을 적용할 수 있을 것이다.
환경 (700) 이 오피스 환경이기 때문에, 환경 (700) 은 상이한 유형들의 디바이스들에 대한 특정 패턴들, 이들의 양, 일시성 등을 갖는다. 즉, 핸드셋들 (702a-n) 중 일부는 회사 발행될 수도 있고, 나머지 것들은 개인적으로 소유될 수도 있다. 또한, 프린터들 (704 및 706), 냉장고 (708), 팩스 머신들 (712 및 714), 및 벤딩 머신 (716) 은 통상 변하지 않을 수도 있고 이들은 일시적인 것도 아니다. 그러나, 프로젝터 (718) 는 일시적일 수 있다.
사물 인터넷 (IoT) 디바이스들로부터의 어나운스먼트들을 수집한 후, 컴퓨팅 디바이스 (602) 는 로케이션 쿼리 (642) 를 이용하여 사물 인터넷 (IoT) 환경 (700) 에 대한 로케이션의 유형에 대하여 패턴 인식 모듈 (640) 에 쿼리한다. 하나 이상의 구현들에서, 패턴 인식 모듈 (640) 은 어나운스먼트들에 기초하여, 어떤 유형의 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들이 사물 인터넷 (IoT) 환경들 (700) 에 존재하는지를 결정한다. 패턴 인식 모듈 (640) 은 또한 상이한 유형들의 디바이스들에 대한 패턴들, 이들의 양, 이들의 일시성 등을 인식한다. 그 후, 패턴 인식 모듈 (640) 은 사물 인터넷 (IoT) 환경 (700) 을 신뢰도 레벨로 카테고리화/분류하기 위해 머신 학습 및/또는 패턴 인식 알고리즘들을 이용하여 휴리스틱 및 확률론적 결정들을 행한다. 패턴 인식 모듈 (640) 은 로케이션/% (644) 를 이용하여 컴퓨팅 디바이스 (602) 에 카테고리 및 신뢰도 레벨을 리턴한다.
도 8 은 본원에 설명된 기술들의 하나 이상의 구현들에 따라, 설명의 목적으로 커피숍인 것으로 추정되는 사물 인터넷 (IoT) 리테일 환경 (800) 의 일 예를 예시한다. 예시된 구현에서, 리테일 환경 (800) 은 수개의 핸드셋들 (802a-n) 과 함께 컴퓨팅 디바이스 (602) 를 포함한다. 환경 (800) 은 또한, 프린터 (804), 냉장고 (806), 상업용 에스프레소 머신 (808), 팩스 머신 (810), 상업용 커피 빈 그라인딩 머신 (812), 및 상업용 식기 세척기 (814) 를 포함한다.
일 구현에서, 컴퓨팅 디바이스 (602) 는 프린터 (804), 냉장고 (806), 상업용 에스프레소 머신 (808), 팩스 머신 (810), 상업용 커피 빈 그라인딩 머신 (812), 및 상업용 식기 세척기 (814) 로부터 정보를 획득한다. 정보는 환경 (600) 및 환경 (700) 에서의 어나운스먼트들과 유사하게, 환경 (800) 에서 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들로부터 브로드캐스트되는 어나운스먼트들의 형태로 될 수 있다. 예를 들어, 어나운스먼트들은 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들이 자신이 어느 유형의 사물 인터넷 (IoT) 디바이스인지를 컴퓨팅 디바이스 (602) 에 알리는 데이터를 포함할 수 있다.
예를 들어, 각각의 핸드셋 (802a-n) 은 "About announcement - Model = handset (802a-n)" 의 형태로 된 어나운스먼트 (816a-n) 를 브로드캐스트할 수도 있고, 프린터 (804) 는 "About announcement - Model = printer" 의 형태로 된 어나운스먼트 (818) 를 브로드캐스트할 수도 있고, 냉장고 (806) 는 "About announcement - Model = refrigerator" 의 형태로 된 어나운스먼트 (820) 를 브로드캐스트할 수도 있고, 에스프레소 머신 (808) 은 "About announcement - Model = espresso machine" 의 형태로 된 어나운스먼트 (822) 를 브로드캐스트할 수도 있고, 팩스 머신 (810) 은 "About announcement - Model = fax machine" 의 형태로 된 어나운스먼트 (824) 를 브로드캐스트할 수도 있고, 커피 그라인더 (812) 은 "About announcement - Model = coffee grinder" 의 형태로 된 어나운스먼트 (826) 를 브로드캐스트할 수도 있고, 식기 세척기 (814) 는 "About announcement - Model = dishwasher" 의 형태로 된 어나운스먼트 (828) 를 브로드캐스트할 수도 있다.
홈 환경 (600) 및/또는 오피스 환경 (700) 에서의 경우와 같이, 리테일 환경 (800) 에서의 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들로부터의 어나운스먼트들은 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들로부터 컴퓨팅 디바이스 (602) 로 존재할 수 있다. 그 후, 컴퓨팅 디바이스 (602) 는 사물 인터넷 (IoT) 디바이스에 어나운스먼트를 맵핑한다. 예를 들어, 냉장고 (806) 가 "아이스 리셉터클이 비어있음"의 형태로 된 어나운스먼트 (820) 를 브로드캐스트하면, 매핑한 컴퓨팅 디바이스 (602) 는 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (806) 가 냉장고라고 결정한다. 이와 유사하게, 식기세척기 (814) 가 "컵들의 건조를 완료"의 형태로 된 어나운스먼트 (828) 를 브로드캐스트하면, 매핑한 컴퓨팅 디바이스 (602) 는 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 (814) 가 식기세척기라고 결정한다. 본원에서의 설명을 읽은 후, 당해 기술 분야의 당업자는 환경 (800) 에서 다른 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들에 이들 어나운스먼트들을 적용할 수 있을 것이다.
환경 (800) 에서의 어나운스먼트들은 도 6 및/또는 도 7 을 참조로 위에 설명된 바와 같이, 휴먼 판독가능 메시지들에서부터 머신 투 머신 매핑들로의 구문 맵핑을 포함할 수 있다. 본원에서의 설명을 읽은 후, 당해 기술 분야의 당업자는 환경 (800) 에서 다른 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들에 구문 맵핑들을 적용할 수 있을 것이다.
환경 (800) 이 리테일 환경이기 때문에, 환경 (800) 은 상이한 유형들의 디바이스들에 대한 특정 패턴들, 이들의 양, 일시성 등을 갖는다. 예를 들어, 핸드셋들 (802a-n) 의 대부분은 일시적이다. 또한, 내가 그곳에 가는 날마다 환경 (800) 외부 또는 내부에 있는 다수의 폰들이 존재하고 그곳에 동일한 40 개의 폰들이 존재한다. 반시간 동안에 걸쳐, 커피숍에서 2백개가 넘는 폰들이 있을 수 있지만, 이들은 모두 변화할 것이다. 추가로, 프린터 (804), 냉장고 (806), 팩스 머신 (810), 상업용 커피 빈 그라인딩 머신 (812), 및 상업용 식기 세척기 (814) 는 통상 변하지 않을 수도 있고 이들은 일시적인 것도 아니다.
사물 인터넷 (IoT) 디바이스들로부터의 어나운스먼트들을 수집한 후, 컴퓨팅 디바이스 (602) 는 로케이션 쿼리 (642) 를 이용하여 사물 인터넷 (IoT) 환경 (800) 에 대한 로케이션의 유형에 대하여 패턴 인식 모듈 (640) 에 쿼리한다. 하나 이상의 구현들에서, 패턴 인식 모듈 (640) 은 어나운스먼트들에 기초하여, 어떤 유형의 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들이 사물 인터넷 (IoT) 환경들 (800) 에 존재하는지를 결정한다. 패턴 인식 모듈 (640) 은 또한 상이한 유형들의 디바이스들에 대한 패턴들, 이들의 양, 이들의 일시성 등을 인식한다. 그 후, 패턴 인식 모듈 (640) 은 사물 인터넷 (IoT) 환경 (800) 을 신뢰도 레벨로 카테고리화/분류하기 위해 머신 학습 및/또는 패턴 인식 알고리즘들을 이용하여 휴리스틱 및 확률론적 결정들을 행한다. 패턴 인식 모듈 (640) 은 로케이션/% (644) 를 이용하여 컴퓨팅 디바이스 (602) 에 카테고리 및 신뢰도 레벨을 리턴한다.
도 9 는 본원에 설명된 기술의 하나 이상의 구현들에 따라 사물 인터넷 (IoT) 환경이 인식되는 예시적인 메시지 시퀀스 (900) 를 예시한다. 예시된 메시지 시퀀스 (900) 는 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (802, 804, 및 806), 컴퓨팅 디바이스 (602) 및 패턴 인식 모듈 (640) 을 나타낸다. 예시된 패턴 인식 모듈 (640) 은 패턴 인식 엔진 (808) 및 패턴 인식 데이터베이스 (810) 를 포함한다. 패턴 인식 모듈 (604) 은 어나운스먼트들에 기초하여, 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (802, 804, 및 806) 에 대한 하나 이상의 유형들을 결정한다. 패턴 인식 모듈 (640) 은 또한, 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (802, 804, 및 806) 이 있는 상이한 유형들의 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들의 패턴들을 인식한다. 그 후, 패턴 인식 모듈은 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (802, 804, 및 806) 이 어나운스먼트들 및 머신 학습에 기초하여 위치되는 환경의 유형을 추론한다.
하나 이상의 예시적인 구현들에서, 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (802, 804, 및 806) 은 자신들을 어나운스한다 ("서비스들을 어나운스함"). 어나운스먼트들은 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들이 자신이 어느 유형의 사물 인터넷 (IoT) 디바이스인지를 컴퓨팅 디바이스 (602) 에 알리는 데이터의 형태로 될 수 있다. 어나운스먼트들은 또한, 어나운스먼트들, 서비스 인터페이스들 및/또는 휴먼 판독가능 메시지들로부터 머신 투 머신 맵핑들로의 구문 맵핑들의 형태로 될 수 있다.
예시된 예에서, 컴퓨팅 디바이스 (602) 는 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (902, 904, 및 906) 로부터의 어나운스먼트들을 수집한다 ("데이터에 대한 어나운스먼트들을 수집함"). 컴퓨팅 디바이스 (602) 는 패턴 인식 디바이스 (패턴 인식 디바이스 (908)) 로부터의 로케이션 유형을 요청한다 ("로케이션 유형을 구함"). 패턴 인식 디바이스 (908) 는 로케이션 유형들에 대해 패턴 인식 데이터베이스 (904) 를 쿼리한다 ("쿼리함"). 패턴 인식 디바이스 (908) 는 로케이션 유형들을 획득하고, 패턴 인식 데이터베이스 (910) 로부터 획득된 로케이션 유형들 및 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들로부터 획득된 어나운스먼트들을 이용하여 머신 학습 알고리즘을 실행한다. 그 후, 패턴 인식 디바이스 (908) 는 사물 인터넷 (IoT) 환경의 유형의 머신 학습 ("알고리즘") 을 이용하여 결정을 행하고, 결정에 대한 신뢰도 레벨을 제공한다 ("홈 - 90% 신뢰성"). 즉, 패턴 인식 디바이스 (908) 는 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (902, 904, 및 906) 로부터의 어나운스먼트 및 머신 학습 알고리즘으로부터, 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 (902, 904, 및 906) 이 위치된 환경이 홈 환경이라고 결정하며, 그 결정은 90% 의 신뢰성을 갖고 이루어졌다.
하나 이상의 구현들에서, 패턴 인식 디바이스 (908) 는 예를 들어, 머신 학습 및 이력에 기초하여 하나 이상의 패턴 인식 알고리즘을 구현가능한 서버, 소프트웨어 컴포넌트, 또는 다른 기술일 수 있다. 예를 들어, 패턴 인식 디바이스 (908) 는 모든 가능한 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 입력들에 대하여 적절한 대답을 제공하고 이들 통계적 변동을 고려하여, 사물 인터넷 (IoT) 디바이스 입력들의 "가장 가능성있는" 매칭을 수행하는 하나 이상의 알고리즘들을 구현할 수도 있다. "가장 가능성있는" 매칭은 매칭의 신뢰성의 퍼센트의 형태를 취할 수 있다. 하나 이상의 구현들에서, 패턴 인식 디바이스 (908) 는 분류, 회귀 등을 구현할 수도 있다.
하나 이상의 구현들에서, 옵션인 패턴 인식 데이터베이스 (910) 는 사물 인터넷 (IoT) 로케이션들의 카테고리화/분류들에 관한 정보를 저장가능한 임의의 데이터베이스일 수도 있다. 컴퓨팅 디바이스 (602) 는 데이터베이스 (910) 로부터 카테고리화/분류들에 관한 정보를 수신할 수도 있다. 정보는 머신 학습 기술들에 의해 구현되는 이력, 트레이닝, 및/또는 학습 데이터를 포함할 수 있다. 로케이션들은 리테일 로케이션들, 카페, 커피숍들, 오피스들, 학교들, 홈들, 기차역들, 경기장들, 도서관들 등을 포함할 수도 있다.
예로서, 1=카페, 2=홈, 3=오피스, 4=홈, 5=카페와 같이, 카테고리화되었던 5 개의 사물 인터넷 (IoT) 로케이션들이 존재하는 것으로 가정한다. 패턴 인식 모듈 (640) 은 이들의 어나운스먼트들에 기초하여 5 개의 로케이션들에서 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들 각각의 특징들을 살펴볼 수도 있다. 패턴 인식 모듈 (640) 은 이들 종류들의 로케이션들에 존재하는 이들 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들의 가능성의 메트릭들을 상승시킬 수도 있다. 따라서, 커피숍으로서 카테고리화된 백개의 로케이션들이 패턴 인식 데이터베이스 (910) 에 존재하고 백개의 로케이션들 각각이 사물 인터넷 (IoT) 실행 상업용 에스프레소 머신들을 갖는다면, 패턴 인식 모듈 (640) 이 아직 카테고리화하지 않은 로케이션을 컴퓨팅 디바이스 (602) 가 진입하고, 그 컴퓨팅 디바이스 (604) 가 상업용 에스프레소 머신을 검출하는 다음 번에는, 컴퓨팅 디바이스가 진입하는 로케이션의 유형이 커피숍일 가능성이 높다고 결정할 것이다. 패턴 인식 모듈들을 구현하기에 적합한 패턴 인식 기술들은 잘 알려져 있다.
인접하는 머신 투 머신 사물 인터넷 (IoT) 디바이스들의 패턴 매칭을 이용하여 실내 로케이션의 유형을 결정하기 위한 메카니즘의 예시적인 구현들에 관한 특정 예들을 보여주기 위해 위의 설명 및 관련 도면들에 여러 양태들이 개시되었다. 대안적인 구현들은 본 개시물을 읽는 당업자들에게 자명할 것이며, 본 개시물의 범위 또는 정신으로부터 일탈함이 없이 구성되고 실시될 수도 있다. 추가로, 널리 공지된 엘리먼트들은 자세하게 설명되지 않거나, 또는 본원에서 개시된 양태들 및 실시형태들의 관련된 세부 사항들을 흐리지 않도록 하기 위해서 생략될 수도 있다.
단어 "예시적인" 은 "일 예, 사례, 또는 예시로서 기능하는 것" 을 의미하도록 본원에서 사용된다. 본원에서 "예시적인" 으로 설명하는 임의의 실시형태는 다른 실시형태들에 보다 바람직하거나 또는 유리한 것으로 반드시 해석되지는 않는다. 이와 유사하게, 용어 "실시형태들" 은 모든 실시형태들이 설명하는 동작의 특성, 이점 또는 모드를 포함하도록 요구하지 않는다.
본원에서 사용되는 전문용어는 특정의 실시형태들만을 단지 설명하며 본원에서 개시된 임의의 실시형태들을 한정하는 것으로 간주되어서는 안된다. 본원에서 사용될 때, 단수형들 "한 (a)", "하나 (an)", 및 "그 (the)" 는 문맥에서 달리 분명히 표시하지 않는 한, 복수형들도 또한 포함하도록 의도된다. 또한, 용어들 "구비한다 (comprises)", "구비하는 (comprising)", "포함한다 (includes)", 및/또는 "포함하는 (including)" 은, 본원에서 사용될 때, 언급된 특징들, 정수들 (integers), 단계들, 동작들, 엘리먼트들, 및/또는 구성요소들의 존재를 규정하지만, 하나 이상의 다른 특징들, 정수들, 단계들, 동작들, 엘리먼트들, 구성요소들, 및/또는 그들의 그룹들의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것으로 이해될 것이다.
또, 많은 양태들이 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스의 엘리먼트들에 의해 수행될 액션들의 시퀀스들의 관점에서 설명된다. 본원에서 설명하는 여러 액션들은 특정의 회로들 (예컨대, 주문형 집적회로 (ASIC)) 에 의해, 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 프로그램 명령들에 의해, 또는 양자의 조합에 의해 수행될 수 있는 것으로 인식될 것이다. 추가로, 본원에서 설명하는 액션들의 이들 시퀀스는 실행 시, 연관된 프로세서로 하여금 본원에서 설명하는 기능을 수행할 수 있도록 하는 대응하는 컴퓨터 명령들의 세트를 안에 저장하고 있는 임의 유형의 컴퓨터 판독가능 저장 매체 내에 전체적으로 구현되는 것으로 간주될 수 있다. 따라서, 본 개시물의 여러 양태들은 청구된 요지의 범위 내에 있는 것으로 모두 간주되는 다수의 상이한 유형들로 구현될 수도 있다. 또한, 본원에서 설명하는 양태들의 각각에 대해, 임의의 이러한 양태들의 대응하는 유형은 예를 들어, 설명되는 액션을 수행하도록 "구성된 로직" 으로 본원에서 설명될 수도 있다.
당업자들은, 정보 및 신호들이 다양한 상이한 기술들 및 기법들 중 어느 것을 이용하여서도 표현될 수도 있다는 것을 알 수 있을 것이다. 예를 들어, 상기 설명 전반에 걸쳐서 인용될 수도 있는 데이터, 명령들, 지령들, 정보, 신호들, 비트들, 심볼들 및 칩들은, 전압들, 전류들, 전자기파들, 자기장들 또는 자기 입자들, 광학장들 또는 광학 입자들, 또는 이들의 임의의 조합으로 표현될 수도 있다.
또, 당업자들은, 본원에서 개시한 양태들과 관련하여 설명되는 여러가지 예시적인 로직 블록들, 모듈들, 회로들, 및 알고리즘 단계들이 전자적 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 양쪽의 조합들로서 구현될 수도 있음을 명확히 알 수 있을 것이다. 이러한 하드웨어와 소프트웨어의 상호 교환가능성을 명확히 예시하기 위하여, 이상에서는, 여러 예시적인 구성요소들, 블록들, 모듈들, 회로들 및 단계들을 그들의 기능의 관점에서 일반적으로 설명되었다. 이런 기능이 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되는지 여부는 특정의 애플리케이션 및 전체 시스템에 부과되는 설계 제한 사항들에 의존한다. 숙련자들은 각각의 특정의 애플리케이션 마다 설명한 기능을 여러가지 방법으로 구현할 수도 있으며, 그러나 이러한 구현 결정들은 본 개시물의 범위로부터 일탈하는 것으로 해석되어서는 안된다.
본원에서 개시된 양태들과 관련하여 설명되는 여러가지 예시적인 로직 블록들, 모듈들, 및 회로들은, 범용 프로세서, 디지털 신호 프로세서 (DSP), 주문형 집적회로 (ASIC), 필드 프로그래밍가능 게이트 어레이 (FPGA) 또는 다른 프로그래밍가능 로직 디바이스, 이산 게이트 또는 트랜지스터 로직, 이산 하드웨어 구성요소들 또는 본원에서 설명한 기능들을 수행하도록 설계된 이들의 임의의 조합으로 구현되거나 또는 수행될 수도 있다. 범용 프로세서는 마이크로프로세서일 수도 있으며, 그러나 대안적으로는, 프로세서는 임의의 종래의 프로세서, 제어기, 마이크로제어기 또는 상태 머신일 수도 있다. 프로세서는 또한 컴퓨팅 디바이스들의 조합 (예컨대, DSP 와 마이크로프로세서의 조합, 복수의 마이크로프로세서들, DSP 코어와 결합된 하나 이상의 마이크로프로세서들, 또는 임의의 다른 이러한 구성) 으로서 구현될 수도 있다.
본원에서 개시되는 양태들과 관련하여 설명되는 방법들, 시퀀스들 또는 알고리즘들은 하드웨어로 직접, 프로세서에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로, 또는 이 둘의 조합으로 구현될 수도 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM, 플래시 메모리, ROM, EPROM, EEPROM, 레지스터들, 하드 디스크, 착탈식 디스크, CD-ROM, 또는 당업계에 알려져 있는 임의의 다른 유형의 저장 매체에 상주할 수도 있다. 예시적인 저장매체는 프로세서가 저장 매체로부터 정보를 판독하고 저장 매체에 정보를 기록할 수 있도록 프로세서에 커플링된다. 대안적으로는, 저장 매체는 프로세서에 통합될 수도 있다. 프로세서 및 저장 매체는 ASIC 에 상주할 수도 있다. ASIC 는 사물 인터넷 (IoT) 디바이스에 상주할 수도 있다. 대안적으로는, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말기에 별개의 구성요소들로서 상주할 수도 있다.
하나 이상의 예시적인 양태들에서, 설명된 기능들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 임의의 조합으로 구현될 수도 있다. 소프트웨어로 구현되는 경우, 이 기능들은 컴퓨터-판독가능 매체 상에 하나 이상의 명령들 또는 코드로서 저장되거나 또는 전달될 수도 있다. 컴퓨터-판독가능 매체들은 한 장소로부터 또 다른 장소로 컴퓨터 프로그램의 전송을 용이하게 하는 임의의 매체를 포함한, 컴퓨터 저장 매체들 및 통신 매체들 양쪽을 포함한다. 저장 매체들은 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체들일 수 있다. 비한정적인 예로서, 이런 컴퓨터-판독가능 매체들은 RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM 또는 다른 광디스크 스토리지, 자기디스크 스토리지 또는 다른 자기 저장 디바이스들, 또는 원하는 프로그램 코드를 명령들 또는 데이터 구조들의 형태로 전달하거나 또는 저장하는데 사용될 수 있고 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함할 수 있다.
또한, 임의의 접속이 컴퓨터-판독가능 매체로 적절히 지칭된다. 예를 들어, 소프트웨어가 웹사이트, 서버, 또는 다른 원격 소스로부터 동축 케이블, 광섬유 케이블, 연선, DSL, 또는 무선 기술들, 예컨대 적외선, 라디오, 및 마이크로파를 이용하여 송신되면, 동축 케이블, 광섬유 케이블, 연선, DSL, 또는 무선 기술들 예컨대 적외선, 라디오, 및 마이크로파가 그 매체의 정의에 포함된다. 디스크 (disk) 및 디스크 (disc) 는, 본원에서 사용할 때, CD, 레이저 디스크, 광 디스크, DVD, 플로피 디스크 및 Blu-ray 디스크를 포함하며, 여기서, 디스크들 (disks) 은 대개 데이터를 레이저로 광학적으로 및/또는 자기적으로 재생한다. 앞에서 언급한 것들의 조합들이 또한 컴퓨터-판독가능 매체들의 범위 내에 포함되어야 한다.
전술한 개시물은 본 개시물의 예시적인 양태들을 나타내지만, 첨부된 청구범위에 의해 정의되는 바와 같은 본 개시물의 범위로부터 일탈함이 없이 본원에서 여러 가지 변화들 및 변경들이 이루어질 수 있다는 점에 유의해야 한다. 본원에서 설명된 본 개시물의 양태들에 따른, 방법 청구항들의 기능들, 단계들 및/또는 액션들은 임의의 특정의 순서로 수행될 필요가 없다. 더욱이, 본 개시물의 엘리먼트들은 단수로 설명되거나 또는 청구될 수도 있지만, 그 단수에의 한정이 명시적으로 언급되지 않는 한, 복수가 고려된다.

Claims (30)

  1. 컴퓨팅 디바이스에 대한 로케이션 유형을 결정하는 방법으로서,
    사물 인터넷 (Internet of Things; IoT) 디바이스들의 세트의 존재를 획득하는 단계;
    하나 이상의 IoT 디바이스들의 디바이스 유형들의 분류들을 결정하는 단계; 및
    상기 디바이스 유형들의 상기 분류들에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 컴퓨팅 디바이스에 대한 로케이션 유형을 결정하는 단계를 포함하는, 컴퓨팅 디바이스에 대한 로케이션 유형을 결정하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 디바이스 유형들의 분류들을 결정하는 단계는 상기 컴퓨팅 디바이스에서 상기 디바이스 유형들의 분류들을 결정하는 단계를 포함하는, 컴퓨팅 디바이스에 대한 로케이션 유형을 결정하는 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 디바이스 유형들의 분류들을 결정하는 단계는 상기 컴퓨팅 디바이스에서 분류 정보를 수신하는 단계를 포함하는, 컴퓨팅 디바이스에 대한 로케이션 유형을 결정하는 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 로케이션 유형을 결정하는 단계는 패턴 인식에 기초하는, 컴퓨팅 디바이스에 대한 로케이션 유형을 결정하는 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 로케이션 유형을 결정하는 단계는 또한, 신뢰도 레벨에 기초하는, 컴퓨팅 디바이스에 대한 로케이션 유형을 결정하는 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 로케이션 유형을 결정하는 단계는 하드-코딩된 로직 또는 머신 학습 중 적어도 하나에 기초하는, 컴퓨팅 디바이스에 대한 로케이션 유형을 결정하는 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 디바이스 유형들의 분류들을 결정하는 단계가 상기 디바이스 유형들이, 오븐, 세탁기, 건조기, 및 냉장고를 포함하는 그룹으로부터 선택되는 적어도 2 개의 디바이스들인 것으로 결정하는 단계를 포함하면, 상기 로케이션 유형이 홈인 것으로 결정하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨팅 디바이스에 대한 로케이션 유형을 결정하는 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 디바이스 유형들의 상기 분류들을 결정하는 단계가 디바이스 유형이 벤딩 머신인 것으로 결정하는 단계를 포함하면, 상기 로케이션 유형이 오피스인 것으로 결정하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨팅 디바이스에 대한 로케이션 유형을 결정하는 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 디바이스 유형들의 분류들을 결정하는 단계가 상기 디바이스 유형들이, 상업용 에스프레소 머신, 상업용 커피 빈 그라인딩 머신, 상업용 식기세척기, 및 복수의 일시적인 사용자 디바이스들을 포함하는 그룹으로부터 선택되는 적어도 2 개의 디바이스들인 것으로 결정하는 단계를 포함하면, 상기 로케이션 유형이 리테일 환경인 것으로 결정하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨팅 디바이스에 대한 로케이션 유형을 결정하는 방법.
  10. 컴퓨팅 디바이스의 로케이션 유형을 결정하기 위한 장치로서,
    사물 인터넷 (IoT) 디바이스들의 세트의 존재를 획득하도록 구성된 로직;
    하나 이상의 IoT 디바이스들의 디바이스 유형들의 분류들을 결정하도록 구성된 로직; 및
    상기 디바이스 유형들의 상기 분류들에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 컴퓨팅 디바이스에 대한 로케이션 유형을 결정하도록 구성된 로직을 포함하는, 컴퓨팅 디바이스의 로케이션 유형을 결정하기 위한 장치.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 디바이스 유형들의 분류들을 결정하도록 구성된 로직은 상기 컴퓨팅 디바이스에 위치된 로직을 포함하는, 컴퓨팅 디바이스의 로케이션 유형을 결정하기 위한 장치.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 디바이스 유형들의 분류들을 결정하도록 구성된 로직은 상기 컴퓨팅 디바이스에서 외부 분류 정보를 수신하도록 구성된 로직을 포함하는, 컴퓨팅 디바이스의 로케이션 유형을 결정하기 위한 장치.
  13. 제 10 항에 있어서,
    상기 디바이스 유형들의 분류들을 결정하도록 구성된 로직은 패턴 인식 로직, 머신 학습 로직 또는 하드-코딩된 로직 중 적어도 하나를 포함하는, 컴퓨팅 디바이스의 로케이션 유형을 결정하기 위한 장치.
  14. 제 10 항에 있어서,
    상기 디바이스 유형들의 상기 분류들을 결정하도록 구성된 로직은 또한, 상기 디바이스 유형들이, 오븐, 세탁기, 건조기, 및 냉장고를 포함하는 그룹으로부터 선택되는 적어도 2 개의 디바이스들인 것으로 결정하도록 구성되고,
    상기 로케이션 유형을 결정하도록 구성된 로직은 또한, 상기 디바이스 유형들이, 오븐, 세탁기, 건조기, 및 냉장고를 포함하는 그룹으로부터 선택되는 적어도 2 개의 디바이스들이라는 결정에 기초하여 상기 로케이션 유형이 홈이라고 결정하도록 구성되는, 컴퓨팅 디바이스의 로케이션 유형을 결정하기 위한 장치.
  15. 제 10 항에 있어서,
    상기 디바이스 유형들의 분류들을 결정하도록 구성된 로직은 또한, 상기 디바이스 유형들 중 하나가 벤딩 머신이라고 결정하도록 구성되고,
    상기 로케이션 유형을 결정하도록 구성된 로직은 또한, 상기 디바이스 유형이 벤딩 머신이라는 결정에 기초하여, 상기 로케이션 유형이 오피스라고 결정하도록 구성되는, 컴퓨팅 디바이스의 로케이션 유형을 결정하기 위한 장치.
  16. 제 10 항에 있어서,
    상기 디바이스 유형들의 분류들을 결정하도록 구성된 로직은 또한, 상기 디바이스 유형들이, 상업용 에스프레소 머신, 상업용 커피 빈 그라인딩 머신, 상업용 식기세척기, 및 복수의 일시적인 사용자 디바이스들을 포함하는 그룹으로부터 선택되는 적어도 2 개의 디바이스들인 것으로 결정하도록 구성되고,
    상기 로케이션 유형을 결정하도록 구성된 로직은 또한, 상기 디바이스 유형들이, 상업용 에스프레소 머신, 상업용 커피 빈 그라인딩 머신, 상업용 식기세척기, 및 복수의 일시적인 사용자 디바이스들을 포함하는 그룹으로부터 선택되는 적어도 2 개의 디바이스들이라는 결정에 기초하여, 상기 로케이션 유형이 리테일 환경이라고 결정하도록 구성되는, 컴퓨팅 디바이스의 로케이션 유형을 결정하기 위한 장치.
  17. 컴퓨팅 디바이스의 로케이션 유형을 결정하기 위한 장치로서,
    사물 인터넷 (IoT) 디바이스들의 세트의 존재를 획득하는 수단;
    하나 이상의 IoT 디바이스들의 디바이스 유형들의 분류들을 결정하는 수단; 및
    상기 디바이스 유형들의 상기 분류들에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 컴퓨팅 디바이스에 대한 로케이션 유형을 결정하는 수단을 포함하는, 컴퓨팅 디바이스의 로케이션 유형을 결정하기 위한 장치.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 디바이스 유형들의 분류들을 결정하는 수단은 상기 컴퓨팅 디바이스에서 상기 디바이스 유형들의 분류들을 결정하는 수단을 포함하는, 컴퓨팅 디바이스의 로케이션 유형을 결정하기 위한 장치.
  19. 제 17 항에 있어서,
    상기 디바이스 유형들의 분류들을 결정하는 수단은 상기 컴퓨팅 디바이스에서 외부 분류 정보를 수신하는 수단을 포함하는, 컴퓨팅 디바이스의 로케이션 유형을 결정하기 위한 장치.
  20. 제 17 항에 있어서,
    상기 로케이션 유형을 결정하는 수단은 패턴 인식 모듈인, 컴퓨팅 디바이스의 로케이션 유형을 결정하기 위한 장치.
  21. 제 17 항에 있어서,
    상기 로케이션 유형을 결정하는 수단은 머신 학습 모듈인, 컴퓨팅 디바이스의 로케이션 유형을 결정하기 위한 장치.
  22. 제 17 항에 있어서,
    상기 로케이션 유형을 결정하는 수단은 하드-코딩된 로직인, 컴퓨팅 디바이스의 로케이션 유형을 결정하기 위한 장치.
  23. 제 17 항에 있어서,
    상기 디바이스 유형들의 분류들을 결정하는 수단이, 상기 디바이스 유형들이 오븐, 세탁기, 건조기, 및 냉장고를 포함하는 그룹으로부터 선택되는 적어도 2 개의 디바이스들인 것으로 결정하는 수단을 포함하면, 상기 로케이션 유형을 결정하는 수단은 상기 로케이션 유형이 홈인 것으로 결정하는 수단을 더 포함하는, 컴퓨팅 디바이스의 로케이션 유형을 결정하기 위한 장치.
  24. 제 17 항에 있어서,
    상기 디바이스 유형들의 상기 분류들을 결정하는 수단이, 디바이스 유형이 벤딩 머신인 것으로 결정하는 수단을 포함하면, 상기 로케이션 유형을 결정하는 수단은 상기 로케이션 유형이 오피스인 것으로 결정하는 수단을 더 포함하는, 컴퓨팅 디바이스의 로케이션 유형을 결정하기 위한 장치.
  25. 제 17 항에 있어서,
    상기 디바이스 유형들의 분류들을 결정하는 수단이 상기 디바이스 유형들이, 상업용 에스프레소 머신, 상업용 커피 빈 그라인딩 머신, 상업용 식기세척기, 및 복수의 일시적인 사용자 디바이스들을 포함하는 그룹으로부터 선택되는 적어도 2 개의 디바이스들인 것으로 결정하는 수단을 포함하면, 상기 로케이션 유형을 결정하는 수단은 상기 로케이션 유형이 리테일 환경인 것으로 결정하는 수단을 더 포함하는, 컴퓨팅 디바이스의 로케이션 유형을 결정하기 위한 장치.
  26. 데이터를 포함하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서,
    상기 데이터는 머신에 의해 액세스될 때 상기 머신으로 하여금 컴퓨팅 디바이스에 대한 로케이션 유형을 결정하는 동작들을 수행하게 하고,
    상기 동작들은:
    사물 인터넷 (IoT) 디바이스들의 세트의 존재를 획득하는 것;
    하나 이상의 IoT 디바이스들의 디바이스 유형들의 분류들을 결정하는 것; 및
    상기 디바이스 유형들의 상기 분류들에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 컴퓨팅 디바이스에 대한 로케이션 유형을 결정하는 것을 포함하는, 데이터를 포함하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  27. 제 26 항에 있어서,
    상기 머신에 의해 액세스될 때 상기 머신으로 하여금 패턴 인식에 기초하여 상기 로케이션 유형을 결정하는 동작들을 수행하게 하는 데이터를 더 포함하는, 데이터를 포함하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  28. 제 26 항에 있어서,
    상기 머신에 의해 액세스될 때 상기 머신으로 하여금, 하드-코딩된 로직 또는 머신 학습 중 적어도 하나에 기초하여 상기 로케이션 유형을 결정하는 동작들을 수행하게 하는 데이터를 더 포함하는, 데이터를 포함하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  29. 제 26 항에 있어서,
    상기 머신에 의해 액세스될 때 상기 머신으로 하여금 상기 디바이스 유형들 중 하나 이상의 유형이 상기 로케이션 유형에 위치될 가능성을 결정하는 동작들을 수행하게 하는 데이터를 더 포함하는, 데이터를 포함하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  30. 제 26 항에 있어서,
    상기 머신에 의해 액세스될 때 상기 머신으로 하여금 상기 디바이스 유형들의 분류들을 결정하는 것이 상기 디바이스 유형들이, 오븐, 세탁기, 건조기, 및 냉장고를 포함하는 그룹으로부터 선택되는 적어도 2 개의 디바이스들인 것으로 결정하는 것을 포함하면, 상기 로케이션 유형이 홈인 것으로 결정하는 것을 더 포함하는 동작들을 수행하게 하는 데이터를 더 포함하는, 데이터를 포함하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
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