KR20190051618A - 건물 내의 상황 예측 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

건물 내의 상황을 예측하기 위한 방법 및 장치가 제공된다. 건물 내의 상황을 예측하기 위해, 복수의 사용자 단말들로부터 위치를 수신함으로써 사용자 단말들의 위치를 결정하고, 복수의 사용자 단말들의 분포도를 생성하며, 분포도에 기초하여 건물 내의 상황을 예측한다.

Description

건물 내의 상황 예측 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR PREDICTING SITUATION IN A BUILDING}

아래의 실시예들은 건물 내의 상황을 예측하는 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 복수의 사용자 단말들의 위치의 분포도에 기초하여 상황을 예측하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

건물 내에서 발생할 수 있는 상황을 대비하기 위하여, 많은 인력들이 요구된다. 또한, 긴급한 상황이 발생하는 경우, 상기의 상황을 통제할 수 있는 관리자에게 알려지는 것이 중요하지만, 인적 네트워크를 통해서는 신속한 대응이 어려울 수 있다.

일 실시예는 건물 내의 상황을 예측하는 장치 및 방법을 제공할 수 있다.

일 실시예는 복수의 사용자들의 위치 분포도에 기초하여 건물 내의 상황을 예측하는 방법 및 장치를 제공할 수 있다.

일 측면에 따른, 서버에 의해 수행되는, 건물 내의 상황 예측 방법은, 복수의 사용자 단말들로부터 위치를 수신함으로써 사용자 단말들의 위치를 결정하는 단계, 상기 복수의 사용자 단말들의 분포도를 생성하는 단계, 및 상기 분포도에 기초하여 건물 내의 상황을 예측하는 단계를 포함한다.

상기 건물 내의 상황을 예측하는 단계는, 상기 분포도를 스캔하는 윈도우의 크기를 결정하는 단계, 상기 분포도가 표시된 건물의 도면 상에서 윈도우의 위치를 변경하여 윈도우 내의 밀집도를 계산하는 단계; 및 상기 계산된 밀집도에 기초하여 건물 내의 상황을 예측하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 계산된 밀집도에 기초하여 건물 내의 상황을 예측하는 단계는, 상기 윈도우의 크기, 상기 윈도우의 위치 및 상기 계산된 밀집도에 기초하여 상기 상황을 예측하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 사용자 단말들의 위치를 결정하는 단계는, 상기 건물 내에 설치된 비콘들에 기초하여 결정된 사용자 단말의 위치를 수신하는 단계를 포함할 수 있다.

복수의 사용자들의 위치 분포도에 기초하여 건물 내의 상황을 예측 됨으로써 긴급한 상황에 대한 대처가 신속하게 가능할 수 있다.

도 1은 일 예에 따른 실내에 배치된 비콘들 및 사용자 단말을 도시한다.
도 2는 일 예에 따른 사용자 단말의 위치에 기초하여 정보를 출력하는 방법의 흐름도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 건물 내의 상황을 예측하는 서버의 구성도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 건물 내의 상황을 예측하는 방법의 흐름도이다.
도 5는 일 예에 따른 밀집도에 기초하여 상황을 예측하는 방법의 흐름도이다.

이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 특허출원의 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.

아래 설명하는 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있다. 아래 설명하는 실시예들은 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

실시예에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 실시예를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

도 1은 일 예에 따른 실내에 배치된 비콘들 및 사용자 단말을 도시한다.

건물 내의 사용자의 위치를 모니터링하기 위해 사용자가 소지하고 있는 사용자 단말(110)의 위치를 결정할 수 있다. 실외에서는 셀룰러 통신을 하는 기지국의 위치 및 GPS(Global Position System)를 이용하여 사용자 단말(110)의 위치가 결정될 수 있으나, 실내에서는 사용자의 움직임의 범위가 실외에서보다 적으므로, 상기의 방법들을 이용하더라도 정확한 사용자 단말(110)의 위치가 결정되기 어렵다.

일 측면에 따르면, 사용자 단말(110)의 위치를 결정하기 위해 건물 내에 복수의 비콘들(101 내지 106)을 설치하고, 비콘이 전파하는 신호를 수신한 사용자 단말(110)의 위치를 결정하는 방법이 이용될 수 있다.

복수의 비콘들(101 내지 106)의 각각은 사용자가 많이 통행하는 구역 또는 보안이 필요한 구역에 미리 설치될 수 있다. 건물의 구조를 고려하여 복수의 비콘들(101 내지 106)이 설치될 수 있다. 예를 들어, 비콘 신호의 통과율을 고려하여 복수의 비콘들(101 내지 106)이 설치될 수 있다. 비콘 신호는 벽을 통과하는 경우 신호의 세기가 약해지므로, 비콘 신호에 의해 커버되는 범위를 고려하여 복수의 비콘들(101 내지 106)이 설치될 수 있다. 각각의 비콘이 커버하는 영역이 겹치도록 또는 겹치지 않도록 복수의 비콘들(101 내지 106)이 설치될 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(110)은 비콘(104)의 신호 및 비콘(105)의 신호를 동시에 수신하고, 수신된 신호들에 기초하여 사용자 단말(110)의 위치를 결정할 수 있다.

예를 들어, 비콘은 BLE(Bluetooth Low Energy) 비콘일 수 있다. BLE 비콘은 블루투스 연결을 빠르게 만들기 위해 새로운 프로토콜을 이용하는 저전력 비콘을 의미한다. BLE 비콘은 저전력 블루투스를 이용하므로 와이파이(Wi-Fi)에 비해 단말의 배터리 소모량이 적다.

일 측면에 따르면, 복수의 비콘들(101 내지 106)에 의해 커버되는 영역들을 시뮬레이션할 수 있는 저작 도구(Authoring tool)가 제공될 수 있다. 저작 도구는 건물의 구조를 2차원 또는 3차원으로 출력할 수 있고, 사용자는 출력된 건물의 구조 상에 복수의 비콘들(101 내지 106)을 배치함으로써 복수의 비콘들(101 내지 106)에 의해 커버되는 영역들을 시각적으로 확인할 수 있다. 복수의 비콘들(101 내지 106)의 출력 및 건물의 구조에 따라 각각의 비콘이 커버하는 영역의 범위가 다를 수 있다.

도 2는 일 예에 따른 사용자 단말의 위치에 기초하여 정보를 출력하는 방법의 흐름도이다.

아래의 단계들(210 내지 260)을 참조하여, 건물 내의 사용자의 위치를 모니터링하고, 사용자의 위치에 기초하여 사용자에게 정보를 제공하는 방법이 설명된다. 사용자는 건물을 방문한 방문객일 수 있다.

일 측면에 따르면, 사용자 단말(204)에는 사용자 단말(204)의 위치를 계산하기 위한 소프트웨어 또는 어플리케이션이 미리 설치될 수 있다. 예를 들어, 상기의 소프트웨어 또는 어플리케이션은 MDM(Mobile Device Management)이고, MDM이 서버(206)에 의해 제어될 수 있다.

단계(210)에서, BLE 비콘(202)은 비콘 신호를 전파한다.

단계(220)에서, 사용자 단말(204)은 비콘 신호에 기초하여 사용자 단말(204)의 위치를 결정한다.

일 측면에 따르면, 사용자 단말(204)은 수신한 비콘 신호에 기초하여 사용자 단말(204)의 위치를 결정한다. 사용자 단말(204)의 위치가 RSSI(Received Signal Strength Indication)에 기초한 삼각 측량을 통해 계산될 수 있다. RSSI는 수신된 신호 강도의 지표를 의미한다. 예를 들어, 사용자 단말(204)의 위치를 계산하기 위해, 자유공간 전파 모델에서 신호 전송과 수신되는 전력 간의 비율을 이용하는 Friis 공식이 이용될 수 있다. 아래의 [수학식 1]은 Friis 공식이다.

[수학식 1]에서,

(dB)은 신호 수신 강도,

(dB)는 신호 전송 세기,

는 전송기 안테나 수신 전력,

는 수신기 안테나 수신 전력,

(m)는 신호 파장,

(m)는 수신 측과 전송 측 간의 거리를 의미한다.

사용자 단말(204)의 위치를 결정하기 위해, Friis 공식뿐 아니라 TOA(Time of Arrival), AOA(Angle Of Arrival), TDOA(Time Difference Of Arrival)등의 방법도 이용될 수 있다.

삼각 측량은 아래의 [수학식 2]를 이용하여 계산될 수 있다.

x, y, z는 3개의 BLE 비콘의 삼중점의 좌표이다. 3개의 BLE 비콘들 각각은 (x_n, y_n, z_n)으로 구성되는 3차원 좌표를 가진다. 즉, 삼각 측량 공식은 삼중점에서 각 BLE 비콘의 좌표를 뺀 값들을 제곱하여 더하여 사용자 단말(204)의 위치를 계산한다. 사용자 단말(204)은 수신한 비콘 신호에 포함된 정보에 기초하여 비콘 신호를 전파한 BLE 비콘을 식별할 수 있다. 식별된 BLE 비콘의 미리 저장된 위치에 기초하여 비콘의 (x_n, y_n, z_n)가 획득될 수 있다.

사용자 단말(204)의 위치 계산 과정에서 발생한 노이즈를 제거하기 위해 칼만 필터가 이용될 수 있다. 칼만 필터는 노이즈가 발생한 결과 값을 최소 제곱법을 통해 분석함으로써 일정 시간 후의 위치를 예측할 수 있도록 하는 최적화 방법이다. 칼만 필터를 대시하여 확장 칼만 필터, 무향 칼만 필터, 칼만-부시 필터 등도 노이즈 제거에 이용될 수 있다.

단계(230)에서, 사용자 단말(204)은 사용자 단말(204)의 위치 및 사용자 단말(204)의 사용자 식별자(identifier: ID)를 서버(206)로 전송한다.

단계(240)에서, 서버(206)는 사용자 단말(204)의 위치 및 사용자 ID에 기초하여 사용자 단말(204)로 전송할 정보를 결정한다.

일 측면에 따르면, 사용자는 사용자 단말(204)을 통해 서버(206)에 접속하여 방문 장소, 방문 시간 및 접견자 등의 방문 정보를 미리 입력할 수 있다. 서버(206)는 미리 입력된 방문 정보에 기초하여 사용자 단말(204)로 전송할 정보를 결정할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(204)의 위치에서 방문 장소로 가는 경로가 생성될 수 있다. 다른 예로, 접견자에 대한 정보가 전달할 정보로 결정될 수 있다. 또 다른 예로, 서버(206)는 사용자 단말(204)의 위치가 접근이 금지된 구역에 해당하는 경우, 사용자 단말(204)에게 전달할 경고 정보를 생성할 수 있다. 상기의 금지 구역은 방문 정보에 기초하여 결정될 수 있다.

단계(250)에서, 서버(206)는 결정된 정보를 사용자 단말(204)로 전송한다.

단계(260)에서, 사용자 단말(204)은 서버(206)가 전송한 정보를 사용자가 인식할 수 있도록 출력한다. 예를 들어, 정보를 디스플레이 하거나 음성으로 출력할 수 있다.

일 측면에 따르면, 복수의 사용자 단말들의 위치를 모니터링하는 서버(206)는 건물 내의 복수의 사용자 단말들의 분포도를 생성할 수 있다. 예를 들어, 서버(206)는 건물의 도면 상에 복수의 사용자 단말들을 표시함으로써 분포도를 생성할 수 있다. 서버(206)는 분포도를 이용하여 건물 내에 어떠한 상황이 발생하였는지를 예측할 수 있다. 예를 들어, 미리 설정된 공간 상에 일반적인 밀집도 이상의 사용자 밀집도가 나타날 때, 서버(206)는 상기의 공간에 어떠한 상황이 발생하였는지를 예측할 수 있다. 아래에서 도 3 내지 5를 참조하여 건물 내의 상황을 예측하는 방법에 대해 상세히 설명된다.

도 3은 일 실시예에 따른 건물 내의 상황을 예측하는 서버의 구성도이다.

서버(300)는 통신부(310), 프로세서(320) 및 메모리(330)를 포함한다. 예를 들어, 서버(300)는 도 2를 참조하여 전술된 서버(206)에 대응할 수 있다.

통신부(310)는 프로세서(320) 및 메모리(330)와 연결되어 데이터를 송수신한다. 통신부(310)는 외부의 다른 장치와 연결되어 데이터를 송수신할 수 있다. 이하에서 "A"를 송수신한다라는 표현은 "A를 나타내는 정보(information) 또는 데이터"를 송수신하는 것을 나타낼 수 있다.

통신부(310)는 서버(300) 내의 회로망(circuitry)으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 통신부(310)는 내부 버스(internal bus) 및 외부 버스(external bus)를 포함할 수 있다. 다른 예로, 통신부(310)는 서버(300)와 외부의 장치를 연결하는 요소일 수 있다. 통신부(310)는 인터페이스(interface)일 수 있다. 통신부(310)는 외부의 장치로부터 데이터를 수신하여, 프로세서(320) 및 메모리(330)에 데이터를 전송할 수 있다.

프로세서(320)는 통신부(310)가 수신한 데이터 및 메모리(330)에 저장된 데이터를 처리한다. "프로세서"는 목적하는 동작들(desired operations)을 실행시키기 위한 물리적인 구조를 갖는 회로를 가지는 하드웨어로 구현된 데이터 처리 장치일 수 있다. 예를 들어, 목적하는 동작들은 프로그램에 포함된 코드(code) 또는 인스트럭션들(instructions)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 하드웨어로 구현된 데이터 처리 장치는 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙 처리 장치(central processing unit), 프로세서 코어(processor core), 멀티-코어 프로세서(multi-core processor), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(Application-Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array)를 포함할 수 있다.

프로세서(320)는 메모리(예를 들어, 메모리(330))에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드(예를 들어, 소프트웨어) 및 프로세서(320)에 의해 유발된 인스트럭션들을 실행한다.

메모리(330)는 통신부(310)가 수신한 데이터 및 프로세서(320)가 처리한 데이터를 저장한다. 예를 들어, 메모리(330)는 프로그램을 저장할 수 있다. 저장되는 프로그램은 건물 내의 상황을 예측할 수 있도록 코딩되어 프로세서(320)에 의해 실행 가능한 신텍스(syntax)들의 집합일 수 있다.

일 측면에 따르면, 메모리(330)는 하나 이상의 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리 및 RAM(Random Access Memory), 플래시 메모리, 하드 디스크 드라이브 및 광학 디스크 드라이브를 포함할 수 있다.

메모리(330)는 서버(300)를 동작 시키는 명령어 세트(예를 들어, 소프트웨어)를 저장한다. 서버(300)를 동작 시키는 명령어 세트는 프로세서(320)에 의해 실행된다.

통신부(310), 프로세서(320) 및 메모리(330)에 대해, 아래에서 도 4 내지 도 5를 참조하여 상세히 설명된다.

도 4는 일 실시예에 따른 건물 내의 상황을 예측하는 방법의 흐름도이다.

아래의 단계들(410 내지 430)은 도 3을 참조하여 전술된 서버(300)에 의해 수행될 수 있다.

단계(410)에서, 프로세서(320)는 복수의 사용자 단말들로부터 위치를 수신함으로써 사용자 단말들의 위치를 결정한다.

단계(420)에서, 프로세서(320)는 복수의 사용자 단말들의 분포도를 생성한다. 예를 들어, 프로세서(320)는 건물의 구조도 상에 복수의 사용자 단말들의 위치를 표시함으로써 복수의 사용자 단말들의 분포도를 생성할 수 있다.

단계(430)에서, 프로세서(320)는 분포도에 기초하여 건물 내의 상황을 예측한다. 예를 들어, 프로세서(320)는 분포도 및 위치의 특성에 대응하는 상황을 결정함으로써 건물 내의 상황을 예측할 수 있다. 건물 내의 상황을 예측하는 방법에 대해, 아래에서 도 5를 참조하여 상세히 설명된다.

도 5는 일 예에 따른 밀집도에 기초하여 상황을 예측하는 방법의 흐름도이다.

도 4를 참조하여 전술된 단계(430)는 아래의 단계들(510 내지 530)을 포함할 수 있다.

단계(510)에서, 프로세서(320)는 분포도를 스캔하는 윈도우의 크기를 결정한다. 예를 들어, 윈도우의 크기는 이전 윈도우의 크기보다 크게 결정될 수 있다.

단계(520)에서, 프로세서(320)는 분포도가 표시된 건물의 도면 상에서 스캔 윈도우의 위치를 변경하여 스캔 윈도우 내의 밀집도를 계산한다. 예를 들어, 윈도우의 좌측 하단의 좌표가 (0, 0)인 경우, 상기의 위치에서의 윈도우 내의 밀집도를 계산한다. 프로세서(320)는 윈도우의 좌측 하단의 좌표를 (1, 0)으로 변경하고, 변경된 위치에서의 윈도우 내의 밀집도를 다시 계산한다. 윈도우의 위치는 도면의 전체가 스캔될 때까지 변경될 수 있다. 즉, 단계(520)는 도면의 전체가 스캔될 때까지 반복적으로 수행될 수 있다.

단계(530)에서, 프로세서(320)는 계산된 밀집도에 기초하여 건물 내의 상황을 예측한다. 프로세서(320)는 윈도우의 크기, 윈도우의 위치 및 계산된 밀집도에 기초하여 상황을 예측할 수 있다.

예를 들어, 윈도우의 위치가 건물의 엘리베이터를 나타내는 경우, 엘리베이터와 연관된 상황이 발생한 것으로 결정될 수 있다. 추가적으로, 건물 내의 각 층의 엘리베이터에 대한 복수의 분포도들을 이용하여 상황이 결정될 수 있다. 복수의 층들에서 임계치 이상의 분포도가 계산된 경우, 엘리베이터가 고장난 것으로 결정될 수 있다.

다른 예로, 현관 주변의 분포도가 임계치 이상인 경우, 비가 오는 상황 또는 유명한 사람이 방문한 상황으로 결정될 수 있다.

또 다른 예로, 윈도우의 위치가 동일한 장소를 나타내는 경우라도, 윈도우의 크기에 따라 상이한 상황이 결정될 수 있다. 상기의 윈도우에 크기에 따른 상황 예측은 윈도우의 위치가 나타내는 공간의 쓰임새 또는 공간의 위치에 따라 달라질 수 있다.

서버(300)는 예측된 상황에 대응하는 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 화재 상황인 경우에는 소방서에 긴급 전화가 연결될 수 있다. 다른 예로, 엘리베이터의 고장인 경우에는 관리자가 호출될 수 있다.

건물 내의 사용자들의 위치 및 분포도가 모니터링됨으써 건물 내에서 발생할 수 있는 위험 상황들이 빠르게 파악될 수 있다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

300: 서버
310: 통신부
320: 프로세서
330: 메모리

Claims (5)

1. 건물 내의 상황을 예측하는 서버에 의해 수행되는,
   복수의 사용자 단말들로부터 위치를 수신함으로써 사용자 단말들의 위치를 결정하는 단계;
   상기 복수의 사용자 단말들의 분포도를 생성하는 단계; 및
   상기 분포도에 기초하여 건물 내의 상황을 예측하는 단계
   를 포함하는,
   건물 내의 상황 예측 방법.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 건물 내의 상황을 예측하는 단계는,
   상기 분포도를 스캔하는 윈도우의 크기를 결정하는 단계;
   상기 분포도가 표시된 건물의 도면 상에서 윈도우의 위치를 변경하여 윈도우 내의 밀집도를 계산하는 단계; 및
   상기 계산된 밀집도에 기초하여 건물 내의 상황을 예측하는 단계
   를 포함하는,
   건물 내의 상황 예측 방법.
   
3. 제2항에 있어서,
   상기 계산된 밀집도에 기초하여 건물 내의 상황을 예측하는 단계는,
   상기 윈도우의 크기, 상기 윈도우의 위치 및 상기 계산된 밀집도에 기초하여 상기 상황을 예측하는 단계
   를 포함하는,
   건물 내의 상황 예측 방법.
   
4. 제1항에 있어서,
   상기 사용자 단말들의 위치를 결정하는 단계는,
   상기 건물 내에 설치된 비콘들에 기초하여 결정된 사용자 단말의 위치를 수신하는 단계
   를 포함하는,
   건물 내의 상황 예측 방법.
   
5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항의 방법을 수행하는 프로그램을 수록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
   

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