WO2015163551A1 - 엑세스 포인트의 핑거프린트를 이용한 건물 내의 위치 추천 장치 및 이를 이용한 방법 - Google Patents

엑세스 포인트의 핑거프린트를 이용한 건물 내의 위치 추천 장치 및 이를 이용한 방법 Download PDF

Info

Publication number
WO2015163551A1
WO2015163551A1 PCT/KR2014/010255 KR2014010255W WO2015163551A1 WO 2015163551 A1 WO2015163551 A1 WO 2015163551A1 KR 2014010255 W KR2014010255 W KR 2014010255W WO 2015163551 A1 WO2015163551 A1 WO 2015163551A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
location
store
building
access point
recommendation
Prior art date
Application number
PCT/KR2014/010255
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
김민성
Original Assignee
에스케이플래닛 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 에스케이플래닛 주식회사 filed Critical 에스케이플래닛 주식회사
Priority to CN201480033842.5A priority Critical patent/CN105308474B/zh
Priority to US14/896,908 priority patent/US9888349B2/en
Priority to EP14889815.8A priority patent/EP3136120B1/en
Publication of WO2015163551A1 publication Critical patent/WO2015163551A1/ko
Priority to US15/808,303 priority patent/US10299076B2/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/20—Instruments for performing navigational calculations
    • G01C21/206—Instruments for performing navigational calculations specially adapted for indoor navigation
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • G01S5/02—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves
    • G01S5/0252—Radio frequency fingerprinting
    • G01S5/02521—Radio frequency fingerprinting using a radio-map
    • G01S5/02522—The radio-map containing measured values of non-radio values
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • G01S5/02—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves
    • G01S5/0278—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves involving statistical or probabilistic considerations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G06Q30/0251—Targeted advertisements
    • G06Q30/0259—Targeted advertisements based on store location
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G06Q30/0251—Targeted advertisements
    • G06Q30/0261—Targeted advertisements based on user location
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02—Services making use of location information
    • H04W4/023—Services making use of location information using mutual or relative location information between multiple location based services [LBS] targets or of distance thresholds
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02—Services making use of location information
    • H04W4/024—Guidance services
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02—Services making use of location information
    • H04W4/029—Location-based management or tracking services
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
    • H04W4/33—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for indoor environments, e.g. buildings
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W64/00—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W84/00—Network topologies
    • H04W84/02—Hierarchically pre-organised networks, e.g. paging networks, cellular networks, WLAN [Wireless Local Area Network] or WLL [Wireless Local Loop]
    • H04W84/10—Small scale networks; Flat hierarchical networks
    • H04W84/12—WLAN [Wireless Local Area Networks]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes

Definitions

  • the present invention relates to a location recommendation device in a building using a fingerprint of an access point recommending a location to a user based on information collected from a plurality of user terminals even if there is no location information for an access point in a building, and a method using the same.
  • the fingerprints of the access points installed in the building are collected from the terminals of a plurality of users to determine the location of the access point and the locations of the stores in the building, and the location of the access points and the locations of the stores in the building on the interior drawing of the building
  • the present invention relates to a location recommendation device in a building using a fingerprint of an access point capable of recommending a location to a recommendation target user using an integrated meta map, and a method using the same.
  • Indoor positioning is a field that strives to increase the accuracy by processing various signals such as infrared, ultrasonic, magnetic field, WI-FI, and vision.
  • WI-FI Wireless Fidelity
  • the most realistic approach is to use the fingerprint technique of WI-FI AP (Access Point).
  • Fingerprinting is a method of estimating the location of the Earth's magnetic field map in advance and comparing it with the values measured by the geomagnetic sensor of the smartphone. According to the US Bell Labs, the accuracy of the WI-FI-based fingerprint method is so high that the average position error is only 1-2m. However, there are disadvantages in that the maintenance cost is high and the positioning speed is large because the map size to be constructed is large.
  • Most conventional indoor positioning methods require the establishment of relevant infrastructure in advance. That is, it is necessary to know in advance where the WI-FI AP is located in the building, and without this information it is not possible to specify the location of the user indoors, and thus recommendation according to the location of the user is also impossible.
  • the position of the AP is not installed at regular intervals, the AP interference due to the influence of the indoor terrain is minimized, and the connection with the AP is installed in the most easy and unaffected aesthetics, the position is due to failure or replacement It can change frequently. Therefore, even if all the locations of APs in the building are known in advance, extra effort is required to maintain the information.
  • An object of the present invention is to enable positioning in the room even if there is no information on an access point of a building in advance, thereby enabling location service using a fingerprint of the access point.
  • Location recommendation apparatus for achieving the above object, by collecting a fingerprint (Fingerprint) for at least one access point (AP) installed in the building from the terminal of a plurality of users by the at least one An access point location determiner for determining a location of the access point; A store location determiner configured to determine locations of stores in the building by using the fingerprint and the payment history of the plurality of users; A meta map generator for generating a meta map by integrating the location of the at least one access point and the locations of the shops with an indoor drawing of the building; A user path estimating unit estimating a meta path of the recommendation target user using the fingerprint obtained from a terminal of the recommendation target user; And a location recommendation unit for recommending a location to the recommendation target user based on the meta path using the meta map and the preference information of the recommendation target user.
  • a fingerprint Fingerprint
  • AP access point
  • An access point location determiner for determining a location of the access point
  • a store location determiner configured to determine locations of stores in the building by using the fingerprint and the payment history
  • the store location determiner is located at least within a predetermined range based on each of the at least one access point of the stores by using the difference between the time of obtaining the fingerprint and the payment time included in the payment history. Identify the location of one nearby store.
  • the store location determiner may determine the location of the at least one nearby store when the difference between the time of obtaining the fingerprint and the payment time is within a predetermined reference value.
  • the location of the at least one proximity store may be a relative position of the at least one proximity store to the corresponding access point of the at least one access point.
  • the at least one proximity store uses the relative location of each of the corresponding two or more access points. The position of can be corrected.
  • the location recommendation apparatus may further include a drawing obtaining unit obtaining the indoor drawing electronically indicating at least one of an area and a distance of each section of the building.
  • the drawing obtaining unit may overlap at least one of the occupancy information of the stores corresponding to the indoor drawing and category information of each of the stores acquired using the occupancy information on the indoor drawing.
  • the drawing acquisition unit may update the occupancy information using the payment history.
  • the location recommendation unit recommends the location of the recommended store corresponding to the preference information among the at least one neighboring store corresponding to the current location of the user to be recommended in the meta path to the recommendation user using the category information. can do.
  • the location recommendation unit may recommend the location of the recommendation store located in the advancing direction of the meta path to the recommendation target user.
  • the location recommendation apparatus may further include a discount coupon providing unit for transmitting a discount coupon corresponding to the recommended store to the terminal of the recommendation target user.
  • the access point location determiner may determine the number of the at least one access point installed in the building using the fingerprint.
  • the store location determining unit may determine the number of floors of the stores by using at least one of store location information periodically collected and user comment information collected on the web.
  • the location recommendation apparatus may further include a payment information acquisition unit for obtaining the payment history of the plurality of users.
  • the location recommendation method collecting a fingerprint for at least one access point installed in a building from a plurality of terminals of the user to determine the location of the at least one access point; Identifying locations of shops in the building using the fingerprint and payment history of the plurality of users; Generating a meta map by integrating the location of the at least one access point and the locations of the stores with an interior view of the building; And estimating a meta path of the recommendation target user using the fingerprint obtained from the terminal of the recommendation target user, and using the meta map and preference information of the recommendation target user, based on the meta path. Recommending the location to the.
  • the step of identifying the location of the store further comprises the step of calculating the difference between the time of obtaining the fingerprint and the payment time included in the payment history, the time of acquiring the fingerprint and the payment time
  • the difference may be used to determine the location of at least one adjacent store located within a predetermined range based on each of the at least one access point among the stores.
  • the location of the at least one proximity store may be a relative position of the at least one proximity store to the corresponding access point of the at least one access point.
  • the location recommendation method further comprises the step of acquiring the indoor drawing electronically marked at least one of the area and the distance of each section of the building, the obtaining step is the store corresponding to the indoor drawing At least one of category information for each of the stores acquired using the occupancy information and the occupancy information may be superimposed on the indoor drawing.
  • the recommendation of the location may include the location of the recommendation store corresponding to the preference information among the at least one neighboring store corresponding to the current location of the user of the recommendation target in the meta path using the category information. Can recommend to the user.
  • indoor positioning when using a location service using a fingerprint of an access point installed in a building, indoor positioning may be performed using access point information collected from a plurality of user terminals even if there is no infrastructure information about the access point of the building in advance.
  • the location service used may be provided.
  • the present invention by using the fingerprint of the access point to grasp the current location of the user entering the building and the moving meta-path, it is convenient to move the user by recommending the location of the user's preferred stores and stores in the building And speed.
  • FIG. 1 is a view showing a location recommendation system in a building according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a location recommendation apparatus in a building according to an embodiment of the present invention.
  • 3A and 3B illustrate distributions of relative positions of stores based on an access point according to an embodiment of the present invention.
  • 4A and 4B are diagrams illustrating a probabilistic location distribution between a single access point and a single store according to an embodiment of the present invention.
  • 5A and 5B are diagrams illustrating a probabilistic location distribution between a plurality of access points and a single store according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a distance relationship between a plurality of access points and stores according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a meta path of a recommendation target user on a meta map according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating a method for recommending a location in a building according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a view showing a location recommendation system in a building according to an embodiment of the present invention.
  • a location recommendation system in a building includes a location recommendation device 100, a recommendation target user terminal 110, a plurality of users' terminals 120, and the Internet 130. can do.
  • the location recommendation apparatus 100 may collect a fingerprint of at least one access point installed in a building from the terminal 120 of a plurality of users to determine the location of the at least one access point.
  • the technique using a fingerprint is a method of estimating the location of the earth's magnetic field map in advance and comparing it with a value measured by the geomagnetic sensor of the user terminal.
  • the fingerprint may be used to determine the number of at least one access point installed in the building. For example, when a plurality of users move each floor in a specific building, fingerprints of the access point may be collected through communication with access points installed in several places. In the case of an access point, there may be inter-floor interference depending on the building, but by accumulating information collected from a plurality of users, it is possible to determine how many access points exist in the building.
  • the location recommendation apparatus 100 may obtain payment histories of a plurality of users.
  • payment transaction information generated in a store may be acquired by using a mobile card mounted on a user's terminal.
  • the payment history may be obtained by providing a service method of simultaneously acquiring existing smartphone subscriber information and a card payment history owned by the corresponding subscriber.
  • the location recommendation apparatus 100 may determine the locations of the stores in the building by using the fingerprints collected from the terminals 120 of the plurality of users and the payment history of the plurality of users.
  • the location of at least one neighboring store located within a preset range based on each of at least one access point of the stores may be determined by using a difference between a time of obtaining a fingerprint and a settlement time included in the settlement history.
  • the location of at least one nearby store may be determined.
  • a reference value may be set in consideration of an average stride length of an adult and an area of an entire building, and a difference between a fingerprint acquisition time and a specific store payment time may be within a predetermined reference value among information generated from a plurality of users. Only values can be used for positioning.
  • the location of the at least one proximity store may be a relative position of at least one proximity store of the at least one access point with respect to the corresponding access point.
  • the at least one proximity store may correct the position of the at least one proximity store by using the relative position of each of the corresponding two or more access points. . For example, an area having a high probability of having a specific store according to a payment history may be set around the access point. If overlapping areas where a particular store is likely to exist for two access points, it is possible to know at what distance a particular store exists based on the two access points. By probabilistically calculating the relationship between a single store and multiple access points in this way, the range of where a single store will be located can be more precisely set.
  • the number of floors of stores may be determined using at least one of store location information periodically collected and user comment information collected on the web.
  • location or total number of access points in a building can be known using fingerprints of access points obtained from the terminals 120 of a plurality of users, it may be difficult to determine how many floors each of the at least one access point exists. have.
  • this method may be difficult to apply to a variety of buildings.
  • a method of determining the number of floors of the store by using the location information of the store collected periodically by mobilizing personnel or by collecting user comments on the Internet 130, such as 'building name', 'place name', 'corresponding name' and Only the keywords of 'several layers' can be analyzed to generate the estimated information. For example, “I went to COEX this time and had lunch at Kimbab Love.” Or collect the Internet comments such as "Gimbab Love is delicious on the 10th floor” and obtain information that the store corresponding to 'Gimbab Love' is located on the '10th floor' of the 'COEX' building. I can figure it out.
  • the location recommendation apparatus 100 may generate a meta map by integrating the location of the at least one access point and the location of the shops with the indoor drawing of the building.
  • the meta map may indicate only a place where a particular store is most likely to be located for a specific access point, and may display the relationship between the store and the access point in the form of a graph.
  • the relative position of the store existing on a different floor from the specific access point may be calculated according to the case where the mobility between floors is remarkably high or the access point is located.
  • the effect of inter-layer interference may be less affected by data collected from multiple users, and stores connected to a certain number of access points may be difficult to connect to another access point. Therefore, when a result in which the access point or the store is not connected to each other is obtained, it may be determined that the corresponding store and the access point are on different floors or at least within an interference range of each other.
  • the location recommendation apparatus 100 may estimate a meta path of the recommendation target user using a fingerprint obtained from the terminal 110 of the recommendation target user.
  • the fingerprint obtained from the terminal 110 of the recommendation target user may be used to determine which access point the recommendation target user is near, and also to estimate a meta path for which access points are passed. have. Indeed, it is not possible to determine whether the user is moving east or west on the floor, or walking down a particular corridor, but it may be possible to identify which shops are passing the area close to it.
  • the location recommendation apparatus 100 may obtain an indoor drawing in which at least one of an area and a distance of each section of the building is electronically marked.
  • At this time, at least one of the category information for each of the stores obtained by using the occupancy information and the occupancy information of the stores corresponding to the indoor drawing may be superimposed on the indoor drawing.
  • category information such as whether a restaurant or a clothing store brand, may be determined by analyzing a business type based on a business name or a business number of a store superimposed on an indoor drawing.
  • Such information may be identified through mutual registration information, and may be additionally determined through content collection on the Internet 130.
  • through the collection of information it is possible to accumulate information on the product group or types of products sold in each store.
  • a store that needs to provide a recommendation to a specific user group in a building may be encouraged to enter information through a system.
  • the tenant information can be updated using the payment history. For example, for a store that existed in a certain location A, if you check the information such as the long-term payment history is not generated or the type of payment item confirmed through the payment history is changed, The type of the store located in A has been changed, and the occupancy information can be updated. In addition, large stores such as movie theaters and marts are less likely to disappear within a short period of time.
  • the location recommendation apparatus 100 may recommend a location to the recommendation target user based on the meta path using the meta map and the preference information of the recommendation target user. For example, if the user's preference information includes the brand information of a specific store, the user may recommend the location of the corresponding store that exists close to the user's meta path.
  • the location of the recommendation store corresponding to the preference information among the at least one neighboring store corresponding to the current location of the recommendation target user in the meta path may be recommended to the recommendation target user using the category information.
  • the preference information of the recommendation target user includes information on miscellaneous goods such as clothes or bags
  • the location of the proximity store corresponding to the category information of the clothing or miscellaneous goods among the at least one nearby store may be recommended.
  • the position of the recommended store located in the advancing direction of the meta path may be recommended to the recommendation target user.
  • the recommendation target user may move forward, that is, recommend recommendation stores corresponding to the preference information among at least one proximity store located in the west.
  • the location recommendation apparatus 100 may transmit a discount coupon corresponding to the recommended store to the terminal 110 of the recommendation target user. For example, if the target user is near a theater in the building, the movie discount coupon is transmitted to the terminal 110 of the recommended user, or the building or the adjacent building is identified by real-time payment history in the theater. You can also send a coupon for a restaurant that exists in.
  • the terminal 110 of the recommendation target user may transmit a fingerprint obtained by accessing at least one access point to the location recommendation apparatus 100 so that the location recommendation apparatus 100 may estimate the meta path of the recommendation target user. Can be. Thereafter, the location recommendation apparatus 100 may determine a recommendation location based on the meta path of the recommendation target user and transmit the recommended location to the terminal 110 of the recommendation target user.
  • the terminal 120 of the plurality of users may access at least one access point installed in the building to obtain a fingerprint for each access point.
  • the fingerprints obtained from the terminals 120 of the plurality of users may be used to determine the location and the total number of access points installed in the building.
  • the internet 130 may provide information necessary to determine the number of floors of stores in a building that are difficult to grasp using fingerprints and payment information of an access point obtained from the terminal 120 of a plurality of users. For example, among the information included in the user's comment, keywords corresponding to the name of the building or the name of the store in the building and the number of floors may be acquired to obtain floor information of the stores in the building. In addition, when grasping the category information on the stores can be determined through the content collection on the Internet (130).
  • Using a location recommendation system in such a building it may be possible to provide a location recommendation service through indoor positioning even in a building that does not have an infrastructure for access points or stores in advance.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a location recommendation apparatus 100 in a building according to an embodiment of the present invention.
  • the location recommendation apparatus 100 in a building may include an access point location determiner 210, a store location determiner 220, a meta map generator 230, and a user route.
  • the estimator 240, the location recommender 250, the payment information acquirer 260, the drawing acquirer 270, and a discount coupon provider 280 may be included.
  • the access point location determiner 210 may collect a fingerprint of at least one access point installed in a building from a plurality of user terminals to determine the location of the at least one access point.
  • the technique using a fingerprint is a method of estimating the location of the earth's magnetic field map in advance and comparing it with a value measured by the geomagnetic sensor of the user terminal.
  • the fingerprint may be used to determine the number of at least one access point installed in the building. For example, when a plurality of users move each floor in a specific building, fingerprints of the access point may be collected through communication with access points installed in several places. In the case of an access point, there may be inter-floor interference depending on the building, but by accumulating information collected from a plurality of users, it is possible to determine how many access points exist in the building.
  • the store location determiner 220 may determine locations of stores in a building by using fingerprints collected from terminals of a plurality of users and payment histories of the plurality of users.
  • the location of at least one neighboring store located within a preset range based on each of at least one access point of the stores may be determined by using a difference between a time of obtaining a fingerprint and a settlement time included in the settlement history.
  • the location of at least one nearby store may be determined.
  • a reference value may be set in consideration of an average stride length of an adult and an area of an entire building, and a difference between a fingerprint acquisition time and a specific store payment time may be within a predetermined reference value among information generated from a plurality of users. Only values can be used for positioning.
  • the location of the at least one proximity store may be a relative position of at least one proximity store of the at least one access point with respect to the corresponding access point.
  • the at least one proximity store may correct the position of the at least one proximity store by using the relative position of each of the corresponding two or more access points. . For example, an area having a high probability of having a specific store according to a payment history may be set around the access point. If overlapping areas where a particular store is likely to exist for two access points, it is possible to know at what distance a particular store exists based on the two access points. By probabilistically calculating the relationship between a single store and multiple access points in this way, the range of where a single store will be located can be more precisely set.
  • the number of floors of stores may be determined using at least one of store location information periodically collected and user comment information collected on the web.
  • location or total number of access points in a building can be known using fingerprints of access points obtained from terminals of a plurality of users, it may be difficult to determine how many floors each of at least one access point exists.
  • this method may be difficult to apply to a variety of buildings.
  • a method of determining the number of floors of the store by using the location information of the store collected periodically by mobilizing personnel or by collecting user comments on the Internet 130, such as 'building name', 'place name', 'corresponding name' and Only the keywords of 'several layers' can be analyzed to generate the estimated information. For example, “I went to COEX this time and had lunch at Kimbab Love.” Or collect the Internet comments such as "Gimbab Love is delicious on the 10th floor” and obtain information that the store corresponding to 'Gimbab Love' is located on the '10th floor' of the 'COEX' building. I can figure it out.
  • the meta map generator 230 may generate a meta map by integrating the locations of the at least one access point and the locations of the stores with the indoor drawing of the building.
  • the meta map may indicate only a place where a particular store is most likely to be located for a specific access point, and may display the relationship between the store and the access point in the form of a graph.
  • the relative position of the store existing on a different floor from the specific access point may be calculated according to the case where the mobility between floors is remarkably high or the access point is located.
  • the effect of inter-layer interference may be less affected by data collected from multiple users, and stores connected to a certain number of access points may be difficult to connect to another access point. Therefore, when a result in which the access point or the store is not connected to each other is obtained, it may be determined that the corresponding store and the access point are on different floors or at least within an interference range of each other.
  • the user path estimator 240 may estimate the meta path of the recommendation target user using a fingerprint obtained from the terminal of the recommendation target user. For example, the fingerprint obtained from the terminal of the recommended target user may be used to determine which access point the recommended target user is near, and also to estimate a meta path for which access points. Indeed, it is not possible to determine whether the user is moving east or west on the floor, or walking down a particular corridor, but it may be possible to identify which shops are passing the area close to it.
  • the location recommendation unit 250 may recommend a location to the recommendation target user based on the meta path using the meta map and the preference information of the recommendation target user. For example, if the user's preference information includes the brand information of a specific store, the user may recommend the location of the corresponding store that exists close to the user's meta path.
  • the location of the recommendation store corresponding to the preference information among the at least one neighboring store corresponding to the current location of the recommendation target user in the meta path may be recommended to the recommendation target user using the category information.
  • the preference information of the recommendation target user includes information on miscellaneous goods such as clothes or bags
  • the location of the proximity store corresponding to the category information of the clothing or miscellaneous goods among the at least one nearby store may be recommended.
  • the position of the recommended store located in the advancing direction of the meta path may be recommended to the recommendation target user.
  • the recommendation target user may move forward, that is, recommend recommendation stores corresponding to the preference information among at least one proximity store located in the west.
  • the payment information acquisition unit 260 may obtain payment history of a plurality of users. For example, payment transaction information generated in a store may be acquired by using a mobile card mounted on a user's terminal. Alternatively, the payment history may be obtained by providing a service method of simultaneously acquiring existing smartphone subscriber information and a card payment history owned by the corresponding subscriber.
  • the drawing obtaining unit 270 may obtain an indoor drawing in which at least one of an area and a distance of each section of the building is electronically marked.
  • At this time, at least one of the category information for each of the stores obtained by using the occupancy information and the occupancy information of the stores corresponding to the indoor drawing may be superimposed on the indoor drawing.
  • category information such as whether a restaurant or a clothing store brand, may be determined by analyzing a business type based on a business name or a business number of a store superimposed on an indoor drawing.
  • Such information may be identified through mutual registration information, and may be additionally obtained through content collection on the Internet.
  • through the collection of information it is possible to accumulate information on the product group or types of products sold in each store.
  • a store that needs to provide a recommendation to a specific user group in a building may be encouraged to enter information through a system.
  • the tenant information can be updated using the payment history. For example, for a store that existed in a certain location A, if you check the information such as the long-term payment history is not generated or the type of payment item confirmed through the payment history is changed, The type of the store located in A has been changed, and the occupancy information can be updated. In addition, large stores such as movie theaters and marts are less likely to disappear within a short period of time.
  • the discount coupon providing unit 280 may transmit a discount coupon corresponding to the recommended store to the terminal of the recommendation target user. For example, if the recommended user is near a theater that exists in the building, a movie discount coupon is sent to the recommended user's terminal, or the payment history in the theater is checked in real time to exist in the building or adjacent building. You can also send coupons for restaurants.
  • the location recommendation service is provided even in the interior of a building in which an infrastructure is not built in advance, so that users who use the service can more conveniently and quickly identify the location in the building.
  • 3A and 3B illustrate distributions of relative positions of stores based on an access point according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3A is a result of one user, and the location 330 of the probability that a store exists with respect to the first access point 310 is determined by the probability of the first access point 310. It is shown within the distribution range 320.
  • the location 340 having a high probability of existence of the store is shown as shown in FIG. 3B. Can be generated and its scope narrowed.
  • 4A and 4B are diagrams illustrating a probabilistic location distribution between a single access point and a single store according to an embodiment of the present invention.
  • FIGS. 3A and 3B it can be seen that the distribution of the state location of the store shown in FIGS. 3A and 3B is stochastic.
  • FIG. 4A when the concentric circles generated based on the access point are viewed as one store location range, a store may be more likely to exist from the store location range 411 to the store location range 412.
  • the probability that a store exists in the store location range 413 may be the highest. This different probability distribution of stores is due to the fact that payment may not always occur near the access point. If the location adjacent to the access point is excluded as shown in FIG. 4A, it may be considered that there is a high probability that stores are located on a specific distance from the access point as shown in FIG. 4B.
  • 5A and 5B are diagrams illustrating a probabilistic location distribution between a plurality of access points and a single store according to an embodiment of the present invention.
  • a band having a concentric circle, which exists based on the first access point and the second access point may be an area in which a store is likely to exist around the access points.
  • the absolute location of the store is not known, but a single store is stored for two access points for which distance a single store is located based on the two access points.
  • Location information 511 and 512 having a probability of existence may be checked.
  • FIG. 5B shows that location information 531 having a high probability of having a single store is obtained by adding an area for the third access point to the configuration shown in FIG. 5A.
  • location information 521, 522, and 523 having a single store with respect to three access points have a single store having a lower probability of having a single store than location information 531 having a high probability of having a single store.
  • location information 531 having a high probability of having a single store There may be a possibility that this exists.
  • the user may know which access point is near and which stores are located from the vicinity.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a distance relationship between a plurality of access points and stores according to an embodiment of the present invention.
  • a distance relationship between a plurality of access points and a store may be represented by using a meta map. If only the most probable place where a particular store is located with respect to a specific access point is indicated, the relationship between the store and the access point may be displayed in a graph form as shown in FIG.
  • the information of the shadow area where the access point information is not obtained may be difficult to obtain.
  • the effect of inter-floor interference can be reduced through data collected from multiple users, and stores connected to a certain number of access points can be connected to other access points. It can be difficult.
  • the mobility between floors is remarkably high or the relative position of a store existing on a different floor is calculated according to the location of the access point.
  • the access point access direction of a plurality of users may be obtained. For example, data of a plurality of users following a connection from a sixth access point to a seventh access point may be found, while a sequence from the third access point to the fifth access point is relatively infrequent. Can be. In such a case, it may be confirmed that a place connecting two groups separated from each other is a place where the seventh access point is connected to the sixth access point. In this way, you can find paths between groups that are separated from each other.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a meta path of a recommendation target user on a meta map according to an embodiment of the present invention.
  • a meta path of a recommendation target user on a meta map may be represented relative to the locations of access points and stores shown in the meta map.
  • the meta-path of the recommended user can identify which access point the recommended user is near, and which access points are passed through. It may be difficult to determine whether a user walks east or west from a floor or a specific corridor using a meta route on such a meta map, but it may be possible to identify which stores are passing in an area close to each other. Therefore, based on the preferences individually identified by the user, a coupon of a store near the user may be provided or a product may be recommended.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating a method for recommending a location in a building according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • the method for recommending a location in a building may identify a location of at least one access point by collecting fingerprints for at least one access point installed in a building from terminals of a plurality of users.
  • the technique using a fingerprint is a method of estimating the location of the earth's magnetic field map in advance and comparing it with a value measured by the geomagnetic sensor of the user terminal.
  • the fingerprint may be used to determine the number of at least one access point installed in the building. For example, when a plurality of users move each floor in a specific building, fingerprints of the access point may be collected through communication with access points installed in several places. In the case of an access point, there may be inter-floor interference depending on the building, but by accumulating information collected from a plurality of users, it is possible to determine how many access points exist in the building.
  • the location recommendation method in the building may determine the location of the stores in the building using fingerprints collected from the terminals of the plurality of users and payment history of the plurality of users (S820).
  • the location of at least one neighboring store located within a preset range based on each of at least one access point of the stores may be determined by using a difference between a time of obtaining a fingerprint and a settlement time included in the settlement history.
  • the location of at least one nearby store may be determined.
  • a reference value may be set in consideration of an average stride length of an adult and an area of an entire building, and a difference between a fingerprint acquisition time and a specific store payment time may be within a predetermined reference value among information generated from a plurality of users. Only values can be used for positioning.
  • the location of the at least one proximity store may be a relative position of at least one proximity store of the at least one access point with respect to the corresponding access point.
  • the at least one proximity store may correct the position of the at least one proximity store by using the relative position of each of the corresponding two or more access points. . For example, an area having a high probability of having a specific store according to a payment history may be set around the access point. If overlapping areas where a particular store is likely to exist for two access points, it is possible to know at what distance a particular store exists based on the two access points. By probabilistically calculating the relationship between a single store and multiple access points in this way, the range of where a single store will be located can be more precisely set.
  • the number of floors of stores may be determined using at least one of store location information periodically collected and user comment information collected on the web.
  • location or total number of access points in a building can be known using fingerprints of access points obtained from terminals of a plurality of users, it may be difficult to determine how many floors each of at least one access point exists.
  • this method may be difficult to apply to a variety of buildings.
  • a method of determining the number of floors of the store by using the location information of the store collected periodically by mobilizing personnel or by collecting user comments on the Internet 130, such as 'building name', 'place name', 'corresponding name' and Only the keywords of 'several layers' can be analyzed to generate the estimated information. For example, “I went to COEX this time and had lunch at Kimbab Love.” Or collect the Internet comments such as "Gimbab Love is delicious on the 10th floor” and obtain information that the store corresponding to 'Gimbab Love' is located on the '10th floor' of the 'COEX' building. I can figure it out.
  • the location recommendation method in the building may generate a meta map by integrating the location of at least one access point and the location of stores with an indoor drawing of the building (S830).
  • the meta map may indicate only a place where a particular store is most likely to be located for a specific access point, and may display the relationship between the store and the access point in the form of a graph.
  • the relative position of a store existing on a different floor from a specific access point may be calculated according to the case where the mobility between floors is remarkably high or the location of the access point.
  • the effect of inter-layer interference may be less affected by data collected from multiple users, and stores connected to a certain number of access points may be difficult to connect to another access point. Therefore, when a result in which the access point or the store is not connected to each other is obtained, it may be determined that the corresponding store and the access point are on different floors or at least within an interference range of each other.
  • the location recommendation method in the building estimates the meta-path of the recommendation target user using a fingerprint obtained from the terminal of the recommendation target user, and uses the meta map and the preference information of the recommendation target user.
  • the user may recommend a location to the recommendation target user based on the meta path.
  • the fingerprint obtained from the terminal of the recommended target user may be used to determine which access point the recommended target user is near, and also to estimate a meta path for which access points. Indeed, it is not possible to determine whether the user is moving east or west on the floor, or walking down a particular corridor, but it may be possible to identify which shops are passing the area close to it.
  • the user's preference information includes the brand information of a specific store, the user may recommend the location of the corresponding store located near the user's meta path.
  • the location of the recommendation store corresponding to the preference information among the at least one neighboring store corresponding to the current location of the recommendation target user in the meta path may be recommended to the recommendation target user using the category information.
  • the preference information of the recommendation target user includes information on miscellaneous goods such as clothes or bags
  • the location of the proximity store corresponding to the category information of the clothing or miscellaneous goods among the at least one nearby store may be recommended.
  • the position of the recommended store located in the advancing direction of the meta path may be recommended to the recommendation target user.
  • the recommendation target user may move forward, that is, recommend recommendation stores corresponding to the preference information among at least one proximity store located in the west.
  • the method for recommending a location in a building may acquire payment history of a plurality of users.
  • payment transaction information generated in a store may be acquired by using a mobile card mounted on a user's terminal.
  • the payment history may be obtained by providing a service method of simultaneously acquiring existing smartphone subscriber information and a card payment history owned by the corresponding subscriber.
  • the method for recommending a location in a building may obtain an indoor drawing in which at least one of an area and a distance of each section of the building is electronically marked.
  • At this time, at least one of the category information for each of the stores obtained by using the occupancy information and the occupancy information of the stores corresponding to the indoor drawing may be superimposed on the indoor drawing.
  • category information such as whether a restaurant or a clothing store brand, may be determined by analyzing a business type based on a business name or a business number of a store superimposed on an indoor drawing.
  • Such information may be identified through mutual registration information, and may be additionally obtained through content collection on the Internet.
  • through the collection of information it is possible to accumulate information on the product group or types of products sold in each store.
  • a store that needs to provide a recommendation to a specific user group in a building may be encouraged to enter information through a system.
  • the tenant information can be updated using the payment history. For example, for a store that existed in a certain location A, if you check the information such as the long-term payment history is not generated or the type of payment item confirmed through the payment history is changed, The type of the store located in A has been changed, and the occupancy information can be updated. In addition, large stores such as movie theaters and marts are less likely to disappear within a short period of time.
  • the method for recommending a location in a building may transmit a discount coupon corresponding to a recommended store to a terminal of a recommendation target user. For example, if the recommended user is near a theater that exists in the building, a movie discount coupon is sent to the recommended user's terminal, or the payment history in the theater is checked in real time to exist in the building or adjacent building. You can also send coupons for restaurants.
  • the location of the recommendation target user is identified through the indoor positioning and the location is recommended according to the preference, so that the recommendation target user can move more conveniently and quickly in the building.
  • the location recommendation method according to the present invention may be implemented in the form of program instructions that can be executed by various computer means and recorded in a computer readable medium.
  • the computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination.
  • Program instructions recorded on the media may be those specially designed and constructed for the purposes of the present invention, or they may be of the kind well-known and available to those having skill in the computer software arts.
  • Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tape, optical media such as CD-ROMs, DVDs, and magnetic disks, such as floppy disks.
  • Magneto-optical media and any type of hardware device specifically configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like.
  • Examples of program instructions may include high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter as well as machine code such as produced by a compiler.
  • Such hardware devices may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the present invention, and vice versa.
  • the location recommendation apparatus and the method using the fingerprint of the access point according to the present invention are not limited to the configuration and method of the embodiments described as described above, All or part of each of the embodiments may be selectively combined to enable various modifications.
  • the fingerprint of the access point is collected from the terminals of the plurality of users to determine the location of the access point, the location of the stores in the building using the fingerprint and the payment history of the plurality of users, the access point
  • the user may recommend the location based on the meta path.
  • the location recommendation service it is possible to provide a service without building the infrastructure information of the building in advance, and recommend the location by easily updating the information due to the location change of the access point or the change of the store due to the replacement of equipment. It is possible to save the material and time resources necessary to build up preliminary information on services.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Navigation (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

엑세스 포인트의 핑거프린트를 이용한 건물 내의 위치 추천 장치 및 이를 이용한 방법이 개시된다. 다수의 사용자들의 단말로부터 엑세스 포인트에 대한 핑거프린트를 수집하여 엑세스 포인트의 위치를 파악하고, 핑거프린트 및 다수의 사용자들의 결제 이력을 이용하여 건물 내의 매장들의 위치를 파악하고, 엑세스 포인트의 위치와 매장들의 위치를 건물의 실내 도면과 통합하여 생성한 메타 맵을 이용하여 추천 대상 사용자에게 메타 경로를 기준으로 위치를 추천할 수 있다. 다수의 사용자들의 단말로부터 획득한 정보를 이용하여 엑세스 포인트의 위치를 파악하여 실내 측위를 가능하게 함으로써, 사전에 건물 내의 엑세스 포인트에 대한 인프라를 구축하는 수고를 줄일 수 있다. 또한, 고장이나 교체로 인한 엑세스 포인트의 위치 변동이나 건물 내에 입점하는 매장들의 쉽게 갱신할 수 있어 보다 최신의 정보를 통해 위치를 추천하는 것이 가능하다.

Description

엑세스 포인트의 핑거프린트를 이용한 건물 내의 위치 추천 장치 및 이를 이용한 방법
본 발명은 건물 내의 엑세스 포인트에 대한 위치 정보가 없더라도 복수의 사용자 단말로부터 수집되는 정보를 기반으로 하여 사용자에게 위치를 추천하는 엑세스 포인트의 핑거프린트를 이용한 건물 내의 위치 추천 장치 및 이를 이용한 방법에 관한 것으로, 특히 다수의 사용자들의 단말로부터 건물 내에 설치된 엑세스 포인트에 대한 핑거프린트를 수집하여 엑세스 포인트의 위치와 건물 내 매장들의 위치를 파악하고, 엑세스 포인트의 위치와 건물 내 매장들의 위치를 건물의 실내 도면에 통합하여 생성한 메타 맵을 이용해 추천 대상 사용자에게 위치를 추천할 수 있는 엑세스 포인트의 핑거프린트를 이용한 건물 내의 위치 추천 장치 및 이를 이용한 방법에 관한 것이다.
본 발명은 2014년 4월 22일 출원된 한국특허출원 제10-2014-0065112호의 출원일의 이익을 주장하며, 그 내용 전부는 본 명세서에 포함된다.
실내 측위는 적외선, 초음파, 자기장, WI-FI, VISION 등 다양한 신호를 처리하여 그 정밀도를 높이기 위해 노력하고 있는 분야이다. 이 중 WI-FI 모듈을 탑재한 스마트 폰이 대중화되면서 가장 현실성 높은 접근법은 WI-FI AP(Access Point)의 fingerprint 기법을 활용한 방법이다.
fingerprinting 기법은 실내의 지구자기장 지도를 사전에 구축한 뒤, 스마트 폰의 지자기 센서로 측정된 값과 비교하여 위치를 추정하는 방식이다. 미국 벨 연구소에 의하면 WI-FI 기반 핑거프린트 방식의 평균 위치 오차가 1~2m에 불과할 정도로 정확도가 높은 것으로 알려졌다. 그러나 유지보수 비용이 비싸고, 구축해야 하는 맵 사이즈가 커서 측위 속도가 느리다는 단점이 있다.
대부분 종래의 실내 측위 방식은 사전에 관련 인프라를 구축할 필요가 있다. 즉, WI-FI AP가 건물 내에서 어느 곳에 위치하고 있는지 사전에 정보가 필요하며, 이러한 정보 없이는 실내에서 사용자의 위치를 특정할 수 없고, 따라서 사용자의 위치에 따른 추천도 불가능하다. 또한, 이러한 AP의 위치는 일정 간격을 두고 설치되는 것이 아니라, 실내 지형의 영향에 따른 AP 간섭이 최소화되고 AP와의 연결이 가장 용이하면서 미관을 해치지 않는 곳에 설치되며, 고장이나 교체로 인해 그 위치가 자주 변경될 수 있다. 따라서 사전에 건물 내의 AP의 위치를 모두 파악하고 있더라도 해당 정보를 유지하기 위한 별도의 노력이 필요하다.
본 발명에서는 사전에 건물 내 AP의 위치에 대한 정보가 없더라도 복수의 사용자의 단말로부터 수집되는 정보에 기반하여 AP가 존재하는 곳의 확률적인 위치를 파악하고, 해당 AP 정보를 기반으로 하여 실내에서의 측위를 가능하게 하는 기술을 제안한다. 또한 이러한 실내 측위에 기반하여 복수의 측으로 구성된 건물 내에서 측정 사용자가 특정 층에 실내에 진입하였을 때, 사용자의 선호도와 사용자의 현재 위치에 기반한 위치 추천 기술을 소개하고자 한다.
관련 선행기술로는, 한국 공개 특허 제10-2011-0133337호, 2011년 12월 12일 공개(명칭: 가입자의 위치 정보에 기초하여 광고를 제공하는 방법 및 장치)가 있다.
본 발명의 목적은, 사전에 건물의 엑세스 포인트에 대한 정보가 없더라도 실내에서의 측위를 가능하게 하여, 엑세스 포인트의 핑거프린트를 이용한 위치 서비스를 가능하게 하는 것이다.
또한, 본 발명의 목적은 실내 측위를 통해 추천 대상 사용자의 위치를 파악하고 선호도에 따른 위치를 추천함으로써, 추천 대상 사용자가 건물 내에서 보다 편리하고 신속하게 이동할 수 있도록 하는 것이다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 위치 추천 장치는, 다수의 사용자들의 단말로부터 건물 내에 설치된 적어도 하나의 엑세스 포인트(Access Point, AP)에 대한 핑거프린트(Fingerprint)를 수집하여 상기 적어도 하나의 엑세스 포인트의 위치를 파악하는 엑세스 포인트 위치 파악부; 상기 핑거프린트 및 상기 다수의 사용자들의 결제 이력을 이용하여 상기 건물 내의 매장들의 위치를 파악하는 매장 위치 파악부; 상기 적어도 하나의 엑세스 포인트의 위치 및 상기 매장들의 위치를 상기 건물의 실내 도면과 통합하여 메타 맵을 생성하는 메타 맵 생성부; 추천 대상 사용자의 단말로부터 획득한 상기 핑거프린트를 이용하여 상기 추천 대상 사용자의 메타 경로를 추정하는 사용자 경로 추정부; 및 상기 메타 맵 및 상기 추천 대상 사용자의 선호 정보를 이용하여 상기 메타 경로를 기반으로 상기 추천 대상 사용자에게 위치를 추천하는 위치 추천부를 포함한다.
이 때, 매장 위치 파악부는 상기 핑거프린트를 획득한 시간과 상기 결제 이력에 포함된 결제 시각의 차이를 이용하여, 상기 매장들 중 상기 적어도 하나의 엑세스 포인트 각각을 기준으로 기설정된 범위 내에 위치하는 적어도 하나의 근접 매장의 위치를 파악할 수 있다.
이 때, 매장 위치 파악부는 상기 핑거프린트를 획득한 시간과 상기 결제 시각의 차이가 기설정된 기준치 이내일 경우 상기 적어도 하나의 근접 매장의 위치를 파악할 수 있다.
이 때, 적어도 하나의 근접 매장의 위치는 상기 적어도 하나의 엑세스 포인트 중 상기 적어도 하나의 근접 매장이 상응하는 엑세스 포인트에 대한 상대적 위치일 수 있다.
이 때, 매장 위치 파악부는 상기 적어도 하나의 근접 매장에 상응하는 엑세스 포인트가 둘 이상인 경우, 상기 적어도 하나의 근접 매장이 상응하는 둘 이상의 엑세스 포인트 각각에 대한 상대적 위치를 이용하여 상기 적어도 하나의 근접 매장의 위치를 보정할 수 있다.
이 때, 위치 추천 장치는 상기 건물의 각 구획 별 면적 및 거리 중 적어도 하나를 전자 표기한 상기 실내 도면을 획득하는 도면 획득부를 더 포함할 수 있다.
이 때, 도면 획득부는 상기 실내 도면에 상응하는 상기 매장들의 입주 정보 및 상기 입주 정보를 이용하여 획득한 상기 매장들 각각에 대한 카테고리 정보 중 적어도 하나를 상기 실내 도면에 중첩할 수 있다.
이 때, 도면 획득부는 상기 결제 이력을 이용하여 상기 입주 정보를 갱신할 수 있다.
이 때, 위치 추천부는 상기 카테고리 정보를 이용하여 상기 메타 경로 중 상기 추천 대상 사용자의 현재 위치에 상응하는 상기 적어도 하나의 근접 매장 중 상기 선호 정보에 상응하는 추천 매장의 위치를 상기 추천 대상 사용자에게 추천할 수 있다.
이 때, 위치 추천부는 상기 메타 경로의 진행 방향에 위치하는 상기 추천매장의 위치를 상기 추천 대상 사용자에게 추천할 수 있다.
이 때, 위치 추천 장치는 상기 추천 매장에 상응하는 할인 쿠폰을 상기 추천 대상 사용자의 단말로 전송하는 할인 쿠폰 제공부를 더 포함할 수 있다.
이 때, 엑세스 포인트 위치 파악부는 상기 핑거프린트를 이용하여 상기 건물 내에 설치된 상기 적어도 하나의 엑세스 포인트의 개수를 파악할 수 있다.
이 때, 매장 위치 파악부는 주기적으로 수집되는 매장 위치 정보 및 웹 상에서 수집한 사용자 댓글 정보 중 적어도 하나를 이용하여 상기 매장들의 층 수를 파악할 수 있다.
이 때, 위치 추천 장치는 상기 다수의 사용자들의 결제 이력을 획득하는 결제 정보 획득부를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 위치 추천 방법은, 다수의 사용자들의 단말로부터 건물 내의 설치된 적어도 하나의 엑세스 포인트에 대한 핑거프린트를 수집하여 상기 적어도 하나의 엑세스 포인트의 위치를 파악하는 단계; 상기 핑거프린트 및 상기 다수의 사용자들의 결제 이력을 이용하여 상기 건물 내의 매장들의 위치를 파악하는 단계; 상기 적어도 하나의 엑세스 포인트의 위치 및 상기 매장들의 위치를 상기 건물의 실내 도면과 통합하여 메타 맵을 생성하는 단계; 및 추천 대상 사용자의 단말로부터 획득한 상기 핑거프린트를 이용하여 상기 추천 대상 사용자의 메타 경로를 추정하고, 상기 메타 맵 및 상기 추천 대상 사용자의 선호 정보를 이용하여 상기 메타 경로를 기반으로 상기 추천 대상 사용자에게 위치를 추천하는 단계를 포함한다.
이 때, 매장들의 위치를 파악하는 단계는 상기 핑거프린트를 획득한 시간과 상기 결제 이력에 포함된 결제 시각의 차이를 계산하는 단계를 더 포함하고, 상기 핑거프린트를 획득한 시간과 상기 결제 시각의 차이를 이용하여 상기 매장들 중 상기 적어도 하나의 엑세스 포인트 각각을 기준으로 기설정된 범위 내에 위치하는 적어도 하나의 근접 매장의 위치를 파악할 수 있다.
이 때, 적어도 하나의 근접 매장의 위치는 상기 적어도 하나의 엑세스 포인트 중 상기 적어도 하나의 근접 매장이 상응하는 엑세스 포인트에 대한 상대적 위치일 수 있다.
이 때, 위치 추천 방법은 상기 건물의 각 구획 별 면적 및 거리 중 적어도 하나를 전자 표기한 상기 실내 도면을 획득하는 단계를 더 포함하고, 상기 도면을 획득하는 단계는 상기 실내 도면에 상응하는 상기 매장들의 입주 정보 및 상기 입주 정보를 이용하여 획득한 상기 매장들 각각에 대한 카테고리 정보 중 적어도 하나를 상기 실내 도면에 중첩할 수 있다.
이 때, 위치를 추천하는 단계는 상기 카테고리 정보를 이용하여 상기 메타 경로 중 상기 추천 대상 사용자의 현재 위치에 상응하는 상기 적어도 하나의 근접 매장 중 상기 선호 정보에 상응하는 추천 매장의 위치를 상기 추천 대상 사용자에게 추천할 수 있다.
본 발명에 따르면, 건물 내에 설치된 엑세스 포인트의 핑거프린트를 이용한 위치 서비스를 이용할 때, 사전에 건물의 엑세스 포인트에 대한 인프라 정보가 없더라도 다수의 사용자의 단말로부터 수집한 엑세스 포인트 정보를 이용하여 실내 측위를 이용한 위치 서비스를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명은 엑세스 포인트의 핑거프린트를 이용하여 건물 내에 진입한 사용자의 현재 위치 및 이동 메타 경로를 파악함으로써, 건물 내에서 사용자가 선호하는 매장 및 상점 등의 위치를 추천하여 사용자의 이동에 편리함과 신속함을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 건물 내의 위치 추천 시스템을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 건물 내의 위치 추천 장치를 나타낸 블록도이다.
도 3a 및 도 3b는 본 발명의 일실시예에 따른 엑세스 포인트를 기준으로 한 매장의 상대적 위치의 분포를 나타낸 도면이다.
도 4a 및 도 4b는 본 발명의 일실시예에 따른 단일 엑세스 포인트와 단일 매장간의 확률적 위치 분포를 나타낸 도면이다.
도 5a 및 도 5b는 본 발명의 일실시예에 따른 다수의 엑세스 포인트와 단일 매장간의 확률적 위치 분포를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 다수의 엑세스 포인트와 매장간의 거리관계를 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 메타 맵 상에서 추천 대상 사용자의 메타 경로를 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 건물 내의 위치 추천 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
이하 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 다만, 하기의 설명 및 첨부된 도면에서 본 발명의 요지를 흐릴 수 있는 공지 기능 또는 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 또한, 도면 전체에 걸쳐 동일한 구성 요소들은 가능한 한 동일한 도면 부호로 나타내고 있음에 유의하여야 한다.
이하에서 설명되는 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위한 용어의 개념으로 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다. 또한 제 1, 제 2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하기 위해 사용하는 것으로, 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용될 뿐, 상기 구성요소들을 한정하기 위해 사용되지 않는다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 건물 내의 위치 추천 시스템을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 건물 내의 위치 추천 시스템은 위치 추천 장치(100), 추천 대상 사용자 단말(110), 다수의 사용자들의 단말(120) 및 인터넷(130)을 포함할 수 있다.
위치 추천 장치(100)는 다수의 사용자들의 단말(120)로부터 건물 내에 설치된 적어도 하나의 엑세스 포인트에 대한 핑거프린트를 수집하여 적어도 하나의 엑세스 포인트의 위치를 파악할 수 있다. 핑거프린트를 이용하는 기술은 실내의 지구 자기장 지도를 사전에 구축한 뒤, 사용자 단말의 지자기 센서로 측정된 값과 비교하여 위치를 추정하는 방식이다.
이 때, 핑거프린트를 이용하여 건물 내에 설치된 적어도 하나의 엑세스 포인트의 개수를 파악할 수 있다. 예를 들어, 다수의 사용자가 특정 건물 내의 각 층을 이동하는 경우에 여러 군데에 설치된 엑세스 포인트와의 통신을 통해 엑세스 포인트의 핑거프린트를 수집할 수 있다. 엑세스 포인트의 경우에는 건물에 따라 층간 간섭이 존재할 수 있지만, 다수의 사용자들로부터 수집한 정보를 누적하면 건물에 총 몇 개의 엑세스 포인트가 존재하는지 파악할 수 있다.
또한, 위치 추천 장치(100)는 다수의 사용자들의 결제 이력을 획득할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 단말에 탑재된 모바일 카드를 이용하여 매장에서 발생한 결제 트랜젝션 정보를 획득할 수 있다. 또는, 기존의 스마트 폰 가입자 정보와 해당 가입자가 소유한 카드 결제 이력를 동시에 취득하는 서비스적 방편을 마련하여 결제 이력을 획득할 수 있다.
또한, 위치 추천 장치(100)는 다수의 사용자들의 단말(120)로부터 수집한 핑거프린트 및 다수의 사용자들의 결제 이력을 이용하여 건물 내의 매장들의 위치를 파악할 수 있다.
이 때, 핑거프린트를 획득한 시간과 결제 이력에 포함된 결제 시각의 차이를 이용하여, 매장들 중 적어도 하나의 엑세스 포인트 각각을 기준으로 기설정된 범위 내에 위치하는 적어도 하나의 근접 매장의 위치를 파악할 수 있다. 예를 들어, 특정 사용자의 단말로부터 엑세스 포인트 A의 핑거프린트를 획득한 시간이 오후 2시 50분이고, 동일한 사용자가 매장 B에서 결제한 결제 시각이 오후 3시라고 가정한다면, 매장 B는 엑세스 포인트 A와 10분 거리의 동심원 상에 존재할 수 있다.
이 때, 핑거프린트를 획득한 시간과 결제 시각의 차이가 기설정된 기준치 이내일 경우 적어도 하나의 근접 매장의 위치를 파악할 수 있다. 예를 들어, 성인의 평균 보폭과 전체 건물의 넓이 등을 고려하여 기준치를 설정하고, 다수의 사용자들로부터 발생하는 정보 중에 핑거프린트의 획득 시간과 특정 매장 결제 시각의 차이가 사전에 정해진 기준치 이내인 값만 위치 파악에 사용할 수 있다.
이 때, 적어도 하나의 근접 매장의 위치는 적어도 하나의 엑세스 포인트 중 적어도 하나의 근접 매장이 상응하는 엑세스 포인트에 대한 상대적 위치일 수 있다.
이 때, 적어도 하나의 근접 매장에 상응하는 엑세스 포인트가 둘 이상인 경우, 적어도 하나의 근접 매장이 상응하는 둘 이상의 엑세스 포인트 각각에 대한 상대적 위치를 이용하여 적어도 하나의 근접 매장의 위치를 보정할 수 있다. 예를 들어, 엑세스 포인트를 중심으로 결제 이력에 따른 특정 매장이 존재할 확률이 높은 영역을 설정할 수 있다. 만약 2개의 엑세스 포인트에 대해서 특정 매장이 존재할 확률이 높은 영역을 중첩한다면, 2개의 엑세스 포인트를 기준으로 특정 매장이 어느 거리에 존재하는지 알 수 있다. 이와 같은 방식으로 단일 매장과 다수의 엑세스 포인트와의 관계를 확률적으로 계산해나가면 단일 매장이 있을 곳의 범위가 보다 정교하게 설정될 수 있다.
이 때, 주기적으로 수집되는 매장 위치 정보 및 웹 상에서 수집한 사용자 댓글 정보 중 적어도 하나를 이용하여 매장들의 층 수를 파악할 수 있다. 다수의 사용자들의 단말(120)로부터 획득한 엑세스 포인트의 핑거프린트를 이용하여 건물 내의 엑세스 포인트의 위치나 총 개수는 알 수 있지만, 적어도 하나의 엑세스 포인트가 각각 몇 층에 존재하는지는 파악하기 어려울 수 있다. 물론 사전에 모든 엑세스 포인트의 위치를 실내 지도 상에 중첩시켜 정확한 층 수 까지도 파악할 수 있는 방법이 있으나, 이러한 방법은 다양한 다수의 건물에 적용하기에는 현실적인 어려움이 따를 수 있다. 따라서, 주기적으로 인력을 동원하여 수집되는 매장의 위치 정보를 이용하여 매장의 층 수를 파악하는 방법이나 인터넷(130)에서의 사용자 댓글을 수집하여 '건물명'이나 '장소명', '해당 상호' 및 '몇 층'에 해당하는 키워드들만 중점적으로 분석하여 추정한 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, "이번에 'COEX'에 갔는데 '김밥사랑'에서 점심 먹었음." 또는 "'10층'에 있는 '김밥사랑'이 맛있어요" 등의 인터넷 댓글을 수집하여 '김밥사랑'에 해당하는 매장이 'COEX' 건물의 '10층'에 위치한다는 정보를 획득하여 층 수를 파악할 수 있다.
또한, 위치 추천 장치(100)는 적어도 하나의 엑세스 포인트의 위치 및 매장들의 위치를 건물의 실내 도면과 통합하여 메타 맵을 생성할 수 있다. 예를 들어, 메타 맵은 특정 엑세스 포인트에 대해 특정 매장이 위치할 확률이 가장 높은 곳만을 표기해 나가면서 매장과 엑세스 포인트의 관계를 그래프의 형태로 표시할 수 있다. 이 때, 층간 이동성이 현저하게 높은 경우나 엑세스 포인트의 위치에 따라서 특정 엑세스 포인트와 다른 층에 존재하는 매장의 상대 위치가 계산될 수도 있다. 그러나 층간 간섭 효과는 다수의 사용자들로부터 수집된 데이터를 통해 그 영향도가 작아질 수 있으며 특정 개수의 엑세스 포인트와 연결된 매장은 또 다른 엑세스 포인트와 연결되기 어려울 수 있다. 따라서, 엑세스 포인트나 매장이 서로 연결되지 않는 결과가 얻어지는 경우에는 해당 매장과 엑세스 포인트가 서로 다른 층에 있거나, 적어도 서로 간섭 범위 내에 없다고 판별할 수 있다.
또한, 위치 추천 장치(100)는 추천 대상 사용자의 단말(110)로부터 획득한 핑거프린트를 이용하여 추천 대상 사용자의 메타 경로를 추정할 수 있다. 예를 들어, 추천 대상 사용자의 단말(110)로부터 획득한 핑거프린트를 이용하여 추천 대상 사용자가 어떤 엑세스 포인트의 근처에 있는지 파악할 수 있으며, 또한 어떤 엑세스 포인트들을 거쳐가는지에 대한 메타 경로를 추정할 수 있다. 실제로 사용자가 층에서 동쪽이나 혹은 서쪽으로 이동하는지, 또는 특정 복도를 걸어가는지 확인할 수는 없지만, 어떠한 매장들과 근접한 영역을 지나가고 있는지는 식별이 가능할 수 있다.
또한, 위치 추천 장치(100)는 건물의 각 구획 별 면적 및 거리 중 적어도 하나를 전자 표기한 실내 도면을 획득할 수 있다.
이 때, 실내 도면에 상응하는 매장들의 입주 정보 및 입주 정보를 이용하여 획득한 매장들 각각에 대한 카테고리 정보 중 적어도 하나를 실내 도면에 중첩할 수 있다. 예를 들어, 실내 도면에 중첩된 매장의 상호나 사업자 번호를 기반으로 업종을 분석하여 식당인지 옷 가게 브랜드인지 등의 카테고리 정보를 파악할 수 있다. 이러한 정보는 상호 등록 정보를 통해 파악할 수 있으며, 부가적으로 인터넷(130)에서의 컨텐츠 수집을 통해서도 파악이 가능할 수 있다. 또한, 정보 수집을 통해 각 매장에서 판매되는 상품 군이나 상품의 종류에 대한 정보를 축적할 수 있다. 또한, 건물 내에서 특정 사용자 군에게 추천을 제공하고자 하는 필요가 있는 매장의 경우 시스템을 통해 자발적으로 정보를 입력하도록 유도할 수 있다.
이 때, 결제 이력을 이용하여 입주 정보를 갱신할 수 있다. 예를 들어, 특정 위치 A에 존재하던 매장에 대해서, 장기간 결제 이력이 생성되지 않거나 결제 이력을 통해 확인된 결제 물품의 종류가 변경되는 등의 정보를 확인한다면, 특정 위치 A에서 해당 매장이 없어졌거나 A에 위치하는 매장의 종류가 변경된 것으로 입주 정보를 갱신할 수 있다. 또한, 영화관이나 마트와 같이 규모가 큰 매장의 경우에는 짧은 기간 내에 없어질 확률이 적기 때문에 몇 층에 존재하는지 정보를 수집하여 위치를 고정할 수도 있다.
또한, 위치 추천 장치(100)는 메타 맵 및 추천 대상 사용자의 선호 정보를 이용하여 메타 경로를 기반으로 추천 대상 사용자에게 위치를 추천할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 선호 정보에 특정 매장의 브랜드 정보가 포함되어 있는 경우에는, 사용자의 메타 경로에서 가깝게 존재하는 해당 매장의 위치를 사용자에게 추천할 수 있다.
이 때, 카테고리 정보를 이용하여 메타 경로 중 추천 대상 사용자의 현재 위치에 상응하는 적어도 하나의 근접 매장 중 선호 정보에 상응하는 추천 매장의 위치를 추천 대상 사용자에게 추천할 수 있다. 예를 들어, 추천 대상 사용자의 선호 정보에 의류나 가방과 같은 잡화에 대한 정보가 포함되어 있다면, 적어도 하나의 근접 매장 중 의류나 잡화의 카테고리 정보에 상응하는 근접 매장의 위치를 추천할 수 있다.
이 때, 메타 경로의 진행 방향에 위치하는 추천 매장의 위치를 추천 대상 사용자에게 추천할 수 있다. 예를 들어, 추천 대상 사용자의 메타 경로가 동쪽에서 서쪽으로 이동하고 있을 경우에 앞으로 추천 대상 사용자가 이동할, 즉 서쪽에 위치한 적어도 하나의 근접 매장 중 선호 정보에 상응하는 추천 매장을 추천할 수 있다.
또한, 위치 추천 장치(100)는 추천 매장에 상응하는 할인 쿠폰을 추천 대상 사용자의 단말(110)로 전송할 수 있다. 예를 들어, 추천 대상 사용자가 해당 건물에 존재하는 극장 근처에 있는 경우에는 영화 할인 쿠폰을 추천 대상 사용자의 단말(110)로 전송하거나, 극장에서의 결제 이력을 실시간으로 파악하여 해당 건물이나 인접 건물에 존재하는 식당에 대한 쿠폰을 전송할 수도 있다.
추천 대상 사용자의 단말(110)은 적어도 하나의 엑세스 포인트에 접속하여 획득한 핑거프린트를 위치 추천 장치(100)로 전송하여 위치 추천 장치(100)가 추천 대상 사용자의 메타 경로를 추정할 수 있도록 할 수 있다. 이 후, 위치 추천 장치(100)가 추천 대상 사용자의 메타 경로를 기반으로 추천 위치를 결정하여 추천 대상 사용자의 단말(110)로 전송해 줄 수 있다.
다수의 사용자들의 단말(120)은 건물 내에 설치된 적어도 하나의 엑세스 포인트에 접속하여 각각의 엑세스 포인트에 대한 핑거프린트를 획득할 수 있다. 이와 같이 다수의 사용자들의 단말(120)로부터 획득한 핑거프린트를 이용하여 건물 내에 설치되어 있는 엑세스 포인트의 위치나 총 개수 등을 파악할 수 있다. 또한, 다수의 사용자들의 단말(120)로부터 결제 이력을 획득하여 건물 내에 입점하여 운영중인 매장들의 엑세스 포인트에 대한 상대적 위치를 파악할 수 있다.
인터넷(130)에서는 다수의 사용자들의 단말(120)로부터 획득한 엑세스 포인트의 핑거프린트와 결제 정보를 이용하여 파악하기 어려운 건물 내의 매장들의 층 수를 파악하는데 필요한 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자에 댓글에 포함된 정보들 중 건물의 명칭이나 건물 내의 매장의 상호 및 층 수에 해당하는 키워드들을 획득하여 건물에 입주한 매장들의 층별 정보를 획득할 수 있다. 또한, 매장들에 대한 카테고리 정보를 파악할 때에도 인터넷(130)에서의 컨텐츠 수집을 통해 파악할 수 있다.
이와 같은 건물 내의 위치 추천 시스템을 이용하여 사전에 엑세스 포인트나 매장들에 대한 인프라가 구축되어 있지 않은 건물 내에서도 실내 측위를 통한 위치 추천 서비스를 제공하는 것이 가능할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 건물 내의 위치 추천 장치(100)를 나타낸 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 건물 내의 위치 추천 장치(100)는 엑세스 포인트 위치 파악부(210), 매장 위치 파악부(220), 메타 맵 생성부(230), 사용자 경로 추정부(240), 위치 추천부(250), 결제 정보 획득부(260), 도면 획득부(270) 및 할인 쿠폰 제공부(280)를 포함할 수 있다.
엑세스 포인트 위치 파악부(210)는 다수의 사용자 단말로부터 건물 내에 설치된 적어도 하나의 엑세스 포인트에 대한 핑거프린트를 수집하여 적어도 하나의 엑세스 포인트의 위치를 파악할 수 있다. 핑거프린트를 이용하는 기술은 실내의 지구 자기장 지도를 사전에 구축한 뒤, 사용자 단말의 지자기 센서로 측정된 값과 비교하여 위치를 추정하는 방식이다.
이 때, 핑거프린트를 이용하여 건물 내에 설치된 적어도 하나의 엑세스 포인트의 개수를 파악할 수 있다. 예를 들어, 다수의 사용자가 특정 건물 내의 각 층을 이동하는 경우에 여러 군데에 설치된 엑세스 포인트와의 통신을 통해 엑세스 포인트의 핑거프린트를 수집할 수 있다. 엑세스 포인트의 경우에는 건물에 따라 층간 간섭이 존재할 수 있지만, 다수의 사용자들로부터 수집한 정보를 누적하면 건물에 총 몇 개의 엑세스 포인트가 존재하는지 파악할 수 있다.
매장 위치 파악부(220)는 다수의 사용자들의 단말로부터 수집한 핑거프린트 및 다수의 사용자들의 결제 이력을 이용하여 건물 내의 매장들의 위치를 파악할 수 있다.
이 때, 핑거프린트를 획득한 시간과 결제 이력에 포함된 결제 시각의 차이를 이용하여, 매장들 중 적어도 하나의 엑세스 포인트 각각을 기준으로 기설정된 범위 내에 위치하는 적어도 하나의 근접 매장의 위치를 파악할 수 있다. 예를 들어, 특정 사용자의 단말로부터 엑세스 포인트 A의 핑거프린트를 획득한 시간이 오후 2시 50분이고, 동일한 사용자가 매장 B에서 결제한 결제 시각이 오후 3시라고 가정한다면, 매장 B는 엑세스 포인트 A와 10분 거리의 동심원 상에 존재할 수 있다.
이 때, 핑거프린트를 획득한 시간과 결제 시각의 차이가 기설정된 기준치 이내일 경우 적어도 하나의 근접 매장의 위치를 파악할 수 있다. 예를 들어, 성인의 평균 보폭과 전체 건물의 넓이 등을 고려하여 기준치를 설정하고, 다수의 사용자들로부터 발생하는 정보 중에 핑거프린트의 획득 시간과 특정 매장 결제 시각의 차이가 사전에 정해진 기준치 이내인 값만 위치 파악에 사용할 수 있다.
이 때, 적어도 하나의 근접 매장의 위치는 적어도 하나의 엑세스 포인트 중 적어도 하나의 근접 매장이 상응하는 엑세스 포인트에 대한 상대적 위치일 수 있다.
이 때, 적어도 하나의 근접 매장에 상응하는 엑세스 포인트가 둘 이상인 경우, 적어도 하나의 근접 매장이 상응하는 둘 이상의 엑세스 포인트 각각에 대한 상대적 위치를 이용하여 적어도 하나의 근접 매장의 위치를 보정할 수 있다. 예를 들어, 엑세스 포인트를 중심으로 결제 이력에 따른 특정 매장이 존재할 확률이 높은 영역을 설정할 수 있다. 만약 2개의 엑세스 포인트에 대해서 특정 매장이 존재할 확률이 높은 영역을 중첩한다면, 2개의 엑세스 포인트를 기준으로 특정 매장이 어느 거리에 존재하는지 알 수 있다. 이와 같은 방식으로 단일 매장과 다수의 엑세스 포인트와의 관계를 확률적으로 계산해나가면 단일 매장이 있을 곳의 범위가 보다 정교하게 설정될 수 있다.
이 때, 주기적으로 수집되는 매장 위치 정보 및 웹 상에서 수집한 사용자 댓글 정보 중 적어도 하나를 이용하여 매장들의 층 수를 파악할 수 있다. 다수의 사용자들의 단말로부터 획득한 엑세스 포인트의 핑거프린트를 이용하여 건물 내의 엑세스 포인트의 위치나 총 개수는 알 수 있지만, 적어도 하나의 엑세스 포인트가 각각 몇 층에 존재하는지는 파악하기 어려울 수 있다. 물론 사전에 모든 엑세스 포인트의 위치를 실내 지도 상에 중첩시켜 정확한 층 수 까지도 파악할 수 있는 방법이 있으나, 이러한 방법은 다양한 다수의 건물에 적용하기에는 현실적인 어려움이 따를 수 있다. 따라서, 주기적으로 인력을 동원하여 수집되는 매장의 위치 정보를 이용하여 매장의 층 수를 파악하는 방법이나 인터넷(130)에서의 사용자 댓글을 수집하여 '건물명'이나 '장소명', '해당 상호' 및 '몇 층'에 해당하는 키워드들만 중점적으로 분석하여 추정한 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, "이번에 'COEX'에 갔는데 '김밥사랑'에서 점심 먹었음." 또는 "'10층'에 있는 '김밥사랑'이 맛있어요" 등의 인터넷 댓글을 수집하여 '김밥사랑'에 해당하는 매장이 'COEX' 건물의 '10층'에 위치한다는 정보를 획득하여 층 수를 파악할 수 있다.
메타 맵 생성부(230)는 적어도 하나의 엑세스 포인트의 위치 및 매장들의 위치를 건물의 실내 도면과 통합하여 메타 맵을 생성할 수 있다. 예를 들어, 메타 맵은 특정 엑세스 포인트에 대해 특정 매장이 위치할 확률이 가장 높은 곳만을 표기해 나가면서 매장과 엑세스 포인트의 관계를 그래프의 형태로 표시할 수 있다. 이 때, 층간 이동성이 현저하게 높은 경우나 엑세스 포인트의 위치에 따라서 특정 엑세스 포인트와 다른 층에 존재하는 매장의 상대 위치가 계산될 수도 있다. 그러나 층간 간섭 효과는 다수의 사용자들로부터 수집된 데이터를 통해 그 영향도가 작아질 수 있으며 특정 개수의 엑세스 포인트와 연결된 매장은 또 다른 엑세스 포인트와 연결되기 어려울 수 있다. 따라서, 엑세스 포인트나 매장이 서로 연결되지 않는 결과가 얻어지는 경우에는 해당 매장과 엑세스 포인트가 서로 다른 층에 있거나, 적어도 서로 간섭 범위 내에 없다고 판별할 수 있다.
사용자 경로 추정부(240)는 추천 대상 사용자의 단말로부터 획득한 핑거프린트를 이용하여 추천 대상 사용자의 메타 경로를 추정할 수 있다. 예를 들어, 추천 대상 사용자의 단말로부터 획득한 핑거프린트를 이용하여 추천 대상 사용자가 어떤 엑세스 포인트의 근처에 있는지 파악할 수 있으며, 또한 어떤 엑세스 포인트들을 거쳐가는지에 대한 메타 경로를 추정할 수 있다. 실제로 사용자가 층에서 동쪽이나 혹은 서쪽으로 이동하는지, 또는 특정 복도를 걸어가는지 확인할 수는 없지만, 어떠한 매장들과 근접한 영역을 지나가고 있는지는 식별이 가능할 수 있다.
위치 추천부(250)는 메타 맵 및 추천 대상 사용자의 선호 정보를 이용하여 메타 경로를 기반으로 추천 대상 사용자에게 위치를 추천할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 선호 정보에 특정 매장의 브랜드 정보가 포함되어 있는 경우에는, 사용자의 메타 경로에서 가깝게 존재하는 해당 매장의 위치를 사용자에게 추천할 수 있다.
이 때, 카테고리 정보를 이용하여 메타 경로 중 추천 대상 사용자의 현재 위치에 상응하는 적어도 하나의 근접 매장 중 선호 정보에 상응하는 추천 매장의 위치를 추천 대상 사용자에게 추천할 수 있다. 예를 들어, 추천 대상 사용자의 선호 정보에 의류나 가방과 같은 잡화에 대한 정보가 포함되어 있다면, 적어도 하나의 근접 매장 중 의류나 잡화의 카테고리 정보에 상응하는 근접 매장의 위치를 추천할 수 있다.
이 때, 메타 경로의 진행 방향에 위치하는 추천 매장의 위치를 추천 대상 사용자에게 추천할 수 있다. 예를 들어, 추천 대상 사용자의 메타 경로가 동쪽에서 서쪽으로 이동하고 있을 경우에 앞으로 추천 대상 사용자가 이동할, 즉 서쪽에 위치한 적어도 하나의 근접 매장 중 선호 정보에 상응하는 추천 매장을 추천할 수 있다.
결제 정보 획득부(260)는 다수의 사용자들의 결제 이력을 획득할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 단말에 탑재된 모바일 카드를 이용하여 매장에서 발생한 결제 트랜젝션 정보를 획득할 수 있다. 또는, 기존의 스마트 폰 가입자 정보와 해당 가입자가 소유한 카드 결제 이력를 동시에 취득하는 서비스적 방편을 마련하여 결제 이력을 획득할 수 있다.
도면 획득부(270)는 건물의 각 구획 별 면적 및 거리 중 적어도 하나를 전자 표기한 실내 도면을 획득할 수 있다.
이 때, 실내 도면에 상응하는 매장들의 입주 정보 및 입주 정보를 이용하여 획득한 매장들 각각에 대한 카테고리 정보 중 적어도 하나를 실내 도면에 중첩할 수 있다. 예를 들어, 실내 도면에 중첩된 매장의 상호나 사업자 번호를 기반으로 업종을 분석하여 식당인지 옷 가게 브랜드인지 등의 카테고리 정보를 파악할 수 있다. 이러한 정보는 상호 등록 정보를 통해 파악할 수 있으며, 부가적으로 인터넷에서의 컨텐츠 수집을 통해서도 파악이 가능할 수 있다. 또한, 정보 수집을 통해 각 매장에서 판매되는 상품 군이나 상품의 종류에 대한 정보를 축적할 수 있다. 또한, 건물 내에서 특정 사용자 군에게 추천을 제공하고자 하는 필요가 있는 매장의 경우 시스템을 통해 자발적으로 정보를 입력하도록 유도할 수 있다.
이 때, 결제 이력을 이용하여 입주 정보를 갱신할 수 있다. 예를 들어, 특정 위치 A에 존재하던 매장에 대해서, 장기간 결제 이력이 생성되지 않거나 결제 이력을 통해 확인된 결제 물품의 종류가 변경되는 등의 정보를 확인한다면, 특정 위치 A에서 해당 매장이 없어졌거나 A에 위치하는 매장의 종류가 변경된 것으로 입주 정보를 갱신할 수 있다. 또한, 영화관이나 마트와 같이 규모가 큰 매장의 경우에는 짧은 기간 내에 없어질 확률이 적기 때문에 몇 층에 존재하는지 정보를 수집하여 위치를 고정할 수도 있다.
할인 쿠폰 제공부(280)는 추천 매장에 상응하는 할인 쿠폰을 추천 대상 사용자의 단말로 전송할 수 있다. 예를 들어, 추천 대상 사용자가 해당 건물에 존재하는 극장 근처에 있는 경우에는 영화 할인 쿠폰을 추천 대상 사용자의 단말로 전송하거나, 극장에서의 결제 이력을 실시간으로 파악하여 해당 건물이나 인접 건물에 존재하는 식당에 대한 쿠폰을 전송할 수도 있다.
이와 같은 위치 추천 장치(100)를 이용하여 사전에 인프라가 구축되지 않은 건물의 실내에서도 위치 추천 서비스를 제공함으로써, 서비스를 이용하는 사용자들이 건물 내에서 보다 편리하고 신속하게 건물 내의 위치를 파악할 수 있다.
도 3a 및 도 3b는 본 발명의 일실시예에 따른 엑세스 포인트를 기준으로 한 매장의 상대적 위치의 분포를 나타낸 도면이다.
도 3a 및 도 3b를 참조하면, 도 3a는 한 명의 사용자에 대한 결과로, 제1 엑세스 포인트(310)에 대해서 매장이 존재할 확률이 있는 위치(330)를 제1 엑세스 포인트(310)의 확률적 분포 범위(320) 내에 나타낸 것이다. 또한, 다수의 사용자들로부터 제1 엑세스 포인트(310)의 핑거프린트와 매장에서의 결제 시각을 획득하여 도 3a와 같은 분포를 누적하면, 도 3b와 같이 매장이 존재할 확률이 높은 위치(340)를 생성할 수 있어 그 범위가 좁혀질 수 있다.
도 4a 및 4b는 본 발명의 일실시예에 따른 단일 엑세스 포인트와 단일 매장간의 확률적 위치 분포를 나타낸 도면이다.
도 4a 및 4b를 참조하면, 도 3a 및 도 3b에 나타낸 매장의 상태적 위치의 분포를 확률적으로 나타낸 것을 알 수 있다. 도 4a에서는 엑세스 포인트를 기준으로 생성된 동심원들을 각각 하나의 매장 위치 범위로 보았을 때, 매장 위치 범위(411)에서 매장 위치 범위(412)로 갈수록 매장이 존재할 확률이 높아질 수 있다. 또한, 도 4b에서는 매장 위치 범위(413)에서의 매장이 존재할 확률이 가장 높아질 수 있다. 이와 같이 매장의 확률적 위치 분포가 상이한 것은 실제로 반드시 엑세스 포인트 근처에서 결제가 발생하지 않을 수 있기 때문이다. 도 4a와 같이 엑세스 포인트와 인접한 위치를 제외한다면 도 4b와 같이 엑세스 포인트와 특정 거리상에 매장이 존재할 확률이 높은 경우가 많다는 것도 고려할 수 있다.
도 5a 및 도 5b는 본 발명의 일실시예에 따른 다수의 엑세스 포인트와 단일 매장간의 확률적 위치 분포를 나타낸 도면이다.
도 5a 및 도 5b를 참조하면, 도 5a에서 제1 엑세스 포인트와 제2 엑세스 포인트를 기준으로 각각 존재하는 동심원 형태의 띠는 엑세스 포인트들을 중심으로 매장이 존재할 확률이 높은 영역일 수 있다. 도 5a와 같이 2개의 엑세스 포인트에 대한 정보를 중첩하면, 매장의 절대적인 위치는 알 수 없지만 어떤 단일 매장이 2개의 엑세스 포인트를 기준으로 어느 거리에 존재하는지에 대한 2개의 엑세스 포인트에 대해서 단일 매장이 존재할 확률이 있는 위치 정보들(511, 512)을 확인할 수 있다.
도 5b는 도 5a에 나타낸 구성에 제3 엑세스 포인트에 대한 영역을 추가하여 단일 매장이 존재할 확률이 높은 위치 정보(531)를 획득한 것을 알 수 있다. 이 때, 3개의 엑세스 포인트에 대해서 단일 매장이 존재할 확률이 있는 위치 정보들(521, 522, 523)은 단일 매장이 존재할 확률이 높은 위치 정보(531)보다 단일 매장이 존재할 확률은 낮지만 단일 매장이 존재할 가능성은 가질 수 있다. 이와 같은 정보를 이용하여 본 발명에서는 엑세스 포인트나 매장의 정확한 위치보다는 사용자가 어느 엑세스 포인트의 근처에 있고 그 근처로부터 어떤 매장들이 위치하는지 알 수 있다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 다수의 엑세스 포인트와 매장간의 거리관계를 나타낸 도면이다.
도 6을 참조하면, 메타 맵을 이용하여 다수의 엑세스 포인트와 매장간의 거리관계를 나타낼 수 있다. 특정 엑세스 포인트에 대해서 특정 매장이 위치할 확률이 가장 높은 곳만을 표기하여 나가면 매장과 엑세스 포인트와의 관계가 도 6과 같은 그래프 형태로 표시될 수 있다.
이 때, 엑세스 포인트 정보가 얻어지지 못하는 음영 지역의 정보는 획득하기 어려울 수 있다. 또한, 한 건물에 정해진 엑세스 포인트의 개수에 대해, 층간 간섭 효과는 다수의 사용자로부터 수집된 데이터를 통해 그 영향도가 감소할 수 있으며, 특정 개수의 엑세스 포인트와 연결된 매장은 다른 엑세스 포인트와 연결되기 어려울 수 있다. 물론, 층간 이동성이 현저하게 높거나 엑세스 포인트의 위치에 따라서 특정 엑세스 포인트와 다른 층에 존재하는 매장의 상대 위치가 계산되는 경우도 발생할 수 있다.
이 때, 결제 이력을 배제하고 사용자의 엑세스 포인트 접속 정보의 시퀀스만으로 방향성을 그리다 보면 다수의 사용자의 엑세스 포인트 접속 방향성을 얻을 수도 있다. 예를 들어, 제6 엑세스 포인트에서 제7 엑세스 포인트로의 접속이 이어지는 다수의 사용자들의 데이터는 발견할 수 있는 반면, 제3 엑세스 포인트에서 제5 엑세스 포인트로 이어지는 시퀀스는 상대적으로 빈도가 약한 것을 알 수 있다. 이와 같은 경우에는 서로 분리된 2개의 그룹을 이어주는 곳이 제6 엑세스 포인트에서 제7 엑세스 포인트가 연결되는 곳이라고 확인할 수 있다. 이와 같은 방식으로 서로 분리된 그룹 간 이어주는 경로를 발견할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 메타 맵 상에서 추천 대상 사용자의 메타 경로를 나타낸 도면이다.
도 7을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 메타 맵 상에서 추천 대상 사용자의 메타 경로는 메타 맵에 나타난 엑세스 포인트와 매장들의 위치에 상대적으로 나타낼 수 있다.
추천 대상 사용자의 메타 경로를 통해 추천 대상 사용자가 어떤 엑세스 포인트 근처에 있는지 파악할 수 있으며, 또한 어떤 엑세스 포인트들을 거쳐가는지도 파악할 수 있다. 이와 같은 메타 맵 상의 메타 경로를 이용하여 사용자가 층에서 동쪽이나 서쪽으로 또는 특정 복도를 걸어가는지는 확인하기 어려울 수 있지만, 어떤 매장들과 근접한 영역을 지나가고 있는지는 식별이 가능할 수 있다. 따라서, 사용자 개별로 파악된 선호도에 기반하여 사용자 주변 매장의 쿠폰을 제공하거나 상품을 추천할 수도 있다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 건물 내의 위치 추천 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 8을 참조하면 본 발명의 일실시예에 따른 건물 내의 위치 추천 방법은 다수의 사용자들의 단말로부터 건물 내에 설치된 적어도 하나의 엑세스 포인트에 대한 핑거프린트를 수집하여 적어도 하나의 엑세스 포인트의 위치를 파악할 수 있다(S810). 핑거프린트를 이용하는 기술은 실내의 지구 자기장 지도를 사전에 구축한 뒤, 사용자 단말의 지자기 센서로 측정된 값과 비교하여 위치를 추정하는 방식이다.
이 때, 핑거프린트를 이용하여 건물 내에 설치된 적어도 하나의 엑세스 포인트의 개수를 파악할 수 있다. 예를 들어, 다수의 사용자가 특정 건물 내의 각 층을 이동하는 경우에 여러 군데에 설치된 엑세스 포인트와의 통신을 통해 엑세스 포인트의 핑거프린트를 수집할 수 있다. 엑세스 포인트의 경우에는 건물에 따라 층간 간섭이 존재할 수 있지만, 다수의 사용자들로부터 수집한 정보를 누적하면 건물에 총 몇 개의 엑세스 포인트가 존재하는지 파악할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 건물 내의 위치 추천 방법은 다수의 사용자들의 단말로부터 수집한 핑거프린트 및 다수의 사용자들의 결제 이력을 이용하여 건물 내의 매장들의 위치를 파악할 수 있다(S820).
이 때, 핑거프린트를 획득한 시간과 결제 이력에 포함된 결제 시각의 차이를 이용하여, 매장들 중 적어도 하나의 엑세스 포인트 각각을 기준으로 기설정된 범위 내에 위치하는 적어도 하나의 근접 매장의 위치를 파악할 수 있다. 예를 들어, 특정 사용자의 단말로부터 엑세스 포인트 A의 핑거프린트를 획득한 시간이 오후 2시 50분이고, 동일한 사용자가 매장 B에서 결제한 결제 시각이 오후 3시라고 가정한다면, 매장 B는 엑세스 포인트 A와 10분 거리의 동심원 상에 존재할 수 있다.
이 때, 핑거프린트를 획득한 시간과 결제 시각의 차이가 기설정된 기준치 이내일 경우 적어도 하나의 근접 매장의 위치를 파악할 수 있다. 예를 들어, 성인의 평균 보폭과 전체 건물의 넓이 등을 고려하여 기준치를 설정하고, 다수의 사용자들로부터 발생하는 정보 중에 핑거프린트의 획득 시간과 특정 매장 결제 시각의 차이가 사전에 정해진 기준치 이내인 값만 위치 파악에 사용할 수 있다.
이 때, 적어도 하나의 근접 매장의 위치는 적어도 하나의 엑세스 포인트 중 적어도 하나의 근접 매장이 상응하는 엑세스 포인트에 대한 상대적 위치일 수 있다.
이 때, 적어도 하나의 근접 매장에 상응하는 엑세스 포인트가 둘 이상인 경우, 적어도 하나의 근접 매장이 상응하는 둘 이상의 엑세스 포인트 각각에 대한 상대적 위치를 이용하여 적어도 하나의 근접 매장의 위치를 보정할 수 있다. 예를 들어, 엑세스 포인트를 중심으로 결제 이력에 따른 특정 매장이 존재할 확률이 높은 영역을 설정할 수 있다. 만약 2개의 엑세스 포인트에 대해서 특정 매장이 존재할 확률이 높은 영역을 중첩한다면, 2개의 엑세스 포인트를 기준으로 특정 매장이 어느 거리에 존재하는지 알 수 있다. 이와 같은 방식으로 단일 매장과 다수의 엑세스 포인트와의 관계를 확률적으로 계산해나가면 단일 매장이 있을 곳의 범위가 보다 정교하게 설정될 수 있다.
이 때, 주기적으로 수집되는 매장 위치 정보 및 웹 상에서 수집한 사용자 댓글 정보 중 적어도 하나를 이용하여 매장들의 층 수를 파악할 수 있다. 다수의 사용자들의 단말로부터 획득한 엑세스 포인트의 핑거프린트를 이용하여 건물 내의 엑세스 포인트의 위치나 총 개수는 알 수 있지만, 적어도 하나의 엑세스 포인트가 각각 몇 층에 존재하는지는 파악하기 어려울 수 있다. 물론 사전에 모든 엑세스 포인트의 위치를 실내 지도 상에 중첩시켜 정확한 층 수 까지도 파악할 수 있는 방법이 있으나, 이러한 방법은 다양한 다수의 건물에 적용하기에는 현실적인 어려움이 따를 수 있다. 따라서, 주기적으로 인력을 동원하여 수집되는 매장의 위치 정보를 이용하여 매장의 층 수를 파악하는 방법이나 인터넷(130)에서의 사용자 댓글을 수집하여 '건물명'이나 '장소명', '해당 상호' 및 '몇 층'에 해당하는 키워드들만 중점적으로 분석하여 추정한 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, "이번에 'COEX'에 갔는데 '김밥사랑'에서 점심 먹었음." 또는 "'10층'에 있는 '김밥사랑'이 맛있어요" 등의 인터넷 댓글을 수집하여 '김밥사랑'에 해당하는 매장이 'COEX' 건물의 '10층'에 위치한다는 정보를 획득하여 층 수를 파악할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 건물 내의 위치 추천 방법은 적어도 하나의 엑세스 포인트의 위치 및 매장들의 위치를 건물의 실내 도면과 통합하여 메타 맵을 생성할 수 있다(S830). 예를 들어, 메타 맵은 특정 엑세스 포인트에 대해 특정 매장이 위치할 확률이 가장 높은 곳만을 표기해 나가면서 매장과 엑세스 포인트의 관계를 그래프의 형태로 표시할 수 있다. 이 때, 층간 이동성이 현저하게 높은 경우나 엑세스 포인트의 위치에 따라서 특정 엑세스 포인트와 다른 층에 존재하는 매장의 상대 위치가 계산될 수도 있다. 그러나 층간 간섭 효과는 다수의 사용자들로부터 수집된 데이터를 통해 그 영향도가 작아질 수 있으며 특정 개수의 엑세스 포인트와 연결된 매장은 또 다른 엑세스 포인트와 연결되기 어려울 수 있다. 따라서, 엑세스 포인트나 매장이 서로 연결되지 않는 결과가 얻어지는 경우에는 해당 매장과 엑세스 포인트가 서로 다른 층에 있거나, 적어도 서로 간섭 범위 내에 없다고 판별할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 건물 내의 위치 추천 방법은 추천 대상 사용자의 단말로부터 획득한 핑거프린트를 이용하여 추천 대상 사용자의 메타 경로를 추정하고, 메타 맵 및 추천 대상 사용자의 선호 정보를 이용하여 메타 경로를 기반으로 추천 대상 사용자에게 위치를 추천할 수 있다(S840). 예를 들어, 추천 대상 사용자의 단말로부터 획득한 핑거프린트를 이용하여 추천 대상 사용자가 어떤 엑세스 포인트의 근처에 있는지 파악할 수 있으며, 또한 어떤 엑세스 포인트들을 거쳐가는지에 대한 메타 경로를 추정할 수 있다. 실제로 사용자가 층에서 동쪽이나 혹은 서쪽으로 이동하는지, 또는 특정 복도를 걸어가는지 확인할 수는 없지만, 어떠한 매장들과 근접한 영역을 지나가고 있는지는 식별이 가능할 수 있다. 또한, 예를 들어, 사용자의 선호 정보에 특정 매장의 브랜드 정보가 포함되어 있는 경우에는, 사용자의 메타 경로에서 가깝게 존재하는 해당 매장의 위치를 사용자에게 추천할 수 있다.
이 때, 카테고리 정보를 이용하여 메타 경로 중 추천 대상 사용자의 현재 위치에 상응하는 적어도 하나의 근접 매장 중 선호 정보에 상응하는 추천 매장의 위치를 추천 대상 사용자에게 추천할 수 있다. 예를 들어, 추천 대상 사용자의 선호 정보에 의류나 가방과 같은 잡화에 대한 정보가 포함되어 있다면, 적어도 하나의 근접 매장 중 의류나 잡화의 카테고리 정보에 상응하는 근접 매장의 위치를 추천할 수 있다.
이 때, 메타 경로의 진행 방향에 위치하는 추천 매장의 위치를 추천 대상 사용자에게 추천할 수 있다. 예를 들어, 추천 대상 사용자의 메타 경로가 동쪽에서 서쪽으로 이동하고 있을 경우에 앞으로 추천 대상 사용자가 이동할, 즉 서쪽에 위치한 적어도 하나의 근접 매장 중 선호 정보에 상응하는 추천 매장을 추천할 수 있다.
또한, 도 8에는 도시하지 아니하였으나 본 발명의 일실시예에 따른 건물 내의 위치 추천 방법은 다수의 사용자들의 결제 이력을 획득할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 단말에 탑재된 모바일 카드를 이용하여 매장에서 발생한 결제 트랜젝션 정보를 획득할 수 있다. 또는, 기존의 스마트 폰 가입자 정보와 해당 가입자가 소유한 카드 결제 이력를 동시에 취득하는 서비스적 방편을 마련하여 결제 이력을 획득할 수 있다.
또한, 도 8에는 도시하지 아니하였으나 본 발명의 일실시예에 따른 건물 내의 위치 추천 방법은 건물의 각 구획 별 면적 및 거리 중 적어도 하나를 전자 표기한 실내 도면을 획득할 수 있다.
이 때, 실내 도면에 상응하는 매장들의 입주 정보 및 입주 정보를 이용하여 획득한 매장들 각각에 대한 카테고리 정보 중 적어도 하나를 실내 도면에 중첩할 수 있다. 예를 들어, 실내 도면에 중첩된 매장의 상호나 사업자 번호를 기반으로 업종을 분석하여 식당인지 옷 가게 브랜드인지 등의 카테고리 정보를 파악할 수 있다. 이러한 정보는 상호 등록 정보를 통해 파악할 수 있으며, 부가적으로 인터넷에서의 컨텐츠 수집을 통해서도 파악이 가능할 수 있다. 또한, 정보 수집을 통해 각 매장에서 판매되는 상품 군이나 상품의 종류에 대한 정보를 축적할 수 있다. 또한, 건물 내에서 특정 사용자 군에게 추천을 제공하고자 하는 필요가 있는 매장의 경우 시스템을 통해 자발적으로 정보를 입력하도록 유도할 수 있다.
이 때, 결제 이력을 이용하여 입주 정보를 갱신할 수 있다. 예를 들어, 특정 위치 A에 존재하던 매장에 대해서, 장기간 결제 이력이 생성되지 않거나 결제 이력을 통해 확인된 결제 물품의 종류가 변경되는 등의 정보를 확인한다면, 특정 위치 A에서 해당 매장이 없어졌거나 A에 위치하는 매장의 종류가 변경된 것으로 입주 정보를 갱신할 수 있다. 또한, 영화관이나 마트와 같이 규모가 큰 매장의 경우에는 짧은 기간 내에 없어질 확률이 적기 때문에 몇 층에 존재하는지 정보를 수집하여 위치를 고정할 수도 있다.
또한, 도 8에는 도시하지 아니하였으나 본 발명의 일실시예에 따른 건물 내의 위치 추천 방법은 추천 매장에 상응하는 할인 쿠폰을 추천 대상 사용자의 단말로 전송할 수 있다. 예를 들어, 추천 대상 사용자가 해당 건물에 존재하는 극장 근처에 있는 경우에는 영화 할인 쿠폰을 추천 대상 사용자의 단말로 전송하거나, 극장에서의 결제 이력을 실시간으로 파악하여 해당 건물이나 인접 건물에 존재하는 식당에 대한 쿠폰을 전송할 수도 있다.
이와 같은 위치 추천 방법을 이용하여 실내 측위를 통해 추천 대상 사용자의 위치를 파악하고 선호도에 따른 위치를 추천함으로써, 추천 대상 사용자가 건물 내에서 보다 편리하고 신속하게 이동할 수 있도록 할 수 있다.
본 발명에 따른 위치 추천 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 본 발명을 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 모든 형태의 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 포함할 수 있다. 이러한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서와 같이 본 발명에 따른 엑세스 포인트의 핑거프린트를 이용한 건물 내의 위치 추천 장치 및 이를 이용한 방법은 상기한 바와 같이 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.
본 발명에 의하면 다수의 사용자들의 단말로부터 엑세스 포인트에 대한 핑거프린트를 수집하여 엑세스 포인트의 위치를 파악하고, 핑거프린트 및 다수의 사용자들의 결제 이력을 이용하여 건물 내의 매장들의 위치를 파악하고, 엑세스 포인트의 위치와 매장들의 위치를 건물의 실내 도면과 통합하여 생성한 메타 맵을 이용하여 추천 대상 사용자에게 메타 경로를 기준으로 위치를 추천할 수 있다. 나아가, 위치 추천 서비스를 제공함에 있어서, 사전에 건물의 인프라 정보를 구축하지 않고 서비스를 제공하는 것이 가능하며, 장비 교체로 인한 엑세스 포인트의 위치 변동이나 매장의 변경에 따른 정보 갱신이 수월하여 위치 추천 서비스의 사전 정보 구축에 필요한 물질적, 시간적 자원을 절감하는 것이 가능하다.

Claims (20)

  1. 다수의 사용자들의 단말로부터 건물 내에 설치된 적어도 하나의 엑세스 포인트(Access Point, AP)에 대한 핑거프린트(Fingerprint)를 수집하여 상기 적어도 하나의 엑세스 포인트의 위치를 파악하는 엑세스 포인트 위치 파악부;
    상기 핑거프린트 및 상기 다수의 사용자들의 결제 이력을 이용하여 상기 건물 내의 매장들의 위치를 파악하는 매장 위치 파악부;
    상기 적어도 하나의 엑세스 포인트의 위치 및 상기 매장들의 위치를 상기 건물의 실내 도면과 통합하여 메타 맵을 생성하는 메타 맵 생성부;
    추천 대상 사용자의 단말로부터 획득한 상기 핑거프린트를 이용하여 상기 추천 대상 사용자의 메타 경로를 추정하는 사용자 경로 추정부; 및
    상기 메타 맵 및 상기 추천 대상 사용자의 선호 정보를 이용하여 상기 메타 경로를 기반으로 상기 추천 대상 사용자에게 위치를 추천하는 위치 추천부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 건물 내의 위치 추천 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 매장 위치 파악부는
    상기 핑거프린트를 획득한 시간과 상기 결제 이력에 포함된 결제 시각의 차이를 이용하여, 상기 매장들 중 상기 적어도 하나의 엑세스 포인트 각각을 기준으로 기설정된 범위 내에 위치하는 적어도 하나의 근접 매장의 위치를 파악하는 것을 특징으로 하는 건물 내의 위치 추천 장치.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 매장 위치 파악부는
    상기 핑거프린트를 획득한 시간과 상기 결제 시각의 차이가 기설정된 기준치 이내일 경우에 상기 적어도 하나의 근접 매장의 위치를 파악하는 것을 특징으로 하는 건물 내의 위치 추천 장치.
  4. 청구항 2에 있어서,
    상기 적어도 하나의 근접 매장의 위치는
    상기 적어도 하나의 엑세스 포인트 중 상기 적어도 하나의 근접 매장이 상응하는 엑세스 포인트에 대한 상대적 위치인 것을 특징으로 하는 건물 내의 위치 추천 장치.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 매장 위치 파악부는
    상기 적어도 하나의 근접 매장에 상응하는 엑세스 포인트가 둘 이상인 경우, 상기 적어도 하나의 근접 매장이 상응하는 둘 이상의 엑세스 포인트 각각에 대한 상대적 위치를 이용하여 상기 적어도 하나의 근접 매장의 위치를 보정하는 것을 특징으로 하는 건물 내의 위치 추천 장치.
  6. 청구항 4에 있어서,
    상기 위치 추천 장치는
    상기 건물의 각 구획 별 면적 및 거리 중 적어도 하나를 전자 표기한 상기 실내 도면을 획득하는 도면 획득부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 건물 내의 위치 추천 장치.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 도면 획득부는
    상기 실내 도면에 상응하는 상기 매장들의 입주 정보 및 상기 입주 정보를 이용하여 획득한 상기 매장들 각각에 대한 카테고리 정보 중 적어도 하나를 상기 실내 도면에 중첩하는 것을 특징으로 하는 건물 내의 위치 추천 장치.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 도면 획득부는
    상기 결제 이력을 이용하여 상기 입주 정보를 갱신하는 것을 특징으로 하는 건물 내의 위치 추천 장치.
  9. 청구항 7에 있어서,
    상기 위치 추천부는
    상기 카테고리 정보를 이용하여 상기 메타 경로 중 상기 추천 대상 사용자의 현재 위치에 상응하는 상기 적어도 하나의 근접 매장 중 상기 선호 정보에 상응하는 추천 매장의 위치를 상기 추천 대상 사용자에게 추천하는 것을 특징으로 하는 건물 내의 위치 추천 장치.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 위치 추천부는
    상기 메타 경로의 진행 방향에 위치하는 상기 추천 매장의 위치를 상기 추천 대상 사용자에게 추천하는 것을 특징으로 하는 건물 내의 위치 추천 장치.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 위치 추천 장치는
    사익 추천 매장에 상응하는 할인 쿠폰을 상기 추천 대상 사용자의 단말로 전송하는 할인 쿠폰 제공부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 건물 내의 위치 추천 장치.
  12. 청구항 1에 있어서,
    상기 엑세스 포인트 위치 파악부는
    상기 핑거프린트를 이용하여 상기 건물 내의 설치된 상기 적어도 하나의 엑세스 포인트의 개수를 파악하는 것을 특징으로 하는 건물 내의 위치 추천 장치.
  13. 청구항 1에 있어서,
    상기 매장 위치 파악부는
    주기적으로 수집되는 매장 위치 정보 및 웹 상에서 수집한 사용자 댓글 정보 중 적어도 하나를 이용하여 상기 매장들의 층 수를 파악하는 것을 특징으로 하는 건물 내의 위치 추천 장치.
  14. 청구항 1에 있어서,
    상기 위치 추천 장치는
    상기 다수의 사용자들의 결제 이력을 획득하는 결제 정보 획득부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 건물 내의 위치 추천 장치.
  15. 다수의 사용자들의 단말로부터 건물 내의 설치된 적어도 하나의 엑세스 포인트에 대한 핑거프린트를 수집하여 상기 적어도 하나의 엑세스 포인트의 위치를 파악하는 단계;
    상기 핑거프린트 및 상기 다수의 사용자들의 결제 이력을 이용하여 상기 건물 내의 매장들의 위치를 파악하는 단계;
    상기 적어도 하나의 엑세스 포인트의 위치 및 상기 매장들의 위치를 상기 건물의 실내 도면과 통합하여 메타 맵을 생성하는 단계; 및
    추천 대상 사용자의 단말로부터 획득한 상기 핑거프린트를 이용하여 상기 추천 대상 사용자의 메타 경로를 추정하고, 상기 메타 맵 및 상기 추천 대상 사용자의 선호 정보를 이용하여 상기 메타 경로를 기반으로 상기 추천 대상 사용자에게 위치를 추천하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 건물 내의 위치 추천 방법.
  16. 청구항 15에 있어서,
    상기 매장들의 위치를 파악하는 단계는
    상기 핑거프린트를 획득한 시간과 상기 결제 이력에 포함된 결제 시각의 차이를 계산하는 단계를 더 포함하고,
    상기 핑거프린트를 획득한 시간과 상기 결제 시각의 차이를 이용하여 상기 매장들 중 상기 적어도 하나의 엑세스 포인트 각각을 기준으로 기설정된 범위 내에 위치하는 적어도 하나의 근접 매장의 위치를 파악하는 것을 특징으로 하는 건물 내의 위치 추천 방법.
  17. 청구항 16에 있어서,
    상기 적어도 하나의 근접 매장의 위치는
    상기 적어도 하나의 엑세스 포인트 중 상기 적어도 하나의 근접 매장이 상응하는 엑세스 포인트에 대한 상대적 위치인 것을 특징으로 하는 건물 내의 위치 추천 방법.
  18. 청구항 17에 있어서,
    상기 위치 추천 방법은
    상기 건물의 각 구획 별 면적 및 거리 중 적어도 하나를 전자 표기한 상기 실내 도면을 획득하는 단계를 더 포함하고,
    상기 도면을 획득하는 단계는 상기 실내 도면에 상응하는 상기 매장들의 입주 정보 및 상기 입주 정보를 이용하여 획득한 상기 매장들 각각에 대한 카테고리 정보 중 적어도 하나를 상기 실내 도면에 중첩하는 것을 특징으로 하는 건물 내의 위치 추천 방법.
  19. 청구항 18에 있어서,
    상기 위치를 추천하는 단계는
    상기 카테고리 정보를 이용하여 상기 메타 경로 중 상기 추천 대상 사용자의 현재 위치에 상응하는 상기 적어도 하나의 근접 매장 중 상기 선호 정보에 상응하는 추천 매장의 위치를 상기 추천 대상 사용자에게 추천하는 것을 특징으로 하는 건물 내의 위치 추천 방법.
  20. 청구항 15 내지 19 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체.
PCT/KR2014/010255 2014-04-22 2014-10-29 엑세스 포인트의 핑거프린트를 이용한 건물 내의 위치 추천 장치 및 이를 이용한 방법 WO2015163551A1 (ko)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201480033842.5A CN105308474B (zh) 2014-04-22 2014-10-29 通过使用接入点的指纹来推荐建筑物中的位置的装置及其使用方法
US14/896,908 US9888349B2 (en) 2014-04-22 2014-10-29 Device for recommending location in building by using fingerprint of access point, and method using same
EP14889815.8A EP3136120B1 (en) 2014-04-22 2014-10-29 Device for recommending location in building by using fingerprint of access point, and method using same
US15/808,303 US10299076B2 (en) 2014-04-22 2017-11-09 Device for recommending location in building by using fingerprint of access point, and method using same

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140048058A KR102247891B1 (ko) 2014-04-22 2014-04-22 엑세스 포인트의 핑거프린트를 이용한 건물 내의 위치 추천 장치 및 이를 이용한 방법
KR10-2014-0048058 2014-04-22

Related Child Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
US14/896,908 A-371-Of-International US9888349B2 (en) 2014-04-22 2014-10-29 Device for recommending location in building by using fingerprint of access point, and method using same
US15/808,303 Continuation US10299076B2 (en) 2014-04-22 2017-11-09 Device for recommending location in building by using fingerprint of access point, and method using same

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2015163551A1 true WO2015163551A1 (ko) 2015-10-29

Family

ID=54332690

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/KR2014/010255 WO2015163551A1 (ko) 2014-04-22 2014-10-29 엑세스 포인트의 핑거프린트를 이용한 건물 내의 위치 추천 장치 및 이를 이용한 방법

Country Status (5)

Country Link
US (2) US9888349B2 (ko)
EP (1) EP3136120B1 (ko)
KR (1) KR102247891B1 (ko)
CN (2) CN105308474B (ko)
WO (1) WO2015163551A1 (ko)

Families Citing this family (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101700340B1 (ko) * 2012-04-06 2017-01-26 에스케이플래닛 주식회사 대용량 데이터의 클러스터 결과 분석 시스템 및 방법
US9813992B2 (en) * 2013-12-06 2017-11-07 Mcp Llc Tracking systems and methods for remotely tracking a location of a person on a map of a monitored premise
US10397652B2 (en) * 2016-05-18 2019-08-27 Rovi Guides, Inc. Recommending a location based on quality of service at a location
CN109416796A (zh) * 2016-07-14 2019-03-01 株式会社唯索福特 对无线局域网指纹进行的加盟店标定方法、加盟店标定设备及加盟店标定系统
CN110447276A (zh) * 2017-05-18 2019-11-12 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 一种用于定位目标接入点的系统和方法
CN106998368B (zh) * 2017-05-27 2019-11-05 维沃移动通信有限公司 一种流动商铺定位方法和移动终端
KR102296930B1 (ko) * 2017-05-29 2021-09-01 주식회사 케이티 전파 맵 및 시설물의 정보를 관리하는 장치 및 방법
WO2019036707A1 (en) 2017-08-18 2019-02-21 Carrier Corporation METHOD FOR CREATING A PATH IN A BUILDING FOR BUILDING OCCUPANTS BASED ON HISTORICAL INFORMATION
CN107504973A (zh) * 2017-08-23 2017-12-22 长沙稻冰工程技术有限公司 基于商场店铺优惠的导航终端
KR102073208B1 (ko) * 2018-03-02 2020-02-04 주식회사 세중아이에스 경기장 방문객 대상 빅데이터 분석 시스템
CN110083766B (zh) * 2019-04-26 2021-05-14 北京邮电大学 一种基于元路径引导嵌入的查询推荐方法及装置
CN110278524B (zh) * 2019-05-05 2021-01-05 创新先进技术有限公司 用户位置确定方法、图模型生成方法、装置及服务器
CN110619027B (zh) * 2019-06-18 2022-10-21 北京无限光场科技有限公司 一种房源信息的推荐方法、装置、终端设备及介质
CN112987064B (zh) * 2021-02-09 2022-07-15 北京百度网讯科技有限公司 建筑物定位方法、装置、设备、存储介质和终端设备
CN113411750B (zh) * 2021-08-20 2021-11-30 浙江微能科技有限公司 一种优惠活动点的智能导引方法及装置
CN113704440B (zh) * 2021-09-06 2022-02-18 中国计量大学 一种基于物品图网络中路径表征的会话推荐方法
KR102528487B1 (ko) * 2021-09-09 2023-05-10 주식회사 티제이랩스 스팟 서비스를 제공하기 위한 이미지 타입의 측위 지도를 구축하는 방법 및 장치
KR102557703B1 (ko) * 2023-03-06 2023-07-20 주식회사 티제이랩스 이미지 타입의 측위 지도를 기반으로 스팟 서비스를 제공하는 방법 및 장치

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090059920A (ko) * 2007-12-07 2009-06-11 한국전자통신연구원 실내 무선 측위를 위한 핑거프린트 데이터베이스 자동 생성방법
KR20120010114A (ko) * 2010-07-21 2012-02-02 주식회사 한국무역정보통신 실내 내비게이션을 수행하는 위치 기반 서비스 시스템 및 방법
KR20130002240A (ko) * 2011-06-28 2013-01-07 (주)제이엠피시스템 무선랜 신호 세기를 이용한 위치 기반 서비스용 측위 시스템
KR20130116091A (ko) * 2012-04-12 2013-10-23 김병두 쇼핑 경로를 제공하는 가상 피팅 서비스 시스템 및 그 제공 방법
JP2014055846A (ja) * 2012-09-12 2014-03-27 Ricoh Co Ltd 経路案内システム、経路案内サーバ及び経路案内方法

Family Cites Families (35)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5835061A (en) 1995-06-06 1998-11-10 Wayport, Inc. Method and apparatus for geographic-based communications service
CA2585495C (en) * 2004-10-29 2016-06-21 Skyhook Wireless, Inc. Location beacon database and server, method of building location beacon database, and location based service using same
US20090132362A1 (en) * 2007-11-21 2009-05-21 Mobile Candy Dish, Inc. Method and system for delivering information to a mobile communication device based on consumer transactions
JP2008141400A (ja) * 2006-11-30 2008-06-19 Sony Ericsson Mobilecommunications Japan Inc 通信システム、通信端末及び通信方法
JP2009198454A (ja) * 2008-02-25 2009-09-03 Mitsubishi Electric Corp 位置検知システム、位置検知サーバおよび端末
US8259692B2 (en) * 2008-07-11 2012-09-04 Nokia Corporation Method providing positioning and navigation inside large buildings
EP2320371A4 (en) * 2008-08-28 2014-06-25 Sk Planet Co Ltd ADVERTISING SYSTEM BASED ON A CHIP CARD, ASSOCIATED METHOD AND CHIP CARD USED THEREFOR
US20110276385A1 (en) * 2010-05-06 2011-11-10 Bank Of America Corporation Mobile Shopping Decision Agent
US20110022540A1 (en) * 2009-07-23 2011-01-27 Fmr Llc Location-Based Address Determination and Real Estate Valuation
US8811199B2 (en) * 2009-11-06 2014-08-19 Rosemount Inc. Location detection in a wireless network
KR101328553B1 (ko) 2010-06-04 2013-11-12 주식회사 케이티 가입자의 위치 정보에 기초하여 광고를 제공하는 방법 및 장치
US10250678B2 (en) * 2010-07-07 2019-04-02 Qualcomm Incorporated Hybrid modes for peer discovery
KR101231657B1 (ko) 2010-07-14 2013-02-08 주식회사 케이티 근거리 무선 통신망을 이용한 모바일 쇼핑 서비스 제공 방법 및 이를 위한 모바일 쇼핑 서비스 제공 장치와 통신 단말
EP2597486A4 (en) * 2010-07-21 2014-03-12 Korea Trade Network SYSTEM AND METHOD FOR LOCATION-BASED SERVICES FOR INTERIOR NAVIGATION
US8392251B2 (en) * 2010-08-09 2013-03-05 The Nielsen Company (Us), Llc Location aware presentation of stimulus material
US8615254B2 (en) * 2010-08-18 2013-12-24 Nearbuy Systems, Inc. Target localization utilizing wireless and camera sensor fusion
US9144052B2 (en) * 2010-09-29 2015-09-22 British Telecommunications Public Limited Company Method of determining location
US20120094639A1 (en) * 2010-10-15 2012-04-19 Mark Carlson Heat maps applying location-based information to transaction processing data
US20120226554A1 (en) * 2011-03-01 2012-09-06 Jeffrey C Schmidt System and method for providing data to a portable communications device based on real-time subscriber behavior
WO2013059716A2 (en) * 2011-10-19 2013-04-25 Ran Margalit Automated purchasing system
US9646286B2 (en) * 2012-02-03 2017-05-09 Scoutit, Inc. System and method for automated retail product accounting
US20150154639A1 (en) * 2012-04-04 2015-06-04 Google Inc. Serving advertisements based on user physical activity
US9234958B2 (en) * 2012-04-19 2016-01-12 Nokia Technologies Oy Method, apparatus, and computer program product for distributed indoor three-dimensional radiomap
US8385943B1 (en) 2012-05-02 2013-02-26 YFIND Technologies Pte. Ltd. Method and apparatus for determining location information of a position in a multi-storey building
US20130311282A1 (en) * 2012-05-21 2013-11-21 II Robert C. Cochrane Marketing communication management system
WO2014000090A1 (en) 2012-06-26 2014-01-03 The Governing Council Of The University Of Toronto System, method and computer program for dynamic generation of a radio map
US20140019254A1 (en) * 2012-07-11 2014-01-16 Odysii Technologies Ltd Location-based data procurement
KR20140012573A (ko) * 2012-07-19 2014-02-03 네이버비즈니스플랫폼 주식회사 실내 지도 구축 장치 및 방법
US20150006319A1 (en) * 2013-06-26 2015-01-01 Barkley, Inc. System and method for communication and processing between devices and objects
US10217133B2 (en) * 2013-07-19 2019-02-26 Paypal, Inc. Reverse showrooming and merchant-customer engagement system
US9390459B2 (en) * 2013-08-20 2016-07-12 Sears Brands, L.L.C. Method and system for user based routing
US10318999B2 (en) * 2013-08-30 2019-06-11 Walmart Apollo, Llc Methods and systems to facilitate messaging to customers
US20150106395A1 (en) * 2013-10-15 2015-04-16 John Ellis STAFIRA Dynamic content delivery based on metadata-seeking behavior
US11159919B2 (en) * 2013-11-15 2021-10-26 Synchrony Bank Method and system for distributed management of remote transmitters interacting with mobile devices
US9503845B2 (en) * 2014-04-17 2016-11-22 Paypal, Inc. Image customization to enhance transaction experience

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090059920A (ko) * 2007-12-07 2009-06-11 한국전자통신연구원 실내 무선 측위를 위한 핑거프린트 데이터베이스 자동 생성방법
KR20120010114A (ko) * 2010-07-21 2012-02-02 주식회사 한국무역정보통신 실내 내비게이션을 수행하는 위치 기반 서비스 시스템 및 방법
KR20130002240A (ko) * 2011-06-28 2013-01-07 (주)제이엠피시스템 무선랜 신호 세기를 이용한 위치 기반 서비스용 측위 시스템
KR20130116091A (ko) * 2012-04-12 2013-10-23 김병두 쇼핑 경로를 제공하는 가상 피팅 서비스 시스템 및 그 제공 방법
JP2014055846A (ja) * 2012-09-12 2014-03-27 Ricoh Co Ltd 経路案内システム、経路案内サーバ及び経路案内方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP3136120A4 *

Also Published As

Publication number Publication date
US10299076B2 (en) 2019-05-21
CN107561490A (zh) 2018-01-09
US20180084382A1 (en) 2018-03-22
EP3136120A4 (en) 2017-05-17
KR20150121890A (ko) 2015-10-30
CN105308474A (zh) 2016-02-03
EP3136120A1 (en) 2017-03-01
US9888349B2 (en) 2018-02-06
CN105308474B (zh) 2017-09-12
CN107561490B (zh) 2020-09-29
EP3136120B1 (en) 2019-01-09
US20160157057A1 (en) 2016-06-02
KR102247891B1 (ko) 2021-05-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2015163551A1 (ko) 엑세스 포인트의 핑거프린트를 이용한 건물 내의 위치 추천 장치 및 이를 이용한 방법
WO2017065431A1 (ko) 부동산 매물 검색 방법 및 장치
WO2017086561A1 (en) Landmark location determination
WO2017115946A1 (en) Automatic product mapping
US9955359B2 (en) Location services with multiple devices
WO2016035993A1 (ko) 클라우드 포인트를 이용한 실내 지도 구축 장치 및 방법
WO2015182857A1 (ko) 셀 정보를 이용한 위치 정보 결정 시스템 및 방법
Kaji et al. HASC-IPSC: indoor pedestrian sensing corpus with a balance of gender and age for indoor positioning and floor-plan generation researches
WO2019107731A1 (ko) 실내 위치 측정 장치 및 방법
WO2016060312A1 (ko) 실내위치인식기반 보안관리장치 및 방법
EP2940426A1 (en) Process for guiding in a building a user connected through at least one mobile terminal to a network
WO2017099473A1 (ko) Voc 수집 방법 및 장치
US20160132933A1 (en) Information processing devices, communication system, communication method, and program
WO2015093743A1 (ko) 광고 전달을 수반한 휴대용 충전기 대여 방법
WO2014051287A1 (ko) 통신단말기를 이용한 광고 노출 정보 수집 및 분석 시스템
JP2013211801A (ja) 受付管理システムおよび受付管理方法
JP7143883B2 (ja) 対象物数推定システム、対象物数推定方法、及びプログラム
JP2015156656A (ja) 複数の信号出力装置を管理するためのサーバー装置及び携帯機器用プログラム
WO2016099210A1 (en) Electronic apparatus and user profile estimating method thereof
JP5969937B2 (ja) 複数の信号出力装置を管理するためのサーバー装置及び携帯機器用プログラム
WO2017105132A1 (ko) 이전 동선 정보를 기반으로 신규 동선 정보를 생성하는 방법 및 장치
WO2016208855A1 (ko) 위치 기반 게임 방식을 적용한 여가 통행 조사 시스템 및 방법
KR102309275B1 (ko) 실내 위치 정보 제공 시스템
WO2024019206A1 (ko) 전자 장치 및 그의 정보 관리 방법
KR102014297B1 (ko) 아동관리용 건물의 실내 위치추적 시스템

Legal Events

Date Code Title Description
WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 201480033842.5

Country of ref document: CN

REEP Request for entry into the european phase

Ref document number: 2014889815

Country of ref document: EP

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 14896908

Country of ref document: US

Ref document number: 2014889815

Country of ref document: EP

121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 14889815

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE