WO2022177301A1 - 사용자 정보 생성 방법 및 장치 - Google Patents

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WO2022177301A1
WO2022177301A1 PCT/KR2022/002308 KR2022002308W WO2022177301A1 WO 2022177301 A1 WO2022177301 A1 WO 2022177301A1 KR 2022002308 W KR2022002308 W KR 2022002308W WO 2022177301 A1 WO2022177301 A1 WO 2022177301A1
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smart device
information
counting
smart
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PCT/KR2022/002308
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English (en)
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변재영
김대호
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조선대학교산학협력단
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    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
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    • H04W48/08—Access restriction or access information delivery, e.g. discovery data delivery
    • H04W48/10—Access restriction or access information delivery, e.g. discovery data delivery using broadcasted information

Definitions

  • the present invention relates to a user information generation method and apparatus for generating user count information and movement trend detection information of users in a specific range using a BLE (bluetooth low energy) communication-based electronic device provided by a user.
  • BLE bluetooth low energy
  • the present invention is a research result supported at least in part by the "Crowdsourcing-based Indoor Spatial Information Intelligent Platform Research” project of "Individual Basic Research” supported by the Ministry of Science and ICT (Project No.: 2019R1A2C1004847).
  • Location based service is a location information-based system and service that comprehensively utilizes smart device mobile communication networks such as mobile phones and PDA and IT technology. Based on information, it is applied not only to product information, but also to traffic information and location tracking information. Location-based services include driving convenience information, public transportation information, route search and setting, etc. as traffic-related information, and location tracking information includes location tracking, personal location information, and lost device tracking.
  • Location-based service requirements may require not only precise location of single or multiple targets, but also approximate information such as approach, departure, and stay in a certain range or range. To meet these requirements, the location can be approximated using the GPS mounted on the smart device or based on the connected wired/wireless network or mobile communication network.
  • a system that uses GPS to track a user's flow and movement is subject to legal responsibilities, such as consent to use of personal information, as it accesses the GPS device with the user's consent, acquires data, and collects it through a network such as the Internet.
  • Limitations may exist due to the weakening of the GPS signal.
  • Wired/wireless networks such as WiFi or Ethernet specify a range for the connected IP, so location information accuracy is relatively low.
  • a system based on a mobile communication network such as 3G or 4G provides relatively accurate location information based on the connected cell along with the safe security performance of mobile communication, but it is less accurate than GPS, Restrictions may exist.
  • One object of the present invention is to solve the problems of the prior art in which there are restrictions such as the user's consent to use personal information when the user count and the movement trend of the users are detected.
  • An object of the present invention is to improve a user count and a movement trend detection limit for a service space, such as an indoor or tunnel, where GPS signals do not reach.
  • An object of the present invention is to enable low-cost construction and easy application when detecting user counts and movement trends of users.
  • An object of the present invention is to enable detection of user counts and movement trends of users in a relatively narrow range within several m.
  • the method for generating user information comprises the steps of: collecting smart device counting information generated using a signal sent from at least one smart device within a predetermined range from at least one smart device counting device; Generating user coefficient information as a result of calculating the number of users within the range by applying the average number of smart devices per person to the device coefficient information, and generating location estimation information of smart devices based on the smart device coefficient information and combining the location estimation information of the smart device, user coefficient information, and map information to generate movement trend detection information of users.
  • the user information generating apparatus includes a processor and a memory that is operatively connected to the processor and stores at least one code executed by the processor, and the memory is when the processor executes at least one code.
  • Smart device counting information generated using a signal sent from at least one smart device within a predetermined range from the smart device counting device is collected, and the average number of smart devices per person is applied to the smart device counting information within the range.
  • Generates user coefficient information as a result of calculating the number of users of It may store code that causes users to generate movement trend detection information.
  • the present invention since it does not operate based on sensitive personal information such as GPS location or credit card payment information applied to a conventional location-based service, it can be more flexible than the existing method for providing related services.
  • the low-cost, low-power BLE-based smart device counting device can be used indoors or in tunnels where GPS signals do not reach, and can be used in a relatively narrow range, and the overall user flow can be identified through multiple devices.
  • FIG. 1 is an exemplary diagram of a user information generation environment including a smart device user, a smart device counting device, a user information generating device, and a network connecting them according to the present embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram schematically illustrating the configuration of a smart device counting device in FIG. 1 .
  • FIG. 3 is a flowchart for explaining a counting method of the smart device counting device in FIG. 1 .
  • FIG. 4 is a block diagram schematically illustrating a configuration of an apparatus for generating user information according to an embodiment of FIG. 1 .
  • 5 to 7 are exemplary views illustrating generation of user coefficient information by the apparatus for generating user information according to the present embodiment.
  • FIG 8 and 9 are exemplary views for explaining the generation of user location estimation information by the user information generating apparatus according to the present embodiment.
  • FIG. 10 is a block diagram schematically illustrating a configuration of an apparatus for generating user information according to another exemplary embodiment of FIG. 1 .
  • FIG. 11 is a flowchart illustrating a method of generating user information according to an exemplary embodiment.
  • unit may be a hardware component such as a processor or circuit, and/or a software component executed by a hardware component such as a processor.
  • the information generating environment 1 may include smart device users, a smart device counting device 100 , a user information generating device 200 , and a network 300 .
  • the user information generation environment according to this embodiment there are a plurality of smart device counting devices (eg, 100_1, 100_2, 100_3), and there may be a predetermined range to be covered for each smart device counting device.
  • the predetermined range may be a range (eg, within a radius of 10 m) measured from the smart device counting device.
  • the predetermined range may be predetermined by a designer for each embodiment of the present invention, and may be variably determined according to the surrounding environment in which the smart device counting device is installed before generating the smart device counting information.
  • the surrounding environment may include external conditions such as season, time, the number of detected smart devices, a distance from a smart device counting device installed adjacently, and whether the adjacent smart device counting device operates normally.
  • the smart device counting device 100 may generate smart device counting information using a signal transmitted by at least one smart device located within a predetermined range, and transmit the smart device counting result to the user information generating device 200 .
  • the smart device is provided by a user located within a predetermined range and may include a communication terminal capable of performing a function of a computing device (not shown), and may include a smartphone, a notebook computer, a tablet PC operated by the user, It may include a mobile computing device such as an e-book terminal, a digital broadcasting terminal, a navigation device, a kiosk, an MP3 player, a digital camera, and the like.
  • the smart device may be a wearable terminal such as a watch, glasses, a hair band and ring, and an earphone having a communication function and a data processing function.
  • a smart device is not limited to the above, and a terminal capable of web browsing can be borrowed without limitation.
  • the smart device may be an electronic device having a BLE (bluetooth low energy. Bluetooth low energy) communication function.
  • BLE is one of the low-speed short-range communication technologies and is widely used in smart devices due to its low-power protocol design, and may include a connectionless/non-encrypted transmission function to achieve low power.
  • the smart device counting device 100 may generate smart device counting information using a BLE advertisement packet received from a BLE communication-based smart device.
  • a smart device based on BLE communication may approach, stay, or leave the range of the smart device counting device 100 . Since the BLE communication-based smart device frequently transmits unconnected/unencrypted BLE advertisement packets, the smart device counting device 100 may receive these BLE advertisement packets to recognize and count smart devices within the signal reception range.
  • the BLE advertisement packet that the smart device counting device 100 receives from the BLE communication-based smart device may include a signal combining header data (smart device information) and a 31-byte data payload (user-specified data).
  • the header data may include a 6-byte MAC address (media access control (MAC) address, Bluetooth address).
  • the 6-byte MAC address may represent a unique address value that distinguishes smart devices based on BLE communication.
  • the user information generating device 200 may collect smart device counting information from a single or three or more smart device counting devices 100 to calculate the number of users, track the movement, and determine the flow.
  • the user information generating device 200 applies the average number of smart devices per person to the smart device counting information collected from the smart device counting device 100 to generate user count information as a result of calculating the number of users within the range.
  • the user information generating device 200 generates the location estimation information of the smart device based on the smart device coefficient information, and combines the location estimation information of the smart device, the user coefficient information, and the map information to obtain movement trend detection information of users.
  • the movement trend detection information of users may include movement detection information of users and flow detection information including distribution of users by time period.
  • the network 300 may serve to connect the smart device counting device 100 and the user information generating device 200 .
  • the network 300 is, for example, wired networks such as local area networks (LANs), wide area networks (WANs), metropolitan area networks (MANs), integrated service digital networks (ISDNs), wireless LANs, CDMA, Bluetooth, and satellite communication. It may cover a wireless network such as, but the scope of the present invention is not limited thereto.
  • the network 300 may transmit and receive information using short-distance communication and/or long-distance communication.
  • the short-range communication may include Bluetooth (bluetooth), radio frequency identification (RFID), infrared data association (IrDA), ultra-wideband (UWB), ZigBee, and wireless fidelity (Wi-Fi) technologies
  • Telecommunication includes code division multiple access (CDMA), frequency division multiple access (FDMA), time division multiple access (TDMA), orthogonal frequency division multiple access (OFDMA), single carrier frequency division multiple access (SC-FDMA) technologies can do.
  • CDMA code division multiple access
  • FDMA frequency division multiple access
  • TDMA time division multiple access
  • OFDMA orthogonal frequency division multiple access
  • SC-FDMA single carrier frequency division multiple access
  • Network 300 may include connections of network elements such as hubs, bridges, routers, and switches.
  • Network 300 may include one or more connected networks, eg, multiple network environments, including public networks such as the Internet and private networks such as secure enterprise private networks. Access to network 300 may be provided via one or more wired or wireless access networks.
  • the network 300 includes a controller area network (CAN) communication, a vehicle to infrastructure (V2I) communication, a vehicle to everything (V2X) communication, a wave (wireless access in vehicular environment) communication technology, an object, etc. It is possible to support an Internet of Things (IoT) network and/or 5G communication that exchanges and processes information between distributed components.
  • CAN controller area network
  • V2I vehicle to infrastructure
  • V2X vehicle to everything
  • wave wireless access in vehicular environment
  • IoT Internet of Things
  • FIG. 2 is a block diagram schematically illustrating the configuration of a smart device counting device in FIG. 1 .
  • the smart device counting device 100 is a data processing and storage device ( 120) and a battery and a power supply device 130 for supplying power to each unit.
  • the communication and control device 110 includes a GPS chipset 111 and a GPS control unit 112, a BLE chipset 113 and a BLE control unit 114, and a WiFi chipset 115 and a WiFi control unit 116 can do.
  • the GPS chipset 111 and the GPS controller 112 may process time synchronization between the smart device and the smart device counting device 100 through GPS.
  • the GPS chipset 111 and the GPS control unit 112 may be replaced by a mobile communication chipset such as 3G-5G and a mobile communication control unit.
  • a mobile communication chipset such as 3G-5G and a mobile communication control unit.
  • both time synchronization and Internet communication are possible.
  • the BLE chipset 113 and the BLE controller 114 may detect the smart device by receiving the BLE advertisement packet from the smart device.
  • the WiFi chipset 115 and the WiFi controller 116 may perform data communication with the user information generating device 200 .
  • the WiFi chipset 115 and the WiFi control unit 116 are communication interfaces for communication with the user information generating device 200, and may be configured as a wire such as an Ethernet chipset and an Ethernet control unit.
  • the data processing and storage device 120 includes a time synchronizer or time synchronizer 121 , a smart device counter or smart device counter 122 , a data processing unit or data processor 123 , and a memory 124 . can do.
  • the time synchronizer 121 may synchronize the time of the smart device with the user information generating device 200 through GPS or a mobile communication network.
  • the smart device counting unit 122 may generate smart device counting information by counting the number of smart devices detected through BLE communication.
  • the data processing unit 123 may generate data combining smart device counting information and synchronized time information.
  • the memory 124 may store the information generated by the data processing unit 123 and transmit it to the user information generating device 200 through the WiFi chipset 115 and the WiFi control unit 116 .
  • FIG. 3 is a flowchart for explaining a counting method of the smart device counting device in FIG. 1 .
  • the counting method according to the present embodiment may be performed by the smart device counting unit 122, and for convenience of description, it will be described assuming that it is performed by the smart device counting device 100.
  • the smart device counting device 100 may generate an interrupt when waking up from the idle state while maintaining the idle state.
  • the smart device counting device 100 may receive the BLE advertisement packet sent by the smart device for a preset time t.
  • the smart device counting device 100 may receive a received signal strength indicator (RSSI) and a time stamp observed when the BLE advertisement packet is received from the smart device.
  • the received signal strength indicator (RSSI) may be received from the BLE control unit 114
  • the time stamp may be received from the time synchronization unit 121 .
  • the smart device counting device 100 may filter the received BLE advertisement packet.
  • filtering of the BLE advertisement packet may be performed by the user information generating device 200 .
  • the smart device counting device 100 is based on the MAC address included in the BLE advertisement packet from the BLE advertisement packet list aggregating the BLE advertisement packets sent by at least one smart device for a preset time.
  • a first filtering may be performed to remove overlapping BLE advertisement packets.
  • the smart device counting device 100 may perform a second filtering to remove a BLE advertisement packet having a received signal strength index (RSSI) less than a preset strength (eg, -80 dBm) from the first filtering result.
  • RSSI received signal strength index
  • a preset strength eg, -80 dBm
  • the smart device counting device 100 identifies a smart device (eg, iBeacon, Eddystone, etc.) having a widely known location fixed by decoding the data included in the BLE advertisement packet from the first filtering result, and , it is possible to perform the third filtering to remove the fixed location of the smart device.
  • a smart device eg, iBeacon, Eddystone, etc.
  • terms such as first, second, third, etc. are not limited in meaning and may be used for the purpose of distinguishing one component from another.
  • the smart device counting device 100 may generate smart device counting information from the filtering result of the BLE advertisement packet and transmit it to the user information generating device 200 .
  • the smart device counting device 100 overlaps the BLE advertisement based on the MAC address included in the BLE advertisement packet from the BLE advertisement packet list that collects the BLE advertisement packets sent by at least one smart device for a preset time.
  • the sum number of BLE advertisement packets included in the first filtering result for removing packets may be generated as smart device coefficient information.
  • the smart device counting device 100 from the first filtering result received signal strength index (RSSI) is less than a preset strength (eg, -80 dBm) BLE included in the second filtering to remove the BLE advertisement packet in the result
  • the total number of advertisement packets can be generated as smart device count information.
  • the smart device counting device 100 identifies a smart device (eg, iBeacon, Eddystone, etc.) having a widely known location fixed by decoding the data included in the BLE advertisement packet from the first filtering result, and the location is The sum number of BLE advertisement packets included in the third filtering result for removing the fixed smart device may be generated as smart device coefficient information.
  • the total number of BLE advertisement packets included in at least one filtering result among the first filtering result to the third filtering result may be generated as smart device coefficient information.
  • the smart device counting information generated by the smart device counting device 100 and transmitted to the user information generating device 200 may further include location information of the smart device that generated the smart device counting information.
  • the smart device counting device 100 may transmit smart device counting information, a received signal strength indicator (RSSI), and a timestamp together to the user information generating device 200 .
  • the smart device counting device 100 may transmit smart device counting information including a received signal strength indicator (RSSI) and a timestamp to the user information generating device 200 .
  • RSSI received signal strength indicator
  • the user information generating device 200 includes a collecting unit 210 , a first generating unit 220 , a second generating unit 230 , a third generating unit 240 , and a fourth generating unit 250 . ), a data processing unit 260 and a database 270 may be included.
  • the collection unit 210 may collect smart device counting information from three or more smart device counting devices 100_1, 100_2, 100_3. In one embodiment, the collection unit 210 collects smart device counting information from three or more smart device counting devices 100_1, 100_2, 100_3, BLE advertisement packets sent by at least one smart device for a preset time. From the collected BLE advertisement packet list, the sum number of BLE advertisement packets included in the first filtering result of removing the duplicate BLE advertisement packets based on the MAC address included in the BLE advertisement packets may be collected as smart device count information.
  • the collection unit 210 collects smart device counting information from three or more smart device counting devices 100_1, 100_2, 100_3, the received signal strength indicator (RSSI) from the first filtering result is a preset strength
  • the total number of BLE advertisement packets included in the second filtering result by removing the less than BLE advertisement packets may be collected as smart device count information.
  • the collecting unit 210 decodes the data included in the BLE advertisement packet from the first filtering result
  • the collecting unit 210 decodes the data included in the BLE advertisement packet from the first filtering result
  • the collecting unit 210 when collecting smart device counting information from three or more smart device counting devices 100_1, 100_2, 100_3, the collecting unit 210 does not go through the first to third filtering as described above.
  • a BLE advertisement packet list that aggregates advertisement packets may be collected.
  • the collection unit 210 may collect smart device counting information including location information of a smart device that has generated smart device counting information from the smart device counting device 100 .
  • the first generation unit 220 may generate the user coefficient information as a result of calculating the number of users within the range by applying the average number of smart devices per person to the smart device coefficient information.
  • the first generator 220 may calculate the number of users within a range through the pre-investigated probability and statistics using Equation 1 below, and generate user coefficient information.
  • N user A ⁇ N smart
  • N user may represent the number of users within the range
  • A may represent the average number of smart devices per person
  • N smart may represent the number of smart devices within the range.
  • the first generating unit 220 extracts demographic information of the corresponding location according to the location information of the smart device counting device 100 in which the smart device counting information is generated, and based on the population information It is possible to determine the average number of smart devices per person in the corresponding location.
  • the population information may include information on the age and gender of users who visit the location, and the user count information is based on the smart device count information and the average number of smart devices per person according to the age and gender of the user. can be determined by
  • the location-specific population information is pre-stored in the user information generating device 200, or a device (eg, a public server) in which the user information generating device 200 provides the location-specific population information. It can be accessed by connecting to
  • the second generator 230 may generate location estimation information of the smart device based on the smart device coefficient information.
  • the location estimation information of the smart device may be the same as the location estimation information of the user.
  • the second generator 230 may estimate the location of the smart device using a trilateration method.
  • the second generation unit 230 uses a received signal strength indicator (RSSI) included in the counting information of the smart device from the smart device to the first smart device counting device 100_1 to the third smart device counting device 100_3, respectively. distance can be calculated.
  • the second generation unit 230 is a first smart device counting device 100_1 from the smart device calculated using the path loss representing the difference between the transmission strength (predetermined) and the reception strength (received signal strength indicator (RSSI)) ) to the third smart device counting device 100_3 can calculate each distance.
  • RSSI received signal strength indicator
  • the second generation unit 230 is the first smart device counting device 100_1 to the third smart device counting device 100_3 already known, and the first smart device counting device 100_1 to the third smart device from the smart device. By substituting each distance to the device counting device 100_3 into the equation of the circle, it is possible to generate location estimation information of the smart device. The details of the trilateration method will be described in detail with reference to FIG. 8 .
  • the second generator 230 may estimate the location of the smart device using the TDOA method.
  • the second generation unit 230 uses the difference of the timestamp included in the counting information of the smart device and the speed of the propagation, the distance from the smart device to the third smart device counting device 100_3 and the second from the smart device. 2
  • the first distance difference indicating the difference in the distance to the smart device counting device (100_2), the distance from the smart device to the third smart device counting device (100_3), and the smart device to the first smart device counting device (100_1)
  • a second distance difference representing a difference in distances may be calculated.
  • the second generation unit 230 is a smart device by substituting the already known positions of the first smart device counting device 100_1 to the third smart device counting device 100_3, the first distance difference and the second distance difference into the hyperbolic equation. It is possible to generate location estimation information of the device. The details of the TDOA method will be described in detail with reference to FIG. 9 .
  • the third generation unit 240 combines the user coefficient information generated by the first generation unit 220 with the location estimation information of the smart device and the map information generated by the second generation unit 230 to provide information on user movement detection. can create
  • the fourth generation unit 250 includes the third generation unit 240, the user coefficient information generated by the first generation unit 220, and the location estimation information and map information of the smart device generated by the second generation unit 230. can be combined to generate flow detection information including the distribution of users by time period.
  • the data processing unit 260 includes the user coefficient information generated by the first generation unit 220 , the location estimation information of the smart device generated by the second generation unit 230 , and the user generated by the third generation unit 240 . It is possible to collect the movement detection information of the people and the flow detection information generated by the fourth generation unit 250 .
  • the database 270 may store the data collected by the collection unit 210 and the data collected by the data processing unit 260 and provide it to a location-based service.
  • 5 to 7 are exemplary views illustrating generation of user coefficient information by the apparatus for generating user information according to the present embodiment.
  • the generation of user coefficient information may be performed by the first generation unit 220 in the user information generation apparatus 200 .
  • FIG. 5 illustrates a result of receiving a BLE advertisement packet received and processed by the smart device counting device 100 or collected by the user information generating device 200 from the smart device counting device 100 .
  • No. indicates the number of received BLE advertisement packets
  • MAC address indicates the address of the received BLE advertisement packet
  • Type indicates the type of the received BLE advertisement packet (connectable, scanable, directable)
  • RSSI is It can represent the received signal strength indicator.
  • FIG. 6 shows a first filtering result obtained by removing duplicate advertisement packets based on a MAC address from the BLE advertisement packet reception result of FIG. 5 .
  • the smart device counting device 100 installed locally to count smart devices converts or encrypts the MAC address in the received BLE advertisement packet according to a certain rule, and converts or encrypts the converted or encrypted value (to be referred to as a 'smart device identifier'). ) may be used to perform filtering processing including deduplication described below.
  • the MAC address of the smart device to be counted is temporarily received only from the locally installed smart device counting device 100 and then converted or encrypted immediately without being stored, and is not stored as a remote server such as the user information generating device 100. not transmitted at all.
  • the smart device counting information may include only the number of smart devices derived through deduplication processing, etc. without including converted or encrypted values.
  • FIG. 7 illustrates a filtering result of removing an advertisement packet having a received signal strength indicator (RSSI) less than a preset strength from the first filtering result of FIG. 6 .
  • RSSI received signal strength indicator
  • the number of smart devices is calculated as 6 from FIGS. 5 to 7 and the number of smart devices per person is, for example, 0.7, the number of users within the range may be calculated to be about 4 people.
  • FIG. 8 is an exemplary diagram illustrating generation of user location estimation information by the apparatus for generating user information according to the present embodiment.
  • the generation of the user location estimation information may be performed by the second generation unit 230 in the user information generation apparatus 200 .
  • the user information generating device 200 sets the common intersection point of the first circle 801 , the second circle 802 , and the third circle 803 to the location (x m ,y m ) of the smart device. ), it is possible to estimate the location of the smart device using the trilateration method.
  • the first circle 801 is centered on the position (x 1 ,y 1 ) of the first smart device counting device 100_1, and the distance (d 1 ) from the smart device to the first smart device counting device 100_1 May contain circles with a radius.
  • the second circle 802 is centered on the location (x 2 ,y 2 ) of the second smart device counting device 100_2, and the distance (d 2 ) from the smart device to the second smart device counting device 100_2 May contain circles with a radius.
  • the third circle 803 is centered on the position (x 3 , y 3 ) of the third smart device counting device 100_3, and the distance (d 3 ) from the smart device to the third smart device counting device 100_3 May contain circles with a radius.
  • the first smart device counting device 100_1 to the third smart device counting device 100_3 is a device having a fixed position
  • the user information generating device 200 is the first smart device counting device 100_1.
  • the position (x 1 ,y 1 ), the position (x 2 ,y 2 ) of the second smart device counting device 100_2, and the position (x 3 ,y 3 ) of the third smart device counting device 100_3 are already known .
  • the user information generating device 200 is the distance (d 1 ) from the smart device to the first smart device counting device 100_1 using the following Equation 2, and the second smart device counting device 100_2 from the smart device It is possible to calculate the distance to (d 2 ) and the distance (d 3 ) from the smart device to the third smart device counting device 100_3 .
  • the path loss L (loss) is the difference between the transmission strength and the reception strength, and the transmission strength is predetermined when designing the first smart device counting device 100_1 to the third smart device counting device 100_3, If there is only a reception signal strength indicator (RSSI) corresponding to the reception strength, the distance (d) can be calculated.
  • the received signal strength indicator (RSSI) can be observed in the BLE control unit (114 in FIG. 2) inside the first smart device counting device 100_1 to the third smart device counting device 100_3, and the smart device counting information may be included.
  • ⁇ may be a value known as the wavelength of the frequency used.
  • the user information generating device 200 uses the equation of the circle of Equation 3 below to obtain the location estimation information (x m ,y m ) of the smart device as a common intersection point of the first circle 801 to the third circle 803. ) can be created.
  • FIG. 9 is an exemplary diagram illustrating generation of user location estimation information by an apparatus for generating user information according to another exemplary embodiment. In the following description, parts overlapping with those of FIGS. 1 to 8 will be omitted.
  • the generation of the user location estimation information may be performed by the second generation unit 230 in the user information generation apparatus 200 .
  • the user information generating apparatus 200 may estimate the location of the smart device using a time of difference arrival (TDOA) method for estimating the location of the smart device using a difference in time stamps.
  • TDOA time of difference arrival
  • the first smart device counting device 100_1 to the third smart device counting device 100_3 is a device having a fixed position
  • the user information generating device 200 is the first smart device counting device 100_1.
  • the position (x 1 ,y 1 ), the position (x 2 ,y 2 ) of the second smart device counting device 100_2, and the position (x 3 ,y 3 ) of the third smart device counting device 100_3 are already known .
  • the first smart device counting device 100_1 to the third smart device counting device 100_3 stores a timestamp as time information when the advertisement packet is received from the smart device, and the time is stored in the smart device counting information.
  • a postmark may be included.
  • the distance (d 1 ) from the smart device to the first smart device counting device 100_1 and the distance from the smart device to the second smart device counting device 100_2 ( Although d 2 ) and the distance (d 3 ) from the smart device to the third smart device counting device 100_3 are unknown, the first distance difference (d 32 ) and the second distance difference (d) due to the time stamp difference 31 ) can be found.
  • the first distance difference d 32 may represent the difference between the distance from the smart device to the third smart device counting device 100_3 and the distance from the smart device to the second smart device counting device 100_2.
  • the second distance difference d 31 may represent the difference between the distance from the smart device to the third smart device counting device 100_3 and the distance from the smart device to the first smart device counting device 100_1 .
  • the difference in distance may be the product of the speed of light and the time difference.
  • the time difference may be a time stamp difference
  • a first distance difference d 32 and a second distance difference d 31 may be calculated from the time stamp difference.
  • the location of the smart device counting devices may be information known in advance by a designer or by a location sensing device such as GPS when an embodiment according to the present invention is installed.
  • Equation 4 shows the hyperbolic equation that, for a predetermined point P on the hyperbola, when there is a hyperbola focusing two-dimensional positions F and F' according to the hyperbola theory, the difference between the distances between the respective focal points is constant.
  • the first smart device counting device 100_1 (x 1 ,y 1 ), the second smart device counting device 100_2 position (x 2 ,y 2 ), Position (x 3 , y 3 ) of the third smart device counting device 100_3 as a focal point, respectively, and the first hyperbola 901 of the third smart device counting device 100_3 and the second smart device counting device 100_2
  • the third smart device counting device (100_3) and the first smart device counting device (100_1) as a common intersection point on the second hyperbola 902 of the smart device location estimation information (x m , y m ) Can be generated have.
  • FIG. 10 is a block diagram schematically illustrating a configuration of an apparatus for generating user information according to another exemplary embodiment of FIG. 1 .
  • an apparatus 200 for generating user information according to another embodiment may include a processor 280 and a memory 290 .
  • the processor 280 includes the collection unit 210 , the first generation unit 220 , the second generation unit 230 , the third generation unit 240 , the fourth generation unit 250 and A function performed by the data processing unit 260 may be processed.
  • the processor 280 may control the overall operation of the user information generating apparatus 200 .
  • the 'processor' may refer to a data processing device embedded in hardware having a physically structured circuit to perform a function expressed by, for example, a code or an instruction included in a program.
  • a microprocessor a central processing unit (CPU), a processor core, a multiprocessor, an application-specific integrated (ASIC) circuit
  • ASIC application-specific integrated
  • FPGA field programmable gate array
  • the memory 290 may be operatively connected to the processor 280 and store at least one code in association with an operation performed by the processor 280 .
  • the memory 290 may perform a function of temporarily or permanently storing data processed by the processor 280 , and may store data stored in the database 270 of FIG. 4 as an example.
  • the memory 290 may include magnetic storage media or flash storage media, but the scope of the present invention is not limited thereto.
  • Such memory 290 may include internal memory and/or external memory, volatile memory such as DRAM, SRAM, or SDRAM, one time programmable ROM (OTPROM), PROM, EPROM, EEPROM, mask ROM, flash ROM, NAND flash memory, or non-volatile memory such as NOR flash memory, SSD, compact flash (CF) card, SD card, Micro-SD card, Mini-SD card, Xd card, or flash drive such as a memory stick , or a storage device such as an HDD.
  • volatile memory such as DRAM, SRAM, or SDRAM
  • OTPROM one time programmable ROM
  • PROM PROM
  • EPROM EPROM
  • EEPROM electrically erasable programmable ROM
  • mask ROM programmable ROM
  • flash ROM NAND flash memory
  • non-volatile memory such as NOR flash memory, SSD, compact flash (CF) card, SD card, Micro-SD card, Mini-SD card, Xd card, or flash drive such as a memory stick , or
  • FIG. 11 is a flowchart illustrating a method of generating user information according to an exemplary embodiment. In the following description, descriptions of parts overlapping with those of FIGS. 1 to 10 will be omitted.
  • the user information generating device 200 generates a smart device using a signal sent by at least one smart device within a predetermined range from the at least one smart device counting device 100 .
  • Count information can be collected.
  • the user information generating device 200 may collect the smart device counting information calculated using the BLE advertisement packet sent by at least one smart device based on BLE communication from the smart device counting device 100 . .
  • the user information generating device 200 includes a MAC address included in the BLE advertisement packet from the BLE advertisement packet list that collects the BLE advertisement packets sent by at least one smart device for a preset time. The sum number of BLE advertisement packets included in the first filtering result by removing the overlapping BLE advertisement packets based on (MAC address) may be collected as smart device count information.
  • the user information generating apparatus 200 may collect an advertisement packet list further including a received signal strength indicator (RSSI) observed when the advertisement packet is received and a time stamp at which the advertisement packet is received.
  • RSSI received signal strength indicator
  • the user information generating device 200 removes the received signal strength indicator (RSSI) from the first filtering result of the BLE advertisement packet having a predetermined strength less than the second filtering result, the sum of the BLE advertisement packets included in the smart device coefficient information can be collected with
  • the user information generating device 200 decodes the data included in the BLE advertisement packet from the first filtering result to identify the fixed smart device, and includes it in the third filtering result of removing the fixed smart device The total number of BLE advertisement packets can be collected as smart device count information.
  • the user information generating apparatus 200 may generate user coefficient information as a result of calculating the number of users within a range by applying the average number of smart devices per person to the smart device coefficient information.
  • the user information generating apparatus 200 may generate user coefficient information through Equation 1 described above.
  • the user information generating device 200 extracts demographic information of the corresponding location according to the location information of the smart device counting device 100 in which the smart device counting information is generated, and based on the population information It is possible to determine the average number of smart devices per person in the corresponding location.
  • the population information may include information on the age and gender of users who visit the location, and the user count information is based on the smart device count information and the average number of smart devices per person according to the age and gender of the user. can be determined by
  • the method of estimating the number of users according to the number of smart devices may use a method using the relative position movement of smart devices in addition to the method using the average number of smart devices per person mentioned above.
  • the smart device counting device or the user information generating device monitors the location of the smart device or the distance between the smart devices for a certain period of time, and the smart devices in which the distance between the smart devices remain the same for a certain period of time or more are sent to one user. It is possible to estimate the number of users according to the smart device by judging the smart devices to which they belong.
  • the number of users generated using the relative position movement of smart devices can be compared with the estimated number of users according to the method using the average number of smart devices per person to calculate the accuracy of the estimation, and the The mean can also be used as a final estimate.
  • the difference between the number of users estimated according to the two methods is greater than or equal to a certain value, it may be indicated that the estimated user information is unreliable.
  • the user information generating apparatus 200 may generate location estimation information of the smart device based on the smart device coefficient information. As an embodiment, the user information generating apparatus 200 may estimate the location of the smart device using a trilateration method.
  • the user information generating device 200 uses the received signal strength indicator (RSSI) included in the counting information of the smart device from the smart device to the first smart device counting device 100_1 to the third smart device counting device 100_3, respectively. distance can be calculated.
  • the second generation unit 230 is a first smart device counting device 100_1 from the smart device calculated using the path loss representing the difference between the transmission strength (predetermined) and the reception strength (received signal strength indicator (RSSI)) ) to the third smart device counting device 100_3 can calculate each distance.
  • the user information generating device 200 is the first smart device counting device 100_1 to the third smart device counting device 100_3 already known, and the first smart device counting device 100_1 to the third smart device counting device 100_3 from the smart device. By substituting each distance to the device counting device 100_3 into the equation of the circle, it is possible to generate location estimation information of the smart device. In another embodiment, the user information generating device 200 and the smart device counting device 100 may estimate the location of the smart device using the TDOA method. The user information generating device 200 uses the difference of the timestamp included in the counting information of the smart device and the speed of propagation from the smart device to the third smart device counting device 100_3 from the smart device and the second from the smart device.
  • a second distance difference representing a difference in distances may be calculated.
  • the user information generating device 200 is a smart device by substituting the already known positions of the first smart device counting device 100_1 to the third smart device counting device 100_3, the first distance difference, and the second distance difference into the hyperbolic equation. It is possible to generate location estimation information of the device.
  • the user information generating apparatus 200 may generate movement trend detection information of users by combining the location estimation information of the smart device, the user coefficient information, and the map information.
  • the user information generating apparatus 200 may generate location estimation information (flow detection information including movement line detection information and distribution of users by time) of the smart device.
  • the embodiment according to the present invention described above may be implemented in the form of a computer program that can be executed through various components on a computer, and such a computer program may be recorded in a computer-readable medium.
  • the medium includes a hard disk, a magnetic medium such as a floppy disk and a magnetic tape, an optical recording medium such as a CD-ROM and DVD, a magneto-optical medium such as a floppy disk, and a ROM. , RAM, flash memory, and the like, hardware devices specially configured to store and execute program instructions.
  • the computer program may be specially designed and configured for the present invention, or may be known and used by those skilled in the computer software field.
  • Examples of the computer program may include not only machine code generated by a compiler, but also high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like.

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Abstract

본 발명은 사용자가 구비한 BLE(bluetooth low energy) 통신 기반의 전자기기를 이용하여 특정 범위에서의 사용자 계수 정보 및 사용자들의 이동 동향 탐지 정보를 생성하는 사용자 정보 생성 방법 및 장치에 관한 것이다.

Description

사용자 정보 생성 방법 및 장치
본 발명은 사용자가 구비한 BLE(bluetooth low energy) 통신 기반의 전자기기를 이용하여 특정 범위에서의 사용자 계수 정보 및 사용자들의 이동 동향 탐지 정보를 생성하는 사용자 정보 생성 방법 및 장치에 관한 것이다.
본 발명은 적어도 일부가 과학기술정보통신부에 의해 지원된 "개인기초연구" 의 "크라우드소싱 기반의 실내공간정보 지능형 플렛폼 연구" 과제로부터 지원받은 연구결과이다(과제번호: 2019R1A2C1004847).
위치 기반 서비스(LBS: location based service)는 휴대폰이나 PDA와 같은 스마트기기 이동통신망과 IT 기술을 종합적으로 활용한 위치 정보 기반의 시스템 및 서비스로서, 최근에 가장 주목을 받고 있는 기술이며, 사용자의 위치 정보를 기반으로 상품 정보뿐만 아니라 교통정보, 위치추적정보 등 생활 전반에 걸쳐 적용되고 있다. 위치 기반 서비스에는 교통 관련 정보로 운전 편의 정보, 대중 교통 정보, 경로 탐색 및 설정 등이 있으며, 위치추적 정보로는 위치 추적, 개인 위치 정보, 분실된 단말기 추적 등이 있다.
위치기반 서비스의 요구사항은 단일 또는 다수 대상의 정밀한 위치뿐만 아니라 일정 범위 또는 범위에 대하여 접근, 이탈, 머무름 등과 같이 근사화 되어 있는 정보를 요구하는 경우가 많을 수 있다. 이러한 요구사항을 충족하기 위해 스마트기기에 탑재된 GPS를 이용하거나 연결된 유무선 네트워크 또는 이동통신 네트워크를 기반으로 위치를 근사화할 수 있다.
GPS를 이용하여 사용자의 흐름 및 동선을 추적하는 시스템은 사용자의 동의를 통해 GPS 장치에 접근, 데이터를 획득하고 그것을 인터넷과 같은 네트워크를 통해 수집하므로 개인정보 활용 동의와 같은 법적 책임이 따르고 실내 공간에서 GPS 신호 약화로 제한 사항이 존재할 수 있다. WiFi나 Ethernet과 같은 유무선 네트워크는 접속된 IP에 대해 범위를 특정하므로 위치 정보 정확도가 비교적 낮으며, WiFi의 경우 연결된 커버리지로 특정할 수 있으나 이 역시 GPS와 같이 사용자의 동의를 요구할 수 있다. 3G 또는 4G와 같은 이동통신 네트워크를 기반으로 하는 시스템은 이동통신의 안전한 보안 성능과 함께 접속된 셀을 기반으로 비교적 정확한 위치 정보를 제공하나, GPS에 비해 정확하지 못하며 통신 사업자만이 서비스할 수 있는 제한 사항이 존재할 수 있다.
전술한 배경기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.
본 발명의 일 과제는, 사용자 계수 및 사용자들의 이동 동향 탐지 시에 사용자의 개인정보 활용 동의와 같은 제한 사항이 존재하는 종래 기술의 문제점을 해결하는 것이다.
본 발명의 일 과제는 GPS 신호가 닿지 않는 실내 또는 터널과 같은 서비스 공간에 대한 사용자 계수 및 사용자들의 이동 동향 탐지 제한을 개선하는데 있다.
본 발명의 일 과제는 사용자 계수 및 사용자들의 이동 동향 탐지 시에 저비용으로 구축할 수 있고 적용이 간편하도록 하는데 있다.
본 발명의 일 과제는 수 m 내 비교적 좁은 범위를 대상으로 사용자 계수 및 사용자들의 이동 동향 탐지가 가능하도록 하는데 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제에 한정되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 과제 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있고, 본 발명의 실시 예에 의해보다 분명하게 이해될 것이다. 또한, 본 발명이 해결하고자 하는 과제 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 알 수 있을 것이다.
본 일 실시 예에 따른 사용자 정보 생성 방법은, 적어도 하나의 스마트기기 계수장치로부터 미리 정해진 범위 내에서 적어도 하나의 스마트기기가 발송한 신호를 이용하여 생성한 스마트기기 계수 정보를 수집하는 단계와, 스마트기기 계수 정보에 1인당 스마트기기 평균 보유 개수를 적용하여 범위 내에서의 사용자 수를 산출한 결과로서의 사용자 계수 정보를 생성하는 단계와, 스마트기기 계수 정보를 기반으로 스마트기기의 위치 추정 정보를 생성하는 단계와, 스마트기기의 위치 추정 정보와, 사용자 계수 정보와, 지도 정보를 결합하여 사용자들의 이동 동향 탐지 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
본 일 실시 예에 따른 사용자 정보 생성 장치는, 프로세서 및 프로세서와 동작 가능하게 연결되고 프로세서에서 수행되는 적어도 하나의 코드를 저장하는 메모리를 포함하고, 메모리는 프로세서를 통해 실행될 때, 프로세서가 적어도 하나의 스마트기기 계수장치로부터 미리 정해진 범위 내에서 적어도 하나의 스마트기기가 발송한 신호를 이용하여 생성한 스마트기기 계수 정보를 수집하고, 스마트기기 계수 정보에 1인당 스마트기기 평균 보유 개수를 적용하여 범위 내에서의 사용자 수를 산출한 결과로서의 사용자 계수 정보를 생성하고, 스마트기기 계수 정보를 기반으로 스마트기기의 위치 추정 정보를 생성하고, 스마트기기의 위치 추정 정보와, 사용자 계수 정보와, 지도 정보를 결합하여 사용자들의 이동 동향 탐지 정보를 생성하도록 야기하는 코드를 저장할 수 있다.
이 외에도, 본 발명을 구현하기 위한 다른 방법, 다른 시스템 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체가 더 제공될 수 있다.
전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 특허청구범위 및 발명의 상세한 설명으로부터 명확해질 것이다.
본 발명에 의하면, 종래의 위치기반 서비스에 적용되는 GPS 위치나 신용카드 결제 정보와 같은 민감한 개인정보를 기반으로 동작하지 않아 관련 서비스 제공에 대하여 기존 방법보다 유연할 수 있다.
또한, 저비용, 저전력의 BLE 기반 스마트기기 계수장치는 GPS 신호가 닿지 않는 실내나 터널 등에서 활용 가능하며 비교적 좁은 범위를 특정하여 사용할 수 있고, 다수 기기를 통해 전반적인 사용자 흐름을 파악할 수 있다.
본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 실시 예에 따른 스마트기기 사용자, 스마트기기 계수장치, 사용자 정보 생성 장치 및 이들을 서로 연결하는 네트워크를 포함하는 사용자 정보 생성 환경의 예시도이다.
도 2는 도 1 중 스마트기기 계수장치의 구성을 개략적으로 설명하기 위하여 도시한 블록도이다.
도 3은 도 1 중 스마트기기 계수장치의 계수 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 도 1 중 일 실시 예에 따른 사용자 정보 생성 장치의 구성을 개략적으로 설명하기 위하여 도시한 블록도이다.
도 5 내지 도 7은 본 실시 예에 따른 사용자 정보 생성 장치에 의한 사용자 계수 정보 생성을 설명하기 위하여 도시한 예시도이다.
도 8 및 도 9는 본 실시 예에 따른 사용자 정보 생성 장치에 의한 사용자 위치 추정 정보 생성을 설명하기 위하여 도시한 예시도이다.
도 10은 도 1 중 다른 실시 예에 따른 사용자 정보 생성 장치의 구성을 개략적으로 설명하기 위하여 도시한 블록도이다.
도 11은 본 실시 예에 따른 사용자 정보 생성 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 설명되는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 아래에서 제시되는 실시 예들로 한정되는 것이 아니라, 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있고, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 아래에 제시되는 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
또한, 본 명세서에서, "부"는 프로세서 또는 회로와 같은 하드웨어 구성(hardware component), 및/또는 프로세서와 같은 하드웨어 구성에 의해 실행되는 소프트웨어 구성(software component)일 수 있다.
이하, 본 발명에 따른 실시 예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 본 실시 예에 따른 스마트기기 사용자, 스마트기기 계수장치, 사용자 정보 생성 장치 및 이들을 서로 연결하는 네트워크를 포함하는 정보 생성 환경의 예시도이다. 도 1을 참조하면 정보 생성 환경(1)은 스마트기기 사용자들, 스마트기기 계수장치(100), 사용자 정보 생성 장치(200) 및 네트워크(300)를 포함할 수 있다. 본 실시 예에 따른 사용자 정보 생성 환경에서는 복수의 스마트기기 계수장치(예를 들어, 100_1, 100_2, 100_3)가 있고, 각각의 스마트기기 계수장치마다 커버하기로 되어있는 미리 정해진 범위가 있을 수 있다. 여기서, 미리 정해진 범위는 스마트기기 계수장치로부터 측정되는 범위(예를 들어, 반경 10m 이내)일 수 있다. 미리 정해진 범위는 본 발명의 실시형태마다 설계자에 의해 미리 정해져 있을 수도 이고, 스마트기기 계수 정보를 생성하기 전에 스마트기기 계수장치가 설치된 주변 환경에 따라 가변적으로 결정될 수도 있다. 예를 들어, 주변 환경은 계절, 시간, 감지되는 스마트기기의 개수, 인접하여 설치된 스마트기기 계수장치와의 거리, 인접한 스마트기기 계수장치의 정상동작 여부와 같은 외부 조건을 포함할 수 있다.
스마트기기 계수장치(100)는 미리 정해진 범위 내에 위치한 적어도 하나의 스마트기기가 발송한 신호를 이용하여 스마트기기 계수 정보를 생성하고, 스마트 기기 계수 결과를 사용자 정보 생성 장치(200)로 전송할 수 있다.
본 실시 예에서 스마트기기는 미리 정해진 범위 내에 위치한 사용자가 구비하고, 컴퓨팅 장치(미도시)의 기능을 수행할 수 있는 통신 단말기를 포함할 수 있으며, 사용자가 조작하는 스마트폰, 노트북, 태블릿 PC, 전자책 단말기, 디지털방송용 단말기, 네비게이션, 키오스크, MP3 플레이어, 디지털 카메라 등과 같은 모바일 컴퓨팅 장치를 포함할 수 있다. 또한, 스마트기기는 통신 기능 및 데이터 프로세싱 기능을 구비한 시계, 안경, 헤어 밴드 및 반지, 이어폰 등의 웨어러블 단말기 일 수 있다. 이러한 스마트기기는 상술한 내용에 제한되지 아니하며, 웹 브라우징이 가능한 단말기는 제한 없이 차용될 수 있다.
본 실시 예에서, 스마트기기는 BLE(bluetooth low energy. 블루투스 저전력) 통신 기능을 구비한 전자장치일 수 있다. BLE는 저속 근거리 통신 기술 중의 하나로 저전력 프로토콜 설계로 인해 스마트기기에 널리 보급되어 있으며, 저전력 달성을 위해 비연결/비암호화 전송 기능을 포함할 수 있다.
스마트기기 계수장치(100)는 BLE 통신 기반 스마트기기로부터 수신한 BLE 광고 패킷(advertising packet)을 이용하여 스마트기기 계수 정보를 생성할 수 있다. BLE 통신 기반의 스마트기기는 스마트기기 계수장치(100) 범위에 접근하거나, 머물거나, 이탈할 수 있다. BLE 통신 기반의 스마트기기는 비연결/비암호화 BLE 광고 패킷을 수시로 송신하므로, 스마트기기 계수장치(100)는 이러한 BLE 광고 패킷을 수신하여 신호 수신 범위 내에서 스마트기기를 인식하고 계수할 수 있다.
스마트기기 계수장치(100)가 BLE 통신 기반 스마트기기로부터 수신하는 BLE 광고 패킷은 헤더 데이터(스마트기기 정보)에 31 바이트 데이터 페이로드(사용자 지정 데이터)를 결합한 신호를 포함할 수 있다. 헤더 데이터는 6 바이트 맥 어드레스(MAC(media access control) address, 블루투스 어드레스)를 포함할 수 있다. 6 바이트 맥 어드레스는 BLE 통신 기반의 스마트기기를 구분하는 고유한 주소값을 나타낼 수 있다.
사용자 정보 생성 장치(200)는 단일 또는 3개 이상의 스마트기기 계수장치(100)로부터 스마트기기 계수 정보를 수집하여 사용자 수를 산출하고, 동선을 추적하며 흐름을 파악할 수 있다.
사용자 정보 생성 장치(200)는 스마트기기 계수장치(100)로부터 수집한 스마트기기 계수 정보에 1인당 스마트기기 평균 보유 개수를 적용하여 범위 내에서의 사용자 수를 산출한 결과로서의 사용자 계수 정보를 생성할 수 있다.
사용자 정보 생성 장치(200)는 스마트기기 계수 정보를 기반으로 스마트기기의 위치 추정 정보를 생성하고, 스마트기기의 위치 추정 정보와, 사용자 계수 정보와, 지도 정보를 결합하여 사용자들의 이동 동향 탐지 정보를 생성할 수 있다. 본 실시 예에서, 사용자들의 이동 동향 탐지 정보는, 사용자들의 동선 탐지 정보와, 시간대별 사용자들의 분포를 포함하는 흐름 탐지 정보를 포함할 수 있다.
네트워크(300)는 스마트기기 계수장치(100)와, 사용자 정보 생성 장치(200)를 연결하는 역할을 수행할 수 있다. 이러한 네트워크(300)는 예컨대 LANs(local area networks), WANs(wide area networks), MANs(metropolitan area networks), ISDNs(integrated service digital networks) 등의 유선 네트워크나, 무선 LANs, CDMA, 블루투스, 위성 통신 등의 무선 네트워크를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다. 또한 네트워크(300)는 근거리 통신 및/또는 원거리 통신을 이용하여 정보를 송수신할 수 있다. 여기서, 근거리 통신은 블루투스(bluetooth), RFID(radio frequency identification), 적외선 통신(IrDA, infrared data association), UWB(ultra-wideband), ZigBee, Wi-Fi (wireless fidelity) 기술을 포함할 수 있고, 원거리 통신은 CDMA(code division multiple access), FDMA(frequency division multiple access), TDMA(time division multiple access), OFDMA(orthogonal frequency division multiple access), SC-FDMA(single carrier frequency division multiple access) 기술을 포함할 수 있다.
네트워크(300)는 허브, 브리지, 라우터, 스위치와 같은 네트워크 요소들의 연결을 포함할 수 있다. 네트워크(300)는 인터넷과 같은 공용 네트워크 및 안전한 기업 사설 네트워크와 같은 사설 네트워크를 비롯한 하나 이상의 연결된 네트워크들, 예컨대 다중 네트워크 환경을 포함할 수 있다. 네트워크(300)에의 액세스는 하나 이상의 유선 또는 무선 액세스 네트워크들을 통해 제공될 수 있다.
더 나아가 네트워크(300)는 CAN(controller area network) 통신, V2I(vehicle to infrastructure, 차량 대 도로 인프라) 통신, V2X(vehicle to everything) 통신, 웨이브(wireless access in vehicular environment) 통신 기술과, 사물 등 분산된 구성 요소들 간에 정보를 주고 받아 처리하는 IoT(Internet of Things, 사물인터넷) 망 및/또는 5G 통신을 지원할 수 있다.
도 2는 도 1 중 스마트기기 계수장치의 구성을 개략적으로 설명하기 위하여 도시한 블록도이다. 이하의 설명에서 도 1에 대한 설명과 중복되는 부분은 그 설명을 생략하기로 한다. 도 2를 참조하면, 스마트기기 계수장치(100)는 통신 장치와 이를 제어하는 통신 및 제어 장치(110), 통신 및 제어 장치(110)로부터 획득한 데이터를 처리하고 저장하는 데이터 처리 및 저장 장치(120) 및 각 부에 전원을 공급하는 배터리 및 전원 장치(130)를 포함할 수 있다.
도 2로부터 통신 및 제어 장치(110)는 GPS 칩셋(111) 및 GPS 제어부(112)와, BLE 칩셋(113) 및 BLE 제어부(114)와, WiFi 칩셋(115) 및 WiFi 제어부(116)를 포함할 수 있다.
GPS 칩셋(111) 및 GPS 제어부(112)는 GPS를 통해 스마트기기와 스마트기기 계수장치(100) 사이의 시간 동기화를 처리할 수 있다. 본 실시 예에서 GPS 칩셋(111) 및 GPS 제어부(112)는 3G-5G와 같은 이동통신 칩셋 및 이동통신 제어부로 대체될 수도 있다. 여기서 이동통신망은 시간동기화 및 인터넷 통신 모두가 가능하다.
BLE 칩셋(113) 및 BLE 제어부(114)는 스마트기기로부터 BLE 광고 패킷을 수신하여 스마트기기를 감지할 수 있다.
WiFi 칩셋(115) 및 WiFi 제어부(116)는 사용자 정보 생성 장치(200)와 데이터 통신을 수행할 수 있다. 본 실시 예에서, WiFi 칩셋(115) 및 WiFi 제어부(116)는 사용자 정보 생성 장치(200)와 통신을 위한 통신 인터페이스로 이더넷 칩셋과 이더넷 제어부와 같은 유선으로도 구성될 수 있다.
도 2로부터 데이터 처리 및 저장 장치(120)는 시간 동기화부 또는 시간 동기화기(121), 스마트기기 계수부 또는 스마트 기기 계수기(122), 데이터 처리부 또는 데이터 처리기(123) 및 메모리(124)를 포함할 수 있다.
시간 동기화부(121)는 GPS 또는 이동통신망을 통해 스마트기기의 시간을 사용자 정보 생성 장치(200)와 동기화시킬 수 있다. 스마트기기 계수부(122)는 BLE 통신을 통해 검출된 스마트기기의 수를 계수하여 스마트기기 계수 정보를 생성할 수 있다. 데이터 처리부(123)는 스마트기기 계수정보와 동기화된 시간정보를 결합한 데이터를 생성할 수 있다. 메모리(124)는 데이터 처리부(123)가 생성한 정보를 저장하고, WiFi 칩셋(115) 및 WiFi 제어부(116)를 통해 사용자 정보 생성 장치(200)로 전송할 수 있다.
도 3은 도 1 중 스마트기기 계수장치의 계수 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 이하의 설명에서 도 1 및 도 2에 대한 설명과 중복되는 부분은 그 설명을 생략하기로 한다. 본 실시 예에 따른 계수 방법은 스마트기기 계수부(122)에서 수행될 수 있으며, 설명의 편의상 스마트기기 계수장치(100)에서 수행하다고 가정하고 설명하기로 한다.
도 3을 참조하면, S310단계 및 S320단계에서, 스마트기기 계수장치(100)는 유휴(sleep) 상태를 유지하고 있다가 유휴 상태에서 깨어날 경우 인터럽트를 발생할 수 있다.
S330단계에서, 스마트기기 계수장치(100)는 인터럽트가 발생되면, 기설정된 시간(t), 동안 스마트기기가 발송하는 BLE 광고 패킷을 수신할 수 있다. 여기서 스마트기기 계수장치(100)는 스마트기기로부터 BLE 광고 패킷 수신 시에 관측된 수신신호세기지표(RSSI: received signal strength indicator)와 시간소인(time stamp)를 함께 수신할 수 있다. 수신신호세기지표(RSSI)는 BLE 제어부(114)로부터 수신할 수 있고, 시간소인은 시간 동기화부(121)로부터 수신할 수 있다.
S340단계에서, 스마트기기 계수장치(100)는 수신한 BLE 광고 패킷을 필터링할 수 있다. 다른 실시 예로, BLE 광고 패킷의 필터링은 사용자 정보 생성 장치(200)에서 수행될 수도 있다.
일 실시 예로, 스마트기기 계수장치(100)는 기설정된 시간 동안 적어도 하나의 스마트기기가 발송한 BLE 광고 패킷들을 취합한 BLE 광고 패킷 리스트로부터 BLE 광고 패킷에 포함된 맥 어드레스(MAC address)를 기반으로 중복되는 BLE 광고 패킷을 제거하는 제1 필터링을 수행할 수 있다. 다른 실시 예로, 스마트기기 계수장치(100)는 제1 필터링 결과로부터 수신신호세기지표(RSSI)가 기설정된 세기(예를 들어, -80dBm) 미만인 BLE 광고 패킷을 제거하는 제2 필터링을 수행할 수 있다. 또 다른 실시 예로, 스마트기기 계수장치(100)는 제1 필터링 결과로부터, BLE 광고 패킷에 포함된 데이터를 디코딩하여 널리 알려진 위치가 고정된 스마트기기(예를 들어, iBeacon, Eddystone 등)를 식별하고, 위치가 고정된 스마트기기를 제거하는 제3 필터링을 수행할 수 있다.
본 실시 예에서, 제1, 제2, 제3 등의 용어는 한정적인 의미가 아니라 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하는 목적으로 사용될 수 있다.
S350단계에서, 스마트기기 계수장치(100)는 BLE 광고 패킷의 필터링 결과로부터 스마트기기 계수 정보를 생성하여 사용자 정보 생성 장치(200)로 전송할 수 있다.
스마트기기 계수장치(100)는 기설정된 시간 동안 적어도 하나의 스마트기기가 발송한 BLE 광고 패킷들을 취합한 BLE 광고 패킷 리스트로부터 BLE 광고 패킷에 포함된 맥 어드레스(MAC address)를 기반으로 중복되는 BLE 광고 패킷을 제거하는 제1 필터링 결과에 포함된 BLE 광고 패킷의 합산 수를 스마트기기 계수 정보로 생성할 수 있다. 또한, 스마트기기 계수장치(100)는 제1 필터링 결과로부터 수신신호세기지표(RSSI)가 기설정된 세기(예를 들어, -80dBm) 미만인 BLE 광고 패킷을 제거하는 제2 필터링을 결과에 포함된 BLE 광고 패킷의 합산 수를 스마트기기 계수 정보로 생성할 수 있다. 또한, 스마트기기 계수장치(100)는 제1 필터링 결과로부터, BLE 광고 패킷에 포함된 데이터를 디코딩하여 널리 알려진 위치가 고정된 스마트기기(예를 들어, iBeacon, Eddystone 등)를 식별하고, 위치가 고정된 스마트기기를 제거하는 제3 필터링 결과에 포함된 BLE 광고 패킷의 합산 수를 스마트기기 계수 정보로 생성할 수 있다. 본 실시 예에서 제1 필터링 결과 내지 제3 필터링 결과 중 적어도 하나 이상의 필터링 결과에 포함된 BLE 광고 패킷의 합산 수를 스마트기기 계수 정보로 생성할 수 있다.
본 실시 예에서, 스마트기기 계수장치(100)가 생성하여 사용자 정보 생성 장치(200)로 전송하는 스마트기기 계수정보는 스마트기기 계수 정보를 생성한 스마트기기의 위치 정보를 더 포함할 수 있다.
본 실시 예에서, 스마트기기 계수장치(100)는 스마트기기 계수 정보와, 수신신호세기지표(RSSI)와 시간소인(timestamp)을 함께 사용자 정보 생성 장치(200)로 전송할 수 있다. 본 실시 예에서 스마트기기 계수장치(100)는 수신신호세기지표(RSSI)와 시간소인(timestamp)이 포함된 스마트기기 계수정보를 사용자 정보 생성 장치(200)로 전송할 수 있다.
도 4는 도 1 중 일 실시 예에 따른 사용자 정보 생성 장치의 구성을 개략적으로 설명하기 위하여 도시한 블록도이다. 이하의 설명에서 도 1 내지 도 3에 대한 설명과 중복되는 부분은 그 설명을 생략하기로 한다. 도 4를 참조하면, 사용자 정보 생성 장치(200)는 수집부(210), 제1 생성부(220), 제2 생성부(230), 제3 생성부(240), 제4 생성부(250), 데이터 처리부(260) 및 데이터베이스(270)를 포함할 수 있다.
수집부(210)는 3개 이상의 스마트기기 계수장치(100_1, 100_2, 100_3)로부터 스마트기기 계수 정보를 수집할 수 있다. 일 실시 예로, 수집부(210)는 3개 이상의 스마트기기 계수장치(100_1, 100_2, 100_3)로부터 스마트기기 계수 정보를 수집 시에, 기설정된 시간 동안 적어도 하나의 스마트기기가 발송한 BLE 광고 패킷들을 취합한 BLE 광고 패킷 리스트로부터 BLE 광고 패킷에 포함된 맥 어드레스를 기반으로 중복되는 BLE 광고 패킷을 제거한 제1 필터링 결과에 포함된 BLE 광고 패킷의 합산 수를 스마트기기 계수 정보로 수집할 수 있다.
다른 실시 예로, 수집부(210)는 3개 이상의 스마트기기 계수장치(100_1, 100_2, 100_3)로부터 스마트기기 계수 정보를 수집 시에, 제1 필터링 결과로부터 수신신호세기지표(RSSI)가 기설정된 세기 미만인 BLE 광고 패킷을 제거한 제2 필터링 결과에 포함된 BLE 광고 패킷의 합산 수를 스마트기기 계수 정보로 수집할 수 있다.
또 다른 실시 예로, 수집부(210)는 3개 이상의 스마트기기 계수장치(100_1, 100_2, 100_3)로부터 스마트기기 계수 정보를 수집 시에, 제1 필터링 결과로부터, BLE 광고 패킷에 포함된 데이터를 디코딩하여 위치가 고정된 스마트기기를 식별하고, 위치가 고정된 스마트기기를 제거한 제3 필터링 결과에 포함된 BLE 광고 패킷의 합산 수를 스마트기기 계수 정보로 수집할 수 있다.
또 다른 실시 예로, 수집부(210)는 3개 이상의 스마트기기 계수장치(100_1, 100_2, 100_3)로부터 스마트기기 계수 정보를 수집 시에, 상술한 바와 같은 제1 필터링 내지 제3 필터링을 거치지 않은 BLE 광고 패킷들을 취합한 BLE 광고 패킷 리스트를 수집할 수도 있다.
또 다른 실시 예로, 수집부(210)는 스마트기기 계수장치(100)로부터 스마트기기 계수 정보를 생성한 스마트기기의 위치 정보를 포함하는 스마트기기 계수정보를 수집할 수 있다.
제1 생성부(220)는 스마트기기 계수 정보에 1인당 스마트기기 평균 보유 개수를 적용하여 범위 내에서의 사용자 수를 산출한 결과로서의 사용자 계수 정보를 생성할 수 있다. 제1 생성부(220)는 미리 조사된 확률 및 통계를 통해 범위 내 사용자 수를 하기 수학식 1을 이용하여 산출하고, 사용자 계수 정보를 생성할 수 있다.
[수학식 1]
Nuser = A × Nsmart
수학식 1에서 Nuser는 범위 내의 사용자 수를 나타내고, A는 1인당 스마트기기 평균 보유 개수를 나타내고, Nsmart는 범위 내의 스마트기기 수를 나타낼 수 있다.
선택적 실시 예로, 제1 생성부(220)는 스마트기기 계수 정보가 생성된 스마트기기 계수 장치(100)의 위치 정보에 따라, 해당 위치의 인구 정보(demographic information)를 추출하고, 인구 정보에 기초하여 해당 위치의 1인당 스마트기기 평균 보유 개수를 결정할 수 있다. 여기서, 인구 정보는 해당 위치를 방문하는 사용자의 나이 및 성별에 대한 정보를 포함할 수 있고, 사용자 계수 정보는, 스마트기기 계수 정보 및 사용자의 나이 및 성별에 따른 1인당 스마트기기 평균 보유 개수에 기초하여 결정될 수 있다.
본 실시 예에서, 여기서, 위치별 인구 정보는 미리 사용자 정보 생성 장치(200)에 미리 저장되어 있거나, 사용자 정보 생성 장치(200)가 위치별 인구 정보를 제공하는 장치(예를 들어, 공공 서버)에 접속하여 수신할 수 있다.
제2 생성부(230)는 스마트기기 계수 정보를 기반으로 스마트기기의 위치 추정 정보를 생성할 수 있다. 본 실시 예에서 스마트기기의 위치 추정 정보는 사용자의 위치 추정 정보와 동일할 수 있다.
일 실시 예로, 제2 생성부(230)는 삼변측량 방법을 이용하여 스마트기기의 위치를 추정할 수 있다. 제2 생성부(230)는 스마트기기의 계수정보에 포함된 수신신호세기지표(RSSI)를 이용하여 스마트기기로부터 제1 스마트기기 계수장치(100_1) 내지 제3 스마트기기 계수장치(100_3)까지 각각의 거리를 산출할 수 있다. 제2 생성부(230)는 송신세기(미리 결정되어 있음)와 수신세기(수신신호세기지표(RSSI))의 차이를 나타내는 경로손실을 이용하여 산출한 스마트기기로부터 제1 스마트기기 계수장치(100_1) 내지 제3 스마트기기 계수장치(100_3)까지 각각의 거리를 산출할 수 있다. 제2 생성부(230)는 이미 알고 있는 제1 스마트기기 계수장치(100_1) 내지 제3 스마트기기 계수장치(100_3)의 위치와, 스마트기기로부터 제1 스마트기기 계수장치(100_1) 내지 제3 스마트기기 계수장치(100_3)까지 각각의 거리를 원의 방정식에 대입하여 스마트기기의 위치 추정 정보를 생성할 수 있다. 삼변측량 방법에 대한 상세한 내용은 도 8에서 상세히 설명하기로 한다.
다른 실시 예로, 제2 생성부(230)는 TDOA 방법을 이용하여 스마트기기의 위치를 추정할 수 있다. 제2 생성부(230)는 스마트기기의 계수 정보에 포함된 시간소인(timestamp)의 차이와 전파의 속도를 이용하여 스마트기기로부터 제3 스마트기기 계수장치(100_3)까지의 거리 및 스마트기기로부터 제2 스마트기기 계수장치(100_2)까지의 거리의 차이를 나타내는 제1 거리차이와, 스마트기기로부터 제3 스마트기기 계수장치(100_3)까지의 거리 및 스마트기기로부터 제1 스마트기기 계수장치(100_1)까지의 거리의 차이를 나타내는 제2 거리차이를 산출할 수 있다. 제2 생성부(230)는 이미 알고 있는 제1 스마트기기 계수장치(100_1) 내지 제3 스마트기기 계수장치(100_3)의 위치와, 제1 거리차이 및 제2 거리차이를 쌍곡선 방정식에 대입하여 스마트기기의 위치 추정 정보를 생성할 수 있다. TDOA 방법에 대한 상세한 내용은 도 9에서 상세히 설명하기로 한다.
제3 생성부(240)는 제1 생성부(220)가 생성한 사용자 계수 정보와, 제2 생성부(230)가 생성한 스마트기기의 위치 추정 정보와 지도 정보를 결합하여 사용자들의 동선 탐지 정보를 생성할 수 있다.
제4 생성부(250)는 제3 생성부(240)는 제1 생성부(220)가 생성한 사용자 계수 정보와, 제2 생성부(230)가 생성한 스마트기기의 위치 추정 정보와 지도 정보를 결합하여 시간대별 사용자들의 분포를 포함하는 흐름 탐지 정보를 생성할 수 있다.
데이터 처리부(260)는 제1 생성부(220)가 생성한 사용자 계수 정보와, 제2 생성부(230)가 생성상 스마트기기의 위치 추정 정보와, 제3 생성부(240)가 생성한 사용자들의 동선 탐지 정보와, 제4 생성부(250)가 생성한 흐름 탐지 정보를 취합할 수 있다.
데이터베이스(270)는 수집부(210)가 수집한 데이터와, 데이터 처리부(260)가 취합한 데이터를 저장하고, 위치 기반 서비스에 제공할 수 있다.
도 5 내지 도 7은 본 실시 예에 따른 사용자 정보 생성 장치에 의한 사용자 계수 정보 생성을 설명하기 위하여 도시한 예시도이다. 이하의 설명에서 도 1 내지 도 3에 대한 설명과 중복되는 부분은 그 설명을 생략하기로 한다. 본 실시 예에서 사용자 계수 정보 생성은 사용자 정보 생성 장치(200) 내의 제1 생성부(220)에 의해 수행될 수 있다.
도 5는 스마트기기 계수장치(100)가 수신하여 처리하거나, 사용자 정보 생성 장치(200)가 스마트기기 계수장치(100)로부터 수집한 BLE 광고 패킷 수신 결과를 도시하고 있다. 도 5에서 No.는 수신한 BLE 광고 패킷의 수를 나타내고, MAC address는 수신한 BLE 광고 패킷의 주소를 나타내고, Type은 수신한 BLE 광고 패킷의 종류(connectable, scanable, directable)를 나타내고, RSSI는 수신신호세기지표를 나타낼 수 있다. 도 6은 도 5의 BLE 광고 패킷 수신 결과로부터 맥 어드레스(MAC address)를 기반으로 중복되는 광고 패킷을 제거한 제1 필터링 결과를 도시하고 있다.
한편, 스마트기기를 계수하도록 로컬하게 설치된 스마트기기 계수장치(100)에서는 수신된 BLE 광고 패킷에서 MAC address를 일정 규칙에 따라 변환하거나 암호화시키고, 변환되거나 암호화된 값('스마트기기 식별자'로 지칭될 수 있음)을 이용하여 이하에서 설명되는 중복 제거를 포함하는 필터링 처리를 수행할 수도 있다.
이에 따르면, 계수되는 스마트기기의 MAC address는 로컬하게 설치된 스마트기기 계수장치(100)에서만 임시적으로 수신된 후 저장되지 않고 즉각적으로 변환되거나 암호화되며, 사용자 정보 생성 장치(100)와 같은 원격 서버로는 전혀 전달되지 않는다.
아울러, 스마트기기 계수정보에는 변환되거나 암호화된 값도 포함되지 않고 중복제거 처리 등을 통해 도출된 스마트기기 개수만 포함될 수도 있다.
도 7은 도 6의 제1 필터링 결과로부터 수신신호세기지표(RSSI)가 기설정된 세기 미만인 광고 패킷을 제거한 필터링 결과를 도시하고 있다.
도 5 내지 도 7로부터 스마트기기의 개수가 6개로 산출되고, 1인당 스마트기기 보유 개수가 예를 들어, 0.7개라면, 범위 내 사용자의 수는 약 4명으로 산출될 수 있다.
도 8은 본 실시 예에 따른 사용자 정보 생성 장치에 의한 사용자 위치 추정 정보 생성을 설명하기 위하여 도시한 예시도이다. 이하의 설명에서 도 1 내지 도 7에 대한 설명과 중복되는 부분은 그 설명을 생략하기로 한다. 본 실시 예에서 사용자 위치 추정 정보 생성은 사용자 정보 생성 장치(200) 내의 제2 생성부(230)에 의해 수행될 수 있다.
도 8을 참조하면, 사용자 정보 생성 장치(200)는 제1 원(801)과, 제2 원(802)과, 제3 원(803)의 공통 교점을 스마트기기의 위치(xm,ym)로 추정하는 삼변측량 방법을 이용하여 스마트기기의 위치를 추정할 수 있다.
제1 원(801)은 제1 스마트기기 계수장치(100_1)의 위치(x1,y1)를 중심으로 하고, 스마트기기로부터 제1 스마트기기 계수장치(100_1)까지의 거리(d1)을 반지름으로 하는 원을 포함할 수 있다.
제2 원(802)은 제2 스마트기기 계수장치(100_2)의 위치(x2,y2)를 중심으로 하고, 스마트기기로부터 제2 스마트기기 계수장치(100_2)까지의 거리(d2)을 반지름으로 하는 원을 포함할 수 있다.
제3 원(803)은 제3 스마트기기 계수장치(100_3)의 위치(x3,y3)를 중심으로 하고, 스마트기기로부터 제3 스마트기기 계수장치(100_3)까지의 거리(d3)을 반지름으로 하는 원을 포함할 수 있다.
본 실시 예에서, 제1 스마트기기 계수장치(100_1) 내지 제3 스마트기기 계수장치(100_3)는 위치가 고정된 장치로서, 사용자 정보 생성 장치(200)는 제1 스마트기기 계수장치(100_1)의 위치(x1,y1), 제2 스마트기기 계수장치(100_2)의 위치(x2,y2), 제3 스마트기기 계수장치(100_3)의 위치(x3,y3)를 이미 알고 있다.
또한, 사용자 정보 생성 장치(200)는 하기 수학식 2를 이용하여 스마트기기로부터 제1 스마트기기 계수장치(100_1)까지의 거리(d1)와, 스마트기기로부터 제2 스마트기기 계수장치(100_2)까지의 거리(d2)와, 스마트기기로부터 제3 스마트기기 계수장치(100_3)까지의 거리(d3)를 산출할 수 있다.
[수학식 2]
Figure PCTKR2022002308-appb-I000001
수학식 2에서, 경로손실 L(loss)은 송신세기와 수신세기의 차이값으로, 송신세기는 제1 스마트기기 계수장치(100_1) 내지 제3 스마트기기 계수장치(100_3) 설계 시 미리 결정되므로, 수신세기에 해당하는 수신신호세기지표(RSSI)만 있으면, 거리(d)를 계산할 수 있다. 본 실시 예에서 수신신호세기지표(RSSI)는 제1 스마트기기 계수장치(100_1) 내지 제3 스마트기기 계수장치(100_3) 내부의 BLE 제어부(도 2의 114)에서 관측할 수 있고, 스마트기기 계수 정보에 포함될 수 있다. 또한, λ는 사용주파수의 파장으로 알고 있는 값일 수 있다.
이로부터 사용자 정보 생성 장치(200)은 하기 수학식 3의 원의 방정식을 이용하여 제1 원(801) 내지 제3 원(803)의 공통 교점으로서의 스마트기기의 위치추정 정보(xm,ym)를 생성할 수 있다.
[수학식 3]
Figure PCTKR2022002308-appb-I000002
Figure PCTKR2022002308-appb-I000003
Figure PCTKR2022002308-appb-I000004
도 9는 다른 실시 예에 따른 사용자 정보 생성 장치에 의한 사용자 위치 추정 정보 생성을 설명하기 위하여 도시한 예시도이다. 이하의 설명에서 도 1 내지 도 8에 대한 설명과 중복되는 부분은 그 설명을 생략하기로 한다. 본 실시 예에서 사용자 위치 추정 정보 생성은 사용자 정보 생성 장치(200) 내의 제2 생성부(230)에 의해 수행될 수 있다.
도 9를 참조하면, 사용자 정보 생성 장치(200)는 시간소인의 차이를 이용하여 스마트기기의 위치를 추정하는 TDOA(time of difference arrival) 방법을 이용하여 스마트기기의 위치를 추정할 수 있다.
본 실시 예에서, 제1 스마트기기 계수장치(100_1) 내지 제3 스마트기기 계수장치(100_3)는 위치가 고정된 장치로서, 사용자 정보 생성 장치(200)는 제1 스마트기기 계수장치(100_1)의 위치(x1,y1), 제2 스마트기기 계수장치(100_2)의 위치(x2,y2), 제3 스마트기기 계수장치(100_3)의 위치(x3,y3)를 이미 알고 있다.
또한, 제1 스마트기기 계수장치(100_1) 내지 제3 스마트기기 계수장치(100_3)는 스마트기기로부터 광고 패킷을 수신한 시간 정보로써의 시간소인(timestamp)을 저장하고 있으며, 스마트기기 계수 정보에 시간소인이 포함될 수 있다.
TDOA 방법의 경우, 도 8에 도시된 바와 같이, 스마트기기로부터 제1 스마트기기 계수장치(100_1)까지의 거리(d1)와, 스마트기기로부터 제2 스마트기기 계수장치(100_2)까지의 거리(d2)와, 스마트기기로부터 제3 스마트기기 계수장치(100_3)까지의 거리(d3)를 알 수는 없지만, 시간소인의 차이로 제1 거리차이(d32) 및 제2 거리차이(d31)을 알 수 있다.
여기서, 제1 거리차이(d32)는 스마트기기로부터 제3 스마트기기 계수장치(100_3)까지의 거리 및 스마트기기로부터 제2 스마트기기 계수장치(100_2)까지의 거리의 차이를 나타낼 수 있다. 또한 제2 거리차이(d31)는 스마트기기로부터 제3 스마트기기 계수장치(100_3)까지의 거리 및 스마트기기로부터 제1 스마트기기 계수장치(100_1)까지의 거리의 차이를 나타낼 수 있다.
거리는 광속도(본 실시 예에서 전파의 속도)와 시간의 곱이므로, 거리의 차이는 광속도와 시간차이의 곱일 수 있다. 여기서 시간차이가 시간소인의 차이일 수 있으며, 시간소인의 차이로 제1 거리차이(d32) 및 제2 거리차이(d31)를 산출할 수 있다.
이렇게 산출된 제1 거리차이(d32) 및 제2 거리차이(d31)와 이미 알고 있는 제1 스마트기기 계수장치(100_1)의 위치(x1,y1), 제2 스마트기기 계수장치(100_2)의 위치(x2,y2), 제3 스마트기기 계수장치(100_3)의 위치(x3,y3)를 하기 수학식 4에 대입하여 제1 쌍곡선(901) 및 제2 쌍곡선(902)의 공통 교점으로서의 스마트기기의 위치추정 정보(xm,ym)를 생성할 수 있다. 스마트기기 계수 장치들의 위치는 본 발명에 따른 실시형태가 설치될 때 설계자에 의해 또는 GPS와 같은 위치 감지 장치에 의해 사전에 알려진 정보일 수 있다.
[수학식 4]
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Figure PCTKR2022002308-appb-I000006
Figure PCTKR2022002308-appb-I000007
수학식 4는 쌍곡선 이론에 따라, 2차원 위치 F와 F'를 초점하는 하는 쌍곡선이 존재할 때, 쌍곡선 위의 미리 정해진 점 P에 대하여, 각 초점간 거리의 차이는 일정하다는 쌍곡선 방정식을 나타내고 있다.
본 실시 예에서는 이러한 쌍곡선 이론의 특징을 이용하여, 제1 스마트기기 계수장치(100_1)의 (x1,y1), 제2 스마트기기 계수장치(100_2)의 위치(x2,y2), 제3 스마트기기 계수장치(100_3)의 위치(x3,y3) 각각을 초점으로 하고, 제3 스마트기기 계수장치(100_3)와 제2 스마트기기 계수장치(100_2)의 제1 쌍곡선(901)과, 제3 스마트기기 계수장치(100_3)와 제1 스마트기기 계수장치(100_1)의 제2 쌍곡선(902) 상에서의 공통 교점으로서의 스마트기기의 위치추정 정보(xm,ym)를 생성할 수 있다.
도 10은 도 1 중 다른 실시 예에 따른 사용자 정보 생성 장치의 구성을 개략적으로 설명하기 위하여 도시한 블록도이다. 이하의 설명에서 도 1 내지 도 9에 대한 설명과 중복되는 부분은 그 설명을 생략하기로 한다. 도 10을 참조하면, 다른 실시 예에 다른 사용자 정보 생성 장치(200)는 프로세서(280)와 메모리(290)를 포함할 수 있다.
본 실시 예에서 프로세서(280)는 도 4의 수집부(210), 제1 생성부(220), 제2 생성부(230), 제3 생성부(240), 제4 생성부(250) 및 데이터 처리부(260)가 수행하는 기능을 처리할 수 있다.
이러한 프로세서(280)는 사용자 정보 생성 장치(200) 전체의 동작을 제어할 수 있다. 여기서, '프로세서(processor)'는, 예를 들어 프로그램 내에 포함된 코드 또는 명령어로 표현된 기능을 수행하기 위해 물리적으로 구조화된 회로를 갖는, 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치를 의미할 수 있다. 이와 같이 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치의 일 예로써, 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙처리장치(central processing unit: CPU), 프로세서 코어(processor core), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(application-specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate array) 등의 처리 장치를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.
메모리(290)는 프로세서(280)와 동작 가능하게 연결되고, 프로세서(280)에서 수행되는 동작과 연관하여 적어도 하나의 코드를 저장할 수 있다.
또한, 메모리(290)는 프로세서(280)가 처리하는 데이터를 일시적 또는 영구적으로 저장하는 기능을 수행할 수 있으며, 일 실시 예로 도 4의 데이터베이스(270)에 저장되는 데이터를 저장할 수 있다. 여기서, 메모리(290)는 자기 저장 매체(magnetic storage media) 또는 플래시 저장 매체(flash storage media)를 포함할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다. 이러한 메모리(290)는 내장 메모리 및/또는 외장 메모리를 포함할 수 있으며, DRAM, SRAM, 또는 SDRAM 등과 같은 휘발성 메모리, OTPROM(one time programmable ROM), PROM, EPROM, EEPROM, mask ROM, flash ROM, NAND 플래시 메모리, 또는 NOR 플래시 메모리 등과 같은 비휘발성 메모리, SSD, CF(compact flash) 카드, SD 카드, Micro-SD 카드, Mini-SD 카드, Xd 카드, 또는 메모리 스틱(memory stick) 등과 같은 플래시 드라이브, 또는 HDD와 같은 저장 장치를 포함할 수 있다.
도 11은 본 실시 예에 따른 사용자 정보 생성 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 이하의 설명에서 도 1 내지 도 10에 대한 설명과 중복되는 부분은 그 설명을 생략하기로 한다.
도 11을 참조하면, S1110단계에서, 사용자 정보 생성 장치(200)는 적어도 하나의 스마트기기 계수장치(100)로부터 미리 정해진 범위 내에서 적어도 하나의 스마트기기가 발송한 신호를 이용하여 생성한 스마트기기 계수 정보를 수집할 수 있다.
본 실시 예에서, 사용자 정보 생성 장치(200)는 스마트기기 계수장치(100)로부터 BLE 통신 기반의 적어도 하나의 스마트기기가 발송한 BLE 광고 패킷을 이용하여 산출한 스마트기기 계수 정보를 수집할 수 있다. 또한, 사용자 정보 생성 장치(200)는 스마트기기 계수 정보를 수집 시에, 기설정된 시간 동안 적어도 하나의 스마트기기가 발송한 BLE 광고 패킷들을 취합한 BLE 광고 패킷 리스트로부터 BLE 광고 패킷에 포함된 맥 어드레스(MAC address)를 기반으로 중복되는 BLE 광고 패킷을 제거한 제1 필터링 결과에 포함된 BLE 광고 패킷의 합산 수를 스마트기기 계수 정보로 수집할 수 있다.
또한, 사용자 정보 생성 장치(200)는 광고 패킷 수신 시에 관측된 수신신호세기지표(RSSI)와, 광고 패킷을 수신한 시간소인을 더 포함하는 광고 패킷 리스트를 수집할 수 있다. 또한, 사용자 정보 생성 장치(200)는 제1 필터링 결과로부터 수신신호세기지표(RSSI)가 기설정된 세기 미만인 BLE 광고 패킷을 제거한 제2 필터링 결과에 포함된 BLE 광고 패킷의 합산 수를 스마트기기 계수 정보로 수집할 수 있다. 또한, 사용자 정보 생성 장치(200)는 제1 필터링 결과로부터, BLE 광고 패킷에 포함된 데이터를 디코딩하여 위치가 고정된 스마트기기를 식별하고, 위치가 고정된 스마트기기를 제거한 제3 필터링 결과에 포함된 BLE 광고 패킷의 합산 수를 스마트기기 계수 정보로 수집할 수 있다.
S1120단계에서, 사용자 정보 생성 장치(200)는 스마트기기 계수 정보에 1인당 스마트기기 평균 보유 개수를 적용하여 범위 내에서의 사용자 수를 산출한 결과로서의 사용자 계수 정보를 생성할 수 있다. 사용자 정보 생성 장치(200)는 상술한 수학식 1을 통하여 사용자 계수 정보를 생성할 수 있다.
선택적 실시 예로, 사용자 정보 생성 장치(200)는 스마트기기 계수 정보가 생성된 스마트기기 계수 장치(100)의 위치 정보에 따라, 해당 위치의 인구 정보(demographic information)를 추출하고, 인구 정보에 기초하여 해당 위치의 1인당 스마트기기 평균 보유 개수를 결정할 수 있다. 여기서, 인구 정보는 해당 위치를 방문하는 사용자의 나이 및 성별에 대한 정보를 포함할 수 있고, 사용자 계수 정보는, 스마트기기 계수 정보 및 사용자의 나이 및 성별에 따른 1인당 스마트기기 평균 보유 개수에 기초하여 결정될 수 있다.
한편, 스마트기기의 개수에 따라 사용자의 수를 추정하는 방식은 위에 언급된 1인당 스마트기기 평균 보유 개수를 이용하는 방식에 더해 스마트기기의 상대적 위치 이동을 이용하는 방식을 이용할 수 있다.
예를 들어, 스마트기기 계수 장치 또는 사용자 정보 생성 장치에서는 일정 시간 동안 스마트기기의 위치 또는 스마트기기 사이의 거리를 모니터링하고, 스마트기기 사이의 거리가 일정 시간 이상 동일하게 유지되는 스마트기기들은 한 사용자에게 속한 스마트기기들로 판단하여 스마트기기에 따른 사용자 수를 추정할 수 있다.
스마트기기의 상대적 위치 이동을 이용하여 생성된 사용자 수는 1인당 스마트기기 평균 보유 개수를 이용하는 방식에 따라 추정된 사용자 수와 비교하여 추정의 정확도를 연산할 수도 있고 두 방식에 따라 추정된 사용자 수의 평균을 최종 추정치로 사용할 수도 있다.
다른 실시예에서는 두 방식에 따라 추정된 사용자 수의 차이가 일정치 이상이면 추정된 사용자 정보를 신뢰할 수 없음을 표시할 수도 있다.
S1130단게에서, 사용자 정보 생성 장치(200)는 스마트기기 계수 정보를 기반으로 스마트기기의 위치 추정 정보를 생성할 수 있다. 일 실시 예로, 사용자 정보 생성 장치(200)는 삼변측량 방법을 이용하여 스마트기기의 위치를 추정할 수 있다. 사용자 정보 생성 장치(200)는 스마트기기의 계수정보에 포함된 수신신호세기지표(RSSI)를 이용하여 스마트기기로부터 제1 스마트기기 계수장치(100_1) 내지 제3 스마트기기 계수장치(100_3)까지 각각의 거리를 산출할 수 있다. 제2 생성부(230)는 송신세기(미리 결정되어 있음)와 수신세기(수신신호세기지표(RSSI))의 차이를 나타내는 경로손실을 이용하여 산출한 스마트기기로부터 제1 스마트기기 계수장치(100_1) 내지 제3 스마트기기 계수장치(100_3)까지 각각의 거리를 산출할 수 있다. 사용자 정보 생성 장치(200)는 이미 알고 있는 제1 스마트기기 계수장치(100_1) 내지 제3 스마트기기 계수장치(100_3)의 위치와, 스마트기기로부터 제1 스마트기기 계수장치(100_1) 내지 제3 스마트기기 계수장치(100_3)까지 각각의 거리를 원의 방정식에 대입하여 스마트기기의 위치 추정 정보를 생성할 수 있다. 다른 실시 예로, 사용자 정보 생성 장치(200)스마트기기 계수장치(100)는 TDOA 방법을 이용하여 스마트기기의 위치를 추정할 수 있다. 사용자 정보 생성 장치(200)는 스마트기기의 계수 정보에 포함된 시간소인(timestamp)의 차이와 전파의 속도를 이용하여 스마트기기로부터 제3 스마트기기 계수장치(100_3)까지의 거리 및 스마트기기로부터 제2 스마트기기 계수장치(100_2)까지의 거리의 차이를 나타내는 제1 거리차이와, 스마트기기로부터 제3 스마트기기 계수장치(100_3)까지의 거리 및 스마트기기로부터 제1 스마트기기 계수장치(100_2)까지의 거리의 차이를 나타내는 제2 거리차이를 산출할 수 있다. 사용자 정보 생성 장치(200)는 이미 알고 있는 제1 스마트기기 계수장치(100_1) 내지 제3 스마트기기 계수장치(100_3)의 위치와, 제1 거리차이 및 제2 거리차이를 쌍곡선 방정식에 대입하여 스마트기기의 위치 추정 정보를 생성할 수 있다.
S1140단계에서, 사용자 정보 생성 장치(200)는 스마트기기의 위치 추정 정보와, 사용자 계수 정보와, 지도 정보를 결합하여 사용자들의 이동 동향 탐지 정보를 생성할 수 있다. 사용자 정보 생성 장치(200)는 스마트기기의 위치 추정 정보(동선 탐지 정보 및 시간대별 사용자들의 분포를 포함하는 흐름 탐지 정보)를 생성할 수 있다.
이상 설명된 본 발명에 따른 실시 예는 컴퓨터 상에서 다양한 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현될 수 있으며, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다.
한편, 상기 컴퓨터 프로그램은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함될 수 있다.
본 발명의 명세서(특히 특허청구범위에서)에서 "상기"의 용어 및 이와 유사한 지시 용어의 사용은 단수 및 복수 모두에 해당하는 것일 수 있다. 또한, 본 발명에서 범위(range)를 기재한 경우 상기 범위에 속하는 개별적인 값을 적용한 발명을 포함하는 것으로서(이에 반하는 기재가 없다면), 발명의 상세한 설명에 상기 범위를 구성하는 각 개별적인 값을 기재한 것과 같다.
본 발명에 따른 방법을 구성하는 단계들에 대하여 명백하게 순서를 기재하거나 반하는 기재가 없다면, 상기 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 반드시 상기 단계들의 기재 순서에 따라 본 발명이 한정되는 것은 아니다. 본 발명에서 모든 예들 또는 예시적인 용어(예들 들어, 등등)의 사용은 단순히 본 발명을 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한, 당업자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 부가된 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 팩터에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

Claims (20)

  1. 사용자 정보 생성 방법으로서,
    적어도 하나의 스마트기기 계수장치로부터 미리 정해진 범위 내에서 적어도 하나의 스마트기기가 발송한 신호를 이용하여 생성한 스마트기기 계수 정보를 수집하는 단계;
    상기 스마트기기 계수 정보에 1인당 스마트기기 평균 보유 개수를 적용하여 상기 범위 내에서의 사용자 수를 산출한 결과로서의 사용자 계수 정보를 생성하는 단계;
    상기 스마트기기 계수 정보를 기반으로 상기 스마트기기의 위치 추정 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 스마트기기의 위치 추정 정보와, 상기 사용자 계수 정보와, 지도 정보를 결합하여 사용자들의 이동 동향 탐지 정보를 생성하는 단계를 포함하는,
    사용자 정보 생성 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 스마트기기 계수 정보를 수집하는 단계는,
    상기 스마트기기 계수장치로부터 BLE(bluetooth low energy) 통신 기반의 상기 적어도 하나의 스마트기기가 발송한 광고 패킷(advertising packet)을 이용하여 산출한 상기 스마트기기 계수 정보를 수집하는 단계를 포함하는,
    사용자 정보 생성 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 스마트기기 계수 정보를 수집 시에,
    기설정된 시간 동안 상기 적어도 하나의 스마트기기가 발송한 광고 패킷들을 취합한 광고 패킷 리스트로부터 상기 광고 패킷에 포함된 스마트기기 식별자를 기반으로 중복되는 광고 패킷을 제거한 제1 필터링 결과에 포함된 광고 패킷의 합산 수를 상기 스마트기기 계수 정보로 수집하는,
    사용자 정보 생성 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 광고 패킷의 수신 시에 관측된 수신신호세기지표(RSSI)와, 상기 광고 패킷을 수신한 시간소인을 더 포함하는 상기 광고 패킷 리스트를 수집하는,
    사용자 정보 생성 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 스마트기기 계수 정보를 수집 시에,
    상기 제1 필터링 결과로부터 상기 수신신호세기지표(RSSI)가 기설정된 세기 미만인 광고 패킷을 제거한 제2 필터링 결과에 포함된 광고 패킷의 합산 수를 상기 스마트기기 계수 정보로 수집하는,
    사용자 정보 생성 방법.
  6. 제 3 항에 있어서,
    상기 스마트기기 계수 정보를 수집 시에,
    상기 제1 필터링 결과로부터, 상기 광고 패킷에 포함된 데이터를 디코딩하여 위치가 고정된 스마트기기를 식별하고, 상기 위치가 고정된 스마트기기를 제거한 제3 필터링 결과에 포함된 광고 패킷의 합산 수를 상기 스마트기기 계수 정보로 수집하는,
    사용자 정보 생성 방법.
  7. 제 4 항에 있어서,
    상기 스마트기기의 위치 추정 정보를 생성하는 단계는,
    적어도 세 개의 상기 스마트기기 계수장치로부터 상기 스마트기기의 계수 정보들을 수집하는 단계;
    상기 스마트기기의 계수 정보에 포함된 상기 수신신호세기지표(RSSI)를 이용하여 상기 스마트기기로부터 상기 적어도 세 개의 스마트기기 계수장치까지 각각의 거리를 산출하는 단계; 및
    기지의 상기 적어도 세 개의 스마트기기 계수장치 각각의 위치와, 상기 스마트기기로부터 상기 적어도 세 개의 스마트기기 계수장치까지 각각의 거리를 이용하여 상기 스마트기기의 위치 추정 정보를 생성하는 단계를 포함하는,
    사용자 정보 생성 방법.
  8. 제 4 항에 있어서,
    상기 스마트기기의 위치 추정 정보를 생성하는 단계는,
    적어도 세 개의 상기 스마트기기 계수장치로부터 상기 스마트기기의 계수 정보들을 수집하는 단계;
    상기 스마트기기의 계수 정보에 포함된 시간소인(timestamp)의 차이와 전파의 속도를 이용하여 상기 스마트기기로부터 제3 스마트기기 계수장치까지의 거리 및 상기 스마트기기로부터 제2 스마트기기 계수장치까지의 거리의 차이를 나타내는 제1 거리차이와 상기 스마트기기로부터 제3 스마트기기 계수장치까지의 거리 및 상기 스마트기기로부터 제1 스마트기기 계수장치까지의 거리의 차이를 나타내는 제2 거리차이를 산출하는 단계;
    기지의 상기 적어도 세 개의 스마트기기 계수장치 각각의 위치와, 상기 제1 거리차이 및 상기 제2 거리차이를 이용하여 상기 스마트기기의 위치 추정 정보를 생성하는 단계를 포함하는,
    사용자 정보 생성 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 이동 동향 탐지 정보를 생성하는 단계는,
    상기 스마트기기의 위치 추정 정보와, 상기 사용자 계수 정보와, 지도 정보를 결합하여 상기 사용자들의 동선 탐지 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 스마트기기의 위치 추정 정보와, 상기 사용자 계수 정보와, 지도 정보를 결합하여 시간대별 상기 사용자들의 분포를 포함하는 흐름 탐지 정보를 생성하는 단계를 포함하는,
    사용자 정보 생성 방법.
  10. 제 2 항에 있어서,
    상기 스마트기기 계수 정보는 상기 광고 패킷을 발송한 스마트기기의 식별자, 상기 광고 패킷의 수신 시에 관측된 수신신호세기지표(RSSI)와, 상기 광고 패킷을 수신한 시간소인을 포함하고,
    상기 스마트기기 계수 정보를 수집하는 단계는,
    상기 스마트기기 계수 정보로부터 상기 맥 어드레스를 기반으로 중복되는 광고 패킷을 제거하여 제1 필터링 결과를 생성하는 단계; 및
    상기 제1 필터링 결과로부터, 상기 수신신호세기지표에 기초하여 기설정된 개수 범위 밖의 광고 패킷을 제거한 제2 필터링 결과를 생성하는 단계를 포함하는,
    사용자 정보 생성 방법.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 스마트기기 계수 정보는 상기 스마트기기 계수 정보를 생성한 스마트기기 계수 장치의 위치 정보를 포함하고,
    상기 사용자 계수 정보를 생성하는 단계는,
    상기 스마트기기 계수 정보가 생성된 스마트기기 계수 장치의 위치 정보에 따라, 해당 위치의 인구 정보(demographic information)를 추출하는 단계; 및
    상기 인구 정보에 기초하여 상기 해당 위치의 1인당 스마트기기 평균 보유 개수를 결정하는 단계는 포함하는,
    사용자 정보 생성 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 인구 정보는 상기 해당 위치를 방문하는 사용자의 나이 및 성별에 대한 정보를 포함하고,
    상기 사용자 계수 정보는, 상기 스마트기기 계수 정보 및 사용자의 나이 및 성별에 따른 1인당 스마트기기 평균 보유 개수에 기초하여 결정되는,
    사용자 정보 생성 방법.
  13. 컴퓨터를 이용하여 제 1 항의 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체.
  14. 사용자 정보 생성 장치로서,
    프로세서; 및
    상기 프로세서와 동작 가능하게 연결되고 상기 프로세서에서 수행되는 적어도 하나의 코드를 저장하는 메모리를 포함하고,
    상기 메모리는 상기 프로세서를 통해 실행될 때, 상기 프로세서가 적어도 하나의 스마트기기 계수장치로부터 미리 정해진 범위 내에서 적어도 하나의 스마트기기가 발송한 신호를 이용하여 생성한 스마트기기 계수 정보를 수집하고,
    상기 스마트기기 계수 정보에 1인당 스마트기기 평균 보유 개수를 적용하여 상기 범위 내에서의 사용자 수를 산출한 결과로서의 사용자 계수 정보를 생성하고,
    상기 스마트기기 계수 정보를 기반으로 상기 스마트기기의 위치 추정 정보를 생성하고,
    상기 스마트기기의 위치 추정 정보와, 상기 사용자 계수 정보와, 지도 정보를 결합하여 사용자들의 이동 동향 탐지 정보를 생성하도록 야기하는 코드를 저장하는,
    사용자 정보 생성 장치.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금,
    상기 스마트기기 계수 정보를 수집 시에, 상기 스마트기기 계수장치로부터 BLE(bluetooth low energy) 통신 기반의 상기 적어도 하나의 스마트기기가 발송한 광고 패킷(advertising packet)을 이용하여 산출한 상기 스마트기기 계수 정보를 수집하도록 야기하는 코드를 저장하는,
    사용자 정보 생성 장치.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금,
    상기 스마트기기 계수 정보를 수집 시에, 기설정된 시간 동안 상기 적어도 하나의 스마트기기가 발송한 광고 패킷들을 취합한 광고 패킷 리스트로부터 상기 광고 패킷에 포함된 스마트 기기 식별자를 기반으로 중복되는 광고 패킷을 제거한 제1 필터링 결과에 포함된 광고 패킷의 합산 수를 상기 스마트기기 계수 정보로 수집하도록 야기하는 코드를 저장하는,
    사용자 정보 생성 장치.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금,
    상기 광고 패킷의 수신 시에 관측된 수신신호세기지표(RSSI)와, 상기 광고 패킷을 수신한 시간소인을 더 포함하는 상기 광고 패킷 리스트를 수집하도록 야기하는 코드를 저장하는,
    사용자 정보 생성 장치.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금,
    상기 스마트기기 계수 정보를 수집 시에, 상기 제1 필터링 결과로부터 상기 수신신호세기지표(RSSI)가 기설정된 세기 미만인 광고 패킷을 제거한 제2 필터링 결과에 포함된 광고 패킷의 합산 수를 상기 스마트기기 계수 정보로 수집하도록 야기하는 코드를 저장하는,
    사용자 정보 생성 장치.
  19. 제 16 항에 있어서,
    상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금,
    상기 스마트기기 계수 정보를 수집 시에, 상기 제1 필터링 결과로부터, 상기 광고 패킷에 포함된 데이터를 디코딩하여 위치가 고정된 스마트기기를 식별하고, 상기 위치가 고정된 스마트기기를 제거한 제3 필터링 결과에 포함된 광고 패킷의 합산 수를 상기 스마트기기 계수 정보로 수집하도록 야기하는 코드를 저장하는,
    사용자 정보 생성 장치.
  20. 제 17 항에 있어서,
    상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금,
    적어도 세 개의 상기 스마트기기 계수장치로부터 상기 스마트기기의 계수 정보들을 수집하고,
    상기 스마트기기의 계수 정보에 포함된 상기 수신신호세기지표(RSSI)를 이용하여 상기 스마트기기로부터 상기 적어도 세 개의 스마트기기 계수장치까지 각각의 거리를 산출하고,
    기지의 상기 적어도 세 개의 스마트기기 계수장치 각각의 위치와, 상기 스마트기기로부터 상기 적어도 세 개의 스마트기기 계수장치까지 각각의 거리를 이용하여 상기 스마트기기의 위치 추정 정보를 생성하도록 야기하는 코드를 저장하는,
    사용자 정보 생성 장치.
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