KR20070120085A - 위치 표지 데이터베이스와 서버, 위치 표지 데이터베이스구축 방법 및 이것을 이용한 위치 기반 서비스 - Google Patents

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KR20070120085A
KR20070120085A KR1020077012128A KR20077012128A KR20070120085A KR 20070120085 A KR20070120085 A KR 20070120085A KR 1020077012128 A KR1020077012128 A KR 1020077012128A KR 20077012128 A KR20077012128 A KR 20077012128A KR 20070120085 A KR20070120085 A KR 20070120085A
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Abstract

본 발명은 위치 표지 데이터베이스와 서버, 위치 표지 데이터베이스를 구축하는 방법 및 이것을 이용한 위치 기반 서비스를 제공한다. Wi-Fi 액세스 포인트는 Wi-Fi 액세스 포인트의 위치의 기준 데이터베이스를 구축하기 위해 목표 지리적 지역에 위치된다. GPS 장치와 Wi-Fi 라디오 장치를 가진 적어도 하나의 스캐닝 장치를 포함하고 Wi-Fi 안테나 시스템을 구비한 적어도 하나의 차량이 전개된다. 목표 지역은 간선 바이어스를 피하기 위해 프로그램적 경로에서 횡단된다. 프로그램적 경로는 목표 지리적 지역에서 실질적으로 모든 운전 가능한 스트릿(street)을 포함하고, 상기 운전 가능 스트릿에 의해 표시된 그래프의 오일러 주기(Eulerian cycle) 문제를 해결한다. 목표 지역을 횡단하는 동안, GPS 장치의 GPS 좌표를 주기적으로 수신한다. 목표 지역을 횡단하는 동안, Wi-Fi 장치의 범위내에서 Wi-Fi 액세스 포인트로부터 Wi-Fi 신호를 검출하고, Wi-Fi 액세스 포인트의 검출이 행하여졌을 때 차량의 GPS 위치 정보와 함께 피검출 Wi-Fi 액세스 포인트의 아이덴티티 정보를 기록한다. 위치 정보는 피검출 Wi-Fi 액세스 포인트의 포지션을 역삼각 측량하기 위해 사용되고, 피검출 액세스 포인트의 포지션은 기준 데이터베이스에 기록된다. Wi-Fi 라디오를 가진 사용자 장치가 위치될 수 있다. 목표 지역에서 Wi-Fi 액세스 포인트의 계산된 위치의 기준 데이터베이스가 제공된다. Wi-Fi 라디오를 가진 사용자 장치의 위치를 결정하라는 사용자 애플리케이션 요구에 응답해서, Wi-Fi 장치가 트리거되어 요구를 Wi-Fi 장치의 범위 내의 모든 Wi-Fi 액세스 포인트에 송 신한다. 메시지가 Wi-Fi 장치의 범위 내의 Wi-Fi 액세스 포인트로부터 수신되고, 각 메시지는 메시지를 보내는 Wi-Fi 액세스 포인트를 식별한다. Wi-Fi 액세스 포인트에 의해 수신된 메시지의 신호 강도가 계산된다. 기준 데이터베이스가 액세스되어 식별된 Wi-Fi 액세스 포인트에 대한 계산된 위치를 얻는다. 수신된 메시지를 통해 식별된 Wi-Fi 액세스 포인트의 수에 기초해서, 복수의 위치 결정 알고리즘으로부터 대응하는 위치 결정 알고리즘을 선택하고, 상기 선택된 알고리즘은 식별된 Wi-Fi 액세스 포인트의 수에 적합하게 된다. 식별된 Wi-Fi 액세스 포인트의 계산된 위치 및 상기 수신 메시지의 신호 강도와 선택된 위치 결정 알고리즘은 사용자 장치의 위치를 결정하기 위해 사용된다. 데이터베이스는 미리 결정된 포지션의 품질을 개선하도록 새로 추가된 포지션 정보로 수정될 수 있고, 에러를 발생하기 쉬운 정보가 회피된다.

Description

위치 표지 데이터베이스와 서버, 위치 표지 데이터베이스 구축 방법 및 이것을 이용한 위치 기반 서비스{LOCATION BEACON DATABASE AND SERVER, METHOD OF BUILDING LOCATION BEACON DATABASE, AND LOCATION BASED SERVICE USING SAME}
관련 출원의 교차 참조
이 출원은 '위치 표지 데이터베이스를 구축하기 위한 무선 데이터 스캐닝 네트워크'(Wireless Data Scanning Network for Building Location Beacon Database)라는 명칭으로 2004년 10월 29일에 출원한 미국 가특허 출원 제60/623,108호를 U.S.C.§119(e)에 따라 우선권 주장하며, 이 문헌은 그 전체가 인용에 의해 여기에 통합된다.
이 출원은 하기의 명칭으로 동일자에 출원한 하기 미국 특허 출원(번호 TBA)과 관련이 있다.
위치 표지 데이터베이스;
위치 표지 데이터베이스를 업데이트하기 위한 서버;
사용자 장치의 범위 내에서 피검출 액세스 포인트의 수에 기초하여 위치 알고리즘을 선택하는 위치 기반 서비스; 및
위치 표지 데이터베이스를 구축하기 위한 방법 및 시스템.
발명의 분야
본 발명은 일반적으로 위치 기반 서비스(location-base services)에 관한 것이고, 더 구체적으로 말하면, Wi-Fi 액세스 포인트의 위치를 결정하고 그 정보를 이용하여 Wi-Fi 인에이블 장치의 위치를 정하기 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다.
최근 수 년간, 모바일 컴퓨팅 장치의 수가 급격하게 증가하여 보다 진보된 모바일 및 무선 서비스가 필요하게 되었다. 모바일 이메일, 워키토키 서비스, 멀티플레이어 게이밍 및 콜 폴로잉(call following)은 새로운 애플리케이션이 모바일 장치에서 어떻게 나타나는지에 대한 예이다. 또한, 사용자는 그들의 현재 위치를 활용할 뿐만 아니라 그 위치 정보를 다른 사람과 공유하는 애플리케이션을 요구/추구하기 시작하고 있다. 부모들은 그 자식들의 소재를 계속하여 추적하고 싶어하고, 감독자는 회사의 배송 차량의 위치를 추적할 필요가 있으며, 사업 여행자(business traveler)는 처방을 받기 위해 가장 가까운 약국을 찾고 싶어한다. 이 예들은 모두 개인들이 자신의 현재 위치를 알거나 또는 다른 사람의 위치를 알 것을 요구한다. 지금까지, 우리는 방향을 묻거나, 그들의 소재지를 묻기 위해 누군가에게 전화를 걸거나 또는 근로자가 때때로 그들의 포지션을 등록(check-in)하는 것에 전적으로 의존한다.
위치 기반 서비스는 장치의 현재 지리적 위치를 계산하고 그 위치를 사용자 또는 서비스에 보고하는 새로운 장치의 능력을 상승시키는 모바일 애플리케이션의 떠오르는 분야이다. 이 서비스들의 일부 예로는 지역 날씨, 교통량 업데이트, 운전 방향, 아동 수색자(child tracker), 버디 파인더(buddy finder) 및 도시 관리인 서비스(urban concierge service) 등이 있다. 이러한 새로운 위치 감응 장치는 동일한 일반 개념을 전적으로 이용하는 다양한 기술에 의존한다. 공지의 기준점에서 오는 라디오 신호를 이용해서, 이 장치들은 사용자의 포지션을 상기 기준점들과 관련하여 수학적으로 계산할 수 있다. 이 방법들은 각각 그들이 이용하는 라디오 기술 및 포지셔닝 알고리즘에 기초하여 그 강약을 갖는다.
미국 정부가 운용하는 위성 위치확인 시스템(Global Positioning System; GPS)은 수십 개의 궤도선회 위성을 기준 지점으로서 이용한다. 이 위성들은 GPS 수신기에 의해 픽업되는 라디오 신호를 방송한다. 수신기는 그 신호가 수신기에 도달하는데 걸리는 시간을 측정한다. 3개 이상의 GPS 위성으로부터 신호를 수신한 후, 수신기는 지구상에서의 그 포지션을 삼각측량할 수 있다. 시스템이 효과적으로 작용하기 위하여, 라디오 신호는 간섭이 거의 또는 전혀 없이 수신기에 도달하여야 한다. 수신기가 3개 이상의 위성에 대하여 깨끗한 가시선(line-of-sight)을 필요로 하기 때문에 날씨, 건물이나 구조물 및 잎(foliage)은 간섭을 일으킬 수 있다. 간섭은 또한 다중 경로(multi-path)라고 알려져 있는 현상에 의해 야기될 수 있다. 위성으로부터 온 라디오 신호는 물리적 구조물에서 되튀어 동일 위성으로부터의 다중 신호가 다른 때에 수신기에 도달하게 한다. 수신기의 계산은 신호가 수신기에 도달하는데 걸리는 시간에 기초를 두기 때문에, 다중 경로 신호는 수신기를 혼란시켜서 실질적인 에러를 야기한다.
셀 타워 삼각측량법(cell tower triangulation)은 사용자 또는 장치의 위치 를 결정하기 위해 무선 및 셀룰러 캐리어가 사용하는 다른 하나의 방법이다. 무선 네트워크와 휴대용 장치는 장치의 위치를 계산하기 위해 네트워크가 사용할 수 있는 신호 정보를 공유하도록 서로 통신한다. 이 방법은 신호들이 직접적인 가시선을 요구하지 않고 건물을 더 잘 투과하기 때문에 초기에는 GPS에 대하여 우수 모델로 보여졌다. 불행하게도, 이 방법들은 다중 경로 신호의 발생과 함께 셀룰러 타워 하드웨어의 이질성 및 셀룰러 타워의 포지셔닝의 균일성 부족 때문에 최적이 되지 못하는 것으로 입증되었다.
보조 GPS(assisted GPS)는 GPS와 셀룰러 타워 기술을 결합하여 모바일 사용자에게 더욱 정확하고 신뢰성있는 위치 계산을 제공하는 더 새로운 모델이다. 이 모델에서, 무선 네트워크는 접속된 셀 타워의 위치에 기초하여 GPS 위성의 클럭 옵셋 및 사용자의 대략적 위치에 대한 정보를 송신함으로써 그 신호 수신을 개선하도록 GPS를 돕는다. 이 기술은 옥내에서 경험하는 약한 신호를 취급하는 GPS 수신기를 돕고 고속의 "최초 판독"(first reading)을 제공하는 가장 가까운 위성에서의 "픽스"(fix)를 더 빨리 획득하도록 수신기를 돕는다. 이 시스템들은 도시 지역에서 100 미터 이상이면 응답시간이 늦고 정확도가 낮은 단점이 있다.
최근에는 GPS, A-GPS 및 셀 타워 포지셔닝과 관련된 공지의 문제점들을 시험하고 취급하기 위하여 몇 가지의 대안적인 모델들이 개발되어 있다. 이들 중의 하나는 TV-GPS라고 하고, 이 모델은 텔레비젼 방송 타워로부터의 신호를 이용한다(예를 들면, 무스크리스난, 마리아 리징, 폴 해빈자의 Towards Smart Surroundings: 현지화를 위한 인에이블링 기법 및 기술, 컴퓨터 과학의 강의 노트, 볼륨 3479, Jan 2Hazas, M., Scott, J., Krumm, J.: Location-Aware Computing Comes of Age. IEEE Computer, 37(2):95-97, Feb 2004 005, Pa005, 페이지 350-362 참조). 이 개념은 대부분의 도시 지역이 3개 이상의 TV 방송 타워을 갖는다는 사실에 의존한다. 전유 하드웨어 칩은 상기 각종 타워로부터 TV 신호를 수신하고 이들 타워의 공지의 포지션을 기준점으로서 사용한다. 이 모델과 관련된 도전사항은 새로운 하드웨어 수신기의 비용 및 이러한 소집합의 기준점을 사용하는 데에 제한이 있다는 것이다. 예를 들어서, 만일 사용자가 타워의 주계(perimeter) 외부에 있으면, 시스템은 합리적인 정확도를 제공하기에 어려움을 갖는다. 고전적인 예는 사용자가 해안선을 따라서 위치하고 있는 경우이다. 해안에는 TV 타워가 없기 때문에, 기준점 중에서 기준 대칭을 제공할 방법이 없고 사용자의 계산된 포지셔닝 웰 인랜드(positioning well inland)를 야기한다.
마이크로소프트 코포레이션과 인텔 코포레이션은 (플레이스랩(PlaceLab)이라고 알려져 있는 연구 그룹을 통하여) Wi-Fi 스캔 데이터를 공동 사회 웹 사이트에 전송하는 아마츄어 스캐너("워드라이버"라고 부름)로부터 획득한 액세스 포인트 위치을 이용하여 Wi-Fi 위치 시스템을 전개하였다(예들 들면, LaMarca, A.,등의 플레이스 랩: 와일드에서 라디오 표지를 이용하는 장치 포지셔닝(Place Lab: Device Positioning Using Radio Beacons in the Wild) 참조). 그 예로는 WiGLE, Wi-FiMaps.com, Netstumbler.com 및 NodeDB가 있다. 마이크로소프트와 인텔은 둘 다 상기 공중 워드라이빙 데이터를 기준 위치로서 활용하는 그들 자신의 클라이언트 소프트웨어를 개발하였다. 개인들은 데이터를 자발적으로 공급하기 때문에, 시스템 은 성능 및 신뢰도 문제를 많이 받게 된다. 첫째로, 데이터베이스의 데이터는 동시성이 없어서 일부 데이터는 새로운 것이고 다른 부분은 3-4년 오래된 것일 수 있다. 액세스 포인트 위치의 나이는 시간 경과에 따라 액세스 포인트가 이동하거나 오프라인을 취할 수 있기 때문에 중요하다. 둘째로, 데이터는 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 구성을 이용하여 획득된다. 각각의 802.11 라디오 및 안테나는 신호 강도 표시에 영향을 주는 상이한 신호 수신 특성을 갖는다. 각각의 스캐닝 소프트웨어 구현은 Wi-Fi 신호를 다른 시간 간격 중에 다른 방법으로 스캔한다. 세째로, 사용자 공급 데이터는 간선 바이어스(arterial bias)로부터 영향을 받는다. 기설계된 스캐닝 경로를 따르지 않는 개인들에 의해 데이터가 자체 기록되기 때문에, 데이터는 교통량이 많은 지역 주변에서 모아지는 경향이 있다. 간선 바이어스는 사용자가 현재 위치하고 있는 곳에 관계없이 최종 위치가 주요 간선을 향하게 하여 실질적인 정확도 에러를 야기한다. 네째로, 이 데이터베이스들은 802.11 하드웨어에 의해 얻어진 미처리/미가공 스캐닝 데이터(raw scanning data) 보다는 스캔된 액세스 포인트의 계산된 포지션을 포함한다. 이 데이터베이스들은 각각 액세스 포인트 위치를 다르게 및 각각 기본적인 가중 평균 공식을 가지고 계산한다. 그 결과, 많은 액세스 포인트는 액세스 포인트가 마치 수역(body of water)에 위치하고 있는 것처럼 부정확하게 표시되는 일부 액세스 포인트를 포함해서 그들의 실제 위치로부터 멀리 떨어져 위치하고 있는 것으로 표시된다.
옥내 포지셔닝으로 목표 정해진 다수의 상업적으로 제공되고 있는 Wi-Fi 위치 시스템이 있다(예를 들면, 카비타 무스크리스난, 마리아 리징, 폴 해빈자의 Towards Smart Surroundings: 현지화를 위한 인에이블링 기법 및 기술, 컴퓨터 과학의 강의 노트, 볼륨 3479, Jan 2Hazas, M., Scott, J., Krumm, J.: Location-Aware Computing Comes of Age. IEEE Computer, 37(2):95-97, Feb 2004 005, Pa005, 페이지 350-362 참조). 이 시스템들은 회사 캠퍼스, 병원 설비 또는 시핑 야드(shipping yard)와 같은 조절된 환경 내에서 자산 및 사람 추적을 취급하도록 설계된다. 고전적인 예는 시스템이 병원 내에서 구급 카트의 정확한 위치를 모니터링하여 심장마비 환자가 있을 때 병원 직원이 장치를 찾아내는 데에 시간을 허비하지 않게 하는 것이 있다. 이러한 사용 경우의 정확도 필요조건은 전형적으로 1-3 미터의 정확도를 요구할 만큼 요구가 높다. 이 시스템들은 라디오 신호 전파를 측정하기 위해 매 제곱 피트의 캠퍼스에 대하여 상세한 사이트 조사를 수행하는 것을 포함하여 다양한 기술을 사용해서 그들의 정확도를 미세 조정한다. 시스템들은 또한 일정한 네트워크 접속을 요구하여 액세스 포인트 및 클라이언트 라디오가 A-GPS가 동작하는 법과 유사한 동기화 정보를 교환할 수 있게 한다. 비록 이 시스템들이 옥내 사용의 경우에 대해 더 신뢰성있게 되고 있지만, 이 시스템들은 임의의 광역 전개에서는 효과가 없다. 도시 전체에서 요구되는 상세한 사이트 조사를 수행하는 것이 불가능하고, 이들 시스템이 요구하는 정도로 전체 도시 지역에서 802.11 액세스 포인트를 가진 일정한 통신 채널에 의존할 방법이 없다. 가장 중요하게 옥외 라디오 전파는 상기 옥내 포지셔닝 알고리즘이 광역 시나리오에서는 거의 무용지물로 되는 옥내 라디오 전파와는 근본적으로 다르다.
802.11 신호의 존재를 GPS 위치 판독치와 함께 기록하는 것이 가능한 많은 802.11 위치 스캐닝 클라이언트가 있다. 이 소프트웨어 애플리케이션들은 수동으로 동작되고 판독치의 로그 파일을 생성한다. 이러한 애플리케이션의 예로는 넷스텀버(Netstumber), 키스멧(Kismet) 및 와이파이포펌(Wi-FiFoFum)이 있다. 일부 취미 생활자(hobbyist)는 그들이 검출한 802.11 액세스 포인트 신호의 위치를 표시하기 위해 이 애플리케이션을 사용하고 이 애플리케이션을 다른 사람과 공유한다. 이 데이터의 관리 및 정보의 공유는 모두 수동으로 행하여진다. 이 애플리케이션은 액세스 포인트의 물리적 위치에 대한 어떠한 계산도 수행하지 않으며, 애플리케이션들은 단지 액세스 포인트가 검출된 위치를 표시할 뿐이다.
하위 포지셔닝 시스템의 성능 및 신뢰도는 임의의 위치 기반 서비스의 성공적인 전개를 위한 핵심적 드라이버이다. 성능은 시스템이 그 주어진 사용 경우에서 달성하는 정확도 레벨과 관계된다. 신뢰도는 소망하는 성능 레벨이 달성되는 시간의 백분율과 관계된다.
성능 신뢰도
로컬 서치/광고 < 100 미터 시간의 85%
E911 < 150 미터 시간의 95%
턴바이턴 운전 방향 10-20 미터 시간의 95%
게이밍 < 50 미터 시간의 90%
친구 탐색자 < 500 미터 시간의 80%
플릿 관리 < 10 미터 시간의 95%
옥내 자산 추적 < 3 미터 시간의 95%
본 발명은 위치 표지 데이터베이스와 서버, 위치 표지 데이터베이스를 구축하는 방법 및 이것을 이용한 위치 기반 서비스를 제공한다.
본 발명의 일 태양에 따르면, Wi-Fi 액세스 포인트는 Wi-Fi 액세스 포인트의 위치의 기준 데이터베이스를 구축하기 위해 목표 지리적 지역에 위치된다. GPS 장치와 Wi-Fi 라디오 장치를 가진 적어도 하나의 스캐닝 장치를 포함하고 Wi-Fi 안테나 시스템을 구비한 적어도 하나의 차량이 전개된다. 목표 지역은 간선 바이어스를 피하기 위해 프로그램에 입각한 경로에서 횡단된다. 프로그램적 경로는 목표 지리적 지역에서 실질적으로 모든 운전 가능한 스트릿(street)을 포함하고, 상기 운전 가능 스트릿에 의해 표시된 그래프의 오일러 주기(Eulerian cycle) 문제를 해결한다. 목표 지역을 횡단하는 동안, GPS 장치의 GPS 좌표를 주기적으로 수신한다. 목표 지역을 횡단하는 동안, Wi-Fi 장치의 범위내에서 Wi-Fi 액세스 포인트로부터 Wi-Fi 신호를 검출하고, Wi-Fi 액세스 포인트의 검출이 행하여졌을 때 차량의 GPS 위치 정보와 함께 피검출 Wi-Fi 액세스 포인트의 아이덴티티 정보를 기록한다. 위치 정보는 피검출 Wi-Fi 액세스 포인트의 포지션을 역삼각 측량하기 위해 사용되고, 피검출 액세스 포인트의 포지션은 기준 데이터베이스에 기록된다.
본 발명의 다른 태양에 따르면, 목표 지리적 지역은 수십 마일 정도의 반경을 갖는다.
본 발명의 다른 태양에 따르면, 프로그램적 경로는 차이니스 포스트맨 라우팅 알고리즘(Chinese postman routing algorithm)을 이용하여 결정된다.
본 발명의 다른 태양에 따르면, Wi-Fi 신호를 검출한 때, 주어진 Wi-Fi 액세스 포인트에 대해 수 회의 Wi-Fi 신호 판독이 행하여져서 주어진 Wi-Fi 액세스 포인트에 대해 한 세트의 판독치가 형성되게 하고, 여기에서 상기 한 세트의 판독치는 피검출 Wi-Fi 액세스 포인트의 포지션을 결정할 때 사용된다.
본 발명의 다른 태양에 따르면, Wi-Fi 액세스 포인트를 검출한 때 Wi-Fi 액세스 포인트로부터의 신호에 대한 신호 강도 정보가 계산되고 스캐닝 장치에 의해 기록된다.
본 발명의 다른 태양에 따르면, 주어진 Wi-Fi 액세스 포인트는 가능한 한 많은 다른 각도에서 검출되어 운전 가능 스트릿의 조직(organization)을 제공한다.
본 발명의 다른 태양에 따르면, 주어진 Wi-Fi 액세스 포인트는 가능한 한 많은 다른 각도에서 검출되어 운전 가능 스트릿의 조직을 제공하고, 여기에서, 주어진 Wi-Fi 액세스 포인트에 대한 신호 강도의 전력 프로파일(power profile)이 결정되고 기록된다.
본 발명의 다른 태양에 따르면, Wi-Fi 안테나 시스템은 지향성 안테나를 포함하고, 스캐닝 장치는 지향성 안테나에서 Wi-Fi 액세스 포인트에 의해 수신된 다른 신호 강도에 기초해서 Wi-Fi 액세스 포인트의 원점의 벡터를 기록한다.
본 발명의 다른 태양에 따르면, 액세스 포인트는 복수의 목표 지역에 대하여 위치된다.
본 발명의 다른 태양에 따르면, Wi-Fi 라디오를 가진 사용자 장치가 위치될 수 있다. 목표 지역에서 Wi-Fi 액세스 포인트의 계산된 위치의 기준 데이터베이스가 제공된다. Wi-Fi 라디오를 가진 사용자 장치의 위치를 결정하라는 사용자 애플리케이션 요구에 응답해서, Wi-Fi 장치가 트리거되어 요구를 Wi-Fi 장치의 범위 내의 모든 Wi-Fi 액세스 포인트에 송신한다. 메시지가 Wi-Fi 장치의 범위 내의 Wi-Fi 액세스 포인트로부터 수신되고, 각 메시지는 메시지를 보내는 Wi-Fi 액세스 포인트를 식별한다. Wi-Fi 액세스 포인트에 의해 수신된 메시지의 신호 강도가 계산된다. 기준 데이터베이스가 액세스되어 식별된 Wi-Fi 액세스 포인트에 대한 계산된 위치를 얻는다. 수신된 메시지를 통해 식별된 Wi-Fi 액세스 포인트의 수에 기초해서, 복수의 위치 결정 알고리즘으로부터 대응하는 위치 결정 알고리즘을 선택하고, 상기 선택된 알고리즘은 식별된 Wi-Fi 액세스 포인트의 수에 적합하게 된다. 식별된 Wi-Fi 액세스 포인트의 계산된 위치 및 상기 수신 메시지의 신호 강도와 선택된 위치 결정 알고리즘은 사용자 장치의 위치를 결정하기 위해 사용된다.
본 발명의 다른 태양에 따르면, 식별된 Wi-Fi 액세스 포인트의 계산된 위치는 필터링되어 Wi-Fi 액세스 포인트에 대한 정보가 기준 데이터베이스에 포함된 시점 이후 대응하는 Wi-Fi 액세스 포인트가 이동하였는지 여부를 결정한다.
본 발명의 다른 태양에 따르면, 복수의 위치 결정 알고리즘은 단순 신호 강도 가중 평균 모델을 포함한다.
본 발명의 다른 태양에 따르면, 복수의 위치 결정 알고리즘은 가장 가까운 이웃 모델을 포함한다.
본 발명의 다른 태양에 따르면, 복수의 위치 결정 알고리즘은 삼각측량 기술을 포함한다.
본 발명의 다른 태양에 따르면, 복수의 위치 결정 알고리즘은 장치 속도에 기초한 적응 평활 기술(adaptive smoothing technique)을 포함한다.
본 발명의 다른 태양에 따르면, 위치 결정 알고리즘의 선택은 위치 요구를 하는 사용자 애플리케이션에 또한 기초한다.
본 발명의 다른 태양에 따르면, 수십 마일 정도의 반경을 가진 적어도 하나의 목표 지역에 대한 Wi-Fi 액세스 포인트의 데이터베이스가 컴퓨터 판독가능 매체에 기록된다. 상기 데이터베이스는 목표 지역의 실질적으로 모든 Wi-Fi 액세스 포인트의 데이터베이스 기록을 포함하고, 각 기록은 대응하는 Wi-Fi 액세스 포인트의 식별 정보 및 대응하는 Wi-Fi 액세스 포인트의 계산된 포지션 정보를 포함하며, 상기 계산된 포지션 정보는 Wi-Fi 액세스 포인트의 다중 판독치의 기록으로부터 획득되어 Wi-Fi 액세스 포인트의 포지션 계산시 기준 대칭을 제공하고 계산된 포지션 정보에서 간선 바이어스를 회피한다.
본 발명의 다른 태양에 따르면, Wi-Fi 로케이션 서버는 수십 마일 정도의 반경을 가진 적어도 하나의 목표 지역에 대한 Wi-Fi 액세스 포인트의 데이터베이스를 포함하고, 상기 데이터베이스는 컴퓨터 판독가능 매체에 기록되고 목표 지역의 실질적으로 모든 Wi-Fi 액세스 포인트의 데이터베이스 기록을 포함하며, 각 기록은 대응하는 Wi-Fi 액세스 포인트의 식별 정보 및 대응하는 Wi-Fi 액세스 포인트의 계산된 포지션 정보를 포함하며, 상기 계산된 포지션 정보는 Wi-Fi 액세스 포인트의 다중 판독치의 기록으로부터 획득되어 Wi-Fi 액세스 포인트의 포지션 계산시 기준 대칭을 제공하고 계산된 포지션 정보에서 간선 바이어스를 회피한다. 서버는 또한 새로 발견된 Wi-Fi 액세스 포인트용의 데이터베이스에 기록을 추가하기 위한 컴퓨터 구현 로직을 포함하고, 상기 컴퓨터 로직은 새로 발견된 Wi-Fi 액세스 포인트의 포지션 정보를 활용하기 위해 데이터베이스에 미리 저장된 Wi-Fi 액세스 포인트의 포지션 정보를 재계산하기 위한 로직을 포함한다.
본 발명의 다른 태양에 따르면, 서버는 에러를 일으키기 쉬운 GPS 정보에 기초하여 포지션 정보를 식별하기 위한 컴퓨터 구현 클러스터링 로직을 포함한다.
본 발명의 다른 태양에 따르면, 클러스터링 로직은 액세스 포인트에 대해 보고된 모든 포지션 정보의 가중 중심 위치(weighted centroid position)를 결정하기 위한 로직 및 상기 중심 위치로부터 벗어난 통계 기반 편향 임계량을 초과하는 포지션 정보를 식별하고 Wi-Fi 액세스 포인트의 계산된 위치에 영향을 주는 상기 편향 포지션 정보를 데이터베이스로부터 배제하는 로직을 포함한다.
도 1은 Wi-Fi 포지셔닝 시스템의 특정 실시예를 나타낸 도이다.
도 2는 본 발명의 특정 실시예에 따른 스캐닝 장치를 포함한 스캐닝 차량을 나타낸 도이다.
도 3은 데이터 수집시 간선 바이어스의 문제를 설명하기 위한 스캐닝 시나리오의 예를 나타낸 도이다.
도 4는 본 발명의 특정 실시예에 따른 스캐닝 차량의 프로그램적 경로를 이용하는 예를 나타낸 도이다.
도 5는 사용자 장치를 위치정할 때 Wi-Fi 액세스 포인트의 기준 대칭 부족의 문제를 설명하기 위한 예시적인 시나리오를 나타낸 도이다.
도 6은 사용자 장치를 위치정할 때 Wi-Fi 액세스 포인트의 기준 대칭을 설명하기 위한 예시적 시나리오를 나타낸 도이다.
도 7은 본 발명의 특정 실시예에 따른 스캐닝 장치를 포함한 스캐닝 차량을 나타낸 도이다.
도 8은 본 발명의 특정 실시예에 따라 Wi-Fi 액세스 포인트의 중앙 데이터베이스를 포함하는 중앙 네트워크 서버를 나타낸 도이다.
도 9는 본 발명의 특정 실시예에 따른 포지셔닝 소프트웨어의 예시적 구조를 나타낸 도이다.
도 10은 본 발명의 특정 실시예에 따른 스캐닝 클라이언트의 예시적 구조를 나타낸 도이다.
도 11은 랜덤 스캐닝 모델의 효과와 차이니스 포스트맨 라우팅 알고리즘으로부터의 모델을 이용하는 효과를 비교하고 대조하는 도이다.
본 발명의 양호한 실시예는 공중 및 개인 802.11 액세스 포인트를 사용하여 상용 포지셔닝 시스템을 인에이블시키기 위해 기준 위치 데이터를 수집하는 시스템 및 방법을 제공한다. 바람직하게, 데이터는 목표 지역의 스트릿을 완전하게 조사하고 커버하기 위해 프로그램적 방법으로 수집된다. 프로그램적 방법은 가능한 한 많은 Wi-Fi 액세스 포인트를 식별한다. 더 많은 액세스 포인트에 대한 위치 정보를 수집함으로써, 양호한 실시예는 액세스 포인트에 대한 더 많은 위치 정보 수집을 제공할 뿐만 아니라 각 액세스 포인트의 위치 정보가 더 정확하게 계산될 수 있다. 따라서, 이러한 더 정밀한 데이터의 더 큰 집합은 로케이션 서비스에서 사용되어 본 발명의 양호한 실시예를 사용하는 사용자 장치를 더 정밀하게 위치시킬 수 있다. 특정 실시예는 Wi-Fi 포지션을 결정함에 있어서 오류 데이터를 회피하기 위한 기술들을 사용하고, 새로 발견된 포지션 정보를 이용하여 미리 수집되고 결정된 포 지션 정보의 품질을 개선한다. 특정 실시예는 사용자가 로케이션을 요구하는 때에 사용자 장치의 컨텍스트에 기초하는 위치 결정 알고리즘을 이용한다. 예를 들어서, 위치 결정 알고리즘은 로케이션 요구가 있을 때 식별되거나 검출된 Wi-Fi 액세스 포인트의 수에 기초하거나 요구를 행하는 애플리케이션에 기초할 것이다.
도 1은 Wi-Fi 포지셔닝 시스템(WPS)의 양호한 실시예의 일부를 나타낸 도이다. 포지셔닝 시스템은 컴퓨팅 장치(101)에 있는 포지셔닝 소프트웨어(103)를 포함한다. 특수한 유효 도달 지역(coverage area) 전체에, 제어/공통 채널 방송 신호를 이용하여 정보를 방송하는 고정식 무선 액세스 포인트(102)가 있다. 클라이언트 장치는 방송 신호를 감시하거나 탐사(probe) 요구를 통해 그 송신을 요구한다. 각 액세스 포인트는 MAC 어드레스라고 알려진 유일한 하드웨어 식별자를 포함한다. 클라이언트 포지셔닝 소프트웨어는 범위 내의 802.11 액세스 포인트로부터 신호 표지를 수신하고 신호 표지로부터의 특성들을 이용하여 컴퓨팅 장치의 지리적 위치를 계산한다. 상기 특성들은 MAC 어드레스라고 알려져 있는 802.11 액세스 포인트의 유일한 식별자, 및 클라이언트 장치에 도달하는 신호의 강도가 있다. 클라이언트 소프트웨어는 관측된 802.11 액세스 포인트를 액세스 포인트의 기준 데이터베이스(104) 내의 액세스 포인트와 비교한다. 상기 기준 데이터베이스(104)는 장치 내부에 있을 수도 있고 외부에 있을 수도 있다. 기준 데이터베이스는 수집 시스템이 수집한 모든 액세스 포인트의 계산된 지리적 위치 또는 전력 윤곽을 포함한다. 전력 윤곽은 각종 위치로부터의 신호의 전력을 나타내는 판독치의 총합이다. 이러한 공지의 위치를 이용하여, 클라이언트 소프트웨어는 사용자 장치(101)의 상대적 포지션을 계 산하고 그 지리적 좌표를 위도 및 경도 판독치의 형태로 결정한다. 상기 판독치는 그 다음에 친구 탐색자(friend finder), 국부 검색 웹 사이트, 플릿(fleet) 관리 시스템 및 E911 서비스와 같은 위치 기반 애플리케이션에 공급된다.
포지셔닝 소프트웨어는 포시셔닝 소프트웨어(103)의 예시적 구성요소를 나타내는 도 9를 참조하여 더 자세히 설명된다. 전형적으로, 위치 판독치를 이용하여 최종 사용자에게 어떤 값(예를 들면, 운전 방향)을 제공하는 애플리케이션 또는 서비스(901)가 있다. 이 위치 애플리케이션은 포지셔닝 소프트웨어에 특수한 순간에 장치의 위치를 요구한다. 그 요구는 스캐너(902)를 시동시키고, 스캐너는 장치의 802.11 라디오(903)에 대한 "스캔 요구"를 행한다. 802.11 라디오는 탐사 요구를 범위 내의 모든 802.11 액세스 포인트(904)에 보낸다. 802.11 프로토콜에 따라서, 탐사 요구를 수신한 상기 액세스 포인트들은 액세스 포인트에 대한 정보를 포함하는 방송 표지를 송신한다. 상기 표지는 장치의 MAC 어드레스, 네트워크 이름, 그것이 지원하는 프로토콜의 정밀 버젼 및 장치에 대한 연결법에 대한 정보와 함께 그 보안 구성을 포함한다. 802.11 라디오는 이 정보를 각각의 응답하는 액세스 포인트로부터 수집하고, 각 액세스 포인트의 신호 강도를 계산하며, 그 정보를 스캐너에 되돌려 보낸다.
스캐너는 이 액세스 포인트의 어레이를 액세스 포인트 기준 데이터베이스(905)에 대한 각각의 관측된 액세스 포인트의 MAC 어드레스를 체크하는 로케이터(906)에 보낸다. 이 데이터베이스는 장치상에 위치될 수도 있고 네트워크 접속을 통해 원격으로 위치될 수도 있다. 액세스 포인트 기준 데이터베이스는 시스템에 알 려져 있는 각각의 관측된 액세스 포인트에 대한 위치 데이터를 되돌려 보낸다. 로케이터는 이 수집된 위치 정보를 각 액세스 포인트로부터 되돌아 온 신호 특성들과 함께 악성 데이터 필터(907)로 보낸다. 이 필터는 임의의 액세스 포인트가 액세스 포인트 데이터베이스에 추가된 이후 이동되었는지를 결정하기 위해 각 액세스 포인트에 대한 다수의 비교 테스트를 적용한다. 악성 데이터 기록을 제거한 후, 필터는 나머지의 액세스 포인트를 위치 계산 요소(908)에 보낸다. 위치 계산 요소는, 액세스 포인트 데이터베이스로부터의 기준 데이터 및 스캐너로부터의 신호 강도 판독치를 이용하여, 그 순간의 장치의 위치를 계산한다. 위치 데이터가 로케이터에 되돌려 보내지기 전에, 위치 데이터는 과거의 일련의 위치 판독치를 평균화하여 이전의 계산으로부터 임의의 불규칙한 판독치를 제거하는 평활 엔진(909)에 의해 처리된다. 그 다음에, 조정된 위치 데이터는 로케이터에 되돌려 보내진다.
로케이터에서 생성된 계산된 위치 판독치는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 포함하는 애플리케이션 인터페이스(910)를 통하여, 또는 가상 GPS 능력(911)을 통하여 위치 기반 애플리케이션(901)에 보내진다. GPS 수신기는 전유 메시지(proprietary message)를 이용해서, 또는 국제 해양 전자 연합(National Marine Electronics Association; NMEA)에서 개발한 것과 같은 위치 표준(location standard)을 이용해서 상기 위치 판독치를 통신한다. 장치상의 COM 포트와 같은 표준 인터페이스를 이용하여 장치에 접속해서 메시지를 검색한다. 본 발명의 특정 실시예는 통신 모델 또는 메시지를 변경할 필요없이 임의의 GPS 호환성 애플리케이션이 상기 새로운 포지셔닝 시스템과 통신하게 하는 가상 GPS 능력을 포함한다.
위치 계산은 잡음 데이터 흐름을 신뢰성있고 안정된 위치 판독치로 전환하도록 의도된 일련의 포지셔닝 알고리즘을 이용해서 생성된다. 클라이언트 소프트웨어는 사용자의 위치를 가중하여 장치 사용자의 정확한 위치를 결정하기 위해 관측된 액세스 포인트의 리스트를 그들의 계산된 신호 강도와 함께 비교한다. 단순한 신호 강도 가중 평균 모델, 삼각측량 기술과 결합된 최근접 이웃 모델 및 장치 속도에 기초한 적응 평활을 포함한 다양한 기술이 사용된다. 다른 알고리즘은 다른 시나리오 하에서 더 잘 수행되고, 가장 정확한 최종 판독치를 생성하기 위해 하이브리드 전개에서 함께 사용되는 경향이 있다. 본 발명의 양호한 실시예는 다수의 포지셔닝 알고리즘을 사용할 수 있다. 어느 알고리즘을 사용할 것인지에 대한 결정은 관측된 액세스 포인트의 수 및 그것을 이용한 사용자 케이스 애플리케이션에 의해 행하여진다. 필터링 모델은 전통적 포지셔닝 시스템이 전혀 이동하지 않는 공지의 기준 포인트에 의존한다는 점에서 전통적 포지셔닝 시스템과 다르다. 양호한 실시예의 모델에서, 액세스 포인트의 고정 위치에 대한 이러한 가정은 만들어지지 않고; 액세스 포인트는 포지셔닝 시스템에 의해 소유되지 않으며, 따라서 액세스 포인트는 이동하거나 오프라인을 취할 수 있다. 필터링 기술은 일부 액세스 포인트가 더 이상 동일한 장소에 위치되지 않고 악성 위치 계산을 야기할 수 있다는 것을 가정한다. 그래서, 필터링 알고리즘은 그들의 포지션이 기록된 이후 이동한 액세스 포인트를 격리시키도록 시도한다. 필터는 동적이고 그 순간에 관측된 액세스 포인트의 수에 기초하여 변화한다. 평활 알고리즘은 단순한 포지션 평균화뿐만 아니라 칼만(Kalman) 필터를 포함한 진보된 베이즈 로직(bayesian logic)을 포함한다. 속도 알고리즘은 각 액세스 포인트의 신호 강도 관측으로부터 도플러 효과를 평가(estimate)함으로써 장치 속도를 계산한다.
기준 데이터베이스를 구축하기 위한 스캔 데이터의 수집
도 2는 각종 액세스 포인트에 대한 위치 정보를 수집하기 위해 사용되는 구성 요소들을 도시한다. 큰 무리의 차량(201)들은 포지셔닝 시스템에 대한 기준 데이터베이스(도 1의 104)를 구축하도록 전개된다. 이 차량(201)들은 목표 스캔 지역을 통과하는 프로그램적 경로를 따라서 최고 품질 데이터를 생성하는 가장 최적의 형태로 데이터를 수집한다. 목표 스캔 지역은 전형적으로 반경 15-20 마일 내의 모든 단일 운전가능 스트릿(street)을 포함하는 대도시 지역을 나타낸다. 이 차량들에는 유효 도달 지역(coverage area)을 횡단하는 동안 802.11 신호의 특성 및 위치를 기록하도록 설계된 스캐닝 장치(202)가 설치된다. 스캐닝 장치는 GPS 위성(204)으로부터의 신호를 이용해서 매 초마다 스캐닝 차량의 위치를 추적한다. 스캐닝 장치는 또한 범위 내에서 임의의 802.11 액세스 포인트의 존재를 추적하고 그 액세스 포인트 신호의 라디오 특성을 스캐닝 차량의 GPS 위치와 함께 기록한다. 수집된 데이터의 품질은 스캐닝 차량에서 사용하는 스캐닝 방법에 의해 크게 영향을 받는다. 각 모델은 그 자신의 장점 및 제한을 갖는다. 랜덤 모델이라고 알려져 있는 하나의 방법은 사업용 또는 개인적 사용을 위한 일상 활동(daily activity)을 수행하기 때문에 스캐닝 장치를 차량 내에 둔다. 이 차량들은 배송 트럭, 택시, 방문 판매원 또는 단순히 취미 생활자일 수 있다. 그 개념은 이 차량들이 시간의 경과에 따라 신뢰성있는 기준 데이터베이스를 구축하기 위하여 그 자신의 랜덤한 방식으로 충분 한 스트릿을 커버하는 것이다. 사실 모델은 데이터 수집을 위한 단순한 수단을 제공하지만, 결과적인 데이터의 품질은 "간선 바이어스"의 문제 때문에 부정적으로 영향을 미친다. 도 3은 랜덤 모델의 문제점을 묘사하고 있다. 스캐닝 차량이 데이터 수집이 아닌 다른 문제점을 해결하도록 설계된 경로를 횡단할 때(예를 들면, 패키지 배송, 작업장에/작업장으로부터 직원 교체), 이들은 목적지 경로(destination route)를 따르는 경향이 있다. 목적지 경로는 운전자가 A로부터 B로 갈 필요가 있을 때 그곳으로 가는 가장 빠른 경로이다. 그래서, 운전자는 고속도로이든 주요 한길(main thoroughfare)이든 가장 가까운 주요 간선 도로로 가는 가장 짧은 경로를 찾는다. 그 결과, 시간이 경과함에 따라 랜덤 드라이빙은 보다 작은 도로 및 주변도로에 비중을 두지 않고 주요도로 및 간선에 치우침을 보여주는 누적 커버리지에 의해 더 많은 지면(ground)을 커버한다. 도 3에서, 간선(304, 305)은 스캐닝 차량에 의해 자주 횡단되어 그 스트릿에 대한 상당한 량의 스캐닝 데이터를 확보한다. 그러나 스트릿(306, 307)은 그 스트릿상에 빈번한 목적지가 없고 간선 도로가 더 적합한 여행로이기 때문에 설령 있다 하더라도 드물게 커버된다. 그 결과, 액세스 포인트(308, 309)는 스캐닝 차량에 의해 전혀 스캔되지 않고, 그래서 포지셔닝 시스템은 스트릿(306, 307)을 지나가는 사용자를 식별하기가 어려울 것이다. 그 결과, 시스템이 스캔 데이터로부터 액세스 포인트의 위치를 계산하려고 할 때 입력 데이터의 편향된 수집으로 제한된다. 도 11은 결과적인 데이터 품질의 차이를 보여준다. 스캐닝 차량이 액세스 포인트(1101) 부근을 운행할 때, 스캐닝 차량은 판독치(reading) 및 그 위치를 계속적으로 기록한다. 이때, 포지셔닝 시스템은 관측 데 이터(1103)의 전체 집합을 이용하여 액세스 포인트(1102)의 위치를 계산하여야 한다. 랜덤 스캐닝 모델에서, 데이터의 집합은 액세스 포인트가 통과하는 하나의 주요 도로로 제한된다. 이것은 시스템이 액세스 포인트 자체에 가까운 액세스 포인트 위치보다는 그 도로 부근의 액세스 포인트 위치를 계산하게 한다.
다른 하나의 방법은 결과적인 데이터 수집에서 간선 바이어스를 회피하여 최종 사용자에 대해 더 신뢰성있는 포지셔닝 시스템을 생성하기 위해 목표 지역 내의 각각의 단일 스트릿을 포함하는 라우팅 알고리즘(routing algorithm)을 개발하는 것이다. 도 4는 목표 지역 내의 각각의 단일 스트릿을 커버하기 위한 가장 효율적인 운전 경로를 계산하기 위한 차이니스 포스트맨이라고 부르는 최적화 라우팅 알고리즘을 묘사한 것이다. 차이니스 포스트맨 라우팅 알고리즘은 우편 취급소, 공익 사업체 및 인구조사 회사에서 사용하는 공지의 기술이고 오일러 사이클 문제의 변형이다. 오일러 사이클은 각각의 모서리를 적어도 1회 방문한 그래프의 최단 여행을 추구하는 문제이다(예를 들면, Kwan, M.K.의 "홀수 또는 짝수 포인트를 이용한 그래픽 프로그래밍(Grapgic Programming Using Odd or Even Points)" Chinese Math. 1, 273-277, 1962.. 참조). 본 발명의 양호한 실시예는 커버되는 목표 영역을 식별하는 방법을 포함하고, 차량 경로를 기획하기 위해 차이니스 포스트맨 라우팅 알고리즘을 이용한다. 스캐닝 차량(401)은 어떠한 스트릿에도 바이어스가 없는 알고리즘에 따른 최적 경로를 따름으로써 모든 관측가능 액세스 포인트가 시스템에 의해 검출되고 맵되는 것을 보증한다. 그래서, 예를 들면, 액세스 포인트(408, 409)는 차이니즈 포스트맨 모델을 이용하여 액세스 포인트 데이터베이스에 추가되 지만, 랜덤 모델을 이용하면 누락될 것이다. 다시 도 11을 참조하면, 차이니스 포스트맨 스캐닝 모델에서, 차량은 액세스 포인트(1104)에 대한 스캐닝 기록(1106)의 완전한 집합으로서 얻어지는 각각의 단일 도로를 운행한다. 그 다음에, 시스템은 액세스 포인트(1104)에 대한 스캔 데이터의 분포가 액세스 포인트(1102)에 대한 것보다는 더 균일하기 때문에 에러가 더 적은 액세스 포인트의 위치(1105)를 계산할 수 있다. 따라서, 차이니스 포스트맨 스캐닝 모델은 목표 지역에서 더 많은 액세스 포인트를 균일하게 수집할 뿐만 아니라 결과적 데이터가 액세스 포인트 위치에 대한 더 정확한 계산을 생성한다.
고품질 AP 위치
일단 수집되면(또는 부분적으로 수집되면), 스캐닝 데이터는 중앙 액세스 포인트 데이터베이스(이 명세서의 뒤에서 설명됨)로 다시 업로드되고 그 곳에서 처리된다. 각각의 액세스 포인트에 대한 미처리/미가공 관측점(raw observation point)은 액세스 포인트의 실제 물리적 위치를 역삼각 측량하거나 액세스 포인트의 라디오 전파(radio propagation)를 나타내는 전력 윤곽을 생성하기 위해 사용된다. 특수 액세스 포인트에 대한 가장 정확한 계산 위치를 생성하거나 가장 정확한 전력 윤곽을 생성하기 위해, 스캐닝 차량은 가능한 한 많은 다른 각도에서 액세스 포인트를 관측해야 한다. 랜덤 모델(도 3)에서는, 많은 액세스 포인트가 단지 하나의 스트릿으로부터 관측되어 시스템이 스트릿(303)상에서 그들의 위치를 직접 계산하게 한다. 이 위치들은 지향성 바이어스를 나타내고 이들 액세스 포인트(302)의 실제 위치와 크게 다르다. 에러는 기준점 위치가 부정확할 때 포지셔닝 시스템에 도 입된다. 따라서, 이 포지셔닝 시스템에서, 액세스 포인트 위치의 정확도는 최종 사용자 포지셔닝 정확도의 정확도에서 큰 임무를 수행한다. 차이니스 포스트맨 모델(도 4)을 사용하면, 스캐닝 차량은 액세스 포인트를 수용하는 빌딩의 가능한 한 많은 측면으로부터 특수 액세스 포인트를 검출한다. 이 추가적인 데이터는 액세스 포인트(403)의 위치를 계산하기 위해 사용된 역삼각 측량 공식의 결과를 크게 개선한다. 액세스 포인트 위치 품질에 대한 더 자세한 것은 도 11과 함께 설명된다.
이 시스템으로부터 수집된 스캐닝 데이터는 그 특수 환경 내의 각 액세스 포인트에 대한 신호 전파 패턴의 신뢰성있는 대용물(proxy)을 나타낸다. 각각의 라디오 장치 및 관련 주변 환경은 신호 지문(signal fingerprint) 내의 각종 위치에서 신호가 얼마나 멀리 도달하는지 및 신호가 얼마나 강한지를 보여주는 유일한 신호 지문을 생성한다. 이 지문 데이터는 포지셔닝 시스템에 대한 고정확도를 산출할 수 있도록 하기 위해 계산된 액세스 포인트 위치와 함께 사용된다. 이 지문은 각 포지션에서의 신호 강도가 와트(watt)의 신호 전력으로 측정되기 때문에 "전력 윤곽"이라고도 부른다. 포지셔닝 시스템은 지문 데이터를 해석하여 802.11 액세스 포인트 라디오의 특수 신호 강도가 그 액세스 포인트로부터의 특수한 거리와 관련이 있는지를 표시할 수 있다. 신호 지문 채취(signal fingerprinting) 기술은 옥내 Wi-Fi 포지셔닝에서 사용되지만 지문 데이터의 수집과 관련된 곤란성 때문에 더 넓은 지역의 옥외 환경에서 모사(replicate)하기가 곤란한 것으로 증명되었다. 다중 액세스 포인트의 지문 또는 전력 윤곽이 오버레이될 때, 포지셔닝 시스템은 관측된 신호 강도가 결합 지문(combined fingerprint)과 일치하는 하나의 포지션을 단순히 찾음으로써 장치 위치를 결정할 수 있다. 본 발명의 양호한 실시예는 지문 기반 포지셔닝 알고리즘을 활용하기 위하여 수백만의 액세스 포인트를 가진 대범위 유효 도달 지역에 걸쳐 이 지문 데이터를 얻기 위한 신뢰성있는 시스템을 제공한다.
기준 대칭
포지셔닝 시스템은 전형적으로 추적되는 장치 주변에 3개 이상의 기준점을 가짐으로써 동작한다. 이 포지셔닝 시스템은 상기 기준점들로부터의 라디오 신호를 각종 방법으로 사용하여 장치의 현재 위치를 계산한다. 기준점의 수가 부족할 때 또는 기준점이 사용자 주변에서 불균형 즉 대칭을 이루지 못한 때 중대한 에러가 발생한다. 도 5에 도시된 바와 같이, 랜덤 모델에서 나타나는 간선 바이어스는 기록된 액세스 포인트 위치(502)가 단지 일측에만 있는 물리적 지역으로 최종 사용자(501)가 이동하는 많은 시나리오를 유도한다. 최종 사용자 주위에서 기준점 분포의 이러한 대칭성 부족은 포지셔닝 알고리즘이 다량의 에러를 갖고서 장치 위치(503)를 계산하게 한다. 액세스 포인트에 대한 스캐닝의 차이니스 포스트맨 모델을 이용해서, 사용자는 전형적으로 장치의 802.11 라디오의 범위(604) 내에서 사용자(601)의 모든 측면에 많은 액세스 포인트 위치(602)가 있는 물리적 위치와 만난다(도 6). 결과적인 포지션 계산(603)은 위치 바이어스를 감소시키고 그 결과 더 정확해진다. 도 11은 품질 위치 계산의 충격을 보여주는 다른 하나의 예이다.
스캐닝 장치
도 7은 각종 Wi-Fi 액세스 포인트를 검출하고 식별하기 위해 사용하는 스캐닝 장치(702)의 양호한 실시예의 상세를 도시한 것이다. 스캐닝 차량(701)은 GPS 위성(708) 및 802.11 액세스 포인트(707)로부터 라디오 신호의 항공로(airway)를 계속적으로 스캔하는 스캐닝 장치(702)를 포함한다. 스캐닝 장치는 전체 공정을 제어하는 스캐닝 클라이언트 소프트웨어(704)를 동작시킨다. 스캐닝 클라이언트는 GPS 수신기(705)와 802.11 라디오(706)를 둘 다 기동시킨다. GPS 수신기는 매 초마다 장치의 지리적 위치를 계산하는 연속 수신 모드로 설정된다. 그 계산은 스캐닝 클라이언트에 의해 판독되어 국부 데이터 기억장치(703)에 저장된다. 스캐닝 클라이언트는 802.11 라디오를 시동하고 지향성 안테나(709)를 이용하여 802.11 탐사 요구의 송출을 시작한다. 그 탐사 요구의 범위 내의 임의의 802.11 액세스 포인트(707)는 802.11 프로토콜에 따라 신호 표지(signal beacon)로 응답한다. 응답 신호 표지는 액세스 포인트의 네트워크 이름(SSID라고 부름), 액세스 포인트 장치의 MAC 어드레스 및 액세스 포인트에 대한 기타의 메타 정보를 포함한다. 응답 신호는 원점의 벡터 및 액세스 포인트의 근접도에 따라 다른 신호 강도로 각각의 지향성 안테나에 도달한다. 상기 벡터는 그 특수 안테나의 식별자 및 액세스 포인트에 대한 메타 정보와 함께 기록된다. 이 탐사-수신-기록 처리는 매 1/10초마다 연속적으로 발생한다. 전개된 스캐닝 장치는 XTrac v. 2.0 펌웨어를 가진 SiRF II형 GPS 수신기가 통합된 파워드 GPS PDA 마운트 크래들(Powered GPS PDA Mount Cradle)과 iPAQ 4155 포켓 PC의 조합이다.
특정 실시예의 스캐닝 클라이언트(704)는 도 10을 참조하여 설명한다. 클라이언트는 3개의 주요 구성요소, 즉, 데이터 관리자(1001)와 시스템 관리자(1002)와 업로드 관리자(1003)로 구성된다. 데이터 관리자(1001)는 GPS 라디오(1006)와 802.11 라디오(1007) 둘 다의 동작을 제어한다. 데이터 관리자는 상기 라디오가 언제 및 얼마나 자주 신호들을 스캔하고 그 신호들을 처리할 것인지를 제어한다. GPS 라디오는 일단 기동되면 GPS 위성(1004)으로부터 신호를 수신하고 그 지리적 위치를 계산한다. GPS 레코더(1008)는 매 초마다 모든 판독치를 로그하고 그 판독치를 파일 관리자(1010)에 보낸다. Wi-Fi 레코더(1009)는 802.11 라디오를 기동시켜서 매 1/10초마다 스캔하게 하고, 그 802.11 판독치를 GPS 라디오로부터 온 GPS 판독치와 관련시키며, 결과적인 데이터를 파일 관리자에게 보낸다. 파일 관리자는 GPS 레코더와 Wi-Fi 레코더로부터 스캔 데이터를 수신하고 장치에 저장 파일을 생성한다. 이 처리는 장치가 동작 중에 있고 양 쪽 라디오가 기능하고 있는 전체 시간동안 계속된다.
업로드 관리자(1003)에서, 장치가 액세스하도록 인증되는 공중 핫스폿(1024)(예를 들면, T-모바일)의 구성된 네트워크를 찾기 위해 802.11 스캐닝 결과를 감시하는 핫스폿 검출기(1017)가 있다. 핫스폿 검출기가 유효 핫스폿을 검출하면, 핫스폿 검출기는 그 존재를 사용자에게 통지한다. 사용자는 접속 생성 요소(1018)를 기동시킴으로써 핫스폿에 대한 접속을 선택할 수 있다. 이 구성 요소는 핫스폿의 액세스 포인트와 관련되어 802.11 접속을 생성한다. 그 다음에, 핫스폿 인증 모듈(1019)은 장치에 유효 인증 정보를 공급한다. 핫스폿은 계정을 유효하게 하고 그 다음에 장치에 네트워크 액세스를 제공한다. 그 다음에, 업로드 관리자는 중앙 네트워크 서버(1025)에의 접속을 위해 업로드 서버 인증 처리(1020)를 개시하고 유효 인증 정보를 제공한다. 일단 인증되면, 업로드 및 데이터 검증 모듈(1021) 이 개시된다. 이 모듈은 스캐닝 데이터 기억장치(1011)로부터 스캔 데이터를 검색하고 그 데이터를 FTP를 이용하여 중앙 네트워크 서버에 업로드한다. 중앙 네트워크 서버는 모든 데이터를 중앙 액세스 포인트 데이터베이스에 저장하기 위한 처리를 시작한다. 업로드가 완료된 후, 업로드 처리는 스캔 데이터를 스캐닝 데이터 기억장치(1011)로부터 장치의 백업 데이터 기억장치(1012)로 이동시킨다. 업로드가 완료되고 검증되었으면, 신버젼(new version) 모듈(1022)은 중앙 네트워크 서버를 체크하여 장치에 이용가능한 클라이언트 소프트웨어의 신버젼이 있는지를 판정한다. 만일 신버젼이 있으면, 소프트웨어가 다운로드되고, 신버젼 설치(1023) 처리를 시작하여 클라이언트 소프트웨어를 업그레이드한다. 설치 처리가 완료되면, 중앙 네트워크 서버와의 접속이 종료되고, 핫스폿과의 접속이 종료되어 장치가 정상 스캐닝 동작으로 복귀한다.
스캐닝 클라이언트(704)는 장치의 관리를 돕고 시스템 에러를 감소시키기 위한 한 세트의 유틸리티를 포함한다. 라디오 관리자(1013)는 GPS 라디오 및 Wi-Fi 라디오의 동작을 감시하여 이들이 적절하게 동작하게 한다. 만일 라디오 관리자가 하나의 라디오에서 문제점을 발견하면, 그 라디오를 재시작시킬 것이다. 사용자 인터페이스 제어기(1014)는 사용자에게 툴(tool) 및 업데이트를 제시하여 사용자가 장치를 효과적으로 운용할 수 있게 한다. 에러 취급 및 로깅(1015)은 모든 시스템 문제들을 장치에 기록하고 사용자에게 경고하여 사용자가 처리할 수 있게 한다. 시스템 재시작 모듈(1016)은 문제가 해결될 수 없을 때 호출된다. 이 모듈은 장치를 동작중지(shut down)시키고 하드웨어, 운영체제 및 스캐닝 클라이언트를 재시작시 켜 올바른 동작을 수행하게 한다.
1/10초의 802.11 스캐닝 간격은 이것이 기성 하드웨어(off the shelf hardware)를 이용하는 조건 하에서 802.11에 대한 최적의 스캐닝 주기를 제공하기 때문에 선택되었다. 802.11b/g/n은 비허가 대역의 14 채널을 이용하여 동작한다. 개별 액세스 포인트는 그 신호 표지를 임의의 주어진 시간에 상기 채널 중의 하나를 통하여 방송한다. 스캐닝 장치는 가능한 한 많은 액세스 포인트를 관측하기 위하여 각 채널을 조사할 필요가 있다. 스캐닝 간격은 스캐닝 차량의 평균 속도와 상관되어 스캐닝 클라이언트가 특정 지역의 빈발 부동산(frequency real estate)을 커버하는 방법을 최적화한다.
중앙 네트워크 서버
도 8을 참조하면, 일군의 차량들이 그들의 미리 지정된 경로를 운행하면서 스캐닝 루틴을 수행한다. 각 차량(801)은 이용가능한 802.11 액세스 포인트에 주기적으로 접속하여 중앙 네트워크 서버의 데이터 통신 모듈(807)로 인증된다. 전형적으로, 중앙 네트워크 서버와 통신하기 위해 사용되는 액세스 포인트는 신뢰성있는 미터드 액세스(metered access)를 보장하는 T-모바일에 의해 동작되는 것과 같은 공중 핫스폿이다. 이 접속을 제공하는 것은 임의의 가용 공중 액세스 포인트를 통하여 행하여질 수 있다. 스캐닝 차량은 부근 핫스폿 위치에서 정지하여 액세스 포인트에 대한 접속 처리를 시작한다. 일단 인증되면, 스캐닝 클라이언트(704)는 국부 기억장치(703)로부터 최근 수집된 스캔 데이터 모두를 식별하고 그 데이터를 중앙 네트워크 데이터베이스(802)로 업로드한다.
데이터가 데이터베이스에 업로드되었으면, 파서 및 필터 처리(803)를 시작한다. 파서 및 필터 처리는 모든 업로드 스캐닝 데이터를 판독하고 그 데이터를 데이터베이스의 적당한 테이블에 로드한다. 이것이 실행되는 동안 데이터는 품질 문제에 대하여 평가된다. 어떤 경우에, GPS 수신기는 소정의 시간동안 잘못된 즉 에러 기록을 기록할 수 있고, 이것은 최종 액세스 포인트 위치 계산에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 파서 및 필터 처리는 이들 악성 기록을 식별하여 그 악성 기록들을 수정하거나 시스템으로부터 제거한다. 필터링 처리는 에러 경향이 있는 GPS 판독치를 제거하기 위해 클러스터링 기술을 사용한다. 예를 들어서, 만일 판독치의 90%가 서로로부터 200 미터 내에 있고 판독치의 나머지 10%가 5 킬로미터 떨어져 있으면, 그 외부의 것(outlier)은 필터에 의해 제거되고 추가의 분석을 위해 데이터베이스의 오류 테이블(corrupted table)에 저장된다. 특히, 시스템은 모든 보고된 데이터를 이용하여 액세스 포인트에 대한 가중 중심을 먼저 계산한다. 그 다음에, 보고된 위치의 분포에 기초해서 표준 편차를 결정한다. 시스템은 에러가 있는 액세스 포인트를 걸러내기 위해 이 분포의 시그마(sigma)에 기초해서 한정가능 임계치를 사용한다. 이들 에러 기록들이 표시되었으면, 나머지 위치 기록들을 이용하여 중심이 재계산되고 아래에서 설명하는 역삼각 측량법을 이용하여 최종 중심을 결정한다.
에러 기록들은 이동한 액세스 포인트의 결과일 수 있다는 점에 주목한다. 이 예에서, 액세스 포인트의 중심은 기록의 우세에 기초하여 새로운 위치로 신속이 "스냅"될 것이다. 알고리즘에 대한 추가적인 개선은 기록의 나이에 기초한 가중치를 포함하고, 그래서 새로운 기록은 주어진 액세스 포인트의 현재 위치의 더 중요한 표시를 나타낸다.
파싱 처리가 종료되었으면, 중앙 네트워크 시스템은 역삼각 측량 모델(804)을 시동시켜 새로운 데이터의 처리를 시작한다. 이 처리 중에, 1) 새로운 액세스 포인트가 데이터베이스에 추가되고 그들의 물리적 위치가 계산되며, 2) 기존의 액세스 포인트가 스캐너에 의해 기록된 임의의 새로운 데이터에 기초해서 재배치된다. 역삼각 측량 알고리즘은 다수의 기록 및 그들의 관련 신호 강도에서 준가중(quasi weighted) 평균 모델로 더 약한 신호보다 더 많은 더 강한 신호 판독치를 가중하기 위해 인수분해한다.
데이터 수집 중에, WPS 사용자는 모든 가용 Wi-Fi 액세스 포인트로부터 수신 신호 강도(RSS)를 측정하고 대응하는 액세스 포인트의 위치 정보를 추출하는 Wi-Fi 수신기 장치를 구비한다. 액세스 포인트의 RSS 값은 아래와 같이 나타난다.
{RSS1, RSS2, ...RSSn}
액세스 포인트 i의 대응하는 기록된 GPS 위치를 {Lati, Longi}로 표시하고, 계산된 액세스 포인트 위치를 {Lati, Longi}로 표시하면, 삼각 측량된 위치는 아래와 같은 알고리즘을 적용함으로써 얻어진다.
Figure 112007039379855-PCT00001
Figure 112007039379855-PCT00002
전력의 4중근(quad root of power)은 4중근이 2개의 제곱근을 취하는 것과 같은 뜻이기 때문에 알고리즘의 구현을 용이하게 하기 위해 선택된다.
제2 포인트는 계수의 동적 범위를 조정하기 위해 인용한다. 만일 계수의 동적 범위가 관련되면, 알고리즘의 계수는 상수에 의해 나누어질 수 있다. 예를 들면,
Figure 112007039379855-PCT00003
Figure 112007039379855-PCT00004
매개변수 C는 임의의 수일 수 있고 이론상으로 결과에 영향을 주지 않는다. 가중 평균은 계수의 비율에 의존하고 절대치에 의존하지 않기 때문에, 이론적으로, 모든 계수를 상수(C)로 나누는 것은 결과에 영향을 주지 않지만, 계수값의 동적 범 위를 변화시킨다.
상기 최종의 {Lati, Longi}는 그 액세스 포인트의 위치에 대한 최종 중심값으로서 사용된다. 그 다음에, 위도 및 경도는 삼각 측량 계산의 신규성(freshness)을 표시하기 위해 타임스탬프를 포함한 데이터베이스에 저장된다.
중앙 네트워크 데이터베이스가 업데이트되고 각 액세스 포인트가 재배치된 후, 데이터 팩 빌더(805)는 국가 또는 세계의 지역들에 기초해서 데이터베이스의 부분집합을 생성한다. 팩 빌더는 특정 지리 내의 지역만이 관심있는 다양한 사용 경우를 위해 데이터베이스를 분포시키는 것을 용이하게 한다. 팩 빌더는 국가, 시간대 및 도시 지역을 나타내는 지역 좌표로 구성된다. 이 기술을 이용함으로써, 사용자는 미국 서해안의 위치 데이터를 다운로드할 수 있다. 팩 빌더는 데이터 기록을 세분하고 데이터 기록을 압축한다.
차량무리(fleet) 관리 모듈(806)은 사람이 스캐닝 차량을 관리하고 이들 차량이 라우팅 절차를 준수하도록 하는 동작을 돕는다. 이 모듈은 모든 스캔 데이터를 처리하고 시스템 내의 각 차량에 대한 위치 추적을 구축한다. 동작 관리자는 특수 지역의 커버리지를 시각적으로 검사하기 위해 맵 빌더(808)를 이용하여 차량 추적 지도를 생성할 수 있다. 각 차량으로부터의 GPS 추적 데이터는 경로 맵핑 소프트웨어로 검토되어 커버리지의 완료를 검증하고 누락 지역을 식별한다. 균일한 커버리지를 감사하고 검증하는 이 능력은 시스템이 가능한 최상의 데이터를 얻을 수 있게 한다. 모듈은 또한 차량의 운행 시간을 계산하여 평균 속도를 판정하고 임의 의 운휴 시간을 공제한다. 이 출력들은 전체 시스템의 효율성을 감시하고 미래의 커버리지를 기획하기 위해 사용된다.
본 발명의 범위는 전술한 실시예로 제한되는 것이 아니고 첨부된 청구범위에 의해 한정되며, 청구범위는 전술한 설명의 수정 및 개선을 포함한다는 것을 이해하여야 한다.

Claims (28)

  1. Wi-Fi 액세스 포인트의 위치의 기준 데이터베이스를 구축하기 위해 목표 지리적 지역에서 Wi-Fi 액세스 포인트를 위치설정하는 방법에 있어서,
    GPS 장치와 Wi-Fi 라디오 장치를 가진 적어도 하나의 스캐닝 장치 및 Wi-Fi 안테나 시스템을 포함한 적어도 하나의 차량을 전개하는 단계와;
    간선 바이어스를 피하기 위해 프로그램적 경로- 상기 프로그램적 경로는 목표 지리적 지역에서 실질적으로 모든 운전 가능한 스트릿을 포함하고, 상기 운전 가능 스트릿에 의해 표시된 그래프의 오일러 주기 문제를 해결하는 것임 -에서 목표 지역을 횡단하는 단계와;
    목표 지역을 횡단하는 동안, GPS 장치의 GPS 좌표를 주기적으로 수신하는 단계와;
    목표 지역을 횡단하는 동안, Wi-Fi 장치의 범위내에서 Wi-Fi 액세스 포인트로부터 Wi-Fi 신호를 검출하고, Wi-Fi 액세스 포인트의 검출이 행하여졌을 때 차량의 GPS 위치 정보와 함께 피검출 Wi-Fi 액세스 포인트의 아이덴티티 정보를 기록하는 단계와;
    상기 위치 정보를 이용하여 피검출 Wi-Fi 액세스 포인트의 포지션을 역삼각 측량하는 단계와;
    피검출 액세스 포인트의 포지션을 기준 데이터베이스에 기록하는 단계를 포함하는 Wi-Fi 액세스 포인트 위치설정 방법.
  2. 제1항에 있어서, 목표 지리적 지역은 수십 마일 정도의 반경을 갖는 것인 Wi-Fi 액세스 포인트 위치설정 방법.
  3. 제1항에 있어서, 프로그램적 경로는 차이니스 포스트맨 라우팅 알고리즘을 이용함으로써 결정되는 것인 Wi-Fi 액세스 포인트 위치설정 방법.
  4. 제1항에 있어서, 기준 데이터베이스는 원격으로 위치되고 Wi-Fi 액세스 포인트의 포지션 정보는 Wi-Fi 액세스 네트워크를 통해 기준 데이터베이스에 로드되는 것인 Wi-Fi 액세스 포인트 위치설정 방법.
  5. 제1항에 있어서, Wi-Fi 신호를 검출한 때, 주어진 Wi-Fi 액세스 포인트에 대해 수 회의 Wi-Fi 신호 판독이 행하여져서 주어진 Wi-Fi 액세스 포인트에 대해 한 세트의 판독치가 형성되게 하고, 상기 한 세트의 판독치는 피검출 Wi-Fi 액세스 포인트의 포지션을 결정할 때 사용되는 것인 Wi-Fi 액세스 포인트 위치설정 방법.
  6. 제1항에 있어서, Wi-Fi 액세스 포인트를 검출한 때 Wi-Fi 액세스 포인트로부터의 신호에 대한 신호 강도 정보가 계산되고 스캐닝 장치에 의해 기록되는 Wi-Fi 액세스 포인트 위치설정 방법.
  7. 제1항에 있어서, 주어진 Wi-Fi 액세스 포인트는 가능한 한 많은 다른 각도에서 검출되어 운전 가능 스트릿의 조직을 제공하는 것인 Wi-Fi 액세스 포인트 위치설정 방법.
  8. 제6항에 있어서, 주어진 Wi-Fi 액세스 포인트는 가능한 한 많은 다른 각도에서 검출되어 운전 가능 스트릿의 조직을 제공하고, 주어진 Wi-Fi 액세스 포인트에 대한 신호 강도의 전력 윤곽이 결정되고 기록되는 Wi-Fi 액세스 포인트 위치설정 방법.
  9. 제1항에 있어서, Wi-Fi 안테나 시스템은 지향성 안테나를 포함하고, 스캐닝 장치는 지향성 안테나에서 Wi-Fi 액세스 포인트에 의해 수신된 다른 신호 강도에 기초해서 Wi-Fi 액세스 포인트의 원점의 벡터를 기록하는 것인 Wi-Fi 액세스 포인트 위치설정 방법.
  10. 제1항에 있어서, 차량의 GPS 좌표는 연속 모드에서 동작하는 GPS 장치에 의해 약 매초마다 감시되는 것인 Wi-Fi 액세스 포인트 위치설정 방법.
  11. 제1항에 있어서, Wi-Fi 장치는 탐사 요구를 보내고 약 매 1/10초마다 GPS 위치 정보를 기록하는 것인 Wi-Fi 액세스 포인트 위치설정 방법.
  12. 제1항에 있어서, 액세스 포인트는 복수의 목표 지역에 대하여 위치되는 것인 Wi-Fi 액세스 포인트 위치설정 방법.
  13. 제12항에 있어서, 기준 데이터베이스는 복수의 목표 지역에 대해 피검출 액세스 포인트의 포지션 정보를 유지하고, 상기 정보는 목표 지역에 기초해서 조직되는 것인 Wi-Fi 액세스 포인트 위치설정 방법.
  14. Wi-Fi 라디오를 가진 사용자 장치를 위치설정하는 방법에 있어서,
    목표 지역에서 Wi-Fi 액세스 포인트의 계산된 위치의 기준 데이터베이스를 제공하는 단계와;
    Wi-Fi 라디오를 가진 사용자 장치의 위치를 결정하라는 사용자 애플리케이션 요구에 응답해서, 요구를 Wi-Fi 장치의 범위 내의 모든 Wi-Fi 액세스 포인트에 송신하도록 Wi-Fi 장치를 트리거하는 단계와;
    Wi-Fi 장치의 범위 내의 Wi-Fi 액세스 포인트로부터 메시지- 상기 메시지는 각각 메시지를 보내는 Wi-Fi 액세스 포인트를 식별하는 것임- 를 수신하는 단계와;
    Wi-Fi 액세스 포인트에 의해 수신된 메시지의 신호 강도를 계산하는 단계와;
    기준 데이터베이스를 액세스하여 식별된 Wi-Fi 액세스 포인트에 대한 계산된 위치를 얻는 단계와;
    수신된 메시지를 통해 식별된 Wi-Fi 액세스 포인트의 수에 기초해서, 복수의 위치 결정 알고리즘으로부터 대응하는 위치 결정 알고리즘을 선택- 상기 선택된 알 고리즘은 식별된 Wi-Fi 액세스 포인트의 수에 적합하게 됨- 하는 단계와;
    식별된 Wi-Fi 액세스 포인트의 계산된 위치 및 상기 수신 메시지의 신호 강도와 선택된 위치 결정 알고리즘을 이용하여 사용자 장치의 위치를 결정하는 단계를 포함하는 사용자 장치 위치설정 방법.
  15. 제14항에 있어서, 식별된 Wi-Fi 액세스 포인트의 계산된 위치는 필터링되어 Wi-Fi 액세스 포인트에 대한 정보가 기준 데이터베이스에 포함된 시점 이후 대응하는 Wi-Fi 액세스 포인트가 이동하였는지 여부를 결정하는 것인 사용자 장치 위치설정 방법.
  16. 제14항에 있어서, 기준 데이터베이스는 사용자 장치에 대해 국부적으로 위치된 것인 사용자 장치 위치설정 방법.
  17. 제14항에 있어서, 기준 데이터베이스는 사용자 장치에 대해 원격으로 위치된 것인 사용자 장치 위치설정 방법.
  18. 제14항에 있어서, 사용자 장치의 위치는 위도 및 경도 좌표로 제공된 것인 사용자 장치 위치설정 방법.
  19. 제14항에 있어서, 복수의 위치 결정 알고리즘은 단순 신호 강도 가중 평균 모델을 포함하는 것인 사용자 장치 위치설정 방법.
  20. 제14항에 있어서, 복수의 위치 결정 알고리즘은 가장 가까운 이웃 모델을 포함하는 것인 사용자 장치 위치설정 방법.
  21. 제14항에 있어서, 복수의 위치 결정 알고리즘은 삼각측량 기술을 포함하는 것인 사용자 장치 위치설정 방법.
  22. 제14항에 있어서, 복수의 위치 결정 알고리즘은 장치 속도에 기초한 적응 평활 기술을 포함하는 것인 사용자 장치 위치설정 방법.
  23. 제14항에 있어서, 위치 결정 알고리즘의 선택은 위치 요구를 행하는 사용자 애플리케이션에 또한 기초하는 것인 사용자 장치 위치설정 방법.
  24. 수십 마일 정도의 반경을 가진 적어도 하나의 목표 지역에 대한 Wi-Fi 액세스 포인트의 데이터베이스로서, 상기 데이터베이스가 컴퓨터 판독가능 매체에 기록되고 목표 지역의 실질적으로 모든 Wi-Fi 액세스 포인트의 데이터베이스 기록을 포함하며, 각 기록은 대응하는 Wi-Fi 액세스 포인트의 식별 정보 및 대응하는 Wi-Fi 액세스 포인트의 계산된 포지션 정보를 포함하며, 상기 계산된 포지션 정보는 Wi-Fi 액세스 포인트의 다중 판독치의 기록으로부터 획득되어 Wi-Fi 액세스 포인트의 포지션 계산시 기준 대칭을 제공하고 계산된 포지션 정보에서 간선 바이어스를 회피하는 것인 데이터베이스.
  25. 제24항에 있어서, 복수의 목표 지역에 대한 데이터베이스 기록을 가지며, 상기 데이터베이스 기록은 목표 지역에 의해 조직된 것인 데이터베이스.
  26. Wi-Fi 로케이션 서버에 있어서,
    수십 마일 정도의 반경을 가진 적어도 하나의 목표 지역에 대한 Wi-Fi 액세스 포인트의 데이터베이스- 상기 데이터베이스는 컴퓨터 판독가능 매체에 기록되고 목표 지역의 실질적으로 모든 Wi-Fi 액세스 포인트의 데이터베이스 기록을 포함하며, 각 기록은 대응하는 Wi-Fi 액세스 포인트의 식별 정보 및 대응하는 Wi-Fi 액세스 포인트의 계산된 포지션 정보를 포함하며, 상기 계산된 포지션 정보는 Wi-Fi 액세스 포인트의 다중 판독치의 기록으로부터 획득되어 Wi-Fi 액세스 포인트의 포지션 계산시 기준 대칭을 제공하고 계산된 포지션 정보에서 간선 바이어스를 회피하는 것임- 와;
    새로 발견된 Wi-Fi 액세스 포인트용의 데이터베이스에 기록을 추가하기 위한 컴퓨터 구현 로직- 상기 컴퓨터 로직은 새로 발견된 Wi-Fi 액세스 포인트의 포지션 정보를 활용하기 위해 데이터베이스에 미리 저장된 Wi-Fi 액세스 포인트의 포지션 정보를 재계산하기 위한 로직을 포함하는 것임- 을 포함하는 Wi-Fi 로케이션 서버.
  27. 제26항에 있어서, 에러를 일으키기 쉬운 GPS 정보에 기초하여 포지션 정보를 식별하기 위한 컴퓨터 구현 클러스터링 로직을 더 포함하는 Wi-Fi 로케이션 서버.
  28. 제27항에 있어서, 클러스터링 로직은 액세스 포인트에 대해 보고된 모든 포지션 정보의 가중 중심 포지션을 결정하는 로직, 및 상기 중심 포지션으로부터 벗어난 통계 기반 편향 임계량을 초과하는 포지션 정보를 식별하고 Wi-Fi 액세스 포인트의 계산된 포지션에 영향을 주는 상기 편향 포지션 정보를 데이터베이스로부터 배제하는 로직을 포함하는 것인 Wi-Fi 로케이션 서버.
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