KR20060047806A

KR20060047806A - 무선 신호 강도를 이용한 근접성 검출 방법

Info

Publication number: KR20060047806A
Application number: KR1020050039666A
Authority: KR
Inventors: 존 씨. 크럼; 케네쓰 피. 힌클레이
Original assignee: 마이크로소프트 코포레이션
Priority date: 2004-06-29
Filing date: 2005-05-12
Publication date: 2006-05-18
Anticipated expiration: 2025-05-12
Also published as: EP1612999A1; CN1715951A; US7509131B2; KR101109325B1; US20060046709A1; CN1715951B; CN101895907B; CN101895907A; EP1612999B1; JP2006010687A; JP4936683B2

Abstract

물리적으로 가까이에 있는 다른 클라이언트 및 자원들의 리스트를 계산하는 서버, 클라이언트 및 다양한 메커니즘을 포함하는 무선 (Wi-Fi) 네트워크 내의 시스템 및 방법에 개시된다. 클라이언트들은 Wi-Fi 액세스 포인트의 신호 강도를 서버에 보고하고, 서버는 그 데이터를 이용하여 자원들 간의 거리를 포함하여, 서로에 대한 자원들의 근접성을 계산한다. 데이터는 근거리 근접범위 내에 있는 자원들 또는 원거리 근접범위 내에 있는 자원들의 리스트로서, 이전의 클라이언트의 보고에 기초한 해당 자원까지의 근사적인 시간과 함께 클라이언트에게 보고된다. 절대 위치가 아닌 근접성이 사용되기 때문에, 최소한의 설정만이 요구된다. 시스템을 사용하는 클라이언트 및 자원의 수가 증가할수록, 발견가능한 자원들의 개수 및 다른 사람들 및 장소들이 발견될 수 있는 물리적 범위에 관한 서버의 지식도 증가한다.

무선 신호 강도, 근접성 검출, 근접성 서버, Wi-Fi 시그너쳐

Description

무선 신호 강도를 이용한 근접성 검출 방법{PROXIMITY DETECTION USING WIRELESS SIGNAL STRENGTH}

도 1은 본 발명이 통합될 수 있는 컴퓨터 시스템을 개략적으로 나타낸 블럭도.

도 2는 본 발명의 한 양태에 따라 신호 강도 데이터를 사용하도록 구성되며, 복수의 네트워크 디바이스들로의 무선 접속을 갖는 복수의 기지국을 포함하는 네트워크를 개략적으로 나타낸 블럭도.

도 3은 본 발명의 한 양태에 따라 신호 강도 데이터를 사용하도록 구성되며, 복수의 네트워크 디바이스들로의 무선 접속을 갖는 복수의 기지국을 포함하는 다른 네트워크를 개략적으로 나타낸 블럭도.

도 4-7은 본 발명의 한 양태에 따라 근접성 관련 정보를 이용하여 작업하기 위한 클라이언트 프로그램의 사용자 인터페이스의 예를 나타낸 스크린샷.

도 8은 본 발명의 한 양태에 따라 원거리 근접성 데이터를 제공하기 위하여, 액세스 포인트들이 그래프에 어떻게 개념적으로 맵핑되는지를 나타낸 도면.

도 9는 본 발명의 한 양태에 따라, 근접성 관련 정보를 통하여 결정된 근접 클라이언트에 이메일 메시지를 보내기 위한 클라이언트 프로그램의 사용자 인터페이스의 예를 나타낸 스크린샷.

도 10은 본 발명의 한 양태에 따라 확인된 근접성으로 서로 스티치된 2개의 컴퓨터를 나타낸 도면.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>

202₁ - 202₅ : 기지국

204₁ - 204₄ : 모바일 디바이스

206: 서버

208 : 데이터베이스

210 : 근접성 프로그램

212 : 데이터베이스

본 발명은 일반적으로 컴퓨터 시스템 및 네트워크에 관한 것으로, 더 상세하게는 무선 통신을 이용하는 컴퓨터 시스템에 관한 것이다.

유비쿼터스 컴퓨팅의 목적 중 하나는, 컴퓨터 사용자의 컨텍스트에 민감한 어플리케이션을 구축하는 것이다. 컨텍스트의 하나의 중요한 양태는 사용자에게 가까운 사람들 및 장소들을 포함한다. 예를 들어, 회의, 모임 및 기타 사회적인 용무에서, 사람들은 상당히 정기적으로 다른 사람들과 상호작용하며, 이러한 많은 행사에서 동일한 사람들을 보게 되는 경우가 많다. 사람들이 다른 사람들의 신분을 기억하고/하거나 알아채는 것을 돕기 위하여, 다양한 메커니즘들이 시도되어 왔다.

이러한 메커니즘들은 위치 감지 및/또는 근접성 감지에 기초한다. 위치 감지는 한 사람의 절대적인 위치(예를 들어, x, y 좌표)를 결정하는 반면, 근접성 감지는 소정의 사용자 근처에 있는 다른 사람들을 알아낸다. 근접성을 결정하는 한가지 흔한 방법은, 여러명의 사람들 및 기타 센서들의 절대 위치를 측정하고, 그 절대 위치 데이터를 이용하여 거리를 계산함으로써, 근접성에 관한 추론을 제공하는 것이라는 점에 유의한다. 즉, 종래의 위치 감지 시스템은 절대 위치들을 계산 및 비교할 필요가 있었고, 그러한 절대 위치들은 모든 사람들의 (x, y) 위치를 측정하고 단순히 그들 간의 거리를 계산하는 데에 사용될 수 있었던 것이다.

위치를 자동으로 측정하기 위한 다양한 방법들은, Wi-Fi 신호 강도, GPS 및 액티브 배지(active badge)를 사용하는 것을 포함하며, 예를 들어, GPS용 위성이나 액티브 배지용 특수 수신기 및/또는 송신기와 같은 특수화된 하드웨어를 환경 내에 전개할 것을 필요로 한다. 그러나, (x, y) 위치를 측정하기 위해서는 광대한 셋업 및 캘리브레이션이 필요하기 때문에, (x, y) 위치를 측정하는 것은 어렵다. 이러한 문제는, 많은 사람들의 대부분의 시간을 보내며 GPS가 작동하지 않는 실내에서 특히 심각해진다.

위치 및/또는 근접성 감지에 기초한 신분 확인 메커니즘의 예로는, 그러한 정보를 이용하여 회의 참석자들을 돕는 것을 목적으로 하는 것으로서, nTAG^TM, SpotMe, IntelliBadge^TM 및 기타 착용가능 또는 디지탈 보조 디바이스와 같이, 일반적으로 큰 그룹의 사람들이 쉽게 휴대 또는 착용할 수 있는 소형의 무선 디바이스들을 포함하는 무선 "컨퍼런스 디바이스(conference device)"가 있다. 이러한 디바이스의 특징들 중 가장 두드러진 것은, 이 디바이스들이 위치 및/또는 누가 근처에 있는지를 안다는 것이다.

다른 시스템으로는, 개별 무선 송수신기를 장착한 PDA를 통해 검출된 근접성에 기초하여, 비공식적이고 자발적인 직접 만남을 조장하는 시스템인 프록시 레이디(Proxy Lady)가 있다. Trepia로 알려진 또다른 시스템은, 사용자들이 그 시스템에 의해 자동으로 발견된 근처의 다른 사용자들과 통신하게 해 준다. 사용자들은 자신의 위치를 수동으로 지정할 수 있으며, Trepia도 근접성을 추론하기 위하여 유선 및 Wi-Fi 네트워크 공통성을 이용한다. iChat AV로 알려진 또다른 시스템은, 동일한 로컬 네트워크 상에 있는 사용자들이 인스턴트 메시징 또는 화상 회의를 위하여 서로를 찾을 수 있게 해 준다. 컴퓨터 게임을 위한 다른 시스템들은 동일한 네트워크 상의 사용자들이 근처에 있는 다른 게이머들을 찾을 수 있게 해 준다. 그러나, 이러한 메커니즘들의 단점으로는, 사용자들이 서로를 찾기 위해서는 동일한 네트워크 상에 있어야 한다는 것과, 다른 물체들은 발견될 수 없고 다른 사람들만이 발견될 수 있다는 것이 있다.

다른 사람들을 발견하는 것 이외에, 근처에 있는 다른 자원들을 발견할 수 있게 된다면, 많은 개인들은 이익을 얻을 수 있을 것이다. 예를 들어, 모바일 컴퓨팅 디바이스의 사용자는 예를 들어 사무실 밖에 있을 때 문서를 프린트할 필요가 있을 수 있고, 따라서 가장 가까운 이용가능한 프린터를 검출할 수 있다면 매우 유리할 것이다. 블루투스 및 IrDA(Infrared Data Association)을 이용하는 피어-투-피어 디바이스 발견을 위하여 양호하게 확립된 프로토콜이 존재하지만, 블루투스의 발견 범위는 약 10 미터로 한정되며, IrDA는 디바이스들 간의 차단없는 가시 경로(line of sight)를 필요로 하고 또한 약 1미터 범위에서만 작동한다. 또한, 이러한 메커니즘들은 적절하게 인에이블된 다른 컴퓨팅 디바이스들만을 찾을 수 있고, 가장 인접한 엘리베이터, 화장실 또는 자동 판매기 등의 다른 자원은 찾지 못한다.

본 발명의 양수인에게 양도되었으며 본 명세서에 참조로서 포함되는 미국 특허 출원 제10/677,125호는, 사람들이 근처에 누가 있는지를 자동으로 알아내고, 또한 자기 근처에 어떤 다른 자원들이 있는지를 결정할 수 있게 해 주는 메커니즘을 제공한다. 그 때문에, 네트워크 디바이스 또는 이전에 캘리브레이션된 위치와 같은 참여 자원들로부터 (다양한 기지국이나 액세스 포인트 등에 대한) 무선 신호 강도가 수집된 후 (예를 들어, 서버에 의해) 처리되어, 어떤 디바이스들이 동일한 신호 강도를 경험하고 있는지가 결정된다. 유사한 신호 강도를 갖는 것들은 서로 근접해 있는 것으로 결정된다. 이러한 정보와 함께, 다른 자원에 관한 정보가 네트워크 디바이스에 룩업되거나 다르게 제공되어, 해당 디바이스의 사용자에게 제시된다. 이러한 기술에 기초한 근접성 관련 메커니즘들이 매우 잘 작동하긴 하지만, 이러한 개념에 대한 개선은 유익하고 유리할 것이다.

요약하면, 본 발명은 무선 네트워크 내에서, 단거리 또는 장거리 근접성 계산에 기초하여, 클라이언트와 자원 간의 거리를 알아내기 위한 시스템 및 방법을 제공한다. 일 실시예에서, 임의의 액세스가능한 액세스 포인트를 나타내는 각각의 무선 신호 강도가 클라이언트 디바이스에 의해 획득되어, 각각의 기지국 식별자와 관련되어 서버에 전송된다. 이것은, 신호 강도가 측정되고 있는 클라이언트 디바이스 또는 자원에 대한 Wi-Fi 시그너쳐로 된다. 서버는 이러한 시그너쳐를 다양한 다른 디바이스들로부터 획득된 시그너쳐들과 함께 사용하여, 등록된 클라이언트와 자원 간의 거리를 추정한다.

범위 내에 있는 경우, 모바일 디바이스는 하나 이상의 기지국 또는 무선 액세스 포인트를 "볼 수 있고" (즉, 그들로부터 신호를 수신할 수 있고), 이러한 기지국들로부터 수신되고 있는 전파 신호의 강도를 측정하는데, 이것은 "수신된 신호 강도 표시자", 즉 RSSI로 칭해진다. 거리는 물론, 반사, 굴절, 회절 및 물리적 환경에 의한 감쇠에 따른 전파 신호의 감쇠로 인해, 한 기지국에 대하여 측정된 RSSI는 장소에 따라 달라지므로, 모바일 디바이스가 측정한 RSSI는 그 디바이스의 위치에 민감하게 된다. 회의실과 같이 고정된 자원도 하나 이상의 기지국의 범위 내에 있을 수 있고, 고정된 디바이스 부근에 위치하는 모바일 디바이스에 의해 각각의 기지국에 대한 신호 강도의 세트를 제공받을 수 있다.

클라이언트 부분은 각각의 클라이언트가 근접성 서버에 등록하고, Wi-Fi 시그너쳐를 보고하고/하거나, 가까운 사람들 또는 위치들에 대하여 쿼리를 보낼 수 있게 해 주는 프로그램으로서 기능한다. 예를 들어, 계단과 같은 소정의 비네트워크 자원들을 등록하는 경우 등에서, 클라이언트는 실제로 다른 자원을 대신하여 등록 및 보고를 행할 수 있다. 등록시에, 클라이언트 어플리케이션은 클라이언트 데이터를 각각의 클라이언트에 관련시키는 GUID(globally unique identifier)를 수신한다.

등록후, 클라이언트는 액세스 포인트들 및 그들의 측정된 Wi-Fi 신호 강도를 서버에 보고할 수 있다. 보고는 고정 디바이스의 경우에서와 같이 1회만 행해질 수도 있고, 모바일 클라이언트의 경우에서와 같이 정기적으로 행해질 수도 있다. 그러면, 서버는 사용자가 쿼리를 행하는 경우, 모바일 클라이언트에게 현재의 근접성 데이터를 제공할 수 있게 될 것이다.

일 구현예에서, 서버는 요청된 타입의 근처의 인스턴스들에 대한 2개의 리스트(비어있을 수도 있음)로 응답한다. 단거리 근접범위 내에 있는 제1 리스트는, 적어도 하나의 검출가능한 액세스 포인트를 쿼리를 행한 클라이언트와 공유하는 원하는 타입의 클라이언트/자원의 인스턴스들을, 거리별로 대략적으로 소팅하여 보여준다. 원거리 근접범위 내에 있는 제2 리스트는, 중첩하는 커버리지를 갖는 액세스 포인트들을 통하여 "홉핑(hopping)"함으로써 도달될 수 있는 인스턴스들을, 요구되는 홉핑 횟수에 따라 소팅하여 포함하고 있다. 홉핑 거리 내에서 발견된 인스턴스들 중의 일부는, 거기까지 이동하는 데에 소요되는 시간량의 추정치와 함께 보고될 수 있다.

근접성 서버는 Wi-Fi 시그너쳐로부터 유도된 액세스 포인트들의 물리적 레이 아웃에 관한 토폴로지 데이터 및 메트릭을 유지한다. 타임스탬프된 Wi-Fi 시그너쳐는 액세스 포인트의 물리적 레이아웃에 관한 정보를 제공하며, 그러한 레이아웃 정보는 원거리 근접성의 계산을 돕는 데에 사용될 수 있다. 서버는 어떠한 액세스 포인트들의 쌍이 동일 클라이언트에 의해 동시에 검출되었는지를 조사함으로써, 액세스 포인트의 토폴로지를 계산한다. 이것은, 액세스 포인트들이 물리적으로 중첩하는 커버리지를 가지므로 인접해있는 것으로 간주된다는 것을 나타낸다. 근접성 서버(206)는 액세스 포인트들의 쌍과, 소정의 최대 홉핑 횟수까지 그들 간의 에지 또는 홉핑의 최소 수의 테이블을 계산한다. 이러한 테이블은 클라이언트의 원거리 근접범위 내에 있는 사람들 또는 물체들을 찾는 데에 사용되며, 여기에서 원거리는 2개의 스캔 소스가 검출가능한 액세스 포인트들을 공유하지는 않지만, 인접한 액세스 포인트들 간에서의 소정 횟수의 홉핑에 의해 접속될 수 있음을 나타낸다. 홉핑의 횟수는 클라이언트에 보고되어, 사용자에게 원거리 근접범위 내에 있는 스캔 소스까지의 거리에 대한 대략의 지식을 제공한다. 액세스 포인트들 간의 메트릭 관계는 Wi-Fi 시그너쳐 상의 타임스탬프로부터 계산되어 액세스 포인트들의 쌍들 간에서의 이동 시간을 찾는 데에 사용되고, 그 이동 시간은 원거리 근접 리스트 상에 나타난 어떤 사람 또는 어떤 물체까지 이동하는 데에 시간이 얼마나 소요될지를 사용자에게 알려준다.

한 클라이언트의 단거리 근접범위 내에 있는 클라이언트들 및 기타 자원들은, 그 클라이언트와 적어도 하나의 액세스 포인트를 공유하는 것으로 정의된다. 서버 상에서 단거리 리스트를 계산할 때에, 리스트는 클라이언트로부터의 근사적인 거리에 따라 소팅되며, 여기에서 2개의 스캔 소스 간의 거리는 그들의 Wi-Fi 시그너쳐의 유사성에 관련된다. 2개의 클라이언트를 분리하는 물리적 거리를 제공하는 2개의 Wi-Fi 시그너쳐의 수치적 함수를 찾기 위하여, 2개의 클라이언트가 공유하는 액세스 포인트들의 수, 2개의 클라이언트가 공통 액세스 포인트들을 신호 강도에 의해 얼마나 가깝게 순위화했는지를 나타내는 스피어만 순위 상관 계수, 신호 강도들의 차의 제곱의 총합, 및 각각의 리스트 내에 나타나지 않은 액세스 포인트들의 수를 포함하는 수치적 특징들이 2개의 시그너쳐로부터 생성된다. 다른 특징들도 이용될 수 있긴 하지만, 테스트 단계에서는 이러한 4개의 특징들 중 처음 2개가 최상의 결과를 제공했다.

본 발명의 근접성 검출은, 펜 스트로크가 2개의 디바이스의 디스플레이에 닿는 경우, 펜 스트로크의 스크린 좌표, 방향 및 타이밍을 근처의 다른 디바이스들과 공유하는 것을 나타내는 스티칭과 같은 공동의 협동 작업을 위한 모바일 디바이스들 간에서의 동시적인 사용자 동작을 검출하는 데에도 유용하다. 본 발명의 근접성 검출은 잠재적인 동시 사용자 동작의 후보로서 어떤 디바이스들을 고려할지를 결정하는 데에 있어서의 문제점을 해결한다. 근거리 근접범위 내에 있지 않은 임의의 디바이스는 후보로서 삭제되기 때문이다.

그 외의 이점들도, 이하의 상세한 설명을 첨부 도면과 함께 숙지함으로써 이해될 수 있을 것이다.

예시적인 오퍼레이팅 환경

도 1은 본 발명이 구현될 수 있는 적합한 컴퓨팅 시스템 환경(100)의 일례를 도시하고 있다. 컴퓨팅 시스템 환경(100)은 적합한 컴퓨팅 환경의 일례일 뿐이며, 본 발명의 용도 또는 기능성의 범위에 어떠한 제한을 가하기 위한 것이 아니다. 또한, 컴퓨팅 환경(100)은 예시적인 오퍼레이팅 환경(100) 내에 도시된 컴포넌트들 중 어느 하나 또는 조합에 관련된 어떠한 종속성이나 조건을 갖는 것으로 해석되어서도 안 된다.

본 발명은 다양한 기타의 일반 목적 또는 특수 목적 컴퓨팅 시스템 환경에서 동작할 수 있다. 본 발명에서 사용되기에 적합할 수 있는 공지된 컴퓨팅 시스템, 환경 및/또는 구성의 예로는, 퍼스널 컴퓨터, 서버 컴퓨터, 핸드핼드 또는 랩탑 디바이스, 타블릿 디바이스, 멀티프로세서 시스템, 마이크로프로세서 기반 시스템, 셋탑 박스, 프로그램가능한 가전 제품, 네트워크 PC, 미니컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터, 상기의 시스템 또는 디바이스들 중 임의의 것을 포함하는 분산 컴퓨팅 환경 등이 있지만, 이들로 제한되지 않는다.

본 발명은 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터 실행가능 명령어들과 일반적으로 관련되어 설명될 수 있다. 일반적으로, 프로그램 모듈은 특정 태스크를 수행하거나 또는 특정 추상 데이터 타입을 구현하는 루틴, 프로그램, 오브젝트, 컴포넌트, 데이터 구조 등을 포함한다. 본 발명은 통신 네트워크를 통해 링크된 원격 프로세싱 디바이스들에 의해 태스크가 수행되는 분산 컴퓨팅 환경에서도 실행될 수 있다. 분산 컴퓨팅 환경에서, 프로그램 모듈은 메모리 저장 디바이스를 포함하는 로컬 및 원격 컴퓨터 저장 매체 둘 다에 위치될 수 있다.

도 1을 참조하면, 본 발명을 구현하기 위한 예시적인 시스템은, 컴퓨터(110) 의 형태로 된 범용 컴퓨팅 디바이스를 포함한다. 컴퓨터(110)의 컴포넌트들은 프로세싱 유닛(120), 시스템 메모리(130) 및 시스템 메모리를 비롯한 다양한 시스템 컴포넌트들을 프로세싱 유닛(120)에 연결시키는 시스템 버스(121)를 포함하지만, 이들로 제한되지는 않는다. 시스템 버스(121)는 메모리 버스 또는 메모리 컨트롤러, 주변 버스, 및 다양한 버스 아키텍쳐 중 임의의 것을 사용하는 로컬 버스를 비롯한 여러 타입의 버스 구조 중 임의의 것일 수 있다. 예를 들어, 이러한 아키텍쳐는, 산업 표준 아키텍처(ISA) 버스, 마이크로 채널 아키텍처(MCA) 버스, 인핸스드 ISA(Enhanced ISA; EISA) 버스, 비디오 일렉트로닉스 표준 어소시에이션(VESA) 로컬 버스, 및 (메자닌(Mezzanine) 버스로도 알려진) 주변 컴포넌트 상호접속(PCI) 버스를 포함하지만, 이에 한정되는 것은 아니다.

컴퓨터(110)는 통상적으로 다양한 컴퓨터 판독가능 매체를 포함한다. 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터(110)에 의해 액세스될 수 있는 임의의 이용가능한 매체일 수 있으며, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 둘다 포함한다. 예를 들어, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 포함할 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현되는 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 둘다 포함한다. 컴퓨터 저장 매체는 RAM, ROM, EEPROM, 플래쉬 메모리 또는 기타 메모리 기술, CD-ROM, DVD(digital versatile disk) 또는 기타 광학 디스크 저장장치, 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 저장장치 또는 기타 자기 저장장 치, 또는 컴퓨터(110)에 의해 액세스될 수 있고 원하는 정보를 저장하는 데 사용될 수 있는 임의의 기타 매체를 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다. 통신 매체는 통상적으로 반송파 또는 기타 전송 메카니즘 등의 변조된 데이터 신호에 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 다른 데이터를 구현하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다. "변조된 데이터 신호"라는 용어는 그 특성 중 하나 이상이 신호 내에 정보를 인코딩하도록 설정되거나 변환된 신호를 의미한다. 예를 들어, 통신 매체는 유선 네트워크 또는 직접 유선 접속 등의 유선 매체와, 음향, RF, 적외선 및 기타 무선 매체 등의 무선 매체를 포함하지만, 이에 한정되지 않는다. 상술한 것들 중의 임의의 조합도 컴퓨터 판독가능 매체의 범위 내에 포함되어야 한다.

시스템 메모리(130)는 ROM(131) 및 RAM(132) 등의 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리의 형태의 컴퓨터 저장 매체를 포함한다. 시동중과 같은 때에 컴퓨터(110) 내의 구성요소들간에 정보를 전송하는 것을 돕는 기본 루틴을 포함하는 기본 입출력 시스템(133; BIOS)은 일반적으로 ROM(131)에 저장된다. RAM(132)은 일반적으로 프로세싱 유닛(120)에 의해 즉시 액세스될 수 있고 및/또는 프로세싱 유닛(120)에 의해 현재 실행 중인 프로그램 모듈 및/또는 데이터를 포함한다. 예를 들어, (한정하고자 하는 것은 아님) 도 1은 오퍼레이팅 시스템(134), 어플리케이션 프로그램(135), 기타 프로그램 모듈(136) 및 프로그램 데이터(137)를 도시한다.

컴퓨터(110)는 또한 다른 분리형/비분리형, 휘발성/비휘발성 컴퓨터 저장 매체를 포함할 수 있다. 단지 예로서, 도 1에는 비분리형 비휘발성 자기 매체에 대 한 판독 및 기록을 행하는 하드 디스크 드라이브(141), 분리형 비휘발성 자기 디스크(152)에 대한 판독 및 기록을 행하는 자기 디스크 드라이브(151), 및 CD-ROM 또는 기타 광학 매체 등의 분리형 비휘발성 광학 디스크(156)에 대한 판독 및 기록을 행하는 광학 디스크 드라이브(155)가 도시되어 있다. 예시적인 오퍼레이팅 환경에서 사용될 수 있는 다른 분리형/비분리형, 휘발성/비휘발성 컴퓨터 저장 매체는 자기 테이프 카세트, 플래쉬 메모리 카드, DVD, 디지털 비디오 테이프, 고체 RAM, 고체 ROM 등을 포함하지만 이에 한정되지 않는다. 하드 디스크 드라이브(141)는 일반적으로 인터페이스(140)와 같은 비분리형 메모리 인터페이스를 통해 시스템 버스(121)에 접속되고, 자기 디스크 드라이브(151) 및 광학 디스크 드라이브(155)는 일반적으로 인터페이스(150)와 같은 분리형 메모리 인터페이스에 의해 시스템 버스(121)에 접속된다.

앞서 기술되고 도 1에 도시된 드라이브 및 그 관련 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터(110)를 위한 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 및 기타 데이터의 저장을 제공한다. 도 1에서, 예를 들어, 하드 디스크 드라이브(141)는 오퍼레이팅 시스템(144), 어플리케이션 프로그램(145), 기타 프로그램 모듈(146), 및 프로그램 데이터(147)를 저장하는 것으로 도시된다. 이들 컴포넌트는 오퍼레이팅 시스템(134), 어플리케이션 프로그램(135), 기타 프로그램 모듈(136), 및 프로그램 데이터(137)와 동일할 수도 있고 다를 수도 있다는 점에 유의해야 한다. 오퍼레이팅 시스템(144), 어플리케이션 프로그램(145), 다른 프로그램 모듈(146), 및 프로그램 데이터(147)는 적어도 다른 복사본(different copies)임을 나타내기 위하여 다른 번호를 부여하였다. 사용자는 일반적으로 마우스, 트랙볼, 또는 터치 패드라 불리우는 포인팅 장치(161), 키보드(162), 타블릿 또는 전자 디지타이저(164), 및 마이크로폰(163)과 같은 입력 장치를 통해 컴퓨터(110)에 커맨드 및 정보를 입력할 수 있다. 도 1에 도시되지 않은 기타 입력 장치는 조이스틱, 게임 패드, 위성 안테나, 스캐너 등을 포함할 수 있다. 이들 입력 장치 및 그외의 입력 장치는 주로 시스템 버스에 연결된 사용자 입력 인터페이스(160)를 통해 프로세싱 유닛(120)에 접속되지만, 병렬 포트, 게임 포트 또는 유니버설 시리얼 포트(USB) 와 같은 기타 인터페이스 및 버스 구조에 의해서도 접속될 수 있다. 모니터(191) 또는 다른 유형의 디스플레이 장치도 비디오 인터페이스(190) 등의 인터페이스를 통해 시스템 버스(121)에 접속된다. 모니터(191)는 핸드라이팅된 것과 같은 디지탈화된 입력을 터치 스크린 인터페이스(192)와 같은 인터페이스를 통해 컴퓨터 시스템(110)에 입력할 수 있는 터치 스크린 패널 등과 일체화될 수도 있다. 타블릿형 퍼스널 컴퓨터에서와 같이, 모니터 및/또는 터치 스크린 패널은, 컴퓨팅 장치(110)가 탑재되어 있는 하우징에 물리적으로 연결될 수 있으며, 그러한 경우 터치 스크린 패널(193)은 본질적으로 타블릿(164)의 역할을 한다는 점에 유의한다. 모니터 외에도, 컴퓨터는 또한 출력 주변 인터페이스(194) 등을 통해 접속될 수 있는 스피커(195) 및 프린터(196) 등의 기타 주변 출력 장치를 포함할 수 있다.

컴퓨터(110)는 원격 컴퓨터(180)와 같은 하나 이상의 원격 컴퓨터로의 논리적 접속을 이용하여 네트워크 환경에서 동작할 수 있다. 원격 컴퓨터(180)는 퍼스널 컴퓨터, 서버, 라우터, 네트워크 PC, 피어 디바이스 또는 기타 공통 네트워크 노드일 수 있으며, 비록 도 1 에는 메모리 저장 장치(181)만이 도시되어 있지만, 컴퓨터(110)에 관하여 상술한 구성요소 중 다수 또는 모든 구성요소를 일반적으로 포함할 수 있다. 도 1에 도시된 논리적 접속은 근거리 통신망(LAN; 171) 및 원거리 통신망(WAN; 173)을 포함하지만, 그 외의 네트워크를 포함할 수도 있다. 이러한 네트워크 환경은 사무실, 기업 광역 컴퓨터 네트워크(enterprise-wide computer network), 인트라넷 및 인터넷에서 일반적인 것이다.

LAN 네트워크 환경에서 사용되는 경우, 컴퓨터(110)는 네트워크 인터페이스 또는 어댑터(170)를 통해 LAN(171)에 접속되며, 특히 무선 네트워크를 위해 구성된 것을 포함할 수 있다. WAN 네트워크 환경에서 사용되는 경우, 컴퓨터(110)는 일반적으로 인터넷 등의 WAN(173)을 통해 통신을 구축하기 위한 모뎀(172) 또는 기타 수단을 포함한다. 내장형 또는 외장형일 수 있는 모뎀(172)은 사용자 입력 인터페이스(160) 또는 기타 적절한 메카니즘을 통해 시스템 버스(121)에 접속될 수 있다. 네트워크 환경에서, 컴퓨터(110)에 관하여 도시된 프로그램 모듈 또는 그 일부분은 원격 메모리 저장 장치에 저장될 수 있다. 예를 들어 (한정하고자 하는 것은 아님), 도 1은 원격 어플리케이션 프로그램(185)을 메모리 장치(181)에 상주하는 것으로서 도시하고 있다. 도시된 네트워크 접속은 예시적인 것이며, 컴퓨터들간의 통신 링크를 구축하는 그 외의 수단이 사용될 수 있다.

근접성 검출

본 발명은 부분적으로는 무선 컴퓨터 네트워크로부터의 전파 신호 강도를 사용하여, 어떠한 다른 자원들(모바일, 무선 디바이스 및 가능하게는 그 사용자를 포 함)이 물리적으로 근접하여 있는지를 추정하는 방법 및 시스템에 관한 것이다. 본 명세서의 예들은 일반적으로 타블릿 퍼스널 컴퓨터와 같은 휴대용 컴퓨터 시스템의 형태로 된 모바일 네트워크 디바이스들을 언급하고 있지만, 무선 네트워크에 정보를 전송할 수 있는 거의 모든 디바이스가 본 명세서에 설명된 근접성 검출 스킴에 참여할 수 있음을 알아야 한다. 또한, 자원(특히, 고정된 것)는 정보를 전송하지 않아도 되지만, 컴퓨팅 디바이스가 자신을 대신하여 정보를 전송하게 하거나, 다르게는 캘리브레이션 판독치에 수동으로 기초하는 것과 같은 데이터가 자신에 입력되게 할 수 있다. 또한, 음파 및 광 패턴과 같은 전파 이외의 소스들도 적절한 센서를 갖는 디바이스들의 근접성을 검출하는 데에 사용될 수 있다. 일반적으로, 소정의 지역에 국부적인 특성을 갖는 소정의 메커니즘에 의해 감지될 수 있는 어느 것이라도 근접성을 계산하는 데에 (또는 계산을 돕는 데에) 사용될 수 있다. 따라서, 본 명세서에서 전파가 주로 설명되긴 하지만, 본 발명의 원리에 기초한 근접성 검출은 다른 많은 개념에도 적용될 수 있으므로, "네트워크"라는 용어가 반드시 실제 컴퓨터 네트워크일 필요는 없고, "신호" 및 "신호 강도"라는 용어는 위치에 따라 달라지는 임의의 감지된 정보를 포괄하도록 의도된 것이며, "기지국" 또는 "기지국들"은 데이터가 감지 또는 입력될 수 있는 임의의 신호 소스 또는 소스들을 나타낸다.

또한, 예를 들어, 어떤 디바이스는 다른 디바이스 또는 자원들로부터 신호 강도 데이터 등을 수신하지 않으면서 자신의 신호 강도 데이터를 근접성 검출을 위하여 전송하여, 자신의 위치는 기술하지만 다른 디바이스들의 위치에는 관여하지 않을 수 있다는 점에서, 참여가 반드시 대칭일 필요는 없다. 예를 들어, 디바이스는 다른 네트워크 디바이스들의 근접성 관련 데이터를 수신하면서, 자신의 신호 강도 데이터는 전송하지 않을 수 있다. 반대로, 한 개인은 그의 위치를 알려주지만 근접한 다른 디바이스들을 검출하는 것과 관련된 데이터를 처리하지는 못하는 소형의 송신 디바이스를 착용할 수 있다. 다른 디바이스의 근접성 정보를 수신하지 않는 것은 화장실과 같이 컴퓨터화되지 않는 자원들에 적합하며, 이러한 경우에서 자원은 캘리브레이션 단계에서 (예를 들어, 단 한번) 측정되었던 신호 강도들의 세트으로 표현될 수 있다. 본 명세서에서, 설명의 대부분이 무선 컴퓨팅 디바이스를 사용하는 것을 예로 들고 있지만, "자원"라는 용어는 무선 디바이스 및/또는 임의의 다른 타입의 컴퓨팅 디바이스는 물론, 경우에 따라서는 네트워크화되지 않은 디바이스, 심지어는 전자적이지 않은 디바이스까지의 개념을 포함한다는 점에 유의해야 한다. 따라서, 일반적으로, 자원은 모바일 컴퓨팅 디바이스의 실제 현재 신호 강도 데이터, 또는 고정된 자원에 대하여 미리 측정되거나 시뮬레이션되어 저장된 데이터 등과 같은 관련 신호 강도 데이터를 갖는 어느 것이라도 가능하다. 따라서, 접수 데스크, 화장실, 응급실, 자동 판매기 등도, 그 일반적 정보에 대응하는 실제의 또는 다르게 계산된 신호 강도가 알려지고 또한 그에 대한 신호 강도 "시그너쳐"로서 사용될 수 있는 한, 각각 근접성이 측정되거나 또는 합리적으로 추정될 수 있는 자원이 될 수 있다.

도 2에 개괄적으로 나타나 있는 바와 같이, 무선 네트워크(200)는 일반적으로, 무선 주파수를 통해 무선 디바이스들과 통신하는 한편 네트워크 케이블을 통해 유선 네트워크와도 통신할 수 있는, 고정 설치된 복수의 무선 기지국을 포함한다. 도 2에서는, 5개의 무선 기지국이 202₁-202₅로서 나타나 있지만, 임의의 실용적인 개수만큼 존재할 수 있음을 알 것이다. 또한, 4개의 무선 디바이스가 204_A-204_D로서 나타나 있지만, 마찬가지로 임의의 실용적인 개수만큼 존재할 수 있음을 알 것이다. 범위 내에 있는 경우, 각각의 모바일 디바이스는 이러한 기지국들 중 하나 이상을 "볼 수 있고" (즉, 그로부터 신호를 수신할 수 있고), 그러한 기지국들로부터 수신하고 있는 전파 신호의 강도를 측정할 수 있다. 이러한 측정값은 주로 "수신 신호 강도 표시자", 즉 RSSI(Recieved Signal Strength Indicator)로 칭해진다. 한 기지국에 대하여 측정된 RSSI는 거리는 물론, 반사, 굴절, 회절로 인한 전파 신호의 자연적인 감쇠와, 벽, 바닥, 천장 및 가구와 같은 물리적인 환경에 의한 감쇠로 인해, 장소에 따라 달라진다는 점에 유의해야 한다. 따라서, 모바일 디바이스가 측정하는 RSSI는 해당 디바이스의 위치에 민감하다.

또한, 발견될 수 있는 다른 자원들은 반드시 실제로 모바일일 필요는 없고, 예를 들어 다른 소정의 방법으로 측정 또는 계산될 수 있는 시뮬레이션된 신호 강도를 이용할 수 있다. 도 3은 네트워크(300) 내에 근접성 검출에 참여하는 하나 이상의 고정된 유선 디바이스가 있는 대안적인 구현예를 도시하고 있다 (도 3에는 310 및 312로 표시된 2개의 고정 디바이스가 있음). 본 명세서에서, "고정된"이라는 용어는, 예를 들어 통상적으로는 프린터가 모바일 디바이스처럼 이동하지 않는 것과 같이, 일반적으로 이동되지 않아서 고정된 것으로 간주될 수 있음을 의미한 다.

다른 대안에서, 참여중인 각각의 고정된 자원에는 각각의 기지국에 대한 신호 강도들의 세트가 제공될 수 있고, 그 후에 이러한 신호 강도들이 (예를 들어, 1회) 서버에 보고되어, 클라이언트 쿼리에 응답하여 각각의 고정된 자원의 존재가 보고될 수 있게 된다. 고정 디바이스 또는 자원 근처에 위치하는 모바일 디바이스는, 소정의 방식으로 고정 디바이스에 수동으로 입력 또는 전달될 수 있거나 고정 디바이스를 대신하여 모바일 디바이스로부터 서버로 보고될 수 있는 판독치를 획득하는 데에 사용될 수 있다. 이러한 방식으로, 도 3에서 사전 캘리브레이션된 고정된 자원(320 및 322)로 표시된 바와 같이, 계단, 욕실, 엘리베이터 또는 자동 판매기와 같이 네트워크화되지 않은 비전자 자원들이 참여하도록 설계된다. 다르게는, 고정 디바이스는 예를 들어 적어도 소정의 신호 강도 검출 기능을 갖도록 구성됨으로써, 자기 자신의 판독치를 획득할 수 있다. 고정 디바이스가 일단 그 고정된 위치에 구성되고 나면, 고정 디바이스의 신호 강도는 그대로 방치되거나, 또는 예를 들어 고정 디바이스가 소정의 기능을 수행하기 위하여 무선 디바이스에 접속할 때마다 업데이트될 수 있다.

예를 들어, 모바일 디바이스의 사용자가 다수의 프린터 중 이용가능하게 되어 있는 프린터와 같은 프린터를 찾고 있고, 따라서 근접성 검출에 참여하도록 구성된 경우를 고찰하기로 한다. 모바일 사용자는 가장 가까운 프린터(또는 자동 판매기와 같은 다른 자원)를 찾기 위하여 서버에 쿼리할 수 있다. 도 3의 예에서, 모바일 디바이스 A의 사용자는 신호 강도에 기초하여, 현재 고정 디바이스 X가 가 장 가까이에 있음을 알게 될 것이다. 이 때, 고정 디바이스 X가 프린터라는 사실, 네트워크 상에서의 해당 프린터를 위한 디바이스 드라이버로의 링크, 프린터의 정확한 위치로의 방향 등과 같이, 고정 디바이스 X에 관한 소정의 정보도 함께 제공된다. 이러한 정보는 임의의 다른 참여 사용자와 마찬가지로 데이터베이스로부터 로딩될 수도 있고, 또는 프린터 위치찾기 기능의 일부로서 서버로부터 제공되는 것과 같이, 소정의 다른 방식으로 모바일 디바이스 A에 제공될 수도 있다.

일반적으로, 본 발명의 구현은, 각각의 무선 디바이스가 "볼 수 있는" 액세스 포인트들의 리스트를 스캔하게 함으로써 작용하고, 그러한 액세스 포인트들 각각으로부터 신호 강도를 획득한다. 예를 들어, 도 2에서, 모바일 디바이스(204₁)는 3개의 액세스 포인트, 즉 기지국(202₁), 기지국(202₂) 및 기지국(202₃)에 대한 신호 강도를 스캔하여 획득한다. 그리고, 각각의 디바이스는 이러한 데이터를 중앙 서버(206)(또는 서버들의 세트)에 전송하며, 중앙 서버(206)는 신호 강도들을 비교하여, 임의의 2개의 디바이스가 근접하여 있는지에 관한 추론을 반환한다. 쉽게 알 수 있는 바와 같이, 근접성 계산을 수행하기 위한 서버를 필요로 하지 않는 피어-투-피어 모델과 같은 다른 대안들도 본 발명에 따른 근접성 검출을 가능하게 할 수 있다.

신호 강도를 결정하기 위하여, 클라이언트들(예를 들어, 204₁-204₄) 각각은 보이는 각각의 액세스 포인트마다의 하나의 고유 어드레스인 MAC 어드레스들의 어레이를 수집한다. 각각의 클라이언트는 또한 볼 수 있는 액세스 포인트들 각각으 로부터의 신호 강도의 대응 어레이도 수집한다. 클라이언트-서버 모델에서, 이러한 어레이들은 클라이언트들 각각에 의하여 서버(206)에 전송된다.

신호 강도를 검출하기 위하여, 패시브 또는 액티브 스캐닝이 이용될 수 있다. 패시브 스캐닝은, 클라이언트가 한 채널에 튜닝하고, 해당 채널 상에 있는 기지국(액세스 포인트)들로부터 수신된 유효 802.11 패킷을 찾기 위해 소정 기간동안 듣는 것을 포함한다. 수신된 패킷은 통상적으로 100밀리초 간격의 기지국으로부터의 비콘(Beacon)이지만, 이러한 주기는 보장될 수 없다. 액티브 스캐닝은 클라이언트가 한 채널에 튜닝하고, 브로드캐스트 SSID와 동일한 SSID 또는 유효 SSID와 동일한 SSID를 갖는 프로브 리퀘스트를 보내는 것을 포함한다. 브로드캐스트 SSID와 동일한 SSID 또는 자기 자신의 SSID와 동일한 SSID를 갖는 프로브 리퀘스트를 수신한 기지국은 클라이언트에 프로브 응답으로 응답할 것이다.

근접성 클라이언트는 802.11 채널 모두를 스캐닝하여, 그러한 채널들 상에 있는 기지국들의 RSSI를 결정할 수 있다. 다르게는, 근접성 클라이언트는 지정된 최소 및 최대 기간동안 채널들의 서브세트를 (액티브 방식 또는 패시브 방식으로) 스캐닝하여, 성능을 최적화하고, 클라이언트에 대한 역효과를 감소시킬 수 있다. 이러한 두가지의 방법은 성능을 개선하는 것과 관련하여 사용될 수 있음에 유의할 필요가 있다. 예를 들어, 전채널 스캐닝은, 로밍을 위하여 정기적으로 수행될 수 있다. 그리고, 그 결과들은 서브세트 스캐닝을 위한 채널들의 액티브 서브세트를 결정하는 데에 사용될 수 있으며, 서브세트 스캐닝의 빈도는 전채널 스캐닝의 빈도보다 클 수 있다.

근접성 검출을 용이하게 하는 소프트웨어에 관한 설명으로 되돌아가면, 본 발명의 클라이언트 부분은 근접성 서버(206)와 상호작용하기 위하여 사용자가 실행하는 프로그램이다. 한 구현예에서, 서버에 대한 프로그램적인 인터페이스는 클라이언트가 사용할 간단한 API 세트를 제시하여, 예를 들어 단순 ASCII 파라미터로 인코딩된 신호 강도 및 관련 데이터를 갖는 URL에 응답하여 통상의 웹 브라우저에서 실행되는 윈도우즈^® XP 오퍼레이팅 시스템, 포켓 PC 오퍼레이팅 시스템, 액티브 서버 페이지(ASP) 등에 대하여 새로운 클라이언트를 작성하는 것을 용이하게 하는 웹 서비스이다. 한 구현예에서, 서버에 대한 웹 서비스 인터페이스는 SOAP(simple object access protocol)에 기초하고, 그에 의해 임의의 SOAP 클라이언트는 다른 플랫폼에서 실행 중인 것들을 포함한 서비스들에 액세스할 수 있게 된다.

일반적으로, 각각의 클라이언트는 근접성 서버에 등록하고, Wi-Fi 시그너쳐를 보고하고/하거나, 근처의 사람들 및 장소들에 쿼리를 보낸다. 전술한 바와 같이, 계단을 등록하기 위하여 포켓 PC를 사용하는 경우에서와 같이, 클라이언트는 실제로 다른 자원을 대신하여 등록 및 보고를 행하고 있는 것일 수 있음에 유의해야 한다. 본 명세서에서는, 시스템의 기능을 설명하기 위하여 일반적인 윈도우즈^® 기반 클라이언트가 기술되지만, 윈도우즈^® 기반이 아닌 클라이언트들도 등가임을 쉽게 알 수 있을 것이다. 또한, 본 발명은 대부분의 작업이 서버에 의해 수행되는 환경과 관련하여 설명되지만, 피어-투-피어 모델, 또는 보다 많은 작업이 클라이언트들에게 전가되는 모델도 구현될 수 있음을 알 수 있을 것이다.

근접성 서버를 사용하는 데에 있어서의 제1 단계는, 클라이언트가 도 4에 도시된 예시적인 사용자 인터페이스를 통하는 것 등에 의하여, 선택된 이름으로 등록하는 것이다. 신규 사용자는 임의의 적절한 이름을 입력하고, 다른 사용자들이 해당 클라이언트에 관한 보다 많은 정보를 찾아보기 위해 이용할 수 있는 URL(uniform resource locator)을 입력할 수 있다. 또한, 사용자는 예를 들어 시간 또는 기타 적절한 단위로 만료 간격을 선택하며, 이러한 만료 간격은 서버가 오래된 사용자들을 자동적으로 삭제하게 하는 트리거의 역할을 한다. 또한, 만료 간격은 사용자의 이름이 서버로부터 자동적으로 제거되어, 해당 사용자가 더 이상 서버를 사용하지 않게 된 후에 프라이버시를 보존하는 것을 도울 수 있다. 예를 들어, 사용자는 같은 방 안에 있는 다른 사람들의 이름을 찾기 위하여, 모임의 시작 시에 서버에 등록할 수 있다. 이러한 사용자는 모임이 1시간 내에 끝날 것임을 알고 있으므로, 만료 간격은 1시간으로 설정될 수 있으며, 이것은 사용자가 모임이 끝난 후에 서버로부터 사용자명을 제거할 것을 기억할 필요가 없음을 의미한다.

등록 시에, 클라이언트 어플리케이션은 서버로부터 GUID(globally unique identifier)를 수신한다. 이러한 GUID는, 서버가 어떤 데이터가 어떤 클라이언트에 관련되는지를 식별하는 데에 사용된다. 사용자가 클라이언트 어플리케이션을 종료하고 나중에 다시 시작하기를 원하는 경우, 등록 기능은 사용자에게 신규 사용자가 아닌 기존 사용자로서 등록할 기회를 제공한다. 그러면, 서버는 선택된 기존 사용자의 GUID로 응답하고, 이러한 GUID는 클라이언트가 나중의 전송을 태그하는 데에 사용된다.

사용자는 아래의 테이블에 나열된 바와 같이, 사람으로서 또는 다른 타입의 자원로서 등록할 수 있다 (타입은 아래의 예들로 제한되지 않는다).

사람

회의실

프린터

엘리베이터

계단

카페테리아

부엌

메일 룸

접수 데스크

욕실

스티치가능한 디바이스

군중

사람이 아닌 타입은, 사용자가 물체 또는 위치를 Wi-Fi 시그너쳐로 태그할 수 있게 하기 위한 것이다. 사용자가 부주의하게 또는 악의적으로 어떤 것을 잘못 등록하는 것(예를 들어, 실제로 존재하지 않는 어떤 것이 다른 사람 근처에 있는 것처럼 나타나게 함)을 방지하기 위하여, 적절한 보안 메커니즘이 제공될 수 있다. 예를 들어, 기업체에 대해서는, 보다 더 보안성이 높은 대안적인 등록 방법은, 사용자명/패스워드 스킴과 같은 것을 사용할 수 있다. 보다 더 광범위한 전개는, 마 이크로소프트사의 Passport.NET과 같은 공개적으로 액세스가능한 인증 서비스를 사용하여 사용자들을 인증할 수 있다. 또한, 사용자는 가시성(visibility)을 자신의 인스턴트 메신저 버디와 같은 특정 그룹으로만 한정할 수 있다.

등록된 사람이 아닌 인스턴스들 각각에도 이름에 주어지지만, 만료 간격이 반드시 존재할 필요는 없다. 따라서, 고정된 자원은 다시 캘리브레이션할 필요 없는 방식으로 유지될 수 있다. 프린터가 이동될 수 있는 것과 같이, 영구적인 것으로 생각되었지만 더 이상은 존재하지 않는 자원들을 제거하기 위하여, 근접성 서버에 유지보수가 수행될 수 있다. 일단 태그되고 나면, 인간 사용자들은 근처에 있는 이러한 자원 타입들의 인스턴스는 물론, 근처에 있는 다른 등록된 사용자들의 인스턴스를 찾기 위하여, 서버에 쿼리를 행할 수 있다.

등록되고 난 후, 클라이언트는 도 5에 나타난 바와 같이, 액세스 포인트들 및 그들에 대해 측정된 Wi-Fi 신호 강도를 서버에 보고할 수 있다. 클라이언트 프로그램은 사용자가 1회 보고를 행하거나, 선택된 시간 간격으로 주기적인 시리즈를 설정할 수 있게 해 준다. 주기적인 모드는 이동중인 클라이언트에 의해 사용되도록 의도된 것이다. 한 구현예에서, 클라이언트는 일반 API 호출을 행하여, 액세스 포인트 MAC 어드레스들의 리스트를 검색하며, 여기에서 MAC 어드레스는 802.11 액세스 포인트들을 고유하게 식별하는 6비트 식별자이다. 클라이언트는 각각의 검출가능한 액세스 포인트에 대하여 하나의 MAC 어드레스를 검색하고, 각각의 검출가능한 액세스 포인트에 대하여 (예를 들어 802.11인) 그 무선 디바이스에서 검출된 대로의 관련된 수신 신호 강도 표시자(RSSI)를 리스트로 나타낸다. 이러한 리스트가 Wi-Fi 시그너쳐이다. RSSI는 일반적으로 1 밀리와트 또는 dBm으로 칭해지는 데시벨 단위로 측정되며, 통상적으로 약 -100dBm 내지 -20dBm의 범위 내에 있고, 정수로서 보고될 수 있다. 또한, 주어진 액세스 포인트로부터의 RSSI는 일반적으로 액세스 포인트로부터의 거리에 따라 감소되지만, 감쇠 및 반사에 의해서도 영향을 받기 때문에, 위치와 RSSI 간의 관계는 복잡해진다는 점에 유의해야 한다. 통상적으로, 클라이언트는 적어도 3초동안 802.11 네트워크 인터페이스 카드(NIC)를 제공하여, 스캔이 트리거된 후 액세스 포인트들을 스캔한다. 한 구현예에서, 클라이언트는 검출된 액세스 포인트들을 필터링하지 않으므로, 리스트는 클라이언트가 해당 네트워크와 상호작용하기 위한 신분 증명서를 가지고 있는지의 여부에 관계없이, 임의의 네트워크에 관련된 액세스 포인트들을 포함할 수 있다. 또한, 클라이언트는 실질적으로 위치 비콘으로서만 유효하게 기능하며 네트워크 접속을 갖지 않는 액세스 포인트들도 검출할 수 있다.

MAC 어드레스와 신호 강도들의 세트가 Wi-Fi 시그너쳐이다. 클라이언트의 보고는 클라이언트의 GUID 및 Wi-Fi 시그너쳐를 포함하며, n개의 검출가능한 액세스 포인트들에 대하여 다음과 같이 표현될 수 있다.

여기에서, m_i, s_i는 각각 i번째로 검출된 액세스 포인트의 MAC 어드레스와 RSSI이다. 이러한 순서화된 쌍들은 임의의 특정 순서로 보고되지는 않지만, 예를 들어 가장 강한 것으로부터 약한 것으로의 순서로, 또는 서버의 작업 부하의 일부를 클 라이언트들에게 분산시키는 소정의 방식으로 순서화될 수 있다.

또한, 도 6 및 도 7에 나타난 바와 같이, 클라이언트들은 근처의 사람들 또는 장소들에 대한 쿼리를 행할 수 있다. 사용자는 원하는 자원 타입 쿼리, 예를 들어 프린터, 회의실, 접수 데스크(도 7)와 같은 타입들의 리스트로부터의 다른 사람들 또는 어떤 것을 선택할 수 있다. 한 구현예에서, 서버는 요청된 타입의 근처의 인스턴스들에 관한 2개의 리스트(비어있을 수도 있음)로 응답한다. 단거리 근접성에 관한 제1 리스트는 쿼리를 행한 클라이언트와 적어도 하나의 검출가능한 액세스 포인트를 공유하는 인스턴스들을 거리에 따라 대강 소팅하여 보여준다. 이하에 설명되는 것과 같은 원거리 근접성에 관한 제2 리스트는 중첩하는 커버리지를 갖는 액세스 포인트들을 통한 "홉핑"에 의하여 도달될 수 있는 인스턴스들을, 요구되는 홉핑 횟수에 따라 소팅하여 포함한다. 홉핑 거리 내에서 발견되는 인스턴스들 중의 일부는 거기까지 이동하는 데에 소요되는 시간량의 추정치와 함께 보고된다.

예를 들어, 시내를 걷고 있으며 자신이 언제쯤 특정 유형의 상점 또는 식당에 가까워질지를 알고자 하는 사용자에 대한 "경고"로서 근접성 검출을 사용하는 다른 변경들도 가능하며, 사용자의 디바이스는 그러한 통지를 제공할 수 있다. 또한, 본 발명은, (예를 들어, 회의, 교역 또는 사회적 상황에서) 사용자의 관심 대상 중 하나 이상을 공유하거나 사용자가 찾고 있는 서비스/상품을 갖고 있는 어떤 사람이 가까이에 있는 때에 경고를 제공할 수 있다.

전술한 바와 같이, 하나의 모델에서, 본 발명은 신호 강도 데이터를 수집하 고 신호 강도 및/또는 근접성 데이터를 모바일 클라이언트(204_A-204_D)에 배포하는 데에 사용되는 중앙 근접성 서버(또는 통신 서버들의 세트)(206)를 포함한다. 이러한 모델에서, 근접성 검출에 참여하는 모바일 근접 클라이언트들 중 적어도 일부는 중앙 서버(206)에 신호 강도 데이터를 송신하고, 신호 강도 및/또는 근접성 데이터에 관하여 서버(206)에 쿼리를 행한다. 데이터베이스(208)도 나타나 있지만, 이것은 서버의 일부로도 취급될 수 있다. 디바이스 식별자, 신호 강도 및/또는 리스트 이외의 정보, 예를 들어 각 디바이스의 사용자의 신상 데이터(예를 들어, 이미지 및 텍스트)와 같은 정보가 클라이언트에게 제공될 수 있으며, 또한 이러한 데이터베이스는 공통의 또는 상이한 프로필 요소와 같은 추가 쿼리들의 수행을 허용할 수 있다.

따라서, 근접성 서버(206)는 참여중인 모바일 근접 클라이언트들, 예를 들어 도 2의 클라이언트(204_A-204_D)에 의해 제공되는 신호 강도 데이터를 저장하는 데에 사용되는 중앙 컴퓨터를 포함한다. 서버는 각각의 신호 강도 레포트가 들어올 때, 그 신호 강도 레포트를 캐시 및/또는 비휘발성 저장소 등에 저장한다. 한 구현예에서, 근접성 서버(206)는 능동 사용자, 정적 자원(예를 들어, 프린터 및 회의실), 및 그들의 관련 Wi-Fi 시그너쳐의 테이블을 보유하는 SQL 데이터베이스를 포함한다. 서버의 관점에서, Wi-Fi 시그너쳐에 관련된 사람 또는 장소가 스캔 소스이다. 스캔 소스 타입과 함께, 각각의 스캔 소스는 GUID, 애칭, 선택적인 URL, 선택적인 이메일 주소, 및 (주로 사람들에 대한) 만료 기간으로 표시된다. 근접성 서버 (206)는 웹 서비스의 형태로 된 API를 통해 부과되는 것과 같은 클라이언트 요청에 응답하기 위하여 테이블을 사용한다. 프록시미터 서버(206)는 예를 들어 매시간마다 만료된 스캔 소스를 검사하고, 그 이름을 삭제한다.

서버 상에서, 각각의 Wi-Fi 시그너쳐는 그 스캔 소스의 GUID, 및 서버에 의해 생성된 타임스탬프로 태그된다. 통상적으로, Wi-Fi 시그너쳐는 그 관련 스캔 소스가 기간 만료에 의해 삭제되더라도 삭제되지 않는다. 프라이버시를 위하여 Wi-Fi 시그너쳐는 스캔 소스의 GUID에 의해서만 식별되기 때문에, 고립된 시그너쳐를 추적해서는 근원 스캔 소스를 알 수 없다. Wi-Fi 시그너쳐는 액세스 포인트의 레이아웃을 기술하기 위한 테이블을 계산하기 위하여 보존된다.

더 상세하게는, 본 발명의 다른 양태에 따르면, 근접성 서버(206)는 Wi-Fi 시그너쳐로부터 유도된 액세스 포인트들의 물리적 레이아웃에 관한 메트릭 및 토폴로지 데이터를 보유한다. 타임스탬프된 Wi-Fi 시그너쳐는 액세스 포인트의 물리적 레이아웃에 관한 가치있는 정보원이다. 그리고, 레이아웃 정보는 원거리 근접성의 계산을 돕기 위해 사용될 수 있다. 근접성 서버(206)는 Wi-Fi 시그너쳐를 2가지 방식으로 프로세싱한다.

첫째로, 서버는 어떠한 액세스 포인트들의 쌍이 동일한 클라이언트에 의해 동시에 검출되었는지를 조사함으로써, 액세스 포인트들의 토폴로지를 계산한다. 이것은 액세스 포인트들이 물리적으로 중첩하는 커버리지를 갖고 있으며, 따라서 인접한 것으로 간주된다는 것을 나타낸다. 인접한 액세스 포인트들이 반드시 동일한 네트워크 백본 상에 있을 필요는 없으며, 심지어는 어떠한 백본 상에도 있지 않 아도 된다. 개념적으로, 근접성 서버(206)는 중첩하는 커버리지를 갖는 액세스 포인트들의 인접성 행렬을 구축한다. 이러한 행렬로부터, 근접성 서버(206)는 도 8에 개략적으로 나타나 있는 바와 같이, 액세스 포인트들을 노드로 하고 인접 노드들 간의 에지를 갖는 무방향성 그래프를 계산한다. 도 8은, 클라이언트들이 액세스 포인트 A 내지 G로부터 보고한 경우를 나타내고 있다. 실제로, 근접성 서버(206)는 액세스 포인트들의 쌍과, 소정의 최대 홉핑 수(여기에서는, 8회)까지 액세스 포인트들 간의 최소 에지 또는 홉핑의 수의 테이블을 계산한다. 최근의 Wi-Fi 시그너쳐과의 최신성을 유지하기 위하여, 근접성 서버(206)는 이러한 테이블을 매시간마다와 같이 수시로 재계산하도록 프로그래밍된다. 이러한 방식에서, 보다 더 많은 사용자가 보다 더 많은 위치로부터 Wi-Fi 시그너쳐를 보고할수록, 근접성 서버(206)에게 알려지는 환경의 물리적인 범위가 자동적으로 커지게 된다. 이러한 테이블은 클라이언트의 원거리 근접범위에 있는 사람 또는 물체를 찾는 데에 사용되며, 여기에서의 원거리는 2개의 스캔 소스가 검출가능한 액세스 포인트들을 공유하지 않지만 인접 액세스 포인트들 간에서의 소정 횟수의 홉핑에 의해 접속될 수 있다는 것을 나타낸다. 사용자가 원거리 근접범위 내에 있는 스캔 소스까지의 거리를 대략적으로 알 수 있도록 하기 위하여, 홉핑의 횟수가 클라이언트에게 보고된다.

이러한 인접 액세스 포인트들의 테이블은 안티-스푸핑 가드로서도 사용된다. 클라이언트는 Wi-Fi 시그너쳐 내의 액세스 포인트들이 임의의 클라이언트에 의해 이전에 함께 보여진 적이 있는지를 알기 위해 검사하는 웹 서비스 호출을 이용하여 선택적으로 프로그래밍될 수 있다. 액세스 포인트들이 함께 보여진 적이 없다면, Wi-Fi 시그너쳐가 유효한 것이 아니며 인공적으로 생성된 것이라고 의심된다. 이러한 안티-스푸핑 검사가 데이터 무결성의 유지를 돕긴 하지만, 한편으로는 인접 액세스 포인트들의 리스트가 증대되는 것을 방지하기도 하므로, 이것은 비신뢰 클라이언트들에 대해서만 사용된다.

레이아웃 정보의 두번째 부분은 액세스 포인트들 간의 메트릭 관계에 관한 것으로서, 이것은 Wi-Fi 시그너쳐 상의 타임스탬프로부터 온다. 이들은 액세스 포인트들의 쌍들 간에서의 최소 통과 시간을 찾기 위하여 사용되며, 이러한 최소 통과 시간은 사용자가 원거리 근접 리스트 상에 나타나는 어떤 사람 또는 어떤 물체까지 이동하는 데에 얼마나 소요될지를 알게 해 준다. 물론, 중간값 또는 평균값과 같이, 최소값 이외의 다른 것도 사용될 수 있다(따라서, 달리고 있는 사용자는 추정 시간을 대부분의 사람들에게 비현실적인 것으로 왜곡시키지 않는다). 매시간마다와 같이 수시로, 근접성 서버(206)는 동일한 GUID를 공유하는 Wi-Fi 시그너쳐의 그룹들을 생성하도록 프로그래밍된다. 여기에서, 동일한 GUID를 공유한다는 것은, 그들이 동일한 스캔 소스(예를 들어, 동일한 사람)로부터 온 것이라는 것을 의미한다. 근접성 서버(206)는 각각의 그룹 내에 가능한 액세스 포인트들의 고유의 쌍을 구성하고, 각각의 쌍의 각각의 요소에 대하여, 관련 타임스탬프를 검색하고, 그로부터 구한 시간 간격을 해당 쌍에 할당한다. 이러한 쌍들은 다시 조합되며, 여기에서 최소 시간(또는 평균 등의 다른 시간) 간격을 제외한 전부가 중복 쌍에 대해 유지된다. 결과는 MAC 어드레스 쌍들과, 임의의 클라이언트가 그들 간을 통 과할 수 있는 최소 시간의 리스트이다. 도 6 및 도 7에 나타나 있는 바와 같이, 이러한 시간은 원거리 근접범위 내의 스캔 소스들의 리스트 내에 포함된다. 시간은 해당 스캔 소스까지 곧바로 이동하는 데에 얼마나 소요될지에 관한 상한선의 역할을 한다. 이것이 상한선인 이유는, 관측된 최소 시간이 2개의 액세스 포인트 간의 직접 횡단으로부터 온 것이라는 보장이 없기 때문이라는 것이다. 이해되는 바와 같이, 이러한 분석의 대안적인 버전은 액세스 포인트들 간의 이동 시간을 클러스터링하여, 도보, 자전거 및 차량과 같이 가능한 상이한 운송 모드들의 상이한 속도를 보상하는 것이다.

토폴로지 테이블과 메트릭 테이블 둘다 가치있는 근접성 정보를 제공하며, 인간 클라이언트 또는 시스템 관리자로부터 어떠한 추가의 캘리브레이션 작업도 요구하지 않고서 자동적으로 계산된다. 이러한 테이블들로부터의 데이터가 인간 사용자에 의해 제공된 것이긴 하지만, 그 데이터는 기간 만료 후에는 디폴트로 익명으로 된다. 쉽게 알 수 있는 바와 같이, 이러한 유형의 원거리 근접 정보는, 대형 사무 빌딩의 접수 데스크, 카페테리아, 캠퍼스에 있는 친구, 또는 수위와 같이, 전형적으로 한 액세스 포인트의 범위 밖에 있을 수 있는 사람 또는 장소를 찾는 데에 사용될 수 있다. 이동 시간은 요청 항목들 중 가장 가까이에 있는 것을 선택하는 데에는 물론, 그것에 도달하기까지 얼마만큼의 시간을 허용할지를 계획하는 데에도 유용할 것이다.

원거리 근접성 테이블은 서버에 제출된 과거의 데이터에 기초하여 계산된다. 환경 내의 액세스 포인트들이 제거 또는 추가되는 경우, 원거리 근접 계산은 여전 히 유효할 것이다. 액세스 포인트를 특히 토폴로지의 다른 부분으로 이동시키면, 무효한 그래프 링크가 생성되고, 이것은 소정의 임계치보다 오래된 액세스 포인트들을 만료시킴으로써 조정될 수 있다.

액세스 포인트들의 데이터베이스는, 액세스 포인트 데이터가 절대 위치를 반드시 포함할 것을 요구하는 종래의 기술에는 의존하지 않는다. 그 대신에, 데이터베이스는 정상적인 클라이언트 사용 중에 구축되어, 프린터 및 회의실과 같은 관심 대상의 위치의 이름을 제공한다. 본 발명이 절대 위치를 제공하지 않긴 하지만, 보다 전형적인 데이터베이스도 근접성 데이터와 관련하여 작업하는 데에 쉽게 하용될 수 있으며, 그 역도 성립한다는 점에 유의해야 한다.

본 발명의 다른 양태에 따르면, 한 클라이언트의 단거리 근접범위 내에 있는 클라이언트들 및 기타 자원들은, 그 클라이언트와 적어도 하나의 액세스 포인트를 공유하는 것으로 정의된다. 서버 상에서 단거리 리스트를 계산할 때, 리스트를 클라이언트로부터의 거리별로 소트하는 것이 유용하다. 그러면, 사용자는 예를 들어 가장 가까운 프린터를 선택하거나, 가장 가까운 N명의 사람을 선택할 수 있다.

본 발명의 한 양태에 따르면, 2개의 스캔 소스 간의 거리는 그들의 Wi-Fi 시그너쳐의 유사성에 관련된다. 스캔 소스들이 수개의 액세스 포인트를 공통으로 보고, 그러한 액세스 포인트들로부터의 신호 강도가 유사하다면, 2개의 스캔 소스가 서로 인접할 가능성은 더 높아진다.

다음과 같은 클라이언트 a와 b로부터의 2개의 Wi-Fi 시그너쳐에 대하여 고찰해보자.

여기에서, m은 AP MAC 어드레스이고, s는 관련 신호 강도이다. 클라이언트 a는 n_a개의 액세스 포인트를 검출했고, 클라이언트 b는 n_b개의 액세스 포인트를 검출했다. 유사성 특징을 정의하기 위하여, 본 발명은 우선 2개의 클라이언트에 의해 검출된 액세스 포인트들과 각 클라이언트로부터의 관련 신호 강도들의 세트를 형성한다.

여기에서, 양 클라이언트에 의해 n_∩개의 액세스 포인트가 검출되었으며, 그들 중의 i번째의 액세스 포인트는 m_∩,i이고, 이것은 클라이언트 a 및 b가 각각 신호 강도

및

에서 측정한 것이다.

2개의 클라이언트를 분리하는 물리적 거리를 제공하는 2개의 Wi-Fi 시그너쳐의 수치적 함수를 찾기 위하여, 2개의 시그너쳐로부터 수치적 특징(numerical feature)이 생성된다. 4가지의 특징은 다음과 같다.

1. 2개의 클라이언트 간에 공통인 액세스 포인트들의 개수 n_∩. n_∩가 증가하면, 단거리 범위를 나타내는 것으로 예상된다.

2. 스피어만 순위 상관 계수(Spearman rank-oeder correlation) ρ_s. 이 숫자는 2개의 클라이언트가 그들의 공통 액세스 포인트들을 신호 강도에 따라 얼마나 가깝게 순위화했지를 나타낸다. 직관적으로, 순위가 유사할수록 클라이언트들은 더 인접해 있는 것이다. 순위화의 이점은, 클라이언트들 내의 Wi-Fi NIC와 같은 상이한 전파 수신기들이 상이한 방식으로 신호 강도를 적절하게 측정할 수 있다는 것이다. 2개의 클라이언트가 동일한 신호 강도를 수신하고 또한 입력 및 측정 신호 강도와 관련된 단조 함수를 갖는 경우, 그러한 2개의 클라이언트 상에서 신호 강도에 의한 액세스 포인트들의 순위는 동일할 것이다. 이것이 절대 신호 강도 내에 포함된 정보를 무시하긴 하지만, 설계, 제조, 차폐 및 안테나 지향에서의 차이점을 비롯하여, NIC들 간의 필연적인 편차에 강하다. 수학적으로, ρ_s는 우선 2개의 클라이언트가 공통으로 보는 신호 강도들에 대한 2개의 소팅된 리스트를 작성함으로써 계산된다. 예를 들어, 이러한 리스트는

및

일 수 있다. 각각의 리스트에서, 각각의 신호 강도는 해당 리스트에서의 신호 강도의 오름차순의 순위로 치환되고, 그 결과 2개의 순위 리스트, 예를 들어

및

가 작성된다. 스피어만 ρ_s는 다음과 같이 주어진다.

여기에서,

및

는 순위들의 평균이다. 본 예에서, ρ_s= 0.5이고, ρ_s의 범위는 -1 내지 1이며, -1은 순위 상관이 불량함을 나타내고, 1은 순위 상관이 정확함을 나타낸다.

3. 신호 강도들의 차를 제곱한 값의 총합

c의 값이 적을수록, 신호 강도가 더 유사하며 아마도 보다 더 단거리에 있음을 나타낸다. 이것은 순위 계수 ρ_s가 무시하기로 한 신호 강도 측정에서의 변화성은 설명하지 않는다.

4. 각각의 리스트 내에 나타나지 않은 액세스 포인트들의 개수. 이것은 공통 액세스 포인트들의 리스트 내에 있지 않은 "남겨진" 액세스 포인트들의 개수 n_u = n_a + n_b -2n_∩을 나타낸다. 나타나지 않은 액세스 포인트들의 개수가 많을수록, 클라이언트들이 더 멀리 떨어져 있다는 것을 나타낸다.

상기에 언급한 4가지 특징들로부터 Wi-Fi 시그너쳐의 쌍의 특징들의 일부 또는 전부를 얻는 함수를 찾고, 그들 간의 물리적인 거리에 대한 추정치를 반환하기 위하여, 이러한 특징과 거리를 관련시키기 위한 정확하게 형성된 모델은 존재하지 않으므로, 다항식이 선택된다. 다항식의 차수 N_o를 1부터 4까지 변화시키고, 특징의 개수 N_f를 1부터 4까지 변화시킴으로써, 각각의 N_f에 대하여, 모든

선택 N_f")개의 가능한 특징들의 조합이 테스트되었다. 예를 들어, N_o = 2, N_f =3 이고, 3개의 특징이 n_∩, ρ_s, c였다면, 다항식은 다음과 같이 될 것이다.

여기에서, d는 2개의 Wi-Fi 시그너쳐가 획득된 위치들 간의 물리적 거리이고, a는 최소 제곱을 이용하여 추정한 계수이다. 실험 데이터에서 각각의 NIC는 완전히 동등한 것으로 나타나지 않았기 때문에, 계수를 계산할 때에는, 각각의 가능한 NIC들의 쌍의 영향을 균등화하기 위하여, 가중된 최소 제곱이 사용되었다.

많은 수의 데이터 포인트들로부터 다항식 계수를 계산하기 위하여, 각각 무작위로 선택된 10% 데이터를 포함하는 10개의 서브세트에 대하여 실질적인 최소 제곱 피팅이 수행되었고, 각각의 서브세트로부터 최소 rms 거리 오차를 제공하는 계수는 유지되었다. 그 결과는 다음 표에 나타나 있다.

표에서, "RMS 오차 (m)" 칼럼 아래의 "트레인" 칼럼은 rms 오차를 사무용 건물의 데이터에 최소 제곱 피팅시켜서 미터 단위로 나타내고 있다. "스피어만?" 아래의 "트레인" 칼럼은 계산된 다항식이 계산된 거리들을 실제 거리들에 비하여 얼마나 잘 순위화했는지를 나타내고 있다. 2개의 "테스트" 칼럼은 사무용 건물의 다항식 계수가 카페테리아에서 취해진 데이터에 얼마나 잘 적용되는지를 보여주고 있다. 일반적으로, 특징의 개수 및 다항식의 차수가 증가하더라도, 정확성이 크게 개선되지는 않았다.

트레이닝 데이터에 대하여, rms 오차는 7 미터 전후였으며, 최소값은 4개의 특징 모두를 사용하는 3차 다항식에서의 6.43 미터였다. 실제의 순위화된 거리와 계산에 의해 순위화된 거리 간의 스피어만 순위 상관 계수를 가용하여, 계산된 다항식들이 거리를 얼마나 잘 순위화했는지도 평가되었다 (스피어만이, 신호 강도의 순위 유사성을 측정하기 위한 방식으로서 한번, 다양한 다항식들이 물리적 거리를 실제에 비하여 얼마나 잘 순위화했는지를 평가하기 위한 방식으로서 한번, 총 2번 사용되었음에 주목한다).

일부 어플리케이션은 인접한 사람들의 절대 거리보다는 순위화된 리스트를 제시하기를 원할 수 있으므로, 이것은 유용하다. 트레이닝 세트에 대한 최대 스피어만 상관은 0.49였으며, 4개의 특징 모두를 이용한 3차 다항식에 대해서도 마찬가지였다. 사무용 건물의 트레이닝 세트로부터의 다항식 계수는 카페테리아의 데이터 세트와 비교되었으며, 그에 의해 어떤 특징과 함수가 임의의 일반적인 상황에 사용될 수 있는지에 관한 보다 더 많은 정보가 제공되었다. 카페테리아의 데이터는 적당한 성능을 나타내었으며, n_∩, ρ_s, c에 대한 1차 다항식을 이용하여, 13.97 미터의 최소 rms 오차와 0.43의 최대 스피어만 상관을 나타내었다. 나타나지 않은 액세스 포인트들의 개수 n_u는, 테스트 세트 상에서 rms 오차와 관련하여 가장 불량한 성능을 나타낸 특징이었다. 직관적으로, 가장 매력있는 특징은 n_∩(공통인 액세스 포인트들의 개수) 및 ρ_s(신호 강도의 스피어만 상관)이다. 이들은 NIC들 간의 측정 차이에 강하기 때문이다. 테스트 데이터에 의하면, 이러한 2개의 특징들에 대해 최상의 성능을 나타내는 다항식은 1차 다항식이었으며, 14.04 미터의 rms 오차와 0.39의 스피어만 상관을 제공했고, 둘다 모든 테스트 케이스에 대해 최상의 성능에 매우 가까웠다. 실제 다항식은 다음과 같다.

d = -2.53n_∩ - 2.90ρ_s + 22.31

기대된 대로, 이러한 수학식은 공통으로 보여지는 액세스 포인트들의 개수(n_∩)가 더 많아지고 그들의 관련 순위(ρ_s)가 더 유사해질수록, 미터 단위로 추정되 는 거리(d)가 더 감소함을 나타낸다. 이러한 수학식의 한가지 흥미로운 양태는

라는 것, 즉 n_∩와 ρ_s가 추정된 거리에 대하여 근사적으로 동일한 수준의 효과를 미친다는 것이다. 이와 같이 유사한 효과가 주어지면, 목표가 Wi-Fi 시그너쳐쌍들을 거리별로 소팅하는 것인 경우, 정당한 발견적 방법은 단순히 합산 n_∩+ ρ_s에 의해 소팅하는 것이며, 한 구현예에서 이것은 단거리 단거리 근접범위 내에 있는 인스턴스들의 리스트를 소팅하기 위해 서버 상에서 수행된다.

이러한 수학식이 2개의 테스트 데이터 세트에 대해 상당히 잘 적용되었지만, 실제 계수들은 건물 재료, 구조, 액세스 포인트 밀도 및 액세스 포인트 전송 강도에 차이가 있을 수 있는 다른 위치들에 대하여 광범위하게 적용되지 않을 수도 있음에 유의해야 한다. 적용되지 않을 수 있는 일례로는 액세스 포인트들이 밀도있게 배치된 영역이 있다. 그러한 경우에서는, 계산된 거리가 음의 값을 가질 수 있을만큼 n_∩가 클 수 있다. 그러나, 근접의 경우에 대하여, 상당한 정도의 정확도가 항상 필요한 것은 아니다.

단거리 근접 계산은 2개의 Wi-Fi 시그너쳐가 공유하는 액세스 포인트들의 리스트에만 기초하여 거리를 계산하기 때문에, 액세스 포인트들의 추가 및 삭제에 강하다. 서버가 적절하게 업데이트되지 않는 경우, 이동된 액세스 포인트는 큰 오차를 유발할 수 있다. 그러나, 자신의 Wi-Fi 시그너쳐를 빈번하게 업데이트하고 있는 근처의 사람들을 찾기 위하여, 클라이언트는 이동된 액세스 포인트들도 쉽게 묵인될 수 있게 한다.

도 4-7에 나타난 샘플 클라이언트는 사람 및 장소가 URL로 등록될 수 있게 한다. 예를 들어, 사용자는 홈페이지에 등록할 수 있고, 접수 데스트와 같은 소정의 위치에 대하여 방문자가 길을 찾을 수 있게 돕는 맵을 제공하는 URL이 등록될 수 있다. 한 구현예에서, 등록된 URL을 갖는 인스턴스들이 그 이름 뒤의 생략부호("...")와 함께 근접성 리스트 상에 나타날 것이다. 사용자는 그 이름을 클릭하여, 웹 브라우저가 그 URL에 있는 컨텐츠를 나타내게 할 수 있다. 각각의 등록된 사람 및 이름은 본질적으로 위치에 기초하여 필터링하도록 기능하는 Wi-Fi 시그너쳐로 태그된다. 인접한 사람 및 장소와 그 관련 URL의 변화하는 리스트는, 근처에서 어떤 것을 이용할 수 있는지에 관한 동적인 룩업 서비스를 생성한다.

도 9의 스크린샷은, 사용자가 근접성 서버에 이름과 이메일 주소를 등록할 수 있게 해 주는 국부화된 이메일 프로그램을 보여주고 있다. Wi-Fi 시그너쳐로 데이터베이스를 업데이트하고 난 후, 인접한 등록 사용자들의 리스트가 나타난다. 사용자는 이 리스트로부터 이름을 선택하여 그에게 이메일을 발송할 수 있으며, 이것은 점심식사를 하러 나가자고 하는 것이나, 어떤 문제에 대하여 직접 대면하여 도와주기를 요청하는 것과 같이, 거의 즉각적인 요청에 유용할 것이다. 대안적으로, 다른 프로그램들은 해당 정보가 알려져 있다면 인스턴트 메시지를 발송하고/하거나 등록 사용자의 전화번호를 자동 다이얼링할 수 있다. 잠재적인 수신자들의 리스트는 물리적 거리에 따라 소팅되어 있기 때문에, 리스트에서 최상위에 있는 N개를 선택하는 것은 가장 인접한 N명의 사람을 선택하는 것과 등가이다. 현재 거리 해상도는 수십 미터 내이므로, 그 오차는 이러한 어플리케이션에 대해서는 허용 가능할 것이다. 근접성은, 예를 들어 수신자 유형과 관심 영역에 대한 필터에 더하여 선택적으로 사용되는, 이메일 수신자에 대한 다수의 필터 중 하나로서 사용될 수 있다.

본 발명의 다른 양태에 따르면, 다른 클라이언트는 결합된 협동 작업에 관련된 모바일 디바이스들 간에서의 동시적인 사용자 동작을 검출하는 것을 돕기 위하여 본 발명의 근접성 검출을 사용할 수 있다. 이러한 기술의 예로는, 스티칭(stitching), 동시 제스쳐(synchronous gestures) 및 SyncTab이 있다. 예를 들어, 스티칭은, 펜 스트로크가 2개의 디바이스의 디스플레이에 닿는 경우, 펜 스트로크의 스크린 좌표, 방향 및 타이밍을 인접한 다른 디바이스들과 공유한다. 예를 들어, 이것은 도 10에 나타나 있는 바와 같이, 사용자가 펜에 의해 조작되는 2개의 별개의 무선 디바이스 간에서 파일을 쉽게 드래그할 수 있게 해 준다.

이러한 종류의 시스템에 있어서의 중요한 문제는, 잠재적인 동시적인 사용자동작에 대한 후보로서 어떠한 디바이스들을 고려할지를 결정하는 것이다. 예를 들어, SyncTab은 멀티캐스트를 이용하여 사용자의 활동 및 타이밍을 다른 디바이스들과 공유하는 것을 제안하고 있지만, 이것은 의도적으로 관련되기에는 너무 멀리 떨어져 있는 많은 수의 무관계한 디바이스들에게 불필요하게 정보를 송신할 수 있다. 실제로 근접해 있는 디바이스들로만 통신을 제한하면, (다수의 디바이스 상에서의 우연한 동작이 순전히 우연하게 동기화되는 것으로 인한) 동시적인 사용자 동작의 긍정 오류 인식이 감소될 수 있고, 또한 (비인접 디바이스들과의 동기화를 확립하기 위해 행해지는 낭비적인 계산 및 메시지 전송을 감소시킴으로써) 소비 전력 조 건을 감소시키는 것을 도울 수 있다.

본 발명은 다른 디바이스들과의 관련을 찾는 모든 디바이스에 대하여 인접 디바이스들의 리스트를 제공함으로써 이러한 문제점들을 해결한다. 스티칭 기술에 대하여, 디바이스("스티치 가능 디바이스"로 칭함)는 서로 단거리 근접범위 내에 있는 것으로 식별된 디바이스들의 세트 내에서 상관 펜 스트로크들만을 찾는 스티칭 시스템 소프트웨어를 제공한다. 스티치 가능 디바이스들은 본 발명을 이용하여 상당히 정기적으로 (예를 들어, 20초마다) 자신의 신호 강도를 업데이트하여, 소정의 어느 시점에서의 스티치 가능 디바이스들의 세트가 동적으로 되고, 또한 자신이 스티칭에 적합해지기를 원하는 임의의 새로운 클라이언트에 의해 발견될 수 있게 한다. 이러한 어플리케이션이 단거리 근접범위 내의 임의의 디바이스에 관한 관련을 고려하고 있긴 하지만, 거리 추정에 기초하여 소정의 물리적 범위 내에 있는 디바이스들만을 고려하도록 수정될 수 있다. 구현될 때, 본 발명은 잠재적으로 관련가능한 전세계로부터의 디바이스들의 리스트를, 하나의 액세스 포인트의 범위 내에 있는 디바이스들로만 감소시킨다.

쉽게 알 수 있는 바와 같이, 본 발명은 중앙 데이터베이스에 의존하는 것이 아닌, 피어-투-피어 방식으로 구현될 수 있다. 단거리 근접범위에 대하여, 피어 장치들은 Wi-Fi 시그너쳐를 교환한 후, 클라이언트가 분리 거리를 추정하기 위한 함수를 실행하게 한다. 적용될 수 있는 또 다른 플랫폼은 Wi-Fi 카드를 탑재한 셀폰이다. 한 접근 방식에서, 셀폰은 자신의 Wi-Fi 카드를 사용하여 Wi-Fi 시그너쳐를 생성한 후, 자신의 캐리어의 네트워크를 사용하여 근접성 서버에 액세스한다. 블루투스 및 라디오나 TV의 상업 방송과 같이, 다른 유형의 전파도 위치 시그너쳐로서 탑재될 수 있다.

상기의 상세한 설명으로부터 알 수 있는 바와 같이, 다른 네트워크 디바이스들에 인접한 네트워크 디바이스 또는 다른 자원을 검출하기 위한 방법 및 시스템이 제공된다. 기존의 기반 구조 및 하드웨어를 활용하여 네트워크 디바이스의 사용자에게 의미있는 근접성 데이터를 제시하는 데에 필요한 정보를 네트워크 디바이스에 제공하기 위하여, 신호 시그너쳐(또는 기타 감지된 조건)가 사용된다. 인접한 사람이나 장소의 절대 위치를 계산하지 않고서 그들의 리스트를 제공함으로써, 종래의 위치 기반 시스템에서 보다 전개가 용이해지며, 단거리 근접에 대한 절대적 및 상대적 거리 추정치를 여전히 제공할 수 있고, 원거리 근접에 대한 이동 시간 추정치를 제공할 수 있다. 보다 많은 사람들이 클라이언트를 사용할수록 리스트를 확장시킴으로써, 근접범위 내에서 발견될 수 있는 사람 및 위치의 풍부성 및 범위가 증가한다. 또한, 데이터베이스는 사용자가 지정한 기간 후에는 그 사용자의 데이터를 익명으로 유지함으로써 사용자의 프라이버시를 보호하는 것을 돕고, 자신이 이전에 본 적이 있는 것에 대하여 액세스 포인트 시그너쳐들을 검증함으로써 위조된 액세스 포인트 시그너쳐로부터 스스로를 보호할 수 있다.

상기에서는 본 발명의 특정한 실시예들이 도면에 도시되고 상세하게 설명되었지만, 본 발명은 다양한 수정 및 대안적인 구성을 허용한다. 그러나, 여기에 개시된 특정한 형태들로 본 발명을 제한하려는 의도는 없으며, 반대로 본 발명의 취 지 및 범위 내에 드는 모든 수정, 대안적인 구성 및 균등물을 포함하는 것으로 의도된다.

Claims

신호 강도 데이터가 검출될 수 있는 환경에서,

적어도 하나의 기지국으로부터 수신된 신호들에 대하여, 제1 디바이스의 신호 강도 데이터를 획득하는 단계, 및

상기 신호 강도 데이터에 기초하여, 제1 네트워크 디바이스로부터 자원까지의 근사적인 거리를 계산하는 단계

를 포함하는 방법.
제1항에 있어서,

신호 강도 데이터의 데이터베이스를 구축하는 단계를 더 포함하는 방법.
제2항에 있어서,

상기 데이터베이스로부터, 어떤 기지국들이 서로 동시에 검출될 수 있는지를 결정하는 단계를 더 포함하는 방법.
제3항에 있어서,

어떤 기지국들이 어떤 다른 기지국들에 인접한지에 관한 정보를 포함하는 데이터 구조를 유지하는 단계를 더 포함하는 방법.
제4항에 있어서,

클라이언트가 자원까지 몇개의 기지국만큼 떨어져 있는지에 대응하는 데이터를 상기 클라이언트에게 제공하는 단계를 더 포함하는 방법.
제2항에 있어서,

상기 데이터베이스를 구축하는 단계는, 이전에 검출된 적이 없는 적어도 하나의 기지국에 관한 불일치 정보를 폐기하는 단계를 포함하는 방법.
제2항에 있어서,

상기 데이터베이스를 구축하는 단계는, 중첩하는 커버리지를 갖는 것으로 보고되지만 이전에는 중첩하는 커버리지를 갖는 것으로서 검출된 적이 없는 기지국들에 관한 불일치 정보를 폐기하는 단계를 포함하는 방법.
제1항에 있어서,

상기 제1 네트워크 디바이스로부터 자원까지의 근사적인 거리를 계산하는 단계는, 얼마나 많은 기지국들이 이들 각각에 의해 공통으로 검출되는지를 비교하는 단계를 포함하는 방법.
제8항에 있어서,

상기 제1 네트워크 디바이스로부터 자원까지의 근사적인 거리를 계산하는 단 계는, 공통으로 보여지는 기지국들을 신호 강도값에 의하여 상기 네트워크 디바이스에 대한 제1 순위 및 상기 자원에 대한 제2 순위로 순위화하고, 상기 제1 순위와 상기 제2 순위 간의 유사성을 결정하는 단계를 포함하는 방법.
제1항에 있어서,

거리를 계산하기 위하여 수치적 특징(numeric feature)들을 선택하고, 상기 특징들의 조합을 테스트하여, 실제 거리에 대하여 최상의 결과를 제공하는 함수를 결정하는 단계를 더 포함하는 방법.
제1항에 있어서,

상기 자원은 상기 네트워크에 접속되지 않으며,

다른 네트워크 디바이스를 사용하여 상기 자원에 신호 강도 데이터를 할당하는 단계를 더 포함하는 방법.
제1항에 있어서,

상기 자원은 모바일 컴퓨팅 디바이스를 포함하고,

상기 자원로부터 복수의 판독치를 획득하고, 상기 복수의 판독치 중 최종의 판독치에 기초하여, 상기 자원까지의 근사적인 거리에 대응하는 정보를 반환하는 단계를 더 포함하는 방법.
제1항에 있어서,

클라이언트의 단거리 범위 내에 있는 적어도 하나의 자원에 대응하는 단거리 근접성 데이터를 상기 클라이언트에게 제공하는 단계를 더 포함하는 방법.
제13항에 있어서,

상기 근접성 데이터를 사용하여, 모바일 디바이스가 다른 모바일 디바이스에 가깝게 관련되는지를 확인하는 단계를 더 포함하는 방법.
제13항에 있어서,

상기 단거리 근접성 데이터는 상기 클라이언트의 사용자에게 근처의 사람들 및 물체들의 리스트를 제시하는 데에 사용되는 방법.
제13항에 있어서,

상기 단거리 근접성 데이터에 기초하여 상기 클라이언트로부터 다른 디바이스에게 또 다른 디바이스가 근처에 있음을 나타내는 통신을 전송하는 단계를 더 포함하는 방법.
실행시에 제1항의 방법을 수행하는 컴퓨터 실행가능 명령어들을 갖는 적어도 하나의 컴퓨터 판독가능 매체.
네트워크 환경에서,

각각의 검출된 신호에 대하여 신호 강도 및 액세스 포인트 신분을 나타내는 신호 강도 데이터를 복수의 스캔 소스로부터 획득하는 단계, 및

상기 데이터를 원거리 근접 정보를 전개하도록 처리하는 단계

를 포함하는 방법.
제18항에 있어서,

상기 데이터를 스캔 소스와 다른 엔티티 간의 단거리 근접 정보를 전개하도록 처리하는 단계를 더 포함하는 방법.
제18항에 있어서,

상기 데이터를 원거리 근접 정보를 전개하도록 처리하는 단계는, 어떤 액세스 포인트들이 스캔 소스에 의하여 동시에 검출되는지를 결정함으로써, 액세스 포인트 토폴로지를 결정하는 단계를 포함하는 방법.
제20항에 있어서,

상기 토폴로지를 이용하여, 쿼리를 행한 클라이언트와 다른 엔티티 간의 액세스 포인트들의 개수에 대응하는 데이터를 제공하는 단계를 더 포함하는 방법.
제18항에 있어서,

상기 신호 강도 데이터의 적어도 일부에 타임스탬프를 적용하는 단계를 더 포함하는 방법.
제22항에 있어서,

상기 타임스탬프를 이용하여, 스캔 소스에 대응하는 사용자와 다른 스캔 소스에 대응하는 다른 엔티티 간의 추정된 이동 시간을 계산하는 단계를 더 포함하는 방법.
제23항에 있어서,

상기 추정된 시간을 상기 사용자에게 송신하는 단계를 더 포함하는 방법.
실행시에 제18항의 방법을 수행하는 컴퓨터 실행가능 명령어들을 갖는 적어도 하나의 컴퓨터 판독가능 매체.
네트워크 환경에서,

적어도 하나의 기지국으로부터 제1 네트워크 디바이스에 의해 수신된 신호들에 관한 신호 강도 데이터를 포함하는 제1 시그너쳐(signature)를 획득하는 단계,

적어도 하나의 기지국으로부터 제2 네트워크 디바이스에 의해 수신된 신호들에 관한 신호 강도 데이터를 포함하는 제2 시그너쳐를 획득하는 단계, 및

상기 제1 및 제2 시그너쳐에 기초하여, 상기 제1 네트워크 디바이스로부터 상기 제2 네트워크 디바이스까지의 근사적인 거리를 계산하는 단계

를 포함하는 방법.
제26항에 있어서,

상기 제2 네트워크 디바이스는 네트워크 디바이스가 아닌 자원을 나타내며,

상기 신호 강도 데이터에 관련된 자원에 관한 정보를 수신하는 단계를 더 포함하는 방법.
제26항에 있어서,

상기 근사적인 거리를 계산하는 단계는, 2개의 Wi-Fi 시그너쳐에 수치적 함수를 적용하는 단계를 포함하는 방법.
제28항에 있어서,

상기 수치적 함수는 상기 제1 네트워크 디바이스와 상기 제2 네트워크 디바이스 간에서 공통으로 검출되는 기지국의 개수에 대응하는 변수를 포함하는 방법.
제28항에 있어서,

상기 수치적 함수는 상기 제1 네트워크 디바이스와 상기 제2 네트워크 디바이스가 공통으로 보여지는 기지국들을 신호 강도에 의해 얼마나 가깝게 순위화했는지에 대응하는 변수를 포함하는 방법.
제28항에 있어서,

상기 수치적 함수는 신호 강도들의 차에 대응하는 변수를 포함하는 방법.
제28항에 있어서,

상기 수치적 함수는 공통이 아닌 기지국들에 대응하는 변수를 포함하는 방법.
제28항에 있어서,

상기 수치적 함수는 상기 제1 네트워크 디바이스와 상기 제2 네트워크 디바이스 간에서 공통으로 검출되는 기지국들의 개수에 대응하는 하나의 변수와, 상기 제1 네트워크 디바이스와 상기 제2 네트워크 디바이스가 공통으로 보여지는 기지국들을 신호 강도에 의해 얼마나 가깝게 순위화했는지에 대응하는 다른 변수를 포함하는 방법.
제28항에 있어서,

상기 함수는 다항식을 포함하고,

상기 다항식의 계수들을 결정하기 위하여 실제 거리를 측정하는 단계를 더 포함하는 방법.
제26항에 있어서,

상기 거리를 클라이언트에게 보고하는 단계를 더 포함하는 방법.
제26항에 있어서,

클라이언트에 대한 다른 계산된 거리들과 함께 상기 거리를 사용하여, 상기 클라이언트에게 소팅된 리스트를 제공하는 단계를 더 포함하는 방법.
제26항에 있어서,

상기 근사적인 거리를 사용하여, 한 모바일 디바이스가 다른 모바일 디바이스에 가깝게 관련된 것을 확인하는 단계를 더 포함하는 방법.
제26항에 있어서,

상기 근사적인 거리에 기초하여, 상기 제1 네트워크 디바이스로부터 상기 제2 네트워크 디바이스로 다른 디바이스가 근처에 있음을 나타내는 통신을 전송하는 단계를 더 포함하는 방법.
실행시에 제26항의 방법을 수행하는 컴퓨터 실행가능 명령어들을 갖는 적어도 하나의 컴퓨터 판독가능 매체.