KR20230152593A - 정확한 상황 인식 위치 기반 서비스를 가능하게 하는 시스템 및 방법 - Google Patents

정확한 상황 인식 위치 기반 서비스를 가능하게 하는 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

정확한 상황 인식 위치 기반 서비스를 가능하게 하는 시스템은 이와 연관된 위치 기반 서비스 엔진(LBS 엔진)에 공간 데이터를 제공하도록 구성된 가상 세계 시스템을 저장한 적어도 하나의 서버 컴퓨터를 포함한다. LBS 엔진은 네트워크를 통해 처리 디바이스로부터 대응하는 복수의 클라이언트 디바이스와 연관된 처리 또는 반처리된 공간 데이터를 획득하도록 구성되며, 수신된 공간 데이터는 처리 디바이스에 의해 데이터 융합 알고리즘을 사용하여 계산된다. LBS 엔진은 또한, 클라이언트 디바이스와 가상 세계 시스템에 저장된 적어도 하나의 대상 상호작용 객체 사이의 공간 관계를 결정하기 위해 공간 데이터를 평가하도록 구성된다. 상기 공간 관계가 특정 임계값과 일치하면, LBS 엔진은 대응하는 상황 데이터를 고려하여 복수의 클라이언트 디바이스에 대한 하나 이상의 위치 기반 서비스를 생성하고 네트워크를 통해 위치 기반 서비스를 복수의 클라이언트 디바이스로 전송한다.

Description

정확한 상황 인식 위치 기반 서비스를 가능하게 하는 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD ENABLING ACCURATE CONTEXT-AWARE LOCATION-BASED SERVICES}
본 개시내용은 일반적으로 컴퓨터 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 정확한 상황 인식 위치 기반 서비스를 가능하게 하는 시스템, 방법, 및 컴퓨터 판독 가능 매체에 관한 것이다.
일반적으로, 위치 기반 서비스는 휴대폰, 태블릿 컴퓨터, 헤드 마운트 디스플레이 및 다른 디바이스와 같은 무선 디바이스에 의해 액세스될 수 있는 무선 네트워크에 배치된다. 위치 기반 서비스는 특정 장소에 대한 사용자의 현재 위치에 기초할 수 있는 광범위한 서비스를 포함할 수 있다. 위치 기반 서비스의 예에는 가장 가까운 식당의 위치 제공, 자동 입출금기(ATM)를 통한 뱅킹 또는 사람의 소재, 소포 추적, 현재 고객 위치에 기초하는 잠재 고객을 대상으로 한 광고 제공, 맞춤형 날씨 서비스, 및 운전, 자전거 타기, 하이킹 및 교통 체증이나 사고와 같은 장애물을 피하기 위한 내비게이션 서비스가 포함된다. 위치 기반 서비스는 전형적으로 무선 디바이스의 사용자가 임시 사용자로 가입하거나 연결할 수 있는 무선 네트워크를 통해 제공된다. 일단 연결되면, 현재 사용자 위치는 무엇보다도 GPS 및/또는 셀 타워 삼각측량 기술과 같은 다양한 유형의 정보로부터 도출될 수 있다.
현재 포지셔닝 기술은 제공되는 위치 기반 서비스의 유연성이 부족하거나 적어도 제한된다. 이것은 오늘날에도 여전히 우세한 다소 "평평한(flat)" 포지셔닝에 기인하고, 여기서, 클라이언트 디바이스의 추적은, 많은 경우, 관심 객체에 대한 사용자의 방위(orientation)를 포함하지 않고 주로 클라이언트 디바이스의 위치에 기초하여 수행된다. 추가적인 기술적인 이유에는 위치 기반 서비스에 사용되는 현재 포지셔닝 시스템에 대한 제한된 상황적 이해가 포함될 수 있다. 즉, 서비스가 근처의 다른 사용자, 하루 중의 시간, 날씨 조건, 온도 등과 같은 팩터를 고려하지 않을 수 있으며, 이는 위치 기반 서비스를 사용하여 애플리케이션과 상호작용하는 추가 옵션을 사용자에게 제공할 수 있다.
따라서, 보다 높은 수준의 정확성과 상황 이해를 통해, 제공되는 위치 기반 서비스의 유연성을 증가시키는 기술의 개발이 필요하다.
이러한 요약은 이하의 상세한 설명에서 더 자세히 설명되는 개념을 단순한 형태로 소개하기 위해 제공된다. 이러한 요약은 청구된 주제의 주요 특징을 확인하도록 의도된 것이 아니고, 청구된 주제의 범주를 결정하는 데 있어 보조로서 사용하도록 의도된 것도 아니다.
더 높은 정확도와 상황적 이해도로 제공되는 위치 기반 서비스의 유연성을 높이는 기술을 개발할 필요가 있다. 이들 또는 다른 문제들 중 하나 이상은, 본 명세서에 기술된 바와 같이, 정확한 상황 인식 위치 기반 서비스를 가능하게 하는 시스템, 방법, 및 컴퓨터 판독 가능 매체의 실시예에 의해 해결된다.
일 양태에 따르면, 시스템은 적어도 하나의 프로세서, 및 가상 세계 시스템 및 위치 기반 서비스 엔진(LBS 엔진)을 저장한 메모리를 포함하는 적어도 하나의 서버 컴퓨터를 포함한다. 가상 세계 시스템은 공간 데이터를 LBS 엔진에 제공하도록 구성된다. LBS 엔진은 네트워크를 통해 처리 디바이스로부터 클라이언트 디바이스와 연관된 처리 또는 반처리된(semi-processed) 공간 데이터를 획득하도록 구성되며, 획득된 공간 데이터는 처리 디바이스에 의해 데이터 융합 알고리즘을 사용하여 계산된다. LBS 엔진은 또한 클라이언트 디바이스의 사용자와 가상 세계 시스템에 저장된 적어도 하나의 대상 상호작용 객체 사이의 공간 관계를 결정하기 위해 공간 데이터를 평가하도록 구성된다. 공간 관계가 사전 결정된 임계값과 일치한다고 결정하는 것에 응답하여, LBS 엔진은 클라이언트 디바이스와 연관된 상황 데이터에 기초해, 클라이언트 디바이스에 대한 하나 이상의 위치 기반 서비스를 생성하고, 네트워크를 통해 위치 기반 서비스를 클라이언트 디바이스로 전송한다.
처리 디바이스는 적어도 하나의 처리 코어를 포함하는 클라이언트 디바이스에 설치된 하드와이어드 칩(hardwired chip)일 수 있다. 추가의 실시예들에서, 처리 코어 중 적어도 하나는 GNSS(global navigation satellite system)로부터 제1 포지셔닝 데이터를 획득하고, 하나 이상의 하드와이어드 알고리즘을 통해, 클라이언트 디바이스의 초기 포지션 및 방위를 계산하도록 구성된 공간 코어이다. 공간 코어는, 적어도 하나의 하드웨어 인터페이스를 통해 셀룰러 포지셔닝 시스템으로부터 수신된 제2 포지셔닝 데이터, 하나 이상의 단거리 통신 시스템으로부터 수신된 제3 포지셔닝 데이터, 및 적어도 하나의 자이로스코프로부터 수신된 방위 데이터에 기초하여, 초기 포지션 및 방위를 증강시킴으로써, 또한 정제된(refined) 6 DOF 포지션 및 방위를 획득하기 위해 가상 세계 시스템에서 획득된 데이터로부터 가상 세계 시스템 계산을 수행함으로써, 데이터 융합 알고리즘을 수행하도록 구성될 수 있다. 추가의 실시예들에서, 공간 코어는, 하나 이상의 클라이언트 디바이스 상의 광학 센서로부터 획득된 광학 데이터에 기초하여, 초기 포지션 및 방위를 더욱 증강시키도록 구성되며, 여기서, 광학 센서는 다중 사용자 사진 측량(photogrammetry), 크라우드 소싱된(crowd-sourced) LIDAR, 및 사진 스캐닝, 중 하나 이상을 활용한다.
일부 실시예에서, 위치 기반 서비스는 충돌 검출, 충돌 경고, 지연 경고, 및 공간적 동작, 중 적어도 하나를 포함한다. 추가의 실시예들에서, 공간적 동작은 공간 관계에 기초하여, 공간적 동작 인증 프로세스를 실행하는 것을 포함한다.
일부 실시예에서, 공간 데이터는 캡처된 비디오 데이터에 내장되어, 장면에서 객체의 재구성을 가능하게 하는 포지션 비디오 궤적을 생성한다. 포지션 및 방위 데이터의 이러한 내장은, 예를 들어, 위치 기반 내비게이션 서비스에 사용될 수 있는, 영역의 크라우드 소싱된 3D 매핑을 지원할 수 있다.
클라이언트 디바이스와 연관된 상황 데이터에 기초하여, 클라이언트 디바이스에 대한 하나 이상의 위치 기반 서비스를 생성하는 것은 클라이언트 디바이스와 적어도 하나의 대상 상호작용 객체 사이의 하나 이상의 상황 관계를 평가하는 것을 포함할 수 있으며, 여기서, 하나 이상의 위치 기반 서비스는 상황 관계에 기초하여 조정된다. 상황 데이터는 관심 데이터, 인구 통계 데이터, 서비스 데이터, 우선순위 데이터, 보안 데이터, 및 관계 데이터, 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상황 데이터의 적어도 일부는 클라이언트 디바이스 사용자의 대응하는 프로파일에 저장될 수 있다.
추가적인 실시예에서, LBS 엔진은 또한, 사용자의 관심이나 그에 따라 위치 기반 서비스를 생성하기 위한 사용자의 관심 정도를 결정하는 데 사용하기 위한 적어도 하나의 가상 객체와 사용자 사이의 상호작용의 지속 시간을 메모리에 기록하도록 구성된다.
본 개시내용의 또 다른 양태에서는, 방법이 제공된다. 방법은 위치 기반 서비스(LBS) 엔진에 의해, 네트워크를 통해 처리 디바이스로부터 클라이언트 디바이스와 연관된 처리 또는 반처리된 공간 데이터를 획득하는 단계에 의해 시작될 수 있다. 획득된 공간 데이터는 처리 디바이스에 의해 데이터 융합 알고리즘을 사용하여 계산된 6 자유도(DOF: degrees of freedom) 포지션 및 방위 데이터를 포함한다. LBS 엔진은 가상 세계 시스템으로부터 포지션 및 방위 데이터를 수신한다. 방법은 클라이언트 디바이스의 사용자와 가상 세계 시스템에 저장된 적어도 하나의 대상 상호작용 객체 사이의 공간 관계를 결정하기 위해 공간 데이터를 평가하는 단계에 의해 계속될 수 있다. 공간 관계가 사전 결정된 임계값과 일치한다고 결정하는 것에 응답하여, 방법은 클라이언트 디바이스와 연관된 상황 데이터에 기초해 클라이언트 디바이스에 대한 하나 이상의 위치 기반 서비스를 생성함으로써 계속된다. 방법은 네트워크를 통해 클라이언트 디바이스에 위치 기반 서비스를 전송하는 단계에 의해 계속될 수 있다.
일부 실시예에서, 처리 디바이스는 클라이언트 디바이스에 설치된 적어도 하나의 처리 코어를 포함하는 하드와이어드 칩이다. 추가의 실시예들에서, 하드와이어드 칩의 적어도 하나의 처리 코어는 GNSS(global navigation satellite system)로부터 제1 포지셔닝 데이터를 획득하고, 하나 이상의 하드와이어드 알고리즘을 통해, 클라이언트 디바이스의 초기 포지션 및 방위를 계산하도록 구성된 공간 코어이다. 일부 실시예에서, 데이터 융합 알고리즘을 사용하여 공간 데이터를 계산하는 것은, 적어도 하나의 하드웨어 인터페이스를 통해 셀룰러 포지셔닝 시스템으로부터 수신된 제2 포지셔닝 데이터, 하나 이상의 단거리 통신 시스템으로부터 수신된 제3 포지셔닝 데이터, 및 하나 이상의 자이로스코프로부터 수신된 방위 데이터에 기초하여, 초기 포지션 및 방위를 증강시키는 것 및 가상 세계 시스템에서 획득된 데이터로부터 가상 세계 시스템 계산을 수행하여 정제된 6 DOF 위치 및 방위를 획득하는 것을 포함할 수 있다. 추가의 실시예들에서, 공간 코어는 또한, 하나 이상의 클라이언트 디바이스 상의 광학 센서로부터 얻은 광학 데이터에 기초하여, 초기 포지션 및 방위를 더욱 증강시키도록 구성되며, 여기서, 광학 센서는 다중 사용자 사진 측량, 크라우드 소싱된 LIDAR, 및 사진 스캐닝, 중 적어도 하나를 활용한다.
일부 실시예에서, 위치 기반 서비스는 충돌 검출, 충돌 경고, 지연 경고, 및 공간적 동작, 중 적어도 하나를 포함한다. 추가의 실시예들에서, 공간적 동작은, 공간 관계에 기초하여, 공간적 동작 인증 프로세스를 실행하는 것을 포함한다.
일부 실시예에서, 방법은 장면에서 객체의 재구성을 가능하게 하는 포지션 비디오 궤적을 생성하기 위해 공간 데이터를 캡처된 비디오 데이터에 내장하는 단계를 더 포함한다.
일부 실시예에서, 클라이언트 디바이스와 연관된 상황 데이터에 기초하여, 하나 이상의 위치 기반 서비스를 생성하는 단계는, 클라이언트 디바이스와 적어도 하나의 대상 상호작용 객체 사이의 하나 이상의 상황 관계를 평가하는 것을 포함하며, 여기서, 하나 이상의 위치 기반 서비스는 상황 관계에 기초하여 조정된다. 추가의 실시예들에서, 상황 데이터는 관심 데이터, 인구 통계 데이터, 서비스 데이터, 우선순위 데이터, 보안 데이터, 및 관계 데이터, 중 하나 이상을 포함하고, 상황 데이터의 적어도 일부는 클라이언트 디바이스 사용자의 대응하는 프로파일에 저장된다.
추가의 실시예들에서, 방법은, LBS 엔진에 의해, 사용자의 관심이나 그에 따라 위치 기반 서비스를 생성하기 위한 사용자의 관심 정도를 결정하는 데 사용하기 위한 적어도 하나의 가상 객체와 사용자 사이의 상호작용의 지속 시간을 메모리에 기록하는 단계를 포함한다.
본 개시내용의 또 다른 양태에서, 하나 이상의 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체가 제공된다. 컴퓨터 판독 가능 매체에는, 메모리 및 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 서버 컴퓨터 시스템으로 하여금, 다음의 단계, 즉, 네트워크를 통해 처리 디바이스로부터 클라이언트 디바이스와 연관된 처리 또는 반처리된 공간 데이터를 위치 기반 서비스(LBS) 엔진에 의해 획득하는 단계 - 획득된 공간 데이터는 처리 디바이스에 의해 데이터 융합 알고리즘을 사용하여 계산된 6 자유도(DOF: degrees of freedom) 포지션 및 방위 데이터를 포함함 - 와, 가상 세계 시스템으로부터의 포지션 및 방위 데이터를 LBS 엔진에 의해 수신하는 단계와, 클라이언트 디바이스의 사용자와 가상 세계 시스템에 저장된 적어도 하나의 대상 상호작용 객체 사이의 공간 관계를 결정하기 위해 공간 데이터를 평가하는 단계와, 공간 관계가 사전 결정된 임계값과 일치한다고 결정하는 것에 응답하여, 클라이언트 디바이스와 연관된 상황 데이터에 기초해, 클라이언트 디바이스에 대한 하나 이상의 위치 기반 서비스를 생성하는 단계, 및 네트워크를 통해 클라이언트 디바이스에 위치 기반 서비스를 전송하는 단계를 포함하는 방법을 수행하도록 구성된 명령어가 저장되어 있다.
위의 요약은 본 개시내용의 모든 양태에 대한 완전한 리스트를 포함하는 것은 아니다. 본 개시내용은 위에 요약된 다양한 양태의 모든 적절한 조합으로부터 실행될 수 있는 모든 시스템 및 방법뿐만 아니라, 이하의 상세한 설명에 개시되어 있고, 특히, 본 출원과 함께 제출된 청구항들에서 지적된 것을 포함하는 것으로 생각된다. 이와 같은 조합은 위의 요약에서 구체적으로 언급되지 않은 장점들을 갖는다. 본 개시내용의 다른 특징 및 장점은 첨부 도면 및 이하의 상세한 설명으로부터 명백해질 것이다.
본 개시내용의 특정 특징, 양태 및 장점은 이하의 상세한 설명 및 첨부 도면들과 관련하여 더 잘 이해될 것이다.
도 1은 실시예에 따른 정확한 상황 인식 위치 기반 서비스(LBS) 시스템을 예시한다.
도 2는 실시예에 따른 복수의 소스로부터 데이터를 수신하는 포지셔닝 칩을 예시한다.
도 3은 실시예에 따른 예시적인 정확한 상황 인식 위치 기반 서비스를 예시한다.
도 4는 본 개시내용의 정확한 상황 인식 위치 기반 서비스를 생성하기 위해 고려되는 예시적인 상황 데이터 소스를 예시한다.
도 5는 실시예에 따른 정확한 상황 인식 LBS 시스템의 예시적인 애플리케이션 시나리오를 예시한다.
도 6은 실시예에 따른 정확한 상황 인식 위치 기반 서비스를 가능하게 하는 방법을 예시한다.
이하의 설명에서, 예시로서 다양한 실시예를 도시하는 도면들을 참조한다. 또한, 이하에서는 몇몇 예시를 참조하여 다양한 실시예가 설명될 것이다. 실시예들은 청구된 주제의 범주를 벗어나지 않고 설계 및 구조의 변경을 포함할 수 있음을 이해해야 한다.
본 개시내용의 실시예들은, 적어도 하나의 클라우드 서버 컴퓨터의 메모리에 저장된 가상 세계 시스템과 연관된 위치 기반 엔진(LBS 엔진)을 통해 복수의 클라이언트 디바이스에 정확한 상황 인식 위치 기반 서비스를 제공함으로써, 하나 이상의 문제를 해결한다. LBS 엔진은 대응하는 복수의 클라이언트 디바이스와 연관된 복수의 처리 디바이스로부터 포지션 및 방위 데이터 중 하나 이상을 포함하는 공간 데이터를 수신한다. 공간 데이터는 처리 디바이스에 의해 데이터 융합 알고리즘을 사용하여 계산될 수 있으며, 클라이언트 디바이스의 정확한 추적을 가능하게 하는 6 자유도(DOF) 포지션 및 방위 데이터를 포함할 수 있다. 데이터 융합 알고리즘은 GNSS(Global Navigation Satellite System), 셀룰러 포지셔닝 시스템, 단거리 통신 시스템, 자이로스코프, 내부 측정 유닛(IMU), 및 가상 세계 시스템 공간 계산과 같은 복수의 소스로부터 데이터를 취합하여, 클라이언트 디바이스 각각의 매우 정확한 포지션 및 방위를 생성할 수 있다.
LBS 엔진은 클라이언트 디바이스와 가상 세계 시스템에 저장된 적어도 하나의 대상 상호작용 객체 사이의 공간 관계를 결정하기 위해 공간 데이터를 평가한다. 그런 다음, 공간 관계가 소정 임계값과 일치하면, LBS 엔진은 대응하는 복수의 클라이언트 디바이스의 상황 데이터를 고려하여 복수의 클라이언트 디바이스에 대한 하나 이상의 위치 기반 서비스를 생성하고, 대응하는 복수의 클라이언트 디바이스에 위치 기반 서비스를 전송한다. 융합된 공간 데이터의 매우 정확한 포지션 및 방위의 관점에서 클라이언트 디바이스의 상황 데이터를 고려하면, 위치 기반 서비스의 유연성과 개인화 성능이 향상되고, 이는 자율 주행에 사용되는 내비게이션 서비스, 차량 공유 서비스, 교통 관리, 드론 배달 서비스, 감시 서비스, 공장 관리 서비스, 도시 관리 서비스, 가상 쇼핑, 공장 관리, 엔터테인먼트, 사교, 작업 등에 유용할 수 있다.
도 1은 실시예에 따른 정확한 상황 인식 위치 기반 서비스(LBS) 시스템(100)을 예시한다.
LBS 시스템(100)은 적어도 하나의 프로세서(104), 및 가상 세계 시스템(108)과 LBS 엔진(110)을 저장한 메모리(106)를 포함하는 서버 컴퓨터 시스템의 적어도 하나의 서버 컴퓨터(102)를 포함한다. 가상 세계 시스템(108)은 실제 객체를 나타내거나 나타내지 않을 수 있는 가상 객체에 대한 공간 데이터를 적어도 포함하는 데이터를 LBS 엔진(110)에 제공하도록 구성된다. LBS 엔진(110)은 처리 디바이스(112)로부터 네트워크(114)를 통해 대응하는 복수의 클라이언트 디바이스(118)와 연관된 처리 또는 반처리된 공간 데이터(116)를 획득하도록 구성되며, 수신된 공간 데이터는 클라이언트 디바이스(118)의 정확한 추적을 가능하게 하는 처리 디바이스(112)에 의해 데이터 융합 알고리즘을 사용하여 계산된다.
그런 다음, LBS 엔진(110)은 클라이언트 디바이스(118)와 가상 세계 시스템(108)에 저장된 적어도 하나의 대상 객체 사이의 공간 관계를 결정하기 위해 공간 데이터를 평가할 수 있다. 상기의 평가는 거리에 할당된 사전 결정된 값과, 선택적으로 공간 관계가 소정 임계값과 일치하는지 여부를 결정할 수 있는 방위 데이터를 비교하여 수행될 수 있다. 그런 다음, 공간 관계가 임계값과 일치하면, LBS 엔진(110)은 대응하는 복수의 클라이언트 디바이스의 상황 데이터를 고려하여 복수의 클라이언트 디바이스에 대한 하나 이상의 위치 기반 서비스를 생성할 수 있다. 그런 다음, 예를 들어, 사용자가 적어도 하나의 대상 상호작용 객체 및/또는 머리 및 얼굴 방위의 특정 거리 내에 위치하는 경우, LBS 엔진(110)은 대응하는 복수의 클라이언트 디바이스의 상황 데이터를 고려하여, 대응하는 위치 기반 서비스를 생성할 수 있다. 그런 다음, LBS 엔진(110)은 네트워크(114)를 통해 대응하는 복수의 클라이언트 디바이스에 위치 기반 서비스를 전송한다. 예를 들어, 사용자가 대응하는 가상 복제본을 통해 실제 객체와 연관된 애플리케이션과 상호작용하는 경우, LBS 엔진(110)은 사전 정의된 임계값과 비교하기 위해 거리 및/또는 포지션 및 방위를 측정할 수 있다. 일치하는 경우, LBS 엔진(110)은 위치 기반 서비스를 생성할 수 있다. 위치 기반 서비스(120)의 이러한 전송은 사용자의 상황 데이터(124)를 고려하여 메모리(106)에 저장된 적어도 하나의 클라이언트 디바이스(118)의 사용자의 대응하는 프로파일(122)에 기초하여 사용자별로 수행된다.
일부 실시예에서, LBS 엔진(110)은 또한, 그들의 클라이언트 디바이스(118)를 통한 사용자와 가상 세계 시스템(108)의 적어도 하나의 가상 객체 사이의 상호작용의 지속 시간을 메모리(106)에 기록하도록 구성된다. 지속 시간은 사용자의 관심 또는 그에 따른 위치 기반 서비스(120)를 전송하기 위해 사용자의 상황 데이터(124)의 일부로서 연관된 각각의 사용자의 관심 정도를 결정하는 데 사용될 수 있다.
추가의 실시예들에서, 포지션 및 방위 데이터는 캡처된 비디오 데이터에 내장되어, 장면에서 객체들의 재구성을 가능하게 하는 포지션 비디오 궤적을 생성한다. 비디오 데이터는 적어도 하나의 클라이언트 디바이스(118)의 카메라 상에 있는 광학 센서에 의해 캡처될 수 있다. 포지션 및 방위 데이터의 이러한 내장은, 예를 들어, 위치 기반 내비게이션 서비스에 사용될 수 있는, 영역의 크라우드 소싱된 3D 매핑을 지원할 수 있다.
가상 세계 시스템(108)은 현실 세계(real-world) 객체의 포지션, 방위, 축척 및 치수와 같은 현실 세계 좌표, 물리적 속성 및 실시간 3D 가상 복제본의 형태로 실제 객체 각각의 3D 구조를 포함하는 현실 세계의 디지털 버전을 포함한다. 본 개시내용의 "가상 복제본(virtual replica)"은 현실 세계 요소들의 정확하고 지속적인 가상 표현을 의미한다. 실시예에서, 가상 복제본은 실제 객체의 컴퓨터 모델(예컨대, 건물 정보 모델(building information model, BIM)에 의해 입력되어, CAD(Computer Assisted Drawing) 또는 CAE(Computer-Assisted Engineering) 방법 또는 기타 적절한 방법을 통해 매핑되거나 모델링될 수 있는 현실 세계 요소 또는 실제 트윈의 가상 버전 또는 가상 트윈을 의미하고, 이는 실제 트윈의 모양뿐만 아니라 거동도 미러링할 수 있다. 현실 세계 객체는 가상 복제본을 보강하고 그들 개개의 실제 대응물과 동기화하기 위해 가상 복제본에 다중 소스 입력 데이터를 제공할 수 있는 센서를 추가로 포함할 수 있다. 따라서, 가상 복제본은 하나 이상의 소스(예컨대, 하나 이상의 현실 세계 객체, 환경 센서, 컴퓨팅 디바이스 등)로부터 데이터를 획득할 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "다중 소스 데이터(multi-source data)"라는 용어는 다수의 소스로부터 획득될 수 있는 데이터를 의미한다.
본 개시내용의 시스템은 공용 또는 개인 클라우드 서버, 포그 서버(fog server), 및 엔터프라이즈 시스템, 모바일 플랫폼, 기계류, 로봇, 차량, 센서 또는 사용자 디바이스와 같은 시스템을 사용하는 분산형 컴퓨팅 성능을 구현할 수 있는 클라우드 투 에지 인프라(cloud to edge infrastructure)를 사용할 수 있고, 이들 모두는 네트워크(114)를 통해 연결될 수 있다. 일부 실시예에서, 클라우드 투 에지 인프라는 가상 복제본, 애플리케이션 및 가상 세계 시스템(108) 내의 임의의 이벤트 또는 상호작용을 포함하는 가상 세계 시스템(108)을 광범위하게 분배하기 위해 데이터의 전송 및 저장을 용이하게 하는 분산 원장 기반 인프라(distributed ledger-based infrastructure)(도시하지 않음)를 더 포함한다. 이러한 방식으로, 물리적 서버 및 네트워크 장비를 포함하는 리소스는 사용자와 리소스 및 네트워크 사이의 거리, 및 서로에 대한 사용자 및 그들이 있는 위치적 포지션에 대한 사용자의 계산 요구와 같은 팩터에 따라 동적으로 할당될 수 있는 공유 스토리지 및 컴퓨팅을 가능하게 하고, 그에 따라 어느 정도 컴퓨팅하도록 명령할 수 있다. 일부 실시예에서, 스토리지 및 컴퓨팅의 동적 할당은 분산 원장 인프라를 사용하여 스마트 계약(smart contract)으로 코드화되어, 운영 로직(예컨대, 스토리지 및 컴퓨팅의 각 할당 뒤에 있는 컴퓨터 로직) 및 할당의 컨시퀀스(consequence) 또는 결과(result)를 자동화한다.
전술한 바와 같이, 가상 복제본은 알려진 파라미터 또는 특징을 업데이트하거나, 추가 파라미터 또는 특징 등으로 가상 복제본을 보강함으로써 다중 소스 데이터에 기초하여 업데이트될 수 있다. 본 명세서에서, "보강하는(enriching)"이라는 용어는 다중 소스 데이터에 기초하여 가상 복제본에 추가적인 속성을 제공하는 행위를 설명하기 위해 사용된다. 가상 복제본을 보강하는 것은 이전에 가상 복제본에 존재하지 않았을 수 있는 하나 이상의 새로운 데이터의 형식으로 가상 복제본을 업데이트하는 특별한 형태로 간주될 수 있다. 예를 들어, 가상 복제본을 보강하는 것은 복수의 디바이스에서 감지 메커니즘으로부터 캡처된 현실 세계 데이터를 제공하는 것을 의미할 수 있고, 추가 현실 세계 데이터는 비디오 데이터, 온도 데이터, 실시간 에너지 소비 데이터, 실시간 물소비 데이터, 속도 또는 가속도 데이터 등을 포함한다.
실시예에서, 하드웨어 및 네트워크 요구를 줄이고, 네트워크 대기 시간 감소에 기여하고, 일반적인 디지털 현실 경험을 개선하기 위해, 시스템은 밀리미터파(mmW) 또는 mmW와 서브 6GHz 통신 시스템의 조합을 포함하는 네트워크(114)를 통해, 예컨대, 5세대 무선 시스템 통신(5G)을 통해 연결할 수 있다. 다른 실시예들에서, 시스템은 바람직하게는 60GHz에서 데이터를 제공할 수 있는 무선 근거리 네트워킹(Wi-Fi)을 통해 연결할 수 있다. 제공되는 통신 시스템은 전형적으로 고도로 상호작용하는 애플리케이션을 실행하기 위한 파라미터를 준수하여, 필드에서의 엔드 포인트에 대한 낮은 E2E(end-to-end) 대기 시간과 높은 다운링크 속도를 허용할 수 있다. 이로 인해, 고품질의 낮은 대기 시간, 실시간 디지털 애플리케이션 콘텐츠 스트리밍이 가능해진다. 다른 실시예들에서, 시스템은 4세대 무선 시스템 통신(4G)을 통해 통신 가능하게 연결될 수 있거나, 4G 통신 시스템에 의해 지원될 수 있거나, 다른 유선 또는 무선 통신 시스템을 포함할 수 있다.
도 2는 실시예에 따라 복수의 소스로부터 데이터를 수신하는 포지셔닝 칩(200)을 예시한다.
포지셔닝 칩(200)은 대응하는 복수의 클라이언트 디바이스 상에 복수의 처리 코어를 포함하는 각각의 하드웨어 칩이 설치된 하드와이어드 또는 하드웨어 칩 형태의 처리 디바이스(예컨대, 도 1의 처리 디바이스(112))로 간주될 수 있다. 처리 코어 중 적어도 하나는 글로벌 내비게이션 위성 시스템(global navigation satellite system)으로부터 제1 포지셔닝 데이터(GNSS 데이터(204))를 획득하고, 하나 이상의 하드와이어드 알고리즘(예컨대, 삼각측량 또는 삼변측량)을 통해 클라이언트 디바이스의 초기 포지션 및 방위를 계산하도록 구성된 공간 코어(202)일 수 있다. GNSS를 통해 획득된 포지셔닝 데이터는 포지션, 속도 및 시간(PVT: position, velocity and time) 데이터를 참조할 수 있다. 대안적인 실시예들에서, GNSS는 차동 GPS(DGPS), 위성 기반 증강 시스템(SBAS), RTK(real-time kinematic) 시스템과 같은 당업계에 알려진 다른 기술을 통해 증강된다.
일부 실시예에서, 공간 코어(202)는 또한, 적어도 하나의 하드웨어 인터페이스를 통해 셀룰러 포지셔닝(셀룰러 포지셔닝 데이터(206)) 시스템으로부터 수신된 제2 포지셔닝 데이터에 기초하여 초기 포지션 및 방위를 증강시킴으로써, 데이터 융합 알고리즘을 수행하도록 구성된다. 셀룰러 포지셔닝을 통한 포지셔닝 데이터 정제는 도달 시간(ToA: Time of Arrival), 도달 각도(AoA: Angle-of-Arrival) 및 출발 각도(AoD: angle-of-departure)와 같은 방법을 사용하여 하나 이상의 하드웨어 인터페이스를 통해 포지셔닝 칩에 연결된 통신 유닛에 의해 수행될 수 있다.
추가의 실시예들에서, 공간 코어(202)는 또한, 무선 LAN(WLAN) 및 개인 영역 네트워크(PAN: Personal Area Network)와 같은 하나 이상의 단거리 통신 시스템으로부터 수신된 제3 포지셔닝 데이터(단거리 통신 시스템 데이터(208))에 기초하여 초기 포지션 및 방위를 증강시키도록 구성된다. 단거리 통신 시스템 데이터(208)에 기초하여 초기 포지션 및 방위를 증강시키는 것은 단거리 또는 실내 상황에서의 포지셔닝에 유용할 수 있다.
또 다른 실시예에서, 공간 코어(202)는 또한, 하나 이상의 자이로스코프로부터 수신된 방위 데이터(자이로스코프 방위 데이터(210))에 기초하여, 초기 포지션 및 방위를 증강시키도록 구성된다. 또 다른 실시예에서, 공간 코어(202)는 또한, 가상 세계 시스템으로부터 획득된 가상 세계 시스템 포지션 및 방위 데이터(212)로부터 수행된 가상 세계 시스템 계산에 기초하여, 초기 포지션 및 방위를 증강시키도록 구성된다. 가상 세계 시스템 계산은 가상 세계 시스템에 저장된 현실 세계 객체들의 3D 구조 계산, 게임 및/또는 시뮬레이션 엔진으로부터의 시뮬레이션 데이터 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다.
추가의 실시예에서, 공간 코어(202)는 또한, 복수의 광학 센서로부터 획득된 광학 데이터(214)에 기초하여 초기 포지션 및 방위를 증강시키도록 구성된다. 광학 센서는 다중 사용자 사진 측량, 크라우드 소싱된 LIDAR, 및 사진 스캐닝 또는 이들의 조합 중 하나 이상을 활용한다.
포지셔닝 칩(200)의 공간 코어(202)는 EKF(Extended Kalman Filter)와 같은 알고리즘을 활용하여 외부 포지셔닝 시스템의 절대 포지셔닝과 자이로스코프의 상대적 포지셔닝을 결합하고, 그에 따라 하나 이상의 포지셔닝 칩을 구현하는 디바이스의 매우 낮은 에러, 고정밀 6 DOF 포지션 및 방위를 획득할 수 있다. LQE(linear quadratic estimation)라고도 알려진 칼만 필터(Kalman Filter)는 통계적 노이즈 및 다른 부정확성을 포함하는, 시간에 따라 관찰된 일련의 측정값을 사용하고, 각각의 시간 프레임에 대한 변수에 대한 공동 확률 분포를 추정하여 단일 측정만을 기반으로 하는 것보다 더 정확한 경향이 있는 미지의 변수의 추정값을 생성하는 알고리즘이다. 따라서, 공간 코어(202)는 포지셔닝 데이터를 융합하고 매우 정확한 6 DOF 포지션 및 방위를 획득하기 위해 복수의 데이터 소스로부터 포지션 및 방위 하드와이어드 알고리즘을 구현하도록 구성된 하드와이어드 융합 센서 코어로 간주될 수 있다.
도 3은 실시예에 따른 예시적인 상황 인식 위치 기반 서비스(300)를 예시한다.
위치 기반 서비스(300)는, 일부 실시예에서, 충돌 검출(302)이나 충돌 경고(304)나 지연 경고(306)나 공간적 동작(308) 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다.
충돌 검출(302)은 차량 충돌이 발생했을 때 감지하는 것을 의미한다. LBS 엔진(예컨대, 도 2의 LBS 엔진(110))은 충돌한 하나 이상의 차량으로부터 획득된 충돌 데이터를 사용할 수 있고, LBS 엔진을 사용할 수 있는 근처의 임의의 차량에 충돌 경고를 보낼 것이다. 충돌 계산은 둘 이상의 차량 또는 차량과 다른 객체와 같은 둘 이상의 객체 사이의 교차점을 검출할 수 있다. 일부 실시예에서, 충돌 데이터는 도 3의 포지셔닝 칩(200)과 같은 포지셔닝 칩을 통해 계산된 차량의 정확한 6 DOF 포지션 및 방위를 포함한다.
충돌 경고(304)는 행동을 취하지 않으면 발생할 수 있는 잠재적인 충돌에 대한 경고를 제공할 수 있으므로, 충돌 방지 시스템으로 사용될 수 있다. LBS 엔진에 의해 계산된 충돌 경고(304)는 차량의 속도, 선행 차량의 속도, 차량 간 거리, 차량의 포지션 및 방위, 및 진행 방향을 모니터링하여, 차량이 너무 가까워지면, 충돌 경고(304)가 운전자에게 제공될 수 있다. 충돌 경고(304)는 차량을 감속하고 충돌을 회피하기 위해 자동 긴급 제동(AEB: autonomous emergency braking)과 같은 다른 위치 기반 서비스를 더 포함할 수 있다.
LBS 엔진에 의해 계산된 지연 경고(306)는 교통 상황을 모니터링하고, 교통 체증, 바리케이트, 사고 또는 특정 경로에서 지연의 임의의 다른 잠재적인 원인에 대해 운전자에게 알릴 수 있으며, 이와 같은 지연에 의해 영향을 받을 수 있는 운전자에게 경고 알림을 보낼 수 있다.
LBS 엔진에 의해 계산된 공간적 동작(308)은 다른 사용자, 가상 상대를 포함하는 가상 또는 실제 객체 또는 애플리케이션일 수 있는 하나 이상의 대상 객체와 관련하여, 사용자의 현재 포지션 및 방위(예컨대, 클라이언트 디바이스에 의해 실행되는 포지셔닝 엔진에 의해 계산됨)에 기초해, 클라이언트 디바이스에 의해 수행될 수 있는 임의 유형의 동작을 지칭한다. 공간적 동작(308)은 대응하는 복수의 클라이언트 디바이스의 상황 데이터를 더 고려한다. 동작에는 상업적 거래, 애플리케이션 또는 애플리케이션 객체 다운로드, 데이터 교환(예컨대, 사용자 연락처 정보 교환) 등이 포함될 수 있다. 다른 실시예들에서, 공간적 동작(308)은 클라이언트 디바이스 및 하나 이상의 대상 객체의 포지션 및 방위에 기초하여, 공간적 동작 인증 프로세스를 실행하는 것을 포함한다. 마찬가지로, 공간적 동작 인증 프로세스는 대응하는 복수의 클라이언트 디바이스의 상황 데이터를 더 고려할 수 있다.
위의 모든 위치 기반 서비스의 경우, LBS 엔진은 포지셔닝 칩에 의해 계산된 6 DOF 포지션 및 방위 데이터를 사용할 수 있다. 이것은 모든 위치 기반 서비스에 의해 사용되는 포지션 및 방위 데이터는 매우 정확하게 만들어, 사용자에게 제공될 수 있는 위치 기반 서비스의 유연성과 정확도를 증가시킨다.
도 4는 본 개시내용의 위치 기반 서비스를 생성하기 위해 고려되는 예시적인 상황 데이터 소스(400)를 예시한다.
상황 데이터 소스(400)는, 도 3의 위치 기반 서비스(300)와 같은 위치 기반 서비스를 생성할 때, LBS 엔진에 의해 고려될 수 있다. 예를 들어, LBS 엔진은, 결정된 상황 관계에 기초하여, 선택된 위치 기반 서비스를 조정하기 위해 대응하는 복수의 클라이언트 디바이스와 적어도 하나의 대상 상호작용 객체 사이의 하나 이상의 상황 관계를 평가할 수 있다. 따라서, 상황 관계는 단독으로 또는 다른 상황 데이터의 관점에서 고려될 수 있다.
상황 관계를 도출하는 상황 데이터 소스(400)는 관심 데이터(402), 인구 통계 데이터(404), 서비스 데이터(406), 우선순위 데이터(408), 보안 데이터(410) 및 관계 데이터(412), 중 적어도 하나로부터 선택된다. 상황 데이터의 적어도 일부는 (예컨대, 도 1의 사용자 프로파일(122)에서 볼 때) 적어도 하나의 클라이언트 디바이스의 사용자의 대응하는 프로파일에 저장된다. 위치 기반 서비스를 생성하기 위한 상황 데이터를 고려할 때, LBS 엔진은 서로의 특정 거리 내에 위치한 클라이언트 디바이스를 고려한다. 따라서, 위의 모든 상황 데이터 소스(400)는 특정된 영역 내의 하나 이상의 클라이언트 디바이스로부터 획득된 데이터에 의존한다. 따라서, 예를 들어, 인증 프로세스는, 사용자들이 서로 소정 거리를 두고 위치할 때, 실행될 수 있지만, 이하에 더 상세하게 기술되는 위의 상황 데이터 소스(400) 중 임의의 것을 고려할 수도 있다.
일부 실시예에서, 상황 데이터 소스(400)를 고려하는 위치 기반 서비스를 공급하는 것은 초대자 승인(invitee authorization)을 요구하는 것을 포함한다. 예를 들어, 공통 관심을 공유하는 두 사용자가 서로 근접해 있는 동안 위치 기반 서비스의 일부로서 연락처 데이터를 공유하는 경우, 이와 같은 데이터 공유 전에 사용자는 LBS 엔진으로부터 두 사용자가 근처에 있다는 알림을 수신할 수 있으며, 그들이 LBS 서비스(예컨대, 언급된 연락처 데이터 공유와 같은 공간적 동작)를 받고 싶은지 물을 수 있다. 그런 다음, 양 사용자 모두가 이와 같은 요청을 승인하면, 양 사용자 모두는 대응하는 공간적 동작을 수신할 수 있다.
관심 데이터(402)는 사용자가 관심을 찾을 수 있는 하나 이상의 토픽에 관한 데이터를 의미하며, 이는 복수의 카테고리로 분류될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 스포츠, 교육, 영양, 데이트하기, 독서, 정원 가꾸기, 프로그래밍, 노래하기 등과 같은 하나 이상의 카테고리에 관심이 있을 수 있다. 이들 각각은 사용자 프로파일에 저장된 사용자의 선택에 기초한 점수를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, LBS 엔진은 사용자의 관심 또는 그에 따라 위치 기반 서비스를 전송하기 위한 각각의 사용자의 관심 정도를 결정하는 데 사용되는 적어도 하나의 가상 객체와 사용자 사이의 상호작용의 지속 시간을 메모리에 추가로 기록한다. 따라서, 관심 데이터(402)는 특정 관심 카테고리와 연관된 사용자의 상호작용 지속 시간에 의해 추가로 영향을 받을 수 있다. LBS 엔진은 LBS 서비스를 전송하기 전에 매칭 카테고리를 결정하기 위해 특정 사용자와 다른 사용자에 대한 관심 점수 사이의 비교를 수행할 수 있다(예컨대, 도 3을 참조하여 설명된 바와 같은 공간적 동작(308)).
인구 통계 데이터(404)는, 예를 들어, 성별, 나이, 생일, 국적, 고용, 인종, 교육, 소득, 시민권 등과 같은 사회 경제적 정보를 의미할 수 있다. LBS 엔진은 상이한 사용자의 인구 통계 데이터(404)를 비교하여 제공될 관련 위치 기반 서비스를 평가할 수 있다.
서비스 데이터(406)는 사용자에 의해 수신되거나 요청되고 있는 특정 애플리케이션 서비스와 연관된 데이터를 의미할 수 있다. 서비스 데이터(406)는 사용 중인 애플리케이션의 유형에 대한 귀중한 정보를 제공할 수 있고, 이는 하나 이상의 클라이언트 디바이스에 생성되어 전송될 위치 기반 서비스의 유형을 결정할 때, 사용될 수 있다. 또한, 서비스 데이터(406)는 클라이언트의 관심에 대한 추가적인 단서를 더 제공할 수 있으므로, 관심 데이터(402)에 연관되어 추가될 수 있다.
우선순위 데이터(408)는, LBS 엔진에 의해 위치 기반 서비스를 선택할 때, 특정 사용자 또는 엔티티가 가질 수 있는 상대적 중요성을 의미한다. 예를 들어, 우선순위 데이터는 사용자 및 서비스 제공자와 같은 서로 다른 당사자가 합의한 계약 유형에 따라 결정될 수 있다. 우선순위의 유형은 상황 데이터 순위에 영향을 미칠 수 있으므로, 특정 사용자가 받을 수 있는 서비스의 유형에 영향을 미칠 수 있다.
보안 데이터(410)는 특정 사용자가 사이버 위험(cyber-risk)으로부터 방어하기 위해 적용될 수 있는 보호 수준을 의미하며, 이는 대응하는 클라이언트 디바이스가 수신할 수 있는 위치 기반 서비스의 유형에 영향을 미칠 수 있다. 보안 데이터는 데이터 암호화, 방화벽, 가상 사설망(VPN) 등과 같은 다양한 보안 조치 및 서비스로 변환될 수 있다. 보안 수준은 우선순위 데이터(408)와 같이 계약 유형에 따라 결정될 수 있다.
관계 데이터(412)는 사용자들이 서로 가질 수 있는 사회적 관계를 의미할 수 있다. 이 관계는 "가족", "친구", "지인", "친구의 친구" 등과 같은 상태로 선택될 수 있다. 관계가 가까울수록, 사용자가 위치 정보 기반 서비스를 받을 가능성이 높아진다. 예를 들어, 사용자가 소셜 미디어에서 친구인 경우, 사용자는 소정 거리에서 친구가 근처에 있다는 알림을 수신할 수 있으며, 이에 따라 위치 기반 서비스를 보낼 수 있다.
일부 실시예에서, 도 3을 참조하여 기술된 바와 같이, LBS 엔진에 의해 제공되는 공간적 동작(308)(또는 다른 위치 기반 서비스)은 클라이언트 디바이스 및 하나 이상의 대상 객체의 포지션 및 방위에 기초하여 공간적 동작 인증 프로세스를 실행하는 것을 포함한다. 이들 실시예에서, LBS 엔진은 거래를 인증하기 위해 하나 이상의 위치 기반 활동을 수행하도록 사용자에게 촉구한다. 예를 들어, 서로 근접한 두 사용자가 특정 지점에 서 있거나 특정 각도로 회전하여, 위치 기반 서비스를 인증하게 할 수 있다. 사용자는 추가로 위치 기반 서비스를 수신하기 위한 요청을 승인하거나 거부하게 할 수 있다. 또 다른 예에서, 가상 객체 또는 애플리케이션에 근접하여 서 있는 사용자는 공간적 동작(예컨대, 애플리케이션을 다운로드하는 것, 가상 객체와 상호작용할 수 있는 것, 거래를 만드는 것 등)을 가능하게 하기 위해 소정 위치로 이동하거나 또는 자신의 방위를 시프트하도록 촉구될 수 있다.
도 5는 실시예에 따라 실외 시나리오(500)에서 사용되는 정확한 상황 인식 LBS 시스템의 예시적인 애플리케이션 시나리오를 예시한다.
실외 시나리오(500)는 4대의 차량 A-D, 클라이언트 디바이스(502)를 착용한 2명의 사용자 A-B 및 애플리케이션(504)을 포함하며, 모두 서버(508)와의 통신을 가능하게 하는 안테나(506)로 신호를 전송한다. 서버(508)는, 도 1을 참조하여 기술된 바와 같이, 가상 세계 시스템, LBS 엔진 및 사용자 관심을 포함하는 사용자 프로파일을 메모리에 저장한다.
도 5의 예시적인 실외 시나리오(500)에서, 사용자 A 및 B는 서로 마주보고 비교적 근접한 거리에 위치한다. 사용자는 안테나(506)에 의해 연속적으로 또는 반연속적으로 추적되며, 안테나는 클라이언트 디바이스로부터 정확한 포지션 및 방위를 획득하고, 그 포지션 및 방위 데이터를 서버(508)로 전송한다. 포지션 및 방위는, 도 2를 참조하여 개시된 것과 같은 데이터 융합 알고리즘을 사용하는 포지셔닝 칩을 통해 사용자의 클라이언트 디바이스(502)에 의해 적어도 부분적으로 계산된 6 DOF 포지션 및 방위일 수 있으며, 이는 클라이언트 디바이스의 정확한 추적을 가능하게 한다. 사용자 A-B의 근접성은 서버(508)에서 호스팅되는 LBS 엔진을 트리거하여 사용자 A와 B 사이의 공간 관계를 결정하기 위해 그들의 공간 데이터를 평가할 수 있다. 또한, 본 예에서, 포지션 및 방위 데이터는 캡처된 비디오 데이터에 내장되어, 실외 시나리오(500)에서 객체의 재구성을 가능하게 하는 포지션 비디오 궤적을 생성할 수 있다.
실외 시나리오(500)에서 정확한 상황 인식 LBS 시스템의 한 가지 가능한 예시적 애플리케이션에서, LBS 엔진은 양 사용자 사이의 공간 관계가, 예컨대, 그들의 위치 및 또한 그들의 방위에 기초한 거리를 포함하는 공간적 임계값과 일치하는 지를 결정하고, 그에 따라, 사용자 A 및 B 각각의 클라이언트 디바이스(502)의 상황 데이터를 고려하여 그들 각각에 대해 하나 이상의 위치 기반 서비스를 생성하며, 대응하는 서비스를 각각의 클라이언트 디바이스 A 및 B로 전송한다. LBS 엔진에 의해 수행된 공간 평가와는 별도로, LBS 엔진은 양 사용자 모두 공통 관심을 공유하고, 그들이 소셜 네트워크에서 친구라는 것을 결정할 수 있다. 따라서, LBS 엔진은 양 사용자 모두에게 알림(alert)을 보낼 수 있고, 통신, 데이터(예컨대, 게임, 애플리케이션, 연락처 데이터, 음악 등)를 공유하는 것 또는 서로 간의 거래를 수행하는 것과 같은 그들 사이의 공간적 동작을 가능하게 할 수 있다. 양 사용자 모두는 그들 사이의 이와 같은 통신을 승인할 수 있다. 아울러, 양 사용자 모두는 위치 기반 서비스를 활성화하기 위해 특정 위치에 자신을 포지셔닝하거나 특정 방위로 자신의 머리를 움직이는 것과 같은 공간 인증 프로세스를 수행할 수 있다. 따라서, LBS 시스템의 현재의 예시적인 애플리케이션은 소셜(예컨대, 새 친구 사귀기, 데이트하기 등), 엔터테인먼트(예컨대, 게이밍, 스포츠, 영화), 교육 등과 같은 복수의 목적을 위해 사용자 통신 및 다른 서비스를 용이하게 하는 데 사용될 수 있다.
실외 시나리오(500)에서, 정확한 상황 인식 LBS 시스템의 다른 가능한 예시적인 애플리케이션에서, LBS 엔진은 사용자 A와 애플리케이션(504) 사이의 공간 관계가 포함하고 있는 공간적 임계값과 일치한다고 결정하고, 그에 따라 사용자 상황 데이터를 고려하여 사용자 A에 대한 하나 이상의 위치 기반 서비스를 생성한다. 예를 들어, 사용자 A는 애플리케이션(504)을 부분적으로 보고 있을 수 있으며, 이는 사용자 A에 대한 위치 기반 서비스를 활성화할 수 있다. LBS 엔진은 애플리케이션의 자동 다운로드(예컨대, 사용자 인증의 유무에 관계없음)를 촉구하거나, 클라이언트 디바이스(502)를 통해 상호작용을 위한 하나 이상의 애플리케이션 객체를 다운로드하도록 촉구할 수 있다. LBS 엔진은 사용자 A와 애플리케이션(504) 사이의 상황 관계를 더 고려할 수 있다. 예를 들어, 애플리케이션(504)이 사용자의 관심 중 하나와 일치하는 것으로 간주되는 경우, LBS 엔진은 애플리케이션이 하나 이상의 애플리케이션 서비스를 사용자 A에게 전송하게 할 수 있다. 사용자 A는 위치 기반 서비스를 가능하게 하기 위해, 특정 포지션에 자신을 포지셔닝하거나 특정 방위로 머리를 움직이는 것과 같은 공간 인증 프로세스를 수행할 수 있다.
실외 시나리오(500)에서 정확한 상황 인식 LBS 시스템의 또 다른 가능한 예시적 애플리케이션에서, LBS 엔진은 차량 B와 C가 충돌했다고 결정하고, 그에 따라, 근처에 위치하는 차량 A 및 D와 함께 차량 B-C에 충돌 경고를 전송한다. 차량에 의해 계산된 6 DOF 포지션 및 방위의 정확도(예컨대, 도 2의 포지셔닝 칩(200)과 같은 포지셔닝 칩을 사용함)는 충돌 차량의 매우 정확한 포지션 및 방위 데이터를 근처(예컨대, 다른 거리 또는 충돌 차량에 접근하는 어딘가)에 있는 임의의 차량에 제공할 수 있으며, 가능하면, 차량이 교통 체증에 갇히지 않도록 사전에 적절한 통지를 차량에 제공할 수 있다. 유사한 논리가 충돌 및 지연 경고에 적용될 수 있으며, LBS 엔진은 정확한 6 DOF 포지션 및 방위를 활용하여, 사전에 경고 및 임의의 다른 서비스(예컨대, 자동 제동)를 생성하여, 차량의 사고나 불필요한 지연을 방지하도록 지원한다.
도 6은 실시예에 따른 정확한 상황 인식 위치 기반 서비스를 가능하게 하는 방법(600)을 예시한다. 방법(600)은 도 1의 LBS 시스템(100)과 같은 시스템에서 구현될 수 있다.
방법(600)은, 단계 602 및 단계 604에서, 위치 기반 서비스(LBS) 엔진에 의해, 네트워크를 통해 처리 디바이스로부터 대응하는 복수의 클라이언트 디바이스와 연관된 처리 또는 반처리된 공간 데이터를 획득하는 단계에 의해 시작될 수 있다. 수신된 포지션 및 방위 데이터는 처리 디바이스에 의해 데이터 융합 알고리즘을 사용하여 계산된 6 자유도(DOF: degrees of freedom) 포지션 및 방위 데이터이다. 아울러, LBS 엔진은 가상 세계 시스템으로부터 포지션 및 방위 데이터를 수신한다.
처리 디바이스는 대응하는 복수의 클라이언트 디바이스에 설치된 하드와이어드 또는 하드웨어 칩 형태의 포지셔닝 칩일 수 있으며, 각각의 하드웨어 칩은 복수의 처리 코어를 포함한다. 처리 코어 중 적어도 하나는 GNSS(global navigation satellite system)로부터 포지셔닝 데이터를 획득하고, 셀룰러 포지셔닝 시스템, 단거리 통신 시스템, 자이로스코프, 내부 측정 유닛(IMU) 및 조합하여 각각의 클라이언트 디바이스의 매우 정확한 포지션 및 방위를 생성할 수 있는, 가상 세계 시스템 공간 계산과 같은 다른 복수의 소스를 고려하는 하나 이상의 하드와이어드 알고리즘을 통해 데이터를 정제(refine)하도록 구성된 공간 코어일 수 있다.
방법은, 단계 606에서, 사용자와 가상 세계 시스템에 저장된 적어도 하나의 대상 상호작용 객체 사이의 공간 관계를 결정하기 위해 공간 데이터를 평가함으로써 계속된다. 상기의 평가는 거리에 할당된 사전 결정된 값과 선택적으로 공간 관계가 소정 임계값과 일치하는지 여부를 결정할 수 있는 방위 데이터를 비교하여 수행될 수 있다. 검사 단계 608에서, 방법(600)이 공간 관계가 소정 임계값과 일치한다고 결정하면, 방법(600)은, 단계 610에서, 대응하는 복수의 클라이언트 디바이스의 상황 데이터를 고려하여 복수의 클라이언트 디바이스에 대한 하나 이상의 위치 기반 서비스를 생성함으로써 계속된다. 그런 다음, 방법(600)은, 단계 612에서, 네트워크를 통해 위치 기반 서비스를 복수의 클라이언트 디바이스로 전송한 다음, 종료 단계 614에서 프로세스를 종료함으로써 진행된다.
위치 기반 서비스는 충돌 검출이나 충돌 경고나 지연 경고나 공간적 동작 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 공간적 동작은 하나 이상의 클라이언트 디바이스 및 관심 객체의 포지션 및 방위에 기초하여, 공간적 동작 인증 프로세스를 실행하는 것을 포함할 수 있다.
대응하는 복수의 클라이언트 디바이스의 상황 데이터를 고려하는 것은 대응하는 복수의 클라이언트 디바이스와 적어도 하나의 대상 상호작용 객체 사이의 하나 이상의 상황 관계를 평가하는 것을 포함하며, 여기서, 선택된 위치 기반 서비스는 상황 관계에 기초하여 조정된다. 상황 관계는 관심 데이터, 인구 통계 데이터, 서비스 데이터, 우선순위 데이터, 보안 데이터, 및 관계 데이터, 중 적어도 하나로부터 선택될 수 있으며, 여기서, 상황 데이터의 적어도 일부는 적어도 하나의 클라이언트 디바이스의 사용자의 대응하는 프로파일에 저장된다. 추가 실시예들에서, LBS 엔진은 사용자의 관심 또는 그에 따라 위치 기반 서비스를 전송하기 위해 상황 데이터와 연관된 각각의 사용자의 관심 정도를 결정하는 데 사용되는 적어도 하나의 가상 객체와 사용자 사이의 상호작용 지속 시간을 메모리에 추가 기록한다.
일부 실시예에서, 공간 데이터는 캡처된 비디오 데이터에 내장되어, 장면에서 객체의 재구성을 가능하게 하는 포지션 비디오 궤적을 생성한다. 포지션 및 방위 데이터의 이러한 내장은, 예를 들어, 위치 기반 내비게이션 서비스에 사용될 수 있는, 영역의 크라우드 소싱된 3D 매핑을 지원할 수 있다.
일부 실시예에서, LBS 엔진은 사용자의 관심 또는 그에 따라 위치 기반 서비스를 전송하기 위한 각각의 사용자의 관심 정도를 결정하는 데 사용되는 적어도 하나의 가상 객체와 사용자 사이의 상호작용의 지속 시간을 메모리에 추가로 기록한다.
소정 실시예가 설명되고 첨부 도면에 도시되었지만, 이와 같은 실시예들은 광범위한 발명에 대해 단지 예시적일 뿐 제한적인 것은 아니며, 본 개시내용은, 당업자에게 다양한 다른 변형이 발생할 수 있기 때문에, 도시되고 기술된 특정 구성 및 배열로 한정되지 않는다는 것을 이해해야 한다. 따라서, 상세한 설명은 한정하는 것이 아니라, 예시적인 것으로 간주되어야 한다.

Claims (21)

  1. 시스템으로서,
    적어도 하나의 프로세서, 및 가상 세계 시스템 및 위치 기반 서비스(LBS: location-based service) 엔진을 저장한 메모리를 포함하는 적어도 하나의 서버 컴퓨터를 포함하며,
    상기 가상 세계 시스템은 공간 데이터를 상기 LBS 엔진에 제공하도록 구성되고, 상기 LBS 엔진은,
    네트워크를 통해 처리 디바이스로부터 클라이언트 디바이스와 연관된 처리 또는 반처리된(semi-processed) 공간 데이터를 획득하며, 상기 획득된 공간 데이터는 상기 처리 디바이스에 의해 데이터 융합 알고리즘을 사용하여 계산되고,
    상기 클라이언트 디바이스의 사용자와 상기 가상 세계 시스템에 저장된 적어도 하나의 대상 상호작용 객체 사이의 공간 관계를 결정하기 위해 상기 공간 데이터를 평가하고,
    상기 공간 관계가 사전 결정된 임계값과 일치한다고 결정하는 것에 응답하여, 상기 클라이언트 디바이스와 연관된 상황 데이터(contextual data)에 기초해, 상기 클라이언트 디바이스에 대한 하나 이상의 위치 기반 서비스를 생성하고,
    상기 네트워크를 통해, 상기 위치 기반 서비스를 상기 클라이언트 디바이스로 전송하도록
    구성되는 것인, 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 처리 디바이스는, 상기 클라이언트 디바이스에 설치된 적어도 하나의 처리 코어를 포함하는 하드와이어드 칩(hardwired chip)인, 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 하드와이어드 칩의 적어도 하나의 처리 코어는,
    GNSS(Global Navigation Satellite System)로부터 제1 포지셔닝 데이터를 획득하고, 하나 이상의 하드와이어드 알고리즘을 통해, 상기 클라이언트 디바이스의 초기 포지션 및 방위를 계산하도록 구성된 공간 코어이며,
    상기 데이터 융합 알고리즘을 사용하여 상기 공간 데이터를 계산하는 것은,
    적어도 하나의 하드웨어 인터페이스를 통해 셀룰러 포지셔닝 시스템으로부터 수신된 제2 포지셔닝 데이터, 하나 이상의 단거리 통신 시스템으로부터 수신된 제3 포지셔닝 데이터, 및 하나 이상의 자이로스코프로부터 수신된 방위 데이터에 기초하여, 초기 포지션 및 방위를 증강시키고,
    정제된(refined) 6 DOF 포지션 및 방위를 획득하기 위해, 상기 가상 세계 시스템에서 획득된 데이터로부터 가상 세계 시스템 계산을 수행하는 것을 포함하는 것인, 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 공간 코어는 또한, 하나 이상의 클라이언트 디바이스 상의 광학 센서로부터 획득된 광학 데이터에 기초하여, 상기 초기 포지션 및 방위를 더욱 증강시키도록 구성되고, 상기 광학 센서는 다중 사용자 사진 측량, 크라우드 소싱된 LIDAR, 및 사진 스캐닝, 중 적어도 하나를 활용하는 것인, 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 위치 기반 서비스는 충돌 검출, 충돌 경고, 지연 경고, 및 공간적 동작, 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 공간적 동작은 상기 공간 관계에 기초하여, 공간적 동작 인증 프로세스를 실행하는 것을 포함하는 것인, 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 공간 데이터는 캡처된 비디오 데이터에 내장되어, 장면에서 객체의 재구성을 가능하게 하는 포지션 비디오 궤적을 생성하는 것인, 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 클라이언트 디바이스와 연관된 상기 상황 데이터에 기초하여, 상기 클라이언트 디바이스에 대한 하나 이상의 위치 기반 서비스를 생성하는 것은,
    상기 클라이언트 디바이스와 상기 적어도 하나의 대상 상호작용 객체 사이의 하나 이상의 상황 관계를 평가하는 것을 포함하며, 상기 하나 이상의 위치 기반 서비스는 상기 상황 관계에 기초하여 조정되는 것인, 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 상황 데이터는 관심 데이터, 인구 통계 데이터, 서비스 데이터, 우선순위 데이터, 보안 데이터, 및 관계 데이터, 중 하나 이상을 포함하고,
    상기 상황 데이터의 적어도 일부는, 상기 클라이언트 디바이스의 사용자의 대응하는 프로파일에 저장되는 것인, 시스템.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 LBS 엔진은 또한, 상기 사용자의 관심 또는 그에 따라 상기 위치 기반 서비스를 생성하기 위한 상기 사용자의 관심 정도를 결정하는 데 사용하기 위해 적어도 하나의 가상 객체와 상기 사용자 사이의 상호작용의 지속 시간을 메모리에 기록하도록 구성되는 것인, 시스템.
  11. 방법으로서,
    위치 기반 서비스(LBS) 엔진에 의해, 네트워크를 통해 처리 디바이스로부터 클라이언트 디바이스와 연관된 처리 또는 반처리된 공간 데이터를 획득하는 단계 - 상기 획득된 공간 데이터는, 상기 처리 디바이스에 의해 데이터 융합 알고리즘을 사용하여 계산된 6 자유도(DOF) 포지션 및 방위 데이터를 포함함 - 와,
    상기 LBS 엔진에 의해, 가상 세계 시스템으로부터 포지션 및 방위 데이터를 수신하는 단계와,
    상기 클라이언트 디바이스의 사용자와 상기 가상 세계 시스템에 저장된 적어도 하나의 대상 상호작용 객체 사이의 공간 관계를 결정하기 위해 상기 공간 데이터를 평가하는 단계와,
    상기 공간 관계가 사전 결정된 임계값과 일치한다고 결정하는 것에 응답하여, 상기 클라이언트 디바이스와 연관된 상황 데이터에 기초해, 상기 클라이언트 디바이스에 대한 하나 이상의 위치 기반 서비스를 생성하는 단계, 및
    상기 네트워크를 통해, 상기 위치 기반 서비스를 상기 클라이언트 디바이스로 전송하는 단계
    를 포함하는 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 처리 디바이스는, 상기 클라이언트 디바이스에 설치된 적어도 하나의 처리 코어를 포함하는 하드와이어드 칩인, 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 하드와이어드 칩의 적어도 하나의 처리 코어는,
    GNSS(Global Navigation Satellite System)로부터 제1 포지셔닝 데이터를 획득하고, 또한
    하나 이상의 하드와이어 알고리즘을 통해, 상기 클라이언트 디바이스의 초기 포지션 및 방위를 계산하도록 구성된 공간 코어이고,
    상기 데이터 융합 알고리즘을 사용하여 상기 공간 데이터를 계산하는 단계는,
    적어도 하나의 하드웨어 인터페이스를 통해 셀룰러 포지셔닝 시스템으로부터 수신된 제2 포지셔닝 데이터, 하나 이상의 단거리 통신 시스템으로부터 수신된 제3 포지셔닝 데이터, 및 하나 이상의 자이로스코프로부터 수신된 방위 데이터에 기초하여, 상기 초기 포지션 및 방위를 증강시키는 단계, 및
    정제된 6 DOF 포지션 및 방위를 획득하기 위해, 상기 가상 세계 시스템에서 획득된 데이터로부터 가상 세계 시스템 계산을 수행하는 단계를 포함하는 것인, 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 공간 코어는 또한, 하나 이상의 클라이언트 디바이스 상의 광학 센서로부터 획득된 광학 데이터에 기초하여, 상기 초기 포지션 및 방위를 더욱 증강시키도록 구성되고, 상기 광학 센서는 다중 사용자 사진 측량, 크라우드 소싱된 LIDAR, 및 사진 스캐닝, 중 적어도 하나를 활용하는 것인, 방법.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 위치 기반 서비스는 충돌 검출, 충돌 경고, 지연 경고, 및 공간적 동작, 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 공간적 동작은 상기 공간 관계에 기초하여, 공간적 동작 인증 프로세스를 실행하는 것을 포함하는 것인, 방법.
  17. 제11항에 있어서,
    장면에서 객체의 재구성을 가능하게 하는 포지션 비디오 궤적을 생성하기 위해 상기 공간 데이터를 캡처된 비디오 데이터에 내장하는 단계를 더 포함하는 방법.
  18. 제11항에 있어서,
    상기 클라이언트 디바이스와 연관된 상기 상황 데이터에 기초하여, 상기 하나 이상의 위치 기반 서비스를 생성하는 단계는,
    상기 클라이언트 디바이스와 상기 적어도 하나의 대상 상호작용 객체 사이의 하나 이상의 상황 관계를 평가하는 것을 포함하며, 상기 하나 이상의 위치 기반 서비스는 상기 상황 관계에 기초하여 조정되는 것인, 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 상황 데이터는 관심 데이터, 인구 통계 데이터, 서비스 데이터, 우선순위 데이터, 보안 데이터, 및 관계 데이터, 중 하나 이상을 포함하고, 또한
    상기 상황 데이터의 적어도 일부는 상기 클라이언트 디바이스의 상기 사용자의 대응하는 프로파일에 저장되는 것인, 방법.
  20. 제18항에 있어서,
    상기 LBS 엔진에 의해, 상기 사용자의 관심 또는 그에 따라 상기 위치 기반 서비스를 생성하기 위한 상기 사용자의 관심 정도를 결정하는 데 사용하기 위한 적어도 하나의 가상 객체와 상기 사용자 사이의 상호작용의 지속 시간을 메모리에 기록하는 단계를 더 포함하는 방법.
  21. 하나 이상의 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체로서,
    메모리 및 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 서버 컴퓨터 시스템으로 하여금,
    위치 기반 서비스(LBS) 엔진에 의해, 네트워크를 통해 처리 디바이스로부터 클라이언트 디바이스와 연관된 처리 또는 반처리된(semi-processed) 공간 데이터를 획득하는 단계 - 상기 획득된 공간 데이터는, 상기 처리 디바이스에 의해 데이터 융합 알고리즘을 사용하여 계산된 6 자유도(DOF) 포지션 및 방위 데이터를 포함함 - 와,
    상기 LBS 엔진에 의해, 가상 세계 시스템으로부터 포지션 및 방위 데이터를 수신하는 단계와,
    상기 클라이언트 디바이스의 사용자와 상기 가상 세계 시스템에 저장된 적어도 하나의 대상 상호작용 객체 사이의 공간 관계를 결정하기 위해 상기 공간 데이터를 평가하는 단계와,
    상기 공간 관계가 사전 결정된 임계값과 일치한다고 결정하는 것에 응답하여, 상기 클라이언트 디바이스와 연관된 상황 데이터에 기초해, 상기 클라이언트 디바이스에 대한 하나 이상의 위치 기반 서비스를 생성하는 단계, 및
    상기 네트워크를 통해, 상기 위치 기반 서비스를 상기 클라이언트 디바이스로 전송하는 단계
    를 포함하는 방법을 수행하게 하도록 구성된 명령어가 저장되어 있는, 하나 이상의 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체.
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