(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
モバイルネットワーク中の移動挙動を推定する方法であって、
ユーザ機器の位置を示すイベントデータを受信するステップと、
受信したイベントデータを前処理して前処理済みデータを生成するステップと、
人口のうちの１人又は複数の個人の前処理済みデータに対して直線補間（ｓｔｒａｉｇｈｔ  ｌｉｎｅ  ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ）を実施して、前記１人又は複数の個人それぞれの第１の位置から第２の位置までの軌跡の中間位置を推定するステップと、
所与の時間及び所与のエリアにおける人口のうちの個人の人数をカウントするステップとを含む方法。
【請求項２】
前記前処理済みデータをフィルタリングして前記前処理済みデータ中のユーザ機器位置情報の一部を選択するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記前処理済みデータのフィルタリングが、時間及びエリアと、曜日と、１つ又は複数の個人属性とからなるグループから選択された１つ又は複数に基づいて行われる、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
受信したイベントデータを前処理して前処理済みデータを生成するステップが、
ＳＡＩデータを緯度及び経度の値に変換するサブステップと、
前記緯度及び経度の値に基づいて個人のユーザ機器の位置を推定するサブステップとを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記緯度及び経度の値が、セクタ中心と、セクタ縁部と、メッシュ中心と、セクタ内の複数地点とからなるグループから選択された１つに対応する、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
所与の時間及び所与のエリアにおける人口のうちの個人の人数をカウントするステップが、セクタとメッシュの一方又は両方につき実施される、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記直線補間がイベントデータ間の直線に基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記直線がセクタ中心間にある、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記イベントデータがＵＩＤ情報及びタイムスタンプ情報を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
命令を記憶するためのメモリと、
前記メモリに結合された、前記メモリからの命令を実行するためのプロセッサとを備える装置であって、
前記命令を実行するのに応答して、前記プロセッサが、ユーザ機器の位置を示すイベントデータを受け取り、受け取ったイベントデータを前処理して前処理済みデータを生成し、人口のうちの１人又は複数の個人の前処理済みデータに対して直線補間を実施して前記１人又は複数の個人それぞれの第１の位置から第２の位置までの軌跡の中間位置を推定し、所与の時間及び所与のエリアにおける人口のうちの個人の人数をカウントする、装置。
【請求項１１】
前記プロセッサが、前記前処理済みデータをフィルタリングして前記前処理済みデータ中のユーザ機器位置情報の一部を選択することを前記プロセッサに行わせる命令を実行する、請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記プロセッサが、時間及びエリアと、曜日と、１つ又は複数の個人属性とからなるグループから選択された１つ又は複数に基づいて、前記前処理済みデータをフィルタリングして前記前処理済みデータ中のユーザ機器位置情報の一部を選択する、請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
前記プロセッサが、
ＳＡＩデータを緯度及び経度の値に変換すること、並びに
前記緯度及び経度の値に基づいて個人のユーザ機器の位置を推定することによって、
受け取ったイベントデータを前処理して前処理済みデータを生成する、請求項１０に記載の装置。
【請求項１４】
前記緯度及び経度の値が、セクタ中心と、セクタ縁部と、メッシュ中心と、セクタ内の複数地点とからなるグループから選択された１つに対応する、請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記プロセッサが、セクタとメッシュの一方又は両方につき、人口のうちの個人の人数をカウントする、請求項１０に記載の装置。
【請求項１６】
前記直線補間がイベントデータ間の直線に基づく、請求項１０に記載の装置。
【請求項１７】
前記直線がセクタ中心間にある、請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
実行可能命令を記憶した１つ又は複数のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記実行可能命令が、実行されたとき、モバイルネットワーク中の移動挙動を推定する方法をシステムに実施させ、前記方法が、
ユーザ機器の位置を示すイベントデータを受信するステップと、
受信したイベントデータを前処理して前処理済みデータを生成するステップと、
人口のうちの１人又は複数の個人の前処理済みデータに対して直線補間を実施して、前記１人又は複数の個人それぞれの第１の位置から第２の位置までの軌跡の中間位置を推定するステップと、
所与の時間及び所与のエリアにおける人口のうちの個人の人数をカウントするステップとを含む、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１９】
前記方法が、時間及びエリアと、曜日と、１つ又は複数の個人属性とからなるグループから選択された１つ又は複数に基づいて、前記前処理済みデータをフィルタリングして前記前処理済みデータ中のユーザ機器位置情報の一部を選択するステップをさらに含む、請求項１８に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項２０】
受信したイベントデータを前処理して前処理済みデータを生成するステップが、
ＳＡＩデータを緯度及び経度の値に変換するサブステップと、
前記緯度及び経度の値に基づいて個人のユーザ機器の位置を推定するサブステップとを含む、請求項１８に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項２１】
前記緯度及び経度の値が、セクタ中心と、セクタ縁部と、メッシュ中心と、セクタ内の複数地点とからなるグループから選択された１つに対応する、請求項２０に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項２２】
人口のうちの個人の人数をカウントするステップが、セクタとメッシュの一方又は両方につき実施される、請求項１８に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【優先権】
【０００１】
[0001]本特許出願は、２０１０年１０月２７日に出願された、「Ｍｅｔｈｏｄｓ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓｅｓ  ｆｏｒ  Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｔｒａｖｅｌ  Ｂｅｈａｖｉｏｒ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ」という名称の、対応する仮特許出願第６１／４０７，４２２号に対する優先権を主張し、この仮特許出願を参照により組み込む。
【技術分野】
【０００２】
[0002]本発明の実施形態は、モバイルネットワーク中で生成されたデータを使用した動的人口動態推定及び移動カウントの分野に関する。より詳細には、本発明の実施形態は、直線補間（ｓｔｒａｉｇｈｔ  ｌｉｎｅ  ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ）を使用してユーザ機器の動きの軌跡を推定することによる動的人口動態推定及び移動カウントの分野に関する。
【背景技術】
【０００３】
[0003]社会的支援エコシステムを得るために、地理位置ベースのアプリケーションは今や、ユーザと産業とから一様に、非常に多くの注目を受けている。このようなアプリケーションは、セルラフォンを使用してユーザの位置を追跡することで、ユーザの移動性に関する情報を得る。ユーザの移動性を追跡することにより、ある地理エリア中の人口の変動を、モバイル移動挙動サーバにおいて人口移動をカウントすることに基づいて推定することができる。モバイル移動挙動サーバにおいて人口移動をカウントするために、これらのアプリケーションは、制御データやユーザデータなど、モバイルフォンから生成されるデータを精査及び分析する。モバイルフォンから生成されるこれらの制御データ及びユーザデータを、本明細書ではイベントデータと呼ぶ。
【０００４】
[0004]今日、セルラフォンは多くの人々によって携帯され使用されている。セルラフォンは、アクティブに使用されていない間でも、その登録、位置エリア更新、及びキープアライブ動作の一部として、ある種の定期的なイベントデータを、セルラフォンに関連する基地局（ＢＳ）に送信する。これらのメッセージは、ＢＳ、無線ネットワークコントローラ、又はサービングＧＰＲＳサポートノード（ＳＧＳＮ）において受信され、それにより、モバイルフォンを所与の時間にセクタレベルの位置で突き止めることができる。モバイルネットワークのオペレータは、このようなイベントデータを全ての加入者から収集すると、これらのデータを分析し、社会一般の改善の助けとなり企業顧客のための新規ビジネスを加速することになる有用な情報を抽出する。モバイル移動挙動分析が社会の改善の助けとなるであろういくつかの例としては、都市計画、交通計画、及び災害予防が挙げられる。別の例として、これらのイベントデータは、加入者の性別や年齢などいくつかの個人属性と共に、所与の地理エリア及び時間の内における人口分布に関する重要な統計分析に使用することができる。従来、ユーザ統計分布はセンサス調査を通して得られ、センサス調査は通常、数年に１度実施される。
【０００５】
[0005]加入者のこれらのイベントデータ及び個人属性を使用して、以下の目的を達成するための前述のアプリケーションが実現されてきた。すなわち、１）所与の時点（毎時、毎日、毎週、毎月など）の加入者の地理分布を得ること、及び、２）異なる地理エリア間の人口の流れを得ることである。第１の目的では、目標は、所与の時刻の自治体（又はメッシュ、六角形セクタなど）中の人口を得ることである。第２の目的は、自治体又はメッシュ又はセクタ又は人々の滞在時間のレベルでの流入と流出などの動的な人口移動、及び人々の移動距離を決定するのに使用される。
【０００６】
[0006]動的な人口移動を得るために、加入者の地理分布の理解は、イベントデータに含まれる情報が限られているせいで困難な作業である。モバイルフォンによって送信されるイベントデータは、セクタレベルの位置情報しか提供せず、セクタサイズは数百メートルから数キロメートルの範囲にわたる場合がある。イベントデータはＧＰＳ信号と同じではなく、イベントデータを伴う何百もの送信をモバイルフォンが送ったとしても、どんな正確な位置も含まない。加入者の位置を所与のセクタ内で正確にマッピングするには、些細でない信号処理技法が必要であり、例えばこれらの信号処理技法は、関連するＢＳ位置の情報、加入者の軌跡のソース／到達位置、及び推定される軌跡の使用を伴う。第２の重要な困難は、イベントデータが低頻度で収集されることである。定期的メッセージ（例えば定期的な位置更新メッセージ）は、およそ１時間となるであろう時間間隔で、通信機能を備えるユーザ機器（ＵＥ）によって送信され、定期的メッセージの厳密な頻度はカスタマイズすることができる。いくつかの文献では、ＵＥはモバイルフォンと考えられる。２つの定期的メッセージ間の時間間隔が長いほど、ＵＥにおいてメッセージングオーバーヘッドが低くなり電池消費が少なくなるが、ＵＥの位置の追跡精度も制限される。
【０００７】
[0007]ＵＥがモバイルであり、いくつかのセクタからなる位置エリア（ＬＡ）の境界を横断する場合、ＵＥは、「位置更新メッセージ（ＬＡＵ）」と呼ばれる別のイベントデータを、次の位置エリアに位置することになる関連するＢＳに送信する。地方地域では、ＬＡは都市地域におけるエリアよりもずっと広いエリアをカバーし、ＬＡ内のセクタの数は多いことが予想される。したがって、地方地域では、ＬＡ境界の横断がないため、モバイル移動挙動分析は主に定期的メッセージからなる。
【０００８】
[0008]ＵＥによって送信されるイベントデータの第３の例は、電源オン及び電源オフメッセージである。これらは、定期的メッセージ及びＬＡＵメッセージと比較すると送信される頻度が低いが、定期的メッセージ及びＬＡＵメッセージと同様にして、ＵＥに関するセクタレベルの位置情報を提供する。ＵＥによって送信されるイベントデータメッセージの他の例は、電話の発信／受信、及びＳＭＳメッセージの送信／受信である。
【０００９】
[0009]モバイル移動挙動分析に関係する従来技術は、交通監視システムに関係する。従来技術は、セルラシステム中のＵＥのイベントデータを使用して、交通渋滞及び混雑をオンライン方式で識別することを開示する。この場合、イベントデータは、交通渋滞情報を知ることで自分の移動時間を最適化したいユーザ間で共有される。交通渋滞を推定するために、開発されたキーコンポーネントは、場合によっては地理情報及びトランスポートネットワーク情報の助けにより、モバイルユーザの速度を正確に推定することである。しかし、従来技術は、個々のユーザの軌跡を追跡せず、全体的な交通混雑を検出することに限られる。
【００１０】
[0010]従来技術は、モバイルフォンのデータから軌跡を生成する方法を開示する。特に、モバイルフォンのイベントデータから軌跡を推定するための一般的なフレームワークが存在する。地理情報及びトランスポートネットワーク情報と、ユーザの位置エリアコード（ＬＡＣ）シーケンスとが与えられれば、ニードルマン−ヴンシュ（Ｎｅｅｄｌｅｍａｎ−Ｗｕｎｓｃｈ）アルゴリズムと呼ばれるあるアルゴリズムが適用されて、軌跡サンプルに対応する最良の地理情報及びトランスポートネットワーク情報シーケンスが決定される。このフレームワークの基本的な目標は、様々な可能な地理情報及びトランスポートネットワーク情報シーケンスから所与の推定ＬＡＣ軌跡シーケンスを識別し、最良のシーケンス合致を見つけることである。しかし、このアルゴリズムは、ユーザの軌跡の２次元分布、異なる位置間に伴う実際の物理的距離、移動時間などに関する、どんな情報も考慮しない。さらに、地理メッシュの概念は使用されず、アルゴリズムは、異なるＬＡＣ間の軌跡を見つけることを試みる。別の方法では、他の従来技術におけるように基本的なフレームワークを使用して、モバイルフォンの軌跡から起点−到達地行列が生成されることが論じられ、同様の制限を含む。
【００１１】
[0011]ソース位置と到達位置との間の最短経路の軌跡を推定する、いくつかの従来技術方法が導入されてきた。この従来技術は、ダイクストラ（Ｄｉｊｋｓｔｒａ）のアルゴリズム、Ａ＊アルゴリズム、及びデンプスター−シェファー（Ｄｅｍｐｓｔｅｒ−Ｓｈａｆｅ）法を含めた、可能な最短経路アルゴリズムの考察を含む。しかし、これらの方法の典型的な適用例は、例えばカーナビゲーションのために最良経路を選択するための、オンライン最短経路ルート推定及びユーザへの推奨である。さらに、これらの作業における利用可能な位置データサンプルは、通常、モバイルフォンのイベントデータではなくＧＰＳデバイスから得られる。ＧＰＳ情報は、一般的な意味で正確な位置情報を提供する。他方、全てのＵＥにＧＰＳデバイスが装備されているわけではない。ＵＥにＧＰＳが組み込まれている場合であっても、ユーザは、ＧＰＳ情報を他のエンティティが使用できるようにすることに不快感を抱くことがある。したがって、ＧＰＳ情報の使用は、位置情報がＵＥからＢＳ（例えばネットワーク）に転送されるときにユーザのプライバシーを保護するための追加の複雑さを必要とする。
【発明の概要】
【００１２】
[0012]モバイルネットワーク中の移動挙動を推定するための方法及び装置を本明細書に開示する。一実施形態では、この方法は、ユーザ機器の位置を示すイベントデータを受信すること、受信したイベントデータを前処理して前処理済みデータを生成すること、人口のうちの１人又は複数の個人の前処理済みデータに対して直線補間を実施して、１人又は複数の個人それぞれの第１の位置から第２の位置までの軌跡の中間位置を推定すること、並びに、所与の時間及び所与のエリアにおける人口のうちの個人の人数をカウントすることを含む。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
[0013]本発明は、本発明の様々な実施形態に関する以下に提供する詳細な記述及び添付の図面から、より十分に理解されるであろう。しかし、詳細な記述及び添付の図面は、本発明を特定の実施形態に限定するものと解釈すべきではなく、説明及び理解のためのものに過ぎない。
【図１】一実施形態によるモバイル移動挙動分析の概観及びアーキテクチャの図である。
【図２】一実施形態によるイベントデータ構造の図である。
【図３】一実施形態による、モバイル移動挙動サーバにおいて実施されるユーザの軌跡推定及び動的人口移動カウントのプロセスを示すデータフロー図である。
【図４】一実施形態による、ＵＥ／ユーザの位置を識別するための前処理プロセスを示すデータフロー図である。
【図５】一実施形態による、選択されたＵＥ／ユーザの位置を得るためのフィルタリングプロセスを示すデータフロー図である。
【図６】一実施形態による、ソースから到達地までのＵＥ／ユーザの軌跡を推定するための補間プロセスを示すデータフロー図である。
【図７】一実施形態による動的人口カウントプロセスを示すデータフロー図である。
【図８】コンピュータシステムのブロック図である。
【図９】コンピュータシステムの一実施形態のメモリに記憶される１組のプログラム及びデータを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
[0014]モバイル移動挙動分析を実施するための方法及び装置を本明細書に開示する。本発明の実施形態の目標の１つは、前述のようなイベントデータ及び個人属性を使用して、ＵＥの確実且つ正確な位置推定値を高分解能で（例えば所与の日のうちで毎分）得ることである。ＵＥの位置推定値を使用して、所与の期間内における異なる地理エリア間の人口の流入と流出が推定されることになる。
【００１５】
[0015]一実施形態では、モバイル移動挙動分析システムは、異なる情報を記憶するいくつかのサーバを含む。加えて、一実施形態では、モバイル移動挙動分析システムは、通信システムを介して、ユーザ機器（ＵＥ）によって生成されたイベントデータを使用する。別の実施形態では、システムはまた、ＵＥの位置及びその軌跡を決定する精度を高めるために、例えば個人属性情報、並びに地理情報及びトランスポートネットワーク情報など、他のデータも使用する。
【００１６】
[0016]一実施形態では、位置更新メッセージ及び定期的位置更新メッセージが、使用されるイベントデータである。位置更新メッセージは、ＵＥが位置エリア境界を横断するときには常にＵＥによって生成され、また、ＵＥはその定期的位置更新メッセージを定期的に送信する。加えて、ユーザがＵＥをオン／オフにするとき、及び、ＵＥが基地局（ＢＳ）又はアクセスポイント（ＡＰ）を認証してＢＳ又はＡＰに連携する必要があるときには、他のイベントデータが送信される。ＢＳ又はＡＰは、有線回線又はワイヤレスを介してネットワークに接続されるので、イベントデータはネットワーク中の移動性サーバにおいて記憶される。
【００１７】
[0017]一実施形態では、モバイル移動挙動システムは、移動性サーバ、加入者データサーバ、及び地理データベースサーバなど、種々のサーバにおいて記憶された１組のデータを結合及び分析する。ＵＥの軌跡推定を用いてデータを分析した後、所与の時点のＵＥの地理分布が決定される。
【００１８】
[0018]一実施形態では、モバイル移動挙動分析は、ＵＥの軌跡を識別して正確な人口カウントを得るための、いくつかの動作を含む。第１に、ＵＥの地理分布を抽出するために、モバイル移動挙動システムは、種々のサーバからのイベントデータを含めた適切なデータを得て、イベントデータを前処理する。次いで、前処理されたデータは、１つ又は複数の異なる属性に基づいてフィルタリングされる。その後、地理データベースサーバ中に位置する地理情報及びトランスポートネットワーク情報と共に、フィルタリングされた情報に、１つ又は複数の補間アルゴリズムが適用されて、ＵＥの地理分布が得られ、ＵＥの動きの軌跡が推定される。一実施形態では、時間領域中のＵＥの地理分布が比較され、次いで、異なる地理エリア間の人口の流入と流出が得られる。
【００１９】
[0019]後続の記述では、本発明のより完全な説明を提供するために多くの詳細を示す。しかし、これらの具体的な詳細がなくても本発明を実践できることは、当業者には明らかであろう。他の場合では、周知の構造及びデバイスは、本発明を曖昧にするのを避けるために、詳細にではなくブロック図の形で示す。
【００２０】
[0020]後続の詳細な記述のうちのいくつかの部分は、コンピュータメモリ内のデータビットに対する操作のアルゴリズム及び象徴表現で提示する。これらのアルゴリズム的記述及び表現は、データ処理技術の当業者が自分の作業の実質を他の当業者に最も効果的に伝えるのに使用する手段である。アルゴリズムは、ここでは、また一般的には、所望の結果に至る自己矛盾のない一連のステップと考えられる。これらのステップは、物理量の物理的操作を必要とするものである。必ずしもそうとは限らないが通常は、これらの量は、記憶、転送、結合、比較、及び他の方法で操作することのできる、電気的又は磁気的信号の形をとる。主として一般的な使用の理由で、これらの信号をビット、値、要素、記号、文字、用語、数字などとして言及することが好都合なときがあることが証明されている。
【００２１】
[0021]しかし、これら及び類似の用語は全て、適切な物理量に関連付けられるものであって、これらの量に適用される好都合なラベルに過ぎないことを、念頭に置くべきである。特段の記載がない限り、後続の考察から明らかになるように、記述全体を通して、「処理」又は「コンピューティング」又は「計算」又は「決定」又は「表示」などの用語を利用した考察は、コンピュータシステムのレジスタ及びメモリ内の物理的（電子的）な量として表されるデータを、コンピュータシステムのメモリ又はレジスタ又は他のそのような情報記憶、伝送、若しくは表示デバイス内の物理的な量として同様に表される他のデータに操作及び変換する、コンピュータシステム又は類似の電子コンピューティングデバイスのアクション及びプロセスを指すことを理解されたい。
【００２２】
[0022]本発明はまた、本明細書の動作を実施するための装置に関する。この装置は、必要とされる目的のために特別に構築されてもよく、或いは、コンピュータに記憶されたコンピュータプログラムによって選択的にアクティブ化されるか又は再構成される汎用コンピュータを含んでもよい。このようなコンピュータプログラムはコンピュータ可読記憶媒体に記憶することができ、コンピュータ可読記憶媒体は、以下のものに限定されないが、フロッピーディスクや光ディスクやＣＤ−ＲＯＭや光磁気ディスクを含めた任意のタイプのディスク、読取専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気若しくは光学カード、又は、電子的命令を記憶するのに適した任意のタイプの媒体などであり、各媒体はコンピュータシステムバスに結合される。
【００２３】
[0023]本明細書に提示するアルゴリズム及び表示は、どんな特定のコンピュータ又は他の装置にも本来的に関係しない。本明細書の教示によるプログラムと共に様々な汎用システムを使用することができ、或いは、必要とされる方法ステップを実施するためのより特化された装置を構築するのが好都合であると判明する場合もある。様々なこれらのシステムに関する必要とされる構造は、以下の記述から明らかになるであろう。加えて、本発明は、どんな特定のプログラミング言語に関して述べるものでもない。様々なプログラミング言語を使用して、本明細書に述べるように本発明の教示を実施できることは理解されるであろう。
【００２４】
[0024]機械可読媒体は、機械（例えばコンピュータ）によって読取り可能な形で情報を記憶又は伝送するための任意の機構を含む。例えば、機械可読媒体は、読取専用メモリ（「ＲＯＭ」）、ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）、磁気ディスク記憶媒体、光学記憶媒体、フラッシュメモリデバイスなどを含む。
【００２５】
概観
[0025]モバイルネットワーク中で動的な人口移動を推定しカウントする技法について述べる。後続の例（１つ又は複数）は、説明のためのものであって限定ではないことを理解されたい。
【００２６】
[0026]図１に、モバイル移動挙動分析のためのモバイルネットワーク構成の概観を示す。図１を参照すると、ユーザ機器（ＵＥ）１０１は、「基地局（ＢＳ）」又は「アクセスポイント（ＡＰ）」１０３と呼ばれるワイヤレス基地局とワイヤレス通信するのを可能にするための通信機能を備える。ＡＰ１０３は主に、インターネットに接続するワイヤレスＬＡＮアクセスポイントに使用される。この実施形態では、以下、用語「ＢＳ」を使用して、ネットワーク接続ポイントを示す。ＵＥ１０１は、種々の通信機能を有する場合があり、２Ｇ（第２世代）セルラシステム、３Ｇ（第３世代）セルラシステム、ワイヤレスＬＡＮ（例えばＷｉＦｉ）及びブルートゥースなどの、ワイヤレス通信能力に限定されない。ＵＥ１０１は、例えばイーサネットなど、有線通信機能を有する場合もある。ＵＥの例としては、モバイルフォン、スマートフォン、及び通信機能付きスマートタブレットコンピュータが挙げられるが、これらに限定されない。後続の例では、１つのＵＥを用いてこの方法及び装置を説明するが、複数のＵＥに使用することもできる。
【００２７】
[0027]ＢＳ１０３は、種々のシステムをサポートするための複数の通信機能を有する場合がある。一実施形態では、ＢＳ１０３は、スペクトル効率を高めるために少数のセクタ１０５を有する。図１では、１つのＢＳにつき３つのセクタが示されている。ＢＳにおける各セクタは、一意のセクタ識別コードを有する小さい地理エリアをカバーする。一実施形態では、位置エリア（ＬＡ）１０７は、セクタ１０５を含めていくつかのＢＳ１０３を含む。別法として、ＬＡは、１つのＢＳのみ、及び１つのセクタのみを含む場合がある。
【００２８】
[0028]ＵＥ１０１がＢＳ１０３と通信している間、ＵＥ１０１はイベントデータ２０１を生成する。ＵＥ１０１によって生成されたイベントデータ２０１を使用して、モバイル移動挙動サーバ１５１によって、動的な人口（例えばユーザ、ＵＥ）移動、及び、流入と流出に関する人口カウントが推定される。一実施形態では、イベントデータ２０１は、図２に示す制御データ２１１及びユーザデータ２２１のサブセットから形成される。
【００２９】
[0029]図２を参照すると、制御データ２１１は、トリガデータ（ｔｒｉｇｇｅｒｅｄ  ｄａｔａ）２１３及び定期的データ２１５と呼ばれる２つの異なるデータに分類される。トリガデータ２１３は、位置エリア（ＬＡ）境界の横断や電源オン及び電源オフなど、特別なイベントがＵＥ１０１に起こったときには常に、ＵＥ１０１によって送信される。定期的データ２１５は、定期的に送信されるように定義される。定期的データの例は、ある時間間隔でＵＥ１０１によって送信される定期的な位置更新メッセージの送信である。定期的なメッセージ送信の厳密な頻度は、時の経過に伴ってカスタマイズ／修正することができる。他方、データ通信や音声通信など、関連するどんな私的データも、ユーザデータ２２１として定義される。
【００３０】
[0030]イベントデータを生成する位置更新手順の一実施形態では、ＵＥ１０１は、ある位置エリア（例えば図１のＬＡ１０７）から別の位置（例えば図１のＬＡ１０９）に移動するときには常に、現在位置エリア情報をセルラネットワークに提供することができる。ＵＥ１０１は、各ＬＡごとの一意の識別である位置エリアコード（ＬＡＣ）を検出することを担う。ＵＥ１０１は、位置エリアコード（ＬＡＣ）がその最後の更新ＬＡＣと異なることに気付いたときは、新しい位置エリアコードを含む別の位置更新メッセージをネットワークサーバに送信する。このイベントデータ（位置更新）は、ＵＥの前の位置エリアコード（例えば位置エリア識別（ＬＡＩ）及びその一時的モバイル加入者識別（ＴＭＳＩ））を含む。この例では、ネットワークサーバは移動性サーバ１２１である。例として、移動性サーバ１２１は、ＧＳＭネットワーク中のＭＳＣ  ＶＬＲ（ｍｏｂｉｌｅ  ｓｗｉｔｃｈｉｎｇ  ｃｅｎｔｅｒ  ｖｉｓｉｔｉｎｇ  ｌｏｃａｔｉｏｎ  ｒｅｇｉｓｔｅｒ）と同様の機能を実施することができる。
【００３１】
[0031]図１に示すモバイル移動挙動分析アーキテクチャの例では、いくつかのサーバがある。前述のように、移動性サーバ１２１は、ＵＥ１０１によって生成されたイベントデータ２０１を収集して、イベントデータ２０１に基づいてＵＥ１０１の位置を追跡する機能を備える。イベントデータ２０１に基づくＵＥ１０１の位置推定は、後で説明する。一実施形態では、イベントデータ２０１は、セルラシステム中でＵＥ１０１によって生成された情報を含むだけでなく、単一のＵＥ１０１が複数の通信機能を有するときにもワイヤレスＬＡＮ中及びいずれか他のシステム中でＵＥ１０１によって生成された情報をも含む。
【００３２】
[0032]加入者ユーザデータサーバ１３１は、加入者の情報を受け取るためのインタフェースと、加入者の情報を記憶するためのメモリとを有する。加入者の情報は、本明細書ではＵＥの「個人属性情報」と呼ばれ、例えば性別、住所、年齢などであるがこれらに限定されない。加入者のプライバシー情報であるため、一実施形態では、加入者データサーバ１３１は、悪意あるアクセスから高度に保護される。地理データベースサーバ１４１は、地理情報並びにトランスポートネットワーク情報を受け取るためのインタフェースと、地理情報並びにトランスポートネットワーク情報を記憶するためのメモリとを有する。地理情報並びにトランスポートネットワーク情報は、例えば地理マップ情報、並びに、列車時刻表を含めた交通情報や、例えば建設工事、通行止め、交通規制状況情報、料金徴収所情報、災害情報、及びルート変更情報などの交通情報などである。モバイル移動挙動サーバ１５１は、移動性サーバ１２１、加入者データサーバ１３１、及び地理データベースサーバ１４１において記憶されている情報にリンクするデータを捕捉、記憶、分析、管理、及び提示する１組のツールを実装するための、メモリ及びプロセッサを備える。モバイル移動挙動サーバ１５１において記憶及び分析される情報へは、第三者ユーザのサーバ１６１によってアクセス可能である。
【００３３】
[0033]本明細書に述べる技法の目標の１つは、所与の時点（例えば毎時、毎日、毎週、毎月など）におけるユーザの地理分布を得ること、及び、異なる地理エリア間の人口移動の流入と流出を推定することである。この目標を達成するために、ＵＥ１０１によって生成されるイベントデータが使用される。これらのデータは、移動性サーバ１２１に一時的又は永続的に記憶されることになる。２つのイベントデータ間の時間間隔が長いほど、ＵＥにおいてメッセージオーバーヘッドが低くなり電池消費が少なくなるが、受信されるイベントデータはＵＥの位置を明示的に示さない。ほとんどのイベントデータは、特に含められない限りＧＰＳ（全地球測位システム）情報を含まないことになるので、イベントデータに基づいてＵＥの厳密な位置を推定するのは困難である。これは、ワイヤレス又は有線回線を介してＵＥと接続されるＢＳが、ＵＥの最も近い位置と見なされるからである。したがって、イベントデータを受信するＢＳが、ＵＥの現在位置を暗黙的に示す。
【００３４】
[0034]一実施形態では、厳密なＵＥ位置をイベントデータから決定することはできないものの、イベントデータ送信の頻度は、加入者位置の追跡精度に依存する。例えば、位置エリア更新（ＬＡＵ）は、ＵＥによって生成されるイベントデータの１つである。ＵＥ１０１がモバイルであって、セクタを含む単一又は複数のＢＳからなる位置エリアの境界を横断する場合、ＵＥ１０１は、異なる位置エリアを識別したときに、最も近いＢＳを介してイベントデータとしてＬＡＵをネットワークに送信する。図１では、例として、ＵＥ１０１は、ある位置エリア１０７から別の位置エリア１０９に移動する。ＵＥ１０１は、前の位置エリア１０７とは異なる位置エリア１０９を検出すると、最も近いＢＳ１０３にＬＡＵを送信する。ＵＥ１０１から何百ものイベントデータを送信するにもかかわらず、セクタにおいて受信されるイベントデータは、ＵＥ１０１の厳密な位置を示さない。イベントデータに基づくＵＥの位置は、ＢＳ中でセクタが実装される場合は、セクタレベルで推定することができる。図１では、ＢＳ１０３は３つのセクタ１０５を有する。
【００３５】
[0035]モバイルネットワーク中の移動挙動を推定するための方法及び装置を開示する。一実施形態では、移動挙動を推定することは、ユーザ機器の位置を示すイベントデータを受信することを含む。受信後、イベントデータは前処理されて、前処理済みデータが生成される。一実施形態では、受信したイベントデータの前処理では、ＳＡＩデータを緯度及び経度の値に変換して、緯度及び経度の値に基づいて個人のユーザ機器の位置を推定することにより、前処理済みデータを生成する。一実施形態では、緯度及び経度の値は、セクタ中心と、セクタ縁部と、メッシュ中心と、セクタ内の複数地点とからなるグループから選択された１つに対応する。前処理後、前処理済みデータはフィルタリングされて、前処理済みデータ中のユーザ機器位置情報の一部が選択される。一実施形態では、前処理済みデータをフィルタリングして前処理済みデータ中のユーザ機器位置情報の一部を選択することは、時間及びエリアと、曜日と、１つ又は複数の個人属性とからなるグループから選択された１つ又は複数に基づく。次に、人口のうちの１人又は複数の個人のフィルタリングされた前処理済みイベントデータに対して直線補間が実施されて、１人又は複数の個人それぞれの第１の位置から第２の位置への軌跡の中間位置が推定される。一実施形態では、直線補間は、イベントデータ間の直線に基づく。一実施形態では、直線はセクタ中心間にある。その後、所与の時間及び所与のエリアにおける人口のうちの個人の数がカウントされる。一実施形態では、人口のうちの個人の数をカウントすることは、セクタとメッシュの一方又は両方につき実施される。
【００３６】
[0036]図３は、一実施形態による、モバイル移動挙動サーバにおけるユーザの軌跡推定及び動的人口移動カウントのプロセスを示すデータフロー図である。一実施形態では、これらのプロセスは、ハードウェア（回路、専用ロジックなど）、ソフトウェア（汎用コンピュータシステム上若しくは専用マシン上で実行されるものなど）、又は両方の組合せを含む場合のある、処理ロジックによって実施される。一実施形態では、処理ロジックは、モバイル移動挙動サーバ１５１の一部である。
【００３７】
[0037]図３を参照すると、処理は、モバイル移動挙動サーバ１５１が移動性サーバ１２１、ユーザデータサーバ１３１、及び地理データベースサーバ１４１から情報／データを収集することで開始する。これらのサーバに加えて、モバイル移動挙動サーバ１５１は、他のサーバから他の情報／データを得る必要がある場合もある。
【００３８】
[0038]収集したデータを使用して、モバイル移動挙動サーバ１５１は、種々のサーバから得られた情報／データを前処理し（処理ブロック３０１）、前処理した情報／データをフィルタリングし（処理ブロック３１１）、ソース（スタート）位置から到達地までのユーザの軌跡を補間し（処理ブロック３２１）、所与の時間及び所与のエリアにおける人口のうちの個人の数をカウントする（処理ブロック３３１）ことによって、モバイル移動挙動分析を実施する。後続の例では１つのモバイル移動挙動サーバ１５１を用いてこの方法及び装置を述べるが、複数のモバイル移動挙動サーバを使用して実現することもできる。
【００３９】
[0039]サーバから情報／データを収集する動作は一般に、（ａ）サーバ間で通信するためのプロトコルを確立すること、（ｂ）サーバを操作するためのプロトコルを確立すること、及び（ｃ）入力を前処理するための必要な情報／データを選択することを伴う。
【００４０】
[0040]一実施形態では、イベントデータ２０１は移動性サーバ１２１に記憶され、個人属性データはユーザデータサーバ１３１に記憶される。地理情報及びトランスポートネットワーク情報、並びにセルラカバレッジ情報（例えばＢＳ位置情報や１つのＢＳ当たりのセクタ数など）は、地理データベースサーバ１４１に記憶される。一実施形態では、イベントデータは、ユーザ識別（例えばＵＩＤ）、タイムスタンプ、及び更新メッセージタイプ情報（例えば定期的登録メッセージ（ＰＲＭ）や位置エリア更新メッセージ（ＬＡＵ））のうちの１つ又は複数を含む。一実施形態では、以下のものに限定されないが年齢、性別、人口統計特性、及び／又は住所など、１つ又は複数の個人属性データもまた、完全な統計分析を行う際に使用される。例えば、統計分析は、２５〜４４歳のうちの全ての女性の人口移動に限定したい場合がある。セルラカバレッジ情報は、前処理動作（例えば後述する処理ブロック３０１）で使用され、地理情報及びトランスポートネットワーク情報は、ユーザの軌跡補間動作（例えば後述する処理ブロック３２１）で使用される。
【００４１】
[0041]図４は、モバイル移動挙動サーバ１５１において実施される前処理プロセスの一実施形態のデータフロー図である。このプロセスは、ハードウェア（回路、専用ロジックなど）、ソフトウェア（汎用コンピュータシステム上若しくは専用マシン上で実行されるものなど）、又は両方の組合せを含む場合のある、処理ロジックによって実施される。
【００４２】
[0042]図４を参照すると、プロセスは、移動性サーバ１２１及び／又はユーザデータサーバ１３１からの情報で開始し、一般に、（ａ）システム情報及び時間（例えばＵＩＤやタイムスタンプ情報）に基づいてイベントデータをソートすること（処理ブロック４０１）、（ｂ）サービスエリア識別（ＳＡＩ）情報を、セクタ中心（処理ブロック４１１）、セクタ縁部（処理ブロック４２１）、任意選択でメッシュ中心（処理ブロック４３１）、任意選択で複数地点（処理ブロック４４１）のうちの少なくとも１つの緯度経度情報に変換すること、及び（ｃ）変換されたＳＡＩ情報に基づいてＵＥ／ユーザの位置を推定すること（処理ブロック４５１）を伴う。ＳＡＩを使用して、同じ位置エリアに属する１つ又は複数のセル又はセクタからなるエリアが識別される。このようなエリアは、本明細書ではサービスエリアと呼ばれ、ＵＥの位置をコアネットワークに示すのに使用することができる。
【００４３】
[0043]セルラシステム中のＵＥによって生成されるイベントデータの総数は極めて多いので、イベントデータ２０１は、多くの異なる移動性サーバ１２１に記憶されることがある。このような場合、移動性サーバは１つ又は複数のサーバからなる。これらのイベントデータに容易にアクセスするために、モバイル移動挙動サーバ１５１又は移動性サーバ１２１は、これらのイベントデータが１群の異なるサーバにおいて記憶されていても、後々の処理のためにこれらのイベントデータをＵＩＤ及びタイムスタンプに基づいてソートする（処理ブロック４０１）。データは、プッシュ又はプルモデルを使用してモバイル移動挙動サーバに提供することができる。
【００４４】
[0044]一実施形態では、ＬＡＣやセクタＩＤなどのＳＡＩ情報をセクタ中心、セクタ縁部、メッシュ中心、又は複数地点の緯度経度情報にそれぞれ変換するとき、イベントデータを受信するＢＳの位置が、推定されるＵＥの位置４５１を識別するための基本情報として使用される。
【００４５】
[0045]ＳＡＩを複数地点の緯度及び経度に変換することは、１人の個人についてセクタ中の複数のソース（例えばスタート位置）が使用されて複数の軌跡が計算されている状況で、有用であることに留意されたい。このような場合、ＵＥ／ユーザが別の軌跡を移動した可能性に対する、ある軌跡を移動した可能性の確率を使用して、どの軌跡が人口カウントプロセスの一部として選択されるかが決定される。
【００４６】
[0046]図５は、一実施形態による、選択されたＵＥ／ユーザの位置を得るためのフィルタリングプロセスを示すデータフロー図である。一実施形態では、フィルタリングプロセスは、ハードウェア（回路、専用ロジックなど）、ソフトウェア（汎用コンピュータシステム上若しくは専用マシン上で実行されるものなど）、又は両方の組合せを含む場合のある、処理ロジックによって実施される。一実施形態では、処理ロジックは、モバイル移動挙動サーバ１５１の一部である。
【００４７】
[0047]図５を参照すると、フィルタリングプロセスは、モバイル移動挙動サーバにおいて、ＵＥ／ユーザの選択された推定位置情報で開始し、地理データベースサーバ１４１からのデータ、移動性サーバ１２１からのデータ、及び／又はユーザデータサーバ１３１からのデータを含む場合があり、一般に、（ａ）エリアと時間の一方又は両方に基づいて、イベントデータをフィルタリングして冗長なイベントデータを削減すること（処理ブロック５０１）、（ｂ）本明細書に述べるような個人属性に基づいてイベントデータをフィルタリングすること（処理ブロック５１１）、及び（ｃ）曜日に従ってイベントデータをフィルタリングすること（処理ブロック５２１）のうちの１つ又は複数を伴う。
【００４８】
[0048]冗長性、個人属性、及び／又は曜日に基づいてフィルタリングを実施した後、処理ロジックは、ＵＥ／ユーザの推定された位置を選択する（処理ブロック５３１）。イベントデータを選択することにより、モバイル移動挙動サーバは、データセットのサイズが縮小されるのでイベントデータを素早く分析する。例えば、働く人のほとんどは、同じ輸送手段及び同じトランスポートネットワークルートを使用して、朝にオフィスに行き、晩に家に戻る。一実施形態では、平均化及びフィルタリングは、平日の変則的な動態パターンを除去する。
【００４９】
[0049]図６は、一実施形態による、ソースから到達地へのＵＥ／ユーザの軌跡を推定するための補間プロセスを示すデータフロー図である。一実施形態では、補間プロセスは、ハードウェア（回路、専用ロジックなど）、ソフトウェア（汎用コンピュータシステム上若しくは専用マシン上で実行されるものなど）、又は両方の組合せを含む場合のある、処理ロジックによって実施される。一実施形態では、処理ロジックは、モバイル移動挙動サーバ１５１の一部である。
【００５０】
[0050]図６を参照すると、軌跡補間プロセスは、モバイル移動挙動サーバにおいて、ＵＥ／ユーザの選択された推定位置情報で開始し、地理データベースサーバ１４１からのデータ、移動性サーバ１２１からのデータ、及び／又はユーザデータサーバ１３１からのデータを含む場合があり、一般に、（ａ）直線アルゴリズムによってトランスポートネットワークルートを補間すること（処理ブロック６１１）、（ｂ）最短経路アルゴリズムによってトランスポートネットワークルートを補間すること（処理ブロック６２１）、及び（ｃ）時間最適化された経路探索アルゴリズムによってトランスポートネットワークルートを補間すること（処理ブロック６３１）を伴う。これらのアルゴリズムの実施は、当業者に周知である。これらのアルゴリズムは、地理情報及びトランスポートネットワーク情報を使用することがある。全ての補間アルゴリズムは、データを分析する前に、ユーザのソース位置及び到達位置を設定する（処理ブロック６０１）。
【００５１】
[0051]直線補間アルゴリズムは、単純に、ユーザのソース（例えばスタート位置）とユーザの到達地とを直接に接続し、以下に限定されないが例えば１分ごと、５分ごと、１０分ごと、又は１００メートルごと、２５０メートルごと、５００メートルごとのような、自由裁量の精細度を用いて、推定されるユーザの位置を生成する。最短経路補間は、最短経路アルゴリズム、例えばダイクストラのアルゴリズム、Ａ＊アルゴリズム、デンプスター−シェファー法などに基づいて、ユーザのソースとユーザの到達地とを接続する。一実施形態では、セクタ、又はメッシュ、又はセクタ／メッシュ中の、地理情報及びトランスポートネットワーク情報に基づく重みがセットアップされる。これらは、関連する道路ルート及び鉄道ルートに基づく。この情報を使用して、ユーザの推定される軌跡経路を見つけることができる。
【００５２】
[0052]一例では、地理エリアは、いくつかのレベルのメッシュに区分化され、これらのメッシュは通常、正方形であり、そのサイズは数十キロメートルから数百メートルの範囲にわたる場合がある。人口カウント／追跡の目的で使用されるメッシュサイズの例は、５００メートル×５００メートルである。都市地域の場合は、ＢＳ中のセクタは少数のメッシュしか含まないことがあるが、地方地域の場合は、多数のメッシュがセクタを構成することがある。全てのメッシュは地理情報及びトランスポートネットワーク情報を考慮し、メッシュベースの軌跡推定は、セクタベースの推定が実施されるのと同様にして実施される。
【００５３】
[0053]一実施形態では、時間最適化された経路探索が実施される。時間最適化された経路探索は、ソースから到達地までに必要とされる時間を考慮し、最もよく合致するルートを見つける。
【００５４】
[0054]図７は、一実施形態による動的人口カウントプロセスを示すデータフロー図である。一実施形態では、動的人口カウントプロセスは、ハードウェア（回路、専用ロジックなど）、ソフトウェア（汎用コンピュータシステム上若しくは専用マシン上で実行されるものなど）、又は両方の組合せを含む場合のある、処理ロジックによって実施される。一実施形態では、処理ロジックは、モバイル移動挙動サーバ１５１の一部である。
【００５５】
[0055]図７を参照すると、動的人口カウントプロセスは、モバイル移動挙動サーバにおいて、ＵＥ／ユーザの推定された軌跡データで開始し、一般に、（ａ）セクタに基づいて人口のうちの個人をカウントすること（処理ブロック７１１）、（ｂ）メッシュに基づいて人口のうちの個人をカウントすること（処理ブロック７２１）、並びに（ｃ）セクタ及びメッシュのグループに基づいて人口のうちの個人をカウントすること（処理ブロック７３１）のうちの１つ又は複数を伴う。一実施形態では、モバイル移動挙動サーバは、イベントデータを受信するＢＳの位置に基づく推定されたＵＥ位置を、セクタ、メッシュ、又はセクタ／メッシュグループエリアなどのターゲットエリアに変換し、各エリア中に重複するＵＥがもしあれば除去する。次いでモバイル移動挙動サーバは、セクタ、メッシュ、又はセクタ／メッシュごとの、動的人口動態のカウントを得る（処理ブロック７４１）。
【００５６】
[0056]一実施形態では、モバイル移動挙動サーバは、所与の位置に集まったか又は所与の位置から分散したユーザ機器の分布を示す。別の実施形態では、モバイル移動挙動サーバは、所与の２地点間の人口動態の特性を示す。さらに別の実施形態では、モバイル移動挙動サーバは、所与の位置に集まったか又は所与の位置から分散したユーザ機器の分布と、所与の２地点間の人口動態の特性との両方を示すことに留意されたい。このような分布を作成し図解することは、当業者には周知であろう。
【００５７】
[0057]動的人口移動がセクタ、メッシュ、又はセクタ及びメッシュのグループのレベルにおいて識別されるとき、所与の地理エリア内の個人属性を用いた「モバイルセンサス」と呼ばれる即席の人口センサスを得ることができる。
【００５８】
コンピュータシステムの例
[0058]図８に、図１のモバイル移動挙動サーバ１５１などのモバイル移動挙動サーバのブロック図を示す。図８を参照すると、モバイル移動挙動サーバ８１０は、モバイル移動挙動サーバ８１０のサブシステムを相互接続するためのバス８１２を備え、サブシステムは、プロセッサ８１４、システムメモリ８１７（例えばＲＡＭ、ＲＯＭなど）、入出力コントローラ８１８、表示アダプタ８２６を介した表示スクリーン８２４などの外部デバイス、シリアルポート８２８及び８３０、キーボード８３２（キーボードコントローラ８３３とインタフェースする）、記憶装置インタフェース８３４、フロッピーディスク８３８を受け取るように動作可能なフロッピーディスクドライブ８３７、ファイバチャネルネットワーク８９０と接続するように動作可能なホストバスアダプタ（ＨＢＡ）インタフェースカード８３５Ａ、ＳＣＳＩバス８３９に接続するように動作可能なホストバスアダプタ（ＨＢＡ）インタフェースカード８３５Ｂ、及び光ディスクドライブ８４０などである。また、マウス８４６（又は他のポイントアンドクリックデバイス。シリアルポート８２８を介してバス８１２に結合される）、モデム８４７（シリアルポート８３０を介してバス８１２に結合される）、及びネットワークインタフェース８４８（バス８１２に直接に接続される）も備わる。
【００５９】
[0059]バス８１２は、中央プロセッサ８１４とシステムメモリ８１７との間のデータ通信を可能にする。システムメモリ８１７（例えばＲＡＭ）は、一般に、オペレーティングシステム及びアプリケーションプログラムがロードされるメインメモリとすることができる。ＲＯＭ又はフラッシュメモリは、コードの中でもとりわけ、周辺コンポーネントとの対話などの基本的なハードウェア動作を制御するＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ  Ｉｎｐｕｔ−Ｏｕｔｐｕｔ  ｓｙｓｔｅｍ）を含むことができる。モバイル移動挙動サーバ８１０と共にあるアプリケーションは、一般に、ハードディスクドライブ（例えば固定ディスク８４４）、光学ドライブ（例えば光学ドライブ８４０）、フロッピーディスクユニット８３７、又は他の記憶媒体などの、コンピュータ可読媒体上に記憶され、コンピュータ可読媒体を介してアクセスされる。
【００６０】
[0060]記憶装置インタフェース８３４は、モバイル移動挙動サーバ８１０の他の記憶装置インタフェースと同様、固定ディスクドライブ８４４など、情報の記憶及び／又は取出しのための標準的なコンピュータ可読媒体に接続することができる。固定ディスクドライブ８４４は、コンピュータシステム８１０の一部であってもよく、或いは別個であり他のインタフェースシステムを介してアクセスされてもよい。モデム８４７は、電話リンクを介してリモートサーバへ、又はインターネットサービスプロバイダ（ＩＳＰ）を介してインターネットへ、直接接続を提供することができる。ネットワークインタフェース８４８は、直接ネットワークリンクを介してリモートサーバへ、又はＰＯＰ（ｐｏｉｎｔ  ｏｆ  ｐｒｅｓｅｎｃｅ）を介してインターネットへ、直接接続を提供することができる。ネットワークインタフェース８４８はこのような接続を、ディジタルセルラ電話接続、パケット接続、ディジタル衛星データ接続などを含めたワイヤレス技法を使用して提供することができる。
【００６１】
[0061]多くの他のデバイス又はサブシステム（図示せず）も、同様にして接続することができる（例えばドキュメントスキャナ、ディジタルカメラなど）。反対に、本明細書に述べる技法を実践するために、図８に示す全てのデバイスが存在する必要はない。デバイス及びサブシステムは、図８に示すのとは異なる方式で相互接続することもできる。図８に示すようなコンピュータシステムの動作は、当技術分野で容易に知られ、本出願では詳細に論じない。
【００６２】
[0062]本明細書に述べる技法を実施するためのコードは、システムメモリ８１７、固定ディスク８４４、光ディスク８４２、又はフロッピーディスク８３８のうちの１つ又は複数など、コンピュータ可読記憶媒体に記憶することができる。コンピュータシステム８１０上に備わるオペレーティングシステムは、ＭＳ−ＤＯＳ（登録商標）、ＭＳ−ＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）、ＯＳ／２（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、又は別の知られているオペレーティングシステムとすることができる。一実施形態では、システムメモリ８１７は、イベントデータ、前処理済みデータ、フィルタリング済みデータ、補間データ、及び人口カウントデータを記憶する。
【００６３】
[0063]図９に、図３に示したモバイル移動挙動サーバ１５１などのモバイル移動挙動サーバの一実施形態のメモリに記憶される１組のコード（例えばプログラム）及びデータを示す。モバイル移動挙動サーバは、プロセッサと共にコードを使用して、モバイルネットワーク中の移動挙動を推定する処理の実施に必要な動作を行う。
【００６４】
[0064]図９を参照すると、メモリ８６０は、ユーザ機器の位置を示すイベントデータ９０１を記憶する。前処理モジュール９０２は、プロセッサによって実行されたとき、受け取ったイベントデータを前処理して前処理済みデータを生成することを担う。フィルタモジュール９０３は、プロセッサによって実行されたとき、前処理済みデータをフィルタリングして、前処理済みデータ中のユーザ機器位置情報の一部を選択することを担う。補間モジュール９０４は、プロセッサによって実行されたとき、人口のうちの１人又は複数の個人の前処理済みデータに対して直線補間を実施して、１人又は複数の個人それぞれの中間位置を推定することを担う。カウントモジュール９０５は、プロセッサによって実行されたとき、人口動態をカウントすることを担う。メモリはまた、ネットワーク通信及び他のデバイス（例えばサーバ、クライアントなど）との通信を実施するのに使用されるネットワーク通信モジュール９０６も備える。
【００６５】
[0065]以上の記述を読んだ後には、当業者には本発明の多くの改変及び修正がおそらく明らかになるであろうが、例示として図示及び記述したどんな特定の実施形態も、決して限定と考えられるものとはしないことを理解されたい。したがって、様々な実施形態の詳細への参照は、特許請求の範囲を限定する意図はなく、特許請求の範囲はそれ自体で、本発明に必須と見なされる特徴のみを列挙する。
【符号の説明】
【００６６】
１０１  ユーザ機器（ＵＥ）
１０３  基地局（ＢＳ）又はアクセスポイント（ＡＰ）
１０５  セクタ
１０７、１０９  位置エリア（ＬＡ）
１２１  移動性サーバ
１３１  加入者ユーザデータサーバ、加入者データサーバ、ユーザデータサーバ
１４１  地理データベースサーバ
１５１  モバイル移動挙動サーバ
１６１  第三者ユーザのサーバ
２０１  イベントデータ
２１１  制御データ
２１３  トリガデータ
２１５  定期的データ
２２１  ユーザデータ
８１０  モバイル移動挙動サーバ
８１２  バス
８１４  中央プロセッサ
８１７  システムメモリ
８１８  入出力コントローラ
８２０  スピーカシステム
８２２  オーディオインタフェース
８２４  表示スクリーン
８２６  表示アダプタ
８２８  シリアルポート
８３０  シリアルポート
８３２  キーボード
８３３  キーボードコントローラ
８３４  記憶装置インタフェース
８３５Ａ、８３５Ｂ  ホストバスアダプタ（ＨＢＡ）インタフェースカード
８３７  フロッピーディスクドライブ
８３８  フロッピーディスク
８３９  ＳＣＳＩバス
８４０  光ディスクドライブ
８４４  固定ディスク
８４６  マウス
８４７  モデム
８４８  ネットワークインタフェース
８６０  メモリ
８９０  ファイバチャネルネットワーク
９０２  前処理モジュール
９０３  フィルタモジュール
９０４  補間モジュール
９０５  カウントモジュール
９０６  ネットワーク通信モジュール
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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