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straightlineinterpolation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。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。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つ又は複数に基づく、請求項2に記載の方法。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。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。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。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。前記直線がセクタ中心間にある、請求項7に記載の方法。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。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。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。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。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。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。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。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。前記直線がセクタ中心間にある、請求項16に記載の装置。実行可能命令を記憶した1つ又は複数のコンピュータ可読記憶媒体を有する製品であって、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、製品。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に記載の製品。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に記載の製品。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18に記載の製品。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に記載の製品。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。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UE101は、基地局BS又はアクセスポイントAP103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。0027BS103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LA107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。0028UE101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図2を参照すると、制御データ211は、トリガデータtriggereddata213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MSCVLRmobileswitchingcentervisitinglocationregisterと同様の機能を実施することができる。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。0045SAI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。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BIOSBasicInput-Outputsystem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POPpointofpresence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。