KR102708175B1 - Apparatus and method for analyzing the floating population - Google Patents
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Abstract
이동통신가입자의 단말들로부터 수집되는 정보와 기지국의 접속자 정보를 종합적으로 이용하여 세밀한 영역 단위로 실제 유동 인구를 추정할 수 있는 유동 인구 분석 장치 및 방법이 개시된다. 일 실시예에 따른 유동 인구 분석 장치는, 통신망을 통해 사용자 단말들로부터 위치 정보와 셀 식별정보를 포함하는 단말 정보를 수집하는 단말 정보 수집부; 일정한 기간 동안 수집된 상기 단말 정보를 기초로 셀 커버리지 내의 복수의 격자별 인구 분포 비율을 계산하는 인구 분포 비율 계산부; 이동통신시스템으로부터 셀 접속자 수의 정보를 수집하는 셀 접속자 정보 수집부; 및 상기 셀 접속자 수와 상기 격자별 인구 분포 비율을 이용하여 셀의 격자별 유동 인구를 계산하는 유동 인구 계산부를 포함한다.Disclosed are a floating population analysis device and method capable of estimating an actual floating population in a detailed area unit by comprehensively utilizing information collected from terminals of mobile communication subscribers and access information of a base station. The floating population analysis device according to one embodiment includes a terminal information collection unit that collects terminal information including location information and cell identification information from user terminals through a communication network; a population distribution ratio calculation unit that calculates a plurality of grid-wise population distribution ratios within cell coverage based on the terminal information collected over a certain period of time; a cell access information collection unit that collects information on the number of cell accesses from a mobile communication system; and a floating population calculation unit that calculates a grid-wise floating population of a cell by utilizing the number of cell accesses and the grid-wise population distribution ratio.
Description
본 발명은 유동 인구 분석 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 이동통신가입자의 단말로부터 수집되는 정보와 기지국의 접속자 정보를 이용하여 유동 인구를 분석하는 유동 인구 분석 장치 및 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a floating population analysis device and method, and more specifically, to a floating population analysis device and method that analyzes a floating population using information collected from a mobile communication subscriber's terminal and access information of a base station.
상권 분석 또는 이동통신품질 유지보수 등을 위해서는 특정 영역에 대한 시간별, 또는 일자별로 인구 분포에 대한 정보를 확인해야 할 필요가 있다. 지금까지의 유동 인구 분석은 수작업에 의존하였다. 즉, 작업자가 지정된 위치에서 오랜 시간 동안 머무르며 유동 인구를 계산하는 방식이다. For commercial area analysis or mobile communication quality maintenance, it is necessary to check information on population distribution for a specific area by time or day. Until now, floating population analysis has been dependent on manual work. That is, workers stay at a designated location for a long time and calculate the floating population.
이동통신기술이 발전함에 따라 기지국의 접속자 정보를 이용하여 기지국 커버리지의 유동 인구를 분석하는 시도가 있다. 그러나 기지국의 커버리지는 매우 넓어 기지국 단위로 유동 인구를 분석할 경우 세밀한 영역 단위로 유동 인구 분석이 필요한 도심지에는 실용성이 없다.As mobile communication technology develops, there are attempts to analyze the floating population of the base station coverage area using the base station's access information. However, the base station coverage area is very wide, so analyzing the floating population by base station unit is not practical in urban areas where floating population analysis by detailed area unit is required.
다른 방안으로 이동통신가입자의 단말들로부터 수신되는 무선 품질 데이터를 이용하여 유동 인구를 분석하는 시도가 있다. 무선 품질 데이터에는 위치 정보와, 기지국 정보가 포함되기 때문에, 기지국의 접속자 정보를 이용하여 분석할 때보다는 작은 영역 단위로 유동 인구를 분석할 수 있다. 그러나, 무선 품질 데이터를 수집하여 네트워크로 전송하는 사용자 단말의 수는 매우 제한적이기 때문에, 이를 기초로 분석하는 유동 인구는 실제 유동 인구와 일치하지 않는 문제점이 있다.Another method is to analyze the floating population using wireless quality data received from mobile subscriber terminals. Since wireless quality data includes location information and base station information, the floating population can be analyzed in smaller area units than when analyzing using base station access information. However, since the number of user terminals that collect wireless quality data and transmit it to the network is very limited, there is a problem that the floating population analyzed based on this does not match the actual floating population.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로, 이동통신가입자의 단말들로부터 수집되는 정보와 기지국의 접속자 정보를 종합적으로 이용하여 세밀한 영역 단위로 실제 유동 인구를 추정할 수 있는 유동 인구 분석 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다. The present invention has been proposed to solve the above-described problem, and its purpose is to provide a floating population analysis device and method capable of estimating the actual floating population in detailed area units by comprehensively utilizing information collected from mobile communication subscribers' terminals and access information of base stations.
일 실시예에 따른 유동 인구 분석 장치는, 통신망을 통해 사용자 단말들로부터 위치 정보와 셀 식별정보를 포함하는 단말 정보를 수집하는 단말 정보 수집부; 일정한 기간 동안 수집된 상기 단말 정보를 기초로 셀 커버리지 내의 복수의 격자별 인구 분포 비율을 계산하는 인구 분포 비율 계산부; 이동통신시스템으로부터 셀 접속자 수의 정보를 수집하는 셀 접속자 정보 수집부; 및 상기 셀 접속자 수와 상기 격자별 인구 분포 비율을 이용하여 셀의 격자별 유동 인구를 계산하는 유동 인구 계산부를 포함한다.According to one embodiment, a floating population analysis device includes a terminal information collection unit that collects terminal information including location information and cell identification information from user terminals through a communication network; a population distribution ratio calculation unit that calculates a plurality of grid-wise population distribution ratios within cell coverage based on the terminal information collected over a certain period of time; a cell access information collection unit that collects information on the number of cell access users from a mobile communication system; and a floating population calculation unit that calculates a grid-wise floating population of a cell using the number of cell access users and the grid-wise population distribution ratio.
상기 유동 인구 계산부는, 상기 이동통신시스템을 운용하는 통신사의 통신시장 점유율을 이용하여 유동 인구를 보정할 수 있다.The above floating population calculation unit can correct the floating population by using the telecommunications market share of the telecommunications company operating the above mobile telecommunications system.
상기 인구 분포 비율 계산부는, 기간별 인구 분포 비율을 가중 평균하여 격자별 인구 분포 비율을 갱신할 수 있다.The above population distribution ratio calculation unit can update the population distribution ratio for each grid by weighting the population distribution ratio for each period.
상기 유동 인구 분석 장치는, 상기 셀 접속자 수와 상기 단말 정보로부터 확인되는 셀 사용자 수 간의 회귀 분석 결과를 기초로, 상기 계산된 유동 인구의 신뢰도를 계산하는 신뢰도 계산부를 더 포함할 수 있다.The above floating population analysis device may further include a reliability calculation unit that calculates the reliability of the calculated floating population based on the regression analysis results between the number of cell users and the number of cell users confirmed from the terminal information.
상기 신뢰도 계산부는, 상기 셀 사용자 수를 독립 변수로 하고 상기 셀 접속자 수를 종속 변수로 하여 회귀 분석을 수행하되, 상기 셀 사용자 수의 축을 소정 개수로 분할하고 각 구간별 셀 사용자 수의 평균값과 셀 접속자 수의 평균값을 이용하여 회귀 분석을 수행할 수 있다.The above reliability calculation unit performs a regression analysis using the number of cell users as an independent variable and the number of cell users as a dependent variable, and may perform the regression analysis by dividing the axis of the number of cell users into a predetermined number of sections and using the average value of the number of cell users and the average value of the number of cell users for each section.
상기 신뢰도 계산부는, 상기 셀 사용자 수와 상기 셀 접속자 수 간의 상관 관계식으로서 단조 증가 로그 함수를 이용할 수 있다.The above reliability calculation unit can use a monotonically increasing logarithmic function as a correlation equation between the number of cell users and the number of cell connections.
상기 신뢰도 계산부는, 상기 상관 관계식의 y 값에 상기 셀 접속자 정보 수집부에서 수집된 셀 접속자 수를 대입하여 계산되는 이론적 셀 사용자 수와, 상기 단말 정보로부터 확인되는 셀 사용자 수를 비교하여 신뢰도를 계산할 수 있다.The above reliability calculation unit can calculate reliability by comparing the theoretical number of cell users calculated by substituting the number of cell users collected by the cell access information collection unit into the y value of the correlation equation and the number of cell users confirmed from the terminal information.
일 실시예에 따른 유동 인구 분석 방법은, 통신망을 통해 사용자 단말들로부터 위치 정보와 셀 식별정보를 포함하는 단말 정보를 수집하는 단계; 일정한 기간 동안 수집된 상기 단말 정보를 기초로 셀 커버리지 내의 복수의 격자별 인구 분포 비율을 계산하는 단계; 이동통신시스템으로부터 셀 접속자 수의 정보를 수집하는 단계; 및 상기 셀 접속자 수와 상기 격자별 인구 분포 비율을 이용하여 셀의 격자별 유동 인구를 계산하는 단계를 포함한다.A method for analyzing a floating population according to one embodiment includes: collecting terminal information including location information and cell identification information from user terminals through a communication network; calculating a population distribution ratio for each of a plurality of grids within cell coverage based on the terminal information collected over a predetermined period of time; collecting information on the number of cell users from a mobile communication system; and calculating a floating population for each grid of a cell using the number of cell users and the population distribution ratio for each grid.
상기 유동 인구를 계산하는 단계는, 상기 이동통신시스템을 운용하는 통신사의 통신시장 점유율을 이용하여 유동 인구를 보정할 수 있다.The step of calculating the above floating population can correct the floating population by using the telecommunications market share of the telecommunications company operating the above mobile telecommunications system.
상기 인구 분포 비율을 계산하는 단계는, 기간별 인구 분포 비율을 가중 평균하여 격자별 인구 분포 비율을 갱신할 수 있다.The step of calculating the population distribution ratio above can update the population distribution ratio for each grid by taking a weighted average of the population distribution ratios for each period.
상기 유동 인구 분석 방법은, 상기 셀 접속자 수와 상기 단말 정보로부터 확인되는 셀 사용자 수 간의 회귀 분석을 수행하는 단계; 및 상기 회귀 분석 결과를 기초로, 상기 계산된 유동 인구의 신뢰도를 계산하는 단계를 더 포함할 수 있다.The above floating population analysis method may further include a step of performing a regression analysis between the number of cell users and the number of cell users identified from the terminal information; and a step of calculating the reliability of the calculated floating population based on the results of the regression analysis.
상기 회귀 분석을 수행하는 단계는, 상기 셀 사용자 수를 독립 변수로 하고 상기 셀 접속자 수를 종속 변수로 하여 회귀 분석을 수행하되, 상기 셀 사용자 수의 축을 소정 개수로 분할하고 각 구간별 셀 사용자 수의 평균값과 셀 접속자 수의 평균값을 이용하여 회귀 분석을 수행할 수 있다.The step of performing the above regression analysis may be performed by performing a regression analysis using the number of cell users as an independent variable and the number of cell users as a dependent variable, and dividing the axis of the number of cell users into a predetermined number of sections and using the average value of the number of cell users and the average value of the number of cell users for each section.
상기 회귀 분석을 수행하는 단계는, 상기 셀 사용자 수와 상기 셀 접속자 수 간의 상관 관계식으로서 단조 증가 로그 함수를 이용할 수 있다.The step of performing the above regression analysis can use a monotonically increasing logarithmic function as a correlation equation between the number of cell users and the number of cell accesses.
상기 신뢰도를 계산하는 단계는, 상기 상관 관계식의 y 값에 상기 셀 접속자 정보 수집부에서 수집된 셀 접속자 수를 대입하여 계산되는 이론적 셀 사용자 수와, 상기 단말 정보로부터 확인되는 셀 사용자 수를 비교하여 신뢰도를 계산할 수 있다.The step of calculating the above reliability can calculate the reliability by comparing the theoretical number of cell users calculated by substituting the number of cell users collected by the cell access information collection unit into the y value of the above correlation equation and the number of cell users confirmed from the terminal information.
본 발명은, 셀 단위가 아닌 셀 커버리지 내의 격자 단위로 유동 인구 분석을 수행하여 종래에 비해 유동 인구 분석의 세밀도를 높일 수 있다.The present invention performs a floating population analysis in grid units within cell coverage rather than in cell units, thereby increasing the precision of the floating population analysis compared to the prior art.
본 발명은, 이동통신시스템에서 확인되는 셀 접속자 수를 기초로 유동 인구를 분석하는데 있어서 통신사의 시장 점유율을 반영하여 유동 인구를 보정함으로써 실제 유동 인구를 정확도 있게 추정할 수 있다.The present invention can accurately estimate the actual floating population by correcting the floating population by reflecting the market share of a telecommunications company when analyzing the floating population based on the number of cell users confirmed in a mobile communication system.
본 발명은, 유동 인구를 분석는데 사용하는 사용자 수와 접속자 수의 회귀 분석 결과를 이용하여 유동 인구 계산 결과에 대한 신뢰도를 계산하여 검증함으로써 유동 인구 분석 결과의 신뢰도를 높일 수 있다.The present invention can increase the reliability of the results of floating population analysis by calculating and verifying the reliability of the results of floating population calculation using the results of regression analysis of the number of users and the number of connected users used in analyzing the floating population.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 유동 인구 분석 장치의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 셀 사용자 수와 셀 접속자 수를 XY 좌표 평면에 배치한 예이다.
도 3은 도 2의 셀 사용자 수와 셀 접속자 수를 이용한 회귀 분석의 결과인 상관 관계식을 나타낸다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 셀의 격자별 인구 분포 비율을 계산하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 셀의 셀 사용자 수와 셀 접속자 수 간의 회귀 분석 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 유동 인구 분석 방법을 설명하는 흐름도이다. FIG. 1 is a diagram showing the configuration of a floating population analysis device according to one embodiment of the present invention.
FIG. 2 is an example of arranging the number of cell users and the number of cell accessors on an XY coordinate plane according to one embodiment of the present invention.
Figure 3 shows a correlation equation that is the result of regression analysis using the number of cell users and the number of cell connections in Figure 2.
FIG. 4 is a flowchart illustrating a method for calculating a grid-wise population distribution ratio of cells according to one embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a flowchart illustrating a regression analysis method between the number of cell users and the number of cell accessors according to one embodiment of the present invention.
Figure 6 is a flowchart illustrating a method for analyzing a floating population according to one embodiment of the present invention.
상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일 실시예를 상세히 설명하기로 한다.The above-described objects, features and advantages will become more apparent through the following detailed description with reference to the attached drawings, so that those with ordinary skill in the art to which the present invention pertains can easily practice the technical idea of the present invention. In addition, in describing the present invention, if it is determined that a detailed description of a known technology related to the present invention may unnecessarily obscure the gist of the present invention, the detailed description thereof will be omitted. Hereinafter, a preferred embodiment according to the present invention will be described in detail with reference to the attached drawings.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 유동 인구 분석 장치의 구성을 나타낸 도면이다. 유동 인구 분석 장치(100)는, 메모리, 메모리 제어기, 하나 이상의 프로세서(CPU), 주변 인터페이스, 입출력(I/O) 서브시스템, 디스플레이 장치, 입력 장치 및 통신 회로를 포함할 수 있다. 이러한 구성요소는 하나 이상의 통신 버스 또는 신호선을 통하여 통신할 수 있고, 여러 구성요소는 하나 이상의 신호 처리 및/또는 애플리케이션 전용 집적 회로(application specific integrated circuit)를 포함하여, 하드웨어나, 소프트웨어로 구현되거나, 또는 하드웨어와 소프트웨어 둘의 조합으로 구현될 수 있다. 도 1을 참조하면, 유동 인구 분석 장치(100)는, 단말 정보 수집부(110), 인구 분포 비율 계산부(120), 셀 접속자 정보 수집부(130), 유동 인구 계산부(140), 신뢰도 계산부(150) 및 유동 인구 제공부(160)를 포함하고, 이들은 프로그램으로 구현되어 메모리에 저장되고 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 수 있다. FIG. 1 is a diagram showing the configuration of a floating population analysis device according to one embodiment of the present invention. The floating population analysis device (100) may include a memory, a memory controller, one or more processors (CPUs), a peripheral interface, an input/output (I/O) subsystem, a display device, an input device, and a communication circuit. These components may communicate through one or more communication buses or signal lines, and several components may be implemented in hardware, software, or a combination of both hardware and software, including one or more signal processing and/or application specific integrated circuits. Referring to FIG. 1, the floating population analysis device (100) includes a terminal information collection unit (110), a population distribution ratio calculation unit (120), a cell access information collection unit (130), a floating population calculation unit (140), a reliability calculation unit (150), and a floating population provision unit (160), which may be implemented as a program, stored in a memory, and executed by one or more processors.
단말 정보 수집부(110)는, 통신망을 통해 사용자 단말들로부터 위치 정보(예, GPS 위치 좌표), 현재 접속 중인 셀의 ID, 단말 식별정보(예, 전화번호 등), 수집 시간 등을 포함하는 단말 정보를 수집한다. 여기서 사용자 단말은, 이동통신서비스를 이용하는 이동통신서비스 가입자들이 휴대하는 스마트폰이나, 태블릿 PC 등의 사용자 기기이다.The terminal information collection unit (110) collects terminal information including location information (e.g., GPS location coordinates), ID of the currently connected cell, terminal identification information (e.g., phone number, etc.), collection time, etc. from user terminals through a communication network. Here, the user terminal is a user device such as a smartphone or tablet PC carried by a mobile communication service subscriber who uses the mobile communication service.
단말 정보 수집부(110)는, 각 사용자 단말로부터 일정 주기마다 단말 정보를 수집할 수 있고, 또는 비주기적으로 단말 정보를 수집할 수 있다. 이동통신서비스를 이용하는 모든 사용자 단말들이 단말 정보를 전송하지 않고, 본 발명을 위한 전략적인 어플리케이션을 설치한 사용자 단말들이 단말 정보를 전송한다. 예를 들어, 사용자 단말에 설치된 무선망 품질 측정을 위한 어플리케이션에서 단말 정보를 무선망 품질 정보에 포함시켜 전송할 수 있다. The terminal information collection unit (110) can collect terminal information from each user terminal at regular intervals or can collect terminal information non-periodically. Not all user terminals using the mobile communication service transmit terminal information, but user terminals that have installed a strategic application for the present invention transmit terminal information. For example, an application for measuring wireless network quality installed in a user terminal can include terminal information in wireless network quality information and transmit it.
임의의 셀에서 상기 단말 정보를 주기적으로 또는 비주기적으로 전송하는 사용자 단말들의 수를 해당 임의의 셀의 셀 사용자 수로 정의할 수 있다. 예를 들어, 제1셀 커버리지에서 단말 정보를 전송하는 사용자 단말의 수가 50이라면, 제1셀의 셀 사용자 수는 50명이다. 셀 사용자 수는 이하에서 설명하는 셀 접속자 수와는 상이하다. 셀 접속자 수는 이동통신시스템의 NMS(Network Management System) 등으로부터 파악되는 임의의 셀에 실제로 접속한 접속자 수이다. 즉, 임의의 셀에서의 셀 사용자 수는 능동적으로 상기 단말 정보를 전송하는 사용자 단말의 수이고, 셀 접속자 수는 상기 단말 정보의 전송과는 무관하게 해당 임의의 셀에 접속한 모든 사용자 단말의 수이다. The number of user terminals transmitting the terminal information periodically or aperiodically in a certain cell can be defined as the number of cell users of the certain cell. For example, if the number of user terminals transmitting terminal information in the first cell coverage is 50, the number of cell users of the first cell is 50. The number of cell users is different from the number of cell users described below. The number of cell users is the number of users who have actually accessed a certain cell as identified from the NMS (Network Management System) of the mobile communication system, etc. In other words, the number of cell users in a certain cell is the number of user terminals actively transmitting the terminal information, and the number of cell users is the number of all user terminals accessed to the certain cell regardless of the transmission of the terminal information.
인구 분포 비율 계산부(120)는, 상기 단말 정보 수집부(110)에서 일정한 기간 동안 수집한 단말 정보를 기초로, 셀의 커버리지 내의 복수의 격자별 인구 분포 비율을 계산한다. 여기서 격자는 셀 커버리지를 분할하는 단위 영역으로서, 예를 들어 5m×5m의 사각형 영역일 수 있다. 단말 정보는 위치 정보와 셀 ID, 단말 식별정보를 포함하므로, 각 사용자 단말이 어느 셀 내의 어느 격자 영역에 위치하였는지 확인이 가능하다. 이를 기초로 셀 커버리지 내 전체 인구 대비 각 격자별 인구의 비율을 계산할 수 있다.The population distribution ratio calculation unit (120) calculates the population distribution ratio of each grid within the cell coverage based on the terminal information collected by the terminal information collection unit (110) for a certain period of time. Here, the grid is a unit area that divides the cell coverage, and may be, for example, a 5m×5m square area. Since the terminal information includes location information, cell ID, and terminal identification information, it is possible to confirm which grid area within which cell each user terminal is located. Based on this, the population ratio of each grid to the total population within the cell coverage can be calculated.
예를 들어, 월요일의 특정 시간에 제1셀 커버리지에 100명의 사용자가 있었고, 그 제1셀 커버리지의 제1격자에 10명, 제2격자에 20명, 제3격자에 70명이 위치해 있었다면, 제1격자의 인구 분포 비율은 10%, 제2격자는 20%, 제3격자는 70%로 계산된다. For example, if at a particular time on Monday there were 100 users in Cell Coverage 1, and 10 users were located in Grid 1 of Cell Coverage 1, 20 users were located in Grid 2, and 70 users were located in Grid 3, then the population distribution ratio of Grid 1 would be calculated as 10%, Grid 2 as 20%, and Grid 3 as 70%.
인구 분포 비율 계산부(120)는, 셀의 커버리지 내의 복수의 격자별 인구 분포 비율을 기간별로 누적하여 평균함으로써 인구 분포 비율을 갱신할 수 있고, 이때 가중치를 적용하여 가중 평균함으로써 인구 분포 비율을 갱신할 수 있다. 최근 인구 분포 비율에 더 높은 가중치를 적용하고 오래된 인구 분포 비율에 더 낮은 가중치를 적용함으로써, 최근 인구 분포 비율을 더 많이 반영하도록 할 수 있다.The population distribution ratio calculation unit (120) can update the population distribution ratio by accumulating and averaging the population distribution ratios of multiple grids within the cell's coverage by period, and at this time, can update the population distribution ratio by applying a weight and performing a weighted average. By applying a higher weight to the recent population distribution ratio and a lower weight to the old population distribution ratio, the recent population distribution ratio can be reflected more.
예를 들어, 가중치 계수를 α(α<1)라 하고, 기간 계수를 M(M≥0)이라 할 때, 각 격자에 적용되는 가중치는 αM으로 정의할 수 있다. 모든 격자에 대해 가중치 계수 α는 동일하고, M은 최근일수록 0 또는 0에 가깝고, 오래된 기간일수록 M 또한 증가하도록 정의한다. 예컨대, 가장 최근 데이터의 M은 0이고, 1일 전 데이터의 M은 0이고, 1일 전 데이터의 M은 1, 2일 전 데이터의 M은 2와 같은 식으로 M의 값을 정의한다. 따라서, α는 1보다 작은 값이므로 오래된 데이터일수록 가중치 αM의 값은 작아진다. 가중치를 인구 분포 비율 데이터를 누적하는 전체 기간에 대해 모두 합산한 값인 는 정규화 파라미터로서 활용한다.For example, when the weight coefficient is α (α < 1) and the period coefficient is M (M ≥ 0), the weight applied to each grid can be defined as α M . The weight coefficient α is the same for all grids, and M is defined to be 0 or closer to 0 the more recent the data is, and M also increases as the period gets older. For example, the value of M is defined as M of the most recent data is 0, M of the data 1 day ago is 0, M of the data 1 day ago is 1, M of the data 2 days ago is 2, and so on. Therefore, since α is a value less than 1, the value of the weight α M becomes smaller as the data gets older. The weight is the sum of all values for the entire period in which the population distribution ratio data is accumulated. is used as a regularization parameter.
구체적으로 예를 들면, 제1격자의 2일 전 인구 분포 비율이 30%이고, 1일 전 인구 분포 비율이 20%이며, 당일 인구 분포 비율이 25%이다. 그리고, 가중치 계수 α를 0.9라고 정의하고, 2일 전 M의 값은 2, 1일 전 M의 값은 1, 당일 M의 값은 0이라고 정의한다. 따라서 제1격자의 인구 분포 비율은, (30*0.92 + 20*0.91 + 25*0.90)/(0.92 + 0.91 + 0.90)=24.834%이다. 이와 같은 방식으로 각 격자의 인구 분포 비율을 기간별로 누적하여 가중 평균하여 구할 수 있고, 해당 인구 분포 비율은 주기적으로 갱신될 수 있다.For example, if the population distribution ratio of the first grid 2 days ago is 30%, the population distribution ratio 1 day ago is 20%, and the population distribution ratio on the day is 25%. In addition, the weight coefficient α is defined as 0.9, the value of M 2 days ago is 2, the value of M 1 day ago is 1, and the value of M on the day is 0. Therefore, the population distribution ratio of the first grid is (30* 0.92 + 20* 0.91 + 25* 0.90 )/( 0.92 + 0.91 + 0.90 )=24.834%. In this way, the population distribution ratio of each grid can be accumulated by period and obtained by weighting the average, and the population distribution ratio can be updated periodically.
셀 접속자 정보 수집부(130)는, 이동통신시스템의 NMS(Network Management System) 등으로부터 셀별 접속자 수의 정보를 수집한다. 여기서 셀은 RU(Radio Unit) 또는 RIU 단위로 ID가 부여되는 경우, 셀은 RU 또는 RIU 단위일 수 있고, 또는 DU(Distributed Unit) 또는 CU(Central Unit) 단위로 ID가 부여될 경우 DU 또는 CU 단위일 수 있다. 셀 접속자 정보 수집부(130)는, 실시간으로 셀별 접속자 수의 정보를 수집할 수 있고, 또는 일정한 시간 간격으로 셀별 접속자 수의 정보를 수집할 수 있다.The cell access information collection unit (130) collects information on the number of users connected to each cell from the NMS (Network Management System) of the mobile communication system, etc. Here, if the cell is assigned an ID in units of RU (Radio Unit) or RIU, the cell may be in units of RU or RIU, or if the ID is assigned in units of DU (Distributed Unit) or CU (Central Unit), the cell may be in units of DU or CU. The cell access information collection unit (130) may collect information on the number of users connected to each cell in real time, or may collect information on the number of users connected to each cell at regular time intervals.
상기 단말 정보 수집부(110)에서 수집되는 단말 정보는 앞서 설명한 바와 같이 모든 이동통신가입자의 사용자 단말들로부터 수집되는 정보가 아니라, 일부 이동통신가입자의 사용자 단말로부터만 수집된다. 반면, 셀 접속자 정보 수집부(130)에서 수집되는 셀별 접속자 수는 모든 이동통신가입자로부터 확인되는 정보이다. 따라서, 셀 접속자 정보 수집부(130)에서 수집되는 셀별 접속자 수를 기초로 유동 인구를 분석하는 것이 바람직하다. 다만, 셀 접속자 정보 수집부(130)에서 수집되는 접속자 수는 셀 커버리지 내의 전체 사용자의 수로서, 그 자체로부터 셀 커버리지 내의 격자별 유동 인구를 확인할 수 없다. 셀 커버리지 내의 격자별 유동 인구는, 셀 접속자 정보 수집부(130)에서 수집된 셀별 접속자 수를, 상기 인구 분포 비율 계산부(120)에서 계산한 셀 커버리지 내의 격자별 인구 분포 비율로 나누어줌으로써 구할 수 있다.The terminal information collected by the terminal information collection unit (110) is not information collected from user terminals of all mobile communication subscribers as explained above, but is collected only from user terminals of some mobile communication subscribers. On the other hand, the number of users per cell collected by the cell access information collection unit (130) is information confirmed from all mobile communication subscribers. Therefore, it is desirable to analyze the floating population based on the number of users per cell collected by the cell access information collection unit (130). However, the number of users collected by the cell access information collection unit (130) is the total number of users within the cell coverage, and the floating population per grid within the cell coverage cannot be confirmed by itself. The floating population per grid within the cell coverage can be obtained by dividing the number of users per cell collected by the cell access information collection unit (130) by the population distribution ratio within the cell coverage calculated by the population distribution ratio calculation unit (120).
유동 인구 계산부(140)는, 상기 셀 접속자 정보 수집부(130)에서 수집된 셀별 접속자 수를, 상기 인구 분포 비율 계산부(120)에서 계산한 각 셀의 격자별 인구 분포 비율로 나누어, 각 셀의 격자별 유동 인구를 계산한다. 예를 들어, 상기 셀 접속자 정보 수집부(130)에서 수집된 제1셀의 접속자 수가 200명이고, 상기 인구 분포 비율 계산부(120)에서 계산된 제1셀의 제1격자, 제2격자 및 제3격자 각각의 인구 분포 비율이 10%, 20% 및 70%라면, 제1격자의 유동 인구는 200명*10%=20명이고, 제2격자의 유동 인구는 200명*20%=40명이며, 제3격자의 유동 인구는 200명*70%=140명이다. The floating population calculation unit (140) calculates the floating population per grid of each cell by dividing the number of users per cell collected by the cell user information collection unit (130) by the population distribution ratio calculation unit (120) of each cell. For example, if the number of users of the first cell collected by the cell user information collection unit (130) is 200, and the population distribution ratios of the first, second, and third grids of the first cell calculated by the population distribution ratio calculation unit (120) are 10%, 20%, and 70%, respectively, the floating population of the first grid is 200*10%=20 people, the floating population of the second grid is 200*20%=40 people, and the floating population of the third grid is 200*70%=140 people.
유동 인구 계산부(140)는, 각 셀의 격자별 유동 인구를 계산하는데 있어서 이동통신사의 통신시장 점유율을 반영할 수 있다. 상기 셀 접속자 정보 수집부(130)에서 수집되는 접속자 수는 본 발명을 이용하는 이동통신사의 가입자만 포함된다. 따라서, 실제 유동 인구를 정확히 반영하지 못할 수 있다. 따라서, 이동통신사의 통신시장 점유율을 반영하여 실제 유동 인구에 맞출 필요가 있다. 예를 들어, 본 발명을 이용하는 이동통신사의 통신시장 점유율이 40%라면, 계산되는 유동 인구에 1/0.4를 곱한다. 앞선 예에서 셀 접속자 수가 200명이고, 통신 시장 점유율이 40%라면, 해당 셀의 전체 유동 인구는 500명이라고 볼 수 있고, 제1격자의 최종 유동 인구는 50명, 제2격자의 최종 유동 인구는 100명, 제3격자의 최종 유동 인구는 350명으로 추정할 수 있다.The floating population calculation unit (140) can reflect the mobile communication company's market share in calculating the floating population for each grid of each cell. The number of users collected by the cell connection user information collection unit (130) includes only subscribers of the mobile communication company using the present invention. Therefore, it may not accurately reflect the actual floating population. Therefore, it is necessary to reflect the mobile communication company's market share to match the actual floating population. For example, if the mobile communication company using the present invention has a 40% market share, the calculated floating population is multiplied by 1/0.4. In the above example, if the number of cell users is 200 and the communication market share is 40%, the total floating population of the corresponding cell can be considered to be 500, and the final floating population of the first grid can be estimated to be 50, the final floating population of the second grid to be 100, and the final floating population of the third grid to be 350.
신뢰도 계산부(150)는, 상기 유동 인구 계산부(140)에서 계산된 유동 인구의 신뢰도를 계산한다. 유동 인구는 상술한 바와 같이 셀 단위의 격자별 인구 분포 비율 및 셀별 접속자 수를 이용하여 계산된다. 셀 접속자 수는 이동통신시스템에서 확인되는 값이므로 비교적 신뢰할 수 있다. 그러나 사용자 단말들로부터 수집되는 단말 정보는 모든 사용자 단말로부터 수집되는 것이 아니므로 상대적으로 신뢰도가 낮을 수 있고 따라서 이에 기초한 격자별 인구 분포 비율도 신뢰도가 낮을 수 있다. 즉, 인구 분포 비율은 셀 접속자 수와는 무관하게 일정하다는 것을 가정하는데, 실제로는 셀 접속자 수에 따라 인구 분포 비율이 다를 수 있다는 것을 반영하지 못한다. The reliability calculation unit (150) calculates the reliability of the floating population calculated by the floating population calculation unit (140). The floating population is calculated using the grid-by-grid population distribution ratio and the number of connected users per cell as described above. The number of connected users is a value confirmed in the mobile communication system, so it is relatively reliable. However, the terminal information collected from the user terminals is not collected from all the user terminals, so the reliability may be relatively low, and thus the grid-by-grid population distribution ratio based on this may also be low. That is, it is assumed that the population distribution ratio is constant regardless of the number of connected users, but it does not reflect the fact that the population distribution ratio may differ depending on the number of connected users in reality.
신뢰도 계산부(150)는, 신뢰도를 계산하기에 앞서, 상기 단말 정보 수집부(110)에서 수집된 단말 정보로부터 확인되는 셀별 사용자 수와, 상기 셀 접속자 정보 수집부(130)에서 수집된 셀별 접속자 수를 이용하여 회귀 분석을 수행하여, 셀별 사용자 수와 셀별 접속자 수 간의 상관 관계식을 도출한다. 상관 관계식은, 셀 접속자 수를 Y 축 값으로 놓고, 셀 사용자 수를 X 축 값으로 높고 분석한 이들의 관계에 관한 식이다. The reliability calculation unit (150) performs a regression analysis using the number of users per cell confirmed from the terminal information collected by the terminal information collection unit (110) and the number of users per cell collected by the cell user information collection unit (130) before calculating the reliability, thereby deriving a correlation equation between the number of users per cell and the number of users per cell. The correlation equation is an equation regarding the relationship between the number of users per cell and the number of users per cell, which is set as the Y-axis value and the number of cell users as the X-axis value.
회귀 분석은 독립 변수가 종속 변수에 영향을 미치는지 알아보고자 할 때 실시하는 분석 방법이다. 대표적인 단순 선형 회귀 분석은 독립 변수 X에 대해 종속 변수 Y 사이의 관계를 수학적 모형을 이용하여 규명하는 것이다. 규명된 함수식을 이용하여 독립 변수의 변화로부터 종속 변수의 변화 또는 종속 변수의 변화로부터 독립 변수의 변화를 예측한다. 예를 들어, 키를 독립 변수 X, 몸무게를 종속 변수 Y라 할 때, 키에 따른 몸무게의 상관 관계를 분석할 경우, Y = a*X + b + ε의 관계식에서 잔차 ε가 최소가 되도록 하는 회귀 계수 a와 b를 구한다. Regression analysis is an analysis method performed when you want to find out whether an independent variable affects a dependent variable. A representative simple linear regression analysis is to identify the relationship between the independent variable X and the dependent variable Y using a mathematical model. Using the identified functional formula, the change in the dependent variable is predicted from the change in the independent variable, or the change in the independent variable is predicted from the change in the dependent variable. For example, when height is the independent variable X and weight is the dependent variable Y, and when analyzing the correlation between weight and height, the regression coefficients a and b that minimize the residual ε in the relationship Y = a*X + b + ε are obtained.
본 발명에서 셀 사용자 수와 셀 접속자 수 간의 관계는, 다음과 같이 회귀 분석한다. 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 셀 사용자 수와 셀 접속자 수를 XY 좌표 평면에 배치한 예이다.In the present invention, the relationship between the number of cell users and the number of cell connections is analyzed by regression as follows. Fig. 2 is an example of arranging the number of cell users and the number of cell connections on an XY coordinate plane according to one embodiment of the present invention.
도 2에 도시된 바와 같이, 동일 시간에 단말 정보 수집부(110)에서 수집한 단말 정보로부터 확인되는 셀 사용자 수를 X 축에, 그리고 셀 접속자 정보 수집부(130)에서 확인된 셀 접속자 수를 Y 축에 정렬한다. 그리고 X 축을 기준으로 구간을 n(n은 짝수)개로 분할하고, 각 분할한 구간별로 평균값을 도출한다. 예를 들어, n개의 구간으로 분할하였을 때, 첫 번째 구간의 X 축 값의 평균을 x1, Y 축 값의 평균을 y1으로 표현하고(A1), 두 번째 구간의 X 축 값의 평균을 x2, Y 축 값의 평균을 y2로 표현하며(A2), 이와 같은 방식으로 n 번째 구간의 평균을 xn, Y 축 값의 평균을 yn으로 표현(An)할 수 있다. 즉, 각 구간을 평균하여 각 구간별로 대표값, 즉, A1=(x1, y1), A2=(x2, y2),..., An=(xn, yn)을 구할 수 있다. As illustrated in FIG. 2, the number of cell users confirmed from the terminal information collected by the terminal information collection unit (110) at the same time is arranged on the X-axis, and the number of cell users confirmed by the cell user information collection unit (130) is arranged on the Y-axis. Then, the section is divided into n (n is an even number) based on the X-axis, and the average value is derived for each divided section. For example, when divided into n sections, the average of the X-axis values of the first section is expressed as x 1 , the average of the Y-axis values is expressed as y 1 (A1), the average of the X-axis values of the second section is expressed as x 2 , the average of the Y-axis values is expressed as y 2 (A2), and in this manner, the average of the nth section can be expressed as x n , and the average of the Y-axis values can be expressed as y n (An). That is, by averaging each section, we can obtain the representative value for each section, that is, A1=(x 1 , y 1 ), A2=(x 2 , y 2 ), ..., An=(x n , y n ).
본 발명에서 셀 사용자 수와 셀 접속자 수는, 단조 증가 로그 함수의 관계로 정의할 수 있다. 즉, y = a*log(bx+1)로 관계식을 정의할 수 있다. 셀 사용자 수와 셀 접속자 수는 모두 음수가 발생할 수 없고 이론적으로 셀 사용자 수가 증가하면 셀 접속자 수도 증가하기 때문이다. 이 관계식은 반드시 (0, 0)을 지나고 서로 다른 2개 지점을 알면 회귀 계수 a 및 b를 구할 수 있다. In the present invention, the number of cell users and the number of cell connections can be defined as a relationship of a monotonically increasing logarithmic function. That is, the relationship can be defined as y = a*log(bx+1). This is because neither the number of cell users nor the number of cell connections can have negative numbers, and theoretically, as the number of cell users increases, the number of cell connections also increases. This relationship must pass through (0, 0), and if two different points are known, the regression coefficients a and b can be obtained.
먼저, 상기 대표값 (x1, y1), (x2, y2),..., (xn, yn) 중 서로 다른 두 개의 값(예, (x1, y1)과 (xn, yn))을 상기 관계식에 대입하여 변수 a 및 b의 초기값을 확정한 후, 그 변수 a 및 b의 초기값에 변위량을 적용하여 a와 b를 변화시키면서 상기 대표값의 x 값(x1 ~ xn)을 대입하여 나오는 y 값과, 실제 y 값(즉, 상기 대표값의 y 값(y1 ~ yn)))의 크기 차이의 합, 즉 잔차가 가장 작은 a와 b를 찾는다. 이와 같이 찾아지는 회귀 계수 a 및 b를 1차 값이라고 할 수 있다. First, among the representative values (x 1 , y 1 ), (x 2 , y 2 ), ..., (x n , y n ), two different values (e.g., (x 1 , y 1 ) and (x n , y n )) are substituted into the above relational expression to determine the initial values of variables a and b, and then the displacement amount is applied to the initial values of variables a and b to change a and b while substituting the x values (x 1 ~ x n ) of the representative values and the sum of the differences in the sizes of the actual y values (i.e., the y values (y 1 ~ y n ) of the representative values) are found, that is, a and b with the smallest residuals. The regression coefficients a and b found in this way can be called first-order values.
이후, 다시 상기 대표값 (x1, y1), (x2, y2),..., (xn, yn) 중 또 다른 두 개의 값(예, (x2, y2)과 (xn-1, yn-1))을 상기 관계식에 대입하여 변수 a 및 b의 초기값을 확정하고, 그 변수 a 및 b의 초기값에 변위량을 적용하여 a와 b를 변화시키면서 상기 대표값의 x 값(x1 ~ xn)을 대입하여 나오는 y 값과, 실제 y 값(즉, 상기 대표값의 y 값(y1 ~ yn)))의 크기 차이의 합, 즉 잔차가 가장 작은 a와 b를 찾는다. 이와 같이 찾아지는 회귀 계수 a 및 b를 2차 값이라고 할 수 있다.After that, again, among the representative values (x 1 , y 1 ), (x 2 , y 2 ), ..., (x n , y n ), two other values (e.g., (x 2 , y 2 ) and (x n-1 , y n-1 )) are substituted into the above relational expression to determine the initial values of variables a and b, and the displacement amount is applied to the initial values of variables a and b to change a and b, and the y value obtained by substituting the x value (x 1 ~ x n ) of the representative values and the actual y value (i.e., the y value (y 1 ~ y n ) of the representative values) is found, that is, a and b with the smallest residuals are found. The regression coefficients a and b found in this way can be called second-order values.
상기 1차 값과 상기 2차 값이 같을 경우, 그 회귀 계수 a 및 b를 최종 계수로 확정할 수 있다. 만약 상기 1차 값과 상기 2차 값이 다를 경우, 각 경우에서의 잔차를 비교하여, 잔차가 더 작은 경우의 회귀 계수 a 및 b를 상기 관계식의 최종 회귀 계수 a 및 b로 결정할 수 있다. 도 3은 도 2의 셀 사용자 수와 셀 접속자 수를 이용한 회귀 분석의 결과인 상관 관계식을 나타낸다. 도 3에서 단조 증가 로그 그래프(310)가 셀 사용자 수와 셀 접속자 수의 상관 관계식에 따른 그래프이다.If the first value and the second value are the same, the regression coefficients a and b can be determined as the final coefficients. If the first value and the second value are different, the residuals in each case can be compared, and the regression coefficients a and b in the case where the residuals are smaller can be determined as the final regression coefficients a and b of the relational expression. Fig. 3 shows a correlation expression which is the result of regression analysis using the number of cell users and the number of cell accessors of Fig. 2. In Fig. 3, the monotonically increasing log graph (310) is a graph according to the correlation expression of the number of cell users and the number of cell accessors.
이와 같이 셀 사용자 수와 셀 접속자 수를 모두 이용하여 회귀 분석을 수행하지 않고, 셀 사용자 수에 관한 X 축을 기준으로 구간을 나누어 각 구간별로 대표값을 이용함으로써 연산 횟수를 줄일 수 있고, 회귀 계수 a 및 b의 초기값을 다르게 설정하여 복수 횟수만큼 회귀 분석을 하여 회귀 계수 a 및 b를 확정함으로써, 회귀 계수 a 및 b의 초기값이 잘못 설정되어 발생할 수 있는 왜곡을 줄일 수 있다. In this way, rather than performing regression analysis using both the number of cell users and the number of cell connections, the number of calculations can be reduced by dividing the intervals based on the X-axis for the number of cell users and using the representative value for each interval, and by setting different initial values for the regression coefficients a and b and performing regression analysis multiple times to determine the regression coefficients a and b, distortion that may occur due to incorrectly setting the initial values for the regression coefficients a and b can be reduced.
신뢰도 계산부(150)는, 위와 같은 회귀 분석에 따른 셀 사용자 수와 셀 접속자 수 간의 상관 관계식에 기초하여, 상기 유동 인구 계산부(140)에서 계산된 유동 인구의 신뢰도를 계산한다. 즉, 신뢰도 계산부(150)는, 상기 상관 관계식의 y 값에 셀 접속자 수를 대입하여 이론적 셀 사용자 수를 계산하고, 그 계산된 이론적 셀 사용자 수와, 상기 단말 정보 수집부(110)에서 수집된 단말 정보로부터 확인되는 실제 셀 사용자 수를 비교하여 신뢰도를 계산한다. 예를 들어, 실제 셀 사용자 수가 이론적 셀 사용자 수의 ±20% 이하인 경우 높은 신뢰도로 판단하고, ±20% 초과 ±40% 이하인 경우 중간 신뢰도로 판단하며, ±40% 초과인 경우 낮은 신뢰도로 판단할 수 있다.The reliability calculation unit (150) calculates the reliability of the floating population calculated by the floating population calculation unit (140) based on the correlation equation between the number of cell users and the number of cell users according to the regression analysis as described above. That is, the reliability calculation unit (150) calculates the theoretical number of cell users by substituting the number of cell users into the y value of the correlation equation, and compares the calculated theoretical number of cell users with the actual number of cell users confirmed from the terminal information collected by the terminal information collection unit (110) to calculate the reliability. For example, if the actual number of cell users is ±20% or less of the theoretical number of cell users, it is determined as high reliability, if it is more than ±20% but less than ±40%, it is determined as medium reliability, and if it is more than ±40%, it is determined as low reliability.
유동 인구 제공부(160)는, 상기 유동 인구 계산부(140)에서 계산된 각 셀의 격자별 유동 인구와 신뢰도 정보를 관리자 또는 유동 인구 정보를 요청하는 요청자에게 전송할 수 있다. 유동 인구 제공부(160)는, 셀의 격자들을 그룹핑하고 각 그룹별 유동 인구를 전송할 수 있다. 이 경우, 유동 인구 제공부(160)는, 그룹 내 격자들의 유동 인구를 합산하거나 평균하여 제공할 수 있다.The floating population provider (160) can transmit the floating population and reliability information for each grid of each cell calculated by the floating population calculation unit (140) to the manager or the requester requesting the floating population information. The floating population provider (160) can group the grids of cells and transmit the floating population for each group. In this case, the floating population provider (160) can provide the sum or average of the floating populations of grids within the group.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 셀의 격자별 인구 분포 비율을 계산하는 방법을 설명하는 흐름도이다. FIG. 4 is a flowchart illustrating a method for calculating a grid-wise population distribution ratio of cells according to one embodiment of the present invention.
도 4를 참조하면, 단계 S401에서, 유동 인구 분석 장치(100)는, 사용자 단말들로부터 위치 정보(예, GPS 위치 좌표), 현재 접속 중인 셀의 ID, 단말 식별정보(예, 전화번호 등), 수집 시간 등을 포함하는 단말 정보를 수집한다. 유동 인구 분석 장치(100)는, 각 사용자 단말로부터 일정 주기마다 단말 정보를 수집할 수 있고, 또는 비주기적으로 단말 정보를 수집할 수 있다. 이동통신서비스를 이용한 모든 사용자 단말들이 단말 정보를 전송하지 않고, 본 발명을 위한 전략적인 어플리케이션을 설치한 사용자 단말들이 단말 정보를 전송한다. 예를 들어, 사용자 단말에 설치된 무선망 품질 측정을 위한 어플리케이션에서 단말 정보를 무선망 품질 정보에 포함시켜 전송할 수 있다. Referring to FIG. 4, in step S401, the floating population analysis device (100) collects terminal information including location information (e.g., GPS location coordinates), ID of the currently connected cell, terminal identification information (e.g., telephone number, etc.), collection time, etc. from user terminals. The floating population analysis device (100) can collect terminal information from each user terminal at regular intervals, or can collect terminal information non-periodically. Not all user terminals using a mobile communication service transmit terminal information, but user terminals that have installed a strategic application for the present invention transmit terminal information. For example, an application for measuring wireless network quality installed in a user terminal can include terminal information in wireless network quality information and transmit it.
단계 S402에서, 유동 인구 분석 장치(100)는, 일정한 기간 동안 수집된 단말 정보를 기초로, 셀의 커버리지 내의 복수의 격자별 인구 분포 비율을 계산한다. 여기서 격자는 셀 커버리지를 분할하는 단위 영역으로서, 예를 들어 5m×5m의 사각형 영역일 수 있다. 단말 정보는 위치 정보와 셀 ID, 단말 식별정보를 포함하므로, 각 사용자 단말이 어느 셀 내의 어느 격자 영역에 위치하였는지 확인이 가능하다. 이를 기초로 셀 커버리지 내 전체 인구 대비 각 격자별 인구의 비율을 계산할 수 있다. 유동 인구 분석 장치(100)는, 셀의 커버리지 내의 복수의 격자별 인구 분포 비율을 누적하여 평균할 수 있고, 이때 가중치를 적용하여 가중 평균할 수 있다. 최근 인구 분포 비율에 더 높은 가중치를 적용하고 오래된 인구 분포 비율에 더 낮은 가중치를 적용함으로써, 최근 인구 분포 비율을 더 많이 반영하도록 할 수 있다.In step S402, the floating population analysis device (100) calculates a population distribution ratio of multiple grids within the cell coverage based on terminal information collected over a certain period of time. Here, the grid is a unit area dividing the cell coverage, and may be, for example, a 5m×5m square area. Since the terminal information includes location information, a cell ID, and terminal identification information, it is possible to confirm which grid area within which cell each user terminal is located. Based on this, the population ratio of each grid to the total population within the cell coverage can be calculated. The floating population analysis device (100) can accumulate and average the population distribution ratios of multiple grids within the cell coverage, and at this time, can perform a weighted average by applying a weight. By applying a higher weight to a recent population distribution ratio and a lower weight to an old population distribution ratio, the recent population distribution ratio can be reflected more.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 셀의 셀 사용자 수와 셀 접속자 수 간의 회귀 분석 방법을 설명하는 흐름도이다. FIG. 5 is a flowchart illustrating a regression analysis method between the number of cell users and the number of cell accessors according to one embodiment of the present invention.
도 5를 참조하면, 단계 S501에서, 유동 인구 분석 장치(100)는, 사용자 단말들로부터 위치 정보(예, GPS 위치 좌표), 현재 접속 중인 셀의 ID, 단말 식별정보(예, 전화번호 등) 등을 포함하는 단말 정보를 수집하고 수집된 단말 정보를 이용하여 셀 사용자 수를 분석한다. 단말 정보에 포함된 셀의 ID를 이용하여 특정 셀의 시간대별 사용자 수를 확인할 수 있다. 유동 인구 분석 장치(100)는, 각 사용자 단말로부터 일정 주기마다 단말 정보를 수집할 수 있고, 또는 비주기적으로 단말 정보를 수집할 수 있다.Referring to FIG. 5, in step S501, the floating population analysis device (100) collects terminal information including location information (e.g., GPS location coordinates), ID of the currently connected cell, terminal identification information (e.g., phone number, etc.) from user terminals, and analyzes the number of cell users using the collected terminal information. The number of users of a specific cell by time zone can be confirmed using the cell ID included in the terminal information. The floating population analysis device (100) can collect terminal information from each user terminal at regular intervals, or can collect terminal information non-periodically.
단계 S502에서, 유동 인구 분석 장치(100)는, 이동통신시스템의 NMS(Network Management System) 등으로부터 특정 셀의 셀 접속자 수의 정보를 수집한다. 여기서 셀은 RU(Radio Unit) 또는 RIU 단위로 ID가 부여되는 경우, 셀은 RU 또는 RIU 단위일 수 있고, 또는 DU(Distributed Unit) 또는 CU(Central Unit) 단위로 ID가 부여될 경우 DU 또는 CU 단위일 수 있다. 유동 인구 분석 장치(100)는, 실시간으로 셀 접속자 수의 정보를 수집할 수 있고, 또는 일정한 시간 간격으로 셀 접속자 수의 정보를 수집할 수 있다.In step S502, the floating population analysis device (100) collects information on the number of cell users of a specific cell from the NMS (Network Management System) of the mobile communication system, etc. Here, if the cell is assigned an ID in units of RU (Radio Unit) or RIU, the cell may be in units of RU or RIU, or if the ID is assigned in units of DU (Distributed Unit) or CU (Central Unit), the cell may be in units of DU or CU. The floating population analysis device (100) may collect information on the number of cell users in real time, or may collect information on the number of cell users at regular time intervals.
단계 S503에서, 유동 인구 분석 장치(100)는, 단계 S501 및 S502에서 수집된 셀 사용자 수를 X 축에, 그리고 셀 접속자 수를 Y 축에 정렬하고, 그리고 X 축을 기준으로 구간을 n(n은 짝수)개로 분할하고, 각 분할한 구간별로 평균값을 도출한다. 예를 들어, n개의 구간으로 분할하였을 때, 첫 번째 구간의 X 축 값의 평균을 x1, Y 축 값의 평균을 y1으로 표현하고(A1), 두 번째 구간의 X 축 값의 평균을 x2, Y 축 값의 평균을 y2로 표현하며(A2), 이와 같은 방식으로 n 번째 구간의 평균을 xn, Y 축 값의 평균을 yn으로 표현(An)할 수 있다. 즉, 각 구간을 평균하여 각 구간별로 대표값, 즉, A1=(x1, y1), A2=(x2, y2),..., An=(xn, yn)을 구할 수 있다.In step S503, the floating population analysis device (100) aligns the number of cell users collected in steps S501 and S502 on the X-axis and the number of cell access users on the Y-axis, and divides the section into n (n is an even number) based on the X-axis, and derives an average value for each divided section. For example, when divided into n sections, the average of the X-axis values of the first section can be expressed as x 1 , the average of the Y-axis values can be expressed as y 1 (A1), the average of the X-axis values of the second section can be expressed as x 2 , the average of the Y-axis values can be expressed as y 2 (A2), and in this manner, the average of the nth section can be expressed as x n , and the average of the Y-axis values can be expressed as y n (An). That is, by averaging each section, we can obtain the representative value for each section, that is, A1=(x 1 , y 1 ), A2=(x 2 , y 2 ), ..., An=(x n , y n ).
단계 S504에서, 유동 인구 분석 장치(100)는, 단조 증가 로그 함수의 관계로 셀 사용자 수와 셀 접속자 수의 관계식을 정의한다. 즉, y = a*log(bx+1)로 관계식을 정의할 수 있다. 셀 사용자 수와 셀 접속자 수는 모두 음수가 발생할 수 없고, 이론적으로 셀 사용자 수가 증가하면 셀 접속자 수도 증가하기 때문이다.In step S504, the floating population analysis device (100) defines a relationship between the number of cell users and the number of cell connections as a monotonically increasing logarithmic function. That is, the relationship can be defined as y = a*log(bx+1). This is because neither the number of cell users nor the number of cell connections can be negative numbers, and theoretically, as the number of cell users increases, the number of cell connections also increases.
단계 S505에서, 유동 인구 분석 장치(100)는, 상기 대표값 (x1, y1), (x2, y2),..., (xn, yn) 중 서로 다른 두 개의 값(예, (x1, y1)과 (xn, yn))을 상기 관계식에 대입하여 회귀 계수 a 및 b의 초기값을 확정한 후, 그 회귀 계수 a 및 b의 초기값에 변위량을 적용하여 a와 b를 변화시키면서 상기 대표값의 x 값(x1 ~ xn)을 대입하여 나오는 y 값과, 실제 y 값(즉, 상기 대표값의 y 값(y1 ~ yn)))의 크기 차이의 합, 즉 잔차가 가장 작은 1차 a와 b를 찾는다.In step S505, the floating population analysis device (100) substitutes two different values (e.g., (x 1 , y 1 ) and (x n , y n )) among the representative values (x 1 , y 1 ), (x 2 , y 2 ), ..., (x n , y n ) into the above relational expression to determine the initial values of the regression coefficients a and b, and then applies a displacement amount to the initial values of the regression coefficients a and b to change a and b while substituting the x values (x 1 to x n ) of the representative values to find the sum of the difference in size between the actual y values (i.e., the y values (y 1 to y n) of the representative values)), that is, the first a and b with the smallest residual.
단계 S506에서, 유동 인구 분석 장치(100)는, 다시 상기 대표값 (x1, y1), (x2, y2),..., (xn, yn) 중 또 다른 두 개의 값(예, (x2, y2)과 (xn-1, yn-1))을 상기 관계식에 대입하여 회귀 계수 a 및 b의 초기값을 확정하고, 그 회귀 계수 a 및 b의 초기값에 변위량을 적용하여 a와 b를 변화시키면서 상기 대표값의 x 값(x1 ~ xn)을 대입하여 나오는 y 값과, 실제 y 값(즉, 상기 대표값의 y 값(y1 ~ yn)))의 크기 차이의 합, 즉 잔차가 가장 작은 2차 a와 b를 찾는다.In step S506, the floating population analysis device (100) substitutes two other values (e.g., (x 2 , y 2 ) and (x n-1 , y n-1 )) among the representative values (x 1 , y 1 ), (x 2 , y 2 ), ..., (x n , y n ) into the above relational expression to determine the initial values of the regression coefficients a and b, and then applies a displacement amount to the initial values of the regression coefficients a and b to change a and b while substituting the x values (x 1 to x n ) of the representative values to find the sum of the difference in size between the actual y values (i.e., the y values (y 1 to y n ) of the representative values), that is, the second a and b with the smallest residual.
단계 S507에서, 유동 인구 분석 장치(100)는, 상기 단계 S505에서 찾은 1차 a/b와, 상기 단계 S506에서 찾은 2차 a/b를 비교한다. In step S507, the floating population analysis device (100) compares the primary a/b found in step S505 with the secondary a/b found in step S506.
단계 S508에서, 1차 a/b와 2차 a/b가 동일한 경우, 유동 인구 분석 장치(100)는, 그 회귀 계수 a/b를 그대로 확정하여 관계식을 최종 결정하고, 1차 a/b와 2차 a/b가 상이한 경우, 상기 단계 S505에서 1차 a/b를 찾을 때 계산된 잔차와 상기 단계 S506에서 2차 a/b를 찾을 때 계산된 잔차 중 더 작은 잔차의 a/b를 최종 회귀 계수로 선정하고 관계식을 최종 결정한다. In step S508, if the first a/b and the second a/b are the same, the floating population analysis device (100) finalizes the relationship by confirming the regression coefficient a/b as it is, and if the first a/b and the second a/b are different, among the residuals calculated when finding the first a/b in step S505 and the residuals calculated when finding the second a/b in step S506, the smaller residual a/b is selected as the final regression coefficient and the relationship is finally determined.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 유동 인구 분석 방법을 설명하는 흐름도이다. Figure 6 is a flowchart illustrating a method for analyzing a floating population according to one embodiment of the present invention.
도 6을 참조하면, 단계 S601에서, 유동 인구 분석 장치(100)는, 사용자 단말들로부터 위치 정보(예, GPS 위치 좌표), 현재 접속 중인 셀의 ID, 단말 식별정보(예, 전화번호 등) 등을 포함하는 단말 정보를 수집하고 수집된 단말 정보를 이용하여 각 셀의 셀 사용자 수를 분석한다. 단말 정보에 포함된 셀의 ID를 이용하여 특정 셀의 시간대별 사용자 수를 확인할 수 있다. 유동 인구 분석 장치(100)는, 각 사용자 단말로부터 일정 주기마다 단말 정보를 수신할 수 있고, 또는 비주기적으로 단말 정보를 수신할 수 있다.Referring to FIG. 6, in step S601, the floating population analysis device (100) collects terminal information including location information (e.g., GPS location coordinates), ID of the currently connected cell, terminal identification information (e.g., phone number, etc.) from user terminals, and analyzes the number of cell users of each cell using the collected terminal information. The number of users of a specific cell by time zone can be confirmed using the cell ID included in the terminal information. The floating population analysis device (100) can receive terminal information from each user terminal at regular intervals, or can receive terminal information non-periodically.
단계 S602에서, 유동 인구 분석 장치(100)는, 이동통신시스템의 NMS(Network Management System) 등으로부터 셀별 접속자 수의 정보를 수집한다. 여기서 셀은 RU(Radio Unit) 또는 RIU 단위로 ID가 부여되는 경우, 셀은 RU 또는 RIU 단위일 수 있고, 또는 DU(Distributed Unit) 또는 CU(Central Unit) 단위로 ID가 부여될 경우 DU 또는 CU 단위일 수 있다. 유동 인구 분석 장치(100)는, 실시간으로 셀별 접속자 수의 정보를 수집할 수 있고, 또는 일정한 시간 간격으로 셀별 접속자 수의 정보를 수집할 수 있다.In step S602, the floating population analysis device (100) collects information on the number of connected users per cell from the NMS (Network Management System) of the mobile communication system, etc. Here, if the cell is assigned an ID in units of RU (Radio Unit) or RIU, the cell may be in units of RU or RIU, or if the ID is assigned in units of DU (Distributed Unit) or CU (Central Unit), the cell may be in units of DU or CU. The floating population analysis device (100) may collect information on the number of connected users per cell in real time, or may collect information on the number of connected users per cell at regular time intervals.
단계 S603에서, 유동 인구 분석 장치(100)는, 단계 S602에서 수집된 셀별 접속자 수를, 도 4를 참조하여 계산해 놓은 각 셀의 격자별 인구 분포 비율로 나누어, 각 셀의 격자별 유동 인구를 계산한다. 예를 들어, 수집된 제1셀의 접속자 수가 200명이고, 제1셀의 제1격자, 제2격자 및 제3격자의 인구 분포 비율이 10%, 20%, 70%라면, 제1격자의 유동 인구는 200명*10%=20명이고, 제2격자의 유동 인구는 200명*20%=40명이며, 제3격자의 유동 인구는 200명*70%=140명이다.In step S603, the floating population analysis device (100) calculates the floating population per grid of each cell by dividing the number of cell-specific users collected in step S602 by the grid-specific population distribution ratio of each cell calculated with reference to FIG. 4. For example, if the number of collected first cell-specific users is 200, and the population distribution ratios of the first grid, the second grid, and the third grid of the first cell are 10%, 20%, and 70%, the floating population of the first grid is 200*10%=20 people, the floating population of the second grid is 200*20%=40 people, and the floating population of the third grid is 200*70%=140 people.
일 실시예에서, 유동 인구 분석 장치(100)는, 각 셀의 격자별 유동 인구를 계산하는데 있어서 이동통신사의 통신시장 점유율을 반영할 수 있다. 셀 접속자 수는 본 발명을 이용하는 이동통신사의 가입자만 포함된다. 따라서, 실제 유동 인구를 정확히 반영하지 못할 수 있다. 따라서, 이동통신사의 통신시장 점유율을 반영하여 실제 유동 인구에 맞출 필요가 있다. 예를 들어, 본 발명을 이용하는 이동통신사의 통신시장 점유율이 40%라면, 계산되는 유동 인구에 1/0.4를 곱한다. 앞선 예에서 셀 접속자 수가 200명이고, 통신시장 점유율이 40%라면, 해당 셀의 전체 유동 인구는, 500명이라고 볼 수 있고, 제1격자의 최종 유동 인구는 50명, 제2격자의 최종 유동 인구는 100명, 제3격자의 최종 유동 인구는 350명으로 추정할 수 있다.In one embodiment, the floating population analysis device (100) may reflect the telecommunications company's market share in calculating the floating population per grid of each cell. The number of cell users includes only subscribers of the mobile communication company using the present invention. Therefore, it may not accurately reflect the actual floating population. Therefore, it is necessary to reflect the telecommunications company's market share to match the actual floating population. For example, if the telecommunications company using the present invention has a 40% market share, the calculated floating population is multiplied by 1/0.4. In the above example, if the number of cell users is 200 and the telecommunications market share is 40%, the total floating population of the corresponding cell can be regarded as 500, and the final floating population of the first grid can be estimated as 50, the final floating population of the second grid as 100, and the final floating population of the third grid as 350.
단계 S604에서, 유동 인구 분석 장치(100)는, 계산된 유동 인구의 신뢰도를 계산한다. 보다 구체적으로, 유동 인구 분석 장치(100)는, 도 5를 참조하여 구한 셀 사용자 수와 셀 접속자 수 간의 상관 관계식에 기초하여, 상기 단계 S603에서 계산된 유동 인구의 신뢰도를 계산한다. 즉, 상기 상관 관계식의 y 값에 셀 접속자 수를 대입하여 이론적 셀 사용자 수를 계산하고, 그 계산된 이론적 셀 사용자 수와, 상기 단계 S601에서 확인한 실제 셀 사용자 수를 비교하여 신뢰도를 계산한다. 예를 들어, 실제 셀 사용자 수가 이론적 셀 사용자 수의 ±20% 이하인 경우 높은 신뢰도로 판단하고, ±20% 초과 ±40% 이하인 경우 중간 신뢰도로 판단하며, ±40% 초과인 경우 낮은 신뢰도로 판단할 수 있다.In step S604, the floating population analysis device (100) calculates the reliability of the calculated floating population. More specifically, the floating population analysis device (100) calculates the reliability of the calculated floating population in step S603 based on the correlation equation between the number of cell users and the number of cell users obtained with reference to FIG. 5. That is, the number of cell users is substituted into the y value of the correlation equation to calculate the theoretical number of cell users, and the reliability is calculated by comparing the calculated theoretical number of cell users with the actual number of cell users confirmed in step S601. For example, if the actual number of cell users is ±20% or less of the theoretical number of cell users, it can be determined as high reliability, if it is more than ±20% but less than ±40%, it can be determined as medium reliability, and if it is more than ±40%, it can be determined as low reliability.
단계 S605에서, 유동 인구 분석 장치(100)는, 계산된 각 셀의 격자별 유동 인구와 신뢰도 정보를 관리자 또는 유동 인구 정보를 요청하는 요청자에게 전송할 수 있다. 유동 인구 분석 장치(100)는, 셀의 격자들을 그룹핑하고 각 그룹별 유동 인구를 전송할 수 있다. 이 경우, 유동 인구 분석 장치(100)는, 그룹 내 격자들의 유동 인구를 합산하거나 평균하여 제공할 수 있다.In step S605, the floating population analysis device (100) can transmit the calculated floating population and reliability information for each grid of each cell to the manager or the requester requesting the floating population information. The floating population analysis device (100) can group the grids of the cells and transmit the floating population for each group. In this case, the floating population analysis device (100) can provide the sum or average of the floating populations of the grids within the group.
본 명세서는 많은 특징을 포함하는 반면, 그러한 특징은 본 발명의 범위 또는 특허청구범위를 제한하는 것으로 해석되어서는 안 된다. 또한, 본 명세서에서 개별적인 실시예에서 설명된 특징들은 단일 실시예에서 결합되어 구현될 수 있다. 반대로, 본 명세서에서 단일 실시예에서 설명된 다양한 특징들은 개별적으로 다양한 실시예에서 구현되거나, 적절히 결합되어 구현될 수 있다.While this specification includes many features, such features should not be construed as limiting the scope of the invention or the claims. Furthermore, features described in separate embodiments herein may be combined and implemented in a single embodiment. Conversely, various features described in a single embodiment herein may be implemented in multiple embodiments individually or in suitable combinations.
도면에서 동작들이 특정한 순서로 설명되었으나, 그러한 동작들이 도시된 바와 같은 특정한 순서로 수행되는 것으로, 또는 일련의 연속된 순서, 또는 원하는 결과를 얻기 위해 모든 설명된 동작이 수행되는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정 환경에서 멀티태스킹 및 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 아울러, 상술한 실시예에서 다양한 시스템 구성요소의 구분은 모든 실시예에서 그러한 구분을 요구하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 상술한 프로그램 구성요소 및 시스템은 일반적으로 단일 소프트웨어 제품 또는 멀티플 소프트웨어 제품에 패키지로 구현될 수 있다.Although the operations are illustrated in the drawings in a particular order, it should not be understood that such operations are to be performed in the particular order illustrated, or in a series of sequential orders, or that all of the operations described are to be performed to achieve a desired result. Multitasking and parallel processing may be advantageous in certain circumstances. Furthermore, it should be understood that the distinction between the various system components in the embodiments described above does not require such distinction in all embodiments. The program components and systems described above may generally be implemented as a package in a single software product or in multiple software products.
상술한 바와 같은 본 발명의 방법은 프로그램으로 구현되어 컴퓨터로 읽을 수 있는 형태로 기록매체(시디롬, 램, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크, 광자기 디스크 등)에 저장될 수 있다. 이러한 과정은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있으므로 더 이상 상세히 설명하지 않기로 한다.The method of the present invention as described above can be implemented as a program and stored in a computer-readable form on a recording medium (CD-ROM, RAM, ROM, floppy disk, hard disk, magneto-optical disk, etc.). Since this process can be easily performed by a person having ordinary skill in the art to which the present invention belongs, it will not be described in detail any further.
이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다.The present invention described above is not limited to the above-described embodiments and the attached drawings, as various substitutions, modifications, and changes can be made without departing from the technical spirit of the present invention by a person having ordinary skill in the art to which the present invention pertains.
100 : 유동 인구 분석 장치
110 : 단말 정보 수집부
120 : 인구 분포 비율 계산부
130 : 셀 접속자 정보 수집부
140 : 유동 인구 계산부
150 : 신뢰도 계산부
160 : 유동 인구 제공부100 : Floating population analysis device
110: Terminal information collection unit
120: Population distribution ratio calculation section
130: Cell Access Information Collection Unit
140: Floating population calculation section
150 : Reliability Calculator
160: Floating population provider
Claims (15)
통신망을 통해 사용자 단말들로부터 위치 정보와 셀 식별정보를 포함하는 단말 정보를 수집하는 단말 정보 수집부;
일정한 기간 동안 수집된 상기 단말 정보를 기초로 셀 커버리지 내의 복수의 격자별 인구 분포 비율을 계산하는 인구 분포 비율 계산부;
이동통신시스템으로부터 셀 접속자 수의 정보를 수집하는 셀 접속자 정보 수집부;
상기 셀 접속자 수와 상기 격자별 인구 분포 비율을 이용하여 셀의 격자별 유동 인구를 계산하는 유동 인구 계산부; 및
상기 셀 접속자 수와 상기 단말 정보로부터 확인되는 셀 사용자 수 간의 회귀 분석 결과를 기초로, 상기 계산된 유동 인구의 신뢰도를 계산하는 신뢰도 계산부를 포함하는 유동 인구 분석 장치.In the floating population analysis device,
A terminal information collection unit that collects terminal information including location information and cell identification information from user terminals through a communication network;
A population distribution ratio calculation unit that calculates the population distribution ratio of multiple grids within cell coverage based on the terminal information collected over a certain period of time;
A cell access information collection unit that collects information on the number of cell access users from a mobile communication system;
A floating population calculation unit that calculates the floating population of each grid of the cell using the number of cell users and the grid-specific population distribution ratio; and
A floating population analysis device including a reliability calculation unit that calculates the reliability of the calculated floating population based on the results of regression analysis between the number of cell users and the number of cell users identified from the terminal information.
상기 유동 인구 계산부는,
상기 이동통신시스템을 운용하는 통신사의 통신시장 점유율을 이용하여 유동 인구를 보정하는 것을 특징으로 하는 유동 인구 분석 장치.In the first paragraph,
The above floating population calculation section is,
A floating population analysis device characterized by correcting the floating population by using the telecommunications market share of the telecommunications company operating the above mobile telecommunications system.
상기 인구 분포 비율 계산부는,
기간별 인구 분포 비율을 가중 평균하여 격자별 인구 분포 비율을 갱신하는 것을 특징으로 하는 유동 인구 분석 장치.In the first paragraph,
The above population distribution ratio calculation section is,
A floating population analysis device characterized by updating the population distribution ratio by grid by weighting the population distribution ratio by period.
상기 신뢰도 계산부는,
상기 셀 사용자 수를 독립 변수로 하고 상기 셀 접속자 수를 종속 변수로 하여 회귀 분석을 수행하되, 상기 셀 사용자 수의 축을 소정 개수로 분할하고 각 구간별 셀 사용자 수의 평균값과 셀 접속자 수의 평균값을 이용하여 회귀 분석을 수행하는 것을 특징으로 하는 유동 인구 분석 장치.In the first paragraph,
The above reliability calculation unit,
A floating population analysis device characterized in that it performs a regression analysis by using the number of cell users as an independent variable and the number of cell users as a dependent variable, wherein the axis of the number of cell users is divided into a predetermined number of sections and the regression analysis is performed using the average value of the number of cell users and the average value of the number of cell users for each section.
상기 신뢰도 계산부는,
상기 셀 사용자 수와 상기 셀 접속자 수 간의 상관 관계식으로서 단조 증가 로그 함수를 이용하는 것을 특징으로 하는 유동 인구 분석 장치.In paragraph 5,
The above reliability calculation unit,
A floating population analysis device characterized by using a monotonically increasing logarithmic function as a correlation between the number of cell users and the number of cell accesses.
상기 신뢰도 계산부는,
상기 상관 관계식의 y 값에 상기 셀 접속자 정보 수집부에서 수집된 셀 접속자 수를 대입하여 계산되는 이론적 셀 사용자 수와, 상기 단말 정보로부터 확인되는 셀 사용자 수를 비교하여 신뢰도를 계산하는 것을 특징으로 하는 유동 인구 분석 장치.In Article 6,
The above reliability calculation unit,
A floating population analysis device characterized in that reliability is calculated by comparing the theoretical number of cell users calculated by substituting the number of cell users collected by the cell user information collection unit into the y value of the above correlation equation with the number of cell users confirmed from the terminal information.
통신망을 통해 사용자 단말들로부터 위치 정보와 셀 식별정보를 포함하는 단말 정보를 수집하는 단계;
일정한 기간 동안 수집된 상기 단말 정보를 기초로 셀 커버리지 내의 복수의 격자별 인구 분포 비율을 계산하는 단계;
이동통신시스템으로부터 셀 접속자 수의 정보를 수집하는 단계;
상기 셀 접속자 수와 상기 격자별 인구 분포 비율을 이용하여 셀의 격자별 유동 인구를 계산하는 단계;
상기 셀 접속자 수와 상기 단말 정보로부터 확인되는 셀 사용자 수 간의 회귀 분석을 수행하는 단계; 및
상기 회귀 분석 결과를 기초로, 상기 계산된 유동 인구의 신뢰도를 계산하는 단계를 포함하는 유동 인구 분석 방법.In the method of analyzing the floating population of the floating population analysis device,
A step of collecting terminal information including location information and cell identification information from user terminals through a communication network;
A step of calculating a population distribution ratio for multiple grids within cell coverage based on the terminal information collected over a certain period of time;
A step of collecting information on the number of cell connections from a mobile communication system;
A step of calculating the floating population per grid of a cell using the number of cell users and the grid-specific population distribution ratio;
A step of performing a regression analysis between the number of cell users and the number of cell users identified from the terminal information; and
A method for analyzing a floating population, comprising a step of calculating the reliability of the calculated floating population based on the results of the regression analysis.
상기 유동 인구를 계산하는 단계는,
상기 이동통신시스템을 운용하는 통신사의 통신시장 점유율을 이용하여 유동 인구를 보정하는 것을 특징으로 하는 유동 인구 분석 방법.In Article 8,
The steps for calculating the above floating population are:
A floating population analysis method characterized by correcting the floating population by using the telecommunications market share of the telecommunications company operating the above mobile telecommunications system.
상기 인구 분포 비율을 계산하는 단계는,
기간별 인구 분포 비율을 가중 평균하여 격자별 인구 분포 비율을 갱신하는 것을 특징으로 하는 유동 인구 분석 방법.In Article 8,
The steps for calculating the above population distribution ratio are:
A method for analyzing a floating population, characterized in that the population distribution ratio for each grid is updated by weighting the population distribution ratio for each period.
상기 회귀 분석을 수행하는 단계는,
상기 셀 사용자 수를 독립 변수로 하고 상기 셀 접속자 수를 종속 변수로 하여 회귀 분석을 수행하되, 상기 셀 사용자 수의 축을 소정 개수로 분할하고 각 구간별 셀 사용자 수의 평균값과 셀 접속자 수의 평균값을 이용하여 회귀 분석을 수행하는 것을 특징으로 하는 유동 인구 분석 방법.In Article 8,
The steps for performing the above regression analysis are:
A method for analyzing a floating population, characterized in that the number of cell users is an independent variable and the number of cell users is a dependent variable, and a regression analysis is performed by dividing the axis of the number of cell users into a predetermined number of sections and using the average value of the number of cell users and the average value of the number of cell users for each section.
상기 회귀 분석을 수행하는 단계는,
상기 셀 사용자 수와 상기 셀 접속자 수 간의 상관 관계식으로서 단조 증가 로그 함수를 이용하는 것을 특징으로 하는 유동 인구 분석 방법.In Article 12,
The steps for performing the above regression analysis are:
A method for analyzing a floating population, characterized in that it uses a monotonically increasing logarithmic function as a correlation between the number of cell users and the number of cell accesses.
상기 신뢰도를 계산하는 단계는,
상기 상관 관계식의 y 값에 상기 셀 접속자 정보 수집부에서 수집된 셀 접속자 수를 대입하여 계산되는 이론적 셀 사용자 수와, 상기 단말 정보로부터 확인되는 셀 사용자 수를 비교하여 신뢰도를 계산하는 것을 특징으로 하는 유동 인구 분석 방법.In Article 13,
The steps for calculating the above reliability are:
A floating population analysis method characterized in that reliability is calculated by comparing the theoretical number of cell users calculated by substituting the number of cell users collected by the cell user information collection unit into the y value of the above correlation equation with the number of cell users confirmed from the terminal information.
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