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무선의 컴퓨팅 환경에서 모바일 노드의 위치를 예측하는 위치 예측 시스템에 있어서,상기 위치 예측 시스템은,상기 무선의 컴퓨팅 환경을 구성하는 모바일 노드 정보와 베이스스테이션(base station) 정보 및 환경 변수 정보를 제공하는 정보 관리부; 및상기 모바일 노드 정보와 상기 베이스스테이션 정보 및 상기 환경 변수 정보를 기반으로 한 퍼지 로직 기반의 추론을 통해 상기 모바일 노드의 위치 정보를 계산하는 지능형 에이전트부를 포함하고,상기 지능형 에이전트부는,상기 모바일 노드 정보와 상기 베이스스테이션 정보 및 상기 환경 변수 정보를 기반으로 퍼지 로직 기반의 추론을 실시하여 속도 영향 값을 추출하는 퍼지추론장치;상기 모바일 노드의 현재 속도와 가속도를 이용하여 상기 속도 영향 값으로부터 상기 모바일 노드의 다음 속도를 계산하는 속도계산모듈;상기 모바일 노드의 다음 속도에 따라 상기 모바일 노드의 현재 위치에 대한 다음 위치를 예측하는 위치예측모듈; 및상기 정보 관리부로부터 상기 모바일 노드 정보와 상기 베이스스테이션 정보 및 상기 환경 변수 정보를 전달받고 상기 모바일 노드의 다음 위치를 상기 정보 관리부로 전송하는 정보관리모듈을 포함하는 퍼지 로직 기반의 추론을 이용한 위치 예측 시스템
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제1항에 있어서,상기 정보 관리부는,베이스스테이션의 셀 범위 내에 있는 모바일 노드들의 정보와, 상기 베이스스테이션의 위치, 상기 셀 범위 중 적어도 하나를 포함하는 상기 베이스스테이션 정보를 제공하는 베이스스테이션정보 관리모듈;상기 모바일 노드의 현재 속도, 현재 위치, 현재 이동 중인 구간 중 적어도 하나를 포함하는 상기 모바일 노드 정보를 제공하는 모바일노드정보 관리모듈; 및상기 모바일 노드의 현재 위치에 대응되는 권장 속도, 날씨 상태, 교통 상황 중 적어도 하나를 포함하는 상기 환경 변수 정보를 제공하는 환경변수정보 관리모듈을 포함하는 퍼지 로직 기반의 추론을 이용한 위치 예측 시스템
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제1항에 있어서,상기 퍼지추론장치는,상기 모바일 노드 정보와 상기 베이스스테이션 정보 및 상기 환경 변수 정보를 이용하여 입출력 매개변수를 설정하고 상기 입출력 매개변수를 퍼지 집합으로 나타내는 매개변수 설정모듈;상기 입출력 매개변수의 퍼지 집합을 멤버십 함수로 변환하는 멤버십함수 결정모듈;상기 멤버십 함수를 이프-덴(IF-THEN) 규칙에 결합시켜 상기 입출력 매개변수의 적합도를 계산하는 적합도 계산모듈; 및상기 적합도를 비퍼지화 기법을 이용하여 상기 위치 예측 시스템에서 제어할 수 있는 정량적인 수치인 속도 영향 값으로 변환하는 비퍼지화 모듈을 포함하는 퍼지 로직 기반의 추론을 이용한 위치 예측 시스템
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무선의 컴퓨팅 환경에서 모바일 노드의 위치를 예측하는 위치 예측 시스템의 위치 예측 방법에 있어서,상기 위치 예측 시스템이 정보 관리부, 지능형 에이전트부를 포함하고,상기 위치 예측 방법은,상기 정보 관리부에서, 상기 무선의 컴퓨팅 환경을 구성하는 모바일 노드 정보와 베이스스테이션(base station) 정보 및 환경 변수 정보를 제공하는 정보확인단계;상기 지능형 에이전트부에서, 상기 모바일 노드 정보와 상기 베이스스테이션 정보 및 상기 환경 변수 정보를 기반으로 퍼지 로직 기반의 추론을 실시하여 속도 영향 값을 추출하는 퍼지추론단계;상기 지능형 에이전트부에서, 상기 모바일 노드의 현재 속도와 가속도를 이용하여 상기 속도 영향 값으로부터 상기 모바일 노드의 다음 속도를 계산하는 속도계산단계;상기 지능형 에이전트부에서, 상기 모바일 노드의 다음 속도에 따라 상기 모바일 노드의 현재 위치에 대한 다음 위치를 예측하는 위치예측단계; 및상기 지능형 에이전트부에서, 상기 정보 관리부로부터 상기 모바일 노드 정보와 상기 베이스스테이션 정보 및 상기 환경 변수 정보를 전달받고 상기 모바일 노드의 다음 위치를 상기 정보 관리부로 전송하는 정보갱신단계를 포함하는 퍼지 로직 기반의 추론을 이용한 위치 예측 방법
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제5항에 있어서,상기 베이스스테이션 정보는 베이스스테이션의 셀 범위 내에 있는 모바일 노드들의 정보와, 상기 베이스스테이션의 위치, 상기 셀 범위 중 적어도 하나를 포함하고,상기 모바일 노드 정보는 상기 모바일 노드의 현재 속도, 현재 위치, 현재 이동 중인 구간 중 적어도 하나를 포함하며,상기 환경 변수 정보는 상기 모바일 노드의 현재 위치에 대응되는 권장 속도, 날씨 상태, 교통 상황 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 퍼지 로직 기반의 추론을 이용한 위치 예측 방법
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제5항에 있어서,상기 퍼지추론단계는,상기 모바일 노드 정보와 상기 베이스스테이션 정보 및 상기 환경 변수 정보를 이용하여 입출력 매개변수를 설정하고 상기 입출력 매개변수를 퍼지 집합으로 나타내는 단계;상기 입출력 매개변수의 퍼지 집합을 멤버십 함수로 변환하는 단계;상기 멤버십 함수를 이프-덴(IF-THEN) 규칙에 결합시켜 상기 입출력 매개변수의 적합도를 계산하는 단계; 및상기 적합도를 비퍼지화 기법을 이용하여 상기 위치 예측 시스템에서 제어할 수 있는 정량적인 수치인 속도 영향 값으로 변환하는 단계를 포함하는 퍼지 로직 기반의 추론을 이용한 위치 예측 방법
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