KR100910344B1 - 교통정보 제공 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 버스 교통정보의 소통특성 및 회전유형에 대한 교통특성을 고려한 링크별 교통정보를 생성하여 제공하도록 한 교통정보 제공 방법에 관한 것으로, 교통정보를 사용자 단말기로 제공하는 방법에 있어서, 대표회전에 대해, 불특정노선 수집원의 교통정보 기준으로 특정노선 수집원의 교통정보를 특성치를 이용하여 보정하여, 각 링크별 보정된 특정노선 수집원 대표회전 정보를 얻는 단계, 상기 각 링크별 보정된 특정노선 수집원 대표회전 정보와 상기 불특정노선 수집원의 교통정보를 합성하여, 각 링크별 보정된 대표회전 교통정보를 얻는 단계, 그리고 상기 대표회전을 제외한 나머지 회전에 대해, 상기 각 링크별 보정된 대표회전 교통정보를 기준으로 나머지 회전의 교통정보를 특성치를 이용하여 보정하여, 각 링크별 보정된 나머지 회전의 교통정보를 얻는 단계를 포함하도록 함으로써, 보다 높은 신뢰도의 교통정보를 제공할 수 있다.

교통정보, 보정, 수집원, 회전, 링크

Description

교통정보 제공 방법{METHOD FOR PROVIDING TRAFFIC INFORMATION}

본 발명은 교통정보 제공 방법에 관한 것으로, 특히 버스 교통정보의 소통특성 및 회전유형에 대한 교통특성을 고려한 링크별 교통정보를 생성하여 제공하도록 한 교통정보 제공 방법에 관한 것이다.

먼저, 하기할 설명의 편의 및 이해를 돕기 위해서 하기할 설명에서 사용되는 주요 용어를 정리하면 다음과 같다.

'노드'는, 실제 도로에서 교차로 부분에 해당하는 네트워크(Network) 요소를 의미한다.

'링크'는, 노드와 노드를 연결하는 부분으로, 실제 도로상의 연결구간을 나타내는 네트워크 요소를 의미한다. 즉, '링크'는, 출발노드와 종료노드로 이루어진 네트워크 연결구간이다.

'혼잡도'는, 도로의 주행속도를 체감 혼잡정도로 나누어 구분한 단계를 의미하며, 보통 원활/서행/(지체)/정체 등으로 구분한다.

'회전 이동류(또는, 회전유형)'는, 도로 네트워크의 결절점(즉, 교차로)에서 발생하는 주행방향(즉, 회전방향)별 구분된 이동류(또는, 이동류 유형)를 의미한 다.

'대표회전'은, 링크별 회전 이동류 중 교통량이 가장 많은 대표 회전유형을 의미하는데, 예를 들어 직진을 의미한다.

'주기'는 교통정보 생성 및 제공 주기를 의미하며, 예를 들어 5분으로 한다.

'현재주기'는, 보정 또는 참조 대상이 되는 가장 최근 주기를 의미한다.

'회전 교통정보'는, 회전유형별로 구분된 교통정보를 의미한다.

'수집원'은, 구간 교통정보 수집 체계에서 사용되는 차량의 차량유형(즉, 차종)을 의미한다.

일반적인 교통정보 제공 시스템의 실시간 교통정보 수집에 있어서, 구간별 교통정보 수집방식으로 사용되는 차량의 유형(차종)인 수집원(예를 들어, 차량)은, 택시, 버스 등이 주로 사용된다. 이것은 기준시간 대비 해당 차종의 운행율이 높기 때문이다.

이때, 버스 수집원의 경우에는, 택시 수집원과는 달리 거의 모든 링크 상에 존재하는 정류장에서의 승/하차, 버스 전용차로 주행 등으로 인해 일반적인 도로주행 특성이 택시나 일반차량에 비해 상당히 상이해지는 특성을 갖는다.

그리고 일반적인 교통정보 제공 시스템의 실시간 교통정보 생성에 있어서, 버스 수집원을 사용할 경우, 상술한 버스의 운행특성이 반드시 보완되어져야만 실제 실시간 교통정보를 제공할 때에 교통정보 자체의 신뢰성 확보가 가능하다는 문제점이 있었다.

다시 말해서, 일반적인 교통정보 제공 시스템에서 실시간 교통정보를 제공하 는 방식은, 링크단위의 단일 교통정보를 생성하여 제공하는 것이다. 이러한 링크별 교통정보 생성 방식에 있어서, GPS(Global Position System) 구간 교통정보 검지(Probe)/수집용으로 활용되는 차량들은, 단위시간당 운행율이 높은 대중교통체계인 택시와 버스가 주된 교통정보 수집원으로 활용된다.

택시 수집원의 경우는 지역범위 내에서의 불특정 다수 링크(즉, 도로구간)에 대해 랜덤(Random)한 수집율을 보이는 특성이 있는 반면에, 버스 수집원의 경우는 해당 노선에 대한 링크(즉, 도로구간)에 대해서 고정적이고 효율적인 수집율을 보이는 특성을 갖는다.

여기서, 버스 수집원을 이용한 교통정보 수집 및 제공 시에는 일반적으로 정류장 정차시간 및 감/가속 시간에 대한 정량적인 고려만 있을 뿐, 링크 기준으로 버스 수집원의 소통정보 차이에 대한 전반적인 고려가 부실한 것이 현실이다.

실제적으로 버스 수집원의 경우, 정류장의 정차시간(즉, 승객 승/하차 서비스 시간) 이외에 정류장 정차시간으로 인한 교차로 신호 대기시간 추가 또는 버스 전용차로 형태(즉, 시간제 또는 전일제, 가변전용 또는 중앙전용 등) 등으로 인해 일반차량(예를 들어, 택시)과 달리 다양한 정적 형태(즉, 정류장 개수, 전용차로 형태 등), 동적 형태(즉, 시간대별/요일별/혼잡도별 등)의 소통정보 차이가 발생할 수 있다.

이러한 버스 수집원의 소통정보 특성은, 정류장 개수, 전용차로 형태, 신호현시 체계 등의 정적 요소뿐만 아니라, 시간대별 및 요일별로 달라지는 혼잡정도, 정류장 승객의 승하차 시간, 정류장 정차 시에 생성되는 교통류 흐름의 변이 등과 같은 여러 가지의 동적 요소까지 혼재되어, 일반적인 정적 파라미터를 이용한 버스 교통정보의 보정방식으로는 그 보정력(즉, 효율성)에 한계가 존재하게 된다.

상술한 바와 같은 방식으로 링크별 단일 교통정보를 생성할 경우(즉, 버스정보의 보정 없이 교통정보를 생성하거나, 단순 정적 파라미터를 이용하여 버스정보를 보정하는 경우), 해당 링크의 실시간 교통정보의 신뢰도는 낮아지게 되고, 이러한 낮은 신뢰도로 생성 및 제공되는 교통정보는 사용자로 하여금 해당 교통정보에 대한 심각한 불신을 갖게 되는 위험성도 내포하게 된다.

한편, 교통정보 수집 및 제공 용도의 네트워크 체계에 각 링크(즉, 기본링크)별로 진행 가능한 연관 링크들(즉, 연결링크)의 링크그룹으로 정의된 회전유형(예를 들어, 직진, 좌회전, 우회전 등)별로 수집되는 회전 이동류별 교통정보(이하, '회전 교통정보'라 함)들에 대해서, 링크별 교통정보는 일반적으로 해당 링크의 소통정보가 원천적으로 회전 이동류 교통정보들의 합성으로 이루어지게 된다.

그런데, 이러한 회전 교통정보들을 아무런 기준 없이 합성하여 링크별 교통정보로 생성한다면, 그 신뢰도에 있어서, 링크를 대표하는 교통정보를 생성하는데 있어서 좋지 않은 영향을 끼치게 된다.

다시 말해서, 상술한 버스 수집원에 대한 교통정보의 보정 필요성 이외에도, 링크별 단일 실시간 교통정보 생성 방식에 있어서, 도시부 단속류 네트워크에서는 신호영향 및 회전 이동류별 교통량에 따라 회전 이동류별로 서로 다른 소통상황이 발생한다. 이러한 링크별 회전유형에 대한 서로 다른 소통상황을 고려치 않고, 제공 주기(예를 들어, 5분)별로 단순 합성하여 링크별 단일 교통정보를 제공하는 방 식이 현재 실시간 교통정보를 제공하는 방식이다. 이때, 이러한 링크별 실시간 교통정보 제공방식은, 회전유형별 소통차이를 고려하지 않기 때문에, 링크별 단일 소통정보가 생성될 때, 정보의 신뢰도에 문제가 생길 수 있다.

링크별 교통정보의 경우, 교통량의 대부분은 대표회전인 직진으로 이동하는데, 예를 들어 직진이동이 평균적으로 75% 정도이고, 나머지 25% 정도가 좌회전/우회전/유턴 등의 이동이다. 이러한 상황으로 볼 때, 링크별 단일 교통정보를 제공할 때에, 특히 정형화된 도로별/방면별 교통정보를 제공할 때에 직진 교통정보를 기준으로 제공하여야 한다.

그러나 현재의 교통정보 제공방식으로는, 이러한 회전 이동류의 소통특성을 고려하지 않기 때문에, 대표회전(예를 들어, 직진)을 제외한 나머지 회전유형의 소통특성들이 스며들게 될 가능성이 높고, 극단적인 경우(예를 들어, 검지(Probe) 구간 교통정보 수집/제공 방식)의 좌회전이나 우회전의 교통정보가 해당 링크의 단일 교통정보로 대변되어, 그대로 제공되는 오류를 범하는 경우가 발생한다. 이때, 이러한 오류정보는 그 정도가 심각할 경우에 해당 교통정보를 제공받는 사용자로 하여금 신뢰성이 낮은 해당 오류정보로 인해 심각한 불신을 갖게 할 수도 있는 것이다.

예를 들어, 서울시 4지 교차로를 기준으로 대표 이동류(즉, 대표 회전유형)인 직진의 평균속도를 '100'으로 보았을 때, 좌회전의 경우 '82.4'이고, 우회전의 경우 '104.6'의 분포를 갖는다. 이러한 평균속도의 차이는 혼잡도별로 보았을 때 더욱 두드러지는데, 마찬가지로 직진의 평균속도를 '100'으로 보았을 때, 소통상황 이 원활한 경우에 좌회전은 '64.5'이고 우회전은 '85.0'이며, 소통상황이 정체였을 경우에 좌회전은 '101.3'이고 우회전은 '128.9'의 분포를 갖는다.

즉, 평균속도의 경우에도 이와 같이 혼잡도별로 최대 35(%) 정도의 차이를 보이는데, 특정링크의 특정시간대로 보았을 때는 그 속도차이는 2~3배 이상 검지되는 경우도 존재한다. 이러한 속도차이를 고려하지 않고 링크별 교통정보를 생성 및 제공한다면, 극심한 오류정보를 제공할 가능성이 높게 되는 것이다.

이와 같이, 다양한 수집원으로부터 생성되는 링크별 실시간 교통정보 생성에 있어서, 버스 수집원과 같이 일반적인 소통특성과 다른 교통류 흐름에 대한 편차를 정확하게 고려하지 못하고 교통정보를 생성했던 것이, 기존의 교통정보 서비스의 현실이다. 이러한 이유로 인해 버스 수집원의 수집율이 높은 일부 링크에 대해서는 링크별 교통정보를 제공함에 있어서, 정보 자체 신뢰도가 낮아지는 경우가 발생하고, 중앙 전용차로 및 정류장 정차시간으로 인한 신호대기 시간 연장 등의 극단적인 영향이 발생하는 경우, 해당 링크의 일반적인 교통류 흐름을 대표하지 못하고 해당 버스 교통정보가 링크의 대표정보로 대변되어 제공됨으로써, 교통정보의 신뢰성에 상당한 악영향을 끼칠 수 있었다.

또한, 회전 이동류별 교통정보를 고려할 때, 회전유형별 소통정보 편차를 고려하지 못하고 생성된 교통정보에 의해서 대표 이동류로 대변되어야 할 링크별 교통정보가 회전 이동류의 소통특성을 포함함으로써 정보 신뢰도가 낮아질 수 있고, 극단적인 경우에 대표 이동류가 아닌 기타 회전의 교통정보가 해당 링크의 대표정보로 대변되어 제공되어, 링크 교통정보의 신뢰성에 상당한 악영향을 끼칠 수 있었 다. 더욱이, 경로(Path) 개념의 정형화된 교통정보(예를 들어, 강변북로, 올림픽대로, 강남대로 등) 서비스를 제공함에 있어서는 고객으로 하여금 해당 서비스의 신뢰도에 직접적인 영향을 주게 된다.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 상술한 바와 같은 문제점 내지는 단점을 해결하기 위한 것으로, 버스 교통정보의 소통특성 및 회전유형에 대한 교통특성을 고려한 링크별 교통정보를 생성하여 제공하도록 한 교통정보 제공 방법을 제공하는 것이다.

그리고 본 발명은, 텔레매틱스(Telematics) 산업 분야에서 실시간 링크별 교통정보를 수집 및 제공함에 있어서, 일반적인 도로상의 소통정보와 상이한 교통정보를 생성하는 버스 수집원에 대한 교통정보 특성 및 회전유형에 대한 교통정보 특성들의 보정을 통해 신뢰성 있는 실시간 링크별 교통정보를 생성하여 제공하는데, 그 목적이 있다.

이러한 과제를 해결하기 위해, 본 발명에 따르면, 도로상에서 수집되는 구간(링크)단위의 실시간 교통정보 생성에 있어서, 구간 교통정보 수집원 중의 대표 교통정보 수집원 중에서 하나인 버스 수집원(즉, 특정노선 수집원)에 대한 소통특성을 고려한 링크별 버스 교통정보를 보정하고, 회전 이동류에 의한 회전 교통정보 소통특성을 고려한 링크별 회전 교통정보를 보정하도록 한 교통정보 제공 방법을 구현한다. 이때, 본 발명은 버스 교통정보를 이용한 신뢰성 있는 링크별 실시간 교통정보를 생성하기 위해서, 회전 이동류 중 대표회전이라 할 수 있는 대표 이동류(예를 들어, 직진)에 대해서, 일반적인 교통정보라고 할 수 있는 택시 교통정보 (즉, 불특정노선 수집원 교통정보) 기준으로 버스 교통정보(즉, 특정노선 수집원 교통정보)를 실시간 및 패턴 특성치를 이용하여 보정하고, 해당 보정된 대표회전 교통정보를 기준으로 나머지 회전 이동류(예를 들어, 좌회전, 우회전 등)의 교통정보를 실시간 및 패턴 특성치를 이용하여 보정하도록 한다.

본 발명의 한 특징에 따르면, 교통정보를 사용자 단말기로 제공하는 방법에 있어서, 대표회전에 대해, 불특정노선 수집원의 교통정보 기준으로 특정노선 수집원의 교통정보를 특성치를 이용하여 보정하여, 각 링크별 보정된 특정노선 수집원 대표회전 정보를 얻는 단계, 상기 각 링크별 보정된 특정노선 수집원 대표회전 정보와 상기 불특정노선 수집원의 교통정보를 합성하여, 각 링크별 보정된 대표회전 교통정보를 얻는 단계, 그리고 상기 대표회전을 제외한 나머지 회전에 대해, 상기 각 링크별 보정된 대표회전 교통정보를 기준으로 나머지 회전의 교통정보를 특성치를 이용하여 보정하여, 각 링크별 보정된 나머지 회전의 교통정보를 얻는 단계를 포함하는 교통정보 제공 방법을 제공한다.

여기서, 상기 대표회전은, 상기 수집원의 회전유형들 중에서 교통량이 가장 많은 대표 회전유형을 말하며, 상기 특성치는, 불특정노선 수집원 대비 특정노선 수집원의 교통정보 편차에 대한 일정 주기 동안의 실시간적 추세인 실시간 특성치, 또는 일정 기간의 불특정노선 수집원 대비 특정노선 수집원의 교통정보 편차에 대한 과거이력의 통계치인 패턴 특성치를 말한다.

그리고 상기 각 링크별 보정된 특정노선 수집원 대표회전 정보를 얻는 단계는, 일정 주기 동안 불특정노선 수집원 대비 특정노선 수집원의 교통정보 편차에 대한 실시간적 추세를 이용하여 실시간 특정노선 수집원 교통정보 보정을 수행하는 단계, 일정 기간의 불특정노선 수집원 대비 특정노선 수집원의 교통정보 편차에 대한 과거이력의 통계치를 이용하여 패턴 특정노선 수집원 교통정보 보정을 수행하는 단계, 그리고 상기 실시간 특정노선 수집원 교통정보 보정과 상기 패턴 특정노선 수집원 교통정보 보정에 대해, 각 특성치를 고려한 가중치를 부여한 합성으로 특정노선 수집원 교통정보를 보정하는 단계를 포함한다. 이때, 상기 특성치는, 수집원별 교통정보의 수집율, 불특정노선 수집원 대비 특정노선 수집원의 교통정보의 실시간적 속도추이 변동을 포함한다.

여기서, 상기 실시간 특정노선 수집원 교통정보 보정을 수행하는 단계는, 불특정노선 수집원 대비 특정노선 수집원의 교통정보 편차를 추출하기 위한 참조 최근 주기를 설정하는 단계, 최근 참조 주기 동안의 불특정노선 수집원 대비 특정노선 수집원의 교통정보 편차를 이용하여 실시간 특정노선 수집원 교통정보 보정계수를 생성하는 단계, 그리고 상기 실시간 특정노선 수집원 교통정보 보정계수와 현재 주기 버스 교통정보의 합성으로 실시간 특정노선 수집원 보정 교통정보를 생성하는 단계를 포함한다. 또한, 상기 실시간 특정노선 수집원 교통정보 보정계수를 생성하는 단계는, 상기 최근 참조 주기 동안 불특정노선 수집원 대비 특정노선 수집원의 교통정보 편차를 사용함에 있어서, 산술평균으로 상기 실시간 특정노선 수집원 교통정보 보정계수를 생성한다. 다르게는, 상기 실시간 특정노선 수집원 교통정보 보정계수를 생성하는 단계는, 일정 주기 동안 불특정노선 수집원 대비 특정노선 수집원의 교통정보 편차를 사용함에 있어서, 가장 최근 주기에 높은 가중치를 적용하여 상기 실시간 특정노선 수집원 교통정보 보정계수를 생성한다.

또한, 상기 패턴 특정노선 수집원 교통정보 보정을 수행하는 단계는, 불특정노선 수집원 대비 특정노선 수집원의 교통정보 편차에 대한 과거이력의 통계치를 생성하기 위한 참조 기간을 설정하는 단계, 참조 기간 동안 불특정노선 수집원 대비 특정노선 수집원의 교통정보 편차에 대한 과거 이력의 통계치를 이용하여 패턴 특정노선 수집원 교통정보 보정계수를 생성하는 단계, 그리고 상기 패턴 특정노선 수집원 교통정보 보정계수와 현재 주기 특정노선 수집원 교통정보의 합성으로 패턴 특정노선 수집원 보정 교통정보를 생성하는 단계를 포함한다. 이때, 상기 패턴 특정노선 수집원 교통정보 보정계수를 생성하는 단계는, 참조 기간 동안에 불특정노선 수집원 대비 특정노선 수집원의 교통정보 비율 값을 산출하는 단계, 그리고 상기 산출된 교통정보 비율들을 산술평균하거나, 또는 요일별/시간대별/혼잡도별 특성치를 부여하여 상기 패턴 특정노선 수집원 교통정보 보정계수를 생성하는 단계를 포함한다.

다르게는, 상기 패턴 특정노선 수집원 교통정보 보정을 수행하는 단계는, 최신 데이터를 유지하기 위해 상기 패턴 특정노선 수집원 교통정보 보정계수를 주기별로 업데이트하는 단계를 더 포함한다.

또한, 상기 특정노선 수집원 교통정보를 보정하는 단계는, 어느 한쪽의 수집율이 상당히 떨어지거나, 실시간적 속도추이의 변동이 주기별로 심하게 발생하는 경우, 패턴 특정노선 수집원 교통정보 보정계수에 대한 적용비율을 상대적으로 높여 주는 단계를 포함한다.

또한, 상기 각 링크별 보정된 대표회전 교통정보를 얻는 단계는, 모든 수집원에 대한 교통정보의 산술적 합성을 통한 링크별 단일 교통정보를 생성한다. 다르게는, 상기 각 링크별 보정된 대표회전 교통정보를 얻는 단계는, 상기 각 링크별 보정된 특정노선 수집원 대표회전 정보와 상기 불특정노선 수집원의 교통정보에 가중치를 부여한 후에 산술평균으로 합성하여 최종적으로 특정노선 수집원의 소통정보 특성이 보정된 링크별 단일 교통정보를 생성한다. 이때, 상기 가중치는, 각 수집원별로 해당 주기 동안에 수집된 원시 교통정보 건수이다.

그리고 상기 각 링크별 보정된 나머지 회전의 교통정보를 얻는 단계는, 일정 주기 동안 대표회전 대비 나머지 회전의 교통정보 편차에 대한 실시간적 추세를 이용하여 실시간 회전 교통정보 보정을 수행하는 단계, 일정 기간의 대표회전 대비 나머지 회전의 교통정보 편차에 대한 과거이력의 통계치를 이용하여 패턴 회전 교통정보 보정을 수행하는 단계, 그리고 상기 실시간 회전 교통정보 보정과 상기 패턴 회전 교통정보 보정에 대해, 각 특성치를 고려한 가중치를 부여한 합성으로 회전 교통정보를 보정하는 단계를 포함한다. 이때, 상기 특성치는, 회전유형별 교통정보의 수집율, 회전유형별 교통정보의 실시간적 속도추이 변동을 포함한다.

여기서, 상기 실시간 회전 교통정보 보정을 수행하는 단계는, 대표회전 대비 나머지 회전의 교통정보 편차를 추출하기 위한 참조 최근 주기를 설정하는 단계, 최근 참조 주기 동안의 대표회전 대비 나머지 회전의 교통정보 편차를 이용하여 실시간 회전 교통정보 보정계수를 생성하는 단계, 그리고 상기 실시간 회전 교통정보 보정계수와 현재 주기 보정대상 회전 교통정보의 합성으로 실시간 회전 보정 교통 정보를 생성하는 단계를 포함한다. 이때, 상기 실시간 회전 교통정보 보정계수를 생성하는 단계는, 상기 최근 참조 주기 동안의 교통정보 편차를 사용함에 있어서, 산술평균으로 상기 실시간 회전 교통정보 보정계수를 생성한다. 다르게는, 상기 실시간 회전 교통정보 보정계수를 생성하는 단계는, 일정 주기 동안의 교통정보 편차를 사용함에 있어서, 가장 최근 주기에 높은 가중치를 적용하여 상기 실시간 회전 교통정보 보정계수를 생성한다.

그리고 상기 패턴 회전 교통정보 보정을 수행하는 단계는, 대표회전 대비 나머지 회전의 교통정보 편차에 대한 과거이력의 통계치를 생성하기 위한 참조 기간을 설정하는 단계, 참조 기간 동안 대표회전 대비 나머지 회전의 교통정보 편차에 대한 과거 이력의 통계치를 이용하여 패턴 회전 교통정보 보정계수를 생성하는 단계, 그리고 상기 패턴 회전 교통정보 보정계수와 현재주기 보정대상 회전 교통정보의 합성으로 패턴 회전 보정 교통정보를 생성하는 단계를 포함한다. 이때, 상기 패턴 회전 교통정보 보정계수를 생성하는 단계는, 참조 기간 동안에 대표회전 대비 보정대상 회전의 교통정보 비율 값을 산출하는 단계, 그리고 상기 산출된 교통정보 비율들을 산술평균하거나, 또는 요일별/시간대별/혼잡도별 특성치를 부여하여 상기 패턴 회전 교통정보 보정계수를 생성하는 단계를 포함한다.

다르게는, 상기 패턴 회전 교통정보 보정을 수행하는 단계는, 최신 데이터를 유지하기 위해 상기 패턴 회전 교통정보 보정계수를 주기별로 업데이트하는 단계를 더 포함한다.

그리고 상기 회전 교통정보를 보정하는 단계는, 각 회전 유형별 교통정보의 수집율이 상당히 떨어지거나, 실시간적 속도추이의 변동이 주기별로 심하게 발생하는 경우, 패턴 회전 교통정보 보정계수에 대한 적용비율을 상대적으로 높여 주는 단계를 포함한다.

상술한 본 발명의 한 특징에 따른 교통정보 제공 방법은, 모든 회전유형별 보정된 교통정보의 산술적 합성을 통하여 각 링크별 단일 교통정보를 생성하는 단계를 더 포함한다.

여기서, 상기 각 링크별 단일 교통정보를 생성하는 단계는, 상기 각 링크별 보정된 대표회전의 교통정보와 나머지 회전의 교통정보에 가중치를 부여한 산술평균으로 합성하여 최종적으로 회전 소통정보 특성이 보정된 링크별 단일 교통정보를 생성한다. 이때, 상기 가중치는, 각 회전 유형별로 해당 주기 동안에 수집된 원시 교통정보 건수이다.

본 발명의 다른 특징에 따르면, 교통정보를 사용자 단말기로 제공하는 방법에 있어서, 대표회전에 대해, 불특정노선 수집원의 교통정보 기준으로 특정노선 수집원의 교통정보를 특성치를 이용하여 보정하여, 각 링크별 보정된 특정노선 수집원 대표회전 정보를 얻는 단계, 상기 각 링크별 보정된 특정노선 수집원 대표회전 정보와 상기 불특정노선 수집원의 교통정보를 합성하여, 각 링크별 보정된 대표회전 교통정보를 얻는 단계, 상기 대표회전을 제외한 나머지 회전에 대해, 상기 각 링크별 보정된 대표회전 교통정보를 기준으로 나머지 회전의 교통정보를 특성치를 이용하여 보정하여, 각 링크별 보정된 나머지 회전의 교통정보를 얻는 단계, 그리고 상기 각 링크별 보정된 대표회전 교통정보와 나머지 회전 교통정보에 가중치를 부여한 산술평균으로 합성하여 최종적으로 회전 소통정보 특성이 보정된 링크별 단일 교통정보를 생성하는 단계를 포함하는 교통정보 제공 방법을 제공한다.

이때, 상기 링크별 단일 교통정보는, 대표회전의 경우에 회전 소통정보의 보정 없이 생성한 교통정보이며, 나머지 회전의 경우에 실시간 회전 교통정보 보정 및 패턴 회전 교통정보 보정을 이용한 회전유형별 소통특성을 보정한 교통정보이다.

이와 같이 본 발명의 실시 예에 의하면, 버스 교통정보 보정 및 회전 교통정보 보정을 통한 실시간 링크별 단일 교통정보를 생성하여, 수집원별 및 회전별 특성이 보정된 링크별 교통정보를 바탕으로 교통정보 서비스를 제공함으로써, 보다 높은 신뢰도의 교통정보를 제공할 수 있다.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "…모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.

이제 본 발명의 실시 예에 따른 교통정보 제공 시스템 및 방법에 대하여 도면을 참고로 하여 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 교통정보 제공 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 교통정보 제공 시스템은, 다수 개의 사용자 단말기(100-1 ~ 100-n), 네트워크(200), 교통정보 제공 서버(300), 교통정보 데이터베이스(400), 교통정보 수집 서버(500), 네트워크(600), 다수 개의 택시 수집원(700-1 ~ 700-m), 다수 개의 버스 수집원(800-1 ~ 800-l)을 포함한다.

사용자 단말기(100-1 ~ 100-n)는 교통정보 제공 서버(300)로부터 네트워크(200)를 통해 교통정보를 제공받아 사용자에게 알려준다. 이때, 사용자 단말기(100-1 ~ 100-n)는 사용자 위치에 대한 좌표 정보를 생성하고, 네트워크(200)를 통해 다양한 서비스를 요청하거나, 또는 교통정보 제공 서버(300)에 대한 접속 없이 사용자에게 원하는 교통정보를 제공할 수도 있다.

교통정보 제공 서버(300)는 교통정보 수집 서버(500)에서 수집된 교통정보들을 전달받아 분석 및 계산을 통해 교통정보를 생성시켜 교통정보 데이터베이 스(400)에 저장하였다가, 네트워크(200)를 통해 해당 교통정보를 요청한 사용자 단말기(100-1 ~ 100-n)로 전달한다. 이때, 교통정보 제공 서버(300)는 교통정보 수집 서버(500)에서 수집된 교통정보들에 대해서 수집원별 교통정보 보정, 회전별 교통정보 보정, 수집원 및 회전별 교통정보 보정을 통해 교통정보를 생성시켜 준다.

교통정보 데이터베이스(400)는 교통정보 생성 혹은 교통정보 제공을 위한 각종 데이터를 저장하는데, 특히 사용자 단말기(100-1 ~ 100-n)에 제공할 교통정보를 저장한다.

교통정보 수집 서버(500)는 택시 수집원(700-1 ~ 700-m)으로부터 전달되는 교통정보와 다수 개의 버스 수집원(800-1 ~ 800-l)으로부터 전달되는 교통정보를 수집하여 교통정보 제공 서버(300)에 전달한다.

택시 수집원(700-1 ~ 700-m)은 교통정보 수집 장치가 설치되어 있으며, 불특정 다수 링크(도로구간)에 대해서 일반 교통정보의 흐름을 반영하는 교통정보를 수집하여 네트워크(600)를 통해 교통정보 수집 서버(500)로 전달한다. 택시 수집원(700-1 ~ 700-m)은 택시 외에도 물류차량, 택배차량, 개인차량 등을 포함하는데, 이동하는 동안 승객의 승하차 없이 불특정한 노선으로 이동하는 불특정노선 수집원을 말한다.

버스 수집원(800-1 ~ 800-l)은 교통정보 수집 장치가 설치되어 있으며, 일반 교통정보와는 상이한 특성을 가진 교통정보를 수집하여 네트워크(600)를 통해 교통정보 수집 서버(500)로 전달한다. 버스 수집원(800-1 ~ 800-l)은 버스 등과 같이, 이동하는 동안 승객을 승하차하면서 일정한 노선을 따라 이동하는 차량을 포함한 특정노선 수집원을 말한다.

아래에서는 본 발명의 실시 예에 따른 교통정보 제공 방법에 대해서 상세하게 설명한다.

본 발명의 실시 예에 따른 교통정보 제공 방법은, 크게 수집원별 교통정보 보정을 통한 교통정보 제공 방법, 회전별 교통정보 보정을 통한 교통정보 제공 방법, 수집원 및 회전별 교통정보 보정을 통한 교통정보 제공 방법의 세 가지가 있다.

첫 번째로, 본 발명의 실시 예에 따른 수집원별 교통정보 보정을 통한 교통정보 제공 방법은, 교통정보 자체의 신뢰성을 확보하기 위해서, 실시간 링크별 교통정보를 생성 및 제공함에 있어서, 버스 수집원(800-1 ~ 800-l)(즉, 특정노선 수집원)의 교통정보를 대상으로, 일반적인 교통정보라고 할 수 있는 택시 수집원(700-1 ~ 700-m)(즉, 불특정노선 수집원)의 교통정보 기준으로 보정하도록 한다.

본 발명의 실시 예에 따른 수집원별 교통정보 보정을 통한 교통정보 제공 방법은, 실시간 교통정보에 있어서, 우선 택시 대비 버스 교통정보의 차이(즉, 통행시간/통행속도의 차이 추세)를 이용하여 교통정보를 보정하는 교통정보 제공 서버(300) 내의 '실시간 버스 교통정보 보정 부분(설명의 편의상으로 도면에는 도시하지 않음)'을 이용하도록 하고, 더불어 실시간 교통정보의 편차 및 정보누락을 대비하여, 일정기간을 대상으로 택시 대비 버스 교통정보의 차이에 대해 특성치(예를 들어, 요일별/시간대별/혼잡도별 등)를 이용하여 패턴화하여 교통정보를 보정하는 교통정보 제공 서버(300) 내의 '패턴 버스 교통정보 보정 부분(설명의 편의상으로 도면에는 도시하지 않음)'을 이용한다.

이에, 교통정보 제공 서버(300)는 '실시간 버스 교통정보 보정 부분'의 결과와 '패턴 버스 교통정보 보정 부분'의 결과에 대해 적절한 가중치를 이용하여 보정된 버스 교통정보를 생성함으로써, 최종적으로 신뢰도가 높은 링크별 실시간 교통정보(즉, 속도/혼잡도)를 생성하게 된다. 이때, 이렇게 보정되어 생성되는 링크별 교통정보는, 해당 링크에 대한 주기(예를 들어, 5분)별 소통상황을 대표할 수 있는 교통정보로써 그 신뢰성을 확보할 수 있게 된다.

다시 말해서, 본 발명의 실시 예에 따른 수집원별 교통정보 보정을 통한 교통정보 제공 방법은, 버스 수집원(800-1 ~ 800-l)에 대한 소통정보 편차를 보정함으로써, 링크별 일반 교통정보로서 신뢰성을 갖는 보정된 버스 교통정보를 생성하여, 실시간 링크별 교통정보를 바탕으로 제공되는 정형화된 교통정보 서비스의 신뢰도를 한 차원 더 높여줄 수 있다. 이것은 실시간 정보로서 택시 교통정보가 수집되지 않고, 버스 교통정보만 수집되더라도, 해당 링크를 대표할 수 있는 신뢰도가 높은 교통정보를 생성하여 제공할 수 있는 것이다.

두 번째로, 본 발명의 실시 예에 따른 회전별 교통정보 보정을 통한 교통정보 제공 방법은, 실시간 링크별 교통정보(즉, 속도/혼잡도 정보)의 신뢰도를 높이기 위해서, 실시간 링크별 교통정보 생성 및 제공에 있어서, 회전 교통정보들 중에서 링크별로 대표가 되는 회전유형(이하, '대표회전(또는, 본선 이동류)'라 함)(예를 들어, 직진)의 교통정보를 기준으로, 나머지 회전유형들(예를 들어, 대표회전인 '직진'을 제외한 나머지 회전유형들)에 대한 교통정보를 보정하도록 한다.

본 발명의 실시 예에 따른 회전별 교통정보 보정을 통한 교통정보 제공 방법은, 우선 실시간 회전정보의 대표회전 대비 나머지 회전들의 실시간 교통정보의 차이(즉, 통행속도/통행시간의 차이 추세)를 이용하여 교통정보를 보정하는 교통정보 제공 서버(300) 내의 '실시간 회전 교통정보 보정 부분(설명의 편의상으로 도면에는 도시하지 않음)'을 이용하도록 하고, 더불어 실시간 교통정보의 편차 및 정보누락을 대비하여, 일정기간을 대상으로 대표회전 대비 나머지 회전들의 교통정보의 차이에 대해 특성치(예를 들어, 요일별/시간대별/혼잡도별 등)를 이용하여 패턴화하여 교통정보를 보정하는 교통정보 제공 서버(300) 내의 '패턴 회전 교통정보 보정 부분(설명의 편의상으로 도면에는 도시하지 않음)'을 이용하도록 한다.

이에, 교통정보 제공 서버(300)는 '실시간 회전 교통정보 보정 부분'의 결과와 '패턴 회전 교통정보 보정 부분'의 결과에 대해 적절한 가중치를 이용하여 보정된 회전유형별 보정된 교통정보를 생성함으로써, 최종적으로 신뢰도가 높은 링크별 실시간 교통정보(즉, 속도/혼잡도)를 생성하게 된다. 이때, 이렇게 보정되어 생성된 링크별 교통정보는, 경로(Path) 개념의 정형화된 예로써, 강변북로, 올림픽대로, 강남대로 등 교통정보를 제공함에 있어서, 보다 높은 방면(예를 들어, 상행/하행)별 교통정보를 제공할 수 있고, 또한 실시간 대표회전 교통정보가 누락되었을 때, 나머지 회전들의 교통정보만을 대상으로도 해당 링크의 신뢰성이 있는 실시간 교통정보를 생성하는데 활용될 수 있다.

그리고 이렇게 생성 및 활용되는 회전 이동류를 보정한 링크별 교통정보는, 교차로의 신호영향 및 교통량에 의해 달라지는 회전 이동류별 교통정보의 소통특성 을 보정함으로써, 실시간 링크별 교통정보를 사용하는 사용자들로 하여금 보다 신뢰성 있는 교통정보를 제공할 수 있다.

다시 말해서, 본 발명의 실시 예에 따른 회전별 교통정보 보정을 통한 교통정보 제공 방법은, 회전 이동류에 대한 소통정보 편차를 보정함으로써, 대표 이동류 중심의 교통정보를 생성하여, 실시간 링크별 교통정보를 바탕으로 제공되는 경로 개념의 정형화된 교통정보 서비스의 신뢰도를 한 차원 더 높여줄 수 있다. 이것은 실시간 정보로서 대표회전 교통정보가 수집되지 않고, 나머지 회전유형의 교통정보만 수집되더라도 해당 링크를 대표할 수 있는 대표회전 성격의 교통정보를 생성하여 제공할 수 있는 것이다.

세 번째로, 본 발명의 실시 예에 따른 수집원 및 회전별 교통정보 보정을 통한 교통정보 제공 방법은, 첫 번째의 버스 교통정보 보정을 통한 교통정보 제공 방법과 두 번째의 회전 교통정보 보정을 통한 교통정보 제공 방법을 합성시켜 이를 이용하여 교통정보를 보정하도록 한다.

본 발명의 실시 예에 따른 수집원 및 회전별 교통정보 보정을 통한 교통정보 제공 방법은, 우선 수집원(즉, 택시 수집원(700-1 ~ 700-m) 및 버스 수집원(800-1 ~ 800-l))별 교통정보 차이의 경우, 회전 이동류별로 보았을 때에 대표 이동류(즉, 대표회전)(예를 들어, 직진)의 경우에 그 특성별 차이로 인해 버스 수집원의 교통정보를 보정할 필요가 있지만, 대표회전을 제외한 회전의 경우(예를 들어, 좌회전, 우회전 등)에 그 특성치가 회전 이동류에 대한 특성치로 묻혀버려 회전 이동류에 대한 특성치로만 대변되어진다. 이러한 이유로, 대표 이동류의 경우 에, 상술한 첫 번째의 수집원별 버스 교통정보 보정을 통한 교통정보 제공 방법을 적용하여 대표 이동류의 교통정보 신뢰도를 높이고, 이렇게 보정된 대표회전(예를 들어, 직진)을 중심으로 상술한 두 번째의 회전별 교통정보 보정을 통한 교통정보 제공 방법을 이용하여 나머지 회전 이동류(예를 들어, 좌회전, 우회전 등)들에 대한 보정을 수행함으로써, 최종적으로 보다 신뢰성 있는 링크별 실시간 교통정보를 제공할 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 수집원(버스)별 및 회전별 교통정보 소통특성 보정을 통한 실시간 링크 교통정보를 생성시켜 제공하는 방법을 도 2의 순서도를 참고하여 설명하면 다음과 같다.

도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 교통정보 제공 방법을 나타낸 순서도이다.

우선, 교통정보 제공 서버(300)는 회전 이동류 중에서 대표 이동류라 할 수 있는 대표회전(예를 들어, 직진)에 대해서, 링크별로 실시간(또는, 패턴) 특성치에 대한 정보를 교통정보 데이터베이스(400)로부터 판독한다.

그리고 교통정보 제공 서버(300)는, 대표회전에 대해서, 일반적인 교통정보라고 할 수 있는 택시 교통정보(즉, 불특정노선 수집원(700-1 ~ 700-m)에서 수집한 교통정보) 기준으로, 버스 교통정보(즉, 특정노선 수집원(800-1 ~ 800-l)에서 수집한 교통정보)를 실시간(또는, 패턴) 특성치를 이용하여 보정한다. 이에, 교통정보 제공 서버(300)는, 각 링크별 보정된 대표회전에 대한 버스 교통정보(즉, 버스 대표회전 정보)를 얻게 된다(S201).

그런 다음에, 교통정보 제공 서버(300) 내의 '대표회전/수집원 합성 부분(설 명의 편의상으로 도면에는 도시하지 않음)'은, 상술한 단계 S201에서 얻은 링크별 보정된 버스 대표회전 정보와 나머지 수집원(즉, 불특정노선 수집원(700-1 ~ 700-m))의 교통정보를 합성하여 이를 통해 신뢰성 있는 대표회전(예를 들어, 직진)의 교통정보를 생성한다. 이에, 링크별 보정된 대표회전 교통정보를 얻게 된다(S202).

그런 후에, 교통정보 제공 서버(300)는 대표회전을 제외한 나머지 회전 이동류라 할 수 있는 회전(예를 들어, 좌회전, 우회전 등)에 대해서, 링크별로 실시간(또는, 패턴) 특성치에 대한 정보를 교통정보 데이터베이스(400)로부터 판독한다.

그리고 교통정보 제공 서버(300)는, 나머지 회전에 대해서, 상술한 단계 S202에서 얻은 링크별 보정된 대표회전 교통정보를 기준으로, 나머지 회전 이동류의 교통정보를 실시간(또는, 패턴) 특성치를 이용하여 보정한다. 이에, 링크별 보정된 나머지 회전의 교통정보를 얻게 된다(S203).

상술한 단계 S201의 동작, 즉 링크별 대표회전에 대한 버스 교통정보를 보정하는 동작을 도 3 내지 도 7을 참고하여 보다 상세히 설명하면 다음과 같다.

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 대표회전에 대한 버스 교통정보 보정 방법을 나타낸 순서도이다. 도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 실시간 버스 교통정보 보정 방법을 나타낸 순서도이다. 도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 패턴 버스 교통정보 보정 방법을 나타낸 순서도이다. 도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 요일별/시간대별 특성치를 적용한 패턴 버스 교통정보 보정계수 테이블을 나타낸 예시도이다. 도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 혼잡도 특성치를 적용한 패턴 버스 교통정보 보정계수 테이블을 나타낸 예시도이다.

교통정보 제공 서버(300)는, 회전 이동류 중에서 대표 이동류라 할 수 있는 대표회전(예를 들어, 직진)에 대해서, 일반적인 교통정보 생성 수집원인 택시 교통정보(즉, 불특정노선 수집원(700-1 ~ 700-m)에서 수집한 교통정보) 기준으로, 버스 교통정보(즉, 특정노선 수집원(800-1 ~ 800-l)에서 수집한 교통정보)와의 소통정보 편차(차이)를 보정한다.

이때, 교통정보 제공 서버(300)는, 소통정보 편차(차이)에 대한 실시간 추세를 이용한 '실시간 버스 교통정보 보정 부분'과, 소통정보 편차(차이)에 대한 과거 이력의 통계적 자료를 이용한 '패턴 버스 교통정보 보정 부분'을 이용하여 버스 교통정보를 보정한다. 즉, 이러한 두 부분은 각각 파라미터로 생성되며, 이에 생성된 각 파라미터가 일정한 가중치와 함께 합성되어 링크별 버스 보정 교통정보를 생성하게 된다.

이에, 이렇게 생성된 버스 보정 교통정보는, 상술한 단계 S202와 같이, 최종적으로 택시 교통정보 및 기타 수집원 교통정보(즉, 불특정노선 수집원(700-1 ~ 700-m)에서 수집한 교통정보)와의 합성으로, 신뢰도가 높은 링크별 단일 교통정보로 생성된다.

다시 말해서, 상술한 단계 S201의 동작, 즉 링크별 대표회전에 대한 버스 교통정보를 보정하는 동작은, 대표회전(예를 들어, 직진)에 대해서, 택시 교통정보(즉, 불특정노선 수집원(700-1 ~ 700-m)에서 수집한 교통정보)를 기초로 버스 교통정보(즉, 특정노선 수집원(800-1 ~ 800-l)에서 수집한 교통정보)를 보정하는 방법으로, 도 3의 순서도와 같이 수행된다.

우선 택시 대비 버스 교통정보 비율(편차)에 대한 최근 일정 주기(예를 들어, 3 ~ 6 주기) 동안의 실시간적 추세를 이용하여 보정하도록 하는 실시간 버스 교통정보 보정을 수행한다(S301).

그리고 과거 일정기간(예를 들어, 1 ~ 6 개월)의 택시 대비 버스 교통정보 비율(편차)에 대한 과거이력의 통계치를 이용하여 보정하도록 하는 패턴 버스 교통정보 보정을 수행한다(S302).

이에, 상술한 단계 S301의 실시간 버스 교통정보 보정과 상술한 단계 S302의 패턴 버스 교통정보 보정에 대해서, 각각의 특성치를 고려한 가중치를 부여한 합성으로 버스 교통정보를 최종적으로 보정하도록 한다(S303). 이때, 두 보정의 가중치 부여를 위한 특성치는, 수집원(버스/택시) 교통정보 수집율, 버스 및 택시 교통정보 실시간적 속도추이 변동(Fluctuation) 등을 포함한다.

상술한 단계 S301의 실시간 버스 교통정보 보정은, 택시 대비 버스 교통정보의 비율(편차)을 추출하기 위한 참조 대상 최근 주기(예를 들어, 3 ~ 6 주기)를 설정하는 단계, 최근 참조 주기 동안의 택시 대비 버스 교통정보 비율(편차)을 이용하여 실시간 버스 교통정보 보정계수를 생성하는 단계, 실시간 버스 교통정보 보정계수와 현재 주기 버스 교통정보의 합성(곱)으로 실시간 버스 보정 교통정보를 생성하는 단계로 이루어진다. 이때, 실시간 버스 교통정보 보정계수를 생성하는 단계는, 최근 참조 주기 동안의 교통정보 비율(편차)을 사용함에 있어서, 산술평균으로 실시간 버스 교통정보 보정계수를 생성하거나, 최근 일정 주기(예를 들어, 3 ~ 6 주기)동안의 교통정보 비율(편차)을 사용함에 있어서, 가장 최근 주기에 높은 가중 치를 적용하여 실시간 버스 교통정보 보정계수를 생성하도록 한다.

그리고 상술한 단계 S301의 실시간 버스 교통정보 보정 동작을 도 4의 순서도를 참고하여 보다 상세히 설명하면 다음과 같다.

보편적으로 5분 주기로 생성 및 제공되는 링크별 교통정보는, 수집원에 따라 버스/택시/물류 등의 차량유형별 교통정보로 나누어질 수 있다. 이렇게 주기별/수집원별로 나누어지는 교통정보에서 버스 수집원(800-1 ~ 800-l)(즉, 특정노선 수집원)에 대한 소통특성의 실시간적 보정을 위해서는 다음과 같은 프로세스를 따르게 된다.

먼저, 교통정보 제공 서버(300)는 교통정보 수집 서버(500)에서 수집된 교통정보들을 전달받는데, 이때 전달받은 교통정보가 버스 수집원(800-1 ~ 800-l)의 교통정보인지 아니면 택시 수집원(700-1 ~ 700-m)(즉, 불특정노선 수집원)의 교통정보인지를 확인한다(S401).

이때, 교통정보 제공 서버(300)는 버스 수집원(800-1 ~ 800-l)의 교통정보에 대해서 최근 과거 3 ~ 6 주기까지의 택시 대비 버스의 교통정보(즉, 통행시간 또는 통행속도) 비율을 추출하고(S402), 이렇게 추출된 최근 3 ~ 6 주기까지의 교통정보 비율들을 산술평균하거나 또는 일정 가중치를 적용하여 현재 주기 버스 수집원의 실시간 버스 교통정보 보정계수를 산출해 낸다(S403).

여기서, 보정계수를 산출하기 위한 교통정보 비율에 대해서 최근 몇 주기(3 ~ 6 주기) 정도를 참조하는 이유는, 추출하려는 교통정보 비율에 대한 추세를 반영하기 위해서이다. 이렇게 참조되는 주기는, 그 참조대상 주기가 너무 길 경우 (예를 들어, 10 주기 이상)는 실시간성의 교통정보 비율의 추세 반영 특성이 희석될 가능성이 높고, 너무 짧은 경우(예를 들어, 1 ~ 2 주기)는 정확한 교통정보 비율에 대한 추세를 파악하기가 어렵게 되는 성격을 갖는다. 그러므로 참조주기는 일반적으로 적절하게 3 ~ 6주기로 설정하는 것이 바람직하다.

이와 같은 실시간 버스 교통정보 보정계수 추출방식을 수식으로 표현하면 아래의 수학식 1과 다음과 같다.

여기서, 't'는 보정대상 현재 주기를 의미하며, 'n'은 실시간 버스 교통정보 보정 관련 과거 참조 주기 개수(보통, 3 ~ 6 주기)를 의미하며, 'LTI_{i , Taxi}'는 제공주기(i)의 택시(Taxi) 교통정보(통행시간 또는 통행속도)를 의미하며, 'LTI_i,Bus'는 제공주기(i)의 버스(Bus) 교통정보(통행시간 또는 통행속도)를 의미하며, '

'는 현재 주기(t)의 실시간 버스 교통정보 보정계수를 의미한다. 이때, 참조 주기 개수(n)는 택시 및 버스 교통정보가 모두 존재하는 주기만을 대상으로 한다.

상술한 수학식 1에서는 실시간 버스 교통정보 보정 관련 참조 주기 개수(즉, 과거 참조 주기 개수(n))를 고려한 산술평균 방식으로 보정계수를 산정하였으나, 본 발명은 이에 국한된 것이 아니라, 보정대상 주기(즉, 현재 주기(t))와 가까운 주기에 대해서 보다 높은 가중치를 주어 보정계수를 산정해 낼 수도 있음을 잘 이 해해야 한다.

예를 들어, 과거 4개 주기를 대상으로 보정할 경우, 't-1' 주기에는 0.4, 't-2' 주기에는 0.3, 't-3' 주기에는 0.2, 't-4' 주기에는 0.1을 주어, 현재 주기(t)에 가까울수록 가중치를 높게 주는 방식이다. 이러한 가중치를 고려한 보정계수 산정방식은, 최대한 현재 주기(t)에 가까운 소통정보의 차이(택시 대비 버스의 소통정보 비율)를 좀 더 높게 고려하는 방식으로, 실시간 버스 교통정보 보정계수를 산정함에 있어서 보다 신뢰도가 높은 보정계수를 추출할 수 있다.

그런 후, 교통정보 제공 서버(300)는 상술한 단계 S403에서 산출된 실시간 버스 교통정보 보정계수(

)를 해당 주기(t)의 버스 교통정보(LTI_{i , Bus})에 곱하여, 아래와 같은 수학식 2에 의해 최종적으로 보정된 실시간 버스 교통정보를 생성해 낸다(S404).

여기서, '

'는 현재 주기(t)의 보정된 실시간(Historical) 버스 교통정보를 의미하며, '

'는 현재 주기(t)의 실시간 버스 교통정보 보정계수를 의미하며, 'LTI_{t , Bus}'는 현재 주기(t)의 버스(Bus) 교통정보(통행시간 또는 통행속도)를 의미한다.

상술한 단계 S302의 패턴 버스 교통정보 보정은, 택시 대비 버스 교통정보 비율(편차)에 대한 과거 이력의 통계치를 생성하기 위한 참조 대상기간(예를 들어, 1 ~ 6 개월)을 설정하는 단계, 참조 대상기간의 택시 대비 버스 교통정보 비율(편차)에 대한 과거 이력의 통계치를 이용하여 패턴 버스 교통정보 보정계수를 생성하는 단계, 패턴 버스 교통정보 보정계수와 현재 주기 버스 교통정보와의 합성(곱)으로 패턴 버스 보정 교통정보를 생성하는 단계로 이루어진다.

그리고 상술한 단계 S302의 패턴 버스 교통정보 보정 동작을 도 5의 순서도를 참고하여 보다 상세히 설명하면 다음과 같다.

버스 교통정보의 보정에 있어서, 상술한 단계 S301의 실시간 버스 교통정보 보정 방법만으로는 보정 효과에 있어서 취약한 부분들이 존재한다. 예를 들어, 실시간 버스 교통정보 보정 시에 참조되는 과거 3 ~ 6 주기 이내에 택시 교통정보 또는 버스 교통정보 둘 중 하나라도 없는 주기가 존재한다면, 해당 주기는 실시간 버스 교통정보 보정에 사용되지 못하게 된다. 또한, 모든 참조대상 주기(3 ~ 6 주기)에 택시 및 버스 교통정보가 모두 존재한다 하더라도, 실시간 버스 교통정보 보정계수에 사용되는 매 주기별 교통정보 비율 값들이 일정한 추세를 가지지 않고 상당한 편차를 보일 수 있는데, 이러한 편차가 심해지면 보정계수의 신뢰성이 떨어지게 된다. 이러한 취약점을 보완하기 위해서 상술한 단계 S302의 패턴 버스 교통정보 보정 방식을 병용하여 보정하게 된다.

상술한 단계 S302의 패턴 버스 교통정보 보정 방식은, 상술한 단계 S301의 실시간 버스 교통정보 보정 방식에서의 실시간 교통정보 차이 추세를 이용하는 방식과는 달리, 과거 일정 기간(예를 들어, 1 ~ 6 개월)동안의 택시 대비 버스 교통 정보 비율 값을 패턴화하여 생성한 보정계수(파라미터 값)를 사용하게 된다.

그리고 상술한 단계 S301의 실시간 버스 교통정보 보정 방식에서는 실시간 버스 보정계수를 생성하기 위해서 최근 일정주기(3 ~ 6 주기)를 실시간 추세를 특성치로 하여 교통정보 비율에 대한 추세를 파악하여 보정계수를 생성하였으나, 상술한 단계 S302의 패턴 버스 교통정보 보정 방식에서는 보정계수를 생성하기 위해서 패턴화 대상기간(예를 들어, 1 ~ 6 개월)에 대해서 요일/시간/혼잡도 등을 특성치로 사용하게 된다.

다시 말해서, 교통정보 제공 서버(300)는 교통정보 수집 서버(500)에서 수집된 교통정보들을 전달받는데, 이때 전달받은 교통정보가 버스 수집원(800-1 ~ 800-l)의 교통정보인지 아니면 택시 수집원(700-1 ~ 700-m)(즉, 불특정노선 수집원)의 교통정보인지를 확인한다(S501).

이때, 교통정보 제공 서버(300)는 패턴화 대상기간(예를 들어, 1 ~ 6 개월) 동안에 택시 대비 버스 교통정보의 비율 값을 산출하고(S502), 이렇게 산출된 교통정보 비율들을 산술평균하거나 또는 요일별/시간대별/혼잡도별 특성치를 부여하여 패턴 보정계수를 생성한다(S503).

요일별 특성치의 경우는 '월/화/수/목/금/토/일' 또는 '주중/주말' 등으로 구분할 수 있고, 시간대별 특성치의 경우는 '5분/10분/30분/1시간/2시간/첨두 및 비첨두' 등으로 구분할 수 있으며, 혼잡도의 경우는 '원활/서행/정체' 등으로 구분할 수 있다.

예를 들어, 패턴 보정계수의 생성 특성치를 '요일별/시간대별'로 생성할 경 우, 버스 교통정보의 보정대상 주기(즉, 현재 주기)가 '무슨 요일이고 어떤 시간대인지'를 파악하여 해당 요일 및 해당 시간대의 패턴 보정계수를 사용하게 되는 것이다. 또한, 패턴 보정계수의 생성 특성치를 '혼잡도'로 생성할 경우, 버스 교통정보의 혼잡도(예를 들어, 원활/서행/정체 등)가 '어떤 상황인지'를 파악하여 해당 혼잡도에 해당하는 패턴 보정계수를 사용하는 것이다.

일반적으로 '요일/시간' 구분자를 패턴 보정계수 생성에 대한 특성치로서 사용할 경우, 패턴 특성치가 많아지기 때문에(예를 들어, 요일의 경우 7개, 시간의 경우 5분단위로 288개), 효과적인 패턴 보정계수를 생성하기 위해서는 상당히 긴 기간(예를 들어, 3 ~ 6 개월)을 대상으로 추출하여야 하는 특징을 갖는다. 이와는 달리, '혼잡도' 구분자를 패턴 보정계수 생성 특성치로 사용할 경우, 상대적으로 적은 패턴 특성치(예를 들어, 원활/서행/정체 등의 3개)를 갖기 때문에, 상당히 짧은 기간(예를 들어, 1 ~ 2 개월)을 대상으로 패턴 보정계수를 생성하여도 효과적인 보정 계수를 생성할 수 있는 특징을 갖는다.

이때, '혼잡도' 특성치를 구분자로 갖는 패턴 버스 교통정보 보정계수를 추출하는 방식은 아래의 수학식 3과 같다.

여기서, 'i'는 패턴 보정계수 생성을 위한 기간(1 ~ 6 개월)에 포함되는 제 공주기를 나타내며, 'c'는 혼잡도(Congestion)의 구분으로 'LTI_{i ,c, Bus}'의 혼잡도를 나타내며, 'LTI_i,Taxi'는 제공주기(i)의 택시(Taxi) 교통정보(통행시간 또는 통행속도)를 의미하며, 'LTI_i,c,Bus'는 제공주기(i) 및 혼잡도(c)인 경우의 버스(Bus) 교통정보(통행시간 또는 통행속도)를 의미하며, 'N_c,b'는 패턴 보정계수 생성기간(1 ~ 6 개월) 동안 택시 교통정보(LTI_i,Taxi) 및 버스 교통정보(LTI_i,c,Bus)가 모두 존재하는 주기 개수를 의미하며, '

'는 혼잡도(c)의 패턴 버스 교통정보 보정계수를 의미한다.

다르게는, 패턴 보정계수를 구축하기 위한 특성치(구분자)로는, 상술한 수학식 3에서 사용된 혼잡도(c) 이외에 '요일별/시간별' 특성치를 사용하여 패턴 보정계수 테이블을 구축할 수도 있음을 잘 이해해야 한다.

그런 후, 교통정보 제공 서버(300)는 상술한 단계 S503에서 생성된 패턴 버스 교통정보 보정계수(

)를 해당 주기(t)의 버스 교통정보(LTI_{t , Bus})에 곱하여, 아래의 수학식 4와 같이 최종적으로 보정된 패턴 버스 교통정보를 생성해 낸다(S504).

여기서, '

'는 현재 주기(t)의 보정된 패턴(Pattern) 버스 교통정보를 나타내며, '

'는 혼잡도(c)의 패턴 버스 교통정보 보정계수를 의미하며, 'LTI_t,Bus'는 현재 주기(t)의 버스(Bus) 교통정보를 의미하며, 'c'는 혼잡도(Congestion)의 구분으로 'LTI_{i , Bus}'의 혼잡도를 의미한다.

한편, 상술한 단계 S503에서 패턴 버스 교통정보 보정계수를 생성하는 동작은, 패턴 버스 교통정보 보정계수를 생성하기 위한 특성치 구분자로서 정적/동적 요소를 고려하여 패턴 버스 교통정보 보정계수를 구축하도록 한다. 여기서, 정적 특성치는, 보정대상 버스 교통정보의 요일/시간대 등을 나타내며, 동적 특성치는, 보정대상 버스 교통정보의 혼잡도 등을 나타낸다.

그리고 상술한 단계 S503에서 패턴 버스 교통정보 보정계수를 생성하는 동작을 도 6 내지는 도 7을 참고하여 보다 상세히 설명하면 다음과 같다.

상술한 단계 S503에서 패턴 버스 교통정보 보정계수(즉, 패턴 보정계수)를 생성하는데 사용되는 특성치는, 상술한 바와 같이, '요일별/시간대별/혼잡도별' 등의 구분자를 사용할 수 있다.

이때, 구분자의 개수가 많아질수록 패턴 보정계수를 구축하는 기간이 길어지는 특성이 있으므로, 버스 및 택시 교통정보의 수집율과 보정계수의 유용성에 따라서 패턴 보정계수 구축용 특성치를 선택적으로 적용하여 구축하여야 한다.

도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 요일별/시간대별 특성치를 적용하여 구축 한 패턴 버스 교통정보 보정계수 테이블을 나타낸 예시도이다.

도 6에 도시된 바와 같이, 버스 교통정보에 대해서 개별 링크마다 요일(즉, 월요일부터 일요일까지)별 시간대(예를 들어, 5분주기)별 패턴 교통정보 보정계수를 도식화하고 있다.

도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 혼잡도 특성치(예를 들어, 원활/서행/정체)를 적용하여 구축한 패턴 버스 교통정보 보정계수 테이블을 나타낸 예시도이다.

상술한 단계 S503에서 생성된 패턴 버스 교통정보 보정계수는, 주기별(예를 들어, 주별/월별)로 업데이트(Update)하여 항상 해당 주기별로 최신 데이터를 유지함으로써, 보정계수의 신뢰성 및 유용성을 높일 수 있다.

상술한 단계 S303의 최종 버스 교통정보 보정은, 상술한 단계 S301의 실시간 버스 보정 교통정보와 상술한 단계 S302의 패턴 버스 보정 교통정보에 대해 일정한 가중치를 적용하여 합성함으로써, 최종적으로 버스 보정 교통정보를 생성하도록 한다. 여기서, 가중치는 수집원(버스/택시)별 교통정보의 수집율, 택시 대비 버스 교통정보의 실시간적 속도추이 변동(Fluctuation) 등의 특성치를 고려한 패턴 보정계수 부분에 적용되는 가중치를 말한다. 예를 들어, 가중치의 범위는 0.0 ~ 1.0이며, 일반적인 디폴트(Default) 가중치는 0.5이다.

그리고 상술한 단계 S303의 최종 버스 교통정보 보정 동작을 보다 상세히 설명하면 다음과 같다.

교통정보 제공 서버(300)의 '실시간 버스 교통정보 보정 부분'과 '패턴 버스 교통정보 보정 부분'은, 일정한 가중치를 부여하여 최종적으로 링크별 버스 보정 교통정보로 생성되도록 한다. 이때, 링크별 버스 보정 교통정보의 생성에 대한 수식으로 표현하면 아래의 수학식 5와 같다.

여기서, 'a'는 패턴 버스 교통정보 보정 부분(

)에 대한 적용비율(가중치)로, 범위는 0.0 ~ 1.0이다. '

'는 현재 주기(t)의 최종 링크별 버스 보정 교통정보를 의미하며, '

'는 현재 주기(t)의 보정된 실시간(Historic) 버스 교통정보를 의미하며, '

'는 현재 주기(t)의 보정된 패턴(Pattern) 버스 교통정보를 의미한다.

상술한 수학식 5는 아래의 수학식 6과 같이 표현될 수 있다.

여기서, 'a'는 보정된 패턴 버스 교통정보에 대한 적용비율(가중치)로, 범위는 0.0 ~ 1.0이고, 디폴트(Default) = 0.5이다. '

'는 현재 주기(t)의 최종 링크별 버스 보정 교통정보를 의미하며, '

'는 현재주기 t 의 실시간 버스 교통정보 보정계수를 의미하며, '

'는 혼잡도(c)의 패턴 버스 교통정보 보정계수를 의미하며, 'LTI_{t , Bus}'는 현재 주기(t)의 버스(Bus) 교통정보를 의미한다.

기본적으로 현재 주기 버스 교통정보의 보정 능력은, 평균화된 보정계수를 사용하는 교통정보 제공 서버(300)의 '패턴 버스 교통정보 보정 부분'보다는 실시간적 교통정보 비율에 대한 편차 추세를 반영하는 교통정보 제공 서버(300)의 '실시간 버스 교통정보 보정 부분'이 상대적으로 우월한 것이 보편적이다.

그러나 실시간 버스 교통정보 보정을 위한 버스 및 택시의 교통정보 중 어느 한쪽의 수집율이 상당히 떨어지거나, 보정계수 생성의 기본이 되는 택시 및 버스 교통정보에 대한 실시간적 속도추이의 변동(Fluctuation)이 주기별로 심하게 발생할 수 있다. 이러한 경우, 실시간 버스 교통정보 보정계수의 신뢰성이 떨어지기 때문에 패턴 교통정보 보정계수에 대한 적용비율(a)을 상대적으로 높여줌으로써 보정 효과를 높일 수 있다.

상술한 수학식 6에서, 패턴 버스 보정계수의 가중치(a)는, 보통 디폴트 값인 0.5를 쓰고, 상술한 바와 같은 상황이 발생하는 링크의 경우에 가중치(a)를 임의로 조정하여 적용할 수도 있다.

상술한 단계 S202의 동작, 즉 상술한 단계 S201에서 얻은 링크별 보정된 버스 대표회전 정보와 나머지 수집원(즉, 불특정노선 수집원(700-1 ~ 700-m))의 교통정보의 합성을 통한 링크별 보정된 대표회전 교통정보를 얻는 동작을 보다 상세히 설명하면 다음과 같다.

교통정보 제공 서버(300)는, 버스 교통정보 보정을 통한 최종 실시간 링크별 단일 교통정보 생성에 있어서, 수집원별 교통정보의 산술적 합성을 통한 링크별 단일 교통정보를 생성하도록 한다. 이때, 수집원별 교통정보 합성 시, 각 수집원별 현재 주기의 원시 교통정보 수집 개수에 가중치를 적용한 산술적 합성을 통해 링크별 단일 교통정보를 생성하도록 한다.

여기서, 교통정보 제공 서버(300)는, 버스, 택시를 비롯한 모든 수집원에 대한 교통정보의 산술적 합성을 통한 링크별 단일 교통정보를 생성한다. 다르게는, 교통정보 제공 서버(300)는, 버스 교통정보의 경우, 상술한 단계 S301의 실시간 버스 교통정보 보정 및 상술한 단계 S302의 패턴 버스 교통정보 보정을 이용한 버스 수집원(800-1 ~ 800-l)(즉, 특정노선 수집원)의 소통특성을 보정한 교통정보를 생성한다.

다시 말해서, 상술한 단계 S202의 동작, 즉 각 링크에 대한 버스 대표회전 교통정보 보정 동작은, 버스 보정을 통해 대표회전(예를 들어, 직진)의 실시간 단일 교통정보를 생성하도록 하는데, 이때 최종적으로 아래의 수학식 7과 같이 각 수집원별 교통정보가 합성되어, 버스 소통특성 보정을 통한 현재 주기의 링크별 단일 교통정보를 생성한다.

여기서, '

'는 현재 주기(t)의 버스 교통정보 보정을 통한 링크별 최 종 보정 교통정보를 나타낸다. '

'는 현재 주기(t), 수집원(v)(버스 수집원 포함)의 최종 교통정보를 의미하며, 여기서 'v = Bus'일 경우에 최종 보정된 버스 교통정보를 의미한다. 'P_t,v'는 현재 주기(t), 수집원(v)의 원시 수집 교통정보 건수를 의미한다. 'v'는 버스 교통정보를 포함한 교통정보 수집원(예를 들어, 버스, 택시, 물류 등)을 의미한다.

상술한 수학식 7은, 상술한 단계 S201의 최종 보정된 버스 교통정보와 택시 및 나머지 수집원(물류 등)에 대한 교통정보에 가중치(원시 수집 교통정보 건수)를 부여한 후에, 산술평균으로 합성하여 최종적으로 버스 소통정보 특성이 보정된 링크별 단일 교통정보를 생성하는 수식이다.

여기서, 원시 수집 교통정보 건수(P_{t ,v})는, 각 수집원별(v)로 해당 주기(t) 동안에 수집된 원시 교통정보 건수로서, 일반적으로 교통량이 가장 많은 택시 및 버스의 건수가 가장 많다. 이것은, 가장 많은 교통량을 갖는 대표 수집원(v)에 대해 교통정보 합성의 가중치를 높게 주기 위함이다.

상술한 단계 S203의 동작, 즉 링크별 대표회전에 대한 버스 교통정보를 기준으로 나머지 이동류의 교통정보를 보정하는 동작을 도 8 내지 도 12를 참고하여 보다 상세히 설명하면 다음과 같다.

도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 회전 교통정보 보정 방법을 나타낸 순서도이다. 도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 실시간 회전 버스 교통정보 보정 방법을 나타낸 순서도이다. 도 10은 본 발명의 실시 예에 따른 패턴 회전 교통정보 보정 방법을 나타낸 순서도이다. 도 11은 본 발명의 실시 예에 따른 요일별/시간대별 특성치를 적용한 패턴 회전 교통정보 보정계수 테이블을 나타낸 예시도이다. 도 12는 본 발명의 실시 예에 따른 혼잡도 특성치를 적용한 패턴 회전 교통정보 보정계수 테이블을 나타낸 예시도이다.

교통정보 제공 서버(300)는, 상술한 단계 S202에서 생성된 대표회전(예를 들어, 직진) 교통정보를 이용하여 회전유형별 교통정보 보정 방법을 적용하게 된다.

다시 말해서, 상술한 단계 S203의 동작, 즉 링크별 대표회전에 대한 버스 교통정보를 기준으로 나머지 이동류의 교통정보를 보정하는 동작은, 대표회전 교통정보를 기초로 나머지 회전 교통정보를 보정하는 방법으로, 도 8의 순서도와 같이 수행된다.

우선 대표회전 대비 나머지 회전유형의 교통정보 비율(편차)에 대한 최근 일정 주기(예를 들어, 3 ~ 6 주기) 동안의 실시간적 추세를 이용하여 보정하도록 하는 실시간 회전 교통정보 보정을 수행한다(S801).

그리고 과거 일정기간(예를 들어, 1 ~ 6 개월)의 대표회전 대비 나머지 회전유형의 교통정보 비율(편차)에 대한 과거이력의 통계치를 이용하여 보정하도록 하는 패턴 회전 교통정보 보정을 수행한다(S802).

그런 후에, 상술한 단계 S801에서 실시간 회전 교통정보 보정과 상술한 단계 S802에서 패턴 회전 교통정보 보정에 대해서 각 특성치를 고려한 가중치를 부여한 합성으로 회전 교통정보를 최종적으로 보정하도록 한다(S803). 이때, 두 보정의 가중치 부여를 위한 특성치는, 회전 교통정보 수집율, 회전 교통정보(대표회전 및 나 머지 회전유형)의 실시간적 속도추이 변동(Fluctuation) 등을 포함한다.

상술한 단계 S801의 실시간 회전 교통정보 보정은, 대표회전 대비 나머지 회전유형의 교통정보의 비율(편차)을 추출하기 위한 참조 대상 최근 주기(예를 들어, 3 ~ 6 주기)를 설정하는 단계, 최근 참조 주기 동안의 대표회전 대비 나머지 회전유형의 교통정보 비율(편차)을 이용하여 실시간 회전 교통정보 보정계수를 생성하는 단계, 실시간 회전 교통정보 보정계수와 보정대상 회전유형의 현재 주기 회전 교통정보와의 합성(곱)으로 실시간 회전 보정 교통정보를 생성하는 단계로 이루어진다. 여기서, 실시간 회전 교통정보 보정계수를 생성하는 단계는, 최근 참조 주기 동안의 교통정보 비율(편차)을 사용함에 있어서, 산술평균으로 실시간 회전 교통정보 보정계수를 생성하도록 한다. 다르게는, 실시간 회전 교통정보 보정계수를 생성하는 단계는, 최근 일정 주기 동안의 교통정보 비율(편차)을 사용함에 있어서, 가장 최근주기에 높은 가중치를 적용하여 실시간 회전 교통정보 보정계수를 생성하도록 한다.

그리고 상술한 단계 S801의 실시간 회전 버스 교통정보 보정 동작을 도 9의 순서도를 참고하여 보다 상세히 설명하면 다음과 같다.

보편적으로 5분 주기로 생성 및 제공되는 링크별 교통정보는, 링크의 연결특성에 따라 회전 유형별 교통정보로 나누어질 수 있다. 이렇게 주기별/회전유형별로 나누어지는 교통정보에서 대표회전(예를 들어, 직진)을 제외한 나머지 회전유형(예를 들어, 좌회전, 우회전 등) 각각에 대한 소통특성의 실시간적 보정을 위해서는 다음과 같은 프로세스를 따르게 된다.

먼저, 교통정보 제공 서버(300)는 교통정보 수집 서버(500)에서 수집된 교통정보들을 전달받는데, 이때 전달받은 교통정보가 대표회전유형의 교통정보인지 아니면 대표회전을 제외한 나머지 회전유형의 교통정보인지를 확인한다(S901).

이때, 교통정보 제공 서버(300)는 대표회전을 제외한 나머지 회전유형들에 대해서 최근 과거 3 ~ 6 주기까지의 대표회전 대비 보정대상 회전유형의 교통정보(즉, 통행시간 또는 통행속도) 비율을 추출하고(S902), 이렇게 추출된 최근 3 ~ 6 주기까지의 교통정보 비율들을 산술평균하거나, 또는 일정 가중치를 적용하여 현재 주기의 보정대상 회전유형의 실시간 회전 교통정보 보정계수를 산출해 낸다(S903).

여기서, 보정계수를 산출하기 위한 교통정보 비율에 대해서 최근 몇 주기(예를 들어, 3 ~ 6 주기) 정도를 참조하는 이유는, 추출하려는 교통정보 비율에 대한 추세를 반영하기 위해서이다. 이렇게 참조되는 주기는, 그 참조대상 주기가 너무 길 경우(예를 들어, 10 주기 이상)에 실시간성의 교통정보 비율의 추세 반영 특성이 희석될 가능성이 높고, 너무 짧은 경우(예를 들어, 1 ~ 2 주기)에 정확한 교통정보 비율에 대한 추세를 파악하기가 어렵게 되는 성격을 갖는다. 그러므로 참조주기는 보통 적절하게 3 ~ 6 주기로 설정하는 것이 바람직하다.

이와 같은 실시간 회전 교통정보 보정계수 추출방식을 수식으로 표현하면 아래의 수학식 8과 같다.

여기서, '

'는 현재 주기(t), 보정대상 회전유형(k)(즉, 대표회전을 제외한 나머지 회전유형)의 실시간 회전 교통정보 보정계수를 나타내며, 't'는 보정대상 현재주기를 의미하며, 'n'은 실시간 회전 교통정보 보정 관련 과거 참조 주기 개수(예를 들어, 3 ~ 6 주기)를 의미하며, 'base'는 대표회전을 의미하며, 'k'는 대표회전(base)을 제외한 나머지 회전유형(예를 들어, 좌회전, 우회전 등)을 의미하며, 'LTI_i,base'는 제공주기(i)의 대표회전(base) 교통정보(즉, 통행시간 또는 통행속도)를 의미하며, 'LTI_i,k'는 제공주기(i), 회전유형(k)의 교통정보(즉, 통행시간 또는 통행속도)를 의미한다. 이때, 참조 주기 개수(n)는, 대표회전(base) 및 나머지 회전유형(k)의 정보가 모두 존재하는 주기만을 대상으로 한다.

상술한 수학식 8에서는 실시간 회전 교통정보 보정 관련 참조 주기개수(즉, 과거 참조 주기 개수(n))를 고려한 산술평균 방식으로 보정계수를 산정하였으나, 보정대상 주기(즉, 현재주기(t))와 가까운 주기에 대해서 보다 높은 가중치를 주어 보정계수를 산정해 낼 수도 있다.

예를 들어, 과거 4개 주기를 대상으로 보정할 경우, 't-1' 주기에는 0.4, 't-2' 주기에는 0.3, 't-3' 주기에는 0.2, 't-4' 주기에는 0.1을 주어 현재 주기에 가까울수록 가중치를 높게 해 주는 방식이다. 이러한 가중치를 고려한 보정계수 산정방식은, 최대한 현재 주기에 가까운 소통정보의 차이(즉, 대표 회전유형 대비 보정대상 회전유형의 소통정보 비율)를 조금 더 높게 고려하는 방식으로 실시간 회전 교통정보 보정계수를 산정함에 있어서 보다 신뢰도가 높은 보정계수를 추출할 수 있다.

상술한 단계 S903에서 산출된 보정대상 회전유형의 실시간 회전 교통정보 보정계수(

)를 해당 주기(t)의 해당 회전유형(k)의 교통정보에 곱하여, 아래의 수학식 9와 같이 각 회전 유형(대표회전 제외)별 보정된 실시간 회전 교통정보를 최종적으로 생성해 낸다(S904).

여기서, '

'는 현재 주기(t), 회전유형(k)(즉, 대표회전을 제외한 나머지 회전)의 보정된 실시간(Historical) 회전 교통정보를 나타내며, 'LTI_{t , k}'는 현재 주기(t), 보정대상 회전유형(k)의 교통정보(즉, 통행시간 또는 통행속도)를 의미한다.

상술한 단계 S802의 패턴 회전 교통정보 보정은, 대표회전 대비 나머지 회전유형의 교통정보 비율(편차)에 대한 과거 이력의 통계치를 생성하기 위한 참조 대상기간(예를 들어, 1 ~ 6 개월)을 설정하는 단계, 참조 대상기간 동안의 대표회전 대비 나머지 회전유형의 교통정보 비율(편차)에 대한 과거 이력의 통계치를 이용하여 패턴 회전 교통정보 보정계수를 생성하는 단계, 패턴 회전 교통정보 보정계수와 보정대상 회전유형의 현재주기 회전 교통정보의 합성(곱)으로 패턴 회전 보정 교통정보를 생성하는 단계로 이루어진다.

그리고 상술한 단계 S802의 패턴 회전 교통정보 보정 동작을 도 10의 순서도를 참고하여 보다 상세히 설명하면 다음과 같다.

회전 교통정보의 보정에 있어서, 상술한 단계 S801의 실시간 버스 교통정보 보정 방법만으로는 보정 효과에 있어서 취약한 부분들이 존재한다. 예를 들어, 실시간 회전 교통정보 보정 시에 참조되는 과거 3 ~ 6 주기 이내에 대표회전 교통정보 또는 보정대상 회전유형 교통정보 둘 중 하나라도 없는 주기가 존재한다면, 해당 주기는 실시간 회전 교통정보 보정에 사용되지 못하게 된다. 또한, 모든 참조대상 주기(3 ~ 6 주기)에 대표회전 및 보정대상 회전유형 교통정보가 모두 존재한다 하더라도, 실시간 회전 교통정보 보정계수에 사용되는 매 주기별 교통정보 비율 값들이 일정한 추세를 가지지 않고 상당한 편차를 보일 수 있는데, 이러한 편차가 심해지면 보정계수의 신뢰성이 떨어지게 된다. 이러한 취약점을 보완하기 위해서 상술한 단계 S802의 패턴 회전 교통정보 보정 방식을 병용하여 보정하게 된다.

상술한 단계 S802의 패턴 회전 교통정보 보정 방식은, 상술한 단계 S801의 실시간 회전 교통정보 보정 방식에서의 실시간 교통정보 차이 추세를 이용하는 방식과는 달리, 과거 일정 기간(예를 들어, 1 ~ 6 개월)동안의 대표회전 대비 보정대상 회전유형의 교통정보 비율 값을 패턴화하여 생성한 보정계수(파라미터 값)를 사용하게 된다.

그리고 상술한 단계 S801의 실시간 회전 교통정보 보정 방식에서는 보정대상 회전유형의 실시간 회전 보정계수를 생성하기 위해서 최근 일정주기(3 ~ 6 주기)를 실시간 추세를 특성치로 하여 교통정보 비율에 대한 추세를 파악하여 보정계수를 생성하였으나, 상술한 단계 S802의 패턴 회전 교통정보 보정 방식에서는 보정계수를 생성하기 위해서 패턴화 대상기간(예를 들어, 1 ~ 6 개월)에 대해서 요일/시간/혼잡도 등을 특성치로 사용하게 된다.

다시 말해서, 교통정보 제공 서버(300)는 교통정보 수집 서버(500)에서 수집된 교통정보들을 전달받는데, 이때 전달받은 교통정보가 대표회전유형의 교통정보인지 아니면 대표회전을 제외한 나머지 회전유형의 교통정보인지를 확인한다(S101).

이때, 교통정보 제공 서버(300)는 패턴화 대상기간(예를 들어, 1 ~ 6 개월) 동안에 대표회전 대비 보정대상 회전유형의 교통정보 비율 값을 산출하고(S102), 이렇게 산출된 교통정보 비율들을 산술평균하거나 또는 요일별/시간대별/혼잡도별 특성치를 부여하여 패턴 회전 교통정보 보정계수를 생성한다(S103).

요일별 특성치의 경우는 '월/화/수/목/금/토/일' 또는 '주중/주말' 등으로 구분할 수 있고, 시간대별 특성치의 경우는 '5분/10분/30분/1시간/2시간/첨두 및 비첨두' 등으로 구분할 수 있으며, 혼잡도의 경우는 '원활/서행/정체' 등으로 구분할 수 있다.

예를 들어, 패턴 보정계수의 생성 특성치를 '요일별/시간대별'로 생성할 경우, 보정대상 회전유형의 보정대상 주기(즉, 현재주기)가 무슨 요일이고 어떤 시간대인지를 파악하여 해당 요일 및 해당 시간대의 패턴 보정계수를 사용하는 것이다. 또한, 패턴 보정계수의 생성 특성치를 '혼잡도'로 생성할 경우, 보정대상 회전유형의 교통정보 혼잡도(예를 들어, 원활/서행/정체 등)가 어떤 상황인지를 파악하여 해당 혼잡도에 해당하는 패턴 보정계수를 사용하는 것이다.

일반적으로 '요일/시간' 구분자를 패턴 보정계수 생성에 대한 특성치로서 사용할 경우, 패턴 특성치가 많아지기 때문에(예를 들어, 요일의 경우에 7개, 시간의 경우에 5분 단위로 288개), 효과적인 패턴 보정계수를 생성하기 위해서는 상당히 긴 기간(예를 들어, 3 ~ 6 개월)을 대상으로 추출하여야 하는 특징을 가진다. 이와는 달리, '혼잡도' 구분자를 패턴 보정계수 생성 특성치로 사용할 경우, 상대적으로 적은 패턴 특성치(예를 들어, 원활/서행/정체 등의 3개)를 가지기 때문에, 상당히 짧은 기간(예를 들어, 1 ~ 2 개월)을 대상으로 패턴 보정계수를 생성하여도 효과적인 보정 계수를 생성할 수 있는 특징을 가진다.

이때, '혼잡도' 특성치를 구분자로 갖는 패턴 회전 교통정보 보정계수를 추출하는 방식은, 아래의 수학식 10과 같다.

여기서, '

'는 회전유형(k)(즉, 대표회전을 제외한 나머지 회전유형), 혼잡도(c)의 패턴 회전 교통정보 보정계수를 나타낸다. 'i'는 제공주기로, 패턴 보정계수 생성을 위한 기간(예를 들어, 1 ~ 6 개월)에 포함되는 제공주기를 의미한다. 'c'는 혼잡도(Congestion) 구분으로, 'LTI_i,c,k'의 혼잡도를 의미한다. 'base'는 대표회전을 의미한다. 'k'는 대표회전(base)을 제외한 나머지 회전유형(예를 들어, 좌회전, 우회전 등)을 의미한다. 'LTI_i,base'는 제공주기(i)의 대표회전(base) 교통정보(즉, 통행속도 또는 통행시간)를 의미한다. 'LTI_i,c,k'는 제공주기(i), 회전유형(k), 혼잡도(c)일 경우의 교통정보(즉, 통행속도 또는 통행시간)를 의미한다. 'N_c,k'는 패턴 보정계수 생성기간(예를 들어, 1 ~ 6 개월) 동안의 대표회전 교통정보 및 보정대상 회전유형의 교통정보(LTI_{i ,c,k})가 모두 존재하는 주기 개수를 의미한다.

상술한 단계 S103에서 생성된 패턴 회전 교통정보 보정계수(

)를 해당 주기(t)의 해당 회전유형(k)의 교통정보에 곱하여, 아래의 수학식 11과 같이 각 회전 유형(대표회전 제외)별 보정된 패턴 회전 교통정보를 최종적으로 생성해 낸다(S104).

여기서, '

'는 현재 주기(t), 회전유형(k)(즉, 대표회전을 제외한 나머지 회전유형)의 보정된 패턴(Pattern) 회전 교통정보를 나타낸다. '

'는 보정대상 회전유형(k), 혼잡도(c)의 패턴 회전 교통정보 보정계수를 의미한다. 'LTI_t,k'는 현재 주기(t), 보정대상 회전유형(k)의 교통정보를 의미한다. 'c'는 보정대상 회전유형(k)의 현재 주기(t) 교통정보(LTI_{t ,k})의 혼잡도를 의미한다.

한편, 상술한 단계 S103에서 패턴 회전 교통정보 보정 계수를 생성하는 동작은, 패턴 회전 교통정보 보정계수를 생성하기 위한 특성치 구분자로서 정적/동적 요소를 고려하여 패턴 회전 교통정보 보정계수를 구축하도록 한다. 여기서, 정적 특성치는, 보정대상 회전유형별 교통정보의 요일/시간대 등을 나타내며, 동적 특성치는, 보정대상 회전유형별 교통정보의 혼잡도 등을 나타낸다.

그리고 상술한 단계 S103에서 패턴 회전 교통정보 보정 계수를 생성하는 동작을 도 11 내지는 도 12를 참고하여 보다 상세히 설명하면 다음과 같다.

상술한 단계 S103에서 패턴 회전 교통정보 보정 계수를 구축하기 위한 특성치(구분자)로는 상술한 수학식 11에서 사용된 혼잡도 이외에 요일별/시간별 특성치를 사용하여 패턴 보정계수 테이블을 구축할 수도 있다.

다시 말해서, 상술한 단계 S103에서 패턴 회전 교통정보 보정계수(패턴 보정계수)를 생성하는데 사용되는 특성치는, 상술한 바와 같이, '요일별/시간대별/혼잡도별' 등의 구분자를 사용 할 수 있다.

이때, 구분자의 개수가 많아질수록 패턴 보정계수를 구축하는 기간이 길어지는 특성이 있으므로, 회전 교통정보의 수집율과 보정계수의 유용성에 따라서 패턴 보정계수 구축용 특성치를 선택적으로 적용하여 구축하여야 한다.

도 11은 본 발명의 실시 예에 따른 요일별/시간대별 특성치를 적용하여 구축한 패턴 회전 교통정보 보정계수 테이블을 나타낸 예시도이다.

도 11에 도시된 바와 같이, 대표회전을 제외한 나머지 회전유형들에 대해서 개별 링크마다 요일(즉, 월요일에서 일요일까지)별 시간대(예를 들어, 5분주기)별 패턴 교통정보 보정계수를 도식화하였다.

도 12는 본 발명의 실시 예에 따른 혼잡도 특성치(예를 들어, 원활/서행/정체 등)를 적용하여 구축한 패턴 회전 교통정보 보정계수 테이블을 나타낸 예시도이다.

상술한 단계 S103에서 생성된 패턴 회전 교통정보 보정계수는, 주기별(예를 들어, 주별/월별 등)로 업데이트하여 항상 해당 주기별로 최신 데이터를 유지함으로써, 보정계수의 신뢰성 및 유용성을 높일 수 있다.

상술한 단계 S803의 최종 회전유형별 교통정보 보정은, 상술한 단계 S801의 실시간 회전 보정 교통정보와 상술한 단계 S802의 패턴 회전 보정 교통정보에 대해 일정한 가중치를 적용하여 합성함으로써, 회전유형별 최종 보정 교통정보를 생성하도록 한다. 여기서, 가중치는 회전 교통정보의 수집율, 회전 교통정보(대표회전 및 나머지 회전유형)의 실시간적 속도추이 변동(Fluctuation) 등의 특성치를 고려한 패턴 보정계수 부분에 적용되는 가중치를 의미한다. 이때, 실시간 보정계수의 가중치는, 1에서 패턴 보정계수에 대한 가중치를 뺀 것과 같다. 예를 들어, 가중치의 범위는 0.0 ~ 1.0이다.

그리고 상술한 단계 S803의 최종 회전유형별 교통정보 보정 동작을 보다 상세히 설명하면 다음과 같다.

교통정보 제공 서버(300)의 '실시간 회전 교통정보 보정 부분'과 '패턴 회전 교통정보 보정 부분'은, 일정한 가중치를 부여하여 최종적으로 대표회전을 제외한 각 회전유형(회전 이동류)별 최종 보정 교통정보로 생성되도록 한다. 이때, 회전유 형별 최종 보정 교통정보의 생성에 대한 수식으로 표현하면 아래의 수학식 12와 같다.

여기서, 'a'는 패턴 회전 교통정보 보정 부분(

)에 대한 적용비율(가중치)을 나타내며, 범위는 0.0 ~ 1.0이다. '

'는 현재 주기(t), 회전유형(k)(즉, 대표회전을 제외한 나머지 회전유형)의 최종 보정 교통정보를 의미한다. '

'는 현재 주기(t), 보정대상 회전유형(k)의 보정된 실시간(Historic) 회전 교통정보를 의미한다. '

'는 현재 주기(t), 보정대상 회전유형(k)의 보정된 패턴(Pattern) 회전 교통정보를 의미한다.

상술한 수학식 12는 아래의 수학식 13과 같이 다시 표현될 수 있다.

여기서, 'a'는 보정된 패턴 회전 교통정보에 대한 적용비율(가중치)을 나타내며, 그 범위는 0.0 ~ 1.0이다. '

'는 현재 주기(t), 회전유형(k)(즉, 대표회전을 제외한 나머지 회전유형)의 최종 보정 교통정보를 의미한다. '

'는 현재 시간(t), 보정대상 회전유형(k)의 실시간 회전 교통정보 보정계수를 의미한다. '

'는 혼잡도(c), 보정대상 회전유형(k)의 패턴 회전 교통정보 보정계수를 의미한다. 'LTI_{t , k}'는 현재 주기(t), 보정대상 회전유형(k)의 교통정보를 의미한다.

상술한 수학식 13에서 패턴 회전 교통정보 보정계수의 가중치(a)는 아래의 수학식 14와 같이 추출된다.

여기서, 'a_{t , k}'는 현재 시간(t), 보정대상 회전유형(k)의 패턴 보정계수에 대한 적용비율(가중치)을 나타내며, 그 범위는 0.0 ~ 1.0이다. 예를 들어, 그 범위가 0.0 이하일 경우는 '0'을, 1.0 이상일 경우는 '1'을 적용한다. 'LTI_t,base'는 현재 주기(t), 대표회전(base)의 교통정보를 의미한다. 'LTI_t,k'는 현재 주기(t), 보정대상 회전유형(k)의 교통정보를 의미한다. '

'는 현재 주기(t), 보정대상 회전유형(k)의 실시간 회전 교통정보 보정계수를 의미한다. '

'는 현재 주기(t), 혼잡도(c), 보정대상 회전유형(k)의 패턴 회전 교통정보 보정계수를 의미한다.

기본적으로 현재 주기의 회전 교통정보의 보정능력은, 평균화된 보정계수를 사용하는 패턴 회전 교통정보 보정 부분보다는, 실시간적 교통정보 비율에 대한 편차를 반영하는 실시간 회전 교통정보 보정 부분이 상당히 우월한 것이 보편적이다.

그러나 실시간 회전 교통정보 보정을 위한 각 회전 유형별 교통정보 수집율이 상대적으로 상당히 떨어지거나, 보정계수 생성의 기본이 되는 대표회전 및 나머지 회전유형의 교통정보에 대한 실시간적 속도추이의 변동(Fluctuation)이 주기별로 심하게 발생할 수 있다. 이러한 경우, 실시간 회전 교통정보 보정계수의 신뢰성이 떨어지기 때문에, 패턴 교통정보 보정계수에 대한 적용비율(a)을 상술한 수학식 14와 같이 생성함으로써 보정 효과를 높일 수 있다.

간헐적으로 상술한 수학식 14를 적용할 수 없을 경우(예를 들어, 실시간 회전 교통정보 보정 대상 주기(3 ~ 6 주기)동안 가장 최근 1주기에 대해서만 대표회전과 보정대상 회전유형의 교통정보가 존재할 경우, 또는 보정대상 현재 주기의 대표회전(base) 교통정보가 존재하지 않을 때 등)가 발생할 수 있다. 이런 경우에는 디폴트 가중치인 '0.5'를 적용한다.

그런 다음에, 상술한 단계 S203의 동작, 즉 링크별 대표회전에 대한 버스 교통정보를 기준으로 나머지 이동류의 교통정보를 보정하는 동작을 수행하여, 회전 교통정보 보정을 통한 최종 링크별 단일 교통정보를 생성하도록 한다.

이때, 최종 링크별 단일 교통정보를 생성하는 동작은, 모든 회전 이동류별(대표회전 및 나머지 회전을 포함함) 보정된 교통정보의 산술적 합성을 통한 링크별 단일 교통정보를 생성하도록 한다. 이때, 모든 회전 이동류별 보정된 교통정보 합성 시, 각 회전유형들의 보정주기별 원시 교통정보 수집 개수에 가중치를 적용한 산술적 합성을 통해 링크별 단일 교통정보를 생성하도록 한다.

여기서, 대표회전의 경우, 링크별 단일 교통정보는 회전 소통정보의 보정 없 이 생성한 교통정보가 된다, 또한, 대표회전을 제외한 나머지 회전 교통정보의 경우, 링크별 단일 교통정보는 실시간 회전 교통정보 보정 및 패턴 회전 교통정보 보정을 이용한 회전 이동류의 소통특성을 보정한 교통정보가 된다.

그러면, 상술한 회전 교통정보 보정을 통한 최종 링크별 단일 교통정보를 생성하는 동작을 보다 상세히 설명하면 다음과 같다.

상술한 단계 S803에서 각 링크에 대한 대표회전을 제외한 나머지 회전유형별 회전 교통정보 보정은, 아래의 수학식 15와 같이 최종적으로 대표 회전유형의 교통정보와 합성되어, 회전 소통특성 보정을 통한 현재 주기의 링크별 단일 교통정보로 생성되어진다.

여기서, '

'는 현재 주기(t)의 회전 교통정보 보정을 통한 링크별 최종 보정 교통정보를 나타낸다. '

'는 현재 주기(t), 모든 회전유형(k)(대표회전 및 나머지 회전 포함)의 최종 보정 교통정보를 의미한다. 'P_{t , k}'는 현재 주기(t), 모든 회전유형(k)의 원시 수집 교통정보 건수를 의미한다. 'k'는 대표회전(base)을 포함한 모든 회전유형을 의미한다.

상술한 수학식 15는, 대표회전의 교통정보와 나머지 회전 유형별 보정 교통 정보에 가중치(원시 수집 교통정보 건수)를 부여한 산술평균으로 합성하여 최종적으로 회전 소통정보 특성이 보정된 링크별 단일 교통정보를 생성하는 것을 표현하고 있다.

여기서, 원시 수집 교통정보 건수(P_{t ,k})는, 각 회전 유형별로 해당 주기(t) 동안에 수집된 원시 교통정보 건수로서, 보통 교통량이 가장 많은 대표 회전유형(base)의 건수가 가장 많다. 이것은, 가장 많은 교통량을 갖는 대표 회전유형(base)에 교통정보 합성의 가중치를 높게 주기 위한 것이다.

만약에 회전 유형별로 원시 수집 교통정보 건수가 없을 경우에는, 일정 가중치를 부여하되, 대표 회전유형을 가장 높게 부여하고, 우회전, 좌회전 순으로 부여할 수도 있다.

이상, 본 발명의 실시 예는 수집원(버스) 및 회전 이동류의 교통정보를 보정함으로써 최종적으로 신뢰도 높은 링크별 실시간 교통정보를 생성하여 제공하는 방법에 대해서 설명하였다. 본 발명의 실시 예에 의해 수집원에 있어서 특이한 소통정보 특성을 보일 수 있는 버스 교통정보에 대한 보정 및 대표회전(예를 들어, 직진)을 제외한 나머지 회전유형(예를 들어, 좌회전, 우회전 등)에 대한 소통정보 차이의 보정을 통해서 보다 신뢰성 높은 실시간 링크별 단일 교통정보를 생성할 수 있음을 잘 알 수 있다. 또한, 본 발명의 실시 예에 따른 교통정보 제공 시스템은, 도 1의 시스템 이외에 텔레매틱스 산업 분야의 다른 형태로 실시간 링크별 교통정보를 수집 및 제공하는 시스템에도 적용될 수 있다.

본 발명의 실시 예는 이상에서 설명한 장치 및/또는 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시 예의 구성에 대응하는 기능을 실현하기 위한 프로그램, 그 프로그램이 기록된 기록 매체 등을 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시 예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.

이상에서 본 발명의 실시 예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 교통정보 제공 시스템의 개략적인 구성도이다.

도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 교통정보 제공 방법을 나타낸 순서도이다.

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 대표회전에 대한 버스 교통정보 보정 방법을 나타낸 순서도이다.

도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 실시간 버스 교통정보 보정 방법을 나타낸 순서도이다.

도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 패턴 버스 교통정보 보정 방법을 나타낸 순서도이다.

도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 요일별/시간대별 특성치를 적용한 패턴 버스 교통정보 보정계수 테이블을 나타낸 예시도이다.

도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 혼잡도 특성치를 적용한 패턴 버스 교통정보 보정계수 테이블을 나타낸 예시도이다.

도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 회전 교통정보 보정 방법을 나타낸 순서도이다.

도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 실시간 회전 버스 교통정보 보정 방법을 나타낸 순서도이다.

도 10은 본 발명의 실시 예에 따른 패턴 회전 교통정보 보정 방법을 나타낸 순서도이다.

도 11은 본 발명의 실시 예에 따른 요일별/시간대별 특성치를 적용한 패턴 회전 교통정보 보정계수 테이블을 나타낸 예시도이다.

도 12는 본 발명의 실시 예에 따른 혼잡도 특성치를 적용한 패턴 회전 교통정보 보정계수 테이블을 나타낸 예시도이다.

Claims (31)

1. 교통정보를 사용자 단말기로 제공하는 방법에 있어서,

   대표회전에 대해, 불특정노선 수집원의 교통정보 기준으로 특정노선 수집원의 교통정보를 특성치를 이용하여 보정하여, 각 링크별 보정된 특정노선 수집원 대표회전 정보를 얻는 단계,

   상기 각 링크별 보정된 특정노선 수집원 대표회전 정보와 상기 불특정노선 수집원의 교통정보를 합성하여, 각 링크별 보정된 대표회전 교통정보를 얻는 단계, 그리고

   상기 대표회전을 제외한 나머지 회전에 대해, 상기 각 링크별 보정된 대표회전 교통정보를 기준으로 나머지 회전의 교통정보를 특성치를 이용하여 보정하여, 각 링크별 보정된 나머지 회전의 교통정보를 얻는 단계

   를 포함하는 교통정보 제공 방법.
2. 제1항에 있어서,

   상기 대표회전은,

   상기 수집원의 회전유형들 중에서 교통량이 가장 많은 대표 회전유형인 교통정보 제공 방법.
3. 제1항에 있어서,

   상기 특성치는,

   불특정노선 수집원 대비 특정노선 수집원의 교통정보 편차에 대한 일정 주기 동안의 실시간적 추세인 실시간 특성치, 또는 일정 기간의 불특정노선 수집원 대비 특정노선 수집원의 교통정보 편차에 대한 과거이력의 통계치인 패턴 특성치인 교통정보 제공 방법.
4. 제1항에 있어서,

   상기 각 링크별 보정된 특정노선 수집원 대표회전 정보를 얻는 단계는,

   일정 주기 동안 불특정노선 수집원 대비 특정노선 수집원의 교통정보 편차에 대한 실시간적 추세를 이용하여 실시간 특정노선 수집원 교통정보 보정을 수행하는 단계,

   일정 기간의 불특정노선 수집원 대비 특정노선 수집원의 교통정보 편차에 대한 과거이력의 통계치를 이용하여 패턴 특정노선 수집원 교통정보 보정을 수행하는 단계, 그리고

   상기 실시간 특정노선 수집원 교통정보 보정과 상기 패턴 특정노선 수집원 교통정보 보정에 대해, 각 특성치를 고려한 가중치를 부여한 합성으로 특정노선 수집원 교통정보를 보정하는 단계

   를 포함하는 교통정보 제공 방법.
5. 제4항에 있어서,

   상기 특성치는,

   수집원별 교통정보의 수집율, 불특정노선 수집원 대비 특정노선 수집원의 교통정보의 실시간적 속도추이 변동을 포함하는 교통정보 제공 방법.
6. 제4항에 있어서,

   상기 실시간 특정노선 수집원 교통정보 보정을 수행하는 단계는,

   불특정노선 수집원 대비 특정노선 수집원의 교통정보 편차를 추출하기 위한 참조 최근 주기를 설정하는 단계,

   최근 참조 주기 동안의 불특정노선 수집원 대비 특정노선 수집원의 교통정보 편차를 이용하여 실시간 특정노선 수집원 교통정보 보정계수를 생성하는 단계, 그리고

   상기 실시간 특정노선 수집원 교통정보 보정계수와 현재 주기 버스 교통정보의 합성으로 실시간 특정노선 수집원 보정 교통정보를 생성하는 단계

   를 포함하는 교통정보 제공 방법.
7. 제6항에 있어서,

   상기 실시간 특정노선 수집원 교통정보 보정계수를 생성하는 단계는,

   상기 최근 참조 주기 동안 불특정노선 수집원 대비 특정노선 수집원의 교통정보 편차를 사용함에 있어서, 산술평균으로 상기 실시간 특정노선 수집원 교통정보 보정계수를 생성하는 교통정보 제공 방법.
8. 제6항에 있어서,

   상기 실시간 특정노선 수집원 교통정보 보정계수를 생성하는 단계는,

   일정 주기 동안 불특정노선 수집원 대비 특정노선 수집원의 교통정보 편차를 사용함에 있어서, 가장 최근 주기에 높은 가중치를 적용하여 상기 실시간 특정노선 수집원 교통정보 보정계수를 생성하는 교통정보 제공 방법.
9. 제4항에 있어서,

   상기 패턴 특정노선 수집원 교통정보 보정을 수행하는 단계는,

   불특정노선 수집원 대비 특정노선 수집원의 교통정보 편차에 대한 과거이력의 통계치를 생성하기 위한 참조 기간을 설정하는 단계,

   참조 기간 동안 불특정노선 수집원 대비 특정노선 수집원의 교통정보 편차에 대한 과거 이력의 통계치를 이용하여 패턴 특정노선 수집원 교통정보 보정계수를 생성하는 단계, 그리고

   상기 패턴 특정노선 수집원 교통정보 보정계수와 현재 주기 특정노선 수집원 교통정보의 합성으로 패턴 특정노선 수집원 보정 교통정보를 생성하는 단계

   를 포함하는 교통정보 제공 방법.
10. 제9항에 있어서,

    상기 패턴 특정노선 수집원 교통정보 보정계수를 생성하는 단계는,

    참조 기간 동안에 불특정노선 수집원 대비 특정노선 수집원의 교통정보 비율 값을 산출하는 단계, 그리고

    상기 산출된 교통정보 비율들을 산술평균하거나, 또는 요일별/시간대별/혼잡도별 특성치를 부여하여 상기 패턴 특정노선 수집원 교통정보 보정계수를 생성하는 단계

    를 포함하는 교통정보 제공 방법.
11. 제9항에 있어서,

    상기 패턴 특정노선 수집원 교통정보 보정을 수행하는 단계는,

    최신 데이터를 유지하기 위해 상기 패턴 특정노선 수집원 교통정보 보정계수를 주기별로 업데이트하는 단계를 더 포함하는 교통정보 제공 방법.
12. 제4항에 있어서,

    상기 특정노선 수집원 교통정보를 보정하는 단계는,

    어느 한쪽의 수집율이 상당히 떨어지거나, 실시간적 속도추이의 변동이 주기별로 심하게 발생하는 경우, 패턴 특정노선 수집원 교통정보 보정계수에 대한 적용비율을 상대적으로 높여 주는 단계를 포함하는 교통정보 제공 방법.
13. 제1항에 있어서,

    상기 각 링크별 보정된 대표회전 교통정보를 얻는 단계는,

    모든 수집원에 대한 교통정보의 산술적 합성을 통한 링크별 단일 교통정보를 생성하는 교통정보 제공 방법.
14. 제1항에 있어서,

    상기 각 링크별 보정된 대표회전 교통정보를 얻는 단계는,

    상기 각 링크별 보정된 특정노선 수집원 대표회전 정보와 상기 불특정노선 수집원의 교통정보에 가중치를 부여한 후에 산술평균으로 합성하여 최종적으로 특정노선 수집원의 소통정보 특성이 보정된 링크별 단일 교통정보를 생성하는 교통정보 제공 방법.
15. 제14항에 있어서,

    상기 가중치는,

    각 수집원별로 해당 주기 동안에 수집된 원시 교통정보 건수인 교통정보 제공 방법.
16. 제1항에 있어서,

    상기 각 링크별 보정된 나머지 회전의 교통정보를 얻는 단계는,

    일정 주기 동안 대표회전 대비 나머지 회전의 교통정보 편차에 대한 실시간적 추세를 이용하여 실시간 회전 교통정보 보정을 수행하는 단계,

    일정 기간의 대표회전 대비 나머지 회전의 교통정보 편차에 대한 과거이력의 통계치를 이용하여 패턴 회전 교통정보 보정을 수행하는 단계, 그리고

    상기 실시간 회전 교통정보 보정과 상기 패턴 회전 교통정보 보정에 대해, 각 특성치를 고려한 가중치를 부여한 합성으로 회전 교통정보를 보정하는 단계

    를 포함하는 교통정보 제공 방법.
17. 제16항에 있어서,

    상기 특성치는,

    회전유형별 교통정보의 수집율, 회전유형별 교통정보의 실시간적 속도추이 변동을 포함하는 교통정보 제공 방법.
18. 제16항에 있어서,

    상기 실시간 회전 교통정보 보정을 수행하는 단계는,

    대표회전 대비 나머지 회전의 교통정보 편차를 추출하기 위한 참조 최근 주기를 설정하는 단계,

    최근 참조 주기 동안의 대표회전 대비 나머지 회전의 교통정보 편차를 이용하여 실시간 회전 교통정보 보정계수를 생성하는 단계, 그리고

    상기 실시간 회전 교통정보 보정계수와 현재 주기 보정대상 회전 교통정보의 합성으로 실시간 회전 보정 교통정보를 생성하는 단계

    를 포함하는 교통정보 제공 방법.
19. 제18항에 있어서,

    상기 실시간 회전 교통정보 보정계수를 생성하는 단계는,

    상기 최근 참조 주기 동안의 교통정보 편차를 사용함에 있어서, 산술평균으로 상기 실시간 회전 교통정보 보정계수를 생성하는 교통정보 제공 방법.
20. 제18항에 있어서,

    상기 실시간 회전 교통정보 보정계수를 생성하는 단계는,

    일정 주기 동안의 교통정보 편차를 사용함에 있어서, 가장 최근 주기에 높은 가중치를 적용하여 상기 실시간 회전 교통정보 보정계수를 생성하는 교통정보 제공 방법.
21. 제16항에 있어서,

    상기 패턴 회전 교통정보 보정을 수행하는 단계는,

    대표회전 대비 나머지 회전의 교통정보 편차에 대한 과거이력의 통계치를 생성하기 위한 참조 기간을 설정하는 단계,

    참조 기간 동안 대표회전 대비 나머지 회전의 교통정보 편차에 대한 과거 이력의 통계치를 이용하여 패턴 회전 교통정보 보정계수를 생성하는 단계, 그리고

    상기 패턴 회전 교통정보 보정계수와 현재주기 보정대상 회전 교통정보의 합성으로 패턴 회전 보정 교통정보를 생성하는 단계

    를 포함하는 교통정보 제공 방법.
22. 제21항에 있어서,

    상기 패턴 회전 교통정보 보정계수를 생성하는 단계는,

    참조 기간 동안에 대표회전 대비 보정대상 회전의 교통정보 비율 값을 산출하는 단계, 그리고

    상기 산출된 교통정보 비율들을 산술평균하거나, 또는 요일별/시간대별/혼잡도별 특성치를 부여하여 상기 패턴 회전 교통정보 보정계수를 생성하는 단계

    를 포함하는 교통정보 제공 방법.
23. 제21항에 있어서,

    상기 패턴 회전 교통정보 보정을 수행하는 단계는,

    최신 데이터를 유지하기 위해 상기 패턴 회전 교통정보 보정계수를 주기별로 업데이트하는 단계를 더 포함하는 교통정보 제공 방법.
24. 제16항에 있어서,

    상기 회전 교통정보를 보정하는 단계는,

    각 회전 유형별 교통정보의 수집율이 상당히 떨어지거나, 실시간적 속도추이의 변동이 주기별로 심하게 발생하는 경우, 패턴 회전 교통정보 보정계수에 대한 적용비율을 상대적으로 높여 주는 단계를 포함하는 교통정보 제공 방법.
25. 제1항에 있어서,

    모든 회전유형별 보정된 교통정보의 산술적 합성을 통하여 각 링크별 단일 교통정보를 생성하는 단계를 더 포함하는 교통정보 제공 방법.
26. 제25항에 있어서,

    상기 각 링크별 단일 교통정보를 생성하는 단계는,

    상기 각 링크별 보정된 대표회전의 교통정보와 나머지 회전의 교통정보에 가중치를 부여한 산술평균으로 합성하여 최종적으로 회전 소통정보 특성이 보정된 링크별 단일 교통정보를 생성하는 교통정보 제공 방법.
27. 제26항에 있어서,

    상기 가중치는,

    각 회전 유형별로 해당 주기 동안에 수집된 원시 교통정보 건수인 교통정보 제공 방법.
28. 교통정보를 사용자 단말기로 제공하는 방법에 있어서,

    대표회전에 대해, 불특정노선 수집원의 교통정보 기준으로 특정노선 수집원의 교통정보를 특성치를 이용하여 보정하여, 각 링크별 보정된 특정노선 수집원 대표회전 정보를 얻는 단계,

    상기 각 링크별 보정된 특정노선 수집원 대표회전 정보와 상기 불특정노선 수집원의 교통정보를 합성하여, 각 링크별 보정된 대표회전 교통정보를 얻는 단계,

    상기 대표회전을 제외한 나머지 회전에 대해, 상기 각 링크별 보정된 대표회전 교통정보를 기준으로 나머지 회전의 교통정보를 특성치를 이용하여 보정하여, 각 링크별 보정된 나머지 회전의 교통정보를 얻는 단계, 그리고

    상기 각 링크별 보정된 대표회전 교통정보와 나머지 회전 교통정보에 가중치를 부여한 산술평균으로 합성하여 최종적으로 회전 소통정보 특성이 보정된 링크별 단일 교통정보를 생성하는 단계

    를 포함하는 교통정보 제공 방법.
29. 제28항에 있어서,

    상기 링크별 단일 교통정보는,

    대표회전의 경우에 회전 소통정보의 보정 없이 생성한 교통정보이며, 나머지 회전의 경우에 실시간 회전 교통정보 보정 및 패턴 회전 교통정보 보정을 이용한 회전유형별 소통특성을 보정한 교통정보인 교통정보 제공 방법.
30. 제29항에 있어서,

    상기 실시간 회전 교통정보 보정은,

    대표회전 대비 나머지 회전의 교통정보 편차를 추출하기 위한 참조 최근 주기를 설정하는 단계,

    최근 참조 주기 동안의 대표회전 대비 나머지 회전의 교통정보 편차를 이용 하여 실시간 회전 교통정보 보정계수를 생성하는 단계, 그리고

    상기 실시간 회전 교통정보 보정계수와 현재 주기 보정대상 회전 교통정보의 합성으로 실시간 회전 보정 교통정보를 생성하는 단계

    를 포함하는 교통정보 제공 방법.
31. 제29항에 있어서,

    상기 패턴 회전 교통정보 보정은,

    대표회전 대비 나머지 회전의 교통정보 편차에 대한 과거이력의 통계치를 생성하기 위한 참조 기간을 설정하는 단계,

    참조 기간 동안 대표회전 대비 나머지 회전의 교통정보 편차에 대한 과거 이력의 통계치를 이용하여 패턴 회전 교통정보 보정계수를 생성하는 단계, 그리고

    상기 패턴 회전 교통정보 보정계수와 현재주기 보정대상 회전 교통정보의 합성으로 패턴 회전 보정 교통정보를 생성하는 단계

    를 포함하는 교통정보 제공 방법.

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