KR101262960B1 - 실제 요금을 형성하는 방법 및 시스템 - Google Patents

Abstract

요금 데이터베이스로부터 컴퓨터에서 실제 여행 요금을 형성하는 방법을 개시한다. 여행 도착지를 나타내는 노드의 그래프가 형성되며, 이 그래프는 쌍으로 된 노드를 연결시키는 엣지를 포함하고 있다. 각각의 엣지는 최저가 여행 요금을 참고한다. 또한, 요금 트리는 각각의 그래프 엣지에 대해 형성된다. 트리는 대응하는 그래프 엣지의 최저가 여행 요금을 보유하는 하나 이상의 루트 노드를 포함한다. 트리는 전후관계 키 및 관련된 여행 요금을 포함하는 노드를 더 많이 포함한다. 트리는 부 노드의 여행 요금과 같거나 더 비싼 여행 요금을 보유하는 자 노드를 갖도록 정리될 수 있다. 따라서, 요금 경로에 포함되어 있는 그래프 엣지가 요금의 관련된 트리를 참고하고 최저 요금값을 오름차순으로 검색하기 때문에, 더 싼 요금 경로를 효율적으로 추출할 수 있다. 습득 실체를 사용하여 요금 트리를 형성하고 업데이트한다. 습득 실체는 실수요자에 대해 여행 솔루션을 형성하는 프로세스로부터 데이터를 수집한다. 본 발명에 따라 요금 경로를 추출하는 방법을 구현하는 시스템은 컴퓨터 거래에서 걸리는 시간으로 많은 도착지점을 처리할 수 있고, 따라서 여행을 계획할 때 특정 도착지를 고르기를 원하지 않는 실수요자들에게 테마 여행 선택권을 제공할 수 있다.

데이터베이스, 컴퓨터, 여행, 요금

Description

실제 요금을 형성하는 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM OF BUILDING ACTUAL TRAVEL FARES}

본 발명은 컴퓨터화된 여행 계획 시스템에 관한 것으로서 보다 구체적으로는 대량의 예약 기회를 고객에게 제공할 수 있도록 실제 요금을 효율적으로 추출할 수 있게 하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.

여행, 특히 항공 여행을 계획하는 일은 보통 출발지 및 도착지의 공항을 선택하고 출발일 및 도착일을 결정하는 것에 기초하여 이루어진다. 이는 여행사를 통해서이든 직접 고객이 하던 어느 경우에나 적용되는 일이다. 고객이 직접 예약하는 경우 전문화된 웹사이트에 접속하기만 하면, 다수의 여행사와 항공사들이 제3자를 끌어들이지 않고 판매할 수 있도록 여행상품과 휴일여행상품을 함께 묶어서 인터넷에 올려놓은 것을 볼 수 있다. 실제로, 대부분의 항공회사들은 이제 웹사이트 서버로부터 항공권을 예약하고 구입하는 기능만 제공하고 있다. 이러한 경우, 표는 대부분 비물질화(dematerialize; 전자상거래가 발달하면서 각종 콘텐츠를 담는 유형의 미디어, 종이, 씨디, 테이프 등은 점점 사라지고 인터넷상에서 무형의 전자적인 콘텐츠만 이 유통된다는 뜻)되어 있는데 그 이유는 실제 표는 발행되지 아니하며 고객이 탑승권을 얻기 위해 직접 여권과 같은 신분증을 들고 공항 항공사 카운터에 출현하여야 하기 때문이다.

만일 여행이나 휴가를 예약하는 것이 간단하다면 고객은 최고의 제안을 또는 자신이 선호하는 사항과 가장 잘 일치하는 것을 획득하였다는 것을 확신할 수가 없다. 비지니스를 위해 떠나는 대부분의 사람들은 모두는 아니지만 사업상 약속, 단체 미팅, 회의, 세미나 등등에 대하여 언제 어디에 있어야 하는지 정확하게 미리 알고 있는 그 날짜에 출발하고 도착해야하는 경우, 여행사의 단골 고객의 거래는 구속을 받지 않는 상태가 유지되어야 한다. 사실, 많은 고객들은 여행 날짜를 정확하게 잡아야 하는 것을 불편하게 여기고 있고 또한 가끔씩 목적지에 대하여 확신을 갖지 못하고 있다.

한 예로서, 여행사 고객은 나뭇잎의 색상이 변하기 때문에 즉 단풍으로 유명한 소위 인디언 썸머(Indian summer)라고 부르는 기간인 가을에 미국 북동부를 방문하고자 할 수 있다. 여행사가 고객이 받아들일 수 있는 적절히 융통성 있는 기간으로 적절한 가격에 예약을 할 수만 있다면, 이 고객은 보스톤, 뉴잉글랜드, 뉴욕, 또는 심지어는 몬트리올에 도착하기를 원할 것이다.

다른 고객들은 좀 더 느슨하게 요구를 할 수 있고, 여행 목적지 또는 휴가에 대한 테마를 특정하는 것만 하고 싶어할 수도 있다. 예를 들어 고대 문명을 좋아하는 사람이라면 원하는 도착지로 이집트와 피라미드, 멕시코와 콜럼버스 이전의 문명, 또는 캄보디아의 앙코르사원과 같은 것을 고려하고 싶어할 수도 있다.

이러한 유형의 질문사항들을 다루기 위해 해결책이 일부 나왔는데, 일부는 이하에서 논의될 것이다; 이러한 해결책은 여행사들이 현재 설치한 소프트웨어 제품을 가지고는 불가능한 것이다. 이 해결책은 현재 시중에 나와 있는 제품들은 지원하지 않는 것으로서 날짜와 목적지에 대한 세부사항에 있어서 매우 탄력적으로 적용될 것을 요구하고 있다. 이와 관련하여, 목적하는 바는 실제로 여행을 예약하는 것이지, 고려하고 있는 기간에 대해서는 이미 완전히 예약이 완료되어 있기 때문에 또는 최소되었다는 이유로 나중에 이용할 수 없게 될 수 있는 잠재적인 여행 기회를 고려하려는 것이 아니라는 것을 명확하게 이해하여야 한다.

고객이 선택하는 도와주는 제품이 이미 존재한다. 예를 들어, 미국특허청(미국특허상표청)에 제출된 출원번호 US20020091535인 특허출원을 참고할 수 있는데, 이 특허출원은 휴가 목적지를 선택함에 있어서 도움을 주고 처음에 목적지를 특정할 필요가 없는 방법 및 시스템을 기술하고 있다. 그러나, 이 특허는 고객이 선택한 목적지와 체류지를 실제로 예약할 수 있다는 것을 보장하는 형태를 제공하지 않는다.

고객이 특정 기간에 여러 목적지에 대한 항공편을 실제로 이용할 수 있는지에 대해 충분한 정보를 수집하기 위해서, 예약 시스템에 대하여 생각하고 있는 목적지와 날짜만큼 가능하면 많은 문의사항을 제시할 필요가 있다. 되돌아오는 모든 정보는 직접 수동식으로 비교하기 위해 주의 깊게 기록하여야 한다. 일부 시스템이 요청한 특정 날짜가 이용할 수 없는 경우에 지정한 날짜에 가까운 날짜를 자동으로 제안함에 있어서 어느 정도 융통성을 발휘하고 있을지라도, 최고의 솔루션에 대한 검색은 항상 시간이 많이 걸리고 지루하며 여행사에게 큰 부담을 주게 된다. 또한, 이러한 기술에 의해 여행사가 고객이 요청한 사항을 만족시킬 수 있는 모든 솔루션을 실제로 찾을 수 있는 것도 아니다.

이러한 어려운 문제를 억지로 해결하려는 방법은 출발지와 도착지 및 요금을 모두 조합한 것을 미리 계산하게 된다. 조합의 숫자 때문에, 모든 가능성을 고려하고 저장하는 것은 현실적으로 실시할 수 없는 엄청난 양의 자원을 요구하게 된다. 사실, 항공기만 고려하면, 하나 이상의 공항과 관련된 항공사를 갖는 도시가 전세계에 약 3600개가 있다. 거의 200여개의 항공사를 예약 데이터베이스에서 찾아볼 수 있다. 쌍을 이루는 출발 공항과 도착 공항에 대해 각각 적어도 10개의 관세가 존재한다. 또한, 열 가지의 승객 유형이 정의되어 있다(어린이, 성인, 노인, 등등). 따라서 수십억 개의 조합이 기록되어야만 한다. 불가능한 태스크가 아니라면, 경제적인 측면에서 비현실적인 것이 될 것이다.

이렇게까지 많은 것은 아니더라도, 매우 많은 조합을 연산해야하는 시스템이 제시되어왔다. 예를 들어, 미국특허 6,336,097에 기재된 내용은 도시, 출발지, 및 도착지의 그룹 사이에 있는 대량의 여행 요금에 대한 정보를 구축하는 방법을 개시하고 있다. 이 연산 방법은 관세 행렬을 사용하고 다각적이고 복잡한 데이터 구조를 사용하는 것에 기초를 두고 있는데, 이 방법을 실시하기 위해서는 중요한 연산력과 이에 대응하는 능동적인 메모리 자원이 필요하다. 성수기에 수천 명은 아니더라도 수백 명의 사용자가 동시에 예약시스템에 접속하려 할 때, 일반적으로 다 사용하지 못하는 거대하고 광범위한 자원을 구현하는 경우를 제외하고, 망가질 때까 지 연산능력을 다 써버리게 될 위험이 점점 높아지고 있다.

본 발명은 표준 최신 컴퓨터에 실제로 예약할 수 있는 여행 요금을 형성하는 것을 용이하게 하는 것을 목적으로 한다.

본 발명의 다른 목적은 하나의 실수요자의 요구사항에 걸리는 시간으로 다수의 종착지를 다룰 수 있도록 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은 여행을 계획하기 시작하기 위해 선택해야하는 특정 목적지를 갖지 않도록 실수요자에게 테마별로 여행 선택권을 제공할 수 있는 여행 계획 시스템을 제공하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은 선택된 요금 경로가 있을 수 있는 요금 경로의 세트 중에서 가장 싼 것이 되도록 하는 것이다.

첨부된 도면을 참고하여 아래에 설명되는 내용을 보면 당업자는 본 발명의 다른 목적과 특징과 이점을 쉽게 이해하게 될 것이다. 기타의 다른 장점들도 본 문서에 통합될 수 있을 것이다.

요금 데이터베이스로부터 컴퓨터에서 실제 여행 요금을 형성하는 것을 개시한다. 노드가 여행 목적지인 그래프를 형성하는 제1 데이터 구조가 형성된다. 그래프 엣지는 쌍을 이루는 노드를 연결한다. 각각의 엣지는 최저가인 여행 요금을 참조한다. 또한 각각의 그래프 엣지에 대해 요금의 트리인 제2 데이터 구조가 형성된다. 트리는 대응하는 그래프 엣지의 최저 여행 요금을 갖는 하나 이상의 루트 노드를 포함한다. 전후관계 키와 관련된 여행 요금을 포함하는 경우에 노드는 더 추가될 수 있다. 트리에서, 자 노드(children node)는 여행 요금을 부 노드(parent node)의 여행 요금과 같거나 더 높은 여행 요금을 보유한다. 요금 경로에 포함된 그래프 엣지가 요금의 관련된 트리를 참고하고 최저 요금값에 대해 오름차순으로 조사되므로, 더 싼 요금 경로는 이 두 데이터 구조로부터 효율적으로 추출될 수 있다. 습득 실체(learning entity)는 요금 트리를 형성하고 업데이트하는 것을 책임지게 되어 있다. 트리를 형성하고 업데이트하기 위한 데이터가 실수요자에 대한 요금 해결책을 형성하는 것을 추구하는 소프트웨어 프로세스로부터 나온다. 다수의 도착지가 컴퓨터 거래에서 경과되는 시간으로 처리될 수 있기 때문에, 본 발명의 방법을 구현하는 여행 계획 시스템은 여행을 계획하는 것을 시작하기 위해 특정 목적지를 선택할 필요가 없는 실수요자에게 테마 여행 선택권을 제공할 수 있다.

도 1은 본 발명의 전체적인 환경과 구성요소를 나타내는 도면이다.

도 2는 본 발명을 실시하는데 필요한 두 개의 데이터 구조와 요금 습득 요소를 나타내는 도면이다.

도 3은 데이터 저장 구조와 목적지 노드의 그래프와 본 발명의 데이터 구조 중 하나를 구현하는 것을 보다 구체적으로 나타내는 도면이다.

도 4는 여러 요금 경로를 나타내며; 요금 경로를 추출하기 위해 임시 데이터 구조가 사용되고, 추출 방법을 논의하는 도면이다.

도 5는 요금을 추출하는 방법을 더 나타내는 도면이다.

도 6은 본 발명을 이용하는 여행 계획 시스템에 의해 전송되고 또한 실수요자에게 테마 여행 선택권을 제안할 수 있도록 되어 있는 그래픽 인터페이스를 나타내는 도면이다.

본 발명에 대한 아래의 상세한 설명내용은 첨부된 도면을 참조한다. 상세한 설명내용은 예시적인 실시예를 포함하는 것으로서, 다른 실시예들도 있을 수 있고, 나아가 본 발명의 사상과 범위를 벗어나지 아니하면서 기술되어 있는 실시예를 변경할 수도 있다.

도 1은 본 발명(100)의 구성요소와 본 발명이 작동하는 환경을 나타낸다. 본 발명의 주요 구성요소는 '요금 습득 요소'(110)로서, 이는 실수요자(140)를 위해 여행 해결책을 설계하는데 사용되는 '동질관계 구매 엔진'(105)라 부르는 하나 이상의 프로세스와 연결되어 있다. 멀리 있는 사용자로부터 문의가 있는 만큼 동시에 작동하는 프로세스가 다수 존재한다. 이 사용자는 보통 여행사로서 본 발명을 실시하는 여행 예약 시스템에 대하여 접속한다. 개인들도 인터넷과 같은 개인 또는 공공 네트워크(130)를 통해서 온라인 예약을 할 수 있다. 프로세스(105)는 소프트웨어 태스크로서 예를 들어 항공 예약 시스템과 같은 데이터 센터 호스팅의 컴퓨터 또는 서버를 작동시키기 위해 사용되는 '유닉스' 또는 '리눅스'와 같은 운영 시스템의 제어하에서 프로세서에서 동시에 실행된다. 멀리 있는 사용자와 연결시켜주는 소프트웨어 프로그램은 전세계적인 네트워크, 인터넷, 특히 가장 인기있는 웹과 같은 곳에서 널리 사용되는 것이다. 따라서, 고객측에서, 웹 브라우저가 사용된다. 가장 널리 사용되는 것으로 알려진 것은 '인터넷 익스플로러(IE)'이다. 인터넷 익스플로러는 유명한 미국 회사 '마이크로소프트사'가 개발한 것으로서 대다수의 개인 컴퓨터(150)에서 사용되는 운영체제인 '윈도우즈'에 실제로 장착되어 있다. 한때 널리 사용되었지만 90년대 말에 그 인기를 잃어버린 '넷스케이프'와 같은 웹브라우저도 있다. 새로운 웹 브라우저들이 최근 인기를 얻어가고 있다. 이 중에서, '파이어폭스'라는 이름으로 알려진 웹 브라우저가 위에서 언급한 '리눅스'와 같이 프리-소프트웨어로 나와 있는데, 이는 프로그램 소스 코드를 누구든지 자유롭게 이용할 수 있다는 의미이다.

실제 요금으로 작동하는 본 발명은, 운임 습득 요소(110)와 동질관계 구매 엔진(105)이 데이터베이스(120)에 대한, 특히 항공편 요금과 시트 이용가능성을 제공하는 항공사의 데이터베이스에 대한 접근권을 가지고 있는 것으로 되어 있다. 여기에서는, 항공사 데이터베이스로부터 요금을 검색하는 것은 어떤 프로세싱 없이 이루어지지 않는다는 점에 유의하여야 한다. 실제로, 운임은 일반적으로 기본 요금에 추가 요금을 더한 형태로 제공되고 그리고 이를 구성하는 규정이 제공된다. 또한, 예를 들어 승객의 유형(어린이, 노인)에 따라 할인이 제공된다.

요금과 이용가능성에 대한 데이터베이스는 여행 상품을 팔거나 개발하는 것을 전문으로 하는 회사에 의해서 전세계에서 여행사가 이용할 수 있는 컴퓨터화된 예약 시스템의 핵심 부분이 된다. 이에 대한 예는 본부와 대부분의 사무소가 유럽 에 있는 아마데우스(AMADEUS)와 같은 회사 또는 텍사스주에 본부가 있는 미국회사 사브레(SABRE)를 들 수 있다.

본 발명의 데이터베이스와 구성요소가 똑같은 컴퓨터에서 실시될 수 있겠지만, 그러나 대부분 물리계층(physical layer)으로부터 응용계층(application layer)까지 통신 프로토콜의 7개의 레이어를 한정하는 OSI 즉 '개방형 시스템간 상호접속'에 따르는 표준 프로토콜 및 인터페이스를 이용하여 통신(115)을 할 수 있어야 하는 다른 컴퓨터에 호스팅된다. 실제로, TCP/IP 프로토콜, 즉 '전송제어프로토콜/인터넷프로토콜'이 널리 사용된다.

본 발명을 실시하는데 필요한 데이터베이스와 소프트웨어 제품을 호스팅하는 컴퓨터(160)는 일반적으로 내부 저장 수단 및 외부 저장 수단을 포함할 것이다. 특히, 데이터베이스의 컨텐츠는 대부분 큰 디스크 유닛(170)에 저장되어 있다.

도 2는 도 1에 도시된 본 발명의 '요금 습득 요소'를 전반적으로 묘사하는 도면이다. 이 요소는 두 데이터 구조에서 작동하는 '요금 경로 추출 엔진'(200)과 '습득 실체'(210)로 이루어져 있다.

이러한 구조 중 하나는 '데이터 저장 구조'(220)로 불린다. 전형적인 그래프 구조이고, 그 노드는 IATA(국제 민간 항공 수송 협회)가 지정한 전세계의 공항이며, 영국 런던에 대해 LON(221)과 같이 세글자의 코드로 되어 있다. 도면부호 226과 같이 그래프의 노드들의 연결은 두 도시의 공항 사이의 현재 요금을 연결하는 것이다. 명확하게, 이러한 그래프의 노드 세트 사이에 있는 접속이 모두 존재하는 것은 아니고, 이 그래프는 일반적으로 완전하지 않은데, 그 이유는 모든 쌍을 이루 는 도시들이 서로 공개된 요금을 갖고 있는 것은 아니기 때문이다. 사용시 그래프 어휘를 고수하기 위해, 노드(정점으로 부르기도 함) 사이의 접속부는 본 발명에 대한 아래의 설명에서 엣지로 불린다. 그래프(220) 내의 경로는 엣지로 연결된 노드의 리스트이다. 한 예로서, 두 엣지(222, 224)로 이루어진 프랑스 파리(223)를 통해 프랑스 니스(225)와 영국 런던(221) 사이에 경로가 있다. 그래프 구조는 다른 방식으로 실시될 수 있다는 점에도 유의해야 한다. 이와 관련하여, 매우 풍부한 주제에 대하여 기술 문헌을 참고할 수 있다. 본 발명은 보통 특정적으로 구현하는 것을 취하는 것이 아니라, 노드와 엣지가 '요금 경로 추출 엔진'(200)에 의해 검색될 수 있도록 도면부호 220과 같이 그래프를 나타내는 소프트웨어 데이터 구조가 형성될 수 있다는 것을 제시하고 있다.

그러나, 그래프 구조에는 본 발명이 부과하는 한 가지 요구사항이 있는데 이는 노드의 모든 엣지를 관련된 값에 대해 오름 차순으로 읽을 수 있도록(분류될 수 있는) 하는 것이다. 이에 대한 내용은 엣지의 값과 관련하여 그리고 도 3에서 더 설명될 것이다.

'전후관계 데이터 저장'으로 불리는 제2 데이터 구조(230)는 전형적인 트리 구조이다. 도면부호 240과 같은 각각의 그래프 엣지는 관련된 트리 구조로서 즉, '전후관계 데이터 저장'으로서, 전후관계 트리의 세트이다. 전후관계 트리의 루트는 연관된 엣지에 대해 찾을 수 있는 가장 낮은 요금 즉, 연결되는 도시 사이에서 가장 싼 항공 접속을 보유한다. 이 예에서, LON(221)과 NCE(225) 노드 사이에, 가장 싼 요금은 요금 데이터베이스(218)에 의해 사용되는 통화 단위로 통화 단위가 100 이다(도면부호 231로 표시됨). 그러나, 트리는 일반적으로 각각 관련된 전후관계 유형으로 더 많은 요금을 갖고 있다. 전후관계 유형은 최소 요금 값을 얻기 위해 전제된 기준이다. 예를 들어 항공사는 영국항공을 나타내는 BA(232)와 같은 항공편을 운영하는데, 가장 낮은 요금은 통화 단위가 150이다. 전후관계 유형에 대한 또 다른 예는 기간이 6월부터 9월까지인 날짜 범위(234)이고, 이 기간 동안 특정 요금이 이 항공사에 대해 더 비싸다. 성인, 어린이, 노인, 등등과 같은 승객 유형(도시 안됨)은 각자 관련된 요금을 정해놓고 있다. 분명하게, 운행 등급 또는 좌석 유형과 같이 여러가지 상이한 전후관계 유형이 있을 수 있다. 따라서, 각각의 트리는 가장 낮은 요금이 전후관계 유형 마다 아래로 내려가는 루트에 있도록 정리되어, 인용된 요금은 동일(도면부호 236으로 표시)하거나 더 비싸다.

최저가, 즉 루트 노드 중 하나의 노드는 앞에서 설명한 것처럼 오름차순으로 노드의 엣지를 읽도록 사용되는 대응하는 그래프 엣지의 관련된 값이다.

트리를 구현하는 것에 관한 한, 본 발명은 노드가 예를 들어 도면부호 2322와 같이 최저가의 요금 값을 보유하여야만 하고, 도면부호 2321과 같이 전후관계 키를 갖고 있는 것을 제시하고 있다. 루트 노드는 최저가의 요금 값(231)을 보유하며 비어있는 전후관계 키를 갖고 있다. 처음에, 트리 노드의 유일한 노드인 루트 노드의 값은 0으로 설정된다. 이는 '요금 경로 추출 엔진'에 의해 수용되는 유효한 값으로서 아래에서 더 설명하도록 한다. 노드의 모든 어린이는 동일한 전후관계 유형을 공유한다. 노드의 둘 이상의 어린이는 다른 전후관계 키를 갖는다. 위에서 설명한 것처럼, 자 노드의 값은 부 노드의 값보다 크거나 같다.

위에서 요구하는 사항과 별개로, 그래프 구조와 관련하여, 본 발명은 전후관계 트리를 특정하여 구현하는 것을 제시하지 않는다. 트리는 루트로부터 출발하는 전후관계 키를 검색할 수 있도록 구성되어야 한다. 검색은 검색된 전후관계 키가 없어지거나 트리에서 아래로 내려가면서 일치하지 않을 때 멈추게 된다. 그 후, 돌아온 값은 마지막으로 성공한 검색의 값이 된다. 예를 들어, 만일 항공사는 AF(즉, 에어 프랑스)로 그리고 날짜는 10월 1일로 특정하는 전후관계 유형에 대해 검색이 수행되면, 검색은 값이 100인 노드(236) 중 한 노드로 돌아가게 될 것인데, 그 이유는 아래의 노드(238)에 대한 날짜를 비교하면 3월부터 10월로 되어 있는 범위와 일치하지 않기 때문이다. 또한, 전후관계 트리에 의하면 업데이트된 값을 삽입하는 것이 허용되어야만 한다. 삽입하는 것은 주로 전후관계 유형에 대하여 트리를 검색해 내려가는 것으로 이루어져 있다. 전후관계 유형이 일단 발견되면, 그 값은 업데이트된다. 만일 발견되지 않는다면, 대응하는 노드가 새로 생성되고 값이 업데이트되어야 한다.

습득 실체 요소(210)가 전후관계 트리를 업데이트하는 것을 책임진다. 더 많은 정보가 프로세스를 통해 수집될 때 동일관계 구매 엔진으로부터 업데이트가 수용된다. 따라서, 동질관계 구매 엔진(205)를 통해 실수요자가 실제로 요청하는 데이터를 가지고 초기화한 이후에, 트리는 점차적으로 형성되고 업데이트 된다. 따라서 트리를 유지할 수 있고 또한 관리할 수 있는 한도 내에서 그 크기를 유지한다. 습득 실체는 새로운 전후관계 값을 삽입하거나 오래되었거나 쓸모없는 종래의 값을 교체하여야 한다. 또한, 요금 데이터베이스가 업데이트될 때, 트리를 최신 정보로 계속 유지하기 위해 전후관계 트리를 무효화하는 작업(도면부호 215로 표시됨)이 실시되어야만 한다.

도 3은 도 2에서 논의한 두 데이터 구조의 관계를 기술한다. 그래프는 예를 들어 사각형 배열(300) 형태를 취할 수 있고, 이 배열 형태에서는 행과 열이 공항을 나타내고 따라서 유효하지 않은 값(예를 들어, 0인 값)이 행과 열이 교차하는 곳에 있다면, 그 두 공항 사이에는 그래프 내에서 직접 항공편을 연결하는 것이 없게 된다. 도 3의 행렬은 도 2의 그래프를 예시적으로 나타내는 것이고 또한 이 그래프에는 예를 들어 NYC 노드와 MAD 노드 사이에 엣지가 없기 때문에, 대응하는 배열 요소(310)에 0을 집어넣게 된다. 또한, 대각선(320)은 0의 값을 갖게 되는데 이는 같은 공항에 요금을 연결시키는 것이 말이 안되기 때문이다. 배열구조가 대칭이기 때문에, 실질적인 이유로 그리고 실행할 때 불편할 수 있지만 저장 공간을 절약하기 위해 대각선 아래의 하부 삼각형(330)만 구현하는 것이 선호될 수 있다. 그래프는 처리해야할 노드의 수에 따라 클 수 있기 때문에, 편리하게 구현하는 것은 0과 1로 된 이진수의 배열을 갖는 것이다. 분명히, 1은 대응하는 노드 사이에 엣지가 있다는 것을 나타내며, 0은 아무런 연결이 존재하지 않는다는 것을 의미한다.

그래프를 구현하는 것이 무엇이든 간에, 본 발명은 각각의 0이 아닌 예를 들면 도면부호 340으로 표시된 배열 요소와 그 대칭하는 상대 배열 요소(342)(상대 배열 요소가 존재하는 경우에)가, 엣지의 최소값을 빠르게 검색할 수 있게 유일하게 관련된 전후관계 트리의 루트(350)를 명백하게 기준(도면부호 344로 표시됨)으로 하는 방식으로 실시된다. 따라서, 구현하는 방법에 따라, 최소값은 도면부호 340으로 표시된 것처럼 배열 요소로 자리잡게 되거나, 단지 이진수 1의 값이 존재하고 실제 최소 엣지값은 루트 노드로부터 찾을 수 있게 된다. 배열 요소와 그 전후관계 트리의 관계는 함축적인 것이 될 수 있고, 따라서 도 2에서 살펴보았던 '전후관계 데이터 저장'의 각 트리와 각각의 배열 요소 사이에 유일하게 일대일로 대응하는 관계가 있을 수 있다.

앞서 언급한 것처럼, 또한 도 4에서 더 다루게 되는 것처럼, 본 발명은 또한 그래프 구조의 각 노드로부터, 노드로부터 기원하는 모든 존재하고 있는 엣지를 최소값(트리 루트)를 오름차순으로 얻거나 읽을 수 있다. 본 발명은 이러한 목적을 달성하기 위해 특정 방법이나 수단을 제시하는 것은 아니다. 예를 들어, 표준 분류 링크 리스트(360)를 읽거나 필요시에는 직접 형성할 수 있다.

또한, 그래프 배열이 실제로 형성되는 방법은 구현하는 방법을 선택하는 문제가 되고, 본 발명의 작용에 영향을 미치지 않는다. 특히, 여기에서 IATA 3개 문자 코드의 알파벳 순서로 열거되어 있지만(도면부호 300 참고), 노드를 특정 방법으로 저장할 필요가 없다.

마지막으로, 그래프는 배열 형태가 아니면서 본 발명이 요구하는 사항을 충족시킬 수도 있다. 그래프를 구현하는 잘 알려진 구조로서 인접구조(adjacency-structure)라고 하는 것이 있다. 여기에서, 그리고 그래프와 그 알고리즘에서, 로버트 세드에윅(Robert Sedgewick)이 지은 "알고리즘", 제2판, 1988, ISBN 0-201-06673-4, 편집자 애디슨-웨슬리(Addison-Wesley)을 참고할 수 있고, 보다 구체적으로는 제29장 "그래프 알고리즘"을 참고할 수 있다. 따라서, 예시적인 다른 그래프 구조가 도면부호 370에 도시된 그래프가 될 수 있고, 도면부호 370로 도시된 그래프에서는 노드가 모든 연결 엣지에 의해 열거되어 있고, 따라서 본 발명을 실시하기 위해 위에서 언급한 필요사항을 충족시킬 수 있도록 노드는 최소값에 대해 오름차순으로 분류될 수도 있다.

도 4 및 그 이후의 도면은 '요금 경로 추출 엔진'과 출발점이 제공된 가장 짧은 요금 경로와, 도착지 목록과, 전후관계 유형을 되돌리는 알고리즘을 더욱 구체적으로 설명하고 있다.

기술하는 알고리즘은 최대 세 개의 엣지 또는 연결점을 포함하는 경로만 되돌리도록 맞추어진다. 큰 그래프에서 덜 비싼 여행 요금을 추출할 수 있을지라도, 아니면 모든 실용성을 고려하여 일반적으로 3 개 이상의 항공편을 조합함으로써 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있을지라도, 여행에 대해 두 번 이상의 정착점을 제안하는 것은 받아들이기 쉬운 일이 아니다. 그래프 검색을 수행하는 것은 보통 발견하는 경로 수에 의해 조정되기 때문에, 검색을 촉진할 수 있고 또한 받아들일 수 없는 것으로 알려진 해결책을 계산해야만 하는 것을 피할 수 있게 된다. 따라서, 그래프로부터, 출발 노드, 즉 NCE(410)와 도착 노드, 즉 LON(420) 사이에 존재하는 단일 엣지(400)를 고려하는 것에 더하여, 도 5에서 보다 구체적으로 설명하게 되는 알고리즘은 하나의 정류장(430) 또는 두 개의 정류장(440)을 포함하는 요금 경로만 설계한다. 도 5의 전체 알고리즘에서 새로운 요금 경로를 설정하는 단계는 도면부호 450으로 표시된 하위 단계를 포함한다. 도 2 및 도 3에서 논의된 전후관계 트리로부터, 제1 단계(452)는 출발 노드(410)와 도착 노드(420)로부터 나오는 엣지에 대하여 값을 얻는 것이다. 만일 두 개의 선택된 엣지가 동일한 도착지(454)를 갖는다면, 길이가 2인, 즉 두 개의 엣지를 포함하는 새로운 요금 경로가 생성될 수 있다(도면부호 458 참고). 그래프에서, 이는 똑같은 도착 노드 MRS(430)을 갖는 엣지(411, 421)를 포함하는 경로에 대응한다. 그러나, 만일 두 개의 선택된 엣지가 동일한 도착지(456)를 갖지 아니하면, 두 개의 선택된 엣지의 쌍을 이루는 노드 도착지에 대하여 전후관계 트리로부터 나오는 값을 검색해야만 한다(도면부호 460 참고). 그러면, 세 개의 엣지를 포함하여 길이가 3인 새로운 요금 경로가 생성될 수 있다(도면부호 462 참고). 이는 그래프에서 두 개의 중간 노드 PAR 및 LYS(440)를 갖는 엣지(422, 442, 412)를 포함하는 경로에 대응한다. 이것은 도 5의 전체 알고리즘에 의해 사용되는 길이가 2 또는 3인 새로운 요금 경로를 형성하는 단계를 종결시킨다(도면부호 464 참고).

또한, 도 5의 본 발명에 따른 추출 알고리즘은 요금 경로 히프(heap)(480)라고 부르는 임시 데이터 구조를 형성하여 관리할 필요가 있다. 히프는 종종 이진 트리의 형태를 취하는 데이터 구조이며, 이러한 구조에서 부 노드(482)의 키는 두 개의 자 노드(484)의 키보다 더 크게 되어 있는 방식으로 이루어진다. 따라서, 루트(486)는 항상 더 큰 키 값을 보유한다. 히프, 또는 우선권 대기열(queue)은 컴퓨터 프로그램 분야의 당업자에게 잘 알려진 표준 데이터 구조이며 따라서 더 설명할 필요는 없다. 특히, 삽입하고 제거하는 것은 히프에서 정의되는 널리 알려진 작업이다.

도 5는 이전에 기술한 데이터 구조로부터 요금 경로를 추출하는 방법의 단계 를 나타낸다. 출발점 및 도착지의 목록을 따라 예를 들어 k로 표시되는 돌아가는 요금 경로의 수는, 그래프 검색을 실행함에 있어서 또 다른 입력 매개변수이다. k 요금 경로가 앞서 설명한 히프에 축적되고, 더 싼 엣지의 조합을 더 이상 시도할 수 없게 되면, 검색 프로세스를 종결시키게 되고 따라서 k로 가장 낮게 평가된 요금 경로는 도 1에서 이미 설명한 '동질관계 구매 엔진'인 콜 태스크로 돌아가게 된다(도면부호 560 참고).

임시 히프가 출발점과 도착 노드의 직접적인 연결에 대응하는 길이가 1인 제1 경로에 의해 개시되는 단계(500)에서 요금 경로를 추출하는 작업이 시작된다. 히프에는 길이가 1인 요금 경로만 존재한다. 이 요금 경로는 대응하는 전후관계 트리의 루트가 되며, 단 대응하는 전후관계 유형에 일치하는 노드를 검색하기 위해 전후관계 트리가 검색되지 않는 경우에 전후관계 유형이 관련되지 않는 경우에 그러하다.

다음 단계(505)는 출발 노드로부터 시작되는 제1 (최저 요금) 그래프 엣지로부터 시작된다. 이미 앞에서 설명한 것처럼, 엣지는 분류되고, 또는 엣지를 요금값에 대해 오름 차순으로 읽을 수 있고, 따라서 최저 요금 엣지는 알고리즘에 의해 채용될 수 있다.

도착 노드(510)의 경우에도 똑같이 적용되고, 따라서 도 4에서 언급한 매개변수인 엣지 1 및 엣지 2가 선택되고, 새로운 요금 경로를 형성하는 단계(515)가 실행될 수 있다. 이 단계에 대한 구체적인 내용은 도면부호 452 내지 도면부호 464로 되어 있는 하위 단계들에 의해 도면부호 450으로 표시된 과정이 기재되어 있는 도 4에 의해서 이미 앞에서 다루었다.

이제, 다음 단계(520)는 k 요금 경로가 히프에 이미 추가되었는지 여부를 확인하는 것으로 이루어져 있다. 만일 k 이상의 요금 경로가 축적되면(도면부호 521 참고) 가장 비싼 것은 히프로부터 제거하게 된다(도면부호 525 참고). 그러나, k 이하의 경로 또는 정확히 k 인 경로가 히프에 있다면(도면부호 522 참고), 추출 알고리즘은 도착 노드로부터 나오는 다음 엣지가 선택되는 다음 단계(530)로 바로 진행된다. 다시, 노드에서 나오는 엣지는 그 값에 대해 오름 차순으로 분류되거나 판독된다. 일단 이러한 과정이 끝나면, 히프의 크기가 k 보다 큰지 아니면 k와 같은지 여부를 확인하고 또한 선택된 다음 엣지 2 값에 대해 더해진 엣지 1 값이 히프의 최고값(루트에서의 값) 보다 큰지 아닌지 여부를 확인하는 작업이 수행된다(도면부호 540 참고). 만일 이러한 경우가 아니라면(도면부호 542 참고), 알고리즘은 이미 설명한 것처럼 히프에서 새로운 요금 경로가 형성되고 삽입될 수 있는 단계(515)로 다시 돌아가게 된다. 그러나 답을 확인한 결과가 긍정적이면(도면부호 541 참고), 다음 엣지 1 매개변수가 선택되는 단계(545)로 진행된다.

이때, 방금 다루었던 단계(540)와 유사한 확인작업이 수행되지만(도면부호 550 참고) 이 작업은 단지 새롭게 선택된 엣지 1 매개변수의 값만 히프의 최고값과 비교하는 것일 뿐이다. 만일 엄밀히 말해서 더 크지 않는 경우에는(도면부호 551 참고), 알고리즘은 단계(510)으로 되돌아가게 되어 다음 엣지 2를 선택하게 되고 또한 새로운 요금 경로를 생성하도록 진행된다(도면부호 515 참고). 그러나, 만일 더 크지 않은 경우에는(도면부호 552 참고), 한 쌍을 이루는 출발 노드와 도착 노 드에 대한 콜 태스크에 의해 요청되는 k 요금 경로를 검색하는 것을 끝내게 된다(도면부호 560 참고).

고로, 본 발명의 방법에 의하면, 각각의 도착점에 대한 데이터 구조로부터 k 요금 경로를 추출할 수 있게 된다. k 요금 경로는 각각의 출발점과 도착점에 대해 그래프에 존재하는 k로 가장 낮게 평가된 요금 경로가 될 수 있다는 것이 보장된다. 또한, 평가된 요금 경로는 실제 기회가 되며, 이는 즉시 예약할 수 있는 여행에 대한 해답을 형성하기 위해 도 1에 도시된 '동질관계 구매 엔진'에 의해 평가되고 확인될 것이다(도면부호 105 참고). 이렇게 하면, 이러한 서비스의 다른 공급자와 항공사에 의해 계속 업데이트되는 요금 데이터 베이스 및 이용가능성으로부터 형성되어 유지되는 본 발명의 데이터 구조(그래프 및 전후관계 트리)로부터 효율적으로 수많은 도착지 요금 경로를 처리할 수 있는 "요금 습득 요소"(110)를 정확도를 보장받을 수 있는 이점이 있다.

알고리즘의 효율이 우수하기 때문에, 하나의 문의 사항에서 다수의 도착지를 고려해야하는 최초의 요구사항을 충족시키고 또한 동시에 하나 이상의 도착지를 처리할 수 없는 다른 도구에 의해 얻을 수 있는 것과도 비교할 수 있는 시간 내에서 전반적인 해답을 얻을 수 있도록, "동질관계 구매 엔진"에서 수많은 도착지를 동시에 처리할 수 있다.

즉, "요금 습득 요소"가 제공하는 평가된 요금 경로에 의하면 "동질관계 구매 엔진"에 의해 처리되는 복잡한 문의사항을 신속히 처리할 수 있게 된다. 그러나 여전히 "동질관계 구매 엔진"만이 종국적으로 실제 해결책을 확인하는 것을 보장하 는 것이 된다. 특히, 항공편을 요금 경로에 관련시켜야만 하며 나아가 공항 택스와 같은 것을 부가하여야만 한다. 또한, 필요시 "요금 습득 요소"의 데이터 구조를 업데이트하기 위해 요금 경로의 확인이 이루어진다. 이는 데이터 구조가 초기화되었을 때 더욱 빈번하게 일어나며 초기값도 업데이트되어야 한다. "요금 습득 요소"의 일부인 도면부호 210으로 도 2에 도시된 것처럼, "습득 실체"가 이 역할을 한다.

도 6은 "동질관계 구매 엔진"이 준비하고 나아가 실수요자, 즉 보통 여행사의 대리인에 대해 정해지는 윈도우(600)에 대한 예를 나타내고 있다. 이미 설명한 것처럼, 일반적인 컴퓨터화된 거래에서 경과되는 시간으로 다수의 항공 요금을 계산할 수 있는 본 발명은 요청서가 발행되었다는 것을 확인하기 위해 목적지를 특정할 필요가 없다. 대신, 예를 들어 NICE 공항(610)으로부터 여러가지 테마로 되어 있는 요청사항이 발행될 수 있고, 고객은 여러 여행사의 토픽(615) 중에서 유럽의 수도(620)를 하나 선택할 수 있다. 본 발명을 실시하는 이 예에서, 융통성 있는 출발날짜(630), 돌아오는 날짜의 범위(635), 그리고 여행에 대한 예산상의 한계(640)와 같이 최종사용자로부터 몇 가지 다른 입력이 들어올 수 있다는 것을 예상할 수 있다.

그러면, 동질관계 구매 상품은 동질관계 기준과 최대 예산 및 날짜에 맞는 도착지의 도시를 세트로 생성한다. 검색이 이루어진 후에, 선택한 도착지에 대하여 가장 잘 맞는 항공편이 요금과 관련하여 오름차순으로 열거되고, 이러한 정보는 새로운 디스플레이 윈도우(650)의 형태로 실수요자에게 다시 전달될 수 있다. 여기에서 다시 한번 언급하면 이러한 인용된 가격은 예약할 수 있는 여행 솔루션으로서 보장된다.

실수요자는 선택하는 것을 연습하고, 예를 들어 비엔나와 같이 선택된 도착지에 대하여 일정표 해결책을 표시하는 다음에 돌아오는 윈도우(660)에서 선택할 기회를 더 많이 부여받는 경우에 특정 도착지(655)를 고를 수 있다. 이 특정 실시예에서, 니스에서 비엔나로 향하는 여행 솔루션은 각각의 구역(665)에 대해 두 개의 항공편으로 이루어져 있다. 항공사의 요금은 NAPFT6(도면부호 670 참고)로 표시된 AF(에어 프랑스)이고, 총액은 270.56 유로(도면부호 675 참고)가 된다. 이때, 실수요자는 계속 진행하여 이 여행 솔루션을 예약하고 구입할 수 있다.

Claims (14)

1. 하나 이상의 요금 데이터베이스(218)를 이용하여 컴퓨터(160)에서 실제 여행 요금을 형성하는 방법으로서,

   요금 습득 요소(110)를 통해서 다른 노드로부터 여행 도착지를 나타내는 노드(221)들의 그래프(220)를 형성하는 단계로서, 상기 그래프(220)는 한 쌍의 노드(221, 225)를 연결하는 엣지(226)를 포함하고, 각각의 엣지는 한 쌍의 노드에 대한 최저 여행 요금(231)을 참고(240)하는, 그래프를 형성하는 단계;

   요금 습득 요소(110)를 통해서 각각의 엣지에 대한 요금 트리(230)를 형성하는 단계로서, 상기 요금 트리는 엣지에 대한 최저 여행 요금을 보유하는 하나 이상의 루트 노드(231)를 각각 포함하며, 전후관계 키(2321) 및 관련된 여행 요금(2322)을 포함하는 부 노드(232)를 더 포함할 수 있으며, 부 노드(232)에서의 여행 요금과 동일하거나 더 비싼 여행 요금을 보유하는 자 노드(234)를 갖도록 정리되는, 요금 트리를 형성하는 단계;

   요금 경로 추출 엔진(200)을 통해서 상기 그래프(220)로부터 요금 경로를 추출하는 단계로서, 상기 요금 경로에 포함되는 엣지(222, 224)가 상기 요금 경로를 형성하기 위하여 관련된 상기 요금 트리를 참고하는, 요금 경로를 추출하는 단계;

   습득 실체(210)를 통해서, 상기 요금 트리(230)를 형성하고 업데이트하는 단계; 및

   상기 습득 실체(210)를 통해서, 실수요자(140)를 위한 여행 솔루션을 형성하는 다수의 프로세스에 대한 실수요자의 요청사항으로부터 상기 요금 트리(230)를 형성하고 업데이트하는데 사용되는 데이터를 수집하는 단계;를 포함하고,

   상기 업데이트하는 단계는 상기 습득 실체(210)를 통해서 전후관계 키에 대하여 요금 트리를 검색해 내려가는 단계를 포함하고,

   만약 전후관계 키가 발견되면, 관련된 여행 요금이 업데이트되고,

   만약 전후관계 키가 발견되지 않는다면, 대응 노드가 요금 트리에 삽입되고 관련된 여행 요금이 업데이트되는 것을 특징으로 하는 실제 여행 요금을 형성하는 방법.
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4. 제1항에 있어서,

   상기 요금 데이터베이스(218)는 항공사에 의해 제공되고 업데이트되는 것을 특징으로 하는 실제 여행 요금을 형성하는 방법.
5. 제1항에 있어서,

   출발 노드로부터 도착 노드까지 상기 요금 경로를 추출하는 단계는, 각각의 상기 최저 여행 요금(350)에 대하여 오름차순(360)으로 상기 출발 노드의 엣지(505, 545)와 상기 도착 노드의 엣지(510, 530)를 선택하는 것을 특징으로 하는 실제 여행 요금을 형성하는 방법.
6. 제1항에 있어서,

   상기 요금 경로를 추출하는 단계는 이진 트리로 계속 조직을 유지하는 임시 요금의 히프(480)를 형성하고, 부 노드(482)는 두 개의 자 노드(484)의 요금 경로보다 더 비싼 요금 경로를 보유하고, 루트 노드(486)는 최고가 요금 경로를 보유하는 것을 특징으로 하는 실제 여행 요금을 형성하는 방법.
7. 제6항에 있어서,

   상기 히프는 길이가 1인 요금 경로에 의해 초기화(500)되고, 길이가 2인 새로운 요금 경로(458)와 길이가 3인 새로운 요금 경로(462)가 형성(515)되어 상기 히프에 추가되는 것을 특징으로 하는 실제 여행 요금을 형성하는 방법.
8. 제7항에 있어서,

   상기 히프는 특정된 수 k개의 요금 경로(520, 540, 550)를 포함하며, 만일 상기 히프에 추가되는 요금 경로의 수가 상기 특정된 수를 초과(521)하면 상기 최고가 요금 경로는 상기 히프에서 제거(525)되는 것을 특징으로 하는 실제 여행 요금을 형성하는 방법.
9. 제8항에 있어서,

   상기 요금 경로를 추출하는 단계는 상기 히프가 상기 특정된 수 k개의 요금 경로를 포함하고 더 싼 요금 경로가 형성될 수 없을 때(552)에 종결(560)되는 것을 특징으로 하는 실제 여행 요금을 형성하는 방법.
10. 다른 노드로부터 여행 도착지를 나타내는 노드(221)들의 그래프(220)를 형성하는 수단으로서, 상기 그래프는 한 쌍의 노드(221, 225)를 연결하는 엣지(226)를 포함하고, 각각의 엣지는 한 쌍의 노드에 대한 최저 여행 요금(231)을 참고(240)하는, 그래프를 형성하는 수단;

    각각의 엣지에 대한 요금 트리(230)를 형성하는 수단으로서, 상기 요금 트리는 엣지에 대한 최저 여행 요금을 보유하는 하나 이상의 루트 노드(231)를 각각 포함하며, 전후관계 키(2321) 및 관련된 여행 요금(2322)을 포함하는 부 노드(232)를 더 포함할 수 있으며, 부 노드(232)에서의 여행 요금과 동일하거나 더 비싼 여행 요금을 보유하는 자 노드(234)를 갖도록 정리되는, 요금 트리를 형성하는 수단;

    상기 그래프(220)로부터 요금 경로를 추출하는 수단으로서, 상기 요금 경로에 포함되는 엣지(222, 224)가 상기 요금 경로를 형성하기 위하여 관련된 상기 요금 트리를 참고하는, 요금 경로를 추출하는 수단;

    상기 요금 트리(230)를 형성하고 업데이트하는 수단; 및

    실수요자(140)를 위한 여행 솔루션을 형성하는 다수의 프로세스에 대한 실수요자의 요청사항으로부터 상기 요금 트리(230)를 형성하고 업데이트하는데 사용되는 데이터를 수집하는 수단;을 포함하는 요금 습득 요소(110)로서,

    상기 업데이트하는 수단은 전후관계 키에 대하여 요금 트리를 검색해 내려가고,

    만약 전후관계 키가 발견되면, 관련된 여행 요금이 업데이트되고,

    만약 전후관계 키가 발견되지 않는다면, 대응 노드가 요금 트리에 삽입되고 관련된 여행 요금이 업데이트되는 것을 특징으로 하는 요금 습득 요소.
11. 제1항 및 제4항 내지 제9항 중 어느 한 항의 실제 여행 요금을 형성하는 방법을 하나 이상의 컴퓨터가 수행하게 하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드가 저장된, 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체.
12. - 실수요자의 요청사항에 대한 응답으로 여행 솔루션을 형성하는 프로세스를 수행하는 하나 이상의 동질관계 구매 엔진(105, 205); 및

    - 상기 하나 이상의 동질관계 구매 엔진(105, 205)과 연결되어 있는 요금 습득 요소(110)로서,

    i) ● 다른 노드로부터 여행 도착지를 나타내는 노드(221)들의 그래프(220)로 구성된 데이터 저장 구조로서, 상기 그래프는 한 쌍의 노드(221, 225)를 연결하는 엣지(226)를 포함하고, 각각의 엣지는 한 쌍의 노드에 대한 최저 여행 요금(231)을 참고(240)하는, 데이터 저장 구조와;

    ● 각각의 엣지에 대한 요금 트리(230)로 구성된 전후관계 데이터 저장 구조로서, 상기 요금 트리는 엣지에 대한 최저 여행 요금을 보유하는 하나 이상의 루트 노드(231)를 각각 포함하며, 전후관계 키(2321) 및 관련된 여행 요금(2322)을 포함하는 부 노드(232)를 더 포함할 수 있으며, 부 노드(232)에서의 여행 요금과 동일하거나 더 비싼 여행 요금을 보유하는 자 노드(234)를 갖도록 정리되는, 전후관계 데이터 저장 구조;로 이루어진 두 개의 데이터 구조,

    ii) 상기 그래프(220)로부터 요금 경로를 추출하는 요금 경로 추출 엔진으로서, 상기 요금 경로에 포함되는 엣지(222, 224)가 상기 요금 경로를 형성하기 위하여 관련된 상기 요금 트리를 참고하는, 요금 경로 추출 엔진(200), 및

    iii) 상기 요금 트리(230)를 형성하고 업데이트하는 습득 실체(210)로서, 실수요자(140)를 위한 여행 솔루션을 형성하는 다수의 프로세스에 대한 실수요자의 요청사항으로부터 상기 요금 트리(230)를 형성하고 업데이트하는데 사용되는 데이터를 수집하는, 습득 실체(210)를 포함하는 요금 습득 요소(110);를 포함하는 컴퓨터화된 여행 계획 시스템(100)으로서,

    상기 습득 실체(210)는 전후관계 키에 대하여 요금 트리를 검색해 내려가고,

    만약 전후관계 키가 발견되면, 관련된 여행 요금이 업데이트되고,

    만약 전후관계 키가 발견되지 않는다면, 대응 노드가 요금 트리에 삽입되고 관련된 여행 요금이 업데이트되는 것을 특징으로 하는 컴퓨터화된 여행 계획 시스템.
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