KR101572582B1 - Navigation apparatus, traffic prediction service apparatus, traffic prediction service system and its method - Google Patents

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KR101572582B1 KR1020100063837A KR20100063837A KR101572582B1 KR 101572582 B1 KR101572582 B1 KR 101572582B1 KR 1020100063837 A KR1020100063837 A KR 1020100063837A KR 20100063837 A KR20100063837 A KR 20100063837A KR 101572582 B1 KR101572582 B1 KR 101572582B1
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Abstract

본 발명은 네비게이션 장치를 이용한 교통 예측 서비스를 제공하는 기법에 관한 것으로, 교통 예측 서비스 시스템에서 네비게이션 장치로부터 교통 정보를 수집 및 분석하고, 분석된 분석 결과를 이용하여 교통 예측 정보를 생성 및 저장한 후에, 네비게이션 장치로부터 교통 예측 서비스가 요청되면, 해당 일시, 지역 및 구간에 대응하는 교통 예측 정보를 추출하여 서비스함으로써, 사용자가 원하는 일시, 지역, 구간 등에 대응하는 교통 예측 정보를 쉽게 서비스할 수 있다.The present invention relates to a technique of providing a traffic prediction service using a navigation device, in which traffic information is collected and analyzed from a navigation device in a traffic prediction service system, traffic prediction information is generated and stored using the analyzed analysis result When the traffic prediction service is requested from the navigation device, traffic prediction information corresponding to the date and time, region, and interval is extracted and provided to easily provide traffic prediction information corresponding to the date, time, region, and interval desired by the user.

Description

네비게이션 장치, 교통 예측 서비스 장치, 교통 예측 서비스 시스템 및 그 방법{NAVIGATION APPARATUS, TRAFFIC PREDICTION SERVICE APPARATUS, TRAFFIC PREDICTION SERVICE SYSTEM AND ITS METHOD}TECHNICAL FIELD [0001] The present invention relates to a navigation apparatus, a traffic prediction service apparatus, a traffic prediction service system,

본 발명은 교통 예측 서비스에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 네비게이션 장치로부터 수집되는 교통 정보를 이용하여 교통 예측 정보를 생성하고, 이러한 교통 예측 정보를 이용한 교통 예측 서비스를 제공하는데 적합한 네비게이션 장치, 교통 예측 서비스 장치, 교통 예측 서비스 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a traffic prediction service, and more particularly, to a traffic prediction service that generates traffic prediction information using traffic information collected from a navigation device and provides a traffic prediction service using the traffic prediction information, Device, a traffic prediction service system, and a method thereof.

잘 알려진 바와 같이, 네비게이션(navigation) 장치는 표시 화면에 표시되는 지도상에 위치 측정 장치(global positioning system: 이하 'GPS'라 함)로부터 수신된 정보를 이용하여 계산된 이동체의 현재 위치를 표시하여 주는데, 이러한 네비게이션 장치는 이동체의 진행 방향, 가고자 하는 목적지까지의 거리, 이동체의 현재 이동 속도, 운전자가 주행 전에 설정한 경로, 목적지까지의 최적 경로 등을 표시하여 주는 등 주행에 필요한 각종의 네비게이션 정보를 운전자에게 제공한다.As is well known, a navigation device displays the current position of a mobile object calculated using information received from a global positioning system (hereinafter referred to as 'GPS') on a map displayed on a display screen Such a navigation device displays various navigation information necessary for driving such as a traveling direction of a moving object, a distance to a destination to be visited, a current traveling speed of the moving object, a route set by the driver before driving, To the driver.

이러한 네비게이션 장치는 현재 선박, 항공기, 자동차 등과 같은 각종의 이동체들에 탑재되어 이동체의 현재 위치와 이동 속도를 확인하거나 이동 경로를 결정하기 위해 널리 이용되고 있으며, 특히, 이동체의 현재 위치를 GPS에 속하는 복수개의 인공위성으로부터 위도, 경도, 고도 등을 나타내는 전파를 수신하여 연산한 후 현재 위치가 포함되는 지도 정보를 시각적으로 표시하거나 청각적으로 알려준다.Such a navigation device is widely used for checking the current position and moving speed of a moving object or determining a moving route by being mounted on various moving objects such as a ship, an airplane, an automobile, etc. In particular, After receiving and calculating radio waves representing latitude, longitude, and altitude from a plurality of satellites, map information including the current location is visually displayed or audibly informed.

일반적으로, 네비게이션 장치는 하나의 단말기의 형태로 구현되는데, 단말기 형태로 구현된 네비게이션 장치는 지도 데이터를 저장하고 있는 하드디스크 드라이브(HDD) 등과 같은 저장 매체를 구비하고, 또한 GPS 신호를 수신하기 위한 GPS 수신기를 구비하며, 네비게이션 기능 요구 시 최적의 주행 경로를 계산하고 그 계산된 결과에 따른 경로 데이터를 생성하여 제공하는 등의 기능을 수행할 수 있다.In general, a navigation device is implemented in the form of a single terminal. A navigation device implemented in the form of a terminal includes a storage medium such as a hard disk drive (HDD) storing map data, A GPS receiver, and a function of calculating an optimal travel route when a navigation function is requested and generating and providing route data according to the calculated result.

한편, 차량에 장착된 네비게이션 장치는 별도의 정보 제공 서버(예를 들면, TPEG 등)에 현재 주행 중인 도로에 대한 교통 정보를 전송하고, 정보 제공 서버에서는 이러한 교통 정보를 수집하여 예를 들면, 주행 도로 구간의 혼잡도 등을 산출하여 네비게이션 장치에 전송함으로써, 다양한 교통 정보를 제공할 수 있다.On the other hand, a navigation device mounted on a vehicle transmits traffic information on a road currently being traveled to a separate information providing server (for example, TPEG or the like), and the information providing server collects such traffic information, The congestion degree of the road section, and the like are calculated and transmitted to the navigation device, thereby providing various traffic information.

하지만, 종래에 교통 정보를 수집하여 그에 대응하는 다양한 교통 관련 정보를 제공하는 기법은 현재 교통 상황에 대한 교통 정보를 제공하는 것으로, 현재 주행 중인 도로에 대한 단순한 교통 상황만을 제공하기 때문에, 원하는 시간이 경과한 후 또는 다른 일시의 교통 상황을 파악하기에는 한계가 있는 실정이다.However, conventionally, a technique of collecting traffic information and providing various traffic-related information corresponding thereto provides traffic information on the current traffic situation, and since it provides only a simple traffic situation for the current running road, There is a limit in understanding traffic conditions after elapsed time or other times.

이에 따라, 본 발명은 교통 정보를 수집 및 분석하여 교통 예측 정보를 생성하고, 사용자 요청에 따라 원하는 일시의 교통 예측 정보를 제공할 수 있는 네비게이션 장치, 교통 예측 서비스 장치, 교통 예측 서비스 시스템 및 그 방법을 제공하고자 한다.Accordingly, the present invention provides a navigation device, a traffic prediction service device, a traffic prediction service system, and a method thereof, capable of collecting and analyzing traffic information to generate traffic prediction information and providing desired time and date traffic prediction information according to a user request .

또한, 본 발명은 실시간으로 또는 기 설정된 시간동안 수집된 교통 정보를 이용하여 데이터 필터링, 가중치 부여, 추가 제한 조건 부여 등의 방식으로 분석하고, 이러한 분석 결과를 이용하여 교통 예측 정보를 생성할 수 있는 네비게이션 장치, 교통 예측 서비스 장치, 교통 예측 서비스 시스템 및 그 방법을 제공하고자 한다.In addition, the present invention can analyze the traffic information collected in real time or for a preset time by data filtering, weighting, additional restriction condition granting, etc., and generate traffic prediction information using the analysis result A navigation device, a traffic prediction service device, a traffic prediction service system, and a method thereof.

본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.It is to be understood that the objects of the present invention are not limited to the above-mentioned objects, and other objects not mentioned may be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

본 발명의 일 실시 예에 따르면, 교통 예측 서비스 장치와의 무선 통신을 담당하는 송수신부와, 주행 경로 서비스에 대응하는 교통 정보를 상기 교통 예측 서비스 장치로 전송하고, 입력된 교통 예측 요청 정보에 따라 상기 교통 예측 서비스 장치에 교통 예측 서비스를 요청하며, 상기 교통 예측 요청 정보에 대응하여 수신되는 교통 예측 정보를 지도 데이터와 매핑시켜 디스플레이하도록 제어하는 제어부를 포함하는 네비게이션 장치가 제공된다.According to an embodiment of the present invention, there is provided a traffic prediction service apparatus, comprising: a transceiver unit for performing wireless communication with a traffic prediction service apparatus; and a traffic prediction unit for transmitting traffic information corresponding to the travel path service to the traffic prediction service apparatus, And a controller for requesting the traffic prediction service apparatus for a traffic prediction service and mapping the received traffic prediction information corresponding to the traffic prediction request information to map data and displaying the map.

본 발명의 다른 실시 예에 따르면, 네비게이션 장치와의 무선 통신을 담당하는 무선 통신부와, 상기 네비게이션 장치로부터 전송되는 교통 정보를 수집하고, 이를 데이터 필터링, 가중치 부여 및 추가 제한 조건 부여의 방식으로 분석하여 그 분석 결과를 저장하는 교통 정보 분석부와, 상기 저장된 분석 결과를 이용하여 일시, 지역 및 구간에 따라 교통 예측 정보를 생성 및 저장하고, 상기 네비게이션 장치로부터의 요청에 따른 상기 교통 예측 정보를 추출하여 상기 네비게이션 장치로 전송하는 교통 예측부를 포함하는 교통 예측 서비스 장치가 제공된다.According to another embodiment of the present invention, there is provided a navigation system comprising: a wireless communication unit for performing wireless communication with a navigation device; and a navigation device for collecting traffic information transmitted from the navigation device and analyzing the traffic information by a method of data filtering, weighting, And generating and storing traffic prediction information according to the date and time, region and section using the stored analysis result, extracting the traffic prediction information according to a request from the navigation device, And a traffic prediction unit for transmitting the traffic prediction service to the navigation device.

본 발명의 또 다른 실시 예에 따르면, 주행 경로 서비스에 대응하는 교통 정보를 전송하고, 입력된 교통 예측 요청 정보에 따른 교통 예측 서비스를 요청하며, 이에 따라 수신되는 교통 예측 정보를 지도 데이터와 매핑시켜 디스플레이하는 네비게이션 장치와, 상기 네비게이션 장치로부터 전송되는 상기 교통 정보를 수집 및 분석한 후에, 분석된 분석 결과를 이용하여 일시, 지역 및 구간에 따라 교통 예측 정보를 생성 및 저장하고, 상기 교통 예측 요청 정보에 대응하는 상기 교통 예측 정보를 추출하여 상기 네비게이션 장치로 전송하는 교통 예측 서비스 장치를 포함하는 교통 예측 서비스 시스템이 제공된다.According to another embodiment of the present invention, traffic information corresponding to a traveling route service is transmitted, a traffic prediction service according to inputted traffic prediction request information is requested, and the received traffic prediction information is mapped with map data And a navigation device for generating and storing traffic prediction information according to the date and time, region and section using the analyzed analysis result after collecting and analyzing the traffic information transmitted from the navigation device, And a traffic prediction service apparatus for extracting the traffic prediction information corresponding to the traffic prediction service information and transmitting the extracted traffic prediction information to the navigation device.

본 발명의 또 다른 실시 예에 따르면, 네비게이션 장치의 주행 경로 서비스에 대응하는 교통 정보를 수신하는 단계와, 상기 수신되는 교통 정보를 수집 및 분석한 후에, 분석된 분석 결과를 저장하는 단계와, 상기 저장된 분석 결과를 이용하여 기 설정된 주기에 따라 일시, 지역 및 구간에 따라 교통 예측 정보를 생성 및 저장하는 단계를 포함하는 교통 예측 서비스 방법이 제공된다.According to another embodiment of the present invention, there is provided a navigation method comprising the steps of: receiving traffic information corresponding to a traveling route service of a navigation apparatus; collecting and analyzing the received traffic information and storing analyzed analysis results; And generating and storing traffic prediction information according to the date and time, the region and the interval according to a predetermined period using the stored analysis result.

본 발명은, 교통 예측 서비스 시스템에서 네비게이션 장치로부터 실시간으로또는 기 설정된 시간동안 교통 정보를 수집 및 분석하고, 분석된 분석 결과를 이용하여 교통 예측 정보를 생성 및 저장한 후에, 네비게이션 장치로부터 교통 예측 서비스가 요청되면, 해당 일시, 지역 및 구간에 대응하는 교통 예측 정보를 추출하여 서비스함으로써, 사용자가 원하는 일시, 지역, 구간 등에 대응하는 교통 예측 정보를 쉽게 서비스할 수 있다.The present invention relates to a traffic prediction service system, which collects and analyzes traffic information from a navigation device in real time or for a predetermined time in a traffic prediction service system, generates and stores traffic prediction information using analyzed analysis results, The traffic prediction information corresponding to the date and time, the region, and the interval is extracted and provided to service the traffic prediction information corresponding to the desired date and time, region, section, and the like.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따라 교통 정보를 수집 및 분석하여 교통 예측 서비스를 제공하는데 적합한 교통 예측 서비스 시스템의 블록 구성도,
도 2는 본 발명의 실시 예에 따라 주행 경로 서비스에 대한 교통 정보를 수집하여 제공하는데 적합한 네비게이션 장치의 블록 구성도,
도 3은 본 발명의 실시 예에 따라 교통 정보를 수집 및 분석하여 교통 예측 서비스를 제공하는데 적합한 교통 예측 서비스 장치의 블록 구성도,
도 4는 본 발명의 실시 예에 따라 교통 정보를 수집 및 분석하여 교통 예측 서비스를 제공하는 과정을 나타낸 플로우차트.
1 is a block diagram of a traffic prediction service system suitable for providing a traffic prediction service by collecting and analyzing traffic information according to an embodiment of the present invention;
FIG. 2 is a block diagram of a navigation apparatus suitable for collecting and providing traffic information for a traveling route service according to an embodiment of the present invention;
3 is a block diagram of a traffic prediction service apparatus suitable for providing a traffic prediction service by collecting and analyzing traffic information according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating a process of collecting and analyzing traffic information and providing a traffic prediction service according to an embodiment of the present invention.

본 발명은, 교통 예측 서비스 시스템에서 네비게이션 장치로부터 교통 정보를 수집 및 분석하고, 분석된 분석 결과를 이용하여 교통 예측 정보를 생성 및 저장한 후에, 네비게이션 장치로부터 교통 예측 서비스가 요청되면, 해당 일시, 지역 및 구간에 대응하는 교통 예측 정보를 추출하여 서비스한다는 것이며, 이러한 기술적 수단을 통해 종래 기술에서의 문제점을 해결할 수 있다.The present invention relates to a traffic prediction service system, which collects and analyzes traffic information from a navigation device in a traffic prediction service system, generates and stores traffic prediction information using analyzed analysis results, and then, when a traffic prediction service is requested from a navigation device, And extracts and provides traffic prediction information corresponding to the area and the area, and can solve the problems in the related art through such technical means.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The advantages and features of the present invention and the manner of achieving them will become apparent with reference to the embodiments described in detail below with reference to the accompanying drawings. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as being limited to the embodiments set forth herein. Rather, these embodiments are provided so that this disclosure will be thorough and complete, and will fully convey the concept of the invention to those skilled in the art. Is provided to fully convey the scope of the invention to those skilled in the art, and the invention is only defined by the scope of the claims. Like reference numerals refer to like elements throughout the specification.

본 발명의 실시 예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시 예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. In the following description of the present invention, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear. The following terms are defined in consideration of the functions in the embodiments of the present invention, which may vary depending on the intention of the user, the intention or the custom of the operator. Therefore, the definition should be based on the contents throughout this specification.

첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수도 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 또는 흐름도 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 및 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다. Each block of the accompanying block diagrams and combinations of steps of the flowchart may be performed by computer program instructions. These computer program instructions may be loaded into a processor of a general purpose computer, special purpose computer, or other programmable data processing apparatus so that the instructions, which may be executed by a processor of a computer or other programmable data processing apparatus, And means for performing the functions described in each step are created. These computer program instructions may also be stored in a computer usable or computer readable memory capable of directing a computer or other programmable data processing apparatus to implement the functionality in a particular manner so that the computer usable or computer readable memory It is also possible for the instructions stored in the block diagram to produce a manufacturing item containing instruction means for performing the functions described in each block or flowchart of the block diagram. Computer program instructions may also be stored on a computer or other programmable data processing equipment so that a series of operating steps may be performed on a computer or other programmable data processing equipment to create a computer- It is also possible that the instructions that perform the processing equipment provide the steps for executing the functions described in each block of the block diagram and at each step of the flowchart.

또한, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실시 예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들 또는 단계들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.Also, each block or each step may represent a module, segment, or portion of code that includes one or more executable instructions for executing the specified logical function (s). It should also be noted that in some alternative embodiments, the functions mentioned in the blocks or steps may occur out of order. For example, two blocks or steps shown in succession may in fact be performed substantially concurrently, or the blocks or steps may sometimes be performed in reverse order according to the corresponding function.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예를 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따라 교통 정보를 수집 및 분석하여 교통 예측 서비스를 제공하는데 적합한 교통 예측 서비스 시스템의 블록 구성도로서, 네비게이션 장치(100), 교통 예측 서비스 장치(200) 등을 포함할 수 있다.1 is a block diagram of a traffic prediction service system suitable for collecting and analyzing traffic information according to an embodiment of the present invention to provide a traffic prediction service, which includes a navigation device 100, a traffic prediction service device 200, and the like can do.

도 1을 참조하면, 네비게이션 장치(100)는 출발지에서 목적지까지의 주행 경로 서비스를 제공하는 것으로, 주행 경로 서비스를 제공하는 중에 실시간으로 발생하거나 기 설정된 시간동안 발생하는 교통 정보, 예를 들어, 전체 주행 정보(예를 들면, 출발지-목적지(from-to link), 출발지에서 목적지까지의 주행 거리, 출발지에서 목적지까지의 속도, 출발지에서 목적지까지의 주행 시간 등), 구간별 주행 정보(예를 들면, 출발지에서 목적지 사이의 각 구간, 각 구간의 주행 거리, 각 구간의 속도, 각 구간의 주행 시간 등) 등을 추출하여 무선 통신망을 통해 교통 예측 서비스 장치(200)로 전송한다. 여기에서, 실시간으로 발생하는 교통 정보는 복합 링크(즉, 출발지-목적지, from-to link)로 전송될 수 있다. 이러한 복합 링크는 예를 들면, 교차로 등을 기준으로 교차로 이전 링크(from link)와 교차로를 통과한 후 다음 진행 링크(to link)를 출발지 링크 및 목적지 링크로 하여 설정할 수 있다.Referring to FIG. 1, the navigation apparatus 100 provides a travel route service from a departure location to a destination. The navigation apparatus 100 generates traffic information generated in real time or during a predetermined time while providing a travel route service, for example, (For example, from-to-link, travel distance from the origin to the destination, speed from the origin to the destination, travel time from the origin to the destination, etc.) The traveling distance of each section, the traveling time of each section, and the like), and transmits the extracted information to the traffic prediction service apparatus 200 through the wireless communication network. Here, the traffic information generated in real time can be transmitted to the composite link (i.e., from-to link). Such a composite link can be set, for example, as a departure link and a destination link after passing through an intersection with a previous link (from the intersection) based on an intersection or the like.

또한, 네비게이션 장치(100)는 교통 예측 서비스를 요청하기 위해 입력된 교통 예측 요청 정보(예를 들면, 교통 예측 일시, 교통 예측 지역, 교통 예측 구간 등)가 입력되면, 이러한 교통 예측 요청 정보를 교통 예측 서비스 장치(200)로 전송하면서 교통 예측 정보를 요청하며, 이에 따라 교통 예측 서비스 장치(200)로부터 수신되는 교통 예측 정보(예를 들면, 교통 예측 일시, 교통 예측 지역, 교통 예측 구간, 구간별 혼잡도, 구간별 주행 시간, 구간별 주행 거리, 구간별 주행 시간 등)를 이용하여 디스플레이한다.In addition, when the navigation device 100 receives the traffic prediction request information (e.g., a traffic prediction date / time, a traffic prediction area, a traffic prediction interval, etc.) input for requesting a traffic prediction service, (For example, a traffic forecast date and time, a traffic predicted region, a traffic predicted interval, and a segmented traffic forecast information) received from the traffic prediction service apparatus 200 Congestion degree, travel time per section, travel distance per section, traveling time per section, etc.).

한편, 교통 예측 서비스 장치(200)는 실시간으로 또는 기 설정된 시간동안 수집 및 전송되는 교통 정보를 수집 및 분석하여 그 분석 결과에 따라 교통 상황을 예측하여 서비스하는 것으로, 네비게이션 장치(100)로부터 실시간으로 또는 기 설정된 시간동안 수집 및 전송되는 교통 정보를 수집하여 수집된 교통 정보에서 무효한 데이터 및 비정상 데이터를 제거하는 방식으로 데이터를 필터링하고, 실시간 교통 정보의 각 데이터에 대해 예를 들면, 요일 평균값, 날짜와 무관한 평균값, 가중치 평균값, 회전 가중치 부여 등의 방식으로 가중치를 부여하며, 예를 들면, 휴일 반영, 도로별 제한 속도 반영, 결측 구간 추정, 시간 평활화 등의 방식으로 추가 제한 조건을 부여하여 그 분석 결과를 데이터베이스화하여 저장한다.Meanwhile, the traffic prediction service apparatus 200 collects and analyzes traffic information collected and transmitted in real time or a preset time, predicts traffic conditions according to the analysis results, and transmits the traffic information from the navigation device 100 in real time Or collects traffic information collected and transmitted for a predetermined time, filters invalid data and abnormal data from the collected traffic information, filters each data of the real-time traffic information, for example, Weights are given in a manner such as averages, irregular averages, weighted average values, rotation weightings, etc., and additional constraints are given by methods such as reflecting holidays, reflecting speed limits by road, estimating missing intervals, and time smoothing And stores the analysis results in a database.

이 후, 교통 예측 서비스 장치(200)는 저장된 분석 결과를 추출한 후에, 추출된 분석 결과를 이용하여 일시별, 지역별 및 구간별로 교통 예측 정보(예를 들면, 교통 예측 일시, 교통 예측 지역, 교통 예측 구간, 구간별 혼잡도, 구간별 주행 시간, 구간별 주행 거리, 구간별 주행 시간 등)를 생성하고, 생성된 교통 예측 정보를 저장한 후에, 네비게이션 장치(100)로부터 교통 예측 서비스가 요청되면, 함께 전송되는 교통 예측 요청 정보에 대응하는 교통 예측 정보를 추출하여 무선 통신망을 통해 네비게이션 장치(100)로 전송한다.Thereafter, the traffic prediction service apparatus 200 extracts the stored analysis results, and then, using the extracted analysis results, the traffic prediction service apparatus 200 generates traffic prediction information (for example, traffic prediction date / time, traffic prediction region, The traffic prediction service is requested from the navigation device 100 after generating the generated traffic prediction information and generating the traffic prediction information by the navigation device 100, Extracts traffic prediction information corresponding to the traffic prediction request information to be transmitted, and transmits the extracted traffic prediction information to the navigation device 100 through the wireless communication network.

따라서, 네비게이션 장치로부터 실시간으로 또는 기 설정된 시간동안 교통 정보를 수집 및 분석하여 그 분석 결과를 저장한 후에, 교통 예측 서비스가 요청되면, 해당 교통 예측 요청 정보에 대응하는 분석 결과를 추출하여 그에 대응하는 교통 예측 정보를 생성하고, 생성된 교통 예측 정보를 네비게이션 장치에 제공함으로써, 사용자가 원하는 일시에 대응하는 교통 예측 정보를 쉽게 서비스할 수 있다.Therefore, after the traffic information is collected and analyzed from the navigation apparatus in real time or for a predetermined time, and the analysis result is stored, when the traffic prediction service is requested, the analysis result corresponding to the traffic prediction request information is extracted, Generates traffic prediction information, and provides the generated traffic prediction information to the navigation device, so that the user can easily provide the traffic prediction information corresponding to the desired date and time.

다음에, 상술한 바와 같은 구성을 갖는 교통 예측 서비스 시스템에서 주행 경로 서비스 중에 발생되는 실시간 교통 정보를 교통 예측 서비스 장치에 제공하고, 교통 예측 서비스 요청 시 이에 대응하는 교통 예측 요청 정보를 전송하며, 이에 따라 수신되는 교통 예측 정보를 디스플레이하는 네비게이션 장치에 대해 설명한다.Next, in the traffic prediction service system having the above-described configuration, the real-time traffic information generated during the traveling path service is provided to the traffic prediction service apparatus, the traffic prediction request information corresponding thereto is transmitted upon request of the traffic prediction service, A navigation device for displaying the traffic prediction information received along with it will be described.

도 2는 본 발명의 실시 예에 따라 주행 경로 서비스에 대한 교통 정보를 수집하여 제공하는데 적합한 네비게이션 장치의 블록 구성도로서, 네비게이션 장치(100)는 입력부(102), 제어부(104), GPS 수신부(106), 센서부(108), 저장부(110), 영상 처리부(112), 표시부(114), 음성 처리부(116), 스피커(118), 송수신부(120) 등을 포함할 수 있다.FIG. 2 is a block diagram of a navigation apparatus suitable for collecting and providing traffic information for a traveling route service according to an embodiment of the present invention. The navigation apparatus 100 includes an input unit 102, a control unit 104, a GPS receiving unit A display unit 114, a voice processing unit 116, a speaker 118, a transceiver unit 120, and the like.

도 2를 참조하면, 입력부(102)는 예를 들면, 키패드, 터치 스크린 등을 이용하여 네비게이션 장치(100)의 동작 제어를 위한 각종 조작신호를 발생하는 것으로, 주행 경로 서비스를 요청하는 키를 입력할 경우 이에 따라 주행 경로 서비스의 요청 조작신호를 발생하여 제어부(104)로 제공하고, 목적지 입력 등의 입력 조작신호를 발생하여 제어부(104)로 제공하며, 화면 표시 레벨 설정 또는 조정 등의 조작신호를 발생하여 제어부(104)로 제공하는 등의 기능을 수행한다.2, the input unit 102 generates various operation signals for controlling the operation of the navigation apparatus 100 by using, for example, a keypad, a touch screen, etc., and inputs a key for requesting a travel route service Generates a request operation signal of the travel route service to provide the operation request signal to the control unit 104, generates an input operation signal such as a destination input and provides the input operation signal to the control unit 104, And provides it to the control unit 104. [0050]

또한, 입력부(102)는 사용자가 교통 예측 서비스를 요청하는 키를 입력할 경우 이에 따라 생성되는 교통 예측 요청 정보 입력 메뉴 화면을 통해 예를 들면, 교통 예측 일시, 교통 예측 지역, 교통 예측 구간 등을 입력하여 교통 예측 요청 정보를 제어부(104)에 제공한다.When a user inputs a key for requesting a traffic prediction service, the input unit 102 displays a traffic prediction date / time, a traffic prediction area, a traffic prediction interval, and the like through a traffic prediction request information input menu screen, And provides the traffic prediction request information to the control unit 104.

그리고, 제어부(104)는 예를 들면, 마이크로 프로세서 등을 포함하여 네비게이션 장치(100)의 전반적인 동작 제어를 수행하는 것으로, 입력부(102)로부터 제공되는 각종 조작신호에 따라 GPS 수신부(106)로부터 제공되는 네비게이션 장치(100)(즉, 네비게이션 장치가 장착된 이동체)의 위치값(즉, GPS 신호)을 저장부(110)에 저장된 지도 데이터와 매핑하고, 센서부(108)로부터 제공되는 네비게이션 장치(100)(또는, 네비게이션 장치가 장착된 이동체)의 회전각 및 속도를 포함하는 센싱값을 지도 정보 데이터와 매핑시켜 그 매핑된 네비게이션 데이터(주행 경로 정보)를 영상 처리부(112)로 제공하고, 이를 화면에 표시하도록 제어하며, 각종 알람 신호, 음성 안내 신호를 스피커(118)를 통해 출력하기 위한 제어신호를 음성 처리부(116)에 제공한다.The control unit 104 performs overall operation control of the navigation device 100 including a microprocessor or the like and is provided from the GPS receiving unit 106 in accordance with various operation signals provided from the input unit 102. [ (I.e., a GPS signal) of the navigation device 100 (i.e., the moving object equipped with the navigation device) with the map data stored in the storage unit 110 and transmits the map data to the navigation device 100 100) (or a moving object equipped with the navigation device) is mapped with the map information data to provide the mapped navigation data (traveling route information) to the image processing unit 112, And provides a control signal for outputting various alarm signals and voice guidance signals through the speaker 118 to the voice processing unit 116. [

한편, 제어부(104)는 입력부(102)로부터 주행 경로 서비스 요청 조작신호가 제공되면, 각 구성부를 활성화시켜 주행 경로 서비스를 동작시키고, 이에 따라 목적지 입력을 위한 경로 탐색 메뉴 화면을 생성하여 디스플레이하기 위한 제어신호를 영상 처리부(112)로 제공하며, 입력부(102)로부터 목적지 입력 조작신호가 제공되면, GPS 수신부(106)로부터 제공되는 이동체의 위치값을 저장부(110)에 저장된 지도 정보 데이터와 매핑시켜 현재 위치에서 목적지까지의 최적 경로를 탐색한다.On the other hand, when the driving route service request operation signal is provided from the input unit 102, the control unit 104 activates the respective constituent units to operate the traveling route service, thereby generating and displaying a route search menu screen for destination input And provides the control signal to the image processing unit 112. When the destination input operation signal is provided from the input unit 102, the position value of the moving object provided from the GPS receiving unit 106 is mapped with the map information data stored in the storage unit 110 Thereby searching for an optimal path from the current position to the destination.

또한, 제어부(104)는 탐색된 최적 경로를 디스플레이하기 위한 제어신호를 영상 처리부(112)로 제공하고, 센서부(108)로부터의 센싱값에 따라 결정된 최종 경로 상에 주행 경로를 표시하는 네비게이션 데이터를 영상 처리부(112)로 제공하며, 이러한 주행 경로 서비스를 제공하는 중에 교통 정보 업로딩 프로그램을 통해 실시간으로 발생하는 교통 정보(예를 들면, 전체 주행 정보(예를 들면, 출발지-목적지, 출발지에서 목적지까지의 주행 거리, 출발지에서 목적지까지의 속도, 출발지에서 목적지까지의 주행 시간 등), 구간별 주행 정보(예를 들면, 출발지에서 목적지 사이의 각 구간, 각 구간의 주행 거리, 각 구간의 속도, 각 구간의 주행 시간 등) 등)를 추출하여 이를 송수신부(120)를 통해 실시간으로 교통 예측 서비스 장치(200)로 전송한다. 여기에서, 실시간으로 발생하는 교통 정보는 복합 링크(즉, 출발지-목적지, from-to link)로 전송될 수 있다. 이러한 복합 링크는 예를 들면, 교차로 등을 기준으로 교차로 이전 링크(from link)와 교차로를 통과한 후 다음 진행 링크(to link)를 출발지 링크 및 목적지 링크로 하여 설정할 수 있다.In addition, the control unit 104 provides a control signal for displaying the searched optimum route to the image processing unit 112, and generates navigation data for displaying a traveling route on the final route determined according to the sensing value from the sensor unit 108 To the image processing unit 112. Traffic information that occurs in real time through the traffic information uploading program during the provision of the traveling route service (for example, the entire traveling information (for example, The travel distance from the departure point to the destination, the travel time from the departure point to the destination, etc.), the travel information per section (for example, the interval between the departure point and the destination, the travel distance of each section, And the like), and transmits the extracted information to the traffic prediction service apparatus 200 in real time through the transmission / reception unit 120. Here, the traffic information generated in real time can be transmitted to the composite link (i.e., from-to link). Such a composite link can be set, for example, as a departure link and a destination link after passing through an intersection with a previous link (from the intersection) based on an intersection or the like.

한편, 제어부(104)는 입력부(102)로부터 교통 예측 요청 정보(예를 들면, 교통 예측 일시, 교통 예측 지역, 교통 예측 구간 등)가 제공되면, 이에 따른 교통 예측 서비스를 송수신부(120)를 통해 교통 예측 서비스 장치(200)로 전송하고, 송수신부(120)를 통해 수신되는 교통 예측 정보(예를 들면, 교통 예측 일시, 교통 예측 지역, 교통 예측 구간, 구간별 혼잡도, 구간별 주행 시간, 구간별 주행 거리, 구간별 주행 시간 등)를 저장부(110)에 저장된 지도 데이터와 매핑시켜 교통 예측 서비스 데이터를 영상 처리부(112)로 전달하여 표시부(114)를 통해 디스플레이하도록 제어한다.Meanwhile, when the traffic prediction request information (for example, a traffic prediction date and time, a traffic prediction region, a traffic prediction interval, and the like) is provided from the input unit 102, the control unit 104 transmits the traffic prediction service to the transmission / (E.g., a traffic forecast date and time, a traffic predicted area, a traffic predicted interval, a congestion per section, a running time per section, a traffic forecasting service apparatus 200, The travel time for each section, the travel time for each section, and the like) with the map data stored in the storage unit 110 to transmit the traffic prediction service data to the image processing unit 112 and display it through the display unit 114. [

다음에, GPS 수신부(106)는 다수의 인공 위성으로부터 안테나를 통해 수신되는 위성 신호를 이용하여 네비게이션 장치의 위치값을 계산하여 그 위치값을 제어부(104)로 전달한다.Next, the GPS receiver 106 calculates the position value of the navigation device using satellite signals received from the plurality of artificial satellites through the antenna, and transmits the position value to the controller 104. [

그리고, 센서부(108)는 예를 들면, 자이로 센서, 속도 센서 등을 포함하는 것으로, 네비게이션 장치(또는 네비게이션 장치가 장착된 이동체)의 회전각, 속도 등을 센싱 및 산출하여 그 회전각, 속도 등의 센싱값을 제어부(104)로 전달한다.The sensor unit 108 includes, for example, a gyro sensor, a speed sensor, and the like. The sensor unit 108 senses and calculates a rotation angle, a speed, and the like of the navigation device (or the moving object equipped with the navigation device) And the like to the control unit 104.

또한, 저장부(110)는 예를 들면, 하드디스크 드라이브(HDD), 메모리 등을 포함하는 저장 매체인 것으로, 경로 탐색 및 네비게이션 서비스를 제공하기 위한 각종 지도 정보와, 음성 안내를 제공하기 위한 각종 음성 안내 정보와, 영업 일시를 포함하는 각종 주기 정보 등이 저장 관리되며, 이들은 필요에 따라 추출되어 제어부(104)로 제공된다. 이와 함께, 저장부(110)에는 네비게이션 서비스를 제공하기 위한 각종 응용 프로그램이 저장되어 있으며, 교통 예측 서비스를 제공하기 위해 실시간 교통 정보를 수집 및 전송하기 위한 실시간 교통 정보 업로딩 프로그램이 저장되어 있다.The storage unit 110 is a storage medium including, for example, a hard disk drive (HDD), a memory, and the like. The storage unit 110 stores various map information for providing route search and navigation service, Voice guidance information, various cycle information including a business date and the like are stored and managed, and they are extracted and provided to the control unit 104 as needed. In addition, various application programs for providing a navigation service are stored in the storage unit 110, and a real-time traffic information uploading program for collecting and transmitting real-time traffic information is stored to provide a traffic prediction service.

한편, 영상 처리부(112)는 예를 들면, MPEG 코덱 등을 포함하여 영상 신호에 대한 디지털 신호 처리를 수행하는 것으로, 제어부(104)로부터 최적 경로 또는 주행 경로를 표시하는 네비게이션 데이터가 제공되면 이를 영상 신호 처리하여 LCD 등을 포함하는 표시부(114)를 통해 디스플레이한다.On the other hand, the image processing unit 112 performs digital signal processing on a video signal including, for example, an MPEG codec and the like. When navigation data indicating an optimal route or a traveling route is provided from the control unit 104, And displays it through the display unit 114 including an LCD or the like.

또한, 영상 처리부(112)는 제어부(104)로부터 제공되는 교통 예측 정보 서비스 데이터를 지도 데이터와 함께 표시부(114)를 통해 디스플레이한다.Also, the image processing unit 112 displays the traffic prediction information service data provided from the control unit 104, together with the map data, through the display unit 114.

그리고, 음성 처리부(116)는 예를 들면, MPEG 코덱 등을 포함하여 음성 신호에 대한 디지털 신호 처리를 수행하는 것으로, 제어부(104)로부터 네비게이션 서비스 중에 음성 안내가 필요한 시점에 음성 안내 데이터가 제공되면 이를 음성 신호 처리하여 스피커(118)를 통해 출력한다.The voice processing unit 116 performs digital signal processing on the voice signal including, for example, an MPEG codec and the like. When the voice guidance data is provided from the control unit 104 at a time when voice guidance is required in the navigation service And outputs the voice signal through the speaker 118.

한편, 송수신부(120)는 안테나(ANT)를 통해 무선 통신망과 통신을 수행하며, 송/수신되는 신호를 분리하여 송신 신호는 필터링 및 증폭하여 안테나를 통해 무선 통신망으로 전송하며, 무선 통신망으로부터 안테나를 통해 수신되는 수신 신호는 미약한 신호를 증폭 및 필터링하여 제어부(104)로 전달한다.The transmitting and receiving unit 120 performs communication with the wireless communication network through the antenna ANT, separates the transmitted and received signals, filters and amplifies the transmitting signal, transmits the filtered signal to the wireless communication network through the antenna, Amplifies and filters the weak signal, and transmits the signal to the controller 104.

따라서, 네비게이션 장치에서 주행 경로 서비스 중에 발생하는 실시간 교통 정보를 전송하며, 교통 예측 서비스를 요청하여 그에 대응하는 교통 예측 정보를 교통 예측 서비스 장치로부터 수신 및 디스플레이함으로써, 사용자가 원하는 일시에 대응하는 교통 예측 정보를 쉽게 제공할 수 있다.Therefore, the navigation apparatus transmits real-time traffic information generated during the traveling route service, requests the traffic prediction service, and receives and displays the corresponding traffic prediction information from the traffic prediction service apparatus, Information can be easily provided.

한편, 상술한 본 발명의 실시 예에서는 주행 경로 서비스 중에 실시간 교통 정보를 교통 예측 서비스 장치(200)로 전송하는 것으로 하여 설명하였으나, 네비게이션 장치(100)에서 주행 경로 서비스 제공에 따른 교통 정보를 저장해 두고, 기 설정된 시간이 되면 교통 정보 업로딩 프로그램을 통해 기 설정된 시간동안 저장된 교통 정보를 교통 예측 서비스 장치(200)로 전송할 수 있음은 물론이다.Meanwhile, in the above-described embodiment of the present invention, the real-time traffic information is transmitted to the traffic prediction service apparatus 200 during the travel route service. However, the navigation apparatus 100 may store the traffic information for providing the travel route service And may transmit the traffic information stored for a preset time to the traffic prediction service apparatus 200 through the traffic information uploading program at a predetermined time.

다음에, 상술한 바와 같은 구성을 갖는 교통 예측 서비스 시스템에서 네비게이션 장치로부터 실시간 교통 정보를 수집하여 이를 데이터 필터링, 가중치 부여, 추가 제한 조건 부여 등의 방식으로 분석한 후, 그 분석 결과를 저장하며, 네비게이션 장치로부터 교통 예측 서비스가 요청되면, 해당 교통 예측 요청 정보에 대응하는 분석 결과를 추출하여 그에 상응하는 교통 예측 정보를 생성 및 전송하는 교통 예측 서비스 장치에 대해 설명한다.Next, in the traffic prediction service system having the above-described configuration, the real-time traffic information is collected from the navigation device and analyzed by a method such as data filtering, weighting, and additional restriction conditions, A traffic prediction service apparatus for extracting analysis results corresponding to the traffic prediction request information and generating and transmitting traffic prediction information corresponding to the traffic prediction request information will be described.

도 3은 본 발명의 실시 예에 따라 교통 정보를 수집 및 분석하여 교통 예측 서비스를 제공하는데 적합한 교통 예측 서비스 장치의 블록 구성도로서, 무선 통신부(202), 교통 정보 분석부(204), 분석 결과 정보 데이터베이스(206), 교통 예측부(208), 교통 예측 정보 데이터베이스(210) 등을 포함할 수 있다.FIG. 3 is a block diagram of a traffic prediction service apparatus suitable for providing a traffic prediction service by collecting and analyzing traffic information according to an embodiment of the present invention. The traffic prediction service apparatus includes a wireless communication unit 202, a traffic information analysis unit 204, An information database 206, a traffic prediction unit 208, a traffic prediction information database 210, and the like.

도 3을 참조하면, 무선 통신부(202)는 무선 통신 모듈을 포함하여 네비게이션 장치(100)와 교통 예측 서비스 장치(200) 간의 무선 통신 환경을 제공한다.3, the wireless communication unit 202 includes a wireless communication module and provides a wireless communication environment between the navigation device 100 and the traffic prediction service device 200. [

그리고, 교통 정보 분석부(204)는 무선 통신부(202)를 통해 네비게이션 장치(100)로부터 실시간으로 전송되는 실시간 교통 정보를 수집하여 수집된 교통 정보에서 무효한 데이터 및 비정상 데이터를 제거하는 방식으로 데이터를 필터링하고, 실시간 교통 정보의 각 데이터에 대해 예를 들면, 요일 평균값, 날짜와 무관한 평균값, 가중치 평균값, 회전 가중치 부여 등의 방식으로 가중치를 부여하며, 예를 들면, 휴일 반영, 도로별 제한 속도 반영, 결측 구간 추정, 시간 평활화 등의 방식으로 추가 제한 조건을 부여하여 그 분석 결과를 데이터베이스화하여 분석 결과 정보 데이터베이스(206)에 저장한다.The traffic information analyzing unit 204 collects real-time traffic information transmitted in real time from the navigation device 100 through the wireless communication unit 202 and removes invalid data and abnormal data from the collected traffic information, And weights are given to each data of the real-time traffic information by a method such as a day average value, an average value independent of date, a weight average value, a rotation weighting, etc. For example, Speed limit, missing interval estimation, time smoothing, and the like, and stores the analysis results in a database in the analysis result information database 206.

이러한 분석 과정에 대해 더욱 상세히 설명하면, 데이터 필터링의 경우 수집 일시, 출발지-목적지 링크, 출발지에서 목적지까지의 주행 시간, 출발지에서 목적지까지의 속도 등이 동일한 중복 데이터를 제거하고, 수집 일시가 수집 시작일 이전의 데이터를 제거하며, 수집 일시가 로드 타임 이후의 데이터를 제거하고, 출발지-목적지 링크가 국가 표준 링크 아이디가 아닌 데이터를 제거하며, 출발지-목적지 링크가 연결 링크가 아닌 데이터를 제거하고, 속도가 0이거나 150 이상인 데이터(기 설정된 제한 속도를 초과한 데이터)를 제거할 수 있다. 특히, 정차, 과속 등 정상적인 주행이 아닌 경우 평균값 계산에서 제외시키는 것이 바람직하고, 이에 따라 평균값과 표준 편차를 산출한 후 정규 분포식에 의해 90% 범위, 95% 범위 등과 같이 그 외에 있는 속도에 관련된 데이터를 제거할 수 있다.This analysis process will be described in more detail. In the case of data filtering, data duplication eliminates duplicate data having the same collection date and time, origin-destination link, travel time from origin to destination, speed from origin to destination, Removes the old data, removes data after the load time from the collection date and time, removes data where the origin-destination link is not the national standard link ID, removes data that is not the originating-destination link, 0 " or " 150 " (data exceeding a predetermined limit speed). Especially, it is preferable to exclude from the calculation of average value when it is not a normal running such as stopping and overspeed. Accordingly, the average value and the standard deviation are calculated, and then, by the normal distribution formula, Data can be removed.

또한, 가중치 부여의 경우 요일 평균값을 산출할 때 수집량에 가중치를 적용할 수 있는데, 첫째, 모든 날짜가 샘플 수와 관계없이 동등하게 산출하는 단순 평균 방식(즉, 1:1 방식), 둘째, 날짜와는 관계없이 전체 샘플을 대상으로 평균을 산출하는 방식(즉, 7:1 방식), 셋째, 수집된 샘플 수에 따라 평균값에 대한 신뢰도에 따라 가중치 평균을 산출하는 방식 중 어느 하나의 방식으로 가중치를 적용할 수 있다. 여기에서, 수집되는 교통 정보에 관한 데이터는 출발지와 목적지간 두 개 링크(from-to) 기반의 데이터로서, 그 패턴 데이터는 단일 링크 기반이기 때문에 두 개 링크를 단일 링크로 변화시킬 경우 최소한의 회전을 유도하는 회전 가중치를 반영할 수 있다.In the case of weighting, weights can be applied to the collection amount when calculating the average value of the week. First, a simple average method (ie, 1: 1 method) in which all dates are calculated equally regardless of the number of samples, A method of calculating a weighted average according to the reliability of the average value according to the number of collected samples, and a method of calculating a weighted average according to the reliability of the average value, Can be applied. Here, the data on the collected traffic information is based on a two-link (from-to) basis between the source and the destination. Since the pattern data is based on a single link, when changing two links into a single link, Lt; RTI ID = 0.0 > a < / RTI >

또한, 추가 제한 조건을 반영할 수 있는데, 첫째, 추석, 설날 등과 같은 명절과 어린이날, 광복절 등과 같은 휴일에 대한 날짜는 평일 및 주말과 구분될 수 있도록 다른 범주로 간주하고, 둘째, 주행 속도 평균값이 도로 구간별 또는 도로 종류별 제한 속도보다 큰 경우 도로의 제한 속도로 낮추어 데이터 패턴을 분석하며, 셋째, 수집되지 않은 시간대(예를 들면, 새벽 시간대 등)에는 전후 시간대의 평균값으로 추정하고, 넷째, 실제 교통 상황을 반영하여 시간에 따른 속도값의 변화폭이 완만하게 되도록 시간 평활화 작업을 수행할 수 있다. 이러한 시간 평활화는 이전 속도 2개와 이후 속도 2개 및 현재 속도 5개의 평균값을 산출하여 현재 속도를 추정하는 방식으로 반복 수행될 수 있다.In addition, additional restrictions may be applied. First, holidays for holidays such as Chuseok and New Year holidays, holidays for holidays such as Children's Day and Liberation Day are regarded as different categories so that they can be distinguished from weekdays and weekends. Second, The data pattern is analyzed by lowering it to the limit speed of the road when the road speed is higher than the limit speed for each road section or the road type. Third, it is estimated as an average value of the post-time period in the time zone not collected (for example, dawn time zone) The time smoothing operation can be performed so that the variation of the speed value along the time is gentle by reflecting the actual traffic situation. This time smoothing can be repeatedly performed in such a manner that an average value of two previous speeds, two later speeds, and five current speeds are calculated to estimate the current speed.

다음에, 교통 예측부(208)는 기 설정된 주기(예를 들면, 1주일, 1달, 3달 등)에 따라 분석 결과 정보 데이터베이스(206)에서 일시별, 지역별 및 구간별로 분석 결과를 추출한 후에, 추출된 분석 결과를 이용하여 교통 예측 정보(예를 들면, 교통 예측 일시, 교통 예측 지역, 교통 예측 구간, 구간별 혼잡도, 구간별 주행 시간, 구간별 주행 거리, 구간별 주행 시간 등)를 생성하며, 생성된 교통 예측 정보를 교통 예측 정보 데이터베이스(210)에 저장한 후에, 무선 통신부(202)를 통해 네비게이션 장치(100)로부터 교통 예측 서비스가 요청되면, 이와 함께 수신되는 교통 예측 요청 정보(예를 들면, 교통 예측 일시, 교통 예측 지역, 교통 예측 구간 등)에 대응하여 해당 일시, 지역 및 구간에 따른 교통 예측 정보를 추출하여 이를 무선 통신부(202)를 통해 네비게이션 장치(100)로 전송한다.Next, the traffic predicting unit 208 extracts the analysis results by date and time, region and section in the analysis result information database 206 according to a predetermined period (for example, one week, one month, three months, etc.) , And generates traffic forecast information (e.g., traffic forecast date / time, traffic forecast region, traffic forecast section, congestion per section, travel time per section, travel distance per section, travel time per section, etc.) If the traffic prediction service is requested from the navigation device 100 through the wireless communication unit 202 after storing the generated traffic prediction information in the traffic prediction information database 210, Region, and section corresponding to the traffic forecasting time and date, the traffic forecasting region, the traffic forecasting region, and the like) and extracts the traffic forecast information according to the time, region, 0).

따라서, 네비게이션 장치로부터 전송되는 실시간 교통 정보에 대해 데이터 필터링, 가중치 부여, 추가 제한 조건 부여 등의 방식으로 분석하여 그 분석 결과를 통해 일시별, 지역별 및 구간별 교통 예측 정보를 생성 및 저장한 후에, 네비게이션 장치로부터 교통 예측 서비스가 요청되면 해당 일시, 지역 및 구간에 대응하는 교통 예측 정보를 추출하여 이를 네비게이션 장치에 제공할 수 있다.Accordingly, the real-time traffic information transmitted from the navigation device is analyzed in such a manner as data filtering, weighting, additional restriction condition, and the like. After generating and storing the traffic prediction information by time, region, When the traffic prediction service is requested from the navigation device, the traffic prediction information corresponding to the date and time, the region, and the interval may be extracted and provided to the navigation device.

한편, 상술한 본 발명의 실시 예에서는 주행 경로 서비스 중에 실시간 교통 정보를 교통 예측 서비스 장치(200)에서 수집하는 것으로 하여 설명하였으나, 네비게이션 장치(100)에서 주행 경로 서비스 제공에 따른 교통 정보를 저장해 두고, 기 설정된 시간이 되면 교통 정보 업로딩 프로그램을 통해 기 설정된 시간동안 저장된 교통 정보를 교통 예측 서비스 장치(200)에서 수집한 후, 수집된 교통 정보를 이용하여 교통 예측 과정을 수행할 수 있음은 물론이다.Meanwhile, in the above-described embodiment of the present invention, the real-time traffic information is collected by the traffic prediction service apparatus 200 during the travel route service. However, the navigation apparatus 100 may store the traffic information for providing the travel route service The traffic prediction service apparatus 200 collects the traffic information stored for a predetermined period of time through the traffic information uploading program at a predetermined time, and then performs the traffic prediction process using the collected traffic information .

다음에, 상술한 바와 같은 교통 예측 서비스 시스템에서 네비게이션 장치로부터 실시간 교통 정보를 수집 및 분석하고, 분석된 분석 결과를 이용하여 교통 예측 정보를 생성 및 저장한 후에, 네비게이션 장치로부터 교통 예측 서비스가 요청되면, 해당 일시, 지역 및 구간에 대응하는 교통 예측 정보를 추출하여 서비스하는 과정에 대해 설명한다.Next, in the traffic prediction service system described above, the real-time traffic information is collected and analyzed from the navigation device, and the traffic prediction information is generated and stored using the analyzed analysis result. After the traffic prediction service is requested from the navigation device , The traffic forecasting information corresponding to the date and time, the region and the section are extracted and served.

도 4는 본 발명의 실시 예에 따라 교통 정보를 수집 및 분석하여 교통 예측 서비스를 제공하는 과정을 나타낸 플로우차트이다.4 is a flowchart illustrating a process of collecting traffic information and providing a traffic prediction service according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 차량의 주행 모드에서(단계402), 네비게이션 장치(100)를 이용한 주행 경로 서비스를 제공하는 중에 제어부(104)에서는 교통 정보 업로딩 프로그램을 통해 실시간으로 발생하는 교통 정보를 추출한다(단계404). 여기에서, 추출되는 교통 정보는 예를 들면, 전체 주행 정보(예를 들면, 출발지-목적지, 출발지에서 목적지까지의 주행 거리, 출발지에서 목적지까지의 속도, 출발지에서 목적지까지의 주행 시간 등), 구간별 주행 정보(예를 들면, 출발지에서 목적지 사이의 각 구간, 각 구간의 주행 거리, 각 구간의 속도, 각 구간의 주행 시간 등) 등을 포함할 수 있다. 여기에서, 실시간으로 발생하는 교통 정보는 복합 링크(즉, 출발지-목적지, from-to link)로 전송될 수 있다. 이러한 복합 링크는 예를 들면, 교차로 등을 기준으로 교차로 이전 링크(from link)와 교차로를 통과한 후 다음 진행 링크(to link)를 출발지 링크 및 목적지 링크로 하여 설정할 수 있다.4, in the driving mode of the vehicle (step 402), the control unit 104 extracts the traffic information generated in real time through the traffic information uploading program while providing the traveling path service using the navigation device 100 (Step 404). Here, the traffic information to be extracted includes, for example, total travel information (for example, starting point-destination, traveling distance from the starting point to the destination, speed from the starting point to the destination, traveling time from the starting point to the destination, (For example, each section between a departure location and a destination, a travel distance of each section, a speed of each section, a running time of each section, etc.). Here, the traffic information generated in real time can be transmitted to the composite link (i.e., from-to link). Such a composite link can be set, for example, as a departure link and a destination link after passing through an intersection with a previous link (from the intersection) based on an intersection or the like.

그리고, 네비게이션 장치(100)의 제어부(104)에서는 송수신부(120)를 통해 실시간으로 교통 예측 서비스 장치(200)로 전송한다.The control unit 104 of the navigation apparatus 100 transmits the information to the traffic prediction service apparatus 200 in real time through the transmission / reception unit 120.

다음에, 교통 정보 분석부(204)에서는 무선 통신부(202)를 통해 네비게이션 장치(100)로부터 실시간으로 전송되는 실시간 교통 정보를 수집하여 수집된 교통 정보에서 무효한 데이터 및 비정상 데이터를 제거하는 방식으로 데이터를 필터링한다(단계408).Next, the traffic information analysis unit 204 collects real-time traffic information transmitted in real time from the navigation device 100 through the wireless communication unit 202 and removes invalid data and abnormal data from the collected traffic information The data is filtered (step 408).

예를 들면, 교통 정보 분석부(204)에서는 수집 일시, 출발지-목적지 링크, 출발지에서 목적지까지의 주행 시간, 출발지에서 목적지까지의 속도 등이 동일한 중복 데이터를 제거하고, 수집 일시가 수집 시작일 이전의 데이터를 제거하며, 수집 일시가 로드 타임 이후의 데이터를 제거하고, 출발지-목적지 링크가 국가 표준 링크 아이디가 아닌 데이터를 제거하며, 출발지-목적지 링크가 연결 링크가 아닌 데이터를 제거하며, 속도가 0이거나 150 이상인 데이터(기 설정된 제한 속도를 초과한 데이터)를 제거할 수 있다. 특히, 정차, 과속 등 정상적인 주행이 아닌 경우 평균값 계산에서 제외시키는 것이 바람직하고, 이에 따라 평균값과 표준 편차를 산출한 후 정규 분포식에 의해 90% 범위, 95% 범위 등과 같이 그 외에 있는 속도에 관련된 데이터를 제거하는 방식으로 데이터 필터링을 수행할 수 있다.For example, the traffic information analysis unit 204 removes redundant data having the same collection time and date, origin-destination link, travel time from the origin to destination, speed from the origin to destination, Destination link removes data that is not a national standard link ID; Destination-destination link removes data that is not a connection link; and the rate is 0 Or more than 150 (data exceeding a predetermined limit speed). Especially, it is preferable to exclude from the calculation of average value when it is not a normal running such as stopping and overspeed. Accordingly, the average value and the standard deviation are calculated, and then, by the normal distribution formula, Data filtering can be performed by removing data.

또한, 교통 정보 분석부(204)에서는 실시간 교통 정보의 각 데이터에 대해 예를 들면, 요일 평균값, 날짜와 무관한 평균값, 가중치 평균값, 회전 가중치 부여 등의 방식으로 가중치를 부여한다(단계410).In addition, the traffic information analyzing unit 204 assigns a weight to each data of the real-time traffic information by a method such as a day average value, an average value independent of date, a weighted average value, a rotational weighting, or the like (step 410).

예를 들면, 교통 정보 분석부(204)에서는 요일 평균값을 산출할 때 수집량에 가중치를 적용할 수 있는데, 첫째, 모든 날짜가 샘플 수와 관계없이 동등하게 산출하는 단순 평균 방식(즉, 1:1 방식), 둘째, 날짜와는 관계없이 전체 샘플을 대상으로 평균을 산출하는 방식(즉, 7:1 방식), 셋째, 수집된 샘플 수에 따라 평균값에 대한 신뢰도에 따라 가중치 평균을 산출하는 방식 중 어느 하나의 방식으로 가중치를 적용할 수 있다. 특히, 수집되는 교통 정보에 관한 데이터는 출발지와 목적지간 두 개 링크(from-to) 기반의 데이터로서, 그 패턴 데이터는 단일 링크 기반이기 때문에 두 개 링크를 단일 링크로 변화시킬 경우 최소한의 회전을 유도하는 회전 가중치를 반영할 수 있다.For example, the traffic information analysis unit 204 can apply a weight to the collection amount when calculating the average value of the day. First, a simple averaging method in which all the dates are calculated equally regardless of the number of samples (i.e., 1: (7: 1 method). Third, the weighted average is calculated according to the reliability of the average value according to the number of collected samples. Weights can be applied in any one way. In particular, data on collected traffic information is based on two-way (from-to) data between origin and destination. Since the pattern data is based on a single link, when turning two links into a single link, And may reflect the rotational weights that lead to the rotation.

또한, 교통 정보 분석부(204)에서는 예를 들면, 휴일 반영, 도로별 제한 속도 반영, 결측 구간 추정, 시간 평활화 등의 방식으로 추가 제한 조건을 부여한다(단계412).In addition, the traffic information analyzing unit 204 gives the additional restriction condition by reflecting holidays, reflecting a speed limit for each road, estimating a missing interval, and time smoothing, for example (step 412).

예를 들면, 교통 정보 분석부(204)에서는 첫째, 추석, 설날 등과 같은 명절과 어린이날, 광복절 등과 같은 휴일에 대한 날짜는 평일 및 주말과 구분될 수 있도록 다른 범주로 간주(휴일의 종류에 따라 다른 범주로 간주)하고, 둘째, 주행 속도 평균값이 도로 구간별 또는 도로 종류별 제한 속도보다 큰 경우 도로의 제한 속도로 낮추어 데이터 패턴을 분석하며, 셋째, 수집되지 않은 시간대(예를 들면, 새벽 시간대 등)에는 전후 시간대의 평균값으로 추정하고, 넷째, 실제 교통 상황을 반영하여 시간에 따른 속도값의 변화폭이 완만하게 되도록 시간 평활화 작업을 수행할 수 있다. 이러한 시간 평활화는 이전 속도 2개와 이후 속도 2개 및 현재 속도 5개의 평균값을 산출하여 현재 속도를 추정하는 방식으로 반복 수행될 수 있다.For example, in the traffic information analysis unit 204, first, holidays such as Chuseok, New Year, and holidays such as Children's Day and Liberation Day are regarded as different categories so that they can be distinguished from weekdays and weekends Second, when the average speed value is greater than the speed limit for each road type or road type, the data pattern is lowered to the speed limit of the road. Third, the data pattern is analyzed in a time zone (for example, ) May be estimated as an average value of the time zone before and after the traffic jam, and fourth, a time smoothing operation may be performed so that the variation of the velocity value is gentle with time reflecting the actual traffic situation. This time smoothing can be repeatedly performed in such a manner that an average value of two previous speeds, two later speeds, and five current speeds are calculated to estimate the current speed.

다음에, 교통 정보 분석부(204)에서는 상술한 바와 같이 단계408 내지 단계412의 과정을 통해 분석된 분석 결과를 데이터베이스화하여 분석 결과 정보 데이터베이스(206)에 저장한다(단계414).Next, in step 414, the traffic information analysis unit 204 stores the analysis results analyzed through the processes of steps 408 to 412 in the database in the analysis result information database 206 as described above.

다음에, 교통 예측부(208)에서는 기 설정된 주기(예를 들면, 1주일, 1달, 3달 등)에 따라 분석 결과 정보 데이터베이스(206)에서 일시별, 지역별 및 구간별로 분석 결과를 추출한 후에, 추출된 분석 결과를 이용하여 교통 예측 정보(예를 들면, 교통 예측 일시, 교통 예측 지역, 교통 예측 구간, 구간별 혼잡도, 구간별 주행 시간, 구간별 주행 거리, 구간별 주행 시간 등)를 생성한 후에, 생성된 교통 예측 정보를 교통 예측 정보 데이터베이스(210)에 저장한다(단계416).Next, the traffic predicting unit 208 extracts the analysis results by date, region, and section in the analysis result information database 206 according to a predetermined period (for example, one week, one month, three months, etc.) , And generates traffic forecast information (e.g., traffic forecast date / time, traffic forecast region, traffic forecast section, congestion per section, travel time per section, travel distance per section, travel time per section, etc.) The generated traffic prediction information is stored in the traffic prediction information database 210 (step 416).

한편, 교통 예측부(208)는 무선 통신부(202)를 통해 네비게이션 장치(100)로부터 교통 예측 서비스가 요청되는지를 체크한다(단계418).Meanwhile, the traffic prediction unit 208 checks whether a traffic prediction service is requested from the navigation device 100 through the wireless communication unit 202 (step 418).

상기 단계(418)에서의 체크 결과, 교통 예측 서비스가 요청되면, 교통 예측부(208)에서는 교통 예측 서비스 요청과 함께 수신되는 교통 예측 요청 정보(예를 들면, 교통 예측 일시, 교통 예측 지역, 교통 예측 구간 등)에 대응하여 해당 일시, 지역 및 구간에 따른 교통 예측 정보를 추출하여 이를 무선 통신부(202)를 통해 네비게이션 장치(100)로 전송한다(단계420).As a result of the check in step 418, when a traffic prediction service is requested, the traffic prediction unit 208 calculates traffic prediction request information (for example, traffic prediction date / time, Region, and interval, and transmits the extracted traffic prediction information to the navigation device 100 through the wireless communication unit 202 (step 420).

이어서, 네비게이션 장치(100)에서는 송수신부(120)를 통해 수신되는 교통 예측 정보(예를 들면, 교통 예측 일시, 교통 예측 지역, 교통 예측 구간, 구간별 혼잡도, 구간별 주행 시간, 구간별 주행 거리, 구간별 주행 시간 등)를 저장부(110)에 저장된 지도 데이터와 매핑시켜 교통 예측 서비스 데이터를 디스플레이한다(단계422).Next, the navigation device 100 calculates the traffic forecast information (for example, a traffic forecast date and time, a traffic forecast area, a traffic forecast section, a congestion per section, a travel time per section, And travel time for each section) with the map data stored in the storage unit 110 to display traffic prediction service data (step 422).

따라서, 네비게이션 장치로부터 실시간 교통 정보를 수집 및 분석하여 그 분석 결과를 저장한 후에, 교통 예측 서비스가 요청되면, 해당 교통 예측 요청 정보에 대응하는 분석 결과를 추출하여 그에 대응하는 교통 예측 정보를 생성하고, 생성된 교통 예측 정보를 네비게이션 장치에 제공함으로써, 사용자가 원하는 일시에 대응하는 교통 예측 정보를 쉽게 서비스할 수 있다.Accordingly, after collecting and analyzing real-time traffic information from the navigation device and storing the analysis result, when the traffic prediction service is requested, the analysis result corresponding to the traffic prediction request information is extracted and the corresponding traffic prediction information is generated , And provides the generated traffic prediction information to the navigation device, thereby easily providing traffic prediction information corresponding to a user's desired date and time.

한편, 상술한 본 발명의 실시 예에서는 주행 경로 서비스 중에 실시간 교통 정보를 교통 예측 서비스 장치(200)로 전송하는 것으로 하여 설명하였으나, 네비게이션 장치(100)에서 주행 경로 서비스 제공에 따른 교통 정보를 저장해 두고, 기 설정된 시간이 되면 교통 정보 업로딩 프로그램을 통해 기 설정된 시간동안 저장된 교통 정보를 교통 예측 서비스 장치(200)로 전송하고, 교통 예측 서비스 장치(200)에서는 기 설정된 시간에 따라 전송되는 교통 정보를 수집하여 교통 예측 과정을 수행할 수 있음은 물론이다.Meanwhile, in the above-described embodiment of the present invention, the real-time traffic information is transmitted to the traffic prediction service apparatus 200 during the travel route service. However, the navigation apparatus 100 may store the traffic information for providing the travel route service The traffic prediction service apparatus 200 transmits the traffic information stored for a predetermined time to the traffic prediction service apparatus 200 through the traffic information uploading program at a preset time, So that the traffic prediction process can be performed.

본 발명의 실시예들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터로 판독할 수 있는 매체에 기록될 수 있는데, 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있고, 이러한 매체는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.Embodiments of the present invention may be embodied in the form of program instructions that can be executed on a computer readable medium, which may be embodied in a computer readable medium, which may include program instructions, data files, Or in combination, and such media may be those specially designed and constructed for the present invention, or may be those known and available to those skilled in the computer software.

그리고, 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media) 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.Examples of the computer-readable recording medium include magnetic media such as a hard disk, a floppy disk and a magnetic tape, optical media such as CD-ROM and DVD, magneto-optical media such as a floppy disk, And hardware devices specifically configured to store and execute program instructions, such as magneto-optical media and ROMs, RAMs, flash memories, and the like.

이러한 매체는 프로그램 명령, 데이터 구조 등을 지정하는 신호를 전송하는 반송파를 포함하는 광 또는 금속선, 도파관 등의 전송 매체일 수도 있고, 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.Such a medium may be a transmission medium such as an optical or metal line, a waveguide, or the like, including a carrier wave for transmitting a signal specifying a program command, a data structure, and the like. Examples of program instructions include, Etc., which may be executed by a computer.

이상의 설명에서는 본 발명의 다양한 실시 예들을 제시하여 설명하였으나 본 발명이 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능함을 쉽게 알 수 있을 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, It will be readily apparent that such substitutions, modifications, and alterations are possible.

100 : 네비게이션 장치 102 : 입력부
104 : 제어부 106 : GPS 수신부
108 : 센서부 110 : 저장부
112 : 영상 처리부 114 : 표시부
116 : 음성 처리부 118 : 스피커
120 : 송수신부 200 : 교통 예측 서비스 장치
202 : 무선 통신부 204 : 교통 정보 분석부
206 : 분석 결과 정보 데이터베이스 208 : 교통 예측부
210 : 교통 예측 정보 데이터베이스
100: navigation device 102: input unit
104: control unit 106: GPS receiver
108: sensor unit 110: storage unit
112: image processor 114:
116: audio processing unit 118: speaker
120: Transmitting / receiving unit 200: Traffic prediction service device
202: wireless communication unit 204: traffic information analysis unit
206: analysis result information database 208: traffic prediction unit
210: Traffic prediction information database

Claims (26)

교통 예측 서비스 장치와의 무선 통신을 담당하는 송수신부와,
주행 경로 서비스에 대응하는 교통 정보를 상기 교통 예측 서비스 장치로 전송하고, 입력된 교통 예측 요청 정보에 따라 상기 교통 예측 서비스 장치에 교통 예측 서비스를 요청하며, 상기 교통 예측 요청 정보에 대응하여 수신되는 교통 예측 정보를 지도 데이터와 매핑시켜 디스플레이하도록 제어하는 제어부를 포함하고,
상기 교통 예측 정보는, 상기 교통 정보를 데이터 필터링, 가중치 부여 및 추가 제한 조건 부여의 방식으로 분석하여 생성되며,
상기 추가 제한 조건 부여는, 휴일의 종류에 따라 다른 범주로 간주하고, 주행 속도 평균값과 도로 구간별 또는 도로 종류별 제한 속도에 따라 데이터 패턴을 분석하며, 수집되지 않은 시간대는 전후 시간대의 평균값을 적용하고, 시간에 따른 속도 변화폭이 완만하게 되도록 시간 평활화를 모두 수행하는 것을 특징으로 하는
네비게이션 장치.
A transmission / reception unit for wireless communication with the traffic prediction service apparatus,
The traffic prediction service apparatus transmits traffic information corresponding to the traveling route service to the traffic prediction service apparatus, requests a traffic prediction service to the traffic prediction service apparatus according to the input traffic prediction request information, And a control unit for controlling the display unit to map and display the prediction information with the map data,
The traffic prediction information is generated by analyzing the traffic information by a method of data filtering, weighting, and additional restriction condition granting,
The additional restriction condition is regarded as a different category depending on the type of holiday, and the data pattern is analyzed according to the traveling speed average value and the road speed or the speed limit for each road type. , And all of the time smoothing is performed so that the speed variation width with time becomes gentle
Navigation device.
삭제delete 제 1 항에 있어서,
상기 데이터 필터링은, 중복 데이터를 제거하거나, 수집 일시에 따라 데이터를 제거하거나, 링크 아이디에 따라 데이터를 제거하거나, 연결 링크에 따라 데이터를 제거하거나, 제한 속도에 따라 데이터를 제거하는 것 중 적어도 하나의 방식으로 수행되는
네비게이션 장치.
The method according to claim 1,
The data filtering may include filtering at least one of removing redundant data, removing data according to a collection date and time, removing data according to a link ID, removing data according to a connection link, Carried out in the manner of
Navigation device.
제 1 항에 있어서,
상기 가중치 부여는, 복합 링크 기반의 회전 가중치를 부여하면서, 단순 평균을 산출하는 1:1 방식, 전체 샘플의 평균값을 산출하는 7:1 방식, 수집된 샘플 수에 따라 평균값에 대한 신뢰도에 따라 가중치 평균을 산출하는 방식 중 어느 하나의 방식으로 수행되는
네비게이션 장치.
The method according to claim 1,
The weighting may be performed in a 1: 1 manner of calculating a simple average, a 7: 1 method of calculating an average value of all samples, a weighting process in accordance with a reliability of an average value according to the number of collected samples, And calculating the average of the values
Navigation device.
삭제delete 제 1 항 또는 제 3 항 또는 제 4 항에 있어서,
상기 교통 예측 요청 정보는, 교통 예측 일시, 교통 예측 지역 및 교통 예측 구간을 포함하는
네비게이션 장치.
The method according to claim 1 or 3,
The traffic prediction request information includes a traffic prediction date / time, a traffic prediction region, and a traffic prediction interval
Navigation device.
네비게이션 장치와의 무선 통신을 담당하는 무선 통신부와,
상기 네비게이션 장치로부터 전송되는 교통 정보를 수집하고, 이를 데이터 필터링, 가중치 부여 및 추가 제한 조건 부여의 방식으로 분석하여 그 분석 결과를 저장하는 교통 정보 분석부와,
상기 저장된 분석 결과를 이용하여 일시, 지역 및 구간에 따라 교통 예측 정보를 생성 및 저장하고, 상기 네비게이션 장치로부터의 요청에 따른 상기 교통 예측 정보를 추출하여 상기 네비게이션 장치로 전송하는 교통 예측부를 포함하고,
상기 추가 제한 조건 부여는, 휴일의 종류에 따라 다른 범주로 간주하고, 주행 속도 평균값과 도로 구간별 또는 도로 종류별 제한 속도에 따라 데이터 패턴을 분석하며, 수집되지 않은 시간대는 전후 시간대의 평균값을 적용하고, 시간에 따른 속도 변화폭이 완만하게 되도록 시간 평활화를 모두 수행하는 것을 특징으로 하는
교통 예측 서비스 장치.
A wireless communication unit for wireless communication with the navigation device,
A traffic information analyzing unit for collecting traffic information transmitted from the navigation device, analyzing the traffic information by a method of data filtering, weighting, and additional restriction conditions, and storing the analysis result;
And a traffic predicting unit for generating and storing traffic prediction information according to the date, time and area using the stored analysis result, extracting the traffic prediction information according to a request from the navigation device, and transmitting the extracted traffic prediction information to the navigation device,
The additional restriction condition is regarded as a different category depending on the type of holiday, and the data pattern is analyzed according to the traveling speed average value and the road speed or the speed limit for each road type. , And all of the time smoothing is performed so that the speed variation width with time becomes gentle
Traffic prediction service device.
제 7 항에 있어서,
상기 데이터 필터링은, 중복 데이터를 제거하거나, 수집 일시에 따라 데이터를 제거하거나, 링크 아이디에 따라 데이터를 제거하거나, 연결 링크에 따라 데이터를 제거하거나, 제한 속도에 따라 데이터를 제거하는 것 중 적어도 하나의 방식으로 수행되는
교통 예측 서비스 장치.
8. The method of claim 7,
The data filtering may include filtering at least one of removing redundant data, removing data according to a collection date and time, removing data according to a link ID, removing data according to a connection link, Carried out in the manner of
Traffic prediction service device.
제 7 항에 있어서,
상기 가중치 부여는, 복합 링크 기반의 회전 가중치를 부여하면서, 단순 평균을 산출하는 1:1 방식, 전체 샘플의 평균값을 산출하는 7:1 방식, 수집된 샘플 수에 따라 평균값에 대한 신뢰도에 따라 가중치 평균을 산출하는 방식 중 어느 하나의 방식으로 수행되는
교통 예측 서비스 장치.
8. The method of claim 7,
The weighting may be performed in a 1: 1 manner of calculating a simple average, a 7: 1 method of calculating an average value of all samples, a weighting process in accordance with a reliability of an average value according to the number of collected samples, And calculating the average of the values
Traffic prediction service device.
삭제delete 제 7 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 교통 예측 정보는, 교통 예측 일시, 교통 예측 지역, 교통 예측 구간, 구간별 혼잡도, 구간별 주행 거리 및 구간별 주행 시간을 포함하는
교통 예측 서비스 장치.
10. The method according to any one of claims 7 to 9,
The traffic prediction information includes at least one of a traffic forecast date and time, a traffic prediction region, a traffic prediction interval, a traffic congestion rate, a mileage for each segment,
Traffic prediction service device.
주행 경로 서비스에 대응하는 교통 정보를 전송하고, 입력된 교통 예측 요청 정보에 따른 교통 예측 서비스를 요청하며, 이에 따라 수신되는 교통 예측 정보를 지도 데이터와 매핑시켜 디스플레이하는 네비게이션 장치와,
상기 네비게이션 장치로부터 전송되는 상기 교통 정보를 수집 및 분석한 후에, 분석된 분석 결과를 이용하여 일시, 지역 및 구간에 따라 교통 예측 정보를 생성 및 저장하고, 상기 교통 예측 요청 정보에 대응하는 상기 교통 예측 정보를 추출하여 상기 네비게이션 장치로 전송하는 교통 예측 서비스 장치를 포함하고,
상기 교통 예측 서비스 장치는, 상기 교통 정보를 데이터 필터링, 가중치 부여 및 추가 제한 조건 부여의 방식으로 분석하며,
상기 추가 제한 조건 부여는, 휴일의 종류에 따라 다른 범주로 간주하고, 주행 속도 평균값과 도로 구간별 또는 도로 종류별 제한 속도에 따라 데이터 패턴을 분석하며, 수집되지 않은 시간대는 전후 시간대의 평균값을 적용하고, 시간에 따른 속도 변화폭이 완만하게 되도록 시간 평활화를 모두 수행하는 것을 특징으로 하는
교통 예측 서비스 시스템.
A navigation device for transmitting traffic information corresponding to the traveling route service, requesting a traffic prediction service based on the input traffic prediction request information, mapping the received traffic prediction information with map data,
The navigation device according to claim 1, further comprising: a navigation device for collecting and analyzing the traffic information transmitted from the navigation device, generating and storing traffic prediction information according to a date, And a traffic prediction service apparatus for extracting information and transmitting the extracted information to the navigation apparatus,
The traffic prediction service apparatus analyzes the traffic information by a method of data filtering, weighting, and additional restriction condition granting,
The additional restriction condition is regarded as a different category depending on the type of holiday, and the data pattern is analyzed according to the traveling speed average value and the road speed or the speed limit for each road type. , And all of the time smoothing is performed so that the speed variation width with time becomes gentle
Traffic prediction service system.
삭제delete 제 12 항에 있어서,
상기 데이터 필터링은, 중복 데이터를 제거하거나, 수집 일시에 따라 데이터를 제거하거나, 링크 아이디에 따라 데이터를 제거하거나, 연결 링크에 따라 데이터를 제거하거나, 제한 속도에 따라 데이터를 제거하는 것 중 적어도 하나의 방식으로 수행되는
교통 예측 서비스 시스템.
13. The method of claim 12,
The data filtering may include filtering at least one of removing redundant data, removing data according to a collection date and time, removing data according to a link ID, removing data according to a connection link, Carried out in the manner of
Traffic prediction service system.
제 12 항에 있어서,
상기 가중치 부여는, 복합 링크 기반의 회전 가중치를 부여하면서, 단순 평균을 산출하는 1:1 방식, 전체 샘플의 평균값을 산출하는 7:1 방식, 수집된 샘플 수에 따라 평균값에 대한 신뢰도에 따라 가중치 평균을 산출하는 방식 중 어느 하나의 방식으로 수행되는
교통 예측 서비스 시스템.
13. The method of claim 12,
The weighting may be performed in a 1: 1 manner of calculating a simple average, a 7: 1 method of calculating an average value of all samples, a weighting process in accordance with a reliability of an average value according to the number of collected samples, And calculating the average of the values
Traffic prediction service system.
삭제delete 제 12 항 또는 제 14 항 또는 제 15 항에 있어서,
상기 교통 예측 요청 정보는, 교통 예측 일시, 교통 예측 지역 및 교통 예측 구간을 포함하는
교통 예측 서비스 시스템.
The method according to claim 12, 14 or 15,
The traffic prediction request information includes a traffic prediction date / time, a traffic prediction region, and a traffic prediction interval
Traffic prediction service system.
제 12 항 또는 제 14 항 또는 제 15 항에 있어서,
상기 교통 예측 정보는, 교통 예측 일시, 교통 예측 지역, 교통 예측 구간, 구간별 혼잡도, 구간별 주행 거리 및 구간별 주행 시간을 포함하는
교통 예측 서비스 시스템.
The method according to claim 12, 14 or 15,
The traffic prediction information includes at least one of a traffic forecast date and time, a traffic prediction region, a traffic prediction interval, a traffic congestion rate, a mileage for each segment,
Traffic prediction service system.
네비게이션 장치의 주행 경로 서비스에 대응하는 교통 정보를 수신하는 단계와,
상기 수신되는 교통 정보를 수집 및 분석한 후에, 분석된 분석 결과를 저장하는 단계와,
상기 저장된 분석 결과를 이용하여 기 설정된 주기에 따라 일시, 지역 및 구간에 따라 교통 예측 정보를 생성 및 저장하는 단계와,
상기 교통 예측 정보를 생성 및 저장하는 단계 이후에, 상기 네비게이션 장치로부터 교통 예측 요청 정보에 따른 교통 예측 서비스가 요청되면, 상기 교통 예측 요청 정보에 대응하는 상기 교통 예측 정보를 추출하여 상기 네비게이션 장치로 전송하는 단계를 더 포함하고,
상기 분석된 분석 결과를 저장하는 단계는, 상기 교통 정보를 데이터 필터링, 가중치 부여 및 추가 제한 조건 부여의 방식으로 분석되며,
상기 추가 제한 조건 부여는, 휴일의 종류에 따라 다른 범주로 간주하고, 주행 속도 평균값과 도로 구간별 또는 도로 종류별 제한 속도에 따라 데이터 패턴을 분석하며, 수집되지 않은 시간대는 전후 시간대의 평균값을 적용하고, 시간에 따른 속도 변화폭이 완만하게 되도록 시간 평활화를 모두 수행하는 것을 특징으로 하는
교통 예측 서비스 방법.
Receiving traffic information corresponding to a traveling route service of the navigation apparatus,
Collecting and analyzing the received traffic information, and storing the analyzed analysis result;
Generating and storing traffic prediction information according to a date, a region, and a section according to a predetermined period using the stored analysis result;
If the traffic prediction request information is requested from the navigation device after generating and storing the traffic prediction information, the traffic prediction information corresponding to the traffic prediction request information is extracted and transmitted to the navigation device Further comprising the steps of:
Wherein the step of storing the analyzed analysis result analyzes the traffic information by a method of data filtering, weighting, and additional restriction conditions,
The additional restriction condition is regarded as a different category depending on the type of holiday, and the data pattern is analyzed according to the traveling speed average value and the road speed or the speed limit for each road type. , And all of the time smoothing is performed so that the speed variation width with time becomes gentle
Traffic prediction service method.
삭제delete 삭제delete 제 19 항에 있어서,
상기 데이터 필터링은, 중복 데이터를 제거하거나, 수집 일시에 따라 데이터를 제거하거나, 링크 아이디에 따라 데이터를 제거하거나, 연결 링크에 따라 데이터를 제거하거나, 제한 속도에 따라 데이터를 제거하는 것 중 적어도 하나의 방식으로 수행되는
교통 예측 서비스 방법.
20. The method of claim 19,
The data filtering may include filtering at least one of removing redundant data, removing data according to a collection date and time, removing data according to a link ID, removing data according to a connection link, Carried out in the manner of
Traffic prediction service method.
제 19 항에 있어서,
상기 가중치 부여는, 복합 링크 기반의 회전 가중치를 부여하면서, 단순 평균을 산출하는 1:1 방식, 전체 샘플의 평균값을 산출하는 7:1 방식, 수집된 샘플 수에 따라 평균값에 대한 신뢰도에 따라 가중치 평균을 산출하는 방식 중 어느 하나의 방식으로 수행되는
교통 예측 서비스 방법.
20. The method of claim 19,
The weighting may be performed in a 1: 1 manner of calculating a simple average, a 7: 1 method of calculating an average value of all samples, a weighting process in accordance with a reliability of an average value according to the number of collected samples, And calculating the average of the values
Traffic prediction service method.
삭제delete 제 19 항 또는 제 22 항 또는 제 23 항에 있어서,
상기 교통 예측 요청 정보는, 교통 예측 일시, 교통 예측 지역 및 교통 예측 구간을 포함하는
교통 예측 서비스 방법.
24. The method of claim 19, 22 or 23,
The traffic prediction request information includes a traffic prediction date / time, a traffic prediction region, and a traffic prediction interval
Traffic prediction service method.
제 19 항 또는 제 22 항 또는 제 23 항에 있어서,
상기 교통 예측 정보는, 교통 예측 일시, 교통 예측 지역, 교통 예측 구간, 구간별 혼잡도, 구간별 주행 거리 및 구간별 주행 시간을 포함하는
교통 예측 서비스 방법.
24. The method of claim 19, 22 or 23,
The traffic prediction information includes at least one of a traffic forecast date and time, a traffic prediction region, a traffic prediction interval, a traffic congestion rate, a mileage for each segment,
Traffic prediction service method.
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