KR101710145B1 - Method And Apparatus for Structuring POI Database - Google Patents

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KR101710145B1 KR1020100084764A KR20100084764A KR101710145B1 KR 101710145 B1 KR101710145 B1 KR 101710145B1 KR 1020100084764 A KR1020100084764 A KR 1020100084764A KR 20100084764 A KR20100084764 A KR 20100084764A KR 101710145 B1 KR101710145 B1 KR 101710145B1
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Abstract

본 발명의 일 실시예는 ＰＯＩ 데이터베이스 구축 방법 및 장치에 관한 것이다.
본 발명의 일 실시예는 POI(Point of Interest) 정보를 지도 데이터에 매칭(Matching)하여 저장하는 데이터베이스; 상기 지도 데이터를 임의의 격자 셀로 구분하는 격자 셀 구분부; 각각의 상기 격자 셀 내에 존재하는 상기 POI 정보 각각에 대해 특성 정보를 분류하는 특성 정보 분류부; 상기 특성 정보에 근거한 대표 성향 정보를 산출하는 대표 성향 산출부; 및 각각의 상기 격자 셀마다 상기 대표 성향 정보를 각각 매핑(Mapping)하는 대표 성향 매핑부를 포함하는 것을 특징으로 하는 POI 데이터베이스 구축 장치를 제공한다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 위치 기반 서비스 제공 시 위치 정보를 단순한 좌표 정보 또는 단순 지역 정보로 제공하는 것이 아니라, 지리 정보를 기반으로 지역의 특성을 반영한 서비스를 제공할 수 있는 효과가 있다.One embodiment of the present invention relates to a POI database construction method and apparatus.
In an embodiment of the present invention, a database for matching POI (Point of Interest) information to map data and storing the same; A grid cell classifier for classifying the map data into arbitrary grid cells; A characteristic information classifying unit for classifying characteristic information for each of the POI information existing in each of the grid cells; A representative tendency calculating unit for calculating representative tendency information based on the characteristic information; And a representative tendency mapping unit for mapping the representative tendency information for each of the grid cells, respectively.
According to an embodiment of the present invention, it is possible to provide a service reflecting geographical characteristics based on geographical information, rather than simply providing location information as simple coordinate information or simple local information when providing a location-based service.

Description

ＰＯＩ 데이터베이스 구축 방법 및 장치{Method And Apparatus for Structuring POI Database}[0001] The present invention relates to a method and apparatus for constructing a POI database,

본 발명의 일 실시예는 ＰＯＩ 데이터베이스 구축 방법 및 장치에 관한 것이다. 더욱 상세하게는, 위치 기반 서비스(Location Based Service) 제공 시 사용자가 찾고자 하는 위치에 대한 POI를 제공할 때, 사용자의 성향과 POI의 성향의 부합 여부에 따른 보다 정확한 위치 기반 서비스를 제공할 수 있도록 지도 데이터를 임의의 격자 셀로 구분하고 대표 성향을 부여한 데이터베이스를 구축하도록 하는 POI 데이터베이스 구축 방법 및 장치에 관한 것이다.One embodiment of the present invention relates to a POI database construction method and apparatus. More particularly, the present invention relates to a location-based service providing method and system for providing a POI for a location desired by a user to provide a more accurate location-based service according to a user's propensity and conformity with a POI To a POI database construction method and apparatus for building a database in which map data is classified into arbitrary grid cells and a representative tendency is given.

일반적으로 위치 기반 서비스에서는 지도 데이터 상에 존재하는 위치명과 상호 또는 주소 정보를 등록한 관심지점(POI: Point Of Interest, 이하 POI)를 제공한다. 한편, 사용자는 관심지점을 검색할 때에 자신이 가고자 하는 목적지에 정확하게 대응하는 관심지점을 찾기 위해 명칭 등을 입력하게 되는데, 정확한 명칭을 알지 못하는 경우 주변에 존재하는 다른 명칭을 입력하기도 한다. 한편, 현재 가고자 하는 목적지에 정확하게 대응하는 관심지점이 등록되어 있는 경우에도 정확한 명칭을 알지 못하면, 목적지 주변에 존재하는 다른 관심지점 명을 입력하기도 한다.In general, a location-based service provides a POI (Point of Interest) registered with a location name and address information in the map data. On the other hand, when searching for a point of interest, the user inputs a name or the like to search for a point of interest corresponding to a destination that he or she intends to go to. If the user does not know the exact name, the user also enters another name. On the other hand, even when the point of interest corresponding to the destination that is currently going to be registered is registered, the name of another point of interest existing around the destination may be inputted if the exact name is not known.

또한, 사용자가 관심지점을 검색할 때, 가고자 하는 목적지에 부합하는 관심지점이 복수 개인 경우, 사용자 성향에 부합하는 POI를 정확하게 제공하지 못하는 문제점이 있다. 또한, 위치 기반 서비스에서는 고객의 현재 위치에 해당하는 지역에 대한 정보가 필수적으로 연계된다. 현재 POI를 기반으로 지도 데이터 상에 각 지역의 정보를 수집한 후 위치 기반 서비스와 연계하여 다양한 정보를 제공한다. 하지만 이러한 정보는 각 지점에 대한 정보일 뿐 사용자가 위치한 구역 자체의 특성을 파악할 수 있는 정보는 존재하지 않는 문제점이 있다. 따라서, 각 POI의 성향 정보를 저장하는 POI 데이터베이스 구축이 필요한 실정이다.Further, when a user searches for a point of interest, when there are a plurality of points of interest corresponding to a destination to which the user intends to go, there is a problem that the POI corresponding to the user tendency can not be provided accurately. Also, in the location-based service, information about the area corresponding to the customer's current location is necessarily linked. Based on the current POI, each region is collected on the map data and various information is provided in connection with the location based service. However, this information is information about each branch office, and there is no information that can identify the characteristics of the area where the user is located. Therefore, it is necessary to construct a POI database that stores the propensity information of each POI.

전술한 문제점을 해결하기 위해 본 발명의 일 실시예는, 지도 데이터 임의의 격자 셀로 구분하여 대표 성향을 부여한 데이터베이스를 구축하도록 하는 POI 데이터베이스 구축 방법 및 장치를 제공하는 데 주된 목적이 있다.In order to solve the above-described problems, one embodiment of the present invention has a main object to provide a POI database construction method and apparatus for building a database in which map data is divided into arbitrary grid cells and a representative tendency is given.

전술한 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일 실시예는, POI(Point of Interest) 정보를 지도 데이터에 매칭(Matching)하여 저장하는 데이터베이스; 상기 지도 데이터를 임의의 격자 셀로 구분하는 격자 셀 구분부; 각각의 상기 격자 셀 내에 존재하는 상기 POI 정보 각각에 대해 특성 정보를 분류하는 특성 정보 분류부; 상기 특성 정보에 근거한 대표 성향 정보를 산출하는 대표 성향 산출부; 및 각각의 상기 격자 셀마다 상기 대표 성향 정보를 각각 매핑(Mapping)하는 대표 성향 매핑부를 포함하는 것을 특징으로 하는 POI 데이터베이스 구축 장치를 제공한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a computer-readable storage medium storing a database for storing POI (point of interest) information to map data and storing the same; A grid cell classifier for classifying the map data into arbitrary grid cells; A characteristic information classifying unit for classifying characteristic information for each of the POI information existing in each of the grid cells; A representative tendency calculating unit for calculating representative tendency information based on the characteristic information; And a representative tendency mapping unit for mapping the representative tendency information for each of the grid cells, respectively.

또한, 본 발명의 다른 목적에 의하면, POI 정보를 지도 데이터에 매칭하여 저장하는 데이터베이스; 상기 지도 데이터를 임의의 격자 셀로 구분하는 격자 셀 구분부; 각각의 상기 격자 셀 내에 존재하는 상기 POI 정보 각각에 대해 특성 정보를 분류하는 특성 정보 분류부; 각각의 상기 격자 셀 내에 존재하는 상기 POI 정보의 개수를 파악하고, 각각의 상기 POI 정보 중 최대 개수를 갖는 POI 정보에 해당하는 특성 정보를 상기 대표 성향 정보로 산출하는 대표 성향 산출부; 및 각각의 상기 격자 셀마다 상기 대표 성향 정보를 각각 매핑하는 대표 성향 매핑부를 포함하는 것을 특징으로 하는 POI 데이터베이스 구축 장치를 제공한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a computer-readable medium storing a program for causing a computer to function as: a database for storing POI information matched with map data; A grid cell classifier for classifying the map data into arbitrary grid cells; A characteristic information classifying unit for classifying characteristic information for each of the POI information existing in each of the grid cells; A representative tendency calculating unit that grasps the number of POI information existing in each grid cell and calculates characteristic information corresponding to POI information having a maximum number among the POI information as the representative tendency information; And a representative tendency mapping unit for mapping the representative tendency information for each of the grid cells, respectively.

또한, 본 발명의 다른 목적에 의하면, POI 정보를 지도 데이터에 매칭하여 저장하는 데이터베이스; 상기 지도 데이터를 임의의 격자 셀로 구분하는 격자 셀 구분부; 각각의 상기 격자 셀 내에 존재하는 상기 POI 정보 각각에 대해 특성 정보를 분류하는 특성 정보 분류부; 각각의 상기 격자 셀 내에 존재하는 상기 POI 정보의 개수에 따른 특성 정보 비율을 산출하며, 상기 특성 정보 비율 중 임계치 이상의 비율을 가진 정보를 대표 성향 정보로 설정하는 대표 성향 산출부; 및 각각의 상기 격자 셀마다 상기 대표 성향 정보를 각각 매핑하는 대표 성향 매핑부를 포함하는 것을 특징으로 하는 POI 데이터베이스 구축 장치를 제공한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a computer-readable medium storing a program for causing a computer to function as: a database for storing POI information matched with map data; A grid cell classifier for classifying the map data into arbitrary grid cells; A characteristic information classifying unit for classifying characteristic information for each of the POI information existing in each of the grid cells; Calculating a characteristic information ratio according to the number of the POI information existing in each of the grid cells, and setting information having a ratio equal to or larger than a threshold value among the characteristic information ratios as representative tendency information; And a representative tendency mapping unit for mapping the representative tendency information for each of the grid cells, respectively.

또한, 본 발명의 다른 목적에 의하면, POI(Point of Interest) 정보를 매칭하여 저장한 지도 데이터를 임의의 격자 셀로 구분하는 단계; 각각의 상기 격자 셀 내에 존재하는 상기 POI 정보 각각에 대해 특성 정보를 분류하는 단계; 상기 특성 정보에 근거한 대표 성향 정보를 산출하는 단계; 및 각각의 상기 격자 셀마다 상기 대표 성향 정보를 각각 매핑하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 POI 데이터베이스 구축 방법을 제공한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method for searching map data, the method comprising the steps of: dividing map data, which is stored by matching point of interest (POI) information, into arbitrary grid cells; Classifying the characteristic information for each of the POI information existing in each of the grid cells; Calculating representative tendency information based on the characteristic information; And mapping the representative propensity information to each of the grid cells, respectively.

또한, 본 발명의 다른 목적에 의하면, POI 정보를 매칭하여 저장한 지도 데이터를 임의의 격자 셀로 구분하는 단계; 각각의 상기 격자 셀 내에 존재하는 상기 POI 정보 각각에 대해 특성 정보를 분류하는 단계; 각각의 상기 격자 셀 내에 존재하는 상기 POI 정보의 개수를 파악하고, 각각의 상기 POI 정보 중 최대 개수를 갖는 POI 정보에 해당하는 특성 정보를 상기 대표 성향 정보로 산출하는 단계; 및 각각의 상기 격자 셀마다 상기 대표 성향 정보를 각각 매핑하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 POI 데이터베이스 구축 방법을 제공한다.According to another aspect of the present invention, there is also provided a method of generating map data, the method comprising: dividing map data stored in a map by matching POI information into arbitrary grid cells; Classifying the characteristic information for each of the POI information existing in each of the grid cells; Determining the number of POI information existing in each grid cell and calculating characteristic information corresponding to POI information having a maximum number among the POI information as the representative propensity information; And mapping the representative propensity information to each of the grid cells, respectively.

또한, 본 발명의 다른 목적에 의하면, POI 정보를 매칭하여 저장한 지도 데이터를 임의의 격자 셀로 구분하는 단계; 각각의 상기 격자 셀 내에 존재하는 상기 POI 정보 각각에 대해 특성 정보를 분류하는 단계; 각각의 상기 격자 셀 내에 존재하는 상기 POI 정보의 개수에 따른 특성 정보 비율을 산출하며, 상기 특성 정보 비율 중 임계치 이상의 비율을 가진 정보를 대표 성향 정보로 설정하는 단계; 및 각각의 상기 격자 셀마다 상기 대표 성향 정보를 각각 매핑하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 POI 데이터베이스 구축 방법을 제공한다.According to another aspect of the present invention, there is also provided a method of generating map data, the method comprising: dividing map data stored in a map by matching POI information into arbitrary grid cells; Classifying the characteristic information for each of the POI information existing in each of the grid cells; Calculating characteristic information ratios according to the number of the POI information existing in each of the grid cells, and setting information having a ratio equal to or greater than a threshold value among the characteristic information ratios as representative tendency information; And mapping the representative propensity information to each of the grid cells, respectively.

이상에서 설명한 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 의하면, 위치 기반 서비스 제공 시 사용자가 찾고자 하는 위치에 대한 POI를 제공할 때, 사용자의 성향과 POI의 성향의 부합 여부에 따른 보다 정확한 위치 기반 서비스를 제공할 수 있도록 지도 데이터를 임의의 격자 셀로 구분하여 대표 성향을 부여할 수 있는 효과가 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 위치 기반 서비스 제공 시 위치 정보를 단순한 좌표 정보 또는 단순 지역 정보로 제공하는 것이 아니라, 지리 정보를 기반으로 지역의 특성을 반영한 서비스를 제공할 수 있는 효과가 있다.As described above, according to one embodiment of the present invention, when providing a POI about a location that a user wants to find in providing a location-based service, a more accurate location-based service according to the user's propensity and conformity with the POI tendency It is possible to divide map data into arbitrary grid cells so as to provide a representative tendency. In addition, according to an embodiment of the present invention, it is possible to provide a service reflecting the characteristics of a region based on geographical information, instead of providing the location information as simple coordinate information or simple local information when providing a location-based service have.

또한, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 고객의 성향 정보를 기반으로 맞춤형 위치 서비스 제공 시 적합한 지역을 성향을 근거로 선정하여 예측 또는 추천 등의 서비스 제공이 가능한 효과가 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 지역 성향 분석 기술을 이용하여 B2C(Business to Consumer) 고객 대상의 성향 맞춤 위치 서비스 이외에도 부동산 관련 지역 분석 등 B2B 시장에서도 다양한 서비스를 제공할 수 있는 효과가 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, it is possible to provide a service such as prediction or recommendation by selecting an appropriate region for providing a customized location service based on customer's propensity information based on the propensity. In addition, according to one embodiment of the present invention, it is possible to provide a variety of services in a B2B market, such as analysis of real estate-related areas, in addition to personalized location service for B2C (Business to Consumer) .

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 POI 데이터베이스 구축 장치를 개략적으로 나타낸 블록 구성도,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 POI 데이터베이스 구축 방법을 설명하기 위한 순서도,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터베이스의 예시도,
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 특정 격자 셀의 예시도이다.
< 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 >
110: 격자 셀 구분부 120: 특성 정보 분류부
130: 대표 성향 산출부 140: 대표 성향 매핑부
150: 데이터베이스1 is a block diagram schematically showing an apparatus for constructing a POI database according to an embodiment of the present invention;
FIG. 2 is a flowchart for explaining a POI database building method according to an embodiment of the present invention; FIG.
Figure 3 is an illustration of a database in accordance with one embodiment of the present invention,
Figure 4 is an illustration of a particular grid cell according to an embodiment of the invention.
Description of the Related Art
110: grid cell division unit 120: characteristic information classification unit
130: Representative propensity calculating section 140: Representative propensity mapping section
150: Database

이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.Hereinafter, some embodiments of the present invention will be described in detail with reference to exemplary drawings. It should be noted that, in adding reference numerals to the constituent elements of the drawings, the same constituent elements are denoted by the same reference numerals whenever possible, even if they are shown in different drawings. 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.

또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.In describing the components of the present invention, terms such as first, second, A, B, (a), and (b) may be used. These terms are intended to distinguish the constituent elements from other constituent elements, and the terms do not limit the nature, order or order of the constituent elements. When a component is described as being "connected", "coupled", or "connected" to another component, the component may be directly connected to or connected to the other component, It should be understood that an element may be "connected," "coupled," or "connected."

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 POI 데이터베이스 구축 장치를 개략적으로 나타낸 블록 구성도이다.1 is a block diagram schematically showing an apparatus for constructing a POI database according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 일 실시예에 따른 POI 데이터베이스 구축 장치(100)는 격자 셀 구분부(110), 특성 정보 분류부(120), 대표 성향 산출부(130), 대표 성향 매핑부(140) 및 데이터베이스(150)를 포함한다. 한편, 본 발명의 일 실시예에서는 POI 데이터베이스 구축 장치(100)가 격자 셀 구분부(110), 특성 정보 분류부(120), 대표 성향 산출부(130), 대표 성향 매핑부(140) 및 데이터베이스(150)만을 포함하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 발명의 일 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명의 일 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 일 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 POI 데이터베이스 구축 장치(100)에 포함되는 구성 요소에 대하여 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이다.The apparatus 100 for constructing a POI database according to an embodiment of the present invention includes a grid cell classifier 110, a characteristic information classifier 120, a representative tendency calculating unit 130, a representative tendency mapping unit 140, 150). In an embodiment of the present invention, the POI database construction apparatus 100 includes a grid cell classifying unit 110, a characteristic information classifying unit 120, a representative tendency calculating unit 130, a representative tendency mapping unit 140, It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims. It is possible to variously modify and adapt the constituent elements included in the POI database construction apparatus 100 without deviating from the essential characteristics of the embodiment.

본 발명에서는 POI 데이터베이스 구축 장치(100)가 POI 데이터베이스를 구축하는 것에 대해서만 기재토록 한다. 추후 POI 데이터베이스가 구축된 후 POI 데이터베이스 구축 장치(100)는 위치 계산 서버 및 단말기와 연동하여 연동하는 단말기로부터 위치 기반 서비스 요청 시 복수 개의 격자 셀 중 해당 고객의 성향과 부합하는 대표 성향을 가진 격자 셀을 선별하여 제공할 수 있을 것이다.In the present invention, only the construction of the POI database by the POI database construction apparatus 100 is described. After the POI database is constructed, the POI database construction apparatus 100 receives a location-based service request from a terminal operating in cooperation with a location calculation server and a terminal, Can be selectively provided.

격자 셀 구분부(110)는 데이터베이스(150)에 저장된 지도 데이터를 임의의 격자 셀로 구분한다. 특성 정보 분류부(120)는 각각의 격자 셀 내에 존재하는 POI 정보 각각에 대해 특성 정보를 분류한다. 특성 정보 분류부(120)는 POI 정보를 대분류 카테고리, 중분류 카테고리, 소분류 카테고리 및 상호명 카테고리 중 적어도 하나 이상의 정보를 이용하여 특성 정보를 분류한다.The grid cell division unit 110 divides the map data stored in the database 150 into arbitrary grid cells. The characteristic information classifying unit 120 classifies characteristic information for each POI information existing in each grid cell. The characteristic information classification unit 120 classifies the characteristic information by using at least one of the main classification category, the sub classification category, the sub classification category, and the business name category in the POI information.

대표 성향 산출부(130)는 특성 정보에 근거한 대표 성향 정보를 산출한다. 대표 성향 산출부(130)는 각각의 격자 셀 내에 존재하는 POI 정보의 개수를 파악하고, 각각의 POI 정보의 개수 중 최대 개수를 갖는 POI 정보에 해당하는 특성 정보를 대표 성향 정보로 산출한다. 대표 성향 산출부(130)는 각각의 격자 셀 내에 존재하는 POI 정보의 개수에 따른 각각의 특성 정보 비율을 산출하며, 특성 정보 비율이 임계치 이상인 경우, 해당 특성 정보 비율을 갖는 특성 정보를 대표 성향 정보로 설정한다. 여기서, 특성 정보 비율은 [수학식 1]을 이용하여 산출된다.The representative tendency calculating section 130 calculates representative tendency information based on the characteristic information. The representative tendency calculating unit 130 calculates the number of POI information existing in each grid cell and the characteristic information corresponding to the POI information having the maximum number of the POI information as the representative tendency information. The representative tendency calculating unit 130 calculates each characteristic information ratio according to the number of POI information existing in each grid cell. When the characteristic information ratio is equal to or larger than the threshold value, the representative tendency calculating unit 130 outputs characteristic information having the characteristic information ratio to the representative tendency information . Here, the characteristic information ratio is calculated using Equation (1).

Figure 112010056439664-pat00001
Figure 112010056439664-pat00001

(a: 각 POI 정보의 개수, k: 총 POI 정보의 개수, a`: 각 특성 정보 비율)  (a: number of each POI information, k: number of total POI information, a &

대표 성향 산출부(130)는 특성 정보 비율이 기 설정된 기준 비율 보다 크거나 같은 경우, 해당 특성 정보 비율을 갖는 특성 정보를 대표 성향 정보로 설정한다. 대표 성향 산출부(130)는 각각의 특성 정보 비율 중 최고 특성 정보 비율과 차선 특성 정보 비율의 편차값이 기 설정된 기준 비율 보다 크거나 같은 경우, 최고 특성 정보 비율을 갖는 특성 정보를 대표 성향 정보로 설정한다. 대표 성향 산출부(130)는 최고 특성 정보 비율과 차선 특성 정보 비율의 편차값이 기 설정된 기준 비율보다 작은 경우, 최고 특성 정보 비율을 갖는 특성 정보와 차선 특성 정보 비율을 갖는 특성 정보를 공동으로 대표 성향 정보로 설정한다. 대표 성향 산출부(130)는 격자 셀 내에 존재하는 특성 정보 중 동일한 카테고리를 갖는 정보를 기반으로 대표 성향 정보를 산출한다. 한편, 대표 성향 매핑부(140)는 각각의 격자 셀마다 대표 성향 정보를 각각 매핑한다.When the characteristic information ratio is greater than or equal to a predetermined reference ratio, the representative tendency calculation unit 130 sets the characteristic information having the characteristic information ratio as representative tendency information. The representative tendency calculating unit 130 may calculate the representative tendency information as the representative tendency information if the difference between the highest characteristic information ratio and the lane characteristic information ratio among the respective characteristic information ratios is greater than or equal to a preset reference ratio Setting. The representative tendency calculation unit 130 jointly represents the characteristic information having the highest characteristic information ratio and the characteristic information having the lane characteristic information ratio when the deviation value between the highest characteristic information ratio and the lane characteristic information ratio is smaller than the preset reference ratio And set it as propensity information. The representative tendency calculating unit 130 calculates representative tendency information based on the information having the same category among the characteristic information existing in the grid cell. On the other hand, the representative tendency mapping unit 140 maps representative tendency information for each grid cell.

데이터베이스(150)는 POI(Point of Interest) 정보를 지도 데이터에 매칭하여 저장하고 있으며, ID별로 구분된 격자 셀을 저장하고 있으며, 격자 셀에 POI 정보를 함께 매칭하여 저장한다. 여기서, 격자 셀은 특정 ID 별로 구분된다. 또한, 데이터베이스(150)는 POI 정보가 해당하는 위치 정보에 POI 정보를 매칭하여 저장한다. 즉, 데이터베이스(150)는 위치 측정 서비스 대상 지역을 정해진 크기의 격자 단위로 분할하고 각 격자를 셀로 정의하여 정의된 셀 별로 POI 정보를 저장한 DB로 구축된다. 여기서, 격자 셀은 특정 지역을 기 설정된 사이즈로 구분한 셀이며, NxM의 사이즈로 설정될 수 있다. 예를 들어, 격자 셀이 100x100, 50x50, 30x30, 25x25, 20x20, 10x10, 5x5 및 1x1 등의 정사각형 형태로 설정될 수 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 향후 최적화 작업을 통해 각 환경에 적합한 다양한 형태로 설정될 수 있다. 이러한, 데이터베이스(150)는 데이터베이스 관리 프로그램(DBMS)을 이용하여 컴퓨터 시스템의 저장공간(하드디스크 또는 메모리)에 구현된 일반적인 데이터구조를 의미하는 것으로, 데이터의 검색(추출), 삭제, 편집, 추가 등을 자유롭게 행할 수 있는 데이터 저장형태를 뜻하는 것으로, 오라클(Oracle), 인포믹스(Infomix), 사이베이스(Sybase), DB2와 같은 관계형 데이타베이스 관리 시스템(RDBMS)이나, 겜스톤(Gemston), 오리온(Orion), O2 등과 같은 객체 지향 데이타베이스 관리 시스템(OODBMS) 및 엑셀론(Excelon), 타미노(Tamino), 세카이주(Sekaiju) 등의 XML 전용 데이터베이스(XML Native Database)를 이용하여 본 발명의 일 실시예의 목적에 맞게 구현될 수 있고, 자신의 기능을 달성하기 위하여 적당한 필드(Field) 또는 엘리먼트들을 가지고 있다.The database 150 stores point of interest (POI) information in association with map data, stores grid cells classified by ID, and stores POI information in the grid cells. Here, the grid cells are classified by specific IDs. In addition, the database 150 stores the POI information by matching the POI information with the corresponding POI information. That is, the database 150 is constructed by dividing the location measurement service target area into grid units of a predetermined size, defining each grid as a cell, and storing POI information for each defined cell. Here, the grid cell is a cell in which a specific region is divided into predetermined sizes, and can be set to a size of NxM. For example, the grid cells may be set in a square shape such as 100x100, 50x50, 30x30, 25x25, 20x20, 10x10, 5x5, and 1x1, but the present invention is not limited thereto. Can be set. The database 150 refers to a general data structure implemented in a storage space (hard disk or memory) of a computer system using a database management program (DBMS). The database 150 can search (extract), delete, (RDBMS) such as Oracle, Infomix, Sybase, and DB2, as well as Gemston, Orion, An object-oriented database management system (OODBMS) such as Orion and O2 and an XML Native Database such as Excelon, Tamino, and Sekaiju. It can be implemented for example purposes and has the appropriate fields or elements to achieve its function.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 POI 데이터베이스 구축 방법을 설명하기 위한 순서도이다.2 is a flowchart illustrating a method of constructing a POI database according to an embodiment of the present invention.

POI 데이터베이스 구축 장치(100)는 POI 정보를 매칭하여 저장한 지도 데이터를 임의의 격자 셀로 구분한다(S210). POI 데이터베이스 구축 장치(100)는 각각의 격자 셀 내에 존재하는 POI 정보 각각에 대해 특성 정보를 분류한다(S220). 즉, POI 데이터베이스 구축 장치(100)는 POI 정보를 대분류 카테고리, 중분류 카테고리, 소분류 카테고리 및 상호명 카테고리 중 적어도 하나 이상의 정보를 이용하여 특성 정보를 분류한다.The POI database construction apparatus 100 classifies the map data stored by matching the POI information into arbitrary grid cells (S210). The POI database construction apparatus 100 classifies the characteristic information for each POI information existing in each grid cell (S220). That is, the POI database construction apparatus 100 classifies the POI information by using at least one of the large category, the middle classification category, the small classification category, and the business name category.

POI 데이터베이스 구축 장치(100)는 특성 정보에 근거한 대표 성향 정보를 산출한다(S230). POI 데이터베이스 구축 장치(100)는 각각의 격자 셀 내에 존재하는 POI 정보의 개수를 파악하고, 각각의 POI 정보의 개수 중 최대 개수를 갖는 POI 정보에 해당하는 특성 정보를 대표 성향 정보로 산출할 수 있다. 또한, POI 데이터베이스 구축 장치(100)는 각각의 격자 셀 내에 존재하는 POI 정보의 개수에 따른 각각의 특성 정보 비율을 산출하며, 특성 정보 비율이 임계치 이상인 경우, 해당 특성 정보 비율을 갖는 특성 정보를 대표 성향 정보로 설정한다. 여기서, 특성 정보 비율을 산출하기 위해 [수학식 1]을 이용할 수 있다. POI 데이터베이스 구축 장치(100)는 특성 정보 비율이 기 설정된 기준 비율 보다 크거나 같은 경우, 해당 특성 정보 비율을 갖는 특성 정보를 대표 성향 정보로 설정한다. POI 데이터베이스 구축 장치(100)는 각각의 특성 정보 비율 중 최고 특성 정보 비율과 차선 특성 정보 비율의 편차값이 기 설정된 기준 비율 보다 크거나 같은 경우, 최고 특성 정보 비율을 갖는 특성 정보를 대표 성향 정보로 설정한다. POI 데이터베이스 구축 장치(100)는 최고 특성 정보 비율과 차선 특성 정보 비율의 편차값이 기 설정된 기준 비율보다 작은 경우, 최고 특성 정보 비율을 갖는 특성 정보와 차선 특성 정보 비율을 갖는 특성 정보를 공동으로 대표 성향 정보로 설정한다. POI 데이터베이스 구축 장치(100)는 격자 셀 내에 존재하는 특성 정보 중 동일한 카테고리를 갖는 정보를 기반으로 대표 성향 정보를 산출한다. POI 데이터베이스 구축 장치(100)는 각각의 격자 셀마다 대표 성향 정보를 각각 매핑한다(S240).The POI database construction apparatus 100 calculates representative propensity information based on the property information (S230). The POI database construction apparatus 100 can recognize the number of POI information existing in each grid cell and calculate the characteristic information corresponding to the POI information having the maximum number among the number of the POI information as the representative propensity information . In addition, the POI database construction apparatus 100 calculates each characteristic information ratio according to the number of POI information existing in each grid cell. When the characteristic information ratio is equal to or larger than the threshold value, the characteristic information having the characteristic information ratio is represented And set it as propensity information. Here, [Equation 1] can be used to calculate the characteristic information ratio. The POI database construction apparatus 100 sets the characteristic information having the characteristic information ratio as representative characteristic information when the characteristic information ratio is equal to or greater than a predetermined reference ratio. The POI database construction apparatus 100 sets the characteristic information having the highest characteristic information ratio as the representative tendency information when the deviation between the highest characteristic information ratio and the lane characteristic information ratio among the respective characteristic information ratios is greater than or equal to a preset reference ratio Setting. The POI database construction apparatus 100 collectively displays the characteristic information having the highest characteristic information ratio and the characteristic information having the lane characteristic information ratio when the deviation value of the highest characteristic information ratio and the lane characteristic information ratio is smaller than a preset reference ratio And set it as propensity information. The POI database construction apparatus 100 calculates representative tendency information based on information having the same category among the characteristic information existing in the grid cell. The POI database construction apparatus 100 maps representative tendency information for each grid cell (S240).

도 2에서는 단계 S210 내지 단계 S240을 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 발명의 일 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명의 일 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 일 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 도 2에 기재된 순서를 변경하여 실행하거나 단계 S210 내지 단계 S240 중 하나 이상의 단계를 병렬적으로 실행하는 것으로 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이므로, 도 2는 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.Although it is described in FIG. 2 that steps S210 to S240 are sequentially executed, this is merely illustrative of the technical idea of an embodiment of the present invention. It is to be understood that the technical knowledge in the technical field to which the embodiment of the present invention belongs Those skilled in the art will appreciate that various modifications and adaptations may be made to those skilled in the art without departing from the essential characteristics of one embodiment of the present invention by changing the order described in FIG. 2 or by executing one or more of steps S210 through S240 in parallel , And therefore, Fig. 2 is not limited to the time-series order.

전술한 바와 같이 도 2에 기재된 본 발명의 일 실시예에 따른 POI 데이터베이스 구축 방법은 프로그램으로 구현되고 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 POI 데이터베이스 구축 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록되고 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 이러한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등을 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수도 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예를 구현하기 위한 기능적인(Functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명의 일 실시예가 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다.As described above, the POI database building method according to an embodiment of the present invention shown in FIG. 2 can be implemented by a program and recorded in a computer-readable recording medium. A program for implementing the POI database building method according to an embodiment of the present invention is recorded and a computer readable recording medium includes all kinds of recording devices for storing data that can be read by a computer system. Examples of such computer-readable recording media include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage, and the like. The computer readable recording medium may also be distributed over a networked computer system so that computer readable code is stored and executed in a distributed manner. In addition, functional programs, code, and code segments for implementing an embodiment of the present invention may be easily inferred by programmers skilled in the art to which an embodiment of the present invention belongs.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터베이스의 예시도이다.3 is an illustration of a database in accordance with an embodiment of the present invention.

도 3에 도시된 데이터베이스(150)는 위치 기반 서비스 대상 지역을 정해진 크기의 격자 단위로 분할하고 각 격자를 셀로 정의하여 정의된 셀 별로 POI 정보를 데이터베이스로 구축한다. 도 3에 도시된 격자 셀은 특정 지역을 기 설정된 사이즈로 구분한 셀이며, NxM의 사이즈로 설정될 수 있다. 예를 들어, 격자 셀이 100x100, 50x50, 30x30, 25x25, 20x20, 10x10, 5x5 및 1x1 등의 정사각형 형태로 설정될 수 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 향후 최적화 작업을 통해 각 환경에 적합한 다양한 형태로 설정될 수 있다. 한편, 도 3에 도시된 데이터베이스(150)는 기본적으로 명칭 정보, 위치 정보(위경도 정보), 대분류 카테고리, 중분류 카테고리, 소분류 카테고리 및 상호명 카테고리 등을 포함한다. 이러한, 데이터베이스(150)는 데이터베이스 관리 프로그램(DBMS)을 이용하여 컴퓨터 시스템의 저장공간(하드디스크 또는 메모리)에 구현된 일반적인 데이터구조를 의미하는 것으로, 데이터의 검색(추출), 삭제, 편집, 추가 등을 자유롭게 행할 수 있는 데이터 저장형태를 뜻하는 것으로, 오라클, 인포믹스, 사이베이스, DB2와 같은 관계형 데이타베이스 관리 시스템이나, 겜스톤, 오리온, O2 등과 같은 객체 지향 데이타베이스 관리 시스템 및 엑셀론, 타미노, 세카이주 등의 XML 전용 데이터베이스를 이용하여 본 발명의 일 실시예의 목적에 맞게 구현될 수 있고, 자신의 기능을 달성하기 위하여 적당한 필드 또는 엘리먼트들을 가지고 있다. The database 150 shown in FIG. 3 divides the location-based service area into grid units of a predetermined size, defines each grid as a cell, and constructs POI information for each defined cell as a database. The grid cell shown in FIG. 3 is a cell in which a specific region is divided into predetermined sizes, and may be set to a size of NxM. For example, the grid cells may be set in a square shape such as 100x100, 50x50, 30x30, 25x25, 20x20, 10x10, 5x5, and 1x1, but the present invention is not limited thereto. Can be set. On the other hand, the database 150 shown in FIG. 3 basically includes name information, position information (degree of radiance information), a major classification category, a middle classification category, a small classification category and a business name category. The database 150 refers to a general data structure implemented in a storage space (hard disk or memory) of a computer system using a database management program (DBMS). The database 150 can search (extract), delete, It is a relational database management system such as Oracle, Informix, Sybase, and DB2, an object-oriented database management system such as Gemstone, Orion, O2, It can be implemented for the purpose of an embodiment of the present invention using an XML-only database such as Sekaiju Co., Ltd. and has suitable fields or elements to achieve its function.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 특정 격자 셀의 예시도이다.Figure 4 is an illustration of a particular grid cell according to an embodiment of the invention.

도 4의 (A)는 지도 데이터를 임의의 격자 셀로 구분한 예시도이다. 여기서, 격자 셀은 특정 지역을 기 설정된 사이즈로 구분한 셀이며, NxM의 사이즈로 설정될 수 있다. 예를 들어, 격자 셀이 100x100, 50x50, 30x30, 25x25, 20x20, 10x10, 5x5 및 1x1 등의 정사각형 형태로 설정될 수 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 향후 최적화 작업을 통해 각 환경에 적합한 다양한 형태로 설정될 수 있다.FIG. 4A is an example of map data divided into arbitrary grid cells. FIG. Here, the grid cell is a cell in which a specific region is divided into predetermined sizes, and can be set to a size of NxM. For example, the grid cells may be set in a square shape such as 100x100, 50x50, 30x30, 25x25, 20x20, 10x10, 5x5, and 1x1, but the present invention is not limited thereto. Can be set.

도 4의 (B)는 격자 셀에 포함된 POI 정보에 대한 예시도이다. 즉, 도 4의 (B)에 도시된 바와 같이, 격자 셀에 포함된 POI 정보를 카테고리로 별로 구분하자면, ‘○’, ‘●’, ‘□’, ‘△’로 구분될 수 있다. 즉, POI 데이터베이스 구축 장치(100)는 각각의 격자 셀 내에 존재하는 POI 정보인 ‘○’, ‘●’, ‘□’, ‘△’의 개수를 파악하고, ‘○’, ‘●’, ‘□’, ‘△’의 개수 중 최대 개수를 갖는 POI 정보에 해당하는 특성 정보를 대표 성향 정보로 산출할 수 있는 것이다. 또한, POI 데이터베이스 구축 장치(100)는 각각의 격자 셀 내에 존재하는 POI 정보인 ‘○’, ‘●’, ‘□’, ‘△’의 개수에 따른 각각의 특성 정보 비율을 산출하며, 특성 정보 비율이 임계치 이상인 경우, 해당 특성 정보 비율을 갖는 특성 정보를 대표 성향 정보로 설정한다. 여기서, 특성 정보 비율은 [수학식 1]을 이용하여 산출된다.FIG. 4B is an example of POI information included in a grid cell. That is, as shown in FIG. 4B, the POI information included in the grid cell can be divided into '?', '?', '?', And '?' That is, the POI database construction apparatus 100 grasps the number of POI information '?', '?', '?' And '?' Existing in each grid cell, The characteristic information corresponding to the POI information having the maximum number of &quot;? &Quot; and &quot;? &Quot; In addition, the POI database construction apparatus 100 calculates the respective characteristic information ratios according to the number of POI information 'O', '', '' ', and' DELTA '' existing in each grid cell, If the ratio is greater than or equal to the threshold value, the characteristic information having the characteristic information ratio is set as the representative tendency information. Here, the characteristic information ratio is calculated using Equation (1).

POI 데이터베이스 구축 장치(100)는 특성 정보 비율이 기 설정된 기준 비율 보다 크거나 같은 경우, 해당 특성 정보 비율을 갖는 특성 정보를 대표 성향 정보로 설정할 수 있다. POI 데이터베이스 구축 장치(100)는 각각의 특성 정보 비율 중 최고 특성 정보 비율과 차선 특성 정보 비율의 편차값이 기 설정된 기준 비율 보다 크거나 같은 경우, 최고 특성 정보 비율을 갖는 특성 정보를 대표 성향 정보로 설정할 수 있다. POI 데이터베이스 구축 장치(100)는 최고 특성 정보 비율과 차선 특성 정보 비율의 편차값이 기 설정된 기준 비율보다 작은 경우, 최고 특성 정보 비율을 갖는 특성 정보와 차선 특성 정보 비율을 갖는 특성 정보를 공동으로 대표 성향 정보로 설정할 수 있다. The POI database construction apparatus 100 can set the characteristic information having the characteristic information ratio as representative characteristic information when the characteristic information ratio is equal to or greater than a predetermined reference ratio. The POI database construction apparatus 100 sets the characteristic information having the highest characteristic information ratio as the representative tendency information when the deviation between the highest characteristic information ratio and the lane characteristic information ratio among the respective characteristic information ratios is greater than or equal to a preset reference ratio Can be set. The POI database construction apparatus 100 collectively displays the characteristic information having the highest characteristic information ratio and the characteristic information having the lane characteristic information ratio when the deviation value of the highest characteristic information ratio and the lane characteristic information ratio is smaller than a preset reference ratio Can be set as trend information.

이상에서, 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합되거나 결합되어 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성 요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성 요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수 개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 그 컴퓨터 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 본 발명의 기술 분야의 당업자에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 저장매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 저장매체로서는 자기 기록매체, 광 기록매체 등이 포함될 수 있다.While the present invention has been described in connection with what is presently considered to be the most practical and preferred embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments. That is, within the scope of the present invention, all of the components may be selectively coupled to one or more of them. In addition, although all of the components may be implemented as one independent hardware, some or all of the components may be selectively combined to perform a part or all of the functions in one or a plurality of hardware. As shown in FIG. The codes and code segments constituting the computer program may be easily deduced by those skilled in the art. Such a computer program can be stored in a computer-readable storage medium, readable and executed by a computer, thereby realizing an embodiment of the present invention. As the storage medium of the computer program, a magnetic recording medium, an optical recording medium, or the like can be included.

또한, 이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다" 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재될 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥 상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.It is also to be understood that the terms such as " comprises, "" comprising," or "having ", as used herein, mean that a component can be implanted unless specifically stated to the contrary. But should be construed as including other elements. All terms, including technical and scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs, unless otherwise defined. Commonly used terms, such as predefined terms, should be interpreted to be consistent with the contextual meanings of the related art, and are not to be construed as ideal or overly formal, unless expressly defined to the contrary.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The foregoing description is merely illustrative of the technical idea of the present invention, and various changes and modifications may be made by those skilled in the art without departing from the essential characteristics of the present invention. Therefore, the embodiments disclosed in the present invention are intended to illustrate rather than limit the scope of the present invention, and the scope of the technical idea of the present invention is not limited by these embodiments. The scope of protection of the present invention should be construed according to the following claims, and all technical ideas within the scope of equivalents should be construed as falling within the scope of the present invention.

이상에서 설명한 바와 같이 본 발명은 지도 데이터 임의의 격자 셀로 구분하여 대표 성향을 부여한 데이터베이스를 구축하도록 하는 다양한 분야에 적용되어, 위치 기반 서비스 제공 시 위치 정보를 단순한 좌표 정보 또는 단순 지역 정보로 제공하는 것이 아니라, 지리 정보를 기반으로 지역의 특성을 반영한 서비스를 제공할 수 있는 효과를 발생하는 유용한 발명이다.
INDUSTRIAL APPLICABILITY As described above, the present invention is applied to various fields for constructing a database in which map data is divided into arbitrary grid cells to give a representative tendency, so that it is possible to provide position information as simple coordinate information or simple local information However, it is a useful invention that generates the effect of providing the service reflecting the characteristic of the area based on the geographical information.

Claims (19)

POI(Point of Interest) 정보를 지도 데이터에 매칭(Matching)하여 저장하는 데이터베이스;
상기 지도 데이터를 임의의 격자 셀로 구분하는 격자 셀 구분부;
각각의 상기 격자 셀 내에 존재하는 상기 POI 정보 각각에 대해 대분류 카테고리, 중분류 카테고리, 소분류 카테고리 및 상호명 카테고리 정보를 이용하여 특성 정보를 분류하는 특성 정보 분류부;
각각의 상기 격자 셀 내에 존재하는 특성 정보 별 POI 정보의 개수에 따른 각각의 특성 정보 비율을 산출하고, 각각의 상기 특성 정보 비율 중 최고 특성 정보 비율과 차선 특성 정보 비율의 편차값이 기 설정된 기준 비율 보다 크거나 같은 경우, 최고 특성 정보 비율을 갖는 특성 정보를 대표 성향 정보로 설정하고, 상기 편차값이 기 설정된 기준 비율 보다 작은 경우, 상기 최고 특성 정보 비율을 갖는 특성 정보와 상기 차선 특성 정보 비율을 갖는 특성 정보를 공동으로 상기 대표 성향 정보로 설정하되, 상기 격자 셀 내에 존재하는 상기 특성 정보 중 동일한 카테고리를 갖는 정보를 기반으로 상기 대표 성향 정보를 산출하는 대표 성향 산출부; 및
각각의 상기 격자 셀마다 상기 대표 성향 정보를 각각 매핑(Mapping)하는 대표 성향 매핑부
를 포함하는 것을 특징으로 하는 POI 데이터베이스 구축 장치.A database for storing POI (Point of Interest) information by matching with map data;
A grid cell classifier for classifying the map data into arbitrary grid cells;
A characteristic information classifying unit for classifying characteristic information by using a major classification category, an intermediate classification category, a small classification category, and a name classification category information for each of the POI information existing in each grid cell;
Calculating a ratio of each characteristic information according to the number of POI information for each characteristic information existing in each of the grid cells, and calculating a ratio of the characteristic information ratio among the characteristic information ratios, The characteristic information having the highest characteristic information ratio is set as the representative characteristic information, and when the deviation value is smaller than the predetermined reference ratio, the characteristic information having the highest characteristic information ratio and the lane characteristic information ratio are set to A representative tendency calculating unit for calculating the representative tendency information on the basis of the information having the same category among the characteristic information existing in the grid cell, by setting the characteristic information having the common characteristic information as the representative tendency information. And
A representative tendency mapping unit for mapping the representative tendency information for each of the grid cells,
Wherein the POI database comprises: 제 1 항에 있어서,
상기 대표 성향 산출부는,
각각의 상기 격자 셀 내에 존재하는 상기 특성 정보 별 POI 정보의 개수를 파악하고, 각각의 상기 특성 정보 별 POI 정보의 개수 중 최대 개수를 갖는 POI 정보에 해당하는 특성 정보를 상기 대표 성향 정보로 산출하는 것을 특징으로 하는 POI 데이터베이스 구축 장치.The method according to claim 1,
The representative tendency calculating section calculates,
And the characteristic information corresponding to the POI information having the maximum number of the POI information for each characteristic information is calculated as the representative propensity information Wherein the POI database comprises: 제 1 항에 있어서,
상기 대표 성향 산출부는,
각각의 상기 격자 셀 내에 존재하는 상기 POI 정보의 개수에 따른 각각의 특성 정보 비율을 산출하며, 상기 특성 정보 비율이 임계치 이상인 경우, 해당 특성 정보 비율을 갖는 특성 정보를 상기 대표 성향 정보로 설정하는 것을 특징으로 하는 POI 데이터베이스 구축 장치.The method according to claim 1,
The representative tendency calculating section calculates,
Calculating characteristic information ratios according to the number of the POI information existing in each of the grid cells and setting the characteristic information having the characteristic information ratio as the representative tendency information when the characteristic information ratio is equal to or larger than the threshold value Features a POI database builder. 제 1 항에 있어서,
상기 특성 정보 비율은,
Figure 112016044700635-pat00002
(a: 각 POI 정보의 개수, k: 총 POI 정보의 개수, a`: 각 특성 정보 비율)의 수학식으로 산출되는 것을 특징으로 하는 POI 데이터베이스 구축 장치.The method according to claim 1,
The characteristic information ratio may be,
Figure 112016044700635-pat00002
(a: number of each POI information, k: number of total POI information, and a ': ratio of each characteristic information). 제 1 항에 있어서,
상기 대표 성향 산출부는,
상기 특성 정보 비율이 기 설정된 기준 비율 보다 크거나 같은 경우, 해당 특성 정보 비율을 갖는 특성 정보를 상기 대표 성향 정보로 설정하는 것을 특징으로 하는 POI 데이터베이스 구축 장치.The method according to claim 1,
The representative tendency calculating section calculates,
And sets the characteristic information having the characteristic information ratio as the representative propensity information when the characteristic information ratio is greater than or equal to a preset reference ratio. 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 제 1 항에 있어서,
상기 격자 셀은 특정 ID 별로 구분되는 것을 특징으로 하는 POI 데이터베이스 구축 장치.The method according to claim 1,
Wherein the grid cells are classified by specific IDs. 제 1 항에 있어서,
상기 데이터베이스는,
상기 POI 정보가 해당하는 위치 정보에 상기 POI 정보를 매칭하여 저장하는 것을 특징으로 하는 POI 데이터베이스 구축 장치.The method according to claim 1,
The database includes:
And stores the POI information by matching the POI information with the corresponding POI information. 삭제delete 삭제delete POI(Point of Interest) 정보를 매칭하여 저장한 지도 데이터를 임의의 격자 셀로 구분하는 격자 셀 구분 단계;
각각의 상기 격자 셀 내에 존재하는 상기 POI 정보 각각에 대해 대분류 카테고리, 중분류 카테고리, 소분류 카테고리 및 상호명 카테고리 정보를 이용하여 특성 정보를 분류하는 특성 정보 분류 단계;
각각의 상기 격자 셀 내에 존재하는 특성 정보 별 POI 정보의 개수에 따른 각각의 특성 정보 비율을 산출하는 단계;
각각의 상기 특성 정보 비율 중 최고 특성 정보 비율과 차선 특성 정보 비율의 편차값이 기 설정된 기준 비율 보다 크거나 같은 경우, 최고 특성 정보 비율을 갖는 특성 정보를 대표 성향 정보로 설정하는 제1 대표 성향 정보 설정 단계;
상기 편차값이 기 설정된 기준 비율 보다 작은 경우, 상기 최고 특성 정보 비율을 갖는 특성 정보와 상기 차선 특성 정보 비율을 갖는 특성 정보를 공동으로 상기 대표 성향 정보로 설정하는 제2 대표 성향 정보 설정 단계; 및
각각의 상기 격자 셀마다 상기 대표 성향 정보를 각각 매핑하는 대표 성향 매핑 단계;
를 포함하고, 제1 대표 성향 정보 설정 단계 및 제2 대표 성향 정보 설정 단계는
상기 격자 셀 내에 존재하는 상기 특성 정보 중 동일한 카테고리를 갖는 정보를 기반으로 상기 대표 성향 정보를 산출하는 것을 특징으로 하는 POI 데이터베이스 구축 방법.A lattice cell classifying step of classifying map data stored by matching POI (Point of Interest) information into arbitrary lattice cells;
A characteristic information classification step of classifying characteristic information by using a major classification category, a middle classification classification, a small classification category, and a business name category information for each of the POI information existing in each of the grid cells;
Calculating respective characteristic information ratios according to the number of POI information for each characteristic information existing in each of the grid cells;
When the difference between the highest characteristic information ratio and the lane characteristic information ratio among the respective characteristic information ratios is greater than or equal to a preset reference ratio, the characteristic information having the highest characteristic information ratio is set as the representative characteristic information, Setting step;
A second representative tendency information setting step of jointly setting the characteristic information having the highest characteristic information ratio and the characteristic information having the lane characteristic information ratio as the representative tendency information when the deviation value is smaller than a preset reference ratio; And
A representative tendency mapping step of mapping the representative tendency information for each of the grid cells;
, And the first representative tendency information setting step and the second representative tendency information setting step
Wherein the representative tendency information is calculated based on information having the same category among the characteristic information existing in the grid cell. 제 14 항에 있어서,
상기 대표 성향 정보로 설정하는 단계는,
각각의 상기 격자 셀 내에 존재하는 상기 POI 정보의 개수를 파악하고, 각각의 상기 POI 정보의 개수 중 최대 개수를 갖는 POI 정보에 해당하는 특성 정보를 상기 대표 성향 정보로 산출하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 POI 데이터베이스 구축 방법.15. The method of claim 14,
Wherein the step of setting the representative tendency information comprises:
Determining the number of the POI information existing in each of the grid cells and calculating the characteristic information corresponding to the POI information having the maximum number of the POI information as the representative propensity information
Wherein the POI database comprises a plurality of POI databases. 제 14 항에 있어서,
상기 대표 성향 정보로 설정하는 단계는,
각각의 상기 격자 셀 내에 존재하는 상기 POI 정보의 개수에 따른 각각의 특성 정보 비율을 산출하며, 상기 특성 정보 비율이 임계치 이상인 경우, 해당 특성 정보 비율을 갖는 특성 정보를 상기 대표 성향 정보로 설정하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 POI 데이터베이스 구축 방법.15. The method of claim 14,
Wherein the step of setting the representative tendency information comprises:
Calculating characteristic information ratios of respective characteristic information according to the number of the POI information existing in each of the grid cells, and setting characteristic information having the characteristic information ratio as the representative propensity information when the characteristic information ratio is equal to or greater than a threshold value
Wherein the POI database comprises a plurality of POI databases. 삭제delete 삭제delete 제14항 내지 제16항 중 어느 하나의 항에 기재된 방법을 실행시키는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.A computer-readable recording medium on which a program for executing the method according to any one of claims 14 to 16 is recorded.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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KR101017479B1 (en) * 2008-12-01 2011-02-25 주식회사 케이티 Method and apparatus for providing POI information in location based services

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002206933A (en) * 2000-11-29 2002-07-26 Alpine Electronics Inc Method of displaying poi icon for navigation system

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