KR101813780B1 - 모바일 택시풀링 서비스 과금 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

모바일 택시풀링 서비스 과금 방법 및 장치가 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 택시풀링 서비스 과금 방법은 택시에 합승한 제1 동행자와 제2 동행자의 적어도 한명의 하차 시 상기 제1 동행자와 상기 제2 동행자 각각으로부터 입력된 택시 요금을 수신하는 단계; 상기 수신된 제1 동행자의 입력 택시 요금과 제2 동행자의 입력 택시 요금 중 적어도 하나의 입력 택시 요금에 기초하여 결제 금액과 페이백 금액을 결정하는 단계; 및 상기 제1 동행자와 상기 제2 동행자 중 상기 택시 요금을 결제한 어느 한 동행자에게 상기 결정된 페이백 금액을 페이백하고, 다른 한 동행자에게 상기 결정된 결제 금액을 과금하는 단계를 포함한다.

Description

모바일 택시풀링 서비스 과금 방법 및 장치 {Charging Method for Mobile Taxi-Pooling Service and Apparatus Therefor}

본 발명은 모바일 택시풀링 서비스 과금 기술에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 모바일 택시풀링 서비스를 이용하여 택시에 합승한 동행자들 간의 과금을 수행할 수 있는 모바일 택시풀링 서비스 과금 방법 및 장치에 관한 것이다.

편리한 대중교통 수단 중 하나로 택시가 있는데, 택시는 요금이 자동으로 표시되는 미터기를 비치한 영업용 대절 여객자동차를 말한다. 지정된 주차장이나 역 구내에서 손님을 기다리고 있는 것을 택시캡(taxicab)이라고 하는데, 이 말을 약칭해서 택시라는 말을 사용하게 되었다. 택시는 다른 대중교통 수단이 불편한 장소에서도 이용할 수 있고, 버스나 지하철이 운행하지 않는 심야 시간에도 이용할 수 있어 매우 편리한 교통수단이다.

일반적으로, 빈 택시는 차량이 비어있는 채로 운행하다가 우연히 만나게 되는 고객을 태우는 방식으로 운영되고 있다. 이러한 방식에서는, 어디에 고객이 있는지 알 수 없으므로 차량이 빈 채로 장시간 운행하는 낭비가 초래되고, 택시 기사의 불안감 및 심신의 피로도가 증가되는 문제가 있다.

또한, 유동 인구가 적고 인적이 드문 장소이거나 새벽 등 심야 시간에는, 우연히 택시를 기다리는 고객을 만나기 힘들기 때문에, 차고 등에서 대기하고 있다가, 전화 등을 통한 고객의 요청에 응하여 지정장소로 나가는 콜 택시(call taxi) 시스템을 이용하게 된다.

한편, 종래 택시를 이용하는 경우, 막차가 끊긴 후의 심야나, 비가 오는 등의 날씨가 나쁠 때에는 이용객이 증가하기 때문에, 택시를 잡는 것이 곤란한 경우가 있다. 또한, 승차 인원이 적은 경우에는, 합승을 통해 승차 요금을 될 수 있는 한 적게 내고 싶지만, 승객이 직접 타인의 목적지를 물어보거나 합승을 요청하기는 어려운 것이 현실이다.

본 발명의 실시예들은 상기와 같은 문제점들을 해결하기 위해 제안된 것으로서, 모바일 택시풀링 서비스를 이용하여 택시에 합승한 동행자들 간의 과금을 수행 또는 결정할 수 있는 모바일 택시풀링 서비스 과금 방법 및 장치를 제공한다.

구체적으로, 본 발명의 실시예들은, 추가적인 또는 별도의 인증 과정을 거친 사용자들의 사용자 정보에 기초하여 구축된 인적 네트워크 또는 신뢰 네트워크의 사용자 풀을 이용하여 동행자를 추천하고, 동행자와 합승하여 하차 시 발생된 택시 요금을 자동 분배하며, 분배된 요금을 승객들 중 어느 한명에게 과금한 후 그 중 해당 금액을 택시 요금을 지불한 다른 한명에게 페이백(payback)함으로써, 모바일 택시풀링 서비스에서의 과금을 용이하게 수행할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 택시풀링 서비스 과금 방법은 택시에 합승한 제1 동행자와 제2 동행자의 적어도 한명의 하차 시 상기 제1 동행자와 상기 제2 동행자 각각으로부터 입력된 택시 요금을 수신하는 단계; 상기 수신된 제1 동행자의 입력 택시 요금과 제2 동행자의 입력 택시 요금 중 적어도 하나의 입력 택시 요금에 기초하여 결제 금액과 페이백 금액을 결정하는 단계; 및 상기 제1 동행자와 상기 제2 동행자 중 상기 택시 요금을 결제한 어느 한 동행자에게 상기 결정된 페이백 금액을 페이백하고, 다른 한 동행자에게 상기 결정된 결제 금액을 과금하는 단계를 포함한다.

상기 결정하는 단계는 상기 어느 한 동행자의 입력 택시 요금에 기초하여 결제 금액과 페이백 금액을 결정할 수 있다.

상기 결정하는 단계는 상기 어느 한 동행자의 입력 택시 요금이 상기 다른 한 동행자의 입력 택시 요금 이하인 경우 상기 어느 한 동행자의 입력 택시 요금에 기초하여 결제 금액과 페이백 금액을 결정할 수 있다.

상기 과금하는 단계는 상기 제1 동행자와 상기 제2 동행자 각각으로부터 입력된 출발지와 목적지를 포함하는 탑승 정보에 기초하여 페이백 대상이 되는 상기 어느 한 동행자와 과금 대상이 되는 상기 다른 한 동행자를 결정하고, 상기 결정된 어느 한 동행자에게 상기 페이백 금액을 페이백하고, 상기 결정된 다른 한 동행자에게 상기 결제 금액을 과금할 수 있다.

상기 결정하는 단계는 상기 제1 동행자와 상기 제2 동행자 각각으로부터 입력된 출발지와 목적지를 포함하는 탑승 정보에 기초하여 합승 이동 거리를 계산하고, 상기 계산된 합승 이동 거리와 상기 적어도 하나의 입력 택시 요금에 기초하여 상기 결제 금액과 상기 페이백 금액을 결정할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 택시풀링 서비스 과금 장치는 택시에 합승한 제1 동행자와 제2 동행자의 적어도 한명의 하차 시 상기 제1 동행자와 상기 제2 동행자 각각으로부터 입력된 택시 요금을 수신하는 수신부; 상기 수신된 제1 동행자의 입력 택시 요금과 제2 동행자의 입력 택시 요금 중 적어도 하나의 입력 택시 요금에 기초하여 결제 금액과 페이백 금액을 결정하는 결정부; 상기 제1 동행자와 상기 제2 동행자 중 상기 택시 요금을 결제한 어느 한 동행자에게 상기 결정된 페이백 금액을 페이백하는 페이백부; 및 상기 제1 동행자와 상기 제2 동행자 중 다른 한 동행자에게 상기 결정된 결제 금액을 과금하는 과금부를 포함한다.

상기 결정부는 상기 어느 한 동행자의 입력 택시 요금에 기초하여 결제 금액과 페이백 금액을 결정할 수 있다.

상기 결정부는 상기 어느 한 동행자의 입력 택시 요금이 상기 다른 한 동행자의 입력 택시 요금 이하인 경우 상기 어느 한 동행자의 입력 택시 요금에 기초하여 결제 금액과 페이백 금액을 결정할 수 있다.

상기 결정부는 상기 제1 동행자와 상기 제2 동행자 각각으로부터 입력된 출발지와 목적지를 포함하는 탑승 정보에 기초하여 페이백 대상이 되는 상기 어느 한 동행자와 과금 대상이 되는 상기 다른 한 동행자를 결정할 수 있다.

상기 결정부는 상기 제1 동행자와 상기 제2 동행자 각각으로부터 입력된 출발지와 목적지를 포함하는 탑승 정보에 기초하여 합승 이동 거리를 계산하고, 상기 계산된 합승 이동 거리와 상기 적어도 하나의 입력 택시 요금에 기초하여 상기 결제 금액과 상기 페이백 금액을 결정할 수 있다.

본 발명의 실시예들에 따르면, 모바일 택시풀링 서비스를 이용하여 택시에 합승한 동행자들 간의 과금을 수행 또는 결정할 수 있다.

구체적으로, 본 발명의 실시예들에 따르면, 추가적인 또는 별도의 인증 과정을 거친 사용자들의 사용자 정보에 기초하여 구축된 인적 네트워크 또는 신뢰 네트워크의 사용자 풀을 이용하여 동행자를 추천하고, 동행자와 합승하여 하차 시 발생된 택시 요금을 자동 분배하며, 분배된 요금을 승객들 중 어느 한명에게 과금한 후 그 중 해당 금액을 택시 요금을 지불한 다른 한명에게 페이백함으로써, 모바일 택시풀링 서비스에서의 과금을 용이하게 수행할 수 있다.

도 1은 모바일 택시풀링 서비스에서 동행자 추천 과정에 대한 동작 흐름도를 나타낸 것이다.
도 2는 도 1에 도시된 단계 S140에 대한 일 실시예 동작 흐름도를 나타낸 것이다.
도 3은 도 1에 도시된 단계 S140에 대한 다른 일 실시예 동작 흐름도를 나타낸 것이다.
도 4는 도 1에 도시된 단계 S140에 대한 또 다른 일 실시예 동작 흐름도를 나타낸 것이다.
도 5는 탑승 정보를 입력하는 화면에 대한 예시도를 나타낸 것이다.
도 6은 동행자 추천 화면과 동행자로 요청 받은 화면에 대한 예시도를 나타낸 것이다.
도 7은 동행자에 대한 평가를 수행하는 화면에 대한 예시도를 나타낸 것이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 택시풀링 서비스 과금 방법에 대한 동작 흐름도를 나타낸 것이다.
도 9는 택시 요금을 입력하는 화면에 대한 예시도를 나타낸 것이다.
도 10은 본 발명의 과금 방법을 설명하기 위한 일 예시도를 나타낸 것이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 택시풀링 서비스 과금 장치에 대한 구성을 나타낸 것이다.

이하, 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나 본 발명이 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 또한, 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.

본 발명의 실시예들은, 서비스 가입자들 중에서 추가적인(또는 별도의) 인증 과정을 거친 서비스 가입자들의 사용자 정보에 기초하여 구축된 인적 네트워크 또는 신뢰 네트워크의 사용자 풀을 이용하여 동행자를 추천하고, 동행자와 합승하여 하차 시 발생된 택시 요금을 자동 분배하며, 분배된 요금과 일부 수수료를 동행자들 중 어느 한명에게 과금한 후 그 중 일부 금액을 택시 요금을 지불한 다른 한명에게 페이백함으로써, 모바일 택시풀링 서비스에서의 과금을 용이하게 수행하는 것을 그 요지로 한다.

여기서, 사용자 풀은 사용자 정보를 저장하고 있는 데이터베이스일 수 있으며, 사용자 정보는 사용자의 성별, 동행자에 대한 평가 정보, 동행자에 의해 평가된 정보, 과거 동행자 리스트, 소속(예를 들어, 학교명, 회사명 등), 온라인 및 오프라인 소셜 네트워크의 친구 정보, 이전 탑승 정보 및 이동 패턴 중 하나 이상을 포함할 수 있다.

즉, 본 발명의 실시예들에서의 신뢰 네트워크는, 모든 서비스 가입자들에 대해 구축되는 것이 아니라, 서비스 가입자들 중에서 추가적인(또는 별도의) 인증 과정을 거친 서비스 가입자들로 구축되는 것으로, 신뢰 네트워크에 포함된 사용자는 서비스 가입을 위한 인증과는 다른 별개의 인증 과정을 거쳐야 한다. 예를 들어, 사용자는 서비스 가입 후에, 서울대학교의 학생 또는 삼성전자의 직원, 서울시의 주민임을 추가적으로 인증해야 하고, 추가적인 인증은 서비스 가입을 위한 인증보다는 보안이 강화된 것일 수 있으며, 특히, 서울대학교 학생 정보 데이터베이스(서버), 삼성전자 직원 데이터베이스(서버), 서울시 주민 데이터베이스(서버)와 통신하여 추가적인 인증을 수행할 수도 있고, 별도의 인증 서류를 요구할 수도 있다.

도 1은 모바일 택시풀링 서비스에서 동행자 추천 과정에 대한 동작 흐름도를 나타낸 것으로, 모바일 단말기 예를 들어, 스마트폰에 설치된 모바일 택시풀링 서비스 어플리케이션과의 통신을 통해 동행자를 추천하는 서버(또는 장치)에서의 동작 흐름도를 나타낸 것이다.

도 1을 참조하면, 모바일 택시풀링 서비스 동행자 추천 과정은 사용자 정보에 기초하여 신뢰 네트워크의 사용자 풀(pool)을 구축한다(S110).

여기서, 신뢰 네트워크는 특정 소속 예를 들어, A 대학교의 학생, 교수, 직원들에 대한 사용자 정보를 이용하여 초기에 오프라인에서 구축될 수도 있고, 스마트폰에 설치된 모바일 택시풀링 서비스 어플리케이션을 이용한 회원 가입과 별도의 인증을 통해 인증에 성공한 사용자 정보에 기초하여 구축될 수도 있다. 물론, 모바일 상에서의 회원 가입을 통해 신뢰 네트워크를 구축하는 경우에는, 해당 서비스를 제공하기 위한 필수적인 정보와 별도의 추가적인 인증을 수행하는 것이 바람직하다. 추가적인 인증은 서비스 가입을 위한 인증보다 보안이 강화된 인증일 수 있다. 예를 들어, 사용자는 서비스 가입 후에, 서울대학교의 학생 또는 삼성전자의 직원, 서울시의 주민임을 추가적으로 인증해야 하고, 추가적인 인증은 서비스 가입을 위한 인증보다는 보안이 강화된 것일 수 있으며, 특히, 서울대학교 학생 정보 데이터베이스(서버), 삼성전자 직원 데이터베이스(서버), 서울시 주민 데이터베이스(서버)와 통신하여 추가적인 인증을 수행할 수도 있고, 별도의 인증 서류를 요구할 수도 있다.

신뢰 네트워크는 특정 소속 예를 들어, A 대학교, B 회사, C 지역 주민 등과 같은 소속을 가지는 사용자들 중 추가적인 인증 과정을 거쳐서 인증에 성공한 사용자들의 사용자 정보에 기초하여 구축될 수 있으며, A 대학교의 신뢰 네트워크, B 회사의 신뢰 네트워크, C 지역 주민의 신뢰 네트워크 각각으로 구출될 수 있다. 물론, 사용자가 A 대학교에 다니면서 C 지역 주민인 경우 A 대학교의 신뢰 네트워크와 C 지역 주민의 신뢰 네트워크에 추가적인 인증을 통해 인증에 성공한 경우 두 신뢰 네트워크에 사용자 정보가 저장될 수 있다.

동행자 추천 과정은, 복수의 신뢰 네트워크들 중에서 사용자가 소속된 신뢰 네트워크를 이용하여 동행자를 추천할 수 있다. 예를 들어, 서울대 A 학생에서 본 발명의 서비스를 제공하는 경우 서울대학교에 대해 미리 구축된 신뢰 네트워크를 이용하여 서울대 A 학생에서 동행자를 추천할 수 있다.

물론, A 학생이 서울대학생이면서, 서울시 주민인 경우에는 서울대학교 신뢰 네트워크와 서울시 주민 신뢰 네트워크 두 개를 모두 활용하여 동행자를 추천받을 수도 있고, 서울대학교 신뢰 네트워크와 서울시 주민 신뢰 네트워크 중 사용자에 의해 미리 선택되거나 설정된 하나의 신뢰 네트워크만을 이용하여 동행자를 추천받을 수도 있으며, 서울대학교 신뢰 네트워크와 서울시 주민 신뢰 네트워크 각각에 대해 설정된 가중치를 반영하고 가중치가 반영된 서울대학교 신뢰 네트워크와 서울시 주민 신뢰 네트워크를 이용하여 동행자를 추천받을 수도 있다. 각각의 신뢰 네트워크는 별도의 서버로 구축될 수도 있고, 하나의 서버에 별도의 데이터베이스 형태로 구축될 수도 있다.

이러한 신뢰 네트워크의 사용자 풀은 모바일 택시풀링 서비스 어플리케이션을 사용하면서 사용자에 의해 입력되는 탑승 정보, 동행자와의 합승 후 동행자에 대한 평가 정보, 동행자에 의해 평가된 정보, 사용자의 이동 패턴 등을 통해 실시간 또는 일정 시간 주기로 업데이트될 수 있다.

단계 S110의 사용자 풀은 본 발명을 수행하기 위하여 필수적으로 구축되어야 하는 것으로, 최초 구축된 사용자 풀은 기본적인 사용자 정보 예를 들어, 성별, 소속 필요에 따라, 동행자 선호 성별 등을 포함할 수 있으며, 사용자 풀에 저장된 사용자 정보는 본 발명이 수행되면서 확대되고 추가될 수 있다.

이러한 사용자 풀이 구축된 상태에서, 동행자를 찾기 위한 사용자(이하, "제1 요청자"라 칭함)가 모바일 단말기에 탑재된 본 발명과 관련된 단말 어플리케이션을 통해 동행자 추천을 요청하기 위한, 출발지, 목적지 및 탑승 시각을 포함하는 탑승 정보(이하, "제1 탑승 정보"라 칭함)를 입력하면 서버에서 입력된 제1 탑승 정보를 수신하고, 제1 탑승 정보가 수신된 시점에 서버로 미리 수신된 탑승 정보를 요청한 요청자들에 대한 사용자 정보를 사용자 풀로부터 검색한다(S120, S130).

예컨대, 단계 S120은 도 5에 도시된 바와 같이, 단말 어플리케이션의 화면에 디스플레이된 출발지 입력창(510), 목적지 입력창(520) 및 탑승 시각 입력창(530)을 통해 각 항목의 정보가 입력된 후 등록 버튼이 선택되면 서버에서 제1 탑승 정보를 수신할 수 있다.

여기서, 서버는 제1 탑승 정보 뿐만 아니라 제1 탑승 정보를 요청한 제1 요청자에 대한 정보 예를 들어, 식별 정보를 함께 수신하는 것이 바람직하다.

즉, 동행자 추천 과정은 서버에서 복수의 요청자들로부터 수신되는 탑승 정보 각각에 대하여, 최적의 동행자를 추천하는 것으로, 설명의 편의를 위하여 제1 요청자로부터 수신된 제1 탑승 정보에 대한 동행자를 추천하는 것으로 설명한다.

다시 말해, 단계 S130은 제1 탑승 정보가 수신된 시점에, 서버로 미리 수신된 탑승 정보의 요청자들에 대한 사용자 정보를 사용자 풀로부터 검색한다.

물론, 단계 S130에서 검색된 사용자 정보는 사용자 풀에 기본적인 정보만이 저장된 초기의 경우 요청자의 이름과 성별만을 포함할 수 있으며, 본 발명의 서비스 사용에 따라 다양한 정보가 추가된 경우에는 기본적인 정보 뿐만 아니라 추가되는 다양한 정보 예를 들어, 이전 탑승 정보, 이동 패턴, 동행자의 평가 정보, 동행자에 의해 평가된 정보 등을 포함할 수 있다.

단계 S130에서 검색된 사용자 정보는 제1 요청자의 동행자를 추천할 때 사용될 수 있다.

단계 S130에 의해 요청자들에 대한 사용자 정보가 검색되면, 요청자들 각각의 탑승 정보 즉, 출발지, 목적지 및 탑승 시각에 대한 정보와 요청자들 각각에 대해 검색된 사용자 정보에 기초하여 제1 탑승 정보에 대한 적어도 한명 이상의 동행자를 추천한다(S140).

여기서, 단계 S140은 사용자 풀에 기본적인 정보만이 저장된 초기의 경우 요청자들 각각의 이름과 성별만을 검색하고, 제1 탑승 정보에 포함된 각 항목(출발지, 목적지 및 탑승 시각)과 요청자들 각각의 탑승 정보에 포함된 각 항목(출발지, 목적지 및 탑승 시각)을 비교하여 모든 항목이 일치하는 요청자를 동행자로 추천할 수 있다. 물론, 단계 S140은 모든 항목이 일치하는 요청자가 없는 경우 각 항목들 간의 유사도(similarity)를 계산한 후 계산된 유사도의 합이 높은 순서대로 우선 순위를 결정하며, 결정된 우선 순위로 동행자를 추천할 수도 있다.

나아가, 단계 S140은 제1 탑승 정보에 동행자 추천에 대한 성별, 중요 항목 선택 정보 등의 특정 요청 정보가 포함된 경우에는 특정 요청 정보를 반영함으로써, 요청자들 중 동행자를 추천할 수도 있고, 제1 탑승자의 사용자 정보로부터 제1 탑승자의 이동 패턴을 확인한 후 이동 패턴을 고려하여 동행자를 추천할 수도 있다. 물론, 이 경우에도 각 항목들 간의 유사도를 계산하고, 필요에 따라 항목들 중 특정 항목에 가중치를 부가함으로써, 동행자를 추천하는데 있어서, 유사도 합이 높아지도록 조정할 수도 있다.

이런 동행자를 추천하는 단계 S140에 대해 도 2 내지 도 4를 참조하여 상세히 설명한다.

도 2는 도 1에 도시된 단계 S140에 대한 일 실시예 동작 흐름도를 나타낸 것으로, 제1 탑승 정보에 출발지, 목적지, 탑승 시각 뿐만 아니라 성별 요청 정보가 포함된 경우 동행자를 추천하는 과정을 나타낸 것이다.

도 2에 도시된 바와 같이, 동행자를 추천하는 단계(S140)는 단계 S130에서 검색된 요청자들 각각의 사용자 정보로부터 성별 요청 정보에 대응하는 요청자를 추출하고, 추출된 요청자의 탑승 정보에 포함된 각 항목 예를 들어, 목적지, 출발지, 탑승 시각과 제1 탑승 정보에 포함된 각 항목 예를 들어, 목적지, 출발지, 탑승 시각이 모두 일치하는 요청자를 동행자로 추천한다(S210, S220).

즉, 도 2는 제1 요청자가 동행자로 여성을 요청한 경우 단계 S130에서 검색된 사용자 정보에서 여성에 해당하는 요청자를 추출한 후 제1 탑승 정보에 포함된 출발지, 목적지, 탑승 시각과 추출된 요청자의 탑승 정보에 포함된 출발지, 목적지, 탑승 시각이 모두 일치하는 요청자를 동행자로 추천한다. 물론, 모든 항목이 일치하지 않은 경우를 고려하여 제1 탑승 정보에 포함된 출발지, 목적지, 탑승 시각 각각과 추출된 요청자의 탑승 정보에 포함된 출발지, 목적지, 탑승 시각 각각에 대한 유사도를 계산하여 유사도 합이 높은 순서대로 우선 순위를 결정한 후 결정된 우선 순위의 상위 몇몇을 동행자로 추천할 수도 있다.

도 3은 도 1에 도시된 단계 S140에 대한 다른 일 실시예 동작 흐름도를 나타낸 것으로, 각 항목의 유사도 계산을 이용한 우선 순위 결정을 통해 동행자를 추천하는 과정을 나타낸 것이다.

도 3에 도시된 바와 같이, 동행자를 추천하는 단계(S140)는 제1 탑승 정보에 포함된 각각의 항목(목적지, 출발지, 탑승 시각)과 요청자들 각각의 탑승 정보에 포함된 각각의 항목(목적지, 출발지, 탑승 시각) 간의 유사도를 계산하고, 계산된 유사도에 기초하여 요청자들의 우선 순위를 결정한 후 결정된 우선 순위에 기초하여 요청자들 중 적어도 한명 이상의 동행자를 추천한다(S310 내지 S330).

즉, 단계 S310은 제1 탑승 정보의 출발지와 요청자들 각각의 탑승 정보의 출발지 간의 유사도, 제1 탑승 정보의 목적지와 요청자들 각각의 탑승 정보의 목적지 간의 유사도, 제1 탑승 정보의 탑승 시각과 요청자들 각각의 탑승 정보의 탑승 시각 간의 유사도를 각각 계산하고, 단계 S320은 계산된 유사도의 합을 이용하여 합이 높은 순서대로 요청자들의 우선 순위를 결정함으로써, 단계 S330에서 상위 우선 순위를 가지는 요청자들을 동행자로 추천할 수 있다.

도 4는 도 1에 도시된 단계 S140에 대한 또 다른 일 실시예 동작 흐름도를 나타낸 것으로, 제1 요청자의 이동 패턴을 반영한 우선 순위 결정을 통해 동행자를 추천하는 과정을 나타낸 것이다.

도 4에 도시된 바와 같이, 동행자를 추천하는 단계(S140)는 사용자 풀에 저장된 제1 요청자의 사용자 정보를 분석 또는 확인을 통해 제1 요청자의 이동 패턴을 확인한다(S410).

여기서, 단계 S410에서 확인하는 이동 패턴은 이전 탑승 정보를 이용하여 제1 요청자가 출발지를 중요하게 생각하는지, 목적지를 중요하게 생각하는지, 탑승 시각을 중요하게 생각하는지를 분석함으로써, 탑승 정보의 항목들 중 어느 항목을 중요하게 생각하는지 확인하는 것을 의미할 수 있다. 즉, 단계 S410은 출발지, 목적지 및 탑승 시각 중 어떤 항목을 중요하게 생각하는지 이전 탑승 정보를 이용한 분석을 통해 확인하는 것이다.

단계 S410에서 제1 요청자의 이동 패턴이 확인되면 제1 탑승 정보에 포함된 각각의 항목(목적지, 출발지, 탑승 시각)과 요청자들 각각의 탑승 정보에 포함된 각각의 항목(목적지, 출발지, 탑승 시각) 간의 유사도를 계산하고, 계산된 유사도 중 확인된 이동 패턴에 대응하는 항목의 유사도에 가중치를 부여한다(S420, S430).

예를 들어, 단계 S430은 제1 요청자의 이동 패턴이 출발지를 중요하게 생각하는 것으로 분석되면, 출발지 항목 간에 계산된 유사도에 일정 값의 가중치(여기서, 가중치는 본 발명을 제공하는 사업자에 의해 결정되거나 사용자 설정에 의해 결정될 수 있음)를 더해줌으로써, 중요하게 생각하는 항목이 일치하거나 근접한 요청자를 동행자로 추천할 수 있도록 유도할 수 있다.

단계 S430에 의해 특정 항목의 유사도에 가중치가 부여되면 가중치가 부여된 유사도와 나머지 항목의 유사도를 합산하고, 합산된 유사도의 값을 이용하여 요청자들의 우선 순위를 결정한 후 결정된 우선 순위에 기초하여 요청자들 중 적어도 한명 이상의 동행자를 추천한다(S440, S450).

이 때, 단계 S440은 계산된 유사도의 합이 높은 순서대로 요청자들의 우선 순위를 결정함으로써, 단계 S450에서 상위 우선 순위를 가지는 요청자들을 동행자로 추천할 수 있다.

도 4의 경우 사용자 풀에 저장된 제1 요청자의 정보를 이용한 분석을 통해 이동 패턴을 확인하고, 확인된 이동 패턴을 반영하여 동행자를 추천하는 것이지만, 이에 한정하지 않으며, 제1 요청자에 의해 탑승 정보의 항목들 예를 들어, 출발지, 목적지, 탑승 시각 항목들 중 어느 하나의 항목을 중요 항목으로 선택 가능한 경우에는 이동 패턴의 분석을 수행하지 않고 선택된 중요 항목에 대한 유사도에 가중치를 부여함으로써, 중요 항목이 일치하거나 근접한 요청자를 동행자를 추천할 수 있도록 유도할 수 있다. 예컨대, 제1 요청자가 탑승 정보의 항목들 예를 들어, 출발지, 목적지, 탑승 시각 항목들 중 출발지 항목을 중요 항목으로 선택한 경우라면 제1 탑승 정보에 포함된 각각의 항목(목적지, 출발지, 탑승 시각)과 요청자들 각각의 탑승 정보에 포함된 각각의 항목(목적지, 출발지, 탑승 시각) 간의 유사도를 계산한 후 출발지 항목의 유사도에 가중치를 부여함으로써, 요청자들의 우선 순위를 결정하고, 결정된 우선 순위에 기초하여 요청자들 중 적어도 한명 이상의 동행자를 추천할 수 있다.

또한, 동행자 추천은 해당 서버에서 제공하는 동행자 추천 결과에 대한 사용자의 수용 여부를 고려하여 해당 사용자에게 제공되는 동행자 추천 알고리즘을 최적화할 수 있다. 즉, 동행자 추천 알고리즘은 사용자별로 최적화되어 제공될 수 있다. 예를 들어, 탑승 정보에 포함된 각 항목 예를 들어, 목적지, 출발지, 탑승 시간 각각에 대해 미리 설정된 가중치를 적용한 추천 알고리즘을 이용하여 제1 사용자에게 동행자를 추천하였을 때 제1 사용자가 해당 추천 알고리즘의 추천 결과를 수용하는 경우에는 해당 추천 알고리즘을 제1 사용자의 최적화된 추천 알고리즘으로 결정할 수 있지만, 제1 사용자가 해당 추천 알고리즘의 추천 결과를 수용하지 않는 경우에는 목적지, 출발지, 탑승 시간 각각에 대해 미리 설정된 가중치를 다르게 변경하거나 제1 사용자의 선택 결과를 고려하여 각 항목에 대한 가중치를 변경함으로써, 제1 사용자에게 최적화된 최적 추천 알고리즘을 제공할 수도 있다.

다시 도 1을 참조하면, 단계 S140에 의해 적어도 한명 이상의 동행자가 추천되면, 추천된 동행자를 제1 요청자 구체적으로, 제1 요청자의 모바일 단말기에 설치된 어플리케이션으로 추천된 동행자 정보를 제공하고, 제1 요청자에 의해 동행자가 선택된 후 선택된 동행자와의 동행이 결정되면 택시 탑승 위치를 추천한다(S150, S160).

이 때, 단계 S150은 복수의 동행자들이 추천되면 추천된 동행자들에 대한 사용자 이름과 소속, 출발지, 목적지, 탑승 시각 및 동행자의 평가 정보 등을 제1 요청자에게 제공함으로써, 도 6a에 도시된 일 예와 같이 사용자 이름과 소속, 출발지(610), 목적지(620), 탑승 시각(630) 및 동행자의 평가 정보(640)가 제1 요청자의 모바일 단말기 예를 들어, 스마트폰의 화면에 디스플레이될 수 있다. 그리고, 제1 요청자가 도 6a에서 추천된 동행자를 선택하기 위하여 동행 요청 버튼을 입력하면 선택된 동행자에게 제1 요청자의 정보 예를 들어, 제1 요청자 이름과 소속, 출발지, 목적지, 탑승 시각 및 제1 요청자의 평가 정보를 제공하여 도 6b에 도시된 일 예와 같은 화면을 동행자의 스마트폰 화면에 디스플레이함으로써, 동행자에게 동행을 요청할 수 있으며, 동행자에 의해 도 6b에 도시된 연결 버튼이 입력되면 동행이 결정될 수 있다.

또한, 단계 S160은 서버에서 제1 요청자의 출발지 정보와 결정된 동행자의 출발지 정보를 이용하여 최적의 탑승 위치를 추천하는 것으로, 필요에 따라 해당 단계는 사용자들 간의 대화 또는 통화 등을 통해 결정될 수 있으며, 이런 경우 단계 S160은 생략될 수도 있다.

도 1의 과정을 통해 제1 요청자와 동행자가 택시 합승이 모두 완료되면 상대방에 대한 평가를 수행할 수 있으며, 이렇게 수행된 상대방에 대한 평가는 각각의 사용자 정보에 실시간으로 업데이트됨으로써, 사용자 풀을 실시간으로 업데이트할 수 있으며, 사용자 풀에 저장된 사용자 정보의 업데이트를 통해 각 사용자 정보에 대한 신뢰도를 향상시킬 수 있다.

예컨대, 도 7a에 도시된 바와 같이, 동행자에 대한 평가를 수행하기 위한 화면이 제공되면 제1 요청자와 동행자 각각은 상대방을 평가할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 상대방에 대하여 긍정적으로 평가한다면 도 7b에 도시된 바와 같이, 긍정에 대한 항목을 선택할 수 있고, 사용자가 상대방에 대하여 부정적으로 평가한다면 도 7c에 도시된 바와 같이, 부정에 대한 항목을 선택할 수 있다. 물론, 상대방에 대한 평가 시 평가에 대한 코멘트를 별도로 입력함으로써, 평가에 대한 구체적인 정보를 제공할 수도 있다.

상술한 바와 같이, 동행자 추천 과정은, 사용자 정보에 기초하여 인적 네트워크 또는 신뢰 네트워크를 구축하고, 구축된 신뢰 네트워크의 사용자 풀을 이용하여 사용자에 의해 입력된 탑승 조건 예를 들어, 출발지, 목적지 및 탑승 시각에 합당한 최적의 동행자를 추천하여 제공함으로써, 사용자가 원하는 동행자를 선택할 수 있다.

또한, 동행자 추천 과정은, 오프라인에서 구축되거나 오프라인과 온라인을 통해 구축된 신뢰 네트워크의 사용자 풀을 모바일 택시풀링 서비스를 이용하는 사용자들로부터 입력된 정보, 사용자들간의 평가 정보 등을 이용하여 업데이트할 수 있고, 이를 통해 신뢰 네트워크의 범위를 확장할 수 있다.

구체적으로, 동행자 추천 과정은 안전한 사용자 풀을 확보하고, 사용자 풀에 저장된 사용자 정보에 대하여 동종선호(homophily), 추천-피추천, 좋아요-싫어요 등의 소셜 네트워크 분석(SNA; social network analysis), 협력적 필터링(Collaborative filtering) 기술 기반으로 사용자 연결을 수행하며, 실시간 클러스터링과 최적 동행자 추천 리스트 등의 유사도 네트워크 분석을 통해 최적의 동행자를 추천할 수 있다.

또한, 신뢰 네트워크는 사용자가 입력하고 인증된 프로필 정보, 현재 소속(예를 들어, 대학교, 기업), 과거 소속, 평소 이동 패턴, SNS 친구 관계 등의 다양한 파라미터를 이용하여 구축될 수 있으며, 이러한 파라미터들에 대해서는 사용자 또는 서비스 제공자가 적절한 가중치를 두거나 조절할 수 있다.

이와 같이, 동행자 추천 과정은, 시공간, 인구통계학, 소셜 네트워크 정보 기반으로 최적의 동행자 리스트 추천할 수 있다. 예를 들어, 1) 같은 학교, 성별 등을 기반으로 동행자 제안할 수도 있고, 2) 이동 패턴, 과거 동행자 리스트, 동행자에 대한 평가, 사용자에 의해 평가된 정보와 추천된 동행자의 평가 정보, 각 항목들 간의 유사도, 온라인 및 오프라인 소셜 네트워크의 친구 정보 관계 등을 고려하여 동행자를 제안할 수도 있다. 이러한 본 발명은, 출발지와 목적지 사이의 최적 루트를 고려한 동행자 후보 찾기에 적용할 수도 있고, 국제 컨퍼런스와 같은 이벤트 참석자들 간의 동행자 후보 찾기에도 적용할 수 있다.

도 1 내지 도 7에서 모바일 택시풀링 서비스에 대한 것을 설명하였지만, 이러한 동행자 추천 기술은 이에 한정되지 않으며 아래와 같이 다양한 어플리케이션에 적용될 수도 있다.

1) 소셜 다이닝 서비스에 적용될 수도 있다. 소셜 다이닝 서비스 동행자 추천 기술은 상술한 신뢰 네트워크를 구축하여, 해당 신뢰 네트워크 내에서 제1 요청자와 함께 식당에 가서 식사를 할 사용자들 추천하고 유사도 순위를 계산하여 제공함으로써, 제1 요청자가 함께 식사할 사용자를 용이하게 선택할 수 있다.

2) 소셜 데이팅 서비스에 적용될 수도 있다. 소셜 데이팅 서비스 기술은: 상술한 신뢰 네트워크를 구축하여, 해당 신뢰 네트워크 내에서 제1 요청자와 비슷하다고 예측되는 사용자들 추천하고 유사도 순위를 계산하여 제공함으로써, 제1 요청자가 함께 데이트할 사용자를 용이하게 선택할 수 있다.

3) 소셜 여행동행 서비스에 적용될 수도 있다. 소셜 여행동행 서비스 기술은 상술한 신뢰 네트워크를 구축하여, 해당 신뢰 네트워크 내에서 제1 요청자와 함께 여행할 사용자들 추천하고 유사도 순위를 계산하여 제공함으로써, 제1 요청자가 함께 여행할 사용자를 용이하게 선택할 수 있다.

4) 소셜 숙박 서비스에 적용될 수도 있다. 소셜 숙박 서비스 기술은 상술한 신뢰 네트워크를 구축하여, 해당 신뢰 네트워크 내에서 제1요청자가 집을 빌려줄 사용자들을 추천 및 유사도 순위를 계산하거나 제1 요청자에게 집을 빌려줄 사용자들을 추천 및 유사도 순위를 계산하여 제공함으로써, 숙박이 필요하거나 숙박을 제공해줄 수 있는 사용자를 용이하게 선택할 수 있다.

5) 기존 O2O(Online to Offline) 및 공유경제 서비스에 상술한 신뢰 네트워크를 결합하여 적용할 수도 있다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 택시풀링 서비스 과금 방법에 대한 동작 흐름도를 나타낸 것으로, 상술한 도 1 내지 도 7에 의해 결정된 동행자와의 합승 후 하차 시 발생된 택시 요금에 대한 과금을 수행하는 과정에 대한 동작 흐름도를 나타낸 것이다.

여기서, 본 발명의 과금을 수행하기 위해서, 모바일 택시풀링 서비스를 이용하는 모든 사용자는 결제를 수행하기 위한 결제 수단 정보 예를 들어, 신용 카드 정보와 동행자에 의해 결제된 금액의 일부를 페이백 받기 위한 페이백 수단 예를 들어, 통장 계좌 번호를 서버에 등록하는 것이 바람직하다. 이하, 모바일 택시풀링 서비스에서 동행자의 결정된 금액을 동행자의 신용카드를 이용하여 과금하고, 택시 요금을 결제한 동행자에게 일부 금액을 통장 계좌로 페이백하며, 택시 요금을 결제한 동행자가 제1 요청자라 가정하고 설명한다. 물론, 본 발명은 제1 요청자의 탑승 정보에 포함된 출발지와 목적지, 동행자의 탑승 정보에 포함된 출발지와 목적지에 기초하여 택시 요금 결제자와 과금 대상자를 결정할 수 있으며, 구체적으로는 하차가 늦은 사용자를 택시 요금 결제자로 결정하고, 하차가 빠른 사용자를 과금 대상자로 결정할 수 있다. 그리고, 탑승 정보의 목적지가 동일한 경우에는 합승을 요청한 제1 요청자를 택시 요금 결제자로 결정하고, 동행자를 과금 대상자로 결정할 수 있다.

도 8을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 택시풀링 서비스 과금 방법은 제1 요청자와 동행자 각각으로부터 제1 요청자와 동행자 각각에 의해 입력된 택시 요금을 수신한다(S810).

예를 들어, 제1 요청자는 도 9a에 도시된 바와 같이, 제1 요청자의 스마트폰에 디스플레이된 택시 요금 입력창을 통해 동행자 하차 시 발생된 택시 요금을 입력하고, 동행자 역시 도 9b에 도시된 바와 같이, 동행자의 스마트폰에 디스플레이된 택시 요금 입력창을 통해 본인 하차 시 발생된 택시 요금을 입력함으로써, 서버는 제1 요청자와 동행자의 스마트폰으로부터 동행자 하차 시 발생된 택시 요금을 수신할 수 있다.

단계 S810에서 제1 요청자와 동행자 각각으로부터 택시 요금이 수신되면 제1 요청자로부터 수신된 택시 요금을 기준으로 동행자의 결제 금액과 페이백 금액을 결정한다(S820).

이 때, 단계 S820은 제1 요청자의 입력 금액이 동행자의 입력 금액과 같거나 작은 경우 제1 요청자로부터 수신된 택시 요금을 기준으로 동행자의 결제 금액을 결정할 수 있다. 즉, 본 발명의 실시예에 따른 과금 방법은, 제1 요청자의 입력 금액이 동행자의 입력 금액 보다 큰 경우에는 입력 금액에 오류가 있는 것으로 판단하여 제1 요청자와 동행자 각각에게 발생된 택시 요금에 대한 확인 과정이 이루어질 수 있다. 물론, 택시 요금에 대한 확인 과정은 모바일 택시풀링 서비스를 제공하는 어플리케이션을 이용하여 이루어질 수도 있고, 전화 통화와 같은 오프라인의 확인 과정을 통해 이루어질 수도 있다. 이러한 확인 과정을 통해서, 입력 금액이 정정되면 정정된 입력 금액을 기준으로 동행자의 결제 금액을 결정할 수 있다. 예컨대, 제1 요청자(현장 결제가)가 입력한 택시 요금이 동행자(앱 결제자)가 입력한 택시 요금보다 큰 경우에는 하차 후 24시간 이내 수동 중재를 통해 적합한 요금으로 합의가 시도되고, 24시간 이내 합의가 실패하면 제1 요청자가 입력한 택시 요금 그대로 결제가 이루어진 후 추가 중재를 통해 제1 요청자가 입력했던 택시 요금 미만으로 요금이 최종 합의될 경우에는 최종 합의된 택시 요금으로 결제 금액과 페이백 금액이 결정되기 때문에 동행자의 결제 금액과 최종 합의에 의해 결정된 결제 금액의 차액을 동행자에게 환불할 수 있으며, 페이백은 이러한 분쟁이 모두 해결된 이후에 진행될 수 있다.

단계 S820에서 결정된 동행자의 결제 금액은 모바일 택시풀링 서비스를 제공하는 서비스 제공자에게 제공되는 수수료를 포함한 금액일 수 있으며, 수수료는 본 발명을 제공하는 사업자에 의해 결정될 수 있다.

단계 S820은 1) 출발지와 목적지가 동일한 경우, 2) 출발지가 동일하고 목적지가 상이한 경우, 3) 출발지와 목적지가 상이한 경우 각각에 따라 동행자의 결제 금액을 결정하는 방식이 달라질 수 있다. 물론, 택시의 출발지와 목적지는 제1 요청자의 출발지, 목적지와 동일한 것으로 가정한다.

일 예로, 1)의 경우 제1 요청자와 동행자가 동일한 출발지와 목적지에서 하차하기 때문에 발생된 택시 요금에 수수료를 더하여 확정된 최종 금액을 나눔으로써, 동행자의 결제 금액이 결정될 수 있다.

다른 일 예로, 2)의 경우 제1 요청자와 동행자가 출발지가 동일하고 목적지가 상이하기 때문에 동행자 하차 시 발생된 요금에 수수료를 더하여 확정된 최종 금액을 나눔으로써, 동행자의 결제 금액을 결정할 수 있다. 이 때, 제1 요청자와 동행자의 이동 거리가 차이 나기 때문에 이동 거리에 따른 요금의 분배가 상이할 수도 있으며, 요금의 분배가 상이한 경우에는 이동 거리의 비율로 최초 요금을 분배하고, 필요 시 함께 이동한 요금 외 추가 발생한 요금을 일정 비율(여기서, 비율은 본 발명을 제공하는 사업자에 의해 결정되거나 사용자 설정에 의해 결정될 수 있음) 로 나눈 후 이를 금액 합산할 때 합하여 동행자의 최종 금액을 결정할 수도 있다.

다른 일 예로, 3)의 경우 제1 요청자와 동행자가 출발지와 목적지가 상이하기 때문에 동행자 탑승 시의 요금과 하차 시 발생된 요금의 차이 금액에 수수료를 더하여 확정된 최종 금액을 나눔으로써, 동행자의 결제 금액을 결정할 수 있다. 이 때, 제1 요청자와 동행자의 이동 거리가 차이 나기 때문에 이동 거리에 따른 요금의 분배가 상이할 수도 있으며, 요금의 분배가 상이한 경우에는 이동 거리의 비율로 최초 요금을 분배하고, 필요 시 함께 이동한 요금 외 차이 금액을 일정 비율(여기서, 비율은 본 발명을 제공하는 사업자에 의해 결정되거나 사용자 설정에 의해 결정될 수 있음)로 나눈 후 이를 금액 계산할 때 합하여 동행자의 최종 금액을 결정할 수도 있다.

이렇게 결정된 결제 금액 또는 두 동행자들 각각이 내야 되는 금액은 도 9에 도시된 예와 같이, 화면 상에 디스플레이될 수 있다.

단계 S820에서의 페이백 금액은 동행자와의 합승에 의해 발생된 택시 요금 중 동행자에게 분배된 분배 금액(여기서, 분배 금액은 결제 금액과 상이함)에서 수수료를 뺀 금액일 수 있다.

단계 S820에 의해 동행자의 결제 금액과 페이백 금액이 결정되면 결정된 결제 금액을 동행자의 신용카드를 이용하여 과금하고, 과금된 동행자의 결제 금액에서 결정된 페이백 금액을 제1 요청자의 통장 계좌로 페이백한다(S830, S840).

이와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 모바일 택시풀링 서비스 과금 방법은 두 동행자들의 합승에 의해 발생된 택시 요금을 자동으로 분배하고, 어느 한 동행자의 결제 금액을 신용 카드를 이용하여 과금한 후 택시 요금을 결제한 다른 한 동행자의 통장 계좌로 결정된 페이백 금액을 페이백함으로써, 택시 요금을 줄이면서 원하는 목적지까지 갈 수 있다.

예를 들어, 도 10에 도시된 바와 같이, 제1 요청자와 동행자의 출발지와 목적지가 동일하고, 하차 시 발생된 택시 요금이 10000원인 경우 서버에서는 제1 요청자와 동행자에 의해 입력된 10000원에 수수료 2000원을 더하여 12000원의 최종 금액을 결정하며, 결정된 최종 금액 12000원을 분배한 후 동행자에게 6000원의 결제 금액과 제1 요청자에게 택시 요금의 분배 금액 5000원에서 수수료 1000원을 뺀 4000원의 금액을 페이백 금액으로 결정함으로써, 동행자에게 6000원을 과금하고, 제1 요청자에게 4000원을 페이백하며, 서비스 제공자는 2000원의 수수료를 수입으로 획득한다. 도 10의 경우 택시 요금이 10000원이 발생하였지만, 본 발명의 모바일 택시풀링 서비스를 사용함으로써, 각각 6000원의 금액으로 원하는 목적지까지 택시를 이용하여 이동할 수 있다.

비록, 도 8에서 제1 요청자가 택시 요금을 결제하고, 서버에서 동행자의 결제 금액을 과금한 후 제1 요청자에게 페이백 금액을 페이백하는 것으로 설명하였지만, 이에 한정하지 않으며, 동행자보다 제1 요청자가 먼저 하차하는 경우에는 동행자가 결제하고, 서버에서 제1 요청자의 결제 금액을 과금한 후 동행자에게 페이백 금액을 페이백할 수도 있다. 물론, 이러한 경우를 위하여, 서버에서 제1 요청자와 동행자의 탑승 정보를 이용하여 먼저 하차하는 사용자에게 결제 금액을 과금할 수 있다.

도 8 내지 도 10에서 모바일 택시풀링 서비스 과금 방법에 대한 것을 설명하였지만, 이러한 서비스 과금 기술은 이에 한정되지 않으며 아래와 같이 다양한 어플리케이션에 적용될 수도 있다.

1) 소셜 다이닝 서비스에 적용될 수도 있다. 소셜 다이닝 서비스 과금 기술은 상술한 신뢰 네트워크를 구축하여, 해당 신뢰 네트워크 내에서 연결된 사용자 중 제1요청자가 현장에서 밥 값을 계산한 후 제2요청자가 앱에서 결제한 금액 중 일부를 페이백받을 수 있다.

2) 소셜 여행동행 서비스에 적용될 수도 있다. 소셜 여행동행 서비스 과금 기술은 상술한 신뢰 네트워크 구축하여, 해당 신뢰 네트워크 내에서 연결된 사용자 중 제1요청자가 선결제를 통해 필요 항목을 예약한 후 제2요청자가 앱에서 결제한 금액 중 일부를 페이백받을 수 있다.

도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 택시풀링 서비스 과금 장치에 대한 구성을 나타낸 것으로, 도 8 내지 도 10의 동작을 수행하는 장치 예를 들어, 모바일 택시풀링 서비스를 제공하는 서버에서의 구성을 나타낸 것이다.

도 11을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 모바일 택시풀링 서비스 과금 장치(1100)는 수신부(1110), 결정부(1120), 과금부(1130), 페이백부(1140) 및 데이터베이스(DB)(1150)를 포함한다.

데이터베이스(1150)는 모바일 택시풀링 서비스를 이용하는 사용자들에 대한 사용자 정보에 기초하여 구축된 사용자 풀을 저장한다.

즉, 데이터베이스(1150)는 미리 구축되거나 업데이트되는 사용자 풀의 사용자 정보를 저장하고, 모바일 택시풀링 서비스를 제공하기 위한 모든 정보를 저장하며, 본 발명을 수행하기 위한 데이터베이스 기술에 의해 사용자 정보가 저장될 수 있다.

이러한 데이터베이스(1150)에 저장된 정보는 모바일 택시풀링 서비스 어플리케이션을 사용하면서 사용자에 의해 입력되는 탑승 정보, 동행자와의 합승 후 동행자에 대한 평가 정보, 동행자에 의해 평가된 정보, 사용자의 이동 패턴 등을 통해 실시간 또는 일정 시간 주기로 업데이트될 수 있다.

데이터베이스(1150)에 저장된 사용자 정보는 요청자의 이름과 성별 그리고 과금을 위한 사용자 각각의 신용 카드 정보, 통장 계좌 정보 등의 기본적인 정보와 본 발명의 서비스 사용에 따라 추가되는 다양한 정보 예를 들어, 이전 탑승 정보, 이동 패턴, 동행자의 평가 정보, 동행자에 의해 평가된 정보 등을 포함할 수 있다.

수신부(1110)는 제1 요청자와 동행자 각각으로부터 제1 요청자와 동행자 각각에 의해 입력된 택시 요금을 수신한다.

이 때, 수신부(1110)는 택시 요금을 수신할 때 제1 요청자와 동행자에 대한 식별 정보를 함께 수신할 수 있다.

결정부(1120)는 수신부(1110)로 수신된 제1 요청자의 입력 택시 요금과 동행자의 입력 택시 요금에 기초하여 동행자에게 과금할 결제 금액과 제1 요청자에게 페이백할 페이백 금액을 결정한다.

이 때, 결정부(1120)는 제1 요청자의 입력 택시 요금이 동행자의 입력 택시 요금과 같거나 작은 경우 제1 요청자로부터 수신된 입력 택시 요금을 기준으로 동행자의 결제 금액을 결정할 수 있다.

이 때, 결정부(1120)는 1) 출발지와 목적지가 동일한 경우, 2) 출발지가 동일하고 목적지가 상이한 경우, 3) 출발지와 목적지가 상이한 경우 각각에 따라 동행자의 결제 금액을 결정하는 방식이 상이할 수 있다.

일 예로, 결정부(1120)는 1)의 경우 제1 요청자와 동행자가 동일한 출발지와 목적지에서 하차하기 때문에 발생된 택시 요금에 수수료를 더하여 확정된 최종 금액을 나눔으로써, 동행자의 결제 금액이 결정될 수 있다.

다른 일 예로, 결정부(1120)는 2)의 경우 제1 요청자와 동행자가 출발지가 동일하고 목적지가 상이하기 때문에 동행자 하차 시 발생된 요금에 수수료를 더하여 확정된 최종 금액을 나눔으로써, 동행자의 결제 금액을 결정할 수 있다.

이 때, 결정부(1120)는 제1 요청자와 동행자의 이동 거리가 차이 나기 때문에 이동 거리에 따른 요금의 분배가 상이할 수도 있으며, 요금의 분배가 상이한 경우에는 이동 거리의 비율로 최초 요금을 분배하고, 필요시 함께 이동한 요금 외 추가 발생한 요금을 일정 비율(여기서, 비율은 본 발명을 제공하는 사업자에 의해 결정되거나 사용자 설정에 의해 결정될 수 있음)로 나눈 후 이를 금액 합산할 때 합하여 동행자의 최종 금액을 결정할 수도 있다.

다른 일 예로, 결정부(1120)는 3)의 경우 제1 요청자와 동행자가 출발지와 목적지가 상이하기 때문에 동행자 탑승 시의 요금과 하차 시 발생된 요금의 차이 금액에 수수료를 더하여 확정된 최종 금액을 나눔으로써, 동행자의 결제 금액을 결정할 수 있다.

이 때, 결정부(1120)는 제1 요청자와 동행자의 이동 거리가 차이 나기 때문에 이동 거리에 따른 요금의 분배가 상이할 수도 있으며, 요금의 분배가 상이한 경우에는 이동 거리의 비율로 최초 요금을 분배하고, 필요 시 함께 이동한 요금 외 차이 금액을 일정 비율(여기서, 비율은 본 발명을 제공하는 사업자에 의해 결정되거나 사용자 설정에 의해 결정될 수 있음)로 나눈 후 이를 금액 계산할 때 합하여 동행자의 최종 금액을 결정할 수도 있다.

이 때, 결정부(1120)는 결정된 동행자의 결제 금액에 기초하여 페이백 금액을 결정할 수 있으며, 페이백 금액은 결제 금액과 수수료를 고려하여 결정될 수 있다.

나아가, 결정부(1120)는 제1 요청자의 탑승 정보에 포함된 출발지와 목적지, 동행자의 탑승 정보에 포함된 출발지와 목적지에 기초하여 택시 요금 결제자와 과금 대상자를 결정할 수 있다. 구체적으로, 결정부(1120)는 탑승 정보에 기초하여 하차가 늦은 사용자를 택시 요금 결제자로 결정하고, 하차가 빠른 사용자를 과금 대상자로 결정할 수 있다. 그리고, 탑승 정보의 목적지가 동일한 경우에는 합승을 요청한 제1 요청자를 택시 요금 결제자로 결정하고, 동행자를 과금 대상자로 결정할 수 있다.

과금부(1130)는 결정부(1120)에 의해 결정된 결제 금액을 동행자에게 과금한다.

이 때, 과금부(1130)는 동행자의 신용 카드 정보를 이용하여 동행자에게 결제 금액을 과금할 수 있다.

페이백부(1140)는 결정부(1120)에 의해 결정된 페이백 금액을 제1 요청자에게 페이백한다.

이상에서 설명된 시스템 또는 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 시스템, 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

실시예들에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 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 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (10)

1. 수신부에서 택시에 합승한 제1 동행자와 제2 동행자의 적어도 한명의 하차 시 발생된 택시 요금 정보를 상기 제1 동행자의 사용자 단말기와 상기 제2 동행자의 사용자 단말기 각각으로부터 수신하는 단계;
   결정부에서 상기 수신된 제1 동행자에 의해 입력된 택시 요금 정보와 제2 동행자에 의해 입력된 택시 요금 정보 중 적어도 하나의 택시 요금 정보에 기초하여 결제 금액과 페이백 금액을 결정하는 단계; 및
   페이백부에서 상기 제1 동행자와 상기 제2 동행자 중 현장에서 실제 택시 요금을 결제한 어느 한 동행자에게 상기 결정된 페이백 금액을 상기 어느 한 동행자에 의해 미리 설정된 페이백 수단으로 페이백하고, 과금부에서 다른 한 동행자에게 상기 결정된 결제 금액을 상기 다른 한 동행자에 의해 미리 설정된 결제 수단을 이용하여 과금하는 단계
   를 포함하고,
   상기 어느 한 동행자는
   현장에서 택시 요금을 결제하는 현장 결제자이며,
   상기 다른 한 동행자는
   모바일 택시풀링 서비스 어플리케이션을 이용하여 결제 금액을 결제하는 앱 결제자인 모바일 택시풀링 서비스 과금 방법.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 결정하는 단계는
   상기 어느 한 동행자의 택시 요금 정보에 기초하여 결제 금액과 페이백 금액을 결정하는 것을 특징으로 하는 모바일 택시풀링 서비스 과금 방법.
   
3. 제2항에 있어서,
   상기 결정하는 단계는
   상기 어느 한 동행자의 택시 요금 정보에 대응하는 택시 요금이 상기 다른 한 동행자의 택시 요금 정보에 대응하는 택시 요금 이하인 경우 상기 어느 한 동행자의 택시 요금 정보에 기초하여 결제 금액과 페이백 금액을 결정하는 것을 특징으로 하는 모바일 택시풀링 서비스 과금 방법.
   
4. 제1항에 있어서,
   상기 과금하는 단계는
   상기 제1 동행자와 상기 제2 동행자 각각으로부터 입력된 출발지와 목적지를 포함하는 탑승 정보에 기초하여 페이백 대상이 되는 상기 어느 한 동행자와 과금 대상이 되는 상기 다른 한 동행자를 결정하고, 상기 결정된 어느 한 동행자에게 상기 페이백 금액을 페이백하고, 상기 결정된 다른 한 동행자에게 상기 결제 금액을 과금하는 것을 특징으로 하는 모바일 택시풀링 서비스 과금 방법.
   
5. 제1항에 있어서,
   상기 결정하는 단계는
   상기 제1 동행자와 상기 제2 동행자 각각으로부터 입력된 출발지와 목적지를 포함하는 탑승 정보에 기초하여 합승 이동 거리를 계산하고, 상기 계산된 합승 이동 거리와 상기 적어도 하나의 입력 택시 요금에 기초하여 상기 결제 금액과 상기 페이백 금액을 결정하는 것을 특징으로 하는 모바일 택시풀링 서비스 과금 방법.
   
6. 택시에 합승한 제1 동행자와 제2 동행자의 적어도 한명의 하차 시 발생된 택시 요금 정보를 상기 제1 동행자의 사용자 단말기와 상기 제2 동행자의 사용자 단말기 각각으로부터 수신하는 수신부;
   상기 수신된 제1 동행자에 의해 입력된 택시 요금 정보와 제2 동행자에 의해 입력된 택시 요금 정보 중 적어도 하나의 택시 요금 정보에 기초하여 결제 금액과 페이백 금액을 결정하는 결정부;
   상기 제1 동행자와 상기 제2 동행자 중 현장에서 실제 택시 요금을 결제한 어느 한 동행자에게 상기 결정된 페이백 금액을 상기 어느 한 동행자에 의해 미리 설정된 페이백 수단으로 페이백하는 페이백부; 및
   상기 제1 동행자와 상기 제2 동행자 중 다른 한 동행자에게 상기 결정된 결제 금액을 상기 다른 한 동행자에 의해 미리 설정된 결제 수단을 이용하여 과금하는 과금부
   를 포함하고,
   상기 어느 한 동행자는
   현장에서 택시 요금을 결제하는 현장 결제자이며,
   상기 다른 한 동행자는
   모바일 택시풀링 서비스 어플리케이션을 이용하여 결제 금액을 결제하는 앱 결제자인 모바일 택시풀링 서비스 과금 장치.
   
7. 제6항에 있어서,
   상기 결정부는
   상기 어느 한 동행자의 택시 요금 정보에 기초하여 결제 금액과 페이백 금액을 결정하는 것을 특징으로 하는 모바일 택시풀링 서비스 과금 장치.
   
8. 제7항에 있어서,
   상기 결정부는
   상기 어느 한 동행자의 택시 요금 정보에 대응하는 택시 요금이 상기 다른 한 동행자의 택시 요금 정보에 대응하는 택시 요금 이하인 경우 상기 어느 한 동행자의 입력 택시 요금에 기초하여 결제 금액과 페이백 금액을 결정하는 것을 특징으로 하는 모바일 택시풀링 서비스 과금 장치.
   
9. 제6항에 있어서,
   상기 결정부는
   상기 제1 동행자와 상기 제2 동행자 각각으로부터 입력된 출발지와 목적지를 포함하는 탑승 정보에 기초하여 페이백 대상이 되는 상기 어느 한 동행자와 과금 대상이 되는 상기 다른 한 동행자를 결정하는 것을 특징으로 하는 모바일 택시풀링 서비스 과금 장치.
   
10. 제6항에 있어서,
    상기 결정부는
    상기 제1 동행자와 상기 제2 동행자 각각으로부터 입력된 출발지와 목적지를 포함하는 탑승 정보에 기초하여 합승 이동 거리를 계산하고, 상기 계산된 합승 이동 거리와 상기 적어도 하나의 입력 택시 요금에 기초하여 상기 결제 금액과 상기 페이백 금액을 결정하는 것을 특징으로 하는 모바일 택시풀링 서비스 과금 장치.
    

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