KR102016147B1 - 개인형 이동수단의 차등 과금 장치 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 개인형 이동수단의 차등 과금 장치에 관한 것으로, 개인형 이동수단에 설치된 위치 코드(Global Positioning System)를 기초로 출발영역 및 도착영역을 검출하여 시간대별 이동수단별 주차영역 분포를 기계학습하는 주차영역 분포 기계학습부, 사용자의 희망 출발시간, 희망 출발지 및 희망 도착지가 수신되면 상기 기계학습을 통해 상기 희망 출발시간에 따른 출발 시간대 이동수단별 주차영역 분포를 예측하는 주차영역 분포 예측부 및 상기 출발 시간대 이동수단별 주차영역 분포를 기초로 상기 희망 출발지와 연관된 희망 출발영역 및 상기 희망 도착지와 연관된 희망 도착영역 간의 주차량 비대칭성을 결정하여 이용과금을 산출하는 이용과금 산출부를 포함한다.
Description
본 발명은 개인형 이동수단의 차등 과금 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 무인 공공 자전거 등 공용으로 이용될 수 있는 개인형 이동수단의 차등 과금 장치에 관한 것이다.
개인형 이동수단(Personal Mobility)은 자전거, 전동 휠 및 전동 킥보드 등 개인이 단독으로 이용할 수 있는 이동수단에 해당한다. 개인형 이동수단은 지역 주민들의 편의를 도모하고, 교통 체증 및 대기 오염 문제를 해소하기 위해 정부나 민간단체에서 대여하여 공용으로 사용되고 있는데, 이러한 공용 개인형 이동수단의 대표적인 예로는 서울시의 무인 공공 자전거 시스템인 따릉이를 들 수 있다.
이외에도, 무인 공공 자전거 시스템은 세종시, 고양시, 창원시, 프랑스 파리 및 캐나다 몬트리올을 비롯한 국내외 여러 도시들에서 시행되고 있다. 초기의 무인 공공 자전거 시스템은 전용 주차장에서만 대여 및 반납이 가능하였으나, 근래에는 자전거에 설치된 GPS(Global Positioning System) 및 RFID(Radio Frequency Identification) 칩과 사용자의 스마트폰에 설치된 전용 어플리케이션을 통해 장소에 구애받지 않고 대여 및 반납할 수 있는 기술이 적용되었다.
이러한 무인 공공 자전거 시스템은 사용자의 접근성을 향상시키는 장점이 있으나, 시간적, 지역적 특성을 고려하지 않은 획일화된 과금정책으로 운영되고 있어 과금 형평성 및 회수율 하락의 문제가 발생되고 있는 실정이다.
한국 등록특허공보 제10-0931342(2009.12.03)호는 자전거 무인 예약대여 시스템에 관한 것으로, 자전거 예약대여 관리서버에 접속하여 인근의 자전거 대여장소 및 원하는 반납장소를 검색하고, 자전거 대여 예약정보를 입력하며 대여를 예약하고, 자전거 예약대여 관리서버로부터 예약 인증정보를 수신하기 위한 사용자 휴대폰과; 다수의 원격지에 분산 구성된 자전거 대여장소에 각각 설치되어져 있으며, 자전거 예약대여 관리서버와 데이터 통신망을 통해 실시간 접속되어 자전거 대여자의 정보를 인증하여 무인으로 자전거 대여가 이루어지게 구동되는 자전거 대여관리 단말과; 상기 사용자 휴대폰으로 자전거 대여장소 및 반납장소를 검색 가능하게 데이터베이스에 등록하고, 상기 사용자 휴대폰으로부터 자전거 대여 예약정보를 수신하여 등록하고, 각 사용자별 예약 인증정보를 발생시켜 상기 사용자 휴대폰으로 전송 처리하며, 다수의 상기 자전거 대여관리 단말과 연동되어 자전거의 대여 및 반납 관리를 처리하는 자전거 예약대여 관리서버로 구성된 것을 특징으로 하는 자전거 무인 예약대여 시스템에 있어서, 상기 자전거 대여관리 단말은 그 내부에 자전거 거치장소의 영상데이터 및 사용자의 자전거 대여영상을 촬상하기 위한 카메라와; 상기 자전거 예약대여 관리서버에 대한 데이터 인터페이스 및 상기 카메라에 대한 영상 데이터 인터페이스를 처리하는 인터페이스부와; 터치스크린에 구성되며, 대여 및 반납 선택, 예약 인증번호 입력을 위한 키입력부와; 상기 터치스크린에 구성되며, 대여 안내정보, 대여 및 반납 선택요청 화면, 예약 인증번호 입력 요청화면, 대여 자전거 위치정보를 화면 출력하기 위한 화면출력부와; 상기 화면출력부를 구동하기 위한 출력구동부와; 안내 음성데이터가 출력되는 스피커와; 상기 스피커를 구동하기 위한 스피커 구동부와; 다수의 자전거 락장치부를 구동 제어하기 위한 락장치 제어부와; 현금 및 카드를 통한 대여 요금결제 수단을 감지하기 위한 투입요금 감지부와; 상기 투입요금 감지부와 연동되고 대여자가 입력한 시간정보를 통해 자전거 대여비용을 결제처리하는 요금처리부와; 상기 자전거 예약대여 관리서버로부터 대여 예약정보 및 사용자 인증정보를 수신받아 저장하고, 대여장소에 설치된 카메라의 영상데이터를 저장하며, 각 사용자별 자전거 대여/반납정보를 저장하기 위한 데이터저장부와; 상기 자전거 예약대여 관리서버로부터 대여 예약정보를 수신받아 저장한 상태에서, 사용자의 인증정보가 수신되면 인증정보를 검증하여 자전거 대여처리 및 반납 처리를 수행하고, 상기 자전거 예약대여 관리서버로 자전거 대여 및 반납정보를 전송 처리하는 제어부를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 자전거 무인 예약대여 시스템에 대해 개시한다.
한국 등록특허공보 제10-1026761(2011.03.28)호는 무인대여 자전거의 위치 추적 시스템에 관한 것으로, 자전거 거치대로부터 이탈되어 방치 또는 도난 상태의 무인대여 자전거의 위치를 추적하는 무인대여 자전거의 위치 추적 시스템에 있어서, 상기 무인대여 자전거에 탑재되며, 적어도 3개의 GPS 위성과 통신하여 상기 무인대여 자전거의 위치정보를 생성하는 GPS 모듈; 상기 무인대여 자전거에 탑재되며, 상기 생성된 무인대여 자전거의 위치정보를 근거리 통신 반경에서 무선통신하는 근거리 무선통신 모듈; 상기 무인대여 자전거에 고유 식별번호(ID)를 할당하고 대여 정보를 생성하는 자전거 무선대여 모듈; 및 상기 자전거 무선대여 모듈로부터 상기 무인대여 자전거의 고유 식별번호 및 대여 정보를 제공받고, 상기 무인대여 자전거에 탑재된 근거리 무선통신 모듈의 통신 반경에 진입하도록 이동하며, 상기 통신 반경 내에서 상기 무인대여 자전거의 위치정보를 수신하는 적어도 하나 이상의 이동형 중계기를 포함하되, 상기 적어도 하나 이상의 이동형 중계기는 각각 쓰레기 수거 차량, 경찰 차량, 공공기관 업무 차량을 포함하는 관용차량에 탑재되어 관할 구역 내에서 규칙적으로 또는 임의적으로 이동하면서 상기 무인대여 자전거에 탑재된 근거리 무선통신 모듈과 통신하는 것을 특징으로 하는 무인대여 자전거의 위치 추적 시스템에 대해 개시한다.
본 발명의 일 실시예는 무인 공공 자전거 등 공용으로 이용될 수 있는 개인형 이동수단의 시간대별 이동수단별 주차영역 분포를 기초로 이용과금을 산출할 수 있는 개인형 이동수단의 차등 과금 장치를 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시예는 주차영역 분포를 기계학습하여 희망 출발영역 및 희망 도착영역 간의 주차량 비대칭성을 결정할 수 있는 개인형 이동수단의 차등 과금 장치를 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시예는 희망 출발시간 및 희망 출발지의 수신에 따라 희망 출발영역을 결정할 수 있는 개인형 이동수단의 차등 과금 장치를 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시예는 희망 도착지의 수신에 따라 시간대별 이동수단별 주차영역 분포를 통해 분할된 가상 지리적 경계를 기초로 희망 도착영역을 결정할 수 있는 개인형 이동수단의 차등 과금 장치를 제공하고자 한다.
실시예들 중에서, 개인형 이동수단의 차등 과금 장치는 개인형 이동수단에 설치된 위치 코드(Global Positioning System)를 기초로 출발영역 및 도착영역을 검출하여 시간대별 이동수단별 주차영역 분포를 기계학습하는 주차영역 분포 기계학습부, 사용자의 희망 출발시간, 희망 출발지 및 희망 도착지가 수신되면 상기 기계학습을 통해 상기 희망 출발시간에 따른 출발 시간대 이동수단별 주차영역 분포를 예측하는 주차영역 분포 예측부 및 상기 출발 시간대 이동수단별 주차영역 분포를 기초로 상기 희망 출발지와 연관된 희망 출발영역 및 상기 희망 도착지와 연관된 희망 도착영역 간의 주차량 비대칭성을 결정하여 이용과금을 산출하는 이용과금 산출부를 포함한다.
상기 주차영역 분포 기계학습부는 상기 개인형 이동수단의 주차 시 마다 상기 위치 코드를 수신하여 상기 출발영역 및 상기 도착영역을 검출할 수 있다.
상기 주차영역 분포 기계학습부는 상기 주차에 따른 주차 시간에 상기 출발영역 및 상기 도착영역의 이동수단 주차량을 결정하여 상기 기계학습을 수행할 수 있다.
상기 주차영역 분포 예측부는 상기 희망 출발시간 및 상기 희망 출발지의 수신 과정에서 희망 출발영역을 결정할 수 있다.
상기 주차영역 분포 예측부는 해당 개인형 이동수단의 주차량이 특정 기준 이상일 때까지 상기 희망 출발지의 주변 영역을 점진적으로 확대하여 상기 희망 출발영역을 결정할 수 있다.
상기 주차영역 분포 예측부는 상기 희망 도착지의 수신 과정에서 상기 시간대별 이동수단별 주차영역 분포를 통해 분할된 가상 지리적 경계(Virtual Geological Boundary)를 기초로 희망 도착영역을 결정할 수 있다.
상기 이용과금 산출부는 상기 개인형 이동수단 주차량 비대칭성의 정도에 따라 기준 요금에서 증가 또는 감소 여부를 결정하여 상기 이용과금을 추정할 수 있다.
상기 이용과금 산출부는 상기 기계학습을 통해 도착 예상시간에 따른 도착 시간대 이동수단별 주차영역 분포를 예측하여 상기 추정된 이용요금을 증가 또는 감소시킬 수 있다.
개시된 기술은 다음의 효과를 가질 수 있다. 다만, 특정 실시예가 다음의 효과를 전부 포함하여야 한다거나 다음의 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 개시된 기술의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 개인형 이동수단의 차등 과금 장치는 무인 공공 자전거 등 공용으로 이용될 수 있는 개인형 이동수단의 시간대별 이동수단별 주차영역 분포를 기초로 이용과금을 산출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 개인형 이동수단의 차등 과금 장치는 주차영역 분포를 기계학습하여 희망 출발영역 및 희망 도착영역 간의 주차량 비대칭성을 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 개인형 이동수단의 차등 과금 장치는 희망 출발시간 및 희망 출발지의 수신에 따라 희망 출발영역을 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 개인형 이동수단의 차등 과금 장치는 희망 도착지의 수신에 따라 시간대별 이동수단별 주차영역 분포를 통해 분할된 가상 지리적 경계를 기초로 희망 도착영역을 결정할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인형 이동수단의 차등 과금 시스템을 설명하는 도면이다.
도 2는 도 1에 있는 개인형 이동수단의 차등 과금 장치를 설명하는 도면이다.
도 3은 도 1에 있는 개인형 이동수단의 차등 과금 과정을 설명하는 도면이다.
도 2는 도 1에 있는 개인형 이동수단의 차등 과금 장치를 설명하는 도면이다.
도 3은 도 1에 있는 개인형 이동수단의 차등 과금 과정을 설명하는 도면이다.
본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 본 발명의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
한편, 본 출원에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.
"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다"또는 "가지다" 등의 용어는 실시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
각 단계들에 있어 식별부호(예를 들어, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
본 발명은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현될 수 있고, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인형 이동수단의 차등 과금 시스템을 설명하는 도면이다.
도 1을 참조하면, 개인형 이동수단의 차등 과금 시스템(100)은 개인형 이동수단(110), 개인형 이동수단의 차등 과금 장치(130), 데이터베이스(150) 및 사용자 단말(170)을 포함할 수 있다. 이하에서, 설명의 편의를 위해 개인형 이동수단의 차등 과금 장치(130)를 차등 과금 장치(130)로 표기하기로 한다.
개인형 이동수단(110)은 자전거, 전동 휠 및 전동 킥보드 등 개인이 단독으로 이용할 수 있는 이동수단으로, 주민들의 편의를 도모하고, 교통 체증 및 대기 오염 문제를 해소하기 위해 정부나 민간단체에서 대여하여 공용으로 사용되는 이동수단에 해당할 수 있다.
개인형 이동수단(110)은 이용과금을 산출하기 위한 위치 정보 수집을 위해 위치 코드(GPS, Global Positioning System) 센서를 포함하여 구현될 수 있다. 이에 더하여, 개인형 이동수단(110)의 회수 및 재배치 시 산출된 이용과금을 사용자 단말(170)에 설치된 전용 어플리케이션으로 전송하기 위해 RFID(Radio Frequency Identification) 칩을 포함하여 구현될 수 있다.
위치 코드 센서는 상기 개인형 이동수단(110)의 위치를 산출할 수 있도록 위치 신호를 생성하는 장치로, GPS(Global Positioning System), 와이파이(Wi-Fi: Wireless Fidelity), 와이브로(Wireless Broadband Internet), 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), 지그비(Zigbee), 블루투스(Bluetooth), UWB(Ultra-wideband), IrDA(Infrared Data Association), 초광대역(Ultra Wild Band), SWAP(Shared Wireless Access Protocol), LTE(Long Term Evolution), Cellular IoT, LPWA(Low Power Wide Area), 협대역 사물 인터넷(NarrowBand - Internet of Things) 및 로라(LoRa, Long Range) 중 적어도 하나에 해당할 수 있다. 이하에서, 설명의 편의를 위해 GPS를 중심으로 설명하기로 한다.
차등 과금 장치(130)는 무인 공공 자전거 등 공용으로 이용될 수 있는 개인형 이동수단(110)의 이용과금을 출발영역 및 도착영역 간의 주차량 비대칭성을 통해 산출할 수 있는 컴퓨터 또는 프로그램에 해당하는 서버로 구현될 수 있다. 여기에서, 주차량 비대칭성은 시간대별 이동수단별 희망 출발지 및 희망 도착지 주변의 주차영역 분포를 기초로 결정될 수 있다.
차등 과금 장치(130)는 개인형 이동수단(110)과 블루투스, Wi-Fi 등을 통해 무선으로 연결될 수 있고, 네트워크를 통해 데이터를 주고받을 수 있다.
일 실시예에서, 차등 과금 장치(130)는 개인형 이동수단(110)에 설치된 GPS 센서로부터 상기 개인형 이동수단(110)의 회수 및 재배치 시 GPS 코드를 수신하여 출발영역 및 도착영역을 검출할 수 있다. 여기에서, 출발영역 및 도착영역은 개인형 이동수단(110)의 회수 및 재배치를 위한 주차영역에 해당할 수 있다.
차등 과금 장치(130)는 데이터베이스(150)와 연동하여 개인형 이동수단(110)의 이용과금 산출을 위하여 필요한 정보를 저장할 수 있다. 일 실시예에서, 차등 과금 장치(130)는 도 1과 달리, 데이터베이스(150)를 내부에 포함하여 구현될 수 있다. 또한, 차등 과금 장치(130)는 프로세서, 메모리, 사용자 입출력부 및 네트워크 입출력부를 포함하여 구현될 수 있다.
일 실시예에서, 차등 과금 장치(130)는 상기 개인형 이동수단(110)의 회수 및 재배치 시 상기 출발영역 및 도착영역의 시간대별 이동수단별 주차영역 분포를 데이터베이스(150)에 저장하고 기계학습을 통해 시간대별 이동수단별 주차영역 분포를 예측할 수 있다. 아래에서, 기계학습에 대해 개략적으로 설명한다.
1) 기계학습(Machine Learning)
기계학습(機械學習)은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘 및 기술 분야를 의미한다. 가령, 기계학습을 통해서 수신한 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분할 수 있도록 훈련할 수 있다.
기계 학습의 핵심은 표현(Representation)과 일반화(Generalization)에 있다. 표현이란 데이터의 평가이며, 일반화란 아직 알 수 없는 데이터에 대한 처리이다. 다양한 기계학습의 응용이 존재하는데, 아래에서 주차영역 분포를 기계학습하기 위한 일 실시예를 소개한다.
2) 비 지도 학습(Unsupervised Learning)
비 지도 학습(Unsupervised Learning)은 기계 학습의 일종으로, 데이터가 어떻게 구성되었는지를 알아내는 문제의 범주에 속한다. 이 방법은 지도 학습(Supervised Learning) 혹은 강화 학습(Reinforcement Learning)과는 달리 입력값에 대한 목표치가 주어지지 않는다. 비 지도 학습은 통계의 밀도 추정(Density Estimation)과 깊은 연관이 있으며, 이러한 비 지도 학습은 데이터의 주요 특징을 요약하고 설명할 수 있다. 비 지도 학습의 예로는 클러스터링(Clustering)을 들 수 있다. 또 다른 하나의 예로는 독립 성분 분석(Independent Component Analysis)을 들 수 있다.
한편, 데이터터베이스(150)는 개인형 이동수단(110)의 이용과금 산출을 위하여 필요한 정보를 저장할 수 있는 저장장치이다. 보다 상세하게는, 데이터베이스(150)는 개인형 이동수단(110)에 설치된 GPS 센서를 통해 검출된 시간대별 이동수단별 주차영역 분포를 저장할 수 있다. 이외에도, 개인형 이동수단(110)의 이용과금 산출을 위하여 필요한 다양한 정보를 저장할 수 있다.
사용자 단말(170)은 차등 과금 장치(130)에 의해 산출된 이용과금을 수신하여 다양한 인터페이스를 통해 표시할 수 있는 컴퓨팅 장치에 해당할 수 있다. 사용자 단말(170)은 스마트폰, 노트북 또는 컴퓨터로 구현될 수 있으며, 반드시 이에 한정되지 않고, 태블릿 PC 등 다양한 디바이스로도 구현될 수 있다. 사용자 단말(170)은 차등 과금 장치(130)와 네트워크를 통해 연결될 수 있고, 복수의 사용자 단말(170)들은 차등 과금 장치(130)와 동시에 연결될 수 있다. 일 실시예에서, 사용자 단말(170)은 개인형 이동수단(110) 및 차등 과금 장치(130)에 미리 등록될 수 있다.
도 2는 도 1에 있는 개인형 이동수단의 차등 과금 장치를 설명하는 도면이다.
도 2를 참조하면, 차등 과금 장치(130)는 주차영역 분포 기계학습부(210), 주차영역 분포 예측부(230), 이용과금 산출부(250) 및 제어부(270)를 포함할 수 있다.
차등 과금 장치(130)는 시간대별 이동수단별 주차영역 분포를 검출하여 기계학습하고, 희망 출발 시간대의 이동수단별 주차영역 분포를 예측하며, 예측된 주차영역 분포를 기초로 희망 출발영역 및 희망 도착영역 간의 주차량 비대칭성을 결정하고, 주차량 비대칭성을 기초로 개인형 이동수단(110)의 이용과금을 산출하며, 산출된 이용과금을 사용자 단말(170)에 설치된 전용 어플리케이션으로 전송할 수 있다.
여기에서, 희망 출발영역 및 희망 도착영역은 희망 출발지 및 희망 도착지로부터 최단 거리에 있는 개인형 이동수단(110)의 회수 및 재배치를 위한 주차영역에 해당할 수 있다. 다만 반드시 이에 한정되지는 않고, 희망 출발영역 및 희망 도착영역은 차등 과금 장치(130)를 통해 학습된 주차영역 분포를 기초로 결정된 최적 주차영역에 해당할 수 있다.
주차영역 분포 기계학습부(210)는 개인형 이동수단(110)에 설치된 GPS 센서로부터 GPS 코드를 수신하여 출발영역 및 도착영역을 검출하고, 시간대별 이동수단별 주차영역 분포를 기계학습할 수 있다.
일 시시예에서, 주차영역 분포 기계학습부(210)는 개인형 이동수단(110)의 주차 시 마다 GPS 코드를 수신하여 출발영역 및 도착영역을 검출할 수 있다. 이 때, 주차영역 분포 기계학습부(210)는 개인형 이동수단(110)의 주차에 따른 주차 시간에 출발영역 및 도착영역의 이동수단별 주차량을 결정할 수 있다.
주차영역 분포 예측부(230)는 사용자의 희망 출발시간, 희망 출발지 및 희망 도착지가 수신되면 기계학습된 주차영역 분포를 기초로 희망 출발시간에 따른 출발 시간대 이동수단별 주차영역 분포를 예측할 수 있다.
일 실시예에서, 주차영역 분포 예측부(230)는 희망 출발시간 및 희망 출발지의 수신 과정에서 희망 출발영역을 결정할 수 있다. 예를 들어, 주차영역 분포 예측부(230)는 해당 개인형 이동수단(110)의 주차량이 특정 기준 이상일 때까지 희망 출발지의 주변 영역을 점진적으로 확대하여 희망 출발영역을 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 주차영역 분포 예측부(230)는 희망 도착지의 수신 과정에서 시간대별 이동수단별 주차영역 분포를 통해 분할된 가상 지리적 경계(Virtual Geological Boundary)를 기초로 희망 도착영역을 결정할 수 있다. 여기에서, 가상 지리적 경계는 주차영역 분포에 따라 상기 주차영역 분포가 밀집된 곳일수록 좁게 설정되는 가상의 지리적 경계에 해당할 수 있다. 다만 반드시 이에 한정되지는 않고, 주차영역 간의 이동경로에 따른 가상의 지리적 경계에 해당할 수 있다.
이용과금 산출부(250)는 출발 시간대 이동수단별 주차영역 분포를 기초로 희망 출발지와 연관된 희망 출발영역 및 희망 도착지와 연관된 희망 도착영역 간의 주차량 비대칭성을 결정하여 이용과금을 산출할 수 있다. 예를 들어, 이용과금 산출부(250)는 개인형 이동수단(110) 주차량 비대칭성의 정도에 따라 기준 요금에서 증가 또는 감소 여부를 결정하여 상기 이용과금을 추정할 수 있다.
또한, 이용과금 산출부(250)는 기계학습을 통해 도착 예상시간에 따른 도착 시간대 이동수단별 주차영역 분포를 예측하여 추정된 이용요금을 증가 또는 감소시킬 수 있다.
일 실시예에서, 이용과금 산출부(250)는 출발시간 및 도착시간에 따른 이용시간을 기초로 이용시간이 많을수록 상기 과금액을 높게 산정하되, 교통 첨두시간(Peak time) 등에 해당하는 일정시간 동안에는 상기 이용시간에 따라 이용요금을 감소시키고 보상금액을 산정할 수 있다.
다른 일 실시예에서, 이용과금 산출부(250)는 출발영역 및 도착영역에 따른 이동경로를 기초로 상기 이동경로가 길수록 상기 과금액을 높게 산정하되, 상기 이동경로의 도착영역이 상기 공용 개인형 이동수단의 회수 및 재배치 장소에 해당하는 주차영역인 경우 상기 이동경로에 따라 이용요금을 감소시키고 보상금액을 산정할 수 있다.
이외에도, 이용과금 산출부(250)는 사용자 단말(170)에 설치된 전용 어플리케이션을 통해 검출된 이용내역 정보를 기초로 추정된 이용요금을 증가 또는 감소시킬 수 있다. 예를 들어, 일정기간 동안 반복적으로 사용한 경우 상기 일정기간에 따라 이용요금을 감소시키고 보상금액을 산정할 수 있다.
또한, 이용과금 산출부(250)는 상기 이용내역 정보를 기초로 사용자의 우선순위을 기계학습하고(예를 들어, 경제, 건강, 편의 등) 상기 우선순위를 기초로 추정된 이용요금을 증가 또는 감소시킬 수 있다.
제어부(270)는 차등 과금 장치(130)의 전체적인 동작을 제어하고, 주차영역 분포 기계학습부(210), 주차영역 분포 예측부(230) 및 이용과금 산출부(250) 간의 제어 흐름 또는 데이터 흐름을 관리할 수 있다.
도 3은 도 1에 있는 개인형 이동수단의 차등 과금 과정을 설명하는 도면이다.
도 3에서, 차등 과금 장치(130)는 시간대별 이동수단별 주차영역 분포를 검출하여 기계학습하고(S310), 희망 출발 시간대의 이동수단별 주차영역 분포를 예측하며(S320), 예측된 주차영역 분포를 기초로 희망 출발영역 및 희망 도착영역 간의 주차량 비대칭성을 결정하고(S330), 주차량 비대칭성을 기초로 개인형 이동수단(110)의 이용과금을 산출하며(S340), 산출된 이용과금을 사용자 단말(170)에 설치된 전용 어플리케이션으로 전송할 수 있다(S350).
결과적으로, 차등 과금 장치(130)는 개인형 이동수단(110)에 설치된 위치 코드를 기초로 출발영역 및 도착영역을 검출하여 시간대별 이동수단별 주차영역 분포를 기계학습하는 주차영역 분포 기계학습부(210), 사용자의 희망 출발시간, 희망 출발지 및 희망 도착지가 수신되면 상기 기계학습을 통해 상기 희망 출발시간에 따른 출발 시간대 이동수단별 주차영역 분포를 예측하는 주차영역 분포 예측부(230) 및 상기 출발 시간대 이동수단별 주차영역 분포를 기초로 상기 희망 출발지와 연관된 희망 출발영역 및 상기 희망 도착지와 연관된 희망 도착영역 간의 주차량 비대칭성을 결정하여 이용과금을 산출하는 이용과금 산출부(250)를 포함하여 무인 공공 자전거 등 공용으로 이용될 수 있는 개인형 이동수단의 시간대별 이동수단별 주차영역 분포를 기초로 이용과금을 산출할 수 있다.
이에 더하여, 차등 과금 장치(130)는 주차영역 분포를 기계학습하여 희망 출발영역 및 희망 도착영역 간의 주차량 비대칭성을 결정할 수 있고, 희망 출발시간 및 희망 출발지의 수신에 따라 희망 출발영역을 결정할 수 있으며, 희망 도착지의 수신에 따라 시간대별 이동수단별 주차영역 분포를 통해 분할된 가상 지리적 경계를 기초로 희망 도착영역을 결정할 수 있는 효과가 있다.
상기에서는 본 출원의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 통상의 기술자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100: 개인형 이동수단의 차등 과금 시스템
110: 개인형 이동수단
130: 개인형 이동수단의 차등 과금 장치
150: 데이터베이스
170: 사용자 단말
210: 주차영역 분포 기계학습부
230: 주차영역 분포 예측부
250: 이용과금 산출부
270: 제어부
110: 개인형 이동수단
130: 개인형 이동수단의 차등 과금 장치
150: 데이터베이스
170: 사용자 단말
210: 주차영역 분포 기계학습부
230: 주차영역 분포 예측부
250: 이용과금 산출부
270: 제어부
Claims (8)
- 개인형 이동수단에 설치된 위치 코드(Global Positioning System)를 상기 개인형 이동수단의 주차 시 마다 수신하고 상기 수신된 위치 코드 기초로 출발영역 및 도착영역을 검출하며, 상기 주차에 따른 주차 시간에 상기 출발영역 및 상기 도착영역의 이동수단별 주차량을 결정하여 시간대별 이동수단별 주차영역 분포를 기계학습 하는 주차영역 분포 기계학습부;
사용자의 희망 출발시간, 희망 출발지 및 희망 도착지가 수신되면, 상기 기계학습을 통해 상기 희망 출발시간에 따른 출발 시간대 이동수단별 주차영역 분포를 예측하고, 상기 희망 출발시간 및 상기 희망 출발지의 수신과정에서 희망 출발영역을 결정하고 상기 희망 도착지의 수신 과정에서 상기 시간대별 이동수단별 주차영역 분포를 통해 분할된 가상 지리적 경계(Virtual Geological Boundary)를 기초로 희망 도착영역을 결정하는 주차영역 분포 예측부; 및
상기 출발 시간대 이동수단별 주차영역 분포를 기초로 상기 희망 출발지와 연관된 희망 출발영역 및 상기 희망 도착지와 연관된 희망 도착영역 간의 주차량 비대칭성을 결정하여 이용과금을 산출하는 이용과금 산출부를 포함하되,
상기 주차영역 분포 예측부는 해당 개인형 이동수단의 주차량이 특정 기준 이상일 때까지 상기 희망 출발지의 주변 영역을 점진적으로 확대하여 상기 희망 출발영역을 결정하는 것을 특징으로 하는 개인형 이동수단의 차등 과금 장치.
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 제1항에 있어서, 상기 이용과금 산출부는
상기 개인형 이동수단 주차량 비대칭성의 정도에 따라 기준 요금에서 증가 또는 감소 여부를 결정하여 상기 이용과금을 추정하는 것을 특징으로 하는 개인형 이동수단의 차등 과금 장치.
- 제7항에 있어서, 상기 이용과금 산출부는
상기 기계학습을 통해 도착 예상시간에 따른 도착 시간대 이동수단별 주차영역 분포를 예측하여 상기 추정된 이용요금을 증가 또는 감소시키는 것을 특징으로 하는 개인형 이동수단의 차등 과금 장치.
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| KR1020180125874A KR102016147B1 (ko) | 2018-10-22 | 2018-10-22 | 개인형 이동수단의 차등 과금 장치 |
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| KR1020180125874A KR102016147B1 (ko) | 2018-10-22 | 2018-10-22 | 개인형 이동수단의 차등 과금 장치 |
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| KR (1) | KR102016147B1 (ko) |
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| KR102186252B1 (ko) | 2020-03-10 | 2020-12-04 | (주)레드건축디자인 | 따릉이 자전거 보관 시스템 및 그 동작 방법 |
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