KR102019086B1 - Method for providing route and apparatus thereof - Google Patents

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KR102019086B1
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Abstract

본 발명은 경로 제공 방법에 관한 것으로, 제어부가 수신부를 통해 서버로부터 데이터를 수집하는 단계, 수집된 데이터로부터 경로 안내용 키워드를 추출하는 단계, 추출된 경로 안내용 키워드를 메모리부에 누적하여 저장하는 단계 및 누적된 경로 안내용 키워드를 통계화하여 교통 정보를 생성하는 단계를 포함한다.The present invention relates to a method for providing a route, wherein the control unit collects data from a server through a receiver, extracting a route guidance keyword from the collected data, and accumulates and stores the extracted route guidance keyword in a memory unit. And generating traffic information by statisticalizing the accumulated route guidance keywords.

Description

경로 제공 방법 및 그 장치{METHOD FOR PROVIDING ROUTE AND APPARATUS THEREOF}Path providing method and apparatus therefor {METHOD FOR PROVIDING ROUTE AND APPARATUS THEREOF}

본 발명은 경로 제공 방법 및 그 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 SNS(Social Network Service) 등에서 제공되는 빅데이터(BigData)로부터 경로 안내용 키워드를 추출하고, 누적된 경로 안내용 키워드를 종합하여 교통량을 미리 예측함으로써 경로 안내 정보를 제공하는, 경로 제공 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
The present invention relates to a method and a device for providing a route. More particularly, the present invention extracts a route guidance keyword from big data provided by a social network service (SNS) and the like, and aggregates the route guidance keyword to aggregate traffic volume. The present invention relates to a route providing method and an apparatus for providing route guidance information by predicting the result in advance.

빅데이터란 디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고, 생성 주기도 짧고, 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 의미한다.Big data is data generated in a digital environment, which is large in size, short in generation period, and refers to large-scale data including text and image data as well as numerical data.

디지털 경제의 확산으로 PC와 인터넷, 모바일 기기 이용이 생활화되었고, 이로 인해서 사람들이 도처에 남긴 데이터가 기하급수적으로 증가하여 우리 주변에는 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 정보와 데이터가 생산되는 빅데이터 환경이 도래하고 있다.With the spread of the digital economy, the use of PCs, the Internet, and mobile devices have become more common, and as a result, the data that people have everywhere has increased exponentially, and there is a big data environment in which a lot of information and data are produced around us. Coming.

이러한 빅데이터에는 사용자가 직접 제작하는 UCC(User Created Contents)를 비롯한 동영상 컨텐츠, 휴대전화와 SNS(Social Network Service)에서 생성되는 문자 등이 포함되며 매우 다양한 형태를 갖는다.Such big data includes video contents including user created contents (UCC), texts generated by mobile phones and social network services (SNS), and has various forms.

최근에는 이러한 빅데이터를 분석하기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있으며, 이러한 노력의 일환으로 블로그나 SNS에서 유통되는 텍스트 정보는 내용을 통해서 글을 쓴 사람의 성향뿐 아니라, 소통하는 상대방의 연결 관계까지도 분석이 가능하다.
Recently, various attempts have been made to analyze such big data, and as part of such efforts, text information distributed in blogs and SNSs is analyzed not only by the writer's disposition through the contents but also by the connection relations of the communicating parties. This is possible.

본 발명과 관련된 선행기술로는 한국 공개특허공보 제2012-0051930 호(2012.05.23.공개, 발명의 명칭 : 내비게이션 단말기, 이를 위한 정보 공유 방법 및 기록 매체)가 있다.
The prior art related to the present invention is Korean Patent Publication No. 2012-0051930 (2012.05.23. Publication, the name of the invention: navigation terminal, information sharing method and recording medium therefor).

이처럼 빅데이터에는 경로 안내용 키워드를 포함하는 다양한 정보가 포함되기 때문에, 빅데이터에 포함된 경로 안내용 키워드를 추출하여 주행 경로에 대한 교통량을 미리 예측할 필요성이 나타나고 있었다.As such, the big data includes a variety of information including a route guidance keyword. Therefore, the necessity of predicting the traffic volume on the driving route by extracting the route guidance keyword included in the big data has appeared.

본 발명은 전술한 필요성에 따라 창안된 것으로서, SNS(Social Network Service) 등에서 제공되는 빅데이터(BigData)에 포함된 장소 및 시점 정보를 추출하고, 이들 정보를 누적하여 통계화하며 명절이나 연휴와 같은 특정 기간의 교통량을 미리 예측함으로써 경로 안내 정보를 제공하는, 경로 제공 방법 및 그 장치를 제공하는데 그 목적이 있다.
The present invention has been invented in accordance with the above-described needs, and extracts place and time information included in Big Data provided by SNS (Social Network Service), accumulates these information and statistics and accumulates such information as holidays or holidays. It is an object of the present invention to provide a route providing method and apparatus for providing route guidance information by predicting a traffic volume of a certain period in advance.

본 발명의 일 측면에 따른 경로 제공 방법은 제어부가 수신부를 통해 서버로부터 데이터를 수집하는 단계; 상기 수집된 데이터로부터 경로 안내용 키워드를 추출하는 단계; 상기 추출된 경로 안내용 키워드를 메모리부에 누적하여 저장하는 단계; 및 상기 누적된 경로 안내용 키워드를 통계화하여 교통 정보를 생성하는 단계를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a path providing method comprising: collecting, by a controller, data from a server through a receiver; Extracting a route guidance keyword from the collected data; Accumulating and storing the extracted route guidance keyword in a memory unit; And generating traffic information by statistically calculating the accumulated route guidance keyword.

본 발명에서 상기 교통 정보를 생성한 이후에, 내비게이션 단말로부터 경로 안내를 요청받으면 상기 제어부는 상기 생성된 교통 정보에 기초한 주행 경로 정보를 상기 내비게이션 단말로 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.After generating the traffic information in the present invention, if the route guidance is requested from the navigation terminal, the control unit further comprises the step of providing the driving route information based on the generated traffic information to the navigation terminal.

본 발명은 상기 경로 안내용 키워드를 추출하는 단계에서, 상기 경로 안내용 키워드는 시점 키워드 및 장소 키워드를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the step of extracting the route guidance keyword, the route guidance keyword includes a viewpoint keyword and a place keyword.

본 발명에서 상기 경로 안내용 키워드를 추출하는 단계는, 기설정된 시점 키워드가 상기 수집된 데이터에 포함되었는지 판단하는 단계; 및 기설정된 장소 키워드가 상기 수집된 데이터에 포함되었는지 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the extracting of the route guidance keyword may include determining whether a predetermined viewpoint keyword is included in the collected data; And determining whether a preset place keyword is included in the collected data.

본 발명은 상기 기설정된 시점 키워드가 상기 수집된 데이터에 포함되었는지 판단하는 단계에서, 상기 제어부는 상기 수집된 데이터의 작성 시점이 상기 수집된 데이터에 포함된 시점 키워드와 가까울수록 높은 가중치를 갖도록 상기 메모리부에 상기 시점 키워드를 누적하여 저장하는 것을 특징으로 한다.According to an embodiment of the present disclosure, in the determining of whether the predetermined view keyword is included in the collected data, the controller is further configured to have a higher weight as the creation time of the collected data is closer to the view keyword included in the collected data. And accumulating and storing the viewpoint keyword in a unit.

본 발명은 상기 기설정된 장소 키워드가 상기 수집된 데이터에 포함되었는지 판단하는 단계에서, 상기 데이터는 복수의 데이터 제공원의 데이터를 관리하되, 상기 제어부는 상기 복수의 데이터 제공원의 종류에 따라 서로 다른 가중치를 갖도록 상기 메모리부에 상기 장소 키워드를 누적하여 저장하는 것을 특징으로 한다.According to an embodiment of the present disclosure, in the determining whether the preset place keyword is included in the collected data, the data manages data of a plurality of data providers, but the controller is different according to the type of the plurality of data providers. The place keyword is accumulated and stored in the memory unit to have a weight.

본 발명의 다른 측면에 따른 경로 제공 장치는 서버로부터 데이터를 수집하는 수신부; 상기 수집된 데이터로부터 경로 안내용 키워드를 추출하고, 상기 추출된 경로 안내용 키워드를 통계화하여 교통 정보를 생성하는 제어부; 및 내비게이션 단말로부터 경로 안내를 요청받으면 상기 제어부의 제어로 상기 교통 정보에 기초한 주행 경로 정보를 상기 내비게이션 단말로 제공하는 송신부를 포함한다.Path providing apparatus according to another aspect of the present invention includes a receiving unit for collecting data from the server; A controller for extracting a route guidance keyword from the collected data and generating traffic information by statistically extracting the extracted route guidance keyword; And a transmitter configured to provide driving route information based on the traffic information to the navigation terminal under the control of the controller when the route guidance is requested from the navigation terminal.

본 발명은 상기 제어부에 의해서 추출된 상기 경로 안내용 키워드를 누적하여 저장하는 메모리부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.The present invention may further include a memory unit for accumulating and storing the route guidance keyword extracted by the controller.

본 발명에서 상기 경로 안내용 키워드는 시점 키워드 및 장소 키워드를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the route guidance keyword includes a viewpoint keyword and a place keyword.

본 발명에서 상기 제어부는 상기 수집된 데이터의 작성 시점이 상기 수집된 데이터에 포함된 시점 키워드와 가까울수록 높은 가중치를 갖도록 상기 메모리부에 상기 시점 키워드를 누적하여 저장하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the control unit accumulates and stores the viewpoint keyword in the memory unit such that the time when the collected data is closer to the viewpoint keyword included in the collected data has a higher weight.

본 발명에서 상기 서버는 복수의 데이터 제공원의 데이터를 관리하되, 상기 제어부는 상기 복수의 데이터 제공원의 종류에 따라 서로 다른 가중치를 갖도록 상기 메모리부에 상기 장소 키워드를 누적하여 저장하는 것을 특징으로 한다.
In the present invention, the server manages data of a plurality of data providers, but the controller accumulates and stores the place keyword in the memory unit to have different weights according to the types of the plurality of data providers. do.

본 발명에 따른 경로 제공 방법은, 빅데이터에 포함된 정형화되지 않은 다양한 정보로부터 경로 안내에 필요한 정보를 추출함으로써, 교통 정보를 미리 예측하여 운전자에게 경로를 안내할 수 있다.In the route providing method according to the present invention, by extracting information necessary for route guidance from various unstructured information included in big data, the route information may be predicted in advance to guide the route to the driver.

또한 본 발명은 별도의 하드웨어 추가없이 기존의 SNS와 같은 빅데이터 정보를 수집 및 분석하여 활용하는 것이므로 손쉽게 구현될 수 있다.
In addition, since the present invention collects and analyzes big data information such as SNS without additional hardware, it can be easily implemented.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 제공 장치의 기능 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 제공 방법의 구현 과정을 설명하는 절차 흐름도이다.
1 is a functional block diagram of a path providing apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating an implementation process of a path providing method according to an exemplary embodiment of the present invention.

이하에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 제공 방법 및 그 장치를 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로, 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
Hereinafter, a method and apparatus for providing a path according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In this process, the thickness of the lines or the size of the components shown in the drawings may be exaggerated for clarity and convenience of description. In addition, terms to be described below are terms defined in consideration of functions in the present invention, which may vary according to the intention or convention of a user or an operator. Therefore, definitions of these terms should be made based on the contents throughout the specification.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 제공 장치의 기능 블록도이다.1 is a functional block diagram of a path providing apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면 경로 제공 장치는 수신부(32), 제어부(34), 메모리부(36) 및 송신부(38)를 포함한다.Referring to FIG. 1, the apparatus for providing a path includes a receiver 32, a controller 34, a memory 36, and a transmitter 38.

수신부(32)는 SNS(Social Network Service)와 같은 데이터 제공원(10)의 빅데이터를 관리하는 서버(20)로부터 빅데이터를 수집한다.The receiver 32 collects the big data from the server 20 that manages the big data of the data provider 10 such as a social network service (SNS).

데이터 제공원(10)은 모바일 단말기와 같이 경로를 안내하는 내비게이션 기능을 수행하며 빅데이터를 제공하는 제1데이터 제공원(11), 및 PC(Personal Computer)와 같이 내비게이션 기능과는 무관하게 빅데이터를 제공하는 제2데이터 제공원(12)을 포함하며, 기타 다양한 형태로 빅데이터를 제공하는 장치는 무엇이든지 포함될 수 있다.The data provider 10 performs a navigation function for guiding a route like a mobile terminal, and provides the first data provider 11 for providing big data, and big data regardless of a navigation function such as a personal computer (PC). It includes a second data provider 12 for providing, and any device for providing big data in various other forms may be included.

구체적으로 제1데이터 제공원(11)은 통신향 내비게이션과 OBN(Off Board Navigation) 내비게이션 등에서 작성된 트위터나 페이스북과 같은 SNS의 빅데이터를 제공할 수 있고, 제2데이터 제공원(12)는 PC와 휴대폰 등에서 작성된 트위터나 페이스북과 같은 SNS의 빅데이터를 제공할 수 있으며, 빅데이터의 형태는 이에 한정되지 않으므로 다양한 형태로 제공되는 빅데이터를 모두 포함한다.Specifically, the first data provider 11 may provide big data of SNS, such as Twitter or Facebook, created in communication-oriented navigation and off-board navigation (OBN) navigation, and the second data provider 12 may be a PC. It can provide big data of SNS such as Twitter or Facebook written in mobile phones and the like, and the big data is not limited to this, and includes all of the big data provided in various forms.

특히, 본 실시예에서 수신부(32)는 빅데이터와 함께 해당 빅데이터를 제공하는 데이터 제공원(10)의 위치 정보를 함께 수집하는데, 이 위치 정보는 출발지 정보에 해당하고 후술하는 장소 키워드는 목적지 정보에 해당하므로 해당 빅데이터의 텍스트를 작성한 자가 어느 위치에서 목적지로 이동할 것인지 예측할 수 있다.In particular, in the present embodiment, the receiving unit 32 collects the location information of the data provider 10 providing the corresponding big data together with the big data. The location information corresponds to the origin information, and the place keyword described later is a destination. Because it corresponds to information, it is possible to predict where the author of the text of the big data will go to the destination.

이 때, 내비게이션 기능을 수행하는 제1데이터 제공원(11)으로부터 위치 정보를 수집할 때는 제1데이터 제공원(11)의 내비게이션 기능 수행을 위해 포함된 GPS(Global Positioning System) 정보를 통해서 데이터 제공원(10)의 위치 정보를 수집할 수 있고, 제2데이터 제공원(12)으로부터 위치 정보를 수집할 때는 빅데이터가 작성되는 IP(Internet Protocol) 정보를 통해서 데이터 제공원(10)의 위치 정보를 수집하는 등의 방법을 이용할 수 있으며, 기타 다양한 방법으로 빅데이터 제공자의 위치 정보를 수집할 수 있다.In this case, when collecting location information from the first data source 11 performing the navigation function, data is provided through GPS (Global Positioning System) information included to perform the navigation function of the first data source 11. When the location information of the circle 10 can be collected, and the location information is collected from the second data provider 12, the location information of the data provider 10 is provided through IP (Internet Protocol) information in which big data is created. May be collected, and the location information of the big data provider may be collected by various other methods.

또한 수신부(32)는 빅데이터와 함께 해당 빅데이터의 작성 시점 정보를 함께 수집하는데, 이 작성 시점 정보를 통해서 제어부(34)는 후술하는 시점 키워드의 가중치를 다르게 저장할 수 있다. 구체적으로 시점 키워드의 가중치를 다르게 결정하는 방법은 후술하기로 한다.In addition, the reception unit 32 collects the big data together with the creation time information of the corresponding big data, and through the creation time information, the control unit 34 may store weights of the viewpoint keywords to be described later. In detail, a method of differently determining a weight of a viewpoint keyword will be described later.

제어부(34)는 수신부(32)를 통해서 수집한 빅데이터로부터 경로 안내용 키워드를 추출한다. 이 때 경로 안내용 키워드는 내비게이션 단말(40)을 통해 경로를 안내하는데 필요한 정보와 관련된 키워드를 의미하며, 특히 본 실시예에서 경로 안내용 키워드는 시점 키워드 및 장소 키워드를 포함한다.The controller 34 extracts a route guidance keyword from the big data collected through the receiver 32. In this case, the route guidance keyword refers to a keyword related to information necessary for guiding a route through the navigation terminal 40. In particular, the route guidance keyword in this embodiment includes a viewpoint keyword and a place keyword.

시점 키워드는 추석, 연휴, 휴가와 같이 특정한 시기를 나타내는 단어 및 2013년 4월 17일과 같은 구체적인 날짜 등을 모두 포함하고, 장소 키워드는 고속도로, 국도 등과 같은 도로명과 도시명, 지명 등의 단어를 포함하며, 전술한 기재에 한정되는 것은 아니므로 기타 다양한 시점이나 장소와 관련된 키워드는 모두 포함할 수 있다.Timeline keywords include words that represent a particular time period, such as Chuseok, holidays, and vacations, and specific dates, such as April 17, 2013. Place keywords include words such as highway names, highways, and city names, and names. However, the present invention is not limited to the above description and may include all keywords related to various other viewpoints or places.

즉, 제어부(34)는 데이터 제공원(10)으로부터 제공되는 빅데이터 중에서 주행 경로 안내와 관련된, 즉 주행 시점 및 주행 목적지와 관련된 키워드를 추출함으로써 교통 정보를 생성한다.That is, the controller 34 generates traffic information by extracting keywords related to the driving route guidance, that is, the driving time point and the driving destination, from the big data provided from the data provider 10.

구체적으로 제어부(34)는 빅데이터를 파싱(Parsing)하고 파싱된 빅데이터에 기설정된 시점 키워드와 기설정된 장소 키워드가 포함되어 있는지 비교함으로써 시점 키워드 및 장소 키워드를 추출할 수 있고, 이에 한정되는 것은 아니므로 기타 다양한 방법으로 빅데이터로부터 시점 키워드 및 장소 키워드를 추출할 수 있다.In more detail, the controller 34 may parse the big data and extract the viewpoint keyword and the place keyword by comparing whether the parsed big data includes a preset viewpoint keyword and a preset place keyword. Therefore, the viewpoint keyword and the place keyword may be extracted from the big data by various other methods.

더불어 본 실시예에서는 제어부(34)에 의해서 추출된 경로 안내용 키워드를 누적하여 저장하는 메모리부(36)를 더 포함함으로써, 추출된 시점 키워드 및 장소 키워드에 따라서 각 경로에 대한 교통량을 누적하여 저장한다.In addition, the present embodiment further includes a memory unit 36 that accumulates and stores the route guidance keyword extracted by the controller 34, and accumulates and stores the traffic volume for each route according to the extracted viewpoint keyword and place keyword. do.

즉, 메모리부(36)에 저장된 시점 키워드 및 장소 키워드의 누적 횟수가 높으면 제어부(34)는 해당 시점에 해당 장소로 이동하는 차량이 많을 것임을 예상할 수 있다.In other words, if the cumulative number of view keywords and place keywords stored in the memory unit 36 is high, the controller 34 may predict that there are many vehicles moving to the place at the corresponding time point.

구체적으로 본 실시예에서는 전술한 바와 같이 수신부(32)를 통해서 데이터 제공원(10)의 위치 정보를 함께 수집하고, 장소 키워드를 추출하기 때문에 제어부(34)는 출발지와 목적지 정보를 통한 경로를 메모리부(36)에 누적하여 저장함으로써 교통 정보를 예상할 수 있다.Specifically, in the present embodiment, as described above, since the location information of the data provider 10 is collected together with the receiver 32 and the place keyword is extracted, the controller 34 stores the path through the source and destination information. Traffic information can be estimated by accumulating and storing in the section 36.

또한 본 실시예에서 제어부(34)는 추출되는 시점 키워드 및 장소 키워드의 가중치를 다르게 하여 메모리부(36)에 저장하고, 가중치가 높을수록 해당 시점에 해당 장소로 이동하는 차량이 많은 것으로 예상할 수 있다.In addition, in the present embodiment, the control unit 34 may store different weights of the extracted viewpoint keywords and place keywords in the memory unit 36, and as the weight is higher, it may be expected that more vehicles move to the corresponding places at the corresponding times. have.

구체적으로 제어부(34)는 수집된 빅데이터의 작성 시점이 수집된 빅데이터에 포함된 시점 키워드와 가까울수록 높은 가중치를 갖도록 시점 키워드를 메모리부(36)에 누적하여 저장한다.In detail, the controller 34 accumulates and stores the viewpoint keywords in the memory unit 36 to have a higher weight as the collection time of the collected big data becomes closer to the viewpoint keywords included in the collected big data.

즉, 빅데이터 작성자가 이동을 예상하여 작성한 날짜인 시점 키워드와 근접한 날에 작성된 빅데이터일수록 해당 시점에 실제로 이동할 확률이 높기 때문에 본 실시예에서 제어부(34)는 동일한 시점 키워드가 빅데이터에 포함되어 있더라도 해당 빅데이터의 작성 시점이 해당 시점 키워드와 가까울수록 높은 가중치를 갖도록 저장한다.That is, since the greater the probability that the big data written on the day that is closer to the viewpoint keyword, which is the date created by the big data creator in anticipation of movement, has a higher probability of actually moving at the viewpoint, the controller 34 includes the same viewpoint keyword in the big data. Even if the creation time of the corresponding big data is closer to the keyword of the corresponding time point, it is stored to have a higher weight.

따라서 제어부(34)는 수집된 빅데이터로부터 동일한 시점 키워드가 추출되더라도 해당 시점 키워드의 하루 전에 작성된 빅데이터가 해당 시점 키워드의 일주일 전에 작성된 빅데이터보다 높은 가중치를 갖도록 저장한다.Therefore, even if the same viewpoint keyword is extracted from the collected big data, the controller 34 stores the big data created one day before the keyword of the corresponding viewpoint having a higher weight than the big data created one week before the keyword of the corresponding viewpoint.

그리고 제어부(34)는 데이터 제공원(10)의 종류에 따라서 서로 다른 가중치를 갖도록 장소 키워드를 메모리부(36)에 누적하여 저장한다.The controller 34 accumulates and stores place keywords in the memory unit 36 to have different weights according to the type of the data provider 10.

일례로, 내비게이션 기능과 연계하여 빅데이터 작성이 가능한 제1데이터 제공원(11)에 있어서 해당 빅데이터 작성자는 내비게이션 기능을 이용할 수 있기 때문에, 상기의 작성된 장소 키워드에 따라서 실제로 이동할 확률이 높으므로, 제1데이터 제공원(11)의 빅데이터로부터 추출된 장소 키워드는 제2데이터 제공원(12)의 빅데이터로부터 추출된 장소 키워드에 비해서 상대적으로 높은 가중치를 갖도록 저장한다.For example, in the first data provider 11 capable of creating big data in association with the navigation function, since the corresponding big data creator can use the navigation function, there is a high probability of actually moving according to the created place keyword. The place keyword extracted from the big data of the first data source 11 is stored to have a relatively high weight compared to the place keyword extracted from the big data of the second data source 12.

즉, 내비게이션 기능과 연계되지 않는 제2데이터 제공원(12)에 있어서 해당 빅데이터 작성자는 작성된 장소 키워드에 따라서 실제로 이동하지 않을 가능성이 상대적으로 높기 때문에, 본 실시예에서 제어부(34)는 데이터 제공원(10)의 종류에 따라서 서로 다른 가중치를 갖도록 장소 키워드를 저장한다.That is, in the second data provider 12 that is not associated with the navigation function, since the corresponding big data creator is relatively unlikely to actually move according to the created place keyword, the controller 34 provides data in this embodiment. Place keywords are stored to have different weights according to the type of the circle 10.

그리고 제어부(34)는 추출된 경로 안내용 키워드를 통계화하여 교통 정보를 생성한다. 구체적으로 누적 횟수가 많은 시점 키워드 및 장소 키워드에 대해서 제어부(34)는 해당 시점에 해당 장소에 도착하거나 해당 장소를 경유하는 교통량이 많은 것으로 판단할 수 있다.The controller 34 generates traffic information by statistically extracting the extracted route guidance keyword. In detail, the controller 34 may determine that there is a large amount of traffic arriving at or passing through the place at the corresponding time point keyword and place keyword.

또한 전술한 가중치에 따라서, 가중치가 높은 시점 키워드 및 장소 키워드에 대해서 제어부(34)는 해당 시점에 해당 장소에 도착하거나 해당 장소를 경유하는 교통량이 많은 것으로 판단할 수 있다.In addition, according to the above-described weight, the controller 34 may determine that there is a large amount of traffic arriving at or passing through the place at the corresponding time point keyword and the place keyword.

제어부(34)는 내비게이션 단말(40)로부터 경로 안내를 요청받으면 송신부(38)를 통해서, 교통 정보에 기초한 주행 경로 정보를 내비게이션 단말(40)로 제공한다.When the controller 34 receives the route guidance request from the navigation terminal 40, the controller 34 provides the navigation terminal 40 with driving route information based on the traffic information through the transmitter 38.

즉, 본 실시예에 따른 경로 제공 장치(30)는 내비게이션 단말(40)로부터 출발지 및 목적지 정보를 수신하면, 빅데이터로부터 추출한 경로 안내용 키워드를 통해 통계화한 교통 정보에 근거하여 주행 경로 정보를 제공한다.That is, when the route providing device 30 according to the present exemplary embodiment receives the starting point and the destination information from the navigation terminal 40, the route providing device 30 receives the driving route information based on the traffic information statistically determined through the route guidance keyword extracted from the big data. to provide.

본 실시예에서 제어부(34)가 제공하는 주행 경로 정보는 특정 출발지에서 특정 목적지까지의 구체적인 경로 정보 또는 특정 목적지로 유입되는 교통량 정보 중 적어도 하나를 포함한다.In the present embodiment, the driving route information provided by the controller 34 includes at least one of specific route information from a specific departure point to a specific destination or traffic volume information flowing into the specific destination.

본 실시예에서 빅데이터로부터 추출된 시점 키워드 및 장소 키워드에는 "이번 추석 당일 오전 10시쯤에 서초2동 1337번지의 친척집으로 이동할 예정"과 같이 정확한 출발 시간 및 목적지의 주소와 같은 구체적인 정보를 포함하는 경우도 있지만, 이와 달리 "추석 당일에 대전 친척집으로 이동할 예정"과 같이 출발 날짜와 도시명 정도의 정보만을 포함하는 경우도 있을 수 있다.In this embodiment, the starting point keyword and the place keyword extracted from the big data include specific information such as an accurate departure time and an address of a destination, such as "to be moved to a relative's house at 1337 Seocho 2-dong at 10 am on the day of Chuseok". In some cases, however, the information may include only information about a departure date and a city name, such as "going to a relative's house on the day of Chuseok".

따라서 제어부(34)는 내비게이션 단말(40)로부터의 경로 안내 요청시에, 원하는 시점에서 원하는 목적지에 대한 구체적인 시점 키워드 및 장소 키워드가 메모리부(36)로부터 검색되면 해당 목적지까지의 구체적인 경로 정보를 제공한다.Therefore, when the path guide request from the navigation terminal 40 is requested, when the specific time point keyword and the place keyword for the desired destination are retrieved from the memory unit 36 at the desired time point, the controller 34 provides specific path information to the corresponding destination. do.

그러나 내비게이션 단말(40)로부터의 경로 안내 요청시에, 해당 시점 및 목적지에 대한 구체적인 시점 키워드 및 장소 키워드가 메모리부(36)로부터 검색되지 않으면 제어부(34)는 해당 목적지 또는 해당 시점과 관련하여 "추석 당일에 대전으로 유입되는 차량의 수"와 같은 개략적인 교통량 정보를 제공한다.
However, when a route guidance request from the navigation terminal 40 is requested, if a specific viewpoint keyword and a place keyword for the viewpoint and the destination are not retrieved from the memory unit 36, the controller 34 may be associated with the corresponding destination or the viewpoint. It provides rough traffic information such as "the number of vehicles flowing into Daejeon on the day of Chuseok."

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 제공 방법의 구현 과정을 설명하는 절차 흐름도이다.2 is a flowchart illustrating an implementation process of a path providing method according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 2를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 제공 방법을 살펴보면, 먼저 제어부(34)는 수신부(32)를 통해 데이터 제공원(10)의 빅데이터를 관리하는 서버(20)로부터 빅데이터를 수집한다(S10).Referring to FIG. 2, a path providing method according to an exemplary embodiment of the present invention will be described. First, the control unit 34 manages big data from the server 20 managing big data of the data provider 10 through the receiving unit 32. Collect (S10).

이어서 제어부(34)는 수집된 빅데이터로부터 경로 안내용 키워드를 추출한다(S20). 이 때 경로 안내용 키워드는 내비게이션을 통해 경로를 안내할 때 필요한 정보에 관련된 키워드를 의미하며, 특히 본 실시예에서 경로 안내용 키워드는 시점 키워드 및 장소 키워드를 포함한다.Subsequently, the controller 34 extracts a route guidance keyword from the collected big data (S20). In this case, the route guidance keyword refers to a keyword related to information necessary for guiding a route through navigation, and in this embodiment, the route guidance keyword includes a viewpoint keyword and a place keyword.

구체적으로 제어부(34)는 기설정된 시점 키워드가 빅데이터에 포함되었는지 판단하고(S22), 기설정된 장소 키워드가 수집된 빅데이터에 포함되었는지 판단함으로써(S24) 경로 안내용 키워드를 추출한다.In detail, the controller 34 determines whether the predetermined viewpoint keyword is included in the big data (S22), and determines whether the predetermined place keyword is included in the collected big data (S24) to extract the route guidance keyword.

이 때 제어부(34)는 빅데이터를 파싱(Parsing)하고 파싱된 빅데이터에 기설정된 시점 키워드와 기설정된 장소 키워드가 포함되어 있는지 비교함으로써 시점 키워드 및 장소 키워드를 추출할 수 있고, 이에 한정되는 것은 아니므로 기타 다양한 방법으로 빅데이터로부터 시점 키워드 및 장소 키워드를 추출할 수 있다.In this case, the controller 34 may parse the big data and extract the viewpoint keyword and the place keyword by comparing whether the parsed big data includes a predetermined viewpoint keyword and a predetermined place keyword. Therefore, the viewpoint keyword and the place keyword may be extracted from the big data by various other methods.

그리고 제어부(34)는 추출된 경로 안내용 키워드를 메모리부(36)에 누적하여 저장하고(S30), 누적된 경로 안내용 키워드를 통계화하여 교통 정보를 생성한다(S40).The controller 34 accumulates and stores the extracted route guidance keyword in the memory unit 36 (S30), and generates traffic information by statisticalizing the accumulated route guidance keyword (S40).

즉, 메모리부(36)에 저장된 시점 키워드 및 장소 키워드의 누적 횟수가 높으면 제어부(34)는 해당 시점에 해당 장소로 이동하는 차량이 많을 것임을 예상할 수 있다.In other words, if the cumulative number of view keywords and place keywords stored in the memory unit 36 is high, the controller 34 may predict that there are many vehicles moving to the place at the corresponding time point.

또한 본 실시예에서 제어부(34)는 추출되는 시점 키워드 및 장소 키워드의 가중치를 다르게 하여 메모리부(36)에 저장하고, 가중치가 높을수록 해당 시점에 해당 장소로 이동할 가능성 내지는 신뢰 수준이 높은 것으로 판단한다.In addition, in the present exemplary embodiment, the controller 34 stores the weighted keywords of the extracted viewpoint keyword and the place keyword in the memory unit 36, and the higher the weight, the higher the weight is. do.

구체적으로 제어부(34)는 수집된 빅데이터의 작성 시점이 수집된 빅데이터에 포함된 시점 키워드와 가까울수록 높은 가중치를 갖도록 시점 키워드를 메모리부(36)에 누적하여 저장한다.In detail, the controller 34 accumulates and stores the viewpoint keywords in the memory unit 36 to have a higher weight as the collection time of the collected big data becomes closer to the viewpoint keywords included in the collected big data.

그리고 제어부(34)는 데이터 제공원(10)의 종류에 따라서 서로 다른 가중치를 갖도록 장소 키워드를 메모리부(36)에 누적하여 저장한다.The controller 34 accumulates and stores place keywords in the memory unit 36 to have different weights according to the type of the data provider 10.

다음으로 제어부(34)는 내비게이션 단말(40)로부터 경로 안내를 요청받으면(S50), 송신부(38)를 통해서 상기 생성된 교통 정보에 기초한 경로 안내 예측 정보를 내비게이션 단말(40)로 제공한다(S60).Next, when the controller 34 receives a route guidance request from the navigation terminal 40 (S50), the controller 34 provides the navigation terminal 40 with route guidance prediction information based on the generated traffic information (S60). ).

구체적으로 본 실시예에서 제어부(34)가 제공하는 주행 경로 정보는 특정 출발지에서 특정 목적지까지의 구체적인 경로 정보 또는 특정 목적지로 유입되는 교통량 정보 중 적어도 하나를 포함한다.In more detail, in the present embodiment, the driving route information provided by the controller 34 includes at least one of specific route information from a specific starting point to a specific destination or traffic volume information flowing into the specific destination.

본 실시예에서 빅데이터로부터 추출된 시점 키워드 및 장소 키워드에는 "이번 추석 당일 오전 10시쯤에 서초2동 1337번지의 친척집으로 이동할 예정"과 같이 정확한 출발 시간 및 목적지의 주소와 같은 구체적인 정보를 포함하는 경우도 있지만, 이와 달리 "추석 당일에 대전 친척집으로 이동할 예정"과 같이 출발 날짜와 도시명 정도의 정보만을 포함하는 경우도 있을 수 있다.In this embodiment, the starting point keyword and the place keyword extracted from the big data include specific information such as an accurate departure time and an address of a destination, such as "to be moved to a relative's house at 1337 Seocho 2-dong at 10 am on the day of Chuseok". In some cases, however, the information may include only information about a departure date and a city name, such as "going to a relative's house on the day of Chuseok".

따라서 제어부(34)는 내비게이션 단말(40)로부터의 경로 안내 요청시에, 원하는 시점에서 원하는 목적지에 대한 구체적인 시점 키워드 및 장소 키워드가 메모리부(36)로부터 검색되면 해당 목적지까지의 구체적인 경로 정보를 제공한다.Therefore, when the path guide request from the navigation terminal 40 is requested, when the specific time point keyword and the place keyword for the desired destination are retrieved from the memory unit 36 at the desired time point, the controller 34 provides specific path information to the corresponding destination. do.

그러나 내비게이션 단말(40)로부터의 경로 안내 요청시에, 해당 시점 및 목적지에 대한 구체적인 시점 키워드 및 장소 키워드가 메모리부(36)로부터 검색되지 않으면 제어부(34)는 해당 목적지 또는 해당 시점과 관련하여 "추석 당일에 대전으로 유입되는 차량의 수"와 같은 개략적인 교통량 정보를 제공한다.However, when a route guidance request from the navigation terminal 40 is requested, if a specific viewpoint keyword and a place keyword for the viewpoint and the destination are not retrieved from the memory unit 36, the controller 34 may be associated with the corresponding destination or the viewpoint. It provides rough traffic information such as "the number of vehicles flowing into Daejeon on the day of Chuseok."

본 실시예에 따른 경로 제공 방법은, 빅데이터에 포함된 정형화되지 않은 다양한 정보로부터 경로 안내에 필요한 정보를 추출함으로써, 교통 정보를 미리 예측하여 운전자에게 경로를 안내할 수 있다.The route providing method according to the present embodiment may extract the information necessary for the route guidance from various types of unstructured information included in the big data, thereby predicting the traffic information in advance, and may guide the route to the driver.

또한 본 실시예는 별도의 하드웨어 추가없이 기존의 SNS와 같은 빅데이터 정보를 수집 및 분석하여 활용하는 것이므로 손쉽게 구현될 수 있다.
In addition, the present embodiment can be easily implemented because it collects, analyzes and utilizes big data information such as existing SNS without additional hardware.

본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 기술이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 정해져야 할 것이다.
Although the present invention has been described with reference to the embodiments shown in the drawings, it is merely exemplary and various modifications and equivalent other embodiments are possible to those skilled in the art. Will understand. Therefore, the true technical protection scope of the present invention will be defined by the claims below.

10: 데이터 제공원 11: 제1데이터 제공원
12: 제2데이터 제공원 20: 서버
30: 경로 제공 장치 32: 수신부
34: 제어부 36: 메모리부
38: 송신부 40: 내비게이션 단말
10: data source 11: first data source
12: second source of data 20: server
30: path providing device 32: receiving unit
34: control unit 36: memory unit
38: transmitter 40: navigation terminal

Claims (11)

제어부가 수신부를 통해 서버로부터 데이터를 수집하는 단계;
상기 수집된 데이터로부터 경로 안내용 키워드를 추출하는 단계;
상기 추출된 경로 안내용 키워드를 메모리부에 누적하여 저장하는 단계; 및
상기 누적된 경로 안내용 키워드를 통계화하여 교통 정보를 생성하는 단계;를 포함하되,
상기 서버가 데이터 제공원의 빅데이터를 관리하는 단계;를 더 포함하며,
상기 데이터를 수집하는 단계에서, 상기 제어부는, 상기 수신부를 통해 빅데이터, 해당 빅데이터를 제공하는 데이터 제공원의 위치 정보 및 작성 시점 정보를 수집하고,
상기 경로 안내용 키워드를 추출하는 단계에서, 상기 제어부는, 상기 빅데이터, 해당 빅데이터를 제공하는 데이터 제공원의 위치 정보 및 작성 시점 정보에 기초하여 주행 시점 및 주행 목적지를 포함하는 경로 안내용 키워드를 추출하는 것을 특징으로 하는 경로 제공 방법.
Collecting, by the controller, data from the server through the receiver;
Extracting a route guidance keyword from the collected data;
Accumulating and storing the extracted route guidance keyword in a memory unit; And
And generating traffic information by statisticizing the accumulated route guidance keyword.
The server further comprises managing the big data of the data provider;
In the collecting of the data, the controller collects big data, location information of a data provider providing corresponding big data, and creation time information through the receiving unit,
In the extracting of the route guidance keyword, the control unit includes a route guidance keyword including a driving time point and a driving destination based on the big data, location information of a data provider providing the big data, and creation time information. Route providing method characterized in that the extraction.
제 1항에 있어서,
상기 교통 정보를 생성한 이후에, 내비게이션 단말로부터 경로 안내를 요청받으면 상기 제어부는 상기 생성된 교통 정보에 기초한 주행 경로 정보를 상기 내비게이션 단말로 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 경로 제공 방법.
The method of claim 1,
After generating the traffic information, if the route guidance request from the navigation terminal, the control unit further comprises the step of providing the driving route information based on the generated traffic information to the navigation terminal.
제 1항에 있어서,
상기 경로 안내용 키워드를 추출하는 단계에서, 상기 경로 안내용 키워드는 시점 키워드 및 장소 키워드를 포함하는 것을 특징으로 하는 경로 제공 방법.
The method of claim 1,
And extracting the route guidance keyword, wherein the route guidance keyword includes a viewpoint keyword and a place keyword.
제 3항에 있어서,
상기 경로 안내용 키워드를 추출하는 단계는, 기설정된 시점 키워드가 상기 수집된 데이터에 포함되었는지 판단하는 단계; 및
기설정된 장소 키워드가 상기 수집된 데이터에 포함되었는지 판단하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 경로 제공 방법.
The method of claim 3, wherein
The extracting of the route guidance keyword may include determining whether a preset viewpoint keyword is included in the collected data; And
Determining whether a preset place keyword is included in the collected data;
Route providing method comprising a.
제 4항에 있어서,
상기 기설정된 시점 키워드가 상기 수집된 데이터에 포함되었는지 판단하는 단계에서, 상기 제어부는 상기 수집된 데이터의 작성 시점이 상기 수집된 데이터에 포함된 시점 키워드와 가까울수록 높은 가중치를 갖도록 상기 메모리부에 상기 시점 키워드를 누적하여 저장하는 것을 특징으로 하는 경로 제공 방법.
The method of claim 4, wherein
In the determining of whether the predetermined time point keyword is included in the collected data, the controller is further configured to provide the weighted value to the memory unit such that the time point at which the collected data is generated is closer to the time point keyword included in the collected data. A route providing method comprising accumulating and storing viewpoint keywords.
제 4항에 있어서,
상기 기설정된 장소 키워드가 상기 수집된 데이터에 포함되었는지 판단하는 단계에서, 상기 서버는 복수의 데이터 제공원의 데이터를 관리하되, 상기 제어부는 상기 복수의 데이터 제공원의 종류에 따라 서로 다른 가중치를 갖도록 상기 메모리부에 상기 장소 키워드를 누적하여 저장하는 것을 특징으로 하는 경로 제공 방법.
The method of claim 4, wherein
In the determining of whether the predetermined place keyword is included in the collected data, the server manages data of a plurality of data providers, but the controller has different weights according to types of the plurality of data providers. And storing the place keyword in the memory unit.
서버로부터 데이터를 수집하는 수신부;
상기 수집된 데이터로부터 경로 안내용 키워드를 추출하고, 상기 추출된 경로 안내용 키워드를 통계화하여 교통 정보를 생성하는 제어부; 및
내비게이션 단말로부터 경로 안내를 요청받으면 상기 제어부의 제어로 상기 교통 정보에 기초한 주행 경로 정보를 상기 내비게이션 단말로 제공하는 송신부;를 포함하되,
상기 서버는,
데이터 제공원의 빅데이터를 관리하고,
상기 제어부는,
상기 수신부를 통해 빅데이터, 해당 빅데이터를 제공하는 데이터 제공원의 위치 정보 및 작성 시점 정보를 수집하며,
상기 제어부는,
상기 빅데이터, 해당 빅데이터를 제공하는 데이터 제공원의 위치 정보 및 작성 시점 정보에 기초하여 주행 시점 및 주행 목적지를 포함하는 경로 안내용 키워드를 추출하는 것을 특징으로 하는 경로 제공 장치.
Receiving unit for collecting data from the server;
A controller for extracting a route guidance keyword from the collected data and generating traffic information by statistically extracting the extracted route guidance keyword; And
And a transmitter configured to provide driving route information based on the traffic information to the navigation terminal under the control of the controller when the route guidance is requested from the navigation terminal.
The server,
Manage big data from data providers,
The control unit,
Collecting the big data, location information of the data provider providing the corresponding big data, and creation time information through the receiving unit;
The control unit,
And a route guidance keyword including a driving time point and a driving destination on the basis of the big data, location information of a data provider providing the big data, and creation time information.
제 7항에 있어서,
상기 제어부에 의해서 추출된 상기 경로 안내용 키워드를 누적하여 저장하는 메모리부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 경로 제공 장치.
The method of claim 7, wherein
And a memory unit for accumulating and storing the route guidance keyword extracted by the controller.
제 8항에 있어서,
상기 경로 안내용 키워드는 시점 키워드 및 장소 키워드를 포함하는 것을 특징으로 하는 경로 제공 장치.
The method of claim 8,
The route guidance keyword includes a viewpoint keyword and a place keyword.
제 9항에 있어서,
상기 제어부는 상기 수집된 데이터의 작성 시점이 상기 수집된 데이터에 포함된 시점 키워드와 가까울수록 높은 가중치를 갖도록 상기 메모리부에 상기 시점 키워드를 누적하여 저장하는 것을 특징으로 하는 경로 제공 장치.
The method of claim 9,
And the controller accumulates and stores the viewpoint keyword in the memory unit such that the time point at which the collected data is written is closer to the viewpoint keyword included in the collected data.
제 9항에 있어서,
상기 서버는 복수의 데이터 제공원의 데이터를 관리하되, 상기 제어부는 상기 복수의 데이터 제공원의 종류에 따라 서로 다른 가중치를 갖도록 상기 메모리부에 상기 장소 키워드를 누적하여 저장하는 것을 특징으로 하는 경로 제공 장치.
The method of claim 9,
The server may manage data of a plurality of data sources, and the controller may accumulate and store the place keywords in the memory unit to have different weights according to types of the plurality of data sources. Device.
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