KR102061579B1 - 경로 추천 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 당일치기로 나들이를 하는 사용자에게 이동 경로를 추천하는 경로 추천 장치는 정보 제공 장소의 운영자가 사용하는 장소 운영자 단말로부터 상기 정보 제공 장소에 대한 장소 정보를 수신하고, 상기 장소 정보를 장소 카테고리 별로 분류하여 저장하는 장소 데이터 베이스 저장부, 상기 사용자가 사용하는 사용자 단말에 필수적으로 입력하는 나들이를 즐기는 시간을 포함하는 시간 정보, 상기 사용자가 방문하고자 하는 장소 카테고리, 및 출발지에 대한 정보를 포함하는 출발지 정보를 포함하는 필수 정보를 상기 사용자 단말로부터 수신하여 저장하는 필수 정보 수신부, 상기 출발지로부터 설정 반경 이내로 경로 범위를 설정하여 저장하는 경로 범위 설정부, 및 빅데이터 서버로부터 수신되는 상기 경로 추천 장치에 가입된 회원들이 인터넷을 통해서 검색한 정보 제공 장소를 누적한 빅데이터를 기반으로 상기 장소 카테고리 별로 상기 검색한 횟수에 따라 추천 정보 제공 장소를 추출한 장소 분류 데이터를 생성하는 장소 분류 데이터 생성부를 포함한다.

Description

경로 추천 장치 및 방법{DEVICE AND METHOD FOR RECOMMANDING ROUTE}

본 발명은 경로 추천 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 나들이를 하고자 하는 자의 성향을 분석한 결과와 허용된 시간 범위를 고려하여 최적의 경로를 추천하는 경로 추천 장치 및 방법에 관한 것이다.

인터넷 기술이 발전하면서 전자상거래와 경영 컨설팅 등 다양한 정보들이 인터넷을 통해 제공되고 있고, 각종 관광지에 대한 안내 및 소개 사이트들이 등장하고 있다. 또한, 인터넷을 통하여 나들이 코스 등을 추천하거나 공유하는 사람들도 점차 늘고 있다.

하지만 나들이 및 나들이를 위한 경로에 대한 정보는 미리 계획하고 약속을 잡을 때 사용할 수 있는 방법이 대부분이기 때문에, 연인과 갑자기 시간이 맞아서 만나게 되거나 우연히 약속을 잡게 되었을 때, 어디에서 만나서 무엇을 할지 고민을 하게 되고, 대부분의 연인들이 매번 가는 곳에서만 나들이 및 나들이를 즐기게 되는 경우가 많다. 최근에는, 스마트폰의 급격한 보급에 따라 주변 맛집 등을 검색하는 등, 새로운 나들이 장소를 물색하고 개척하고자 하는 연인들도 많이 있으나, 시간 약속을 잡고 만나서 검색된 장소로 이동하거나, 새로운 나들이 및 나들이 장소의 정확한 위치 등을 확인하는 것이 불편한 한계가 있다.

[선행문헌]

공개특허 10-2019-0035317

본 발명은 경로 추천 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 나들이를 하고자 하는 자의 성향을 분석한 결과와 허용된 시간 범위를 고려하여 최적의 경로를 추천하는 경로 추천 장치 및 방법에 관한 것이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 당일치기로 나들이를 하는 사용자에게 이동 경로를 추천하는 경로 추천 장치는 정보 제공 장소의 운영자가 사용하는 장소 운영자 단말로부터 상기 정보 제공 장소에 대한 장소 정보를 수신하고, 상기 장소 정보를 장소 카테고리 별로 분류하여 저장하는 장소 데이터 베이스 저장부, 상기 사용자가 사용하는 사용자 단말에 필수적으로 입력하는 나들이를 즐기는 시간을 포함하는 시간 정보, 상기 사용자가 방문하고자 하는 장소 카테고리, 및 출발지에 대한 정보를 포함하는 출발지 정보를 포함하는 필수 정보를 상기 사용자 단말로부터 수신하여 저장하는 필수 정보 수신부, 상기 출발지로부터 설정 반경 이내로 경로 범위를 설정하여 저장하는 경로 범위 설정부, 빅데이터 서버로부터 수신되는 상기 경로 추천 장치에 가입된 회원들이 인터넷을 통해서 검색한 정보 제공 장소를 누적한 빅데이터를 기반으로 상기 장소 카테고리 별로 상기 검색한 횟수에 따라 추천 정보 제공 장소를 추출한 장소 분류 데이터를 생성하는 장소 분류 데이터 생성부, 상기 사용자 단말과 연계되어 있는 딥 러닝 머신의 딥 러닝을 기반으로 하여 상기 장소 카테고리 각각에 대한 상기 사용자의 취향이 반영된 정보 제공 장소를 추출하여 취향 분석 데이터를 생성하는 취향 분석 데이터 생성부, 및 상기 필수 정보, 상기 장소 분류 데이터, 및 상기 취향 분석 데이터를 근거로 하여, 상기 출발지로부터 시작되고, 상기 경로 범위 이내에서 추천 경로를 결정하고, 상기 추천 경로가 포함된 경로 추천 정보를 생성하여 상기 사용자 단말로 제공하는 경로 추천 정보 제공부를 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 경로 추천 장치는 상기 사용자가 상기 사용자 단말에 선택적으로 입력하는 나들이를 즐기는 데 사용하는 예산을 포함하는 예산 정보 및 상기 사용자가 나들이를 즐기는 데 이용하는 교통 수단을 포함하는 교통 수단 정보를 상기 사용자 단말로부터 수신하는 선택 정보 수신부를 더 포함하고, 상기 장소 정보는 상기 정보 제공 장소 각각의 방문객 1인 당 평균 지출 비용을 포함하는 평균 지출 정보를 포함하고, 상기 경로 추천 정보 제공부는 경로에 포함된 정보 제공 장소에 대해서 상기 평균 지출 정보를 근거로 소요 비용을 산출하고, 경로에 포함된 정보 제공 장소 간에 이동 비용을 상기 교통 수단 정보를 근거로 산출하고, 상기 산출된 비용을 합산한 값이 상기 예산 정보에 포함된 금액 이하인 경로를 상기 추천 경로로 결정하고, 상기 경로 범위 설정부는 상기 교통 수단에 따라 상기 설정 반경을 설정하고, 상기 장소 카테고리는 식당, 카페, 휴식 장소, 액티비티, 관광/전시, 및 야외 활동을 포함하고, 상기 교통 수단은 도보, 대중 교통, 자가용을 포함하고, 상기 자가용에 따른 설정 반경은 상기 대중 교통에 따른 설정 반경보다 크고, 상기 대중 교통에 따른 설정 반경은 상기 도보에 따른 설정 반경보다 크다.

본 발명의 일 실시예에 따른 경로 추천 장치는 상기 경로 추천 장치에 가입되어 있는 회원들로부터 작성된 나들이 후기를 저장하는 나들이 후기 저장부 및 상기 나들이 후기 각각에 포함되어 있는 장소들을 그룹화시켜 장소 그룹을 생성하고, 동일한 장소 그룹 별로 카운트하여, 동일한 장소 그룹이 많은 순으로 분류하여 그룹 분류 데이터를 생성하는 그룹 분류 데이터 생성부를 더 포함하고, 상기 경로 추천 제공부는 상기 사용자가 입력한 장소 카테고리의 장소들 중 상기 장소 분류 데이터 및 상기 취향 분석 데이터와 중복되는 장소를 추출하여 장소 추출 데이터를 생성하는 추출 모듈, 상기 그룹 분류 데이터를 기초로 하여, 상기 장소 추출 데이터에 포함되어 있는 장소가 포함되어 있는 장소 그룹 중 설정 순위 이상의 장소 그룹에 포함되어 있는 장소들을 이용하여 경로들을 생성하는 경로 생성 모듈, 및 상기 경로 생성 모듈에 의해서 생성된 경로를 근거로 상기 추천 경로를 결정하고, 상기 추천 경로가 포함된 상기 경로 추천 정보를 상기 사용자 단말로 제공하는 추천 경로 결정 모듈을 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 경로 추천 장치는 나들이 후기를 작성한 회원들에게 작성한 나들이 후기 내에 포함되어 있는 장소의 개수에 비례하여 제휴 포인트를 상기 나들이 후기를 작성 회원들이 사용하는 단말에 제공하는 제휴 포인트 제공부를 더 포함하고, 상기 제휴 포인트는 상기 정보 제공 장소 중 상기 경로 추천 장치와 제휴가 맺어진 정보 제공 장소에서 현금으로 사용할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 경로 추천 장치는 상기 정보 제공 장소의 출입구에 설치되는 인체 감지 센서로부터 상기 정보 제공 장소의 방문자들이 들어오는 시각 및 나오는 시각을 포함하는 시각 정보를 수신하는 시각 정보 수신부, 교통 정보를 제공하는 교통 서버로부터 상기 교통 수단에 따라 장소 간 이동 소요 시간을 수신하는 이동 소요 시간 수신부, 및 상기 정보 제공 장소의 방문자들이 나오는 시각의 합을 방문자 수로 나눈 시각에서 상기 정보 제공 장소의 방문자들이 들어오는 시각의 합을 방문자 수로 나눈 시각은 감하여 상기 정보 제공 장소 각각의 평균 소요 시간을 산출하는 평균 소요 시간 산출부를 더 포함하고, 상기 경로 추천 정보 제공부는 상기 사용자가 입력한 장소 카테고리의 장소들 중 상기 장소 분류 데이터 및 상기 취향 분석 데이터와 중복되는 장소를 추출하는 추출 모듈, 상기 추출된 장소들을 연결하여 경로들을 생성하는 경로 생성 모듈, 및 생성된 경로들 중 상기 이동 소요 시간 및 상기 평균 소요 시간을 합한 시간이 상기 시간 정보에 포함되어 있는 시간 이하인 경로를 근거로 상기 추천 경로로 결정하여, 상기 추천 경로가 포함된 상기 경로 추천 정보를 상기 사용자 단말로 제공하는 추천 경로 결정 모듈을 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 경로 추천 장치는 상기 추천 경로 결정 모듈에 의해서 결정되는 추천 경로가 없는 경우, 상기 경로 범위 확장 신호를 생성하여 상기 경로 범위 설정부로 전송하는 경로 범위 확장 신호 생성부, 상기 추천 경로 결정 모듈에 의해서 결정되는 추천 경로가 없는 경우, 시간 확장 신호를 생성하여 상기 필수 정보 수신부로 전송하는 시간 확장 신호 생성부, 상기 추천 경로 결정 모듈에 의해서 결정되는 추천 경로의 이동 소요 시간 및 평균 소요 시간을 합한 시간이 상기 시간 정보에 포함되어 있는 시간보다 설정 시간 이상으로 짧은 경우, 상기 장소 분류 데이터를 근거로 상기 경로 범위 이내에서 상기 경로 추천 장치의 회원들에게 가장 많이 검색된 장소를 선정하고, 선정된 장소를 포함한 추천 경로를 생성하여 상기 경로 추천 정보에 추가시키는 추천 경로 추가부, 및 상기 추천 경로 결정 모듈에 의해서 결정되는 추천 경로에서 소요되는 비용이 상기 예산 정보에 포함된 금액보다 설정 금액 이상 작은 경우, 상기 장소 분류 데이터를 근거로, 상기 추천 경로에 포함되는 정보 제공 장소에서 상기 회원들에게 가장 검색된 유료 활동 또는 음식에 대한 정보를 포함하는 추천 부가 정보를 상기 추천 경로에 매칭시켜 상기 경로 추천 정보에 추가시키는 부가 정보 추가부를 더 포함하고, 상기 경로 범위 설정부는 상기 경로 범위 확장 신호를 수신하는 경우, 기존에 수신된 경로 범위를 확장하여 저장하고, 상기 필수 정보 수신부는 상기 시간 확장 신호를 수신하는 경우, 기존에 수신된 시간 정보를 확장하여 저장한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 경로 추천 장치는 상기 사용자 단말로부터 상기 사용자의 나이, 성별, 및 신체 정보를 포함하는 사용자 정보를 수신하는 사용자 정보 수신부, 상기 사용자 단말에 장착된 GPS 모듈로부터 측정된 상기 사용자의 도보 이동 거리를 근거로 상기 사용자의 하루 평균 이동 거리를 산출하는 이동 거리 산출부, 및 상기 사용자 정보 및 상기 사용자의 하루 평균 이동 거리를 분석하여, 상기 사용자에 필요한 하루 권장 이동 거리를 산출하는 권장 거리 산출부를 더 포함하고, 상기 경로 추천 정보 제공부는 상기 교통 수단 정보에 포함되는 교통 수단이 도보인 경우, 상기 추천 경로 각각의 도보를 이용한 이동 거리가 상기 하루 권장 이동 거리에 근접한 순으로 상기 경로를 정렬하고, 설정 순위 이내의 경로를 상기 추천 경로로 결정하고, 상기 추천 경로가 포함된 상기 경로 추천 정보를 상기 사용자 단말로 제공한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 경로 추천 장치는 상기 사용자 단말로부터 상기 추천 경로 중 사용자가 선택한 추천 경로인 선택 경로를 수신하는 선택 경로 수신부, 상기 교통 수단 정보에 포함되는 교통 수단이 자가용이 경우, 상기 경로 추천 장치에 가입되어 있는 회원들 중 상기 선택 경로에 포함되어 있는 정보 제공 장소로부터 설정 반경 내에 거주하는 회원들의 단말로 상기 시간 정보에 포함되는 시간 내에 주차 공간 대여를 요청하는 요청 신호를 전송하는 요청 신호 전송부, 상기 요청 신호를 수신한 회원들의 단말로부터 주차 공간의 대여가 가능하고, 해당 주차 공간의 주소 및 사진이 포함되어 있는 수락 신호를 수신하여 상기 사용자 단말로 전송하는 수락 신호 전송부, 상기 수락 신호에 포함된 회원들 중 상기 사용자가 선택한 회원에 대한 정보를 포함하는 선택 신호를 수신하는 선택 신호 수신부, 상기 선택 신호가 수신되면, 상기 사용자 단말과 상기 사용자가 선택한 회원의 단말 각각에 대화창을 생성시키는 대화창 생성부, 상기 시간 정보에 포함되는 시간 후에 상기 사용자가 선택한 회원으로부터 주차 공간의 대여가 이루어졌는지 여부에 대한 내용을 포함하는 대여 신호를 상기 사용자 단말에 전송하는 대여 신호 전송부, 상기 사용자 단말로부터 상기 대여 신호에 응답하여 상기 사용자가 선택한 회원으로부터 주차 공간의 대여가 이루어졌다는 내용을 포함하는 대여 완료 신호를 수신하는 대여 완료 신호 수신부, 및 상기 대여 완료 신호에 응답하여, 상기 사용자가 선택한 회원의 단말에 제휴 포인트를 제공하는 제휴 포인트 제공부를 더 포함하고, 상기 제휴 포인트는 상기 정보 제공 장소 중 상기 경로 추천 장치와 제휴가 맺어진 정보 제공 장소에서 현금으로 사용할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 경로 추천 장치는 상기 시간 정보에 포함되는 시간 동안 상기 사용자 단말에 장착된 GPS 모듈로부터 상기 사용자의 위치 정보를 추적하여, 상기 사용자가 상기 선택 경로에 포함되어 있는 정보 제공 장소에 위치한 경우 일치 신호를 생성하는 일치 신호 생성부, 및 상기 사용자가 상기 선택 경로를 근거로 작성한 나들이 후기를 저장하는 나들이 후기 저장부를 더 포함하고, 상기 제휴 포인트 제공부는 상기 나들이 후기를 작성한 사용자에게 제1 제휴 포인트를 제공하고, 상기 일치 신호가 생성되는 경우, 상기 나들이 후기를 작성한 사용자에게 제2 제휴 포인트를 추가로 제공한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 당일치기로 나들이를 하는 사용자에게 이동 경로를 추천하는 경로 추천 장치를 이용한 경로 추천 방법은 장소 데이터 베이스 저장부가 정보 제공 장소의 운영자가 사용하는 장소 운영자 단말로부터 상기 정보 제공 장소에 대한 장소 정보를 수신하고, 상기 장소 정보를 장소 카테고리 별로 분류하여 저장하는 단계, 필수 정보 수신부가 상기 사용자가 사용하는 사용자 단말에 필수적으로 입력하는 나들이를 즐기는 시간을 포함하는 시간 정보, 상기 사용자가 방문하고자 하는 장소 카테고리, 및 출발지에 대한 정보를 포함하는 출발지 정보를 포함하는 필수 정보를 상기 사용자 단말로부터 수신하여 저장하는 단계, 선택 정보 수신부가 상기 사용자가 상기 사용자 단말에 선택적으로 입력하는 나들이를 즐기는 데 사용하는 예산을 포함하는 예산 정보 및 상기 사용자가 나들이를 즐기는 데 이용하는 교통 수단을 포함하는 교통 수단 정보를 상기 사용자 단말로부터 수신하는 단계, 경로 범위 설정부가 상기 출발지로부터 설정 반경 이내로 경로 범위를 설정하여 저장하는 단계, 분류 데이터 생성부가 빅데이터 서버로부터 수신되는 상기 경로 추천 장치에 가입된 회원들이 인터넷을 통해서 검색한 정보 제공 장소를 누적한 빅데이터를 기반으로 상기 장소 카테고리 별로 상기 검색한 횟수에 따라 추천 정보 제공 장소를 추출한 장소 분류 데이터를 생성하는 단계, 취향 분석 데이터 생성부가 상기 사용자 단말과 연계되어 있는 딥 러닝 머신의 딥 러닝을 기반으로 하여 상기 장소 카테고리 각각에 대한 상기 사용자의 취향이 반영된 정보 제공 장소를 추출하여 취향 분석 데이터를 생성하는 단계, 나들이 후기 저장부가 상기 경로 추천 장치에 가입되어 있는 회원들로부터 작성된 나들이 후기를 저장하는 단계, 그룹 분류 데이터 생성부가 상기 나들이 후기 각각에 포함되어 있는 장소들을 그룹화시켜 장소 그룹을 생성하고, 동일한 장소 그룹 별로 카운트하여, 동일한 장소 그룹이 많은 순으로 분류하여 그룹 분류 데이터를 생성하는 단계, 경로 추천 제공부의 추출 모듈이 상기 사용자가 입력한 장소 카테고리의 장소들 중 상기 장소 분류 데이터 및 상기 취향 분석 데이터와 중복되는 장소를 추출하여 장소 추출 데이터를 생성하는 단계, 상기 경로 추천 제공부의 경로 생성 모듈이 상기 그룹 분류 데이터를 기초로 하여, 상기 장소 추출 데이터에 포함되어 있는 장소가 포함되어 있는 장소 그룹 중 설정 순위 이상의 장소 그룹에 포함되어 있는 장소들을 이용하여 경로들을 생성하는 단계, 상기 경로 추천 제공부의 추천 경로 결정 모듈이 상기 경로 생성 모듈에 의해서 생성된 경로를 근거로 상기 추천 경로를 결정하고, 상기 추천 경로가 포함된 상기 경로 추천 정보를 상기 사용자 단말로 제공하는 단계를 포함하고, 상기 장소 정보는 상기 정보 제공 장소 각각의 방문객 1인 당 평균 지출 비용을 포함하는 평균 지출 정보를 포함하고, 상기 경로 추천 정보를 상기 사용자 단말로 제공하는 단계에서, 상기 추천 경로 결정 모듈은 경로에 포함된 정보 제공 장소에 대해서 상기 평균 지출 정보를 근거로 소요 비용을 산출하고, 경로에 포함된 정보 제공 장소 간에 이동 비용을 상기 교통 수단 정보를 근거로 산출하고, 상기 산출된 비용을 합산한 값이 상기 예산 정보에 포함된 금액 이하인 경로를 상기 추천 경로로 결정하고, 상기 경로 범위 설정부는 상기 교통 수단에 따라 상기 설정 반경을 설정하고, 상기 장소 카테고리는 식당, 카페, 휴식 장소, 액티비티, 관광/전시, 및 야외 활동을 포함하고, 상기 교통 수단은 도보, 대중 교통, 자가용을 포함하고, 상기 자가용에 따른 설정 반경은 상기 대중 교통에 따른 설정 반경보다 크고, 상기 대중 교통에 따른 설정 반경은 상기 도보에 따른 설정 반경보다 크다.

회원들은 본 발명의 경로 추천 장치를 통해서 추천 경로를 제공 받고, 제공 받은 추천 경로 중 어느 하나를 선택하여 나들이를 즐길 수 있고, 나들이가 종료된 후에 나들이 후기를 작성하고, 해당 후기가 정보 제공 장소에 대해서 많은 정보를 포함할수록 더 많은 제휴 포인트를 제공함으로써, 회원들의 적극적인 나들이 후기 작성 참여를 유도할 수 있을 뿐만 아니라, 나아가 본 발명의 경로 장치는 해당 나들이 후기와 빅데이터를 통한 장소 분류 데이터 및 사용자의 취향 분석 데이터를 근거로 하여 사용자에게 적합한 추천 경로까지 제공할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 추천 시스템을 나타내는 개략적인 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 추천 장치의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 저장부의 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 송수신부의 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 필수 정보 및 선택 정보를 나타내는 개략적인 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 연산부의 블록도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 생성부의 블록도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 정보 제공부의 블록도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 추천 정보 제공부의 블록도이다.
도 10는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 데이터 송수신부의 블록도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 추천 방법의 순서도이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 추천 시스템(1000)을 나타내는 개략적인 도면이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 추천 시스템(1000)은 사용자 단말(100), 장소 운영자 단말(600), 빅데이터 서버(400), 교통 서버(500), 및 이들과 네트워크(300)로 연결되어 있는 경로 추천 장치(200)를 포함할 수 있다.

사용자 단말(100)은 경로 추천 장치(200)에 의해서 구현되는 어플리케이션에 회원 가입하여 경로 추천 장치(200)가 제공하는 정보를 수신하는 자가 사용하는 단말일 수 있다.

장소 운영자 단말(600)은 경로 추천 장치(200)의 경로 추천에 이용되는 정보 제공 장소를 운영하는 운영자가 사용하는 단말일 수 있다.

사용자 단말(100) 및 장소 운영자 단말(600)은 스마트폰(Smartphone)일 수 있다. 다만 이에 한정되지 않으며 사용자 단말(100) 및 장소 운영자 단말(600)은 일반적인 데스크탑 컴퓨터, 네비게이션, 노트북, 디지털방송용 단말기, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 태블릿 PC 등과 같은 전자 장치를 포함할 수 있다. 전자 장치는 하나 이상의 일반적이거나 특수한 목적의 프로세서, 메모리, 스토리지, 및/또는 네트워킹 컴포넌트(유선 또는 무선)를 가질 수 있다

경로 추천 장치(200)는 네트워크(300)를 통해서 사용자 단말(100) 및 장소 운영자 단말(600)로부터 정보를 수신할 수 있으며, 수신된 정보를 근거로 사용자 단말(100)에 추천 경로를 포함하는 정보를 전송할 수 있다. 예를 들어, 경로 추천 장치(200)는 서버일 수 있다. 이 외에도 경로 추천 장치(200)는 빅데이터 서버(400), 교통 서버(500)로부터 정보를 수신하고, 이를 가공하여 정보를 생성하고 생성된 정보를 사용자 단말(100)에 제공할 수 있다. 이에 대해서는 도 2부터 자세히 후술하도로 한다.

네트워크(300)의 통신 방식은 제한되지 않으며, 네트워크(300)가 포함할 수 있는 통신망의 일 예로는 이동통신망, 유선 온라인, 무선 온라인, 방송망을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 기기들간의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다. 예를 들어, 네트워크(300)는, PAN(personal area network), LAN(local area network), CAN(campus area network), MAN(metropolitan area network), WAN(wide area network), BBN(broadband network), 온라인 등의 네트워크 중 하나 이상의 임의의 네트워크를 포함할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 추천 장치(200)의 블록도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 저장부(401)의 블록도이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 송수신부(402)의 블록도이고, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 필수 정보 및 선택 정보를 나타내는 개략적인 도면이고, 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 연산부(403)의 블록도이고, 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 생성부(404)의 블록도이고, 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 정보 제공부(405)의 블록도이고, 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 추천 정보 제공부(451)의 블록도이고, 도 10는 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 데이터 송수신부(427)의 블록도이고, 도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 추천 방법의 순서도이다.

본 발명에서 경로 추천 장치(200)는 당일치기로 나들이를 하는 사용자를 대상으로 추천 경로를 제공할 수 있고, 이하 이를 전제로 경로 추천 방법을 경로 추천 장치(200)의 구성들과 함께 설명하고자 한다.

도 2 내지 도 11를 참조하면, 경로 추천 장치(200)는 저장부(401), 송수신부(402), 연산부(403), 데이터 생성부(404), 및 정보 제공부(405)를 포함할 수 있다.

저장부(401)는 장소 데이터 베이스 저장부(411)를 포함할 수 있다.

장소 데이터 베이스 저장부(411)는 정보 제공 장소를 운영하는 장소 운영자 단말(600)로부터 정보 제공 장소에 대한 장소 정보를 수신할 수 있다.(S10)

정보 제공 장소는 사용자에게 추천 경로를 제공하기 위해서 이용될 수 있다. 본 발명의 일 예로 정보 제공 장소는 경로 추천 장치(200)에 의해서 구현되어 있는 어플리케이션 가입되어 있는 장소일 수 있다. 예를 들어, 정보 제공 장소는 음식점, 카페, 공원, 공연장, 미술관 등을 포함할 수 있다.

또한 장소 정보는 정보 제공 장소 각각의 방문객 1인 당 평균 지출 비용을 포함하는 평균 지출 정보를 포함할 수 있다. 평균 지출 정보는 장소 운영자 단말(600)을 통해서 정보 제공 장소의 운영자가 제공하는 것으로 평균 지출 정보는 실시간으로 변경될 수 있고, 변경된 평균 지출 정보가 장소 데이터 베이스 저장부(411)로 전송할 수 있다.

장소 데이터 베이스 저장부(411)는 장소 정보를 장소 카테고리 별로 분류하여 저장할 수 있다.(S11) 본 발명의 일 예로, 도 5의 (A)에 도시된 바와 같이 장소 카테고리는 식당, 카페, 휴식, 액티비티, 관광, 전시를 포함할 수 있다. 장소 데이터 베이스 저장부(411)는 정보 제공 장소를 앞서 언급한 장소 카테고리 별로 분류할 수 있다.

송수신부(402)는 필수 정보 수신부(421) 및 선택 정보 수신부(432)를 포함할 수 있다.

필수 정보 수신부(421)는 필수 정보를 사용자 단말(100)로부터 수신할 수 있다.(S12)

필수 정보는 사용자가 사용자 단말(100)에 필수적으로 입력하여야 하는 정보가 포함될 수 있다. 좀 더 구체적으로 설명하면 필수 정보는 사용자가 사용자 단말(100)에 필수적으로 입력하는 나들이를 즐기는 시간을 포함하는 시간 정보, 사용자가 방문하고자 하는 장소 카테고리, 및 출발지에 대한 정보를 포함하는 출발지 정보를 포함할 수 있다. 출발지 정보는 사용자가 직접 입력할 수 있고, 또는 사용자 단말(100)에 장착된 GPS 모듈(미도시)을 통해서 자동적으로 입력될 수 있다.

사용자는 경로 추천 장치(200)에 의해서 구현되는 어플리케이션을 통해서 도 5의 (A)와 같이 도시된 화면을 통해서 시간 정보, 장소 카테고리, 출발지 정보를 입력할 수 있다.

선택 정보 수신부(432)는 사용자 단말(100)로부터 선택 정보를 수신할 수 있다.(S12) 선택 정보는 예산 정보 및 교통 수단 정보를 포함할 수 있다.

좀 더 구체적으로 설명하면, 선택 정보 수신부(432)는 사용자가 사용자 단말(100)에 선택적으로 입력하는 나들이를 즐기는 데 사용하는 예산을 포함하는 예산 정보 및 사용자가 나들이를 즐기는 데 이용하는 교통 수단을 포함하는 교통 수단 정보를 사용자 단말(100)로부터 수신할 수 있다.

사용자는 경로 추천 장치(200)에 의해서 구현되는 어플리케이션을 통해서 도 5의 (B)와 같이 도시된 화면을 통해서 예산 정보 및 교통 수단 정보를 입력할 수 있다.

도 6을 참조하면 연산부(403)는 경로 범위 설정부(431)를 포함할 수 있다.

경로 범위 설정부(431)는 출발지로부터 설정 반경 이내로 경로 범위를 설정하여 저장할 수 있다.(S13) 좀 더 구체적으로 설명하면 경로 범위 설정부(431)는 교통 수단에 따라 설정 반경을 설정할 수 있다.

교통 수단은 도보, 대중 교통, 자가용을 포함할 수 있고, 교통 수단에 따라 경로 범위 설정부(431)가 설정하는 설정 반경은 변경될 수 있다. 예를 들어 교통 수단에 특성을 반영하여 자가용에 따른 설정 반경(예를 들어, 10km)은 대중 교통에 따른 설정 반경(예를 들어, 5km)보다 크고, 대중 교통에 따른 설정 반경은 도보에 따른 설정 반경(예를 들어, 700m)보다 클 수 있다.

도 7 및 도 8을 참조하면 데이터 생성부(404)는 장소 분류 데이터 생성부(441) 및 취향 분석 데이터 생성부(442)를 포함할 수 있다.

장소 분류 데이터 생성부(441)는 빅데이터 서버(400)로부터 수신되는 경로 추천 장치(200)에 가입된 회원들이 인터넷을 통해서 검색한 정보 제공 장소를 누적한 빅데이터를 기반으로 장소 카테고리 별로 검색한 횟수에 따라 추천 정보 제공 장소를 추출한 장소 분류 데이터를 생성할 수 있다.(S14)

빅데이터 서버(400)는 장소 카테고리에 관련되어 누적되거나 분석된 빅데이터를 장소 분류 데이터 생성부(441)에 제공할 수 있다. 예를 들어, 빅데이터 서버(400)는 경로 추천 장치(200)에 가입된 유저들이 특정 포털 사이트에서 검색한 장소에 대한 누적 정보를 장소 분류 데이터 생성부(441)에 제공하고, 장소 분류 데이터 생성부(441)는 누적 정보를 근거로 장소 카테고리 별로 설정 횟수 이상으로 검색된 정보 제공 장소를 추천 정보 제공 장소를 추출할 수 있다. 설정 횟수는 경로 추천 장치(400)의 운영자에 의해서 설정될 수 있다.

취향 분석 데이터 생성부(442)는 사용자 단말(100)과 연계되어 있는 딥 러닝 머신의 딥 러닝을 기반으로 하여 장소 카테고리 각각에 대한 사용자의 취향이 반영된 정보 제공 장소를 추출하여 취향 분석 데이터를 생성할 수 있다.(S14)

정보 제공부(405)는 경로 추천 정보 제공부(451)를 포함할 수 있다.

경로 추천 정보 제공부(451)는 필수 정보, 장소 분류 데이터, 및 취향 분석 데이터를 근거로 하여, 출발지로부터 시작되고, 경로 범위 이내에서 추천 경로를 결정하고, 추천 경로가 포함된 경로 추천 정보를 생성하여 사용자 단말(100)로 제공할 수 있다.

경로 추천 정보 제공부(451)는 다양한 정보들을 근거로 추천 경로를 결정할 수 있다. 도 9를 참조하면 경로 추천 정보 제공부(451)는 추출 모듈(4511), 추출 모듈(4511)에서 추출된 데이터를 통해서 경로를 생성하는 경로 생성 모듈(4512), 및 생성된 경로들 중에서 추천 경로를 결정하는 추천 경로 결정 모듈(4513)을 포함할 수 있다.

이하 경로 추천 정보 제공부(451)가 추천 경로를 결정하는 방식 및 교통 수단이 도보인 경우 및 자가용인 경우 각각에 대해서 발생될 수 있는 과정에 대해서 자세히 후술하도록 한다.

1. 시간 정보 고려

송수신부(402)는 시각 정보 수신부(423) 및 이동 소요 시간 수신부(424)를 더 포함할 수 있다.

시각 정보 수신부(423)는 정보 제공 장소의 출입구에 설치되는 인체 감지 센서(미도시)로부터 정보 제공 장소의 방문자들이 들어오는 시각 및 나오는 시각을 포함하는 시각 정보를 수신할 수 있다. 인체 감지 센서는 정보 제공 장소의 운영자가 경로 추천 장치(200)에 의해서 구현되는 어플리케이션에 가입하는 경우, 정보 제공 장소의 운영자에게 제공될 수 있다.

이동 소요 시간 수신부(424)는 교통 정보를 제공하는 교통 서버(500)로부터 교통 수단에 따라 장소 간 이동 소요 시간을 수신할 수 있다.

연산부(403)는 평균 소요 시간 산출부(432)를 더 포함하고, 평균 소요 시간 산출부(432)는 시각 정보을 근거로 정보 제공 장소 각각의 평균 소요 시간을 산출할 수 있다.

좀 더 구체적으로 설명하면, 평균 소요 시간 산출부(432)는 정보 제공 장소의 방문자들이 나오는 시각의 합을 방문자 수로 나눈 시각에서 정보 제공 장소의 방문자들이 들어오는 시각의 합을 방문자 수로 나눈 시각은 감하여 정보 제공 장소 각각의 평균 소요 시간을 산출할 수 있다.

경로 추천 정보 제공부(451)의 추출 모듈(4511)은 사용자가 입력한 장소 카테고리의 장소들 중 장소 분류 데이터 및 취향 분석 데이터와 중복되는 장소를 추출할 수 있다.

경로 추천 정보 제공부(451)의 경로 생성 모듈(4512)은 경로 범위 이내에서 추출된 장소들을 연결하여 경로들을 생성할 수 있다.

경로 추천 정보 제공부(451)의 추천 경로 결정 모듈(4513)은 생성된 경로들 중 이동 소요 시간 및 평균 소요 시간을 합한 시간이 시간 정보에 포함되어 있는 시간 이하인 경로를 근거로 추천 경로로 결정하여, 추천 경로가 포함된 경로 추천 정보를 사용자 단말(100)로 제공할 수 있다.

2. 선택 정보를 수신한 경우

경로 추천 정보 제공부(451)는 사용자가 선택 정보를 입력한 경우, 경로에 포함된 정보 제공 장소에 대해서 평균 지출 정보를 근거로 소요 비용을 산출하고, 경로에 포함된 정보 제공 장소 간에 이동 비용을 교통 수단 정보를 근거로 산출하고, 이를 합산할 수 있다. 합산한 금액은 해당 나들이 경로를 통해서 나들이를 하는 경우 소요되는 총 비용이므로, 경로 추천 정보 제공부(451)의 추천 경로 결정 모듈(4513)은 합산 금액이 예산 정보에 포함된 금액 이하인 경로를 추천 경로로 결정할 수 있다.

3. 나들이 후기에 따른 추천 경로 결정 및 제휴 포인트 제공

저장부(401)는 나들이 후기 저장부(412)를 더 포함할 수 있다.

나들이 후기는 경로 추천 장치(200)에 가입되어 있는 회원들이 경로 추천 장치(200)에 의해서 경로를 추천 받아 나들이를 한 후 해당 나들이 대해 작성한 후기일 수 있다.

회원들은 자신의 단말을 통해서 나들이 후기를 작성하고, 작성된 나들이 후기가 나들이 후기 저장부(412)에 저장될 수 있다.(S15)

데이터 생성부(404)는 그룹 분류 데이터 생성부(443)를 더 포함할 수 있다.

그룹 분류 데이터 생성부(443)는 나들이 후기 각각에 포함되어 있는 장소들을 그룹화시켜 장소 그룹을 생성하고, 동일한 장소 그룹끼리 카운트하여, 동일한 장소 그룹이 많은 순으로 분류하여 그룹 분류 데이터를 생성할 수 있다.(S16)

예를 들어, 나들이 후기에는 정보 제공 장소가 포함될 수 있고, 그룹 분류 데이터 생성부(443)는 포함되어 있는 정보 제공 장소를 텍스트 인식을 통해서 추출할 수 있고, 하나의 나들이 후기에 포함되어 있는 추출된 장소들을 하나의 그룹으로 그룹화시킬 수 있다.(해당 그룹을 장소 그룹으로 이하 지시한다.)

그룹 분류 데이터 생성부(443)는 장소 그룹을 수집하고, 동일한 장소 그룹 별로 카운트하여 동일한 장소 그룹이 많은 순으로 분류하여 그룹 분류 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어 어느 하나의 장소 그룹에는 OO카페, XX미술관, YY식당이 포함될 수 있고, 그룹 분류 데이터 생성부(443)는 나들이 후기를 분석하여 해당 장소 그룹으로 그룹핑되는 나들이 후기를 카운트하여 그룹 분류 데이터를 생성할 수 있다.

경로 추천 정보 제공부(451)의 추출 모듈(4511)은 사용자가 입력한 장소 카테고리의 장소들 중 장소 분류 데이터 및 취향 분석 데이터와 중복되는 장소를 추출하여 장소 추출 데이터를 생성할 수 있다.(S17)

경로 추천 정보 제공부(451)의 경로 생성 모듈(4512)은 그룹 분류 데이터를 기초로 하여, 장소 추출 데이터에 포함되어 있는 장소가 포함되어 있는 장소 그룹 중 설정 순위 이상의 장소 그룹에 포함되어 있는 장소들을 이용하여 경로들을 생성할 수 있다. 경로 생성 모듈(4512)은 사용자의 취향과 회원들의 취향이 반영되고, 회원들이 많은 후기를 작성한 경로를 생성할 수 있다. 설정 순위는 경로 추천 장치(200)의 운영자가 사용하는 단말을 통해서 변경될 수 있다.

경로 추천 정보 제공부(451)의 추천 경로 결정 모듈(4513)은 경로 생성 모듈에 의해서 생성된 경로를 근거로 추천 경로를 결정하고(S18), 결정된 추천 경로가 포함된 상기 경로 추천 정보를 상기 사용자 단말로 제공할 수 있다.(S19)

정보 제공부(405)는 제휴 포인트 제공부(452)를 더 포함할 수 있다.

제휴 포인트 제공부(452)는 나들이 후기를 작성한 회원들에게 작성한 나들이 후기 내에 포함되어 있는 장소의 개수에 비례하여 제휴 포인트를 나들이 후기를 작성 회원들이 사용하는 단말에 제공할 수 있다.

제휴 포인트는 제휴 포인트는 정보 제공 장소 중 경로 추천 장치(200)와 제휴가 맺어진 정보 제공 장소에서 현금으로 사용할 수 있다.

예를 들어, 특정 회원이 작성한 나들이 후기에는 3개의 정보 제공 장소가 포함되어 있고, 또 다른 회원이 작성한 나들이 후기에는 4개의 정보 제공 장소가 포함되어 있는 경우, 후자가 나들이 후기를 통해서 더 많은 정보를 제공한 것으로 볼 수 있는 바 제휴 포인트 제공부(452)는 후자에게 더 많은 제휴 포인트를 제공할 수 있다.

이처럼 회원들은 본 발명의 경로 추천 장치(200)를 통해서 추천 경로를 제공 받고, 제공 받은 추천 경로 중 어느 하나를 선택하여 나들이를 즐길 수 있고, 나들이가 종료된 후에 나들이 후기를 작성하고, 해당 후기가 정보 제공 장소에 대해서 많은 정보를 포함할수록 더 많은 제휴 포인트를 제공함으로써, 회원들의 적극적인 나들이 후기 작성 참여를 유도할 수 있을 뿐만 아니라, 나아가 본 발명의 경로 추천 장치(200) 해당 나들이 후기와 빅데이터를 통한 장소 분류 데이터 및 사용자의 취향 분석 데이터를 근거로 하여 사용자에게 적합한 추천 경로까지 제공할 수 있다.

또한 본 발명의 경로 추천 장치(200)는 모바일 어플리케이션으로 구현될 수 있는 바, 위치 기반의 모바일 어플리케이션에 의해서 장소 정보, 경로 정보, 나들이 후기 등을 실시간으로 취합하여 빅데이터를 생성하고, 이를 분석, 검색, 추출하여 사용자에게 제공할 수 있고, 나아가 취향 분석 데이터를 활용하여, 인류통계학적 군집 관점뿐만 아니라, 개인적 관점(사용자 관점)에서 나들이의 트렌드를 확인할 수 있으므로, 본 발말의 경로 추천 장치(200)에서 추천되는 경로들은 컨설팅을 통해서 공공기관의 의사 결정자나 관련 업자 등이 마케팅 활동 등의 자료로도 활용될 수 있다.

송수신부(402)는 선택 경로 수신부(426)를 더 포함할 수 있고, 데이터 생성부(404)는 일치 신호 생성부(447)를 더 포함할 수 있다.

선택 경로 수신부(426)는 사용자 단말(100)로부터 추천 경로 중 사용자가 선택한 추천 경로인 선택 경로를 수신할 수 있다.

사용자는 선택 경로를 통해서 나들이를 할 수 있고, 나들이를 하는 동안, 일치 신호 생성부(447)는 시간 정보에 포함되는 시간 동안 사용자 단말(100)에 장착된 GPS 모듈로부터 사용자의 위치 정보를 추적할 수 있다. 물론 사용자는 원하지 않는 경우 GPS 모듈을 활성화시키지 않을 수 있고, 이 경우에 일치 신호 생성부(447)에 의한 동작 과정은 생략될 수 있다.

사용자가 GPS 모듈을 활성화 시키는 경우, 일치 신호 생성부(447)는 사용자의 위치 정보를 추적하여, 사용자가 선택 경로에 포함되어 있는 정보 제공 장소에 위치한 경우 일치 신호를 생성할 수 있다. 예를 들어, 일치 신호 생성부(447)는 선택 경로에 포함되어 있는 정보 제공 장소가 A장소, B장소이고, 시간 정보에 포함되어 있는 시간 동안 사용자가 A장소 및 B장소에 위치한 것을 판단되는 경우 일치 신호를 생성할 수 있다.

사용자는 선택 경로를 통한 나들이를 완료한 후, 앞서 언급한 바와 같이 나들이 후기를 작성할 수 있고, 제휴 포인트 제공부(452)는 앞서 설명한 방식에 의해서 제1 포인트를 제공할 수 있고, 나아가 일치 신호가 수신된 경우, 해당 나들이 후기의 신뢰성이 더욱 더 향상되므로, 사용자에게 제2 제휴 포인트를 추가로 제공할 수 있다.

이러한 방식으로 추천 경로 장치는 회원들의 적극적인 나들이 후기 작성을 유도할 수 있을 뿐만 아니라, 제2 제휴 포인트를 추가로 제공하는 조건으로 GPS 추적을 통해서 일치 신호를 생성하도록 하는 것을 회원들에게 적극적으로 유도함으로써 다른 회원들에게 신뢰성이 더 향상된 나들이 후기를 제공할 수 있다.

4. 사용자의 생활 패턴을 고려한 경로 추천(교통 수단이 도보인 경우)

송수신부(402)는 사용자 정보 수신부(425)를 더 포함할 수 있다.

사용자 정보 수신부(425)는 사용자 단말(100)로부터 사용자의 나이, 성별, 및 신체 정보를 포함하는 사용자 정보를 수신할 수 있다. 사용자 정보는 사용자가 경로 추천 장치(200)에 의해서 구현되는 어플리케이션에 가입할 때 기입하는 정보일 수 있다.

연산부(403)는 이동 거리 산출부(433) 및 권장 거리 산출부(434)를 더 포함할 수 있다.

이동 거리 산출부(433)는 사용자 단말(100)에 장착된 GPS 모듈로부터 측정된 사용자의 도보 이동 거리를 근거로 사용자의 하루 평균 이동 거리를 산출할 수 있다.

권장 거리 산출부(434)는 사용자 정보 및 사용자의 하루 평균 이동 거리를 분석하여, 사용자에 필요한 하루 권장 이동 거리를 산출할 수 있다. 예를 들어, 권장 거리 산출부(434)는 사용자의 나이 및 성별에 따른 하루 소비 열량과 사용자의 하루 평균 이동 거리를 비교하여, 사용자의 하루 소비 열량에 비해서 하루 평균 이동 거리에 따라서 소비되는 열량이 부족한 경우, 하루 평균 이동 거리보다 조금 증가된 이동 거리를 하루 권장 이동 거리로 산출할 수 있다. 다만 이는 하나의 예시일 수 있고, 권장 거리 산출부(434)는 사용자 정보에 포함된 다양한 정보를 고려하여 하루 권장 이동 거리를 산출할 수 있다.

경로 추천 정보 제공부(451)는 교통 수단 정보에 포함되는 교통 수단이 도보인 경우, 추천 경로 각각의 도보를 이용한 이동 거리가 하루 권장 이동 거리에 근접한 순으로 경로를 정렬하고, 설정 순위 이내의 경로를 추천 경로로 결정하고, 추천 경로가 포함된 경로 추천 정보를 사용자 단말(100)로 제공할 수 있다.

이처럼 사용자에 생활 패턴을 고려하여, 사용자가 평소에 도보로 이동하는 거리와 근접한 경로를 추천 경로로써 제공함으로써, 사용자가 해당 나들이를 통해 평소의 생활 패턴이 일정 부분 유지될 수 있다.

앞서 설명한 1~4까지의 추천 경로는 동시에 사용자 단말(100)에 제공될 수 있고, 사용자는 복수의 추천 경로 중 어느 하나를 선택할 수 있다.

5. 추천 경로가 없는 경우,

앞서 설명한 1~4까지의 추천 경로 제공 방법에도 불구하고, 경로 범위 혹은 시간 정보에 포함된 시간의 조건에 부합하지 않아 추천 경로가 추출되지 않을 수 있다. 이러한 경우에는 다음과 같은 방법으로 추천 경로가 결정될 수 있다.

데이터 생성부(404)는 경로 범위 확장 신호 생성부(444) 및 시간 확장 신호 생성부(445)를 더 포함할 수 있다.

경로 범위 확장 신호 생성부(444)는 추천 경로 결정 모듈(4513)에 의해서 결정되는 추천 경로가 없는 경우, 경로 범위 확장 신호를 생성하여 경로 범위 설정부(431)로 전송할 수 있다.

경로 범위 확장 신호가 생성되는 경우, 경로 범위 설정부(431)는 경로 범위 확장 신호를 수신하여, 기존의 수신된 경로 범위를 확장하여 저장할 수 있다. 확장 거리는 경로 추천 장치(200)의 운영자를 통해서 변경될 수 있다.

경로 추천 정보 제공부(451)는 확장된 경로 범위를 통해서 앞서 언급한 방식들을 통해서 추천 경로를 결정하여 사용자 단말(100)로 전송할 수 있다.

시간 확장 신호 생성부(445)는 추천 경로 결정 모듈(4513)에 의해서 결정되는 추천 경로가 없는 경우, 시간 확장 신호를 생성하여 필수 정보 수신부(421)로 전송할 수 있다.

시간 확장 신호가 생성되는 경우, 필수 정보 수신부(421)는 시간 확장 신호를 수신하여, 기존에 수신된 시간 정보를 확장하여 저장할 수 있다. 다만 확장되는 시간은 기존의 수신된 시간 정보에 포함되는 시간에 비해서 상대적으로 작은 시간이어야 할 것이다. 확장되는 시간이 기존의 시간만큼 커지는 경우, 사용자는 확장된 시간에 의해서 결정된 경로의 나들이를 하는데 소요되는 시간은 기존에 원하는 시간보다 크게 초과하게 되므로, 해당 경로는 사용자에게 의미가 없어지기 때문이다.

확장되는 시간은 경로 추천 장치(200)의 운영자에 의해서 설정될 수 있다. 예를 들어, 경로 추천 장치(200)의 운영자는 확장되는 시간을 기존에 수신된 시간 정보에 포함된 시간의 10%로 설정할 수 있다.

6. 추천 경로의 소요 시간 및 소요 비용이 설정값보다 작은 경우

정보 제공부(405)는 추천 경로 추가부(453) 및 부가 정보 추가부(454)를 더 포함할 수 있다.

추천 경로 결정 모듈(4513)에 의해서 결정된 추천 경로는 앞서 언급한 바와 같이 사용자에게 제공되지만, 제공된 추천 경로의 소요 시간이 시간 정보에 포함된 시간보다 과도하게 짧은 경우가 있을 수 있다.

이러한 점을 보완하기 위해 추천 경로 추가부(453)는 추천 경로 결정 모듈(4513)에 의해서 결정되는 추천 경로의 이동 소요 시간 및 평균 소요 시간을 합한 시간이 시간 정보에 포함되어 있는 시간보다 설정 시간 이상으로 짧은 경우, 장소 분류 데이터를 근거로 경로 범위 이내에서 경로 추천 장치(200)의 회원들에게 가장 많이 검색된 장소를 선정하고, 선정된 장소를 포함한 추천 경로를 생성하여 경로 추천 정보에 추가할 수 있다.

설정 시간은 사용자에 의해서 설정될 수 있고 또는 추천 경로 장치를 운영하는 운영자에 의해서도 설정될 수 있다.

추천 경로 추가부(453)에 의해서 추가된 추천 경로 역시 앞서 언급한 추천 경로의 조건들을 만족해야 하고, 사용자는 기존의 추천 경로를 선택할 수 있고, 나아가 추천 경로 추가부(453)에 의해서 추가된 추천 경로를 선택할 수도 있는 바, 추천 경로를 선택하는 데 있어서 좀 더 선택의 폭이 확장될 수 있다.

마찬 가지로 추천 경로 결정 모듈(4513)에 의해서 결정된 추천 경로는 앞서 언급한 바와 같이 사용자에게 제공되지만, 제공된 추천 경로의 소요 비용이 예산 정보에 포함된 금액보다 과도하게 작은 경우가 있을 수 있다.

이러한 점을 보완하기 위해서 부가 정보 추가부(454)는 추천 경로 결정 모듈(4513)에 의해서 결정되는 추천 경로에서 소요되는 비용이 예산 정보에 포함된 금액보다 설정 금액 이상 작은 경우, 장소 분류 데이터를 근거로, 추천 경로에 포함되는 정보 제공 장소에서 회원들에게 가장 검색된 유료 활동 또는 음식에 대한 정보를 포함하는 추천 부가 정보를 추천 경로에 매칭시켜 경로 추천 정보에 추가시킬 수 있다.

사용자는 부가 정보 추가부(454)에 의해서 추가된 부가 정보를 참조하여 선택 경로에 따라 나들이를 하는 동안 자신이 생각한 예산에 근접하게 맞추어서 나들이를 즐길 수 있다.

7. 교통 수단이 자가용인 경우 주차 공간 제공

사용자가 나들이를 즐기는 데 이용하는 교통 수단이 자가용인 경우, 주차 공간의 확보가 매우 중요한 이슈일 수 있다.

이 경우, 본 발명의 경로 추천 장치(200)는 다음과 같은 방법으로 사용자에게 주차 공간을 제공할 수 있다.

송수신부(402)는 주차 데이터 송수신부(427)를 포함할 수 있다.

주차 데이터 송수신부(427)는 요청 신호 전송부(4271), 수락 신호 전송부(4272), 선택 신호 수신부(4273), 대여 신호 전송부(4274), 대여 완료 신호 수신부(4275)를 포함할 수 있다.

요청 신호 전송부(4271)는 교통 수단 정보에 포함되는 교통 수단이 자가용이 경우, 경로 추천 장치(200)에 가입되어 있는 회원들 중 선택 경로에 포함되어 있는 정보 제공 장소로부터 설정 반경 내에 거주하는 회원들의 단말로 시간 정보에 포함되는 시간 내에 주차 공간 대여를 요청하는 요청 신호를 전송할 수 있다. 설정 반경은 경로 추천 장치(200)의 운영자에 의해서 설정될 수 있다. 예를 들어, 설정 반경은 100m로 설정될 수 있다.

수락 신호 전송부(4272)는 요청 신호를 수신한 회원들의 단말로부터 주차 공간의 대여가 가능하고, 해당 주차 공간의 주소 및 사진이 포함되어 있는 수락 신호를 수신하여 사용자 단말(100)로 전송할 수 있다.

선택 신호 수신부(4273)는 수락 신호에 포함된 회원들 중 사용자가 선택한 회원에 대한 정보를 포함하는 선택 신호를 수신할 수 있다.

사용자가 선택한 회원에 대한 정보에는 해당 회원의 거주지 정보가 포함될 수 있다. 사용자는 해당 거주지 정보를 확인하여, 대여되는 주차 공간의 위치를 대략적으로 파악할 수 있다.

데이터 생성부(404)는 대화창 생성부(446)를 더 포함할 수 있다.

대화창 생성부(446)는 선택 신호가 수신되면, 사용자 단말(100)과 사용자가 선택한 회원의 단말 각각에 대화창을 생성시킬 수 있다.

사용자가 선택한 회원의 거주지 정보만으로 사용자는 주차 공간이 어디에 위치하는 지 명확하게 알 수 없는 바 대화창 생성부(446)는 사용자와 주차 공간을 대여하는 회원 간에 실시간으로 대화를 나눌 수 있는 대화창을 생성할 수 있고, 생성된 대화창에서 사용자는 주차 공간을 대여하는 회원과 이야기를 나누어 대여될 주차 공간의 위치를 명확하게 파악할 수 있다.

대여 신호 전송부(4274)는 시간 정보에 포함되는 시간 후에 사용자가 선택한 회원으로부터 주차 공간의 대여가 이루어졌는지 여부에 대한 내용을 포함하는 대여 신호를 사용자 단말(100)에 전송할 수 있다.

대여 완료 신호 수신부(4275)는 사용자 단말(100)로부터 대여 신호에 응답하여 사용자가 선택한 회원으로부터 주차 공간의 대여가 이루어졌다는 내용을 포함하는 대여 완료 신호를 수신할 수 있다.

대여 완료 신호 수신부(4275)가 대여 완료 신호를 수신하는 경우, 제휴 포인트 제공부(452)는 대여 완료 신호에 응답하여 사용자가 선택한 회원의 단말에 제휴 포인트를 제공할 수 있다.

추천 경로를 제공하는 데 있어서, 교통 수단이 자가용인 경우, 주차 문제가 빈번하게 발생될 수 있어, 추천 경로에 대한 소요 시간이 부정확해질 수 있는데, 주차 데이터 송수신부(427)를 통해서 경로 추천 장치(200)에 가입된 회원들이 사용자에게 자신이 보유하고 있는 주차 공간을 제공함으로써 앞서 언급한 부정확함을 완화시킬 수 있어, 경로 추천 정보에 대한 신뢰성이 향상될 수 있을 뿐만 아니라, 나아가 주차 공간을 대여해주는 회원들에게는 제휴 포인트를 제공함으로써, 회원들이 주차 공간의 대여를 적극적으로 참여할 수 있고, 결과적으로 사용자는 경로 추천 장치(200)에 의해서 추천된 경로를 자가용을 통해서 나들이를 하는 경우에도 주차에 대한 걱정을 완화시킴으로써 수월하게 나들이를 즐길 수 있다.

상술된 실시예들은 예시를 위한 것이며, 상술된 실시예들이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 상술된 실시예들이 갖는 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 상술된 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본 명세서를 통해 보호 받고자 하는 범위는 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태를 포함하는 것으로 해석되어야 한다.

100: 사용자 단말 400: 빅데이터 서버
200: 경로 추천 장치 500: 교통 서버
300: 네트워크 600: 장소 운영자 단말

Claims (10)

1. 당일치기로 나들이를 하는 사용자에게 이동 경로를 추천하는 경로 추천 장치에 있어서,
   정보 제공 장소의 운영자가 사용하는 장소 운영자 단말로부터 상기 정보 제공 장소에 대한 장소 정보를 수신하고, 상기 장소 정보를 장소 카테고리 별로 분류하여 저장하는 장소 데이터 베이스 저장부;
   상기 사용자가 사용하는 사용자 단말에 필수적으로 입력하는 나들이를 즐기는 시간을 포함하는 시간 정보, 상기 사용자가 방문하고자 하는 장소 카테고리, 및 출발지에 대한 정보를 포함하는 출발지 정보를 포함하는 필수 정보를 상기 사용자 단말로부터 수신하여 저장하는 필수 정보 수신부;
   상기 출발지로부터 설정 반경 이내로 경로 범위를 설정하여 저장하는 경로 범위 설정부;
   빅데이터 서버로부터 수신되는 상기 경로 추천 장치에 가입된 회원들이 인터넷을 통해서 검색한 정보 제공 장소를 누적한 빅데이터를 기반으로 상기 장소 카테고리 별로 상기 검색한 횟수에 따라 추천 정보 제공 장소를 추출한 장소 분류 데이터를 생성하는 장소 분류 데이터 생성부;
   상기 사용자 단말과 연계되어 있는 딥 러닝 머신의 딥 러닝을 기반으로 하여 상기 장소 카테고리 각각에 대한 상기 사용자의 취향이 반영된 정보 제공 장소를 추출하여 취향 분석 데이터를 생성하는 취향 분석 데이터 생성부;
   상기 필수 정보, 상기 장소 분류 데이터, 및 상기 취향 분석 데이터를 근거로 하여, 상기 출발지로부터 시작되고, 상기 경로 범위 이내에서 추천 경로를 결정하고, 상기 추천 경로가 포함된 경로 추천 정보를 생성하여 상기 사용자 단말로 제공하는 경로 추천 정보 제공부;
   상기 사용자가 상기 사용자 단말에 선택적으로 입력하는 나들이를 즐기는 데 사용하는 예산을 포함하는 예산 정보 및 상기 사용자가 나들이를 즐기는 데 이용하는 교통 수단을 포함하는 교통 수단 정보를 상기 사용자 단말로부터 수신하는 선택 정보 수신부;
   상기 정보 제공 장소의 출입구에 설치되는 인체 감지 센서로부터 상기 정보 제공 장소의 방문자들이 들어오는 시각 및 나오는 시각을 포함하는 시각 정보를 수신하는 시각 정보 수신부;
   교통 정보를 제공하는 교통 서버로부터 상기 교통 수단에 따라 장소 간 이동 소요 시간을 수신하는 이동 소요 시간 수신부; 및
   상기 정보 제공 장소의 방문자들이 나오는 시각의 합을 방문자 수로 나눈 시각에서 상기 정보 제공 장소의 방문자들이 들어오는 시각의 합을 방문자 수로 나눈 시각은 감하여 상기 정보 제공 장소 각각의 평균 소요 시간을 산출하는 평균 소요 시간 산출부를 포함하고,
   상기 경로 추천 정보 제공부는 상기 사용자가 입력한 장소 카테고리의 장소들 중 상기 장소 분류 데이터 및 상기 취향 분석 데이터와 중복되는 장소를 추출하는 추출 모듈, 상기 추출된 장소들을 연결하여 경로들을 생성하는 경로 생성 모듈, 및 생성된 경로들 중 상기 이동 소요 시간 및 상기 평균 소요 시간을 합한 시간이 상기 시간 정보에 포함되어 있는 시간 이하인 경로를 근거로 상기 추천 경로로 결정하여, 상기 추천 경로가 포함된 상기 경로 추천 정보를 상기 사용자 단말로 제공하는 추천 경로 결정 모듈을 포함하고,
   상기 장소 정보는 상기 정보 제공 장소 각각의 방문객 1인 당 평균 지출 비용을 포함하는 평균 지출 정보를 포함하고,
   상기 경로 추천 정보 제공부는 경로에 포함된 정보 제공 장소에 대해서 상기 평균 지출 정보를 근거로 소요 비용을 산출하고, 경로에 포함된 정보 제공 장소 간에 이동 비용을 상기 교통 수단 정보를 근거로 산출하고, 상기 평균 지출 정보 및 상기 교통 수단 정보를 근거로 산출된 비용을 합산한 값이 상기 예산 정보에 포함된 금액 이하인 경로를 상기 추천 경로로 결정하고,
   상기 경로 범위 설정부는 상기 교통 수단에 따라 상기 설정 반경을 설정하고, 상기 장소 카테고리는 식당, 카페, 휴식 장소, 액티비티, 관광/전시, 및 야외 활동을 포함하고, 상기 교통 수단은 도보, 대중 교통, 자가용을 포함하고, 상기 자가용에 따른 설정 반경은 상기 대중 교통에 따른 설정 반경보다 크고, 상기 대중 교통에 따른 설정 반경은 상기 도보에 따른 설정 반경보다 큰 것을 특징으로 하는 경로 추천 장치.
2. 삭제
3. 제1 항에 있어서,
   상기 경로 추천 장치에 가입되어 있는 회원들로부터 작성된 나들이 후기를 저장하는 나들이 후기 저장부; 및
   상기 나들이 후기 각각에 포함되어 있는 장소들을 그룹화시켜 장소 그룹을 생성하고, 동일한 장소 그룹 별로 카운트하여, 동일한 장소 그룹이 많은 순으로 분류하여 그룹 분류 데이터를 생성하는 그룹 분류 데이터 생성부를 더 포함하고,
   상기 경로 추천 정보 제공부는 상기 사용자가 입력한 장소 카테고리의 장소들 중 상기 장소 분류 데이터 및 상기 취향 분석 데이터와 중복되는 장소를 추출하여 장소 추출 데이터를 생성하는 추출 모듈, 상기 그룹 분류 데이터를 기초로 하여, 상기 장소 추출 데이터에 포함되어 있는 장소가 포함되어 있는 장소 그룹 중 설정 순위 이상의 장소 그룹에 포함되어 있는 장소들을 이용하여 경로들을 생성하는 경로 생성 모듈, 및 상기 경로 생성 모듈에 의해서 생성된 경로를 근거로 상기 추천 경로를 결정하고, 상기 추천 경로가 포함된 상기 경로 추천 정보를 상기 사용자 단말로 제공하는 추천 경로 결정 모듈을 포함하는 경로 추천 장치.
4. 제3 항에 있어서,
   나들이 후기를 작성한 회원들에게 작성한 나들이 후기 내에 포함되어 있는 장소의 개수에 비례하여 제휴 포인트를 상기 나들이 후기를 작성 회원들이 사용하는 단말에 제공하는 제휴 포인트 제공부를 더 포함하고,
   상기 제휴 포인트는 상기 정보 제공 장소 중 상기 경로 추천 장치와 제휴가 맺어진 정보 제공 장소에서 현금으로 사용할 수 있는 것을 특징으로 하는 경로 추천 장치.
5. 삭제
6. 제1 항에 있어서,
   상기 추천 경로 결정 모듈에 의해서 결정되는 추천 경로가 없는 경우, 경로 범위 확장 신호를 생성하여 상기 경로 범위 설정부로 전송하는 경로 범위 확장 신호 생성부;
   상기 추천 경로 결정 모듈에 의해서 결정되는 추천 경로가 없는 경우, 시간 확장 신호를 생성하여 상기 필수 정보 수신부로 전송하는 시간 확장 신호 생성부;
   상기 추천 경로 결정 모듈에 의해서 결정되는 추천 경로의 이동 소요 시간 및 평균 소요 시간을 합한 시간이 상기 시간 정보에 포함되어 있는 시간보다 설정 시간 이상으로 짧은 경우, 상기 장소 분류 데이터를 근거로 상기 경로 범위 이내에서 상기 경로 추천 장치의 회원들에게 가장 많이 검색된 장소를 선정하고, 선정된 장소를 포함한 추천 경로를 생성하여 상기 경로 추천 정보에 추가시키는 추천 경로 추가부; 및
   상기 추천 경로 결정 모듈에 의해서 결정되는 추천 경로에서 소요되는 비용이 상기 예산 정보에 포함된 금액보다 설정 금액 이상 작은 경우, 상기 장소 분류 데이터를 근거로, 상기 추천 경로에 포함되는 정보 제공 장소에서 상기 회원들에게 가장 검색된 유료 활동 또는 음식에 대한 정보를 포함하는 추천 부가 정보를 상기 추천 경로에 매칭시켜 상기 경로 추천 정보에 추가시키는 부가 정보 추가부를 더 포함하고,
   상기 경로 범위 설정부는 상기 경로 범위 확장 신호를 수신하는 경우, 기존에 수신된 경로 범위를 확장하여 저장하고,
   상기 필수 정보 수신부는 상기 시간 확장 신호를 수신하는 경우, 기존에 수신된 시간 정보를 확장하여 저장하는 것을 특징으로 하는 경로 추천 장치.
7. 제1 항에 있어서,
   상기 사용자 단말로부터 상기 사용자의 나이, 성별, 및 신체 정보를 포함하는 사용자 정보를 수신하는 사용자 정보 수신부;
   상기 사용자 단말에 장착된 GPS 모듈로부터 측정된 상기 사용자의 도보 이동 거리를 근거로 상기 사용자의 하루 평균 이동 거리를 산출하는 이동 거리 산출부; 및
   상기 사용자 정보 및 상기 사용자의 하루 평균 이동 거리를 분석하여, 상기 사용자에 필요한 하루 권장 이동 거리를 산출하는 권장 거리 산출부를 더 포함하고,
   상기 경로 추천 정보 제공부는 상기 교통 수단 정보에 포함되는 교통 수단이 도보인 경우, 상기 추천 경로 각각의 도보를 이용한 이동 거리가 상기 하루 권장 이동 거리에 근접한 순으로 상기 경로를 정렬하고, 설정 순위 이내의 경로를 상기 추천 경로로 결정하고, 상기 추천 경로가 포함된 상기 경로 추천 정보를 상기 사용자 단말로 제공하는 것을 특징으로 하는 경로 추천 장치.
8. 제7 항에 있어서,
   상기 사용자 단말로부터 상기 추천 경로 중 사용자가 선택한 추천 경로인 선택 경로를 수신하는 선택 경로 수신부;
   상기 교통 수단 정보에 포함되는 교통 수단이 자가용이 경우, 상기 경로 추천 장치에 가입되어 있는 회원들 중 상기 선택 경로에 포함되어 있는 정보 제공 장소로부터 설정 반경 내에 거주하는 회원들의 단말로 상기 시간 정보에 포함되는 시간 내에 주차 공간 대여를 요청하는 요청 신호를 전송하는 요청 신호 전송부;
   상기 요청 신호를 수신한 회원들의 단말로부터 주차 공간의 대여가 가능하고, 해당 주차 공간의 주소 및 사진이 포함되어 있는 수락 신호를 수신하여 상기 사용자 단말로 전송하는 수락 신호 전송부;
   상기 수락 신호에 포함된 회원들 중 상기 사용자가 선택한 회원에 대한 정보를 포함하는 선택 신호를 수신하는 선택 신호 수신부;
   상기 선택 신호가 수신되면, 상기 사용자 단말과 상기 사용자가 선택한 회원의 단말 각각에 대화창을 생성시키는 대화창 생성부;
   상기 시간 정보에 포함되는 시간 후에 상기 사용자가 선택한 회원으로부터 주차 공간의 대여가 이루어졌는지 여부에 대한 내용을 포함하는 대여 신호를 상기 사용자 단말에 전송하는 대여 신호 전송부;
   상기 사용자 단말로부터 상기 대여 신호에 응답하여 상기 사용자가 선택한 회원으로부터 주차 공간의 대여가 이루어졌다는 내용을 포함하는 대여 완료 신호를 수신하는 대여 완료 신호 수신부; 및
   상기 대여 완료 신호에 응답하여, 상기 사용자가 선택한 회원의 단말에 제휴 포인트를 제공하는 제휴 포인트 제공부를 더 포함하고,
   상기 제휴 포인트는 상기 정보 제공 장소 중 상기 경로 추천 장치와 제휴가 맺어진 정보 제공 장소에서 현금으로 사용할 수 있는 것을 특징으로 하는 경로 추천 장치.
9. 제8 항에 있어서,
   상기 시간 정보에 포함되는 시간 동안 상기 사용자 단말에 장착된 GPS 모듈로부터 상기 사용자의 위치 정보를 추적하여, 상기 사용자가 상기 선택 경로에 포함되어 있는 정보 제공 장소에 위치한 경우 일치 신호를 생성하는 일치 신호 생성부; 및
   상기 사용자가 상기 선택 경로를 근거로 작성한 나들이 후기를 저장하는 나들이 후기 저장부를 더 포함하고,
   상기 제휴 포인트 제공부는 상기 나들이 후기를 작성한 사용자에게 제1 제휴 포인트를 제공하고, 상기 일치 신호가 생성되는 경우, 상기 나들이 후기를 작성한 사용자에게 제2 제휴 포인트를 추가로 제공하는 것을 특징으로 하는 경로 추천 장치.
10. 당일치기로 나들이를 하는 사용자에게 이동 경로를 추천하는 경로 추천 장치를 이용한 경로 추천 방법에 있어서,
    장소 데이터 베이스 저장부가 정보 제공 장소의 운영자가 사용하는 장소 운영자 단말로부터 상기 정보 제공 장소에 대한 장소 정보를 수신하고, 상기 장소 정보를 장소 카테고리 별로 분류하여 저장하는 단계;
    필수 정보 수신부가 상기 사용자가 사용하는 사용자 단말에 필수적으로 입력하는 나들이를 즐기는 시간을 포함하는 시간 정보, 상기 사용자가 방문하고자 하는 장소 카테고리, 및 출발지에 대한 정보를 포함하는 출발지 정보를 포함하는 필수 정보를 상기 사용자 단말로부터 수신하여 저장하는 단계;
    선택 정보 수신부가 상기 사용자가 상기 사용자 단말에 선택적으로 입력하는 나들이를 즐기는 데 사용하는 예산을 포함하는 예산 정보 및 상기 사용자가 나들이를 즐기는 데 이용하는 교통 수단을 포함하는 교통 수단 정보를 상기 사용자 단말로부터 수신하는 단계;
    경로 범위 설정부가 상기 출발지로부터 설정 반경 이내로 경로 범위를 설정하여 저장하는 단계;
    분류 데이터 생성부가 빅데이터 서버로부터 수신되는 상기 경로 추천 장치에 가입된 회원들이 인터넷을 통해서 검색한 정보 제공 장소를 누적한 빅데이터를 기반으로 상기 장소 카테고리 별로 상기 검색한 횟수에 따라 추천 정보 제공 장소를 추출한 장소 분류 데이터를 생성하는 단계;
    취향 분석 데이터 생성부가 상기 사용자 단말과 연계되어 있는 딥 러닝 머신의 딥 러닝을 기반으로 하여 상기 장소 카테고리 각각에 대한 상기 사용자의 취향이 반영된 정보 제공 장소를 추출하여 취향 분석 데이터를 생성하는 단계;
    나들이 후기 저장부가 상기 경로 추천 장치에 가입되어 있는 회원들로부터 작성된 나들이 후기를 저장하는 단계;
    그룹 분류 데이터 생성부가 상기 나들이 후기 각각에 포함되어 있는 장소들을 그룹화시켜 장소 그룹을 생성하고, 동일한 장소 그룹 별로 카운트하여, 동일한 장소 그룹이 많은 순으로 분류하여 그룹 분류 데이터를 생성하는 단계;
    경로 추천 제공부의 추출 모듈이 상기 사용자가 입력한 장소 카테고리의 장소들 중 상기 장소 분류 데이터 및 상기 취향 분석 데이터와 중복되는 장소를 추출하여 장소 추출 데이터를 생성하는 단계;
    상기 경로 추천 제공부의 경로 생성 모듈이 상기 그룹 분류 데이터를 기초로 하여, 상기 장소 추출 데이터에 포함되어 있는 장소가 포함되어 있는 장소 그룹 중 설정 순위 이상의 장소 그룹에 포함되어 있는 장소들을 이용하여 경로들을 생성하는 단계;
    상기 경로 추천 제공부의 추천 경로 결정 모듈이 상기 경로 생성 모듈에 의해서 생성된 경로를 근거로 상기 추천 경로를 결정하고, 상기 추천 경로가 포함된 상기 경로 추천 정보를 상기 사용자 단말로 제공하는 단계를 포함하고,
    상기 장소 정보는 상기 정보 제공 장소 각각의 방문객 1인 당 평균 지출 비용을 포함하는 평균 지출 정보를 포함하고,
    상기 경로 추천 정보를 상기 사용자 단말로 제공하는 단계에서, 상기 추천 경로 결정 모듈은 경로에 포함된 정보 제공 장소에 대해서 상기 평균 지출 정보를 근거로 소요 비용을 산출하고, 경로에 포함된 정보 제공 장소 간에 이동 비용을 상기 교통 수단 정보를 근거로 산출하고, 상기 평균 지출 정보 및 상기 교통 수단 정보를 근거로 산출된 비용을 합산한 값이 상기 예산 정보에 포함된 금액 이하인 경로를 상기 추천 경로로 결정하고,
    상기 경로 범위 설정부는 상기 교통 수단에 따라 상기 설정 반경을 설정하고, 상기 장소 카테고리는 식당, 카페, 휴식 장소, 액티비티, 관광/전시, 및 야외 활동을 포함하고, 상기 교통 수단은 도보, 대중 교통, 자가용을 포함하고, 상기 자가용에 따른 설정 반경은 상기 대중 교통에 따른 설정 반경보다 크고, 상기 대중 교통에 따른 설정 반경은 상기 도보에 따른 설정 반경보다 큰 것을 특징으로 하는 경로 추천 방법.
    

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