KR102198353B1 - 여행자 정보 분석 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 항공편 데이터베이스로부터 항공편 정보와 탑승객 정보를 추출하고, 상기 항공편 정보와 상기 탑승객 정보를 이용해서 여행자와 항공편으로 표현되는 투-모드 네트워크 행렬을 생성하고, 상기 투-모드 네트워크 행렬에 상기 투-모드 네트워크 행렬의 전치행렬을 곱셈하여 여행자와 여행자로 표현되는 원-모드 네트워크 행렬을 생성하고, 상기 원-모드 네트워크 행렬을 이용해서 동행자 정보를 여행자 정보분석가에게 제공하는 여행자 정보 분석 시스템 및 방법에 관한 것이다.
Description
이하의 일 실시 예들은 여행자 정보를 분석하는 기술에 관한 것으로, 비행기에 탑승한 승객과 동승한 동행자 관계를 분석하고, 우범 여행자와 관련이 있을 법한 여행자를 보다 찾기 쉽도록 하는 기술에 관한 것이다.
공항을 통한 밀수는 밀수를 빈번하게 행하는 우범 여행자들의 동행을 통해서 이루어지는 경우가 많다.
따라서, 휴대품 검사 대상자를 선별하는 여행자 정보분석 업무는 우범 여행자와 함께 다니는 동행자를 파악해야 하는 요구가 늘어나고 있다.
공항의 세관원은 이러한 우범자들의 동행자를 분석하는 많은 시간을 소요하고 있으며, 분석 담당자 개인의 경험에 따라 분석 결과가 일관적이지 않은 문제가 있다.
이는 분석 담당자가 개별 수작업 형식으로 반복적으로 여행자 정보를 조회해 가며 연관분석을 건건이 해야 하기 때문이다.
따라서, 우범 여행자와 동행하는 동행자를 보다 효과적으로 판별할 수 있는 방법이 요구된다.
본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하고자 도출된 것으로서, 여행자 정보 분석 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
구체적으로, 본 발명은 관세청 일선 세관의 여행자 정보분석 업무 담당자가 여행자 간 동행관계를 효과적으로 파악하도록 하는 우범 여행자와 동행하는 동행자의 정보를 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자 정보 분석 방법은, 항공편 데이터베이스로부터 항공편 정보와 탑승객 정보를 추출하는 단계; 상기 항공편 정보와 상기 탑승객 정보를 이용해서 여행자와 항공편으로 표현되는 투-모드 네트워크 행렬을 생성하는 단계; 상기 투-모드 네트워크 행렬에 상기 투-모드 네트워크 행렬의 전치행렬을 곱셈하여 여행자와 여행자로 표현되는 원-모드 네트워크 행렬을 생성하는 단계; 및 상기 원-모드 네트워크 행렬을 이용해서 동행자 정보를 제공하는 단계를 포함한다.
이때, 상기 항공편 정보는 항공편명 및 기준시간을 포함하고, 상기 기준시간은 상기 항공편명이 착륙하는 경우 도착시간이고 상기 항공편명이 이륙하는 경우 출발시간이고, 상기 탑승객 정보는 국적, 승객이름, 개인식별번호, 생년월일 및 그룹예약 일련번호를 포함할 수 있다.
이때, 상기 탑승객 정보를 추출하는 단계는, 상기 탑승객 정보를 추출할 때, 탑승객이 한국인이면 주민등록번호, 성명, 생년월일을 이용하여 중복성을 검토하고, 상기 탑승객이 외국인인 경우 여권번호와 생년월일을 우선적으로 확인한 뒤에 성명을 기준으로 중복성을 검토할 수 있다.
이때, 상기 투-모드 네트워크 행렬은 여행자가 어떤 항공편을 이용했는지를 나타내는 행렬이고, 상기 원-모드 네트워크 행렬은 여행자와 여행자가 몇 번이나 동승하여 비행하였는지는 나타내는 행렬일 수 있다.
이때, 상기 원-모드 네트워크 행렬을 이용해서 동행자 정보를 제공하는 단계는, 여행자를 노드로 하고, 여행자와 여행자 간의 동승여부를 링크로 표현하는 그래프로 디스플레이할 수 있다.
이때, 상기 링크는, 동승 횟수 정보 및 그룹 예약 횟수 정보 중에서 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.
이때, 상기 링크는, 여행자와 여행자가 그룹 예약한 경우 실선으로 표시되고, 여행자와 여행자가 그룹 예약한 적이 없고 동승하기만 한 경우 점선으로 표시될 수 있다.
이때, 여행자 정보 분석 방법은, 적발 데이터베이스로부터 우범 여행자를 식별하는 단계; 상기 동행자 정보를 이용해서 상기 우범 여행자와 적어도 한번 그룹 예약한 여행자이거나 또는 상기 우범 여행자와 기설정된 횟수 이상 동승한 여행자를 위험 동행자로 식별하는 단계; 및 상기 우범 여행자와 직접적인 관계는 아니지만 상기 위험 동행자와 적어도 한번 그룹 예약한 여행자이거나 또는 상기 위험 동행자와 기설정된 횟수 이상 동일한 항공편에 탑승한 여행자를 숨은 동행자로 식별하는 단계를 더 포함할 수 있다.
이때, 상기 적발 데이터베이스는, 여행자 식별정보, 기준 시간, 항공편 정보 및 적발 사유 정보를 포함할 수 있다.
이때, 상기 원-모드 네트워크 행렬을 이용해서 동행자 정보를 제공하는 단계는, 여행자를 노드로 하고, 여행자와 여행자 간의 동승여부를 링크로 표현하는 그래프로 표시하고, 상기 우범 여행자, 상기 위험 동행자 및 상기 숨은 동행자를 각기 다른 색상의 노드로 표시할 수 있다.
이때, 여행자 정보 분석 방법은, 비행기의 좌석 배치도에 상기 우범 여행자, 상기 위험 동행자 및 상기 숨은 동행자를 각기 다른 색상의 표시하여 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자 정보 분석 방법은, 항공편 데이터베이스를 이용해서 동행자 정보를 확인하는 단계; 적발 데이터베이스로부터 우범 여행자를 식별하는 단계; 및 상기 동행자 정보를 이용해서 상기 우범 여행자와 적어도 한번 그룹 예약한 여행자이거나 또는 상기 우범 여행자와 기설정된 횟수 이상 동승한 여행자를 위험 동행자로 식별하는 단계를 포함한다.
이때, 여행자 정보 분석 방법은, 상기 우범 여행자와 직접적인 관계는 아니지만 상기 위험 동행자와 적어도 한번 그룹 예약한 여행자이거나 또는 상기 위험 동행자와 기설정된 횟수 이상 동일한 항공편에 탑승한 여행자를 숨은 동행자로 식별하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자 정보 분석 시스템은, 항공편 데이터베이스에 저장될 정보를 수집하는 수집부; 상기 항공편 데이터베이스로부터 항공편 정보와 탑승객 정보를 추출하는 추출부; 상기 항공편 정보와 상기 탑승객 정보를 이용해서 여행자와 항공편으로 표현되는 투-모드 네트워크 행렬을 생성하고, 상기 투-모드 네트워크 행렬에 상기 투-모드 네트워크 행렬의 전치행렬을 곱셈하여 여행자와 여행자로 표현되는 원-모드 네트워크 행렬을 생성하는 네트워크 행렬 생성부; 및 상기 원-모드 네트워크 행렬을 이용해서 동행자 정보를 분석하는 분석부를 포함한다.
이때, 여행자 정보 분석 시스템은, 적발 데이터베이스로부터 우범 여행자를 식별하고, 상기 동행자 정보를 이용해서 상기 우범 여행자와 적어도 한번 그룹 예약한 여행자이거나 또는 상기 우범 여행자와 기설정된 횟수 이상 동승한 여행자를 위험 동행자로 식별하고, 상기 우범 여행자와 직접적인 관계는 아니지만 상기 위험 동행자와 적어도 한번 그룹 예약한 여행자이거나 또는 상기 위험 동행자와 기설정된 횟수 이상 동일한 항공편에 탑승한 여행자를 숨은 동행자로 식별하는 추정부; 및 상기 동행자 정보, 상기 우범 여행자에 관한 정보, 상기 위험 동행자에 관한 정보, 상기 숨은 동행자에 관한 정보 중에서 적어도 하나를 여행자 정보분석가에게 제공하는 인터페이스부를 더 포함할 수 있다.
본 발명은 여행자 정보 분석 시스템 및 방법에 관한 것으로, 항공편 데이터베이스로부터 항공편 정보와 탑승객 정보를 추출하고, 상기 항공편 정보와 상기 탑승객 정보를 이용해서 여행자와 항공편으로 표현되는 투-모드 네트워크 행렬을 생성하고, 상기 투-모드 네트워크 행렬에 상기 투-모드 네트워크 행렬의 전치행렬을 곱셈하여 여행자와 여행자로 표현되는 원-모드 네트워크 행렬을 생성하고, 상기 원-모드 네트워크 행렬을 이용해서 동행자 정보를 여행자 정보분석가에게 제공함으로써, 비행기를 이용하는 여행자와 동승한 동행자를 효과적으로 파악할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자 정보 분석 시스템의 개략적인 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자 정보 분석 시스템에서 비행기를 이용하는 여행자와 동승한 동행자 정보를 분석하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자 정보 분석 시스템에서 우범 여행자와 동승한 동행자 정보를 분석하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자 정보 분석 시스템에서 비행기를 이용하는 여행자와 동승한 동행자 정보를 분석하고, 우범 여행자와 관련된 동행자를 식별하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자 정보 분석 시스템에서 내국인 정보의 중복성을 검토하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자 정보 분석 시스템에서 외국인 정보의 중복성을 검토하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 7는 본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자 정보 분석 시스템에서 관리하는 항공편 데이터베이스의 구성을 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자와 항공편 간 탑승관계 정보를 인접행렬 형태의 메트릭스 구조로 데이터 생성한 예를 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따라 도 8의 메트릭스를 네트워크 그래프로 시각화하여 표현한 예를 도시한 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따라 투-모드 네트워크가 원-모드 네트워크로 변환된 예를 도시한 도면이다.
도 11는 본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자 분석 정보 시스템에서 데이터를 그래프 자료구조로 저장하는 두 가지 방식을 도시한 도면이다.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자 정보 분석 시스템에서 관리하는 적발 데이터베이스의 구성을 도시한 도면이다.
도 13은 본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자 분석 정보 시스템에서 분석하는 우범 여행자, 위험 동행자 및 숨은 동행자 간의 연관관계를 도시한 도면이다.
도 14는 본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자 정보 분석 시스템에서 우범 여행자와 동행하는 여행자 정보를 비행기 좌석표에 표시하여 디스플레이하는 예를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자 정보 분석 시스템에서 비행기를 이용하는 여행자와 동승한 동행자 정보를 분석하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자 정보 분석 시스템에서 우범 여행자와 동승한 동행자 정보를 분석하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자 정보 분석 시스템에서 비행기를 이용하는 여행자와 동승한 동행자 정보를 분석하고, 우범 여행자와 관련된 동행자를 식별하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자 정보 분석 시스템에서 내국인 정보의 중복성을 검토하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자 정보 분석 시스템에서 외국인 정보의 중복성을 검토하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 7는 본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자 정보 분석 시스템에서 관리하는 항공편 데이터베이스의 구성을 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자와 항공편 간 탑승관계 정보를 인접행렬 형태의 메트릭스 구조로 데이터 생성한 예를 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따라 도 8의 메트릭스를 네트워크 그래프로 시각화하여 표현한 예를 도시한 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따라 투-모드 네트워크가 원-모드 네트워크로 변환된 예를 도시한 도면이다.
도 11는 본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자 분석 정보 시스템에서 데이터를 그래프 자료구조로 저장하는 두 가지 방식을 도시한 도면이다.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자 정보 분석 시스템에서 관리하는 적발 데이터베이스의 구성을 도시한 도면이다.
도 13은 본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자 분석 정보 시스템에서 분석하는 우범 여행자, 위험 동행자 및 숨은 동행자 간의 연관관계를 도시한 도면이다.
도 14는 본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자 정보 분석 시스템에서 우범 여행자와 동행하는 여행자 정보를 비행기 좌석표에 표시하여 디스플레이하는 예를 도시한 도면이다.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.
실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자 정보 분석 시스템의 개략적인 구성을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 여행자 정보 분석 시스템(100)은 제어부(110), 수집부(111), 추출부(112), 네트워크 행렬 생성부(113), 분석부(114), 추정부(115), 인터페이스부(116), 통신부(120), 저장부(130), 표시부(140)를 포함하여 여행자 정보를 분석할 수 있다.
통신부(120)는 통신부(120)는 수신기(Receiver)와 송신기(transmitter)를 포함하는 통신 인터페이스 장치로서, 여행자 관련 데이터를 수신한다. 예를 들어, 통신부(120)는 항공사의 서버와 통신하여 항공 승객 예약 정보(PNR: Passanger Number record)를 수신하고, 승객정보 사전 확인 시스템(APIS: Advanced Passenger Information System)과 통신하여 항공 승객 확인 명부를 수신하고, 법무부 서버와 통신하여 법무부출입국정보를 수신할 수 있다.
저장부(130)는 여행자 분석 정보 시스템(100)의 전반적인 동작을 제어하기 위한 운영체제, 응용 프로그램 등을 저장하고, 본 발명에 따라 수신하는 여행자 관련 데이터를 수집하여 항공편 데이터베이스로 관리하여 저장하고, 분석된 동행자 정보를 저장하고, 분석된 동행자 정보를 저장한다. 여기서, 저장부(130)는 분석된 동행자 정보를 네트워크 그래프 형태로 저장할 수 있다. 이때, 저장부(130)는 플래시 메모리, 하드 디스크 드라이브 등을 포함하는 스토리지 디바이스일 수 있다.
표시부(140)는 인터페이스부(116)의 제어에 따라서 분석된 정보를 여행자 정보 분석 시스템(100)의 사용자(예를 들어, 여행자 정보분석가, 관리자, 운영자 등)에게 제공하기 위해서 디스플레이 할 수 있다. 이때, 표시부(140)는 액정디스플레이(Liquid Crystal Display: LCD), 유기 발광 다이오드(Organic Light Emitting Diode: OLED), 아몰레드(Active Matrix Organic Light Emitting Diode: AMOLED) 등으로 구성될 수 있다. 하지만, 본 발명의 실시 예에서 이러한 제한에 국한되지 않는다.
수집부(111)는 통신부(120)를 통해서 항공편 데이터베이스에 저장될 여행자 관련 데이터를 수집한다. 이때, 여행자 관련 데이터는 항공 승객 예약 정보, 항공 승객 확인 명부, 법무부출입국정보 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 7는 본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자 정보 분석 시스템에서 관리하는 항공편 데이터베이스의 구성을 도시한 도면이다.
도 7를 참조하면, 항공편 데이터베이스(700)은 항공편 테이블(710)을 포함한다. 이때, 항공편 테이블(710)은 항공편명, 출발지, 도착지, 출발시간, 도착시간, 승무원수, 승객수 등의 정보를 포함할 수 있다.
그리고, 항공편 테이블(710)은 항공편 각각에 대응하는 승객 테이블(720)을 포함할 수 있다. 이때, 승객 테이블(720)은 승객 이름, 국적, 생년월일, 연락처, 기탁 수화물 수, 개인 식별번호(예를 들어, 주민번호, 여권번호, 등), 출발지, 최종 목적지 등의 정보를 포함할 수 있다.
추출부(112)는 항공편 데이터베이스로부터 항공편 정보와 탑승객 정보를 추출한다. 이때, 항공편 정보는 항공편명 및 기준시간을 포함하고, 여기서, 기준시간은 항공편명이 착륙하는 경우 도착시간이고 항공편명이 이륙하는 경우 출발시간이다. 그리고, 탑승객 정보는 국적, 승객이름, 개인식별번호, 생년월일 및 그룹예약 일련번호를 포함할 수 있다.
네트워크 행렬 생성부(113)는 항공편 정보와 탑승객 정보를 이용해서 여행자와 항공편으로 표현되는 도 8의 예와 같은 투-모드 네트워크 행렬을 생성한다. 이때, 투-모드 네트워크 행렬은 여행자가 어떤 항공편을 이용했는지를 나타내는 행렬이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자와 항공편 간 탑승관계 정보를 인접행렬 형태의 메트릭스 구조로 데이터 생성한 예를 도시한 도면이다.
도 8을 참조하면, 여행자와 항공편이라는 2개의 타입을 행과 열의 인접행렬로 정의한 것으로 이를 투-모드 네트워크(2-mode Network)라 하며, 여행자가 이용한 항공편 정보를 표의 형태로 연계하여 표현이 가능하다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따라 도 8의 메트릭스를 네트워크 그래프로 시각화하여 표현한 예를 도시한 도면이다.
도 9를 참조하면, 도 9는 도 8의 메트릭스를 네트워크 그래프 형태로 시각화 한 것으로, 여행자가 어떤 항공편을 이용하였는지 시각화 그래프를 통해서 확인 가능하다.
네트워크 행렬 생성부(113)는 투-모드 네트워크 행렬에 투-모드 네트워크 행렬의 전치행렬을 곱셈하여 여행자와 여행자로 표현되는 원-모드 네트워크 행렬을 생성한다.
투-모드 네트워크 행렬에 투-모드 네트워크 행렬의 전치행렬을 곱셈은 아래 <수학식 1>의 예와 같이 표현될 수 있다.
[수학식 1]
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따라 투-모드 네트워크가 원-모드 네트워크로 변환된 예를 도시한 도면이다.
도 10을 참조하면, 투-모드 네트워크(810)은 (여행자x항공편)로 여행자 노드와 항공편 노드를 '탑승하다(boarding)' 링크의 연결로 생성된 네트워크 모형(1010)이다. 해당 네트워크를 전치행렬로 곱한다는 것을 수식으로 표현하면, (여행자x항공편) X (여행자x항공편)T가 된다. 이 수식을 조금 풀어쓰면 (여행자x항공편) X (항공편x여행자) 가 되는데, 행렬연산 시 중복으로 제거되는 항공편을 제외하면 (여행자x여행자)의 원-모드 네트워크(1020)가 생성되고, 행렬연산 시 중복으로 제거되는 여행자를 제외하면 (항공편x항공편)의 원-모드 네트워크(1030)가 생성된다.
본 발명은 원-모드 네트워크 행렬 중에서 (여행자x여행자)의 원-모드 네트워크(1020)를 이용하며 (여행자x여행자)의 원-모드 네트워크(1020)는 여행자와 여행자가 몇 번이나 동승하여 비행하였는지는 나타내는 행렬이다.
도 11는 본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자 분석 정보 시스템에서 데이터를 그래프 자료구조로 저장하는 두 가지 방식을 도시한 도면이다.
도 11를 참조하면, 네트워크 그래프 모델(1110)은 네트워크 행렬 형태로 저정되거나 인접리스트(Adjacency List)(1120)의 구조 또는 인접행렬(Adjacency Matrix)(1130)의 구조의 형태로 저장부(130)에 저장될 수 있다.
분석부(114)는 원-모드 네트워크 행렬을 이용해서 여행자와 여행자가 몇 번이나 동승하여 비행하였는지는 확인하여서 동행자 정보를 분석한다.
추정부(115)는 아래 도 12의 예와 같은 적발 데이터베이스로부터 우범 여행자를 식별한다.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자 정보 분석 시스템에서 관리하는 적발 데이터베이스의 구성을 도시한 도면이다.
도 12를 참조하면, 적발 데이터베이스는 여행자 식별정보, 기준 시간, 항공편 정보 및 적발 사유 정보를 포함할 수 있다. 여기서, 여행자 식별정보는 이름, 개인 식별번호(예를 들어, 주민번호, 여권번호 등), 생년월일, 국적 등의 정보를 적어도 하는 포함하여 여행자를 식별할 수 있는 정보이다. 그리고, 기준시간은 항공편이 착륙하는 경우 도착시간이고 항공편이 이륙하는 경우 출발시간이다.
추정부(115)는 동행자 정보를 이용해서 우범 여행자와 적어도 한번 그룹 예약한 여행자이거나 또는 우범 여행자와 기설정된 횟수 이상 동승한 여행자를 위험 동행자로 식별하고, 우범 여행자와 직접적인 관계는 아니지만 위험 동행자와 적어도 한번 그룹 예약한 여행자이거나 또는 위험 동행자와 기설정된 횟수 이상 동일한 항공편에 탑승한 여행자를 숨은 동행자로 식별한다.
도 13은 본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자 분석 정보 시스템에서 분석하는 우범 여행자, 위험 동행자 및 숨은 동행자 간의 연관관계를 도시한 도면이다.
도 13을 참조하면, 우범 여행자(1310)는 과거에 적발된 이력이 있는 여행자이고, 위험 동행자(1320)는 우범 여행자와 그룹 예약 관계이거나 또는 기설정된 횟수(예를 들어 2회) 이상 동일한 항공편에 탑승한 여행자이고, 숨은 동행자(1330)는 우범 여행자(1310)와 직접적인 관계는 아니지만 위험 동행자(1320)와 그룹 예약 관계이거나 또는 기설정된 횟수(예를 들어 2회) 이상 동일한 항공편에 탑승한 여행자이다.
인터페이스부(116)는 여행자 정보 분석 시스템(100)의 사용자(예를 들어, 여행자 정보분석가, 관리자, 운영자 등)와의 인터페이스를 제공하는 장치로서 사용자의 요청(예를 들어, 오늘 도착하는 특정 항공편의 동행자 정보 요청)에 따라서, 표시부(140) 또는 사용자가 요청하는 시스템으로 동행자 정보, 우범 여행자에 관한 정보, 위험 동행자에 관한 정보, 숨은 동행자에 관한 정보 중에서 적어도 하나를 제공한다.
인터페이스부(116)는 여행자를 노드로 하고, 여행자와 여행자 간의 동승여부를 링크로 표현하는 그래프로 표시부(140)에 디스플레이하여 동행자 정보를 사용자에게 제공할 수 있다. 여기서, 링크는 동승 횟수 정보 및 그룹 예약 횟수 정보 중에서 적어도 하나의 정보를 포함하여 그래프로 표시되도록 할 수 있다. 또한, 링크는 여행자와 여행자가 그룹 예약한 경우 실선으로 표시되고, 여행자와 여행자가 그룹 예약한 적이 없고 동승하기만 한 경우 점선으로 표시될 수 있다.
인터페이스부(116)는 노드와 링크의 그래프로 동행자 정보를 디스플레이할 때, 우범 여행자, 위험 동행자 및 숨은 동행자를 각기 다른 색상(또는 다른 표식)의 표시하여 제공할 수도 있다. 예를 들어, 인터페이스부(116)는 우범 여행자에 해당하는 노드는 빨간색 노드로, 위험 동행자에 해당하는 노드는 보라색 노드로, 숨은 동행자에 해당하는 노드는 주항색 노드로 표시하여 그래프로 디스플레이 할 수 있다.
한편, 인터페이스부(116)는 아래 도 14의 예와 같이 비행기의 좌석 배치도에 우범 여행자, 위험 동행자 및 숨은 동행자를 각기 다른 색상(또는 다른 표식)의 표시하여 제공할 수도 있다.
도 14는 본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자 정보 분석 시스템에서 우범 여행자와 동행하는 여행자 정보를 비행기 좌석표에 표시하여 디스플레이하는 예를 도시한 도면이다.
도 14를 참조하면, 두명의 우범 여행자(1411, 1412), 두명의 위험 동행자(1421, 1422) 및 두명의 숨은 동행자(1431, 1432)가 비행기 좌석표에 표시되어 있음을 확인할 수 있다.
제어부(110)는 여행자 정보 분석 시스템(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 그리고, 제어부(110)는 수집부(111), 추출부(112), 네트워크 행렬 생성부(113), 분석부(114), 추정부(115) 및 인터페이스부(116)의 기능을 수행할 수 있다. 제어부(110), 수집부(111), 추출부(112), 네트워크 행렬 생성부(113), 분석부(114), 추정부(115) 및 인터페이스부(116)를 구분하여 도시한 것은 각 기능들을 구별하여 설명하기 위함이다. 따라서 제어부(110)는 수집부(111), 추출부(112), 네트워크 행렬 생성부(113), 분석부(114), 추정부(115) 및 인터페이스부(116) 각각의 기능을 수행하도록 구성된(configured) 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 또한, 제어부(110)는 수집부(111), 추출부(112), 네트워크 행렬 생성부(113), 분석부(114), 추정부(115) 및 인터페이스부(116) 각각의 기능 중 일부를 수행하도록 구성된(configured) 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자 정보 분석 시스템에서 비행기를 이용하는 여행자와 동승한 동행자 정보를 분석하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 항공편 데이터베이스로부터 항공편 정보와 탑승객 정보를 추출한다(210). 이때, 항공편 정보는 항공편명 및 기준시간을 포함하고, 여기서, 기준시간은 항공편명이 착륙하는 경우 도착시간이고 항공편명이 이륙하는 경우 출발시간이다. 그리고, 탑승객 정보는 국적, 승객이름, 개인식별번호, 생년월일 및 그룹예약 일련번호를 포함할 수 있다.
그리고, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 항공편 정보와 탑승객 정보를 이용해서 여행자와 항공편으로 표현되는 투-모드 네트워크 행렬을 생성한다(220). 이때, 투-모드 네트워크 행렬은 여행자가 어떤 항공편을 이용했는지를 나타내는 행렬이다.
그리고, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 투-모드 네트워크 행렬에 투-모드 네트워크 행렬의 전치행렬을 곱셈하여 여행자와 여행자로 표현되는 원-모드 네트워크 행렬을 생성한다(230). 이때, 원-모드 네트워크 행렬은 여행자와 여행자가 몇 번이나 동승하여 비행하였는지는 나타내는 행렬이다.
그리고, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 원-모드 네트워크 행렬을 이용해서 동행자 정보를 제공한다(240). 이때, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 여행자를 노드로 하고, 여행자와 여행자 간의 동승여부를 링크로 표현하는 그래프로 디스플레이하여 동행자 정보를 여행자 정보 분석 시스템(100)의 사용자(예를 들어, 여행자 정보분석가, 관리자, 운영자 등)에게 제공할 수 있다. 여기서, 링크는 동승 횟수 정보 및 그룹 예약 횟수 정보 중에서 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다. 그리고, 링크는 여행자와 여행자가 그룹 예약한 경우 실선으로 표시되고, 여행자와 여행자가 그룹 예약한 적이 없고 동승하기만 한 경우 점선으로 표시될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자 정보 분석 시스템에서 우범 여행자와 동승한 동행자 정보를 분석하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 항공편 데이터베이스를 이용해서 동행자 정보를 확인한다(310).
그리고, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 적발 데이터베이스로부터 우범 여행자를 식별한다(320). 이때, 적발 데이터베이스는 여행자 식별정보, 기준 시간, 항공편 정보 및 적발 사유 정보를 포함할 수 있다. 여기서, 기준시간은 항공편이 착륙하는 경우 도착시간이고 항공편이 이륙하는 경우 출발시간이다.
그리고, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 동행자 정보를 이용해서 우범 여행자와 적어도 한번 그룹 예약한 여행자이거나 또는 우범 여행자와 기설정된 횟수 이상 동승한 여행자를 위험 동행자로 식별한다(330).
그리고, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 우범 여행자와 직접적인 관계는 아니지만 위험 동행자와 적어도 한번 그룹 예약한 여행자이거나 또는 위험 동행자와 기설정된 횟수 이상 동일한 항공편에 탑승한 여행자를 숨은 동행자로 식별한다(340).
그리고, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 우범 여행자, 위험 동행자, 숨은 동행자 중에서 적어도 하나를 포함하는 분석된 정보를 여행자 정보 분석 시스템(100)의 사용자(예를 들어, 여행자 정보분석가, 관리자, 운영자 등)에게 제공한다(350). 이때, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 여행자를 노드로 하고, 여행자와 여행자 간의 동승여부를 링크로 표현하는 그래프로 디스플레이하여 동행자 정보를 여행자 정보 분석 시스템(100)의 사용자에게 제공할 수 있다. 이때, 노드는 우범 여행자, 위험 동행자 및 숨은 동행자를 각기 다른 색상의 노드로 표시될 수 있다. 그리고, 링크는 동승 횟수 정보 및 그룹 예약 횟수 정보 중에서 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다. 그리고, 링크는 여행자와 여행자가 그룹 예약한 경우 실선으로 표시되고, 여행자와 여행자가 그룹 예약한 적이 없고 동승하기만 한 경우 점선으로 표시될 수 있다.
한편, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 350단계에서 분석된 정보를 제공할 때, 비행기의 좌석 배치도에 우범 여행자, 위험 동행자 및 숨은 동행자를 각기 다른 색상의 표시하여 제공할 수도 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자 정보 분석 시스템에서 비행기를 이용하는 여행자와 동승한 동행자 정보를 분석하고, 우범 여행자와 관련된 동행자를 식별하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 항공편 데이터베이스로부터 항공편 정보와 탑승객 정보를 추출한다(410). 이때, 항공편 정보는 항공편명 및 기준시간을 포함하고, 여기서, 기준시간은 항공편명이 착륙하는 경우 도착시간이고 항공편명이 이륙하는 경우 출발시간이다. 그리고, 탑승객 정보는 국적, 승객이름, 개인식별번호, 생년월일 및 그룹예약 일련번호를 포함할 수 있다.
그리고, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 항공편 정보와 탑승객 정보를 이용해서 여행자와 항공편으로 표현되는 투-모드 네트워크 행렬을 생성한다(420). 이때, 투-모드 네트워크 행렬은 여행자가 어떤 항공편을 이용했는지를 나타내는 행렬이다.
그리고, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 투-모드 네트워크 행렬에 투-모드 네트워크 행렬의 전치행렬을 곱셈하여 여행자와 여행자로 표현되는 원-모드 네트워크 행렬을 생성한다(430). 이때, 원-모드 네트워크 행렬은 여행자와 여행자가 몇 번이나 동승하여 비행하였는지는 나타내는 행렬이다.
그리고, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 적발 데이터베이스로부터 우범 여행자를 식별한다(440). 이때, 적발 데이터베이스는 여행자 식별정보, 기준 시간, 항공편 정보 및 적발 사유 정보를 포함할 수 있다. 여기서, 기준시간은 항공편이 착륙하는 경우 도착시간이고 항공편이 이륙하는 경우 출발시간이다.
그리고, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 원-모드 네트워크 행렬을 통해서 확인할 수 있는 동행자 정보를 이용해서 우범 여행자와 적어도 한번 그룹 예약한 여행자이거나 또는 우범 여행자와 기설정된 횟수 이상 동승한 여행자를 위험 동행자로 식별한다(450).
그리고, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 우범 여행자와 직접적인 관계는 아니지만 위험 동행자와 적어도 한번 그룹 예약한 여행자이거나 또는 위험 동행자와 기설정된 횟수 이상 동일한 항공편에 탑승한 여행자를 숨은 동행자로 식별한다(460).
그리고, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 동행자 정보, 우범 여행자, 위험 동행자, 숨은 동행자 중에서 적어도 하나를 포함하는 분석된 정보를 여행자 정보 분석 시스템(100)의 사용자(예를 들어, 여행자 정보분석가, 관리자, 운영자 등)에게 제공한다(470). 이때, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 여행자를 노드로 하고, 여행자와 여행자 간의 동승여부를 링크로 표현하는 그래프로 디스플레이하여 동행자 정보를 여행자 정보 분석 시스템(100)의 사용자에게 제공할 수 있다. 이때, 노드는 우범 여행자, 위험 동행자 및 숨은 동행자를 각기 다른 색상의 노드로 표시될 수 있다. 그리고, 링크는 동승 횟수 정보 및 그룹 예약 횟수 정보 중에서 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다. 그리고, 링크는 여행자와 여행자가 그룹 예약한 경우 실선으로 표시되고, 여행자와 여행자가 그룹 예약한 적이 없고 동승하기만 한 경우 점선으로 표시될 수 있다.
한편, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 470단계에서 분석된 정보를 제공할 때, 비행기의 좌석 배치도에 우범 여행자, 위험 동행자 및 숨은 동행자를 각기 다른 색상의 표시하여 제공할 수도 있다.
한편, 항공편 데이터베이스를 업데이트 하는 과정에서 항공편 데이터베이스에 저장된 데이터의 여행자와 새로 수집된 데이터의 여행자가 동일한 인물인지 확인하기 위해서 아래 도 5와 도 6의 개인 식별 알고리즘을 실행할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자 정보 분석 시스템에서 내국인 정보의 중복성을 검토하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 새로 수집된 데이터에 포함된 여행자가 내국인(한국인)인지 여부를 확인한다(510).
510단계의 확인결과 여행자가 내국인이면, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 새로 수집된 데이터에 포함된 여행자의 주민번호가 항공편 데이터베이스에 저장된 데이터의 여행자의 주민번호와 중복되는지 확인한다(520).
520단계의 확인결과 주민번호가 중복되었으면, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 새로 수집된 데이터에 포함된 여행자의 성명과 항공편 데이터베이스에 저장된 데이터의 여행자의 성명이 동일한지 확인한다(530).
530단계의 확인결과 성명이 동일하면, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 새로 수집된 데이터에 포함된 여행자와 항공편 데이터베이스에 저장된 데이터의 여행자를 동일인물로 판단한다(550).
530단계의 확인결과 성명이 동일하지 않으면, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 새로 수집된 데이터에 포함된 여행자의 생년월일과 항공편 데이터베이스에 저장된 데이터의 여행자의 생년월일이 동일한지 확인한다(540).
540단계의 확인결과 생년월일이 동일하면, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 새로 수집된 데이터에 포함된 여행자와 항공편 데이터베이스에 저장된 데이터의 여행자를 동일인물로 판단한다(550).
540단계의 확인결과 생년월일이 동일하지 않으면, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 주민번호 오기로 판단하고, 새로 수집된 데이터에 포함된 여행자와 항공편 데이터베이스에 저장된 데이터의 여행자를 타인으로 구분한다(560).
한편, 520단계의 확인결과 주민번호가 중복되지 않았으면, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 개인 식별을 위한 중복 처리를 종료한다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 여행자 정보 분석 시스템에서 외국인 정보의 중복성을 검토하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 510단계의 확인결과 여행자가 외국인이면, 새로 수집된 데이터에 포함된 여행자의 여권번호가 항공편 데이터베이스에 저장된 데이터의 여행자의 여권번호와 중복되는지 확인한다(610).
610단계의 확인결과 여권번호가 중복되었으면, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 새로 수집된 데이터에 포함된 여행자의 생년월일과 항공편 데이터베이스에 저장된 데이터의 여행자의 생년월일이 동일한지 확인한다(620).
620단계의 확인결과 생년월일이 동일하지 않으면, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 여권번호 오기로 판단하고, 새로 수집된 데이터에 포함된 여행자와 항공편 데이터베이스에 저장된 데이터의 여행자를 타인으로 구분한다(660).
620단계의 확인결과 생년월일이 동일하면, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 새로 수집된 데이터에 포함된 여행자의 성명과 항공편 데이터베이스에 저장된 데이터의 여행자의 성명이 동일한지 확인한다(630).
630단계의 확인결과 성명이 동일하면, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 새로 수집된 데이터에 포함된 여행자와 항공편 데이터베이스에 저장된 데이터의 여행자를 동일인물로 판단한다(650).
630단계의 확인결과 성명이 동일하지 않으면, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 새로 수집된 데이터에 포함된 여행자의 성명과 항공편 데이터베이스에 저장된 데이터의 여행자의 성명을 토크나이즈(tokenize)하여 동일한지 확인한다(640). 여기서 토크나이즈는 성명을 특정한 규격에 맞게 표준화함을 의미한다.
640단계의 확인결과 토크나이즈된 성명이 동일하면, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 새로 수집된 데이터에 포함된 여행자와 항공편 데이터베이스에 저장된 데이터의 여행자를 동일인물로 판단한다(650).
640단계의 확인결과 토크나이즈된 성명이 동일하지 않으면, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 여권번호 오기로 판단하고, 새로 수집된 데이터에 포함된 여행자와 항공편 데이터베이스에 저장된 데이터의 여행자를 타인으로 구분한다(660).
한편, 610단계의 확인결과 여권번호가 중복되지 않았으면, 여행자 정보 분석 시스템(100)은 개인 식별을 위한 중복 처리를 종료한다.
실시예에 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.
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.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 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 청구범위의 범위에 속한다.
100: 여행자 정보 분석 시스템
110: 제어부
111: 수집부
112: 추출부
113: 네트워크 행렬 생성부
114: 분석부
115: 추정부
116: 인터페이스부
120: 통신부
130: 저장부
140: 표시부
110: 제어부
111: 수집부
112: 추출부
113: 네트워크 행렬 생성부
114: 분석부
115: 추정부
116: 인터페이스부
120: 통신부
130: 저장부
140: 표시부
Claims (15)
- 항공편 데이터베이스로부터 항공편 정보와 탑승객 정보를 추출하는 단계;
상기 항공편 정보와 상기 탑승객 정보를 이용해서 여행자와 항공편으로 표현되는 투-모드 네트워크 행렬을 생성하는 단계;
상기 투-모드 네트워크 행렬에 상기 투-모드 네트워크 행렬의 전치행렬을 곱셈하여 여행자와 여행자로 표현되는 원-모드 네트워크 행렬을 생성하는 단계; 및
상기 원-모드 네트워크 행렬을 이용해서 동행자 정보를 제공하는 단계
를 포함하는 여행자 정보 분석 방법. - 제1항에 있어서,
상기 항공편 정보는,
항공편명 및 기준시간을 포함하고,
상기 기준시간은,
상기 항공편명이 착륙하는 경우 도착시간이고 상기 항공편명이 이륙하는 경우 출발시간인,
상기 탑승객 정보는,
국적, 승객이름, 개인식별번호, 생년월일 및 그룹예약 일련번호를 포함하는
여행자 정보 분석 방법. - 제1항에 있어서,
상기 탑승객 정보를 추출하는 단계는,
상기 탑승객 정보를 추출할 때, 탑승객이 한국인이면 주민등록번호, 성명, 생년월일을 이용하여 중복성을 검토하고, 상기 탑승객이 외국인인 경우 여권번호와 생년월일을 우선적으로 확인한 뒤에 성명을 기준으로 중복성을 검토하는
여행자 정보 분석 방법. - 제1항에 있어서,
상기 투-모드 네트워크 행렬은,
여행자가 어떤 항공편을 이용했는지를 나타내는 행렬이고,
상기 원-모드 네트워크 행렬은,
여행자와 여행자가 몇 번이나 동승하여 비행하였는지는 나타내는 행렬인
여행자 정보 분석 방법. - 제1항에 있어서,
상기 원-모드 네트워크 행렬을 이용해서 동행자 정보를 제공하는 단계는,
여행자를 노드로 하고, 여행자와 여행자 간의 동승여부를 링크로 표현하는 그래프로 디스플레이하는
여행자 정보 분석 방법. - 제5항에 있어서,
상기 링크는,
동승 횟수 정보 및 그룹 예약 횟수 정보 중에서 적어도 하나의 정보를 포함하는
여행자 정보 분석 방법. - 제5항에 있어서,
상기 링크는,
여행자와 여행자가 그룹 예약한 경우 실선으로 표시되고,
여행자와 여행자가 그룹 예약한 적이 없고 동승하기만 한 경우 점선으로 표시되는
여행자 정보 분석 방법. - 제1항에 있어서,
적발 데이터베이스로부터 우범 여행자를 식별하는 단계;
상기 동행자 정보를 이용해서 상기 우범 여행자와 적어도 한번 그룹 예약한 여행자이거나 또는 상기 우범 여행자와 기설정된 횟수 이상 동승한 여행자를 위험 동행자로 식별하는 단계; 및
상기 우범 여행자와 직접적인 관계는 아니지만 상기 위험 동행자와 적어도 한번 그룹 예약한 여행자이거나 또는 상기 위험 동행자와 기설정된 횟수 이상 동일한 항공편에 탑승한 여행자를 숨은 동행자로 식별하는 단계
를 더 포함하는 여행자 정보 분석 방법. - 제8항에 있어서,
상기 적발 데이터베이스는,
여행자 식별정보, 기준 시간, 항공편 정보 및 적발 사유 정보를 포함하는
여행자 정보 분석 방법. - 제8항에 있어서,
상기 원-모드 네트워크 행렬을 이용해서 동행자 정보를 제공하는 단계는,
여행자를 노드로 하고, 여행자와 여행자 간의 동승여부를 링크로 표현하는 그래프로 표시하고,
상기 우범 여행자, 상기 위험 동행자 및 상기 숨은 동행자를 각기 다른 색상의 노드로 표시하는
여행자 정보 분석 방법. - 제8항에 있어서,
비행기의 좌석 배치도에 상기 우범 여행자, 상기 위험 동행자 및 상기 숨은 동행자를 각기 다른 색상의 표시하여 제공하는 단계
를 더 포함하는 여행자 정보 분석 방법. - 삭제
- 삭제
- 항공편 데이터베이스에 저장될 정보를 수집하는 수집부;
상기 항공편 데이터베이스로부터 항공편 정보와 탑승객 정보를 추출하는 추출부;
상기 항공편 정보와 상기 탑승객 정보를 이용해서 여행자와 항공편으로 표현되는 투-모드 네트워크 행렬을 생성하고, 상기 투-모드 네트워크 행렬에 상기 투-모드 네트워크 행렬의 전치행렬을 곱셈하여 여행자와 여행자로 표현되는 원-모드 네트워크 행렬을 생성하는 네트워크 행렬 생성부; 및
상기 원-모드 네트워크 행렬을 이용해서 동행자 정보를 분석하는 분석부
를 포함하는 여행자 정보 분석 시스템. - 제14항에 있어서,
적발 데이터베이스로부터 우범 여행자를 식별하고, 상기 동행자 정보를 이용해서 상기 우범 여행자와 적어도 한번 그룹 예약한 여행자이거나 또는 상기 우범 여행자와 기설정된 횟수 이상 동승한 여행자를 위험 동행자로 식별하고, 상기 우범 여행자와 직접적인 관계는 아니지만 상기 위험 동행자와 적어도 한번 그룹 예약한 여행자이거나 또는 상기 위험 동행자와 기설정된 횟수 이상 동일한 항공편에 탑승한 여행자를 숨은 동행자로 식별하는 추정부; 및
상기 동행자 정보, 상기 우범 여행자에 관한 정보, 상기 위험 동행자에 관한 정보, 상기 숨은 동행자에 관한 정보 중에서 적어도 하나를 여행자 정보분석가에게 제공하는 인터페이스부
를 더 포함하는 여행자 정보 분석 시스템..
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| KR1020190028171A KR102198353B1 (ko) | 2019-03-12 | 2019-03-12 | 여행자 정보 분석 시스템 및 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020190028171A KR102198353B1 (ko) | 2019-03-12 | 2019-03-12 | 여행자 정보 분석 시스템 및 방법 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20200109101A KR20200109101A (ko) | 2020-09-22 |
| KR102198353B1 true KR102198353B1 (ko) | 2021-01-05 |
Family
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Family Applications (1)
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|---|---|---|---|
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-
2019
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Patent Citations (1)
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|---|---|---|---|---|
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