KR102235536B1 - 버스 운행 노선의 실태 분석 방법, 장치 및 컴퓨터-판독가능 기록 매체 - Google Patents

Abstract

본 발명은 버스 운행 노선의 이용 실태 분석 방법에 관한 것으로서, 구체적으로는 버스마다 설치된 차량 단말을 이용하여, 버스의 운행 노선 상의 정류장 위치에 대응하는 탑승객 정보로서, 차량 단말에서 식별된 탑승객의 얼굴 이미지를 포함하는 정보를 수집하는 탑승객 정보 수집 단계; 탑승객 정보로 수집된 하나 이상의 얼굴 이미지를, 얼굴 이미지 분석 알고리즘이 학습된 인공지능 서버로 전송하여 탑승객에 대한 성별 및 나이를 포함하는 정보를 분석하는 탑승객 정보 분석 단계; 및 분석된 탑승객 정보를 데이터베이스화하여, 정류장별 탑승객의 이용 실태를 분석하는 이용 실태 분석 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

버스 운행 노선의 실태 분석 방법, 장치 및 컴퓨터-판독가능 기록 매체 {METHOD, APPARATUS AND COMPUTER-READABLE MEDIUM OF ANALYSIS USAGE PATTERN FOR BUS ROUTE}

본 발명은 버스 운행 노선의 실태 분석 방법과 관련된 것으로, 구체적으로는 버스 운행 노선 상의 정류장별 탑승객 이용 현황을 분석하도록 하는 기술과 관련된 것이다.

버스는 보편적인 대중교통수단 중 하나이며, 효율적인 대중교통 수단을 제공하기 위해서는 버스 운행 노선에 대한 이용 실태를 명확히 파악하도록 하는 것이 중요하다.

한편, 종래 버스의 운행 노선의 이용 실태 분석은, 버스의 이용 현황을 조사하기 위한 용역이 버스에 직접 탑승하여 정류장별 인원을 수기 작성하여 조사하거나, 짧은 조사 기간 동안의 표본 데이터를 이용하여 대략적인 데이터를 산출해내는 방식이 이용되고 있어, 버스를 이용하는 탑승객에 대한 정확한 이용 현황 데이터를 획득할 수 없어 효율적인 노선 개편 처리 시간이 장기화되는 한계점이 있었다.

이에 상술한 한계점을 극복하기 위한 방법으로서, 한국 공개특허 제10-2010-0130267호를 살펴보면, 상술한 선행기술에서는 교통 카드의 실적 데이터를 수집하여 통행 수요를 예측하도록 하는 기술이 개시되어 있다.

그러나, 상술한 선행기술의 경우, 리더기에 교통 카드를 반드시 태그 하여야만 하는 승차에 대한 데이터는 신뢰할 수 있으나, 환승의 목적이 없는 하차의 경우, 교통 카드를 리더기에 태그하는 행위가 요구되지 않기 때문에, 탑승객이 어느 정류장에서 하차하였는지 파악할 수 없어 신뢰할 만한 이용 실태 분석 결과를 획득하기 어려운 문제가 존재하였다.

또한 이 밖에도, 상술한 선행기술의 경우, 교통 카드의 이용에 따른 실적 데이터 수집과 관련한 기술로서, 버스의 교통 대금으로 현금의 사용량이 많은 농어촌 및 산골 벽지 구간에서 운행되는 버스 운행 노선에 적용할 수 없는 문제가 있어, 교통 대금의 지불 수단에 무관한 버스 운행 노선의 실태 파악 방법에 대한 기술 개발이 요구되고 있다.

이에 본 발명은 개인 정보가 포함되지 않는 탑승객의 얼굴 이미지로부터 탑승객의 성별 및 나이를 예측하여, 버스 운행 노선 상의 정류장별 탑승객 이용 현황을 분석하는 것에 그 목적이 있다.

상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시 예에 따른 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 메인 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 버스 운행 노선의 이용 실태 분석 방법은, 버스마다 설치된 차량 단말을 이용하여, 버스의 운행 노선 상의 정류장 위치에 대응하는 탑승객 정보로서, 차량 단말에서 식별된 탑승객의 얼굴 이미지를 포함하는 정보를 수집하는 탑승객 정보 수집 단계; 탑승객 정보로 수집된 하나 이상의 얼굴 이미지를, 얼굴 이미지 분석 알고리즘이 학습된 인공지능 서버로 전송하여 탑승객에 대한 성별 및 나이를 포함하는 정보를 분석하는 탑승객 정보 분석 단계; 및 분석된 탑승객 정보를 데이터베이스화하여, 정류장별 탑승객의 이용 실태를 분석하는 이용 실태 분석 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상술한 탑승객 정보 수집 단계는, 차량 단말에 구비되는 카메라 모듈 및 GPS 모듈을 이용하여 탑승객 정보를 수집하되, 카메라 모듈을 이용하여 탑승객의 얼굴 이미지를 수집하고, GPS 모듈을 이용하여 상기 얼굴 이미지의 수집 시점에 대한 정류장의 위치 정보를 수집하여 얼굴 이미지에 대응되는 정류장의 위치 정보가 저장되도록 하는 것이 바람직하다.

또한 상술한 이용 실태 분석 단계는, 수집된 탑승객 정보 전체에 대하여, 연별, 분기별, 월별, 주별, 요일별 및 시간별 중 적어도 어느 하나를 포함하는 시간 주기를 기준으로 분석하여, 시간 주기에 따른 탑승객의 이용 실태 분석을 수행하는 것을 특징으로 하는 분포를 파악하는 것이 바람직하다.

또한 상술한 이용 실태 분석 단계는, 분석된 탑승객의 이용 실태 정보를 접근 권한이 허여된 관리자 단말에 제공하되, 관리자 단말에서 입력된 기간별, 노선별, 정류장별 중 적어도 어느 하나를 포함하는 필드값을 기준으로 탑승객의 이용 실태 분석 정보를 소팅(sorting)하고, 소팅된 탑승객의 이용 실태 분석 정보를 기 설정된 포맷으로 변환 처리하여 관리자 단말로 제공하는 것이 바람직하다.

또한 상술한 이용 실태 분석 단계의 수행 후, 분석된 탑승객의 이용 실태 정보를 기초로 버스에 추천되는 배차 간격 및 운행 노선 정보를 도출하고, 도출된 정보를 이용하여 탑승 시뮬레이션을 수행함으로써, 버스에 대해 선정된 최적 운행 모델을 제공하는 최적 운행 모델 제공 단계;를 더 포함하는 것이 바람직하다.

한편, 본 발명의 일 실시 예에 따른 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 메인 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치로 구현되는 버스 운행 노선의 이용 실태 분석 장치는, 버스마다 설치된 차량 단말을 이용하여, 버스의 운행 노선 상의 정류장 위치에 대응하는 탑승객 정보로서, 차량 단말에서 식별된 탑승객의 얼굴 이미지를 포함하는 정보를 수집하는 탑승객 정보 수집부; 탑승객 정보로 수집된 하나 이상의 얼굴 이미지를, 얼굴 이미지 분석 알고리즘이 학습된 인공지능 서버로 전송하여 탑승객에 대한 성별 및 나이를 포함하는 정보를 분석하는 탑승객 정보 분석부; 및 분석된 탑승객 정보를 데이터베이스화하여, 정류장별 탑승객의 이용 실태를 분석하는 이용 실태 분석부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또 다른 한편 컴퓨터-판독 가능 기록 매체로서, 상술한 컴퓨터-판독 가능 기록 매체는, 컴퓨팅 장치로 하여금 이하의 단계들을 수행하도록 하는 명령들을 저장하며, 상기 단계들은: 버스마다 설치된 차량 단말을 이용하여, 버스의 운행 노선 상의 정류장 위치에 대응하는 탑승객 정보로서, 차량 단말에서 식별된 탑승객의 얼굴 이미지를 포함하는 정보를 수집하는 탑승객 정보 수집 단계; 탑승객 정보로 수집된 하나 이상의 얼굴 이미지를, 얼굴 이미지 분석 알고리즘이 학습된 인공지능 서버로 전송하여 탑승객에 대한 성별 및 나이를 포함하는 정보를 분석하는 탑승객 정보 분석 단계; 및 분석된 탑승객 정보를 데이터베이스화하여, 정류장별 탑승객의 이용 실태를 분석하는 이용 실태 분석 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시 예에 따르면, 얼굴 이미지 분석 알고리즘이 학습된 인공지능 엔진을 이용하여, 탑승객의 얼굴 이미지로부터 탑승객의 성별 및 나이를 예측하고 이에 따른 버스 운행 노선별 탑승객 이용 현황을 분석함으로써, 민감한 개인 정보의 수집 없이도 높은 정확도를 갖는 버스 운행 노선별 이용 실태를 분석할 수 있는 효과가 있다.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 버스를 이용하는 탑승객의 교통 대금 지불 수단에 상관없이 버스를 이용하는 모든 탑승객에 대한 버스 운행 노선의 명확한 이용 실태 분석이 가능해지는 효과가 있다

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 버스 운행 노선별 이용 실태 분석정보가 누적될 수록, 버스에 대해 제안되는 최적 운행 모델에 대한 시뮬레이션 결과의 품질이 향상되어, 고도화된 버스 운행 노선 개편안을 제공할 수 있게 되는 효과가 있다.

도 1 및 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 버스 운행 노선의 실태 분석 방법의 흐름도.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따라 버스에 설치된 차량 단말로부터 식별된 탑승객에 대한 얼굴 이미지가 수집되는 예.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따라 수집된 탑승객 정보로부터 탑승객 정보의 분석이 수행되는 예.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따라 버스 운행 노선의 이용 실태 분석 이 수행되는 예.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따라 탑승객 이용 실태 분석 정보가 관리자 단말에 제공되는 예.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따라 버스 운행 노선에 대해 선정된 최적 운행 모델이 제공되는 예.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 버스 운행 노선의 실태 분석 장치의 구성도.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 일 예.

이하에서는, 다양한 실시 예들 및/또는 양상들이 이제 도면들을 참조하여 개시된다. 하기 설명에서는 설명을 목적으로, 하나이상의 양상들의 전반적 이해를 돕기 위해 다수의 구체적인 세부사항들이 개시된다. 그러나, 이러한 양상(들)은 이러한 구체적인 세부사항들 없이도 실행될 수 있다는 점 또한 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 인식될 수 있을 것이다. 이후의 기재 및 첨부된 도면들은 하나 이상의 양상들의 특정한 예시적인 양상들을 상세하게 기술한다. 하지만, 이러한 양상들은 예시적인 것이고 다양한 양상들의 원리들에서의 다양한 방법들 중 일부가 이용될 수 있으며, 기술되는 설명들은 그러한 양상들 및 그들의 균등물들을 모두 포함하고자 하는 의도이다.

본 명세서에서 사용되는 "실시 예", "예", "양상", "예시" 등은 기술되는 임의의 양상 또는 설계가 다른 양상 또는 설계들보다 양호하다거나, 이점이 있는 것으로 해석되지 않을 수도 있다.

또한, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 해당 특징 및/또는 구성요소가 존재함을 의미하지만, 하나이상의 다른 특징, 구성요소 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

또한, 제 1, 제 2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.

또한, 본 발명의 실시 예들에서, 별도로 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 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 발명의 실시 예에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

본 발명은 버스 운행 노선의 실태 분석 방법에 관련된 것으로, 본 발명은 개인 정보가 포함되지 않는 탑승객의 얼굴 이미지로부터 탑승객의 성별 및 나이를 예측하여, 버스 운행 노선 상의 정류장별 탑승객 이용 현황을 분석하는 것에 그 목적이 있다.

한편 상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 대한 설명을 수행함에 있어서, 이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 더욱 구체적인 설명을 수행하기로 하며, 하나 이상의 기술적 특징 또는 발명을 구성하는 구성 요소를 설명하기 위하여 다수의 도면이 동시 참조될 수 있다.

이에 도 1을 참조하여 보면, 도 1에서는 본 발명의 일 실시 예에 따른 버스 운행 노선의 실태 분석 방법에 대한 흐름도가 도시되어 있다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에서는 먼저 버스마다 설치된 차량 단말을 이용하여, 상기 버스의 운행 노선 상의 정류장 위치에 대응하는 탑승객 정보로서, 상기 차량 단말에서 식별된 탑승객의 얼굴 이미지를 포함하는 정보를 수집하는 탑승객 정보 수집 단계(S10)가 수집될 수 있다.

구체적으로, 상술한 S10 단계에서는 상술한 차량 단말에 구비된 카메라 모듈 및 GPS 모듈을 이용하여 버스에 탑승하는 탑승객의 정보를 수집할 수 있다.

더욱 구체적으로 상술한 S10 단계에서는, 차량 단말에 구비된 카메라 모듈을 이용하여 식별된 탑승객에 대하여 이미지 촬영을 수행하고, 촬영된 이미지로부터 얼굴 영역을 검출하여, 탑승객의 얼굴 이미지를 수집할 수 있는 것이다.

이때, 상술한 이미지 촬영은 한 장이 촬영될 수 있으나, 바람직하게는 한 장 이상이 촬영되도록 하여 초점이 맞지 않은 이미지가 획득되어 탑승객이 식별되지 않는 문제가 발생하는 것을 방지하도록 함이 바람직할 것이다.

또한 상술한 S10 단계에서는, 차량 단말에 구비된 GPS 모듈을 이용하여 상술한 얼굴 이미지의 수집 시점에 대한 정류장의 위치 정보를 수집할 수 있는데, 이때 본 발명에서는 수집된 정류장의 위치 정보를 얼굴 이미지와 함께 저장되도록 하여, 정류장별 탑승객 현황을 용이하게 파악할 수 있도록 함이 바람직하다.

한편 도 3에서는, 앞서 설명한 탑승객의 얼굴 이미지가 수집되는 예가 도시되어 있는 것을 알 수 있다.

즉 도 3의 100에 도시된 바와 같이, 본 발명에서는 버스 내부에서 버스의 도어와 인접한 영역에 차량 단말(30)을 설치하고, 차량 단말(30)에 구비된 카메라 모듈(31)을 이용하여 탑승객(P)의 얼굴 이미지를 획득하도록 기능할 수 있는 것이다.

이때, 상술하였듯이, 차량 단말(30)의 GPS 모듈을 이용하여 탑승객(P)의 얼굴 이미지 수집 시점에 대응되는 정류장의 위치 정보가 수집될 수 있음에 따라, 탑승객(P)의 얼굴 이미지에, 탑승객(P)이 승차한 정류장인 오죽헌 정류장에 대한 정보가 탑승객 정보로서 수집될 수 있다.

또한, 상술한 탑승객 정보에는, 승차 시간에 대한 정보 역시 포함될 수 있음이 당연하다.

한편, 도 3의 실시 예 100에서는 탑승객(P)의 승차하는 경우에 한정하여 설명을 수행하였으나, 탑승객(P)이 하차하는 경우에 있어서도 얼굴 이미지를 기초로 하차에 대한 탑승객 정보가 수집될 수 있으며, 본 발명은 이에 제한하지 않는다.

다시 도 1로 돌아와서, 상술한 S10 단계의 수행 후에는, S10 단계에서 탑승객 정보로 수집된 하나 이상의 얼굴 이미지를, 얼굴 이미지 분석 알고리즘이 학습된 인공지능 서버로 전송하여 탑승객에 대한 성별 및 나이를 포함하는 정보를 분석하는 탑승객 정보 분석 단계(S20)가 수행될 수 있다.

이때, 상술한 탑승객 정보 분석 단계는, 수집된 얼굴 이미지에서 검출되는 얼굴의 특징점을 추출하여 인공지능 서버의 얼굴 이미지 분석 알고리즘에 적용하여 탑승객의 성별 및 나이를 추정하도록 하는 것으로 이해될 수 있다.

구체적으로 본 발명에서는 수집된 얼굴 이미지를 네이버 클로바 얼굴 인식 API로 전송하여, 얼굴 이미지에서 추출된 특징점으로부터 눈, 코, 입, 턱 간의 각도와 거리, 얼굴 윤곽, 얼굴 뼈의 돌출 정도, 헤어 스타일 중 적어도 어느 하나를 포함하는 골격 특징을 분석하고, 얼굴 길이 및 주름 정도 등을 이용하여 탑승객의 성별 및 나이 추정 결과를 제공 받을 수 있는 것이다.

한편 이러한 추정 결과가 도 4의 실시 예 200에 도시되어 있으며, 이에 도 4의 200을 참조하여 설명을 이어가기로 한다.

도 4의 200에서는, 앞서 도 3에서 얼굴 이미지(220)가 수집된 탑승객에 대한 탑승객 분석 결과의 예가 도시되어 있는 것으로 이해될 것이며, 도 4의 200에 도시되어 있는 바와 같이, 탑승객이 버스를 탑승한 정류장 정보, 탑승 버스 노선 번호 정보, 탑승 시각 정보 및, 탑승객에 분석된 성별 및 나이 정보가 포함될 수 있다.

이때, 도 4의 210은 탑승객이 이용한 버스의 전체 노선 정보인 것으로 이해될 것이며, 211은, 탑승객이 이용한 버스에 설치된 차량 단말의 GPS 모듈로부터 수집된 정보로, 221은 탑승객의 얼굴 이미지(220)에 분석된 성별 및 나이 정보인 것으로 이해될 것이다.

즉, 본 발명에서는 탑승객에 별도의 개인 정보를 요구하지 않고도, 탑승객의 얼굴 이미지(220)로부터 탑승객의 성별 및 나이를 예측하여, 탑승객들의 버스 이용 현황을 용이하게 파악할 수 있게 되는 효과가 있다.

다시 도 1로 돌아와서, 상술한 S20 단계의 수행 후에는, S20 단계에서 분석된 탑승객 정보를 데이터베이스화하여 정류장별 탑승객의 이용 실태를 분석하는 이용 실태 분석 단계(S30)가 수행될 수 있다.

이때, 상술한 S30 단계에서는 데이터베이스화된 탑승객 정보를 연별, 분기별, 월별, 주별, 요일별 및 단위 시간별 중 적어도 어느 하나를 포함하는 시간 주기를 기준으로 분석하여, 시간 주기에 따른 탑승객의 이용 현황 분포를 용이하게 파악할 수 있도록 함이 바람직할 것이다.

한 실시 예로서, 도 5를 참조하여 보면, 도 5의 실시 예 300에는 월별 시간 주기를 기준으로, 탑승 현황(301) 및 운행 노선 통계 분석 결과(310)가 도시되어 있다.

구체적으로 상술한 탑승 현황(301)에는 1월 한달 동안의 일자별 노선수 및, 노선의 기점 및 종점 정보, 운행 횟수를 조회하여 볼 수 있고, 운행 노선 통계 분석(310)에서는 앞서 분석된 탑승객 정보로부터 도출된 이용 현황 정보로서, 특정 노선을 이용하는 탑승객의 성별 분포도, 연령별 분포도, 요일별 분포도, 시간별 분포도를 조회하여 볼 수 있다.

즉 본 발명에서는 상술한 이용 현황 정보를 기초로, 탑승객의 이용 빈도, 이용 공백 시간의 존재 유무를 포함하는 정보를 파악하여, 버스 운행 노선의 개편에 고려될 유효 데이터를 용이하게 획득할 수 있게 되는 효과가 있다.

한편, 도 1의 S30 단계의 수행에 있어서, 본 발명의 바람직한 실시 예에서는, 생성된 이용 실태 분석 정보를 접근 권한이 허여된 관리자 단말에 제공하도록 기능함이 바람직한데, 이때, 상술한 접근 권한은 관리자 단말에 부여된 고유의 ID 및 패스워드가 이용되도록 하여, 로그인 시점까지 갱신된 버스 운행 노선별 이용 현황 정보의 조회가 수행될 수 있도록 함이 바람직하다.

또 다른 한편, 본 발명에서는 관리자 단말에서 입력된 기간별, 노선별, 정류장별 중 적어도 어느 하나를 포함하는 필드값을 기준으로, 탑승객의 이용 현황 정보를 소팅(sorting)하도록 기능할 수도 있다.

한 실시 예로서 도 6의 400을 참조하여 보면, 도 6의 400에서는 탑승객의 이용 현황 정보로서, 기간별 탑승객 이용 현황 정보에 대한 소팅 결과가 조회되는 예가 도시되어 있음을 알 수 있다.

즉, 본 발명에서는 데이터베이스화된 탑승객 정보 중, 관리자 단말에서 특정 기간에 대한 필드값이 입력될 경우, 특정 기간 동안 운행된 버스 노선 번호, 노선 번호에 대응되는 기점 및 종점, 운행일자, 탑승객 정보로 수집된 나이 및 성별 정보를 소팅하여 관리자 측에 제공할 수 있다.

한편 다른 실시 예로서, 도 6의 410을 참조하여 보면, 도 6의 410에서는 탑승객의 이용 현황 정보로서, 노선별 탑승객 이용 현황 정보에 대한 소팅 결과가 조회되는 예가 도시되어 있다.

즉, 본 발명에서는 데이터베이스화된 탑승객 정보 중, 관리자 단말에서 특정 버스 노선에 대한 필드값이 입력될 경우, 특정 버스 노선에 대한 정류장별 탑승객 정보를 소팅하여 관리자 측에 제공할 수 있는 것으로, 본 발명에서는 이러한 실시 예에 의하여, 다양한 필드값을 기준으로 하는 탑승객의 이용 현황을 용이하게 파악할 수 있게 되는 효과가 있다.

한편, 본 발명의 더욱 바람직한 실시 예에 있어서, 본 발명에서는 앞서 도 6의 400 및 410에서 소팅된 탑승객의 이용 현황 정보를 기 설정된 포맷으로 변환하여 관리자 단말로 제공하도록 기능할 수도 있다.

즉 도 6의 400 및 410과 같이 관리자 단말에서 설정한 필드값을 기준으로 소팅된 탑승객 이용 현황 정보에 대해, 관리자 단말에서 Excel 내보내기 등의 메뉴에 대한 입력 요청이 있을 시, 관리자 단말에서 설정된 저장 경로로, 상술한 탑승객 이용 현황 정보를 Excel파일로 변환하여 제공할 수 있는 것이다.

이때 상술한 실시 예에서는, 변환되는 파일의 종류를 Excel 파일로 한정하여 설명하였으나, 이는 한 실시 예일 뿐, hwp, pptx, txt 및, docx 등 다양한 포맷으로 변환될 수 있음이 당연하다.

또 다른 한편, 본 발명의 더욱 바람직한 실시 예로서 도 2의 흐름도를 참조하여 보면, 본 발명에서는 S30 단계의 수행 후, 분석된 탑승객의 이용 실태 정보를 기초로 상기 버스에 추천되는 배차 간격 및 운행 노선 정보를 도출하고, 도출된 정보를 이용하여 탑승 시뮬레이션을 수행함으로써, 상기 버스에 대해 선정된 최적 운행 모델을 제공하는 최적 운행 모델 제공 단계(S40)가 더 수행될 수 있다.

구체적으로 상술한 S40 단계에서는, 탑승객의 이용이 없거나 적은 정류장에 대해서는 배차 간격이 늘어나도록 버스를 감차하고, 탑승객의 이용이 많은 정류장에 대해서는 배차 간격이 좁아질 수 있도록 해당 정류장을 정차하는 버스를 증차하도록 하는 등 탄력적 운영 방식을 갖는 운행 모델을 제공하도록 하는 것으로 이해될 수 있을 것이다.

이때, 상술한 S40 단계를 수행함에 있어서 본 발명에서는 기존 버스 운행 노선과 최적 운행 모델로 도출된 버스 운행 노선에 대한 비교 결과를 더욱 알아보기 쉽도록 시각화하여 관리자 단말에 제공할 수 있는데, 이에 대한 실시 예가 도 7의 500에 도시되어 있다.

즉 본 발명에서는 도 7의 500에서와 같이, 노선 변경 사항을 버스 운행 노선이 도식화된 지도(501) 상에 기존 버스 운행 노선과, 최적 운행 모델에 기반한 버스 운행 노선을 서로 다른 식별 수단으로 표시하여 제공할 수 있음은 물론이고, 버스 운행 노선 상 변경 이슈가 존재하였던 정류장 정보를 추출하여, 변경 전 정류장 정보와 변경 후 정류장 정보를 포함하는 테이블(502) 중 적어도 어느 하나를 포함하는 수단으로서 제공할 수 있는 것이다.

이에 따라 본 발명에서는 개편 대상이 되는 버스 운행 노선에 대하여, 기존 버스 운행 노선과, 최적 운행 모델을 기반으로 개편된 버스 운행 노선의 비교 결과를 시각화 모델로 구현하여, 더욱 직관적이고, 우수한 전달력을 갖는 버스 운행 노선 개편안을 제공할 수 있는 효과가 있다.

종합적으로, 본 발명의 버스 운행 노선의 이용 실태 분석 방법에 의하면, 얼굴 이미지 분석 알고리즘이 학습된 인공지능 엔진을 이용하여, 탑승객의 얼굴 이미지로부터 탑승객의 성별 및 나이를 예측하고 이에 따른 버스 운행 노선별 탑승객 이용 현황을 분석함으로써, 민감한 개인 정보의 수집 없이도 높은 정확도를 갖는 버스 운행 노선별 이용 실태를 분석할 수 있는 효과가 있다.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 버스를 이용하는 탑승객의 교통 대금 지불 수단에 상관없이 버스를 이용하는 모든 탑승객에 대한 버스 운행 노선의 명확한 이용 실태 분석이 가능해지는 효과가 있다

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 버스 운행 노선별 이용 실태 분석정보가 누적될 수록, 버스에 대해 제안되는 최적 운행 모델에 대한 시뮬레이션 결과의 품질이 향상되어, 고도화된 버스 운행 노선 개편안을 제공할 수 있게 되는 효과가 있다.

이상과 같이 실시 예들이 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.

한편 도 8에서는 본 발명의 일 실시 예에 따른 버스 운행 노선의 실태 분석 장치(10)에 대한 구성도가 도시되어 있다.

구체적으로 본 발명에서 언급하는 버스 운행 노선의 실태 분석 장치(10)는 도 8에 도시되어 있는 바와 같이, 탑승객 정보 수집부(11), 탑승객 정보 분석부(12) 및 이용 실태 분석부(13)를 포함할 수 있다.

상술한 탑승객 정보 수집부(11)는 버스마다 설치된 차량 단말(30)을 이용하여 버스의 운행 노선 상의 정류장 위치에 대응하는 탑승객 정보로서, 차량 단말(30)에서 식별된 탑승객의 얼굴 이미지를 포함하는 정보를 수집하는 기능을 수행한다.

이때, 상술한 차량 단말(30)에 카메라 모듈 및 GPS 모듈이 구비되도록 하여, 탑승객 정보로 수집되는 얼굴 이미지에 정류장의 위치 정보가 함께 저장되도록 함이 바람직하며, 본 발명에서는 상술한 탑승객 정보 수집부(11)의 기능 수행에 의하여, 어떤 탑승객이 어느 정류장에서 탑승했는지를 용이하게 분류할 수 있는 효과가 있다.

결과적으로 상술한 탑승객 정보 수집부(11)는 도 1의 S10 단계가 수행하는 기능을 모두 수행 가능한 것으로 이해될 수 있으며 본 발명은 이에 제한하지 않는다.

다음으로 상술한 탑승객 정보 분석부(12)는, 탑승객 정보로 수집된 하나 이상의 얼굴 이미지를 얼굴 이미지 분석 알고리즘이 학습된 인공지능 서버(20)로 전송하여 탑승객에 대한 성별 및 나이를 포함하는 정보를 분석하는 기능을 수행한다.

즉, 본 발명에서는 상술한 탑승객 정보 분석부(12)의 기능 수행에 의하여, 버스에 탑승하는 탑승객에게 별도의 개인 정보를 요구하지 않고도, 높은 정확도로 탑승객의 성별 및 나이를 분석해낼 수 있는 효과가 있는 것으로, 결과적으로 상술한 탑승객 정보 분석부(12)는 앞서 도 1의 S20 단계가 수행하는 기능을 모두 수행 가능한 것으로 이해될 수 있다.

다음으로 상술한 이용 실태 분석부(13)는, 분석된 탑승객 정보를 데이터베이스화하여 정류장별 탑승객의 이용 실태를 분석하는 기능을 수행한다.

이때, 상술한 이용 실태 분석부(13)는, 실시간으로 탑승객 정보가 수집될 때마다 생성된 집계 정보를 갱신 처리하여 관리하도록 함이 바람직할 것이며 상술한 이용 실태 분석부(13)는 앞서 도 1의 S30 단계가 수행하는 기능을 모두 수행하는 것으로 이해될 것이다.

즉 이에 따라 본 발명에서는 상술한 이용 실태 분석부(13)의 기능 수행에 의하여, 증대된 신뢰도를 갖는 탑승객 정보 분석 결과를 제공할 수 있는 효과가 있다.

한편, 도 8에는 명시적으로 도시하지 않았으나, 본 발명의 다른 실시 예에서는, 버스 운행 노선의 이용 실태 분석 장치(10)의 구성으로서, 분석된 탑승객의 이용 실태 정보를 기초로 상기 버스에 추천되는 배차 간격 및 운행 노선 정보를 도출하고, 도출된 정보를 이용하여 탑승 시뮬레이션을 수행함으로써, 상기 버스에 대해 선정된 최적 운행 모델을 제공하는 최적 운행 모델 제공부를 더 포함할 수도 있다.

이때, 상술한 운행 모델 제공부는, 앞서 도 2의 S40 단계가 수행하는 기능을 모두 수행 가능한 것으로 이해될 수 있으며, 본 발명에서는 상술한 운행 모델 제공부에 의하여, 종래 노선 개편 방식에 비하여 업무 효율, 신뢰도, 이용 만족도가 증대된 대중 교통 서비스를 구현할 수 있으면서도, 실질적인 이용 실태 데이터를 근간으로 한 버스 운행 노선의 개편에 따라 탑승객의 이용 불편을 감소하여 이용 만족도를 증대하면서도, 버스 운송 업체의 수익성을 향상하여 줄 수 있는 버스 운행 노선 개편 시스템을 구축할 수 있게 되는 효과가 있다.

또한, 이상에서 언급한 차량 단말(30) 및 관리자 단말(40)은, 본 발명에서 언급하는 기능 수행이 가능한 단말로 이해될 것이며, 예를 들어 네트워크 통신이 가능한 유/무선 전화기(wire/wireless telephone), 태블릿 PC(Tablet PC), 랩톱(Laptop), 스마트폰(Smartphone), 개인 휴대용 정보 단말기(Personal Digital Assistant) 및 이동통신 단말기(Mobile Communication Terminal) 중 어느 하나를 포함하는 개념의 단말로 이해될 수 있으며, 본 발명은 이에 제한하지 않는다.

종합적으로 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 얼굴 이미지 분석 알고리즘이 학습된 인공지능 엔진을 이용하여, 탑승객의 얼굴 이미지로부터 탑승객의 성별 및 나이를 예측하고 이에 따른 버스 운행 노선별 탑승객 이용 현황을 분석함으로써, 민감한 개인 정보의 수집 없이도 높은 정확도를 갖는 버스 운행 노선별 이용 실태를 분석할 수 있는 효과가 있다.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 버스를 이용하는 탑승객의 교통 대금 지불 수단에 상관없이 버스를 이용하는 모든 탑승객에 대한 버스 운행 노선의 명확한 이용 실태 분석이 가능해지는 효과가 있다

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 버스 운행 노선별 이용 실태 분석정보가 누적될 수록, 버스에 대해 제안되는 최적 운행 모델에 대한 시뮬레이션 결과의 품질이 향상되어, 고도화된 버스 운행 노선 개편안을 제공할 수 있게 되는 효과가 있다.

이상과 같이 실시 예들이 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.

도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 일 예를 도시하였으며, 이하의 설명에 있어서, 상술한 도 1 내지 9에 대한 설명과 중복되는 불필요한 실시 예에 대한 설명은 생략하기로 한다.

도 9에 도시한 바와 같이, 컴퓨팅 장치(10000)은 적어도 하나의 프로세서(processor)(11100), 메모리(memory)(11200), 주변장치 인터페이스(peripheral interface)(11300), 입/출력 서브시스템(I/O subsystem)(11400), 전력 회로(11500) 및 통신 회로(11600)를 적어도 포함할 수 있다. 이때, 컴퓨팅 장치(10000)은 촉각 인터페이스 장치에 연결된 유저 단말이기(A) 혹은 전술한 컴퓨팅 장치(B)에 해당될 수 있다.

메모리(11200)는, 일례로 고속 랜덤 액세스 메모리(high-speed random access memory), 자기 디스크, 에스램(SRAM), 디램(DRAM), 롬(ROM), 플래시 메모리 또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(11200)는 컴퓨팅 장치(10000)의 동작에 필요한 소프트웨어 모듈, 명령어 집합 또는 그밖에 다양한 데이터를 포함할 수 있다.

이때, 프로세서(11100)나 주변장치 인터페이스(11300) 등의 다른 컴포넌트에서 메모리(11200)에 액세스하는 것은 프로세서(11100)에 의해 제어될 수 있다.

주변장치 인터페이스(11300)는 컴퓨팅 장치(10000)의 입력 및/또는 출력 주변장치를 프로세서(11100) 및 메모리 (11200)에 결합시킬 수 있다. 프로세서(11100)는 메모리(11200)에 저장된 소프트웨어 모듈 또는 명령어 집합을 실행하여 컴퓨팅 장치(10000)을 위한 다양한 기능을 수행하고 데이터를 처리할 수 있다.

입/출력 서브시스템(11400)은 다양한 입/출력 주변장치들을 주변장치 인터페이스(11300)에 결합시킬 수 있다. 예를 들어, 입/출력 서브시스템(11400)은 모니터나 키보드, 마우스, 프린터 또는 필요에 따라 터치스크린이나 센서 등의 주변장치를 주변장치 인터페이스(11300)에 결합시키기 위한 컨트롤러를 포함할 수 있다. 다른 측면에 따르면, 입/출력 주변장치들은 입/출력 서브시스템(11400)을 거치지 않고 주변장치 인터페이스(11300)에 결합될 수도 있다.

전력 회로(11500)는 단말기의 컴포넌트의 전부 또는 일부로 전력을 공급할 수 있다. 예를 들어 전력 회로(11500)는 전력 관리 시스템, 배터리나 교류(AC) 등과 같은 하나 이상의 전원, 충전 시스템, 전력 실패 감지 회로(power failure detection circuit), 전력 변환기나 인버터, 전력 상태 표시자 또는 전력 생성, 관리, 분배를 위한 임의의 다른 컴포넌트들을 포함할 수 있다.

통신 회로(11600)는 적어도 하나의 외부 포트를 이용하여 다른 컴퓨팅 장치와 통신을 가능하게 할 수 있다.

또는 상술한 바와 같이 필요에 따라 통신 회로(11600)는 RF 회로를 포함하여 전자기 신호(electromagnetic signal)라고도 알려진 RF 신호를 송수신함으로써, 다른 컴퓨팅 장치와 통신을 가능하게 할 수도 있다.

이러한 도 9의 실시 예는, 컴퓨팅 장치(10000)의 일례일 뿐이고, 컴퓨팅 장치(11000)은 도 9에 도시된 일부 컴포넌트가 생략되거나, 도 9에 도시되지 않은 추가의 컴포넌트를 더 구비하거나, 2개 이상의 컴포넌트를 결합시키는 구성 또는 배치를 가질 수 있다. 예를 들어, 모바일 환경의 통신 단말을 위한 컴퓨팅 장치는 도 9에도시된 컴포넌트들 외에도, 터치스크린이나 센서 등을 더 포함할 수도 있으며, 통신 회로(1160)에 다양한 통신방식(WiFi, 3G, LTE, Bluetooth, NFC, Zigbee 등)의 RF 통신을 위한 회로가 포함될 수도 있다. 컴퓨팅 장치(10000)에 포함 가능한 컴포넌트들은 하나 이상의 신호 처리 또는 어플리케이션에 특화된 집적 회로를 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어 및 소프트웨어 양자의 조합으로 구현될 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 방법들은 다양한 컴퓨팅 장치를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령(instruction) 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 특히, 본 실시 예에 따른 프로그램은 PC 기반의 프로그램 또는 모바일 단말 전용의 어플리케이션으로 구성될 수 있다. 본 발명이 적용되는 애플리케이션은 파일 배포 시스템이 제공하는 파일을 통해 이용자 단말에 설치될 수 있다. 일 예로, 파일 배포 시스템은 이용자 단말이기의 요청에 따라 상기 파일을 전송하는 파일 전송부(미도시)를 포함할 수 있다.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시 예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다.

또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

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

실시 예에 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 실시 예를 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 광 기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.

프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 실시 예들이 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다. 그러므로, 다른 구현들, 다른 실시 예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (7)

1. 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 메인 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 버스 운행 노선의 이용 실태 분석 방법에 있어서,
   버스마다 설치된 차량 단말을 이용하여, 상기 버스의 운행 노선 상의 정류장 위치에 대응하는 탑승객 정보로서, 상기 차량 단말에서 식별된 탑승객의 얼굴 이미지를 포함하는 정보를 수집하는 탑승객 정보 수집 단계;
   상기 탑승객 정보로 수집된 하나 이상의 얼굴 이미지를, 얼굴 이미지 분석 알고리즘이 학습된 인공지능 서버로 전송하여 상기 탑승객에 대한 성별 및 나이를 포함하는 정보를 분석하는 탑승객 정보 분석 단계; 및
   분석된 탑승객 정보를 데이터베이스화하여, 상기 버스를 이용하는 탑승객의 교통 대금 지불 수단과 상관없이 정류장별 탑승객의 이용 실태를 분석하는 이용 실태 분석 단계;를 포함하고,
   상기 탑승객 정보 수집 단계는,
   상기 차량 단말에 구비되는 카메라 모듈 및 GPS 모듈을 이용하여 상기 탑승객 정보를 수집하되,
   상기 카메라 모듈을 이용하여 상기 탑승객의 얼굴 이미지를 수집하고, 상기 GPS 모듈을 이용하여 상기 얼굴 이미지의 수집 시점에 대한 정류장의 위치 정보를 수집하여 상기 얼굴 이미지에 대응되는 정류장의 위치 정보가 저장되도록 하고,
   상기 이용 실태 분석 단계의 수행 후,
   분석된 탑승객의 이용 실태 정보를 기초로 정류장별 탑승객의 이용 빈도, 이용 공백시간의 존재 유무를 포함하는 정보를 고려하여 상기 버스에 추천되는 배차 간격 및 운행 노선 정보를 도출하고, 도출된 정보를 이용하여 탑승 시뮬레이션을 수행함으로써, 상기 버스에 대해 선정된 최적 운행 모델을 제공하는 최적 운행 모델 제공 단계;를 더 포함하되,
   상기 최적 운행 모델 제공 단계는,
   관리자 단말에 상기 버스의 기존 운행 노선과, 최적 운행 모델로 도출된 버스 운행 노선에 대한 비교 결과를 버스 운행 노선이 도식화된 지도 상에 서로 다른 식별 수단으로 표시하여 제공함과 동시에, 버스 운행 노선 상 변경 이슈가 존재하는 정류장 정보를 추출하여 변경 전 정류장 정보와 변경 후 정류장 정보를 포함하는 테이블을 제공하는 것을 특징으로 하는 버스 운행 노선의 이용 실태 분석 방법.
   
2. 삭제
3. 제1항에 있어서,
   상기 이용 실태 분석 단계는,
   수집된 탑승객 정보 전체에 대하여, 연별, 분기별, 월별, 주별, 요일별 및 시간별 중 적어도 어느 하나를 포함하는 시간 주기를 기준으로 분석하여,
   시간 주기에 따른 탑승객의 이용 실태 분석을 수행하는 것을 특징으로 하는 분포를 파악하는 것을 특징으로 하는 버스 운행 노선의 이용 실태 분석 방법.
   
4. 제1항에 있어서,
   상기 이용 실태 분석 단계는,
   분석된 탑승객의 이용 실태 정보를 접근 권한이 허여된 관리자 단말에 제공하되,
   상기 관리자 단말에서 입력된 기간별, 노선별, 정류장별 중 적어도 어느 하나를 포함하는 필드값을 기준으로 상기 탑승객의 이용 실태 분석 정보를 소팅(sorting)하고, 소팅된 탑승객의 이용 실태 분석 정보를 기 설정된 포맷으로 변환 처리하여 상기 관리자 단말로 제공하는 것을 특징으로 하는 버스 운행 노선의 이용 실태 분석 방법.
   
5. 삭제
6. 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 메인 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치로 구현되는 버스 운행 노선의 이용 실태 분석 장치에 있어서,
   버스마다 설치된 차량 단말을 이용하여, 상기 버스의 운행 노선 상의 정류장 위치에 대응하는 탑승객 정보로서, 상기 차량 단말에서 식별된 탑승객의 얼굴 이미지를 포함하는 정보를 수집하는 탑승객 정보 수집부;
   상기 탑승객 정보로 수집된 하나 이상의 얼굴 이미지를, 얼굴 이미지 분석 알고리즘이 학습된 인공지능 서버로 전송하여 상기 탑승객에 대한 성별 및 나이를 포함하는 정보를 분석하는 탑승객 정보 분석부; 및
   분석된 탑승객 정보를 데이터베이스화하여, 상기 버스를 이용하는 탑승객의 교통 대금 지불 수단과 상관없이 정류장별 탑승객의 이용 실태를 분석하는 이용 실태 분석부;를 포함하고,
   상기 탑승객 정보 수집부는,
   상기 차량 단말에 구비되는 카메라 모듈 및 GPS 모듈을 이용하여 상기 탑승객 정보를 수집하되,
   상기 카메라 모듈을 이용하여 상기 탑승객의 얼굴 이미지를 수집하고, 상기 GPS 모듈을 이용하여 상기 얼굴 이미지의 수집 시점에 대한 정류장의 위치 정보를 수집하여 상기 얼굴 이미지에 대응되는 정류장의 위치 정보가 저장되도록 하고,
   상기 버스 운행 노선의 이용 실태 분석 장치는,
   상기 이용 실태 분석부의 기능 수행 후, 분석된 탑승객의 이용 실태 정보를 기초로 정류장별 탑승객의 이용 빈도, 이용 공백시간의 존재 유무를 포함하는 정보를 고려하여 상기 버스에 추천되는 배차 간격 및 운행 노선 정보를 도출하고, 도출된 정보를 이용하여 탑승 시뮬레이션을 수행함으로써, 상기 버스에 대해 선정된 최적 운행 모델을 제공하는 최적 운행 모델 제공부;를 더 포함하되,
   상기 최적 운행 모델 제공부는,
   관리자 단말에 상기 버스의 기존 운행 노선과, 최적 운행 모델로 도출된 버스 운행 노선에 대한 비교 결과를 버스 운행 노선이 도식화된 지도 상에 서로 다른 식별 수단으로 표시하여 제공함과 동시에, 버스 운행 노선 상 변경 이슈가 존재하는 정류장 정보를 추출하여 변경 전 정류장 정보와 변경 후 정류장 정보를 포함하는 테이블을 제공하는 것을 특징으로 하는 버스 운행 노선의 이용 실태 분석 장치.
   
7. 컴퓨터-판독 가능 기록 매체로서,
   상기 컴퓨터-판독 가능 기록 매체는, 컴퓨팅 장치로 하여금 이하의 단계들을 수행하도록 하는 명령들을 저장하며, 상기 단계들은:
   버스마다 설치된 차량 단말을 이용하여, 상기 버스의 운행 노선 상의 정류장 위치에 대응하는 탑승객 정보로서, 상기 차량 단말에서 식별된 탑승객의 얼굴 이미지를 포함하는 정보를 수집하는 탑승객 정보 수집 단계;
   상기 탑승객 정보로 수집된 하나 이상의 얼굴 이미지를, 얼굴 이미지 분석 알고리즘이 학습된 인공지능 서버로 전송하여 상기 탑승객에 대한 성별 및 나이를 포함하는 정보를 분석하는 탑승객 정보 분석 단계; 및
   분석된 탑승객 정보를 데이터베이스화하여, 상기 버스를 이용하는 탑승객의 교통 대금 지불 수단과 상관없이 정류장별 탑승객의 이용 실태를 분석하는 이용 실태 분석 단계;를 포함하고,
   상기 탑승객 정보 수집 단계는,
   상기 차량 단말에 구비되는 카메라 모듈 및 GPS 모듈을 이용하여 상기 탑승객 정보를 수집하되,
   상기 카메라 모듈을 이용하여 상기 탑승객의 얼굴 이미지를 수집하고, 상기 GPS 모듈을 이용하여 상기 얼굴 이미지의 수집 시점에 대한 정류장의 위치 정보를 수집하여 상기 얼굴 이미지에 대응되는 정류장의 위치 정보가 저장되도록 하고,
   상기 이용 실태 분석 단계의 수행 후,
   분석된 탑승객의 이용 실태 정보를 기초로 정류장별 탑승객의 이용 빈도, 이용 공백시간의 존재 유무를 포함하는 정보를 고려하여 상기 버스에 추천되는 배차 간격 및 운행 노선 정보를 도출하고, 도출된 정보를 이용하여 탑승 시뮬레이션을 수행함으로써, 상기 버스에 대해 선정된 최적 운행 모델을 제공하는 최적 운행 모델 제공 단계;를 더 포함하되,
   상기 최적 운행 모델 제공 단계는,
   관리자 단말에 상기 버스의 기존 운행 노선과, 최적 운행 모델로 도출된 버스 운행 노선에 대한 비교 결과를 버스 운행 노선이 도식화된 지도 상에 서로 다른 식별 수단으로 표시하여 제공함과 동시에, 버스 운행 노선 상 변경 이슈가 존재하는 정류장 정보를 추출하여 변경 전 정류장 정보와 변경 후 정류장 정보를 포함하는 테이블을 제공하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터-판독가능 기록 매체.

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