KR102273270B1 - 시공간 특성에 따른 긱 서비스 예측 시스템 및 그 방법 - Google Patents
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Abstract
기 설정된 시간 구간 또는 기 설정된 공간 구간에 발생한 긱 서비스 요청 데이터 및 긱 서비스 완료 데이터를 획득하는 데이터획득부; 상기 긱 서비스 요청 데이터 및 상기 긱 서비스 완료 데이터 중 적어도 하나를 이용하여, 특정 시간 구간 또는 특정 공간 구간에서 발생할 긱 서비스 요청 건수 및 긱 서비스를 제공할 긱 인원수에 대한 예측 데이터를 생성하는 예측부; 상기 생성한 예측 데이터를 이용하여 상기 특정 시간 구간 또는 상기 특정 공간 구간에서의 긱 인원수 대비 긱 서비스 요청 건수를 나타내는 서비스 로드율을 결정하는 로드율결정부; 및 상기 서비스 로드율을 외부 단말로 전달하는 로드율제공부;를 포함하는 시공간 특성에 따른 긱 서비스 예측 시스템 및 그 방법이 개시되어 있다.
Description
본 발명은 시공간 특성에 따른 긱 서비스 예측 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 특정 시간 및 공간에서 발생할 긱 서비스 요청 건수 및 긱 서비스를 제공할 긱 인원수를 예측하여, 긱을 효율적으로 배치할 수 있도록 하는 시공간 특성에 따른 긱 서비스 예측 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
디지털 기술의 발달로 전 세계는 디지털 네트워크로 연결되고, 4차 산업혁명을 통한 산업간 융·복합이 활발해지면서 '긱 이코노미(Gig Economy)'라고 하는 경제 방식이 주목받고 있다. 긱 이코노미는 산업 현장에서 필요에 따라 사람을 구해 임시로 계약을 맺고 이를 맡기는 형태의 경제 방식이다. 여기서 '긱(gig)'은 디지털 플랫폼에서 거래되는 기간제 근로를 의미하는데, 최근에는 온라인 플랫폼 업체와 단기 계약 형태로 서비스를 제공하는 공급자(또는, 긱근로자)를 의미하는 것으로 변화했다. 본 발명에서는 한시적으로 기간제 근로 활동을 하는 근로자를 긱 또는 긱 서비스 제공자라고 정의한다. 긱 서비스는 청소 대행, 배송 대행 등 필요에 따라 임시로 계약을 맺고 디지털 플랫폼에서 거래되는 기간제 근로 서비스이며, 특정 형태에 한정되지 아니한다.
긱 경제에 따르면, 기업은 원하는 능력을 가진 긱을 필요한 때에 쓸 수 있으므로 노동 유연성 확보 및 인건비 절감 측면에서 유리하다. 또한, 긱은 자신이 원할 때 일할 수 있어 시간 관리가 쉽고 긱 관련 산업 현장으로의 진입 장벽이 낮다는 장점이 있다. 특히, 디지털 시대로의 전환 및 바이러스에 의한 질병 감염 우려 등으로 일상 생활의 모든 영역이 비대면(Untact) 방식으로 이루어지는 사회로의 전환이 가속화됨에 따라, 긱 서비스도 폭발적으로 증가하고 있다.
다만, 현재 긱 서비스를 제공하는 플랫폼은 발생한 긱 서비스 요청을 모든 긱에게 전파하거나, 발생한 서비스 요청 중 묶어서 처리할 수 있는 서비스들을 추천해주는 정도의 기능만 제공하고 있다. 특히, 지역별로 필요한 만큼의 긱이 존재하는 것이 아니기 때문에, 특정 시간 또는 특정 공간에 긱이 몰리거나 긱이 부족한 경우가 발생한다. 이러한 경우, 모든 긱 서비스 요청자에게 양질의 서비스를 제공하지 못하며, 서비스 제공자인 긱도 근로 계획 및 미래의 일정 계획을 효율적으로 수립하지 못하는 문제가 있다.
본 발명은 상술한 기술적 문제에 대응하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 종래 기술에서의 한계와 단점에 의해 발생하는 다양한 문제점을 실질적으로 보완할 수 있는 것으로, 시공간 특성에 기초하여 긱 서비스의 수요 및 긱 인원수를 예측하여 효율적으로 긱을 배치하는 긱 서비스 예측 시스템 및 그 방법을 제공하는데 있고, 상기 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공하는데 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 시공간 특성에 따른 긱 서비스 예측 방법은 기 설정된 시간 구간 또는 기 설정된 공간 구간에 발생한 긱 서비스 요청 데이터 및 긱 서비스 완료 데이터를 획득하는 단계; 상기 긱 서비스 요청 데이터 및 상기 긱 서비스 완료 데이터 중 적어도 하나를 이용하여, 특정 시간 구간 또는 특정 공간 구간에서 발생할 긱 서비스 요청 건수 및 긱 서비스를 제공할 긱 인원수에 대한 예측 데이터를 생성하는 단계; 상기 생성한 예측 데이터를 이용하여 상기 특정 시간 구간 또는 상기 특정 공간 구간에서의 긱 인원수 대비 긱 서비스 요청 건수를 나타내는 서비스 로드율을 결정하는 단계; 및 상기 서비스 로드율을 외부 단말로 전달하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 긱 서비스 요청 데이터는 서비스 업종, 서비스 요청 시간, 서비스 요청 지역, 서비스 관리 지점, 서비스 요청자 정보, 상기 서비스 요청자의 이력 정보 및 서비스 피드백 정보 중 적어도 하나를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 긱 서비스 완료 데이터는 서비스 업종, 서비스 요청 시간, 서비스 요청 지역, 서비스 완료 시간, 긱 배정에 할당된 시간, 배정된 긱 정보, 배정된 긱의 이력 정보, 서비스 관리 지점 및 서비스 피드백 정보 중 적어도 하나를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 예측 데이터를 생성하는 단계는 상기 긱 서비스 요청 데이터 및 상기 긱 서비스 완료 데이터 중 적어도 하나와 외부 데이터와의 연관도를 분석하는 단계; 및 상기 연관도에 기초하여 상기 특정 시간 구간 또는 상기 특정 공간 구간에서 발생할 긱 서비스 요청 건수 및 긱 서비스를 제공할 긱 인원수에 대한 예측 데이터에 가중치를 부여하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 외부 데이터는 상기 특정 공간 구간의 지형 정보, 상기 특정 공간 구간의 거주 인구 정보, 상기 특정 시간 구간 또는 상기 특정 공간 구간에서의 날씨 정보 및 공휴일 정보 중 적어도 하나를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 긱 서비스 예측 방법은 제 1 단말로부터 시공간 정보 및 상기 시공간 정보에 배정하는 긱 인원수를 수신하는 단계; 및 상기 시공간 정보 및 상기 긱 인원수에 기초하여 긱 배치 데이터를 생성하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 긱 서비스 예측 방법은 상기 긱 배치 데이터에 기초하여, 상기 예측 데이터 및 상기 서비스 로드율을 업데이트 하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 긱 서비스 예측 방법은 제 2 단말로부터 시공간 정보 및 상기 시공간 정보에 제공할 긱 서비스 정보를 수신하는 단계; 및 상기 시공간 정보 및 상기 긱 서비스 정보에 기초하여 긱 예약 데이터를 생성하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 긱 서비스 예측 방법은 상기 제 2 단말로부터 긱 서비스를 완료한 시간을 포함한 긱 완료 데이터를 수신하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 긱 서비스 예측 방법은 상기 긱 예약 데이터 또는 상기 긱 완료 데이터에 기초하여, 상기 예측 데이터 및 상기 서비스 로드율을 업데이트 하는 단계를 더 포함한다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 긱 서비스 요청 데이터는 서비스 업종, 서비스 요청 시간, 서비스 요청 지역, 서비스 관리 지점, 서비스 요청자 정보, 상기 서비스 요청자의 이력 정보 및 서비스 피드백 정보 중 적어도 하나를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 긱 서비스 완료 데이터는 서비스 업종, 서비스 요청 시간, 서비스 요청 지역, 서비스 완료 시간, 긱 배정에 할당된 시간, 배정된 긱 정보, 배정된 긱의 이력 정보, 서비스 관리 지점 및 서비스 피드백 정보 중 적어도 하나를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 예측 데이터를 생성하는 단계는 상기 긱 서비스 요청 데이터 및 상기 긱 서비스 완료 데이터 중 적어도 하나와 외부 데이터와의 연관도를 분석하는 단계; 및 상기 연관도에 기초하여 상기 특정 시간 구간 또는 상기 특정 공간 구간에서 발생할 긱 서비스 요청 건수 및 긱 서비스를 제공할 긱 인원수에 대한 예측 데이터에 가중치를 부여하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 외부 데이터는 상기 특정 공간 구간의 지형 정보, 상기 특정 공간 구간의 거주 인구 정보, 상기 특정 시간 구간 또는 상기 특정 공간 구간에서의 날씨 정보 및 공휴일 정보 중 적어도 하나를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 긱 서비스 예측 방법은 제 1 단말로부터 시공간 정보 및 상기 시공간 정보에 배정하는 긱 인원수를 수신하는 단계; 및 상기 시공간 정보 및 상기 긱 인원수에 기초하여 긱 배치 데이터를 생성하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 긱 서비스 예측 방법은 상기 긱 배치 데이터에 기초하여, 상기 예측 데이터 및 상기 서비스 로드율을 업데이트 하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 긱 서비스 예측 방법은 제 2 단말로부터 시공간 정보 및 상기 시공간 정보에 제공할 긱 서비스 정보를 수신하는 단계; 및 상기 시공간 정보 및 상기 긱 서비스 정보에 기초하여 긱 예약 데이터를 생성하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 긱 서비스 예측 방법은 상기 제 2 단말로부터 긱 서비스를 완료한 시간을 포함한 긱 완료 데이터를 수신하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 긱 서비스 예측 방법은 상기 긱 예약 데이터 또는 상기 긱 완료 데이터에 기초하여, 상기 예측 데이터 및 상기 서비스 로드율을 업데이트 하는 단계를 더 포함한다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 포함한다.
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또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면 시공간 특성에 따른 긱 서비스 예측 시스템은 기 설정된 시간 구간 또는 기 설정된 공간 구간에 발생한 긱 서비스 요청 데이터 및 긱 서비스 완료 데이터를 획득하는 데이터획득부; 상기 긱 서비스 요청 데이터 및 상기 긱 서비스 완료 데이터 중 적어도 하나를 이용하여, 특정 시간 구간 또는 특정 공간 구간에서 발생할 긱 서비스 요청 건수 및 긱 서비스를 제공할 긱 인원수에 대한 예측 데이터를 생성하는 예측부; 상기 생성한 예측 데이터를 이용하여 상기 특정 시간 구간 또는 상기 특정 공간 구간에서의 긱 인원수 대비 긱 서비스 요청 건수를 나타내는 서비스 로드율을 결정하는 로드율결정부; 및 상기 서비스 로드율을 외부 단말로 전달하는 로드율제공부를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 긱 서비스 요청 데이터는 서비스 업종, 서비스 요청 시간, 서비스 요청 지역, 서비스 관리 지점, 서비스 요청자 정보, 상기 서비스 요청자의 이력 정보 및 서비스 피드백 정보 중 적어도 하나를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 긱 서비스 완료 데이터는 서비스 업종, 서비스 요청 시간, 서비스 요청 지역, 서비스 완료 시간, 긱 배정에 할당된 시간, 배정된 긱 정보, 배정된 긱의 이력 정보, 서비스 관리 지점 및 서비스 피드백 정보 중 적어도 하나를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 예측부는, 상기 긱 서비스 요청 데이터 및 상기 긱 서비스 완료 데이터 중 적어도 하나와 외부 데이터와의 연관도를 분석하고, 상기 연관도에 기초하여 상기 특정 시간 구간 또는 상기 특정 공간 구간에서 발생할 긱 서비스 요청 건수 및 긱 서비스를 제공할 긱 인원수에 대한 예측 데이터에 가중치를 부여한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 외부 데이터는, 상기 특정 공간 구간의 지형 정보, 상기 특정 공간 구간의 거주 인구 정보, 상기 특정 시간 구간 또는 상기 특정 공간 구간에서의 날씨 정보 및 공휴일 정보 중 적어도 하나를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 긱 서비스 예측 시스템은 시공간 특성에 따른 긱 서비스 예측 시스템은 제 1 단말로부터 시공간 정보 및 상기 시공간 정보에 배정하는 긱 인원수를 수신하고, 상기 시공간 정보 및 상기 긱 인원수에 기초하여 긱 배치 데이터를 생성하는 긱배치부를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 긱 서비스 예측 시스템은 시공간 특성에 따른 긱 서비스 예측 시스템은 상기 긱 배치 데이터에 기초하여, 상기 예측 데이터 및 상기 서비스 로드율을 업데이트 하는 업데이트부를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 긱 서비스 예측 시스템은 제 2 단말로부터 시공간 정보 및 상기 시공간 정보에 제공할 긱 서비스 정보를 수신하고, 상기 시공간 정보 및 상기 긱 서비스 정보에 기초하여 긱 예약 데이터를 생성하는 긱예약부를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 긱 서비스 예측 시스템은 상기 긱 예약 데이터에 기초하여, 상기 예측 데이터 및 상기 서비스 로드율을 업데이트 하는 업데이트부를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 긱 서비스 완료 데이터는 서비스 업종, 서비스 요청 시간, 서비스 요청 지역, 서비스 완료 시간, 긱 배정에 할당된 시간, 배정된 긱 정보, 배정된 긱의 이력 정보, 서비스 관리 지점 및 서비스 피드백 정보 중 적어도 하나를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 예측부는, 상기 긱 서비스 요청 데이터 및 상기 긱 서비스 완료 데이터 중 적어도 하나와 외부 데이터와의 연관도를 분석하고, 상기 연관도에 기초하여 상기 특정 시간 구간 또는 상기 특정 공간 구간에서 발생할 긱 서비스 요청 건수 및 긱 서비스를 제공할 긱 인원수에 대한 예측 데이터에 가중치를 부여한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 외부 데이터는, 상기 특정 공간 구간의 지형 정보, 상기 특정 공간 구간의 거주 인구 정보, 상기 특정 시간 구간 또는 상기 특정 공간 구간에서의 날씨 정보 및 공휴일 정보 중 적어도 하나를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 긱 서비스 예측 시스템은 시공간 특성에 따른 긱 서비스 예측 시스템은 제 1 단말로부터 시공간 정보 및 상기 시공간 정보에 배정하는 긱 인원수를 수신하고, 상기 시공간 정보 및 상기 긱 인원수에 기초하여 긱 배치 데이터를 생성하는 긱배치부를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 긱 서비스 예측 시스템은 시공간 특성에 따른 긱 서비스 예측 시스템은 상기 긱 배치 데이터에 기초하여, 상기 예측 데이터 및 상기 서비스 로드율을 업데이트 하는 업데이트부를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 긱 서비스 예측 시스템은 제 2 단말로부터 시공간 정보 및 상기 시공간 정보에 제공할 긱 서비스 정보를 수신하고, 상기 시공간 정보 및 상기 긱 서비스 정보에 기초하여 긱 예약 데이터를 생성하는 긱예약부를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 긱 서비스 예측 시스템은 상기 긱 예약 데이터에 기초하여, 상기 예측 데이터 및 상기 서비스 로드율을 업데이트 하는 업데이트부를 더 포함한다.
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본 발명에 따른 긱 서비스 예측 시스템은 특정 시간 또는 특정 공간에 발생할 긱 서비스 요청 건수 및 긱 서비스를 제공할 긱 인원수를 예측할 수 있다. 예측된 긱 인원수 대비 예측된 긱 서비스 요청 건수를 나타내는 서비스 로드율을 제공함으로써, 특정 시간 또는 특정 구간에 대해 긱 인원수가 부족한지 여부를 쉽게 확인할 수 있다.
따라서, 긱 서비스 제공자는 긱 인원수가 부족한 시간 또는 지역을 선택함으로써 긱 서비스 요청을 대기하는 시간을 줄일 수 있고, 낭비하는 시간이 없으므로 긱 서비스 제공에 따른 수익을 극대화 할 수 있다. 또한, 긱 서비스를 제공할 시공간을 효율적으로 선택할 수 있으므로, 긱 서비스 제공자의 시간 관리가 용이해지는 장점이 있다.
긱 서비스 관리자는 긱 인원수가 많거나 부족한 시간 또는 지역을 확인하여 긱을 적절하게 배치할 수 있다. 따라서, 운영상의 낭비를 줄이고 긱 서비스 효율을 극대화 시킬 수 있는 장점이 있다.
또한, 긱 서비스 요청자는 긱의 적절한 배치로 인하여 정해진 시간 범위 내에서 긱 서비스를 제공받을 수 있으므로 긱 서비스에 대한 만족도를 높일 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 긱 서비스 예측 시스템의 개략적인 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 긱 서비스 예측 방법을 구체적으로 도시한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 긱 서비스 서버의 개략적인 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 긱 서비스 예측 방법을 구체적으로 도시한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 긱 서비스 예측 방법의 개략적인 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 긱 서비스 예측 방법을 구체적으로 도시한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 긱 서비스 서버의 개략적인 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 긱 서비스 예측 방법을 구체적으로 도시한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 긱 서비스 예측 방법의 개략적인 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 도면에서 동일한 참조부호는 동일한 구성요소를 지칭하며, 도면 상에서 각 구성 요소의 크기는 설명의 명료성을 위하여 과장되어 있을 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 긱 서비스 예측 시스템의 개략적인 블록도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 긱 서비스 예측 시스템(100)는 긱 서비스 요청자 단말(110), 긱 서비스 애플리케이션(120), 긱 서비스 관리자 단말(130), 긱 서비스 제공자 단말(140) 및 긱 서비스 서버(150)를 포함한다.
긱 서비스 서버(150)는 향후 발생할 긱 서비스 요청 건수를 예측하기 위해 긱 서비스 요청자 단말(110)로부터 기 설정된 시간 구간 또는 기 설정된 공간 구간에 발생한 긱 서비스 요청 데이터를 획득할 수 있다. 긱 서비스 요청자 단말(110)은 복수 개일 수 있으며, 긱 서비스 요청자 단말의 수가 많고, 누적된 긱 서비스 요청 데이터가 많을수록 긱 서비스 요청 건수에 대한 예측 정확도를 높일 수 있다. 긱 서비스 요청 데이터는 배달 대행, 청소 대행 등의 서비스 업종, 긱 서비스를 요청한 시간, 긱 서비스를 요청한 지역, 요청된 긱 서비스에 대해 긱을 배정하는 서비스 관리 지점 정보, 서비스 요청자 정보, 서비스 요청자의 이력 정보 및 서비스 피드백 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 서비스 요청자의 이력 정보는 서비스 요청자가 서비스를 선호하는 시간 및 지역, 선호하는 서비스 업종 등의 서비스 요청 패턴을 포함할 수 있고, 서비스 피드백 정보는 요청한 긱 서비스의 완료 여부, 만족도, 동일 긱 서비스 재요청 의사 유무 등에 대한 정보를 포함할 수 있다.
긱 서비스 서버(150)는 긱 서비스 요청 데이터를 이용하여 기 설정된 시간 구간 또는 기 설정된 공간 구간에서 발생할 긱 서비스 요청 건수에 대한 예측 데이터를 생성한다. 시간 구간은 시간 단위, 일 단위, 월 단위, 년 단위로 설정될 수 있고, 공간 구간은 도로명 주소로 구분되는 구간부터 서울시, 부산시와 같이 시(市) 구간까지도 설정될 수 있다.
또한, 긱 서비스 서버(150)는 외부 데이터를 결합하여 예측 데이터의 정확도를 높일 수 있다. 외부 데이터는 공간 구간의 지형 정보, 공간 구간의 거주 인구 정보, 시간 구간 또는 공간 구간에서의 날씨 정보 및 공휴일 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 긱 서비스 서버(150)는 1년간 주말 아침마다 대학가 인근에서 요청된 서비스 종류 및 서비스 건수에 기초하여 다가오는 주말 아침 시간에 대학가 인근에서 요청될 서비스 종류 및 서비스 건수를 예측할 수 있다. 이때, 대학교가 여자 대학이라면, 거주 인구 중 여성의 비율이 높아서 요청되는 긱 서비스 종류가 달라질 수 있다. 또한, 비가 오는 날에는 외출을 자제하고 배달 음식을 주문하는 경우가 많으므로, 비가 오지 않는 다른 날 대비 배달 대행에 대한 긱 서비스 신청 건수가 증가할 수 있다.
이와 같이, 거주 인구 정보, 날씨 등과 같은 외부 요인에 의해서 요청되는 긱 서비스의 종류나 건수가 달라질 수 있다. 이를 고려하여, 긱 서비스 서버(150)는 외부 데이터를 반영하여 정확도가 높은 예측 데이터를 생성한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 긱 서비스 예측 방법을 구체적으로 도시한 것으로서, 서비스 요청 데이터와 외부 데이터 간 연관도에 기초하여 가중치를 반영하여 예측 데이터를 생성하는 일 실시예이다.
긱 서비스 서버(150)는 서비스 요청 데이터에 대한 속성값 및 외부 데이터의 속성값을 나타내는 벡터(210, 220)를 생성할 수 있다. 긱 서비스 서버(150)는 서비스 요청 데이터의 특징을 나타내는 벡터(210)와 외부 데이터의 특징을 나타내는 벡터(220)에 기초하여, 서비스 요청 데이터와 외부 데이터 간의 연관도를 학습할 수 있다. 또한, 학습한 연관도에 기초하여 속성별 가중치가 부여된 예측 데이터를 생성할 수 있다.
예를 들면, 긱 서비스 서버(150)는 주말 아침에는 대학가에서 음식 배달 대행을 요청하는 긱 서비스 건수가 주중보다 높아진다는 것을 학습하고, 대학가와 주말의 연관도를 결정할 수 있다. 연관도에 기초하여 예상되는 서비스 요청 건수가 증가하도록 서비스 요청 건수에 가중치를 부여함으로써 대학가의 주말 아침에는 더 많은 긱 서비스 요청이 발생할 것으로 예측할 수 있다.
긱 서비스 서버(150)에서 사용하는 예측 방법은 전통적인 패턴 인식 기법을 사용하여 과거의 서비스 요청 이력에서 나타나는 특정한 패턴을 찾아 예측을 할 수 있다. 또한, 긱 서비스 서버(150)는 LSTM(Long Short-Term Memory Models) 등의 다양한 신경망 기술을 이용하여 예측 데이터를 생성할 수 있으나, 특정 예측 방법에 제한되지 않음은 당업자에게 자명하다.
한편, 긱 서비스 요청 건수를 예측하더라도, 긱 서비스를 제공할 긱 인원수를 예측할 수 없다면 요청된 서비스가 적절하게 수행될지 여부를 알 수 없다. 따라서, 예측된 긱 서비스 요청 건수에 기초하여 효율적으로 긱을 배치할 수 있도록, 특정 시간이나 특정 공간에 대해 서비스를 제공할 긱 인원 수를 예측하는 것이 필요하다. 따라서, 긱 서비스 서버(150)는 특정 시간 구간 또는 특정 공간 구간에서 긱 서비스를 제공할 긱 인원 수를 예측한다.
긱 서비스 서버(150)는 긱 인원 수를 예측하기 위해 긱 서비스 애플리케이션(120)으로부터 긱 서비스 완료 데이터를 획득할 수 있다. 긱 서비스 애플리케이션(120)은 긱 서비스 제공자 단말(140) 또는 긱 서비스 관리자 단말(130)로부터 긱 서비스 완료 데이터를 입력받는다. 또한, 긱 서비스 서버(150)는 긱 서비스 요청자 단말(110)로부터 긱 서비스 완료 데이터를 획득할 수도 있다.
긱 서비스 완료 데이터는 완료한 긱 서비스 업종, 긱 서비스가 요청된 시간, 긱 서비스가 요청된 지역, 긱 서비스를 완료한 시간, 긱 서비스 요청 후 긱 배정에 할당된 시간, 배정된 긱 정보, 배정된 긱의 이력 정보, 요청된 긱 서비스에 대해서 긱을 배정하는 서비스 관리 지점 및 서비스 피드백 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 배정된 긱 정보나 배정된 긱의 이력 정보는 긱 서비스를 제공하는 시간 및 지역, 선호하는 서비스 업종 등의 긱 서비스 제공 패턴을 포함할 수 있고, 서비스 피드백 정보는 긱 서비스에 대한 요청자의 만족도 등을 포함할 수 있다.
긱 서비스 서버(150)는 긱 서비스 요청 데이터 및 긱 서비스 완료 데이터 중 적어도 하나를 이용하여 특정 시간 및 특정 지역에 예상되는 긱 인원 수를 예측할 수 있다. 또한, 긱 서비스 서버(150)는 기 설정된 시간 구간 또는 기 설정된 공간 구간에서의 긱 서비스 제공자 단말(140)의 접속 이력, 긱 서비스 관리자 단말(130)로부터 기 설정된 시간 구간 또는 기 설정된 공간 구간에서의 긱 경쟁률에 대한 데이터를 획득하여 특정 시간 및 특정 지역에 예상되는 긱 인원 수를 예측할 수 있다.
이때, 긱 서비스 서버(150)는 외부 데이터와 긱 서비스 요청 데이터, 또는 외부 데이터와 긱 서비스 완료 데이터와의 연관도를 분석하고, 이에 기초하여 긱 인원 수에 대한 예측 데이터에 가중치를 부여하여 정확도를 높일 수 있다. 가중치를 부여하여 정확도를 높이는 방법은 긱 서비스 요청 건수를 예측할 때 가중치를 부여하는 방법에 대해 상술한 바와 동일하다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 긱 서비스 서버의 개략적인 블록도이다. 도 3을 참조하여 긱 서비스 서버(150)에 대해 좀 더 상세히 설명한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 긱 서비스 서버(150)는 데이터획득부(310), 예측부(320), 로드율결정부(330) 및 로드율제공부(340)를 포함한다.
상술한 바와 같이, 데이터획득부(310)는 기 설정된 시간 구간 또는 기 설정된 공간 구간에 발생한 긱 서비스 요청 데이터 및 긱 서비스 완료 데이터를 획득한다. 데이터획득부(310)는 긱 서비스 요청자 단말(110) 또는 긱 서비스 애플리케이션(120)으로부터 데이터를 획득할 수 있다.
예측부(320)는 획득한 긱 서비스 요청 데이터 및 긱 서비스 완료 데이터 중 적어도 하나를 이용하여, 특정 시간 구간 또는 특정 공간 구간에서 발생할 긱 서비스 요청 건수 및 긱 서비스를 제공할 긱 인원 수에 대한 예측 데이터를 생성한다. 예측부(320)는 긱 서비스 요청 데이터 및 긱 서비스 완료 데이터 중 적어도 하나와 외부 데이터와의 연관도를 분석하고, 연관도에 기초하여 특정 시간 구간 또는 특정 공간 구간에서 발생할 긱 서비스 요청 건수 및 긱 서비스를 제공할 긱 인원 수에 대한 예측 데이터에 가중치를 부여할 수 있다. 예측부(320)는 외부 데이터를 이용한 가중치를 부여함으로써 예측 데이터의 정확도를 높일 수 있다.
로드율결정부(330)는 예측한 긱 서비스 요청 건수 및 긱 인원 수에 기초하여 긱 인원 수 대비 긱 서비스 요청 건수를 나타내는 서비스 로드율을 결정한다.
긱 서비스 요청 건수를 예측하더라도, 긱 서비스를 제공할 긱이 적절하게 배치되지 않으면 요청된 서비스를 실시간으로 제공하기 어렵다는 문제가 있다. 따라서, 서비스 로드율은 특정 시간 구간 또는 특정 공간 구간에서의 예상되는 긱 인원수 대비 예상되는 서비스 요청 건수를 나타내는 것으로, 긱 서비스 요청에 대해 서비스를 제공하는 긱의 인원수가 적절하게 배치되었는지 나타내는 지표가 될 수 있다.
로드율제공부(340)는 긱 서비스 애플리케이션(120)을 통해 서비스 로드율을 외부 단말로 전달한다. 외부 단말은 긱 서비스 관리자 단말(130) 또는 긱 서비스 제공자 단말(140)일 수 있다.
긱 서비스 관리자는 긱 서비스 로드율을 통해 어느 시간 또는 어느 지역에 긱 몇명을 배치할지 쉽게 결정할 수 있고, 긱 서비스 제공자인 긱은 어느 시간 또는 어느 지역에 긱 서비스를 제공할지 쉽게 결정할 수 있다.
예를 들어, 서비스 로드율이 높거나 큰 경우, 긱 인원수 대비 서비스 요청 건수가 많은 것이므로 더 많은 수의 긱이 더 배치되어야 함을 알 수 있다. 서비스 로드율이 낮거나 작은 경우, 긱 인원수 대비 서비스 요청 건수가 적은 것이므로 긱이 다른 시간 또는 다른 지역으로 배치될 필요가 있다는 것을 알 수 있다.
또한, 로드율제공부(340)는 특정 시공간에 대한 서비스 로드율을 다양한 형태로 제공할 수 있다. 예를 들어, 서비스 로드율을 "예측된 서비스 요청 건수/ 예측된 긱 인원 수 x 100"으로 계산하여 백분율 형태로 제공할 수 있다. 서비스 로드율이 100에 가까울수록 예상되는 긱 인원수 대비 서비스 요청 건수가 적절하게 배치되었음을 알 수 있다. 또한, 서비스 로드율이 100보다 큰 경우이면 예측된 서비스 요청 건수가 예측된 긱 인원 수보다 많은 경우이며, 100보다 작은 경우이면 예측된 서비스 요청 건수가 예측된 긱 인원 수보다 작은 경우이다. 로드율 제공부(340)가 백분율 외 다양한 방식으로 서비스 로드율을 표현할 수 있음은 당업자에게 자명하다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 긱 서비스 예측 방법을 구체적으로 도시한 것으로서, 로드율제공부(340)에서 기 설정된 공간 구간에 대한 서비스 로드율을 긱 서비스 애플리케이션(120)에서 나타내는 일 실시예이다.
도 4에 따르면, 로드율제공부(340)는 서울시의 특정 구를 6개의 지역(A~F 지역)으로 구분하고, 구분된 지역(410, 420, 430, 440, 450, 460)에 대해 긱 인원수 대비 서비스 요청 건수를 예측하여 서비스 로드율로 나타내었다. 서비스 로드율은 "예측된 서비스 요청 건수/ 예측된 긱 인원 수"로 계산된 실시예이다. 따라서 D 지역(440)의 경우, 예측된 서비스 요청 건수와 예측된 긱 인원수가 동일하여 긱 서비스 제공이 원할할 것임을 예상할 수 있다.
한편, A 지역(410) 및 B 지역(420)은 예측된 긱 인원 수 대비 예측된 서비스 요청 건수가 더 많으므로, A 지역(410) 및 B 지역(420)에서 긱 서비스가 요청될 경우 타지역보다 서비스 제공이 늦어질 것을 예상할 수 있다. 따라서, 긱 서비스 관리자는 A 지역(410) 및 B 지역(420)에 긱을 더 많이 배치하여 긱 인원수를 보강할 수 있고, 긱 서비스 제공자인 긱들은 A 지역(410)이나 B 지역(420)에 긱 서비스 제공을 신청함으로써 긱 서비스 요청을 기다리지 않고 긱 서비스를 제공할 수 있다.
한편, C 지역(430) 및 E 지역(450)은 긱 인원 수 대비 예측된 서비스 요청 건수가 더 작으므로, C 지역(430) 및 E 지역(450)은 긱들이 서비스 제공을 위해 긱 서비스가 요청될 때까지 대기해야 하는 시간이 길어질 수 있다. 따라서, 긱 서비스 제공자인 긱들은 A 지역(410)이나 B 지역(420)처럼 긱 인원수가 적은 지역을 서비스 제공 지역으로 선택하는 것이 효율적일 수 있다.
특히, F 지역(460)과 같이 예측되는 서비스 요청이 없는 지역인 경우, 긱 서비스 관리자는 긱 서비스 제공자인 긱들을 다른 지역으로 배치 시키거나, 최소 인원의 긱만 배치함으로써 긱 서비스 효율을 높일 수 있다.
도 3에는 도시하지 않았지만, 긱 서비스 서버(150)는 긱배치부, 업데이트부 및 긱예약부 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
긱배치부는 제 1 단말로부터 시공간 정보 및 시공간 정보에 배정하는 긱 인원 정보를 수신하고, 수신한 정보에 기초하여 긱 배치 데이터를 생성한다. 시공간 정보는 제 1 단말에서 선택한 특정 시간 구간 또는 특정 공간 구간에 대한 정보이며, 제 1 단말은 긱 서비스 관리자 단말(130)일 수 있다. 즉, 긱 서비스 관리자는 긱 서비스 애플리케이션(120)에 표현된 서비스 로드율에 기초하여 원하는 시공간에 긱들을 배치할 수 있다. 긱 서비스 관리자 단말(130)은 긱을 배치하고자 하는 시간 구간, 공간 구간 및 배치하고자 하는 긱 인원 수를 긱 서비스 애플리케이션(120)을 통해 긱 서비스 서버(150)로 제공하고, 긱 서비스 서버(150)의 긱배치부는 이를 기초로 긱 배치 데이터를 생성한다.
업데이트부는 긱 배치 데이터에 기초하여, 예측부(320)의 예측 데이터 및 로드율결정부(330)에서 결정하는 서비스 로드율을 업데이트한다. 예를 들어, 예측한 긱 인원수를 긱 배치 데이터로 대체함으로써, 로드율결정부(330)에서 서비스 로드율을 새롭게 결정할 수 있도록 한다. 현재 배치된 긱 인원 수를 예측 데이터에 반영함으로써 서비스 로드율의 정확도가 더 높아지는 장점이 있다.
긱예약부는 제 2 단말로부터 시공간 정보 및 시공간 정보에 제공할 긱 서비스 정보를 수신하고, 수신한 정보에 기초하여 긱 예약 데이터를 생성한다. 시공간 정보는 제 2 단말에서 선택한 특정 시간 구간 또는 특정 공간 구간에 대한 정보이며, 제 2 단말은 긱 서비스 제공자 단말(140)일 수 있다. 즉, 긱 서비스 제공자인 긱은 긱 서비스 애플리케이션(120)에 표현된 서비스 로드율에 기초하여 본인이 긱 서비스를 제공하고자 하는 시간 또는 공간을 지정할 수 있다. 긱 서비스 제공자 단말(140)은 긱이 지정한 정보를 긱 서비스 애플리케이션(120)을 통해 긱 서비스를 제공하고자 하는 시간 구간 또는 공간 구간에 대한 정보를 긱 서비스 서버(150)로 제공하고, 긱 서비스 서버(150)의 긱예약부에서 긱 예약 데이터를 생성한다.
업데이트부는 긱 예약 데이터에 기초하여, 예측부(320)의 예측 데이터 및 로드율결정부(330)에서 결정하는 서비스 로드율을 업데이트 한다. 긱 서비스 제공자가 서비스를 제공하고자 하는 시간 정보 및 공간 정보를 예측 데이터에 반영함으로써 서비스 로드율의 정확도를 더 높일 수 있다.
또한, 업데이트부는 생성된 긱 예약 데이터에 기초하여 긱 서비스 제공이 완료되면, 이를 긱 서비스 완료 데이터에 반영하고, 예측부(320)의 예측 데이터 및 로드율결정부(330)의 서비스 로드율이 업데이트 되도록 한다. 긱 서비스가 완료되면 서비스 신청 건수나 서비스 제공가능한 긱 인원수가 조정되므로 이를 실시간으로 반영하기 위함이다.
이와 같이, 업데이트부는 긱 서비스 관리자의 설정, 긱 서비스 제공자의 설정 및 긱 서비스 완료 현황 중 적어도 하나를 실시간으로 반영하여, 정확도가 높은 서비스 로드율을 제공할 수 있도록 한다. 그에 따라, 긱 서비스 관리자는 긱 배치를 효율적으로 할 수 있고, 긱 서비스 제공자는 지체됨 없이 긱 서비스를 제공할 수 있다. 또한, 긱 서비스 제공자는 긱 서비스 요청을 대기하는 시간을 최소한으로 할 수 있으므로, 시간 대비 서비스 완료 건수를 높일 수 있어 매우 경제적이다.
한편, 도 3에 도시하지는 않았지만 긱 서비스 서버(150)는 서비스 로드율에 기초하여 프로모션에 대한 데이터를 생성, 관리 및 제공하는 프로모션부를 더 포함할 수 있다. 프로모션은 긱 서비스 비용을 조절하는 이벤트로서, 긱 서비스 제공자가 특정 시간 또는 특정 지역에 몰리는 것을 방지하기 위한 것이다. 따라서, 서비스 로드율이 높을 경우(예를 들어, 긱 인원수 대비 긱 서비스 요청 건수가 많은 경우), 긱 서비스 비용을 증액하는 프로모션이 있을 수 있고, 서비스 로드율이 낮은 경우(예를 들어, 긱 인원수 대비 긱 서비스 요청 건수가 작은 경우), 긱 서비스 비용을 감액하는 프로모션이 있을 수 있다. 따라서, 프로모션부는 긱 서비스 관리자 단말(130) 또는 그 외 온라인 플랫폼 업체가 운영하는 외부 단말로부터 프로모션에 대한 정보를 수신하고, 프로모션 적용 여부 및 상세 정보를 서비스 로드율과 함께 긱 서비스 애플리케이션(120)으로 제공할 수 있다. 프로모션을 적용할 경우, 비선호 지역 또는 비선호 시간에도 긱들이 적절하게 배치되도록 할 수 있는 장점이 있다. 비선호 지역 또는 비선호 시간에 서비스 비용을 증액하는 프로모션을 통해 긱 서비스 제공자의 선호도를 높일 수 있기 때문이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 긱 서비스 예측 방법의 개략적인 흐름도이다.
단계 S510에서, 긱 서비스 서버(150)는 기 설정된 시간 구간 또는 기 설정된 공간 구간에 발생한 긱 서비스 요청 데이터 및 및 서비스 완료 데이터를 획득한다. 긱 서비스 서버(150)는 긱 서비스 요청자 단말(110) 또는 긱 서비스 애플리케이션(120)으로부터 데이터를 획득한다.
단계 S520에서, 긱 서비스 서버(150)는 획득한 긱 서비스 요청 데이터 또는 긱 서비스 완료 데이터 중 적어도 하나를 이용하여, 특정 시간 구간 또는 특정 공간 구간에서 발생할 긱 서비스 요청 건수 및 긱 서비스를 제공할 긱 인원수에 대한 예측 데이터를 생성한다. 이때, 긱 서비스 서버(150)는 긱 서비스 요청 데이터 또는 긱 서비스 완료 데이터 중 적어도 하나와 외부 데이터와의 연관도를 분석하고, 분석한 연관도에 기초하여 특정 시간 구간 또는 특정 공간 구간에 발생할 긱 서비스 요청 건수 및 긱 서비스를 제공할 긱 인원수에 대한 예측 데이터에 가중치를 부여할 수 있다.
단계 S530에서, 긱 서비스 서버(150)는 예측 데이터를 이용하여, 특정 시간 구간 또는 특정 공간 구간에서의 긱 인원수 대비 긱 서비스 요청 건수를 나타내는 서비스 로드율을 결정할 수 있다. 서비스 로드율은 특정 시간 구간 또는 특정 공간 구간에서의 예상되는 긱 인원수 대비 예상되는 긱 서비스 요청 건수를 나타내는 것으로, 긱 서비스 요청에 대해 긱 서비스를 제공하는 긱의 인원수가 적절하게 배치되었는지 나타내는 지표가 될 수 있다.
단계 S540에서, 긱 서비스 서버(150)는 서비스 로드율을 긱 서비스 애플리케이션(120)을 통해 외부 단말로 전달할 수 있다. 외부 단말은 긱 서비스 관리자 단말(130), 긱 서비스 제공자 단말(140) 또는 온라인 플랫폼 업체가 운영하는 외부 단말일 수 있다.
또한, 긱 서비스 서버(150)는 긱 서비스 관리자 단말(130)로부터 특정 시간 구간 또는 특정 공간 구간을 선택받고, 선택받은 시공간에 배정하는 긱 인원수를 수신하여 긱 배치 데이터를 생성할 수 있다. 긱 서비스 서버(150)는 긱 배치 데이터에 기초하여, 예측 데이터 및 서비스 로드율을 업데이트 함으로써 정확도가 높은 예측 데이터를 제공할 수 있다.
또한, 긱 서비스 서버(150)는 긱 서비스 제공자 단말(140)로부터 특정 시간 구간 또는 특정 공간 구간을 선택받고, 선택받은 시공간에 대한 긱 예약 데이터를 생성할 수 있다. 긱 서비스 서버(150)는 긱 예약 데이터에 기초하여, 예측 데이터 및 서비스 로드율을 업데이트 함으로써 정확도가 높은 예측 데이터를 제공할 수 있다.
또한, 긱 서비스 서버(150)는 긱 서비스 제공자 단말(140)로부터 긱 서비스 수행 후 서비스 완료 시간을 포함한 긱 완료 데이터를 수신하여 예측 데이터 및 서비스 로드율을 업데이트 할 수 있다. 긱 서비스가 완료되면 예상되는 서비스 요청 건수 및 서비스를 제공할 긱 인원수에 변동이 생기므로, 이를 반영하기 위함이다.
이상에서 본 발명의 바람직한 실시예가 상세히 기술되었지만, 본 발명의 범위는 이에 한정되지 않고, 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위에 의해서 정해져야 할 것이다.
예를 들어, 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 장치는 도시된 바와 같은 장치 각각의 유닛들에 커플링된 버스, 상기 버스에 커플링된 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있고, 명령, 수신된 메시지 또는 생성된 메시지를 저장하기 위해 상기 버스에 커플링되고, 전술한 바와 같은 명령들을 수행하기 위한 적어도 하나의 프로세서에 커플링된 메모리를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 시스템은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 상기 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등) 및 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)를 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
Claims (20)
- 긱 서비스 예측 방법에 있어서,
상기 긱 서비스 예측 방법은 긱 서비스 서버를 포함하는 긱 서비스 예측 시스템에 의해 수행되고;
상기 긱 서비스 서버는 프로세서에 의해 실행되는 데이터획득부, 예측부, 로드율결정부, 로드율제공부, 프로모션부 및 업데이트부를 포함하고;
상기 데이터획득부에 의해, 기 설정된 시간 구간 또는 기 설정된 공간 구간에 발생한 긱 서비스 요청 데이터 및 긱 서비스 완료 데이터를 획득하는 단계;
상기 예측부에 의해, 상기 긱 서비스 요청 데이터 및 상기 긱 서비스 완료 데이터 중 적어도 하나를 이용하여, 특정 시간 구간 또는 특정 공간 구간에서 발생할 긱 서비스 요청 건수 및 긱 서비스를 제공할 긱 인원수에 대한 예측 데이터를 생성하는 단계;
상기 로드율결정부에 의해, 상기 생성한 예측 데이터를 이용하여 상기 특정 시간 구간 또는 상기 특정 공간 구간에서의 긱 인원수 대비 긱 서비스 요청 건수를 나타내는 서비스 로드율을 결정하는 단계;
상기 프로모션부에 의해, 상기 서비스 로드율이 높을 경우 상기 특정 시간 구간 또는 상기 특정 공간 구간에 대한 긱 서비스 비용을 증액하는 프로모션에 대한 데이터를 생성하고, 상기 서비스 로드율이 낮을 경우 상기 특정 시간 구간 또는 상기 특정 공간 구간에 대한 긱 서비스 비용을 감액하는 프로모션에 대한 데이터를 생성하는 단계; 및
상기 로드율제공부에 의해, 상기 서비스 로드율 및 상기 프로모션에 대한 데이터를 외부 단말로 전달하는 단계;를 포함하는 시공간 특성에 따른 긱 서비스 예측 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 긱 서비스 요청 데이터는,
서비스 업종, 서비스 요청 시간, 서비스 요청 지역, 서비스 관리 지점, 서비스 요청자 정보, 상기 서비스 요청자의 이력 정보 및 서비스 피드백 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 시공간 특성에 따른 긱 서비스 예측 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 긱 서비스 완료 데이터는,
서비스 업종, 서비스 요청 시간, 서비스 요청 지역, 서비스 완료 시간, 긱 배정에 할당된 시간, 배정된 긱 정보, 배정된 긱의 이력 정보, 서비스 관리 지점 및 서비스 피드백 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 시공간 특성에 따른 긱 서비스 예측 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 예측 데이터를 생성하는 단계는,
상기 예측부에 의해, 상기 긱 서비스 요청 데이터 및 상기 긱 서비스 완료 데이터 중 적어도 하나와 외부 데이터와의 연관도를 분석하는 단계; 및
상기 예측부에 의해, 상기 연관도에 기초하여 상기 특정 시간 구간 또는 상기 특정 공간 구간에서 발생할 긱 서비스 요청 건수 및 긱 서비스를 제공할 긱 인원수에 대한 예측 데이터에 가중치를 부여하는 단계;를 더 포함하는 시공간 특성에 따른 긱 서비스 예측 방법. - 제 4 항에 있어서,
상기 외부 데이터는,
상기 특정 공간 구간의 지형 정보, 상기 특정 공간 구간의 거주 인구 정보, 상기 특정 시간 구간 또는 상기 특정 공간 구간에서의 날씨 정보 및 공휴일 정보 중 적어도 하나를 포함하는 시공간 특성에 따른 긱 서비스 예측 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 긱 서비스 서버는 프로세서에 의해 실행되는 긱배치부를 더 포함하고;
상기 긱 서비스 예측 방법은
상기 긱배치부에 의해, 제 1 단말로부터 시공간 정보 및 상기 시공간 정보에 배정하는 긱 인원수를 수신하는 단계; 및
상기 긱배치부에 의해, 상기 시공간 정보 및 상기 긱 인원수에 기초하여 긱 배치 데이터를 생성하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 시공간 특성에 따른 긱 서비스 예측 방법. - 제 6 항에 있어서,
상기 긱 서비스 예측 방법은
상기 업데이트부에 의해, 상기 긱 배치 데이터에 기초하여, 상기 예측 데이터 및 상기 서비스 로드율을 업데이트 하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 시공간 특성에 따른 긱 서비스 예측 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 긱 서비스 서버는 프로세서에 의해 실행되는 긱예약부를 더 포함하고;
상기 긱 서비스 예측 방법은
상기 긱예약부에 의해, 제 2 단말로부터 시공간 정보 및 상기 시공간 정보에 제공할 긱 서비스 정보를 수신하는 단계; 및
상기 긱예약부에 의해, 상기 시공간 정보 및 상기 긱 서비스 정보에 기초하여 긱 예약 데이터를 생성하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 시공간 특성에 따른 긱 서비스 예측 방법. - 제 8 항에 있어서,
상기 긱 서비스 예측 방법은
상기 데이터획득부에 의해, 상기 제 2 단말로부터 긱 서비스를 완료한 시간을 포함한 긱 완료 데이터를 수신하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 시공간 특성에 따른 긱 서비스 예측 방법. - 제 9 항에 있어서,
상기 긱 서비스 예측 방법은
상기 업데이트부에 의해, 상기 긱 예약 데이터 또는 상기 긱 완료 데이터에 기초하여, 상기 예측 데이터 및 상기 서비스 로드율을 업데이트 하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 시공간 특성에 따른 긱 서비스 예측 방법. - 제 1항 내지 제 10항 중 어느 한 항에 의한 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
- 기 설정된 시간 구간 또는 기 설정된 공간 구간에 발생한 긱 서비스 요청 데이터 및 긱 서비스 완료 데이터를 획득하는 데이터획득부;
상기 긱 서비스 요청 데이터 및 상기 긱 서비스 완료 데이터 중 적어도 하나를 이용하여, 특정 시간 구간 또는 특정 공간 구간에서 발생할 긱 서비스 요청 건수 및 긱 서비스를 제공할 긱 인원수에 대한 예측 데이터를 생성하는 예측부;
상기 생성한 예측 데이터를 이용하여 상기 특정 시간 구간 또는 상기 특정 공간 구간에서의 긱 인원수 대비 긱 서비스 요청 건수를 나타내는 서비스 로드율을 결정하는 로드율결정부;
상기 서비스 로드율이 높을 경우 상기 특정 시간 구간 또는 상기 특정 공간 구간에 대한 긱 서비스 비용을 증액하는 프로모션에 대한 데이터를 생성하고, 상기 서비스 로드율이 낮을 경우 상기 특정 시간 구간 또는 상기 특정 공간 구간에 대한 긱 서비스 비용을 감액하는 프로모션에 대한 데이터를 생성하는 프로모션부; 및
상기 서비스 로드율 및 상기 프로모션에 대한 데이터를 외부 단말로 전달하는 로드율제공부;를 포함하는 시공간 특성에 따른 긱 서비스 예측 시스템. - 제 12 항에 있어서,
상기 긱 서비스 요청 데이터는,
서비스 업종, 서비스 요청 시간, 서비스 요청 지역, 서비스 관리 지점, 서비스 요청자 정보, 상기 서비스 요청자의 이력 정보 및 서비스 피드백 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 시공간 특성에 따른 긱 서비스 예측 시스템. - 제 12 항에 있어서,
상기 긱 서비스 완료 데이터는,
서비스 업종, 서비스 요청 시간, 서비스 요청 지역, 서비스 완료 시간, 긱 배정에 할당된 시간, 배정된 긱 정보, 배정된 긱의 이력 정보, 서비스 관리 지점 및 서비스 피드백 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 시공간 특성에 따른 긱 서비스 예측 시스템. - 제 12 항에 있어서,
상기 예측부는,
상기 긱 서비스 요청 데이터 및 상기 긱 서비스 완료 데이터 중 적어도 하나와 외부 데이터와의 연관도를 분석하고,
상기 연관도에 기초하여 상기 특정 시간 구간 또는 상기 특정 공간 구간에서 발생할 긱 서비스 요청 건수 및 긱 서비스를 제공할 긱 인원수에 대한 예측 데이터에 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 시공간 특성에 따른 긱 서비스 예측 시스템. - 제 15 항에 있어서,
상기 외부 데이터는,
상기 특정 공간 구간의 지형 정보, 상기 특정 공간 구간의 거주 인구 정보, 상기 특정 시간 구간 또는 상기 특정 공간 구간에서의 날씨 정보 및 공휴일 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 시공간 특성에 따른 긱 서비스 예측 시스템. - 제 12 항에 있어서,
상기 긱 서비스 예측 시스템은
제 1 단말로부터 시공간 정보 및 상기 시공간 정보에 배정하는 긱 인원수를 수신하고, 상기 시공간 정보 및 상기 긱 인원수에 기초하여 긱 배치 데이터를 생성하는 긱배치부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 시공간 특성에 따른 긱 서비스 예측 시스템. - 제 17 항에 있어서,
상기 긱 서비스 예측 시스템은
상기 긱 배치 데이터에 기초하여, 상기 예측 데이터 및 상기 서비스 로드율을 업데이트 하는 업데이트부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 시공간 특성에 따른 긱 서비스 예측 시스템. - 제 12 항에 있어서,
상기 긱 서비스 예측 시스템은
제 2 단말로부터 시공간 정보 및 상기 시공간 정보에 제공할 긱 서비스 정보를 수신하고, 상기 시공간 정보 및 상기 긱 서비스 정보에 기초하여 긱 예약 데이터를 생성하는 긱예약부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 시공간 특성에 따른 긱 서비스 예측 시스템. - 제 19 항에 있어서,
상기 긱 서비스 예측 시스템은
상기 긱 예약 데이터에 기초하여, 상기 예측 데이터 및 상기 서비스 로드율을 업데이트 하는 업데이트부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 시공간 특성에 따른 긱 서비스 예측 시스템.
Priority Applications (3)
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|---|---|---|---|---|
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Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20180003831A (ko) * | 2016-07-01 | 2018-01-10 | 서강대학교산학협력단 | 위치 정보를 이용하여 서비스 차량의 배차를 관리하는 장치 및 방법 |
| KR101899056B1 (ko) * | 2017-03-29 | 2018-10-29 | (주)엠엠씨피플 | 실시간 자동 매칭을 제공하고 매칭된 근무지의 근무환경을 영상으로 확인할 수 있는 구인 구직 중개시스템 |
| KR20190029249A (ko) * | 2017-09-12 | 2019-03-20 | 홍상욱 | 음식 배달 서비스를 제어하는 기법 |
| KR20200079111A (ko) * | 2018-12-24 | 2020-07-02 | (주)스타릭스 | 모빌리티 서비스에서의 기사 및 승객의 상호매칭 시스템, 및 방법 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20200113694A (ko) * | 2019-03-26 | 2020-10-07 | (주) 오소 | 초단기 실시간 일자리 공유시스템 및 방법 |
| KR102273270B1 (ko) * | 2020-10-30 | 2021-07-05 | 한화생명보험(주) | 시공간 특성에 따른 긱 서비스 예측 시스템 및 그 방법 |
-
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-
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20180003831A (ko) * | 2016-07-01 | 2018-01-10 | 서강대학교산학협력단 | 위치 정보를 이용하여 서비스 차량의 배차를 관리하는 장치 및 방법 |
| KR101899056B1 (ko) * | 2017-03-29 | 2018-10-29 | (주)엠엠씨피플 | 실시간 자동 매칭을 제공하고 매칭된 근무지의 근무환경을 영상으로 확인할 수 있는 구인 구직 중개시스템 |
| KR20190029249A (ko) * | 2017-09-12 | 2019-03-20 | 홍상욱 | 음식 배달 서비스를 제어하는 기법 |
| KR20200079111A (ko) * | 2018-12-24 | 2020-07-02 | (주)스타릭스 | 모빌리티 서비스에서의 기사 및 승객의 상호매칭 시스템, 및 방법 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2022092690A1 (ko) * | 2020-10-30 | 2022-05-05 | 주식회사 엔터프라이즈블록체인 | 시공간 특성에 따른 긱 서비스 예측 시스템 및 그 방법 |
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