KR102349665B1 - Apparatus and method for providing user-customized destination information - Google Patents

Apparatus and method for providing user-customized destination information Download PDF

Info

Publication number
KR102349665B1
KR102349665B1 KR1020200000068A KR20200000068A KR102349665B1 KR 102349665 B1 KR102349665 B1 KR 102349665B1 KR 1020200000068 A KR1020200000068 A KR 1020200000068A KR 20200000068 A KR20200000068 A KR 20200000068A KR 102349665 B1 KR102349665 B1 KR 102349665B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
user
destination
information
destination information
customized
Prior art date
Application number
KR1020200000068A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20210087147A (en
Inventor
류병철
박창현
한영석
Original Assignee
주식회사 티오이십일콤즈
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 티오이십일콤즈 filed Critical 주식회사 티오이십일콤즈
Priority to KR1020200000068A priority Critical patent/KR102349665B1/en
Publication of KR20210087147A publication Critical patent/KR20210087147A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102349665B1 publication Critical patent/KR102349665B1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10Services
    • G06Q50/14Travel agencies
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34Route searching; Route guidance
    • G01C21/3453Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments
    • G01C21/3476Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments using point of interest [POI] information, e.g. a route passing visible POIs
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34Route searching; Route guidance
    • G01C21/3453Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments
    • G01C21/3492Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments employing speed data or traffic data, e.g. real-time or historical
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/16Sound input; Sound output
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00Machine learning
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02Neural networks
    • G06N3/08Learning methods
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10Services
    • G06Q50/30
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40Business processes related to the transportation industry

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

본 발명은 사용자 맞춤형 목적지정보 제공 장치 및 방법에 관한 것으로, 상기 제공 장치는 목적지 행위의 종류와 사용자 특성에 따라 목적지 정보를 사전 수집하고 교통수단을 이용하여 이동중인 사용자 특성 정보를 수집하는 정보 수집부, 사전 수집된 상기 목적지 정보로부터 사용자 특성 정보와 목적지 행위 정보의 매핑을 구현하는 학습을 수행하여 목적지요구 모델을 생성하는 목적지요구 계산부, 이동중인 상기 사용자 특성 정보를 상기 목적지요구 모델에 적용하여 사용자 맞춤형 목적지정보를 탐색하는 목적지정보 탐색부, 및 이동중인 상기 사용자가 목적지에 도착하기 전에 탐색된 상기 사용자 맞춤형 목적지정보를 사용자 단말 또는 상기 사용자의 탑승 공간에 설치되는 교통수단 단말에게 제공하는 목적지정보 제공부를 포함한다.The present invention relates to an apparatus and method for providing user-customized destination information, wherein the providing apparatus is an information collecting unit that collects destination information in advance according to the type of destination action and user characteristics and collects user characteristic information in motion using transportation means , a destination request calculation unit that generates a destination request model by performing learning to implement mapping of user characteristic information and destination behavior information from the destination information collected in advance, a user by applying the user characteristic information in motion to the destination request model A destination information search unit that searches for customized destination information, and a destination information that provides the user-customized destination information searched for before the moving user arrives at the destination to a user terminal or a transportation terminal installed in the user's boarding space. includes wealth.

Description

사용자 맞춤형 목적지정보 제공 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR PROVIDING USER-CUSTOMIZED DESTINATION INFORMATION}Apparatus and method for providing user-customized destination information

본 발명은 사용자 맞춤형 목적지정보 제공 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 교통수단을 이용하여 이동중인 사용자 특성 정보를 수집하여 사용자가 목적지에 도달하기 전에 사용자에게 최적화된 목적지 정보를 제공할 수 있는 사용자 맞춤형 목적지정보 제공 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a user-customized destination information providing technology, and more particularly, a user capable of providing optimized destination information to the user before the user arrives at the destination by collecting user characteristic information while moving using transportation means. It relates to an apparatus and method for providing customized destination information.

최근 교통수단(자동차, 열차, 비행기, 선박 등)의 발달로 대부분의 사용자들은 교통수단을 이용하여 편리하게 어디든지 이동할 수 있고, 예상한 시간에 맞추어 목적지에 도착할 수 있다. 이때, 사용자 개개인에 따라 목적지에서 필요한 정보가 다를 수 있다. 예를 들면, 목적지 주변의 관광지, 숙박, 음식점, 특산품, 날씨 등 목적지의 방문 의도에 따라 그리고 사용자 개인의 취향에 따라 필요한 정보가 다를 수 있다.With the recent development of transportation means (cars, trains, airplanes, ships, etc.), most users can conveniently move anywhere using transportation means and arrive at their destinations in time. In this case, information required at the destination may be different for each user. For example, the required information may vary according to the intention of visiting the destination, such as tourist attractions, lodgings, restaurants, special products, and weather around the destination, and according to the user's personal taste.

기존에는 사용자가 필요한 정보를 얻기 위해 인터넷 등을 통해 일일이 검색하여 찾았지만, 인터넷 상에 있는 대량의 정보로부터 자신에게 맞는 정보를 찾기 쉽지 않았다.In the past, users searched for necessary information through the Internet, etc., but it was not easy to find information suitable for them from a large amount of information on the Internet.

한편, 교통수단 이용 공간에는 사용자에게 다양한 정보와 광고를 실시간으로 제공할 수 있는 디지털 사이니지(Digital Signage)가 설치되어 있지만, 이 또한 일방적인 정보 제공으로 사용자의 정보 이용에 대한 효율성이 떨어진다.On the other hand, although digital signage that can provide various information and advertisements to users in real time is installed in the transportation space, the efficiency of the user's information use is lowered due to the unilateral provision of information.

최근 사용자 개인의 취향에 맞춘 정보를 제공하는 서비스가 제시되고 있지만, 이 경우에 사용자에게 개인의 취향을 명시적으로 물어 사용자 정보를 수집하는 과정이 필요하기 때문에 이동중인 사용자에게는 불편함을 줄 수 있다. 이에, 이동중인 사용자에게 불편함을 주지 않으면서 사용자 정보를 수집하여 사용자에게 필요한 목적지 정보를 제공하는 기술이 요구되었다.Recently, a service that provides information tailored to the user's personal taste has been proposed, but in this case, the process of collecting user information by explicitly asking the user's personal preference is required, which may cause inconvenience to users on the go. . Accordingly, there is a need for a technology for collecting user information without causing inconvenience to a moving user and providing necessary destination information to the user.

한국공개특허 제10-2006-0024257(2006.03.16.)호는 위치기반 맞춤형 주변정보 제공 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 주변정보를 저장하기 위한 주변정보 데이터베이스, 사용자 선호정보를 저장하기 위한 사용자 선호정보 데이터베이스, 단말로부터 주변정보 또는 사용자 선호정보를 전송받아 상기 주변정보 데이터베이스와 상기 사용자 선호정보 데이터베이스를 각각 업데이트하기 위한 정보 등록 수단, 및 상기 단말로부터의 맞춤형 주변정보 요청에 따라 기 저장되어 있는 해당 사용자의 선호정보에 상응하는 주변정보를 검색하여 상기 단말로 전송하기 위한 주변정보 제공 수단을 포함하는 기술을 개시한다.Korean Patent Laid-Open No. 10-2006-0024257 (2006.03.16.) relates to a location-based customized surrounding information providing system and method, and a surrounding information database for storing surrounding information, and user preference for storing user preference information Information database, information registration means for receiving the surrounding information or user preference information from the terminal to update the surrounding information database and the user preference information database, respectively, and the user stored in advance according to a request for customized surrounding information from the terminal Disclosed is a technology including a surrounding information providing means for searching for surrounding information corresponding to the preference information of the user and transmitting the information to the terminal.

한국공개특허 제10-2010-0123060(2010.11.24.)호는 관광지용 실시간 맞춤정보 제공 시스템 및 방법에 관한 것으로, 관광지 홍보에 관련된 정보를 데이터베이스화시키고 있으며, 광고 요청에 대응하여 관광지 시설에 매칭하여 광고 정보를 편성하고, 관광객 정보를 바탕으로 하여 관광지 홍보 및 광고 정보로 이루어진 맞춤 정보를 편성하며, 관광지의 위치 정보에 대응하여 광고 정보의 상세 정보를 단계별로 제공하는 관광중계서버와, 관광중계서버로부터 전달된 관광지 홍보 및 광고 정보를 액세스포인트로 전달하며, 액세스포인트로부터 전달된 요청 신호를 관광중계서버로 전달하는 중계기와, 관광지에 다수 설치되어 네트워크망의 노드를 구성하며, 관광단말기의 접근을 감지하여 무선 통신 신호를 송수신하는 액세스포인트와, 요청 신호를 발생시키며, 요청 신호에 대응하여 전달된 관광지 홍보 및 광고 정보를 수신하여 실행하는 관광단말기로 시스템을 구성하여, 관광객에게 맞춤 정보 및 관광지 시설에 관한 광고 정보를 효과적으로 전달할 수 있는 기술을 개시한다.Korean Patent Laid-Open Patent No. 10-2010-0123060 (2010.11.24.) relates to a system and method for providing real-time customized information for tourist destinations. Information related to the promotion of tourist destinations is converted into a database, and in response to advertisement requests, it is matched with tourist destination facilities. A tourism relay server that organizes advertisement information by doing this, organizes customized information consisting of tourist information promotion and advertisement information based on tourist information, and provides detailed information of advertisement information step by step in response to the location information of the tourist destination; and tourism relay A repeater that transmits tourist information and advertisement information transmitted from the server to the access point and transmits the request signal transmitted from the access point to the tourism relay server, is installed in a number of tourist destinations to form a network node, and accesses the tourist terminal The system is configured with an access point that detects and transmits a wireless communication signal, a tourism terminal that generates a request signal, and receives and executes tourist information and advertisement information transmitted in response to the request signal, providing customized information and tourist attractions Disclosed is a technology capable of effectively delivering advertisement information about a facility.

한국공개특허 제10-2006-0024257(2006.03.16.)호Korean Patent Laid-Open Patent No. 10-2006-0024257 (2006.03.16.) 한국공개특허 제10-2010-0123060(2010.11.24.)호Korean Patent Publication No. 10-2010-0123060 (2010.11.24.)

본 발명의 일 실시예는 교통수단을 이용하여 이동중인 사용자 특성 정보를 수집하여 사용자가 목적지에 도달하기 전에 사용자에게 최적화된 목적지 정보를 제공할 수 있는 사용자 맞춤형 목적지정보 제공 장치 및 방법을 제공하고자 한다.An embodiment of the present invention is to provide a user-customized destination information providing apparatus and method capable of providing user-optimized destination information to the user before the user arrives at the destination by collecting user characteristic information on the move using transportation means .

본 발명의 일 실시예는 목적지 행위의 종류와 사용자 특성에 따른 목적지 정보를 수집하여 사용자 특성정보와 목적지 정보를 매핑하는 목적지요구 모델을 생성하고 이동중인 사용자의 특성을 목적지요구 모델에 적용하여 사용자에게 요구되는 맞춤형 목적지정보를 제공할 수 있는 사용자 맞춤형 목적지정보 제공 장치 및 방법을 제공하고자 한다.An embodiment of the present invention collects destination information according to the type of destination action and user characteristics, creates a destination request model that maps user characteristic information and destination information, and applies the characteristics of a moving user to the destination request model to the user An object of the present invention is to provide an apparatus and method for providing user-customized destination information that can provide the required customized destination information.

본 발명의 일 실시예는 목적지까지의 사용자 이동 잔여구간에 따라 사용자 맞춤형 목적지 정보를 선별하여 제공함으로써 사용자가 정보에 충분히 반응하도록 지원할 수 있는 사용자 맞춤형 목적지정보 제공 장치 및 방법을 제공하고자 한다.An embodiment of the present invention is to provide an apparatus and method for providing user-customized destination information that can support the user to sufficiently respond to the information by selecting and providing user-customized destination information according to the remaining section of the user's movement to the destination.

실시예들 중에서, 사용자 맞춤형 목적지정보 제공 장치는 목적지 행위의 종류와 사용자 특성에 따라 목적지 정보를 사전 수집하고 교통수단을 이용하여 이동중인 사용자 특성 정보를 수집하는 정보 수집부, 사전 수집된 상기 목적지 정보로부터 사용자 특성 정보와 목적지 행위 정보의 매핑을 구현하는 학습을 수행하여 목적지요구 모델을 생성하는 목적지요구 계산부, 이동중인 상기 사용자 특성 정보를 상기 목적지요구 모델에 적용하여 사용자 맞춤형 목적지정보를 탐색하는 목적지정보 탐색부, 및 이동중인 상기 사용자가 목적지에 도착하기 전에 탐색된 상기 사용자 맞춤형 목적지정보를 사용자 단말 또는 상기 사용자의 탑승 공간에 설치되는 교통수단 단말에게 제공하는 목적지정보 제공부를 포함한다.Among the embodiments, the user-customized destination information providing device includes an information collection unit that pre-collects destination information according to the type of destination action and user characteristics and collects user characteristic information while moving using a transportation means, the pre-collected destination information A destination request calculation unit that generates a destination request model by performing learning to implement mapping of user characteristic information and destination behavior information from, and a destination that searches for user-customized destination information by applying the user characteristic information in motion to the destination request model It includes an information search unit, and a destination information providing unit for providing the user-customized destination information searched for before the moving user arrives at the destination to a user terminal or a transportation terminal installed in the user's boarding space.

상기 정보 수집부는 목적지 행위 및 사용자 특성을 구분하여 목적지 정보를 사전 수집하고, 이동중인 상기 사용자의 모습을 촬영한 이미지와 음성을 토대로 사용자 용모와 캐릭터를 판단하고 상기 교통수단 단말로부터 사용자가 탑승한 상기 교통수단의 종류, 탑승 시간과 장소, 하차(목적지) 시간과 장소를 포함하는 사용자 상황 정보를 수신하여 사용자 특성 정보를 수집할 수 있다.The information collection unit collects destination information in advance by classifying destination actions and user characteristics, determines the appearance and character of the user based on the image and voice photographed of the user while moving, and determines the user's boarding from the transportation terminal. User characteristic information may be collected by receiving user context information including the type of transportation, boarding time and place, and getting off (destination) time and place.

상기 목적지요구 계산부는 사용자가 목적지에서 필요로 하는 상품, 서비스, 행위에 해당되는 정보들을 분류하고 신경망 학습을 통해 분류된 목적지 정보에 따른 사용자 특성을 매핑하는 목적지요구 모델을 생성할 수 있다.The destination request calculator may create a destination request model that classifies information corresponding to goods, services, and actions required by the user at the destination and maps user characteristics according to the destination information classified through neural network learning.

상기 목적지요구 계산부는 CNN(Convolution Neural Network), LSTM(Long Short Term Memory), 오토인코더(autoencoder)를 하나 이상 동시에 사용하여 목적지요구 모델을 생성하는 신경망 학습을 수행할 수 있다.The destination request calculator may perform neural network learning for generating a destination request model by using one or more convolutional neural networks (CNNs), long short term memory (LSTMs), and autoencoders simultaneously.

상기 목적지요구 계산부는 이동중인 상기 사용자의 음성 정보를 언어 분석하여 상기 사용자의 목적지 요구를 판단할 수 있다.The destination request calculation unit may determine the destination request of the user by language analysis of the voice information of the moving user.

상기 목적지요구 계산부는 이동중인 상기 사용자 특성 정보를 기반으로 하여 사용자 특성 대비 목적지에서의 요구 특성 간의 상관관계를 통해 상기 사용자의 목적지 요구를 판단할 수 있다.The destination request calculation unit may determine the destination request of the user through a correlation between the user characteristics and the request characteristics at the destination based on the moving user characteristic information.

상기 목적지정보 탐색부는 상기 목적지요구 모델로부터 사용자 용모에 매핑되는 목적지정보와 사용자 캐릭터에 매핑되는 목적지정보를 각각 탐색하고 탐색결과를 취합하여 이동중인 상기 사용자에게 추천할 목적지 정보를 결정할 수 있다.The destination information search unit may search for destination information mapped to a user's appearance and destination information mapped to a user's character from the destination request model, respectively, and collect search results to determine destination information to recommend to the moving user.

상기 목적지정보 제공부는 탐색된 사용자 맞춤형 목적지정보들을 목적지까지 남은 거리에 따라 순서를 정하여 제공할 수 있다.The destination information providing unit may provide the searched user-customized destination information in an order according to the remaining distance to the destination.

실시예들 중에서, 사용자 맞춤형 목적지정보 제공 방법은 사용자 맞춤형 목적지정보 제공 장치에서 수행되는 방법에 있어서, 목적지 행위의 종류와 사용자 특성에 따라 목적지 정보를 사전 수집하는 단계, 사전 수집된 상기 목적지 정보로부터 사용자 특성 정보와 목적지 행위 정보의 매핑을 구현하는 학습을 수행하여 목적지요구 모델을 생성하는 단계, 교통수단을 이용하여 이동중인 사용자 특성 정보를 수집하는 단계, 이동중인 상기 사용자 특성 정보를 상기 목적지요구 모델에 적용하여 사용자 맞춤형 목적지정보를 탐색하는 단계, 및 이동중인 상기 사용자가 목적지에 도착하기 전에 탐색된 상기 사용자 맞춤형 목적지정보를 사용자 단말 또는 상기 사용자의 탑승 공간에 설치되는 교통수단 단말에게 제공하는 단계를 포함한다.Among the embodiments, the method for providing user-customized destination information is a method performed by an apparatus for providing user-customized destination information, comprising the steps of: pre-collecting destination information according to the type of destination action and user characteristics; Creating a destination request model by performing learning to implement mapping of characteristic information and destination behavior information, collecting user characteristic information on the move using transportation means, and applying the user characteristic information on the move to the destination request model Searching for user-customized destination information by applying, and providing the user-customized destination information searched for before the user on the move arrives at the destination to a user terminal or a means of transportation terminal installed in the user's boarding space do.

실시예들 중에서, 사용자 맞춤형 목적지정보 제공 장치에서 수행되는 방법에 있어서, 이동중인 상기 사용자의 감정상태를 분석하고 분석결과에 따라서 상기 사용자의 목적지 요구 사항을 계산하는 단계를 더 포함할 수 있다.Among the embodiments, the method performed by the apparatus for providing user-customized destination information may further include analyzing the emotional state of the user while moving and calculating the destination requirements of the user according to the analysis result.

실시예들 중에서, 사용자 맞춤형 목적지정보 제공 장치에서 수행되는 방법에 있어서, 이동중인 상기 사용자에게 시각적 정보를 제공하고 AI를 기반으로 사용자의 관심도를 인지하여 상기 사용자의 관심분야, 심리상태, 욕구사항을 계산하는 단계를 더 포함할 수 있다.Among the embodiments, in the method performed by the user-customized destination information providing device, visual information is provided to the user on the move, and the user's interest is recognized based on AI to determine the user's field of interest, psychological state, and desire It may further include the step of calculating.

개시된 기술은 다음의 효과를 가질 수 있다. 다만, 특정 실시예가 다음의 효과를 전부 포함하여야 한다 거나 다음의 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 개시된 기술의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.The disclosed technology may have the following effects. However, this does not mean that a specific embodiment should include all of the following effects or only the following effects, so the scope of the disclosed technology should not be construed as being limited thereby.

본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 목적지정보 제공 장치 및 방법은 교통수단을 이용하여 이동중인 사용자 특성 정보를 수집하여 사용자가 목적지에 도달하기 전에 사용자에게 최적화된 목적지 정보를 제공할 수 있다.The apparatus and method for providing user-customized destination information according to an embodiment of the present invention may provide optimized destination information to the user before the user arrives at the destination by collecting user characteristic information while moving using transportation.

본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 목적지정보 제공 장치 및 방법은 목적지 행위의 종류와 사용자 특성에 따른 목적지 정보를 수집하여 사용자 특성정보와 목적지 정보를 매핑하는 목적지요구 모델을 생성하고 이동중인 사용자의 특성을 목적지요구 모델에 적용하여 사용자에게 요구되는 맞춤형 목적지정보를 제공할 수 있다.An apparatus and method for providing user-customized destination information according to an embodiment of the present invention collects destination information according to the type of destination action and user characteristics to create a destination request model that maps user characteristic information and destination information, and By applying the characteristics to the destination request model, it is possible to provide customized destination information required by the user.

본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 목적지정보 제공 장치 및 방법은 목적지까지의 사용자 이동 잔여구간에 따라 사용자 맞춤형 목적지 정보를 선별하여 제공함으로써 사용자가 정보에 충분히 반응하도록 지원할 수 있다.The apparatus and method for providing user-customized destination information according to an embodiment of the present invention can support the user to sufficiently respond to the information by selecting and providing the user-customized destination information according to the remaining section of the user's movement to the destination.

따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 목적지정보 제공 장치 및 방법은 목적지에서의 사용자 니즈를 사전에 파악하여 이동중의 사용자에게 정보 제공할 수 있고, 이에 따라 목적지에서의 사용자 불편함을 줄이고 정보의 효용성을 높일 수 있다.Therefore, the apparatus and method for providing user-customized destination information according to an embodiment of the present invention can provide information to a user on the go by identifying user needs at a destination in advance, thereby reducing user discomfort at the destination and providing information can increase the effectiveness of

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 목적지정보 제공 시스템의 구성을 설명하는 도면이다.
도 2는 도 1에 있는 목적지정보 제공 장치의 물리적 구성을 설명하는 블록도이다.
도 3은 도 1에 있는 목적지정보 제공 장치의 기능적 구성을 설명하는 블록도이다.
도 4는 도 1에 있는 목적지정보 제공 장치에서 수행되는 사용자 맞춤형 목적지정보 제공 과정을 설명하는 순서도이다.
도 5는 도 1에 있는 목적지정보 제공 장치에서 생성하는 목적지 요구 모델의 일 실시예를 설명하는 예시도이다.
1 is a view for explaining the configuration of a user-customized destination information providing system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram illustrating a physical configuration of the destination information providing apparatus shown in FIG. 1 .
3 is a block diagram illustrating a functional configuration of the destination information providing apparatus shown in FIG. 1 .
FIG. 4 is a flowchart illustrating a process of providing user-customized destination information performed by the destination information providing apparatus shown in FIG. 1 .
FIG. 5 is an exemplary diagram for explaining an embodiment of a destination request model generated by the destination information providing apparatus shown in FIG. 1 .

본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다 거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 본 발명의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.Since the description of the present invention is merely an embodiment for structural or functional description, the scope of the present invention should not be construed as being limited by the embodiment described in the text. That is, since the embodiment may have various changes and may have various forms, it should be understood that the scope of the present invention includes equivalents capable of realizing the technical idea. In addition, since the object or effect presented in the present invention does not mean that a specific embodiment should include all of them or only such effects, it should not be understood that the scope of the present invention is limited thereby.

한편, 본 출원에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.On the other hand, the meaning of the terms described in the present application should be understood as follows.

"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.Terms such as “first” and “second” are for distinguishing one component from another, and the scope of rights should not be limited by these terms. For example, a first component may be termed a second component, and similarly, a second component may also be termed a first component.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에" 와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.When a component is referred to as being “connected to” another component, it may be directly connected to the other component, but it should be understood that other components may exist in between. On the other hand, when it is mentioned that a certain element is "directly connected" to another element, it should be understood that the other element does not exist in the middle. On the other hand, other expressions describing the relationship between elements, that is, "between" and "between" or "neighboring to" and "directly adjacent to", etc., should be interpreted similarly.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 실시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The singular expression is to be understood to include the plural expression unless the context clearly dictates otherwise, and terms such as "comprises" or "have" refer to the embodied feature, number, step, action, component, part or these It is intended to indicate that a combination exists, and it should be understood that it does not preclude the possibility of the existence or addition of one or more other features or numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.

각 단계들에 있어 식별부호(예를 들어, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.In each step, identification numbers (eg, a, b, c, etc.) are used for convenience of description, and identification numbers do not describe the order of each step, and each step clearly indicates a specific order in context. Unless otherwise specified, it may occur in a different order from the specified order. That is, each step may occur in the same order as specified, may be performed substantially simultaneously, or may be performed in the reverse order.

여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.All terms used herein have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which the present invention belongs, unless otherwise defined. Terms defined in general used in the dictionary should be interpreted as having the meaning consistent with the context of the related art, and cannot be interpreted as having an ideal or excessively formal meaning unless explicitly defined in the present application.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 목적지정보 제공 시스템의 구성을 설명하는 도면이다.1 is a view for explaining the configuration of a user-customized destination information providing system according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 사용자 맞춤형 목적지정보 제공 시스템(100)은 사용자 단말(110), 교통수단 단말(120), 목적지정보 제공 장치(130) 및 데이터베이스(140)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1 , the user-customized destination information providing system 100 may include a user terminal 110 , a transportation terminal 120 , a destination information providing device 130 , and a database 140 .

사용자 단말(110)은 목적지에 대한 정보를 확인할 수 있는 컴퓨팅 장치에 해당할 수 있고, 스마트폰, 태블릿 PC 또는 노트북으로 구현될 수 있으며, 반드시 이에 한정되지 않고 이동중에 사용자가 보유할 수 있는 다양한 디바이스로 구현될 수 있다. 사용자 단말(110)은 목적지정보 제공 장치(130)와 네트워크를 통해 연결될 수 있고, 복수의 사용자 단말(110)들은 목적지정보 제공 장치(130)와 동시에 연결될 수 있다.The user terminal 110 may correspond to a computing device that can check information about a destination, and may be implemented as a smartphone, tablet PC, or notebook computer, but is not necessarily limited thereto, and various devices that the user can hold while moving. can be implemented as The user terminal 110 may be connected to the destination information providing apparatus 130 through a network, and a plurality of user terminals 110 may be simultaneously connected to the destination information providing apparatus 130 .

교통수단 단말(120)은 교통수단을 이용하여 이동중인 사용자 특성 정보를 제공할 수 있는 컴퓨팅 장치에 해당할 수 있고, 디지털 사이니지로 구현될 수 있으며, 반드시 이에 한정되지 않고 사용자 탑승 공간에 설치될 수 있는 다양한 디바이스로 구현될 수 있다. 여기에서, 교통수단은 자동차, 열차, 비행기, 선박 등을 모두 지칭할 수 있다. 일 실시예에서, 교통수단 단말(120)은 목적지정보 제공 장치(130)와 네트워크를 통해 연결될 수 있고 목적지정보 제공 장치(130)에 사용자 상황 정보를 제공할 수 있다. 사용자 상황 정보에는 적어도 사용자 목적지를 포함할 수 있고 사용자의 탑승 위치와 시간 및 도착예정시간을 더 포함할 수 있다.The transportation terminal 120 may correspond to a computing device that can provide user characteristic information on the move using transportation, may be implemented as a digital signage, and is not necessarily limited thereto, and may be installed in the user's boarding space. It can be implemented in various devices that can be used. Here, the means of transportation may refer to all automobiles, trains, airplanes, ships, and the like. In an embodiment, the transportation terminal 120 may be connected to the destination information providing device 130 through a network and may provide user context information to the destination information providing device 130 . The user context information may include at least a user destination, and may further include a boarding location and time of the user and an estimated arrival time.

일 실시예에서, 교통수단 단말(120)은 탑승 좌석마다 설치될 수 있고 좌석에 탑승한 사용자의 정보를 습득하기 위한 카메라와 마이크를 포함할 수 있고 정보를 표시하기 위한 디스플레이를 포함할 수 있다.In an embodiment, the means of transportation terminal 120 may be installed for each seat and may include a camera and a microphone for acquiring information of a user riding on the seat, and may include a display for displaying information.

목적지정보 제공 장치(130)는 목적지 행위의 종류와 사용자 특성에 따른 목적지 정보를 사전 수집하여 목적지요구 모델을 생성할 수 있고 교통수단을 이용하여 이동중인 사용자 특성 정보를 자동 수집하여 목적지요구 모델에 적용하여 사용자에게 최적화된 목적지정보를 제공할 수 있는 컴퓨터 또는 프로그램에 해당하는 서버로 구현될 수 있다. 목적지정보 제공 장치(130)는 사용자 단말(110) 및 교통수단 단말(120)과 블루투스, WiFi, 통신망 등을 통해 무선으로 연결될 수 있고, 네트워크를 통해 사용자 단말(110) 및 교통수단 단말(120)과 데이터를 주고받을 수 있다.The destination information providing device 130 may generate a destination request model by pre-collecting destination information according to the type of destination action and user characteristics, and automatically collects user characteristic information in motion using transportation means and applies it to the destination request model. Thus, it can be implemented as a server corresponding to a computer or program that can provide optimized destination information to the user. The destination information providing device 130 may be wirelessly connected to the user terminal 110 and the transportation terminal 120 through Bluetooth, WiFi, a communication network, etc., and the user terminal 110 and the transportation terminal 120 through the network. data can be exchanged with

목적지정보 제공 장치(130)는 목적지 정보를 수집하기 위하여 목적지 주변 시설 운영 장치들과 네트워크를 통해 연결될 수 있다.The destination information providing device 130 may be connected through a network with facilities operating devices around the destination in order to collect destination information.

일 실시예에서, 목적지정보 제공 장치(130)는 데이터베이스(140)와 연동하여 사용자 맞춤형 목적지정보를 제공하기 위하여 필요한 정보를 저장할 수 있다. 한편, 목적지정보 제공 장치(130)는 도 1과 달리, 데이터베이스(140)를 내부에 포함하여 구현될 수 있다. 또한, 목적지정보 제공 장치(130)는 프로세서, 메모리, 사용자 입출력부 및 네트워크 입출력부를 포함하여 구현될 수 있으며, 이에 대해서는 도 2에서 보다 자세히 설명한다.In an embodiment, the destination information providing apparatus 130 may store information necessary to provide user-customized destination information in conjunction with the database 140 . Meanwhile, the destination information providing apparatus 130 may be implemented by including the database 140 therein, unlike FIG. 1 . In addition, the destination information providing apparatus 130 may be implemented including a processor, a memory, a user input/output unit, and a network input/output unit, which will be described in more detail with reference to FIG. 2 .

데이터베이스(140)는 사용자가 필요로 하는 목적지정보를 이동중의 사용자에게 제공하는 과정에서 필요한 다양한 정보들을 저장하는 저장장치에 해당할 수 있다. 데이터베이스(140)는 수집한 사용자 특성정보와 목적지요구 모델 정보 및 목적지 관련 정보(예: 관광지, 숙박, 특산품, 행사 등)를 저장할 수 있고, 반드시 이에 한정되지 않고, 목적지정보 제공 장치(130)가 이동중인 사용자의 요구를 수신하여 관련 응답을 생성하여 제공하는 과정에서 다양한 형태로 수집 또는 가공된 정보들을 저장할 수 있다.The database 140 may correspond to a storage device for storing various types of information required in the process of providing the destination information required by the user to the user on the move. The database 140 may store the collected user characteristic information, destination request model information, and destination-related information (eg, tourist destination, accommodation, special product, event, etc.), and is not necessarily limited thereto, and the destination information providing device 130 is Information collected or processed in various forms can be stored in the process of receiving a user's request on the move and generating and providing a related response.

데이터베이스(140)는 저장하는 데이터의 종류에 따라 독립적으로 구현된 적어도 하나의 부분 데이터베이스로 구성될 수 있다. 예를 들면, 데이터베이스(140)는 사용자 개인별로 특화되지 않은 보편적인 사용자 특성들을 기초로 사용자가 목적지에서 행하는 방문지 정보, 소비 정보, 요구하는 서비스를 사전에 수집하여 데이터베이스로 구축할 수 있다. 여기에서, 사용자 특성에는 사용자의 나이, 성별, 옷차림새, 얼굴형태, 행동패턴, 소지하고 있는 물건 등으로 정의될 수 있는 사용자 용모 정보와 사용자의 목소리, 언어 쓰임새, 국적 등으로 정의될 수 있는 사용자 캐릭터 정보를 포함할 수 있고, 반드시 이에 한정되지 않고 사용자 특성에 연관될 수 있는 다양한 정보가 포함될 수 있다.The database 140 may be composed of at least one partial database independently implemented according to the type of data to be stored. For example, the database 140 may establish a database by collecting in advance information on places to be visited, information on consumption, and services requested by a user at a destination based on universal user characteristics that are not specific to each user. Here, the user characteristics include information about the user's appearance, which can be defined as the user's age, gender, attire, face shape, behavior pattern, possessions, etc., and the user's voice, language usage, nationality, etc., which can be defined as user characteristics. It may include character information, and is not necessarily limited thereto, and various information that may be related to user characteristics may be included.

도 2는 도 1에 있는 목적지정보 제공 장치의 물리적 구성을 설명하는 블록도이다.FIG. 2 is a block diagram illustrating a physical configuration of the destination information providing apparatus shown in FIG. 1 .

도 2를 참조하면, 목적지정보 제공 장치(130)는 프로세서(210), 메모리(220), 사용자 입출력부(230) 및 네트워크 입출력부(240)를 포함하여 구현될 수 있다.Referring to FIG. 2 , the destination information providing apparatus 130 may be implemented including a processor 210 , a memory 220 , a user input/output unit 230 , and a network input/output unit 240 .

프로세서(210)는 사용자의 요청에 상관없이 이동중의 사용자에게 맞춤형 목적지정보를 제공하는 과정에서의 각 동작들을 처리하는 과정을 실행할 수 있고, 그 과정 전반에서 읽혀지거나 작성되는 메모리(220)를 관리할 수 있으며, 메모리(220)에 있는 휘발성 메모리와 비휘발성 메모리 간의 동기화 시간을 스케줄할 수 있다. 프로세서(210)는 목적지정보 제공 장치(130)의 동작 전반을 제어할 수 있고, 메모리(220), 사용자 입출력부(230) 및 네트워크 입출력부(240)와 전기적으로 연결되어 이들 간의 데이터 흐름을 제어할 수 있다. 프로세서(210)는 목적지정보 제공 장치(130)의 CPU(Central Processing Unit)로 구현될 수 있다.The processor 210 may execute a process of processing each operation in the process of providing customized destination information to the user on the go regardless of the user's request, and manage the memory 220 read or written throughout the process. Also, a synchronization time between the volatile memory and the non-volatile memory in the memory 220 may be scheduled. The processor 210 may control the overall operation of the destination information providing device 130 , and is electrically connected to the memory 220 , the user input/output unit 230 , and the network input/output unit 240 to control the flow of data therebetween. can do. The processor 210 may be implemented as a central processing unit (CPU) of the destination information providing apparatus 130 .

메모리(220)는 SSD(Solid State Disk) 또는 HDD(Hard Disk Drive)와 같은 비휘발성 메모리로 구현되어 목적지정보 제공 장치(130)에 필요한 데이터 전반을 저장하는데 사용되는 보조기억장치를 포함할 수 있고, RAM(Random Access Memory)과 같은 휘발성 메모리로 구현된 주기억장치를 포함할 수 있다,The memory 220 is implemented as a non-volatile memory, such as a solid state disk (SSD) or a hard disk drive (HDD), and may include an auxiliary storage device used to store overall data required for the destination information providing device 130, and , may include a main memory implemented as a volatile memory such as RAM (Random Access Memory),

사용자 입출력부(230)는 사용자 입력을 수신하기 위한 환경 및 사용자에게 특정 정보를 출력하기 위한 환경을 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 입출력부(230)는 터치 패드, 터치 스크린, 화상 키보드 또는 포인팅 장치와 같은 어댑터를 포함하는 입력장치 및 모니터 또는 터치스크린과 같은 어댑터를 포함하는 출력장치를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자 입출력부(230)는 원격 접속을 통해 접속되는 컴퓨팅 장치에 해당할 수 있고, 그러한 경우, 목적지정보 제공 장치(130)는 서버로서 수행될 수 있다.The user input/output unit 230 may include an environment for receiving a user input and an environment for outputting specific information to the user. For example, the user input/output unit 230 may include an input device including an adapter such as a touch pad, a touch screen, an on-screen keyboard, or a pointing device, and an output device including an adapter such as a monitor or a touch screen. In an embodiment, the user input/output unit 230 may correspond to a computing device accessed through remote access, and in such a case, the destination information providing device 130 may be performed as a server.

네트워크 입출력부(240)는 네트워크를 통해 외부 장치 또는 시스템과 연결하기 위한 환경을 포함하고, 예를 들어, LAN(Local Area Network), MAN(Metropolitan Area Network), WAN(Wide Area Network) 및 VAN(Value Added Network) 등의 통신을 위한 어댑터를 포함할 수 있다.The network input/output unit 240 includes an environment for connecting to an external device or system through a network, for example, a local area network (LAN), a metropolitan area network (MAN), a wide area network (WAN), and a VAN ( It may include an adapter for communication such as Value Added Network).

도 3은 도 1에 있는 목적지정보 제공 장치의 기능적 구성을 설명하는 블록도이다.3 is a block diagram illustrating a functional configuration of the destination information providing apparatus shown in FIG. 1 .

도 3을 참조하면, 목적지정보 제공 장치(130)는 정보 수집부(310), 목적지요구 계산부(320), 목적지정보 탐색부(330), 목적지정보 제공부(340) 및 제어부(350)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 3 , the destination information providing device 130 includes an information collection unit 310 , a destination request calculation unit 320 , a destination information search unit 330 , a destination information providing unit 340 , and a control unit 350 . may include

정보 수집부(310)는 사용자 특성 정보와 목적지에서의 사용자 행위 정보를 수집할 수 있다. 일 실시예에서, 정보 수집부(310)는 사용자 특성 정보를 자동으로 수집할 수 있고 이동중인 사용자가 목적지에 도착하여 필요로 하는 행위들의 행동 패턴을 구분하여 각 목적지에서 이들 행위들에 대한 정보를 수집할 수 있다. 여기에서, 사용자 특성 정보는 사용자의 용모 정보, 캐릭터 정보, 상황 정보를 포함할 수 있다. 목적지에서 사용자 행위 정보는 식당 방문, 쇼핑, 이벤트 참가, POI(Point of Interest) 방문, 기타 특정 장소 방문 등을 포함할 수 있다.The information collection unit 310 may collect user characteristic information and user behavior information at a destination. In one embodiment, the information collection unit 310 can automatically collect user characteristic information, classify the behavior patterns of behaviors required by the moving user when they arrive at the destination, and collect information on these behaviors at each destination. can be collected Here, the user characteristic information may include appearance information, character information, and situation information of the user. The user behavior information at the destination may include visiting a restaurant, shopping, participating in an event, visiting a point of interest (POI), or visiting a specific place.

일 실시예에서, 정보 수집부(310)는 교통수단 단말(120)로부터 사용자 상황 정보를 수집할 수 있다. 여기에서, 사용자 상황 정보는 사용자의 탑승 및 하차 위치, 각각의 시간 등을 포함할 수 있다. 즉, 사용자가 열차, 비행기, 선박 등 대중 교통수단을 이용하여 이동하고자 할 경우에는 사용자 단말(110)을 통해 승차권 예매단계에서 탑승 및 하차(목적지) 위치, 각각의 시간 등을 선택할 수 있고, 이는 교통수단 단말(120)에 저장될 수 있다. 따라서, 정보 수집부(310)는 교통수단 단말(120)로부터 손쉽게 사용자 상황 정보를 수집할 수 있다. 사용자가 자동차 등 개인 교통수단을 이용하여 이동하고자 할 경우에도 사용자 단말(110)을 통해 네비게이션 서비스 앱을 실행하거나 자동차에 장착된 네비게이션 장치를 통해 목적지를 설정하는 것에 의해 정보 수집부(310)에서 사용자 상황 정보를 수집할 수 있다.In an embodiment, the information collection unit 310 may collect user context information from the transportation terminal 120 . Here, the user context information may include the user's boarding and disembarking location, each time, and the like. That is, when the user wants to move by using public transportation such as train, airplane, or ship, he can select boarding and disembarking (destination) locations, respective times, etc. in the ticket reservation step through the user terminal 110, which It may be stored in the transportation terminal 120 . Accordingly, the information collection unit 310 can easily collect user context information from the transportation terminal 120 . Even when the user wants to move by using personal transportation such as a car, the user in the information collection unit 310 executes a navigation service app through the user terminal 110 or sets a destination through a navigation device mounted on the vehicle. We can collect situational information.

정보 수집부(310)는 교통수단 내의 사용자 탑승 공간에 정보 습득 디바이스를 설치할 수 있고 정보 습득 디바이스로부터 사용자 용모 정보 및 캐릭터 정보를 수집할 수 있다. 여기에서, 정보 습득 디바이스는 카메라, 마이크, 디스플레이 등으로 구현될 수 있다. 일 실시예에서, 교통수단 단말(120)이 각각의 탑승 좌석에 설치된 경우에 카메라, 마이크, 디스플레이로 구현되는 정보 습득 디바이스는 교통수단 단말(120)에 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 정보 수집부(310)는 교통수단의 사용자 탑승 공간에 카메라가 설치된 경우에 카메라로부터 사용자를 촬영한 이미지 데이터를 수신할 수 있고 수신된 이미지 데이터로부터 사용자 용모 정보를 수집할 수 있다. 여기에서, 정보 수집부(310)는 사용자 이미지 데이터로부터 사용자의 나이, 성별, 소지물건, 옷차림새, 얼굴형태, 행동패턴을 분석하여 사용자 용모 정보를 수집할 수 있다. 정보 수집부(310)는 사용자 용모 정보로부터 사용자의 소비 성향을 분석할 수도 있다. 일 실시예에서, 정보 수집부(310)는 수신된 이미지 데이터로부터 사용자의 감정상태를 추출할 수 있다. 여기에서, 정보 수집부(310)는 사용자 이미지 데이터로부터 사용자의 표정을 분석하여 사용자의 감정상태를 추출할 수 있다. 일 실시예에서, 정보 수집부(310)는 교통수단의 사용자 탑승 공간에 마이크가 설치된 경우에 마이크로부터 사용자 음성 데이터를 수신할 수 있고 수신된 음성 데이터로부터 사용자 캐릭터 정보를 수집할 수 있다. 여기에서, 정보 수집부(310)는 사용자 음성 데이터로부터 사용자의 출신 지역, 나이, 성별 등을 분석할 수 있고 이로부터 사용자 캐릭터 정보를 수집할 수 있다. 일 실시예에서, 정보 수집부(310)는 교통수단의 사용자 탑승 공간에 디스플레이가 설치된 경우에 사용자에게 사진이나 영상 형태의 몇 가지 시각적 정보를 제공하고 그에 따른 사용자의 관심도를 인지할 수 있다. 여기에서, 사용자의 관심도는 AI 기술을 이용하여 인지할 수 있고 이로부터 사용자의 관심분야, 심리상태, 욕구사항 등을 계산할 수 있다. The information collection unit 310 may install the information acquisition device in the user boarding space in the means of transportation, and may collect user appearance information and character information from the information acquisition device. Here, the information acquisition device may be implemented as a camera, a microphone, a display, or the like. In an embodiment, when the means of transportation terminal 120 is installed in each boarding seat, an information acquisition device implemented as a camera, a microphone, and a display may be included in the means of transportation terminal 120 . In one embodiment, the information collection unit 310 may receive image data photographed by the user from the camera when the camera is installed in the user's boarding space of the means of transportation, and may collect user appearance information from the received image data. . Here, the information collection unit 310 may collect the user's appearance information by analyzing the user's age, gender, possessions, attire, face shape, and behavior pattern from the user image data. The information collection unit 310 may analyze the consumption tendency of the user from the user appearance information. In an embodiment, the information collection unit 310 may extract the emotional state of the user from the received image data. Here, the information collection unit 310 may extract the user's emotional state by analyzing the user's facial expression from the user image data. In one embodiment, when the microphone is installed in the user boarding space of the transportation means, the information collection unit 310 may receive user voice data from the microphone and collect user character information from the received voice data. Here, the information collection unit 310 may analyze the user's region of origin, age, gender, etc. from the user voice data, and may collect user character information therefrom. In one embodiment, when the display is installed in the user's boarding space of the means of transportation, the information collection unit 310 may provide the user with some visual information in the form of pictures or images and recognize the user's interest accordingly. Here, the user's level of interest can be recognized using AI technology, and the user's field of interest, psychological state, desires, etc. can be calculated therefrom.

목적지요구 계산부(320)는 수집된 사용자 특성 정보와 목적지 행위 정보로부터 사용자 특성 정보와 목적지 행위 정보의 매핑을 구현하는 학습을 수행할 수 있고 학습을 통해 목적지 요구를 계산할 수 있다. 목적지 요구는 사용자가 목적지에서 필요로 하는 상품, 서비스, 기타 행위를 지칭할 수 있다. 일 실시예에서, 목적지요구 계산부(320)는 사용자 특성 정보 중 용모정보와 목적지 요구를 매핑하는 모델, 캐릭터정보와 목적지 요구를 매핑하는 모델로 구분하여 학습할 수 있다. 여기에서, 목적지요구 계산부(320)는 규칙기반, 통계, 기계학습적 방법을 사용할 수도 있으며 중점적으로 신경망 기술을 이용하여 학습할 수 있고, 이에 한정되지 않고 데이터베이스 기술, 추천 기술 등 다양한 기술이 활용될 수 있다.The destination request calculation unit 320 may perform learning to implement mapping of user characteristic information and destination behavior information from the collected user characteristic information and destination behavior information, and may calculate the destination request through learning. The destination request may refer to goods, services, or other actions required by the user at the destination. In an embodiment, the destination request calculation unit 320 may learn by dividing the user characteristic information into a model for mapping appearance information and a destination request, and a model for mapping character information and a destination request. Here, the destination request calculation unit 320 may use a rule-based, statistical, or machine learning method, and may focus on learning using a neural network technology, but is not limited thereto, and various technologies such as a database technology and a recommendation technology are utilized. can be

신경망은 통계학적 학습 알고리즘으로, CNN(Convolutional Neural Network), LSTM(Long Short Term Memory), 오토인코더(autoencoder) 등이 하나 이상 동시에 활용될 수 있다.A neural network is a statistical learning algorithm, and one or more of a Convolutional Neural Network (CNN), Long Short Term Memory (LSTM), and an autoencoder may be used simultaneously.

CNN은 필터링 기법을 신경망에 적용하여 신경망이 2차원 영상을 잘 습득할 수 있도록 최적화시킨 알고리즘이다.CNN is an algorithm that has been optimized so that the neural network can acquire 2D images well by applying the filtering technique to the neural network.

LSTM은 RNN의 일종으로써, 시계열적인 데이터를 적용할 때 주로 사용하는 알고리즘이다.LSTM is a type of RNN, and is an algorithm mainly used when applying time-series data.

오토인코더는 입력에서 계산된 출력이 입력과 비슷해지도록 비지도 학습으로 훈련되는 신경망을 말한다.An autoencoder is a neural network that is trained by unsupervised learning so that the output computed from the input resembles the input.

목적지요구 계산부(320)는 수집된 사용자 특징 정보를 CNN, LSTM, 오토인코더 중 적어도 하나 이상의 신경망 알고리즘을 통해 차원이 축소된 벡터 형태로 변환할 수 있고 차원이 축소된 벡터값과 목적지에서의 사용자 행위를 연결하는 데이터 셋을 만들어 사용자의 소비형태 패턴값을 학습하여 학습된 모델을 사용하여 목적지 요구를 계산 및 판단할 수 있다. The destination request calculation unit 320 may convert the collected user characteristic information into a reduced-dimensional vector form through a neural network algorithm of at least one of CNN, LSTM, and auto-encoder, and the reduced-dimensional vector value and the user at the destination By creating a data set that connects actions, the user's consumption pattern values are learned, and the destination demand can be calculated and judged using the learned model.

목적지요구 계산부(320)는 수집된 사용자의 음성정보를 언어분석을 통해 사용자가 지금 혹은 목적지에서 필요로 하는 욕구를 추가적으로 파악할 수 있다. 일 실시예에서, 목적지요구 계산부(320)는 사용자의 대화내용을 분석하여 텍스트(text)화 하고 텍스트를 자연어 분석하여 사용자의 의도를 추출할 수 있다. 목적지요구 계산부(320)는 수집된 사용자 특성 정보를 기반으로 하여 사용자 특성 대비 목적지에서의 요구 특성 간의 상관관계를 통해 목적지 요구를 계산할 수도 있다. 이때, 목적지요구 계산부(320)는 상관관계 계산에 신경망을 사용할 수 있다.The destination request calculation unit 320 may additionally determine the desire that the user needs now or at the destination through language analysis of the collected user's voice information. In an embodiment, the destination request calculation unit 320 may analyze the user's conversation content to convert it to text, and extract the user's intention by analyzing the text in a natural language. The destination request calculation unit 320 may calculate the destination request through a correlation between the user characteristics and the request characteristics at the destination based on the collected user characteristic information. In this case, the destination request calculation unit 320 may use a neural network for correlation calculation.

목적지요구 계산부(320)는 사용자의 감정상태를 추출한 경우에는 사용자의 감정상태를 분석하여 목적지 요구사항을 계산할 수 있고 사용자의 관심도를 인지한 경우에는 사용자의 관심분야, 심리상태, 욕구사항을 계산하여 목적지 요구를 판단할 수 있다.When the user's emotional state is extracted, the destination request calculation unit 320 can calculate the destination requirements by analyzing the user's emotional state. to determine the destination needs.

목적지정보 탐색부(330)는 이동중인 사용자의 특징 정보가 수집되면 수집된 사용자 특징 정보를 목적지 요구 모델에 적용하여 사용자에게 최적화된 목적지정보를 탐색할 수 있다. 일 실시예에서, 목적지정보 탐색부(330)는 목적지 요구 모델로부터 사용자 용모에 매핑되는 목적지 정보와 사용자 캐릭터에 매핑되는 목적지 정보를 각각 탐색한 후 취합하여 사용자에게 추천할 최종 목적지 정보를 결정할 수 있다. 즉, 사용자의 용모 및 캐릭터에 따라 각기 다른 결과를 줄 수 있기 때문에 이들을 취합함으로써 더 정확한 정보 제공이 가능해질 수 있다.When the characteristic information of the moving user is collected, the destination information search unit 330 may apply the collected user characteristic information to the destination request model to search for destination information optimized for the user. In an embodiment, the destination information search unit 330 may determine the final destination information to be recommended to the user by searching for destination information mapped to the user's appearance and destination information mapped to the user's character from the destination request model, respectively, and then collecting them. . That is, since different results can be given according to the user's appearance and character, more accurate information can be provided by collecting them.

목적지정보 제공부(340)는 교통수단을 이용하여 이동중인 사용자에게 맞춤형 목적지에 대한 정보 및 서비스를 목적지에 도착하기 전에 미리 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 목적지정보 제공부(340)는 좌석에 각기 설치되는 교통수단 단말(120)의 디스플레이화면에 좌석에 탑승한 사용자에게 최적화된 맞춤형 목적지정보를 제공할 수 있다. 여기에서, 교통수단 단말(120)은 대중교통수단의 경우 디지털 사이니지에 해당할 수 있고, 개인교통수단의 경우 네비게이션 장치에 해당할 수 있다. 일 실시예에서, 목적지정보 제공부(340)는 교통수단 단말(120)과 사용자 단말(110)을 연동시켜 사용자 단말(110)에도 동일한 목적지정보를 제공할 수 있다. 이때, 사용자는 사용자 단말(110)에 필요한 정보 혹은 할인쿠폰 등을 다운로드받을 수 있다. The destination information providing unit 340 may provide information and services on a customized destination to a user who is moving by means of transportation in advance before arriving at the destination. In an embodiment, the destination information providing unit 340 may provide customized destination information optimized to the user riding in the seat on the display screen of the transportation terminal 120 installed in each seat. Here, the transportation terminal 120 may correspond to digital signage in the case of public transportation, and may correspond to a navigation device in the case of personal transportation. In an embodiment, the destination information providing unit 340 may provide the same destination information to the user terminal 110 by interworking the transportation terminal 120 and the user terminal 110 . In this case, the user may download information or discount coupons required for the user terminal 110 .

목적지정보 제공부(340)는 목적지정보를 제공할 때 사용자가 목적지의 서비스를 미리 구입할 수 있는 기능을 제공할 수 있다.When providing destination information, the destination information providing unit 340 may provide a function for the user to purchase a service of the destination in advance.

목적지정보 제공부(340)는 또한, 목적지정보 탐색부(330)에 의해 탐색된 목적지정보들의 제공 순서를 제어하여 사용자가 정보에 충분히 반응하도록 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 목적지정보 제공부(340)는 목적지까지 남은 거리에 비례하여 정보의 종류 및 구체적인 서비스 내용을 달리하여 제공할 수 있다. 여기에서, 목적지정보 제공부(340)는 목적지까지 남은 거리가 특정거리 이상인 경우에는 사용자의 중요결정들이 필요한 목적지정보를 다른 정보보다 우선하여 제공할 수 있다. 예를 들면, 이동중인 사용자의 목적지까지 남은 거리가 30㎞ 이상인 경우에는 호텔예약, 박물관 안내와 같이 검토시간이 필요한 목적지정보를 우선하여 제공하고, 목적지까지 남은 거리가 15㎞ 이하인 경우에는 터미널안의 안내소 위치, 수속절차, 터미널 내 식당정보 등 목적지 하차에서 사용자가 바로 행위하는 데 필요한 목적지정보를 제공할 수 있다.The destination information providing unit 340 may also control the order of providing the destination information searched for by the destination information search unit 330 to provide the user with a sufficient response to the information. In an embodiment, the destination information providing unit 340 may provide different types of information and specific service contents in proportion to the remaining distance to the destination. Here, when the remaining distance to the destination is greater than or equal to a specific distance, the destination information providing unit 340 may provide destination information, which requires important decisions of the user, in preference to other information. For example, if the distance remaining to the destination of the user on the move is 30 km or more, destination information that requires review time, such as hotel reservations and museum information, is given priority. It is possible to provide destination information necessary for the user to act immediately upon getting off the destination, such as location, procedure, and restaurant information in the terminal.

제어부(350)는 사용자 맞춤형 목적지정보 제공 장치(130)의 전체적인 동작을 제어할 수 있고, 정보 수집부(310), 목적지요구 계산부(320), 목적지정보 탐색부(330) 및 목적지정보 제공(340) 간의 제어흐름 또는 데이터 흐름을 제어할 수 있다.The control unit 350 may control the overall operation of the user-customized destination information providing device 130, and the information collecting unit 310, the destination request calculation unit 320, the destination information search unit 330, and the destination information providing ( 340) can control the control flow or data flow between them.

도 4는 도 1에 있는 목적지정보 제공 장치에서 수행되는 사용자 맞춤형 목적지정보 제공 과정을 설명하는 순서도이다.FIG. 4 is a flowchart illustrating a process of providing user-customized destination information performed by the destination information providing apparatus shown in FIG. 1 .

도 4에서, 목적지정보 제공 장치(130)는 목적지 행위의 종류와 사용자 특성에 따라 목적지 정보를 수집할 수 있다(단계 S410). 일 실시예에서, 목적지정보 제공 장치(130)는 정보 수집부(310)를 통해 목적지 행위의 종류별로 그리고 사용자 특성별로 구분하고, 목적지행위 구분과 사용자 특성 구분에 따라 목적지 정보를 수집할 수 있다. 여기에서, 정보 수집부(310)는 사용자 개개별로 특화되지 않은 보편적으로 수집할 수 있는 정보로써 사용자 용모와 캐릭터, 사용자 상황 정보로 구성되는 사용자 특성 정보를 정의할 수 있고, 교통수단을 이용한 사용자가 목적지에서 행하는 방문지정보, 소비정보, 요구하는 서비스 등에 대한 정보를 사용자 특성에 따라 사전 수집할 수 있다.In FIG. 4 , the destination information providing apparatus 130 may collect destination information according to the type of destination action and user characteristics (step S410 ). In an embodiment, the destination information providing apparatus 130 may classify destination actions by type and user characteristics through the information collection unit 310 , and collect destination information according to destination action classification and user characteristics classification. Here, the information collection unit 310 may define user characteristic information composed of a user's appearance, character, and user context information as universally collectable information that is not specialized for each user, and a user using a means of transportation. Information on visited places, consumption information, requested services, etc. performed at the destination can be collected in advance according to user characteristics.

목적지정보 제공 장치(130)는 수집된 정보로부터 사용자 특성 정보와 목적지 행위 정보의 매핑을 구현하는 모델링을 수행하여 목적지요구 모델을 생성할 수 있다(단계 S420). 일 실시예에서, 목적지정보 제공 장치(130)는 목적지요구 계산부(320)를 통해 목적지에서 필요로 하는 정보들을 분류하고 CNN, LSTM, 오토인코더 등의 신경망 알고리즘을 하나 이상을 동시에 활용하여 분류된 목적지 정보에 따른 사용자 특성을 매핑하는 목적지요구 모델을 생성할 수 있다.The destination information providing device 130 may generate a destination request model by performing modeling to implement mapping of user characteristic information and destination action information from the collected information (step S420). In one embodiment, the destination information providing device 130 classifies the information required at the destination through the destination request calculation unit 320, and simultaneously utilizes one or more neural network algorithms such as CNN, LSTM, and autoencoder. A destination request model that maps user characteristics according to destination information can be created.

목적지정보 제공 장치(130)는 교통수단을 이용하여 이동중인 사용자의 특성 정보를 목적지요구 모델에 적용하여 사용자 맞춤형 목적지정보를 탐색할 수 있다(단계 S430). 목적지정보 제공 장치(130)는 목적지정보 탐색부(330)를 통해 사용자의 용모, 캐릭터, 상황 중 적어도 하나 이상을 포함하는 사용자 특성 정보를 사전 수집 정보로 학습되어진 목적지요구 모델에 입력하여 학습을 수행하여 이동중인 사용자의 특성에 최적화된 목적지 행위의 종류별 정보 및 서비스를 탐색할 수 있다.The destination information providing apparatus 130 may search for user-customized destination information by applying the characteristic information of the user who is moving using a transportation means to the destination request model (step S430). The destination information providing device 130 performs learning by inputting user characteristic information including at least one of the user's appearance, character, and situation through the destination information search unit 330 into the destination request model learned as pre-collection information. Thus, it is possible to search for information and services for each type of destination behavior optimized for the characteristics of the moving user.

목적지정보 제공 장치(130)는 탐색된 사용자 맞춤형 목적지정보들을 목적지까지 남은 거리에 따라 순서를 정하여 사용자 단말(110) 또는 교통수단 단말(120)에게 제공할 수 있다(단계 S440). 일 실시예에서, 목적지정보 제공 장치(130)는 목적지정보 제공부(340)를 통해 이동중인 사용자가 착석한 좌석에 설치된 교통수단 단말(120)의 디스플레이 화면에 목적지정보를 디스플레이할 수 있다. The destination information providing apparatus 130 may provide the searched user-customized destination information to the user terminal 110 or the means of transportation terminal 120 in an order according to the remaining distance to the destination (step S440). In an embodiment, the destination information providing device 130 may display the destination information on the display screen of the transportation terminal 120 installed in the seat in which the moving user is seated through the destination information providing unit 340 .

도 5는 도 1에 있는 목적지정보 제공 장치에서 생성하는 목적지요구 모델의 일 실시예를 설명하는 예시도이다.FIG. 5 is an exemplary diagram for explaining an embodiment of a destination request model generated by the destination information providing apparatus shown in FIG. 1 .

도 5에서, 목적지정보 제공 장치(130)는 목적지요구 모델을 생성하기 위하여, 먼저 (a)에 나타낸 바와 같이, 이동중인 사용자가 이용하는 교통수단 단말(120)의 카메라를 통해 사용자 모습을 촬영하여 얻어진 이미지 데이터를 입력으로 하고 인코더를 통해 중간에 차원 축소시켜 벡터(vector)로 표현하고 디코더를 통해 다시 원래대로 완성하는 학습을 수행할 수 있다. 예컨대, 이미지 데이터의 차원을 줄여서 그 줄어든 벡터값을 용모의 특징으로 표현할 수 있고, (b)에 나타낸 바와 같이, 용모의 특징을 표현한 벡터값과 목적지에서의 소비행위가 연결되는 데이터셋을 구성하여 신경망을 학습시켜 목적지요구 모델을 생성할 수 있다.In Figure 5, the destination information providing device 130, in order to generate a destination request model, first, as shown in (a), obtained by photographing the user through the camera of the transportation terminal 120 used by the user on the move. Learning can be performed by taking image data as input, reducing the dimensionality in the middle through the encoder, expressing it as a vector, and completing the original again through the decoder. For example, by reducing the dimension of image data, the reduced vector value can be expressed as a feature of appearance. By training a neural network, a destination request model can be created.

상기에서는 본 출원의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 통상의 기술자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 출원을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.Although the above has been described with reference to preferred embodiments of the present application, those skilled in the art can variously modify the present application within the scope without departing from the spirit and scope of the present invention as described in the claims below. and may be changed.

100: 사용자 맞춤형 목적지정보 제공 시스템
110: 사용자 단말 120: 교통수단 단말
130: 목적지정보 제공 장치 140: 데이터베이스
210: 프로세서 220: 메모리
230: 사용자 입출력부 240: 네트워크 입출력부
310: 정보 수집부 320: 목적지요구 계산부
330: 목적지정보 탐색부 340: 목적지정보 제공부
350: 제어부
100: user-customized destination information providing system
110: user terminal 120: transportation terminal
130: destination information providing device 140: database
210: processor 220: memory
230: user input/output unit 240: network input/output unit
310: information collection unit 320: destination request calculation unit
330: destination information search unit 340: destination information providing unit
350: control unit

Claims (11)

목적지 행위의 종류와 사용자 특성에 따라 목적지 정보를 사전 수집하고 교통수단을 이용하여 이동중인 사용자의 용모 정보, 캐릭터 정보 및 상황 정보를 포함하는 사용자 특성 정보를 수집하는 정보 수집부;
사전 수집된 상기 목적지 정보로부터 사용자 특성 정보와 목적지 행위 정보의 매핑을 구현하는 학습을 수행하여 목적지요구 모델을 생성하는 목적지요구 계산부;
이동중인 상기 사용자 특성 정보를 상기 목적지요구 모델에 적용하여 사용자 맞춤형 목적지정보를 탐색하는 목적지정보 탐색부; 및
이동중인 상기 사용자가 목적지에 도착하기 전에 탐색된 상기 사용자 맞춤형 목적지정보를 상기 목적지까지 남은 거리에 따라 순서를 정하여 사용자 단말 또는 상기 사용자의 탑승 공간에 설치되는 교통수단 단말에게 제공하는 목적지정보 제공부를 포함하되,
상기 정보 수집부는
목적지 행위 및 사용자 특성을 구분하여 목적지 정보를 사전 수집하고, 상기 교통수단 단말의 카메라를 통해 이동중인 상기 사용자의 모습을 촬영한 이미지를 토대로 사용자의 나이, 성별, 소지물건, 옷차림새, 얼굴형태, 행동패턴을 분석하여 사용자 용모 정보를 수집하고, 상기 교통수단 단말의 마이크를 통해 수신한 이동중인 상기 사용자의 음성을 토대로 사용자의 출신 지역, 나이, 성별을 분석하여 사용자 캐릭터 정보를 수집하고, 상기 교통수단의 승차권 예매시 사용자에 의해 선택되어 상기 교통수단 단말에 저장된 사용자가 탑승한 상기 교통수단의 종류, 탑승 시간과 장소, 하차(목적지) 시간과 장소를 포함하는 사용자 상황 정보를 상기 교통수단 단말로부터 수집하고,
상기 목적지요구 계산부는
사용자가 목적지에서 필요로 하는 상품, 서비스, 행위에 해당되는 정보들을 분류하고 수집된 사용자 특성 정보를 신경망 학습을 통해 차원이 축소된 벡터 형태로 변환하고 차원이 축소된 벡터값과 목적지에서의 사용자 행위를 연결하는 데이터 셋을 만들어 사용자의 소비형태 패턴값을 학습하여 분류된 목적지 정보에 따른 사용자 특성을 매핑하는 목적지요구 모델을 생성하고,
상기 목적지정보 제공부는
상기 목적지까지 남은 거리가 제1 특정거리 이상인 경우 사용자의 중요결정들이 필요한 목적지정보를 우선하여 제공하고, 상기 목적지까지 남은 거리가 제1 특정거리 보다 짧은 제2 특정거리 이하인 경우 상기 목적지 하차에서 사용자가 바로 행위하는 데 필요한 목적지 정보를 제공하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 목적지정보 제공 장치.
an information collection unit that collects destination information in advance according to the type of destination action and user characteristics, and collects user characteristic information including appearance information, character information, and situation information of a user who is moving using a means of transportation;
a destination request calculation unit for generating a destination request model by performing learning to implement mapping of user characteristic information and destination action information from the pre-collected destination information;
a destination information search unit that searches for user-customized destination information by applying the moving user characteristic information to the destination request model; and
A destination information providing unit for providing the user-customized destination information found before the moving user arrives at the destination according to the remaining distance to the destination to the user terminal or a transportation terminal installed in the user's boarding space but,
The information collection unit
The destination information is collected in advance by classifying the destination behavior and user characteristics, and the age, gender, belongings, attire, face shape, The user's appearance information is collected by analyzing the behavior pattern, and user character information is collected by analyzing the user's region of origin, age, and gender based on the user's voice in movement received through the microphone of the transportation terminal, and User situation information, including the type of transportation selected by the user and stored in the transportation terminal, boarded by the user, boarding time and place, and getting off (destination) time and place, from the transportation terminal collect,
The destination request calculation unit
Classifies information corresponding to goods, services, and behaviors required by the user at the destination, and transforms the collected user characteristic information into a reduced-dimensional vector form through neural network learning. Create a data set connecting
The destination information providing unit
When the remaining distance to the destination is greater than or equal to the first specific distance, destination information required for important decisions of the user is given priority, and when the remaining distance to the destination is less than or equal to a second specific distance shorter than the first specific distance, the user can A user-customized destination information providing device, characterized in that it provides destination information necessary for immediate action.
삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서, 상기 목적지요구 계산부는
CNN(Convolution Neural Network), LSTM(Long Short Term Memory), 오토인코더(autoencoder)를 하나 이상 동시에 사용하여 목적지요구 모델을 생성하는 신경망 학습을 수행하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 목적지정보 제공 장치.
The method of claim 1, wherein the destination request calculation unit
A device for providing user-customized destination information, characterized in that it performs neural network learning to generate a destination request model using one or more convolutional neural networks (CNNs), long short term memory (LSTM), and autoencoders at the same time.
제1항에 있어서, 상기 목적지요구 계산부는
이동중인 상기 사용자의 음성 정보를 언어 분석하여 상기 사용자의 목적지 요구를 판단하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 목적지정보 제공 장치.
According to claim 1, wherein the destination request calculation unit
The user-customized destination information providing device, characterized in that the user's destination request is determined by language analysis of the user's voice information while moving.
제1항에 있어서, 상기 목적지요구 계산부는
이동중인 상기 사용자 특성 정보를 기반으로 하여 사용자 특성 대비 목적지에서의 요구 특성 간의 상관관계를 통해 상기 사용자의 목적지 요구를 판단하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 목적지정보 제공 장치.
According to claim 1, wherein the destination request calculation unit
The user-customized destination information providing apparatus, characterized in that the user's destination request is determined through a correlation between user characteristics and desired characteristics at the destination on the basis of the moving user characteristic information.
제1항에 있어서, 상기 목적지정보 탐색부는
상기 목적지요구 모델로부터 사용자 용모에 매핑되는 목적지정보와 사용자 캐릭터에 매핑되는 목적지정보를 각각 탐색하고 탐색결과를 취합하여 이동중인 상기 사용자에게 추천할 목적지 정보를 결정하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 목적지정보 제공 장치.
According to claim 1, wherein the destination information search unit
User-customized destination information, characterized in that the destination information mapped to the user's appearance and the destination information mapped to the user character are searched from the destination request model, respectively, and the destination information to be recommended to the moving user is determined by collecting the search results Device.
삭제delete 사용자 맞춤형 목적지정보 제공 장치에서 수행되는 방법에 있어서,
목적지 행위의 종류와 사용자 특성에 따라 목적지 정보를 사전 수집하는 단계;
사전 수집된 상기 목적지 정보로부터 사용자 특성 정보와 목적지 행위 정보의 매핑을 구현하는 학습을 수행하여 목적지요구 모델을 생성하는 단계;
교통수단을 이용하여 이동중인 사용자의 용모 정보, 캐릭터 정보 및 상황 정보를 포함하는 사용자 특성 정보를 수집하는 단계;
이동중인 상기 사용자 특성 정보를 상기 목적지요구 모델에 적용하여 사용자 맞춤형 목적지정보를 탐색하는 단계; 및
이동중인 상기 사용자가 목적지에 도착하기 전에 탐색된 상기 사용자 맞춤형 목적지정보를 상기 목적지까지 남은 거리에 따라 순서를 정하여 사용자 단말 또는 상기 사용자의 탑승 공간에 설치되는 교통수단 단말에게 제공하는 단계를 포함하되,
상기 목적지요구 모델을 생성하는 단계는
사용자 특성 정보를 신경망 학습을 통해 차원이 축소된 벡터 형태로 변환하고 차원이 축소된 벡터값과 목적지에서의 사용자 행위를 연결하는 데이터 셋을 만들어 사용자의 소비형태 패턴값을 학습하여 목적지요구 모델을 생성하고,
상기 사용자 특성 정보를 수집하는 단계는
목적지 행위 및 사용자 특성을 구분하여 목적지 정보를 사전 수집하고, 상기 교통수단 단말의 카메라를 통해 이동중인 상기 사용자의 모습을 촬영한 이미지를 토대로 사용자의 나이, 성별, 소지물건, 옷차림새, 얼굴형태, 행동패턴을 분석하여 사용자 용모 정보를 수집하고, 상기 교통수단 단말의 마이크를 통해 수신한 이동중인 상기 사용자의 음성을 토대로 사용자의 출신 지역, 나이, 성별을 분석하여 사용자 캐릭터 정보를 수집하고, 상기 교통수단의 승차권 예매시 사용자에 의해 선택되어 상기 교통수단 단말에 저장된 사용자가 탑승한 상기 교통수단의 종류, 탑승 시간과 장소, 하차(목적지) 시간과 장소를 포함하는 사용자 상황 정보를 상기 교통수단 단말로부터 수집하고,
상기 목적지정보를 제공하는 단계는
상기 목적지까지 남은 거리가 제1 특정거리 이상인 경우 사용자의 중요결정들이 필요한 목적지정보를 우선하여 제공하고, 상기 목적지까지 남은 거리가 제1 특정거리 보다 짧은 제2 특정거리 이하인 경우 상기 목적지 하차에서 사용자가 바로 행위하는 데 필요한 목적지 정보를 제공하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 목적지정보 제공 방법.
In the method performed by the user-customized destination information providing device,
pre-collecting destination information according to the type of destination action and user characteristics;
generating a destination request model by performing learning to implement mapping of user characteristic information and destination behavior information from the pre-collected destination information;
collecting user characteristic information including appearance information, character information, and situation information of a user who is moving using a transportation means;
searching for user-customized destination information by applying the moving user characteristic information to the destination request model; and
Comprising the steps of providing the user-customized destination information found before the moving user arrives at the destination to the user terminal or a means of transportation terminal installed in the user's boarding space by arranging the order according to the remaining distance to the destination,
The step of generating the destination request model is
Transform user characteristic information into a reduced-dimensional vector form through neural network learning, create a data set that connects the reduced-dimensional vector value and user behavior at the destination, and learns the user’s consumption pattern value to create a destination demand model do,
The step of collecting the user characteristic information is
Destination information is collected in advance by classifying destination behavior and user characteristics, and based on the image captured by the user while moving through the camera of the transportation terminal, the user's age, gender, belongings, attire, face shape, The user's appearance information is collected by analyzing the behavior pattern, and user character information is collected by analyzing the user's region of origin, age, and gender based on the user's voice on the move received through the microphone of the transportation terminal, and User situation information, including the type of transportation selected by the user and stored in the transportation terminal, boarded by the user, boarding time and place, and getting off (destination) time and place from the transportation terminal collect,
The step of providing the destination information
When the remaining distance to the destination is greater than or equal to the first specific distance, destination information required for important decisions of the user is given priority, and when the remaining distance to the destination is less than or equal to a second specific distance that is shorter than the first specific distance, the user can A method for providing user-customized destination information, characterized in that it provides destination information necessary to act immediately.
제9항에 있어서,
이동중인 상기 사용자의 감정상태를 분석하고 분석결과에 따라서 상기 사용자의 목적지 요구 사항을 계산하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 목적지정보 제공 방법.
10. The method of claim 9,
Analyzing the emotional state of the user on the move, and calculating the user's destination requirements according to the analysis result, the user-customized destination information providing method further comprising the step of.
제9항에 있어서,
이동중인 상기 사용자에게 시각적 정보를 제공하고 AI를 기반으로 사용자의 관심도를 인지하여 상기 사용자의 관심분야, 심리상태, 욕구사항을 계산하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 목적지정보 제공 방법.
10. The method of claim 9,
Providing visual information to the moving user and recognizing the user's level of interest based on AI, and calculating the user's field of interest, psychological state, and desire.
KR1020200000068A 2020-01-02 2020-01-02 Apparatus and method for providing user-customized destination information KR102349665B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200000068A KR102349665B1 (en) 2020-01-02 2020-01-02 Apparatus and method for providing user-customized destination information

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200000068A KR102349665B1 (en) 2020-01-02 2020-01-02 Apparatus and method for providing user-customized destination information

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20210087147A KR20210087147A (en) 2021-07-12
KR102349665B1 true KR102349665B1 (en) 2022-01-12

Family

ID=76859008

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200000068A KR102349665B1 (en) 2020-01-02 2020-01-02 Apparatus and method for providing user-customized destination information

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102349665B1 (en)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2011036754A1 (en) * 2009-09-24 2011-03-31 株式会社 東芝 Traffic information presentation device and program
JP2018169494A (en) * 2017-03-30 2018-11-01 トヨタ自動車株式会社 Utterance intention estimation device and utterance intention estimation method

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20060024257A (en) 2004-09-13 2006-03-16 주식회사 케이티 System and method for providing ordered the circumference information based on location
KR20100123060A (en) 2009-05-14 2010-11-24 주식회사 월드모아 System and method for providing realtime custom-made information of tourist resort
KR101562792B1 (en) * 2009-06-10 2015-10-23 삼성전자주식회사 Apparatus and method for providing goal predictive interface
KR101418393B1 (en) * 2010-10-25 2014-07-14 한국전자통신연구원 Apparatus and method for mobile intelligent advertizing based on mobile user contextual matching
KR20190104487A (en) * 2019-08-21 2019-09-10 엘지전자 주식회사 Method and apparatus for recommending food and drink based on artificial intelligence-based user status

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2011036754A1 (en) * 2009-09-24 2011-03-31 株式会社 東芝 Traffic information presentation device and program
JP2018169494A (en) * 2017-03-30 2018-11-01 トヨタ自動車株式会社 Utterance intention estimation device and utterance intention estimation method

Also Published As

Publication number Publication date
KR20210087147A (en) 2021-07-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6918087B2 (en) Methods and systems for providing information on on-demand services
US10003924B2 (en) Method of and server for processing wireless device sensor data to generate an entity vector associated with a physical location
US11367281B2 (en) Systems and methods for augmented reality navigation
CN109074803B (en) Voice information processing system and method
KR101960140B1 (en) System and method for providing augmented virtual reality content in autonomous vehicles
KR102236546B1 (en) Method for providing bigdata and artificial intelligence based smart tourism service capable of making a choice corresponding to purpose of travel
Ilarri et al. A review of the role of sensors in mobile context-aware recommendation systems
JP5389688B2 (en) Location presence probability calculation device and method and program, travel route recommendation device and method and program
CN111372192A (en) Information recommendation method and device, terminal and storage medium
CN111882112B (en) Method and system for predicting arrival time
WO2020228626A1 (en) Method and system for recommending multi-modal itineraries
CN113240120A (en) Knowledge distillation method and device based on temperature learning mechanism, computer equipment and medium
JP6956232B2 (en) Search system, search method, and search program
Chen et al. Deep learning based real-time tourist spots detection and recognition mechanism
KR102349665B1 (en) Apparatus and method for providing user-customized destination information
US20230066144A1 (en) Information processing system and information processing method
Chiu et al. Integrating object detection and natural language processing models to build a personalized attraction recommendation agent in a smart product service system
CN112041787A (en) Electronic device for outputting response to user input using application and method of operating the same
KR102644622B1 (en) Tour guide service system and method for fan of artist
US20240230353A1 (en) Cost Based Navigation and Route Planning
US20210003417A1 (en) Search system, search method, and recording medium for recording search program
JP7306567B2 (en) Information processing device, information processing method, and program
US11250598B2 (en) Image generation apparatus, image generation method, and non-transitory recording medium recording program
JP7240358B2 (en) Information processing system, information processing method, information processing program, and server
Böhm et al. Factors Affecting Mobile Augmented Reality Acceptance: A Study on Traveler Information in Public Transport

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right