KR102368422B1 - 빅 데이터를 이용한 철도 서비스 부정 이용 방지 시스템 및 그 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명의 빅 데이터를 이용한 철도 서비스 부정 이용 방지 시스템 및 그 방법은 부정승차 유형별로 부정승차 의심고객을 자동으로 추출하고, 상기 부정승차 의심고객을 타겟으로 실시간 단속, 제재 및 모니터링을 함으로써, 단 구간 또는 피크시간의 경우에도 부정승차를 방지할 수 있는 장점이 있다. 또한 본 발명은 정상적인 승차권 구매 패턴을 벗어난 이상행동 패턴을 분석하여, 새로운 부정승차 유형을 찾아내고 그에 대한 알고리즘을 추가함으로써, 신규 부정승차에 대한 조치가 가능하며, 반복적이고 지능적인 부정 승차를 근본적으로 예방할 수 있는 효과가 있다. 또한 본 발명은 부정승차 관련 전산 데이터 분석을 시스템화 함으로써, 종래의 비효율적인 업무 프로세스를 개선하고, 인적 오류를 최소화할 수 있는 장점이 있다.
Description
본 발명은 철도 서비스 부정 이용 방지 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 분산된 승차권 예약 및 발매 시스템들 각각으로부터 수집된 철도 서비스 이용 고객들의 승차권 예약 및 발매 내역으로부터 고객 행동 빅-데이터를 생성하고, 그 고객 행동 빅-데이터를 이용하여 열차의 부정승차를 방지하는 부정승차 방지 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
열차 내의 무임승차 승객을 확인하기 위해서, 종래에는 승무원이 객차를 순차적으로 순회하면서, 정당승객이 좌석에 승차했는지 승객들이 정당한 승차권을 소지하고 있는지 여부를 확인하되, 승무원이 소지한 단말기에 저장된 정보를 이용하여 상기 내용을 확인하고 있다.
이러한 종래의 검표 방식에도 불구하고, 종래에는 제한된 인력으로 지능적으로 부정승차하는 승객들을 모두 적발 하는데는 한계가 있었다.
게다가 상기 검표 방식은 여러 객차를 동시에 검표하는 것이 아니고, 승무원이 객차를 이동하면서 순서대로 검표를 함으로써, 정확한 검표가 이루어지지 않는 경우가 발생한다. 예를 들어, 한 번 확인한 좌석에 부정 탑승자가 착석한 경우, 종래의 검표 방식은 이를 발견하기 어려운 단점이 있었다.
또한, 단 구간 또는 피크시간에는 인력에 의한 전수 검표가 어려울 뿐 아니라, 최근에는 부정승차 유형이 점차 지능화됨으로써, 상기한 바와 같은 종래의 검표 방식으로 부정승차를 색출하기가 어려운 문제가 있다.
따라서 이러한 문제를 해결하기 위해, 종래에는 RFID 티켓을 이용하여 객차별 승객들의 탑승인원을 파악하고, 좌석에 설치된 센서부를 통해 좌석 인원을 파악함으로써, 열차 내의 무임승차 여부를 자동으로 감지하는 방법이 제안되었다.
하지만, 이 경우 승객들이 RFID 티켓을 소지하여야 하고, 좌석마다 이를 읽어내는 센서부를 설치해야 하므로 시스템을 구축하는데 과다한 비용이 소요되는 문제가 있었다.
따라서 본 발명은 부정승차 유형별로 부정승차 의심고객을 자동으로 추출하고, 상기 부정승차 의심고객을 타겟으로 실시간 단속, 제재 및 모니터링을 함으로써, 단 구간 또는 피크시간의 경우에도 부정승차를 방지할 수 있는 철도 서비스 부정이용 방지 시스템 및 그 방법을 제공하고자 한다.
또한 본 발명은 정상적인 승차권 구매 패턴을 벗어난 이상행동 패턴을 분석하여, 새로운 부정승차 유형을 찾아내고 그에 대한 알고리즘을 추가함으로써, 신규 부정승차에 대한 조치가 가능하며, 반복적이고 지능적인 부정 승차를 근본적으로 예방할 수 있는 철도 서비스 부정이용 방지 시스템 및 그 방법을 제공하고자 한다.
또한 본 발명은 부정승차 관련 전산 데이터 분석을 시스템화 함으로써, 종래의 비효율적인 업무 프로세스를 개선하고, 인적 오류를 최소화할 수 있는 철도 서비스 부정이용 방지 시스템 및 그 방법을 제공하고자 한다.
상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명에서 제공하는 빅 데이터를 이용한 철도 서비스 부정 이용 방지 시스템은 승차권 예약 및 발매 시스템으로부터 철도 서비스 이용 고객들의 승차권 예약 및 발매 내역들을 수집하는 데이터 수집부; 상기 데이터 수집부에서 수집된 정보를 이용하여 생성된 고객 행동 빅-데이터를 저장하는 빅-데이터 저장부; 철도 서비스의 부정 이용 유형별로 반복되는 고객들의 행동패턴들을 저장하는 부정이용패턴 저장부; 미리 설정된 의심고객 조건을 만족하는 의심고객 정보를 저장하는 의심고객 정보 저장부; 상기 고객 행동 빅-데이터를 생성하여 상기 빅-데이터 저장부에 저장하고, 상기 고객 행동 빅-데이터를 분석하여 상기 부정이용패턴 및 상기 의심고객 리스트를 생성한 후 상기 부정이용패턴 저장부 및 상기 의심고객 정보 저장부에 저장하고, 철도 서비스 이용고객들의 승차권 예약 및 발매내역을 실시간으로 모니터링하는 제어부; 및 여객관리를 위한 적어도 하나의 여객관리 장치와의 통신 인터페이스를 제공하고, 상기 제어부의 모니터링 결과를 상기 여객관리 장치로 전달하는 통신부를 포함하되, 상기 제어부는 미리 설정된 감시 기간동안 상기 부정이용패턴으로 등록된 행동패턴들을 소정 횟수 이상 실행한 고객들을 의심고객으로 분류하고 상기 의심고객으로 분류된 고객의 정보를 상기 의심고객 정보 저장부에 저장하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 제어부는 상기 철도 서비스 이용 고객들의 승차권 예약 및 발매 내역 모니터링 결과, 상기 의심고객 리스트에 등록된 제1 의심고객이 상기 부정이용패턴으로 등록된 행동패턴들 중 하나인 제1 행동패턴을 보일 경우, 상기 통신부를 통해 상기 제1 의심고객 및 상기 제1 행동패턴을 상기 적어도 하나의 여객관리 장치로 전달하여 여객 관리 담당자들이 상기 의심고객 정보를 공유하도록 제어할 수 있다.
바람직하게, 상기 부정이용패턴 저장부는 상기 철도 서비스의 부정이용 적발조건을 상기 부정이용패턴별로 매칭시켜 저장하고, 상기 제어부는 상기 부정이용 적발조건을 상기 제1 의심고객 및 상기 제1 행동패턴과 함께 상기 적어도 하나의 여객관리 장치로 전달할 수 있다.
바람직하게, 상기 제어부는 정기승차권 구매 후 반환하는 고객행동패턴을 제1 부정이용패턴으로 등록하고, 출발 후 반환서비스를 이용하는 고객행동패턴을 제2 부정이용패턴으로 등록하고, 공공적 성격의 할인승차권으로 불규칙한 승차구간을 이용하는 고객행동패턴을 제3 부정이용패턴으로 등록하고, 구매자 본인만 승차할 수 있는 승차권 구매 횟수 차감형 선불카드로 구매한 승차권을 오프라인으로 재발매하는 고객행동패턴을 제4 부정이용패턴으로 등록하고, 신용 카드를 이용하여 대량의 승차권을 발권하고, 승차권 반환 수수료가 발생하지 않는 기간에 상기 대량의 승차권을 모두 반환하는 고객행동패턴을 제5 부정이용패턴으로 등록할 수 있다.
바람직하게, 상기 제어부는 상기 모니터링 결과 상기 부정 이용 유형별로 새로운 고객 행동패턴이 감지되는 경우, 상기 새로운 고객 행동패턴을 상기 부정이용패턴으로 추가 등록할 수 있다.
바람직하게, 상기 여객관리 장치는 상기 여객관리 담당자들이 모바일로 업무처리를 할 수 있도록 개발된 어플리케이션을 탑재한 적어도 하나의 단말장치일 수 있다.
또한, 상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명에서 제공하는 빅-데이터를 이용한 철도서비스 부정이용 방지 방법은 승차권 예약 및 발매 시스템으로부터 철도 서비스 이용 고객들의 승차권 예약 및 발매 내역을 수집하여 고객 행동 빅-데이터를 생성하는 빅-데이터 생성단계; 상기 고객 행동 빅-데이터를 분석하여 상기 철도 서비스의 부정 이용 유형별로 반복되는 고객들의 행동패턴들을 도출하고, 상기 도출된 고객들의 행동패턴들을 부정이용 패턴으로 등록하는 패턴등록단계; 상기 고객 행동 빅-데이터를 분석하여 미리 설정된 감시 기간 동안 상기 부정이용 패턴으로 등록된 행동패턴들을 미리 설정된 반복 횟수 이상 실행한 고객들을 의심고객으로 분류하고, 상기 의심고객들을 포함하는 의심고객 리스트를 생성하는 의심고객 리스트 생성단계; 상기 철도 서비스 이용 고객들의 승차권 예약 및 발매 내역을 실시간으로 모니터링하는 단계; 및 상기 모니터링 결과 상기 의심고객 리스트에 등록된 제1 의심고객이 상기 부정이용 패턴으로 등록된 행동패턴들 중 하나인 제1 행동패턴을 보일 경우, 상기 제1 의심고객 및 상기 제1 행동패턴을 적어도 하나의 여객관리 장치로 전달하여 여객관리 담당자들이 의심고객정보를 공유하도록 하는 정보공유단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 본 발명의 방법은 상기 부정이용 패턴별로 부정이용 적발조건을 등록하는 적발조건 등록단계를 더 포함하고, 상기 정보공유단계는 상기 부정이용 적발조건을 상기 제1 의심고객 및 상기 제1 행동패턴과 함께 상기 적어도 하나의 여객관리 장치로 전달할 수 있다.
바람직하게, 상기 패턴등록단계는 정기승차권 구매 후 반환하는 고객행동패턴을 제1 부정이용패턴으로 등록하고, 출발 후 반환서비스를 이용하는 고객행동패턴을 제2 부정이용패턴으로 등록하고, 공공적 성격의 할인승차권으로 불규칙한 승차구간을 이용하는 고객행동패턴을 제3 부정이용패턴으로 등록하고, 구매자 본인만 승차할 수 있는 승차권 구매 횟수 차감형 선불카드로 구매한 승차권을 오프라인으로 재발매하는 고객행동패턴을 제4 부정이용패턴으로 등록하고, 신용 카드를 이용하여 대량의 승차권을 발권하고, 승차권 반환 수수료가 발생하지 않는 기간에 상기 대량의 승차권을 모두 반환하는 고객행동패턴을 제5 부정이용패턴으로 등록할 수 있다.
바람직하게, 상기 패턴등록단계는 상기 모니터링 결과 상기 부정 이용 유형별로 새로운 고객 행동패턴이 감지되는 경우, 상기 새로운 고객 행동패턴을 상기 부정이용패턴으로 추가 등록할 수 있다.
바람직하게, 상기 정보공유단계는 상기 여객관리 담당자들이 모바일로 업무처리를 할 수 있도록 개발된 어플리케이션을 탑재한 적어도 하나의 단말장치일 수 있다.
본 발명의 철도 서비스 부정이용 방지 시스템 및 그 방법은 부정승차 유형별로 부정승차 의심고객을 자동으로 추출하고, 상기 부정승차 의심고객을 타겟으로 실시간 단속, 제재 및 모니터링을 함으로써, 단 구간 또는 피크시간의 경우에도 부정승차를 방지할 수 있는 장점이 있다. 또한 본 발명은 정상적인 승차권 구매 패턴을 벗어난 이상행동 패턴을 분석하여, 새로운 부정승차 유형을 찾아내고 그에 대한 알고리즘을 추가함으로써, 신규 부정승차에 대한 조치가 가능하며, 반복적이고 지능적인 부정 승차를 근본적으로 예방할 수 있는 효과가 있다. 또한 본 발명은 부정승차 관련 전산 데이터 분석을 시스템화 함으로써, 종래의 비효율적인 업무 프로세스를 개선하고, 인적 오류를 최소화할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 철도 서비스 부정이용 방지 시스템에 대한 개략적인 블륵도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 고객 행동 빅-데이터 관리 DB에 대한 데이터 구성 예를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 철도 서비스 부정이용 방지 방법에 대한 개략적인 처리 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 고객 행동 빅-데이터 관리 DB에 대한 데이터 구성 예를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 철도 서비스 부정이용 방지 방법에 대한 개략적인 처리 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 설명하되, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 한편 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다. 또한 상세한 설명을 생략하여도 본 기술 분야의 당업자가 쉽게 이해할 수 있는 부분의 설명은 생략하였다.
명세서 및 청구범위 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 포함한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 철도 서비스 부정이용 방지 시스템에 대한 개략적인 블륵도이다. 도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 철도 서비스 부정이용 방지 시스템(100)은 데이터 수집부(110)와, 고객행동 빅-데이터 관리 DB(120)와, 부정이용패턴 관리 DB(130)와, 의심고객 관리 DB(140)와, 제어부(150)와, 통신부(160)를 포함한다.
데이터 수집부(110)는 승차권 예약 및 발매 시스템으로부터 철도 서비스 이용 고객들의 승차권 예약 및 발매 내역들을 수집한다. 예를 들어, 데이터 수집부(110)는 고객들의 승차권 예약 일시, 예약 유형, 결제 정보, 발매 내역, 반환 내역 등을 포함하는 승차권 예약 및 발매 내역들을 수집한다.
고객 행동 빅-데이터 관리 DB(120)는 고객 행동 빅-데이터를 저장한다. 이 때, 상기 고객 행동 빅-데이터는 철도 서비스를 이용하는 고객들의 행동 패턴을 분류하기 위한 것으로서, 데이터 수집부(110)에서 수집된 정보, 즉, 고객들의 승차권 예약 및 발매 내역들을 이용하여 생성될 수 있다. 이를 위해, 제어부(150)는 데이터 수집부(110)에서 수집된 정보, 즉, 고객들의 승차권 예약 및 발매 내역들을 이용하여 상기 고객 행동 빅-데이터를 생성한 후, 이를 고객 행동 빅-데이터 관리 DB(120)에 저장할 수 있다.
부정이용패턴 관리 DB(130)는 철도 서비스의 부정 이용 유형별로 반복되는 고객들의 행동패턴들을 저장한다. 이를 위해, 제어부(150)는 상기 고객 행동 빅-데이터를 분석하여 철도 서비스의 부정 이용 유형별로 반복되는 고객들의 행동패턴들을 부정이용패턴으로 도출한 후, 이를 부정이용패턴 관리 DB(130)에 등록할 수 있다. 이 때, 부정이용패턴으로 등록 가능한 고객행동패턴의 예로, 정기승차권을 구매한 후 반환하는 고객행동패턴(일명, 제1 부정이용패턴), 출발 후 반환서비스를 이용하는 고객행동패턴(일명, 제2 부정이용패턴), 공공적 성격의 할인승차권으로 불규칙한 승차구간을 이용하는 고객행동패턴(일명, 제3 부정이용패턴), 승차권 구매 횟수 차감형 선불카드로 구매한 승차권을 오프라인으로 재발매하는 고객행동패턴(일명, 제4 부정이용패턴), 및 신용카드를 이용하여 대량의 승차권을 발권하고 승차권 반환 수수료가 발생하지 않는 기간에 상기 대량의 승차권을 모두 반환하는 고객행동패턴(일명, 제5 부정이용패턴)이 있을 수 있다.
한편, 부정이용패턴 관리 DB(130)는 철도 서비스의 부정이용 적발조건을 상기 부정이용패턴별로 매칭시켜 저장할 수 있다. 예를 들어, 정기승차권의 경우 부정이용 적발시점이 발권 및 반환 시점이므로 부정이용패턴 관리 DB(130)는 상기 제1 부정이용패턴과 발권 및 반환시점을 매칭시켜 저장할 수 있다. 같은 방식으로, 부정이용패턴 관리 DB(130)는 상기 제2 부정이용패턴 및 상기 제3 부정이용패턴과 열차출발시점을 매칭시켜 저장하고, 상기 제4 부정이용패턴과 승차권 재발행시점 및 열차출발시점을 매칭시켜 저장하고, 상기 제5 부정이용패턴은 승차권 반환시점을 매칭시켜 저장할 수 있다. 이와 같이 부정이용패턴 관리 DB(130)에 부정이용 적발조건을 함께 등록할 수 있다.
의심고객 관리 DB(140)는 미리 설정된 의심고객 조건을 만족하는 의심고객 정보를 저장한다. 이를 위해, 제어부(150)는 상기 고객 행동 빅-데이터를 분석하여 미리 설정된 감시 기간 동안 상기 부정이용패턴으로 등록된 행동패턴들을 소정 횟수 이상 실행한 고객들을 의심고객으로 분류하여 의심고객 리스트를 생성한 후 상기 의심고객으로 분류된 고객의 정보를 의심고객 관리 DB(140)에 등록할 수 있다. 예를 들어, 제어부(150)는 상기 부정이용패턴으로 등록된 행동패턴별로 동일 행동패턴을 최근 1년간 최소 10번 이상 실행한 고객을 의심고객으로 분류하여 의심고객 관리 DB(140)에 등록할 수 있다.
제어부(150)는 미리 설정된 제어 알고리즘에 의거하여 철도 서비스 부정이용 방지 시스템(100)의 동작을 제어하되, 상기 고객 행동 빅-데이터를 분석하여 상기 부정이용패턴 및 상기 의심고객 리스트를 생성한 후 상기 부정이용패턴 저장부 및 상기 의심고객 정보 저장부에 저장하고, 철도 서비스 이용고객들의 승차권 예약 및 발매내역을 실시간으로 모니터링한다.
예를 들어, 제어부(150)는 정기승차권을 구매한 후 반환하는 고객행동패턴을 부정이용패턴 관리 DB(130)에 제1 부정이용패턴으로 등록할 수 있다. 정기승차권이란 주중(월~금) 철도 운임을 45~60% 할인받을 수 있는 파격적인 할인승차권으로서, 원하는 구간과 열차 등급을 선택하여 상기 정기승차권을 구입하고 유효기간 내 입석(또는 자유석)으로 열차를 자유롭게 이용할 수 있는 승차권을 말한다. 그런데, 이러한 정기승차권 서비스는 상기 정기승차권 구매 고객이, 모바일로 발권한 정기승차권을 화면 캡처해 놓고 본 승차권은 반환 처리할 경우, 복제한(즉, 화면 캡처한) 승차권으로 무임승차가 가능한 특징이 있다. 따라서 제어부(150)는 상기 정기승차권을 구매한 후 반환하는 고객행동패턴을 제1 부정이용패턴으로 등록하고, 상기 제1 부정이용패턴을 최근 1년간 최소 10번 이상 실행한 고객 중 반환율이 80%이상인 고객에 대하여 의심고객으로 분류하고, 상기 의심고객의 승차권 예약 및 발매내역을 실시간으로 모니터링할 수 있다.
또한, 제어부(150)는 출발 후 반환서비스를 이용하는 고객행동패턴을 부정이용패턴 관리 DB(130)에 제2 부정이용패턴으로 등록할 수 있다. 출발 후 반환서비스란 열차 출발 이후 소정 시간(예컨대, 10분) 이내에 해당 열차의 승차권을 반환할 수 있도록 한 서비스로서, 갑작스런 일정 변경으로 인해 승차권을 구매한 열차를 이용하지 못한 경우 이를 보상할 수 있도록 하는 서비스를 말한다. 그런데, 이러한 출발 후 반환서비스는, 제1 승차권을 발권한 제1 고객이 상기 제1 승차권을 화면 캡처해서 제2 고객에게 전달한 후 본 승차권(즉, 제1 승차권)을 반환할 경우, 상기 제2 고객이 상기 복제한 제1 승차권으로 무임승차가 가능한 특징이 있다. 따라서 제어부(150)는 상기 출발 후 반환 서비스를 이용하는 고객행동패턴을 제2 부정이용패턴으로 등록하고, 상기 제2 부정이용패턴을 최근 1년간 최소 20번 이상 실행한 고객에 대하여 의심고객으로 분류하고, 상기 의심고객의 승차권 예약 및 발매내역을 실시간으로 모니터링할 수 있다.
또한, 제어부(150)는 공공적 성격의 할인승차권으로 불규칙한 승차구간을 이용하는 고객행동패턴을 부정이용패턴 관리 DB(130)에 제3 부정이용패턴으로 등록할 수 있다. 공공적 성격의 할인승차권이란 국가 또는 공공기관에서 할인대상으로 지정한 고객이 승차권을 구매할 경우, 본인이 사용하는 승차권에 대하여 미리 설정된 할인율을 반영하여 발급한 승차권을 말한다. 예를 들어, 장애인 또는 국가 유공자의 경우 50% 할인된 가격으로 승차권을 구매할 수 있고, 기초생활 수급자 또는 노인의 경우 30% 할인된 가격으로 승차권을 구매할 수 있다. 그런데, 이러한 승차권 할인 서비스는 상기 할인승차권을 본인이 사용하지 않고 가족, 지인 등 타인에게 양도할 경우, 철도 서비스를 부정으로 할인받게 되는 특징이 있다. 이와 같이, 상기 할인승차권을 부정으로 사용하는 경우, 통상적으로 개인이 혼자 할인승차권을 이용하는 것과 비교하여 승차구간이 규칙적이지 않고 발권실적이 많다는 특징이 있다. 따라서 제어부(150)는 상기 할인승차권을 이용한 고객의 승차구간이 불규칙한 경우 이러한 고객의 행동패턴을 제3 부정이용패턴으로 등록하고, 상기 제3 부정이용패턴을 최근 1년간 최소 10번 이상 실행한 고객에 대하여 의심고객으로 분류하고, 상기 의심고객의 승차권 예약 및 발매내역을 실시간으로 모니터링할 수 있다. 이 때, 제어부(150)는 상기 할인승차권을 이용한 제1 고객의 승차구간이 미리 설정된 기간 내에 소정 횟수 이상 변경되는 경우, 예를 들어, 상기 제1 고객의 승차구간이 6개월 내에 5회 이상 변경되는 경우, 상기 승차구간이 불규칙한 것으로 판단할 수 있다.
또한, 제어부(150)는 승차권 구매 횟수 차감형 선불카드로 구매한 승차권을 오프라인으로 재발매하는 고객행동패턴을 부정이용패턴 관리 DB(130)에 제4 부정이용패턴으로 등록할 수 있다. 승차권 구매 횟수 차감형 선불카드(일명, n 카드)는 지정된 운행구간에 대하여, 지정된 기간 내에, 지정된 횟수만큼, 지정된 할인율로 승차권을 구매할 수 있는 카드로서, 상기 카드로 승차권을 구매할 경우 최대 40%의 할인을 받을 수 있는 장점이 있으며, 구매자 본인만 승차할 수 있다. 그런데, 상기 승차권 구매 횟수 차감형 선불카드로 구매한 승차권은 휴대전화 분실 등의 경우 역에서 회원번호를 통해 재발매가 가능한 점을 악용하여 이를 타인에게 양도하는 방식으로 부정승차가 가능한 특징이 있다. 따라서 제어부(150)는 상기 승차권 구매 횟수 차감형 선불카드로 구매한 승차권을 오프라인으로 재발매하는 고객행동패턴을 제4 부정이용패턴으로 등록하고, 상기 제4 부정이용패턴을 최근 1년간 최소 10번 이상 실행한 고객에 대하여 의심고객으로 분류하고, 상기 의심고객의 승차권 예약 및 발매내역을 실시간으로 모니터링할 수 있다.
또한, 제어부(150)는 신용카드를 이용하여 대량의 승차권을 발권하고 승차권 반환 수수료가 발생하지 않는 기간에 상기 대량의 승차권을 모두 반환하는 고객행동패턴을 부정이용패턴 관리 DB(130)에 제5 부정이용패턴으로 등록할 수 있다. 이는, 특정 카드사에서 제공하는 회원등급별 혜택(예컨대, 전월 결제실적에 따른 포인트 또는 경품 등)을 위해 승차권을 대량 구입 후 수수료가 발생하지 않는 기간에 해당 승차권을 반환하는 경우, 선의의 승객 다수가 열차를 이용할 기회를 상실하게 되는 가능성이 있기 때문이다. 따라서 제어부(150)는 신용카드를 이용하여 대량의 승차권(예컨대, 50만원 이상 또는 30매 이상)을 발권하고 승차권 반환 수수료가 발생하지 않는 기간에 상기 대량의 승차권을 높은 비율(예컨대, 95% 이상) 반환하는 고객행동패턴을 제5 부정이용패턴으로 등록하고, 상기 제5 부정이용패턴을 최근 1년간 최소 2번 이상 실행한 고객에 대하여 의심고객으로 분류하고, 상기 의심고객의 승차권 예약 및 발매내역을 실시간으로 모니터링할 수 있다.
통신부(160)는 통신망과의 통신 인터페이스를 제공한다. 예를 들어, 통신부(160)는 여객관리를 위한 적어도 하나의 여객관리 장치(10)(예컨대, 승무원이 소지한 단말장치(11) 또는 여객관리실에 비치된 컴퓨터 장치(12) 등)와의 통신 인터페이스를 제공하고, 제어부(150)의 모니터링 결과를 여객관리 장치(10)로 자동 전달한다. 이 때, 상기 여객관리 장치(10)는 상기 여객관리 담당자들이 모바일로 업무처리를 할 수 있도록 개발된 어플리케이션(예컨대, 모바일 오피스 그룹방 등)을 탑재한 적어도 하나의 단말장치일 수 있다.
한편, 제어부(150)는 상기 등록된 제1 내지 제5 부정이용패턴 및 상기 의심고객 리스트에 의거하여 철도 서비스 이용 고객들의 승차권 예약 및 발매 내역을 실시간으로 모니터링하고, 상기 모니터링 결과 상기 의심고객 리스트에 등록된 임의의 제1 의심고객이 상기 부정이용패턴으로 등록된 제1 내지 제5 부정이용패턴 중 하나인 임의의 제1 행동패턴을 보일 경우, 이를 의심행동으로 판단하여 통신부(160)를 통해 여객관리 장치(10)로 전달하되, 상기 제1 의심고객 및 제1 행동 패턴 정보를 자동으로 전달할 수 있다.
이 때, 부정이용패턴 관리 DB(130)에 철도 서비스의 부정이용 적발조건이 함께 저장된 경우, 제어부(150)는 상기 모니터링 결과를 여객관리 장치(10)로 전달할 때, 상기 부정이용 적발조건을 상기 제1 의심고객 및 제2 행동패턴과 함께 여객관리 장치(10)로 전달할 수 있다.
이로 인해, 본 발명의 철도 서비스 부정이용 방지 시스템(100)은 상기 여객 관리 담당자들이 상기 의심고객 정보를 공유할 수 있도록 하며, 상기 여객 관리 담당자들이 이 정보를 이용하여 의심행동을 보인 고객을 대상으로 실시간 단속, 제재 또는 모니터링할 수 있는 효과가 있다. 특히, 본 발명은 단 구간 또는 피크 시간의 경우에도 부정 승차를 방지할 수 있도록 할 수 있는 효과가 있다.
또한, 제어부(150)는 상기 모니터링 결과 상기 부정 이용 유형별로 새로운 고객 행동패턴이 감지되는 경우, 상기 새로운 고객 행동패턴을 부정이용패턴 DB(130)에 추가 등록할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 고객 행동 빅-데이터 관리 DB에 대한 데이터 구성 예를 도시한 도면으로서, 도 2를 참조하면, 고객 행동 빅-데이터 관리 DB(120)는 고객_ID(121)/예약번호(122)/승차권_예약_일시(123)/승차권_예약_유형 (124)/승차권_결제_정보(125)/승차권_발매_내역(126)/승차권_반환_내역(127)/운행_구간(128)을 포함할 수 있다.
이 때, 승차권 예약 유형(124)은 승차권의 종류(예컨대, 정기승차권, 할인승차권, 승차권 구매 횟수 차감형 선불카드로 구매한 승차권 등)을 저장하고, 승차권 결제정보(125)는 승차권을 결제한 신용카드 정보를 저장하고, 승차권 발매내역(126)은 승차권 발매 시점, 발매 방법(예컨대, SMS 티켓, 홈티켓 등)을 저장하고, 승차권 반환내역(127)은 승차권 반환 시점, 반환 수수료 납부 방법등을 저장할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 철도 서비스 부정이용 방지 방법에 대한 개략적인 처리 흐름도이다. 도 1 및 도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 철도 서비스 부정이용 방지 방법은 다음과 같다.
먼저, 단계 S110에서는, 제어부(150)가 고객행동 빅-데이터를 생성한다. 즉, 단계 S110에서, 제어부(150)는 데이터 수집부(110)로부터 전달된 철도 서비스 이용 고객들의 승차권 예약 및 발매 내역으로부터 고객 행동 빅-데이터를 생성한다. 상기 고객 행동 빅-데이터는 철도 서비스를 이용하는 고객들의 행동 패턴을 분류하기 위한 것으로서, 도 2에 예시된 바와 같이 고객들의 승차권 예약 일시, 예약 유형, 결제 정보, 발매 내역, 반환 내역 등을 포함하는 승차권 예약 및 발매 내역을 고객별로 저장할 수 있다.
단계 S120에서는, 제어부(150)가 부정이용패턴을 등록한다. 즉, 단계 S120에서, 제어부(150)는 상기 고객 행동 빅-데이터를 분석하여 상기 철도 서비스의 부정 이용 유형별로 반복되는 고객들의 행동패턴들을 도출하고, 상기 도출된 고객들의 행동패턴들을 부정이용 패턴으로 등록한다. 이 때, 부정이용패턴으로 등록 가능한 고객행동패턴의 예로, 정기승차권을 구매한 후 반환하는 고객행동패턴(일명, 제1 부정이용패턴), 출발 후 반환서비스를 이용하는 고객행동패턴(일명, 제2 부정이용패턴), 공공적 성격의 할인승차권으로 불규칙한 승차구간을 이용하는 고객행동패턴(일명, 제3 부정이용패턴), 승차권 구매 횟수 차감형 선불카드로 구매한 승차권을 오프라인으로 재발매하는 고객행동패턴(일명, 제4 부정이용패턴), 및 신용카드를 이용하여 대량의 승차권을 발권하고 승차권 반환 수수료가 발생하지 않는 기간에 상기 대량의 승차권을 모두 반환하는 고객행동패턴(일명, 제5 부정이용패턴)이 있을 수 있다.
이 때, 상기 각각의 고객행동패턴을 부정이용패턴으로 등록하는 이유는 다음과 같다.
먼저, 정기승차권을 구매한 후 반환하는 고객행동패턴을 상기 제1 부정이용패턴으로 등록하는 이유는, 정기승차권의 경우 모바일로 발권한 정기승차권을 화면 캡처해 놓고 본 승차권은 반환 처리함으로써, 복제한(즉, 화면 캡처한) 승차권으로 무임승차가 가능한 특징이 있기 때문이다.
출발 후 반환서비스를 이용하는 고객행동패턴을 상기 제2 부정이용패턴으로 등록하는 이유는, 출발 후 반환서비스의 경우 제1 승차권을 발권한 제1 고객이 상기 제1 승차권을 화면 캡처해서 제2 고객에게 전달한 후 본 승차권(즉, 제1 승차권)을 반환함으로써, 상기 제2 고객이 상기 복제한 제1 승차권으로 무임승차가 가능한 특징이 있기 때문이다.
공공적 성격의 할인승차권으로 불규칙한 승차구간을 이용하는 고객행동패턴을 상기 제3 부정이용패턴으로 등록하는 이유는, 이러한 승차권 할인 서비스의 경우 상기 할인승차권을 본인이 사용하지 않고 가족, 지인 등 타인에게 양도함으로써, 철도 서비스를 부정으로 할인받게 되는 특징이 있기 때문이다.
승차권 구매 횟수 차감형 선불카드로 구매한 승차권을 오프라인으로 재발매하는 고객행동패턴을 상기 제4 부정이용패턴으로 등록하는 이유는, 상기 승차권 구매 횟수 차감형 선불카드로 구매한 승차권이 휴대전화 분실 등의 경우 역에서 회원번호를 통해 재발매가 가능한 점을 악용하여 이를 타인에게 양도하는 방식으로 부정승차가 가능한 특징이 있기 때문이다.
신용카드를 이용하여 대량의 승차권을 발권하고 승차권 반환 수수료가 발생하지 않는 기간에 상기 대량의 승차권을 모두 반환하는 고객행동패턴을 상기 제5 부정이용패턴으로 등록하는 이유는, 특정 카드사에서 제공하는 회원등급별 혜택(예컨대, 전월 결제실적에 따른 포인트 또는 경품 등)을 위해 승차권을 대량 구입 후 수수료가 발생하지 않는 기간에 반환함으로써 선의의 승객 다수가 열차를 이용할 기회를 상실하게 되는 가능성이 있기 때문이다.
단계 S130에서는, 제어부(150)가 적발조건을 등록한다. 즉, 단계 S130에서, 제어부(150)는 상기 부정이용 패턴별로 부정이용 적발조건을 등록하되, 상기 부정이용패턴별 부정이용 적발조건을 매칭시켜 저장할 수 있다. 예를 들어, 단계 S130에서는, 정기승차권의 경우 부정이용 적발시점이 발권 및 반환 시점이므로 제어부(150)는 상기 제1 부정이용패턴을 부정이용패턴 관리 DB(130)에 등록하되, 상기 제1 부정이용패턴과 발권 및 반환시점을 매칭시켜 저장할 수 있다. 같은 방식으로, 부정이용패턴 관리 DB(130)는 상기 제2 부정이용패턴 및 상기 제3 부정이용패턴과 열차출발시점을 매칭시켜 저장하고, 상기 제4 부정이용패턴과 승차권 재발행시점 및 열차출발시점을 매칭시켜 저장하고, 상기 제5 부정이용패턴은 승차권 반환시점을 매칭시켜 저장할 수 있다. 이와 같이 부정이용패턴 관리 DB(130)에 부정이용 적발조건을 함께 등록할 수 있다.
단계 S140에서는, 제어부(150)가 의심고객리스트를 생성한다. 즉, 단계 S140에서, 제어부(150)는 상기 고객 행동 빅-데이터를 분석하여 미리 설정된 감시 기간(예컨대, 최근 1년) 동안 상기 부정이용 패턴으로 등록된 행동패턴들을 미리 설정된 반복 횟수(예컨대, 최소 10회) 이상 실행한 고객들을 의심고객으로 분류하고, 상기 의심고객들을 포함하는 의심고객 리스트를 생성할 수 있다.
단계 S150에서는, 제어부(150)가 모니터링을 수행한다. 즉, 단계 S150에서, 제어부(150)는 상기 철도 서비스 이용 고객들의 승차권 예약 및 발매 내역을 실시간으로 모니터링한다.
단계 S160에서는, 상기 모니터링 결과 상기 부정 이용 유형별로 새로운 고객 행동패턴(즉, 새로운 부정이용패턴)이 감지되는 지 여부를 결정하고, 상기 새로운 부정이용패턴이 감지되는 경우, 제어부(150)는 상기 새로운 고객 행동패턴을 상기 부정이용패턴으로 추가 등록하도록 제어할 수 있다. 즉, 상기 새로운 부정이용패턴이 감지된 경우, 제어부(150)는 단계 S120을 수행하여, 상기 새로운 부정이용패턴을 추가로 등록하도록 한다.
한편, 단계 S160의 확인 결과 새로운 부정이용패턴이 감지되지 않은 경우, 제어부(150)는 단계 S170로 진행하여, 의심고객 정보를 공유한다. 즉, 단계 S170에서는, 제어부(150)가 단계 S150에서의 모니터링 결과 상기 의심고객 리스트에 등록된 임의의 의심고객이 부정이용패턴으로 등록된 행동을 할 경우 이를 여객관리 담당자들과 공유할 수 있도록 한다. 예를 들어, 제어부(150)는 상기 모니터링 결과 상기 의심고객 리스트에 등록된 임의의 제1 의심고객이 상기 부정이용 패턴으로 등록된 행동패턴들 중 하나인 제1 행동패턴을 보일 경우, 상기 제1 의심고객 및 상기 제1 행동패턴을 적어도 하나의 여객관리 장치(10)로 전달하여 여객관리 담당자들이 상기 의심고객정보를 공유하도록 할 수 있다. 특히, 단계 S160에서, 제어부(150)는, 상기 제1 행동패턴에 매칭되어 저장된 부정이용 적발조건을 상기 제1 의심고객 및 상기 제1 행동패턴 정보와 함께 상기 적어도 하나의 여객관리 장치(10)로 전달할 수 있다.
이 때, 상기 여객관리 장치(10)는 승무원이 소지한 단말장치(11) 또는 여객관리실에 비치된 컴퓨터 장치(12)를 포함한 단말장치일 수 있으며, 여객관리 담당자들이 모바일로 업무처리를 할 수 있도록 개발된 어플리케이션(예컨대, 모바일 오피스 그룹방)을 탑재하는 것이 바람직하다.
이상에서는 본 발명의 실시예를 설명하였으나, 본 발명의 권리범위는 이에 한정되지 아니하며 본 발명이 실시예로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의지식을 가진 자에 의해 용이하게 변경되어 균등한 것으로 인정되는 범위의 모든 변경 및 수정을 포함한다.
Claims (19)
- 승차권 예약 및 발매 시스템으로부터 철도 서비스 이용 고객들의 승차권 예약 및 발매 내역들을 수집하는 데이터 수집부;
상기 데이터 수집부에서 수집된 정보를 이용하여 생성된 고객 행동 빅-데이터를 저장하는 빅-데이터 저장부;
철도 서비스의 부정 이용 유형별로 반복되는 고객들의 행동패턴들을 저장하는 부정이용패턴 저장부;
미리 설정된 의심고객 조건을 만족하는 의심고객 정보를 저장하는 의심고객 정보 저장부;
상기 고객 행동 빅-데이터를 생성하여 상기 빅-데이터 저장부에 저장하고, 상기 고객 행동 빅-데이터를 분석하여 상기 부정이용패턴 및 상기 의심고객들을 포함하는 의심고객 리스트를 생성한 후 상기 부정이용패턴 저장부 및 상기 의심고객 정보 저장부에 저장하고, 철도 서비스 이용고객들의 승차권 예약 및 발매내역을 실시간으로 모니터링하는 제어부; 및
여객관리를 위한 적어도 하나의 여객관리 장치와의 통신 인터페이스를 제공하고, 상기 제어부의 모니터링 결과를 상기 여객관리 장치로 전달하는 통신부를 포함하되,
상기 제어부는
미리 설정된 감시 기간동안 상기 부정이용패턴으로 등록된 행동패턴들을 소정 횟수 이상 실행한 고객들을 의심고객으로 분류하고 상기 의심고객으로 분류된 고객의 정보를 상기 의심고객 정보 저장부에 저장하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터를 이용한 철도 서비스 부정 이용 방지 시스템. - 제1항에 있어서, 상기 제어부는
상기 철도 서비스 이용 고객들의 승차권 예약 및 발매 내역 모니터링 결과, 상기 의심고객 리스트에 등록된 제1 의심고객이 상기 부정이용패턴으로 등록된 행동패턴들 중 하나인 제1 행동패턴을 보일 경우,
상기 통신부를 통해 상기 제1 의심고객 및 상기 제1 행동패턴을 상기 적어도 하나의 여객관리 장치로 전달하여 여객 관리 담당자들이 상기 의심고객 정보를 공유하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 빅-데이터를 이용한 철도 서비스 부정이용 방지 시스템. - 제2항에 있어서, 상기 부정이용패턴 저장부는
상기 철도 서비스의 부정이용 적발조건을 상기 부정이용패턴별로 매칭시켜 저장하고,
상기 제어부는
상기 부정이용 적발조건을 상기 제1 의심고객 및 상기 제1 행동패턴과 함께 상기 적어도 하나의 여객관리 장치로 전달하는 것을 특징으로 하는 빅-데이터를 이용한 철도 서비스 부정이용 방지 시스템. - 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 제어부는
정기승차권 구매 후 반환하는 고객행동패턴을 제1 부정이용패턴으로 등록하는 것을 특징으로 하는 빅-데이터를 이용한 철도 서비스 부정이용 방지 시스템. - 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 제어부는
출발 후 반환서비스를 이용하는 고객행동패턴을 제2 부정이용패턴으로 등록하는 것을 특징으로 하는 빅-데이터를 이용한 철도 서비스 부정이용 방지 시스템. - 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 제어부는
공공적 성격의 할인승차권으로 불규칙한 승차구간을 이용하는 고객행동패턴을 제3 부정이용패턴으로 등록하는 것을 특징으로 하는 빅-데이터를 이용한 철도 서비스 부정이용 방지 시스템. - 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 제어부는
구매자 본인만 승차할 수 있는 승차권 구매 횟수 차감형 선불카드로 구매한 승차권을 오프라인으로 재발매하는 고객행동패턴을 제4 부정이용패턴으로 등록하는 것을 특징으로 하는 빅-데이터를 이용한 철도 서비스 부정이용 방지 시스템. - 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 제어부는
신용 카드를 이용하여 대량의 승차권을 발권하고, 승차권 반환 수수료가 발생하지 않는 기간에 상기 대량의 승차권을 모두 반환하는 고객행동패턴을 제5 부정이용패턴으로 등록하는 것을 특징으로 하는 빅-데이터를 이용한 철도 서비스 부정이용 방지 시스템. - 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 제어부는
상기 모니터링 결과 상기 부정 이용 유형별로 새로운 고객 행동패턴이 감지되는 경우, 상기 새로운 고객 행동패턴을 상기 부정이용패턴으로 추가 등록하는 것을 특징으로 하는 빅-데이터를 이용한 철도 서비스 부정이용 방지 시스템. - 제2항에 있어서, 상기 여객관리 장치는
상기 여객관리 담당자들이 모바일로 업무처리를 할 수 있도록 개발된 어플리케이션을 탑재한 적어도 하나의 단말장치인 것을 특징으로 하는 빅 데이터를 이용한 철도서비스 부정이용 방지 시스템. - 승차권 예약 및 발매 시스템으로부터 철도 서비스 이용 고객들의 승차권 예약 및 발매 내역을 수집하여 고객 행동 빅-데이터를 생성하는 빅-데이터 생성단계;
상기 고객 행동 빅-데이터를 분석하여 상기 철도 서비스의 부정 이용 유형별로 반복되는 고객들의 행동패턴들을 도출하고, 상기 도출된 고객들의 행동패턴들을 부정이용 패턴으로 등록하는 패턴등록단계;
상기 고객 행동 빅-데이터를 분석하여 미리 설정된 감시 기간 동안 상기 부정이용 패턴으로 등록된 행동패턴들을 미리 설정된 반복 횟수 이상 실행한 고객들을 의심고객으로 분류하고, 상기 의심고객들을 포함하는 의심고객 리스트를 생성하는 의심고객 리스트 생성단계;
상기 철도 서비스 이용 고객들의 승차권 예약 및 발매 내역을 실시간으로 모니터링하는 단계; 및
상기 모니터링 결과 상기 의심고객 리스트에 등록된 제1 의심고객이 상기 부정이용 패턴으로 등록된 행동패턴들 중 하나인 제1 행동패턴을 보일 경우, 상기 제1 의심고객 및 상기 제1 행동패턴을 적어도 하나의 여객관리 장치로 전달하여 여객관리 담당자들이 의심고객정보를 공유하도록 하는 정보공유단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅-데이터를 이용한 철도서비스 부정이용 방지 방법. - 제11항에 있어서,
상기 부정이용 패턴별로 부정이용 적발조건을 등록하는 적발조건 등록단계를 더 포함하고,
상기 정보공유단계는
상기 부정이용 적발조건을 상기 제1 의심고객 및 상기 제1 행동패턴과 함께 상기 적어도 하나의 여객관리 장치로 전달하는 것을 특징으로 하는 빅-데이터를 이용한 철도서비스 부정이용 방지 방법. - 제11항 또는 제12항에 있어서, 상기 패턴등록단계는
정기승차권 구매 후 반환하는 고객행동패턴을 제1 부정이용패턴으로 등록하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터를 이용한 철도서비스 부정이용 방지 방법. - 제11항 또는 제12항에 있어서, 상기 패턴등록단계는
출발 후 반환서비스를 이용하는 고객행동패턴을 제2 부정이용패턴으로 등록하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터를 이용한 철도서비스 부정이용 방지 방법. - 제11항 또는 제12항에 있어서, 상기 패턴등록단계는
공공적 성격의 할인승차권으로 불규칙한 승차구간을 이용하는 고객행동패턴을 제3 부정이용패턴으로 등록하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터를 이용한 철도서비스 부정이용 방지 방법. - 제11항 또는 제12항에 있어서, 상기 패턴등록단계는
구매자 본인만 승차할 수 있는 승차권 구매 횟수 차감형 선불카드로 구매한 승차권을 오프라인으로 재발매하는 고객행동패턴을 제4 부정이용패턴으로 등록하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터를 이용한 철도서비스 부정이용 방지 방법. - 제11항 또는 제12항에 있어서, 상기 패턴등록단계는
신용 카드를 이용하여 대량의 승차권을 발권하고, 승차권 반환 수수료가 발생하지 않는 기간에 상기 대량의 승차권을 모두 반환하는 고객행동패턴을 제5 부정이용패턴으로 등록하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터를 이용한 철도서비스 부정이용 방지 방법. - 제11항 또는 제12항에 있어서, 상기 패턴등록단계는
상기 모니터링 결과 상기 부정 이용 유형별로 새로운 고객 행동패턴이 감지되는 경우, 상기 새로운 고객 행동패턴을 상기 부정이용패턴으로 추가 등록하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터를 이용한 철도 서비스 부정이용 방지 방법. - 제11항 또는 제12항에 있어서, 상기 정보공유단계는
상기 제1 의심고객 및 상기 제1 행동패턴을, 상기 여객관리 담당자들이 모바일로 업무처리를 할 수 있도록 개발된 어플리케이션을 탑재한 적어도 하나의 단말장치로 전달하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터를 이용한 철도서비스 부정이용 방지 방법.
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