KR102441739B1 - 좌석 추천 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 대표자의 NR(name record) 정보에 근거하여 복수 인원의 그룹 좌석을 추천하는 좌석 추천 방법 및 장치에 관한 것이다.
본 발명의 일실시예에 의한 좌석 추천 방법 및 장치는 NR 정보에 근거하여 그룹 유형을 결정하고, 그룹 유형에 적합한 그룹 시트를 추천할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 의하면, 그룹 유형에 따라 현재 추천 가능한 모든 그룹 시트를 도출하고, 도출된 그룹 시트에 대한 추천 밸류를 계산하여 그룹 시트를 추천함으로써, 고객의 좌석 선택의 편의성을 도모할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 의하면, 추천 밸류에 근거하여 추천된 그룹 시트 정보와 대표자에 의해 선택된 그룹 시트 정보의 분석을 통해 추천 밸류 산출에 이용되는 변수값을 조정함으로써, 고객의 니즈가 반영된 그룹 시트를 추천할 수 있다.

Description

좌석 추천 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR RECOMMENDING SEAT}
본 발명은 좌석 추천 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 대표자의 NR(name record) 정보에 근거하여 복수 인원의 그룹 좌석을 추천하는 좌석 추천 방법 및 장치에 관한 것이다.
현재 많은 사람들이 지정 좌석이 있는 비행기, 극장, 공연장, 스포츠 경기장, 기차 등의 현실세계 및 메타버스 등 가상세계 티켓을 인터넷을 통해 구매할 수 있다. 이 경우 티켓 구매와 동시 또는 구매 후에 좌석 지정이 이루어져야 한다. 그리고 좌석 지정은 그 위치에 따라 가격이 달라질 수 있다.
예를 들어, 현행 항공사들의 좌석 등급은 퍼스트(First), 비지니스 또는 프레스티지(Business/Prestige), 프리미엄 이코노미(Premium economy), 및 이코노미(Economy)로 나누어 크게는 4개 등급(Class)으로 되어 있으며, 항공사들은 노선과 운용 항공기 실정에 맞추어 2개 또는 3개 등급으로 혼합, 또는 이코노미 단일 등급(특히, 저비용항공사의 경우)으로 항공기좌석 배치시스템을 운영하고 있다.
최근 시장에는 저비용항공사 사업모델이 등장함으로써, 이용자들은 저렴한 비용으로 항공여행을 하게 되었지만 수 시간의 비행을 하기에는 불편하기가 이루 말하기 어렵다는 것을 인지하게 되어, 이제는 사전좌석지정 시 가격을 지불하더라도 좀 더 편안한 좌석을 요구하는 수요가 발생하고 있다.
사람들은 항공권이 발권된 후에 인터넷을 통하여 원하는 비행기 좌석을 구매하거나 지정할 수 있다. 현재의 좌석 예약 시스템은 단순히 선택되지 않은 좌석 및 선택된 좌석을 구분하여 사용자에게 보여주고, 사용자는 현재 선택되지 않은 좌석을 구매 또는 지정하게 할 수 있다. 상기와 같은 좌석 예약 시스템에서 사용자는 동승자가 있을 경우, 동승자의 좌석까지 일일이 고려하여 좌석을 구매 또는 지정해야 하므로 불편함이 있다. 특히나 좌석 지정 상황에 따라 동승자 간 붙어 앉을 수 없고 떨어져 앉을 가능성이 있어 불편함을 감수해야 하는 경우가 많다.
따라서 사용자의 성별, 나이, 탑승 인원 수 등을 고려하여 자동으로 선호 좌석을 추천하는 기술에 대한 연구가 필요한 실정이다.
국내 공개특허 제10-2003-0039950호(2003.05.22.), 공연, 외식, 숙박, 운송 및 기타부문의 좌석지정예약시스템
본 발명의 목적은 대표 NR 정보에 근거하여 복수 인원의 그룹 좌석을 추천하는 좌석 추천 방법 및 장치를 제공하는 데 있다.
본 발명의 목적은 NR 정보에 근거하여 그룹 유형을 결정하고, 그룹 유형에 적합한 그룹 시트를 추천할 수 있는 좌석 추천 방법 및 장치를 제공하는 데 있다.
본 발명의 목적은 그룹 유형에 따라 현재 추천 가능한 모든 그룹 시트를 도출하고, 도출된 그룹 시트에 대한 추천 밸류를 계산하여 그룹 시트를 추천하는 좌석 추천 방법 및 장치를 제공하는 데 있다.
본 발명의 목적은 추천 밸류에 근거하여 추천된 그룹 시트 정보와 대표자에 의해 선택된 또는 선택되지 않은 그룹 시트 정보의 분석을 통해 추천 밸류 산출에 이용되는 변수값을 조정하는 좌석 추천 방법 및 장치를 제공하는 데 있다.
상기 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일실시예에 의하면, 컴퓨터 네트워크와 연결된 좌석 추천 장치의 좌석 추천 방법에 있어서, 대표자의 NR(Name record) 정보에 근거하여 그룹 유형을 결정하는 단계- 상기 NR 정보는 해당 대표자 및 동반자 정보를 포함함-; 그룹 시트 패턴 정보 및 시트 정보를 이용하여 현재 추천 가능한 모든 그룹 시트를 도출하는 단계; 상기 도출된 모든 그룹 시트 각각에 대해 상기 그룹 유형에 대응되는 추천 밸류를 계산하는 단계; 및 상기 계산된 결과값에 근거하여 소정 개수의 그룹 시트를 대표자에게 추천하는 단계를 포함하는 좌석 추천 방법이 개시된다.
상기 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일실시예에 의하면, 컴퓨터 네트워크와 연결된 좌석 추천 장치에 있어서, 대표자의 NR(Name record) 정보에 근거하여 그룹 유형을 결정하는 그룹 유형 결정부- 상기 NR 정보는 해당 대표자 및 동반자 정보를 포함함-; 그룹 시트 패턴 정보가 저장되는 그룹 패턴 데이터베이스; 상기 그룹 시트 패턴 정보 및 시트 정보를 이용하여 현재 추천 가능한 모든 그룹 시트를 도출하는 추천 가능 시트 도출부; 상기 도출된 모든 그룹 시트 각각에 대한 추천 밸류를 계산하는 추천 밸류 계산부; 상기 계산된 결과값에 근거하여 소정 개수의 그룹 시트를 추천하는 그룹 시트 추천부; 및 상기 수신부, 상기 그룹 유형 결정부, 상기 그룹 패턴 데이터베이스, 상기 에어 시트 데이터베이스, 상기 추천 가능 시트 도출부, 상기 추천 밸류 계산부, 상기 그룹 시트 추천부를 제어하는 제어부를 포함하는 좌석 추천 장치가 개시된다.
상기 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일실시예에 의하면, 컴퓨터 네트워크와 연결된 좌석 추천 장치의 좌석 추천 방법에 있어서, 대표자의 NR 정보에 근거한 그룹 유형에 대응되게 현재 추천 가능한 모든 그룹 시트를 도출하는 단계- 상기 NR 정보는 해당 대표자 및 동반자 정보를 포함함-; 상기 도출된 그룹 시트에 대한 위치 밸류 및 패턴 밸류를 이용하여 상기 도출된 모든 그룹 시트 각각에 대한 추천 밸류를 계산하는 단계; 상기 계산된 결과값에 근거하여 소정 개수의 그룹 시트를 추천하는 단계; 대표자가 선택한 그룹 시트 정보를 수신하는 단계; 상기 대표자가 선택한 그룹 시트 정보와 상기 추천된 그룹 시트 정보를 비교하는 단계; 및 상기 비교 결과에 근거하여 상기 위치 밸류 및 상기 패턴 밸류 중 적어도 하나의 값을 조정하는 단계를 포함하는 좌석 추천 방법이 개시된다.
상기 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일실시예에 의하면, 컴퓨터 네트워크와 연결된 좌석 추천 장치에 있어서,
대표자의 NR 정보에 근거한 그룹 유형에 대응되게 현재 추천 가능한 모든 그룹 시트를 도출하는 추천 가능 시트 도출부- 상기 NR 정보는 해당 대표자 및 동반자 정보를 포함함-; 상기 도출된 그룹 시트에 대한 위치 밸류 및 패턴 밸류를 이용하여 상기 도출된 모든 그룹 시트 각각에 대한 추천 밸류를 계산하는 추천 밸류 계산부; 상기 계산된 결과값에 근거하여 소정 개수의 그룹 시트를 추천하는 그룹 시트 추천부; 상기 대표자가 선택한 그룹 시트 정보를 수신하는 수신부; 상기 대표자가 선택한 그룹 시트 정보와 상기 추천된 그룹 시트 정보를 비교하고, 상기 비교 결과에 근거하여 상기 위치 밸류 및 상기 패턴 밸류 중 적어도 하나의 값을 조정하는 갭 분석부; 및 상기 추천 가능 시트 도출부, 상기 추천 밸류 계산부, 상기 수신부, 상기 갭 분석부를 제어하는 제어부를 포함하는 좌석 추천 장치가 개시된다.
본 발명의 일실시예에 의한 좌석 추천 방법 및 장치는 대표자의 NR 정보에 근거하여 그룹 탑승객 유형을 결정하고, 탑승객 유형에 적합한 그룹 시트를 추천할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 의하면, 그룹 유형에 따라 현재 추천 가능한 모든 그룹 시트를 도출하고, 도출된 그룹 시트에 대한 추천 밸류를 계산하여 그룹 시트를 추천함으로써, 고객의 좌석 선택의 편의성을 도모할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 의하면, 추천 밸류에 근거하여 추천된 그룹 시트 정보와 대표자에 의해 선택된 그룹 시트 정보의 분석을 통해 추천 밸류 산출에 이용되는 변수값을 조정함으로써, 고객의 니즈가 반영된 그룹 시트를 추천할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예와 관련된 좌석 추천 시스템을 나타내는 블록이다.
도 2는 도 1에 도시된 좌석 추천 장치의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예와 관련된 좌석 추천 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예와 관련된 그룹 탑승객 유형을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예와 관련된 PNR 정보에 근거하여 탑승객 유형을 결정하는 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예와 관련된 추천 밸류를 계산하여 추천 순위를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예와 관련된 그룹 시트에 대한 추천 밸류 계산에서 대표 예약자의 그룹 시트 선택 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 8 내지 도 9은 본 발명의 일실시예와 관련된 그룹 좌석 추천 모델에 의한 추천 밸류와 실제 좌석 지정 구매 데이터를 비교한 도면이다.
도 10은 본 발명의 일실시예와 관련된 연극 등의 공연장 좌석에서 추천 밸류를 계산하여 추천 순위를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 본 발명의 일실시예와 관련된 그룹 시트 패턴을 나타낸다.
도 12는 본 발명의 일실시예와 관련된 연극 등의 공연장 좌석에서 대표 예약자의 그룹 시트 선택 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 본 발명의 일실시예와 관련된 스포츠 경기장 좌석에서 대표 예약자의 그룹 시트 선택 과정을 설명하기 위한 도면이다.
이하, 본 발명의 일실시예와 관련된 좌석 추천 방법 및 장치에 대해 도면을 참조하여 설명하도록 하겠다.
본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.
본 발명의 일실시예와 관련된 좌석 추천 방법 및 장치는 좌석 지정이 이루어져야 하는 극장과 같은 공연장, 비행기, 스포츠 관람장, 기차 등의 좌석 추천에 적용될 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예와 관련된 좌석 추천 방법 및 장치는 현실 세계의 좌석 추천뿐만 아니라 좌석마다 위치가 다르고 좌석 지정이 이루어져야 하는 메타버스 등 가상 세계의 좌석 추천에도 적용될 수 있다.
본 명세서에서 대표자란 그룹의 대표자로서, 극장과 같은 공연장, 비행기, 스포츠 경기장, 기차 등의 티켓의 대표 예약자, 가상 세계에서의 대표 참여자 등을 포함할 수 있다.
본 명세서에서 대표자의 NR(Name record) 정보는 티켓 예약 또는 특정 게임 참가의 경우 해당 대표자 및 동반자 정보 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, NR(Name record) 정보는 항공권 PNR(Passenger name record)을 포함할 수 있다.
본 명세서에서 동반자라 함은 그룹 좌석 추천 시 대표자와 함께 그룹을 이루는 구성원으로, 동승객, 동반 관람객, 동반 참여자 등을 포함할 수 있다.
본 명세서에서 그룹 유형은 NR(Name record) 정보에 근거하여 결정되는 그룹 타입을 의미할 수 할 수 있다. 상기 그룹 유형에는 그룹 탑승객 유형, 그룹 참여자 유형, 그룹 관람객 유형 등이 있을 수 있다.
이하, 실시예에서는 비행기 좌석 추천을 본 발명의 좌석 추천의 예로 설명하나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다.
도 1은 본 발명의 일실시예와 관련된 비행기 좌석 추천 시스템을 나타내는 블록이다.
도시된 바와 같이, 비행기 좌석 추천 시스템은 사용자 단말(100), 좌석 추천 장치(200), 여행사 서버(300) 및 항공사 서버(350)를 포함할 수 있다. 여기서 사용자는 PNR(Passenger name record)에서 대표 예약자를 포함할 수 있다.
상기 사용자 단말(100), 좌석 추천 장지(200), 여행사 서버(300) 및 항공사 서버(350)는 서로 컴퓨터 네트워크와 연결될 수 있다.
상기 사용자는 상기 사용자 단말(100)을 통해 직접 비행기 좌석 사전 구매 또는 지정 페이지에 접속할 수도 있고, 여행사 서버(300) 또는 항공사 서버(350)를 통해 비행기 좌석 구매 또는 지정 페이지에 접속할 수 있다.
또한, 여행사 또는 항공사를 통해 항공권 티켓을 구매된 경우, 상기 좌석 추천 장치(200)는 여행사 서버(300) 또는 항공사 서버(350)로부터 항공권 예약 정보를 수신할 수 있다. 항공권 예약 정보의 일례로 PNR(Passenger name record)이 있다. PNR(Passenger name record) 정보는 항공권 예약에 관한 정보로, 탑승객 이름, 동승자 이름, 탑승객 여권 정보, 출국 정보, 귀국 정보 등을 포함할 수 있다.
이하에서는 PNR(Passenger name record)을 항공권 예약 정보의 일례로 설명하도록 하겠다.
상기 좌석 추천 장치(200)는 PNR 정보를 근거하여 그룹 탑승객 유형을 결정하고, 결정된 탑승객 유형에 대응되고 현재 이용 가능한 모든 그룹 시트(Group Seat)를 도출할 수 있다. 그리고 상기 좌석 추천 장치(200)는 도출 가능한 그룹 시트 각각에 대해 추천 밸류(value)를 계산하여 랭킹을 결정할 수 있다. 그리고 랭킹 결과에 따라 소정 개수의 그룹 시트를 대표 예약자에게 추천할 수 있다.
도 2는 도 1에 도시된 좌석 추천 장치의 블록도이다.
도시된 바와 같이, 좌석 추천 장치(200)는 수신부(210), 승객 유형 결정부(215), 그룹 패턴 데이터베이스(DB)(220), 추천 가능 시트 도출부(225), 에어 시트 데이터베이스(DB)(230), 추천 밸류 계산부(235), 그룹 시트 추천부(240), 좌석 지정부(245), 갭 분석부(250) 및 제어부(260)를 포함할 수 있다.
상기 수신부(210)는 여행사 서버(300) 또는 항공사 서버(350)로부터 사용자(예: 대표 예약자)의 PNR을 수신할 수 있다. 상기 PNR을 통해 탑승객 이름, 동승자 이름, 탑승객 여권 정보, 출국 정보, 귀국 정보 등이 확인될 수 있다. 또한, 수신부(210)는 좌석별 구매 통계 자료를 수신할 수 있다.
한편, 상기 PNR 정보는 수신할 수도 있지만, 좌석 추천 장치(200)가 자체적으로 생성할 수도 있다.
상기 수신부(210)는 대표 예약자가 선택한 그룹 시트 정보를 수신할 수 있다.
상기 승객 유형 결정부(215)는 상기 PNR 정보에 근거하여 그룹 탑승객 유형을 결정할 수 있다. 상기 승객 유형 결정부(215)는 그룹 유형을 결정하는 그룹 유형 결정부의 일례이다.
상기 그룹 패턴 데이터베이스(DB)(220)에는 그룹 시트 패턴 정보가 저장된다. 상기 그룹 시트 패턴 정보는 그룹 좌석의 모양 정보를 포함할 수 있다. 상기 그룹 좌석의 모양은 스퀘어 형, L자형, I형 등이 있을 수 있다.
그리고 에어 시트 데이터베이스(DB)(230)에는 시트(Seat) 정보가 저장될 수 있다. 상기 시트 정보는 비행기 전체 좌석의 시트맵 정보, 및 현재 점유된 좌석 정보를 포함할 수 있다.
상기 추천 가능 시트 도출부(225)는 상기 그룹 시트 패턴 정보 및 상기 시트 정보를 이용하여 현재 추천 가능한 모든 그룹 시트를 도출할 수 있다.
상기 추천 밸류 계산부(235)는 상기 도출된 모든 그룹 시트 각각에 대한 추천 밸류를 계산할 수 있다. 상기 추천 밸류는 그룹 시트에 포함된 각 좌석의 위치 밸류 및 패턴 밸류를 이용하여 계산될 수 있다. 추천 밸류를 계산하는 방법에 대해서 후술하도록 하겠다.
상기 그룹 시트 추천부(240)는 상기 계산된 추천 밸류에 근거하여 소정 개수의 그룹 시트를 대표 예약자에게 추천할 수 있다.
상기 좌석 지정부(245)는 상기 대표 예약자가 선택한 그룹 시트 정보에 근거하여 해당 PNR에 대한 그룹 좌석을 지정할 수 있다.
상기 갭 분석부(250)는 상기 대표 예약자가 선택한 그룹 시트 정보와 상기 추천된 그룹 시트 정보를 비교하고, 상기 비교 결과에 근거하여 상기 위치 밸류 및 상기 패턴 밸류 중 적어도 하나의 값을 조정할 수 있다.
상기 제어부(260)는 수신부(210), 승객 유형 결정부(215), 그룹 패턴 데이터베이스(DB)(220), 추천 가능 시트 도출부(225), 에어 시트 데이터베이스(DB)(230), 추천 밸류 계산부(235), 그룹 시트 추천부(240), 좌석 지정부(245), 및 갭 분석부(250)를 전반적으로 제어할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예와 관련된 비행기 좌석 추천 방법을 나타내는 흐름도이다.
상기 수신부(210)는 여행사 서버(300) 또는 항공사 서버(350)로부터 대표 예약자의 PNR 정보를 수신할 수 있다(S310).
상기 승객 유형 결정부(215)는 상기 PNR 정보에 근거하여 그룹 탑승객 유형을 결정할 수 있다(S320).
도 4는 본 발명의 일실시예와 관련된 탑승객 유형을 설명하기 위한 도면이다.
도시된 바와 같이, 승객 유형에는 케어 타입(Care Type), 커플 타입(Couple Type), 커뮤니티 타입(Community Type) 등으로 구분될 수 있다. 도시된 예에서는 승객 유형이 3개로 구분되지만, 그 보다 더 많은 승객 유형으로 구분될 수도 있고, 더 적은 승객 유형으로 구분될 수도 있다.
탑승객 유형은 미리 정의된 조건에 만족하는 경우, 복수 개의 승객 유형 중 하나에 해당될 수 있다. 예를 들어, 대표 예약자(Carer)의 PNR에 신체적 약자가 있는 경우는 케어 타입(Care Type)으로 구분될 수 있다. 예를 들어, 유아(2세 이하), 아동(5세 이하), 경로(65세 이상) 등의 승객은 신체적 약자로 구분될 수 있다.
예를 들어, 상기 PNR에 성인 짝수(2인,4인,6인,8인)이고 남/녀가 동수이고, 남/녀 나이차 10세 이하인 경우에는 커플 타입(Couple Type)으로 구분될 수 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예와 관련된 PNR 정보에 근거하여 탑승객 유형을 결정하는 예를 설명하기 위한 도면이다.
도시된 바와 같이, 대표 예약자는 동승자를 포함하는 항공권을 예약할 수 있다. 항공권 예약이 완료되면, 상기 대표 예약자의 PNR(410)이 생성될 수 있다. 그리고 상기 승객 유형 결정부(215)는 해당 PNR에 아이가 있으므로 탑승객 유형을 케어 타입(Care Type)(420)으로 결정할 수 있다.
상기 추천 가능 시트 도출부(225)는 그룹 시트 패턴 정보 및 시트 정보를 이용하여 현재 추천 가능한 모든 그룹 시트를 도출할 수 있다(S330). 상기 그룹 시트 패턴 정보는 그룹 좌석의 모양 정보를 포함할 수 있다. 상기 그룹 좌석의 모양은 스퀘어 형, L자형, I형 등이 있을 수 있다. 그리고 시트 정보는 비행기 전체 좌석의 시트맵 정보, 및 현재 점유된 좌석 정보를 포함할 수 있다.
상기 추천 밸류 계산부(235)는 상기 도출된 모든 그룹 시트 각각에 대한 추천 밸류를 계산할 수 있다(S340). 상기 추천 밸류 계산부(235)는 도출된 각 그룹 시트에 포함된 각 좌석의 위치 밸류 및 패턴 밸류를 이용하여 추천 밸류를 계산할 수 있다.
상기 위치 밸류를 결정하는 변수에는 좌석의 세로 방향으로 출구까지 거리에 따른 가치를 나타내는 변수(D), 좌석의 가로 위치가 창가인지, 복도인지, 가운데 좌석인지에 따른 가치를 나타내는 변수(WMA), 좌석의 가로 위치가 오른쪽 블록에 속하는지, 가운데 블록에 속하는지, 왼쪽 블록에 속하는지에 따른 가치를 나타내는 변수(LMR) 등이 있다.
상기 패턴 밸류를 결정하는 변수에는 좌석 당 면적에 따른 가치를 나타내는 변수(S), 타승객과의 좌석 분리 정도에 따른 가치를 나타내는 변수(US) 등이 있다.
또한, 추천 밸류 계산 시, 좌석당 가격에 따른 가치를 나타내는 변수(P)가 이용될 수 있다.
상기 추천 밸류는 하기 수학식 1에 의해 계산될 수 있다. 하기 수학식 1은 추천 밸류를 계산할 때 변수를 이용하는 하나의 예이지, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다.
Figure 112021141488801-pat00001
여기서 V는 추천 밸류이고, D는 좌석의 세로 방향으로 출구까지 거리에 따른 가치를 나타내는 변수이고, WMA는 좌석의 가로 위치가 창가인지, 복도인지, 가운데 좌석인지에 따른 가치를 나타내는 변수이고, LMR은 좌석의 가로 위치가 오른쪽 블록에 속하는지, 가운데 블록에 속하는지, 왼쪽 블록에 속하는지에 따른 가치를 나타내는 변수이고, S는 좌석 당 면적에 따른 가치를 나타내는 변수이고, B는 동승객과의 인접하는 정도에 따른 가치를 나타내는 변수이고, US는 타승객과의 좌석 분리 정도에 따른 가치를 나타내는 변수이고, P는 좌석당 가격에 따른 가치를 나타내는 변수이다.
상기 변수들은 실제 좌석 지정 구매 데이터에 근거하여 초기 값이 결정될 수 있다.
도 6은 본 발명의 일실시예와 관련된 추천 밸류를 계산하여 추천 순위를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
패턴 밸류는 B와 US의 곱으로부터 산출될 수 있다. 이 경우, 가로 방향으로 같은 줄 옆자리=1, 같은 줄 복도사이자리=0.5, 앞줄과 뒤줄 대각선 자리=0.1, 앞과 됫자리=0으로 초기 B값이 할당될 수 있다.
또한, US는 하기 수학식 2에 의해 계산될 수 있다.
Figure 112021141488801-pat00002
여기서 블록은 서로 인접하여 연속적으로 이루어진 좌석 그룹을 의미한다. 예를 들어, 2A, 2B, 2C는 하나의 블록으로 구성되고, 2D, 2E, 2F는 다른 하나의 블록으로 구성될 수 있다.
그리고 위치 밸류는 D, WMA, LMR, S의 곱으로 산출될 수 있다. 출구까지 거리가 가장 가까운 1번째 줄=1, 그 다음 2번째 줄=0.75,..등으로 초기 D 값이 할당될 수 있다.
그리고 일반적인 좌석인 경우에는 1로, 2D 석과 같이 좌석이 넓은 경우에는 2.32로 초기 S 값이 할당될 수 있다.
그리고 창가석이냐, 가운데 석이냐, 복도석이냐에 따라 WMA의 초기값이 다르게 설정될 수 있다.
그리고 좌석의 가로 위치가 오른쪽 블록에 속하는지, 가운데 블록에 속하는지, 왼쪽 블록에 속하는지에 따라 LMR의 초기값이 다르게 할당될 수 있다.
그리고 좌석 당 가격에 따라 P값이 다르게 할당될 수 있다.
그리고 할당된 변수값들을 상기 수학식 1에 대입하면, 토탈 추천 밸류(Total Value)가 계산될 수 있다. 그리고 계산된 추천 밸류에 따라 그룹 시트의 추천 순위가 결정될 수 있다.
상기 그룹 시트 추천부(240)는 상기 계산된 추천 밸류에 근거하여 소정 개수의 그룹 시트를 대표 예약자에게 추천할 수 있다(S350).
상기 대표 예약자는 추천된 그룹 시트가 마음에 들면 추천된 그룹 시트를 선택할 수 있다. 또한, 추천된 그룹 시트가 마음에 들지 않으면, 추천된 그룹 시트를 선택하지 않고, 다른 그룹 시트를 선택할 수 있다.
상기 수신부(210)는 대표 예약자가 선택한 그룹 시트 정보를 수신할 수 있다(S360).
상기 갭 분석부(250)는 상기 대표 예약자가 선택한 그룹 시트 정보와 상기 추천된 그룹 시트 정보를 비교하고(S370), 상기 비교 결과에 근거하여 상기 위치 밸류 및 상기 패턴 밸류 중 적어도 하나의 값을 조정할 수 있다(S380).
도 7은 본 발명의 일실시예와 관련된 그룹 시트에 대한 추천 밸류 계산에서 대표 예약자의 그룹 시트 선택 과정을 설명하기 위한 도면이다.
상기 추천 밸류 계산부(235)는 도출된 현재 모든 추천 가능 그룹 시트에 각각에 대해 참조부호 710과 같이 추천 밸류를 계산할 수 있다.
그리고 상기 그룹 시트 추천부(240)는 참조부호 720과 같이 추천 랭킹에 근거하여 소정 개수의 그룹 시트를 대표 예약자에게 추천할 수 있다.
이 경우, 상기 대표 예약자는 참조부호 730과 같이 추천된 그룹 시트가 마음에 들면 추천된 그룹 시트 중 어느 하나를 선택할 수 있다.
상기 갭 분석부(250)는 참조부호 740과 같이 추천된 소정 개수의 그룹 시트가 대표 예약자가 선택한 것인지 여부에 결과를 분석할 수 있다.
도 8 내지 도 9은 본 발명의 일실시예와 관련된 그룹 좌석 추천 모델에 의한 추천 밸류와 실제 좌석 지정 구매 데이터를 비교한 도면이다.
Alpha Air Seat 초기모델 데이터는 수학식 1의 변수들이 초기값이 할당된 상태에서 상기 수학식 1에 의해 계산된 추천 밸류를 정규화한 값이고, 실제 데이터는 실제 좌석 지정 구매 데이터로부터 산출된 좌석별 구매 확률을 정규화한 값이다.
도 9를 통해 확인할 수 있듯이 Alpha Air Seat 초기모델 데이터와 실제 데이터는 상당히 유사하다. 그러나 일부 좌석에서는 약간의 차이(Gap)가 발생한다.
상기 갭 분석부(250)는 상기 계산된 추천 밸류와 실제 대표 예약자가 그룹 좌석을 선택하여 구매한 구매 확률과의 차이가 D, WMA, LMR, S, B, US 중 적어도 하나에 대해 할당된 값을 조정할 수 있다.
또한, 상기 수학식 1에 사용되는 변수인 D, WMA, LMR, S, B, US, P에 할당되는 초기값은 승객 유형마다 다르게 적용될 수 있다.
도 10은 본 발명의 일실시예와 관련된 연극 등의 공연장 좌석에서 추천 밸류를 계산하여 추천 순위를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 도 6과 같은 추천 밸류 산출식이 유사하게 적용될 수 있다. 다만, 여기서의 거리(D)는 무대까지의 거리를 의미할 수 있다.
도 11은 본 발명의 일실시예와 관련된 그룹 시트 패턴을 나타낸다.
도시된 바와 같이, 전체 그룹 인원에 따라 그룹 시트 패턴이 다양하게 존재할 수 있다. 그룹 패턴은 I자형, L자형, Square형으로 구분될 수 있다.
도 12는 본 발명의 일실시예와 관련된 연극 등의 공연장 좌석에서 대표 예약자의 그룹 시트 선택 과정을 설명하기 위한 도면이고, 도 13은 본 발명의 일실시예와 관련된 스포츠 경기장 좌석에서 대표 예약자의 그룹 시트 선택 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 12 내지 도 13은 도 7에서과 같은 설명이 동일하게 적용될 수 있다.
따라서 상기 추천 밸류 계산부(235)는 도출된 현재 모든 추천 가능 그룹 시트에 각각에 대해 추천 밸류를 계산하고, 상기 그룹 시트 추천부(240)는 추천 랭킹에 근거하여 소정 개수의 그룹 시트를 대표 예약자에게 추천할 수 있다.
이 경우, 상기 대표 예약자는 추천된 그룹 시트가 마음에 들면 추천된 그룹 시트 중 어느 하나를 선택할 수 있다.
상기 갭 분석부(250)는 추천된 소정 개수의 그룹 시트가 대표 예약자가 선택한 것인지 여부에 결과를 분석할 수 있다.
전술한 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 의한 비행기 좌석 추천 방법 및 장치는 PNR 정보에 근거하여 그룹 탑승객 유형을 결정하고, 탑승객 유형에 적합한 그룹 시트를 추천할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 의하면, 그룹 탑승객 유형에 따라 현재 추천 가능한 모든 그룹 시트를 도출하고, 도출된 그룹 시트에 대한 추천 밸류를 계산하여 그룹 시트를 추천함으로써, 고객의 좌석 선택의 편의성을 도모할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 의하면, 추천 밸류에 근거하여 추천된 그룹 시트 정보와 대표 예약자에 의해 선택된 그룹 시트 정보의 분석을 통해 추천 밸류 산출에 이용되는 변수값을 조정함으로써, 고객의 니즈가 반영된 그룹 시트를 추천할 수 있다.
상기와 같이 설명된 좌석 추천 방법 및 장치는 상기 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.
100: 사용자 단말
200: 좌석 추천 장치
210: 수신부
215: 승객 유형 결정부
220: 그룹 패턴 데이터베이스
225: 추천 가능 시트 도출부
230: 에어 시트 데이터베이스
235: 추천 밸류 계산부
240: 그룹 시트 추천부
245: 좌석 지정부
250: 갭 분석부
260: 제어부
300: 여행사 서버
350: 항공사 서버

Claims (10)

  1. 컴퓨터 네트워크와 연결된 좌석 추천 장치의 좌석 추천 방법에 있어서,
    그룹 좌석의 모양 정보를 포함하는 그룹 시트 패턴 정보 및 전체 좌석의 시트맵 정보, 및 현재 점유된 좌석 정보를 포함하는 시트 정보를 이용하여 대표자의 NR(Name record) 정보에 대응되는 그룹 유형이 현재 이용할 수 있는 모든 그룹 시트를 도출하는 단계- 상기 NR 정보는 해당 대표자 및 동반자 정보를 포함하고, 상기 그룹 유형은 복수 개의 유형으로 구분됨-;
    복수의 변수를 이용하여 상기 도출된 모든 그룹 시트 각각에 대해 상기 그룹 유형에 대응되는 추천 밸류를 계산하는 단계;
    상기 계산된 결과값에 근거하여 소정 개수의 그룹 시트를 추천하는 단계;
    대표자가 선택한 그룹 시트 정보를 수신하는 단계;
    상기 대표자가 선택한 그룹 시트 정보와 상기 추천된 그룹 시트 정보를 비교하는 단계; 및
    상기 비교 결과에 근거하여 상기 복수의 변수 중 적어도 하나의 값을 조정하는 단계를 포함하되,
    상기 복수의 변수는 좌석의 세로 방향으로 출구까지 거리에 따른 가치를 나타내는 변수(D), 좌석의 가로 위치가 창가인지, 복도인지, 가운데 좌석인지에 따른 가치를 나타내는 변수(WMA), 좌석의 가로 위치가 오른쪽 블록에 속하는지, 가운데 블록에 속하는지, 왼쪽 블록에 속하는지에 따른 가치를 나타내는 변수(LMR), 좌석 당 면적에 따른 가치를 나타내는 변수(S), 동승객과의 인접하는 정도에 따른 가치를 나타내는 변수(B) 및 타승객과의 좌석 분리 정도에 따른 가치를 나타내는 변수(US) 중 적어도 하나 및 좌석당 가격에 따른 가치(P)를 포함하는 것을 특징으로 하는 좌석 추천 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 추천 밸류를 계산 단계는 하기 수학식 1에 의해 상기 추천 밸류가 계산되는 것을 특징으로 하는 좌석 추천 방법.
    [수학식 1]
    Figure 112022501876746-pat00003

    (여기서 V는 추천 밸류이고, D는 좌석의 세로 방향으로 출구까지 거리에 따른 가치를 나타내는 변수이고, WMA는 좌석의 가로 위치가 창가인지, 복도인지, 가운데 좌석인지에 따른 가치를 나타내는 변수이고, LMR은 좌석의 가로 위치가 오른쪽 블록에 속하는지, 가운데 블록에 속하는지, 왼쪽 블록에 속하는지에 따른 가치를 나타내는 변수이고, S는 좌석 당 면적에 따른 가치를 나타내는 변수이고, B는 동반자와의 인접하는 정도에 따른 가치를 나타내는 변수이고, US는 타인과의 좌석 분리 정도에 따른 가치를 나타내는 변수이고, P는 좌석당 가격에 따른 가치를 나타내는 변수이다.)
  5. 제1항에 있어서,
    상기 계산된 추천 밸류 및 실제 대표자가 그룹 좌석을 선택하여 구매한 구매 확률은 그룹 유형에 따라 다르게 적용되는 것을 특징으로 하는 좌석 추천 방법.
  6. 컴퓨터 네트워크와 연결된 좌석 추천 장치에 있어서,
    그룹 좌석의 모양 정보를 포함하는 그룹 시트 패턴 정보 및 전체 좌석의 시트맵 정보, 및 현재 점유된 좌석 정보를 포함하는 시트 정보를 이용하여 대표자의 NR(Name record) 정보에 대응되는 그룹 유형이 현재 이용할 수 있는 모든 그룹 시트를 도출하는 추천 가능 시트 도출부- 상기 NR 정보는 해당 대표자 및 동반자 정보를 포함하고, 상기 그룹 유형은 복수 개의 유형으로 구분됨-;
    복수의 변수를 이용하여 상기 도출된 모든 그룹 시트 각각에 대해 상기 그룹 유형에 대응되는 추천 밸류를 계산하는 추천 밸류 계산부;
    상기 계산된 결과값에 근거하여 소정 개수의 그룹 시트를 추천하는 그룹 시트 추천부;
    상기 대표자가 선택한 그룹 시트 정보를 수신하는 수신부;
    상기 대표자가 선택한 그룹 시트 정보와 상기 추천된 그룹 시트 정보를 비교하고, 상기 비교 결과에 근거하여 상기 복수의 변수 중 적어도 하나의 값을 조정하는 갭 분석부; 및
    상기 추천 가능 시트 도출부, 상기 추천 밸류 계산부, 상기 수신부, 상기 갭 분석부를 제어하는 제어부를 포함하되,
    상기 복수의 변수는 좌석의 세로 방향으로 출구까지 거리에 따른 가치를 나타내는 변수(D), 좌석의 가로 위치가 창가인지, 복도인지, 가운데 좌석인지에 따른 가치를 나타내는 변수(WMA), 좌석의 가로 위치가 오른쪽 블록에 속하는지, 가운데 블록에 속하는지, 왼쪽 블록에 속하는지에 따른 가치를 나타내는 변수(LMR), 좌석 당 면적에 따른 가치를 나타내는 변수(S), 동승객과의 인접하는 정도에 따른 가치를 나타내는 변수(B) 및 타승객과의 좌석 분리 정도에 따른 가치를 나타내는 변수(US) 중 적어도 하나 및 좌석당 가격에 따른 가치(P)를 포함하는 것을 특징으로 하는 좌석 추천 장치.
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 제6항에 있어서,
    상기 추천 밸류 계산부는 하기 수학식 1에 의해 상기 추천 밸류를 계산하고,
    상기 갭 분석부는 하기 수학식 1에서 추천 밸류 산출에 사용되는 변수값 중 적어도 하나를 조정하는 것을 특징으로 하는 좌석 추천 장치.
    [수학식 1]
    Figure 112022061122101-pat00004

    (여기서 V는 추천 밸류이고, D는 좌석의 세로 방향으로 출구까지 거리에 따른 가치를 나타내는 변수이고, WMA는 좌석의 가로 위치가 창가인지, 복도인지, 가운데 좌석인지에 따른 가치를 나타내는 변수이고, LMR은 좌석의 가로 위치가 오른쪽 블록에 속하는지, 가운데 블록에 속하는지, 왼쪽 블록에 속하는지에 따른 가치를 나타내는 변수이고, S는 좌석 당 면적에 따른 가치를 나타내는 변수이고, B는 동반자와의 인접하는 정도에 따른 가치를 나타내는 변수이고, US는 타인과의 좌석 분리 정도에 따른 가치를 나타내는 변수이고, P는 좌석당 가격에 따른 가치를 나타내는 변수이다.)
  10. 제6항에 있어서,
    상기 계산된 추천 밸류 및 실제 대표자가 그룹 좌석을 선택하여 구매한 구매 확률은 그룹 유형에 따라 다르게 적용되는 것을 특징으로 하는 좌석 추천 장치.
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