KR102472406B1

KR102472406B1 - Apparatus and method of managing poi information

Info

Publication number: KR102472406B1
Application number: KR1020170127891A
Authority: KR
Inventors: 김대윤; 김승배; 박혜정
Original assignee: 현대오토에버 주식회사
Priority date: 2017-09-29
Filing date: 2017-09-29
Publication date: 2022-11-30
Also published as: KR20190037987A

Abstract

본 발명은 POI 정보 관리 장치 및 방법에 관한 것으로, POI(point of interest) 정보를 포함하는 지도 정보를 저장하는 지도 DB, 지도상의 각 영역별로 POI가 밀집된 정도를 나타내는 밀집도를 산출하는 밀집도 계산부 및 밀집도 계산부의 계산 결과에 기초하여 각 POI에 가중치를 부여하는 가중치 생성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.The present invention relates to a POI information management apparatus and method, which includes a map DB for storing map information including point of interest (POI) information, a density calculation unit for calculating a density indicating the degree of concentration of POIs for each area on a map, and It is characterized in that it includes a weight generation unit that assigns a weight to each POI based on the calculation result of the density calculation unit.

Description

POI information management device and method {APPARATUS AND METHOD OF MANAGING POI INFORMATION}

본 발명은 POI 정보 관리 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 POI의 우선순위에 관한 정보를 관리하는 POI 정보 관리 장치 및 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to an apparatus and method for managing POI information, and more particularly, to a POI information management apparatus and method for managing information about priority of POIs.

일반적으로 내비게이션 장치는 사용자가 직접 들고 다니거나 차량 등 이동수단에 설치되어, 현재 위치로부터 목적지까지의 정확한 거리 및 소요시간을 알려주고, 목적지까지의 길을 안내하는 기능을 수행한다.In general, a navigation device is carried by a user or is installed in a means of transportation such as a vehicle to inform an accurate distance and required time from a current location to a destination, and to guide a route to the destination.

이에 더해 최근에는 단순한 길안내뿐만 아니라 TPEG(Transport Protocol Expert Group), TIM(Traffic Information System), RDS(Radio Data System), 차량용 텔레매틱스(Telematics) 등을 통해 수집된 실시간 교통정보, 관심 지점(POI, point of interest) 정보 등을 반영하여 목적지까지의 경로 안내가 가능한 내비게이션을 사용하는 경우가 늘어나고 있다.In addition, real-time traffic information collected through TPEG (Transport Protocol Expert Group), TIM (Traffic Information System), RDS (Radio Data System), vehicle telematics, etc. There are increasing cases of using a navigation system capable of providing route guidance to a destination by reflecting point of interest information.

여기서 POI는 주요 시설물, 역, 공항, 터미널, 호텔 등을 나타내는 데이터로, 목적지 검색이나 지도의 바탕 화면 표시에 활용되고 있다.Here, POI is data representing major facilities, stations, airports, terminals, hotels, etc., and is used to search for destinations or to display a map on the desktop.

한편 본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허 10-2012-0087032호 (2012.08.09)에 개시되어 있다.
Meanwhile, the background art of the present invention is disclosed in Republic of Korea Patent Publication No. 10-2012-0087032 (2012.08.09).

일반적으로 사용자가 목적지 검색을 할 때, 목적지에 대한 정확한 정보(목적지의 주소나 정확한 명칭)를 알고 있는 경우에는 해당 정보를 직접 입력함으로써 직접 목적지를 검색할 수 있다. 그러나 사용자가 개략적인 목적지는 알고 있지만 정확한 명칭이나 주소 정보를 알지 못하는 경우에는 개략정인 명칭만을 검색하는 경우가 많다.In general, when a user searches for a destination, if he or she knows accurate information about the destination (address or name of the destination), the user can directly search for the destination by directly inputting the corresponding information. However, when the user knows the general destination but does not know the exact name or address information, in many cases, only the approximate name is searched.

최근에는 이러한 경우에 사용자에게 적합한 검색결과를 제공해주기 위해 추천 검색어 서비스 등을 제공하는 경우가 많다.Recently, in this case, in order to provide a search result suitable for the user, a search term recommendation service is often provided.

이러한 종래의 추천 검색어 서비스들은 일반적으로 사용자 로그의 수집 및 분석을 통해 각각의 POI들에 우선순위(가중치)를 부여하고, 이를 통해 사용자에게 적합한 검색결과를 제공하도록 구성되어 있다.These conventional search word recommendation services are generally configured to assign priorities (weights) to individual POIs through collection and analysis of user logs, and provide search results suitable for users through this.

그런데 상술한 종래의 방식은 사용자 로그를 수집할 수 없는 환경에서는 검색어의 가중치를 생성할 수 없기 때문에 검색어 추천이 불가능하다는 문제점이 존재한다.However, the above-described conventional method has a problem in that it is impossible to recommend a search word because a weight of a search word cannot be generated in an environment in which user logs cannot be collected.

본 발명은 상기와 같은 종래의 추천 검색어 서비스의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 사용자의 로그를 활용하지 않고, 각 POI의 우선순위를 제공할 수 있도록 하는 POI 정보 관리 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
The present invention is to solve the problems of the conventional recommended search word service as described above, and the purpose of the present invention is to provide a POI information management device and method that can provide the priority of each POI without using a user's log. have.

본 발명에 따른 POI 정보 관리 장치는 POI(point of interest) 정보를 포함하는 지도 정보를 저장하는 지도 DB; 지도상의 각 영역별로 POI가 밀집된 정도를 나타내는 밀집도를 산출하는 밀집도 계산부; 및 상기 밀집도 계산부의 계산 결과에 기초하여 각 POI에 가중치를 부여하는 가중치 생성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.An apparatus for managing POI information according to the present invention includes a map DB for storing map information including point of interest (POI) information; a density calculation unit that calculates a density indicating a degree of concentration of POIs for each area on the map; and a weight generation unit that assigns a weight to each POI based on the calculation result of the density calculation unit.

본 발명에 따른 POI 정보 관리 장치는 각 POI의 하위 POI 개수를 산출하는 피참조 계산부를 더 포함하되, 상기 가중치 생성부는 상기 피참조 계산부의 계산 결과를 더 고려하여 상기 가중치를 부여하는 것을 특징으로 한다.The POI information management apparatus according to the present invention further includes a referenced calculation unit that calculates the number of lower POIs of each POI, and the weight generation unit further considers the calculation result of the referenced calculation unit and assigns the weight. .

본 발명에 따른 POI 정보 관리 장치는 동일한 POI 명칭의 출현 빈도를 산출하는 빈도 계산부를 더 포함하되, 상기 가중치 생성부는 상기 빈도 계산부의 계산 결과를 더 고려하여 상기 가중치를 부여하는 것을 특징으로 한다.The POI information management apparatus according to the present invention further includes a frequency calculation unit that calculates the occurrence frequency of the same POI name, and the weight generation unit further considers the calculation result of the frequency calculation unit and assigns the weight.

본 발명에서 상기 밀집도 계산부는 각각의 POI별로 해당 POI가 위치한 영역에 가중치를 부여하고, 각 영역별로 부여된 가중치를 누적하여 상기 밀집도를 산출하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the density calculator calculates the density by assigning a weight to the region where the POI is located for each POI and accumulating the weight assigned to each region.

본 발명에서 상기 밀집도 계산부는 각각의 POI별로 해당 POI가 위치한 영역에 인접한 영역에 가중치를 부여하되, 상기 POI가 위치한 영역에 부여되는 가중치는 상기 인접한 영역에 부여되는 가중치보다 큰 값을 가지는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the density calculation unit assigns a weight to an area adjacent to the area where the POI is located for each POI, and the weight given to the area where the POI is located has a greater value than the weight given to the adjacent area. do.

본 발명에서 상기 가중치 생성부는, 상기 가중치를 부여할 때, 상기 지도 DB에 POI 정보로서 상기 가중치를 저장하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, when the weights are assigned, the weight generation unit stores the weights as POI information in the map DB.

본 발명에 따른 POI 정보 관리 방법은 서버가 POI(point of interest) 정보를 포함하는 지도 정보를 지도 DB로부터 읽어오는 단계; 상기 서버가 지도상의 각 영역별로 POI가 밀집된 정도를 나타내는 밀집도를 산출하는 단계; 상기 서버가 각 POI별로 하위 POI 개수를 나타내는 피참조도를 산출하는 단계; 상기 서버가 동일한 POI 명칭의 출현 빈도를 산출하는 단계; 및 상기 서버가 산출된 밀집도, 피참조도 및 동일 POI 명칭의 출현 빈도에 근거하여 각 POI에 가중치를 부여하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.A POI information management method according to the present invention includes the steps of a server reading map information including point of interest (POI) information from a map DB; calculating, by the server, a degree of density indicating a degree of concentration of POIs for each area on the map; calculating, by the server, a referenced degree indicating the number of sub-POIs for each POI; calculating, by the server, an appearance frequency of the same POI name; and assigning, by the server, a weight to each POI based on the calculated degree of density, degree of reference, and frequency of appearance of the same POI name.

본 발명의 상기 밀집도를 산출하는 단계는, 상기 서버가 각각의 POI별로 해당 POI가 위치한 영역에 가중치를 부여하는 단계; 및 상기 서버가 각 영역별로 부여된 가중치를 누적하여 상기 밀집도를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.The calculating of the degree of density of the present invention may include assigning a weight to an area in which the corresponding POI is located for each POI by the server; and calculating, by the server, the degree of density by accumulating weights assigned to each region.

본 발명의 상기 밀집도를 산출하는 단계는, 상기 서버가 각각의 POI별로 해당 POI가 위치한 영역에 인접한 영역에 가중치를 부여하는 단계를 더 포함하되, 상기 POI가 위치한 영역에 부여되는 가중치는 상기 인접한 영역에 부여되는 가중치보다 큰 값을 가지는 것을 특징으로 한다.The step of calculating the density of the present invention further includes, by the server, assigning a weight to an area adjacent to the area where the POI is located for each POI, wherein the weight assigned to the area where the POI is located is the adjacent area. It is characterized in that it has a value greater than the weight given to .

본 발명에 따른 POI 정보 관리 방법은 상기 서버가 상기 지도 DB에 POI 정보로서 상기 가중치를 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
The POI information management method according to the present invention is characterized in that the server further comprises storing the weight as POI information in the map DB.

본 발명에 따른 POI 정보 관리 장치 및 방법은 사용자의 로그를 대체할 수 있는 요소들인, POI의 밀집도, 피참조도 및 출현 빈도를 이용하여 각 POI에 가중치를 부여함으로써, 사용자의 로그를 활용하지 않고서도 관련 서비스를 제공할 수 있도록 하는 효과가 있다.
The POI information management apparatus and method according to the present invention assigns a weight to each POI using POI density, referenced degree, and appearance frequency, which are elements that can replace the user's log, without using the user's log. It also has the effect of enabling related services to be provided.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 POI 정보 관리 장치의 구성을 나타낸 블록구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 POI 정보 관리 장치에서 밀집도를 산출하는 방식을 설명하기 위한 예시도이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 POI 가중치 정보를 활용한 서비스 제공 장치의 구성을 나타낸 블록구성도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 POI 정보 관리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.1 is a block diagram showing the configuration of a POI information management device according to an embodiment of the present invention.
2 is an exemplary diagram for explaining a method of calculating density in a POI information management device according to an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram showing the configuration of a service providing apparatus using POI weight information according to another embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating a POI information management method according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 POI 정보 관리 장치 및 방법의 실시예를 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로, 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.Hereinafter, embodiments of a POI information management apparatus and method according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In this process, the thickness of lines or the size of components shown in the drawings may be exaggerated for clarity and convenience of description. In addition, terms to be described later are terms defined in consideration of functions in the present invention, which may vary according to the intention or custom of a user or operator. Therefore, definitions of these terms will have to be made based on the content throughout this specification.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 POI 정보 관리 장치의 구성을 나타낸 블록구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 POI 정보 관리 장치에서 밀집도를 산출하는 방식을 설명하기 위한 예시도로서, 이를 참조하여 본 실시예에 따른 POI 정보 관리 장치를 설명하면 다음과 같다.1 is a block diagram showing the configuration of a POI information management device according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is an example for explaining a method of calculating density in a POI information management device according to an embodiment of the present invention. As a reference, the POI information management device according to the present embodiment will be described with reference to this.

도 1에 도시된 것과 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 POI 정보 관리 장치는 지도 DB(100), 밀집도 계산부(110), 피참조 계산부(120), 빈도 계산부(130) 및 가중치 생성부(140)를 포함한다.As shown in FIG. 1, the POI information management device according to an embodiment of the present invention includes a map DB 100, a density calculator 110, a referenced calculator 120, a frequency calculator 130, and weights. A generator 140 is included.

지도 DB는 POI(point of interest) 정보를 포함하는 지도 정보를 저장하고 있다. 즉, 지도 DB는 내비게이션 관련 서비스를 제공하기 위한 도로 정보(노드 및 링크 정보), 지형 정보, POI 정보 등을 저장하고 있을 수 있다.The map DB stores map information including point of interest (POI) information. That is, the map DB may store road information (node and link information), terrain information, POI information, and the like for providing navigation-related services.

밀집도 계산부(110)는 지도상의 각 영역별로 POI가 밀집된 정도를 나타내는 밀집도를 산출할 수 있다. 즉, 밀집도 계산부(110)는 지도를 복수의 영역으로 구분하여, 각 영역에 POI들이 얼마나 밀집되어 있는지를 수치화할 수 있다.The density calculation unit 110 may calculate a density indicating a degree of density of POIs for each area on the map. That is, the density calculation unit 110 may divide the map into a plurality of areas and quantify how densely POIs are in each area.

예를 들어, 밀집도 계산부(110)는 각각의 POI별로 해당 POI가 위치한 영역에 가중치(밀집 가중치)를 부여하고, 각 영역별로 부여된 가중치를 누적하여 밀집도를 계산할 수 있다.For example, the density calculation unit 110 may calculate the density by assigning a weight (density weight) to an area where the corresponding POI is located for each POI and accumulating the weight assigned to each area.

즉, POI가 밀집한 영역에는 많은 사용자가 있는 것이 일반적이므로, 사용자가 해당 영역의 POI를 찾을 확률이 높다고 판단할 수 있다. 따라서 밀집도 계산부(110)는 영역을 구분하고, 각 POI가 위치한 영역에 다른 POI가 겹치는지 여부를 고려하여 밀집 가중치를 산출할 수 있다.That is, since there are generally many users in an area where POIs are concentrated, it can be determined that there is a high probability that a user will find a POI in that area. Accordingly, the density calculation unit 110 may divide the area and calculate the density weight considering whether other POIs overlap with the area where each POI is located.

또한 밀집도 계산부(110)는 도 2에 도시된 것과 같이, 각각의 POI별로 해당 POI가 위치한 영역에 인접한 영역에도 가중치를 부여하는 방식으로 밀집도를 산출하는 것도 가능하다.In addition, as shown in FIG. 2 , the density calculation unit 110 may also calculate the density in a manner of assigning a weight to an area adjacent to the area where the corresponding POI is located for each POI.

도 2에 도시된 각 영역의 가중치는 각 영역이 어두울수록 높은 것으로 표현하였으며, 도 2의 (a)에 도시한 것과 같이, POI A가 위치한 영역에는 상대적으로 높은 가중치를 부여하고, POI A가 위치한 영역에 인접한 영역에는 상대적으로 낮은 기본 가중치(즉, A가 위치한 영역에 부여된 가중치보다 낮은 가중치)를 부여할 수 있으며, 도 2의 (b)에 도시한 것과 같이, 각 영역별로 부여된 가중치를 누적하여 밀집도를 산출(즉, POI B에도 인접하고, POI C에도 인접한 영역은 하나의 POI에만 인접한 영역보다 높은 밀집도를 가지게 된다.)할 수 있다.The weight of each area shown in FIG. 2 is expressed as being higher as each area is darker. As shown in FIG. 2 (a), a relatively high weight is given to the area where POI A is located, and the area where POI A is located A relatively low basic weight (that is, a weight lower than the weight given to the area where A is located) can be assigned to the area adjacent to the area, and as shown in (b) of FIG. 2, the weight assigned to each area It is possible to cumulatively calculate the density (that is, the area adjacent to POI B and also adjacent to POI C has a higher density than the area adjacent to only one POI).

피참조 계산부(120)는 각 POI의 하위 POI 개수를 나타내는 피참조도를 산출할 수 있다. 여기서 POI와 해당 POI의 하위 POI는 예를 들어, POI가 "정부과천종합청사"인 경우 해당 POI의 하위 POI는 "정부과천종합청사주차장입구"일 수 있다.The referenced calculation unit 120 may calculate a referenced degree indicating the number of lower POIs of each POI. Here, the POI and the lower POI of the corresponding POI may be, for example, "Gwacheon General Government Complex", the lower POI of the POI may be "Gwacheon General Government Complex Parking Lot Entrance".

즉, 하위 시설이 많은 POI의 경우, 사용자가 해당 POI를 찾을 확률이 높다고 판단할 수 있으므로, 피참조 계산부(120)는 각 POI의 하위 POI 개수를 계산하여 이를 가중치에 반영할 수 있도록 한다.That is, in the case of a POI with many sub-facility, it can be determined that the user has a high probability of finding the POI, so the referenced calculation unit 120 calculates the number of sub-POIs of each POI and reflects it in the weight.

빈도 계산부(130)는 동일한 POI 명칭의 출현 빈도를 산출할 수 있다. 예를 들어, "스타벅스" 등과 같은 브랜드 명칭의 경우, 지도 DB(100)에 동일한 명칭을 가지는 복수개의 POI가 존재하므로, 빈도 계산부(130)는 이러한 동일 POI 명칭의 출현 빈도를 계산할 수 있다.The frequency calculation unit 130 may calculate the appearance frequency of the same POI name. For example, in the case of a brand name such as "Starbucks", since a plurality of POIs having the same name exist in the map DB 100, the frequency calculation unit 130 may calculate the appearance frequency of the same POI name. .

즉, 동일한 명칭의 POI가 많다는 것은, 유명 브랜드와 같이 지역별 지점이 많아 많은 사람들이 찾을 확률이 높다고 판단할 수 있으므로, 명칭이 출현하는 횟수를 계산하여 이를 가중치에 반영할 수 있도록 한다.That is, since there are many POIs with the same name, it can be determined that there are many branches in each region, such as famous brands, so that many people are likely to find them.

가중치 생성부(140)는 상술한 밀집도 계산부(110), 피참조 계산부(120) 및 빈도 계산부(130) 각각의 계산결과 중 적어도 하나 이상을 고려하여 각 POI에 가중치를 부여할 수 있다.The weight generation unit 140 may assign a weight to each POI in consideration of at least one of the calculation results of the density calculation unit 110, the referenced calculation unit 120, and the frequency calculation unit 130 described above. .

예를 들어, 가중치 생성부(140)는 각각의 POI에 대하여, 밀집도 계산부(110)에서 계산된 해당 POI가 위치한 영역의 밀집도, 피참조 계산부(120)에서 계산된 해당 POI의 피참조도 및 빈도 계산부(130)에서 계산된 해당 POI 명칭의 출현 빈도 각각에 계수(weight)를 곱하여 이를 합산한 값을 해당 POI의 가중치로 생성할 수 있다. 이때 각각의 계수의 값은 사용자의 의도 등에 따라 다양한 값으로 설계될 수 있다.For example, for each POI, the weight generation unit 140 calculates the density of the area where the corresponding POI is located, calculated by the density calculation unit 110, and the referenced degree of the corresponding POI calculated by the referenced calculation unit 120. And a value obtained by multiplying each occurrence frequency of the corresponding POI name calculated by the frequency calculation unit 130 by a weight and summing them may be generated as the weight of the corresponding POI. At this time, the value of each coefficient may be designed as various values according to the user's intention.

가중치 생성부(140)는 이렇게 생성된 각 POI의 가중치를 지도 DB(100)에 POI 정보로서 저장할 수 있으며, 이러한 가중치를 기준으로 각 POI에 대한 우선순위를 판단할 수 있으므로, 이를 통해 추천 검색어 서비스 등 내비게이션 관련 서비스의 제공이 가능하다.The weight generation unit 140 may store the weight of each POI generated in this way as POI information in the map DB 100, and may determine the priority of each POI based on the weight, thereby providing a recommended search word service. It is possible to provide navigation-related services such as

한편 본 실시예에서 설명한 밀집도 계산부(110), 피참조 계산부(120), 빈도 계산부(130) 및 가중치 생성부(140)의 구성은 각각 서버의 형태로 구성될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니므로, 단일 또는 복수개의 서버에 밀집도 계산부(110), 피참조 계산부(120), 빈도 계산부(130) 및 가중치 생성부(140)의 기능이 포함 또는 분산 배치되는 형태로 구성될 수 있다.Meanwhile, the configurations of the density calculation unit 110, the referenced calculation unit 120, the frequency calculation unit 130, and the weight generation unit 140 described in this embodiment may each be configured in the form of a server, but are limited thereto. Since the functions of the density calculation unit 110, the referenced calculation unit 120, the frequency calculation unit 130, and the weight generation unit 140 are included or distributed in a single or multiple servers, it may be configured. can

도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 POI 가중치 정보를 활용한 서비스 제공 장치의 구성을 나타낸 블록구성도이다.3 is a block diagram showing the configuration of a service providing apparatus using POI weight information according to another embodiment of the present invention.

도 3에 도시된 것과 같이, 본 발명의 다른 실시예에 따른 POI 가중치 정보를 활용한 서비스 제공 장치는 가중치 생성부(140)에서 부여된 가중치를 가공 및 활용하여 내비게이션 관련 서비스를 제공할 수 있도록 하는 서비스 제공부(150)를 별도로 구비하여 추천 검색어 서비스 등을 제공하도록 구성되는 것도 가능하다.As shown in FIG. 3, a service providing device using POI weight information according to another embodiment of the present invention processes and utilizes the weights assigned by the weight generator 140 to provide navigation-related services. It is also possible to provide a service providing unit 150 separately to provide a recommended search word service.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 POI 정보 관리 방법을 설명하기 위한 흐름도로서, 이를 참조하여 본 실시예에 따른 POI 정보 관리 방법을 설명하면 다음과 같다.4 is a flowchart for explaining a method for managing POI information according to an embodiment of the present invention. Referring to this flowchart, the method for managing POI information according to the present embodiment will be described as follows.

도 4에 도시된 것과 같이, 서버는 먼저 지도상의 각 영역별로 POI가 밀집된 정도를 나타내는 밀집도를 계산한다(S200). 즉, POI가 밀집한 영역에는 많은 사용자가 있는 것이 일반적이므로, 사용자가 해당 영역의 POI를 찾을 확률이 높다고 판단할 수 있다. 따라서 서버는 영역을 구분하고, 각 POI가 위치한 영역에 다른 POI가 겹치는지 여부를 고려하여 밀집도를 산출하고, 이를 POI에 대한 가중치 부여에 반영할 수 있도록 한다.As shown in FIG. 4 , the server first calculates a degree of density indicating a degree of concentration of POIs for each area on the map (S200). That is, since there are generally many users in an area where POIs are concentrated, it can be determined that there is a high probability that a user will find a POI in that area. Therefore, the server classifies the area, calculates the density by considering whether other POIs overlap in the area where each POI is located, and reflects this in the weighting of the POI.

또한 서버는 각 POI별로 하위 POI 개수를 나타내는 피참조도를 계산한다(S210). 즉, 하위 시설이 많은 POI의 경우, 사용자가 해당 POI를 찾을 확률이 높다고 판단할 수 있으므로, 서버는 각 POI의 하위 POI 개수를 계산하여 이를 POI에 대한 가중치에 반영할 수 있도록 한다.In addition, the server calculates a referenced degree indicating the number of lower POIs for each POI (S210). That is, in the case of a POI with many sub-facility, it can be determined that the user has a high probability of finding the POI, so the server calculates the number of sub-POIs of each POI and reflects it in the weight for the POI.

이에 더해, 서버는 동일한 POI 명칭의 출현 빈도를 계산한다(S220). 즉, 동일한 명칭의 POI가 많다는 것은, 유명 브랜드와 같이 지역별 지점이 많아 많은 사람들이 찾을 확률이 높다고 판단할 수 있으므로, 명칭이 출현하는 횟수를 계산하여 이를 가중치에 반영할 수 있도록 한다.In addition to this, the server calculates the appearance frequency of the same POI name (S220). That is, since there are many POIs with the same name, it can be determined that there are many branches in each region, such as famous brands, so that many people are likely to find them.

이어서 서버는 상기 단계(S200)에서 산출된 밀집도, 상기 단계(S210)에서 산출된 피참조도 및 상기 단계(S220)에서 산출된 동일 POI 명칭의 출현 빈도에 근거하여 각 POI에 대한 가중치를 부여한다(S230). 예를 들어, 서버는 각각의 POI별로 밀집도, 피참도조 및 빈도 각각에 계수(weight)를 곱하고, 계수를 곱한 3개의 값을 합산하여 해당 POI의 가중치를 생성할 수 있다.Subsequently, the server assigns a weight to each POI based on the density calculated in step S200, the referenced degree calculated in step S210, and the frequency of occurrence of the same POI name calculated in step S220. (S230). For example, the server may generate a weight for a corresponding POI by multiplying density, attended group, and frequency for each POI by a coefficient, and summing three values obtained by multiplying the coefficients.

서버는 이렇게 생성된 가중치를 기준으로 각 POI에 대한 우선순위를 판단할 수 있으므로, 이를 통해 추천 검색어 서비스 등 내비게이션 관련 서비스의 제공을 수행하도록 할 수 있다. Since the server can determine the priority of each POI based on the weight generated in this way, it is possible to provide a navigation-related service such as a search recommendation service through this.

한편 본 실시예에서는 상기 단계(S200), 단계(S210) 및 단계(S220)의 순서로 계산이 수행되는 것으로 설명하였으나, 이에 한정되는 것은 아니므로, 각 단계가 동시에 또는 다른 순서로 순차적으로 수행되도록 구성되는 것이 가능할 것이다.Meanwhile, in this embodiment, it has been described that the calculation is performed in the order of steps S200, step S210, and step S220, but is not limited thereto, so that each step is performed simultaneously or sequentially in a different order. It will be possible to configure

이와 같이 본 발명의 실시예에 따른 POI 정보 관리 장치 및 방법은 사용자의 로그를 대체할 수 있는 요소들인, POI의 밀집도, 피참조도 및 출현 빈도를 이용하여 각 POI에 가중치를 부여함으로써, 사용자의 로그를 활용하지 않고서도 관련 서비스를 제공할 수 있도록 한다.As described above, the POI information management apparatus and method according to an embodiment of the present invention assigns a weight to each POI using the POI density, referenced degree, and appearance frequency, which are elements that can replace the user's log, so that the user's Allows related services to be provided without using logs.

본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.
The present invention has been described with reference to the embodiments shown in the drawings, but this is only exemplary, and those skilled in the art can make various modifications and equivalent other embodiments. will understand Therefore, the technical protection scope of the present invention should be determined by the claims below.

100: 지도 DB
110: 밀집도 계산부
120: 피참조 계산부
130: 빈도 계산부
140: 가중치 생성부
150: 서비스 제공부100: map DB
110: density calculation unit
120: referenced calculation unit
130: frequency calculator
140: weight generator
150: service provider

Claims

a map DB for storing map information including point of interest (POI) information;
a density calculation unit that calculates a density indicating a degree of concentration of POIs for each area on the map; and
A weight generation unit for assigning a weight to each POI based on the calculation result of the density calculation unit;
POI information characterized in that the weight generation unit, when assigning the weight, stores the weight as POI information for search in the map DB, and the weight is a criterion for determining the priority of each POI. management device.

According to claim 1,
Further comprising a referenced calculation unit for calculating the number of sub-POIs of each POI,
The POI information management device, characterized in that the weight generation unit assigns the weight by further considering a calculation result of the referenced calculation unit.

According to claim 1,
Further comprising a frequency calculation unit for calculating the frequency of occurrence of the same POI name,
The POI information management device according to claim 1 , wherein the weight generation unit assigns the weight by further considering a calculation result of the frequency calculation unit.

According to claim 1,
The POI information management device according to claim 1 , wherein the density calculation unit calculates the density by assigning a weight to an area where the corresponding POI is located for each POI and accumulating the weight assigned to each area.

According to claim 4,
POI information characterized in that the density calculation unit assigns a weight to an area adjacent to the area where the POI is located for each POI, and the weight assigned to the area where the POI is located has a greater value than the weight assigned to the adjacent area management device.

delete

A server reading map information including point of interest (POI) information from a map DB;
calculating, by the server, a degree of density indicating a degree of concentration of POIs for each area on the map;
calculating, by the server, a referenced degree indicating the number of sub-POIs for each POI;
calculating, by the server, an appearance frequency of the same POI name;
assigning a weight, by the server, to each POI based on the calculated degree of density, degree of reference, and frequency of appearance of the same POI name; and
The server stores the weight as POI information for search in the map DB,
The POI information management method, characterized in that the weight is a criterion for determining the priority of each POI.

According to claim 7,
In the step of calculating the density,
assigning, by the server, a weight to an area where the corresponding POI is located for each POI; and
and calculating, by the server, the density by accumulating weights assigned to each area.

According to claim 8,
In the step of calculating the density,
The server further includes assigning a weight to an area adjacent to the area where the POI is located for each POI,
A weight given to the area where the POI is located has a greater value than a weight given to the adjacent area.

delete