KR102540494B1 - 이동수단 선택 장치 및 방법 - Google Patents
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Abstract
이동수단 선택 장치 및 방법이 개시된다. 이에 의한 이동수단 선택 장치는, 교통 데이터와, 통행과 관련되는 환경 데이터를 수집하는 통행 환경 구축부; 와, 사용자에 대응하는 모바일 데이터에 기초하여, 상기 사용자 별로 통행 특성을 판단하는 개별 통행 구축부; 및 상기 교통 데이터와 상기 환경 데이터 및 상기 통행 특성을 고려하여 상기 사용자 별로 각 개별 통행의 이동수단을 선택하는 제어부를 포함하되, 상기 통행 특성은, 상기 사용자의 현재위치와 이동상태 및 이동정도를 포함할 수 있다.
Description
본 발명은 이동수단 선택 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 모바일 데이터를 활용하여 개별통행자의 이동수단을 선택하는 새로운 알고리즘을 제안하는 이동수단 선택 장치 및 방법에 관한 것이다.
현재 목적지까지의 이동 경로나 이동 수단을 안내하는 다양한 방법들이 존재한다. 기존의 방법들은 교통 존 단위의 거시적인 교통수요를 분석하고 이에 기초하여 이동 경로나 이동 수단을 안내하는 방법을 사용한다. 즉, 이동 경로나 이동 수단의 선택에 있어서, 실시간 교통 트래픽이나 대중교통 혼잡도를 주로 고려하고 있다.
일반적으로, 실시간 교통 트래픽이나 대중교통 혼잡도는 날씨나 시간 등의 환경적 인자에 따라 달라지는데, 이와 같은 환경적 인자에 따라 선호하는 이동수단은 달라질 수 있다. 예를 들어, 기상 상태가 좋지 않은 경우에는 이동 수단으로서 자동차보다는 대중교통이 선호되고, 출퇴근 시간대에는 같은 대중교통 중에서도 지하철과 같이 시간적 변동성이 없는 이동 수단이 보다 선호될 수 있다. 그러나, 현재 이동 경로나 이동 수단을 선택하는 경우에 있어서, 환경적 인자를 고려하고 있지 않다.
나아가, 사용자의 고유 특성에 따라 선호하는 이동 경로나 이동 수단은 달라진다. 예를 들어, 몸이 불편한 사용자라면 가까운 거리라도 보행 이외의 이동 수단을 선호하게 되고, 주로 버스를 이용하는 사용자라면 버스를 최우선적인 이동 수단으로 안내하여야 한다.
그럼에도 불구하고, 현재 사용자의 고유 특성과 환경적 인자를 고려하여 이도 경로나 이동 수단을 안내하는 방법은 존재하지 않는다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 모바일 데이터를 활용하여 개별통행자의 이동수단을 선택하는 새로운 알고리즘을 제안하는 이동수단 선택 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 방대하게 증가하는 빅데이터 중 교통데이터와 수단 선택에 있어 환경요인으로 작용할 수 있는 다양한 빅데이터를 융합 및 활용하여 사용자에게 최적화된 이동수단 선택의 정확도를 향상할 수 있는 이동수단 선택 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 실시예에 의한 이동수단 선택 장치는, 교통 데이터와, 통행과 관련되는 환경 데이터를 수집하는 통행 환경 구축부; 와, 사용자에 대응하는 모바일 데이터에 기초하여, 상기 사용자 별로 통행 특성을 판단하는 개별 통행 구축부; 및 상기 교통 데이터와 상기 환경 데이터 및 상기 통행 특성을 고려하여 상기 사용자 별로 각 개별 통행의 이동수단을 선택하는 제어부를 포함하되, 상기 통행 특성은, 상기 사용자의 현재위치와 이동상태 및 이동정도를 포함할 수 있다.
상기 이동수단 선택 장치에 있어서, 상기 이동수단은 승용차, 지하철, 버스 및 보행을 포함하고, 상기 제어부는, 상기 현재위치에서의 대중교통 인프라를 고려하여 상기 이동수단 각각에 대한 가중치를 설정하고, 계층적 군집 기법을 이용하고 상기 이동상태와 상기 이동정도 및 상기 가중치를 고려하여 상기 사용자에 대응하는 상기 개별 통행의 상기 이동수단을 선택할 수 있다.
상기 이동수단 선택 장치에 있어서, 상기 제어부는, 첨두 시간대 및 비첨두 시간대에 대응하여 상기 이동수단 각각에 대한 상기가중치를 다르게 설정할 수 있다.
상기 이동수단 선택 장치에 있어서, 상기 이동상태는, 소정 장소에의 체류, 보행, 차량으로 이동 및 대중교통으로 이동 중 어느 하나를 포함하고, 상기 제어부는, 상기 현재위치 및 상기 이동상태를 고려하여 상기 사용자가 현재 이용중인 제1이동수단을 파악하고, 상기 제1이동수단의 종류와 동일하도록 상기 이동수단을 선택할 수 있다.
상기 이동수단 선택 장치에 있어서, 상기 제어부는, 상기 통행에 있어서 상기 이동수단의 선택에 영향을 미치는 매개변수를 선택하고, 상기 매개변수에 대응하는 상기 환경 데이터를 수집하도록 상기 통행 환경 구축부를 제어할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 의한 이동수단 선택 방법은, 교통 데이터와, 통행과 관련되는 환경 데이터를 수집하는 단계; 와, 사용자에 대응하는 모바일 데이터를 수집하는 단계; 와, 상기 모바일 데이터에 기초하여, 상기 사용자 별로 통행 특성을 판단하는 단계; 및 상기 교통 데이터와 상기 환경 데이터 및 상기 통행 특성을 고려하여 상기 사용자 별로 각 개별 통행의 이동수단을 선택하는 단계를 포함하되, 상기 통행 특성은, 상기 사용자의 현재위치와 이동상태 및 이동정도를 포함할 수 있다.
상기 이동수단 선택 방법에 있어서, 상기 이동수단은 승용차, 지하철, 버스 및 보행을 포함하고, 상기 현재위치에서의 대중교통 인프라를 고려하여 상기 이동수단 각각에 대한 가중치를 설정하고, 계층적 군집 기법을 이용하고 상기 이동상태와 상기 이동정도 및 상기 가중치를 고려하여 상기 사용자에 대응하는 상기 개별 통행의 상기 이동수단을 선택할 수 있다.
상기 이동수단 선택 방법에 있어서, 첨두 시간대 및 비첨두 시간대에 대응하여 상기 이동수단 각각에 대한 상기가중치를 다르게 설정할 수 있다.
상기 이동수단 선택 방법에 있어서, 상기 이동상태는, 소정 장소에의 체류, 보행, 차량으로 이동 및 대중교통으로 이동 중 어느 하나를 포함하고, 상기 현재위치 및 상기 이동상태를 고려하여 상기 사용자가 현재 이용중인 제1이동수단을 파악하고, 상기 제1이동수단의 종류와 동일하도록 상기 이동수단을 선택할 수 있다.
상기 이동수단 선택 방법에 있어서, 상기 통행에 있어서 상기 이동수단의 선택에 영향을 미치는 매개변수를 선택하고, 상기 매개변수에 대응하는 상기 환경 데이터를 수집할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 환경적 요인 및 모바일 데이터를 활용하여 개별통행자의 이동수단을 선택하는 새로운 알고리즘을 제안할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 방대하게 증가하는 빅데이터 중 교통데이터와 수단 선택에 있어 환경적 요인으로 작용할 수 있는 다양한 빅데이터를 융합 및 활용하여 사용자에게 최적화된 이동수단 선택의 정확도를 향상시킬 수 있다.
나아가, 본 발명의 실시예에 따르면, 사용자나 이동 수단 또는 날짜별로 작성된 경로 체인에 기초하여, 개별 역학조사 없이도 확진자 및 접촉자의 이동경로 및 이동수단을 손쉽게 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 이동수단 선택 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명에 따른 이동수단 선택 장치가 모바일 데이터를 분석하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3a 내지 도 3c는 본 발명에 따른 이동수단 선택 장치가 사용자의 전체 통행을 구축하는 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 이동수단 선택 과정을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동수단 선택 과정을 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른, 컴퓨팅 장치를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 이동수단 선택 장치가 모바일 데이터를 분석하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3a 내지 도 3c는 본 발명에 따른 이동수단 선택 장치가 사용자의 전체 통행을 구축하는 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 이동수단 선택 과정을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동수단 선택 과정을 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른, 컴퓨팅 장치를 나타내는 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
본 명세서에서, 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
또한 본 명세서에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '연결되어' 있다거나 '접속되어' 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에 본 명세서에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '직접 연결되어' 있다거나 '직접 접속되어' 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
또한, 본 명세서에서 사용되는 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용되는 것으로써, 본 발명을 한정하려는 의도로 사용되는 것이 아니다.
또한 본 명세서에서, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다.
또한 본 명세서에서, '포함하다' 또는 '가지다' 등의 용어는 명세서에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품, 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것일 뿐, 하나 또는 그 이상의 다른 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
또한 본 명세서에서, '및/또는' 이라는 용어는 복수의 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다. 본 명세서에서, 'A 또는 B'는, 'A', 'B', 또는 'A와 B 모두'를 포함할 수 있다.
또한 본 명세서에서, 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략될 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 이동수단 선택 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
본 발명에 따른 이동수단 선택 장치(100)는 데이터베이스(110), 통행 환경 구축부(120), 개별 통행 구축부(130) 및 제어부(140)를 포함하여 구성될 수 있다.
데이터베이스(110)는 본 개시의 다양한 실시 예를 위해 필요한 데이터를 저장할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 데이터베이스(110)는 모바일 데이터에 기초하여 분석된 각 개별통행자의 위치와 이동특성 및 연령 정보가 구축된 개별통행자 특성 DB, 각 개별통행마다 이동 위치 및 이동 시간 정보를 반영하여 생성되는 통행별 이동속도 DB, 통행 시간대 및 통행 지역의 날씨 DB, 통행 시간대 및 통행 지역의 교통 인프라 DB 등으로 구성될 수 있다.
개별통행자 특성 DB는 모바일 데이터로부터 도출되는 각 개별통행자의 이동 위치(ex: 기지국 위도, 경도)와 연령대(ex: 20대, 50대 등) 정보를 저장할 수 있다. 또한, 이동특성(ex: 주로 도보나 대중교통으로 이동, 이동 거리가 짧음, 일정 주기마다 목적지로 이동 등)이나 이동상태(ex: 보행 중, 소정 장소에 체류)에 대한 정보를 저장할 수 있다.
통행별 이동속도 DB는 이동위치간 거리와 이동에 소요된 시간 정보에 기초하여 생성된 통행별 이동속도를 저장할 수 있다.
이를 위해, 데이터베이스(110)는 휘발성 메모리(예: DRAM(dynamic RAM), SRAM(static RAM), 또는 SDRAM(synchronous dynamic RAM) 등), 비휘발성 메모리(non-volatile Memory)(예: OTPROM(one time programmable ROM), PROM(programmable ROM), EPROM(erasable and programmable ROM), EEPROM(electrically erasable and programmable ROM), mask ROM, flash ROM, 플래시 메모리(예: NAND flash 또는 NOR flash 등), 하드 드라이브, 또는 솔리드 스테이트 드라이브(solid state driveSSD)) 중 적어도 하나로 구현될 수 있다.
일 실시예에 따라, 데이터베이스(110)는 이동수단 선택 장치(100)를 구동 및 제어하기 위한 다양한 데이터나 프로그램 또는 어플리케이션 등을 저장할 수 있다.
통행 환경 구축부(120)는 교통 데이터와, 통행과 관련되는 환경 데이터를 수집할 수 있다. 이 경우, 교통 데이터는 지역별 도로의 교통 흐름, 트래픽 정보, 혼잡 여부, 병목 구간, 공사 구간 등을 포함할 수 있다. 교통 데이터는 외부 서버에 의해 수집되어 이동수단 선택 장치(100)로 수신되거나, 이동수단 선택 장치(100)에서 직접 수집될 수 있다. 환경 데이터는 날짜, 시간대, 날씨, 기상 상태, 천재 지변 발생 여부 등에 대한 데이터를 포함할 수 있다.
개별 통행 구축부(130)는 사용자에 대응하는 모바일 데이터에 기초하여, 상기 사용자 별로 통행 특성을 판단할 수 있다.
여기서, 통행 특성은, 사용자의 현재위치, 이동상태, 이동정도, 이동시간 및 연령 등을 포함할 수 있다. 또한, 모바일 데이터는 사용자의 이동 관련 데이터로서, 사용자가 소지한 전자 디바이스를 이용하여 수집될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 소지한 이동 단말로부터 수신되는 GPS 데이터에 기초하여 현재 위치와 위도 및 경도를 측정할 수 있고, 이동 단말의 움직임 데이터에 기초하여 사용자가 이동상태인지 아니면 체류상태인지 여부를 측정하여 수집할 수 있다.
제어부(140)는 교통 데이터와 환경 데이터 및 통행 특성을 고려하여 사용자 별로 각 개별 통행의 이동수단을 선택할 수 있다. 이 경우, 이동수단은 승용차, 지하철, 버스 및 보행을 포함할 수 있다.
제어부(140)는 수단구분 알고리즘을 사용하여 각 개별 통행의 이동수단을 선택할 수 있다.
구체적으로, 제어부(140)는 현재위치에서의 대중교통 인프라를 고려하여 이동수단 각각에 대한 가중치를 설정하고, 계층적 군집 기법을 이용하고 이동상태와 이동정도 및 가중치를 고려하여 사용자에 대응하는 개별 통행의 이동수단을 선택할 수 있다. 여기서, 이동상태는, 소정 장소에의 체류, 보행, 차량으로 이동 및 대중교통으로 이동 중 어느 하나를 포함할 수 있다. 이동 정도는 목적지까지의 이동 진척도로서, 출발점으로부터의 이동 거리나 목적지까지의 잔여 거리 등으로 표시되거나, 이동속도에 기초하여 표시될 수 있다. 예를 들어, 제어부(140)는 이동수단 별 가중치를 고려하여 가중치가 높은 이동 수단을 우선적으로 선택할 수 있다. 또한, 목적지까지의 거리가 소정값 미만이면, 도보를 최우선적인 이동수단으로 선택할 수 있다.
제어부(140)는 첨두 시간대 및 비첨두 시간대에 대응하여, 이동수단 각각에 대한 가중치를 다르게 설정할 수 있다.
첨두 시간대(Peak time)는 하루 중에서 차량의 도로 점유율이 가장 높은 시간이고, 비첨두 시간대는 첨두 시간대를 제외한 나머지 시간이다. 예를 들어, 첨두 시간대에는 버스나 전철과 같은 대중교통, 자동차 등의 혼잡도가 높다. 따라서, 첨두 시간대에는 보행에 가중치를 더 높게 설정하여, 보행을 우선적인 이동수단으로 안내할 수 있다. 또한, 첨두 시간대는 출퇴근 시간대와 거의 일치하므로, 사용자는 정시에 도착하는 것이 중요하다. 따라서, 같은 대중교통 중에서도 지하철과 같이 시간적 변동성이 없는 이동 수단을 우선적으로 제안할 수 있다.
제어부(140)는 현재위치 및 이동상태를 고려하여 사용자가 현재 이용중인 제1이동수단을 파악하고, 제1이동수단의 종류와 동일하도록 이동수단을 선택할 수 있다. 예를 들어, 현재위치 및 이동상태를 고려할 때 사용자가 현재 버스로 이동중이라면, 동종의 이동수단으로서 노선이 연계되는 버스를 이동수단으로 선택할 수 있다. 이에 의해, 사용자는 현재 이용중인 이동수단의 인프라를 연속하여 이용할 수 있게 된다.
제어부(140)는 통행에 있어서 이동수단의 선택에 영향을 미치는 매개변수를 선택하고, 매개변수에 대응하는 환경 데이터를 수집하도록 통행 환경 구축부(120)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 휴가철 기간이나 명절에는 평소와 비교하여 도심 내부의 자동차 통행량은 줄어들고 외곽 고속도로의 자동차 통행량은 늘어난다. 또한, 출퇴근 시간대에는 교통 트래픽이 증가하고, 심야 시간대에는 교통 트래픽이 최소가 된다. 폭설이나 폭우로 인해 날씨가 안 좋은 경우에는, 자동차 보다 대중교통 트래픽이 더 증가하게 된다. 따라서, 이동 경로 및 이동 수단을 보다 정확하게 선택하기 위해서는 상기와 같은 환경적 인자를 고려하여야 한다.
이를 위해, 제어부(140)는 현재 측정한 교통 데이터 및 환경 데이터에 기초하여 이동수단의 선택에 영향을 미치는 매개변수를 선택하고, 매개변수에 대응하는 환경 데이터를 수집할 수 있다.
실시예에 따라, 제어부(140)는 인공지능 학습에 의해 교통 데이터와 환경 데이터 및 통행특성 간의 상관관계를 도출하고, 상관관계를 반영하여 이동수단을 선택할 수 있다. 또한, 제어부(140)는 인공지능 학습에 의해 교통 데이터와 환경 데이터 및 통행특성 각각과 이동수단과의 상관관계를 도출하고, 상관관계에 기초하여 이동수단을 선택할 수도 있다.
도 2는 본 발명에 따른 이동수단 선택 장치가 모바일 데이터를 분석하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 이동수단 선택 장치(100)는 사용자의 모바일 데이터를 수집하고 이를 분석하여 사용자 별로 통행 특성을 판단할 수 있다.
사용자가 소지한 전자 디바이스(ex: 이동 단말, 태블릿 PC 등)로부터 모바일 데이터의 raw 데이터가 수집된다. 모바일 데이터의 raw 데이터는 개별 통행에 대한 특성을 분석하기 위한 자료로써, 개별 통행 구축부(130)에 의해 수집될 수 있다. 예를 들어, 개별 통행 구축부(130)는 모바일 데이터에 대응하는 전자 디바이스의 ID 별로, 1분 단위의 체류 시간, 기지국의 위도 및 경도, 사용자의 연령대 등에 대한 정보를 수집할 수 있다. 개별 통행 구축부(130)는 수집된 raw 데이터에 대한 전처리를 수행할 수 있다.
이 경우, 개별 통행 구축부(130)는 모바일 데이터의 ID 별로, 모바일 데이터에 기초하여 개별 통행에 대한 내용을 분석할 수 있다. 도 2를 참조하면, 기준일(20160526)에서의 모바일 ID(14133888)의 기지국 경도 및 위도 데이터(211, 212, 213)로부터 각각 이동 거리를 계산할 수 있다. 체류시작시간과 체류종료시간 간의 간격(221, 222, 223) 각각으로부터 이동 시간을 계산할 수 있다. 또한, 소정 위치에서의 체류시간(231, 232, 233) 각각으로부터 사용자가 보행 중인지 아니면 소정 장소에 체류중인지 여부를 판단할 수 있다. 한편, 도 2에서 설명한 방법들은 본 발명의 일 실시예에 불과하며, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다. 모바일 데이터로부터 개별 통행 특성을 도출하는 방법은 실시예에 따라 다양한 방법으로 구현될 수 있다.
도 3a 내지 도 3c는 본 발명에 따른 이동수단 선택 장치가 사용자의 전체 통행을 구축하는 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
구체적으로, 도 3a는 사용자의 개별통행을 계획한 경우이다. 일 실시예에 의하면, 사용자별 개별통행은 에이전트(plan) 구축 알고리즘에 의해 계획될 수 있다. 에이전트 구축 알고리즘은 데이터에 기반하여 개별 에이전트를 생성하는 알고리즘 기법으로, 예를 들어, MATSim(Multi-Agent Transport Simulation Toolkit)과 같은 시뮬레이션을 통해 최적경로를 탐색할 수 있다. 이 경우, 에이전트 구축 알고리즘은 위도 및 경도 좌표와 네트워크 노드 간의 연결 링크를 생성하고, 출발지와 목적지 간의 최적경로를 탐색할 수 있다. 도 3a을 참조하면, 제1경로(310)와 제2경로(320)가 탐색되는데, 이중에서 교통 트래픽이나 통행특성 및 환경 데이터를 고려하여 최적경로를 선택한다. 기존에는 일반적으로 최단 경로인 제1경로(310)가 선택되지만, 본 발명에서는 사용자별 통행특성이나 환경 데이터에 따라 제1경로(310) 또는 제2경로(320)가 선택될 수 있다.
도 3b에는 경로 체인이 도시된다. 이동수단 선택 장치(100)는 사용자의 개별통행들을 통합하여 경로 체인(Trip Chain)으로 구축할 수 있다. 이 경우, 경로 체인 구축 알고리즘을 사용하여 경로 체인을 생성할 수 있다.
경로 체인은 다양한 파라미터에 기초하여 구축될 수 있다. 구체적으로, 경로 체인은 실시예에 따라, 사용자별로 구축되거나, 날짜별로 구축되거나, 특정 장소별로 구축되거나, 또는 이동수단 별로 구축될 수 있다. 이 경우, 이동수단 선택 장치(100)는 개별통행 들의 중복좌표를 제거하고, 소정 사용자나 날짜, 장소 또는 이동 수단에 대한 데이터만 분리함으로써 경로 체인을 구성할 수 있다. 도 3b에 도시된 경로 체인(330)은 소정 날짜에 있어서 전국에서 소정 조건을 만족하는 사용자들의 개별통행들을 모두 도시한 것이다.
도 3c는 3차원 형태로 생성된 경로 체인(340)을 도시한다. 경로 체인(340)은 다수의 사용자들 모두의 개별통행들을 통합하거나, 특정 사용자의 다수의 개별통행들을 통합한 것이므로, 복잡하게 얽힌 상태로 표시되어 한눈에 파악하기가 어렵다. 이러한 점을 고려하여, 경로 체인(340)을 3차원 형태로 생성할 수 있다.
도 3c를 참조하면, 경로 체인(340)은 X 축(경도)과 Y 축(위도) 및 Z 축(시간)으로 구성된 3차원 평면 상에 각각의 개별통행들이 도시된다. X 축과 Y 축에 의해 개별통행의 위치 좌표가 설정되고, Z 축에 의해 개별통행의 이동 시간이나 체류 시간이 정해진다. 이와 같이 구성된 3차원 형태의 경로 체인(340)에 의하면, 시간대별 사용자의 개별통행 위치 및 경로를 쉽게 파악할 수 있다. 또한, 경로 체인(340)은 스마트카드데이터, 신용카드데이터 등의 다양한 데이터와 융합하여 상기와 같은 다양한 데이터들을 표시할 수 있고, 심야시간대의 대중교통 및 택시의 수요 및 공급 조절 등에 이용될 수도 있다.
실시예에 따라, 각 개별통행을 구성하는 구간들은 이동수단에 따라 다른 형태로 도시될 수 있다. 예를 들어, 집으로부터 회사까지의 개별통행에 대해, 보행 구간은 점선으로 표시하고, 자동차나 대중교통을 이용한 구간은 실선으로 표시할 수 있다. 이 경우, 거주지 위치(역세권/비역세권) 및 거주 형태에 따른 보행 비율 등을 쉽게 분석할 수 있다.
도 4는 본 발명에 따른 이동수단 선택 과정을 도시한 도면이다.
교통 데이터와, 통행과 관련되는 환경 데이터를 수집한다(S401).
이동수단 선택 장치(100)의 통행 환경 구축부(120)는 교통 데이터 및 환경 데이터를 수집할 수 있다. 여기서, 교통 데이터는 지역별 도로의 교통 흐름, 트래픽 정보, 혼잡 여부, 병목 구간, 공사 구간 등을 포함할 수 있다. 환경 데이터는 날짜, 시간대, 날씨, 기상 상태, 천재 지변 발생 여부 등에 대한 데이터를 포함할 수 있다.
사용자에 대응하는 모바일 데이터를 수집한다(S402).
이동수단 선택 장치(100)의 개별 통행 구축부(130)는 사용자에 대응하는 모바일 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들어, 개별 통행 구축부(130)는 모바일 데이터에 대응하는 전자 디바이스의 ID 별로, 1분 단위의 체류 시간, 기지국의 위도 및 경도, 사용자의 연령대 등에 대한 정보를 수집할 수 있다.
모바일 데이터에 기초하여, 사용자 별로 통행 특성을 판단한다(S403).
이동수단 선택 장치(100)의 개별 통행 구축부(130)는 사용자에 대응하는 모바일 데이터에 기초하여, 사용자 별로 통행 특성을 판단할 수 있다. 여기서, 통행 특성은, 사용자의 현재위치, 이동상태, 이동정도, 이동시간 및 연령 등을 포함할 수 있다.
교통 데이터와 환경 데이터 및 통행 특성을 고려하여 사용자 별로 각 개별 통행의 이동수단을 선택한다(S404).
이동수단 선택 장치(100)의 제어부(140)는 교통 데이터와 환경 데이터 및 통행 특성을 고려하여 사용자 별로 각 개별통행의 이동수단을 선택할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 주로 버스를 이용하는 통행 특성을 가지는 경우 목적지까지의 이동수단을 버스로 설정할 수 있다.
구체적으로, 현재위치에서의 대중교통 인프라를 고려하여 상기 이동수단 각각에 대한 가중치를 설정하고, 계층적 군집 기법을 이용하고 이동상태와 이동정도 및 가중치를 고려하여 사용자에 대응하는 개별 통행의 이동수단을 선택할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 첨두 시간대 및 비첨두 시간대에 대응하여 이동수단 각각에 대한 가중치를 다르게 설정할 수 있다.
또한, 현재위치 및 상기 이동상태를 고려하여 사용자가 현재 이용중인 제1이동수단을 파악하고, 상기 제1이동수단의 종류와 동일하도록 이동수단을 선택할 수 있다.
기존의 어플리케이션에서 제공하는 길찾기 방법에 의하면, 이동 경로나 이동 수단을 제안함에 있어서 환경 데이터나 통행 특성을 고려하지 않는다. 즉, 기상현상(ex: 폭설, 폭우, 폭염), 날짜(ex: 휴가철, 명절)나 시간(ex: 출퇴근 시간, 심야)에 따라 트래픽 특성이 달라지고, 이에 따라 적합한 경로나 이동수단이 달라져야 함에도 불구하고, 이에 대한 고려 없이 이동 경로나 이동 수단을 제안한다. 또한, 사용자의 연령(ex: 노인, 청소년, 장년층), 보행 특성(ex: 이동속도)과 같은 사용자에 따라 달라지는 통행 특성을 고려하지 않고, 교통 트래픽 만을 고려하여 이동 경로나 이동 수단을 제안하고 있다.
본 발명에서는 사용자별로 모바일 데이터를 수집하여 사용자에 따라 달라지는 통행특성을 분석하고, 이동 수단의 선택에 영향을 미치는 환경 데이터를 함께 고려하여, 사용자에게 보다 최적화된 이동수단 및 이동경로를 선택할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동수단 선택 과정을 도시한 도면이다.
이동 수단 마다 특성이 다르고, 시간이나 날짜와 같은 환경적 요인에 따라 선호되는 이동 수단이나 이동 경로는 달라질 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 첨두 시간대 및 비첨두 시간대를 고려하여 이동수단별로 가중치를 설정하고, 이에 기초하여 이동 수단을 선택할 수 있다.
이동수단별 가중치 설정 및 이동수단별 평균 통행속도를 반영한다(S501).
이동수단 선택 장치(100)는 이동수단별로 가중치를 설정한다. 이 경우, 통행특성이나 환경 데이터를 고려하여 이동수단별로 가중치를 설정할 수 있다. 예를 들어, 보행속도가 느리거나 사용자의 연령이 높다면 보행에 대한 가중치를 낮게 설정하고 대중교통에 대해 가중치를 높게 설정할 수 있다.
이동수단별 평균 통행속도를 산출하고, 이동수단 선택을 위한 계산 시 이를 반영한다.
오전 및 오후의 첨두 시간대 및 비첨두 시간대인지 여부를 판단한다(S502).
오전 및 오후 시간대에 따라, 또한 첨두 시간대 및 비첨두 시간대에 따라 이동수단의 이용률이나 교통 트래픽의 특성은 달라진다. 예를 들어, 첨두 시간대에는 대중교통의 이용률은 높고, 교통 트래픽이 높아져 자동차에 의한 이동 속도는 느려진다. 따라서, 본 발명에서는 이러한 특성을 반영하여 이동수단을 선택하게 된다.
첨두 시간대이면(S503), 제1계층적 군집 기법을 사용하여(S504), 이동속도 및 가중치를 반영하여 이동수단을 선택한다(S505).
비첨두 시간대이면(S513), 제2계층적 군집 기법을 사용하여(S514), 이동속도 및 가중치를 반영하여 이동수단을 선택한다(S505).
예를 들어, 이동수단을 선택하고자 하는 경우, 이동날짜와 이동 출발 및 도착 시간 정보를 통해 통행지역의 날씨 정보를 불러온다. 또한, 대중교통 역(ex: 지하철역 및 버스정류장)의 위치정보를 불러와 각 통행 별로 출발위치 반경 50m 이내의 지하철역 개수, 지하철 호선 개수, 버스정류장 개수에 대한 정보를 검색한다.
이 경우, 개별통행에 있어서 이동수단 선택에 영향을 미치는 독립변수를 환경적인 요인으로 설정하고, 통행지역의 날씨 및 통행시간대, 대중교통 인프라 등을 고려하여 환경 데이터를 구축한다.
이후, 개별 통행특성과 환경 데이터를 모두 고려하여 사용자별 개별통행의 이동수단을 선택한다.
구체적으로, 이동위치에서의 대중교통 인프라를 고려하여 승용차, 지하철, 버스, 보행에 대한 가중치를 설정한 후, 계층적 군집(Hierarchical Clustering) 기법을 이용하여 이동속도-가중치간 이동수단을 분류할 수 있다. 예를 들어, 자동차 통행속도의 경우 오전/오후 첨두시간대 및 비첨두 시간대의 편차가 크기 때문에 데이터마이닝-의사결정나무 분석기법을 통해 시간대별 및 서울시 승용차 통행속도, 서울 지하철 평균 표정속도, 서울 시내버스 평균속도, 보행 평균속도를 반영하여 분류하게 된다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른, 컴퓨팅 장치를 나타내는 도면이다. 도 6의 컴퓨팅 장치(TN100)는 본 명세서에서 기술된 이동수단 선택 장치(100)일 수 있다.
도 6의 실시예에서, 컴퓨팅 장치(TN100)는 적어도 하나의 프로세서(TN110), 송수신 장치(TN120), 및 메모리(TN130)를 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치(TN100)는 저장 장치(TN140), 입력 인터페이스 장치(TN150), 출력 인터페이스 장치(TN160) 등을 더 포함할 수 있다. 컴퓨팅 장치(TN100)에 포함된 구성 요소들은 버스(bus)(TN170)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.
프로세서(TN110)는 메모리(TN130) 및 저장 장치(TN140) 중에서 적어도 하나에 저장된 프로그램 명령(program command)을 실행할 수 있다. 프로세서(TN110)는 중앙 처리 장치(CPU: central processing unit), 그래픽 처리 장치(GPU: graphics processing unit), 또는 본 발명의 실시예에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 프로세서(TN110)는 본 발명의 실시예와 관련하여 기술된 절차, 기능, 및 방법 등을 구현하도록 구성될 수 있다. 프로세서(TN110)는 컴퓨팅 장치(TN100)의 각 구성 요소를 제어할 수 있다.
메모리(TN130) 및 저장 장치(TN140) 각각은 프로세서(TN110)의 동작과 관련된 다양한 정보를 저장할 수 있다. 메모리(TN130) 및 저장 장치(TN140) 각각은 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(TN130)는 읽기 전용 메모리(ROM: read only memory) 및 랜덤 액세스 메모리(RAM: random access memory) 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다.
송수신 장치(TN120)는 유선 신호 또는 무선 신호를 송신 또는 수신할 수 있다. 송수신 장치(TN120)는 네트워크에 연결되어 통신을 수행할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예는 지금까지 설명한 장치 및/또는 방법을 통해서만 구현되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 상술한 실시예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 통상의 기술자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.
100: 이동수단 선택 장치 110: 데이터베이스
120: 통행 환경 구축부 130: 개별 통행 구축부
140: 제어부
120: 통행 환경 구축부 130: 개별 통행 구축부
140: 제어부
Claims (10)
- 이동수단 선택 장치에 있어서,
교통 데이터와, 통행과 관련되는 환경 데이터를 수집하는 통행 환경 구축부;
사용자에 대응하는 모바일 데이터에 기초하여, 상기 사용자 별로 통행 특성을 판단하는 개별 통행 구축부; 및
상기 교통 데이터와 상기 환경 데이터 및 상기 통행 특성을 고려하여 상기 사용자 별로 각 개별 통행의 이동수단을 선택하는 제어부를 포함하되,
상기 통행 특성은, 상기 사용자의 현재위치와 이동상태 및 이동정도를 포함하고,
상기 이동상태는, 소정 장소에의 체류, 보행, 차량으로 이동 및 대중교통으로 이동 중 어느 하나를 포함하며,
상기 제어부는, 상기 현재위치 및 상기 이동상태를 고려하여 상기 사용자가 현재 이용중인 제1이동수단을 파악하고, 상기 제1이동수단의 종류와 동일하도록 상기 이동수단을 선택하고,
상기 사용자의 각 개별 통행들을 통합하여 경로 체인으로 구축하되, 상기 경로 체인은 다수의 사용자들 모두의 상기 개별 통행들을 통합하거나 특정 사용자의 다수의 상기 개별 통행들을 통합한 것인, 이동수단 선택 장치. - 제1항에 있어서,
상기 이동수단은 승용차, 지하철, 버스 및 보행을 포함하고,
상기 제어부는,
상기 현재위치에서의 대중교통 인프라를 고려하여 상기 이동수단 각각에 대한 가중치를 설정하고, 계층적 군집 기법을 이용하고 상기 이동상태와 상기 이동정도 및 상기 가중치를 고려하여 상기 사용자에 대응하는 상기 개별 통행의 상기 이동수단을 선택하는, 이동수단 선택 장치. - 제2항에 있어서,
상기 제어부는,
첨두 시간대 및 비첨두 시간대에 대응하여 상기 이동수단 각각에 대한 상기가중치를 다르게 설정하는, 이동수단 선택 장치. - 제1항에 있어서,
상기 경로 체인은,
시간대별 사용자의 개별 통행 위치 및 경로를 쉽게 파악할 수 있도록, 경도에 대한 X축과 위도에 대한 Y축 및 시간에 대한 Z축으로 구성된 3차원 평면 상에 상기 각 개별 통행들이 도시되는 3차원 형태로 생성되는, 이동수단 선택 장치. - 제1항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 통행에 있어서 상기 이동수단의 선택에 영향을 미치는 매개변수를 선택하고, 상기 매개변수에 대응하는 상기 환경 데이터를 수집하도록 상기 통행 환경 구축부를 제어하는, 이동수단 선택 장치. - 이동수단 선택 방법에 있어서,
교통 데이터와, 통행과 관련되는 환경 데이터를 수집하는 단계;
사용자에 대응하는 모바일 데이터를 수집하는 단계;
상기 모바일 데이터에 기초하여, 상기 사용자 별로 통행 특성을 판단하는 단계; 및
상기 교통 데이터와 상기 환경 데이터 및 상기 통행 특성을 고려하여 상기 사용자 별로 각 개별 통행의 이동수단을 선택하는 단계를 포함하되,
상기 통행 특성은, 상기 사용자의 현재위치와 이동상태 및 이동정도를 포함하고,
상기 이동상태는, 소정 장소에의 체류, 보행, 차량으로 이동 및 대중교통으로 이동 중 어느 하나를 포함하며,
상기 현재위치 및 상기 이동상태를 고려하여 상기 사용자가 현재 이용중인 제1이동수단을 파악하고, 상기 제1이동수단의 종류와 동일하도록 상기 이동수단을 선택하고,
상기 사용자의 각 개별 통행들을 통합하여 경로 체인으로 구축하되, 상기 경로 체인은 다수의 사용자들 모두의 상기 개별 통행들을 통합하거나 특정 사용자의 다수의 상기 개별 통행들을 통합한 것인, 이동수단 선택 방법. - 제6항에 있어서,
상기 이동수단은 승용차, 지하철, 버스 및 보행을 포함하고,
상기 현재위치에서의 대중교통 인프라를 고려하여 상기 이동수단 각각에 대한 가중치를 설정하고, 계층적 군집 기법을 이용하고 상기 이동상태와 상기 이동정도 및 상기 가중치를 고려하여 상기 사용자에 대응하는 상기 개별 통행의 상기 이동수단을 선택하는, 이동수단 선택 방법. - 제7항에 있어서,
첨두 시간대 및 비첨두 시간대에 대응하여 상기 이동수단 각각에 대한 상기가중치를 다르게 설정하는, 이동수단 선택 방법. - 제6항에 있어서,
상기 경로 체인은,
시간대별 사용자의 개별 통행 위치 및 경로를 쉽게 파악할 수 있도록, 경도에 대한 X축과 위도에 대한 Y축 및 시간에 대한 Z축으로 구성된 3차원 평면 상에 상기 각 개별 통행들이 도시되는 3차원 형태로 생성되는, 이동수단 선택 방법. - 제6항에 있어서,
상기 통행에 있어서 상기 이동수단의 선택에 영향을 미치는 매개변수를 선택하고, 상기 매개변수에 대응하는 상기 환경 데이터를 수집하는, 이동수단 선택 방법.
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