KR102655088B1 - 캠퍼스 모빌리티 통합 관리 플랫폼 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 모빌리티 경로를 제공하는 방법은 사용자의 단말기로부터 출발지와 도착지 정보를 수신하는 단계, 상기 출발지와 상기 도착지의 정보에 기초하여 사용자의 이동경로 정보를 획득하는 단계, 상기 사용자의 이동경로 정보에 기초하여 이용 가능한 후보 모빌리티를 순차적으로 조회하여 선택하는 단계, 그리고 상기 후보 모빌리티 중 선택된 하나 이상의 모빌리티의 이동경로를 상기 사용자의 단말기로 전달하여 표시하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

캠퍼스 모빌리티 통합 관리 플랫폼 {CAMPUS MOBILITY MANAGEMENT PLATFORM}
본 실시예는 캠퍼스 특화 모빌리티 서비스 및 이를 제공할 수 있는 플랫폼에 관한 것으로서, 보다 구체적으로 모빌리티 간의 경로를 연계하여 최적 경로를 제공할 수 있는 모빌리티 서비스 및 이를 제공할 수 있는 플랫폼에 관한 것이다.
최근 전세계적으로 자율 출퇴근 제도가 보편화되면서 개인별 출퇴근 시간이 다변화 되고 있고, 일정한 운행시간과 운행경로를 가지는 캠퍼스 셔틀버스 및 대중교통의 수요는 지속적으로 감소되고 있는 추세에 있다.
또한, 사용자의 개별 거주환경이 달라 대부분의 출퇴근 과정에서 모빌리티를 이용하는 사용자는 대부분 모빌리티 환승을 통해 목적지까지 도달하여야 한다. 이러한 모빌리티 환승은 사용자의 편의성을 저감시키고, 개별 모빌리티의 운행시간과 운행경로에 맞추어 환승 시간과 환승 위치가 결정되므로 출퇴근 과정에서 소모되는 시간과 이동거리가 증가하게 되는 문제점이 있다.
또한, 셔틀버스, 대중교통, 차량 등 다양한 모빌리티를 이용하기 위해서는 모빌리티 서비스를 제공하는 개별 서비스에 따라 사용자의 최적 경로를 다르게 제공해주거나, 상호 호환되지 않는 서비스를 이용하게 되어 사용자의 불편함을 초래하게 된다.
이러한 배경에서, 본 실시예의 목적은, 일 측면에서, 사용자의 개인별 거주환경과 이동경로를 고려하여 개인별 맞춤 모빌리티 서비스를 제공할 수 있는 플랫폼을 제공하는 것이다.
본 실시예의 목적은, 다른 측면에서, 서로 다른 종류의 모빌리티 간의 운행시간, 운행경로 등을 고려하여 사용자의 환승시간 및 환승위치를 최적화할 수 있는 개인별 맞춤 모빌리티 서비스를 제공할 수 있는 플랫폼을 제공하는 것이다.
본 실시예의 목적은, 또 다른 측면에서, 다양한 종류의 모빌리티를 하나의 플랫폼에서 통합하여 관리하고 이용할 수 있는 통합형 모빌리티 서비스를 제공할 수 있는 플랫폼을 제공하는 것이다.
전술한 목적을 달성하기 위하여, 제1 실시예는, 사용자의 단말기로부터 출발지와 도착지 정보를 수신하는 단계; 상기 출발지와 상기 도착지의 정보에 기초하여 사용자의 이동경로 정보를 획득하는 단계; 상기 사용자의 이동경로 정보에 기초하여 이용 가능한 후보 모빌리티를 순차적으로 조회하여 선택하는 단계; 및 상기 후보 모빌리티 중 선택된 하나 이상의 모빌리티의 이동경로를 상기 사용자의 단말기로 전달하여 표시하는 단계를 포함하는, 모빌리티 경로제공 방법을 제공할 수 있다.
모빌리티 경로제공 방법에서 상기 후보 모빌리티는 도보, 대중교통, 통근버스, 캠퍼스 셔틀, 캠퍼스 카쉐어링 차량, 수요 응답형 셔틀, 캠퍼스 카풀 차량 중 하나 이상이고, 상기 선택된 모빌리티는 대중교통인 경우 도로경로 정보 제공 시스템으로부터 상기 대중교통의 운행 현황을 조회하는 단계를 더 포함할 수 있다.
모빌리티 경로제공 방법에서 상기 출발지와 상기 도착지의 정보는 좌표정보를 포함하고, 상기 좌표정보를 연산하여 상기 사용자의 이동경로 정보를 획득할 수 있다.
모빌리티 경로제공 방법에서 상기 선택된 모빌리티가 지하철 및 버스를 포함하는 경우, 지하철의 운행정보 및 버스의 운행정보를 조합하여 최소 이동시간을 계산하는 단계를 더 포함할 수 있다.
모빌리티 경로제공 방법에서 상기 후보 모빌리티는 수요 응답형 셔틀을 포함하고, 상기 수요 응답형 셔틀은 상기 사용자의 단말기에서 전송하는 사용자의 호출신호를 수신하여 상기 사용자의 위치와 상기 수요 응답형 셔틀의 경로를 비교하여 상기 사용자의 탑승 여부를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
모빌리티 경로제공 방법에서 상기 후보 모빌리티는 복수의 사용자로부터 탑승 요청을 받은 경우, 상기 후보 모빌리티의 운행경로에서 가까운 사용자를 순차적으로 승인하는 단계를 더 포함할 수 있다.
모빌리티 경로제공 방법에서 상기 이용 가능한 후보 모빌리티를 순차적으로 조회하여 선택하는 단계는 상기 후보 모빌리티의 위치 좌표, 방향각, 속도, 시간 중 하나 이상의 정보를 조합하여 상기 후보 모빌리티의 이동경로를 추적하여 상기 후보 모빌리티 중 정류장 도착시간이 가장 적은 모빌리티를 선택할 수 있다.
모빌리티 경로제공 방법에서 상기 모빌리티의 정류장과 상기 모빌리티의 위치를 실시간으로 비교하여 상기 모빌리티가 정류장 통과 여부를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
전술한 목적을 달성하기 위하여, 제1 실시예는, 사용자의 단말기로부터 출발지와 도착지의 위치좌표를 수신하는 단계; 상기 출발지와 상기 도착지의 위치좌표에 기초하여 사용자의 이동경로 정보를 획득하는 단계; 상기 사용자의 이동경로 정보에 기초하여 이용 가능한 후보 모빌리티를 조회하여 선택하는 단계; 상기 후보 모빌리티는 하나 이상의 버스 및 하나 이상의 지하철을 포함하고, 상기 버스의 운행정보 및 상기 지하철의 운행정보를 조합하여 상기 사용자의 환승위치와 환승시간을 판단하는 단계; 및 상기 후보 모빌리티의 이동경로, 상기 사용자의 환승위치, 상기 사용자의 환승시간을 상기 사용자의 단말기로 전달하여 표시하는 단계를 포함하는, 모빌리티 경로제공 방법을 제공할 수 있다.
모빌리티 경로제공 방법에서 복수의 버스 정류장의 위치과 버스의 위치를 비교하여 상기 하나 이상의 버스의 실시간 경로정보를 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 실시예에 의하면, 사용자의 위치와 이동경로를 고려하여 최적화된 모빌리티 사용 환경을 제공할 수 있어 사용자의 모빌리티 이용 편의성이 증대될 수 있다. 사용자가 복수의 모빌리티를 이용하는 경우에는 대기 시간을 최소화할 수 있도록 복수의 모빌리티 환승 조건을 최적화하여 제공할 수 있으므로, 사용자의 모빌리티 이용 시간을 감소시킬 수 있다.
또한, 본 실시예에 의하면, 사용자의 위치, 이용시각, 이동경로 등과 모빌리티의 위치, 운행속도, 이동경로 등을 조합하여 모빌리티의 운행경로를 실시간으로 변경할 수 있으므로, 사용자의 모빌리티 수요에 대응하여 모빌리티 운행의 효율성을 향상시킬 수 있다. 사용자의 수요를 종합하여 모빌리티의 운행 상황을 변경할 수 있어, 모빌리티 탑승자의 수를 최대화하면서 운행시간의 지연을 최소화할 수 있다.
도 1은 사용자의 단말기와 서버의 데이터 송수신 과정을 나타내는 개념도이다.
도 2는 캠퍼스 모빌리티의 사용 과정을 설명하는 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 캠퍼스 모빌리티 통합 관리 플랫폼의 구성도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 캠퍼스 모빌리티 통합 관리 플랫폼의 트립플래너 관리모듈의 동작 과정을 설명하는 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 캠퍼스 모빌리티 통합 관리 플랫폼의 통근버스 관리모듈의 동작 과정을 설명하는 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 캠퍼스 모빌리티 통합 관리 플랫폼의 캠퍼스 셔틀 관리모듈의 동작 과정을 설명하는 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 캠퍼스 모빌리티 통합 관리 플랫폼의 캠퍼스 카셰어링 관리모듈의 동작 과정을 설명하는 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 캠퍼스 모빌리티 통합 관리 플랫폼의 수요 응답현 셔틀 관리모듈의 동작 과정을 설명하는 도면이다.
도 9는 일 실시예에 따른 캠퍼스 모빌리티 통합 관리 플랫폼의 캠퍼스 카풀 관리모듈의 동작 과정을 설명하는 도면이다.
도 10은 일 실시예에 따른 모빌리티의 정류장 도착을 판단하는 과정을 설명하는 도면이다.
도 1은 사용자의 단말기와 서버의 데이터 송수신 과정을 나타내는 개념도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 캠퍼스 모빌리티 통합 관리 플랫폼은 사용자 단말기들(1-1, 1-2), 서버(3, 4) 등을 포함할 수 있다. 사용자 단말기들(1-1, 1-2)는 내부의 연산장치(미도시) 또는 서버(3, 4) 등에 의해 모빌리티(2)의 탑승을 위한 데이터와 정보들을 수집, 관리할 수 있다.
모빌리티(2)는 모빌리티는 도보, 대중교통, 통근버스, 캠퍼스 셔틀, 캠퍼스 카쉐어링 차량, 수요 응답형 셔틀, 캠퍼스 카풀 차량 등으로 구성된 후보 모빌리티 그룹일 수 있다.
모빌리티 통합 관리 서버(3)는 복수의 모빌리티(2)를 통합으로 관리하기 위한 서버이다. 모빌리티 통합관리 서버(3)는 트립플래너 관리모듈(미도시), 통근버스 관리모듈(미도시), 캠퍼스 셔틀 관리모듈(미도시), 캠퍼스 카셰어링 관리모듈(미도시), 수요 응답형 셔틀 관리모듈(미도시), 캠퍼스 카풀 관리모듈(미도시), 대중교통 관리모듈(미도시) 등에서 수행되는 데이터 송수신과 연산을 수행할 수 있다.
모빌리티 통합 관리 서버(3)가 서로 다른 유형의 모빌리티 데이터를 통합하여 관리하는 경우, 개별 어플리케이션을 통해 송수신하던 데이터의 전송량을 감소시킬 수 있고, 데이터의 처리 속도를 향상시킬 수 있다.
사용자-모빌리티 매칭 서버(4)는 사용자의 위치정보 및 모빌리티의 운행정보를 조합하여 사용자의 환승 대기시간을 최소화하는 모빌리티 경로 정보를 제공할 수 있고, 모빌리티 통합 관리 서버(3)의 내부 기능을 개념적으로 구분한 것일 수 있다. 사용자-모빌리티 매칭 서버(4)는 복수의
도 2는 캠퍼스 모빌리티의 사용 과정을 설명하는 도면이다.
도 2를 참조하면, 사용자는 주거공간(10)과 캠퍼스(20) 사이의 이동 과정, 또는 캠퍼스(20) 내부에서의 이동 과정에 모빌리티를 사용할 수 있다.
사용자는 주거공간(10)에서 캠퍼스(20)로 이동하는 과정에 통근버스, 카풀, 대중교통 등을 이용할 수 있고, 사용자는 사업장 정문(21)에서 오피스 A(22)로 이동하는 과정에 캠퍼스 셔틀을 이용할 수 있다.
또한, 사용자는 오피스 A(22)에서 오피스 B(23)로 이동하는 과정 또는 오피스 B(23)에서 오피스 A(22)로 이동하는 과정에 캠퍼스 카셰어링을 이용할 수 있고,
또한, 사용자는 오피스 A(22)에서 사업장 정문(21)로 이동하는 과정에서 수요 응답형 셔틀을 이용할 수 있다.
또한, 사용자는 캠퍼스(20)에서 주거공간(10)으로 이동하는 과정에서 카풀, 대중교통 등을 이용할 수 있다.
사용자는 캠퍼스(20) 내부 또는 외부의 이동 과정에서 도보, 대중교통, 통근버스, 캠퍼스 셔틀, 캠퍼스 카쉐어링 차량, 수요 응답형 셔틀, 캠퍼스 카풀 차량 등으로 구성된 후보 모빌리티 그룹에서 선택되는 하나 이상의 모빌리티를 이용할 수 있다.
캠퍼스(20) 내부의 이동 환경은 캠퍼스(20) 외부의 이동 환경과 달리 대중교통 등의 이용이 제한되므로, 사업장의 특성과 사용자의 이동 패턴을 분석하여 보다 편리한 모빌리티 이용 환경을 제공할 수 있다.
특히, 종래의 모빌리티 관리 플랫폼은 캠퍼스 내외의 사용자의 이동 패턴을 고려하지 않고 캠퍼스 외부의 모빌리티 경로를 제공하였으나, 본 발명의 일 실시예에 따른 모빌리티 관리 플랫폼은 캠퍼스 내의 운송수단과 캠퍼스 외의 운송수단 사이의 환승 경로와 환승 시간을 최소화할 수 있어, 사용자의 편의성을 극대화할 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 캠퍼스 모빌리티 통합 관리 플랫폼의 구성도이다.
트립플래너 관리모듈(110)은 사용자의 출발위치, 도착위치 정보와 모빌리티의 이동경로 정보 등을 조합하여 캠퍼스 내부와 외부의 이동경로 전체에서 사용자의 최적 이동경로를 생성할 수 있다.
트립플래너 관리모듈(110)은 사용자의 출발위치와 도착위치 사이에 이용할 수 있는 복수의 모빌리티 간의 최적 환승경로, 환승시간을 연산하고 사용자에게 제공하여 복수의 모빌리티를 조합하여 최적의 이동방법을 제안하는 멀티모달(Multi Modal) 기능을 유연하게(Seamless) 구현할 수 있다.
트립플래너 관리모듈(110)은 캠퍼스 외부의 대중교통, 통근버스, 카풀의 이동경로를 조합할 수 있고, 캠퍼스 내부의 정기 셔틀, 수요 응답형 셔틀, 카셰어링의 이동경로를 조합할 수 있다.
통근버스 관리모듈(120)은 정해진 경로와 시간에 따라 반복적으로 운행하는 셔틀을 관리하는 서비스를 제공할 수 있고, 사용자의 주거환경과 캠퍼스 사이에서 운행되는 모빌리티를 지칭하는 것일 수 있다.
통근버스 관리모듈(120)은 출퇴근 셔틀의 정류장에 관한 정보, 셔틀의 현재위치, 셔틀의 시간표, 예상 도착시간 등의 정보를 실시간으로 사용자의 단말기(미도시)로 제공할 수 있다.
통근버스 관리모듈(120)은 통근버스 단말기에서 수집되는 위치에 관한 위도/경도 좌표, 방향각, 속도, 시간 등의 관련 정보들을 조합하여 버스 이동 경로를 추적 및 관리할 수 있고, 추적된 정보들에 기반하여 통근버스의 각 운행 노선별로 예정된 정류장까지의 도착 예상시간을 평균속도, 남은 거리, 현재위치를 기반으로 계산할 수 있다. 통근버스의 도착 예상시간 결과와 외부 API 를 통해 계산한 결과를 융합하여 보다 정확한 데이터를 획득할 수 있다.
통근버스 관리모듈(120)은 각 정류장의 기초 정보를 근거로 해당 노선을 운행 중인 버스의 상태(운행중/도착예정/도착/지나감)를 버스의 위치정보와 결합 및 실시간 가공하여 탑승자들에게 제공하고, 각 탑승자마다 개인적으로 등록한 노선에 대한 정보를 제공할 수 있다.
캠퍼스 셔틀 관리모듈(130)은 정해진 경로와 시간에 따라 반복적으로 운행하는 셔틀을 관리하는 서비스를 제공할 수 있고, 주간에 운행하는 캠퍼스 내의 셔틀을 지칭하는 것일 수 있다.
캠퍼스 셔틀 관리모듈(130)은 사용자의 현재위치를 기준으로, 인접한 정류장을 탐색할 수 있고, 목적지까지 운행하는 캠퍼스 셔틀의 노선, 실시간 위치, 셔틀의 도착시간 등을 사용자 단말기로 제공할 수 있다.
캠퍼스 셔틀 관리모듈(130)은 셔틀의 실시간 좌표와 정류장 기준의 거리를 계산하고, 일정한 거리 이내-예를 들어, 15m 이내-로 판단되는 경우 해당 정류장에 버스가 도착하였다고 판단할 수 있다.
캠퍼스 카셰어링 관리모듈(140)은 캠퍼스 내의 스테이션, 차량의 종류, 이용시간 등을 설정하여 캠퍼스 내의 차량 공유 서비스를 제공할 수 있다.
수요 응답형 셔틀 관리모듈(150)은 사용자의 요청에 따라 셔틀의 운행상태를 실시간으로 변경하여 셔틀의 이동경로를 최적화하는 서비스를 제공할 수 있고, 야간에 운행하는 캠퍼스 내의 셔틀을 지칭하는 것일 수 있다.
수요 응답형 셔틀 관리모듈(150)은 사용자의 호출 신호에 기초하여 셔틀의 운행정보를 실시간으로 수집하고, 기 설정된 알고리즘에 의해 사용자의 대기시간을 연산하여 산출할 수 있다.
수요 응답형 셔틀 관리모듈(150)이 사용자의 호출 신호에 응답하여 셔틀 탑승을 승인한 경우, 기 설정된 알고리즘에 의해 셔틀의 최적 이동경로-예를 들어, 사용자의 대기시간을 최소화하는 경로, 셔틀의 이동경로를 최소화하는 경로 등-를 연산하여 산출할 수 있다.
수요 응답형 셔틀 관리모듈(150)은 동시점에 다수의 고객이 요청하는 경우, 최대한 많은 고객이 타면서도 소요시간이 많이 늘어나지 않도록 기 설정된 알고리즘에 따라 배차를 승인할 수 있다. 예를 들어, 수요 응답형 셔틀 관리모듈(150)은 이미 운행중인 상태에서 추가 요청이 온 경우 기존 경로에서 크게 벗어나지 않는 요청 건에 대하여만 자동승인 처리를 할 수 있다.
캠퍼스 카풀 관리모듈(160)은 사용자의 출발위치, 도착위치, 통근시간을 고려하여 다수의 사용자가 이용하는 커뮤니티 서비스를 제공할 수 있다.
캠퍼스 카풀 관리모듈(160)은 등록된 사용자의 위치, 통근시간, 이동경로를 기초로 모빌리티의 이동경로를 계산할 수 있고, 기 설정된 알고리즘에 따라 동승자를 추천하기 위한 데이터를 생성할 수 있다.
대중교통 관리모듈(170)은 외부 어플리케이션 프로그램 인터페이스(API: Application Program Interface)에서 전달받은 대중교통 데이터-예를 들어, 노선정보, 남은 좌석 수, 남은 정류장 도착시간, 대중교통 혼잡도 등-을 수신받고 연산하여 사용자 단말기(미도시)에 전달할 수 있고, 트립플래너 관리모듈(110)에 일부 기능이 포함된 형태로 구성될 수 있다.
전술한 관리모듈(110, 120, 130, 140, 150, 160, 170)은 컴퓨터 또는 클라우드 등의 서버(미도시)에서 구현되어 작동되는 구성일 수 있으나, 모바일 디바이스 등 사용자의 단말기(미도시)에서 구현되어 작동되는 구성일 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 캠퍼스 모빌리티 통합 관리 플랫폼의 트립플래너 관리모듈의 동작 과정을 설명하는 도면이다.
도 4를 참조하면, 트립플래너 관리모듈(110)의 동작은 사용자의 출발장소 및 도착장소의 좌표정보를 획득하는 단계(S111), 사용자의 경로정보를 획득하는 단계(S112), 이용 가능한 후보 모빌리티 정보를 확인하는 단계(S113), 후보 모빌리티 중 선택된 모빌리티의 교통정보를 수집하는 단계(S114) 등을 포함할 수 있다.
사용자의 출발장소 및 도착장소의 좌표정보를 획득하는 단계(S111)는 사용자의 단말기 입력에 기초하여 출발지와 도착지의 조회를 요청하고, 출발지와 도착지의 좌표 정보를 반환받는 단계를 포함할 수 있다.
사용자의 경로정보를 획득하는 단계(S112)에서 단말기는 길찾기 요청에 대응하여, 출발지와 도착지의 좌표 정보를 전달하고 이동경로를 전달받을 수 있다.
이용 가능한 후보 모빌리티 정보를 확인하는 단계(S113)는 후보 모빌리티를 순차적으로 검색하고, 기 설정된 조건에 대응되는 모빌리티만을 선별적으로 선택할 수 있다.
이용 가능한 후보 모빌리티 정보를 확인하는 단계(S113)에서 사용자 단말기는 출발지와 도착지의 좌표 정보 및 이동경로 정보를 전달하고 각 정보의 조합에 대응하는 도보 정보를 전달받을 수 있다. 예시적으로, 도보 정보만 획득되는 경우에만 도보 정보를 선택적으로 생성할 수 있으며, 고속버스만 검색되는 경우에는 정보가 없는 것으로 관리할 수 있다.
후보 모빌리티 중 선택된 모빌리티의 교통정보를 수집하는 단계(S114)는 단말기 요청에 따라 모빌리티의 이동경로 좌표를 요청 및 반환받고, 이동경로에 있는 모빌리티의 교통정보-예를 들어, 버스의 좌석 수, 버스의 남은 도착시간, 버스의 혼잡도, 지하철의 남은 도착시간 등-를 수집할 수 있다.
선택된 모빌리티가 버스와 지하철을 포함하는 경우, 버스의 요청정보를 반환받은 이후에 지하철 요청정보를 반환받을 수 있다.
선택된 모빌리티 사이 또는 선택된 모빌리티의 이용 전후를 기준으로 적합한 모빌리티가 발견되지 않는 경우에는 도보에 의한 이동경로를 추가할 수 있다.
사용자 단말은 선택된 모빌리티의 운행정보, 사용자의 위치좌표, 사용자의 이동경로 등을 취합하여 디스플레이에 표시할 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 캠퍼스 모빌리티 통합 관리 플랫폼의 통근버스 관리모듈의 동작 과정을 설명하는 도면이다.
도 5를 참조하면, 통근버스 관리모듈(120)의 동작은 사용자의 출발장소 및 도착장소의 좌표정보를 획득하는 단계(S121), 사용자의 경로정보를 획득하는 단계(S122), 이용 가능한 인접 정류장 정보를 확인하는 단계(S123), 통근버스의 예상 도착시간을 계산하는 단계(S124) 등을 포함할 수 있다.
사용자의 출발장소 및 도착장소의 좌표정보를 획득하는 단계(S121) 및 사용자의 경로정보를 획득하는 단계(S122)는 전술한 도 4의 계산방법과 유사한 방법으로 좌표정보, 경로정보를 획득할 수 있다.
이용 가능한 인접 정류장 정보를 확인하는 단계(S123)에서 통근버스 관리모듈(120)은 사용자의 현재 위치좌표에 기초하여 거리를 기준으로 인접 정류장의 정보를 확인하여 사용자 단말에 표시할 수 있다. 예를 들어, 인접 정류장의 정보는 사용자의 위치를 기준으로 일정한 반경 이내의 주변 정류장의 목록을 획득한 것일 수 있다.
다른 실시예에 따라, 통근버스 관리모듈(120)은 통근버스의 노선 정보를 확인하고, 각 정류장의 위치를 사용자 단말기에 표시할 수 있다.
통근버스 관리모듈(120)은 출퇴근 셔틀의 정류장에 관한 정보, 셔틀의 현재위치, 셔틀의 시간표, 예상 도착시간 등의 정보를 관리할 수 있다.
통근버스의 예상 도착시간을 계산하는 단계(S124)에서 통근버스 관리모듈(120)은 통근버스의 현재 위치로부터 탑승 예정 정류장까지의 소요시간(ETA: Estimated Time Arrival)을 계산할 수 있다.
통근버스 관리모듈(120)은 통근버스 단말기에서 수집되는 위치에 관한 위도/경도 좌표, 방향각, 속도, 시간 등의 관련 정보들을 조합하여 버스 이동 경로를 추적 및 관리할 수 있다.
또한, 통근버스 관리모듈(120)은 추적된 정보들에 기반하여 통근버스의 각 운행 노선별로 예정된 정류장까지의 도착 예상시간을 평균속도, 남은 거리, 현재위치를 기반으로 계산할 수 있다. 통근버스의 도착 예상시간 결과와 외부 API 를 통해 계산한 결과를 융합하여 보다 정확한 데이터를 획득할 수 있다.
또한, 통근버스 관리모듈(120)은 각 정류장의 기초 정보를 근거로 해당 노선을 운행 중인 버스의 상태(운행중/도착예정/도착/지나감)를 버스의 위치정보와 결합 및 실시간 가공하여 탑승자들에게 제공하고, 각 탑승자마다 개인적으로 등록한 노선에 대한 정보를 제공할 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 캠퍼스 모빌리티 통합 관리 플랫폼의 캠퍼스 셔틀 관리모듈의 동작 과정을 설명하는 도면이다.
도 6을 참조하면, 캠퍼스 셔틀 관리모듈(130)의 동작은 사용자의 출발장소 및 도착장소의 좌표정보를 획득하는 단계(S131), 사용자의 경로정보를 획득하는 단계(S132), 이용 가능한 인접 정류장 정보를 확인하는 단계(S133), 통근버스의 예상 도착시간을 계산하는 단계(S134) 등을 포함할 수 있다.
캠퍼스 셔틀 관리모듈(130)의 동작은 통근버스 관리모듈(120)의 동작의 전부 또는 일부를 포함할 수 있다.
캠퍼스 셔틀 관리모듈(130)의 동작은 단말기에서 현재 시간을 전달하고, 캠퍼스 셔틀의 운영 가능시간을 확인하는 단계를 더 포함할 수 있고, 사용자의 출발장소 및 도착장소의 좌표정보를 획득하는 단계(S131) 이전에 캠퍼스 셔틀의 운영 가능 여부를 사전적으로 판단할 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따른 캠퍼스 모빌리티 통합 관리 플랫폼의 캠퍼스 카셰어링 관리모듈의 동작 과정을 설명하는 도면이다.
도 7을 참조하면, 캠퍼스 카셰어링 관리모듈(140)의 동작은 카셰어링 운영정보를 확인하는 단계(S141), 차량정보를 업데이트하는 단계(S142), 카셰어링 예약정보를 관리하는 단계(S143), 카셰어링 운행정보를 관리하는 단계(S144) 등을 포함할 수 있다.
카셰어링 운영정보를 확인하는 단계(S141)는 사용자의 단말기 입력에 대응하여 카셰어링 차량의 운영가능시간, 대여/반납장소, 차량현황, 차량정보 등을 확인하는 단계일 수 있다.
차량정보를 업데이트하는 단계(S142)는 사용자의 차량 예약 여부, 차량 취소 여부에 따라 서버(미도시)에 저장된 차량현황을 업데이트하는 단계일 수 있다.
카셰어링 예약정보를 관리하는 단계(S143)는 사용자의 운전면허정보, 예약시간, 예약일자, 예약 유효성 등의 정보를 확인하고 서버(미도시)에 송수신하는 단계일 수 있다.
카셰어링 운행정보를 관리하는 단계(S144)는 사용자의 차량 운행상태, 반납시간, 연장횟수, 차량 위치정보, 스마트키 동작정보 등을 확인하고 서버(미도시)에서 송수신하는 단계일 수 있다.
도 8은 일 실시예에 따른 캠퍼스 모빌리티 통합 관리 플랫폼의 수요 응답현 셔틀 관리모듈의 동작 과정을 설명하는 도면이다.
도 8을 참조하면, 수요 응답형 셔틀 관리모듈(150)의 동작은 사용자의 위치정보를 확인하는 단계(S151), 셔틀의 위치정보 및 경로정보를 확인하는 단계(S152), 운행이 가능한 셔틀인지 확인하는 단계(S153), 셔틀의 경로정보를 변경하는 단계(S154) 등을 포함할 수 있다.
사용자의 위치정보를 확인하는 단계(S151)는 사용자의 위치정표를 좌표정보로 확인하는 단계일 수 있다. 사용자의 단말기 입력을 통해 셔틀의 호출을 요청하는 경우에 사용자의 위치정보를 확인할 수 있다.
수요 응답형 셔틀 관리모듈(150)은 사용자의 위치정보를 기반으로 가장 가까운 정류장을 표시할 수 있다.
셔틀의 위치정보 및 경로정보를 확인하는 단계(S152)는 사용자의 단말기 입력에 대응하여 셔틀의 위치정보 또는 경로정보를 확인, 업데이트하고, 셔틀의 위치정보를 사용자의 단말기로 전달하는 단계일 수 있다.
운행이 가능한 셔틀인지 확인하는 단계(S153)는 셔틀의 연료량, 정비여부, 잔여좌석 등으로 운행 가능한 셔틀을 서버(미도시)에서 선택하는 단계일 수 있다.
수요 응답형 셔틀 관리모듈(150)은 운행 중인 셔틀의 경로를 조회하고, 사용자의 위치와 셔틀의 경로를 비교하여 운행 가능한 셔틀인지 선택할 수 있다.
셔틀의 경로정보를 변경하는 단계(S154)는 운행 가능한 셔틀에 대해 경로를 업데이트하고, 사용자의 위치 또는 사용자와 인접한 정류장으로 셔틀의 경로를 변경하는 단계일 수 있다.
수요 응답형 셔틀 관리모듈(150)는 사용자의 셔틀 호출이 취소된 경우, 셔틀의 운행경로를 기존의 운행경로로 다시 변경할 수 있다.
수요 응답형 셔틀 관리모듈(150)이 사용자의 호출 신호에 응답하여 셔틀 탑승을 승인한 경우, 기 설정된 알고리즘에 의해 셔틀의 최적 이동경로-예를 들어, 사용자의 대기시간을 최소화하는 경로, 셔틀의 이동경로를 최소화하는 경로 등-를 연산하여 산출할 수 있다.
수요 응답형 셔틀 관리모듈(150)은 동시점에 다수의 고객이 요청하는 경우, 최대한 많은 고객이 타면서도 소요시간이 많이 늘어나지 않도록 기 설정된 알고리즘에 따라 배차를 승인할 수 있다. 예를 들어, 수요 응답형 셔틀 관리모듈(150)은 이미 운행중인 상태에서 추가 요청이 온 경우 기존 경로에서 크게 벗어나지 않는 요청 건에 대하여만 자동승인 처리를 하여 사용자를 탑승시키도록 기존 경로를 변경할 수 있다. 이러한 자동승인 여부는 회차마다 반복될 수 있다.
수요 응답형 셔틀 관리모듈(150)은 셔틀에 설치된 근거리무선통신(NFC:Near Field Communication) 정보처리 단말기와 사용자의 NFC 카드의 태그를 확인하여 사용자의 탑승 여부를 확인할 수 있다. 이 경우 NFC 카드의 태그 횟수에 대응하여 셔틀의 잔여좌석을 감소시킬 수 있다.
수요 응답형 셔틀 관리모듈(150)은 탑승 신호를 전달한 정류장에서 NFC 카드가 태그되지 않는 경우에 사용자가 탑승하지 않은 것으로 판단하여, 셔틀의 잔여좌석을 일정하게 유지할 수 있다.
수요 응답형 셔틀 관리모듈(150)은 사용자의 NFC 태그가 반복되는 경우, 사용자의 하차로 판단하여 셔틀의 잔여좌석을 증가시킬 수 있다.
도 9는 일 실시예에 따른 캠퍼스 모빌리티 통합 관리 플랫폼의 캠퍼스 카풀 관리모듈의 동작 과정을 설명하는 도면이다.
도 9를 참조하면, 캠퍼스 카풀 관리모듈(160)의 동작은 사용자의 출발장소 및 도착장소의 좌표정보를 확인하는 단계(S161), 사용자의 통근시간 및 경로정보를 확인하는 단계(S162), 카풀의 동승자를 추천하는 단계(S163), 카풀을 매칭하고 최종경로를 확정하는 단계(S164) 등을 포함할 수 있다.
사용자의 출발장소 및 도착장소의 좌표정보를 확인하는 단계(S161)는 사용자의 입력에 대응하여 출발장소 및 도착장소의 위치를 좌표정보로 획득하는 단계일 수 있다.
사용자의 통근시간 및 경로정보를 확인하는 단계(S162)는 사용자의 출퇴근시간 및 경로정보를 확인하는 단계일 수 있고, 각 정보는 단말기에 저장된 정보일 수 있다. 사용자의 경로정보는 출발장소 및 도착장소에 의해 정의될 수 있다.
카풀의 동승자를 추천하는 단계(S163)는 기 설정된 알고리즘에 따라 복수의 사용자의 경로정보 및 출퇴근시간을 조합하여 최소거리 또는 최소시간이 소요되는 동승자를 확인하고, 사용자 단말기에 카풀의 동승자를 추천하는 단계일 수 있다.
카풀을 매칭하고 최종경로를 확정하는 단계(S164)는 사용자가 단말기를 통해 동승자 추천을 승인하고 커뮤니티를 형성하는 경우, 각 사용자의 통근시간, 출발장소, 도착장소, 이동경로를 조합하여 최종경로를 확정하는 단계일 수 있다.
전술한 도 4 내지 도 9의 각 단계의 순서는 변경될 수 있고, 일부 단계가 추가되거나 생략될 수도 있다.
도 10은 일 실시예에 따른 모빌리티의 정류장 도착을 판단하는 과정을 설명하는 도면이다.
도 10을 참조하면, 모빌리티의 정류장 도착 판단 방법(200)은 모빌리티(210)과 정류장(220-1, 220-2, 220-3) 사이의 위치를 비교하는 방법일 수 있다.
모빌리티(210)는 전술한 모빌리티 중 하나가 채택될 수 있고, 정류장을 통과하는 통근버스, 대중교통 등 일 수 있으나 이에 제한되지 않는다.
모빌리티(210)는 제1 정류장(220-1), 제2 정류장(220-2), 제3 정류장(220-3)을 순차적으로 통과하는 운행경로를 가질 수 있다.
종래의 방법은 정류장에 부착된 센서가 모빌리티의 접근을 판단하여 정류장 통과 여부를 판단한다. 이 경우 모든 정류장에 센서를 설치하여야 하므로 비용이 증가하게 되고, 유지보수가 어렵게 되므로 정류장에 센서를 부착하지 않고도 모빌리티의 정류장 통과 여부를 판단할 필요가 있다.
일 실시예에 따른 방법은 정류장의 위치좌표와 모빌리티의 위치좌표를 비교하여 모빌리티가 정류장을 통과하였는지 여부를 판단할 수 있다.
예시적으로, 모빌리티의 위치좌표는 모빌리티(210)에 포함된 단말기를 기준으로 GPS(Global Positioning System) 방식으로 획득될 수 있다. 정류장의 위치좌표는 사전에 정의된 위치좌표가 서버(미도시)의 메모리에 저장되어 있거나, 기타 저장장치에 저장되어 있을 수 있으며 해당 정보를 서버 또는 다른 단말기와 통신-예를 들어, 심 카드를 통한 LTE 통신-하여 데이터를 송수신할 수 있다.
모빌리티(210)가 정형화된 노선을 따라가거나, 실시간으로 변동되는 노선을 채택하더라도 정류장의 위치좌표와 모빌리티의 위치좌표를 비교하여 정류장 접근 여부를 판단하게 되므로 데이터의 정확도가 향상될 수 있다.
서버(미도시)는 제1 정류장(220-1)의 기준점으로부터 모빌리티(210)까지의 거리를 측정하고, 거리가 기준 거리(R1)-예를 들어, 15m- 이내인 경우에 모빌리티(210)가 제1 정류장(220-1)에 도착한 것으로 판단할 수 있다.
서버(미도시)는 제1 정류장(220-1)의 기준점으로부터 모빌리티(210)까지의 거리를 측정하고, 거리가 기준 거리(R1)-예를 들어, 15m- 이내에 존재하지 않는 경우에 모빌리티(210)가 제1 정류장(220-1)에서 출발한 것으로 판단할 수 있다.
서버(미도시)는 정류장의 종류, 모빌리티의 도착 상태에 관한 정보를 보유하고, 모빌리티의 상태-예를 들어, 접근, 정지, 출발-를 실시간으로 업데이트할 수 있다.
서버(미도시)는 모빌리티(210)와 제1 정류장(220-1)의 거리를 일정한 시간격으로 측정하고, 모빌리티(210)와 제1 정류장(220-1)의 거리가 감소하는 경우 모빌리티의 접근 또는 도착 상태로 판단할 수 있다.
서버(미도시)는 모빌리티(210)와 제1 정류장(220-1)의 거리를 일정한 시간격으로 측정하고, 모빌리티(210)와 제1 정류장(220-1)의 거리가 일정한 경우 모빌리티의 정지 상태로 판단할 수 있다.
서버(미도시)는 모빌리티(210)와 제1 정류장(220-1)의 거리를 일정한 시간격으로 측정하고, 모빌리티(210)와 제1 정류장(220-1)의 거리가 증가하는 경우 모빌리티의 출발 상태로 판단할 수 있다.
서버(미도시) 제1 정류장(220-1), 제2 정류장(220-2), 제3 정류장(220-3) 각각에 대해 위와 동일한 연산을 수행할 수 있다.
또한, 기 설정된 운행 경로가 제1 내지 제3 정류장인 경우에, 사용자의 단말기에서 모빌리티(210)의 실시간 경로를 확인하는 경우에도 위와 동일한 연산을 수행할 수 있다.
또한, 이러한 방법은 하나의 노선에 복수 개의 모빌리티(210)가 존재하는 경우에도 상호 독립적으로 정류장 접근 여부를 판단할 수 있다.
또한, 이러한 방법은 모빌리티(210)의 정류장 접근 이외에도 도착 예정시간을 계산할 때에도 적용될 수 있다. 다만, 정류장에 모빌리티(210)가 접근하는 과정에서 정류장과 셔틀버스의 직선거리가 아닌 실제 버스의 이동경로를 위치좌표로 판단하여 버스의 도착 예정시간을 획득할 수 있다.
다른 실시예에 따른 방법은, 전술한 정류장의 위치좌표 및 모빌리티의 위치좌표 이외에 다른 정보를 추가하여 모빌리티의 정류장 통과 여부 또는 통과 시간을 더욱 정확하게 판단할 수 있다.
모빌리티의 정류장 통과 여부 또는 통과 시간을 판단하기 위해 도로 네트워크(망) 정보-예를 들어, 링크(Link) 또는 노드(Node) 정보, 도로의 제한속도정보 등-를 추가적으로 고려할 수 있다.
여기서 링크(Link)와 노드(Node)는 네크워크 이론에 따른 연결 대상을 정의하는 방법일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 예시적으로, 복수의 노드의 다중 접속을 링크로 정의할 수 있고, 복수의 노드의 순차적인 접속을 링크로 정의할 수 있다.
도로 네트워크(망) 정보는 다양한 속성 값들이 존재하는 하나 이상의 링크(Link) 정보와 하나 이상의 노드(Node) 정보를 포함할 수 있다.
링크(Link) 정보는 도로 명칭, 도로 등급, 차로의 수, 도로의 등급 등의 속성들에 관한 정보일 수 있고, 모빌리티 정류장 통과 여부 또는 통과 시간 판단 과정에서 각 정보를 선택적으로 활용할 수 있다.
예를 들어, 차로의 수를 확인하고 시간당 통과할 수 있는 모빌리티의 수를 예측하고, 이를 각 모빌리티와 모빌리티 정류장으로 전달하여 정류장의 통과 여부 또는 통과 시간을 예측할 수 있다. 이 경우 차로의 수에 관한 정보와, 모빌리티의 시간당 속도 등을 조합하여 연산된 경과를 예측 과정에서 사용할 수 있다.
노드(Node) 정보는 도로의 교차점, 도로의 속성 변화점, 교차로의 명칭, 시설물의 명칭, 모빌리티의 회전 제한 여부 등의 속성들에 관한 정보일 수 있고, 모빌리티 정류장 통과 여부 또는 통과 시간 판단 과정에서 각 정보를 활용할 수 있다.
예를 들어, 도로의 교차점에서 도로의 제한속도가 달라질 수 있고, 모빌리티의 회전이 제한되는 경우 모빌리티의 최적 이동을 위해 대체 경로를 설정할 수 있다. 이 경우 동일한 특성을 가지는 복수의 이동경로로 구분하여 정류장 통과 여부 또는 통과 시간을 독립적으로 판단하고, 조합하여 전체 이동경로의 정류장 통과 여부 또는 통과 시간을 판단할 수 있다.
전술한 링크(Link) 정보와 노드(Node) 정보를 활용하여 모빌리티의 운행 현황을 실시간으로 업데이트 하는 경우, 정류장 및 모빌리티의 위치좌표만을 활용하여 정류장의 도착 여부를 판단하는 방법보다 보다 정확하게 정류장 통과 여부 또는 통과 시간을 예측할 수 있다.
또한, 모빌리티의 정류장 통과 여부 판단을 위해 정류장의 진행방향 정보, 비교대상 모빌리티의 진행방향 정보, 분당 회전수(RPM), 속도 등의 정보를 수집하고 연산하여 정류장 통과 여부 또는 통과 시간을 상세하고 정확하게 판단할 수 있다.
예시적으로, 복수의 정류장들을 연결시켜 정의한 경로의 정방향 또는 역방향의 정보를 모빌리티의 이동 방향과 매칭하는 경우 모빌리티의 정류장 도착 여부를 보다 정확하게 판단할 수 있다. 이 경우, 모빌리티의 GPS 정보가 순간적으로 오류가 발생하더라도, 이미 가지고 있는 정류장의 경로 정보를 활용하여 GPS 정보의 오류 여부를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
다른 예시적으로, 비교대상 모빌리티의 엔진 또는 바퀴의 분당 회전수(RPM)를 단말(미도시)에서 수집하고, 기준 범위 이내의 분당 회전수(RPM)을 가지는 경우의 교통상황을 판단하여 모빌리티의 정류장 통과 여부 또는 통과 시간 예측 과정에 활용할 수 있다. 모빌리티의 엔진의 분당 회전수(RPM)에 관한 정보를 단말(미도시)에서 수집하고, 실시간으로 판단하는 분당 회전수(RPM)이 기준치 이하로 유지되는 경우 교통 상황이 원활한 상태 또는 정체가 없는 상태라고 판단할 수 있다. 또한, 모빌리티의 분당 회전수(RPM)과 교통 상황의 상관관계에 관한 데이터를 단말(미도시)에서 수집 및 저장하고, 이를 다른 모빌리티의 운행상황 예측 과정에 수집된 데이터를 활용하거나 교차 검증하여 예측 데이터 정확도를 향상시킬 수 있다.
위와 같은 방법으로 모빌리티의 상태에 관한 분당 회전수(RPM), 운행 속도 등의 데이터를 수집하여 사용하는 경우 반복되는 데이터 수집을 방지할 수 있으므로 정류장 통과 여부를 판단하는 과정에서 소모되는 데이터 연산량을 감소시킬 수 있다.
또한, 모빌리티의 정류장 통과 여부 판단을 위해 정류장간의 이동에서 발생한 정보로 평균통계정보를 산출할 수 있다. 통계정보는 시간별 이동정보, 요일별 이동정보 등을 데이터베이스로 관리하여 산출된 것일 수 있다.
예를 들어, 출근시간으로 정의되는 오전 8시 내지 10시의 모빌리티 평균 이동속도를 별도의 데이터베이스로 관리하여, 정류장 도착 여부 또는 도착 시간 판단에 사용할 수 있다. 위와 같은 방법으로 일정한 시구간의 모빌리티 평균 데이터를 데이터베이스로 관리하는 경우 보다 정확한 연산결과를 확보할 수 있다.
또한, 주중으로 정의되는 월요일 내지 금요일의 모빌리티 데이터와, 주말로 정의되는 토요일 및 일요일의 모빌리티 데이터를 별도의 데이터베이스로 관리할 수 있고, 개별 요일 또는 특정 일자들의 조합을 별도의 데이터베이스로 관리하여 모빌리티의 정류장 통과 여부 또는 통과 시간을 판단의 정확성을 향상시킬 수 있다.
전술한 모빌리티의 정류장 통과 여부 또는 통과 시간을 판단을 위한 방법은 서버(미도시)에서 수행될 수 있고, 모빌리티 또는 정류장에 설치된 단말의 내부의 연산장치(미도시) 등의 다양한 장치에서 수행될 수 있다.

Claims (10)

  1. 사용자의 단말기로부터 출발지와 도착지 정보를 수신하는 단계; 상기 출발지와 상기 도착지의 정보에 기초하여 사용자의 이동경로 정보를 획득하는 단계; 상기 사용자의 이동경로 정보에 기초하여 이용 가능한 후보 모빌리티를 순차적으로 조회하여 선택하는 단계; 상기 후보 모빌리티 중 선택된 하나 이상의 모빌리티의 이동경로를 상기 사용자의 단말기로 전달하여 표시하는 단계; 및 상기 모빌리티가 정류장 통과 여부를 판단하는 단계를 포함하고,
    상기 모빌리티가 정류장 통과 여부를 판단하는 단계는,
    상기 모빌리티의 정류장과 상기 모빌리티의 위치를 실시간으로 비교하여 상기 모빌리티가 정류장 통과 여부를 판단하되, 상기 정류장으로부터 상기 모빌리티의 위치까지 거리를 측정하고 측정 거리가 미리 설정된 기준거리 이내인 경우 상기 모빌리티가 상기 정류장에 도착한 것으로 판단하는, 모빌리티 경로제공 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 모빌리티가 정류장 통과 여부를 판단하는 단계는,
    상기 모빌리티와 상기 정류장의 거리를 측정하고, 상기 모빌리티와 상기 정류장의 거리가 감소하는 경우 상기 모빌리티의 접근 또는 도착 상태로 판단하는, 모빌리티 경로제공 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 모빌리티가 정류장 통과 여부를 판단하는 단계는,
    상기 모빌리티와 상기 정류장의 거리를 측정하고, 상기 모빌리티와 상기 정류장의 거리가 일정한 경우 상기 모빌리티의 정지 상태로 판단하는, 모빌리티 경로제공 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 모빌리티가 정류장 통과 여부를 판단하는 단계는,
    상기 모빌리티와 상기 정류장의 거리를 측정하고, 상기 모빌리티와 상기 정류장의 거리가 증가하는 경우 상기 모빌리티의 출발 상태로 판단하는, 모빌리티 경로제공 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 모빌리티가 정류장 통과 여부를 판단하는 단계는,
    도로 명칭, 도로 등급, 차로의 수, 및 도로의 등급 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 링크(Link)정보와, 도로의 교차점, 도로의 속성 변화점, 교차로의 명칭, 시설물의 명칭, 모빌리티의 회전 제한 여부 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 노드(Node)정보를 활용하여, 상기 모빌리티의 운행현황을 실기간으로 업데이트 하여 상기 모빌리티가 정류상 통과 여부를 판단하는, 모빌리티 경로제공 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 모빌리티가 정류장 통과 여부를 판단하는 단계는,
    정류장간의 이동에서 발생한 평균통계정보를 산출하여 활용하며, 상기 통계정보는 시간별 이동정보, 요일별 이동정보를 데이터베이스로 관리하여 산출되는, 모빌리티 경로제공 방법.
  9. 삭제
  10. 삭제
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Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020071109A (ja) * 2018-10-30 2020-05-07 トヨタ自動車株式会社 データ生成装置、データ生成システム、データ生成方法、データ生成プログラム

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102174087B1 (ko) * 2015-01-28 2020-11-04 에스케이텔레콤 주식회사 경로 생성 지원 서비스 제공 장치 및 방법
KR101889046B1 (ko) * 2016-07-28 2018-08-21 주식회사 콜버스랩 주문형 교통 서비스를 위한 탑승 주문 처리 방법 및 시스템
KR102320714B1 (ko) * 2019-12-30 2021-11-02 주식회사 네이앤컴퍼니 대중 교통 및 공유 모빌리티를 이용한 추천 경로 안내 시스템
KR20210086278A (ko) * 2019-12-31 2021-07-08 대시컴퍼니 주식회사 퍼스널 모빌리티 쉐어링 방법 및 퍼스널 모빌리티 대여시스템

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020071109A (ja) * 2018-10-30 2020-05-07 トヨタ自動車株式会社 データ生成装置、データ生成システム、データ生成方法、データ生成プログラム

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