KR20050072555A - 예측 교통 정보 제공 시스템 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 예측교통정보 제공 방법에 관한 것으로서, 기 저장된 과거 교통데이터 정보를 이용하여 현재부터 미래의 소정 시점까지의 교통정보를 예측한 사전예측데이터를 생성하는 과정과, 실시간 교통정보를 수신하고 사용자의 선택정보에 의거하여 생성된 소정 구간에 대한 초기 경로를 수신한 후 상기 실시간 교통정보 및 상기 사전예측데이터를 이용하여 상기 초기 경로에 대응된 예측최적경로를 생성하는 과정과, 상기 예측최적경로의 이용 여부에 대한 사용자의 응답을 수신하고 그 응답에 의거하여 상기 예측최적경로의 이용자 정보를 기록하는 과정과, 상기 이용자 정보를 이용하여 상기 사전예측데이터를 갱신하는 과정을 포함한다. 따라서 최적경로의 제공으로 인해 사용자가 몰리는 구간을 미리 예측함으로써 최적경로의 제공으로 인한 병목구간의 발생을 방지할 수 있는 장점이 있다.

Description

예측 교통 정보 제공 시스템 및 그 방법{SYSTEM AND METHOD FOR PROVIDING PREDICTED TRAFFIC INFORMATION}
본 발명은 교통 정보 제공 방법에 관한 것으로서, 특히 과거 교통데이터에 근거하여 임의의 시점에서의 예측 교통정보와 그 예측 교통정보를 기반으로 하는 예측 최적 경로를 예측 교통 정보 제공 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
통상적으로 네비게이션 시스템(navigation system)은 사용자의 요청에 의거하여 특정지역에 대한 실시간 교통정보 또는 그 실시간 교통정보를 이용한 소정 목적지까지의 최적 경로를 사용자에게 제공한다. 상기 실시간 교통정보는 사용자의 교통정보요청이 발생된 시점의 교통정보를 말한다. 그런데 교통정보는 시시각각 변화하기 때문에, 사용자가 상기 실시간 교통정보를 이용한 최적 경로를 주행하여 임의의 지점에 이르렀을 때 그 지점에서의 실시간 교통정보는 상기 교통정보요청이 발생된 시점과는 다르게 된다. 따라서 사용자가 초기에 제공받은 교통정보는 그 효용성이 떨어진다.
이를 방지하게 위해 종래에는 과거의 교통데이터를 이용하여 사용자가 임의의 지점에 도달할 것으로 예상되는 시점에 그 임의의 지점에서의 실시간 교통정보를 생성하고 그에 의거한 교통정보를 제공하는 방법이 사용되었다.
도 1은 이러한 종래의 예측 교통 정보 제공 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 1을 참조하면 종래에는 교통 정보 제공을 위한 사용자 인터페이스 역할을 하는 이동통신단말(10)을 이용하여 사용자가 목적지를 결정하면(S12) 이동통신단말(10)은 사용자의 현재 위치 또는 사용자가 출발지로 선택한 위치로부터 상기 목적지까지의 초기 경로를 결정한다(S14). 이 때 상기 초기 경로는 별도의 경로 제공서버(미도시)에서 상기 출발지, 목적지 및 디지털 지도 정보 등을 이용하여 결정하거나 또는 이동통신단말(10)에서 자체적으로 결정한다. 도 1의 예에서는 이동통신단말(10)에서 초기 경로를 결정하는 경우를 예시하고 있다.
이동통신단말(10)은 이와 같이 결정된 초기 경로를 예측교통정보 제공서버(20)로 전달한다(S16). 예측교통정보 제공서버(20)는 기 설정된 과거 교통데이터 데이터베이스(DB: DataBase)(25)를 내장하고 실시간 교통정보와 상기 과거 교통데이터를 이용하여 예측 교통정보를 생성한다. 즉, 이동통신단말(10)로부터 초기경로가 전달되면 예측교통정보 제공서버(20)는 실시간 교통정보 제공서버(30)로부터 실시간 교통정보를 수신한 후(S18) 그 실시간 교통정보와 상기 과거 교통데이터 DB(25)에 저장된 과거 교통데이터를 이용하여 상기 과정(S16)에서 전달된 그 초기경로정보에 관한 예측교통정보를 생성한다(S20). 예를 들어 현재의 요일 및 시간 등에 해당되는 과거 교통데이터를 이용하여 사용자가 상기 초기경로정보에 포함된 경로들 각각을 주행할 것으로 예측되는 시점에 해당 경로의 주행 속도 등을 예측한다.
또한 상기 과정(S20)은 상기 주행속도 등과 같은 예측교통정보를 이용하여 초기경로정보에 포함된 경로 중 일부를 변경한 예측최적경로를 생성할 수 도 있다. 예를 들어, 상기 과거 교통데이터에 초기경로정보에 포함된 임의의 한 경로가 매주 토요일 오후 3시부터 5시까지 교통통제 되는 것으로 등록되어 있고, 상기 초기경로정보에 의하여 사용자가 토요일 오후 3시부터 5시 사이에 해당 경로를 주행할 것으로 예측된다면 상기 경로를 우회하는 다른 경로를 이용하여 상기 초기경로정보를 일부 변경할 수 있다.
예측교통정보 제공서버(20)는 이와 같은 예측교통정보를 이동통신단말(10)로 전달하고(S22) 이동통신단말(10)은 그 예측교통정보를 사용자에게 안내한다(S24). 예를 들어 예측교통정보 제공서버(20)로부터 상기 초기경로정보에 포함된 경로들 각각에 대하여 사용자가 주행할 것으로 예측되는 시점의 주행 속도 등을 포함하는 예측교통정보가 전달되면 이동통신단말(10)은 그 예측교통정보를 표시하고, 예측교통정보 제공서버(20)로부터 상기 초기경로정보가 일부 변경된 예측최적경로가 제공되면 그 예측최적경로를 이용한 최단경로안내를 수행한다.
이와 같은 종래의 예측 경로 안내 방법은 과거 교통데이터(일명, 교통 통계 데이터)와 실시간 데이터만을 이용하여 예측교통정보 및 예측 경로를 제공함으로써 해당 예측교통정보를 이용하는 사용자가 많아질수록 예측된 교통정보를 기반으로 산출된 최적경로의 예측값 오차가 점점 커지게 된다. 즉, 종래의 예측 경로 안내 방법은 미래의 특정 시간대에 특정 구간의 이동 소요시간이 가장 짧을 것으로 예측되는 경로를 이용하여 예측최적경로를 산출한 후 해당 경로안내를 요청한 모든 사용자들에게 동일하게 제공한다. 따라서 그 예측최적경로를 제공받은 많은 사용자들이 동시에 임의의 구간을 이용하게 되는 경우가 발생한다. 이로 인해 해당 구간의 이동 소요시간이 증가하는 문제점이 있다. 또한 이렇게 해서 발생한 이동 소요시간의 증가는 또 다시 과거 교통 데이터로 저장되어 예측 최적경로 산출 시 사용되므로 예측 최적경로가 매번 바뀌게 되어 이용자들에게 혼란을 야기시키게 된다. 결과적으로 종래의 예측 경로 안내 방법은 그 정확도가 떨어지는 단점이 있다.
따라서 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 제1 목적은 예측최적경로 제공의 정확도를 향상시키는 예측교통정보 제공 시스템 및 그 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 제2 목적은 과거 교통데이터, 실시간 교통정보 및 사용자 수를 고려한 예측최적경로를 제공하는 예측교통정보 제공 시스템 및 그 방법을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위해 본 발명에서 제공하는 예측 교통 정보 제공 시스템은 일정한 시간간격으로 실시간 교통정보를 생성하는 실시간 교통정보 제공서버와, 과거 교통데이터와 시간대별로 각 링크들의 예측 이용자 수를 저장하고 상기 실시간 교통정보 제공서버로부터 실시간 교통정보를 수신하여 상기 과거 교통데이터, 상기 예측 이용자 수 및 실시간 교통정보를 이용하여 예측교통정보를 생성하는 예측교통정보 제공서버와, 이동체에 탑재되며 이동통신망을 통해 상기 예측교통정보 제공서버와 연결되어 예측교통정보를 사용자에게 제공하는 이동통신단말을 포함함을 특징으로 한다.
특히, 상기 예측교통정보 제공서버는 과거의 교통 통계 데이터를 저장/관리하는 과거 교통데이터 저장부와, 상기 예측교통정보 제공서버에서 제공한 예측최적경로를 이용할 것으로 예측되는 이용자 정보를 저장/관리하는 이용자정보 저장부와, 상기 예측교통정보 제공서버에서 관리하는 모든 도로에 대해 현재 시간부터 미래의 어느 시점까지 일정한 시간간격으로 미리 산출된 예측 교통정보인 사전예측데이터를 저장/관리하는 사전예측데이터 저장부와, 실시간 교통정보를 수신하는 실시간 교통정보 수신부와, 상기 예측교통정보 제공서버에서 생성된 예측최적경로 및 예측교통정보를 사용자에게 제공하고 그 예측교통정보의 이용여부에 대한 응답을 사용자로부터 수신하는 사용자 인터페이스부와, 상기 과거교통데이터를 이용하여 상기 사전예측데이터를 생성하여 상기 사전예측데이터 저장부에 저장하고, 상기 실시간 교통정보 수신부를 통해 실시간 교통정보가 수신되면 그 실시간 교통정보 및 상기 사전예측데이터를 이용하여 예측교통정보 및 예측최적경로를 산출하고, 상기 사용자 인터페이스부를 통해 수신한 사용자의 응답을 상기 사전예측데이터에 적용하도록 제어하는 제어부를 포함함이 바람직하다.
또한 상기 목적을 달성하기 위해 본 발명에서 제공하는 예측 교통 정보 제공 방법은 기 저장된 과거 교통데이터 정보를 이용하여 현재부터 미래의 소정 시점까지의 교통정보를 예측한 사전예측데이터를 생성하는 제1 과정과, 실시간 교통정보 제공서버로부터 실시간 교통정보를 수신하고 사용자의 선택정보에 의거하여 생성된 소정 구간에 대한 초기 경로를 수신한 후 상기 실시간 교통정보 및 상기 사전예측데이터를 이용하여 상기 초기 경로에 대응된 예측최적경로를 생성하는 제2 과정과, 상기 예측최적경로의 이용 여부에 대한 사용자의 응답을 수신하고 그 응답에 의거하여 상기 예측최적경로에 포함된 링크들 각각에 대하여 대응된 시간에서의 이용자 정보를 기록하는 제3 과정과, 상기 이용자 정보를 이용하여 상기 사전예측데이터를 갱신하는 제4 과정을 포 함함을 특징으로 한다.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예들을 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 이 때, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 예측교통정보 제공 시스템의 구성도이다. 도 2를 참조하면 본 발명의 일 실시 예에 따른 예측교통정보 제공 시스템은 GPS(Global Positioning System) 위성(100) 및 무선망(300)과 통신을 수행하고 사용자 들에게 경로 정보를 안내해주는 이동통신단말(200)과, 실시간 교통정보를 제공하는 실시간 교통정보 제공서버(500)와, 예측교통정보를 생성하여 무선망(300)을 통해 이동통신단말(200)에게 전달하는 예측교통정보 제공서버(400)를 포함한다.
이동통신단말(200)은 이동체(예컨대, 차량 등)에 탑재되며, 이동체의 위치를 검출하고 해당 위치의 주행정보 및 경로정보를 산출하는 네비게이션 단말(210)과 네비게이션 단말(210)과 무선망(300) 사이에서 데이터 송/수신을 지원하는 휴대전화(220)를 포함한다. 도 2에는 이동통신단말(200)이 차량에 탑재된 경우에 대한 예를 도시하고 있다.
실시간 교통정보 제공서버(500)는 일정한 시간간격(예컨대, 특정 분 또는 특정 시간 등)으로 실시간 교통정보 제공서버(500)에서 관리하는 모든 도로의 평균 통행 속도 및 통과시간을 예측 교통정보 제공서버(400)에 제공해 준다.
예측교통정보 제공서버(400)는 과거 교통 데이터(일명, 교통통계데이터) DB(450)를 내장하고 그 과거 교통데이터 및 실시간 교통정보 제공서버(500)로부터 전달된 실시간 교통정보를 이용하여 예측교통정보 및 예측최적경로를 생성하여 사용자들에게 제공한다. 특히, 예측교통정보 제공서버(400)는 사용자들의 피드백 정보에 의거하여 예측최적경로의 이용자 정보를 관리하고 예측최적경로 산출시 그 이용자 정보를 이용한다. 즉, 예측최적경로를 제공받은 이용자로부터 그 예측최적경로의 이용여부에 대한 응답을 받고 그 응답에 의거하여 소정 시점에 특정 구간을 주행하게 될 이용자수를 예측한 후 그 결과에 의거하여 예측최적경로를 산출한다. 예를 들어 예측최적경로 산출 시점에는 교통흐름이 원활하지만 소정 시점에 이용자가 몰릴 것으로 예측되는 구간인 경우 해당 구간을 주변의 다른 구간으로 대체하는 예측최적경로를 산출한다.
이를 위해, 예측교통정보 제공서버(400)는 예측교통정보 제공서버(400)에서 관리하는 모든 도로에 대해 현재 시간부터 미래의 어느 시점(예컨대, 시간 또는 날짜)까지의 예측 통행 속도 및 통과시간을 일정한 시간간격(예컨대, 특정 분 또는 특정 시간 등)으로 미리 산출하여 소정 저장 공간(예컨대, 메인 메모리 또는 DB 등)에 저장한다. 이 때 예측교통정보 제공서버(400)는 현재의 요일, 날씨 등의 상황을 고려하여 기 저장된 과거 교통데이터로부터 상기 예측 통행속도 및/또는 통과시간을 산출한다. 이와 같이 과거 교통데이터로부터 산출된 예측 통행속도 및/또는 통과시간을 '사전예측데이터'라 칭한다. 또한 예측교통정보 제공서버(400)는 상기 소정 저장 공간에 기 설정된 소정개의 사전예측데이터를 저장한다. 따라서 시간의 흐름에 따라 새로운 사전예측데이터가 추가되면 가장 시간이 빠른 사전예측데이터는 상기 소정 저장 공간에서 삭제한다. 이 때 가장 시간이 빠른 사전예측데이터는 과거의 정보가 된다.
그리고 실시간 교통정보 제공서버(500)로부터 실시간 교통정보가 전달되면 예측교통정보 제공서버(400)는 대응되는 시간에서의 사전예측데이터(예컨대, 현재의 사전예측데이터)와 상기 실시간 교통정보를 비교하여 사전예측데이터에 대한 가중치를 산출한다. 예를 들어 실시간 교통정보에 의한 통행속도가 사전예측데이터에 의한 통행속도보다 느린 경우 그 차이값을 이용하여 소정 가중치를 산출하고 그 가중치를 현재의 사전예측데이터 이후의 사전예측데이터 들에 반영하여 관리한다.
또한 상기 사전예측데이터 및 실시간 교통정보의 비교 결과에 의해 예측교통정보 및 예측최적경로를 산출하여 이동통신단말(200)에게 전달하고 이동통신단말(200)로부터 그 예측최적경로의 이용여부에 대한 정보(예컨대, '경로이용 취소정보' 또는 '경로이용 확인정보')를 수신하여 그 결과를 현재 시점 이후의 사전예측데이터에 반영하여 관리한다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 예측 교통 정보 제공 방법에 대한 절차도이다. 도 3을 참조하면 본 발명의 실시 예에 따른 예측 교통 정보 제공 방법은 다음과 같다. 먼저 예측교통정보 제공서버(400)는 기 저장된 과거 교통데이터 DB(450)를 이용하여 사전예측데이터를 생성한다(S102). 이 때 '사전예측데이터'란 도 2의 설명에서 언급된 바와 같다.
그리고 사용자가 이동통신단말(200)을 이용하여 목적지를 결정하면(S106) 이동통신단말(200)은 사용자의 현재 위치를 검출한 후(S108) 그 현재 위치로부터 상기 목적지까지의 초기 경로를 결정한다(S110). 이 때 이동통신단말(200)은 사용자의 현재 위치가 아닌 사용자가 출발지로 선택한 위치로부터 상기 목적지까지의 초기 경로를 결정할 수도 있다. 이와 같이 사용자가 출발지로 선택한 위치로부터의 초기 경로를 결정하는 경우에는 상기 과정(S108)을 생략할 수 있다. 또한 상기 초기 경로는 별도의 경로 제공서버(미도시)에서 상기 출발지, 목적지 및 디지털 지도 정보 등을 이용하여 결정하거나 또는 이동통신단말(200)에서 자체적으로 결정할 수 있다. 도 3의 예에서는 이동통신단말(200)에서 초기 경로를 결정하는 경우를 예시하고 있다. 이동통신단말(200)은 이와 같이 결정된 초기 경로를 예측교통정보 제공서버(400)로 전달한다(S112).
한편 실시간 교통정보 제공서버(500)는 실시간 교통정보를 소정 시간 간격으로 예측 교통정보 제공 서버(400)에게 제공한다(S104).
그러면 기 설정된 과거 교통데이터 데이터베이스(DB: DataBase)를 내장하는 예측교통정보 제공서버(400)는 상기 과정(S104)에서 수신한 실시간 교통정보와 상기 과거 교통데이터를 비교하여 예측 교통정보를 생성한다. 즉, 이동통신단말(200)로부터 초기경로가 전달되면 예측교통정보 제공서버(400)는 실시간 교통정보 제공서버(500)로부터 실시간 교통정보를 수신한 후(S104) 그 실시간 교통정보와 상기 과거 교통데이터 DB(450)에 저장된 과거 교통데이터를 이용하여 상기 과정(S112)에서 전달된 그 초기경로정보에 관한 예측교통정보를 생성한다(S114). 예를 들어 현재의 요일 및 시간 등에 해당되는 사전예측데이터 이용하여 사용자가 상기 초기경로정보에 포함된 경로들 각각을 주행할 것으로 예측되는 시점에 해당 경로의 주행 속도 등을 예측한다.
또한 상기 과정(S114)은 상기 생성된 예측교통정보를 이용하여 초기경로정보에 포함된 경로 중 일부를 변경한 예측최적경로를 생성할 수 도 있다. 예를 들어, 상기 사전예측데이터에 초기경로정보에 포함된 임의의 한 경로가 매주 토요일 오후 3시부터 5시까지 교통통제 되는 것으로 등록되어 있고, 상기 초기경로정보에 의하여 사용자가 토요일 오후 3시부터 5시 사이에 해당 경로를 주행할 것으로 예측된다면 상기 경로를 우회하는 다른 경로를 이용하여 상기 초기경로정보를 일부 변경할 수 있다.
예측교통정보 제공서버(400)는 이와 같은 예측교통정보를 이동통신단말(200)로 전달하고(S116) 이동통신단말(200)은 그 예측교통정보를 디스플레이 한다(S118). 이 때 예측교통정보에는 예측최적경로를 포함한다.
그리고 이동통신단말(200)은 사용자에게 상기 예측최적경로의 이용 여부를 확인한 후(S120) 사용자가 상기 예측최적경로를 이용할 것으로 응답한 경우에만 예측최적경로를 이용한 경로안내를 수행한다(S126).
한편 이동통신단말(200)은 사용자의 응답을 예측교통정보 제공서버(400)로 전달한다. 예를 들어 사용자가 상기 예측최적경로를 이용하지 않을 것으로 응답한 경우 '경로이용 취소정보'를 예측교통정보 제공서버(400)로 전달하고, 사용자가 상기 예측최적경로를 이용할 것으로 응답한 경우 '경로이용 확인정보'를 예측교통정보 제공서버(400)로 전달한다.
그러면 예측교통정보 제공서버(400)는 상기 이동통신단말(200)로부터 전달된 정보를 이용하여 사전예측 데이터를 갱신한다. 즉, 이동통신단말(200)로부터 상기 예측최적경로를 이용한다는 '경로이용 확인정보'를 수신한 경우 예측교통정보 제공서버(400)는 대응되는 이용자 정보(예컨대, 이용자 ID, 이용자 수 등)를 기록한 후(S130) 그 이용자 정보를 사전예측 데이터에 적용한다(S132).
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 예측 교통 정보 제공 서버(400)에 대한 개략적인 블록도이다. 도 4를 참조하면 본 발명의 일 실시 예에 따른 예측 교통 정보 제공 서버(400)는 제어부(410), 실시간 교통정보 수신부(420), 주 기억장치(430), 사용자 인터페이스부(440), 과거 교통데이터 DB(450) 및 이용자 정보 DB(460)를 포함한다.
과거 교통데이터 DB(450)는 과거의 교통 통계 데이터를 저장/관리하고, 이용자 정보 DB(460)는 예측 교통 정보 제공 서버(400)에 의해 제공된 예측 최적 경로를 이용할 것으로 예측되는 이용자 정보를 저장/관리한다.
과거 교통데이터 DB(450) 및 이용자 정보 DB(460)의 데이터베이스 구조의 예가 도 5 및 도 6에 도시되어 있다. 과거 교통데이터 DB(450) 및 이용자 정보 DB(460)의 데이터베이스 구조의 예는 도 5 및 도 6을 참조하여 구체적으로 설명할 것이다.
실시간 교통정보 수신부(420)는 실시간 교통정보를 관리하는 실시간 교통정보 제공서버(도 2의 '500')로부터 주기적으로 전달되는 실시간 교통정보를 수신하여 제어부(410)로 전달한다.
사용자 인터페이스(I/F) 부(440)는 이동통신단말(도 2의 '200')과의 데이터 송/수신을 통해 사용자 인터페이스를 제공한다. 예를 들어, 이동통신단말(도 2의 '200')을 통해 전달되는 사용자 명령을 입력하고 사용자에게 제공될 예측교통정보를 이동통신단말(도 2의 '200')에게 전달한다.
주 기억장치(430)는 예측교통정보 제공서버(400)의 동작을 제어하기 위한 각종 프로그램을 저장하고 제어부(410)에서 생성된 사전예측데이터를 저장/관리한다.
제어부(410)는 과거 교통데이터 DB(450)에 저장된 링크별 과거 통계 데이터를 이용하여 현재 시간부터 미래의 어느 시점(예컨대, 시간 또는 날짜)까지의 사전예측데이터(예컨대, 예측 통행속도 및/또는 통과시간)를 일정한 시간간격으로 미리 산출하여 주 기억장치(430)에 저장한다. 특히 제어부(410)는 사전예측데이터가 소정개를 유지하도록 관리한다. 따라서 시간의 흐름에 따라 새로운 사전예측데이터가 추가되면 가장 시간이 빠른 사전예측데이터는 주 기억장치(430)에서 삭제한다.
그리고 실시간 교통정보 수신부(420)를 통해 실시간 교통정보가 전달되면 대응되는 시간의 해당 링크에 대한 사전예측데이터를 주 기억장치(430)로부터 검출하고 그 사전예측데이터와 실시간 교통정보 수신부(420)에서 수신한 실시간 교통정보를 비교하여 사전예측데이터에 대한 가중치를 산출한다. 예를 들어 실시간 교통정보에 의한 통행속도가 사전예측데이터에 의한 통행속도보다 느린 경우 그 차이값을 이용하여 소정 가중치를 산출하고 그 가중치를 현재의 사전예측데이터 이후의 사전예측데이터 들에 반영하도록 주 기억장치(430)를 제어한다. 또한 상기 사전예측데이터 및 실시간 교통정보의 비교 결과에 의해 예측 교통정보 및 예측최적경로를 산출하여 사용자 I/F 부(440)를 통해 이동통신단말(도 2의 '200')에게 전달하고 이동통신단말(도 2의 '200')로부터 그 예측최적경로의 이용 여부에 대한 정보를 수신하여 그 결과를 현재 시점 이후의 사전예측데이터에 반영하도록 주 기억장치(430)를 제어한다.
도 5는 과거 교통데이터 DB(450)의 예를 도시하고, 도 6은 이용자 정보 DB(460)의 예를 도시하고 있다.
도 5를 참조하면 교통데이터 DB(450)는 링크 ID(451)/날짜(452)/요일(453)/시간(454)/진행방향(455)/비용(cost)(456) 필드를 포함한다. 링크 ID(451)는 링크를 식별하는 번호이고, 날짜(452), 요일(453), 시간(454)은 임의의 과거 시점을 나타내고, 진행방향(455)은 해당 링크에서의 이동체의 진행방향을 나타내고, 비용(cost)(456)은 상기 과거 시점에 해당 링크를 상기 진행방향으로 주행할 때의 비용(예컨대, 주행시간 등)을 나타낸다. 이 때, 상기 과거 시점들 중 특히 요일(453)이 통계 데이터로서의 중요한 역할을 한다.
도 6을 참조하면 이용자 정보 DB(460)는 링크 ID(461)/시간(462)/이용차량 수(463) 필드를 포함한다. 링크 ID(461)는 링크를 식별하는 번호이고, 시간(462)은 임의의 미래의 시간을 나타내고, 이용차량 수(463)는 상기 미래의 시간에 해당 링크를 주행할 것으로 예측되는 이용차량의 수를 나타낸다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사전 예측 데이터의 구성 예를 도시한 도면이다. 통상 사전예측데이터는 링크별로 소정개(n)가 주 기억장치(도 4의 '430')에 저장/관리된다. 도 7을 참조하면 상기 사전예측데이터는 기 설정된 시간 간격(t) 마다 노드번호, 제1 방향으로의 비용(flink_cost), 제2 방향으로의 비용(blink_cost), 제1 방향으로 주행할 이동체 수(fvehicle 수), 제2 방향으로 주행할 이동체 수(bvehicle 수)를 포함한다. 즉, 시간 간격(t)을 갖는 매 시간(t1, t2, , tn) 마다 상기 항목들을 포함한다. 이 때, 현재 시간은 't1'이 되고 시간이 흘러 현재 시간이 't2'가 되면 't1'은 이미 과거 시간이 되므로 't1'에서의 사전예측데이터가 저장되었던 저장공간에는 'tn + t'시간에 대하여 예측된 사전예측데이터가 저장될 것이다. 이 때 상기 노드번호는 대응된 링크의 끝단에 연결된 임의의 한 노드의 번호를 말하고, 상기 제1 및 제2 방향은 상기 노드 번호를 중심으로 한 해당 링크에서의 진행방향을 말한다. 즉 제1 방향이 상기 노드로 오는 진행방향(to node)이라면 제2 방향은 상기 노드로부터 진행되는 방향(from node)을 말한다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 예측 교통 정보 제공 서버의 처리과정에서 선택되는 예측 교통 정보의 예를 도시한 도면이다. 도 8은 '8시'에 링크 '32'를 시작하여 링크'53'및 링크'17'을 통과할 것으로 예측되는 예측최적경로를 사용자에게 제공한 후 그 예측최적경로를 이용할 것이라는 사용자의 응답을 수신한 경우에 갱신된 사전예측데이터의 예를 도시한다. 따라서 각 통과 시간에 해당되는 링크번호의 이용차량의 수가 '1'씩 증가되었음을 알 수 있다.
상술한 본 발명의 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 여러 가지 변형이 본 발명의 범위에서 벗어나지 않고 실시할 수 있다. 따라서 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 의하여 정할 것이 아니고 특허청구범위와 특허청구범위의 균등한 것에 의해 정해 져야 한다.
이와 같이 본 발명은 예측 최적경로를 이용하게 되는 이용자들이 미래의 어느 특정 구간에 얼마나 몰리게 되는지에 관한 정보를 유지하여 이후의 예측 최적경로를 요구하는 이용자들에게 기존의 이용자들이 몰리게 되는 구간을 피하도록 예측 최적경로를 제공함으로써 예측 최적경로의 정확성을 향상시킬 수 있다. 또한 경로안내 시스템의 최적경로 안내정보에 의해 특정 구간의 이용자가 증가함으로써 소통이 원활했던 도로가 병목구간이 되는 문제를 방지할 수 있다. 또한 사용자들의 피드백 정보에 의해 이용자 수가 적은 것으로 예측되는 구간을 이용하여 예측최적경로를 산출하므로 전체 도로에 대한 교통량 분배의 효과가 있다.
도 1은 종래의 예측 교통 정보 제공 방법을 설명하기 위한 도면,
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 예측 교통 정보 제공 시스템의 구성도,
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 예측 교통 정보 제공 방법에 대한 절차도,
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 예측 교통 정보 제공 서버에 대한 개략적인 블록도,
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 과거 교통 데이터베이스 구조의 예를 도시한 도면,
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 이용자 정보 데이터베이스 구조의 예를 도시한 도면,
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사전 예측 데이터의 구성 예를 도시한 도면,
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 예측 교통 정보 제공 서버의 처리과정에서 선택되는 예측 교통 정보의 예를 도시한 도면.

Claims (10)

  1. 기 저장된 과거 교통데이터 정보를 이용하여 현재부터 미래의 소정 시점까지의 교통정보를 예측한 사전예측데이터를 생성하는 제1 과정과,
    실시간 교통정보 제공서버로부터 실시간 교통정보를 수신하고 사용자의 선택정보에 의거하여 생성된 소정 구간에 대한 초기 경로를 수신한 후 상기 실시간 교통정보 및 상기 사전예측데이터를 이용하여 상기 초기 경로에 대응된 예측최적경로를 생성하는 제2 과정과,
    상기 예측최적경로의 이용 여부에 대한 사용자의 응답을 수신하고 그 응답에 의거하여 상기 예측최적경로에 포함된 링크들 각각에 대하여 대응된 시간에서의 이용자 정보를 기록하는 제3 과정과,
    상기 이용자 정보를 이용하여 상기 사전예측데이터를 갱신하는 제4 과정을 포 함함을 특징으로 하는 예측 교통 정보 제공 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 제1 과정은
    상기 사전예측데이터를 소정 시간 간격으로 생성하고, 기 설정된 개수의 사전예측데이터를 관리함을 특징으로 하는 예측 교통 정보 제공 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 제2 과정은
    상기 초기 경로에 포함된 링크들 각각에서의 예측 주행속도를 산출하는 과정을 더 포함함을 특징으로 하는 예측 교통 정보 제공 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 제3 과정은
    사용자 응답에 의거하여 상기 예측최적경로에 포함된 링크들 각각에 대하여 대응된 시간에서의 예측 이용자 수를 저장하는 것을 특징으로 하는 예측 교통 정보 제공 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 제2 과정은
    소정 링크에 대하여 대응된 시간에의 예측 이용자수가 적용된 사전예측데이터를 이용하여 상기 예측최적경로를 생성함을 특징으로 하는 예측 교통 정보 제공 방법.
  6. 일정한 시간간격으로 실시간 교통정보를 생성하는 실시간 교통정보 제공서버와,
    과거 교통데이터와 시간대별로 각 링크들의 예측 이용자 수를 저장하고 상기 실시간 교통정보 제공서버로부터 실시간 교통정보를 수신하여 상기 과거 교통데이터, 상기 예측 이용자 수 및 실시간 교통정보를 이용하여 예측교통정보를 생성하는 예측교통정보 제공서버와,
    이동체에 탑재되며 이동통신망을 통해 상기 예측교통정보 제공서버와 연결되어 예측교통정보를 사용자에게 제공하는 이동통신단말을 포함하는 것을 특징으로 하는 예측 교통정보 제공 시스템.
  7. 제6항에 있어서, 상기 예측교통정보 제공서버는
    과거의 교통 통계 데이터를 저장/관리하는 과거 교통데이터 저장부와,
    상기 예측교통정보 제공서버에서 제공한 예측최적경로를 이용할 것으로 예측되는 이용자 정보를 저장/관리하는 이용자정보 저장부와,
    상기 예측교통정보 제공서버에서 관리하는 모든 도로에 대해 현재 시간부터 미래의 어느 시점까지 일정한 시간간격으로 미리 산출된 예측 교통정보인 사전예측데이터를 저장/관리하는 사전예측데이터 저장부와,
    실시간 교통정보를 수신하는 실시간 교통정보 수신부와,
    상기 예측교통정보 제공서버에서 생성된 예측최적경로 및 예측교통정보를 사용자에게 제공하고 그 예측교통정보의 이용여부에 대한 응답을 사용자로부터 수신하는 사용자 인터페이스부와,
    상기 과거교통데이터를 이용하여 상기 사전예측데이터를 생성하여 상기 사전예측데이터 저장부에 저장하고, 상기 실시간 교통정보 수신부를 통해 실시간 교통정보가 수신되면 그 실시간 교통정보 및 상기 사전예측데이터를 이용하여 예측교통정보 및 예측최적경로를 산출하고, 상기 사용자 인터페이스부를 통해 수신한 사용자의 응답을 상기 사전예측데이터에 적용하도록 제어하는 제어부를 포함함을 특징으로 하는 예측 교통정보 제공 시스템.
  8. 제7항에 있어서, 상기 이용자 정보 저장부는
    상기 사용자 인터페이스부를 통해 수신된 사용자의 응답에 의거하여 상기 예측최적경로에 포함된 모든 링크별로 시간대별 예측 이용차량 수를 저장/관리함을 특징으로 하는 예측 교통정보 제공 시스템.
  9. 제7항에 있어서, 상기 사전예측데이터 저장부는
    기 설정된 시간간격마다 링크별로 그 링크의 끝단에 연결된 임의의 한 노드번호, 그 노드 번호를 중심으로 한 해당 링크에서 차량의 진행방향들, 상기 진행방향별 비용정보 및 예측이용자수를 포함하는 사전예측데이터를 저장/관리함을 특징으로 하는 예측 교통정보 제공 시스템.
  10. 제7항에 있어서, 상기 사용자 인터페이스부는
    상기 이동통신단말과의 인터페이스를 제공함을 특징으로 하는 예측 교통정보 제공 시스템.
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Cited By (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100711866B1 (ko) * 2005-05-18 2007-04-25 엘지전자 주식회사 소통상태에 대한 예측정보를 제공하고 이를 이용하는 방법및 장치
KR100725519B1 (ko) * 2006-01-02 2007-06-07 삼성전자주식회사 사용자 선택 레벨에 따른 교통정보 표시 방법 및 그 장치
KR100760387B1 (ko) * 2006-04-19 2007-09-19 주식회사 로티스 미래 예측형 교통 정보 가공 및 제공 방법
WO2008106250A1 (en) * 2007-02-28 2008-09-04 Microsoft Corporation Traffic information adaptive to a user's travel
KR100865939B1 (ko) * 2006-12-29 2008-10-30 포스데이타 주식회사 교통정보 안내 시스템 및 방법
WO2009108458A3 (en) * 2008-02-26 2009-10-22 Microsoft Corporation Learning transportation modes from raw gps data
KR20140124587A (ko) * 2013-04-17 2014-10-27 현대모비스 주식회사 경로 탐색 장치 및 그 방법
KR101465493B1 (ko) * 2014-01-28 2014-11-28 성균관대학교산학협력단 차량 내비게이션 시스템 및 차량의 목적지 경로를 결정하는 방법
KR101473103B1 (ko) * 2013-05-29 2014-12-15 서울시립대학교 산학협력단 개별통행자기반 교통수요예측시스템
CN104269055A (zh) * 2014-09-24 2015-01-07 四川省交通科学研究所 基于时间序列的高速公路交通流量预测方法
US8966121B2 (en) 2008-03-03 2015-02-24 Microsoft Corporation Client-side management of domain name information
US8972177B2 (en) 2008-02-26 2015-03-03 Microsoft Technology Licensing, Llc System for logging life experiences using geographic cues
US9009177B2 (en) 2009-09-25 2015-04-14 Microsoft Corporation Recommending points of interests in a region
US9063226B2 (en) 2009-01-14 2015-06-23 Microsoft Technology Licensing, Llc Detecting spatial outliers in a location entity dataset
US9261376B2 (en) 2010-02-24 2016-02-16 Microsoft Technology Licensing, Llc Route computation based on route-oriented vehicle trajectories
US9536146B2 (en) 2011-12-21 2017-01-03 Microsoft Technology Licensing, Llc Determine spatiotemporal causal interactions in data
US9593957B2 (en) 2010-06-04 2017-03-14 Microsoft Technology Licensing, Llc Searching similar trajectories by locations
US9754226B2 (en) 2011-12-13 2017-09-05 Microsoft Technology Licensing, Llc Urban computing of route-oriented vehicles
US10288433B2 (en) 2010-02-25 2019-05-14 Microsoft Technology Licensing, Llc Map-matching for low-sampling-rate GPS trajectories

Cited By (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100711866B1 (ko) * 2005-05-18 2007-04-25 엘지전자 주식회사 소통상태에 대한 예측정보를 제공하고 이를 이용하는 방법및 장치
US7840339B2 (en) 2006-01-02 2010-11-23 Samsung Electronics Co., Ltd Traffic information display method and apparatus
KR100725519B1 (ko) * 2006-01-02 2007-06-07 삼성전자주식회사 사용자 선택 레벨에 따른 교통정보 표시 방법 및 그 장치
KR100760387B1 (ko) * 2006-04-19 2007-09-19 주식회사 로티스 미래 예측형 교통 정보 가공 및 제공 방법
KR100865939B1 (ko) * 2006-12-29 2008-10-30 포스데이타 주식회사 교통정보 안내 시스템 및 방법
US7848880B2 (en) 2007-02-28 2010-12-07 Microsoft Corporation Traffic information adaptive to a user's travel
WO2008106250A1 (en) * 2007-02-28 2008-09-04 Microsoft Corporation Traffic information adaptive to a user's travel
WO2009108458A3 (en) * 2008-02-26 2009-10-22 Microsoft Corporation Learning transportation modes from raw gps data
US8015144B2 (en) 2008-02-26 2011-09-06 Microsoft Corporation Learning transportation modes from raw GPS data
US8315959B2 (en) 2008-02-26 2012-11-20 Microsoft Corporation Learning transportation modes from raw GPS data
US9683858B2 (en) 2008-02-26 2017-06-20 Microsoft Technology Licensing, Llc Learning transportation modes from raw GPS data
US8972177B2 (en) 2008-02-26 2015-03-03 Microsoft Technology Licensing, Llc System for logging life experiences using geographic cues
US8966121B2 (en) 2008-03-03 2015-02-24 Microsoft Corporation Client-side management of domain name information
US9063226B2 (en) 2009-01-14 2015-06-23 Microsoft Technology Licensing, Llc Detecting spatial outliers in a location entity dataset
US9009177B2 (en) 2009-09-25 2015-04-14 Microsoft Corporation Recommending points of interests in a region
US9501577B2 (en) 2009-09-25 2016-11-22 Microsoft Technology Licensing, Llc Recommending points of interests in a region
US9261376B2 (en) 2010-02-24 2016-02-16 Microsoft Technology Licensing, Llc Route computation based on route-oriented vehicle trajectories
US10288433B2 (en) 2010-02-25 2019-05-14 Microsoft Technology Licensing, Llc Map-matching for low-sampling-rate GPS trajectories
US9593957B2 (en) 2010-06-04 2017-03-14 Microsoft Technology Licensing, Llc Searching similar trajectories by locations
US10571288B2 (en) 2010-06-04 2020-02-25 Microsoft Technology Licensing, Llc Searching similar trajectories by locations
US9754226B2 (en) 2011-12-13 2017-09-05 Microsoft Technology Licensing, Llc Urban computing of route-oriented vehicles
US9536146B2 (en) 2011-12-21 2017-01-03 Microsoft Technology Licensing, Llc Determine spatiotemporal causal interactions in data
KR20140124587A (ko) * 2013-04-17 2014-10-27 현대모비스 주식회사 경로 탐색 장치 및 그 방법
KR101473103B1 (ko) * 2013-05-29 2014-12-15 서울시립대학교 산학협력단 개별통행자기반 교통수요예측시스템
KR101465493B1 (ko) * 2014-01-28 2014-11-28 성균관대학교산학협력단 차량 내비게이션 시스템 및 차량의 목적지 경로를 결정하는 방법
CN104269055A (zh) * 2014-09-24 2015-01-07 四川省交通科学研究所 基于时间序列的高速公路交通流量预测方法

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