KR20110080402A - Method for educating queneing medel based on argument reality and system thereof - Google Patents

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Abstract

PURPOSE: A queuing model education method based on augmented reality and a system thereof are provided to allow non-professionals of the management science to understand the queuing model and to apply it to the reality by making learners learn the queuing model applied directly through a mobile terminal in a real location where queuing occurs, by making learners change contextual information by themselves and by making learners carrying out simulations of the queuing model. CONSTITUTION: A marker is detected in a place where the queuing model is applied, and information identifying the queuing model is extracted from the detected marker. The queuing model corresponding to the extracted queuing model identifying information is searched out. A explanation dialog box for explaining the searched queuing model and an input dialog box for inputting a client arrival rate, a service time, and simulation information of service facilities are displays. The simulation information is inputted to the input dialog box, and simulation results of the queuing model are calculated based on the inputted simulation information. The calculated simulation results are printed out together with virtual images of the augmented reality corresponding to the searched queuing model.

Description

증강현실 기반 대기행렬모델 교육 방법 및 그 시스템{Method for educating queneing medel based on argument reality and system thereof}Method for educating augmented reality based queue model and its system {Method for educating queneing medel based on argument reality and system}

본 발명은 경영과학 교육 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로 경영과학 이론 중 대기행렬모델에 증강현실 기술을 적용하여 사용자가 대기행렬모델을 쉽게 이해하고 현실 세계에 적용할 수 있는 대기행렬모델 교육 방법 및 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a management science education method and system, and more specifically, by applying augmented reality technology to a queue model in management science theory, a user can easily understand the queue model and apply it to the real world. It relates to a method and a system.

경영과학이란 경영자가 행하는 최적 의사결정을 계량적으로 수행하는 방법론의 총체를 의미한다. 즉 자료를 수집하고 이를 분석하며 부문 혹은 경영전반의 관점에서 최적의 정책을 발견하는 것이다. 이러한 방법의 예로써 선형계획법, 시뮬레이션, PERT이론, 게임이론, 대기행렬이론 등이 있다. Management science refers to the aggregate of methodologies for quantitatively making optimal decisions made by managers. In other words, it collects data, analyzes it, and finds the best policy from a sector or overall management perspective. Examples of such methods include linear programming, simulation, PERT theory, game theory, and queue theory.

이중 대기행렬이론(queuing theory)은 다양한 형태의 대기행렬의 특성에 관한 연구이며, 이때 어떤 집단이나 개인이 서비스를 제공받기 위해 기다리고 있는 현상을 대기행렬이라 한다. 현실에서 나타나는 다양한 형태의 대기행렬을 대기행렬모델(queueing models)을 이용하여 표현할 때, 각 대기행렬모델에 대한 수식은 여러 가지 상황 변화에 따라 평균대기시간을 포함하여 대기행렬이 어떻게 되는지 알게 해 준다. 이러한 대기행렬이론은 병원의 대기석 자리 예측, 슈퍼마켓 카운터 수 결정 등의 비즈니스 분야, 공항의 비행기 이착륙 스케줄링, 도로의 신호체계, 기차의 발차시간 결정 등 도로교통분야, 통신망의 해석 및 설계, 회선용량의 예측 등의 통신망 공학분야 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.The dual queuing theory is a study on the characteristics of various types of queues. At this time, a phenomenon in which a group or an individual is waiting for service is called a queue. When representing various types of queues that appear in reality using queueing models, the equations for each queue model show what happens to the queue, including the average wait time, as the situation changes. . This queue theory is used in the business areas such as predicting the seating capacity of hospitals, determining the number of supermarket counters, the road transportation field such as airport takeoff and landing scheduling, road signal system, and determining the departure time of trains. It is used in various fields such as communication network engineering field such as prediction.

그러나 대기행렬모델을 포함한 경영과학 모델은 몇 가지 문제점 때문에 그 사용이 제한되고 있다. 첫째, 보통 일반인들이 직접 대기행렬모델을 수립하여 추정 혹은 최적화를 수행하기 난해하다. 둘째, 이와 같은 이유로 어떤 특정 현장 상황에서 어떠한 대기행렬모델이 적용 가능한지, 또는 역으로 특정 대기행렬모델이 현장의 어떤 부분을 묘사하고 있는지를 쉽게 확인하기가 어렵다. 셋째, 현장과 대기행렬모델을 작성, 실행하는 위치의 불일치로 인한 학습 상의 비효율이 있다. However, management science models, including the queue model, are limited in their use due to some problems. First, it is difficult for the general public to directly estimate and optimize the queue model. Second, for this reason, it is difficult to identify which queue model is applicable in a particular site situation, or conversely, which part of the site the particular queue model describes. Third, there is an inefficiency in learning due to the mismatch between the location of the site and the queue model.

전통적 교육 방식인 강의 기반 교육(Lecture-based course)은 많은 주제를 다룰 수 있을 뿐만 아니라 우리에게 익숙한 학습 방식이기 때문에 안정적인 교육 환경을 제공하는 장점이 있다. 그러나 강의 기반 교육은 강의의 내용을 교육생들이 얼마나 이해했는지에 상관없이 단순히 노트를 옮겨 적는 경우가 많게 되는 단점이 있다. 이러한 이유로 강의 기반 학습은 경영과학 학습에는 일면 부적합한 면이 있다.Lecture-based courses, a traditional way of teaching, not only cover many topics, but also provide a stable learning environment because they are familiar to us. However, lecture-based education has the disadvantage of frequently writing down notes regardless of how much students understand the contents of the lecture. For this reason, lecture-based learning is inadequate for management science learning.

최근들어 무선 통신이 가능한 이동 단말기의 보급이 활성화되면서 학습 환경도 강의실에서 현장 중심으로 이동하고 있으며, 교육 컨텐츠도 사용자의 지식 정도와 역량에 따라 개인화되어 가고 있다. Recently, as the spread of the mobile terminal capable of wireless communication is activated, the learning environment is also shifting from the classroom to the center of the field, and the educational contents are becoming personalized according to the user's knowledge and competence.

증강현실(Augmented Reality; AR)은 현실에 기반을 두고 실세계 환경과 그래픽 형태의 가상현실을 실시간으로 합성하는 기술로서 실세계에 대한 이해를 높여주거나 실감나는 사용자 인터페이스를 가능하게 하므로 의료, 교육, 엔터테인먼트, 관광 등 다양한 분야에서 응용이 가능하다. 특히 증강현실의 이러한 특징은 사용자가 현장에서 체험을 통한 학습이 가능하게 되므로 현장감이 있고 자기주도적 학습이 필요한 경영 교육 영역에서 좋은 교육 도구가 될 수 있다. Augmented Reality (AR) is a technology for real-time synthesis of real-world environments and virtual reality in graphic form based on reality, which enhances understanding of the real world or enables a realistic user interface. It can be applied in various fields such as tourism. In particular, this feature of augmented reality can be a good educational tool in the field of management education that has a sense of reality and requires self-directed learning because the user can learn through experience in the field.

따라서 이동 단말기에 증강현실 기술을 적용하는 유비쿼터스 학습을 통해 사용자는 이동 단말기로 언제, 어디서나 시간과 장소의 제약 없이 필요한 시점에 매체에 접속하여 필요한 서비스를 받을 수 있다. Therefore, through ubiquitous learning applying augmented reality technology to a mobile terminal, a user can access a medium at any time and any place, and receive necessary services, without restriction of time and place.

이러한 증강현실에 기반한 유비쿼터스 학습은 학습자에게 실재감과 몰입감을 제공하여 학습 효과를 향상킨다. 그러나 아직까지 어플리케이션과 콘텐츠의 부족 그리고 증강현실을 구현하는 시스템의 미비로 유비쿼터스 학습을 이용한 경영과학의 교육은 아직 초기 단계에 머물러 있다. 현장중시 교육은 대기행렬모델을 포함한 경영모델을 이해하는데 가장 적합한 교육 방식 중 하나이며, 종래 이론만을 중시하는 교육 방식을 벗어나 증강현실에 기반하여 가상의 현실을 대기행렬이론에 적용하여 대기행렬모델을 효과적으로 교육하는 방식이 필요하다.Ubiquitous learning based on such augmented reality improves the learning effect by providing the learner with a sense of reality and immersion. However, the education of management science using ubiquitous learning is still in its infancy due to the lack of applications, contents, and a lack of a system that implements augmented reality. On-site training is one of the most appropriate training methods for understanding management models including queue model.It goes beyond the conventional method that focuses only on conventional theory and applies virtual reality to queue theory based on augmented reality. There is a need for effective teaching.

따라서 본 발명은 위에서 설명한 종래 경영과학 교육 방법이 가지는 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명이 이루고자 하는 목적은 현실증강에 기반한 유비쿼터스 학습을 통해 경영과학 중 대기행렬이론을 쉽게 이해하고 현실에 적응할 수 있는 교육 방법을 제공하는 것이다.Therefore, the present invention is to solve the problems of the conventional management science education method described above, and the object of the present invention is to achieve a ubiquitous learning based on the real-world reinforcement and to easily understand the queue theory in management science and adapt to reality. To provide an educational method.

본 발명이 이루고자 하는 다른 목적은 대기행렬이 적용되는 장소에 위치하는 마커를 인식하고 인식한 마커에 상응하는 대기행렬모델을 통해 대기행렬모델을 실상에서 학습자에게 용이하게 교육할 수 있는 방법을 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to provide a method for recognizing a marker located at a place where a queue is applied, and easily teaching a queue model to a learner through a queue model corresponding to the recognized marker. will be.

본 발명이 이루고자 하는 또 다른 목적은 마커 인식 도형과 마커 식별 도형으로 구성된 마커를 통해 특정 장소에 적용되는 대기행렬모델을 정확하게 인식할 수 있는 교육 방법을 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to provide an education method for accurately recognizing a queue model applied to a specific place through a marker consisting of a marker recognition figure and a marker identification figure.

본 발명이 이루고자 하는 또 다른 목적은 고객 도착 간격 분포를 식별하기 위한 제1 식별 도형, 서비스 시간 분포를 식별하기 위한 제2 식별 도형 및 서비스 시설을 식별하기 위한 제3 식별 도형으로 구분되어 표시된 마커를 통해 마커에 상응하는 대기행렬모델을 용이하게 인식할 수 있는 교육 방법을 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to provide a marker that is divided into a first identification figure for identifying a customer arrival interval distribution, a second identification figure for identifying a service time distribution, and a third identification figure for identifying a service facility. This provides an education method that can easily recognize the queue model corresponding to the marker.

본 발명에 따른 증강현실형 대기행렬모델의 교육 방법은 대기행렬이 적용되는 장소에서 마커를 검출하고 검출한 마커로부터 대기행렬모델 식별 정보를 추출하는 단계와, 추출한 대기행렬모델 식별 정보와 일치하는 대기행렬모델을 검색하는 단계와, 검색한 대기행렬모델를 설명하기 위한 설명 대화창과 고객 도착율, 서비스 시간, 서비스 시설의 시뮬레이션 정보를 입력하기 위한 입력 대화창이 디스플레이되는 단계와, 입력 대화창에 시뮬레이션 정보가 입력되고 입력된 시뮬레이션 정보에 따라 대기행렬모델의 시뮬레이션 결과를 계산하는 단계와, 계산한 시뮬레이션 결과를 검색한 대기행렬모델에 해당하는 증강현실의 가상 이미지와 함께 출력하는 단계를 포함한다.The training method of the augmented reality queue model according to the present invention includes detecting a marker at a place to which a queue is applied, extracting queue model identification information from the detected marker, and waiting atmosphere matching the extracted queue model identification information. Searching the matrix model; displaying a description dialog for explaining the searched queue model; and an input dialog for inputting the customer arrival rate, service time, and simulation information of the service facility; and displaying the simulation information in the input dialog. Calculating a simulation result of the queue model according to the input simulation information, and outputting the calculated simulation result together with the virtual image of the augmented reality corresponding to the queue model found.

여기서 마커는 사용자의 이동 단말기에 장착되어 있는 이미지 획득부를 통해 획득되며, 대기행렬모델의 검색은 대기행렬모델 식별 정보를 대기행렬모델 제공 서버에서 이동 단말기로부터 수신하여 수행되며, 대기행렬모델 제공 서버는 검색한 대기행렬모델 및 검색한 대기행렬모델의 실행 정보를 이동 단말기로 송신하는 것 특징으로 한다.Here, the marker is obtained through the image acquisition unit mounted on the user's mobile terminal, the search for the queue model is performed by receiving the queue model identification information from the mobile terminal in the queue model providing server, the queue model providing server And transmitting the searched queue model and the execution information of the searched queue model to the mobile terminal.

바람직하게, 상기 마커는 사각형의 마커 인식 도형과 마커 인식 도형 안에 도시되어 있는 대기행렬모델을 식별하기 위한 마커 식별 도형으로 구성되어 있으며,마커 식별 도형은 고객 도착 간격 분포를 식별하기 위한 제1 식별 도형, 서비스 시간 분포를 식별하기 위한 제2 식별 도형, 서비스 시설을 식별하기 위한 제3 식별 도형으로 구분되어 표시되어 있는 것을 특징으로 한다.Preferably, the marker is composed of a rectangular marker recognition figure and a marker identification figure for identifying a queue model shown in the marker recognition figure, wherein the marker identification figure is a first identification figure for identifying a distribution of customer arrival intervals. For example, the second identification figure for identifying the service time distribution and the third identification figure for identifying the service facility are displayed.

한편, 본 발명에 따른 현실증강형 대기행렬모델 교육 시스템은 대기행렬이 적용되는 장소에 위치하는 마커와, 마커에 대한 이미지를 획득하는 이미지 획득부를 구비하며 획득한 이미지에 기초하여 마커의 식별 정보를 인식하는 이동 단말기 및 마커의 식별 정보를 수신하여 마커의 식별 정보에 해당하는 대기행렬 모델을 검색하고 검색한 대기행렬 모델을 이동 단말기로 송신하는 대기행렬모델 제공 서버를 포함하며, 이동 단말기는 대기행렬모델 제공 서버로부터 수신한 대기행렬 모델을 시뮬레이션하기 위해 필요한 고객 도착율, 서비스 시간, 서비스 시설에 대한 정보를 입력하기 위한 그래픽 화면을 디스플레이하며 그래픽 화면을 통해 입력된 정보에 따라 대기행렬 모델의 시뮬레이션 결과를 출력하는 것을 특징으로 한다.On the other hand, the reality-enhanced queue model training system according to the present invention includes a marker located at a place where the queue is applied, and an image acquisition unit for acquiring an image of the marker, and provides identification information of the marker based on the acquired image. And a queue model providing server for receiving the identification information of the recognized mobile terminal and the marker, searching for the queue model corresponding to the identification information of the marker, and transmitting the retrieved queue model to the mobile terminal. Displays a graphic screen for entering information about customer arrival rate, service time, and service facilities required to simulate the queue model received from the model provision server. The simulation results of the queue model are displayed according to the information entered through the graphic screen. It is characterized by outputting.

본 발명에 따른 현실증강형 대기행렬모델의 교육 방법은 종래 경영과학 교육 방법과 비교하여 다음과 같은 다양한 효과를 가진다.The education method of the reality-enhanced queue model according to the present invention has various effects as follows compared to the conventional management science education method.

첫째, 본 발명에 따른 현실증강형 대기행렬모델의 교육 방법은 대기행렬이 발생하는 실제 장소에서 학습자가 이동 단말기를 통해 직접 적용되는 대기행렬모델을 학습하고 학습자가 스스로 상황 정보를 변경하여 대기행렬모델의 시뮬레이션을 수행함으로써, 경영과학의 비전문가도 쉽게 대기행렬모델을 이해하고 현실에 적응할 수 있다.First, the training method of the reality-enhanced queue model according to the present invention learns a queue model to which a learner is directly applied through a mobile terminal in a real place where the queue is generated, and the learner changes context information by himself. By conducting simulations, non-experts in business science can easily understand queue models and adapt to reality.

둘째, 본 발명에 따른 현실증강형 대기행렬모델의 교육 방법은 이미지 획득부를 구비하는 이동 단말기와 대기행렬모델 제공 서버를 통해 마커가 배치되어 있는 어떠한 장소에서도 실시간으로 해당 장소에 적용되는 대기행렬모델을 학습할 수 있다.Second, the training method of the reality-enhanced queue model according to the present invention is a real-time queue model that is applied to the place in real time at any place where the marker is placed through a mobile terminal having an image acquisition unit and a queue model providing server. I can learn.

셋째, 본 발명에 따른 현실증강형 대기행렬모델의 교육 방법은 대기행렬모델을 인식하기 위하여 마커 인식 도형과 마커 식별 도형로 구성된 마커를 사용하며 다시 마커 식별 도형은 고객 도착 간격 분포를 식별하기 위한 제1 식별 도형, 서비스 시간 분포를 식별하기 위한 제2 식별 도형 및 서비스 시설을 식별하기 위한 제3 식별 도형으로 구분하여 표시함으로써, 마커를 통해 특정 장소에 적용되는 대기행렬모델을 정확하게 용이하게 인식할 수 있다.Third, the training method of the reality-enhanced queue model according to the present invention uses a marker consisting of a marker recognition figure and a marker identification figure to recognize the queue model. By distinguishing and displaying the first identification figure, the second identification figure for identifying the service time distribution, and the third identification figure for identifying the service facility, it is possible to easily recognize the queue model applied to a specific place through the marker. have.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 대기행렬모델 교육 시스템을 설명하기 위한 개략도이다.
도 2는 본 발명에 따른 이동 단말기를 보다 구체적으로 설명하기 위한 기능 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 대기행렬모델 제공 서버를 보다 구체적으로 설명하기 위한 기능 블록도이다.
도 4는 이동 단말기에서 대기행렬모델 식별 정보를 추출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 발명에 따른 마커의 구성 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명에서 사용되는 제1 식별 도형과 제2 식별 도형의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 7은 제1 식별 도형과 제2 식별 도형에 따라 생성 가능한 다양한 마커의 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 이동 단말기에서 대기행렬모델 제공 서버로부터 수신한 대기행렬모델과 실행정보를 이용하여 대기행렬모델의 시뮬레이션을 수행하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9는 본 발명에 따른 설명 대화창과 입력 대화창의 일 예를 도시하고 있다.1 is a schematic diagram illustrating a queue model training system according to an embodiment of the present invention.
2 is a functional block diagram for explaining in more detail the mobile terminal according to the present invention.
3 is a functional block diagram for explaining in more detail the queue model providing server according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating a method of extracting queue model identification information in a mobile terminal.
5 is a view for explaining a configuration example of a marker according to the present invention.
6 is a diagram illustrating an example of a first identification figure and a second identification figure used in the present invention.
7 is a view for explaining an example of various markers that can be generated according to a first identification figure and a second identification figure.
8 is a flowchart illustrating a method of performing a simulation of a queue model using a queue model and execution information received from a queue model providing server in a mobile terminal.
9 illustrates an example of a description dialog and an input dialog according to the present invention.

이하 첨부한 도면을 참고로 본 발명에 따른 현실증강형 대기행렬모델의 교육 방법에 대해 보다 구체적으로 살펴본다.With reference to the accompanying drawings looks at in more detail with respect to the training method of the augmented reality queue model according to the present invention.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 대기행렬모델 교육 시스템을 설명하기 위한 개략도이다.1 is a schematic diagram illustrating a queue model training system according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참고로 살펴보면, 이동 단말기(10)는 사용자가 소지하는 단말기로서, 이동 단말기(10)는 이미지를 획득할 수 있는 이미지 획득부를 구비하고 있다. 사용자는 이동 단말기(10)의 이미지 획득부를 통해 은행, 미용실, 병원, 극장 등과 같은 특정 장소에 위치하고 있는 마커(20)의 이미지를 획득한다. 마커(20)는 대기행렬이 적용되는 특정 장소의 대기행렬모델을 나타내는 식별자로 사용된다. Referring to FIG. 1, the mobile terminal 10 is a terminal possessed by a user, and the mobile terminal 10 includes an image acquisition unit capable of acquiring an image. The user acquires an image of the marker 20 located at a specific place such as a bank, a beauty salon, a hospital, a theater, etc. through the image acquisition unit of the mobile terminal 10. The marker 20 is used as an identifier representing a queue model of a specific place to which the queue is applied.

이동 단말기(10)는 획득한 이미지에서 마커 인식 도형을 통해 마커를 검출하고, 검출한 마커에서 마커 식별 도형을 통해 대기행렬모델의 식별 정보를 추출한다. 마커로부터 추출한 식별 정보는 특정 장소에 적용되는 대기행렬모델을 식별하기 위한 정보로, 이동 단말기(10)는 통신 네트워크(30)를 통해 대기행렬모델의 식별 정보를 대기행렬모델 제공 서버(40)로 송신한다. 대기행렬모델 제공 서버(40)는 이동 단말기(10)로부터 수신한 대기행렬모델 식별 정보에 기초하여 수신한 대기행렬모델 식별 정보에 일치하는 대기행렬모델을 검색한다. 대기행렬모델 제공 서버는 검색한 대기행렬모델과 검색한 대기행렬모델을 실행하기 위한 실행 정보를 통신 네트워크(30)를 통해 이동 단말기(10)로 송신한다. 여기서 통신 네트워크(30)는 유/무선 인터넷 통신망 또는 기지국 기반 이동통신망을 포함하며, 본 발명이 적용되는 분야에 따라 다양한 유/무선 통신망이 사용될 수 있다. 여기서 실행 정보는 검색한 대기행렬모델을 설명하기 위한 텍스트, 아이콘, 그래프 또는 대기행렬모델을 설명하기 위하여 이동 단말기(10)에 디스플레이되는 가상 현실의 이미지 또는 대기행렬모델을 시뮬레이션하기 위한 특정 장소의 대기행렬 정보를 포함한다.The mobile terminal 10 detects a marker from the acquired image through a marker recognition figure, and extracts identification information of the queue model from the detected marker through the marker identification figure. The identification information extracted from the marker is information for identifying a queue model applied to a specific place, and the mobile terminal 10 transmits the identification information of the queue model to the queue model providing server 40 through the communication network 30. Send. The queue model providing server 40 searches for a queue model corresponding to the received queue model identification information based on the queue model identification information received from the mobile terminal 10. The queue model providing server transmits the searched queue model and execution information for executing the searched queue model to the mobile terminal 10 through the communication network 30. The communication network 30 includes a wired / wireless internet communication network or a base station based mobile communication network, and various wired / wireless communication networks may be used according to the field to which the present invention is applied. Here, the execution information may be text, an icon, a graph for explaining the searched queue model, or an atmosphere of a specific place for simulating an image or queue model of the virtual reality displayed on the mobile terminal 10 to explain the queue model. Contains matrix information.

이동 단말기(10)는 대기행렬모델 제공 서버(40)로부터 수신한 대기행렬모델과 실행정보에 기초하여 마커가 위치하는 특정 장소에 적용되는 대기행렬모델에 대한 설명을 위한 텍스트, 아이콘, 그래프 및 가상 현실 이미지를 디스플레이한다. 이동 단말기(10)의 디스플레이부에 디스플레이된 대화창에 대기행렬모델 제공 서버(40)로부터 수신한 대기행렬 정보 또는 임의의 대기행렬 정보를 입력하는 경우, 이동 단말기(10)는 입력된 대기행렬 정보에 따른 시뮬레이션 결과를 계산하여 출력한다. The mobile terminal 10 is based on the queue model received from the queue model providing server 40 and execution information for text, icons, graphs and virtual images for explanation of the queue model applied to a specific place where the marker is located. Display the reality image. When the queue information received from the queue model providing server 40 or any queue information is input to a chat window displayed on the display unit of the mobile terminal 10, the mobile terminal 10 is configured to input the queue information. The simulation results are calculated and output.

도 2는 본 발명에 따른 이동 단말기를 보다 구체적으로 설명하기 위한 기능 블록도이다.2 is a functional block diagram for explaining in more detail the mobile terminal according to the present invention.

도 2를 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 이미지 획득부(110)는 은행, 병원, 미용실, 극장과 같은 특정 장소에 위치하는 마커 이미지를 획득한다. 바람직하게, 마커는 사람들이 대기하는 장소에, 사람들이 쉽게 인식할 수 있는 장소에 위치하고 있으며 이미지 획득부(110)는 마커를 포함하는 이미지를 획득한다. 이미지 획득부(110)는 영상 이미지를 획득할 수 있는 카메라 모듈, 비디오 모듈 등이 사용될 수 있다.Referring to FIG. 2, the image acquisition unit 110 acquires a marker image located at a specific place such as a bank, a hospital, a beauty salon, or a theater. Preferably, the marker is located at a place where people wait and at a place where people can easily recognize it, and the image acquisition unit 110 acquires an image including the marker. The image acquirer 110 may use a camera module, a video module, or the like that may acquire an image image.

마커 검출부(120)는 획득한 이미지에서 마커를 검출한다. 마커 검출부(120)는 마커를 나타내는 마커 인식 도형를 통해 마커를 1차 검출하며, 마커 인식 도형 안에 표시되어 있는 마커 식별 도형을 2차 검출한다. 이미지 획득부(110)를 통해 획득한 이미지에는 점, 선, 명암 등 다양한 특징들이 존재하며, 마커 검출부(120)는 임계값 비교 방식을 이용하여 마커 인식 도형을 검출한다. 바람직하게 마커 인식 도형은 다각형이며 획득한 이미지에서 마커 인식 도형과 마커 인식 도형의 주변 이미지 사이의 색상, 명암 등의 차이에 의해 다각형인 마커 인식 도형을 1차 검출한다. 임계값 비교 방식으로 검출한 도형이 정해진 마커 인식 도형인 다각형으로 판단되는 경우 검출한 도형을 마커 인식 도형으로 1차 검출한다. 획득한 이미지에서 마커 인식 도형을 1차 검출한 후, 마커 인식 도형 안에 그려져 있는 마커 식별 도형을 2차 검출한다. 바람직하게, 마커 식별 도형도 임계값 비교 방식을 이용하여 검출할 수 있다.The marker detector 120 detects a marker in the acquired image. The marker detection unit 120 primarily detects a marker through a marker recognition figure representing a marker, and secondly detects a marker identification figure displayed in the marker recognition figure. Various features such as dots, lines, and contrast exist in the image acquired by the image acquirer 110, and the marker detector 120 detects a marker recognition figure by using a threshold comparison method. Preferably, the marker recognition figure is a polygon and primarily detects a polygonal marker recognition figure by a difference in color and contrast between the marker recognition figure and the surrounding image of the marker recognition figure. When the figure detected by the threshold comparison method is determined to be a polygon that is a predetermined marker recognition figure, the detected figure is primarily detected as a marker recognition figure. After first detecting the marker recognition figure in the acquired image, the marker identification figure drawn in the marker recognition figure is secondarily detected. Preferably, the marker identification figure may also be detected using a threshold comparison method.

식별 정보 추출부(130)는 검출한 마커 인식 도형과 마커 식별 도형에 기초하여 마커가 나타내는 대기행렬모형의 식별 정보를 추출한다. 추출한 대기행렬모델 식별 정보란 마커가 위치하는 장소의 대기행렬모델을 결정하기 위하여 필요한 고객 도착 간격 분포, 서비스 시간 분포, 서비스 시설 수를 식별하기 위한 식별자를 의미한다. 송수신부(140)는 추출한 대기행렬모델의 식별 정보를 대기행렬모델 제공 서버로 송신한다.The identification information extracting unit 130 extracts identification information of the queue model represented by the marker based on the detected marker recognition figure and the marker identification figure. The extracted queue model identification information means an identifier for identifying a customer arrival interval distribution, a service time distribution, and a number of service facilities required to determine a queue model of a place where a marker is located. The transceiver 140 transmits the identification information of the extracted queue model to the queue model providing server.

한편, 송수신부(140)는 대기행렬모델 제공 서버로부터 대기행렬모델 식별 정보에 일치하는 대기행렬모델과 실행 정보를 수신하는 경우, 수신한 대기행렬모델과 실행 정보를 모델 랜더부(150)로 제공한다. 모델 랜더부(150)는 수신한 실행 정보 중 수신한 대기행렬모델을 설명하기 위한 설명 대화창과 시뮬레이션 정보를 입력하기 위한 입력 대화창을 디스플레이부(160)에 디스플레이하며, 수신한 대기행렬모델을 시뮬레이터부(180)로 제공한다. 사용자 인터페이스부(180)를 통해 시뮬레이션 정보가 입력되는 경우, 시뮬레이터부(180)는 수신한 대기행렬모델과 시뮬레이션 정보를 이용하여 시뮬레이션 결과를 계산한다. 여기서 시뮬레이션 정보란 대기행렬모델을 시뮬레이션하기 위하여 필요한 고객 도착율, 서비스 시간, 서비스 시설 수를 포함하며 고객 도착율이란 단위 시간당 방문하는 고객의 수를 의미한다. 바람직하게, 대기행렬모델 제공 서버는 마커가 위치하는 특정 장소의 평균 고객 도착율, 서비스 시간, 서비스 시설 수에 대한 시뮬레이션 정보를 이동 단말기에 제공하며, 사용자는 특정 장소의 대기 예상 시간을 대기행렬모델 제공 서버로부터 수신한 시뮬레이션 정보를 통해 판단할 수 있다.Meanwhile, when the transceiver 140 receives the queue model and execution information corresponding to the queue model identification information from the queue model providing server, the transceiver 140 provides the received queue model and execution information to the model renderer 150. do. The model renderer 150 displays a description dialog for explaining the received queue model among the received execution information and an input dialog for inputting simulation information on the display 160, and displays the received queue model on the simulator unit. Provided at 180. When the simulation information is input through the user interface unit 180, the simulator unit 180 calculates a simulation result using the received queue model and the simulation information. Here, the simulation information includes the customer arrival rate, service time, and the number of service facilities required to simulate the queue model. The customer arrival rate is the number of customers who visit per unit time. Preferably, the queue model providing server provides simulation information on the average customer arrival rate, service time, and number of service facilities of a specific place where the marker is located to the mobile terminal, and the user provides the queue model with an expected time of waiting for the specific place. It can be determined through simulation information received from the server.

모델 랜더부(150)는 시뮬레이션 결과와 실행 정보 중 대기행렬모델에 대응하는 가상 현실 이미지를 디스플레이부(160)로 제공하며, 디스플레이부(160)는 시뮬레이션 결과와 가상 현실 이미지를 함께 디스플레이한다.The model renderer 150 provides the virtual reality image corresponding to the queue model among the simulation result and the execution information to the display 160, and the display 160 displays the simulation result and the virtual reality image together.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 대기행렬모델 제공 서버를 보다 구체적으로 설명하기 위한 기능 블록도이다.3 is a functional block diagram for explaining in more detail the queue model providing server according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 송수신부(210)는 이동 단말기(10)로부터 대기행렬모델 식별 정보, 즉 고객 도착 간격 분포 식별자, 서비스 시간 분포 식별자, 서비스 시설 식별자를 수신하고, 수신한 대기행렬모델 식별 정보를 대기행렬모델 검색부(220)로 제공한다. 대기행렬모델 검색부(220)는 대기행렬모델 DB(230)에서 고객 도착 간격 분포 식별자, 서비스 시간 분포 식별자 또는 서비스 시설 식별자와 일치하는 대기행렬모델을 검색한다. 바람직하게, 대기행렬모델 DB(230)에는 고객 도착 분포 식별자, 서비스 시간 분포 식별자, 서비스 시설 식별자 각각에 대응하는 대기행렬모델과 각 대기행렬모델에 대한 실행정보가 저장되어 있다. 수신한 대기행렬모델 식별 정보와 일치하는 대기행렬모델이 검색되는 경우, 대기행렬모델 검색부(220)는 대기행렬모델과 실행 정보를 송수신부(210)를 통해 이동 단말기(10)로 송신 제어한다.Referring to FIG. 3, the transceiver 210 receives the queue model identification information from the mobile terminal 10, that is, a customer arrival interval distribution identifier, a service time distribution identifier, and a service facility identifier. The matrix model identification information is provided to the queue model search unit 220. The queue model search unit 220 searches the queue model DB 230 for a queue model that matches a customer arrival interval distribution identifier, a service time distribution identifier, or a service facility identifier. Preferably, the queue model DB 230 stores a queue model corresponding to each of the customer arrival distribution identifier, the service time distribution identifier, and the service facility identifier, and execution information about each queue model. When a queue model matching the received queue model identification information is found, the queue model search unit 220 transmits and controls the queue model and execution information to the mobile terminal 10 through the transceiver 210. .

도 4와 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 대기행렬모델 교육 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.4 and 8 are flowcharts illustrating a queue model training method according to an embodiment of the present invention.

먼저 도 4를 참고로 이동 단말기에서 대기행렬모델 식별 정보를 추출하는 방법을 보다 구체적으로 살펴보면, 대기행렬모델을 시뮬레이션하기 위한 특정 장소에 위치하는 마커를 포함한 이미지를 획득한다(S1). 획득한 이미지에서 마커 인식 도형과 마커 식별 도형을 임계값 비교 방식으로 검출하고(S3), 검출한 마커 인식 도형과 마커 식별 도형으로부터 특정 장소에 적용되는 대기행렬모델의 식별 정보, 즉 고객 도착 간격 분포 식별자, 서비스 시간 분포 식별자 및 서비스 시설 식별자를 추출한다(S5). 추출한 대기행렬모델의 식별 정보를 대기행렬모델 제공 서버로 송신한다(S7).First, referring to FIG. 4, a method of extracting queue model identification information from a mobile terminal will be described in more detail. An image including a marker located at a specific place for simulating a queue model is obtained (S1). In the acquired image, the marker recognition figure and the marker identification figure are detected by a threshold comparison method (S3), and the identification information of the queue model applied to a specific place from the detected marker recognition figure and the marker identification figure, that is, the distribution of customer arrival intervals The identifier, the service time distribution identifier, and the service facility identifier are extracted (S5). Identification information of the extracted queue model is transmitted to the queue model providing server (S7).

도 5는 본 발명에 따른 마커의 구성 예를 설명하기 위한 도면으로서, 도 5(a)를 참고로 마커 구성의 일 예를 살펴보면 마커는 획득한 이미지에서 마커를 인식하기 위한 사각형의 마커 인식 도형(A)과 마커 인식 도형(A)의 안쪽에 표시되어 있는 마커 식별 도형으로 구성되어 있다. 마커 인식 도형(A)은 일정한 폭을 가지는 직선으로 구성되어 있으며, 바람직하게 마커 인식 도형(A)을 구성하는 직선은 획득한 이미지의 마커 주변 영상과 명확하게 구분될 수 있는 색상, 명도, 채도를 가진다. 한편, 마커 식별 도형은 고객 도착 간격 분포를 나타내는 제1 식별 도형을 표시하는 영역(B)과 서비스 시간 분포를 나타내는 제2 식별 도형을 표시하는 영역(C)으로 구성되어 있다. 바람직하게, 제1 식별 도형을 표시하는 영역(B)과 제2 식별 도형을 표시하는 영역(C)의 구분을 명확하게 하기 위하여 제1 식별 도형을 표시하는 영역(B)과 제2 식별 도형을 표시하는 영역(C)은 점선으로 구분되어 있다.5 is a view for explaining an example of the configuration of the marker according to the present invention. Referring to an example of the configuration of the marker with reference to FIG. 5 (a), the marker is a rectangular marker recognition figure for recognizing the marker in the acquired image. A) and a marker identification figure displayed inside the marker recognition figure A. FIG. Marker recognition figure (A) is composed of a straight line having a constant width, preferably a straight line constituting the marker recognition figure (A) is a color, brightness, saturation that can be clearly distinguished from the image around the marker of the acquired image Have On the other hand, the marker identification figure is comprised of the area | region B which shows the 1st identification figure which shows the customer arrival interval distribution, and the area | region C which displays the 2nd identification figure which shows service time distribution. Preferably, in order to clarify the distinction between the region B displaying the first identification figure and the region C displaying the second identification figure, the region B displaying the first identification figure and the second identification figure are defined. The region C to be displayed is divided by a dotted line.

도 5(b)를 참고로 본 발명에 따른 마커 구성의 다른 예를 살펴보면, 마커는 획득한 이미지에서 마커를 인식하기 위한 사각형의 마커 인식 도형(A)과 마커 인식 도형(A)의 안쪽에 표시되어 대기행렬모델을 나타내는 마커 식별 도형으로 구성되어 있다. 마커 인식 도형(A)은 일정한 폭을 가지는 선으로 구성되어 있는 직선으로 구성되어 있으며, 바람직하게 마커 인식 도형(A)을 구성하는 직선은 획득한 이미지의 마커 주변 영상과 명확하게 구분될 수 있는 색상, 명도, 채도를 가진다. 한편, 마커 식별 도형은 고객 도착 간격 분포를 나타내는 제1 식별 도형을 표시하는 영역(B)과 서비스 시간 분포를 나타내는 제2 식별 도형을 표시하는 영역(C), 서비스 시설 수를 표시하는 영역으로 구성되어 있다. 바람직하게, 제2 식별 도형을 나타내는 영역과 제3 식별 도형을 나타내는 영역은 서로 동일하며, 제3 식별 도형은 제2 식별 도형의 수로 표시된다. 예를 들어 서비스 시설의 수가 3개인 경우, 제2 식별 도형을 표시하는 영역(C)에 3개의 제2 식별 도형을 표시하여 제3 식별 도형을 표시한다. 바람직하게, 제1 식별 도형을 표시하는 영역(B)과 제2 식별 도형을 표시하는 영역(C)의 구분을 명확하게 하기 위하여 제1 식별 도형을 표시하는 영역(B)과 제2 식별 도형을 표시하는 영역(C)은 점선으로 구분되어 있으며 다시 제2 식별 도형을 표시하는 영역(C)은 제2 식별 도형의 수에 따라 점선으로 구분되어 제3 식별 도형을 표시한다.Referring to another example of the configuration of the marker according to the present invention with reference to FIG. 5 (b), the marker is displayed inside the rectangular marker recognition figure A and the marker recognition figure A for recognizing the marker in the acquired image. It consists of a marker identification figure representing the queue model. Marker recognition figure (A) is composed of a straight line consisting of a line having a constant width, preferably a straight line constituting the marker recognition figure (A) is a color that can be clearly distinguished from the image around the marker of the acquired image , Brightness, and saturation. On the other hand, the marker identification figure is composed of an area B for displaying a first identification figure indicating a customer arrival interval distribution, an area C for displaying a second identification figure indicating a service time distribution, and an area for displaying the number of service facilities. It is. Preferably, the region representing the second identification figure and the region representing the third identification figure are the same, and the third identification figure is represented by the number of the second identification figures. For example, when the number of service facilities is three, three second identification figures are displayed by displaying three second identification figures in the area C displaying the second identification figure. Preferably, in order to clarify the distinction between the region B displaying the first identification figure and the region C displaying the second identification figure, the region B displaying the first identification figure and the second identification figure are defined. The region C to be displayed is divided by a dotted line, and the region C displaying the second identification figure is divided by a dotted line according to the number of the second identification figures to display the third identification figure.

도 6은 본 발명에서 사용되는 제1 식별 도형과 제2 식별 도형의 일 예를 나타내는 도면이다. 6 is a diagram illustrating an example of a first identification figure and a second identification figure used in the present invention.

도 6을 참고로 살펴보면, 고객 도착 간격 분포를 나타내는 제1 식별 도형은 고객의 도착 시간 간격이 일정하게 정해진 확정적 분포(D), 고객의 도착 시간 간격이 무작위적인 감마분포(Ek), 고객의 도착 시간 간격이 일정하게 증가 또는 감소하는 일반 분포(G), 고객의 도착 시간 간격이 급격히 증가 또는 감소하는 지수 분포(M)으로 구분되어 있다. 한편, 서비스 시간 분포를 나타내는 제2 식별 도형은 서비스 시간 간격이 일정하게 정해진 확정적 분포(D), 서비스 시간 간격이 무작위적인 감마분포(Ek), 서비스 시간 간격이 일정하게 증가 또는 감소하는 일반 분포(G), 서비스 시간 간격이 급격히 증가 또는 감소하는 지수 분포(M)으로 구분되어 있다.Referring to FIG. 6, the first identification diagram showing the distribution of customer arrival intervals includes a deterministic distribution (D) in which the arrival time interval of the customer is constant, a gamma distribution E k of which the arrival time interval of the customer is random, It is divided into a general distribution (G) in which the arrival time interval is constantly increasing or decreasing, and an exponential distribution (M) in which the arrival time interval of the customer is rapidly increasing or decreasing. On the other hand, the second identification figure representing the service time distribution has a deterministic distribution (D) in which the service time interval is constant, a random gamma distribution (E k ) in which the service time interval is constant, and a general distribution in which the service time interval is constantly increasing or decreasing. (G) is divided into exponential distribution (M) in which the service time interval increases or decreases rapidly.

도 6에서는 고객 도착 간격 분포를 나타내기 위하여 확정적 분포와 지수 분포를 사용하고 소비스 시간 분포를 나타내기 위하여 감마 분포, 일반 분포 및 지수 분포를 사용하였으나, 본 발명이 적용되는 분야에 따라 다양한 분포의 조합을 사용할 수 있으며 이는 본 발명의 범위에 속한다. In FIG. 6, a deterministic distribution and an exponential distribution are used to indicate a distribution of customer arrival intervals, and a gamma distribution, a general distribution, and an exponential distribution are used to represent a consumption time distribution. Can be used and it is within the scope of the present invention.

도 7은 도 5에서 설명한 본 발명에 따른 마커 인식 도형과 마커 식별 도형의 구성과 도 6에서 설명한 제1 식별 도형과 제2 식별 도형에 따라 생성 가능한 다양한 마커의 예를 설명하기 위한 도면이다.FIG. 7 is a view for explaining the configuration of a marker recognition figure and a marker identification figure according to the present invention described with reference to FIG. 5, and various markers that can be generated according to the first identification figure and the second identification figure described with reference to FIG. 6.

도 7(a)는 고객 도착 시간 간격은 확정적 분포이고 서비스 시간 분포는 감마 분포이며 서비스 시설 수는 1개인 대기행렬모델를 나타내는 마커를 도시하고 있으며, 도 7(b)는 고객 도착 시간 간격은 지수 분포이고 서비스 시간 분포는 지수 분포이며 서비스 시설 수는 1개인 대기행렬모델를 나타내는 마커를 도시하고 있으며, 도 7(c)는 고객 도착 시간 간격은 지수 분포이고 서비스 시간 분포는 지수 분포이며 서비스 시설 수는 2개인 대기행렬모델를 나타내는 마커를 도시하고 있으며, 도 7(d)는 고객 도착 시간 간격은 지수 분포이고 서비스 시간 분포는 일반 분포이며 서비스 시설 수는 3개인 대기행렬모델를 나타내는 마커를 도시하고 있으며, 도 7(e)는 고객 도착 시간 간격은 지수 분포이고 서비스 시간 분포는 일반 분포이며 서비스 시설 수는 1개인 대기행렬모델를 나타내는 마커를 도시하고 있으며, 도 7(f)는 고객 도착 시간 간격은 지수 분포이고 서비스 시간 분포는 감마 분포이며 서비스 시설 수는 1개인 대기행렬모델를 나타내는 마커를 도시하고 있다.FIG. 7 (a) shows a marker representing a queue model in which a customer arrival time interval is a definite distribution, a service time distribution is a gamma distribution, and the number of service facilities is one. FIG. 7 (b) shows an index distribution of a customer arrival time interval. The service time distribution is an exponential distribution and the number of service facilities is a marker representing a queue model. FIG. 7 (d) shows a marker representing a queue model showing a personal queue model, and FIG. 7 (d) shows a queue model of which a customer arrival time interval is an exponential distribution, a service time distribution is a general distribution, and the number of service facilities is three. (e) shows that the waiting time interval for customer arrivals is an exponential distribution, the service time distribution is a general distribution, and the number of service facilities is one. And it shows a modelreul indicating marker, Figure 7 (f) is a customer arrival time interval shows an exponential distribution and service time distribution is the gamma distribution and service facilities may have one individual queue modelreul indicating marker.

한편 도 8을 참고로 이동 단말기에서 대기행렬모델 제공 서버로부터 수신한 대기행렬모델과 실행정보를 이용하여 대기행렬모델의 시뮬레이션을 수행하는 방법을 보다 구체적으로 살펴보면, 이동 단말기는 추출한 대기행렬모델 식별 정보와 일치하는 대기행렬모델 및 이에 대한 실행 정보를 대기행렬모델 제공 서버로부터 수신한다(S11). 수신한 대기행렬모델의 실행 정보에 기초하여 수신한 대기행렬모델을 설명하기 위한 설명 대화창과 대기행렬모델 시뮬레이션 정보를 입력하기 위한 입력 대화창을 생성하여 디스플레이한다(S13). 사용자 인터페이스부를 통해 입력 대화창에 대기행렬모델을 시뮬레이션하기 위한 정보가 입력되면(S15), 입력된 시뮬레이션 정보를 대기행렬모델에 적용하여 시뮬레이션 결과를 계산하고(S17), 계산한 시뮬레이션 결과를 가상 현실 이미지와 함께 디스플레이한다(S19). 여기서 가상 현실 이미지란 대기행렬모델에 대응하는 이미지로 대기행렬모델이 적용되는 장소에 따라 대기행렬모델을 잘 이해할 수 있는 이미지이다. 예를 들어 은행의 경우 은행 창구 이미지와 대기 고객 이미지가 조합된 가상 현실 이미지가 사용될 수 있다.Meanwhile, referring to FIG. 8, a method of simulating a queue model using the queue model and execution information received from the queue model providing server in the mobile terminal will be described in more detail. The queue model and execution information corresponding thereto are received from the queue model providing server (S11). Based on the execution information of the received queue model, a description dialog for explaining the received queue model and an input dialog for inputting queue model simulation information are generated and displayed (S13). When information for simulating a queue model is input to an input dialog through the user interface unit (S15), the simulation result is calculated by applying the input simulation information to the queue model (S17), and the calculated simulation result is a virtual reality image. Displayed together with (S19). The virtual reality image is an image corresponding to the queue model, and the image can understand the queue model well according to the location where the queue model is applied. For example, in the case of a bank, a virtual reality image combining a bank teller image and a waiting customer image may be used.

도 9는 본 발명에 따른 설명 대화창과 입력 대화창의 일 예로 입력 대화창에는 고객 도착율(arrival rate), 서비스 시간(service time) 및 서비스 시설(number of servers)을 입력하기 위한 입력 공간이 디스플레이되어 있으며, 설명 대화창에는 대기행렬모델을 설명하기 위한 아이콘이 디스플레이되어 있다.9 illustrates an input space for inputting a customer arrival rate, a service time, and a number of servers in an input dialog as an example of an explanation dialog and an input dialog according to the present invention. The description dialog displays icons for describing the queue model.

도 9(a) 내지 9(c)를 참고로 살펴보면, 입력 대화창에 시뮬레이션 정보, 즉 고객 도착율, 서비스 시간, 서비스 시설 수가 각각 입력되는 경우, 입력된 시뮬레이션 정보에 따라 고객 도착율과 서비스 시설 수를 설명하는 아이콘이 디스플레이되며 예상 대기 시간의 길고 짧음에 따라 아이콘 색상 또는 설명 대화창, 입력 대화창의 배경 색상을 변경하여 디스플레이된다.9 (a) to 9 (c), when the simulation information, that is, the customer arrival rate, the service time, and the number of service facilities are respectively input in the input dialog, the customer arrival rate and the number of service facilities will be described according to the input simulation information. The icon is displayed and the background color of the description dialog or the input dialog is changed according to the long and short of the expected waiting time.

예를 들어, 고객 도착율을 설명하기 위하여 대기 고객의 많음과 적음을 바(┃)의 수로 나타내며, 서비스 시설의 수를 설명하기 위하여 서비스 시설을 원모양의 아이콘으로 나타내며, 대기 고객의 수가 많음으로 인하여 대기 시간이 긴 경우 서비스 시간을 나타내는 원 아이콘의 색상이 빨간색으로 디스플레이되며, 대기 고객의 수가 적어짐에 따라 대기 시간이 짧아지는 경우 서비스 시간을 나타내는 원 아이콘의 색상이 녹색으로 디스플레이된다.
For example, the number of waiting customers is represented by the number of bars and the number of waiting customers is used to describe the arrival rate of customers, and the service facilities are represented by a circle icon to explain the number of service facilities. If the waiting time is long, the color of the circle icon representing the service time is displayed in red. If the waiting time is shortened as the number of waiting customers decreases, the color of the circle icon representing the service time is displayed in green.

한편, 상술한 본 발명의 일 실시예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다.Meanwhile, the above-described embodiments of the present invention can be written as a program that can be executed in a computer, and can be implemented in a general-purpose digital computer that operates the program using a computer-readable recording medium.

상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는 마그네틱 저장 매체(예를 들어, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들어, 시디롬, 디브이디 등) 및 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)와 같은 저장 매체를 포함한다.The computer readable recording medium may include a magnetic storage medium (eg, a ROM, a floppy disk, a hard disk, etc.), an optical reading medium (eg, a CD-ROM, a DVD, etc.) and a carrier wave (eg, the Internet). Storage medium).

본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.Although the present invention has been described with reference to the embodiments shown in the drawings, this is merely exemplary, and it will be understood by those skilled in the art that various modifications and equivalent other embodiments are possible. Therefore, the true technical protection scope of the present invention will be defined by the technical spirit of the appended claims.

10: 이동 단말기 20: 마커
30: 통신 네트워크 40: 대기행렬모델 제공 서버
110: 이미지 획득부 120: 마커 검출부
130: 식별 정보 추출부 140: 송수신부
150: 모델 랜더부 160: 디스플레이부
170: 사용자 인터페이스부 180: 시뮬레이터부10: mobile terminal 20: marker
30: communication network 40: queue model providing server
110: image acquisition unit 120: marker detection unit
130: identification information extraction unit 140: transceiver
150: model renderer 160: display unit
170: user interface unit 180: simulator unit

Claims (8)

대기행렬이 적용되는 장소에서 마커를 검출하고, 검출한 마커로부터 대기행렬모델 식별 정보를 추출하는 단계;
상기 추출한 대기행렬모델 식별 정보와 일치하는 대기행렬모델을 검색하는 단계;
상기 검색한 대기행렬모델를 설명하기 위한 설명 대화창과 고객 도착율, 서비스 시간, 서비스 시설의 시뮬레이션 정보를 입력하기 위한 입력 대화창이 디스플레이되는 단계; 및
상기 입력 대화창에 시뮬레이션 정보가 입력되고, 상기 입력된 시뮬레이션 정보에 따라 상기 대기행렬모델의 시뮬레이션 결과를 계산하는 단계;
상기 계산한 시뮬레이션 결과를 상기 검색한 대기행렬모델에 해당하는 증강현실의 가상 이미지와 함께 출력하는 단계를 포함하는 증강현실형 대기행렬모델 교육 방법.Detecting a marker at a location to which the queue is applied and extracting queue model identification information from the detected marker;
Retrieving a queue model that matches the extracted queue model identification information;
Displaying a description dialog for explaining the searched queue model, and an input dialog for inputting customer arrival rate, service time, and simulation information of a service facility; And
Inputting simulation information into the input dialog, and calculating a simulation result of the queue model according to the input simulation information;
And a step of outputting the calculated simulation result together with the virtual image of the augmented reality corresponding to the searched queue model. 제 1 항에 있어서,
상기 마커는 사용자의 이동 단말기에 장착되어 있는 이미지 획득부를 통해 획득되며,
상기 대기행렬모델의 검색은 상기 대기행렬모델 식별 정보를 대기행렬모델 제공 서버에서 상기 이동 단말기로부터 수신하여 수행되며, 상기 대기행렬모델 제공 서버는 상기 검색한 대기행렬모델 및 상기 검색한 대기행렬모델의 실행 정보를 상기 이동 단말기로 송신하는 것을 특징으로 하는 증강현실형 대기행렬모델 교육 방법.The method of claim 1,
The marker is obtained through an image acquisition unit mounted on a user's mobile terminal.
The search for the queue model is performed by receiving the queue model identification information from the mobile terminal in the queue model providing server, and the queue model providing server is configured to search the queue model and the searched queue model. Augmented reality queue model training method characterized in that for transmitting the execution information to the mobile terminal. 제 2 항에 있어서, 상기 시뮬레이션 결과는
사용자의 예상 대기 시간에 대한 정보인 것을 특징으로 하는 증강현실형 대기행렬모델 교육 방법.The method of claim 2, wherein the simulation result
Augmented reality queue model training method characterized in that the information about the user's expected waiting time. 제 2 항에 있어서, 상기 마커는
사각형의 마커 인식 도형과
상기 마커 인식 도형 안에 도시되어 있는 대기행렬모델을 식별하기 위한 마커 식별 도형으로 구성되어 있으며,
상기 마커 식별 도형은
고객 도착 간격 분포를 식별하기 위한 제1 식별 도형, 서비스 시간 분포를 식별하기 위한 제2 식별 도형, 서비스 시설을 식별하기 위한 제3 식별 도형으로 구분되어 표시되어 있는 것을 특징으로 하는 증강현실형 대기행렬모델 교육 방법.The method of claim 2, wherein the marker is
The marker recognition shape of the rectangle
It is composed of a marker identification figure for identifying the queue model shown in the marker recognition figure,
The marker identification figure is
Augmented reality queue, characterized in that it is divided into a first identification figure for identifying the distribution of customer arrival interval, a second identification figure for identifying the service time distribution, a third identification figure for identifying the service facility Model training method. 제 4 항에 있어서, 상기 마커 식별 도형에서
상기 제3 식별 도형은 상기 제2 식별 도형의 수로 표시되는 것을 특징으로 하는 증강현실형 대기행렬모델 교육 방법.The method of claim 4, wherein in the marker identification figure
And the third identification figure is represented by the number of the second identification figure. 대기행렬이 적용되는 장소에 위치하는 마커;
상기 마커에 대한 이미지를 획득하고, 상기 획득한 마커 이미지로부터 마커를 검출하여 대기행렬모델 식별 정보를 추출하는 이동 단말기; 및
상기 대기행렬모델 식별 정보를 수신하여 상기 대기행렬모델 식별 정보에 일치하는 대기행렬 모델을 검색하고, 상기 검색한 대기행렬 모델과 상기 검색한 대기행렬모델의 실행 정보를 상기 이동 단말기로 송신하는 대기행렬모델 제공 서버를 포함하며,
상기 이동 단말기는 상기 대기행렬모델 제공 서버로부터 수신한 대기행렬모델을 시뮬레이션하기 위한 시뮬레이션 정보를 입력하기 위한 입력 대화창을 디스플레이하며, 상기 입력 대화창을 통해 입력된 시뮬레이션 정보에 따라 대기행렬모델의 시뮬레이션 결과를 계산하여 상기 시뮬레이션 결과를 상기 대기행렬모델에 해당하는 증강현실의 가상 이미지와 함께 출력하는 것을 특징으로 하는 증강현실형 대기행렬모델 교육 시스템.A marker located at a place where the queue is applied;
A mobile terminal obtaining an image for the marker and extracting queue model identification information by detecting a marker from the obtained marker image; And
A queue for receiving the queue model identification information, searching for a queue model matching the queue model identification information, and transmitting execution information of the found queue model and the found queue model to the mobile terminal; Includes model-provided servers,
The mobile terminal displays an input dialog for inputting simulation information for simulating a queue model received from the queue model providing server, and displays a simulation result of the queue model according to the simulation information input through the input dialog. And calculating and outputting the simulation result along with the virtual image of the augmented reality corresponding to the queue model. 제 6 항에 있어서, 상기 이동 단말기는
마커를 포함하는 이미지를 획득하는 이미지 획득부;
상기 획득한 이미지에서 임계값 비교 방식으로 마커를 검출하는 마커 검출부;
상기 검출한 마커가 나타내는 대기행렬모델을 식별하기 위한 식별 정보를 추출하는 식별 정보 추출부;
상기 추출한 식별 정보에 일치하는 대기행렬모델과 입력된 고객 도착율, 서비스 시간, 서비스 시설에 대한 정보를 이용하여 대기행렬모델의 시뮬레이션 결과를 계산하는 시뮬레이터부; 및
상기 계산한 시뮬레이션 결과를 가상 현실 이미지와 함께 디스플레이하는 디스플레이부를 포함하는 것을 특징으로 하는 증강현실형 대기행렬모델 교육 시스템.The method of claim 6, wherein the mobile terminal
An image obtaining unit obtaining an image including a marker;
A marker detector for detecting a marker in the acquired image by a threshold comparison method;
An identification information extraction unit for extracting identification information for identifying the queue model indicated by the detected marker;
A simulator configured to calculate a simulation result of the queue model using information on the queue model corresponding to the extracted identification information, input customer arrival rate, service time, and service facility; And
And a display unit configured to display the calculated simulation result together with the virtual reality image. 제 7 항에 있어서, 상기 마커는
사각형의 마커 인식 도형과
상기 마커 인식 도형 안에 도시되어 있는 대기행렬모델을 식별하기 위한 마커 식별 도형으로 구성되어 있으며,
상기 마커 식별 도형은
고객 도착 간격 분포를 식별하기 위한 제1 식별 도형, 서비스 시간 분포를 식별하기 위한 제2 식별 도형, 서비스 시설을 식별하기 위한 제3 식별 도형으로 구분되어 표시되어 있는 것을 특징으로 하는 증강현실형 대기행렬모델 교육 방법.The method of claim 7, wherein the marker is
The marker recognition shape of the rectangle
It is composed of a marker identification figure for identifying the queue model shown in the marker recognition figure,
The marker identification figure is
Augmented reality queue, characterized in that it is divided into a first identification figure for identifying the distribution of customer arrival interval, a second identification figure for identifying the service time distribution, a third identification figure for identifying the service facility Model training method.
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