KR20140026549A - 개인정보 표시 시스템 및 그 방법 - Google Patents

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아마데우스 에스.에이.에스.
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Abstract

여객 터미널에서 사용자를 식별 및/또는 인증하는 시스템에 관한 발명으로, 사용자가 인터랙션할 수 있는 하나 이상의 인터랙션 영역을 갖는 다수 사용자용 인터랙션 화면; 사용자가 인터랙션할 수 있는 정보를 사용자에게 제공하기 위해 인터랙션 영역 상에 정보를 생성하는 이미지 생성 시스템; 인터랙션 영역에 접촉된 모든 대상의 캡쳐된 이미지를 생성하는 이미지 캡쳐 시스템; 사용자의 식별 및/또는 인증을 위해, 캡쳐된 이미지로부터 하나 이상의 특징을 인식하는 인식 시스템; 식별된 것을 확인시키기 위하여 또는 추가 정보를 요청하기 위하여 이미지 생성 시스템을 사용하여 사용자와 통신하는 통신 시스템을 포함하는 점을 특징으로 한다.

Description

개인정보 표시 시스템 및 그 방법{A PERSONAL INFORMATION DISPLAY SYSTEM AND ASSOCIATED METHOD}
본 발명은 개인정보를 표시하는 시스템 및 그 관련 방법에 관한 것으로, 이에만 국한되는 것은 아니지만, 특히, 승객을 식별하기 위하여 사용되는 개인정보를 표시하는 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
공항 또는 기타 여객 터미널에는 항공 여행 또는 기타 여행을 위해 도착한 많은 승객들이 있다. 모든 승객을 처리한다는 것은 시간 소모적인 업무로서, 이는 대부분, 많은 승객들이 대기하는 것을 의미한다. 승객들은 자신들을 식별하는 데 사용되며 보안 통제 등을 통과할 수 있도록 하는 문서를 지참하여 여행한다. 이러한 승객 문서의 인증 및 확인은 보안 처리과정의 중요한 부분이며, 승객들이 여행을 하는 것이 가능하도록 실시되어야 한다. 이러한 점에서 항상 개선이 요구되고 있다.
자동으로 문서를 인증하고 검증하는 방법을 찾기 위한 노력들이 시도되어 왔다. 여기에는 문자 기반 텍스트 인식 및 문서 인식 처리가 포함되는데, 이 방법은, 특정 승객을 인증하기 위해 문서의 특징 또는 텍스트를 데이터베이스 내에 있는 동등한 정보와 매칭시킨다.
US 5,970,484는 팩스 기계를 통해 사용자 요청을 전송하여서 데이터베이스 내의 문서를 검색하기 위한 시스템을 개시하고 있다. 데이터베이스에서 검색이 수행되고 팩스 기계는 매칭되는 문서를 사용자에게 보내준다. 이 방법은 문자인식 기술 및 특정 검색 파라미터를 사용하여 샘플 텍스트와 유사한 텍스트를 검색하는 것을 포함한다. 가중치 부여 기법도 또한, 샘플 텍스트의 일부에 적용된다.
US 2006/085477은 휴대형 장치, 랩톱 컴퓨터 등을 이용하여 캡쳐 이미지에 관련된 전자 문서를 검색하고 사용자에게 검색된 전자 문서를 제공하는 시스템을 개시하고 있다. 이 방법은 또한, 특정 데이터베이스로부터 검색어에 매칭되는 문서를 검색하기 위해 임의의 이미지 캡쳐 장치를 사용하여 문서를 찾는다. 이는 한 세트의 텍스트 패턴을 정하고 이 텍스트 패턴을 기반으로 검색어를 구성하는 것에 의해 실행된다.
US 2002/037097은 데이터베이스에서 검색대상 계산서를 검색하고 매칭되는 계산서와 고객 간의 일치 여부를 인증한 후에 세일을 진행함으로써 고객에게 개선된 구매 처리를 제공하는 시스템를 개시하고 있다. 여기서의 검색은 바코드 검색, 광학 인식 및 패턴 비교를 이용하여 수행된다.
US 2009/177653은 스캔된 이미지에 포함된 텍스트를 검색하고 이 검색에 근거하여 문서의 전자 복사본을 생성하는 시스템을 개시하고 있다. 이는 원본 문서를 스캔하고 키워드를 추출하고 이 키워드에 따라 관련 정보를 검색함으로써 수행된다.
상기한 선행기술 문헌들은 승객이 여행을 떠나기 전에 승객을 인증하고 검증하는 것에 관련된 일부 문제점은 해결하지만, 상기 방법들에는 아직도 여전히 극복되지 않고 남아 있는 문제들이 있다.
본 발명의 목적은 선행기술에 관련된 문제점의 적어도 일부를 극복하기 위한 것이다.
본 발명의 다른 목적은, 승객이 여행을 떠나기 전에 승객의 인증 및 검증을 개선하는 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 또다른 목적은, 조작이 용이하며 승객이 여행을 떠나기 전에 대기하는 시간을 용이하게 단축시키는 사용자 친화적 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명은 첨부된 특허청구범위에 기재된 바와 같은 방법 및 시스템을 제공한다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 여객 터미널에서 사용자를 식별 및/또는 인증하는 시스템이 제공된다. 이 시스템은,
사용자가 인터랙션할 수 있는 하나 이상의 인터랙션 영역을 갖는 다수 사용자용 인터랙션 화면;
사용자가 인터랙션할 수 있는 정보를 사용자에게 제공하기 위해 인터랙션 영역 상에 정보를 생성하는 이미지 생성 시스템;
인터랙션 영역에 접촉된 모든 대상의 캡쳐된 이미지를 생성하는 이미지 캡쳐 시스템;
사용자의 식별 및/또는 인증을 위해, 캡쳐된 이미지로부터 하나 이상의 특징을 인식하는 인식 시스템;
식별된 것을 확인시키거나 또는 추가 정보를 요청하기 위하여 이미지 생성 시스템을 사용하여 사용자와 통신하는 통신 시스템을 포함한다.
선택사항으로서, 인식 시스템은 문자인식 시스템, 로고 인식 시스템, 바코드 인식 시스템 중 적어도 하나를 포함한다.
선택사항으로서, 인식 시스템은 인터랙션 영역에 접촉된, 적어도 두 개의 다른 유형의 정보 표현을 포함한 복합 데이터 소스의 하나 이상의 특징을 인식한다.
선택사항으로서, 인식 시스템에서, 정보 표현 유형은 텍스트, 로고, 바코드 중 적어도 두 가지를 포함한다.
선택사항으로서, 가장 관련성이 높은 사용자 레코드를 결정하기 위하여, 인식 시스템은 대상으로부터의 특징을, 사용자 정보 데이터베이스에 있는 하나 이상의 사용자 레코드와 매칭시키는 매칭 엔진을 포함한다.
선택사항으로서, 매칭 엔진은 사용자 레코드의 전텍스트 버전에 대해 퍼지 검색을 실행하도록 구성된다.
선택사항으로서, 매칭 엔진은, 각 사용자 레코드의 추정된 관련성에 따르는 사용자 레코드를 찾기 위하여, 분류 범주되고 형식화된 정보를 색인에 대해서 매칭시키고 가중치 부여된 매칭 점수를 연계시키도록 구성된다.
선택사항으로서, 본 시스템은 여객 터미널 내에 잠재적으로 있는 승객의 명부가 포함된 데이터베이스를 더 포함한다.
선택사항으로서, 여객 터미널 내에 잠재적으로 있는 승객의 명부에는 PNR 레코드가 포함되고, 데이터베이스에는 PNR 데이터베이스가 포함된다.
선택사항으로서, 인식 시스템은 사용자 정보 데이터베이스와 PNR 데이터베이스의 구조화된 데이터베이스 필드를 각각, 색인처리된 전텍스트 데이터로 변환하도록 구성되는 인덱스 모듈을 포함한다.
선택사항으로서, 다수 사용자용 인터랙션 화면은 벽의 형태이다.
선택사항으로서, 벽의 적어도 일부는 광투과성 재료로 제작된다.
선택사항으로서, 본 시스템은 사용자의 식별 또는 인증에 관한 문서에 관련된 여행을 인쇄하는 인쇄 시스템을 추가로 포함한다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 하나 이상의 인터랙션 영역을 갖는 다수 사용자용 인터랙션 화면; 인터랙션 영역 상에 정보를 생성하는 이미지 생성 시스템; 인터랙션 영역에 접촉된 모든 대상의 캡쳐된 이미지를 생성하는 이미지 캡쳐 시스템; 캡쳐된 이미지로부터 하나 이상의 특징을 인식하는 인식 시스템; 및 식별된 것을 확인시키거나 추가 정보를 요청하기 위하여 이미지 생성 수단을 사용하여 사용자와 통신하는 통신 시스템을 갖는 식별 시스템을 사용하여 여객 터미널에서 사용자를 식별 및/또는 인증하는 방법이 제공된다. 이 방법은,
사용자가 인터랙션할 수 있도록 다수 사용자용 인터랙션 화면의 표시부를 이용하여 사용자에게 정보를 제공하고;
이미지 캡쳐 시스템에 의해서 캡쳐되는 인터랙션 영역에 접촉된 대상을 검출하고;
사용자의 식별 또는 인증을 위해, 캡쳐된 이미지로부터 하나 이상의 특징을 추출하고;
이미지 생성 시스템을 이용하여 화면 상에서 식별 또는 인증하거나 추가 정보를 요청하는 것을 포함한다.
선택사항으로서, 본 방법은 문자 인식, 로고 인식, 바코드 인식 중 적어도 하나를 사용하여 특징을 인식하는 것을 더 포함한다.
선택사항으로서, 본 방법은 인터랙션 영역에 접촉된, 적어도 두 개의 다른 정보 표현 유형을 포함한 복합 데이터 소스의 하나 이상의 특징을 인식하는 것을 추가로 포함한다.
선택사항으로서, 정보 표현 유형은 텍스트, 로고, 바코드 중 적어도 두 가지를 포함한다.
선택사항으로서, 본 방법은, 가장 관련성이 높은 사용자 레코드를 결정하기 위하여, 대상으로부터의 특징을 사용자 정보 데이터베이스에 있는 하나 이상의 사용자 레코드와 매칭시키기 위한 매칭 엔진을 더 포함한다.
선택사항으로서, 매칭 엔진은 사용자 레코드의 전텍스트 버전에 대해 퍼지 검색을 실행한다.
선택사항으로서, 매칭 엔진은, 각 사용자 레코드의 추정된 관련성에 따르는 사용자 레코드를 찾기 위하여, 분류 범주되고 형식화된 정보를 색인에 대해서 매칭시키고 가중치 부여된 매칭 점수를 연계시킨다.
선택사항으로서, 본 방법은 여객 터미널 내에 잠재적으로 있는 승객의 명부를 결정하는 것을 더 포함한다.
선택사항으로서, 본 방법은 여객 터미널 내에 잠재적으로 있는 승객의 명부를 PNR 레코드 및 PNR 데이터베이스로부터 결정하는 것을 더 포함한다.
선택사항으로서, 인덱스 모듈은 사용자 정보 데이터베이스와 PNR 데이터베이스의 구조화된 데이터베이스 필드를 각각, 색인처리된 전텍스트 데이터로 변환한다.
선택사항으로서, 본 방법은 벽의 형태로 된 다수 사용자용 인터랙션 화면을 더 포함한다.
선택사항으로서, 본 방법에서는 벽의 적어도 일부가 광투과성 재료로 제작된다.
선택사항으로서, 본 방법은 사용자의 식별 또는 인증에 관한 문서에 관련된 여행을 인쇄하는 것을 더 포함한다.
본 발명은 종래 시스템 및 방법에 비해 많은 장점을 제공한다.
이하, 아래와 같은 첨부 도면을 참조하여 본 발명에 대해서 예시적으로 설명한다.
도 1은 본 발명의 구현형태에 따른 개인정보 표시 시스템의 개요를 나타내는 모식도이다.
도 2는 본 발명의 구현형태에 따른, 도 1의 시스템의 일부 블록도이다.
도 3은 본 발명의 구현형태에 따른 시스템에 의해 수행되는 인식 처리 과정의 순서도이다.
도 4는 본 발명의 구현형태에 따른 시스템에서 사용되는 매칭 엔진의 블록도이다.
도 5는 본 발명의 구현형태에 따른 서버 시스템의 구성도이다.
본 발명은 전반적으로 100으로 표시한 개인 식별정보 표시 시스템(PIDS: personal identification display system)에 관한 것이다. 개인 식별정보 표시 시스템은 공항 또는 그 밖의 터미널(예를 들어 역 또는 자동차 대여소 등)에 설치될 수 있다. 이 시스템은 승객을 인식하여 승객이 다음 단계의 여행 절차로 진행할 수 있도록 하는데 사용된다. 예를 들어, 승객은, 연결항공편 게이트를 어떻게 찾아가는지, 렌트카 사무실의 위치를 어떻게 찾는지, 셔틀 정류장 가는 길 등을 안내받을 수 있다.
개인 식별정보 표시 시스템에는 다수 사용자용 인터랙션 화면 역할을 하는 벽(102)이 포함된다. 이 벽은 임의의 형상 또는 크기로 제작될 수 있고 임의의 편리한 장소에 설치될 수 있다. 벽의 적어도 일부에는 빛이 투과할 수 있게 되어 있고, 선택사항으로서 유리나 그 밖의 광투과성 재료로 제작된다. 본 시스템은 또한, 적어도 하나의 카메라(106), 적어도 하나의 비디오 프로젝터(108), 그리고 적어도 하나의 서버(110)를 포함한다. 카메라는 사용자 정보 및 사용자 인터랙션(interaction)을 검출하는데 사용되고, 이어서 진행될 광학식 문자인식 처리를 위하여 이미지를 캡쳐(벽(102)을 통한)하는데 사용된다. 비디오 프로젝터(108)는, 승객이 인터랙션하고 정보를 입력할 수 있는 화면 상에 메시지, 영화, 및 승객 정보(벽(102)을 통한)를 표시한다. 문서를 창쪽으로 대면해서 놓음으로써 정보가 입력될 수 있고, 카메라에 의해 읽혀지고 시스템에서 해독된다. 서버는 통신 시스템의 역할을 하여 제3자 및 외부 시스템과 인터랙션하여, 광학식 문자인식 처리 등을 행하는 인식 시스템을 관리하고, 데이터베이스에 액세스하고, 그리고 벽에 정보를 표시하는 것을 관리한다. 벽의 일부에는, 카메라(106)가 읽을 수 있도록 승객이 여행 문서를 벽에 갖다대기에 적절한 높이에 위치하는 검출 영역 혹은 인터랙션 영역(112)이 구비된다.
또다른 구현형태에서, 벽은 승객의 생체 데이터를 읽도록 구성할 수도 있다. 이는 승객의 문서와 더불어 사용자의 검증을 추가적으로 하는 역할을 한다 .
벽은 임의의 적절한 검출기 또는 인식 시스템을 포함할 수 있다. 종이 문서의 인식에 의해서 보안성이 보장되는 시스템이 제공된다는 것은, 잠재적으로 공항 등에서 보안 절차에 적은 수의 사람이 관여한다는 것이다. 또한 보안 절차의 일부 또는 전부를 자동화하면 대기 및 지연이 감소될 것이다.
후술하겠지만 문서 인식을 사용하는 실시예의 중요한 부분은 시스템이 승객명 레코드(PNR: passenger name record) 데이터베이스(도시하지 않음)와 통신한다는 사실이다. PNR 데이터베이스에 액세스 함으로써 시스템은 해당 날짜에 시스템 주변에 있는 공항에 예정되어 있는 잠재 승객을 알게 된다. 이에 잠재 승객들의 명부가 감축되는데, 이는 공항 내에 있는 것으로 추정되는 해당 승객의 승객 기록과의 비교가 우선적으로 이루어질 수 있음을 의미한다. 이에 대해서는 다음에 더 자세히 설명한다.
벽의 일부분이 확대부(114)에 도시되어 있다. 이 확대부에서는 특정 비행을 위한 탑승 정보(116)를 보여준다. 사용자는 여행 문서(118)를 유리 벽에 갖다 댄다. 이 문서는 이전의 여행 또는 현재 여행에 관한 것일 수 있다. 사실상, ID 카드, 단골 여행객 카드, 확인 e메일, 명함, 신용 카드, 또는 PNR에 담긴 정보의 일부가 포함된 그 밖의 문서 등과 같이 여행객을 식별할 수 있는 정보가 포함된 모든 문서를 사용할 수 있다. 정보가 캡쳐되고 이용되는 방식은 제한이 없으며 특정 데이터의 형식(포맷)이나 유형이 필요하지 않다. 시스템은 모든 적절한 문서를 읽을 수 있다. 특히 시스템은 두 가지 이상의 다른 유형의 정보 표현이 포함되어 있는 복합(heterogeneous) 소스를 처리할 수 있다. 이 다른 유형의 정보 표현의 예로서, 텍스트, 로고, 및 바코드를 들 수 있다. 예를 들어 단골 여행객 카드에는 일반적으로 승객 이름, 카드의 ID(예컨대 카드 번호), 항공사 명칭 및 로고가 포함된다.
탑승 정보는 프로젝터(108)에 의해 벽에 표시될 수 있다. 전술한 것처럼, 여행 문서는 카메라(106)에 의해 읽혀진다. 카메라로부터의 데이터는 문자인식에 의해 분석되고, 가령, 승객명 레코드(PNR)와 같은 특별한 특징에 대한 검색이 실행된다. 카메라에서 받은 이미지를 분석하고 프로젝터를 통해 벽에 표시할 이미지를 생성하는 다양한 절차 프로세스를 관리하기 위하여, 서버와 함께 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)가 사용된다.
이제 도 2를 참조하여 처리 단계 및 모듈에 대한 자세한 내용을 설명한다.
카메라(106)는 이미지 캡쳐 모듈(200)에 비트맵을 전송한다. 비트맵은 문서상 표현 또는 생체 데이터를 포함할 수 있다. 문서상 표현의 경우에 비트맵은 처리 모듈(202)에서 처리되고, 문서의 표현에 대해 광학식 문자인식을 수행한다. 광학식 문자인식 처리는 204번 모듈에 의해 수행되며 이 모듈에 의해서 키워드(206)들이 추출된다. 이어서 키워드 검색(208)이 진행된다. 다음에, 식별된 키워드를, 승객명 레코드 데이터베이스 색인(210), 가령, PNR 데이터베이스로부터 계산된 전처리된 데이터와 비교한다. 이 경우에 검색어는 전텍스트(full-tex) 검색 색인일 것이다. 전술한 바와 같이, PNR 데이터베이스는 해당 시점에 공항에 있을 가능성이 있는 승객을 알고 있어야 한다. 이것은, 잠재 승객들의 명부를 확인하기 위해 데이터베이스를 조회할 수 있으며, 최소한 최초 동작으로서 이 잠재 승객 명부와의 비교가 이루어질 수 있음을 의미한다. 승객명 레코드(PNR) 데이터베이스(212)에 있는 승객명 레코드와의 비교에 의해, 문서에 관련된 사람이 식별된다. 이는 214번 모듈로 피드백된다. 처리과정 전반에 걸쳐서 다양한 모듈들이 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)(216)와 인터랙트하는데, 이 GUI(216)는 벽을 통해 승객에게 정보를 전달하고, 필요시에는 추가 정보를 요청한다.
로고를 분석하고 항공사와 호텔망을 "추측"하기 위하여 이미지 인식 기술을 또한 활용할 수 있다. 문서를 스캔해서 받은 이미지를 데이터베이스 또는 기타 저장매체에 사전 로드되어 있는 이미지와 비교할 수 있다. 이미지를 비교하는 방법은 잘 알려져 있으며, 적절한 모든 형식을 사용할 수 있다.
본 발명은 데이터베이스 레코드의 퍼지 검색(fuzzy retrieval)을 가능하게 하기 위하여, 기존의 텍스트 검색 기술을 컨텍스트 감지 기술(context sensitive technique)로써 보완하는 새로운 방법을 제공한다. 이 기술은 키워드의 유사성 검색이 가능한 현재의 거리검색 알고리즘(distance search algorithm)보다 진보된 것이다.
보다 구체적으로, 본 발명에 의해서, 사용가능한 해당 키워드의 일부분만을 사용하여 그리고 비록 인식 과정에서 오류가 생긴다 하더라도, 레코드들의 집합을 검색할 수 있다. 또한, 단순한 거리검색 기술을 개선하기 위하여 시맨틱 추론(semantic reasoning)을 사용한다.
다음의 예제는 상기 기술들 중 일부를 보여주며 본 시스템이 승객을 인식하는 방식을 나타낸다. 전역 분배 시스템(GDS: global distribution system)은 PNR 및 이름을 근거로 승객을 검색할 수 있는 대규모 데이터베이스를 가지고 있다. 이 예제에서,
ㆍAlice John은 파리에서 뉴욕으로 여행하고자 한다. 관련된 PNR(통상, 6 자리 문자숫자임)은 1A2B3C이다.
ㆍBob Doe는 파리에서 샌프란시스코로 여행하고자 하며, PNR 번호=1A2B3D이다.
ㆍBob Paris는 로마에서 싱가포르로 여행하고자 하며, PNR 번호=AQWZSX이다.
키워드 및 번호 (Name=Alice & PNR=1A2B3C) 또는 (Name=Bob & PNR=1A2B3D)를 사용하여 GDS를 검색해서 여행의 세부 정보를 검색하는 것은 일반적으로 쉽다. 그러나 문서의 스캔 상태가 나쁜 경우에는 결과에 약간의 오류가 있을 수 있고 이에 인식 처리가 제대로 진행되지 않는다. 다음은 몇 가지 발생가능한 문제점 또는 오류를 나타낸다.
ㆍ이름 및/또는 PNR의 판독 오류의 경우. 결과적으로 여행에 관한 해당 정보를 찾는 것이 곤란하다. 예를 들어, Name
Figure pct00001
Allce & PNR
Figure pct00002
1A2B8C의 경우이다.
ㆍ이름과 목적지(또는 목적지명과 유사한 지명)만이 인식 가능한 경우. 예를 들어, Name
Figure pct00003
Allce & 출발지
Figure pct00004
Baris의 경우이다.
ㆍ문서 내의 일부 단어가, 여러 단어들 중에서 몇몇 단어에서 부정확하게 인식되는 경우. 이로써 모든 관련 정보를 정확하게 판정하는 것이 곤란하다. 예를 들어,
Figure pct00005
Allce &
Figure pct00006
Baris & 1A2B8C & Amadeus 직원과 같이 인식된 경우이다. 이에 의해서 논리적 검색이 수행될 수 없게 된다.
ㆍ단어 인식의 정확성은 덜하지만 많은 단어들이 매칭되는 경우. 예를 들어, "PNR
Figure pct00007
1A2B80 & 출발지
Figure pct00008
Baris"는 Alice에 관한 것인지 Bob에 관한 것인지? 이때 더 많은 정보를 얻을 수 있다면, 비록 덜 정확하더라도 올바른 승객을 확인하는 것이 가능할 수도 있다. 예를 들어, 추가 정보가 "PNR
Figure pct00009
1A2B80 & 출발지
Figure pct00010
Barls & 목적지
Figure pct00011
Nex-Yurk"인 경우에, 가장 가능성이 높은 승객은 Alice이다.
ㆍ인식이 오류없이 완벽하더라도 여러 승객들을 구별하는 것이 곤란한 경우. 예를 들면, Bob, Paris, 번호1A2B3D를 검색시에, (이름=Bob, 성=Paris)에 매칭되는 "Bob Paris 티켓번호 AQWZSX"와, (이름=Bob, PNR=1A2B3D)에 매칭되는 "Bob Doe 티켓번호 1A2B3D"를 구별하는 것은 곤란하다.
본 발명은, 상기와 같은 오류 및 문제가 발생하는 경우에도 검색어에 대해 가장 적합한 후보 결과를 예측하는 시스템 및 메커니즘을 제안한다.
설명한 종래 기술의 접근 방식은 인터넷 검색 또는 지식기반 검색 등과 같은 범용의 사용에 해당된다. 종래 기술의 접근 방식은, 제시된 키워드의 속성 및 품질에 관하여 안전한 예측을 필요로 하고 가장 관련 가능성이 큰 데이터 집합의 검색을 필요로 하는 특정 응용에 사용하기에는 불충분할 것이다.
상기 문제점들을 극복하기 위해 본 발명의 해결 수단에는, 여러 방법의 결합을 사용하고, 그리고 시맨틱 키워드 분석(semantic keyword analysis) 및 색인처리(indexing)에 덧붙여 잠재 후보들(가령, 해당 시점에 해당 장소에 있을 가능성이 큰 승객들)에 관한 지식을 바탕으로 하는 가중치 할당을 이용하는 프로세스를 포함한다. 필드 검색과는 대조적으로, 본 발명은 구조화된 입력을 필요로 하지 않는다. 이것은, 해당 단어들이 센서 데이터로부터 또는 복합 소스로부터 결정되는 경우에 특히 유용하다. 복합 데이터 소스는 두 가지 이상의 다른 유형의 정보 표현(구체적으로, 텍스트, 로고, 바코드)을 포함한다. 복합 문서는 이들 정보 표현의 여러 요소들(예를 들어, 여러 개의 텍스트 필드 및 여러 개의 로고)을 가질 수 있다. 일반적으로 문서에서의 이들 요소의 위치와 그 의미는 시스템에게 사전에 알려져 있지 않다. 따라서, 복합 데이터 소스를 스캔한 후에 각각의 정보 표현 요소들을 식별하고 분석해서 그 의미와 적합성을 찾아서 개별 승객을 식별하도록 해야 한다. 이 프로세스에 대한 자세한 내용은 아래에서 도 3을 참조하여 설명한다.
본 발명의 시스템 내에 채택될 수 있는 다른 방법은 바코드, 전텍스트 검색, 로고 인식 등을 들 수 있다.
바코드는 2 가지의 독립적 차원(level)으로 인코드된 이진(binary) 이미지 내의 텍스트 또는 이진데이터이다. 첫째 차원으로서, 데이터 형식(파일 형식과 유사함) 자체는 데이터가 데이터 스트림 내에 저장되는 방식을 정의하며, 둘째 차원으로서, 상징 기호는 바코드가 이미지로서 어떻게 표시될지를 정의한다. 바코드를 디코드하기 위해서는, 상기 데이터 형식과 상징기호 모두를 알아야 한다. 일단 이들을 알면 그 디코드가 성공할지 실패할지가 보장되기 때문에, 디코드되는 데이터의 신뢰성에 대한 불확실성은 존재하지 않는다. 따라서 바코드는, 특징화가 잘 되어 있고 정확한 것으로(또는 그렇지 않은 것으로) 알려진 가치있는 정보를 제공함으로써 검색을 향상시키는 효율적인 방법이 된다.
전텍스트 검색은 승객 정보를 전달하기 위한 정해진 규칙 및 표준 체계를 이용한다. PNR은 각 여행객 또는 그룹에 대해서 생성된다. 이 레코드에는 여행에 관한 모든 정보(예를 들면, 항공편, 호텔, 자동차, 및 그 밖의 부문) 뿐만 아니라, 여행 과정에 관여하는 회사들(여행사, 항공사, 호텔 등)을 위한 취급 정보가 포함된다. 여행 업계의 문서없는(페이퍼리스) 업무 및 온라인 업무로의 전환에 의해, 여행 및 발생가능한 변화에 관련된 정보를 얻고자 승객이 PNR을 조회할 필요성이 있게 되었다. 온라인 정보 시스템을 이용하여 이 정보를 인간이 읽을 수 있는 형태로 변환할 수 있다. 이러한 형태는 가끔 추가 정보에 의해 보강되고 또한 승객정보의 중심 부분이 된다. 필요한 정보를 찾기 위한 한 가지 방법은, 매칭되는 PNR 목록을 결정하기 위하여 소정 수준의 소프트적 기준(soft criteria)을 제공함으로써 전텍스트 색인 및 검색을 사용하는 것이다. 그런 다음 가장 적합한 것을 정하면 된다.
로고 인식은 브랜드 로고의 데이터베이스를 취합하고 저장하는 개념이다. 로고 검색 엔진은 입력 이미지에서 로고를 추출하고, 데이터베이스와 매칭시키고, 이로부터, 가장 적합한 브랜드 및/또는 상품을 결정할 수 있다. 이 방식은 또한, 이미지 변형, 색상 변화, 크기 변경에 강인하며, 로고에 따라서 명확하게 정의된 키(브랜드 또는 상품)를 갖는 또다른 검색값이 된다.
이제 도 3을 참조하여, 문서 인식 과정의 전반적인 구성에 관해 설명한다. 본 발명은 모든 가능한 키의 테이블 및 해당 키에 관련된 값들을 구축하기 위한 색인 메커니즘을 이용한다. 또한 특정 상황에 대한 특정 규칙을 항상 고수한다. 예를 들어, PNR은 항상 6 자리의 알파벳 및 숫자이며, e티켓 참조번호는 항상 13자리의 숫자이다. e티켓의 참조번호는 "e티켓", "ETK" 등의 단어와 항상 근접해 있을 수 있다는 근접(proximity) 규칙도 존재한다. 또한 이름(first name)은 대부분의 경우에 성(surname)에 가까이 있으며, 성의 앞에 있든 뒤에 있든 고유 승객의 식별에 도움이 될 수 있다. 또 다른 중요한 규칙은 우선순위를 설정하는 것으로서, 예를 들어 여러가지로 해석될 수 있는 단어의 문자열보다는 e티켓 참조번호를 확인하는 것이 고유 승객을 식별할 가능성을 훨씬 높인다. 따라서 검색 엔진은, 수치값이 더 고유 가능성이 높기 때문에, 수치 값을 단어 값보다 먼저 찾도록 권장된다.
도 3의 프로세스는 두 단계(phase), 즉, 준비(supply) 단계와 질의(query) 단계로 나눌 수 있다. 준비 단계에서는 공항 및 관련 인프라에 연관된 데이터를 시스템 내에 색인처리(indexing)한다. 이는 도면의 대략 왼쪽에 나타내었다. 질의 단계는, 승객 식별 정보와 이 정보가 준비 단계에서 제공된 데이터에 대하여 매칭되는지를 처리하는 방식에 관한 것이다. 질의 단계는 대략 도면의 오른쪽에 나타내었다. 데이터베이스(300)에는 공항을 사용할 또는 소정 기간 동안에 공항을 사용했던 모든 승객을 포함한 모든 해당 고객들에 관한 데이터가 들어있다. 이들 데이터는 인덱스 모듈(302)에 의해서, 구조화된 데이터베이스 필드를 전텍스트 데이터로 변환하여서 색인처리되고, 그리고 나서 주지의 전텍스트 색인처리 기술을 사용하여 색인처리된다. 그 결과로 색인표(indexed table)(304)가 만들어진다. 또한 데이터베이스의 구조를 고려하여 자동 규칙(306)을 만든다. 이 자동 규칙은 특정 질의에 대해서 높은 정확도를 가능케 할 것이다. 예를 들어, 입력된 고객 질의어에서 이름이 인지될 때에 이름을 색인으로 사용할 수 있다면, 전텍스트 검색이 요구되는 경우보다 더 신뢰적인 결과가 나오게 될 것이다. PNR 데이터베이스의 사용은 가장 확실한 결과를 낳을 가능성이 있으며, 이는 검색의 최적화를 위한 중요한 특징이 된다. 이 알고리즘은 효율적인데, 그 이유는, 쓰여진 것을 "추측"하는 것에만 국한된 것이 아니라, 현 시점에 벽 주변에 있는 잠재 승객의 사전 정의된 명부로부터 최적의 여행객을 제시하기 때문이다. 다른 요인들을 고려하기 위하여 수동 규칙(308)을 부가할 수 있다. 수동 규칙이 제1 규칙 엔진(310)으로서 색인표에 적용된다. 이 결과로, 키워드들 또는 가능한 키들의 목록이 생성된다. 그리고 이들은 나중 단계에서 매칭 엔진(312)에 의하여 자동 규칙과 함께 사용된다.
최초 동작으로서, 고객이 캡쳐 장치에 복합 문서(320)를 제시하면 모든 적절한 수단에 의해서 이를 스캔(322)한다. 문서의 이미지(324)가 생성되고 다음과 같이 처리된다. 이미지는 광학식 문자인식(326) 처리되어 원시 텍스트 출력이 생성된다. 부적합한 단어를 제거하거나 잠재 시맨틱 추측을 수행하기 위해서 이 텍스트에 수동 규칙(328)을 적용할 수 있다. 예를 들어 "이름: Alice"가 해독될 것이며, "Alice"는 이름으로서 범주 분류(categorise)될 것이다. 최종 출력은 키워드들 또는 가능한 시맨틱들의 목록(330)이 된다. 로고 또는 이미지 인식 처리(332)를 데이터에 적용하여 로고 또는 이미지와 관련된 브랜드 및/또는 상품을 식별한다. 이때에는 식별된 로고(336)를 출력하기 위하여 이미지 인식(334)을 사용하게 될 것이다. 임의의 1차원 또는 2차원 바코드를 식별하기 위해서 바코드 디코딩 추출(338)을 실시한다. 여기에서는 바코드 인식 기술(340)를 이용하여 해독된 바코드(342)를 생성한다. 이들 3가지 처리의 결과에는 자유 텍스트(free text) 및 범주 분류된 정보(categorised information)가 포함된다. 예를 들어, 특정 로고로부터 인식된 브랜드명에 해당 태그를 붙이게 될 것이다. 다음에, 모든 추출된 데이터가 매칭 엔진으로 전달된다.
매칭 엔진은 준비 단계에서 정보 데이터베이스로 취합된 기록(레코드)들을 사용하고, 준비 단계의 레코드에 가장 관련성이 높은 기록을 질의 단계에서 찾거나 매칭시킨다. 이러한 매칭에는 2가지 과정이 포함될 수 있다. 첫 번째는, 범주 분류되지 않은 자유 텍스트 정보에 대해서, 매칭 엔진은 자유 텍스트 데이터의 각 단어를 이용하여 전텍스트 버전의 레코드에 대하여 퍼지 검색을 수행한다. 퍼지 검색 및 질의 기술을 이용함으로써, 복합 문서에서 캡쳐된 단어를 색인처리된 텍스트 데이터베이스 레코드에서 찾기 위해서, 100% 정확한 매칭이 필요하지는 않는다. 오히려, 레코드가 입력 문자열에서 어느 정도 벗어나더라도 긍정적인 결과를 얻을 수 있다. 이로써, 예를 들어 스캔 또는 문자인식의 오류로 인해 유입된 노이즈가 포함된 입력에 대한 매칭을 효율적으로 할 수 있게 된다. 두 번째는, 범주 분류 및 형식화된 정보를 이용하여 자동 및 수동 규칙에 의해 얻어진 색인들과 매칭시킨다. 각 질의에 대해서 도 4에 나타낸 것과 같은 관련 매칭 점수를 갖는 레코드 목록이 산출된다. 주어진 레코드에 대해서, 모든 점수가 소정의 가중치로 합산된다. 가중치는 다른 데이터보다 더 적합하다고 생각되는 데이터에 대한 중요성의 식별을 가능케 한다. 예를 들어, '자유 텍스트 열에 범주 정보가 없는 단어'보다는 '이름'이 더 관련성 있다고 볼 수 있다. 최고 점수 합계의 레코드를 매칭 처리의 결과로서 출력한다.
도 4는 가능한 관련 PNR(400)과 키워드(402)의 입력을 보여준다. 점수(404)는 PNR 레코드에 키워드가 출현할 때마다 생성된다. 점수는 레벤시타인 거리(Levenshtein distance)를 기초로 생성된다. 예를 들어, PNR1에 있어서, 키워드 K1에 대해서 점수는 S11이고, 키워드 Ki에 대해서 점수는 S1i이고 키워드 Kn에 대해서 점수는 S1n이다. 이들 점수의 합계를 계산하여, 최대 합계를 검색에 매칭될 가능성이 가장 높은 PNR로 결정한다.
일단, 승객이 상기 인식 과정에 의해 인식되면, 이 승객이 공항에 있다는 사실을 공항 시스템에 전달할 수 있다. 또한 검증을 수행하고 나면, 벽에서는 이 승객이 비행기에 탑승하거나 다음 예정된 단계로 이동할 수 있도록 탑승권 또는 그 밖의 해당 문서가 생성될 수 있다. 또한 이와 달리, 이 시스템은 단순히 특정 승객이 공항 내에 있다는 것을 검증만 할 수 있고, 시스템의 정규 과정에 따른 예약 및 확인을 이용할 수 있다.
문서 데이터가 인식되었으면 가장 가능성이 높은 승객이 인식되었을 것이고 정보가 벽에 표시될 것이다. 이 정보에는, 비행기의 지연, 다음 게이트로의 이동 방향, 기착 정보 등과 같이, 여행을 계속하기 위한 정보가 포함될 수 있다. 벽은 다른 사람들도 볼 수 있기 때문에, 데이터에는 프라이버시 문제가 일어날 수 있는 정보를 너무 많이 표시하지 않아야 한다.
본 발명의 시스템에 의해서 승객에 대한 문서 검증이 가능해져, 여객 터미널에서 흔히 발생하는 대기 및 지연을 줄일 수 있다. 벽은, 승객이 쉽게 자신을 인식할 수 있도록 하고 공항은 터미널 내에 있는 승객에 관련된 정보를 사전에 입수할 수 있도록 하는 사용자 친화적 인터페이스가 된다. 공항 시스템은 승객이 터미널 내에 있다는 사실을 이용하여 해당 경우에 맞게 체크인이나 탑승을 하도록 승객을 호출할 수 있다. 승객이 터미널 안에 있음을 공항이 인지하고 있다는 것은 지연을 최소화하는 데 도움이 될 수 있다.
본 명세서에서 벽은, 광학적으로 투명한 소재 및 그 밖에 벽돌이나 콘크리트 등의 재료로 된 견고한 직사각형 구조물인 것으로 기재되지만, 이 벽은 어떠한 형상, 크기, 지향방향, 또는 소재로도 제작될 수 있다.
도 1에 나타낸 서버(110)의 가능한 기술적인 실시 형태에 대해서 도 5에 나타내었다. 도 5에서 서버(110)는 시스템 버스(253)에 병렬로 연결되어 있는 다수의 장치로 구성되는 컴퓨터(250)로서 도시되어 있다. 구체적으로, 하나 이상의 마이크로프로세서(256)는 컴퓨터(250)의 동작을 제어하고, RAM(259)은 마이크로프로세서(256)에 의해서 작업 메모리로서 사용되고, ROM(262)은 컴퓨터(250)의 부팅동작을 위한 기본 코드를 저장하고 있다. 주변 장치들은 로컬 버스(265)의 주위에 (각각의 인터페이스를 사용하여) 모여 있다. 특히 여기서 설명한 데이터베이스(예를 들어, PNR 데이터베이스)를 저장하기 위한 대용량 메모리는 하드디스크(268)와, CD-ROM(274) 판독용 드라이브(271)를 포함한다. 또한 컴퓨터(250)는 입력 장치(277)(예를 들어, 키보드, 마우스)와 출력 장치(280)(예를 들어, 모니터, 프린터)(여기서 프린터는 사용자의 식별 및 인증시에 여행 관련 문서를 인쇄하기 위한 인쇄 시스템의 역할을 할 수 있음)를 포함한다. 네트워크 인터페이스 카드(283) NIC는 네트워크에 컴퓨터(250)를 연결하는 데 사용된다. 브릿지 장치(286)는 로컬 버스(265)와 시스템 버스(253)를 인터페이스한다. 각 마이크로프로세서(256) 및 브릿지 장치(286)는, 정보를 전송하기 위하여 시스템 버스(253)로의 액세스를 요청하는 마스터 에이전트로서 동작할 수 있다. 중재기(289)(arbiter) ARB는 시스템 버스(253)에 대한 상호 배제를 사용하여 액세스 동작을 관리한다. 시스템이 다른 토폴로지를 갖거나 다른 네트워크에 기반할 경우에도 이와 유사한 구성이 적용된다.
본 발명은 공항 터미널을 참조하여 설명하였지만, 사용자가 기차역, 호텔 등록 데스크, 렌터카 데스크 등과 같은 장소에 접근하기 위해, 대기처리되거나 식별되어야 하는 여타의 터미널 또는 여하한 장소에서도 본 발명은 사용될 수 있다.
본 발명에 대해서, 소프트웨어 프로그램 및 애플리케이션과 하드웨어 모듈에 관하여 설명하였다. 본 발명의 일부로서 실행되는 기능들은 여기서 제시한 실시예에 관계없이, 소프트웨어 또는 하드웨어 모듈 또는 이들의 조합 중 하나로 실시할 수 있다.
또한, 상술한 각종 특징들에 대한 많은 변형들도 본 발명의 범위에 들어가는 점은 자명하다.

Claims (25)

  1. 여객 터미널에서 사용자를 식별 및/또는 인증하는 시스템으로서,
    사용자가 인터랙션할 수 있는 하나 이상의 인터랙션 영역을 갖는 다수 사용자용 인터랙션 화면;
    사용자가 인터랙션할 수 있는 정보를 사용자에게 제공하기 위해 인터랙션 영역 상에 정보를 생성하는 이미지 생성 시스템;
    인터랙션 영역에 접촉된 모든 대상의 캡쳐된 이미지를 생성하는 이미지 캡쳐 시스템;
    사용자의 식별 및/또는 인증을 위해, 캡쳐된 이미지로부터 하나 이상의 특징을 인식하는 인식 시스템;
    식별된 것을 확인시키거나 추가 정보를 요청하기 위하여 이미지 생성 시스템을 사용하여 사용자와 통신하는 통신 시스템;을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 사용자 식별 및/또는 인증 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 인식 시스템은,
    적어도 두 가지의 다른 정보 표현 유형이 포함된 복합 데이터 소스가 인터랙션 영역에 접촉되면 상기 복합 데이터 소스의 하나 이상의 특징을 인식하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 사용자 식별 및/또는 인증 시스템.
  3. 제2항에 있어서, 상기의 정보 표현 유형은,
    텍스트, 로고, 바코드 중 적어도 두 가지를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 사용자 식별 및/또는 인증 시스템.
  4. 제1항에 있어서, 상기 인식 시스템은,
    각각 검색 메커니즘이 포함된 문자인식 시스템, 로고 인식 시스템, 바코드 인식 시스템 중 적어도 두 개를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 사용자 식별 및/또는 인증 시스템.
  5. 제4항에 있어서, 상기 문자인식 시스템의 검색 메커니즘은,
    사용자 정보 데이터베이스를 이용하여 문자에 관련된 특징을 식별하기 위한 단어 검색(키워드 검색) 또는 퍼지 검색을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 사용자 식별 및/또는 인증 시스템.
  6. 제5항에 있어서, 상기 사용자 정보 데이터베이스는,
    승객명 레코드(PNR) 데이터베이스를 포함하고, 상기 정보는 PNR 레코드를 갖는 승객을 식별하기 위해 사용되는 것을 특징으로 하는 사용자 식별 및/또는 인증 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    사용자 정보 데이터베이스와 PNR 데이터베이스의 구조화된 데이터베이스 필드를 각각, 색인처리된 전텍스트 데이터로 변환하도록 구성된 인덱스 모듈을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 사용자 식별 및/또는 인증 시스템.
  8. 제4항에 있어서, 상기 로고 인식 시스템의 검색 메커니즘은,
    캡쳐된 이미지로부터의 특징을, 로고 등에 관련된 데이터베이스에 사전 로드된 이미지와 컴퓨터 기능을 이용하여 비교하는 것을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 사용자 식별 및/또는 인증 시스템.
  9. 제4항에 있어서, 상기 바코드 인식 시스템의 검색 메커니즘은,
    컴퓨터를 이용하여 바코드를 식별하고 이를 읽는 것을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 사용자 식별 및/또는 인증 시스템.
  10. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 인식 시스템은,
    가장 관련성이 높은 사용자 레코드를 결정하기 위하여, 대상으로부터의 특징을, PNR 데이터베이스와 같은 사용자 정보 데이터베이스에 있는 하나 이상의 사용자 레코드와 매칭시키는 매칭 엔진을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 사용자 식별 및/또는 인증 시스템.
  11. 제10항에 있어서, 상기 매칭 엔진은,
    사용자 레코드의 전텍스트 버전에 대해 퍼지 검색을 실행하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 사용자 식별 및/또는 인증 시스템.
  12. 제11항에 있어서, 상기 매칭 엔진은,
    각 사용자 레코드의 추정된 관련성에 따르는 사용자 레코드를 찾기 위하여, 분류 범주되고 형식화된 정보를 색인에 대해서 매칭시키고 가중치 부여된 매칭 점수를 연계시키도록 구성되는 것을 특징으로 하는 사용자 식별 및/또는 인증 시스템.
  13. 제1항에 있어서,
    여객 터미널 내에 잠재적으로 있는 승객의 명부가 포함된 데이터베이스를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 사용자 식별 및/또는 인증 시스템.
  14. 하나 이상의 인터랙션 영역을 갖는 다수 사용자용 인터랙션 화면; 인터랙션 영역 상에 정보를 생성하는 이미지 생성 시스템; 인터랙션 영역에 접촉된 모든 대상의 캡쳐된 이미지를 생성하는 이미지 캡쳐 시스템; 캡쳐된 이미지로부터 하나 이상의 특징을 인식하는 인식 시스템; 및 식별을 확인시키거나 추가 정보를 요청하기 위하여 이미지 생성 수단을 사용하여 사용자와 통신하는 통신 시스템을 갖는 식별 시스템;을 사용하여 여객 터미널에서 사용자를 식별 및/또는 인증하는 방법으로서,
    사용자가 인터랙션할 수 있도록 다수 사용자용 인터랙션 화면의 표시부를 이용하여 사용자에게 정보를 제공하는 단계;
    이미지 캡쳐 시스템에 의해서 캡쳐되는 인터랙션 영역에 접촉된 대상을 검출하는 단계;
    사용자의 식별 또는 인증을 위해 캡쳐된 이미지로부터 하나 이상의 특징을 추출하는 단계;
    이미지 생성 시스템을 이용하여 화면 상에서 식별 또는 인증하거나 추가 정보를 요청하여 통신하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 식별 및/또는 인증 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    적어도 두 가지의 다른 정보 표현 유형이 포함된 복합 데이터 소스가 인터랙션 영역에 접촉되면 상기 복합 데이터 소스의 하나 이상의 특징을 컴퓨터를 통해 인식하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 식별 및/또는 인증 방법.
  16. 제15항에 있어서, 상기 정보 표현 유형은,
    텍스트, 로고, 바코드 중 적어도 두 가지를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 식별 및/또는 인증 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    문자인식 시스템, 로고 인식 시스템, 바코드 인식 시스템 중 적어도 두 개가 사용되는 특징을 검색 메커니즘을 사용하여 인식하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 식별 및/또는 인증 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    사용자 정보 데이터베이스를 이용해 문자에 관련된 특징을 식별하기 위한 키워드 또는 퍼지 검색을 사용하여, 단어의 형태로 된 이미지 내의 특징을 컴퓨터를 이용하여 검색하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 식별 및/또는 인증 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    사용자에 매칭될 가능성이 있는 승객명 레코드(PNR)의 목록을 식별하기 위하여 컴퓨터를 이용하여 PNR 데이터베이스를 검색하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 식별 및/또는 인증 방법.
  20. 제19항에 있어서,
    인덱스 모듈이 사용자 정보 데이터베이스와 PNR 데이터베이스의 구조화된 데이터베이스 필드를 각각, 색인처리된 전텍스트 데이터로 변환하는 것을 특징으로 하는 사용자 식별 및/또는 인증 방법.
  21. 제14항 내지 제20항 중 어느 한 항에 있어서,
    가장 관련성이 높은 사용자 레코드를 결정하기 위하여, 대상으로부터의 특징을, PNR 데이터베이스와 같은 사용자 정보 데이터베이스에 있는 하나 이상의 사용자 레코드와 매칭시키는 매칭 엔진을 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 식별 및/또는 인증 방법.
  22. 제21항에 있어서,
    상기 매칭 엔진은 사용자 레코드의 전텍스트 버전에 대해 퍼지 검색을 실행하는 것을 특징으로 하는 사용자 식별 및/또는 인증 방법.
  23. 제22항에 있어서,
    상기 매칭 엔진은, 각 사용자 레코드의 추정된 관련성에 따르는 사용자 레코드를 찾기 위하여, 분류 범주되고 형식화된 정보를 색인에 대해서 매칭시키고 가중치 부여된 매칭 점수를 연계시키는 것을 특징으로 하는 사용자 식별 및/또는 인증 방법.
  24. 제14항에 있어서,
    여객 터미널 내에 잠재적으로 있는 승객의 명부를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 식별 및/또는 인증 방법.
  25. 컴퓨터 시스템에서 실행시에, 상기 제14항 내지 제24항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램.
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