KR20140130341A - 경로 제공 방법 및 그 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 경로 제공 방법에 관한 것으로, 제어부가 수신부를 통해 서버로부터 데이터를 수집하는 단계, 수집된 데이터로부터 경로 안내용 키워드를 추출하는 단계, 추출된 경로 안내용 키워드를 메모리부에 누적하여 저장하는 단계 및 누적된 경로 안내용 키워드를 통계화하여 교통 정보를 생성하는 단계를 포함한다.

Description

경로 제공 방법 및 그 장치{METHOD FOR PROVIDING ROUTE AND APPARATUS THEREOF}
본 발명은 경로 제공 방법 및 그 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 SNS(Social Network Service) 등에서 제공되는 빅데이터(BigData)로부터 경로 안내용 키워드를 추출하고, 누적된 경로 안내용 키워드를 종합하여 교통량을 미리 예측함으로써 경로 안내 정보를 제공하는, 경로 제공 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
빅데이터란 디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고, 생성 주기도 짧고, 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 의미한다.
디지털 경제의 확산으로 PC와 인터넷, 모바일 기기 이용이 생활화되었고, 이로 인해서 사람들이 도처에 남긴 데이터가 기하급수적으로 증가하여 우리 주변에는 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 정보와 데이터가 생산되는 빅데이터 환경이 도래하고 있다.
이러한 빅데이터에는 사용자가 직접 제작하는 UCC(User Created Contents)를 비롯한 동영상 컨텐츠, 휴대전화와 SNS(Social Network Service)에서 생성되는 문자 등이 포함되며 매우 다양한 형태를 갖는다.
최근에는 이러한 빅데이터를 분석하기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있으며, 이러한 노력의 일환으로 블로그나 SNS에서 유통되는 텍스트 정보는 내용을 통해서 글을 쓴 사람의 성향뿐 아니라, 소통하는 상대방의 연결 관계까지도 분석이 가능하다.
본 발명과 관련된 선행기술로는 한국 공개특허공보 제2012-0051930 호(2012.05.23.공개, 발명의 명칭 : 내비게이션 단말기, 이를 위한 정보 공유 방법 및 기록 매체)가 있다.
이처럼 빅데이터에는 경로 안내용 키워드를 포함하는 다양한 정보가 포함되기 때문에, 빅데이터에 포함된 경로 안내용 키워드를 추출하여 주행 경로에 대한 교통량을 미리 예측할 필요성이 나타나고 있었다.
본 발명은 전술한 필요성에 따라 창안된 것으로서, SNS(Social Network Service) 등에서 제공되는 빅데이터(BigData)에 포함된 장소 및 시점 정보를 추출하고, 이들 정보를 누적하여 통계화하며 명절이나 연휴와 같은 특정 기간의 교통량을 미리 예측함으로써 경로 안내 정보를 제공하는, 경로 제공 방법 및 그 장치를 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 일 측면에 따른 경로 제공 방법은 제어부가 수신부를 통해 서버로부터 데이터를 수집하는 단계; 상기 수집된 데이터로부터 경로 안내용 키워드를 추출하는 단계; 상기 추출된 경로 안내용 키워드를 메모리부에 누적하여 저장하는 단계; 및 상기 누적된 경로 안내용 키워드를 통계화하여 교통 정보를 생성하는 단계를 포함한다.
본 발명에서 상기 교통 정보를 생성한 이후에, 내비게이션 단말로부터 경로 안내를 요청받으면 상기 제어부는 상기 생성된 교통 정보에 기초한 주행 경로 정보를 상기 내비게이션 단말로 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 상기 경로 안내용 키워드를 추출하는 단계에서, 상기 경로 안내용 키워드는 시점 키워드 및 장소 키워드를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 상기 경로 안내용 키워드를 추출하는 단계는, 기설정된 시점 키워드가 상기 수집된 데이터에 포함되었는지 판단하는 단계; 및 기설정된 장소 키워드가 상기 수집된 데이터에 포함되었는지 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 상기 기설정된 시점 키워드가 상기 수집된 데이터에 포함되었는지 판단하는 단계에서, 상기 제어부는 상기 수집된 데이터의 작성 시점이 상기 수집된 데이터에 포함된 시점 키워드와 가까울수록 높은 가중치를 갖도록 상기 메모리부에 상기 시점 키워드를 누적하여 저장하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 상기 기설정된 장소 키워드가 상기 수집된 데이터에 포함되었는지 판단하는 단계에서, 상기 데이터는 복수의 데이터 제공원의 데이터를 관리하되, 상기 제어부는 상기 복수의 데이터 제공원의 종류에 따라 서로 다른 가중치를 갖도록 상기 메모리부에 상기 장소 키워드를 누적하여 저장하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 측면에 따른 경로 제공 장치는 서버로부터 데이터를 수집하는 수신부; 상기 수집된 데이터로부터 경로 안내용 키워드를 추출하고, 상기 추출된 경로 안내용 키워드를 통계화하여 교통 정보를 생성하는 제어부; 및 내비게이션 단말로부터 경로 안내를 요청받으면 상기 제어부의 제어로 상기 교통 정보에 기초한 주행 경로 정보를 상기 내비게이션 단말로 제공하는 송신부를 포함한다.
본 발명은 상기 제어부에 의해서 추출된 상기 경로 안내용 키워드를 누적하여 저장하는 메모리부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 상기 경로 안내용 키워드는 시점 키워드 및 장소 키워드를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 상기 제어부는 상기 수집된 데이터의 작성 시점이 상기 수집된 데이터에 포함된 시점 키워드와 가까울수록 높은 가중치를 갖도록 상기 메모리부에 상기 시점 키워드를 누적하여 저장하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 상기 서버는 복수의 데이터 제공원의 데이터를 관리하되, 상기 제어부는 상기 복수의 데이터 제공원의 종류에 따라 서로 다른 가중치를 갖도록 상기 메모리부에 상기 장소 키워드를 누적하여 저장하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 경로 제공 방법은, 빅데이터에 포함된 정형화되지 않은 다양한 정보로부터 경로 안내에 필요한 정보를 추출함으로써, 교통 정보를 미리 예측하여 운전자에게 경로를 안내할 수 있다.
또한 본 발명은 별도의 하드웨어 추가없이 기존의 SNS와 같은 빅데이터 정보를 수집 및 분석하여 활용하는 것이므로 손쉽게 구현될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 제공 장치의 기능 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 제공 방법의 구현 과정을 설명하는 절차 흐름도이다.
이하에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 제공 방법 및 그 장치를 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로, 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 제공 장치의 기능 블록도이다.
도 1을 참조하면 경로 제공 장치는 수신부(32), 제어부(34), 메모리부(36) 및 송신부(38)를 포함한다.
수신부(32)는 SNS(Social Network Service)와 같은 데이터 제공원(10)의 빅데이터를 관리하는 서버(20)로부터 빅데이터를 수집한다.
데이터 제공원(10)은 모바일 단말기와 같이 경로를 안내하는 내비게이션 기능을 수행하며 빅데이터를 제공하는 제1데이터 제공원(11), 및 PC(Personal Computer)와 같이 내비게이션 기능과는 무관하게 빅데이터를 제공하는 제2데이터 제공원(12)을 포함하며, 기타 다양한 형태로 빅데이터를 제공하는 장치는 무엇이든지 포함될 수 있다.
구체적으로 제1데이터 제공원(11)은 통신향 내비게이션과 OBN(Off Board Navigation) 내비게이션 등에서 작성된 트위터나 페이스북과 같은 SNS의 빅데이터를 제공할 수 있고, 제2데이터 제공원(12)는 PC와 휴대폰 등에서 작성된 트위터나 페이스북과 같은 SNS의 빅데이터를 제공할 수 있으며, 빅데이터의 형태는 이에 한정되지 않으므로 다양한 형태로 제공되는 빅데이터를 모두 포함한다.
특히, 본 실시예에서 수신부(32)는 빅데이터와 함께 해당 빅데이터를 제공하는 데이터 제공원(10)의 위치 정보를 함께 수집하는데, 이 위치 정보는 출발지 정보에 해당하고 후술하는 장소 키워드는 목적지 정보에 해당하므로 해당 빅데이터의 텍스트를 작성한 자가 어느 위치에서 목적지로 이동할 것인지 예측할 수 있다.
이 때, 내비게이션 기능을 수행하는 제1데이터 제공원(11)으로부터 위치 정보를 수집할 때는 제1데이터 제공원(11)의 내비게이션 기능 수행을 위해 포함된 GPS(Global Positioning System) 정보를 통해서 데이터 제공원(10)의 위치 정보를 수집할 수 있고, 제2데이터 제공원(12)으로부터 위치 정보를 수집할 때는 빅데이터가 작성되는 IP(Internet Protocol) 정보를 통해서 데이터 제공원(10)의 위치 정보를 수집하는 등의 방법을 이용할 수 있으며, 기타 다양한 방법으로 빅데이터 제공자의 위치 정보를 수집할 수 있다.
또한 수신부(32)는 빅데이터와 함께 해당 빅데이터의 작성 시점 정보를 함께 수집하는데, 이 작성 시점 정보를 통해서 제어부(34)는 후술하는 시점 키워드의 가중치를 다르게 저장할 수 있다. 구체적으로 시점 키워드의 가중치를 다르게 결정하는 방법은 후술하기로 한다.
제어부(34)는 수신부(32)를 통해서 수집한 빅데이터로부터 경로 안내용 키워드를 추출한다. 이 때 경로 안내용 키워드는 내비게이션 단말(40)을 통해 경로를 안내하는데 필요한 정보와 관련된 키워드를 의미하며, 특히 본 실시예에서 경로 안내용 키워드는 시점 키워드 및 장소 키워드를 포함한다.
시점 키워드는 추석, 연휴, 휴가와 같이 특정한 시기를 나타내는 단어 및 2013년 4월 17일과 같은 구체적인 날짜 등을 모두 포함하고, 장소 키워드는 고속도로, 국도 등과 같은 도로명과 도시명, 지명 등의 단어를 포함하며, 전술한 기재에 한정되는 것은 아니므로 기타 다양한 시점이나 장소와 관련된 키워드는 모두 포함할 수 있다.
즉, 제어부(34)는 데이터 제공원(10)으로부터 제공되는 빅데이터 중에서 주행 경로 안내와 관련된, 즉 주행 시점 및 주행 목적지와 관련된 키워드를 추출함으로써 교통 정보를 생성한다.
구체적으로 제어부(34)는 빅데이터를 파싱(Parsing)하고 파싱된 빅데이터에 기설정된 시점 키워드와 기설정된 장소 키워드가 포함되어 있는지 비교함으로써 시점 키워드 및 장소 키워드를 추출할 수 있고, 이에 한정되는 것은 아니므로 기타 다양한 방법으로 빅데이터로부터 시점 키워드 및 장소 키워드를 추출할 수 있다.
더불어 본 실시예에서는 제어부(34)에 의해서 추출된 경로 안내용 키워드를 누적하여 저장하는 메모리부(36)를 더 포함함으로써, 추출된 시점 키워드 및 장소 키워드에 따라서 각 경로에 대한 교통량을 누적하여 저장한다.
즉, 메모리부(36)에 저장된 시점 키워드 및 장소 키워드의 누적 횟수가 높으면 제어부(34)는 해당 시점에 해당 장소로 이동하는 차량이 많을 것임을 예상할 수 있다.
구체적으로 본 실시예에서는 전술한 바와 같이 수신부(32)를 통해서 데이터 제공원(10)의 위치 정보를 함께 수집하고, 장소 키워드를 추출하기 때문에 제어부(34)는 출발지와 목적지 정보를 통한 경로를 메모리부(36)에 누적하여 저장함으로써 교통 정보를 예상할 수 있다.
또한 본 실시예에서 제어부(34)는 추출되는 시점 키워드 및 장소 키워드의 가중치를 다르게 하여 메모리부(36)에 저장하고, 가중치가 높을수록 해당 시점에 해당 장소로 이동하는 차량이 많은 것으로 예상할 수 있다.
구체적으로 제어부(34)는 수집된 빅데이터의 작성 시점이 수집된 빅데이터에 포함된 시점 키워드와 가까울수록 높은 가중치를 갖도록 시점 키워드를 메모리부(36)에 누적하여 저장한다.
즉, 빅데이터 작성자가 이동을 예상하여 작성한 날짜인 시점 키워드와 근접한 날에 작성된 빅데이터일수록 해당 시점에 실제로 이동할 확률이 높기 때문에 본 실시예에서 제어부(34)는 동일한 시점 키워드가 빅데이터에 포함되어 있더라도 해당 빅데이터의 작성 시점이 해당 시점 키워드와 가까울수록 높은 가중치를 갖도록 저장한다.
따라서 제어부(34)는 수집된 빅데이터로부터 동일한 시점 키워드가 추출되더라도 해당 시점 키워드의 하루 전에 작성된 빅데이터가 해당 시점 키워드의 일주일 전에 작성된 빅데이터보다 높은 가중치를 갖도록 저장한다.
그리고 제어부(34)는 데이터 제공원(10)의 종류에 따라서 서로 다른 가중치를 갖도록 장소 키워드를 메모리부(36)에 누적하여 저장한다.
일례로, 내비게이션 기능과 연계하여 빅데이터 작성이 가능한 제1데이터 제공원(11)에 있어서 해당 빅데이터 작성자는 내비게이션 기능을 이용할 수 있기 때문에, 상기의 작성된 장소 키워드에 따라서 실제로 이동할 확률이 높으므로, 제1데이터 제공원(11)의 빅데이터로부터 추출된 장소 키워드는 제2데이터 제공원(12)의 빅데이터로부터 추출된 장소 키워드에 비해서 상대적으로 높은 가중치를 갖도록 저장한다.
즉, 내비게이션 기능과 연계되지 않는 제2데이터 제공원(12)에 있어서 해당 빅데이터 작성자는 작성된 장소 키워드에 따라서 실제로 이동하지 않을 가능성이 상대적으로 높기 때문에, 본 실시예에서 제어부(34)는 데이터 제공원(10)의 종류에 따라서 서로 다른 가중치를 갖도록 장소 키워드를 저장한다.
그리고 제어부(34)는 추출된 경로 안내용 키워드를 통계화하여 교통 정보를 생성한다. 구체적으로 누적 횟수가 많은 시점 키워드 및 장소 키워드에 대해서 제어부(34)는 해당 시점에 해당 장소에 도착하거나 해당 장소를 경유하는 교통량이 많은 것으로 판단할 수 있다.
또한 전술한 가중치에 따라서, 가중치가 높은 시점 키워드 및 장소 키워드에 대해서 제어부(34)는 해당 시점에 해당 장소에 도착하거나 해당 장소를 경유하는 교통량이 많은 것으로 판단할 수 있다.
제어부(34)는 내비게이션 단말(40)로부터 경로 안내를 요청받으면 송신부(38)를 통해서, 교통 정보에 기초한 주행 경로 정보를 내비게이션 단말(40)로 제공한다.
즉, 본 실시예에 따른 경로 제공 장치(30)는 내비게이션 단말(40)로부터 출발지 및 목적지 정보를 수신하면, 빅데이터로부터 추출한 경로 안내용 키워드를 통해 통계화한 교통 정보에 근거하여 주행 경로 정보를 제공한다.
본 실시예에서 제어부(34)가 제공하는 주행 경로 정보는 특정 출발지에서 특정 목적지까지의 구체적인 경로 정보 또는 특정 목적지로 유입되는 교통량 정보 중 적어도 하나를 포함한다.
본 실시예에서 빅데이터로부터 추출된 시점 키워드 및 장소 키워드에는 "이번 추석 당일 오전 10시쯤에 서초2동 1337번지의 친척집으로 이동할 예정"과 같이 정확한 출발 시간 및 목적지의 주소와 같은 구체적인 정보를 포함하는 경우도 있지만, 이와 달리 "추석 당일에 대전 친척집으로 이동할 예정"과 같이 출발 날짜와 도시명 정도의 정보만을 포함하는 경우도 있을 수 있다.
따라서 제어부(34)는 내비게이션 단말(40)로부터의 경로 안내 요청시에, 원하는 시점에서 원하는 목적지에 대한 구체적인 시점 키워드 및 장소 키워드가 메모리부(36)로부터 검색되면 해당 목적지까지의 구체적인 경로 정보를 제공한다.
그러나 내비게이션 단말(40)로부터의 경로 안내 요청시에, 해당 시점 및 목적지에 대한 구체적인 시점 키워드 및 장소 키워드가 메모리부(36)로부터 검색되지 않으면 제어부(34)는 해당 목적지 또는 해당 시점과 관련하여 "추석 당일에 대전으로 유입되는 차량의 수"와 같은 개략적인 교통량 정보를 제공한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 제공 방법의 구현 과정을 설명하는 절차 흐름도이다.
도 2를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 제공 방법을 살펴보면, 먼저 제어부(34)는 수신부(32)를 통해 데이터 제공원(10)의 빅데이터를 관리하는 서버(20)로부터 빅데이터를 수집한다(S10).
이어서 제어부(34)는 수집된 빅데이터로부터 경로 안내용 키워드를 추출한다(S20). 이 때 경로 안내용 키워드는 내비게이션을 통해 경로를 안내할 때 필요한 정보에 관련된 키워드를 의미하며, 특히 본 실시예에서 경로 안내용 키워드는 시점 키워드 및 장소 키워드를 포함한다.
구체적으로 제어부(34)는 기설정된 시점 키워드가 빅데이터에 포함되었는지 판단하고(S22), 기설정된 장소 키워드가 수집된 빅데이터에 포함되었는지 판단함으로써(S24) 경로 안내용 키워드를 추출한다.
이 때 제어부(34)는 빅데이터를 파싱(Parsing)하고 파싱된 빅데이터에 기설정된 시점 키워드와 기설정된 장소 키워드가 포함되어 있는지 비교함으로써 시점 키워드 및 장소 키워드를 추출할 수 있고, 이에 한정되는 것은 아니므로 기타 다양한 방법으로 빅데이터로부터 시점 키워드 및 장소 키워드를 추출할 수 있다.
그리고 제어부(34)는 추출된 경로 안내용 키워드를 메모리부(36)에 누적하여 저장하고(S30), 누적된 경로 안내용 키워드를 통계화하여 교통 정보를 생성한다(S40).
즉, 메모리부(36)에 저장된 시점 키워드 및 장소 키워드의 누적 횟수가 높으면 제어부(34)는 해당 시점에 해당 장소로 이동하는 차량이 많을 것임을 예상할 수 있다.
또한 본 실시예에서 제어부(34)는 추출되는 시점 키워드 및 장소 키워드의 가중치를 다르게 하여 메모리부(36)에 저장하고, 가중치가 높을수록 해당 시점에 해당 장소로 이동할 가능성 내지는 신뢰 수준이 높은 것으로 판단한다.
구체적으로 제어부(34)는 수집된 빅데이터의 작성 시점이 수집된 빅데이터에 포함된 시점 키워드와 가까울수록 높은 가중치를 갖도록 시점 키워드를 메모리부(36)에 누적하여 저장한다.
그리고 제어부(34)는 데이터 제공원(10)의 종류에 따라서 서로 다른 가중치를 갖도록 장소 키워드를 메모리부(36)에 누적하여 저장한다.
다음으로 제어부(34)는 내비게이션 단말(40)로부터 경로 안내를 요청받으면(S50), 송신부(38)를 통해서 상기 생성된 교통 정보에 기초한 경로 안내 예측 정보를 내비게이션 단말(40)로 제공한다(S60).
구체적으로 본 실시예에서 제어부(34)가 제공하는 주행 경로 정보는 특정 출발지에서 특정 목적지까지의 구체적인 경로 정보 또는 특정 목적지로 유입되는 교통량 정보 중 적어도 하나를 포함한다.
본 실시예에서 빅데이터로부터 추출된 시점 키워드 및 장소 키워드에는 "이번 추석 당일 오전 10시쯤에 서초2동 1337번지의 친척집으로 이동할 예정"과 같이 정확한 출발 시간 및 목적지의 주소와 같은 구체적인 정보를 포함하는 경우도 있지만, 이와 달리 "추석 당일에 대전 친척집으로 이동할 예정"과 같이 출발 날짜와 도시명 정도의 정보만을 포함하는 경우도 있을 수 있다.
따라서 제어부(34)는 내비게이션 단말(40)로부터의 경로 안내 요청시에, 원하는 시점에서 원하는 목적지에 대한 구체적인 시점 키워드 및 장소 키워드가 메모리부(36)로부터 검색되면 해당 목적지까지의 구체적인 경로 정보를 제공한다.
그러나 내비게이션 단말(40)로부터의 경로 안내 요청시에, 해당 시점 및 목적지에 대한 구체적인 시점 키워드 및 장소 키워드가 메모리부(36)로부터 검색되지 않으면 제어부(34)는 해당 목적지 또는 해당 시점과 관련하여 "추석 당일에 대전으로 유입되는 차량의 수"와 같은 개략적인 교통량 정보를 제공한다.
본 실시예에 따른 경로 제공 방법은, 빅데이터에 포함된 정형화되지 않은 다양한 정보로부터 경로 안내에 필요한 정보를 추출함으로써, 교통 정보를 미리 예측하여 운전자에게 경로를 안내할 수 있다.
또한 본 실시예는 별도의 하드웨어 추가없이 기존의 SNS와 같은 빅데이터 정보를 수집 및 분석하여 활용하는 것이므로 손쉽게 구현될 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 기술이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 정해져야 할 것이다.
10: 데이터 제공원 11: 제1데이터 제공원
12: 제2데이터 제공원 20: 서버
30: 경로 제공 장치 32: 수신부
34: 제어부 36: 메모리부
38: 송신부 40: 내비게이션 단말

Claims (11)

  1. 제어부가 수신부를 통해 서버로부터 데이터를 수집하는 단계;
    상기 수집된 데이터로부터 경로 안내용 키워드를 추출하는 단계;
    상기 추출된 경로 안내용 키워드를 메모리부에 누적하여 저장하는 단계; 및
    상기 누적된 경로 안내용 키워드를 통계화하여 교통 정보를 생성하는 단계
    를 포함하는 경로 제공 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 교통 정보를 생성한 이후에, 내비게이션 단말로부터 경로 안내를 요청받으면 상기 제어부는 상기 생성된 교통 정보에 기초한 주행 경로 정보를 상기 내비게이션 단말로 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 경로 제공 방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 경로 안내용 키워드를 추출하는 단계에서, 상기 경로 안내용 키워드는 시점 키워드 및 장소 키워드를 포함하는 것을 특징으로 하는 경로 제공 방법.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 경로 안내용 키워드를 추출하는 단계는, 기설정된 시점 키워드가 상기 수집된 데이터에 포함되었는지 판단하는 단계; 및
    기설정된 장소 키워드가 상기 수집된 데이터에 포함되었는지 판단하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 경로 제공 방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 기설정된 시점 키워드가 상기 수집된 데이터에 포함되었는지 판단하는 단계에서, 상기 제어부는 상기 수집된 데이터의 작성 시점이 상기 수집된 데이터에 포함된 시점 키워드와 가까울수록 높은 가중치를 갖도록 상기 메모리부에 상기 시점 키워드를 누적하여 저장하는 것을 특징으로 하는 경로 제공 방법.
  6. 제 4항에 있어서,
    상기 기설정된 장소 키워드가 상기 수집된 데이터에 포함되었는지 판단하는 단계에서, 상기 서버는 복수의 데이터 제공원의 데이터를 관리하되, 상기 제어부는 상기 복수의 데이터 제공원의 종류에 따라 서로 다른 가중치를 갖도록 상기 메모리부에 상기 장소 키워드를 누적하여 저장하는 것을 특징으로 하는 경로 제공 방법.
  7. 서버로부터 데이터를 수집하는 수신부;
    상기 수집된 데이터로부터 경로 안내용 키워드를 추출하고, 상기 추출된 경로 안내용 키워드를 통계화하여 교통 정보를 생성하는 제어부; 및
    내비게이션 단말로부터 경로 안내를 요청받으면 상기 제어부의 제어로 상기 교통 정보에 기초한 주행 경로 정보를 상기 내비게이션 단말로 제공하는 송신부
    를 포함하는 경로 제공 장치.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 제어부에 의해서 추출된 상기 경로 안내용 키워드를 누적하여 저장하는 메모리부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 경로 제공 장치.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 경로 안내용 키워드는 시점 키워드 및 장소 키워드를 포함하는 것을 특징으로 하는 경로 제공 장치.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 수집된 데이터의 작성 시점이 상기 수집된 데이터에 포함된 시점 키워드와 가까울수록 높은 가중치를 갖도록 상기 메모리부에 상기 시점 키워드를 누적하여 저장하는 것을 특징으로 하는 경로 제공 장치.
  11. 제 9항에 있어서,
    상기 서버는 복수의 데이터 제공원의 데이터를 관리하되, 상기 제어부는 상기 복수의 데이터 제공원의 종류에 따라 서로 다른 가중치를 갖도록 상기 메모리부에 상기 장소 키워드를 누적하여 저장하는 것을 특징으로 하는 경로 제공 장치.
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