KR20140134431A - Poi를 이용한 경로 추천 장치 및 방법 - Google Patents

Poi를 이용한 경로 추천 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명에 따른 경로 추천 장치는 사용자가 지정한 장소를 POI로 저장하는 POI 저장부, 사용자의 현재 위치 정보를 수신하는 위치 수신부, 상기 현재 위치가 상기 POI와 일치할 경우, 상기 POI까지 이동시 사용한 교통수단 및 상기 POI에 머무른 시간 정보를 매칭시켜 로그데이터로 저장하는 로그데이터 관리부, 상기 위치 수신부에서 수신한 현재 위치를 출발지로 지정하고, 현재 시간으로부터 도착 가능한 POI를 상기 로그데이터 관리부로부터 독출하여 실시간으로 경로를 추천하는 경로 추천부 및 상기 경로 추천부로부터 추천된 정보 중 사용자에 의해 선택된 경로를 저장된 경로 정보로부터 추출하는 경로 추출부를 포함한다.

Description

POI를 이용한 경로 추천 장치 및 방법{DEVICE AND METHOD FOR RECOMMENDING LOCATION USING POI}
본 발명은 POI를 이용한 경로 추천 장치 및 방법에 관한 것이다.
스마트폰, 태블릿 PC 등 스마트 기기의 보급이 기하급수적으로 증가하면서 이를 활용한 다양한 애플리케이션 또한 활발하게 개발되고 있다. 특히, 사용자 질의를 통해 길 또는 대중교통을 안내해주는 경로 탐색 애플리케이션은 생활과 밀접하게 사용되어 사용자들에게 유익하고 편리한 정보를 제공하고 있다.
그러나 종래의 경로 탐색 애플리케이션에서는 경로 탐색 과정에서 사용자가 즐겨 찾는 장소에 대해 일일이 목적지로 입력해야 하는 번거로움이 있어 질의 시간을 지연시키는 단점이 있다. 따라서 사용자가 즐겨 찾는 장소에 대해 현재 위치에서 도착 가능한 장소를 자동 추출하여 추천함으로써, 질의 시간을 단축시키고 개인화된 서비스를 제공하여 사용자의 만족도를 높일 수 있는 기술의 개발이 요구되고 있다.
이와 관련하여 한국 공개특허공보 제 2008-0040963호(발명의 명칭: 운전자 패턴 추출 조합에 의한 자동 목적지 설정 시스템 및 산출 방법)에는 주행자의 주행 노드 및 시간 및 사람 수에 따른 패턴을 검출하고, 패턴 요소들을 추출하여 가장 우선순위가 높은 주행노드 패턴 추출에 의해 자동설정의 기본 방향이 정해지고, 다수의 목적지 중 노드 패턴과 타임 패턴의 결과 및 기타 패턴의 값에 따라 목적지별 패턴 일치 점수가 제일 높은 것이 선정되고 정해진 통계학적 정규분포에 의거 최종 목적지를 자동 설정하는 시스템을 제안하고 있다.
본 발명은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 본 발명의 일부 실시예는 사용자가 즐겨 찾는 장소를 POI로 저장하되, POI의 진입 및 진출 정보를 로그데이터로 저장하여 이를 바탕으로 현재 시간 및 현재 위치로부터 도착 가능한 POI를 추천하는 경로 추천 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 제 1 측면에 따른 경로 추천 장치는 사용자가 지정한 장소를 POI로 저장하는 POI 저장부, 사용자의 현재 위치 정보를 수신하는 위치 수신부, 상기 현재 위치가 상기 POI와 일치할 경우, 상기 POI까지 이동시 사용한 교통수단 및 상기 POI에 머무른 시간 정보를 매칭시켜 로그데이터로 저장하는 로그데이터 관리부, 상기 위치 수신부에서 수신한 현재 위치를 출발지로 지정하고, 현재 시간으로부터 도착 가능한 POI를 상기 로그데이터 관리부로부터 독출하여 실시간으로 경로를 추천하는 경로 추천부 및 상기 경로 추천부로부터 추천된 정보 중 사용자에 의해 선택된 경로를 저장된 경로 정보로부터 추출하는 경로 추출부를 포함한다.
또한, 본 발명의 제 2 측면에 따른 경로 추천 장치를 통한 경로 추천 방법은 사용자가 지정한 장소를 POI로 저장하는 단계; 사용자의 현재 위치 정보를 수신하는 단계; 상기 현재 위치가 상기 POI와 일치할 경우, 상기 POI까지 이동시 사용한 교통수단 및 상기 POI에 머무른 시간 정보를 매칭시켜 로그데이터로 저장하는 단계; 상기 현재 위치를 출발지로 지정하고, 현재 시간으로부터 도착 가능한 POI를 독출하여 실시간으로 경로를 추천하는 단계; 및 상기 경로 추천 단계로부터 추천된 정보 중 사용자에 의해 선택된 경로를 저장된 경로 정보로부터 추출하는 단계를 포함한다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단에 의하면, 사용자의 현재 위치 및 현재 시간으로부터 도착 가능한 장소를 자동 추천함으로써, 사용자가 어느 위치에서든 즐겨 찾는 목적지에 대한 경로를 자동으로 추천 및 추출할 수 있다.
또한, 전술한 본 발명의 과제 해결 수단에 의하면, 개인일정데이터를 기반으로 일정에 따른 목적지를 자동 추출하여 그에 대한 경로를 추천할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 추천 장치의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 교통수단 식별부를 통해 이동행위를 구분하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 로그데이터 저장 구성의 일례이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 추천 장치를 통한 경로 추천 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 추천 장치의 블록도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 경로 추천 장치(100)는 POI 저장부(110), 위치 수신부(120), 교통수단 식별부(130), 로그데이터 관리부(140), 경로 추천부(150), 일정데이터 수신부(160) 및 경로 추출부(170)를 포함한다.
먼저, 경로 추천 장치(100)는 네트워크를 통해 데이터를 송수신할 수 있는 휴대용 단말기 또는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 휴대용 단말기는 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 스마트폰(Smart Phone), 스마트 패드(Smart Pad), PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access) 또는 Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨터는 예를 들어, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop), 태블릿 PC(Tablet PC) 등을 포함할 수 있다.
또한, 경로 추천 장치(100)는 네트워크를 통해 각종 서버와 연결될 수 있다. 네트워크는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN) 또는 부가가치 통신망(Value Added Network; VAN) 등과 같은 유선 네트워크나 이동 통신망(mobile radio communication network) 또는 위성 통신망 등과 같은 모든 종류의 무선 네트워크로 구현될 수 있다.
POI 저장부(110)는 사용자가 지정한 장소를 POI로 저장할 수 있다. 즉, 사용자가 자주 가는 장소를 POI(Point of Interest)로 지정하여 저장할 수 있다. 예를 들면, 사용자가 즐겨 찾는 장소가 “학교”, “헬스장”, “학원”이라면 이 장소를 POI로 저장할 수 있다. 저장된 POI는 사용자의 현재 위치에서 도착 가능한 장소를 추출할 때 사용될 수 있다.
위치 수신부(120)는 사용자의 현재 위치 정보를 수신할 수 있다. 예를 들면, GPS(Global Positioning System)위성 또는 통신 기지국 등으로부터 수신된 현재 위치 정보를 수신할 수 있다. 수신된 위치 정보는 POI를 기반으로 목적지를 추천하는 데이터로 사용될 수 있으며, 현재 위치 정보가 POI와 일치할 때에 로그데이터가 저장될 수 있다.
교통수단 식별부(130)는 경로 추천 장치(100)에 구비된 센서로부터 수집된 데이터에 기초하여 자동으로 사용자의 교통수단을 식별할 수 있다. 즉, 경로 추천 장치(100)를 소지한 사용자의 이동행위를 “달리기”, “걷기”, “정지”, “지하철 탑승”, “버스 탑승” 및 “승용차 탑승” 중 어느 하나의 이동행위로 구분할 수 있다. 교통수단 식별부(130)는 이동행위를 구분하기 위하여 다음과 같은 수행을 실시할 수 있다.
교통수단 식별부(130)는 경로 추천 장치(100)의 가속도 센서로부터 수집된 데이터를 기초로 사용자의 특정 이동행위에 대한 특징 요소를 추출하고, 추출한 특징 요소를 계층적 트리 모델에 입력하여 사용자의 특정 이동행위가 어떤 이동행위에 해당하는지 구분하되, 계층적 트리 모델은 각 이동행위마다 추출된 특징 요소를 기초로 구성된 것에 의해 수행될 수 있다. 이동행위를 구분하는 방법에 대한 상세한 설명은 하기 도 2를 참조하여 보다 구체적으로 설명하기로 한다.
로그데이터 관리부(140)는 현재 위치가 POI와 일치할 경우, POI까지 이동시 사용한 교통수단 및 POI에 머무른 시간 정보를 매칭시켜 로그데이터로 저장할 수 있다. 즉, 사용자가 현재 머무르는 장소가 POI와 일치하다고 판단될 경우, POI에 처음 진입한 시각, POI를 떠난 시각 및 교통수단 정보를 매칭시켜 로그데이터로 저장할 수 있다. 예를 들면, POI를 “학교”로 지정하였고 사용자의 현재 위치가 “학교”일 경우, “학교”까지 이동한 교통수단, “학교”에 진입한 시각 및 떠난 시각을 매칭하여 저장할 수 있다. 이에 대한 보다 상세한 설명은 하기 도 3을 참조하여 구체적으로 설명하기로 한다.
또한, 로그데이터 관리부(140)는 교통수단 식별부(130)에 의해 자동 인식된 교통수단 정보를 교통수단에 의해 발생된 경로 정보를 포함하여 로그데이터로 저장할 수 있다. 즉, POI와 현재 위치가 일치할 경우, POI에 진입하면서 이용한 교통수단 정보를 교통수닥 식별부(130)로부터 송신하여 경로 정보와 함께 로그데이터로 저장할 수 있다.
한편, 로그데이터 관리부(140)는 경로 추출부(170)에 의해 발생된 정보를 실시간으로 업데이트하여 저장할 수 있다. 즉, 로그데이터 관리부(140)는 경로 추출부(170)에 의해 추출된 경로에 대해, 해당 POI의 POI 도착 시간, POI 진출 시간 및 교통수단 정보를 실시간으로 업데이트하여 저장할 수 있다.
경로 추천부(150)는 위치 수신부(120)에서 수신한 현재 위치를 출발지로 지정하고, 현재 시간으로부터 도착 가능한 POI를 로그데이터 관리부(140)로부터 독출하여 실시간으로 경로를 추천할 수 있다. 즉, 경로 추천부(150)는 현재 위치 및 현재 시간으로부터 POI를 떠난 시간 이전까지 도착할 수 있는 경로가 적어도 하나 이상 존재할 경우, 이를 도착 가능한 POI로 판단하여 로그데이터 관리부(140)로부터 독출할 수 있다.
이때, 경로 추천부(150)는 현재 시간 및 현재 위치에서 로그데이터 관리부(140)에 저장된 POI의 진출 시각 내에 진입 가능한 POI의 정보를 정렬하는 제 1 추천부(151) 및 정렬된 POI에 대하여 POI 에 진입할 확률이 높은 순서에 따라 POI를 정렬하는 제 2 추천부를 포함할 수 있다.
제 1 추천부(151)는 현재 시간 및 현재 위치에서 로그데이터 관리부(140)에 저장된 POI의 진출 시각 내에 진입 가능한 POI에 대해 [수학식1]을 통해 산출할 수 있다.
[수학식1]
Figure pat00001
이때,
Figure pat00002
는 사용자의 현재 시간을 나타내고,
Figure pat00003
는 POI로 이동시 소요되는 시간을 나타낸다. 또한,
Figure pat00004
는 로그데이터에 기저장된 POI를 떠난 시각 즉, 진출 시각을 나타낸다. 즉,
Figure pat00005
는 현재 위치 및 현재 시간에서 출발하여 POI에 도착한 시각이 기저장된 POI 진출 시각 이전일 경우를 나타낸다. 예를 들면, 현재 시간이 오후 3시이고 기저장된 POI 중 진출 시각이 오후 4시인 POI에 대해, 현재 위치에서 POI까지 이동 소요시간이 40분인 교통수단이 존재한다고 할 때 POI에 도착할 수 있는 시각이 오후 4시 이전인 오후3시 40분이므로 해당 POI를 진입 가능한 POI로 지정할 수 있다.
다음으로, 제 2 추천부(152)는 제 1 추천부(151)에 의해 산출된 POI의 전체 경우에 대하여 각 POI 에 진입할 확률이 높은 순서에 따라 POI를 [수학식2]를 통해 산출할 수 있다.
[수학식 2]
Figure pat00006
이때,
Figure pat00007
는 현재 위치 및 현재 시간에서 출발하여 POI에 도착한 시각이 기저장된 POI 진출 시각 이전일 경우
Figure pat00008
의 확률에서
Figure pat00009
가 발생한 확률을 나타낸다. 여기서
Figure pat00010
는 이동 가능한 임의의 POI를 나타낸다. 예를 들면, 제 1 추천부(151)에 의해 추출된 이동 가능한 POI가 “학교”, “학원”, “집”, “헬스장”이고 “집”의 경우 교통수단에 따라 2가지 경로로 진입이 가능하다면
Figure pat00011
는 5가지일 수 있다. 이
Figure pat00012
의 확률에서 POI를 즐겨 찾은 빈도수, 가장 가까운 거리 또는 가장 도착시간이 빠른 POI 등 설정 조건에 따른 확률을 계산하여 가장 이동 가능 확률이 높은 POI를 정렬할 수 있다.
또한, 경로 추천부(150)는 현재 시간으로부터 이동 가능한 장소를 상기 일정데이터 수신부(160)로부터 독출하고, POI 저장부(120)에 저장된 POI와 일치할 경우 해당 장소를 진입할 확률이 가장 높은 POI로 추천할 수 있다.
일정데이터 수신부(160)는 개인일정관리(PIMS) 애플리케이션 모듈로부터 일정데이터를 수신할 수 있다. 일정데이터는 사용자가 기저장한 일정에 따른 장소 및 시간에 대한 데이터를 포함할 수 있다. 한편, 일정데이터 수신부(160)로부터 독출된 일정데이터 중 당일 일정 내에서 이동 가능한 장소가 POI 저장부(120)에 저장된 POI와 일치할 경우 진입할 확률이 가장 높은 POI로 추천될 수 있다.
경로 추출부(170)는 경로 추천부(150)로부터 추천된 정보 중 사용자에 의해 선택된 경로를 저장된 경로 정보로부터 추출할 수 있다. 즉, 경로 추출부(170)는 경로 추천부(150)의 제 1 추천부(151) 및 제 2 추천부(152)에 의해 정렬된 POI 중 사용자에 의해 선택된 POI에 대한 경로를 경로 정보로부터 추출할 수 있다.
한편, 경로 추출부(170)에 의해 발생된 정보는 실시간으로 업데이트되어 로그데이터 관리부(140)에 저장될 수 있다. 즉, 경로 추출부(170)에 의해 경로가 추출되고 해당 POI까지의 POI 도착 시간, POI 진출 시간 및 교통수단 정보가 실시간으로 업데이트되어 로그데이터 관리부(140)에 저장될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 교통수단 식별부를 통해 이동행위를 구분하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
교통수단 식별부(130)는 경로 추천 장치(100)의 가속도 센서로부터 가속도 데이터를 수집하고(①), 수집된 가속도 데이터를 각 이동행위 별로 구분한다(②). 다음으로, 교통수단 식별부(130)는 사용자의 이동행위마다의 특징 요소를 추출하고(③), 추출된 특징 요소를 계층적 트리 모델로 구성한다(④). 이와 같이 구성된 계층적 트리 모델은 경로 추천 장치(100) 내에 미리 저장되거나 네트워크를 통해 연결된 서버 또는 데이터베이스 내에 미리 저장될 수 있으며, 이를 토대로 하여 교통수단 식별부(130)는 사용자의 특정 이동행위가 어떤 이동행위에 해당하는지 구분할 수 있다.
예를 들면, 교통수단 식별부(130)는 “버스 탑승”을 포함한 각 교통수단의 특징 요소로 기구축된 계층적 트리 모델를 바탕으로, 사용자의 현재 이동행위에 대한 가속도 데이터를 수집한 후 데이터의 특징 요소가 계층적 트리 모델 내의 “버스 탑승”의 특징 요소와 일치할 경우 해당 교통수단을 “버스 탑승”으로 판단할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 로그데이터 저장 구성의 일례이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 로그데이터는 POI, POI 도착 시간, POI 진출 시간 및 교통수단 정보가 포함될 수 있다.
예를 들어, 사용자는 POI로 “학교”, “학원”, “회사” 및 “집”을 저장할 수 있다. 만일 사용자가 수요일에 “버스”를 타고 “학교”에 오전 9시부터 오전 11시 34분까지 머물렀다면, 로그데이터로 “POI - 학교”, “POI 진입 시간 - 수요일 09:00”, “POI 진출 시간 - 수요일 11:34” 및 “POI 이동시 사용한 교통수단 - 버스”를 저장할 수 있다. 이때, 교통수단 정보는 교통수단 식별부(130)에 의해 자동으로 식별된 정보일 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 추천 장치를 통한 경로 추천 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
단계 (S110)에서는, 사용자가 지정한 장소를 POI로 저장할 수 있다. 즉, 사용자가 자주 가는 장소를 POI(Point of Interest)로 지정하여 저장할 수 있다.
단계 (S120)에서는, 사용자의 현재 위치 정보를 수신할 수 있다. 예를 들면, GPS(Global Positioning System)위성 또는 통신 기지국 등으로부터 수신된 현재 위치 정보를 수신할 수 있다. 수신된 위치 정보는 POI를 기반으로 목적지를 추천하는 데이터로 사용될 수 있으며, 현재 위치 정보가 POI와 일치할 때에 로그데이터가 저장될 수 있다.
단계 (S130)에서는, 개인일정관리(PIMS) 애플리케이션 모듈로부터 일정데이터를 수신할 수 있다. 일정데이터는 사용자가 기저장한 일정에 따른 장소 및 시간에 대한 데이터를 포함할 수 있다.
단계 (S140)에서는, 현재 시간으로부터 이동 가능한 장소를 일정데이터로부터 독출하여 판단할 수 있다.
단계 (S150)에서는, 일정데이터로부터 독출한 장소가 저장된 POI와 일치할 경우 해당 장소를 진입할 확률이 가장 높은 POI로 지정할 수 있다. 만일, 일정데이터로부터 독출된 장소가 없거나 일정데이터로부터 독출한 장소가 POI와 일치하지 않다면 저장된 로그데이터를 기반으로 POI를 추천하는 단계 (S160)에 의해 POI가 추천될 수 있다.
단계 (S160)에서는, 현재 위치를 출발지로 지정하고, 현재 시간으로부터 도착 가능한 POI를 독출하여 실시간으로 경로를 추천할 수 있다. 즉, 현재 위치 및 현재 시간으로부터 POI를 떠난 시간 이전까지 도착할 수 있는 경로가 적어도 하나 이상 존재할 경우, 해당 POI를 도착 가능한 POI로 판단하여 독출할 수 있다. 이때, 현재 시간 및 현재 위치에서 상기 POI의 진출 시간내 진입 가능한 POI의 정보를 정렬하는 제 1 추천 단계 및 상기 정렬된 POI에 대하여 상기 POI 에 진입할 확률이 높은 순서에 따라 POI를 정렬하는 제 2 추천 단계를 포함하여 추천할 수 있다.
또한 단계 (S160)에서는, 상기 단계(S150)에서 지정한 POI를 진입할 확률이 가장 높은 POI로 추천할 수 있다.
단계 (S170)에서는, 상기 단계(S160)로부터 추천된 정보 중 사용자에 의해 선택된 경로를 저장된 경로 정보로부터 추출할 수 있다.
단계 (S180)에서는, 경로 추천 장치에 구비된 센서로부터 수집된 데이터에 기초하여 자동으로 사용자의 교통수단을 식별할 수 있다. 이때, 경로 추천 장치의 가속도 센서로부터 수집된 데이터를 기초로 사용자의 특정 이동행위에 대한 특징 요소를 추출하고, 추출한 특징 요소를 계층적 트리 모델에 입력하여 사용자의 특정 이동행위가 어떤 이동행위에 해당하는지 구분하되, 계층적 트리 모델은 각 이동행위마다 추출된 특징 요소를 기초로 구성된 방법에 의해 식별할 수 있다.
단계 (S190)에서는, 현재 위치가 POI와 일치할 경우, POI까지 이동시 사용한 교통수단 및 POI에 머무른 시간 정보를 매칭시켜 로그데이터로 저장할 수 있다. 이때, 단계 (S170)에 의해 발생된 정보를 실시간으로 업데이트하여 저장할 수 있으며, 단계 (S180)에 의해 자동 인식된 교통수단 정보를 해당 교통수단에 의해 발생된 경로 정보를 포함하여 로그데이터로 저장할 수 있다.
본 발명의 일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 경로 추천 장치 110: POI 저장부
120: 위치 수신부 130: 교통수단 식별부
140: 로그데이터 저장부 150: 경로 추천부
151: 제 1 추천부 152: 제 2 추천부
160: 일정데이터 수신부 170: 경로 추출부

Claims (9)

  1. 경로 추천 장치에 있어서,
    사용자가 지정한 장소를 POI로 저장하는 POI 저장부,
    사용자의 현재 위치 정보를 수신하는 위치 수신부,
    상기 현재 위치가 상기 POI와 일치할 경우, 상기 POI까지 이동시 사용한 교통수단 및 상기 POI에 머무른 시간 정보를 매칭시켜 로그데이터로 저장하는 로그데이터 관리부,
    상기 위치 수신부에서 수신한 현재 위치를 출발지로 지정하고, 현재 시간으로부터 도착 가능한 POI를 상기 로그데이터 관리부로부터 독출하여 실시간으로 경로를 추천하는 경로 추천부 및
    상기 경로 추천부로부터 추천된 정보 중 사용자에 의해 선택된 경로를 저장된 경로 정보로부터 추출하는 경로 추출부를 포함하는 경로 추천 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 경로 추천부는,
    현재 시간 및 현재 위치에서 상기 로그데이터 관리부에 저장된 상기 POI의 진출 시각 내에 진입 가능한 POI의 정보를 정렬하는 제 1 추천부;
    상기 정렬된 POI에 대하여 상기 POI 에 진입할 확률이 높은 순서에 따라 POI를 정렬하는 제 2 추천부를 포함하는 경로 추천 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    개인일정관리(PIMS) 애플리케이션 모듈로부터 일정데이터를 수신하는 일정데이터 수신부를 더 포함하고,
    상기 경로 추천부는 현재 시간으로부터 이동 가능한 장소를 상기 일정데이터 수신부로부터 독출하고, 상기 장소가 상기 POI 저장부에 저장된 POI와 일치할 경우 상기 장소를 진입할 확률이 가장 높은 POI로 추천하는 경로 추천 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 경로 추천부는 현재 위치 및 현재 시간으로부터 상기 POI를 떠난 시간 이전까지 도착할 수 있는 경로가 적어도 하나 이상 존재할 경우, 상기 POI를 도착 가능한 POI로 판단하여 상기 로그데이터 관리부로부터 독출하는 경로 추천 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 경로 추천 장치에 구비된 센서로부터 수집된 데이터에 기초하여 자동으로 사용자의 교통수단을 식별하는 교통수단 식별부를 더 포함하는 경로 추천 장치.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 로그데이터 관리부는 상기 교통수단 식별부에 의해 자동 인식된 교통수단 정보를 상기 교통수단에 의해 발생된 경로 정보를 포함하여 로그데이터로 저장하는 경로 추천 장치.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 교통수단 식별부는,
    단말의 가속도 센서로부터 수집된 데이터를 기초로 사용자의 특정 이동행위에 대한 특징 요소를 추출하고,
    추출한 특징 요소를 계층적 트리 모델에 입력하여 사용자의 특정 이동행위가 어떤 이동행위에 해당하는지 구분하되,
    상기 계층적 트리 모델은 각 이동행위마다 추출된 특징 요소를 기초로 구성되는 경로 추천 장치.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 로그데이터 관리부는 상기 경로 추출부에 의해 발생된 정보를 실시간으로 업데이트하여 저장하는 경로 추천 장치.
  9. 경로 추천 장치를 통한 경로 추천 방법에 있어서,
    사용자가 지정한 장소를 POI로 저장하는 단계;
    사용자의 현재 위치 정보를 수신하는 단계;
    상기 현재 위치가 상기 POI와 일치할 경우, 상기 POI까지 이동시 사용한 교통수단 및 상기 POI에 머무른 시간 정보를 매칭시켜 로그데이터로 저장하는 단계;
    상기 현재 위치를 출발지로 지정하고, 현재 시간으로부터 도착 가능한 POI를 독출하여 실시간으로 경로를 추천하는 단계; 및
    상기 경로 추천 단계로부터 추천된 정보 중 사용자에 의해 선택된 경로를 저장된 경로 정보로부터 추출하는 단계를 포함하는 경로 추천 방법.
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