KR20150138364A - 국지화된 기상 예보와 여정 계획을 결합시키는 방법 및 시스템 - Google Patents
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Abstract
기상 예보를 갖는 여정을 생성하는 방법들, 디바이스들, 및 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체들이 제공된다. 여정은 출발 위치, 목적지 위치 및 제1 시각을 포함할 수 있다. 여정에 기초하여, 중간 위치 및 중간 위치와 연관된 중간 시각이 식별될 수 있다. 식별된 중간 위치 및 중간 시각과 연관된 기상 예보가 예측될 수 있다. 식별된 경로와 연관된 기상 위험이 평가될 수 있고, 평가된 위험에 기초하여, 대안의 경로가 그에 부가하여 식별될 수 있다.
Description
관련 출원들의 상호 참조
본 출원은 공동 소유이고 공동 발명한, 2013년 4월 4일자로 출원된 미국 특허 출원 제13/856,923호, 2013년 6월 20일자로 출원된 미국 특허 출원 제13/922,800호, 2013년 7월 22일자로 출원된 미국 특허 출원 제13/947,331호, 2013년 6월 26일자로 출원된 미국 가출원 제61/839,675호, 2013년 6월 16일자로 출원된 미국 가출원 제61/835,626호, 및 2013년 6월 19일자로 출원된 미국 가출원 제61/836,713호를 기초로 우선권을 주장하고, 이 미국 출원들의 개시 내용은 이로써 그 전체가 참고로 본 명세서에 포함된다.
분야
개시된 발명 요지는 일반적으로 기상 예보를 생성하는 방법에 관한 것이다. 더욱 구체적으로는, 발명 요지는 기상 예보를 생성하는 소프트웨어 애플리케이션에 관한 것이다.
종래의 기상 예보 시스템들은 현재 시각으로부터 12시간 내지 며칠 후의 기상 예측들을 제공한다. 단기 예보 또는 미세한 시간 스케일(fine time scale)을 갖는 예보를 필요로 하는 경우, 이용 가능한 최상의 정보는 보통 당일의 시간별 예보이다.
종래의 기상 예보는 기상 예보가 생성되는 구역에 대한 평균 예보이다. 이와 같이, 이 구역 내의 정확한 위치에 대해 예보가 틀릴 수 있고, 심지어 구역에 대해 디스플레이되는 현재 기상이 이 구역 내의 정확한 위치에 대한 실제 기상과 상이할 수 있다.
더욱이, 종래의 기상 예보는 너무 간격이 넓은(coarse) 시간 스케일로 디스플레이되어 사용자가 정확한 위치 및 시각에서 기상 현상(weather event)이 언제 일어나는지를 알 수 없다. 종래의 시간별 기상 예보에 대해서도, 사용자가 예보된 기상 현상이 한 시간 또는 1분간 지속되는지, 그리고, 후자의 경우에, 그 시간 내에서 정확히 어느 때에 발생하는지를 아는 것이 불가능하다.
하루 중 일부 동안 동일한 위치에 머무르는 사용자를 위해, 종래의 기상 예보들은 신뢰성 있는 기상 예보를 제공할 수 있다. 그렇지만, 이동하는 사용자를 위해, 일반인들에 전달되는 종래의 기상 예보들은 이동하는 사용자에게 사용자의 여정을 따라 신뢰성 있는 기상 예보를 제공하기 위해 필요한 시간적 및 공간적 분해능(temporal and spatial resolution)을 갖지 않는다. 게다가, 종래의 기상 예보들 또는 여정 계획 도구들은 경로 상에서의 기상에 의해 야기되는 지연들을 추정하지 않지만, 그 기능을 포함하는 도구들은 필요로 한다.
따라서, 다양한 위치들 및 시각들에 대한 단기 기상 예보들을 생성하고 디스플레이하는 것이 시장에서 요구되고, 사용자가 극한의 기상 조건들을 피하기 위해 대안의 경로들을 선택하려고 시도할 수 있도록 출발 위치와 목적지 위치 사이의 경로를 따라 기상을 추정하는 것을 가능하게 하는 시스템 및 방법이 시장에서 추가로 요구된다.
여정들을 생성하는 컴퓨터 구현 방법이 제공될 수 있고, 본 방법은 출발 위치, 목적지 위치 및 제1 시각을 식별하는 단계, 출발 위치와 목적지 위치 사이의 중간 위치를 식별하는 단계, 중간 위치와 연관된 중간 시각을 식별하는 단계, 중간 위치 및 중간 시각과 연관된 기상 예보를 식별하는 단계, 및 기상 예보에 적어도 기초하여 여정을 식별하는 단계를 포함한다.
일부 실시예들에서, 본 방법은 기상 예보에 기초하여 위치들 사이의 이동 시간을 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, 본 방법은 기상 예보에 기초하여 수정된 중간 시각 중 적어도 하나를 식별하는 단계, 및 중간 위치 및 수정된 중간 시각과 연관된 수정된 기상 예보를 식별하는 단계를 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, 본 방법은 중간 위치 및 중간 시각의 기상 예보와 연관된 기상 심각도 레벨(weather severity level)을 식별하는 단계를 포함할 수 있다. 여정은 기상 심각도 레벨에 기초하여 식별될 수 있다.
일부 실시예들에서, 본 방법은 기상 심각도 레벨에 기초하여 대안의 중간 위치를 식별하는 단계, 대안의 위치와 연관된 제2 중간 시각을 식별하는 단계, 및 대안의 중간 위치 및 제2 중간 시각과 연관된 제2 기상 예보를 식별하는 단계를 포함할 수 있고, 여정은 제2 기상 예보에 적어도 기초하여 식별된다.
일부 실시예들에서, 기상 예보는 특정의 강수율에서의 특정의 강수 유형의 확률을 나타내는 정보를 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, 출발 위치, 목적지 위치 및 제1 시각은 원격 디바이스(예컨대, GPS, 사용자 조작 가능 디바이스 등)로부터 수신될 수 있다. 출발 위치 및 목적지 위치 중 적어도 하나는 원격 디바이스의 현재 위치와 연관될 수 있고, 제1 시각은 현재 시각과 연관될 수 있다.
일부 실시예들에서, 본 방법은 다수의 중간 위치들을 식별하는 단계, 다수의 중간 위치들과 연관된 다수의 중간 시각들을 식별하는 단계, 및 다수의 중간 위치들 및 다수의 중간 시각들과 연관된 다수의 기상 예보들을 식별하는 단계를 포함할 수 있고, 여정은 다수의 기상 예보들에 적어도 기초하여 식별된다.
일부 실시예들에서, 본 방법은 제1 중간 위치들의 세트 및 제2 중간 위치들의 세트를 식별하는 단계, 제1 중간 위치들의 세트와 연관된 제3 중간 시각들의 세트를 식별하는 단계, 제2 중간 위치들의 세트와 연관된 제4 중간 시각들의 세트를 식별하는 단계, 제1 중간 위치들의 세트 및 제3 중간 시각들의 세트와 연관된 제5 기상 예보들의 세트를 식별하는 단계, 제2 중간 위치들의 세트 및 제4 중간 시각들의 세트와 연관된 제6 기상 예보들의 세트를 식별하는 단계, 및 제5 기상 예보들의 세트와 연관된 기상 심각도 레벨을 제6 기상 예보들의 세트와 연관된 기상 심각도 레벨과 비교하는 단계를 포함할 수 있고, 비교에 기초하여, 식별된 여정은 제1 중간 위치들의 세트 또는 제2 중간 위치들의 세트를 포함한다.
다른 실시예들에서, 여정들을 생성하는 컴퓨터 구현 방법이 제공될 수 있고, 본 방법은 출발 위치, 목적지 위치 및 주어진 시각을 포함하는 여정 요청을 수신하는 단계, 여정 요청을 수신한 것에 응답하여, 위치들의 목록 및 위치들에 대응하는 시각들의 목록을 획득하는 단계, 각각의 위치에 대응하는 시각에 대해 위치들의 목록의 각각의 위치에 대한 기상 예보를 획득하여, 기상 예보들의 목록을 얻는 단계, 및 대응하는 위치들에 대한 기상 예보들의 목록을 출력하는 단계를 포함한다. 본 방법은 기상 예보들로 인한 이동(displacement)의 지연을 추정하는 단계를 포함할 수 있다. 이동의 지연은 위치들에 대응하는 시각들을 수정하기 위해 사용될 수 있다.
일부 실시예들에서, 하나 이상의 프로세서들, 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행될 수 있는 컴퓨터 명령어들을 저장하는 메모리를 포함하는 디바이스가 있을 수 있고, 본 디바이스는, 명령어들이 실행될 때, 앞서 기술된 방법들 중 임의의 하나 이상의 방법들을 수행하게 된다. 게다가, 이러한 명령어들을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체가 있을 수 있다.
게다가, 하나 이상의 프로세서들, 하나 이상의 프로세서들에 대한 명령어들을 저장하는 메모리, 통신 네트워크를 통해 원격 서버에 연결되는 통신 모듈, 및 디스플레이를 포함하는 디바이스가 있을 수 있다. 명령어들이 실행될 때, 본 디바이스는 출발 위치, 목적지 위치 및 중간 위치를 포함하는 여정을 원격 서버로부터 수신하고 - 여정은 중간 위치 및 디바이스가 중간 위치에 도착할 예정인 시각을 나타내는 중간 시각과 연관된 기상 예보에 적어도 기초하여 생성됨 -, 원격 서버로부터 수신된 여정의 적어도 일부를 디스플레이 상에 디스플레이하게 될 수 있다. 본 디바이스는 핸드헬드 디바이스, 휴대폰, 차량 등(이들로 제한되지 않음)과 같은 모바일 디바이스일 수 있다.
본 개시 내용의 추가의 특징들 및 장점들이, 첨부 도면들과 관련하여 기술된, 이하의 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용으로부터 명백하게 될 것이다.
도 1은 국지화된 기상 예보 및 여정 계획을 결합시키는 시스템의 블록도의 일례를 나타낸 도면.
도 2a는 하나 이상의 실시예들을 구현하는 적절한 현재 예보기의 블록도의 일례를 나타낸 도면.
도 2b는 하나 이상의 실시예들을 구현하는 적절한 현재 예보기의 보다 상세한 블록도의 하나의 예를 나타낸 도면.
도 2c는 하나 이상의 실시예들을 구현하는 적절한 현재 예보기의 보다 상세한 블록도의 다른 예를 나타낸 도면.
도 3은 여정 생성 모듈에 의해 반환되는 여정의 일례를 나타낸 스크린 샷.
도 4a는 실시예들이 실시될 수 있는 네트워크 환경의 일례를 나타낸 도면.
도 4b는 실시예들이 실시될 수 있는 다른 네트워크 환경의 일례를 나타낸 도면.
도 5는 청구된 발명 요지의 실시예들이 실시될 수 있는 적절한 컴퓨팅 운영 환경을 나타낸 예시적인 다이어그램.
유의할 점은, 첨부 도면들 전체에 걸쳐, 유사한 특징들이 유사한 참조 번호들로 나타내어져 있다는 것이다.
도 1은 국지화된 기상 예보 및 여정 계획을 결합시키는 시스템의 블록도의 일례를 나타낸 도면.
도 2a는 하나 이상의 실시예들을 구현하는 적절한 현재 예보기의 블록도의 일례를 나타낸 도면.
도 2b는 하나 이상의 실시예들을 구현하는 적절한 현재 예보기의 보다 상세한 블록도의 하나의 예를 나타낸 도면.
도 2c는 하나 이상의 실시예들을 구현하는 적절한 현재 예보기의 보다 상세한 블록도의 다른 예를 나타낸 도면.
도 3은 여정 생성 모듈에 의해 반환되는 여정의 일례를 나타낸 스크린 샷.
도 4a는 실시예들이 실시될 수 있는 네트워크 환경의 일례를 나타낸 도면.
도 4b는 실시예들이 실시될 수 있는 다른 네트워크 환경의 일례를 나타낸 도면.
도 5는 청구된 발명 요지의 실시예들이 실시될 수 있는 적절한 컴퓨팅 운영 환경을 나타낸 예시적인 다이어그램.
유의할 점은, 첨부 도면들 전체에 걸쳐, 유사한 특징들이 유사한 참조 번호들로 나타내어져 있다는 것이다.
본 명세서의 일부를 형성하고, 실시예들이 실시될 수 있는 구체적인 실시예들을, 예시로서, 도시하는 첨부 도면들을 참조하여, 실시예들이 이제부터 이하에서 보다 상세히 기술될 것이다. 실시예들은 또한 본 개시 내용이 청구된 발명 요지의 범주를 통상의 기술자에게 전달하도록 기술되어 있다. 그렇지만, 실시예들이 많은 상이한 형태들로 구현될 수 있고, 본 명세서에 기재된 실시예들로 제한되는 것으로 해석되어서는 안된다.
그 중에서도 특히, 본 실시예들은 방법들 또는 디바이스들로서 구현될 수 있다. 그에 따라, 실시예들이 하드웨어로만 된 실시예, 소프트웨어로만 된 실시예, 소프트웨어 양태 및 하드웨어 양태를 겸비한 실시예의 형태 등을 취할 수 있다. 또한, 실시예들이 휴대용 또는 핸드헬드 디바이스를 참조하여 기술되지만, 실시예들이 또한 실시예들을 구현하기에 충분한 컴퓨팅 자원들을 가지는 데스크톱, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 디바이스 또는 임의의 컴퓨팅 디바이스 상에서 구현될 수 있다.
정의들
본 명세서에서, 하기의 용어들은 이하에 나타낸 바와 같이 정의되는 것으로 의도되어 있다:
현재 예보(nowcasting): 현재 예보라는 용어는 "현재(now)"와 "예보(forecasting)"의 축약형이고; 전형적으로 0 내지 12시간 범위에서, 단기 예보를 하도록 고안된 기법들의 집합들을 지칭한다.
현재 예보기(nowcaster)는 지구 상의 아주 작은 영역(5 미터, 10 미터, 50 미터, 100 미터, 500 미터, 1,000 미터 등)에 대한 초단기(예컨대, 1분, 5분, 15분, 30분 등) 예보들을 준비하는 기상 예보 디바이스(weather forecasting device)이다.
기상 값은 기온, 기압, 시정(visibility), 강수 유형 및 강도, 누적 강수량(accumulation), 운량(cloud cover), 바람 등과 같은 임의의 종류의 기상 관련 양 또는 속성이다.
예보 기상 값은 현재 예보기에 의해 예측되는 기상 값이다.
기상 관련 현상(weather-related event)은, 예를 들어, 우박, 돌풍, 번개, 기온 변화 등 중 적어도 하나를 포함하는 기상 값 또는 예보 기상 값에 영향을 미칠 수 있는 현상이다.
강수 유형(PType): 강수의 유형을 나타낸다. 강수 유형의 예들은 비, 눈, 우박, 어는 비(freezing rain), 싸라기눈(ice pellet), 또는 빙정(ice crystal)을 포함하지만, 이들로 제한되지 않는다.
강수율(PRate): 강수 강도(precipitation intensity)를 나타낸다. 강수율 값의 예는 없음(no 또는 none), 약함(light), 보통(moderate), 강함(heavy), 극도로 강함(extreme)을 포함하지만, 이들로 제한되지 않는다. 일 실시예에서, 강수율이 또한 없음부터 약함까지, 약함부터 보통까지, 보통부터 강함까지, 또는 이들의 임의의 조합과 같은 값들의 범위로서 표현될 수 있다.
강수 확률: 강수가 발생할 수 있는 확률을 나타낸다. 강수 확률 값의 예는 없음(no), 가능성 없음(unlikely), 가능성 약간 있음(slight chance of), 가능성 있음(chance of), 가능성 많음(likely), 가능성 아주 많음(very likely), 또는 확실(certain)을 포함하지만, 이들로 제한되지 않는다.
일 실시예에서, 강수 확률이 또한 없음부터 약함까지, 약함부터 보통까지, 또는 보통부터 강함까지와 같은 값들의 범위로서 표현될 수 있다. 강수 확률이 또한 퍼센트(예컨대, 0%, 25%, 50%, 75%, 100%)로, 또는 퍼센트들의 범위들(예컨대, 0%부터 25%까지, 25%부터 50%까지, 50%부터 75%까지, 75%부터 100%까지)로 표현될 수 있다. 일 실시예에서, 강수 확률은 확률 분포로부터 얻어질 수 있다.
강수 유형 및 강수율 카테고리(PTypeRate): PTypeRate 카테고리는 특정의 강수 유형을 특정의 강수율로 당할 가능성을 나타내기 위해 주어진 기간에 대한 발생 확률과 연관될 수 있는 강수 유형과 강수율의 조합이다.
기상 예보는 사용자들에게 디스플레이 가능한 하나 이상의 예보 기상 값들의 집합이다.
사용자는 기상 예보를 전달받는 사람 또는 기계이다.
여정은 지점 A로부터 지점 B까지 사용자를 안내하는 위치들 또는 방향들의 목록이다. 선택적으로, 여정은 위치에 대응하는 시각들 또는 위치들 사이의 시간 구간들을 포함할 수 있다. 주요 지점은 사용자의 기본 설정(preference)일 수 있는 기준을 충족시키는 위치이다.
간략히 말하면, 본 실시예들은 국지화된 기상 예보와 여정 계획을 결합시키는 방법 및 시스템을 기술한다. 현재 예보를 생성하는 시스템 또는 현재 예보기라고 알려진 단기 기상 예보기에 의해 기상 예보가 생성된다.
이제 도 1을 참조하면, 국지화된 기상 예보와 여정 계획을 결합시키는 시스템이 기술되어 있다. 시스템은 지능 모듈(312), 여정 생성 모듈(310) 및 현재 예보기(200)를 포함한다. 지능 모듈(312)은 기상 위험 추정기(weather risk estimator)(160) 및 지연 추정기(delay estimator)(165)를 추가로 포함한다. 이 구성요소들은 이하에서 추가로 기술될 것이다.
여정 생성 모듈
여정 생성 모듈(310)은 경로들 및 방향들을 생성하는 웹 기반 모듈 및/또는 GPS 기반 모듈일 수 있다.
이러한 웹 기반 모듈의 일례는 Mapquest™, Yahoo™ Maps, Google™ Maps 등을 포함할 수 있다. 이 유형의 모듈들에서, 경로들의 생성에 관련된 데이터는 인터넷과 같은 통신 네트워크(telecommunications network)를 통해 액세스 가능한 원격 서버 상에 저장된다. 이 모듈들을 사용하여, 사용자는 제1 위치 A로부터 제2 위치 B까지의 방향들을 요청할 수 있고, 그로써 모듈은, 도 3에 도시된 바와 같이, A로부터 B까지의 이동에 대한 방향들의 목록을 반환할 수 있다.
도 1에 도시된 바와 같이, 여정 생성 모듈(310)은 위치들의 목록(316) 및 시각들의 목록(318)을 포함하는 여정(314)을 생성하고, 여기서 시각들은 위치들에 대응한다.
일 실시예에서, 여정 생성 모듈(310)은 사용자가 선택하기 위한 하나 이상의 여정 선택 항목들(choices of itineraries)을 제공할 수 있다. 이어서, 모듈은 여정들의 목록(313)을 생성한다.
다른 실시예에서, 데이터가 서버로부터 실시예들이 실시되는 컴퓨팅 디바이스로 다운로드 및/또는 푸시될 수 있고, 그로써 경로가 원격 서버에 액세스함이 없이 디스플레이될 수 있다.
일 실시예에서, 여정 생성 모듈(310)은 또한 위성 연결을 사용하여 사용자의 현재 위치를 결정하는 GPS 디바이스를 포함할 수 있다. GPS 유닛은 아이폰™ 등과 같은 휴대용 디바이스에 내장되어 있을 수 있다. 다른 예에서, GPS 디바이스는 Garmin™ 또는 Magellan™ 등에 의해 제조된 일련의 디바이스들과 같은 핸드헬드 GPS 내비게이션 디바이스에 내장되어 있을 수 있다.
지능 모듈
도 1에 도시된 바와 같이, 지능 모듈(312)은 사용자(100), 여정 생성 모듈(310) 및 현재 예보기(310)로 적절한 질의들을 송신하고 이 요소들로부터 정보를 수신하는 것에 의해 이 요소들을 링크시킨다. 보다 상세하게는, 지능 모듈(312)은 통신 네트워크(254)를 통해 사용자(100)로부터의 정보를 수신할 수 있다. 일 실시예에서, 지능 모듈(312)은 위치들 A 및 B의 식별(identification), 출발 시각, 및 현재 예보들이 필요한 위치들에 관한 사용자 기본 설정들과 같은 사용자의 입력들을 수신하기 위해 사용자 인터페이스에 링크될 수 있다. 지능 모듈(312)은, 예를 들어, 여정의 시작과 끝을 특징지우는 지점들 A 및 B의 지리적 위치들을 송신하는 것에 의해, 여정 생성 모듈(310)에 질의하기 위해 사용자(100)로부터 수신된 이 정보를 사용할 수 있다. 지능 모듈(312)은 또한 여정의 시작 시각에 관한 또는 사용자의 기본 설정들에 관한 정보를 여정 생성 모듈(310)로 송신할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 경로를 따라 있는 주요 도시들과 같은 주요 지점들에 대해 또는, 예를 들어, 30 km 등의 증분들로 현재 예보들을 획득하도록 선택할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 지능 모듈(312)은 제1 시각 또는 현재 시각과 시간 구간을 여정 생성 모듈(310)로 송신한다.
실시예에 따라, 지능 모듈(312) 또는 여정 생성 모듈(310)은 사용자가 특정의 주요 지점에 도착할 것으로 예상되는 추정 시각을 나타내는, 각각의 주요 지점에 대한 도착 시각을 추정할 수 있다. 도착 시각의 추정은 출발 시각(사용자에 의해 명시되지 않는 한, 현재 시각으로 여겨짐), 출발 지점과 각자의 주요 지점 사이의 거리, 여정 생성 모듈(310)(또는 다른 소스)로부터 수신된 교통 정보, 기상 정보, 현재 속도, 및 현재 위치와 각자의 주요 지점 사이의 경로의 각각의 세그먼트(segment)와 연관된 제한 속도(speed limit)를 비롯한 몇 가지 인자들에 의존할 수 있다.
여정 생성 모듈(310)은, 본 명세서에서 앞서 기술된 바와 같이, 여정(314) 또는 여정들의 목록(313)을 생성한다. 일 실시예에 따르면, 각각의 여정은 위치들의 목록(316) 및 시각들의 목록(318)을 포함한다. 이 정보는 다시 지능 모듈(312)로 송신된다.
일 실시예에 따르면, 지능 모듈은 (사용자의 기본 설정들에서 지정된 주요 지점들과 같은) 위치들 및 그의 대응하는 시각들을 선택하고 그것들을 현재 예보기(200)로 송신한다.
일 실시예에서, 지능 모듈(312)은 각각의 위치 또는 주요 지점의 위치 정보를 현재 시각과 함께 송신할 수 있고, 그로써 사용자는 경로를 따라 있는 상이한 위치들에서의 현재 기상 조건들을 볼 수 있다.
실시예에 따라, 지능 모듈(312)은 목록 전부를 단지 하나의 호출에서 현재 예보기(200)가 구현되는 서버로 송신할 수 있거나, 이와 달리, 호출이 현재 예보기(200)로 송신될 때 목록을 2개 이상의 부분들로 분할할 수 있다.
각각의 위치 및 시각에 대해, 현재 예보기(200)는 기상 예보를 출력한다. 따라서, 현재 예보기(200)는 각각의 여정(314)에 대응하는 기상 예보들의 목록(150)을 생성한다.
앞서 논의된 바와 같이, 여정 생성 모듈(310)은 상이한 위치들 또는 주요 지점들을 따라 기상 조건들을 포함하는 상이한 경로 선택 항목들을 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 2개 이상의 여정이 제공될 때, 지능 모듈(312) 내의 기상 위험 추정기(160)는 여정에 대응하는 기상 예보들의 각각의 목록(150)과 연관된 위험을 계산하고, 따라서 기상 예보들의 목록들(150) 및 그의 대응하는 여정을 기상 위험에 따라 분류할 수 있다. 기상 위험 추정기(160)는 여정에서 일어나는 기상 현상들(강풍, 호우 등)의 심각성 또는 이 현상들이 발생할 확률에 따라 각각의 여정에 카테고리 또는 등급을 할당할 수 있다. 여정들을 분류하는 것은 기상 예보들의 목록들(150)에 정보(추정된 위험)를 추가한다. 일 실시예에 따르면, 여정이 (텍스트로 또는 그래프로) 디스플레이되는 경우, 보다 높거나 보다 낮은 위험을 가지는 여정들의 부분들이 눈에 띄는 색상으로 디스플레이될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 다양한 여정들에 대해 기상 위험이 추정되는 경우, 본 방법은 위험이 가장 적은 여정으로 운행 경로를 잡을 수 있다.
지능 모듈이 여정의 위치들, 시각들, 기상 예보들, 및 다른 정보(기상 위험 등)를 수신할 때, 이 정보는 통신 네트워크(254)를 통해 사용자(100)로 송신된다.
일 실시예에 따르면, 여정에서의 각각의 위치 및 시각에 대한 기상 예보가 단일의 웹 페이지 상에 제공될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 지능 모듈(312)은 지연 추정기(165)를 포함할 수 있다. 지연 추정기(165)는 운행 속도를 떨어뜨릴 수 있는 비, 안개, 강풍 등과 같은 기상 조건들로 인한 여정의 일부에서의 지연을 결정하기 위해 기상 예보들의 목록을 사용한다. 지연 추정기(165)는 기상 조건들로 인한 지연들에 관한 통계를 포함하는 데이터베이스를 사용할 수 있다. 지연 추정기(165)가 사용되는 경우, 위치들의 목록(316)에 대응하는 시각들의 목록(318)이 더 이상 관련성이 없는데, 그 이유는 지연들이 여정에서의 시각들을 변화시키기 때문이다. 따라서, 지능 모듈은 지연들을 고려함으로써 또다시 여정 생성 모듈(310)에 질의하여, 보다 정확한 시각들의 목록(318)을 생성한다. 지능 모듈(312)은 이 업데이트된 시각들의 목록(318)을 수신하고, 그것을 기상 예보들의 목록(150)의 업데이트를 위해 현재 예보기(200)로 송신한다. 따라서, 지연 추정기가 사용될 때, 반복적 프로세스가 일어난다. 이 반복적 프로세스는 주어진 반복 횟수 후에 또는 결과들이 평형에 도달된 후에 중단되도록 프로그램될 수 있다. 반복적인 프로세스가 완료될 때, 지능 모듈은, 보다 정확한 기상 예보들의 목록(150)과 함께, 여정들의 목록(313)을 출력한다.
현재 예보기
도 2a 내지 도 2c는 본 명세서에 기술된 발명 요지의 하나 이상의 실시예들에 따른 현재 예보기의 블록도이다.
도 2a 내지 도 2c에 도시된 바와 같이, 현재 예보기(200)는 지점 관측들(201-2)(예컨대, 사용자들 및 자동화된 스테이션들에 의해 제공되는 피드백), 기상 레이더들(201-3), 위성들(201-4) 및 다른 유형의 기상 관측들(201-1)을 포함하지만 이것으로 제한되지 않는 기상 관측 소스들 그리고 NWP(numerical weather prediction) 모델 출력(201-5)과 기상 예보들 및 경보들(201-6)과 같은 기상 예보 소스들과 같은, 상이한 소스들(201)로부터 기상 관측들을 수신한다.
현재 예보기(200)는 메모리(220) 및 프로세서(210)를 포함한다. 메모리(220)는 방법에 대한 명령어들을 포함하고, 또한 기상 소스들로부터의 데이터, 중간 결과들 및 기상 예보들을 저장한다. 프로세서(210)는 현재 예보기(200)가 계산들을 수행할 수 있게 한다.
현재 예보기(200)는 통신 네트워크(254)를 통해 사용자로부터의 정보(230)를 수신할 수 있다.
현재 예보기(200)는 기상 예보, 또는 일련의 기상 예보들을 출력한다.
도 2b는 현재 예보기(200)의 일 실시예이다. 이 실시예에서, 현재 예보기(200)는 PType 분포 예보기(202) 및 PRate 분포 예보기(204)를 포함한다. PType 예보기(202)는 상이한 소스들(201)로부터 기상 관측들을 수신하고, 주어진 위도 및 경도(및/또는 위치)에 대해, 시간 구간에 걸친 강수 유형의 확률 분포를 출력한다. 예를 들어, 아래와 같다.
a. 눈: 10%
b. 비: 30%
c. 어는 비: 60%
d. 우박: 0%
e. 싸라기눈: 0%
이와 유사하게, PRate 분포 예보기(204)는 상이한 소스들(201)로부터 주어진 위도 및 경도에 대한 기상 관측들을 수신하고, 불확실성을 나타내는 표현으로 강수율(PRate)의 확률 분포 예보를 출력한다. 예를 들어, PRate는 주어진 위도 및 경도에 대해 시간 구간에 걸친 강수율의 확률 분포 또는 강수율들의 범위로서 출력될 수 있다. 예를 들어, 아래와 같다.
f. 강수 없음: 30%
g. 약함: 40%
h. 보통: 20%
i. 강함: 10%
PRate 분포 예보기(204) 및 PType 예보기(202)에 의해 출력되는 PRate 및 PType 값들은 이 값들을 강수 결과를 나타내는 단일의 값 PTypeRate로 조합하는 예보 조합기(206)로 송신된다. 예를 들어, PType의 값이 "눈"이고, "PRate"의 값이 강함인 경우, PTypeRate의 조합된 값은 "강한 눈(heavy snow)"일 수 있다.
주어진 위도 및 경도에 대해, 시스템은 고정되어 있거나(예컨대, 1분) 가변적인(예컨대, 1분, 이어서 5분, 이어서 10분 등) 미리 정해진 시간 구간들에 대한 예보된 PTypeRate 분포들을 출력한다. 시스템은 일련의 시간 구간들에서의 예보된 PTypeRate 분포들을 미리 계산하여 저장할 수 있거나, 실시간으로 그것을 계산할 수 있다. PTypeRate 분포는, 각각의 시간 구간에 대해, PTypeRate가 발생할 확실성 또는 불확실성을 나타낸다.
도 2b를 참조하면, 예보 조합기(206)는 PType 예보기(202)로부터의 최종적인 PRate 분포 및 PRate 분포 예보기(204)로부터의 최종적인 PRate 분포를 수신하여 이들을 일군의 PTypeRate 분포 값들 - 각각이 특정의 강수 유형을 특정 강수율로 당하게 될 확률을 나타냄 - 로 조합한다. 일례가 이하에서 제공된다.
PType 분포가 눈: 50%, 비: 0%, 어는 비: 30%, 우박: 0%, 싸라기눈: 20%이고, PRate 분포가 없음: 0%, 약함: 10%, 보통: 20%, 강함: 30%, 아주 강함: 40%라고 가정하면, PTypeRate 분포는 다음과 같을 수 있다.
그에 따라, 예보 조합기(206)는 각각의 강수 유형의 확률을 각각의 강수율의 확률과 곱하여 특정의 강수 유형을 특정의 강수율로 당할 확률을 구한다(예를 들어, 강한 눈 가능성 20%, 또는 아주 강한 어는 비 가능성 12%). 일 실시예에서, 숫자들로 된 확률들 대신에 텍스트 정보를 사용자에게 디스플레이하기 위해 확률 범위들을 텍스트 정보와 연관시킬 수 있다. 예를 들어, 5%와 15% 사이의 확률들은 "가능성 낮음"이라는 텍스트와 연관될 수 있는 반면, 40%와 70% 사이의 확률들은 "가능성 높음" 또는 "가능성 아주 많음" 등이라는 텍스트와 연관될 수 있고, 그로써 "강한 눈 가능성 60%"를 디스플레이하는 대신에, "강한 눈 가능성 높음"을 디스플레이할 수 있다.
다른 실시예에서, 하나 이상의 차원들(차원들은 강수율, 강수 유형, 또는 강수 확률을 포함함)을 따라 2개 이상의 상이한 PTypeRate들을 조합할 수 있다. 예를 들어, 이러한 조합의 결과들은 약하거나 보통 비 가능성 많음(Likely light to moderate rain), 약하거나 보통 비 또는 강한 눈 가능성 많음(Likely light to moderate rain or heavy snow); 보통 비 또는 눈 가능성 많음(Likely moderate rain or snow); 비 또는 눈 가능성 많음(likely rain or snow); 약하거나 보통 비 또는 강한 눈 또는 약한 우박 가능성 있음(chance of light to moderate rain or heavy snow or light hail); 보통 비, 눈 또는 우박 가능성 있음(chance of moderate rain, snow or hail); 비, 눈 또는 우박 가능성 있음(chance of rain, snow or hail) 등을 포함할 수 있다.
그에 따라, 현재 예보기(200)는 현재 예보들이 필요한 위치 그리고 현재 예보들이 필요한 시각 및/또는 시간 구간을 수신하고 주어진 위치에 대한 그리고 특정 시각에 대한 PTypeRate 분포를 출력한다.
도 2c는 현재 예보기(200)의 다른 실시예를 나타낸 것이다. 이 실시예에서, 현재 예보기(200)는 PType 선택기/수신기(202-C) 및 PRate 분포 예보기(204)를 포함한다.
도 2b에 도시된 실시예와 유사하게, PRate 분포 예보기(204)는 상이한 소스들(201)로부터 주어진 위도 및 경도에 대한 기상 관측들을 수신하고, 불확실성을 나타내는 표현으로 강수율(PRate)의 확률 분포 예보를 출력한다. 예를 들어, PRate는 주어진 위도 및 경도에 대해 시간 구간에 걸친 강수율의 확률 분포 또는 강수율들의 범위로서 출력될 수 있다. 예를 들어, 다음과 같을 수 있다:
f. 강수 없음: 30%
g. 약함: 40%
h. 보통: 20%
i. 강함: 10%
그렇지만, PType 선택기/수신기(202-C)는 상이한 강수 유형들과 연관된 확률 분포를 출력하지 않는다. 그 대신에, PType 선택기/수신기(202-C)는 상이한 강수 유형들의 목록으로부터 하나의 강수 유형을 선택하기 위해 상이한 소스들(201)로부터 주어진 위도 및 경도에 대한 기상 관측들을 수신한다. 예를 들어, 소스들(201)로부터 수신된 입력들에 기초하여, PType 선택기/수신기(202-C)는 하기의 강수 유형들의 목록으로부터 주어진 위도 및 경도(및/또는 위치)에서 발생할 가능성이 가장 많은 단일의 강수 유형을 선택한다:
a. 눈
b. 비
c. 어는 비
d. 우박
e. 싸라기눈
f. 혼합(예컨대, a+c, a+d, b+c, a+e, c+e, d+e 등)
이상의 것과 같은 강수 유형들의 목록으로부터, 주어진 위치에 대한 하나의 강수 유형만이 선택된다. 예를 들어, 눈과 어는 비의 혼합이 주어진 시각에 주어진 위치에 대한 가능성이 가장 많은 강수 유형으로서 선택될 수 있다. 강수 유형이 확률값과 연관되지 않는다. 사실, 임의의 주어진 위치 및 그 위치에 대응하는 시각에 대해 하나의 강수 유형만이 선택되기 때문에, 선택된 강수 유형은 100%의 유효 확률값을 가질 것이다.
하나의 유형의 선택을 위해 이용 가능한 강수 유형들의 목록은 2 가지 상이한 강수 유형들의 혼합(예컨대, 눈과 어는 비, 우박과 싸라기눈 등)을 나타내는 혼합 유형을 포함할 수 있다. 혼합 유형은 선택을 위해 이용 가능한 별개의 강수 유형으로서 간주되고, 목록의 (f)에 앞서 나타낸 바와 같이, 다양한 강수 유형들의 상이한 쌍들의 혼합을 나타내는 많은 상이한 혼합 유형들이 있을 수 있다.
다른 실시예에서, 강수 유형이 PType 선택기/수신기(202-C)에 의해 선택되지 않고, 그 대신에, 현재 예보기(200) 외부에 있는 소스로부터 수신된다. 환언하면, 현재 예보기(200)는 주어진 시각에 주어진 위치에 대해 발생할 가능성이 가장 많은 강수 유형의 식별을 원격 소스(예컨대, 제3자 기상 서비스)에 요청하고 그 소스로부터 가능성이 가장 많은 강수 유형을 식별해주는 응답을 수신할 수 있다. 이 경우에, 강수 유형의 선택은 현재 예보기(200)에 의해 수행되지 않는다. 현재 예보기(200)는 단순히 이미 선택된 강수 유형을 입력받고, 그로써 그렇지 않았으면 선택을 수행하는 데 필요하게 될 현재 예보기(200)의 계산 능력을 절감할 수 있다.
PType 선택기/수신기(202-C) 및 PRate 분포 예보기(204)에 의해, 각각, 출력되는 선택된 강수 유형 및 PRate 값들이 조합된다. 예를 들어, 선택된 강수 유형이 눈이고 PRate 값들이 앞서 기술된 바와 같은 경우, 조합된 정보는 다음과 같을 것이다:
a. 눈 없음: 30%
b. 약한 눈: 40%
c. 보통 눈: 20%
d. 강한 눈: 10%.
하나의 강수 유형만이 고려되고 있기 때문에, 최종적인 기상 예보 데이터를 출력하기 위해 조합을 수행하는 데 최소량의 계산 능력만이 필요하다. PType 선택기/수신기(202-C)가 주어진 위치 및 시각에 대해 하나(1)의 강수 유형을 출력할 것이기 때문에, PRate 분포 예보기(204)가 숫자 m의 확률 분포를 출력하는 경우, 최종적인 기상 예보 데이터는 숫자 m (m*1)의 기상 예보 분포만을 포함할 것이다.
최종적인 기상 예보 데이터를 출력할 때, 도 2b에 도시된 실시예와 유사하게, 숫자들로 된 확률들 대신에 텍스트 정보를 사용자에게 디스플레이하기 위해 확률 범위들을 텍스트 정보와 연관시킬 수 있다. 예를 들어, 5%와 15% 사이의 확률들은 "가능성 낮음"이라는 텍스트와 연관될 수 있는 반면, 40%와 70% 사이의 확률들은 "가능성 높음" 또는 "가능성 아주 많음" 등이라는 텍스트와 연관될 수 있고, 그로써 "강한 눈 가능성 60%"를 디스플레이하는 대신에, "강한 눈 가능성 높음"을 디스플레이할 수 있다.
그에 따라, 현재 예보기(200)는 현재 예보들이 필요한 위치 그리고 현재 예보들이 필요한 시각 및/또는 시간 구간을 수신하고 주어진 위치에 대한 그리고 특정 시각에 대한 선택된 PType 및 PRate 분포를 출력한다.
도 2c에 도시된 실시예에 따른 현재 예보기는, 효율성이 요망되는 특정 상황들에서, 도 2b에 도시된 실시예보다 유리할 수 있다. 도 2c의 실시예는 도 2b의 실시예보다 훨씬 더 적은 처리 능력을 사용하여 구현될 수 있다. 그렇지만, 도 2b의 실시예는, 임의의 주어진 위치 및 시각에 대한 기상 예보 데이터의 보다 상세하고 정확한 스냅샷을 제공함에 있어서, 도 2c의 실시예보다 더 적당할 수 있다.
도 4a는 실시예들이 실시될 수 있는 네트워크 환경의 일례이다. 현재 예보기(300)는 통신 네트워크(254)를 통해 복수의 클라이언트 컴퓨터들(252)에 의해 액세스 가능한 서버/컴퓨터(250) 상에 구현될 수 있다. 클라이언트 컴퓨터들은 랩톱, 데스크톱, 휴대용 컴퓨팅 디바이스, 태블릿 등을 포함할 수 있고, 이들로 제한되지 않는다. 클라이언트 컴퓨터(252)를 사용하여, 각각의 사용자는 2개의 위치들 사이의 방향들 그리고 바람직하게는 출발 시각(그렇지 않은 경우, 이것을 대체하기 위해 현재 시각이 사용됨)을 입력할 수 있다. 이 정보는 통신 네트워크를 통해 원격 서버(250)로 송신된다. 서버(250)는 경로 상의 이 위치들에서의 현재 예보들과 함께 위치 A로부터 위치 B로의 경로 상의 위치들의 목록을 반환한다. 서버는, 도 2a와 관련하여 논의된 바와 같이, 통신 네트워크를 통해 기상 소스(201)에 액세스한다. 서버(250)는 지리적 데이터를 저장하고 있을 수 있고, 또한 제3 엔티티에 의해 제공되는 여정 소스들(320)에 액세스할 수 있다.
바람직하게는, 컴퓨팅 디바이스(252)는 GPS 기반(GPS-enabled)이고, 이 경우에, 컴퓨팅 디바이스는, 앞서 논의된 바와 같이, 경로를 따라 현재 예보들을 업데이트하기 위한 업데이트들을 서버(250)에 제공할 수 있다.
도 4b는 실시예들이 실시될 수 있는 다른 네트워크 환경의 일례이다. 이 실시예에서, 사용자는 목적지를 입력하고, GPS 내비게이션 디바이스 상에서 여정을 본다. GPS 내비게이션 디바이스는 출발 위치를 현재 위치로서 여긴다. 현재 위치 및 최종 목적지가, 위성에 의해 선택된 경로와 함께, 위성(332)을 통해 서버(250)로 송신될 수 있다. 서버(250)에 구현되는 지능 모듈은 경로를 따라 있는 주요 지점들에 대한 현재 예보들을 반환하고, GPS 디바이스(330)에 의해 주어지는 여정에 추가하기 위해 주요 지점들의 식별 및 현재 예보들을 GPS 디바이스(330)로 송신할 수 있다.
일 실시예에서, 사용자가 GPS 및/또는 웹 기반(enabled) 컴퓨팅 디바이스를 사용하여 여정을 생성하고 있는 경우, 경로 상에서의 사용자의 전진 및 기상 조건들의 변화에 기초하여 지도 상에서 현재 예보들이 업데이트될 수 있다.
일 실시예에서, 현재 예보들이 각각의 현재 예보와 연관된 시각/시간 구간과 함께 지도 상에 제공될 수 있다. 일 실시예에서, 지도 상에 보여진 시각은 현재 위치, 속도, 그리고 기상 및 교통 조건들에 기초하여 지능 모듈(312)에 의해 추정되는 추정 도착 시각이다.
하드웨어 및 운영 환경
도 5는 청구된 발명 요지의 실시예들이 실시될 수 있는 적절한 컴퓨팅 운영 환경의 예시적인 다이어그램을 나타낸 것이다. 이하의 설명은 도 5와 연관되어 있고, 실시예들이 구현될 수 있는 적절한 컴퓨터 하드웨어 및 적절한 컴퓨팅 환경의 간략하고 전반적인 설명을 제공하기 위한 것이다. 실시예들을 실시하는 데 그 구성요소들 모두가 필요한 것은 아니며, 실시예들의 사상 또는 범위를 벗어나지 않고 구성요소들의 배열 및 유형에 변동들이 행해질 수 있다.
꼭 그럴 필요는 없지만, 실시예들이 일반적으로 개인용 컴퓨터, 핸드헬드 또는 손바닥 크기의 컴퓨터, 스마트폰, 또는 소비자 디바이스 또는 특수 산업용 제어기에서의 컴퓨터와 같은 임베디드 시스템(embedded system)과 같은 컴퓨터에 의해 실행되는, 프로그램 모듈들과 같은, 컴퓨터 실행 가능 명령어들과 관련하여 기술된다. 일반적으로, 프로그램 모듈은 특정의 작업들을 수행하거나 특정의 추상 데이터 유형들을 구현하는 루틴, 프로그램, 객체, 구성요소, 데이터 구조 등을 포함한다.
더욱이, 통상의 기술자라면 실시예들이 핸드헬드 디바이스, 다중 프로세서 시스템, 마이크로프로세서 기반 또는 프로그램 가능 가전 제품, 네트워크 PC, 미니컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터, 휴대폰, 스마트폰, 디스플레이 페이저, RF(radio frequency) 디바이스, IR(infrared) 디바이스, PDA(Personal Digital Assistant), 랩톱 컴퓨터, 웨어러블 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 아이팟(iPod) 또는 아이패드(iPad) 계열의 디바이스들의 디바이스, 이전의 디바이스들 중 하나 이상을 겸비하는 통합된 디바이스, 또는 본 명세서에 기술된 방법들 및 시스템들을 수행할 수 있는 임의의 다른 컴퓨팅 디바이스를 비롯한, 다른 컴퓨터 시스템 구성들에서 실시될 수 있는 것을 잘 알 것이다. 실시예들은 또한 작업들이 통신 네트워크를 통해 연결되어 있는 원격 처리 디바이스들에 의해 수행되는 분산 컴퓨팅 환경들에서도 실시될 수 있다. 분산 컴퓨팅 환경에서는, 프로그램 모듈들이 로컬 및 원격 메모리 저장 디바이스 둘 다에 위치될 수 있다.
도 5의 예시적인 하드웨어 및 운영 환경은 처리 유닛(721), 시스템 메모리(722), 및 시스템 메모리를 비롯한 다양한 시스템 구성요소들을 처리 유닛(721)에 연결시키는 동작을 하는 시스템 버스(723)를 포함하는 컴퓨터(720) 형태의 범용 컴퓨팅 디바이스를 포함한다. 컴퓨터(720)의 프로세서가 단일의 중앙 처리 유닛(CPU) 또는 복수의 처리 유닛들(흔히, 병렬 처리 환경이라고 지칭됨)을 포함하도록, 단지 하나의 처리 유닛(721)이 있을 수 있거나 2개 이상의 처리 유닛들(721)이 있을 수 있다. 컴퓨터(720)는 종래의 컴퓨터, 분산 컴퓨터, 또는 임의의 다른 유형의 컴퓨터일 수 있지만; 실시예들이 이들로 제한되지 않는다.
시스템 버스(723)는 메모리 버스 또는 메모리 제어기, 주변 기기 버스, 및 각종의 버스 아키텍처들 중 임의의 것을 사용하는 로컬 버스를 비롯한 몇 가지 유형의 버스 구조들 중 임의의 것일 수 있다. 시스템 메모리는 또한 간단히 "메모리"라고 지칭될 수 있고, ROM(read-only memory)(724) 및 RAM(random access memory)(725)을 포함한다. 스타트-업(start-up) 동안과 같은 때에 컴퓨터(720) 내의 요소들 간에 정보를 전달하는 데 도움을 주는 기본 루틴들이 들어 있는 기본 입출력 시스템(basic input/output system)(BIOS)(726)이 ROM(724)에 저장되어 있다. 청구된 발명 요지의 하나의 실시예에서, 컴퓨터(720)는 하드 디스크(도시 생략)로부터 판독하고 그에 기입하는 하드 디스크 드라이브(727), 이동식 자기 디스크(729)로부터 판독하거나 그에 기입하는 자기 디스크 드라이브(728), 그리고 CD-ROM 또는 다른 광 매체와 같은 이동식 광 디스크(731)로부터 판독하거나 그에 기입하는 광 디스크 드라이브(730)를 추가로 포함한다. 청구된 발명 요지의 대안의 실시예들에서, 하드 디스크 드라이브(727), 자기 디스크(729) 및 광 디스크 드라이브(730)에 의해 제공되는 기능은, 전력을 절감하고 시스템의 크기를 감소시키기 위해, 휘발성 또는 비휘발성 RAM을 사용하여 에뮬레이트된다. 이 대안의 실시예들에서, RAM은 컴퓨터 시스템에 고정되어 있을 수 있거나, 콤팩트 플래시(Compact Flash) 메모리 카드와 같은, 이동식 RAM 디바이스일 수 있다.
청구된 발명 요지의 일 실시예에서, 하드 디스크 드라이브(727), 자기 디스크 드라이브(728), 및 광 디스크 드라이브(730)는, 각각, 하드 디스크 드라이브 인터페이스(732), 자기 디스크 드라이브 인터페이스(733), 및 광 디스크 드라이브 인터페이스(734)에 의해 시스템 버스(723)에 연결되어 있다. 이 드라이브들 및 그와 연관된 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터(720)에 대한 컴퓨터 판독 가능 명령어들, 데이터 구조들, 프로그램 모듈들, 및 다른 데이터의 비휘발성 저장을 제공한다. 통상의 기술자라면 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 데이터를 저장할 수 있는 임의의 유형의 컴퓨터 판독 가능 매체[예를 들어, 자기 카세트, 플래시 메모리 카드, 디지털 비디오 디스크(digital video disk), 베르누이 카트리지(Bernoulli cartridge), RAM, ROM, 기타 등등]가 예시적인 운영 환경에서 사용될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.
운영 체제(735), 하나 이상의 애플리케이션 프로그램들(736), 다른 프로그램 모듈들(737), 및 프로그램 데이터(738)를 비롯한 다수의 프로그램 모듈들이 하드 디스크, 자기 디스크(729), 광 디스크(731), ROM(724) 또는 RAM(725)에 저장될 수 있다. 사용자는 키보드(740) 및 포인팅 디바이스(742)와 같은 입력 디바이스들을 통해 개인용 컴퓨터(720)에 명령들 및 정보를 입력할 수 있다. 다른 입력 디바이스들(도시 생략)은 마이크, 조이스틱, 게임 패드, 위성 안테나(satellite dish), 스캐너, 터치 감응 패드 등을 포함할 수 있다. 이 입력 디바이스들 및 다른 입력 디바이스들은 종종 시스템 버스에 결합되어 있는 직렬 포트 인터페이스(746)를 통해 처리 유닛(721)에 연결되지만, 병렬 포트, 게임 포트 또는 USB(universal serial bus)와 같은 다른 인터페이스들에 의해 연결될 수 있다. 그에 부가하여, 시스템에의 입력이 오디오 입력을 수신하는 마이크(microphone)에 의해 제공될 수 있다.
모니터(747) 또는 다른 유형의 디스플레이 디바이스도 비디오 어댑터(748)와 같은 인터페이스를 통해 시스템 버스(723)에 연결되어 있다. 청구된 발명 요지의 하나의 실시예에서, 모니터는 LCD(Liquid Crystal Display)를 포함한다. 모니터에 부가하여, 컴퓨터들은 전형적으로 스피커 및 프린터와 같은 다른 주변 출력 디바이스들(도시 생략)을 포함한다. 모니터는 사용자가 표면을 누르거나 터치하는 것에 의해 컴퓨터와 인터페이스할 수 있게 하는 터치 감응 표면을 포함할 수 있다.
컴퓨터(720)는 원격 컴퓨터(749)와 같은 하나 이상의 원격 컴퓨터들과의 논리적 연결(logical connection)들을 사용하여 네트워크화된 환경에서 동작할 수 있다. 이 논리적 연결들은 컴퓨터(720)에 결합되거나 컴퓨터(720)의 일부인 통신 디바이스에 의해 달성되지만; 실시예가 특정 유형의 통신 디바이스로 제한되지 않는다. 원격 컴퓨터(749)는 다른 컴퓨터, 서버, 라우터, 네트워크 PC, 클라이언트, 피어 디바이스 또는 다른 통상의 네트워크 노드일 수 있고, 전형적으로 컴퓨터(720)와 관련하여 앞서 기술된 요소들 중 다수 또는 그 전부를 포함하지만, 도 6에는 메모리 저장 디바이스(750)만이 예시되어 있다. 도 6에 도시된 논리적 연결들은 근거리 통신망(LAN; local-area network)(751) 및 원거리 통신망(WAN; wide-area network)(752)을 포함한다. 이러한 네트워킹 환경들은 사무실, 전사적 컴퓨터 네트워크(enterprise-wide computer network), 인트라넷 및 인터넷에서 흔한 것이다.
LAN 네트워킹 환경에서 사용될 때, 컴퓨터(720)는 하나의 유형의 통신 디바이스인 네트워크 인터페이스 또는 어댑터(753)를 통해 근거리 통신망(local network)(751)에 연결된다. WAN 네트워킹 환경에서 사용될 때, 컴퓨터(720)는 전형적으로 인터넷과 같은 WAN(752)을 통해 통신을 설정하는 모뎀(754), 한 유형의 통신 디바이스, 또는 임의의 다른 유형의 통신 디바이스를 포함한다. 내장형이거나 외장형일 수 있는 모뎀(754)은 직렬 포트 인터페이스(746)를 통해 시스템 버스(723)에 연결된다. 네트워크화된 환경에서, 개인용 컴퓨터(720) 또는 그의 부분들과 관련하여 도시된 프로그램 모듈들은 원격 메모리 저장 디바이스에 저장될 수 있다. 도시된 네트워크 연결들이 예시적인 것이고 컴퓨터들 간에 통신 링크를 설정하는 다른 수단들이 사용될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.
청구된 발명 요지의 실시예들이 실시될 수 있는 하드웨어 및 운영 환경이 기술되어 있다. 청구된 발명 요지의 실시예들이 실시될 수 있는 컴퓨터는 종래의 컴퓨터, 핸드헬드 또는 손바닥 크기의 컴퓨터, 임베디드 시스템에서의 컴퓨터, 분산 컴퓨터, 또는 임의의 다른 유형의 컴퓨터일 수 있지만; 청구된 발명 요지는 이것으로 제한되지 않는다. 이러한 컴퓨터는 전형적으로 그의 프로세서로서 하나 이상의 처리 유닛들, 및 메모리와 같은 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함한다. 컴퓨터는 또한, 다른 컴퓨터들과 통신 연결할 수 있도록, 네트워크 어댑터 또는 모뎀과 같은 통신 디바이스를 포함할 수 있다.
바람직한 실시예들이 앞서 기술되고 첨부 도면들에 예시되어 있지만, 본 개시 내용을 벗어남이 없이 수정들이 행해질 수 있다는 것이 통상의 기술자에게 명백할 것이다. 이러한 수정들은 본 개시 내용의 범주에 포함되는 가능한 변형들로서 간주된다.
Claims (25)
- 여정(itinerary)들을 생성하는 컴퓨터 구현 방법으로서,
출발 위치, 목적지 위치 및 제1 시각을 식별하는 단계,
상기 출발 위치와 상기 목적지 위치 사이의 중간 위치를 식별하는 단계,
상기 중간 위치와 연관된 중간 시각을 식별하는 단계,
상기 중간 위치 및 상기 중간 시각과 연관된 기상 예보를 식별하는 단계, 및
상기 기상 예보에 적어도 기초하여 여정을 식별하는 단계
를 포함하는, 방법. - 제1항에 있어서, 상기 기상 예보에 기초하여 위치들 사이의 이동 시간(travel time)을 추정하는 단계를 포함하는, 방법.
- 제1항 또는 제2항에 있어서,
상기 기상 예보에 기초하여 수정된 중간 시각 중 적어도 하나를 식별하는 단계, 및
상기 중간 위치 및 상기 수정된 중간 시각과 연관된 수정된 기상 예보를 식별하는 단계를 포함하는, 방법. - 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 중간 위치 및 상기 중간 시각의 상기 기상 예보와 연관된 특성을 식별하는 단계를 포함하고, 상기 여정은 상기 특성에 기초하여 식별되는, 방법.
- 제4항에 있어서, 상기 특성은 상기 중간 위치 및 상기 중간 시각의 상기 기상 예보와 연관된 기상 심각도 레벨(weather severity level), 및 사용자 기본 설정(user preference)을 포함하는, 방법.
- 제4항에 있어서,
상기 특성에 기초하여 대안의 중간 위치를 식별하는 단계,
상기 대안의 위치와 연관된 제2 중간 시각을 식별하는 단계, 및
상기 대안의 중간 위치 및 상기 제2 중간 시각과 연관된 제2 기상 예보를 식별하는 단계를 포함하고,
상기 여정은 상기 제2 기상 예보에 적어도 기초하여 식별되는, 방법. - 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 기상 예보는 특정의 강수율에서의 특정의 강수 유형의 확률을 나타내는 정보를 포함하는, 방법.
- 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 출발 위치, 상기 목적지 위치 및 상기 제1 시각은 원격 디바이스로부터 수신되고,
상기 출발 위치 및 상기 목적지 위치 중 적어도 하나는 상기 원격 디바이스의 현재 위치와 연관되어 있으며,
상기 제1 시각은 현재 시각과 연관되어 있는, 방법. - 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
다수의 중간 위치들을 식별하는 단계,
상기 다수의 중간 위치들과 연관된 다수의 중간 시각들을 식별하는 단계, 및
상기 다수의 중간 위치들 및 상기 다수의 중간 시각들과 연관된 다수의 기상 예보들을 식별하는 단계를 포함하고,
상기 여정은 상기 다수의 기상 예보들에 적어도 기초하여 식별되는, 방법. - 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서,
제1 중간 위치들의 세트 및 제2 중간 위치들의 세트를 식별하는 단계,
상기 제1 중간 위치들의 세트와 연관된 제3 중간 시각들의 세트를 식별하는 단계,
상기 제2 중간 위치들의 세트와 연관된 제4 중간 시각들의 세트를 식별하는 단계,
상기 제1 중간 위치들의 세트 및 상기 제3 중간 시각들의 세트와 연관된 제5 기상 예보들의 세트를 식별하는 단계,
상기 제2 중간 위치들의 세트 및 상기 제4 중간 시각들의 세트와 연관된 제6 기상 예보들의 세트를 식별하는 단계, 및
상기 제5 기상 예보들의 세트와 연관된 특성을 상기 제6 기상 예보들의 세트와 연관된 특성과 비교하는 단계를 포함하고,
상기 비교에 기초하여, 상기 식별된 여정은 상기 제1 중간 위치들의 세트 또는 상기 제2 중간 위치들의 세트를 포함하는, 방법. - 여정들을 생성하는 디바이스로서,
하나 이상의 프로세서들,
상기 하나 이상의 프로세서들에 대한 명령어들을 저장하는 메모리, 및
통신 네트워크를 통해 원격 디바이스에 연결되는 통신 모듈
을 포함하고,
상기 하나 이상의 프로세서들이 상기 메모리에 저장된 상기 명령어들을 실행할 때, 상기 디바이스는
출발 위치, 목적지 위치 및 제1 시각을 식별하고,
상기 출발 위치와 상기 목적지 위치 사이의 중간 위치를 식별하며,
상기 중간 위치와 연관된 중간 시각을 식별하고,
상기 중간 위치 및 상기 중간 시각과 연관된 기상 예보를 식별하며,
상기 기상 예보에 적어도 기초하여 여정을 식별하도록 되어 있는, 디바이스. - 제11항에 있어서, 상기 디바이스는 상기 기상 예보에 기초하여 위치들 사이의 이동 시간을 추정하게 되어 있는, 디바이스.
- 제11항 또는 제12항에 있어서, 상기 디바이스는
상기 기상 예보에 기초하여 수정된 중간 시각 중 적어도 하나를 식별하고,
상기 중간 위치 및 상기 수정된 중간 시각과 연관된 수정된 기상 예보를 식별하도록 되어 있는, 디바이스. - 제11항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 디바이스는 상기 중간 위치 및 상기 중간 시각의 상기 기상 예보와 연관된 특성, 및 사용자 기본 설정 파라미터를 식별하도록 되어 있고,
상기 여정은 상기 특성 및 상기 사용자 기본 설정 파라미터에 기초하여 식별되는, 디바이스. - 제14항에 있어서, 상기 디바이스는
상기 특성에 기초하여 대안의 중간 위치를 식별하고,
상기 대안의 위치와 연관된 제2 중간 시각을 식별하며,
상기 대안의 중간 위치 및 상기 제2 중간 시각과 연관된 제2 기상 예보를 식별하도록 되어 있고,
상기 여정은 상기 제2 기상 예보에 적어도 기초하여 식별되는, 디바이스. - 제11항 내지 제15항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 기상 예보는 특정의 강수율에서의 특정의 강수 유형의 확률을 나타내는 정보를 포함하는, 디바이스.
- 제11항 내지 제16항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 통신 모듈은 상기 출발 위치, 상기 목적지 위치 및 상기 제1 시각을 상기 원격 디바이스로부터 수신하고,
상기 출발 위치 및 상기 목적지 위치 중 적어도 하나는 상기 원격 디바이스의 현재 위치와 연관되어 있으며,
상기 제1 시각은 현재 시각과 연관되어 있는, 디바이스. - 제11항 내지 제17항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 디바이스는
다수의 중간 위치들을 식별하고,
상기 다수의 중간 위치들과 연관된 다수의 중간 시각들을 식별하며,
상기 다수의 중간 위치들 및 상기 다수의 중간 시각들과 연관된 다수의 기상 예보들을 식별하도록 되어 있고,
상기 여정은 상기 다수의 기상 예보들에 적어도 기초하여 식별되는, 디바이스. - 제11항 내지 제18항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 디바이스는
제1 중간 위치들의 세트 및 제2 중간 위치들의 세트를 식별하고,
상기 제1 중간 위치들의 세트와 연관된 제3 중간 시각들의 세트를 식별하며,
상기 제2 중간 위치들의 세트와 연관된 제4 중간 시각들의 세트를 식별하고,
상기 제1 중간 위치들의 세트 및 상기 제3 중간 시각들의 세트와 연관된 제5 기상 예보들의 세트를 식별하며,
상기 제2 중간 위치들의 세트 및 상기 제4 중간 시각들의 세트와 연관된 제6 기상 예보들의 세트를 식별하고,
상기 제5 기상 예보들의 세트와 연관된 특성을 상기 제6 기상 예보들의 세트와 연관된 특성과 비교하도록 되어 있고,
상기 비교에 기초하여, 상기 식별된 여정은 상기 제1 중간 위치들의 세트 또는 상기 제2 중간 위치들의 세트를 포함하는, 디바이스. - 서버 및 통신 네트워크를 통해 상기 서버에 연결되어 있는 원격 디바이스를 포함하는 시스템으로서,
상기 서버는 컴퓨터 및 상기 컴퓨터로 하여금 여정 생성 프로세스를 실행하게 하는 프로그램을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함하고,
상기 여정 생성 프로세스는
출발 위치, 목적지 위치 및 제1 시각을 포함하는 여정을 식별하는 단계,
출발 위치, 목적지 위치 및 제1 시각을 식별하는 단계,
상기 출발 위치와 상기 목적지 위치 사이의 중간 위치를 식별하는 단계,
상기 중간 위치와 연관된 중간 시각을 식별하는 단계,
상기 중간 위치 및 상기 중간 시각과 연관된 기상 예보를 식별하는 단계, 및
상기 기상 예보에 적어도 기초하여 여정을 식별하는 단계를 포함하고,
상기 원격 디바이스는 하나 이상의 프로세서들, 디스플레이 및 상기 하나 이상의 프로세서들에 대한 명령어들을 저장하는 메모리를 포함하며, 상기 명령어들은 상기 하나 이상의 프로세서들로 하여금:
상기 통신 네트워크를 통해 상기 서버로부터 상기 여정을 획득하고,
상기 여정의 적어도 일부를 상기 디스플레이 상에 디스플레이하게 하는, 시스템. - 제20항에 있어서, 상기 여정 생성 프로세스는
상기 중간 위치 및 상기 중간 시각의 상기 기상 예보와 연관된 특성을 식별하는 단계,
상기 특성에 기초하여 제2 중간 위치를 식별하는 단계,
상기 제2 중간 위치와 연관된 제2 중간 시각을 식별하는 단계, 및
상기 제2 중간 위치 및 상기 제2 중간 시각과 연관된 제2 기상 예보를 식별하는 단계를 포함하고,
상기 여정은 상기 제2 기상 예보에 적어도 기초하여 식별되는, 시스템. - 여정들을 생성하는 컴퓨터 구현 방법으로서,
출발 위치, 목적지 위치 및 주어진 시각을 포함하는 여정 요청을 수신하는 단계,
상기 여정 요청을 수신한 것에 응답하여, 위치들의 목록 및 상기 위치들에 대응하는 시각들의 목록을 획득하는 단계,
각각의 위치에 대응하는 상기 시각에 대해 상기 위치들의 목록의 각각의 위치에 대한 기상 예보를 획득하여, 기상 예보들의 목록을 얻는 단계, 및
여정 또는 대응하는 위치들에 대한 상기 기상 예보들의 목록 중 적어도 하나를 출력하는 단계
를 포함하는, 방법. - 제22항에 있어서, 상기 기상 예보들로 인한 이동(displacement)의 지연을 추정하는 단계를 포함하는, 방법.
- 제23항에 있어서, 상기 이동의 지연은 상기 위치들에 대응하는 상기 시각들을 수정하기 위해 사용되는, 방법.
- 모바일 디바이스로서,
하나 이상의 프로세서들,
상기 하나 이상의 프로세서들에 대한 명령어들을 저장하는 메모리,
통신 네트워크를 통해 원격 서버에 연결되는 통신 모듈, 및
디스플레이
를 포함하고,
상기 명령어들이 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행될 때, 상기 디바이스는
출발 위치, 목적지 위치 및 중간 위치를 포함하는 여정을 상기 원격 서버로부터 수신하고 - 상기 여정은 상기 중간 위치 및 상기 모바일 디바이스가 상기 중간 위치에 도착할 예정인 시각을 나타내는 중간 시각과 연관된 기상 예보에 적어도 기초하여 생성됨 -, 상기 원격 서버로부터 수신된 상기 여정의 적어도 일부를 상기 디스플레이 상에 디스플레이하도록 되어 있는, 모바일 디바이스.
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