KR20160115838A - 사용자의 행위들의 시간 시퀀스를 생성하기 위한 장치, 방법 및 컴퓨터 프로그램 - Google Patents

사용자의 행위들의 시간 시퀀스를 생성하기 위한 장치, 방법 및 컴퓨터 프로그램 Download PDF

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Abstract

본 발명의 실시예들은 사용자의 행위들의 시간 시퀀스를 생성하기 위한 장치(100)에 관한 것이다. 장치(100)는 사용자의 계획된 행위에 관한 적어도 하나의 정보(111)를 저장하도록 형성된 저장 모듈(110)을 포함한다. 행위에 관한 정보(111)는 행위의 수행을 위해 사용자가 이용할 수 있는 적어도 하나의 시간 범위(112)를 포함한다. 장치(100)는 또한 사용자가 이용할 수 있는 시간 범위(112) 내에서 행위의 가능한 시작(121)과 가능한 지속시간(122)으로 이루어진 적어도 하나의 조합을 결정하도록 그리고 적어도 하나의 조합에 가중계수(123)를 할당하도록 형성된 할당 모듈(120)을 포함한다. 장치(100)는 또한 행위의 가능한 시작(121)과 가능한 지속시간(122)으로 이루어진 적어도 하나의 조합으로부터 선택을 실시하도록 형성된 계산 모듈(130)을 포함한다. 선택은, 선택된 조합에 할당된 가중계수(123)를 포함하는 가중항(131)이 미리 규정된 한계값(132)을 초과하지 않도록 그리고 행위의 시작(121)과 지속시간(122)의 선택이 저장 모듈(110)에 저장된 추가 행위의 추가 지속시간(133)과 중복되지 않도록 실시된다.

Description

사용자의 행위들의 시간 시퀀스를 생성하기 위한 장치, 방법 및 컴퓨터 프로그램{APPARATUS, METHOD AND COMPUTER PROGRAM FOR PRODUCING A TIMING SEQUENCE OF ACTIVITIES OF THE USER}
본 발명은 사용자의 행위들의 시간 시퀀스를 생성하기 위한 장치, 방법 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.
사용자의 개인적인 이동성을 위한 계획 시 사용자를 지원하는 모바일 서비스들이 일상적으로 많이 이용된다. 이 경우 다양한 모바일 서비스들은 계획 시 예를 들어 경로, 기상 상태, 교통 정보 또는 비용도 고려할 수 있다. 그러나 이러한 정보는 시간에 따라 빠르게 변경될 수 있다. 이로 인해, 사용자의 요구들은 부분적으로만 그리고 불충분하게 충족되는 일이 발생할 수 있다. 증가한 교통량 또는 도로 이용자들의 대량의 네트워킹은 이러한 문제를 악화시킬 수 있다. 즉 사용자의 이동성에 영향을 미칠 수 있는 정보들은 예를 들어 외부 공급자로부터 인터넷을 통해 제공될 수 있지만, 이러한 정보들은 많은 경우에 고려되지 않는다. 또한 소수의 이동성 서비스의 경우, 미리 정해진 시간 범위 내에서 조건의 변동에 대응하거나, 사용자에게 이동성 정보를 적절한 시기에 전달하는 것이 문제가 될 수 있다. 또한 대개 종래의 이동성 서비스를 이용한 확실한 계획을 위해 사용자에 의한 추가 입력이 필요할 수 있고, 이는 취급을 어렵게 할 수 있다.
본 발명의 과제는 사용자를 위해 사용자의 이동성 계획을 위한 구성을 간단하게 하는 것이다.
상기 과제는 독립 청구항의 특징을 포함하는 장치, 방법 및 컴퓨터 프로그램에 의해 해결된다.
다른 바람직한 실시예 및 개선예들은 종속 청구항의 대상이다.
제 1 양상에 따라 실시예들은 사용자의 행위들의 시간 시퀀스를 생성하기 위한 장치에 관련된다. 장치는 저장 모듈을 포함하고, 상기 저장 모듈은 사용자의 계획된 행위에 관한 적어도 하나의 정보를 저장하도록 형성된다. 행위에 관한 정보는 행위의 수행을 위해 사용자가 이용할 수 있는 적어도 하나의 시간 범위를 포함한다. 장치는 또한 할당 모듈을 포함하고, 상기 할당 모듈은 사용자가 이용할 수 있는 시간 범위 내에서 행위의 가능한 시작과 가능한 지속 시간으로 이루어진 적어도 하나의 조합을 결정하도록 그리고 적어도 하나의 조합에 가중계수를 할당하도록 형성된다. 장치는 또한 계산 모듈을 포함하고, 상기 계산 모듈은 행위의 가능한 시작과 가능한 지속 시간으로 이루어진 적어도 하나의 조합으로부터 선택을 하도록 형성된다. 선택은, 선택된 조합에 할당된 가중계수를 포함하는 가중항이 미리 규정된 한계값을 초과하지 않도록 그리고 행위의 시작과 지속시간의 선택이 저장 모듈에 저장된 추가 행위의 추가 지속시간과 중복되지 않도록 이루어진다. 이는 다른 행위를 위해 제공된 시간 주기가 고려되거나 경우에 따라서 재조정되는 점에서 행위들의 계획 또는 상기 행위들을 포함하는 일정표의 계획을 용이하게 할 수 있다. 일정표는 이로써 계획된 행위들의 전체량과 관련해서도 더 효율적으로 구성될 수 있다. 이 경우 사용자의 추가 입력은 생략할 수 있다.
몇몇 실시예에서 할당 모듈은, 행위의 가능한 시작에 의존해서 가능한 지속시간을 결정하도록 및/또는 역으로 결정하도록 형성된다. 이로써 시간에 따라 가변적인 융통성 있는 계획이 가능해질 수 있고, 이러한 계획은 예를 들어 교통의 러시아워 또는 기상으로 인한 영향과 같은 일시적인 상황도 고려할 수 있다.
다수의 실시예에서 저장 모듈은, 행위에 관한 정보를 저장하도록 형성된다. 이 경우 정보는 행위의 장소에 대해 미리 규정된 장소 정보를 포함한다. 이로써 행위들의 시간 시퀀스를 목적지를 향한 내비게이션에 연관시키나 상기 목적지에 이르도록 방향을 찾는 것이 가능할 수 있다.
몇몇 실시예에서 할당 모듈은, 장소 정보에 기초해서 지속시간을 결정하도록 형성된다. 따라서 시간 소모와 관련해서 경로 계획을 개선하거나, 다양한 경로 또는 교통수단을 서로 비교하는 것도 가능할 수 있다.
다수의 실시예에서 할당 모듈은, 장소 정보에 해당하는 위치와 사용자의 출발 위치 사이의 거리에 기초해서 적어도 하나의 조합에 가중계수를 할당하도록 형성된다. 이로써 남은 구간에 대한 시간 소모가 함께 고려될 수 있다.
몇몇 실시예에서 할당 모듈은, 적어도 하나의 조합에 가중계수를 할당하도록 형성된다. 이 경우 출발 위치는 추가 행위에 할당된 추가 장소 정보에 해당한다. 이로 인해 하나의 행위로부터 추가의 다음 행위로 이행이 가능해질 수 있고, 상기 이행 시 가능한 우회는 고려되지 않을 수 있다.
다수의 실시예에서 계산 모듈은, 장소 정보에 기초해서 다른 저장 모듈에 요청 신호를 전송하도록 형성되고, 상기 요청 신호는 장소 정보에 해당하는 좌표 표시의 제공을 야기한다. 이는 경우에 따라서 사용자에 의한 장소의 입력 가능성의 더 폭넓은 선택을 가능하게 할 수 있다.
몇몇 실시예에서 계산 모듈은, 시간 범위 내에서 행위의 가능한 시작과 가능한 지속시간으로 이루어진 조합을 행위의 다른 가능한 시작과 다른 가능한 지속시간으로 이루어진 조합과 비교하도록 형성된다. 계산 모듈은 또한, 비교에 기초해서 가중항의 로컬 또는 글로벌 최소치를 결정하도록 형성된다. 계산 모듈은 또한, 미리 규정된 오차 범위 내에서 가중항의 최소치에 상응하는 행위의 가능한 시작과 가능한 지속시간 및/또는 추가 행위의 추가의 가능한 시작과 추가의 가능한 지속시간을 사용자에게 제공하도록 형성된다. 이는, 적어도 행위를 위한 시간- 또는 비용 소모가 감소하거나 최적화되는 것을 가능하게 한다.
다수의 실시예에서 저장 모듈은, 행위에 관한 정보를 저장하도록 형성된다. 이 경우 정보는 시간 범위 내에서 행위의 가능한 시작과 가능한 지속시간에 대한 선호되는 시간 간격을 포함한다. 이로 인해 사용자 측에 증가한 정확도에 의해 제한이 사전 설정될 수 있다.
몇몇 실시예에서 할당 모듈은, 선호되는 시간 간격에 대해 행위의 가능한 시작의 타이밍에 기초해서 가중계수를 결정하도록 형성된다. 이는, 간격 내에 시간적 변동을 고려하거나 간격 밖에서 사용자의 관점에서 바람직하지 않은 시간의 보강된 가중을 실시하는 것을 허용할 수 있다.
다수의 실시예에서 할당 모듈은, 행위의 지속시간 또는 가능한 시작을 비선형 관계에 의해 가중계수에 할당하도록 형성된다. 이는 예를 들어 가중 시 사전 설정된 한계치보다 약간 작은 시간 소모를 무시하는 것을 가능하게 할 수 있다.
몇몇 실시예에서 할당 모듈은, 행위의 가능한 시작이 선호되는 시간 간격 밖에 있으면, 가중계수를 미리 규정된 한계값 위의 사전 설정된 값으로 설정하도록 형성된다. 이로 인해 사용자에 의해 규정된 시간 간격 밖에서 행위의 계획은 어려워지거나 저지될 수 있다.
다수의 실시예에서 할당 모듈은, 추가 행위에 추가 가중계수를 할당하도록 형성된다. 이 경우 계산 모듈은, 가중항을 가중계수와 추가 가중계수의 합으로서 계산하도록 형성된다. 이로써 다수의 계획 가능성들의 정확한 비교를 위한 수학적 규칙이 규정될 수 있고, 이는 경우에 따라서 계획 시 효율의 향상을 개선할 수 있다.
다른 양상에 따라 실시예들은 사용자의 행위들의 시간 시퀀스를 생성하기 위한 방법에 관한 것이다. 방법은 사용자의 계획된 행위에 관한 적어도 하나의 정보를 저장하는 단계를 포함한다. 행위에 관한 정보는 행위의 수행을 위해 사용자가 이용할 수 있는 적어도 하나의 시간 범위를 포함한다. 방법은 또한 사용자가 이용할 수 있는 시간 범위 내에서 행위의 가능한 시작과 가능한 지속시간으로 이루어진 적어도 하나의 조합을 결정하는 단계를 포함한다. 방법은 또한 적어도 하나의 조합에 가중계수를 할당하는 단계를 포함한다. 방법은 또한 선택된 조합에 할당된 가중계수를 포함하는 가중항이 미리 규정된 한계값을 초과하지 않도록 그리고 행위의 시작과 지속시간의 선택이 저장 모듈에 저장된 추가 행위의 추가 지속시간과 중복되지 않도록, 행위의 가능한 시작과 가능한 지속시간으로 이루어진 적어도 하나의 조합으로부터 선택을 실시하는 단계를 포함한다. 이로써 모순을 가능한 배제할 수 있는 행위들의 계획이 이루어질 수 있다. 또한 상황에 따라서 계획 시 시간적인 융통성이 개선될 수 있거나, 시간에 따라 가변적인 경계 조건에 대해 계획의 조정을 허용하는 계획을 위한 가능성이 제공될 수 있다.
또한 다른 실시예들은, 컴퓨터, 프로세서 또는 프로그래밍 가능한 하드웨어 구성요소, 예를 들어 주문형 집적 회로(ASIC)에서 프로그램 코드가 실행될 때, 전술한 방법들 중 하나의 방법을 실시하기 위한 프로그램 코드를 포함하는 프로그램 또는 컴퓨터 프로그램도 제공한다.
하기에서 첨부된 도면과 관련해서 몇 가지 예시적인 실시예들이 상세히 설명된다.
도 1은 실시예에 따라 사용자의 행위들의 시간 시퀀스를 생성하기 위한 장치를 도시한 블록선도.
도 2는 실시예에 따라 행위의 시작에 의존하는 가중계수를 도시한 그래프.
도 3은 실시예에 따라 행위의 시작에 의존하는 행위의 지속시간을 도시한 그래프.
도 4는 다수의 실시예에 따라 행위의 지속시간과 가중계수 사이의 상관관계를 도시한 그래프.
도 5는 실시예에 따라 사용자의 행위들의 시간 시퀀스를 생성하기 위한 방법을 실시하기 위한 프로그램의 아키텍처의 블록선도를 도시한 도면.
도 6은 실시예에 따라 사용자의 행위들의 시간 시퀀스를 생성하기 위한 방법을 실시하기 위한 프로그램과 사용자의 상호 작용에 관한 블록선도를 도시한 도면.
도 7은 다른 실시예에 따라 사용자의 행위들의 시간 시퀀스를 생성하기 위한 방법을 도시한 흐름도.
다양한 실시예들은 몇몇 실시예들이 도시된 첨부된 도면과 관련해서 더욱 상세히 설명된다. 도면에 선, 층 및/또는 영역의 두께 치수는 명료함을 위해 과장되어 도시될 수 있다.
실시예들을 도시하는 첨부된 도면들의 하기 설명에서 동일하거나 유사한 구성요소들은 동일한 도면부호로 표시된다. 또한 하나 이상의 특징들과 관련해서 공통적으로 설명되고, 하나의 실시예 또는 하나의 도면에 여러 번 제시되는 구성요소와 대상들에 통합된 도면부호가 사용된다. 동일하거나 통합된 도면부호로 설명된 구성요소 또는 대상들은 하나의, 다수의 또는 모든 특징들과 관련해서, 예를 들어 치수와 관련해서 동일하지만, 상세한 설명에 달리 명시적으로 또는 함축적으로 제시되지 않는 한, 경우에 따라서 상이하게 구현될 수 있다.
실시예들은 다양한 방식으로 변형 및 변경될 수 있지만, 도면의 실시예들은 예로서 여기에서 상세히 설명된다. 명확하게는, 실시예들은 각각의 공개된 형태에 제한되지 않으며, 실시예들은 오히려 본 발명의 범위 내에서 모든 기능적 및/또는 구조적 변형예, 대체예 및 대안예를 고려해야 한다. 동일한 도면부호는 도면 설명 전체에서 동일하거나 유사한 요소들을 표시한다.
다른 요소에 "접속된" 또는 "결합된" 것으로 표현된 하나의 요소는 다른 요소에 직접 접속될 수 있거나 결합된 것일 수 있거나 그 사이의 요소가 제공될 수 있는 것에 유의해야 한다. 그와 달리 하나의 요소가 다른 요소에 "직접 접속된" 또는 "직접 결합된" 것으로 표현되면, 그 사이의 요소가 제공되지 않는다. 요소들 사이의 관계를 설명하기 위해 사용되는 다른 용어들도 유사하게 해석되어야 한다(예를 들어 "그 사이에 직접"과 "사이에" , "직접 인접하는"과 "인접하는" 등).
여기에서 사용된 용어들은 특정한 실시예들의 설명에만 이용되어야 하고, 실시예들을 제한해서는 안 된다. 여기에서 사용된 것처럼 단수 형태, "하나" 및 "그"는, 또한 문맥이 명확하게 달리 제시하고 있지 않는 한, 복수 형태도 포함해야 한다. 또한 명확히 하자면, 여기에서 사용된 표현들, 예를 들어 "내포하는", "내포하고 있는", "구비한" 및/또는 "구비하고 있는", "포함하는" 및/또는 "포함하고 있는"과 같은 표현들은 특징들, 전체 개수, 단계들, 작동 시퀀스들, 부재들 및/또는 구성요소들의 존재를 명시하며, 하나 이상의 전술한 특징들, 전체 개수들, 단계들, 작동 시퀀스들, 부재들, 구성요소들 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
달리 규정되지 않는 한, 여기에서 사용된 모든 용어들(기술적이고 전문적인 용어들을 포함해서)은 실시예들이 관련된 분야의 대다수의 당업자들이 부여한 동일한 의미를 갖는다. 또한 명확히 하자면, 예를 들어 보편적으로 사용되는 사전에 정의된 표현들은, 해당되는 기술과 관련한 상기 표현들의 의미와 일치하는 의미를 갖는 것처럼 해석될 수 있고, 여기에서 명시적으로 규정되지 않는 한, 최적의 또는 매우 형식적인 의미로 해석될 수 없다.
개인 이동성을 위한 계획은 시간이 경과함에 따라 복잡성이 증가할 수 있다. 이는 몇몇의 경우에 개인 이동성 거동에 대한 모순적이며 시간에 따라 신속하게 변화하는 요구들을 형성할 수 있는, 교통량 증가, 이동성을 위한 비용 증가 또는 도로 이용자의 네트워킹의 증가에 기인할 수 있다. 다른 한편으로 인터넷에 많은 정보 소스들(예를 들어 경로 플래너, 날씨, 교통- 및 통행 요금 정보, 이동성 서비스)이 존재하고, 상기 정보 소스들은 이동성 계획을 위한 광범위한 데이터를 제공할 수 있다. 사용자는 예를 들어 여행을 위해 관련 정보의 최소량을 고려하는 충분히 수락 가능한 솔루션을 찾을 능력이 없을 수 있다. 이는 예를 들어, 경계 조건이 변경되거나, 사용자가 여행 준비를 위한 충분한 시간이 없는 경우일 수 있다.
실시예에 의해, 사용자의 요구들(예를 들어 여행 목적지- 및 시간 범위 또는 비용- 또는 시간 최소화와 같은 경계 조건)을 수용하고, 자율적으로 교통 관련 데이터 뱅크 또는 웹사이트를 분석하고, 사용자에게서 이동성 목적과 관련해서 릴리스되는 시간 간격들의 편성의 수고를 더는 서비스로서 개인 이동성 에이전트(mobility agent)를 도입하는 것이 시도된다. 사용자는 이 경우 예약된 시간 범위에 대한 계획 제안을 받을 수 있고, 경우에 따라서 제안만을 수용할 수 있다.
많은 종래의 경로 플래너(온보드- 및 오프보드 솔루션)가 존재하고, 상기 플래너는 주어진 경계 조건(예를 들어 시간 또는 구간 길이) 하에서 구간 계획을 실시할 수 있다. 그러나 이러한 솔루션은, 사용자가 여행 요구 조건을 규정하고 입력하는 경우에야 실행할 수 있고, 즉 자율적으로 작동할 수 없다. 또한 예를 들어 다양한 교통수단으로 멀티모달(multimodal) 여행을 계획하고 또한 관련 비용도 산출할 수 있는 무블(Moovel)과 같은 광범위한 이동성 솔루션이 제공된다. 이 경우에도 사용자는 각각의 여정에 대한 입력을 개별적으로 실행하는 것이 필수일 수 있다. 구글 나우(Google Now)는 예를 들어 사용자에게 지금까지 사용자의 행위 프로파일에 맞는 추천들을 제공할 수 있고, 이러한 추천은 특히 경로 계획과 관련될 수도 있다. 그러나 이러한 종래의 솔루션은 사용자의 매우 특수한 입력(예를 들어 목적지 또는 시간 범위)에 기초할 수 있거나, 기계적인 학습 방법에 의해 대량의 사용자 프로파일로부터 결정될 수 있는 추전들을 제공할 수 있다. 이러한 솔루션은 그러나 대부분의 상황에서 이용될 수 없는데, 그 이유는 사용자가 자신의 이동성 요구를 알고 있더라도, 주어진 상황에서 이를 기술적인 시스템에 전달할 시간과 여유가 없기 때문이다. 또한, 시스템이 사용자에게 (예를 들어 제안된 주차장의 단시간 내 예약에 의해) 확인된 제안만을 하는 것이 요구될 수 있다. 운전자가 규정된 경로를 따르지 않는 경우에, 이동성의 부분 양상들을 자동으로 최적화할 수 있는 종래의 설루션, 예를 들어 자동 경로 재계획이 있다.
실시예들의 목적은, 전술한 상황들을 통합된 어플리케이션에서 함께 다루고, 캘린더, 과제 목록 또는 조회에 기초해서 활동 시퀀스들을 함께 수집하여 자동 계획을 실시하는 것이다.
도 1은 실시예에 따른 사용자의 행위들의 시간 시퀀스를 생성하기 위한 장치(100)의 블록선도를 도시한다. 장치(100)는 저장 모듈(110)을 포함하고, 상기 저장 모듈은, 사용자의 계획된 행위에 관한 적어도 하나의 정보(111)를 저장하도록 형성된다. 행위에 관한 정보(111)는 행위의 수행을 위해 사용자가 이용할 수 있는 적어도 하나의 시간 범위(112)를 포함한다. 장치는 또한 할당 모듈(120)을 포함하고, 상기 할당 모듈은 사용자가 이용할 수 있는 시간 범위(112) 내에서 행위의 가능한 시작(121)과 가능한 지속시간(122)으로 이루어진 적어도 하나의 조합을 결정하도록 그리고 적어도 하나의 조합에 가중계수(123)를 할당하도록 형성된다. 장치는 또한 계산 모듈(130)을 포함하고, 상기 계산 모듈은 행위의 가능한 시작(121)과 가능한 지속시간(122)으로 이루어진 적어도 하나의 조합으로부터 선택을 실시하도록 형성된다. 선택은, 선택된 조합에 할당된 가중계수(123)를 포함하는 가중항(131)이 미리 규정된 한계값(132)을 초과하지 않도록 그리고 행위의 시작(121) 과 지속시간(122)의 선택이 저장 모듈(110)에 저장된 추가 행위의 추가 지속시간(133)과 중복되지 않도록 실시된다. 도 1에 사용된 약어들은 각각 다음을 의미한다: IA = 행위에 관한 정보, ZR= 시간 범위, PZI = 선호되는 시간 간격, OI = 장소 정보, Bn = 행위의 가능한 시작(n∈{1,...N}), ZDn = 행위의 가능한 지속시간(n∈{1,...N}), GKn = 가중계수(n∈{1,...N}), GT = 가중항, GW = 한계값, ZDZ = 추가 행위의 지속시간. 이 경우 선택적으로 존재하는 구성요소들은 점선 형태에 의해 도시된다.
할당 모듈(120)은 더 정확히 말해서 행위의 가능한 시작(121)과 가능한 지속시간(122)으로 이루어진 N개의 조합의 수를 결정할 수 있다. 이 경우 N은 임의의 자연수일 수 있다. 따라서 선택적으로 다른 가능한 시작(124)과 다른 가능한 지속시간(125)으로 이루어진 하나 이상의 다른 조합이 결정될 수 있고, 상기 조합에 다른 가중계수(126)가 할당될 수 있다. 시간 범위(112)는 예를 들어 행위의 각각 하나의 시작과 지속시간으로 이루어진 조합들의 미리 정해진 양, 초기량 또는 전체량을 포함할 수 있다. 가능한 시작(121)은 가능한 지속시간(122)의 시작점에 상응할 수 있다. 가중계수(123)는 예를 들어 추상적인 비용 개념에 상응할 수 있고, 상기 비용 개념은 실제 재무 비용을 고려하고 필요 시간에 해당하는 잠재적 비용을 고려한다. 가중계수(123)는 달리 말해서 재무 및 시간 비용의 합계에 기초해서 (경우에 따라서 상이하게 미리 규정된 가중 팩터들로) 계산된 수치일 수 있다. 가중항(131)은 하나의 가중계수 또는 다수의 가중계수(123)의 합계에도 상응할 수 있다. 이 경우 가중항(131)은 미리 정해진 시간 범위 내에서 계획된 모든 행위들에 대해 (또는 예를 들어 공통의 시간 범위(112)를 포함하는 저장된 정보(111)를 갖는 행위들에 대해) 적용될 수 있다. 가중항(131)은 또한, 저장된 하나의 행위에서만 가중계수(123)와 동일할 수 있다. 행위의 지속시간(122)은 먼저 행위, 예를 들어 수행할 일, 다른 사람과 사용자의 미팅 또는 구매를 규정하는 활동의 지속시간을 포함할 수 있다. 다른 실시예에서 지속시간(122)은 도착 및/또는 출발도 포함할 수 있다. 즉 다수의 실시예에서, 예를 들어 사용자가 행위를 수행하는 장소로부터 바로 추가 행위를 수행하는 추가 장소로 계속 이동하는 경우에, 도착과 활동만이 포함될 수 있고, 출발은 포함되지 않을 수 있다.
저장 모듈(110), 할당 모듈(120) 및 계산 모듈(130)은 예를 들어 공간적으로 분리되어, 이 경우 데이터 또는 정보의 교환을 위해 인터페이스를 통해 서로 접속될 수 있다. 대안으로서 저장 모듈(110), 할당 모듈(120) 및 계산 모듈(130)은 하나의 공통의 구성요소에 통합될 수도 있거나, 이것에 의해 형성될 수 있다. 공통의 구성요소는 실시예에서 프로세서이지만, 주문형 집적 회로(ASIC), 마이크로컨트롤러, 칩 또는 다른 방식으로 프로그래밍 가능한 하드웨어 구성요소일 수 있거나, 이러한 것을 포함할 수 있다. 저장 모듈(110), 할당 모듈(120) 및 계산 모듈(130) (또는 공통의 하드웨어 구성요소)로 구현된, 전술한 기능들은 실시예에서 프로그램 또는 소프트웨어로서 실행된다. 이러한 프로그램은 하기에서 이동성 에이전트 또는 지능형 이동성 에이전트라고도 한다.
사용자에 의해 적어도 하나의 또는 다수의 행위를 포함하는 행위 목록의 지정이 이루어질 수 있다. 지능형 이동성 에이전트의 개선 또는 최적화는 비용 함수의 최소화에 의해 이루어질 수 있고, 상기 비용 함수에서 수행할 과제의 개수에 비용(재무 지출 및 허용된 시간 간격)이 부과되고 모든 비용에 대한 합산이 실시된다.
바꾸어 말하면, 몇몇 실시예에서 계산 모듈(130)은, 시간 범위(112) 내에서 행위의 가능한 시작(121)과 가능한 지속시간(122)으로 이루어진 조합을 행위의 다른 가능한 시작(124)과 가능한 지속시간(125)으로 이루어진 다른 조합과 비교하도록 형성된다. 계산 모듈(130)은 또한, 비교에 기초해서 가중항(131)의 로컬 또는 글로벌 최소치를 결정하도록 형성된다. 계산 모듈(130)은 또한, 미리 규정된 오차 범위 내에서 가중항(131)의 최소치에 상응하는 행위의 가능한 시작(121)과 가능한 지속시간(122) 및/또는 추가 행위의 가능한 추가 시작과 가능한 추가 지속시간(133)을 사용자에게 제공하도록 형성된다. 가중항(131)의 로컬 또는 글로벌 최소치는 주어진 행위 목록에 대해 시간 소모와 비용 소모의 사용자 관점에서 선호되는 또는 최적의 절충에 상응할 수 있다. 또한 결정은 재무 비용의 감소 후에만 또는 시간 소모의 감소 후에만 이루어질 수 있다. "미리 규정된 오차 범위 내에서"란 예를 들어, 비용- 및/또는 시간 소모가 가중항(131)의 최소치를 10%까지 초과할 수 있는 것을 의미할 수 있다. 오차 범위는 예를 들어 미리 규정된 한계값(132)에 상응할 수 있지만, 상기 한계값 아래로도 편차를 가질 수 있다. 값 또는 값 범위의 사전 규정은 예를 들어 사용자에 의해 이루어질 수 있고, 행위들의 시간 시퀀스의 생성 전에 이동성 에이전트에 의해 실행되었을 수 있다.
이 실시예에서 각각의 행위에 가능한 시작(121), 가능한 지속시간(122), 다른 가능한 시작(124) 및 다른 가능한 지속시간(125)이 할당된다. 가중계수(123)는 다른 가중계수(126)에 대해 대안으로서 가중항(131)에 포함된다. 그와 달리 추가의 가능한 시작 및 추가의 가능한 지속시간(133)이 상기 행위와 다른 추가 행위에 할당된다. 추가의 가능한 시작 및 추가의 가능한 지속시간(133)은 추가 가중계수에 할당된 추가 조합을 형성할 수 있다. 추가 가중계수는 추가로, 예를 들어 가중계수(123) 또는 다른 가중계수(126)에 합산에 의해 가중항(131)에 포함된다. 다시 말해서 다수의 실시예에서 할당 모듈(120)은, 추가 행위에 추가 가중계수를 할당하도록 형성된다. 이 경우 계산 모듈(130)은, 가중항(131)을 가중계수(123)와 추가 가중계수의 합으로써 계산하도록 형성된다. 다시 말해서, 예를 들어 각각의 행위마다 개별적으로 가중계수(123)의 최소치를 결정할 수 있거나, (예를 들어 하루에) 처리할 모든 행위들의 개관 시에도 가중항(131)의 최소치가 결정될 수 있다.
사용자는 저장 모듈(110)에 하나 또는 다수의 행위들에 관한 정보를 저장할 수 있다. 이 경우 예시적으로 A는 N개의 의무적인 과제 Ai와 M개의 선택적인 과제 Oi를 포함하는 행위 목록이다. 따라서 집합 A는 원소 {A1,...AN, O1,...OM}를 포함한다. 용어 "의무적인"과 "선택적인"은 사용자 정의될 수 있다. 이 경우 예를 들어 의무적인 과제(행위)는 제한된 시간 범위, 예를 들어 시간 범위(112) 내에서 장치(100)에 의해 계획될 수 있다. 선택적인 과제(행위)는 경우에 따라서 시간 범위 밖에서도, 즉 시간 범위(112)와 상이한 다른 시간 범위에서 장치(100)에 의해 계획될 수 있다.
행위들의 순서는 자유롭게 바뀔 수 있으므로(이에 대해 "순회 세일즈맨 문제;Traveling Salesman-Problem" 참조), 의무적인 행위 목록을 위해 N!의 모든 순열이 조사될 수 있다. 그러나 사용자 정의에 의해 제한(예를 들어 확정된 현장 방문처럼)이 설정될 수 있으므로, 조사할 대안의 개수는 순열의 가능한 개수 N!과 달리 제한될 수 있다. 의무적인 과제 목록이 주어진 비용 한계(예를 들어 한계값(132)에 상응할 수 있는) 이하에서 충족되면, 선택적인 과제가 추가될 수 있다. 이 경우 순열의 개수는 (N+M)!로 증가할 수 있다.
예를 들어 캘린더 엔트리와 관련해서 사용자에 의해 또는 휴리스틱(heuristics)에 의해 자동으로 저장 모듈(110)에 저장될 수 있는 행위에 관한 정보(111)는 다수의 부분 정보들을 포함할 수 있다. 몇몇 실시예에서 이러한 부분 정보는 행위의 장소에 대해 미리 규정된 장소 정보(114)이다. 장소 정보(114)는 주소, 위치좌표 또는 사용자에 의해 미리 규정된 주소 또는 장소 인근(예를 들어 사무실, 집, 주유소, 수퍼마켓)으로 제시될 수 있다. 미리 규정된이란 예를 들어, 장소 정보가 명확하게 좌표위치에 지정될 수 있는 것을 의미한다. 즉 사용자는 "집"이라는 용어로 명확한 주소 또는 좌표위치를 저장 모듈(110)에 저장할 수 있고, 사용자가 "집"이라는 용어의 후속 입력 시 추가 사용자 입력 없이 명확한 주소에 상기 용어의 지정이 이루어질 수 있다. 미리 규정된이란 또한, 장소 정보가 적어도 사용자 정의된 주변에 있는 명백하게 지정 가능한 다수의 장소에 제한될 수 있는 것을 의미할 수도 있다. 예를 들어 장소 정보 "주유소"는 10 km 주변 내의 가능한 5개의 목적지의 개수에 지정될 수 있고, 상기 목적지들 중 각각의 목적지는 장치(100)에 공개되거나 적어도 장치(100)에 의해 결정될 수 있는 명백한 좌표 위치를 갖는다. 다수의 다른 실시예에서 계산 모듈(130)은, 장소 정보(114)에 기초해서 다른 저장 모듈에 요청 신호를 전송하도록 형성되고, 상기 신호는 장소 정보(114)에 해당하는 좌표 표시의 제공을 야기한다. 장소는 다시 말해서, 키워드가 제시되면(예를 들어 극장, 주유소, 공장 등), 현재의 서비스에 의해 자동으로 결정될 수도 있다. 이로써 다른 저장 모듈이 예를 들어 컴퓨터에 의해 포함될 수 있고, 상기 컴퓨터는 해당 서비스가 설치된 저장 모듈(110)에 인터넷을 통해 접속된다(서버). 또한 다른 저장 모듈은 다른 이동성 에이전트가 작동하고 다른 사용자에게 지정된 다른 장치에 의해 포함될 수 있다.
몇몇 실시예에서 지속시간(122)은 할당 모듈(120)에 의해 장소 정보(114)에 기초해서 결정된다. 다시 말해서, 지속시간(122)은 사용자의 현재 또는 선행하는 위치와 후속 행위를 위한 장소 정보(114)에 해당하는 장소 사이의 거리에 따라 증가하거나 감소할 수 있다. 할당 모듈(120)은 또한, 장소 정보(114)에 해당하는 위치와 사용자의 출발 위치 사이의 거리에 기초해서 행위의 가능한 시작(121)과 행위의 가능한 지속시간(122)으로 이루어진 적어도 하나의 조합에 가중계수(123)를 할당하도록 형성된다. 다시 말해서 공간적 거리가 증가할수록 재무 비용(예컨대 기차- 또는 버스 탑승 시 또는 연비에 의해) 또는 (경우에 따라서 시간적 거리에 상응할 수 있는) 시간 비용도 증가할 수 있고, 이로써 가중계수(123)가 상응하게 높아질 수 있다.
전술한 바와 같이 가능한 지속시간(122)은 행위의 순수 실행 시간을 나타낼 수 있다. 상기 지속시간은 경계조건, 예를 들어 날씨, 교통 또는 (예를 들어 행위의 가능한 시작(121)에 상응할 수 있는) 하루 중 시각에 따라서 변동할 수 있다. 지속시간(122)은 시스템에 의해 자동으로 결정될 수 있다(예를 들어 내비게이션의 주행 시간). 또한, 지속시간(122)이 사용자의 지정으로서 사용자에 의해 정해지는 것도 가능하다(예를 들어 미팅 시간). 다시 말해서 지속시간(122)은 행위에 관한 정보(111)에 의해 포함된 사용자 정의된 시간 범위(112)에 해당할 수 있다. 이는 예를 들어, 행위가 확정된 기일에 대한 미리 규정된 실행 시간을 포함하는 경우에 바람직할 수 있다. 예를 들어 사용자는 수요일 16:00시에 2시간의 세미나를 위한 기일을 저장 모듈(110)에 저장할 수 있다.
다른 실시예에서 시간 범위(112)는 전체 시간 범위를 계산할 수 있고, 상기 전체 시간 범위에서 행위를 기본적으로 수행할 수 있다. 이로써 시간 범위(112)는 적어도 행위의 지속시간(122)의 길이와 같을 수 있다. 행위의 시간 범위(112)와 지속 시간(122)의 차이는 버퍼링 시간일 수 있고, 상기 버퍼링 시간은 계획 시 비용의 개선을 위해 장치(100)에 의해 이용될 수 있다.
다른 가능한 부분 정보는 행위의 유형을 포함할 수 있다. 또한 다양한 유형의 행위들이 제공될 수 있고, 상기 행위들은 경우에 따라서 상이하게 처리될 수 있다. 하나 및 다수의 유형에 하나의 행위가 할당될 수 있다. 하나의 유형은 예들 들어, 구매할 대상물들의 목록에 의해 특징되는 구매일 수 있다. 선택적으로 유형 "구매"의 행위에 관한 정보는 구매할 대상들을 포함하는 구매 목록을 포함할 수 있다. 이러한 행위 유형에서 대상 뒤에 관련 상점이 자동으로 저장될 수 있거나, 가능한 한 많은 대상을 동시에 충족하거나 사용자 정의된 선호도에 해당하는 상점들이 검색될 수 있다.
다른 유형은 주행일 수 있고, 이전 행위의 장소가 유형 "주행"을 포함하는 행위의 장소에 일치하지 않음으로써, 즉 운송 수단이 필요할 수 있음으로써 규정될 수 있다. 이러한 행위 유형은 예를 들어 자동으로 장치(100)에 의해 계획될 수 있고, 따라서 상황에 따라 해당하는 사용자 입력은 생략될 수 있다. 몇몇 실시예에서 출발 위치는 추가 행위에 할당된 추가 장소 정보에 해당한다. 다시 말해서 행위 A1는 장소 X1에서 실행될 수 있고, 후속해서 거기에서부터 직접 장소 X2로 이동하는 것이 사용자에게 지정되므로, 거기에서 행위 A2을 완료할 수 있다. 이로써 행위 A1의 실행 전에 (예를 들어 집으로 또는 사무실로) 출발 위치로 복귀가 저지될 수 있다.
선택적으로 유형 "여행"의 행위는 티켓 또는 숙박의 예약, 주차장 또는 다른 리소스의 예약을 장치(100)에 의해 가능하게 할 수 있다. 다시 말해서 장치(100)에서 실행되는 이동성 에이전트는 사용자에 의한 사전 설정에 따라서, 예를 들어 인터넷을 통한 서버와의 통신에 의해 온라인 예약을 실시하도록 형성될 수 있다.
다른 행위 유형은 다른 사람과 미팅 없이 개인으로 수행되는 업무 또는 다른 사람과 미팅 없이 개인으로 수행되는 사적인 일을 포함할 수 있다. 다른 행위 유형은 미팅, 예를 들어 다른 사람과의 업무적 또는 개인적 미팅이다. 유형 "미팅"의 행위는 장치(100)를 통해 다른 사용자의 다른 이동성 에이전트와 사용자의 이동성 에이전트 사이의 정보 교환을 실시하거나 필요로 할 수 있고, 이에 관해서는 하기에 자세히 설명된다.
가중항(131)은 주행 및 다른 과제들의 개선을 위해 비용 함수를 재현할 수 있다. 임의의 과제 또는 행위에 추상적 비용이 부과될 수 있고, 상기 비용은 (예를 들어 주행을 위한) 수행의 적어도 실제 재무 비용과 시간 의존적인 잠재적 비용을 포함한다. 추상적 비용은 가중계수(123)에 의해 나타낼 수 있다. 시간 의존적인 비용은, 예를 들어 하루 중 시각에 의존하는 시간 소모를 고려하거나, "금지된" 시간에 행위의 수행에 패널티를 주기 위해 이용될 수 있다. "금지된" 시간은 사용자 입력으로부터 제시될 수 있고, 행위의 수행이 불가능하거나 사용자 관점에서 바람직하지 않거나 원하지 않는 시간에 관련된다. 이러한 실시예에서 저장 모듈(110)에 의해 저장된 정보(111)는 시간 범위(112) 내에서 행위의 가능한 시작(121)과 가능한 지속시간(122)을 위한 선호되는 시간 간격(113)을 포함한다. 이러한 선호되는 시간 간격(113)은 예를 들어 명백한 기준(확정된 기일)일 수 있다. 정보(111)는 다수의 실시예에서 또한 행위의 시작(121)을 위한 선호되는 시점을 포함한다. 상기 시점은 행위 목록의 행위들의 순열의 조사 시 참조점일 수 있거나, 다시 말해서 하나의 가능한 시작을 나타낼 수 있고, 예를 들어 사용자는 아침 8:00에 아이를 학교에 데려다 주는 것을 행위로서 계획할 수 있다. 또한 할당 모듈(110)은, 행위의 가능한 시작(121)이 선호되는 시간 간격(113) 밖에 있는 경우에, 미리 규정된 한계값(132) 위의 사전 설정된 값으로 가중계수(123)를 설정하도록 형성될 수 있다. 다시 말해서, 예를 들어 선호되는 시간 간격(113)에서만 과제가 수행되어야 하는 경우에, 상기 시간 간격 밖의 모든 시간에 대해 비용 K0이 책정될 수 있고, 상기 비용은 최대 로 수락 가능한 비용 Kmax보다 높다. 그러므로 선호되는 시간 간격(113)은 허용된 시간 범위라고 할 수도 있다.
이는 도 2에 그래프 형태로 도시되고, 상기 그래프는 제한적인 허용된 시간 범위에 따른 행위의 예시적인 비용 함수를 나타낸다. 이 경우 t는 행위의 시작(121)(시작 시간)을 나타낸다. 상기 행위를 위한 허용된 시간 범위(113) 밖의 "금지된" 시간에 행동은 예를 들어 야간 3:00에 우체국으로 운행을 포함할 수 있다. 선호되는 시간 간격(113)은 가장 이른 시작 시간 tmin와 가장 늦은 시작 시간 tmax에 의해 제한된다. 상기 시간 간격 밖에서 비용 (및 가중계수(123))은 값 K0이다. 몇몇 실시예에서 할당 모듈(120)은 다시 말해서, 선호되는 시간 간격(113)에 대해 행위의 가능한 시작(121)의 타이밍에 기초해서 가중계수(123)를 결정하도록 형성된다. 선호되는 시간 간격(113) 내에서 비용은 Kmax보다 작을 수 있다. 이 경우, 과제를 위한 비용은 시간 가변적인 것이 가능할 수 있고, 즉 언제 과제가 시작되는지에 의존할 수 있다. 비용은 도 2에 도시된 바와 같이, 예를 들어 가변적인 교통량으로 인해 일정하지 않을 수 있다.
몇몇 실시예에서 할당 모듈(110)은, 행위의 가능한 시작(121)에 의존해서 가능한 지속시간(122)을 결정하도록 및/또는 역으로 결정하도록 형성되고, 이는 도 3을 참고로 그래프로 설명된다. 행위를 위해 필요한 지속시간은 이로써 행위 계획 시 다른 영향 변수일 수 있다. 다시 말해서 Δt로 표시된 가능한 지속시간(122)은 (예를 들어 주행 시 교통 변화에 의해) 하루 중 시각에 의존하거나 기상 조건과 같은 다른 변수에 의존할 수 있다. 이동성 에이전트는 주어진 환경 조건을 분석할 수 있고, 시작(121)(이 경우 시작 시간 ts이라고도 함)에 의존해서 행위의 예상되는 지속시간의 평가를 제공할 수 있다.
사용자의 행위들의 시퀀스의 시간에 따른 계획은 예를 들어 비용의 감소에 또는 최소화에 의해 이루어질 수 있다. 사용자에 의해 먼저 저장 모듈(110)에 저장된 행위들은 순차적으로 수행될 수 있다. 이 경우 이동성 에이전트는 허락된 순열의 모든 또는 하나의 사전 설정된 집합을 조사할 수 있다. 계속해서 최적의 행위 시퀀스를 선택하게 할 수 있는 과정을 위한 실시예가 설명된다.
몇몇 실시예에서 각각의 행위마다 비용 함수 S(ts) 형태의 가중계수(123)가 규정되고, 상기 함수는 시작 시간(ts)에 따라 재무 비용 K(ts)과 지속시간 Δt(ts)을 조사한다.
S(ts) = αfK(K(ts)) + βfΔt(Δt(ts))
이 경우 비용과 지속시간은 비례 상수 α와 β의 일차 결합으로서 가중된다. 지속시간에 비용이 할당될 수도 있는데, 이때 경우에 따라서 행위를 위한 너무 많은 시간 소모가 방지될 수 있다.
다수의 실시예에서 할당 모듈(120)은, 행위의 지속시간(122) 또는 가능한 시작(121)을 비선형 관계에 의해 가중계수(123)에 할당하도록 형성된다. 비용과 지속시간은 이로써 선형적 또는 비선형적으로도 전체 비용 S(ts)에 포함되고, 매핑 함수 fK(K) 또는 fΔt(Δt)에 의해 평가된다. 도 4에 매핑 함수 f의 몇 개의 예들이 도시된다. 즉, 예를 들어 작은 시간 소모(예를 들어 최대 5분)는 전체 비용 또는 가중계수(123)에 포함되지 않거나, 높은 비용 소모는 과비례적일 수 있다. 예를 들어 "10:00에 아이를 학교에 데려다 줌" 또는 "집에서 수퍼마켓으로 2시간 주행 시간"처럼, 선호되는 시간 간격(113) 밖에 있는 시작 시간 또는 과도한 시간 소모는 또한 가중계수(123)의 과비례적 증가를 야기할 수 있다. x-축에 표시된 변수 x는 재무 비용, 시간 소모 또는 가중계수에도 해당할 수 있다. y-축에 매핑 함수의 값들이 기재된다. 제 1 매핑 함수(410)는 선형 관계에 상응한다. 제 2 매핑 함수(420)는 약간 오프셋된 선형 관계에 해당하므로, 매핑 함수(420)의 영교차에 해당하는 x-값 아래의 값들은 무시된다. 제 3 매핑 함수(430)는 여기에서 예를 들어 포물선으로 도시된 비선형 관계에 해당한다. 이로써 값 x의 증가는 가중계수에 더 많이 관련될 수 있고, 즉 경우에 따라서 "패널티를 받을 수 있다".
비용 함수 S(ts)는 허용된 시간 간격 내에 가능한 시작 시간 ts에 의존해서 평가될 수 있고, 예를 들어 최소치가 최적으로서 선택될 수 있거나 최소치 주변의 오차 범위 내의 값이 선택될 수 있다. 행위들의 시퀀스에 대해 개별 행위들의 (경우에 따라서 최소) 전체 비용의 합이 전체 비용 SA으로서 계산될 수 있다:
Figure pat00001
이 경우, 예를 들어 주행 행위들의 경우에 연속하는 주행들이 일시 중단에 의해 분리되는 것을 방지하는 것이 가능할 수 있다. 이로 인해 전체 비용의 감소 또는 최소화는, 과제들의 순서가 변경됨으로써 이루어질 수 있고, 이 경우 선택적으로 확정된 기일 또는 선호되는 시간 간격을 고려하여 허용된 시퀀스들만이 인정될 수 있다. 이러한 각각의 구성을 위해 전체 비용이 산출될 수 있고, 최소 비용 SA을 포함하는 구성이 선택될 수 있다. 변분(variation)의 개수가 기본적으로 매우 많을 수 있기 때문에, 휴리스틱에 의해 그 수가 감소할 수 있다. 즉 예를 들어 추가 기준으로서, 시간 범위들의 활용을 가급적 단편화하지 않기 위해, 가능한 한 많은 주행들이 시간적으로 인접하는 것이 규정될 수 있다. 전술한 주행의 경우에, 구간의 종료점은 다음 구간의 시작점일 수 있다. 이로 인해 순열의 개수도 제한될 수 있다. 또한 확정된 기일 또는 장소가 가변성을 갖지 않는 "참조점"으로 이용될 수 있다. 비용과 필요 시간은 예를 들어 교통 상황에 따라 동적으로 변경될 수 있기 때문에, 행위를 위해 제한된 시간 범위 내에서 비용- 및 수행 기간 평가가 이루어질 수 있다.
최적값의 결정을 위해 전술한 제한된 개수의 구성에서 국한된 검색이 실시될 수 있다. 이를 위한 비용이 증가하면, 다수의 실시예에서 확률적인 방법이 개선을 위해 이용될 수 있다. 즉 예를 들어 진화 알고리즘에 의해 파라미터의 글로벌 최적화가 실시될 수 있고, 이러한 최적화 시 전체 비용은 적어도 글로벌 최소치(예를 들어 최대 10% 이상)에 가깝다.
전술한 바와 같이, 이동성 에이전트는 소프트웨어일 수 있고, 상기 소프트웨어의 기능은 장치(100;도 1 참조)에서 실행된다. 장치는 서버에(Volkswagen Cloud)에 해당할 수 있다. 이동성 에이전트가 실행되는 서버의 운영자는 하기에서 "내부 서비스 공급자"라고 하고, (예를 들어 교통-, 날씨- 또는 공공 근거리 교통 서비스를 위한) 다른 서버의 임의의 다른 운영자는 "외부 서비스 공급자"라고 한다. 등록된 사용자를 위한 이동성 계획은 자동으로 배후에서 실시될 수 있고, 사용자는 현재 상태를 유지할 수 있다.
사용자는 이동성 타임 슬롯을 캘린더 및 예를 들어 가장 빠른 구간, 최소 비용 또는 환경 최적화를 포함하는 경로 계획과 같은 경계 조건에서 규정할 수 있다. 목적지는 릴리스(release) 시 캘린더로부터 직접 따올 수 있으므로, 이를 위해 다른 입력은 가능한 경우에 생략될 수 있는 계획이 가능하다. 또한 사용자는 확실하게 기한이 한정되지 않은 이동성 과제(예를 들어 구매)를 지정할 수 있고, 상기 과제는 계획을 개선하거나 최적화하기 위해, 이동성 에이전트에 의해 시간 지연될 수 있다. 사용자는 개별적으로 변경 가능한 다른 선호성을 규정할 수 있다:가능한 교통수단의 선택, 멀티모달의 교통편에서 도보 부분, 다른 사람의 에이전트와 상호작용(예를 들어 가족간 조정을 위해 또는 업무 위치로 카풀링을 위해).
실시예에서 캘린더와 과제 목록으로부터 자동으로 소프트웨어를 추출하는 이러한 사용자 요구 외에 서버 상의 이동성 에이전트는 사용자와 무관한 인터넷 내의 데이터 뱅크를 이용할 수 있다. 데이터 뱅크는 경로 계획을 위한 맵 데이터, 현재 교통- 및 기상 정보, 공공 근거리- 및 장거리 교통의 시간표, 통행- 및 주차요금, 현재 비어 있는 주차 공간 또는 상점의 영업시간을 포함할 수 있다. 많은 사람들에게 이러한 정보는 동일하게 중요할 수 있기 때문에, 데이터를 인터넷의 서버인프라스트럭처에 저장하는 것이 바람직할 수 있다.
서버 상의 이동성 에이전트는, 예를 들어 인터넷(클라우드) 내의 개인 및 일반 정보에 액세스하도록 형성된다. 이동성 에이전트는 또한 사용자에게 여행 계획을 제안할 수 있고, 사용자는 이를 선택적으로 승인할 수 있다. 이로써 해당하는 여행 날짜- 및 목적지가 캘린더에 등록될 수 있고, 다양한 방식으로 사용자에게 통보될 수 있다(예를 들어 여행 세부사항을 포함하는 개인 웹사이트, 이메일을 이용한 알림 및 소셜 네트워크, 푸시 알림 등). 사용자에 의한 승인 시 내비게이션 목적지는 소프트웨어에 의해, 예를 들어 장치에 의해 포함된 데이터 전송 인터페이스를 통해 여행 중에 이용할 차량의 온보드 장치에 전송될 수 있고, 미리 정해진 시간에 활성화될 수 있다. 또한 선택적으로 다른 사용자에게도 내비게이션 목적지의 전송이 이루어질 수 있다. 외부 서비스 공급자가(예를 들어 렌트카 회사, 공공 근거리-및 장거리 교통) 포함되면, 이동성 에이전트는, 외부 서비스 공급자의 외부 서버에 액세스에 의해 거래(transaction), 예를 들어 예약 또는 부킹을 실시하도록 형성될 수 있다.
몇몇 실시예에 의해 사용자의 이동성 요구들은 복제될 수 있다. 이 경우 이동성 에이전트는 임의의 시간에 활성화될 수 있거나, 시간에 따라 변하는 경계 조건들(예를 들어 주간 기본 통행료 또는 교통 체증)을 고려할 수 있고, 계획을 상응하게 조정할 수 있다. 이동성 에이전트는 경로 계획과 개인 캘린더의 편성과 같은 다양한 기능들을 결합할 수 있다. 이로 인해 글로벌한 개선 또는 최적화(예를 들어 전체 비용의)를 실시하는 것이 가능할 수 있다. 이동성 에이전트는 외부 서비스 제공자와 통신할 수 있고, 예를 들어 카풀을 동적으로 조직하기 위해 다른 사용자의 다른 이동성 에이전트와도 통신할 수 있다. 이 경우 이동성 에이전트는 다른 이동성 에이전트에 예를 들어 운행 시간, 참가자 또는 다른 스탑오버(stopover)에 관한 정보를 전달할 수 있다. 그와 달리 종래의 솔루션은 많은 경우에 독립형 솔루션일 수 있고, 이러한 솔루션은 사용자의 일상생활을 사용자의 입장에서 고려하지 않거나 불충분하게만 고려한다. 캘린더 내의 시간 또는 관련 엔트리의 릴리스에 의해 시간축을 따른 다양한 행위들(이동, 구매, 과제, 타인과 미팅 등)이 편성되고, 사용자에게 알기 쉽게 표시될 수 있다.
이동성 에이전트의 가능한 아키텍처는 도 5에 도시된다. 시스템(500)의 N명의 사용자(N은 임의의 자연수이다)의 집합으로부터 임의의 사용자 n은 서버 인프라스트럭처(510) 내의 관련 이동성 에이전트 n로 표시된다. 이동성 에이전트 n에 소프트웨어 모듈(520-1; 520-2; ..., 520-N)이 할당되고, 상기 소프트웨어 모듈은 액세스 층(530; Mobility Services Access Layer)에 의해 이동성 데이터 뱅크(540-1; 540-2; 540-3; 540-4; 540-5)에 액세스하도록 그리고 외부 공급자(560)의 서비스(550)에도 액세스하도록 형성된다. 외부 공급자는 서버 인프라 스트럭처(510)를 포함하는 시스템(500)의 운영자와 다를 수 있다. 이동성 데이터 뱅크(540-1; 540-2; 540-3; 540-4; 540-5)는 내부 서비스(540-5)를 포함할 수 있고, 상기 서비스는 예를 들어, 이동성 에이전트가 작동하는 서버의 운영자에 의해 제공된다.
이동성 에이전트는 여기에 도시된 실시예에서 계획을 위해 액세스 층(530)을 통해 데이터 뱅크(540-1; 540-2; 540-3; 540-4; 540-5)의 정보를 요구한다. 하나의 이동성 에이전트 n에 각각 하나의 개인 메모리(570-1; 570-2; ...,; 570-N)가 할당되고, 상기 메모리는 관련 사용자 n의 데이터로 채워질 수 있고, 다른 사용자는 액세스 불가하다. 예를 들어 개인 메모리(570-n)에 액세스는 사용자 n에 의해 규정된 패스워드의 입력을 요구할 수 있다. 그러나 서비스에 관한 정보(예를 들어 카풀 자리)를 제공하거나 다른 에이전트의 서비스에 관한 정보(예를 들어 카풀 가능 여부)를 수신하기 위해, 에이전트는 액세스 층(530)을 통해 다른 에이전트와 접촉할 수 있다.
에이전트는 사용자에 의해, 거래를 실시하도록(예를 들어 여행 예약) 허가될 수 있다. 이를 위해 에이전트는 또한, 에이전트가 다른 에이전트의 서비스를 가져오면(예를 들어 카풀을 위한 자리 제공), 요금을 지불하고 또는 받도록 형성될 수도 있다.
에이전트는 사용자로서 사람은 물론 또는 기관을 대표할 수 있다. 즉 예를 들어 특정 단체는 도로 상황에 관한 피드백에 관심이 있을 수 있고, 이에 대해 보상으로서 무료 주차를 제공할 수 있다. 차량이 예를 들어 센서장치에 의해 도로홀을 검출하면, 차량 사용자의 에이전트는 이러한 정보를 단체의 에이전트와 교환할 수 있다.
이동성 에이전트의 소프트웨어 모듈(600)과 사용자 간의 상호작용은 도 6에 도시되고, 다양한 채널을 통해 이루어질 수 있다. 예를 들어 차량에서 메인 유닛(610;Head Unit)을 통한 상호작용이 이루어질 수 있고, 이는 인간 공학과 관련해서 상호작용을 개선할 수 있다. 이 경우 음성- 또는 문자 입력에 의한 이동성 조회가 실시될 수 있다. 대안으로서 개인 컴퓨터(PC;620)에서 에이전트와 상호작용 또는 모바일 기기, 예를 들어 스마트폰(630)과도 상호 작용이 이루어질 수 있다. 또한 이러한 기기 또는 휴대용 기기(640;웨어러블), 예들 들어 스마트워치에서 이동성 계획의 표시가 이루어질 수 있다. 서버 상의 이동성 에이전트의 소프트웨어 모듈(600)과의 상호 작용은 인터넷 프로토콜-(IP-) 접속일 수 있고, 예를 들어 인터넷에 의해 이루어질 수 있다. 메인 유닛(610)의 이용 시 상호작용 어플리케이션은 내비게이션 또는 캘린더를 포함할 수 있거나, 내비게이션 또는 캘린더를 포함하는 프로그램에 의해 포함될 수 있다. PC(620)의 이용 시 상호작용 어플리케이션은 브라우저일 수 있고, 캘린더를 포함할 수 있다. 스마트폰(630) 또는 휴대용 기기(640)의 사용 시 상호작용 어플리케이션은 이동성-앱일 수 있고 캘린더를 포함할 수 있다.
서버에 대한 대안으로서 이동성 에이전트의 소프트웨어 모듈은 모바일 또는 고정형 단말기에서 실행될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 예를 들어 차량의 중앙 컴퓨터, PC 또는 예컨대 스마트폰 또는 태블릿과 같은 모바일 기기에서 작동할 수 있고, 다른 외부 기기의 데이터를 요구할 수 있다. 이동성 에이전트가 서버에서 실행되는 이러한 실시예에서 컴퓨팅 성능의 개선된 이용 또는 경우에 따라서는 개별 사용자들의 (상반되는) 요구들의 용이한 조정도 가능할 수 있다.
서버 기반의 솔루션은 서로 통신하는 에이전트의 개수와 관련해서 개선된 확장성을 가질 수 있다. 예를 들어 맵 또는 날씨와 같은 다수의 데이터들은 에이전트들에 대해 동일할 수 있으므로, 중앙 제어장치가 더 효율적일 수 있다. 또한 서버 솔루션의 경우에 개선된 고장 안정성이 제공될 수 있는데, 그 이유는 경우에 따라서 중복 작동이 가능할 수 있기 때문이다. 사용자는 또한, 현재의 계획 상태를 유지하기 위해, 서버 상의 이동성 에이전트의 소프트웨어 모듈에 대한 연속적인 또는 적어도 규칙적인 접속을 이용할 수 있고, 내비게이션의 로컬 실행 시에도 적어도 부분적으로 자율적으로 계속 네비게이트할 수 있다.
종래의 솔루션은 예를 들어 내비게이션, 과제 목록, 친구와 만남 등과 같은 각기 다른 영역에서 일일 계획의 과제를 정할 수 있고 예를 들어 분류할 수 있다. 몇몇 실시예에 따른 이동성 에이전트의 본 구상은 과제들의 이러한 분류를 지양할 수 있고, 이동성 계획의 관점에서 상기 과제들을 취합할 수 있다. 이로써 사용자를 위해 전체 계획이 가능해질 수 있고, 이러한 전체 계획은 경우에 따라서 모순이 없을 수 있고, 사용자의 캘린더에서 개선된 추적을 가능하게 하거나, 동적으로 조정될 수 있다.
도 7은 실시예에 따른 사용자의 행위들의 시간 시퀀스를 생성하기 위한 방법(700)의 순서도를 도시한다. 방법(700)은 사용자의 계획된 행위에 관한 적어도 하나의 정보를 저장(710)하는 단계를 포함한다. 행위에 관한 정보는 행위의 수행을 위해 사용자가 이용할 수 있는 적어도 하나의 시간 범위를 포함한다. 방법(700)은 또한 사용자가 이용할 수 있는 시간 범위 내에서 행위의 가능한 시작과 가능한 지속시간으로 이루어진 적어도 하나의 조합을 결정(720)하는 단계를 포함한다. 방법(700)은 또한 적어도 하나의 조합에 가중계수를 할당(730)하는 단계를 포함한다. 방법(700)은 또한 선택된 조합에 할당된 가중계수를 포함하는 가중항이 미리 규정된 한계값을 초과하지 않도록 그리고 행위의 시작과 지속시간의 선택이 저장 모듈에 저장된 추가 행위의 추가 지속시간과 중복되지 않도록, 행위의 가능한 시작과 가능한 지속시간으로 이루어진 적어도 하나의 조합으로부터 선택(740)을 실시하는 단계를 포함한다. 이로써 시간의 경과 시 모순들이 제거될 수 있는 행위들의 계획이 이루어질 수 있다. 또한 경우에 따라서 계획 시 시간적인 융통성이 개선될 수 있거나, 계획을 위해 시간적으로 가변적인 경계 조건에 따라 계획의 조정을 허용하는 가능성이 제공될 수 있다.
실시예들은 차량과 관련해서 적용될 수 있다. 실시예에 따른 이동성 에이전트를 이용한 이동성 계획은 하나의 교통수단을 능가할 수 있다. 실시예에 의해 다른 교통수단을 포함하는 멀티모달 계획이 이루어질 수 있고 평가될 수 있다. 사용자를 위해 작동하는 이동성 에이전트-소프트웨어의 컨셉은 이동성을 넘어서 다른 영역으로 확장될 수 있다. 다른 이용 분야는 예를 들어 리소스 활용의 개선 또는 최적화(환경 오염의 감소 또는 최소화)를 포함할 수 있고, 사용자에게 리소스를 자동으로 제공할 수 있고(CO2- 허용한도), 다른 사용자도 이러한 리소스를 구매할 수 있다(예를 들어 공장 운영자). 전술한 설명, 하기 청구범위 및 첨부된 도면에 명시된 특징들은 상기 특징들의 다양한 구성 시 단독으로 및 실시예의 구현을 위한 임의의 조합된 형태로도 중요할 수 있고 실행될 수 있다.
장치와 관련해서 다양한 양상들이 기술되었지만, 이러한 양상은 해당하는 방법의 설명도 제시하므로, 장치의 블록 또는 소자는 또한 해당하는 방법 단계 또는 방법 단계의 특징으로 파악될 수 있다. 방법 단계와 관련해서 또는 방법 단계로서 설명된 양상들은 이와 유사하게 해당하는 장치의 해당하는 블록 또는 세부사항 또는 특징의 설명도 제시한다.
특정한 실행 요구조건에 따라 본 발명의 실시예들은 하드웨어 또는 소프트웨어에서 실행될 수 있다. 실행은 디지털 메모리 매체, 예를 들어 플로피 디스크, DVD, 블루레이 디스크, CD, ROM, PROM, EPROM, EEPROM 또는 FLASH-메모리, 하드디스크 또는 다른 자기 또는 광학 메모리를 이용하여 실시될 수 있고, 상기 메모리 매체에 전자 판독 가능한 제어 신호가 저장되고, 상기 신호들은 관련 방법이 실시되도록 프로그래밍 가능한 하드웨어 구성요소와 함께 작용할 수 있거나 함께 작용한다.
프로그래밍 가능한 하드웨어 구성요소는 프로세서, 컴퓨터 프로세서(CPU = Central Processing Unit), 그래픽 프로세서(GPU = Graphics Processing Unit), 컴퓨터, 컴퓨터 시스템, 주문형 집적 회로(ASIC = Application Specific integrated Circuit), 집적 회로(IC = Integrated Circuit), 시스템 온 칩(SOC = System on Chip), 프로그래밍 가능한 로직 소자 또는 마이크로세서를 구비한 필드 프로그래밍 가능한 게이트 어레이(FPGA = Filed Programmable Gate Array)에 의해 형성될 수 있다.
디지털 메모리 매체는 따라서 기계- 또는 컴퓨터 판독 가능할 수 있다. 다수의 실시예들은 즉, 여기에 설명된 방법들 중 하나의 방법이 실시되도록, 프로그래밍 가능한 컴퓨터 시스템 또는 프로그래밍 가능한 하드웨어 구성요소와 함께 작용할 수 있는 전자 판독 가능한 제어 신호들을 포함하는 데이터 캐리어를 포함한다. 이로써 하나의 실시예는 데이터 캐리어(또는 디지털 메모리 매체 또는 컴퓨터 판독 가능한 매체)이고, 상기 데이터 캐리어에 여기에 설명된 방법들 중 하나의 방법을 실시하기 위한 프로그램이 기록된다.
일반적으로 실시예들은 프로그램, 펌웨어, 컴퓨터프로그램 또는 컴퓨터프로그램 제품으로서 프로그램 코드에 의해 또는 데이터로서 구현될 수 있고, 이 경우 프로그램 코드 또는 데이터는 프로그램을 프로세서 또는 프로그래밍 가능한 하드웨어 구성요소에서 실행할 때 방법들 중 하나의 방법을 실시하는데 유효하다. 프로그램 코드 또는 데이터는 예를 들어 기계 판독 가능한 캐리어 또는 데이터 캐리어에 저장될 수도 있다. 프로그램 코드 또는 데이터는 특히 소스코드, 기계코드 또는 바이트 코드 또는 다른 중간 코드로서 제공될 수 있다.
다른 실시예는 또한 여기에 설명된 방법들 중 하나의 방법을 실시하기 위한 프로그램을 재현하는 데이터 스트림, 신호 시퀀스 또는 신호들의 시퀀스이다. 데이터 스트림, 신호 시퀀스 또는 신호들의 시퀀스는 예를 들어, 데이터 통신 접속을 통해, 예를 들어 인터넷 또는 다른 네트워크를 통해 전송될 수 있도록 구성될 수 있다. 실시예들은 또한 데이터를 나타내는 신호 시퀀스들이고, 이러한 신호 시퀀스들은 네트워크 또는 데이터 통신 접속을 통한 전달에 적합하고, 이 경우 데이터는 프로그램을 나타낸다.
실시예에 따른 프로그램은 방법들 중 하나의 방법을 그것을 실시하는 동안 예를 들어 상기 프로그램이 메모리 위치를 읽거나 상기 메모리 위치 내로 하나 이상의 데이터를 기록함으로써 전환할 수 있고, 이로써 경우에 따라서 트랜지스터 구조로, 증폭기 구조로 또는 다른 전기, 광학, 자기 또는 다른 작용 원리에 따라 작동하는 부품들로 전환 과정 또는 다른 과정들이 야기된다. 따라서 메모리 위치의 판독에 의해 데이터, 값, 센서값 또는 다른 정보들이 프로그램에 의해 검출되고, 결정되고 또는 측정될 수 있다. 따라서 프로그램은 하나 이상의 메모리 위치의 판독에 의해 변수, 값, 측정변수 및 다른 정보들을 검출, 결정 또는 측정할 수 있고, 하나 이상의 메모리 위치에 기록에 의해 행위를 실현, 유도 또는 실시할 수 있고 다른 장치, 기계 및 소자를 제어할 수 있다.
전술한 실시예들은 본 발명의 원리의 설명만을 제시한다. 물론, 다른 당업자에게 여기에 설명된 요구조건 및 세부사항의 변형과 변경이 파악된다. 따라서, 본 발명은 하기 특허 청구항들의 보호 범위에 의해서만 제한되고, 실시예의 설명을 참고로 여기에 제시된 특정 세부사항들에 의해 제한되어서는 안 된다.
100 : 장치 110 : 저장 모듈
111 : 행위에 관한 정보 112 : 시간 범위
113 : 선호되는 시간 간격 114 : 장소 정보
120 : 할당 모듈 121 : 행위의 가능한 시작
122 : 행위의 가능한 지속시간 123 : 가중계수
124 : 행위의 다른 가능한 시작 125 : 행위의 다른 가능한 지속시간
126 : 다른 가중계수 130 : 계산 모듈
131 : 가중항 132 : 한계값
133 : 추가 행위의 지속시간 410 : 제 1 매핑 함수
420 : 제 2 매핑 함수 430 : 제 3 매핑 함수
500 : 시스템 510 : 서버 인프라스트럭처
520-1;520-2;520-N : 소프트웨어 모듈 530 : 액세스 층
540-1;540-2;540;3;540-4;540-5 : 데이터 뱅크
550 : 서비스 560 : 외부 공급자
570-1;570-2;570-N : 개인 메모리 600 : 소프트웨어 모듈
610 : 메인 유닛 620 : PC
630 : 스마트폰 640 : 휴대용 기기
700 : 방법 710 : 저장
720 : 결정 730 : 할당
740 : 선택

Claims (15)

  1. 사용자의 행위들의 시간 시퀀스를 생성하기 위한 장치(100)에 있어서,
    저장 모듈(110)로서, 상기 저장 모듈은, 사용자의 계획된 행위에 관한 적어도 하나의 정보(111)를 저장하도록 형성되고, 상기 행위에 관한 정보(111)는 행위의 수행을 위해 사용자가 이용할 수 있는 적어도 하나의 시간 범위(112)를 포함하하는 것인 상기 저장 모듈(110)과,
    할당 모듈(120)로서, 상기 할당 모듈은 사용자가 이용할 수 있는 상기 시간 범위(112) 내에서 행위의 가능한 시작(121)과 가능한 지속 시간(122)으로 이루어진 적어도 하나의 조합을 결정하도록 그리고 적어도 하나의 조합에 가중계수(123)를 할당하도록 형성되는 것인 상기 할당 모듈(120)과,
    계산 모듈(130)로서, 상기 계산 모듈은 선택된 조합에 할당된 가중계수(123)를 포함하는 가중항(131)이 미리 규정된 한계값(132)을 초과하지 않도록 그리고 행위의 시작(121)과 지속시간(122)의 선택이 저장 모듈에 저장된 추가 행위의 추가 지속시간(133)과 중복되지 않도록, 행위의 가능한 시작(121)과 가능한 지속 시간(122)으로 이루어진 적어도 하나의 조합으로부터 선택을 실시하도록 형성되는 것인 상기 계산 모듈(130)
    을 포함하는 시간 시퀀스를 생성하기 위한 장치(100).
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 할당 모듈(120)은, 행위의 가능한 시작(121)에 의존해서 가능한 지속시간(122)을 결정하도록, 역으로 결정하도록 또는 양자 모두로 형성되는 것을 특징으로 하는 시간 시퀀스를 생성하기 위한 장치(100).
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 상기 저장 모듈(110)은, 상기 행위에 관한 정보(111)를 저장하도록 형성되고, 상기 정보(111)는 행위의 장소에 대해 미리 규정된 장소 정보(114)를 포함하는 것을 특징으로 하는 시간 시퀀스를 생성하기 위한 장치(100).
  4. 제 3 항에 있어서, 상기 할당 모듈(120)은, 상기 장소 정보(114)에 기초해서 상기 지속시간(122)을 결정하도록 형성되는 것을 특징으로 하는 시간 시퀀스를 생성하기 위한 장치(100).
  5. 제 3 항에 있어서, 상기 할당 모듈(120)은, 상기 장소 정보(114)에 해당하는 위치와 사용자의 출발 위치 사이의 거리에 기초해서 적어도 하나의 조합에 상기 가중계수(123)를 할당하도록 형성되는 것을 특징으로 하는 시간 시퀀스를 생성하기 위한 장치(100).
  6. 제 3 항에 있어서, 상기 할당 모듈(120)은, 적어도 하나의 조합에 상기 가중계수(123)를 할당하도록 형성되고, 이 경우 출발 위치는 추가 활동에 할당된 추가 장소 정보에 해당하는 것을 특징으로 하는 시간 시퀀스를 생성하기 위한 장치(100).
  7. 제 3 항에 있어서, 상기 계산 모듈(130)은, 상기 장소 정보(114)에 기초해서 다른 저장 모듈에 요청 신호를 전송하도록 형성되고, 상기 요청 신호는 상기 장소 정보(114)에 해당하는 좌표 표시의 제공을 야기하는 것을 특징으로 하는 시간 시퀀스를 생성하기 위한 장치(100).
  8. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 상기 계산 모듈(130)은, 상기 시간 범위(112) 내에서 행위의 가능한 시작(121)과 가능한 지속시간(122)으로 이루어진 조합을 행위의 다른 가능한 시작(124)과 다른 가능한 지속시간(125)으로 이루어진 조합과 비교하도록,
    상기 비교에 기초해서 상기 가중항(131)의 로컬 또는 글로벌 최소치를 결정하도록, 그리고
    미리 규정된 오차 범위 내에서 상기 가중항(131)의 최소치에 상응하는 행위의 가능한 시작(121)과 가능한 지속시간(122), 추가 행위의 추가의 가능한 시작과 추가의 가능한 지속시간 또는 양자 모두를를 사용자에게 제공하도록 형성되는 것을 특징으로 하는 시간 시퀀스를 생성하기 위한 장치(100).
  9. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 상기 저장 모듈(110)은, 상기 행위에 관한 정보(111)를 저장하도록 형성되고, 상기 정보(111)는 상기 시간 범위(112) 내에서 행위의 가능한 시작(121)과 가능한 지속시간(122)에 대한 선호되는 시간 간격(113)을 포함하는 것을 특징으로 하는 시간 시퀀스를 생성하기 위한 장치(100).
  10. 제 9 항에 있어서, 상기 할당 모듈(120)은, 상기 선호되는 시간 간격(113)에 대해 행위의 가능한 시작(121)의 타이밍에 기초해서 상기 가중계수(123)를 결정하도록 형성되는 것을 특징으로 하는 시간 시퀀스를 생성하기 위한 장치(100).
  11. 제 9 항에 있어서, 상기 할당 모듈(120)은, 행위의 지속시간(122) 또는 가능한 시작(121)을 비선형 관계에 의해 상기 가중계수(123)에 할당하도록 형성되는 것을 특징으로 하는 시간 시퀀스를 생성하기 위한 장치(100).
  12. 제 9 항에 있어서, 상기 할당 모듈(120)은, 행위의 가능한 시작(121)이 선호되는 시간 간격(113) 밖에 있으면, 상기 가중계수(123)를 미리 규정된 한계값(132) 위의 사전 설정된 값으로 설정하도록 형성되는 것을 특징으로 하는 시간 시퀀스를 생성하기 위한 장치(100).
  13. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 상기 할당 모듈(120)은, 추가 행위에 추가 가중계수를 할당하도록 형성되고, 상기 계산 모듈(130)은, 상기 가중항(131)을 상기 가중계수(123)와 추가 가중계수의 합으로서 계산하도록 형성되는 것을 특징으로 하는 시간 시퀀스를 생성하기 위한 장치(100).
  14. 사용자의 행위들의 시간 시퀀스를 생성하기 위한 방법(700)에 있어서,
    사용자의 계획된 행위에 관한 적어도 하나의 정보를 저장(710)하는 단계로서, 상기 행위에 관한 정보는 행위의 수행을 위해 사용자가 이용할 수 있는 적어도 하나의 시간 범위를 포함하는 것인 상기 정보를 저장하는 단계와,
    사용자가 이용할 수 있는 시간 범위 내에서 행위의 가능한 시작과 가능한 지속시간으로 이루어진 적어도 하나의 조합을 결정(720)하는 단계와,
    적어도 하나의 조합에 가중계수를 할당(730)하는 단계와,
    선택된 조합에 할당된 가중계수를 포함하는 가중항이 미리 규정된 한계값을 초과하지 않도록 그리고 행위의 시작과 지속시간의 선택이 저장 모듈에 저장된 추가 행위의 추가 지속시간과 중복되지 않도록, 행위의 가능한 시작과 가능한 지속시간으로 이루어진 적어도 하나의 조합으로부터 선택(740)을 실시하는 단계를 포함하는 시간 시퀀스를 생성하기 위한 방법(700).
  15. 컴퓨터, 프로세서 또는 프로그래밍 가능한 하드웨어 구성요소에서 프로그램 코드가 실행될 때, 제 14 항에 따른 방법을 실시하기 위한 프로그램 코드를 포함하는 매체에 저장되는 프로그램.
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