KR20180119379A - Traffic information evaluation method and device using path extraction - Google Patents

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KR20180119379A
KR20180119379A KR1020170053071A KR20170053071A KR20180119379A KR 20180119379 A KR20180119379 A KR 20180119379A KR 1020170053071 A KR1020170053071 A KR 1020170053071A KR 20170053071 A KR20170053071 A KR 20170053071A KR 20180119379 A KR20180119379 A KR 20180119379A
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박성환
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Abstract

According to an embodiment of the present invention, a traffic information evaluation method using path extraction includes a step of extracting a sample path by analyzing traffic information, a step of filtering a quality evaluation object in the sample path based on customer travel trajectory analysis, and a step of analyzing the filtered quality evaluation target by the POI search ranking.

Description

경로 추출을 이용한 교통정보 평가 방법 및 장치{Traffic information evaluation method and device using path extraction}[0001] Traffic information evaluation method and device using path extraction [

본 발명은 교통 상황을 분석하여 다양한 평가경로를 추출하는 경로 추출을 이용한 교통정보 평가 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a traffic information evaluation method and apparatus using path extraction for analyzing traffic conditions and extracting various evaluation paths.

종래 기술의 교통정보 평가방법은 사용자들에게 구간별 교통정보를 제공함에 있어, 텔레매틱스 서비스를 통한 내비게이션 서비스를 사용하는 차량 및 사용하지 않는 차량에 기초하는 교통 정보를 수신하고, 이를 분석할 수 있다. 상기 교통 평가 분석을 위해 내비게이션 서비스 데이터 기초하는 교통 정보는 하기 표1 및 표2를 참조하여 설명할 수 있다.The traffic information evaluation method of the related art can receive and analyze traffic information based on a vehicle using a navigation service through a telematics service and a non-use vehicle in providing traffic information for each section to users. The traffic information based on the navigation service data for the traffic evaluation analysis can be described with reference to Table 1 and Table 2 below.

하기 표 1은 요일 별 평균 내비게이션 서비스 사용 건수이다. Table 1 below shows the average number of navigation services used per day.

Figure pat00001
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표 1과 같이, 텔레매틱스 서비스를 통한 내비게이션 서비스의 요일 별 평균 사용 건수는 평일 및 주말에 따라 편차를 보이고, 평일보다 주말에 내비게이션 서비스 사용건수가 더 많을 수 있다.As shown in Table 1, the average number of use of navigation service by day of the telematics service varies according to the weekday and the weekend, and the number of navigation service usage may be more on the weekend than on the weekday.

또한, 하기 표 2는 텔레매틱스 서비스 단말을 포함하는 차량의 요일 별 교통 수집 데이터이다.Table 2 below shows traffic collection data for each day of the vehicle including the telematics service terminal.

Figure pat00002
Figure pat00002

표 2와 같이 텔레매틱스 서비스 단말을 포함하는 차량의 요일 별 교통 수집 데이터의 규모는 거의 동일할 수 있다.As shown in Table 2, the size of traffic collection data for each day of the vehicle including the telematics service terminal may be substantially the same.

이에 따라, 종래 기술의 교통정보 평가방법은 텔레매틱스 서비스 단말을 포함하는 차량과 텔레매틱스 서비스 통한 내비게이션 서비스를 사용하는 차량의 데이터 차이에 의하여 수집된 교통 정보의 정확도가 낮아지고, 이를 극복하기 위해 실제사용자들의 사용 패턴과 교통 상황을 분석하는 방법이 요구된다.Accordingly, in the traffic information evaluation method of the related art, the accuracy of the traffic information collected by the data difference between the vehicle including the telematics service terminal and the vehicle using the navigation service through the telematics service is lowered, and in order to overcome this, A method of analyzing usage pattern and traffic situation is required.

본 발명은 경로 추출을 이용한 교통정보 평가 방법 및 장치를 제공하는 것이다.The present invention provides a traffic information evaluation method and apparatus using path extraction.

더욱 상세하게, 실제사용자들의 사용 패턴과 교통 상황을 분석하여 다양한 평가경로를 추출, 평가 및 요일 별 특징(week point)을 분석하는 경로 추출을 이용한 교통정보 평가 방법 및 장치를 제공할 수 있다.More specifically, it is possible to provide a traffic information evaluation method and apparatus using path extraction for extracting and evaluating various evaluation paths and analyzing week points according to usage patterns and traffic conditions of actual users.

본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당 업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problems of the present invention are not limited to the above-mentioned problems, and other problems not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

본 발명의 일 실시예에 따른 경로 추출을 이용한 교통정보 평가 방법은 교통정보를 분석하여 샘플 경로를 추출하는 단계, 고객 주행궤적 분석에 기초하여 상기 샘플 경로 중 품질 평가 대상을 필터링하는 단계, 상기 필터링 된 품질 평가 대상을 POI(Point of Interest) 검색 순위로 분석하는 단계를 포함할 수 있다.A traffic information evaluation method using path extraction according to an embodiment of the present invention includes the steps of extracting a sample path by analyzing traffic information, filtering a quality evaluation object in the sample path based on a customer travel trajectory analysis, And analyzing the quality evaluation target in a POI (Point of Interest) search ranking.

또한, 상기 교통정보를 분석하여 샘플 경로를 추출하는 단계는 전국 주요 POI 간 출발지 및 목적지를 페어링(Paring)하는 단계, 정적 경로를 출력하는 단계 및 상기 정적 경로에 대응하여 교통정보 수집률 및 교통 정체도 비율을 분석하는 단계를 포함할 수 있다.The step of analyzing the traffic information and extracting the sample path may include a step of paring the starting point and the destination point between the main POIs in the whole country, a step of outputting a static route, a step of outputting a traffic information collection rate and a traffic congestion And analyzing the percentages.

또한, 상기 고객 주행궤적 분석에 기초하여 상기 샘플 경로 중 품질 평가 대상을 필터링하는 단계는 차량의 출발지 및 목적지를 분석하는 단계, 출발지 및 목적지 그룹핑하는 단계 및 상기 교통정부 분석 단계의 결과를 상기 그룹핑 결과로 필터링하여 대표 경로를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.The step of filtering the quality evaluation object among the sample paths based on the analysis of the customer trajectory may include analyzing the starting and destination of the vehicle, grouping the starting and destination groups, And extracting the representative path.

또한, 상기 필터링 된 품질 평가 대상을 POI 검색 순위로 분석하는 단계는 요일 및 시간대별 POI 검색 순위를 분석하는 단계 및 평가경로를 추가하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, the step of analyzing the filtered quality evaluation target by the POI search ranking may include analyzing the POI search ranking for each day and time, and adding an evaluation path.

또한, 상기 교통정보를 분석 단계는 교통정보 수집량, 교통 정체도, 평가 시간대, 주행 거리, 평가 지역 중 적어도 하나의 소통 상황 분석 항목에 기초하여 평가경로 품질을 분석하는 단계를 더 포함할 수 있다.The traffic information analysis step may further include analyzing the evaluation route quality based on traffic condition analysis items of at least one of traffic information collection amount, traffic congestion degree, evaluation time period, mileage distance, and evaluation area.

또한, 상기 분석 항목들을 조합하여 상기 테스트 케이스 분류 기준을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method may further include generating the test case classification criterion by combining the analysis items.

또한, 상기 평가 시간대에 기초하여 분석하는 경우, 기설정된 출근 시간 및 퇴근 시간에 기초하여 상기 교통 정체도를 분석하는 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, when the analysis is performed based on the evaluation time period, the step of analyzing the traffic congestion degree may further include analyzing the traffic congestion degree based on the predetermined outgoing time and the leaving time.

또한, 상기 평가 시간대에 기초하여 분석하는 경우, 주중 또는 주말을 구분하여 상기 교통 정체도를 분석하는 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, when the analysis is performed based on the evaluation time period, the step of analyzing the traffic congestion degree may be further classified by dividing the weekday or the weekend.

또한, 상기 분석결과 교통 정체도가 높은 구간을 평가 대상 경로로 선정하는 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, the analysis may further include a step of selecting a section having a high traffic congestion degree as an evaluation object path.

본 발명의 일 실시예에 따른 경로 추출을 이용한 교통정보 평가 장치는 교통정보를 분석하여 샘플 경로를 추출하는 교통정보 분석부, 고객 주행궤적 분석에 기초하여 상기 샘플 경로 중 품질 평가 대상을 필터링하는 고객 주행궤적 분석부, 상기 필터링 된 품질 평가 대상을 POI 검색 순위로 분석하는 POI 순위 검색부를 포함할 수 있다.A traffic information evaluation apparatus using path extraction according to an embodiment of the present invention includes a traffic information analysis unit for analyzing traffic information and extracting a sample path, a customer who filters a quality evaluation target among the sample paths, And a POI rank search unit for analyzing the filtered quality evaluation target by a POI search ranking.

또한, 상기 교통정보 분석부는 전국 주요 POI 간 출발지 및 목적지를 페어링하고, 상기 출발지 및 목적지 정보에 기초하여 정적 경로를 출력하고, 상기 정적 경로에 대응하여 교통정보 수집률 및 교통 정체도 비율을 분석할 수 있다.Also, the traffic information analyzing unit pairs the departure point and the destination point between the main POIs in the whole country, outputs a static route based on the source and destination information, analyzes the traffic information collection rate and the traffic congestion ratio in correspondence with the static route .

또한, 상기 고객 주행궤적 분석부는 차량의 출발지 및 목적지를 분석하고, 출발지 및 목적지 그룹핑하고, 상기 교통정보 분석부의 샘플 경로를 상기 그룹핑 결과로 필터링하여 대표 경로를 추출 할 수 있다.The customer trajectory analysis unit may analyze the start and destination of the vehicle, group the departure and destination of the vehicle, and extract the representative path by filtering the sample path of the traffic information analysis unit with the grouping result.

또한, 상기 POI 순위 검색부는 요일/시간대 별 POI 검색 순위를 분석하고, 상기 분석된 POI 검색 순위 중 기설정된 순위의 POI가 상기 대표 경로에 없는 경우, 상기 POI를 테스트 케이스에 추가 할 수 있다.The POI ranking search unit may analyze the POI search ranking for each day / time zone, and may add the POI to the test case when the POI of the predetermined ranking among the analyzed POI search rankings is not in the representative route.

또한, 상기 교통정보 분석부는 교통정보 수집량, 교통 정체도, 평가 시간대, 주행 거리, 평가 지역 중 적어도 하나의 소통 상황 분석 항목에 기초하여 경로 품질을 분석할 수 있다.Also, the traffic information analyzing unit may analyze the route quality based on at least one traffic situation analysis item among traffic information collection amount, traffic congestion degree, evaluation time period, mileage distance, and evaluation area.

또한, 상기 교통정보 분석부는 상기 분석 항목들을 조합하여 상기 테스트 케이스 분류 기준을 생성 할 수 있다.The traffic information analyzer may generate the test case classification criterion by combining the analysis items.

또한, 상기 교통정보 분석부는 기설정된 출근 시간 및 퇴근 시간에 기초하여 상기 교통 정체도를 분석 할 수 있다.In addition, the traffic information analyzing unit may analyze the traffic congestion degree based on a predetermined time of work and a time of work.

또한, 상기 교통정보 분석부는 주중 또는 주말을 구분하여 상기 교통 정체도를 분석 할 수 있다.In addition, the traffic information analyzing unit may analyze the traffic congestion level by classifying the traffic congestion on weekdays or weekends.

또한, 상기 교통정보 분석부는 상기 분석결과 교통 정체도가 높은 구간을 평가 대상 경로로 선정 할 수 있다.In addition, the traffic information analyzing unit may select an interval in which the traffic congestion degree is high as the evaluation target path.

상기 본 발명의 양태들은 본 발명의 바람직한 실시예들 중 일부에 불과하며, 본원 발명의 기술적 특징들이 반영된 다양한 실시예들이 당해 기술분야의 통상적인 지식을 가진 자에 의해 이하 상술할 본 발명의 상세한 설명을 기반으로 도출되고 이해될 수 있다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, but, on the contrary, And can be understood and understood.

본 발명에 따른 경로 추출을 이용한 교통정보 평가 방법 및 장치에 대한 효과를 설명하면 다음과 같다.Effects of the traffic information evaluation method and apparatus using the route extraction according to the present invention will be described as follows.

첫째, 경로 특성을 분류하여 유사한 타입의 테스트 케이스 최소화하고, 다양한 테스트 케이스를 출력하는 장점이 있다.First, it is advantageous to classify path characteristics to minimize similar test cases and to output various test cases.

둘째, 특정 교통 상황에 치우치지 않고 다양한 케이스를 평가할 수 있는 장점이 있다.Second, there is an advantage that various cases can be evaluated without being deviated to specific traffic conditions.

본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects obtained by the present invention are not limited to the above-mentioned effects, and other effects not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description will be.

이하에 첨부되는 도면들은 본 발명에 관한 이해를 돕기 위한 것으로, 상세한 설명과 함께 본 발명에 대한 실시예들을 제공한다. 다만, 본 발명의 기술적 특징이 특정 도면에 한정되는 것은 아니며, 각 도면에서 개시하는 특징들은 서로 조합되어 새로운 실시예로 구성될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 교통정보 평가 분석 방법을 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 교통정보 평가방법의 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 출발지 및 목적지를 페어링하는 방법과 정적 경로를 추출하는 방법의 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 교통정보 수집량 및 교통 정체도를 표시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 정적 경로에 기초하여 교통정보 수집률을 도시한 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 고객 주행궤적 분석 데이터를 표시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 POI 검색 및 목적지 선정 순위를 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 평가 대상 추출의 예시를 표시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 추출을 이용한 교통정보 평가 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The accompanying drawings, which are included to provide a further understanding of the invention and are incorporated in and constitute a part of this specification, illustrate embodiments of the invention and, together with the description, serve to explain the principles of the invention. It is to be understood, however, that the technical features of the present invention are not limited to the specific drawings, and the features disclosed in the drawings may be combined with each other to constitute a new embodiment.
1 is a block diagram illustrating a traffic information evaluation analysis method according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart of a traffic information evaluation method according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating an example of a method of pairing a source and a destination and a method of extracting a static route according to an embodiment of the present invention.
4 is a view showing traffic information collection amount and traffic congestion according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is an exemplary diagram illustrating a traffic information collection rate based on a static route according to an embodiment of the present invention. FIG.
FIG. 6 is a diagram showing customer travel trajectory analysis data according to an embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a diagram illustrating a POI search and a destination selection order according to an embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a diagram showing an example of an evaluation target extraction according to an embodiment of the present invention. FIG.
9 is a block diagram illustrating a configuration of a traffic information evaluation apparatus using path extraction according to an embodiment of the present invention.

이하, 본 발명의 실시예들이 적용되는 장치 및 다양한 방법들에 대하여 도면을 참조하여 보다 상세하게 설명한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, an apparatus and various methods to which embodiments of the present invention are applied will be described in detail with reference to the drawings. The suffix "module" and " part "for the components used in the following description are given or mixed in consideration of ease of specification, and do not have their own meaning or role.

실시예의 설명에 있어서, 각 구성 요소의 " 상(위) 또는 하(아래)", "전(앞) 또는 후(뒤)"에 배치되는 것으로 기재되는 경우에 있어, "상(위) 또는 하(아래)" 및"전(앞) 또는 후(뒤)"는 두 개의 구성 요소들이 서로 직접 접촉되거나 하나 이상의 또 다른 구성 요소가 두 개의 구성 요소들 사이에 배치되어 배치되는 것을 모두 포함한다.In the description of the embodiment, in the case of being described as being disposed at the "upper or lower", "before" or "after" of each element, (Lower) "and" front or rear "encompass both that the two components are in direct contact with each other or that one or more other components are disposed and disposed between the two components.

또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제1, 제2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성 요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.In describing the components of the present invention, terms such as first, second, A, B, (a), and (b) may be used. These terms are intended to distinguish the constituent elements from other constituent elements, and the terms do not limit the nature, order or order of the constituent elements. When a component is described as being "connected", "coupled", or "connected" to another component, the component may be directly connected to or connected to the other component, It should be understood that an element may be "connected," "coupled," or "connected."

또한, 이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다" 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재될 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥상 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.It is also to be understood that the terms such as " comprises, "" comprising," or "having ", as used herein, mean that a component can be implanted unless specifically stated to the contrary. But should be construed as including other elements. All terms, including technical and scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs, unless otherwise defined. Terms commonly used, such as predefined terms, should be interpreted to be consistent with the contextual meanings of the related art, and are not to be construed as ideal or overly formal, unless expressly defined to the contrary.

본 발명의 실시예는 교통 정보 분석을 통하여 다양한 상황의 샘플 경로를 추출하고, 상기 샘플 경로에 기초하여 고객 주행궤적 분석을 통해 대표 경로를 추출하고, 교통 정보 분석 및 상기 고객 주행궤적 분석에 포함되지 못한 항목을 POI 검색 순위 분석에 의하여 추가 분석하여, 교통정보 수집량, 교통 정체도, 평가 시간대, 주행 거리, 평가 지역 등의 항목을 통하여 평가경로를 분석하는 교통 정보 평가 대상 추출 장치 및 그 방법에 관한 것이다.The embodiment of the present invention extracts sample paths of various situations through traffic information analysis, extracts a representative route through analysis of a customer's travel trajectory based on the sample route, analyzes the traffic information, and analyzes the customer travel trajectory And the method of extracting the traffic information evaluation object which analyzes the evaluation route through items such as traffic information collection amount, traffic congestion degree, evaluation time period, mileage distance, evaluation area, and the like will be.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 교통정보 평가 분석 방법을 도시한 블록도이다.1 is a block diagram illustrating a traffic information evaluation analysis method according to an embodiment of the present invention.

교통정보 평가 분석 방법(S110)은 교통정보 분석단계, 고객 주행궤적 분석 단계, POI 검색 순위 분석 단계를 포함할 수 있다.The traffic information evaluation analysis method (S110) may include a traffic information analysis step, a customer travel trajectory analysis step, and a POI search ranking analysis step.

교통정보 분석단계(S110)는 교통 상황을 고려하여 평가경로를 추출할 수 있다.The traffic information analysis step (S110) can extract the evaluation route in consideration of the traffic situation.

상기 교통 상황은 주행 거리, 교통 상태, 지역 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이때, 교통정보 분석단계는 평가경로 중 유사한 타입의 경로에 대한 평가를 최소화할 수 있다. 또한, 교통정보 분석단계는 평가경로 다양화할 수 있다.The traffic condition may include at least one of a driving distance, a traffic condition, and a region. At this time, the traffic information analysis step can minimize the evaluation of similar types of routes in the evaluation route. In addition, the traffic information analysis step can diversify the evaluation route.

교통정보 분석단계(S110)는 전국 주요 위치 정보 간 출발지 및 목적지 구성 및 정적 경로를 출력할 수 있다. 상기 전국 주요 위치 정보는 전국의 각 시별 구청의 위치를 포함할 수 있다. 상기 정적 경로는 출발지 및 목적지를 지정한 후 교통정보가 없는 상태에서 탐색한 경로일 수 있다.The traffic information analysis step (S110) can output the origin and destination configuration and the static route between the national main location information. The national main location information may include the location of the city office of each city. The static route may be a route that is searched in the absence of traffic information after designating the source and destination.

교통정보 분석단계(S110)는 정적 경로에 기초하여 교통정보 수집률 및 교통 정체도를 분석할 수 있다. 예를 들면, 교통정보 분석단계는 경로 타입을 분류 및 샘플 경로를 추출할 수 있다.The traffic information analysis step (S110) can analyze the traffic information collection rate and the traffic congestion based on the static route. For example, the traffic information analysis step can classify the path type and extract the sample path.

교통정보 분석단계(S110)는 교통 정보를 5가지 항목으로 경로 특성을 분류할 수 있다.The traffic information analysis step (S110) can classify the route characteristics into five categories of traffic information.

교통정보 분석단계(S110)는 상기 경로 특성의 분류에 대응하여 유사한 타입의 테스트 케이스를 최소화할 수 있다. 또한, 교통정보 분석단계(S110)는 다양한 테스트 케이스를 출력할 수 있다. 이를 위해, 교통정보 분석단계(S110)는 상기 각 항목의 조합을 통하여 테스트 케이스 분류 기준을 생성할 수 있다.The traffic information analysis step S110 may minimize similar test cases corresponding to the classification of the path characteristics. In addition, the traffic information analysis step S110 may output various test cases. For this, the traffic information analysis step S110 may generate a test case classification criterion through a combination of the items.

상기 교통 상황 분석을 위한 5가지 항목의 예가 하기 [표 3] 에 표시되어 있다.Examples of the five items for the traffic situation analysis are shown in Table 3 below.

Figure pat00003
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교통정보 분석단계(S110)는 상기 교통 상황 분석 항목들에 대한 조합을 통해 테스트 케이스 분류 기준을 생성 할 수 있다.The traffic information analysis step (S110) may generate a test case classification criterion through a combination of the traffic situation analysis items.

예를 들어, 교통정보 분석단계(S110)는 교통정보 수집량 항목이 많음 상태이고, 교통 정체도 항목이 별로 안 막힘 상태이고, 평가 시간대 항목이 평일 낮 상태이고, 주행 거리 항목이 중간 상태이고, 평가 지역이 서울 상태인 경우, 상기 항목에 해당하는 테스트 케이스를 산출할 수 있다.For example, in the traffic information analysis step S110, the traffic information collection amount is high, the traffic congestion degree item is in a low level, the evaluation time period item is weekday low, the mileage item is intermediate, If the region is in the Seoul state, a test case corresponding to the above item can be calculated.

또한, 교통정보 분석단계(S110)는 교통정보 수집량 항목이 적음 상태이고, 교통 정체도 항목이 조금 막힘 상태이고, 평가 시간대 항목이 토요일 낮 상태이고, 주행 거리 항목이 긴 거리 상태이고, 평가 지역 항목이 수도권 상태인 경우, 상기 항목에 해당하는 테스트 케이스를 산출할 수 있다.In the traffic information analysis step S110, the traffic information collection amount is small, the traffic congestion degree item is a little clogged, the evaluation time point item is the daytime Saturday, the mileage distance item is the long distance distance, In the case of the metropolitan area status, the test case corresponding to the above item can be calculated.

고객 주행궤적 분석단계(S120)는 교통 수집 차량의 전체 궤적 분석하여 요일 및 시간대별 주요 이동경로 추출할 수 있다.The customer trajectory analyzing step (S120) can analyze the entire trajectory of the traffic collection vehicle and extract the main trajectory by day and time.

고객 주행궤적 분석단계(S120)는 내비게이션 서비스를 사용하는 차량의 출발지 및 목적지를 분석할 수 있다. 고객 주행궤적 분석단계는 출발지 및 목적지 그룹핑 할 수 있다.The customer driving trajectory analysis step (S120) can analyze the starting point and the destination of the vehicle using the navigation service. The customer travel trajectory analysis step can be grouped at the origin and destination.

고객 주행궤적 분석단계(S120)는 교통정보 분석 단계의 결과를 수신하고, 상기 고객 주행궤적 그룹핑 결과로 필터링하여 대표 경로를 추출할 수 있다. 상기 대표 경로는 평가 분석을 위한 평가 대상 경로 일 수 있다.The customer trajectory analysis step S120 may receive the result of the traffic information analysis step and may extract the representative path by filtering the result of the customer trajectory grouping. The representative path may be an evaluation target path for evaluation analysis.

POI(Point of Interest) 검색 순위 분석단계(S130)는 상기 교통정보 분석 단계(S110)와 상기 고객 주행궤적 분석 단계(S120)에서 포함하지 못한 목적지 정보를 분석할 수 있다.The point of interest (POI) search ranking analysis step S130 may analyze the destination information that is not included in the traffic information analysis step S110 and the customer travel path analysis step S120.

POI 검색 순위 분석단계(S130)는 상기 분석된 된 결과에 대응하여 테스트 케이스를 추가할 수 있다.The POI search ranking analysis step (S130) may add a test case corresponding to the analyzed result.

예를 들어, POI 검색 순위 분석단계(S130)는 요일 및 시간대별 POI 검색 순위를 분석할 수 있다.For example, the POI search ranking analysis step (S130) may analyze the POI search ranking by day and time.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 교통정보 평가방법의 흐름도이다.2 is a flowchart of a traffic information evaluation method according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 교통정보 분석단계는 전국 주요 위치 정보 중 시 및 구청을 기초하여 출발 및 목적지를 구성할 수 있다(S210). 교통정보 분석단계는 상기 출발지 및 목적지에 기초하여 정적 경로 출력할 수 있다(S220). 교통정보 분석단계는 상기 정적 경로에 기초하여, 교통정보 수집률 및 교통 정체도를 분석할 수 있다(S230).Referring to FIG. 2, the traffic information analysis step may configure departure and destination locations based on city and ward offices among the nationwide main location information (S210). The traffic information analyzing step may output the static path based on the source and destination (S220). The traffic information analyzing step may analyze the traffic information collection rate and the traffic congestion based on the static route (S230).

교통정보 분석단계는 상기 분석된 교통 정보에 대응하여 평가할 경로 타입을 분류하고, 평가할 샘플 경로를 추출할 수 있다(S240).In the traffic information analyzing step, the path type to be evaluated may be classified according to the analyzed traffic information, and a sample path to be evaluated may be extracted (S240).

고객 주행궤적 분석단계는 내비게이션 서비스를 사용하는 차량의 출발지 및 목적지를 분석할 수 있다. 고객 주행궤적 분석단계는 출발지 및 목적지를 그룹핑 할 수 있다(S250).The customer travel trajectory analysis step can analyze the origin and destination of the vehicle using the navigation service. The customer trajectory analysis step may group the departure place and the destination place (S250).

고객 주행궤적 분석단계는 상기 교통정보 분석단계의 결과를 고객 주행궤적 그룹핑 결과로 필터링하여 대표 경로를 추출할 수 있다(S260).The customer trajectory analyzing step may extract the representative route by filtering the result of the traffic information analyzing step with the customer trajectory grouping result (S260).

POI 검색 순위 분석단계는 요일 및 시간대별 POI 검색 순위를 분석할 수 있다(S270). 상기 분석한 POI 검색순위 결과를 테스트 케이스에 추가할 수 있다.The POI search ranking analysis step may analyze the POI search ranking by day and time (S270). The analyzed POI search ranking result can be added to the test case.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 출발지 및 목적지를 페어링하는 방법과 정적 경로를 추출하는 방법의 예시도이다.3 is a diagram illustrating an example of a method of pairing a source and a destination and a method of extracting a static route according to an embodiment of the present invention.

교통정보 분석부(11)는 POI DB(30)로부터 출발지 및 목적지 정보를 수신하여, 상기 출발지 및 목적지를 페어링(Paring) 할 수 있다.The traffic information analyzing unit 11 receives the source and destination information from the POI DB 30 and can parse the source and destination.

교통정보 분석부(11)는 상기 페어링 된 출발지 및 목적지를 경로 탐색부(40) 로 전송할 수 있다. 교통정보 분석부(11)는 상기 경로 탐색부(40)로부터 상기 출발지 및 목적지에 대응하는 정적 경로를 수신할 수 있다.The traffic information analysis unit 11 may transmit the paired origins and destinations to the route search unit 40. [ The traffic information analyzing unit 11 may receive the static route corresponding to the source and destination from the route searching unit 40. [

교통정보 분석부(11)는 상기 경로 탐색부(40)로부터 수신한 정적 경로를 출발지, 목적지, 주행거리, 지역과 매칭할 수 있다.The traffic information analyzing unit 11 may match the static route received from the route search unit 40 with the start location, the destination location, the travel distance, and the area.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 교통정보 수집량 및 교통 정체도를 표시한 도면이다.4 is a view showing traffic information collection amount and traffic congestion according to an embodiment of the present invention.

도 4(a)를 참조하면, 정적 경로에 기초하여 서울 시내에서의 경로를 시간대별 정체 상황을 Heat Map으로 도시할 수 있다.Referring to FIG. 4 (a), based on the static route, a path in the city of Seoul can be shown as a heat map as a stagnation state by time period.

교통정보 분석부(11)는 상기 서울 시내 경로의 교통 정체도(410)를 출근 시간대 및 퇴근 시간대에 기초하여 분석할 수 있다.The traffic information analyzing unit 11 can analyze the traffic congestion 410 of the Seoul city route based on the time of work and the time of leaving.

예를 들어, 제1 분석 케이스의 경우, 교통정보 분석부(11)는 출근 및 퇴근 시간과 관계없이 정체가 지속되는 경로라고 판단할 수 있다. 따라서 교통정보 분석부(11)는 제1 분석 케이스의 경우, 출근 및 퇴근 시간대에는 평가할 필요가 없고, 일반 일과 시간 대의 경로에 대해 평가 필요성을 판단할 수 있다.For example, in the case of the first analysis case, the traffic information analyzing unit 11 can determine that the traffic congestion is continuous regardless of the time of work and the work time. Therefore, in the case of the first analysis case, the traffic information analyzing unit 11 does not have to evaluate the work and departure time zones, and can evaluate the necessity of evaluation for the route of the general work and time zone.

예를 들어, 제2 분석 케이스의 경우, 교통정보 분석부(11)는 출근 시간보다 퇴근 시간대 정체가 심한 경로라고 판단할 수 있다. 따라서 교통정보 분석부(11)는 제2 분석 케이스의 경우, 퇴근 시간대에 대해 평가 필요성을 판단할 수 있다.For example, in the case of the second analysis case, the traffic information analyzing unit 11 can determine that the exit time is a path that is more stagnant than the work time. Therefore, in the case of the second analysis case, the traffic information analyzing unit 11 can determine the necessity of evaluation for the leaving time zone.

예를 들어, 제3 분석 케이스의 경우, 교통정보 분석부(11)는 퇴근 시간보다 출근 시간대 정체가 심한 경로라고 판단할 수 있다. 따라서 교통정보 분석부(11)는 제3 분석 케이스의 경우, 출근 시간대에 대해 평가 필요성을 판단할 수 있다.For example, in the case of the third analysis case, the traffic information analyzing unit 11 can determine that the route is stagnant at work time than the work time. Therefore, in the case of the third analysis case, the traffic information analyzing unit 11 can judge the necessity of evaluation for the working time zone.

예를 들어, 제4 분석 케이스의 경우, 교통정보 분석부(11)는 출근 및 퇴근 시간과 관계없이 정체가 심하지 않은 경로라고 판단할 수 있다. 따라서 교통정보 분석부(11)는 제4 분석 케이스의 경우, 주행 거리 또는 도로 구성 특징에 따라 평가 필요성을 판단할 수 있다.For example, in the case of the fourth analysis case, the traffic information analyzing unit 11 can determine that the traffic congestion is not severe, irrespective of the time of work and work. Therefore, in the case of the fourth analysis case, the traffic information analysis unit 11 can determine the necessity of evaluation according to the mileage distance or road configuration characteristic.

도 4(b)를 참조하면, 정적 경로에 기초하여 서울에서 다른 지역으로 경로를 시간대별 정체 상황을 Heat Map으로 도시할 수 있다.Referring to FIG. 4 (b), the path from Seoul to another area based on the static route can be represented as a heat map by the time zone.

교통정보 분석부(11)는 평일 교통 정체도(420) 및 토요일 교통 정체도(430)를 분석할 수 있다.The traffic information analysis unit 11 may analyze the weekday traffic congestion chart 420 and the traffic congestion chart 430 on Saturday.

예를 들어, 제5 분석 케이스의 경우, 교통정보 분석부(11)는 평일, 토요일의 요일 별 특징 및 출근시간, 퇴근 시간 등의 시간별 특징에 관계없이 정체가 발생되는 경로라고 판단할 수 있다. 따라서 교통정보 분석부(11)는 제5 분석 케이스의 경우, 서울-경기권 출근 및 퇴근 경로 또는 일반 시간대 경로로써 평가 필요성을 판단할 수 있다.For example, in the case of the fifth analysis case, the traffic information analyzing unit 11 can determine that the traffic congestion occurs regardless of characteristics of each day of the weekday, Saturday, and the time, such as the time of work and the time of work. Therefore, in the case of the fifth analysis case, the traffic information analysis unit 11 can determine the necessity of evaluation by using the Seoul-Gyeonggi area and the work route or the general time zone route.

예를 들어, 제6 분석 케이스의 경우, 교통정보 분석부(11)는 대체로 교통 정체도가 높으며 출근 및 퇴근시간에 정체가 발생되는 경로라고 판단할 수 있다. 따라서 교통정보 분석부(11)는 제6 분석 케이스의 경우, 서울-경기권 출근 및 퇴근 경로로써 평가 필요성을 판단할 수 있다.For example, in the case of the sixth analysis case, the traffic information analyzing unit 11 can determine that the traffic congestion degree is high and the congestion occurs at the work and work time. Therefore, in the case of the sixth analysis case, the traffic information analysis unit 11 can determine the necessity of evaluation by using the Seoul-Gyeongbuk area work and work route.

예를 들어, 제7 분석 케이스의 경우, 교통정보 분석부(11)는 평일보다 주말이 높은 교통 정체도를 보이는 경로라고 판단할 수 있다. 따라서 교통정보 분석부(11)는 제7 분석 케이스의 경우, 주말 나들이 경로로써 평가 필요성을 판단할 수 있다.For example, in the case of the seventh analysis case, the traffic information analysis unit 11 can determine that the weekend has a higher traffic congestion than the weekdays. Therefore, in the case of the seventh analysis case, the traffic information analyzing unit 11 can determine the necessity of evaluation as a weekend outing route.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 정적 경로에 기초하여 교통정보 수집률을 도시한 예시도이다.FIG. 5 is an exemplary diagram illustrating a traffic information collection rate based on a static route according to an embodiment of the present invention. FIG.

도 5(a)는 서울 시내 지역 간 이동경로 교통 수집률(510)을 도시하고 있다. 교통정보 분석부(11)는 서울 시내의 경우 교통정보 수집률(510)을 기준으로 별도의 경로 품질 평가 대상을 추출하는 것은 무의미하다고 판단할 수 있다.FIG. 5 (a) shows the traffic collection rate 510 of the inter-city moving route. The traffic information analysis unit 11 may determine that it is useless to extract a separate path quality evaluation object based on the traffic information collection rate 510 in the case of Seoul city.

도 5(b)는 지역 간 이동경로 교통 수집률(520)을 도시할 수 있다. 교통정보 분석부(11)는 광역시 연결 구간은 비교적 교통 수집률이 좋은 편이나 지방 도청 연결 구간은 교통 수집률이 낮다고 판단할 수 있다. 이에 따라, 교통정보 분석부(11)는 지방 도청 연결 구간 교통정보 수집률이 낮은 경로에 대한 품질 점검을 추진할 수 있다.FIG. 5 (b) illustrates the inter-area movement path traffic collection rate 520. FIG. The traffic information analyzing unit 11 can determine that the traffic collection ratio is relatively low in the metropolitan connection segment but the traffic collection rate is low in the local metropolitan area connection segment. Accordingly, the traffic information analyzing unit 11 can carry out a quality check on a route having a low traffic information collection rate of a local eavesdropper connection section.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 고객 주행궤적 분석 데이터를 표시한 도면이다.FIG. 6 is a diagram showing customer travel trajectory analysis data according to an embodiment of the present invention.

도 6(a)은 전국의 교통 정보에 기초하여 고객 주행궤적 분석한 결과이다. 도시된 바와 같이, 전국의 교통 정보 총계(610)에 따르면 서울 시내 이동경로는 12.6%, 경기에서 서울로의 이동경로는 5.5%, 서울에서 경기도로의 이동경로는 5.2%로 전체의 23.3% 비율을 차지하고, 경기도 내 경로는 20%, 부산 내 경로가 3.9%를 차지할 수 있습니다. 따라서 고객 주행궤적 분석부(13)는 서울 및 경기도를 포함하는 경로가 전체의 43.3%를 차지하는 것으로 분석할 수 있다.Fig. 6 (a) is a result of analyzing the customer trajectory based on the traffic information of the whole country. As shown in the figure, according to the total traffic information 610 of the whole country, the transportation route in Seoul is 12.6%, the route from Seoul to Seoul is 5.5%, and the route from Seoul to Gyeonggi is 5.2% , The route in Gyeonggi-do can be 20%, and the route in Busan can be 3.9%. Therefore, the customer travel locus analyzer 13 can analyze that the route including Seoul and Gyeonggi-do accounts for 43.3% of the total.

도 6(b)은 경기도 내의 교통 정보에 기초하여 고객 주행궤적 분석한 결과이다. 도시된 바와 같이, 고객 주행궤적 분석부(13)는 경기도 내의 교통 정보 총계(620)에 따르면 화성시 내의 이동경로는 4.1%, 성남시 분당구내의 이동경로는 2.0%, 평택시 내의 이동경로는 2.5%, 파주시 내의 이동경로는 1.7%, 남양주시 내의 이동경로는 1.3% 차지할 수 있습니다. 따라서, 고객 주행궤적 분석부(13)는 경기도 지역 경로 내에서의 이동 비중이 높으며 해당 지역은 화성, 분당, 평택, 파주, 남양주라고 분석할 수 있다.6 (b) is a result of analyzing the customer trajectory based on the traffic information in Gyeonggi-do. As shown in the figure, according to the total traffic information 620 in the Gyeonggi province, the customer travel locus analyzer 13 calculates 4.1% of the travel route within Hwaseong city, 2.0% of the travel route in Bundang district in Sungnam city, 2.5% And 1.7% in Namyangju City, and 1.3% in Namyangju City. Accordingly, the customer travel locus analyzing unit 13 can be analyzed as Hwaseong, Bundang, Pyeongtaek, Paju, and Namyangju in the Gyeonggi-do region.

도 6(c)은 서울 시내의 교통 정보에 기초하여 고객 주행궤적 분석한 결과이다. 도시된 바와 같이, 서울 시내의 데이터 총계(630)에 따르면 강남구 내의 이동경로는 4.8%, 서초구 내의 이동경로는 2.5%, 송파구 내의 이동경로는 2.5%, 서초구에서 강남구로의 이동경로는 2.0%, 영등포구 내의 이동경로는 1.9% 일 수 있다.FIG. 6 (c) is a result of analyzing the customer trajectory based on the traffic information in the city of Seoul. As shown, according to the total data 630 in the city of Seoul, the movement route in Gangnam-gu is 4.8%, the route in Seocho-gu is 2.5%, the route in Songpa-gu is 2.5%, the route from Seocho- The movement route in Yeongdeungpo-gu can be 1.9%.

따라서, 고객 주행궤적 분석부(13)는 서울 시내의 경우 지역 내(구 단위)에서의 이동이 대부분을 차지하며 서초 및 강남 구간에 한해 지역 간 이동이 많은 것으로 분석할 수 있다.Therefore, the customer travel locus analyzing unit 13 can analyze that there is a lot of movement between the Seocho and Gangnam areas only in the case of the Seoul city area, while the majority of the travel is within the area (old unit).

도 6(d)은 서울 시내에서 서울 시외로의 교통 정보에 기초하여 고객 주행궤적 분석한 결과이다. 도시된 바와 같이, 서울 시내로부터 서울 시외로의 데이터 총계(640)에 따르면 경기도 성남시 분당구 5.2%, 경기도 남양주시 5.0%, 경기도 광명시, 3.4%, 경기도 고양시 덕양구 3.2%, 경기도 화성시 2.8% 일 수 있다.FIG. 6 (d) is a result of analyzing the customer trajectory based on the traffic information from the city of Seoul to the city of Seoul. As shown, according to the total data (640) from Seoul city to Seoul suburbs, 5.2% in Bundang, Seongnam city, Gyeonggi province, Namyangju in Gyeonggi province, 5.0% in Gyeonggi province, 3.4% in Gyeonggi province, 3.2% in Goyang city in Goyang city and 2.8% in Gyeonggi province.

따라서, 고객 주행궤적 분석부(13)는 서울 시내에서 외부 지역으로 이동하는 경로는 분당과 남양주 지역 비중이 10.2%로 가장 높고, 파주/일산 및 광명, 화성 등 지역과의 이동경로가 나머지를 차지한다고 분석할 수 있다.Therefore, the customer travel locus analyzing unit 13 has the highest route of moving from Seoul to the outside region with 10.2% in the Bundang and Namyangju regions, and the travel route between Paju / Ilsan and Gwangmyeong and Hwaseong .

도 6(e)은 서울 시외에서 서울 시내로의 교통 정보에 기초하여 고객 주행궤적 분석한 결과이다. 도시된 바와 같이, 서울 시외로부터 서울 시내로의 교통 정보 총계(650)에 따르면 경기도 성남시 분당구 5.7%, 경기도 남양주시 5.0%, 경기도 화성시 3.7%, 경기도 고양시 덕양구 3.4%, 경기도 광명시 3.3% 일 수 있다.FIG. 6 (e) is a result of analyzing the customer trajectory based on the traffic information from outside Seoul to the city of Seoul. As shown in the figure, according to the total traffic information (650) from outside of Seoul to Seoul city, it can be 5.7% in Bundang-gu, Seongnam-si, Gyeonggi-do, Namyangju in Gyeonggi-do, 5.0% in Gyeonggi-do, 3.7% in Hwaseong-si in Gyeonggi-do, 3.4% in Doyang-gu in Goyang-si and 3.3%

따라서, 고객 주행궤적 분석부(13)는 분당, 남양주에서 서울로 이동하는 비중이 많고 파주, 일산 및 광명, 화성 등 지역과의 이동경로가 나머지를 차지함을 분석할 수 있다. 이에 따라, 고객 주행궤적 분석부(13)는 전체적으로 서울 시내 구간에서 외부로 이동하는 경우와 유사한 결과라고 분석할 수 있다.Therefore, the customer travel locus analyzing unit 13 can analyze that the travel route from Bundang and Namyangju to Seoul is very large, and the travel route between Paju, Ilsan, and Kwangmyung, and Hwaseong is the rest. Accordingly, the customer travel locus analyzing unit 13 can be analyzed as a result similar to the case where the customer travel locus analyzing unit 13 moves to the outside as a whole from the Seoul city area.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 POI 검색 및 목적지 선정 순위를 도시한 도면이다.FIG. 7 is a diagram illustrating a POI search and a destination selection order according to an embodiment of the present invention.

도 7(a)은 내비게이션 서비스 검색 요청어 순위를 도시한 도면이다.FIG. 7 (a) is a diagram illustrating a navigation service search request word order.

도 7(a)을 참조하면, POI 검색 순위 분석부(15)는 내비게이션 서비스 검색 요청어 순위에 기초하여 대표 경로를 추가할 수 있다. 예를 들어, 이마트가 목적지 및 출발지에 포함되지 않는 경우, POI 검색 순위 분석부(15)는 상기 이마트를 목적지 및 출발지에 포함할 수 있다. 상기 이마트가 추가된 경우, 상기 이마트가 포함된 대표 경로를 테스트 케이스에 추가할 수 있다.Referring to FIG. 7 (a), the POI search ranking analyzer 15 may add a representative route based on the ranking of the navigation service search request word. For example, when the E-mart is not included in the destination and the departure place, the POI search ranking analyzing unit 15 may include the E-mart in the destination and the departure place. If the emart is added, the representative path including the emart can be added to the test case.

도 7(b)은 내비게이션 검색 목적지 순위를 도시한 도면이다. 도 7(b)을 참조하면, POI 검색 순위 분석부(15)는 목적지 순위에 기초하여 대표 경로를 추가할 수 있다. 예를 들어, 인천국제공항이 목적지 및 출발지에 포함되지 않는 경우, POI 검색 순위 분석부(15)는 상기 인천국제공항을 목적지 및 출발지에 포함할 수 있다. 상기 인천국제공항이 추가된 경우, 상기 인천국제공항이 포함된 대표 경로를 테스트 케이스에 추가할 수 있다.7 (b) is a diagram showing the navigation search destination ranking. Referring to FIG. 7 (b), the POI search ranking analyzer 15 may add a representative route based on the destination ranking. For example, when the Incheon International Airport is not included in the destination and the departure place, the POI search order analysis unit 15 may include the Incheon International Airport as the destination and the departure place. If the Incheon International Airport is added, the representative route including the Incheon International Airport can be added to the test case.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 평가 대상 추출의 예시를 표시한 도면이다.FIG. 8 is a diagram showing an example of an evaluation target extraction according to an embodiment of the present invention. FIG.

경로 추출을 이용한 교통정보 평가 방법은 교통 정보 평가 분석을 통하여 분석 대상 경로를 추출할 수 있다. 주요 출발지 및 목적지 간의 정적 경로 분석을 통하여 요일 및 시간대별로 교통 정체도가 높은 구간 위주로 평가 대상 선정할 수 있다. 하기 표 4는 분석 대상 경로를 표시할 수 있다.The traffic information evaluation method using the route extraction can extract the route to be analyzed through traffic information evaluation analysis. Through the static route analysis between the main starting point and the destination, it is possible to select the evaluation object based on the segments with high traffic congestion by day and time. Table 4 below shows the paths to be analyzed.

Figure pat00004
Figure pat00004

교통 정보 평가 분석 결과에 따르면, 분석 대상 경로는 7154개 일 수 있다. 이때 시간 및 요일 별 교통 정체도 분석, 도로 형상, 평가 대상 경로 간 연결 상태 등 적어도 하나의 정보에 기초하여 평가 대상 경로를 출력할 수 있다.According to the results of traffic information evaluation analysis, 7154 routes can be analyzed. At this time, the evaluation target path can be output based on at least one information such as traffic congestion analysis by time and day, road shape, connection state between evaluation target paths, and the like.

하기 표 5는 상기 평가 대상 경로를 포함할 수 있다.Table 5 below may include the evaluation subject path.

Figure pat00005
Figure pat00005

상기 평가 대상 경로는 50개로 분석될 수 있다. 상기 평가 대상 경로는 서울 시내의 경로 16개, 서울시와 경기도 간의 경로 28개, 특별광역시도 간의 경로 6개로 구성될 수 있다. 또한, 상기 평가 대상 경로를 요일, 시간대 등으로 세분화하여 분석할 수 있다. 요일은 주중, 주말 중 적어도 하나로 구분할 수 있다. 상기 시간대는 출근 및 퇴근 시간, 낮 시간, 오전, 오후 중 적어도 하나로 구분될 수 있다.The evaluation target path can be analyzed to 50 points. The evaluation route may be composed of 16 routes in Seoul, 28 routes between Seoul and Gyeonggi, and 6 routes between special metropolitan cities. In addition, the evaluation target path can be divided and analyzed by day of week, time zone, and the like. The day of the week can be divided into at least one of weekdays and weekends. The time zone may be divided into at least one of a time of work and work, daytime, morning, and afternoon.

또한, 평가 대상 경로는 하기 표 6과 같이 요일 및 시간대 별 특성을 포함할 수 있다.In addition, the evaluation target path may include characteristics by day of week and time of day as shown in Table 6 below.

Figure pat00006
Figure pat00006

주중의 출근 및 퇴근인 경우, 10건으로 분석할 수 있다. 주중의 경계 시간인 경우, 10건으로 분석할 수 있다. 주중의 낮 시간인 경우, 17건으로 분석할 수 있다. 주말의 오전 시간인 경우, 7건으로 분석할 수 있다. 주말의 오후 시간인 경우, 6건으로으로 분석할 수 있다.In case of going to work during weekdays and leaving work, 10 cases can be analyzed. In case of weekly boundary time, 10 cases can be analyzed. In case of daytime during weekdays, 17 cases can be analyzed. In case of morning hours on weekends, 7 cases can be analyzed. In the case of the afternoon of the weekend, 6 cases can be analyzed.

이에 따라, 경로 추출을 이용한 교통정보 평가 방법은 특정 교통 상황에 치우치지 않고 다양한 케이스를 평가할 수 있도록 평가경로를 선정할 수 있다.Accordingly, the traffic information evaluation method using the route extraction can select the evaluation route so that various cases can be evaluated without being deviated to the specific traffic situation.

예를 들어, 도 8(a)을 참조하면, 주중 출근 및 퇴근 대표 경로는 평가 대상의 출발지 및 목적지로 일산, 의정부, 남양주, 인천, 화성, 수원, 분당, 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.For example, referring to FIG. 8 (a), the representative route to and from the weekdays can include at least one of Ilsan, Uijeongbu, Namyangju, Incheon, Hwaseong, Suwon, and Bundang.

예를 들어, 도 8(b)을 참조하면, 주말 시 및 도간 대표 경로는 평가 대상의 출발지 및 목적지로 인천, 가평, 제천, 용인, 세종 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.For example, referring to FIG. 8 (b), the weekend and city representative routes may include at least one of Incheon, Gapyeong, Jecheon, Yongin, and Sejong as the starting and destination points of the evaluation target.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 추출을 이용한 교통정보 평가 장치의 구성을 도시한 블록도이다.9 is a block diagram illustrating a configuration of a traffic information evaluation apparatus using path extraction according to an embodiment of the present invention.

도시된 바와 같이, 경로 추출 및 교통정보 평가 장치(10)는 교통정보 분석부(11), 고객 주행궤적 분석부(13), POI 검색 순위 분석부(15)를 포함할 수 있다.The path extracting and traffic information evaluating apparatus 10 may include a traffic information analyzing unit 11, a customer driving locus analyzing unit 13, and a POI search ranking analyzing unit 15, as shown in FIG.

교통정보 분석부(11)는 교통 상황을 고려하여 평가경로를 추출할 수 있다. 이때, 교통정보 분석부(11)는 평가경로 중 유사한 타입의 경로에 대한 평가를 최소화할 수 있다. 또한, 교통정보 분석부(11)는 평가경로 다양화할 수 있다. 교통정보 분석부(11)는 전국 주요 위치 정보 간 출발지 및 목적지 구성 및 정적 경로를 출력할 수 있다.The traffic information analyzing unit 11 can extract the evaluation route in consideration of the traffic situation. At this time, the traffic information analyzing unit 11 can minimize evaluation of paths of similar types in the evaluation route. In addition, the traffic information analyzing unit 11 can diversify evaluation routes. The traffic information analysis unit 11 can output the origin and destination configuration and the static route between the nationwide main location information.

교통정보 분석부(11)는 정적 경로에 기초하여 교통정보 수집률 및 교통 정체도를 분석하여, 경로 타입을 분류 및 샘플 경로를 추출할 수 있다. 고객 주행궤적 분석부(13)는 교통 수집 차량의 전체 궤적 분석하여 요일 및 시간대별 주요 이동경로 추출할 수 있다.The traffic information analysis unit 11 can analyze the traffic information collection rate and the traffic congestion based on the static route, classify the route type, and extract the sample route. The customer travel locus analyzing unit 13 can analyze the entire locus of the traffic collection vehicle and extract a main travel route by day of week and time zone.

고객 주행궤적 분석부(13)는 내비게이션 서비스를 사용하는 차량의 출발지 및 목적지를 분석할 수 있다. 고객 주행궤적 분석부(13)는 출발지 및 목적지 그룹핑 할 수 있다.The customer travel locus analyzing unit 13 can analyze the origin and destination of the vehicle using the navigation service. The customer traveling locus analyzing unit 13 can group the departure point and the destination.

고객 주행궤적 분석부(13)는 교통정부 분석 단계 결과를 고객 주행궤적 그룹핑 결과로 필터링하여 대표 경로 추출할 수 있다.The customer traveling locus analyzing unit 13 can extract the representative route by filtering the results of the traffic analysis step into the customer traveling locus grouping results.

POI 검색 순위 분석부(15)는 POI 검색 순위 분석 통해 교통정보 분석, 고객 주행궤적 분석 단계에서 포함하지 못한 목적지 정보를 추출할 수 있다.The POI search ranking analyzer 15 can extract destination information that is not included in the traffic information analysis and the customer travel trajectory analysis step through the POI search ranking analysis.

POI 검색 순위 분석부(15)는 요일 및 시간대별 POI 검색 순위를 분석할 수 있다. POI 검색 순위 분석부(15)는 평가경로 추가할 수 있다.The POI search rank analyzer 15 can analyze the POI search rankings by day and time. The POI search ranking analyzing unit 15 can add an evaluation route.

통신부(20)는 무선 통신망을 통해 연결되는 교통정보를 차량 외부로부터 수신할 수 있다. 통신부(20)는 무선 통신망을 통해 각도로의 교통흐름과 관련된 정보를 차량 외부로부터 수신할 수 있다.The communication unit 20 can receive the traffic information connected through the wireless communication network from outside the vehicle. The communication unit 20 can receive information related to the traffic flow at an angle from outside the vehicle through the wireless communication network.

POI DB(30)는 상기 경로 평가를 위한 목적지 및 출발지를 저장할 수 있다. 상기 POI DB(30)는 전국의 주요 도청, 구청, 시청 중 적어도 하나의 위치를 포함할 수 있다. 또한, POI DB(30)는 내비게이션 서비스 사용자의 내비게이션 서비스 검색 요청어 순위 데이터 및 목적지 순위 데이터를 포함할 수 있다.The POI DB 30 may store a destination and a starting point for the path evaluation. The POI DB 30 may include at least one of the main eavesdropping, ward office, and city hall in the whole country. In addition, the POI DB 30 may include navigation service search request word ranking data and destination ranking data of the navigation service user.

경로 탐색부(40)는 교통정보 분석부(11)는 상기 페어링 된 출발지 및 목적지를 수신받아, 상기 출발지 및 목적지에 대응하는 정적 경로를 출력할 수 있다.The route search unit 40 receives the paired origins and destinations, and outputs the static routes corresponding to the origins and destinations.

상술한 일 실시예에 따른 방법은 컴퓨터에서 실행되기 위한 프로그램으로 제작되어 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체에 저장될 수 있으며, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 입력 데이터 저장시스템 등이 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 상술한 방법을 구현하기 위한 기능적인(function)프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 실시예가 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.The method according to an embodiment of the present invention may be implemented as a program for execution on a computer and stored in a computer-readable recording medium. Examples of the computer-readable recording medium include a ROM, a RAM, a CD- Tape, floppy disk, and optical input data storage system. The computer readable recording medium may be distributed over a networked computer system so that computer readable code can be stored and executed in a distributed manner. And functional programs, code, and code segments for implementing the methods described above can be easily inferred by programmers skilled in the art to which the embodiments belong.

10: 경로 추출을 이용한 교통정보 평가 장치
11: 교통정보 분석부
13: 고객주행궤적 분석부
15: POI 검색 순위 분석부
20: 통신부
30: POI DB
40: 경로 탐색부
10: Traffic information evaluation device using path extraction
11: Traffic Information Analysis Department
13: Customer trajectory analysis section
15: POI search ranking analysis section
20:
30: POI DB
40: Path search section

Claims (19)

교통정보를 분석하여 샘플 경로를 추출하는 단계;
고객 주행궤적 분석에 기초하여 상기 샘플 경로 중 품질 평가 대상을 필터링하는 단계; 및
상기 필터링 된 품질 평가 대상을 POI(Point of Interest) 검색 순위로 분석하는 단계;
를 포함하는 경로 추출을 이용한 교통정보 평가 방법.
Analyzing traffic information and extracting a sample path;
Filtering the quality evaluation object among the sample paths based on the customer travel trajectory analysis; And
Analyzing the filtered quality evaluation target in a POI (Point of Interest) search order;
And a traffic information evaluation method using path extraction.
제1항에 있어서,
상기 교통정보를 분석하여 샘플 경로를 추출하는 단계는
전국 주요 POI 간 출발지 및 목적지를 페어링(Paring)하는 단계;
상기 페어링된 출발지 및 목적지에 대응하는 정적 경로를 출력하는 단계; 및
상기 정적 경로에 대응하여 교통정보 수집률 및 교통 정체도 비율을 분석하는 단계;
를 포함하는 경로 추출을 이용한 교통정보 평가 방법.
The method according to claim 1,
The step of analyzing the traffic information and extracting the sample path
Paring the origin and destination of major national POIs;
Outputting a static path corresponding to the paired origins and destinations; And
Analyzing a traffic information collection rate and a traffic congestion ratio corresponding to the static route;
And a traffic information evaluation method using path extraction.
제1항에 있어서,
상기 고객 주행궤적 분석에 기초하여 상기 샘플 경로 중 품질 평가 대상을 필터링 하는 단계는
내비게이션 서비스를 사용하는 차량의 출발지 및 목적지를 분석하는 단계;
상기 출발지 및 목적지를 그룹핑하는 단계; 및
상기 교통정부 분석 단계 결과를 상기 그룹핑 결과로 필터링하여 대표 경로를 추출하는 단계;
를 포함하는 경로 추출을 이용한 교통정보 평가 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the step of filtering the quality evaluation object among the sample paths based on the analysis of the customer travel trajectory
Analyzing a starting point and a destination of the vehicle using the navigation service;
Grouping the origin and destination; And
Filtering the result of the traffic analysis step with the grouping result to extract a representative path;
And a traffic information evaluation method using path extraction.
제1항에 있어서,
상기 필터링 된 품질 평가 대상을 POI 검색 순위로 분석하는 단계는
상기 교통정보의 요일 및 시간대별 POI 검색 순위를 분석하는 단계; 및
상기 POI 검색 순위를 분석 결과에 대응하여 테스트 케이스를 추가하는 단계;
를 포함하는 경로 추출을 이용한 교통정보 평가 방법.
The method according to claim 1,
The step of analyzing the filtered quality evaluation object by the POI search ranking
Analyzing a POI search ranking for each day and time of the traffic information; And
Adding a test case corresponding to the analysis result of the POI search ranking;
And a traffic information evaluation method using path extraction.
제1항에 있어서,
상기 교통정보를 분석 단계는
교통정보 수집량, 교통 정체도, 평가 시간대, 주행 거리, 평가 지역 중 적어도 하나의 소통 상황 분석 항목에 기초하여 평가경로 품질을 분석하는 단계;
를 더 포함하는 경로 추출을 이용한 교통정보 평가 방법.
The method according to claim 1,
The traffic information analysis step
Analyzing an evaluation route quality based on traffic condition analysis items of at least one of traffic information collection amount, traffic congestion degree, evaluation time period, mileage distance, and evaluation area;
The method comprising the steps of:
제5항에 있어서,
상기 분석 항목들을 조합하여 테스트 케이스 분류 기준을 생성하는 단계;
를 더 포함하는 경로 추출을 이용한 교통정보 평가 방법.
6. The method of claim 5,
Generating test case classification criteria by combining the analysis items;
The method comprising the steps of:
제6항에 있어서,
상기 평가 시간대에 기초하여 분석하는 경우,
기설정된 출근 시간 및 퇴근 시간에 기초하여 상기 교통 정체도를 분석하는 단계;
를 더 포함하는 경로 추출을 이용한 교통정보 평가 방법.
The method according to claim 6,
When analyzing based on the evaluation time period,
Analyzing the traffic congestion degree on the basis of a predetermined work-out time and a work-out time;
The method comprising the steps of:
제6항에 있어서,
상기 평가 시간대에 기초하여 분석하는 경우,
주중 또는 주말을 구분하여 상기 교통 정체도를 분석하는 단계;
를 더 포함하는 경로 추출을 이용한 교통정보 평가 방법.
The method according to claim 6,
When analyzing based on the evaluation time period,
Analyzing the traffic congestion level by dividing the weekday or weekend;
The method comprising the steps of:
제8항에 있어서,
상기 분석결과 교통 정체도가 높은 구간을 평가 대상 경로로 선정하는 단계;
를 더 포함하는 경로 추출을 이용한 교통정보 평가 방법.
9. The method of claim 8,
A step of selecting a section having a high traffic congestion degree as an evaluation target path;
The method comprising the steps of:
제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 따른 경로 추출을 이용한 교통정보 평가 방법을 실현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.A computer-readable recording medium on which a program for realizing a traffic information evaluation method using path extraction according to any one of claims 1 to 9 is recorded. 교통정보를 분석하여 샘플 경로를 추출하는 교통정보 분석부;
고객 주행궤적 분석에 기초하여 상기 샘플 경로 중 품질 평가 대상을 필터링하는 고객 주행궤적 분석부;
상기 필터링 된 품질 평가 대상을 POI 검색 순위로 분석하는 POI 순위 검색부;
를 포함하는 경로 추출을 이용한 교통정보 평가 장치.
A traffic information analyzer for analyzing traffic information and extracting a sample path;
A customer travel locus analyzer for filtering a quality evaluation object among the sample paths based on a customer travel locus analysis;
A POI ranking search unit for analyzing the filtered quality evaluation target by a POI search ranking;
And a traffic information evaluating device using path extracting.
제11항에 있어서,
상기 교통정보 분석부는
전국 주요 POI 간 출발지 및 목적지를 페어링하고,
상기 출발지 및 목적지 정보에 대응하는 정적 경로를 출력하고,
상기 정적 경로에 대응하여 교통정보 수집률 및 교통 정체도 비율을 분석하는
경로 추출을 이용한 교통정보 평가 장치.
12. The method of claim 11,
The traffic information analysis unit
Pairing the origin and destination of major POIs across the country,
Outputting a static path corresponding to the source and destination information,
The traffic information collection ratio and the traffic congestion ratio are analyzed corresponding to the static route
Traffic Information Evaluation System Using Path Extraction.
제11항에 있어서,
상기 고객 주행궤적 분석부는
내비게이션 서비스를 사용하는 차량의 출발지 및 목적지를 분석하고,
상기 출발지 및 목적지를 그룹핑하고,
상기 교통정보 분석부의 샘플 경로를 상기 그룹핑 결과로 필터링하여 대표 경로를 추출하는
경로 추출을 이용한 교통정보 평가 장치.
12. The method of claim 11,
The customer travel locus analyzing unit
Analyzing the origin and destination of the vehicle using the navigation service,
Grouping the origin and destination,
A representative path is extracted by filtering the sample path of the traffic information analyzing unit with the grouping result
Traffic Information Evaluation System Using Path Extraction.
제11항에 있어서,
상기 POI 순위 검색부는
상기 교통정보의 요일 및 시간대별 POI 검색 순위를 분석하고,
상기 POI 검색 순위를 분석 결과에 대응하여 테스트 케이스를 추가하는
경로 추출을 이용한 교통정보 평가 장치.
12. The method of claim 11,
The POI ranking search unit
The POI searching order of the day of the week and the time period of the traffic information is analyzed,
Adding the test case corresponding to the analysis result of the POI search ranking
Traffic Information Evaluation System Using Path Extraction.
제11항에 있어서,
상기 교통정보 분석부는
교통정보 수집량, 교통 정체도, 평가 시간대, 주행 거리, 평가 지역 중 적어도 하나의 소통 상황 분석 항목에 기초하여 경로 품질을 분석하는
경로 추출을 이용한 교통정보 평가 장치.
12. The method of claim 11,
The traffic information analysis unit
The route quality is analyzed based on traffic condition analysis items of at least one of traffic information collection amount, traffic congestion degree, evaluation time period, mileage distance, and evaluation area
Traffic Information Evaluation System Using Path Extraction.
제15항에 있어서,
상기 교통정보 분석부는
상기 분석 항목들을 조합하여 테스트 케이스 분류 기준을 생성하는
경로 추출을 이용한 교통정보 평가 장치.
16. The method of claim 15,
The traffic information analysis unit
The analysis items are combined to generate a test case classification criterion
Traffic Information Evaluation System Using Path Extraction.
제16항에 있어서,
상기 교통정보 분석부는
기설정된 출근 시간 및 퇴근 시간에 기초하여 상기 교통 정체도를 분석하는
경로 추출을 이용한 교통정보 평가 장치.
17. The method of claim 16,
The traffic information analysis unit
The traffic congestion degree is analyzed on the basis of the predetermined work-out time and the work-out time
Traffic Information Evaluation System Using Path Extraction.
제16항에 있어서,
상기 교통정보 분석부는
주중 또는 주말을 구분하여 상기 교통 정체도를 분석하는
경로 추출을 이용한 교통정보 평가 장치.
17. The method of claim 16,
The traffic information analysis unit
The traffic congestion is analyzed by dividing the weekday or the weekend
Traffic Information Evaluation System Using Path Extraction.
제18항에 있어서,
상기 교통정보 분석부는
상기 분석결과 교통 정체도가 높은 구간을 평가 대상 경로로 선정하는
경로 추출을 이용한 교통정보 평가 장치.
19. The method of claim 18,
The traffic information analysis unit
As a result of the analysis, a section with a high traffic congestion degree is selected as the evaluation target path
Traffic Information Evaluation System Using Path Extraction.
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