KR20200026004A - 경로를 보정하는 서버, 방법 및 컴퓨터 프로그램 - Google Patents

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KR20200026004A
KR20200026004A KR1020190036302A KR20190036302A KR20200026004A KR 20200026004 A KR20200026004 A KR 20200026004A KR 1020190036302 A KR1020190036302 A KR 1020190036302A KR 20190036302 A KR20190036302 A KR 20190036302A KR 20200026004 A KR20200026004 A KR 20200026004A
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    • G01S19/38—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system
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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따르는 경로 보정 서버는 도로 네트워크 정보를 구축하는 구축부, 적어도 하나 이상의 위치 정보를 사용자 단말로부터 수신하는 위치 정보 수신부, 도로 네트워크 정보에 따라 수신된 위치 정보에 기초하여 생성된 이동 경로를 보정하는 경로 보정부 및 보정된 이동 경로에 기초하여 택시 요율 정보에 따라 택시 운행 요금을 계산하는 운행 요금 계산부를 포함하고, 도로 네트워크 정보는 복수의 도로를 구성하는 적어도 하나의 도로 링크 및 도로 링크를 연결하는 연결점을 포함한다.

Description

경로를 보정하는 서버, 방법 및 컴퓨터 프로그램{SERVER, METHOD AND COMPUTER PROGRAM FOR CORRECTING PATH}
본 발명은 경로를 보정하는 서버, 방법 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 기설정된 도로 네트워크 정보에 기초하여 경로를 보정하는 서버, 방법 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.
종래의 택시 요금의 계산 방법은 택시의 주행 거리 및 주행 시간에 따른 미터기의 적산 방식에 따라 요금이 계산된다.
한편, 택시의 주행 거리에 따른 택시 요금의 경우, 종래의 택시 요금 관리 서버는 택시 단말로부터 승객이 탑승한 출발지점으로부터 승객이 하차한 하차지점까지 이동 경로 상에 포함된 위치 정보를 실시간으로 수신하고, 수신된 위치 정보에 기초하여 주행 거리를 산정한 후, 택시 요금을 계산한다.
하지만, 택시 단말에서 전송하는 위치 정보는 오차가 존재할 수 있기 때문에 택시의 주행 거리가 정확하지 않아 택시 요금의 계산 역시 부정확해질 수 있다.
한국등록특허공보 제10-1939722호 (2019.01.11. 등록)
본원 발명은 사용자 단말로부터 수신된 적어도 하나 이상의 위치 정보에 기초하여 생성된 이동 경로를 기설정된 도로 네트워크 정보에 기초하여 보정하는 방법을 제공하고자 한다.
또한, 본원 발명은 보정된 이동 경로에 기초하여 택시 운행 요금을 계산함으로써 택시 이용자에게 적절한 요금이 과금되도록 하고자 한다.
다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 실시예에 따르는 경로 보정 서버는 도로 네트워크 정보를 구축하는 구축부; 적어도 하나 이상의 위치 정보를 사용자 단말로부터 수신하는 위치 정보 수신부; 상기 도로 네트워크 정보에 따라 상기 수신된 위치 정보에 기초하여 생성된 이동 경로를 보정하는 경로 보정부; 및 상기 보정된 이동 경로에 기초하여 택시 요율 정보에 따라 택시 운행 요금을 계산하는 운행 요금 계산부를 포함하고, 상기 도로 네트워크 정보는 복수의 도로를 구성하는 적어도 하나의 도로 링크 및 상기 도로 링크를 연결하는 연결점을 포함한다.
본 발명의 다른 실시예에 따르는 경로 보정 방법은 도로 네트워크 정보를 구축하는 단계; 적어도 하나 이상의 위치 정보를 사용자 단말로부터 수신하는 단계; 상기 도로 네트워크 정보에 따라 상기 수신된 위치 정보에 대한 이동 경로를 보정하는 단계; 및 상기 보정된 이동 경로에 기초하여 택시 요율 정보에 따라 택시 운행 요금을 계산하는 단계를 포함하고, 상기 도로 네트워크 정보는 복수의 도로를 구성하는 적어도 하나의 도로 링크 및 상기 도로 링크를 연결하는 연결점을 포함한다.
본 발명의 다른 실시예에 따르는 경로를 보정하는 명령어들의 시퀀스를 포함하는 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램은 컴퓨팅 장치에 의해 실행될 경우, 도로 네트워크 정보를 구축하고, 적어도 하나 이상의 위치 정보를 사용자 단말로부터 수신하고, 상기 도로 네트워크 정보에 따라 상기 수신된 위치 정보에 대한 이동 경로를 보정하고, 상기 보정된 이동 경로에 기초하여 택시 요율 정보에 따라 택시 운행 요금을 계산하고, 상기 도로 네트워크 정보는 복수의 도로를 구성하는 적어도 하나의 도로 링크 및 상기 도로 링크를 연결하는 연결점을 포함하는 명령어들의 시퀀스를 포함한다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 본원 발명은 사용자 단말로부터 실시간으로 수신된 적어도 하나 이상의 위치 정보에 기초하여 생성된 이동 경로를 기설정된 도로 네트워크 정보에 기초하여 보정하는 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본원 발명은 보정된 이동 경로에 기초하여 택시 운행 요금을 계산함으로써 택시 이용자에게 택시 이용에 대한 적절한 요금을 청구할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 보정 서버의 구성도이다.
도 2a 내지 2c는 본 발명의 일 실시예에 따른 도로 네트워크 정보를 설명하기 위한 도면이다.
도 3a 내지 3c는 본 발명의 일 실시예에 따른 경로를 보정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4a 내지 4f는 본 발명의 다른 실시예에 따른 사용자 단말의 보정된 이동 경로를 도출하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 경로 보정 전과 보정 후를 비교 설명하기 위한 도면이다.
도 6a 내지 6b는 본 발명의 일 실시예에 따른 복수의 사용자 단말의 위치 정보를 저장하는 버퍼의 관리 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 경로를 보정하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다. 한편, '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, '~부'는 어드레싱 할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 보정 서버(10)의 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 보정 서버(10)는 구축부(미도시), 위치 정보 수신부(100), 경로 보정부(110), 속도 측정부(120), 필터링부(130), 저장부(140) 및 운행 요금 계산부(150)를 포함할 수 있다. 여기서, 경로 보정부(110)는 후보점 탐색부(112), 확률 계산부(114), 후보점 선택부(116) 및 도출부(118)를 포함할 수 있다. 다만, 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 보정 서버(10)의 구성은 도 1과 다르게 이루어질 수도 있다.
이하에서는 도 2a 내지 6d를 참조하여 도 1을 설명하기로 한다.
구축부(미도시)는 도로 네트워크 정보를 구축할 수 있다. 여기서, 기설정된 도로 네트워크 정보는 복수의 도로를 구성하는 적어도 하나의 도로 링크 및 도로 링크를 연결하는 연결점을 포함할 수 있다. 이러한, 도로 네트워크 정보는 방향이 있는 그래프 G(N, L)로 구성될 수 있다. 여기서, N은 도로 링크를 연결하는 연결점을 나타내는 꼭지점의 집합을 포함하고, L은 도로 링크의 집합을 포함할 수 있다. 도 2c를 참조하면, 도로 링크(
Figure pat00001
)는 방향이 있는 선분으로 도로 형상을 기술하는데 이용된다. 각 도로 링크 마다 식별 정보가 설정되어 있으며, 각 도로 링크는 시작점 및 끝점(연결점)에 대한 위치 정보를 포함할 수 있다.
위치 정보 수신부(100)는 적어도 하나 이상의 위치 정보를 이동 중인 차량에 설치된 사용자 단말로부터 수신할 수 있다. 여기서, 사용자 단말은 예컨대, 택시에 설치된 택시 미터기 또는 택시 기사의 모바일 단말일 수 있다. 예를 들면, 위치 정보 수신부(100)는 일정 시간 간격으로 사용자 단말의 위치에 대응하는 위치 정보(예컨대, 위도 및 경도를 포함하는 좌표 정보)를 사용자 단말로부터 수신할 수 있다. 도 2a를 참조하면, 사용자 단말로부터 수신된 위치 정보(
Figure pat00002
)는 사용자 단말의 위치에 따른 위도 정보 및 경도 정보와 함께 해당 위치 정보가 전송된 시간 정보를 더 포함할 수 있다. 일정 시간 간격으로 사용자 단말로부터 수신된 위치 정보에 따라 복수의 위치 정보로 구성된 사용자 단말의 이동 경로에 대한 궤적 정보가 생성될 수 있다.
위치 정보 수신부(100)는 사용자 단말이 터널과 같은 GPS 음영지역을 통과하게 되는 경우, 오류가 포함된 사용자 단말의 위치 정보를 수신할 수 있다.
한편, 터널과 같은 GPS 음영 지역의 경우, 사용자 단말의 위치 정보에 대한 오차가 심하게 나타난다. 이러한 이유로, 사용자 단말의 위치 정보에 대한 이동 경로를 보정하기 이전에, 사용자 단말의 이동 속도 및 기설정된 속도(예컨대, 택시 차량이 최대로 낼 수 있는 속도) 간 비교를 통해 오차가 심한 사용자 단말의 위치 정보를 필터링해야 한다. 도 2b를 참조하면, 빨간색 선은 사용자 단말로부터 수집된 복수의 위치 정보를 이은 사용자 단말의 이동 경로에 대한 궤적 정보를 나타낸다. 사용자 단말로부터 수집된 위치 정보들은 도 2b 와 같이 여러가지 이유로 이상 현상이 발생할 수 있다. 이러한, 위치 정보를 그대로 사용하게 되면, 사용자 단말이 위치한 택시 차량이 실제보다 훨씬 더 빠르게 이동했다는 잘못된 결론에 도달하게 된다. 따라서, 사용자 단말로부터 수집된 위치 정보 중 정상적인 위치 정보만을 필터링할 필요성이 있다.
속도 측정부(120)는 사용자 단말의 위치 정보 및 위치 정보의 이전 위치 정보에 기초하여 사용자 단말의 이동 속도를 측정할 수 있다. 예를 들면, 속도 측정부(120)는 사용자 단말의 현재 위치에 해당하는 제 2 위치 정보 및 현재 위치의 이전에 해당하는 제 1 위치 정보 간의 이동 거리 및 이동 시간에 기초하여 사용자 단말의 이동 속도를 측정할 수 있다.
필터링부(130)는 경로 보정부(110)에서 이동 경로를 보정하기 전, 미리 수신된 위치 정보 중 오류에 대한 가능성이 높은 위치 정보에 대해 속도 기반으로 미리 필터링하여 전처리를 수행할 수 있다. 이로써, 본원 발명은 이동 경로를 보정함에 있어서 오류 가능성이 포함된 위치 정보를 제외시킬 수 있으므로, 이에 의한 오차를 줄이도록 할 수 있다.
예를 들어, 필터링부(130)는 수신된 위치 정보에 대하여 측정된 사용자 단말의 이동 속도가 기설정된 속도를 초과하는 경우, 해당 위치 정보를 이상 정보로서 예외 처리할 수 있다. 이 경우, 경로 보정부는 수신된 위치 정보 중 예외 처리된 위치 정보를 제외하여 이동 경로를 보정하도록 할 수 있다. 구체적으로, 필터링부(130)는 수신된 사용자 단말의 제 2 위치 정보에 대하여 측정된 사용자 단말의 이동 속도가 기설정된 속도(예컨대, 200km/h)를 초과하는 경우, 제 2 위치 정보를 이상 정보로서 예외 처리할 수 있다. 다른 예를 들어, 필터링부(130)는 수신된 사용자 단말의 제 3 위치 정보에 대하여 측정된 사용자 단말의 이동 속도가 기설정된 속도를 초과하지 않는 경우, 제 3 위치 정보를 정상 정보로서 필터링할 수 있다. 이 경우, 경로 보정부는 수신된 위치 정보 중 정상 정보에 해당하는 위치 정보를 버퍼에 저장하고, 저장된 위치 정보를 이용하여 이동 경로를 보정하도록 할 수 있다.
저장부(140)는 수신된 위치 정보에 대하여 측정된 사용자 단말의 이동 속도가 기설정된 속도를 초과하지 않는 경우, 해당 위치 정보를 정상 정보로서 버퍼에 저장할 수 있다. 일 실시예로, 제 1 상태(즉, 버퍼에 저장된 위치 정보의 개수가 기설정된 개수 이상인 경우에 안정 상태라고 정의)에서 정상 정보에 해당하는 위치 정보가 사용자 단말로부터 수신되면, 저장부(140)는 정상 정보에 해당하는 위치 정보를 버퍼에 저장하지 않고, 경로 보정부(110)로 바로 전달할 수도 있다. 만일, 제 2 상태(즉, 버퍼에 저장된 위치 정보의 개수가 기설정된 개수 미만인 경우에 불안정 상태라고 정의)에서 정상 정보에 해당하는 위치 정보를 사용자 단말로부터 수신한 경우, 저장부(140)는 버퍼에 기설정된 임계치까지 정상 정보에 해당하는 복수의 위치 정보를 저장할 수 있다. 저장부(140)는 버퍼가 임계치에 도달하면, 버퍼에 저장된 정상 정보에 해당하는 복수의 위치 정보를 한번에 경로 보정부(110)에게 전달할 수도 있다.
경로 보정부(110)는 수신된 사용자 단말의 위치 정보에 기초하여 생성된 이동 경로를 기구축된 도로 네트워크 정보에 기초하여 보정할 수 있다.
후보점 탐색부(112)는 수신된 사용자 단말의 위치 정보로부터 기설정된 거리 내에 위치하는 적어도 하나의 도로 링크를 탐색하고, 탐색된 도로 링크로부터 각 위치 정보에 대응하는 적어도 하나의 후보점을 탐색할 수 있다. 예를 들어, 도 3a를 참조하면, 사용자 단말의 이동 경로에 대한 궤적 정보(T)=
Figure pat00003
이 주어지면, 후보점 탐색부(112)는사용자 단말의 위치 정보(301)로부터 기설정된 거리 내에 위치하는 후보 도로 링크(303, 305, 307)를 탐색할 수 있다. 이 후, 후보점 탐색부(112)는 사용자 단말의 위치 정보(301)로부터 후보 도로 링크(303, 305, 307) 각각에 내린 수선의 발 지점(309, 311, 313)을 후보점으로 선정할 수 있다.
확률 계산부(114)는 탐색된 적어도 하나의 후보점 및 사용자 단말의 위치 정보 간의 거리에 대한 제 1 확률(emission 확률)을 계산할 수 있다. 여기서, 제 1 확률은 탐색된 적어도 하나의 후보점과 사용자 단말의 위치 정보가 얼마나 매칭되는지를 나타내는 확률로서, 적어도 하나의 후보점과 해당 위치 정보 간의 거리에 기초하여 산출될 수 있다. 이 때, 제 1 확률은 위치 정보와 후보점 간의 거리가 가까울수록 높게 산출된다.
확률 계산부(114)는 사용자 단말의 위치 정보(
Figure pat00004
)와 탐색된 후보점(
Figure pat00005
) 간 거리의 정규분포 N(
Figure pat00006
,
Figure pat00007
)를 통해 제 1 확률을 계산할 수 있다. 제 1 확률은 [수학식 1]과 같이, 위치 정보를 기준으로 이전 위치 정보 또는 이후 위치 정보를 고려하지 않고, 해당 위치 정보가 실제 도로 링크 상에 있는 후보점에 얼마나 가까이 있는지 여부만을 나타낸다.
[수학식 1]
Figure pat00008
한편, 제 1 확률은 사용자 단말의 위치 정보를 기준으로 이전 위치 정보 및 이후 위치 정보와의 관계를 고려하지 않기 때문에, 해당 위치 정보와 후보점 간의 매칭을 잘못할 수 있다. 도 3b를 참조하면, 사용자 단말의 이동 경로에 대한 궤적이
Figure pat00009
Figure pat00010
이고, 굵은 선(315)은 고속도로를 나타내고, 가는 선(317)은 일반도로를 나타낸다고 가정한다.
Figure pat00011
에 대한 제 1 후보점(321) 및 제 2 후보점(327) 각각과
Figure pat00012
간 거리에 대한 제 1 확률에 따라서
Figure pat00013
와 가장 가까이에 있는 제 1 후보점이
Figure pat00014
에 대한 최종 후보점으로 결정될 수 있다.
하지만,
Figure pat00015
에 대하여 사용자 단말이 이전에 위치한
Figure pat00016
와 이후에 위치한
Figure pat00017
가 고속도로 상에 있다는 것을 알고 있다면,
Figure pat00018
에는 제 2 후보점(327)이 최종 후보점으로 매칭되어야 한다. 택시 차량은 가급적 우회하는 경로를 선택하지는 않는다는 사실에 기초하여 후보점을 결정해야한다. 이러한 직관을 이용하기 위해서 도로 네트워크 정보의 연결성이 후보점 결정에 반영되어야 한다.
확률 계산부(114)는 사용자 단말의 위치 정보 및 위치 정보의 이전 위치 정보 간의 거리에 대한 도로 네트워크 정보의 연결성에 따라 제 2 확률(transition 확률)을 더 계산할 수 있다. 여기서, 제 2 확률은 위치 정보(
Figure pat00019
) 의 이전 위치 정보(
Figure pat00020
)에 대하여 탐색된 이전 후보점들과의 모든 부분 경로에 대한 최단 거리를 현 위치 정보 및 이전 위치 정보 간의 거리와 비교를 통해 산출될 수 있다. 제 2 확률은 이웃하는 이전 위치 정보 및 현재 위치 정보 간의 거리와 이전 위치 정보에 대응하는 후보점 및 현재 위치 정보에 대응하는 후보점 간의 도로 네트워크 상의 최단 거리의 차이가 적을수록 높은 확률을 가질 수 있다. 이러한, 제 2 확률은 [수학식 2]에 기초하여 계산될 수 있다.
[수학식 2]
Figure pat00021
여기서,
Figure pat00022
는
Figure pat00023
,
Figure pat00024
사이의 직선거리와
Figure pat00025
와
Figure pat00026
사이의 도로네트워크 상 최단 거리의 차의 절대값이다.
확률 계산부(114)는 사용자 단말이 위치한 택시 차량이 실제 주행하고 있는 도로에 관한 도로 특성 정보 및 속도 제한 속성 정보 중 적어도 하나에 더 기초하여 제 2 확률을 계산할 수 있다. 이에 따라, 본원 발명은 단순히 확률적인 값만을 이용하여 후보점을 선정하는 것이 아니라, 실제로 차량이 주행하고 있는 도로 및 주변 교통 환경에 관한 특성을 반영하여 후보점을 선정할 수 있다. 예를 들면, 확률 계산부(114)는 상행선 및 하행선이 구분되어 있는 고속도로 또는 주택가 부근의 일반통행로 등과 같이 택시 차량이 주행하고 있는 도로의 일방통행 여부에 관한 정보 및 쌍방통행 여부를 포함하는 도로 특성 정보를 제 2 확률을 계산하는데 이용할 수 있다. 이 때, 역방향으로 택시 차량이 이동할 수 있는 도로에 대한 도로 특성 정보를 이용할 경우에는 제 2 확률이 낮아질 수 있다. 다른 예를 들면, 확률 계산부(114)는 주행 중인 택시 차량의 이동 속도 및 택시 차량이 주행하고 있는 도로에 설정된 속도 제한 속성 정보(예를 들어, 키즈존 주변에 위치하는 도로는 차량의 속도가20km/h 이하로 제안되도록 설정됨) 간의 속도 차이값을 제 2 확률을 계산하는데 이용할 수 있다. 이 때, 택시 차량의 이동 속도와 속도 제한 속성 정보 간의 차이가 클수록 제 2 확률은 낮아질 수 있다.
확률 계산부(114)는 [수학식 2]로부터 계산된 확률과, 도로의 특성 정보로부터 계산된 확률 및 도로의 속도 제한 속성 정보로부터 계산된 확률의 곱에 기초하여 제 2 확률을 계산할 수 있다.
도 3b를 참조하면, 사용자 단말의 이동 경로 상 이웃하는
Figure pat00027
와
Figure pat00028
각각에 대한 후보점이 제 1 후보점(321) 및 제 2 후보점(327)이라면, 제 1 후보점(321)로부터 제 2 후보점(327)으로의 제 2 확률은
Figure pat00029
및
Figure pat00030
사이의 실경로가 제 1 후보점(321) 및 제 2 후보점(327) 사이의 최단 거리가 될 확률을 의미한다.
경로 보정부(110)는 일정 간격으로 수신되는 사용자 단말의 위치 정보 및 위치 정보에 대응하여 탐색된 적어도 하나의 후보점에 대하여 계산된 제 1 확률 및 제 2 확률에 기초하여 사용자 단말의 이동 경로에 대한 후보 그래프를 생성할 수 있다. 도 3c를 참조하면, 후보 그래프는 시간별 수신된 사용자 단말의 각 위치 정보(
Figure pat00031
,
Figure pat00032
, ..
Figure pat00033
) 에 대하여 탐색된 후보점의 집합과 시간별 각 위치 정보에 대하여 이웃하는 후보점들 간의 최단 거리를 나타내는 링크로 구성될 수 있다. 이 때, 위치 정보별 각 집합에 포함된 후보점들은 각 위치 정보에 대한 제 1 확률에 기초하여 탐색된 후보점이고, 시간별로 후보점들을 연결하는 링크는 제 2 확률에 기초하여 도출된 연결성 정보를 나타낸다.
후보점 선택부(116)는 계산된 제 1 확률 및 제 2 확률에 기초하여 탐색된 적어도 하나의 후보점 중 각 위치 정보에 대응하는 후보점을 선택할 수 있다.
도출부(118)는 선택된 후보점이 위치한 도로 링크를 이용하여 위치 정보에 대한 이동 경로를 보정하고, 보정된 이동 경로를 도출할 수 있다.
잠시 도 4a 내지 4f를 참조하여 사용자 단말의 보정된 이동 경로를 도출하는 방법을 설명하고자 한다.
도 4a를 참조하면, 사용자에 의해 입력된 출발지 및 목적지에 대한 정보에 기초하여 결정된 추천 이동 경로 정보에 따라 사용자 단말이 이동 중일 때, t=1일 때, 사용자 단말이 위치하고 있는 제 1 위치 정보(401)와 t=2일 때, 사용자 단말이 위치하고 있는 제 2 위치 정보(403)와, t=3일 때, 사용자 단말이 위치하고 있는 제 3 위치 정보(405)를 사용자 단말로부터 수집되었다고 가정한다.
도 4b및 도 4c를 참조하면, 경로 보정 서버(10)는 각 시간대별로 수신된 제 1 위치 정보(401), 제 2 위치 정보(403) 및 제 3 위치 정보(405) 각각으로부터 기설정된 거리 내에 위치한 적어도 하나의 도로 링크로부터 적어도 하나의 후보점을 탐색할 수 있다.
경로 보정 서버(10)는 제 1 위치 정보(401)로부터 기설정된 거리 내에 위치하는 제 1 도로 링크 상에서 제 1 위치 정보(401)에 대한 후보점(407)을 탐색하고, 제 2 위치 정보(403)로부터 기설정된 거리 내에 위치하는 제 3 도로 링크 및 제 4 도로 링크 상에 위치한 제 2 위치 정보(403)에 대한 후보점(409, 411)을 탐색하고, 제 3 위치 정보(405)로부터 기설정된 거리 내에 위치하는 제 5 도로 링크 및 제 7 도로 링크 상에 위치한 제 2 위치 정보(403)에 대한 후보점(413, 415)을 탐색할 수 있다.
경로 보정 서버(10)는 각 시간대 별로 탐색된 후보점들을 이용하여 지도 매칭 그래프를 도출할 수 있다. 경로 보정 서버(10)는 시간 별 도로 링크마다 탐색된 각 후보점에 대하여 시간 흐름에 따라 후보점들 간에 이동 방향을 나타내는 지도 매칭 그래프를 도출할 수 있다. 이 때, 지도 매칭 그래프는 저장부(140)의 버퍼에 저장될 수 있다.
도 4d를 참조하면, 경로 보정 서버(10)는 각 시간대 별로 탐색된 후보점들에 대하여 제 1 확률(위치 정보 및 위치 정보에 따라 탐색된 후보점 간의 거리에 따른 확률) 및 제 2 확률(이웃하는 위치 정보들 간의 거리와 이웃하는 후보점들 간의 거리에 기초한 도로 네트워크 정보의 연결성에 따른 확률)을 계산할 수 있다. 경로 보정 서버(10)는 각 시간대 별로 탐색된 후보점마다 제 1 확률을 계산하고, 이웃하는 후보점을 연결하는 링크에 대하여 제 2 확률을 계산할 수 있다.
도 4e 내지 4f를 참조하면, 경로 보정 서버(10)는 각 후보점마다 계산된 제 1 확률과 각 후보점들의 연결 링크마다 계산된 제 2 확률에 기초하여 복수의 후보 경로 별로 최종 확률을 산출할 수 있다. 예를 들면, 제 1 도로 링크 -> 제 4 도로 링크 -> 제 7 도로 링크로 이동하는 후보 경로의 경우, 해당 후보 경로에 대한 최종 확률은 0.9 x 0.7 x 0.6 x 0.8 x 0.7 로 산출될 수 있다.
경로 보정 서버(10)는 복수의 후보 경로 별로 산출된 최종 확률 중 최종 확률값이 가장 높은 후보 경로(417)를 선정하고, 선정된 후보 경로(417)를 사용자 단말의 보정된 최적 이동 경로(419)로서 사용할 수 있다.
도 5는 사용자 단말의 이동 경로의 보정 전과 후를 비교 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, t=0에서 t=3까지 네 개의 위치 정보가 사용자 단말로부터 수집이 되었음을 가정한다(501). 여기서, 실선은 도로 네트워크이고, 빨간점은 위치 정보를 나타내고, 파란선은 추정된 사용자 단말의 운행 경로를 나타낸다.
이후, t=4, t=5, t=6 에서 새로운 세 개의 위치 정보가 수신된 후에, 이동 경로에 대한 보정이 이루어지지 않으면, 도면 부호 505와 같이 가까운 링크로 연결시킬 경우로 t=3에서 유턴을 하여 t=4 로 이동하는 다소 어색한 경로가 산출될 수 있다. 실제 택시 차량 운행에서 짧은 거리를 유턴하여 두 번 이상 유턴하는 것은 확률적으로 매우 낮다.
이에 반하여, 도면 부호 503과 같이 이동 경로에 대한 보정이 이루어지게 되면, t=3에 수신된 위치 정보를 GPS 오차로 해석하고, t=2~t=3의 구간과 같이 중복되는 구간을 제거함으로써 실제 택시 차량이 운행했을 확률이 가장 높은 경로를 최적 운행 경로로 반환되는 것을 확인할 수 있다.
다시 도 1로 돌아오면, 운행 요금 계산부(150)는 보정된 이동 경로에 기초하여 택시 요율 정보에 따라 택시 운행 요금을 계산할 수 있다. 여기서, 택시 요율 정보는 지역별 시간 요욜 정보 및 거리 요율 정보를 포함할 수 있다. 지역별 시간 요율 정보는 택시의 출발 시간 및 도착 시간에 따른 택시의 총 운행 이동 시간에 대한 요율 정보를 포함하고, 지역별 거리 요율 정보는 택시의 출발 위치 및 도착 위치에 따른 택시의 총 운행 이동 거리에 대한 요율 정보를 포함할 수 있다.
예를 들면, 운행 요금 계산부(150)는 택시 사업구역별(예컨대, 서울시, 성남시 등)로 고시된 기본 요금, 거리당 요율 정보 및 시간당 요율 정보에 따라 보정된 이동 경로에 대한 택시 운행 요금을 계산할 수 있다. 운행 요금 계산부(150)는 거리 단위당 보정된 이동 경로에 기초하여 산출된 이동 거리 및 이동 시간을 택시 요율 정보(거리당 요율 및 시간당 요율)에 곱하여 택시 운행 요금을 누적 계산할 수 있다. 이렇게 계산된 택시 운행 요금에 대한 정보는 사용자 단말 및/또는 승객 단말로 전송되고, 택시가 주행 중인 경우, 앞서 설명한 이동 경로의 보정 과정을 반복하여 택시 운행 요금을 갱신하고, 갱신된 운행 요금을 사용자 단말 및/또는 승객 단말로 전송될 수 있다.
도 6a 내지 6b는 본 발명의 일 실시예에 따른 복수의 사용자 단말의 위치 정보를 저장하는 버퍼의 관리 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6a 내지 6b를 참조하면, 전국에는 수만 대의 택시가 있고, 택시로 몇 시간의 걸친 장거리 운행도 가능한 상황에서 복수의 사용자 단말의 이동 경로에 따른 지도 매칭 그래프를 버퍼(메모리)에 모두 저장하여 유지 및 관리하는 것은 용량상 한계가 있다. 이를 해결하기 위해서는 다음과 같은 방식으로 버퍼의 용량을 적게 사용하는 알고리즘이 필요하다.
도 6a와 같이, 각 시간대 별로 탐색된 후보점들을 이용하여 지도 매칭 그래프가 도출된 경우, 마지막 슬라이스의 후보점들이 모두 동일한 하나의 부모 노드에 연결되었을 때, 지도 매칭 그래프 중 마지막 슬라이스로부터 부모 노드의 후보점에 해당하는 슬라이스까지의 구간을 윈도우(Window)로 설정할 수 있고, 설정된 윈도우를 통해 해당 윈도우에 포함되어 있는 복수의 후보점을 윈도우 단위로 관리 및 저장할 수 있다. 예를 들면, 마지막 슬라이스의 후보점에 해당하는 t=7일 때의 6개의 후보점은 모두 부모 노드에 해당하는 t=1일 때의 후보점으로부터 연결되므로, 지도 매칭 그래프 중 t=1로부터 t=7에 해당하는 후보점들은 하나의 윈도우로 설정될 수 있다.
도 6b는 연속된 두 개의 윈도우를 나타낸다. 제 2 윈도우(63)의 맨 오른쪽에 위치하는 마지막 후보점들은 모두 동일한 부모 노드에 해당하는 후보점(제 2 윈도우(63)의 좌하단에 위치하는 후보점)으로부터 열결되어 있다. 따라서, 제 2 윈도우(63)의 마지막 후보점들 중 어떤 후보점이 선택되더라도, 부모 노드에 해당하는 후보점과 연결되어 있는 제 1 윈도우(61)의 최적 경로(최적의 보정된 이동 경로)는 변하지 않는다. 따라서, 지도 매칭 그래프 중 제 1 윈도우(61)로 설정된 구간을 버퍼에서 제거하더라도 사용자 단말의 이동 경로에 대한 최적경로는 변하지 않기 때문에, 본원 발명의 경로 보정 서버(10)는 지도 매칭 그래프에서 설정된 복수의 윈도우 중 확정된 경로에 해당하는 구간에 설정된 제 1 윈도우(61)를 메모리 및 버퍼에서 제거하고, 확정되지 않은 경로에 해당하는 구간에 설정된 제 2 윈도우(63)를 메모리 및 버퍼에 유지시킬 수 있다. 즉, 본원 발명은 지도 매칭 그래프 중 확정되지 않은 경로에 해당하는 구간에 설정된 윈도우만을 남겨둠으로써 택시가 장시간 주행을 하더라도 일정 크기 이상의 버퍼를 차지하지 않도록 할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 경로를 보정하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 7을 참조하면, 단계 S701에서 경로 보정 서버(10)는 적어도 하나 이상의 위치 정보를 사용자 단말로부터 수신할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말의 사용자는 네비게이션(예를 들어, 차량에 부착된 네비게이션 또는 사용자 단말에 설치되 네비게이션 앱)을 이용하여 현재 위치하는 출발지로부터 목적지까지의 경로 안내 서비스를 제공받을 수 있다. 경로 안내 서비스에 따라 차량이 운행되고, 차량의 운행에 따라 사용자 단말의 위치가 이동하게 된다. 이렇게 이동되는 사용자 단말의 위치 정보는 사용자 단말로부터 경로 보정 서버(10)로 기설정된 주기 별로 전송될 수 있다. 이에 따라, 본원 발명의 경로 보정 서버(10)는 실시간으로 사용자 단말의 위치 정보를 수신함에 따라 실시간으로 경로를 보정할 수 있다. 단계 S703에서 경로 보정 서버(10)는 수신된 위치 정보에 기초하여 생성된 이동 경로를 기설정된 도로 네트워크 정보에 기초하여 보정할 수 있다. 여기서, 도로 네트워크 정보는 복수의 도로를 구성하는 적어도 하나의 도로 링크 및 도로 링크를 연결하는 연결점을 포함할 수 있다. 단계 S705에서 경로 보정 서버(10)는 보정된 이동 경로에 기초하여 택시 요율 정보에 따라 택시 운행 요금을 계산할 수 있다.
본 발명의 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 방법 및 시스템은 특정 실시예와 관련하여 설명되었지만, 그것들의 구성 요소 또는 동작의 일부 또는 전부는 범용 하드웨어 아키텍쳐를 갖는 컴퓨터 시스템을 사용하여 구현될 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (15)

  1. 차량의 이동에 따른 운행 요금 산정 시 차량의 이동 경로를 보정하는 경로 보정 서버에 있어서,
    도로 네트워크 정보를 구축하는 구축부;
    적어도 하나 이상의 위치 정보를 사용자 단말로부터 수신하는 위치 정보 수신부;
    상기 도로 네트워크 정보에 따라 상기 수신된 위치 정보에 기초하여 생성된 이동 경로를 보정하는 경로 보정부; 및
    상기 보정된 이동 경로에 기초하여 택시 요율 정보에 따라 택시 운행 요금을 계산하는 운행 요금 계산부
    를 포함하고,
    상기 도로 네트워크 정보는 복수의 도로를 구성하는 적어도 하나의 도로 링크 및 상기 도로 링크를 연결하는 연결점을 포함하는 것인, 경로 보정 서버.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 경로 보정부는
    상기 위치 정보로부터 기설정된 거리 내에 위치하는 적어도 하나의 도로 링크를 탐색하고, 상기 탐색된 도로 링크로부터 상기 각 위치 정보에 대응하는 적어도 하나의 후보점을 탐색하는 후보점 탐색부
    를 포함하는 것인, 경로 보정 서버.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 경로 보정부는
    상기 탐색된 적어도 하나의 후보점 및 상기 위치 정보 간의 거리에 대한 제 1 확률(emission 확률) 및 상기 위치 정보 및 상기 위치 정보의 이전 위치 정보 간의 거리에 대한 상기 도로 네트워크 정보의 연결성에 따라 제 2 확률(transition 확률)을 더 계산하는 확률 계산부; 및
    상기 제 1 확률 및 상기 제 2 확률에 기초하여 상기 탐색된 적어도 하나의 후보점 중 상기 각 위치 정보에 대응하는 후보점을 선택하는 후보점 선택부
    를 포함하는 것인, 경로 보정 서버.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 제2 확률은,
    상기 차량이 주행하고 있는 도로에 관한 도로 특성 정보 및 속도 제한 속성 정보 중 적어도 하나에 더 기초하여 산출되는 것인, 경로 보정 서버.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 도로 특성 정보는 상기 도로에 관한 일방통행 여부 및 쌍방통행 여부에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 경로 보정 서버.
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 제 2 확률은 상기 차량의 이동 속도 및 상기 차량이 주행하고 있는 도로에 설정된 속도 제한 속성 정보 간의 속도 차이값에 따라 산출되는 것인, 경로 보정 방법.
  7. 차량의 이동에 따른 운행 요금 산정 시 차량의 이동 경로를 보정하는 방법에 있어서,
    도로 네트워크 정보를 구축하는 단계;
    적어도 하나 이상의 위치 정보를 사용자 단말로부터 수신하여 상기 도로 네트워크 정보에 따라 상기 수신된 위치 정보에 기초하여 생성된 이동 경로를 보정하는 단계; 및
    상기 보정된 이동 경로에 기초하여 택시 요율 정보에 따라 택시 운행 요금을 계산하는 단계
    를 포함하고,
    상기 도로 네트워크 정보는 복수의 도로를 구성하는 적어도 하나의 도로 링크 및 상기 도로 링크를 연결하는 연결점을 포함하는 것인, 경로 보정 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 도로 네트워크 정보에 따라 이동 경로를 보정하는 단계는
    상기 위치 정보로부터 기설정된 거리 내에 위치하는 적어도 하나의 도로 링크를 탐색하는 단계; 및
    상기 탐색된 도로 링크로부터 상기 각 위치 정보에 대응하는 적어도 하나의 후보점을 탐색하는 단계를 포함하는 것인, 경로 보정 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 탐색된 적어도 하나의 후보점은,
    상기 탐색된 적어도 하나의 후보점 및 상기 위치 정보 간의 거리에 대한 제 1 확률(emission 확률) 및 상기 위치 정보 및 상기 위치 정보의 이전 위치 정보 간의 거리에 대한 상기 도로 네트워크 정보의 연결성에 따른 제 2 확률(transition 확률)에 의 해 선택되는 것인, 경로 보정 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 제2 확률은,
    상기 차량이 주행하고 있는 도로에 관한 도로 특성 정보 및 속도 제한 속성 정보 중 적어도 하나에 더 기초하여 산출되는 것인, 경로 보정 방법.
  11. 제 9 항에 있어서,
    상기 도로 특성 정보는 상기 도로에 관한 일방통행 여부 및 쌍방 통행 여부에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 경로 보정 방법.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 제 2 확률은 상기 차량의 이동 속도 및 상기 차량이 주행하고 있는 도로에 설정된 속도 제한 속성 정보 간의 속도 차이값에 따라 산출되는 것인, 경로 보정 방법.
  13. 제 7 항에 있어서,
    상기 위치 정보 및 상기 위치 정보의 이전 위치 정보에 기초하여 상기 사용자 단말의 이동 속도를 측정하는 단계;
    상기 측정된 이동 속도가 기설정된 속도를 초과하는 경우, 상기 위치 정보를 이상 정보로서 예외 처리하는 단계; 및
    상기 수신된 위치 정보 중 상기 예외 처리된 위치 정보를 제외하여 상기 이동 경로를 보정하는 단계
    를 더 포함하는 것인, 경로 보정 방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 측정된 이동 속도가 기설정된 속도를 초과하지 않는 경우, 상기 위치 정보를 정상 정보로서 저장하는 단계; 및
    상기 저장된 위치 정보를 이용하여 상기 이동 경로를 보정하는 단계
    를 더 포함하는 것인, 경로 보정 방법.
  15. 차량의 이동에 따른 운행 요금 산정 시 차량의 이동 경로를 보정하는 명령어들의 시퀀스를 포함하는 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 있어서,
    상기 컴퓨터 프로그램은 컴퓨팅 장치에 의해 실행될 경우,
    도로 네트워크 정보를 구축하고,
    적어도 하나 이상의 위치 정보를 사용자 단말로부터 수신하여 상기 도로 네트워크 정보에 따라 상기 수신된 위치 정보에 기초하여 생성된 이동 경로를 보정하고,
    상기 보정된 이동 경로에 기초하여 택시 요율 정보에 따라 택시 운행 요금을 계산하고,
    상기 도로 네트워크 정보는 복수의 도로를 구성하는 적어도 하나의 도로 링크 및 상기 도로 링크를 연결하는 연결점을 포함하는 명령어들의 시퀀스를 포함하는, 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115144880A (zh) * 2022-06-28 2022-10-04 平安银行股份有限公司 一种道路匹配方法、设备和存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100753933B1 (ko) * 2005-12-29 2007-08-31 에스케이에너지 주식회사 위치 선정 방법, 위치 선정 시스템, 위치 선정 서버 및사용자 단말기
JP2009145080A (ja) * 2007-12-11 2009-07-02 Navitime Japan Co Ltd 経路案内システム、経路探索サーバおよび携帯端末装置ならびに経路案内方法
JP5640146B2 (ja) * 2011-04-11 2014-12-10 クラリオン株式会社 位置算出方法及び位置算出装置
KR101939722B1 (ko) 2018-06-27 2019-01-17 주식회사 아이온뱅크 택시용 앱미터기

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100753933B1 (ko) * 2005-12-29 2007-08-31 에스케이에너지 주식회사 위치 선정 방법, 위치 선정 시스템, 위치 선정 서버 및사용자 단말기
JP2009145080A (ja) * 2007-12-11 2009-07-02 Navitime Japan Co Ltd 経路案内システム、経路探索サーバおよび携帯端末装置ならびに経路案内方法
JP5640146B2 (ja) * 2011-04-11 2014-12-10 クラリオン株式会社 位置算出方法及び位置算出装置
KR101939722B1 (ko) 2018-06-27 2019-01-17 주식회사 아이온뱅크 택시용 앱미터기

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115144880A (zh) * 2022-06-28 2022-10-04 平安银行股份有限公司 一种道路匹配方法、设备和存储介质

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