KR20200034402A - 카풀 서비스 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 카풀 서비스 장치 및 방법에 관한 것으로, 주변차량을 검출하는 검출부, 상기 주변차량의 주행정보 및 자차량의 주행정보를 저장하는 저장부, 상기 주변차량과의 무선 통신을 수행하는 통신부, 및 상기 주변차량의 주행정보와 상기 자차량의 주행정보를 비교하여 유사경로를 주행하는 주변차량을 선정하고 상기 통신부를 통해 선정된 주변차량에 카풀을 제안하는 처리부를 포함한다.

Description

카풀 서비스 장치 및 방법{CARPOOL SERVICE APPARATUS AND METHOD}
본 발명은 주행 시 자차량과 유사경로로 주행하는 주변차량을 탐색하여 카풀 매칭을 지원하는 카풀 서비스 장치 및 방법에 관한 것이다.
카풀(carpool)은 목적지가 동일하거나 같은 방향인 사람들이 한 대의 차량에 동승하여 통행하는 것을 말한다. 통행 비용 절감 및 교통 체증 저감을 위해 카풀을 이용하는 이용자가 증가함에 따라 카풀 제공자와 카풀 이용자를 매칭해주는 서비스가 제공되고 있다.
이러한 카풀 매칭 서비스는 카풀 제공자가 출발지, 출발시간 및 도착지 등을 포함하는 카풀 제공자 정보를 카풀 매칭 서비스를 제공하는 서버에 등록하고, 카풀 이용자가 입력하는 출발지, 출발시간 및 도착지 등의 정보를 기반으로 카풀 제공자와 카풀 이용자를 매칭시켜 주거나 서버에 저장된 카풀 제공자와 카풀 이용자의 이력을 분석하여 매칭시켜 준다.
KR 100791811 B1
본 발명은 전술한 바와 같은 기술적 배경에서 안출된 것으로서, 주행 시 자차량과 유사경로로 주행하는 주변차량을 탐색하여 카풀 매칭을 지원하는 카풀 서비스 장치 및 방법을 제공하고자 한다.
상기한 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 일 실시 예에 따른 카풀 서비스 장치는 주변차량을 검출하는 검출부, 상기 주변차량의 주행정보 및 자차량의 주행정보를 저장하는 저장부, 상기 주변차량과의 무선 통신을 수행하는 통신부, 및 상기 주변차량의 주행정보와 상기 자차량의 주행정보를 비교하여 유사경로를 주행하는 주변차량을 선정하고 상기 통신부를 통해 선정된 주변차량에 카풀을 제안하는 처리부를 포함한다.
상기 검출부는, 상기 자차량의 주변 영상을 획득하는 카메라, 및 상기 자차량의 위치를 측정하는 GPS(Global Positioning System) 수신기를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 처리부는, 상기 자차량의 위치 및 측정 시간을 상기 자차량의 주행정보로 저장하고, 상기 자차량의 주행정보를 이용하여 상기 자차량의 카풀 주행 패턴을 결정하는 것을 특징으로 한다.
상기 처리부는, 상기 자차량의 위치에 근거하여 주변차량의 위치를 산출하고 상기 카메라에 의해 획득된 영상으로부터 주변차량의 식별정보를 추출하여 상기 주변차량의 주행정보로 저장하는 것을 특징으로 한다.
상기 처리부는, 상기 주변차량의 주행정보를 토대로 상기 주변차량의 주행 패턴을 생성하고, 생성된 주변차량의 주행 패턴과 상기 카풀 주행 패턴를 비교하여 상기 카풀 주행 패턴과 유사한 주행 패턴으로 주행하는 주변차량을 선정하는 것을 특징으로 한다.
상기 식별정보는, 차량번호, 차량 종류, 차량 색상 및 부착물 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 처리부는, 상기 저장부에 저장된 자차량의 주행 경로 이력을 이용하여 기설정된 횟수 이상 반복적으로 주행한 반복 주행 경로를 추출하는 것을 특징으로 한다.
상기 처리부는, 상기 반복 주행 경로에 기반하여 카풀 주행 패턴을 설정하는 것을 특징으로 한다.
상기 카풀 주행 패턴은, 출발지, 출발 시간, 도착지, 도착 시간 및 상기 반복 주행 경로를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 처리부는, 상기 저장부에 저장된 주변차량별 주행 경로 이력을 활용하여 상기 반복 주행 경로 상에서 기정해진 횟수 이상으로 검출된 주변차량을 추출하는 것을 특징으로 하는 것을 특징으로 한다.
상기 처리부는, 상기 자차량의 카풀 주행 패턴과 상기 추출된 주변차량의 주행 패턴의 유사도에 따라 카풀 후보 차량을 선정하는 것을 특징으로 한다.
한편, 본 발명의 일 실시 예에 따른 카풀 서비스 방법은 자차량 주행 시 주변차량을 검출하는 제1단계, 상기 자차량의 주행정보 및 상기 주변차량의 주행정보를 저장하는 제2단계, 상기 자차량의 주행정보 및 상기 주변차량의 주행정보를 이용하여 자차량과 유사한 경로를 주행하는 주변차량을 선정하는 제3단계, 및 상기 선정된 주변차량에 카풀을 제안하는 제4단계를 포함한다.
상기 제1단계는, GPS(Global Positioning System) 수신기를 통해 측정되는 자차량의 위치 및 측정 시간을 검출하는 것을 특징으로
상기 제1단계는, 상기 자차량의 위치에 근거하여 상기 주변차량의 위치를 산출하고, 카메라를 통해 상기 자차량의 주변 영상을 획득하고 주변 영상으로부터 주변차량의 식별정보를 추출하는 것을 특징으로 한다.
상기 식별정보는, 차량번호, 차량 종류, 차량 색상 및 부착물 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 제3단계는, 상기 자차량의 주행정보를 이용하여 상기 자차량의 카풀 주행 패턴을 결정하는 단계, 및 상기 주변차량의 주행정보를 토대로 상기 주변차량의 주행 패턴을 생성하고 상기 주변차량의 주행 패턴과 상기 카풀 주행 패턴의 비교를 통해 상기 카풀 주행 패턴과 유사한 주행 패턴으로 주행하는 주변차량을 선별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 자차량의 카풀 주행 패턴을 결정하는 단계는, 상기 자차량의 주행 경로를 분석하여 기설정된 횟수 이상으로 반복 주행한 반복 주행 경로를 추출하고, 추출된 반복 주행 경로를 이용하여 상기 카풀 주행 패턴을 설정하는 것을 특징으로 한다.
상기 카풀 주행 패턴과 유사한 주행 패턴으로 주행하는 주변차량을 선별하는 단계는, 상기 주변차량의 주행 경로를 활용하여 상기 반복 주행 경로 상에서 기정해진 횟수 이상으로 검출되는 주변차량을 추출하는 것을 특징으로 한다.
상기 카풀 주행 패턴과 유사한 주행 패턴으로 주행하는 주변차량을 선별하는 단계는, 상기 카풀 주행 패턴과 상기 추출된 주변차량의 주행 패턴의 유사도에 근거하여 카풀 후보 차량을 선정하는 것을 특징으로 한다.
상기 제2단계에서, 상기 주변차량이 목격된 위치 및 시간을 저장하는 것을 특징으로 하는 카풀 서비스 방법.
본 발명은 주행 시 자차량과 유사경로로 주행하는 주변차량을 탐색하고 차량간 통신을 이용하여 탐색된 주변차량에 직접 카풀을 제안할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 카풀 서비스 장치의 블록구성도.
도 2는 본 발명과 관련된 주변차량의 주행 패턴 추출을 설명하기 위한 예시도.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 카풀 서비스 방법을 도시한 흐름도.
이하, 본 발명의 일부 실시 예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시 예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시 예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
본 발명의 실시 예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, 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. 또한, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 카풀 서비스 장치의 블록구성도를 도시한다.
도 1에 도시된 바와 같이, 카풀 서비스 장치는 차량에 장착되는 것으로, 통신부(110), 검출부(120), 저장부(130), 사용자 입력부(140), 출력부(150) 및 처리부(160)를 포함한다. 도면에는 도시되지 않았으나, 카풀 서비스 장치는 시스템 클록(system clock)을 구비할 수 있다.
통신부(110)는 자차량이 주변의 타차량(주변차량)과 무선 통신을 수행하게 한다. 무선 통신 기술로는 차량간 통신(Vehicle to Vehicle, V2V)과 같은 V2X(Vehicle to Everything) 통신이 이용될 수 있다.
검출부(120)는 자차량 주변에서 주행 중인 주변차량을 검출(인식)한다. 이러한 검출부(120)는 카메라(121) 및 GPS(Global Positioning System) 수신기(122) 등을 포함할 수 있다.
카메라(121)는 차량에 장착되어 차량의 주변영상을 획득한다. 카메라(121)는 차량의 전방, 후방 및 측방에 각각 설치될 수 있다. 다시 말해서, 카메라(121)는 자차량을 기준으로 전방 영상, 후방 영상 및 측방 영상을 각각 획득할 수 있다.
카메라(121)는 CCD(charge coupled device) 이미지 센서(image sensor), CMOS(complementary metal oxide semi-conductor) 이미지 센서, CPD(charge priming device) 이미지 센서 및 CID(charge injection device) 이미지 센서 등과 같은 이미지 센서들 중 적어도 하나 이상의 이미지 센서를 포함할 수 있다. 카메라(121)는 표준 렌즈, 초광각 렌즈, 광각 렌즈, 줌 렌즈, 접사 렌즈, 망원 렌즈, 어안 렌즈 및 준어안 렌즈 등의 렌즈들 중 적어도 하나 이상의 렌즈를 구비할 수 있다. 또한, 카메라(121)는 이미지 센서를 통해 획득한 영상에 대해 노이즈(noise) 제거, 컬러재현, 파일 압축, 화질 조절 및 채도 조절 등의 이미지 처리를 수행하는 이미지 처리기를 포함할 수도 있다.
GPS 수신기(122)는 자차량의 현재 위치(자차량 위치)를 측정한다. GPS 수신기(122)는 GPS 위성으로부터 송신되는 신호를 이용하여 차량의 현재 위치를 산출한다. GPS 수신기(122)에 의해 측정된 차량 위치는 주변차량의 위치를 산출하는데 이용될 수 있다.
본 실시 예에서는 검출부(120)가 카메라(121) 및 GPS 수신기(122)를 포함하는 것을 개시하고 있으나, 이에 한정되지 않고 레이더(Radio Detecting And Ranging,radar), 라이더(Light Detection And Ranging, LiDAR) 및 초음파 센서 등을 더 포함할 수도 있다.
저장부(130)는 처리부(160)의 동작을 위한 프로그램, 영상 처리 알고리즘, 텍스트 인식 알고리즘 및 유사도 검출 알고리즘 등을 저장할 수 있고, 입력 및/또는 출력되는 데이터들을 임시 저장할 수도 있다.
저장부(130)는 카메라(121)에 의해 촬영된 주변영상을 저장하고, 자차량 및 주변차량의 주행 경로(주행정보)를 누적하여 저장한다. 누적 저장된 주행 경로 즉, 주행 경로 이력은 자차량의 주행 패턴 및 주변차량의 주행 패턴을 파악하는데 이용된다. 주행 경로 이력은 데이터베이스 형태로 저장된다.
저장부(130)는 플래시 메모리(flash memory), 하드디스크(hard disk), SD 카드(Secure Digital Card), 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read Only Memory, ROM), PROM(Programmable ReadOnly Memory), EEPROM(Electrically Erasable and Programmable ROM), EPROM(Erasable and Programmable ROM), 레지스터, 착탈형 디스크 및 웹 스토리지(web storage) 등의 저장매체 중 적어도 하나 이상의 저장매체(기록매체)로 구현될 수 있다.
사용자 입력부(140)는 사용자의 조작에 따른 데이터를 발생시킨다. 예컨대, 사용자 입력부(140)는 사용자 입력에 따라 카풀 친구 찾기 기능을 온(ON) 또는 오프(OFF)시키는 데이터(신호)를 발생시킨다. 사용자 입력부(140)는 키보드, 키패드, 버튼, 스위치, 터치 패드 및/또는 터치 스크린 등으로 구현될 수 있다.
출력부(150)는 처리부(160)의 동작에 따른 진행상태 및 결과를 출력한다. 출력부(150)는 디스플레이, 오디오 출력 모듈 및 햅틱 모듈 등을 포함할 수 있다.
디스플레이는 액정 디스플레이(liquid crystal display, LCD), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display, TFT LCD), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode, OLED) 디스플레이, 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display), 투명디스플레이, 헤드업 디스플레이(head-up display, HUD), 터치스크린 및 클러스터(cluster) 중에서 하나 이상을 포함할 수 있다.
오디오 출력 모듈은 저장부(130)에 저장된 오디오 데이터를 출력할 수 있다. 오디오 출력 모듈은 리시버(receiver), 스피커(speaker), 및/또는 버저(buzzer) 등을 포함할 수 있다. 햅틱 모듈은 사용자가 촉각으로 인지할 수 있는 형태의 신호를 출력한다. 예를 들어, 햅틱 모듈은 진동자로 구현되어 진동 세기 및 패턴 등을 제어할 수 있다.
처리부(160)는 카풀 서비스 장치의 전반적인 동작을 제어한다. 처리부(160)는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit), DSP(Digital Signal Processor), PLD(Programmable Logic Devices), FPGAs(Field Programmable Gate Arrays), CPU(Central Processing unit), 마이크로 컨트롤러(microcontrollers) 및 마이크로 프로세서(microprocessors) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
처리부(160)는 사용자 입력부(140)를 통해 입력되는 사용자 입력에 따라 카풀 친구 찾기 기능을 활성화시키거나 또는 비활성화시킨다. 카풀 친구 찾기 기능은 자차량의 반복 주행 경로와 유사한 주행경로로 주행하는 타차량(주변차량)을 검색하여 카풀 매칭시켜 주는 기능을 말한다.
처리부(160)는 카풀 친구 찾기 기능 온(ON) 상태에서 검출부(120)를 통해 자차량의 주행 경로 및 주변차량의 주행 경로를 검출한다. 처리부(160)는 GPS 수신기(122)를 통해 자차량의 현재 위치를 측정하고, 그 측정 시간을 획득(검출)한다. 처리부(160)는 자차량의 현재 위치 및 측정 시간을 저장부(130)에 누적하여 저장한다. 처리부(160)는 측정 시간 순으로 자차량의 현재 위치를 저장하여 자차량의 주행 경로 이력을 생성한다.
또한, 처리부(160)는 카메라(121)를 통해 자차량의 주변 영상을 획득한다. 처리부(160)는 획득된 주변 영상으로부터 주변차량의 식별정보를 추출한다. 식별정보는 차량번호, 차량 종류, 차량 색상 및 부착물 등의 정보 중 적어도 하나 이상을 포함한다. 예컨대, 처리부(160)는 카메라(121)를 통해 획득한 영상 내 주변차량의 번호판을 추출하고, 추출된 번호판 내 차량번호를 추출한다. 처리부(160)는 공지된 텍스트 인식 알고리즘을 이용하여 획득한 영상으로부터 차량번호를 추출할 수 있다.
처리부(160)는 추출된 주변차량의 식별정보, 주변차량이 포함된 주변 영상을 획득한 시간(주변차량 검출 시간) 및 해당 영상 획득 시 자차량의 위치 정보(주변차량이 검출된 위치, 주변차량이 관찰된 위치 또는 주변차량이 목격된 위치)를 주변차량의 주행 경로(주행정보)로 저장부(130)에 저장한다. 이때, 처리부(160)는 해당 영상 획득 시 자차량의 위치 정보에 근거하여 주변차량의 위치를 산출할 수 있다. 따라서, 처리부(160)는 산출된 주변차량의 위치 정보를 주행 경로 정보(주행정보)로 저장할 수 있다.
처리부(160)는 저장부(130)에 저장된 자차량의 주행 경로 이력을 토대로 자차량의 주행 패턴을 분석한다. 처리부(160)는 동시간대 동일경로를 설정된 횟수 이상으로 반복 주행한 주행 경로(반복 주행 경로)를 추출한다. 처리부(160)는 추출된 반복 주행 경로를 이용하여 자차량의 카풀 주행 패턴을 생성한다. 여기서, 카풀 주행 패턴은 출발 시간, 도착 시간, 출발지 및 도착지 및 출발지와 도착지 사이의 이동경로 즉, 반복 주행 경로를 포함한다.
처리부(160)는 저장부(130)에 저장된 주변차량별 주행 경로 이력을 활용하여 자차량의 반복 주행 경로 상에서 마주친 횟수가 기정해진 횟수 이상인 주변차량을 추출한다. 처리부(160)는 추출된 주변차량 중 자차량의 주행 패턴과 유사한 주행패턴으로 주행하는 주변차량을 카풀 후보 차량으로 선정한다. 처리부(160)는 추출된 주변차량의 주행정보를 이용하여 주변차량의 주행패턴을 생성하고, 생성된 주변차량의 주행패턴과 자차량의 주행패턴의 유사도를 산출한다. 처리부(160)는 산출된 유사도가 임계치 이상이면 해당 주변차량을 카풀 후보 차량으로 선정한다. 예컨대, 처리부(160)는 추출된 주변차량이 검출된 위치의 80% 이상이 자차량의 반복 주행 경로 상에 위치하는 경우, 해당 주변차량을 카풀 후보 차량으로 선정한다.
처리부(160)는 통신부(110)를 통해 선정된 카풀 후보 차량에 직접 카풀을 제안한다. 처리부(160)는 카풀 제안 시 자차량의 주행패턴 정보를 함께 전송한다. 이후, 처리부(160)는 카풀 후보 차량으로부터 수신되는 응답에 따라 카풀 매칭을 완료한다. 예컨대, 처리부(160)는 카풀 후보 차량으로부터 카풀 제안 승인을 수신하면 자차량과 카풀 후보 차량의 카풀을 결정한다. 한편, 처리부(160)는 카풀 후보 차량으로부터 카풀 제안 거절을 수신하면 다른 카풀 후보 차량을 검색(탐색)한다.
도 2는 본 발명과 관련된 주변차량의 주행 패턴 추출을 설명하기 위한 예시도이다.
처리부(160)는 자차량 주행 중 검출부(120)를 통해 A 차량의 주행 경로 즉, A 차량이 관찰(목격)된 위치를 검출하여 저장부(140)에 누적하여 저장한다. 처리부(160)는 검출된 A 차량이 관찰된 위치 정보를 날짜별 및/또는 시간별로 저장한다. 처리부(160)는 저장부(140)에서 날짜별로 A 차량이 관찰된 위치를 분석하여 A 차량의 주행패턴을 추출한다.
1월 1일부터 1월 4일까지 일자별 A 차량이 관찰(검출)된 위치 패턴이 도 2에 도시된 바와 같은 경우, 처리부(160)는 날짜별 A 차량 관찰된 위치 패턴들을 오버랩하여 A 차량의 주행 패턴을 생성한다.
이후, 처리부(160)는 생성된 A 차량의 주행패턴과 자차량의 주행 패턴을 비교하여 그 유사도가 기준을 초과하는 경우 A 차량을 카풀 후보 차량으로 선정한다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 카풀 서비스 방법을 도시한 흐름도이다.
먼저, 카풀 서비스 장치의 처리부(160)는 사용자 입력에 따라 카풀 친구 찾기 기능을 온 시킨다(S110). 사용자가 차량에 탑승한 후 사용자 입력부(140)를 통해 카풀 친구 찾기 기능을 선택하면 처리부(160)는 사용자 입력부(140)로부터 입력되는 신호에 따라 카풀 친구 찾기 기능을 활성화시킨다.
처리부(160)는 자차량이 주행을 시작하면 자차량 및 주변차량의 주행 경로를 획득한다(S120). 처리부(160)는 GPS 수신기(122)를 통해 자차량의 위치 정보(자차량 위치)를 측정하고, 자차량 위치를 측정한 측정 시간을 획득(검출)한다. 처리부(160)는 카메라(121)를 통해 획득한 영상으로부터 주변차량의 식별정보를 추출한다. 처리부(160)는 자차량의 위치 정보를 활용하여 주변차량이 목격(관찰, 검출)된 위치 및 목격 시간(관찰 시간, 검출 시간)을 획득한다. 처리부(160)는 시스템 클록을 이용하여 측정 시간 및 목격 시간을 확인할 수 있다.
처리부(160)는 획득된 자차량 및 주변차량의 주행 경로를 저장부(130)에 누적하여 저장한다(S130). 자차량의 주행 경로 정보는 위치 측정 시간 및 자차량 위치를 포함한다. 주변차량의 주행 경로 정보는 주변차량의 식별정보, 주변차량이 목격된 위치 및 목격 시간 등을 포함한다.
처리부(160)는 저장부(130)에 저장된 자차량의 주행 경로 이력을 이용하여 자차량의 카풀 주행 패턴을 결정한다(S140). 처리부(160)는 자차량의 주행 경로 이력을 이용하여 기정해진 횟수 이상으로 반복 주행한 주행 경로(반복 주행 경로)를 추출한다. 처리부(160)는 추출된 반복 주행 경로를 이용하여 자차량의 카풀 주행 패턴을 결정한다. 카풀 주행 패턴은 출발지, 출발시간, 도착지, 도착시간 및 반복 주행 경로를 포함한다.
처리부(160)는 결정된 자차량의 주행 패턴과 매칭되는 주행 패턴을 가지는 주변차량을 선정한다(S150). 처리부(160)는 저장부(130)에 저장된 주변차량별 주행 경로 이력을 이용하여 주변차량별 주행패턴을 분석한다. 처리부(160)는 자차량의 카풀 주행 패턴과 주변차량별 주행패턴을 비교하여 자차량의 카풀 주행 패턴과의 유사도가 임계치(예: 90%) 이상인 주행패턴을 가지는 주변차량을 카풀 후보 차량으로 선정한다.
처리부(160)는 통신부(110)를 통해 선정된 주변차량에 직접 카풀을 제안한다(S160). 다시 말해서, 처리부(160)는 차량간 통신(V2V)를 통해 카풀 후보 차량으로 선정된 주변차량에 카풀 제안 메시지를 직접 전송한다. 카풀 제안 메시지는 자차량의 카풀 주행패턴 및 카풀 조건(예: 비용 및 카풀 제공 차량 등) 등을 포함한다.
이후, 처리부(160)는 카풀 후보 차량으로부터의 응답에 따라 카풀 후보 차량과의 카풀 여부를 결정한다. 카풀 후보 차량은 카풀 제안 메시지에 포함된 카풀 주행 패턴과 자신의 주행 패턴을 비교하고 그 비교결과에 따라 응답할 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
110: 통신부
120: 검출부
121: 카메라
122: GPS 수신기
130: 저장부
140: 사용자 입력부
150: 출력부
160: 처리부

Claims (20)

  1. 주변차량을 검출하는 검출부,
    상기 주변차량의 주행정보 및 자차량의 주행정보를 저장하는 저장부,
    상기 주변차량과의 무선 통신을 수행하는 통신부, 및
    상기 주변차량의 주행정보와 상기 자차량의 주행정보를 비교하여 유사경로를 주행하는 주변차량을 선정하고 상기 통신부를 통해 선정된 주변차량에 카풀을 제안하는 처리부를 포함하는 카풀 서비스 장치
  2. 제1항에 있어서,
    상기 검출부는,
    상기 자차량의 주변 영상을 획득하는 카메라, 및
    상기 자차량의 위치를 측정하는 GPS(Global Positioning System) 수신기를 포함하는 것을 특징으로 하는 카풀 서비스 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 자차량의 위치 및 측정 시간을 상기 자차량의 주행정보로 저장하고, 상기 자차량의 주행정보를 이용하여 상기 자차량의 카풀 주행 패턴을 결정하는 것을 특징으로 하는 카풀 서비스 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 자차량의 위치에 근거하여 주변차량의 위치를 산출하고 상기 카메라에 의해 획득된 영상으로부터 주변차량의 식별정보를 추출하여 상기 주변차량의 주행정보로 저장하고,
    상기 주변차량의 위치는 상기 주변차량이 목격된 위치 및 시간을 포함하는 것을 특징으로 하는 카풀 서비스 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 주변차량의 주행정보를 토대로 상기 주변차량의 주행 패턴을 생성하고, 생성된 주변차량의 주행 패턴과 상기 카풀 주행 패턴를 비교하여 상기 카풀 주행 패턴과 유사한 주행 패턴으로 주행하는 주변차량을 선정하는 것을 특징으로 하는 카풀 서비스 장치.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 식별정보는,
    차량번호, 차량 종류, 차량 색상 및 부착물 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 카풀 서비스 장치.
  7. 제4항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 저장부에 저장된 자차량의 주행 경로 이력을 이용하여 기설정된 횟수 이상 반복적으로 주행한 반복 주행 경로를 추출하는 것을 특징으로 하는 카풀 서비스 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 반복 주행 경로에 기반하여 카풀 주행 패턴을 설정하는 것을 특징으로 하는 카풀 서비스 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 카풀 주행 패턴은,
    출발지, 출발 시간, 도착지, 도착 시간 및 상기 반복 주행 경로를 포함하는 것을 특징으로 하는 카풀 서비스 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 저장부에 저장된 주변차량별 주행 경로 이력을 활용하여 상기 반복 주행 경로 상에서 기정해진 횟수 이상으로 검출된 주변차량을 추출하는 것을 특징으로 하는 것을 특징으로 하는 카풀 서비스 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 자차량의 카풀 주행 패턴과 상기 추출된 주변차량의 주행 패턴의 유사도에 따라 카풀 후보 차량을 선정하는 것을 특징으로 하는 카풀 서비스 장치.
  12. 자차량 주행 시 주변차량을 검출하는 제1단계,
    상기 자차량의 주행정보 및 상기 주변차량의 주행정보를 저장하는 제2단계,
    상기 자차량의 주행정보 및 상기 주변차량의 주행정보를 이용하여 자차량과 유사한 경로를 주행하는 주변차량을 선정하는 제3단계, 및
    상기 선정된 주변차량에 카풀을 제안하는 제4단계를 포함하는 카풀 서비스 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 제1단계는,
    GPS(Global Positioning System) 수신기를 통해 측정되는 자차량의 위치 및 측정 시간을 검출하는 것을 특징으로 하는 카풀 서비스 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 제1단계는,
    상기 자차량의 위치에 근거하여 상기 주변차량의 위치를 산출하고, 카메라를 통해 상기 자차량의 주변 영상을 획득하고 주변 영상으로부터 주변차량의 식별정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 카풀 서비스 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 식별정보는,
    차량번호, 차량 종류, 차량 색상 및 부착물 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 카풀 서비스 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 제3단계는,
    상기 자차량의 주행정보를 이용하여 상기 자차량의 카풀 주행 패턴을 결정하는 단계, 및
    상기 주변차량의 주행정보를 토대로 상기 주변차량의 주행 패턴을 생성하고 상기 주변차량의 주행 패턴과 상기 카풀 주행 패턴의 비교를 통해 상기 카풀 주행 패턴과 유사한 주행 패턴으로 주행하는 주변차량을 선별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 카풀 서비스 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 자차량의 카풀 주행 패턴을 결정하는 단계는,
    상기 자차량의 주행 경로를 분석하여 기설정된 횟수 이상으로 반복 주행한 반복 주행 경로를 추출하고, 추출된 반복 주행 경로를 이용하여 상기 카풀 주행 패턴을 설정하는 것을 특징으로 하는 카풀 서비스 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 카풀 주행 패턴과 유사한 주행 패턴으로 주행하는 주변차량을 선별하는 단계는,
    상기 주변차량의 주행 경로를 활용하여 상기 반복 주행 경로 상에서 기정해진 횟수 이상으로 검출되는 주변차량을 추출하는 것을 특징으로 하는 카풀 서비스 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 카풀 주행 패턴과 유사한 주행 패턴으로 주행하는 주변차량을 선별하는 단계는,
    상기 카풀 주행 패턴과 상기 추출된 주변차량의 주행 패턴의 유사도에 근거하여 카풀 후보 차량을 선정하는 것을 특징으로 하는 카풀 서비스 방법.
  20. 제12항에 있어서,
    상기 제2단계에서,
    상기 주변차량이 목격된 위치 및 시간을 저장하는 것을 특징으로 하는 카풀 서비스 방법.
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