KR20200070072A - 장소 추천 시스템 및 방법 - Google Patents

장소 추천 시스템 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20200070072A
KR20200070072A KR1020190066162A KR20190066162A KR20200070072A KR 20200070072 A KR20200070072 A KR 20200070072A KR 1020190066162 A KR1020190066162 A KR 1020190066162A KR 20190066162 A KR20190066162 A KR 20190066162A KR 20200070072 A KR20200070072 A KR 20200070072A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
section
place
user
location
sections
Prior art date
Application number
KR1020190066162A
Other languages
English (en)
Inventor
임유진
김희수
이은비
Original Assignee
숙명여자대학교산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 숙명여자대학교산학협력단 filed Critical 숙명여자대학교산학협력단
Publication of KR20200070072A publication Critical patent/KR20200070072A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0631—Item recommendations
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/3407—Route searching; Route guidance specially adapted for specific applications
    • G01C21/3438—Rendez-vous, i.e. searching a destination where several users can meet, and the routes to this destination for these users; Ride sharing, i.e. searching a route such that at least two users can share a vehicle for at least part of the route
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G06Q30/0251—Targeted advertisements
    • G06Q30/0261—Targeted advertisements based on user location
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

실시예의 장소 추천 시스템은 복수의 입력 위치 및 대중교통수단의 경유 구간들의 정보를 수집하는 데이터 수집부와, 상기 복수의 입력 위치에서 탑승할 상기 대중교통수단의 경유 구간들을 확장시켜 공통의 경유 구간들을 확보하고, 상기 공통의 경유 구간들을 상기 사용자의 선호도를 고려하여 순위 정보를 측정하는 데이터 분석부와, 상기 순위 정보를 사용자에게 제공하는 데이터 전달부와, 상기 순위 정보들에 따라 최종 경유 구간을 결정하고, 상기 최종 경유 구간 주위의 목적 위치 정보를 제공하는 장소 추천부를 포함할 수 있다.
실시예에 따른 장소 추천 시스템은 사용자의 선호도를 고려하여 만남의 장소를 선택함으로써, 모든 사용자들이 만족하는 최적의 장소를 선정할 수 있는 효과가 있다.

Description

장소 추천 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR RECOMMENDING LOCATION}
실시예는 최적의 장소를 추천하기 위한 장소 추천 시스템 및 방법에 관한 것이다.
통신망이 발달하고, 휴대용 단말기의 기능이 향상됨에 따라 다수의 사용자들은 각각의 단말기들을 이용하여 대화를 주고받을 수 있으며, 이러한 단말기를 이용한 대화에 더욱 많은 정보를 담을 수 있게 됨에 따라, 복수의 사용자들은 단말기를 이용하여 상호 간에 다양한 정보를 주고 받을 수 있게 되었다.
최근에는, 복수의 사용자들 각각의 사용자 정보 및 복수의 사용자들의 대화 이력을 이용하여 모임 장소를 자동으로 추천하거나, 관광지를 중심으로 숙박시설 장소를 자동으로 추천하는 시스템이 개발되고 있다.
하지만, 종래 장소 추천 시스템은 도 1에 도시된 바와 같이, 단순히 중심점을 이용하여 장소(10)를 보여주게 되어 실제 장소(10)를 선정하는데 어려움이 있다.
또한, 종래에는 사용자의 이동 수단 선호도를 고려하지 않고 장소(10)를 선정함으로써, 모든 사용자들이 만족하는 최적의 장소(10)를 선정하는데 어려움이 있다.
또한, 종래에는 장소(10)에 도착에 소요되는 시간 및 이동 방식을 고려하지 않아 최적의 장소(10)를 선정하기에는 한계가 있다.
상술한 문제점을 해결하기 위해 실시예는 최적의 장소를 선정할 수 있는 장소 추천 시스템 및 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
또한, 실시예는 시간 및 이동 방식을 고려한 장소 추천 시스템 및 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
실시예의 장소 추천 시스템은 복수의 입력 위치 및 대중교통수단의 경유 구간들의 정보를 수집하는 데이터 수집부와, 상기 복수의 입력 위치에서 탑승할 상기 대중교통수단의 경유 구간들을 확장시켜 공통의 경유 구간들을 확보하고, 상기 공통의 경유 구간들을 상기 사용자의 선호도를 고려하여 순위 정보를 측정하는 데이터 분석부와, 상기 순위 정보를 사용자에게 제공하는 데이터 전달부와, 상기 순위 정보들에 따라 최종 경유 구간을 결정하고, 상기 최종 경유 구간 주위의 목적 위치 정보를 제공하는 장소 추천부를 포함할 수 있다.
상기 장소 추천부는 최종 경유 구간 주위에 비용이 낮은 장소 또는 추천 비율이 높은 장소 또는 최종 경유 구간으로부터 거리가 가까운 장소를 상기 목적 위치로 선정하여 상기 사용자에게 제공할 수 있다.
상기 장소 추천부는 상기 최종 경유 구간 주위에 비용이 낮은 장소, 상기 추천 비율이 높은 장소 및 상기 거리가 가까운 장소 중 가장 많은 개수의 장소를 상기 목적 위치로 선정하여 상기 사용자들에게 제공할 수 있다.
상기 사용자의 선호도는 최소 환승 구간, 최단 경유 구간, 최소 비용 및 최소 이동 시간 중 어느 하나를 포함하고, 상기 데이터 분석부는 상기 사용자들은 서로 다른 선호도를 가진 상태에서 순위 정보가 측정될 수 있다.
상기 최소 환승 구간은 지하철들 사이의 환승 구간, 상기 지하철과 버스 사이의 환승 구간, 상기 버스들 사이의 환승 구간을 포함할 수 있다.
상기 데이터 분석부는 상기 사용자들의 위치를 시작점으로 하여 경유 구간들을 하나씩 이동시키면서 확장하고, 상기 공통의 경유 구간들이 미리 설정된 개수를 만족하면 상기 확장을 멈출 수 있다.
상기 데이터 전달부는 상기 순위 정보를 복수의 사용자들에게 제공하고, 상기 장소 추천부는 상기 사용자들의 순위 정보들을 취합하여 가장 많은 개수를 포함하는 구간을 최종 경유 구간으로 선정할 수 있다.
상기 입력 위치는 사용자의 위치를 포함하고, 상기 목적 위치는 만남의 장소 위치를 포함할 수 있다.
상기 입력 위치는 관광지의 위치를 포함하고, 상기 목적 위치는 숙소 위치를 포함할 수 있다.
또한, 실시예의 장소 추천 방법은 복수의 입력 위치 및 대중교통수단의 경유 구간들의 정보를 수집하는 단계와, 상기 복수의 입력 위치에서 탑승할 상기 대중교통수단의 경유 구간들을 확장시켜 공통의 경유 구간들을 확보하는 단계와, 상기 공통의 경유 구간들을 상기 사용자의 선호도를 고려하여 순위 정보를 측정하는 단계와, 상기 순위 정보를 각 사용자에게 제공하는 단계와, 상기 사용자들의 순위 정보들에 따라 최종 경유 구간을 결정하고, 상기 최종 경유 구간 주위에 목적 위치 정보를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 최종 경유 구간 주위에 비용이 낮은 장소, 상기 추천 비율이 높은 장소 및 상기 거리가 가까운 장소 중 가장 많은 개수의 장소를 상기 목적 위치로 선정하여 상기 사용자들에게 제공할 수 있다.
상기 사용자의 선호도는 최소 환승 구간, 최단 경유 구간, 최소 비용 및 최소 이동 시간 중 어느 하나를 포함하고, 상기 데이터 분석부는 상기 사용자들은 서로 다른 선호도를 가진 상태에서 순위 정보가 측정될 수 있다.
상기 최소 환승 구간은 지하철들 사이의 환승 구간, 상기 지하철과 버스 사이의 환승 구간, 상기 버스들 사이의 환승 구간을 포함할 수 있다.
상기 사용자들의 위치를 시작점으로 하여 경유 구간들을 하나씩 이동시키면서 확장하고, 상기 공통의 경유 구간들이 미리 설정된 개수를 만족하면 상기 확장을 멈출 수 있다.
상기 순위 정보를 복수의 사용자들에게 제공하고, 상기 사용자들의 순위 정보들을 취합하여 가장 많은 개수를 포함하는 구간을 최종 경유 구간으로 선정할 수 있다.
실시예에 따른 장소 추천 시스템은 사용자의 선호도를 고려하여 만남의 장소를 선택함으로써, 모든 사용자들이 만족하는 최적의 장소를 선정할 수 있는 효과가 있다.
또한, 실시예는 대중교통수단을 이용한 장소를 제공함으로써, 시간 및 비용을 단축할 수 있는 효과가 있다.
또한, 실시예는 최종 목적지에 대한 주변 정보를 제공함으로써, 목적에 맞는 장소를 효과적으로 선정할 수 있는 효과가 있다.
또한 실시예는 자가용을 보유하지 않았거나 주차 공간이 미흡한 다양한 상황에서도 만남의 장소에 효과적으로 도달할 수 있는 효과가 있다.
또한, 실시예는 사용자 선호도를 고려함으로써, 최적의 숙소를 선정할 수 있는 효과가 있다.
또한, 실시예는 사용자 선호도를 고려함으로써, 사용자가 원하는 최적의 교통 수단으로 관광지들과 숙소 사이를 이동할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 종래 장소를 선정한 모습을 나타낸 도면이다.
도 2는 제1 실시예에 따른 장소 추천 시스템을 나타낸 블럭도이다.
도 3은 제1 실시예에 따른 장소 추천 방법을 나타낸 순서도이다.
도 4 내지 도 10은 실시예에 따른 장소 추천 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 제2 실시예에 따른 장소 추천 시스템을 나타낸 블럭도이다.
도 12는 제2 실시예에 따른 장소 추천 시스템의 매커니즘을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
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 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명한다.
도 2는 제1 실시예에 따른 장소 추천 시스템을 나타낸 블럭도이다.
도 2를 참조하면, 제1 실시예에 따른 장소 추천 시스템(100)은 데이터 수집부(110)와, 데이터 분석부(120)와, 데이터 전달부(130)와, 장소 추천부(140)를 포함할 수 있다. 제1 실시예에 따른 장소 추천 시스템(100)은 입력 위치로부터 목적 위치를 추천하는 방식으로써, 입력 위치는 사용자들의 위치이고, 목적 위치는 만남의 장소 위치일 수 있다.
데이터 수집부(110)는 사용자들의 위치 정보를 수집할 수 있다. 사용자들의 위치 정보(200)는 예컨대, 사용자들이 가지고 있는 단말기를 통해 수집할 수 있다. 사용자들의 위치 정보(200)는 예컨대, 사용자들의 신용 카드 사용 정보를 통해 수집할 수 있다. 사용자들의 위치 정보(200)는 GPS 단말기의 GPS 정보로부터 위치를 수집할 수 있다.
데이터 수집부(110)는 대중교통수단 경유 구간 정보(300)를 수집할 수 있다. 대중교통수단은 버스, 지하철 등을 포함할 수 있다. 데이터 수집부(110)는 대중교통수단의 각 구간에서의 도착 시간을 수집할 수 있다. 데이터 수집부(110)는 서울 열린 데이터 광장, 서울교통공사, 버스 운송사업조합, 커뮤니티 등의 다양한 사이트를 통해 대중교통수단의 경유 구간 정보(300)를 수집할 수 있다.
데이터 수집부(110)는 사용자의 선호도를 수집할 수 있다. 사용자 선호도는 최소 환승 구간, 최소 비용, 최소 이동 시간 중 어느 하나의 정보를 포함할 수 있다. 이로 인해 사용자가 최소 환승 구간을 통해 장소를 추천받을지, 최단 경유 구간을 통해 장소를 추천 받을지, 최소 비용이 드는 장소를 추천받을지, 최소 이동 시간에 따른 장소를 추천받을지 알 수 있게 된다.
데이터 수집부(110)는 경유 구간 주변의 식당, 카페 등의 사용자 목적에 맞는 장소를 수집할 수 있다. 데이터 수집부(110)는 경유 구간 주변에 비용이 낮은 장소들을 수집할 수 있다. 데이터 수집부(110)는 경유 구간 주변에 추천 비율이 높은 장소들을 수집할 수 있다. 데이터 수집부(110)는 경유 구간으로부터 거리가 가까운 장소들을 수집할 수 있다.
데이터 수집부(110)는 앞서 설명한 데이터에 한정되지 않으며, 장소 추천에 필요한 다양한 데이터를 더 수집할 수 있다.
데이터 분석부(120)는 데이터 수집부(110)로부터 수집된 정보를 기초로 사용자들의 공통의 경유 구간들을 확보하고, 이를 순위 정보로 측정하는 역할을 한다.
데이터 분석부(120)는 사용자들의 위치를 시작점으로 하여 경유 지점들을 하나씩 이동시키면서 확장할 수 있다. 이 경우, 각 사용자들의 경유 지점들은 최초 하나가 공유될때까지 확장할 수 있다. 이로 인해 데이터 분석부(120)는 사용자들의 공통의 경유 구간을 확보할 수 있다. 데이터 분석부(120)는 사용자들의 공통의 경유 구간을 2개 이상을 포함하도록 각 사용자들의 경유 지점들을 확장할 수 있다. 데이터 분석부(120)는 적어도 1개 내지 5개 이상의 공통의 경유 지점들을 수집할 수 있다.
데이터 분석부(120)는 사용자들의 공통의 경유 구간에 대해 순위 정보를 측정할 수 있다. 예컨대, 3개의 공통의 경유 구간이 1구간, 2구간, 3구간으로 이루어질 경우, 데이터 분석부(120)는 사용자 선호도를 고려하여 3개의 구간에 대해 추천 순위를 측정할 수 있다.
사용자 선호도는 최소 환승 구간, 최단 경유 구간, 최소 비용 및 쇠소 이동 시간 중 어느 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 최소 환승 구간을 선호할 경우, 3개의 구간 순위는 1구간, 2구간, 3구간 순위로 될 수 있다. 여기서, 최소 환승 구간은 지하철들 사이의 환승 구간, 상기 지하철과 버스 사이의 환승 구간, 상기 버스들 사이의 환승 구간을 포함할 수 있다.
반면, 사용자가 최단 경유 구간을 선호할 경우, 3개의 구간 순위는 2구간, 1구간, 3구간 순위로 될 수 있다. 반면, 사용자가 최소 비용을 선호할 경우, 3개의 구간 순위는 3구간, 2구간, 1구간 순위로 될 수 있다.
이로 인해 사용자 선호도를 고려해서 모임에 참석하고자 하는 사용자들의 각각의 선호도에 따른 경유 구간들의 순위 정보를 측정할 수 있다.
데이터 전달부(130)는 경유 구간들의 순위 정보를 각 사용자들에게 전달할 수 있다. 각 사용자들은 각각의 선호도에 따라 측정된 순위 정보를 참조하여 모임 장소에 대해 의견을 개진할 수 있다.
이와 다르게, 장소 추천 시스템(100)은 순위 정보들에 따라 만남을 위한 최종 경유 구간을 결정할 수 있다.
장소 추천 시스템(100)은 복수의 사용자들에 대한 순위 정보를 기초로 최종 경유 구간을 결정할 수 있다. 예를 들어, A 사용자의 순위 정보가 1구간, 2구간, 3구간이고, B 사용자의 순위 정보가 2구간, 1구간, 3구간이고, C 사용자의 순위 정보가 3구간, 2구간, 1구간일 경우, 장소 추천 시스템은 1순위 구간들을 참조하여, 최종 경유 구간을 결정할 수 있다. 즉, 1순위 구간들에 가장 많은 구간의 개수를 측정하여 최종 경유 구간을 결정할 수 있다.
반면, A 사용자, B 사용자, C 사용자의 1순위에 가장 많은 구간의 개수가 존재하지 않는다면 2순위까지 포함하도록 하여 최종 경유 구간을 결정할 수 있다. 1순위, 2순위 모두를 참조하면, 1구간이 2개, 2구간이 3개, 3구간이 1개 이므로, 최종 경유 구간은 2구간으로 설정할 수 있다.
장소 추천부(140)는 최종 경유 구간 주변의 만남의 장소 정보를 더 제공할 수 있다.
장소 추천부(140)는 최종 경유 구간 주변에 비용이 낮은 순으로 장소를 정렬하여 사용자들에게 제공할 수 있다.
장소 추천부(140)는 최종 경유 구간 주변에 추천 비율이 높은 순으로 장소를 정렬하여 사용자들에게 제공할 수 있다.
장소 추천부(140)는 최종 경유 구간 주변과 거리가 가까운 순으로 장소를 정렬하여 사용자들에게 제공할 수 있다.
장소 추천부(140)는 상기 최종 경유 구간 주위에 비용이 낮은 장소, 상기 추천 비율이 높은 장소 및 상기 거리가 가까운 장소를 모두 포함하는 장소를 상기 만남의 장소로 선정하여 상기 사용자들에게 제공할 수 있다.
예컨대, 장소 추천부(140)는 상기 최종 경유 구간 주위에 비용이 낮은 장소, 상기 추천 비율이 높은 장소 및 상기 거리가 가까운 장소를 모두 포함하는 장소에 공통적으로 포함된 정보의 개수를 기초로 가장 많은 개수를 포함하는 장소를 최종 만남의 장소로 선정할 수 있다.
사용자 디바이스(400)는 이동 통신 단말기를 포함할 수 있다. 이동 통신 단말기(이동 전화기, 이동 단말기)는 다양한 형태로 구현될 수 있다. 예를 들면, 이동 통신 단말기는 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(notebook computer), 디지털방송용 단말기, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player) 등이 있다.
사용자 디바이스(400)는 사용자들의 공통의 경유 구간들에 대한 순위 정보를 수신받을 수 있다. 이때, 사용자는 순위 정보에 따라 만남의 장소를 추천할 수 있다. 또한, 사용자 디바이스(400)는 최종 경유 구간 및 만남의 장소 정보를 수신받을 수 있다.
실시예에 따른 장소 추천 시스템(100)은 사용자의 선호도를 고려하여 만남의 장소를 선택함으로써, 모든 사용자들이 만족하는 최적의 장소를 선정할 수 있는 효과가 있다.
또한, 실시예는 대중교통수단을 이용한 장소를 제공함으로써, 시간 및 비용을 단축할 수 있는 효과가 있다.
또한, 실시예는 최종 목적지에 대한 주변 정보를 제공함으로써, 목적에 맞는 장소를 효과적으로 선정할 수 있는 효과가 있다.
또한 실시예는 자가용을 보유하지 않았거나 주차 공간이 미흡한 다양한 상황에서도 만남의 장소에 효과적으로 도달할 수 있는 효과가 있다.
이하에서는 도 3 내지 도 10을 참조하여, 제1 실시예에 따른 장소 추천 방법에 대해 설명한다.
도 3은 제1 실시예에 따른 장소 추천 방법을 나타낸 순서도이고, 도 4 내지 도 10은 실시예에 따른 장소 추천 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 제1 실시예에 따른 장소 추천 방법은 복수의 사용자의 위치 및 대중교통수단의 경유 구간들의 정보를 수집하는 단계(S110)와, 상기 사용들의 각각의 위치에서 탑승할 상기 대중교통수단의 경유 구간들을 확장시켜 공통의 경유 구간들을 확보하는 단계(S120)와, 상기 공통의 경유 구간들을 상기 사용자의 선호도를 고려하여 순위 정보를 측정하는 단계(S130)와, 상기 순위 정보를 각 사용자들에게 제공하는 단계(S140)와, 상기 사용자들의 순위 정보들에 따라 최종 경유 구간을 결정하고, 상기 최종 경유 구간 주위에 만남의 장소 정보를 제공하는 단계(S150)를 포함할 수 있다.
먼저, 복수의 사용자의 위치 및 대중교통수단의 경유 구간들의 정보를 수집하는 단계(S110)를 수행할 수 있다.
사용자들의 위치 정보는 사용자들이 가지고 있는 단말기를 통해 수집할 수 있다. 사용자들의 위치 정보는 사용자들의 신용 카드 사용 정보에 따라 최종 위치를 수집할 수 있다. 사용자들의 위치 정보는 GPS 단말기를 통해 GPS 정보로부터 위치를 수집할 수 있다.
대중교통수단은 버스, 지하철 등을 포함할 수 있다. 대중교통수단의 경유 구간 정보는 대중교통수단의 각 구간에서의 도착 시간을 더 포함할 수 있다. 대중교통수단의 경유 구간 정보는 서울 열린 데이터 광장, 서울교통공사, 버스 운송사업조합, 커뮤니티 등의 다양한 사이트를 통해 수집할 수 있다.
사용자의 위치 및 대중교통수단의 경유 구간들의 정보가 수집되면 사용들의 각각의 위치에서 탑승할 상기 대중교통수단의 경유 구간들을 확장시켜 공통의 경유 구간 정보들을 확보하는 단계(S120)를 수행할 수 있다.
도 4에 도시된 바와 같이, A 사용자는 1구간, B 사용자는 7구간, C 사용자는 10구간에 위치하거나 이와 근접한 거리에 있음을 확인할 수 있다. 여기서, 각 구간은 버스 구간이거나, 지하철 구간이거나 버스와 지하철 모두의 경유 구간을 포함할 수 있다.
공유 구간들은 사용자들의 이동 위치의 개수에 따라 공통된 경유 구간을 확보할 수 있다. 사용자들의 이동 위치는 미리 설정된 최대 이동 칸수에 따라 결정될 수 있다. 예컨대, 실시예에서는 최대 이동 칸수를 3개로 설정한 것을 일 예로 설명한다.
도 5에 도시된 바와 같이, A 사용자의 1구간, B 사용자의 7구간, C 사용자의 10구간을 시작 지점에서 시작되어 0칸을 이동시킬 수 있다. 이때, A 사용자, B 사용자, C 사용자의 공통된 경유 구간은 존재하지 않는다.
도 6에 도시된 바와 같이, 시작 지점에서 1칸씩 이동시킬 수 있다. 즉, A 사용자는 2구간으로 이동하고, B 사용자는 6구간으로 이동하고, C 사용자는 4구간으로 이동할 수 있다. 이때, A 사용자, B 사용자, C 사용자의 공통된 경유 구간은 존재하지 않는다.
도 7에 도시된 바와 같이, 시작 지점에서 2칸씩 이동시킬 수 있다. 즉, A 사용자는 3구간으로 이동하고, B 사용자는 3구간으로 이동하고, C 사용자는 3구간, 5구간, 8구간으로 이동할 수 있다. 이때, A 사용자, B 사용자, C 사용자의 공통된 경유 구간은 1개의 구간 즉, 3구간이 존재하게 된다. 따라서, 3구간을 공통의 경유 구간으로 확보할 수 있다.
물론, 3구간을 공통의 경유 구간으로 확보하여 최종 순위 정보로 측정할 수 있으나, 실시예에서는 최대 이동 칸수를 3개로 설정하였기 때문에 공통의 경유 구간을 더 확보할 수 있다.
도 8에 도시된 바와 같이, 시작 지점에서 3칸씩 이동시킬 수 있다. 즉, A 사용자는 4구간, 6구간, 8구간으로 이동할 수 있다. B 사용자는 2구간, 4구간, 8구간으로 이동할 수 있다. C 사용자는 2구간, 6구간, 9구간으로 이동할 수 있다.
도 9에 도시된 바와 같이, A 사용자, B 사용자, C 사용자의 공통의 경유 구간은 2구간, 3구간, 4구간, 6구간, 8구간을 포함할 수 있다.
상기와 같이, 사용자들의 공통의 경유 구간들을 확보하면 공통의 경유 구간들을 상기 사용자의 선호도를 고려하여 순위 정보를 측정하는 단계(S130)를 수행할 수 있다. 순위 정보는 사용자의 선호도를 고려하여 측정할 수 있다.
도 10에 도시된 바와 같이, A 사용자가 최소 환승을 선호할 경우, 3구간, 2구간, 4구간, 8구간, 6 구간 순으로 순위가 측정될 수 있다. 반면, A 사용자가 최단 거리를 선호할 경우, 2구간, 3구간, 4구간, 6구간, 8구간 순으로 순위가 측정될 수 있다.
이와 마찬가지로, 각 사용자들에게 선호도에 따른 공통의 경유 구간들에 대한 순위를 측정할 수 있다.
공통의 경유 구간들에 대한 순위 측정을 마치면, 순위 정보들에 따라 최종 경유 구간을 결정할 수 있다.
최종 경유 구간은 1순위 구간들에 가장 많은 구간의 개수를 측정하여 최종 경유 구간을 결정할 수 있다. 반면, 1순위에 가장 많은 구간의 개수가 존재하지 않는다면 2순위까지 포함하도록 하여 최종 경유 구간을 결정할 수 있다. 마찬가지로, 2순위까지 포함하더라도 가장 많은 구간의 개수가 존재하지 않는다면 3순위, 4순위, 5순위를 차례대로 포함시켜 최종 경유 구간을 결정할 수 있다.
상기와 같이, 최종 경유 구간이 결정되면 최종 경유 구간 주위에 만남의 장소 정보를 제공할 수 있다. 만남의 장소 정보는 빅 데이터를 통해 수집될 수 있다. 만남의 장소 정보는 포털 사이트의 추천 장소 정보를 이용하여 수집될 수 있다.
만남의 장소 정보는 최종 경유 구간 주변에 비용이 낮은 장소 순으로 장소를 정렬하여 사용자들에게 제공할 수 있다.
만남의 장소 정보는 최종 경유 구간 주변에 추천 비율이 높은 장소 순으로 장소를 정렬하여 사용자들에게 제공할 수 있다.
만남의 장소 정보는 최종 경유 구간 주변과 거리가 가까운 순으로 장소를 정렬하여 사용자들에게 제공할 수 있다.
만남의 장소 정보는 상기 최종 경유 구간 주위에 비용이 낮은 장소, 상기 추천 비율이 높은 장소 및 상기 거리가 가까운 장소를 모두 포함하는 장소를 상기 만남의 장소로 선정하여 상기 사용자들에게 제공할 수 있다.
예컨대, 상기 최종 경유 구간 주위에 비용이 낮은 장소, 상기 추천 비율이 높은 장소 및 상기 거리가 가까운 장소를 모두 포함하는 장소에 공통적으로 포함된 정보의 개수를 기초로 가장 많은 개수를 포함하는 장소를 최종 만남의 장소로 선정할 수 있다.
도 11은 제2 실시예에 따른 장소 추천 시스템을 나타낸 블럭도이고, 도 12는 제2 실시예에 따른 장소 추천 시스템의 매커니즘을 설명하기 위한 도면이다.
도 11에 도시된 바와 같이, 제2 실시예에 따른 장소 추천 시스템(100)은 데이터 수집부(110)와, 데이터 분석부(120)와, 데이터 전달부(130)와, 장소 추천부(140)를 포함할 수 있다. 장소 추천 시스템(100)은 추천된 장소를 표시하는 사용자 디바이스(400)를 더 포함할 수 있다.
여기서, 제2 실시예에 따른 장소 추천 시스템은 도 12에 도시된 바와 같이, 복수의 관광지를 중심으로 숙박시설 장소를 추천하는 시스템이다. 사용자는 관광지 1, 관광지 2, 관광지 3을 관광할 예정이며, 이에 따른 숙소를 찾아주는 시스템이다.
또한, 제2 실시예에 따른 장소 추천 시스템은 입력 위치로부터 목적 위치를 추천하는 방식으로써, 입력 위치는 관광지의 위치이고, 목적 위치는 숙소 위치일 수 있다.
데이터 수집부(110)는 복수의 관광지의 위치 정보(500) 및 대중교통수단의 경유 구간들의 정보(300)를 수집할 수 있다.
데이터 수집부(110)는 관광지의 위치 정보(500)를 수집할 수 있다. 관광지의 위치 정보(500)는 각 지자체의 관광 정보 사이트로부터 수집하거나, 포털 사이트의 지도 맵을 통해 수집할 수 있다. 실시예에서는 관광지 1, 관광지 2, 관광지 3의 위치 정보를 수집할 수 있다.
데이터 수집부(110)는 대중교통수단 경유 구간 정보(300)를 수집할 수 있다. 대중교통수단은 버스, 지하철 등을 포함할 수 있다. 데이터 수집부(110)는 대중교통수단의 각 구간에서의 도착 시간을 수집할 수 있다. 데이터 수집부(110)는 서울 열린 데이터 광장, 서울교통공사, 버스 운송사업조합, 커뮤니티 등의 다양한 사이트를 통해 대중교통수단의 경유 구간 정보(300)를 수집할 수 있다.
데이터 수집부(110)는 사용자 선호도 및 경유 구간 주변의 식당, 카페 등의 사용자 목적에 맞는 장소를 수집할 수 있다.
데이터 분석부(120)는 관광지들의 위치에서 탑승할 상기 대중교통수단의 경유 구간들을 확장시켜 공통의 경유 구간들을 확보하고, 상기 공통의 경유 구간들을 사용자의 선호도를 고려하여 순위 정보를 측정할 수 있다.
데이터 분석부(120)는 관광지 1, 관광지 2, 관광지 3을 시작점으로 하여 대중교통수단의 경유 지점들을 하나씩 이동시키면서 확장할 수 있다. 이 경우, 대중교통수단의 경유 지점들은 최초 하나가 공유될때까지 확장할 수 있다. 이로 인해 데이터 분석부(120)는 대중교통수단의 공통의 경유 구간을 확보할 수 있다. 데이터 분석부(120)는 대중교통수단의 공통의 경유 구간을 2개 이상을 포함하도록 각 사용자들의 경유 지점들을 확장할 수 있다. 데이터 분석부(120)는 적어도 1개 내지 5개 이상의 공통의 경유 지점들을 수집할 수 있다.
데이터 분석부(120)는 공통의 경유 구간에 대해 순위 정보를 측정할 수 있다. 데이터 분석부(120)는 사용자 선호도를 고려하여 추천 순위를 측정할 수 있다.
사용자 선호도는 최소 환승 구간, 최단 경유 구간, 최소 비용 및 쇠소 이동 시간 중 어느 하나를 포함할 수 있다. 여기서, 최소 환승 구간은 지하철들 사이의 환승 구간, 상기 지하철과 버스 사이의 환승 구간, 상기 버스들 사이의 환승 구간을 포함할 수 있다.
이로 인해 사용자 선호도를 고려해서 사용자들의 각각의 선호도에 따른 경유 구간들의 순위 정보를 측정할 수 있다.
데이터 전달부(130)는 대중교통수단의 경유 구간들의 순위 정보를 사용자에게 전달할 수 있다.
장소 추천부(140)는 순위 정보들에 따라 최종 경유 구간을 결정하고, 상기 최종 경유 구간 주위의 숙소 정보를 제공할 수 있다.
장소 추천부(140)는 최종 경유 구간 주변에 비용이 낮은 순으로 숙소 정보를 정렬하여 사용자들에게 제공할 수 있다.
장소 추천부(140)는 최종 경유 구간 주변에 추천 비율이 높은 순으로 숙소 정보를 정렬하여 사용자들에게 제공할 수 있다.
장소 추천부(140)는 최종 경유 구간 주변과 거리가 가까운 순으로 숙소 정보를 정렬하여 사용자들에게 제공할 수 있다.
장소 추천부(140)는 상기 최종 경유 구간 주위에 비용이 낮은 장소, 상기 추천 비율이 높은 장소 및 상기 거리가 가까운 장소를 모두 포함하는 장소를 숙소로 선정하여 상기 사용자에게 제공할 수 있다.
예컨대, 장소 추천부(140)는 상기 최종 경유 구간 주위에 비용이 낮은 장소, 상기 추천 비율이 높은 장소 및 상기 거리가 가까운 장소를 모두 포함하는 장소에 공통적으로 포함된 정보의 개수를 기초로 가장 많은 개수를 포함하는 장소를 최종 숙소 장소로 선정할 수 있다.
장소 추천 시스템(100)은 추천된 장소를 표시하는 사용자 디바이스(400)를 더 포함할 수 있다.
사용자 디바이스(400)는 이동 통신 단말기를 포함할 수 있다. 이동 통신 단말기(이동 전화기, 이동 단말기)는 다양한 형태로 구현될 수 있다. 예를 들면, 이동 통신 단말기는 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(notebook computer), 디지털방송용 단말기, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player) 등이 있다.
사용자 디바이스(400)는 관광지들의 공통의 경유 구간들에 대한 순위 정보 및 최종 추천 숙소 정보를 표시할 수 있다.
제2 실시예에 따른 장소 추천 시스템은 사용자 선호도를 고려함으로써, 최적의 숙소를 선정할 수 있는 효과가 있다.
또한, 제2 실시예에 따른 장소 추천 시스템은 사용자 선호도를 고려함으로써, 사용자가 원하는 최적의 교통 수단으로 관광지들과 숙소 사이를 이동할 수 있는 효과가 있다.
110: 데이터 수집부
120: 데이터 분석부
130: 데이터 전달부
140: 장소 추천부
400: 사용자 디바이스

Claims (15)

  1. 복수의 입력 위치 및 대중교통수단의 경유 구간들의 정보를 수집하는 데이터 수집부;
    상기 복수의 입력 위치에서 탑승할 상기 대중교통수단의 경유 구간들을 확장시켜 공통의 경유 구간들을 확보하고, 상기 공통의 경유 구간들을 상기 사용자의 선호도를 고려하여 순위 정보를 측정하는 데이터 분석부;
    상기 순위 정보를 사용자에게 제공하는 데이터 전달부; 및
    상기 순위 정보들에 따라 최종 경유 구간을 결정하고, 상기 최종 경유 구간 주위의 목적 위치 정보를 제공하는 장소 추천부;를 포함하는 장소 추천 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 장소 추천부는 최종 경유 구간 주위에 비용이 낮은 장소 또는 추천 비율이 높은 장소 또는 최종 경유 구간으로부터 거리가 가까운 장소를 상기 목적 위치로 선정하여 상기 사용자에게 제공하는 장소 추천 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 장소 추천부는 상기 최종 경유 구간 주위에 비용이 낮은 장소, 상기 추천 비율이 높은 장소 및 상기 거리가 가까운 장소 중 가장 많은 개수의 장소를 상기 목적 위치로 선정하여 상기 사용자에게 제공하는 장소 추천 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 데이터 분석부는 상기 사용자들의 위치를 시작점으로 하여 경유 구간들을 하나씩 이동시키면서 확장하고, 상기 공통의 경유 구간들이 미리 설정된 개수를 만족하면 상기 확장을 멈추는 장소 추천 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 사용자의 선호도는 최소 환승 구간, 최단 경유 구간, 최소 비용 및 최소 이동 시간 중 어느 하나를 포함하고, 상기 데이터 분석부는 상기 순위 정보를 복수의 사용자들에게 제공하고, 상기 사용자들은 서로 다른 선호도를 가진 상태에서 순위 정보가 측정되는 장소 추천 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 최소 환승 구간은 지하철들 사이의 환승 구간, 상기 지하철과 버스 사이의 환승 구간, 상기 버스들 사이의 환승 구간을 포함하는 장소 추천 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 장소 추천부는 상기 사용자들의 순위 정보들을 취합하여 가장 많은 개수를 포함하는 구간을 최종 경유 구간으로 선정하는 장소 추천 시스템.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 입력 위치는 사용자의 위치를 포함하고, 상기 목적 위치는 만남의 장소 위치를 포함하는 장소 추천 시스템.
  9. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 입력 위치는 관광지의 위치를 포함하고, 상기 목적 위치는 숙소 위치를 포함하는 장소 추천 시스템.
  10. 복수의 입력 위치 및 대중교통수단의 경유 구간들의 정보를 수집하는 단계;
    상기 복수의 입력 위치에서 탑승할 상기 대중교통수단의 경유 구간들을 확장시켜 공통의 경유 구간들을 확보하는 단계;
    상기 공통의 경유 구간들을 상기 사용자의 선호도를 고려하여 순위 정보를 측정하는 단계;
    상기 순위 정보를 각 사용자에게 제공하는 단계;
    상기 사용자들의 순위 정보들에 따라 최종 경유 구간을 결정하고, 상기 최종 경유 구간 주위에 목적 위치 정보를 제공하는 단계;를 포함하는 장소 추천 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 최종 경유 구간 주위에 비용이 낮은 장소, 상기 추천 비율이 높은 장소 및 상기 거리가 가까운 장소 중 가장 많은 개수의 장소를 상기 목적 위치로 선정하여 상기 사용자에게 제공하는 장소 추천 방법.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 사용자들의 위치를 시작점으로 하여 경유 구간들을 하나씩 이동시키면서 확장하고, 상기 공통의 경유 구간들이 미리 설정된 개수를 만족하면 상기 확장을 멈추는 장소 추천 방법.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 사용자의 선호도는 최소 환승 구간, 최단 경유 구간, 최소 비용 및 최소 이동 시간 중 어느 하나를 포함하고, 상기 순위 정보를 복수의 사용자들에게 제공하고, 상기 사용자들은 서로 다른 선호도를 가진 상태에서 순위 정보가 측정되는 장소 추천 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 최소 환승 구간은 지하철들 사이의 환승 구간, 상기 지하철과 버스 사이의 환승 구간, 상기 버스들 사이의 환승 구간을 포함하는 장소 추천 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 사용자들의 순위 정보들을 취합하여 가장 많은 개수를 포함하는 구간을 최종 경유 구간으로 선정하는 장소 추천 방법.
KR1020190066162A 2018-12-07 2019-06-04 장소 추천 시스템 및 방법 KR20200070072A (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR20180157115 2018-12-07
KR1020180157115 2018-12-07

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20200070072A true KR20200070072A (ko) 2020-06-17

Family

ID=71406133

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190066162A KR20200070072A (ko) 2018-12-07 2019-06-04 장소 추천 시스템 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20200070072A (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20240047830A (ko) 2022-10-05 2024-04-12 고선균 카테고리별 전문가 기반의 장소 추천 시스템 및 이를 이용한 카테고리별 전문가 기반의 장소 추천 방법

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20240047830A (ko) 2022-10-05 2024-04-12 고선균 카테고리별 전문가 기반의 장소 추천 시스템 및 이를 이용한 카테고리별 전문가 기반의 장소 추천 방법

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11354023B2 (en) Location-based application recommendations
US9080890B2 (en) Method and system for obtaining destination information from proximate devices based on time and heading information
US9008888B1 (en) Cost based navigation
US20160283999A1 (en) Control method of information terminal
JP5560229B2 (ja) 経路探索システム及び経路探索方法
CN105606118B (zh) 导航装置、用于输入位置给导航装置的系统，以及用于从终端输入位置给导航装置的方法
JP5794112B2 (ja) 情報提供システム、情報提供装置、情報提供方法及びコンピュータプログラム
KR100709750B1 (ko) 위치 정보 공유 서비스 제공 방법 및 장치
JP2009093384A (ja) Ｐｏｉ検索システム、経路探索サーバおよびｐｏｉ検索方法
JP6984423B2 (ja) 行先情報検索装置、プログラム及び行先情報検索システム
JP2007520687A (ja) 地図検索サービス提供方法およびシステム
JP5007152B2 (ja) ナビゲーションシステム、経路探索サーバおよび経路探索方法ならびに端末装置
KR20200070072A (ko) 장소 추천 시스템 및 방법
US20180266831A1 (en) Method of displaying a traveling route and non-transitory computer-readable storage medium
KR101124739B1 (ko) 랑데부 포인트 검색 방법 및 장치
CN105841689A (zh) 提供长途交通工具信息的方法及装置
JP4604055B2 (ja) ナビゲーションシステム、経路探索サーバおよび経路探索方法ならびに端末装置
JP2004294342A (ja) 待ち合わせ場所の推奨方法
KR100418827B1 (ko) 여행경로 제공장치 및 방법
JP6712208B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム
KR20160017170A (ko) 복수 단말기와 서버를 이용한 내비게이션 목적지 설정 방법
JP7410244B1 (ja) アプリケーションプログラム、情報処理システム、および情報処理方法
JP2006527506A (ja) 移動通信端末機に地図情報を提供する方法およびシステム
KR20160015421A (ko) 위치정보기반의 여행정보 공유／추천 서비스 시스템 및 이를 이용한 여행정보 공유/추천 서비스 방법
KR20190068136A (ko) 경로 안내 방법 및 장치

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
AMND Amendment
X601 Decision of rejection after re-examination