KR20200132067A - 딥러닝 기반 주차장 이용 패턴 분석을 통한 지능형 주차 안내 서비스 시스템 및 방법 - Google Patents

딥러닝 기반 주차장 이용 패턴 분석을 통한 지능형 주차 안내 서비스 시스템 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20200132067A
KR20200132067A KR1020190056916A KR20190056916A KR20200132067A KR 20200132067 A KR20200132067 A KR 20200132067A KR 1020190056916 A KR1020190056916 A KR 1020190056916A KR 20190056916 A KR20190056916 A KR 20190056916A KR 20200132067 A KR20200132067 A KR 20200132067A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
parking lot
information
parking
usage
analysis server
Prior art date
Application number
KR1020190056916A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102317461B1 (ko
Inventor
이성준
변영철
강우석
Original Assignee
(주)이지정보기술
제주대학교 산학협력단
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 (주)이지정보기술, 제주대학교 산학협력단 filed Critical (주)이지정보기술
Priority to KR1020190056916A priority Critical patent/KR102317461B1/ko
Publication of KR20200132067A publication Critical patent/KR20200132067A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102317461B1 publication Critical patent/KR102317461B1/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
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
    • G06Q50/30—
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/0464—Convolutional networks [CNN, ConvNet]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • 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
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • 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
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/14—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas
    • G08G1/141—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas with means giving the indication of available parking spaces
    • G08G1/144—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas with means giving the indication of available parking spaces on portable or mobile units, e.g. personal digital assistant [PDA]
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/14—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas
    • G08G1/145—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas where the indication depends on the parking areas
    • G08G1/146—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas where the indication depends on the parking areas where the parking area is a limited parking space, e.g. parking garage, restricted space

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

본 발명은 주차장의 입출입 정보와 주변 기상정보, 행사 정보 등 주차장을 이용하는데 주요 요인이 되는 정보를 사전 수집하고 딥러닝 기반 학습을 통해 주차장 이용 모델을 생성 후 해당 주차장의 향후 이용도를 예측하여 사용자에게 맞춤형 주차장 이용 정보를 제공할 수 있는 딥러닝 기반 주차장 이용 패턴 분석을 통한 지능형 주차 안내 서비스 시스템 및 방법에 관한 것으로, 상세하게는 하나 이상의 주차장에 대한 사용 정보를 수집하고 상기 사용 정보를 학습 알고리즘을 통해 분석하여 주차장별 사용 모델을 생성하고, 상기 사용 모델을 바탕으로 선택된 주차장의 주차 가능면수를 예측하며 예측된 주차장의 주차 가능면수와 주차장의 위치 정보를 포함하는 주차이용정보를 출력하는 분석서버; 및 목적지와 주차 이용 날짜 및 도착 예정 시간을 설정 및 입력하여 상기 분석서버로 주차이용정보를 요청하고 이에 응답정보로 상기 분석서버로에서 제공되는 주차이용정보를 수신하여 표시하는 사용자 단말;를 포함하는 것이 특징이다.

Description

딥러닝 기반 주차장 이용 패턴 분석을 통한 지능형 주차 안내 서비스 시스템 및 방법{Intelligent parking guidance service system and method by deep learning based parking lot usage analysis}
본 발명은 주차장의 입출입 정보와 주변 기상정보, 행사 정보 등 주차장을 이용하는데 주요 요인이 되는 정보를 사전 수집하고 딥러닝 기반 학습을 통해 주차장 이용 모델을 생성 후 해당 주차장의 향후 이용도를 예측하여 사용자에게 맞춤형 주차장 이용 정보를 제공할 수 있는 딥러닝 기반 주차장 이용 패턴 분석을 통한 지능형 주차 안내 서비스 시스템 및 방법에 관한 것이다.
국내의 주차장 확보율은 전국적으로 평균 100%에 해당하지만 실제로는 심각한 주차난을 겪고 있으며, 이러한 주차난은 특정 주차장으로 집중하면서 주변 교통 흐름을 방해하고 불법주차와 교통사고로 이어지고 있다.
지역적으로 주차장 확보율의 편차가 하나의 원인이 될 수는 있겠지만 무분별한 주차장 확보로는 주차난을 해결할 수 없다.
정부에서도 이를 위해 주차 공간의 효율적인 활용과 주차 공유제, 공영주차장 정보 개방 등 다양한 대책을 마련하여 단순이 주차장 확보를 떠나 현재 운영되고 있는 주차장에 대한 효율성을 극대화하기 위한 방안을 모색 중이다.
주차 편의와 효율을 향상하기 위한 기술의 일 예로서 한국 공개특허공보 제10-2006-0043989호(공개일 2006년 05월 16일)가 개시되었다.
상기 종래 기술에서는 다수의 층으로 이루어진 대형건물 내 주차장에서 주차 후 주차된 차량의 위치를 용이하게 확인할 수 있도록 하는 차량의 위치 확인 시스템 및 방법을 제시하고 있으나, 이러한 종래 기술의 경우 실시간 정보를 기반으로 실시간 주차 현황만을 제공하고 있기 때문에 사용자의 실제 도착 예정 시간에서의 주차 가능 여부를 예측하기에는 어려움이 있다.
한국 공개특허공보 제10-2006-0043989호
따라서 본 발명의 목적은, 주차장 이용 패턴 및 주변 기상정보, 행사 정보 등 주차장을 이용하는데 주요 요인이 되는 정보를 수집하여 딥러닝 기반 학습을 통한 분석으로 주차장 이용 예측 정보를 제공함으로써 사용자의 주차 이용에 편의성과 주차장의 효율성을 향상시킬 수 있는 딥러닝 기반 주차장 이용 패턴 분석을 통한 지능형 주차 안내 서비스 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
상기 목적을 이루기 위한 수단으로서 본 발명의 딥러닝 기반 주차장 이용 패턴 분석을 통한 지능형 주차 안내 서비스 시스템(이하 '본 발명의 서비스 시스템'이라 칭함)은, 하나 이상의 주차장에 대한 사용 정보를 수집하고 상기 사용 정보를 학습 알고리즘을 통해 분석하여 주차장별 사용 모델을 생성하고, 상기 사용 모델을 바탕으로 선택된 주차장의 주차 가능면수를 예측하며 예측된 주차장의 주차 가능면수와 주차장의 위치 정보를 포함하는 주차이용정보를 출력하는 분석서버; 및 목적지와 주차 이용 날짜 및 도착 예정 시간을 설정 및 입력하여 상기 분석서버로 주차이용정보를 요청하고 이에 응답정보로 상기 분석서버로에서 제공되는 주차이용정보를 수신하여 표시하는 사용자 단말;를 포함할 수 있다.
하나의 예로써, 상기 주차장에 대한 사용 정보는, 주차장의 과거 입출차 내역 정보와 실시간 입출차 정보 및 주차장 주변 행사정보를 포함할 수 있다.
하나의 예로써, 상기 분석서버는, 적어도 하나 이상의 주차장에 대한 사용정보를 수집하는 수집모듈; 상기 수집모듈로부터 수집되는 수집정보에서 학습을 위한 하나 이상의 특징을 추출하는 특징도출모듈; 상기 특징도출모듈에서 추출된 특징으로 기반으로 딥러닝(Deep Learning) 학습을 수행하는 학습모듈; 상기 학습모듈에서 학습된 결과 정보를 전발받고 이를 바탕으로 주차장별 사용 모델을 생성하는 모델생성모듈; 및 상기 모델생성모듈에서 생성된 각 주차장별 사용 모델을 기반으로 선택된 주차장의 주차이용정보를 예측하는 예측모듈;을 포함할 수 있다.
하나의 예로써, 상기 수집모듈은, 지역별 기상정보를 더 수집할 수 있다.
하나의 예로써, 상기 분석서버는, 사용자의 이동 시간 중 선택된 주차장에 대한 이용 가능면수를 실시간으로 업데이트하고 이를 상기 사용자 단말로 제공할 수 있다.
하나의 예로써, 상기 분석서버는, 사용자의 이동 시간 중 선택된 주차장이 만차가 될 경우 사용자 단말에서 입력된 목적지 주변의 다른 주차장을 선택하고 해당 주차장의 사용 모델을 바탕으로 예측된 주차이용정보를 출력하고 이를 상기 사용자 단말로 제공할 수 있다.
하나의 예로써, 상기 분석서버는, 사용자 단말에서 입력된 목적지 주변의 주차장 현황과, 각 주차장별 이용 선호도 및 목적지 주변의 교통 혼잡도를 출력하고 이를 상기 사용자 단말로 제공할 수 있다.
한편 본 발명의 딥러닝 기반 주차장 이용 패턴 분석을 통한 지능형 주차 안내 서비스 방법(이하 '본 발명의 서비스 방법'이라 칭함)은, 상기 제 1항 내지 제 7항 중 어느 한 항의 분석서버에서 주차장의 과거 입출차 내역 정보와 실시간 입출차 정보 및 주차장 주변 행사정보를 포함하는 주차장에 대한 사용정보와 지역별 기상정보를 수집하는 단계; 상기 분석서버에서 수집된 수집정보를 딥러닝 기반의 학습 알고리즘을 통해 분석하여 주차장별 사용 모델을 생성하는 단계; 사용자 단말에서 목적지와 이용 날짜 및 도착 예정 시간을 설정 및 입력하는 단계; 상기 사용자 단말에서 입력 정보를 상기 분석서버로 송신하는 단계; 및 상기 사용자 단말에서 송신하는 입력 정보에 응답하여 상기 분석서버에서 사전에 생성된 주차장별 사용 모델을 바탕으로 선택된 주차장의 주차 가능면수를 예측하고 예측된 주차장의 주차 가능면수와 주차장의 위치 정보를 포함하는 주차이용정보를 출력하여 상기 사용자 단말로 회신하는 단계;를 포함하는 것이 특징이다.
이와 같이 본 발명에서는 기존의 실시간 정보를 기반으로 주차 가능 면수를 제공하는 방법에 국한되지 않고 실시간 정보와 예측 정보, 주차장 주변 행사에 따른 교통 흐름 등 주차장 이용에 주요 요인이 되는 다양한 변수들을 반영 및 분석하여 주차장 이용자에게 맞춤형 주차장 이용 정보를 제공함으로써 주차 이용의 편의성을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
또한 목적지에 도착하여 주차 가능 주차장을 찾는 방식이 아닌 목적지로 출발전 목적지 주변의 주차 가능 주차장 정보를 실시간으로 제공 받아 주차장을 찾기 위해 도로에서 소비되는 시간을 절약하고 주차장 주변의 교통 및 불법 주차까지 해소할 수 있는 효과가 있다.
또한 다수의 사람들이 특정 주차장으로 집중되지 않도록 각각의 목적지 및 이용 시간, 기상정보, 주변 행사 정보 등을 고려하여 분배해 줌으로써 주변의 교통 흐름을 저해하는 문제를 해결하면서 주차장의 효율성을 극대화할 수 있으며 이에 따른 교통 사고율을 저감시킬 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 서비스 시스템의 구성을 개략적으로 나타내는 블록도.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 분석서버의 구성을 나타내는 블록도.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자단말의 정보요청 구성을 나타내는 도면.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 분석서버의 정보제공 구성을 나타내는 도면.
도 5는 본 발명의 서비스 방법을 설명하기 위한 블록도.
이하, 본 발명의 구성 및 작용을 첨부된 도면에 의거하여 좀 더 구체적으로 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 발명자가 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
도 1은 본 발명의 서비스 시스템의 구성을 개략적으로 나타내는 블록도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 분석서버의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 1을 참조하면 본 발명의 서비스 시스템은 주차장에 대한 사용 정보를 수집하고 이를 분석하여 사용자에게 맞춤형 주차이용정보를 제공하는 분석서버(300)와, 상기 분석버로부터 제공되는 주차이용정보를 제공받는 사용자 단말(400)을 포함하여 구성될 수 있다.
분석서버(300)는 적어도 하나 이상의 주차장에 대한 사용 정보를 수집 및 저장하고, 수집된 사용 정보를 학습 알고리즘을 통해 분석하여 주차장별 사용 모델을 생성할 수 있다.
그리고 분석서버(300)는 생성된 상기 사용 모델을 바탕으로 선택된 주차장의 주차 가능면수를 예측하게 되며, 데이터 처리에 의한 예측 결과에 따라 상기 사용자 단말(400)로 맞춤형 주차 이용정보를 송신할 수 있다.
이때 상기 주차 이용정보는 사용자 단말(400)을 통해 설정 및 입력된 목적지와 이용 날짜 및 도착 예정 시간을 기반으로 예측된 주차 가능 주차장과 해당 주차장의 주차 가능면수 및 위치 정보를 포함할 수 있다.
사용자 단말(400)은 사용자가 방문할 목적지와 이용 날짜 및 도착 예정 시간을 설정 및 입력하여 상기 분석서버로 주차이용정보를 요청하고 이에 응답정보로 상기 분석서버로에서 제공되는 주차이용정보를 수신하여 표시할 수 있다.
일 예로 상기 사용자 단말(400)은 상기 분석서버(300)에 통신망을 통해 접속되어 분석서버(300)의 서비스를 제공받을 수 있으며, 데스크탑과 같이 고정성을 가지는 단말이거나 스마트폰, 태블릿 등을 포함하는 이동성을 가지는 모바일 단말일 수 있다.
이때 상기 사용자 단말(400)이 모바일 단말일 경우 사전에 서비스를 제공받기 위한 다양한 사용자 인터페이스가 구현되는 서비스 앱(App)을 다운로드하여 설치한 단말일 수 있다.
상기 언급한 통신망은 인터넷 프로토콜(IP, Internet Protocol)을 통하여 대용량 데이터의 송수신 서비스 및 끊기는 현상이 없는 데이터 서비스를 제공하는 아이피망으로 아이피를 기반으로 서로 다른 망을 통합한 아이피망 구조인 올 아이피(All IP)망, 유선통신망, 이동통신망(CDMA, 2G, 3G, 4G, LTE), Wibro(Wireless Broadband)망, HSDPA(High Speed Downlink Packet Access)망, 위성통신망 및 와이파이(WI-FI, Wireless Fidelity)망 중 적합한 어느 하나를 이용할 수 있다.
이하에서는 도 2를 참조하면 상기 분석서버(300)를 상세히 설명한다.
상기 분석서버(300)는 도 2에 도시된 바와 같이 수집모듈(310)과, 데이터베이스(320)와, 특징도출모듈(330)과, 학습모듈(340)과 모델생성모듈(350) 및 예측모듈(360)을 포함하여 구성될 수 있다.
상기 수집모듈(310)은 적어도 하나 이상의 주차장에 대한 사용정보를 온라인을 통해 수집할 수 있다.
여기서 상기 주차장에 대한 사용 정보는 주차장의 과거 입출차 내역 정보와, 실시간 입출차 정보 및 해당 주차장의 주변 행사정보를 포함할 수 있다.
예를 들면 상기 수집모듈(310)은 각 주차장별 구축된 주차운영시스템(100)과 연결되어 주차운영시스템(10)에 과거 입출차 내역 정보 및 실시간 입출차 정보를 요청하고 해당 정보를 제공받을 수 있다.
그리고 상기 수집모듈(310)은 도면에 도시된 바 없으나 각 지차체의 운영시스템과 연결되어 지자체의 운영시스템에 설정된 기간 동안의 지역별 행사정보를 요청하고 해당 정보를 제공받을 수 있다.
이에 더하여 상기 수집모듈(310)은 공공데이터 포털(200)이나 기상청 서버와 연결되어 상기 공공데이터 포털(200)이나 기상청 서버에 설정된 기간 동안의 지역별 기상정보를 요청하고 해당 정보를 제공받을 수 있다.
이때 상기 공공데이터 포털(100) 또는 기상청 서버로부터 제공되는 정보는 OPEN API(Application Programming Interface) 형태의 정보일 수 있다.
본 발명에서 언급한 기상 정보는 지역별 기본적인 온도와 습도를 포함한 날씨정보는 물론 대기 오염정보를 포함할 수 있할 수 있다. 이때 상기 대기 오염정보는 아황산가스 농도, 일산화탄소 농도, 오존 농도, 이산화질소 농도, 미세먼지 농도, 통합대기환경수치, 통합대기환경지수, 아황산가스 지수, 일산화탄소 지수, 오존 지수, 이산화질소 지수, 및 미세먼지 지수 등을 포함할 수 있다.
상기 데이터베이스(320)는 상기 수집모듈(310)에서 수집되는 다양한 정보들을 저장 및 누적할 수 있다.
상기 특징도출모듈(330)은 상기 수집모듈로부터 수집되는 수집정보에서 학습을 위한 하나 이상의 특징을 추출하여 분리할 수 있다.
즉 상기 특징도출모듈(330)은 주차장의 사용을 예측하기 위해 사전 수집되는 방대한 정보에서 학습에 필요한 주요 인자를 추출하는 것으로, 예를 들면 입출차 시간, 온도, 습도, 미세먼지 수치, 행사 여부 등의 특징을 추출할 수 있다.
상기 학습모듈(340)은 상기 특징도출모듈(330)에서 추출된 특징을 기반으로 학습을 수행할 수 있다.
상기 학습모듈(340)에 의한 학습은 공지의 학습 알고리즘 중 선택된 하나 이상의 적용할 수 있다.
상기 학습모듈(340)은 딥러닝(Deep Learning) 기반의 학습 알고리즘을 이용할 수 있으며, 바람직하게는 딥러닝 학습 신경망 계열에 속하는 CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘을 이용하여 학습을 수행할 수 있다.
상기 모델생성모듈(350)은 상기 학습모듈(340)에서 학습된 결과 정보를 전발받고 이를 바탕으로 주차장별 사용 모델을 생성할 수 있다. 즉, 상기 사용 모델은 각 주차장별 상기 주차장에 대한 사용 정보와 기상정보 등이 반영된 사용 패턴에 대한 모델로, 이러한 사용 모델은 상기 수집모듈(310)의 수집정보에 의해 실시간으로 업데이트 될 수 있다.
상기 예측모듈(360)은 상기 모델생성모듈(350)에서 생성된 각 주차장별 사용 모델을 기반으로 선택된 주차장의 주차이용정보를 예측할 수 있다.
일 예로 상기 예측모듈(360)은 상기 사용자 단말(400)에서 설정 및 입력되는 목적지와 주차 이용 날짜 및 도착 예정 시간을 기준으로 주차가 가능한 하나 이상의 주차장을 선택하고, 선택된 주차장의 주차 가능면수를 예측하며 예측된 주차장의 주차 가능면수와 주차장의 위치 정보를 포함하는 주차이용정보를 출력할 수 있다.
상기 분석서버(300)는 정보제공모듈을 더 포함할 수 있다.
상기 정보제공모듈은 상기 예측모듈(360)의 데이터 처리에 의해 출력되는 정보는 물론 상기 분석서버(300)에서 수집 및 분석되는 부가 정보 등을 상기 사용자 단말(400)로 송신함으로써 사용자 단말(400)로 하여금 안내 및 표시될 수 있도록 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자단말의 정보요청 구성을 나타내는 도면이며, 도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 분석서버의 정보제공 구성을 나타내는 도면이다.
도 3은 사용자 단말의 정보요청 흐름을 나타내는 도면으로, 도 3을 참조하면 사용자(주차장 이용자)는 사용자 단말(400)에 설치된 서비스 앱(App)을 통해 목적지를 검색 및 선택하고 이용 날짜와 도착 예정 시간 등을 설정 및 입력하며, 입력된 정보와 함께 목적지 주변에 대한 주차이용정보를 상기 분석서버(300)로 요청할 수 있다.
도 4는 분석서버의 정보제공 흐름을 나타내는 도면으로, 도 4를 참조하면, 상기 사용자 단말(400)에서 입력되어 전송되는 목적지와 이용 날짜 및 도착 예정 시간 정보 등은 상기 분석서버(300)의 예측모듈(360)로 전달되며, 상기 예측모듈(360)에서는 목적지 주변 주차장의 예측 모델을 바탕으로 해당 시간대 주차 가능면수 정보를 출력하고 이를 사용자 단말(400)로 회신할 수 있다.
그리고 예측 모델에서 제공된 결과와 목적지 주변 주차장 현황 정보, 이용 선호도, 기상, 주변 행사에 따른 교통 혼잡도 정보를 분석하여 상기 분석서버(300)는 사용자에게 주차 가능한 추천 주차장 위치 정보를 제공할 수 있다.
이때 사용자가 주차장 이용을 위해 이동하는 시간 동안 원래 목적지 주차장에 대한 이용 가능면수가 실시간으로 업데이트 되는 바, 분석서버(300)는 사용자의 이동 중 주차장이 만차가 될 경우 목적지 주변 다른 주차장의 예측 정보를 기반으로 예측을 수행하고, 이를 통해 주차가 가능한 다른 주차창에 대한 주차이용정보를 제공하여 사용자가 주차를 위해 도로에서 소비되는 시간이 절약될 수 있도록 함과 더불어 특정 주차장으로 차량이 밀집되는 현상을 해소시킬 수 있다.
도 5는 본 발명의 서비스 방법을 설명하기 위한 블록도이다.
한편 도 5를 참조하면, 본 발명의 서비스 방법은, 먼저 상술한 분석서버(300)에서 주차장의 과거 입출차 내역 정보와 실시간 입출차 정보 및 주차장 주변 행사정보를 포함하는 주차장에 대한 사용정보와 지역별 기상정보를 수집하는 단계을 수행한다.(S100)
그리고 상기 분석서버(300)에서 수집된 수집정보를 딥러닝 기반의 학습 알고리즘을 통해 분석하여 주차장별 사용 모델을 생성하는 단계를 수행한다.(S200)
이후 사용자 단말(400)에서 목적지와 이용 날짜 및 도착 예정 시간을 설정 및 입력하는 단계를 수행한다.(S300)
그리고 상기 사용자 단말(400)에서 입력 정보를 상기 분석서버(300)로 송신하는 단계를 수행한다.(S400)
마지막으로 상기 사용자 단말(S400)에서 송신하는 입력 정보에 응답하여 상기 분석서버(300)에서는 사전에 생성된 주차장별 사용 모델을 바탕으로 선택된 주차장의 주차 가능면수를 예측하고 예측된 주차장의 주차 가능면수와 주차장의 위치 정보를 포함하는 주차이용정보를 출력하여 상기 사용자 단말(400)로 회신하는 단계를 수행한다.(S500)
이상 설명한 내용을 통해 당업자라면 본 발명의 기술사상을 일탈하지 아니하는 범위에서 다양한 변경 및 수정 가능함을 알 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 기술적 범위는 명세서의 상세한 설명에 기재된 내용으로 한정되는 것이 아니라 특허청구범위에 의해 정해져야만 할 것이다.
100 : 주차 운영 시스템 200 : 공공 데이터 포털
300 : 분석서버 310 : 수집모듈
320 : 데이터베이스 330 : 특징도출모듈
340 : 학습모듈 350 : 모델생성모듈
360 : 예측모듈 400 : 사용자 단말

Claims (8)

  1. 하나 이상의 주차장에 대한 사용정보를 수집하고 상기 사용 정보를 학습 알고리즘을 통해 분석하여 주차장별 사용 모델을 생성하고, 상기 사용 모델을 바탕으로 선택된 주차장의 주차 가능면수를 예측하며 예측된 주차장의 주차 가능면수와 주차장의 위치 정보를 포함하는 주차이용정보를 출력하는 분석서버; 및
    목적지와 주차 이용 날짜 및 도착 예정 시간을 설정 및 입력하여 상기 분석서버로 주차이용정보를 요청하고 이에 응답정보로 상기 분석서버로에서 제공되는 주차이용정보를 수신하여 표시하는 사용자 단말;를 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반 주차장 이용 패턴 분석을 통한 지능형 주차 안내 서비스 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 주차장에 대한 사용정보는,
    주차장의 과거 입출차 내역 정보와 실시간 입출차 정보 및 주차장 주변 행사정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반 주차장 이용 패턴 분석을 통한 지능형 주차 안내 서비스 시스템.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 분석서버는,
    적어도 하나 이상의 주차장에 대한 사용정보를 수집하는 수집모듈;
    상기 수집모듈로부터 수집되는 수집정보에서 학습을 위한 하나 이상의 특징을 추출하는 특징도출모듈;
    상기 특징도출모듈에서 추출된 특징으로 기반으로 딥러닝(Deep Learning) 학습을 수행하는 학습모듈;
    상기 학습모듈에서 학습된 결과 정보를 전발받고 이를 바탕으로 주차장별 사용 모델을 생성하는 모델생성모듈; 및
    상기 모델생성모듈에서 생성된 각 주차장별 사용 모델을 기반으로 선택된 주차장의 주차이용정보를 예측하는 예측모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반 주차장 이용 패턴 분석을 통한 지능형 주차 안내 서비스 시스템.
  4. 제 2항에 있어서,
    상기 수집모듈은,
    지역별 기상정보를 더 수집하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반 주차장 이용 패턴 분석을 통해 지능형 주차 안내 서비스 시스템.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 분석서버는,
    사용자의 이동 시간 중 선택된 주차장에 대한 이용 가능면수를 실시간으로 업데이트하고 이를 상기 사용자 단말로 제공하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반 주차장 이용 패턴 분석을 통한 지능형 주차 안내 서비스 시스템.
  6. 제 5항에 있어서,
    상기 분석서버는,
    사용자의 이동 시간 중 선택된 주차장이 만차가 될 경우 사용자 단말에서 입력된 목적지 주변의 다른 주차장을 선택하고 해당 주차장의 사용 모델을 바탕으로 예측된 주차이용정보를 출력하고 이를 상기 사용자 단말로 제공하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반 주차장 이용 패턴 분석을 통한 지능형 주차 안내 서비스 시스템.
  7. 제 3항에 있어서,
    상기 분석서버는,
    사용자 단말에서 입력된 목적지 주변의 주차장 현황과, 각 주차장별 이용 선호도 및 목적지 주변의 교통 혼잡도를 출력하고 이를 상기 사용자 단말로 제공하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반 주차장 이용 패턴 분석을 통해 지능형 주차 안내 서비스 시스템.
  8. 상기 제 1항 내지 제 7항 중 어느 한 항의 분석서버에서 주차장의 과거 입출차 내역 정보와 실시간 입출차 정보 및 주차장 주변 행사정보를 포함하는 주차장에 대한 사용정보와 지역별 기상정보를 수집하는 단계;
    상기 분석서버에서 수집된 수집정보를 딥러닝 기반의 학습 알고리즘을 통해 분석하여 주차장별 사용 모델을 생성하는 단계;
    사용자 단말에서 목적지와 이용 날짜 및 도착 예정 시간을 설정 및 입력하는 단계;
    상기 사용자 단말에서 입력 정보를 상기 분석서버로 송신하는 단계; 및
    상기 사용자 단말에서 송신하는 입력 정보에 응답하여 상기 분석서버에서 사전에 생성된 주차장별 사용 모델을 바탕으로 선택된 주차장의 주차 가능면수를 예측하고 예측된 주차장의 주차 가능면수와 주차장의 위치 정보를 포함하는 주차이용정보를 출력하여 상기 사용자 단말로 회신하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반 주차장 이용 패턴 분석을 통해 지능형 주차 안내 서비스 방법.
KR1020190056916A 2019-05-15 2019-05-15 딥러닝 기반 주차장 이용 패턴 분석을 통한 지능형 주차 안내 서비스 시스템 및 방법 KR102317461B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190056916A KR102317461B1 (ko) 2019-05-15 2019-05-15 딥러닝 기반 주차장 이용 패턴 분석을 통한 지능형 주차 안내 서비스 시스템 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190056916A KR102317461B1 (ko) 2019-05-15 2019-05-15 딥러닝 기반 주차장 이용 패턴 분석을 통한 지능형 주차 안내 서비스 시스템 및 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20200132067A true KR20200132067A (ko) 2020-11-25
KR102317461B1 KR102317461B1 (ko) 2021-10-28

Family

ID=73645946

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190056916A KR102317461B1 (ko) 2019-05-15 2019-05-15 딥러닝 기반 주차장 이용 패턴 분석을 통한 지능형 주차 안내 서비스 시스템 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102317461B1 (ko)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112435500A (zh) * 2020-12-01 2021-03-02 深圳市顺易通信息科技有限公司 一种停车场剩余车位的统计方法、装置及终端设备
CN112668782A (zh) * 2020-12-30 2021-04-16 中兴智能交通股份有限公司 一种基于大数据智能分析车场发展趋势的系统和方法
CN112819226A (zh) * 2021-02-02 2021-05-18 北京千方科技股份有限公司 一种停车场推荐方法、装置、存储介质及终端
CN115131983A (zh) * 2022-05-31 2022-09-30 南京邮电大学 一种基于停车影响因子的泊车引导方法
KR20220159710A (ko) 2021-05-26 2022-12-05 한국로봇융합연구원 이중 주차가 허용되는 자율 주차 로봇 시스템의 주차면 할당 장치 및 방법
KR102492333B1 (ko) * 2022-09-19 2023-01-27 주식회사 브로드씨엔에스 뉴럴 네트워크를 이용하여 주차와 관련된 정보를 기반으로 단말에게 진료 예약 일정에 대한 정보를 제공하는 방법 및 장치
CN117272849A (zh) * 2023-11-22 2023-12-22 上海随申行智慧交通科技有限公司 区域停车场饱和度的预测方法、系统及可读存储介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20060043989A (ko) 2004-11-11 2006-05-16 주식회사 대우일렉트로닉스 대형건물의 주차위치 확인 시스템 및 방법
JP2009300179A (ja) * 2008-06-11 2009-12-24 Aisin Aw Co Ltd 駐車場案内装置、駐車場案内方法及びプログラム
KR20180134636A (ko) * 2017-06-09 2018-12-19 네이버 주식회사 주차 정보를 제공하는 방법 및 시스템

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20060043989A (ko) 2004-11-11 2006-05-16 주식회사 대우일렉트로닉스 대형건물의 주차위치 확인 시스템 및 방법
JP2009300179A (ja) * 2008-06-11 2009-12-24 Aisin Aw Co Ltd 駐車場案内装置、駐車場案内方法及びプログラム
KR20180134636A (ko) * 2017-06-09 2018-12-19 네이버 주식회사 주차 정보를 제공하는 방법 및 시스템

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112435500A (zh) * 2020-12-01 2021-03-02 深圳市顺易通信息科技有限公司 一种停车场剩余车位的统计方法、装置及终端设备
CN112668782A (zh) * 2020-12-30 2021-04-16 中兴智能交通股份有限公司 一种基于大数据智能分析车场发展趋势的系统和方法
CN112819226A (zh) * 2021-02-02 2021-05-18 北京千方科技股份有限公司 一种停车场推荐方法、装置、存储介质及终端
CN112819226B (zh) * 2021-02-02 2024-05-28 北京千方科技股份有限公司 一种停车场推荐方法、装置、存储介质及终端
KR20220159710A (ko) 2021-05-26 2022-12-05 한국로봇융합연구원 이중 주차가 허용되는 자율 주차 로봇 시스템의 주차면 할당 장치 및 방법
CN115131983A (zh) * 2022-05-31 2022-09-30 南京邮电大学 一种基于停车影响因子的泊车引导方法
CN115131983B (zh) * 2022-05-31 2024-03-26 南京邮电大学 一种基于停车影响因子的泊车引导方法
KR102492333B1 (ko) * 2022-09-19 2023-01-27 주식회사 브로드씨엔에스 뉴럴 네트워크를 이용하여 주차와 관련된 정보를 기반으로 단말에게 진료 예약 일정에 대한 정보를 제공하는 방법 및 장치
CN117272849A (zh) * 2023-11-22 2023-12-22 上海随申行智慧交通科技有限公司 区域停车场饱和度的预测方法、系统及可读存储介质
CN117272849B (zh) * 2023-11-22 2024-02-02 上海随申行智慧交通科技有限公司 区域停车场饱和度的预测方法、系统及可读存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
KR102317461B1 (ko) 2021-10-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102317461B1 (ko) 딥러닝 기반 주차장 이용 패턴 분석을 통한 지능형 주차 안내 서비스 시스템 및 방법
Mahmassani Dynamic network traffic assignment and simulation methodology for advanced system management applications
US10527433B2 (en) Automated vehicle parking space recommendation
WO2019091108A1 (zh) 一种交通出行调查数据处理方法
Noori et al. Impact of VANET-based V2X communication using IEEE 802.11 p on reducing vehicles traveling time in realistic large scale urban area
Pillmann et al. Car-to-cloud communication traffic analysis based on the common vehicle information model
CN109255457A (zh) 基于大数据挖掘的安全网约车方法及系统
JP2011138487A (ja) 空間−時間関係に基づく交通予測方法およびシステム
MXPA03000171A (es) Metodo y sistema para proveer informacion sobre trafico e informacion relacionada.
CN114693495B (zh) 智慧城市公共交通管理方法、物联网系统、装置及介质
CN111882867A (zh) 一种基于物联网的城市智慧交通预警系统
CN111638955A (zh) 基于边缘计算的景区管理服务方法、系统和可读存储介质
CN109348404B (zh) 一种大数据环境下个体出行道路轨迹提取的方法
Celes et al. From mobility traces to knowledge: Design guidance for intelligent vehicular networks
Estrada et al. Experimental evaluation of real-time information services in transit systems from the perspective of users
Dogaroglu et al. Investigation of car park preference by intelligent system guidance
Grgurević et al. Overview of Wi-Fi-based automatic passenger counting solutions in public urban transport
KR101915171B1 (ko) 사물인터넷기반의 정거장 상황인지 정보 수집 및 제공시스템
Sinha et al. Sustainable time series model for vehicular traffic trends prediction in metropolitan network
Bratanov User mobility modeling in cellular communications networks
JP6616860B2 (ja) 情報生成装置、プログラム及び情報生成方法
KR101915176B1 (ko) 사물인터넷기반의 정거장 상황인지 정보 표출시스템
JP6521123B1 (ja) 通信制御システム、通信制御方法、及びプログラム
KR102466467B1 (ko) 경로 데이터를 생성하고 이용하는 방법 및 장치
Rapelli Development and Performance Evaluation of Urban Mobility Applications and Services

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right