KR20210047048A - 차량 정보 제공 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 차량 정보 제공 방법은, 사용자와 관련된 제1 차량을 확인하는 단계와, 상기 제1 차량의 탑승과 관련된 제1 위치 정보를 확인하는 단계와, 상기 사용자의 위치 정보를 기반으로 상기 사용자에게 할당되며, 상기 제1 위치로 이동하기 위한 제2 차량을 확인하는 단계와, 상기 제2 차량과 관련된 정보를 사용자에게 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

차량 정보 제공 방법 및 장치 {METHOD AND APPARATUS FOR PROVIDING VEHICLE INFORMATION}
본 발명은 사용자와 관련된 특정 위치로 이동하는 차량의 정보를 제공하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
네비게이션 시스템 및 통신 네트워크의 발달과 더불어 자가 차량에 대한 경로 안내에서 나아가 도보로 이동하는 사용자에 대하여 대중교통 수단을 이용한 경로 안내를 지원하기 위한 다양한 서비스가 등장하고 있다.
그러나, 이러한 서비스는 목적지까지 갈 수 있는 대중교통 수단(예: 대중교통 버스)이 정차하는 정류장들의 위치와 각 정류장 별 대중교통 수단의 정류장 도착시간을 안내할 뿐이다. 이에 따라 사용자는 주관적인 판단으로 안내되는 정류장들 중 하나를 선택하여 이동하게 되므로 효율적인 경로 안내가 이루어지지 못하고 있는 실정이다.
또한, 사용자가 대중교통 수단의 이용을 위해 주변 정류장으로 도보 이동하는 경우, 도보 속도가 사용자의 현재 위치와 주변 정류장의 거리를 감안하여 요구되는 속도에 미치지 못하는 경우 대중교통 수단의 도착시간에 맞추어 도착하지 못하게 되어 대중교통 수단을 놓치게 되는 경우 빈번하게 발생한다.
따라서, 사용자가 목적지까지 이동하기 위한 최적 정류장에 대한 정보를 제공하고, 또한 사용자의 원활한 대중교통 수단의 탑승을 위해 최적 정류장까지 효율적으로 이동할 수 있는 방안이 요구된다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 목적지까지 이동하는 제1 차량과 관련된 위치를 확인하고, 확인된 위치까지 이동하는 제2 차량에 대한 정보를 제공함으로써 보다 효과적인 경로 안내를 제공하는 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
다만, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 바로 제한되지 않으며, 언급되지는 않았으나 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있는 목적을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 차량 정보 제공 방법은, 사용자와 관련된 제1 차량을 확인하는 단계와, 상기 제1 차량의 탑승과 관련된 제1 위치 정보를 확인하는 단계와, 상기 사용자의 위치 정보를 기반으로 상기 사용자에게 할당되며, 상기 제1 위치로 이동하기 위한 제2 차량을 확인하는 단계와, 상기 제2 차량과 관련된 정보를 사용자에게 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 차량 정보 제공 장치는, 사용자와 관련된 제1 차량을 확인하고, 상기 제1 차량의 탑승과 관련된 제1 위치 정보를 확인하고, 상기 사용자의 위치 정보를 기반으로 상기 사용자에게 할당되며, 상기 제1 위치로 이동하기 위한 제2 차량을 확인하고, 상기 제2 차량과 관련된 정보를 사용자에게 제공하는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 판독가능 기록매체는, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 정보 제공 방법은, 사용자와 관련된 제1 차량을 확인하는 단계와, 상기 제1 차량의 탑승과 관련된 제1 위치 정보를 확인하는 단계와, 상기 사용자의 위치 정보를 기반으로 상기 사용자에게 할당되며, 상기 제1 위치로 이동하기 위한 제2 차량을 확인하는 단계와, 상기 제2 차량과 관련된 정보를 사용자에게 제공하는 단계를 수행하도록 프로그램된 컴퓨터 프로그램을 저장할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 차량 정보 제공 방법 및 장치는, 목적지까지 효과적으로 이동하는 제1 차량을 확인하고 이와 관련된 위치 정보를 제공함으로써 목적지까지의 보다 효과적인 경로 안내를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 차량 정보 제공 방법 및 장치는, 제1 차량과 관련된 위치로 이동하는 제2 차량에 대한 정보를 제공함으로써 목적지까지의 이동이 보다 용이하고 효율적으로 이루어지도록 할 수 있다.
다만, 본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 명세서의 실시 예에 따른 AI 장치를 나타낸다.
도 2는 본 명세서의 실시 예에 따른 AI 서버를 나타낸다.
도 3은 본 명세서의 실시 예에 따른 AI 시스템을 나타낸다.
도 4는 본 명세서의 실시 예에 따른 연상장치와 5G 네트워크 사이의 정보 송수신에 따른 차량의 제어동작을 설명하는 도면이다.
도 5는 본 명세서의 실시 예에 따른 방법이 적용될 수 있는 무선 통신 시스템의 블록도이다.
도 6은 본 명세서의 실시 예에 따른 무선 통신 시스템에서 신호 송수신 방법의 일례를 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 정보 제공 방법을 개념적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 정보 제공 방법과 관련된 장치들의 관계를 개념적으로 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 정보 제공 장치의 기능 블록도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 정보 제공 방법의 각 단계의 흐름을 나타내는 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 정보 제공 방법 중 일부 단계의 흐름을 구체적으로 나타내는 도면이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 정보 제공 방법 중 다른 일부 단계의 흐름을 구체적으로 나타내는 도면이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 정보 제공 방법 중 또 다른 일부 단계의 흐름을 구체적으로 나타내는 도면이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 정보 제공 방법의 다른 단계의 흐름을 나타내는 도면이다.
도 15 및 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 정보 제공 방법이 적용 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 정보 제공 장치에 표시되는 화면의 예를 나타내는 도면이다.
도 18은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 정보 제공 장치에 표시되는 화면의 다른 예를 나타내는 도면이다.
도 19는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 정보 제공 장치에 의해 다른 장치에 표시되는 화면의 예를 나타내는 도면이다.
도 20은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 정보 제공 장치에 의해 다른 장치에 표시되는 화면의 다른 예를 나타내는 도면이다.
이하, 본 발명의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
실시 예를 설명함에 있어서 본 발명이 속하는 기술 분야에 익히 알려져 있고 본 발명과 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 발명의 요지를 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다.
마찬가지 이유로 첨부 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 개략적으로 도시되었다. 또한, 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니다. 각 도면에서 동일한 또는 대응하는 구성요소에는 동일한 참조 번호를 부여하였다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
이 때, 처리 흐름도 도면들의 각 블록과 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행 예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
이 때, 본 실시 예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 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 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.
도 1은 본 명세서의 실시 예에 따른 AI 장치를 나타낸다.
AI 장치(100)는 TV, 프로젝터, 휴대폰, 스마트폰, 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 태블릿 PC, 웨어러블 장치, 셋톱박스(STB), DMB 수신기, 라디오, 세탁기, 냉장고, 데스크탑 컴퓨터, 디지털 사이니지, 로봇, 차량 등과 같은, 고정형 기기 또는 이동 가능한 기기 등으로 구현될 수 있다.
도 1을 참조하면, 단말기(100)는 통신부(110), 입력부(120), 러닝 프로세서(130), 센싱부(140), 출력부(150), 메모리(170) 및 프로세서(180) 등을 포함할 수 있다.
통신부(110)는 유무선 통신 기술을 이용하여 다른 AI 장치(100a 내지 100e)나 AI 서버(200) 등의 외부 장치들과 데이터를 송수신할 수 있다. 예컨대, 통신부(110)는 외부 장치들과 센서 정보, 사용자 입력, 학습 모델, 제어 신호 등을 송수신할 수 있다.
이때, 통신부(110)가 이용하는 통신 기술에는 GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), LTE(Long Term Evolution), 5G, WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), 블루투스(Bluetooth), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), ZigBee, NFC(Near Field Communication) 등이 있다.
입력부(120)는 다양한 종류의 데이터를 획득할 수 있다.
이때, 입력부(120)는 영상 신호 입력을 위한 카메라, 오디오 신호를 수신하기 위한 마이크로폰, 사용자로부터 정보를 입력 받기 위한 사용자 입력부 등을 포함할 수 있다. 여기서, 카메라나 마이크로폰을 센서로 취급하여, 카메라나 마이크로폰으로부터 획득한 신호를 센싱 데이터 또는 센서 정보라고 할 수도 있다.
입력부(120)는 모델 학습을 위한 학습 데이터 및 학습 모델을 이용하여 출력을 획득할 때 사용될 입력 데이터 등을 획득할 수 있다. 입력부(120)는 가공되지 않은 입력 데이터를 획득할 수도 있으며, 이 경우 프로세서(180) 또는 러닝 프로세서(130)는 입력 데이터에 대하여 전처리로써 입력 특징점(input feature)을 추출할 수 있다.
러닝 프로세서(130)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망으로 구성된 모델을 학습시킬 수 있다. 여기서, 학습된 인공 신경망을 학습 모델이라 칭할 수 있다. 학습 모델은 학습 데이터가 아닌 새로운 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론해 내는데 사용될 수 있고, 추론된 값은 어떠한 동작을 수행하기 위한 판단의 기초로 이용될 수 있다.
이때, 러닝 프로세서(130)는 AI 서버(200)의 러닝 프로세서(240)와 함께 AI 프로세싱을 수행할 수 있다.
이때, 러닝 프로세서(130)는 AI 장치(100)에 통합되거나 구현된 메모리를 포함할 수 있다. 또는, 러닝 프로세서(130)는 메모리(170), AI 장치(100)에 직접 결합된 외부 메모리 또는 외부 장치에서 유지되는 메모리를 사용하여 구현될 수도 있다.
센싱부(140)는 다양한 센서들을 이용하여 AI 장치(100) 내부 정보, AI 장치(100)의 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 획득할 수 있다.
이때, 센싱부(140)에 포함되는 센서에는 근접 센서, 조도 센서, 가속도 센서, 자기 센서, 자이로 센서, 관성 센서, RGB 센서, IR 센서, 지문 인식 센서, 초음파 센서, 광 센서, 마이크로폰, 라이다, 레이더 등이 있다.
출력부(150)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시킬 수 있다.
이때, 출력부(150)에는 시각 정보를 출력하는 디스플레이부, 청각 정보를 출력하는 스피커, 촉각 정보를 출력하는 햅틱 모듈 등이 포함될 수 있다.
메모리(170)는 AI 장치(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장할 수 있다. 예컨대, 메모리(170)는 입력부(120)에서 획득한 입력 데이터, 학습 데이터, 학습 모델, 학습 히스토리 등을 저장할 수 있다.
프로세서(180)는 데이터 분석 알고리즘 또는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 결정되거나 생성된 정보에 기초하여, AI 장치(100)의 적어도 하나의 실행 가능한 동작을 결정할 수 있다. 그리고, 프로세서(180)는 AI 장치(100)의 구성 요소들을 제어하여 결정된 동작을 수행할 수 있다.
이를 위해, 프로세서(180)는 러닝 프로세서(130) 또는 메모리(170)의 데이터를 요청, 검색, 수신 또는 활용할 수 있고, 상기 적어도 하나의 실행 가능한 동작 중 예측되는 동작이나, 바람직한 것으로 판단되는 동작을 실행하도록 AI 장치(100)의 구성 요소들을 제어할 수 있다.
이때, 프로세서(180)는 결정된 동작을 수행하기 위하여 외부 장치의 연계가 필요한 경우, 해당 외부 장치를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하고, 생성한 제어 신호를 해당 외부 장치에 전송할 수 있다.
프로세서(180)는 사용자 입력에 대하여 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 사용자의 요구 사항을 결정할 수 있다.
이때, 프로세서(180)는 음성 입력을 문자열로 변환하기 위한 STT(Speech To Text) 엔진 또는 자연어의 의도 정보를 획득하기 위한 자연어 처리(NLP: Natural Language Processing) 엔진 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여, 사용자 입력에 상응하는 의도 정보를 획득할 수 있다.
이때, STT 엔진 또는 NLP 엔진 중에서 적어도 하나 이상은 적어도 일부가 머신 러닝 알고리즘에 따라 학습된 인공 신경망으로 구성될 수 있다. 그리고, STT 엔진 또는 NLP 엔진 중에서 적어도 하나 이상은 러닝 프로세서(130)에 의해 학습된 것이나, AI 서버(200)의 러닝 프로세서(240)에 의해 학습된 것이거나, 또는 이들의 분산 처리에 의해 학습된 것일 수 있다.
프로세서(180)는 AI 장치(100)의 동작 내용이나 동작에 대한 사용자의 피드백 등을 포함하는 이력 정보를 수집하여 메모리(170) 또는 러닝 프로세서(130)에 저장하거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 전송할 수 있다. 수집된 이력 정보는 학습 모델을 갱신하는데 이용될 수 있다.
프로세서(180)는 메모리(170)에 저장된 응용 프로그램을 구동하기 위하여, AI 장치(100)의 구성 요소들 중 적어도 일부를 제어할 수 있다. 나아가, 프로세서(180)는 상기 응용 프로그램의 구동을 위하여, AI 장치(100)에 포함된 구성 요소들 중 둘 이상을 서로 조합하여 동작시킬 수 있다.
도 2는 본 명세서의 실시 예에 따른 AI 서버를 나타낸다.
도 2를 참조하면, AI 서버(200)는 머신 러닝 알고리즘을 이용하여 인공 신경망을 학습시키거나 학습된 인공 신경망을 이용하는 장치를 의미할 수 있다. 여기서, AI 서버(200)는 복수의 서버들로 구성되어 분산 처리를 수행할 수도 있고, 5G 네트워크로 정의될 수 있다. 이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100)의 일부의 구성으로 포함되어, AI 프로세싱 중 적어도 일부를 함께 수행할 수도 있다.
AI 서버(200)는 통신부(210), 메모리(230), 러닝 프로세서(240) 및 프로세서(260) 등을 포함할 수 있다.
통신부(210)는 AI 장치(100) 등의 외부 장치와 데이터를 송수신할 수 있다.
메모리(230)는 모델 저장부(231)를 포함할 수 있다. 모델 저장부(231)는 러닝 프로세서(240)를 통하여 학습 중인 또는 학습된 모델(또는 인공 신경망, 231a)을 저장할 수 있다.
러닝 프로세서(240)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망(231a)을 학습시킬 수 있다. 학습 모델은 인공 신경망의 AI 서버(200)에 탑재된 상태에서 이용되거나, AI 장치(100) 등의 외부 장치에 탑재되어 이용될 수도 있다.
학습 모델은 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 구현될 수 있다. 학습 모델의 일부 또는 전부가 소프트웨어로 구현되는 경우 학습 모델을 구성하는 하나 이상의 명령어(instruction)는 메모리(230)에 저장될 수 있다.
프로세서(260)는 학습 모델을 이용하여 새로운 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성할 수 있다.
도 3은 본 명세서의 실시 예에 따른 AI 시스템을 나타낸다.
도 3을 참조하면, AI 시스템(1)은 AI 서버(200), 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 중에서 적어도 하나 이상이 클라우드 네트워크(10)와 연결된다. 여기서, AI 기술이 적용된 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 등을 AI 장치(100a 내지 100e)라 칭할 수 있다.
클라우드 네트워크(10)는 클라우드 컴퓨팅 인프라의 일부를 구성하거나 클라우드 컴퓨팅 인프라 안에 존재하는 네트워크를 의미할 수 있다. 여기서, 클라우드 네트워크(10)는 3G 네트워크, 4G 또는 LTE(Long Term Evolution) 네트워크 또는 5G 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다.
즉, AI 시스템(1)을 구성하는 각 장치들(100a 내지 100e, 200)은 클라우드 네트워크(10)를 통해 서로 연결될 수 있다. 특히, 각 장치들(100a 내지 100e, 200)은 기지국을 통해서 서로 통신할 수도 있지만, 기지국을 통하지 않고 직접 서로 통신할 수도 있다.
AI 서버(200)는 AI 프로세싱을 수행하는 서버와 빅 데이터에 대한 연산을 수행하는 서버를 포함할 수 있다.
AI 서버(200)는 AI 시스템(1)을 구성하는 AI 장치들인 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 중에서 적어도 하나 이상과 클라우드 네트워크(10)를 통하여 연결되고, 연결된 AI 장치들(100a 내지 100e)의 AI 프로세싱을 적어도 일부를 도울 수 있다.
이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100a 내지 100e)를 대신하여 머신 러닝 알고리즘에 따라 인공 신경망을 학습시킬 수 있고, 학습 모델을 직접 저장하거나 AI 장치(100a 내지 100e)에 전송할 수 있다.
이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100a 내지 100e)로부터 입력 데이터를 수신하고, 학습 모델을 이용하여 수신한 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성하여 AI 장치(100a 내지 100e)로 전송할 수 있다.
또는, AI 장치(100a 내지 100e)는 직접 학습 모델을 이용하여 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성할 수도 있다.
이하에서는, 상술한 기술이 적용되는 AI 장치(100a 내지 100e)의 다양한 실시 예들을 설명한다. 여기서, 도 3에 도시된 AI 장치(100a 내지 100e)는 도 1에 도시된 AI 장치(100)의 구체적인 실시 예로 볼 수 있다. 실시 예에서 방법을 수행하는 장치는 AI 장치를 포함하는 연산 장치일 수 있으며, AI 장치와 통신을 수행할 수 있는 연산장치로도 본 명세서의 실시 예의 방법이 구현될 수 있음은 자명하다.
도 4는 본 명세서의 실시 예에 따른 연상장치와 5G 네트워크 사이의 정보 송수신에 따른 차량의 제어동작을 설명하는 도면이다.
도 4를 참조하면 연산장치와 5G 네트워크 사이의 통신 방법이 도시된다. 실시 예에서 연산장치는 물품 수거를 위한 장치에 포함될 수 있으며, 일 예로 물품 수거를 위한 로봇에 연산장치가 포함될 수 있다.
단계 410에서 연산장치는 5G 네트워크에 접속요청을 전송할 수 있다. 실시 예에서 접속 요청은 기지국에 의해 수신될 수 있으며, 접속 요청을 전송하기 위한 채널 상에서 접속 요청이 전송될 수 있다. 실시 예에서 접속 요청은 연산장치를 식별하기 위한 정보가 포함될 수 있다.
단계 415에서 5G 네트워크는 연산장치에 접속 요청에 대한 응답을 전송할 수 있다. 실시 예에서 접속 요청에 대한 응답은 이후 연산장치가 정보를 수신할 때 사용할 식별 정보를 포함할 수 있다. 또한 접속 응답은 연산장치의 정보 송수신을 위한 무선 자원 할당 정보를 포함할 수 있다.
단계 420에서 연산장치는 수신한 정보를 기반으로 다른 장치 혹은 기지국과 통신하기 위한 무선 자원 할당 요청을 전송할 수 있다. 실시 예에서 무선 자원 할당 요청은 통신을 수행하기 위한 상대 노드의 정보 및 연산 장치의 정보 중 적어도 하나가 포함될 수 있다.
단계 425에서 5G 네트워크는 연산장치에 무선자원 할당 정보를 전송할 수 있다. 실시 예에서 무선 자원 할당 정보는 상기 단계 420에서 전송된 정보 중 적어도 일부를 기반으로 결정될 수 있다. 일 예로 다른 연산장치와 통신하기 위해 할당된 자원과 관련된 정보 및 해당 통신을 위해 사용할 식별자 정보가 무선 자원 할당 정보에 포함될 수 있다. 일 예로 다른 연산장치와 통신은 장치대 장치 통신을 위한 채널 상에서 이루어질 수 있다.
단계 430에서 연산장치는 수신한 정보를 기반으로 다른 연산장치와 통신을 수행할 수 있다.
도 5는 본 명세서의 실시 예에 따른 방법이 적용될 수 있는 무선 통신 시스템의 블록도이다.
도 5을 참조하면, 자율 주행 모듈을 포함하는 장치(자율 주행 장치)를 제1 통신 장치(510)로 정의하고, 프로세서(511)가 자율 주행 상세 동작을 수행할 수 있다.
자율 주행 장치와 통신하는 다른 차량을 포함하는 5G 네트워크를 제2 통신 장치(520)로 정의하고, 프로세서(521)가 자율 주행 상세 동작을 수행할 수 있다.
5G 네트워크가 제1 통신 장치로, 자율 주행 장치가 제2 통신 장치로 표현될 수도 있다.
예를 들어, 상기 제1 통신 장치 또는 상기 제2 통신 장치는 기지국, 네트워크 노드, 전송 단말, 수신 단말, 무선 장치, 무선 통신 장치, 자율 주행 장치 등일 수 있다.
예를 들어, 단말 또는 UE(User Equipment)는 차량(vehicle), 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 디지털 방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 슬레이트 PC(slate PC), 태블릿 PC(tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(wearable device, 예를 들어, 워치형 단말기 (smartwatch), 글래스형 단말기 (smart glass), HMD(head mounted display)) 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, HMD는 머리에 착용하는 형태의 디스플레이 장치일 수 있다. 예를 들어, HMD는 VR, AR 또는 MR을 구현하기 위해 사용될 수 있다. 도 1을 참고하면, 제1 통신 장치(510)와 제2 통신 장치(520)는 프로세서(processor, 511,521), 메모리(memory, 514,524), 하나 이상의 Tx/Rx RF 모듈(radio frequency module, 515,525), Tx 프로세서(512,522), Rx 프로세서(513,523), 안테나(516,526)를 포함한다. Tx/Rx 모듈은 트랜시버라고도 한다. 각각의 Tx/Rx 모듈(515)은 각각의 안테나(526)를 통해 신호를 전송한다. 프로세서는 앞서 살핀 기능, 과정 및/또는 방법을 구현한다. 프로세서 (521)는 프로그램 코드 및 데이터를 저장하는 메모리 (524)와 관련될 수 있다. 메모리는 컴퓨터 판독 가능 매체로서 지칭될 수 있다. 보다 구체적으로, DL(제1 통신 장치에서 제2 통신 장치로의 통신)에서, 전송(TX) 프로세서(512)는 L1 계층(즉, 물리 계층)에 대한 다양한 신호 처리 기능을 구현한다. 수신(RX) 프로세서는 L1(즉, 물리 계층)의 다양한 신호 프로세싱 기능을 구현한다.
UL(제2 통신 장치에서 제1 통신 장치로의 통신)은 제2 통신 장치(520)에서 수신기 기능과 관련하여 기술된 것과 유사한 방식으로 제1 통신 장치(510)에서 처리된다. 각각의 Tx/Rx 모듈(525)은 각각의 안테나(526)를 통해 신호를 수신한다. 각각의 Tx/Rx 모듈은 RF 반송파 및 정보를 RX 프로세서(523)에 제공한다. 프로세서 (521)는 프로그램 코드 및 데이터를 저장하는 메모리 (524)와 관련될 수 있다. 메모리는 컴퓨터 판독 가능 매체로서 지칭될 수 있다.
도 6은 본 명세서의 실시 예에 따른 무선 통신 시스템에서 신호 송수신 방법의 일례를 나타낸 도면이다.
도 6는 무선 통신 시스템에서 신호 송/수신 방법의 일례를 나타낸 도이다.
도 6를 참고하면, UE는 전원이 켜지거나 새로이 셀에 진입한 경우 BS와 동기를 맞추는 등의 초기 셀 탐색(initial cell search) 작업을 수행한다(601). 이를 위해, UE는 BS로부터 1차 동기 채널(primary synchronization channel, P-SCH) 및 2차 동기 채널(secondary synchronization channel, S-SCH)을 수신하여 BS와 동기를 맞추고, 셀 ID 등의 정보를 획득할 수 있다. LTE 시스템과 NR 시스템에서 P-SCH와 S-SCH는 각각 1차 동기 신호(primary synchronization signal, PSS)와 2차 동기 신호(secondary synchronization signal, SSS)로 불린다. 초기 셀 탐색 후, UE는 BS로부터 물리 브로드캐스트 채널(physical broadcast channel, PBCH)를 수신하여 셀 내 브로드캐스트 정보를 획득할 수 있다. 한편, UE는 초기 셀 탐색 단계에서 하향링크 참조 신호(downlink reference Signal, DL RS)를 수신하여 하향링크 채널 상태를 확인할 수 있다. 초기 셀 탐색을 마친 UE는 물리 하향링크 제어 채널(physical downlink control channel, PDCCH) 및 상기 PDCCH에 실린 정보에 따라 물리 하향링크 공유 채널(physical downlink shared Channel, PDSCH)을 수신함으로써 좀더 구체적인 시스템 정보를 획득할 수 있다(602).
한편, BS에 최초로 접속하거나 신호 전송을 위한 무선 자원이 없는 경우 UE는 BS에 대해 임의 접속 과정(random access procedure, RACH)을 수행할 수 있다(단계 603 내지 단계 606). 이를 위해, UE는 물리 임의 접속 채널(physical random access Channel, PRACH)을 통해 특정 시퀀스를 프리앰블로서 전송하고(603 및 605), PDCCH 및 대응하는 PDSCH를 통해 프리앰블에 대한 임의 접속 응답(random access response, RAR) 메시지를 수신할 수 있다(604 및 606). 경쟁 기반 RACH의 경우, 추가적으로 충돌 해결 과정(contention resolution procedure)를 수행할 수 있다.
상술한 바와 같은 과정을 수행한 UE는 이후 일반적인 상향링크/하향링크 신호 전송 과정으로서 PDCCH/PDSCH 수신(607) 및 물리 상향링크 공유 채널(physical uplink shared Channel, PUSCH)/물리 상향링크 제어 채널(physical uplink control channel, PUCCH) 전송(608)을 수행할 수 있다. 특히 UE는 PDCCH를 통하여 하향링크 제어 정보(downlink control information, DCI)를 수신한다. UE는 해당 탐색 공간 설정(configuration)들에 따라 서빙 셀 상의 하나 이상의 제어 요소 세트(control element set, CORESET)들에 설정된 모니터링 기회(occasion)들에서 PDCCH 후보(candidate)들의 세트를 모니터링한다. UE가 모니터할 PDCCH 후보들의 세트는 탐색 공간 세트들의 면에서 정의되며, 탐색 공간 세트는 공통 탐색 공간 세트 또는 UE-특정 탐색 공간 세트일 수 있다. CORESET은 1~3개 OFDM 심볼들의 시간 지속기간을 갖는 (물리) 자원 블록들의 세트로 구성된다. 네트워크는 UE가 복수의 CORESET들을 갖도록 설정할 수 있다. UE는 하나 이상의 탐색 공간 세트들 내 PDCCH 후보들을 모니터링한다. 여기서 모니터링이라 함은 탐색 공간 내 PDCCH 후보(들)에 대한 디코딩 시도하는 것을 의미한다. UE가 탐색 공간 내 PDCCH 후보들 중 하나에 대한 디코딩에 성공하면, 상기 UE는 해당 PDCCH 후보에서 PDCCH를 검출했다고 판단하고, 상기 검출된 PDCCH 내 DCI를 기반으로 PDSCH 수신 혹은 PUSCH 전송을 수행한다. PDCCH는 PDSCH 상의 DL 전송들 및 PUSCH 상의 UL 전송들을 스케줄링하는 데 사용될 수 있다. 여기서 PDCCH 상의 DCI는 하향링크 공유 채널과 관련된, 변조(modulation) 및 코딩 포맷과 자원 할당(resource allocation) 정보를 적어도 포함하는 하향링크 배정(assignment)(즉, downlink grant; DL grant), 또는 상향링크 공유 채널과 관련된, 변조 및 코딩 포맷과 자원 할당 정보를 포함하는 상향링크 그랜트(uplink grant; UL grant)를 포함한다.
도 6를 참고하여, 5G 통신 시스템에서의 초기 접속(Initial Access, IA) 절차에 대해 추가적으로 살펴본다.
UE는 SSB에 기반하여 셀 탐색(search), 시스템 정보 획득, 초기 접속을 위한 빔 정렬, DL 측정 등을 수행할 수 있다. SSB는 SS/PBCH(Synchronization Signal/Physical Broadcast channel) 블록과 혼용된다.
SSB는 PSS, SSS와 PBCH로 구성된다. SSB는 4개의 연속된 OFDM 심볼들에 구성되며, OFDM 심볼별로 PSS, PBCH, SSS/PBCH 또는 PBCH가 전송된다. PSS와 SSS는 각각 1개의 OFDM 심볼과 127개의 부반송파들로 구성되고, PBCH는 3개의 OFDM 심볼과 576개의 부반송파들로 구성된다.
셀 탐색은 UE가 셀의 시간/주파수 동기를 획득하고, 상기 셀의 셀 ID(Identifier)(예, Physical layer Cell ID, PCI)를 검출하는 과정을 의미한다. PSS는 셀 ID 그룹 내에서 셀 ID를 검출하는데 사용되고, SSS는 셀 ID 그룹을 검출하는데 사용된다. PBCH는 SSB (시간) 인덱스 검출 및 하프-프레임 검출에 사용된다.
336개의 셀 ID 그룹이 존재하고, 셀 ID 그룹 별로 3개의 셀 ID가 존재한다. 총 1008개의 셀 ID가 존재한다. 셀의 셀 ID가 속한 셀 ID 그룹에 관한 정보는 상기 셀의 SSS를 통해 제공/획득되며, 상기 셀 ID 내 336개 셀들 중 상기 셀 ID에 관한 정보는 PSS를 통해 제공/획득된다
SSB는 SSB 주기(periodicity)에 맞춰 주기적으로 전송된다. 초기 셀 탐색 시에 UE가 가정하는 SSB 기본 주기는 20ms로 정의된다. 셀 접속 후, SSB 주기는 네트워크(예, BS)에 의해 {5ms, 10ms, 20ms, 40ms, 80ms, 160ms} 중 하나로 설정될 수 있다.
다음으로, 시스템 정보 (system information; SI) 획득에 대해 살펴본다.
SI는 마스터 정보 블록(master information block, MIB)와 복수의 시스템 정보 블록(system information block, SIB)들로 나눠진다. MIB 외의 SI는 RMSI(Remaining Minimum System Information)으로 지칭될 수 있다. MIB는 SIB1(SystemInformationBlock1)을 나르는 PDSCH를 스케줄링하는 PDCCH의 모니터링을 위한 정보/파라미터를 포함하며 SSB의 PBCH를 통해 BS에 의해 전송된다. SIB1은 나머지 SIB들(이하, SIBx, x는 2 이상의 정수)의 가용성(availability) 및 스케줄링(예, 전송 주기, SI-윈도우 크기)과 관련된 정보를 포함한다. SIBx는 SI 메시지에 포함되며 PDSCH를 통해 전송된다. 각각의 SI 메시지는 주기적으로 발생하는 시간 윈도우(즉, SI-윈도우) 내에서 전송된다.
도 6를 참고하여, 5G 통신 시스템에서의 임의 접속(Random Access, RA) 과정에 대해 추가적으로 살펴본다.
임의 접속 과정은 다양한 용도로 사용된다. 예를 들어, 임의 접속 과정은 네트워크 초기 접속, 핸드오버, UE-트리거드(triggered) UL 데이터 전송에 사용될 수 있다. UE는 임의 접속 과정을 통해 UL 동기와 UL 전송 자원을 획득할 수 있다. 임의 접속 과정은 경쟁 기반(contention-based) 임의 접속 과정과 경쟁 프리(contention free) 임의 접속 과정으로 구분된다. 경쟁 기반의 임의 접속 과정에 대한 구체적인 절차는 아래와 같다.
UE가 UL에서 임의 접속 과정의 Msg1로서 임의 접속 프리앰블을 PRACH를 통해 전송할 수 있다. 서로 다른 두 길이를 가지는 임의 접속 프리앰블 시퀀스들이 지원된다. 긴 시퀀스 길이 839는 1.25 및 5 kHz의 부반송파 간격(subcarrier spacing)에 대해 적용되며, 짧은 시퀀스 길이 139는 15, 30, 60 및 120 kHz의 부반송파 간격에 대해 적용된다.
BS가 UE로부터 임의 접속 프리앰블을 수신하면, BS는 임의 접속 응답(random access response, RAR) 메시지(Msg2)를 상기 UE에게 전송한다. RAR을 나르는 PDSCH를 스케줄링하는 PDCCH는 임의 접속(random access, RA) 무선 네트워크 임시 식별자(radio network temporary identifier, RNTI)(RA-RNTI)로 CRC 마스킹되어 전송된다. RA-RNTI로 마스킹된 PDCCH를 검출한 UE는 상기 PDCCH가 나르는 DCI가 스케줄링하는 PDSCH로부터 RAR을 수신할 수 있다. UE는 자신이 전송한 프리앰블, 즉, Msg1에 대한 임의 접속 응답 정보가 상기 RAR 내에 있는지 확인한다. 자신이 전송한 Msg1에 대한 임의 접속 정보가 존재하는지 여부는 상기 UE가 전송한 프리앰블에 대한 임의 접속 프리앰블 ID가 존재하는지 여부에 의해 판단될 수 있다. Msg1에 대한 응답이 없으면, UE는 전력 램핑(power ramping)을 수행하면서 RACH 프리앰블을 소정의 횟수 이내에서 재전송할 수 있다. UE는 가장 최근의 경로 손실 및 전력 램핑 카운터를 기반으로 프리앰블의 재전송에 대한 PRACH 전송 전력을 계산한다.
상기 UE는 임의 접속 응답 정보를 기반으로 상향링크 공유 채널 상에서 UL 전송을 임의 접속 과정의 Msg3로서 전송할 수 있다. Msg3은 RRC 연결 요청 및 UE 식별자를 포함할 수 있다. Msg3에 대한 응답으로서, 네트워크는 Msg4를 전송할 수 있으며, 이는 DL 상에서의 경쟁 해결 메시지로 취급될 수 있다. Msg4를 수신함으로써, UE는 RRC 연결된 상태에 진입할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 정보 제공 방법을 개념적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참조하면, 사용자(701)는 차량 정보 제공 장치에 목적지(702)로 이동하기 위한 경로 탐색을 요청하는 입력을 인가할 수 있다. 사용자(701)로부터 경로 탐색을 요청하는 입력이 수신되면, 차량 정보 제공 장치는 사용자(701)의 위치를 기반으로 목적지(702)까지의 경로를 탐색할 수 있다. 이 때의 경로 탐색은 대중교통을 이용한 경로 탐색일 수 있다.
여기서, 대중교통은, 예를 들면 버스 또는 지하철과 같이 일정한 노선과 운행 시간표를 갖추고 다수의 사람을 운송하는데 이용되는 교통 수단일 수 있다. 대중교통은 정차하는 위치(이하, '정류장')이 미리 지정되어 있을 수 있고 정류장에서 사람이 승하차할 수 있다.
구체적으로 설명하면, 경로 탐색 요청에 대응하여 차량 정보 제공 장치는 사용자(701)의 위치를 중심으로 특정 반경(703) 내에 위치하는 적어도 하나의 정류장(704, 705, 706)을 확인(identify)할 수 있다.
차량 정보 제공 장치는 확인된 적어도 하나의 정류장(704, 705, 706) 각각으로부터 목적지(702)까지 이동하는 대중교통 수단을 확인할 수 있다.
예를 들어, 제1 정류장(704)의 경우 목적지(702)까지 제1 경로(709)로 이동하는 버스가 확인될 수 있다. 제2 정류장(705)의 경우 목적지(702)까지 제2 경로(708)로 이동하는 버스가 확인될 수 있다. 제3 정류장(706)의 경우 목적지(702)까지 제3 경로(707)로 이동하는 버스가 확인될 수 있다. 한편, 대중교통 수단을 예시적으로 버스로 가정하였으나, 이에 제한되는 것은 아니며 다양한 종류의 대중교통 수단으로 해석될 수도 있다.
차량 정보 제공 장치는 적어도 하나의 정류장(704, 705, 706)까지 사용자(701)의 이동, 제1 경로(709), 제2 경로(708) 및 제3 경로(707)를 고려하여 최적의 경로를 선택하고, 사용자(701)에게 최적의 경로와 관련된 버스 및 정류장에 대한 정보를 제공할 수 있다.
또한, 도시하지는 않았으나, 차량 정보 제공 장치는 목적지(702)로의 최적의 경로와 관련된 차량(예: 대중교통 버스)에 대한 정보뿐 아니라 최적의 경로와 관련된 정류장까지 이동하는 차량(예: 공유 차량)에 대한 정보도 제공할 수 있다. 이와 관련된 구체적인 설명은 후술하겠다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 정보 제공 방법과 관련된 장치들의 관계를 개념적으로 나타내는 도면이다. 구체적으로 도 8은 차량 정보 제공 방법과 관련된 장치들을 포함하는 시스템(800)의 예를 개념적으로 나타낸다.
도 8을 참조하면, 차량 정보 제공 장치(807)는 서버(803)와 연결될 수 있다. 서버(803)는 교통 서버(805) 및 복수의 공유 차량(801)과 연결될 수 있다.
차량 정보 제공 장치(807)는 사용자 단말을 포함할 수 있다. 이러한 경우 차량 정보 제공 장치(807)는 서버(803)로의 접속을 가능하게 하는 어플리케이션의 실행에 기초하여 서버(803)와 연결될 수 있다. 차량 정보 제공 장치(807)는 서버(803)와의 연결을 기반으로 서버(803)로부터 차량 정보 제공과 관련된 다양한 정보를 획득하여 차량 정보를 제공할 수 있다.
서버(803)는 복수의 공유 차량(801)을 관리하는 공유 차량의 서버일 수 있다. 이에 따라 서버(803)가 차량 정보 제공 장치(807)에 제공하는 차량 정보는 복수의 공유 차량(801) 중 일부에 대한 정보일 수 있다. 구체적으로, 서버(803)는 복수의 공유 차량(801) 각각의 좌석 정보, 차량의 종류 등과 관련된 정보를 저장할 수 있으며, 이에 대한 정보를 차량 정보 제공 장치(807)에 제공할 수 있다.
또한, 서버(803)는 복수의 공유 차량(801)과의 연결에 기초하여 복수의 공유 차량(801) 각각의 이용 상태, 잔여 좌석 정보, 위치를 확인할 수 있다.
실시예에서, 복수의 공유 차량(801)은 자율주행이 가능한 차량일 수 있는데, 이러한 경우 서버(803)는 자율주행 기능을 이용하여 복수의 공유 차량(801) 각각을 제어할 수 있다. 예를 들어, 서버(803)는 공유 차량 1을 특정 위치로 이동하도록 제어할 수 있다.
도 8에서는 서버(803)가 차량 정보 제공 장치(807)와 독립적으로 존재하는 경우를 예시하였으나, 경우에 따라 서버(803)와 차량 정보 제공 장치(807)는 하나로 구현될 수도 있다. 이러한 경우, 사용자는 별도의 사용자 단말을 통해 차량 정보 제공 장치(807)(또는 서버(803))에 입력을 전송할 수 있다.
교통 서버(805)는 대중교통 노선, 대중교통(예: 버스) 별 좌석에 대한 정보를 포함할 수 있으며, 대중교통 노선의 실시간 위치 및 잔여 좌석에 대한 정보와 정류장 인근 RSU(road side unit)(또는 노변 장치)에 부착된 카메라를 통해 획득되는 정보(예: 특정 위치의 유동 인구 수, 교통량)를 파악할 수 있다.
한편, RSU는 특정 위치에 미리 부착된 센서(예: 카메라)를 포함할 수 있으며, 이와 관련하여서는 통상의 기술자에게 용이한바 자세한 설명은 생략하겠다. 또한, RSU로부터 정보를 획득하여 특정 위치의 유동 인구 수, 교통량과 같은 정보를 파악하는 기술에 대해서도 통상의 기술자에게 용이한바 자세한 설명은 생략하겠다.
한편, 도 8의 연결 관계(또는 포함 관계)는 도시된 바에 제한되지 않고 구현 방식에 따라 다양한 형태로 변경될 수도 있다. 예를 들어, 도 8에서는 서버(803)에 교통 서버(805)가 연결됨을 도시하였으나, 실시예에 따라 교통 서버(805)는 차량 정보 제공 장치(807)에 연결될 수도 있다. 이러한 경우, 교통 서버(805)는 차량 정보 제공 장치(807)에 직접적으로 정보를 제공할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 정보 제공 장치의 기능 블록도이다. 이하 사용되는 '…부'등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어, 또는, 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
도 9를 참조하면, 차량 정보 제공 장치(900)는 통신부(901), 메모리(903), 프로세서(905)를 포함할 수 있다. 통신부(901)는 마이크로프로세서(microprocessor)를 포함하는 연산 장치에 의해 구현될 수 있으며, 이는 후술할 메모리(903), 프로세서(905)에 있어서도 같다.
통신부(901)는 다른 장치와 통신할 수 있으며 이를 기초로 다른 장치로부터 정보를 수신하거나 다른 장치에게 정보를 전송할 수 있다. 예를 들어, 통신부(901)는 공유 차량을 관리하는 서버(예: 서버(803))로부터 공유 차량에 대한 정보를 수신할 수 있다. 다른 예를 들면, 통신부(901)는 교통 정보를 관리하는 서버(예: 교통 서버(805))로부터 대중교통 노선 정보를 수신할 수 있다.
메모리(903)는 차량 정보 제공 장치(900)의 동작을 위한 적어도 하나의 명령어(instruction)를 저장할 수 있다. 메모리(903)에 저장된 적어도 하나의 명령어는 프로세서(905)에 의해 실행될 수 있다. 후술하는 프로세서(905)의 동작들은 이러한 명령어가 실행됨에 기초하여 수행될 수 있다.
메모리(903)는 차량 정보 제공 장치(900)의 동작과 관련된 다양한 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(903)는 차량 정보 제공 장치(900)의 동작이 어플리케이션의 실행에 기초하여 수행되는 경우, 어플리케이션에 대한 정보를 저장할 수 있다.
프로세서(905)는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있으며, 경우에 따라 후술하는 프로세서(905)의 적어도 하나의 동작은 하나의 프로세서에 의해 수행될 수도 있다. 또한, 경우에 따라 프로세서(905)는 제어부로 지칭될 수도 있다.
프로세서(905)는 사용자와 관련된 제1 차량을 확인할 수 있다. 여기서, 사용자는 목적지까지의 경로 안내를 요청한 사용자를 의미할 수 있고, 제1 차량은 사용자를 목적지까지 이동하게 할 최적의 대중교통 수단(예: 버스)를 의미할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(905)는 사용자로부터 목적지를 지정하는 입력을 획득할 수 있다. 프로세서(905)는 입력의 획득에 대응하여 목적지까지 이동 가능한 제1 차량의 확인 절차를 수행할 수 있다. 제1 차량의 확인 절차와 관련하여서는, 도 11 또는 도 12를 통해 보다 구체적으로 설명하겠다.
실시예에서, 프로세서(905)는 사용자로부터 특정 버스 번호를 입력받을 수 있다. 이러한 경우, 프로세서(905)는 입력받은 특정 버스 번호의 차량을 제1 차량으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(905)는 특정 버스 번호를 입력받으면 사용자의 위치로부터 특정 반경 이내에 입력된 번호에 대응하는 버스가 존재하는지 확인할 수 있다. 이를 기초로 프로세서(905)는 특정 반경 이내에 존재하는 입력된 번호에 대응하는 버스(이하, 지정 버스)를 제1 차량으로 결정할 수 있다.
경우에 따라, 지정 버스가 복수일 수도 있는데, 이러한 경우 프로세서(905)는 버스 별 잔여 좌석, 교통 규칙(예: 좌회전, 우회전, U턴) 및 거리 중 적어도 하나를 고려하여 제1 차량을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(905)는 잔여 좌석이 사용자 및 동행인의 인원 수 이상이며, 교통 규칙 또는 거리에 기반한 점수가 가장 높은 차량을 제1 차량으로 결정할 수 있다.
점수와 관련하여 구체적으로 예를 들면, 지정 버스의 다음 정지예정 정류장 각각과 관련하여 사용자의 위치로부터 정지예정 정류장까지 차량 이동 시 진행 방향의 유지가 가능한 경우 50점을 부여할 수 있다. 프로세서(905)는 경로 상에 우회전만 포함된 경우 50점을 부여할 수 있다. 프로세서(905)는 좌회전이 포함된 경우 -20점을 부여할 수 있다. 프로세서(905)는 경로 상에 U턴이 포함된 경우 -40점을 부여할 수 있다. 또한, 프로세서(905)는 정지예정 정류장 별 사용자의 거리가 1km(kilometer) 미만인 경우 50점, 1km 이상이고 2km 미만인 경우 30점, 2km 이상인 경우 10점을 부여할 수 있다.
프로세서(905)는 제1 차량의 탑승과 관련된 제1 위치 정보를 확인할 수 있다. 제1 위치 정보는 제1 차량이 승객의 승하차를 위해 정지하는 정류장에 대한 정보로, 제1 위치 정보를 통해 제공되는 정류장은 사용자의 위치로부터 특정 반경 내에 위치하는 제1 차량의 정류장일 수 있다.
경우에 따라, 목적지까지 최적의 경로로 이동하는 차량이 복수인 경우, 프로세서(905)는 제1 차량을 복수의 차량으로 결정할 수 있다. 제1 차량으로 결정된 복수의 차량의 정류장이 서로 다른 경우에는 제1 위치 정보에 포함되는 정류장에 대한 정보 또한 복수가 존재할 수 있다.
이와 같이 제1 위치 정보에 복수의 정류장에 대한 정보가 포함되는 경우, 프로세서(905)는 복수의 정류장 중 하나의 정류장을 최적 정류장으로 선택하여 이에 대한 정보를 제공할 수 있다. 한편, 최적 정류장의 선택과 관련하여서는 도 13을 통해 보다 구체적으로 설명하겠다.
프로세서(905)는 사용자의 위치 정보(예: 사용자의 현재 위치)를 기반으로 사용자에게 할당되며, 제1 위치로 이동하기 위한 제2 차량을 확인할 수 있다. 사용자의 위치 정보는 사용자에 의해 입력된 것일 수도 있고, 센서와 같은 위치 측정 장치를 통해 획득될 수도 있다.
프로세서(905)는 사용자의 위치를 확인하면, 사용자의 위치로부터 제1 위치로 이동시키기 위한 제2 차량을 선별할 수 있다. 제2 차량은 예를 들면 기설정된 공유 차량 중 사용자의 위치로부터 특정 거리 범위 내에 존재하는 적어도 하나의 차량으로, 현재 운행되지 않는 유휴 차량이거나 합승이 허가된 차량일 수 있다.
구체적으로, 프로세서(905)는 적어도 하나의 차량 각각과 사용자의 현재 위치와의 거리 정보, 사용자의 짐(예: 유모차, 캐리어)에 대한 정보, 합승 가능 여부 및 사용자의 동행인의 수 중 적어도 하나에 기초하여 적어도 하나의 차량 중 하나를 제2 차량으로 결정할 수 있다.
실시예에서, 프로세서(905)는 사용자로부터 사용자가 가지고 있는 짐에 대한 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(905)는 획득된 짐에 대한 정보에 기초하여 사용자의 위치로부터 특정 반경 이내에 위치하는 적어도 하나의 차량(이하, 후보 차량) 중 사용자의 짐의 크기에 대응하는 공간이 존재하는 차량을 제2 차량으로 결정할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(905)는 사용자의 입력에 의해 짐의 종류, 짐의 크기에 정보을 획득할 수 있다. 이러한 경우 프로세서(905)는 후보 차량 중 짐의 크기에 대응하는 공간을 가지는 차량을 제2 차량으로 결정할 수 있다.
한편, 복수의 차량 각각의 공간 정보(예: 트렁크의 크기)는 미리 지정되어 있을 수 있으며, 프로세서(905)는 이러한 정보를 저장하고 있거나 다른 장치(예: 서버)와의 연결을 통해 획득할 수 있다.
실시예에서, 프로세서(905)는 합승 의사에 대한 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(905)는 사용자로부터 합승 서비스를 이용할 것인이 여부(이하, 합승 옵션)에 대한 입력을 획득할 수 있다. 여기서, 합승 옵션은 사용자가 합승을 할 것인지 여부 또는 사용자가 자신이 탄 차량에 다른 사람의 합승을 허용할 것인지 여부에 대한 정보를 포함할 수 있다.
프로세서(905)는 합승 옵션에 대해 합승 수락에 대한 입력을 획득하면, 유휴 상태의 차량(또는 비어있는 차량)뿐만 아니라 다른 사용자가 탑승 중인 차량도 제2 차량의 결정을 위한 후보 차량에 포함시킬 수 있다.
프로세서(905)는 만약 합승 옵션에 대해 합승 미수락에 대한 입력을 획득하면, 유휴 상태의 차량만 제2 차량의 결정을 위한 후보 차량에 포함시킬 수 있다.
실시예에서, 프로세서(905)는 사용자의 동행인에 대한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(905)는 사용자의 입력에 기초하여 사용자의 동행인이 몇 명인지 여부에 대한 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(905)는 동행인이 1명 이상 있는 경우에는, 후보 차량 중 잔여 좌석이 2개 이상인 차량을 제2 차량으로 결정할 수 있다.
한편, 위에서는 합승 옵션에 대한 정보, 짐에 대한 정보 또는 동행인에 대한 정보를 개별적으로 고려하는 경우를 예시하였으나, 이에 제한되지 않고 합승 옵션, 짐에 대한 정보 및 동행인에 대한 정보 중 적어도 두 개 이상이 함께 고려될 수도 있다. 이러한 경우 프로세서(905)는 사용자로부터 후보 차량 중 합승 옵션, 짐 또는 동행인에 대한 정보 중 고려 대상이 되는 조건을 모두 만족하는 차량을 제2 차량으로 결정할 수 있다.
결정된 제2 차량이 복수인 경우, 프로세서(905)는 사용자의 위치 정보를 기반으로 결정된 복수의 제2 차량 중 하나를 최종적인 제2 차량으로 결정할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(905)는 사용자의 위치로부터 가장 가까운 거리에 위치(또는 도착 예상 시간이 가장 짧은)하는 차량을 제2 차량으로 결정할 수 있다.
다만, 이에 본 발명이 제한되는 것은 아니고 다양한 형태로 제2 차량이 결정될 수도 있다. 예를 들어, 프로세서(905)는 결정된 제2 차량에 대한 정보를 제공할 수 있으며, 이들 중 하나를 선택하는 사용자의 입력에 기초하여 제2 차량을 최종적으로 결정할 수도 있다.
프로세서(905)는 제2 차량과 관련된 정보를 제공할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(905)는 제2 차량이 결정된 경우에는, 제2 차량에 대한 정보, 예를 들어 제2 차량의 종류, 현재 상태, 합승 승객 유무 또는 예상 도착 시간 중 적어도 하나에 대한 정보를 제공할 수 있다. 이러한 정보의 제공은 차량 정보 제공 장치(900)가 별도의 디스플레이를 포함하는 경우 디스플레이를 통해 표시됨으로써 이루어질 수 있다. 다만 이에 제한되는 것은 아니고 예를 들면 다른 장치에 정보를 전송함으로써 이루어질 수도 있다.
제2 차량은 상술한 프로세서(905)를 통한 결정을 기반으로 사용자의 위치로 이동될 수 있다. 제2 차량의 이동은 다양한 방식으로 이루어질 수 있다. 예를 들어, 제2 차량이 자율주행 기능을 제공하는 차량인 경우, 프로세서(905)는 이들을 관리하는 서버(예: 도 8의 서버(803))와의 접속을 통해 제2 차량을 제어하여 사용자의 위치로 이동시킬 수 있다. 만약 프로세서(905)가 서버에 포함되는 경우에는, 프로세서(905)는 직접 제2 차량을 제어할 수도 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 정보 제공 방법의 각 단계의 흐름을 나타내는 도면이다. 도 10에 도시된 방법의 각 단계는 경우에 따라 도면에 도시된 바와 그 순서를 달리하여 수행될 수 있음은 물론이다.
도 10을 참조하면, 프로세서(905)는 사용자와 관련된 제1 차량을 확인할 수 있다(1010). 프로세서(905)는 사용자로부터 제1 차량의 정보를 입력받거나 목적지를 입력받음에 기초하여 제1 차량을 확인할 수 있다.
제1 차량은 예를 들면 대중교통 버스일 수 있고, 제1 차량의 정보는 대중교통 버스의 번호에 대한 정보를 포함할 수 있다. 실시예에서, 프로세서(905)는 제1 차량의 정보를 입력받는 경우, 사용자의 위치로부터 특정 반경 이내에 위치하는 제1 차량을 확인할 수 있다. 예를 들어, 제1 차량의 정보로 100번 버스라는 정보가 입력된 경우, 프로세서(905)는 사용자의 위치로부터 제1 반경 이내의 100번 버스를 확인할 수 있다.
경우에 따라, 버스의 번호가 입력되는 경우, 제1 반경 이내에 동일한 번호의 버스가 2대 이상이 존재할 수도 있다. 이러한 경우, 프로세서(905)는 버스 별 잔여 좌석, 교통 규칙(예: 좌회전, 우회전, U턴) 및 거리 중 적어도 하나를 고려하여 2대 이상의 버스 중 제1 차량을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(905)는 잔여 좌석이 사용자 및 동행인의 인원 수 이상이며, 교통 규칙 또는 거리에 기반한 점수가 가장 높은 차량을 제1 차량으로 결정할 수 있다. 점수의 산정과 관련하여서는 도 12의 단계 930에서 이용하는 수치화와 동일한 방식으로 이루어질 수 있다. 또한, 이와 관련된 구체적인 예시는 도 15를 참조할 수 있다.
목적지가 입력되는 경우 제1 차량은 대중교통 버스 중 목적지로부터 특정 반경 이내에 위치하는 정류장에 정차하는 차량 중 하나일 수 있다. 목적지 입력에 기반한 제1 차량의 확인과 관련된 보다 구체적인 설명은 도 11 또는 도 12를 통해 후술하겠다.
실시예에서, 프로세서(905)는 사용자로부터 특정 버스 번호를 입력받을 수 있다. 이러한 경우, 프로세서(905)는 입력받은 특정 버스 번호의 차량을 제1 차량으로 결정할 수 있다. 이와 관련된 구체적인 예시는 도 15를 참조할 수 있다.
프로세서(905)는 제1 차량의 탑승과 관련된 제1 위치 정보를 확인할 수 있다(1020). 프로세서(905)는 제1 차량이 승객의 승하차를 위해 정차하는 위치인 제1 위치(예: 정류장)에 대한 제1 위치 정보를 확인할 수 있다. 제1 위치 정보는 예를 들면 정류장의 위치 또는 정류장으로 가기 위한 경로에 대한 정보를 포함할 수 있다.
경우에 따라, 제1 차량은 2개 이상의 차량으로 결정될 수 있는데, 이러한 경우 각각의 차량에 대응하는 위치가 제1 위치에 해당할 수 있으므로 하나의 위치를 선택할 필요가 있다. 따라서, 프로세서(905)는 2개 이상의 차량으로 제1 차량이 결정되는 경우, 각 차량과 관련된 위치 별 이용자 정보(예: 혼잡도)를 추가로 고려하여 제1 위치를 결정할 수 있다. 이와 관련된 보다 구체적인 설명은 도 11 또는 12를 통해 후술하겠다.
프로세서(905)는 사용자의 위치 정보를 기반으로 사용자에게 할당되며, 제1 위치로 이동하기 위한 제2 차량을 확인할 수 있다(1030). 프로세서(905)는 사용자의 위치에 대한 위치 정보를 획득할 수 있으며, 이를 기반으로 사용자의 위치로부터 특정 거리 범위 내에 존재하는 적어도 하나의 차량을 확인할 수 있다. 확인된 적어도 하나의 차량은 예를 들면 기설정된 복수의 공유 차량 중 상기 특정 거리 범위 내에 존재하는 공유 차량일 수 있다.
제2 차량은 사용자를 사용자의 위치로부터 제1 위치까지 이동시켜줄 차량일 수 있다. 프로세서(905)는 적어도 하나의 차량 각각과 사용자의 현재 위치와의 거리 정보, 사용자의 짐(예: 유모차, 캐리어)에 대한 정보, 합승 가능 여부 및 사용자의 동행인의 수 중 적어도 하나에 기초하여 적어도 하나의 차량 중 하나를 제2 차량으로 결정할 수 있다.
실시예에서, 프로세서(905)는 사용자로부터 사용자가 가지고 있는 짐에 대한 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(905)는 획득된 짐에 대한 정보에 기초하여 사용자의 위치로부터 특정 반경 이내에 위치하는 적어도 하나의 차량(이하, 후보 차량) 중 사용자의 짐의 크기에 대응하는 공간이 존재하는 차량을 제2 차량으로 결정할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(905)는 사용자의 입력에 의해 짐의 종류, 짐의 크기에 정보을 획득할 수 있다. 이러한 경우 프로세서(905)는 후보 차량 중 짐의 크기에 대응하는 공간을 가지는 차량을 제2 차량으로 결정할 수 있다.
한편, 복수의 차량 각각의 공간 정보(예: 트렁크의 크기)는 미리 지정되어 있을 수 있으며, 프로세서(905)는 이러한 정보를 저장하고 있거나 다른 장치(예: 서버)와의 연결을 통해 획득할 수 있다.
실시예에서, 프로세서(905)는 합승 의사에 대한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(905)는 사용자로부터 합승을 이용할 것인이 여부(이하, 합승 옵션)에 대한 입력을 획득할 수 있다. 합승 옵션은 사용자가 합승을 할 것인지 여부 또는 사용자가 자신이 탄 차량에 다른 사람의 합승을 허용할 것인지 여부에 대한 정보를 포함할 수 있다.
프로세서(905)는 합승 옵션에 대해 합승 수락에 대한 입력을 획득하면, 유휴 상태의 차량(또는 비어있는 차량)뿐만 아니라 다른 사용자가 탑승 중인 차량도 제2 차량의 결정을 위한 후보 차량에 포함시킬 수 있다.
프로세서(905)는 만약 합승 옵션에 대해 합승 미수락에 대한 입력을 획득하면, 유휴 상태의 차량만 제2 차량의 결정을 위한 후보 차량에 포함시킬 수 있다.
실시예에서, 프로세서(905)는 사용자의 동행인에 대한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(905)는 사용자의 입력에 기초하여 사용자의 동행인이 몇 명인지 여부에 대한 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(905)는 동행인이 1명 이상 있는 경우에는, 후보 차량 중 잔여 좌석이 2개 이상인 차량을 제2 차량으로 결정할 수 있다.
프로세서(905)는 제2 차량과 관련된 정보를 사용자에게 제공할 수 있다(1040). 구체적으로, 프로세서(905)는 제2 차량에 대한 정보, 예를 들어 제2 차량의 종류, 현재 상태, 합승 승객 유무 또는 예상 도착 시간 중 적어도 하나에 대한 정보를 제공할 수 있다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 정보 제공 방법 중 일부 단계의 흐름을 구체적으로 나타내는 도면이다. 구체적으로, 도 11은 도 10의 단계 1010을 구체적으로 나타내는 도면이다.
도 11을 참조하면, 프로세서(905)는 사용자의 위치 정보를 기반으로 적어도 하나의 후보 위치를 확인할 수 있다(1110). 구체적으로, 프로세서(905)는 기지정된 복수의 후보 위치 중 사용자의 위치로부터 제1 거리 범위 내의 적어도 하나의 후보 위치를 확인할 수 있다.
여기서, 기지정된 복수의 후보 위치는 예를 들면, 대중교통(예: 대중교통 버스)이 정지하는 정류장의 위치일 수 있다. 적어도 하나의 후보 위치는 예를 들면 대중교통이 정지하는 정류장 중 사용자의 위치로부터 제1 거리 범위 내에 존재하는 정류장의 위치일 수 있다.
프로세서(905)는 사용자의 목적지 정보, 적어도 하나의 후보 위치의 정보, 및 제1 차량의 이용자 정보 중 적어도 하나를 기반으로 제1 차량을 확인할 수 있다(1120).
사용자의 목적지 정보는, 사용자가 최종적으로 이동하고자 하는 목적지의 위치에 대한 정보일 수 있으며, 사용자의 입력에 의해 획득될 수 있다.
적어도 하나의 후보 위치의 정보는 사용자의 위치로부터 적어도 하나의 후보 위치 각각을 향하는 경로에 대한 정보, 사용자의 위치로부터 적어도 하나의 후보 위치 각각까지의 거리에 대한 거리 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
여기서 경로에 대한 정보는 사용자의 위치로부터 차량을 이용해 적어도 하나의 후보 위치 각각으로 향하는 경로의 길이, 이러한 경로에 포함되는 교통 규칙(예: 좌회전, 우회전, U턴)에 대한 정보를 포함할 수 있다. 구체적으로 예를 들면, 경로에 대한 정보는 사용자의 위치의 도로 진행 방향, 사용자 위치에서부터 적어도 하나의 후보 위치 각각까지의 경로 상에 포함되는 좌회전의 횟수 및 U턴의 횟수에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
제1 차량의 이용자 정보는 제1 차량에 현재 탑승 중인 이용자에 대한 정보로, 예를 들어 이용자의 수 또는 제1 차량의 잔여 좌석의 수에 대한 정보를 포함할 수 있다.
한편, 제1 차량의 확인과 관련된 구체적인 설명은 도 12를 통해 후술하겠다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 정보 제공 방법 중 다른 일부 단계의 흐름을 구체적으로 나타내는 도면이다. 구체적으로, 도 12은 도 11의 단계 1120을 구체적으로 나타내는 도면이다.
도 12를 참조하면, 프로세서(905)는 적어도 하나의 후보 위치 각각에 대해, 적어도 하나의 후보 위치로부터 목적지까지 이동 가능하며 적어도 하나의 후보 위치로부터 특정 거리 범위 내에 위치하는 적어도 하나의 차량을 확인할 수 있다(1210).
구체적으로, 프로세서(905)는 적어도 하나의 후보 위치 각각에 대해, 적어도 하나의 후보 위치로부터 목적지까지 이동 가능한 차량을 확인할 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 후보 위치가 제1 후보 위치와 제2 후보 위치를 포함하는 경우, 제1 후보 위치에서 목적지까지 이동 가능한 차량과 제2 후보 위치에서 목적지까지 이동 가능한 차량을 확인할 수 있다.
이 때, 제1 후보 위치 및 제2 후보 위치는 대중교통 노선의 정류장일 수 있으며, 각각의 후보 위치를 거쳐 목적지까지 이동 가능한 차량은 대중교통, 예를 들어 버스일 수 있다. 이러한 경우, 대중교통의 노선은 미리 정해져 있기 때문에, 프로세서(905)는 대중교통 노선 정보를 기반으로 적어도 하나의 후보 위치로부터 목적지까지 이동 가능한 차량을 확인할 수 있다. 대중교통 노선 정보는 기저장되어 있거나 다른 장치(예: 교통 서버(805))와의 연결에 기초하여 획득될 수 있다.
프로세서(905)는 목적지까지 이동 가능한 차량 각각과 관련하여 이러한 차량이 정차하는 각각의 후보 위치로부터 특정 거리 범위 내에 차량이 위치하는지 여부를 확인할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(905)는 목적지까지 이동 가능한 차량 중 각각이 정차하는 후보 위치에 도달하기 까지 특정 거리 이하가 남은 차량, 즉 특정 시간 범위 내에 후보 위치에 도달할 수 있는 차량을 확인할 수 있다.
프로세서(905)는 적어도 하나의 차량 중 잔여 좌석이 특정 값 이상인 차량을 확인할 수 있다(1220). 여기서, 특정 값은 사용자의 입력에 기초하여 결정된 값일 수 있다. 예를 들어, 특정 값은 사용자와 사용자의 동행인의 수로, 예를 들어 동행인이 2명인 경우 특정 값은 3으로 결정될 수 있다.
프로세서(905)는 단계 910을 통해 결정된 적어도 하나의 차량 각각의 잔여 좌석에 대한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(905)는 적어도 하나의 차량을 관리하는 서버와의 연결에 기초하여 적어도 하나의 차량 각각의 잔여 좌석에 대한 정보를 획득할 수 있다.
프로세서(905)는 잔여 좌석에 대한 정보를 기초로 적어도 하나의 차량 중 잔여 좌석이 특정 값 이상인 차량을 확인할 수 있다. 즉, 프로세서(905)는 사용자를 포함하여 목적지까지 이동할 사람을 태울 수 있는 차량을 확인할 수 있다.
프로세서(905)는 확인된 차량과 관련된 후보 위치 각각에 대해, 사용자의 위치로부터 후보 위치 각각을 향하는 경로에 대한 정보 및 거리 정보 중 적어도 하나를 기초로 제1 차량을 확인(또는 결정)할 수 있다(1230). 여기서 확인된 차량은 적어도 하나 이상의 차량일 수 있다.
실시예에서, 프로세서(905)는 확인된 차량이 3대이며, 각각이 정차하는 후보 위치가 제1 후보 위치, 제2 후보 위치, 및 제3 후보 위치인 경우, 사용자의 위치로부터 후보 위치 각각을 향하는 경로에 대한 정보를 기초로 제1 차량을 확인할 수 있다. 경로에 대한 정보는 사용자의 위치의 도로 진행 방향, 사용자 위치에서부터 적어도 하나의 후보 위치 각각까지의 경로 상에 포함되는 좌회전의 횟수 및 U턴의 횟수에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(905)는 제1 후보 위치, 제2 후보 위치, 및 제3 후보 위치 각각에 도달하기 위해 사용자가 현재 위치의 진행 방향을 유지 가능한지 여부, 후보 위치 각각에 도달하기 까지 좌회전, 우회전 및 U턴 각각의 존재 여부를 확인할 수 있다. 프로세서(905)는 확인된 정보를 기초로 수치화를 수행할 수 있다. 수치화에 대한 조건은 미리 설정될 수 있다.
예를 들어, 프로세서(905)는 진행 방향의 유지가 가능한 경우 50점을 부여할 수 있다. 프로세서(905)는 경로 상에 우회전만 포함된 경우 50점을 부여할 수 있다. 프로세서(905)는 좌회전이 포함된 경우 -20점을 부여할 수 있다. 프로세서(905)는 경로 상에 U턴이 포함된 경우 -40점을 부여할 수 있다.
프로세서(905)는 제1 후보 위치, 제2 후보 위치, 및 제3 후보 위치 각각을 향하는 경로에 대해 수치화된 점수가 가장 높은 후보 위치의 확인된 차량을 제1 차량으로 확인할 수 있다.
실시예에서, 프로세서(905)는 사용자의 위치 정보를 기반으로 확인된 차량 중 제1 차량을 결정할 수 있다. 프로세서(905)는 확인된 차량이 정차하는 후보 위치와 사용자의 위치 사이의 거리를 산출할 수 있다. 프로세서(905)는 산출된 거리가 속하는 범위 별로 수치화를 할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(905)는 후보 위치와 사용자의 거리가 1km(kilometer) 미만인 경우, 50점을 부여할 수 있다. 프로세서(905)는 후보 위치와 사용자의 거리가 1km 이상이고 2km 미만인 경우, 30점을 부여할 수 있다. 프로세서(905)는 후보 위치와 사용자의 거리가 2km 이상인 경우, 10점을 부여할 수 있다.
프로세서(905)는 후보 위치 중 수치화된 점수가 가장 높은 후보 위치의 확인된 차량을 제1 차량으로 확인할 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니며 경우에 따라 프로세서(905)는 확인된 차량 중 산출된 거리가 가장 짧은 후보 위치에 정차하는 차량을 제1 차량으로 확인할 수도 있다.
실시예에서, 프로세서(905)는 사용자의 위치로부터 후보 위치 각각을 향하는 경로에 대한 정보 및 거리 정보를 이용하여 제1 차량을 확인할 수 있다. 이러한 경우, 프로세서(905)는 경로에 대한 정보와 거리 정보 각각을 이용하여 수치화된 점수를 합한 후 점수가 가장 큰 후보 위치의 확인된 차량을 제1 차량으로 확인할 수 있다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 정보 제공 방법 중 또 다른 일부 단계의 흐름을 구체적으로 나타내는 도면이다. 구체적으로, 도 13은 도 10의 단계 1020을 구체적으로 나타내는 도면이다.
도 13을 참조하면, 프로세서(905)는 제1 차량의 탑승과 관련된 후보 위치를 확인할 수 있다(1310). 구체적으로, 프로세서(905)는 확인된 제1 차량을 탑승하기 위한 후보 위치를 확인할 수 있다. 만약 단계 710을 통해 확인된 제1 차량이 복수인 경우, 프로세서(905)는 차량 각각과 관련된 후보 위치를 확인할 수 있다. 예를 들어 제1 차량이 A버스 및 B버스인 경우, 프로세서(905)는 적어도 하나의 후보 위치 중 A버스가 정차하는 제1 후보 위치와 B버스가 정차하는 제2 후보 위치를 확인할 수 있다.
프로세서(905)는 확인된 후보 위치가 복수인지 여부를 판별할 수 있다(1320). 프로세서(905)는 제1 차량과 관련하여 확인된 후보 위치가 복수인 경우, 확인된 후보 위치 별 이용자 정보를 고려하여 혼잡도를 산출할 수 있다(1330).
구체적으로, 프로세서(905)는 후보 위치가 복수인 경우 후보 위치 각각에 대한 차량 혼잡도, 인구 혼잡도 또는 교통 혼잡도 중 적어도 하나를 산출함에 기초하여 확인된 후보 위치 별 혼잡도를 산출할 수 있다.
차량 혼잡도와 관련하여, 프로세서(905)는 실시간 차량 위치(예: 실시간 버스 위치)에 대한 정보를 획득하고, 이를 기초로 후보 위치 각각에서 특정 시간(예: 1분) 당 정차하는 차량의 수를 산출할 수 있다. 프로세서(905)는 산출된 차량의 수의 범위에 따라 차량 혼잡도를 산출할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(905)는 산출된 차량의 수가 2대 이하인 경우 10, 2대 초과 4대 이하인 경우 20, 4대 초과 6대 이하인 경우 30, 7대 이상인 경우 40으로 차량 혼잡도를 산출할 수 있다. 한편, 차량 혼잡도의 산출과 관련하여서는 상술한 방식 이외에 다양한 방식 예를 들면 차량의 수 별 점수 부여 방식으로도 산정될 수도 있음은 물론이다.
인구 혼잡도와 관련하여, 프로세서(905)는 후보 위치 각각에 기설치된 RSU(road side unit)에 부착된 카메라를 통해 획득되는 정보를 확인할 수 있다. 프로세서(905)는 확인된 정보를 이용하여 후보 위치 각각에서 특정 시간(예: 10분) 당 유동인구의 수를 산출할 수 있다. 프로세서(905)는 산출된 유동인구의 수의 범위에 따라 차량 혼잡도를 산출할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(905)는 산출된 유동인구의 수가 5명 이하인 경우 5, 5명 초과 10명 이하인 경우 10, 10명 초과 15명 이하인 경우 15, 15명 초과 20으로 인구 혼잡도를 산출할 수 있다. 한편, 인구 혼잡도의 산출과 관련하여서는 상술한 방식 이외에 다양한 방식 예를 들면 유동인구의 수 별 점수 부여 방식으로도 산정될 수도 있음은 물론이다.
한편, RSU는 노변상 고정된 위치에 설치되어 차량탑재장치와의 통신과 데이터 교환에 이용되는 장치로 이에 대해서는 통상의 기술자에게 용이한 바 자세한 설명은 생략하겠다.
교통 혼잡도와 관련하여, 프로세서(905)는 후보 위치로부터 특정 반경 이내의 교통 흐름을 확인하고 이를 기준으로 교통 혼잡도를 산출할 수 있다. 경우에 따라 교통 흐름에 대한 정보는 교통 상황을 모니터링하는 서버(예: 도 8의 교통 서버(805))로부터 획득할 수 있다.
프로세서(905)는 교통 흐름의 상태에 따라 교통 혼잡도를 산출할 수 있다. 예를 들어, 교통 흐름이 원활 상태인 경우 10, 교통 흐름이 보통 상태인 경우 20, 교통 흐름이 다소 심한 상태인 경우 30, 교통 흐름이 정체인 경우 40으로 교통 혼잡도를 산출할 수 있다.
프로세서(905)는 후보 위치 각각에 대해 차량 혼잡도, 인구 혼잡도 및 교통 혼잡도를 합산하여 후보 위치 별로 혼잡도를 산출할 수 있다. 다만 이에 제한되는 것은 아니고 프로세서(905)는 차량 혼잡도, 인구 혼잡도 및 교통 혼잡도 중 하나 또는 두개를 이용하여 후보 위치 별로 혼잡도를 산출할 수도 있다.
프로세서(905)는 제1 차량과 관련하여 확인된 후보 위치가 복수가 아닌 경우, 도 10의 단계 1030을 수행할 수 있다.
프로세서(905)는 산출된 혼잡도에 기초하여 복수의 후보 위치 중 하나를 제1 위치로 결정할 수 있다(1340). 프로세서(905)는 산출된 혼잡도에 기초하여 복수의 후보 위치 중 혼잡도가 가장 낮은 후보 위치를 제1 위치로 결정할 수 있다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 정보 제공 방법의 다른 단계의 흐름을 나타내는 도면이다. 구체적으로, 도 14는 도 10의 단계 1040 이후에 수행되는 차량 정보 제공 방법의 단계의 흐름을 나타낸다.
도 14를 참조하면, 프로세서(905)는 제2 차량에 사용자가 탑승하였음을 나타내는 입력이 수신되면, 제2 차량을 제1 위치로 이동하도록 제어할 수 있다(1410). 프로세서(905)는 제2 차량이 사용자의 위치 정보를 기반으로 사용자의 위치로 이동시킬 수 있다. 이에 기초하여 제2 차량에는 사용자(또는 사용자와 동행인)가 탑승할 수 있다.
제2 차량에 사용자가 탑승한 경우, 프로세서(905)는 사용자가 탐승하였음을 나타내는 입력을 수신할 수 있다. 이러한 입력은 사용자의 입력에 획득될 수도 있고 제2 차량에 포함되는 센서를 통해 획득할 수도 있으나 이에 제한되는 것은 아니다.
프로세서(905)는 사용자가 탑승하였음을 나타내는 입력이 수신되면 제2 차량이 제1 위치로 이동하도록 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(905)는 자율주행 차량인 제2 차량을 관리하는 서버(예: 도 8의 서버(803))를 통해 제2 차량이 제1 위치로 이동하도록 제어할 수 있다.
프로세서(905)는 사용자가 합승을 수락하였는지 여부를 판별할 수 있다(1420). 합승의 수락 여부에 대한 정보는 사용자의 탑승 이전 또는 탑승 이후에 사용자로부터 입력될 수 있다.
예를 들어, 사용자가 경로 검색 시점에 목적지에 대한 입력과 함께 합승 수락을 나타내는 정보를 함께 입력할 수 있다. 다른 예를 들면, 사용자가 제2 차량에 탑승한 경우, 프로세서(905)는 사용자에게 합승을 수락할 것인지에 대한 정보를 요청할 수 있고 이에 대응하는 사용자 입력에 기초하여 합승 수락 여부에 대한 정보가 획득될 수 있다. 다만 이에 제한되지 않고 합승 수락 여부에 대한 정보는 다양한 방식으로 획득될 수도 있음은 물론이다.
프로세서(905)는 제2 차량의 잔여 좌석의 수를 산출할 수 있다(1430). 프로세서(905)는 제2 차량에 대한 정보를 기반으로 제2 차량의 잔여 좌석의 수를 산출할 수 있다. 제2 차량에 대한 정보는 제2 차량이 가지는 좌석의 수를 포함할 수 있다. 이러한 경우, 프로세서(905)는 제2 차량이 가지는 좌석의 수에서 사용자(또는 사용자와 동행인)의 수의 차를 구해 제2 차량의 잔여 좌석의 수를 산출할 수 있다.
프로세서(905)는 제1 위치로 이동하는 경로 상의 정류장에 설치된 전자 장치에 잔여 좌석의 수 및 제1 위치에 대한 정보를 제공할 수 있다(1440). 제1 위치로 이동하는 경로는 예를 들면, 제1 차량의 선택을 위해 이용되었던 제1 위치까지 이동하기 위한 최적의 경로일 수 있다.
경우에 따라 제2 차량의 제1 위치로 이동하는 경로 상에는 제1 위치와는 구분되는 다른 위치, 즉 다른 정류장이 존재할 수 있다. 프로세서(905)는 이를 기반으로 제1 위치로 이동하는 경로 상의 다른 정류장에 제2 차량의 잔여 좌석, 제1 위치에 대한 정보를 제공할 수 있다.
이러한 경우, 제1 위치로 이동하는 경로 상의 다른 정류장에서 제1 위치로 이동하고자 하는 다른 사용자가 있는 경우, 다른 사용자는 합승 의사를 표시하는 입력을 가하여 사용자가 탑승한 제2 차량으로의 합승을 요청할 수 있다.
한편, 실시예에 따라 프로세서(905)는 잔여 좌석의 수 및 제1 위치에 대한 정보 이외에도 제2 차량과 관련된 다양한 정보를 다른 정류장에 제공할 수도 있다. 제2 차량과 관련된 정보 제공의 형태에 대한 구체적인 예는 도 18 또는 도 19를 참조할 수 있다.
도 15 및 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 정보 제공 방법이 적용 예를 설명하기 위한 도면이다. 구체적으로, 도 15는 사용자가 승차하고자 하는 버스 번호가 지정된 경우 및 지정된 버스의 탑승을 위한 위치가 복수인 경우 본 발명이 적용되는 예를 나타낸다.
도 15를 참조하면, 에서 사용자는 제1 위치(1500)에서 동행인 1명과 함께 목적지로 가기 위해 사용자 정보와 목적지에 대한 정보를 차량 정보 제공 장치에 입력할 수 있다. 여기서, 사용자 정보는 목적지에 대한 정보, 동행인의 수, 사용자의 위치 정보, 짐의 수, 합승 여부에 대한 정보, 및 이용하고자 하는 버스 번호 정보를 포함할 수 있다.
프로세서(905)는 사용자의 입력을 기초로 목적지에 대한 정보, 동행인의 수, 사용자의 위치 정보, 짐의 수, 합승 여부에 대한 정보, 및 이용하고자 하는 버스 번호 정보를 확인할 수 있다. 프로세서(905)는 이용하고자 하는 버스 번호 정보를 획득함에 기초하여 제1 차량을 확인할 수 있다.
프로세서(905)는 입력이 획득되면, 사용자의 위치 정보를 기반으로 제1 차량과 관련된 위치 예를 들면 제1 차량이 정차하는 정류장의 위치를 확인할 수 있다. 이 때 도 15를 참조하면, 프로세서(905)는 제1 차량과 관련된 위치로서 A, B, C, D, E를 확인할 수 있다. 즉, A 내지 E에 해당하는 위치는 제1 차량이 정차하는 정류장일 수 있다.
프로세서(905)는 제1 위치(1500)로부터 특정 반경 내에 존재하는 제1 차량을 확인할 수 있다. 구체적으로 프로세서(905)는 제1 차량의 버스 번호에 대응하는 차량 중 제1 위치(1500)로부터 특정 반경 내에 존재하는 차량을 확인할 수 있다. 이 때, 확인되는 차량은 a, b, c일 수 있다.
프로세서(905)는 확인되는 차량 중 사용자 및 동행인의 인원 이상의 잔여 좌석을 가지는 차량을 선별할 수 있다. 도 15에 따르면 선별되는 차량은 a와 c일 수 있다.
프로세서(905)는 a와 c의 탑승을 위한 위치를 적어도 하나의 후보 위치로 확인할 수 있다. a와 c는 동일한 버스 번호를 가지는 차량으로, 이러한 경우 a와 c 각각과 관련된 위치는 a와 c의 진행 방향에 대응하는 가장 가까운 위치일 수 있다. 즉, a와 c 각각이 정지 예정인 가장 가까운 위치일 수 있다. 이를 기초로 도 15를 참조하면 a와 관련된 후보 위치는 A일 수 있고, c와 관련된 후보 위치는 D일 수 있다.
프로세서(905)는 제1 위치(1500)로부터 적어도 하나의 후보 위치 각각을 향하는 경로에 대한 정보 및 거리 정보 중 적어도 하나를 기초로 제1 차량을 확인할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(905)는 제1 위치(1500)에서 A를 향하는 경우의 경로와 거리 및 D를 향하는 경우의 경로와 거리를 고려하여 제1 차량을 확인할 수 있으며 이에 대한 결과는 수치화된 점수로서 도출될 수 있다.
구체적으로 예를 들면, 사용자가 A를 향하는 경우, 직진만으로 A에 도달할 수 있으므로 기지정된 정보를 기초로 50점을 부여하고 이동하는 거리는 2.5km이므로 기지정된 정보를 기초로 10점을 부여하여 A에 대해서는 총 60점을 산출할 수 있다. 사용자가 D를 향하는 경우, U턴이 요구되므로 -40점을 부여하고, 거리는 1km이므로 기지정된 정보를 기초로 30점을 부여하여 D에 대해서는 총 -10점을 산출할 수 있다.
프로세서(905)는 수치화된 점수가 큰 위치에 정차하는 차량을 제1 차량으로 결정할 수 있다. 만약, 수치화된 점수가 동일한 경우 프로세서(905)는 A와 D의 혼잡도를 산출하고, 이를 기초로 혼잡도가 낮은 위치에 정차하는 차량인 a를 제1 차량으로 결정할 수 있다. 혼잡도의 산출은 수치화된 점수가 동일한 것으로 결정된 후에 이루어질 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니다.
도 16은 제1 차량이 c로 결정된 경우를 가정하여 제2 차량을 배차하는 경우의 예를 나타낸다.
도 16을 참조하면, 프로세서(905)는 제2 차량의 후보가 되는 복수의 차량(예: d, e, f) 각각의 위치로부터 사용자가 위치하는 제1 위치(1600)까지의 이동시간과 사용자의 승차 후 최적 정류장 D까지 이동 시간을 고려하여 제2 차량을 결정할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(905)는 제1 위치(1600)로부터 특정 범위 내의 적어도 하나의 차량인 d, e, f를 확인할 수 있다. 여기서, d, e, f는 예를 들면, 공유 차량 서버에 등록된 공유 차량 중 제1 위치(1600)로부터 특정 범위 내에 존재하는 차량일 수 있다. 경우에 따라 프로세서(905)는 사용자로부터 합승 거부라는 정보를 획득할 수 있는데, 이러한 경우 d, e, f는 빈 차량, 즉 유휴 차량일 수 있다.
프로세서(905)는 사용자로부터 사용자가 가지고 있는 짐에 대한 정보 및 동행인에 대한 정보를 획득할 수 있다. 이러한 경우, 프로세서(905)는 d, e, f 중 동행인과 함께 탑승 가능하며 짐을 실을 공간이 있는 차량을 선별할 수 있다. 이를 기초로 도 16을 참조하면 2개의 짐이 있고, 동행인이 1명이 있다는 정보가 획된 경우 프로세서(905)는 짐을 실을 공간이 2개 이상이며 잔여 좌석이 2개 이상인 차량인 f를 제2 차량으로 결정할 수 있다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 정보 제공 장치에 표시되는 화면의 예를 나타내는 도면이다. 구체적으로 도 17은 사용자 정보를 획득하기 위해 표시되는 화면의 예를 나타낸다.
도 17에 도시된 바와 같이, 최종 목적지를 입력하거나 버스 노선 번호를 입력하는 영역이 표시될 수 있다. 또한, 경로 탐색 기준의 선택이 가능한 영역이 함께 표시될 수 있다. 이 때 각 기준별 경로 탐색은 종래의 다양한 기술을 이용할 수 있다.
사용자 단말에는 사용자 정보로서 사용자를 포함한 인원의 수, 즉 사용자와 동행인을 포함하여 제2 차량을 이용할 인원의 수에 대한 정보 및 사용자가 가지는 짐의 수에 대한 정보의 입력을 요청하는 영역이 표시될 수 있다. 또한, 사용자 단말에는 합승 여부에 대한 정보를 입력하는 영역이 표시될 수 있다.
도 18은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 정보 제공 장치에 표시되는 화면의 다른 예를 나타내는 도면이다.
제2 차량(이하, 공유 차량)이 결정된 경우 차량 정보 제공 장치는 사용자에게 제2 차량에 대한 정보를 제공할 수 있다. 이러한 경우, 프로세서(905)는 도 18과 같은 화면을 사용자에게 제공할 수 있다.
도 18에 따르면, 사용자에게 제공되는 정보는 공유 차량의 번호, 차량 도착 예정 시각, 버스 탑승을 위한 최적 정류장으로 나타나는 제1 위치 정보, 탑승 예정 버스로 나타나는 제1 차량의 번호에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 제1 차량의 탑승과 관련하여 좌석의 예약이 이루어질 수도 있는데, 이러한 경우 예약된 버스의 좌석번호에 대한 정보가 함께 제공될 수 있다.
도 19는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 정보 제공 장치에 의해 다른 장치에 표시되는 화면의 예를 나타내는 도면이다.
도 19를 참조하면, 사용자가 합승을 수락한 경우 제2 차량에 대한 정보는 제2 차량이 이동하는 경로로부터 특정 반경 범위 내의 정류장에 제공될 수 있다. 제2 차량에 대한 정보는 차량의 번호와 제2 차량이 이동하는 목적지인 제1 위치에 대한 정보를 포함할 수 있다.
이러한 경우, 정류장에 위치된 다른 사용자는 제공된 정보를 기초로 합승을 요청할 수 있다. 합승이 요청되면, 프로세서(905)는 제2 차량이 합승 요청이 전송된 정류장을 거쳐 제1 위치로 이동하도록 제2 차량을 제어할 수 있다.
도 20은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 정보 제공 장치에 의해 다른 장치에 표시되는 화면의 다른 예를 나타내는 도면이다. 구체적으로 도 20은 도 19의 정류장에 표시되는 정보의 다른 예를 나타낸다.
도 20을 참조하면, 제2 차량에 대한 정보로 잔여 좌석에 대한 정보, 제1 차량에 대한 정보, 제1 차량의 잔여 좌석에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 제공되는 제2 차량에 대한 정보는 도 19와 같은 형태 이외에도 도 20에 도시된 바와 같은 형태를 포함할 수 있다.
본 명세서에 첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수도 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 또는 흐름도 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 및 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실시예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들 또는 단계들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 품질에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 명세서에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 균등한 범위 내에 있는 모든 기술사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
701: 사용자 702: 목적지
703: 특정 반경 704: 제1 정류장
705: 제2 정류장 706: 제3 정류장
707: 제3 경로 708: 제2 경로
709: 제1 경로

Claims (19)

  1. 차량 정보 제공 방법에 있어서,
    사용자와 관련된 제1 차량을 확인하는 단계와,
    상기 제1 차량의 탑승과 관련된 제1 위치 정보를 확인하는 단계와,
    상기 사용자의 위치 정보를 기반으로 상기 사용자에게 할당되며, 상기 제1 위치로 이동하기 위한 제2 차량을 확인하는 단계와,
    상기 제2 차량과 관련된 정보를 사용자에게 제공하는 단계를 포함하는
    차량 정보 제공 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 차량을 확인하는 단계는,
    상기 제1 차량의 식별 정보 및 상기 사용자의 목적지 정보 중 적어도 하나를 기반으로 상기 제1 차량을 확인하는 단계를 포함하는
    차량 정보 제공 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제1 차량을 확인하는 단계는,
    상기 사용자의 위치 정보를 기반으로 적어도 하나의 후보 위치를 확인하는 단계와,
    상기 사용자의 목적지 정보, 상기 적어도 하나의 후보 위치의 정보, 및 상기 제1 차량의 이용자 정보 중 적어도 하나를 기반으로 상기 제1 차량을 확인하는 단계를 포함하는
    차량 정보 제공 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 후보 위치를 확인하는 단계는,
    기지정된 복수의 후보 위치 중 상기 사용자의 위치로부터 제1 거리 범위 내의 적어도 하나의 후보 위치를 확인하는 단계를 포함하는
    차량 정보 제공 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 후보 위치의 정보는,
    상기 사용자의 위치로부터 상기 적어도 하나의 후보 위치 각각을 향하는 경로에 대한 정보, 상기 사용자의 위치로부터 상기 적어도 하나의 후보 위치 각각까지의 거리 정보 중 적어도 하나를 포함하는
    차량 정보 제공 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 경로에 대한 정보는,
    상기 사용자의 위치의 도로 진행 방향, 상기 사용자 위치에서부터 상기 적어도 하나의 후보 위치 각각까지의 경로 상에 포함되는 좌회전의 횟수 및 U턴의 횟수에 대한 정보를 포함하는
    차량 정보 제공 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 제1 위치 정보를 확인하는 단계는,
    상기 제1 위치 정보에 2개 이상의 위치에 대한 정보가 포함된 경우, 상기 2개 이상의 위치와 관련된 이용자 정보를 추가로 고려하여 상기 제1 위치를 결정하는 단계를 포함하는
    차량 정보 제공 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 사용자의 상태 정보를 획득하는 단계를 더 포함하고,
    상기 제2 차량을 확인하는 단계는,
    상기 사용자의 상태 정보를 추가로 고려하여 상기 제2 차량을 확인하는 단계를 더 포함하며,
    상기 사용자의 상태 정보는,
    상기 사용자의 합승 이용 여부, 상기 사용자의 물건의 종류 및 개수, 및 상기 사용자를 포함하여 상기 사용자와 함께 공유 차량을 이용할 인원의 수 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함하는
    차량 정보 제공 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 제2 차량은,
    자율주행이 가능한 공유 차량을 포함하고, 상기 제2 차량이 확인됨에 기초하여 상기 사용자의 위치로 이동하는
    차량 정보 제공 방법.
  10. 차량 정보 제공 장치에 있어서,
    사용자와 관련된 제1 차량을 확인하고,
    상기 제1 차량의 탑승과 관련된 제1 위치 정보를 확인하고,
    상기 사용자의 위치 정보를 기반으로 상기 사용자에게 할당되며, 상기 제1 위치로 이동하기 위한 제2 차량을 확인하고,
    상기 제2 차량과 관련된 정보를 사용자에게 제공하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는
    차량 정보 제공 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 제1 차량의 식별 정보 및 상기 사용자의 목적지 정보 중 적어도 하나를 기반으로 상기 제1 차량을 확인하는
    차량 정보 제공 장치.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 사용자의 위치 정보를 기반으로 적어도 하나의 후보 위치를 확인하고,
    상기 사용자의 목적지 정보, 상기 적어도 하나의 후보 위치의 정보, 및 상기 제1 차량의 이용자 정보 중 적어도 하나를 기반으로 상기 제1 차량을 확인하는
    차량 정보 제공 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    기지정된 복수의 후보 위치 중 상기 사용자의 위치로부터 제1 거리 범위 내의 적어도 하나의 후보 위치를 확인하는
    차량 정보 제공 장치.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 후보 위치의 정보는,
    상기 사용자의 위치로부터 상기 적어도 하나의 후보 위치 각각을 향하는 경로에 대한 정보, 상기 사용자의 위치로부터 상기 적어도 하나의 후보 위치 각각까지의 거리 정보 중 적어도 하나를 포함하는
    차량 정보 제공 장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 경로에 대한 정보는,
    상기 사용자의 위치의 도로 진행 방향, 상기 사용자 위치에서부터 상기 적어도 하나의 후보 위치 각각까지의 경로 상에 포함되는 좌회전의 횟수 및 U턴의 횟수에 대한 정보를 포함하는
    차량 정보 제공 장치.
  16. 제10항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 제1 위치 정보에 2개 이상의 위치에 대한 정보가 포함된 경우, 상기 2개 이상의 위치와 관련된 이용자 정보를 추가로 고려하여 상기 제1 위치를 결정하는
    차량 정보 제공 장치.
  17. 제10항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 사용자의 상태 정보를 획득하고 상기 사용자의 상태 정보를 추가로 고려하여 상기 제2 차량을 확인하고,
    상기 사용자의 상태 정보는,
    상기 사용자의 합승 이용 여부, 상기 사용자의 물건의 종류 및 개수, 및 상기 사용자를 포함하여 상기 사용자와 함께 공유 차량을 이용할 인원의 수 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함하는
    차량 정보 제공 장치.
  18. 제10항에 있어서,
    상기 제2 차량은,
    자율주행이 가능한 공유 차량을 포함하고, 상기 제2 차량이 확인됨에 기초하여 상기 사용자의 위치로 이동하는
    차량 정보 제공 장치.
  19. 사용자와 관련된 제1 차량을 확인하는 단계와,
    상기 제1 차량의 탑승과 관련된 제1 위치 정보를 확인하는 단계와,
    상기 사용자의 위치 정보를 기반으로 상기 사용자에게 할당되며, 상기 제1 위치로 이동하기 위한 제2 차량을 확인하는 단계와,
    상기 제2 차량과 관련된 정보를 사용자에게 제공하는 단계를 수행하도록 프로그램된 컴퓨터 프로그램을 저장하는
    컴퓨터 판독가능 기록매체.
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US11685398B2 (en) * 2020-02-27 2023-06-27 Baidu Usa Llc Lane based routing system for autonomous driving vehicles
US20220319308A1 (en) * 2021-03-31 2022-10-06 Honda Motor Co., Ltd. Smart traffic assistant systems and methods
US20230160703A1 (en) * 2021-11-24 2023-05-25 Here Global B.V. Systems and methods for determining a vehicle boarding score

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20230032815A (ko) * 2021-08-31 2023-03-07 주식회사 케이밴코리아 이동서비스 제공 방법

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