KR20210068536A - 대기 시간 추천기 - Google Patents

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KR20210068536A
KR20210068536A KR1020217013180A KR20217013180A KR20210068536A KR 20210068536 A KR20210068536 A KR 20210068536A KR 1020217013180 A KR1020217013180 A KR 1020217013180A KR 20217013180 A KR20217013180 A KR 20217013180A KR 20210068536 A KR20210068536 A KR 20210068536A
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attraction
waiting time
latency
wait
time
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KR1020217013180A
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마이클 조셉 몰리나리
다니엘 조셉 샐로우
사라 해윤 황
조슈아 데이비드 레카스
Original Assignee
유니버셜 시티 스튜디오스 엘엘씨
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Abstract

테마파크의 어트랙션에 대한 대기 시간이 예상보다 짧거나 긴지 여부를 결정하고 이러한 짧거나 긴 대기 시간을 방문객에게 알리는 시스템 및 방법이 개시된다. 특히, 시스템 및 방법은 어트랙션에 대한 대기 시간을 테마파크의 모든 어트랙션에 대한 총 대기 시간으로 나눔으로써 어트랙션에 대한 대기 시간 값을 결정하고, 어트랙션에 대한 예상 대기 시간에 기초하여 하나 이상의 임계 값에 대기 시간 값을 비교한다. 이러한 방식으로, 테마파크 방문객은 어떤 어트랙션을 기다려야할지에 대해 더 많은 정보에 입각한 결정을 내리고 테마파크에서의 시간을 극대화할 수 있다.

Description

대기 시간 추천기
본 개시는 일반적으로 어트랙션에 대한 대기 시간에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 개시의 실시예는 예상보다 짧거나 긴 어트랙션에 대한 대기 시간을 결정하고 이러한 짧거나 긴 대기 시간을 방문객에게 통지하는 것에 관한 것이다.
본 섹션은 아래에서 설명 및/또는 청구되는 본 기술의 다양한 측면과 관련될 수 있는 종래기술의 다양한 측면을 독자에게 소개하기 위한 것이다. 이러한 설명은 본 개시의 다양한 측면의 더 나은 이해를 용이하게 하기 위해 독자에게 배경 정보를 제공하는데 도움이 될 것으로 여겨진다. 따라서, 이러한 설명은 선행 기술의 인정이 아니라 이러한 관점에서 읽어야 함을 이해해야 한다.
테마파크, 레스토랑, 티켓 판매자, 정부 기관 등과 같은 많은 장소 또는 서비스 제공자는 방문객이 서비스를 획득할 수 있는 라인 또는 대기열을 포함할 수 있다. 예를 들어, 테마 파크는 각각이 적어도 하나의 라인을 갖는 다수의 어트랙션을 포함한다. 따라서, 각 어트랙션의 각 라인은 각각의 대기 시간을 포함할 수 있다. 테마파크 방문객은 어트랙션 선호도, 어트랙션까지의 거리, 하루 중 시간, 날씨, 각 라인의 대기 시간(또는 길이) 등 여러 요인에 따라 참여할 어트랙션을 선택할 수 있다. 일부 경우, 각각의 대기 시간은 방문객의 모바일 장치의 소프트웨어 애플리케이션을 통해 제공될 수 있지만, 테마파크 내부의 간판, 각 어트랙션에서의 간판, 테마파크와 관련된 웹 사이트에 게시하는 것, 또는 메시징 플랫폼에서 챗 봇을 통한 메시징과 같이, 각 대기 시간을 디스플레이하거나 전달하는 데 임의의 적절한 장치가 사용될 수 있다.
그러나, 방문객은 각 라인의 대기 시간이 일반적인 또는 예상 대기 시간보다 짧거나 긴지 여부와 같은 더 많은 정보를 사용할 수 있는 경우 어떤 어트랙션에 참석할지에 대해 더 나은 정보를 바탕으로 결정할 수 있다.
최초 청구된 주제와 범위가 상응하는 특정 실시예가 아래에 요약되어 있다. 이들 실시예는 본 개시의 범위를 제한하려는 것이 아니라, 오히려 이러한 실시예는 특정 개시된 실시예의 간략한 요약을 제공하기 위한 것일 뿐이다. 실제로, 본 개시는 아래에 설명된 실시예와 유사하거나 상이할 수 있는 다양한 형태를 포함할 수 있다.
본 개시는 어트랙션에 대한 대기 시간이 예상보다 짧거나 긴지를 결정하고 이러한 짧은 또는 긴 대기 시간을 방문객에게 통지하는 시스템 및 방법을 제공한다. 특히, 테마파크는 각각이 적어도 하나의 라인을 갖는 다수의 어트랙션을 포함할 수 있다. 따라서, 각 어트랙션의 각 라인은 주어진 시간에 각각의 대기 시간을 포함하거나 이와 연관될 수 있다. 방문객은 운영 시간, 어트랙션 상태, 어트랙션 대기 시간과 같은 테마파크와 관련된 정보 및 도구를 디스플레이할 수 있는 방문객 모바일 장치의 소프트웨어 애플리케이션을 통해 각 대기 시간을 알 수 있지만, 테마파크 내부의 간판, 각 어트랙션에서의 간판, 테마파크와 관련된 웹 사이트에 게시하는 것, 메시징 플랫폼의 챗 봇을 통한 메시징과 같이 이 정보를 디스플레이하거나 전달하는 데 임의의 적절한 장치가 사용될 수 있다.
대기 시간 추천 시스템은 공원 내의 어트랙션에 대한 대기 시간을 포함하고 개별 어트랙션에 대한 과거, 예상 또는 일반적인 대기 시간을 결정하는 데 사용되는 대기 시간 이력 데이터(wait time historical data)를 사용할 수 있다. 이들 대기 시간은 어트랙션별로 및/또는 모든 어트랙션의 집합적인 총 대기 시간의 백분율로 제공될 수 있다. 일 실시예에서, 예상 대기 시간은 개별 어트랙션에 의해 표시되는 공원에 대한 총 대기 시간의 예상 비율 또는 백분율로 표현될 수 있다(예컨대, 공원에 대한 예상 총 대기 시간의 5-7%가 단일 어트랙션에 의해 표시될 수 있다). 대기 시간 추천 시스템의 대기 시간 추천 로직은 현재 또는 기존 대기 시간 값을 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 어트랙션에 대한 대기 시간 값은 개별 어트랙션에 대한 기존 대기 시간과 테마파크 내의 모든 어트랙션에 대한 기존의 총 대기 시간 사이의 관계에 기초한다. 어트랙션의 기존 대기 시간, 또는 모든 어트랙션의 기존의 총 대기 시간에 대한 어트랙션의 기존 대기 시간의 관계를 나타내는 계산된 대기 시간 값은 이력 데이터에 비교되어, 임의의 개별 어트랙션이 예상 경계 밖에 있는지, 예를 들어, 예상보다 길거나 짧은 대기 시간을 갖는지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 개별 어트랙션이 일반적으로 전형적인 총 공원 대기 시간의 적어도 5%를 나타내는 경우, 현재 총 공원 대기 시간의 5% 미만을 나타내는 기존 대기 시간은 예상 대기 시간보다 짧은 것으로 간주될 수 있다. 다른 실시예에서, 기존 대기 시간은 주어진 컨텍스트를 갖는 과거 대기 시간에 직접 비교되어 기존 대기 시간이 예상보다 짧거나 긴지를 평가할 수 있다. 즉, 기존 대기 시간을 전체 평균 과거 대기 시간에 비교하는 것보다는, 비교에 사용되는 과거 대기 시간은 (예를 들어, 그 날의 전체 공원 방문객을 이용하여) 같은 날 또는 동일한 공원 군중 서브세트의 데이터 포인트로부터 선택될 수 있다.
대기 시간 추천 로직이 대기 시간 값은 짧은 대기 시간 임계 값(예컨대, 비율 또는 백분율) 미만이라고 결정하면, 대기 시간 추천 로직은 대기 시간이 예상보다 짧다는 통지를 방문객의 모바일 장치에 있는 소프트웨어 애플리케이션에 전송할 수 있다. 대기 시간 추천 로직이 대기 시간 값은 긴 대기 시간 임계 값(예컨대, 비율 또는 백분율)보다 크다고 결정하면, 대기 시간 추천 로직은 대기 시간이 예상보다 길다는 통지를 방문객의 모바일 장치에 있는 소프트웨어 애플리케이션에 전송할 수 있다. 짧은 대기 시간 임계 값 및 긴 대기 시간 임계 값은 어트랙션에 대한 예상 대기 시간 비율에 기초할 수 있다. 예상 대기 시간 값은 어트랙션 및 테마파크의 과거 대기 시간 데이터, 날짜 또는 시간 정보(예컨대, 하루 중 시간, 주 중 요일, 연 중 주 또는 계절), 날씨, 어트랙션의 특성(예컨대, 어트랙션이 야외에 있는지 또는 실내에 있는지 여부), (예컨대, 소정 기간 동안의) 어트랙션의 개방 또는 폐쇄 여부, 또는 휴일 혹은 이벤트 날짜(예컨대, 추수 감사절 또는 또는 크리스마스와 같은 공휴일, 봄 방학과 같은 학교 휴일, 또는 부활절과 같은 종교적 휴일)를 기반으로 결정될 수 있다. 방문객은 대기 시간이 예상보다 짧거나 길다는 통지를, 어트랙션에 대해 줄을 서야할지 여부를 결정하는 요소로 사용할 수 있다.
일 실시예에서, 대기 시간 추천 시스템은 프로세서, 메모리 및 통신 회로를 포함한다. 메모리는 명령어를 저장하는데, 이 명령어는 프로세서에 의해 실행되면 프로세서로 하여금 테마파크 어트랙션의 기존 대기 시간을 수신하고 개별 어트랙션의 기존 대기 시간과 테마파크 어트랙션의 기존 총 대기 시간 간의 관계를 기반으로 대기 시간 값을 결정하게 한다. 명령어는 또한 프로세서로 하여금 개별 어트랙션의 대기 시간 값과 대기 시간 임계 값의 비교에 기초하여 개별 어트랙션에 대한 대기 시간 추천을 생성하게 한다. 그 다음, 통신 회로는 대기 시간 추천의 표시를 모바일 장치의 대기 시간 추천 소프트웨어 애플리케이션으로 전송할 수 있다.
다른 실시예에서, 유형의 비 일시적 컴퓨터 판독가능 매체는 테마파크의 어트랙션에 대한 대기 시간 추천을 생성하기 위한 명령어를 포함한다. 명령어는 프로세서에 의해 실행되면 프로세서로 하여금 테마파크의 어트랙션들에 대한 총 대기 시간을 수신하고, 어트랙션에 대한 대기 시간을 수신하며, 어트랙션에 대한 대기 시간 또는 대기 시간 값을 어트랙션과 연관된 임계 값에 비교하게 한다. 대기 시간 값은 총 대기 시간 및 어트랙션에 대한 대기 시간에 기초한다. 이 명령어는 또한 프로세서로 하여금 비교를 기반으로 통지를 전송하게 한다.
또 다른 실시예에서, 대기 시간 추천을 생성하는 방법은 테마파크의 어트랙션의 대기 시간을 수신하는 단계와, 대기 시간에 기초하여 각 개별 어트랙션의 대기 시간 값을 결정하는 단계를 포함한다. 이 방법은 또한 각 개별 어트랙션의 대기 시간 값을 각 개별 어트랙션의 대기 시간 임계 값에 비교하는 단계와, 비교에 기초하여 예상 대기 시간보다 더 짧은 것을 나타내는 대기 시간 값을 갖는 어트랙션의 서브세트를 식별하는 단계를 포함한다. 방법은 서브세트의 표시를 포함하는 통지를 전송하는 단계를 더 포함한다.
본 개시의 이들 및 다른 특징, 양상 및 장점은 유사한 문자가 도면 전체에 걸쳐 유사한 부분을 나타내는 첨부 도면을 참조하여 다음의 상세한 설명을 읽을 때 더 잘 이해될 것이다.
도 1은 본 개시의 실시예에 따른 대기 시간 추천 시스템의 블록도이다.
도 2는 본 개시의 실시예에 따른, 테마파크의 여러 어트랙션에 대한 총 대기 시간에 기초하여 테마파크의 일 어트랙션에 대한 대기 시간 추천을 생성하는 프로세스의 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른, 공원 참석자 수에 기초하여 테마파크 어트랙션에 대한 대기 시간 추천을 생성하는 프로세스의 흐름도이다.
도 4는 본 개시의 실시예에 따른, 테마파크 정보를 테마파크 방문객에게 제공하는데 사용되는 테마파크 소프트웨어 애플리케이션의 예시적인 스크린 샷이다.
도 5는 본 개시의 실시예에 따른, 평상시보다 짧은 대기 시간을 알려주는 그래픽 통지를 갖는 도 4의 테마파크 소프트웨어 애플리케이션의 모든 대기 시간 페이지의 예시적인 스크린 샷이다.
도 6은 본 개시의 실시예들 따른, 평소보다 짧은 대기 시간을 알려주는 텍스트 기반 표시를 갖는 도 4의 테마파크 소프트웨어 애플리케이션의 모든 대기 시간 페이지의 또 다른 예시적인 스크린 샷이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른, 어트랙션 라인의 대기 시간이 평소보다 짧은 대기 시간으로 천이되는 경우의 도 4의 테마파크 소프트웨어 애플리케이션의 모든 대기 시간 페이지의 또 다른 예시적인 스크린 샷이다.
도 8은 본 개시의 실시예에 따른, 대기 시간 추천을 제공할 수 있는 채팅 사용자 인터페이스의 예시적인 스크린 샷이다.
도 9는 본 개시의 실시예에 따른, 대기 시간 및 대기 시간 추천을 제공할 수 있는 직원 대시보드의 예시적인 스크린 샷이다.
본 개시는 예상보다 짧거나 긴 어트랙션에 대한 대기 시간을 결정하고 이러한 짧거나 긴 대기 시간을 방문객에게 통지하는 시스템 및 방법을 제공한다. 특히, 테마파크는 각각이 적어도 하나의 라인을 갖는 여러 어트랙션을 포함할 수 있다. 따라서, 각 어트랙션의 각 라인은 각각의 대기 시간을 포함할 수 있다. 각각의 대기 시간은 예를 들어, 방문객 모바일 장치의 소프트웨어 애플리케이션 또는 테마파크 내의 디스플레이 보드를 통해 방문객에게 제공될 수 있다. 일부 경우, 테마파크는 운영 시간, 어트랙션의 상태, 어트랙션 대기 시간 등 테마파크와 관련된 정보 및 도구를 디스플레이할 수 있는 소프트웨어 애플리케이션을 방문객에게 제공할 수 있다.
대기 시간 추천 시스템은 예를 들어, 어트랙션에 대한 대기 시간을 어트랙션에 대한 대기 시간 이력 데이터에 비교함으로써 어트랙션에 대한 대기 시간이 예상보다 짧거나 길다는 것이 결정되면 통지를 제공할 수 있다. 대기 시간 이력 데이터는 날짜 또는 시간 정보(예컨대, 하루 중 시간, 주 중 요일, 연 중 주 또는 계절), 날씨, 어트랙션의 특성(예컨대, 어트랙션이 야외에 있는지 또는 실내에 있는지 여부), (예컨대, 일정 기간 동안의) 어트랙션의 개방 또는 폐쇄 여부, 또는 휴일 혹은 이벤트 날짜(예컨대, 추수 감사절 또는 크리스마스와 같은 공휴일, 봄 방학과 같은 학교 휴일, 또는 부활절과 같은 종교적 휴일), 날씨 정보(예컨대, 온도, 습도, 강우의 가능성 또는 양, 자연 재해의 가능성 등에 관련됨), 퍼레이드, 쇼 또는 근처에서 발생하는 기타 공연 또는 대기 시간에 영향을 미치거나 왜곡할 수 있는 기타 적절한 정보를 고려한다. 방문객은 대기 시간이 예상보다 짧거나 길다는 통지를, 어트랙션에 대해 줄을 서야할지 여부를 결정하는 요소로 사용할 수 있다. 이러한 방식으로, 방문객은 어떤 어트랙션을 기다려야할지에 대해 더 많은 정보에 입각한 결정을 내리고 테마파크에서의 시간을 극대화할 수 있다. 또한, 어트랙션에 방문객이 균등하게 분산된다면 테마파크 운영은 더욱 효율적일 수 있다. 즉, 개시된 기법은 하나 이상의 어트랙션이 한산한 경우 방문객에게 이를 알릴 수 있으며, 따라서 하나 이상의 한산한 어트랙션에 방문객을 재분배하는 것을 장려할 수 있다. 본 개시는 테마파크 및 어트랙션에 대한 실시예를 설명하지만, 현재 개시된 시스템 및 방법은 레스토랑, 티켓 판매자, 정부 기관 등과 같은 라인 대기 시간 분석을 위한 임의의 적절한 장소에 적용될 수 있음에 유의해야 한다.
개시된 기법은 방문객에게 대기 시간 추정을 위한 개선된 컨텍스트를 제공한다. 예를 들어, 특정 놀이기구의 대기 시간이 35분인 경우, 그 놀이기구에 대한 그 대기 시간은 공원이 비교적 비어 있거나 비가 오는 날에 예상되는 것보다 길 수 있지만, 혼잡한 날/화창한 날에 예상되는 것보다 짧을 수 있다. 또한, 추정 대기 시간에 따른 놀이기구 순위는 방문객에게 어떤 놀이기구가 더 혼잡한 경향이 있는지 또는 어떤 놀이기구가 더 인기있는 지에 대한 정보를 제공하지 않는다. 놀이기구별로 대기 시간에 대한 품질 평가(예컨대, 예상보다 짧음, 예상보다 김)를 제공함으로써, 방문객은 어떤 놀이기구가 좋은지 판단하고 공원의 다른 놀이기구에 비해 절대 대기 시간이 긴 놀이기구의 경우라도 대기 시간에 대해 이득을 봤다는 느낌을 즐길 수 있고, 따라서, 방문객 경험과 방문객 만족도가 향상된다.
도 1은 본 개시의 실시예들에 따른 대기 시간 추천 시스템(10)의 블록도이다. 대기 시간 추천 시스템(10)은 하나 이상의 프로세서(14) 및 하나 이상의 메모리 장치(16)를 포함하는 제어기(12)를 포함한다. 프로세서(14)는 대기 시간 추천을 결정하기 위해 소프트웨어 프로그램 및/또는 명령어를 실행할 수 있다. 더욱이, 프로세서(14)는 다수의 마이크로 프로세서, 즉 하나 이상의 "범용" 마이크로 프로세서, 하나 이상의 특수 목적 마이크로 프로세서, 및/또는 하나 이상의 ASICS(application specific integrated circuits) 및/또는 하나 이상의 RISC(Reduced Instruction Set) 프로세서를 포함할 수 있다. 메모리 장치(16)는 하나 이상의 저장 장치를 포함할 수 있고, 프로세서(14)가 실행할 머신 판독가능 및/또는 프로세서 실행가능 명령어(예를 들어, 펌웨어 또는 소프트웨어), 예컨대 대기 시간 추천 결정과 관련된 명령어를 저장할 수 있다. 이와 같이, 메모리 장치(16)는 예를 들어, 제어 소프트웨어, 룩업 테이블, 구성 데이터 등을 저장하여 대기 시간 추천 결정을 용이하게 할 수 있다. 일부 실시예에서, 프로세서(14) 및 메모리 장치(16)는 제어기(12)의 외부에 있을 수 있다. 메모리 장치(16)는 휘발성 메모리(예를 들어, 랜덤 액세스 메모리(RAM)) 및/또는 비 휘발성 메모리(예를 들어, 읽기 전용 메모리(ROM), 플래시 메모리, 하드 드라이브 및/또는 임의의 다른 적절한 광학, 자기 또는 솔리드 스테이트 저장 매체)와 같은 유형의 비 일시적 머신 판독가능 매체를 포함할 수 있다.
제어기(12)는 테마파크의 어트랙션(34)에 대한 대기 시간 추천을 결정하는 대기 시간 추천 로직을 사용할 수 있다. 특히, 대기 시간 추천은 대기 시간이 예상보다 짧거나, 예상보다 길거나, 예상대로라는 표시를 포함할 수 있다. 대기 시간 추천은 예상되는 (예컨대, 일반적인 또는 보통의) 대기 시간과, 대기 시간이 예상보다 얼마나 짧은지 또는 긴지에 대한 표시(예컨대, 이 표시는 분 단위의 절약된 대기 시간 또는 추가된 대기 시간과 같은 총 시간으로 표시되거나. 또는 백분율(예컨대, 정상보다 10% 더 짧거나 더 김)로 표시됨)를 포함할 수 있다. 본 개시에서 사용된 용어 "로직"은 하드웨어(예컨대, 회로), 소프트웨어(예컨대, 프로세서(14)에 의한 실행을 위해 메모리(16)에 저장된 명령어), 또는 이 둘의 조합을 포함할 수 있음을 이해해야 한다. 대기 시간 추천 로직은 대기 시간 이력 데이터(22)를 입력으로 사용할 수 있다. 대기 시간 이력 데이터(22)는 메모리(16)에 저장될 수 있고 및/또는 데이터베이스에 제공될 수 있다. 예를 들어, 대기 시간 추천 시스템(10)은 대기 시간 이력 데이터(22)를 저장하고 대기 시간 추천 로직으로부터 질의를 수신한 것에 응답하여 요청된 대기 시간 이력 데이터(22)를 반환하는 데이터베이스를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 대기 시간 추천 로직은 어트랙션에 대한 대기 시간 값을 결정함으로써 대기 시간 추천을 결정할 수 있다. 대기 시간 값은 테마파크의 모든 어트랙션의 총 대기 시간에 대한 하나의 어트랙션의 기존 대기 시간의 비율을 나타낼 수 있다. 이와 같이, 대기 시간 추천 로직은 예를 들어, 현재 시간 또는 롤링 시간 윈도우 내에서 어트랙션에 대한 기존 대기 시간을 모든 어트랙션에 대한 기존의 총 대기 시간으로 나눔으로써 대기 시간 값을 결정할 수 있다. 대기 시간 값은 동일한 방식으로 그러나 대기 시간 이력 데이터(22)를 사용하여 계산된 하나 이상의 과거 대기 시간 값에 비교될 수 있다. 과거 총 대기 시간은 임의의 적절한 기간에 걸쳐, 또는 본 명세서에 제공된 컨텍스트 정보(예를 들어, 일, 주, 계절 또는 연도에 대한 시점)에 기초하여 과거 대기 시간 데이터 포인트의 서브세트를 사용하여 모든 어트랙션에 대한 총 대기 시간의 평균일 수 있다. 일부 실시예에서, 과거 총 대기 시간은 대기 시간 추천이 요청되는 현재 시간 또는 요일에 대응하는 기간 동안의 총 대기 시간의 평균일 수 있다. 예를 들어, 과거 총 대기 시간은 (여러 해 동안의) 동일한 날짜, (여러 날짜 동안의) 동일한 시간, (여러 날짜 동안의) 유사한 날씨, 유사한 특성(예컨대, 주말 대기 시간, 휴일 대기 시간, 또는 퍼레이드, 쇼 또는 인근에서 발생하는 기타 공연), 유사한 어트랙션 상태(예컨대, 어트랙션 폐쇄) 또는 대기 시간에 영향을 미칠 수 있는 기타 유사한 적절한 정보에 대응하는 총 대기 시간의 평균일 수 있다. 또한, 예를 들어 왜곡 요인을 보상하기 위해 왜곡된 과거 총 대기 시간을 조정함으로써 과거 총 대기 시간을 왜곡할 수 있는 요인을 처리할 수 있다.
대기 시간 추천 로직은 대기 시간 값을 예상되는 또는 과거 대기 시간 값에 비교할 수 있다. 예상되는 (예컨대, 일반적인 또는 보통의) 대기 시간 값은 어트랙션 및 테마파크의 과거 대기 시간 데이터, 날짜 또는 시간 정보(예컨대, 하루 중 시간, 주 중 요일, 연 중 주, 또는 계절), 날씨 및/또는 어트랙션의 특성(예컨대, 어트랙션이 야외에 있는지 또는 실내에 있는지 여부)에 기초한 비율일 수 있다. 예를 들어, 예상 또는 과거 대기 시간 값은 (예상 대기 시간과 관련하여) 모든 어트랙션에 대한 총 대기 시간으로 나눈 어트랙션의 예상 대기 시간일 수 있다. 어트랙션의 예상 대기 시간은 대기 시간 이력 데이터(22)에 의해 제공될 수 있다. 일 실시예에서, 대기 시간 값이 예상 대기 시간 값보다 작으면, 대기 시간 추천 로직은 어트랙션 대기 시간이 예상보다 짧다는 것을 방문객의 모바일 장치(24)에 통지할 수 있다. 한편, 대기 시간 값이 예상 대기 시간 값보다 크면, 대기 시간 추천 로직은 대기 시간이 예상보다 길다는 것을 방문객의 모바일 장치(24)에 알릴 수 있다. 대기 시간 값이 예상 대기 시간 값보다 작거나 크지 않은 경우 대기 시간 추천 로직은 대기 시간이 예상대로인 것으로 결정할 수 있다.
일부 실시예에서, 대기 시간 추천 로직은 임계 값(예를 들어, 비율, 백분율, 또는 기간)을 사용하여 대기 시간 값을 예상 대기 시간 값에 비교할 수 있다. 예를 들어, 어트랙션에 대한 예상 또는 과거 대기 시간은 모든 어트랙션에 대한 총 과거 대기 시간이 600분이라는 맥락에서 60분일 수 있다. 따라서, 예상 또는 과거 대기 시간 값은 60/600 또는 10%일 수 있다. 5%의 편차를 사용하여 짧은 대기 시간 임계 값을 설정하면, 이 짧은 대기 시간 임계 값은 5%(즉, 10% - 5%)로 정의될 수 있다. 따라서, 대기 시간 추천 로직은 대기 시간 값이 5% 미만인 경우 대기 시간은 예상보다 짧다는 통지를 방문객의 모바일 장치(24)로 전송할 수 있다. 긴 대기 시간 임계 값도 유사하게 정의되고 적용될 수 있다. 짧은 대기 시간 임계 값과 긴 대기 시간 임계 값에 사용되는 편차는 1-50% 범위의 임의의 적절한 편차일 수 있다. 더욱이, 일부 실시예에서, 임계 값은(예를 들어, 개발자, 테마파크 또는 방문객에 의해) 맞춤화 가능할 수 있다. 일부 실시예에서, 대기 시간 추천 로직은 임계 값을 사용하지 않고 대기 시간 값을 예상 대기 시간 값에 비교할 수 있다. 예를 들어, 대기 시간 추천 로직은 모든 어트랙션에 대한 예상 대기 시간로부터 모든 대기 시간에 대한 모든 편차를 결정할 수 있다. 대기 시간 추천 로직은 모든 대기 시간 또는 각각의 예상 대기 시간에서 최대로 벗어나는 대기 시간의 서브세트(예를 들어, 상위 10개, 상위 5개, 상위 3개 또는 임의의 적절한 상위 개수)를 디스플레이할 수 있다.
본 개시는 대기 시간 추천을 결정하기 위해 값을 사용할 때, 대기 시간 자체를 포함하여 대기 시간의 임의의 적절한 수치 표현이 사용될 수 있음을 이해해야한다. 예를 들어, 일부 경우에, 대기 시간 이력 데이터(22)는 각 어트랙션에 대한 기존 대기 시간을 수신할 수 있고, 어트랙션의 기존 대기 시간은 예상 또는 과거 대기 시간(또는 컨텍스트에 기초한, 예를 들어, 과거 주말 대기 시간만, 과거 화요일 대기 시간만을 기반으로 한 과거 대기 시간의 서브세트)에 비교되어 대기 시간 추천을 결정할 수 있다. 이 예의 목적을 위해, 어트랙션의 예상 대기 시간이 60분이고 10분의 임계 값 편차를 사용하여 짧은 대기 시간 임계 값을 설정하면, 짧은 대기 시간 임계 값은 50분(즉, 60분 - 10분)이다. 따라서, 대기 시간 추천 로직은 대기 시간이 50분 미만이면 대기 시간이 예상보다 짧다는 통지를 방문객의 모바일 장치(24)로 전송할 수 있다. 긴 대기 시간 임계 값도 유사하게 정의되고 적용될 수 있다.
예상 대기 시간 값은 어트랙션 및 테마파크의 과거 대기 시간 데이터 및 임의의 적절한 컨텍스트 정보에 기초하여 결정 및/또는 조정될 수 있다. 특히, 대기 시간 추천 로직은, 예를 들어 대기 시간 추천이 요청된 날짜 또는 시간을 기반으로 컨텍스트 정보를 획득하거나 수신할 수 있다. 컨텍스트 정보는 날짜 또는 시간 정보(예컨대, 하루 중 시간, 주 중 요일, 연 중 주 또는 계절), 휴일 또는 이벤트 날짜(예컨대, 추수 감사절이나 크리스마스와 같은 공휴일, 봄 방학과 같은 학교 휴일 또는 부활절과 같은 종교적 휴일), 날씨 정보(예컨대, 기온, 습도, 비가 올 가능성 또는 양, 자연 재해 가능성 등과 관련됨), 어트랙션의 특성(예컨대, 어트랙션이 실외에 있는지 또는 실내에 있는지 여부), 퍼레이드, 쇼, 또는 근방에서 이루지고 있는 기타 공연, 모바일 장치(24)의 지리적 위치 또는 어트랙션과 모바일 장치(24) 사이의 근접성, 및/또는 대기 시간에 영향을 미치거나 왜곡할 수 있는 임의의 기타 적절한 정보를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 제어기(12)는 적절하거나 요청된 컨텍스트 정보를 획득하도록 프로그래밍될 수 있다. 대안적 또는 부가적인 실시예에서, 컨텍스트 정보는 캘린더 소프트웨어 애플리케이션, 날씨 소프트웨어 애플리케이션 및/또는 위치 결정 소프트웨어 애플리케이션과 같은 다양한 소스로부터 수신될 수 있다.
컨텍스트 정보를 이용한 대기 시간 추천 로직의 일례로, 대기 시간 추천 로직은 이전 연도의 해당 날짜와 관련된 과거 예상 대기 시간 값을 평균하여 특정 날짜에 대한 예상 대기 시간 값을 결정할 수 있다. 다른 예로서, 대기 시간 추천 로직은 이전 30일 동안의 해당 시간에 대한 과거 예상 대기 시간 값을 평균함으로써 특정 시간에 대한 예상 대기 시간 값을 결정할 수 있다. 또 다른 예로서, 대기 시간 추천 로직은 기상 조건이 특정 시간에서의 기상 조건과 실질적으로 일치할 때(예를 들어, 온도가 (예컨대, 화씨 1 ~ 5도 이내로) 거의 동일한 경우, 습도가 거의 같을 때, 강수량이 거의 같을 때 등) 취해진 과거 예상 대기 시간 값을 평균함으로써 특정 시간에 대한 예상 대기 시간 값을 결정할 수 있다. 따라서, 대기 시간 추천 로직은 날짜, 시간, 날씨, 어트랙션 특성 또는 예상 대기 시간 값을 왜곡할 수 있는 기타 적절한 요소를 기반으로 예상 대기 시간 값을 고려하거나 조정할 수 있다. 예를 들어, 대기 시간 이력 데이터(22)가 테마파크 내의 폐쇄된 하나 이상의 어트랙션에 대응하는 경우, 대기 시간 이력 데이터(22)는 왜곡될 수 있다(대기 시간이 폐쇄된 어트랙션과는 연관되지 않는 바 나머지 어트랙션은 대기 시간 값을 부풀릴 수 있기 때문이다). 이러한 경우, 대기 시간 추천 로직은 폐쇄된 어트랙션을 보상하기 위해 (예를 들어, 대기 시간 이력 데이터(22)에 기초하여) 폐쇄된 어트랙션에 대한 대기 시간을 추정할 수 있다. 대안적으로, 대기 시간 추천 로직은 폐쇄된 어트랙션(또는 더 이상 운영하지 않는 존재했던 어트랙션)에 대응하는 대기 시간 이력 데이터(22)를 사용하지 않을 수 있다. 본 개시는 대기 시간 추천 로직이 예상 대기 시간을 결정할 수 있다는 것을 설명하고 있지만, (예를 들어, 대기 시간 추천 로직의 외부에 있는) 임의의 적절한 로직이 예상 대기 시간을 결정할 수 있다는 것을 이해해야 한다.
대기 시간 추천 로직이 대기 시간이 예상보다 짧거나, 예상보다 길거나, 예상대인 것으로 결정하면, 대기 시간 추천 로직은 통신 네트워크(28)를 통해 방문객의 모바일 장치(24)에 대응하는 표시 또는 통지를 전송할 수 있다. 통신 네트워크(28)는 유선 및/또는 무선일 수 있고, 대기 시간 추천 로직이 임의의 적절한 통신 프로토콜을 통해 방문객의 모바일 장치(24)와 통신하고 및/또는 그 모바일 장치(24)에 표시 또는 통지를 전송할 수 있게 해준다. 예를 들어, 통신 네트워크(28)는 모바일 네트워크, WiFi, LAN, WAN, 인터넷 등과 같은 무선 네트워크를 포함할 수 있다.
모바일 장치(24)는 모바일 장치(24)가 테마파크의 어트랙션에 대한 대기 시간 및 대기 시간 추천을 디스플레이할 수 있게 해주는 대기 시간 추천 소프트웨어 애플리케이션(30)을 저장하고 실행할 수 있다. 시스템(10)의 특정 특징은 복제되거나 서로 교환될 수 있음을 이해해야 한다. 예를 들어, 대기 시간 추천 소프트웨어 애플리케이션(30)은 메모리(예를 들어, 메모리(16)의 특정 특징을 공유)에 저장되고 모바일 장치(24)의 프로세서(예를 들어, 프로세서(14)의 특정 특징을 공유)에 의해 실행될 수 있다. 모바일 장치(24)는 통신 회로(33)(예를 들어, 통신 회로(17)의 특정 특징을 공유)를 사용하여 통신 네트워크(28)를 통해 제어기(12)와 통신할 수 있다.
또한, 대기 시간 추천 시스템(10)은 어트랙션 정보 시스템(35)의 제어하에 통신 회로(36)를 사용하여 통신 네트워크(28)를 통해 제어기(12)와 통신하는 복수의 어트랙션(34)을 포함한다. 대기 시간 이력 데이터(22)는 각각의 개별 어트랙션(34)으로부터의 대기 시간 데이터를 사용하여 업데이트되고, 또한 개별 어트랙션(34)에 대한 기존 대기 시간을 획득하기 위해 제어기(12)에 의해 사용되고 이어서 모든 어트랙션에 대한 집합적 또는 총 기존 대기 시간을 (예컨대, 어트랙션(34)의 기존 대기 시간을 모두 합산함으로써) 결정하는데 사용되는 입력 및 대기 시간 이력 데이터(22)로서 저장된다. 일부 실시예에서, 대기 시간 데이터는 수동으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 테마파크의 직원은 테마파크의 어트랙션 대기 시간을 모니터링하고 어트랙션 정보 시스템(35) 및/또는 제어기(12)에 대기 시간을 입력하거나 전송할 수 있다.
어트랙션 정보 시스템(35)은 메모리(예를 들어, 메모리(16)의 특정 특징을 공유함)를 포함할 수 있고 프로세서 제어(예를 들어, 프로세서(14)의 특정 특징을 공유함)하에 있을 수 있다. 어트랙션은 또한 개별 어트랙션(34)에 대한 기존 대기 시간을 결정하는 데 사용되는 데이터를 생성하는 하나 이상의 센서(38)를 포함할 수도 있다. 일 실시예에서, 센서(38)는 방문객 추적 센서(예를 들어, 바코드 또는 광학 판독기, NFC 판독기)를 포함할 수 있는데, 이 방문객 추적 센서는 어트랙션 라인에 진입할 때 및 각 방문객이 어트랙션 자체에 입장하고 어트랙션 라인을 빠져 나올때 모바일 장치(24)로부터 식별 정보를 판독한다. 일 실시예에서, 각 어트랙션(34)의 기존 대기 시간은 마지막 N명의 방문객(예를 들어, 마지막 10명, 마지막 50명)의 평균 대기 시간일 수 있다. 다른 실시예에서, 센서(38)는 라인의 이미지 데이터를 사용하여 라인 길이를 추정하고, 이어서 추정된 라인 길이에 기초하여 기존 대기 시간을 추정하는 카메라 또는 이미지 센서를 포함할 수 있다.
대기 시간 추천 애플리케이션(30)은 대기 시간 추천 로직으로부터 대기 시간 추천 정보(예컨대, 대기 시간 추천의 표시 또는 통지)를 수신하고, 그 대기 시간 추천 정보를 기반으로 대기 시간 추천을 디스플레이할 수 있다. 일부 실시예에서, 대기 시간 추천 애플리케이션(30)은 테마파크 방문객에게 테마파크 정보를 제공하는 데 사용되는 소프트웨어 애플리케이션과 같은 더 큰 소프트웨어 애플리케이션의 일부일 수 있다. 모바일 장치(24)는 스마트폰, 웨어러블 장치, 랩탑, 태블릿 등을 포함하여 대기 시간 추천을 수신하는 임의의 적합한 전자 장치일 수 있다. 일부 실시예에서, 그 대신 모바일 장치(24)는 테마파크 내부의 간판, 각 어트랙션의 간판, 테마파크와 관련된 웹 사이트상의 게시, 또는 메시징 플랫폼에서 챗 봇을 통한 메시징과 같이 각각의 대기 시간을 표시하거나 전달할 수 있는 임의의 다른 적절한 장치일 수도 있다.
일부 실시예에서, 대기 시간 추천 애플리케이션(30)은 모바일 장치(24)의 사용자 인터페이스 또는 사용자 입력 장치(32)를 통해 제공된 사용자 컨텍스트 정보에 기초하여 대기 시간 추천을 제공 및/또는 디스플레이할 수 있다. 사용자 컨텍스트 정보(32)는 대기 시간 추천의 보다 관련성 있는 디스플레이를 제공하는 것을 용이하게 할 수 있는 임의의 적절한 정보를 포함할 수 있다. 특히, 사용자 컨텍스트 정보(32)는 방문객 또는 그들 단체의 사용자 선호도(예를 들어, 방문객 또는 방문객 단체가 참석하기를 원하거나 원하지 않는 어트랙션, 또는 방문객 또는 방문객 단체의 구성원의 키에 근거하여 방문객 또는 방문객 단체가 참여할 수 있는 자격이 있거나 없는 어트랙션과 관련됨), 위치 정보(예를 들어, GPS(Global Position System) 하드웨어 및/또는 소프트웨어와 같은 위치 결정 로직에 의해 제공되는 모바일 장치(24)의 위치 정보) 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 대기 시간 추천 애플리케이션(30)은 사용자 선호도를 충족하고 및/또는 모바일 장치의 위치로부터 임계 거리 내에 있는 어트랙션에 대해서만 대기 시간 또는 디스플레이/푸시 대기 시간을 평가할 수 있다. 일 실시예에서, 방문객은 대기 시간 추천이 결정 및/또는 디스플레이되는 방법을 결정하기 위해 제공 및/또는 사용되는 사용자 컨텍스트 정보(32)를 설정하거나 구성할 수 있다. 방문객은 대기 시간이 예상보다 짧거나 길다는 통지를, 어트랙션에 줄을 서야할지 여부를 결정하는 요소로 사용할 수 있다.
도 2는 본 개시의 실시예에 따른 테마파크의 여러 어트랙션에 대한 총 대기 시간을 기반으로 테마파크 어트랙션에 대한 대기 시간 추천을 생성하는 프로세스(40)의 흐름도이다. 특히, 대기 시간 추천 시스템(10)은 대기 시간 추천을 생성하는 프로세스(40)를 구현할 수 있다. 프로세스(40)는 대기 시간 추천 로직을 통해 대기 시간 추천 시스템(10)의 프로세서(14)와 같은 적어도 하나의 적절한 프로세서에 의해 실행되는 명령어를 포함하는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션의 형태일 수 있다. 예시된 프로세스(40)는 단지 예로서 제공되고, 다른 실시예에서, 프로세스(40)의 특정 예시된 단계는 본 개시에 따라 다른 순서로 수행되거나, 생략되거나, 반복되거나, 도 3에 도시되지 않을 수 있다.
예시된 바와 같이, 프로세스 블록(42)에서, 프로세서(14)는 테마파크의 다수의 어트랙션에 대한 총 대기 시간을 수신한다. 테마파크의 여러 어트랙션은 테마파크의 모든 어트랙션 또는 운영중인 테마파크의 모든 어트랙션을 포함할 수 있다. 총 대기 시간은 임의의 적절한 기간(예컨대, 일, 주, 계절 또는 연도) 동안 모든 어트랙션에 대한 총 대기 시간의 평균일 수 있다. 특히, 총 대기 시간은 대기 시간 이력 데이터(22)에 의해 제공될 수 있다. 일부 실시예에서, 총 대기 시간은 대기 시간 추천이 요청되는 현재 시간 또는 요일에 대응하는 기간 동안 총 대기 시간의 평균일 수 있다. 예를 들어, 총 대기 시간은 동일한 날짜(여러 해 동안), 동일한 시간(여러 날짜 동안), 유사한 날씨(여러 날짜 동안) 및/또는 기타 유사한 특성에 해당하는 총 대기 시간의 평균일 수 있다.
일부 실시예에서, 프로세서(14)는 날짜, 시간, 날씨, 어트랙션 특성, 또는 예상 대기 시간 값을 왜곡할 수 있는 임의의 다른 적절한 인자에 기초하여 총 대기 시간을 고려하거나 조정할 수 있다. 예를 들어, 대기 시간 이력 데이터(22)가 테마파크 내의 폐쇄되는 하나 이상의 어트랙션에 대응하는 경우, 대기 시간 이력 데이터(22)는 왜곡될 수 있다(대기 시간은 폐쇄된 어트랙션과 연관되지 않는 바 나머지 어트랙션이 대기 시간 값을 부풀릴 것이기 때문이다). 이러한 경우, 대기 시간 추천 로직은 폐쇄된 어트랙션을 보상하기 위해(예를 들어, 대기 시간 이력 데이터(22)에 기초하여) 폐쇄된 어트랙션에 대한 대기 시간을 추정할 수 있다. 대안적으로, 대기 시간 추천 로직은 폐쇄된 어트랙션(또는 더 이상 운영하지 않는 존재했던 어트랙션)에 대응하는 대기 시간 이력 데이터(22)를 사용하지 않을 수 있다.
프로세스 블록(44)에서, 프로세서(14)는 어트랙션에 대한 대기 시간을 수신한다. 예를 들어, 대기 시간은 어트랙션(34)의 타이머 또는 카운터에 의해 제공되거나 수동으로 입력될 수 있다.
프로세스 블록(46)에서, 프로세서(14)는 어트랙션에 대한 대기 시간 값을, 테마파크의 모든 어트랙션에 대한 총 대기 시간 및 어트랙션에 대한 대기 시간에 기초하여 결정한다. 대기 시간 값은 테마파크의 모든 어트랙션에 대한 총 대기 시간에 대한 어트랙션 대기 시간의 비율을 나타낼 수 있다. 특히, 대기 시간 추천 로직은 어트랙션에 대한 대기 시간을 모든 어트랙션에 대한 총 대기 시간으로 나눔으로써 대기 시간 값을 결정할 수 있다. 대기 시간 값은 분수, 소수 또는 백분율로 표현될 수 있다.
결정 블록(48)에서, 프로세서(14)는 대기 시간 값이 짧은 대기 시간 임계 값보다 작은지 여부를 결정한다. 짧은 대기 시간 임계 값은 어트랙션에 대한 예상 대기 시간 값을 기반으로 할 수 있다. 예상되는 (예컨대, 일반적인 또는 평상시의) 대기 시간 값은 어트랙션 및 테마파크의 과거 대기 시간 데이터, 날짜 또는 시간 정보(예컨대, 하루 중 시간, 요일, 주 또는 계절), 날씨 및/또는 어트랙션의 특성(예컨대, 어트랙션이 실외에 있는지 또는 실내에 있는지 여부)를 기반으로 한 비율일 수 있다. 예를 들어, 예상 대기 시간 값은 어트랙션의 예상 대기 시간을 모든 어트랙션에 대한 총 대기 시간으로 나눈 값일 수 있다(예상 대기 시간과 관련됨). 어트랙션의 예상 대기 시간은 대기 시간 이력 데이터(22)에 의해 제공될 수 있다. 짧은 대기 시간 임계 값은 예상 대기 시간에서 임계 기간을 뺌으로서 결정될 수 있다. 임계 기간은 임의의 적절한 기간(예컨대, 30초 내지 30분, 1분, 5분 또는 10분)일 수 있거나 임계 백분율(예컨대, 0.1 내지 10%, 또는 1 내지 5%의 범위)일 수 있다.
프로세스 블록(50)에서, 프로세서(14)가 대기 시간 값이 짧은 대기 시간 임계 값보다 작다고 결정하면, 프로세서(14)는 어트랙션에 대한 대기 시간이 짧다는 통지를 전송한다. 특히, 프로세서(14)는 대기 시간이 예상보다 짧다는 통지를 방문객의 모바일 장치(24)상의 대기 시간 추천 소프트웨어 애플리케이션(30)에 전송할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(14)는 예상 대기 시간과의 비교에 기초하여 모든 어트랙션 대기 시간의 순위를 매긴다. 예를 들어, 순위는 예상 또는 과거 대기 시간 값에 비해 최상의 값인 어트랙션의 서브세트를 식별할 수 있다. 대기 시간 추천 시스템(10)은 통지를 통해 방문객 모바일 장치(24)에 최상 값의 어트랙션의 서브세트를 푸시할 수 있다. 순위는 일 실시예에서 절약된 총 시간(분)에 기초할 수 있다. 예를 들어, 어트랙션이 일반적으로 주말에는 45분 대기이지만 기존 대기 시간은 35분인 경우, 그 어트랙션은 평상시보다 5분 낮은 절대 대기 시간(예컨대, 15분)을 갖는 어트랙션보다 순위가 더 높을 수 있다.
결정 블록(52)에서, 프로세서(14)가 대기 시간 값이 짧은 대기 시간 값 임계 값보다 작지 않다고 결정하면, 프로세서(14)는 대기 시간 값이 긴 대기 시간 값 임계 값보다 큰지 여부를 결정한다. 긴 대기 시간 임계 값은 예상 대기 시간에 임계 기간을 추가함으로써 결정될 수 있다. 짧은 대기 시간 임계 값을 결정하기 위해 예상 대기 시간에서 차감된 임계 기간은 긴 대기 시간 임계 값을 결정하기 위해 예상 대기 시간에 추가된 임계 기간과 같을 수도 있고 같지 않을 수도 있다.
프로세스 블록(54)에서, 프로세서(14)가 대기 시간 값이 긴 대기 시간 임계 값보다 크다고 결정하면, 프로세서(14)는 어트랙션에 대한 대기 시간이 길다는 통지를 전송한다. 특히, 프로세서(14)는 대기 시간이 예상보다 길다는 통지를 방문객의 모바일 장치(24)상의 대기 시간 추천 소프트웨어 애플리케이션(30)에 전송할 수 있다. 일부 실시예에서, 프로세서(14)가 대기 시간 값이 짧은 대기 시간 임계 값 이상이고(결정 블록(48)) 긴 대기 시간 값 임계 값보다 크지 않다고 결정하면, 프로세서(14)는 방문객의 모바일 장치(24)상의 대기 시간 추천 소프트웨어 애플리케이션(30)에 대기 시간이 예상과 같다는 통지를 전송할 수 있다. 프로세서(14)는 다수의 어트랙션에 대응하는 다수의 추천을 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(14)는 예상 대기 시간과 비교할 때 가장 짧은 대기 시간 또는 가장 큰 대기 시간 절약을 갖는 라인을 우선순위화하기 위해 순위화된 순서로 다중 추천을 나열할 수 있다. 프로세서(14)는 대기 시간 값이 짧은 대기 시간 임계 값 이상이거나 긴 대기 시간 임계 값보다 크지 않은 경우(따라서 테마파크의 방문객이 어트랙션간에 고르게 분포되어 있음을 나타내는 경우) 어떠한 추천도 제공하지 않을 수 있다.
일부 실시예에서, 프로세서(14)는 임계 값을 사용하지 않고 대기 시간 값을 예상 대기 시간 값과 비교할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(14)는 모든 어트랙션에 대한 예상 대기 시간으로부터 모든 대기 시간에 대한 모든 편차를 결정할 수 있다. 대기 시간 추천 로직은 모든 대기 시간 또는 각각의 예상 대기 시간으로부터 가장 크게 벗어나는 대기 시간의 서브세트(예를 들어, 상위 10개, 상위 5개, 상위 3개 또는 임의의 적절한 상위 개수)를 디스플레이할 수 있다. 이러한 방식으로, 프로세서(14)는 테마파크의 다수의 어트랙션에 대한 총 대기 시간에 기초하여 테마파크의 어트랙션에 대한 대기 시간 추천을 생성하는 프로세스(40)를 구현할 수 있다.
일부 실시예에서, 대기 시간 추천은 테마파크의 다수의 어트랙션에 대한 총 대기 시간에 더해 또는 그에 대한 대안으로서 다른 요인에 기초하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 도 3은 본 개시의 일 실시예에 따라 공원 참석자 수에 기초하여 테마파크 어트랙션에 대한 대기 시간 추천을 생성하는 프로세스(60)의 흐름도이다. 특히, 대기 시간 추천 시스템(10)은 대기 시간 추천을 생성하는 프로세스(60)를 구현할 수 있다. 프로세스(60)는 대기 시간 추천 로직을 통해 대기 시간 추천 시스템(10)의 프로세서(14)와 같은 적어도 하나의 적절한 프로세서에 의해 실행되는 명령어를 포함하는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션의 형태일 수 있다. 예시된 프로세스(40)는 단지 예로서 제공되고, 다른 실시예에서, 본 개시에 따라 프로세스(40)의 특정 예시된 단계는 다른 순서로 수행되거나, 생략되거나, 반복되거나, 도 3에 도시되지 않을 수 있다.
예시된 바와 같이, 프로세스 블록(61)에서, 프로세서(14)는 테마파크에 대한 현재 공원 참석자 수를 수신한다. 프로세스 블록(62)에서, 프로세서(14)는 대응하는 과거 공원 참석자 수가 대략 현재 공원 참석자 수인 경우 어트랙션에 대한 하나 이상의 과거 대기 시간을 수신한다. 하나 이상의 과거 대기 시간은 대기 시간 이력 데이터(22)에 의해 제공될 수 있다. 일부 실시예에서, 프로세서(14)는 (예를 들어, 어트랙션이 폐쇄됨, 날씨, 휴일 또는 이벤트 날짜, 퍼레이드, 쇼 또는 근처에서 발생하는 기타 공연 또는 대기 시간에 영향을 미치거나 왜곡할 수 있는 기타 적절한 정보로 인해) 왜곡된 과거 공원 출석자 수와 관련된 과거 대기 시간을 포함하거나 제외할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(14)는 왜곡된 과거 공원 참석자 수와 관련된 과거 대기 시간을 조정할 수 있다. 프로세서(14)는 과거 공원 참석자 수가 현재 공원 참석자 수의 임계 참석자 수 내에 있는 경우, 과거 공원 참석자 수는 대략 현재 공원 참석자 수라고 결정할 수 있다. 임계 참석자 수는 임의의 적절한 참석자 수(예컨대, 1 내지 10000명, 1 내지 1000명 또는 1 내지 100명) 또는 현재 공원 참석자 수의 임의의 적절한 백분율(예를 들어, 0.1 내지 10 %, 또는 1 내지 5%의 범위)일 수 있다.
프로세스 블록(63)에서, 프로세서(14)는 하나 이상의 과거 대기 시간에 기초하여 어트랙션에 대한 평균 과거 대기 시간을 결정한다. 즉, 프로세서(14)는 평균 과거 대기 시간을 결정하기 위해 어트랙션에 대한 하나 이상의 과거 대기 시간을 평균화할 수 있다. 추가적 또는 대안적 실시예에서, 중앙값, 모드, 최소값 또는 최대 값과 같은 다른 대표 값이 사용될 수 있다.
프로세스 블록(64)에서, 프로세서(14)는 평균 과거 대기 시간에 기초하여 짧은 대기 시간 임계 값 및 긴 대기 시간 임계 값을 결정한다. 짧은 대기 시간 임계 값은 평균 과거 대기 시간에서 임계 기간을 뺌으로써 결정될 수 있고, 긴 대기 시간 임계 값은 평균 과거 대기 시간에 임계 기간을 더함으로써 결정될 수 있다. 임계 기간은 임의의 적절한 기간(예컨대, 30초 내지 30분, 1분, 5분 또는 10분)일 수 있거나 임계 백분율(예컨대, 0.1 내지 10%, 또는 1 내지 5%의 범위)일 수 있다.
프로세스 블록(65)에서, 프로세서(14)는 어트랙션에 대한 대기 시간을 수신한다. 예를 들어, 대기 시간은 어트랙션(34)의 타이머 또는 카운터에 의해 제공되거나 수동으로 입력될 수 있다.
결정 블록(66)에서, 프로세서(14)는 대기 시간이 짧은 대기 시간 임계 값보다 작은지 여부를 결정한다. 그렇다면, 프로세스 블록(67)에서, 프로세서(14)는 어트랙션에 대한 대기 시간이 짧다는 통지를 전송한다. 특히, 프로세서(14)는 대기 시간이 예상보다 짧다는 알림을 방문객의 모바일 장치(24)상의 대기 시간 추천 소프트웨어 애플리케이션(30)에 전송할 수 있다.
프로세서(14)가 대기 시간이 짧은 대기 시간 임계 값보다 작지 않다고 결정하면, 결정 블록(68)에서 프로세서(14)는 대기 시간이 긴 대기 시간 임계 값보다 큰지 여부를 결정한다. 그렇다면, 프로세스 블록(69)에서, 프로세서(14)는 어트랙션에 대한 대기 시간이 길다는 통지를 전송한다. 특히, 프로세서(14)는 대기 시간이 예상보다 길다는 통지를 방문객의 모바일 장치(24)상의 대기 시간 추천 소프트웨어 애플리케이션(30)에 전송할 수 있다.
일부 실시예에서, 프로세서(14)가 대기 시간 값이 짧은 대기 시간 임계 값보다 작지 않고(결정 블록(66)) 긴 대기 시간 값 임계 값보다 크지 않다고 결정하면, 프로세서(14)는 대기 시간이 예상대로임을 방문객의 모바일 장치(24)상의 대기 시간 추천 소프트웨어 애플리케이션(30)에 통지한다. 이와 같이, 프로세서(14)는 공원 참석자 수를 기반으로 테마파크 어트랙션에 대한 대기 시간 추천을 생성하는 프로세스(60)를 구현할 수 있다.
전술한 내용으로 바탕으로, 도 4는 본 개시의 실시예들에 따라 테마파크 정보를 테마파크 방문객에게 제공하기 위해 사용되는 테마파크 소프트웨어 애플리케이션(70)의 예시적인 스크린 샷이다. 특히, 테마파크 소프트웨어 애플리케이션(70)은 방문객의 모바일 장치(24)에 저장되어 실행될 수 있다. 도시된 바와 같이, 테마파크 소프트웨어 애플리케이션(70)은 예를 들어 방문객이 메뉴 버튼(74)을 선택하면 메뉴(72)를 디스플레이할 수 있다. 메뉴(72)는 테마파크의 모든 어트랙션에 대한 모든 대기 시간을 디스플레이하는 모든 대기 시간 페이지(76)("All Wait Times"라고 표시됨)를 디스플레이하는 것, 및 테마파크 어트랙션의 추천된 대기 시간을 디스플레이하는 추천된 대기 시간("Recommended Wait Times"라고 표시됨)을 디스플레이하는 것을 비록하여, 다양한 옵션을 디스플레이할 수 있다.
모든 대기 시간 페이지(76)가 테마파크의 모든 어트랙션에 대한 모든 대기 시간을 디스플레이할 수 있지만, 일부 실시예에서 페이지(76)는 또한 추천된 대기 시간을 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, 도 5는 본 개시의 실시예에 따라, 평상시보다 더 짧은 대기 시간의 그래픽 통지를 갖는 도 4의 테마파크 소프트웨어 애플리케이션(70)의 모든 대기 시간 페이지(76)의 예시적인 스크린 샷이다. 일부 실시예에서, 대기 시간 추천 소프트웨어 애플리케이션(30)은 모든 대기 시간 페이지(76)에 디스플레이된 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 대기 시간 추천 소프트웨어 애플리케이션(30)은 테마파크 소프트웨어 애플리케이션(70)의 일부일 수 있다. 모든 대기 시간 페이지(76)는 테마파크의 어트랙션 라인에 대한 대기 시간을 디스플레이한다. 도시된 바와 같이, 라인 A(90)은 15분의 대기 시간(92)을 가지고, 라인 B(94)는 50분의 대기 시간(96)을 가지고, 라인 C(98)는 25분의 대기 시간(100)을 가진다. 또한, 모든 대기 시간 페이지(76)는 라인이 평상시 대기 시간보다 짧거나 긴 대기 시간을 가짐을 방문객에게 통지하기 위한 그래픽 표시(102)를 제공할 수 있다. 예를 들어, 모든 대기 시간 페이지(76)는 라인 A(90)와 라인 C(98) 모두에 대한 그래픽 표시(102)를 디스플레이하여 이러한 라인이 평상시 대기 시간보다 짧음을 나타낸다. 일부 실시예에서, 모든 대기 시간 페이지(76)는 또한 라인이 평소보다 더 긴 대기 시간을 가짐을 방문객에게 통지하는 표시를 포함할 수 있다. 그래픽 통지는 클립 아트, 이모지, 아이콘 등과 같은 임의의 적절한 형식으로 제공될 수 있다는 것을 알아야 한다.
일부 실시예에서, 모든 대기 시간 페이지(76)는 선호하는 대기 시간을 디스플레이하는 옵션을 포함할 수 있거나, 테마파크 소프트웨어 애플리케이션(70)은 방문객의 선호도에 기초하여 테마파크의 어트랙션에 대한 대기 시간을 디스플레이하는 선호되는 대기 시간 페이지를 포함할 수 있다. 예를 들어, 테마파크 소프트웨어 애플리케이션(70)은 (예를 들어, 사용자 컨텍스트 정보(32)의 일부로서) 특정 어트랙션에 대한 방문객의 선호도를 수신할 수 있다. 그 다음, 테마파크 소프트웨어 애플리케이션(70)은 대기 시간 추천 시스템(10)에게 방문객에 의해 선호되는 것으로 표시된 놀이기구에 대한 대기 시간만을 평가할 것을 지시하거나, 방문객에 의해 선호되는 것으로 표시된 놀이기구에 대한 대기 시간만을 디스플레이할 것을 지시할 수 있다. 다른 예로서, 테마파크 소프트웨어 애플리케이션(70)은 (예를 들어, 사용자 컨텍스트 정보(32)의 일부로서) 모바일 장치의 위치 및/또는 어트랙션으로부터의 거리를 수신하고, 그런 다음, 대기 시간 추천 시스템(10)에게 모바일 장치(24)로부터 임계 거리 내에 있는 놀이기구에 대한 대기 시간만을 평가할 것을 지시하거나, 모바일 장치(24)로부터 임계 거리 내에 있는 놀이기구에 대한 대기 시간만을 디스플레이할 것을 지시한다. 일부 실시예에서, 테마 파크 소프트웨어 애플리케이션(70)은 선호하는 대기 시간으로 디스플레이할 대기 시간을 결정하기 위해 대기 시간 추천 시스템(10)에게, 대기 시간, 라인의 대기 시간과 라인의 예상 대기 시간 간의 차이, 방문객의 선호도 및/또는 모바일 장치(24)의 위치를 포함하여 여러 요소를 평가할 것을 지시할 수 있다. 유사하게, 모든 대기 시간 페이지(76)는 예를 들어 대기 시간에 따라, 라인의 대기 시간과 라인의 예상 대기 시간 사이의 차이에 따라, 라인의 대기 시간과 라인의 예상 대기 시간 사이의 차이와 예상 대기 시간 간의 비율 등에 따라 대기 시간을 정렬하거나 필터링하는 적절한 옵션을 포함할 수 있다.
도 5에 도시된 바와 같이, 그래픽 표시(102)는 아이콘 또는 그래픽 이미지의 형태이다. 대안적 또는 추가적 실시예에서, 표시는 텍스트의 형태일 수 있다. 예를 들어, 도 6은 본 개시의 실시예에 따라, 평상시보다 짧은 대기 시간의 텍스트 기반 표시 또는 마커를 갖는 도 4의 테마파크 소프트웨어 애플리케이션(70)의 모든 대기 시간 페이지(76)의 또 다른 예시적인 스크린 샷이다. 특히, 도 6은 텍스트 기반 표시 또는 마커(110)(예를 들어, "Recommended!")를 도시한다. 도 5 및 도 6은 각각 아이콘 및 텍스트의 형태로 표시를 디스플레이하지만, 표시(102)가 임의의 적절한 형식으로 디스플레이될 수 있음을 이해해야 한다. 예를 들어, 텍스트 기반 마커(110)는 이 마커(110)에 주목하도록 모든 대기 시간 페이지에서 다른 텍스트와 다른 글꼴 스타일(예를 들어, 굵게, 기울임 꼴 또는 대문자)을 가질 수 있고 및/또는 다르게(예를 들어, 다른 색으로 또는 깜박이는 효과를 사용하여) 디스플레이될 수 있다.
추가적으로, 라인 또는 어트랙션의 대기 시간이 예를 들어 예상 대기 시간에서 이 예상 대기 시간보다 짧은 상태로 상태 변경됨에 따라, 테마파크 소프트웨어 애플리케이션(70) 및/또는 대기 시간 추천 소프트웨어 애플리케이션(30)은 더 크거나 더 눈에 띄는 통지(예컨대, 푸시 통지)를 제공하여 상태 변경에 대한 방문객의 주의를 끌 수 있다. 예를 들어, 도 7은 본 발명의 실시예에 따라 라인의 대기 시간이 평소보다 짧은 대기 시간으로 천이하는 경우의 도 4의 테마파크 소프트웨어 애플리케이션(70)의 모든 대기 시간 페이지(76)의 또 다른 예시적인 스크린 샷이다. 도시된 바와 같이, 라인 A(90)는 예상 대기 시간에서 평소보다 짧은 대기 시간으로 천이된다. 이와 같이, 방문객에게 이러한 천이를 알리기 위해 알림 프롬프트(120)가 디스플레이된다. 특히, 알림 프롬프트(120)는 모바일 장치(24) 상에 디스플레이되도록 대기 시간 추천 시스템(10)에 의해 "푸시"되거나 개시될 수 있다. 알림 프롬프트(120)는 또한 방문객이 "Go" 버튼(122)을 통해 라인 A(90)에 진입할 것을 나타내거나, "Cancel" 버튼(124)을 통해 라인 A(90)에 들어 가지 않을 것임을 나타내게 할 수 있게 한다. 이러한 방식으로, 테마파크 소프트웨어 애플리케이션(70) 및/또는 대기 시간 추천 소프트웨어 애플리케이션(30)은 대기 시간 추천을 방문객에게 제공할 수 있다.
일부 실시예에서, 대기 시간 추천은 채팅 또는 메시징 인터페이스를 통해 제공될 수 있다(예를 들어, 모바일 장치(24)상에서 저장되고 실행됨). 예를 들어, 도 8은 본 개시의 실시예에 따른 대기 시간 추천을 제공할 수 있는 채팅 인터페이스(130)의 예시적인 스크린 샷이다. 채팅 인터페이스(130)는 모바일 장치(24) 상에서 실행되는 단문 메시지 서비스, 메시징 소프트웨어 애플리케이션, 인스턴트 메시징 소프트웨어 애플리케이션, 대기 시간 추천 소프트웨어 애플리케이션(30)의 컴포넌트, 또는 테마파크 소프트웨어 애플리케이션(70)의 컴포넌트와 같은 임의의 적절한 채팅 또는 메시징 플랫폼에 의해 제공될 수 있다. 채팅 인터페이스(130)는 예를 들어, 프로세서(14)에 의해 작동되고 대기 시간 추천 로직에 의해 제공된 텍스트(또는 청각) 통신을 통해 방문객과의 대화를 수행하는 봇(예를 들어, 챗 봇) 또는 다른 적절한 소프트웨어 애플리케이션 또는 인공 지능과 통신할 수 있다.
채팅 인터페이스(130)는 방문객의 요청에 따라 대기 시간 추천 시스템(10)을 통해 대기 시간 추천을 제공할 수 있다. 예를 들어, 방문객은 "최상의" 라인을 요청하는 메시지(132)(예를 들어, "지금 가장 최선의 라인은 무엇입니까?"("Which line is the best right now?")를 전송할 수 있다. 챗 봇은 라인의 (현재) 대기 시간과 라인의 예상 대기 시간 사이의 차이가 가장 크거나 또는 라인의 대기 시간과 라인의 예상 대기 시간 사이의 비율이 가장 큰 가장 짧은 대기 시간을 갖는 라인에 대해 대기 시간 추천 시스템(10)에 조회할 수 있고, 그 결과를 나타내는 응답(134)을 디스플레이한다.
일부 실시예에서, 챗 봇은 (예를 들어, 사용자 컨텍스트 정보(32)의 일부로서) 특정 어트랙션에 대한 방문객의 선호도를 그 응답(134)에 통합할 수 있다. 예를 들어, 챗 봇은 대기 시간 추천 시스템(10)에게 방문객이 선호하는 것으로 표시된 놀이기구의 대기 시간만 평가하거나 방문객이 선호하는 것으로 표시된 놀이기구 대기 시간만 사용하여 응답할 것을 지시할 수 있다. 다른 예로서, 챗 봇은 모바일 장치의 위치 및/또는 어트랙션으로부터의 거리(예를 들어, 사용자 컨텍스트 정보(32)의 일부임)를 그 응답(134)에 통합할 수 있다. 특히, 챗 봇은 대기 시간 추천 시스템(10)에게 모바일 장치(24)로부터 임계 거리 내에 있는 놀이기구에 대한 대기 시간만을 평가하거나, 또는 모바일 장치(24)로부터 임계 거리 내에 있는 놀이기구에 대한 대기 시간만을 사용하여 응답할 것을 지시할 수 있다. 일부 실시예에서, 챗 봇은 "최상의" 라인을 결정하기 위해, 대기 시간, 라인의 대기 시간과 라인의 예상 대기 시간 사이의 차이, 방문객의 선호도 및/또는 모바일 장치(24)의 위치를 비롯하여 여러 요인을 평가할 것을 대기 시간 추천 시스템(10)에 지시할 수 있다. 예시된 바와 같이, 챗 봇의 응답(134)은 어떤 라인이 "최상"인지를 나타낼뿐만 아니라 라인의 대기 시간과 라인의 예상 대기 시간 간의 차이)도 나타낼 수 있다(예컨대, "현재, 라인 A가 평상시보다 20분 짧은 25분에서 최상이다(Currently, Line A is the best at 25 minutes, 20 minutes shorter than usual)").
다른 예로서, 방문객은 모든 라인에 대한 대기 시간을 요청하는 메시지(136)(예를 들어, "모든 라인에 대한 대기 시간은 무엇입니까?(What are the wait times for all of the lines?)")를 전송할 수 있다. 챗 봇은 테마파크의 모든 라인에 대한 대기 시간뿐만 아니라 임의의 대기 시간이 예상보다 짧은지 여부에 대한 표시에 대해 대기 시간 추천 시스템(10)에 질의하고 그 결과를 나타내는 응답(138)을 디스플레이할 수 있다. 예시된 바와 같이, 챗 봇의 응답(138)은 모든 라인에 대한 대기 시간을 디스플레이할뿐만 아니라 예상보다 짧은 대기 시간 또는 "적은 대기(Low Wait)" 라인을 디스플레이한다(예컨대, "라인 A: 25분 - 적은 대기!; 라인 B: 40분; 라인 C: 30분, 라인 D: 15분 - 적은 대기!"(Line A: 25 mins - Low Wait!; Line B: 40 mins; Line C: 30 mins; Line D: 15 mins - Low Wait!")).
방문객은 또한 특정 라인에 대한 대기 시간을 요청하는 메시지(140)(예를 들어, "라인 E에 대한 대기 시간은 무엇입니까?(What is the wait time for Line E?)")를 전송할 수 있다. 챗 봇은 이 라인에 대한 대기 시간뿐만 아니라 대기 시간이 예상보다 짧거나, 예상보다 길거나, 예상대로인지에 대한 표시에 대해 대기 시간 추천 시스템(10)에 질의하고 그 결과를 나타내는 응답(142)을 디스플레이할 수 있다. 예시된 바와 같이, 챗 봇의 응답(142)은 요청된 라인에 대한 대기 시간뿐만 아니라 대기 시간이 예상보다 크다는 표시를 디스플레이한다(예컨대, "라인 E에 대한 대기 시간은 55분이다. 이 대기는 평상시보다 20분 더 길다(The wait time for Line E is 55 minutes. This wait is 20 minutes longer than usual!")). 도 8은 채팅 또는 메시징 인터페이스의 형태로 도시되어 있지만, 개시된 기법은 가상 어시스턴트 또는 스마트 스피커와 같은 인공 지능 또는 봇(예를 들어, 챗 봇)과 연관된 임의의 다른 적절한 통신 포맷에도 적용될 수 있음을 이해해야 한다.
방문객 서비스 직원(예를 들어, 테마파크의 직원)은 방문객 서비스 직원이 대기 시간 및 추천 대기 시간을 볼 수 있도록 하는 소프트웨어 애플리케이션 또는 인터페이스를 사용할 수도 있다. 예를 들어, 도 9는 본 개시의 실시예에 따른 대기 시간 및 대기 시간 추천을 제공할 수 있는 직원 대시보드(150)의 예시적인 스크린 샷이다. 직원 대시보드(150)는 대기 시간 추천 소프트웨어 애플리케이션(30), 테마파크 소프트웨어 애플리케이션(70), 또는 테마파크 또는 방문객 서비스 직원의 컴퓨팅 장치(예컨대, 데스크톱 컴퓨터, 노트북, 태블릿, 스마트 폰 또는 웨어러블 장치)와 같은 임의의 적절한 전자 장치에서 실행되는 독립형 직원 대시보드 소프트웨어 애플리케이션과 같은 임의의 적절한 플랫폼에 의해 제공될 수 있다.
도시된 바와 같이, 직원 대시보드(150)는 "모든 대기 시간(All Wait Times)" 윈도우(152)에 어트랙션 라인의 대기 시간을 디스플레이할 수 있다. 직원 대시보드(150)는 "Recommended Wait Times" 윈도우(154)에 대기 시간 추천을 디스플레이할 수도 있다. 이런 방식으로, 직원 대시보드(150)는 방문객 서비스 직원이 대기 시간 및/또는 라인을 대기할 가장 효율적이고 편리하며 시간을 절약할 수 있는 어트랙션과 관련된 정보를 빠르고 편리하게 검색할 수 있도록 할 수 있다. 실제로, 직원 대시보드(150)는 방문객 서비스 직원이 예를 들어 서비스 데스크를 통해 또는 로밍 직원을 통해 방문객에게 접촉하여 어트랙션에 대한 대기 시간을 추천하고 방문객에게 개인적인 손길 및 유용한 정보를 제공할 수 있게 할 수 있다. 추가로 예시된 바와 같이, 직원 대시보드(150)는 또한 방문객에 의해 요청될 수 있는 다른 편리한 정보를 디스플레이할 수 있고 또는 날씨 업데이트(156), 테마파크 티켓 플랜 가격 세부사항(158), 긴급 연락처(160), 뉴스 및 기타 정보(162)와 같이 방문객에 대한 서비스를 용이하게 할 수 있다.
개시된 실시예는 동일한 유형의 라인(예를 들어, 정기 티켓 보유자 또는 대기 라인)에 대한 추천을 예시하지만, 본 개시는 개시된 기술을 급행 라인, 시즌 티켓 보유자 라인, VIP 라인 및/또는 장애 액세스 라인과 같은 상이한 여러 유형의 라인에 적용하는 것을 고려한다. 특히, 대기 시간 추천은 이러한 다른 유형의 라인에 대해 제공될 수 있고 및/또는 이러한 다른 유형의 라인에 기초한 추가 대기 시간을 고려할 수 있다.
본 명세서에 제시되고 청구된 기술은 본 기술 분야를 명백하게 향상시킬 수 있고 그에 따라 추상적이거나 무형적이거나 순수하게 이론적이지 않은 실용적 성질의 재료 객체 및 구체적인 예에 참조되고 적용된다. 또한, 본 명세서의 끝에 첨부된 임의의 청구항이 "... [기능]을 [수행]하는 수단" 또는 "... [기능]을 [수행]하는 단계"로 지정된 하나 이상의 요소를 포함하는 경우, 그러한 요소는 35 U.S.C. 112(f)에 따라 해석되어야 한다. 그러나, 다른 방식으로 지정된 요소를 포함하는 임의의 청구항에 대해서는, 이러한 요소가 35 U.S.C. 112(f)에 따라 해석될 필요가 없다.

Claims (21)

  1. 대기 시간 추천 시스템으로서,
    프로세서와,
    명령어를 저장하는 메모리- 상기 명령어는 상기 프로세서에 의해 실행되는 경우 상기 프로세서로 하여금:
    테마파크의 복수의 어트랙션의 기존 대기 시간을 수신하고,
    상기 복수의 어트랙션의 개별 어트랙션의 기존 대기 시간과 상기 복수의 어트랙션의 기존 총 대기 시간 간의 관계를 기반으로 대기 시간 값을 결정하고,
    상기 복수의 어트랙션의 상기 개별 어트랙션의 대기 시간 임계 값과 상기 대기 시간 값의 비교에 기초하여 상기 복수의 어트랙션의 상기 개별 어트랙션에 대한 대기 시간 추천을 생성하게 함 -와,
    상기 대기 시간 추천의 표시를 전자 장치의 대기 시간 추천 소프트웨어 애플리케이션에 전송하도록 구성된 통신 회로를 포함하는
    대기 시간 추천 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 통신 회로는 상기 대기 시간 추천이 상기 개별 어트랙션의 상기 기존 대기 시간이 예상보다 짧다는 것을 표시하는 것을 포함하는 경우 상기 표시를 통지로서 상기 대기 시간 추천 소프트웨어 애플리케이션에 푸시하도록 구성되는,
    대기 시간 추천 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 대기 시간 값은 상기 복수의 어트랙션의 기존 총 대기 시간에 대한 상기 개별 어트랙션의 기존 대기 시간의 비율, 또는 상기 개별 어트랙션의 기존 대기 시간에 의해 표현되는 상기 기존 총 대기 시간의 백분율인
    대기 시간 추천 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 대기 시간 추천은 상기 비율 또는 상기 백분율이 상기 대기 시간 임계 값 미만인 것으로 판단된 것에 기초하여 상기 개별 어트랙션의 기존 대기 시간이 예상보다 짧다는 것인,
    대기 시간 추천 시스템.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 대기 시간 추천은 상기 비율 또는 상기 백분율이 상기 대기 시간 임계 값보다 높다고 판단된 것에 기초하여 상기 개별 어트랙션의 기존 대기 시간이 예상보다 길다는 것인,
    대기 시간 추천 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 개별 어트랙션의 대기 시간 임계 값은 상기 복수의 어트랙션의 과거 총 대기 시간과 상기 개별 어트랙션의 과거 대기 시간 사이의 제2 관계로부터 도출되는,
    대기 시간 추천 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 프로세서는 컨텍스트 정보를 수신하도록 구성되고, 상기 복수의 어트랙션의 상기 과거 총 대기 시간의 서브세트는 상기 제2 관계를 결정하는 데 사용되며, 상기 서브세트는 상기 컨텍스트 정보에 기초하여 선택되는,
    대기 시간 추천 시스템.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 컨텍스트 정보는 주 중 요일(a day of the week)을 포함하고, 상기 과거 대기 시간의 서브세트는 상기 주 중 요일에 기초하여 선택되는,
    대기 시간 추천 시스템.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 개별 어트랙션의 대기 시간 임계 값은 짧은 대기 시간 임계 값을 포함하고, 상기 대기 시간 추천은 상기 대기 시간 값이 상기 짧은 대기 시간 임계 값 미만인 것으로 판정되면 상기 개별 어트랙션의 기존 대기 시간이 예상보다 짧다는 것인
    대기 시간 추천 시스템.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 개별 어트랙션의 대기 시간 임계 값은 긴 대기 시간 임계 값을 포함하고, 상기 대기 시간 추천은 상기 대기 시간 값이 상기 긴 대기 시간 임계 값보다 높다고 판정되면 상기 개별 어트랙션의 기존 대기 시간이 예상보다 길다는 것인,
    대기 시간 추천 시스템.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 모바일 장치는 사용자 컨텍스트 정보를 상기 프로세서에 전달하도록 구성되고, 상기 프로세서는 상기 사용자 컨텍스트 정보에 부분적으로 기초하여 상기 대기 시간 추천을 생성하도록 구성되는,
    대기 시간 추천 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 사용자 컨텍스트 정보는 상기 복수의 어트랙션과 연관된 하나 이상의 사용자 어트랙션 선호도를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 개별 어트랙션이 상기 사용자 어트랙션 선호도와 연관된 경우 상기 모바일 장치로 상기 대기 시간 추천을 전송하도록 구성된,
    대기 시간 추천 시스템.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 사용자 컨텍스트 정보는 사용자 위치를 포함하는,
    대기 시간 추천 시스템.
  14. 제1항에 있어서,
    상기 대기 시간 추천 소프트웨어 애플리케이션은
    복수의 대기 시간을 디스플레이하고- 상기 복수의 대기 시간의 각각의 대기 시간은 상기 복수의 어트랙션의 각각의 어트랙션과 연관됨 -,
    그래픽 또는 텍스트 기반 마커를 사용하여 상기 대기 시간 추천에 기초하여 상기 개별 어트랙션의 기존 대기 시간이 예상보다 짧거나, 예상보다 길거나, 예상대로임을 디스플레이하도록 구성된,
    대기 시간 추천 시스템.
  15. 테마파크의 복수의 어트랙션 중의 어트랙션에 대한 대기 시간 추천을 생성하기 위한 명령어를 포함하는 유형의 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체로서,
    상기 명령어는 프로세서에 의해 실행되면 상기 프로세서로 하여금:
    상기 테마파크의 상기 복수의 어트랙션에 대한 총 대기 시간을 수신하고,
    상기 복수의 어트랙션 중의 상기 어트랙션에 대한 대기 시간을 수신하고,
    상기 어트랙션에 대한 상기 대기 시간 또는 대기 시간 값을 상기 어트랙션과 관련된 임계 값에 비교하고- 상기 대기 시간 값은 상기 총 대기 시간 및 상기 어트랙션에 대한 상기 대기 시간에 기초함 -,
    상기 비교를 기반으로 통지를 전송하게 하는
    컴퓨터 판독가능 매체.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 명령어는 상기 프로세서로 하여금 상기 어트랙션에 대한 대기 시간을 상기 복수의 어트랙션에 대한 총 대기 시간으로 나눔으로써 상기 대기 시간 값을 결정하게 하는
    컴퓨터 판독 가능 매체.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 명령어는 상기 프로세서로 하여금:
    상기 어트랙션에 대한 예상 대기 시간을 수신하고,
    상기 어트랙션에 대한 평균 과거 대기 시간을 상기 복수의 어트랙션에 대한 평균 과거 총 대기 시간으로 나눈 것에 기초하여 상기 임계 값을 결정하게 하는
    컴퓨터 판독가능 매체.
  18. 대기 시간 추천을 생성하는 방법으로서,
    테마파크의 현재 공원 참석자 수를 수신하는 단계와,
    과거 공원 참석자 수가 대략 상기 현재 공원 참석자 수인 경우 상기 테마 공원의 어트랙션에 대한 하나 이상의 과거 대기 시간을 수신하는 단계와,
    상기 하나 이상의 과거 대기 시간을 기반으로 짧은 대기 시간 임계 값을 결정하는 단계와,
    상기 어트랙션에 대한 대기 시간을 수신하는 단계와,
    상기 어트랙션에 대한 대기 시간이 상기 짧은 대기 시간 임계 값보다 짧다는 결정에 응답하여, 상기 어트랙션 대기 시간이 예상보다 짧다는 통지를 전송하는 단계를 포함하는
    방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 하나 이상의 과거 대기 시간에 기초하여 평균 과거 대기 시간을 결정하는 단계를 포함하고, 상기 짧은 대기 시간 임계 값은 상기 평균 과거 대기 시간에 기초하여 결정되는
    방법.
  20. 제18항에 있어서,
    상기 하나 이상의 과거 대기 시간에 기초하여 긴 대기 시간 임계치를 결정하는 단계를 포함하는
    방법.
  21. 제20항에 있어서,
    상기 어트랙션에 대한 대기 시간이 상기 긴 대기 시간 임계치보다 크다는 결정에 응답하여 상기 어트랙션에 대한 대기 시간이 예상보다 길다는 제2 통지를 전송하는 단계를 포함하는
    방법.
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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11741520B2 (en) * 2019-08-29 2023-08-29 Capital One Services, Llc Methods and systems for providing crowd information and repeat information related to an establishment using digital image information
US11983967B2 (en) * 2020-01-21 2024-05-14 Nec Corporation Control apparatus, control method, and non-transitory storage medium
US11948110B2 (en) * 2020-01-29 2024-04-02 I3 International Inc. System for managing performance of a service establishment
US20220343386A1 (en) * 2021-04-27 2022-10-27 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Systems and methods for providing information about products in mobile structures and managing mobile structures
US20230036521A1 (en) * 2021-07-30 2023-02-02 International Business Machines Corporation Image comparison to determine resource availability

Family Cites Families (33)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7532941B2 (en) 1999-08-10 2009-05-12 Disney Enterprises, Inc. Management of the flow of persons in relation to centers of crowd concentration via wireless control
JP2001147965A (ja) 1999-11-22 2001-05-29 Toshiba Corp 顧客ナビゲーションシステム及び顧客ナビゲーション方法
EP1249972A1 (en) 2001-04-09 2002-10-16 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Method of controlling a queue buffer
JP2003315435A (ja) 2002-04-19 2003-11-06 Matsushita Electric Ind Co Ltd 域内案内システム
US20050045710A1 (en) 2003-03-24 2005-03-03 Nicholas Burke Amusement park system
JP2005189921A (ja) 2003-12-24 2005-07-14 Nec Software Chubu Ltd 待ち時間表示システム、待ち時間表示方法
WO2007004370A1 (ja) * 2005-07-01 2007-01-11 Pioneer Corporation テーマパーク管理装置、テーマパーク管理方法、テーマパーク管理プログラムおよび記録媒体
US20090063205A1 (en) 2005-07-12 2009-03-05 Pioneer Corporation Theme park management apparatus, theme park management method, theme park management program, and recording medium
WO2015148695A1 (en) * 2014-03-26 2015-10-01 Qless, Inc. Queue and reservation management system
US20080267107A1 (en) * 2007-04-27 2008-10-30 Outland Research, Llc Attraction wait-time inquiry apparatus, system and method
US20090216547A1 (en) 2008-02-22 2009-08-27 Disney Enterprises, Inc. Method, system and computer program product for providing real-time recommendations
US7778937B2 (en) * 2008-05-07 2010-08-17 International Business Machines Corporation Systems and methods for predicting wait time for service transactions
US10885471B2 (en) 2008-07-18 2021-01-05 Disney Enterprises, Inc. System and method for providing location-based data on a wireless portable device
US10062234B2 (en) * 2008-11-12 2018-08-28 Lo-Q, Plc System for regulating access to a resource
US20120116789A1 (en) * 2010-11-09 2012-05-10 International Business Machines Corporation Optimizing queue loading through variable admittance fees
US8775244B2 (en) 2010-11-09 2014-07-08 International Business Machines Corporation Optimal scheduling of venue attendance based on queue size and location
US11869022B2 (en) * 2012-11-09 2024-01-09 Whitewater West Industries Ltd. System and method for tracking guests or collecting feedback for an entertainment attraction
US10516969B2 (en) * 2012-11-09 2019-12-24 Whitewater West Industries Ltd. Mobile application for an amusement park or waterpark
US20150177006A1 (en) * 2013-12-20 2015-06-25 Egan Schulz Systems and methods for crowd congestion reduction at venue locations using beacons
EP3090391A1 (en) 2013-12-30 2016-11-09 Koninklijke Philips N.V. System and method for recommending target locations
US10207193B2 (en) * 2014-05-21 2019-02-19 Universal City Studios Llc Optical tracking system for automation of amusement park elements
US11526916B2 (en) 2015-04-28 2022-12-13 Blazer and Flip Flops, Inc. Intelligent prediction of queue wait times
US10417584B2 (en) * 2014-06-20 2019-09-17 Uber Technologies, Inc. Trip planning and implementation
US20160055429A1 (en) * 2014-08-20 2016-02-25 Universal City Studios Llc Virtual queuing system and method
US10726510B2 (en) 2015-08-07 2020-07-28 Fairwayiq, Inc. System and method for managing and interacting with patrons at an activity venue
US20170178084A1 (en) 2015-12-22 2017-06-22 International Business Machines Corporation Reducing waiting time for activities at a venue
US10794721B2 (en) * 2016-07-13 2020-10-06 Taymour Semnani Real-time mapping using geohashing
US10943188B2 (en) 2016-11-09 2021-03-09 Universal City Studios Llc Virtual queuing techniques
JP6353091B1 (ja) 2017-01-12 2018-07-04 奇點無限有限公司 サービスの利用順序の計画方法
US20180240161A1 (en) * 2017-02-21 2018-08-23 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. System and method for next generation themepark navigation
US20180247270A1 (en) 2017-02-28 2018-08-30 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Theme park management system
US11062237B2 (en) * 2018-02-06 2021-07-13 ANI Technologies Private Limited Method and system for maximizing share-ride bookings
GB2572560B (en) * 2018-04-03 2022-08-24 Jeff Mcmanus Ltd Resource or facility access management system

Also Published As

Publication number Publication date
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