KR20210114987A - 운송 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

운송 시스템은 복수의 인접한 지리적 셀로 구성된다. 운송 서비스 사용자를 위한 서비스의 유효 가용성은 하나 이상의 지리적 셀에 위치된 적격 운송 서비스 공급자의 수에 기초하여 계산된다. 계산은 각각의 서비스 공급자와 사용자 사이의 거리를 고려할 수 있다.

Description

운송 방법 및 장치

본 발명은 데이터 프로세싱의 일반적인 분야에 있다. 일부 실시예는 운송 시스템에서 서비스 공급을 나타내는 데이터의 수집, 분석 및 표시에 관한 것이다. 일부 실시예는 라이드-헤일링(ride-hailing) 유형 시스템에 관한 것이다.

가장 단순한 형태의 라이드-헤일링 비즈니스는 운송 모드를 찾는 사용자와 이러한 운송을 공급할 수 있는 서비스 공급자와의 매치메이킹(matchmaking)에 관한 것이다. 실제 및 예측된 서비스 공급 및 서비스 수요와 관련된 데이터는 기계-학습 알고리즘의 대상이 될 수 있으며, 일부 시스템의 목적은 사용자가 원할 때 운송을 얻을 수 있고, 사용자에 가장 가까이 있는 서비스 공급자에 사용자가 매칭되도록 보장하는 것을 목적으로 기계 학습 알고리즘을 미세-조정하는 것이다. 그러나, 일반적으로 서비스 공급자는 지속적으로 이동하는 경향이 있으며, 임의의 한 순간에 상대적으로 작은 영역 내에 운송을 요청하는 수백 명의 사용자가 있을 수 있다. 이는 때때로 가장 가까운 가용 서비스 공급자가 원하는 운송의 신속한 공급을 허용하기에는 너무 멀리 있을 수 있음을 의미한다.

필요한 것은 명확하게 규정된 메트릭을 통해 스케일에서 이러한 예를 분석하는 것이다.

일부 실시예의 목적은 임의의 주어진 영역 및 시간에서 공급 및 수요 관계를 결정하는 것이다.

일 양태에서, 운송 시스템을 운영(operating)하는 방법이 제공되며, 본 시스템은 복수의 인접한 지리적 셀들로 구성되며, 본 방법은 하나 이상의 상기 셀들에 위치된 적격 서비스 공급자(eligible service provider)들의 수에 기초하여 적어도 하나의 사용자에 대한 서비스의 유효 가용성을 계산하는 단계를 포함한다.

일 구성에서, 본 방법은 각각의 복수의 서비스 공급자로부터 사용자까지의 거리를 고려하는 단계를 포함한다.

일 구성에서, 본 방법은 복수의 인접한 지리적 셀들의 각각에 대한 수요 파라미터를 결정하는 단계를 추가로 포함한다.

다른 양태에서, 운송 시스템을 운영하기 위한 장치가 개시되며, 본 장치는 사용자가 위치된 셀을 포함하여 하나 이상의 상기 셀들에 위치된 적격 서비스 공급자들의 수에 기초하여 사용자 당 유효 공급을 계산하도록 구성된다.

일 실시예에서, 본 장치는 서비스 공급자 디바이스들로부터 적격 서비스 공급자들의 위치를 나타내는 데이터를 수신하도록 구성된다. 실시예에서, 서비스 공급자 위치를 나타내는 데이터는 푸시(push) 기술을 사용하여 수신된다. 실시예에서, 서비스 공급자 위치를 나타내는 데이터는 비동기식으로 수신되며, 동기 프로세싱을 위해 공급자 메시지 큐(queue)로 스트리밍된다.

일 실시예에서, 본 장치는 사용자 위치를 나타내는 데이터를 수신하도록 구성된다. 실시예에서, 사용자 위치를 나타내는 데이터는 비동기식으로 수신되며, 동기 프로세싱을 위해 사용자 메시지 큐로 스트리밍된다.

일 실시예에서, 본 장치는 공급자 메시지 큐로부터 동기식으로 공급자 데이터를 수신하고 사용자 메시지 큐로부터 동기식으로 사용자 데이터를 수신하고, 동기 공급자 데이터를 집계된 공급자 데이터 스트림으로 집계하고, 동기 사용자 데이터를 집계된 사용자 데이터 스트림으로 집계하도록 구성된 서버 디바이스들을 포함한다.

일 실시예에서, 본 장치는 집계된 공급자 스트림으로부터의 데이터를 사용하여 어드레싱되도록 구성된 공간 데이터베이스를 포함한다.

실시예에서, 본 장치는,

1. 파라미터들의 그룹 수집(사용자; 공급자; 거리; 셀 위치)

2. 공급자 별로 그룹화(GroupByProvider) => 공급자((사용자1, 거리1, 셀), (사용자2, 거리2, 셀2))

3. 각각의 공급자에 대해, 비율(위로부터 거리1, 거리2를 합산하여 가중화됨)을 계산하고, 공급자가 각각의 사용자에 기여하고 방출(사용자1, geohash1, 비율1)

4. 셀 별로 그룹화(GroupByCell) => 셀1((사용자1, 비율1), (사용자2, 비율2))

5. 전체 수요를 얻기 위해 각각의 셀에 대해 모든 사용자를 합산

6. 전체 공급을 얻기 위해 각각의 셀에 대해 모든 비율을 합산

7. 전체 수요/전체 공급 나누기 => 각각의 셀에 대한 S/D 메트릭

8. 출력 데이터 기록

의 알고리즘을 실시하기 위해 메모리에 저장된 명령들을 실행하도록 구성된 프로세서 디바이스를 포함한다.

추가 양태에서, 복수의 모바일 자원 및 복수의 소비자를 갖는 지리적으로 분산된 운송 시스템을 운영하는 방법이 제공되며, 본 방법은 자원의 위치 주위의 지점들을 나타내는 데이터를 결정하기 위해 공간 데이터베이스에 대한 인덱스로서 자원 위치 데이터를 사용하여, 적어도 하나의 소비자로부터 소비자 위치 데이터를 수신하고 적어도 하나의 자원으로부터 자원 위치 데이터를 수신하는 단계, 및 소비자 당 자원들의 유효 공급을 결정하도록 각각의 자원 주위에서 그룹화하기 위해 자원들 주위의 지점들을 나타내는 데이터와 함께 소비자 위치 데이터를 프로세싱하는 단계를 포함한다.

실시예에서, 모바일 자원들은 서비스 공급자들, 예를 들어, 운전자들이다. 실시예에서, 소비자들은 서비스 사용자들, 예를 들어, 승객들이다.

추가 양태에서, 각각 수요 단위를 형성하는 복수의 사용자, 각각 공급 단위를 형성하는 복수의 서비스 공급자를 갖는 운송 시스템 운영 시스템이 개시되며, 운송 시스템은 운영 영역을 함께 규정하는 복수의 지리적 셀을 포함하고, 사용자 당 유효 공급을 결정하기 위한 방법은:

시간-슬롯에 대해 각각의 셀에 위치된 수요 단위들을 결정하는 단계;

상기 시간-슬롯에 대해 각각의 셀에 위치된 공급 단위들을 결정하는 단계;

적어도 하나의 파라미터에 기초하여 적격 공급 단위들을 결정하는 단계;

각각의 적격 공급 단위의 위치 주위의 수요 단위들을 식별하는 단계;

각각의 적격 공급 단위-수요 단위 쌍 사이의 직선 거리를 계산하는 단계; 및

유효 공급을 얻는 단계;를 포함하고, 유효 공급을 얻는 단계는:

a. 각각의 적격 공급 단위-수요 단위 쌍에 대한 직선 거리 비율을 컴퓨팅하는 단계

b. 각각의 쌍의 가중치를 계산하는 단계

c. 각각의 쌍에 대해 계산된 가중치를 역으로 하는 단계

d. 역으로 계산된 가중치의 비율을 유효 공급으로 컴퓨팅하는 단계에 의한다.

대안에서, 직선 거리를 계산하기보다는 루트 또는 도로 거리가 계산될 수 있다. 이는 다른 반복에 있을 수 있다.

수요와 공급을 결정하려고 시도하는 종래의 방법은 운전자와 탑승자 수의 단순한 비율이다. 이는 많은 부정확성으로 이어질 수 있다(규정된 영역의 경계 상의 서비스 요청자가 규정된 경계의 다른 측 상의 서비스 공급자에 가까울 수 있는 것과 같음).

실시예는 공간과 시간에서 수요와 공급의 보다 정확한 모습을 얻도록 구성될 수 있다.

첨부 도면에서:
도 1은 운송 시스템을 운영하기 위한 제1 예시적인 통신 서버 장치를 도시하는 개략 블록도이다.
도 2는 라이드-헤일링 시스템의 일부의 단순화된 도면을 도시하며, 이 경우 하나의 서비스 공급자 디바이스와 서비스를 요청하는 3명의 사용자를 갖는 9개의 셀을 나타낸다.
도 3은 도 2의 일부 시스템에 대한 간단한 계산을 나타내는 차트를 도시한다.
도 4는 통상적인 날의 공급-수요 갭의 예를 갖는 싱가포르의 맵이다.
도 5는 도 4의 맵과 유사하지만 공급-수요 분포를 도시하는 맵이다.
도 6은 하루 동안 싱가포르의 작은 주거 영역에서의 통상적인 공급 수요 분포(Typical Supply Demand Distribution)의 그래프이다.
도 7은 리버 밸리(River Valley)(싱가포르)에서 예약하기 가장 좋은 시간을 나타내는 사용자 디바이스 상의 수요 위젯(Widget)으로부터의 예시적인 그래픽 디스플레이를 도시한다.
도 8은 라이드 헤일링 시스템의 일부에 대한 시스템의 아키텍처의 일부 양태를 나타내는 부분 블록도이다.
도 9는 도 8의 시스템의 프로세서에 의해 수행되는 부분적인 흐름도를 도시한다.

우선 도 1을 참조하면, 통신 시스템(100)이 나타내어진다. 통신 시스템(100)은 통신 서버 장치(102), 서비스 공급자 통신 디바이스(104) 및 사용자 통신 디바이스(106)를 포함한다. 이러한 디바이스는 예를 들어, 인터넷 통신 프로토콜을 구현하는 각각의 통신 링크(110, 112, 114)를 통해 통신 네트워크(108)(예를 들어, 인터넷)에 접속된다. 통신 디바이스(104, 106)는 모바일 셀룰러 통신 네트워크를 포함하는 공중 교환 전화 네트워크(PSTN 네트워크)와 같은 다른 통신 네트워크를 통해 통신할 수 있지만, 명확성을 위해 이는 도 1에서 생략된다.

통신 서버 장치(102)는 도 1에 개략적으로 나타낸 단일 서버일 수 있거나, 복수의 서버 구성 요소에 걸쳐 분산된 서버 장치(102)에 의해 수행되는 기능을 가질 수 있다.

도 1의 예에서, 통신 서버 장치(102)는 하나 이상의 마이크로프로세서(116), 실행 가능한 명령(120)의 로딩을 위한 메모리(118)(예를 들어, RAM과 같은 휘발성 메모리)를 포함하지만 이에 제한되지 않는 다수의 개별 구성 요소를 포함할 수 있으며, 서버 장치(102)가 수행하는 기능을 규정하는 실행 가능한 명령은 프로세서(116)의 제어 하에 있다. 통신 서버 장치(102)는 또한 서버가 통신 네트워크(108)를 통해 통신할 수 있도록 하는 입력/출력 모듈(122)을 포함한다. 사용자 인터페이스(124)가 사용자 제어를 위해 제공되며, 예를 들어, 디스플레이 모니터, 컴퓨터 키보드 등과 같은 통상적인 컴퓨팅 주변 디바이스를 포함할 수 있다. 서버 장치(102)는 또한 데이터베이스(126)를 포함하며, 그 목적은 다음 논의로부터 쉽게 명백해질 것이다.

서비스 공급자 통신 디바이스(104)(이하 "서비스 공급자 디바이스")는 하나 이상의 마이크로프로세서(128), 실행 가능한 명령(132)의 로딩을 위한 메모리(130)(예를 들어, RAM과 같은 휘발성 메모리)를 포함하지만 이에 제한되지 않는 다수의 개별 구성 요소를 포함할 수 있으며, 서비스 공급자 디바이스(104)가 수행하는 기능을 규정하는 실행 가능한 명령은 프로세서(128)의 제어 하에 있다. 서비스 공급자 디바이스(104)는 또한 서비스 공급자 디바이스(104)가 통신 네트워크(108)를 통해 통신할 수 있도록 하는 입력/출력 모듈(134)을 포함한다. 사용자 인터페이스(136)가 사용자 제어를 위해 제공된다. 서비스 공급자 디바이스(104)가 말하자면, 예를 들어 스마트 폰 또는 태블릿 디바이스인 경우, 사용자 인터페이스(136)는 많은 스마트 폰 및 다른 휴대용 디바이스에 널리 퍼져 있는 터치 패널 디스플레이를 가질 것이다. 대안적으로, 서비스 공급자 디바이스가 말하자면, 통상의 데스크탑 또는 랩탑 컴퓨터인 경우, 사용자 인터페이스는 예를 들어, 디스플레이 모니터, 컴퓨터 키보드 등과 같은 통상의 컴퓨팅 주변 디바이스를 가질 수 있다.

사용자 통신 디바이스(106)(이하 "사용자 디바이스")는 예를 들어, 서비스 공급자 디바이스(104)의 하드웨어 아키텍처와 동일하거나 유사한 하드웨어 아키텍처를 갖는 스마트 폰 또는 태블릿 디바이스일 수 있다.

실시예에서, 라이드-헤일링 서비스를 제공하기 위해, 사용자는 승차를 요청하기 위해 사용자 디바이스(106)를 사용한다. "승차"라는 용어는 단순함을 위해 사용됨에 유의해야 하며, 해당 용어는 제한하려는 의도가 아니며 복수의 다른 시나리오, 예를 들어, 사용자가 서비스 공급자에게 일부 항목을 픽업하여 이를 특정 주소로 배달하도록 요청하는 경우를 포함하도록 의도된다. 이 실시예에서, 사용자 디바이스(106)는 디바이스 상의 그래픽 언더 인터페이스(graphical under interface)를 제공하는 어플리케이션을 실행하여, 사용자가 예를 들어 목적지를 특정함으로써 승차를 요청할 수 있게 한다. 일부 경우에, 시작 위치의 입력이 필요하며, 물론 "가능한 한 빨리"일 수 있는 승차 시간을 입력할 수 있다.

이 정보는 통신 네트워크(108)를 통해 서버 장치(102)로 송신되고, 그 정보는 데이터베이스(126)에 저장된다. 일 실시예에서 서버(102)는 승차 요청 정보가 특정 서비스 공급자 디바이스(104)로 전달될 수 있게 하는 프로그램을 실행한다. 서버 장치(102)는 각각의 서비스 공급자 디바이스의 위치 및 서비스 공급자의 가용성 상태를 나타내는, 각각의 서비스 공급자 디바이스(104)로부터 서버 장치(102)로 푸시된 정보에 기초하여 이 실시예에서 특정 서비스 공급자 디바이스(104)를 선택하도록 프로그래밍된다. 따라서, 이 실시예에서 서버 장치(102)는 가장 가까운 적격 서비스 공급자(여기서 "적격"은 유휴 상태이거나 곧 유휴 상태가 될 것을 의미함)의 서비스 공급자 디바이스를 선택하도록 프로그래밍된다.

서비스 공급자는 작업을 수락하거나 이를 수락하지 않을 선택권을 갖는다.

특정 서비스 공급자가 사용자에게 서비스를 공급하는 작업을 수락한다고 가정하면, 이 정보는 공급자 디바이스(104)로부터 서버 장치(102)로 제공되며, 이는 이 정보가 데이터베이스(126)에 저장되게 하고 또한 요청한 사용자의 사용자 디바이스에게만 서비스 확인을 전송한다. 일 실시예에서, 공급자가 사용자에게 도달할 수 있기 전에 예측된 지연이 또한 전송된다.

서버 장치(102)는 사용자 및 서비스 공급자의 위치에 대한 정보를 수집하고 해당 정보를 나타내는 데이터를 저장하도록 프로그래밍된다. 본 실시예에서, 이 데이터는 높은 레벨의 상세 사항이며, 각각의 여정, 각각의 탑승자, 각각의 서비스 공급자의 상세 사항을 포함한다.

위의 설명은 서비스 공급자가 일반적으로 쉽게 이용 가능하고, 잠재적 사용자가 순응적이고 이용 가능한 서비스 공급자를 빨리 찾을 수 없는 경우 장래의 어느 시간에 승차를 수락할 단순한 구성과 관련된다.

그러나, 현실 세계에서는, 위에서 언급한 바와 같이, 서비스 공급자가 지속적으로 이동할 수 있으며, 임의의 한 지점에서 동일한 영역 내에서 서비스를 요청하는 수백 명의 사용자가 있을 수 있다. 이는 때때로 가장 가까운 이용 가능한 서비스 공급자가 만족스러운 서비스를 제공하기에는 너무 멀리 떨어져 있을 수 있음을 의미한다.

본원에 설명된 구성은 데이터베이스(126)에 저장된 정보 및 서비스 공급자 디바이스로부터의 실시간 데이터 중 하나 또는 둘 모두를 프로세싱하여 서버 장치(102) 상에서 또는 이에 의해 실행되는 다른 프로세스에 공급되는 정보에 영향을 미친다. 이러한 다른 프로세스는 예를 들어, 작업의 가능성을 높이기 위해 또는 높은 수입의 작업의 가능성을 개선하기 위해 어디로 이동할 수 있는지 유휴 서비스 공급자들(idle service providers)에게 권고할 수 있다. 설명된 구성의 결과는 공급과 수요 사이의 관계의 표시를 또한 또는 대신 제공할 수 있다.

다음 설명에서, 단일 공급 단위는 이하 시간-슬롯이라 칭하는 결정된 기간의 시작에서 온라인 상태이고 유휴 상태인(현재 작업 중이 아님) 서비스 공급자이다. 각각의 서비스 공급자 디바이스로부터의 이러한 각각의 시간-슬롯의 시작에서의 GPS 핑(ping)은 자신의 위치로 간주된다.

비제한적인 예시적인 시간-슬롯 지속 시간은 120초이다.

단일 수요 단위는 동일한 시간-슬롯 내에서 서비스(예를 들어, 운송)의 가격을 확인하는 사용자이다. 실시예에서 사용자의 위치는 입력된 픽업 주소로 선택된다. 다른 실시예에서, 이는 사용자 디바이스에 의해 송신된 실제 현재 위치이다.

도 2를 참조하면, 이하의 개시에서 지리적 영역, 예를 들어, 주변 교외를 포함하는 도시는 셀로 분할된다. 일부 실시예에서, 이러한 셀은 소위 "geohexes"(geohash의 육각형 등가물)에 의해 규정된다. 다른 셀은 geohash에 의해 규정된다. 이러한 일 실시예에서, 위치는 y의 정밀도로 geohash(문자와 숫자의 스트링으로 인코딩된 지리적 위치)로 집계되며, 여기서 y는 맵 상의 차원의 매우 작은 폴리곤 공간을 지칭한다. 비제한적인 예에서, 셀 크기는 1.2 km x 609.4 m(Geohash 6)이다.

셀은 다양한 형상과 크기일 수 있다고 생각된다.

그 후 각각의 공급 단위는 공급이 위치된 셀 내의 모든 수요 단위에 매핑되며, 이 경우, 이 경우 도 2에 도시된 바와 같이 다음 외부 셀에 매핑된다.

그 후 각각의 공급 단위의 부분은 거리에 의해 역으로 가중화된 이웃 셀의 각각의 수요 단위에 할당되며, 부분들의 전체는 1(unity)로 합산된다. 본질적으로, 이는 서비스 공급자가 멀리 있는 사용자보다 더 가까운 사용자에게 더 이용 가능하다는 것을 의미한다.

이 실시예에서, 알고리즘의 복잡성을 줄이기 위해 루트 거리 대신 직선 거리가 프록시(proxy)로서 사용된다. 다른 실시예에서, 루트 거리 자체가 사용된다.

사용자 당(즉, 수요 단위 당) 유효 공급을 결정하기 위한 방법은 아래와 같다:

1. 각각의 영역-시간-슬롯에 위치된 수요 단위 결정(위도 및 경도를 가짐)

2. 각각의 영역-시간-슬롯에 위치된 공급 단위 결정(위도 및 경도를 가짐)

3. 각각의 적격 공급 단위의 위치 주위의 수요 단위 식별

4. 각각의 적격 공급 단위-수요 단위 쌍 사이의 직선 거리 계산

5. 다음에 의해 유효 공급 획득:

a. 각각의 적격 공급 단위-수요 단위 쌍에 대한 직선 거리 비율 계산

b. 각각의 쌍의 가중치 계산

c. 각각의 쌍에 대해 계산된 가중치를 역으로 함

d. 역으로 계산된 가중치의 비율을 유효 공급으로서 컴퓨팅

일 실시예에서, "적격 공급 단위들"은 수요 단위를 참조하여, 수요 단위의 셀과 동일한 셀 내의 공급 단위들과 해당 셀과 인접한 셀의 공급 단위들로서 결정된다. 다른 실시예에서, 셀의 근접도는 위치에 따라 일정하지 않으므로, 피크 시간 비즈니스 지구(CBD)에서 적격 공급 단위는 인접한 셀 너머의 셀에서 발견될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 적격성을 결정하기 위한 셀은 시간에 따라 변한다.

해당 셀의 사용자에 대해 이용 가능한 모든 공급자에 대한 각각의 사용자에 대한 부분의 합산은 각각의 사용자에게 유효 공급을 제공한다. 특정 사용자에 대해 이 모든 것을 합산하면 해당 사용자가 해당 시간-슬롯에서 얼마나 잘 서비스를 받는지의 표시를 제공한다. 도 2는 각각의 사용자가 나타낸 자동차에 의해 얼마나 잘 서비스되는지를 도시하며, 각각의 사용자는 공급의 부분을 공유한다.

수요와 유효 공급은 다수의 셀 i와 시간-슬롯 j 조합에 걸쳐 집계되어, 2개의 단순한 집계된 메트릭으로 귀결된다: 공급 수요 비율 및 공급 수요 차이(도 3).

일부 실시예에서, 모든 셀 및 모든 시간-슬롯에 걸쳐 집계가 수행되지는 않는다. 거리로 인한 서비스 공급자의 부분적 분포는 좁은 영역과 시간에서의 공급과 수요의 세분화된 모습을 제공한다. 더 큰 영역으로 집계되면, 영역 중간에 있는 서비스 공급자의 위치로 인한 분포가 손실된다.

일군의 실시예에서, 모든 가격 확인 및 공급자 위치에 대한 데이터는 데이터베이스에 이력적으로 저장된다. 복수 계층의 SQL 쿼리를 사용하여, 언급된 메트릭은 이력 데이터에 대해 도출된다.

다른 군의 실시예에서, 입력 데이터(가격 확인 및 공급자 위치)가 실시간 메시지 큐를 통해 유입되는 생산(엔지니어링 시스템)에서 유사한 로직이 복제된다. 따라서, 필요한 경우, 메트릭이 실시간으로 계산될 수 있다(또는 2-5분 지연). 이러한 방식으로 앱에서 실시간으로 히트맵(heatmap), 가격, 인센티브와 같은 피처들(features)에 데이터가 사용될 수 있다.

일부 실시예에서, 계산은 현재 상황, 즉, 현재 시간-슬롯에 대해서만 수행된다. 이는 공급/수요 상황의 감독을 허용한다.

다른 실시예에서, 계산은 발생하는 대로 각각의 시간-슬롯에 대해 수행되고, 유효 공급 및 수요의 값이 데이터베이스(126)에 저장된다. 그 후, 적절한 시간에, 예를 들어, 각각의 클럭-시간(clock-hour)의 끝에, 공급-수요 비율 및 공급/수요 차이가 합산되어 성능 표시를 제공한다.

따라서, 이러한 기본 형태에 대한 아래의 식에서, "유효 공급"의 합은 해당 시간-슬롯에서 해당 셀의 모든 사용자에 대한 유효 공급 값의 합이다(i = 1, j = 1). 이는 두 대 이상의 자동차와 관련하여 사용자에 대한 "유효 공급"을 고려한다. 따라서, 특정 셀에 3명의 사용자가 있고 이러한 3명의 사용자 각각에게 서비스할 수 있는 두 대의 자동차가 있는 시나리오의 경우, 자동차 1을 갖는 사용자 1, 자동차 1을 갖는 사용자 2 및 자동차 1을 갖는 사용자 3, 자동차 2를 갖는 사용자 1, 자동차 2를 갖는 사용자 2 및 자동차 2를 갖는 사용자 3에 대해 유효 공급 스코어를 계산한다. 유효 공급 스코어는 자동차 1 및 2 각각에 대한 사용자 1, 2 및 3에 대한 모든 유효 공급 스코어의 합계이다.

다음 식 1a 및 1b는 현재 시간-슬롯에 대해 복수의 지리적 셀에 걸쳐 집계할 때의 집계를 나타낸다.

식 1a 및 1b

대조적으로, 식 2a 및 2b는 복수의 지리적 셀 및 복수의 시간-슬롯에 걸쳐 집계할 때의 집계를 나타낸다.

식 2a 및 2b

식 3a 및 3b

그리고 식 3a 및 3b는 시간 슬롯 j=0에서 j=n에 걸쳐 집계되는 단일 지정된 지리적 셀에 대한 계산을 나타낸다.

공급/수요 비율이 1보다 크면, 이는 공급 과잉을 나타낸다. 공급 수요 비율이 1보다 작으면, 이는 공급 부족을 나타낸다. 수요-공급의 차이는 공급 과잉/공급 부족의 정도(크기/스케일)를 나타낸다. 또한, 공급 과잉 또는 공급 부족이 있는지 여부는 "공급 수요 차이" 계산에서 결정될 수 있다(결과가 양수인지 또는 음수인지를 또한 고려하는 한). 예를 들어, 결과가 양수를 산출한 경우, 이는 공급 과잉을 나타내고 결과가 음수를 산출한 경우, 이는 공급 부족을 나타낸다.

데이터 프로세싱

결과 메트릭은 단순한 비율과 차이처럼 보일 수 있지만, 인접 공간의 모든 운전자와 승객을 매핑해야 하는 유효 공급을 계산하는 것은 상당히 무거운 계산이다.

영역에 걸쳐, 임의의 주어진 시점에 차량을 찾는 수십만 명의 승객이 있을 수 있다. 알고리즘의 실시예는 각각의 수요 및 공급 단위와 그 위치를 식별할 뿐만 아니라, 모든 공급 단위를 동일한 이웃의 모든 수요 단위에 매핑하여 각각의 승객에 대해 이용 가능한 부분적인 공급을 출력한다.

공급 또는 수요의 모든 추가 단위는 알고리즘의 계산 능력 요건을 실질적으로 증가시킨다.

위에서 논의한 메트릭으로, 수요와 공급 간의 갭이 하루 종일 어떻게 전개될 수 있는지를 매핑할 수 있다. 도 3은 싱가포르의 통상적인 날의 공급 수요 갭을 표시하며, 이 경우 평일 16일로부터 도출된 평균에 대한 것이다.

각각의 버블은 맵 상의 영역을 나타낸다. 각 버블의 크기는 해당 영역의 공급-수요 차이를 나타내며, 버블이 클수록 갭이 크다. 버블은 공급/수요 비율을 나타내기 위해 컬러화되어 있으며, 적색은 공급 부족을 나타내고 녹색은 공급 과잉을 나타낸다.

사용자가 원할 때마다 언제나 차량을 찾을 수 있도록 보장하는 목적을 충족하기 위해, 수요와 공급의 균형을 맞출 필요가 있다. 한편으로는 공급 과잉을 더 높은 수요가 있는 영역으로 이동하는 방식을 찾고, 다른 한편으로는 시간에 덜 민감한 수요를 피크 시간-슬롯으로부터 멀리 시프트시킴으로써 해결된다.

하루 중 주어진 임의의 시간에, 한 영역에서는 운전자의 공급 과잉이 있고 다른 영역에서는 공급 부족이 있을 수 있다.

도 5에 도시된 바와 같이, 이는 대부분의 승차가 CBD에서 끝나는 아침 피크 시간 후의 싱가포르에서 통상적이며, 이는 해당 영역의 공급 과잉으로 귀결된다. 이러한 시나리오는 또한 공항, 예를 들어, 창이(Changi) 공항과 같은 대기 장소에서 통상적이다.

이 지리-시간적 오정렬을 해결하기 위해, 일 실시예에서, 서비스 공급자 디바이스 상에 표시된 히트맵은 운전자가 공급 과잉 영역으로부터 더 높은 수요가 있는 영역으로 이동하도록 권장한다.

도 6은 싱가포르의 작은 주거 영역에서 통상적인 평일의 공급과 수요의 집계된 표현이다.

도 6에서 강조 표시된 영역(600)은 수요(수평 시간 축 위)와 공급(수평 시간 축 아래)이 미스매칭되는 기간을 도시한다. 이력 데이터를 사용하면, 평소 피크 시간과 같은 예상 요인과 갑작스러운 폭우와 같은 예측하기 어려운 요인 모두로 인해 수요가 정점에 달할 수 있는 것으로 알려져 있다. 그러나, 공급은 수요가 이미 줄어들고 있을 때 나중에 증가한다.

이러한 불균형을 해결하기 위해, 일 실시예에서, 사용자 디바이스는 시간에 걸쳐 가능한 수요 분포를 나타내도록 동작될 수 있다. 이는 소위 위젯을 사용하여 달성되며, 여기서 위젯은 도 7의 요소와 같이 정보를 표시하는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)의 요소로서 규정된다. 위젯은 사용자의 특정 위치에 대한 이력 데이터의 합산에 기초하여 수요 트렌드를 나타낸다. 여기서 목적은 시간에 민감하지 않은 수요(즉시 승차를 필요로 하지 않는 사용자)가 수요가 적은 시간에 예약하는 여정으로 지연되도록 권장하는 것이다. 이는 더 긴급한 필요성을 갖는 승객이 더 쉽게 할당받는 것을 도울 수 있으며, 또한 시간에 민감하지 않은 사용자가 여행 요금이 더 높을 때의 고수요 시간을 볼 수 있게 한다.

플랫폼의 일부의 예가 이제 도 8을 참조하여 설명된다. 이 도면은 제한하려는 의도가 아닌 예시적인 아키텍처를 도시한다.

도 8의 도면은 각각의 서비스 공급자 앱(510a, 510b)과 사용자 앱(520)을 가진 단일의 장래 사용자를 각각 갖는 2개의 서비스 공급자를 도시한다. 물론, 일반적으로 많은 서비스 공급자와 많은 잠재적 사용자가 있을 것이지만, 여기서는 이해의 편의를 위해 그 수가 작다.

서비스 공급자 및 사용자 앱(510a, 510b 및 520)은 예를 들어 인터넷과 같은 무선 링크를 통해 제1 및 제2 서버 디바이스(512, 522)로 구성된 입력 서버 디바이스에 접속하도록 구성된다.

서버 디바이스(512, 522)는 전도성 링크를 통해 메시지 큐(514, 524)로 신호를 출력하도록 구성되며, 메시지 큐는 차례로 전도성 링크를 통해 제1 및 제2 소비자 서버 디바이스(516, 526)에 접속된다.

제1 소비자 서버 디바이스(516)가 전도성 링크를 통해 공간 데이터베이스(538)에 접속되고; 제2 소비자 서버(526)가 전도성 링크를 통해 실시간 이벤트 메시지 큐(536)에 접속된다.

실시간 이벤트 메시지 큐(536) 및 공간 데이터베이스(838)는 모두 실시간 이벤트 프레임워크(540)에 전도성으로 접속되고, 이는 차례로 캐시(542)에 데이터를 출력하도록 접속된다.

전도성 링크가 위에서 언급되었지만, 이는 본 발명에 필수적인 것이 아니며 다른 접속이 생각된다.

데이터는 서비스 공급자 디바이스(510a, 510b)(예를 들어, 운전자 디바이스의 앱) 및 장래의 사용자(예를 들어, 승객)의 사용자 앱(520) 모두 로부터 비동기 방식으로 서버 디바이스(512, 522)에 도착한다. 동기식 프로세싱을 허용하기 위해, 2개의 비동기식 데이터 흐름이 각각의 메시지 큐로 형성된다.

이 실시예에서, 이 문서의 다른 곳에서 설명된 바와 같이, 각각의 서비스 공급자 디바이스(510a, 510b)는 앱을 실행하고 이 앱은 주기적으로 프로세싱 디바이스(500)의 제1 서버(512)에 각각의 메시지(511a, 511b)를 푸시한다. 일 예에서, 앱은 10초마다 푸시하지만, 이 시간은 순전히 예시이고 다른 기간이 생각된다. 제1 서버(512)는 메시지(511a, 511b)로부터의 데이터를 패킷화된 데이터 스트림(513)으로서 스트리밍하여 제1 메시지 큐(514)에 저장한다. 실시예에서, 매우 높은 레벨에서의 각각의 데이터 단위는 ->(공급자ID, 위치, 상태)와 같이 보이며, 여기서 위치 = (위도, 경도)이고, 상태는 (온라인, 이용 가능, 작업 중) 중 임의의 하나일 수 있다. 따라서, 전송된 데이터는 서비스 공급자 디바이스의 위치를 나타내는 정보 및 각 서비스 공급자의 상태를 나타내는 데이터를 포함한다.

다른 실시예에서, 다른 곳에서 언급된 바와 같이, 시스템은 푸시 기술을 사용하기보다는 상태 및 다른 데이터에 대해 서비스 공급자 디바이스를 폴링(polling)할 수 있다.

잠재적인 사용자가 예를 들어, 요금을 확인하거나 다른 정보를 확인하기 위해 헤일링 시스템에 액세스하기 위해 자신의 사용자 디바이스(520)를 사용할 때, 이러한 액세스는 제2 서버(522)로 전달된다. 서버(522)는 메시지(521)의 컨텐츠를 패킷화된 데이터 스트림으로서 제2 메시지 큐(524)로 주기적으로 스트리밍한다.

매우 높은 레벨의 각 데이터 단위는 (PassengerID, pickUplocation, time_when_fare_was_checked)와 같다.

2개의 메시지 큐(521 및 523)로부터의 데이터(515, 525)는 백엔드 서비스를 제공하는 각각의 소비자 서버(516, 526)로 전달된다. 일 실시예에서, 이는 "Go" 언어로 프로그래밍된다.

소비자 서버(526)는 모든 잠재적인 사용자, 예를 들어, 셀 당 기초로, 예를 들어, 셀(또는 Geohash) 당 기초로 요금을 확인하는 사용자를 데이터(525)를 사용하여 집계하고, 패킷화된 집계된 데이터(535)를 실시간 이벤트 메시지 큐(536)로 스트리밍한다. 일 실시예에서 집계된 데이터(535)는 지정된 시간 창, 예를 들어 2분 창에 대해 geohash 당 누적된 요금 확인을 포함한다. 실시예에서, 각각의 패킷은:

Cell 1 [ {UserID1,PickUpLocation}, {UserID2,PickUpLocation}]이다.

소비자 서버(516)는 패킷화된 데이터(537)를 공간 데이터베이스(538)로 전달하며, 데이터(537)는 데이터(515)로부터 도출되고 온라인 상태이고 유휴 상태인 서비스 공급자를 나타낸다. 따라서, 이러한 서비스 공급자는 공간 데이터베이스(538)에서 인덱싱된다.

공간 데이터베이스(538)는 기하학적 공간에 규정된 객체를 나타내는 데이터를 저장하고 쿼링(querying)하는 데 최적화된다. 이는 인덱싱을 사용하여 공간 인덱스에 기초하여 값을 빠르게 조회하고, 스트림(537)의 각 입력 인덱스 값의 지정된 반경 내의 모든 지점을 찾고 출력하는 기능을 제공한다. 공간 데이터베이스(538)의 출력 스트림(539)은 실시간 이벤트 큐(536)로부터의 데이터(541)와 함께 실시간 데이터 프로세싱 프레임워크(540)로 전달된다.

실시간 이벤트 프레임워크(540)는 데이터(541)(geohash 당 승객 및 위치의 리스트)를 수신하고 geohash 당 각각의 승객에 대해 데이터(539)를 사용하여 반경, 말하자면 1 KM 내의 모든 운전자를 찾는다.

예시적인 알고리즘은 다음과 같다:

파라미터 수집(승객,운전자,거리,geohash)

GroupByDriver => 운전자1((승객1, 거리1, geohash1), (승객2, 거리2, geohash2)*

각 운전자에 대해 비율(위로부터 거리1, 거리2를 합산하여 가중화됨)을 계산하여, 이는 각 승객에게 기여하고 방출함(승객1, geohash1, 비율1)

GroupByGeohash => Geohash1((승객1, 비율1), (승객2, 비율2))

전체 수요를 얻기 위해 각 geohash에 대한 모든 승객을 합산

전체 공급을 얻기 위해 각 geohash에 대한 모든 비율을 합산

전체 수요/전체 공급 나누기 => 각 geohash에 대한 S/D 메트릭

캐시에 출력 기록

* 이는 이러한 운전자(운전자1)가 공급원인 모든 승객의 집합을 나타냄

알고리즘은 도 9에 더욱 완전하게 나타내어져 있다.

실시간 이벤트 프레임워크로부터의 데이터(539)는 저장을 위해 캐시(540)로 출력되어, 다양한 어플리케이션(미도시)에 대한 신속한 기록(539로부터) 및 판독을 가능하게 한다. 이러한 어플리케이션은 운전자 히트맵, 급증 가격 및 수요 예측을 포함한다.

다른 군의 실시예에서, 유효 공급의 결정은 시간-슬롯 종료에서 직접 수행되지 않고, 대신에 다른 시간에 수행된다. 이러한 다른 실시예 중 하나에서, 전날 전체에 대한 계산은 수요가 적은 야간 시간 동안 수행된다.

본 발명은 단지 예로서 설명되었다는 것을 이해할 것이다. 첨부된 특허청구범위의 사상 및 범위를 벗어나지 않고 본원에 설명된 기술에 다양한 수정이 이루어질 수 있다. 개시된 기술은 독립형 방식으로, 또는 서로 조합하여 제공될 수 있는 기술을 포함한다. 따라서, 하나의 기술에 대해 설명된 피처는 또한 다른 기술과 조합하여 제시될 수 있다.

Claims (12)

1. 운송 시스템을 운영하는 방법으로서,
   상기 시스템은 복수의 인접한 지리적 셀들로 구성되며,
   상기 방법은,
   하나 이상의 상기 지리적 셀들에 위치된 적격 서비스 공급자들(eligible service providers)의 수에 기초하여 적어도 하나의 사용자에 대한 서비스의 유효 가용성(effective availability of service)을 계산하는 단계를 포함하는, 방법.
2. 제1항에 있어서,
   각각의 서비스 공급자로부터 사용자 또는 각각의 사용자까지의 거리를 고려하는 단계를 포함하는, 방법.
3. 제1항에 있어서,
   상기 복수의 인접한 지리적 셀들의 각각에 대한 수요 파라미터를 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
4. 프로세서 및 메모리를 포함하는, 운송 시스템을 운영하기 위한 서버 장치로서,
   상기 통신 서버 장치는 상기 프로세서의 제어 하에, 사용자가 위치된 셀을 포함하여 하나 이상의 상기 셀들에 위치된 적격 서비스 공급자들의 수에 기초하여 사용자 당 유효 공급을 계산하기 위해 상기 메모리에 저장된 명령들을 실행하도록 구성되는, 서버 장치.
5. 각각 수요 단위를 형성하는 복수의 사용자, 각각 공급 단위를 형성하는 복수의 서비스 공급자를 갖는 운송 시스템 운영 시스템으로서,
   상기 운송 시스템은 운영 영역을 함께 규정하는 복수의 지리적 셀과 서버 장치를 포함하고, 상기 서버 장치는 프로세서 및 메모리를 갖고, 상기 서버 장치는 상기 프로세스의 제어 하에서,
   시간-슬롯에 대해 각각의 셀에 위치된 수요 단위들을 결정하는 단계;
   상기 시간-슬롯에 대해 각각의 셀에 위치된 공급 단위들을 결정하는 단계;
   적어도 하나의 파라미터에 기초하여 적격 공급 단위들을 결정하는 단계;
   각각의 적격 공급 단위의 위치 주위의 수요 단위들을 식별하는 단계;
   각각의 적격 공급 단위-수요 단위 쌍 사이의 직선 거리를 계산하는 단계; 및
   유효 공급을 얻는 단계;에 의해 사용자 당 유효 공급을 결정하기 위하여 상기 메모리에 저장된 명령들을 실행하도록 구성되고,
   상기 유효 공급을 얻는 단계는:
   a. 각각의 적격 공급 단위-수요 단위 쌍에 대한 직선 거리 비율을 컴퓨팅하는 단계
   b. 각각의 쌍의 가중치를 계산하는 단계
   c. 각각의 쌍에 대해 계산된 가중치를 역으로 하는 단계; 및
   d. 역으로 계산된 가중치의 비율을 유효 공급으로 컴퓨팅하는 단계에 의하는, 운송 시스템 운영 시스템.
6. 운송 시스템을 운영하기 위한 장치로서,
   상기 장치는 사용자가 위치된 셀을 포함하여 하나 이상의 상기 셀들에 위치된 적격 서비스 공급자들의 수에 기초하여 사용자 당 유효 공급을 계산하도록 구성되는, 장치.
7. 제6항에 있어서,
   푸시(push) 기술을 사용하여 서비스 공급자 디바이스들로부터 적격 서비스 공급자들의 위치를 나타내는 데이터를 수신하도록 구성되는, 장치.
8. 제6항에 있어서,
   비동기식으로 수신된 위치를 나타내는 데이터가 동기 프로세싱을 위해 공급자 메시지 큐(queue)로 스트리밍될 수 있도록 구성되는, 장치.
9. 제6항에 있어서,
   동기 프로세싱을 위해 사용자 위치 데이터를 사용자 메시지 큐로 스트리밍하기 위해 사용자 위치를 나타내는 데이터를 비동기식으로 수신하도록 구성되는, 장치.
10. 제6항에 있어서,
    공급자 메시지 큐(provider message queue)로부터의 동기 공급자 데이터(synchronous provider data) 및 동기 사용자 사용자 메시지 큐를 수신하고, 상기 동기 공급자 데이터를 집계된 공급자 데이터 스트림(aggregated provider data stream)으로 집계하고, 동기 사용자 데이터를 집계된 사용자 데이터 스트림으로 집계하도록 구성된 서버 디바이스들을 포함하는, 장치.
11. 제10항에 있어서,
    상기 집계된 공급자 스트림으로부터의 데이터를 사용하여 어드레싱되도록 구성된 공간 데이터베이스를 포함하는, 장치.
12. 제6항에 있어서,
    1. 파라미터들 수집(사용자, 공급자, 거리, 셀 위치)
    2. 공급자 별로 그룹화 => 공급자((사용자1, 거리1, 셀), (사용자2, 거리2, 셀2)
    3. 각각의 공급자에 대해, 비율(위로부터 거리1, 거리2를 합산하여 가중화됨)을 계산하고, 공급자가 각각의 사용자에 기여하고 방출(사용자1, geohash1, 비율1)
    4. 셀 별로 그룹화=> 셀1((사용자1, 비율1), (사용자2, 비율2))
    5. 전체 수요를 얻기 위해 각각의 셀에 대해 모든 사용자를 합산
    6. 전체 공급을 얻기 위해 각각의 셀에 대해 모든 비율을 합산
    7. 전체 수요/전체 공급 나누기 => 각각의 셀에 대한 S/D 메트릭
    8. 출력 기록
    의 알고리즘을 실시하기 위해 메모리에 저장된 명령들을 실행하도록 구성된 프로세서 디바이스를 포함하는, 장치.

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