KR20220073897A - 퍼스널 모빌리티 기기의 주차 인식 서버, 그를 포함한 시스템 및 그 방법 - Google Patents

퍼스널 모빌리티 기기의 주차 인식 서버, 그를 포함한 시스템 및 그 방법 Download PDF

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김소정
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현대자동차주식회사
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Abstract

본 발명은 퍼스널 모빌리티 기기의 주차 인식 서버 및 그 방법에 관한 것으로, 본 발명의 실시예에 따른 주차 인식 서버는, 퍼스널 모빌리티(Personal mobility) 기기의 주차 영역에의 주차 여부를 판단하는 프로세서; 및 상기 프로세서에 의해 구동되는 데이터 및 알고리즘, 상기 퍼스널 모빌리티 기기를 이용하는 사용자별 이용 히스토리가 저장되는 저장부를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 사용자별 이용 히스토리를 기반으로 사용자의 목적지와 이동 경로를 예측하고, 예측된 이동 경로와 상기 사용자의 실제 이동 경로의 중첩도를 기반으로 예측된 목적지에 주차 가능성이 높은 기기 후보군을 판단하는 것을 포함할 수 있다.

Description

퍼스널 모빌리티 기기의 주차 인식 서버, 그를 포함한 시스템 및 그 방법{Parking recognition server of a personal mobility device, system having the same and method thereof}
본 발명은 퍼스널 모빌리티(Personal mobility, PM) 기기의 주차 인식 서버 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 사용자 특성을 고려하여 퍼스널 모빌리티 기기의 주차 위치를 정확히 인식하는 기술에 관한 것이다.
퍼스널 모빌리티(Personal mobility)는 전기를 동력으로 하는 1인용 이동수단으로 전동 킥보드, 전동 휠, 전기 자전거 및 초소형 전기차 등이 이에 해당된다. 국내 도로교통법상 전동 킥보드, 전동 휠 등 배기량 50cc미만(전기 동력의 경우 정격출력 0.59kw, 590w 미만)의 원동기는'원동기장치 자전거'에 해당해 원동기장치자전거 면허(16세 이상부터 취득 가능)를 소지해야 한다.
퍼스널 모빌리티는 대중들에게 공유형 퍼스널 모빌리티의 서비스로 제공되고 있다. 최근 공유형 퍼스널 모빌리티 사업이 크게 확장되어, 거리에서 어렵지 않게 퍼스널 모빌리티를 볼 수 있다.
이처럼 최근 라스트마일 모빌리티의 이용이 늘고 있으나, 사용자들의 올바른 주차 문화 의식이 미흡하고 사업자들의 효율적인 서비스 운영을 위해 차용하는 기술적 방식이 효과적이지 않은 상태이다. 즉 사용자의 올바른 주차 문화 의식 조성을 위해 반납 위치에 따른 보상 시스템을 제공하고 있지만, 이는 오차 범위가 큰 사용자 위치 또는 기기 위치 등의 GPS 정보에만 의존하여 판단하므로 정확한 주차 여부 판단이 불확실한 경향이 있다.
또한 종래에는 단순 센서 인식으로는 가까운 반경 내 주차 인식이 어려우며, 근처에 있다는 정도만 인식할 수 있기 때문에 좁은 주차 구역 내 주차 완료 여부를 판단하기에는 부족함이 있다.
본 발명의 실시예는 퍼스널 모빌리티 기기의 정확한 주차 위치를 판단하고, 기기의 자동 반납을 수행하여 퍼스널 모빌리티 기기의 효율적인 주차 관리를 할 수 있는 퍼스널 모빌리티 기기의 주차 인식 서버 및 그 방법을 제공하고자 한다.
또한, 본 발명의 실시예는 퍼스널 모빌리티 기기의 사용자별 히스토리를 기반으로 목적지 및 이동 경로를 예측하고, 이를 기반으로 예측된 목적지의 주차장에 사전 주차 예약을 수행함으로써 원활한 주차가 가능하고 사용자의 편의성을 증대시킬 수 있는 퍼스널 모빌리티 기기의 주차 인식 서버 및 그 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재들로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 실시예에 따른 주차 인식 서버는, 퍼스널 모빌리티(Personal mobility) 기기의 주차 영역에의 주차 여부를 판단하는 프로세서; 및 상기 프로세서에 의해 구동되는 데이터 및 알고리즘, 상기 퍼스널 모빌리티 기기를 이용하는 사용자별 이용 히스토리가 저장되는 저장부를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 사용자별 이용 히스토리를 기반으로 사용자의 목적지와 이동 경로를 예측하고, 예측된 이동 경로와 상기 사용자의 실제 이동 경로의 중첩도를 기반으로 예측된 목적지에 주차 가능성이 높은 기기 후보군을 판단하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 사용자 단말, 주차장 서버, 상기 퍼스널 모빌리티 기기와 통신을 수행하는 통신부를 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 퍼스널 모빌리티 기기의 주행 중, 사용자 정보, 사용자의 주 이용 시간 정보, 사용자의 출발 또는 도착 검색 정보, 및 사용자의 주 이용 경로 정보 중 적어도 하나 이상을 수집하여 상기 사용자별 이용 히스토리에 반영하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 사용자별 이용 히스토리에서 상기 사용자의 주 이용 시간대의 상기 사용자의 주 이동 경로와 상기 사용자의 실제 이동 경로를 비교하여 중첩도가 미리 정한 임계치 이상이면 상기 예측된 목적지에 주차 가능성이 높은 기기로 판단하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 예측된 목적지에 주차 가능성이 높은 기기로 판단되면, 상기 예측된 목적지 주변의 주차장에 자동 주차 예약을 수행하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 예측된 목적지에 주차 가능성이 높은 기기로 판단되면, 상기 예측된 목적지 주변의 주차장이 존재하는 지를 판단하고, 상기 예측된 목적지 주변의 주차장이 존재하는 경우 상기 예측된 목적지 주변의 주차장에 주차가능 공간이 존재하는 지를 판단하여 가능한 경우 사용자 단말 또는 상기 퍼스널 모빌리티 기기로 자동 예약 가이드를 제공하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 예측된 목적지에 주차 가능성이 높은 기기의 위치, 상기 퍼스널 모빌리티 기기를 사용중인 사용자의 사용자 단말로부터 수신한 상기 사용자 단말의 위치, 상기 퍼스널 모빌리티 기기로부터 수신한 자신의 위치, 주차장 서버로부터 수신한 주차장에 진입한 퍼스널 모빌리티 기기의 위치를 이용하여 상기 퍼스널 모빌리티 기기의 위치를 판단하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 예측된 목적지에 주차 가능성이 높은 기기의 위치, 상기 퍼스널 모빌리티 기기를 사용중인 사용자의 사용자 단말로부터 수신한 상기 사용자 단말의 위치, 상기 퍼스널 모빌리티 기기로부터 수신한 자신의 위치, 및 주차장 서버로부터 수신한 주차장에 진입한 퍼스널 모빌리티 기기의 위치 각각을 비교하여 오차가 미리 정한 기준치 이내이면 상기 퍼스널 모빌리티 기기가 주차장의 주차 영역에 정상 주차된 것으로 판단하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 퍼스널 모빌리티 기기가 주차장의 주차 영역에 정상 주차된 것으로 판단되면 상기 퍼스널 모빌리티 기기의 자동 반납을 수행하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 프로세서는, 주차장 서버로부터 주차장에 진입한 퍼스널 모빌리티 기기의 정보를 수신하면, 상기 퍼스널 모빌리티 기기가 해당 시간에 상기 주차장에 사전 주차 예약이 되어 있는 기기인지를 판단하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 퍼스널 모빌리티 기기의 상태가 주행중인지, 하차 상태인지, 주차 대기 상태인지를 판단하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 퍼스널 모빌리티 기기의 속도, 하중, 음향 감지 결과, GPS 위치 정보 중 적어도 하나 이상을 기반으로 상기 퍼스널 모빌리티 기기의 상태를 판단하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 퍼스널 모빌리티 기기의 가속 또는 감속을 기반으로 주행중 또는 주차 상태인지를 판단하고, 상기 퍼스널 모빌리티 기기의 하중이 감소되는 시점 또는 사용자 단말의 위치와 상기 퍼스널 모빌리티 기기의 위치의 일치 여부에 따라 사용자의 승차 또는 하차를 판단하고, 상기 퍼스널 모빌리티의 하차 알람 사운드의 출력여부에 따라 하차 상태를 판단하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 퍼스널 모빌리티 기기가 주차 대기 상태로 판단되면, 주차 대기 알림 피드백을 사용자 단말 또는 상기 퍼스널 모빌리티 기기로 제공하는 것을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 주차 인식 시스템은 퍼스널 모빌리티(Personal mobility) 기기; 상기 퍼스널 모빌리티 기기를 사용중인 사용자의 사용자 단말; 상기 퍼스널 모빌리티의 주차장 진입을 감지하는 주차장 서버; 및 사용자별 이용 히스토리를 기반으로 사용자의 목적지와 이동 경로를 예측하고, 예측된 이동 경로와 상기 사용자의 실제 이동 경로의 중첩도를 기반으로 예측된 목적지에 주차 가능성이 높은 기기 후보군을 판단하고는 주차 인식 서버를 포함하고, 상기 주차 인식 서버는, 상기 예측된 목적지에 주차 가능성이 높은 기기의 위치, 상기 사용자 단말로부터 수신한 상기 사용자 단말의 위치, 상기 퍼스널 모빌리티 기기로부터 수신한 자신의 위치, 상기 주차장 서버로부터 수신한 주차장에 진입한 퍼스널 모빌리티 기기의 위치를 이용하여 상기 퍼스널 모빌리티 기기의 위치를 판단하는 것을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 주차 인식 방법은 퍼스널 모빌리티(Personal mobility) 기기의 사용자별 이용 히스토리를 기반으로 사용자의 목적지와 이동 경로를 예측하는 단계; 예측된 이동 경로와 상기 사용자의 실제 이동 경로의 중첩도를 기반으로 예측된 목적지에 주차 가능성이 높은 기기 후보군을 판단하는 단계: 및 상기 예측된 목적지에 주차 가능성이 높은 기기의 위치, 상기 퍼스널 모빌리티 기기를 사용중인 사용자의 사용자 단말로부터 수신한 상기 사용자 단말의 위치, 상기 퍼스널 모빌리티 기기로부터 수신한 자신의 위치, 주차장 서버로부터 수신한 주차장에 진입한 퍼스널 모빌리티 기기의 위치를 이용하여 상기 퍼스널 모빌리티 기기의 위치를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 퍼스널 모빌리티 기기의 주행 중, 사용자 정보, 사용자의 주 이용 시간 정보, 사용자의 출발 또는 도착 검색 정보, 및 사용자의 주 이용 경로 정보 중 적어도 하나 이상을 수집하여 상기 사용자별 이용 히스토리에 반영하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 예측된 목적지에 주차 가능성이 높은 기기의 위치, 상기 퍼스널 모빌리티 기기를 사용중인 사용자의 사용자 단말로부터 수신한 상기 사용자 단말의 위치, 상기 퍼스널 모빌리티 기기로부터 수신한 자신의 위치, 및 주차장 서버로부터 수신한 주차장에 진입한 퍼스널 모빌리티 기기의 위치 각각을 비교하여 오차가 미리 정한 기준치 이내이면 상기 퍼스널 모빌리티 기기가 주차장의 주차 영역에 정상 주차된 것으로 판단하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 예측된 목적지에 주차 가능성이 높은 기기로 판단되면, 상기 예측된 목적지 주변의 주차장에 자동 주차 예약을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 퍼스널 모빌리티 기기가 주차장의 주차 영역에 정상 주차된 것으로 판단되면 상기 퍼스널 모빌리티 기기의 자동 반납을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 기술은 퍼스널 모빌리티 기기의 정확한 주차 위치를 판단하고, 기기의 자동 반납을 수행하여 퍼스널 모빌리티 기기의 효율적인 주차 관리를 할 수 있다.
본 기술은 퍼스널 모빌리티 기기의 사용자별 히스토리를 기반으로 목적지 및 이동 경로를 예측하고, 이를 기반으로 예측된 목적지의 주차장에 사전 주차 예약을 수행함으로써 원활한 주차가 가능하고 사용자의 편의성을 증대시킬 수 있다.
이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 퍼스널 모빌리티 기기의 주차 인식 시스템의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 주차 인식 서버의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 퍼스널 모빌리티 기기의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 주차장 서버의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 주차 인식 서버의 정보 수집을 위한 예시 화면을 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 퍼스널 모빌리티 기기의 주차 영역 내에서의 정확한 위치를 판단하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 7 본 발명의 일 실시 예에 따른 퍼스널 모빌리티 기기의 디스플레이에 표시되는 주차장 사전 예약 완료 예시 화면을 나타내는 도면이다.
도 8 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 단말의 디스플레이에 표시되는 주차장 사전 예약 완료 예시 화면을 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 퍼스널 모빌리티 기기의 주차 사전 예약 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 퍼스널 모빌리티 기기의 주차 위치 인식 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 퍼스널 모빌리티 기기의 주차 위치 인식 방법을 구체적으로 설명하기 위한 순서도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 시스템을 도시한다.
이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
본 발명의 실시예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 또한, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 도 1 내지 도 12를 참조하여, 본 발명의 실시예들을 구체적으로 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 퍼스널 모빌리티 기기의 주차 인식 시스템의 구성을 나타내는 블록도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 주차 인식 서버의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 퍼스널 모빌리티 기기의 주차 인식 시스템은 퍼스널 모빌리티(Personal mobility) 기기의 주차를 인식하는 주차 인식 서버(100), 퍼스널 모빌리티 기기(200), 주차장 서버(300), 및 사용자 단말(400)을 포함할 수 있다.
주차 인식 서버(100)는 퍼스널 모빌리티 기기(200)가 주차 영역에 정상 차되었는 지를 판단할 수 있다.
주차 인식 서버(100)는 사용자별 이용 히스토리를 기반으로 사용자의 목적지와 이동 경로를 예측하고, 예측된 이동 경로와 사용자의 실제 이동 경로의 중첩도를 기반으로 예측된 목적지에 주차 가능성이 높은 기기 후보군을 판단하고, 퍼스널 모빌리티 기기(200), 주차장 서버(300), 및 사용자 단말(400)로부터 수신한 정보를 기반으로 퍼스널 모빌리티 기기(200)의 정확한 주차 위치를 파악할 수 있다.
도 2를 참조하면 주차 인식 서버(100)는 통신부(110), 저장부(120), 인터페이스부(130), 및 프로세서(Processor, 140)를 포함할 수 있다.
통신부(110)는 무선 또는 유선 연결을 통해 신호를 송신 및 수신하기 위해 다양한 전자 회로로 구현되는 하드웨어 장치로서, 퍼스널 모빌리티 기기(200), 주차장 서버(300) 및 사용자 단말(400)과 통신을 수행한다.
이때, 통신부(110)는 유선 통신, 무선 통신을 수행할 수 있으며, 무선 통신 기술로는 무선랜(Wireless LAN, WLAN), 와이브로(Wireless Broadband, Wibro), 와이파이(Wi-Fi), 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access, Wimax) 등이 포함될 수 있다. 또한, 근거리 통신 기술로는 블루투스(Bluetooth), 지그비(ZigBee), UWB(Ultra Wideband), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선통신(Infrared Data Association, IrDA) 등이 포함될 수 있다.
일 예로서, 통신부(110)는 퍼스널 모빌리티 기기(200)로부터 기기 ID 및 위치 정보를 수신하고, 주차장 서버(300)로부터 주차장에 진입한 퍼스널 모빌리티 기기의 ID를 수신하고, 사용자 단말(400)로부터 사용자 단말(400)의 위치 정보를 수신할 수 있다.
저장부(120)는 프로세서(140)가 동작하는데 필요한 데이터 및/또는 알고리즘 등이 저장될 수 있다.
일 예로서, 저장부(120)는 수집된 퍼스널 모빌리티 기기를 사용하는 사용자별 히스토리 정보가 저장될 수 있다. 이때, 사용자별 히스토리 정보는 사용자 개인 정보(예, 연락처, 사용자 이름 또는 닉네임 등), 사용자별 주 이용 시간 정보, 사용자별 주 이용 경로, 사용자별 출발/도착 시 검색 정보 등이 포함될 수 있다.
저장부(120)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 마이크로 타입(micro type), 및 카드 타입(예컨대, SD 카드(Secure Digital Card) 또는 XD 카드(eXtream Digital Card)) 등의 메모리와, 램(RAM, Random Access Memory), SRAM(Static RAM), 롬(ROM, Read-Only Memory), PROM(Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable PROM), 자기 메모리(MRAM, Magnetic RAM), 자기 디스크(magnetic disk), 및 광디스크(optical disk) 타입의 메모리 중 적어도 하나의 타입의 기록 매체(storage medium)를 포함할 수 있다.
인터페이스부(130)는 사용자로부터의 제어 명령을 입력 받기 위한 입력수단과 서버(100)의 동작 상태 및 결과 등을 출력하는 출력수단을 포함할 수 있다. 여기서, 입력수단은 키 버튼을 포함할 수 있으며, 마우스, 조이스틱, 조그셔틀, 스타일러스 펜 등을 포함할 수도 있다. 또한, 입력수단은 디스플레이 상에 구현되는 소프트 키를 포함할 수도 있다. 출력수단은 디스플레이를 포함할 수 있으며, 스피커와 같은 음성출력수단을 포함할 수도 있다. 이때, 터치 필름, 터치 시트, 터치 패드 등의 터치 센서가 디스플레이에 구비되는 경우, 디스플레이는 터치 스크린으로 동작하며, 입력수단과 출력수단이 통합된 형태로 구현될 수 있다. 이때, 디스플레이는 액정 디스플레이(Liquid Crystal Display, LCD), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(Thin Film Transistor-Liquid Crystal Display, TFT LCD), 유기 발광 다이오드(Organic Light-Emitting Diode, OLED), 플렉시블 디스플레이(Flexible Display), 전계 방출 디스플레이(Feld Emission Display, FED), 3차원 디스플레이(3D Display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
프로세서(140)는 통신부(110), 저장부(120), 인터페이스부(130) 등과 전기적으로 연결될 수 있고, 각 구성들을 전기적으로 제어할 수 있으며, 소프트웨어의 명령을 실행하는 전기 회로가 될 수 있으며, 이에 의해 후술하는 다양한 데이터 처리 및 계산을 수행할 수 있다.
프로세서(140)는 퍼스널 모빌리티 기기의 주차 인식 서버(100)의 각 구성요소들 간에 전달되는 신호를 처리할 수 있다. 프로세서(140)는 예를 들어, 컴퓨터에 탑재되는 CPU(Central Processing Unit) 또는 다른 하위 제어기일 수 있다.
프로세서(140)는 퍼스널 모빌리티 기기의 주행 중, 사용자 정보, 사용자의 주 이용 시간 정보, 사용자의 출발 또는 도착 검색 정보, 및 사용자의 주 이용 경로 정보 중 적어도 하나 이상을 수집하여 사용자별 이용 히스토리에 반영하여 생성할 수 있다.
프로세서(140)는 사용자별 이용 히스토리를 기반으로 사용자의 목적지와 이동 경로를 예측하고, 예측된 이동 경로와 사용자의 실제 이동 경로의 중첩도를 기반으로 예측된 목적지에 주차 가능성이 높은 기기 후보군을 판단할 수 있다.
즉 프로세서(140)는 사용자별 이용 히스토리에서 사용자의 주 이용 시간대의 사용자의 주 이동 경로와 사용자의 실제 이동 경로를 비교하여 중첩도가 미리 정한 임계치 이상이면 예측된 목적지에 주차 가능성이 높은 기기로 판단할 수 있다. 이어 프로세서(140)는 예측된 목적지에 주차 가능성이 높은 기기로 판단되면, 예측된 목적지 주변의 주차장에 자동 주차 예약을 수행할 수 있다.
프로세서(140)는 예측된 목적지에 주차 가능성이 높은 기기로 판단되면, 예측된 목적지 주변의 주차장이 존재하는 지를 판단하고, 예측된 목적지 주변의 주차장이 존재하는 경우 예측된 목적지 주변의 주차장에 주차 가능 공간이 존재하는 지를 판단하여 가능한 경우 사용자 단말(400) 또는 퍼스널 모빌리티 기기(200)로 자동 예약 가이드를 제공할 수 있다.
프로세서(140)는 예측된 목적지에 주차 가능성이 높은 기기의 위치, 퍼스널 모빌리티 기기를 사용중인 사용자의 사용자 단말로부터 수신한 사용자 단말의 위치, 퍼스널 모빌리티 기기로부터 수신한 자신의 위치, 주차장 서버로부터 수신한 주차장에 진입한 퍼스널 모빌리티 기기의 위치를 이용하여 퍼스널 모빌리티 기기의 위치를 판단할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 주차 인식 서버의 정보 수집을 위한 예시 화면을 나타내는 도면이고, 도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 퍼스널 모빌리티 기기의 주차 영역 내에서의 정확한 위치를 판단하는 과정을 설명하기 위한 도면이다. 도 5와 같이, 주차장 서버(300)의 IoT 센서(330)와 IoT 센서(330)를 기준으로 일정 반경 내에 진입한 퍼스널 모빌리티 기기(200), 사용자 단말(400)로부터 각각 기기 ID 정보 및 위치 정보를 수집할 수 있다.
또한 도 6과 같이, 사용자 단말의 위치, 퍼스널 모빌리티 기기의 위치, IoT 센서(330)로부터 수신한 기기(200)의 위치 정보가 각각 서로 유사한 경우, 오차 범위가 미리 정한 기준치(예, 0.5m) 이내 인 경우 주차 인식 서버(100)는 퍼스널 모빌리티 기기(200)가 주차 영역에 정상적으로 주차된 것으로 판단할 수 있다.
프로세서(140)는 예측된 목적지에 주차 가능성이 높은 기기의 위치, 퍼스널 모빌리티 기기를 사용중인 사용자의 사용자 단말로부터 수신한 사용자 단말의 위치, 퍼스널 모빌리티 기기(200)로부터 수신한 자신의 위치, 및 주차장 서버로부터 수신한 주차장에 진입한 퍼스널 모빌리티 기기의 위치 각각을 비교하여 오차가 미리 정한 기준치 이내이면 퍼스널 모빌리티 기기가 주차장의 주차 영역에 정상 주차된 것으로 판단할 수 있다.
프로세서(140)는 퍼스널 모빌리티 기기(200)가 주차장의 주차 영역에 정상 주차된 것으로 판단되면 퍼스널 모빌리티 기기의 자동 반납을 수행 할 수 있다.
프로세서(140)는 주차장 서버로부터 주차장에 진입한 퍼스널 모빌리티 기기의 정보를 수신하면, 퍼스널 모빌리티 기기(200)가 해당 시간에 주차장에 사전 주차 예약이 되어 있는 기기인지를 판단할 수 있다.
프로세서(140)는 퍼스널 모빌리티 기기(200)의 상태가 주행중인지, 하차 상태인지, 주차 대기 상태인지를 판단할 수 있다. 즉 프로세서(140)는 퍼스널 모빌리티 기기(200)의 속도, 하중, 및 음향 감지 결과 중 적어도 하나 이상을 기반으로 퍼스널 모빌리티 기기의 상태를 판단할 수 있다.
프로세서(140)는 퍼스널 모빌리티 기기의 가속 또는 감속을 기반으로 주행중 또는 주차 상태인지를 판단하고, 퍼스널 모빌리티 기기(200)의 하중이 감소되는 시점을 판단하여 사용자의 승차 또는 하차를 판단하고, 퍼스널 모빌리티의 하차 알람 사운드의 출력여부에 따라 하차 상태를 판단할 수 있다.
프로세서(140)는 퍼스널 모빌리티 기기(200)가 주차 대기 상태로 판단되면, 주차 대기 알림 피드백을 사용자 단말 또는 퍼스널 모빌리티 기기(200)로 제공할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 퍼스널 모빌리티 기기(200)의 구성을 나타내는 블록도이다.
퍼스널 모빌리티 기기(200)는 개인형 이동 장치로서, 전동 퀵보드, 고카트, 전동 휠, 스쿠터, 자전거, 전기 오토바이, 롤러스케이트, 전동 휠체어 등을 포함할 수 있다.
퍼스널 모빌리티 기기(200)는 GPS 정보를 수신하여 주차 인식 서버(100)에 제공한다. 또한, 퍼스널 모빌리티 기기(200)는 사용자의 승차, 하차, 주차 대기 등을 감지하기 위한, 속도 정보, 하중 감지 정보, 음향 감지 정보 등을 주차 인식 서버(100)에 제공할 수 있다.
도 3을 참조하면 퍼스널 모빌리티 기기(200)는 통신부(210), 저장부(220), 인터페이스부(230), 프로세서(240), 센싱부(250), 및 GPS(Global Positioning System) 수신부(260)를 포함할 수 있다.
통신부(210)는 무선 또는 유선 연결을 통해 신호를 송신 및 수신하기 위해 다양한 전자 회로로 구현되는 하드웨어 장치로서, 주차 인식 서버(100), 주차장 서버(300) 및 사용자 단말(400)과 통신을 수행한다.
이때, 통신부(110)는 무선 통신 및 근거리 통신(Short Range Communication)을 수행할 수 있으며, 근거리 통신으로는 블루투스(Bluetooth) 통신을 포함하며, 무선 통신 기술로는 상술한 통신부(110)의 설명과 같다.
저장부(220)는 프로세서(240)에 의해 구동되는 데이터 및 알고리즘이 저장될 수 있다. 저장부(220)는 상술한 저장부(120)와 같은 다양한 기록매체로 구현될 수 있다.
인터페이스부(230)는 주차 인식 서버(100)와 같이 입력수단과 출력수단으로 구현될 수 있다. 일 예로서, 출력수단은 도 7과 같은 주차 사전 예약 상태를 출력할 수 있고, 퍼스널 모빌리티 기기(200)의 현재 속도, 이용 시간 등을 표시할 수 있다. 도 7 본 발명의 일 실시 예에 따른 퍼스널 모빌리티 기기의 디스플레이에 표시되는 주차장 사전 예약 완료 예시 화면을 나타내는 도면이다. 도 7과 같이 퍼스널 모빌리티 기기(200)는 주차장 예약 중에 대한 정보 안내, 주차장 근접 시, 해당 주차장에 현재 주차된 퍼스널 모빌리티 기기 대수 정보 등을 표시할 수 있다.
프로세서(240)는 퍼스널 모빌리티(200)의 전반적인 동작 제어를 수행할 수 있다.
센싱부(250)는 사용자의 승차 또는 하차, 퍼스널 모빌리티 기기(200)의 속도 등을 감지하기 위한 복수의 센서를 포함할 수 있다. 센싱부(250)는 가속도 센서(251), 하중 감지 센서(252), 및 음향 감지 센서(253)를 포함할 수 있으며 필요에 따라 이외의 다른 센서도 더 포함할 수 있다.
가속도 센서(251)는 퍼스널 모빌리티 기기(200)의 가속 또는 감속 등의 속도를 감지한다. 이에 주차 인식 서버(100)는 이러한 퍼스널 모빌리티 기기(200)의 속도를 기반으로 주차 대기중인 지 여부를 판단할 수 있다.
하중 감지 센서(252)는 퍼스널 모빌리티 기기(200)에 가해지는 하중(압력)을 감지할 수 있다. 이러한 주차 인식 서버(100)는 이러한 하중 감지를 통해 사용자가 퍼스널 모빌리티 기기(200)에 승차 또는 하차 했는지를 판단할 수 있다. 또한, 주차 인식 서버(100)는 퍼스널 모빌리티 기기(200)에 하중 가지 센서(252)가 구비되지 않은 경우, 주차 직전 퍼스널 모빌리티 기기(200)가 일정 거리 이상 이동하는 지를 판단하고 사용자 단말 GPS 위치와 퍼스널 모빌리티 기기(200)의 GPS 위치가 일정 범위 내에서 일치하는 지를 판단하고, 일치하는 경우 퍼스널 모빌리티 기기(200)에 사용자가 탑승중인 것으로 판단할 수 있다(400).
음향 감지 센서(253)는 기기의 하차 알람 사운드, 사용자 또는 주변의 음향을 인식한다. 이에 주차 인식 서버(100)는 이러한 퍼스널 모빌리티 기기(200)의 음향 인식 결과를 기반으로 사용자의 승차 또는 하차를 판단할 수 있다.
이에 주차 인식 서버(100)는 퍼스널 모빌리티 기기(200)가 감속한 상태이고 하중 감지 센서(252)에 의해 하차 상태이며 하차 알람 사운드가 감지되었으나 반납 사운드가 감지되지 않은 경우, 사용자가 주차 대기 상태임을 최종적으로 판단할 수 있다.
GPS 수신부(260)는 GPS 정보를 수신하여 퍼스널 모빌리티 기기(200)의 위치 정보를 획득할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 주차장 서버의 구성을 나타내는 블록도이다.
주차장 서버(300)는 퍼스널 모빌리티 기기(200)와 근거리 통신을 통해 퍼스널 모빌리티 기기(200)의 주차장으로부터 미리 정한 반경 내로의 진입을 모니터링하고, 퍼스널 모빌리티 기기(200)의 주차장 진입 정보를 주차 인식 서버(100)로 전송한다. 이때, 주차장 진입 정보는 퍼스널 모빌리티 기기(200)의 기기 ID와 진입 시간 정보를 주차 인식 서버(100)로 전송한다.
도 4를 참조하면, 주차장 서버(300)는 통신부(310), 저장부(320), IoT(Internet of Things) 센서(330), 프로세서(340)를 포함할 수 있다.
통신부(310)는 유선 통신, 무선 통신, 근거리 통신을 수행할 수 있으며, 근거리 통신 기술과 무선 통신 기술의 예는 상술한 통신부(110, 210)과 같다.
일 예로서, 통신부(310)는 퍼스널 모빌리티 기기(200)와 블루투스 통신을 수행하여, 기기 ID를 수신할 수 있다. 또한, 통신부(310)는 주차 인식 서버(100)로 주차장에 진입한 퍼스널 모빌리티 기기의 기기 ID를 전송할 수 있다. 또한 통신부(310)는 주차 장 내의 주차 가능 공간에 대한 정보를 주차 인식 서버(100)로 전송할 수 있다. 이에, 주차 인식 서버(100)는 주차 가능 공간에 대한 정보를 인식하여 사전 주차 예약을 수행할 수 있다.
저장부(320)는 프로세서(340)가 동작하는데 필요한 데이터 및/또는 알고리즘 등이 저장될 수 있다.
일 예로서 저장부(320)는 주차장 관리를 위한 정보가 저장될 수 있다.
IoT 센서(330)는 주변 퍼스널 모빌리티 기기(200)를 감지한다.
프로세서(340)는 주차장 서버(300)의 주차장 관리 등 전반적인 제어를 수행할 수 있다.
사용자 단말(400)은 스마트폰, 태블릿 PC, 패드, PDA(personal digital assistant), 웨어러블 기기, 노트북 등 휴대가 가능하고 모든 이동 통신 단말을 포함할 수 있다. 사용자 단말(400)은 퍼스널 모빌리티 기기(200)의 대여 또는 반납 등을 위한 어플리케이션을 설치할 수 있으며, 주차 인식 서버(100) 또는 퍼스널 모빌리티 기기를 관리하는 센터로부터 다운로드 받을 수 있다.
도 8 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 단말의 디스플레이에 표시되는 주차장 사전 예약 완료 예시 화면을 나타내는 도면이다. 도 8과 같이 사용자 단말(400)은 기기 대여 시 해당 시간에 주로 이용하는 주차장을 예측하여 미리 자동으로 주차장 예약 실행되고 해당 정보를 앱 내에 표시할 수 있다.
이하, 도 9를 참조하여 본 발명의 일 실시 예에 따른 퍼스널 모빌리티 기기의 주차 사전 예약 방법을 구체적으로 설명하기로 한다. 도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 퍼스널 모빌리티 기기의 주차 사전 예약 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
이하에서는 도 2의 주차 인식 서버(100)가 도 9의 프로세스를 수행하는 것을 가정한다. 또한, 도 9의 설명에서, 장치에 의해 수행되는 것으로 기술된 동작은 주차 인식 서버(100)의 프로세서(140)에 의해 제어되는 것으로 이해될 수 있다.
도 9를 참조하면 주차 인식 서버(100)는 퍼스널 모빌리티 기기(200)의 주행이 시작되면 사용자 이동 경로 예측을 위한 정보를 수집한다(S101). 이때, 사용자 이동 경로 예측을 위한 정보는 사용자 정보, 사용자의 주 이용시간 정보, 사용자의 출발/도착지 검색 정보, 사용자의 주 이용 경로 정보 등이 포함될 수 있다.
주차 인식 서버(100)는 수집된 정보를 기반으로 한 히스토리 정보를 이용하여 사용자의 이용시간대별 주 이동 경로(선호 이동 경로)를 예측한다(S102). 예를 들어, A 사용자가 매일 오후 1시부터 1시 30분 사이에 집에서 도서관까지 이용하는 경우, 현재 수집된 정보 중 출발지가 집이고 오후 1시인 경우 A 사용자의 목적지를 도서관으로 예측하고 집에서 도서관까지의 이동 경로를 예측할 수 있다.
주차 인식 서버(100)는 예측된 이동 경로와 사용자의 현재 이동 경로와의 중첩도를 판단하고(S103), 중첩도가 미리 정한 임계치 보다 높은지를 판단하여(S104), 중첩도가 미리 정한 임계치 보다 높으면 해당 목적지의 인접한 주차장에 이용 가능한 주차 공간이 있는 지를 판단한다(S105).
해당 목적지의 인접한 주차장에 이용 가능한 주차 공간이 있는 경우, 주차 인식 서버(100)는 사용자 단말(400) 또는 퍼스널 모빌리티 기기(200)로 목적지에 인접한 주차장을 추천하고 주차공간 자동 예약을 수행한다(S106).
이어, 주차 인식 서버(100)는 사용자 단말(400) 또는 퍼스널 모빌리티 기기(200)로 주차장 자동 예약 가이드를 제공하고(S107), 자동 예약이 완료되면 도 7 및 도 8과 같이 사용자 단말(400) 또는 퍼스널 모빌리티 기기(200)가 예약 완료 화면을 출력한다.
이와 같이, 본 발명의 주차 인식 서버(100)는 사용자 별 목적지 검색 정보, 이용 시간 정보, 이동 경로 등의 데이터를 수집하여, 사용자 별 퍼스널 모빌리티 기기(1200)를 이용하는 주 이용 시간을 기준으로 이동 경로를 미리 예측하여 최종 목적지를 추정하고, 시간대별 사용자들의 예측된 주요 이동 경로와 실제 이동 경로를 비교를 통해 중첩도가 높은 순으로 우선순위 부여하며, 우선순위가 높은 사용자들의 수요와 목적지 주변의 주차장 내 이용 가능한 주차 공간 수 비교하여 자동 예약을 수행할 수 있다. 이에 본 발명은 필요한 주차 수요량을 바탕으로 퍼스널 모빌리티 기기(200)를 효율적으로 주차할 수 있도록 사전에 주차 공간을 자동 예약하여 기기의 자동 재배치를 유도할 수 있다.
이하, 도 10을 참조하여 본 발명의 일 실시 예에 따른 퍼스널 모빌리티 기기의 주차 인식 방법을 구체적으로 설명하기로 한다. 도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 퍼스널 모빌리티 기기의 주차 위치 인식 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
이하에서는 도 2의 주차 인식 서버(100)가 도 10의 프로세스를 수행하는 것을 가정한다. 또한, 도 10의 설명에서, 장치에 의해 수행되는 것으로 기술된 동작은 주차 인식 서버(100)의 프로세서(140)에 의해 제어되는 것으로 이해될 수 있다.
도 10을 참조하면 주차 인식 서버(100)는 사용자의 목적지 예측을 통해 주차 가능성이 높은 기기 후보군을 판단할 수 있다(S201). 이때, 주차 인식 서버(100)는 상술한 도 9의 S101 내지 S103과 같이, 사용자별 히스토리 및 예측 이동 경로를 기반으로한 중첩도에 따라 중첩도가 높을수록 주차 가능성이 높은 기기로 판단하여 상위 일정 퍼센트를 후보군으로 판단할 수 있다.
주차 인식 서버(100)는 주차장 서버(300)의 IoT 센서(330), 사용자 단말, 퍼스널 모빌리티 기기(200)로부터 ID 정보 및 위치 정보 수집한다(S202). 도 5와 같이, 주차장의 IoT 센서(330)와 IoT 센서(330)를 기준으로 일정 반경 내에 진입한 퍼스널 모빌리티 기기(200), 사용자 단말(400)로부터 각각 기기 ID 정보 및 위치 정보를 수집할 수 있다.
주차 인식 서버(100)는 주차 가능성이 높은 기기 후보군의 목적지 정보, 사용자 단말 위치, 퍼스널 모빌리티 기기 위치, IoT 센서 정보에 의한 기기 위치를 비교 분석하여 오차를 분석한다(S203). 즉 도 6과 같이, 사용자 단말의 위치, 퍼스널 모빌리티 기기의 위치, IoT 센서(330)로부터 수신한 기기의 위치 정보가 각각 서로 유사한 경우, 오차 범위가 미리 정한 기준치(예, 0.5m) 이내 인 경우 주차 인식 서버(100)는 퍼스널 모빌리티 기기(200)가 주차 영역에 정상적으로 주차된 것으로 판단할 수 있다.
이에 주차 인식 서버(100)는 오차가 기준치 미만이면, 퍼스널 모빌리티 기기가 주차 영역 내 위치한 것으로 판단하고 자동 반납 기능을 제공한다(S204). 이때, 사용자가 사용자 단말(400)을 통해 수동으로 반납 처리를 수행할 수 있으나, 주차 인식 서버(100)가 퍼스널 모빌리티 기기(200)의 주차 여부를 정확히 판단한 경우 자동으로 반납 처리를 수행할 수 있다.
이와 같이, 본 발명은 사용자의 퍼스널 모빌리티 기기(200)의 이용 히스토리 분석을 통해 시간대별 목적지를 예측하여 주차 가능성이 높은 기기의 후보 군으로 대상 범위를 축소하여 정확도를 높일 수 있다. 또한, 본 발명은 ①주차 가능성이 높은 기기 후보군, ②사용자 단말(400)의 위치, ③ 퍼스널 모빌리티 기기(200)의 위치, ④주차장 IoT 센서(330)의 반경 내 기기 정보 등을 종합적으로 판단함으로써, 각 ① / ② / ③ / ④ 위치의 오차 범위가 특정 수치 이하인 경우 퍼스널 모빌리티 기기(200)가 주차 영역 내에 정상 주차된 것으로 인식하고, 퍼스널 모빌리티 기기(200)를 자동 반납하도록 할 수 있다.
이하, 도 11을 참조하여 본 발명의 일 실시 예에 따른 퍼스널 모빌리티 기기의 주차 인식 방법을 구체적으로 설명하기로 한다. 도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 퍼스널 모빌리티 기기의 주차 위치 인식 방법을 구체적으로 설명하기 위한 순서도이다.
이하에서는 도 2의 주차 인식 서버(100), 퍼스널 모빌리티 기기(200), 주차장 서버(1300), 사용자 단말(400)의 각 프로세서가 도 11의 프로세스를 수행하는 것을 가정한다.
도 11을 참조하면 주차장 서버(300)는 주차장에 퍼스널 모빌리티 기기의 진입 여부를 모니터링하고(S301), 진입한 기기 감지 정보(ID)를 주차 인식 서버(100)로 전송한다(S302). 이때, 주차장 서버(300)의 IoT 센서(330)는 블루투스 통신을 통해 퍼스널 모빌리티 기기의 진입을 감지할 수 있다.
퍼스널 모빌리티 기기(200)는 퍼스널 모빌리티 기기(ID)의 현 위치 정보를 주차 인식 서버(100)로 전송할 수 있다(S303). 이때, 퍼스널 모빌리티 기기(200)는 미리 정한 주기마다 또는 위치 변화가 발생할 때마다 자신의 위치를 주차 인식 서버(100)로 전송할 수 있다.
주차 인식 서버(100)는 사용자 단말(400)의 현 위치 정보를 전송할 수 있다(S304). 이때, 사용자 단말(400)미리 정한 주기마다 또는 위치 변화가 발생할 때마다 자신의 위치를 주차 인식 서버(100)로 전송할 수 있다.
주차 인식 서버(100)는 주차 지역 내 진입한 퍼스널 모빌리티 기기(200)의 위치 및 해당 퍼스널 모빌리티 기기(200) 사용자의 사용자 정보를 판단할 수 있다(S305). 이때, 사용자 정보는 개인 정보, 이전 이용 히스토리 등이 포함될 수 있다.
주차 인식 서버(100)는 주차장으로 진입한 사용자의 퍼스널 모빌리티 기기(200)가 해당 시간 대에 사전 주차 예약된 기기인지 여부를 판단할 수 있다(S306).
이어 주차 인식 서버(100)는 퍼스널 모빌리티 기기(200)의 상태 즉 사용자가 승차, 하차, 주차 대기 중인지 등의 상태를 판단할 수 있다(S307).
주차 인식 서버(100)는 퍼스널 모빌리티 기기(200)의 가속도 센서(251), 하중 감지 센서(252), 음향 감지 센서(253)의 감지 결과를 기반으로 퍼스널 모빌리티 기기(200)에 사용자가 승차중인지, 주행중인지, 하차하였는지, 승차 대기 상태인지를 판단한다. 예를 들어, 주차 인식 서버(100)는 퍼스널 모빌리티 기기(200)의 속도가 0km/s이고, 하중이 0kg이면 사용자가 하차한 상태로 판단할 수 있다. 주차 인식 서버(100)는 퍼스널 모빌리티 기기(200)의 속도가 0km/s이고, 하중이 60kg이면 사용자가 하차하지 않은 주차 대기 상태로 판단할 수 있다. 주차 인식 서버(100)는 속도가 10km/s이고, 하중이 60kg이면 사용자가 승차한 상태로 판단할 수 있다.
주차 인식 서버(100)는 주차 대기 시, 주차 대기 알림 피드백을 퍼스널 모빌리티 기기(200)로 제공하여 기기 반납을 유도할 수 있다(S308).
주차 인식 서버(100)는 기기의 미반납 시 주차 대기 중인 퍼스널 모빌리티 기기(200)의 주차장 반경내 위치 유무를 판단할 수 있다(S309). 이때, 주차 인식 서버(100)는 도 10의 S201 내지 S204와 같이 주차 가능성이 높은 기기 후보군의 목적지 정보, 사용자 단말 위치, 퍼스널 모빌리티 기기 위치, IoT 센서 정보에 의한 기기 위치를 비교 분석하여 오차를 파악함으로써 퍼스널 모빌리티 기기(200)의 주차장 반경내 위치 유무를 정확히 감지할 수 있다.
주차장 영역에 퍼스널 모빌리티 기기(200)가 주차된 것으로 판단되면, 주차 인식 서버(100)는 사용자 단말(400)의 앱 내 반납 기능을 활성화 및 자동 반납 기능 제공할 수 있다(S310).
이와 같이, 본 발명은 사용자별 퍼스널 모빌리티 기기(200)의 이용 패턴 분석을 기반으로 사용자 예측 모델, 주차장의 IoT 센서(330), 사용자 단말(400), 퍼스널 모빌리티 기기(200)의 위치 정보 등을 활용한 정확한 주차 장소를 인식하여 보다 올바른 주차 문화 조성과 효율적인 주차 구역 관리가 가능하다.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 시스템을 도시한다.
도 12를 참조하면, 컴퓨팅 시스템(1000)은 버스(1200)를 통해 연결되는 적어도 하나의 프로세서(1100), 메모리(1300), 사용자 인터페이스 입력 장치(1400), 사용자 인터페이스 출력 장치(1500), 스토리지(1600), 및 네트워크 인터페이스(1700)를 포함할 수 있다.
프로세서(1100)는 중앙 처리 장치(CPU) 또는 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600)에 저장된 명령어들에 대한 처리를 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리(1300) 및 스토리지(1600)는 다양한 종류의 휘발성 또는 불휘발성 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(1300)는 ROM(Read Only Memory)(1310) 및 RAM(Random Access Memory)(1320)을 포함할 수 있다.
따라서, 본 명세서에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계는 프로세서(1100)에 의해 실행되는 하드웨어, 소프트웨어 모듈, 또는 그 2 개의 결합으로 직접 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM과 같은 저장 매체(즉, 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600))에 상주할 수도 있다.
예시적인 저장 매체는 프로세서(1100)에 커플링되며, 그 프로세서(1100)는 저장 매체로부터 정보를 판독할 수 있고 저장 매체에 정보를 기입할 수 있다. 다른 방법으로, 저장 매체는 프로세서(1100)와 일체형일 수도 있다. 프로세서 및 저장 매체는 주문형 집적회로(ASIC) 내에 상주할 수도 있다. ASIC는 사용자 단말기 내에 상주할 수도 있다. 다른 방법으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말기 내에 개별 컴포넌트로서 상주할 수도 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다.
따라서, 본 발명에 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 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (20)

  1. 퍼스널 모빌리티(Personal mobility) 기기의 주차 영역에의 주차 여부를 판단하는 프로세서; 및
    상기 프로세서에 의해 구동되는 데이터 및 알고리즘, 상기 퍼스널 모빌리티 기기를 이용하는 사용자별 이용 히스토리가 저장되는 저장부를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 사용자별 이용 히스토리를 기반으로 사용자의 목적지와 이동 경로를 예측하고, 예측된 이동 경로와 상기 사용자의 실제 이동 경로의 중첩도를 기반으로 예측된 목적지에 주차 가능성이 높은 기기 후보군을 판단하는 주차 인식 서버.
  2. 청구항 1에 있어서,
    사용자 단말, 주차장 서버, 상기 퍼스널 모빌리티 기기와 통신을 수행하는 통신부;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 인식 서버.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 퍼스널 모빌리티 기기의 주행 중, 사용자 정보, 사용자의 주 이용 시간 정보, 사용자의 출발 또는 도착 검색 정보, 및 사용자의 주 이용 경로 정보 중 적어도 하나 이상을 수집하여 상기 사용자별 이용 히스토리에 반영하는 것을 특징으로 하는 주차 인식 서버.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 사용자별 이용 히스토리에서 상기 사용자의 주 이용 시간대의 상기 사용자의 주 이동 경로와 상기 사용자의 실제 이동 경로를 비교하여 중첩도가 미리 정한 임계치 이상이면 상기 예측된 목적지에 주차 가능성이 높은 기기로 판단하는 것을 특징으로 하는 주차 인식 서버.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 예측된 목적지에 주차 가능성이 높은 기기로 판단되면, 상기 예측된 목적지 주변의 주차장에 자동 주차 예약을 수행하는 것을 특징으로 하는 주차 인식 서버.
  6. 청구항 4에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 예측된 목적지에 주차 가능성이 높은 기기로 판단되면, 상기 예측된 목적지 주변의 주차장이 존재하는 지를 판단하고, 상기 예측된 목적지 주변의 주차장이 존재하는 경우 상기 예측된 목적지 주변의 주차장에 주차가능 공간이 존재하는 지를 판단하여 가능한 경우 사용자 단말 또는 상기 퍼스널 모빌리티 기기로 자동 예약 가이드를 제공하는 것을 특징으로 하는 주차 인식 서버.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 예측된 목적지에 주차 가능성이 높은 기기의 위치, 상기 퍼스널 모빌리티 기기를 사용중인 사용자의 사용자 단말로부터 수신한 상기 사용자 단말의 위치, 상기 퍼스널 모빌리티 기기로부터 수신한 자신의 위치, 주차장 서버로부터 수신한 주차장에 진입한 퍼스널 모빌리티 기기의 위치를 이용하여 상기 퍼스널 모빌리티 기기의 위치를 판단하는 것을 특징으로 하는 주차 인식 서버.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 예측된 목적지에 주차 가능성이 높은 기기의 위치, 상기 퍼스널 모빌리티 기기를 사용중인 사용자의 사용자 단말로부터 수신한 상기 사용자 단말의 위치, 상기 퍼스널 모빌리티 기기로부터 수신한 자신의 위치, 및 주차장 서버로부터 수신한 주차장에 진입한 퍼스널 모빌리티 기기의 위치 각각을 비교하여 오차가 미리 정한 기준치 이내이면 상기 퍼스널 모빌리티 기기가 주차장의 주차 영역에 정상 주차된 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 주차 인식 서버.
  9. 청구항 1에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 퍼스널 모빌리티 기기가 주차장의 주차 영역에 정상 주차된 것으로 판단되면 상기 퍼스널 모빌리티 기기의 자동 반납을 수행하는 것을 특징으로 하는 주차 인식 서버.
  10. 청구항 1에 있어서,
    상기 프로세서는,
    주차장 서버로부터 주차장에 진입한 퍼스널 모빌리티 기기의 정보를 수신하면, 상기 퍼스널 모빌리티 기기가 해당 시간에 상기 주차장에 사전 주차 예약이 되어 있는 기기인지를 판단하는 것을 특징으로 하는 주차 인식 서버.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 퍼스널 모빌리티 기기의 상태가 주행중인지, 하차 상태인지, 주차 대기 상태인지를 판단하는 것을 특징으로 하는 주차 인식 서버.
  12. 청구항 10에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 퍼스널 모빌리티 기기의 속도, 하중, 음향 감지 결과, 및 GPS 위치 정보 중 적어도 하나 이상을 기반으로 상기 퍼스널 모빌리티 기기의 상태를 판단하는 것을 특징으로 하는 주차 인식 서버.
  13. 청구항 10에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 퍼스널 모빌리티 기기의 가속 또는 감속을 기반으로 주행중 또는 주차 상태인지를 판단하고,
    상기 퍼스널 모빌리티 기기의 하중이 감소되는 시점 또는 사용자 단말의 위치와 상기 퍼스널 모빌리티 기기의 위치의 일치 여부에 따라 사용자의 승차 또는 하차를 판단하고,
    상기 퍼스널 모빌리티의 하차 알람 사운드의 출력여부에 따라 하차 상태를 판단하는 것을 특징으로 하는 주차 인식 서버.
  14. 청구항 11에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 퍼스널 모빌리티 기기가 주차 대기 상태로 판단되면, 주차 대기 알림 피드백을 사용자 단말 또는 상기 퍼스널 모빌리티 기기로 제공하는 것을 특징으로 하는 주차 인식 서버.
  15. 퍼스널 모빌리티(Personal mobility) 기기;
    상기 퍼스널 모빌리티 기기를 사용중인 사용자의 사용자 단말;
    상기 퍼스널 모빌리티의 주차장 진입을 감지하는 주차장 서버; 및
    사용자별 이용 히스토리를 기반으로 사용자의 목적지와 이동 경로를 예측하고, 예측된 이동 경로와 상기 사용자의 실제 이동 경로의 중첩도를 기반으로 예측된 목적지에 주차 가능성이 높은 기기 후보군을 판단하고는 주차 인식 서버를 포함하고,
    상기 주차 인식 서버는,
    상기 예측된 목적지에 주차 가능성이 높은 기기의 위치, 상기 사용자 단말로부터 수신한 상기 사용자 단말의 위치, 상기 퍼스널 모빌리티 기기로부터 수신한 자신의 위치, 상기 주차장 서버로부터 수신한 주차장에 진입한 퍼스널 모빌리티 기기의 위치를 이용하여 상기 퍼스널 모빌리티 기기의 위치를 판단하는 것을 특징으로 하는 주차 인식 시스템.
  16. 퍼스널 모빌리티(Personal mobility) 기기의 사용자별 이용 히스토리를 기반으로 사용자의 목적지와 이동 경로를 예측하는 단계;
    예측된 이동 경로와 상기 사용자의 실제 이동 경로의 중첩도를 기반으로 예측된 목적지에 주차 가능성이 높은 기기 후보군을 판단하는 단계: 및
    상기 예측된 목적지에 주차 가능성이 높은 기기의 위치, 상기 퍼스널 모빌리티 기기를 사용중인 사용자의 사용자 단말로부터 수신한 상기 사용자 단말의 위치, 상기 퍼스널 모빌리티 기기로부터 수신한 자신의 위치, 주차장 서버로부터 수신한 주차장에 진입한 퍼스널 모빌리티 기기의 위치를 이용하여 상기 퍼스널 모빌리티 기기의 위치를 판단하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 인식 방법.
  17. 청구항 16에 있어서,
    상기 퍼스널 모빌리티 기기의 주행 중, 사용자 정보, 사용자의 주 이용 시간 정보, 사용자의 출발 또는 도착 검색 정보, 및 사용자의 주 이용 경로 정보 중 적어도 하나 이상을 수집하여 상기 사용자별 이용 히스토리에 반영하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 인식 방법.
  18. 청구항 16에 있어서,
    상기 예측된 목적지에 주차 가능성이 높은 기기의 위치, 상기 퍼스널 모빌리티 기기를 사용중인 사용자의 사용자 단말로부터 수신한 상기 사용자 단말의 위치, 상기 퍼스널 모빌리티 기기로부터 수신한 자신의 위치, 및 주차장 서버로부터 수신한 주차장에 진입한 퍼스널 모빌리티 기기의 위치 각각을 비교하여 오차가 미리 정한 기준치 이내이면 상기 퍼스널 모빌리티 기기가 주차장의 주차 영역에 정상 주차된 것으로 판단하는
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 인식 방법.
  19. 청구항 16에 있어서,
    상기 예측된 목적지에 주차 가능성이 높은 기기로 판단되면, 상기 예측된 목적지 주변의 주차장에 자동 주차 예약을 수행하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 인식 방법.
  20. 청구항 16에 있어서,
    상기 퍼스널 모빌리티 기기가 주차장의 주차 영역에 정상 주차된 것으로 판단되면 상기 퍼스널 모빌리티 기기의 자동 반납을 수행하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 인식 방법.
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