KR20230016492A - 내비게이션 경로 탐색 장치 및 그 방법 - Google Patents

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추교웅
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Abstract

본 발명은 내비게이션 경로 탐색 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 내비게이션 경로를 구성하는 각 링크별 교통정보에 대한 신뢰도를 산출하고, 상기 신뢰도를 고려하여 각 링크별 코스트를 산출하며, 상기 각 링크별 코스트를 기반으로 최저 코스트를 가지는 목적지까지의 경로를 탐색함으로써, ETA(Estimated Time of Arrival)와 실제 소요시간 사이의 편차를 최소화하여 사용자의 서비스 만족도를 향상시킬 수 있는 내비게이션 경로 탐색 장치 및 그 방법을 제공하고자 한다.
이를 위하여, 본 발명은 복수의 프로브 차량으로부터 프로브 데이터를 수신하는 통신부; 및 상기 프로브 데이터에 기초하여 각 링크별 교통정보를 생성하고, 상기 각 링크별 교통정보에 대한 신뢰도를 산출하며, 상기 신뢰도를 고려하여 각 링크별 코스트를 산출하고, 상기 각 링크별 코스트를 기반으로 최저 코스트를 가지는 목적지까지의 경로를 탐색하는 제어부를 포함할 수 있다.

Description

내비게이션 경로 탐색 장치 및 그 방법{APPARATUS FOR SEARCHING NAVIGATION ROUTE AND METHOD THEREOF}
본 발명은 ETA(Estimated Time of Arrival)의 정확도를 높일 수 있는 내비게이션 경로를 탐색하는 기술에 관한 것이다.
일반적으로, 네비게이션 시스템(Navigation System)은 사용자의 요청에 따라 특정지역에 대한 실시간 교통정보 또는 상기 실시간 교통정보를 이용하여 생성한 목적지까지의 최적경로를 사용자에게 제공한다. 여기서, 실시간 교통정보는 사용자의 교통정보 요청이 발생된 시점의 교통정보를 말한다.
이러한 교통정보는 시시각각 변화하기 때문에 차량이 최적경로를 주행하여 임의의 지점에 이르렀을 때 그 지점에서의 실시간 교통정보는 교통정보 요청이 발생된 시점의 교통정보와 달라질 수 있다.
따라서, 실시간 교통정보(일례로, 주행속도)는 목적지까지의 경로를 주행하는 프로브 차량(Probe vehicle)으로부터 수신한 프로브 데이터(일례로, GPS 데이터)에 기초하여 검출된다. 이때, 정확한 교통정보를 검출하기 위해서는 목적지까지의 경로(또는 목적지까지의 경로를 구성하는 각 링크)를 주행하는 프로브 차량의 수가 기준치(일례로, 30대)를 초과해야 한다.
종래의 내비게이션 경로 탐색 기술은, 프로브 차량의 수를 고려하지 않은 채 각 링크의 교통정보에 기초하여 목적지까지의 경로를 탐색하기 때문에 ETA와 실제 목적지까지의 소요시간 사이의 편차가 크고, 이로 인해 사용자의 서비스 만족도를 하락시키는 문제점이 있다.
이 배경기술 부분에 기재된 사항은 발명의 배경에 대한 이해를 증진하기 위하여 작성된 것으로서, 이 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 이미 알려진 종래기술이 아닌 사항을 포함할 수 있다.
상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 내비게이션 경로를 구성하는 각 링크별 교통정보에 대한 신뢰도를 산출하고, 상기 신뢰도를 고려하여 각 링크별 코스트를 산출하며, 상기 각 링크별 코스트를 기반으로 최저 코스트를 가지는 목적지까지의 경로를 탐색함으로써, ETA(Estimated Time of Arrival)와 실제 소요시간 사이의 편차를 최소화하여 사용자의 서비스 만족도를 향상시킬 수 있는 내비게이션 경로 탐색 장치 및 그 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 내비게이션 경로 탐색 장치는, 복수의 프로브 차량으로부터 프로브 데이터를 수신하는 통신부; 및 상기 프로브 데이터에 기초하여 각 링크별 교통정보를 생성하고, 상기 각 링크별 교통정보에 대한 신뢰도를 산출하며, 상기 신뢰도를 고려하여 각 링크별 코스트를 산출하고, 상기 각 링크별 코스트를 기반으로 최저 코스트를 가지는 목적지까지의 경로를 탐색하는 제어부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서, 상기 제어부는 상기 각 링크를 주행하는 프로브 차량의 수에 기초하여 상기 신뢰도를 산출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서, 상기 제어부는 하기의 [수학식 1]에 기초하여 상기 각 링크별 교통정보에 대한 신뢰도(Tlink)를 산출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서, 상기 링크의 기준속도(Vref)는 상기 링크를 주행하는 기준 대수의 프로브 차량의 평균속도일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서, 상기 제어부는 하기의 [수학식 2]를 이용하여 상기 각 링크별 코스트(Clink)를 산출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서, 상기 교통정보는 상기 각 링크를 주행하는 프로브 차량들의 평균속도일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서, 상기 프로브 데이터는 프로브 차량의 ID 및 GPS 데이터를 포함할 수 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 내비게이션 경로 탐색 방법은, 통신부가 복수의 프로브 차량으로부터 프로브 데이터를 수신하는 단계; 제어부가 상기 프로브 데이터에 기초하여 각 링크별 교통정보를 생성하는 단계; 상기 제어부가 상기 각 링크별 교통정보에 대한 신뢰도를 산출하는 단계; 상기 제어부가 상기 신뢰도를 고려하여 각 링크별 코스트를 산출하는 단계; 및 상기 제어부가 상기 각 링크별 코스트를 기반으로 최저 코스트를 가지는 목적지까지의 경로를 탐색하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예는, 상기 각 링크를 주행하는 프로브 차량의 수에 기초하여 상기 신뢰도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예는, 하기의 [수학식 1]에 기초하여 상기 각 링크별 교통정보에 대한 신뢰도(Tlink)를 산출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예는, 하기의 [수학식 2]를 이용하여 상기 각 링크별 코스트(Clink)를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예는, 출력부가 상기 최저 코스트를 가지는 목적지까지의 경로를 디스플레이하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기와 같은 본 발명의 일 실시예에 따른 내비게이션 경로 탐색 장치 및 그 방법은, 내비게이션 경로를 구성하는 각 링크별 교통정보에 대한 신뢰도를 산출하고, 상기 신뢰도를 고려하여 각 링크별 코스트를 산출하며, 상기 각 링크별 코스트를 기반으로 최저 코스트를 가지는 목적지까지의 경로를 탐색함으로써, ETA(Estimated Time of Arrival)와 실제 소요시간 사이의 편차를 최소화하여 사용자의 서비스 만족도를 향상시킬 수 있다.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 내비게이션 경로 탐색 장치에 대한 구성도,
도 2a는 본 발명의 일 실시예에 따른 내비게이션 경로 탐색 장치의 성능을 나타내는 일예시도,
도 2b는 본 발명의 일 실시예에 따른 내비게이션 경로 탐색 장치의 성능을 나타내는 상세 일예시도,
도 3a는 본 발명의 일 실시예에 따른 내비게이션 경로 탐색 장치의 성능을 나타내는 다른 예시도,
도 3b는 본 발명의 일 실시예에 따른 내비게이션 경로 탐색 장치의 성능을 나타내는 상세 다른 예시도,
도 4 는 본 발명의 일 실시예에 따른 내비게이션 경로 탐색 방법에 대한 흐름도,
도 5 는 본 발명의 일 실시예에 따른 본 발명의 일 실시예에 따른 내비게이션 경로 탐색 방법을 실행하기 위한 컴퓨팅 시스템을 보여주는 블록도이다.
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.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 내비게이션 경로 탐색 장치에 대한 구성도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 내비게이션 경로 탐색 장치(100)는, 저장부(10), 통신부(20), 출력부(30), 및 제어부(Controller, 40)를 포함할 수 있다. 이때, 본 발명의 일 실시예에 따른 내비게이션 경로 탐색 장치(100)를 실시하는 방식에 따라 각 구성요소는 서로 결합되어 하나로 구현될 수도 있고, 일부의 구성요소가 생략될 수도 있다.
상기 각 구성요소들에 대해 살펴보면, 먼저 저장부(10)는 내비게이션 경로를 구성하는 각 링크별 교통정보에 대한 신뢰도를 산출하고, 상기 신뢰도를 고려하여 각 링크별 코스트를 산출하며, 상기 각 링크별 코스트를 기반으로 최저 코스트를 가지는 목적지까지의 경로를 탐색하는 과정에서 요구되는 각종 로직과 알고리즘 및 프로그램을 저장할 수 있다.
저장부(10)는 내비게이션 경로를 구성하는 각 링크별 교통정보에 대한 신뢰도를 산출하는 과정에서 이용되는 기준속도를 저장할 수 있다. 이때, 기준속도는 도로의 종류(일례로, 고속도로, 일반도로, 시내도로 등) 및 차선(Lane)의 수에 따라 서로 다른 값을 갖을 수 있다.
저장부(10)는 내비게이션 정밀지도를 저장할 수 있으며, 이러한 내비게이션 정밀지도는 경로 구성에 이용되는 복수의 링크를 포함할 수 있다.
이러한 저장부(10)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.
통신부(20)는 프로브 차량(200)과의 통신 인터페이스를 제공하는 모듈로서, 복수의 프로브 차량(200)으로부터 주기적으로 프로브 데이터를 수신할 수 있다. 이때, 프로브 데이터는 식별데이터(ID), GPS 데이터, 주행속도 등을 포함할 수 있다.
이러한 통신부(20)는 이동통신 모듈, 무선인터넷 모듈, 근거리통신 모듈 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
상기 이동통신 모듈은 이동통신을 위한 기술 표준들 또는 통신방식(예를 들어, GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), CDMA2000(Code Division Multi Access 2000), EV-DO(Enhanced Voice-Data Optimized or Enhanced Voice-Data Only), WCDMA(Wideband CDMA), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), LTE(Long Term Evolution), LTEA(Long Term Evolution-Advanced) 등)에 따라 구축된 이동통신망을 통해 프로브 차량(200)과 통신할 수 있다.
상기 무선인터넷 모듈은 무선인터넷 접속을 위한 모듈로서, WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), Wi-Fi(Wireless Fidelity) Direct, DLNA(Digital Living Network Alliance), WiBro(Wireless Broadband), WiMAX(World Interoperability for Microwave Access), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), LTE(Long Term Evolution), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced) 등을 통해 프로브 차량(200)과 통신할 수 있다.
상기 근거리통신 모듈은 블루투스(Bluetooth™), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), UWB(Ultra Wideband), ZigBee, NFC(Near Field Communication), Wireless USB(Wireless Universal Serial Bus) 기술 중 적어도 하나를 이용하여 프로브 차량(200)과의 근거리 통신을 지원할 수 있다.
출력부(30)는 제어부(40)에 의해 탐색된 최저 코스트를 가지는 목적지까지의 경로를 디스플레이할 수 있다.
제어부(40)는 상기 각 구성요소들이 제 기능을 정상적으로 수행할 수 있도록 전반적인 제어를 수행할 수 있다. 이러한 제어부(40)는 하드웨어의 형태로 구현되거나, 또는 소프트웨어의 형태로 구현되거나, 또는 하드웨어 및 소프트웨어가 결합된 형태로 구현될 수 있다. 바람직하게는, 제어부(40)는 마이크로프로세서로 구현될 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
특히, 제어부(40)는 내비게이션 경로를 구성하는 각 링크별 교통정보에 대한 신뢰도를 산출하고, 상기 신뢰도를 고려하여 각 링크별 코스트를 산출하며, 상기 각 링크별 코스트를 기반으로 최저 코스트를 가지는 목적지까지의 경로를 탐색하는 과정에서 각종 제어를 수행할 수 있다.
제어부(40)는 통신부(20)를 통해 획득한 프로브 데이터에 기초하여 각 링크별 교통정보를 생성할 수 있다. 이때, 교통정보는 링크를 주행하는 프로브 차량(200)들의 평균속도를 포함할 수 있다.
이하, 제어부(40)의 동작에 대해 상세히 살펴보기로 한다.
제어부(40)는 내비게이션 경로를 구성하는 각 링크별 교통정보에 대한 신뢰도(Tlink)를 산출하는 과정에서, 일례로 하기의 [수학식 1]을 이용할 수 있다. 참고로, 확률 통계학의 중심극한정리(Central Limit Theorem)에 의하면 모집단(Population)의 분포 형태에 관계없이 적당히 큰 k개의 표본 추출시 표본의 평균은 정규분포를 따른다. 따라서, 하기의 [수학식 1]에서 Vref는 정규분포를 따른다.
[수학식 1]
Figure pat00001
여기서, Vave는 링크를 주행하는 프로브 차량(200)들의 평균속도를 의미하고, Vref는 상기 링크의 기준속도를 나타낸다. 이때, Vref는 기준 대수(일례로, 30대)의 프로브 차량(200)이 상기 링크를 주행하는 경우에 측정된 기준 대수의 프로브 차량(200)의 평균속도로서, 이러한 Vref는 도로의 종류 및 차선의 수 등에 따라 달라질 수 있다.
예를 들어, 링크를 주행하는 프로브 차량 A의 주행속도가 80kph, 프로브 차량 B의 주행속도가 90kph, 상기 링크의 기준속도는 90kph이라 할 때, 상기 링크의 신뢰도(Tlink)는 0.95가 된다.
다른 예로, 링크를 주행하는 프로브 차량 A의 주행속도가 80kph, 프로브 차량 B의 주행속도가 90kph, 프로브 차량 C의 주행속도가 88kph, 프로브 차량 D의 주행속도가 90kph, 프로브 차량 E의 주행속도가 86kph, 상기 링크의 기준속도는 90kph이라 할 때, 상기 링크의 신뢰도(Tlink)는 0.965가 된다.
제어부(40)는 신뢰도(Tlink)를 고려하여 각 링크별 코스트(Clink)를 산출하는 과정에서, 일례로 하기의 [수학식 2]를 이용할 수 있다.
[수학식 2]
Figure pat00002
여기서, Llink는 링크의 길이를 의미하고, Vave는 링크를 주행하는 프로브 차량(200)들의 평균속도를 의미하며, W는 가중치로서 링크의 상황에 따라 가변될 수 있다.
제어부(40)는 상기 각 링크별 코스트를 기반으로 최저 코스트를 가지는 목적지까지의 경로를 탐색할 수 있다.
일례로, 출발지부터 목적지까지의 제1 경로를 구성하는 링크가 A(코스트 = 300, B(코스트 = 200) , C(코스트 = 100)이고, 제2 경로를 구성하는 링크가 A(코스트 = 300), D(코스트 = 150, C(코스트 = 100)일 때, 제1 경로의 코스트는 600이고, 제2 경로의 코스트는 550이므로, 제어부(40)는 제2 경로를 선택할 수 있다.
도 2a는 본 발명의 일 실시예에 따른 내비게이션 경로 탐색 장치의 성능을 나타내는 일예시도이다.
도 2a에 도시된 바와 같이, 종래의 방식에 의해 탐색된 출발지부터 목적지까지의 제1 경로(210)와, 본 발명의 방식에 의해 탐색된 출발지부터 목적지까지의 제2 경로(220)가 상이함을 알 수 있다. 여기서, 제1 경로(210)의 출발지 및 목적지는 제2 경로(220)의 출발지 및 목적지와 동일하다.
종래의 방식에 따른 제1 경로(210)는 총거리가 364,044m이고, 제1 경로(210)의 총 코스트는 17,400이며, ETA는 3시간 43분 20초이었지만 실제 소요시간은 3시간 58분 43초로서 15분 23초의 오차가 발생하였다. 이때, 총 코스트는 제1 경로(210)를 구성하는 각 링크가 가지는 코스트의 합을 의미한다.
이에 반해, 본 발명의 방식에 따른 제2 경로(220)는 총거리가 339,084m이고, 제1 경로(220)의 총 코스트는 14,900이며, ETA는 3시간 34분 46초이었지만 실제 소요시간은 3시간 39분 10초로서 4분 24초의 오차가 발생하였다.
이를 통해, 본 발명의 방식이 종래의 방식에 비해 ETA와 실제 소요시간 사이의 편차를 최소화하는 것을 알 수 있다. 이는 본 발명의 방식이 신뢰도가 높은 링크를 이용하여 경로를 구성했기 때문이다.
아울러, 종래의 방식에 따른 제1 경로(210)는 목적지까지의 경로를 구성하는 링크의 교통정보에 대한 신뢰도를 고려하지 않기 때문에 A 영역(211)을 포함하고, 본 발명의 방식에 따른 제2 경로(220)는 목적지까지의 경로를 구성하는 링크의 교통정보에 대한 신뢰도를 고려했기 때문에 B 영역(221)을 포함한다.
여기서, A 영역(211)과 B 영역(221)은 도 2b에 도시된 바와 같으며, 상기 A 영역(211)에 포함된 각 링크의 교통정보에 기여한 프로브 차량(200)의 수와, 상기 B 영역(221)에 포함된 각 링크의 교통정보에 기여한 프로브 차량(200)의 수는 하기의 [표 1]과 같다.
종래의 방식 본 발명의 방식
링크 ID 프로브 차량의 수 링크 ID 프로브 차량의 수
1779297 55 1779312 151
1753212 20 3975290 381
2690576 9 4962630 365
상기 [표 1]을 통해 알 수 있듯이, 본 발명의 방식에 의해 선택된 링크의 교통정보에 기여한 프로브 차량(200)의 수가 종래의 방식에 비해 더 많은 것을 알 수 있다. 이는 본 발명의 방식에 의해 선택된 링크의 교통정보에 대한 신뢰도가 종래의 방식에 비해 상대적으로 높은 것을 의미한다.
도 2b는 본 발명의 일 실시예에 따른 내비게이션 경로 탐색 장치의 성능을 나타내는 상세 일예시도이다.
도 2b에 도시된 바와 같이, A 영역(211)에 포함된 링크는 총 3개로 상기 [표 1]과 같으며, B 영역(221)에 포함된 링크는 총 3개로 상기 [표 1]과 같다. 이때, A 영역(211)에 포함된 링크는 B 영역(221)에 포함된 링크와 서로 다르다.
결국, 본 발명의 방식에 의해 선택된 링크의 교통정보에 기여한 프로브 차량(200)의 수는, 종래의 방식에 의해 선택된 링크의 교통정보에 기여한 프로브 차량(200)의 수보다 더 많고, 이로 인해 본 발명의 방식에 의해 선택된 링크의 교통정보에 대한 신뢰도가 종래의 방식에 의해 선택된 링크의 교통정보에 대한 신뢰도보다 높다. 이는 본 발명의 방식에 따른 제2 경로(220)의 ETA와 실제 소요시간 사이의 편차가 종래의 방식에 따른 제1 경로(210)의 ETA와 실제 소요시간 사이의 편차에 비해 월등히 작은 결과를 도출해 낸다.
도 3a는 본 발명의 일 실시예에 따른 내비게이션 경로 탐색 장치의 성능을 나타내는 다른 예시도이다.
도 3a에 도시된 바와 같이, 종래의 방식에 의해 탐색된 출발지부터 목적지까지의 제1 경로(310)와, 본 발명의 방식에 의해 탐색된 출발지부터 목적지까지의 제2 경로(320)가 상이함을 알 수 있다. 여기서, 제1 경로(310)의 출발지 및 목적지는 제2 경로(320)의 출발지 및 목적지와 동일하다.
종래의 방식에 따른 제1 경로(310)는 총거리가 31,647m이고, 제1 경로(310)의 총 코스트는 3600이며, ETA는 45분 23초이었지만 실제 소요시간은 49분 48초로서 4분 25초의 오차가 발생하였다.
이에 반해, 본 발명의 방식에 따른 제2 경로(320)는 총거리가 51,351m이고, 제1 경로(320)의 총 코스트는 3500이며, ETA는 40분 57초이었지만 실제 소요시간은 43분 17초로서 2분 20초의 오차가 발생하였다.
이를 통해, 본 발명의 방식이 종래의 방식에 비해 ETA와 실제 소요시간 사이의 편차를 최소화하는 것을 알 수 있다. 이는 본 발명의 방식이 신뢰도가 높은 링크를 이용하여 경로를 구성했기 때문이다.
아울러, 종래의 방식에 따른 제1 경로(310)는 목적지까지의 경로를 구성하는 링크의 교통정보에 대한 신뢰도를 고려하지 않기 때문에 A 영역(311)을 포함하고, 본 발명의 방식에 따른 제2 경로(320)는 목적지까지의 경로를 구성하는 링크의 교통정보에 대한 신뢰도를 고려했기 때문에 B 영역(321)을 포함한다.
여기서, A 영역(311)과 B 영역(321)은 도 3b에 도시된 바와 같으며, 상기 A 영역(311)에 포함된 각 링크의 교통정보에 기여한 프로브 차량(200)의 수와, 상기 B 영역(321)에 포함된 각 링크의 교통정보에 기여한 프로브 차량(200)의 수는 하기의 [표 2]와 같다.
종래의 방식 본 발명의 방식
링크 ID 프로브 차량의 수 링크 ID 프로브 차량의 수
1622421 828 1621974 4,379
1621527 937 1620666 3,666
상기 [표 2]를 통해 알 수 있듯이, 본 발명의 방식에 의해 선택된 링크의 교통정보에 기여한 프로브 차량(200)의 수가 종래의 방식에 비해 더 많은 것을 알 수 있다. 이는 본 발명의 방식에 의해 선택된 링크의 교통정보에 대한 신뢰도가 종래의 방식에 비해 상대적으로 높은 것을 의미한다.
도 3b는 본 발명의 일 실시예에 따른 내비게이션 경로 탐색 장치의 성능을 나타내는 상세 다른 예시도이다.
도 3b에 도시된 바와 같이, A 영역(311)에 포함된 링크는 총 2개로 상기 [표 2]와 같으며, B 영역(321)에 포함된 링크는 총 2개로 상기 [표 2]와 같다. 이때, A 영역(311)에 포함된 링크는 B 영역(321)에 포함된 링크와 서로 다르다.
결국, 본 발명의 방식에 의해 선택된 링크의 교통정보에 기여한 프로브 차량(200)의 수는, 종래의 방식에 의해 선택된 링크의 교통정보에 기여한 프로브 차량(200)의 수보다 더 많고, 이로 인해 본 발명의 방식에 의해 선택된 링크의 교통정보에 대한 신뢰도가 종래의 방식에 의해 선택된 링크의 교통정보에 대한 신뢰도보다 높다. 이는 본 발명의 방식에 따른 제2 경로(320)의 ETA와 실제 소요시간 사이의 편차가 종래의 방식에 따른 제1 경로(310)의 ETA와 실제 소요시간 사이의 편차에 비해 월등히 작은 결과를 도출해 낸다.
도 4 는 본 발명의 일 실시예에 따른 내비게이션 경로 탐색 방법에 대한 흐름도이다.
먼저, 통신부(20)가 복수의 프로브 차량으로부터 프로브 데이터를 수신한다(401).
이후, 제어부(40)가 상기 프로브 데이터에 기초하여 각 링크별 교통정보를 생성한다(402).
이후, 제어부(40)가 상기 각 링크별 교통정보에 대한 신뢰도를 산출한다(403).
이후, 제어부(40)가 상기 신뢰도를 고려하여 각 링크별 코스트를 산출한다(404).
이후, 제어부(40)가 상기 각 링크별 코스트를 기반으로 최저 코스트를 가지는 목적지까지의 경로를 탐색한다(405).
도 5 는 본 발명의 일 실시예에 따른 본 발명의 일 실시예에 따른 내비게이션 경로 탐색 방법을 실행하기 위한 컴퓨팅 시스템을 보여주는 블록도이다.
도 5를 참조하면, 상술한 본 발명의 일 실시예에 따른 본 발명의 일 실시예에 따른 내비게이션 경로 탐색 방법은 컴퓨팅 시스템을 통해서도 구현될 수 있다. 컴퓨팅 시스템(1000)은 시스템 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, SSD(Solid State Drive), 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.
10: 저장부
20: 통신부
30: 출력부
40: 제어부

Claims (16)

  1. 복수의 프로브 차량으로부터 프로브 데이터를 수신하는 통신부; 및
    상기 프로브 데이터에 기초하여 각 링크별 교통정보를 생성하고, 상기 각 링크별 교통정보에 대한 신뢰도를 산출하며, 상기 신뢰도를 고려하여 각 링크별 코스트를 산출하고, 상기 각 링크별 코스트를 기반으로 최저 코스트를 가지는 목적지까지의 경로를 탐색하는 제어부
    를 포함하는 내비게이션 경로 탐색 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 각 링크를 주행하는 프로브 차량의 수에 기초하여 상기 신뢰도를 산출하는 것을 특징으로 하는 내비게이션 경로 탐색 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    하기의 [수학식 A]에 기초하여 상기 각 링크별 교통정보에 대한 신뢰도(Tlink)를 산출하는 것을 특징으로 하는 내비게이션 경로 탐색 장치.
    [수학식 A]
    Figure pat00003

    여기서, Vave는 링크를 주행하는 프로브 차량들의 평균속도, Vref는 상기 링크의 기준속도를 각각 나타낸다.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 링크의 기준속도(Vref)는,
    상기 링크를 주행하는 기준 대수의 프로브 차량의 평균속도인 것을 특징으로 하는 내비게이션 경로 탐색 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    하기의 [수학식 B]를 이용하여 상기 각 링크별 코스트(Clink)를 산출하는 것을 특징으로 하는 내비게이션 경로 탐색 장치.
    [수학식 B]
    Figure pat00004

    여기서, Llink는 링크의 길이, Vave는 링크를 주행하는 프로브 차량들의 평균속도, Tlink는 링크의 교통정보에 대한 신뢰도, W는 가중치를 각각 나타낸다.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 교통정보는,
    상기 각 링크를 주행하는 프로브 차량들의 평균속도인 것을 특징으로 하는 내비게이션 경로 탐색 장치.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로브 데이터는,
    프로브 차량의 ID 및 GPS 데이터를 포함하는 내비게이션 경로 탐색 장치.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 최저 코스트를 가지는 목적지까지의 경로를 디스플레이하는 출력부
    를 더 포함하는 내비게이션 경로 탐색 장치.
  9. 통신부가 복수의 프로브 차량으로부터 프로브 데이터를 수신하는 단계;
    제어부가 상기 프로브 데이터에 기초하여 각 링크별 교통정보를 생성하는 단계;
    상기 제어부가 상기 각 링크별 교통정보에 대한 신뢰도를 산출하는 단계;
    상기 제어부가 상기 신뢰도를 고려하여 각 링크별 코스트를 산출하는 단계; 및
    상기 제어부가 상기 각 링크별 코스트를 기반으로 최저 코스트를 가지는 목적지까지의 경로를 탐색하는 단계
    를 포함하는 내비게이션 경로 탐색 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 신뢰도를 산출하는 단계는,
    상기 각 링크를 주행하는 프로브 차량의 수에 기초하여 상기 신뢰도를 산출하는 단계
    를 포함하는 내비게이션 경로 탐색 방법.
  11. 제 9 항에 있어서,
    상기 신뢰도를 산출하는 단계는,
    하기의 [수학식 A]에 기초하여 상기 각 링크별 교통정보에 대한 신뢰도(Tlink)를 산출하는 단계
    를 포함하는 내비게이션 경로 탐색 방법.
    [수학식 A]
    Figure pat00005

    여기서, Vave는 링크를 주행하는 프로브 차량들의 평균속도, Vref는 상기 링크의 기준속도를 각각 나타낸다.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 링크의 기준속도(Vref)는,
    상기 링크를 주행하는 기준 대수의 프로브 차량의 평균속도인 것을 특징으로 하는 내비게이션 경로 탐색 방법.
  13. 제 9 항에 있어서,
    상기 코스트를 산출하는 단계는,
    하기의 [수학식 B]를 이용하여 상기 각 링크별 코스트(Clink)를 산출하는 단계
    를 포함하는 내비게이션 경로 탐색 방법.
    [수학식 B]
    Figure pat00006

    여기서, Llink는 링크의 길이, Vave는 링크를 주행하는 프로브 차량들의 평균속도, Tlink는 링크의 교통정보에 대한 신뢰도, W는 가중치를 각각 나타낸다.
  14. 제 9 항에 있어서,
    상기 교통정보는,
    상기 각 링크를 주행하는 프로브 차량들의 평균속도인 것을 특징으로 하는 내비게이션 경로 탐색 방법.
  15. 제 9 항에 있어서,
    상기 프로브 데이터는,
    프로브 차량의 ID 및 GPS 데이터를 포함하는 내비게이션 경로 탐색 방법.
  16. 제 9 항에 있어서,
    출력부가 상기 최저 코스트를 가지는 목적지까지의 경로를 디스플레이하는 단계
    를 더 포함하는 내비게이션 경로 탐색 방법.
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