KR101538154B1 - 최적 출발 시간 판단 시스템 및 방법 - Google Patents

최적 출발 시간 판단 시스템 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101538154B1
KR101538154B1 KR1020130156468A KR20130156468A KR101538154B1 KR 101538154 B1 KR101538154 B1 KR 101538154B1 KR 1020130156468 A KR1020130156468 A KR 1020130156468A KR 20130156468 A KR20130156468 A KR 20130156468A KR 101538154 B1 KR101538154 B1 KR 101538154B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
time
route
departure
path
small
Prior art date
Application number
KR1020130156468A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20150069843A (ko
Inventor
홍봉희
권준호
전승우
김주형
Original Assignee
부산대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 부산대학교 산학협력단 filed Critical 부산대학교 산학협력단
Priority to KR1020130156468A priority Critical patent/KR101538154B1/ko
Publication of KR20150069843A publication Critical patent/KR20150069843A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101538154B1 publication Critical patent/KR101538154B1/ko

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34Route searching; Route guidance
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0968Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle
    • G08G1/096805Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where the transmitted instructions are used to compute a route
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0968Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle
    • G08G1/0969Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle having a display in the form of a map

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Navigation (AREA)

Abstract

본 발명은 최적 출발 시간 판단 시스템 및 방법에 관한 것으로, 본 발명의 최적 출발 시간 판단 시스템은 교통 이력 데이터의 활용 기간, 출발지, 경유지 및 목적지를 입력 받는 입력부, 상기 활용 기간 내의 교통 이력 데이터를 시간 및 공간별로 분류하여 가공 데이터를 생성하는 데이터 가공부, 상기 출발지와 상기 목적지 사이에 상기 경유지의 경유 순서를 상기 가공 데이터 상의 거리 데이터에 기반하여 정하여 대규모 경로를 생성하는 대규모 경로 생성부, 상기 가공 데이터를 이용하여 상기 경유 순서에 따라 상기 출발지, 상기 경유지 및 상기 목적지 간의 소규모 경로를 생성하는 소규모 경로 생성부 및 상기 소규모 경로 및 상기 대규모 경로를 연결하여 최적 경로를 생성하고, 상기 가공 데이터를 이용하여 상기 최적 경로의 가장 작은 전체 소요 시간을 가지는 출발 시간을 판단하는 출발 시간 판단부를 포함하되, 상기 출발 시간 판단부는 상기 가공 데이터를 이용하여, 상기 각 소규모 경로의 후보 출발 시간대를 추출하여 상기 첫 번째 소규모 경로의 출발 보장 시간대(guarantee time)를 구하는 제1 판단부와, 상기 출발 보장 시간대 내에서 상기 전체 소요 시간을 최소로 하는 최적 출발 시간을 판단하는 제2 판단부를 포함한다.

Description

최적 출발 시간 판단 시스템 및 방법{System and Method for Determining Optimal Departure time}
본 발명은 최적 출발 시간 판단 시스템 및 방법에 관한 것이다.
빅 데이터(big data)란 데이터의 생성 양, 주기 및 형식 등이 기존 데이터에 비해 너무 크기 때문에, 종래의 방법으로는 수집, 저장, 검색 및 분석이 어려운 방대한 데이터를 말한다. 빅 데이터는 각종 센서와 인터넷의 발달로 인해 나타났다. 컴퓨터 및 처리기술이 발달함에 따라 디지털 환경에서 생성되는 빅 데이터를 기반으로 현상을 관찰하고 예측할 수 있게 되었다.
차량의 도로 주행시 최적 경로를 탐색하는 것 또한 이러한 빅 데이터를 이용할 수 있다. 출발지와 목적지를 정해주면 기존의 방대한 교통 이력 데이터를 이용하여 소요 시간을 줄이는 최적 경로를 탐색하는 것은 물론이고, 여러 경유지를 거치는 경우에도 어느 경유지를 먼저 경유할 지를 판단하는 데 빅 데이터를 이용할 수 있다.
한편, 도로 주행시 경로의 선정도 중요하지만 어느 시간에 출발할 지도 소요 시간에 큰 영향을 미치게 한다. 교통이 혼잡한 러시아워(rush hour)에 주행 시간이 포함된다면, 소요 시간이 크게 증가할 수 있기 때문이다. 따라서, 최적 경로를 선택하고, 그 경로의 최적 출발 시간을 판단하는 시스템 및 방법에 대한 기술의 필요성이 증가하고 있다.
대한민국공개특허 제 10-2011-0052386 호
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 빅 데이터를 이용하여 복수의 경유지를 가지는 최적 경로를 생성하고, 최적 경로의 최적 출발 시간을 판단하는 최적 출발 시간 판단 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 다른 과제는, 빅 데이터를 이용하여 복수의 경유지를 가지는 최적 경로를 생성하고, 최적 경로의 최적 출발 시간을 판단하는 최적 출발 시간 판단 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 최적 출발 시간 판단 시스템은 교통 이력 데이터의 활용 기간, 출발지, 경유지 및 목적지를 입력 받는 입력부, 상기 활용 기간 내의 교통 이력 데이터를 시간 및 공간별로 분류하여 가공 데이터를 생성하는 데이터 가공부, 상기 출발지와 상기 목적지 사이에 상기 경유지의 경유 순서를 상기 가공 데이터 상의 거리 데이터에 기반하여 정하여 대규모 경로를 생성하는 대규모 경로 생성부, 상기 가공 데이터를 이용하여 상기 경유 순서에 따라 상기 출발지, 상기 경유지 및 상기 목적지 간의 소규모 경로를 생성하는 소규모 경로 생성부 및 상기 소규모 경로 및 상기 대규모 경로를 연결하여 최적 경로를 생성하고, 상기 가공 데이터를 이용하여 상기 최적 경로의 가장 작은 전체 소요 시간을 가지는 출발 시간을 판단하는 출발 시간 판단부를 포함하되, 상기 출발 시간 판단부는 상기 가공 데이터를 이용하여, 상기 각 소규모 경로의 후보 출발 시간대를 추출하여 상기 첫 번째 소규모 경로의 출발 보장 시간대(guarantee time)를 구하는 제1 판단부와, 상기 출발 보장 시간대 내에서 상기 전체 소요 시간을 최소로 하는 최적 출발 시간을 판단하는 제2 판단부를 포함한다.
상기 교통 이력 데이터는 근거리 전용 통신(Dedicated Short Range Communication, DSRC) 시스템에 의해 수집될 수 있다.
상기 제2 판단부는, 상기 출발 보장 시간대의 각각의 후보 출발 시간에 대해서, 상기 각각의 소규모 경로의 부분 소요 시간을 합한 상기 전체 소요 시간이 최소인 후보 출발 시간을 최적 출발 시간으로 하되, 상기 각각의 소규모 경로에서, 상기 후보 출발 시간에 의한 이전의 소규모 경로의 부분 소요 시간을 더한 후보 진행 시간에 해당 소규모 경로의 부분 소요 시간인 제1 부분 소요 시간이 시간의 흐름에 따라 증가하는 경우, 상기 부분 소요 시간은 상기 제1 부분 소요 시간이고, 상기 후보 출발 시간에 의한 이전의 소규모 경로의 부분 소요 시간을 더한 후보 진행 시간에 상기 해당 소규모 경로의 부분 소요 시간인 제1 부분 소요 시간이 시간의 흐름에 따라 감소하는 경우, 상기 부분 소요 시간은, 상기 해당 소규모 경로의 부분 소요 시간이 시간의 흐름에 따라 다시 증가하는 극소 지점에서의 부분 소요 시간인 제2 부분 소요 시간과, 상기 제1 부분 소요 시간에 상기 극소 지점의 시간과 상기 후보 진행 시간의 차(差) 만큼의 시간을 더한 제3 부분 소요 시간 중, 최소값일 수 있다.
상기 대규모 경로 생성부는 지도상에서 상기 출발지와 상기 각각의 경유지를 제1 선분으로 잇고, 상기 제1 선분을 지름으로 하는 원을 형성하고, 상기 원 내에 다른 경유지가 있을 경우 같은 그룹으로 지정하는 그룹화부와, 상기 그룹 내에서 각각의 경유지의 순서를 정하고, 이에 따른 그룹 경로를 생성하는 그룹 경로 생성부와, 상기 각각의 그룹 경로 내의 마지막 경유지들 사이에서 거리가 가까운 순서대로 경로를 이어 대규모 경로를 완성하는 경로 완성부를 포함할 수 있다.
상기 그룹 경로 생성부는, 상기 그룹 내에 경유지가 2곳인 경우, 상기 그룹 내에서 상기 경유지와 상기 출발지가 가까운 순서대로 경유 순서를 정하여 경로를 생성하고, 상기 그룹 내에 경유지가 3곳 이상인 경우, 상기 지도상에서 상기 그룹 내에서 상기 출발지와 가장 멀리 있는 경유지를 잇는 제2 선분을 형성하고, 상기 제2 선분을 기준으로 경유지가 많거나 같은 곳을 우선적으로 선택하여 상기 출발지와 상기 경유지가 가까운 순서대로 경유 순서를 정하고, 상기 출발지와 가장 멀리 있는 경유지를 그 다음 경유지로 정하고, 상기 출발지와 가장 멀리 있는 경유지와 나머지 경유지가 가까운 순서대로 경유 순서를 정하여 경로를 생성할 수 있다.
상기 소규모 경로 생성부는 상기 가공 데이터 상의 실제 도로의 일부 구간에 해당하는 링크의 이동 차량의 측정 속도를 입력 받는 속도 입력부와, 상기 속도에 기반하여 상기 각각의 링크의 혼잡 점수를 생성하는 점수 집계부와, 상기 링크와 상기 실제 도로의 교차로에 해당하는 노드가 표시되는 지도상에 있어서, 출발지에서 경유지 또는 목적지로 향하는 다중 경로를 생성하는 다중 경로 생성부와, 상기 각각의 다중 경로가 포함하는 링크의 상기 혼잡 점수를 모두 더하여 상기 다중 경로 중 각각의 경로의 혼잡 점수를 계산하는 경로 점수 연산부와, 상기 혼잡 점수가 가장 작은 경로를 상기 소규모 경로로 선택하는 경로 선택부를 포함할 수 있다.
상기 경로 점수 연산부는 차로 수에 비례하는 차로 점수와, 기준 속도와 상기 측정 속도의 차(差)에 비례하는 속도 점수를 합하여 혼잡 점수를 산출할 수 있다.
상기 기준 속도는 상기 링크에서 규정된 제한 속도일 수 있다.
상기 다른 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 최적 출발 시간 판단 방법은 교통 이력 데이터의 활용 기간, 출발지, 경유지 및 목적지를 입력 받고, 상기 활용 기간 내의 교통 이력 데이터를 시간 및 공간별로 분류하여 가공 데이터를 생성하고, 상기 출발지와 상기 목적지 사이에 상기 경유지의 경유 순서를 상기 가공 데이터 상의 거리 데이터에 따라 정하여 대규모 경로를 생성하고, 상기 가공 데이터를 이용하여 상기 경유 순서에 따라 상기 출발지, 상기 경유지 및 상기 목적지 간의 소규모 경로를 생성하고, 상기 소규모 경로 및 상기 대규모 경로를 연결하여 최적 경로를 생성하고, 상기 가공 데이터를 이용하여, 상기 각 소규모 경로의 후보 출발 시간대를 추출하여 상기 첫 번째 소규모 경로의 출발 보장 시간대(guarantee time)를 구하고, 상기 출발 보장 시간대 내에서 전체 소요시간을 최소로 하는 최적 출발 시간을 판단하는 것을 포함한다.
상기 후보 출발 시간대를 추출하는 것은, 상기 소규모 경로의 부분 소요 시간에서 일정 시간 간격으로 평균을 낸 기준 부분 소요 시간 이하의 부분 소요 시간을 가지는 시간대를 상기 후보 출발 시간대로 추출하는 것을 포함할 수 있다.
상기 최적 출발 시간을 판단하는 것은, 상기 출발 보장 시간대의 각각의 후보 출발 시간에 대해서, 상기 각각의 소규모 경로의 부분 소요 시간을 합한 상기 전체 소요 시간이 최소인 후보 출발 시간을 최적 출발 시간으로 하되, 상기 각각의 소규모 경로에서, 상기 후보 출발 시간에 의한 이전의 소규모 경로의 부분 소요 시간을 더한 후보 진행 시간에 해당 소규모 경로의 부분 소요 시간인 제1 부분 소요 시간이 시간의 흐름에 따라 증가하는 경우, 상기 부분 소요 시간은 상기 제1 부분 소요 시간이고, 상기 후보 출발 시간에 의한 이전의 소규모 경로의 부분 소요 시간을 더한 후보 진행 시간에 상기 해당 소규모 경로의 부분 소요 시간인 제1 부분 소요 시간이 시간의 흐름에 따라 감소하는 경우, 상기 부분 소요 시간은, 상기 해당 소규모 경로의 부분 소요 시간이 시간의 흐름에 따라 다시 증가하는 극소 지점에서의 부분 소요 시간인 제2 부분 소요 시간과, 상기 제1 부분 소요 시간에 상기 극소 지점의 시간과 상기 후보 진행 시간의 차(差) 만큼의 시간을 더한 제3 부분 소요 시간 중, 최소값일 수 있다.
상기 대규모 경로를 생성하는 것은, 지도상에서 상기 출발지와 상기 각각의 경유지를 제1 선분으로 잇고, 상기 지도상에서 상기 제1 선분을 지름으로 하는 원을 형성하고, 상기 원 내에 다른 경유지가 있을 경우 같은 그룹으로 지정하고, 상기 그룹 내에서 각각의 경유지의 순서를 정하여 그룹 경로를 생성하고, 상기 각각의 그룹 경로 내의 마지막 경유지들 사이에, 각각의 거리가 가까운 순서대로 경로를 이어 상기 대규모 경로를 완성하는 것을 포함할 수 있다.
상기 그룹 경로를 생성하는 것은, 상기 그룹 내에 상기 경유지가 2곳인 경우, 상기 그룹 내에서 상기 경유지와 상기 출발지가 가까운 순서대로 경유 순서를 정하여 경로를 생성하고, 상기 그룹 내에 상기 경유지가 3곳 이상인 경우, 상기 지도상에서 상기 그룹 내에서 상기 출발지와 가장 멀리 있는 경유지를 잇는 제2 선분을 형성하고, 상기 제2 선분을 기준으로 경유지가 많거나 같은 곳을 우선적으로 선택하여 상기 출발지와 상기 경유지가 가까운 순서대로 경유 순서를 정하고, 상기 출발지와 가장 멀리 있는 경유지를 그 다음 경유지로 정하고, 상기 출발지와 가장 멀리 있는 경유지와 나머지 경유지가 가까운 순서대로 경유 순서를 정하여 경로를 생성할 수 있다.
상기 소규모 경로를 생성하는 것은, 상기 가공 데이터 상의 실제 도로의 일부 구간에 해당하는 링크의 이동 차량의 측정 속도 데이터를 입력 받고, 상기 링크와 상기 실제 도로의 교차로에 해당하는 노드가 표시되는 지도상에 있어서, 상기 출발지에서 상기 경유지 또는 상기 목적지로 향하는 다중 경로를 생성하고, 상기 측정 속도에 기반하여 상기 각각의 링크의 혼잡 점수를 생성하고, 상기 링크의 혼잡 점수에 따른 상기 다중 경로 중 각각의 경로의 혼잡 점수를 계산하고, 상기 혼잡 점수가 가장 작은 경로를 상기 소규모 경로로 선택하는 것을 포함할 수 있다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명의 실시예들에 의하면 적어도 다음과 같은 효과가 있다.
즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 최적 출발 시간 판단 시스템 및 방법은 빅 데이터를 이용하여 소요 시간의 계산을 정밀하게 할 수 있고, 이에 따라 보다 정확한 최적 출발 시간을 판단할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 최적 출발 시간 판단 시스템 및 방법은 복수의 경유지가 있을 경우에도 경유 순서에 따른 최적 경로를 고려하여 소요 시간을 계산하므로 보다 최적화된 출발 시간을 얻을 수 있다.
본 발명에 따른 효과는 이상에서 예시된 내용에 의해 제한되지 않으며, 더욱 다양한 효과들이 본 명세서 내에 포함되어 있다.
도 1은 발명의 일 실시예에 따른 최적 출발 시간 판단 시스템을 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 도 1의 대규모 경로 생성부를 세부적으로 설명하기 위한 블록도이다.
도 3 내지 도 6은 도 2의 대규모 경로 생성부의 대규모 경로 생성 방식을 설명하기 위한 예시도이다.
도 7은 도 1의 소규모 경로 생성부를 세부적으로 설명하기 위한 블록도이다.
도 8 내지 도 10은 도 7의 소규모 경로 생성부의 소규모 경로 생성 방식을 설명하기 위한 예시도이다.
도 11은 도 1의 출발 시간 판단부를 세부적으로 설명하기 위한 블록도이다.
도 12 내지 도 20은 도 11의 출발 시간 판단부의 출발 시간 판단 방식을 설명하기 위한 예시도이다.
도 21은 본 발명의 일 실시예에 따른 최적 출발 시간 판단 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 22는 도 21의 대규모 경로 생성 단계를 세부적으로 설명하기 위한 순서도이다.
도 23은 도 21의 소규모 경로 생성 단계를 세부적으로 설명하기 위한 순서도이다.
도 24는 도 21의 최적 출발 시간 판단 단계를 세부적으로 설명하기 위한 순서도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
비록 제1, 제2 등이 다양한 소자, 구성요소 및/또는 섹션들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 소자, 구성요소 및/또는 섹션들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 소자, 구성요소 또는 섹션들을 다른 소자, 구성요소 또는 섹션들과 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 소자, 제1 구성요소 또는 제1 섹션은 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 소자, 제2 구성요소 또는 제2 섹션일 수도 있음은 물론이다.
소자(elements) 또는 층이 다른 소자 또는 층의 "위(on)" 또는 "상(on)"으로 지칭되는 것은 다른 소자 또는 층의 바로 위뿐만 아니라 중간에 다른 층 또는 다른 소자를 개재한 경우를 모두 포함한다. 반면, 소자가 "직접 위(directly on)" 또는 "바로 위"로 지칭되는 것은 중간에 다른 소자 또는 층을 개재하지 않은 것을 나타낸다.
공간적으로 상대적인 용어인 "아래(below)", "아래(beneath)", "하부(lower)", "위(above)", "상부(upper)" 등은 도면에 도시되어 있는 바와 같이 하나의 소자 또는 구성 요소들과 다른 소자 또는 구성 요소들과의 상관관계를 용이하게 기술하기 위해 사용될 수 있다. 공간적으로 상대적인 용어는 도면에 도시되어 있는 방향에 더하여 사용시 또는 동작시 소자의 서로 다른 방향을 포함하는 용어로 이해되어야 한다. 예를 들면, 도면에 도시되어 있는 소자를 뒤집을 경우, 다른 소자의 "아래(below 또는 beneath)"로 기술된 소자는 다른 소자의 "위(above)"에 놓여질 수 있다. 따라서, 예시적인 용어인 "아래"는 아래와 위의 방향을 모두 포함할 수 있다. 소자는 다른 방향으로도 배향될 수 있으며, 이 경우 공간적으로 상대적인 용어들은 배향에 따라 해석될 수 있다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
도 1 내지 도 20을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 최적 출발 시간 판단 시스템을 설명한다.
도 1은 발명의 일 실시예에 따른 최적 출발 시간 판단 시스템을 설명하기 위한 블록도이고, 도 2는 도 1의 대규모 경로 생성부를 세부적으로 설명하기 위한 블록도이다. 도 3 내지 도 6은 도 2의 대규모 경로 생성부의 대규모 경로 생성 방식을 설명하기 위한 예시도이고, 도 7은 도 1의 소규모 경로 생성부를 세부적으로 설명하기 위한 블록도이다. 도 8 내지 도 10은 도 7의 소규모 경로 생성부의 소규모 경로 생성 방식을 설명하기 위한 예시도이고, 도 11은 도 1의 출발 시간 판단부를 세부적으로 설명하기 위한 블록도이다. 도 12 내지 도 20은 도 11의 출발 시간 판단부의 출발 시간 판단 방식을 설명하기 위한 예시도이다.
도 1을 참고하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 최적 출발 시간 판단 시스템은 입력부(100), 데이터 가공부(200), 대규모 경로 생성부(300), 소규모 경로 생성부(400) 및 출발 시간 판단부(500)를 포함한다.
입력부(100)는 교통 이력 데이터의 활용 기간을 입력 받을 수 있다. 활용 기간은 과거 시점의 특정 범위일 수 있다. 시간 범위의 단위는 년, 월, 일, 시, 분 및 초를 포함할 수 있다. 다만, 교통 이력 정보의 최소 시간 단위 이하의 단위에 의해 제한될 수 있다. 즉, 교통 이력 데이터가 5분 단위로 측정되는 경우 5분이 활용 기간의 최소 단위일 수 있다.
교통 이력 정보는 특별히 제한되는 것은 아니지만, 과거 시점의 링크의 이동 차량의 속도 정보일 수 있다. 즉, 링크에 위치하는 차량의 속도를 대표하는 값일 수 있다. 상기 대표하는 값은 예를 들어, 평균값일 수 있다. 또한, 교통 이력 정보는 해당 링크의 소요 시간 정보일 수도 있다.
교통 이력 정보는 과거 시점의 링크에 따른 속도로 테이블화 될 수 있다. 링크란 실제 도로의 일부 구간에 해당하는 부분이다. 지도상의 도로의 교차점은 노드(node)이고, 상기 노드를 연결하는 선을 링크로 한다. 도로는 복수의 링크(link)로 구성되어 있고, 도로가 교차하는 지점이 노드(node)이다. 상기 교통 이력 정보는 개인 차량의 속도를 톨게이트나 도로 주변의 근거리 전용 통신(Dedicated Short Range Communication, DSRC)시스템에 의해 수집될 수 있다. 단, 이에 제한되는 것은 아니다. 대중 교통이나 경찰차 또는 내비게이션에 의해 수집될 수도 있다.
입력부(100)는 출발지, 경유지 및 목적지를 입력 받을 수 있다. 경유지는 존재하지 않을 경우 입력 받지 않을 수 있다. 즉, 입력부(100)는 출발지 및 목적지만을 입력 받을 수도 있다. 경유지는 단수 혹은 복수일 수 있다.
데이터 가공부(200)는 교통 이력 정보를 받을 수 있다. 상기 교통 이력 정보는 개인 차량의 속도를 톨게이트나 도로 주변의 근거리 전용 통신(Dedicated Short Range Communication, DSRC)시스템에 의해 수집될 수 있다. 단, 이에 제한되는 것은 아니다. 대중 교통이나 경찰차 또는 내비게이션에 의해 수집될 수도 있다.
데이터 가공부(200)는 상기 교통 이력 데이터를 상기 입력부(100)에 의해 입력 받은 활용 기간에 대하여 가공할 수 있다. 활용 기간은 연속된 하나의 범위일 수도 있고, 연속된 범위가 단속적으로 복수일 수도 있다. 즉, 대상 시간의 범위는 예를 들어, 2013년 12월 1일 종일일 수도 있고, 2013년 11월 동안 저녁 6시부터 저녁 7시 사이일 수도 있다.
데이터 가공부(200)는 빅 데이터 분석 도구를 사용할 수 있다. 특별히 제한되는 것은 아니지만 데이터 가공부(200)는 예를 들어, 분산 파일 시스템을 사용할 수 있다.
대규모 경로 생성부(300)는 데이터 가공부(200)로부터 출발지, 목적지 및 경유지 간의 거리 정보를 전송 받을 수 있다. 대규모 경로 생성부(300)는 상기 출발지, 목적지 및 경유지 간의 경유 순서를 정하여 대규모 경로를 생성할 수 있다. 경유지가 하나이거나 없는 경우에는 대규모 경로 생성부(300)의 기능은 필요하지 않을 수 있다. 다만, 경유지가 복수인 경우에는 경유지 간의 경유 순서를 확정하기 위해 대규모 경로 생성부(300)가 필요할 수 있다.
도 2를 참고하면, 대규모 경로 생성부(300)는 그룹화부(310), 그룹 경로 생성부(320) 및 경로 완성부(330)를 포함한다.
그룹화부(310)는 복수의 경유지의 그룹을 결정할 수 있다.
도 3을 참고하여 그룹화 방식을 설명한다. 예를 들어, 부산시에 있는 동래 백화점을 출발지로 한다. 도 3에서 붉은 색 원으로 도시된 금정 경찰서, 반여 농산물 시장, 부산 대학교, 아시아드 경기장, 연제구청 및 진구청은 경유지로 한다.
도 3과 같은 지도 상에서, 출발지인 동래 백화점과 각각의 경유지를 연결하는 제1 선분을 이을 수 있다. 이어서, 상기 제1 선분을 지름으로 하는 원을 상기 지도 상에 형성한다. 상기 형성된 원 내에 다른 경유지가 있을 경우 같은 그룹으로 지정할 수 있다. 도 3에서는 동래 백화점, 부산대학교 및 금정경찰서가 하나의 그룹이 되고, 동래 백화점, 아시아드 경기장, 연제구청 및 진구청이 하나의 그룹이 될 수 있다.
그룹 경로 생성부(320)는 상기 그룹 내에서 경유지의 순서를 정하여 그룹 경로를 생성할 수 있다.
도 4 및 도 5를 참고하여 그룹 경로 생성 방식을 설명한다. 그룹 내에 경유지가 1곳인 경우 그룹 경로는 출발지와 경유지를 연결하는 경로일 수 있다.
도 4를 참고하면, 그룹 내에 경유지가 2곳인 경우, 출발지(S)에서 가장 먼 경유지(E1)를 마지막 경유지로 하고, 나머지 한곳(E2)을 중간 경유지로 할 수 있다. 즉, 도시된 바와 같이 S(출발지)->E2(경유지)->E1(경유지)의 순서로 그룹 경로가 생성될 수 있다.
도 5를 참고하면, 그룹 내에 경유지가 3곳 이상인 경우, 출발지(S)와 가장 먼 경유지(E1)를 잇는 제2 선분(D1)을 이을 수 있다. 이어서, 제2 선분(D1)을 기준으로 경유지가 많거나 같은 부분(E3, E4 편)을 우선적으로 선택한다. 이 때, 경유지의 숫자가 동일한 경우, 2개의 경로가 선택될 수 있다. 선택된 부분은 거리가 가까운 순서대로 경유 순서가 결정될 수 있다. 즉, S(출발지)->E3(경유지)->E4(경유지)의 순서가 될 수 있다.
출발지(S)와 가장 먼 경유지(E1)는 그 다음의 순서가 될 수 있다. 즉, S(출발지)->E3(경유지)->E4(경유지)->E1(경유지)의 순서가 될 수 있다. 상기에서 선택되지 못한 경유지(E2)는 출발지(S)와 가장 먼 경유지(E1)와 거리가 가까운 순서대로 경유 순서가 결정될 수 있다. 예를 들어, S(출발지)->E3(경유지)->E4(경유지)->E1(경유지)->E2(경유지)의 순서가 될 수 있다.
경로 완성부(330)는 각각의 그룹 경로 내의 마지막 경유지를 이어서 경로를 완성할 수 있다. 경로 완성부(330)는 상기 마지막 경유지들의 거리가 가까운 순서대로 경로를 이을 수 있다.
도 6을 참고하면, 금정경찰서, 반여 농산물 시장이 마지막 경유지가 되고, 아시아드 경기장 및 연제구청은 2가지 경우의 수에 따라 마지막 경유지가 될 수 있다. 경로 완성부(330)는 상기 4개의 마지막 경유지의 거리에 따라 가까운 순서대로 경로를 이을 수 있다. 구체적으로, 가장 거리가 가까운 마지막 경유지가 포함된 그룹을 잇고, 남아 있는 그룹에서 가장 마지막 경유지 사이의 거리가 가까운 마지막 경유지를 이어 대규모 경로를 완성한다.
소규모 경로 생성부(400)는 상기 대규모 경로 생성부(300)가 생성한 대규모 경로의 경유 순서에 따라 각각의 출발지, 경유지 간의 소규모 경로를 생성할 수 있다.
도 7을 참고하면, 소규모 경로 생성부(400)는 속도 입력부(410), 다중 경로 생성부(420), 점수 집계부(430), 경로 점수 연산부(440) 및 경로 선택부(450)를 포함한다.
속도 입력부(410)는 가공 데이터 상의 기준 속도, 측정 속도, 링크 및 노드 정보를 입력 받을 수 있다. 상기 측정 속도는 상기 링크의 이동 차량의 측정 속도를 의미할 수 있다. 속도 입력부(410)는 상기 대규모 경로 상의 경유 순서에 따라 소규모 경로에 포함되는 링크의 정보를 선별하여 입력 받을 수 있다. 도 8을 참고하면, 속도 입력부(410)는 소규모 경로 상의 출발 노드(동래 백화점)와 목적 노드(금정경찰서)를 포함하는 지도 상의 사각형 내의 링크 및 노드 정보를 선별하여 입력 받을 수 있다.
다중 경로 생성부(420)는 상기 소규모 경로 상의 출발 노드로부터 목적 노드에 도달하는 다중 경로를 생성할 수 있다. 도 9를 참고하면, 출발 노드에서 연결되는 모든 노드로 경로를 연결하되, 도착 노드의 방향으로만 진행할 수 있다. 우회하거나 후퇴하는 경우는 존재하지 않는다.
점수 집계부(430)는 상기 다중 경로가 포함하는 링크의 혼잡 점수를 집계할 수 있다.
각 링크의 혼잡 점수는 차로 수, 기준 속도 및 측정 속도를 이용할 수 있다. 도 10을 참고하면, 차로 수에 따른 차로 수 점수를 링크 별로 부여할 수 있다. 이는 차로 수가 많을수록 더 많은 차량이 수용되므로 더욱 혼잡 정도가 낮다고 볼 수 있기 때문이다. 여기에 기준 점수와 측정 속도의 차(差)에 비례하는 속도 점수를 부여할 수 있다. 예를 들어, 도 10에서는 10km/h당 1점이 부여되는 것으로 계산하였다. 속도 점수는 측정 속도에서 기준 속도를 빼는 것이므로 음수도 가능할 수 있다. 최종 점수는 속도 점수와 차로 수 점수를 합하여 계산될 수 있다. 최종 점수가 높을수록 혼잡하지 않은 것이 되고, 최종 점수가 낮을수록 혼잡한 것이 될 수 있다.
경로 점수 연산부(440)는 상기 링크의 최종 점수를 경로 별로 더하여 경로별 최종 점수를 집계할 수 있다. 즉, 출발 노드부터, 도착 노드까지 가는 다중 경로 각각의 최종 점수가 집계될 수 있다.
경로 선택부(450)는 상기 경로별 최종 점수를 높은 순으로 정렬할 수 있다. 따라서, 가장 최종 점수가 높은 경로를 소규모 경로로 선택할 수 있다. 이는, 가장 혼잡하지 않은 경로로서 소요 시간을 최소로 할 수 있기 때문이다.
출발 시간 판단부(500)는 상기 소규모 경로와 대규모 경로를 연결하여 최종 경로를 생성할 수 있다. 출발 시간 판단부(500)는 상기 최종 경로의 최적 출발 시간을 판단할 수 있다.
도 11을 참고하면, 출발 시간 판단부(500)는 제1 판단부(510) 및 제2 판단부(520)를 포함한다.
제1 판단부(510)는 가공 데이터를 이용할 수 있다. 상기 가공 데이터는 상기 소규모 경로의 시간별 소요시간일 수 있다. 제1 판단부(510)는 대규모 경로의 첫 번째 소규모 경로의 출발 보장 시간대를 판단할 수 있다. 출발 보장 시간대는 최적의 출발 시간이 포함되는 시간대를 의미할 수 있다.
도 12 내지 도 17을 참고하여, 출발 보장 시간대를 판단하는 방식을 설명한다.
도 12를 참고하면, 동래백화점에서 부산대학교로 가는 경로를 대규모 경로의 첫 번째 소규모 경로로 가정한다. x축은 0시부터 24시까지의 출발 시간이고, y축은 소요 시간이다. 즉, 도 12는 각각의 출발 시간에 따른 첫 번째 소규모 경로의 소요 시간이다.
이어서, 일정 시간 간격으로 평균값을 산출할 수 있다. 일정 시간 간격은 예를 들어, 3시간일 수 있다. 단, 이에 제한되는 것은 아니다. 이를 도시되었듯이, 선으로 표시할 수 있다.
도 13을 참고하면, PRCB(Primary Recommended Candidate Box), unRCB(Unknown Recommended Candidate Box), SRCB(Secondary Recommended Candidate Box) 및 FOB(Filtering Out Box)를 지정할 수 있다.
구분 설명
PRCB의 좌측 아랫부분의 좌표값 (X, Y) 형태의 좌표로서, X는 평균값 미만이 시작되는 출발시간이며, Y는 평균값 미만 중에서 가장 적은 소요시간이다.
PRCB의 우측 윗부분의 좌표값 (X, Y) 형태의 좌표로서, X는 평균값 미만이 끝나는 출발시간, Y는 평균값 미만 중에서 가장 큰 소요시간이다.
PRCB의 가로 길이 평균값 미만이 끝나는 출발시간 - 평균값 미만이 시작되는 출발시간
PRCB의 세로 길이 PRCB 내 가장 큰 소요시간 - PRCB 내 가장 적은 소요시간
생성 기준 설명
Rule1
(존재 여부)
평균값 미만의 소요시간을 가진 출발시간들이 존재하여야 한다.
Rule2
(가로 길이 최소 제한)
전체 소규모 경로가 N개가 있다면, PRCB의 가로 길이 최소 제한은 평균값 미만이 시작되는 출발시간부터 평균값 미만이 끝나는 출발시간까지의 길이의 N/2 이상이다.
Rule3
(세로 길이 최소 제한)
PRCB의 세로 길이 최소 제한은 없다.
Rule4
(중첩)
하나의 경로에서 PRCB들은 중첩될 수 없다.
PRCB는 상기 표 1의 정의 및 표 2의 생성 기준에 의해 정해 질 수 있다. PRCB는 후보 출발 시간대일 수 있다. PRCB에 속하는 시간대에서 최적 출발 시간이 판단될 수 있다. 상기 PRCB를 제외한 부분은 우선 unRCB로 지정할 수 있다. PRCB 및 unRCB는 테이블화되어 분류될 수 있다.
PRCB
Sequence
Left Coordinate Bottom Coordinate Right Coordinate Up Coordinate L ength H eight
1 01:35 200 02:35 225 13 25
2 03:05 180 04:35 225 19 45
... ... ... ... ... ... ...
unRCB
Sequence
Left Coordinate Bottom Coordinate Right Coordinate Up Coordinate L ength H eight
1 00:00 220 01:30 280 19 60
2 02:30 225 03:00 255 7 30
... ... ... ... ... ... ...
상기 표 3은 PRCB테이블이고 표 4는 unRCB테이블이다.
상기 표 3에 의해 정렬된 PRCB 중 가장 큰 값 이상의 unRCB그룹을 FOB로 분류하고 나머지 unRCB그룹을 모두 SRCB그룹으로 지정할 수 있다.
도 14를 참고하면, 각각의 소규모 경로에 대한 PRCB 및 FOB를 모두 오버래핑(overlapping)하고, FOB 부분의 시간대를 제거할 수 있다. 이는 최적 출발 시간이 될 수 없는 시간대를 제거하는 의미를 지닌다.
도 15를 참고하면, 각 소규모 경로의 소요시간을 계산할 수 있다. 즉, 기존 PRCB의 x축은 고정하되, y축은 계속 가산해 나가는 것이다.
Path1 = (X1, Y1), (X2, Y2), (Travel Time1, Travel Time2)
Path2 = (X3, Y3), (X4, Y4), (Travel Time3, Travel Time4)
= (X3, Y1+Travel Time1), (X4, Y2+(Travel Time2-Travel Time1), (Travel Time3, Travel Time4)
...
PathN = (X2N -1, Y2N -1), (X2N, Y2N), (Travel Time2N -1, Travel Time2N)
= (X2N -1, Y2N -3 + Travel Time2N -3), (X2N, Y2N -2 + (Travel Time2N -2 - Travel Time2N -3), (Travel Time2N -1, Travel Time2N) (N=1일 때 제외)
상기 식에서 Pathi= (하단 좌측 좌표), (상단 좌측 좌표), (하단 좌표에서의 소요 시간, 상단 좌표에서의 소요 시간)를 의미한다. 즉, 각 소규모 경로의 부분 소요 시간을 합하여 전체 소요 시간을 산출하는 과정이다.
도 16을 참고하면, 이전 소규모 경로에서의 소요 시간을 고려하여, 다음 소규모 경로에서의 좌측 값을 제거한다.
Path1 = (X1, Y1), (X2, Y2), (Travel Time1, Travel Time2)
Path2 = (X3, Y3), (X4, Y4), (Travel Time3, Travel Time4)
= (X3+(Travel Time2-Travel Time1), Y1+Travel Time1), (X4, Y2+(Travel Time2-Travel Time1), (Travel Time3, Travel Time4)
...
PathN = (X2N -1, Y2N -1), (X2N, Y2N), (Travel Time2N -1, Travel Time2N)
= (X2N -1+(Travel Time2N -2-Travel Time2N -3), Y2N -3+Travel Time2N -3), (X2N, Y2N -2 + (Travel Time2N -2 - Travel Time2N -3), (Travel Time2N -1, Travel Time2N) (N=1일 때 제외)
즉, Path2의 PRCB의 첫 번째 값은 Path1 의 PRCB의 첫 번째 값보다 첫 번째 소규모 경로의 소요 시간만큼 늦어지게 된다. 마찬가지로 세 번째, 네 번째 및 마지막 PRCB의 첫 번째 값도 조정될 수 있다.
도 17을 참고하면, 상기의 방식대로 마지막 소규모 경로(도 17의 Path6)까지의 소요 시간을 가산하여 y축을 재위치 시킬 수 있다. 출발 보장 시간대는 첫 번째 소규모 경로의 출발 시간에서 상기 마지막 경로의 최종 출발 시간에서 전체 소요 시간을 뺀 값을 가지는 시간대까지가 된다. 즉, 이 시간대에 출발하는 경우, 소요 시간이 작게 경로를 주행할 수 있다.
다시, 도 11을 참고하면, 제2 판단부(520)는 상기 출발 보장 시간대 내에서 상기 전체 소요 시간을 최소로 하는 최적 출발 시간을 판단할 수 있다. 제2 판단부(520)는 출발 보장 시간대의 각각의 시간을 후보 출발 시간이라 하면, 상기 각각의 후보 출발 시간에 따른 소규모 경로의 부분 소요 시간을 구할 수 있다. 상기 각각의 소규모 경로에서의 부분 소요 시간을 모두 합한 전체 소요 시간이 최소인 후보 출발 시간이 최적 출발 시간이 될 수 있다.
도 18을 참고하면, 후보 출발 시간에서 첫 번째 소규모 경로의 소요 시간(Ttravel _ R1)을 더한 두 번째 소규모 경로의 후보 진행 시간(Tstart _ R2)에서 두 번째 소규모 경로의 부분 소요 시간이 시간의 흐름에 따라 증가하는 경우, 그 부분 소요 시간(Ttravel _ R2)을 그대로 사용하여 전체 소요 시간을 판단할 수 있다. 이 경우, 소요 시간은 일차 함수 공식에 의해 계산될 수 있다(도 18의 삼각형).
도 19를 참고하면, 후보 출발 시간에서 첫 번째 소규모 경로의 소요 시간(Ttravel _ R1)을 더한 두 번째 소규모 경로의 후보 진행 시간(Tstart _ R2)에서 두 번째 소규모 경로의 부분 소요 시간이 시간의 흐름에 따라 감소하는 경우, 그 부분 소요 시간을 그대로 사용하지 않을 수 있다. 부분 소요 시간이 시간의 흐름에 따라 감소하였다가 위로 상승하는 극소점(T?tart _ R2, T?ravel _ R2) 에서의 부분 소요 시간이 사용될 수도 있다.
구체적으로, Dwating time(=T'start _ R2 - Tstart _ R2)이 Dtravel time(=Ttravel _ R2 - T'travel _ R2) 보다 작을 경우, Dtravel time만큼 대기하였다가 출발하는 것이 더 적은 소요 시간을 가지므로 T'travel _ R2에 Dtravel time을 더한 값을 부분 소요 시간으로 사용할 수 있다.
이에 반해, Dwating time(=T'start _ R2 - Tstart _ R2)이 Dtravel time(=Ttravel _ R2- T'travel _ R2) 보다 크거나 같을 경우, 대기 시간 없이 바로 출발하는 것이 더 적은 소요 시간을 가지므로, Ttravel _ R2을 그대로 부분 소요 시간으로 사용할 수 있다. 이 경우, 소요 시간은 일차 함수 공식에 의해 계산될 수 있다.
제2 판단부(520)는 이렇듯 각각의 부분 소요 시간을 계산하고, 전체 소요 시간이 최소가 되는 때의 후보 출발 시간을 최적 출발 시간으로 판단할 수 있다.
도 20을 참고하면, 만일, 각각의 소규모 경로에 따라 PRCB가 존재하지 않는 구간이 생길 수 있다. 이러한 경우에는 SRCB를 대신 사용하여 부분 소요 시간을 계산할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 최적 출발 시간 판단 시스템은 기존의 기술과 달리, 빅 데이터를 PRCB 및 SRCB등을 이용하여 분석하고, 이를 통해 최적 출발 시간 판단을 행하므로 더욱 정확한 교통 예측에 이를 수 있다.
이하, 도 21 내지 도 24를 참고하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 최적 출발 시간 판단 방법을 설명한다. 상술한 최적 출발 시간 판단 시스템과 유사한 부분은 설명을 간략히 하거나 생략한다.
도 21은 본 발명의 일 실시예에 따른 최적 출발 시간 판단 방법을 설명하기 위한 순서도이고, 도 22는 도 21의 대규모 경로 생성 단계를 세부적으로 설명하기 위한 순서도이다. 도 23은 도 21의 소규모 경로 생성 단계를 세부적으로 설명하기 위한 순서도이고, 도 24는 도 21의 최적 출발 시간 판단 단계를 세부적으로 설명하기 위한 순서도이다.
도 21을 참고하면, 활용 기간, 출발지, 경유지 및 목적지를 입력 받는다(S2100).
상기 경유지는 존재하는 경우에만 입력 받을 수 있다. 경유지는 특별히 제한되지 않고 복수 또는 단수 모두 가능하다. 경유지가 복수인 경우에는 마지막 경유지가 곧 목적지가 될 수 있다. 활용 기간은 연속된 하나의 기간이거나 단속적인 여러 개의 기간일 수 있다. 즉, 특별한 제한이 없다.
이어서, 가공 데이터를 생성한다(S2110).
가공 데이터는 교통 이력 데이터를 시간별 공간별로 분류한 데이터일 수 있다. 상기 교통 이력 데이터 및 가공 데이터는 시간별 공간별로 테이블화된 데이터일 수 있다.
이어서, 대규모 경로를 생성한다(S2120).
대규모 경로는 경유지가 복수인 경우에만 생성할 수 있다. 대규모 경로란, 출발지 및 경유지의 경유 순서에 따른 경로를 말한다.
이어서, 소규모 경로를 생성한다(S2130).
소규모 경로는 대규모 경로에 따른 각각의 경유지 및 출발지 간의 경로를 의미할 수 있다.
이어서, 최적 경로를 생성한다(S2140).
최적 경로는 각각의 소규모 경로를 대규모 경로의 경유 순서에 따라 연결하여 생성할 수 있다.
이어서, 출발 보장 시간대(guarantee time)를 산출한다(S2150).
출발 보장 시간대는 후보 출발 시간대를 추출하여 산출될 수 있다. 후보 출발 시간대는 PRCB(도 13 참조)의 형태로 추출될 수 있다.
이어서, 최적 출발 시간을 판단한다(S2160).
최적 출발 시간은 출발 보장 시간대 내의 가장 전체 소요 시간이 작은 시간을 의미한다. 즉, 최적 출발 시간에 출발하는 경우, 가장 빠르게 최종 경로를 주행할 수 있다.
도 22를 참고하면, 대규모 경로를 생성하는 것은 먼저, 그룹을 지정한다(S2121).
지도 상의 출발지와 경유지를 연결하는 제1 선분을 형성하고, 제1 선분을 지름으로 하는 원을 형성할 수 있다. 상기 원 내에 다른 경유지가 속하는 경우에는 같은 그룹으로 할 수 있다.
이어서, 그룹 경로를 생성한다(S2123).
그룹 경로를 생성하는 것은 경유지가 2개인 경우 거리에 따라, 3개인 경우 그룹 경로가 짧아지는 방식으로 할 수 있다. 구체적으로, 경유지가 3개인 경우, 출발지와 가장 멀리 있는 경유지를 제2 선분으로 잇고, 제2 선분을 기준으로 경유지가 더 많거나 같은 쪽을 선택하여 먼저 경유하는 방식을 이용할 수 있다.
이어서, 대규모 경로를 완성한다(S2125).
상기 그룹 경로가 완성되면, 각각의 그룹 경로의 마지막 경유지 사이의 거리를 이용하여 가까운 순서대로 대규모 경로를 완성할 수 있다. 가장 가까운 경우를 먼저 완성하고, 나머지 중에 다시 거리를 비교하는 방식을 이용할 수 있다.
도 23을 참고하면, 소규모 경로를 생성하는 것은 먼저, 링크의 이동 차량의 측정 속도를 입력 받는다(S2131).
대규모 경로에 따라, 소규모 경로의 출발 노드와 도착 노드가 확정될 수 있다. 따라서, 상기 출발 노드와 도착 노드를 포함하는 사각형의 범위 내의 링크 및 노드의 속도 정보를 입력 받을 수 있다.
이어서, 다중 경로를 생성한다(S2133).
출발 노드에서 연결되는 모든 노드로 경로를 연결하되, 도착 노드의 방향으로만 진행할 수 있다. 우회하거나 후퇴하는 경우는 존재하지 않는다(도 9 참조)
이어서, 혼잡 점수를 생성한다(S2135).
혼잡 점수는 링크의 차량의 이동 속도를 기준으로 생성할 수 있다. 혼잡 점수가 높을수록 혼잡하지 않은 것으로 볼 수 있다.
이어서, 각각의 경로의 혼잡 점수를 계산한다(S2137).
각각의 경로에 속하는 링크의 혼잡 점수를 모두 더하면 각각의 경로의 혼잡 점수를 계산할 수 있다.
이어서, 소규모 경로를 선택한다(S2139).
각각의 경로의 혼잡 점수가 가장 큰 경로가 소규모 경로로 선택될 수 있다. 즉, 가장 혼잡하지 않은 경로를 소규모 경로로 선택한다.
도 24를 참고하면, 최적 출발 시간을 판단하는 것은 우선, 제1 부분 소요 시간이 증가하는지를 판단한다(S2161).
제1 부분 소요 시간은 이전의 소규모 경로의 후보 출발 시간대에서 이전의 소규모 경로의 부분 소요 시간이 지난 시점에서 해당 소규모 경로의 부분 소요 시간이다.
이어서, 제1 부분 소요 시간이 증가하는 경우, 부분 소요 시간을 제1 부분 소요 시간으로 판단한다(S2163).
이 경우, 대기하여도 더 짧은 시간이 걸리지 않으므로 제1 부분 소요 시간을 바로 부분 소요 시간으로 판단할 수 있다.
제1 부분 소요 시간이 감소하는 경우, 부분 소요 시간은 제2 부분 소요 시간과 제3 부분 소요 시간 중 최소값일 수 있다. 제2 부분 소요 시간은 상기 제1 부분 소요 시간이 감소하다가 다시 증가하는 극소점에서의 부분 소요 시간이고, 제3 부분 소요 시간은 제1 부분 소요 시간에 상기 극소점의 시간과 상기 후보 진행 시간의 차만큼의 시간을 더한 시간일 수 있다. 즉, 상기 극소점의 시간과 상기 후보 진행 시간의 차만큼의 시간을 기다려서 더 짧은 부분 소요 시간을 구할 수 있는 경우에는 대기 시간을 고려한 부분 소요 시간을 계산할 수 있다.
이어서, 전체 소요 시간을 산출한다(S2167).
전체 소요 시간은 각각의 소규모 경로에서의 부분 소요 시간의 합을 의미할 수 있다.
이어서, 최적 출발 시간을 판단한다(S2169).
상기 전체 소요 시간이 최소인 후보 출발 시간을 최적 출발 시간으로 판단할 수 있다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
100: 입력부 200: 데이터 가공부
300: 대규모 경로 생성부 400: 소규모 경로 생성부
500: 출발 시간 판단부

Claims (14)

  1. 교통 이력 데이터의 활용 기간, 출발지, 경유지 및 목적지를 입력 받는 입력부;
    상기 활용 기간 내의 교통 이력 데이터를 시간 및 공간별로 분류하여 가공 데이터를 생성하는 데이터 가공부;
    상기 출발지와 상기 목적지 사이에 상기 경유지의 경유 순서를 상기 가공 데이터 상의 거리 데이터에 기반하여 정하여 대규모 경로를 생성하는 대규모 경로 생성부;
    상기 가공 데이터를 이용하여 상기 경유 순서에 따라 상기 출발지, 상기 경유지 및 상기 목적지 간의 소규모 경로를 생성하는 소규모 경로 생성부; 및
    상기 소규모 경로 및 상기 대규모 경로를 연결하여 최적 경로를 생성하고, 상기 가공 데이터를 이용하여 상기 최적 경로의 가장 작은 전체 소요 시간을 가지는 출발 시간을 판단하는 출발 시간 판단부를 포함하되,
    상기 출발 시간 판단부는 상기 가공 데이터를 이용하여, 상기 각 소규모 경로의 후보 출발 시간대를 추출하여 상기 소규모 경로 중 첫 번째 소규모 경로의 출발 보장 시간대(guarantee time)를 구하는 제1 판단부와,
    상기 출발 보장 시간대 내에서 상기 전체 소요 시간을 최소로 하는 최적 출발 시간을 판단하는 제2 판단부를 포함하는 최적 출발 시간 판단 시스템.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 교통 이력 데이터는 근거리 전용 통신(Dedicated Short Range Communication, DSRC) 시스템에 의해 수집되는 최적 출발 시간 판단 시스템.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 제2 판단부는,
    상기 출발 보장 시간대의 각각의 후보 출발 시간에 대해서, 상기 각각의 소규모 경로의 부분 소요 시간을 합한 상기 전체 소요 시간이 최소인 후보 출발 시간을 최적 출발 시간으로 하되,
    상기 각각의 소규모 경로에서, 상기 후보 출발 시간에 의한 이전의 소규모 경로의 부분 소요 시간을 더한 후보 진행 시간에 해당 소규모 경로의 부분 소요 시간인 제1 부분 소요 시간이 시간의 흐름에 따라 증가하는 경우,
    상기 부분 소요 시간은 상기 제1 부분 소요 시간이고,
    상기 후보 출발 시간에 의한 이전의 소규모 경로의 부분 소요 시간을 더한 후보 진행 시간에 상기 해당 소규모 경로의 부분 소요 시간인 제1 부분 소요 시간이 시간의 흐름에 따라 감소하는 경우, 상기 부분 소요 시간은, 상기 해당 소규모 경로의 부분 소요 시간이 시간의 흐름에 따라 다시 증가하는 극소 지점에서의 부분 소요 시간인 제2 부분 소요 시간과, 상기 제1 부분 소요 시간에 상기 극소 지점의 시간과 상기 후보 진행 시간의 차(差) 만큼의 시간을 더한 제3 부분 소요 시간 중, 최소값인 최적 출발 시간 판단 시스템.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 대규모 경로 생성부는 지도상에서 상기 출발지와 상기 각각의 경유지를 제1 선분으로 잇고, 상기 제1 선분을 지름으로 하는 원을 형성하고, 상기 원 내에 다른 경유지가 있을 경우 같은 그룹으로 지정하는 그룹화부와,
    상기 그룹 내에서 각각의 경유지의 순서를 정하고, 이에 따른 그룹 경로를 생성하는 그룹 경로 생성부와,
    상기 각각의 그룹 경로 내의 마지막 경유지들 사이에서 거리가 가까운 순서대로 경로를 이어 대규모 경로를 완성하는 경로 완성부를 포함하는 최적 출발 시간 판단 시스템.
  5. 제4 항에 있어서,
    상기 그룹 경로 생성부는,
    상기 그룹 내에 경유지가 2곳인 경우, 상기 그룹 내에서 상기 경유지와 상기 출발지가 가까운 순서대로 경유 순서를 정하여 경로를 생성하고,
    상기 그룹 내에 경유지가 3곳 이상인 경우, 상기 지도상에서 상기 그룹 내에서 상기 출발지와 가장 멀리 있는 경유지를 잇는 제2 선분을 형성하고, 상기 제2 선분을 기준으로 경유지가 많거나 같은 곳을 우선적으로 선택하여 상기 출발지와 상기 경유지가 가까운 순서대로 경유 순서를 정하고, 상기 출발지와 가장 멀리 있는 경유지를 그 다음 경유지로 정하고, 상기 출발지와 가장 멀리 있는 경유지와 나머지 경유지가 가까운 순서대로 경유 순서를 정하여 경로를 생성하는 최적 출발 시간 판단 시스템.
  6. 제1 항에 있어서,
    상기 소규모 경로 생성부는 상기 가공 데이터 상의 실제 도로의 일부 구간에 해당하는 링크의 이동 차량의 측정 속도를 입력 받는 속도 입력부와,
    상기 속도에 기반하여 상기 각각의 링크의 혼잡 점수를 생성하는 점수 집계부와,
    상기 링크와 상기 실제 도로의 교차로에 해당하는 노드가 표시되는 지도상에 있어서, 출발지에서 경유지 또는 목적지로 향하는 다중 경로를 생성하는 다중 경로 생성부와,
    상기 각각의 다중 경로가 포함하는 링크의 상기 혼잡 점수를 모두 더하여 상기 다중 경로 중 각각의 경로의 혼잡 점수를 계산하는 경로 점수 연산부와,
    상기 혼잡 점수가 가장 작은 경로를 상기 소규모 경로로 선택하는 경로 선택부를 포함하는 최적 출발 시간 판단 시스템.
  7. 제6 항에 있어서,
    상기 경로 점수 연산부는 차로 수에 비례하는 차로 점수와, 기준 속도와 상기 측정 속도의 차(差)에 비례하는 속도 점수를 합하여 혼잡 점수를 산출하는 최적 출발 시간 판단 시스템.
  8. 제7 항에 있어서,
    상기 기준 속도는 상기 링크에서 규정된 제한 속도인 최적 출발 시간 판단 시스템.
  9. 교통 이력 데이터의 활용 기간, 출발지, 경유지 및 목적지를 입력 받고,
    상기 활용 기간 내의 교통 이력 데이터를 시간 및 공간별로 분류하여 가공 데이터를 생성하고,
    상기 출발지와 상기 목적지 사이에 상기 경유지의 경유 순서를 상기 가공 데이터 상의 거리 데이터에 따라 정하여 대규모 경로를 생성하고,
    상기 가공 데이터를 이용하여 상기 경유 순서에 따라 상기 출발지, 상기 경유지 및 상기 목적지 간의 소규모 경로를 생성하고,
    상기 소규모 경로 및 상기 대규모 경로를 연결하여 최적 경로를 생성하고,
    상기 가공 데이터를 이용하여, 상기 각 소규모 경로의 후보 출발 시간대를 추출하여 상기 소규모 경로 중 첫 번째 소규모 경로의 출발 보장 시간대(guarantee time)를 구하고,
    상기 출발 보장 시간대 내에서 전체 소요시간을 최소로 하는 최적 출발 시간을 판단하는 것을 포함하는 최적 출발 시간 판단 방법.
  10. 제9 항에 있어서,
    상기 후보 출발 시간대를 추출하는 것은,
    상기 소규모 경로의 부분 소요 시간에서 일정 시간 간격으로 평균을 낸 기준 부분 소요 시간 이하의 부분 소요 시간을 가지는 시간대를 상기 후보 출발 시간대로 추출하는 것을 포함하는 최적 출발 시간 판단 방법.
  11. 제9 항에 있어서,
    상기 최적 출발 시간을 판단하는 것은,
    상기 출발 보장 시간대의 각각의 후보 출발 시간에 대해서, 상기 각각의 소규모 경로의 부분 소요 시간을 합한 상기 전체 소요 시간이 최소인 후보 출발 시간을 최적 출발 시간으로 하되,
    상기 각각의 소규모 경로에서, 상기 후보 출발 시간에 의한 이전의 소규모 경로의 부분 소요 시간을 더한 후보 진행 시간에 해당 소규모 경로의 부분 소요 시간인 제1 부분 소요 시간이 시간의 흐름에 따라 증가하는 경우,
    상기 부분 소요 시간은 상기 제1 부분 소요 시간이고,
    상기 후보 출발 시간에 의한 이전의 소규모 경로의 부분 소요 시간을 더한 후보 진행 시간에 상기 해당 소규모 경로의 부분 소요 시간인 제1 부분 소요 시간이 시간의 흐름에 따라 감소하는 경우, 상기 부분 소요 시간은, 상기 해당 소규모 경로의 부분 소요 시간이 시간의 흐름에 따라 다시 증가하는 극소 지점에서의 부분 소요 시간인 제2 부분 소요 시간과, 상기 제1 부분 소요 시간에 상기 극소 지점의 시간과 상기 후보 진행 시간의 차(差) 만큼의 시간을 더한 제3 부분 소요 시간 중, 최소값인 최적 출발 시간 판단 방법.
  12. 제9 항에 있어서,
    상기 대규모 경로를 생성하는 것은,
    지도상에서 상기 출발지와 상기 각각의 경유지를 제1 선분으로 잇고,
    상기 지도상에서 상기 제1 선분을 지름으로 하는 원을 형성하고,
    상기 원 내에 다른 경유지가 있을 경우 같은 그룹으로 지정하고,
    상기 그룹 내에서 각각의 경유지의 순서를 정하여 그룹 경로를 생성하고,
    상기 각각의 그룹 경로 내의 마지막 경유지들 사이에, 각각의 거리가 가까운 순서대로 경로를 이어 상기 대규모 경로를 완성하는 것을 포함하는 최적 출발 시간 판단 방법.
  13. 제12 항에 있어서,
    상기 그룹 경로를 생성하는 것은,
    상기 그룹 내에 상기 경유지가 2곳인 경우, 상기 그룹 내에서 상기 경유지와 상기 출발지가 가까운 순서대로 경유 순서를 정하여 경로를 생성하고,
    상기 그룹 내에 상기 경유지가 3곳 이상인 경우, 상기 지도상에서 상기 그룹 내에서 상기 출발지와 가장 멀리 있는 경유지를 잇는 제2 선분을 형성하고, 상기 제2 선분을 기준으로 경유지가 많거나 같은 곳을 우선적으로 선택하여 상기 출발지와 상기 경유지가 가까운 순서대로 경유 순서를 정하고, 상기 출발지와 가장 멀리 있는 경유지를 그 다음 경유지로 정하고, 상기 출발지와 가장 멀리 있는 경유지와 나머지 경유지가 가까운 순서대로 경유 순서를 정하여 경로를 생성하는 최적 출발 시간 판단 방법.
  14. 제12 항에 있어서,
    상기 소규모 경로를 생성하는 것은,
    상기 가공 데이터 상의 실제 도로의 일부 구간에 해당하는 링크의 이동 차량의 측정 속도 데이터를 입력 받고,
    상기 링크와 상기 실제 도로의 교차로에 해당하는 노드가 표시되는 지도상에 있어서, 상기 출발지에서 상기 경유지 또는 상기 목적지로 향하는 다중 경로를 생성하고,
    상기 측정 속도에 기반하여 상기 각각의 링크의 혼잡 점수를 생성하고,
    상기 링크의 혼잡 점수에 따른 상기 다중 경로 중 각각의 경로의 혼잡 점수를 계산하고,
    상기 혼잡 점수가 가장 작은 경로를 상기 소규모 경로로 선택하는 것을 포함하는 최적 출발 시간 판단 방법.
KR1020130156468A 2013-12-16 2013-12-16 최적 출발 시간 판단 시스템 및 방법 KR101538154B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130156468A KR101538154B1 (ko) 2013-12-16 2013-12-16 최적 출발 시간 판단 시스템 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130156468A KR101538154B1 (ko) 2013-12-16 2013-12-16 최적 출발 시간 판단 시스템 및 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20150069843A KR20150069843A (ko) 2015-06-24
KR101538154B1 true KR101538154B1 (ko) 2015-07-29

Family

ID=53516863

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020130156468A KR101538154B1 (ko) 2013-12-16 2013-12-16 최적 출발 시간 판단 시스템 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101538154B1 (ko)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10330482B2 (en) 2017-07-28 2019-06-25 Uber Technologies, Inc. Dynamically determining origin and destination locations for a network system

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1194578A (ja) * 1997-09-17 1999-04-09 Casio Comput Co Ltd 地図表示装置、経路計算方法及び記録媒体
JP2007271481A (ja) * 2006-03-31 2007-10-18 Xanavi Informatics Corp 交通情報処理装置、交通情報サーバ装置
JP2010112797A (ja) * 2008-11-05 2010-05-20 Denso Corp 経路設定装置、ナビゲーション装置、及びプログラム
KR20110052386A (ko) * 2009-11-12 2011-05-18 현대모비스 주식회사 내비게이션 시스템의 주행경로 탐색방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1194578A (ja) * 1997-09-17 1999-04-09 Casio Comput Co Ltd 地図表示装置、経路計算方法及び記録媒体
JP2007271481A (ja) * 2006-03-31 2007-10-18 Xanavi Informatics Corp 交通情報処理装置、交通情報サーバ装置
JP2010112797A (ja) * 2008-11-05 2010-05-20 Denso Corp 経路設定装置、ナビゲーション装置、及びプログラム
KR20110052386A (ko) * 2009-11-12 2011-05-18 현대모비스 주식회사 내비게이션 시스템의 주행경로 탐색방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR20150069843A (ko) 2015-06-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9449505B2 (en) Traffic congestion prediction method and traffic congestion prediction device
JP4812908B1 (ja) 交差点停止割合特定装置及びナビゲーション装置、並びに交差点停止割合を特定するためのコンピュータプログラム、ナビゲーションするためのコンピュータプログラム
US20140278052A1 (en) Lane-level vehicle navigation for vehicle routing and traffic management
EP3115983B1 (en) Probe information collection method, collection apparatus, program, storage medium, and travel time calculating apparatus
CN113327419B (zh) 绿波速度确定方法、装置、电子设备和存储介质
JP2011008569A (ja) 統計交通情報生成装置およびそのプログラム
Osorio et al. Simulation-based optimization: achieving computational efficiency through the use of multiple simulators
CN104011779A (zh) 用于确定与交通控制信号的操作相关的信息的方法及***
CN110288205B (zh) 交通影响评价方法及装置
CN104731963A (zh) 一种基于车联网的网格化路径推荐方法及***
JP2015161966A (ja) 車線変更計画装置及び車線変更計画方法
KR101913134B1 (ko) 지능형 교통정보 시스템의 차선별 교통 속도 정보 생성 장치
CN102074110A (zh) 基于浮动车数据的交通流路口转向延时获取***和方法
CN110675646B (zh) 公交站点位置获取方法及装置
CN106128126A (zh) 利用平面感知技术减少高峰时间遇红灯次数的方法及***
KR101538154B1 (ko) 최적 출발 시간 판단 시스템 및 방법
JP2012221168A (ja) 走行情報演算装置、ナビゲーションシステムおよび走行情報演算方法
Chen et al. Computer-aided analysis and evaluation on ramp spacing along urban expressways
Csikós et al. Real-time estimation of emissions emerging from motorways based on macroscopic traffic data
Lisco A procedure for predicting queues and delays on expressways in urban core areas.
JP2018128283A (ja) ナビゲーション装置
Viti et al. Dynamic modeling of VISSIM's critical gap parameter at unsignalized intersections
Vajeeran et al. Delay analysis at a signalized T intersection
Li et al. Impact of stretching-segment on saturated flow rate of signalized intersection using cellular automation
Shafik Field evaluation of insync adaptive traffic signal control system in multiple environments using multiple approaches

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180703

Year of fee payment: 4