KR102511356B1 - 엣지 ai 기반의 차량 주차 예약 및 안내 서비스 제공 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 인공지능 기술을 차량 주차 서비스에 접목시킨 기술에 관한 것이다.
또한 본 발명의 일 실시예는 엣지 AI 기반의 차량 주차 예약 및 안내 서비스 제공 장치 및 방법에 관한 것이다.

Description

엣지 AI 기반의 차량 주차 예약 및 안내 서비스 제공 장치 및 방법 {Edge AI-based vehicle parking reservation and guidance service providing device and method}

본 발명은 인공지능 기술을 차량 주차 서비스에 접목시킨 기술에 관한 것이다.

또한 본 발명의 일 실시예는 엣지 AI 기반의 차량 주차 예약 및 안내 서비스 제공 장치 및 방법에 관한 것이다.

본 명세서에서 달리 표시되지 않는 한, 이 섹션에 설명되는 내용들은 이 출원의 청구항들에 대한 종래 기술이 아니며, 이 섹션에 포함된다고 하여 종래 기술이라고 인정되는 것은 아니다.

최근에는 건물 내의 주차장을 해당 건물의 입주자 또는 방문자에 한정하지 않고, 모든 사용자에게 공유함으로써, 사용자들은 주차공간을, 해당 건물의 관리자는 여유의 주차공간을 가지고 수익을 얻곤 한다.

이에 본 발명에서는, 주차공간의 예약정보에 기반하여 해당 차량을 안내할 수 있는 장치 및 방법을 제안하고자 한다.

한국등록특허 제10-1795151호 (2017.11.01.)

본 발명의 일 실시예는 인공지능 기반의 차량 주차 예약 및 안내 서비스 제공 장치 및 방법을 제공하는 것이다.

본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상술한 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 전자 장치는 메모리(memory) 및 상기 메모리와 연결된 프로세서(processor)를 포함하고, 상기 프로세서는, 주차장의 출입구에 설치된 제1 카메라로부터 진입하는 차량의 식별정보를 수신하고, 상기 식별정보에 대응하여, 예약시간 및 예약주차자리에 대한 예약정보를 확인하고, 상기 주차장의 내부에 설치된 복수개의 제2 카메라로부터 상기 차량의 위치를 확인하고, 상기 주차장의 출입구의 위치 및 상기 예약주차자리를 기반으로 경로정보를 생성하고, 상기 차량의 위치 및 상기 경로정보를 기반으로 안내정보를 생성하고, 상기 안내정보를 상기 차량을 운행하는 사용자단말에게 제공할 수 있다.

이 때, 상기 프로세서는, 상기 복수개의 제2 카메라 중에서 상기 차량이 촬영되고 있는 제3 카메라의 차량영상을 도출하고, 상기 제3 카메라의 위치 및 상기 차량영상을 기반으로 상기 차량의 위치를 확인하고, 상기 경로정보를 기반으로 상기 차량의 위치, 상기 제3 카메라의 위치 및 상기 제3 카메라의 앵글에 대응하는 증강현실이미지를 생성하고, 상기 차량영상에 상기 증강현실이미지를 중첩하여 상기 안내정보를 생성할 수 있다.

이 때, 상기 증강현실이미지는, 상기 차량영상에서 상기 차량의 위치를 기반으로 상기 경로정보 상 어느 위치로 가야할 지에 대한 화살표이미지일 수 있다.

이 때, 상기 프로세서는, 상기 주차장의 주차자리별로 고유의 식별ID를 할당하고, 상기 차량영상을 기반으로 상기 차량의 최종주차자리를 도출하고, 상기 최종주차자리에 해당하는 제1 식별ID와 상기 예약주차자리에 해당하는 제2 식별ID를 비교하여, 상기 차량이 예약주차자리에 주차한 것인지 확인할 수 있다.

이 때, 상기 프로세서는, 상기 차량의 최종주차자리가 상기 예약주차자리와 다른 경우, 상기 사용자단말로 상기 최종주차자리가 상기 예약주차자리와 상이함을 나타내는 정보 및 상기 예약주차자리에 대한 경로정보를 송신하고, 기설정된 시간이 경과된 이후에도 상기 최종주차자리가 상기 예약주차자리가 다른 경우, 상기 예약정보에 대응하는 예약주차비용에 기설정된 제1 할증정보가 반영된 제1 할증비용을 생성하여 상기 사용자단말로 송신하고, 상기 차량이 상기 예약시간을 초과하여 상기 예약주차자리에 위치하는 경우, 초과된 시간에 대응하는 제1 주차비용을 산출하고, 상기 제1 주차비용에 기설정된 제2 할증정보가 반영된 제2 할증비용을 생성하여 상기 사용자단말로 송신할 수 있다.

이 때, 상기 예약주차비용은 사용자단말로부터 수신된 상기 예약시간, 기설정된 시간당 기본주차요금, 시간별로 차등적으로 기설정된 시간차등지수 및 상기 예약주차자리와 주차장 주차자리별로 차등적으로 기설정된 위치차등지수를 기반으로 산출될 수 있다.

이 때, 상기 예약주차비용은, 아래 수학식에 의하여 산출되되,

RPF(Reservation Parking Fee)는 상기 예약주차비용을 의미하고, IoPS(Index of Parking Space)는 상기 예약주차자리에 해당하는 주차자리의 위치차등지수를 의미하고, SPF(Standard Parking Fee)는 기설정된 시간당 기본주차요금을 의미하고, IoT(Index of Time)_n은 상기 예약시간 중에 n번째 시간에 해당하는 시간차등지수를 의미하고, k는 상기 예약시간에 포함되는 전체 시간(Hour)을 의미할 수 있다.

이 때, 상기 시간차등지수는, 아래 수학식에 의하여 산출되되,

NoOPS(Number of Occupied Parking Space)는 n번째 시간에 상기 주차장 내부에 주차되어 있는 차량의 평균수를 의미하고, NoTPS(Number of ToTal Parking Space)는 상기 주차장의 전체 주차자리의 수를 의미하고, NoD(Number of Departures)_n은 n번째 시간에 상기 주차장에서 출차한 차량의 수를 의미하고, NoE(Number of Entrances)_n은 n번째 시간에 상기 주차장에 입차한 차량의 수를 의미할 수 있다.

이 때, 상기 위치차등지수는, 아래 수학식에 의하여 산출되되,

NoSPS(Number of Selection of Parking Space)는 기설정된 기간동안 전체 사용자들이 상기 예약주차자리에 해당하는 주차자리를 예약하고자 선택한 횟수를 의미하고, NoASPS(Number of Average Selection of Parking Space)는 기설정된 기간동안 전체 사용자들이 상기 주차장의 전체 주차자리에 대하여 예약하고자 선택한 횟수의 평균을 의미할 수 있다.

이 때, 상기 프로세서는, 상기 차량의 식별정보가 기설정된 임시정차차량에 해당하는 경우, 상기 주차장 내에서 기설정된 임시정차자리를 상기 차량의 상기 예약주차자리로 설정할 수 있다.

이와 같이 본 발명의 일 실시예에 따르면, 인공지능 기반의 차량 주차 예약 및 안내 서비스 제공 장치 및 방법을 제공할 수 있다.

본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 특정한 바람직한 실시예들의 상기에서 설명한 바와 같은 또한 다른 측면들과, 특징들 및 이득들은 첨부 도면들과 함께 처리되는 하기의 설명으로부터 보다 명백하게 될 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 차량 주차 예약 및 안내 서비스 제공 장치의 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 경로정보의 생성을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 차량의 위치를 확인하는 것을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 차량영상에 증강현실이미지가 중첩된 안내정보를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 차량 주차 예약 및 안내 서비스 제공 방법의 흐름도이다.
상기 도면들을 통해, 유사 참조 번호들은 동일한 혹은 유사한 엘리먼트들과, 특징들 및 구조들을 도시하기 위해 사용된다는 것에 유의해야만 한다.

이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

실시예를 설명함에 있어서 본 발명이 속하는 기술 분야에 익히 알려져 있고 본 발명과 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 발명의 요지를 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다.

마찬가지 이유로 첨부 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 개략적으로 도시되었다. 또한, 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니다. 각 도면에서 동일한 또는 대응하는 구성요소에는 동일한 참조 번호를 부여하였다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 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.

이때, 처리 흐름도 도면들의 각 블록과 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.

또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행 예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.

이 때, 본 실시 예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(field-Programmable Gate Array) 또는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.

본 발명의 실시예들을 구체적으로 설명함에 있어서, 특정 시스템의 예를 주된 대상으로 할 것이지만, 본 명세서에서 청구하고자 하는 주요한 요지는 유사한 기술적 배경을 가지는 여타의 통신 시스템 및 서비스에도 본 명세서에 개시된 범위를 크게 벗어나지 아니하는 범위에서 적용 가능하며, 이는 당해 기술분야에서 숙련된 기술적 지식을 가진 자의 판단으로 가능할 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 차량 주차 예약 및 안내 서비스 제공 장치의 개념도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 차량 주차 예약 및 안내 서비스 제공 장치는 주차장의 자리와 시간을 예약한 사용자의 차량이 예약한 주차자리에 주차할 수 있도록 사용자단말(200)로 안내하여, 차량의 이동시간을 줄이고 그에 따라 배기가스의 배출을 줄여 환경오염을 방지하고, 불법 주정차를 방지할 수 있다.

한편, 인공지능 기반의 차량 주차 예약 및 안내 서비스 제공 장치는 본 발명에서 '전자 장치(100)'로 호칭될 수도 있다. 또한 인공지능 기반의 장치로써 중앙 제어 장치가 아닌 주차장 곳곳(예; 천장, 기둥, 벽 등)에 설치되어 각 장치가 인공지능 기반의 제어 및/또는 처리를 구현할 수 있기에 '엣지 AI 장치(edge AI device)'라고 호칭될 수도 있다.

이 때, 사용자단말(200)은 통신 가능한 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 노트북(notebook), 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), 모바일폰(mobile phone), 스마트 워치(smart watch), 스마트 글래스(smart glass), e-book 리더기, PMP(portable multimedia player), 휴대용 게임기, 네비게이션(navigation) 장치, 디지털 카메라(digital camera), DMB(digital multimedia broadcasting) 재생기, 디지털 음성 녹음기(digital audio recorder), 디지털 음성 재생기(digital audio player), 디지털 동영상 녹화기(digital video recorder), 디지털 동영상 재생기(digital video player), PDA(Personal Digital Assistant) 등을 포함할 수 있다.

또한, 후술하는 바와 같이 예약을 하는 경우에는 사용자단말(200)이 스마트폰이 될 수 있고, 안내정보를 받는 것은 차량의 네비게이션 장치(센터페시아의 디스플레이 및 제어모듈)이 될 수 있어, 상기 사용자단말(200)이 꼭 하나의 장치가 아닐 수도 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전자 장치(100)의 블록도이다.

일 실시예에 따른 전자 장치(100)는 프로세서(110) 및 메모리(120)를 포함한다.

또한 전자 장치(100)는 도 1, 도 3 내지 도 6을 참조하여 설명되는 카메라(예; 제1 카메라 내지 제3 카메라)를 제어하는 서버, 외부 장치 등을 포함할 수도 있으나, 상기 제1 카메라 내지 상기 제3 카메라 각각이 전자 장치(100)로 구현될 수도 있다. 일 예로, 상기 제1 카메라 내지 상기 제3 카메라 각각이 프로세서(110) 및 메모리(120)를 포함할 수 있으며, 상기 프로세서(110)는 엣지 AI 기반의 차량 주차 예약 및 안내 서비스를 제공하기 위한 기능을 구현할 수 있다. 이때 상기 제1 카메라 내지 상기 제3 카메라 각각이 엣지 AI 장치로써의 기능을 수행할 수도 있다.

프로세서(110)는 전술한 적어도 하나의 방법을 수행할 수 있다. 메모리(120)는 상술한 방법과 관련된 정보를 저장하거나 상술한 방법이 구현된 프로그램을 저장할 수 있다. 메모리(120)는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리일 수 있다. 메모리(120)는 '데이터베이스', '저장부' 등으로 호칭될 수 있다.

프로세서(110)는 프로그램을 실행하고, 전자 장치(100)를 제어할 수 있다. 프로세서(110)에 의하여 실행되는 프로그램의 코드는 메모리(120)에 저장될 수 있다. 장치(100)는 입출력 장치(미도시)를 통하여 외부 장치(예를 들어, 퍼스널 컴퓨터 또는 네트워크)에 연결되고, 데이터를 교환할 수 있다.

이 때, 상기 프로세서(110)는, 주차장의 출입구에 설치된 제1 카메라로부터 진입하는 차량의 식별정보를 수신할 수 있다.

상기 제1 카메라에서 차량을 촬영하면, 차량의 번호판을 인식하여 차량을 식별할 수 있으며, 상기 식별정보는 차량의 번호를 의미할 수 있다.

또한, 상기 프로세서(110)는, 상기 식별정보에 대응하여, 예약시간 및 예약주차자리에 대한 예약정보를 확인할 수 있다.

사전에 상기 식별정보에 대응하는 차량의 사용자가 사전에 몇 시부터 몇 시까지 주차할지, 어느 주차자리에 주차할지를 예약할 수 있고, 그에 대한 정보를 상기 프로세서(110)가 확인하는 것이다.

또한, 상기 프로세서(110)는, 상기 주차장의 내부에 설치된 복수개의 제2 카메라로부터 상기 차량의 위치를 확인할 수 있다.

상기 제2 카메라도 촬영된 영상에서 차량 및 상기 차량의 번호판을 인식하고, 상기 제2 카메라의 위치 및 앵글상 차량의 위치를 기반으로 상기 차량의 위치를 확인할 수 있다.

이 때, 상기 차량의 번호판과 그에 따른 차량의 위치를 확인하기 위하여 인공지능모듈이 사용될 수 있다.

이 때, 상기 인공지능모듈은 머신러닝의 한 분야인 딥러닝(Deep Learning) 기법을 이용하여, 차량의 번호판의 위치 및 차량번호 등에 관한 정보를 수집하도록 학습된 기계학습모델을 생성할 수 있다.

또한, 인공지능모듈은 딥러닝을 통하여 상기 함수에서의 복수 개의 입력들의 가중치(weight)를 학습을 통하여 산출할 수 있다. 또한, 이러한 학습을 위하여 활용되는 인공지능망 모델로는 RNN(Recurrent Neural Network), DNN(Deep Neural Network) 및 DRNN(Dynamic Recurrent Neural Network) 등 다양한 모델들을 활용할 수 있을 것이다.

여기서 RNN은 현재의 데이터와 과거의 데이터를 동시에 고려하는 딥러닝 기법으로서, 순환 신경망(RNN)은 인공 신경망을 구성하는 유닛 사이의 연결이 방향성 사이클(directed cycle)을 구성하는 신경망을 나타낸다. 나아가, 순환 신경망(RNN)을 구성할 수 있는 구조에는 다양한 방식이 사용될 수 있는데, 예컨대, 완전순환망(Fully Recurrent Network), 홉필드망(Hopfield Network), 엘만망(Elman Network), ESN(Echo state network), LSTM(Long short term memory network), 양방향(Bi-directional) RNN, CTRNN(Continuous-time RNN), 계층적 RNN, 2차 RNN 등이 대표적인 예이다. 또한, 순환 신경망(RNN)을 학습시키기 위한 방법으로서, 경사 하강법, Hessian Free Optimization, Global Optimization Method 등의 방식이 사용될 수 있다.

또한, 상기 프로세서(110)는 상기 주차장의 출입구의 위치 및 상기 예약주차자리를 기반으로 경로정보를 생성할 수 있다. 경로정보의 생성과 관련해서는 도 3 내지 도 5를 참조하면 보다 상세하게 설명하도록 한다.

또한, 상기 프로세서(110)는 상기 차량의 위치 및 상기 경로정보를 기반으로 안내정보를 생성할 수 있고, 상기 안내정보를 상기 차량을 운행하는 사용자단말(200)에게 제공할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 경로정보의 생성을 나타내는 도면이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 차량의 위치를 확인하는 것을 나타내는 도면이다.

도 3 및 도 4를 참조하면, 상기 프로세서(110)는, 상기 복수개의 제2 카메라 중에서 상기 차량이 촬영되고 있는 제3 카메라의 차량영상을 도출하고, 상기 제3 카메라의 위치 및 상기 차량영상을 기반으로 상기 차량의 위치를 확인하고, 상기 경로정보를 기반으로 상기 차량의 위치, 상기 제3 카메라의 위치 및 상기 제3 카메라의 앵글에 대응하는 증강현실이미지를 생성하고, 상기 차량영상에 상기 증강현실이미지를 중첩하여 상기 안내정보를 생성할 수 있다.

이를 통해, 상기 차량이 어느 방향으로 가야 자신이 예약한 주차자리로 갈 수 있는지 확인할 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 차량영상에 증강현실이미지가 중첩된 안내정보를 나타내는 도면이다.

도 5를 참조하면, 상기 증강현실이미지는, 상기 차량영상에서 상기 차량의 위치를 기반으로 상기 경로정보 상 어느 위치로 가야할 지에 대한 화살표이미지일 수 있다.

이를 통해, 사용자는 자신의 위치에서 어느 위치로 가야 할지를 직관적으로 이해할 수 있다.

다만, 이 때, 사용자의 차량이 예약한 자리에 주차하지 않은 경우, 정확한 주차자리로 안내할 필요가 있다.

이를 위하여, 이 때, 상기 프로세서(110)는, 상기 주차장의 주차자리별로 고유의 식별ID를 할당하고, 상기 차량영상을 기반으로 상기 차량의 최종주차자리를 도출하고, 상기 최종주차자리에 해당하는 제1 식별ID와 상기 예약주차자리에 해당하는 제2 식별ID를 비교하여, 상기 차량이 예약주차자리에 주차한 것인지 확인할 수 있다.

따라서, 상기 프로세서(110)는, 상기 차량의 최종주차자리가 상기 예약주차자리와 다른 경우, 상기 사용자단말(200)로 상기 최종주차자리가 상기 예약주차자리와 상이함을 나타내는 정보 및 상기 예약주차자리에 대한 경로정보를 송신할 수 있다.

이 때, 사용자가 예약한 주차자리로 이동을 하면 문제가 없으나, 안내를 함에도 불구하고 예약하지 않은 자리에 주차를 하는 경우, 불이익을 줄 필요가 있다.

따라서, 상기 프로세서(110)는, 기설정된 시간이 경과된 이후에도 상기 최종주차자리가 상기 예약주차자리가 다른 경우, 상기 예약정보에 대응하는 예약주차비용에 기설정된 제1 할증정보가 반영된 제1 할증비용을 생성하여 상기 사용자단말(200)로 송신할 수 있다.

이 때, 상기 시간은 이동할 수 있는 시간으로써, 운영자가 임의로 설정할 수 있다. 예를 들면, 10분, 5분 등으로 설정할 수 있다.

또한, 상기 제1 할증정보는 상기 운영자가 임의로 설정할 수 있으며, 예를 들어, 10% 또는 20% 등으로 설정할 수 있고, 상기 제1 할증비용은 상기 예약주차비용에 상기 제1 할증정보 만큼 상승한 비용일 수 있다.

상기 예약주차비용은 후술하도록 한다.

또한, 사용자가 예약한 시간을 초과하고도 차량을 빼지 않는 경우, 이후의 예약자에게 불편을 끼칠 수 있다. 따라서, 예약시간을 초과하고도 차량을 빼지 않는 사용자에게도 불이익을 줄 필요가 있다.

이를 위하여, 상기 프로세서(110)는, 상기 차량이 상기 예약시간을 초과하여 상기 예약주차자리에 위치하는 경우, 초과된 시간에 대응하는 제1 주차비용을 산출하고, 상기 제1 주차비용에 기설정된 제2 할증정보가 반영된 제2 할증비용을 생성하여 상기 사용자단말(200)로 송신할 수 있다.

이 때, 상기 제1 주차비용은 상기 예약주차비용을 산출하는 방식으로 초과된 시간에 따라 산출될 수 있으며, 상기 제2 할증정보는 상기 운영자가 임의로 설정할 수 있으며, 예를 들어, 10%, 20% 등으로 설정할 수 있고, 상기 제2 할증비용은 상기 제1 주차비용에 상기 제2 할증정보 만큼 상승한 비용일 수 있다.

이 때, 상기 예약주차비용은 사용자단말(200)로부터 수신된 상기 예약시간, 기설정된 시간당 기본주차요금, 시간별로 차등적으로 기설정된 시간차등지수 및 상기 예약주차자리와 주차장 주차자리별로 차등적으로 기설정된 위치차등지수를 기반으로 산출될 수 있다.

이를 통하여, 차량이 많이 몰리는 시간과 차량이 적은 시간과의 주차비용을 차등적으로 적용할 수 있으며, 출입구 또는 엘리베이터 등과 가까운 주차자리 등 사용자의 선호도가 높은 자리와 낮은 자리를 구분하여 이에 대한 주차비용도 차등적으로 적용할 수 있다.

보다 상세하게 살펴보면, 상기 예약주차비용은, 아래 수학식 1에 의하여 산출될 수 있다.

[수학식 1]

이 때, RPF(Reservation Parking Fee)는 상기 예약주차비용을 의미하고, IoPS(Index of Parking Space)는 상기 예약주차자리에 해당하는 주차자리의 위치차등지수를 의미하고, SPF(Standard Parking Fee)는 기설정된 시간당 기본주차요금을 의미하고, IoT(Index of Time)_n은 상기 예약시간 중에 n번째 시간에 해당하는 시간차등지수를 의미하고, k는 상기 예약시간에 포함되는 전체 시간(Hour)을 의미할 수 있다.

이 때, 상기 시간차등지수는, 아래 수학식 2에 의하여 산출될 수 있다.

[수학식 2]

이 때, NoOPS(Number of Occupied Parking Space)는 n번째 시간에 상기 주차장 내부에 주차되어 있는 차량의 평균수를 의미하고, NoTPS(Number of ToTal Parking Space)는 상기 주차장의 전체 주차자리의 수를 의미하고, NoD(Number of Departures)_n은 n번째 시간에 상기 주차장에서 출차한 차량의 수를 의미하고, NoE(Number of Entrances)_n은 n번째 시간에 상기 주차장에 입차한 차량의 수를 의미할 수 있다.

이 때, 상기 위치차등지수는, 아래 수학식 3에 의하여 산출될 수 있다.

[수학식 3]

이 때, NoSPS(Number of Selection of Parking Space)는 기설정된 기간동안 전체 사용자들이 상기 예약주차자리에 해당하는 주차자리를 예약하고자 선택한 횟수를 의미하고, NoASPS(Number of Average Selection of Parking Space)는 기설정된 기간동안 전체 사용자들이 상기 주차장의 전체 주차자리에 대하여 예약하고자 선택한 횟수의 평균을 의미할 수 있다.

상술한 바에 의하여 예약한 차량만이 상기 주차장을 이용하는 것으로 볼 수 있으나, 택배차량이나 배달차량 등과 같이 임시로 방문하는 차량의 경우에는 다르게 볼 필요가 있다.

해당 차량들은 무질서한 정차 등으로 인하여 교통흐름을 방해할 수 있기 때문에, 상기 프로세서는, 상기 택배차량이나 배달차량 등과 같은 임시정차차량이 정차할 수 있는 주차자리를 미리 임시정차자리로 설정할 수 있고, 상기 택배차량 또는 배달차량 등과 같은 임시정차차량을 상기 임시정차자리로 안내할 수 있도록 상기 임시정차량의 예약주차자리를 상기 임시정차자리로 설정할 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 차량 주차 예약 및 안내 서비스 제공 방법의 흐름도이다.

도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 차량 주차 예약 및 안내 서비스 제공 방법은 주차장의 출입구에 설치된 제1 카메라로부터 진입하는 차량의 식별정보를 수신할 수 있다(S101).

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 차량 주차 예약 및 안내 서비스 제공 방법은 상기 식별정보에 대응하여, 예약시간 및 예약주차자리에 대한 예약정보를 확인할 수 있다(S103).

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 차량 주차 예약 및 안내 서비스 제공 방법은 상기 주차장의 내부에 설치된 복수개의 제2 카메라로부터 상기 차량의 위치를 확인할 수 있다(S105).

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 차량 주차 예약 및 안내 서비스 제공 방법은 상기 주차장의 출입구의 위치 및 상기 예약주차자리를 기반으로 경로정보를 생성할 수 있다(S107).

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 차량 주차 예약 및 안내 서비스 제공 방법은 상기 차량의 위치 및 상기 경로정보를 기반으로 안내정보를 생성할 수 있다(S109).

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 차량 주차 예약 및 안내 서비스 제공 방법은 상기 안내정보를 상기 차량을 운행하는 사용자단말(200)에게 제공할 수 있다(S111).

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 차량 주차 예약 및 안내 서비스 제공 방법은 도 1 내지 도 5에 개시된 인공지능 기반의 차량 주차 예약 및 안내 서비스 제공 장치(100)와 동일하게 구성될 수 있다.

이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 컨트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.

Claims (7)

1. 전자 장치에 있어서,
   메모리(memory); 및
   상기 메모리와 연결된 프로세서(processor); 를 포함하고,
   상기 프로세서는:
   주차장의 출입구에 설치된 제1 카메라로부터 진입하는 차량의 식별정보를 수신하고,
   상기 식별정보에 대응하여, 예약시간 및 예약주차자리에 대한 예약정보를 확인하고,
   상기 주차장의 내부에 설치된 복수개의 제2 카메라로부터 상기 차량의 위치를 확인하고,
   상기 주차장의 출입구의 위치 및 상기 예약주차자리를 기반으로 경로정보를 생성하고,
   상기 차량의 위치 및 상기 경로정보를 기반으로 안내정보를 생성하고,
   상기 안내정보를 상기 차량을 운행하는 사용자단말에게 제공하고,
   상기 프로세서는:
   상기 주차장의 주차자리별로 고유의 식별ID를 할당하고,
   상기 복수개의 제2 카메라 중에서 상기 차량이 촬영되고 있는 제3 카메라의 차량영상을 도출하고,
   상기 차량영상을 기반으로 상기 차량의 최종주차자리를 도출하고,
   상기 최종주차자리에 해당하는 제1 식별ID와 상기 예약주차자리에 해당하는 제2 식별ID를 비교하여, 상기 차량이 예약주차자리에 주차한 것인지 확인하고,
   상기 차량의 최종주차자리가 상기 예약주차자리와 다른 경우, 상기 최종주차자리가 상기 예약주차자리와 상이함을 나타내는 정보 및 상기 예약주차자리에 대한 경로정보를 상기 사용자단말에게 송신하고,
   기설정된 시간이 경과된 이후에도 상기 최종주차자리가 상기 예약주차자리가 다른 경우, 상기 예약정보에 대응하는 예약주차비용에 기설정된 제1 할증정보가 반영된 제1 할증비용을 생성하여 상기 사용자단말에게 송신하고,
   상기 차량이 상기 예약시간을 초과하여 상기 예약주차자리에 위치하는 경우, 초과된 시간에 대응하는 제1 주차비용을 산출하고, 상기 제1 주차비용에 기설정된 제2 할증정보가 반영된 제2 할증비용을 생성하여 상기 사용자단말에게 송신하고, 상기 예약주차비용은 사용자단말로부터 수신된 상기 예약시간, 기설정된 시간당 기본주차요금, 시간별로 차등적으로 기설정된 시간차등지수 및 상기 예약주차자리와 주차장 주차자리별로 차등적으로 기설정된 위치차등지수를 기반으로 산출되고,
   상기 차량의 식별정보가 기설정된 임시정차차량에 해당하는 경우, 상기 주차장 내에서 기설정된 임시정차자리를 상기 차량의 상기 예약주차자리로 설정하고,
   상기 예약주차비용은, 아래 수학식 1에 의하여 산출되고,
   [수학식 1]
   

   

   
   RPF(Reservation Parking Fee)는 상기 예약주차비용을 의미하고, IoPS(Index of Parking Space)는 상기 예약주차자리에 해당하는 주차자리의 위치차등지수를 의미하고, SPF(Standard Parking Fee)는 기설정된 시간당 기본주차요금을 의미하고, IoT(Index of Time)_n은 상기 예약시간 중에 n번째 시간에 해당하는 시간차등지수를 의미하고, k는 상기 예약시간에 포함되는 전체 시간(Hour)을 의미하고,
   상기 시간차등지수는, 아래 수학식 2에 의하여 산출되고,
   [수학식 2]
   

   

   
   NoOPS(Number of Occupied Parking Space)는 n번째 시간에 상기 주차장 내부에 주차되어 있는 차량의 평균수를 의미하고, NoTPS(Number of ToTal Parking Space)는 상기 주차장의 전체 주차자리의 수를 의미하고, NoD(Number of Departures)_n은 n번째 시간에 상기 주차장에서 출차한 차량의 수를 의미하고, NoE(Number of Entrances)_n은 n번째 시간에 상기 주차장에 입차한 차량의 수를 의미하고,
   상기 위치차등지수는, 아래 수학식 3에 의하여 산출되고,
   [수학식 3]
   

   

   
   NoSPS(Number of Selection of Parking Space)는 기설정된 기간동안 전체 사용자들이 상기 예약주차자리에 해당하는 주차자리를 예약하고자 선택한 횟수를 의미하고, NoASPS(Number of Average Selection of Parking Space)는 기설정된 기간동안 전체 사용자들이 상기 주차장의 전체 주차자리에 대하여 예약하고자 선택한 횟수의 평균을 의미하는 것을 특징으로 하는, 전자 장치.
   
2. 청구항 1에 있어서,
   상기 프로세서는,
   상기 제3 카메라의 위치 및 상기 차량영상을 기반으로 상기 차량의 위치를 확인하고,
   상기 경로정보를 기반으로 상기 차량의 위치, 상기 제3 카메라의 위치 및 상기 제3 카메라의 앵글에 대응하는 증강현실이미지를 생성하고,
   상기 차량영상에 상기 증강현실이미지를 중첩하여 상기 안내정보를 생성하되,
   상기 증강현실이미지는, 상기 차량영상에서 상기 차량의 위치를 기반으로 상기 경로정보 상 어느 위치로 가야할 지에 대한 화살표이미지인 것을 특징으로 하는, 전자 장치.
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