KR20160064521A

KR20160064521A - Poi 분포 영역 단위의 구역 설정을 적용하는 도착 예정 시각 제공 방법

Info

Publication number: KR20160064521A
Application number: KR1020140168218A
Authority: KR
Inventors: 도화종; 박찬일
Original assignee: 현대엠엔소프트 주식회사
Priority date: 2014-11-28
Filing date: 2014-11-28
Publication date: 2016-06-08
Also published as: KR102156020B1

Abstract

본 발명은 POI 분포 영역 단위의 구역 설정을 적용하는 도착 예정 시각 제공 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 교통정보 센터가 차량의 도착 예정 시각을 제공하는 방법에 있어서, 지도상에서 POI 분포 데이터를 추출하는 제1단계, 상기 제1단계의 POI 분포 데이터를 기준으로 하나 이상의 POI 분포 영역을 설정하는 제2단계, 상기 제2단계에서 설정되어진 상기 POI 분포 영역에서 상기 POI 분포 영역별로 정체도를 산출하는 제3단계, 상기 POI 분포 영역에서의 in-out 경로, 복수의 pass-through 경로 및 out-in 경로의 통행 시간을 각각 산출하는 제4단계 및 상기 제4단계의 POI 분포 영역별로 산출되어진 통행 시간을 합산하여 최적화된 경로의 도착 예정 시각을 산출하고 정보를 제공하는 제5단계로 이루어짐으로써, 경로가 지나는 각 POI 분포 영역의 통과 시간을 추정한 후 합산하는 방식의 교통류 특성에 적합한 POI 분포 영역 단위의 구역 설정을 적용하는 도착 예정 시각 제공 방법에 관한 것이다.

Description

POI 분포 영역 단위의 구역 설정을 적용하는 도착 예정 시각 제공 방법{Providing method to Estimated time of arrival using zoning of the POI distribution area unit}

본 발명은 POI 분포 영역 단위의 구역 설정을 적용하는 도착 예정 시각 제공 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 교통류의 흐름 변화가 발생할 경우 영향을 미치는 유효 범위를 각각의 POI 분포 영역(Region)으로 구획하고, 경로가 지나는 각 POI 분포 영역의 통과 시간을 추정한 후 합산하는 방식의 교통류 특성에 적합한 POI 분포 영역 단위의 구역 설정을 적용하는 도착 예정 시각 제공 방법에 관한 것이다.

일반적으로 교통정보 센터에서 차량의 도착 예정 시각을 산출하는 방법에는 출발지점으로부터 목적지점까지 이어진 경로 상에서의 링크 리스트에 따른 각 링크 통행 시간을 추정한 후 합산하여 산정하는 방식이 적용 되었다.

예를 들어 종래의 기술인 한국 공개특허공보 제10-2014-0003927은 실시간 교통 정보를 고려한 차량의 도착예정 시간 계산 방법과 교통신호 제어 방법 및 이를 적용한 시스템에 관한 것으로, 대상 차량의 현 위치에서부터 목적지까지의 주행 경로를 분석하여 상기 주행 경로 상에 있는 교차로 및 링크를 구분하고, 구분된 교차로 및 링크에 상응하는 실시간 교통 정보를 이용하여 링크 통행시간을 계산하여, 상기 주행 경로 상에 있는 링크에 대한 링크 통행시간을 합산하여 도착예정 시간을 산출하는 기술에 관한 것이다.

그러나 상기 종래 기술과 같은 링크 단위로 도착 예정 시각을 산출하는 방법은 경로 탐색의 공간적 범위가 넓어질수록 경로 링크 개수가 증가하여 도착예정 시각 산정을 위한 연산 시간이 증가하여지고, 이러한 링크 단위의 도착 예정 시각 산정 방법은 다음과 같은 경우에 오차가 발생하는 한계점을 갖고 있다.

먼저, 탐색되어진 길안내 경로가 교통정보를 제공하는 커버리지 외 지역을 통과하는 경우일 때에 정보의 최신성 및 현재성이 높은 실시간 교통정보, 예측 교통정보 등과 같은 동적 데이터를 활용하지 못할뿐더러, 정적 속도, 도로 제한 속도, 패턴 교통정보 등과 같은 정적 데이터를 기반으로 링크 통행 시간을 추정 시에는 오차를 유발하는 경우가 발생한다.

그리고 현실적으로 모든 링크에 대해 실시간 교통정보, 예측 교통정보 등과 같은 동적 데이터가 존재하거나 제공하는 경우는 없다고 볼 수 있다.

또한, 단속류 도로에서 교차로, 신호등, 합류지점 등의 노드에서 통행 시간 지연이 발생하는 경우가 있다. 상기 교차로, 신호등, 합류지점 등과 같은 지점은 인구 밀도가 높은 지역에 집중되며, 이러한 지역이 많이 분포한 경로의 경우 도착 예정 시각을 산출할 시에 오차가 확대 전파되는 문제점이 있다.

그러므로 종래 기술의 한계를 극복하고 도착 예정 시각의 정확도를 재고하기 위해 링크 단위 산정 방식을 탈피한 새로운 산정 방식으로 도착 예정 시각을 산출하는 방법이 요구되어질 뿐만 아니라 현실 세계의 도로 네트워크(링크,노드)와 교통 통행량은 비균등 분포 특성을 가지므로 지역별(Region 단위)로 구분된 차별화된 도착 예정 시각 산정 방식이 반영되는 기술이 요구되어진다.

상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 본 발명은 교통정보 센터가 차량의 도착 예정 시각을 제공함에 있어서, 지도상에서 추출되어진 POI 분포 데이터에서 중요 POI를 기준으로 하나 이상의 POI 분포 영역을 구획 설정하기 위하여 POI 분포 확률 밀도 함수를 활용하는 것을 제공하는 목적이 있다.

또한, 본 발명의 다른 목적은 구획되어진 상기 POI 분포 영역별로 정체도를 산출하고, 상기 POI 분포 영역에서의 각각의 경로에 대한 통행 시간을 산출하고 합산하여 최적화된 경로의 도착 예정 시각을 제공하기 위한 것이다.

본 발명의 상기 목적은 교통정보 센터가 차량의 도착 예정 시각을 제공하는 방법에 있어서, 지도상에서 POI 분포 데이터를 추출하는 제1단계, 상기 제1단계의 POI 분포 데이터를 기준으로 하나 이상의 POI 분포 영역을 설정하는 제2단계, 상기 제2단계에서 설정되어진 상기 POI 분포 영역에서 상기 POI 분포 영역별로 정체도를 산출하는 제3단계, 상기 POI 분포 영역에서의 in-out 경로, 복수의 pass-through 경로 및 out-in 경로의 통행 시간을 각각 산출하는 제4단계 및 상기 제4단계의 POI 분포 영역별로 산출되어진 통행 시간을 합산하여 최적화된 경로의 도착 예정 시각을 산출하고 사용자의 요청에 의해 정보를 제공하는 제5단계로 이루어지는 것을 특징으로 하여 달성된다.

따라서 본 발명의 POI 분포 영역 단위의 구역 설정을 적용하는 도착 예정 시각 제공 방법은 교통류 특성에 적합한 POI 분포 영역 단위의 구역 설정을 적용하여 각 POI 분포 영역의 통과 시간을 추정한 후 합산하는 방식으로 교통류 특성에 적합한 도착 예정 시각을 제공하는 효과가 있다.

또한, 본 발명은 도착 예정 시간 산정 시 POI 분포 영역별 지역의 구획을 활용하여 정체도를 개별 고려함으로써 도착 예정 시간의 정확도 및 경로 탐색 연산량을 줄이고 연산 시간을 단축하는 효과가 있다.

도 1은 본 발명에 따른 POI 분포 영역 단위의 구역 설정을 적용하는 도착 예정 시각 제공 방법의 흐름도이고,
도 2는 본 발명에 따른 중요 POI의 추출과 상기 중요 POI를 기준으로 설정되어진 POI 분포 영역을 나타내는 예시도,
도 3은 본 발명에 따른 POI 분포 영역을 통과하는 경로를 나타내는 예시도,
도 4는 본 발명에 따른 POI 분포 밀도 확률 함수를 나타내는 예시도,
도 5a는 본 발명에 따른 POI 분포 영역에서 In-Out하는 경로 진행의 예시도,
도 5b는 본 발명에 따른 POI 분포 영역에서 Out-In하는 경로 진행의 예시도,
도 5c는 본 발명에 따른 POI 분포 영역에서 Pass-through하는 경로의 진행을 나타내는 예시도이다.

본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.

따라서 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명에 따른 POI(point of interest) 분포 영역 단위의 구역 설정을 적용하는 도착 예정 시각 제공 방법의 흐름도이다. 이때 상기 POI 분포 영역 단위란 지역 단위 또는 Region 단위와 같은 의미로 사용되어 질 수 있다.

도시와 같이 본 발명의 교통정보 센터가 차량의 도착 예정 시각을 제공하는 방법에 있어서, 지도상에서 POI 분포 데이터를 추출하는 제1단계(S100), 상기 제1단계(S100)의 POI 분포 데이터를 기준으로 POI 분포 영역을 설정하는 제2단계(S200), 상기 제2단계(S200)에서 설정되어진 POI 분포 영역에서 상기 POI 분포 영역의 정체도를 산출하는 제3단계(S300), 상기 POI 분포 영역에서의 in-out 경로, 복수의 pass-through 경로 및 out-in 경로의 통행 시간을 각각 산출하는 제4단계(S400) 및 상기 제4단계(S400)의 산출되어진 통행 시간을 합산하여 최적화된 경로의 도착 예정 시각을 산출하고 정보를 제공하는 제5단계(S500)로 이루어진다.

도 2는 중요 POI의 추출과 상기 중요 POI를 기준으로 설정되어진 POI 분포 영역을 나타내는 예시도이고, 도 3은 POI 분포 영역을 통과하는 경로를 나타내는 예시도로서 도시를 참조하여 설명하면, 상기 제1단계(S100)는 차량의 도착 예정 시각을 제공하기 위한 지역에 대하여 출발지로부터 목적지까지의 경로를 포함하는 지도 데이터 서버(Data base)에서 POI 데이터를 추출하는 단계이다. 이때, 지도 데이터 서버에서 추출되는 POI 데이터는 주요 시설물, 역, 공항, 터미널, 호텔과 같은 지점과 여러 속정 정보를 포함하는 지도에 표시되는 데이터이다. 그러므로 상기 POI 데이터는 기본적으로 각 POI별 업종, 중요도 레벨 등의 속성을 갖는다.

상기 제2단계(S200)는 상기 제1단계(S100)에서 추출되어진 POI 데이터를 활용하여 지도상에 POI 분포 영역을 구획 설정하는 단계로서, POI 분포 영역 설정을 위해서는 중요 가상 지점과 그 영향 범위에 대한 고찰이 필요한데, 이를 단순화하기 위한 방법의 일환으로 중요 POI의 분포에 대한 확률 밀도 함수 활용법을 사용한다.

그러므로 상기 제2단계(S200)는 상기 제1단계(S100)의 POI 분포 데이터 중에서 랜드마크 POI, 인구유동 POI, 관공서 POI, 도로 교차점 POI, 유고정보 POI와 같은 중요 POI를 선별하는 과정을 갖는다. 이때, 중요 POI를 선별하기 위해서는 아래와 같은 기준 중에서 어느 하나를 적용할 수 있다.

먼저, POI의 중요도 레벨을 기준으로 상위 중요도의 지점인 랜드마크(Landmark) POI를 중요 POI 기준으로 선별할 수 있다.

또한, 여객터미널, 백화점 등 유동 인구가 많은 지점과 같은 인구 유동 POI를 중요 POI 기준으로 선별할 수 있다.

또한, 인구 밀도를 기준으로 설치되어진 구청, 동주민센터 등의 지점과 같은 관공서 POI를 중요 POI 기준으로 선별할 수 있다.

또한, 유고정보(REI, Road Event Information)를 기준으로 공사, 통제, 집회 등의 통행 흐름 제한 상황 지점과 같은 유고정보 POI를 중요 POI 기준으로 선별할 수 있다.

또한, 도로의 교차 및 진출입이 발생하는 지점으로 교차로,IC 등과 같은 도로 교차점 POI를 중요 POI 기준으로 선별할 수 있다.

상기와 같은 중요 POI 선별 후에는 상기 중요 POI를 기준으로 POI 분포 밀도 확률 함수를 적용하여 주변 POI 분포 밀도의 거리에 따른 POI 분포 영역의 경계선을 구획하고 설정한다.

도 4는 본 발명에 따른 POI 분포 밀도 확률 함수를 나타내는 예시도로서, 상기 POI 분포 밀도 확률 함수는 세로축은 POI 분포 밀도를 나타내고 가로축은 상기 중요 POI로 부터의 거리를 나타내는 그래프인 것을 특징으로 하며, 상기 POI 분포 밀도 확률 함수를 통하여 상기 중요 POI를 기준으로 상기 POI 분포 밀도가 현저히 줄어드는 지점을 경계선으로 설정할 수 있는 것이다.

상기 POI 분포 밀도 확률 함수에 따라 상기 POI 분포 밀도가 밀집해 있거나 밀도가 높은 POI 분포 영역은 범위가 작게 구획되고, POI 분포 밀도가 확산되어 있거나 밀도가 낮은 POI 분포 영역은 범위가 넓게 구획되어짐을 알 수 있다.

상술한 상기 제1단계(S100) 및 제2단계(S200)는 도착 예정 시각 산정 이전에 진행되는 전처리(pre-process) 단계로 볼 수 있다.

상기 제3단계(S300)는 POI 분포 영역의 정체도를 산출하는 단계로서, 상기 구획 설정되어진 POI 분포 영역 내에서 도로 네트워크의 구성과 실시간 교통정보 및 예측 교통정보와 같은 동적 데이터가 존재하는 링크의 통행 속도로 정체도를 산출하는 단계이다.

이때, 상기 동적 데이터가 존재하지 않는 링크는 통행량이 적어 통행 속도가 원활한 링크로 가정하여 상기 POI 분포 영역 내의 평균 통행 속도로 정체도를 산출하여진다. 상기 정체도란 교통류와 같은 의미를 내포한다.

일반적으로 상기 교통류란 한 방향으로 주행하는 연속적인 차량의 흐름(流)으로 특정 지점에서 도로 공사, 도로 통제, 집회 등의 통행 흐름 제한 상황의 유고가 발생하는 경우, 교통량이 집중되어 병목이 발생하는 경우, 기타 정체(congestion) 상황이 발생하는 경우에 해당 지점의 정체가 인접 POI 분포 영역으로 확산되는 특성을 갖는다. 이는 잔잔한 수조에 붉은색 잉크를 한 방울 떨어뜨리면 시간이 지날수록 붉은색 범위가 확대되어지는 원리와 같다.

그러므로 상술한 교통류의 특성을 반영하여 도착 예정 시각을 산출(산정)할 시, 교통류의 흐름 변화가 발생할 경우 영향을 미치는 유효 범위를 각각의 POI 분포 영역으로 구획하고 경로가 지나는 각 POI 분포 영역의 통과 시간을 추정한 후 합산하는 방식이 링크 단위를 이용한 도착 예정 시각 산정 방식보다는 더 적합함을 의미한다.

상기 제4단계(S400)는 POI 분포 영역에서의 in-out 경로, 복수의 pass-through 경로 및 out-in 경로의 통행 시간을 각각 산출하는 단계이다.

이때, 상기 in-out 경로는 출발지 POI 분포 영역이고, 상기 out-in 경로는 목적지 POI 분포 영역일 수 있고, 상기 복수의 pass-through 경로는 경유지 POI 분포 영역으로 구분될 수 있다.

그러므로 도 5a는 일반적으로 출발지의 POI 분포 영역에서 적용되어지는 In-Out 경로를 도식화한 예시도로서, 기존의 링크 단위 도착 예정 산정 방식을 적용하여 출발지에서 POI 분포 영역의 진출 경계까지 시간을 산출하게 된다.

도 5b는 일반적으로 목적지의 POI 분포 영역에서 적용되어지는 Out-In 경로를 도식화한 예시도로서, 기존의 링크 단위 도착 예정 산정 방식이 적용되고 POI 분포 영역의 진입 경계에서 목적지까지 시간이 산출되어진다.

도 5c는 본 발명에 따른 POI 분포 영역에서 Pass-through하는 경로의 진행을 나타내는 예시도로서, 일반적으로 경로 상의 경유지 POI 분포 영역의 진입 경계에서 진출 경계까지의 정체도와 경로 거리를 이용하여 상기 경유지 POI 분포 영역의 통과 시간을 산출할 수 있다.

또한, 상기 세 가지 경우 이외에 POI 분포 영역이 설정 되어 있지 않는 경로 상에서는 기존의 링크 단위 도착 예정 산정 방식이 적용되어 경로 시간이 산출되어진다.

또한, 상기 제3단계(S300)의 POI 분포 영역의 정체도 산출과 상기 제4단계(S400)의 pass-through 통행 시간 산출 시 여러 통계적 기법 적용하여 도착 예정 시각의 정확도를 향상시킬 수 있는데, 일반적으로 교통류 및 통행 시간을 산출하는 통계적 기법으로는 Poisson분포, Binomial분포, Poisson/Binomial/Normal분포의 상관관계, Negative Binomial분포, Geometric 분포, Multinomial분포, Hyper geometric분포와 같은 계수분포 방식과 Negative Exponential분포, Shifted Negative Exponential분포, Erlang분포 방식과 같은 간격분포 방식을 사용할 수 있다.

상기 제5단계(S500)는 상기 제3단계(S300)와 제4단계(S400)를 통하여 산출되어진 통행 시간을 합산하여 최적화된 경로의 도착 예정 시각을 산출하고, 산출되어진 정보를 사용자의 요청에 의해 내비게이션 또는 경로 도착 예정 시간을 요청한 장치에 제공하는 단계이다.

본 발명은 이상에서 살펴본 바와 같이 바람직한 실시예를 들어 도시하고 설명하였으나, 상기 실시예에 한정되지 아니하며 본 발명의 정신을 벗어나지 않는 범위 내에서 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변경과 수정이 가능할 것이다.

Claims

교통정보 센터가 차량의 도착 예정 시각을 제공하는 방법에 있어서,
지도상에서 POI 분포 데이터를 추출하는 제1단계;
상기 제1단계의 POI 분포 데이터를 기준으로 하나 이상의 POI 분포 영역을 설정하는 제2단계;
상기 제2단계에서 설정되어진 상기 POI 분포 영역에서 상기 POI 분포 영역별로 정체도를 산출하는 제3단계;
상기 POI 분포 영역에서의 in-out 경로, 복수의 pass-through 경로 및 out-in 경로의 통행 시간을 각각 산출하는 제4단계; 및
상기 제4단계의 POI 분포 영역별로 산출되어진 통행 시간을 합산하여 최적화된 경로의 도착 예정 시각을 산출하고 사용자의 요청에 의해 정보를 제공하는 제5단계로 이루어지는 것을 특징으로 하는 POI 분포 영역 단위의 구역 설정을 적용하는 도착 예정 시각 제공 방법.
제1 항에 있어서,
상기 제2단계는 상기 제1단계의 POI 분포 데이터 중에서 랜드마크 POI, 인구유동 POI, 관공서 POI, 도로 교차점 POI, 유고정보 POI중 어느 하나 이상의 중요 POI를 선별하는 것을 특징으로 하는 POI 분포 영역 단위의 구역 설정을 적용하는 도착 예정 시각 제공 방법.
제2 항에 있어서,
상기 중요 POI를 기준으로 POI 분포 밀도 확률 함수를 적용하여 POI 분포 영역의 거리에 따른 경계선을 구획 설정하는 것을 특징으로 하는 POI 분포 영역 단위의 구역 설정을 적용하는 도착 예정 시각 제공 방법.
제3 항에 있어서,
상기 POI 분포 밀도 확률 함수는 세로축은 POI 분포 밀도를 나타내고 가로축은 상기 중요 POI로 부터의 거리를 나타내는 그래프인 것을 특징으로 하는 POI 분포 영역 단위의 구역 설정을 적용하는 도착 예정 시각 제공 방법.
제3 항에 있어서,
상기 POI 분포 밀도 확률 함수에 따라 상기 POI 분포 밀도가 밀집한 POI 분포 영역은 범위가 작게 구획되고, POI 분포 밀도가 확산되어 있는 POI 분포 영역은 범위가 넓게 구획되는 것을 특징으로 하는 POI 분포 영역 단위의 구역 설정을 적용하는 도착 예정 시각 제공 방법.
제1 항에 있어서,
상기 제3단계는 상기 설정되어진 POI 분포 영역 내에서 도로 네트워크의 구성과 실시간 교통정보 및 예측 교통정보와 같은 동적 데이터가 존재하는 링크의 통행 속도로 정체도를 산출하는 것을 특징으로 하는 POI 분포 영역 단위의 구역 설정을 적용하는 도착 예정 시각 제공 방법.
제6 항에 있어서,
상기 동적 데이터가 존재하지 않는 링크는 상기 POI 분포 영역 내의 평균 통행 속도로 정체도를 산출하는 것을 특징으로 하는 POI 분포 영역 단위의 구역 설정을 적용하는 도착 예정 시각 제공 방법.
제1 항에 있어서,
상기 제4단계에서 상기 in-out 경로는 출발지 POI 분포 영역이고, 상기 out-in 경로는 목적지 POI 분포 영역이고, 상기 복수의 pass-through 경로는 경유지 POI 분포 영역으로 구분되며, 상기 경유지 POI 분포 영역의 진입 경계에서 진출 경계까지의 정체도와 경로 거리를 이용하여 상기 경유지 POI 분포 영역의 통과 시간을 산출하는 것을 특징으로 하는 POI 분포 영역 단위의 구역 설정을 적용하는 도착 예정 시각 제공 방법.