KR20220010531A

KR20220010531A - 운송-관련 서비스를 위한 수량 수정자를 도출하기 위한 통신 서버 장치 및 방법

Info

Publication number: KR20220010531A
Application number: KR1020217041177A
Authority: KR
Inventors: 신 쉬; 파다른 조지 윌슨; 차오 시; 양 카오; 프라샨트 쿠마르
Original assignee: 그랩택시 홀딩스 피티이. 엘티디.
Priority date: 2019-05-16
Filing date: 2019-05-16
Publication date: 2022-01-25
Also published as: CN113874904A; TW202109392A; JP7303333B2; JP2022532904A; EP3970108A1; US20220207640A1; EP3970108A4; WO2020231324A1; SG11202108164VA

Abstract

운송 서비스와 관련된 수량(quantum)에 대한 수량 수정자(modifier)를 도출하기 위한 통신 서버 장치로서, 통신 서버 장치는 프로세서 및 메모리를 포함하고, 프로세서의 제어 하에: 사용자 픽업 위치를 나타내는 데이터 및 사용자 하차 위치를 나타내는 데이터를 포함하는 사용자 서비스 요청 데이터를 수신하고, 사용자 픽업 시간을 기록하고, 하나 이상의 데이터 레코드를 생성하고, 하나 이상의 데이터 레코드는: 복수의 개념적인 하차 위치에서의 인덱스 유휴 시간을 나타내는 데이터를 포함하는 인덱스 유휴 시간 데이터 필드; 및 사용자 하차 시간을 나타내는 데이터를 포함하는 사용자 하차 시간 데이터 필드를 포함하고; 사용자 하차 시간에 사용자 하차 위치에 대한 서비스 공급자의 추정된 유휴 시간을 나타내는 데이터를 데이터베이스로부터 취출하고; 인덱스 유휴 시간을 나타내는 데이터와 서비스 공급자의 추정된 유휴 시간을 나타내는 데이터를 비교하여 비교 결과를 나타내는 데이터를 포함하는 비교 결과 데이터 필드를 생성하고; 하나 이상의 데이터 레코드에, 비교 결과를 나타내는 데이터에 기초하여 수량 수정자를 나타내는 수량 수정자 데이터를 포함하는 데이터 필드를 생성하도록 메모리의 명령들을 실행하도록 구성된다.

Description

운송-관련 서비스를 위한 수량 수정자를 도출하기 위한 통신 서버 장치 및 방법

본 발명은 일반적으로 통신 분야에 관한 것이다. 본 발명의 일 양태는 운송 서비스와 관련된 수량에 대한 수량 수정자(quantum modifier)를 도출하기 위한 통신 서버 장치에 관한 것이다. 본 발명의 다른 양태는 운송 서비스와 관련된 수량에 대한 수량 수정자를 도출하기 위해 통신 서버에서 수행되는 방법에 관한 것이다. 본 발명의 다른 양태는 이를 위한 명령을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 관한 것이다. 본 발명의 다른 양태는 이를 위한 명령을 포함하는 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다. 본 발명의 다른 양태는 이를 위한 명령을 저장하는 비일시적 저장 매체에 관한 것이다. 본 발명의 다른 양태는 운송 서비스와 관련된 수량에 대한 수량 수정자를 도출하기 위한 통신 시스템에 관한 것이다.

본 발명의 일 양태는 택시 및 라이드-헤일링(ride-hailing)에서의 특정 어플리케이션을 갖지만, 배타적이지 않다.

현재, 가격 책정과 같은 택시 및 라이드-헤일링과 관련된 수량의 평가(assessment of quanta)는 통상적으로 거리, 추정 이동 시간 및 수요-공급 불균형에 기초한다. 이러한 신호들은 특히 비용과 관련하여 이동 중 자원(on-trip resources)을 회수하고 승객의 할당 비율을 유지하도록 수량 결정할 수 있게 한다.

미국 특허 공개 2015248689호는 운송 할인을 제공하기 위한 시스템 및 방법을 개시한다. 서버는 사용자의 클라이언트 디바이스로부터 운송 서비스에 대한 요청을 수신한다. 이에 응답하여, 서버는 해당 요청이 수정된 가격 책정과 연관된 특정의 특징과 관련되는지를 식별한다. 그 후, 서버는 특정의 특징과 연관된 수정된 가격 책정에 기초하여 운송 서비스에 대한 조정된 가격을 계산한다.

그러나, 이 문서는 운전자 자원의 적절한 원활한 활용을 고려하지 않는다. 알려진 예약 기술에 기초하여, 동일한 픽업 위치, 동일한 픽업 시간 슬롯, 동일한 추정 이동 거리 및 동일한 추정 이동 시간을 갖는 2개의 예약이 있는 것으로 가정하면, 이러한 2개의 예약은 유사하거나 동일한 값을 갖도록 결정될 것이다. 그러나, 첫 번째 예약을 위한 첫 번째 하차 위치는 서비스 공급자가 승객을 하차시킨 후 쉽게 일(job)을 찾을 수 있는, 말하자면 중심 업무 지구(CBD: central business district) 지역일 수 있다. 두 번째 예약을 위한 두 번째 하차 위치는 교외에 있을 수 있으며, 여기서 서비스 공급자는 승객을 하차시킨 후 새로운 작업(job)을 찾기 더 어려울 것으로 예측할 수 있다. 서비스 공급자가 두 번째 예약을 수용하면, 첫 번째 예약을 수용했을 때와 같은 방식으로 보상되지만 승객을 하차시킨 후 다른 작업을 찾는 데 더 많은 시간을 소비할 가능성이 있다. 이와 같이, 서비스 공급자는 일반적으로 첫 번째 예약을 선호하며 두 번째 예약과 유사한 예약에 대한 할당 비율은 매우 낮을 수 있다. 이는 운전자 자원 활용에서의 어려움으로 이어지고, 공급 및 수요 특성에 불일치를 악화시킬 수 있다.

본 발명의 양태는 독립항에 기재된 바와 같다. 일부 선택적인 특징은 종속항에 정의되어 있다.

본원에 개시된 기술의 구현은 상당한 기술적 이점을 제공할 수 있다. 현재 라이드-헤일링 이동(ride-hailing trip)과 같은 운송-관련 서비스 할당에 직접 통합되지 않는 구성 요소는 하차 위치에 따른 서비스 공급자의 예측 활용이다. 알려진 기술에서, 공급의 높은 활용은 이동(trip)을 제공하는 전체 활용 비용을 감소시키는 반면, 그 반대는 전체 활용 비용을 증가시킨다. 본원에 개시된 기술은 공급 활용 또는 기회 비용을 이동 자원 할당에 통합할 수 있다. 이와 같이, 자원 할당은 예를 들어, 이동 비용과 같은 이동 자체에 관련된 자원을 포함할 수 있을 뿐만 아니라, 예를 들어, 이동 종료 후 증가된 유휴 시간에 의해 야기될 수 있는 이동-후 기회(또는, 오히려 잠재적으로 상실된 기회)의 고려 사항도 포함할 수 있다. 이와 같이, "유휴 시간(idle time)"은 서비스 공급자가 승객을 하차시킨 후 작업(job)을 갖지 않는 기간으로 정의될 수 있다는 점에서 서비스 수요 부하 활용의 전반적인 개선이 제공될 수 있다. 즉, 승객을 하차시킨 후 다른 작업을 찾기까지의 기간이다. 또한, "유휴" 상태는 서비스 공급자가 이전 작업을 완료한 후 다른 작업을 수신하지 않았을 때의 서비스 공급자의 상태로 정의될 수 있다. 또한, 동일한 픽업 위치로부터의 예약의 경우, 더 짧은 유휴 시간의 하차 위치를 갖는 예약은 감소된 서비스 요청에 대한 수량을 가질 수 있는 반면(예를 들어, 가격이 할인될 수 있음), 더 긴 유휴 시간의 하차 위치를 갖는 예약은 증가된 수량을 가질 수 있으며; 예를 들어, 가격이 증가될 수 있다. 더 짧은 유휴 시간이 발생할 것으로 예측되는 지역에 더 많은 예약이 있고 따라서 짧은 유휴 시간의 지역에서 네트워크 활용이 개선될 수 있다. 이러한 지역의 네트워크 활용이 개선되므로, 서비스 공급자는 동일한 기간 내에 더 많은 이동을 마칠 수 있으며, 이에 의해 이러한 지역의 수요 균형의 잠재적인 개선을 의미한다. 한편, 서비스 공급자가 긴 유휴 시간을 갖는 하차 위치에 대한 예약을 받으면, 서비스 수량의 증가, 예를 들어, 더 높은 가격으로 보상될 것이다. 이러한 방식으로, 서비스 공급자는 긴 유휴 시간의 지역에 대한 예약을 수용하도록 인센티브를 받으며, 이러한 지역으로 이동하는 더 많은 승객에게 서비스를 제공할 수 있다. 하루 중 특정 시간에 특정 위치에서 기록된 유휴 시간과 관련된 레코드는 예를 들어, 데이터베이스에 기록될 수 있다. 유휴 시간은 운전자가 작업을 완료한, 즉, 운전자가 특정 지리적 위치 또는 지역에 승객을 하차시킨 것과 운전자가 다음 작업에 대한 수용된 예약을 확인한 것 사이의 시간으로서 기록될 수 있다. 데이터는 운전자의 디바이스로부터 수신된 송신으로부터 서버 단에서 도출될 수 있거나, 유휴 시간과 관련된 데이터는 운전자의 디바이스에 의해 도출되고 거기에 저장하기 위해 서버 단으로 송신될 수 있다. 이러한 과거 유휴 시간(historical idle time)은 아래에서 설명되는 것처럼, (손실) 기회 비용을 계산하는 데 사용될 수 있다.

이와 같이, 운전자/서비스 공급자 활용이 원활해질 수 있고, 말하자면 전기 공급-부하 균형 또는 컴퓨터 프로세싱 부하 균형을 위한 기술과 동일한 방식으로 공급-수요 불균형의 극도의 불일치에 의해 야기되는 문제를 회피하거나 적어도 완화시키기 위해 형상화된 수요 분포가 제공될 수 있다.

적어도 일부 구현에서, 본원에 개시된 기술은 승객을 하차시킨 후 서비스 공급자의 유휴 시간을 나타내는 과거 데이터(historical data)를 사용하여 서비스 공급자의 공급 활용을 측정 및 예측하는 방법을 제공할 수 있다. 더 긴 유휴 시간은 하차 위치에서 서비스 공급자의 더 낮은 공급 활용을 의미한다 일반적으로, 더 작은 유휴 시간이 선호된다.

적어도 일부 구현에서, 본원에 개시된 기술은 예측된 공급 활용에 기초하여 기회 비용을 계산하기 위한 방법을 제공할 수 있다. 픽업 위치로부터 복수의 개념적인 하차 위치가 도출되고, 인덱스 유휴 시간 - 기준 또는 베이스 유휴 시간 수량의 유형 - 이 계산된다. 각 예약의 기회 비용은 서비스 공급자의 시간 가치와 인덱스 유휴 시간과 추정 유휴 시간의 차이의 곱일 수 있다. "시간 가치"는 픽업 위치로부터 서비스 공급자의 초 당 수익 가치일 수 있다.

적어도 일부 구현에서, 본원에 개시된 기술은 온라인 실시간 유휴 시간 예측을 위한 계층적 모델을 제공할 수 있으며, 여기서 제1 계층 모델은 추정된 유휴 시간 분포를 설명하고 제2 계층은 제1 계층의 파라미터가 다른 실시간 신호로 인해 어떻게 변하는지를 설명한다. 유휴 시간 추정은 이력 관찰(historical observation)에 기초하며 다른 실시간 신호가 추정 정확도를 개선하는 데 사용될 수 있다. 제1 계층은 감마 분포(또는 일부 다른 분포)를 사용하여 실제 유휴 시간 분포를 근사화할 수 있다. 이러한 근사 분포는 고정되지 않을 수 있으며, 다른 파라미터를 사용하여 시간과 공간에 따라 변할 수 있다. 파라미터는 신호가 주어지면 파라미터가 어떻게 변하는지 설명하는 제2 계층 모델을 형성할 수 있는 몇몇 신호의 기능일 수 있다. 신호는 2개의 카테고리로 분할될 수 있다. 제1 카테고리는 실시간 신호, 예를 들어, 실시간 수요, 공급, 날씨 등이다. 제2 카테고리는 오프-라인 신호, 예를 들어, 과거 유휴 시간 기록으로 추정된 유휴 시간, 위치의 위도 및 경도 등이다.

적어도 일부 구현에서, 본원에 개시된 기술은 과거 데이터를 사용하여 인덱스 유휴 시간 및 서비스 공급자의 추정 유휴 시간의 도출을 허용한다. 본원에 개시된 기술은 서비스 공급자의 추정 유휴 시간 및 인덱스 유휴 시간에 기초하여 데이터 레코드에서 수량 수정자의 도출을 허용할 수 있다. 서비스 공급자의 유휴 시간은 절대적이지 않고 상대적일 수 있다. 예를 들어, 동일하게 먼 유휴-시간 목적지에 대한 2개의 예약이 있을 수 있으며, 첫 번째 예약의 픽업 위치는 중심 업무 지구(CBD) 지역이고, 두 번째 예약의 픽업 위치는 원격지이다. (더 많은 개수의 작업이 예측되는 CBD로부터) 첫 번째 예약을 수용하는 서비스 공급자의 경우, 대안적인 선택은 짧은 유휴 시간의 지역으로 이동하거나 이동한 것일 수 있다. 이와 같이, 서비스 공급자가 첫 번째 예약을 수용하도록 장려하기 위해 추가 요금 형태의 수정자가 첫 번째 예약에 추가될 수 있다. 두 번째 예약을 수용하는 서비스 공급자의 경우, 그의 대안적인 예약은 모두 긴 유휴 시간 지역에 대한 것일 수 있다. 이와 같이, 수정자/추가 요금은 두 번째 예약에 추가되지 않을 수 있다.

개시된 기술의 부수적인 이점은 위치의 추정 유휴 시간을 사용하여 다음 작업을 보다 쉽게 찾을 수 있도록 안내가 히트맵(heatmap)의 형태일 수 있는 명령의 형태로 서비스 공급자에게 제시되게 할 수 있다. 예약 유형에 관계없이, 유휴 시간이 이력적으로(historically) 더 짧은 지역으로 지시함으로써 안내가 서비스 공급자에게 주어질 것이며; 서비스 공급자는 더 빨리 작업을 얻을 수 있는 더 나은 기회를 갖게 될 것이다. 서비스 공급자가 승객을 하차시킨 후, 서비스 공급자의 앱(app)은 상이한 위치의 과거 유휴 시간에 대한 정보를 포함하는 히트맵을 제시할 수 있다. 서비스 공급자는 다음 작업을 찾는 데 어려움을 예상할 수 있으며, 상대적으로 더 낮은 과거 유휴 시간을 갖는 위치로 운전할 수 있다. 관심 장소(POI: place of interest) 리마인더에 따라 다음 작업을 쉽게 찾을 수 있는 위치에 대한 보다 상세한 명령 - 많은(또는 더 많은) 수의 예약이 발생하거나 발생한 장소에 관한 통지 - 이 또한 주어질 것이다. 히트맵이 과거 데이터, 아마도 과거 데이터만을 사용하여 생성되는 것이 가능하다. 본원에 개시된 기술을 사용하여, 히트맵에 대한 실시간 예보된 유휴 시간을 제시하는 것이 또한 가능할 수 있다. 예보된 유휴 시간은 과거 데이터 및 현재 수요, 현재 공급 등과 같은 실시간 신호에 기초할 수 있다.

본 발명은 이제 단지 예시의 방식으로, 그리고 첨부 도면을 참조하여 설명될 것이다:
도 1은 운송 서비스와 관련된 수량에 대한 수량 수정자를 도출하기 위한 예시적인 통신 시스템을 도시하는 개략 블록도이다.
도 2a는 픽업 위치로부터의 복수의 개념적인 하차 위치의 예를 도시하는 개략 블록도이다.
도 2b는 도 2a의 시스템의 데이터 필드를 도시하는 개략 블록도이다.
도 3은 하나 이상의 데이터 레코드를 도시하는 개략 블록도이다.
도 4는 운송 서비스와 관련된 수량에 대한 수량 수정자를 도출하기 위한 통신 서버 장치에서 수행되는 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 5는 운송 서비스와 관련된 수량에 대한 수량 수정자를 도출하기 위한 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 6은 예시적인 시스템에서 운송 서비스와 관련된 수량에 대한 수량 수정자를 도출하기 위한 데이터가 어떻게 전달되는지를 도시하는 도면이다.

본원에 설명된 기술은 주로 택시 및 라이드-헤일링에서의 사용을 참조하여 설명되지만, 이러한 기술은 문서 및 상품의 운송을 포함하여 더 넓은 범위를 가지며 다른 유형의 운송 서비스를 포함한다는 것을 이해할 것이다.

먼저 도 1을 참조하면, 통신 시스템(100)이 도시된다. 통신 시스템(100)은 통신 서버 장치(102), 사용자 통신 디바이스(104) 및 서비스 공급자 통신 디바이스(106)를 포함한다. 이러한 디바이스는 예를 들어, 인터넷 통신 프로토콜을 구현하는 각각의 통신 링크(110, 112, 114)를 통해 통신 네트워크(108)(예를 들어, 인터넷)에 연결된다. 통신 디바이스(104, 106)는 모바일 셀룰러 통신 네트워크를 포함하는 공중 전화 교환 네트워크(PSTN 네트워크)와 같은 다른 통신 네트워크를 통해 통신할 수 있지만, 이는 명확성을 위해 도 1에서는 생략된다.

통신 서버 장치(102)는 도 1에 개략적으로 도시된 단일 서버일 수 있거나, 복수의 서버 구성 요소에 걸쳐 분산된 서버 장치(102)에 의해 수행되는 기능을 가질 수 있다. 도 1의 예에서, 통신 서버 장치(102)는 하나 이상의 마이크로프로세서(116), 실행 가능한 명령(120)의 로딩을 위한 메모리(118)(예를 들어, RAM과 같은 휘발성 메모리)를 포함하지만 이에 제한되지 않는 다수의 개별 구성 요소를 포함할 수 있으며, 실행 가능한 명령은 서버 장치(102)가 프로세서(116)의 제어 하에서 수행하는 기능을 규정한다. 통신 서버 장치(102)는 또한 서버가 통신 네트워크(108)를 통해 통신할 수 있게 하는 입력/출력 모듈(122)을 포함한다. 사용자 인터페이스(124)는 사용자 제어를 위해 제공되며, 예를 들어, 디스플레이 모니터, 컴퓨터 키보드 등과 같은 컴퓨팅 주변 디바이스를 포함할 수 있다. 통신 서버 장치(102)는 또한 데이터베이스(126)를 포함하고, 그 목적은 다음 논의로부터 쉽게 명백해질 것이다. 이 실시예에서, 데이터베이스(126)는 통신 서버 장치(102)의 일부이지만, 데이터베이스(126)는 통신 서버 장치(102)로부터 분리될 수 있고 데이터베이스(126)는 통신 네트워크(108)를 통해 또는 다른 통신 링크(미도시)를 통해 통신 서버 장치(102)에 연결될 수 있음을 이해해야 한다.

사용자 통신 디바이스(104)는 하나 이상의 마이크로프로세서(128), 실행 가능한 명령(132)의 로딩을 위한 메모리(130)(예를 들어, RAM과 같은 휘발성 메모리)를 포함하지만 이에 제한되지 않는 다수의 개별 구성 요소를 포함할 수 있으며, 실행 가능한 명령은 사용자 통신 디바이스(104)가 프로세서(128)의 제어 하에서 수행하는 기능을 규정한다. 사용자 통신 디바이스(104)는 또한 사용자 통신 디바이스(104)가 통신 네트워크(108)를 통해 통신할 수 있게 하는 입력/출력 모듈(134)을 포함한다. 사용자 인터페이스(136)는 사용자 제어를 위해 제공된다. 사용자 통신 디바이스(104)가 말하자면 스마트 폰 또는 태블릿 디바이스인 경우, 사용자 인터페이스(136)는 많은 스마트 폰 및 다른 휴대용 디바이스에서 널리 쓰이는 터치 패널 디스플레이를 가질 것이다. 대안적으로, 사용자 통신 디바이스가 말하자면 데스크탑 또는 랩탑 컴퓨터인 경우, 사용자 인터페이스는 예를 들어, 디스플레이 모니터, 컴퓨터 키보드 등과 같은 컴퓨팅 주변 디바이스를 가질 수 있다.

서비스 공급자 통신 디바이스(106)는 예를 들어, 사용자 통신 디바이스(104)의 하드웨어 아키텍처와 동일하거나 유사한 하드웨어 아키텍처를 갖는 스마트 폰 또는 태블릿 디바이스일 수 있다. 서비스 공급자 통신 디바이스(106)는 하나 이상의 마이크로프로세서(138), 실행 가능한 명령(142)의 로딩을 위한 메모리(140)(예를 들어, RAM과 같은 휘발성 메모리)를 포함하지만 이에 제한되지 않는 다수의 개별 구성 요소를 포함할 수 있으며, 실행 가능한 명령은 서비스 공급자 통신 디바이스(106)가 프로세서(138)의 제어 하에 수행하는 기능을 규정한다. 서비스 공급자 통신 디바이스(106)는 또한 서비스 공급자 통신 디바이스(106)가 통신 네트워크(108)를 통해 통신할 수 있게 하는 입력/출력 모듈(144)을 포함한다. 사용자 인터페이스(146)는 사용자 제어를 위해 제공된다. 서비스 공급자 통신 디바이스(106)가 말하자면 스마트 폰 또는 태블릿 디바이스인 경우, 사용자 인터페이스(146)는 많은 스마트 폰 및 다른 휴대용 디바이스에서 널리 쓰이는 터치 패널 디스플레이를 가질 것이다. 대안적으로, 사용자 통신 디바이스가 말하자면 데스크탑 또는 랩탑 컴퓨터인 경우, 사용자 인터페이스는 예를 들어, 디스플레이 모니터, 컴퓨터 키보드 등과 같은 컴퓨팅 주변 디바이스를 가질 수 있다.

일 실시예에서, 서비스 공급자 통신 디바이스(106)는 통신 네트워크(108)를 통해 통신 서버 장치(102)로 서비스 공급자를 나타내는 데이터(예를 들어, 서비스 공급자 아이덴티티, 위치 등)를 정기적으로 푸시(push)하도록 구성된다. 다른 실시예에서, 통신 서버 장치(102)는 정보에 대해 서비스 공급자 통신 디바이스(106)를 폴링(polling)한다. 어느 경우든, 서비스 공급자 통신 디바이스(106)로부터의 데이터는 통신 서버 장치(102)로 전달되고 데이터베이스(126)의 관련 위치에 과거 데이터로서 저장된다. 과거 데이터는 무엇보다도 서비스 공급자의 하차 위치에서 승객을 하차시킨 후의 유휴 시간을 나타내는 데이터를 포함한다. 아래에서 더 상세히 설명되는 바와 같이, 데이터베이스(126)의 과거 데이터는 예를 들어, 서비스에 대한 가격 조정과 같은 운송 서비스와 관련된 수량에 대한 수량 수정자를 나타내는 데이터를 도출하는 데 사용될 수 있다. 다른 운송 서비스 수량에 대한 수정자도 본원에 개시된 기술을 사용하여 도출될 수 있다. 예를 들어, 가격 조정에 추가하여 또는 대안으로 프로모션 또는 인센티브와 같은 수량에 대한 조정이 도출될 수 있다. 짧은 유휴 시간으로의 이동을 위해, 통신 서버 장치(102)는 승객에게 프로모션을 할당할 수 있다. 운전자가 더 긴 유휴 시간을 갖는 지역에 대한 작업을 수용하도록 동기를 부여하기 위해, 통신 서버 장치(102)는 운전자에게 인센티브를 할당할 수 있다.

데이터베이스(126) 내의 수집된 과거 데이터를 사용하여, 통신 서버 장치(102)는 서비스 공급자의 추정 유휴 시간, 특정 픽업-하차 위치 쌍에 대한 서비스 공급자의 무시 비율(service providers' ignore rate) 및 동일한 픽업 위치로부터 이동에 대한 초 당 수익과 같은 데이터를 예측하고 도출할 수 있다. 무시 비율 및 초 당 수익(rps: revenue per second)은 가장 최근의 과거 데이터로 계산될 수 있다.

초 당 수익은 이동의 기본 요금(임의의 추가 요금 또는 할인 없음)과 지속 시간 사이의 비율로 정의될 수 있다. 이는 운전자의 시간 가치를 대략적으로 측정한다. 하나의 예시적인 구성에서, 초 당 수익 및 인덱스 유휴 시간과 예측 유휴 시간 사이의 차이는 추가 요금 또는 할인을 얻기 위해 함께 곱해진다.

무시 비율은 운전자가 특정 종류의 예약(고정된 픽업 위치, 하차 위치 및 픽업 시간)을 무시하는 횟수와 해당 예약의 전체 브로드캐스트 횟수 사이의 비율로 정의될 수 있다. 높은 무시 비율은 운전자가 열악한 교통, 낮은 가격 등과 같은 다양한 요인으로 인해 이러한 종류의 예약을 수용하기를 원하지 않는다는 것을 나타낼 수 있다. 높은 무시 비율을 갖는 이동을 결정할 수 있다. 이 이동에 대해 계산된 할인이 있는 경우(초 당 수익 및 유휴 시간 포함), 장치는 이러한 이동에 대해 할인이 적용되지 않도록 구성될 수 있다.

도 2a는 사용자 및 복수의 잠재적인 하차 위치(204a, 204b, 204c...204n)에 대한 관련 픽업 시간(203)과 함께 사용자에 대한 픽업 위치(202)를 도시하는 개략 블록도이다(이 예에서, 승객은 자동차 또는 택시 예약을 찾고 있지만, 위에서 언급한 바와 같이, 본원에 개시된 기술은 다른 운송-관련 서비스에서의 사용으로 확장됨). 잠재적인 하차 위치(204)는 사용자가 픽업 시간(203)에서 시작하여 픽업 위치(202)로/픽업 위치(202)로부터 이동할 수 있는 개념적인 하차 위치이다. 실제로, 이러한 개념적인 하차 위치(204) 중 하나는 도 4를 참조하여 후술하는 바와 같이 사용자가 이동하기를 원하는 실제의 원하는 하차 위치일 수 있다. 픽업 시간(203)은 정확한 시간(예를 들어, 가장 가까운 분(nearest minute)으로 정의되는 사용자가 예약 요청을 하는 시간)일 수 있거나, 예를 들어, 분의 숫자로 측정되는 시간 윈도우(time window)를 정의할 수 있다. 개념적인 하차 위치(204)는 사용자가 특정 도시 위치(예를 들어, 서비스가 운영되는 지리적 영역)의 픽업 위치(204)로/픽업 위치(204)로부터 이동할 수 있는 모든 가능한 목적지 또는 그 서브세트일 수 있다. 그러한 임의의 서브세트를 결정하기 위해, (해당 목적지로의 이동 횟수에 따라) 높은 빈도로부터 낮은 빈도로 목적지의 등급을 정하고 상위 N개의 목적지를 유지할 수 있다. 픽업 위치(202)와 개념적 하차 위치(204) 사이의 개념적인 이동 시간(206a, 206b, 206c...206n)도 정의된다. 적어도 하나의 구성에서, 개념적인 이동 시간(206)은 픽업 위치(202)로부터 개념적인 하차 위치(204)까지의 이동(도로) 거리 및 서비스 공급자(운전자)가 각각의 해당 경로를 따라 달성할 것으로 예측하는 예측된 평균 도로 속도에 기초하여 계산된다. 우세한 교통 조건 - 즉, 특정 시간 윈도우에서 픽업 위치(202)와 하차 위치(204) 사이의 도로가 얼마나 붐비는지 - 은 또한 개념적인 이동 시간(206)의 계산에 고려될 수 있다. 개념적인 하차 위치(204) 및 그에 대한 각각의 이동 시간은 손실 기회 비용의 계산에 사용되는 "인덱스 유휴 시간"의 도출 및 사용자의 선호하는 하차 위치에 대한 특정 시간에서 픽업 위치(202)에서 시작하는 작업에 한 수량(예를 들어, 요금)의 조정에 사용될 수 있다.

도 2a에 도시된 바와 같이, 픽업 시간 t0(203)에서의 픽업 위치 'P'(202)에 대해, 각각의 "n"개의 개념적인(추정) 이동 시간을 갖는 "n"개의 개념적인 하차 위치 D1(204a), D2(204b), D3(204c)...Dn(204n)이 있다. 도시된 바와 같이, 픽업 위치 'P'(202)로부터 개념적인 하차 위치 D1(204a)까지의 개념적인 이동 시간(206a)은 delt1이고, 픽업 위치 'P'(202)로부터 개념적인 하차 위치 D2(204b)까지의 개념적인 이동 시간(206b)은 delt2이고, 픽업 위치 'P'(202)로부터 개념적인 하차 위치 D3(204c)까지의 개념적인 이동 시간(206c)은 delt3이고, 픽업 위치 'P'(202)로부터 개념적인 하차 위치 Dn(204n)까지의 개념적인 이동 시간(206n)은 deltn이다. 임의의 사용자가 픽업 위치(202)로부터 하차 위치(204a-204n)로 서비스 요청을 하게 할 기회는 퍼센티지(208a-208n)로 나타내어진다. 이는 또한 운전자가 픽업 위치 P로부터 위치 D1(204a), D2(204b), D3(204c)...Dn(204n) 중 임의의 위치로 작업을 받을 가능성으로 고려될 수 있으며, 인덱스 유휴 시간의 계산에서 가중치로서 효과적으로 사용될 수 있다. 이러한 퍼센티지는 가장 최근의 과거 데이터를 사용하여 계산될 수 있다. 도 2a에서, D1에 대한 예약 비율과 D1에서의 예측 유휴 시간은 각각 prop1과 it1이고, D2에 대한 예약 비율과 D2에서의 예측 유휴 시간은 prop2와 it2이며, Dn에 대한 예약 비율과 Dn에서의 예측 유휴 시간은 pron과 itn이다. 하나의 예시적인 구성에서, 인덱스 유휴 시간은 prop1*it1, prop2*it2,... 및 propn*itn의 합으로서 계산된다. 이 예에서, 픽업 시간(203)에 픽업 위치(202)로부터 개념적인 하차 위치 D1(204a)로의 사용자 서비스 요청을 가질 기회는 30%이고, 픽업 시간(203)에 픽업 위치(202)로부터 개념적인 하차 위치 D2(204b)로의 사용자 서비스 요청을 가질 기회는 10%이며, 픽업 시간(203)에 픽업 위치(202)로부터 개념적인 하차 위치 D3(204c)로의 사용자 서비스 요청을 가질 기회는 5%이고, 픽업 시간(203)에 픽업 위치(202)로부터 개념적인 하차 위치 Dn(204n)으로의 사용자 서비스 요청을 가질 기회는 0.1%이다.

'P'(202)로부터의 여정에 대한 개념적 하차 위치 D1(204a)에서의 개념적인(또는 추정된) 하차 시간(210a)은 t1이고, 'P'(202)로부터 개념적인 하차 위치 D2(204b)에서의 개념적인 하차 시간(210a)은 t2이고, 'P'(202)로부터 개념적인 하차 위치 D3(204c)에서의 개념적인 하차 시간(210c)은 t3이고, 'P'(202)로부터 개념적인 하차 위치 Dn(204n)에서의 개념적인 하차 시간(210n)은 tn이다. 즉, 각각의 개념적인 이동 시간(206a, 206b, 206c...206n)은 각각의 개념적인 하차 시간(210a-210n)과 픽업 시간 t0(203) 사이의 시간 차이이다. 각각의 개념적인 하차 위치 D1-Dn(204a-204n)은 상술한 바와 같이 대응하는 과거 유휴 시간 it1-itn(212a-212n)을 갖는다. 적어도 하나의 예에서, 초 당 대응하는 수익 rps1-rpsn(214a-214n)은 하차 위치(204) 각각에 대해 도출된다.

이러한 데이터(202, 203, 204a-204n, 206a-206n, 208a-208n, 210a-210n, 212a-210n, 214a-214n)는 데이터베이스(126)에 도 2b에 도시된 바와 같은 데이터 필드를 갖는 과거 데이터의 하나 이상의 데이터 레코드로서 저장된다.

통신 서버 장치는 하나 이상의 데이터 레코드에서, 사용자 픽업 시간 및 사용자 픽업 위치를 사용하여 복수의 개념적인 하차 위치에 대한 복수의 개념적인 이동 시간을 나타내는 데이터를 포함하는 하나 이상의 개념적인 이동 시간 데이터 필드를 생성하도록 구성된다는 것을 이해해야 한다.

통신 서버 장치는 추가적으로 하나 이상의 데이터 레코드에서, 복수의 개념적인 이동 시간을 나타내는 데이터로부터 복수의 개념적인 하차 위치에서 복수의 개념적인 하차 시간을 나타내는 데이터를 포함하는 하나 이상의 개념적인 하차 시간 데이터 필드를 생성하도록 구성된다는 것을 이해해야 한다.

통신 서버 장치는 추가적으로, 도 4를 참조하여 아래에 더욱 상세하게 설명되는 바와 같이, 복수의 개념적인 하차 시간에 복수의 개념적인 하차 위치 각각에서 과거 유휴 시간에 대한 데이터를 취출(retrieve)하고 복수의 개념적인 하차 위치에서 서비스 공급자의 인덱스 유휴 시간을 나타내는 데이터로 복수의 개념적인 하차 시간에 복수의 개념적인 하차 위치 각각에서 과거 유휴 시간을 프로세싱하도록 구성된다는 것을 이해해야 한다.

도 3은 통신 서버 장치(102)에 의한 데이터 필드(312-328)를 포함하는 하나 이상의 데이터 레코드(310)의 생성을 도시하는 도면이다. 도 3의 예에서, 통신 서버 장치(102)는 도시된 데이터 필드(그 자체가 본원에 논의된 각각의 파라미터를 나타내는 데이터를 포함)를 포함하는 단일 데이터 레코드(예를 들어, 파일)를 생성하지만, 통신 서버 장치(102)는 대안적으로 하나 초과의 데이터 레코드를 생성할 수 있고 데이터가 복수의 데이터 레코드의 데이터 필드에 기입될 수 있음을 이해할 것이다.

통신 서버 장치(102)는 프로세서(116) 및 데이터베이스(126)를 포함하고, 통신 채널(110)을 통해 수신된 사용자의 실제 원하는 하차 위치를 나타내는 데이터를 포함하는 픽업 위치(202) 및 사용자 하차 위치 데이터(306)를 나타내는 데이터를 포함하는 사용자 픽업 위치 데이터(304)를 포함하는 사용자 서비스 요청 데이터(302)를 수신하도록 구성된다. 프로세서(116)는 사용자 픽업 시간(203)을 기록하고 이를 데이터 필드(312)에 기록하도록 구성된다. 프로세서는 인덱스 유휴 시간 데이터 필드(314), 사용자 하차 시간 데이터 필드(316), 추정된 유휴 시간 필드(317), 비교 데이터 필드(318), 수량 수정자 데이터 필드(320), 개념적인 이동 시간 데이터 필드(322n), 개념적인 하차 위치 데이터 필드(324n), 개념적인 하차 시간 데이터 필드(326n) 및 개념적인 유휴 시간 데이터 필드(328n)를 포함하는 하나 이상의 데이터 레코드(310)를 생성하도록 구성된다.

도 4는 운송 서비스와 관련된 수량에 대한 수량 수정자를 도출하기 위해 통신 서버 장치(102)에서 수행되는 예시적인 방법(400)을 도시하는 흐름도이다.

픽업 위치 P(202)(도 2a)에서 사용자(미도시)는 D1(204a), D2(204b), D3(204c)...D4(204n)와 같은 위치로 이동하기를 원한다. 202에서, 사용자는 서비스 요청의 생성을 용이하게 하는, 예를 들어 소프트웨어 앱을 실행하고 픽업 위치 P(202)로부터 원하는 위치, 하차 지점으로 서비스 공급자가 사용자를 운송하기 위해 서비스 공급자에 대한 서비스 요청의 할당을 위해 통신 서버 장치(102)에 대해 서비스 요청을 생성하기 위해 사용자 통신 디바이스(104)가 통신 서버 장치(102)와 통신할 수 있게 하는 사용자 통신 디바이스(104)를 사용하여 서비스 요청을 생성한다. 서비스 요청은 통신 네트워크(108) 및 통신 채널(110, 112)을 통해 사용자 통신 디바이스(104)로부터 통신 서버 장치(102)의 입력-출력 모듈(122)로 송신된다. 통신 서버 장치(102)는 프로세서(116)에 의한 사용자 서비스 요청을 수신 및 프로세싱하고 요청 관련 데이터를 데이터베이스(126)에 저장한다. 이러한 저장된 서비스 요청 데이터는 적어도 사용자 픽업 위치(202) 및 원하는 하차 위치(204)를 나타내는 데이터를 포함한다. 사용자 픽업 위치는 사용자에 의해 명시적으로 특정될 수 있고 사용자 통신 디바이스(104)에 입력되거나 사용자 통신 디바이스(104)의 GPS 데이터로부터 취득/판독될 수 있다. 사용자 픽업 시간은 또한 사용자 서비스 요청에 포함될 수 있으며, 예를 들어, 사용자가 요청을 송신한 시간 - 사용자가 가능한 한 빨리 픽업되기를 원한다는 의미로 - 일 수 있거나, 사용자가 픽업 위치(202)에서 픽업될 장래의 시간에 대해 요청이 유효하기를 원하는 장래의 특정 시간일 수 있다. 다른 구성에서, 사용자 픽업 시간은 사용자가 서비스 요청을 생성한 시간, 픽업 위치(202) 및 사용자의 요청을 서비스할 수 있는 사용자 부근의 후보 서비스 공급자의 수와 위치에 기초하여 통신 서버 장치(102)에 의해 예측/추정된다(즉, 픽업 시간은 통신 서버 장치가 사용자에게 서비스할 수 있는 서비스 공급자와 얼마나 빨리 사용자를 연결할 수 있고 서비스 공급자가 픽업 위치(202)로 이동할 수 있는지에 기초하여 결정됨). 따라서, 사용자 픽업 시간(203)은 통신 서버 장치(102)에서 수신되거나 이에 의해 도출된다.

단계 404에서, 통신 서버 장치(102)는 복수의 개념적인 하차 위치에서 인덱스 유휴 시간을 도출한다. 인덱스 유휴 시간을 계산하기 위한 예시적인 방법은 다음과 같다.

도 2를 다시 참조하면, 도면은 n개의 개념적인 하차 위치(204)를 도시한다는 것을 상기할 것이다. 주어진 픽업 위치 P(202), 픽업 시간(203) 및 각각의 하차 위치(204)에 대한 개념적인 이동 시간(206)(상술한 바와 같이 계산됨)에서, 통신 서버 장치(102)는 각각의 개념적인 하차 위치(204)에서 개념적인 하차 시간(210)을 도출한다. 이러한 개념적인 하차 시간(210)은 사용자가 픽업 시간(203)에서 시작하여 픽업 위치 P(202)로부터 각각의 개념적인 하차 위치(204)로 이동해야 하는, 사용자가 각각의 개념적인 하차 위치(204)에 도달할 추정된 시간이다. 통신 서버 장치(102)는 각각의 개념적인 하차 위치(204)에 대해 개념적인 하차 시간(210)이 속하는 시간 윈도우에 대해 데이터베이스(126)에 기록된 과거 유휴 시간 데이터를 취출한다. 통신 서버 장치(102)는 해당 지리적 영역에서 개념적인 하차 위치(204)에서 유휴 시간에 대해 평활화된 값을 제공한다는 점에서 전체 유휴 시간이 이러한 개념적인 하차 위치(204)를 포함하는 지리적 영역에 대한 것임을 적어도 부분적으로 나타내는 인덱스 유휴 시간값을 형성하기 위해 개념적인 하차 위치(204)의 적어도 일부 그리고 바람직하게는 모두에 대한 과거 유휴 시간을 집계한다.

집계는 개념적인 하차 시간(210)이 속하는 시간 윈도우에서 하차 위치(204) 각각에서의 평균 유휴 시간과 같은 통계적인 중간-인덱스 값을 계산하는 형태를 취할 수 있다. 대안적으로, 집계는 유휴 시간의 중앙값 또는 변위치(quantile)와 같은 다른 값을 도출하는 것을 포함할 수 있다. 통신 서버 장치(102)는 또한 집계 계산에서 다른 가중치를 적용할 수 있어, 예를 들어, 선택된 위치에서의 개념적인 유휴 시간이 인덱스 유휴 시간에 더 많은 영향을 미칠 수 있다.

이와 관련하여, 인덱스 유휴 시간은 개념적인 하차 위치(204)를 포함하는 지리적 영역 전체에 걸쳐 유휴 시간에 대한 기준 또는 베이스라인 값의 유형으로 고려될 수 있다.

단계 406에서, 통신 서버 장치(102)는 데이터베이스(126)로부터 사용자가 해당 위치에 대한 추정된 하차 시간(210)에서 이동하기를 원하는 실제 하차 위치에 대한 과거 유휴 시간을 취출한다. 예측 하차 시간에서 실제 하차 위치에 대한 과거 유휴 시간은 사용자가 실제 하차 위치에서 하차했을 때 작업 완료 후 서비스 공급자의 유휴 시간을 효과적으로 추정한 것이며, 서비스 공급자는 다음 작업/예약을 찾고/기다리고 있다. 따라서, 통신 서버 장치는 서비스 공급자의 추정 유휴 시간으로서 사용자 하차 시간에 사용자 하차 위치에서의 유휴 시간을 취출하도록 구성된다는 것을 이해해야 한다. 이는 예를 들어, 과거 유휴 시간 데이터의 형태이거나 위에서 언급한 계층적 모델로부터의 유휴 시간의 추정치일 수 있다.

단계 408에서, 통신 서버 장치(102)는 단계 404에서 계산된 인덱스 유휴 시간과 단계 406에서 계산된 (추정) 사용자 하차 시간(210)에서의 사용자 하차 위치(204)에 대한 서비스 공급자의 추정 유휴 시간의 비교를 수행한다. 통신 서버 장치(102)는 비교 결과를 생성하고, 비교 결과에 기초하여, 단계 410에서 수량 수정자를 도출한다. 예를 들어, 실제 하차 위치에서 추정 유휴 시간이 인덱스 유휴 시간보다 높으면, 예를 들어 사용자의 요금의 가격을 높이거나 낮추기 위해 수량이 그에 따라 조정될 수 있다. 즉, 통신 서버 장치(102)는 서비스 공급자의 추정 유휴 시간이 인덱스 유휴 시간보다 큰 경우 수량 수정자 데이터가 수량 증가를 나타내도록 구성된다. 추가적으로 또는 대안적으로, 통신 서버 장치(102)는 서비스 공급자의 추정된 유휴 시간이 인덱스 유휴 시간보다 작은 경우 수량 수정자 데이터가 수량 감소를 나타내도록 구성된다. 또한 추가적으로 또는 대안적으로, 통신 서버 장치는 서비스 공급자의 추정 유휴 시간이 인덱스 유휴 시간과 동일한 경우 수량 수정자 데이터가 수량에 변화가 없음을 나타내도록 구성된다.

수량 수정자의 생성 후, 수량에 대한 수정이 결정될 수 있다. 즉, 통신 서버 장치는 서비스 요청과 관련된 원래 수량을 나타내는 데이터 및 수량 수정자 데이터에 기초하여 수정된 수량을 나타내는 데이터를 포함하는 수정된 수량 데이터 필드를 도출하도록 구성된다. 수정된 수량, 예를 들어, 조정된 가격은 이후 사용자에게 송신될 수 있다. 사용자가 수정된 수량을 수용할 수 있는 것으로 확인하면, 사용자는 요금 확인을 수용하는 옵션을 가지며, 그 시점에서 통신 서버 장치(102)는 서비스 공급자가 서비스 요청을 수용하도록 초대하여 서비스 공급자의 통신 디바이스(106)로 사용자의 식별, 픽업 지점, 요금의 수정된 수량(예를 들어, 조정된 가격) 등과 같은 사용자의 상세 사항과 같은 예약 상세 사항을 송신한다. 이와 같이, 그리고 위에서 나타낸 바와 같이, 서비스 공급자는 긴 유휴 시간 위치로 이동하기 위한 사용자의 요청을 수용하기 위해 그(또는 그녀)가 겪게 될 손실 기회에 대해 보상받을 수 있다. 반대로, 실제 하차 위치에서의 추정 유휴 시간이 인덱스 유휴 시간보다 짧은 경우, 수량이 따라 조정되어, 예를 들어, 사용자에 대한 요금의 가격을 낮출 수 있다. 그것이 서비스 공급자에게 이상적이지 않은 것처럼 보일 수 있지만, 서비스 공급자는 하차 위치가 낮은 유휴 시간 위치에 있기 때문에 상대적으로 빠르게 다른 예약을 확보할 수 있음으로써 대안으로 보상을 받을 것으로 예상된다. 물론, 다른 수량 조정이 고려된다. 추정 유휴 시간이 인덱스 유휴 시간보다 작은 경우 통신 서버 장치(102)가 서비스 요청과 관련된 수량을 증가시키는 것이 바람직한 상황이 있을 수 있다. 추정 유휴 시간이 인덱스 유휴 시간보다 큰 경우 통신 서버 장치(102)가 서비스 요청과 관련된 수량을 감소시키는 것이 바람직한 상황 등이 있을 수 있다.

수량 수정자의 양은 추정 유휴 시간과 인덱스 유휴 시간의 차이에 비례할 수 있다.

인덱스 유휴 시간이 추정 유휴 시간과 동일한 경우, 이 예에서, 통신 서버 장치(102)는 요금을 변경하지 않는다. 수량 수정자가 적용되지 않거나 0의 수량 수정자가 적용된다.

따라서, 도 1 내지 도 4 및 상술한 설명은 운송 서비스와 관련된 수량에 대한 수량 수정자를 도출하기 위한 통신 서버 장치(102)를 예시하고 설명하며, 통신 서버 장치(102)는 프로세서(116) 및 메모리(120)를 포함하고, 통신 서버 장치(102)는 프로세서(116)의 제어 하에: 사용자 픽업 위치(203)를 나타내는 데이터(304) 및 사용자 하차 위치(204)를 나타내는 데이터(306)를 포함하는 사용자 서비스 요청 데이터(302)를 수신하고, 사용자 픽업 시간(203)을 기록하고, 하나 이상의 데이터 레코드(310)를 생성하고, 하나 이상의 데이터 레코드(310)는: 복수의 개념적인 하차 위치(204a-n)에서 서비스 공급자의 인덱스 유휴 시간을 나타내는 데이터를 포함하는 인덱스 유휴 시간 데이터 필드(314); 및 사용자 하차 시간(210)을 나타내는 데이터를 포함하는 사용자 하차 시간 데이터 필드(316)를 포함하고; 사용자 하차 시간(210)에 사용자 하차 위치(204)에 대한 서비스 공급자의 추정된 유휴 시간(212)을 나타내는 데이터(317)를 데이터베이스(126)로부터 취출하고; 서비스 공급자의 인덱스 유휴 시간을 나타내는 데이터(314)와 서비스 공급자의 추정된 유휴 시간을 나타내는 데이터(317)를 비교하여 비교 결과를 나타내는 데이터를 포함하는 비교 결과 데이터 필드(318)를 생성하고; 하나 이상의 데이터 레코드(310)에, 비교 결과를 나타내는 데이터에 기초하여 수량 수정자를 나타내는 수량 수정자 데이터를 포함하는 데이터 필드(320)를 생성하도록 메모리(118)에 저장된 명령(120)을 실행하도록 구성된다.

또한, 운송 서비스와 관련된 수량에 대한 수량 수정자를 도출하기 위한 통신 서버 장치(102)에서 수행되는 방법(400)이 제공되며, 본 방법은 통신 서버 장치(102)의 프로세서(116)의 제어 하에: 사용자 픽업 위치(203)를 나타내는 데이터(304) 및 사용자 하차 위치(204)를 나타내는 데이터(306)를 포함하는 사용자 서비스 요청 데이터(302)를 수신하고, 사용자 픽업 시간(203)을 기록하고 하나 이상의 데이터 레코드(310)를 생성하는 단계로서, 하나 이상의 데이터 레코드는: 복수의 개념적인 하차 위치(204a-n)에서의 서비스 공급자의 인덱스 유휴 시간을 나타내는 데이터를 포함하는 인덱스 유휴 시간 데이터 필드(314); 및 사용자 하차 시간(210)을 나타내는 데이터를 포함하는 사용자 하차 시간 데이터 필드(316)를 포함하는, 생성하는 단계; 사용자 하차 시간(210)에 사용자 하차 위치(204)에 대한 서비스 공급자의 추정된 유휴 시간(212)을 나타내는 데이터를 데이터베이스(126)로부터 취출하는 단계; 서비스 공급자의 인덱스 유휴 시간을 나타내는 데이터와 서비스 공급자의 추정된 유휴 시간을 나타내는 데이터를 비교하여 비교 결과를 나타내는 데이터를 포함하는 비교 결과 데이터 필드(318)를 생성하는 단계; 및 하나 이상의 데이터 레코드(310)에, 비교 결과를 나타내는 데이터에 기초하여 수량 수정자를 나타내는 수량 수정자 데이터를 포함하는 데이터 필드(320)를 생성하는 단계를 포함한다.

또한, 운송 서비스와 관련된 수량에 대한 수량 수정자를 도출하기 위한 방법을 구현하기 위한 명령을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품이 제공된다는 것이 이해되어야 한다.

또한, 운송 서비스와 관련된 수량에 대한 수량 수정자를 도출하기 위한 방법을 구현하기 위한 명령을 포함하는 컴퓨터 프로그램이 제공된다는 것이 이해되어야 한다.

또한, 프로세서에 의해 실행될 때 프로세서로 하여금 운송 서비스와 관련된 수량에 대한 수량 수정자를 도출하기 위한 방법을 수행하게 하는 명령을 저장한 비일시적 저장 매체가 제공된다는 것이 이해되어야 한다.

또한, 운송 서비스와 관련된 수량에 대한 수량 수정자를 도출하기 위한 통신 시스템이 제공된다는 것이 이해되어야 한다. 시스템은 통신 서버 장치(102), 적어도 하나의 사용자 통신 디바이스(104) 및 통신 서버 장치(102) 및 적어도 하나의 사용자 통신 디바이스(104)가 서로 통신을 확립하도록 동작 가능한 통신 네트워크 장비(108, 110, 112)를 포함하며, 적어도 하나의 사용자 통신 디바이스(104)는 제1 프로세서(128) 및 제1 메모리(130)를 포함하고, 적어도 하나의 사용자 통신 디바이스(104)는 제1 프로세서(128)의 제어 하에: 사용자 픽업 위치(203)를 나타내는 데이터(304) 및 사용자 하차 위치(204)를 나타내는 데이터(306)를 포함하는 사용자 서비스 요청 데이터(302)를 통신 서버 장치(102)로 송신하도록 제1 메모리(130)에 저장된 제1 명령(132)을 실행하도록 구성되고: 통신 서버 장치(102)는 제2 프로세서(116) 및 제2 메모리(118)를 포함하고, 통신 서버 장치(102)는 제2 프로세서(116)의 제어 하에: 사용자 서비스 요청 데이터(302)를 수신하고, 사용자 픽업 시간(203)을 기록하고, 하나 이상의 데이터 레코드(310)를 생성하고, 하나 이상의 데이터 레코드는: 복수의 개념적인 하차 위치(214)에서 서비스 공급자의 인덱스 유휴 시간을 나타내는 데이터를 포함하는 인덱스 유휴 시간 데이터 필드(314); 및 사용자 하차 시간(210)을 나타내는 데이터를 포함하는 사용자 하차 시간(316) 데이터 필드를 포함하고; 사용자 하차 시간(210)에 사용자 하차 위치(204)에 대한 서비스 공급자의 추정된 유휴 시간(212)을 나타내는 데이터(317)를 데이터베이스(126)로부터 취출하고; 서비스 공급자의 인덱스 유휴 시간을 나타내는 데이터(314)와 서비스 공급자의 추정된 유휴 시간을 나타내는 데이터(317)를 비교하여 비교 결과를 나타내는 데이터를 포함하는 비교 결과 데이터 필드(318)를 생성하고; 하나 이상의 데이터 레코드(310)에, 비교 결과를 나타내는 데이터에 기초하여 수량 수정자를 나타내는 수량 수정자 데이터를 포함하는 데이터 필드(320)를 생성하도록 제2 메모리(118)에 저장된 제2 명령(120)을 실행하도록 구성된다.

위에서 언급된 바와 같이, 본원에 개시된 기술의 구현은 말하자면 전기 공급-부하 균형 또는 컴퓨터 프로세싱 부하 균형을 위해 기술이 제공될 수 있는 것과 동일한 방식으로, 공급-수요 불균형에서의 극도의 불일치에 의해 야기되는 문제점을 피하거나 적어도 완화시키기 위해 운전자/서비스 공급자 활용을 원활하게 하고 수요 분배를 형상화할 수 있다. 이와 관련하여 단 하나의 예를 들면, 컴퓨터 프로세싱 부하 균형이 유사한 것으로 고려될 수 있다. 이러한 유사를 통해, 컴퓨터 서버는 위에서 언급한 픽업 위치 중 하나와 유사한 것으로 고려될 수 있다. 컴퓨터 서버는 (픽업 위치 또는 그 근처에 있는 운전자 자원이 또한 제한되는 방식으로) 제한된 자원을 갖는다. 컴퓨터 서버는 복수의 클라이언트(위에서 언급한 하차 위치와 유사)에 연결되며 각각의 클라이언트는 프로세싱을 위해 컴퓨터 서버에 배치(batch) 요청(승객 요청과 유사)을 전송할 것이다. 요청에 대한 응답 시간은 위에서 언급한 운전자에 대한 유휴 시간과 유사한 시스템 부하 균형/효율성의 척도로서 정의될 수 있다.

응답 시간은 검열되거나 검열되지 않을 수 있다. 예를 들어, 시간 t_0에서 클라이언트 C_1은 요청의 배치 R_c1_1, R_c1_2, R_c1_3,..., R_c1_n을 이에 할당된 자원/컴퓨터 서버로 전송한다. 일정 시간 후, 예를 들어, 몇 분 후, 즉, t_1 후, 모든 프로세스가 아닌 일부 프로세스가 완료되었다. 정확한 프로세스 지속 시간을 관찰할 수 있다. 완료되지 않은 프로세스의 대응 프로세스 시간은 t_1 - t_0보다 길다는 것을 알고 있다. 이러한 관찰은 검열된다. 생존 분석을 사용하여 클라이언트 C_1로부터 t_0에 전송된 이러한 요청 배치에 대한 프로세스 시간 PT_c1을 추정할 수 있다. 마찬가지로, PT_c2, PT_c3 등을 추정할 수 있다. t_0에서 컴퓨터 서버에 대한 인덱스 프로세스 시간을 추정한다. 다음에, 색인 프로세스 시간을 최소화하기 위해 컴퓨터 서버로부터 다른 클라이언트로의 자원 할당이 최적화된다.

이러한 맥락에서 "검열됨"의 사용을 위해, 이벤트까지의 시간 데이터의 개념을 요약하는 것이 도움이 될 수 있다. "검열된" 데이터는 "이벤트까지의 시간" 데이터로 고려될 수 있다. 유휴 시간 추정에서, 각각의 유휴 운전자에 대한 "이벤트"는 작업 브로드캐스트(job broadcast)를 수신하고 있다. 시스템 부하 균형 문제에서, 각 요청 프로세스에 대한 "이벤트"는 요청의 완료이다. 이벤트가 발생하고 관찰되는 경우, 이벤트까지의 시간은 검열되지 않는다. 이벤트가 발생하지 않았거나 발생할 수 없는 경우, 또는 이벤트가 발생할 수 있지만 이를 관찰할 수 없는 경우, 이벤트까지의 시간이 검열된다. 유휴 시간 추정에서, 운전자가 X분 동안 기다린 다음 통신 디바이스의 운전자 앱에서 로그 아웃하면, 이벤트가 언제 발생할지 관찰할 수 없다는 것을 의미한다. 따라서, 그 결과, 시스템은 운전자의 유휴 시간이 X분보다 길다는 것만 알 수 있다. 이것이 검열된 레코드이다. 마찬가지로, 시스템 부하 균형에서, 클라이언트가 전송한 요청이 X분 안에 완료된다고 가정하면, 모든 요청 프로세스에 대한 상태-검사는 사전 결정된 스케줄이나 일부 다른 이유로 인해 Y분(Y < X) 내에 발생할 것이다. 이벤트는 상태-검사에 의해 관찰될 수 없다. 결과적으로, 요청을 프로세싱하는 것이 Y분 초과를 필요로 한다는 결론만 내릴 수 있다. 이러한 레코드도 "검열"된다.

도 5는 운송 서비스와 관련된 수량에 대한 수량 수정자를 도출하기 위한 방법(500)을 도시하는 흐름도이며, 본 방법은 "오프라인" 단계(502) 및 "온라인" 단계(504)를 포함한다. 이와 관련하여, 온라인 단계는 사용자가 운송-관련 서비스를 예약하고자 할 때 실행되는 단계이다. 오프-라인 단계는 사용자가 예약을 요청하기 전에 수행된 단계이다.

추가로 도 1 내지 도 3을 참조하면, 오프라인 단계(502)에서, 통신 서버 장치(102)의 입력-출력 모듈(122)은 통신 채널(110 및 114)을 사용하여 통신 네트워크(108)를 통해 서비스 공급자 통신 디바이스(106)로부터 데이터를 수신한다. 이러한 정보는 상술한 바와 같이, 승객을 하차시킨 후 서비스 공급자의 유휴 시간을 나타내는 데이터 또는 통신 서버 장치(102)가 서비스 공급자의 유휴 시간을 도출할 수 있게 하는 서비스 공급자의 통신 디바이스(106)로부터의 충분한 정보를 포함한다. 데이터는 과거 데이터로서 데이터베이스(126)의 관련 위치에 저장된다. 서비스 공급자의 유휴 시간이 불완전할 수 있으므로, '불완전'은 서비스 공급자가 작업을 수신한 정확한 시간이 관찰될 수 없음을 의미하며, 예를 들어, 서비스 공급자가 작업을 수신하지 않은 경우 앱을 셧 다운할 때, 서비스 공급자에 대한 정확한 유휴 시간을 결정하는 것이 어려울 수 있다. 유휴 시간 레코드가 완료되었다는 것은, 운전자가 항상 온라인 상태이고 이전 승객을 하차시킨 다음 작업을 받을 때까지의 시간 후에 앱이 켜져 있다는 것을 의미한다. 운전자가 다음 작업을 받기 전에 앱을 셧 다운시키거나 로그 아웃하면, 앱을 셧 다운하기 전에 이 운전자가 작업을 받지 못했다는 결론만 내릴 수 있다. 운전자가 앱을 셧 다운하거나 로그 아웃하지 않은 경우, 더 일찍 작업을 받을 수 있다. 따라서, 통신 서버 장치는 앱이 활성화되지 않은 경우 운전자의 유휴 시간을 정확하게 결정하는 데 약간의 어려움을 가질 수 있다. 운전자가 작업들을 받는 시간 사이에 운전자가 작업을 적극적으로 찾거나 기다리는지, 운전자가 온(on), 말하자면 예를 들어 휴식 시간인지 여부를 결정하는 것은 어렵다. 이러한 현상은 유휴 시간 추정에 대해 평균(mean), 중앙값(median) 및 다른 통계 대신 생존 분석을 적용하는 가장 중요한 이유 중 하나일 수 있다.

과거 데이터를 사용하여, 통신 서버 장치(102)는 과거 데이터에 대한 생존 분석을 수행하여 고정된 기간 및 고정된 하차 위치에 대한 승객 하차 후 서비스 공급자의 추정 유휴 시간(506), 픽업-하차 분포(508), 동일한 픽업 위치로부터의 초 당 수익(510) 및 특정 픽업-하차 위치 쌍에 대한 브로드캐스트된 작업에 대한 서비스 공급자의 무시 비율(512)과 같은 가변 데이터 필드를 예측 및 도출한다. 그 다음, 통신 서버 장치(102)는 승객을 하차시킨 후 서비스 공급자의 인덱스 유휴 시간(506), 픽업-하차 분포(508), 초 당 수익(510)을 사전-집계된 값 및 위치 레벨 데이터의 데이터(514)로 사전-집계한다. 위치 레벨 데이터는 위치의 크기에 관한 일종의 설명이다. 예를 들어, 통신 서버 장치는 도시 전체에 대한 유휴 시간을 추정하거나(즉, 도시 레벨), 도시 내의 지역에 대한 유휴 시간을 추정하거나(지역 레벨), 지오해시(geohash) 레벨에서 지역에 대한 유휴 시간을 추정할 수 있다. 통신 서버 장치(102)는 또한 픽업-하차 분포(508)의 데이터 및 서비스 공급자의 무시 비율(512)의 데이터를 픽업-하차 무시 제외 경우(Pick-Drop ignore Exclude cases)의 데이터(516)와 대조한다. 데이터(506, 508, 510, 512, 514 및 516)는 과거 데이터로서 데이터베이스(126)에 저장되고, 정기적으로, 예를 들어 하루에 한 번 저장 및 업데이트된다. 데이터(506, 508, 510, 512)는 테이블 형태로 저장될 수 있으며, 여기서 'pick_drop_distribution'(508)은 동일한 픽업 위치에 대한 개념적인 하차 위치의 근사 분포를 나타내고, 'idle_time_prediction'(506)은 주어진 위치 및 시간 슬롯에서 예측된 유휴 시간을 나타내고, 'revenue_per_second'(510)는 작동하는 서비스 공급자의 시간 값을 나타내고, 'ignore_rate'(512)는 예약의 무시 비율을 나타낸다.

동일한 하차 위치와 고정된 하차 시간 슬롯에서 서비스 공급자의 유휴 시간에 대한 생존 분석이 수행되면, 많은 샘플을 얻을 수 있다. 관찰된 유휴 시간은 불완전하거나 완전할 수 있으므로, 생존 분석을 수행하기 전에, 관찰된 유휴 시간은 불완전 및 완전한 그룹으로 분류되고, 각 그룹에서 동일한 관찰이 각각 카운트된다. 이는 각 그룹에서의 동일한 관찰의 횟수를 나타냄을 의미한다. 카운트하기 전에, 각각의 레코드는 데이터베이스에 하나의 행으로 저장될 수 있다. 카운트 후에, 데이터 크기를 줄이기 위해 각각의 구분된 레코드는 하나의 행이 될 수 있다. 이러한 변환 후에, 생존 분석이 수행된다. 이러한 변환은 생존 분석을 위한 데이터 크기를 줄이고 프로세싱을 더 빠르게 할 수 있으며, 생존 모델은 주어진 하차 위치 및 하차 시간 슬롯에서 유휴 시간을 나타내는 데이터를 추정하는 데 사용될 수 있다.

생존 분석 외에도, 관심 변수를 추정하는 다른 방법이 있다. 예를 들어, 예측-최대화(Expectation-Maximization) 알고리즘, 기계 학습 모델 및 다른 방법이 있다.

추가로 도 1 내지 3을 참조하면, 온라인 단계 504에서, 통신 서버 장치(102)의 입력-출력 모듈(122)은 단계 518에서 통신 채널(110, 112)을 사용하여 통신 네트워크(108)를 통해 사용자 통신 디바이스(104)로부터 사용자 서비스 요청 데이터(202)를 수신하며, 그 결과 프로세서(116)에 의해 프로세싱되어 데이터베이스(126)에 저장된다. 이와 같이, 실시간 서비스 요청 데이터는 통신 서버 장치(102)에 의해 획득된다. 이러한 사용자 서비스 요청 데이터(518)는 적어도 픽업 위치 및 하차 위치를 포함한다. 통신 서버 장치(102)는 상술한 원리에 따라 사용자 픽업 위치에서 사용자 픽업 시간을 도출한다. 통신 서버 장치(102)는 단계 514 및 516에서 과거 데이터를 사용하여 이를 데이터베이스(126)에 저장하고, 서비스 공급자가 실시간 사용자 서비스 요청 데이터(518)에 의해 제공된 도출된 사용자 픽업 시간 및 사용자 픽업 위치에서 랜덤/임의의 작업을 수용하는 경우, 단계 518에서 실시간 사용자 서비스 요청 데이터를 사용하여 단계 520에서 인덱스 유휴 시간, 단계 522에서 예측된 초 당 수익 및 단계 524에서 예측된 무시 비율과 같은 변수의 값을 계산한다. 이 경우 랜덤/임의의 작업에 대한 인덱스 유휴 시간은 하나의 이동에 대한 유휴 시간이 아니라, 동일한 픽업 시간에 동일한 픽업 위치로부터 시작하는 복수의 개념적인 예약의 인덱스 유휴 시간이다.

통신 서버 장치(102)는 또한 사용자 서비스 요청에 대한 추정된 사용자 하차 시간을 나타내는 데이터 필드를 도출하고, 데이터베이스(126)의 과거 데이터로부터 사용자 하차 위치 및 추정된 사용자 하차 시간에서 오프라인 추정 유휴 시간 및 추정된 초 당 수익을 획득한다. 고정된 하차 위치 및 시간 슬롯에 대한 추정 유휴 시간이 추정될 때, 추정이 지역 또는 기간에 걸쳐 희박할 수 있기 때문에 유휴 시간 추정치는 시간 시프트 또는 위치 시프트로 인해 점프될 수 있다. 추정된 유휴 시간의 가우시안(Gaussian) 커널, 시간적 및 공간적 평활화가 추정된 유휴 시간 추정치에 대해 수행될 수 있다. 이 변환은 시간 시프트 또는 위치 시프트로 인해 점프하지 않는 유휴 시간 추정치로 귀결될 수 있다.

그 다음, 통신 서버 장치(102)는 동일한 픽업 시간에 동일한 픽업 위치로부터 시작하는 랜덤/임의의 이동에 대한 서비스 공급자의 인덱스 유휴 시간을 나타내는 데이터 필드와 서비스 공급자의 추정 유휴 시간을 나타내는 데이터 필드를 비교하여 비교 결과를 생성하고 비교 결과에 기초하여 단계 526에서 수량 수정자 데이터를 하나 이상의 데이터 레코드에서 생성한다. 위에서 언급한 바와 같이, 이러한 수량 수정자는 운송 서비스에 대한 수량에 대한 조정자이다. 하나의 구성에서, 이는 라이드의 가격에 대한 가격 조정자, 변형 - 할인 또는 추가 요금 - 이다.

서비스 공급자의 추정 유휴 시간이 서비스 공급자의 인덱스 유휴 시간보다 큰 경우, 수량 수정자 데이터는 수량 증가를 나타낼 수 있다. 서비스 공급자의 추정 유휴 시간이 서비스 공급자의 인덱스 유휴 시간보다 작은 경우, 수량 수정자 데이터는 수량 감소를 나타낼 수 있다. 서비스 공급자의 추정 유휴 시간이 서비스 공급자의 인덱스 유휴 시간과 동일한 경우, 수량 수정자 데이터는 수량에 변화가 없음을 나타낼 수 있다.

이와 같이, 단계 520에서 서비스 공급자의 추정 유휴 시간이 서비스 공급자의 인덱스 유휴 시간보다 크면, 원래 요금에 추가 요금이 있을 것이다.

단계 520에서 서비스 공급자의 추정 유휴 시간이 서비스 공급자의 인덱스 유휴 시간보다 작으면, 원래 요금이 할인이 있을 것이다.

서비스 공급자의 추정 유휴 시간이 단계 520의 서비스 공급자의 인덱스 유휴 시간과 동일한 경우 원래 요금은 동일하게 유지될 것이다.

운전자에 대한 "시간 값"을 추정하는 모델도 제공될 수 있다. "시간 값"은 서비스 공급자가 단위 시간 동안 유휴 상태가 아닌 경우 서비스 공급자가 얼마나 많이 벌 수 있는지를 의미한다. 추가 요금과 할인은 모두 시간 값 및 이동 유휴 시간과 인덱스 유휴 시간 사이의 차이로 계산될 수 있다.

일부 경우에, 수량 수정자의 계산 - 예를 들어, 추가 요금 또는 할인의 계산 - 에서의 시간 값의 사용이 유용할 수 있다. 예를 들어, 일부 구현에서, 통신 서버 장치(102)는 이동 유휴 시간과 인덱스 유휴 시간 간의 차이에 비례하는 것으로서 수량 수정자의 값을 결정하도록 구성된다. 수량 수정자가 추가 요금 또는 할인으로서 계산되는 경우, 이는 통화 단위(예를 들어, 달러)로 측정될 것이고, 이동 유휴 시간과 인덱스 유휴 시간 사이의 차이는 시간 단위(예를 들어, 초)로 측정될 것이다. 따라서, 통신 서버 장치(102)는 시간 값을 사용하여 시간 차이를 금전적 차이로 변환하는 것을 도울 수 있다. 시간 값은 얼마나 많은 추가 요금 또는 할인이 가능한지를 결정한다. "시간 값"은 예를 들어, 원래 요금과 이동 지속 시간 사이의 비율을 시간 값으로 사용하여 간단한 방법으로 계산될 수 있다. 고정된 픽업 지오해시 및 시간 윈도우가 주어지면, 통신 서버 장치(102)는 상이한 위치로의 이동에 대해 위에서 언급된 비율을 계산할 수 있고, 그 다음 해당 지오해시에서 유휴 상태가 되는 운전자에 대한 시간 값으로서 평균화된 비율을 사용할 수 있다. 이러한 방식으로 시간 값을 계산하는 통신 서버 장치(102)에 의해 실현될 수 있는 몇몇 이점이 있다. 첫째, 운전자가 작업을 수행 중이거나 유휴 상태로 작업을 기다리는 경우 크게 다르지 않는 시간 값을 갖지 않는 것이 바람직할 수 있다. 둘째로, 본원에 개시된 기술은 상이한 가격 책정 전략을 위해 채용될 수 있으며, 예를 들어, 가격이 거리의 선형 또는 비선형 함수이고, 가격이 거리의 선형 또는 비선형 함수이고, 가격이 동적이고 급등하는 등으로 될 수 있다. 물론 다른 "시간 값" 모델이 있을 수 있다.

픽업 위치에서의 인덱스 유휴 시간은 해당 픽업 위치로부터 시작하는 복수의 개념적인 이동의 유휴 시간의 인덱스이므로, 수량 증가(예를 들어, 추가 요금)의 합은 동일한 픽업 위치로부터 시작하는 이동에 대해 수량 감소(예를 들어, 할인)의 합과 근사적으로 동일하다. 예를 들어, 서비스 공급자가 동일한 픽업 위치에서 작업을 받을 때, 일부 서비스 공급자는 승객을 하차시킨 후 더 긴 유휴 시간을 가질 수 있는 상대적으로 더 열악한 목적지에 대한 작업을 받을 수 있다. 이러한 작업의 수량(예를 들어, 가격)는 일반적으로 운전자의 유휴 시간의 시간 값을 고려할 때 더 높을 것이다. 대조적으로, 다른 운전자들은 더 낮은 유휴 시간으로 상대적으로 더 나은 하차 위치에 대한 작업을 받을 수 있다. 따라서, 예를 들어, 가격은 더 낮아질 것이다. 원래 요금에 대한 추가 요금과 할인은 모두 예측 유휴 시간과 인덱스 유휴 시간 사이의 차이와 초 당 수익에 비례할 수 있다. 일반적으로, 할인은 동일한 픽업 위치로부터 시작하는 이동에 대한 추가 요금으로 발생한다. 이러한 방식으로, 서비스 공급자는 공정한 서비스 요청을 제공받을 수 있으며, 서비스 요청 완료 후 유휴 시간을 통합하여 서비스 공급자에 전송된 작업이 동일한 가치가 있도록 보장할 수 있다. 이는 또한 짧은 유휴 시간을 갖는 하차 위치에 대한 이동을 장려하여 서비스 공급자의 효율성 및 활용도를 증가시킨다.

도 6은 예시적인 시스템(600)에서 운송 관련 서비스에 대한 수량 수정자를 도출하기 위한 데이터가 어떻게 전달되는지를 도시하는 도면이다. 이하의 논의에서, 특정 상세 구성 요소 및 프로세스가 S3, 스파크(Spark), 레디스(Redis) 및 다른 시스템 구성 요소와 같이 식별된다. 이는 제한적인 것으로 고려되어서는 안 되며, 동등한 기술적 및/또는 기능적 특성의 다른 구성 요소/프로세스가 이를 대체할 수 있다.

시스템은 두 부분으로 구성된다:

1. 데이터 엔지니어링 야간/주간 작업(602)

데이터 엔지니어링 ETL/생존 분석은 예를 들어 밤, 아마도 매일 밤(낮은 서비스 부하가 있는 경우) 배치 프로세스로 실행되고 다음 단계를 수행할 것이다:

· 스파크 ETL 작업은 과거 데이터, 예를 들어, 미가공 유휴 시간 레코드, 지오해시 및 time_window와 같은 각 위치에 대한 픽업/하차 분포, 각 지오해시 및 time_window에 대한 단위 시간 당 수익 추정치, 각 지오해시 및 time_window에 대한 추정 이동-시간, 각 지오해시-지오해시 쌍 및 time_window에 대한 무시-비율을 수집하도록 실행될 것이다.

모든 데이터는 데이터베이스 S3에 기입될 수 있으며, 미가공 유휴 시간을 제외한 모든 것은 MySQL 데이터베이스 S4와 같은 데이터베이스에 기입될 수 있다.

· 위의 단계에 후속하여, 파이썬 크론(python cron) 작업이 EC2 인스턴스(또는 복수)에서 실행되어 미가공 유휴 시간 레코드에 대한 생존 분석(survival analysis)을 수행한 다음 이러한 추정치를 결정하기 위해 희소 채움(sparsity filling) 및 공간 평활화(spatial smoothing)를 수행한다. 이 결과는 MySQL 데이터베이스 S4 및 S3에 모두 기입된다.

2. 요금 생성 시스템(604)

요금 서비스는 이하를 처리할 것이다:

· MySQL 데이터베이스 S4에 저장된 데이터는 (예를 들어, 매번) 새로운 집계 데이터가 (위의 데이터 엔지니어링 작업에 의해) 이용할 수 있게 되면 레디스 데이터베이스 S5로 캐싱(caching)될 수 있다.

· 위의 것은 2개의 정보 테이블을 채운다: 지오해시-지오해시-시간 테이블(픽업-하차 분포 및 이동 시간)(606); 저장된 지오해시-시간 테이블(초 당 수익 및 유휴 시간 추정치)(608)은 단지 명확성을 위해 레디스 데이터베이스 S5에 저장되지만 이와 별도로 도시된다.

요금이 요청되면, 요금 서비스(604)는 작업에 대한 정보를 읽고 차례로,

· (레디스 데이터베이스 S5에 저장된 지오해시-지오해시-시간 테이블(606)로부터) 픽업/하차 분포 및 (지오해시-지오해시-시간(606)의 테이블로부터) 지오해시를 요청하기 위한 추정된 이동 시간을 얻는다.

· 픽업/하차 분포 각각의 지오해시에서 예측되는 하차 시간을 결정한다.

· 지오해시-시간 테이블(608)로부터 이러한 지오해시에 대한 올바른 기간에 대한 이동 및 인덱스 유휴 시간, 초 당 수익 및 무시 비율을 수집합니다. 이 정보를 추가 요금/할인을 계산하는 DS Go Algo(610)에 전달한다.

DS Go Algo는 일부 실시간 신호를 통합하고 추가 요금/할인을 수정하기 위해 더 복잡한 모델을 적용하기 위해 계산 서버 인스턴스(612)를 호출할 수도 있는 모듈이다.

본 발명은 단지 예로서 설명되었다는 것을 이해할 것이다. 첨부된 청구범위의 사상 및 범위를 벗어나지 않고 본원에 설명된 기술에 다양한 수정이 이루어질 수 있다. 개시된 기술은 독립된 방식으로, 또는 서로 조합하여 제공될 수 있는 기술을 포함한다. 따라서, 하나의 기술에 대해 설명된 특징은 다른 기술과 조합하여 제시될 수도 있다.

Claims

운송 서비스와 관련된 수량(quantum)에 대한 수량 수정자(quantum modifier)를 도출하기 위한 통신 서버 장치로서, 상기 통신 서버 장치는 프로세서 및 메모리를 포함하고, 상기 프로세서의 제어 하에:
사용자 픽업 위치를 나타내는 데이터 및 사용자 하차 위치를 나타내는 데이터를 포함하는 사용자 서비스 요청 데이터를 수신하고, 사용자 픽업 시간을 기록하고, 하나 이상의 데이터 레코드로서,
복수의 개념적인 하차 위치에 대한 인덱스 유휴 시간을 나타내는 데이터를 포함하는 인덱스 유휴 시간 데이터 필드, 및
사용자 하차 시간을 나타내는 데이터를 포함하는 사용자 하차 시간 데이터 필드를 포함하는 상기 하나 이상의 데이터 레코드를 생성하고;
상기 사용자 하차 시간에 상기 사용자 하차 위치에 대한 서비스 공급자의 추정된 유휴 시간을 나타내는 데이터를 데이터베이스로부터 취출(retrieve)하고;
상기 인덱스 유휴 시간을 나타내는 데이터와 상기 서비스 공급자의 추정된 유휴 시간을 나타내는 데이터를 비교하여 비교 결과를 나타내는 데이터를 포함하는 비교 결과 데이터 필드를 생성하고;
상기 하나 이상의 데이터 레코드에, 상기 비교 결과를 나타내는 데이터에 기초하여 수량 수정자를 나타내는 수량 수정자 데이터를 포함하는 데이터 필드를 생성하도록;
상기 메모리의 명령들(instructions)을 실행하도록 구성되는, 통신 서버 장치.
제1항에 있어서,
상기 하나 이상의 데이터 레코드에,
상기 사용자 픽업 시간 및 상기 사용자 픽업 위치를 사용하여 상기 복수의 개념적인 하차 위치에 대한 복수의 개념적인 이동 시간을 나타내는 데이터를 포함하는 하나 이상의 개념적인 이동 시간 데이터 필드를 생성하도록 구성되는, 통신 서버 장치.
제2항에 있어서,
상기 하나 이상의 데이터 레코드에,
상기 복수의 개념적인 이동 시간을 나타내는 데이터로부터 상기 복수의 개념적인 하차 위치에서의 복수의 개념적인 하차 시간을 나타내는 데이터를 포함하는 하나 이상의 개념적인 하차 시간 데이터 필드를 생성하도록 구성되는, 통신 서버 장치.
제3항에 있어서,
상기 복수의 개념적인 하차 시간에 상기 복수의 개념적인 하차 위치 각각에서의 과거 유휴 시간에 대한 데이터를 취출하고,
상기 복수의 개념적인 하차 시간에 상기 복수의 개념적인 하차 위치 각각에서의 과거 유휴 시간을 상기 복수의 개념적인 하차 위치에서의 상기 서비스 공급자의 인덱스 유휴 시간을 나타내는 데이터로 프로세싱하도록
추가로 구성되는, 통신 서버 장치.
제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 사용자 하차 시간에 상기 사용자 하차 위치에서의 유휴 시간을 상기 서비스 공급자의 추정된 유휴 시간으로서 취출하도록 구성되는, 통신 서버 장치.
제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 서비스 공급자의 추정된 유휴 시간이 상기 인덱스 유휴 시간보다 큰 경우, 상기 수량 수정자 데이터가 수량 증가를 나타내도록 구성되는, 통신 서버 장치.
제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 서비스 공급자의 추정된 유휴 시간이 상기 인덱스 유휴 시간보다 작은 경우, 상기 수량 수정자 데이터가 수량 감소를 나타내도록 구성되는, 통신 서버 장치.
제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 서비스 공급자의 추정된 유휴 시간이 상기 인덱스 유휴 시간과 동일한 경우, 상기 수량 수정자 데이터가 수량의 변화가 없음을 나타내도록 구성되는, 통신 서버 장치.
제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 통신 서버 장치는 상기 수량 수정자 데이터 및 상기 서비스 요청과 관련된 원래 수량을 나타내는 데이터에 기초하여 수정된 수량을 나타내는 데이터를 포함하는 수정된 수량 데이터 필드를 도출하도록 구성되는, 통신 서버 장치.
운송 서비스와 관련된 수량에 대한 수량 수정자를 도출하기 위한 통신 서버 장치에서 수행되는 방법으로서, 상기 방법은 상기 통신 서버 장치의 프로세서의 제어 하에:
사용자 픽업 위치를 나타내는 데이터 및 사용자 하차 위치를 나타내는 데이터를 포함하는 사용자 서비스 요청 데이터를 수신하고, 사용자 픽업 시간을 기록하고 하나 이상의 데이터 레코드를 생성하는 단계로서, 상기 하나 이상의 데이터 레코드는:
복수의 개념적인 하차 위치에서의 서비스 공급자의 인덱스 유휴 시간을 나타내는 데이터를 포함하는 인덱스 유휴 시간 데이터 필드; 및
사용자 하차 시간을 나타내는 데이터를 포함하는 사용자 하차 시간 데이터 필드를 포함하는, 생성하는 단계;
상기 사용자 하차 시간에 상기 사용자 하차 위치에 대한 서비스 공급자의 추정된 유휴 시간을 나타내는 데이터를 데이터베이스로부터 취출하는 단계;
상기 서비스 공급자의 인덱스 유휴 시간을 나타내는 데이터와 상기 서비스 공급자의 추정된 유휴 시간을 나타내는 데이터를 비교하여 비교 결과를 나타내는 데이터를 포함하는 비교 결과 데이터 필드를 생성하는 단계;
상기 하나 이상의 데이터 레코드에, 상기 비교 결과를 나타내는 데이터에 기초하여 수량 수정자를 나타내는 수량 수정자 데이터를 포함하는 데이터 필드를 생성하는 단계;를 포함하는, 방법.
제10항의 방법을 구현하기 위한 명령들(instructions)을 포함하는, 컴퓨터 프로그램 제품.
제10항의 방법을 구현하기 위한 명령들을 포함하는, 컴퓨터 프로그램.
프로세서에 의해 실행될 때 상기 프로세서로 하여금 제10항의 방법을 수행하게 하는 명령들(instructions)을 저장하는, 비일시적 저장 매체.
통신 서버 장치, 적어도 하나의 사용자 통신 디바이스 및 상기 통신 서버 장치 및 상기 적어도 하나의 사용자 통신 디바이스가 서로 통신을 확립하도록 동작 가능한 통신 네트워크 장비를 포함하는 운송 서비스와 관련된 수량에 대한 수량 수정자를 도출하기 위한 통신 시스템으로서, 상기 적어도 하나의 사용자 통신 디바이스는 제1 프로세서 및 제1 메모리를 포함하고, 상기 적어도 하나의 사용자 통신 디바이스는 상기 제1 프로세서의 제어 하에:
사용자 픽업 위치를 나타내는 데이터 및 사용자 하차 위치를 나타내는 데이터를 포함하는 사용자 서비스 요청 데이터를 상기 통신 서버 장치로 송신하도록 상기 제1 메모리에 저장된 제1 명령들을 실행하도록 구성되고:
상기 통신 서버 장치는 제2 프로세서 및 제2 메모리를 포함하고, 상기 통신 서버 장치는 상기 제2 프로세서의 제어 하에:
상기 사용자 서비스 요청 데이터를 수신하고, 사용자 픽업 시간을 기록하고, 하나 이상의 데이터 레코드로서,
복수의 개념적인 하차 위치에서 서비스 공급자의 인덱스 유휴 시간을 나타내는 데이터를 포함하는 인덱스 유휴 시간 데이터 필드, 및
사용자 하차 시간을 나타내는 데이터를 포함하는 사용자 하차 시간 데이터 필드를 포함하는 상기 하나 이상의 데이터 레코드를 생성하고;
상기 사용자 하차 시간에 상기 사용자 하차 위치에 대한 서비스 공급자의 추정된 유휴 시간을 나타내는 데이터를 데이터베이스로부터 취출하고;
상기 서비스 공급자의 인덱스 유휴 시간을 나타내는 데이터와 상기 서비스 공급자의 추정된 유휴 시간을 나타내는 데이터를 비교하여 비교 결과를 나타내는 데이터를 포함하는 비교 결과 데이터 필드를 생성하고;
상기 하나 이상의 데이터 레코드에, 상기 비교 결과를 나타내는 데이터에 기초하여 수량 수정자를 나타내는 수량 수정자 데이터를 포함하는 데이터 필드를 생성하도록 상기 제2 메모리에 저장된 제2 명령들을 실행하도록 구성되는, 통신 시스템.