KR20220016691A - 차량 데이터 기반 승/하차 지점 정보 생성 장치 및 정보 생성 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 차량 데이터 기반 승/하차 지점 정보 생성 장치 및 정보 생성 방법에 관한 것으로, 상기 장치는 차량 내 포함되어 있는 복수의 센서로부터 수신되며 상기 차량의 제1속도 데이터를 포함하는 복수의 시계열 데이터를 기설정된 제1 시간 기준으로 리샘플링하는 시계열 데이터 가공부; 상기 차량의 GPS와 관련되며 상기 차량의 제2 속도 데이터를 포함하는 GPS 데이터를 기설정된 제2 시간 기준으로 리샘플링하는 GPS 데이터 가공부와; 상기 제1 속도 데이터, 상기 제2 속도 데이터 및 DTW 알고리즘을 기반으로 상기 시계열 데이터 및 상기 GPS 데이터를 통합하고, 통합된 데이터로부터 상기 차량의 위치 데이터를 도출하는 위치 데이터 도출부와; 공공 기관으로부터 수신한 차량 승/하차 지점의 위치 정보를 통합하는 위치 통합부와; 상기 차량 승/하차 지점의 위치 정보에 기초하여 상기 차량의 위치 데이터에 상기 승/하차 지점의 위치에 관련된 승/하차 지점 식별자를 생성하는 식별자 생성부를 포함할 수 있다.

Description

차량 데이터 기반 승/하차 지점 정보 생성 장치 및 정보 생성 방법{VEHICLE STOP INFORMATION GENERATING DEVICE AND METHOD BASED ON VEHICLE INFORMATION}

본 발명은 차량 승/하차 지점 정보 생성 장치 및 정보 생성 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 차량 데이터를 기반으로 차량 승/하차 지점에 대한 정보 생성 장치 및 정보 생성 방법에 관한 것이다.

현재, 전기 차량, 특히 전기 버스는 기술적 진보와 정부 차원의 지원으로 지속적인 확장 추세에 있으며, 지방자치단체 및 버스 회사의 주요 선결 요소 중 하나는 기존 노선 체계를 유지한 상태로 전기 버스를 대체할 경우, 예측된 전력 소모량을 통해 운영에 문제가 없는지 확인하는 것이다.

글로벌 자동차 OEM사와 통신사, 스타트업 업체들은 차량의 실시간 데이터를 활용해 모니터링 및 기초 통계 분석은 진행 중이나, 버스 및 노선에 따른 맞춤형 전력소모 예측하는 기술은 존재하지 않다.

따라서, 전기 버스 효율에 영향을 주는 차량 및 외부 환경 등 변화 요소를 정류소 구간별로 정밀하게 분석할 수 있는 방안이 필요하다.

또한, 이러한 방법을 구현하기 위하여 사용된 차량 시계열 데이터 및 GPS 데이터를 동기화 하고, 데이터 정합성을 확인하는 것 역시 필요하다.

본 발명의 실시예는 전기 차량 효율에 영향을 주는 차량 및 외부 환경 등 변화 요소를 차량 승/하차 지점 구간별로 정밀하게 분석할 수 있는 장치 및 방법을 제공하고자 한다.

또한, 본 발명의 일 실시예는 상기 방법을 구현하기 위하여 사용된 차량 시계열 데이터 및 GPS 데이터를 동기화 하고, 데이터 정합성을 확인할 수 있는 장치 및 방법을 제공하고자 한다.

본 발명의 일 실시예는 수집된 데이터를 저장하고 관리할 때 적용할 수 있는 데이터 통합을 수행하는 장치 및 방법을 제공하고자 한다.

또한, 본 발명의 일 실시예는 시간축 조정을 통해서 정교한 차량의 위치를 측정할 수 있고, 다양한 위치 기반 분석 시 활용할 수 있는 알고리즘을 구현하는 장치 및 방법을 제공하고자 한다.

또한, 본 발명의 일 실시예는 동일 노선을 운행하는 차량 정보에 대해 운행 단위 하위 세분화된 차량 승/하차 지점 단위 정보를 생성할 수 있는 장치 및 방법을 제공하고자 한다.

또한, 본 발명의 일 실시예는 차량 승/하차 지점 시작점과 끝점 사이의 운행 패턴을 파악하여 보다 정확한 운행 정보를 파악할 수 있는 장치 및 방법을 제공하고자 한다.

본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재들로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 실시예에 따른 차량 데이터 기반 차량 승/하차 지점 정보 생성 장치는 차량 내 포함되어 있는 복수의 센서로부터 수신되며 상기 차량의 제1속도 데이터를 포함하는 복수의 시계열 데이터를 기설정된 제1 시간 기준으로 리샘플링하는 시계열 데이터 가공부; 상기 차량의 GPS와 관련되며 상기 차량의 제2 속도 데이터를 포함하는 GPS 데이터를 기설정된 제2 시간 기준으로 리샘플링하는 GPS 데이터 가공부와; 상기 제1 속도 데이터, 상기 제2 속도 데이터 및 DTW 알고리즘을 기반으로 상기 시계열 데이터 및 상기 GPS 데이터를 통합하고, 통합된 데이터로부터 상기 차량의 위치 데이터를 도출하는 위치 데이터 도출부와; 공공 기관으로부터 수신한 차량 승/하차 지점의 위치 정보를 통합하는 차량 승/하차 지점 위치 통합부와; 상기 차량 승/하차 지점의 위치 정보에 기초하여 상기 차량의 위치 데이터에 상기 차량 승/하차 지점의 위치에 관련된 승/하차 지점 식별자를 생성하는 식별자 생성부를 포함할 수 있다.

상기 복수의 센서에서 출력되는 상기 시계열 데이터는 상이한 시간 주기 마다 출력되는 복수의 변수 데이터를 포함하고, 상기 시계열 데이터 가공부는 상기 복수의 변수 데이터를 상기 제1 시간 기준으로 리샘플링할 수 있다.

상기 GPS 데이터는 위도, 경도, 방위각, 제2 속도 및 고도에 대한 데이터를 포함하고, 상기 GPS 데이터 가공부는 상기 위도, 경도, 방위각, 제2 속도 및 고도에 대한 데이터 중 적어도 하나를 미리 설정된 일정 시간의 주기로 추출한 테이블을 생성할 수 있다.

상기 위치 데이터 도출부는 상기 제1 속도 데이터와 상기 제2 속도 데이터의 시간 축 별 유클리디안 거리를 산출하고, 상기 유클리디안 거리가 최소가 되는 최소 거리 순서쌍을 도출하고, 상기 순서쌍을 기반으로 상기 시계열 데이터 및 상기 GPS 데이터를 통합할 수 있다.

상기 위치 데이터 도출부는 상기 제1 속도 데이터와 상기 제2 속도 데이터를 비교하여 시간 밀림 현상을 보정할 수 있다.

상기 위치 통합부는 복수의 공공 기관 API를 통합하여 상기 차량 승/하차 지점의 위치 정보를 도출할 수 있다.

상기 위치 통합부는 주요 도시 노선별 속도, 전국 승/하차 지점 별 이용객 수 및 특정 지역에 대한 노선별 이용객 수데 기초하여 상기 차량 승/하차 지점의 위치 정보를 도출할 수 있다.

상기 식별자 생성부는 상기 위치 통합부로부터 획득한 차량의 회차 지점 정보에 기초하여 상기 차량의 위치 데이터에 상기 회차 지점에 관련된 회차 식별자를 생성할 수 있다.

상기 식별자 생성부는 상기 위치 통합부로부터 획득한 승/하차 지점 위치 정보에 기초하여 상기 차량의 승/하차 지점 도착 시점을 파악하고, 상기 승/하차 지점 도착 시점에 대응하는 상기 차량의 위치 데이터에 승/하차 지점 식별자를 생성할 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에 따른 차량 데이터 기반 승/하차 지점 정보 생성 방법은, 차량 내 포함되어 있는 복수의 센서로부터 상기 차량의 제1속도 데이터를 포함하는 복수의 시계열 데이터를 수신하고, 상기 시계열 데이터를 기설정된 제1 시간 기준으로 리샘플링하는 시계열 데이터 가공 단계와; 상기 차량의 GPS와 관련되며 상기 차량의 제2 속도 데이터를 포함하는 GPS 데이터를 기설정된 제2 시간 기준으로 리샘플링하는 GPS 데이터 가공 단계와; 상기 제1 속도 데이터, 상기 제2 속도 데이터 및 DTW 알고리즘을 기반으로 상기 시계열 데이터 및 상기 GPS 데이터를 통합하고, 통합된 데이터로부터 상기 차량의 위치 데이터를 도출하는 위치 데이터 도출 단계와; 공공 기관으로부터 수신한 차량 승/하차 지점의 위치 정보를 통합하는 위치 통합 단계와; 상기 차량 승/하차 지점의 위치 정보에 기초하여 상기 차량의 위치 데이터에 상기 승/하차 지점의 위치에 관련된 승/하차 지점 식별자를 생성하는 식별자 생성 단계를 포함할 수 있다.

본 발명은 본 발명의 실시예는 전기 차량 효율에 영향을 주는 차량 및 외부 환경 등 변화 요소를 승/하차 지점 구간별로 정밀하게 분석할 수 있는 장치 및 방법을 제공한다.

또한, 본 발명의 일 실시예는 상기 방법을 구현하기 위하여 사용된 차량 시계열 데이터 및 GPS 데이터를 동기화 하고, 데이터 정합성을 확인할 수 있는 장치 및 방법을 제공한다.

본 발명의 일 실시예는 수집된 데이터를 저장하고 관리할 때 적용할 수 있는 데이터 통합을 수행하는 장치 및 방법을 제공한다.

또한, 본 발명의 일 실시예는 시간축 조정을 통해서 정교한 차량의 위치를 측정할 수 있고, 다양한 위치 기반 분석 시 활용할 수 있는 알고리즘을 구현하는 장치 및 방법을 제공한다.

이를 통하여 다양한 장비 간 보정 이슈 발생 시, 본 문서의 알고리즘을 응용 할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예는 동일 노선을 운행하는 차량 정보에 대해 운행 단위 하위 세분화된 승/하차 지점 단위 정보를 생성할 수 있는 장치 및 방법을 제공한다.

또한, 본 발명의 일 실시예는 승/하차 지점 시작점과 끝점 사이의 운행 패턴을 파악하여 보다 정확한 운행 정보를 파악할 수 있는 장치 및 방법을 제공한다.

이를 통하여 노선 전체 구간 내 차량에 영향을 주는 외부 환경 등 변화 요소를 승/하차 지점 구간별 확인할 수 있다.

이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 데이터 기반 승/하차 지점 정보 생성 장치의 제어 블록도 이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 시계열 데이터의 리샘플링을 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 GPS 데이터의 리샘플링을 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예예 따른 데이터 보정을 설명하기 위한 제어 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 공공 기관 API 통합을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 승/하차 지점 식별자 생성 과정을 설명하기 위한 제어 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 예예 따른 승/하차 지점 식별자를 도시한 도면이다
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 시스템을 도시한다.

이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.

본 발명의 실시예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 또한, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 도 1 내지 도 5를 참조하여, 본 발명의 실시예들을 구체적으로 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 데이터 기반 승/하차 지점 정보 생성 장치의 제어 블록도 이다.

도시된 바와 같이, 승/하차 지점 정보 생성 장치는 시계열 데이터 가공부(110), GPS 데이터 가공부(120), 위치 데이터 도출부(130), 위치 통합부(140) 및 식별자 생성부(150)를 포함할 수 있다.

본 실시예에 따른 승/하차 지점 정보 생성 장치는 차량, 특히 버스, 통학 또는 통근과 같은 셔틀 버스 또는 일정한 구간을 반복하여 운행하는 차량이 제공하는 차량 데이터를 기반으로 차량이 멈추는 승/하차 지점(예컨대, 정류장) 정보를 도출하는 장치이며, 승/하차 지점 정보 생성 장치는 차량의 내부에 설치될 수도 있고 차량에 승/하차 지점 정보를 제공하는 외부의 서버로 구현될 수도 있다. 승/하차 지점 정보 생성 장치는 차량을 운행하는 차량 회사 또는 차량 운행을 관리 감독할 수 있는 공공 기관의 관리 아래 구동하는 장치일 수 있다.

시계열 데이터 가공부(110)는 차량 내 포함되어 있는 복수의 센서(S)로부터 수신되며 차량의 제1속도 데이터를 포함하는 복수의 시계열 데이터를 기설정된 제1 시간 기준으로 리샘플링할 수 있다.

시계열 데이터 가공부(110)는 차량 내 복수의 센서(S)를 통하여 예를 들어, RPM 센서, 속도 센서, 스티어링휠, 브레이크 등을 통하여 시계열 데이터를 수신 및 저장할 수 있다. 이러한 시계열 데이터는 각각 상이한 시간 주기 마다 센서(S)로부터 출력되는 변수 데이터 일 수 있다. 시계열 데이터 가공부(110)는 이러한 각각 다른 시간 마다 출력되는 변수 데이터를 제1 시간 기준 예를 들어, 100ms을 주기로 하여 합성할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 시계열 데이터의 리샘플링을 도시한 도면이다.

도시된 바와 같이, 차량 내 복수의 센서(S)들은 복수의 시간 채널(time channel)을 통하여 다양한 주기 마다 복수의 변수 데이터를 출력하고 있다. 예컨대, 시간 채널 1을 통하여는 200ms 마다 하나의 변수 데이터가 출력되지만, 시간 채널 267을 통해서는 100ms 마다 6개의 변수 데이터가 출력될 수 있다. 도 2에는 전체 141개의 시간 채널을 통하여 1081개의 변수 데이터가 출력되고 있으며, 센서 정밀도 또는 장비별 데이터 수집 특성에 따라 데이터의 포맷과 데이터 수집 간격에서 차이가 발생되는 것을 확인할 수 있다.

시계열 데이터 가공부(110)는 이러한 변수 데이터를 100ms 시간 단위로 리샘플링 할 수 있고, 이를 통하여 데이터의 해석력을 높이고, 정합성을 확인할 수 있다. 즉, 변수 데이터의 수집 단위에 따른 차이를 상쇄시키고 정규화 할 수 있다.

본 문서에서는 시계열 데이터 가공부(110)에서 가공될 또는 리샘플되어 가공된 차량의 속도를 제1 속도 데이터로 명명할 수 있다.

GPS 데이터 가공부(120)는 차량의 GPS와 관련되며 차량의 제2 속도 데이터를 포함하는 GPS 데이터를 기설정된 제2 시간 기준으로 리샘플링할 수 있다. 본 문서에서는 GPS 데이터 가공부(120)에서 가공될 또는 리샘플되어 가공된 차량의 속도를 제2 속도 데이터로 명명할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 GPS 데이터의 리샘플링을 도시한 도면이다.

도 3에 도시된 바와 같이, GPS 데이터는 위도, 경도, 방위각, 제2 속도 및 고도에 대한 데이터를 포함할 수 있다. GPS 데이터 가공부(120)는 이러한 데이터를 특정 포맷으로 변환한 후 필요한 컬럼만을 추출함으로써 GPS 데이터를 리샘플링할 수 있다. 본 실시예에 따른 GPS 데이터 가공부(120)는 위도, 경도, 방위각, 제2 속도 및 고도에 대한 데이터의 테이블에서 적어도 하나, 즉 필요한 컬럼만을 추출하여 1초 주기로 추출하여 1초 주기 데이터를 생성할 수 있다. 물론 제2 시간은 1초 이외의 값으로 설정될 수 있다. 여기서, 1초는 발명을 설명하기 위해 구체적인 예로 미리 설정된 일정 시간을 의미하며, 다른 시간을 배제하는 기재가 아님을 명확히 설명한다.

즉, 본 실시예에 따른 시계열 데이터 가공부(110)과 GPS 데이터 가공부(120)는 수신된 데이터 및 GPS 데이터를 파싱하고 리샘플링 과정을 통하여 시간 간격을 동기화하는 작업을 수행한다.

한편, 시계열 데이터 가공부(110)의 제1 속도 데이터와 GPS 데이터 가공부(120)의 제2 속도 데이터는 두 개의 데이터 소스로부터 획득할 수 있는 데이터 중 공통된 데이터로서, 다른 데이터의 보정에 활용될 수 있다.

위치 데이터 도출부(130)는 제1 속도 데이터, 제2 속도 데이터 및 DTW 알고리즘을 기반으로 시계열 데이터 및 GPS 데이터를 통합하고, 통합된 데이터로부터 차량의 위치 데이터를 도출할 수 있다.

위치 데이터 도출부(130)는 시계열 데이터와 GPS 데이터 간 통합 시 발생할 수 있는 장비 간 수집 오차, 예를 들어 시간 밀림 현상을 보상하기 위하여 두 개의 데이터 소스의 동일 수집 정보인 제1 속도 데이터와 상기 제2 속도 데이터를 비교하여 오차를 보정한다.

이러한 데이터 오차를 보정하기 위하여 위치 데이터 도출부(130)는 DTW(Dynamic Time Warping: 동적 패턴 매칭) 알고리즘을 활용할 수 있다. 즉, 위치 데이터 도출부(130)는 제1 속도 데이터와 제2 속도 데이터의 시간 축 별 유클리디안 거리를 산출하고, 유클리디안 거리가 최소가 되는 최소 거리 순서쌍을 도출하고, 순서쌍을 기반으로 시계열 데이터 및 GPS 데이터를 통합할 수 있다. 즉, 유클리디안 거리가 가장 최소가 되는 두 시점을 순서쌍으로 비교 쌍을 선정하고, 비교 쌍을 중심으로 데이터 통합을 실시하고, 생성된 비교쌍을 기준으로 장비 내 다른 정보도 보정하여 데이터를 결합할 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시예예 따른 데이터 보정을 설명하기 위한 제어 흐름도이다.

도 4의 개별적인 동작은 시계열 데이터 가공부(110), GPS 데이터 가공부(120) 및 위치 데이터 도출부(130)에 의하여 수행될 수 있으며, 도 4를 통하여 앞서 설명된 과정을 정리하면 다음과 같다.

우선, 시계열 데이터 가공부(110)에 의하여 차량의 제1속도 데이터를 포함하는 복수의 시계열 데이터가 수신 및 저장되고, 시계열 데이터는 제1 시간 기준으로 리샘플링, 즉 가공될 수 있다(S410).

이렇게 데이터가 가공되면, 시계열 데이터 가공부(110)는 시계열 데이터 중에서 차량에 대한 제1 속도 데이터를 추출한다(S415).

유사하게, GPS 데이터 가공부(120)는 차량의 GPS와 관련된 GPS 데이터를 수신 및 저장하고, 수신된 GPS 데이터를 제2 시간 기준으로 추출하여 가공할 수 있다 (S420).

이렇게 GPS 데이터가 가공되면, GPS 데이터 가공부(120)는 GPS 데이터 중에서 차량에 대한 제2 속도 데이터를 추출한다(S425).

한편, 차량 시계열 데이터와 GPS 데이터를 비교할 때, 동일 차량, 동일 시간 대에 수집된 데이터를 사용함에도 불구하고, 시간 밀림 현상이 발생하고, 이러한 시간 밀림 현상은 시간 대에 따라 증가 또는 감소하는 추세가 다를 수 있다.

이러한 문제점을 해결하기 위하여 위치 데이터 도출부(130)는 DTW 알고리즘을 기반으로 시간 밀림 현상을 보정할 수 있다. 이는 두 장비 동일 수집 정보인 속도 데이터를 비교하여 오차를 보정하는 것을 의미한다.

GPS 데이터 가공부(120)는 제1 속도 데이터와 제2 속도 데이터의 시간 축 별 유클리디안 거리를 산출하고(S430), 유클리디안 거리가 최소가 되는 최소 거리 순서쌍을 도출하고(S431), 순서쌍을 기반으로 시계열 데이터 및 GPS 데이터를 통합할 수 있다(S433).

도 4와 같은 과정이 수행됨으로써, 수집된 데이터 저장 및 관리가 필요할 때 데이터 저장 전 전처리 과정에서 해당 알고리즘을 적용할 수 있으며, 데이터 통합 후 하나의 테이블로 데이터를 관리할 수 있다. 또한, 시간축 조정을 통해서 정교한 차량의 위치를 측정할 수 있고, 다양한 위치 기반 분석 시 활용할 수 있다. 또한, 차량 내 다양한 장비간, 즉 복수의 센서(S) 간 보정 이슈가 발생했을 때, 도 4의 보정 과정을 적용 또는 응용할 수 있다.

다시 도 1로 돌아가면, 본 실시예에 따른 위치 통합부(140)는 공공 기관으로부터 수신한 차량 승/하차 지점의 위치 정보를 통합할 수 있다. 위치 통합부(140)는 복수의 공공 기관 API를 통합하여 차량 승/하차 지점의 위치 정보를 도출할 수 있으며, 주요 도시 노선별 속도, 전국 승/하차 지점 별 이용객 수 및 특정 지역에 대한 노선별 이용객 수데 기초하여 차량 승/하차 지점의 위치 정보를 도출할 수 있다.

국가 기관에서는 버스를 비롯한 대중 교통에 관련된 데이터를 제공하고 있으나, 전국 여러 기관들이 산재되어 관리하고 있으며, 다수의 API를 통해 통합되지 않은 데이터가 제공되고 있다. 위치 통합부(140)는 전국 단위 데이터 분석을 진행하기 위해 공공 데이터를 통합하는 모듈로서, 위치 통합부(140)를 통하여 전국 버스의 승/하차 지점의 위치 정보가 추출될 수 있다. 이하에서는 차량의 승/하차 지점 정보를 획득하기 위한 일 예로, 공공기관에서 획득 가능한 대중 교통, 예를 들어 버스의 승/하차 지점에 대한 정보를 획득하는 방법에 대하여 설명한다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 공공 기관 API 통합을 설명하기 위한 도면이다.

도시된 바와 같이, 위치 통합부(140)는 서울특별시 열린 데이터 API, 부산광역시 버스 시스템 API 및 정부의 공공 데이터 API룰 통합할 수 있고, 추가적으로 경기 버스 API 또는 국토교통부 API와 같이 다른 공공 기관의 정보를 통합할 수 있다.

또한, 위치 통합부(140)는 한국 교통 안전 공단으로부터 주요 도시 노선별 속도 정보, 한국 교통 안전 공단에서 제공하는 전국 승/하차 지점 별 이용객 수 및 경기도 교통정보센터에서 제공하는 경기도 노선별 이용객 수 등을 추가적으로 활용할 수 있다.

이와 같이 복수의 정부 기관의 API를 통합하여 승/하차 지점 위치 정보를 추출함으로써 전국 버스의 승/하차 지점의 위치 정보를 쉽고 정확하게 파악할 수 있으며, API의 업데이트를 통해 실시간으로 최신 정보를 수집할 수 있다.

식별자 생성부(150)는 차량 승/하차 지점의 위치 정보에 기초하여 차량의 위치 데이터에 승/하차 지점의 위치에 관련된 승/하차 지점 식별자를 생성할 수 있다.

식별자 생성부(150)는 차량 내 차량 위치 데이터 수집 정보를 기반으로 차량 승/하차 지점 구간별 시작점과 끝점을 확인하기 위해 승/하차 지점 단위 정보와, 차량 위치 데이터와 정부 제공 승/하차 지점 위치 정보를 통합한 새로운 운행 단위를 생성해야 한다는 요구에 대응하는 모듈에 해당한다.

이를 위하여 식별자 생성부(150)는 위치 통합부(140)로부터 획득한 차량의 회차 지점 정보에 기초하여 차량의 위치 데이터에 회차 지점에 관련된 회차 식별자를 생성하고, 승/하차 지점 위치 정보에 기초하여 상기 차량의 승/하차 지점 도착 시점을 파악하고, 승/하차 지점 도착 시점에 대응하는 차량의 위치 데이터에 승/하차 지점 식별자를 생성할 수 있다. 이를 도 6을 통하여 설명하면 다음과 같다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 승/하차 지점 식별자 생성 과정을 설명하기 위한 제어 흐름도이다.

우선, 식별자 생성부(150)는 위치 통합부(140)의 공공 데이터 승/하차 지점 위치 정보로부터 회차 지점에 대한 위치 좌표를 도출하고(S610), 이를 기반으로 차량 데이터 내 회차 식별자를 생성한다(S620).

이러한 회차 식별자는 동일한 구간 내 상행, 하행 구분을 위해 필요하므로, 회차 지점을 회차 식별자로 활용할 수 있다.

식별자 생성부(150)는 위치 통합부(140)의 공공 데이터 승/하차 지점 위치 정보로부터 승/하차 지점 위치 좌표를 도출하고(S630), 이를 기반으로 차량의 승/하차 지점 도착 시점을 생성할 수 있다(S640).

식별자 생성부(150)는 노선별 회차 위치, 승/하차 지점 위치를 기반으로 각 차량 시간 축에 대한 최소 거리를 산출할 수 있고, 각 승/하차 지점 좌표와 가장 가까운 차량 데이터 내 위치 좌표 지점을 차량이 지나간 지점으로 간주할 수 있다.

이렇게 차량의 종류소 도착 시점이 도출되면 도착 시점에 대응하는 차량의 위치가 승/하차 지점의 위치와 가장 인접한 위치 좌표가 될 수 있고, 식별자 생성부(150)는 이에 기초하여 차량의 위치 데이터에 승/하차 지점 식별자를 생성할 수 있다(S650).

정리하면, 식별자 생성부(150)는 차량 시계열 데이터 내 시간 축별 위도, 경도 좌표와 정부에서 제공하는 버스 노선 별 승/하차 지점 위치 정보를 활용하여 차량 운행 데이터 내 승/하차 지점 단위를 생성할 수 있다.

이를 통하여 동일 노선을 운행하는 차량 정보에 대해 운행 단위 하위 세분화된 승/하차 지점 단위 정보를 생성할 수 있고, 승/하차 지점 시작점과 끝점 사이의 운행 패턴을 통해 보다 정확한 운행 정보를 파악할 수 있다. 또한, 노선 전체 구간 내 차량에 영향을 주는 외부 환경 등 변화 요소를 승/하차 지점 구간별로 확인할 수 있다.

도 7은 본 발명의 일 예예 따른 승/하차 지점 식별자를 도시한 도면이다.

도시된 바와 같이 위치 정보를 기반으로 차량의 승/하차 지점이 구분될 수 있다. 복수의 승/하차 지점은 승/하차 지점 위치를 확인할 수 있는 위치 좌표(x, y)로 식별될 수 있고, 회차 식별자로 인하여 상행인지 또는 하행인지 여부도 식별될 수 있다.

본 실시예에 따르면, 추출/처리/저장된 차량 위치 데이터와 공공 데이터 승/하차 지점 위치 정보를 이용하여, 실시간 운행 데이터에서 회차 지점 및 승/하차 지점별 위치를 인식할 수 있다. 또한, 도 7과 같이, 차량의 운행 방향에 따라 승/하차 지점 순서가 정렬되며, 생성된 승/하차 지점별 구분자는 분석 단위로서 사용될 수 있도록 저장될 수 있다.

한편, 일 예에 따른 식별자 생성부(150)는 승/하차 지점 정보를 실시간 데이터에 매칭 시키기 위해, 차량에서 수집된 GPS 정보와 공공 데이터의 승/하차 지점별 위치 좌표를 소수점 자리를 조정하며 매칭할 수 있다. 또한, 회차 지점에 대한 정보와 도착 지점 정보가 함께 생성 및 표시되도록 하여, 차량의 진행 경로 및 노선 정보, 승/하차 지점 별 세부 특징을 사용자가 쉽게 인식할 수 있도록 한다.

상기와 같이, 본 발명은 차량에 효율에 영향을 주는 차량 및 외부 환경 등 변화 요소를 승/하차 지점 구간별로 정밀하게 분석할 수 있도록 차량 데이터 내 식별자를 생성하고, 이를 위한 데이터 전처리 방법을 제공한다.

또한, 본 발명에 따르면 승/하차 지점 단위의 세부 정보 활용을 통해 정교하고 고도화된 분석 설계가 가능하고, 데이터 정합성 확보 및 다양한 외부 데이터에 대한 확장성을 확보할 수 있다.

또한, 세부적으로, 기존에 운영되던 차량 노선 및 승/하차 지점 인프라에 분석 결과를 접목할 수 있고, 동일 노선을 운행하는 차량 정보에 대해 운행 단위 하위 세분화된 승/하차 지점 단위 정보를 생성할 수 있다. 승/하차 지점 시작점과 끝점 사이의 운행 패턴을 통해 보다 정확한 운행 정보를 파악할 수 있고, 노선 전체 구간 내 차량에 영향을 주는 외부 환경 등 변화 요소를 승/하차 지점 구간별 확인할 수 있다. 또한 이를 통하여 차량 운행에 대한 지역/노선/승/하차 지점별 맞춤형 분석 설계가 가능해진다.

또한, 수집된 데이터 적재 및 관리 필요 시, 데이터 적재 전 전처리 과정에서 해당 알고리즘을 적용하여 데이터 통합 후 하나의 테이블로 데이터를 통합할 수 있고, 시간축 조정을 통해서 정교한 차량의 위치를 측정할 수 있고, 다양한 위치 기반 분석 시 활용할 수 있다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 시스템을 도시한다.

도 8을 참조하면, 컴퓨팅 시스템(1000)은 버스(1200)를 통해 연결되는 적어도 하나의 프로세서(1100), 메모리(1300), 사용자 인터페이스 입력 장치(1400), 사용자 인터페이스 출력 장치(1500), 스토리지(1600), 및 네트워크 인터페이스(1700)를 포함할 수 있다.

프로세서(1100)는 중앙 처리 장치(CPU) 또는 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600)에 저장된 명령어들에 대한 처리를 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리(1300) 및 스토리지(1600)는 다양한 종류의 휘발성 또는 불휘발성 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(1300)는 ROM(Read Only Memory) 및 RAM(Random Access Memory)을 포함할 수 있다.

따라서, 본 명세서에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계는 프로세서(1100)에 의해 실행되는 하드웨어, 소프트웨어 모듈, 또는 그 2 개의 결합으로 직접 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM과 같은 저장 매체(즉, 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600))에 상주할 수도 있다.

예시적인 저장 매체는 프로세서(1100)에 커플링되며, 그 프로세서(1100)는 저장 매체로부터 정보를 판독할 수 있고 저장 매체에 정보를 기입할 수 있다. 다른 방법으로, 저장 매체는 프로세서(1100)와 일체형일 수도 있다. 프로세서 및 저장 매체는 주문형 집적회로(ASIC) 내에 상주할 수도 있다. ASIC는 사용자 단말기 내에 상주할 수도 있다. 다른 방법으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말기 내에 개별 컴포넌트로서 상주할 수도 있다.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다.

따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (18)

1. 차량 데이터 기반 승/하차 지점 정보 생성 장치에 있어서,
   차량 내 포함되어 있는 복수의 센서로부터 수신되며 상기 차량의 제1속도 데이터를 포함하는 복수의 시계열 데이터를 기설정된 제1 시간 기준으로 리샘플링하는 시계열 데이터 가공부;
   상기 차량의 GPS와 관련되며 상기 차량의 제2 속도 데이터를 포함하는 GPS 데이터를 기설정된 제2 시간 기준으로 리샘플링하는 GPS 데이터 가공부와;
   상기 제1 속도 데이터, 상기 제2 속도 데이터 및 DTW 알고리즘을 기반으로 상기 시계열 데이터 및 상기 GPS 데이터를 통합하고, 통합된 데이터로부터 상기 차량의 위치 데이터를 도출하는 위치 데이터 도출부와;
   공공 기관으로부터 수신한 차량 승/하차 지점의 위치 정보를 통합하는 위치 통합부와;
   상기 차량 승/하차 지점의 위치 정보에 기초하여 상기 차량의 위치 데이터에 상기 승/하차 지점의 위치에 관련된 승/하차 지점 식별자를 생성하는 식별자 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 승/하차 지점 정보 생성 장치.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 복수의 센서에서 출력되는 상기 시계열 데이터는 상이한 시간 주기 마다 출력되는 복수의 변수 데이터를 포함하고,
   상기 시계열 데이터 가공부는 상기 복수의 변수 데이터를 상기 제1 시간 기준으로 리샘플링하는 것을 특징으로 하는 승/하차 지점 정보 생성 장치.
   
3. 제1항에 있어서,
   상기 GPS 데이터는 위도, 경도, 방위각, 제2 속도 및 고도에 대한 데이터를 포함하고,
   상기 GPS 데이터 가공부는 상기 위도, 경도, 방위각, 제2 속도 및 고도에 대한 데이터 중 적어도 하나를 미리 설정된 일정 시간의 주기로 추출한 테이블을 생성하는 것을 특징으로 하는 승/하차 지점 정보 생성 장치.
   
4. 제1항에 있어서,
   상기 위치 데이터 도출부는 상기 제1 속도 데이터와 상기 제2 속도 데이터의 시간 축 별 유클리디안 거리를 산출하고, 상기 유클리디안 거리가 최소가 되는 최소 거리 순서쌍을 도출하고, 상기 순서쌍을 기반으로 상기 시계열 데이터 및 상기 GPS 데이터를 통합하는 것을 특징으로 하는 승/하차 지점 정보 생성 장치.
   
5. 제1항에 있어서,
   상기 위치 데이터 도출부는 상기 제1 속도 데이터와 상기 제2 속도 데이터를 비교하여 시간 밀림 현상을 보정하는 것을 특징으로 하는 승/하차 지점 정보 생성 장치.
   
6. 제1항에 있어서,
   상기 위치 통합부는 복수의 공공 기관 API를 통합하여 상기 차량 승/하차 지점의 위치 정보를 도출하는 것을 특징으로 하는 승/하차 지점 정보 생성 장치.
   
7. 제6항에 있어서,
   상기 위치 통합부는 주요 도시 노선별 속도, 전국 승/하차 지점 별 이용객 수 및 특정 지역에 대한 노선별 이용객 수데 기초하여 상기 차량 승/하차 지점의 위치 정보를 도출하는 것을 특징으로 하는 승/하차 지점 정보 생성 장치.
   
8. 제1항에 있어서,
   상기 식별자 생성부는 상기 위치 통합부로부터 획득한 차량의 회차 지점 정보에 기초하여 상기 차량의 위치 데이터에 상기 회차 지점에 관련된 회차 식별자를 생성하는 것을 특징으로 하는 승/하차 지점 정보 생성 장치.
   
9. 제8항에 있어서,
   상기 식별자 생성부는 상기 위치 통합부로부터 획득한 승/하차 지점 위치 정보에 기초하여 상기 차량의 승/하차 지점 도착 시점을 파악하고,
   상기 승/하차 지점 도착 시점에 대응하는 상기 차량의 위치 데이터에 승/하차 지점 식별자를 생성하는 것을 특징으로 하는 승/하차 지점 정보 생성 장치.
   
10. 차량 데이터 기반 승/하차 지점 정보 생성 방법에 있어서,
    차량 내 포함되어 있는 복수의 센서로부터 상기 차량의 제1속도 데이터를 포함하는 복수의 시계열 데이터를 수신하고, 상기 시계열 데이터를 기설정된 제1 시간 기준으로 리샘플링하는 시계열 데이터 가공 단계와;
    상기 차량의 GPS와 관련되며 상기 차량의 제2 속도 데이터를 포함하는 GPS 데이터를 기설정된 제2 시간 기준으로 리샘플링하는 GPS 데이터 가공 단계와;
    상기 제1 속도 데이터, 상기 제2 속도 데이터 및 DTW 알고리즘을 기반으로 상기 시계열 데이터 및 상기 GPS 데이터를 통합하고, 통합된 데이터로부터 상기 차량의 위치 데이터를 도출하는 위치 데이터 도출 단계와;
    공공 기관으로부터 수신한 차량 승/하차 지점의 위치 정보를 통합하는 위치 통합 단계와;
    상기 차량 승/하차 지점의 위치 정보에 기초하여 상기 차량의 위치 데이터에 상기 승/하차 지점의 위치에 관련된 승/하차 지점 식별자를 생성하는 식별자 생성 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 승/하차 지점 정보 생성 방법.
    
11. 제10항에 있어서,
    상기 복수의 센서에서 수신되는 상기 시계열 데이터는 상이한 시간 주기 마다 출력되는 복수의 변수 데이터를 포함하고,
    상기 시계열 데이터 가공 단계는 상기 복수의 변수 데이터를 상기 제1 시간 기준으로 리샘플링하는 것을 특징으로 하는 승/하차 지점 정보 생성 방법.
    
12. 제10항에 있어서,
    상기 GPS 데이터는 위도, 경도, 방위각, 제2 속도 및 고도에 대한 데이터를 포함하고,
    상기 GPS 데이터 가공 단계는 상기 위도, 경도, 방위각, 제2 속도 및 고도에 대한 데이터 중 적어도 하나를 미리 설정된 일정 시간의 주기로 추출한 테이블을 생성하는 것을 특징으로 하는 승/하차 지점 정보 생성 방법.
    
13. 제10항에 있어서,
    상기 위치 데이터 도출 단계는 상기 제1 속도 데이터와 상기 제2 속도 데이터의 시간 축 별 유클리디안 거리를 산출하고, 상기 유클리디안 거리가 최소가 되는 최소 거리 순서쌍을 도출하고, 상기 순서쌍을 기반으로 상기 시계열 데이터 및 상기 GPS 데이터를 통합하는 것을 특징으로 하는 승/하차 지점 정보 생성 방법.
    
14. 제10항에 있어서,
    상기 위치 데이터 도출 단계는 상기 제1 속도 데이터와 상기 제2 속도 데이터를 비교하여 시간 밀림 현상을 보정하는 것을 특징으로 하는 승/하차 지점 정보 생성 방법.
    
15. 제10항에 있어서,
    상기 위치 통합 단계는 복수의 공공 기관 API를 통합하여 상기 차량 승/하차 지점의 위치 정보를 도출하는 것을 특징으로 하는 승/하차 지점 정보 생성 방법.
    
16. 제15항에 있어서,
    상기 위치 통합 단계는 주요 도시 노선별 속도, 전국 승/하차 지점 별 이용객 수 및 특정 지역에 대한 노선별 이용객 수데 기초하여 상기 차량 승/하차 지점의 위치 정보를 도출하는 것을 특징으로 하는 승/하차 지점 정보 생성 방법.
    
17. 제10항에 있어서,
    상기 식별자 생성 단계는 상기 위치 통합부로부터 획득한 차량의 회차 지점 정보에 기초하여 상기 차량의 위치 데이터에 상기 회차 지점에 관련된 회차 식별자를 생성하는 것을 특징으로 하는 승/하차 지점 정보 생성 방법.
    
18. 제17항에 있어서,
    상기 식별자 생성 단계는 상기 위치 통합부로부터 획득한 승/하차 지점 위치 정보에 기초하여 상기 차량의 승/하차 지점 도착 시점을 파악하고,
    상기 승/하차 지점 도착 시점에 대응하는 상기 차량의 위치 데이터에 승/하차 지점 식별자를 생성하는 것을 특징으로 하는 승/하차 지점 정보 생성 방법.

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