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복수의 사용자 각각의 출발지와 목적지에 대한 정보를 수신하는 정보 수신부와, 상기 출발지에 대한 정보와 제1 인공지능 알고리즘에 기초하여, 상기 출발지의 밀집도가 소정 밀집도 이상인 영역(region)을 POI(point of interest)로 결정하는 POI 결정부와, 상기 결정된 POI와 상기 출발지의 밀집도에 기초하여 자율주행자동차의 배치를 결정하고, 상기 자율주행자동차가 상기 결정된 배치에 따라 배치되도록 하기 위해 상기 자율주행자동차에게 상기 배치에 대한 정보를 송신하는 배치 관리부와, 상기 복수의 사용자 각각의 출발지와 목적지에 대한 정보와 제2 인공지능 알고리즘에 기초하여, 상기 복수의 사용자 각각에 대한 이동 경로를 예측하고, 상기 자율주행자동차가 상기 예측된 이동 경로 중 적어도 하나의 이동 경로에 따라 이동되도록 하기 위해 상기 자율주행자동차에게 상기 이동 경로에 대한 정보를 송신하는 이동 경로 관리부를 포함하는 공유형 자율주행자동차 관리 서버
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제1항에 있어서,상기 제1 인공지능 알고리즘은 k-NN(K-nearest neighbor)을 포함하고, 상기 제2 인공지능 알고리즘은 순환신경망(recurrent neural network)을 포함하는 공유형 자율주행자동차 관리 서버
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제2항에 있어서,상기 k-NN은 멀티-레벨(multi-level) k-NN 또는 싱글-포인트 디맨드(single-point demand) k-NN을 포함하는 공유형 자율주행자동차 관리 서버
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제3항에 있어서,상기 제1 인공지능 알고리즘은, 상기 자율주행자동차의 이동 가능 범위를 구분한 소정의 영역 간격에 대한 1차 특성 벡터와 상기 자율주행자동차의 이동 가능 범위 전체에 대한 2차 특성 벡터를 이용하여 연산을 수행하거나, 또는 상기 출발지에 대한 특성 벡터 및 상기 목적지에 대한 특성 벡터를 사용하여 연산을 수행하는공유형 자율주행자동차 관리 서버
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제1항에 있어서,상기 POI 결정부는, 이전에 이용된 이동 경로, 이전에 이용된 출발지, 이전에 이용된 목적지, 및 이전에 이용된 합승 위치에 대한 데이터를 포함할 수 있고, 상기 데이터, 상기 수신된 정보, 및 상기 제1 인공지능 알고리즘에 기초하여 시간대별로 출발지의 밀집도가 상기 소정 밀집도 이상일 것으로 예상되는 영역을 상기 POI로 결정하는 공유형 자율주행자동차 관리 서버
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제1항에 있어서,상기 배치 관리부는,상기 출발지의 밀집도에 기초하여 상기 배치되는 자율주행자동차의 수를 결정하고, 상기 결정된 POI의 위치에 기초하여, 상기 결정된 POI로부터 소정 거리 범위 내에 위치되는 자율주행자동차를 상기 배치되는 자율주행자동차로 결정하는공유형 자율주행자동차 관리 서버
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제1항에 있어서,상기 이동 경로 관리부는, 상기 복수의 사용자 중 제1 사용자의 제1 출발지와 제1 목적지에 기초하여, 상기 제1 출발지와 상기 제1 목적지 사이에 위치되는 제2 사용자의 제2 출발지를 식별하고, 상기 제2 인공지능 알고리즘에 기초하여, 상기 제1 출발지로부터 상기 제1 목적지까지의 이동하는데 소요되는 최소 시간과 상기 제2 출발지를 거치는 경우 상기 최소 시간에 가산되는 추가 시간을 추정하고, 상기 추정된 추가 시간이 소정 시간 이하인 경우, 상기 자율주행자동차에게 송신하는 상기 이동 경로를 상기 제1 출발지로부터 상기 제2 출발지를 거쳐 상기 제1 목적지까지의 이동하는 경로로 결정하는 공유형 자율주행자동차 관리 서버
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복수의 사용자 각각의 출발지와 목적지에 대한 정보를 수신하는 단계와, 상기 출발지에 대한 정보와 제1 인공지능 알고리즘에 기초하여, 상기 출발지의 밀집도가 소정 밀집도 이상인 영역(region)을 POI(point of interest)로 결정하는 단계와, 상기 결정된 POI와 상기 출발지의 밀집도에 기초하여 자율주행자동차의 배치를 결정하는 단계와, 상기 자율주행자동차가 상기 결정된 배치에 따라 배치되도록 하기 위해 상기 자율주행자동차에게 상기 배치에 대한 정보를 송신하는 단계와, 상기 복수의 사용자 각각의 출발지와 목적지에 대한 정보와 제2 인공지능 알고리즘에 기초하여, 상기 복수의 사용자 각각에 대한 이동 경로를 예측하는 단계와, 상기 자율주행자동차가 상기 예측된 이동 경로 중 적어도 하나의 이동 경로에 따라 이동되도록 하기 위해 상기 자율주행자동차에게 상기 이동 경로에 대한 정보를 송신하는 단계를 포함하는 공유형 자율주행자동차 관리 방법
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제8항에 있어서,상기 제1 인공지능 알고리즘은 k-NN(K-nearest neighbor)을 포함하고, 상기 제2 인공지능 알고리즘은 순환신경망(recurrent neural network)을 포함하는 공유형 자율주행자동차 관리 방법
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제9항에 있어서,상기 k-NN은 멀티-레벨(multi-level) k-NN 또는 싱글-포인트 디맨드(single-point demand) k-NN을 포함하는 공유형 자율주행자동차 관리 방법
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제9항에 있어서,상기 제1 인공지능 알고리즘은, 상기 자율주행자동차의 이동 가능 범위를 구분한 소정의 영역 간격에 대한 1차 특성 벡터와 상기 자율주행자동차의 이동 가능 범위 전체에 대한 2차 특성 벡터를 이용하여 연산이 수행되도록 하거나, 또는 상기 출발지에 대한 특성 벡터 및 상기 목적지에 대한 특성 벡터를 사용하여 연산이 수행되도록 하는공유형 자율주행자동차 관리 방법
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제8항에 있어서,상기 POI로 결정하는 단계는, 이전에 이용된 이동 경로, 이전에 이용된 출발지, 이전에 이용된 목적지, 및 이전에 이용된 합승 위치에 대한 데이터에 기초하여, 상기 데이터, 상기 수신된 정보, 및 상기 제1 인공지능 알고리즘에 기초하여 시간대별로 출발지의 밀집도가 상기 소정 밀집도 이상일 것으로 예상되는 영역을 상기 POI로 결정하는 단계를 포함하는, 공유형 자율주행자동차 관리 방법
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제8항에 있어서,상기 배치를 결정하는 단계는,상기 출발지의 밀집도에 기초하여 상기 배치되는 자율주행자동차의 수를 결정하는 단계와, 상기 결정된 POI의 위치에 기초하여, 상기 결정된 POI로부터 소정 거리 범위 내에 위치되는 자율주행자동차를 상기 배치되는 자율주행자동차로 결정하는 단계를 포함하는공유형 자율주행자동차 관리 방법
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제8항에 있어서,상기 이동 경로를 예측하는 단계는, 상기 복수의 사용자 중 제1 사용자의 제1 출발지와 제1 목적지에 기초하여, 상기 제1 출발지와 상기 제1 목적지 사이에 위치되는 제2 사용자의 제2 출발지를 식별하는 단계와, 상기 제2 인공지능 알고리즘에 기초하여, 상기 제1 출발지로부터 상기 제1 목적지까지의 이동하는데 소요되는 최소 시간과 상기 제2 출발지를 거치는 경우 상기 최소 시간에 가산되는 추가 시간을 추정하는 단계와, 상기 추정된 추가 시간이 소정 시간 이하인 경우, 상기 자율주행자동차에게 송신하는 상기 이동 경로를 상기 제1 출발지로부터 상기 제2 출발지를 거쳐 상기 제1 목적지까지의 이동하는 경로로 결정하는 단계를 포함하는공유형 자율주행자동차 관리 방법
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