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무선 단말로부터 수신한 사용자들의 공공재 이용 정보에 대한 시간의 싱크를 조정하여 특정 시간 주기를 갖는 공공재 이용 정보를 생성하는 단계;공공재의 대여 및 반납에 영향을 미치는 접근 환경을 고려한 각 항목에 대응하여 특정 시간 주기를 갖는 공공재 이용 정보를 분류하는 단계; 및상기 분류된 공공재 이용 정보를 머신 러닝 모델에 적용하여 공공재의 수요에 관한 사용자들의 대여·반납 패턴을 결정하는 단계;를 포함하는 수요 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 특정 시간 주기를 갖는 공공재 이용 정보를 생성하는 단계는,대여소에 배치된 공공재에 대한 사용자들의 공공재 이용 정보에 포함된 대여 정보 및 반납 정보에 대한 시간의 싱크를 조절하여 특정 시간 주기를 갖는 공공재 이용 정보를 생성하는 수요 예측 방법
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제1항에 있어서, 상기 공공재 이용 정보는,상기 공공재가 배치된 각 대여소마다 특정 기간 동안 사용자에 의해 대여 또는, 반납이 이루어진 결과로, 상기 공공재의 이용 시간, 상기 공공재의 이용 장소 및 상기 공공재의 종류 중 어느 하나 이상을 포함하는 내역을 포함하는, 수요 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 특정 시간 주기를 갖는 공공재 이용 정보를 분류하는 단계는,상기 접근 환경을 기반으로 계절별, 공휴일, 대여소별, 요일별 및 시간대별 중 적어도 하나의 항목에 대응하여 특정 시간 주기를 갖는 공공재 이용 정보를 분류하는 수요 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 사용자들의 대여·반납 패턴을 결정하는 단계는,머신 러닝 기반의 데이터 분석 알고리즘을 이용한 머신 러닝 모델에 상기 분류된 공공재 이용 정보를 적용하여 각 항목 별로 t 시간 동안에 공공재를 이용한 사용자들의 수를 식별하는 단계;상기 각 항목 별로 식별한 사용자들의 수 및 각 항목 간의 상호 관계를 분석하여 사용자들에게 나타나는 대여·반납 패턴을 일반화하는 단계; 및상기 일반화된 사용자들의 대여·반납 패턴으로부터 상기 공공재의 수요에 관한 사용자들의 대여·반납 패턴을 결정하는 단계;를 포함하는 수요 예측 방법
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제5항에 있어서,상기 사용자들에게 나타나는 대여·반납 패턴을 일반화하는 단계는,상기 각 항목 간의 상호 관계를 이용하여 각 항목별로 식별된 사용자들의 수를 식별하는데 영향을 미치는 특정 조건을 분석하는 단계; 및상기 특정 조건에 의해 사용자들에게 나타나는 대여·반납 패턴을 일반화하는 단계;를 포함하는 수요 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 사용자들의 대여·반납 패턴을 결정하는 단계는,무선 단말로부터 공공재의 공급 부족에 의한 배치 요청 정보를 수신하면,상기 배치 요청 정보를 기반으로 각 대여소 별로 시간에 따른 사용자들의 대여·반납 패턴을 피드백하여 결정된 사용자들의 대여·반납 패턴을 재결정하는 수요 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 사용자들의 대여·반납 패턴을 결정하는 단계는,익일 시간대별 각 대여소에 공급 가능한 공공재의 수요에 관한 사용자들의 대여·반납 패턴을 결정하는 수요 예측 방법
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프로세서를 포함하는 수요 예측 장치에 있어서,상기 프로세서는,무선 단말로부터 수신한 사용자들의 공공재 이용 정보에 대한 시간의 싱크를 조정하여 특정 시간 주기를 갖는 공공재 이용 정보를 생성하고,공공재의 대여 및 반납에 영향을 미치는 접근 환경을 고려한 각 항목에 대응하여 특정 시간 주기를 갖는 공공재 이용 정보를 분류하고,상기 분류된 공공재 이용 정보를 머신 러닝 모델에 적용하여 공공재의 수요에 관한 사용자들의 대여·반납 패턴을 결정하는 수요 예측 장치
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제9항에 있어서,상기 프로세서는,대여소에 배치된 공공재에 대한 사용자들의 공공재 이용 정보에 포함된 대여 정보 및 반납 정보에 대한 시간의 싱크를 조절하여 특정 시간 주기를 갖는 공공재 이용 정보를 생성하는 수요 예측 장치
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제9항에 있어서,상기 프로세서는,상기 접근 환경을 기반으로 계절별, 공휴일, 대여소별, 요일별 및 시간대별 중 적어도 하나의 항목에 대응하여 특정 시간 주기를 갖는 공공재 이용 정보를 분류하는 수요 예측 장치
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제9항에 있어서,상기 프로세서는,머신 러닝 기반의 데이터 분석 알고리즘을 이용한 머신 러닝 모델에 상기 분류된 공공재 이용 정보를 적용하여 각 항목 별로 t 시간 동안에 공공재를 이용한 사용자들의 수를 식별하고,상기 각 항목 별로 식별한 사용자들의 수 및 각 항목 간의 상호 관계를 분석하여 사용자들에게 나타나는 대여·반납 패턴을 일반화하고,상기 일반화된 사용자들의 대여·반납 패턴으로부터 상기 공공재의 수요에 관한 사용자들의 대여·반납 패턴을 결정하는 수요 예측 장치
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제12항에 있어서,상기 프로세서는,상기 각 항목 간의 상호 관계를 이용하여 각 항목별로 식별된 사용자들의 수를 식별하는데 영향을 미치는 특정 조건을 분석하고, 상기 특정 조건에 의해 사용자들에게 나타나는 대여·반납 패턴을 일반화하는 수요 예측 장치
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제9항에 있어서,상기 프로세서는,무선 단말로부터 공공재의 공급 부족에 의한 배치 요청 정보를 수신하면,상기 배치 요청 정보를 기반으로 각 대여소 별로 시간에 따른 사용자들의 대여·반납 패턴을 피드백하여 결정된 사용자들의 대여·반납 패턴을 재결정하는 수요 예측 장치
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제9항에 있어서,상기 프로세서는,익일 시간대별 각 대여소에 공급 가능한 공공재의 수요에 관한 사용자들의 대여·반납 패턴을 결정하는 수요 예측 장치
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공공재에 대한 수요 예측 방법에 있어서,사용자들의 공공재에 대한 공공재 이용 정보를 식별하는 단계; 트레이닝된 머신러닝 모델을 이용하여, 상기 공공재 이용 정보를 모델링하는 파라미터들을 결정하는 단계;상기 파라미터들에 따라 상기 공공재 이용 정보를 모델링하는 단계; 및상기 모델링한 결과에 기초하여 상기 공공재에 대한 수요를 예측하는 단계를 포함하는 수요 예측 방법
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제16항에 있어서,상기 공공재 이용 정보는,상기 공공재가 배치된 각 대여소마다 특정 기간 동안 사용자에 의해 대여 또는, 반납이 이루어진 결과로, 상기 공공재의 이용 시간, 상기 공공재의 이용 장소 및 상기 공공재의 종류 중 어느 하나 이상을 포함하는 내역을 포함하는, 수요 예측 방법
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제16항에 있어서,상기 파라미터는,상기 공공재 이용 정보를 이산 확률 분포로 모델링함에 있어 요구되는 파라미터를 의미하는, 수요 예측 방법
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제18항에 있어서,상기 공공재 이용 정보에 기초하여 일정 시간 동안 상기 공공재를 이용한 사용자들의 수를 식별하는 단계를 더 포함하고,상기 파라미터들을 결정하는 단계는,상기 공공재를 이용한 사용자들의 수를 이산 확률 분포로 모델링하는 파라미터를 결정하는, 수요 예측 방법
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제16항에 있어서,상기 모델링하는 단계는, 상기 공공재 이용 정보가 이산 확률 분포를 따르도록 상기 파라미터를 이용하여 모델링하는, 수요 예측 방법
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