RnDcircle

번호	청구항
1	승객단말기(3)를 통해 전송된 승객정보를 수집하고 수집된 승객정보를 인공지능 기반으로 분석하여 승객에게 차량을 매칭하고, 외부서버로부터 수집된 실시간 교통상황을 인공지능 기반으로 분석하여 차량단말기(2)로 최적의 이동경로를 제공하기 위한 수요병합형모빌리티서버(1)를 포함하고,상기 수요병합형모빌리티서버(1)는 도심 내 이동 패턴을 예측하기 위한 인공지능모델을 기반으로 최적의 이동경로를 실시간으로 제공하기 위한 수요분석및경로최적화부(100)와,승객단말기(3)를 통해 출발지와 목적지를 포함하는 승객정보를 제공받고, 승객의 위치와 소정 거리 내에 위치한 차량에 대한 정보를 수집하여 인공지능모델부(110)의 인공지능모델로 분석하여 승객에게 최적의 차량을 자동으로 매칭하기 위한 실시간차량및승객매칭부(200)와, 예약, 실시간 호출, 도착 예측, 결제 기능을 포함하는 기능을 제공하는 통합플랫폼제공부(300)와,각 차량에 설치된 단말기로부터 차량 운행 경로, 차량 상태에 대한 정보를 실시간으로 제공받아 모니터링하고 예기치않은 경로 변경, 교통체증을 자동으로 감지하기 위한 운행모니터링부(400)를 포함하고,상기 수요분석및경로최적화부(100)는 외부서버로부터 도심 내 이동 패턴 데이터, 차량 데이터, 도시 인프라 데이터를 수집하고 학습하여 도심 내 이동 패턴 예측, 최적의 이동 경로 제공, 승객 그룹화를 위한 정보를 제공하는 인공지능 모델을 생성하기 위한 인공지능모델부(110)와, 외부 서버로부터 도심 내 교통정보를 제공받고 제공된 교통정보를 인공지능모델로 분석하여 이동패턴을 예측하는 정보를 제공하기 위한 이동패턴예측부(120)와, 차량단말기(2)로부터 출발지와 목적지를 포함하는 승객정보를 제공받고 외부서버로부터 제공된 실시간 교통 데이터를 제공받아 제공된 정보를 인공지능모델로 분석하여 최적화된 이동경로정보를 제공하기 위한 최적이동경로제공부(130)를 포함하고,상기 실시간차량및승객매칭부(200)는 승객단말기(3)를 통해 출발지, 목적지, 탑승인원을 포함하는 승객정보를 전송받기 위한 승객정보입력부(210)와, 승객정보입력부(210)를 통해 전송된 정보, 승객단말기의 위치와 소정 거리 내의 차량에 대한 정보, 수요량정보를 수집하여 인공지능모델부(110)의 인공지능모델로 분석하여 배정될 차량정보를 제공하기 위한 차량자동배정부(220)와,승객정보입력부(210)를 통해 전송된 정보, 승객단말기의 위치와 소정 거리 내의 차량에 대한 정보, 수요량정보를 수집하여 인공지능모델부(110)의 인공지능모델로 분석하여 목적지가 유사한 승객을 그룹화하여 그룹화된 승객단말기로 차량동승여부에 대한 정보를 제공하기 위한 차량동승정보제공부(230)를 포함하고,상기 차량동승정보제공부(230)는 승객의 숫자가 증가할 때 차량의 추가여부를 결정하기 위해 승객정보를 입력한 승객의 총 수, 배차 가능한 차량의 총 수, 각 차량의 수용인원, 예상 대기시간, 평균 이동 거리, 교통 속도를 통하여 추가배차필요지수를 산출하여 제공하되, 상기 추가배차필요지수는 [수학식 1]에 의해 산출되되 [수학식 1]은(여기서 VAI는 추가배차필요지수이며, P는 승객의 총 수, V는 차량의 총 수, C는 차량의 수용인원, I는 예상 대기 시간, G는 평균 이동 거리, S는 교통 속도를 의미한다)이며,상기 추가배차필요지수는 기설정된 값을 넘으면 추가 차량을 배차할 필요가 있다는 것으로 판단하고 추가 이동수량을 배차하도록 하는 것을 특징으로 하는 도심 수요병합형 모빌리티 서비스 시스템.
1	삭제
1	삭제
1	삭제
1	삭제
1	삭제

승객단말기(3)를 통해 전송된 승객정보를 수집하고 수집된 승객정보를 인공지능 기반으로 분석하여 승객에게 차량을 매칭하고, 외부서버로부터 수집된 실시간 교통상황을 인공지능 기반으로 분석하여 차량단말기(2)로 최적의 이동경로를 제공하기 위한 수요병합형모빌리티서버(1)를 포함하고,상기 수요병합형모빌리티서버(1)는 도심 내 이동 패턴을 예측하기 위한 인공지능모델을 기반으로 최적의 이동경로를 실시간으로 제공하기 위한 수요분석및경로최적화부(100)와,승객단말기(3)를 통해 출발지와 목적지를 포함하는 승객정보를 제공받고, 승객의 위치와 소정 거리 내에 위치한 차량에 대한 정보를 수집하여 인공지능모델부(110)의 인공지능모델로 분석하여 승객에게 최적의 차량을 자동으로 매칭하기 위한 실시간차량및승객매칭부(200)와, 예약, 실시간 호출, 도착 예측, 결제 기능을 포함하는 기능을 제공하는 통합플랫폼제공부(300)와,각 차량에 설치된 단말기로부터 차량 운행 경로, 차량 상태에 대한 정보를 실시간으로 제공받아 모니터링하고 예기치않은 경로 변경, 교통체증을 자동으로 감지하기 위한 운행모니터링부(400)를 포함하고,상기 수요분석및경로최적화부(100)는 외부서버로부터 도심 내 이동 패턴 데이터, 차량 데이터, 도시 인프라 데이터를 수집하고 학습하여 도심 내 이동 패턴 예측, 최적의 이동 경로 제공, 승객 그룹화를 위한 정보를 제공하는 인공지능 모델을 생성하기 위한 인공지능모델부(110)와, 외부 서버로부터 도심 내 교통정보를 제공받고 제공된 교통정보를 인공지능모델로 분석하여 이동패턴을 예측하는 정보를 제공하기 위한 이동패턴예측부(120)와, 차량단말기(2)로부터 출발지와 목적지를 포함하는 승객정보를 제공받고 외부서버로부터 제공된 실시간 교통 데이터를 제공받아 제공된 정보를 인공지능모델로 분석하여 최적화된 이동경로정보를 제공하기 위한 최적이동경로제공부(130)를 포함하고,상기 실시간차량및승객매칭부(200)는 승객단말기(3)를 통해 출발지, 목적지, 탑승인원을 포함하는 승객정보를 전송받기 위한 승객정보입력부(210)와, 승객정보입력부(210)를 통해 전송된 정보, 승객단말기의 위치와 소정 거리 내의 차량에 대한 정보, 수요량정보를 수집하여 인공지능모델부(110)의 인공지능모델로 분석하여 배정될 차량정보를 제공하기 위한 차량자동배정부(220)와,승객정보입력부(210)를 통해 전송된 정보, 승객단말기의 위치와 소정 거리 내의 차량에 대한 정보, 수요량정보를 수집하여 인공지능모델부(110)의 인공지능모델로 분석하여 목적지가 유사한 승객을 그룹화하여 그룹화된 승객단말기로 차량동승여부에 대한 정보를 제공하기 위한 차량동승정보제공부(230)를 포함하고,상기 차량동승정보제공부(230)는 승객의 숫자가 증가할 때 차량의 추가여부를 결정하기 위해 승객정보를 입력한 승객의 총 수, 배차 가능한 차량의 총 수, 각 차량의 수용인원, 예상 대기시간, 평균 이동 거리, 교통 속도를 통하여 추가배차필요지수를 산출하여 제공하되, 상기 추가배차필요지수는 [수학식 1]에 의해 산출되되 [수학식 1]은(여기서 VAI는 추가배차필요지수이며, P는 승객의 총 수, V는 차량의 총 수, C는 차량의 수용인원, I는 예상 대기 시간, G는 평균 이동 거리, S는 교통 속도를 의미한다)이며,상기 추가배차필요지수는 기설정된 값을 넘으면 추가 차량을 배차할 필요가 있다는 것으로 판단하고 추가 이동수량을 배차하도록 하는 것을 특징으로 하는 도심 수요병합형 모빌리티 서비스 시스템.