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번호	청구항
1	자동차 사고 발생 시 인공지능 알고리즘을 이용하여 대차 서비스를 제공하고, 대차 서비스 지원을 위한 고객 정보 수집 및 커뮤니케이션과, 비대면 계약 진행 및 결제를 수행하는 특징을 포함하는, 인공지능 모델을 활용한 보험 및 위치 정보 기반 보험사 연계 렌트카 배차 프로세스 자동화 처리 시스템에 있어서,운전자의 자격을 확인하기 위해 국토교통부 API를 활용하여 운전면허의 유효성을 검증하고, 이를 통해 사고 렌트카 대차 서비스의 이용 가능 여부를 판별하는 것을 특징으로 하는 사용자 인증 모듈;사고 정보 및 고객의 과거 대차 서비스 이용 기록, 선호도 등을 인공지능 알고리즘을 통해 분석하여, 렌터카를 자동으로 매칭하고 개인화된 추천을 제공하는 것을 특징으로 하는 렌터카 매칭 모듈;대차 서비스의 예약 일정을 관리하며, 가용 차량의 실시간 상태를 확인하여 중복 예약을 방지하고, 예약된 대차 서비스가 일정에 따라 원활하게 제공될 수 있도록 지원하는 것을 특징으로 하는 렌터카 스케줄링 모듈;보험사와 렌트카 업체 간의 자동화된 커뮤니케이션을 통해 사고 렌터카 서비스가 신속하게 이루어질 수 있도록 지원하며, 대차 서비스가 지연될 경우 대체 알림을 자동으로 전송하는 것을 특징으로 하는 렌터카 서비스 관리 모듈;을 포함하고,고객이 사고 렌트카의 실시간 위치를 확인할 수 있도록 하며, 사고 발생 후 대차 차량의 예상 도착 시간을 제공하고, 고객의 위치와 가까운 렌터카를 매칭하는 것을 특징으로 하는 실시간 위치 기반 서비스 모듈;실시간으로 렌터카의 상태를 추적하고, 대기, 예약, 수리 중 등 상태를 기록하여 차량의 가용성을 관리하며, 차량 유지보수 일정을 자동으로 계획하고 관리하는 것을 특징으로 하는 차량 관리 모듈;고객에게 예약 확인, 차량 도착 시간, 계약 상태 등 대차 서비스 관련 정보를 실시간으로 SMS 또는 이메일을 통해 알림으로써, 고객이 대차 서비스 진행 상황을 실시간으로 파악할 수 있도록 지원하는 것을 특징으로 하는 커뮤니케이션 모듈;대차 서비스 이용 요금을 자동으로 산정하고, AI 기반 분석을 통해 추가적인 청구 항목을 계산하며, 디지털 지갑 및 결제 게이트웨이와 연동되어 고객이 편리하게 결제할 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 결제 청구 모듈;기존의 사고 렌터카 대차 서비스 외에 AI 기반으로 차량을 공유하고, 고객이 언제든지 카쉐어링 차량을 이용할 수 있도록 지원하여, 추가적인 수익 창출 및 유연한 서비스 옵션을 제공하는 것을 특징으로 하는 카쉐어링 서비스 모듈;을 더 포함하고,상기 렌터카 매칭 모듈은,하기 [수학식 1]에 고객 차량 사용 패턴 분석 지수(F1), 차량 가용성 지수(F2), 고객 평판 점수(F3), 즉시 사용 가능성 지수(F4), 환경 친화성 지수(F5), 지리적 접근성 지수(F6), 고객 일정 일관성 점수(F7), 보험 이력 지수(F8), 차량 유형 적합성 가중치(F9) 및 긴급 대여 요구 가중치(F10)를 이용하여 렌터카를 매칭하는 특징을 포함하고,αi는 주행 패턴 및 사용 가능성에 영향을 주는 인자에 대한 가중치, βi는 환경과 보험 관련 인자에 대한 기여도를 조정하는 가중치, γi는 급격한 변화를 제어하는 가중치, δj는 안전성과 관련된 인자에 영향을 주는 가중치, θk는 고객 평판과 즉시 사용 가능성 평가에 영향을 미치는 가중치, ηl는 거리와 유클리드 변환을 위한 이동 가능성 및 안전성을 조정에 대한 가중치이고,[수학식 1]상기 실시간 위치 기반 서비스 모듈은,하기 [수학식 2]에 교통 혼잡도 지수(L1), 안전 구역 거리(L2), 날씨 영향 점수(L3), 서비스 제공 시간 점수(L4), 시간대별 경로 최적화 점수(L5), 지역 기반 안전 점수(L6), 지역별 주차 가용성 지수(L7), 공공 교통 연계성 점수(L8), 실시간 교통 데이터 가중치(L9) 및 근접성 우선순위 가중치(L10)를 이용하여 차량 배치 위치를 제공하는 특징을 포함하고,αi는 교통 혼잡도와 시간대 관련 인자에 대한 가중치, βi는 날씨와 안전 관련 인자에 대한 기여도를 조정하는 가중치, γi는 시그모이드 함수에 적용되어 위치 기반 데이터의 변동성을 제어하는 가중치, δj는 안전성과 주차 가용성 관련 인자에 영향을 미치는 가중치, θk는 근접성 및 경로 최적화 관련 인자에 대한 가중치, ηl는 이동 경로와 거리를 조정하는 유클리드 변환에 적용되는 가중치이고,[수학식 2]상기 카쉐어링 서비스 모듈은,하기 [수학식 3]에 수요 예측 지수(C1), 사용자 경로 일관성 지수(C2), 차량 이용 시간 예측 지수(C3), 협력 업체 지수(C4), 지역 특성 적응성 점수(C5), 예약 시간대 대비 차량 회전율 지수(C6), 고객 소셜 평판 지수(C7), 고객 지속 사용 지수(C8), 차량 이용 선호도 가중치(C9), 및 공유 차량 품질 가중치(C10)를 이용하여 차량 공유 수요 예측과 이에 따른 배차를 제공하는 특징을 포함하고,αi는 사용자 경로 및 이용 패턴 관련 인자에 대한 가중치, βi는 평판 및 차량 이용 시간에 대한 기여도를 조정하는 가중치, γi는 시그모이드 함수에 적용되어 경로 일관성 및 수요 예측 데이터를 안정화하는 가중치, δj는 협력 업체와 차량 품질 관련 인자에 영향을 주는 가중치, θk는 고객 평판과 선호도에 따른 차량 배치 관련 인자의 가중치, ηl는 차량 이용 패턴과 관련된 유클리드 변환에 적용되는 가중치인, 인공지능 모델을 활용한 보험 및 위치 정보 기반 보험사 연계 렌트카 배차 프로세스 자동화 처리 시스템.[수학식 3]
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자동차 사고 발생 시 인공지능 알고리즘을 이용하여 대차 서비스를 제공하고, 대차 서비스 지원을 위한 고객 정보 수집 및 커뮤니케이션과, 비대면 계약 진행 및 결제를 수행하는 특징을 포함하는, 인공지능 모델을 활용한 보험 및 위치 정보 기반 보험사 연계 렌트카 배차 프로세스 자동화 처리 시스템에 있어서,운전자의 자격을 확인하기 위해 국토교통부 API를 활용하여 운전면허의 유효성을 검증하고, 이를 통해 사고 렌트카 대차 서비스의 이용 가능 여부를 판별하는 것을 특징으로 하는 사용자 인증 모듈;사고 정보 및 고객의 과거 대차 서비스 이용 기록, 선호도 등을 인공지능 알고리즘을 통해 분석하여, 렌터카를 자동으로 매칭하고 개인화된 추천을 제공하는 것을 특징으로 하는 렌터카 매칭 모듈;대차 서비스의 예약 일정을 관리하며, 가용 차량의 실시간 상태를 확인하여 중복 예약을 방지하고, 예약된 대차 서비스가 일정에 따라 원활하게 제공될 수 있도록 지원하는 것을 특징으로 하는 렌터카 스케줄링 모듈;보험사와 렌트카 업체 간의 자동화된 커뮤니케이션을 통해 사고 렌터카 서비스가 신속하게 이루어질 수 있도록 지원하며, 대차 서비스가 지연될 경우 대체 알림을 자동으로 전송하는 것을 특징으로 하는 렌터카 서비스 관리 모듈;을 포함하고,고객이 사고 렌트카의 실시간 위치를 확인할 수 있도록 하며, 사고 발생 후 대차 차량의 예상 도착 시간을 제공하고, 고객의 위치와 가까운 렌터카를 매칭하는 것을 특징으로 하는 실시간 위치 기반 서비스 모듈;실시간으로 렌터카의 상태를 추적하고, 대기, 예약, 수리 중 등 상태를 기록하여 차량의 가용성을 관리하며, 차량 유지보수 일정을 자동으로 계획하고 관리하는 것을 특징으로 하는 차량 관리 모듈;고객에게 예약 확인, 차량 도착 시간, 계약 상태 등 대차 서비스 관련 정보를 실시간으로 SMS 또는 이메일을 통해 알림으로써, 고객이 대차 서비스 진행 상황을 실시간으로 파악할 수 있도록 지원하는 것을 특징으로 하는 커뮤니케이션 모듈;대차 서비스 이용 요금을 자동으로 산정하고, AI 기반 분석을 통해 추가적인 청구 항목을 계산하며, 디지털 지갑 및 결제 게이트웨이와 연동되어 고객이 편리하게 결제할 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 결제 청구 모듈;기존의 사고 렌터카 대차 서비스 외에 AI 기반으로 차량을 공유하고, 고객이 언제든지 카쉐어링 차량을 이용할 수 있도록 지원하여, 추가적인 수익 창출 및 유연한 서비스 옵션을 제공하는 것을 특징으로 하는 카쉐어링 서비스 모듈;을 더 포함하고,상기 렌터카 매칭 모듈은,하기 [수학식 1]에 고객 차량 사용 패턴 분석 지수(F1), 차량 가용성 지수(F2), 고객 평판 점수(F3), 즉시 사용 가능성 지수(F4), 환경 친화성 지수(F5), 지리적 접근성 지수(F6), 고객 일정 일관성 점수(F7), 보험 이력 지수(F8), 차량 유형 적합성 가중치(F9) 및 긴급 대여 요구 가중치(F10)를 이용하여 렌터카를 매칭하는 특징을 포함하고,αi는 주행 패턴 및 사용 가능성에 영향을 주는 인자에 대한 가중치, βi는 환경과 보험 관련 인자에 대한 기여도를 조정하는 가중치, γi는 급격한 변화를 제어하는 가중치, δj는 안전성과 관련된 인자에 영향을 주는 가중치, θk는 고객 평판과 즉시 사용 가능성 평가에 영향을 미치는 가중치, ηl는 거리와 유클리드 변환을 위한 이동 가능성 및 안전성을 조정에 대한 가중치이고,[수학식 1]상기 실시간 위치 기반 서비스 모듈은,하기 [수학식 2]에 교통 혼잡도 지수(L1), 안전 구역 거리(L2), 날씨 영향 점수(L3), 서비스 제공 시간 점수(L4), 시간대별 경로 최적화 점수(L5), 지역 기반 안전 점수(L6), 지역별 주차 가용성 지수(L7), 공공 교통 연계성 점수(L8), 실시간 교통 데이터 가중치(L9) 및 근접성 우선순위 가중치(L10)를 이용하여 차량 배치 위치를 제공하는 특징을 포함하고,αi는 교통 혼잡도와 시간대 관련 인자에 대한 가중치, βi는 날씨와 안전 관련 인자에 대한 기여도를 조정하는 가중치, γi는 시그모이드 함수에 적용되어 위치 기반 데이터의 변동성을 제어하는 가중치, δj는 안전성과 주차 가용성 관련 인자에 영향을 미치는 가중치, θk는 근접성 및 경로 최적화 관련 인자에 대한 가중치, ηl는 이동 경로와 거리를 조정하는 유클리드 변환에 적용되는 가중치이고,[수학식 2]상기 카쉐어링 서비스 모듈은,하기 [수학식 3]에 수요 예측 지수(C1), 사용자 경로 일관성 지수(C2), 차량 이용 시간 예측 지수(C3), 협력 업체 지수(C4), 지역 특성 적응성 점수(C5), 예약 시간대 대비 차량 회전율 지수(C6), 고객 소셜 평판 지수(C7), 고객 지속 사용 지수(C8), 차량 이용 선호도 가중치(C9), 및 공유 차량 품질 가중치(C10)를 이용하여 차량 공유 수요 예측과 이에 따른 배차를 제공하는 특징을 포함하고,αi는 사용자 경로 및 이용 패턴 관련 인자에 대한 가중치, βi는 평판 및 차량 이용 시간에 대한 기여도를 조정하는 가중치, γi는 시그모이드 함수에 적용되어 경로 일관성 및 수요 예측 데이터를 안정화하는 가중치, δj는 협력 업체와 차량 품질 관련 인자에 영향을 주는 가중치, θk는 고객 평판과 선호도에 따른 차량 배치 관련 인자의 가중치, ηl는 차량 이용 패턴과 관련된 유클리드 변환에 적용되는 가중치인, 인공지능 모델을 활용한 보험 및 위치 정보 기반 보험사 연계 렌트카 배차 프로세스 자동화 처리 시스템.[수학식 3]