초록 ▼

본 발명의 일 실시예에 따른 교통영향평가 분석 방법은 의뢰자 단말로부터 네트워크를 통해 건축물 개발에 따른 건축물 규모 및 적어도 하나의 주변시설을 요청받는 단계, 상기 건축물 규모에 대응되는 건축물과 적어도 하나의 주변시설이 서로 일정 거리 이내에 위치한 적어도 하나의 지도 데이터를 지도DB로부터 탐색하는 단계, 상기 적어도 하나의 지도 데이터에 대응되는 지역 교통 정보를 외부의 교통 관제 서버에 요청함에 따라 응답받고, 상기 지역 교통 정보에 기초하여, 상기 적어도 하나의 지도 데이터 중 기준지도 데이터를 선정하는 단계, 상기

본 발명의 일 실시예에 따른 교통영향평가 분석 방법은 의뢰자 단말로부터 네트워크를 통해 건축물 개발에 따른 건축물 규모 및 적어도 하나의 주변시설을 요청받는 단계, 상기 건축물 규모에 대응되는 건축물과 적어도 하나의 주변시설이 서로 일정 거리 이내에 위치한 적어도 하나의 지도 데이터를 지도DB로부터 탐색하는 단계, 상기 적어도 하나의 지도 데이터에 대응되는 지역 교통 정보를 외부의 교통 관제 서버에 요청함에 따라 응답받고, 상기 지역 교통 정보에 기초하여, 상기 적어도 하나의 지도 데이터 중 기준지도 데이터를 선정하는 단계, 상기 기준지도 데이터에서 각 주변시설에 대한 이격 좌표 정보와 복수의 도로설계 정보를 인식하는 단계, 상기 이격 좌표 정보와 상기 복수의 도로설계 정보에 기초하여, 건축모델링 정보를 생성하는 단계 및 상기 적어도 하나의 지도 데이터로부터 검출되는 주변시설마다 일정거리 이내의 교통량 정보에 대한 평균값을 건축모델링 정보에 대한 교통영향평가 분석 정보로 제공하는 단계를 포함한다.

대표청구항 ▼

의뢰자 단말로부터 네트워크를 통해 건축물 규모 및 적어도 하나의 주변시설을 요청받는 단계;상기 건축물 규모에 대응되는 건축물과 적어도 하나의 주변시설이 서로 일정 거리 이내에 위치한 적어도 하나의 지도 데이터를 지도DB로부터 탐색하는 단계;상기 적어도 하나의 지도 데이터의 지역 교통 정보를 교통 관제 서버에 요청함에 따라 응답받고, 상기 지역 교통 정보에 기초하여 상기 적어도 하나의 지도 데이터 중 기준지도 데이터를 선정하는 단계;상기 기준지도 데이터에서 각 주변시설에 대한 이격 좌표 정보와 복수의 도로설계 정보를 인식하는 단계;상

의뢰자 단말로부터 네트워크를 통해 건축물 규모 및 적어도 하나의 주변시설을 요청받는 단계;상기 건축물 규모에 대응되는 건축물과 적어도 하나의 주변시설이 서로 일정 거리 이내에 위치한 적어도 하나의 지도 데이터를 지도DB로부터 탐색하는 단계;상기 적어도 하나의 지도 데이터의 지역 교통 정보를 교통 관제 서버에 요청함에 따라 응답받고, 상기 지역 교통 정보에 기초하여 상기 적어도 하나의 지도 데이터 중 기준지도 데이터를 선정하는 단계;상기 기준지도 데이터에서 각 주변시설에 대한 이격 좌표 정보와 복수의 도로설계 정보를 인식하는 단계;상기 이격 좌표 정보와 상기 복수의 도로설계 정보를 이용하여, 건축모델링 정보를 생성하는 단계; 및상기 적어도 하나의 지도 데이터로부터 검출되는 주변시설마다 일정거리 이내의 교통량 정보에 대한 평균값을 건축모델링 정보에 대한 교통영향평가 분석 정보로 제공하는 단계를 포함하고, 상기 분석 정보로 제공하는 단계는 상기 적어도 하나의 지도 데이터에서 인식되는 각 주변시설의 일정 거리 이내에 위치한 복수의 도로설계 정보와 일일 차량 평균 속도를 인공 신경망에 학습시키는 단계; 및상기 건축모델링 정보에 배치된 가상의 도로설계 정보를 상기 인공 신경망에 입력함에 따라 출력되는 출력값을 상기 건축모델링 정보에 대한 교통영향평가 분석 정보로 제공하는 단계를 포함하며, 상기 분석 정보로 제공하는 단계는, 상기 복수의 도로설계 정보, 상기 일일 차량 평균 속도 및 데이터베이스 내에 미리 저장되어 있던 보조 추정값에 대해 학습하는 뉴럴 네트워크를 이용하여, 상기 교통량 정보에 대한 평균값을 건축 규모별로 추정하는 단계를 더 포함하며, 상기 보조 추정값은 상기 데이터베이스 내에 저장되고, 상기 교통량 정보에 대한 평균값을 평가한 사용자 평가 정보인, 교통영향평가 분석 방법.