The Journal of Information Systems (한국정보시스템학회지:정보시스템연구)

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A Basic Study on the Route of Shared Self-driving Cars by Type of Transportation Disability person

교통약자 유형별 공유형 자율주행 자동차의 이동경로에 대한 기초연구

  • 김선주 (영남대학교 경영학과) ;
  • 김건욱 (대구디지털혁신진흥원 빅데이터활용센터) ;
  • 장원준 (대구디지털혁신진흥원 빅데이터활용센터) ;
  • 정원웅 (경북대학교 컴퓨터학부) ;
  • 민현기 (대구디지털혁신진흥원 빅데이터활용센터)
  • Received : 2022.04.27
  • Accepted : 2022.08.02
  • Published : 2022.09.30
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Abstract

Purpose With the recent development of Big Data and Artificial Intelligence technology, self-driving technology has developed into three stages (partial self-driving) or four stages (conditional self-driving), it is expected to bring a new paradigm to transportation in the city. Although many researchers are researching related technologies, there is no research on self-driving for disabled persons. In this study, the basic research was conducted based on the assumption that the shared self-driving car used by the disabled person is similar to the special transportation currently driving. Design In this study, data analysis and machine learning techniques were utilized to analyze the mobility patterns of disabled persons by type and to search for leading factors affecting the traffic volume of special transportation. Findings The study found that external physical disorders and developmental disorders often visit general welfare centers, internal organ disorders often visit general hospitals, and the elderly and mental disorders have various destinations. In addition, machine learning analysis showed that the main transportation routes for the disabled person use arterial roads and auxiliary arterial roads and that the ratio of building usage-related variables affecting the use of special transportation for a disabled person is high. In addition, the distance to the subway and bus stops was also mentioned as a meaningful variable. Based on these analysis results, it is expected that the necessary infrastructure for shared self-driving cars for disability person traffic will be used as meaningful research data in the future.

Keywords

Acknowledgement

본 논문은 2022년 산업통상자원부 지원 한국산업기술진흥원의 지원을 받아 수행된 연구임 (수탁번호:P0018434).

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