본 연구는 공공자전거의 대여량을 예측하는 딥러닝 모형을 개발하였다. 이를 위하여 공공자전거 대여량 자료, 기상 자료, 그리고 지하철 이용량 자료를 수집하였다. 지수평활 모형, ARIMA 모형과 LSTM기반의 딥러닝 모형을 구축한 후 MSE와 MAE 평가 지표를 사용하여 예측 오차를 비교·평가하였다. 평가 결과, 지수평활 모형으로 MSE 348.74, MAE 14.15 값이 산출되었다. ARIMA 모형으로 MSE 170.10, MAE 9.30 값을 얻었다. 그리고 딥러닝 모형으로 MSE 120.22, MAE 6.76 값이 산출되었다. 지수평활 모형의 값과 비교하여 ARIMA 모형의 MSE는 51%, MAE는 34% 감소하였다. 그리고 딥러닝 모형의 MSE는 66%, MAE는 52% 감소하여 딥러닝 모형의 오차가 가장 적은 것으로 파악되었다. 이러한 결과로부터 공공자전거 대여량 예측 분야에서 딥러닝 모형의 적용시 예측 오차를 크게 감소시킬 수 있을 것으로 판단된다.
코로나19와 같은 팬데믹 현상이 사람들의 이동성에 어떤 변화를 일으켰는지 살펴보기 위해 서울시 공공자전거 대여이력 데이터를 분석하였다. 2019년과 2021년 데이터를 코로나 이전과 이후로 구분해 비교·분석하였다. 공공데이터 포털사이트에서 데이터를 수집하였고, 심층적인 분석을 위해 데이터마트를 만들었다. 주행방향유형 차원과 대여소유형 차원을 추가하였고, 파생변수(대당 회전율과 이용속도)를 생성하여 두 기간의 변화를 비교하였다. 코로나 이전과 이후 평균 이용시간에는 큰 차이가 없지만, 평균 이용거리와 평균 이용속도는 감소하였다. 생활 리듬이 다소 느려진 현상이 따릉이 이동성에서도 나타나고 있다. 평일의 경우 코로나 이전에도 출·퇴근 시간대에 가장 많은 임대가 일어났으나, 코로나 이후에 급증하였다. 감염을 염려하기 시작한 사람들이 마이크로 모빌리티 수단으로 마을버스보다 따릉이를 선호한다고 해석할 수 있다. 본 연구에 제안된 데이터마트 기반 시각화 및 분석 결과는 공공자전거 운영과 정책 개발에 인사이트를 제공할 수 있을 것이다. 향후 연구에서는 트위터, 인스타그램과 같은 SNS 데이터와 공공자전거 데이터를 병합하여 살펴볼 필요가 있다. 자전거를 이용한 사람이 여러 장소에서 보인 행동 패턴 등을 다양하게 살펴본다면, 관련 연구의 가치가 향상될 수 있을 것으로 기대한다.
자전거는 비동력 무탄소 교통수단으로써 지속가능한 녹색교통수단으로 각광받고 있으며 자전거이용활성화를 위해서는 빠르고 쾌적하며, 안전한 자전거 주행환경을 제공하여 자전거가 가지고 있는 제약을 극복하여 보다 중요한 교통수단으로서의 기능을 할 수 있도록 해야한다. 따라서 본 연구에서는 자전거 모니터링의 일환으로 주행환경 평가시나리오 및 관성센서 및 자전거 속도계가 장착된 프로브자전거를 활용한 자전거 주행환경 평가기법을 제시하였다. 또한 제시된 평가기법은 신뢰성 분석기법인 FTA(Fault Tree Analysis)이론을 적용하여 자전거 주행안전성(CSI)과 주행이동성(속도)을 동시에 평가할 수 있는 통합평가지표를 제시함으로써 실효성이 높을 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 GPS와 관성센서가 통합된 자전거 전용단말기를 개발하여 공공자전거 시스템의 구성요소로 발전시킨다면 보다 지능적인 자전거 교통 모니터링이 가능할 것으로 기대된다.
중앙정부 및 지방자치단체는 자전거 이용 활성화를 위해 자전거 도로 및 공공 자전거 대여소의 인프라를 지속적으로 확충하고 있다. 이와 같은 인프라 공급과 더불어 이용 편의성 제고정책을 병행한다면, 자전거 이용은 더욱 활성화될 수 있다. 본 연구는 자전거 이용 편의 측면에서 자전거 경사를 고려한 경로 안내 알고리즘을 제안하고 있다. 구체적으로는 경사도와 심장 박동수 측정을 통해, 경사도를 고려한 자전거 주행자의 에너지 소모량 추정 모형을 구축하였고, 경사도에 기인한 에너지 소모량을 최소화할 수 있는 자전거 경로 선택 모형을 제안하고 있다. 연구결과, 평지 구간에서는 주행거리와 속도가 증가할수록 에너지 소모량은 증가하며, 내리막 구간에서는 경사도가 크고 속도가 높을수록 더 적은 에너지가 소요되는 것으로 확인되었다. 본 모형을 모의실험 구간에 적용하여 에너지 소모량을 추정한 결과, 본 연구모형의 RMSE는 경사도가 미 반영된 모형보다 41% 우수하였다. 본 연구결과는 자전거 주행로의 종단과 횡단을 함께 고려한 자전거 인프라 계획과 자전거 경로 안내 시스템의 알고리즘에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
현재 여러 나라에서 생활 속에서 편리하게 자전거를 이용할 수 있도록 자전거 대여 서비스를 제공하며 접근성을 늘리고 있다. 본 논문에서는 우리나라의 창원시 공공자전거 누비자 서비스를 소개하고 누비자 자전거의 수요와 공급의 불균형을 방지하기 위한 최우선 재배치 방법을 제안하고자 한다. 무작위로 터미널을 방문하여 재배치하는 알고리즘과 현재 위치에서 가장 짧은 거리에 있는 터미널을 방문하여 재배치하는 알고리즘을 제안한 방법과 비교하여 더 효율적임을 설명한다. 본 논문에서 제시하는 최우선 재배치 방법은 주위 터미널 중 수요가 가장 높고 거리가 가장 짧은 터미널부터 방문한다. 본 논문에서는 실험을 통하여 제안한 최우선 재배치 방법이 트럭이 운행한 총 거리 평균 817.44km로 가장 낮은 비용을 보이고, 대여 성공 평균 횟수 6437.45회, 88.14%로 가장 높아 두 알고리즘보다 우수함을 보여준다.
2015년 도입된 서울시 공공자전거 '따릉이'는 2022년 연간 이용자 수 4000만 명을 달성하였다. 개인형 이동장치의 일종인 '전동 킥보드' 또한 각종 공유 서비스의 증가로 2020년 이용자 수 100만 명을 돌파하였다. 다만, 이 새로운 교통수단의 주요 통행로인 자전거 도로는 타 교통수단에 비해 도로가 턱없이 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 서울시 자전거 안전사고 예방을 위한 자전거 도로 최적 입지 선정 방안을 제안하였다. 입지선정 시 도로 교통의 안전성에 주목하여 자전거 사고 위험도를 반영하고자 하였다. 이에 회귀모델을 통해 자전거 교통사고가 발생할 위험이 높은 지역을 선별하였다. 해당 지역을 클러스터링 분석을 통해 6개의 군집으로 분류하였으며 군집별 변수의 특징을 기반으로 적합한 자전거 도로의 유형을 제안하였다. 본 연구를 통해 서울시의 자전거 전용 도로 및 전용차로의 확충을 비롯한 교통 환경이 개선되기를 기대한다.
본 논문에서는 사물 인터넷과 액세스 코드 배포가 가능한 스마트폰 애플리케이션을 기반으로 하는 공공 자전거 공유 시스템을 설계하고 구현하였다. 스마트폰 사용자는 애플리케이션을 사용해 자전거 대여 신청을 하면 서버에서 암호화된 액세스 코드를 받게 되고, 이 코드는 도킹 스테이션에서 자전거의 잠금을 해제하는 용도로 사용되며 자전거 반환 시에도 동일한 코드가 사용된다. 스테이션의 하드웨어 프로토타입은 라즈베리 파이, 아두이노, 키패드, 모터드라이버와 같은 사물 인터넷 디바이스를 기반으로 하여 구현되었으며, 스마트폰 애플리케이션은 기본적으로 액세스 코드를 이용한 공유 자전거 대여 및 반환 기능과 더불어 사전에 자전거를 예약할 수 있는 부가 기능도 포함하고 있다. 구현한 시스템을 테스트 해 본 결과 3~4초의 매우 적은 지연시간을 보여주고 있어 효율적인 시스템임을 알 수 있다. 본 시스템은 단일 콘트롤 박스에서 다수의 자전거를 관리할 수 있도록 구현할 수 있으며, 사용자 역시 스마트폰 애플리케이션만으로 시스템을 이용할 수 있어 비용 효율적이라 여겨진다.
비효율적인 자동차 중심의 교통체계에서 효율적인 친환경 인간중심의 교통체계로의 전환이 필요하다. 특히 무동력, 비탄소 교통수단 중 생활교통수단으로 활용이 가능한 자전거에 대한 중요성이 인식되면서, 최근 우리나라 뿐만 아니라 전 세계적으로 자전거 이용활성화를 위한 노력을 기울이고 있다. 그러나 우리나라의 경우 자전거 이용활성화에 대한 부정적 인식과 함께 자전거 수단분담률은 1.2%로 자전거 선진국에 비해 매우 낮은 수준이다. 이러한 배경하에 본 연구에서는 우리나라 자전거 이용활성화 가능성을 진단하고, 자전거이용이 활성화된 자전거 선진도시의 사례 분석을 통해 자전거 이용활성화 결정요인을 도출하였다. 또한 자전거의 특성을 고려하여 도시 유형을 구분하고, 자전거 인프라 확충 측면의 결정요인별 중요도를 제시하였다. 자전거 이용률 및 보유율, 기술 발전, 경제적 측면, 통행거리 및 목적, 공공자전거 도입 등 7가지 항목에 대해 우리나라 자전거 이용활성화 가능성을 진단한 결과, 잠재적 가능성이 존재하는 것으로 나타났다. 다음으로 자전거 선진도시 사례를 통해 자전거 인프라 확충 측면, 안전 및 이용활성화 측면, 지속가능성 확보 측면 등 3개 분야의 총 41개 결정요인을 도출하였다. 이와 함께 자전거를 고려한 도시 유형을 구분하고, 자전거 인프라 확충 측면의 21개 결정요인별 중요도를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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