The bicycle is an environment-friendly transport mode leading to a more sustainable transportation system. To innovatively increase the use of bicycle as a significant transport mode, bicycling-friendly roadway environment should be provided. From this perspective, the scientific and effective assessment of roadway environment in term of the bicyclist perception for safety and comfortability is of keen interest. This study develops a methodology for evaluation cycling environment using probe bicycles. A global positioning system(GPS) based speedometer was used to collect bicycle speed data. Cycling comfortability index(CCI) was derived for the purpose of evaluating cycling environment. The proposed CCI can be effectively used as an assessment tool in the field of bicycle transportation.
Although there are continuous demands for activating BSSs(Bicycle Sharing Systems) due to the convenience and positive health effects, it is difficult to make a decision to support the existing systems and build more systems because of the deficit resulting from the operation of BSSs. Consequently, this study estimated the economic effects(WTP; Willingness to Pay) of BSS and analyzed the impact factors of WTP to support the above decision making in Daejeon. For this, we conducted a survey and collected 668 samples from the users and non-users of TASHU that is the BSS operated in Daejeon. Also, we used CVM(Contingent Valuation Method) for the estimation of WTP. The results show that the number of bicycle uses is a determinant factor having a positive relationship with WTP and car ownership and age are also determinant factors having a negative relationship with WTP. On the other hand, income and sex have no significant statistical relationship with WTP. Also, the economic benefit of TASHU was estimated as much as 49.9 billion KRW to 63.6 billion KRW. Considering the operation cost of 2.5 billion KRW, it is quite big benefit. Based on the results, it needs to support TASHU from a user perspective for the efficient operation of the system.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.8
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pp.1123-1132
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2018
In this paper, we design and implement a public bicycle sharing system based on smart phone application capable of distributing access codes via internet connection. When smartphone user uses the application to request a bicycle unlock code, server receives the request and sends an encrypted code, which is used to unlock the bicycle at the station and the same code is used to return the bicycle. The station's hardware prototypes were built on top of Internet devices such as raspberry pi, arduino, keypad, and motor driver, and smartphone application basically includes shared bike rental and return functionality. It also includes an additional feature of reservation for a certain time period. We tested the implemented system, and found that it is efficient because it shows the average of 3-4 seconds delay. The system can be implemented to manage multiple bikes with a single control box, and as the user can use a smartphone application, this makes the system more cost effective.
Bicycle is an environment-friendly transport mode contributing to a more sustainable transportation systems. To innovatively increase the use of bicycle as a significant transport mode, bicycle-friendly roadway environment should be provided. This study proposes a method to evaluate cycling environment based on the analysis of data collected from an specially equipped probe bicycle. The inertial measurement unit(IMU) consisting of a gyro sensor, accelerometer, and a global positioning systems(GPS) receiver was installed on the probe bicycle. Cycling stability index(CSI) and bicycle speed data were used as inputs of the proposed evaluation framework adopting the Fault Tree Analysis, which is a well-known technique for the risk analysis. The outcomes of this study will serve as an intelligent assesment tool for cycling environment.
The rental history data of public bicycles in Seoul were analyzed to examine how pandemic phenomena such as COVID-19 caused changes in people's micro mobility. Data for 2019 and 2021 were compared and analyzed by dividing them before and after COVID-19. Data were collected from public data portal sites, and data marts were created for in-depth analysis. In order to compare the changes in the two periods, the riding direction type dimension and the rental station type dimension were added, and the derived variables (rotation rate per unit, riding speed) were newly created. There is no significant difference in the average rental time before and after COVID-19, but the average rental distance and average usage speed decreased. Even in the mobility of Ttareungi, you can see the slow rhythm of daily life. On weekdays, the usage rate was the highest during commuting hours even before COVID-19, but it increased rapidly after COVID-19. It can be interpreted that people who are concerned about infection prefer Ttareungi to village buses as a means of micro-mobility. The results of data mart-based visualization and analysis proposed in this study will be able to provide insight into public bicycle operation and policy development. In future studies, it is necessary to combine SNS data such as Twitter and Instagram with public bicycle rental history data. It is expected that the value of related research can be improved by examining the behavior of bike users in various places.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.3
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pp.62-74
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2020
Although the government and local governments devote efforts to activate bicycles, they only access to the supply infrastructure such as bike lanes and the public bicycle rental service centers without considering the measures to overcome the geographical constraints of slope. Therefore, this study constructs bicyclist's energy consumption estimation model through experimental methods of slope gradient and heart rate measurement and suggest the bicycle route choice model which could minimize the energy by the slope gradient. After calculating the RMSE of the estimated energy consumption by applying this model to the simulation section, it is confirmed to be 41% better than the model which does not reflect slope gradient. The results of this study are expected to be applied to the bicycle infrastructure planning that considers both longitude and transverse of bike lanes and the algorithm of bicycle route guidance system in the future.
This paper aims to illustrate how the third generation bike sharing schemes (BSS) are operated in Korea and identify the possible factors that have made cities to adopt and maintain BSS successfully in Korea. For this, the paper selects the case of Nubija in Changwon as the representative and the most successful BSS case in Korea. It identifies three major factors that have made the city to adopt Nubija. First, Nubija was initiated as a part of the bigger project of 'Environmental Capital' aiming to develop the city as a world class green city attempted by the city government. Second, the mayor's willingness to learn and adopt European model cities of environmental capital and green transportation played a decisive role in developing Nubija. Third, the city government was able to implement BSS policy in a top-down manner so the policy process was relatively speedy and effective. Also Nubijia became a stable policy because the city has gained international reputation as a Korea's representative green city, and as a result, the city's BSS policy has passed the point of no return. In the future, channels should be made for active citizen participation in the decision making process of Nubija so that they can cooperate with the city government to develop Nubija further.
After the first Covid-19 confirmed case occurred in Korea in January 2020, interest in personal transportation such as public bicycles not public transportation such as buses and subways, increased. The demand for 'Ddareungi', a public bicycle operated by the Seoul Metropolitan Government, has also increased. In this study, a demand prediction model of a GRU(Gated Recurrent Unit) was presented based on the rental history of public bicycles by time zone(2019~2021) in Seoul. The usefulness of the GRU method presented in this study was verified based on the rental history of Around Exit 1 of Yeouido, Yeongdengpo-gu, Seoul. In particular, it was compared and analyzed with multiple linear regression models and recurrent neural network models under the same conditions. In addition, when developing the model, in addition to weather factors, the Seoul living population was used as a variable and verified. MAE and RMSE were used as performance indicators for the model, and through this, the usefulness of the GRU model proposed in this study was presented. As a result of this study, the proposed GRU model showed higher prediction accuracy than the traditional multi-linear regression model and the LSTM model and Conv-LSTM model, which have recently been in the spotlight. Also the GRU model was faster than the LSTM model and the Conv-LSTM model. Through this study, it will be possible to help solve the problem of relocation in the future by predicting the demand for public bicycles in Seoul more quickly and accurately.
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