최근 편리성과 경제성 등의 이유로 개인형 이동장치인 전동 킥보드의 사용이 증가하고 있다. 사용자들은 앱으로 주변의 전동 킥보드 위치를 확인한 뒤, 가까운 기기를 찾아 이용한다. 하지만 전동 킥보드의 위치는 GPS로 표시되기 때문에 10 m 이상의 오차가 날 수 있다. 이를 보완하기 위해 (주)올룰로의 킥고잉은 사용자가 전동 킥보드 반납 시 촬영한 전동 킥보드 사진을 GPS 위치 정보와 함께 제공한다. 이 사진을 통해 다음 사용자는 더욱 정확히 전동 킥보드를 찾을 수 있다. 하지만 일부 사용자들은 전동 킥보드가 존재하지 않는 사진을 올리기도 하며, 따라서 사용자들이 촬영한 사진 중 실제 전동 킥보드가 존재하는 사진들만 제공하는 것은 매우 중요하다. 따라서 본 논문은 사용자들이 촬영한 사진 중 실제 전동 킥보드가 존재하는 사진들만 정확히 인식하는 YOLO 기반 시스템을 개발한다. 제안 방법은 (1) 전동 킥보드를 부분별로 탐지하는 기법과 (2) 전동 킥보드를 촬영된 각도에 따라 세분화하여 인식하는 기법을 사용한다. 실제 사용자들이 촬영한 사진을 사용한 실험 결과, 제안 방법은 기존 방법에 비해 더욱 정확히 전동 킥보드 사진을 인식하는 것을 확인하였다.
공유 모빌리티 시장의 발전으로 인해 공유 전동킥보드 사용자의 수가 증가하고 있다. 하지만 무분별한 공유 전동킥보드 주차와 방치 문제가 있어 안전한 도시 환경에 위협이 되고 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 블록체인 기반의 시민 참여형 공유 전동킥보드 관리 모델을 제안한다. 공유 전동 킥보드 회사들은 스마트 컨트랙트를 통해 사용자의 공유 전동킥보드 반납 내역을 기반으로 신뢰 점수를 관리하고 공유한다. 사용한 공유 전동킥보드를 올바르게 주차 및 반납을 하여 높은 신뢰 점수를 갖는 사용자에게 인센티브를 지급하여 사용자가 스스로 전동킥보드를 잘 주차하도록 유도한다.
공유 전동킥보드의 사용이 급증하면서 공유 모빌리티의 불법 주차 사례가 많이 발생하고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 지자체에서는 불법 주차된 공유 전동킥보드 견인 등의 조치를 취하고 있지만 악의적인 이용자에 대한 관리는 이루어지지 않고 있으며 비효율적인 방안이다. 이에 따라 본 논문에서는 블록체인 기반의 공유 전동킥보드 이용자 관리 모델을 제안한다. 공유 전동킥보드에는 주차 상태를 확인할 수 있는 카메라 센서, GPS 등이 탑재되어 있으며 이용자가 공유 전동킥보드 이용을 종료를 하게 되면 반납 시 주차 상태에 대한 정보를 탑재된 센서들을 통해 수집하여 공유 전동킥보드 회사가 이용자가 올바르게 주차했는지 확인할 수 있다. 또한 이용자의 주차 내역에 따라 신뢰점수를 부여하고 신뢰점수에 따라 인센티브를 지급하여 이용자가 스스로 공유 전동킥보드를 올바르게 반납할 수 있도록 유도한다. 해당 정보들은 공유 전동킥보드 회사들이 참여하는 컨소시엄 블록체인을 통해 공유되어 공유 전동킥보드 회사들의 통합적인 이용자 관리가 가능하다.
공유 전동킥보드는 현존 대중교통을 이용하기에 애매한 짧은 구간이나 단거리 이동에 적합하고, 특정 노선과 정류장이 정해져 있지 않아 기동성이 높고 자유로워 이용률이 매년 증가하고 있다. 하지만 늘어난 사용자만큼 사건·사고도 늘어나고 있다. 킥보드 전담 부서가 없어 단속의 미흡으로 인해 대중교통이 운행하지 않는 심야에 음주 상태에서 운전하여 사고가 나는 경우가 부지기수이다. 본 프로젝트는 사회적 문제로 대두되고 있는 전동킥보드 음주운전 사고를 방지하고자 아두이노 센서를 기반으로 한 알코올 농도측정으로 음주자의 대여를 사전에 차단하기 위한 기능을 포함하고 있는 애플리케이션이다.
현재 전동 킥보드 헬멧 미착용으로 인한 사고가 끊임없이 야기되고 있다. 개인형 이동장치 이용자 수가 증가함에 따라 법 개정을 통하여 헬멧 착용이 의무 사항이지만 여전히 낮은 착용률을 나타내고 있다. 본 논문에서는 모든 공유 킥보드 회사에서 사용 가능한 딥러닝 기반의 전동킥보드 헬멧 착용 인식시스템을 제시한다. 타 공유 전동킥보드 회사 앱에서 본 논문의 결과물을 사용할 때는 사용자가 타사 앱에서 헬멧 인식 요청 시 자사 앱에서 헬멧 착용 여부를 인식하여 결과를 전송한다. 자사 앱 사용자는 인식 기록을 조회할 수 있고, 타사 관리자는 사용자의 정보를 조회 및 관리할 수 있다. 본 시스템을 통해 전동킥보드 이용 시 헬멧 착용을 장려하여 착용률 증가와 사고 시 인명피해 감소를 기대한다.
공유형 전동킥보드의 수요가 날이 갈수록 높아짐에 따라 국내에도 다양한 업체들이 공유형 전동킥보드 대여 서비스를 제공하고 있다. 관련 분야가 급성장함에 따라 사용자들은 주변에서 공유형 전동킥보드를 손쉽게 대여할 수 있게 되었지만 정해진 대여 스테이션이 부재한 이유로 사용 후 관리가 제대로 이루어지지 않고 있고, 대여용 전동킥보드에 대한 무책임한 사용으로 많은 전동킥보드가 훼손되고 있는 상황이다. 이러한 이유로 공유형 전동킥보드에 대한 시민들의 인식이 부정적으로 변하였고, 일부 도시에서는 공유형 전기자전거의 서비스가 제한된다고 한다. 이에 본 논문에서는 무분별한 사용으로 대여 시스템에 부정적 영향을 줄 수 있는 Black Consumer를 추출할 수 있는 사용자 필터링 시스템을 제안한다. 본 시스템이 도입될 경우 안전한 전동킥보드 사용과 관리가 가능할 것으로 기대된다.
본 논문은 킥보드 음주운전을 방지하기 위해 알코올 센서를 활용하여 킥보드 대여 전 사전에 음주운전을 방지하는 기능을 가지고 있는 애플리케이션이다. 기존 킥보드 대여 애플리케이션과는 다르게 제안한 애플리케이션은 킥보드 대여 전 API를 이용한 운전면허 검증 및 아두이노 알코올 센서를 이용한 알코올 수치를 측정하여 사용을 제한하고 사고를 미리 방지한다. 또한 사용자는 애플리케이션을 통해 지도에 표시된 킥보드의 마커를 클릭하여 대여 및 반납 시 카드 자동결제를 통해 간편하게 사용할 수 있도록 구현하였다.
정확한 전동킥보드 중장기수요예측은 지역별 수요공급 불균형 문제해결 및 MaaS 등 연계교통체계 마련을 위해 필요하다. 공유 전동킥보드의 지역별 발생-유입량을 예측하는 연구는 많지만, 공유 전동킥보드의 존간 통행분포를 예측하는 연구는 전무한 실정이다. 본 연구에서는 공유 전동킥보드의 통행분포모형 추정을 위한 적정 존단위를 선정하고자 하였다. 분석 대상 존단위는 250m, 500m, 750m, 1,000m 정사각형 그리드로 설정하였다. 공유 전동킥보드 이용 이력 데이터는 각 공간 단위별 통행거리, 통행시간 계산 및 중력모형 도출을 위해 활용되었다. 평균제곱오차는 각 중력모형의 적정성을 검증하는데 활용되었다. 분석 결과, 250m 그리드가 실제 공유킥보드 통행분포를 가장 잘 묘사하는 것으로 나타났다.
최근 1인 가구의 비율이 높아짐에 따라 2016년을 시작으로 전동킥보드, 전동 휠 등 국내 공유형 퍼스널 모빌리티(Personnel Mobility) 시장이 급성장하였다. 전동킥보드와 같은 개인 형 이동수단은 전기를 사용한 동력장치로 친환경이고, 가벼우며 별도의 주차공간을 차지하지 않는다. 무엇보다 중단 거리를 이동하기에 편리하다는 장점이 있어 합리적인 소비를 추구하는 젊은 층 사용자들의 많은 수요를 얻을 수 있었고, 이에 따라 관련 시장이 빠르게 성장하였다. 하지만, 전동킥보드의 충전스테이션 부재로 사용이 완료된 전동킥보드들이 도로 곳곳에 방치되며 미관상뿐만 아니라 안전상의 위협요인으로 대두 되고 있다. 이에 본 논문은 공유 형 전동킥보드의 효율적 회수를 위한 새로운 IoT 관리 시스템을 연구하고, 제안하고자 한다. 이러한 시스템을 통해 전동킥보드의 높은 회수율을 유지하고, 결론적으로 사용자와 주변 환경의 안전성 향상을 도모할 수 있을 것으로 기대된다.
마이크로 모빌리티 중 하나인 전동킥보드의 이용은 세계적으로 급격히 성장하고 있는 추세이다. 국내에서는 2018년 서울에서 서비스를 시작한 킥고잉을 비롯하여 서울을 포함한 일부 대도시에서 공유킥보드 서비스를 제공하는 업체가 생기면서 전동킥보드의 이용이 크게 증가했다. 하지만, 전동킥보드의 이용은 여전히 주차, 안전에 대한 문제로 인해 논란의 대상이 되고 있다. 이동수단에 대한 인식은 사용자들이 어떤 이동수단을 선택할지에도 영향을 끼치므로 전동킥보드 이용 및 공유킥보드 서비스 활성화를 위해서는 관련 이슈와 그에 대한 대중의 인식을 파악할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 전동킥보드 관련 이슈에 대한 사회적 동향을 파악하는 것을 목표로 시간에 따른 이슈의 변동성을 고려해 동적 토픽 모델링과 감성 분석을 활용하여 2014년에서 2020년까지의 전동킥보드 관련 뉴스 기사를 분석하였다. 토픽 모델링을 통해 마이크로 모빌리티 기술, 공유킥보드 서비스, 킥보드 관련 규제 관련 토픽을 도출하였으며, 공유킥보드 서비스 증가와 함께 안전에 대한 이슈가 크게 불거지면서 킥보드에 대한 규제 관련 토픽의 비중이 최근 들어 크게 증가함을 확인했다. 그뿐만 아니라 감성 분석을 통해 킥보드 관련 뉴스에 주로 등장하는 긍정어는 신속, 즐기다, 손쉽다, 편리 등이 있고 부정어는 위협, 불법, 침해 등으로 나타나 킥보드나 공유킥보드 서비스의 편의성에는 만족하지만, 마이크로 모빌리티 서비스에서 안전, 주차 등의 문제는 여전히 해결해야하는 이슈임을 알 수 있었다. 결론적으로, 본 연구를 통해 전동킥보드에 대한 이슈와 그에 대한 관심과 사회적 감성의 변화를 확인하고 어떤 이슈에 대한 대응이 필요한지 파악할 수 있었다. 이 연구의 분석의 틀은 향후 다양한 사회 현안에 대한 사회적 동향을 파악하고 그에 대한 대응 방안을 마련하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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