최근 전 세계 많은 도시는 교통량 및 대기오염을 감축하기 위해 공유자전거 시스템을 도입하여 운영하고 있고, 서울시에서도 2015년부터 따릉이 공유자전거 서비스를 제공하고 있다. 공유자전거의 사용이 확산됨에 따라 대여소별로 자전거의 수요는 증가하고 있으나, 제한된 예산 하에서 대여소별로 수요를 관리하기 때문에 운영 및 관리상의 어려움이 존재한다. 현재 자전거 재배치를 통해 대여소별로 수요의 변동을 해결하려고 노력하고 있으나, 불확실한 미래의 사용자 수요를 정확히 예측하는 것이 보다 근본적인 방안이다. 본 연구에서는 통계적 시계열 분석을 통해 서울시 따릉이의 수요를 예측하는 모델을 개발하고, 이를 실제 데이터를 통해 분석하고자 한다. 특히, 전기 사용량의 수요에 사용했던 Holt-Winters방법을 따릉이 수요 예측을 위해 변형하여 적용하였고, 또한 파라미터들의 변동이 실제 수요예측에 어떠한 영향을 미치는지 민감도 분석도 수행하였다.
Purpose: The purpose of this study was to propose useful suggestions by analyzing causal effect relationship between sharing bicycle service quality, customer satisfaction, CSV, and continuos use intention in China. Methods: The collected data through the survey were analyzed using structure equation model analysis. The measurement tools used for this study were divided into four dimensions such as service quality, customer satisfaction, creating shared value, and continuous use intention. Results: The results of this study are as follows; regarding the influence of sharing bicycle service quality dimension on customer satisfaction(reliability and response), it was found that customer satisfaction was not significant on economic value. but it was significant on social value. It was found that social value made statistically significant influence on use intention. Conclusion: Sharing bicycle industry needs to activity of response to customer, and paying attention to view of social value for the sharing economy in the future.
최근 수원시 내 공유자전거 도입 및 이용이 활성화되고 있다. 이에 따라 자전거 도로 인프라가 확충되어야 함에도 불구하고, 그렇지 못한 상황이다. 따라서, 본 연구에서는 수원시 자전거 전용차로 도입 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 모바이크에서 제공한 2018년 9월 10일~16일 기간 내 공유자전거 이용 데이터와 교통유발시설 현황 데이터를 기반으로 입지분석을 수행하였다. 분석결과를 활용하여 수원시 내 자전거 전용차로 도입 적정 구간을 선정하였다. 최종적으로 수원시 내 자전거 전용차로 우선 도입구간으로 총 2개, 5.6 km 구간을 선정하였다. 해당 구간들은 기존 자전거 도로 인프라 또는 교통유발시설과의 연계가 용이하고, 기운영중인 자전거 도로를 활용하여 설치가 용이하다는 장점이 있으나, 기존 도로공간 점유로 인한 교통정체가 발생하는 단점이 있음을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 수원시 내 자전거 전용차로 도입 활성화 및 인프라 정비 사업 확대, 공유자전거 및 공유 PM 등 공유형 교통수단 이용 활성화, 관내 지속가능 도시교통체계가 구현되길 기대한다.
Intelligent applications are crucial for increasing the popularity of shared urban electric bicycles (EBs). Building an application platform architectural system that can satisfy independent user operations is critical for increasing the intelligent usage of shared EBs. Consequently, we collected online reviews of shared EB applications, conducted semantic processing and sentiment analysis, and refined the positive and negative review data for each function. The positive and negative review indices of each function were calculated using the formulae for positive and negative review indices of product functions, thereby determining the functions that need to be improved. Each function of the Shared EB application was improved according to its business process. The main contributions of this study are to build a user requirement architecture system for the Shared EB application with five dimensions and 22 functions using the Delphi method to design the user interface (UI) of this application based on user satisfaction evaluation results; to create a high-fidelity dynamic interaction prototype and compare user satisfaction before and after improving the Shared EB application functions. The testing results indicate that the changes in the UI significantly improve the user experience satisfaction of the urban Shared EB application, with the positive experience index increasing by 69.21% and the negative experience index decreasing by 75.85% overall. This information can be directly used by relevant companies to improve the functions of the Shared EB application.
최근 우리나라에서는 자전거 열풍이 불고 있으며 자전거는 가까운 거리의 이동수단이 되었다. 또한 사물인터넷에 대한 관심이 집중되어 있고 최근에 사물인터넷에 많은 관심이 집중되고 있다. 하지만 이와 같은 자전거 시장의 발전에도 불구하고 자전거 거치대는 이렇다 할 발전이 없는 점이 현실이며 여전히 잠금을 위해서는 별도의 자물쇠가 필요하다는 단점이 있다. 이와 관련해서 몇 가지 문제점을 발견하여 해결 하려고 한다. 본 논문에서는 현재의자전거 거치대가 갖는 문제점인 방치 자전거의 수거 또는 회수를 도울 수 있도록 하며 앱과 아두이노를 통신하여 자전거 거치대의 위치 및 사용여부를 실시간으로 제어 할 수 있는 시스템을 구현하였고 사용자에게 도움이 되는 스마트 거치대를 제공한다. 또한 지인, 타인과의 공유하는 서비스를 제공하여 사물인터넷 기반의 공유경제 시스템을 확립하고, 실시간 서비스 제공으로 사용자 편의성을 높일 수 있는 방안에 대하여 제시하고자 한다.
COVID-19 발병으로 세계는 심각한 위기에 직면해 있으며, 각 국에서는 전염병 확산을 감소시키고 안전한 통행환경을 조성하기 위하여 사회적 거리두기가 가능한 공공자전거 활성화에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 COVID-19 시대에서 공공자전거의 공급정책, 전염병의 확산 등의 외생요인들이 공공자전거 이용수요에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고, 이를 반영한 장래수요예측 방법론을 제시하는데 주요 목적이 있다. 기존 시계열 모형이 가지고 있는 외생요인 미반영의 한계점을 보완하기 위하여 SARIMAX 방법론을 제시하였다. 본 분석을 통하여 외생변수인 COVID-19 발병률과 공공자전거 공급량이 공공자전거 이용수요와 양(+)의 관계에 있다는 것이 통계적으로 유의하게 나타났다. 2022년까지 4만5천대의 공공자전거가 공급되고, COVID-19의 발병률이 현재 수준으로 지속될 경우, 서울시 공공자전거는 2021년 연간 약 3천2백만 대, 2024년에 약 4천6백만 대의 이용수요가 발생할 것으로 예측되었다.
The demand for public bicycles operated by the Seoul Metropolitan Government is increasing every year. The size of the Seoul public bicycle project, which first started with about 5,600 units, increased to 3,7500 units as of September 2021, and the number of members is also increasing every year. However, as the size of the project grows, excessive budget spending and deficit problems are emerging for public bicycle projects, and new bicycles, rental office costs, and bicycle maintenance costs are blamed for the deficit. In this paper, the Azure Machine Learning Studio program and the Boosted Decision Tree Regression technique are used to predict the number of public bicycle rental over environmental factors and time. Predicted results it was confirmed that the demand for public bicycles was high in the season except for winter, and the demand for public bicycles was the highest at 6 p.m. In addition, in this paper compare four additional regression algorithms in addition to the Boosted Decision Tree Regression algorithm to measure algorithm performance. The results showed high accuracy in the order of the First Boosted Decision Tree Regression Algorithm (0.878802), second Decision Forest Regression (0.838232), third Poison Regression (0.62699), and fourth Linear Regression (0.618773). Based on these predictions, it is expected that more public bicycles will be placed at rental stations near public transportation to meet the growing demand for commuting hours and that more bicycles will be placed in rental stations in summer than winter and the life of bicycles can be extended in winter.
세계적으로 공유경제 시장이 성장함에 따라 최근 국내에도 다양한 공유 서비스들이 등장하고 있다. 국내 공유 모빌리티 산업을 대표하는 서비스 중 하나인 서울시 무인 공공자전거 대여 서비스 '따릉이'는 높은 인지도와 이용률에 비해 따릉이 대여에 필수 매개체인 따릉이 모바일 어플리케이션의 사용성은 개선되지 않아 사용자의 불편함을 초래한다. 본 연구는 따릉이 주 이용자인 20~30대를 대상으로 사용성 평가 (Usability testing)와 심층 인터뷰를 진행하였다. 그 결과 따릉이 모바일 어플리케이션이 갖는 문제점을 파악하였으며, 이를 바탕으로 따릉이와 같이 공공성을 갖는 공유 모빌리티 서비스의 디자인 고려사항을 제안하였다. 이는 공유 모빌리티 서비스의 사용자 경험 향상에 기여할 것으로 기대된다.
The purpose of this research is to examine residents' needs for shared community spaces and to explore the relationships between these needs and characteristics of consumers such as age and employment status of the homemakers, family life cycle stage, occupation of the primary income provider, housing size, and homeownership. Statistical data were compiled to determine frequencies and percentage distributions, and subjected to General Linear Model and Duncan-test analysis.Most residents wanted to utilize the basements of their complexes for storage space. Further interest was shown for shared community spaces that would be run by residents themselves, such as vegetable gardens, indoor playgrounds for children, senior citizen's activity rooms, walking paths, study rooms, and lounges. Female residents under 45 years old were likely to express needs for storage spaces for bicycle, and multipurpose rooms for meetings and family events. Female residents with jobs were more likely to desire shared community spaces than full-time females residents were. These findings imply the need for consideration of diverse plans rather than uniform ones. This results can be usefully applied to develop new apartment housing for different social class residents.
As the need for eco-friendly transportation increases due to the deepening climate crisis, many local governments in Korea are introducing shared bicycles. Due to anxiety about public transportation after COVID-19, bicycles have firmly established themselves as the axis of daily transportation. The use of shared bicycles is spread, and the demand for bicycles is increasing by rental offices, but there are operational and management difficulties because the demand is managed under a limited budget. And unfortunately, user behavior results in a spatial imbalance of the bike inventory over time. So, in order to easily operate the maintenance of shared bicycles in Seoul, bicycles should be prepared in large quantities at a time of high demand and withdrawn at a low time. Therefore, in this study, by using machine learning, the linear regression algorithm and MS Azure ML are used to predict and analyze when demand is high. As a result of the analysis, the demand for bicycles in 2018 is on the rise compared to 2017, and the demand is lower in winter than in spring, summer, and fall. It can be judged that this linear regression-based prediction can reduce maintenance and management costs in a shared society and increase user convenience. In a further study, we will focus on shared bike routes by using GPS tracking systems. Through the data found, the route used by most people will be analyzed to derive the optimal route when installing a bicycle-only road.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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