• 한국인공지능학회지
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• 제10권1호
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• pp.27-32
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• 2022

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maintenance of shared bicycles in Seoul, bicycles should be prepared in large quantities at a time of high demand and withdrawn at a low time.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.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.719-728
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• 2019

최근 자동차, 자전거 등 '탈 것'을 공유하는 공유 모빌리티 사업 시장이 점점 커지고 있으며 많은 사업자가 다양한 서비스를 제공하고 있다. 공유 모빌리티의 보안 취약점으로 인해 정상적인 과금을 할 수 없다면 사업자는 사업을 지속 할 수 없으므로 보안에 허점이 있으면 안 된다. 하지만 공유 모빌리티 보안에 대한 인식과 이에 대한 연구는 부족한 상황이다. 본 논문에서는 국내 한 공유 자전거 업체를 선정하여 서비스 애플리케이션 로그에 노출된 보안 취약점을 분석했다. 로그를 통해 자전거 잠금장치의 비밀번호와 AES-128 알고리즘의 암호화 키를 쉽게 얻을 수 있었고, 소프트웨어 역공학 기법을 활용하여 잠금 해제를 위한 데이터 생성 과정을 확인했다. 이를 이용하여 100%의 성공률로 잠금장치를 해제하여 과금 없이 서비스를 사용할 수 있음을 보인다. 이를 통해 공유 모빌리티 사업에서 보안의 중요성을 알리고 새로운 보안 방안이 필요함을 시사한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권1호
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• pp.22-39
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• 2021

본 연구에서는 공유 전동킥보드가 운영되고 있는 1기·2기 신도시 지역주민을 대상으로 SP조사를 수행하여 광역교통수단의 접근통행과 생활권통행의 공유 전동킥보드를 고려한 수단선택모형을 추정하였다. 연구결과 두 모형에서 공통적으로 통행시간과 통행비용이 음의 계수를 가지는 것으로 나타났으며 접근통행은 통행시간에, 생활권통행은 통행비용에 보다 민감한 것으로 분석되었다. 개인속성 및 가구속성에 따른 공유 전동킥보드 이용선호도를 살펴보면 40세 이하, 자전거 소유, 주로 이용하는 수단이 대중교통인 경우 긍정적인 영향을 보인 반면, 가구 월소득 300만원 미만, 개인 승용차 보유는 이용선호도에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권7호
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• pp.179-187
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• 2023

소비자 신뢰는 공유 경제 발전에 중요한 역할을 한다. 본 연구는 소비자 신뢰에 영향을 미치는 요인을 중점적으로 다루며, 중국의 자전거 공유 산업에서 선두였던 오포(OFO)의 사례를 살펴보았다. 본 논문은 오포의 내부 경영 문제와 거의 파산상태에 이르기까지 소비자 신뢰의 하락을 분석합니다. 2018년 12월부터 오포가 직면한 "환불의 어려움" 문제는 계속해서 커져 왔으며, 본 연구는 이 상황을 배경으로 신뢰/불신에 영향을 주는 영향 요인들을 살펴보았다. 제품 요인(품질), 플랫폼 요인(결제 보안, 개인 정보 보호, 명성), 사회적 요인(사회 규범, 정부 규제)을 독립변수로 고려하여 소비자 신뢰에 영향을 미치는 요인을 분석합니다. 분석 결과, 공유 자전거에 대한 소비자의 불신이 커지면 전환의도가 높아지며, 회사의 평판과 사회적규범은 신뢰와 불신에 모두 영향을 미치고, 정부규제는 신뢰에 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 연구 결과는 공유 경제 플랫폼에 시사하는 바가 있으며 향후 연구를 위한 지침을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국인공지능학회지
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• 제11권4호
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• pp.9-13
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• 2023

In this study, we explored the potential of integrating interactive AI callbot technology into the medical consultation domain as part of a broader service development initiative. Aimed at enhancing patient satisfaction, the AI callbot was designed to efficiently address queries from hospitals' primary users, especially the elderly and those using phone services. By incorporating an AI-driven callbot into the hospital's customer service center, routine tasks such as appointment modifications and cancellations were efficiently managed by the AI Callbot Agent. On the other hand, tasks requiring more detailed attention or specialization were addressed by Human Agents, ensuring a balanced and collaborative approach. The deep learning model for voice recognition for this study was based on the Transformer model and fine-tuned to fit the medical field using a pre-trained model. Existing recording files were converted into learning data to perform SSL(self-supervised learning) Model was implemented. The ANN (Artificial neural network) neural network model was used to analyze voice signals and interpret them as text, and after actual application, the intent was enriched through reinforcement learning to continuously improve accuracy. In the case of TTS(Text To Speech), the Transformer model was applied to Text Analysis, Acoustic model, and Vocoder, and Google's Natural Language API was applied to recognize intent. As the research progresses, there are challenges to solve, such as interconnection issues between various EMR providers, problems with doctor's time slots, problems with two or more hospital appointments, and problems with patient use. However, there are specialized problems that are easy to make reservations. Implementation of the callbot service in hospitals appears to be applicable immediately.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.1123-1132
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• 2018

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.