도시화가 진행되면서 대도시의 주차수요가 주차장 공급에 비해 급증하는 실정이다. 하지만 대도시 내 주차장 확보를 위한 공간은 물리적으로 한계가 있으며 예산적인 문제도 발생한다. 따라서 현재 있는 주차장을 활용할 수 있는 공유주차제도가 중요하게 대두되고 있는 실정이다. 본 연구는 거주자우선주차구역을 중심으로 효율적으로 공유주차로서 활용할 수 있도록 분석하는 연구를 수행하였다. 설문조사 실시결과, 출근/통학 및 업무 목적 통행이 가장 많이 있으며 주차 시 중요요소는 '주차요금', '주차 후 목적지까지 도보거리', '주차장 탐색시간' 순서였으며, 공유주차에 긍정적으로 반응을 보인 응답자가 약 46 %를 차지하였다. 잠재이용의사를 종속변수로 하여 영향을 미치는 요인들을 수량화II류 분석한 결과, 주차요금을 10분당 500원 이하이며 탐색하는데 걸리는 시간을 3-6분 정도 소요되도록 정책을 시행이 효과적인 것으로 분석되었다.
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.
비교적 저렴한 가격으로 가까운 거리를 빠르게 이동할 수 있는 공유기반 전동킥보드의 이용률이 크게 향상되고 있다, 문제는 전동킥보드가 적절하지 않은 공간에 주차되어 안전사고를 유발하는 것이다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 객체 인식 기술을 적용하여 방치된 전동킥보드의 잘못된 주차를 인식하는 체계를 제안한다. 본 논문에서는 실험 데이터의 특성을 고려하여 CNN과 유사한 모델을 별도로 생성하였으며 실험을 통하여 60%의 인식률을 얻었음을 보였다.
본 연구는 공유 전동 킥보드 불법 주차 문제를 해결하고 서비스 품질을 개선하기 위하여 새로운 스테이션 선정 알고리즘을 제안하는 것을 목표로 한다. 최근 도시 교통 문제의 해결 방안으로 대중 교통과 최종 목적지를 연결하는 퍼스트-라스트 마일 수단으로 공유 전동 킥보드가 주목받고 있다. 그에 따라 공유 전동 킥보드 시장도 급속도로 성장하면서 그로 인한 문제 또한 심화되고 있다. 이에 본 연구에서는 문제의 본질을 파악하기 위해 텍스트 데이터를 수집하여 'LDA 토픽 모델링'으로 공유 킥보드에 관한 이슈를 보행자와 이용자 관점에서 살펴보고 이를 바탕으로 스테이션 증설 알고리즘을 마련하려 한다. 기존에 이미 일부 주차장이 설치되어 있지만 기존의 주차장 위치는 실제 견인 다발 지역과 불일치한다. 따라서 본 연구에서는 '서울특별시 전동 킥보드 견인 현황' 데이터와 여러 요인을 반영하여 DBSCAN을 통한 1차 클러스터링 후, K-means를 적용하는 혼합형 클러스터링 기법으로 실제 견인 밀도가 높은 곳에 스테이션을 설치할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
본 논문은 공유형 전동킥보드 시스템 운영 시, 관리 상 발생할 수 있는 주차 문제를 해결하기 위해 반납 인증사진으로 주차, 비주차 구역을 판단하는 AI모델을 제시한다. 본 연구에서는 주차/비주차 구역 배경 관련 객체를 판별하기 위해 ADE20K에 Pre_trained된 Segfomer_b0 모델과 점자블록, 전동킥보드에 Fine_tuning한 Segfomer_b0 모델을 통해 주차/비주차에 관련된 객체의 Segmentation map을 추출하고, Swin 모델을 통해 주차/비주차 구역을 이진 분류하는 방법을 제시하였다. 최종적으로 총 1,689장을 직접 라벨링한 후 진행한 Fine_tuning SegFomer 모델은 mAP가 81.26% 수준으로 전동킥보드와 점자블록을 인식하였으며, 총 2,817장을 훈련한 Classification 모델은 92.11%의 정확도와 91.50%의 F1-Score로 주차구역과 비주차 구역을 분류하는 것이 가능하였다.
본 연구의 목적은 첫째, 주차 수급율 분석을 통한 제주지역의 공간구조를 분석하고, 둘째, 주차서비스의 지역간 불균형 정도를 파악하고자 하는 것에 있다. 셋째, 이러한 공간구조상의 주차수요서비스의 불균형 원인을 해석하고 대안을 제시하는 것에 목적이 있다. 제주지역은 급격한 인구 증가 및 관광객 증가로 인하여 교통체증 및 심각한 주차문제를 겪고 있다. 이러한 주차환경 악화는 차량을 이용하는 이용자의 불편과 보행자의 안전을 위협하는 사회적 문제도 이해되고 있다. 이를 위해 제주지역 주차실태조사 자료를 기준으로 공간구조 분석을 통해 만성적인 주차문제 해결을 위해 기존의 주차공간을 효율적으로 활용하기 위한 방안을 도출하였다. 단기 정책으로 읍·면단위 소규모 블록단위 전환, 주차공유제, 이면도로 주택가 정비 등이다. 중단기 정책으로 타 교통수단과 연계한 정책이다. 이는 대중교통 노선개편, 대중교통시설확충을 통한 대중교통 분담율 향상을 통한 주차수요관리 정책, 외곽환승주차장 확보, 시간대별 주차요금 차등화 등을 제시할 수 있었다. 이러한 정책을 시행하기 위해서는 공공분야, 민간분야, 민·관 공동분야의 각각의 분야별 주체별 공감대 형성이 필요할 것이다.
본 연구에서는 공유경제의 다양한 비즈니스 모델 중 공유주차로 범위를 제한하고, 이와 관련된 리뷰를 수집한 후 텍스트마이닝 분석을 통해 공유주차가 갖고 있는 사회적 이슈와 소비자 인식에 대해 살펴보고자 한다. 본 실험에서는 TFIDF (Term frequency inverse document frequency) 기법과 LDA (Latent dirichlet allocation) 기법을 이용하여 키워드별 토픽을 추출하여 분석한 결과 소비자들이 필요로 하거나 원하는 정보들을 파악할 수 있었으며, 토픽으로 분류한 결과 지자체 협약, 주차공간협소, 주차문화개선, 시민참여 등 시민들의 불만과 시민의식이 공유주차 서비스를 시행하는데 중요한 역할을 하고 있다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 정성적 연구, 기업 및 지역의 사례를 이용하여 기존의 탐색적 연구를 수행한 선행 연구와는 차별화된 연구로 학술적 기여도가 높다고 할 수 있다. LDA 분석을 본 연구에 활용하여 나타난 결과를 바탕으로 지역경제 활성화를 위한 공유경제 정책 수립에 응용하거나 활용할 수 있다는 실무적 기여도가 있다.
As shared electric kick scooters spread to cities worldwide as a result of the proliferation of personal mobility, they have emerged as a significant social issue, impacting pedestrian and user safety, as well as urban aesthetics. In this study, we propose solutions to the unique problems associated with shared electric kick scooters, such as illegal parking, charging, and redistribution. Furthermore, we present research on supplementary services utilizing electric kick scooters in urban areas to enhance citizen safety and user satisfaction through the development of an autonomous electric kick scooter system structure and operational strategies. We suggest a low-cost autonomous electric kick scooter structure and propose AI processing, sensor fusion, and system operation methods to add autonomous capabilities to affordable electric kick scooters. Additionally, we propose operational systems and related technologies for offering various supplementary services.
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.
최근 서울에 자동차 보유 대수가 급증함에 따라 주거나 상가 밀집 지역에서 주차 문제는 갈수록 심화되고 있어 이에 따른 주차공간 확보 및 기존 주차 공간의 활용할 수 있는 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 공유경제 개념을 도입하여 개인이나 단체가 소유하고 있는 주차 공간을 사용하지 않는 시간대에 주차 가능 공간을 다른 사람들과 공유할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 플랫폼은 웹, 안드로이드, 라즈베리파이, 데이터베이스로 구성되어 있으며 실제 주차장에 설치된 초음파 센서와 CCTV 이미지를 분석하는 OpenCV를 이용하여 현재 주차장의 사용 중인 공간과 비사용 중인 주차 가능 면수를 분석하고 분석한 정보를 사용자들에게 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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