Purpose: Shared mobility services are the most notable in the shared economy; however, they have yet to be activated in Korea due to various regulations and conflicts amongst stakeholders. Nevertheless, shared mobility has become an irresistible trend of the times, as it can cause a great deal of economic and environmental benefits. In this vein, the purpose of this study is to contribute to the revitalization of shared mobility services in Korea and to provide service providers with implications for developing consumer-oriented marketing strategies. Research design, data and methodology: Based on the reasons that the users do not use shared mobility service, the factors influencing the behaviors of shared mobility users are structured and analyzed in a reliable, technical and procedural manner. To this end, the theory of reasoned action (TRA) of Ajzen and Fisbbein, the initial trust model (ITM), task technology fit (TTF) and switching cost (SC) are adopted. A total of 202 questionnaires were collected from the respondents who were aware of shared mobility. Then statistical processing of the collected data used SmartPLS(v.3.2.8), a PLS-SEM (Partial Least Squares Structural Equation Modeling) analysis program. The steps of the analysis are as follows. First, a PLS-Algorithm analysis was performed to evaluate the measurement model, and a Bootstraping and Blindfolding analysis was performed to evaluate the structural model and verify the hypotheses. Second, a multi-group analysis (PLS-MGA) was conducted to further analyze the differences depending on whether or not users experienced shared mobility service. Results: The results showed that initial trusts model (ITM) and task technology fit (TTF) have positive effects on users' behaviors through the mediation of the intention to use. As opposed to the assumption, switching costs did not have negative moderating effects in relation to the intention to use and users' behaviors. The influence of IT self-efficacy was significant, depending on the prior experience to use shared mobility services. Conclusions: This study will contribute to the revitalization of domestic shared mobility services and the formulation of service providers' marketing strategies. In future studies, there is a need to explore, reconstruct, and validate factors other than the impact factors of the shared mobility services used in this research model.
In this study, we developed a 'shared-use mobility'-mounted local particulate matter monitoring terminal technology to measure the actual particulate matter concentration around me. As a mobile terminal device in the form of an IoT sensor platform, it is designed to be separated into a control module and a sensor module to minimize interference between sensors and to consider the optimal observation position of each sensor. As a result of the field test, it was confirmed that particulate matter was locally different depending on time and space even within the same area. In addition, it was confirmed that the concentration of particulate matter in the relevant section differed by up to 100 times compared to the surrounding area due to specific sources of particulate matter such as unpaved roads. In addition, we positively reviewed the applicability of the service in the real-time metaverse environment using this result. Through technological advancement and application of multiple shared-use mobilities, we expect to be able to provide new services for practical smart city air environment monitoring, such as localized particulate matter information, air pollution event information, and identification of causes of particulate matter.
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.
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.
개인교통수단(PM, Personal mobility)이란 신개념 교통수단으로 전기를 이용하여 1인 또는 2인이 이용하는 교통수단이다. 개인교통수단은 목적지까지 차를 타기에는 너무 가깝고 걷기에는 멀게 느껴지는 애매한 거리를 빠르고 편리하게 이동하는 것을 목적으로 한다. 특히 최근에는 전동킥보드 공유서비스가 보편화되면서 시민들에게 큰 호응을 얻고 있다. 그러나 이용자들은 물론 거리의 보행자, 도로의 운전자에게도 위험요소로 작용하고 있어 이에 대한 대안 마련이 필요한 상황이다. 이에 본 연구에서는 안전한 퍼스널모빌리티 이용환경 구축 및 개선 방안을 제시하고자 다음과 같이 연구를 진행하였다. 첫째, 공유 전동킥보드의 GPS 데이터를 기반으로 일상 속 이용실태를 세밀하게 살펴보고 분석하였다. 둘째, 공유 전동킥보드는 시간에 구애받지 않고 어플리케이션으로 직접 대여 반납 할 수 있어 편리하며 이동 할 때 자신의 위치에서 가장 가까운 곳에서 대여하고 목적지 앞까지 도달할 수 있다는 점에서 접근성도 굉장히 높은 편이기 때문에 주된 대여, 반납 장소를 찾고자 분석하였다. 본 연구에서는 이러한 연구 결과를 토대로 무질서한 기기 배치, 이용지역 확장 보다는 사용이 많은 장소에 거치대를 설치하여 대여와 반납에 대한 세심한 접근을 한다면 이용자와 보행자에게 더욱 긍정적인 효과를 불러일으킬 수 있을 것으로 보인다.
정부는 교통운영체계 선진화를 위하여 지속적인 교통시설 및 운영방식 개량, 그리고 교육 및 단속 등을 실시하여 왔다. 그러한 많은 노력에도 불구하고 우리나라 교통신호와 도로운영체계가 불합리하다는 지적이 지속적으로 제기되어 왔다. 이러한 원인 중에 하나는 정부가 제시한 대안들에 대하여 체계적이고 과학적인 사전 평가가 부족하였기 때문이다. 또한, 다양한 교통운영체계 대안에 대한 이동성 및 안전성을 종합적으로 분석할 수 있는 도구가 부족하였다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 종합적인 평가 도구로써 미시교통분석모형의 체계적인 활용을 제안하며, 분석사례로 공용 좌회전 차로에 중첩현시가 적용 중인 대상교차로는 다양한 시나리오 하에서 안전성과 이동성을 평가하였다. 그 결과 공용 좌회전 차로에서 중첩현시의 적용은 이동성은 큰 차이가 없으나 안전성 측면에서 불리한 것으로 나타났다. 또한 전체 및 직진교통량 증가를 가정한 민감도 분석에서는 중첩현시가 가장 좋은 이동성을 보이나 안전성 측면에서 크게 나빠지는 것을 계량적으로 증명하였다.
공유 전동킥보드는 기존 'station 기반의 공유 교통서비스에 비해 편리한 dockless 방식으로 제공되어 이용이 급격하게 증가하고 있다. 이에 따라 교통사고, 보행환경 저해 등 새로운 도시문제가 발생하고 있다. 본 연구에서는 서울시를 대상으로 최근 급격하게 성장하고 있는 공유전동킥보드의 이용 특성을 분석하고, 음이항 회귀모형을 통해 서울시 집계구 단위의 공유 전동킥보드 이용수요에 영향을 미치는 요인에 대하여 규명하였다. 이용특성 분석결과 평균 이용거리는 1.5km, 이용시간은 9.4분, 이동속도는 10.3km/h로 나타났다. 공유 전동킥보드의 이용수요에 대한 영향요인을 살펴보면, 인구지표, 교통시설지표, 토지이용지표, 기상지표가 통계적으로 유의하게 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 향후 공유 전동킥보드의 이용수요가 많은 지역에 대한 효율적인 운영 및 이용 활성화를 위한 교통정책 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 1인 가구 비율의 증가로 합리적인 개인 이동수단에 대한 수요가 증가하면서 간편하고, 간결하게 이용할 수 있는 'Personal Mobility'산업이 급성장하였다. 실제로 한국교통연구원의 자료에 따르면 2022년에는 전동킥보드의 수가 20만대로 확대될 것으로 전망되었다. 전기를 동력으로 작동되는 전동킥보드의 특성상 안정적이고, 효율적인 배터리 수급이 가장 기본적이면서도 중요한 이슈가 된다. 최근 전동킥보드를 이용한 사용자의 후기에 따르면 전동킥보드를 이용하려고 하였으나 배터리가 방전상태이거나 배터리 충전 정도가 낮아 이용을 하지 못하는 경우가 종종 발생되고 있는 것을 확인할 수 있다. 이에 본 논문은 전동킥보드의 안정적인 배터리 사용을 위한 태양광 충전시스템을 제안한다. 본 시스템이 적용 될 경우 전동킥보드의 친환경적인 충전 방법이 될 뿐만 아니라 주행 중에도 안정적으로 배터리 수급이 가능할 것으로 예상된다.
도로교통법이 개정되며 개인형 이동수단(특히, 전동킥보드) 이용에 대한 정책적인 개선방안이 제시되고 있다. 하지만 많은 기기들이 보도 위에 방치되는 등 이용상의 문제점을 해결하고자 하는 논의는 부족한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 서울시를 200m 격자로 구분하여 공유 전동킥보드의 대여량과 반납량에 영향을 미치는 요인을 분석하고자 한다. 특정공간을 기준으로 집계된 자료의 특성을 반영하기 위해 공간자기상관모형인 공간시차모형과 공간오차모형, 공간더빈모형, 공간더빈오차모형을 구축하였으며, 최종모형으로 공간더빈모형을 선정하였다. 영향요인 분석결과, 인구지표, 토지이용지표, 교통시설지표가 통계적으로 유의하게 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 평일과 주말의 이용특성을 고려한 효율적인 운영방안을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Purpose With the recent development of Big Data and Artificial Intelligence technology, self-driving technology has developed into three stages (partial self-driving) or four stages (conditional self-driving), it is expected to bring a new paradigm to transportation in the city. Although many researchers are researching related technologies, there is no research on self-driving for disabled persons. In this study, the basic research was conducted based on the assumption that the shared self-driving car used by the disabled person is similar to the special transportation currently driving. Design In this study, data analysis and machine learning techniques were utilized to analyze the mobility patterns of disabled persons by type and to search for leading factors affecting the traffic volume of special transportation. Findings The study found that external physical disorders and developmental disorders often visit general welfare centers, internal organ disorders often visit general hospitals, and the elderly and mental disorders have various destinations. In addition, machine learning analysis showed that the main transportation routes for the disabled person use arterial roads and auxiliary arterial roads and that the ratio of building usage-related variables affecting the use of special transportation for a disabled person is high. In addition, the distance to the subway and bus stops was also mentioned as a meaningful variable. Based on these analysis results, it is expected that the necessary infrastructure for shared self-driving cars for disability person traffic will be used as meaningful research data in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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