• 제목/요약/키워드: Sharing Bike Data

검색결과 13건 처리시간 0.019초

Riding a Bike Not Owned by Me in Bad Air: Big Data Analysis on Bike Sharing

  • Taekyung Kim
    • Asia pacific journal of information systems
    • /
    • 제29권3호
    • /
    • pp.414-427
    • /
    • 2019
  • The sharing economy has significantly changed the way of living for years. The emergence and expansion of sharing economy empowered by the mobile information technologies and intellectual algorithms reconfigure how people use transportation means. In this paper, the bike sharing phenomenon is highlighted. Combining a big data set provided by the Seoul government about user logs and air quality data set, the empirical findings reveal that temperature change is tightly associated bike sharing activities. Also, the concentration of particulate matter is weakly related to bike sharing, but the trend should be carefully examined. By considering external environmental factors to bike sharing businesses, this work is differentiated. To further understand empirical data, data mining methods and econometric approaches were adopted.

공유자전거 데이터 분석 및 활용방안 연구 세종특별자치시 공유자전거 어울링의 데이터를 적용하여 (A Study on Analysis and Utilization of Public Sharing Bike Data - By applying the data of Ouling, Public Sharing Bike System in Sejong City)

  • 안세윤;주한나;김소연;조민준;김성환
    • 한국콘텐츠학회논문지
    • /
    • 제21권7호
    • /
    • pp.259-270
    • /
    • 2021
  • 최근 친환경 교통수단에 대한 관심과 바이러스로부터의 안전성을 고려하여 도시 공간 내 공유자전거 활용에 대한 관심이 높아지고 있다. 정보통신기술의 발달로 데이터를 수집하고 저장하는 기술이 향상되면서, 시민들의 공유자전거 사용에 따라 수집·저장되는 데이터를 활용한 도시 공간 내 이동성(Mobility)에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 따라서, 본 논문은 문헌고찰을 통해 도시 공간 내 공유자전거 시스템을 통해 수집되는 데이터의 속성과 활용사례를 분석하여, 고찰·분석한 결과를 바탕으로 국내 공유자전거 시스템 중 하나인 세종특별자치시 어울링의 데이터 분석에 적용함으로써, 공유자전거 데이터 활용방안을 모색하였다. 분석대상으로 선정한 문헌은 GIS데이터, O-D데이터, 대여 및 반납 이력, 대여소 위치정보 및 주변정보, 날씨정보 등을 활용하여 GIS 네트워크 분석기법, 방정식 및 비율 분석, 소셜 네트워크 분석, 통계 및 네트워크 분석 등의 방법을 사용하였다. 데이터 분석을 통해 공유자전거 시스템의 현황 및 문제점을 파악하여 해결방안을 제안, 공유자전거 사용의 확장 및 활성화 방안 도출, 효율적인 공유자전거 관리 및 운영방안 도출을 위한 기초자료를 마련하였다. 궁극적으로, 데이터 분석을 통해 공유자전거를 활용하여 도시 공간 내 이동성(Mobility)을 향상시킬 수 있는 방안을 모색할 수 있을 것이다.

빅데이터 기반의 Dockless형 공유자전거 이용수요 영향요인 도출 (Derivation of Factors Affecting Demand for Use of Dockless Shared Bicycles Based on Big Data)

  • 김숙희;김형준;신혜영;이현경
    • 대한토목학회논문집
    • /
    • 제43권3호
    • /
    • pp.353-362
    • /
    • 2023
  • 본 연구에서는 수원시에 도입되었던 dockless형 공유자전거인 모바이크의 이용자 빅데이터에 대한 이용현황 및 이용특성을 분석하고, 이에 대한 다중회귀분석을 수행하여 dockless형 공유자전거 이용수요 영향요인을 규명하였다. 분석을 위해 2019년 수원시의 dockless형 공유자전거 이용 데이터를 구득하였고, 이를 동별로 정리하였다. 동별로 선정된 영향요인의 특성을 분석한 결과, 자전거 이용수요가 많은 지역 또는 인접한 지역의 자전거도로 연장이 큰 것으로 나타났고, 10-30대 인구 수가 많은 것으로 나타났다. 또한, 자전거도로 정비율이 높고 택지지구 인근의 대규모 주거시설과 상업시설이 밀집된 지역과 인접 지역을 중심으로 공유자전거 이용이 많은 것으로 분석되었다. 다중회귀분석 모델 분석 결과, 자전거 겸용도로(비분리), 동별 10-30대 인구, 철도역 수, 상업시설 수, 산업시설 수, 초·중·고 학교 수가 dockless형 공유자전거 이용수요에 미치는 영향이 유효한 것으로 확인되었다. Dockless형 공유자전거 이용수요에 영향을 미치는 요인을 파악하여 시민이 dockless형 공유자전거를 이용하고 싶어 하는 환경을 조성할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 연구 결과는 향후 dockless형 공유자전거 이용 활성화를 위한 정책적 자료에 기여될 것으로 사료된다.

Practical method to improve usage efficiency of bike-sharing systems

  • Lee, Chun-Hee;Lee, Jeong-Woo;Jung, YungJoon
    • ETRI Journal
    • /
    • 제44권2호
    • /
    • pp.244-259
    • /
    • 2022
  • Bicycle- or bike-sharing systems (BSSs) have received increasing attention as a secondary transportation mode due to their advantages, for example, accessibility, prevention of air pollution, and health promotion. However, in BSSs, due to bias in bike demands, the bike rebalancing problem should be solved. Various methods have been proposed to solve this problem; however, it is difficult to apply such methods to small cities because bike demand is sparse, and there are many practical issues to solve. Thus, we propose a demand prediction model using multiple classifiers, time grouping, categorization, weather analysis, and station correlation information. In addition, we analyze real-world relocation data by relocation managers and propose a relocation algorithm based on the analytical results to solve the bike rebalancing problem. The proposed system is compared experimentally with the results obtained by the real relocation managers.

중국 공유 자전거 서비스에서 지속 사용 의도에 영향을 미치는 선행 요인: 지각된 가치와 신뢰의 역할을 중심으로 (Key Factors Influencing Continuance Intention toward Bike-Sharing Services in China: The Role of Perceived Value and Trust)

  • 호효수;김병수
    • 디지털융복합연구
    • /
    • 제18권7호
    • /
    • pp.167-175
    • /
    • 2020
  • 최근 공유 경제가 활성화 되면서, 자전거 분야에서도 공유 자전거 서비스가 큰 인기를 끌고 있다. 공유 자전거 서비스는 환경 오염을 줄이고, 저렴한 가격에 자전거를 빌려 쓸 수 있다는 특징이 있다. 본 연구에서는 공유 자전거 서비스 환경에서 지속 사용 의도 형성 메커니즘에 대해서 살펴보고자 하였다. 지속 사용 의도의 주요 선행 요인으로 지각된 가치와 제공 업체에 대한 신뢰를 고려하였다. 그리고 지각된 유용성, 지각된 이용 편리성, 지각된 즐거움이 지각된 가치와 제공 업체에 대한 신뢰에 미치는 영향도 살펴보았다. 본 연구 모형은 중국에서 공유 자전거 서비스를 이용한 271명을 대상으로 검증하였다. 지각된 가치와 제공 업체에 대한 신뢰는 지속 사용 의도에 유의한 영향을 미쳤다. 지각된 유용성은 지각된 가치와 제공 업체에 대한 신뢰에 모두 유의한 영향을 미치지 않았다. 지각된 이용 편리성과 지각된 즐거움은 지각된 가치와 제공 업체에 대한 신뢰 모두 유의한 영향을 미쳤다. 본 연구 결과는 공유 자전거 서비스에 대한 학문 및 실무적 시사점을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대된다.

공공 자전거 정적 재배치에의 VNS 알고리즘 적용 (Application of Variable Neighborhood Search Algorithms to a Static Repositioning Problem in Public Bike-Sharing Systems)

  • 임동순
    • 한국경영과학회지
    • /
    • 제41권1호
    • /
    • pp.41-53
    • /
    • 2016
  • Static repositioning is a well-known and commonly used strategy to maximize customer satisfaction in public bike-sharing systems. Repositioning is performed by trucks at night when no customers are in the system. In models that represent the static repositioning problem, the decision variables are truck routes and the number of bikes to pick up and deliver at each rental station. To simplify the problem, the decision on the number of bikes to pick up and deliver is implicitly included in the truck routes. Two relocation-based local search algorithms (1-relocate and 2-relocate) with the best-accept strategy are incorporated into a variable neighborhood search (VNS) to obtain high-quality solutions for the problem. The performances of the VNS algorithm with the effect of local search algorithms and shaking strength are evaluated with data on Tashu public bike-sharing system operating in Daejeon, Korea. Experiments show that VNS based on the sequential execution of two local search algorithms generates good, reliable solutions.

공유자전거 따릉이 재배치를 위한 실시간 수요예측 모델 연구 (Demand Forecasting Model for Bike Relocation of Sharing Stations)

  • 김유신
    • 인터넷정보학회논문지
    • /
    • 제24권5호
    • /
    • pp.107-120
    • /
    • 2023
  • 서울 도심 내 교통량 감축과 탄소배출을 줄이기 위해 2015년 도입된 공공자전거 따릉이는 이용자가 해마다 배 이상 증가하여 2023년 기준 2700여 대여소에서 4만 3천여 대가 운영 중이며 누적 가입자 4백만 명을 넘어서는 서울시민이 뽑은 가장 성공적인 공공 정책으로 자리매김하였다. 그러나 따릉이 이용이 급속도로 증가됨에 따라 자전거 수요·공급 불일치로 인한 자전거 부족 민원도 급증하여 효율적인 자전거 재배치가 강하게 요구되었다. 이에 본 연구는 공유자전거의 대여·반납 이력 데이터, 기상데이터, 공휴일 정보, 따릉이 대여소 정보 등을 기반으로 따릉이 이용 패턴과 특성을 분석하고, 기계학습 알고리즘을 활용해 대여소별 따릉이 대여·반납 예측 모델을 개발하였다. 이를 이용하여 대여소별 안전재고를 확보할 수 있는 따릉이 재배치 수량을 도출하고 이를 서울시설공단 따릉이 관리App에 시범서비스 하였다. 따릉이의 수요를 실시간으로 예측하고 현재 거치 중인 재고량과 비교하여 적절한 수량의 자전거를 재배치한다면 자전거 부족으로 인한 시민들의 불편 해소에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

소셜미디어와 소비자 구매 결정과의 관계: 서울 공유 자전거에 대한 시계열 분석을 중심으로 (The Relationship between Social Media and Consumer Purchase Decision: Findings from Seoul Sharing Bike)

  • 한수현;장정화;최정혜;장수령
    • 지식경영연구
    • /
    • 제22권4호
    • /
    • pp.135-155
    • /
    • 2021
  • 소셜미디어의 유형이 다양해지면서 소셜미디어를 활용하여 소비자의 구매 결정을 유도하기 위해서는, 소셜미디어에 대한 유형별 이해와 좀 더 세분화된 전략 도출이 필요하다. 본 연구에서는 소셜미디어를 표현형 소셜미디어와 관계 및 공유형 소셜미디어 두 가지 유형으로 분류하고, 소비자 구매 결정과 유형별 소셜미디어 언급량 간의 상호 영향력에 대해 살펴보았다. 구체적으로, 서울시 공유 자전거인 따릉이 데이터와 소셜미디어 상에서 해당 공유 자전거의 일별 언급량 데이터를 활용하였으며, 외생변수 벡터 자기회귀 모형(VARX)을 적용해서 실증적으로 검증하였다. 분석 결과, 표현형 소셜미디어 언급량 증가는 신규 가입과 대여 건수 모두에 긍정적인 영향을 주는 반면, 관계 및 공유형 소셜미디어는 공유 자전거의 신규 가입에는 오히려 부정적인 영향을 주고 대여 건수 증가에는 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한, 신규 가입자는 두 유형의 소셜미디어 내 제품 언급량 증가에 긍정적인 영향을 끼치는 반면, 대여 건수는 유형에 상관없이 소셜미디어 내의 제품 언급량에 유의미한 영향을 미치지 못했다. 본 연구의 결과는 신규 가입과 구매를 유도하기 위한 세분화된 유형별 소셜미디어 전략 도출에 활용될 수 있으며, 최근 급성장하고 있는 공유 경제 산업 내의 소셜미디어 마케팅 전략 수립에도 유용한 이론적, 실무적 시사점을 제공할 것으로 기대한다.

공유자전거 시스템의 이용 예측을 위한 K-Means 기반의 군집 알고리즘 (A K-Means-Based Clustering Algorithm for Traffic Prediction in a Bike-Sharing System)

  • 김경옥;이창환
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
    • /
    • 제10권5호
    • /
    • pp.169-178
    • /
    • 2021
  • 최근 들어 공유자전거 시스템은 대중교통 이용이 어렵거나 불가능한 마지막 목적지까지의 거리인 "라스트 마일"을 해소하는 방안으로 주목받고 있다. 공유자전거 시스템에서는 자전거의 대여와 반납의 불균형으로 인해서 사용자가 원하는 시간에 원하는 대여소에서 자전거를 빌리거나 반납할 수 있는 문제가 자주 발생한다. 이에 자전거 재배치는 공유자전거 시스템을 효율적으로 운영하는데 매우 중요한 이슈이다. 자전거 재배치를 효율적이고 효과적으로 진행하기 위해서는 무엇보다 정확한 수요 예측이 이뤄져야 한다. 최근에는 대여소의 수요를 보다 정확하게 예측하기 위해 군집 기반의 수요 예측 모델을 활용하는 방법이 개발되고 있는데, 여기서는 군집 분석 단계가 매우 중요하다. 이 연구에서는 비결정적이고 수렴이 어려운 기존의 공유자전거 수요 예측을 위한 군집 방법의 단점을 극복하는 k-means 기반의 군집 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 초기 중심점 방법을 활용하기 때문에 매번 동일한 결과를 얻을 수 있으며, 대여소의 시간별 반납/대여 비중을 이용하여 기존 방법과는 달리 이전 단계의 군집 결과를 필요로 하지 않아 반복해서 군집 분석을 수행할 필요가 없어 빠른 군집 분석이 가능한 장점이 있다.

애플리케이션 로그를 이용한 공유 자전거 시스템의 잠금장치 해제 방법 (Unlocking Shared Bike System by Exploiting an Application Log)

  • 조준완;이지은;김광조
    • 정보보호학회논문지
    • /
    • 제29권4호
    • /
    • pp.719-728
    • /
    • 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.