Van, Son Nguyen;Hong, Nhan Vu Thi;Quang, Dung Pham;Xuan, Hoai Nguyen;Babaki, Behrouz;Dries, Anton
ETRI Journal
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제44권2호
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pp.220-231
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2022
Building smart transportation services in urban cities has become a worldwide problem owing to the rapidly increasing global population and the development of Internet-of-Things applications. Traffic congestion and environmental concerns can be alleviated by sharing mobility, which reduces the number of vehicles on the road network. The taxi-parcel sharing problem has been considered as an efficient planning model for people and goods flows. In this paper, we enhance the functionality of a current people-parcel taxi sharing model. The adapted model analyzes the historical request data and predicts the current service demands. We then propose two novel online routing algorithms that construct optimal routes in real-time. The objectives are to maximize (as far as possible) both the parcel delivery requests and ride requests while minimizing the idle time and travel distance of the taxis. The proposed online routing algorithms are evaluated on instances adapted from real Cabspotting datasets. After implementing our routing algorithms, the total idle travel distance per day was 9.64% to 12.76% lower than that of the existing taxi-parcel sharing method. Our online routing algorithms can be incorporated into an efficient smart shared taxi system.
What impact does the sharing economy have on existing businesses? This paper empirically examines how Uber transformed the taxi industry in New York City. Using a regression model controlling various potential influencing factors, we find no direct evidence that daily trips or revenue per taxi driver decreased since Uber entered the taxi industry. However, a closer investigation into other dimensions of taxi trips reveals that taxi drivers were forced to change their way of doing businesses to retain existing daily trips and revenue. Since Uber crowded out yellow taxis from the central area of Manhattan, yellow taxis responded by serving customers outside of the Manhattan borough. From enlarging their geographical coverage and serving customers that were previously ignored, yellow taxis were able to retain their previous level of taxi trips and market share. We also find that yellow taxis responded by improving their service quality to better serve customers' needs. Our result suggests that incumbents actively responded to Uber's entry and provided substantial benefit to consumers. Combined with the incumbent's response, the sharing economy transformed the existing market in a welfare-enhancing way. This paper provides managerial and policy implication on how incumbents affected by the disruptions of the sharing economy should respond. Even though it might be yet premature to examine the impact of Uber, results suggest that incumbents have effectively defended against Uber's entry so far. We conclude that the sharing economy and the existing economy can create positive value in our society through well-intentioned competition, complementing each other's weaknesses and strengths.
본 연구의 목적은 두 가지이다. 첫째, 공유 모빌리티 중 사회적 갈등이 가장 첨예한 공유택시 플랫폼을 개발·실증하는데 있다. 이를 위해 기존 택시 서비스에 대한 소비자의 인식을 중요·만족도분석(IPA)를 활용해 분석하여 플랫폼 개발을 위한 함의를 도출하였다. 중요·만족도분석(IPA)을 통해 분석한 결과 유지관리영역에는 비정상적 영업활동과 안심 서비스가 중점개선영역에는 안전한 승차감과 손쉬운 승차가 도출되었다. 개선대상영역에는 이용 요금 수준과 운전자 정보제공 등 안전성이, 과잉투자영역에는 친절한 응대와 내외부 청결도가 각각 도출되었다. 본 연구의 두 번째 목적은 공유택시 서비스 플랫폼에 대해 이용자들의 부여하는 가치를 조건부가치추정법(CVM)을 활용해 추정하는데 있다. 본 연구를 통해 개발한 공유택시 플랫폼의 실증 서비스의 가치를 추정한 결과 평균 지불용의액(WTP)은 연간 가구당 3,621원으로 나타났으며, 해당 서비스를 김해시 전역으로 확산할 경우 평균 지불용의액이 2,515원/가구당/연간으로 나타났다. 실증서비스에 대한 지불의사에 비해 김해시 전역 확산 사업에 대한 지불의사는 69.5% 수준에 그쳤다. 이는 불특정 다수에 대한 서비스 확산, 공간적 확대에 따른 서비스 질 우려 등이 복합적으로 작용한 결과이다. 지속적인 실증을 통해 데이터를 구축하고, 이를 기반으로 서비스 고도화하여 확산을 위한 로드맵을 꼼꼼하게 구축할 필요가 있음을 시사하는 대목이다.
본 연구는 공유와 연결이라는 4차 산업혁명의 핵심적인 가치를 구현하고 있는 신규 사업인 승차 공유경제 산업의 현황과 경제·산업적, 법률적 쟁점에 관해 논의하고자 했다. 대립하고 있는 두 집단 간의 입장을 이해하고자 공유 경제의 산업적 쟁점 및 법률적 쟁점에 대한 국내외 사례에 관한 문헌 조사를 통해 연구를 진행했다. 연구 결과 승차공유 산업은 생산, 공급, 분배, 소비가 하나의 플랫폼에서 이루어지는 종합경제의 면모를 보였다. 접근이 용이한 모바일 애플리케이션 기술을 통해 이용자에게 가치를 공유하고 새로운 서비스로 종합할 수 있게 만들었다. 택시 산업과 승차공유 산업의 갈등 해결을 위해 본 연구는 승차 공유 기업은 합법적인 서비스 제공을 위해 기여금을 내거나 택시 총량제 방안을 마련하고, 택시업계는 서비스 개선과 새로운 공유 플랫폼 서비스를 선택했던 소비자의 입장에 관한 이해가 필요할 것임을 제안한다. 본 연구는 공익과 사익 간의 균형 문제와 법적 안정성 문제에 관한 종합적인 분석 및 정책을 제안했다는 점에서 큰 의의가 있다.
수요대응형 교통수단(Demand Responsive Transit)은 변화하는 이동수요에 대응하는 탄력적인 교통수단으로 단순히 노약자와 장애인을 위한 복지교통 서비스의 영역이 아니라, 무선통신과 위치정보서비스(Location Based Service: LBS)의 발달로 인하여 도심형 수단으로 보다 효율적인 교통수단으로 자리매김하고 있다. 그러나 문전서비스(Door-to-Door)를 제공하는 수요대응형 교통수단 시뮬레이션에 적합한 상용툴의 부재로 인하여 알고리즘이나 차량 운행 요소를 면밀하게 분석하기 힘든 어려움이 있었다. 본 연구는 수요대응형 교통수단에 연관된 다양한 차량 운영계획과 알고리즘을 구현, 평가할 수 있는 시뮬레이션 환경을 제안한다. 문전서비스(Door-to-Door) 기반의 차량 운행 모형을 적용하기 위하여 확보되어야 하는 시뮬레이션 입력 데이터를 정의하고 있으며, 수요대응형 교통수단의 대표적인 범주에 속하는 실시간 합승 택시(Shared-Taxi) 서비스를 서울시 교통망과 택시 수요를 이용하여 적용하였다. 합승 택시 운행 계획을 위하여 Nearest Vehicle Dispatch(NVD)와 Insertion Heuristic(IH), 두 종류의 알고리즘을 제안하였으며, 제안된 시뮬레이션을 통하여 성능을 비교하였다. 또한, 합승(Ride-sharing)을 허용하지 않는 일반적인 택시와의 비교를 통하여 시스템 효율 향상과 서비스 품질 변화를 분석하였다.
본 연구는 운전자 개입 없이 운행이 가능한 전기차 기반의 자율주행 택시인 로보택시에 대하여 혜택요인과 희생요인을 전반적으로 고려한 가치기반수용모델 기반의 사용자 수용성 영향 요인을 분석하였다. 지각된 혜택(지각된 유용성, 지각된 즐거움), 지각된 희생(기술적 특성, 지각된 비용), 사용자 경험(차량공유서비스, 택시, 자율주행자동차, 자가용)을 독립변수로 최종 선정하여, 경기도민 429명을 대상으로 지각된 가치 및 수용 의도에 미치는 영향을 확인하였다. 연구 결과, 지각된 혜택 요인에 해당하는 지각된 유용성과 지각된 즐거움, 지각된 희생 요인에 해당하는 지각된 비용이 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었으며, 지각된 가치는 로보택시 수용 의도에 영향을 미치고, 일부 사용자 경험이 지각된 혜택 요인에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 가치기반수용모델 결과를 로보택시 활성화를 위한 서비스 설계에 접목시킬 수 있는 중요한 의미가 있으며, 나아가 연구 결과를 효과적으로 이용하기 위한 이론적 근거를 제공할 수 있다.
본 연구는 수원 시민들을 대상으로 카쉐어링 선호도 요인을 분석하여 제시하였다. 시민의 약 60% 정도가 카쉐어링 이용을 고려하고 있으며, 남자가 여자보다, 젊은 층이 장년층보다, 단독주택과 오피스텔이 아파트와 연립주택보다, 대중교통 이용이 불편한 시민이, 차량 미소유자가, 자동차를 일주일 1~3회 이용하는 통행자들의 카쉐어링 선호도가 높은 것으로 나타났다. 특히 주거 밀집지역과 대중교통 역 주변에서의 카쉐어링 잠재수요가 가장 높은 것으로 나타났다. 요금체계는 시간당 지불방식을 가장 선호하였으며, 시간당 7,967원의 지불용의가 있는 것으로 조사되었다. 통행목적에서는 업무 쇼핑 여가 레저 통행에서 카쉐어링 선호도가 택시 및 렌터카보다 높은 것으로 확인되었다. 본 연구결과는 카쉐어링 사업 시행의 정책방향 결정에 기여하며, 카쉐어링의 활성화에 도움이 될 것으로 기대된다.
Recently, a variety of IoT data is collected by attaching geosensors to many vehicles that are on the road. IoT data basically has time and space information and is composed of various data such as temperature, humidity, fine dust, Co2, etc. Although a certain sensor data can be retrieved using time, latitude and longitude, which are keys to the IoT data, advanced search engines for IoT data to handle high-level user queries are still limited. There is also a problem with searching large amounts of IoT data without generating indexes, which wastes a great deal of time through sequential scans. In this paper, we propose a unified spatial index model that handles both grid and trajectory queries using a cell-based space-filling curve method. also it presents a visualization method that helps user grasp intuitively. The Trajectory query is to aggregate the traffic of the trajectory cells passed by taxi on the road searched by the user. The grid query is to find the cells on the road searched by the user and to aggregate the fine dust. Based on the generated spatial index, the user interface quickly summarizes the trajectory and grid queries for specific road and all roads, and proposes a Web-based prototype system that can be analyzed intuitively through road and heat map visualization.
우리나라 인구 10만 이상 대다수의 도시는 교통수요 증가로 인해 교통 혼잡이 발생하고 있으며 이로 인한 경제적 손실은 매년 증가하고 있다. 교통 혼잡으로 인한 경제적 손실을 감소시킬 수 있는 방법 중 개인차량의 운행 억제를 위해 카 쉐어링, 렌터카 등의 시스템이 첨단 IT 기술들과 접목되어 등장하고 있다. 이러한 차량 공유는 교통 혼잡을 완화하고 차량의 효율성을 증대시켜 차량유지비 절약, 자동차를 소유하려는 인간의 욕구 감소, 차량소유의 번거로움 완화, 비즈니스 및 개인용무 활용, 대중교통 수단과의 연계성을 향상시키며, 저탄소, 친환경 교통의 구현을 목적으로 하고 있다. 본 논문에서는 차량공유시스템에 대한 개념, 국내외 차량공유 시스템, 각종 교통 시스템의 요금 체계를 고찰하였다. 아울러 자동차 공유기반의 서비스 중 하나인 클라우드 교통 시스템에서 가장 중요한 요소인 최적의 이용 요금에 대해 추정하였다. 이를 위해 유사교통 수단 요금 체계 분석을 통해 운영원가와 이용원가가 포함된 요금을 산정하는 방법론을 제시하였다. 유사교통수단과의 요금 비교분석을 통해 최대, 최소요금 범위를 설정하였으며, 가치기준결정법을 이용해 실제 이용할 수요와 지불의사금액을 추정하였다. 시간당 최소요금은 렌터카 요금과 비교하여 5,333원으로 추정되었으며, 최대요금은 택시요금과 비교하여 17,700원, 이용자의 시간당 지불의사금액은 6,930원으로 추정되었으며, 50%수요시의 가격은 시간당 6,550원으로 추정되었다. 향후연구로 이용자들의 이용시간, 날씨, 수요패턴, 추세 등을 보다 세밀히 분석하여 이를 요금 산정에 반영하는 연구되어야 할 것이다.
서비스화(servitization)와 공유경제 패러다임이 확산되면서 서비스 산업에서도 IT기술을 융합시킨 다양한 형태의 새로운 비즈니스가 성공적으로 정착되고 있다. 특히 대중교통 서비스 산업에서 우버(Uber) 택시는 IT기술과 공유경제 개념을 절묘하게 접목시킨 새로운 차원의 성공적인 공유택시 비즈니스 모델로 자리매김하였고, IT기술을 적용한 교통예약 소프트웨어는 공유택시의 차별적 경쟁우위를 확보하기 위한 중요한 수단이 되고 있다. 공유택시 예약 프로그램은 택시이용자에게 신속하고 편리함을 제공할 뿐만 아니라 에너지 절약, 교통체증으로 인한 스트레스 완화 등의 많은 사회적 혜택과 이익을 제공하고 있기 때문에, 여러 분야에서 다양한 연구가 진행되고 있다. 최근 중국에서는 보다 진보된 공유택시 예약 프로그램이 공유택시에 접목되면서 공유택시 이용객이 급히 증가하고 있으며, 이와 함께 공유택시 차별화에 핵심적인 역할을 하는 소프트웨어 시장의 경쟁도 가속화 되고 있다. 그러나, 이용객을 대상으로 강력범죄 발생빈도 증가와 이로 인한 부정적인 여론의 급속한 확산은 공유택시 산업발전에 심각한 방해요인이 되고 있지만, 근본적인 해결방법에 관한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구는 공유택시 예약 프로그램에 이용객의 안전을 위한 컨텐츠 개발과 적용을 통해 공유택시 이용객의 불안해소와 공유택시 산업 발전에 기여할 수 있는 방법을 제안하고자 하였다. 연구방법은 중국현지의 공유택시 이용객을 대상으로 실증연구를 진행할 계획이며, 고객여정맵(CJM)과 Kano 분석을 통해 결과와 시사점을 도출할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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