최근 우리나라에서는 자전거 열풍이 불고 있으며 자전거는 가까운 거리의 이동수단이 되었다. 또한 사물인터넷에 대한 관심이 집중되어 있고 최근에 사물인터넷에 많은 관심이 집중되고 있다. 하지만 이와 같은 자전거 시장의 발전에도 불구하고 자전거 거치대는 이렇다 할 발전이 없는 점이 현실이며 여전히 잠금을 위해서는 별도의 자물쇠가 필요하다는 단점이 있다. 이와 관련해서 몇 가지 문제점을 발견하여 해결 하려고 한다. 본 논문에서는 현재의자전거 거치대가 갖는 문제점인 방치 자전거의 수거 또는 회수를 도울 수 있도록 하며 앱과 아두이노를 통신하여 자전거 거치대의 위치 및 사용여부를 실시간으로 제어 할 수 있는 시스템을 구현하였고 사용자에게 도움이 되는 스마트 거치대를 제공한다. 또한 지인, 타인과의 공유하는 서비스를 제공하여 사물인터넷 기반의 공유경제 시스템을 확립하고, 실시간 서비스 제공으로 사용자 편의성을 높일 수 있는 방안에 대하여 제시하고자 한다.
Today, air pollution is becoming a severe issue worldwide and various policies are being implemented to solve environmental pollution. In major cities, public bicycles are installed and operated to reduce pollution and solve transportation problems, and operational information is collected in real time. However, research using public bicycle operation information data has not been processed. This study uses the daily weather data of Korea Meteorological Agency and real-time air pollution data of Korea Environment Corporation to predict the amount of daily rental bicycles. Cross- validation, principal component analysis and multiple regression analysis were used to determine the independent variables of the predictive model. Then, the study selected the elements that satisfy the significance level, constructed a model, predicted the amount of daily rental bicycles, and measured the accuracy.
코로나19 확산과 함께 정부 정책인 사회적 거리두기에 따라 지하철 및 버스 통행량은 감소하는 반면 공유자전거 및 개인형 교통수단 통행량은 증가하는 추세이다. 이 같은 현상에 대한 객관적인 해석과 특성을 파악하고 지하철과 공유자전거 통행량의 상관관계를 통계적으로 입증하는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 코로나19 확진자수와 지하철과 공유자전거 통행량의 대체비율간 상관관계를 살펴보았으며, 통계적 유의성은 크지 않은 것으로 분석되었다. 그러나 2020년 9월~12월의 서울시 코로나19 확진자수가 급격하게 증가하기 시작한 기간에는 서울시 코로나19 확진자수와 대체비율간 상관성을 보이는 것으로 나타났다. 이는 코로나19 확진자수가 일정규모이상 증가하면 공유자전거가 지하철의 대체교통수단으로서 역할이 확대됨을 의미한다. 또한 코로나 19에 대응 가능한 교통수단 운영 및 정책 수립의 방향성 제시가 가능할 것으로 기대된다.
1970년대 이후 급속한 경제성장과자동차의 증가로 인해 도심지의 극심한 교통정체와 환경파괴의 문제가 대두되었다. 이러한 도시의 부정적 문제를 해결하기 위해서는 승용차위주의 교통수단을 승용차외의 대체교통수단으로 전환하는 것이 보다 효과적인 방법이라 할 수 있다. 이러한 관점에서 자전거는 환경친화적인 그린교통수단(Green Mode)으로 세계 각국에서는 각광받고 있고, 국내에서도 자전거의 이용률을 높이기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 자전거 이용의 활성화를 위해 우선적으로 고려되어져야 하는 안전성 측면에서 자전거 사고에 영향을 미치는 영향인자들에 대한 분석을 시도하였다. 자전거 사고의 안전성 분석을 위하여 비선형 회귀분석을 통해 사고모델을 개발하였고, 이들 개발된 모델들을 이용하여 자전거사고에 영향을 미치는 주요설명변수들에 대한 분석을 시도하였다. 모델분석결과, 포아송회귀분석(poisson regression)이 모델개발에 가장 적합한 것으로 나타났으며, 자전거 사고에 영향을 미치는 변수로는 교통량, 진출입구 수, 지형, 자전거도로, 학교, 주거지역, 교차로의 크기 버스정류장 등으로 분석되었다.
자동차 보유대수 증가에 따른 교통 혼잡과 대기오염 및 에너지 과다사용 문제를 극복하기 위해 녹색교통수단인 자전거이용의 중요성이 현저하게 대두되고 있지만, 부산시는 지형적 특성과 대중교통 접근성의 한계 등으로 인해 자전거 이용률이 상대적으로 낮은 실정이다. 따라서 지리적 여건과 이용활성화를 고려한 자전거도로의 노선선정이 이루어져야 할 것이다. 본 연구는 계층분석법(AHP)을 이용하여 노선선정 인자의 가중치를 산정하고, GIS 소프트웨어를 이용하여 데이터베이스를 구축한 뒤, 산정된 가중치를 적용하여 노선을 도출하였다. GIS 기반에서 AHP 분석을 수행한 결과, 조사의 일관성을 검증함으로써 신뢰성 있는 자료를 얻을 수 있었고 임의로 선정된 노선보다 이용수요가 많은 곳으로 노선이 도출되었다. 따라서 향후 지역의 특수성을 반영한 노선선정이나 투자 우선순위 결정 등에 본 연구가 활용될 것으로 기대된다.
자전거는 측면 충돌 사고 시 대형사고로 이어지고 있으며 위험상황 시 적극적인 대처가 어렵기 때문에 사고를 사전에 예방하는 것이 매우 중요하다. 본 연구는 자전거 안전운전 지원기술의 일환으로 전국의 자전거 사고 데이터와 수치지도(Digital Map)의 도로속성 정보를 기반으로 자전거 사고 위험존을 설정하고 이를 활용하여 자전거 이용자에게 시의적절한 안전정보를 제공할 수 있도록 하는 방안을 연구하였다. 실제 사고 데이터를 이용해 선정한 지점을 '위험존'이라 하였고, 이러한 위험존을 바탕으로 모델화 하여 생성한 잠재적 사고발생 예상지점을 '논리위험존'이라 하였다. 본 연구에서 도출된 자전거 사고 논리 위험존 설정 연구 결과는 전국의 자전거 사고지점의 지점별 특수성을 네트워크 데이터를 통해 논리위험존 형태로 일반화 하였다는데 의미가 있다.
공공자전거는 이용 편리성 및 건강증대 효과 등으로 인하여 상당한 인기를 누리고 있고 지속적인 확대요구가 있으나, 낮은 요금수익률로 인하여 계속적인 재정지원 및 확대구축을 위한 정책결정과정에서 판단의 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 연구는 계량화된 방법으로 공공자전거시스템의 사용가치인 지불의사금액을 추정하고, 지불의사금액에 영향을 미치는 결정요인을 분석함으로써 지속적인 재정지원 및 시스템의 확대구축 여부에 대한 판단 준거를 제시하는데 목적이 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 대전시의 공공자전거시스템인 타슈를 분석대상으로 하여 현장 설문조사를 통하여 자료를 수집하였으며, 조건부가치측정법을 활용하였다. 분석결과, 지불의사금액에 영향을 미치는 요인들은 자전거 이용횟수는 양(+)의 영향, 자동차보유대수 및 연령은 음(-)의 영향 그리고, 성별과 소득 등은 관련성이 나타나지 않았다. 또한, 타슈의 연간 경제적 편익은 최소 499.3억 원에서 최대 636.1억 원에 달하는 것으로 분석되었다. 이는 타슈의 연간 운영비용 25억원을 크게 상회하는 금액으로 타슈로 인한 경제적 편익이 큼을 알 수 있다. 위의 분석결과를 바탕으로 할 때 타슈는 지속적인 확대 구축과 지원을 하는 한편, 운영의 효율화를 기할 수 있도록 이용자 중심의 마케팅 방안이 추가적으로 강구되어야 할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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