공유 전동킥보드 실적자료를 기반으로 공유 전동킥보드 이용에 유의미한 영향을 미치는 요인을 도출한 연구는 국내외 다수 존재하나, 이용 예측력을 활용하여 모형을 비교 분석하고 타지역에 대한 적용을 통해 최적의 예측모형을 구축한 연구는 아직 많이 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구에서는 국내의 공유 전동킥보드 실적자료를 활용하여 광진구 및 강남구 지역에 대한 세부적인 공유 전동킥보드 이용 영향요인 및 영향권을 명확히 정립함으로써 이용 예측력을 높이고, 공간적 자기상관성 검증을 통해 지역적 특성을 반영한 최적의 모형으로 지리가중 회귀모형을 도출하였다. 본 결과를 바탕으로 지역적 차이에 따라 발생하는 구축 모형의 방향성을 제시하고, 실제 이용량과 모형 예측량의 차이에 따른 이용자 관점에서의 주요 시사점을 도출하였다.
최근 환경에 대한 관심이 커지면서 전동킥보드는 도시 내 친환경 교통수단으로써 주목받고 있다. 이에 따라 실질적 이용행태 및 이용목적에 대한 다양한 연구가 실시되고 있으나, 개인의 통행성향을 반영한 이용의향에 대한 연구는 미비한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 서울시 통근자를 대상으로 실시한 설문조사를 활용하여 요인분석을 통해 응답자의 통행성향을 분석하고, 공유 전동킥보드 이용의향에 대한 이항 로지스틱 회귀모형을 구축하여 개인의 통행행태가 어떻게 영향을 미치는지 규명하였다. 모형추정 결과, 공유 전동킥보드 이용의향에 영향을 미치는 요인으로, 연령, 주수단(승용차), 버스정류장 접근시간, 통행성향 변수(통행 비효용, 직접 운전, 인터넷/스마트폰 친화, 추가 지불 의사)가 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 향후 공유 전동킥보드의 효율적인 운영과 이용 활성화를 위한 통행행태적 측면의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
세계적으로 공유 전동킥보드의 이용이 급증하면서 해당 수단과 관련된 다양한 연구들이 진행되고 있다. 아직은 초기 단계의 연구 결과가 나타나고 있으며, 그 중 통행에 영향을 미치는 주요 요인을 파악하는 연구들이 결과로 나타나고 있다. 특히 통행발생 모형 개발은 교통계획 측면의 활용에서 아주 중요하며 신교통수단인 공유 전동킥보드는 국내외적으로 통행발생모형 개발이 부재한 실정이다. 본 연구는 선행연구를 면밀히 검토하여 유의미한 변수들을 활용한 공유 전동킥보드 통행발생 모형을 개발하고자 한다. 공유 전동킥보드 특성 상 주요 서비스 지역과 그 외 지역의 통행 특성이 상이하다. 서비스 통행량에 근거하여 서비스 수준별 지역을 구분하여 지역별 통행발생모형을 구축했다. 분석 결과, 주요 서비스 지역 내 공유 전동킥보드 통행에 영향을 미치는 요인은 대학 유무, 근접중심성, 문화지역 면적 등으로 나타난 반면, 그 외 지역 내 공유 전동킥보드 통행에 영향을 미치는 요인은 대학 유무, 매개중심성, 통행거리 등으로 나타났다.
마이크로 모빌리티 중 하나인 전동킥보드의 이용은 세계적으로 급격히 성장하고 있는 추세이다. 국내에서는 2018년 서울에서 서비스를 시작한 킥고잉을 비롯하여 서울을 포함한 일부 대도시에서 공유킥보드 서비스를 제공하는 업체가 생기면서 전동킥보드의 이용이 크게 증가했다. 하지만, 전동킥보드의 이용은 여전히 주차, 안전에 대한 문제로 인해 논란의 대상이 되고 있다. 이동수단에 대한 인식은 사용자들이 어떤 이동수단을 선택할지에도 영향을 끼치므로 전동킥보드 이용 및 공유킥보드 서비스 활성화를 위해서는 관련 이슈와 그에 대한 대중의 인식을 파악할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 전동킥보드 관련 이슈에 대한 사회적 동향을 파악하는 것을 목표로 시간에 따른 이슈의 변동성을 고려해 동적 토픽 모델링과 감성 분석을 활용하여 2014년에서 2020년까지의 전동킥보드 관련 뉴스 기사를 분석하였다. 토픽 모델링을 통해 마이크로 모빌리티 기술, 공유킥보드 서비스, 킥보드 관련 규제 관련 토픽을 도출하였으며, 공유킥보드 서비스 증가와 함께 안전에 대한 이슈가 크게 불거지면서 킥보드에 대한 규제 관련 토픽의 비중이 최근 들어 크게 증가함을 확인했다. 그뿐만 아니라 감성 분석을 통해 킥보드 관련 뉴스에 주로 등장하는 긍정어는 신속, 즐기다, 손쉽다, 편리 등이 있고 부정어는 위협, 불법, 침해 등으로 나타나 킥보드나 공유킥보드 서비스의 편의성에는 만족하지만, 마이크로 모빌리티 서비스에서 안전, 주차 등의 문제는 여전히 해결해야하는 이슈임을 알 수 있었다. 결론적으로, 본 연구를 통해 전동킥보드에 대한 이슈와 그에 대한 관심과 사회적 감성의 변화를 확인하고 어떤 이슈에 대한 대응이 필요한지 파악할 수 있었다. 이 연구의 분석의 틀은 향후 다양한 사회 현안에 대한 사회적 동향을 파악하고 그에 대한 대응 방안을 마련하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
공유 전동킥보드는 현존 대중교통을 이용하기에 애매한 짧은 구간이나 단거리 이동에 적합하고, 특정 노선과 정류장이 정해져 있지 않아 기동성이 높고 자유로워 이용률이 매년 증가하고 있다. 하지만 늘어난 사용자만큼 사건·사고도 늘어나고 있다. 킥보드 전담 부서가 없어 단속의 미흡으로 인해 대중교통이 운행하지 않는 심야에 음주 상태에서 운전하여 사고가 나는 경우가 부지기수이다. 본 프로젝트는 사회적 문제로 대두되고 있는 전동킥보드 음주운전 사고를 방지하고자 아두이노 센서를 기반으로 한 알코올 농도측정으로 음주자의 대여를 사전에 차단하기 위한 기능을 포함하고 있는 애플리케이션이다.
본 연구는 대표적인 국내 전동킥보드 공유 서비스인 킥고잉과 라임을 사용자 경험 측면에서 비교·분석하고, 이를 통해 애플리케이션과 킥보드의 개선 및 발전 방향을 제안하는 데 목적이 있다. 일정 빈도 이상으로 전동킥보드 공유 서비스를 이용하고 있는 실험집단을 대상으로 자신이 가장 빈번히 사용하는 특정 서비스를 선택하게 한 뒤, 피터모빌(Peter Morville)의 허니컴 모델을 재구성하여 작성한 설문지를 통해 평가를 진행하였다. 실험 결과를 바탕으로 현재 서비스들은 내비게이션 기능 추가, 고장 또는 사고 발생 후 신고 절차 및 보험 관련 정보 제공 시 직관성 개선, 게임화 등을 통한 사용자 및 보행자 안전 수준 향상이 필요하다는 결론을 도출하였다. 본 연구는 빠르게 성장하는 스마트 모빌리티 시장과 이를 대표하는 공유 킥보드 서비스들이 사용자 중심으로 발전하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.
본 연구에서는 공유 전동킥보드가 운영되고 있는 1기·2기 신도시 지역주민을 대상으로 SP조사를 수행하여 광역교통수단의 접근통행과 생활권통행의 공유 전동킥보드를 고려한 수단선택모형을 추정하였다. 연구결과 두 모형에서 공통적으로 통행시간과 통행비용이 음의 계수를 가지는 것으로 나타났으며 접근통행은 통행시간에, 생활권통행은 통행비용에 보다 민감한 것으로 분석되었다. 개인속성 및 가구속성에 따른 공유 전동킥보드 이용선호도를 살펴보면 40세 이하, 자전거 소유, 주로 이용하는 수단이 대중교통인 경우 긍정적인 영향을 보인 반면, 가구 월소득 300만원 미만, 개인 승용차 보유는 이용선호도에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
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.
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.
경찰청에 따르면 도로교통법이 개정된 이후 3개월단 개인형 이동장치(PM)를 단속한 결과 무면허 운전이 3199건에 달하는 것으로 나타났다. 공유 킥보드 서비스의 경우 회원가입을 할 때 운전면허증 취득 여부를 확인하긴 하지만 서비스를 이용할 때는 별도의 확인 절차 없이 대여할 수 있기 때문에 운전면허증을 취득하지 않았어도 대여하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 공유 킥보드 서비스의 보안 취약점을 보완하기 위해 오토인코더와 변이형 오토인코더를 사용한 딥러닝 기반의 공유 킥보드 대리 대여 방지 시스템을 제안한다. 오토인코더는 지문 데이터로부터 특징만을 추출할 수 있어, 사용자의 지문 원본을 서버에게 노출시키지 않을 수 있다. 변이형 오토인코더는 생성형 모델로써, 사용자의 지문 데이터를 증폭 시켜 합성곱 신경망의 성능을 높이는데 도움을 준다. 이러한 오토인코더와 변이형 오토인코더의 특징을 이용해 사용자의 지문을 서버에 노출시키지 않으면서 적은 데이터로 신뢰성 높은 사용자 인증이 가능한 전동 킥보드 대여 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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