• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.167-175
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• 2022

With the recent expansion of electric kickboards and bicycle sharing services, more and more people use them. In addition, the rapid growth of the delivery business due to the COVID-19 has significantly increased the use of two-wheeled vehicles and personal mobility. As the accident rate increases, the rule related to the two-wheeled vehicles is changed to 'mandatory helmets for kickboards and single-person transportation' and was revised to prevent boarding itself without driver's license. In this paper, we propose a wearable smart safety equipment, called SafetyHelmet, that can keep helmet-wearing duty and lower the accident rate with the communication between helmets and mobile devices. To make this function available, we propose a safe driving assistance function by notifying the driver when an object that interferes with driving such as persons or other vehicles are detected by applying the YOLO v5 object detection algorithm. Therefore it is intended to provide a safer driving assistance by reducing the failure rate to identify dangers while driving single-person transportation.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.73-86
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• 2018

개인 승용차의 증가로 인해 다양한 교통문제가 발생하고 있다. 이에 따른 교통문제를 해결할 수 있도록 개인 승용차의 이용을 줄이고 대중교통 활성화를 위한 MaaS(Mobility as a Service)의 국내 외 연구가 진행 중이다. 본 연구에서는 카쉐어링, 공공자전거 정보를 통해 이용자들에게 교통수단간 환승을 고려한 최적경로를 Simulation을 통해 구현하고자 하며, 연계된 교통수단을 통해 이용가능한 경로의 효과분석을 하고자 한다. 분석 대상지는 다양한 광역 교통망으로 설계된 세종특별자치시로 선정하였으며, 분석 결과로는 기존 경로는 대중교통(버스, 지하철)으로만 이용 경로가 도출되나 카쉐어링과 공공자전거를 활용해 최종 목적지까지 효율적으로 통행할 수 있는 경로가 분석되었다. 다양한 교통수단 이용정보 및 위치기반 서비스를 스마트폰 Application에 도입할 시 이용자들에게 매우 유용한 정보를 제공할 수 있으며, 향후 교통체증과 환경문제 등 사회적 문제 해결에 도모할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권2호
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• pp.235-244
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• 2022

코로나19와 같은 팬데믹 현상이 사람들의 이동성에 어떤 변화를 일으켰는지 살펴보기 위해 서울시 공공자전거 대여이력 데이터를 분석하였다. 2019년과 2021년 데이터를 코로나 이전과 이후로 구분해 비교·분석하였다. 공공데이터 포털사이트에서 데이터를 수집하였고, 심층적인 분석을 위해 데이터마트를 만들었다. 주행방향유형 차원과 대여소유형 차원을 추가하였고, 파생변수(대당 회전율과 이용속도)를 생성하여 두 기간의 변화를 비교하였다. 코로나 이전과 이후 평균 이용시간에는 큰 차이가 없지만, 평균 이용거리와 평균 이용속도는 감소하였다. 생활 리듬이 다소 느려진 현상이 따릉이 이동성에서도 나타나고 있다. 평일의 경우 코로나 이전에도 출·퇴근 시간대에 가장 많은 임대가 일어났으나, 코로나 이후에 급증하였다. 감염을 염려하기 시작한 사람들이 마이크로 모빌리티 수단으로 마을버스보다 따릉이를 선호한다고 해석할 수 있다. 본 연구에 제안된 데이터마트 기반 시각화 및 분석 결과는 공공자전거 운영과 정책 개발에 인사이트를 제공할 수 있을 것이다. 향후 연구에서는 트위터, 인스타그램과 같은 SNS 데이터와 공공자전거 데이터를 병합하여 살펴볼 필요가 있다. 자전거를 이용한 사람이 여러 장소에서 보인 행동 패턴 등을 다양하게 살펴본다면, 관련 연구의 가치가 향상될 수 있을 것으로 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.107-120
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• 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.

• 한국조경학회지
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• 제48권1호
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• pp.1-14
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• 2020

세계적으로 공공자전거 공유시스템(PBSS) 및 프로그램(PBSP)이 증가하면서 다양한 정책과 연구들이 진행되었다. 오늘날 PBSS가 일상생활에서 밀접하게 이용되면서 다양한 현상과 수요가 발생하고 있으나, 아직 국내에서는 통근통학에 초점을 맞춘 정책과 연구들이 주로 이루어지고 있다. 이에 본 연구는 다양한 PBSS 수요를 파악하기 위해서 서울시 여의도를 대상으로 2018년도 한 해 동안 발생한 PBSS 이용 데이터를 분석하여 이용 패턴을 유형화하고 특징을 분석하였다. 서울시에서 제공하는 PBSS 자료를 기반으로 주중/주말 이용률에 따라 대여소를 3개 유형으로 구분하여 각각의 특징을 분석하였다. 여의도의 PBSS는 이용량의 경우에는 서울시 전체에서 4.3%, 대여소 개소수의 경우에는 2%에 해당하는 것으로 나타났다. 주중 이용률이 높은 대여소는 다른 유형에 비하여 사계절 모두 높은 이용률을 보였으며, 업무 및 주거지역에 주로 분포하였다. 주말 이용률이 높은 대여소의 경우에는 봄(4~5월)과 가을(9~10월)에 집중된 이용 패턴이 나타났으며, 대여소에서 공원입구까지의 거리가 가까운 것으로 나타났다. 또한, 주중 이용률이 높은 패턴에 비해서 동일한 대여소를 통해 대여 및 반납이 이루어진 경우가 많고, 특정 대여소에 PBSS 이용이 집중된 쏠림현상이 나타나고 있는 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 획일적인 PBSS 운영보다는 대여소별로 다양한 이용수요와 현상을 반영한 PBSS의 관리와 프로그램이 운영되어야 할 것이다. 본 연구결과는 PBSS 이용에 대한 수요를 유형에 따라 시공간적으로 파악함으로써 효과적인 PBSS 운영이 이루어질 수 있도록 기초자료를 제공하는 것에 의의가 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.28-38
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• 2016

최근 차량, 도로간 실시간 연결로 교통상황별 능동적 대응이 가능한 Cooperative-Intelligent Transport Systems(C-ITS) 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 정부는 C-ITS 기술 개발 및 도입을 위해 다양한 연구를 진행하고 있다. 하지만 현재 C-ITS기술은 자동차를 대상으로 자동차 안전 및 경제적 운행을 위한 기술개발에 치중하고 있다. 자동차 이외에 도로 주행이 가능한 자전거를 위한 기술은 포함하지 않고 있다. 본 연구에서는 자전거 주행 시 위험요인과 사고요인 분석을 통해 C-ITS 환경에서 구현가능한 자전거 안전서비스를 도출한다. 자전거 및 이륜차 안전서비스 도출을 위하여 우선적으로 과거 2011~2013년 발생한 우리나라 과거 자전거 및 이륜차 교통사고 이력자료를 분석하여 관련 교통사고 특성 및 원인을 진단하였다. 자전거 및 이륜차 교통사고 이력자료 분석으로 파악된 주요 교통사고 특성에 효율적으로 대처하기 위한 서비스 도출을 위해 별도의 전문가 회의를 4회에 걸쳐 수행하였다. 이를 통해 자전거 및 이륜차 통합 안전 서비스 모델 8개를 도출하였다.