PURPOSES : The aim of this study is to analyze economic effect of bike-sharing after its introduction in Korea. METHODS : This study reviews current bike-sharing situations in Korea and other nations. We conduct surveys on bike-sharing system's bike usage patterns and economic benefits in Changwon and Goyang cities where public bikes are the most popular in the nation. Economic benefits are itemized after reviewing relevant previous studies. Then, the survey is implemented using the Contingent Valuation Method (CVM). Then estimated benefit is compared to the cost which is necessary for bike-sharing introduction and operation. RESULTS : Using the average WTP per household, the total economic benefit of bike-sharing is estimated as much as 1.75 billion KRW to 3.75 billion KRW in Goyang and Changwon city. Using estimated benefit, economic effect of bike-sharing are calculated as 0.69 and 1.00, respectively. CONCLUSIONS : The result of this study shows bike-sharing could be useful economic policy in Korea. However, economic effect of bike-sharing differs by city.
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.
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.
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.
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.
본 연구는 효율적인 공공자전거 도입과 운영을 위하여 기상조건과 스테이션 입지특성이 공공자전거 수요 및 이용패턴에 영향을 파악하고자 고양시 공공자전거 대여자료를 가지고 선형회귀분석방법을 통해 시간대별 대여량 모형을 구축하였다. 기상조건에 따른 영향은 평균 기온이 상승할수록 대여량이 늘어나는 것으로 분석되었으며, 강수량이 10mm 이상 되거나, 평균기온이 29도 이상으로 높아지는 경우, 풍속이 7m/s 이상 되는 경우에 대여량이 떨어지는 것으로 분석되었다. 입지특성에 따른 영향은 새벽시간대는 유흥가가 위치한 중심상업지역이, 낮 시간대에는 공원지역과 중심 및 일반상업 지역의 대여량이 높은 것으로 나타났다. 하교시간대는 학교인근 스테이션의 대여량이 증가하고, 퇴근시간대는 지하철역 인근의 대여량이 두드러지게 높아진다. 심야시간대에는 공원지역에서의 대여량이 두드러졌다.
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.
최근 이슈가 되고 있는 스테이션 없는 공유자전거를 수원시가 전국 최초로 도입하여 운영을 했다. 수원시민을 대상으로 설문조사를 실시하여 만족도 분석을 통한 개선방안을 제시하였다. 분석결과 응답자 약 88 % 이상이 공유자전거를 인지하고 있고, 공유자전거 도입 정책 평가결과 90 % 이상이 긍정적으로 평가하였다. 하지만, 공유자전거 시민의식관련 항목은 만족도가 낮은 것으로 나타났다. 공유자전거 이용목적은 대중교통 연계, 통학, 개인용무, 업무, 쇼핑 통행 합의 비율이 74.4 %로 나타나 생활교통수단으로써 자리매김을 하고 있는 것을 확인 할 수 있다. 공유자전거 이용 이전 주이용 교통수단은 승용차, 지하철, 도보, 개인자전거, 버스 순으로 수단전환이 일어난 것으로 나타났는데 이는 지속가능한 도시구현에 있어 매우 유의미한 시사점을 제시한다. 공유자전거 이용 만족도의 차이는 직업, 연령대별로 차이가 있는 것으로 나타났다. 직업과 연령대별 공통적으로 결제방법과 이용 요금체계, 이용안내 및 홍보에 대해 유의한 만족도 차이가 있는 것으로 나타났다. 공유자전거 훼손에 대해서는 직업별, 대여·반납과 회원가입 절차는 연령대별로 유의한 만족도 차이가 있는 것으로 분석되었다. 연구결과를 바탕으로 신규 수요 발굴을 위한 다양한 정책 수립에 활용이 가능할 것으로 보이며, 이를 통해 스테이션 없는 공유자전거 이용활성화에 기여할 것으로 보인다.
공유 자전거(bicycle-sharing)는 제품 서비스 시스템을 공유 경제(sharing economy)에 접목시킨 새로운 협력소비경제의 개념이다. 공유 자전거의 차별적 특징은 자전거 이용자가 자전거를 소유하고 있지 않더라도 자신이 원하는 시간에 원하는 지역에서 자전거를 타고 이동할 수 있다는 점이다. 중국의 경우, 공유 자건거가 제공하는 이러한 편익으로 인해 공유 자전거 이용자는 급격히 증가하고 있는 반면, 공유 자전거의 서비스 체험 품질과 사용자 만족도는 지속적으로 하락하고 있는 상황이다. 본 연구는 중국 내의 유저들이 공유 자전거 서비스 체험을 통해 지각하는 서비스의 품질을 실증분석을 통해 파악하고, 서비스가 제공되는 과정에서 발생할 수 잠재적인 문제점을 도출한 다음, 서비스 품질 제고와 사용 만족도를 높일 수 있는 가장 효과적인 방안을 설계하여 제안하고자 하였다. 실증연구는 서비스 디자인 관점에서 중국 내의 공유 자전거 서비스 경험자들을 대상으로 더블 다이아몬드 모델(Double diamond model)에 기반을 두고 진행되었다. 연구결과, 공유 자전거의 승차 단계에 대한 유저 교류, 흥미 및 통제권에 대한 수요를 만족시킬 수 있는 새로운 컨셉을 고안하였다. 이 콘셉트에서 제공하는 새로운 서비스 체험 방식은 인간 친화적인 것이 특징이며, 무엇보다도, 공유 자전거 이용자(또는 고객)의 잠재된 니즈를 충족시킬 수 있는 가능성을 보여주었다는 점에서 중요한 의미를 부여할 수 있다.
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.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.