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.
The sharing economy has significantly changed the way of living for years. The emergence and expansion of sharing economy empowered by the mobile information technologies and intellectual algorithms reconfigure how people use transportation means. In this paper, the bike sharing phenomenon is highlighted. Combining a big data set provided by the Seoul government about user logs and air quality data set, the empirical findings reveal that temperature change is tightly associated bike sharing activities. Also, the concentration of particulate matter is weakly related to bike sharing, but the trend should be carefully examined. By considering external environmental factors to bike sharing businesses, this work is differentiated. To further understand empirical data, data mining methods and econometric approaches were adopted.
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.
최근 휘발유 가격 폭등, 기후변화 등으로 인한 사회 환경 문제가 증가함에 따라 새로운 친환경 교통수단에 대한 관심이 증가 하고 있다. 이러한 친환경 교통수단 중 하나로 유럽에서는 일찍이 공유자전거(Bike sharing)를 도입하여 운영하고 있으며, 대전시 또한 "타슈"라는 이름으로 2009년부터 서비스가 시작되고 있다. 본 연구에서는 대전시 공유자전거를 대상으로 이용효율을 높이고 최적의 공유자전거 정거장 위치결정을 위한 기초 연구로서 공유자전거 이용 특성을 알아보고 이용수요에 미치는 요인을 다중회귀분석을 이용하여 분석하는 것을 목적으로 한다. 이용특성을 살펴본 결과 공원 인근에서 공유자전거 정거장의 설치 비율에 비해 이용비율이 상대적으로 높았으며, 주중보다 주말 이용수요가 높은 것으로 나타나 대전의 경우 레저를 주목적으로 이용하고 있음을 알 수 있었다. 또한 공유자전거를 빌린 장소로 다시 회귀하는 비율이 매우 높았으며, 절대적 근접 중심성 지표를 기준으로 분석한 결과 공유자전거 정거장의 분포가 균등하게 분포되어 있지 않아 특정 지역(둔산, 유성 등)에 이용패턴이 치우쳐져 있음을 확인하였다. 이용수요에 영향을 미치는 요인으로서는 버스승하차 인원, 자전거도로 연장, 공원여부, 수변공간까지의 거리, 젊은층 비율 등이며, 선정된 변수의 신뢰도(R-Square)는 0.74 수준으로 우수한 것으로 분석되었다.
최근 공유 경제가 활성화 되면서, 자전거 분야에서도 공유 자전거 서비스가 큰 인기를 끌고 있다. 공유 자전거 서비스는 환경 오염을 줄이고, 저렴한 가격에 자전거를 빌려 쓸 수 있다는 특징이 있다. 본 연구에서는 공유 자전거 서비스 환경에서 지속 사용 의도 형성 메커니즘에 대해서 살펴보고자 하였다. 지속 사용 의도의 주요 선행 요인으로 지각된 가치와 제공 업체에 대한 신뢰를 고려하였다. 그리고 지각된 유용성, 지각된 이용 편리성, 지각된 즐거움이 지각된 가치와 제공 업체에 대한 신뢰에 미치는 영향도 살펴보았다. 본 연구 모형은 중국에서 공유 자전거 서비스를 이용한 271명을 대상으로 검증하였다. 지각된 가치와 제공 업체에 대한 신뢰는 지속 사용 의도에 유의한 영향을 미쳤다. 지각된 유용성은 지각된 가치와 제공 업체에 대한 신뢰에 모두 유의한 영향을 미치지 않았다. 지각된 이용 편리성과 지각된 즐거움은 지각된 가치와 제공 업체에 대한 신뢰 모두 유의한 영향을 미쳤다. 본 연구 결과는 공유 자전거 서비스에 대한 학문 및 실무적 시사점을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대된다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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