이 논문은 한국에서 지방 도시들이 왜 제3세대 공공자전거시스템을 도입하는지 그리고 그 정책을 어떻게 유지하고 있는지를 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 한국에서 가장 먼저 시도되었고 가장 성공적으로 정착되었다고 평가받는 창원시의 누비자를 사례로 선택하였다. 누비자의 성공적 도입에 중요한 역할을 한 요인은 다음과 같다. 첫째, 누비자는 창원시가 중화학공업도시로서의 이미지를 탈피하여 미래형 녹색 도시로의 변화를 추구하기 위해 환경수도를 선언하였을 때 그 구체적인 실행 전략의 일환으로 기획되었다. 둘째, 시장은 선진국 친환경도시의 환경정책 및 생태교통정책을 학습하고 이를 적극적으로 도입하였고 여기에 한국의 발달된 IT기술이 접목되어 성공적인 공공자전거시스템을 구축할 수 있었다. 셋째, 하향식 정치과정으로 인해 시정부가 시민사회나 의회의 참여 없이 독자적으로 공공정책을 신속하게 추진할 수 있었다. 또한 시장의 교체에도 불구하고 누비자가 지속되게 된 가장 결정적인 요인은 시장과 시정부가 누비자를 국내외적으로 적극적으로 홍보하였고 생태교통연맹 의장 도시 역할을 수행하는 등 누비자를 지원하는 다양한 활동을 병행하였으며 그 결과 누비자와 창원시가 국제적 명성과 관심을 받게 되어 정책에 있어서 일종의 '돌아갈 수 없는 지점'을 통과하였기 때문이다. 향후 누비자의 발전을 위해 누비자와 관련된 정책 과정에서 시정부 뿐 아니라 시 의회 및 시민사회의 다양한 행위자들의 보다 적극적인 역할이 수반되어야 한다.
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.
This editorial on 'Smart Services and Internet of Things (IoT)' focuses on the topics related to the applications of IoT to consumer products and services, which have become 'smarter' thanks to IoT. This special issue explores, in different ways, the phenomena of smart services and the role of IoT in business innovation across different contexts such as product-service system, car auction, tourism industry, communicating platform, online travel agency, self-service retail, and bike sharing. We hope that this special issue will provide a significant step forward in enabling researchers and practitioners to understand smart services and IoT.
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.
공유경제 서비스는 현재 숙박, 자동차, 자전거 등 다양한 분야에서 확산되고 있다. 특히 공유 자전거 서비스는 세계 각지에서 크게 인기를 끌고 있고, 서울시도 2015년 9월부터 '따릉이'라는 공공자전거 서비스를 제공하고 있다. 그러나 사용자의 자전거 이용이 증감함에 따라 지속적으로 대여소 간의 자전거 수 불균형이 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 2017년 1년간의 서울시 따릉이 공공자전거 데이터에 소셜 네트워크 분석에서 활용되는 연결 정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성 그리고 k-코어 분석을 적용하여 시간대별 '따릉이' 이용자들의 이동 패턴을 분석하였다. 그 결과, 연결 정도 중심성은 대중교통 환승과 밀접하게 연계된 곳으로 나타났다. 근접 중심성은 출발과 도착 빈도가 불균형하거나 대중교통 근접성이 미흡한 곳으로 나타났다. 매개 중심성은 출발과 도착의 빈도가 동시에 많이 발생하는 곳을 의미한다. 마지막으로 k-코어 분석 결과, 시간대별로 가장 핵심 집단으로 간주 되는 자치구는 마포구로 나타났다. 따라서 본 연구의 결과는 서울의 자전거 정류장 재배치, 추가 설치 등에 대한 방안을 계획하는 데 기여할 수 있을 것으로 본다.
본 논문에서는 사물 인터넷과 액세스 코드 배포가 가능한 스마트폰 애플리케이션을 기반으로 하는 공공 자전거 공유 시스템을 설계하고 구현하였다. 스마트폰 사용자는 애플리케이션을 사용해 자전거 대여 신청을 하면 서버에서 암호화된 액세스 코드를 받게 되고, 이 코드는 도킹 스테이션에서 자전거의 잠금을 해제하는 용도로 사용되며 자전거 반환 시에도 동일한 코드가 사용된다. 스테이션의 하드웨어 프로토타입은 라즈베리 파이, 아두이노, 키패드, 모터드라이버와 같은 사물 인터넷 디바이스를 기반으로 하여 구현되었으며, 스마트폰 애플리케이션은 기본적으로 액세스 코드를 이용한 공유 자전거 대여 및 반환 기능과 더불어 사전에 자전거를 예약할 수 있는 부가 기능도 포함하고 있다. 구현한 시스템을 테스트 해 본 결과 3~4초의 매우 적은 지연시간을 보여주고 있어 효율적인 시스템임을 알 수 있다. 본 시스템은 단일 콘트롤 박스에서 다수의 자전거를 관리할 수 있도록 구현할 수 있으며, 사용자 역시 스마트폰 애플리케이션만으로 시스템을 이용할 수 있어 비용 효율적이라 여겨진다.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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