• 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.

• 경영정보학연구
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• 제22권1호
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• pp.147-165
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• 2020

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.

• 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.