최근 저탄소 녹색정책이 활발히 이루어지면서 자전거 이용자가 증가하고 있다. 효과적인 자전거교통 관련 제어 정보제공 계획수립을 위해서 모니터링은 필수적이며, 개별자전거의 주행 패턴을 미시적으로 수집하고 처리 가공하여 트래킹기반 자전거 모니터링 할 수 있는 기술이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 GPS속도계 등 센서를 장착하여 개별 자전거의 주행자료 수집이 가능한 프로브자전거의 자료처리 및 활용 방안에 관한 내용을 제안하였다. 본 연구에서는 수집된 프로브자전거의 자료를 유용한 정보로 가공하기 위해 1차적으로 전처리 하는 과정을 제시하였으며, 수집된 원시자료의 품질을 평가하고, 1차 가공을 통해 향상된 품질의 자료를 센터에서 관리 할 수 있도록 하는 일련의 과정을 제시하였다. 자료가 수집되게 되면 첫 번째로 자료 활용의 목적에 맞게 보간 과정을 거치게 된다. 두 번째 단계에서는 수집된 다수의 자료를 이용하여 통계적인 방법을 통해 데이터의 사용가치 향상을 위한 품질을 평가하는 과정을 거치게 된다. 세 번째 단계에서는 두 번째 단계에서 산출된 품질 기준을 향상시키기 위한 방법으로 스무딩 과정을 거치게 된다. 스무딩 된 데이터는 교통정보 센터에 저장되며, 자전거 시스템 모니터링 및 정보 생성을 위한 기초 자료로 활용된다. 본 연구에서 제시한 프로브 자전거 자료처리 기법은 현장에서 수집된 원시자료의 품질을 평가하고 1차 가공하는 과정의 가이드라인으로 활용될 수 있으며, 향후 자전거 시스템 모니터링 기법 개발의 기초 연구가 될 것으로 판단된다.
최근 기후변화 이슈에 대한 관심이 높아지면서 자전거 이용이 대중교통을 보완하고 친환경 교통수단의 하나로 주목받고 있다. 대전광역시는 2008년부터 공공자전거인 '타슈'를 운영하고 있다. 본 연구는 공공자전거의 이용현황과 특성을 파악하고 공간 자료의 공간적 의존성을 고려한 분석 모델인 공간계량분석을 적용하여 공공자전거 이용에 영향을 미치는 공간적 특성을 실증적으로 분석하였다. 그리고 최적 공간계량모델로 파악된 공간오차 모형을 기준으로 대여, 반납, 첨두시간, 비첨두시간, 평일, 주말의 측면에서 6가지 모형을 분석한 결과를 도출하여 비교분석을 하였다. 분석모형 결과는 공공자전거 이용유형에 따라 유의미한 공간특성이 다르게 나타났다. 일반적으로 공공자전거 이용은 청년층 비중이 높고 대중교통 이용자 수가 많고 대학과 하천 접근성이 좋으며 토지이용혼합도가 상대적으로 낮은 지역, 아파트 비중이 높은 지역에서 높게 나타났다. 이러한 결과는 공공자전거가 평일에는 통학목적으로, 주말에는 레저목적으로 이용되고 있음을 나타내며, 자전거 이용 편의성이 향상된다면 공공자전거 이용을 더욱 늘릴 수 있을 것으로 판단된다.
중앙정부 및 지방자치단체는 자전거 이용 활성화를 위해 자전거 도로 및 공공 자전거 대여소의 인프라를 지속적으로 확충하고 있다. 이와 같은 인프라 공급과 더불어 이용 편의성 제고정책을 병행한다면, 자전거 이용은 더욱 활성화될 수 있다. 본 연구는 자전거 이용 편의 측면에서 자전거 경사를 고려한 경로 안내 알고리즘을 제안하고 있다. 구체적으로는 경사도와 심장 박동수 측정을 통해, 경사도를 고려한 자전거 주행자의 에너지 소모량 추정 모형을 구축하였고, 경사도에 기인한 에너지 소모량을 최소화할 수 있는 자전거 경로 선택 모형을 제안하고 있다. 연구결과, 평지 구간에서는 주행거리와 속도가 증가할수록 에너지 소모량은 증가하며, 내리막 구간에서는 경사도가 크고 속도가 높을수록 더 적은 에너지가 소요되는 것으로 확인되었다. 본 모형을 모의실험 구간에 적용하여 에너지 소모량을 추정한 결과, 본 연구모형의 RMSE는 경사도가 미 반영된 모형보다 41% 우수하였다. 본 연구결과는 자전거 주행로의 종단과 횡단을 함께 고려한 자전거 인프라 계획과 자전거 경로 안내 시스템의 알고리즘에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
자동차 보유대수 증가에 따른 교통 혼잡과 대기오염 및 에너지 과다사용 문제를 극복하기 위해 녹색교통수단인 자전거이용의 중요성이 현저하게 대두되고 있지만, 부산시는 지형적 특성과 대중교통 접근성의 한계 등으로 인해 자전거 이용률이 상대적으로 낮은 실정이다. 따라서 지리적 여건과 이용활성화를 고려한 자전거도로의 노선선정이 이루어져야 할 것이다. 본 연구는 계층분석법(AHP)을 이용하여 노선선정 인자의 가중치를 산정하고, GIS 소프트웨어를 이용하여 데이터베이스를 구축한 뒤, 산정된 가중치를 적용하여 노선을 도출하였다. GIS 기반에서 AHP 분석을 수행한 결과, 조사의 일관성을 검증함으로써 신뢰성 있는 자료를 얻을 수 있었고 임의로 선정된 노선보다 이용수요가 많은 곳으로 노선이 도출되었다. 따라서 향후 지역의 특수성을 반영한 노선선정이나 투자 우선순위 결정 등에 본 연구가 활용될 것으로 기대된다.
This study aimed to examine the changes in women's fashion, focusing on the repercussions that bicycles had on women's life and fashion, centered on France in the 19th century, and then it examines the significance of the period to women's cycling clothing and its contribution to fashion. The research is based on literature and visual materials extracted from 19th century French newspapers, magazines, and posters. As a result of this study, the appearance of bicycles in the 19th century contributed to fashion as follows. First, the need for clothing suitable for outdoor activities promoted development of new designs with practical and functional features. Second, the clothing worn by female cyclists contributed to the introduction and propagation of new clothing, and pioneering wearing trousers. Third, the boom of bicycles in the 1890s led to the expansion of ready-to-wear items in department. The significance of the period to women's cycling clothing in the 19th century France is as follows. First, the era challenged customs and attitudes towards women's bicycle clothing and led to modernization. Second, a new and reasonable clothing design was presented that required a compromise to be accepted by the public. Third, although the clothing reform movement was not active in France, bloomer-style bicycle clothing was popular among fashionable women in Paris, revealing only its visual status as the capital of fashion in the 19th century.
서울시에서는 공유 자전거 시스템, "따릉이"를 2015년부터 도입, 운영하여, 교통량 감축과 대기오염 해소를 위해 노력하고 있다. 하지만 공유 자전거 시스템, "따릉이"의 운영전략 미훕으로 인해 많은 문제가 발생하고 있어 이를 해결하고자 다양한 연구들이 제시되고 있다. 이들 연구의 대다수는 수요와 공급의 불균형을 해결하고자 하는 전략적 "자전거 배치"에 집중되어 있으며 또한 이들 중 다수가 날씨나 계절과 같은 특징을 그룹화함으로써 수요를 예측하고 있다. 그리고 이전에는 이들 예측방법이 주로 시계열 분석을 기반으로 하고 있었으나 최근에는 딥러닝/머신러닝으로 수요를 예측하는 연구들이 속속 등장하고 있다. 본 논문에서는 기존에 제시된 다양한 특징들을 기반으로 하면서, 새로운 특징을 발견하고 선택된 특징들의 중요도를 비교, 이를 순서화함으로써, 보다 정확한 수요 예측이 가능함을 보인다. 그리하여, 우리는 기존의 딥러닝/머신러닝 및 시계열 분석을 그대로 사용하면서 비교적 정확한 결정계수를 획득하고 이를 이용해 개선된 수요예측이 가능하도록 한다.
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.
서울시의 공공 자전거 대여 서비스인 따릉이는 서울시민의 생활교통 수단으로 자리 잡아가면서 매년 이용이 증가하고 있다. 코로나19 이후 우리의 삶은 여러 부문에서 크게 바뀌었고, 비대면 단거리 교통수단인 따릉이 이용도 행태와 패턴이 변화하였을 것으로 추측해볼 수 있다. 본 연구의 목적은 기술통계 분석과 네트워크 분석을 이용하여 코로나19 이전과 이후 따릉이 이용 패턴의 변화를 탐색하는 것이다. 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 코로나19 이후 전 시간대에 걸쳐 평균주행거리와 평균주행속도가 감소하였다. 왕복주행비율은 새벽과 아침에 높아졌고 저녁과 밤에 낮아졌다. 평균가중연결과 평균군집계수는 감소하였고 모듈성은 증가하였다. 서울시의 한강 북쪽에 위치한 군집들은 코로나19 전후의 지리적 분포가 비슷한 반면, 한강 남쪽에 위치한 군집들은 지리적 분포가 달라졌다. 강남의 서쪽에 위치한 군집들은 코로나19 이후 지리적 범위가 변동되거나 지리적 위치가 변동되었다. 하지만 강남의 동쪽에 위치한 군집들은 큰 변동이 없었다. 아침 시간에는 코로나19 이후 대부분의 상위 주행경로가 변경되었다. 코로나19 이후 새롭게 추가된 경로들은 평균주행거리가 1000미터 미만으로 현격하게 줄어들었다. 낮 시간과 밤 시간 모두 '고속터미널역 8-1번, 8-2번 출구 사이'의 왕복주행 경로가 목록에서 사라지고, 이를 대체하는 왕복주행 경로가 새롭게 추가되었다. 본 연구의 결과가 서울시 공공 자전거 서비스의 개선과 시민들의 공익 향상에 도움이 되기를 기대한다.
본 연구는 장거리 자전거 여행자들의 여행 경험 연구이다. 자전거 도로와 자전거 타는 행위는 현대인의 생활 패턴의 한 요소다. 이와 동시에 2009년 수립된 '국가 자전거 정책 마스터 플랜'의 의해 전국을 'ㅁ'자로 묶는 테마형 자전거길이 개발되고 있다. 1,300만 자전거 라이더들의 장거리 여행의 욕구는 증가하고 있다. 이에 따라 행정안전부는 2013년 <자전거 행복나눔> 앱을 개발하여 라이더들의 여행 편의를 도모하였다. 본 연구에서는 현재 자전거 앱을 사용하고 있는 39명의 대상자를 통해 본 앱의 사용성 평가를 하였다. 이후 고관여자 6인의 심층 면접을 통해 연구자가 세운 11가지의 가설을 평가했다. 자전거 여행자들에게 더 좋은 경험을 제공하기 위해서는 숙련도별, 테마별, 구간별 길 안내, 속도, 거리 관련 정보 제공, 타 자전거 라이더와의 소통, 준비물 정비 팁 제공, 바이크텔 통합을 통한 숙박 예약 시스템 구축, 한국어, 영어 호환 기능이 제공되어야 한다. 본 연구를 통해 장거리 자전거 여행자 맞춤 서비스 방안을 모색하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.
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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