랜드마크 기반 클러스터링을 활용한 시간대별 대전시 공공 자전거 이용량 예측 및 활용 서비스

팀명

대전이쥬

팀원 명단

노수진 김은빈 노채은 김태현

지도교수

이영석 교수님

작품 배경 및 목적

[작품 배경]

세계 주요 도시는 대중교통 수요 분산, 환경 문제 해결 등을 목적으로 공공자전거 대여 시스 템을 도입하고 있다. 2022년 미국의 공공자전거 이용 횟수는 1억 4200만가량으로 2019년

에 비해 약 2.1배 증가했다. 국내에도 창원시의 ‘누비자’, 서울시의 ‘따릉이’, 대전시의 ‘타슈’ 등 많은 공공자전거 시스템이 운영 중이다. 최근 스테이션별 자전거 대여-반납 불균형으로 인해 특정 시간대에 수요가 많은 스테이션에서 자전거를 대여할 수 없는 문제점이 있다.

스테이션별 수요를 충족하기 위해 각 시스템은 재배치 요원을 고용하여 트럭 등으로 자전거 분배 작업을 진행하고 있다. 자전거 분배 작업은 시간대별, 장소별 이용량 예측을 기반으로 수행된다.

[기대효과]

랜드마크 기반 클러스터별로 이용량을 예측한 뒤에 클러스터 내의 스테이션의 이용량을 예측 하는 계층적인 방식으로 접근한다면, 시간대별, 스테이션별 이용량 예측에 도움이 될 것으로 기대한다. 향후 클러스터 내의 스테이션별 이용량 예측을 수행하여 본 연구에서 제안한 랜드 마크 기반 클러스터링이 개별 스테이션 이용량 예측에도 효과적임을 입증하고자 한다.

작품 내용

자전거 재배치를 위해 대전시 공공자전거 이용량 예측을 목표로 한다. 기존의 클러스터링 방 법을 활용한 공공 자전거 이용량 예측 방식을 토대로 법정동, 거리, 사용자 패턴, 랜드마크

기반의 클러스터를 만들어 시간대마다 클러스터별 이용량을 예측하여 각각의 성능을 비교한 다. 랜드마크 클러스터링을 활용한 타슈 대여 어플리케이션 프로토타입을 디자인했다. 기존 앱에서 제공되는 서비스와 더불어 타슈 이용자에게 클러스터 정보가 제공된다. 해당 정보를 활용하여 이용자는 출발지 근처의 자전거 스테이션을 빠르게 찾아낼 수 있으며, 시간별 인기 도와 대여와 반납의 비율 등 상세한 분석을 제공받을 수 있다.

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[결과보고서]대전이쥬 - 노수진.pdf

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