1. 머신러닝 기반 미시적 시공간범위의 공공자전거 수요예측 연구 / 한은룡, 홍정열, 박동주

구두 Session 1, 교통계획및정책1, 30(금) 09:30-11:00, 볼룸4, pp.65-70 

머신러닝 기반 미시적 시공간범위의 공공자전거 수요예측 연구 / 한은룡(서울시립대학교), 홍정열(서울시립대학교), 박동주(서울시립대학교)

최근 교통체증 및 환경문제가 증가하면서 친환경 교통수단에 관심이 증가하고 있다. 공공자전거는 편리성 및 신속성을 보장하고 환경에 악영향을 주지 않기 때문에, 여러 대도시에서 교통문제를 해결할 친환경수단으로써 이용수요가 급증하고 있다. 서울시에서 공공자전거의 적정규모에 대한 분석 없이 공급을 증대하고 있고, 공급에 따른 이용수요 또한 증가하고 있어 운영 및 비용 측면에서 비효율이 발생하고 있다. 특히 공공자전거의 불균형 문제는 이용자들로부터 불만족을 유발하기 때문에 문제해결이 시급하다. 이용수요가 많은 대여소는 거치대가 계속 비어 있으며, 반대로 수요가 없는 곳은 거치대가 부족한 실정이다. 이러한 불균형을 해결하기 위해 대여소별 시간별 이용수요 예측이 필요하다. 본 연구의 목표는 공공자전거 이용수요에 영향을 주는 영향요인을 찾고, 이러한 영향요인을 반영하여 대여소별 시간별 이용수요를 예측하는 것이다. 시계열 군집 분석 기법을 통해 서울시 내의 사대문 권역에 있는 263개의 대여소를 시간별 이용수요에 따라 군집을 나눈다. 각 군집에 대해 무작위 포레스트 기법을 이용하여 시간별 이용수요를 예측한다. 그 결과 한 시간 전 이용량과 한 시간 전 기온 및 강수량이 이용수요 예측에 가장 유의한 요인으로 분석되었다. 게다가 시계열 군집 분석을 통해 시간별 이용 패턴에 따라 대여소를 나눠 이용수요를 예측한 경우가 그렇지 않은 경우보다 예측성능이 더 우수함을 밝혔다. 향후 연구에서는 대여소의 잔여 자전거 수를 예측할 수 있을 것으로 기대된다.

좌장 : 김채만, 김종형