머신러닝을 활용한 공공자전거 대여소의 입지 예측에 대한 연구
A Study on Prediction of the Location of Public Bicycle Rental Stations Using Machine Learning
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초록
본 논문에서는 머신러닝의 학습 기법 중 하나인 군집화를 활용하여 서울시 전기 공공자전거 대여소의 최적의 입지를 예측하고자 한다. 서울시는 2015년부터 공공자전거 대여 서비스를 시작하였으며, 2020년부터는 전기 공공자전거 대여 서비스를 시작하였다. 전기 공공자전거 대여 서비스가 효율적으로 운영되기 위해서는 입지가 중요하다. 따라서 본 논문에서는 서울시 공공 데이터를 분석하고 공공자전거 관련 요인별 가중치 기반 분석과 군집 분석을 통하여 최적의 입지를 예측하였다. 파이썬의 pandas, matplotlib, seaborn, forlium 등의 라이브러리를 사용하여 데이터 분석을 수행하였고, R을 사용하여 K-means 군집 분석을 수행하였다.
Abstract
In this paper, we intend to predict the optimal location of electric public bicycle rental stations in Seoul by using clustering, which is one of the learning techniques of machine learning. The city of Seoul started the public bicycle rental service in 2015, and the electric public bicycle rental service began in 2020. Location is important for the efficient operation of electric public bicycle rental services. Therefore, in this paper, the optimal location was predicted through analysis of public data in Seoul and weight-based analysis by factors related to public bicycles and cluster analysis. Data analysis was performed using libraries such as Python's pandas, matplotlib, seaborn, and forlium, and K-means cluster analysis was performed using R.
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