공공 데이터 분석을 통한 서울시 전동 공공자전거의 최적의 입지 선정에 대한 연구
A study on the selection of the best location for electric shared bicycles in Seoul through open data analysis
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본 논문은 서울시 공공 데이터를 분석하여 서울시 시범사업인 전동 공공자전거의 최적의 입지에 대한 선정을 제안하고자 한다. 서울시는 2014년 시범 운영을 시작으로 2015년 10월부터 본격적으로 공공자전거 대여 서비스를 시작하였으며, 2020년 시범 사업으로 전동 공공자전거 대여 서비스 시작하고 있다. 데이터 분석 결과 초기의 입지 선정이 중요하다. 그래서 본 논문에서는 서울시 공공 데이터를 분석하여 사용자가 가장 많이 사용할 수 있는 기준으로 최적의 입지 자치구를 선정하였다. 본 논문은 데이터 분석을 위하여 jupyter notebook 툴을 사용하였으며, 모듈은 pandas, matplotlib, seaborn, forlium를 사용하여 분석 및 시각화를 하였다.
Abstract
In this paper, we proposed the selection of the optimal location for electric shared bicycles, a pilot project of Seoul, by analyzing Seoul’s open data. The Seoul Metroplitan Gaverment started a shared bicycle rental service in October 2015, starting with the pilot operation in 2014, and is preparing for an electric shared bicycle rental service as a pilot project in 2020. As a result of data analysis, it is important to select an initial location. So, in this paper, we analyzed the public data of Seoul and selected the optimal location autonomous region as the criterion that users could use the most. This paper used the jupyter notebook tool for data analysis, and the module was analyzed and visualized using pandas, matplotlib, seaborn, and forlium.
참고문헌 (7)
- 임희종, "확률적 동적 계획법을 이용한 공공자전거 정비소에서의 최적 재고관리", 한국생산관리학회지, 31(1), pp.15~28 (2020), 한국생산관리학회[DOI]
- "재미있는 교통통계" (2016)[URL]
- Shaheen, S. A., "China's Hangzhou public bicycle : understanding early adoption and behavioral response to bikesharing", Transportation Research Record, 2247(1), pp.33~41 (2011)
- P. Midgley, "The role of smart bike-sharing systems in urban mobility", Journeys, 2(1), pp.23~31 (2009)
- B. Cohen, "Ride on! Mobility business models for the sharing economy", Organization an d Environment, 27(3), pp.279~296 (2014)
- 이재만, "빅 데이터와 공공 데이터 활용", Internet and Information security, 2(2), pp.47~64 (2011)
- "서울시 '따릉이' 회원 62만 돌파… 출퇴근시간 38% 집중" (2018)[URL]