클러스터 특성과 심층 신경망을 이용한 창원시 공영자전거 이용자 수 예측 (Prediction of Public Bicycle Usage in Changwon City Using Cluster Characteristics and Deep Neural Networks)

서지정보

· 발행기관 : 한국콘텐츠학회
· 수록지 정보 : 한국콘텐츠학회 논문지 / 23권 / 4호 / 159 ~ 170페이지
· 저자명 : 안진수, 김재우, 유재수, 최도진

초록

창원시는 전국 최초로 2008년부터 자전거 타기 활성화, 개인 자전거 이용 불편 해소, 자전거의 교통 수단 인식 개선 등을 목적으로 공영 자전거인 ‘누비자’ 서비스를 제공하였다. 하지만 최근 10대 ~ 20대 젊은 층 인구의 감소, 1인 퍼스널 모빌리티(Personal mobility)의 활성화, COVID-19의 영향으로 이용 추세가 감소 중이다. 본 논문에서는 공영 자전거 반납 대여 이력, 공영 자전거 터미널 위치 데이터 등을 이용하여 위도, 경도가 비슷한 터미널을 하나의 클러스터로 클러스터링을 하여 사용 현황 및 이용 패턴을 분석하였고, 클러스터 정보를 반영한 딥러닝 모델을 이용하여 이용자 수를 예측하였다. 예측 결과 MSE 19040, MSE 90.1로 Base 모델 대비 10%의 예측 성능 향상을 보였다. 본 논문은 창원시 누비자 서비스 자전거의 효율적인 배치, 터미널의 비용 예측 등 누비자 서비스의 운영 적자 문제를 해결하는 데 기여할 수 있을 것이다.

영어초록

Changwon City has been providing a public bicycle service called "Nubija" since 2008 to promote cycling, alleviate the inconvenience of personal bicycle use, and improve the perception of bicycles as a means of transportation. However, recently, the number of young people in their teens and 20s has decreased, personal mobility has been activated, and the trend of use has decreased due to the impact of COVID-19. In this paper, we analyzed the usage patterns by clustering terminals with similar latitude and longitude using public bicycle return and rental history and public bicycle terminal location data. We then used a deep learning model that reflected cluster information to predict the number of users. The prediction results showed a 10% improvement in prediction performance compared to the base model, with MSE 19040 and MSE 90.1. This paper can contribute to solving the operating deficit problem of the Nubija service, such as efficient deployment of Nubija service bicycles and cost prediction of terminals, in Changwon City.

참고자료

· 없음