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공유차량 서비스 이용자 특성별 통행 이질성 분석 (Understanding the Heterogeneity of Travel Patterns of Carsharing Service by User Characteristics)

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최초등록일 2025.05.10 최종저작일 2022.08
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공유차량 서비스 이용자 특성별 통행 이질성 분석
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    서지정보

    · 발행기관 : 대한교통학회
    · 수록지 정보 : 대한교통학회지 / 40권 / 4호 / 492 ~ 516페이지
    · 저자명 : 김규혁, 김희수, 윤보경, 송태진

    초록

    최근 공유경제체제가 다양한 도시문제의 완화를 위한 수단으로 떠오르며, 교통 측면에서도 공유자동차, 공유킥보드 등 다양한 공유경제 기반 교통서비스가 국내에 활발히 도입 및 운영되고 있다. 이러한 공유경제 기반 교통서비스 중 공유자동차 서비스의 경우, 자동차 수단분담율을 감소시킬 뿐만 아니라 다양한 부가 효과를 동반할 수 있다는 장점이 존재하며, 공유자동차 시장은 계속해서 성장 추세에 있다. 이러한 측면에서 공유자동차 서비스의 질적 향상을 위한 연구가 필수적이나 기존 공유자동차 관련 연구는 단순 도입효과나 입지선정, 요인 분석 등에 한정되어 있으며, 실증 데이터보다는 설문조사 데이터를 이용한 연구가 주를 이루고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 공유자동차 서비스 운영 측면에서 이용자 맞춤형 서비스 제공을 위한 기초 자료를 마련하기 위해, 실제 공유자동차 이용 이력 데이터를 활용하여 이용자 그룹별 대여시작시각, 통행거리, 대여시간 특성에 따른 다양한 통행패턴 분석을 수행하였다. 이용자 특성에 따른 분석을 위해 성별을 2개의 그룹으로 나누고, 연령대 그룹을 10개로 균등분할하여 분석을 진행하였다. 개별 그룹의 통행분포를 확인한 결과 모든 이용자 특성별로 이질성이 있다는 것을 확인하였다. 추가로, 이용자 특성별 이질성이 존재한다는 것을 통계적 기법 통해 검증하기 위해 각 성별 및 연령대 그룹별 대여시작시각, 통행거리, 대여시간에 대한 누적확률분포함수에 K-S Test를 수행한 결과 모든 유의 확률이 0.01보다 낮아 이용자 특성별 이동성 패턴이 상이함을 확인하였다. 특히 20대부터 30대 초반 이용자와 35세 이상 이용자 그룹 간의 통행 이질성이 크게 나타나는 것으로 분석되었다. 또한 이항 로지스틱 회귀분석을 통하여 연령 및 성별에 따른 공유차량 편도서비스 선택모형을 구축하였으며, 20대 연령층과 30세 이상의 연령층에서 공유차량의 편도서비스 선택확률이 이질적인 것으로 나타났다.

    영어초록

    Recently, the sharing economy system has emerged as a means to alleviate various urban problems, and various shared mobility services such as carsharing and shared E-scooters have been actively introduced and operated as next generation mobility services that facilitate users more convenient and efficient in South Korea. Among these mobility services, the carsharing service has the advantage of not only reducing car’s modal split but also having various additional effects. Previous studies regarding shared mobility have been conducted for improving level of services focusing on introduction effects, location selection, and identification of main factors affecting the service based on the result of survey. Against this background in my mind, this study conducts the analysis of trip patterns spatiotemporally considering variables including duration, time of rental departure, travel distance by user group (ex., age group was evenly divided into ten groups). As a result, it was found that there was heterogeneity for all user characteristics. In addition, a non-parametric test, K-S test, was performed on travel patterns, confirming that all significance probabilities were lower than 0.01. Of these, it turns out that travel heterogeneity between users in their 20s to early 30s and user groups aged 35 or older appeared large. In addition, binary logistic regression model was developed for carsharing service selection. It turns out that the probability of selecting one-way carsharing service was heterogeneous among those in their 20s and 30s.

    참고자료

    · 없음
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