[학위논문]지리가중회귀모형을 활용한 공유 전동킥보드 주차공간 최적입지 선정 Optimal Location Selection of Shared E-scooter Parking Spaces using Geographically Weighted Regression Model(GWR)원문보기
공유 전동킥보드는 2019년 6월 독일에서의 보급을 시작으로, 대중교통이나 자동차 등으로 접근하기 어려운 단거리를 이동하는 데 활발하게 이용된다. 하지만, 원하는 위치에 자유롭게 대여 및 반납하는 공유 전동킥보드의 이용특성으로 인하여 무분별한 주·정차에 따른 교통 정체 및 사고, 보행 방해에 따른 민원 등의 다양한 문제가 발생하고 있다. 또한, 국내 지자체별 공유 전동킥보드 주차존 및 충전소 조성 계획과 시범운영에 따라 선제적 방향으로의 전동킥보드 주차공간 최적입지 마련이 필요한 실정이며, 주차존 설정에 따른 이용자 측면에서의 불만 해소와 공익 측면의 교통환경 개선 효과를 달성하기 위하여 본 연구를 구상하였다. 따라서 본 연구에서는 공유 전동킥보드 실제 이용데이터와 이에 영향을 미치는 다양한 요인들을 ...
공유 전동킥보드는 2019년 6월 독일에서의 보급을 시작으로, 대중교통이나 자동차 등으로 접근하기 어려운 단거리를 이동하는 데 활발하게 이용된다. 하지만, 원하는 위치에 자유롭게 대여 및 반납하는 공유 전동킥보드의 이용특성으로 인하여 무분별한 주·정차에 따른 교통 정체 및 사고, 보행 방해에 따른 민원 등의 다양한 문제가 발생하고 있다. 또한, 국내 지자체별 공유 전동킥보드 주차존 및 충전소 조성 계획과 시범운영에 따라 선제적 방향으로의 전동킥보드 주차공간 최적입지 마련이 필요한 실정이며, 주차존 설정에 따른 이용자 측면에서의 불만 해소와 공익 측면의 교통환경 개선 효과를 달성하기 위하여 본 연구를 구상하였다. 따라서 본 연구에서는 공유 전동킥보드 실제 이용데이터와 이에 영향을 미치는 다양한 요인들을 GIS 상의 공간데이터로 생성하고 공간분석을 수행함으로써 공유 전동킥보드 주차공간 최적입지 선정모형을 마련하였다. 이에 따라 전역적 측면에서는 설문조사 기반의 구축모형을, 국지적 측면에서는 지리가중회귀모형을 최적 모형으로 도출하였으며, 여러 모형과 실제 이용량을 활용한 비교 분석을 진행하고 타 지역에 추가 적용함으로써 모형의 효과성 및 신뢰성을 확보하였다. 본 연구를 통하여 유의미한 시사점을 도출하였다. 첫째, 영향 범위를 지니는 요인인 지하철역(반경 50m)과 버스정류장(반경 5m)에 대한 영향권 설정을 공유 전동킥보드 실제 이용데이터를 기반으로 재정립하였다. 이에 따라 더 높은 모형 설명력 및 적합력을 보이는 최적의 모형을 도출하였다. 둘째, 분석대상 지역을 최소 보행 범위를 기준으로 개별 그리드를 설정함으로써 공유 전동킥보드 주차공간 최적입지 선정(안)을 실제 지역에 적용하는 데 편리하게 활용할 수 있도록 설계하였다. 셋째, 최적 모형의 분석방법을 기존 분석지역과 추가지역에 적용함에 따라 영향요인의 종류가 지역별로 달라지는 것을 확인하였다. 이는 지역적 특성에 따라 공유 전동킥보드 이용에 영향을 미치는 요인 또한 변화하며, 이를 고려한 영향요인 선별의 필요성을 강조한다. 넷째, 공유 전동킥보드 주차공간 최적입지 선정 연구를 통해 여러 긍정적인 부가효과를 기대할 수 있다. 끝으로 본 연구는 공유 전동킥보드의 가장 큰 장점인 원하는 위치에 자유롭게 대여 및 반납할 수 있다는 이용특성을 최대한 고려하는 방안으로써의 의의를 지니며, 공공 및 민간 측면의 입장을 모두 고려한 절충안이라는 특징을 가진다. 따라서 공유 전동킥보드 주차공간 최적입지 선정 연구는 향후 공유 전동킥보드가 더욱 활성화되고 이용개선 효과를 달성하는 데 이바지할 것으로 보인다.
공유 전동킥보드는 2019년 6월 독일에서의 보급을 시작으로, 대중교통이나 자동차 등으로 접근하기 어려운 단거리를 이동하는 데 활발하게 이용된다. 하지만, 원하는 위치에 자유롭게 대여 및 반납하는 공유 전동킥보드의 이용특성으로 인하여 무분별한 주·정차에 따른 교통 정체 및 사고, 보행 방해에 따른 민원 등의 다양한 문제가 발생하고 있다. 또한, 국내 지자체별 공유 전동킥보드 주차존 및 충전소 조성 계획과 시범운영에 따라 선제적 방향으로의 전동킥보드 주차공간 최적입지 마련이 필요한 실정이며, 주차존 설정에 따른 이용자 측면에서의 불만 해소와 공익 측면의 교통환경 개선 효과를 달성하기 위하여 본 연구를 구상하였다. 따라서 본 연구에서는 공유 전동킥보드 실제 이용데이터와 이에 영향을 미치는 다양한 요인들을 GIS 상의 공간데이터로 생성하고 공간분석을 수행함으로써 공유 전동킥보드 주차공간 최적입지 선정모형을 마련하였다. 이에 따라 전역적 측면에서는 설문조사 기반의 구축모형을, 국지적 측면에서는 지리가중회귀모형을 최적 모형으로 도출하였으며, 여러 모형과 실제 이용량을 활용한 비교 분석을 진행하고 타 지역에 추가 적용함으로써 모형의 효과성 및 신뢰성을 확보하였다. 본 연구를 통하여 유의미한 시사점을 도출하였다. 첫째, 영향 범위를 지니는 요인인 지하철역(반경 50m)과 버스정류장(반경 5m)에 대한 영향권 설정을 공유 전동킥보드 실제 이용데이터를 기반으로 재정립하였다. 이에 따라 더 높은 모형 설명력 및 적합력을 보이는 최적의 모형을 도출하였다. 둘째, 분석대상 지역을 최소 보행 범위를 기준으로 개별 그리드를 설정함으로써 공유 전동킥보드 주차공간 최적입지 선정(안)을 실제 지역에 적용하는 데 편리하게 활용할 수 있도록 설계하였다. 셋째, 최적 모형의 분석방법을 기존 분석지역과 추가지역에 적용함에 따라 영향요인의 종류가 지역별로 달라지는 것을 확인하였다. 이는 지역적 특성에 따라 공유 전동킥보드 이용에 영향을 미치는 요인 또한 변화하며, 이를 고려한 영향요인 선별의 필요성을 강조한다. 넷째, 공유 전동킥보드 주차공간 최적입지 선정 연구를 통해 여러 긍정적인 부가효과를 기대할 수 있다. 끝으로 본 연구는 공유 전동킥보드의 가장 큰 장점인 원하는 위치에 자유롭게 대여 및 반납할 수 있다는 이용특성을 최대한 고려하는 방안으로써의 의의를 지니며, 공공 및 민간 측면의 입장을 모두 고려한 절충안이라는 특징을 가진다. 따라서 공유 전동킥보드 주차공간 최적입지 선정 연구는 향후 공유 전동킥보드가 더욱 활성화되고 이용개선 효과를 달성하는 데 이바지할 것으로 보인다.
Starting with the spread in Germany in June 2019, shared E-scooters are actively used to travel short distances that are difficult to access by public transportation or automobiles. However, various problems such as traffic congestion and accidents caused by reckless parking and stopping, and civil ...
Starting with the spread in Germany in June 2019, shared E-scooters are actively used to travel short distances that are difficult to access by public transportation or automobiles. However, various problems such as traffic congestion and accidents caused by reckless parking and stopping, and civil complaints caused by obstruction of walking have arisen due to the characteristics of using shared E-scooters that are freely rented and returned to desired locations. In addition, according to the plan and pilot operation of the shared E-scooter parking zone and charging station for each local government in Korea, it is necessary to prepare an optimal location for E-scooter parking space in a preemptive direction. Therefore, in this study, the optimal location selection model for the shared E-scooter parking space was prepared by generating the actual use data and various factors affecting it as spatial data on the GIS and performing spatial analysis. Accordingly, the survey-based construction model was derived as an optimal model in terms of globalization, the Geographically Weighted Regression Model was derived as an optimal model, and the effectiveness and reliability of the model were secured by comparative analysis with other models and actual usage. Accordingly, an optimal model showing higher model explanatory power and fit was derived. Second, by setting individual grids based on the minimum walking range in the area to be analyzed, it was designed to conveniently apply the optimal location(draft) of the shared E-scooter parking space to the actual area. Third, it was confirmed that the type of influencing factors varies by region as the optimal model analysis method is applied to the existing analysis area and additional area. This also emphasizes the need to select influencing factors considering the factors that affect the use of shared E-scooter according to regional characteristics. Fourth, several positive additional effects can be expected through a study on the selection of the optimal location for the shared E-scooter parking space. Finally, this study is meaningful as a way to take into account the characteristics of use that can be freely rented and returned to the desired location, which is the most significant advantage of shared E-scooters and is a compromise that considers both public and private positions. Therefore, research on selecting the optimal location of the shared E-scooter parking space is expected to contribute to further activation of the shared E-scooter and achieve the effect of improving use in the future.
Starting with the spread in Germany in June 2019, shared E-scooters are actively used to travel short distances that are difficult to access by public transportation or automobiles. However, various problems such as traffic congestion and accidents caused by reckless parking and stopping, and civil complaints caused by obstruction of walking have arisen due to the characteristics of using shared E-scooters that are freely rented and returned to desired locations. In addition, according to the plan and pilot operation of the shared E-scooter parking zone and charging station for each local government in Korea, it is necessary to prepare an optimal location for E-scooter parking space in a preemptive direction. Therefore, in this study, the optimal location selection model for the shared E-scooter parking space was prepared by generating the actual use data and various factors affecting it as spatial data on the GIS and performing spatial analysis. Accordingly, the survey-based construction model was derived as an optimal model in terms of globalization, the Geographically Weighted Regression Model was derived as an optimal model, and the effectiveness and reliability of the model were secured by comparative analysis with other models and actual usage. Accordingly, an optimal model showing higher model explanatory power and fit was derived. Second, by setting individual grids based on the minimum walking range in the area to be analyzed, it was designed to conveniently apply the optimal location(draft) of the shared E-scooter parking space to the actual area. Third, it was confirmed that the type of influencing factors varies by region as the optimal model analysis method is applied to the existing analysis area and additional area. This also emphasizes the need to select influencing factors considering the factors that affect the use of shared E-scooter according to regional characteristics. Fourth, several positive additional effects can be expected through a study on the selection of the optimal location for the shared E-scooter parking space. Finally, this study is meaningful as a way to take into account the characteristics of use that can be freely rented and returned to the desired location, which is the most significant advantage of shared E-scooters and is a compromise that considers both public and private positions. Therefore, research on selecting the optimal location of the shared E-scooter parking space is expected to contribute to further activation of the shared E-scooter and achieve the effect of improving use in the future.
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