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[국내논문] 이동수요 대응형 클라우드 교통시스템 공유차량 대여소 입지선정
Study on Location Decisions for Cloud Transportation System Rental Station 원문보기

大韓交通學會誌 = Journal of Korean Society of Transportation, v.30 no.2, 2012년, pp.29 - 42  

신민성 (부경대학교 공간정보시스템공학과) ,  배상훈 (부경대학교 공간정보시스템공학과)

초록
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최근 개인차량의 증가로 인해 도로교통의 혼잡은 심화되고 있다. 개인차량의 운행 억제를 위한 여러 방편 중 카쉐어링, 렌트카 등의 시스템이 IT 기술과 접목되어 등장하고 있다. 또한, 차량의 소유를 억제하고 아울러 지속가능한 교통환경을 위한 차량공유 시스템에 대한 도입이 검토되고 있다. 이러한 차량 공유는 도로교통의 혼잡을 줄이고 차량의 효율성을 증대시키며 보다 친환경적인 교통의 구현을 목적으로 한다. 본 논문에서는 차량공유시스템에 대한 개념, 체계도, 운영시나리오 등을 소개하고자 한다. 아울러 차량 공유시스템 운영에 있어 최우선 과제인 차량 대여소 입지선정 및 수요를 추정하였다. 연구지역은 부산시 남구, 해운대구, 수영구를 연구 지역으로 선정하고 인구수, 종사자수, 학생수, OD 통행량 등 주요 교통현황을 분석하고 이용 설문조사를 통해 설정된 존의 수요를 추정하였다. 각 존의 발생통행과 도착통행을 고려하고, 이용 빈도 평균사용시간을 분석해 필요 수요를 산정하였다. 대여소 입지선정은 입지후보지를 인구 밀도와 접근성을 통해 평가하고 평가단위를 통일하기위해 평과결과를 정규화 하여 각 후보지를 평가하였다. 평가점수에 따라 선정된 입지후보지의 CTS 존 수요에 따른 차량 대수 및 주차면수를 산정하였다. 산정결과 대표존으로 해운대구 우1동의 3개의 후보지중 해운대광장공영주차장과 동백사거리공영주차장이 선정되었으며 각각의 차량대수와 주차면은 11대와 14.23면, 7.9대와 10.29면으로 추정되었다. 향후연구로 클라우드 교통 구현시 발생된 실데이터의 적용을 통한 정확한 수요추정이 필요하며 선정된 대여소간의 차량 재분배를 위한 효율적인 네트워크 설계와 알고리즘이 연구되어야 할 것이다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, traffic congestion has become serious due to increase of private car usages. Carsharing or other innovative public transportation systems were developed to alleviate traffic congestion and carbon emissions. These measures can make the traffic environment more comfortable, and efficient. Cl...

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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
CTS란 어떤 시스템인가? CTS는 클라우드 컴퓨팅의 개념을 바탕으로 자신의 현재 위치에서 하드웨어의 소유 유무와 관계없이 필요한 컴퓨팅이 수행 가능한 것과 유사하게 필요한 교통 수단과 정보를 언제 어디서나 이용할 수 있는 시스템이다.
카쉐어링이란? 카쉐어링은 접근성이 용이하고 사용하기 편리한 차량을 단기간 렌트하여 사용하는 서비스이다. 본 서비스는 유럽에서 먼저 시작하였고 70,80년대에 시범적으로 시도 되고 90년대 상업적인 모습을 갖추어 나가기 시작하 였다.
미국의 새로운 공유차량 브랜드인 Zipcar는 우리나라 렌트카에 비해 좋은점은? 위치 정보를 기반으로 차량들을 관리하고 당초 대여한 장소에 반납해야하는 시스템이다. 우리나라의 렌트카는 기본 6시간을 기준으로 대여를 실시하는 반면 zipcar는 한시간 단위의 사용기준으로 활용도가 매우 높아 개인차량 소유 욕을 억제시키고 수단공유를 통해 차량의 이용효율을 높인다. 수요가 높은 지역에 많은 주차면수를 확보해 이용 자들의 편의성을 높이고 사업효과 또한 우수하다.
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참고문헌 (11)

  1. Kim, M.(2004), An application of GIS technique to analyze the sales area and the location of gas stations in Tae-jeon city, The journal of GIS Association of Korea, Vol.12, No.2, pp.211-228. 

  2. Jung, H. Y and Lee, S. Y.(2005), A Study for planning optimal location of the logistics terminal using genetic algorithms - A case of Busan metro city, Korea Planners Association, Vol.40, No.1. 

  3. Park, S.(2006), An analysis of demand parking zone unit, The korea transport institute. 

  4. Yu, Jeong Whon, Lee, Mu Young and OH, Sei-Chang(2006), A Model of Location Decisions of Natural Gas Filling Station Considering Spatial Coverage and Travel Cost, Journal of Korean Society of Transportation, Vol.26, No.3, Korean Society of Transportation, pp.145-153. 

  5. Oh, Sun-il(2008), A study on location selection of total circulation complex using fuzzy theory, Korea safety management and science, Vol.10, No.1. 

  6. Mitchell(2008), Mobility on demand, MIT Media Laboratory. 

  7. Choo, S.(2008), Improving reliability of trip generation rate applications : A case of residential and industrial, The Korea transport institute study. 

  8. Kim, S. J.(2009), A study on priority analysis of bus terminal location selection ising AHP, Hanbat University. 

  9. Yoon, B. W.(2010), A methodology of analyzing effects of an environmentally friendly transportation service : The case of carsharing service, IE interfaces Vol.23, No.4, pp.286-299. 

  10. Won, J. M.(1989), Transport Engineering theory. 

  11. KTDB(2009), Metropolitan Trip OD data. 

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