$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

[국내논문] 공유 E-스쿠터의 위치 재분배에 의한 탄소배출제로 공급망 네트워크의 최적화 방안
Optimization of Zero-carbon Supply Chain Network by Redistribution of E-scooter Sharing 원문보기

한국산업정보학회논문지 = Journal of the Korea Industrial Information Systems Research, v.28 no.3, 2023년, pp.21 - 29  

중이민 (호남대학교 경영학과) ,  진성 (호남대학교 경영학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

교통수단의 과밀도화로 인한 대기오염은 도로이동오염원이라고 인식되고 있다. 공유E-스쿠터는 도시교통체증과 마지막 이동거리 수단으로 많은 편리함을 제공하고 있지만 적절하지 않은 사용습관과 폐차 과정에서 발생하는 탄소배출로 인해 공유 E-스쿠터가 환경오염을 가중시키는 원인으로 지목되고 있다. 따라서 본 연구에서는 공유E-스쿠터의 핵심 부품인 배터리의 과도한 사용문제와 장거리 사용으로 인해 발생하는 문제를 해결하기 위하여 공유E-스쿠터의 위치를 재분배하는 방법으로 탄소배출제로 공급망네트워크(Zero-carbon Supply Chain Network: ZSCN) 최적화 모델을 제안한다. 제한한 ZSCN 모델을 통해 효율적으로 E-스쿠터를 이용할 수 있는 방법을 제시함으로써 온실가스배출량 감소와 비용 절감을 검증하였다. 제안된 ZSCN 모델의 신뢰성을 검증하기 위해 유전알고리즘(Genetic Algorithm: GA) 방법을 적용하였으며, 수치실험에서는 G광역시 서구지역의 공유 E-스쿠터 배치위치를 참고하여 ZSCN 모델을 적용하고 GA방법을 통해 그 최적해를 구하였다. 제안된 ZSCN 모델을 통해 효율적으로 공유 E-스쿠터를 이용할 수 있는 방법을 제시함으로써 온실가스배출량 감소와 비용 절감을 검증하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The phenomenon of air pollution caused by excessive densification of transportation means is considered as a source of road mobile pollution. Although E-scooter sharing provide a lot of convenience as a means of urban traffic congestion and the last moving distance, the process of inappropriate use ...

주제어

표/그림 (10)

참고문헌 (17)

  1. Chen, X., Chuluunsukh, A., and Jang, J. H.?(2021). Customized Model of Cold Chain?Logistics Considering Hypergeometric?Distribution, Journal of the Korea Industrial?Information Systems Research, 26(5),?159-169. 

  2. Chen, X. and Jang, E. M. (2022). A Sustainable?Supply Chain Network Model Considering?Carbon Neutrality and Personalization,?Sustainability, 14, 4803. https://doi.org/10.3390/su14084803 

  3. Fabien, L. (2022). What is the value of?swappable batteries for a shared e-scooter?service? Research in Transportation Businee?& Management, 45, Part C, 100843.?https://doi.org/10.1016/j.rtbm.2022.100843 

  4. Goldberg, D. E. (1989). Genetic Algorithm in?Search, Optimization and Machine Learning,?Addison-Wesley, Publishing Company. 

  5. Gossling, S. (2020). Integrating e-scooters in?urban transportation: Problems, policies, and?the prospect of system change, Transportation?Research Part D: Transport and Environment,?79, 102230, https://doi.org/10.1016/j.trd.2020.102230 

  6. Guo, Y., and Zhang, Y. (2021). Understanding?factors influencing shared e-scooter usage?and its impact on auto mode substitution,?Transportation research part D: transport?and environment, 99, 102991. 

  7. Holland, J. H. (1975). Adaptation in Natural?and Artifical Systems, University of?Michigan Press, Ann Arbor. 

  8. Hollingsworth, J., Copeland, B., and Johnson,?J. X. (2019). Are e-scooters polluters? The?environmental impacts of shared dockless?electric scooters, Environmental Research?Letters, 14(8), 084031. 

  9. Liao, F. and Correia, G. (2022). Electric?carsharing and micromobility: A literature?review on their usage pattern, demand, and?potential impacts, International Journal of?Sustainable Transportation, 16(3). https://doi.org/10.1080/15568318.2020.1861394 

  10. Lee, H., Baek, K., Chung, J. H., and Kim, J.?(2021). Factors affecting heterogeneity in?willingness to use e-scooter sharing?services, Transportation Research Part D:?Transport and Environment, 92, 102751, https://doi.org/10.1016/j.trd.2021.102751 

  11. Moreau, H., de Jamblinne de Meux, L., Zeller,?V., D'Ans, P., Ruwet, C., and Achten, W.?M. (2020). Dockless e-scooter: A green?solution for mobility? Comparative case?study between dockless e-scooters, displaced?transport, and personal e-scooters.?Sustainability, 12(5), 1803. 

  12. Seoul Research Institute. (2018). How much air pollution will decrease if the number of?electric vehicles increases?, https://www.si.re.kr (Accessed on Aug. 20th, 2022) 

  13. Severengiz, S., Finke, S., Schelte, N., and?Wendt, N. (2020). Life cycle assessment on?the mobility service E-scooter sharing, In?2020 IEEE European Technology and?Engineering Management Summit (E-TEMS)?(pp. 1-6). IEEE. 

  14. Shaheen, S., and Cohen, A. (2019). Shared?micromoblity policy toolkit: Docked and?dockless bike and scooter sharing, Available?online, https://doi.org/10.7922/G2TH8JW7 

  15. Sivanandam, S. N., and Deepa, S. N. (2008).?Genetic algorithms, Introduction to genetic?algorithms(pp. 15-37), Springer, Berlin,?Heidelberg. 

  16. Yun, Y. S., Chuluunsukh, A., and Chen, X.?(2018). Hybrid Genetic Algorithm for?Optimizing Closed-loop Supply Chain Model?with Direct Shipment and Delivery, New?Physics: Sae Mulli, 68(6), 683-692. 

  17. Zhong, Y. M. (2022). Optimization of?e-scooter sharing sustainable green supply?chain network problems, Master. D. Thesis,?Graduate School of Honam University,?GwangJu, Korea. 

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

FREE

Free Access. 출판사/학술단체 등이 허락한 무료 공개 사이트를 통해 자유로운 이용이 가능한 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로