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[국내논문] 대리운전 시장의 지역별 수요 예측 모형의 성능 향상을 위한 방법론 연구
A Study on Methodology for Improving Demand Forecasting Models in the Designated Driver Service Market 원문보기

The journal of Bigdata = 한국빅데이터학회지, v.8 no.1, 2023년, pp.23 - 34  

김민섭 (부산대학교 산업공학과 산업데이터공학융합전공) ,  박기군 (부산대학교 산업공학과 산업데이터공학융합전공) ,  허재현 (부산대학교 산업공학과 산업데이터공학융합전공) ,  권재은 (부산대학교 산업공학과 산업데이터공학융합전공) ,  배혜림 (부산대학교 산업공학과 산업데이터공학융합전공)

초록
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대리운전 시장의 요금체계는 이용자의 대리운전 서비스 요청 시, 주위 대리운전 기사의 수, 대리운전 서비스 이용자 수, 날씨 등의 다양한 영향에 의해 실시간으로 변하는 Dynamic Pricing의 특징이 있다. 불확실한 변동성은 대리운전 서비스 요금을 상승시켜 고객의 이탈과 대리운전 기사의 배차거부를 유발하는 주된 원인이 되며, 이러한 문제를 해결하기 위해 적절한 수요를 예측하고 선제적으로 대응하기 위한 수요 예측모형의 도입이 요구된다. 본 연구에서는 대리운전 서비스 이력 데이터를 활용하여 지역별, 시간대별 대리운전 서비스 수요를 예측하는 모형을 제시한다. 이후 실제 대리운전 서비스 이력 데이터를 활용하여 시간과 요일에 따른 조건부 확률을 구축하고 이를 예측 모형과 결합한 Time-Series with Conditional Probability 방법론을 제안하였으며 실험을 통해 SARIMA, Prophet의 기존 시계열 모형보다 성능이 우수함을 검증하였다. 본 연구는 제안된 방법론을 통해 구축된 수요 예측 모형을 활용하여 대리운전 서비스의 단기 전략 수립에 활용할 수 있다는 시사점이 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Nowadays, the Designated Driver Services employ dynamic pricing, which adapts in real-time based on nearby driver availability, service user volume, and current weather conditions during the user's request. The uncertain volatility is the main cause of price increases, leading to customer attrition ...

Keyword

참고문헌 (28)

  1. 국토교통부, 자가용자동차 대리운전 실태조사 및 정책 연구, 2014. 

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  24. 김준기, 류동근, 남형식, "Prophet 모형을 활용한 국내 중소형 컨테이너항만 물동량 예측에?관한 연구: 인천, 평택.당진, 울산항을 중심으로", 인문사회 21, 제13권, 제1호, pp.561-576, 2022. 

  25. 오진호, 최정원, 강태현, 서영준, 곽동욱, "시계열 데이터를 활용한 포항항 물동량 예측:?SARIMA, Prophet, Neural Prophet 의 적용", 무역학회지, 제47권 제6호, pp.291-305, 2022. 

  26. 이지훈, 한혜림, 윤상후. "시계열 모형을 이용한 인천공항 이용객 수요 예측", 디지털융복합연구, 제18권, 제12호, pp.87-95, 2020. 

  27. 한국소비자원 시장조사국 온라인거래조사팀,?택시 플랫폼 이용 실태조사, 2022. 

  28. 카카오 모빌리티, 카카오 모빌리티 리포트,?2020. 

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