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상세정보

머신러닝 기반 공영자전거 재배치 추천 기술

전수책임자
이정우
참여자
김범호, 김태호, 이성호, 이정우, 이천희, 임창규, 정영준, 조일연
기술이전수
1
이전연도
2022
협약과제
20HS1500, 과학적 정책 수립을 위한 도시행정 디지털트윈 핵심 기술 개발, 정영준
21HS2200, 과학적 정책 수립을 위한 도시행정 디지털트윈 핵심 기술 개발, 정영준
22HS4400, 과학적 정책 수립을 위한 도시행정 디지털트윈 핵심 기술 개발, 정영준
공영자전거 혹은 개인형 모빌리티 서비스를 위해 반드시 필요한 재배치*를 실데이터를 활용하여 재배치 관리자에게 추천해주는 기술로, 파이썬 언어를 이용하여 개발된 기술이다.
* 재배치 : A지점에 위치한 자원(자전거 혹은 개인모빌리티)를 관리자가 B지점으로 옮기는 행위
공영자전거 서비스를 위한 재배치는 사용자가 대여소에서 대여 후에 이동되어 반납된 자전거를 관리자가 경험에 의존하여 자전거가 부족한 대여소로 이동하는 절차이다. 한정된 자원(자전거)으로 최고의 서비스를 제공하기 위해서는 반드시 필요한 행위이다. 보다 효율적으로 서비스를 제공하기 위해서는 무조건 자전거가 많이 거치되어 있는 대여소에서 자전거가 없는 대여소로 이동하는 것 보다는 사용자의 수요 등을 예측하여 재배치할 수 있는 기술이 반드시 필요하다. 본 기술은 과거의 데이터를 활용하여 머신러닝 기반으로 관리자에게 재배치 방법을 추천해주는 기술이다.
사용 데이터를 분석하여 대여소의 대여반납 패턴을 예측하고 재배치 관리자에게 일일 재배치 테이블을 추천하는 기술
- 시간대별 대여소 대여-반납 패턴 예측
- 일일 재배치 테이블 추천
- 과거 재배치 이력 기반 재배치 추천
- 고속의 재배치 추천 기술. 재배치가 필요한 대여소 집단만 선별적으로 재배치 추천
사용 데이터를 분석하여 대여소의 대여반납 패턴을 예측하고 재배치 관리자에게 일일 재배치 테이블을 추천하는 기술
- 세종시 공영자전거 및 날씨 데이터 수집 기술
- 세종시 공영자전거 데이터 전처리 기술
* 세종시 이외의 공영자전거 서비스에 대해서는 서비스에서 제공하는 데이터 입출력 인터페이스를 맞춰야 함
- 머신러닝 기반 공영자전거 계층적 수요예측 기술
- 재배치 추천 테이블 생성 기술
- 데이터 동기화 기술
- 머신러닝 기반 재배치 추천 기술 소스코드
- 재배치 추천 기술 관련 요구사항정의서, 시험절차서, 시험결과보고서 문서
주1) 본 기술은 세종시를 대상으로 관련 모듈이 구축되어 있음
- 공영자전거 및 개인형 모빌리티 서비스 분야에 활용
- 효율적인 재배치를 통해 공영자전거 대여시 자전거가 없는 과부족 상태를 방지하여 사용자 만족도를 증대시킬 수 있는 효과
- 효율적인 재배치를 통해 유지관리 비용 감소