Abstract

최근 휘발유 가격 폭등, 기후변화 등으로 인한 사회 환경 문제가 증가함에 따라 새로운 친환경 교통수단에 대한 관심이 증가 하고 있다. 이러한 친환경 교통수단 중 하나로 유럽에서는 일찍이 공유자전거(Bike sharing)를 도입하여 운영하고 있으며, 대전시 또한 "타슈"라는 이름으로 2009년부터 서비스가 시작되고 있다. 본 연구에서는 대전시 공유자전거를 대상으로 이용효율을 높이고 최적의 공유자전거 정거장 위치결정을 위한 기초 연구로서 공유자전거 이용 특성을 알아보고 이용수요에 미치는 요인을 다중회귀분석을 이용하여 분석하는 것을 목적으로 한다. 이용특성을 살펴본 결과 공원 인근에서 공유자전거 정거장의 설치 비율에 비해 이용비율이 상대적으로 높았으며, 주중보다 주말 이용수요가 높은 것으로 나타나 대전의 경우 레저를 주목적으로 이용하고 있음을 알 수 있었다. 또한 공유자전거를 빌린 장소로 다시 회귀하는 비율이 매우 높았으며, 절대적 근접 중심성 지표를 기준으로 분석한 결과 공유자전거 정거장의 분포가 균등하게 분포되어 있지 않아 특정 지역(둔산, 유성 등)에 이용패턴이 치우쳐져 있음을 확인하였다. 이용수요에 영향을 미치는 요인으로서는 버스승하차 인원, 자전거도로 연장, 공원여부, 수변공간까지의 거리, 젊은층 비율 등이며, 선정된 변수의 신뢰도(R-Square)는 0.74 수준으로 우수한 것으로 분석되었다. In recent years, the interest of environmental-friendly transportation modes has been growing. This is because of social and environmental problems such as increasing gas price and climate change. In Europe, bike-sharing service, one of the environmental-friendly transportation modes, has been already operated. Bike-sharing service named "Tashu" has been operated in Daejeon city since 2009. This study is a fundamental research to increase utilization efficiency of bike-sharing service and to decide optimal locations of bike stations. In addition this study examines characteristics of bike usage and analyzes factors affecting to demands using multiple regression model. Based on the result of examining of characteristics of bike usage, the rate of bike usage is higher compared with installation rate of public bike stations near parks in Daejeon. In addition demands of bike usage in weekend is higher than in weekday. It reveals that the main purpose of bike usage could be recreational activities. The return rate at the same location with rental station is comparatively high. Moreover, bike usage pattern is biased in specific areas (Dunsan and Yuseong) because bike-sharing stations are not equally located. As a result of multiple regression model, the factors affecting to demands are number of passengers in buses, length of bike lanes, parks, distance to waterfront, and rate of young people. A statistical significance of factors (r-square) is 0.748, which has strong relationship.

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