대기행렬이론을 이용한 서울시 공유자전거의 재고 불균형 수준 측정 연구

Abstract

As interest in eco-friendly and sharing economy increases worldwide, the number of shared bicycle users is steadily increasing. In particular, the number of shared bicycle users, a non-face-to-face transportation method, has been increasing rapidly since COVID-19. However, in such a situation where the number of users is increasing rapidly, the use of shared bicycles is concentrated in a specific time period, or in a specific rental station, or in a specific autonomous district, resulting in a decrease in service level. In order to solve this problem, it is necessary to understand the current status of shared bicycle operation and to rearrange the bicycle inventory appropriately so that there is no imbalance in the bicycle inventory in the rental station. In this study, in order to solve the imbalance of shared bicycle inventory by rental station, we proposed a method that adds a new variable as well as the inventory amount. Using the Queuing Theory, the probability of having at least one bicycle in the rental station and the average number of bicycles in the rental station are calculated, and this was additionally considered as a new variable to determine inventory imbalance. The method proposed in this study is verified by comparison with the existing research method. The criteria for judging inventory imbalance in this study are as follows. First, when the average number of bicycles in the rental station is less than the first quartile of the inventory and the probability of having at least one bicycle in the rental station is less than 0.6, inventory imbalance is judged. Second, inventory imbalance is judged when the average number of bicycles in rental station is greater than the third quartile of inventory and the average number of bicycles in rental station is greater than 70% of the number of units in dock. Third, inventory imbalance is judged as inventory imbalance when the average number of bicycles in rental station is between the 1st and 3rd quartiles of inventory, but the probability of having at least one bicycle is less than 0.6. The significance of this study is not to simply consider the amount of stock amount in the rental station, but to determine the balance and imbalance of inventory amount from the user's point of view. In addition, it is meaningful that a new variable was added using the Queuing Theory for evaluation based on the service level reflecting the return rate and rental rate. ANOVA analysis, Spearman Rank Order correlation test, and Two Sample T-test were conducted to confirm whether there was a significant difference in the results. As a result of the analysis, it was confirmed that L_s and W_s were affected by each autonomous district, month, and environmental characteristics (whether school, subway, park, or apartment) around the rental station. In addition, as a result of performing a two-way chi-square test between this research method and the existing research method, it was confirmed that there is a difference between the two methods.;전 세계적으로 친환경과 공유경제에 관한 관심이 증가하면서 공유자전거 이용자가 꾸준히 증가하고 있다. 특히 코로나 이후 비대면 교통수단인 공유자전거 이용자가 급증하고 있는 추세이다. 하지만 이렇게 이용자가 급증하는 상황에서 특정 시간대 또는 특정 대여소 혹은 특정 자치구에 공유자전거 이용량이 편중되어 있어 service level이 하락하는 문제가 발생하고 있다. 이를 해결하기 위해서는 공유자전거 운영 현황을 파악하고 재고의 불균형을 측정하여 대여소 내 자전거 재고의 불균형이 생기지 않도록 알맞은 자전거 재고 재배치를 하여야 한다. 본 연구에서는 대여소별 공유자전거 재고의 불균형을 해결하기 위해 재고량뿐 아니라 새로운 변수를 추가한 방법을 제안하였다. 대기행렬이론을 이용하여 대여 가능 확률과 대여소 내 평균 자전거 수를 계산하여 이를 새로운 변수로 추가적으로 고려하여 재고 불균형을 판단하였다. 본 연구에서 제안한 서비스 수준 기반 불균형 측정 방법을 규모 기반 불균형 측정 방법과 비교 검증하였다. 본 연구에서는 재고 불균형을 판단하는 기준으로 첫째, 대여소 내 평균 자전거 수가 재고량의 1사분위수보다 작고 대여 가능 확률이 0.6보다 작을 때, 둘째, 대여소 내 평균 자전거 수가 재고량의 3사분위수보다 크고 대여소 내 평균 자전거 수가 거치대 수의 70%보다 클 때, 셋째, 대여소 내 평균 자전거 수가 재고량의 1사분위수 ~ 3사분위수 사이에 해당하지만 대여 가능 확률이 0.6보다 작을 때를 재고 불균형으로 판단하였다. 본 연구의 의의는 자전거 재배치를 위한 대여소 내 재고 불균형을 판단할 때 단순히 재고량만 고려하지 않고 기존 연구에서 사용하지 않았던 대여 가능 확률을 사용하여 이용자의 입장에서 재고의 균형, 불균형 여부를 판단하였다는 것이다. 또한, 반납률과 대여율을 반영한 service level에 근거한 평가를 하기 위해 대기행렬이론을 이용하여 새로운 변수를 추가하였다는데 의의가 있다. ANOVA분석과 스피어만 Rank Order correlation test, Two Sample T-test를 진행한 분석 결과 자치구별, 월별, 대여소 주변 환경 특성(학교, 지하철, 공원, 아파트 여부)에 따라 대여소 내 평균 자전거 수와 대여소 내 자전거 대기 시간에 영향을 끼침을 확인하였다. 또한, 본 연구 방법인 서비스 수준 기반 불균형 측정 방법과 기존 연구 방법인 규모 기반 불균형 측정 방법 간의 Two-way 카이제곱검정을 진행한 결과 두 방법 간의 차이가 있음을 확인하였다.