랜드마크 기반 클러스터링을 활용한 시간대별 대전시 공공 자전거 이용량 예측

Q: 이 논문에서 정의한 랜드마크 기반 클러스터링이란 무엇인가?

랜드마크 기반 클러스터링은 대전시의 주요 장소들을 랜드마크로 정의하고, 이를 중심으로 도보 약 20분 이내의 거리에 위치한 스테이션들을 그룹화하는 방법이다. 이는 도시의 지리적, 사회적, 문화적 특성을 반영하여 사용자의 행동 패턴과 도시 내 이동 경로를 파악하고 수요 예측의 정확도를 높인다.

Q: 공공자전거 이용량 예측에 랜드마크 기반 클러스터링이 효과적인가?

연구 결과, 랜드마크 기반 클러스터링은 공공자전거 이용량 예측에서 가장 우수한 성능을 보였다. 랜덤 포레스트 모델에서 R² 점수 0.81을 기록하여, 법정동, 거리, 사용자 패턴 기반 클러스터링보다 높은 예측 정확도를 제공한다. 이는 도시의 특성을 상세히 반영하여 효율적인 자전거 재배치를 가능하게 한다.

노채은; 노수진; 김태현; 김은빈; 문현수; 이영석

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랜드마크 기반 클러스터링을 활용한 시간대별 대전시 공공 자전거 이용량 예측 Landmark-guided Clustering for Predicting Time-based Public Bicycle Demand in Daejeon City

저자정보: 노채은 (충남대학교) 노수진 (충남대학교) 김태현 (충남대학교) 김은빈 (충남대학교) 문현수 (충남대학교) 이영석 (충남대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2023 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2023.12

수록면: 232 - 234 (3page)

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최근 공공자전거 이용량 예측을 위하여 자전거 대여 스테이션 클러스터링을 활용하는 사례가 증가하고 있다. 스테이션 클러스터링에서 거리, 사용자 패턴 등의 특성 데이터만을 고려하는 경우, 장소적 특징을 반영하기 어렵다. 본 연구는 장소적 특징을 반영하는 휴리스틱한 방법인 ... 전체 초록 보기

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