전동킥보드 공유 서비스 운영 최적화에 대한 연구: 데이터 기반 예측 모델을 이용한 강건 최적설계(A) study on operation optimization of e-scooter sharing service: robust design optimization using data-driven prediction model

Cited 0 time in webofscience Cited 0 time in scopus
  • Hit : 468
  • Download : 0
최근 공유 퍼스널 모빌리티 시장이 급격하게 성장했다. 공유 전동킥보드 경쟁사가 늘어나 운영 방식에 대한 최적화 연구의 필요성이 증가하고 있다. 전기를 동력으로 사용하는 만큼 모빌리티 산업에서 효율적인 배터리 충전은 가장 기본적이면서 중요한 이슈이다. 본 연구에서는 가까운 미래에 충전형 킥보드와 배터리 교체형 킥보드가 혼용되어 운영될 때, 최적화된 운영 시스템을 제안하는 것이 목표이다. 유전자 알고리즘을 이용하여 결정론적 최적해와 소비자의 수요 및 이용 형태와 같은 불확실성을 고려한 강건 최적설계 결과를 비교한다. 본 연구는 킥고잉의 마포구 및 서대문구 부근 지역를 중심으로 실제 운영된 데이터를 기반으로 진행되었으며, 앞으로의 교체형 킥보드 점진적 도입에 대한 분석과 불확실성에도 안정적인 교체형 킥보드의 최적화된 운영 시스템을 제안한다.
Advisors
이익진researcherLee, Ikjinresearcher
Description
한국과학기술원 :미래자동차학제전공,
Publisher
한국과학기술원
Issue Date
2021
Identifier
325007
Language
kor
Description

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 미래자동차학제전공, 2021.8,[v, 42 p. :]

Keywords

전동킥보드 공유 서비스▼a데이터 분석▼a예측 모델▼a운영 최적화▼a강건 최적설계▼a불확실성; Dock-less e-scooter sharing▼aData analysis▼aPrediction model▼aOperation optimization▼aRobust design optimization(RDO)▼aUrban areas▼aUncertainty

URI
http://hdl.handle.net/10203/295224
Link
http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=963547&flag=dissertation
Appears in Collection
PD-Theses_Master(석사논문)
Files in This Item
There are no files associated with this item.

qr_code

  • mendeley

    citeulike


rss_1.0 rss_2.0 atom_1.0