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
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 이익진 | - |
| dc.contributor.advisor | Lee, Ikjin | - |
| dc.contributor.author | 최혜원 | - |
| dc.date.accessioned | 2022-04-21T19:30:36Z | - |
| dc.date.available | 2022-04-21T19:30:36Z | - |
| dc.date.issued | 2021 | - |
| dc.identifier.uri | http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=963547&flag=dissertation | en_US |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/295224 | - |
| dc.description | 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 미래자동차학제전공, 2021.8,[v, 42 p. :] | - |
| dc.description.abstract | 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. | - |
| dc.language | kor | - |
| dc.publisher | 한국과학기술원 | - |
| dc.subject | 전동킥보드 공유 서비스▼a데이터 분석▼a예측 모델▼a운영 최적화▼a강건 최적설계▼a불확실성 | - |
| dc.subject | Dock-less e-scooter sharing▼aData analysis▼aPrediction model▼aOperation optimization▼aRobust design optimization(RDO)▼aUrban areas▼aUncertainty | - |
| dc.title | 전동킥보드 공유 서비스 운영 최적화에 대한 연구: 데이터 기반 예측 모델을 이용한 강건 최적설계 | - |
| dc.title.alternative | (A) study on operation optimization of e-scooter sharing service: robust design optimization using data-driven prediction model | - |
| dc.type | Thesis(Master) | - |
| dc.identifier.CNRN | 325007 | - |
| dc.description.department | 한국과학기술원 :미래자동차학제전공, | - |
| dc.contributor.alternativeauthor | choi, Hye-Won | - |
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- PD-Theses_Master(석사논문)
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