후보지 선정부, 가중치 설정부, 공공데이터 선정부, 데이터셋 도출부, 모델 구축부, 수요 예측부 및 결정부를 포함하는 개인형 이동장치의 스테이션 선정 장치에 적용되는 개인형 이동장치 공유 서비스를 위한 스테이션 선정 방법에 있어서,상기 후보지 선정부에서, 개인형 이동장치에 대한 복수의 스테이션(Station) 후보지를 선정하는 단계;상기 가중치 설정부에서, 상기 선정된 스테이션 후보지의 유효 영향권 범위 및 거리 가중치를 설정하는 단계;상기 공공데이터 선정부에서, 상기 개인형 이동장치의 수요 유발과 관련된 공공데이터를 선정하는 단계;상기 데이터셋 도출부에서, 상기 선정된 공공데이터를 이용하여 상기 스테이션 후보지 그룹을 위한 데이터 셋을 도출하는 단계;상기 모델 구축부에서, 상기 도출된 데이터 셋에 의한 수요 유발 변수를 입력으로 하는 기계학습 모델을 구축하는 단계;상기 수요 예측부에서, 상기 구축된 기계학습 모델을 이용하여 상기 개인형 이동장치의 상기 스테이션 후보지에 대한 수요를 예측하는 단계; 및상기 결정부에서, 상기 예측된 수요에 기반하여 상기 복수의 스테이션 후보지 중 최종 스테이션을 결정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인형 이동장치 공유 서비스를 위한 스테이션 선정 방법.

제 1 항에 있어서,상기 선정하는 단계는, 도로 사거리의 교점을 상기 스테이션 후보지로 선정하는 것을 특징으로 하는 개인형 이동장치 공유 서비스를 위한 스테이션 선정 방법.

제 1 항에 있어서,상기 설정하는 단계에서, 상기 유효 영향권 범위는, 복수의 사용자가 상기 개인형 이동장치를 이용하기 위해 이동한 거리의 평균으로 결정하는 것을 특징으로 하는 개인형 이동장치 공유 서비스를 위한 스테이션 선정 방법.

제 1 항에 있어서,상기 설정하는 단계에서, 상기 거리 가중치는 기설정된 거리지수를 이용하여 하기의 수식에 의해 결정하는 것을 특징으로 하는 개인형 이동장치 공유 서비스를 위한 스테이션 선정 방법:여기서, W는 상기 거리 가중치, D는 유효 데이터 발생 지점으로부터 수요 예측 지점까지의 거리, n은 상기 거리지수이다.

제 1 항에 있어서,상기 공공데이터는, 사거리 교점별 교통 유발량, 건물 면적, 도로망 길이, 버스 및 지하철 역의 개수, 상기 버스 및 지하철을 이용한 유동 인구, 건축물에서 발생하는 교통량, 버스정류장 및 지하철 역의 개수, 및 도로의 길이를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인형 이동장치 공유 서비스를 위한 스테이션 선정 방법.

제 1 항에 있어서,상기 결정하는 단계는,상기 복수의 스테이션 후보지 중 수요가 높은 후보지를 결정하는 단계;상기 복수의 스테이션 후보지 중 사각지대의 후보지를 결정하는 단계; 및상기 수요가 높은 후보지 및 상기 사각지대의 후보지의 집합에 의해 상기 최종 스테이션을 결정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인형 이동장치 공유 서비스를 위한 스테이션 선정 방법.

제 6 항에 있어서,상기 수요가 높은 후보지를 결정하는 단계는,상기 복수의 스테이션 후보지 중 사거리 교점별 기준 범위 이내에서 기설정된 선정 비율에 속하는 후보군을 선별하는 단계; 및상기 선별된 후보군 중 밀집도를 고려하여 수요가 높은 후보지를 재선별하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인형 이동장치 공유 서비스를 위한 스테이션 선정 방법.

제 6 항에 있어서,상기 사각지대의 후보지를 결정하는 단계는상기 복수의 스테이션 후보지 중 기준 범위 이내에서 사각지대에 해당하는 후보군을 색출하는 단계;상기 복수의 스테이션 후보지 중, 사거리 교점별 기준 범위 이내에서 기설정된 선정 비율에 속하는 사각지대 후보군을 선별하는 단계; 및상기 선별된 사각지대 후보군 중 밀집도를 고려하여 수요가 높은 사각지대 후보지를 재선별하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인형 이동장치 공유 서비스를 위한 스테이션 선정 방법.