프로젝트 소개
본 과제는 제주와 같은 관광 도시에서 공유 전동킥보드와 같은 퍼스널 모빌리티의 효율적인 운영을 위해, 적은 양의 데이터를 활용하여 딥러닝 기술로 수요를 예측하고 이를 서비스 플랫폼에 적용하는 기술을 개발하는 연구임. 이는 스마트하고 친환경적인 관광 환경 조성에 기여함을 목표로 함.
연구 목표는 공유 그린 모빌리티 이용객의 수요 예측 기술 개발을 통해 공유 전동킥보드 배치 효율성을 높이고, 고객에게 편리한 온디맨드 서비스를 제공하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 ㈜이브이패스가 다양한 공유 전동킥보드 수요 정보 획득 및 저장, IoT 모듈 고도화, 수요예측 결과 시각화, 통합 관제 서버 및 플랫폼 구축, 최적화된 라이딩 코스 추천 서비스 개발을 수행함. 제주대학교는 데이터 전처리 및 GAN 기반 스몰데이터 증강기술, 유전자 알고리즘을 이용한 특징 최적화 기술, 하이브리드 딥러닝 기반의 단기 및 중기 수요예측 기술, 그리고 오류 학습 기반 고성능 예측 기술 개발을 담당함. 기대 효과는 개발된 수요 예측 기술을 통해 공유 전동킥보드의 효율적인 배치를 가능하게 하여 고객 만족도를 높이고, 저탄소 스마트 모빌리티 수요 활성화를 통한 그린 관광 촉진 및 탄소 절감에 기여함. 또한, 지역별 수요 예측 데이터 기반의 고도화된 마케팅 전략 수립 및 그린 스마트시티 내 지역 상권 활성화에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 전망됨.