표제지
국문초록
목차
제1장 서론 11
제1절 연구의 배경 및 목적 11
제2절 연구의 범위 및 방법 13
1. 연구 범위 13
2. 연구 수행과정 14
제2장 선행연구 고찰 16
제1절 공유 자전거 수요 영향 요인 분석 16
제2절 공유 자전거 수요 예측모형 20
제3절 연구의 차별점 24
제3장 연구 방법론 25
제1절 공간적 자기상관 검정 25
제2절 Multiscale Geographically Weighted Regression (MGWR) 27
제3절 Extreme Gradient Boosting (XGBoost) 29
제4절 모형 비교 분석 32
제5절 최적의 매개변수 도출 34
제6절 모형 해석을 위한 Shapley Additive Explanations (SHAP) 34
제4장 데이터 구축 및 기초통계분석 36
제1절 데이터 설명 36
제2절 데이터 전처리 39
제3절 데이터 기초 통계 분석 42
제5장 분석 결과 49
제1절 공간적 자기상관 검정 49
1. 전역적 관점에서의 검정 49
2. 국지적 관점에서의 검정 50
제2절 공유 자전거 수요 영향 요인 비교 분석 및 상세 분석 52
1. 모형 비교 분석 52
2. MGWR 세부 분석 54
제3절 공유 자전거 수요 예측 모형 65
1. 수요 예측 모형 비교 분석 65
2. XGBoost 최적의 매개변수 도출 66
3. XGBoost 결과 분석 67
제4절 주요 결과에 대한 논의 84
제6장 결론 86
제1절 결론 86
제2절 향후 연구 88
참고문헌 90
국내문헌 90
해외문헌 91
Abstract 96
〈표 2-1〉 공유자전거 수요 영향 요인 문헌 요약 18
〈표 2-2〉 공유 자전거 수요 예측 모형 문헌 요약 22
〈표 4-1〉 수집된 데이터 정보 37
〈표 5-1〉 Moran's I 분석 결과 49
〈표 5-2〉 통계 모형 비교 분석 요약 54
〈표 5-3〉 공유 자전거 통행량에 대한 변수별 MGWR 분석 결과 57
〈표 5-4〉 공유자전거 통행량에 대한 변수별 MGWR 파라미터 추정치 61
〈표 5-5〉 모형별 수요 예측 결과 66
〈표 5-6〉 매개변수별 범위와 최적값 67
〈표 5-7〉 XGBoost 매개변수 최적화 전과 후 비교 67
〈표 5-8〉 XGBoost 모형과 첨두, 비첨두 결과 비교 73
〈표 5-9〉 SHAP 분석 결과 요약 83
〈그림 1-1〉 연구 수행과정 15
〈그림 3-1〉 연구 전체 흐름도 25
〈그림 4-1〉 데이터 전처리 요약 41
〈그림 4-2〉 공유 자전거와 대중교통 통행량 변화; (a) 공유 자전거, (b) 대중교통 43
〈그림 4-3〉 교통수단별 통행량; (a) 공유 자전거, (b) 버스, (c) 지하철 45
〈그림 4-4〉 첨두 시간 교통수단 통행량; (a) 공유 자전거와 지하철, (b) 공유 자전거와 버스 46
〈그림 4-5〉 공유 자전거 수요 차이에 대한 분포; (a) 비첨두 시간, (b) 첨두시간 47
〈그림 4-6〉 공유 자전거 수요 불균형에 대한 분포; (a) 비첨두 시간, (b) 첨두시간 48
〈그림 5-1〉 국지적 관점의 Moran's I 산점도 51
〈그림 5-2〉 국지적 관점의 Moran's I 시각화 51
〈그림 5-3〉 공유 자전거 대여에 대한 MGWR 변수별 공간적 영향력; (a) 지하철 하차 인원, (b) 습도, (c) 녹지 지역, (d) 버스 하차 인원, (e) 지하철역 개수, (f) 기온 62
〈그림 5-4〉 공유 자전거 반납에 대한 MGWR 대중교통 변수별 공간적 영향력; (a) 지하철 승차 인원, (b) 습도, (c) 녹지 지역, (d) 버스 하차 인원, (e) 지하철역 개수, (f) 기온 63
〈그림 5-5〉 공유 자전거 실제 통행과 예측값의 분포 비교; (a) 기존 모형의 대여 예측과 실제 비교, (b) 최적화된 모형의 대여 예측과 실제 비교, (c) 기존 모형의 반납 예측과...[이미지참조] 68
〈그림 5-6〉 시간과 주말 유무에 따른 Dependence plot; (a) 대여 건수 예측, (b) 반납 건수 예측 69
〈그림 5-7〉 수요 예측 모형의 변수별 중요도; (a) 대여 예측, (b) 반납 예측 71
〈그림 5-8〉 수요 예측 모형의 변수별 중요도 (첨두): (a) 대여 건수 예측, (b) 반납 건수 예측 73
〈그림 5-9〉 수요 예측 모형의 변수별 중요도 (수요 불균형); (a) 대여 건수 예측, (b) 반납 건수 예측 75
〈그림 5-10〉 공유 자전거 수요 예측 모형 변수별 세부 영향; (a) 공유자전거 대여건수 예측, (b) 공유자전거 반납건수 예측 78
〈그림 5-11〉 첨두 시간 공유 자전거 수요 예측 모형 변수별 세부 영향 ; (a) 공유자전거 대여건수 예측, (b) 공유자전거 반납건수 예측 80
〈그림 5-12〉 수요 불균형에 대한 변수별 세부 영향; (a) 대여 집중 발생 지역 대여건수 예측, (b) 반납 집중 발생 지역 반납건수 예측 81