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서울시 따릉이 적자문제 해결 프로젝트

서울시 따릉이 대여소 불균형 문제 해결을 위한 대여소 추천 시스템

jupyter 데이터 분석 확인

결과물 소개

githubpage 페이지

Notion 설명 페이지

주제

본 프로젝트는 서울시 공공데이터를 활용하여 서울시 공유자전거 따릉이의 적자문제 해결방안을 모색하고자 한다.

기존에 수 많은 따릉이 관련 프로젝트, 데이터 분석에 대한 결과물들이 많이 있지만 주로 따릉이의 수요 예측 모델이 많으며 실질적으로 적자문제를 해결할 수 있는 아이디어를 제시한 프로젝트는 많지 않다.

따라서 이 프로젝트를 통해서 따릉이 서비스의 근본적인 문제점을 찾고 서울시에 실제로 도입할 수 있도록 데이터 기반의 아이디어를 제시하고자 한다.

배경

서울시 공유자전거 '따릉이'의 누적 이용건수가 1억 건을 앞두는 등 시민에게 사랑받고 있지만, 적자 폭은 갈수록 커져 딜레마에 빠진 상황이다. 서울시는 만성 적자를 해결하기 위해 광고판을 달거나 요금 인상을 검토하고 있는 상황이다.

구현 내용

데이터 전처리, 시각화 및 분석: 우선 자전거 거치소의 최신 현황과 연동하기 위해서 시간대별 서울시 공공자전거 이용정보(https://data.seoul.go.kr/dataList/OA-15245/F/1/datasetView.do) 데이터를 크롤링한 뒤 전처리 과정을 거친다. 이후 시각화를 통해 살펴 보면 평일의 경우, 대여/반납 시간대가 모두 8시와 18시에 집중되어 있으며 주로 출퇴근 시간에 몰린 것을 파악할 수 있다. 또한 지역에 따른 출퇴근 시간 대의 대여 반납 현황을 살펴본 결과 출근시간 대여가 높은 지역(서대문구, 성북구,광진구 등)은 대표적인 주거 지역이며 거주지에서 근무지로 이동하는 경우가 많기 때문에 출근시간 대여량이 높다. 반대로 퇴근시간 대여가 높은 지역(강남구, 종로구, 서초구, 영등포구, 금천구, 마포구, 중구, 성동구 등)은 대표적인 상업 지역이며 근무지에서 거주지로 이동하는 경우가 많기 때문에 퇴근시간 대여량이 높다.

• 이후엔 단순한 대여/반납이 아닌 시간대에 따른 자치구별 유출 유입 비율을 파악한 뒤 군집화하였다. 파이썬 heatmap을 표현한 결과 Cluster A(강서구은평구)는 출근하는 사람들이 많은 주거지역, Cluster B(영등포구용산구)는 출근시간에 유입이 많은 경제활동지역이라는 좀 더 객관적인 지표를 얻게 되었다.
• 결국 출근 시간대에 유입이 아주 높고 퇴근 시간에 유출이 심한 경우는 ClusterB의 성동구가 대표적이고 이에 반대로는 ClusterA의 서대문구가 대표적이다. 이에 더 나아가 성동구 거치소별로 시간대에 따른 대여량과 반납량을 살펴 본 결과 이용량이 특정 대여소에 쏠려 있음을 확인할 수 있다. ****

프로젝트 차별성

서울시 공공자전거 데이터를 활용한 프로젝트 중에서 따릉이 적자문제 해결방안으로써 실질적으로 적용 가능한 프로젝트이다.

적자문제를 해결하는 동시에 사용자들의 불편을 해결하기 위해서는 따릉이 관리 요원의 효율적인 파견을 통한 자전거 대여소의 자전거 개수 유지가 가장 중요하다고 생각했다. 대여소별 현황을 실시간으로 파악하고 수요와 공급이 몰리는 대여소를 집중적으로 지원하는 방식으로 불필요한 노동력과 시간을 아낄 수 있을 것이다.

또한 자전거 수량 불균형 문제를 사용자들로 하여금 행동유도를 통해서 자체적으로 어느정도 줄일 수 있다고 생각하였다. 본 프로젝트를 통해 사용자들의 참여를 유도하여 대여소별 자전거 불균형 문제를 해소할 수 있다.

구성원별 작품기여도 및 역할

• 팀장 / 김태윤 / 30% / 아이디어 기획, 프론트엔드
• 팀원 / 공명규 / 35% / 모듈 구현, 백엔드
• 팀원 / 최동훈 / 35% / 데이터 분석, 시각화