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공유 전동킥보드 - 퍼스널 모빌리티, 핵심은 데이터
데이터는 교통에 취약한 지역을 파악할 수 있는 자료로도 활용할 수 있다. 대중교통 노선도와 킥고잉 이동 경로를 데이터 맵에 기록한 후 대중교통 경로와 겹치지 않는 킥고잉 이동 데이터를 추출하는 방식으로 교통의 빈틈을 측정할 수 있다. 빈도수가 더 높게 측정되는 곳은 이동의 수요가 높고 실제 이동이 많이 일어나는 것을 의미한다. 반대로 대중교통과 킥고잉 경로가 일치하지만 전동킥보드 빈도가 높게 나타난다면 교통체증이 심하거나 대중교통에 대한 초과 수요가 있는 구간일 수 있다. 이처럼 퍼스널 모빌리티 및 다른 이동 데이터와 결합하면 도시 교통 체계를 진단할 수 있다.
운행 정보는 또한 안전한 이동 경로를 파악하고 퍼스널 모빌리티를 위한 도로 인프라 설계에도 적용할 수 있다. 센서를 통해 노면 충격도와 속도를 도로 구간별로 측정, 이상 패턴을 보이는 구간을 특정할 수 있다. 이를 통해 단기로는 이용자들에게 안전한 경로를 제시할 수 있다. 도로의 노면이 균일하지 않은 도로를 피하도록 유도해 안전하게 이용하도록 하는 것이다. 장기로는 지방자치단체 등과 협력해 도로 환경을 개선할 수도 있을 것이다.
출처 :
https://www.etnews.com/20200503000167
[ET단상]퍼스널 모빌리티, 핵심은 데이터
대한민국에 공유 전동킥보드 서비스 킥고잉이 등장한 지 1년 반이 지난 지금 국내에는 10개가 넘는 후발 주자와 해외 기업들이 유사한 서비스를 제공하고 있다. 전동킥보드가 낯선 시기는 금세 �
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