모바일 플랫폼 기반의 택시합승 수용성에 영향을 미치는 요인분석

박종한; 고준호; 이혁준; 장준석

doi:10.7470/jkst.2021.39.5.580

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 박종한 고준호 (한양대학교) 이혁준 (한양대학교) 장준석 (한국도로공사)

저널정보: 대한교통학회 대한교통학회지 대한교통학회지 제39권 제5호

발행연도: 2021.10

수록면: 580 - 592 (13page)

DOI: 10.7470/jkst.2021.39.5.580

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

최근 택시 승차난 해소의 목적으로 스마트폰 앱을 이용한 플랫폼 기반의 택시 헤일링 서비스 이용이 가능해지고 택시합승서비스 파일럿 프로그램이 시행 중에 있다. 이러한 프로그램의 성공적인 운영을 위해서는 시민들의 택시합승 수용정도와 수요에 대한 높은 이해가 필요하다. 본 연구의 목적은 설문조사를 통해 택시합승에 대한 서울시민(최근 택시 이용자 대상)의 수용성을 조사하고 택시합승에 영향을 미치는 요인과 택시합승 이용의향에 변화를 일으키는 계층을 파악하는 것이다. 그 결과, 첫째, 설문조사를 통한 택시합승에 대한 수요는 전통적 택시합승이 16.5%, 모바일 플랫폼 기반의 택시합승이 30.7%로 동승자와 택시기사의 신원정보 제공으로 인한 안전성 문제 개선의 이유로 택시합승에 대한 수요가 14.2%p 높아지는 것으로 나타났다. 둘째, 택시합승에 영향을 미치는 변수를 도출하기 위해 순서형 프로빗 모형을 통해 분석한 결과, 전통적 택시합승과 플랫폼 택시합승에서 공통적으로 영향을 미치는 요인은 나이, 가구소득수준, 통근 주 교통수단, 택시서비스만족도로 나타났다. 셋째, 플랫폼 택시합승서비스(동승자 및 운전기사 신원정보 제공)가 도입될 때 택시합승 이용의향 변화가 긍정적인 이용계층을 파악하기 위해 분류트리 분석을 실시하였다. 그 결과, 40대, 60대이면서 통근 주 교통수단으로 승용차, 택시, 도보를 이용하는 이용자는 택시합승서비스에 대해 긍정적으로 변화하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 향후 이용자 측면뿐만 아니라 택시기사와 택시운수사업체를 포함한 택시관련 종사자를 대상으로 하는 추가적인 분석이 수행된다면 택시합승에 대한 보다 활용 가능한 결과를 도출할 수 있을 것으로 사료된다.

The recent advancement of ICT enables platform-based taxi-hailing services with the help of smartphone applications, allowing the implementation of taxi-pooling service during some time periods and in some areas as a pilot program. This program is expected to mitigate to an extent the taxi service shortage problem caused by the mismatch between taxi demands and supplies. Under this background, it is required to scrutinize citizens’ level of acceptance and their demand of the taxi-pooling services, which may guide decisions on expanding and sustaining the services. This study aims to investigate taxi passengers’ acceptance of the taxi-pooling services by employing a questionnaire-based survey targeting 1,000 Seoul citizens. The survey revealed that 16 percent of the respondents were positive about traditional taxi-pooling services and that the positive responses increased to 30.7 percent when the traditional service is changed to a platform-based one that can provide information about taxi driver and co-passengers. Ordered probit models were also developed to identify factors that affect user’s acceptance to the taxi-pooling services. The models illustrated that respondents’ background such as age, income, modes of commuting and satisfaction with taxi service are important factors. In particular, the respondents with a higher level of satisfaction with taxi services tend to more willingly accept the taxi-pooling services. A classification tree analysis was also applied to identify who are more acceptable to the taxi-pooling services when the platform-based service (under which drivers and passengers’ information are given) is introduced. It showed that 40s and 60s users who use private car, taxi and other (walk, bike etc) as modes of commuting tend to positively change their attitude toward the taxi-pooling services after the introduction of platform-based one.

#classification and regression tree #ordered probit model #mobile platform based taxi-pooling services #ridesharing #taxi-pooling service #분류회귀나무 #순서형 프로빗 모형 #모바일 플랫폼 택시합승서비스 #승차공유 #택시합승서비스

참고문헌 (14)

참고문헌 신청

Bischoff J., Maciejewski M., Nagel K. (2017), City-Wide Shared Taxis: A Simulation Study in Berlin, Intelligent Transportation Systems (ITSC) 2017 IEEE 20th International Conference.

Chen P., Liu J., Chen W. (2010), A Fuel-Saving and Pollution-Reducing Dynamic Taxi-Sharing Protocol in VANETs, In Proc. the 72nd IEEE Vehicular Technology Conf. Fall, 1-5.

D'orey M. P., Fernandes R., Ferreira M. (2012), Empirical Evaluation of a Dynamic and Distributed Taxi-sharing System, In Proceedings of the 15th lnternational lEEE Conference on lntelligent Transportation Systems, 140-146.

Groth S. (2019), Multimodal divide Reproduction of transport poverty in smart mobility trends, Transportation Research Part A, 125, 56-71

He F., Shen Z. (2015), Modeling Taxi Services with Smartphone-Based E-Hailing Applications, Transportation Research Part C, 58, 93-106.

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

박종한

소속기관 한양대학교

주요연구분야 공학 > 기타공학 > 교통공학 TOP 10%

논문수 9 이용수 1,157

고준호

소속기관 한양대학교

주요연구분야 공학 > 기타공학 > 교통공학 TOP 0.5% 사회과학 > 지리학 > 지리학 일반

논문수 38 이용수 5,752

이혁준

소속기관 한양대학교

주요연구분야 공학 > 기타공학 > 교통공학 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 4 이용수 419

장준석

소속기관 한국도로공사

주요연구분야 공학 > 기타공학 > 교통공학

논문수 5 이용수 353

이 논문과 함께 이용한 논문

위치 정보를 이용한 택시 선택 시스템 설계

조혜성 , 김동현 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2019 .07

택시 합승 서비스에서의 지체 시간 감소를 위한 대안 승/하차 지점 탐색 알고리즘 개발

박성연 , 김동규 대한교통학회 학술대회지 2022 .09

WAMP 웹 서버를 활용한 대학 커뮤니티 내 택시 합승 애플리케이션 설계

이일현 , 윤규성 , 이상협 외 3명 대한전기학회 학술대회 논문집 2019 .11

임성빈교수의 교통이야기 (8) : 합승용 택시미터

임성빈 교통기술과정책 2018 .10

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-053-002144562

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (14)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)