PURPOSES : The purpose of this study is to identify the beneficiaries of car-sharing that can utilize autonomous car-sharing services when they are introduced. METHODS : This study was conducted in two stages. The first step was to analyze the characteristics of shared car usage by region and rental time using t-Ttest. The second step was to analyze the beneficiaries of autonomous car-sharing services if they are introduced. The beneficiaries were derived using parking time and survey data. RESULTS : Car-sharing behavior showed statistically different usage characteristics by region and rental period. However, the distance traveled per trip for short trips was similar. When the autonomous car sharing service with free return and rental is introduced, 31% (Jeju) to 38% (Daejeon) of short-term renters and 50 to 52% of long-term renters are expected to benefit. CONCLUSIONS : When introducing autonomous car-sharing services, it is necessary to establish a shared car strategy that reflects the characteristics of car-sharing use by region and rental period. In particular, in Jeju Island, where the rental time is relatively longer than Daejeon, the introduction of autonomous car-sharing services will contribute to reducing the cost of shared vehicles in terms of cost.

Car-sharing is one of the most popular cases of a shared economy. It is a sustainable service that enhances mobility by renting shared vehicles to meet user's purpose in short-time. Car-sharing has known that it is effective in reducing ownership of passenger cars, reducing traffic congestion, and improving the environment. In Korea, a variety of car-sharing services have been launched, and since 2012, Korea Land & Housing Corporation (LH) has started to introduce HappyCar service for residents of public rental housing complexes nationwide. Public rental housing complexes have three types of complexes, one of which is complex for the low-income households. The purpose of this study is to find out the factors affecting the use of carsharing for low-income people using Poisson regression analysis with 2017 HappyCar usage data. Data including outliers was filtered and explanatory variables (age, sex, and accessibility of public transportation around rental housing complexes) were selected through correlation analysis. The results of this study are expected to be useful for analysis of carsharing low-income users' behavior, demand forecasting, and the establishment of shared transportation policies in the future.

Recently, owing to the development of ICT industry and wide spread of smart phone, the number of people who use car sharing service are increased rapidly. Currently two-way car sharing system with same rental and return locations are mainly operated since this system can be easily implemented and maintained. Currently the demand of one-way car sharing service has increase explosively. But this system have several obstacle in operation, especially, vehicle stock imbalance issues which invoke vehicle relocation. Hence in this study, we present an optimization approach to depot location and relocation policy in one-way car sharing systems. At first, we modelled as mixed-integer programming models whose objective is to maximize the profits of a car sharing organization considering all the revenues and costs involved and several constraints of relocation policy. And to solve this problem efficiently, we proposed a new method based on particle swarm optimization, which is one of powerful meta-heuristic method. The practical usefulness of the approach is illustrated with a case study involving satellite cities in Seoul Metrolitan Area including several candidate area where this kind systems have not been installed yet and already operating area. Our proposed approach produced plausible solutions with rapid computational time and a little deviation from optimal solution obtained by CPLEX Optimizer. Also we can find that particle swarm optimization method can be used as efficient method with various constraints. Hence based on this results, we can grasp a clear insight into the impact of depot location and relocation policy schemes on the profitability of such systems.

카쉐어링 시스템은 여러 나라에서 활성화 되어있고 이용하는 사람들이 지속적으로 증가하고 있다. 국내에서는 현재 서울을 중심으로 사업이 시행되고 있다. 국내의 카쉐어링 서비스 활성화를 위해선 우선 많은 사람들이 손쉽게 이용할 수 있는 공간에 서비스를 받을 수 있도록 위치를 선정하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 대전시를 대상으로 카쉐어링 서비스를 제공하기 위한 위치 선정방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 카쉐어링의 입지 분석을 위해 GIS Arc/Info 10 소프트웨어를 활용하였고 GIS그리드 분석을 수행하여 주요 지점의 입지선호도를 순위별로 선정하였다. 그리고 주요지점을 바탕으로 GIS Arc/Info의 네트워크 분석 (Network Analysis)모듈에 내장되어있는 입지배분모델(Location-allocation Model)을 이용하여 주요지점의 입지를 선정하였다. 먼저 카쉐어링 입지분석을 위한 특성으로 교통적 요인, 인구요인, 잠재 수요력, 외부접근 성, 내부접근성으로 나누었고 각각의 특성을 구현할 수 있도록 공간데이터와 속성데이터를 구축하였다. GIS공간데이터를 얻기 위해 우선 KTDB의 전국 행정구역 및 도로망 자료를 바탕으로 카쉐어링 대상지역인 대전지역의 행정구역과 도로망 GIS공간데이터를 얻었다. 그리고 위성지도를 이용하여 분석에 필요한 대전지역 대학교, 기차역, 버스터미널, 지하철 위치를 각각 추가하였고 이를 바탕으로 주요지점 93곳을 선정하였다(주요 교차로 50개, 대학교 13개, 기차역 및 버스터미널8개, 지하철역 22개) 그리고 공간데이터에 들어갈 속성데이터로써 교통적 요인으로는 대전광역시 교통조사 및 분석보고서(2012)의 첨두시간 교통량데이터(대/시)를 이용하였고, 인구요인으론 행정동별 인구밀도(명)와 대학교 재학생(명) 수를 이용하였다. 잠재 수요력으로는 전국 여객 기종점 통행량 조사(2011) 자료의 동 별 자동차 보유대수를 이용하였다. 다음으로 각각의 레이어를 5x5셀 크기의 래스터 자료로 변환 한 후 서로 다른 요인들의 측정치를 통일시키기 위해 각 요인들의 측정단위 들을 퍼지논리에 의해 0과 1사이 의 실수로 분류(S형 증감형태)하여 표준화 하였다. 그리고 각각의 레이어에 가 중치를 부여한 후 각각의 레이어 중첩을 통한 셀 별 연산을 수행하여 주요지점의 우선순위를 결정하였다. 마지 막으로 주요지점 93곳을 공급 후보지로 정하고 각 동 별 중심지를 수요지점으로 선정하여 GIS프로그램내의 입 지배분 모델 중 min-distance model을 적용하여 주요지점의 입지를 선정하였다. 본 연구를 통해 향후 카쉐어링 서비스 도입 시 위치선정에 있어 주요지점의 우선순위는 물론 수요를 최대화 할 수 있는 서비스지역을 선정하는데 기초자료가 될 것으로 기대된다.