본 연구의 목적은 공유형 개인이동장치 주차공간/면에 대한 이용자 중심의 선호도를 파악하는 것이다. 본 연구의 목적을 달성하기 위한 방법은 다음과 같다. 첫째, 문헌고찰을 통해 공유형 개인이동장치 주차공간/면에 대한 설계요소를 도출한다. 둘째, 주차공간/면 설 계요소 조합을 통해 공유형 개인이동장치 주차공간/면에 대한 설계대안을 도출한다. 셋째, 설문조사를 통해 공유형 개인이동장치 이용 자를 대상으로 주차공간/면 설계대안에 대한 선호의식 데이터를 수집한다. 마지막으로 선호도 분석을 통해 공유형 개인이동장치 이용 자가 선호하는 설계요소를 도출한다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 공유형 개인이동장치 주차공간/면에 대한 설계요소로 주차면, 주 차각도 및 방향, 주차방법을 도출하였다. 공유형 개인이동장치 주차공간/면 설계요소를 바탕으로 16개의 설계대안을 도출하였다. 공유 형 개인이동장치 주차공간/면 설계대안에 대한 이용자의 선호도를 분석하였다. 이를 바탕으로 공유형 개인이동장치 이용자의 특성 및 이용행태별로 선호하는 설계요소를 도출하였다. 본 연구의 연구결과를 바탕으로 공유형 개인이동장치 주차공간/면 설계대안에 대한 기 준 마련을 위한 기초자료를 제시하였다.

본 연구의 목적은 보행로의 완충공간에 설치할 공유형 개인이동장치 주차구획을 합리적으로 설계하는 것이다. 공유형 개인이동장치 주차구획 설계를 위해 공유형 개인이동장치 주차구획의 주차형식별 규격과 주차용량을 산정하는 공식을 도출하였다. 본 연구의 방법 은 다음과 같다. 먼저 보행로 완충공간의 수직길이에 대한 기하학적 특성을 활용하는 것이다. 이를 바탕으로 공유형 개인이동장치 주 차구획의 수직길이에 대한 제약조건을 도출하였다. 다음으로 보행로 완충공간의 수평길이에 대한 기하학적 특성을 활용하는 것이다. 이를 바탕으로 공유형 개인이동장치 주차구획의 수평길이에 대한 제약조건을 도출하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 보행로 완충 공간의 수직길이에 대한 공유형 개인이동장치 주차구획의 주차형식별 규격을 바탕으로 주차구획 설계공식을 도출하였다. 보행로 완충 공간의 수평길이에 대한 공유형 개인이동장치 주차구획의 용량을 바탕으로 주차구획 설계공식을 도출하였다. 본 연구는 연구결과를 바탕으로 보행로의 완충공간에 설치할 공유형 개인이동장치 주차구획에 대해 최적의 주차형식과 주차용량을 도출하였다.

PURPOSES : This study is to analyze preference of shared personal mobility(shared e-scooter or shared bike) parking lot. The detailed purposes are as follows. Firstly, the attributes and attribute levels of shared personal mobility are developed. Based on combined attributes and attribute levels several profiles were composed. Preference data of shared personal mobility parking lot is collected through survey. Preference of shared personal mobility parking lot was analyzed using conjoint analysis. METHODS : Based on the literature review, the attributes and attribute levels that might affect behavior or intention of shared personal mobility parking were developed. Several profiles that contain combined attributes and attribute levels were created in a fractional factorial design. In order to collect preference data of shared personal mobility parking lot, online survey were proceeded. The survey participants were asked to mark preference point between point 1 and point 10. Lastly, preference of shared personal mobility parking lot was analyzed using conjoint analysis. RESULTS : Based on literature review, 5 attributes for conjoint analysis were set.(Distance between shared personal mobility parking lot and destination, Space for shared personal mobility parking lot, Location of shared personal mobility parking lot, Type of shared personal mobility parking lot, Interval of shared personal mobility parking lot). With the combination of 5 attributes and their levels, 16 random profiles were made. Online survey was proceeded with 300 participants who have used shared personal mobility. Using conjoint analysis utility and importance of each attribute has been calculated. As a result, the preference got higher when distance between parking lot and destination and intervals of parking lots are short. In addition racks are tended to be preferred and it seems to be more profer to install parking lot on buffer zone of pedestrian road instead of adjacent to private building. CONCLUSIONS : It could be important to install personal mobility parking lot considering preference of parking lot attributes in order to encourage users to use the proper parking lot instead of parking anywhere.

PURPOSES : This study aims to suggest how to utilize "standby data" of shared mobility that does not contain personal information and examine whether "standby data" can derive existing shared mobility operation analysis items similarly. METHODS : An existing Personal Mobility (PM) traffic pattern analysis was performed by identifying the user (User ID) and the user's route in a time frame. In this study, the PM traffic pattern analysis focuses on a vehicle (ID of the standby vehicle) and its standby location. We examined whether the items derived from the User ID-based traffic pattern analysis could also be derived from the standby Vehicle ID-based analysis. RESULTS : The analysis showed that all five items (traffic volume by time slot, peak time, average travel time, average travel distance, and average travel speed) of the existing User ID-based PM travel analysis result could be derived similarly using the standby Vehicle ID-based PM traffic analysis. However, the disadvantage is that the average driving distance is calculated as a straight-line distance. It seems possible to overcome this limitation by correcting the average driving distance through linkage analysis with road network data. However, it is not possible to derive the instantaneous maximum speed or acceleration/deceleration. CONCLUSIONS : In an era in which various means of transportation are being introduced, data sharing is not preferred because of legal issues.Consequently, it is difficult to understand the use of new means of transportation and formulate new policies. To address this, data sharing can be active based on standby data that is not related to personal information.