메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이호준 (Hanyang University) 고준호 (Hanyang University) 장준석 (Hanyang University) 이수기 (Hanyang University)
저널정보
대한국토·도시계획학회 국토계획 國土計劃 第54卷 第4號(通卷 第243號)
발행연도
2019.8
수록면
48 - 60 (13page)
DOI
10.17208/jkpa.2019.08.54.4.48

이용수

DBpia Top 10%동일한 주제분류 기준으로
최근 2년간 이용수 순으로 정렬했을 때
해당 논문이 위치하는 상위 비율을 의미합니다.
표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
Autonomous vehicle technology, which has been rapidly developed in recent years, is expected to greatly change urban parking demand in particular when autonomous vehicles are used as shared cars. However, few studies have focused on investigating the potential parking demand changes incurred by the shared autonomous vehicles (SAVs). Under this background, this study attempts to compute the required fleet size of SAVs to provide transportation services for some portions of passenger car travel demand in Seoul and estimate the resultant parking demand changes based on a simulation approach. For this purpose, 20 scenarios are established by varying fleet size and relocation strategy of SAVs. The scenario-based analyses identify that the required SAV fleet size is 5,000 for both 3km and 5km relocation strategies when the SAV market penetration rate is 10%. The model with assumptions of 5,000 SAVs deployed and a 5km relocation strategy shows the greatest reduction in parking demand, which is equivalent to 271 vehicle-hours per day. In addition, the wider relocation strategy implies tradeoffs between operational efficiency and travel distances with no passenger. Although models with a 5km relocation strategy show greater reductions of parking demand and waiting time, they suggest travel distances with no passenger can be longer due to the relocation of SAVs over longer distances.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구 고찰
Ⅲ. 연구방법
Ⅳ. 분석 결과
Ⅴ. 결론
인용문헌 References

참고문헌 (24)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

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

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-539-000937096