K-means 클러스터링을 이용한 지역별 전동 모빌리티 수요 예측

박세준; 변영철

doi:10.14801/jkiit.2021.19.11.125

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박세준 (제주대학교) 변영철 (제주대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제11호(JKIIT, Vol.19, No.11)

발행연도: 2021.11

수록면: 125 - 132 (8page)

DOI: 10.14801/jkiit.2021.19.11.125

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경쟁에서 우위를 선점하고 고객에게 양질의 서비스를 제공하기 위해서는 고객이 원하는 시간과 장소에 장치를 적절히 배치하는 것이 매우 중요하다. 이는 해외 A사의 퀵 배송, 국내 C사의 로켓배송 등에서도 알 수 있다. 따라서 본 연구는 과거의 지역별 고객의 전동 모빌리티 수요 데이터를 기반으로 미래에 있을 수 있는 수요를 보다 정확히 예측하기 위한 것이다. 예측의 정확도가 낮으면 적재적소에 고객들이 서비스를 이용하지 못하는 문제점이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 지역에 따라 전동 모빌리티 수요를 예측하고 지역을 어떻게 나눌지에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 K-means 클러스터링 알고리즘을 이용하여 데이터를 나누어 학습함으로써 그렇지 않은 경우에 비해 나은 성능을 얻을 수 있음을 알 수 있었다. 실험결과, 지역을 나누기 전에 약 70%의 정확도를 보였고, 클러스터링 방법으로 지역을 나눌 경우 약 90%의 정확도로 성능이 개선됨을 알 수 있었다.

#machine learning #time series data #pattern recognition #regression #forecasting #clustering #data smoothing

참고문헌 (13)

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김선우 / 2020 / 스타트업 성장단계 구분에 대한 탐색적 연구 / 벤처창업연구 15(2):127~135

Gerardo Zarazua de Rubens / 2020 / The market case for electric mobility: Investigating electric vehicle business models for mass adoption / Energy 194:116841

Khan / 2020 / Genetic Algorithm Based Optimized Feature Engineering and Hybrid Machine Learning for Effective Energy Consumption Prediction / IEEE Access 8:196274~196286

Liaw Andy / 2002 / Classification and regression by randomForest / R news 2(3):18~22

Wei‐Yin Loh / 2011 / Classification and regression trees / WIREs Data Mining and Knowledge Discovery 1(1):14~23

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