Recently, the shared personal mobility market has grown rapidly. As the number of competitors for shared E-scooter increases, the need for optimization research on operating methods is increasing. As electricity is used as power, efficient battery charging is the most basic and important issue in the mobility industry. The goal of this study is to propose an optimized operating system when a rechargeable E-scooter and a battery-replaceable E-scooter are mixed and operated in the near future. Using a genetic algorithm, we compare the deterministic optimal solution and the robust optimal design result considering uncertainties such as consumer demand and usage patterns. This study was conducted based on the data actually operated in the areas near Mapo-gu and Seodaemun-gu of Kick-Going, and we propose an optimized operating system for the replaceable E-scooter that is stable despite the uncertainty and analysis of the gradual introduction of the replaceable E-scooter in the future.
최근 공유 퍼스널 모빌리티 시장이 급격하게 성장했다. 공유 전동킥보드 경쟁사가 늘어나 운영 방식에 대한 최적화 연구의 필요성이 증가하고 있다. 전기를 동력으로 사용하는 만큼 모빌리티 산업에서 효율적인 배터리 충전은 가장 기본적이면서 중요한 이슈이다. 본 연구에서는 가까운 미래에 충전형 킥보드와 배터리 교체형 킥보드가 혼용되어 운영될 때, 최적화된 운영 시스템을 제안하는 것이 목표이다. 유전자 알고리즘을 이용하여 결정론적 최적해와 소비자의 수요 및 이용 형태와 같은 불확실성을 고려한 강건 최적설계 결과를 비교한다. 본 연구는 킥고잉의 마포구 및 서대문구 부근 지역를 중심으로 실제 운영된 데이터를 기반으로 진행되었으며, 앞으로의 교체형 킥보드 점진적 도입에 대한 분석과 불확실성에도 안정적인 교체형 킥보드의 최적화된 운영 시스템을 제안한다.
