대리운전 시장의 지역별 수요 예측 모형의 성능 향상을 위한 방법론 연구 = A Study on Methodology for Improving Demand Forecasting Models in the Designated Driver Service Market

국문 초록 (Abstract)

대리운전 시장의 요금체계는 이용자의 대리운전 서비스 요청 시, 주위 대리운전 기사의 수, 대리운전 서비스 이용자 수, 날씨 등의 다양한 영향에 의해 실시간으로 변하는 Dynamic Pricing의 특징이 있다. 불확실한 변동성은 대리운전 서비스 요금을 상승시켜 고객의 이탈과 대리운전 기사의 배차거부를 유발하는 주된 원인이 되며, 이러한 문제를 해결하기 위해 적절한 수요를 예측하고 선제적으로 대응하기 위한 수요 예측 모형의 도입이 요구된다. 본 연구에서는 대리운전 서비스 이력 데이터를 활용하여 지역별, 시간대별 대리운전 서비스 수요를 예측하는 모형을 제시한다. 이후 실제 대리운전 서비스 이력 데이터를 활용하여 시간과 요일에 따른 조건부 확률을 구축하고 이를 예측 모형과 결합한 Time-Series with Conditional Probability 방법론을 제안하였으며 실험을 통해 SARIMA, Prophet의 기존 시계열 모형보다 성능이 우수함을 검증하였다. 본연구는 제안된 방법론을 통해 구축된 수요 예측 모형을 활용하여 대리운전 서비스의 단기 전략 수립에 활용할 수 있다는 시사점이 있다.

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