2.1 공공자전거 관련 연구
Efthymiou et al.(2013)은 카셰어링은 활성화되어 있으나, 그에 반해 공유자전거 서비스는 도입 단계에 있는 그리스 국민들을 대상으로 온라인 설문조사를 수행하였다. 설문조사는
18세~35세의 공유서비스 이용자들을 대상으로 하였다. 공유자전거 이용에 미치는 영향요인 분석 결과, 스테이션 위치, 이용시간대, 반납 편의성, 연령대가
영향요인인 것으로 나타났다. 또한, 설문조사 대상자들에 대하여 공유교통 서비스 이용의사를 밝힌 주 이용자들의 특성을 확인하기 위해 순서형 로짓모형을
구축하여 분석을 수행하였다. 분석 결과, 연평균 소득이 15,000 유로~25,000 유로인 이용자들이 카셰어링 및 공유자전거 이용의사를 밝힌 것으로
나타났고, 기존 주 통근수단이 버스, 트램, 트롤리버스 등인 이용자들은 카셰어링을, 도보인 이용자들은 공유자전거를 선호하는 것으로 나타났다.
Do and Noh(2014)의 연구에서는 대전광역시 공유자전거의 이용특성을 분석하였고, 분석 내용을 기반으로 최적 스테이션 위치 선정 및 이용효율성 제고 방안을 제시하였다.
이 연구에서는 이용수요 영향요인을 분석하기 위해 다중회귀분석방법론을 채택하였다. 이용특성을 분석한 결과, 공원 인근에서 공공자전거 이용비율이 높은
것으로 나타났고, 주중보다 주말 이용수요가 높은 것으로 나타났다. 공유자전거를 대여했던 장소로 되돌아가는 비율이 높은 것으로 나타났고, 절대적 근접
중심성 지표를 토대로 분석한 결과, 공공자전거 스테이션이 균등하게 분포되어 있지 않아, 이용패턴이 특정 지역(둔산, 유성 등)에 치우쳐져 있는 것으로
나타났다. 또한, 공공자전거 이용수요에 영향을 미치는 요인으로는 버스 승·하차 인원, 자전거도로 연장, 공원 유무, 수변공간까지의 거리, 젊은층 비율
등임을 알 수 있었다.
Lee et al.(2016)은 고양시 공공자전거 이용 데이터를 활용하여 기상조건과 스테이션 입지특성이 공공자전거 수요 및 이용패턴에 미치는 영향을 파악하였다. 이를 위해 시간대별
대여량 모형을 구축하였고, 모형 구축에는 선형회귀분석 방법론을 활용하였다. 분석 결과, 기상조건에 따른 영향은 평균 기온이 상승할수록 대여량이 증가하는
것으로 나타났고, 강수량이 10 mm 이상 되거나, 평균 기온이 29도 이상으로 높아지는 경우, 풍속이 7 m/s 이상 되는 경우에 대여량이 감소한
것으로 분석되었다. 입지특성에 따른 영향은 새벽시간대는 유흥가가 위치한 중심상업지역, 낮 시간대에는 공원지역과 중심 및 일반상업 지역의 대여량이 높은
것으로 나타났다. 하교시간대는 학교 인근 스테이션의 대여량이 증가한 것으로 나타났고, 퇴근시간대는 지하철역 인근의 대여량이 증가한 것으로 나타났으며,
심야시간대에는 공원지역에서의 대여량이 두드러지는 것으로 나타났다.
Cho and Yoon(2017)의 연구에서는 대전광역시 공공자전거시스템의 이용 만족도와 영향요인과의 인과관계에 대한 연구모형을 설계하고 가설을 설정하여 가설을 검증하였다. 가설
검증을 위해 내적일관성분석, 타당성 검증을 위한 요인분석, 독립변수 간 상관관계분석을 실시하였고, 다중회귀분석을 통해 변수 간의 관계를 검증하였다.
분석 결과, 공공자전거시스템의 이용 만족도에 대한 영향요인은 학교와 회사와의 접근성, 버스 정류장과의 접근성, 키오스크의 이용 편의성, 손잡이와 바구니의
편리성, 대중교통과의 연계성, 이용요금의 합리성과 대중교통 비용의 절감가능성 등을 확인할 수 있었다.
Jang and Lee(2018)는 한중 공유자전거 이용자를 대상으로 자전거공유서비스 이용행동 영향요인을 사회적 요인과 이용자 요인으로 구분하여 비교·분석하였다. 자전거공유서비스의
영향요인 중 사회적 요인은 사회적 가치, 참여자 간 신뢰, 환경보호로 나타났고, 이용자 요인은 경제적 혜택, 즐거움, 위치 편리성, 스트레스 해소,
혁신성을 선정하여 분석을 수행하였다. 한중 소비자의 외생변수와 이용자 이용행태 사이의 영향관계를 확인한 결과, 한국 이용자들은 사회적 가치, 환경보호,
경제적 혜택, 즐거움, 혁신성과 이용자 이용행태 사이에 상관관계가 있는 것을 알 수 있었고, 중국 이용자들은 사회적 가치, 환경보호, 위치 편리성,
혁신성과 이용자 이용행태 사이에 상관관계가 있음을 확인할 수 있었다.
Shen et al.(2018)은 9일 간의 싱가포르 공공자전거 운영업체의 이용 데이터를 수집하였다. 수집 데이터를 활용하여 공공자전거 이용의 시·공간
측면의 이용패턴을 분석하였다. 분석 모형으로는 공간자기회귀 모형을 선정하였다. 분석 영향요인으로는 자전거 크기, 인접 도시 환경, 대중교통 접근성,
자전거 인프라, 기상조건 등을 선정하였다. 분석 결과, 자전거 크기가 클수록 공공자전거 이용은 늘어나는 것으로 나타났고, 언덕 구간, 좋은 대중교통
접근성, 좋은 자전거 인프라, 무료이용 프로모션 등은 dockless형 공유자전거 이용에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났으나, 강우량의 증가와
고온은 dockless형 공유자전거 이용에 부정적인 영향을 주는 것으로 나타났다.
Xu et al.(2018)은 싱가포르 공공자전거 운영업체로부터 운영 4개월 간의 GPS 데이터 자료를 구득하여 싱가포르 내 여러 유형의 지점에서
이용 시간대에 따른 공공자전거의 이용패턴을 분석하였다. 분석 결과, 평일 공공자전거 이용패턴은 기·종점 모든 지점에서 이용 시간대가 다양하게 분포하는
것으로 나타났고, 주말 공공자전거 이용패턴은 시 전체적으로 이용 시간대가 더 균등하게 분포되어 있음을 알 수 있었다. 또한, 주거 밀도, 상업 밀도
및 교차로 수 등 일부 도시 환경 측면 지표는 공공자전거 이용 시간대와 상관관계가 있는 것으로 나타났고, 토지 이용혼용 및 자전거 경로 거리와 같은
요소는 상대적으로 상관관계가 덜한 것으로 나타났다.
Kim et al.(2019)은 수원시 dockless형 공유자전거 운영업체로부터 일주일간의 공공자전거 이용데이터를 구득하여 이용현황분석과 통행특성, 이동경로를 분석하였다. 자전거
이용자수, 자전거 가동율, 평균이용시간, 대여·반납 지역 분포, 주말 및 주중 이용패턴 등을 분석하여 수원시 자전거 이용자들의 이용특성을 심층적으로
분석하였다. 자전거 이용자 수의 경우, 수원시 내 최초로 공유자전거를 도입한 2018년 2월 이후, 일평균 기준 2018년 2월 22명, 6월 2,764명,
9월 15,635명으로 증가한 것으로 나타났다. 공유자전거 가동율은 5,000대를 기준으로 평일평균 3,170대(64.5%), 주말평균 2,745대(54.9%)로
나타났다. 공공자전거 평균 이용시간은 12~13분으로, 자전거 평균 주행속도인 20 km/h로 환산 시, 평균 약 4~4.5 km의 단거리를 이용하는
것으로 분석되었다. 또한, 주말과 주중 데이터를 분석한 결과, 주말과 주중 모두 이용자가 공유자전거를 많이 이용하는 것으로 나타났다. 대여·반납 기준
분석 결과, 자전거 인프라 구축 및 정비사업이 추진된 지역, 주거지역과 상업지역, 업무시설 밀집지역을 중심으로 공공자전거 이용률이 높은 것으로 분석되었다.
동별로 기·종점 경로를 분석한 결과, 내부통행이 많은 것으로 나타났다.
이상을 통해, 기존 공유자전거 관련 연구는 이용자 특성과 이용행태를 분석한 문헌과 이용특성에 따른 공유자전거 스테이션의 적합한 위치 등을 분석한 문헌이
주를 이룬 것을 알 수 있었다. 이에 더하여, 스테이션 기반의 공유자전거 이용 영향요인을 분석한 연구가 주를 이루었음을 확인할 수 있었다. 또한,
국외 일부 문헌에서는 dockless형 공유자전거 이용에 영향을 주는 영향요인을 분석하였음을 확인할 수 있었다. 그러나 이와 관련된 국내 연구사례는
상대적으로 부족한 것을 알 수 있었다. 이는 기존 국내에 도입된 공유자전거는 주로 스테이션 기반으로 운영되는 사례가 다수이고, dockless형 공유자전거는
점차 도입되고 있는 상황이기 때문에 연구사례가 상대적으로 부족한 것이라 볼 수 있었다. 이에 따라, 본 연구에서는 국내 실정에 적합한 dockless형
공유자전거 이용 영향요인을 분석하여 향후 수원시 뿐 아니라 국내 타 지방자치단체에도 dockless형 공유자전거가 안정적으로 도입될 수 있도록 적정
도입 방안을 제시하고자 한다.