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[학점A+위더스] 학점은행제 <생산관리>

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최초등록일 2025.09.03 최종저작일 2025.06
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[학점A+위더스] 학점은행제 &lt;생산관리&gt;
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    목차

    Ⅰ. 서론

    Ⅱ. 본론
    i. 전동 킥보드 시장의 현황
    ii. 수요예측 방법론
    iii. 가장 적합한 방법론: 시계열 분석
    iv. 시계열 분석을 위한 데이터 수집

    Ⅲ. 결론

    Ⅳ. 참고문헌

    본문내용

    Ⅰ. 서론
    마이크로 모빌리티는 지하철이나 버스를 타기 전후로 1~3km 이내의 짧은 거리를 오갈 때 사용하는 전동킥보드나 공유자전거 같은 이동 수단을 일컫는다. 최근 코로나19로 인해 대중교통 이용을 기피하는 경향이 증가하면서 개인 이동수단에 대한 관심이 급증하고 있다. 더불어, 전 지구적으로 기후 변화 대응과 환경보호에 대한 중요성이 커지며, 친환경적이고 내연기관이 없는 전동 킥보드와 같은 마이크로 모빌리티가 주목받고 있다.
    2024년 현재, 마이크로 모빌리티 시장은 빠르게 성장세를 보이고 있으며, 특히 전동 킥보드의 이용률이 꾸준히 상승하고 있다. Global Micromobility Market의 리포트에 따르면, 2023년 전 세계 마이크로 모빌리티 시장 규모는 약 791억 달러로 추산되며, 2024년부터 2030년까지 연평균 17.4%의 성장률을 기록할 것으로 예측된다. 이러한 성장 동력에는 도시 집중화, 교통 정체, 친환경 수단에 대한 수요 확대가 주요 요인으로 작용한다.
    A기업은 이러한 성장 흐름 속에서 경쟁 우위를 확보하기 위해, 전동 킥보드의 효율적인 운영 전략을 고민하고 있다. 이를 위해 정확한 수요 예측이 선행되어야 하며, 적절한 배치 및 운영 방안을 마련할 필요가 있다.

    참고자료

    · 위더스 원격평생교육원, 2025년 1학기 12기, 박현지 교수님, 생산관리 교안
    · ResearchAndMarkets, "Global Micromobility Market Report 2024-2030," 2024, https://www.researchandmarkets.com/reports/5632887/global-micromobility-market-2024-2028
    · Grand View Research, "Electric Scooter Market Size, Share & Trends Analysis Report By Vehicle Type, By Battery Type, By Application, By Region, And Segment Forecasts, 2024 - 2030," 2024, https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/electric-scooter-market
    · 박재용, "도시 내 마이크로 모빌리티 서비스 이용 행태 분석," 한국도시학회지, 제37권 제4호, 2023, pp. 123-136.
    · 김수현, 이정민, "시계열 분석을 이용한 공유 전동킥보드 수요 예측 연구," 한국정보과학회논문지, 제48권 제2호, 2021, pp. 89-100.
    · 조현우, "스마트 모빌리티 서비스 수요 예측과 운영 최적화에 관한 연구," 대한산업공학회지, 제47권 제1호, 2022, pp. 45-56.
  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. 수요예측 방법론
      수요예측은 비즈니스 의사결정의 핵심 기초입니다. 전통적인 시계열 분석부터 머신러닝 기반 방법론까지 다양한 접근이 존재하며, 각 방법의 장단점을 이해하는 것이 중요합니다. 정확한 수요예측을 위해서는 충분한 역사 데이터, 외부 변수 고려, 그리고 정기적인 모델 재검증이 필수적입니다. 특히 계절성, 트렌드, 불규칙한 변동을 적절히 분리하여 모델링해야 예측 정확도를 높일 수 있습니다. 실무에서는 단일 모델보다 앙상블 기법을 활용하여 예측 신뢰도를 향상시키는 것이 효과적입니다.
    • 2. 마이크로 모빌리티 시장 현황
      마이크로 모빌리티는 도시 교통의 미래를 형성하는 중요한 분야입니다. 전동 킥보드, 자전거 공유 등의 서비스가 빠르게 성장하고 있으며, 환경 친화적이고 비용 효율적인 이동 수단으로 인식되고 있습니다. 다만 안전 규제, 주차 문제, 사용자 교육 등 해결해야 할 과제들이 존재합니다. 시장의 지속적인 성장을 위해서는 정부 규제와 산업의 자율 관리가 균형을 이루어야 하며, 데이터 기반의 운영 최적화가 필수적입니다.
    • 3. 시계열 분석을 위한 데이터 수집
      시계열 분석의 성공은 고품질 데이터 수집에서 시작됩니다. 일관된 시간 간격으로 정확하게 수집된 데이터가 필수이며, 결측치와 이상치를 사전에 식별하고 처리하는 과정이 중요합니다. 마이크로 모빌리티 같은 분야에서는 GPS 위치 데이터, 이용 시간, 날씨 정보 등 다양한 소스의 데이터를 통합해야 합니다. 데이터 수집 시 개인정보 보호와 데이터 품질 관리를 동시에 고려해야 하며, 장기간의 안정적인 수집 체계 구축이 분석의 신뢰성을 결정합니다.
    • 4. 전동 킥보드 이용 패턴 분석
      전동 킥보드 이용 패턴 분석은 서비스 운영 최적화의 핵심입니다. 시간대별, 지역별, 날씨별 이용 패턴을 파악하면 차량 배치, 충전소 위치 결정, 가격 책정 전략 수립에 직접 활용할 수 있습니다. 사용자 세그먼트별 행동 특성을 분석하면 맞춤형 마케팅과 서비스 개선이 가능합니다. 특히 출퇴근 시간, 주말, 계절 변화에 따른 수요 변동을 정확히 예측하면 운영 효율성을 크게 향상시킬 수 있으며, 이는 기업의 수익성과 고객 만족도 모두에 긍정적인 영향을 미칩니다.
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