대여소 중심 예측/ 기존 프로젝트와 같이 대여소를 기준으로한 실시간 특성(대여소 인근의 자전거 수, 유동인구, 지하철 역의 승하차 수 등)을 수집하여 공공자전거 실시간 반납량 예측.
❌ : '실시간 자전거 위치' 특성을 참고하는데에 한계가 있고, '실시간' 주제에 적절하지 않음. 성능 또한 2. 에 비해 좋지 않음.
이용자 중심 예측/ 각각 이용자의 특성이 독립이라는 가정 하에 실시간 반납량은 현재 이용자의 반납확률의 합으로 예측가능함을 보이고, 실시간 자전거의 위치 및 특성을 이용하여 각 대여소별 모델을 적합하여 실시간 반납 확률을 통해 실시간 반납량 예측.
⭕ : '실시간' 주제에 가장 적절하며, '실시간 자전거 위치' 와 관련된 특성을 유연하게 이용 가능.
연구에 사용된 데이터는 공공자전거 데이터로, 대여이력, 대여 이동경로, 대여소 정보로 구성된다.
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5월 실시간 자전거 위치 정보의 컨투어 플롯 (Contour plot)

5월에는 여의도 한강공원에서 가장 높은 자전거 이동을 보이며, 한강 인근, 광진구, 송파구, 종로구에서 높은 이동량을 보인다.
시간대별 반납량
요일별, 시간대별 반납량은 다음과 같은 분포형태를 보인다.

대여소별 시간대에 따른 반납량

평일: 오른쪽 상단부터 시계방향으로 밤-새벽(21시~ 5시), 출근시간대(6시~10시). 오후시간대(11시~16시), 퇴근시간대(17시~20시)

주말 및 공휴일: 오른쪽 상단부터 시계방향으로 밤-새벽(21시~ 5시), 출근시간대(6시~10시). 오후시간대(11시~16시), 퇴근시간대(17시~20시)
이용권별 반납 대여소

좌: 1일권 사용자의 반납 비율이 높은 상위6개 대여소, 우: 정기권 사용자의 반납 비율이 높은 6개 대여소

좌: 여의도 공원 근처, 우: 수색역 인근