🚲 공유 자전거 수요 예측 | 3️⃣ 비즈니스 모델 제안

✒️ 문제 정의

도시화가 가속되면서 도심 교통 혼잡, 환경 오염, 교통 소외 지역 증가는 지속적인 문제로 남아있다. 그 대안으로 떠오른 것이 공유 자전거이다. 하지만 아직도 우리는 "어디에 얼마나 배치해야 할까?", "어떻게 하면 더 많은 사람이 탈까?" 같은 문제에 명확한 해답을 찾지 못하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, AI 기반 수요 예측 모델을 중심으로 한 비즈니스 모델을 구상해봤다.

 

✒️ 서비스 개요

이 비즈니스 모델은 도시 내 공유 자전거 수요 데이터를 수집하고, 머신러닝 기반 수요 예측, 최적 경로 설계, 이벤트 마케팅, 친환경 인센티브까지 결합한 올인원 AI 운영 플랫폼이다.

 

✒️ 중요 포인트

(AI 수요 예측 대시보드)

- 날씨, 시간, 요일, 이벤트 정보를 반영한 머신러닝 기반 수요 예측 모델

- 예측 알고리즘: Linear Regression, Ridge, Lasso, XGBoost

- 시간대/지역별 실시간 예측 시각화

- 운영자에게 최적 자전거 배치/회수 경로 자동 제안

 기대효과 : 운영 효율성 증가 

 

(사용자 맞춤형 경로 & 반납 추천)

- 혼잡도 + 반납소 위치 기반 최적 경로 안내

- "A 지점에 반납하면 500포인트 지급" 같은 AI 반납 유도 시스템

- 휴식 장소/음료 할인 추천 연계로 체험 확장

 기대효과 : 사용자 경험 향상 + 회수 효율 증가 

 

(스마트 마케팅 자동화)

- 날씨·시간·요일별 AI 마케팅 추천 엔진

- 운영사는 클릭 한 번으로 효율적 타겟 프로모션 가능

 기대효과 : 이용률 증가 + 브랜드 인지도 향상 

 

✒️ 비즈니스 모델

수익 모델	타깃 고객	비즈니스 방식
B2B SaaS 구독	공유 자전거 운영사	AI 수요 예측 및 운영 대시보드를 월별/연별 구독 요금제로 제공
Ride&Earn 광고 제휴	일반 소비재 기업	포인트 기반 리워드 광고 운영: 자전거 이용 시 포인트 지급 → 제휴처에서 사용 가능
개인 프리미엄	일반 사용자	경로 추천, 탄소 절감 리포트, 개인화 서비스 제공하는 유료 구독 모델

 

✒️ 기술 스택(AI)

- 데이터 분석: Python, Pandas, Numpy

- 모델링: Scikit-learn, XGBoost, Ridge, Lasso

- 시각화: Matplotlib, Seaborn, Plotly, Dash

- 서버: AWS EC2, Docker, Kubernetes

 

마치며... 🚲

이번 프로젝트에서는 여러 머신러닝 기법을 적용하여 예측 모델을 구축했고, 데이터 전처리와 모델 튜닝 과정에서의 세심한 접근이 모델의 성능을 크게 향상시켰다. 특히, 교차 검증과 하이퍼파라미터 최적화는 모델의 일반화 능력을 높이는 데 중요한 역할을 했다. 

이 활동을 통해 얻은 경험과 지식은 인공지능 개발에 큰 자산이 될 것 같다. 앞으로도 지속적으로 학습하고 성장해 나가며, 더 나은 결과를 도출할 수 있도록 더 다양한 방법으로 시도해봐야겠다는 생각을 했다.