서울시는 2015년 공공자전거 서비스 ‘따릉이’를 제공하여, 교통 수요를 흡수하고, 대기오염과 온실가스배출을 저감하고 있다. 또한 많은 시민들이 교통 뿐 아니라 레저 목적으로도 공공자전거를 이용하고 있다. 지속되는 공공자전거 수요의 증가와 기타 요인들에 의한 수요의 불확실성하에서 효율적인 서비스 운영관리를 위해서는 정확한 수요예측이 근본적인 방안이 될 수 있다. 본 연구에서는 시계열 분석 중에서도 Auto-Regressive Integrated Moving Average(ARIMA) 모형을 기본으로 여러 변형을 이용해서 예측의 정확도를 비교하여 어떤 모형이 적합한지를 비교하였다. 특히 주기성의 주기가 긴 경우에 ARIMA-Fourier방법을 적용하였고, 자전거 이용 수요에 영항을 주는 것으로 분석된 기온과 강수량을 외생 변수로 반영한 ARIMAX를 사용하여 예측을 하였다. 또한 기존에 연구되었던 Holt-Winters 모형과도 비교하여 분석하였다.

The Seoul Metropolitan Government launched the public shared bike service ‘Ttareungyi’ in 2015 to mitigate traffic demand and reduce air pollution and greenhouse gas emissions. In addition, many citizens of Seoul use public shared bike not only for transportation purpose but also for leisure. Accurate demand forecasting is critical for efficient service operation and management under demand uncertainty due to the continuous increase in demand for public shared bike and other factors. In this study, among time series analysis variants based on the Auto-Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) model, the accuracy of prediction was compared using several transformations to compare which model is suitable. In particular, the ARIMA-Fourier method was applied to the case where the periodicity cycle was long, and the ARIMAX method, which reflected the temperature and precipitation analyzed as affecting the demand for bicycle use as exogenous variables, was used for prediction. In addition, the analysis was compared with the Holt-Winters model that was previously studied.