[헤럴드경제=정태일 기자]공유자전거 시장에서 제기되는 문제점 중 하나가 자전거역에 적정수의 자전거를 배치하는 것이 어렵다는 점이다.
특정 역에 자전거가 부족하면 이용자는 한참을 기다리거나 사용하지 못하는 경우가 생기고, 자전거가 너무 많으면 자전거를 둘 곳이 없어 포화상태가 된다.
이 같은 문제를 해결하기 위해 IBM은 프랑스에 본사를 둔 분석솔루션 회사 디시전브레인(Decision Brain)과 공유자전거 시스템 효율성을 높이는 ‘IBM Decision Optimazaton’을 개발했다.
IBM은 이 솔루션이 공유자전거 재고관리와 배포 및 유지보수를 최적화하는 세계 최초 머신러닝 응용프로그램이라고 소개했다.
이는 도시 각 자전거역에 자전거 재고물량을 계산하고, 자전거를 필요한 곳에 얼마나 이동시키면 좋을지 알려준다.
필리포 포카치 디시전브레인 CEO는 “800개 자전거역에서 필요한 재고를 12초 만에 파악하고, 70초 만에 자전거 재배포를 위한 가장 좋은 위치를 파악할 수 있다”고 설명했다.
2년간 누적된 데이터를 바탕으로 365일 연중무휴 운영한 결과 이 솔루션이 적용된 역의 자전거 활용률은 2개월 연속 최고치를 기록했다.
또 815곳 자전거역과 1만3000여대 자전거를 유지관리하는 데 보수 차량은 겨우 15대만 필요했다고 IBM은 밝혔다.
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