[논문 리뷰] Impact of E-Scooters on Pedestrian Safety: A Field Study Using Pedestrian Crowd-Sensing

Anindya Maiti, Nisha Vinayaga-Sureshkanth외 3명|arXiv (Cornell University)|2019. 08. 16.

Urban Transport and Accessibility인용 수 5

한 줄 요약

이 연구는 3개월 동안 두 개의 대학 캠퍼스에서 실생활 e스쿠터와 보행자 간 상호작용 데이터를 수확형 웨어러블 기반 커뮤니티 센싱을 통해 수집하여 잠재적 보행자 위험의 시공간 핫스팟을 규명한다. 연구 결과, 참가자 1/3이 수동 데이터 수집임에도 불구하고 e스쿠터 탐지 알림이 번거롭다고 느꼈으며, 58%는 안전 경고 앱에 관심을 보였다. 이는 마이크로모빌리티 안전 시스템에서 균형 잡힌, 프라이버시를 보존하는 알림 설계의 필요성을 시사한다.

ABSTRACT

The popularity and proliferation of electric scooters (e-scooters) as a micromobility solution in our cities and urban communities has been rapidly rising. Rent-by-the-minute pricing and a healthy competition between micromobility service providers is also benefiting riders with low trip costs. However, an unprepared urban infrastructure, combined with uncertain operation policies and poor regulation enforcement, has resulted in e-scooter riders encroaching public spaces meant for pedestrians, thus causing significant safety concerns both for themselves and the pedestrians. As a consequence, it has become critical to understand the current state of pedestrian safety in our urban communities vis-à-vis e-scooter services, identify factors that impact pedestrian safety due to such services, and determine how to support pedestrian safety going forward. Unfortunately, to date there have been no realistic, data-driven efforts within the research community that address these issues. In this work, we conduct a field study to empirically investigate crowd-sensed encounter data between e-scooters and pedestrian participants on two urban university campuses over a three-month period. We also analyze encounter statistics and mobility trends that could identify potentially unsafe spatio-temporal zones for pedestrians. This first-of-its-kind work provides a preliminary blueprint on how crowd-sensed micromobility data can enable safety-related studies in urban communities.

연구 동기 및 목표

• 실생활 데이터를 활용하여 e스쿠터 보급이 도시 환경에서 보행자 안전에 미치는 영향을 경험적으로 조사하기 위해.
• e스쿠터와 보행자 간 만남 빈도가 높은 시공간 영역을 식별하여 잠재적 안전 위험 지역으로 규명하기 위해.
• e스쿠터 만남 알림에 대한 사용자 인식과 안전 응용 프로그램에 대한 관심을 평가하기 위해.
• 커뮤니티 센싱을 통한 마이크로모빌리티 데이터를 기반으로 한 도시 안전 연구를 위한 데이터 기반 블루프린트를 수립하기 위해.
• 보행자-e스쿠터 갈등 지역을 줄이기 위한 도시 계획 및 인프라 개선을 안내하기 위해.

제안 방법

• 참가자 스마트폰에 설치된 모바일 애플리케이션을 통해 블루투스 저전력(BLE) 신호를 이용해 수동으로 e스쿠터 만남을 수확형 센싱하기 위해.
• 3개월 간의 현장 연구 기간 동안 두 개의 대학 캠퍼스에서 시공간 데이터를 수집하기 위해.
• 만남 통계, 이동 패턴 및 공간 군집 분석을 통해 보행자에게 위험한 지역을 규명하기 위해.
• 연구 후 설문 조사를 실시하여 사용자 인식과 안전 응용 프로그램에 대한 관심도 평가하기 위해.
• 통계 기준 및 이동성 지표를 사용하여 e스쿠터-보행자 상호작용의 빈도와 맥락 평가하기 위해.
• 영상 촬영이나 지속적 추적 없이 익명화된 기기 수준의 만남 데이터만 수집하여 프라이버시 보호를 유지하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 도시 캠퍼스에서 e스쿠터와 보행자의 시공간적 상호작용 패턴은 어떠한가?
• RQ2 만남 빈도와 잠재적 안전 위험과 관련된 환경적 또는 인프라 요소는 무엇인가?
• RQ3 보행자 안전 맥락에서 e스쿠터 만남에 대한 실시간 알림에 사용자가 어떻게 인식하는가?
• RQ4 잠재적 e스쿠터 만남을 경고하는 모바일 애플리케이션에 사용자가 얼마나 관심을 가질 것인가?
• RQ5 커뮤니티 센싱을 통한 마이크로모빌리티 데이터는 도시 안전 계획을 뒷받침하는 데 어떻게 활용될 수 있는가?

주요 결과

• 참가자 1/3이 애플리케이션이 수동으로 작동하고 사용자 반응에 의존하지 않음에도 불구하고 e스쿠터 탐지 알림이 번거롭다고 느꼈다.
• 참가자 58%가 잠재적 e스쿠터 만남을 경고하는 모바일 애플리케이션에 관심을 보였으며, 이는 이러한 도구에 대한 강한 사용자 수요를 시사한다.
• 연구는 e스쿠터와 보행자 간 만남이 빈번하게 발생하는 반복적인 시공간 핫스팟을 규명하여 인프라 수준의 위험을 시사한다.
• 만남 통계는 이동 패턴과 공용 공간 제약이 보행자 안전 위험에 중대한 영향을 미친다는 것을 드러냈다.
• 이 연구는 도시 환경에서 마이크로모빌리티 안전을 연구하기 위해 수동적이고 프라이버시를 보존하는 커뮤니티 센싱을 활용하는 최초의 블루프린트를 제공한다.
• 데이터셋은 민감할 수 있으나, 향후 안전 관련 연구를 지원하기 위해 연구자 요청 시 공개될 예정이다.