Overview
1. 서비스(제품)명/기업명:Urban Engines / Urban Engines (CA, USA)
2. 서비스일: 2014년 5월
3. 서비스 내용 (iOS, Android 베타):SaaS(Software as a Service) 사업자로, 실제 통근하는 이용자들의 데이터를 취합하여 이를 토대로 교통 상황을 분석하고, 최종적인 시각화 작업을 거쳐 수치 및 지도 형태로 제공함. 교통 요충지를 파악하여 이용자들이 교통 혼잡을 피하는 데 도움을 줄 뿐만 아니라, 각 교통 기관 및 도시 교통 관계자들에게는 인사이트(Insight)를제공함.
4. 서비스 실적:Urban Engines는 브라질, 싱가포르 등에서 적극 활용되고 있음. 월드 뱅크(World Bank)와의 제휴를 통해 브라질에서는 Urban Engines의 인사이트 솔루션을 도시 버스 시스템에 적용 중임. 싱가포르, 워싱턴에서는 도시철도를 이용하는 통근자들의 동선을 변화시켜 혼잡을 개선하기 위해 Urban Engines의 인센티브 솔루션을 활용 중
5. 수익모델:SaaS(Software as a Service)
6. 투자관련
- 총 투자금액: 밝혀지지 않음
- 최근 투자 유치 현황:`13년 Series A round 투자를 유치함
- 투자 참여 업체:Google Ventures, A16Z, Eric Schmidt(구글 ex-CEO), Ram Shriram(구글의 임원진이자 구글의 초기 투자자), SV Angel, Greylock Partners(실리콘 밸리 기반의 선도적인 VC), Samsung Ventures가 투자에 참여함
Service/Product Video
Usage Process
1) 일반 소비자 대상 (B2C)
이용자가 출발지와 도착지를 입력하면 이용 경로에 맞는 적정 대중교통 노선 및 승/하차 시간 정보를 제공함. 아울러기존 대중교통 정보와 실시간 데이터를 기반으로 예상 소요 시간 등의 정보도 제공하며 검색 히스토리를 통해 최근 이용 경로 및 즐겨찾기 기능도 선보임. 뿐만 아니라도로 교통 시스템 및 혼잡 상황을 한 눈에 보여주는 시각화 데이터를 제공함으로써 일반 이용자들의 네비게이션 앱으로 활용되고 있음
2) Transit Agencies 및 City Planners (B2B)
Urban Engines는 가입한 일반 이용자들을 대상으로 실시간 데이터(버스 대기시간, 승/하차시간 등)를 수집함.또한 기존 대중교통 시스템 정보(지하철 출발시간, 배차간격 등)와 통합하여 실제 교통 상황을 분석함. 분석된 내용을 토대로 교통당국이 가장 혼잡한 시간대 및 요충지를 유추할 수 있도록 하며 전반적인 시스템 개선에 도움을 줌.
창업자 배경 및 역량
1. 창업(자) 배경
- 공동 창업자인 BalajiPrabhakar는 스탠포드 대학교에서 Societal Networks 센터 담당을 했으며 도시 혼잡과 관련한 프로젝트를 진행한 바 있음. 또 다른 공동 창업자 Shiva Shivakumar은 2001년부터 2010년까지 구글에서 엔지니어로 근무한 경력이 있음
2. 기술 역량:Big Data Analysis, Data Visualization, Cloud
3. 향후 계획
- 전세계에서 혼잡한 100개 도시에 효율적인 교통 시스템을 구축할 수 있도록 솔루션을 제공할 예정임
ROA Comments
1. 고객에게 어떤가치/효용을 제공하는가?
-Urban Engines는 거의 실시간으로 대기 시간 및 각 버스의 혼잡 정도 등을 통계 수치로 전달함. 예를 들어, 사람들이어떤기차역에서많이탑승하는지, 어떤기차가붐비는지, 해당기차역의대기시간은얼마나소요되는지등을알려줌. 이를 이용해 이용자와 도시당국은 언제, 어디에서 교통 혼잡이 있었는지 쉽게 유추할 수 있고교통 시스템 개선에 활용할 수 있음. 실제로 Urban Engines 시스템을 도입한 결과, 7~15% 가량의 교통 혼잡이 개선된 바 있음
- 붐비는 시간대에 대중교통을 이용하지 않은 이용자에게 금전적인 인센티브를 지급하여 혼잡한 교통 상황을 완화시킬 수 있도록 유도함
- Urban Engines는 취합한 데이터를 바탕으로 차량 및 사람들의 움직임을 지도 상에 시각화하기 때문에이용자 및 도시 교통 담당자는 전반적인 교통 시스템의 패턴을 인지할 수 있으며, 이를 통해인사이트 도출이 용이함. 단, 수집된 데이터는 보안 클라우드 서버에 익명화 되어 저장되기 때문에 보안성이 우수함
2. 기존의 어떤 문제/불편을 해결하는가?
- 이용자는 출/퇴근 시의 혼잡한 대중교통 및 도로 상황을 피해 경로를 계획할 수 있음. 즉, Urban Engines는분석한 데이터를 기반으로 이용자에게 5분 일찍 외출하거나 10분 늦게 외출하라는 등의 제안을 하며 교통체증이 심하지 않은 루트로 길을 안내함.
- 새로운 대중교통 시스템을도입하기 위해서는 정보 수집부터 예산안 수립까지 많은 시간이 소요될 것으로 예상됨. 그러나 Urban Engines는 자사 소프트웨어를 이용해 각국의 도시 교통 담당자들이 현 교통 시스템을 빠르게 이해하고 신속하게 새로운 시스템을 구축할 수 있도록 도와줌.이를 통해 지방자치단체의 예산과 시간을 절약할 수 있음
3. BM의 국내 적용 가능성은?
- 비디오 카메라, 센서 등으로는 부족했던 각 시간대별 대중교통 이용 인구와 그에 따른 혼잡 정도 등을 보다 세분화된 개별 단위로 정확히 파악할 수 있음. 이 때문에 종전보다 효과적인 교통 혼잡 개선 방안을 마련할 수 있으며 더 나아가 이산화탄소 배출량을 줄이는 등 환경문제도 해결할 수 있음
-언제, 어디에서 대중교통을 이용하는 비율이 가장 높은지를 분석함으로써, 수요가 몰리는 시간대에는 버스 배차 간격을 더욱 줄이고, 수요가 비교적 적은 시간대에는 배차 간격을 늘리는 등 대중교통의 탄력적인 운영을 추진해 볼 수 있음
- 단, 인센티브 제도의 도입은 난항을 겪을 것으로 예상됨. 출근시간이 정해져 있는 직장인 및 학생의 경우, 인센티브 제도의 이득을 보기는 어려울 것임
