본 논문은 뉴욕시와 같이 인구 밀도가 높은 도시에서 저소득층 및 소수민족 공동체의 대중교통 접근성 제한 문제를 해결하기 위해 자전거 공유 시스템(BSS)의 확장을 위한 공간 컴퓨팅 프레임워크인 Transit for All (TFA)를 제시합니다. TFA는 세 가지 구성 요소로 이루어져 있습니다. 첫째, 다양한 공간 데이터를 통합하는 지역 표현 학습을 사용하여 새로운 정류장 위치에서의 자전거 공유 수요를 예측합니다. 둘째, 예측된 자전거 공유 수요와 기존 대중교통 접근성 지표를 결합한 새로운 가중 대중교통 접근성 수준(wPTAL)을 활용하여 포괄적인 대중교통 접근성 평가를 수행합니다. 셋째, 잠재적인 이용률과 형평성 향상을 고려하여 새로운 자전거 정류장 배치에 대한 전략적 권장 사항을 제공합니다. 뉴욕시를 사례 연구로 사용하여 저소득층 및 소수민족 공동체에 불균형적으로 영향을 미치는 대중교통 접근성 격차를 파악하고, wPTAL에 따라 새로운 정류장을 전략적으로 배치하면 경제적 및 인구 통계적 요인과 관련된 대중교통 접근성 불평등을 크게 줄일 수 있음을 보여줍니다.
