[PyCon Korea 2026] 강릉역–강원대학교 택시비, 파이썬으로 해결할 수 있을까? - 강여울

This talk explores how I designed a taxi ride-sharing service and used Python to test its feasibility, starting from the recurring burden of taxi fares between Gangneung Station and Kangwon National University.

Under a realistic scenario, the simulation showed that the fare could be reduced to approximately KRW 1,937 per person—a potential savings of about 69%.

After examining the limitations of existing ride-sharing methods and defining matching criteria, I ran simulations in Google Colab using actual KTX arrival schedules.

I will share how I turned a small everyday inconvenience into a question, built a possible solution, tested my hypothesis with data and code, and discovered the limitations along the way.

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강릉역–강원대학교 구간의 반복되는 택시비 부담에서 출발해, 택시 동승 서비스를 직접 설계하고 Python으로 가능성을 검증한 과정을 소개합니다.

그 결과 현실적인 시나리오에서 1인당 택시비 약 1,937원, 약 69%의 비용 절감 가능성을 확인했습니다.

기존 동승 방식의 문제를 살펴보고 매칭 조건을 설계한 뒤 Google Colab을 활용해 실제 KTX 도착 시간표를 기반으로 시뮬레이션을 진행했습니다.

작은 일상 속 불편을 질문으로 바꾸고, 직접 만들어보고, 데이터와 코드로 가설을 검증해본 과정과 그 과정에서 발견한 한계를 공유합니다.

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Yul kang

I am a fourth-year student in the Department of Urban Planning and Real Estate at Kangwon National University.

Whenever I come across a new service, form of content, or technology, I enjoy experimenting with it and digging into how it works. I build various projects at the intersection of AI, software development, and design.

In this talk, I will share how I approached the taxi ride-sharing problem between Gangneung Station and Kangwon National University as my undergraduate thesis—designing it as a service and evaluating its feasibility using Python and data.

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여울

강원대학교 도시계획·부동산학과 4학년 학생입니다.
새로운 서비스와 콘텐츠, 기술을 발견하면 직접 건드려보고 어떻게 작동하는지 파고드는 것을 좋아합니다. AI와 개발, 디자인의 경계를 오가며 이것저것 만들어보고 있습니다. 이번 발표에서는 졸업논문으로 진행한 강릉역–강원대학교 택시 동승 문제를 직접 서비스로 설계하고, Python과 데이터로 검증해본 과정을 이야기합니다.