[Paper] Uber, Ola 및 Rapido 요금 비교 앱

Source: arXiv - 2512.04065v1

Overview

이 논문은 웹 기반 fare‑comparison app을 소개한다. 이 앱은 인도 주요 라이드‑헤일링 플랫폼인 Uber, Ola, Rapido 세 곳의 실시간 요금을 가져와 사용자가 지정한 목적지에 대해 가장 저렴하고 빠른 옵션을 제공한다. 서로 다른 API를 연결하고 위치 기반 쿼리를 처리함으로써, 저자들은 통근자에게 투명하고 데이터‑기반의 선택지를 제공하고 전반적인 라이드‑헤일링 경험을 향상시키는 것을 목표로 한다.

주요 기여

• Unified API layer가 Uber, Ola, Rapido의 요금 추정치를 하나의 응답으로 집계합니다.
• Python‑driven backend가 서로 다른 데이터 형식을 정규화하고, 가격‑시간 트레이드‑오프 계산을 수행하여 “최적” 라이드를 반환합니다.
• End‑to‑end prototype(웹 UI + 백엔드)으로 임의의 출발‑도착 쌍에 대한 실시간 요금 비교를 시연합니다.
• Practical discussion에서는 통합 시 발생하는 과제(요청 제한, 인증, Appium을 활용한 에뮬레이터 기반 테스트, 위치 정보 처리)를 다룹니다.
• Open‑source‑ready architecture는 추가 모빌리티 서비스(예: 자전거 공유, 대중교통)로 확장할 수 있도록 설계되었습니다.

방법론

1. Data Acquisition – 저자들은 Uber, Ola, Rapido의 공개 API를 역공학했습니다(가능한 경우 문서화된 엔드포인트를 사용하고, 그렇지 않은 경우 웹 스크래핑을 사용). 인증 토큰은 자동으로 갱신됩니다.
2. Location Normalization – 사용자 중심의 위도/경도 쌍을 각 서비스의 “price estimate” 엔드포인트에 전달합니다. 시스템은 좌표 정밀도와 지도 투영의 차이를 조정합니다.
3. Fare & ETA Fusion – 각 제공자에 대해 백엔드가 예상 요금 범위와 예상 도착 시간(ETA)을 추출합니다. 간단한 스코어링 함수(score = α * fare + β * ETA)가 옵션을 순위 매기며, 가중치 α와 β는 설정 가능합니다.
4. Web Front‑end – 가벼운 Flask 앱이 출발지/목적지 입력 폼을 렌더링하고, 세 서비스의 나란히 표를 표시하며, 최고 순위의 라이드를 강조합니다.
5. Testing Harness – Android Studio의 에뮬레이터와 Appium 스크립트가 라이드 요청 흐름을 시뮬레이션하여 API 호출이 모바일 앱 동작과 동기화되는지 검증합니다.

Results & Findings

• 비용 이점: Rapido(오토바이)는 평균적으로 가장 저렴하지만, ETA가 더 길어 시간에 민감한 사용자는 Uber나 Ola를 선호할 수 있습니다.
• 투명성 향상: 앱을 통해 정보를 확인한 사용자는 무작위로 서비스를 선택했을 때보다 ≈12 % 적은 요금을 절감했습니다.
• 기술적 실현 가능성: 통합 백엔드는 초당 지연시간 이하로 약 150개의 동시 요청을 처리했으며, 이는 실시간 집계가 적당한 규모에서도 실용적임을 증명합니다.

실용적 시사점

• 개발자를 위해: 이 논문의 모듈형 API‑wrapper는 기존 travel‑orchestration 플랫폼에 바로 삽입할 수 있어, 각 통합을 처음부터 구축하지 않고도 다중 제공자 가격 비교를 가능하게 합니다.
• 제품 팀을 위해: fare‑comparison 위젯을 mobility‑as‑a‑service (MaaS) 포털에 직접 삽입하면 “best‑price guarantees”를 제공함으로써 사용자 신뢰를 높이고 이탈률을 감소시킬 수 있습니다.
• 라이드‑헤일링 기업을 위해: 투명한 pricing dashboards는 제공업체가 fare‑estimation 알고리즘을 강화하도록 압박을 가할 수 있으며, 이는 보다 경쟁력 있는 가격 구조로 이어질 가능성이 있습니다.
• 최종 사용자에게: 한 번의 클릭으로 특정 여행에 대한 가장 저렴한 라이드가 표시되어 비용을 절감하고 의사결정 피로도를 낮춥니다—특히 가격에 민감한 시장에서 큰 가치를 제공합니다.

Limitations & Future Work

• API stability – 이 접근 방식은 사전 통보 없이 변경될 수 있는 제3자 엔드포인트에 의존합니다; 보다 견고한 솔루션은 공식 파트너십 계약을 체결하거나 표준화된 산업 API(예: Mobility Data Specification)를 활용하는 것이 좋습니다.
• Scoring simplicity – 현재 요금과 ETA의 선형 결합은 차량 종류, 서지 프라이싱, 사용자 선호도, 안전 등급과 같은 요소를 무시합니다. 향후 작업에서는 사용자 행동으로부터 개인화된 가중치를 학습하는 머신러닝 모델을 도입할 수 있습니다.
• Geographic scope – 프로토타입은 몇몇 인도 대도시로 제한되어 있습니다; 전국적이거나 국경을 초월한 커버리지로 확장하려면 지역별 요금 규칙 및 규제 제약을 처리해야 합니다.
• Real‑time surge handling – 시스템은 요금 추정치를 스냅샷으로 제공합니다; 지속적인 스트리밍 업데이트를 통합하면 피크 수요 기간 동안 정확성을 높일 수 있습니다.

이러한 격차를 해소함으로써 요금 비교 프레임워크는 투명하고 사용자 중심의 모빌리티 플랫폼 차세대를 지원하는 완전한 기능을 갖춘 프로덕션 급 서비스로 발전할 수 있습니다.

저자

• Ashlesha Gopinath Sawant
• Sahil S. Jadhav
• Vidhan R. Jain
• Shriraj S. Jagtap
• Prachi Jadhav
• Soham Jadhav
• Ichha Raina

논문 정보

• arXiv ID: 2512.04065v1
• 분류: cs.LG, cs.AI
• 출판일: 2025년 12월 3일
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