이 연구에서 제안된 프레임워크는 공유 교통 시스템의 수요 예측을 위해 깊은 학습을 활용하고 있습니다. 이러한 방법은 공유 자전거 시스템 뿐만 아니라 다른 공유 교통 시스템에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 공유 자동차나 전기 스쿠터와 같은 다른 형태의 공유 교통 수단에도 이 프레임워크를 적용하여 해당 시스템의 수요를 예측하고 운영을 최적화하는 데 활용할 수 있을 것입니다. 또한, 도시의 교통 체증 완화나 환경 보호와 같은 목표를 달성하기 위해 다양한 공유 교통 시스템에 이 프레임워크를 활용할 수 있을 것입니다.