• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.47-56
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• 2023

수소 에너지는 높은 에너지 효율로 열과 전기를 생산하면서도 온실가스와 미세먼지 등 유해물질 배출이 없는 친환경 에너지로서, 전 세계적으로 탄소중립으로의 전환을 위한 핵심으로 주목받고 있다. 특히 스마트 수소에너지는 경제적이고 지속 가능하며, 안전한 미래 스마트 수소에너지 서비스로써 수소 에너지의 기반 시설이 디지털로 통합되어 '데이터' 기반으로 안정적으로 운영되는 서비스를 의미한다. 본 논문에서는 데이터 기반 수소 충전소 수요예측 모델 구현을 위해 강원도 내 설치되어 있는 수소 충전소 3곳(춘천, 속초, 평창)을 선정, 수소 충전소의 수요공급 데이터를 확보하였고, 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘 7개를 선정하여 총 27종 입력 데이터(기상데이터+수소 충전소 수요량)로 모델을 학습하였고, 평균 제곱근 오차(RMSE)로 모델을 평가하였다. 이를 통해 본 논문에서는 최적의 수소 에너지 수요공급을 위한 머신러닝 기반 수소 충전소 에너지 수요 예측 모델을 제안한다.

• 한국에너지공학회:학술대회논문집
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• 한국에너지공학회 2008년도 춘계학술 발표회
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• pp.117-122
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• 2008

본 연구에서는 수소 경제의 핵심 인프라 시설인 수소 충전소의 조업자 안전 운전을 위한 교육 및 훈련 프로그램을 구축하였으며, 개발된 프로그램은 크게 수소안전교육 모듈, 수소 충전소 가상체험 모듈, 가상 사고 시나리오 모듈로 구성되어 있다. 수소안전교육 모듈에서는 수소 사고의 특징과 안전 물성 등의 자료를 수록함으로써 수소에 안전에 대한 이해를 돕도록 하였으며, 가상체험 모듈에서는 충전소의 구성과 용도를 3D Virtual Reality 기술을 도입해 간접 체험할 수 있도록 하였다. 또한 가상사고 모듈에서는 수소 충전소에서 일어날 수 있는 사고에 대한 동적 모사를 수행하여 사고의 전개 과정 및 결과를 체험해 볼 수 있도록 하였다. 이와 함께 사고가 일어났을 경우 신속하고 정확한 대응을 통해 피해를 최소화하기 위한 ERP(Emergency Response Plan)과 SOP(Standard Operating Procedure)를 개발하였다.

• 한국가스학회지
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• 제27권1호
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• pp.38-47
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• 2023

수소연료전지 차량 충전 과정에서, 충전소에서의 공급압력과 차량 내 저장 탱크의 압력 차이에 의해 수소가 흐르게 되고 유량은 압력 차에 의존한다. 따라서 충전 과정에서 발생하는 수소의 압력강하에 대한 고려는 필수적이며 이의 분석을 통해 수소 충전 과정의 효율성을 높일 수 있다. 본 연구에서는 충전라인 중 호스, 노즐/리셉터클, 파이프, 밸브에 대하여 압력강하를 분석하였다. 호스와 파이프는 도관에서의 압력강하로, 노즐/리셉터클은 흐름 노즐 식으로, 밸브는 기체 유량 식으로 계산하였다. 또한 각 구성요소에서 발생하는 압력강하 효과를 종합 분석한 결과 전체 충전라인에서 압력강하에 가장 큰 영향을 주는 요소는 밸브에서의 압력강하임이 밝혀졌다. 이번 연구는 추후 수소 충전을 포함한 수소 유동 해석으로 수소 충전 과정의 모델 개발에 활용될 수 있을 것이다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권4호
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• pp.611-618
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• 2023

전 세계에서 수소자동차 충전의 기초로 사용되는 SAE J2601의 내용과 충전 프로토콜의 목적과 개념을 조사하고, 우리나라의 프로토콜 관련 연구 내용을 조사하였다. 그리고, 우리나라에서 개발한 수소 충전 성능평가 장비의 구성 요소와 수소충전소의 성능과 안전을 평가할 수 있는 방법에 대해 검토하고, 현재 국내에서 운영하고 있는 수소충전소에 대해 현장 적용을 실시하였다. 또한, 국내에서 운영 중인 수소충전소에서 수집한 데이터를 이용하여 경제성 분석을 하였다. 수소충전소의 안전성과 경제성을 확보하기 위해서는 프로토콜을 만족하여야 하며, 프로토콜을 만족하기 위해서는 충전온도, 충전압력, 충전 유량이 안전한 범위 내에서 제어되고 있는지 평가하는 것이 필요하다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.731-732
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• 2022

최근 탄소중립을 위한 친환경 자동차 권장 정책으로 인해서 전기차와 수소차 이용자가 증가하고 있다. 그러나 기존 내연기관차, 또는 전기차와 비교했을 때 수소차에 대한 인프라는 매우 부족한 현실이다. 따라서 출장이나 여행 등 기존 주거지를 벗어나는 상황에서는 수소차 충전소를 찾는데 어려움을 겪을 수 있다. 본 논문에서는 수소차 이용자들에게 편의를 제공하기 위해서 전국의 수소차 충전소의 위치를 구글 지도에서 보여주고 충전소의 사진과 전화번호를 쉽게 확인할 수 있는 애플리케이션을 설계 및 구현하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제35권7호
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• pp.813-819
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• 2011

본 연구에서는 연료전지자동차의 초경량 복합재료 수소 탱크에 대한 수소 충전 특성을 파악하고, 충전 조건에 따른 수소 탱크의 안전성을 확인하기 위해 플라스틱 라이너를 사용하는 Type 4 수소 탱크와 알루미늄 라이너를 사용하는 Type 3 수소 탱크에 대해 수소 충전 시, 수소 탱크 내부의 가스 온도 및 압력 변화, 라이너 및 복합재료 층의 온도 변화 등을 측정하여 그 특성을 고찰하였다. 그 결과 충전 속도가 증가함에 따라 탱크 내부 가스의 온도가 증가하였고, 탱크 내부 가스의 온도 분포가 다르게 나타났다.

• 지적과 국토정보
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• 제51권2호
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• pp.83-106
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• 2021

대기오염, 지구온난화 문제 등 환경 문제의 심각성이 대두되면서 청정 연료의 관심이 커지고 있다. 그 중 수소는 기존 화석연료와는 달리 연소 시 부산물로 수분만이 발생하는 대표적인 친환경 에너지원으로 현재 다양한 분야에서 주목을 받고 있다. 물류 분야에서도 수소를 활용한 물류 네트워크를 구축하기 위해 다양한 정책적 노력이 활발히 이루어지고 있다. 이러한 수소 물류 네트워크의 구축에 있어 수소충전소의 입지 결정은 매우 중요한 문제이다. 최근 개발된 수소추진(수소연료전지) 화물차에 수소를 공급하는 충전소는 수소 기반 물류체계가 본격적으로 자리 잡는 데 있어 필수 불가결한 요소이다. 이러한 수소충전소의 최적 입지를 결정하는 선행연구는 대부분 수리적 모형에 기반한 최적화 기법만을 사용하여 수소충전소의 최적 입지를 결정하고자 하였다. 본 연구에서는 기존 연구의 동향과는 차별화하여 최적화 기법의 중요한 투입 변수 중 하나인 충전소 후보지에 대한 공간적 특성을 검토하는 방법으로 머신러닝 모형들을 활용하고 그 적용가능성을 확인하였다. 머신러닝은 다양한 분야에서 우수한 성과를 증명한 기법이지만 수소충전소의 최적 입지를 결정하는 연구 분야에서는 아직 적용된 바가 없다. 이를 위해 본 연구에서는 개별공시지가, 수소공급지와의 거리 등 전국 고속도로 휴게소와 고속도로의 무작위 지점들의 위치와 관련된 변수들을 독립변수로 선정하여 단일 머신러닝 모형과 앙상블 모형을 적용하고 그 성과를 비교하였다. 분석 결과, 랜덤포레스트(Random Forest) 모형이 가장 우수한 성과를 보였으며, 다른 모형들 또한 우수한 분류 성능을 보여 최적 입지 문제에 대해 공간적 특성을 예비적으로 검토하는 방법론으로써 머신러닝의 적용 가능성을 확인할 수 있었다. 따라서 머신러닝 모형은 수소충전소의 최적 입지 결정 분야에서 향후 최적화 기법을 적용한 연구의 예비적 검토 방법론으로 널리 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국가스학회지
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• 제28권1호
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• pp.85-99
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• 2024

수소전기차의 보급 확대가 빠르게 이루어지며 수소충전소의 모델 또한 다양화되고 있다. 이에 따라 종류별 수소 충전소의 안전에 대한 이슈가 대두되고 있다. 본 연구에서는 승용·버스·트럭 등 다차종 동시 수소충전이 가능한 수소 스테이션의 정량적 위험성평가를 진행하였다. 정량적 위험성평가에 범용적으로 사용되는 Gexcon 사(社)의 Effects&Riskcurves Software를 활용하여 수소 누출에 따른 화재, 폭발 등의 시나리오를 부여하였다. 이를 통해 복사 열, 폭발 과압에 의한 피해 영향 거리를 계산해냈으며, 주변 건물 및 인구에 미치는 위험도를 측정하였다. 피해 영향 거리가 가장 크게 나타난 것은 충전설비 및 고압 압축가스 설비의 화재 및 폭발이었으며 개인적 및 사회적 위험도에 가장 크게 기여한 설비는 고압 압축가스 설비로 나타났다. 이에 따라 충전설비 및 압축가스 설비에 대한 안전거리를 보수적으로 책정하며 적절한 방호조치를 설치한다면 수소 누출 사고 발생 시 인적·물적 피해 최소화에 기여할 수 있을 것으로 검토된다.

• 한국가스학회지
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• 제23권6호
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• pp.67-73
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• 2019

수소는 차량에 충전 시 급격한 온도변화와 압력상승으로 인해 정확한 충전량의 측정이 어렵다. 수소 인프라 구축을 위하여 상거래 시 민감한 문제가 될 수 있는 충전량 정밀 측정 기술은 중요하다. 본 연구에서는 수소 충전기의 계량 관리를 위한 연구의 일환으로 국내 수소 충전소의 계량정확성 평가를 실시하였다. 실험을 위하여 표준유량계법을 적용한 장비를 제작하고 실제 수소자동차의 충전 환경에서 유량을 측정하였다. 그 결과 평균적으로 10% 내외의 오차가 발생하였으며, 1대 충전 당 수소 손실량은 최대 60g까지 나타나는 것으로 확인되었다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제58권4호
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• pp.573-580
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• 2020

최근 석유를 대체할 수송 에너지원으로 수소에 대한 관심이 커지고 있다. 수소의 장점을 극대화하기 위해서는 수소 충전소가 많이 보급되어야 한다. 본 논문은 수소 충전소를 보다 가깝게 이용 할 수 있는 최적 위치 선정 방법론을 제안하였다. 기존 에너지의 공급처인 주유소와 천연가스 충전소의 위치를 우선 참고하고, 인구, 등록 차량 수 등의 데이터를 추가 반영하여 수소자동차의 예상 충전 수요를 계산하였다. 기계 학습(machine learning) 기법 중 하나인 k-중심자 군집화(k-medoids Clustering)를 이용하여 예상 수요에 대응하는 최적 수소 충전소 위치를 계산하였다. 제안된 방법의 우수성은 서울의 사례를 통해 수치적으로 설명하였다. 본 방법론과 같은 데이터 기반 방법은 향후 수소의 보급 속도를 높여 환경친화적인 경제 체계를 구축하는데 기여할 수 있을 것이다.