본 논문에서는 전기차 충전소 어플리케이션 신규 기획을 위해 많은 사람들이 사용하고 있는 전기차 충전소 어플리케이션을 조사한다. 더 나아가 자사 충전소를 설치해야 차별성을 가질 수 있을 것이라고 판단하고 충전소 설치 위치를 선정하기 위해 지역별 전기차 충전소의 이용량을 분석한다. 결과적으로 총 n 개의 어플리케이션을 비교하여 전기차 앱의 트랜드와 기능의 장단점등을 분석한다. 클라우드 환경에서 오픈 API 를 활용하여 충전소 이용현황 정보를 21 년 12 월부터 22 년 1 월까지 수집하였고 통계 분석 툴인 Tableu 를 사용하여 지역별 충전율과 밀집도를 계산하여 충전소를 설치하기에 좋은 지역구 후보를 선정한다
최근 전 세계적인 탄소 중립 정책으로 인해 전기차 보급 속도는 예상보다 훨씬 빠르게 증가하고 있다. 하지만 늘어나는 수요에 비해 전기차 충전기 수는 턱없이 부족하다. 그뿐만 아니라 일반 차들의 전기차 충전소 불법주차로 인해 전기차가 충전하지 못하는 불편함이 발생하고 있다. 본 논문에서는 에지 컴퓨터(edge computer)와 딥러닝 기반 객체 감지 시스템 YOLO(You only look once)를 이용한 전기차 충전소 불법주차 방지 시스템을 개발한다. 먼저, 이 시스템은 카메라를 통해 실시간으로 영상을 받아 YOLO를 이용하여 차량 번호판 인식이 되면 전기차 번호판의 특정 마크를 인식하여 전기차인지 일반 차인지를 판별하여 판별된 값에 따라 주차 차단기가 작동되는 시스템이다. 전기차이면 차단기가 내려가서 충전소를 이용할 수 있게 하고 일반차일 경우 주차 차단기가 내려가지 않고 막아 불법주차를 차단한다. 이와 같은 기술을 활용하여 전기차 충전소 불법주차 방지에 기여하고자 한다.
최근 들어 전기차에 대한 수요 및 공급이 증가함에 따라, 전기차와 관련된 산업이 발전하고 있다. 특히, 전기차 충전 인프라에 대한 시장이 급격히 확대되고 있으며, 전기차 충전소 편의성에 대한 사용자 요구가 늘어나고 있다. 한전의 전주를 이용한 충전소는 전국 공용주차장 인근에 설치된 전주를 활용할 수 있기에 충전소 근처 가까이에 상업시설과 편의시설들이 많다. 그러한 상황에서, 전기차를 충전하는 동안 사용자는 쇼핑이나 각종 업무를 볼 수 있다. 본 논문에서는 전주를 이용한 충전소에서 사용자가 편리하게 쇼핑이나 업무를 볼 수 있도록 위치기반 서비스를 제공하는 전기차 충전 플랫폼의 설계를 제안하였다.
본 논문에서는 전기 자동차 충전소의 전력 소모량 추정 알고리즘을 웹 서버에 도입하여, 충전소에 의한 전력소비가 주변 전력 계통에 미치는 영향을 모니터링할 수 있는 시스템을 제안한다. 우선, 관련 기관으로부터 공급 받는 지역 내 실시간 충전소 별 이용 상태 정보로부터 충전 시간과 그 횟수를 도출하고, 이를 충전소 마다 누적하여 소비 전력을 추정한다. 이렇게 추정된 충전소 별 전력 소모량을 웹 페이지를 통해 사용자에게 시각화하여 제공한다. 또한 같은 지역의 구간별 실시간 교통량 또한 같은 방식으로 제공하여, 전기 자동차 충전소 전력소모량의 변화 추이와 교통량의 변화 추이 간 상관관계를 확인할 수 있도록 한다. 따라서 제안하는 시스템은 지역 내 전기 자동차 충전소의 전력 소모량 및 그 변화 추이 관측하고 이를 바탕으로 지역 내 충전소 추가 설치 필요성, 전력 계통 부하 예측, 충전소 재배치 등 전기 자동차 충전소 운영 전략을 수립하는데 사용할 수 있다.
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.
정부는 전기차 보급 목표치 달성을 위해 인프라 확충, 보조금 지급 등 다방면에서 지원 정책을 펼치고 있다. 이 연구의 목적은 정부의 전기차 정책이 부족하다는 인식에서 시작하여, 전기차 등록 대수 및 전기차 충전소 현황을 연도별로 비교하여 지원 정책이 유의미하게 작용했는지 파악하고, 정책의 방향성을 제시하기 위해 수행되었다. 연구를 위해 국가통계포털 및 서울시 데이터센터 등에서 받은 지역별/연도별 차량수, 지역별 전기차 충전소 현황, 지역별 전기차 보조금, 차량별 전기차 보조금 등의 데이터를 수식과 DB 메소드를 통해 가공하여 정부의 정책판단에 유의미한 영향을 줄 수 있는 데이터들을 산출해내었다. 이 연구는 전반적인 전기차 시장의 흐름을 파악하는 데에 효용가치가 높다고 사료된다. 과거와 현재의 데이터를 기반으로 하여, 현 상황을 분석하는 데에 그치지 않고, 이후의 상황에 대한 대략적인 이미지와 로드맵을 제시할 수 있었다.
최근 국내외적으로 전기자동차의 수요와 공급이 높아짐에 따라 전기자동차의 충전소 보급이 확산되고 있다. 이 논문에서는 한국전력공사에서 제공하는 공공데이터 및 심사평가원의 Open API를 활용하여 빅 데이터 분석을 통해 전기자동차의 충전소 위치 및 가격, 서비스 정보를 제공함으로써 사용자들 사이의 커뮤니케이션을 유도하며, 정보 공유 환경 개발에 대한 연구를 목적으로 한다.
최근 전기자동차의 수요가 급증하면서 전기차 충전 인프라에 대한 요구도 높아지고 있다. 따라서 전기차의 보급률에 비해 부족한 충전 인프라의 한계를 극복하기 위해 가정에서 쉽게 사용할 수 있는 이동형 충전기의 사용률도 높아지고 있다. 고속 충전소와 다르게 이동형 충전기의 경우 사용자의 특성(배터리용량, 주행량, 충전빈도, 충전시간 등)에 맞춰 충전 시간과 장소, 요금 등을 제안할 수 있는 맞춤형 부가 서비스를 창출할 수 있다. 이를 통해 결과적으로 주택 또는 건물과 도시 수준에서의 전기차 충전을 위한 전력 부하를 절감하는 효과를 가져올 수 있다. 본 논문은 이러한 부가 서비스를 창출하기 위한 이동형 충전기 사용자 데이터의 특성들을 분석한다.
최근 환경문제에 관한 관심이 높아짐에 따라 전기차 시스템에 관한 연구개발도 활발히 진행되고 있다. 이에, 본 논문에서는 충전 가능성 예측을 위한 인공지능 기술과 학습 데이터의 무결성 보장, 데이터 속 개인정보 보호를 위한 블록체인 기술을 활용한 스마트 계약 중심의 효율적인 전기차 충전 시스템을 설계한다. 또한, 시스템 구현을 위한 충전 시스템의 충전 전, 충전 중, 충전 후로 나누어 제안하고, 충전소 선택 과정을 그림으로 보이며 실제 구현에 필요한 내용을 구성요소별로 제시한다.
최근 다양한 전기차 판매와 향상된 서비스는 전기차 이용량을 급격히 증가시켰고, 이에 따라 전기차 충전수요가 증가하고 있다. 하지만 전기차 충전소는 부족하고 충전서비스가 필요한 위치와 설치·운영되고 있는 충전소의 위치에 차이가 있어 충전서비스의 효율성이 낮은 실정이다. 이에 본 연구에서는 이용자의 충전수요를 고려한 전기차 급속충전소의 최적입지를 선정하는 방법을 개발하였다. 충전수요를 고려할 수 있는 변수를 도출하고 데이터를 수집하였으며, AHP설문을 통해 각 변수의 가중치를 구하여 셀(cell)별로 가중평균된 입지잠재력점수를 산정하여 서울시 전역의 전기차 충전수요를 고려한 충전소의 최적입지를 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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