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 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.
전기차는 운송 부문의 온실가스 배출 감축 수단으로 상당한 주목을 받고 있다. 전기차의 사용을 장려하기 위해, 다수의 국가에서는 전기차 충전기 보급사업과 함께 전기차 구매자에게 상당액의 보조금을 지급하고 있다. 전력 시스템의 관점에서 볼 때, 계통에 연계된 전기차는 그 충전전력을 신속하게 감소시킬 수 있어, 충분한 통신 인프라가 구축된다면 고품질의 수요반응자원으로 활용이 가능하다. 이러한 가능성은 전기차 충전서비스사업자에게 전력시장에서 잠재적 수익을 기대하게 한다. 본 논문은 보조 서비스 및 시장 수요 반응 시장에서 전기차의 시장참여가 가능할 때, 전기차의 경제성을 극대화 할수 있는 스마트 충전 스케줄링 방법을 제안하고자 한다.
본 논문은 최근 각광받고 있는 전기차위주의 많은 실증 사업 중 충전 인프라와 연계된 충전운영시스템 및 전기요금간의 관계를 데이터 연계 분석하였다. 현 시점에서 앞으로 일어날 전기차 충전 인프라에 대한 급속한 수요의 증가로 말미암아 수요치를 예측한다는 의미에서 다가오는 시대를 미리 준비 할 수 있다. 동시에 시스템 모델링을 사이트를 중심으로 실증하고 도식화하는 일이 선행되어야 할 요소이다. 기존의 소규모 시뮬레이션에 의한 모델링과 운영시스템의 설계는 데이터 연계분석을 기반으로 하였다. 본 논문에서는 최종적으로 새로운 시스템 모델링을 구현하여 실제 차량과 이용자를 대상으로 각 지점과 노드별로 시간에 따른 시분할 데이터로 분석하고자 표준 형식으로 도입하였다. 실제 구현된 전기차 충전 인프라와 운영시스템을 대상으로 데이터 연계분석 중심의 효율성을 증명하고자 하였다.
본 논문에서는 라즈베리파이(Raspberry Pi)와 실시간 객체 감지 기술인 YOLO를 이용한 전기차충전기앞불법주차 경고 영상인식 시스템을 제안한다. 최근 전기 자동차의 사용과 더불어 충전 인프라는 점점 늘어나는 중이지만, 여전히 전기차 충전기는 많지 않은 것이 현실이다. 전국 1,000여 곳이 넘는 전기차 충전소에 대해 법령으로 인한 규제를 시행 중임에도 불구하고 불법주차를 하는 일반차 오너들은 여전히 많다. 이로 인해 전기차 오너들은 충전에 많은 불편함이 있다. 이 시스템은 전기 자동차의 번호판을 인식하여 실시간 객체 감지 딥러닝 기법인 YOLO를 이용해 전기 자동차의 번호판에 특정 부분을 인식하고 특정 부분이 없는 일반 자동차가 전기차 충전기 앞 불법 주차를 하게 되면 부저와 LED경고를 통해 주차된 일반 차량에게 경고를 하여, 불법 주차자와 더불어 주변을 지나가는 행인들에게도 전기차 앞 불법 주차에 대해 각인을 시켜줄 수 있는 시스템이다.
전기자동차 충전기에서는 요금정산 서버의 실시간 전기차 충전젼력 요금을, 요금정산 서버에서는 충전기에서의 실시간 상태정보를 서로 필요로 하기 때문에 전기차 보급이 본격화될 시기에 대비하여 요금정산 시뮬레이터 및 통신 프로토콜을 개발이 필요하다. 전기자동차 충전인프라 시뮬레이터는 크게 물리적 시스템 구성과 서버 및 소프트웨어로 구성되어 있고 통신프로토콜 기능은 충전기제어, 충전단가 요청/통보, 충전 상태 통보 기능이 있다. 시뮬레이터는 충전기 1000대, 전기차 500대를 모의 시뮬레이션 하는 것으로 프로그램을 개발하였다.
본 논문에서는 전기차 시장의 성장 및 수요 증가로 인한 충전 인프라 부족에 대한 문제를 해소하기 위한 방안으로, 센서를 활용한 각 자리별 빈 주차 자리 확인 기능과 전기차 충전 자리의 남은 대기 시간에 대한 정보를 실시간 모니터링 할 수 있는 시스템을 구현하였다. 기존의 LED 표시등의 정보를 웹사이트를 통해 시각적으로 전달하며, 실시간으로 주차 여유 공간과 전기차 충전 자리의 대기 시간을 확인할 수 있게 하였다. 더불어 발레 파킹 서비스와의 융합을 통해 충전 완료 후 차량 이동의 불편함 및 인프라 운영의 효율을 늘리는 방안을 제안해본다.
본 논문에서는 전기차 파생 IT융합 서비스의 일환으로 원활한 전기차 충전을 지원하기 위한 불법 주차 방지 시스템을 제안한다. 국내 전기차 관련 법에 따르면 전기차 충전소 앞에 전기차가 아닌 일반 차량이 불법으로 주차를 하게 되면 과태료를 내게 되어 있다. 따라서, 제안한 시스템에서는 전기차가 아닌 일반차가 주차를 하면 경광등 작동시켜 운전자에게 경고한다. 제안한 시스템에서는 딥러닝 기반의 영상인식 SW를 적용하였다. 다양한 조도 환경에서 인식 성공률을 분석하였고 어두운 저녁에는 주변 광량에 따라 인식이 잘 이뤄지지 않는 것을 확인하였다. 향후 추가 LED를 더해 광량의 부족함에 따른 인식률 저하를 개선하는 연구를 진행할 계획이다.
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.
전기자동차 인프라 구축을 위해서는 급속충전관련 기술 확보 및 시설확충에 관한 투자와 연구가 지속적으로 이루어지고 있는 실정이다. 특히 다양한 급속충전 기술 중에서 공동 인프라용으로 적합한 방식에는 어떤 종류가 있는지 살펴보고, 급속충전시스템을 이용하는 전기자동차의 충전 상태, 기타 동작 상태를 실시간으로 확인하기 위해 BMS의 CAN 통신을 기반으로 하는 전기자동차 급속충전 모니터링 시스템을 설계하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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