최근 자율주행차 시장이 지속해 성장함에 따라 충전 인프라에 대한 필요성이 커지고 있다. 그러나 무선 충전 시스템의 경우 기존 유선 충전에 비해 대출력이 요구되어 안정성 문제가 제기되고 있다. 자율주행차 무선 충전 인프라를 구축하기 위한 표준으로는 SAE J2954가 존재하며 해당 표준에서는 차량과 전력 전송 시스템 간의 통신 방법에 대해 정의한다. SAE J2954에서는 자율주행차량의 무선 충전 통신 방법으로 Wi-Fi, Bluetooth 및 UWB와 같은 물리적 미디어를 사용해 차량과 충전 패드 간의 통신을 활성화할 것을 권장한다. 특히 UWB는 실내 환경에서 견고한 통신 능력을 보이고 간섭에 민감하지 않기 때문에 실내외 충전 환경에서 적합한 솔루션이다. 해당 표준에서는 무선전력전송 시스템을 구축하기 위한 프로세스로 충전 시작부터 충전 완료까지를 여러 단계로 구분하였다. 본 연구에서는 UWB 기술을 사용하여 무선전력전송 시스템의 한 가지 프로세스인 Fine alignment의 수단으로 사용한다. 실제 자율주행차 무선전력전송 시스템에 적용 가능성을 판단하기 위해 거리에 따라 실험을 수행하였으며 UWB로부터 거리 정보를 수집하였다. UWB로부터 얻어진 거리 데이터의 정확도를 향상시키기 위해 수집한 데이터를 세 단계의 전처리 과정을 거쳐 머신러닝과 딥러닝 기법을 적용한 Single Model과 Multi Model을 제안한다.
전기자동차의 상용화시대에 대비한 전기자동차 충전네트워크가 시급해지고 있다. 해외에서는 주차장에 PV시스템을 설치하여 얻어진 전력으로 전기자동차 충전을 할 수 있는 전기자동차 충전소가 설치되어지고 있다. 또한 우리나라에서도 충전인프라 구축방안 및 전기자동차 충전시설 지원기준 등을 설정하여 제시하고 있지만 해외처럼 PV시스템을 이용한 전기자동차 충전소의 사례가 국내에는 없으며, 일반전력을 이용한 전기자동차 충전소만 제시하고 있다. 따라서 본 논문에서는 국내의 전기자동차 충전네트워크 구축에 대비하여 국내 외 태양광 주차장과 해외 PV시스템 전기자동차 충전소의 사례를 조사하여 구조시스템, 구조 재료 등을 분석하여 비교 분석한 결과, 해외 PV시스템 전기자동차 충전소의 경우 캔틸레버 구조와 소규모 타입이 많이 설치되었다.
전기자동차의 증가에 따라 공공장소의 전기자동차 충방전 기반시설 또한 급격히 늘어나고 있다. 전기자동차의 충방전을 위해서는 보안상의 취약점을 최소화하기 위해 전기자동차와 서비스 제공자가 서로의 신원을 확인하는 상호인증과정 후에 층방전 서비스를 시작하여야 한다. 본고에서는 해쉬함수와 메시지 인증코드를 사용하여 전기자동차와 충방전 서비스 제공자간의 양방향 인증 방법을 제안한다. 그리고 효율적인 충방전 시스템의 운영에 대해 기술한다. 제안된 시스템은 외부로 부터의 공격에 강한 내성을 가지며 충방전 서비스 이용자의 개인정보를 효과적으로 보호할 수 있다.
본 논문에서는 전기자동차의 보급 확대에 따른 충전 인프라 구축을 위해서 차량의 충전 시 충전상태를 모니터링 할 수 있는 충전 모니터링 시스템의 설계 방법을 제안하였다. 급속충전 기술은 현재 battery의 성능 및 안전성 등 다양한 요인에 따라 동작성능이 좌우되므로 모니터링 시스템에 의한 충전상태 파악은 충전 알고리즘의 개선, 전기자동차 BMS와 연동, 사용자와의 충전 프로세스 제어 등 다양한 작업환경과 연계되어 있다. 급속충전시스템의 동작상태를 CAN 프로토콜을 이용하여 배터리의 충전 상태 등을 실시간으로 감시가 가능한 시스템을 설계 제작하여 전기자동차용 battery를 최단시간에 최적화된 상태로 충전 가능하도록 CAN 통신기반 급속충전 모니터링 시스템을 설계하는 방법을 제안하고 시스템을 구현하여 성능을 확인하였다.
Global warming is one of the hottest issues which should be solved for future generations. Technologies which prevent the increase of environmental warming are highlighted as the global average temperature increases. Electric vehicles (EVs) are considered to be one of the powerful solutions to reduce greenhouse gas emission. To spread the EV industry, a major premise is that a charging infrastructure is available anywhere the EV operates. In this paper, we will present the demonstration of ' EV quick charging system to the rail power grid' which are cooperated by LS CNS, Seoul Metro and Korea Railway Research Institute.
친환경 교통수단으로 주목받고 있는 전기자동차는 우리나라에서도 2011년부터 지속적으로 보급대수가 증가하고 있다. 전기자동차 보급에 따라 충전 인프라 확대를 위하여 본 논문에서는 전기자동차 보급률이 높고 충전인프라가 비교적 잘 구축되어 있는 제주도 사례를 바탕으로 충전소 이용행태를 분석하여 기존 충전소의 효율적 운영방안과 추가적인 충전시설 설치 시 고려할 요소에 대하여 분석하고자 하였다. 전기자동차 충전소가 있는 읍면동별 급속충전기와 완속충전기 이용특성과 시설의 유형에 따라 시간대별 이용특성을 분석하였다. 제주도에 설치된 충전기의 이용 빈도를 분석한 결과, 급속충전기와 완속충전기 이용 빈도 모두 특정지역에 편중된 이용률이 나타났다. 유형별 충전소 이용은 급속충전기와 완속충전기 모두 업무시설과 공영주차장에 설치된 충전기 이용률이 높았으나, 시간대별 이용률을 보면 급속충전기는 오후시간 전반에 걸쳐 이용률이 높은 반면, 완속충전기 이용은 오전시간에 집중되어 있었다. 이러한 이용특성을 반영하여 이용자들이 전기자동차 충전소를 효율적으로 이용할 수 있도록 이용률이 낮은 충전소를 안내하는 홍보방안과 충전기를 이용할 때에 주의사항 및 충전완료 알림서비스 등을 제공하는 것이 필요할 것이다. 또한, 아직 충전기가 설치되지 않은 지역을 충전기 설치대상지역으로 고려하고, 이에 더불어 충전기 이용률이 높은 지역과 시설에 추가 설치가 이루어져야 한다. 실제 전기자동차 충전행태 분석 결과를 활용하여 실질적인 서비스 향상이 가능할 것으로 기대된다.
선진 각국과 더불어 국내에서 전기자동차에 대한 보급 및 개발이 급속도로 진행되고 있다. 현재 충전기 규격 및 충전방법, 통신 프로토콜에 대한 표준화가 각국에서 진행 중이며 많은 회사들이 사업에 참여하고 있다. 이러한 전기자동차가 보급되어 기존의 자동차와 같은 양상으로 대중화되기 위해서는 국내 환경에 맞는 인프라 및 네트워크가 구축되어야 할 필요성이 있다. 또한 충전기와 상위 단 서버와의 프로토콜 구축을 넘어 실제 주택환경에서 사용되어질 수 있는 표준화된 프로토콜을 개발하여 관련 산업분야에 적용할 수 있도록 해야 한다. 따라서 본 논문에서는 전기자동차충전시스템 연구에 대한 필요성을 제기하고 우리나라에 주택환경에 맞는 멀티충전시스템과 M2M 기술을 이용한 전기자동차 홈 네트워크 모델을 제안하였다.
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.
전기자동차 사업은 수도권에 발생하는 미세먼지의 30%를 감소시킬 수 있는 중요한 사업이고, 인체 위해도가 높은 자동차 배출가스를 내연기관에서 친환경 전기자동차로 대체하여 대기오염 문제를 획기적으로 해결할 수 있다. 이러한 전기자동차 사업의 핵심인 충전인프라 구축과 관련하여 서울시 내의 전기자동차 충전소 최적의 위치를 선정하고자 한다. T-Map 네비게이션 사용자 데이터 (위도, 경도, 위치) 분포와 서울시 교통정책과의 교통량 통계를 이용하였고, 최적의 위치에 전기자동차 충전소를 배치하고, 효율을 높이는 것에 본 논문의 목적이 있다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 두 가지 충전소 위치 선정 방식을 포함한다. 첫 번째는 교통량 및 권역을 이용한 방식이고, 두 번째는 T-Map 데이터 분포를 이용한 방식이다. 실제 충전소 위치 선정 시 두 가지 방식을 모두 고려하여 선정하게 된다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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