• 농촌계획
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• 제20권4호
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• pp.137-143
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• 2014

Car exhaust emissions are recognized as one of the key sources for climate change and electric vehicles have no emissions from tailpipe. However, the limited charging infrastructures could restrict the propagation of electric vehicles. The purpose of this study is to find the vulnerable districts limited to the charging station services after meeting the goal of Ministry of Knowledge Economy(12%). We assumed that the charging service can be provided by current gas stations. The range of the vulnerable grades was determined by the accessibility to current gas stations and the vulnerable regions were classified considering the optimal number of charging stations estimated by the efficiency function. We used 4,827 sub-municipal divisions and 11,677 gas station locations for this analysis. The results show that most of mountain areas are vulnerable and the fringe areas of large cities generally get a good grade for the charging infrastructure. The gangwon-do, jeollanam-do, gyeongsangbuk-do, and chungcheongnam-do include more than 40% vulnerable districts.

• 대한교통학회지
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• 제35권3호
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• pp.210-219
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• 2017

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.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.60-61
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• 2019

Drones are opening new horizon as a major Internet-of-Things (IoT) player which is a network of objects. Drone needs to charge itself during providing services from the charging stations. If there are lots of drones and one charging station, then it is a critical situation to decide which drone should get charged first and make order of priorities for drones to get charged sequentially. In this paper, we propose an efficient scheduling algorithm for drone power charging (ESADPC), in which charging station would have a scheduler to decide which drone can get charged earlier among many other drones. Simulation results have showed that our algorithm reduces the deadline miss ration and turnaround time.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.131-138
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• 2023

세계적으로 기후 위기로 인해 친환경 산업이 발전하고 있다. 전기자동차는 내연기관 자동차에 비해 탄소 배출량을 30~70% 이상 절감할 수 있을 것으로 전망되어 주목받고 있는 친환경 산업이다. 전기자동차가 대중화됨에 따라 충전소는 전기자동차 구매를 위한 중요한 요소로 자리 잡았다. 최근 연구에서는 지역의 충전소 수요를 파악하고 경제적인 효과를 최대화할 수 있는 위치를 선정하기 위해 인공지능을 활용하고 있다. 본 연구에서는 전기자동차 충전소 수요 예측 모델의 성능향상에 이바지하고자 인공지능 모델에 활용할 수 있는 전국 단위의 데이터를 정의하고 전처리 기법을 제안하였다. 또한 실제 충전소 수요 예측을 위한 전처리기와 인공지능 모델, 서비스 웹을 구현하고 데이터의 입지선정 요인으로의 가치를 검증하였다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2022년도 가을 학술논문 발표대회
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• pp.225-226
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• 2022

In order to secure the practicality of services using drones, improve on-site operability, and improve the convenience of aircraft maintenance, it is necessary to develop a drone station that can be safely stored while ensuring charging performance. Therefore, a total seven points of improvement were derived through laboratory experiments after the development of the first prototype, and an improved second prototype will be developed in the future based on the preceding processes.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권2호
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• pp.742-751
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• 2018

Electric vehicles (EV) are emerging as the future transportation vehicle reflecting their potential safe environmental advantages. Vehicle to Grid (V2G) system describes the hybrid system in which the EV can communicate with the utility grid and the energy flows with insignificant effect between the utility grid and the EV. The paper presents an optimal power control and energy management strategy for Plug-In Electric Vehicle (PEV) charging stations using Wind-PV-FC-Battery renewable energy sources. The energy management optimization is structured and solved using Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) to determine and distribute at each time step the charging power among all accessible vehicles. The Model-Based Predictive (MPC) control strategy is used to plan PEV charging energy to increase the utilization of the wind, the FC and solar energy, decrease power taken from the power grid, and fulfil the charging power requirement of all vehicles. Desired features for EV battery chargers such as the near unity power factor with negligible harmonics for the ac source, well-regulated charging current for the battery, maximum output power, high efficiency, and high reliability are fully confirmed by the proposed solution.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.119-127
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• 2020

국내 전기차 (EV: Electric Vehicle) 시장이 성장함에 따라, 빠르게 증가하는 EV 충전 수요에 대응하기 위한 충전설비의 확충이 요구되고 있다. 이와 관련하여, 종합적인 설비 계획을 수립하기 위해서는 미래 시점의 충전 수요량을 예측하고 이를 바탕으로 전력설비 부하에 미치는 영향을 체계적으로 분석하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 한국전력공사의 EV 충전 데이터를 이용하여 충전소 단위의 일별최대부하를 예측하는 LSTM(Long Short-Term Memory) 신경망 모델을 설계 및 개발한다. 이를 위해, 먼저 데이터 전처리 및 이상치 제거를 통해 정제된 데이터를 얻는다. 다음으로, 충전소 단위의 일별 특징들을 추출하여 훈련 데이터 집합을 구성하여 일별 최대 전력부하 예측 모델을 학습시킨다. 마지막으로 충전소 유형 별 테스트 집합을 이용한 성능 분석을 통해 예측 모델을 검증하고 이의 한계점을 논의한다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권5호
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• pp.1916-1924
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• 2017

Fossil oil, as the main energy of transportation, is destined to be exhausted. The electrification of transportation is a sustainable solution to the energy crisis, since electric power could be acquired from the inexhaustible sun, wind and water. Among all the problems that hinder the development of Electric Vehicle (EV) industry, charging issue might be the most prominent one. In this paper, the service process of a charging station with Battery Energy Storage System (BESS) is analyzed by means of $Cram{\acute{e}}r$ - Lundberg model which has been intensively utilized in ruin theory. The service quality is proposed in two dimensions: the service efficiency and the service reliability. The arrival rate and State of Charge (SOC) upon arrival are derived from 2009 National Household Travel Survey (NHTS). The simulations are performed to show how the service quality is determined by the system parameters such as the number of servers, the service rate, the initial capacity, the charge rate and the maximum waiting time. At last, the economic analysis of the system is conducted and the best combination of the system parameters are given.

• 한국가스학회지
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• 제24권6호
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• pp.83-90
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• 2020

본 연구는 국제공동 연구로 만들어진 HyKoRAM 프로그램을 이용하여 위험성평가를 진행하였다. 수소충전소 내 압축기, 저장탱크, 수소 배관 등 주요 시설 및 구성품의 설계 사양, 실증 단지 주변의 환경 조건 등을 반영한 대안의 사고 시나리오와 시설에서 발생할 수 있는 최악의 시나리오에 기반하여 위험성 평가를 실시하였다. 수소충전소의 잠재 위험을 확인하여 수소 저장 탱크, 처리 시설, 저장 시설 등에서 발생 가능한 최악의 누출, 화재, 폭발, 사고 시나리오를 도출하고, 사고 발생 가능성과 인체, 주변 시설 피해 영향 분석을 하여 안전성을 검토하고자 한다.