지리공간정보 연관성 분석을 활용한 최적의 전기자동차 충전소 위치 선정

Abstract

최근 미세먼지, 기후변화에 따른 온실가스 온난화 등 환경적인 문제가 심각한 수준으로 인식됨에 따라 국가적으로 에너지 패러다임 정책 전환으로 친환경 신재생에너지인 전기, 수소의 대체에너지가 세계적으로 부각되고 있다. 이에 따라 전기자동차(EV) 보급 활성화을 위해 정부 및 지자체마다 차량 구매보조금 지원 정책 및 각종 세제해택을 지원하고 있지만, 내연기관 자동차와 비교할때 짧은 주행거리 및 충전소 위치, 충전시간 등의 기술적인 한계점을 가지고 있다. 이러한 문제점들을 해결하고 효과적으로 전기자동차 충전소 입지를 선정하기 위한 방안에 대해 본 논문에서는 충전소와 연관된 데이터를 수집하고 충전소 데이터의 주소를 활용하여 지리공간정보와 결합하였다. 이후 데이터 전처리 및 데이터베이스 구축과정을 거쳐 분류되어진 연관데이터 값과 지리공간정보 연관성 및 상관관계를 분석하여 중요변수를 도출하였다. 또한, 본 논문에서는 전기자동차 충전수요 예측을 통해 차량 교통량, 주차장 시설의 면적이 클수록 충전수요가 많을 것으로 분포지도 분석을 통해 확인하였다.|As environmental problems such as fine dust and greenhouse gas warming due to climate change have recently been recognized as serious levels, alternative energy sources for electricity and hydrogen, which are eco-friendly renewable energy, are being highlighted globally as a result of a shift in the energy paradigm policy. As a result, the government and local governments support policies to support vehicle purchase subsidies and various tax breaks to boost the supply of electric vehicles (EVs), but they have technical limitations such as short mileage, charging station location, and charging time compared to internal combustion engine cars. On how to solve these problems and effectively select the charging station location, this paper collected data related to the charging station and combined it with geo-spatial information by utilizing the address of the charging station data. Subsequently, the correlation and correlation of the relevant data values and geographical spatial data, which were classified through the data pretreatment and database construction process, were analyzed to derive important variables were derived. In this paper, it was confirmed through analysis of distribution map that the larger the vehicle traffic volume and the area of the parking lot facility, the higher the demand for charging, through prediction of charging demand for electric vehicles.