전기자동차 충전소 수요 예측 데이터 전처리 기법 및 서비스 운영 아키텍처
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 충전 소는 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...
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| Published in | The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC Vol. 23; no. 2; pp. 131 - 138 |
|---|---|
| Main Authors | , , |
| Format | Journal Article |
| Language | Korean |
| Published |
한국인터넷방송통신학회
30.04.2023
|
| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 2289-0238 2289-0246 |
| DOI | 10.7236/JIIBC.2023.23.2.131 |
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| Abstract | 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 충전 소는 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 제안하 였다. 또한 실제 충전소 수요 예측을 위한 전처리기와 인공지능 모델, 서비스 웹을 구현하고 데이터의 입지선정 요인으로 의 가치를 검증하였다. |
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| AbstractList | 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 충전 소는 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 제안하 였다. 또한 실제 충전소 수요 예측을 위한 전처리기와 인공지능 모델, 서비스 웹을 구현하고 데이터의 입지선정 요인으로 의 가치를 검증하였다. Globally, the eco-friendly industry is developing due to the climate crisis. Electric vehicles are an eco-friendly industry that is attracting attention as it is expected to reduce carbon emissions by 30~70% or more compared to internal combustion engine vehicles. As electric vehicles become more popular, charging stations have become an important factor for purchasing electric vehicles. Recent research is using artificial intelligence to identify local demand for charging stations and select locations that can maximize economic impact. In this study, in order to contribute to the improvement of the performance of the electric vehicle charging station demand prediction model, nationwide data that can be used in the artificial intelligence model was defined and a pre-processing technique was proposed. In addition, a preprocessor, artificial intelligence model, and service web were implemented for real charging station demand prediction, and the value of data as a location selection factor was verified. 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. 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 경제적인효과를 최대화할 수 있는 위치를 선정하기 위해 인공지능을 활용하고 있다. 본 연구에서는 전기자동차 충전소 수요 예측모델의 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. Globally, the eco-friendly industry is developing due to the climate crisis. Electric vehicles are an eco-friendly industry that is attracting attention as it is expected to reduce carbon emissions by 30~70% or more compared to internal combustion engine vehicles. As electric vehicles become more popular, charging stations have become an important factor for purchasing electric vehicles. Recent research is using artificial intelligence to identify local demand for charging stations and select locations that can maximize economic impact. In this study, in order to contribute to the improvement of the performance of the electric vehicle charging station demand prediction model, nationwide data that can be used in the artificial intelligence model was defined and a pre-processing technique was proposed. In addition, a preprocessor, artificial intelligence model, and service web were implemented for real charging station demand prediction, and the value of data as a location selection factor was verified. KCI Citation Count: 0 |
| Author | 홍준기 김정아 김순태 |
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| DOI | 10.7236/JIIBC.2023.23.2.131 |
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| Discipline | Computer Science |
| DocumentTitleAlternate | Data Preprocessing Technique and Service Operation Architecture for Demand Forecasting of Electric Vehicle Charging Station |
| EISSN | 2289-0246 |
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| Issue | 2 |
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| PublicationTitle | The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC |
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| PublicationYear | 2023 |
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| SourceID | nrf kisti earticle |
| SourceType | Open Website Open Access Repository Publisher |
| StartPage | 131 |
| SubjectTerms | 컴퓨터학 |
| TableOfContents | 요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 전처리 및 인공지능 모델
1. 데이터 수집
2. 전기자동차 충전소 수요 예측 데이터 전처리
3. 인공지능 모델 학습 및 예측
Ⅲ. 입지선정 결과
1. 제주도 완/급속 충전소 피처 임포턴스
2. 경기도 완/급속 충전소 피처 임포턴스
3. 제주도와 경기도의 최적 입지
Ⅳ. 구현
1. 요구사항
2. 아키텍처
3. 입지선정 Web GIS 구현
Ⅴ. 결론
References |
| Title | 전기자동차 충전소 수요 예측 데이터 전처리 기법 및 서비스 운영 아키텍처 |
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