• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권6호
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• pp.211-224
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• 2022

본 연구는 EV 충전 인프라 구축에 따라 이용자들이 인프라에 대하여 실질적으로 개선되었다는 효능감을 느끼고 있는지 검증을 통해 제주지역 EV 충전 인프라 구축정책에 대한 효과성을 분석하는 것이 목적이다. 연구 결과로는 충전기에 대한 '설치의 충분성', '이용의 신속성', '관련 정보 파악의 용이성', '고장 충전기의 신속 고객서비스 대응'과 같은 세부 만족 요인이 EV 충전 인프라 개선 효능감에 영향을 주는 것으로 나타났다. 아울러 이용자의 '주택유형'에 따른 'EV 충전 이용 만족'이 'EV 충전 인프라 개선 효능감'에 유의미한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 공동주택 거주 전기차 이용자들의 효능감 제고를 위한 충전 인프라 구축 필요성도 도출되었으며, 전반적인 정책 효과성은 높은 것으로 확인되었다. 본 연구는 제주지역 사례를 통해 전기차 충전 인프라 구축정책의 효과성을 검증하는데 기여할 수 있다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제9권2호
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• pp.1-10
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• 2017

The high costs of electric vehicle supply equipment (EVSE) and installation are currently a stumbling block to the proliferation of electric vehicles (EVs). The cost-effective solutions are needed to support the expansion of charging infrastructure. In this paper, we develope EV charging system based on the big data analysis of the power consumption patterns. The developed EV charging system is consisted of the smart EV outlet, gateways, powergates, the big data management system, and mobile applications. The smart EV outlet is designed to low costs of equipment and installation by replacing the existing 220V outlet. We can connect the smart EV outlet to household appliances. Z-wave technology is used in the smart EV outlet to provide the EV power usage to users using Apps. The smart EV outlet provides 220V EV charging and therefore, we can restore vehicle driving range during overnight and work hours.

• 전자공학회논문지
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• 제50권1호
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• pp.205-214
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• 2013

본 논문에서는 전기자동차 충전인프라를 효율적으로 보급하는데 도움이 되도록 가상 충전인프라 시뮬레이터를 구현하여 다양한 전기자동차 충전인프라 정보들(충전현황, 충전패턴, 충전부하량, 충전요금 등)를 생성하고 그 결과를 분석하였다. 제안하는 시뮬레이터는 교통량정보제공시스템과 국토해양부 등의 통계자료를 바탕으로 전기자동차의 운행특성을 모의하였으며, 그에 따른 충전부하량 및 충전패턴을 분석할 수 있도록 구현되었다. 또한, 한국전력공사(KEPCO)에서 고시한 전기자동차 충전요금(안)을 적용하여 충전유형별, 차량용도별 및 시간대별 충전요금정산 결과를 분석해 볼 수 있었다. 본 논문에서는 제안하는 전기자동차 충전인프라 시뮬레이터를 통하여 전기자동차 충전인프라를 구성할 때 고려해야하는 요소들을 현실적인 상황과 유사하게 모의하여 분석할 수 있었다.

• 전기학회논문지
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• 제62권8호
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• pp.1138-1143
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• 2013

In this paper, we propose a smartphone application based on a wireless fidelity(WiFi) in order to control the charging of electric vehicle(EV) and monitor the charging status together with the vehicle history information. The driver obtains much information on vehicle status through a smartphone application which communicates with the electric vehicle supply equipment(EVSE) management server while the EV also communicates with the EVSE for the authentification through controller area network(CAN). We also implement the simulator for the EV charging control system to verify the functions of the proposed application where the simulator consists of an EV model, an EVSE, and a smartphone. It is shown by the simulator that the proposed smartphone application allows the driver to control and to monitor the charging process of an EV conveniently and, moreover, it can provide the driver with vehicle information stored in the EVSE management server.

• 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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• 제12권1호
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• pp.451-458
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• 2017

An Electric Vehicle (EV) is operated with the electric energy of a battery in place of conventional fossil fuels. Thus, a suitable charging infrastructure must be provided to expand the use of electric vehicles. Because the battery of an EV must be charged to operate the EV, expanding the number of EVs will have a significant influence on the power supply and demand. Therefore, to maintain the balance of power supply and demand, it is important to be able to predict the numbers of charging EVs and monitor the events that occur in the distribution system. In this paper, we predict the hourly charging rate of electric vehicles using transformation matrix, which can describe all behaviors such as resting, charging, and driving of the EVs. Simulation with transformation matrix in a specific region provides statistical results using the Monte-Carlo Method.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.937-944
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• 2022

Electric vehicles (EVs) have been growing to reduce energy consumption and greenhouse gas (GHG) emissions in the transportation sector. The increasing number of EVs requires adequate recharging infrastructure, and at the same time, adopts low- or zero-emission electricity production because the GHG emissions are highly dependent on primary sources of electricity production. Although previous research has studied solar photovoltaic (PV) -integrated EV charging stations, it is challenging to optimize spatial areas between where the charging stations are required and where the renewable energy sources (i.e., solar photovoltaic (PV)) are accessible. Therefore, the primary objective of this research is to support decisions of siting EV charging stations using a spatial data clustering method integrated with Geographic Information System (GIS). This research explores spatial relationships of PV power outputs (i.e., supply) and traffic flow (i.e., demand) and tests a community in the state of Indiana, USA for optimal sitting of EV charging stations. Under the assumption that EV charging stations should be placed where the potential electricity production and traffic flow are high to match supply and demand, this research identified three areas for installing EV charging stations powered by rooftop PV in the study area. The proposed strategies will drive the transition of existing energy infrastructure into decentralized power systems. This research will ultimately contribute to enhancing economic efficiency and environmental sustainability by enabling significant reductions in electricity distribution loss and GHG emissions driven by transportation energy.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권6호
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• pp.57-69
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• 2022

최근 다양한 전기차 판매와 향상된 서비스는 전기차 이용량을 급격히 증가시켰고, 이에 따라 전기차 충전수요가 증가하고 있다. 하지만 전기차 충전소는 부족하고 충전서비스가 필요한 위치와 설치·운영되고 있는 충전소의 위치에 차이가 있어 충전서비스의 효율성이 낮은 실정이다. 이에 본 연구에서는 이용자의 충전수요를 고려한 전기차 급속충전소의 최적입지를 선정하는 방법을 개발하였다. 충전수요를 고려할 수 있는 변수를 도출하고 데이터를 수집하였으며, AHP설문을 통해 각 변수의 가중치를 구하여 셀(cell)별로 가중평균된 입지잠재력점수를 산정하여 서울시 전역의 전기차 충전수요를 고려한 충전소의 최적입지를 도출하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권3호
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• pp.551-569
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• 2024

With the rapid development of electric vehicles (EVs) industry, EV charging service becomes more and more important. Especially, in the case of suddenly drop of air temperature or open holidays that large-scale EVs seeking for charging devices (CDs) in a short time. In such scenario, inefficient EV charging scheduling algorithm might lead to a bad service quality, for example, long queueing times for EVs and unreasonable idling time for charging devices. To deal with this issue, this paper propose a Deep-Q-Network (DQN) based two-stage scheduling method for the large-scale EVs charging service. Fine-grained states with two delicate neural networks are proposed to optimize the sequencing of EVs and charging station (CS) arrangement. Two efficient algorithms are presented to obtain the optimal EVs charging scheduling scheme for large-scale EVs charging demand. Three case studies show the superiority of our proposal, in terms of a high service quality (minimized average queuing time of EVs and maximized charging performance at both EV and CS sides) and achieve greater scheduling efficiency. The code and data are available at THE CODE AND DATA.

• 기술혁신연구
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• 제23권3호
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• pp.137-167
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• 2015

본 연구는 2012~2013년 국내 전기차 시장에서 크게 논란이 되었던 콤보 전기 자동차 충전 표준과 국내 스마트그리드 표준 간 충돌 사례를 이해관계자 이론을 활용하여 분석하였다. 사례 연구를 위해 문헌 조사 및 복수의 전문가 인터뷰를 실시하였다. 전기 자동차는 충전을 위해 전력망과 연결될 때 데이터 교환을 한다. 따라서 통신 표준 문제가 대두된다. BMW는 글로벌 전기 자동차 시장에서 업계를 대표하는 사실상 표준의 지위를 얻어 가고 있던 콤보 충전 기술을 채택하여 국내 전기차 시장에 진입하였는데, 그 과정에서 국내 스마트 그리드 전력망의 원격검칭용 통신 기술과 상호 주파수 간섭을 일으키는 문제가 발생하였다. 이 문제를 둘러싸고 이해관계자들의 대립이 계속되면서 국내 전기 자동차 충전 기술 관련 표준(국가표준 및 단체표준)화를 위한 의사결정들이 지연되었고, 이 논란은 2014년 1월 콤보 기술이 한국자동차공학회의 단체표준(KSAE SAE 1772-2040, 2014.1)으로 인정되면서 일단락되었다. 이 사건은 전기 자동차 표준 그 자체만이 아니라, 융합산업 시대에 있어서 타 산업 표준과의 충돌 및 조정의 필요성을 부각시키는 의미있는 사례이다. 본 연구는 전기 자동차 충전 표준과 스마트그리드 표준이라는 이종 산업 간의 표준 충돌의 복잡한 역학 관계를 이해 관계자 이론을 적용하여 분석하였다. 본 연구는 표준화 과정을 둘러싼 경험적 및 이론적 연구가 충분하지 않다는 점에서, 이해관계자 이론을 활용한 사례 축적과 방법론 정립에 기여하고, 또한 표준화 과정에 참가하는 이해관계자들이 이 과정에 영향을 미치기 위한 행위 양식 정립과 전략 수립에 유용한 시사점을 제공한다.