1,700만 건의 충전 데이터 분석 · 전국 68,000+ 충전소 실시간 현황
데이터 기반 AI가 전기차 충전의 모든 불편을 해결합니다
과거 충전 패턴, 현재 날씨, 실시간 충전기 상태 데이터를 종합 분석하여 지금 이 순간 가용률이 가장 높은 충전소를 예측하고 추천합니다. 도착 시점의 예상 대기 시간까지 미리 알려드립니다.
단순히 가장 가까운 충전소가 아닌, 이동시간 + 대기시간 + 충전시간을 모두 고려한 총 완충시간이 최소인 경로를 계산합니다. 급속/완속 충전기 비율과 현재 이용량까지 반영합니다.
모든 충전소의 데이터 보고 품질을 5단계(S~D)로 평가합니다. 상태 보고 빈도, 정확도, 데이터 누락률을 기준으로 산출하며, 신뢰도가 높은 충전소를 우선 추천합니다.
3단계 예측 알고리즘이 최적의 충전 경험을 설계합니다
ChargePark는 환경부 공공데이터, 한국전력, 민간 충전사업자 등 다양한 출처에서 실시간 충전소 상태 데이터를 수집합니다. 현재까지 누적된 데이터는 1,700만 건 이상이며, 전국 68,000개 이상의 충전소와 270,000대의 충전기를 커버합니다. 수집된 원시 데이터는 중복 제거, 이상치 탐지, 시간대별 정규화 과정을 거칩니다. 특히 충전기 상태 보고가 불규칙한 충전소의 경우, 보간(interpolation) 알고리즘을 적용하여 빈 구간을 추정합니다. 이 과정에서 각 충전소별 데이터 신뢰도 등급이 산출되며, 신뢰도가 낮은 데이터는 가중치를 낮추어 예측 모델의 정확도를 유지합니다.
수집된 데이터를 기반으로 각 충전소의 시간대별 가용률(이용 가능한 충전기 비율)을 예측합니다. 예측 모델은 세 가지 핵심 요소를 입력으로 받습니다. 첫째, 과거 패턴 분석: 요일별, 시간대별, 계절별 충전 이용 패턴을 학습합니다. 출퇴근 시간대 고속도로 휴게소 충전소의 이용률 급증, 주말 대형마트 충전소의 피크 등이 이에 해당합니다. 둘째, 실시간 상태 반영: 현재 시점의 충전기별 상태(충전중/대기중/고장/점검)를 반영하여 향후 30분~2시간 이내의 가용률 변화를 예측합니다. 셋째, 외부 변수 반영: 기상 데이터(기온, 강수량), 공휴일/연휴 여부, 주변 교통량 등 충전 수요에 영향을 미치는 외부 요인을 모델에 포함합니다. 특히 겨울철 저온 환경에서는 배터리 효율이 떨어져 충전 빈도가 증가하는 패턴이 반영됩니다.
사용자의 현재 위치와 목적지를 기반으로, 경유할 수 있는 충전소 후보군을 선별한 뒤 각 후보에 대해 총 완충시간을 계산합니다. 이때 단순히 거리가 가까운 충전소가 아니라, 실제로 도착했을 때 바로 충전할 수 있는 확률이 높고, 충전 속도가 빠른 충전소를 종합적으로 평가합니다. 급속 충전기(50kW 이상)와 초급속 충전기(200kW 이상)의 비율, 현재 대기열 상태, 예상 도착 시점의 가용률 예측값이 모두 반영됩니다. 최종적으로 사용자에게는 완충시간이 가장 짧은 상위 3개 경로를 추천하며, 각 경로별 이동시간, 예상 대기시간, 충전시간을 명확히 표시합니다.
이동시간은 현재 위치에서 충전소까지의 실제 도로 기반 소요 시간입니다. 실시간 교통 정보를 반영하여 정체 구간을 우회하는 경로도 고려합니다. 대기시간은 충전소 도착 시점의 예상 대기 인원과 평균 충전 시간을 기반으로 산출합니다. 가용률 예측 모델이 이 값을 추정하며, 충전기 수가 많고 회전율이 높은 충전소일수록 대기시간이 줄어듭니다. 충전시간은 사용자 차량의 배터리 잔량, 목표 충전량, 충전기 출력(kW)에 따라 계산됩니다. 동일한 충전량이라도 50kW 급속 충전기와 200kW 초급속 충전기는 충전 시간이 4배 이상 차이 나므로, 충전기 유형별 가용 현황이 경로 추천에 큰 영향을 미칩니다.
대한민국 전기차 충전 인프라를 한눈에
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