1. 우리가 예측하는 것
핵심 질문: "내가 도착할 때, 충전기가 비어 있을까?"
ChargePark은 과거 27일간 930만 건의 충전기 상태 데이터를 분석하여, 특정 충전소에 도착할 시점의 빈 충전기 확률을 예측합니다.
이를 통해 "가장 가까운 충전소"가 아니라 "가장 빨리 충전이 끝나는 충전소"를 추천합니다.
입력과 출력
| 입력 |
|---|
| 충전소 ID | 어느 충전소를 예측할지 |
| 요일 + 시간대 | 도착 예정 시점 (예: 월요일 17시) |
| 현재 기온 | 기상청 실시간 데이터 (°C) |
| 출력 |
|---|
| 가용 확률 | 빈 충전기가 있을 확률 (0~100%) |
| 예상 대기시간 | 충전기가 없을 때 기다려야 할 시간 |
| 95% 신뢰구간 | 예측의 오차 범위 |
| 신뢰도 등급 | 이 예측을 얼마나 믿을 수 있는지 |
2. 데이터 기반
수집 현황
| 출처 | 환경부 공공데이터포털 (실시간 충전기 상태 API) |
| 수집 주기 | 피크(07~09, 17~19시) 15분 / 평시 30분 / 심야 60분 |
| 누적 데이터 | 9,300,000건+ (27일분, 2026-02-14~) |
| 충전소 | 전국 96,878개소 / 충전기 484,508대 |
충전기 상태 코드
| 코드 | 상태 | 예측 시 처리 |
|---|
| 2 | 사용가능 | 가용으로 분류 |
| 3 | 충전중 | 사용중으로 분류 |
| 1 | 통신이상 | 분모에서 제외 (이상 상태) |
| 4 | 운영중지 | 분모에서 제외 (이상 상태) |
| 5 | 점검중 | 분모에서 제외 (이상 상태) |
이상 상태 분리: 통신이상·운영중지·점검중인 충전기는 분모에서 제거합니다. 이를 통해 "현재 정상 작동하는 충전기 중 몇 %가 비어 있는가"를 정확히 측정합니다.
3. 예측 파이프라인
1
통계 조회 — 해당 충전소의 (요일, 시간대) 과거 패턴을 DB에서 조회
↓
2
EWMA 가중평균 — 최근 데이터에 더 높은 가중치 (반감기 7일)
↓
3
기온 보정 — 기상청 실시간 기온으로 충전 수요 보정
↓
4
실시간 블렌딩 — 현재 실시간 상태 30% + 통계 예측 70% 혼합
↓
5
추천 정렬 — 이동시간 + 대기시간 + 충전시간 = 완충시각 순으로 Top 3 추천
4. EWMA (지수 가중 이동평균)
4주간 축적된 데이터에서 최근 데이터일수록 높은 가중치를 부여합니다.
어제의 패턴이 3주 전의 패턴보다 오늘을 더 잘 예측하기 때문입니다.
가중치: w = exp(-경과일수 / 7)
예시:
1일 전 데이터: w = 0.87 (87%)
7일 전 데이터: w = 0.37 (37%) ← 반감기
14일 전 데이터: w = 0.14 (14%)
28일 전 데이터: w = 0.02 (2%) ← 거의 소멸
가용률 = Σ(가중치 × 해당시점_가용비율) / Σ(가중치)
왜 반감기 7일? 충전 패턴은 주(week) 단위 주기성이 강합니다. 지난 월요일의 패턴이 이번 월요일을 가장 잘 예측합니다. 반감기 7일은 최근 1주 데이터가 전체 가중치의 약 63%를 차지하도록 설계한 것입니다.
유효 표본 수
EWMA에서는 모든 데이터가 균등하지 않으므로, 실질적으로 유효한 표본 수를 별도로 계산합니다:
n_eff = (Σw)² / Σ(w²)
이 값이 예측 신뢰도의 기준이 됩니다.
5. 기온 보정
기온이 낮으면 EV 배터리 효율이 떨어져 주행거리가 줄고, 충전 빈도가 증가합니다. 이는 충전소 이용률 상승으로 이어집니다.
보정된 이용률 = 기존 이용률 × 기온보정계수
보정된 가용률 = 1 - 보정된 이용률
예시: 가용률 90%, 기온 3°C (보정계수 1.25)
보정된 이용률 = 0.10 × 1.25 = 0.125
보정된 가용률 = 1 - 0.125 = 87.5%
보정 계수 도출 근거
| 출처 | 조건 | 주행거리 감소 |
|---|
| Transport Canada | 0°C 이하 (히터 ON) | ~45% |
| AAA 실차 테스트 | -6°C (히터 ON) | 41% |
| 환경부 인증 | -7°C (국산차) | 9.5~30.7% |
| US DOE / INL | -18°C (도심) | 최대 59% |
| Recurrent Auto | 영하권 (18개 모델) | 평균 30% |
보수적 적용: 논문의 최대 감소율(59%)보다 낮은 보정(최대 60%)을 적용합니다. 한국 국산차 대부분이 히트펌프를 탑재하여 실제 감소율이 논문 수치보다 낮고, 충전 빈도와 이용률은 완전 비례하지 않기 때문입니다.
6. 실시간 블렌딩
통계 예측만으로는 "지금 이 순간"의 상황을 반영할 수 없습니다. 실시간 충전기 상태를 30%의 비중으로 혼합합니다.
최종 가용률 = 0.3 × 실시간 가용률 + 0.7 × 통계 예측 가용률
왜 실시간이 30%인가? 실시간 상태는 "지금 이 순간"의 스냅샷이지만, 사용자가 도착하는 10~20분 후와는 다를 수 있습니다. 해당 시간대의 일반적 패턴(통계)이 더 안정적인 예측을 제공합니다.
7. 대기시간 & 완충시간 계산
예상 대기시간 = (1 - 가용률) × 35분
완충시간 = 이동시간 + 대기시간 + 충전시간(기본 20분)
35분은 국내 급속충전기 중앙값 충전시간입니다.
| 기준 | 값 | 출처 |
|---|
| 급속충전기 평균 가동률 | 41% | 전력거래소 2023 |
| 일평균 충전 빈도 | 2.1회/충전기/일 | 전력거래소 2023 |
| 일평균 충전량 | 37.8 kWh/충전기/일 | 전력거래소 2023 |
| 충전기 1기당 EV | 18.9대 | 에너지공단 2024 |
8. 데이터 신뢰도 표시
모든 충전소가 동일한 품질의 데이터를 보고하지는 않습니다. 데이터 품질에 따라 예측 결과 표시 방식이 달라집니다.
| 신뢰도 | 조건 | 표시 방식 | 설명 |
|---|
| 실시간 / 수시 |
유효 표본 20건+ |
"95%" (숫자) |
높은 신뢰도, 정확한 수치 제공 |
| 주기적 |
유효 표본 8건+ |
"60~80%" (범위) |
신뢰구간 범위로 표시, 경고 포함 |
| 드문 |
유효 표본 8건 미만 |
"정보 부족" |
데이터 불충분 경고 |
| 없음 |
데이터 없음 |
추천에서 제외 |
위치/스펙 정보만 제공 |
9. 향후 개선 계획
| 버전 | 개선 내용 | 필요 조건 |
|---|
| v3 | 충전 시간 기온 보정 (저온 충전속도 저하 반영) | 3개월 자체 데이터 |
| v3 | 공휴일/특수일 보정 | 공휴일 API 연동 |
| v4 | 월별 계절 인덱스 (자체 데이터) | 12개월 데이터 축적 |
| v4 | 날씨(강수) 보정 | 6개월 상관분석 |
| v5 | ML 모델 도입 검토 | 1년+ 데이터 |
10. 참고문헌
- 전기차 운전자의 충전패턴 유형과 영향요인 분석. 전기학회논문지, 2022. Link
- 전력거래소. 전기차 및 충전기 보급/이용 현황 분석, 2023. Link
- Transport Canada. Testing of Electric Vehicle Range in Cold Climates.
- AAA. AAA Electric Vehicle Range Testing, 2019.
- 환경부. 전기자동차 에너지소비효율 및 1회충전 주행거리 인증 현황. Link
- US DOE, Idaho National Laboratory. Impact of Cold Ambient Temperature on BEV Performance, 2024. PDF
- Recurrent Auto. Winter EV Range Loss Study (18 models, 10,000+ vehicles). Link
- Seasonal Variance in Electric Vehicle Charging Demand. Energy, 2023. Link
- 한국에너지공단. 에너지 이슈 브리핑 221호, 2024. PDF
- Monthly Utilization of Public EV Charging Infrastructure in South Korea. Applied Energy, 2025. Link
- A Dataset for Multi-Faceted Analysis of Electric Vehicle Charging Transactions. Nature Scientific Data, 2024. Link
- EV Charging Peak Demand Reduction, Jeju Island. MDPI Energies, 2018. Link
- 한국전력공사. 전기차 시간대별 충전부하 데이터. Link
- 한국환경공단. 전기차 충전기 충전량 상세정보. Link
- 제주특별자치도. 전기차 충전소 시간별 이용률 데이터. Link