A Machine Learning based Methodology for Selecting Optimal Location of Hydrogen Refueling Stations

최근 석유를 대체할 수송 에너지원으로 수소에 대한 관심이 커지고 있다. 수소의 장점을 극대화하기 위해서는 수소 충전소가 많이 보급되어야 한다. 본 논문은 수소 충전소를 보다 가깝게 이용 할 수 있는 최적 위치 선정 방법론을 제안하였다. 기존 에너지의 공급처인 주유소와 천연가스 충전소의 위치를 우선 참고하고, 인구, 등록 차량 수 등의 데이터를 추가 반영하여 수소자동차의 예상 충전 수요를 계산하였다. 기계 학습(machine learning) 기법 중 하나인 k-중심자 군집화(k-medoids Clustering)를 이용하여 예상 수요에 대응하는 최적 수소 충전소 위치를 계산하였다. 제안된 방법의 우수성은 서울의 사례를 통해 수치적으로 설명하였다. 본 방법론과 같은 데이터 기반 방법은 향후 수소의 보급 속도를 높여 환경친화적인 경제 체계를 구축하는데 기여할 수 있을 것이다.