수소충전소 입지 추천 & 운영 관리 플랫폼, 저의 도전기안녕하세요
오늘은 제가 최근에 열심히 몰입해서 진행했던 수소충전소 관련 프로젝트 이야기를 해보려 합니다.
왜 시작했을까?
정부는 2030년까지 전국에 660기 수소충전소를 세우겠다고 했습니다.
근데 현실은... 활용률이 40%도 안 된다고 해요.
왜 이런 걸까 고민해봤습니다.
충전소가 엉뚱한 자리에 세워지기도 하고
가동률이 낮아서 유지비만 나가고
공급망도 효율적이지 못하다 보니 운영이 힘든 상황
“아, 이거 그냥 충전소 숫자만 늘린다고 해결될 문제가 아니구나.”
이 생각이 들면서 진짜 필요한 건 데이터 기반의 운영 관리라는 확신이 생겼습니다.
우리가 세운 목표
그래서 프로젝트 목표를 두 가지로 잡았습니다.
최적 입지 추천 👉 교통·인구·차량·환경 데이터를 AI로 분석해서 "여기다 충전소 세우면 잘 된다!"라는 지점을 추천
운영 효율화 👉 공급망과 가격 정책을 최적화해서 충전소들이 꾸준히 잘 돌아가도록 관리
어떻게 풀었을까?
1. 입지 추천
교통량, 인구 밀도, 차량 등록 수, 환경 데이터를 싹 모아서 AI 기반 다중 요인 분석으로 돌렸습니다.
단순히 "차가 많은 도로 옆"이 아니라, 정말 장기적으로 살아남을 수 있는 입지를 추천하는 게 목표였죠.
2. 공급망 최적화
수소는 생산지마다 특징이 다릅니다. (부생수소, 추출수소, 수전해수소)
그래서 물류 경로랑 물량 배분을 MILP(혼합 정수계획법) 으로 최적화했고,
충전소별 공급 비용은 강화학습(RL) 으로 동적으로 계산했습니다.
"최소 비용 + 안정적인 공급"이라는 두 마리 토끼를 잡아보자는 시도였어요.
3. 운영 관리 플랫폼
여기서 끝나면 그냥 연구 결과잖아요.
저는 실제 운영자도 쓸 수 있게끔,
충전소 현황 대시보드
가동률/재고/가격 변동 시각화
공급망 자동 추천
이런 기능을 넣어 플랫폼 형태로 구상했습니다.
제가 느낀 점
처음에는 솔직히 “이게 가능할까?” 싶었는데,
데이터랑 모델을 붙여서 그림이 하나씩 나올 때마다 진짜 재미있고 뿌듯했습니다.
물론 어려운 순간도 많았습니다.
수소라는 분야 자체가 자료도 부족하고, 수학적 모델링도 복잡했거든요.
그래도 "아, 내가 지금 새로운 걸 만들어가고 있구나!"라는 생각에 힘을 낼 수 있었습니다.
앞으로의 방향
_아직 갈 길이 멉니다.
실제 교통/인구 데이터를 더 정교하게 반영하고, 시뮬레이션 정확도도 올려야 합니다.
그래도 저는 이 프로젝트가 단순한 아이디어가 아니라,
앞으로 수소 경제를 키워나가는 데 필요한 하나의 실질적인 도구가 될 수 있다고 믿습니다.
열심히 달려왔고, 앞으로도 계속 화이팅 하겠습니다_
