Hybrid Approach via Machine Learning Based Optimal Hydrogen Refueling Station Location Analysis in Changwon City
Year: 2025
Type: article
Abstract: 기후 변화 대응과 지속 가능한 수소 경제의 활성화를 위해 수소차 충전 인프라 확정의 중요성이 대두되고 있다. 특히 창원시는 수소차 보급 및 수소충전소 설치에 있어 선도적 역할을 하고 있으나, 충전소 인프라 부족은 여전히 주요한 과제로 남아있다. 본 논문은 창원시 내 기존 충전소를 수소충전소로 전환하는 최적의 입지를 결정하기 위한 방법론을 제안한다. 첫 단계로 최적 입지 분석을 위한 관련 데이터를 수집하고 최소-최대 정규화를 통해 데이터를 정제한다. 이어 창원시의 각 구를 대상으로 교차 검증과 이진 분류 모델을 사용해 하드보팅을 통해 후보지를 선별한다. 이후 k-means++ 클러스터링으로 충전소를 군집화하고, 충전소를 점수화하여 최종 부지를 결정한다. 제안하는 연구의 타당성을 입증하기 위해서 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score 평가를 수행하였다. 창원시의 의창구+ 성산구, 마산합포구, 마산회원구, 진해구의 F1-score는 각 85%, 85%, 92%, 71%로 나타났다. 본 연구를 통해 수소충전소 인프라의 효율적인 확충과 균형 있는 배치가 가능할 것으로 기대 된다. 또한, 해당 기법을 추가 수정하여, 수소충전소뿐만 아니라, 최적 입지 분석이 필요한 분야 혹은 행정 결정에 많은 도움을 줄 것으로 기대된다.
Language: English
Domain: Social Sciences
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W4412413160