2단계 군집방법을 이용한 최적 전기차 충전소 배치 연구

Research Optimal Electric Vehicle Charging Station Allocation Using a Two-Step Clustering Approach

본 연구는 전기차 급속충전소의 지역 간 불균형 해소를 위해 나주시를 대상으로 최적 입지를 선정하였다. ‘최적 입지’는 전기차 이용자가 충전이 필요한 시점에 불필요한 이동 없이 접근 가능한 공간으로 정의하며, 수요 대응성과 정책 실행 가능성을 함께 고려하였다. 입지 후보는 급속충전기가 없는 24시간 개방 공공시설 67개소로 한정하였다. 공급·수요 측면 총 6개 변수에 대해 가중치를 부여하여 점수를 산출하였으며, DBSCAN과 K-Means 2단계 군집 기법을 적용하여 공간적 최적 입지를 분석하였다. DBSCAN은 고품질 핵심 입지 도출에 효과적이었고, K-Means는 도심과 농촌 지역 간 균형 잡힌 분포에 강점을 보였다. 두 기법을 결합한 2단계 군집 방식은 평균 점수와 공간 형평성 측면 모두에서 우수한 성과를 보였다. 본 연구는 정량적 평가 기반의 군집화 접근을 통해 전기차 충전 인프라의 형평성과 실효성 확보를 위한 정책적 대안을 제시하였다.

This reseach aims to resolve the regional imbalance of electric vehicle (EV) fast-charging stations by identifying optimal sites in Naju City. “Optimal location” refers to a site accessible without unnecessary travel at the time of charging demand, reflecting both user needs and policy feasibility. 67 public facilities without fast chargers and open 24 hours were selected as candidate sites. Six key variables reflecting both supply and demand were scored with weighted normalization. DBSCAN and K-Means two-step clustering were applied to identify spatially optimal locations. DBSCAN was effective in extracting high-quality core locations, while K-Means ensured spatial equity across urban and rural areas. The combined two-step clustering approach produced superior results in terms of score and spatial fairness. This study provides a data-driven policy tool for strategic EV charging infrastructure placement.