대상 지역 내에서, 전기차인 고객 차량에 관한 수요 데이터를 생성하는 단계;상기 고객 차량에 전기 충전 서비스를 제공하는 서비스 제공 차량이 집결하는 시설에 관한 공급 데이터를 생성하는 단계; 및상기 수요 데이터와 상기 공급 데이터를 이용하여, 상기 시설에서 커버되는 상기 고객 차량의 수를 최대화하고, 또한 상기 시설의 운영 비용을 최소화하는 수학적 모델링을 구축하는 단계를 포함하는, 이차전지를 활용한 찾아가는 전기차 충전 서비스 운영 최적화 방법.

제1항에 있어서,상기 대상 지역과 연관되어, 유동인구 데이터와, 전기차 등록대수 데이터를 수집하는 단계를 더 포함하고,상기 수요 데이터를 생성하는 단계는,상기 유동인구 데이터에 의해 확인되는 각 도로명 주소별 유동인구 수를, 총 유동인구 수로 나누고 100을 곱한 수를, 상기 대상 지역의 각 도로명 주소별 유동인구 비율로 산정하는 단계;상기 전기차 등록대수 데이터를 통해, 상기 대상 지역의 전체 전기차 등록대수를 확인하는 단계; 및상기 전체 전기차 등록대수를, 상기 유동인구 비율에 따라 분류 함으로써, 상기 고객 차량의 위치에 관한 수요 데이터를 생성하는 단계를 포함하는, 이차전지를 활용한 찾아가는 전기차 충전 서비스 운영 최적화 방법.

제1항에 있어서,상기 대상 지역과 연관되어, 기존 facility 데이터와, 전기차 충전소 데이터를 수집하는 단계를 더 포함하고,상기 공급 데이터를 생성하는 단계는,상기 기존 facility 데이터와 상기 전기차 충전소 데이터를 통합하여 다수의 시설의 위치에 관한 공급 데이터를 생성하는 단계를 포함하는, 이차전지를 활용한 찾아가는 전기차 충전 서비스 운영 최적화 방법.

제1항에 있어서,상기 수학적 모델링을 구축하는 단계는,상기 수요 데이터와 상기 공급 데이터를 ArcGIS에 의해 지도 상에 표시하는 단계로서,상기 수요 데이터에 따른 고객 차량의 위치를 색 구분하여 표시하고, 상기 공급 데이터에 따른 다수의 시설의 위치를 침 모양으로 표시하는 단계를 포함하는, 이차전지를 활용한 찾아가는 전기차 충전 서비스 운영 최적화 방법.

제4항에 있어서,상기 수학적 모델링을 구축하는 단계는,상기 고객 차량이 밀집되어 위치할수록 진한 영역으로 색 구분하여 표시하는 단계; 및상기 고객 차량이 분산되어 위치할수록 엷은 영역으로 색 구분하여 표시하는 단계를 더 포함하는, 이차전지를 활용한 찾아가는 전기차 충전 서비스 운영 최적화 방법.

제5항에 있어서,상기 전기차 충전 서비스 운영 최적화 방법은,상기 대상 지역과 연관되어, 기본 전기요금 데이터를 수집하는 단계를 더 포함하고,상기 수학적 모델링을 구축하는 단계는,상기 기본 전기요금 데이터에 의해 확인되는 기본 전기요금을 활용하여, 상기 다수의 시설에 대한 운영 비용을 산출하는 단계; 및상기 다수의 시설 중에서, 상기 진한 영역에 선정된 거리 이내로 근접하면서, 상기 운영 비용이 상대적으로 적게 산출되는 선정된 수의 시설의 침 모양 만을, 상기 지도 상에 잔류하여 표시 함으로써, 상기 수학적 모델링을 구축하는 단계를 더 포함하는, 이차전지를 활용한 찾아가는 전기차 충전 서비스 운영 최적화 방법.

제6항에 있어서,상기 운영 비용을 산출하는 단계는,상기 시설에서 커버하는 수요의 수(Ij)에 비례하는, [수식 1]을 만족하여, 상기 운영 비용을 산출하는 단계;를 포함하는, 이차전지를 활용한 찾아가는 전기차 충전 서비스 운영 최적화 방법.

대상 지역 내에서, 전기차인 고객 차량에 관한 수요 데이터를 생성하는 수요 생성부;상기 고객 차량에 전기 충전 서비스를 제공하는 서비스 제공 차량이 집결하는 시설에 관한 공급 데이터를 생성하는 공급 생성부; 및상기 수요 데이터와 상기 공급 데이터를 이용하여, 상기 시설에서 커버되는 상기 고객 차량의 수를 최대화하고, 또한 상기 시설의 운영 비용을 최소화하는 수학적 모델링을 구축하는 구축부를 포함하는, 이차전지를 활용한 찾아가는 전기차 충전 서비스 운영 최적화 장치.

제8항에 있어서,상기 대상 지역과 연관되어, 유동인구 데이터와, 전기차 등록대수 데이터를 수집하는 수집부를 더 포함하고,상기 수요 생성부는,상기 유동인구 데이터에 의해 확인되는 각 도로명 주소별 유동인구 수를, 총 유동인구 수로 나누고 100을 곱한 수를, 상기 대상 지역의 각 도로명 주소별 유동인구 비율로 산정하고,상기 전기차 등록대수 데이터를 통해, 상기 대상 지역의 전체 전기차 등록대수를 확인하며,상기 전체 전기차 등록대수를, 상기 유동인구 비율에 따라 분류 함으로써, 상기 고객 차량의 위치에 관한 수요 데이터를 생성하는,이차전지를 활용한 찾아가는 전기차 충전 서비스 운영 최적화 장치.

제8항에 있어서,상기 대상 지역과 연관되어, 기존 facility 데이터와, 전기차 충전소 데이터를 수집하는 수집부를 더 포함하고,상기 공급 생성부는,상기 기존 facility 데이터와 상기 전기차 충전소 데이터를 통합하여 다수의 시설의 위치에 관한 공급 데이터를 생성하는,이차전지를 활용한 찾아가는 전기차 충전 서비스 운영 최적화 장치.

제8항에 있어서,상기 구축부는,상기 수요 데이터와 상기 공급 데이터를 ArcGIS에 의해 지도 상에 표시하되,상기 수요 데이터에 따른 고객 차량의 위치를 색 구분하여 표시하고, 상기 공급 데이터에 따른 다수의 시설의 위치를 침 모양으로 표시하는,이차전지를 활용한 찾아가는 전기차 충전 서비스 운영 최적화 장치.

제11항에 있어서,상기 구축부는,상기 고객 차량이 밀집되어 위치할수록 진한 영역으로 색 구분하여 표시하고, 반면 상기 고객 차량이 분산되어 위치할수록 엷은 영역으로 색 구분하여 표시하는,이차전지를 활용한 찾아가는 전기차 충전 서비스 운영 최적화 장치.

제12항에 있어서,상기 전기차 충전 서비스 운영 최적화 장치는,상기 대상 지역과 연관되어, 기본 전기요금 데이터를 수집하는 수집부를 더 포함하고,상기 구축부는,상기 기본 전기요금 데이터에 의해 확인되는 기본 전기요금을 활용하여, 상기 다수의 시설에 대한 운영 비용을 산출하고상기 다수의 시설 중에서, 상기 진한 영역에 선정된 거리 이내로 근접하면서, 상기 운영 비용이 상대적으로 적게 산출되는 선정된 수의 시설의 침 모양 만을, 상기 지도 상에 잔류하여 표시 함으로써, 상기 수학적 모델링을 구축하는,이차전지를 활용한 찾아가는 전기차 충전 서비스 운영 최적화 장치.

제13항에 있어서,상기 구축부는,상기 시설에서 커버하는 수요의 수(Ij)에 비례하는, [수식 1]을 만족하여, 상기 운영 비용을 산출하는,이차전지를 활용한 찾아가는 전기차 충전 서비스 운영 최적화 장치.

제1항 내지 제7항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.