KR20210054158A - Electric vehicle charging platform based on electric vehicle big data charging method thereof - Google Patents

Electric vehicle charging platform based on electric vehicle big data charging method thereof Download PDF

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KR20210054158A KR1020190139921A KR20190139921A KR20210054158A KR 20210054158 A KR20210054158 A KR 20210054158A KR 1020190139921 A KR1020190139921 A KR 1020190139921A KR 20190139921 A KR20190139921 A KR 20190139921A KR 20210054158 A KR20210054158 A KR 20210054158A
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Abstract

Disclosed are an electric vehicle big data-based electric vehicle charging platform and a charging method thereof. The platform comprises: a user data collection module collecting electric vehicle-related user data through a network; a charger data collection module collecting charger data of an electric vehicle charging station; and an optimal charging station calculation module calculating and providing an optimal charging station by using the electric vehicle-related user data collected by the user data collection module and the charger data collected by the charger data collection module. According to the above-stated electric vehicle big data-based electric vehicle charging platform and the charging method thereof, a feature vector of each of the electric vehicle-related user data and the charger data is used to calculate a relationship to provide optimal information to a user and a business operator separately, thereby enabling the provision of differentiated independent information and enabling analysis on user demand.

Description

전기차 빅데이터 기반의 전기차 충전 플랫폼 및 그 충전 방법{ELECTRIC VEHICLE CHARGING PLATFORM BASED ON ELECTRIC VEHICLE BIG DATA CHARGING METHOD THEREOF}Electric vehicle charging platform based on electric vehicle big data and its charging method {ELECTRIC VEHICLE CHARGING PLATFORM BASED ON ELECTRIC VEHICLE BIG DATA CHARGING METHOD THEREOF}

본 발명은 전기차 충전 플랫폼 및 그 충전 방법에 관한 것으로서, 구체적으로는 전기차 빅데이터 기반의 전기차 충전 플랫폼 및 그 충전 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an electric vehicle charging platform and a charging method thereof, and more particularly, to an electric vehicle charging platform based on electric vehicle big data and a charging method thereof.

전기차의 보급이 늘어남에 따라 전기차의 충전에 대한 다양한 니즈(needs)가 발생하고 있다. 전기차 사용자나 충전소 사업자에게는 전기차의 충전 시간이 오래 걸린다는 점이 가장 중요하게 고려되어야 하는 문제점이 되고 있다. 이에, 충전 시간을 최대한 줄이고 그 시간을 최대한 활용할 수 있는 방안이 가장 중요한 니즈가 될 수 있다.As the spread of electric vehicles increases, various needs for charging electric vehicles arise. For electric vehicle users or charging station operators, the point that it takes a long time to charge the electric vehicle is a problem that should be considered most important. Accordingly, the most important need may be a plan to minimize the charging time and make the most of the time.

그러나, 아직까지는 전기차의 보급률이 높지 않은 편이고 사용자나 사업자나 모두 전기차에 관한 데이터의 축적이 요구되는 시기이다. 전기차 관련 데이터, 사용자의 데이터, 충전소 데이터 등을 축적하고 종합적으로 분석하여 기존의 정형화된 니즈나 문제점을 뛰어넘어 사용자에게 개별적인 정보를 제공하고 사업자에게는 새로운 영업 방식을 도출해 낼 수 있는 수단이 요구된다.However, the penetration rate of electric vehicles has not yet been high, and it is a time when the accumulation of data on electric vehicles is required for both users and businesses. Electric vehicle-related data, user data, and charging station data are accumulated and comprehensively analyzed to provide individual information to users beyond the existing standardized needs and problems, and operators are required a means to derive new sales methods.

등록특허공보 10-1813257Registered Patent Publication 10-1813257 공개특허공보 10-2018-0049892Unexamined Patent Publication 10-2018-0049892

본 발명의 목적은 전기차 빅데이터 기반의 전기차 충전 플랫폼을 제공하는 데 있다.An object of the present invention is to provide an electric vehicle charging platform based on electric vehicle big data.

본 발명의 다른 목적은 전기차 빅데이터 기반의 전기차 충전 플랫폼의 충전 방법을 제공하는 데 있다.Another object of the present invention is to provide a charging method for an electric vehicle charging platform based on electric vehicle big data.

상술한 본 발명의 목적에 따른 전기차 빅데이터 기반의 전기차 충전 플랫폼은, 전기차 관련 사용자 데이터를 네트워크를 통해 수집하는 사용자 데이터 수집 모듈; 전기차 충전소의 충전기 데이터를 수집하는 충전기 데이터 수집 모듈; 상기 사용자 데이터 수집 모듈에서 수집된 전기차 관련 사용자 데이터 및 상기 충전기 데이터 수집 모듈에서 수집된 충전기 데이터를 이용하여 최적 충전소를 산출하여 제공하는 최적 충전소 산출 모듈을 포함하도록 구성될 수 있다.An electric vehicle charging platform based on electric vehicle big data according to an object of the present invention described above includes a user data collection module that collects user data related to an electric vehicle through a network; A charger data collection module for collecting charger data of an electric vehicle charging station; It may be configured to include an optimal charging station calculation module that calculates and provides an optimal charging station by using the electric vehicle-related user data collected by the user data collection module and the charger data collected by the charger data collection module.

여기서, 상기 전기차 관련 사용자 데이터는, 전기차 배터리 잔여량 및 전기차 실시간 위치 정보를 포함하도록 구성될 수 있다.Here, the electric vehicle-related user data may be configured to include an electric vehicle battery remaining amount and real-time location information of the electric vehicle.

그리고 상기 충전기 데이터는, 충전소에 구비된 충전기의 충전 시작 시간, 충전 종료 시간, 충전량 및 위치 정보를 포함하도록 구성될 수 있다.In addition, the charger data may be configured to include charging start time, charging end time, charging amount, and location information of the charger provided in the charging station.

그리고 상기 최적 충전소 산출 모듈은, 상기 전기차 실시간 위치 정보와 배터리 잔여량에 따른 주행 가능 반경을 산출하여 해당 주행 가능 반경 내의 충전소를 최적 충전소로 산출하도록 구성될 수 있다.In addition, the optimal charging station calculation module may be configured to calculate a driving radius according to the real-time location information of the electric vehicle and the remaining amount of the battery, and calculate a charging station within the driving radius as an optimum charging station.

상술한 본 발명의 다른 목적에 따른 전기차 빅데이터 기반의 전기차 충전 플랫폼의 충전 방법은, 사용자 데이터 수집 모듈이 전기차 관련 사용자 데이터를 네트워크를 통해 수집하는 단계; 충전기 데이터 수집 모듈이 전기차 충전소의 충전기 데이터를 수집하는 단계; 최적 충전소 산출 모듈이 상기 사용자 데이터 수집 모듈에서 수집된 전기차 관련 사용자 데이터 및 상기 충전기 데이터 수집 모듈에서 수집된 충전기 데이터를 이용하여 최적 충전소를 산출하여 제공하는 단계를 포함하도록 구성될 수 있다.The charging method of an electric vehicle charging platform based on electric vehicle big data according to another object of the present invention described above includes the steps of, by a user data collection module, collecting user data related to an electric vehicle through a network; Collecting, by the charger data collection module, charger data of an electric vehicle charging station; The optimal charging station calculation module may be configured to include the step of calculating and providing an optimal charging station by using the electric vehicle-related user data collected by the user data collection module and the charger data collected by the charger data collection module.

여기서, 상기 전기차 관련 사용자 데이터는, 전기차 배터리 잔여량 및 전기차 실시간 위치 정보를 포함하도록 구성될 수 있다.Here, the electric vehicle-related user data may be configured to include an electric vehicle battery remaining amount and real-time location information of the electric vehicle.

그리고 상기 충전기 데이터는, 충전소에 구비된 충전기의 충전 시작 시간, 충전 종료 시간, 충전량 및 위치 정보를 포함하도록 구성될 수 있다.In addition, the charger data may be configured to include charging start time, charging end time, charging amount, and location information of the charger provided in the charging station.

그리고 상기 최적 충전소 산출 모듈이 상기 사용자 데이터 수집 모듈에서 수집된 전기차 관련 사용자 데이터 및 상기 충전기 데이터 수집 모듈에서 수집된 충전기 데이터를 이용하여 최적 충전소를 산출하여 제공하는 단계는, 상기 전기차 실시간 위치 정보와 배터리 잔여량에 따른 주행 가능 반경을 산출하여 해당 주행 가능 반경 내의 충전소를 최적 충전소로 산출하도록 구성될 수 있다.In addition, the step of calculating, by the optimal charging station calculation module, an optimal charging station using the electric vehicle-related user data collected by the user data collection module and the charger data collected by the charger data collection module, and providing the electric vehicle real-time location information and the battery It may be configured to calculate a driving radius according to the remaining amount, and to calculate a charging station within a corresponding driving radius as an optimum charging station.

상술한 전기차 빅데이터 기반의 전기차 충전 플랫폼 및 그 충전 방법에 의하면, 전기차 관련 사용자 데이터와 충전기 데이터 각각의 특징 벡터를 이용하여 관계성을 산출하여 최적의 정보를 사용자와 사업자에게 각각 제공하도록 구성됨으로써, 차별화된 독립적 정보의 제공이 가능해지고 사용자들의 요구 사항에 관한 분석이 가능해지는 효과가 있다.According to the above-described electric vehicle big data-based electric vehicle charging platform and its charging method, the relationship is calculated using feature vectors of electric vehicle-related user data and charger data to provide optimal information to users and business operators, respectively, It is possible to provide differentiated and independent information, and to analyze the requirements of users.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전기차 빅데이터 기반의 전기차 충전 플랫폼의 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 최적 충전소 및 사용자 선호도 통계 산출의 세부 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 전기차 빅데이터 기반의 전기차 충전 플랫폼의 충전 방법의 흐름도이다.1 is a block diagram of an electric vehicle charging platform based on electric vehicle big data according to an embodiment of the present invention.
2 is a detailed configuration diagram of calculating an optimal charging station and user preference statistics according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart of a charging method of an electric vehicle charging platform based on electric vehicle big data according to an embodiment of the present invention.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.In the present invention, various modifications may be made and various embodiments may be provided, and specific embodiments will be illustrated in the drawings and will be described in detail in specific details for carrying out the invention. However, this is not intended to limit the present invention to a specific embodiment, it should be understood to include all changes, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention. In describing each drawing, similar reference numerals have been used for similar elements.

제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.Terms such as first, second, A, and B may be used to describe various elements, but the elements should not be limited by the terms. The above terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another component. For example, without departing from the scope of the present invention, a first element may be referred to as a second element, and similarly, a second element may be referred to as a first element. The term and/or includes a combination of a plurality of related listed items or any of a plurality of related listed items.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.When a component is referred to as being "connected" or "connected" to another component, it is understood that it may be directly connected or connected to the other component, but other components may exist in the middle. It should be. On the other hand, when a component is referred to as being "directly connected" or "directly connected" to another component, it should be understood that there is no other component in the middle.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terms used in the present application are only used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In the present application, terms such as "comprise" or "have" are intended to designate the presence of features, numbers, steps, actions, components, parts, or combinations thereof described in the specification, but one or more other features. It is to be understood that the presence or addition of elements or numbers, steps, actions, components, parts, or combinations thereof does not preclude in advance.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms used herein including technical or scientific terms have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. Terms as defined in a commonly used dictionary should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related technology, and should not be interpreted as an ideal or excessively formal meaning unless explicitly defined in the present application. Does not.

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, preferred embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전기차 빅데이터 기반의 전기차 충전 플랫폼의 블록 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 최적 충전소 및 사용자 선호도 통계 산출의 세부 구성도이다.1 is a block diagram of an electric vehicle charging platform based on electric vehicle big data according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a detailed configuration diagram of calculating an optimal charging station and user preference statistics according to an embodiment of the present invention.

먼저 도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 전기차 빅데이터 기반의 전기차 충전 플랫폼(100)은 사용자 데이터 수집 모듈(110), 충전기 데이터 수집 모듈(120), 부대시설 데이터 수집 모듈(130), 빅데이터 축적 모듈(140), 빅데이터 DB(150), 특징 추출 모듈(160), 최적 충전소 산출 모듈(170), 사용자 선호도 통계 산출 모듈(180)을 포함하도록 구성될 수 있다.First, referring to FIG. 1, the electric vehicle charging platform 100 based on electric vehicle big data according to an embodiment of the present invention includes a user data collection module 110, a charger data collection module 120, and an auxiliary facility data collection module 130. ), a big data accumulation module 140, a big data DB 150, a feature extraction module 160, an optimal charging station calculation module 170, and a user preference statistics calculation module 180.

이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.Hereinafter, a detailed configuration will be described.

사용자 데이터 수집 모듈(110)은 전기차에 구비된 EV(electric vehicle) 사용자 단말(10)로부터 전기차 관련 사용자 데이터를 수집하도록 구성될 수 있다. 로라망(LoRa network), 이동통신망, 와이파이망, 블루투스 등의 네트워크를 통해 실시간 수집하도록 구성될 수 있다.The user data collection module 110 may be configured to collect user data related to an electric vehicle from an electric vehicle (EV) user terminal 10 provided in the electric vehicle. It may be configured to collect in real time through a network such as a LoRa network, a mobile communication network, a Wi-Fi network, and a Bluetooth.

전기차 관련 사용자 데이터는 해당 전기차 배터리의 충전 시작 시간, 충전 종료 시간, 충전량, 충전율, 충전 속도, 충전 업체, 가격 등의 정보를 포함할 수 있으며, 전기차의 이동 시간, 출발지, 목적지, 이동 경로와 사용자의 이동 목적 및 관심사를 포함할 수 있다.Electric vehicle-related user data may include information such as charging start time, charging end time, charging amount, charging rate, charging speed, charging company, and price of the electric vehicle battery. May include the purpose and interests of the move.

충전기 데이터 수집 모듈(120)은 충전소의 충전기 데이터를 네트워크를 통해 수집하도록 구성될 수 있다.The charger data collection module 120 may be configured to collect charger data of a charging station through a network.

충전기 데이터는 충전소에 구비된 충전기의 충전 시작 시간, 충전 종료 시간, 충전량, 충전 속도, 고객 만족도, 위치 정보 등의 정보를 포함할 수 있다. 여기서, 고객 만족도는 사용자가 EV 사용자 단말(10)의 어플리케이션을 통해 서버(미도시)에 업로드된 정보가 될 수 있다.The charger data may include information such as a charging start time, a charging end time, a charging amount, a charging speed, customer satisfaction, and location information of the charger provided in the charging station. Here, the customer satisfaction level may be information uploaded by a user to a server (not shown) through an application of the EV user terminal 10.

부대시설 데이터 수집 모듈(130)은 충전소의 부대 시설에 관한 부대시설 데이터를 네트워크를 통해 수집하도록 구성될 수 있다.The subsidiary facility data collection module 130 may be configured to collect subsidiary facility data related to subsidiary facilities of a charging station through a network.

부대시설 데이터는 시설, 종류, 시설 정보, 시설 위치, 고객 만족도, 운영 시간, 주차 여부 등을 포함하도록 구성될 수 있다. 여기서, 고객 만족도는 고객 만족도는 사업자가 사업자 단말(20)의 어플리케이션을 통해 서버(미도시)에 업로드된 정보가 될 수 있다. 부대시설로서는 충전소 내 카페(caffe), 휴게 시설, 편의점, 수유방, 게임방, 만화방, 안마의자, 스크린야구장 등 제한이 없다. 충전에 시간이 오래 걸리기 때문에 그 시간을 사용자들이 활용할 수 있는 시설이 될 수 있다.The auxiliary facility data may be configured to include facilities, types, facility information, facility location, customer satisfaction, operating hours, parking availability, and the like. Here, the customer satisfaction level may be information uploaded by a business operator to a server (not shown) through an application of the business operator terminal 20. As for auxiliary facilities, there are no restrictions, such as a cafe in the charging station, a rest facility, a convenience store, a nursing room, a game room, a cartoon room, a massage chair, and a screen baseball field. Since it takes a long time to charge, it can be a facility that users can use that time.

빅데이터 축적 모듈(140)은 사용자 데이터 수집 모듈(110)에서 수집된 전기차 관련 사용자 데이터, 충전기 데이터 수집 모듈(120)에서 수집된 충전기 데이터, 부대시설 데이터 수집 모듈(130)에서 수집된 부대시설 데이터를 빅데이터 DB(150)에 축적하여 빅데이터를 형성할 수 있다.The big data accumulation module 140 includes electric vehicle-related user data collected by the user data collection module 110, charger data collected by the charger data collection module 120, and auxiliary facility data collected by the auxiliary facility data collection module 130. Can be accumulated in the big data DB 150 to form big data.

빅데이터 축적 모듈(140)은 위 데이터들을 각 항목별로 벡터(vector)화하여 저장할 수 있고, 월/요일/시간별로 통계하여 저장할 수도 있다.The big data accumulation module 140 may vectorize and store the above data for each item, and may statistically store the data by month/day/time.

특징 추출 모듈(160)은 사용자 데이터 수집 모듈(110)에서 수집된 전기차 관련 사용자 데이터, 충전기 데이터 수집 모듈(120)에서 수집된 충전기 데이터, 부대시설 데이터 수집 모듈(130)에서 수집된 부대시설 데이터로부터 특징값을 각 분류별 내지 항목별로 실시간 추출하도록 구성될 수 있다.The feature extraction module 160 is from the electric vehicle-related user data collected by the user data collection module 110, the charger data collected by the charger data collection module 120, and the auxiliary facility data collected by the auxiliary facility data collection module 130. It may be configured to extract feature values for each classification or item in real time.

최적 충전소 산출 모듈(170)은 특징 추출 모듈(160)에서 실시간 추출된 분류별 내지 항목별 특징값과 빅데이터 DB(150)에 축적된 빅데이터의 상호 관계성을 산출하여 현재 가장 최적의 충전을 할 수 있는 최적 충전소와 충전기를 찾아내어 EV 사용자 단말(200)로 제공하도록 구성될 수 있다.The optimal charging station calculation module 170 calculates the correlation between the classification or item-specific feature values extracted in real time from the feature extraction module 160 and the big data accumulated in the big data DB 150 to perform the most optimal charging. It may be configured to find an optimal charging station and a charger that can be provided to the EV user terminal 200.

최적의 충전소와 충전기는 앞서 언급한 전기차 관련 사용자 데이터를 항목별로 고려하여 최적인 충전소와 충전기가 될 수 있다. 예를 들어, 현재 위치에서 충전을 가장 빨리 시작할 수 있는 충전소/충전기를 찾아내거나 충전 시간이 가장 적게 걸리는 충전소/충전기를 찾아내거나 또는 가격이 가장 적은 충전소/충전기, 이동 경로 사에서 가격이 싸고 빠르게 충전할 수 있는 충전소/충전기, 사용자의 이동 목적이나 관심사에 따라 사용자가 원하는 부대시설이 구비된 충전소를 찾아낼 수도 있다.The optimal charging station and charger can be the optimal charging station and charger by considering the aforementioned user data related to electric vehicles for each item. For example, find a charging station/charger that can start charging the fastest at your current location, find a charging station/charger that takes the least time to charge, or a charging station/charger with the lowest price, cheaper and faster charging at the route. It is also possible to find a charging station equipped with auxiliary facilities that the user wants according to the charging station/charger that can be performed and the user's moving purpose or interest.

이러한 결과값들은 전기차 관련 사용자 데이터, 충전기 데이터, 부대시설 데이터의 각 항목들이 복수개가 복합적으로 고려되어 산출될 수 있다.These result values may be calculated by considering multiple items of EV-related user data, charger data, and auxiliary facility data in combination.

한편, 사용자 선호도 통계 산출 모듈(180)은 특징 추출 모듈(160)에서 실시간 추출된 분류별 내지 항목별 특징값과 빅데이터 DB(150)에 축적된 빅데이터의 상호 관계성을 계산하여 사용자 선호도 통계를 산출하도록 구성될 수 있다. 사용자 선호도 통계는 네트워크를 통해 사업자 단말(300)로 제공될 수 있다.On the other hand, the user preference statistics calculation module 180 calculates user preference statistics by calculating the correlation between the classification or item-specific feature values extracted in real time from the feature extraction module 160 and the big data accumulated in the big data DB 150. It can be configured to produce. User preference statistics may be provided to the operator terminal 300 through a network.

사업자는 사용자 선호도 통계를 이용하여 사용자들의 이동 경로, 목적, 선호하는 부대시설 등을 알 수 있으며, 사용자의 니즈(needs)를 파악할 수 있다. 사업자는 니즈에 맞는 부대시설을 추가적으로 구비하거나 변경할 수 있다.A business operator can use the user preference statistics to know the user's moving route, purpose, and preferred auxiliary facilities, and can grasp the user's needs. Businesses can additionally equip or change auxiliary facilities that meet their needs.

사업자 단말(300)은 사용자 선호도 통계를 기반으로 부대시설 관련 쿠폰(coupon)을 생성하여 해당 EV 사용자 단말(200)로 실시간 제공할 수 있다.The operator terminal 300 may generate a coupon related to an auxiliary facility based on user preference statistics and provide it to the corresponding EV user terminal 200 in real time.

사업자가 아직 충전소 사업을 시작하지 않은 경우에는 원하는 충전소 부지를 사업자 단말(300)에 입력하여 사용자 선호도 통계 산출 모듈(180)로 요청할 수 있고, 사용자 선호도 통계 산출 모듈(180)은 해당 충전소 부지의 위치를 기반으로 사용자들의 이동 목적, 이동 경로, 이동 시간대, 요일 등에 따른 예상 이용자수와 최적 단가, 예상 매출, 선호하는 부대시설 등의 정보를 제공할 수 있다.If a business operator has not yet started a charging station business, a desired charging station site may be input to the business terminal 300 and requested to the user preference statistics calculation module 180, and the user preference statistics calculation module 180 may determine the location of the charging station site. Based on the user's movement purpose, movement route, travel time zone, and day of the week, information such as the number of users, optimal unit price, estimated sales, and preferred auxiliary facilities, etc. can be provided.

최적 충전소 산출 모듈(170)과 사용자 선호도 통계 산출 모듈(180)은 항목별 특징을 나타는 벡터(vector)와 빅데이터 간의 관계맵을 생성하여 유사성을 파악하도록 구성될 수 있다. 구체적인 내용은 도 2를 참조한다.The optimal charging station calculation module 170 and the user preference statistics calculation module 180 may be configured to identify similarities by generating a relationship map between a vector representing characteristics of each item and big data. See FIG. 2 for details.

도 2를 참조하면, 최적 충전소 산출 모듈(170)과 사용자 선호도 통계 산출 모듈(180)은 각각 사용자 입력 IV 생성부(10), 빅데이터 IV 생성부(20), 입력 기반 관계성 추출부(30), 관계맵 생성부(40), 관계성 산출부(50), 유사성 점수 산출부(60), 결과값 출력부(70)를 포함하도록 구성될 수 있다. 이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.Referring to FIG. 2, the optimal charging station calculation module 170 and the user preference statistics calculation module 180 each include a user input IV generation unit 10, a big data IV generation unit 20, and an input-based relationship extraction unit 30. ), a relationship map generation unit 40, a relationship calculation unit 50, a similarity score calculation unit 60, and a result value output unit 70. Hereinafter, a detailed configuration will be described.

사용자 입력 IV 생성부(10)는 특징 추출 모듈(160)에서 추출된 전기차 관련 사용자 데이터의 특징값을 이용하여 IV(idle vector)를 생성하도록 구성될 수 있다.The user input IV generation unit 10 may be configured to generate an IV (idle vector) by using the feature value of the electric vehicle-related user data extracted by the feature extraction module 160.

빅데이터 IV 생성부(20)는 빅데이터 DB(150)에 축적된 충전소 데이터 및 부대시설 데이터의 항목별 특징값들을 이용하여 IV(idle vector)를 생성하도록 구성될 수 있다.The big data IV generation unit 20 may be configured to generate an idle vector (IV) by using feature values for each item of charging station data and auxiliary facility data accumulated in the big data DB 150.

입력 기반 특징 추출부(30)는 최적 충전소를 산출하거나 사용자 선호도 통계를 산출하기 위해 필요한 특징값들을 각각 요구에 맞게 추출하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 사용자의 최적 충전소를 찾기 위해 필요한 사용자 입력 IV, 빅데이터 IV를 각각 적어도 하나 이상 추출할 수 있다.The input-based feature extraction unit 30 may be configured to extract feature values necessary for calculating an optimal charging station or calculating user preference statistics according to each request. For example, at least one user input IV and big data IV required to find an optimal charging station for the user may be extracted.

사용자 입력 IV 생성부(10)의 IV와 빅데이터 IV 생성부(20)의 다양한 IV를 복합적으로 대비하여 찾고자 하는 관계성을 추출하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 사용자의 이동 목적에 따른 충전소와 부대시설의 관계성을 찾기 위해 사용자의 이동 목적이라는 IV에 대하여 다양한 여러 개의 빅데이터 IV를 맵핑(mappin)하여 관계성을 추출할 수 있다.The IV of the user input IV generation unit 10 and the various IVs of the big data IV generation unit 20 may be compared in combination to extract the relationship to be found. For example, in order to find the relationship between a charging station and an auxiliary facility according to the user's moving purpose, various big data IVs may be mapped to the IV, which is the user's moving purpose, and the relationship may be extracted.

관계맵 생성부(40)은 입력 기반 특징 추출부(30)에서 추출된 사용자 입력 IV와 빅데이터 IV의 각 특징값들을 이용하여 상호 간의 관계맵을 생성하도록 구성될 수 있다.The relationship map generation unit 40 may be configured to generate a relationship map between each other by using the feature values of the user input IV and big data IV extracted by the input-based feature extraction unit 30.

관계성 산출부(50)는 관계맵 생성부(40)에서 생성된 관계맵으로부터 어떠한 원하는 결과값을 위한 관계성을 산출하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 원하는 최적의 충전소/충전기라는 결과값을 위해 필요한 해당 IV들의 관계성을 산출할 수 있다. 그리고 사용자 선호도 통계라는 결과값을 얻기 위해 필요한 해당 IV들의 관계성을 산출할 수 있다. 이러한 관계성은 미리 정해진 알고리즘이나 수식을 통해 정해져 있을 수 있다.The relationship calculation unit 50 may be configured to calculate a relationship for any desired result value from the relationship map generated by the relationship map generation unit 40. For example, it is possible to calculate the relationship between the IVs necessary for the result value of the optimal charging station/charger desired by the user. And it is possible to calculate the relationship between the IVs necessary to obtain a result value of user preference statistics. This relationship may be determined through a predetermined algorithm or formula.

유사성 점수 산출부(60)는 관계성 산출부(50)에서 산출된 관계성에 기반하여 사용자와 충전소/부대시설 간의 유사성 점수를 산출할 수 있다.The similarity score calculation unit 60 may calculate a similarity score between the user and the charging station/subsidiary facilities based on the relationship calculated by the relationship calculation unit 50.

결과값 출력부(70)는 유사성 점수 산출부(60)에서 산출된 유사성 점수를 결과값으로 출력하여 EV 사용자 단말(200) 또는 사업자 단말(300)로 제공하도록 구성될 수 있다.The result value output unit 70 may be configured to output the similarity score calculated by the similarity score calculation unit 60 as a result value and provide it to the EV user terminal 200 or the operator terminal 300.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 전기차 빅데이터 기반의 전기차 충전 플랫폼의 충전 방법의 흐름도이다.3 is a flowchart of a charging method of an electric vehicle charging platform based on electric vehicle big data according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 사용자 데이터 수집 모듈(110)이 전기차 관련 사용자 데이터를 네트워크를 통해 수집한다(S101).Referring to FIG. 3, the user data collection module 110 collects user data related to an electric vehicle through a network (S101).

여기서, 전기차 관련 사용자 데이터는 전기차 배터리 잔여량 및 전기차 실시간 위치 정보를 포함하도록 구성될 수 있다.Here, the electric vehicle-related user data may be configured to include the remaining amount of the electric vehicle battery and real-time location information of the electric vehicle.

다음으로, 충전기 데이터 수집 모듈(120)이 전기차 충전소의 충전기 데이터를 수집한다(S102).Next, the charger data collection module 120 collects charger data of the electric vehicle charging station (S102).

여기서, 충전기 데이터는 충전소에 구비된 충전기의 충전 시작 시간, 충전 종료 시간, 충전량 및 위치 정보를 포함하도록 구성될 수 있다.Here, the charger data may be configured to include charging start time, charging end time, charging amount, and location information of the charger provided in the charging station.

다음으로, 최적 충전소 산출 모듈(170)이 사용자 데이터 수집 모듈(110)에서 수집된 전기차 관련 사용자 데이터 및 충전기 데이터 수집 모듈(120)에서 수집된 충전기 데이터를 이용하여 최적 충전소를 산출하여 제공한다(S103).Next, the optimal charging station calculation module 170 calculates and provides an optimal charging station using the electric vehicle-related user data collected by the user data collection module 110 and the charger data collected by the charger data collection module 120 (S103). ).

이때, 전기차 실시간 위치 정보와 배터리 잔여량에 따른 주행 가능 반경을 산출하여 해당 주행 가능 반경 내의 충전소를 최적 충전소로 산출하도록 구성될 수 있다.In this case, it may be configured to calculate a driving radius according to real-time location information of the electric vehicle and the remaining amount of the battery, and calculate a charging station within the driving radius as an optimal charging station.

이상 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.Although described with reference to the above embodiments, those skilled in the art can understand that various modifications and changes can be made to the present invention without departing from the spirit and scope of the present invention described in the following claims. There will be.

110: 사용자 데이터 수집 모듈
120: 충전기 데이터 수집 모듈
130: 부대시설 데이터 수집 모듈
140: 빅데이터 축적 모듈
150: 빅데이터 DB
160: 특징 추출 모듈
170: 최적 충전소 산출 모듈
180: 사용자 선호도 통계 산출 모듈110: user data collection module
120: charger data acquisition module
130: auxiliary facility data collection module
140: big data accumulation module
150: Big Data DB
160: feature extraction module
170: Optimal charging station calculation module
180: user preference statistics calculation module

Claims (8)

전기차 관련 사용자 데이터를 네트워크를 통해 수집하는 사용자 데이터 수집 모듈;
전기차 충전소의 충전기 데이터를 수집하는 충전기 데이터 수집 모듈;
상기 사용자 데이터 수집 모듈에서 수집된 전기차 관련 사용자 데이터 및 상기 충전기 데이터 수집 모듈에서 수집된 충전기 데이터를 이용하여 최적 충전소를 산출하여 제공하는 최적 충전소 산출 모듈을 포함하는 전기차 빅데이터 기반의 전기차 충전 플랫폼.
A user data collection module that collects user data related to electric vehicles through a network;
A charger data collection module for collecting charger data of an electric vehicle charging station;
Electric vehicle big data-based electric vehicle charging platform comprising an optimal charging station calculation module that calculates and provides an optimal charging station using the electric vehicle-related user data collected by the user data collection module and the charger data collected by the charger data collection module.
 제1항에 있어서, 상기 전기차 관련 사용자 데이터는,
전기차 배터리 잔여량 및 전기차 실시간 위치 정보를 포함하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 전기차 빅데이터 기반의 전기차 충전 플랫폼.
The method of claim 1, wherein the electric vehicle-related user data,
Electric vehicle charging platform based on electric vehicle big data, characterized in that it is configured to include electric vehicle battery remaining amount and electric vehicle real-time location information.
 제1항에 있어서, 상기 충전기 데이터는,
충전소에 구비된 충전기의 충전 시작 시간, 충전 종료 시간, 충전량 및 위치 정보를 포함하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 전기차 빅데이터 기반의 전기차 충전 플랫폼.
The method of claim 1, wherein the charger data,
Electric vehicle charging platform based on electric vehicle big data, characterized in that configured to include charging start time, charging end time, charging amount, and location information of a charger provided in a charging station.
 제1항에 있어서, 상기 최적 충전소 산출 모듈은,
상기 전기차 실시간 위치 정보와 배터리 잔여량에 따른 주행 가능 반경을 산출하여 해당 주행 가능 반경 내의 충전소를 최적 충전소로 산출하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 전기차 빅데이터 기반의 전기차 충전 플랫폼.
The method of claim 1, wherein the optimal charging station calculation module,
An electric vehicle charging platform based on electric vehicle big data, characterized in that the electric vehicle big data-based electric vehicle charging platform is configured to calculate a driving radius according to the electric vehicle real-time location information and the remaining amount of the battery, and calculate a charging station within the driving radius as an optimal charging station.
 사용자 데이터 수집 모듈이 전기차 관련 사용자 데이터를 네트워크를 통해 수집하는 단계;
충전기 데이터 수집 모듈이 전기차 충전소의 충전기 데이터를 수집하는 단계;
최적 충전소 산출 모듈이 상기 사용자 데이터 수집 모듈에서 수집된 전기차 관련 사용자 데이터 및 상기 충전기 데이터 수집 모듈에서 수집된 충전기 데이터를 이용하여 최적 충전소를 산출하여 제공하는 단계를 포함하는 전기차 빅데이터 기반의 전기차 충전 플랫폼의 충전 방법.
Collecting, by the user data collection module, user data related to an electric vehicle through a network;
Collecting, by the charger data collection module, charger data of an electric vehicle charging station;
Electric vehicle charging platform based on electric vehicle big data, comprising the step of calculating, by an optimal charging station calculation module, an optimal charging station using user data related to the electric vehicle collected by the user data collection module and charger data collected by the charger data collection module. Charging method.
 제5항에 있어서, 상기 전기차 관련 사용자 데이터는,
전기차 배터리 잔여량 및 전기차 실시간 위치 정보를 포함하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 전기차 빅데이터 기반의 전기차 충전 플랫폼의 충전 방법.
The method of claim 5, wherein the electric vehicle-related user data,
A charging method for an electric vehicle charging platform based on electric vehicle big data, characterized in that configured to include electric vehicle battery remaining amount and electric vehicle real-time location information.
 제5항에 있어서, 상기 충전기 데이터는,
충전소에 구비된 충전기의 충전 시작 시간, 충전 종료 시간, 충전량 및 위치 정보를 포함하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 전기차 빅데이터 기반의 전기차 충전 플랫폼의 충전 방법.
The method of claim 5, wherein the charger data,
Charging method of an electric vehicle charging platform based on electric vehicle big data, characterized in that it is configured to include charging start time, charging end time, charging amount, and location information of a charger provided in a charging station.
 제5항에 있어서, 상기 최적 충전소 산출 모듈이 상기 사용자 데이터 수집 모듈에서 수집된 전기차 관련 사용자 데이터 및 상기 충전기 데이터 수집 모듈에서 수집된 충전기 데이터를 이용하여 최적 충전소를 산출하여 제공하는 단계는,
상기 전기차 실시간 위치 정보와 배터리 잔여량에 따른 주행 가능 반경을 산출하여 해당 주행 가능 반경 내의 충전소를 최적 충전소로 산출하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 전기차 빅데이터 기반의 전기차 충전 플랫폼의 충전 방법.The method of claim 5, wherein the step of calculating an optimal charging station using the electric vehicle-related user data collected by the user data collection module and the charger data collected by the charger data collection module by the optimal charging station calculation module,
The charging method of an electric vehicle charging platform based on electric vehicle big data, characterized in that, by calculating a driving radius according to the real-time location information of the electric vehicle and the remaining amount of the battery, and calculating a charging station within a corresponding driving radius as an optimal charging station.
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