KR20230124401A - 충전소 추천 장치 및 그 방법 - Google Patents

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양원석
권준성
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현대자동차주식회사
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Abstract

본 발명은 충전소 추천 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 본 발명에 의하면, 충전소 추천 장치는 적어도 하나의 충전소의 실시간 정보 및 상기 적어도 하나의 충전소와 관련된 적어도 하나의 차량의 실시간 정보를 수집하는 데이터 수집부, 상기 적어도 하나의 충전소의 실시간 정보 및 상기 적어도 하나의 차량의 실시간 정보에 기반하여, 상기 적어도 하나의 충전소의 혼잡도를 포함하는 충전 정보를 생성하는 데이터 가공부, 상기 적어도 하나의 충전소의 충전 정보를 저장하는 데이터 저장부 및 상기 데이터 저장부에 저장된 상기 적어도 하나의 충전소의 충전 정보에 기반하여, 상기 적어도 하나의 충전소 중 최적 충전소를 자차량에 추천하는 데이터 적용부를 포함할 수 있다. 본 발명을 통해, 전기 차량의 충전소 경유 길 안내 시 예측 정보를 활용하여 충전이 필요한 차량을 가장 적합한 충전소로 안내할 수 있다.

Description

충전소 추천 장치 및 그 방법{CHARGING STATION RECOMMENDATION DEVICE AND METHOD THEREFOR}
본 발명은 충전소 추천 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 충전소의 실시간 정보를 이용하여 충전소를 추천하는 기술에 관한 것이다.
최근 탄소배출을 줄이기 위해 전기 차량과 하이브리드 차량에 대한 관심이 증대하고 있다.
일반적으로, 전기 차량 또는 EV(electric vehicle)는 석유 연료와 엔진을 사용하지 않고, 배터리와 모터를 사용하는 자동차를 말한다. 이러한 전기 차량은 주차된 상태에서 일반적인 충전시스템에 의해 내부에 장착된 배터리가 충전됨에 따라 배터리에 충전된 전기에너지를 이용하여 운행될 수 있다.
전기 차량을 운행할 때 배터리의 충전이 필요한 경우 전기 차량의 운전자는 충전소를 방문하여 배터리를 충전시켜야 한다. 그런데, 전기 차량은 오일을 연료로 사용하는 일반적인 자동차와는 달리 배터리를 충전할 때 상대적으로 많은 시간이 소요된다.
따라서, 특정 충전소에 많은 전기 차량이 충전 중이거나 충전 대기중일 경우, 충전소에 방문하는 전기 차량은 배터리의 충전을 위해 많은 시간을 대기하거나 원하는 만큼 충전이 어려운 상황이 발생할 수 있다.
본 발명의 실시 예는, 실시간 충전소 정보와 차량 정보를 활용하여, 운전자에게 최적의 충전소를 탐색하여 안내할 때, 해당 충전소에 대한 예측 정보를 보다 정확하게 제공하는 충전소 추천 장치 및 그 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 다른 실시 예는, 실시간 충전소 정보와 차량 정보를 활용하여 충전소의 혼잡도를 제어할 수 있도록 하는 충전소 추천 장치 및 그 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재들로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 실시 예에 따른 충전소 추천 장치는, 적어도 하나의 충전소의 실시간 정보 및 상기 적어도 하나의 충전소와 관련된 적어도 하나의 차량의 실시간 정보를 수집하는 데이터 수집부, 상기 적어도 하나의 충전소의 실시간 정보 및 상기 적어도 하나의 차량의 실시간 정보에 기반하여, 상기 적어도 하나의 충전소의 혼잡도를 포함하는 충전 정보를 생성하는 데이터 가공부, 상기 적어도 하나의 충전소의 충전 정보를 저장하는 데이터 저장부 및 상기 데이터 저장부에 저장된 상기 적어도 하나의 충전소의 충전 정보에 기반하여, 상기 적어도 하나의 충전소 중 최적 충전소를 자차량에 추천하는 데이터 적용부를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 적어도 하나의 차량이 상기 최적 충전소 내에서 충전 중인 차량인 경우, 상기 데이터 적용부는, 상기 적어도 하나의 차량의 충전 종료 예상 시간 및 상기 자차량의 상기 최적 충전소까지의 도착 예상 시간의 차이를 비교하고, 상기 차이가 지정된 시간 이내인 경우 상기 최적 충전소를 추천할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 적어도 하나의 차량이 상기 최적 충전소로 주행하는 차량인 경우, 상기 데이터 적용부는, 상기 적어도 하나의 차량의 상기 최적 충전소까지의 도착 예상 시간을 포함하는 상기 적어도 하나의 차량의 충전 종료 예상 시간, 및 상기 자차량의 상기 최적 충전소까지의 도착 예상 시간의 차이를 비교하고, 상기 차이가 지정된 시간 이내인 경우 상기 최적 충전소를 추천할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 데이터 가공부는, 상기 적어도 하나의 충전소의 평균 충전 소요 시간에 기반하여, 상기 혼잡도에 대한 데이터 베이스를 생성할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 데이터 가공부는, 상기 적어도 하나의 충전소의 실시간 정보 및 상기 적어도 하나의 차량의 실시간 정보에 기반하여, 지정된 시간마다 상기 데이터 베이스를 업데이트하고, 상기 데이터 저장부는, 상기 업데이트된 데이터 베이스를 포함하여 상기 충전 정보를 저장할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 데이터 적용부는, 상기 자차량의 목적지 또는 상기 자차량의 경유지 중 적어도 하나가 설정된 후, 상기 자차량의 데이터, 상기 목적지 또는 상기 경유지 중 적어도 하나에 기반하여, 상기 목적지 또는 상기 경유지 중 적어도 하나까지의 도달이 불가능한 것으로 판단되는 경우, 상기 최적 충전소를 추천하고, 상기 자차량의 데이터는, 상기 자차량의 위치 정보, 현재 잔여 배터리 량(state of charge, SoC) 또는 배터리 소진 예상 거리(distance to empty, DTE) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 적어도 하나의 충전소는, 복수 개의 충전소 중 지정된 시간마다 선정되고, 상기 복수 개의 충전소에 대한 상기 자차량의 도착 예측 시간이 임계 시간 미만 또는 이하인 충전소를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 데이터 적용부는, 운전자의 충전소 선호도, 상기 운전자의 충전기 타입 선호도, 최종 목적지까지의 거리 또는 경유지까지의 거리 중 적어도 하나에 기반하여, 복수 개의 충전소 중 지정된 시간마다 선정되는 상기 적어도 하나의 충전소 각각에 대하여 특정 값을 할당하고, 상기 할당된 특정 값에 따라, 상기 최적 충전소를 추천할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 적어도 하나의 충전소의 실시간 정보는, 상기 적어도 하나의 충전소 내 충전기의 상태 정보, 상기 충전기의 타입, 상기 적어도 하나의 충전소의 위치 정보 또는 상기 적어도 하나의 충전소 주위의 편의시설 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 충전기의 상태 정보는, 상기 충전기의 충전 여부, 사용 가능 여부 또는 고장 여부 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 충전기의 타입은, 초고속 타입, 급속 타입 또는 완속 타입 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 일 실시 예에 따른 충전소 추천 방법은, 데이터 수집부가, 적어도 하나의 충전소의 실시간 정보 및 상기 적어도 하나의 충전소와 관련된 적어도 하나의 차량의 실시간 정보를 수집하는 단계, 데이터 가공부가, 상기 적어도 하나의 충전소의 실시간 정보 및 상기 적어도 하나의 차량의 실시간 정보에 기반하여, 상기 적어도 하나의 충전소의 혼잡도를 포함하는 충전 정보를 생성하는 단계, 데이터 저장부가, 상기 적어도 하나의 충전소의 충전 정보를 저장하는 단계 및 데이터 적용부가, 상기 데이터 저장부에 저장된 상기 적어도 하나의 충전소의 충전 정보에 기반하여, 상기 적어도 하나의 충전소 중 최적 충전소를 자차량에 추천하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 적어도 하나의 충전소 중 최적 충전소를 자차량에 추천하는 단계는, 상기 적어도 하나의 차량이 상기 최적 충전소 내에서 충전 중인 차량인 경우, 상기 데이터 적용부가, 상기 적어도 하나의 차량의 충전 종료 예상 시간 및 상기 자차량의 상기 최적 충전소까지의 도착 예상 시간의 차이를 비교하는 단계 및 상기 데이터 적용부가, 상기 차이가 지정된 시간 이내인 경우 상기 최적 충전소를 추천하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 적어도 하나의 충전소 중 최적 충전소를 자차량에 추천하는 단계는, 상기 적어도 하나의 차량이 상기 최적 충전소로 주행하는 차량인 경우, 상기 데이터 적용부가, 상기 적어도 하나의 차량의 상기 최적 충전소까지의 도착 예상 시간을 포함하는 상기 적어도 하나의 차량의 충전 종료 예상 시간, 및 상기 자차량의 상기 최적 충전소까지의 도착 예상 시간의 차이를 비교하는 단계 및 상기 데이터 적용부가, 상기 차이가 지정된 시간 이내인 경우 상기 최적 충전소를 추천하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 적어도 하나의 충전소의 혼잡도를 포함하는 충전 정보를 생성하는 단계는, 상기 데이터 가공부가, 상기 적어도 하나의 충전소의 평균 충전 소요 시간에 기반하여, 상기 혼잡도에 대한 데이터 베이스를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 적어도 하나의 충전소의 혼잡도를 포함하는 충전 정보를 생성하는 단계는, 상기 데이터 가공부가, 상기 적어도 하나의 충전소의 실시간 정보 및 상기 적어도 하나의 차량의 실시간 정보에 기반하여, 지정된 시간마다 상기 데이터 베이스를 업데이트하는 단계를 포함하고, 상기 적어도 하나의 충전소의 충전 정보를 저장하는 단계는, 상기 데이터 저장부가, 상기 업데이트된 데이터 베이스를 포함하여 상기 충전 정보를 저장할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 적어도 하나의 충전소 중 최적 충전소를 자차량에 추천하는 단계는, 상기 데이터 적용부가, 상기 자차량의 목적지 또는 상기 자차량의 경유지 중 적어도 하나가 설정된 후, 상기 자차량의 데이터, 상기 목적지 또는 상기 경유지 중 적어도 하나에 기반하여, 상기 목적지 또는 상기 경유지 중 적어도 하나까지의 도달이 불가능한 것으로 판단되는 경우, 상기 최적 충전소를 추천하는 단계를 포함하고, 상기 자차량의 데이터는, 상기 자차량의 위치 정보, 현재 잔여 배터리 량(state of charge, SoC) 또는 배터리 소진 예상 거리(distance to empty, DTE) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 적어도 하나의 충전소는, 복수 개의 충전소 중 지정된 시간마다 선정되고, 상기 복수 개의 충전소에 대한 상기 자차량의 도착 예측 시간이 임계 시간 미만 또는 이하인 충전소를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 적어도 하나의 충전소 중 최적 충전소를 자차량에 추천하는 단계는, 상기 데이터 적용부가, 운전자의 충전소 선호도, 상기 운전자의 충전기 타입 선호도, 최종 목적지까지의 거리 또는 경유지까지의 거리 중 적어도 하나에 기반하여, 복수 개의 충전소 중 지정된 시간마다 선정되는 상기 적어도 하나의 충전소 각각에 대하여 특정 값을 할당하는 단계 및 상기 데이터 적용부가, 상기 할당된 특정 값에 따라, 상기 최적 충전소를 추천하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 적어도 하나의 충전소의 실시간 정보는, 상기 적어도 하나의 충전소 내 충전기의 상태 정보, 상기 충전기의 타입, 상기 적어도 하나의 충전소의 위치 정보 또는 상기 적어도 하나의 충전소 주위의 편의시설 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 충전기의 상태 정보는, 상기 충전기의 충전 여부, 사용 가능 여부 또는 고장 여부 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 충전기의 타입은, 초고속 타입, 급속 타입 또는 완속 타입 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 충전소 추천 장치 및 그 방법의 효과에 대해 설명하면 다음과 같다.
본 발명의 실시 예들 중 적어도 하나에 의하면, 충전소 별 혼잡도 정보를 생성함으로써 충전소 별 차량의 혼잡도를 제어할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예들 중 적어도 하나에 의하면, 충전소 별 차량의 충전 정보를 생성함으로써 충전소 별 차량의 혼잡도를 제어할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예들 중 적어도 하나에 의하면, 충전소 별 차량의 도착 예정 정보를 생성하여 충전소 별 차량의 혼잡도를 제어할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예들 중 적어도 하나에 의하면, 전기 차량의 충전소 경유 길 안내 시 예측 정보를 활용하여 충전이 필요한 차량을 가장 적합한 충전소로 안내할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예들 중 적어도 하나에 의하면, 안내 정보를 기준으로 다음 차량을 어느 충전소로 안내할 것인지를 선정하여, 충전소 별 차량의 혼잡도를 제어할 수 있다.
이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 충전소 추천 장치의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 충전소 추천 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 충전소 추천 장치 및 방법에서 충전소의 실시간 정보 및 차량의 실시간 정보를 이용하여 충전소를 추천하는 것을 나타낸다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 충전소 추천 장치 및 방법에서 충전소의 실시간 정보 및 차량의 실시간 정보를 수집하여 가공하는 것을 나타낸다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 충전소 추천 장치 및 방법에서 충전소의 충전 정보를 이용하여 충전소를 추천하는 것을 나타낸다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 충전소 추천 장치 및 방법에서 가공된 충전소 혼잡도 패턴 데이터 베이스를 나타낸다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 충전소 추천 장치 및 방법에서 가공된 충전소 혼잡도 패턴 데이터 베이스 및 충전소와 관련된 차량의 실시간 정보를 나타낸다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 충전소 추천 장치 및 방법에서 충전소 별 혼잡도 정보 및 차량의 실시간 정보를 이용하여 충전소를 추천하는 제1 실시 예를 나타낸다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 충전소 추천 장치 및 방법에서 충전소 별 혼잡도 정보 및 차량의 실시간 정보를 이용하여 충전소를 추천하는 제2 실시 예를 나타낸다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 충전소 추천 장치 및 방법에서 충전소 별 혼잡도 정보 및 차량의 실시간 정보를 이용하여 충전소를 추천하는 제3 실시 예를 나타낸다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 충전소 추천 장치 및 방법에서 충전소 별 일평균 충전 소요 시간 정보를 이용하여 충전소를 추천하는 것을 나타낸다.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 충전소 추천 장치 및 방법에 관한 컴퓨팅 시스템을 도시한다.
이하, 본 발명의 일부 실시 예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시 예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시 예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
본 발명의 실시 예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 또한, 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 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 도 1 내지 도 12를 참조하여, 본 발명의 실시 예들을 구체적으로 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 충전소 추천 장치(100)의 블록도이다.
도 1을 참조하면, 일 실시 예에 따른 충전소 추천 장치(100)는 데이터 수집부(110), 데이터 가공부(120), 데이터 저장부(130) 및 데이터 적용부(140)를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예들에서, 충전소 추천 장치(100)는 도 1에 도시된 구성요소 외에 추가적인 구성요소를 포함하거나, 도 1에 도시된 구성요소 중 적어도 하나를 생략할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 수집부(110), 데이터 가공부(120), 데이터 저장부(130) 및 데이터 적용부(140)는 충전소 추천 장치(100)에 포함된 적어도 하나의 프로세서(미도시)에 의해 제어될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(미도시)는 데이터 수집부(110), 데이터 가공부(120), 데이터 저장부(130) 및 데이터 적용부(140)와 전기적으로 연결될 수 있고, 각 구성들을 전기적으로 제어할 수 있으며, 소프트웨어의 명령을 실행하는 전기 회로가 될 수 있으며, 이에 의해 후술하는 다양한 데이터 처리 및 계산을 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 수집부(110)는 적어도 하나의 충전소의 실시간 정보를 수집할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 수집부(110)는 하나 또는 하나 이상의 충전소들로부터 유무선 네트워크를 통해 충전소의 정보를 실시간으로 전달받을 수 있다. 예를 들어, 데이터 수집부(110)는 하나 또는 하나 이상의 충전소들로부터 유무선 네트워크를 통해 초 단위로 충전소의 정보를 전달받을 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 적어도 하나의 충전소의 실시간 정보는, 충전소 내 충전기의 상태 정보, 충전기의 타입, 적어도 하나의 충전소의 위치 정보 또는 적어도 하나의 충전소 주위의 편의시설 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 충전소 내 충전기의 상태 정보는 충전기의 충전 여부, 충전기의 사용 가능 여부 또는 충전기의 고장 여부 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한 예를 들어, 충전기의 타입은, 초고속 타입, 급속 타입 또는 완속 타입 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 수집부(110)는 적어도 하나의 충전소와 관련된 적어도 하나의 차량의 실시간 정보를 수집할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 적어도 하나의 충전소와 관련된 적어도 하나의 차량은, 적어도 하나의 충전소에서 충전 중인 차량 또는 적어도 하나의 충전소로 주행 중인 차량 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 수집부(110)는 유무선 네트워크를 통해 적어도 하나의 충전소와 관련된 적어도 하나의 차량의 정보를 실시간으로 수신할 수 있다. 예를 들어, 데이터 수집부(110)는 유무선 네트워크를 통해 하나 또는 하나 이상의 차량들의 정보를 초 단위로 전달받을 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 수집부(110)는 적어도 하나의 충전소 내에 있는 적어도 하나의 차량이 충전기와 연결된 직후, 적어도 하나의 차량의 정보를 실시간으로 수신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 적어도 하나의 충전소와 관련된 적어도 하나의 차량의 실시간 정보는 차량의 위치 정보, 배터리 잔여량(state of charge, SoC), 배터리 소진 예상 거리(distance to empty, DTE), 배터리 소진 예상 시간, 배터리 충전 방식, 현재 주행 목적지 정보 또는 현재 주행 경로 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 가공부(120)는 적어도 하나의 충전소의 실시간 정보 및 적어도 하나의 차량의 실시간 정보에 기반하여, 적어도 하나의 충전소의 충전 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 충전소의 충전 정보는, 적어도 하나의 충전소의 혼잡도를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 가공부(120)는 적어도 하나의 충전소의 평균 충전 소요 시간에 기반하여, 적어도 하나의 충전소의 혼잡도에 대한 데이터 베이스를 생성할 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 충전소의 혼잡도에 대한 데이턴 베이스는 혼잡도 패턴을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 가공부(120)는, 차량이 적어도 하나의 충전소에서 충전 중인 경우, 차량의 충전 소요 예정 정보를 이용하여 혼잡도에 대한 데이터 베이스를 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 가공부(120)는 차량이 적어도 하나의 충전소로 주행 중인 경우, 차량의 도착 예상 시간 및 충전 소요 예정 정보를 이용하여 혼잡도에 대한 데이터 베이스를 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 가공부(120)는 적어도 하나의 충전소의 실시간 정보 및 적어도 하나의 차량의 실시간 정보에 기반하여, 지정된 시간마다 데이터 베이스를 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 데이터 가공부(120)는 초 단위 또는 분 단위로 데이터 베이스를 업데이트할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 가공부(120)는 적어도 하나의 충전소 내에서 충전 중인 차량의 충전 소요 예상 시간을 계산할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 가공부(120)는 적어도 하나의 충전소로 주행중인 차량이 충전소에 도착한 이후의 차량의 충전 소요 예상 시간을 계산할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 저장부(130)는 적어도 하나의 충전소의 충전 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 충전소의 충전 정보는, 적어도 하나의 충전소의 혼잡도를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 저장부(130)는 적어도 하나의 충전소의 평균 충전 소요 시간에 기반하여 생성된, 적어도 하나의 충전소의 혼잡도에 대한 데이터 베이스를 저장할 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 충전소의 혼잡도에 대한 데이턴 베이스는 혼잡도 패턴을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 저장부(130)는, 차량이 적어도 하나의 충전소에서 충전 중인 경우, 차량의 충전 소요 예정 정보를 이용하여 생성된 혼잡도에 대한 데이터 베이스를 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 저장부(130)는 차량이 적어도 하나의 충전소로 주행 중인 경우, 차량의 도착 예상 시간 및 충전 소요 예정 정보를 이용하여 생성된 혼잡도에 대한 데이터 베이스를 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 저장부(130)는 적어도 하나의 충전소의 실시간 정보 및 적어도 하나의 차량의 실시간 정보에 기반하여, 지정된 시간마다 업데이트된 데이터 베이스를 저장할 수 있다. 예를 들어, 데이터 저장부(130)는 초 단위 또는 분 단위로 업데이트된 데이터 베이스를 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 저장부(130)는 적어도 하나의 충전소 내에서 충전 중인 차량의 충전 소요 예상 시간을 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 저장부(130)는 적어도 하나의 충전소로 주행중인 차량이 충전소에 도착한 이후의 차량의 충전 소요 예상 시간을 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 적용부(140)는 데이터 저장부(130)에 저장된 적어도 하나의 충전소의 충전 정보에 기반하여, 적어도 하나의 충전소 중 최적 충전소를 자차량에 추천할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 자차량은 수소차, 전기차, 플러그인 하이브리드 전기차(plug-in hybrid electric vehicle, PHEV) 등을 포함할 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않으며 다양한 형태의 충전을 하는 차량을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 적용부(140)는, 적어도 하나의 차량이 적어도 하나의 충전소 내에서 충전 중인 차량인 경우, 적어도 하나의 차량의 충전 종료 예상 시간 및 자차량의 최적 충전소까지의 도착 예상 시간의 차이를 비교할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 적용부(140)는 적어도 하나의 차량의 충전 종료 예상 시간 및 자차량의 최적 충전소까지의 도착 예상 시간의 차이가 지정된 시간(예: 5분) 이내인 경우, 적어도 하나의 충전소를 자차량에 최적 충전소로 추천할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 적용부(140)는 적어도 하나의 차량이 적어도 하나의 충전소로 주행하는 차량인 경우, 적어도 하나의 차량이 충전소까지의 도착 예상 시간을 포함하는 적어도 하나의 차량의 충전 종료 예상 시간, 및 자차량의 적어도 하나의 충전소까지의 도착 예상 시간의 차이를 비교할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 적용부(140)는 적어도 하나의 차량이 충전소까지의 도착 예상 시간을 포함하는 적어도 하나의 차량의 충전 종료 예상 시간, 및 자차량의 적어도 하나의 충전소까지의 도착 예상 시간의 차이가 지정된 시간(예: 5분) 이내인 경우, 적어도 하나의 충전소를 자차량에 최적 충전소로 추천할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 적용부(140)는 자차량의 목적지 또는 자차량의 경유지 중 적어도 하나가 설정된 후, 자차량의 데이터, 목적지의 정보 또는 경유지의 정보 중 적어도 하나에 기반하여, 목적지 또는 경유지 중 적어도 하나까지의 도달이 가능한지 여부를 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 적용부(140)는 목적지 또는 경유지 중 적어도 하나까지의 도달이 불가능한 것으로 판단되는 경우, 최적 충전소를 자차량에 추천할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자차량의 데이터는, 자차량의 위치 정보, 현재 잔여 배터리 량 또는 배터리 소진 예상 거리 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 적용부(140)는 복수 개의 충전소 중 자차량의 도착 예측 시간이 임계 시간 미만 또는 이하인 충전소를 1차 후보 충전소로 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 적용부(140)는 지정된 시간마다 복수 개의 충전소 중 1차 후보 충전소로 결정될 적어도 하나의 충전소를 선택할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 적용부(140)는 운전자의 충전소 선호도, 운전자의 충전기 타입 선호도, 최종 목적지까지의 거리 또는 경유지까지의 거리 중 적어도 하나에 기반하여, 1차 후보 충전소로 결정된 적어도 하나의 충전소 각각에 대하여 특정 값을 할당할 수 있다.
예를 들어, 최종 목적지까지의 거리 또는 경유지까리의 거리에 기반하여, 장거리인 경우 휴게소 정차 여부에 기반하여, 특정 값을 할당할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 적용부(140)는 1차 후보 충전소로 결정된 적어도 하나의 충전소 각각에 할당된 특정 값에 따라, 자차량에 최적 충전소를 추천할 수 있다.
예를 들어, 데이터 적용부(140)는 1차 후보 충전소로 결정된 적어도 하나의 충전소 중 할당된 값이 가장 높은 충전소를 자차량에 추천할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 충전소 추천 방법을 나타내는 흐름도이다. 이하 실시 예에서 S210 내지 S240의 동작은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다. 또한, 도 2와 관련하여 전술한 내용과 대응되거나 중복되는 내용은 간략히 설명하거나 생략할 수 있다.
도 2를 참조하면, 일 실시 예에 따른 충전소 추천 장치 및 방법에서 데이터 수집부는, 적어도 하나의 충전소의 실시간 정보 및 적어도 하나의 충전소와 관련된 적어도 하나의 차량의 실시간 정보를 수집할 수 있다(S210).
일 실시 예에 따르면, 데이터 수집부는 적어도 하나의 충전소의 실시간 정보를 수집할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 수집부는 하나 또는 하나 이상의 충전소들로부터 유무선 네트워크를 통해 충전소의 정보를 실시간으로 전달받을 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 수집부는 적어도 하나의 충전소와 관련된 적어도 하나의 차량의 실시간 정보를 수집할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 적어도 하나의 충전소와 관련된 적어도 하나의 차량은, 적어도 하나의 충전소에서 충전 중인 차량 또는 적어도 하나의 충전소로 주행 중인 차량 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 수집부는 유무선 네트워크를 통해 적어도 하나의 충전소와 관련된 적어도 하나의 차량의 정보를 실시간으로 수신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 충전소 추천 장치 및 방법에서 데이터 가공부는, 적어도 하나의 충전소의 실시간 정보 및 적어도 하나의 차량의 실시간 정보에 기반하여, 적어도 하나의 충전소의 혼잡도를 포함하는 충전 정보를 생성할 수 있다(S220).
일 실시 예에 따르면, 데이터 가공부는 적어도 하나의 충전소의 실시간 정보 및 적어도 하나의 차량의 실시간 정보에 기반하여, 적어도 하나의 충전소의 충전 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 충전소의 충전 정보는 적어도 하나의 충전소의 혼잡도를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 가공부는 적어도 하나의 충전소의 평균 충전 소요 시간에 기반하여, 적어도 하나의 충전소의 혼잡도에 대한 데이터 베이스를 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 가공부는, 차량이 적어도 하나의 충전소에서 충전 중인 경우, 차량의 충전 소요 예정 정보를 이용하여 혼잡도에 대한 데이터 베이스를 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 가공부는 차량이 적어도 하나의 충전소로 주행 중인 경우, 차량의 도착 예상 시간 및 충전 소요 예정 정보를 이용하여 혼잡도에 대한 데이터 베이스를 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 가공부는 적어도 하나의 충전소의 실시간 정보 및 적어도 하나의 차량의 실시간 정보에 기반하여, 지정된 시간마다 데이터 베이스를 업데이트할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 충전소 추천 장치 및 방법에서 데이터 저장부는, 적어도 하나의 충전소의 충전 정보를 저장할 수 있다(S230).
일 실시 예에 따르면, 데이터 저장부는 적어도 하나의 충전소의 충전 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 충전소의 충전 정보는, 적어도 하나의 충전소의 혼잡도에 대한 데이터 베이스를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 저장부는 적어도 하나의 충전소의 실시간 정보 및 차량의 실시간 정보에 기반하여 생성된 적어도 하나의 충전소의 충전 정보를 저장할 수 있다.
예를 들어, 적어도 하나의 충전소의 실시간 정보는, 충전소 내 충전기의 상태 정보, 충전기의 타입, 충전소의 위치 정보 또는 충전소 주위의 편의시설 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한 예를 들어, 차량의 실시간 정보는 차량의 위치 정보, 배터리 잔여량, 배터리 소진 예상 거리, 배터리 소진 예상 시간, 배터리 충전 방식, 현재 주행 목적지 정보 또는 현재 주행 경로 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 충전소 추천 장치 및 방법에서 데이터 적용부는, 데이터 저장부에 저장된 적어도 하나의 충전소의 충전 정보에 기반하여, 적어도 하나의 충전소 중 최적 충전소를 자차량에 추천할 수 있다(S240).
일 실시 예에 따르면, 데이터 적용부는, 복수 개의 충전소 중 자차량의 도착 예측 시간이 임계 시간 미만 또는 이하인 적어도 하나의 충전소를 1차 후보 충전소로 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 적용부는, 1차 후보 충전소에 포함된 충전소 중 제1 충전소에서 충전 중인 차량이 있는 경우, 차량의 충전 종료 예상 시간 및 자차량의 제1 충전소까지의 도착 예상 시간의 차이가 지정된 시간 이내인지 여부를 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 적용부는, 차량의 충전 종료 예상 시간 및 자차량의 제1 충전소까지의 도착 예상 시간의 차이가 지정된 시간 이내인 경우, 제1 충전소를 자차량에 최적 충전소로 추천할 수 있다.
구체적으로 예를 들어, 데이터 적용부는, 제1 충전소 내에서 충전 중인 차량의 충전 종료 예상 시간과 자차량이 충전소까지 도착 예상 시간의 차이가 5분 이내인 경우, 제1 충전소를 자차량에 추천할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 적용부는, 1차 후보 충전소에 포함된 충전소 중 제2 충전소로 주행 중인 차량이 있는 경우, 차량의 충전 종료 예상 시간 및 자차량의 제2 충전소까지의 도착 예상 시간의 차이가 지정된 시간 이내인지 여부를 판단할 수 있다. 이 경우, 차량의 충전 종료 예상 시간은, 차량이 현 시점부터 제2 충전소까지 도착하는 시점까지 소요되는 시간 및 충전을 시작하는 시점부터 충전이 종료되는 시점까지의 충전 소요 시간을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 적용부는, 차량의 충전 종료 예상 시간 및 자차량의 제2 충전소까지의 도착 예상 시간의 차이가 지정된 시간 이내인 경우, 제2 충전소를 자차량에 최적 충전소로 추천할 수 있다.
구체적으로 예를 들면, 데이터 적용부는 차량이 제2 충전소까지의 도착 예상 시간을 포함하는 충전 종료 예상 시간, 및 자차량의 제2 충전소까지의 도착 예상 시간의 차이가 5분 이내인 경우, 제2 충전소를 자차량에 최적 충전소로 추천할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 적용부는, 1차 후보 충전소에 포함된 충전소 각각에 대하여 운전자의 충전소 선호도, 운전자의 충전기 타입 선호도, 최종 목적지 또는 경유지까지의 거리, 충전소의 혼잡도 중 적어도 하나에 기반하여, 점수를 부여할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 적용부는, 부여된 점수가 가장 높은 충전소를 최적 충전소로 결정하여 자차량에 추천할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 충전소 추천 장치 및 방법에서 충전소의 실시간 정보 및 차량의 실시간 정보를 이용하여 충전소를 추천하는 것을 나타낸다. 도 3의 내용과 관련하여 전술한 내용과 대응되거나 중복되는 내용은 간략히 설명하거나 생략할 수 있다.
이하 실시 예에서 S310 내지 S340의 동작은 데이터 수집부, 데이터 가공부, 데이터 저장부 및 데이터 적용부와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행될 수 있다.
도 3을 참조하면, 일 실시 예에 따른 충전소 추천 장치 및 방법에서 프로세서는 충전소의 실시간 데이터를 수집할 수 있다(S310).
일 실시 예에 따르면, 프로세서는, 충전소의 실시간 데이터는 충전기 별 사용 유무 데이터, 충전소 주위의 편의 시설 정보 또는 충전기 타입 중 적어도 하나를 포함하는 충전소의 데이터를 실시간으로 수집할 수 있다. 예를 들어, 충전기 타입은 초고속 타입, 급속 타입 또는 완속 타입 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 차량 별 충전 데이터를 수집할 수 있다(S320).
일 실시 예에 따르면, 프로세서는, 차량의 현재 잔여 배터리 량(state of charge, SoC), 배터리 소진 예상 거리(distance to empty, DTE), 차량의 충전 시작 정보 또는 차량의 충전 종료 정보 중 적어도 하나를 포함하는 차량 별 충전 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들어, 충전 시작 정보는 충전이 시작되는 시각을 포함할 수 있으며, 충전 종료 정보는 충전이 종료되는 시각을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 충전소 별 데이터를 가공할 수 있다(S330).
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 충전소 내 차량 별 예상 소요 시간을 계산할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서는 충전소의 혼잡도 패턴 데이터를 이용하여, 적어도 하나의 충전소에서 충전하는 경우의 충전 예상 소요 시간(예: 1시간)을 계산할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 충전소 별 충전 차량의 예상 소요 시간을 계산할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서는 적어도 하나의 충전소 내에서 충전 중인 차량의 충전 예상 소요 시간을 계산할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 충전소 별 충전 차량의 정보를 메모리에 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서는, 적어도 하나의 충전소 내에서 충전 중인 차량의 현재 잔여 배터리 량, 배터리 소진 예상 거리 및 차량의 충전 예상 소요 시간을 포함하는 충전 차량 정보를 메모리에 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 충전소 별 평균 충전 시간을 메모리에 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서는 적어도 하나의 충전소의 일평균 충전 소요 시간 정보를 메모리에 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 자차량에 충전소를 추천할 수 있다 (S340).
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 목적지 또는 경유지 설정(또는 입력)에 대응하여 경로를 탐색하는 경우, 현재 배터리 소진 예상 거리에 기반하여 목적지 또는 경유지까지 도달 가능한지 여부를 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 목적지 또는 경유지까지 도달 불가능한 것으로 판단되는 경우 충전소 별 충전 차량의 정보를 확인할 수 있다.
구체적으로, 프로세서는 현재 배터리 소진 예상 거리에 기반하여 목적지 또는 경유지까지 도달하기 위해 충전이 필요한 것으로 판단되는 경우, 적어도 하나의 충전소 내에서 충전 중인 차량의 정보를 확인할 수 있다. 예를 들어, 차량의 정보는, 차량의 충전 시작 정보 및 차량의 충전 종료 정보를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 추천 충전소(또는 최적 충전소)를 선정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서는 적어도 하나의 충전소 내에서 충전 중인 차량의 정보를 확인하는 것에 기반하여, 하나의 충전소를 추천 충전소로 선정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 추천 경로, 도착 예상 시간 또는 충전 소요 시간 중 적어도 하나를 자차량에 제공할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 추천 충전소(또는 최적 충전소)까지의 추천 경로 및 도착 예상 시간 또는 충전 소요 시간 중 적어도 하나를, 자차량에 실시간으로 제공할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 추천 충전소까지의 추천 경로 및 도착 예상 시간 또는 충전 소요 시간 중 적어도 하나는 자차량에 구비된 내비게이션 장치를 통해 운전자에게 제공될 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 충전소 추천 장치 및 방법에서 충전소의 실시간 정보 및 차량의 실시간 정보를 수집하여 가공하는 것을 나타낸다. 도 4의 내용과 관련하여 전술한 내용과 대응되거나 중복되는 내용은 간략히 설명하거나 생략할 수 있다.
이하 실시 예에서 S410 내지 S430의 단계(또는 동작)는 데이터 수집부, 데이터 가공부, 데이터 저장부 및 데이터 적용부와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행될 수 있다. 또한, 이하 실시 예에서 S401, S403 및 S405의 동작은 각각 S410, S420 및 S430의 단계에서, 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행될 수 있다.
도 4를 참조하면, 일 실시 예에 따른 충전소 추천 장치 및 방법에서 프로세서는 충전소 실시간 데이터 수집 단계(S410)에서 충전소 별 충전기 상태 정보를 전송 받을 수 있다(S401).
예를 들어, 충전소 실시간 데이터는 충전소의 기본 정보(예: 충전소의 위치 정보 또는 충전소 주위의 편의시설 정보) 및 충전소의 상태 정보를 포함할 수 있다.
예를 들어, 충전기 상태 정보는, 충전기의 충전 여부, 사용 가능 여부 또는 고장 여부 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 차량 별 충전 데이터 수집 단계(S420)에서 차량의 실시간 정보를 전송 받을 수 있다(S403).
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 차량의 목적지 설정 시의 차량의 실시간 정보를 전달 받을 수 있다.
예를 들어, 차량의 목적지 설정 시의 차량의 실시간 정보는, 차량의 현재 잔여 배터리 량, 충전소 경유 정보, 충전소 도착 예정 정보 또는 충전소 도착 후 충전 예상 시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 차량의 목적지 도착 후의 차량의 실시간 정보를 전달 받을 수 있다.
예를 들어, 차량의 목적지 도착 후의 차량의 실시간 정보는, 차량의 현재 잔여 배터리 량, 현재 GPS 위치 정보, 충전소 경유 정보, 충전소 도착 예정 정보, 충전소 도착 후 충전 예상시간, 충전기 체결 시간 또는 충전 예상시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 충전소 별 데이터 가공 단계(S430)에서 충전소 별 차량 충전 데이터 베이스를 가공할 수 있다(S405).
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 충전기 별 차량 정보, 충전 시작 시간, 충전 예상 시간 또는 충전 종료 시간에 대한 데이터 베이스를 가공할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 충전소 별 평균 충전 시간 데이터 베이스를 가공할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 차량 별 예상 충전 시간을 기준으로 충전소의 평균 충전 시간에 대한 데이터 베이스(예: 패턴 데이터 베이스)를 가공하여 메모리에 저장할 수 있다. 예를 들어, 충전소의 평균 충전 시간은 충전소의 일평균 충전 소요 시간을 의미할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 충전소 추천 장치 및 방법에서 충전소의 충전 정보를 이용하여 충전소를 추천하는 것을 나타낸다. 도 5의 내용과 관련하여 전술한 내용과 대응되거나 중복되는 내용은 간략히 설명하거나 생략할 수 있다.
이하 실시 예에서 S510의 단계(또는 동작)는 데이터 수집부, 데이터 가공부, 데이터 저장부 및 데이터 적용부와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행될 수 있다. 또한, 이하 실시 예에서 S501 내지 S509의 동작은 S510의 단계에서, 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 충전소 추천 단계(S510)에서 혼잡도를 활용하여 충전소를 선별할 수 있다(S501).
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 혼잡도 패턴 데이터 베이스를 이용하여 추천 충전소를 1차적으로 선별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 혼잡도 패턴 데이터 베이스에 기반하여, 혼잡도가 일정 수준 미만 또는 이하인 적어도 하나의 충전소를 1차적으로 선별할 수 있다. 이하 본 문서에서, 혼잡도 패턴 데이터 베이스에 기반하여 1차적으로 선별된 적어도 하나의 충전소는 1차 후보 충전소로 참조될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 충전소 추천 단계(S510)에서 목적지 탐색 요청을 확인할 수 있다(S503).
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 목적지 탐색 요청에 대응하여, 차량의 현재 위치에서 목적지까지의 경로로 주행하는 경우 목적지까지 도달 가능한지 여부를 판단할 수 있다. 이 경우, 목적지 도달 여부는 차량의 현재 위치, 차량의 현재 잔여 배터리 량 또는 배터리 소진 예상 거리 중 적어도 하나에 기반하여 결정될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 혼잡도 패턴을 기준으로, 자차량의 1차 후보 충전소까지의 도착 예상 시간을 계산할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 충전소 추천 단계(S510)에서 충전소를 추천할 수 있다(S505).
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 1차 후보 충전소 내에서 충전 중이거나 1차 후보 충전소로 주행 중인 차량의 정보를 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 1차 후보 충전소 내에서 충전 중인 차량의 정보를 식별한 경우, 충전 중인 차량의 충전 종료 예상 시간 및 자차량의 1차 후보 충전소까지의 도착 예상 시간의 차이가 지정된 시간(예: 5분) 이내인 경우, 해당 충전소를 자차량에 추천할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 1차 후보 충전소로 주행 중인 차량을 식별한 경우, 주행 중인 차량의 1차 후보 충전소까지의 도착 예상 시간을 포함하는 충전 종료 예상 시간, 및 자차량의 1차 후보 충전소까지의 도착 예상 시간의 차이가 지정된 시간(예: 5분) 이내인 경우, 해당 충전소를 자차량에 추천할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 충전소 추천 단계(S510)에서 차량의 충전이 시작되는 것을 식별할 수 있다(S507).
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 차량이 충전소에 도착한 후 충전 시작 시, 충전 시작 시간을 전송 받을 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 차량이 충전소에 도착한 후 충전 시작 시, 충전이 완료되는 시간을 전송 받을 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 충전소 추천 단계(S510)에서 차량의 충전이 종료되는 것을 식별할 수 있다(S509).
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 차량의 충전 완료 시, 충전 완료 시간을 전송 받을 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 충전소 추천 장치 및 방법에서 가공된 충전소 혼잡도 패턴 데이터 베이스(610)를 나타낸다.
도 6을 참조하면, 일 실시 예에 따른 충전소 추천 장치 및 방법에서 데이터 가공부는, 충전소의 혼잡도 패턴 데이터 베이스(610)를 가공할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 가공부는 충전소 별 평균 충전 시간을 혼잡도 패턴 데이터 베이스(610)로 구성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 가공부는 차량의 현 위치 및 목적지의 위치에 기반하여 결정된 복수 개의 충전소의 평균 충전 시간을 혼잡도 패턴 데이터 베이스(610)로 구성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 가공부는 복수 개의 충전소 중 차량의 도착 예측 시간이 임계 시간 미만 또는 이하인 1차 후보 충전소의 평균 충전 시간을 혼잡도 패턴 데이터 베이스(610)로 구성할 수 있다.
예를 들어, 1차 후보 충전소는 차량의 도착 예측 시간이 임계 시간 미만 또는 이하인 충전소 중, 혼잡도가 일정 수준 미만 또는 이하인 충전소를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 가공부는 지정된 시간마다 혼잡도 패턴 데이터 베이스(610)를 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 데이터 가공부는 매 분마다 혼잡도 패턴 데이터 베이스(610)를 업데이트할 수 있으며, 1차 후보 충전소는 매 분마다 업데이트될 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 충전소 추천 장치 및 방법에서 가공된 충전소 혼잡도 패턴 데이터 베이스(710) 및 충전소와 관련된 차량의 실시간 정보를 나타낸다.
도 7을 참조하면, 일 실시 예에 따른 충전소 추천 장치 및 방법에서 데이터 가공부는, 충전소의 혼잡도 패턴 데이터 베이스(710)를 가공하고, 충전소와 관련된 차량의 정보와 매칭할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 가공부는 충전소 별 평균 충전 시간을 혼잡도 패턴 데이터 베이스(710)로 구성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 가공부는 차량의 현 위치 및 목적지의 위치에 기반하여 결정된 복수 개의 충전소의 평균 충전 시간을 혼잡도 패턴 데이터 베이스(710)로 구성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 가공부는 복수 개의 충전소 중 차량의 도착 예측 시간이 임계 시간 미만 또는 이하인 1차 후보 충전소의 평균 충전 시간을 혼잡도 패턴 데이터 베이스(710)로 구성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 가공부는 1차 후보 충전소로 선별된 적어도 하나의 충전소와, 1차 후보 충전소와 관련된 차량의 정보를 매칭하여 혼잡도 패턴 데이터 베이스(710)를 구성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 적어도 하나의 1차 후보 충전소 중 제1 충전소는, 제1 충전소에서 충전 중인 A 차량의 정보와 매칭될 수 있다. 이 경우, A 차량의 정보는 A 차량의 충전 예상 시간을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 적어도 하나의 1차 후보 충전소 중 제2 충전소는, 제2 충전소로 주행 중인 B 차량의 정보와 매칭될 수 있다. 이 경우, B 차량의 정보는 B 차량의 도착 예상 시간 및 충전 예상 시간을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 적어도 하나의 1차 후보 충전소 중 제3 충전소는, 제3 충전소에서 충전 중인 C 차량의 정보와 매칭될 수 있다. 이 경우, C 차량의 정보는 C 차량의 충전 예상 시간을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 가공부는 1차 후보 충전소 각각에 매칭된 차량의 정보, 충전소의 실시간 정보 및 현 위치에서 충전소까지의 도착 예상 시간 정보를 혼합하여, 데이터를 가공할 수 있다. 예를 들어, 충전소의 실시간 정보는 충전소 내 충전기 현황을 포함할 수 있다. 더 구체적으로 예를 들어, 충전소 내 충전기 현황은 충전소 내 사용 가능한 충전기의 개수를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제1 충전소의 혼잡도 데이터는, 현 위치에서 도착 예상 시간이 30분이고, 충전소 내에서 충전 중인 A 차량의 충전 예상 시간이 30분이고, 충전소 내 사용 가능한 충전소가 2개인 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제2 충전소의 혼잡도 데이터는, 현 위치에서 도착 예상 시간이 20분이고, 충전소로 주행 중인 B 차량의 도착 예상 시간 및 충전 예상 시간이 각각 10분 및 40분이고, 충전소 내 사용 가능한 충전소가 1개인 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제3 충전소의 혼잡도 데이터는, 현 위치에서 도착 예상 시간이 15분이고, 충전소 내에서 충전 중인 C 차량의 충전 예상 시간이 40분이고, 충전소 내 사용 가능한 충전소가 1개인 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 저장부는, 1차 후보 충전소 각각에 매칭된 차량의 정보, 충전소의 실시간 정보 및 현 위치에서 충전소까지의 도착 예상 시간 정보가 혼합된 혼잡도 패턴 데이터 베이스(710)를 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 적용부는, 데이터 저장부에 저장된 혼잡도 패턴 데이터 베이스(710)에 기반하여, 가장 최적의 충전소를 차량에 추천할 수 있다.
예를 들어, 데이터 적용부는, 현 위치에서 도착 예상 시간이 30분이고, 충전소 내에서 충전 중인 A차량의 충전 예상 시간이 30분이고, 충전소 내 사용 가능한 충전소가 2개인 제1 충전소를 최적 충전소로 결정할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 충전소 추천 장치 및 방법에서 충전소 별 혼잡도 정보 및 차량의 실시간 정보를 이용하여 충전소를 추천하는 제1 실시 예를 나타낸다.
도 8을 참조하면, 일 실시 예에 따른 충전소 추천 장치 및 방법에서, 충전소 추천 장치는 자차량(예: M 차량)(810)의 목적지(840)가 설정된 것에 대응하여, 목적지(840)까지 도달 불가능한 것으로 판단되는 경우, 각 충전소 별 혼잡도 정보 및 차량 정보를 이용하여 M 차량(810)에 최적의 충전소를 추천할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 충전소 추천 장치는 M 차량(810)의 목적지(840)가 설정되는 것에 대응하여, 목적지(840)까지 도달 불가능한 것으로 판단되는 경우, 차량의 데이터 및 현재 시각을 기준으로 최적의 충전소를 M 차량(810)에 추천할 수 있다. 예를 들어, 차량의 데이터는 배터리 소진 예상 거리를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 충전소 추천 장치는, 차량의 배터리 소진 예상 거리가 목적지(840)까지의 잔여 거리 미만 또는 이하인 경우. 목적지(840)까지 도달 불가능한 것으로 판단할 수 있다.
예를 들어, 설정된 목적지(840)까지의 잔여 거리는 200km이고 도착 소요 시간은 2시간일 수 있다. 또한 예를 들어, M 차량(810)의 배터리 소진 예상 거리는 200km이고, 목적지 탐색 요청 시각은 12시 30분일 수 있다. 이 경우, 충전소 추천 장치는 M 차량(810)이 목적지(840)까지 도달 불가능한 것으로 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 충전소 추천 장치는, 충전소의 혼잡도 정보 및 차량 정보에 기반하여 최적의 충전소를 M 차량(810)에 추천할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제1 충전소(820) 및 제2 충전소(830)의 혼잡도 정보 및 차량 정보는 일평균 충전 소요 시간, 충전 예상 시간, 충전 시작 시간 또는 충전 종료 예상 시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 제1 충전소(820)의 일평균 충전 소요시간은 30분이고 제1 충전소(820)에는 A차량이 현재 충전 중일 수 있다. 또한 예를 들어, A 차량의 충전 예상 시간은 30분이고, A 차량의 충전 시작 시간은 12시 30분이며, A 차량의 충전 종료 예상 시간은 13시일 수 있다. 또한 예를 들어, M 차량(810)의 제1 충전소(820)까지의 도착 예상 시간은 30분일 수 있다.
또한 예를 들어, 제2 충전소(830)의 일평균 충전 소요시간은 40분이고 제2 충전소(830)로 B 차량이 현재 주행 중일 수 있다. 또한 예를 들어, B 차량의 충전 예상 시간은 40분이고, B 차량의 도착 예정 시간은 12시 40분이며, B 차량의 충전 종료 예상 시간은 13시 20분일 수 있다. 또한 예를 들어, M 차량(810)의 제2 충전소(830)까지의 도착 예상 시간은 50분일 수 있다.
상술한 제1 실시 예에서, 충전소 추천 장치는, 제1 충전소(820) 및 제2 충전소(830) 중 M 차량(810)이 대기 없이 충전을 시작할 수 있는 제1 충전소(820)를 M 차량(810)에 추천할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 충전소 추천 장치 및 방법에서 충전소 별 혼잡도 정보 및 차량의 실시간 정보를 이용하여 충전소를 추천하는 제2 실시 예를 나타낸다.
도 9를 참조하면, 일 실시 예에 따른 충전소 추천 장치 및 방법에서, 충전소 추천 장치는 자차량(예: O 차량)(910)의 목적지(940)가 설정된 것에 대응하여, 목적지(940)까지 도달 불가능한 것으로 판단되는 경우, 각 충전소 별 혼잡 정보 및 차량 정보를 이용하여 O 차량(910)에 최적의 충전소를 추천할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 충전소 추천 장치는 O 차량(910)의 목적지(940)가 설정되는 것에 대응하여, 목적지(940)까지 도달 불가능한 것으로 판단되는 경우, 차량의 데이터 및 현재 시각을 기준으로 최적의 충전소를 O 차량(910)에 추천할 수 있다. 예를 들어, 차량의 데이터는 배터리 소진 예상 거리를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 충전소 추천 장치는, 차량의 배터리 소진 예상 거리가 목적지(940)까지의 잔여 거리 미만 또는 이하인 경우. 목적지(940)까지 도달 불가능한 것으로 판단할 수 있다.
예를 들어, 설정된 목적지(940)까지의 잔여 거리는 200km이고 도착 소요 시간은 2시간일 수 있다. 또한 예를 들어, O 차량(910)의 배터리 소진 예상 거리는 200km이고, 목적지 탐색 요청 시각은 12시 30분일 수 있다. 이 경우, 충전소 추천 장치는 O 차량(910)이 목적지(940)까지 도달 불가능한 것으로 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 충전소 추천 장치는, 충전소의 혼잡도 정보 및 차량 정보에 기반하여 최적의 충전소를 O 차량(910)에 추천할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제1 충전소(920) 및 제2 충전소(930)의 혼잡도 정보 및 차량 정보는 일평균 충전 소요 시간, 충전 예상 시간, 충전 시작 시간 또는 충전 종료 예상 시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 제1 충전소(920)의 일평균 충전 소요시간은 30분이고 제1 충전소(920)에는 A차량이 현재 충전 중일 수 있다. 또한 예를 들어, A 차량의 충전 예상 시간은 30분이고, A 차량의 충전 시작 시간은 12시 30분이며, A 차량의 충전 종료 예상 시간은 13시일 수 있다.
또한 예를 들어, 제1 충전소(920)로 M 차량이 현재 주행 중일 수 있다. 또한 예를 들어, M 차량의 충전 예상 시간은 30분이고, M 차량의 도착 예정 시간은 13시이며, M 차량의 충전 종료 예상 시간은 13시 30분일 수 있다. 또한 예를 들어, O 차량(910)의 제1 충전소(920)까지의 도착 예상 시간은 30분일 수 있다.
또한 예를 들어, 제2 충전소(930)의 일평균 충전 소요시간은 40분이고 제2 충전소(930)로 B 차량이 현재 주행 중일 수 있다. 또한 예를 들어, B 차량의 충전 예상 시간은 40분이고, B 차량의 도착 예정 시간은 12시 40분이며, B 차량의 충전 종료 예상 시간은 13시 20분일 수 있다. 또한 예를 들어, O 차량(910)의 제2 충전소(930)까지의 도착 예상 시간은 50분일 수 있다.
상술한 제2 실시 예에서, 충전소 추천 장치는, 제1 충전소(920) 및 제2 충전소(930) 중 O 차량(910)이 대기 없이 충전을 시작할 수 있는 제2 충전소(930)를 O 차량(910)에 추천할 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 충전소 추천 장치 및 방법에서 충전소 별 혼잡도 정보 및 차량의 실시간 정보를 이용하여 충전소를 추천하는 제3 실시 예를 나타낸다.
도 10을 참조하면, 일 실시 예에 따른 충전소 추천 장치 및 방법에서, 충전소 추천 장치는 자차량(예: P 차량)(1010)의 목적지(1050)가 설정된 것에 대응하여, 목적지(1050)까지 도달 불가능한 것으로 판단되는 경우, 각 충전소 별 혼잡 정보 및 차량 정보를 이용하여 P 차량(1010)에 최적의 충전소를 추천할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 충전소 추천 장치는 P 차량(1010)의 목적지(1050)가 설정되는 것에 대응하여, 목적지(1050)까지 도달 불가능한 것으로 판단되는 경우, 차량의 데이터 및 현재 시각을 기준으로 최적의 충전소를 P 차량(1010)에 추천할 수 있다. 예를 들어, 차량의 데이터는 배터리 소진 예상 거리를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 충전소 추천 장치는, 차량의 배터리 소진 예상 거리가 목적지(1050)까지의 잔여 거리 미만 또는 이하인 경우. 목적지(1050)까지 도달 불가능한 것으로 판단할 수 있다.
예를 들어, 설정된 목적지(1050)까지의 잔여 거리는 200km이고 도착 소요 시간은 2시간일 수 있다. 또한 예를 들어, P 차량(1010)의 배터리 소진 예상 거리는 200km이고, 목적지 탐색 요청 시각은 12시 30분일 수 있다. 이 경우, 충전소 추천 장치는 P 차량(1010)이 목적지(1050)까지 도달 불가능한 것으로 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 충전소 추천 장치는, 충전소의 혼잡도 정보 및 차량 정보에 기반하여 최적의 충전소를 P 차량(1010)에 추천할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제1 충전소(1020), 제2 충전소(1030) 및 제3 충전소(1040)의 혼잡도 정보 및 차량 정보는 일평균 충전 소요 시간, 충전 예상 시간, 충전 시작 시간 또는 충전 종료 예상 시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 제1 충전소(1020)의 일평균 충전 소요시간은 30분이고 제1 충전소(1020)에는 A차량이 현재 충전 중일 수 있다. 또한 예를 들어, A 차량의 충전 예상 시간은 30분이고, A 차량의 충전 시작 시간은 12시 30분이며, A 차량의 충전 종료 예상 시간은 13시일 수 있다.
또한 예를 들어, 제1 충전소(1020)로 M 차량이 현재 주행 중일 수 있다. 또한 예를 들어, M 차량의 충전 예상 시간은 30분이고, M 차량의 도착 예정 시간은 13시이며, M 차량의 충전 종료 예상 시간은 13시 30분일 수 있다. 또한 예를 들어, P 차량(1010)의 제1 충전소(1020)까지의 도착 예상 시간은 30분일 수 있다.
또한 예를 들어, 제2 충전소(1030)의 일평균 충전 소요시간은 40분이고 제2 충전소(1030)로 B 차량이 현재 주행 중일 수 있다. 또한 예를 들어, B 차량의 충전 예상 시간은 40분이고, B 차량의 도착 예정 시간은 12시 40분이며, B 차량의 충전 종료 예상 시간은 13시 20분일 수 있다.
또한 예를 들어, 제2 충전소(1030)로 O 차량이 현재 주행 중일 수 있다. 또한 예를 들어, O 차량의 충전 예상 시간은 50분이고, O 차량의 도착 예정 시간은 13시 20분이며, O 차량의 충전 종료 예상 시간은 14시 10분일 수 있다. 또한 예를 들어, P 차량(1010)의 제2 충전소(1030)까지의 도착 예상 시간은 50분일 수 있다.
또한 예를 들어, 제3 충전소(1040)의 일평균 충전 소요시간은 30분이고 제3 충전소(1040)로 C 차량이 현재 주행 중일 수 있다. 또한 예를 들어, C 차량의 충전 예상 시간은 40분이고, C 차량의 도착 예정 시간은 13시 20분이며, C 차량의 충전 종료 예상 시간은 14시일 수 있다. 또한 예를 들어, P 차량(1010)의 제3 충전소(1040)까지의 도착 예상 시간은 90분일 수 있다.
상술한 제3 실시 예에서, 충전소 추천 장치는, 제1 충전소(1020), 제2 충전소(1030) 및 제3 충전소(1040) 중 P 차량(1010)이 대기 없이 충전을 시작할 수 있는 제3 충전소(1040)를 P 차량(1010)에 추천할 수 있다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 충전소 추천 장치 및 방법에서 충전소 별 일평균 충전 소요 시간 정보를 이용하여 충전소를 추천하는 것을 나타낸다.
도 11을 참조하면, 일 실시 예에 따른 충전소 추천 장치 및 방법에서, 충전소 추천 장치는 자차량(예: T 차량)(1110)의 목적지(1150)가 설정된 것에 대응하여, 목적지(1150)까지 도달 불가능한 것으로 판단되는 경우, 각 충전소 별 혼잡 정보 및 차량 정보를 이용하여 T 차량(1110)에 최적의 충전소를 추천할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 충전소 추천 장치는 T 차량(1110)의 목적지(1150)가 설정되는 것에 대응하여, 목적지(1150)까지 도달 불가능한 것으로 판단되는 경우, 차량의 데이터 및 현재 시각을 기준으로 최적의 충전소를 T 차량(1110)에 추천할 수 있다. 예를 들어, 차량의 데이터는 배터리 소진 예상 거리를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 충전소 추천 장치는, 차량의 배터리 소진 예상 거리가 목적지(1150)까지의 잔여 거리 미만 또는 이하인 경우. 목적지(1150)까지 도달 불가능한 것으로 판단할 수 있다.
예를 들어, 설정된 목적지(1150)까지의 잔여 거리는 200km이고 도착 소요 시간은 2시간일 수 있다. 또한 예를 들어, T 차량(1110)의 배터리 소진 예상 거리는 200km이고, 목적지 탐색 요청 시각은 12시 30분일 수 있다. 이 경우, 충전소 추천 장치는 T 차량(1110)이 목적지(1150)까지 도달 불가능한 것으로 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 충전소 추천 장치는, 충전소의 혼잡도 정보 및 차량 정보에 기반하여 최적의 충전소를 T 차량(1110)에 추천할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제1 충전소(1120), 제2 충전소(1130) 및 제3 충전소(1140)의 혼잡도 정보 및 차량 정보는 일평균 충전 소요 시간, 충전 예상 시간, 충전 시작 시간 또는 충전 종료 예상 시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 제1 충전소(1120)의 일평균 충전 소요시간은 30분이고 제1 충전소(1120)에는 A차량이 현재 충전 중일 수 있다. 또한 예를 들어, A 차량의 충전 예상 시간은 30분이고, A 차량의 충전 시작 시간은 12시 30분이며, A 차량의 충전 종료 예상 시간은 13시일 수 있다.
또한 예를 들어, 제1 충전소(1120)로 M 차량이 현재 주행 중일 수 있다. 또한 예를 들어, M 차량의 충전 예상 시간은 30분이고, M 차량의 도착 예정 시간은 13시이며, M 차량의 충전 종료 예상 시간은 13시 30분일 수 있다. 또한 예를 들어, T 차량(1110)의 제1 충전소(1120)까지의 도착 예상 시간은 30분일 수 있다.
또한 예를 들어, 제2 충전소(1130)의 일평균 충전 소요시간은 40분이고 제2 충전소(1130)로 B 차량이 현재 주행 중일 수 있다. 또한 예를 들어, B 차량의 충전 예상 시간은 40분이고, B 차량의 도착 예정 시간은 12시 40분이며, B 차량의 충전 종료 예상 시간은 13시 20분일 수 있다.
또한 예를 들어, 제2 충전소(1130)로 O 차량이 현재 주행 중일 수 있다. 또한 예를 들어, O 차량의 충전 예상 시간은 50분이고, O 차량의 도착 예정 시간은 13시 20분이며, O 차량의 충전 종료 예상 시간은 14시 10분일 수 있다. 또한 예를 들어, T 차량(1110)의 제2 충전소(1030)까지의 도착 예상 시간은 50분일 수 있다.
또한 예를 들어, 제3 충전소(1140)의 일평균 충전 소요시간은 30분이고 제3 충전소(1140)로 P 차량이 현재 주행 중일 수 있다. 또한 예를 들어, P 차량의 충전 예상 시간은 40분이고, P 차량의 도착 예정 시간은 14시이며, P 차량의 충전 종료 예상 시간은 14시 40분일 수 있다. 또한 예를 들어, T 차량(1110)의 제3 충전소(1140)까지의 도착 예상 시간은 30분일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 충전소 추천 장치는, 목적지 탐색 요청 시각을 기준으로, 충전소 내 충전 중인 다른 차량 또는 자차량이 충전소에 도착하기 전에 충전소에 도착하는 다른 차량이 없는 경우, 충전소 별 일평균 충전 소요 시간 정보에 기반하여 최적의 충전소를 결정할 수 있다.
예를 들어, 제3 충전소(1140)에는 충전 중인 차량이 없으며, T 차량(1110)의 도착 전까지 제3 충전소(1140)에 도착하는 다른 차량이 없으므로, 충전소 추천 장치는 제3 충전소(1140)의 일평균 충전 소요 시간 정보에 기반하여 최적의 충전소를 결정할 수 있다.
상술한 실시 예에서, 충전소 추천 장치는, 제1 충전소(1120), 제2 충전소(1130) 및 제3 충전소(1140) 중 T 차량(1110)이 대기 없이 충전을 시작할 수 있는 제3 충전소(1140)를 T 차량(1110)에 추천할 수 있다.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 충전소 추천 장치 및 방법에 관한 컴퓨팅 시스템을 도시한다.
도 12를 참조하면, 충전소 추천 장치 및 방법에 관한 컴퓨팅 시스템(1000)은 버스(1200)를 통해 연결되는 적어도 하나의 프로세서(1100), 메모리(1300), 사용자 인터페이스 입력 장치(1400), 사용자 인터페이스 출력 장치(1500), 스토리지(1600), 및 네트워크 인터페이스(1700)를 포함할 수 있다.
프로세서(1100)는 중앙 처리 장치(CPU) 또는 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600)에 저장된 명령어들에 대한 처리를 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리(1300) 및 스토리지(1600)는 다양한 종류의 휘발성 또는 불휘발성 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(1300)는 ROM(read only memory) 및 RAM(random access memory)을 포함할 수 있다.
따라서, 본 명세서에 개시된 실시 예들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계는 프로세서(1100)에 의해 실행되는 하드웨어, 소프트웨어 모듈, 또는 그 2 개의 결합으로 직접 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM과 같은 저장 매체(즉, 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600))에 상주할 수도 있다.
예시적인 저장 매체는 프로세서(1100)에 커플링되며, 그 프로세서(1100)는 저장 매체로부터 정보를 판독할 수 있고 저장 매체에 정보를 기입할 수 있다. 다른 방법으로, 저장 매체는 프로세서(1100)와 일체형일 수도 있다. 프로세서 및 저장 매체는 주문형 집적회로(ASIC) 내에 상주할 수도 있다. ASIC는 사용자 단말기 내에 상주할 수도 있다. 다른 방법으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말기 내에 개별 컴포넌트로서 상주할 수도 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다.
따라서, 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (20)

  1. 적어도 하나의 충전소의 실시간 정보 및 상기 적어도 하나의 충전소와 관련된 적어도 하나의 차량의 실시간 정보를 수집하는 데이터 수집부;
    상기 적어도 하나의 충전소의 실시간 정보 및 상기 적어도 하나의 차량의 실시간 정보에 기반하여, 상기 적어도 하나의 충전소의 혼잡도를 포함하는 충전 정보를 생성하는 데이터 가공부;
    상기 적어도 하나의 충전소의 충전 정보를 저장하는 데이터 저장부; 및
    상기 데이터 저장부에 저장된 상기 적어도 하나의 충전소의 충전 정보에 기반하여, 상기 적어도 하나의 충전소 중 최적 충전소를 자차량에 추천하는 데이터 적용부를 포함하는, 충전소 추천 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 차량이 상기 최적 충전소 내에서 충전 중인 차량인 경우,
    상기 데이터 적용부는,
    상기 적어도 하나의 차량의 충전 종료 예상 시간 및 상기 자차량의 상기 최적 충전소까지의 도착 예상 시간의 차이를 비교하고,
    상기 차이가 지정된 시간 이내인 경우 상기 최적 충전소를 추천하는, 충전소 추천 장치.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 차량이 상기 최적 충전소로 주행하는 차량인 경우,
    상기 데이터 적용부는,
    상기 적어도 하나의 차량의 상기 최적 충전소까지의 도착 예상 시간을 포함하는 상기 적어도 하나의 차량의 충전 종료 예상 시간, 및 상기 자차량의 상기 최적 충전소까지의 도착 예상 시간의 차이를 비교하고,
    상기 차이가 지정된 시간 이내인 경우 상기 최적 충전소를 추천하는, 충전소 추천 장치.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 데이터 가공부는,
    상기 적어도 하나의 충전소의 평균 충전 소요 시간에 기반하여, 상기 혼잡도에 대한 데이터 베이스를 생성하는, 충전소 추천 장치.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 데이터 가공부는,
    상기 적어도 하나의 충전소의 실시간 정보 및 상기 적어도 하나의 차량의 실시간 정보에 기반하여, 지정된 시간마다 상기 데이터 베이스를 업데이트하고,
    상기 데이터 저장부는,
    상기 업데이트된 데이터 베이스를 포함하여 상기 충전 정보를 저장하는, 충전소 추천 장치.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 데이터 적용부는,
    상기 자차량의 목적지 또는 상기 자차량의 경유지 중 적어도 하나가 설정된 후, 상기 자차량의 데이터, 상기 목적지 또는 상기 경유지 중 적어도 하나에 기반하여, 상기 목적지 또는 상기 경유지 중 적어도 하나까지의 도달이 불가능한 것으로 판단되는 경우, 상기 최적 충전소를 추천하고,
    상기 자차량의 데이터는,
    상기 자차량의 위치 정보, 현재 잔여 배터리 량(state of charge, SoC) 또는 배터리 소진 예상 거리(distance to empty, DTE) 중 적어도 하나를 포함하는, 충전소 추천 장치.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 충전소는,
    복수 개의 충전소 중 지정된 시간마다 선정되고, 상기 복수 개의 충전소에 대한 상기 자차량의 도착 예측 시간이 임계 시간 미만 또는 이하인 충전소를 포함하는, 충전소 추천 장치.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 데이터 적용부는,
    운전자의 충전소 선호도, 상기 운전자의 충전기 타입 선호도, 최종 목적지까지의 거리 또는 경유지까지의 거리 중 적어도 하나에 기반하여, 복수 개의 충전소 중 지정된 시간마다 선정되는 상기 적어도 하나의 충전소 각각에 대하여 특정 값을 할당하고,
    상기 할당된 특정 값에 따라, 상기 최적 충전소를 추천하는, 충전소 추천 장치.
  9. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 충전소의 실시간 정보는,
    상기 적어도 하나의 충전소 내 충전기의 상태 정보, 상기 충전기의 타입, 상기 적어도 하나의 충전소의 위치 정보 또는 상기 적어도 하나의 충전소 주위의 편의시설 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 충전소 추천 장치.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 충전기의 상태 정보는,
    상기 충전기의 충전 여부, 사용 가능 여부 또는 고장 여부 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 충전기의 타입은,
    초고속 타입, 급속 타입 또는 완속 타입 중 적어도 하나를 포함하는, 충전소 추천 장치.
  11. 데이터 수집부가, 적어도 하나의 충전소의 실시간 정보 및 상기 적어도 하나의 충전소와 관련된 적어도 하나의 차량의 실시간 정보를 수집하는 단계;
    데이터 가공부가, 상기 적어도 하나의 충전소의 실시간 정보 및 상기 적어도 하나의 차량의 실시간 정보에 기반하여, 상기 적어도 하나의 충전소의 혼잡도를 포함하는 충전 정보를 생성하는 단계;
    데이터 저장부가, 상기 적어도 하나의 충전소의 충전 정보를 저장하는 단계; 및
    데이터 적용부가, 상기 데이터 저장부에 저장된 상기 적어도 하나의 충전소의 충전 정보에 기반하여, 상기 적어도 하나의 충전소 중 최적 충전소를 자차량에 추천하는 단계를 포함하는, 충전소 추천 방법.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 적어도 하나의 충전소 중 최적 충전소를 자차량에 추천하는 단계는,
    상기 적어도 하나의 차량이 상기 최적 충전소 내에서 충전 중인 차량인 경우,
    상기 데이터 적용부가, 상기 적어도 하나의 차량의 충전 종료 예상 시간 및 상기 자차량의 상기 최적 충전소까지의 도착 예상 시간의 차이를 비교하는 단계; 및
    상기 데이터 적용부가, 상기 차이가 지정된 시간 이내인 경우 상기 최적 충전소를 추천하는 단계를 포함하는, 충전소 추천 방법.
  13. 청구항 11에 있어서,
    상기 적어도 하나의 충전소 중 최적 충전소를 자차량에 추천하는 단계는,
    상기 적어도 하나의 차량이 상기 최적 충전소로 주행하는 차량인 경우,
    상기 데이터 적용부가, 상기 적어도 하나의 차량의 상기 최적 충전소까지의 도착 예상 시간을 포함하는 상기 적어도 하나의 차량의 충전 종료 예상 시간, 및 상기 자차량의 상기 최적 충전소까지의 도착 예상 시간의 차이를 비교하는 단계; 및
    상기 데이터 적용부가, 상기 차이가 지정된 시간 이내인 경우 상기 최적 충전소를 추천하는 단계를 포함하는, 충전소 추천 방법.
  14. 청구항 11에 있어서,
    상기 적어도 하나의 충전소의 혼잡도를 포함하는 충전 정보를 생성하는 단계는,
    상기 데이터 가공부가, 상기 적어도 하나의 충전소의 평균 충전 소요 시간에 기반하여, 상기 혼잡도에 대한 데이터 베이스를 생성하는 단계를 포함하는, 충전소 추천 방법.
  15. 청구항 14에 있어서,
    상기 적어도 하나의 충전소의 혼잡도를 포함하는 충전 정보를 생성하는 단계는,
    상기 데이터 가공부가, 상기 적어도 하나의 충전소의 실시간 정보 및 상기 적어도 하나의 차량의 실시간 정보에 기반하여, 지정된 시간마다 상기 데이터 베이스를 업데이트하는 단계를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 충전소의 충전 정보를 저장하는 단계는,
    상기 데이터 저장부가, 상기 업데이트된 데이터 베이스를 포함하여 상기 충전 정보를 저장하는, 충전소 추천 방법.
  16. 청구항 11에 있어서,
    상기 적어도 하나의 충전소 중 최적 충전소를 자차량에 추천하는 단계는,
    상기 데이터 적용부가, 상기 자차량의 목적지 또는 상기 자차량의 경유지 중 적어도 하나가 설정된 후, 상기 자차량의 데이터, 상기 목적지 또는 상기 경유지 중 적어도 하나에 기반하여, 상기 목적지 또는 상기 경유지 중 적어도 하나까지의 도달이 불가능한 것으로 판단되는 경우, 상기 최적 충전소를 추천하는 단계를 포함하고,
    상기 자차량의 데이터는,
    상기 자차량의 위치 정보, 현재 잔여 배터리 량(state of charge, SoC) 또는 배터리 소진 예상 거리(distance to empty, DTE) 중 적어도 하나를 포함하는, 충전소 추천 방법.
  17. 청구항 11에 있어서,
    상기 적어도 하나의 충전소는,
    복수 개의 충전소 중 지정된 시간마다 선정되고, 상기 복수 개의 충전소에 대한 상기 자차량의 도착 예측 시간이 임계 시간 미만 또는 이하인 충전소를 포함하는, 충전소 추천 방법.
  18. 청구항 11에 있어서,
    상기 적어도 하나의 충전소 중 최적 충전소를 자차량에 추천하는 단계는,
    상기 데이터 적용부가, 운전자의 충전소 선호도, 상기 운전자의 충전기 타입 선호도, 최종 목적지까지의 거리 또는 경유지까지의 거리 중 적어도 하나에 기반하여, 복수 개의 충전소 중 지정된 시간마다 선정되는 상기 적어도 하나의 충전소 각각에 대하여 특정 값을 할당하는 단계; 및
    상기 데이터 적용부가, 상기 할당된 특정 값에 따라, 상기 최적 충전소를 추천하는 단계를 포함하는, 충전소 추천 방법.
  19. 청구항 11에 있어서,
    상기 적어도 하나의 충전소의 실시간 정보는,
    상기 적어도 하나의 충전소 내 충전기의 상태 정보, 상기 충전기의 타입, 상기 적어도 하나의 충전소의 위치 정보 또는 상기 적어도 하나의 충전소 주위의 편의시설 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 충전소 추천 방법.
  20. 청구항 19에 있어서,
    상기 충전기의 상태 정보는,
    상기 충전기의 충전 여부, 사용 가능 여부 또는 고장 여부 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 충전기의 타입은,
    초고속 타입, 급속 타입 또는 완속 타입 중 적어도 하나를 포함하는, 충전소 추천 방법.
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