수소차 보급의 닭-계란 딜레마를 해소하는 정책 실행 AI 도구.
적자 최소화 구조의 충전소 배치·운영 전략을 실시간으로 제안합니다.
현재의 수소 충전 인프라는 높은 초기 투자비(CAPEX)와 고정된 위치로 인해 변화하는 수요에 유연하게 대응하지 못합니다. 단일 충전소 장애 시 대체 수단이 없고, 건설공사·지역행사로 인한 일시적 수요 급증을 반영하지 못합니다.
고정식 충전소 위주, 예측 불가능한 대기 시간, 설비 과잉 투자, 사각지대 부재
AI 예측 기반 이동형 유닛 배치, 수요 중심의 유연한 거점 운용, 고장 즉시 대체
예측 → 배분 → 라우팅. 3개의 AI 엔진이 정책 결정을 보조합니다.
Prophet 시계열 모델로 1시간~7일 수요 예측. 실시간 대기 큐(5분 이동평균)와 행사·공사 이벤트 오버레이 합산.
SciPy SLSQP로 DSR 34%±2% 제약 하 구축비 최소화. XGBoost로 6~12개월 후 필요 입지를 선제 추천.
OR-Tools CVRPTW 기반 정기 VRP 배차. 고장 발생 시 5분 내 대체 경로, 2시간 내 도착 SLA.
백동현 외(JHNE 2025) 논문 기반 시나리오 A 대비 H2-Flex AX 최적화 결과
2026~2030 누적 구축비 절감 목표
고정식 대비 단위 CAPEX 효율
운영효율 반영 연간 공급량 (msHRS)
고장 대체 배차 계획 생성 (MVP)
기후환경에너지부 사무관
DSR 달성률·895억 절감 진척률 추적, 시나리오 A 대비 비교, 월별 리포트 검토
충전소 운영사 PM
정기 VRP 배차 검토·승인, 고장 즉시 대체 경로 수락, 행사·공사 임시 배차 관리
AI 모델 검증 담당
예측 MAPE·입지 AUC 추이, 선제 입지 적중률 12개월 검증, 데이터 품질 모니터링
DevOps · 운영 책임
SystemConfig 파라미터 수정, 사용자/역할 관리, 운영 단계 전환, 감사 로그 검토
시스템은 운영 단계에 따라 데이터 신뢰도와 권고 스택이 다릅니다. 모든 화면 상단에 단계 배지를 상시 노출하여, PILOT 결과물을 운영 데이터로 오인하지 않도록 합니다.
SQLite · ChemiCloud · 모의 데이터 + 단순화 알고리즘
아이디어 검증, 기획 리뷰, 시연
PostgreSQL · Redis/Celery · 일부 실 데이터
부처 파일럿, 1~2개 지역 실증
Kafka · EKS · OCPP 실시간 + 공공데이터
정부 정책 집행, 전국 운영
H2-Flex AX는 단순한 관리 도구를 넘어, 수소 경제의 핵심 신경망이 되고자 합니다. 정부의 정책 집행 의지를 AI가 지원하여, 적자 부담을 최소화하면서도 수소차 사용자에게 끊김 없는 충전 경험을 제공합니다.
기반 연구: 백동현 외 (JHNE 2025), "이동식 수소충전소 통합 운영모델의 타당성 분석"