Hybrid Approach via Machine Learning Based Optimal Hydrogen Refueling Station Location Analysis in Changwon City

기후 변화 대응과 지속 가능한 수소 경제의 활성화를 위해 수소차 충전 인프라 확정의 중요성이 대두되고 있다. 특히 창원시는 수소차 보급 및 수소충전소 설치에 있어 선도적 역할을 하고 있으나, 충전소 인프라 부족은 여전히 주요한 과제로 남아있다. 본 논문은 창원시 내 기존 충전소를 수소충전소로 전환하는 최적의 입지를 결정하기 위한 방법론을 제안한다. 첫 단계로 최적 입지 분석을 위한 관련 데이터를 수집하고 최소-최대 정규화를 통해 데이터를 정제한다. 이어 창원시의 각 구를 대상으로 교차 검증과 이진 분류 모델을 사용해 하드보팅을 통해 후보지를 선별한다. 이후 k-means++ 클러스터링으로 충전소를 군집화하고, 충전소를 점수화하여 최종 부지를 결정한다. 제안하는 연구의 타당성을 입증하기 위해서 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score 평가를 수행하였다. 창원시의 의창구+ 성산구, 마산합포구, 마산회원구, 진해구의 F1-score는 각 85%, 85%, 92%, 71%로 나타났다. 본 연구를 통해 수소충전소 인프라의 효율적인 확충과 균형 있는 배치가 가능할 것으로 기대<br/>된다. 또한, 해당 기법을 추가 수정하여, 수소충전소뿐만 아니라, 최적 입지 분석이 필요한 분야 혹은 행정 결정에 많은 도움을 줄 것으로 기대된다.