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  • 신진연구자 인터뷰

    신진연구자 인터뷰는 기계공학과 건설공학 분야의 젊은 연구자들의 연구성과를 알리고자 기획되었습니다.
    대상은 박사과정 이상 40세 미만의 연구자로 뚜렷한 연구성과가 있으면 언제든 참여 가능합니다.
    또한 주변에 추천할 만한 연구자가 있으면 추천을 부탁드립니다. (ariass@naver.com)

    • 배상준(Bae, sangjun)
      지능형 교통 시스템기반의 전기차량을 위한 서비스 최적화
      배상준(Bae, sangjun)(Chalmers University of Technology)
      이메일:sangjun at chalmers.se
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    1. 본인의 연구에 대해서 자세한 소개를 부탁 드립니다.

    - 전 세계적으로 전기 차량 및 플러그인 하이브리드 차량 (EV/PHEV) 보급률을 높이기 위해서 많은 노력을 하고 있습니다. 네덜란드, 노르웨이는 2025년부터, 독일은 2030년부터 내연기관 차량 판매를 금지하기로 하였습니다. 하지만, 전기 차량 구매를 가장 꺼리게 되는 큰 이유 중 하나는 range anxiety로 배터리가 다될까 봐 걱정하게 되는 것입니다. 이를 해결하기 위해 배터리 자체 성능에 관한 연구뿐만 아니라 인프라 관련 다양한 연구가 진행 중입니다. 저는 사용자 중심의 고속 충전소의 위치 최적화, 인공지능(AI)과 정보통신기술(ICT)을 활용한 고속 충전소의 가격정책 최적화, 그리고 가격 정책에 인공지능기술로 인한 부작용 등에 관한 연구를 진행하고 있습니다.



    먼저, 저는 잠재적 전기충전소 사용자들의 개별 선호도를 고려한 연구 하였습니다. 운전자가 어떤 브랜드의 충전소를 선호하는지, 쇼핑센터나 카페에서 시간을 보내는 동안 충전을 하는지, 거리가 가까운지, 얼마나 많은 사람이 몰리는지 등을 고려한 전기 차량 충전소 위치 선정에 집중하였습니다. 이는 게임이론을 통해 서로 다른 utility function을 가진 사용자들의 의사결정을 기반으로 한 클러스터링 알고리즘으로 해결할 수 있었습니다. 그 결과 사회적 비용을 최소화하고 사용자들의 만족도를 최대화하는 충전소 위치 선정이 가능하였습니다.



    많은 충전소를 설치하는 것 또한 전기 차량의 보급에 큰 도움이 될 것입니다. 하지만 만만찮은 설치비용으로 인해 지금의 주유소처럼 소규모 비즈니스 오너를 모집하기가 쉽지 않습니다. 이를 증진하기 위한 한 가지 방법은 비즈니스 오너의 수익 향상의 가능성을 보여주는 것입니다. 즉, 가격정책을 통해 더 많은 소비자를 유도하는 것이죠. 이를 위해 저희는 정보통신기술(ICT)과 인공지능(AI)을 기반으로 한 Personalized dynamic pricing policy를 제시하였습니다. 간단하게 설명하면, 각 소비자에게 맞춤 가격을 책정함으로써 비즈니스 오너의 이윤을 최대화하는 것입니다. 여기서 저희 연구의 초점은 우리가 일상생활에서 사용하고 있는 정보들이 인공지능을 통해 활용된다면 정말 이윤을 최대화할 수 있는지에 대한 궁금증이었습니다. 그리고 강화학습을 통해 기존의 고정된 비용의 가격 정책과 비교했을 때 훨씬 높은 이윤을 발생시킬 수 있다는 것을 확인하였습니다.

    하지만, 여기서 저희가 발견한 흥미로운 사실은 인공지능이 사용자의 정보를 기반으로 비합리적인 가격 정책을 통해 이윤을 최대화하고 있다는 것이었습니다. 하나 예를 들면, 인공지능이 적용된 충전소가 배터리가 부족한 (다른 충전소를 방문할 수 없는) 차량에 굉장히 높은 가격을 지불하도록 하여 이윤을 높이는 현상이 있었습니다. 이러한 문제를 발견 및 분석하고 어떻게 하면 이와 같은 불합리한 가격 정책으로부터 소비자를 보호할 수 있는지에 대한 방안을 제시하였습니다. 먼저 지리적인 구속조건을 활용하여 두 개 이상의 전기 충전소가 가격 경쟁을 하도록 유도하는 것입니다. 또 한 가지 방법은, 사용자의 정보 공유를 제한하는 것입니다. 인공지능이 차량의 특정 상태를 유추하지 못하도록 한다면 앞서 이야기한 비합리적인 가격 정책은 충분히 피할 수 있다는 것을 보여주었습니다. 이 연구의 주목적은 정책 입안자와 도시 계획자들을 위한 것으로 앞으로 다가올 전기충전소 시장에서 꼭 고려되어야 할 주요 요소라고 생각합니다.


    2. 지능형 교통 시스템 (Intelligent transportation system)는 중요도에 비해 아직은 생소한데 ITS에 대한 전반적인 소개와 주요 연구들에 대해서 소개를 부탁드립니다.

    - 지능형 교통 시스템은 다양한 기술들을 사용해 안전성, 효율성, 사용자의편의를 향상하기 위한 모든 것 들이라고 보시면 됩니다. 몇 가지 예를 들면, 우리가 매일같이 사용하는 네비게이션 또한 ICT를 활용한 가장 대표적인 ITS 기술이라고 볼 수 있습니다. 환경오염과 복잡도를 줄이기 위해 도심을 통과하는 차량에게 부과하는 세금 또한 ITS 기술이 적용된 부분입니다. 그리고 대중교통 도착시간 알림 또한 ITS 기술이 적용된 대표적 사례입니다. 최근에 가장 주목받는 연구 중 하나는 Mobility as a Service (MaaS)라고 하는 분야인데요, 이는 다양한 대중교통 서비스와 개인 운송수단을 연결하여 하나의 서비스로 간주하는 것입니다. 이는 소비자를 단 한 번의 지불만으로 현재 위치에서 원하는 목적지까지 이동 가능하도록 하는 것입니다. 어떻게 보면 지금 다들 사용하고 계시는 환승 서비스인데요, 이 서비스의 커버리지를 더 넓고 seamless 하게 만드는 것이라고 생각하시면 됩니다. 다양한 국가 및 도시에서 기존의 대중교통과 조합할 수 있는 MaaS를 위해 노력하고 있습니다. 예를 들면 카쉐어링, 자전거 쉐어링, 스쿠터 쉐어링 그리고 최근에는 자율주행 차량을 이용한 서비스도 준비 중인 것으로 알고 있습니다. 이렇게 된다면 언젠가는 내가 소유한 운송수단은 하나도 없이 MaaS 애플리케이션만을 통해서 집을 나와서 공용 자전거를 타고 버스정류장에 도착한 후 버스를 타고 학교 정문까지 도착한 후 거기서 공용 스쿠터를 타고 강의실까지 가는 것이 일상이 될지도 모르겠습니다.


    3. 스웨덴에 있는 동안 볼보와 함께 무인 트럭 의사결정 문제에 대한 연구를 진행하였다고 알고 있습니다. 이에 관한 자세한 설명을 부탁드립니다.

    - 샬머스 공대는 볼보, 에릭슨 등 다양한 기업과 함께 진행하는 프로젝트가 매우 많습니다. 그중 제가 참여한 프로젝트는 “Charging decision-making for a fleet of electrified trucks”였습니다. 볼보에서 최근 출시한 VERA라는 무인 전기 트럭이 있는데요, 이 트럭은 화물 운송을 주목적으로 해서 출시된 차량입니다. 초기 검증을 위한 이 프로젝트의 목적은 여러 대의 트럭이 항구로 들어오는 화물을 싣고 보관구역으로 옮기는 역할을 24시간 동안 하게 되는데, 이때 필요한 의사결정 중 하나가 충전에 대한 부분입니다. 저의 역할은 자율주행의 한계로 인해 발생하는 구속조건 (경로, 속도)을 기반으로 운송효율 (컨테이너/시간)을 향상하는 의사결정 알고리즘 개발이었습니다. 가장 큰 제약조건은, 비싼 비용으로 인해 여러 개의 (un) loading slot 중에서 하나의 slot에서만 충전을 할 수 있고 이를 여러 대의 전기 트럭이 공유해야 하는 상황이었습니다. 먼저 알고리즘 개발과 검증을 위한 시뮬레이션 환경 개발이 주 업무 가운데 하나였습니다. 그리고 무엇보다 중요한 것은 전기 차량이 방전되지 않도록 하는 것이었기 때문에, rule-based approach를 통해 트럭들의 안전성을 가장 먼저 보장하였습니다. 그리고 이를 기반으로 운송 효율성을 높이는 것을 목표로 하는 알고리즘을 강화학습기법을 활용해 개발하였습니다. 초기 단계였기 때문에, 실질적인 성능이나 효율성에 대한 검증은 이루어지지 못했습니다. 하지만 최근 실제 Ground control system에 다양한 기능들을 결합하여 스웨덴 예테보리 지역의 항구에서 테스트를 진행하고 있는 것으로 알고 있습니다. 관심이 있으신 분들은 조만간 이와 관련된 소식을 접할 수 있다고 생각됩니다.





    4. 영향을 받은 연구자가 있다면? 또한 어떤 영향을 받으셨는지 궁금합니다.

    - 박사과정 지도교수님 중 한 분인 신효상 교수님은 최적화 문제 해결에 대한 전반적인 부분에 대한 이해도를 정립해주셨습니다. 문제를 발견하고 가장 기초적인 것부터 시작해서 만족하는 결과를 얻을 때까지의 과정에서 고려해야 할 부분들에 대해서 큰 지도를 받았으며, 이는 박사학위 연구 주제인 multi-agent routing and scheduling in transportation systems 문제뿐만 아니라 이를 기반으로 한 연구인 service optimization for electrified vehicles 문제를 해결할 때에도 큰 도움을 얻을 수 있었습니다. 앞으로의 연구에서도 방향성을 잡는 데 큰 도움이 되리라 생각합니다.


    5. 현재 소속된 Chalmers University of Technology의 대한소개, 하고 있는 연구들에 대해서 소개를 부탁드립니다.

    - 샬머스 공대는 볼보의 고향이라 불리는 스웨덴의 예테보리에 있는 공과 대학으로 한국에는 잘 알려지지 않은 학교입니다. 샬머스 공대는 학부 과정부터 주변 기업들과 함께하는 프로젝트들도 많고 스타트업을 위한 프로그램 또한 잘 되어 있습니다. 그리고 스웨덴에서의 PhD 학생에 대한 복지는 정말 잘 되어 있어서, 혹시 흥미로운 연구 분야가 있다면 강력히 추천합니다.


    6. 연구활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람

    - 개인적이고 철학적인 질문이라고 생각하는데요, 현재의 생각은 연구활동을 하면서 개인의 만족과 성취감을 찾은 것이라고 생각합니다. 연구라는 것이 출근해서부터 퇴근할 때까지 집중해서 딱 결과가 나오는 것이 아니라, 궁금한 것이 머릿속에 계속 맴돌면서 어느 순간 그걸 해결할 수 있는 아이디어가 떠오르는 것이 대부분입니다. 분명 좋아서 하는 일이지만 어느 정도의 희생은 필수라고 생각하기 때문에 개인적인 만족감이 정말 중요하다고 생각합니다. 이것을 기반으로 열심히 노력하다 보면 사회가 가진 문제를 해결하고 더 좋은 방향으로 나아갈 수 있게 하는 공학자가 될 수 있다고 믿고 있습니다.


    7. 이 분야로 진학(사업) 하려는 후배들에게 조언을 해 주신다면?

    - 저는 어떤 현상이나 과정을 보면, 더 효율적이고, 안정적인 방법은 없는지에 관한 생각을 많이 하게 되고, 이와 관련된 것들을 인터넷에 검색하곤 합니다. 그러면 누군가는 항상 비슷한 고민과 질문이 있더군요. 최근 ITS 분야는 새로운 아이디가 정말 큰 역할을 하는 것 같습니다. 그 누구에게도 쉽지 않지만 계속해서 궁금해하고 무언가를 찾으려고 한다면 꼭 좋은 연구로 이어질 수 있다고 믿고 있습니다. 또한, 최적화 (인공지능 포함)에 대한 학습을 꾸준히 해나간다면, 문제 해결에 대한 통찰력을 높일 수 있다고 생각합니다.


    8. 앞으로 진행할 연구 방향이나 목표가 있으시다면?

    - 현재 진행 중인 다양한 전기 차량 관련 정책 서비스 최적화에 대한 연구를 개인적으로 진행할 계획입니다. 현재 눈에 보이지 않는 다양한 문제점과 이를 해결하기 위한 방법은 정말 매력적인 타깃으로 보입니다. 전기차 산업이 기존의 내연기관 차량 산업을 대체하려고 하는 중요한 상황에서 공학자로서 조금이나마 사회에 도움이 되고자 하는 연구를 진행하려고 합니다.


    9. 다른 하시고 싶은 이야기들.

    - 조만간 영국에서의 박사과정, 스웨덴에서의 포닥 생활을 마치고 한국으로 귀국해 국내 한 기업의 AI/빅데이터 최적화 팀에서 근무하게 될 예정입니다. Transportation 분야에서 연구하다 다른 Application 분야에서 일하게 되어 두려움도 있습니다. 하지만, 다양한 분야 간의 경계가 많이 낮아지고 있어서 오히려 새롭고 더 많은 경험을 하게 될 거라는 기대감에 설레기도 합니다. 이번 인터뷰를 통해 스스로 생각을 정리할 수 있게 되었고 앞으로도 사회에 도움이 되는 엔지니어로서의 역할을 다하고 싶습니다.


    * 배상준 박사의 최근(대표)논문

    - Bae, S., Jang, I., Gros, S., Kulcsar B., & Hellgren, J. (2020). A Game Approach for Charging Station Placement Based on User Preferences and Crowdedness, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems.

    - Bae, S., Shin, H. S., Savvaris, A., Vaios, L., & Tsourdos, A. (2020). Multi-objective suborbit/orbit trajectory optimisation for spaceplanes.?Acta Astronautica..

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