KR102503983B1 - 전기자동차용 교체식 배터리의 가격 산정 시스템 - Google Patents

전기자동차용 교체식 배터리의 가격 산정 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명에 의하면, 학습정보 데이터를 기계학습시키는 기계학습부와, 상기 기계학습부에서 수행되는 기계학습에 의해 생성되어서 전기자동차용 교체식 배터리의 가격을 산정하는 가격 산정 모델을 구비하는 가격 산정 서버를 포함하며, 상기 기계학습에서 사용되는 입력값은 상기 교체식 배터리의 충전 속도 데이터와 상기 교체식 배터리가 장착된 전기자동차의 운전자의 운전습관 데이터를 포함하며, 상기 기계학습에서 사용되는 출력값은 상기 교체식 배터리의 가격 정보인, 전기자동차용 교체식 배터리의 가격 산정 시스템 및 이를 이용한 가격 산정 방법이 제공된다.

Description

전기자동차용 교체식 배터리의 가격 산정 시스템 {SYSTEM FOR PRICEING EXCHANGEABLE BATTERY OF ELECTRIC VEHICLE}
본 발명은 전기자동차의 배터리 운용 기술에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 교체식 배터리를 사용하는 전기자동차에서 교체식 배터리의 가격을 산정하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
석유와 같은 화석에너지를 동력원으로 사용하는 자동차는 대기 환경을 오염시키는 가스를 배출하며, 지구 온난화의 주요 원인인 이산화탄소를 배출하므로 이를 개선하기 위하여 최근에는 전기를 에너지원으로 하는 전기자동차의 개발되어 사용되고 있다.
종래의 전기자동차는 일반적으로 차체에 고정되도록 설치된 고정식 배터리를 사용한다. 전기자동차에 사용되는 배터리는 긴 충전시간을 필요로 하기 때문에, 고정식 배터리를 사용하는 종래의 전기자동차는 긴 충전시간 동안 사용할 수 없다는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하고자 최근에는 고정식 배터리의 대안으로 차체에 분리 가능하도록 설치되는 교체식 배터리를 사용하는 기술이 제안되고 있다. 전기자동차에서 교체식 배터리를 사용할 경우, 교체 비용 산정을 위한 교체식 배터리의 합리적인 가격 결정 기술이 요구된다. 본 발명과 관련된 선행특허문헌인 공개특허 제10-2011-0113406호에는 배터리의 충전상태, 충전일자, 제조일자, 충전 횟수 및 내구 연한을 포함하는 이력 데이터를 수집하고, 수집된 배터리의 이력 데이터를 이용하여 배터리의 교환 비용을 산정하는 기술이 기재되어 있다.
대한민국 공개특허공보 공개번호 제10-2011-0113406호 (2011.10.17)
본 발명의 목적은 교체식 배터리를 사용하는 전기자동차에서 교체식 배터리의 가격을 합리적으로 산정할 수 있는 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
상기한 본 발명의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 측면에 따르면, 학습정보 데이터를 기계학습시키는 기계학습부와, 상기 기계학습부에서 수행되는 기계학습에 의해 생성되어서 전기자동차용 교체식 배터리의 가격을 산정하는 가격 산정 모델을 구비하는 가격 산정 서버를 포함하며, 상기 기계학습에서 사용되는 입력값은 상기 교체식 배터리의 충전 속도 데이터와 상기 교체식 배터리가 장착된 전기자동차의 운전자의 운전습관 데이터를 포함하며, 상기 기계학습에서 사용되는 출력값은 상기 교체식 배터리의 가격 정보인, 전기자동차용 교체식 배터리의 가격 산정 시스템이 제공된다.
상기한 본 발명의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 다른 측면에 따르면, 학습정보 데이터가 기계학습부에 의해 기계학습되는 기계학습 단계; 및 상기 기계학습에 의해 전기자동차용 교체식 배터리의 가격을 산정하는 가격 산정 모델이 생성되는 가격 산정 모델 생성 단계를 포함하며, 상기 기계학습 단계에서 사용되는 입력값은 상기 교체식 배터리의 충전 속도 데이터와 상기 교체식 배터리가 장착된 전기자동차의 운전자의 운전습관 데이터를 포함하며, 상기 기계학습 단계에서 사용되는 출력값은 상기 교체식 배터리의 가격 정보인, 전기자동차용 교체식 배터리의 가격 산정 방법이 제공된다.
본 발명에 의하면 앞서서 기재한 본 발명의 목적을 모두 달성할 수 있다. 구체적으로는, 전기자동차용 교체식 배터리의 가격이 충전 속도, 운전자의 운전습관, 교통상황, 제조사 등을 입력값으로 사용한 기계학습을 통해 생성된 가격 산정 모델에 의해 산정되므로 교체식 배터리에 대한 합리적 가격 산정이 가능하다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전기자동차용 교체식 배터리의 가격 산정 시스템의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시된 전기자동차용 교체식 배터리의 가격 산정 시스템에서 가격 산정 서버의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 전기자동차용 교체식 배터리의 가격 산정 방법의 과정을 개략적으로 보여주는 순서도이다.
본 발명에서 전기자동차는 도로 위를 주행하는 일반적인 전기자동차만이 아니라, 교체식 배터리에 의하여 하늘을 날거나, 물 속이나 물 위에서 이동하는 전기를 동력으로 하여 움직이는 모든 모빌리티를 포함한다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예의 구성 및 작용을 상세하게 설명한다.
도 1에는 본 발명의 일 실시예에 따른 전기자동차용 교체식 배터리의 가격 산정 시스템의 개략적인 구성이 블록도로서 도시되어 있다. 도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 전기자동차용 교체식 배터리의 가격 산정 시스템(100)은, 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)에 설치되어서 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 가격 산정에 필요한 가격 산정 정보가 저장되는 정보 저장장치(110a, 110b)와, 전기자동차(V)에 설치되어서 전기자동차(V)의 운행 중 전기자동차(V)에 장착된 전기자동차용 교체식 배터리(B1)의 가격 산정에 필요한 정보를 획득하여 전기자동차(V)에 장착된 전기자동차용 교체식 배터리(B1)에 설치된 정보 저장장치(110a)에 저장하는 차량 운행 관리부(120)와, 전기자동차(V)에서 분리된 전기자동차용 교체식 배터리(B2)에 설치된 정보 저장장치(110b)에 전기자동차용 교체식 배터리(B2)의 가격 산정에 필요한 충전 정보를 저장하는 외부 충전 정보 관리부(123)와, 통신망(N)과 연결되고 정보 저장장치(110a, 110b)에 저장된 가격 산정 정보를 읽어서 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)를 인식하며 인식된 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 산정된 가격을 표시하는 단말기(125)와, 통신망(N)을 통해 단말기(125)와 통신 가능하게 연결되고 단말기(125)에 의해 인식된 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 가격을 산정하는 가격 산정 서버(130)를 포함한다.
정보 저장장치(110a, 110b)는 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)에 설치된다. 정보 저장장치(110a, 110b)는 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 제조시에 함께 설치되거나, 제조후 추가적으로 설치될 수 있다. 정보 저장장치(110a, 110b)는 전기자동차(V)에 장착된 상태의 전기자동차용 교체식 배터리(B1)에 설치된 정보 저장장치(110a)와, 배터리 교체소(E)에 보관된 전기자동차용 교체식 배터리와 같이 전기자동차(V)로부터 분리된 상태의 전기자동차용 교체식 배터리(B2)에 설치된 정보 저장장치(110b)를 모두 포함한다. 정보 저장장치(110a, 110b)에는 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 가격 산정에 필요한 가격 산정 정보가 저장된다. 정보 저장장치(110a, 110b)에 저장된 가격 산정 정보는 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 가격 산정을 위해 단말기(125)에 의해 읽혀서 통신망(N)을 통해 가격 산정 서버(130)로 전송된다.
정보 저장장치(110a, 110b)에 저장되는 가격 산정 정보는 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 가격 산정을 위해 필요한 정보로서, 배터리 기초 정보, 배터리 사용 정보 및 배터리 사용 환경 정보를 포함한다.
배터리 기초 정보는 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 제조사, 배터리의 종류(예를 들어, 리튬이온, 리튬폴리머 등), 모델, 제조일자 등 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 제조시 결정된 배터리 정보들을 포함한다. 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 제조사, 모델, 제조일자 등의 배터리 기초 정보는 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 가격 산정에 영향을 미친다. 배터리 기초 정보는 정보 저장장치(110a, 110b)에 저장된 가격 산정 정보 중 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 사용 기간 중 변경되지 않고 계속 유지되는 정보에 해당한다. 배터리 기초 정보는 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 제조시 정보 저장장치(110a, 110b)에 기록되거나, 제조후 추가적인 입력과정을 통해 정보 저장장치(110a, 110b)에 기록될 수 있다.
배터리 사용 정보는 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 사용 기간 중 사용 이력 정보에 관한 것이다. 배터리 사용 정보는 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 사용 횟수, 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 현재 SoC(State of Charge, 배터리 잔량), 충전 시작시 SoC, 충전 종료시 SoC, 방전 시작시 SoC, 방전 종료시 SoC, 충전 속도 데이터를 포함한다.
전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 현재 SoC는 가격 산정 시점의 배터리 잔량을 의미한다. 전기자동차(V)에 장착된 전기자동차용 교체식 배터리(B1)의 현재 SoC는 차량 운행 관리부(120)로부터 전송된 정보를 통해 획득될 수 있고, 배터리 교체소(E)에 보관된 전기자동차용 교체식 배터리(B2)의 현재 SoC는 외부 충전 정보 관리부(123)로부터 전송된 정보를 통해 획득될 수 있다. 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 현재 SoC가 낮을 수록 가격은 낮아진다.
전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 충전 시작시 SoC는 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 충전이 시작될 때 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 배터리의 잔량을 의미한다. 본 실시예에서 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 충전 시작시 SoC는 전기자동차(V)로부터 분리된 전기자동차용 교체식 배터리(B2)가 충전기(C)에 의해 충전되기 시작할 때의 배터리 잔량인 것으로 설명한다. 전기자동차(V)로부터 분리된 전기자동차용 교체식 배터리(B2)의 충전 시작시 SoC는 외부 충전 정보 관리부(123)로부터 전송된 정보를 통해 획득될 수 있다. 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 충전 시작시 SoC가 높을 수록 가격은 낮아진다.
전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 충전 종료시 SoC는 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 충전이 종료될 때 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 배터리의 잔량을 의미한다. 본 실시예에서 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 충전 종료시 SoC는 전기자동차(V)로부터 분리된 전기자동차용 교체식 배터리(B2)가 충전기(C)에 의한 충전이 종료될 때의 배터리 잔량인 것으로 설명한다. 전기자동차(V)로부터 분리된 전기자동차용 교체식 배터리(B2)의 충전 종료시 SoC는 외부 충전 정보 관리부(123)로부터 전송된 정보를 통해 획득될 수 있다. 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 충전 종료시 SoC가 높을 수록 가격은 높아진다.
전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 방전 시작시 SoC는 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 방전이 시작될 때 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 배터리의 잔량을 의미한다. 본 실시예에서 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 방전 시작시 SoC는 전기자동차(V)에 장착된 전기자동차용 교체식 배터리(B1)가 방전되기 시작할 때의 배터리 잔량인 것으로 설명한다. 전기자동차(V)에 장착된 전기자동차용 교체식 배터리(B1)의 방전 시작시 SoC는 차량 운행 관리부(120)로부터 전송된 정보를 통해 획득될 수 있다. 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 방전 시작시 SoC가 높을 수록 가격은 높아진다.
전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 방전 종료시 SoC는 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 방전이 종료될 때 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 배터리의 잔량을 의미한다. 본 실시예에서 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 방전 종료시 SoC는 전기자동차(V)에 장착된 전기자동차용 교체식 배터리(B1)의 방전이 종료될 때의 배터리 잔량인 것으로 설명한다. 전기자동차(V)에 장착된 전기자동차용 교체식 배터리(B1)의 방전 종료시 SoC는 차량 운행 관리부(120)로부터 전송된 정보를 통해 획득될 수 있다. 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 방전 종료시 SoC가 높을 수록 가격은 낮아진다.
충전 속도 데이터는 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 충전 속도 데이터를 의미한다. 본 실시예에서는 충전 속도 데이터는 전기자동차(V)로부터 분리된 전기자동차용 교체식 배터리(B2)가 충전기(C)에 의해 충전될 때 이루어진 급속 충전의 횟수인 것으로 설명한다. 전기자동차(V)로부터 분리된 전기자동차용 교체식 배터리(B2)의 급속 충전 횟수는 외부 충전 정보 관리부(123)로부터 전송된 정보를통해 획득될 수 있다. 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 급속 충전 횟수가 많을 수록 가격은 낮아진다.
배터리 사용 환경 정보는 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 사용 기간 중 사용 환경 정보에 관한 것이다. 배터리 사용 환경 정보는 전기자동차(V)의 운전자의 운전습관 정보와, 전기자동차(V)의 운행 정보를 포함한다.
운전자의 운전습관 정보는 전기자동차용 교체식 배터리(B1)가 장착된 전기자동차(V)의 운전자의 운전습관을 의미한다. 본 실시예에서 운전자의 운전습관 정보는 전기자동차(V)의 급가속 및 급정차 횟수인 것으로 설명한다. 전기자동차(V)의 급가속 및 급정차 횟수는 차량 운행 관리부(120)로부터 전송된 정보를 통해 획득될 수 있다. 전기자동차(V)의 급가속 및 급정차 횟수가 많을 수록 전기자동차(V)에 장착된 전기자동차용 교체식 배터리(B1)의 가격은 낮아진다.
전기자동차(V)의 운행 정보는 교통상황 데이터, 고도차이 데이터, 날씨 데이터를 포함한다.
교통상황 데이터는 전기자동차(V)의 주요 운행시간, 이동경로에서의 교통 혼잡도를 의미한다. 교통 혼잡도는 차량 운행 관리부(120)로부터 전송된 정보를 통해 획득될 수 있다. 교통 혼잡도가 높을 수록 전기자동차(V)에 장착된 전기자동차용 교체식 배터리(B1)의 가격은 낮아진다.
고도차이 데이터는 전기자동차(V)의 이동경로 상 고도차이를 의미한다. 고도차이는 차량 운행 관리부(120)로부터 전송된 정보를 통해 획득될 수 있다. 고도차이가 클 수록 전기자동차(V)에 장착된 전기자동차용 교체식 배터리(B1)의 가격은 낮아진다.
날씨 데이터는 전기자동차(V)의 주요 위치에서의 기상 상태를 의미한다. 날씨 데이터는 기상 정보를 제공하는 서버로부터 기상 정보를 제공받는 차량 운행 관리부(120)로부터 전송된 정보를 통해 획득될 수 있다. 눈이나 비, 강풍 등의 악천후에서 운행하게 되면 전기자동차(V)에 장착된 전기자동차용 교체식 배터리(B1)의 가격은 낮아진다.
정보 저장장치(110a, 110b)에 저장되는 가격 산정 정보는 위에서 기재된 사항 외에 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 충방전시 주위 온도, SOH(성능열화정도), 전기자동차(V)의 회생제동 데이터, 주행중 배터리의 출력 전류, 전압 데이터, 배터리의 외관 상태 등을 더 포함할 수 있다.
차량 운행 관리부(120)는 전기자동차(V)에 설치되어서 전기자동차(V)의 운행 중 전기자동차(V)에 장착된 전기자동차용 교체식 배터리(B1)의 가격 산정에 필요한 정보를 획득하여 전기자동차(V)에 장착된 전기자동차용 교체식 배터리(B1)에 설치된 정보 저장장치(110a)에 저장한다. 차량 운행 관리부(120)는 전기자동차(V)의 상태를 실시간으로 확인하는 차량 모니터링부, 전기자동차(V)의 이동경로를 확인하는 내비게이션, 외부로부터 기상 정보를 획득하는 기상 정보 획득부를 포함한다.
차량 운행 관리부(120)에 구비되는 차량 모니터링부는 전기자동차용 교체식 배터리(B1)가 장착된 전기자동차(V)의 상태를 실시간으로 확인한다. 차량 모니터링부에 의해 전기자동차(V)의 급가속 및 급정차 횟수, 전기자동차(V) 장착된 전기자동차용 교체식 배터리(B1)의 현재 SoC, 방전 시작시 SoC, 방전 종료시 SoC, 사용 횟수 등의 정보가 획득되고 정보 저장장치(110a)에 기록될 수 있다.
차량 운행 관리부(120)에 구비되는 내비게이션에 의해 전기자동차(V)의 운행시 교통상황 데이터 및 고도차이 데이터가 획득되고 정보 저장장치(110a)에 기록될 수 있다.
차량 운행 관리부(120)에 구비되는 기상 정보 획득부에 의해 전기자동차(V)의 주요 위치에서의 기상 상태가 획득되고 정보 저장장치(110a)에 기록될 수 있다.
외부 충전 정보 관리부(123)는 전기자동차(C)에서 분리된 전기자동차용 교체식 배터리(B2)에 설치된 정보 저장장치(110b)에 전기자동차용 교체식 배터리(B2)의 가격 산정에 필요한 충전 정보를 저장한다. 외부 충전 정보 관리부(123)는 배터리 교체소(E)에서 사용되는 충전기(C) 등에 구비될 수 있다. 외부 충전 정보 관리부(123)에 의해 전기자동차(C)로부터 분리된 전기자동차용 교체식 배터리(B2)의 현재 SoC, 충전 시작시 SoC, 충전 종료시 SoC 등의 정보가 획득되고 정보 저장장치(110b)에 기록될 수 있다.
단말기(125)는 정보 저장장치(110a, 110b)에 저장된 가격 산정 정보를 읽어서 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)를 인식하고 정보 저장장치(110a, 110b)에 저장된 가격 산정 정보를 통신망(N)을 통해 가격 산정 서버(130)로 전송하며, 가격 선정 서버(130)로부터 인식된 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 산정된 가격을 전송받아서 표시한다.
가격 산정 서버(130)는 통신망(N)을 통해 단말기(125)와 통신 가능하게 연결되고 단말기(125)에 의해 인식된 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 가격을 기계학습을 통해 생성된 가격 산정 모델을 이용하여 산정한다. 도 2에는 가격 산정 서버(130)의 개략적인 구성이 블록도로서 도시되어 있다. 도 2를 참조하면, 가격 산정 서버(130)는 통신망(N)을 통해 단말기(125)와 데이터를 주고받는 통신부(140)와, 기계학습에 필요한 정보가 저장되는 학습정보 데이터베이스(160)와, 학습정보 데이터베이스(160)에 저장된 학습정보를 이용하여 기계학습시키는 기계학습부(170)와, 기계학습부(170)에서의 기계학습에 의해 생성되어서 교체식 배터리의 가격 산정에 사용되는 가격 산정 모델(180)과, 통신부(140) 학습정보 데이터베이스(160), 기계학습부(170) 및 가격 산정 모델(180)과 데이터를 주고받으면서 가격 산정 서버(130)의 작동을 전체적으로 제어하는 제어부(190)를 구비한다.
통신부(140)는 통신망(N)을 통해 원격지의 단말기(125)와 통신 가능하게 연결되고 제어부(190)에 의해 제어되어서 데이터를 주고받는다. 통신부(140)는 단말기(125)로부터 전송되는 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 정보 저장장치(110a, 110b)에 저장된 가격 산정 정보를 가격 산정 모델(180)로 전송하고, 가격 산정 모델(180)에서 산정된 가격을 단말기(125)로 전송한다.
학습정보 데이터베이스(160)는 하드웨어적으로 메모리 장치로 구성되며, 데이터베이스(160)에는 기계학습에 필요한 학습정보 데이터가 저장된다. 학습정보 데이터베이스(160)에 저장된 학습정보 데이터는 위에서 설명한 전기자동차용 교체식 배터리의 가격 산정 정보 및 이에 대응하는 교체식 배터리의 가격 정보를 포함한다. 학습정보 데이터베이스(160)에 저장된 학습정보 데이터는 빅데이터로서 지속적으로 업데이트될 수 있다. 학습정보 데이터베이스(160)에 저장된 학습정보 데이터는 기계학습부(170)로 전송되어서 가격 산정 모델(180)의 생성에 필요한 기계학습에 사용된다.
기계학습부(170)는 학습정보 데이터베이스(160)에 저장된 학습정보 데이터를 기계학습시킨다. 기계학습부(170)에서의 기계학습에 의해 가격 산정 모델(180)이 생성되고 갱신된다. 기계학습부(170)에서 사용되는 입력값은 학습정보 데이터베이스(160)에 저장된 학습정보 데이터 중 위에서 설명한 전기자동차용 교체식 배터리의 가격 산정 정보를 포함하고, 출력값은 대응하는 전기자동차용 교체식 배터리의 가격이다. 본 실시예에서 기계학습 모델은 시계열 및 비시계열 데이터를 함께 처리하는 멀티모달(multi modal) 딥러닝을 이용한다. 시계열의 데이터의 경우 RNN(Recurrent Neural Network) 계열의 모델 또는 1D CNN(Convolution Neural Network)을 이용하여 특징(Features)을 추출할 수 있다. 또한 시계열 데이터의 경우 STFT(Short-Time Fourier Transform) 또는 WT(Wavelet Transform)을 통해 스펙트로그램으로 변환하는 전처리를 수행한 2D CNN(Convolution Neural Network)을 이용하여 특징을 추출할 수 있다. 이렇게 추출된 데이터의 특징은 비시계열 데이터와 결합된 후 Fully Connected Layers를 통과해 가격이 예측된다. 단, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
가격 산정 모델(180)은 기계학습부(170)에서의 학습에 의해 전기자동차용 교체식 배터리의 가격 산정을 위해 생성된 모델이다. 가격 산정 모델(180)은 통신부(140)를 통해 입력된 가격 산정 대상 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 가격 산정 정보를 제어부(190)를 통해 전달받아서 가격 산정 대상 전기자동차용 교체식 배터리(B1, B2)의 가격을 산정한다.
제어부(190)는 통신부(140), 학습정보 데이터베이스(160), 기계학습부(170) 및 가격 산정 모델(180)과 데이터를 주고받으면서 가격 산정 서버(130)의 작동을 전체적으로 제어한다.
도 3에는 본 발명의 일 실시예에 따른 전기자동차용 교체식 배터리의 가격 산정 방법을 개략적으로 설명하는 순서도가 도시되어 있다. 도 3에 도시된 전기자동차용 교체식 배터리의 가격 산정 방법은 도 1 및 도 2를 통해 설명된 전기자동차용 교체식 배터리의 가격 산정 시스템을 이용하므로, 도 1 내지 도 3을 참조하여 도 3에 도시된 전기자동차용 교체식 배터리의 가격 산정 방법이 설명된다. 도 1 및 도 2와 함께 도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 전기자동차용 교체식 배터리의 가격 산정 방법은, 가격 산정 서버(130)의 기계학습부(170)에 의해 수행되는 기계학습 단계(S10)와, 기계학습 단계(S10)에서 수행된 기계학습에 의해 가격 산정 서버(130)의 가격 산정 모델(180)이 생성 또는 갱신되는 가격 산정 모델 생성 및 갱신 단계(S20)와, 가격 산정 서버(130)의 통신부(140)를 통해 전송받은 가격 산정 대상 배터리의 가격 산정 정보를 접수하는 가격 산정 정보 접수 단계(S30)와, 가격 산정 대상 배터리의 가격이 가격 산정 서버(130)의 가격 산정 모델(180)에 의해 산정되는 가격 산정 단계(S40)와, 가격 산정 단계(S40)를 통해 산정된 배터리 가격이 통신부(140)에 의해 단말기(125)로 전송되는 가격 전송 단계(S50)를 포함한다.
기계학습 단계(S10)는 가격 산정 서버(130)의 기계학습부(170)에 의해 수행된다. 기계학습 단계(S10)에서 기계학습부(170)는 학습정보 데이터베이스(160)에 저장된 학습정보 데이터를 기계학습시킨다. 기계학습부(170)에서의 기계학습에 의해 가격 산정 모델(180)이 생성되고 갱신된다. 기계학습부(170)에서 사용되는 입력값은 학습정보 데이터베이스(160)에 저장된 학습정보 데이터 중 위에서 설명한 전기자동차용 교체식 배터리의 가격 산정 정보를 포함하고, 출력값은 대응하는 전기자동차용 교체식 배터리의 가격이다.
가격 산정 모델 생성 및 갱신 단계(S20)에서는 기계학습 단계(S10)에서 수행된 기계학습의 결과로서 가격 산정 서버(130)의 가격 산정 모델(180)이 제어부(190)에 의해 생성 또는 갱신된다.
가격 산정 정보 접수 단계(S30)에서는 가격 산정 서버(130)의 통신부(140)를 통해 전송받은 가격 산정 대상 배터리(B1, B2)의 정보 저장장치(110a, 110b)에 저장된 가격 산정 정보가 접수되고, 접수된 가격 산정 정보는 제어부(190)에 의해 가격 산정 모델(180)로 전달된다.
가격 산정 단계(S40)에서는 가격 산정 대상 배터리(B1, B2)의 가격이 가격 산정 서버(130)의 가격 산정 모델(180)에 의해 산정된다.
가격 전송 단계(S50)에서는 가격 산정 단계(S40)를 통해 산정된 배터리 가격이 통신부(140)에 의해 단말기(125)로 전송된다.
이상 실시예를 통해 본 발명을 설명하였으나, 본 발명은 이에 제한되는 것은 아니다. 상기 실시예는 본 발명의 취지 및 범위를 벗어나지 않고 수정되거나 변경될 수 있으며, 본 기술분야의 통상의 기술자는 이러한 수정과 변경도 본 발명에 속하는 것임을 알 수 있을 것이다.
100 : 전기자동차용 교체식 배터리의 가격 산정 시스템
110a, 110b : 정보 저장장치
120 : 차량 운행 관리부
123 : 외부 충전 정보 관리부
125 : 단말기
130 : 가격 산정 서버
140 : 통신부
160 : 학습정보 데이터베이스
170 : 기계학습부
180 : 가격 산정 모델
190 : 제어부

Claims (12)

  1. 학습정보 데이터를 기계학습시키는 기계학습부와, 상기 기계학습부에서 수행되는 기계학습에 의해 생성되어서 전기자동차용 교체식 배터리의 가격을 산정하는 가격 산정 모델을 구비하는 가격 산정 서버를 포함하며,
    상기 기계학습에서 사용되는 입력값은 상기 교체식 배터리의 충전 속도 데이터와 상기 교체식 배터리가 장착된 전기자동차의 운전자의 운전습관 데이터를 포함하며,
    상기 기계학습에서 사용되는 출력값은 상기 교체식 배터리의 가격 정보이며,
    상기 가격 산정 서버는 상기 교체식 배터리에 설치된 정보 저장장치에 저장된 상기 교체식 배터리의 가격 산정에 필요한 정보를 단말기를 통해 원격으로 전송 받아서 획득하는,
    전기자동차용 교체식 배터리의 가격 산정 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 충전 속도 데이터는 급속 충전 횟수를 포함하는,
    전기자동차용 교체식 배터리의 가격 산정 시스템.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 운전습관 데이터는 급가속 횟수와 급정차 횟수를 포함하는,
    전기자동차용 교체식 배터리의 가격 산정 시스템.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 입력값은 상기 교체식 배터리의 제조사 정보를 더 포함하는,
    전기자동차용 교체식 배터리의 가격 산정 시스템.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 입력값은 상기 교체식 배터리의 충전 시작시 SoC와 충전 종료시 SoC를 더 포함하는,
    전기자동차용 교체식 배터리의 가격 산정 시스템.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 입력값은 상기 교체식 배터리의 방전 시작시 SoC와 방전 종료시 SoC를 더 포함하는,
    전기자동차용 교체식 배터리의 가격 산정 시스템.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 입력값은 상기 전기자동차의 이동경로에서의 교통 혼잡도와 고도차이를 더 포함하는,
    전기자동차용 교체식 배터리의 가격 산정 시스템.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 입력값은 상기 전기자동차의 운행 지역에서의 기상 데이터를 더 포함하는,
    전기자동차용 교체식 배터리의 가격 산정 시스템.
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