전기차(EV)의 지역적 채택 예측: 포괄적 모델을 통한 접근

전기차(EV)의 채택은 에너지 의존성과 온실 효과 문제를 해결하기 위한 가장 중요한 전략 중 하나로 여겨져 왔다. 경험적 리뷰에 따르면 EV의 광범위한 수용은 여전히 달성하기 어렵다. 본 연구는 에너지 정책을 지원하기 위해 EV의 광범위한 사용을 촉발할 수 있는 요인들을 조사할 것을 제안한다. EV의 실제 소유자는 2017년 국가 가정 여행 조사(NHTS)에서 추출되었으며, 이는 대규모 개인 특성을 제공한다. NHTS 데이터셋은 차량, 개인 및 가정 요인을 고려하여 EV 채택에 대한 포괄적 추정 모델을 수립하기 위해 처리되었다. 일반적인 사회경제적 요인 외에도 휘발유 가격과 차량 공유 프로그램이 EV 채택에 중요한 것으로 나타났다. 또한, EV 소유자가 전체 차량 소유자의 1.29%에 불과하므로, 기존 연구에서 거의 고려되지 않았던 불균형 데이터셋 기법을 도입하였다. 이어서 여러 기계 학습 방법을 활용하여 예측 모델을 구축하였으며, 모델 성능 분석 결과 의사결정나무(DT) 모델이 다른 모델보다 우수한 성능을 보였다. 제안된 접근 방식을 검증하기 위해 미국의 지역별 EV 침투 맵도 생성되었다. 추가 연구, 교통 정책 및 EV 시장에 대한 함의가 논의된다.