기계 학습 방법을 사용하여 자동차 시장에서 전기 자동차 보급 예측

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 8345(2023) 이 기사 인용

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전기 자동차(EV)는 온실가스 배출을 줄이고 화석 연료 사용을 최적화하며 환경을 보호하기 위해 휘발유 및 디젤 자동차의 대안으로 도입되었습니다. EV 판매를 예측하는 것은 자동차 제조업체, 정책 입안자, 연료 공급업체를 포함한 이해관계자에게 매우 중요합니다. 모델링 프로세스에 사용되는 데이터는 예측 모델의 품질에 큰 영향을 미칩니다. 이 연구의 기본 데이터 세트에는 2014년부터 2020년까지 미국에서 357대의 신규 차량에 대한 월별 판매 및 등록이 포함되어 있습니다. 이 데이터 외에도 여러 웹 크롤러를 사용하여 필요한 정보를 수집했습니다. 차량 판매는 장단기 기억(LSTM)과 컨볼루셔널 LSTM(ConvLSTM) 모델을 사용하여 예측되었습니다. LSTM 성능을 향상시키기 위해 "2차원 Attention 및 Residual 네트워크를 갖춘 Hybrid LSTM"이라는 새로운 구조의 하이브리드 모델이 제안되었습니다. 또한 세 가지 모델 모두 모델링 프로세스를 개선하기 위해 자동화된 기계 학습 모델로 구축되었습니다. 제안된 하이브리드 모델은 평균 절대 백분율 오류, 정규화된 제곱근 평균 제곱 오류, R-제곱, 기울기 및 적합 선형 회귀 절편을 포함한 동일한 평가 단위를 기반으로 하는 다른 모델보다 더 나은 성능을 발휘합니다. 제안된 하이브리드 모델은 허용 가능한 평균 절대 오차 3.5%로 EV의 점유율을 예측할 수 있었습니다.

온실가스 배출량은 전 세계적으로 빠르게 증가하고 있습니다. 2020년에 발표된 미국 환경보호청 보고서에 따르면, 운송 부문은 미국 전체 온실가스 배출량의 약 27%를 생산하며, 이는 다른 부문에 비해 운송 부문에서 가장 많은 온실가스를 배출합니다1. 전기차는 대기 오염과 온실가스 배출을 줄이고, 천연 에너지 자원의 이용을 최적화하며 환경을 보호하기 위해 휘발유와 디젤 자동차의 대안으로 도입되었습니다. 바람, 물, 햇빛과 같은 재생 가능 에너지원에서 생성된 전기를 EV에 사용하는 것은 배출가스 및 기후 변화를 줄이는 가장 효율적인 솔루션 중 하나가 될 수 있습니다2. 전기차가 발명된 지 많은 시간이 지났지만, 여전히 내연기관차가 가장 인기가 높습니다. EV 판매는 증가세를 보이고 있으며, 2017년 1월 전 세계적으로 판매된 EV 총 대수는 200만 대에 달했습니다3. 2021년 전 세계적으로 전기차 판매량은 자동차 시장의 9%를 차지했는데, 이는 2019년에 비해 4배 증가한 수치입니다4.

차량을 설계하고 생산하는 일은 시간이 많이 걸리고 많은 투자가 필요하기 때문에 자동차 회사는 판매량을 예측하여 생산을 최적화할 수 있으며, 더 나아가 EV의 시장 침투를 정확하게 예측함으로써 오염 감소에 미치는 영향을 추정할 수 있습니다. 이는 환경적 관점에서 매우 중요합니다. EV 판매와 자동차 시장 침투를 예측하는 것은 정부, 정책 입안자, 자동차 제조업체가 EV 생산을 계획하고 적절한 정책을 설정하며 충분한 에너지와 인프라를 제공하는 데 있어 중요한 문제였습니다.

본 연구의 주요 목표는 머신러닝(ML) 방법을 적용하여 데이터 세트 내 모든 차량의 판매, 각 세그먼트의 EV 점유율을 추정하고, 판매에 영향을 미치는 주요 요인을 파악하기 위한 효율적인 예측 모델을 구축하는 것입니다. 각 EV. 제한된 수의 영향 요인이 차량 판매에 미치는 영향은 다양한 모델을 사용한 이전 연구에서 조사되었습니다. 본 연구에서는 기존 연구에서 자동차 판매와 관련이 있음이 입증된 모든 요인을 포함한 광범위한 정보를 수집하여 모델링에 활용하였다. 강력한 딥러닝(DL) 모델인 LSTM과 ConvLSTM은 차량 판매 예측에 사용되었습니다. 제안된 하이브리드 모델로 2차원 Attention 모델과 Residual 네트워크를 결합하여 LSTM 모델의 성능을 향상시키려고 시도하였다. 또한 수집된 정보와 모델 민감도 분석을 통해 각 전기차 판매에 가장 큰 영향을 미치는 요인을 파악하고자 하였다.