전기차 충전소 위치 + 실시간 이용 가능 정보 자동 수집기 만들기

 

전기차(EV)의 보급이 빠르게 확산되면서 도로 위의 모습도 함께 바뀌고 있다. 배출가스가 없는 친환경 차량으로 각광받는 전기차는 미래의 이동 수단이 아닌, 현재 우리가 이미 타고 다니는 차가 되어가고 있다. 하지만 전기차 운전자들이 공통적으로 겪는 불편은 여전히 존재한다. 바로 충전소 부족 문제와 충전소의 실시간 이용 가능 여부 파악의 어려움이다. 자동차 연료를 넣기 위해 줄을 서 본 경험이 있는 사람은 드물지만, 전기차는 그렇지 않다. 충전소를 찾아갔더니 고장 중이거나 이미 다른 차량이 사용 중인 경우가 잦다.

 

공공 빅데이터 활용

 

 

 

이러한 문제를 해결하기 위해 필자는 전기차 충전소 위치와 실시간 이용 가능 정보를 자동으로 수집하여 사용자에게 안내하는 시스템을 구축하였다.

이 시스템은 누구나 무료로 접근 가능한 공공데이터포털의 전기차 충전소 위치 및 운영 상태 API를 활용하여, 전국에 설치된 전기차 충전소의 위치 정보, 충전기 유형, 운영 시간, 운영사, 그리고 실시간 이용 가능 여부를 수집한다. 이후 수집된 데이터를 바탕으로 사용자 위치 주변의 사용 가능한 충전소를 자동 추천하거나, 지도 위에 실시간 상태를 시각화하는 형태로 제공할 수 있다. 전기차 충전 인프라의 신뢰성과 접근성을 높이는 데 실질적인 도움을 줄 수 있는 시스템이다.

 

전기차 충전소 관련 데이터는 대한민국 환경부 산하 한국환경공단에서 관리하고 있으며, 공공데이터포털(data.go.kr)을 통해 API 형태로 제공된다. 주요 API는 크게 두 가지로 나뉜다. 첫째는 충전소 위치 및 기본 정보 제공 API이며, 둘째는 충전기 운영 상태(실시간 가능 여부 포함)를 제공하는 API다. 이 두 데이터를 통합적으로 사용하면 사용자는 단순히 ‘어디에 충전소가 있는지’뿐 아니라 ‘지금 바로 이용할 수 있는 충전소가 어디인지’를 알 수 있다.

 

API 호출 예시를 살펴보자.

먼저 충전소 정보 API는 /getChargerInfo와 같은 이름으로 제공되며, 반환 데이터에는 충전소 ID, 주소, 설치 장소명, 충전기 수, 충전 방식(완속, 급속 등), 운영 시간, 유료 여부, 운영기관 정보 등이 포함된다. 실시간 운영 상태 API(/getChargerStatus)에서는 각 충전기의 사용 상태가 '사용 가능', '사용 중', '점검 중' 등의 상태값으로 제공되며, 이 정보가 1~2분 단위로 갱신된다.

이 데이터를 기반으로 자동 수집기를 구현하면 다음과 같은 흐름이 된다.

첫 번째 단계는 충전소 위치 정보를 지역 단위로 수집하고,

두 번째 단계는 해당 충전소의 개별 충전기에 대한 실시간 상태 정보를 추가로 받아와 통합하는 것이다.

Python을 활용하여 간단하게 구현할 수 있다.

 

예를 들어, 서울시 강남구 주변의 충전소를 검색하는 경우 다음과 같이 구현할 수 있다. (Phyton 예시) 

import requests

def get_charging_stations(region="서울특별시 강남구"):
    API_KEY = "발급받은_서비스키"
    url = "https://api.odcloud.kr/api/EvCharger/getChargerInfo"
    params = {
        "serviceKey": API_KEY,
        "returnType": "JSON",
        "page": 1,
        "perPage": 100,
        "cond[addr::LIKE]": region
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    return response.json()['data']

 

 

이후 각 충전소의 ID를 바탕으로 실시간 상태를 다음과 같이 불러올 수 있다.

def get_charger_status(charger_id):
    status_url = "https://api.odcloud.kr/api/EvCharger/getChargerStatus"
    params = {
        "serviceKey": "발급받은_서비스키",
        "chargerId": charger_id
    }
    res = requests.get(status_url, params=params)
    return res.json()['data']

 

 

이렇게 수집된 정보는 지도 위에 표시하거나, 리스트 형태로 사용자에게 제공할 수 있다. 지도 시각화에는 Python의 Folium 라이브러리나, 웹기반 지도 플랫폼인 Kakao Map, Naver Map, Leaflet.js 등을 사용할 수 있다. 지도를 띄운 뒤, 각 충전소 위치에 마커를 표시하고 마커 클릭 시 해당 충전소의 운영 상태 및 세부 정보를 팝업 형태로 제공한다. 실시간 상태에 따라 마커 색상을 다르게 설정하면 이용자가 직관적으로 현재 이용 가능한 충전소를 파악할 수 있다.

 

예를 들어 사용 가능한 충전소는 초록색, 사용 중은 주황색, 고장 중은 회색 등으로 표시할 수 있다. 이러한 시각적 구분은 사용자 편의성을 극대화한다. 또한 사용자의 현재 GPS 좌표를 기반으로 거리 순 정렬 기능을 추가하면 ‘지금 가장 가까우면서 이용 가능한 충전소’를 추천하는 형태로 구현할 수 있다.

 

이 시스템을 활용한 실제 사용 예시는 다양하다.

예를 들어, 장거리 이동 중인 전기차 운전자는 고속도로 휴게소 인근 충전소를 미리 확인하여, 도착 시 충전 대기 시간을 줄일 수 있다. 또한, 도심지에서 배터리가 거의 소진된 상태인 운전자는 현재 위치 기준으로 가장 가까운 충전소 중 사용 가능한 곳만 빠르게 탐색할 수 있어 효율적인 충전이 가능하다. 이런 방식은 단순한 정보 제공을 넘어 실제 행동을 변화시키는 도구가 된다.

 

확장 가능한 기능도 많다.

예를 들어 충전소 혼잡도 예측 기능은 지난 일주일간 특정 시간대의 평균 사용률을 기반으로 분석할 수 있다. 만약 매일 오후 6~8시 사이에 특정 충전소가 항상 사용 중인 상태였다면, 해당 시간대를 피하도록 사용자에게 추천하거나, 알림을 보내줄 수 있다. 또, 예약 시스템과 연동된다면 이용자가 사전에 충전 슬롯을 확보할 수 있는 구조도 가능하다.

이외에도, 충전소별 리뷰 기능을 도입하면 사용자 경험에 기반한 정보도 수집할 수 있다. 예를 들어 “여기 충전기는 느려요”, “근처에 편의점이 없어 불편합니다”, “주차장 입구가 좁아요” 같은 실제 이용자 피드백은 단순한 데이터로는 알 수 없는 중요한 요소가 된다. 이런 정보는 전기차 운전자 커뮤니티에 큰 가치를 제공할 수 있다.

 

결론적으로, 전기차 충전소 위치와 실시간 이용 가능 정보를 자동으로 수집하는 시스템은 기술적으로 충분히 구현 가능하면서도, 사용자에게는 매우 실용적인 가치를 제공한다. 전기차가 보편화되는 속도에 비해 충전 인프라는 아직 많은 개선 여지를 남기고 있다. 이 시스템은 그 틈을 메우는 역할을 할 수 있으며, 나아가 전기차 이용의 불편함을 줄이고 보다 많은 사람이 전기차를 선택하는 데 긍정적인 영향을 줄 수 있다.

 

지금도 매일 새로운 충전소가 설치되고, 더 빠른 충전기술이 도입되고 있다. 이러한 변화 속에서 사용자 중심의 정보 접근성과 실시간성은 앞으로 전기차 인프라 발전의 핵심이 될 것이다. 누구든 이 데이터를 활용하여 자신만의 충전소 탐색 시스템을 개발하거나, 커뮤니티 서비스로 발전시킬 수 있다. 공공데이터가 주는 가능성은 무한하며, 그것을 어떻게 연결하고 가공하느냐에 따라 전기차 시대의 편의성은 더 넓게, 더 빠르게 확장될 수 있다.