전기차 충전소, '있는지'가 아니라 '언제 비는지'가 중요합니다
전기차 시장은 이제 얼리 어답터들의 전유물을 넘어 대중화 단계에 진입했습니다. 2025년 기준 국내 전기차 보급 대수는 90만 대를 돌파했고, 올 해에만 약 22만 대의 전기차가 신규 등록되었습니다. 동시에 테슬라와 BYD 같은 글로벌 기업들의 공세로 점유율은 매년 가파르게 성장하고 있습니다.
하지만 도로 위 현실은 어떨까요? 명절이나 주말의 고속도로 휴게소는 그야말로 충전 전쟁터입니다. 충전기 대수가 늘어나는 속도보다 차량 유입 속도가 더 빨라지면서 대기 시간은 오히려 늘어나는 기현상이 발생하고 있습니다. 현재 고속도로의 충전기 대수는 약 1,500기 ~ 1,800기로 추정되며 턱 없이 부족한 상황이죠.
그리하여 이번 기획의 시발점은 다음과 같습니다.
전기차 유저에게 가장 큰 스트레스는 주행 거리 그 자체보다 기약 없는 대기 시간입니다. 단순히 충전기가 어디에 있는지 아는 것만으로는 부족합니다.
기존의 충전소 안내 앱들은 대부분 충전기의 위치와 현재 상태(충전 중/가능)만을 보여줍니다. 하지만 기획자로서 저는 다른 질문을 던졌습니다.
"지금 꽉 차 있다면, 언제쯤 자리가 날까? 이러면 다음 휴게소로 가는 것과 고속도로를 벗어나 충전하는 것이 더 빠르지 않을까?"
단순한 정보 제공을 넘어, 유저의 실질적인 의사결정을 돕기 위해 시작된 프로젝트가 바로 ChargeFlow입니다. 저는 현재의 상태값 뒤에 숨겨진 회전율에 집중하고 다음 휴게소를 바로 이용할 수 있는지, 차라리 톨게이트로 나가서 충전 후 들어오는 것이 나은지 알려주는 것이 앱의 핵심입니다.
페인 포인트: 지도 앱의 '충전 가능' 초록불을 보고 달려갔지만 이미 다른 차가 충전 중이었던 경험이 있으실 겁니다. 결제와 이동에 소요되는 그 짧은 찰나, 정보는 이미 과거의 것이 되어버리죠.
핵심 가치: '전환 빈도' 즉, 얼마나 자주 '충전 중'에서 '가능'으로 상태가 바뀌는지 분석합니다. 전환 빈도가 높다는 것은 현재 활발하게 이용중이라는 것을 의미하고 내가 도착했을 때 대기줄이 있을 확률이 높다는 것을 의미합니다.
즉, 본 서비스는 다음 휴게소를 바로 이용할 수 있는지, 차라리 톨게이트로 나가서 충전 후 들어오는 것이 나은지 알려주는 서비스입니다.
현재 ChargeFlow의 MVP 개발 단계로 우선적으로 백엔드 구조를 다지는 데 집중하고 있습니다.
Tech Stack:
Python & Django를 기반으로 공공데이터포털의 API를 수집·정제하며, Kakao Maps API를 연동해 전국 고속도로 맵을 구현했습니다.
Data Logging:
stat_id를 기반으로 전국 8,000여 개의 충전기 데이터를 전수 조사합니다. 상태 변화가 일어날 때마다 StatusLog에 기록을 남겨 시간대별/휴게소별 전환 빈도 데이터를 축적하고 있습니다.
A. 카카오 맵 비동기 로딩 문제: 지도를 불러오기도 전에 정보창(InfoWindow)을 만들라는 명령을 내리니 에러가 발생했습니다. kakao.maps.load() 콜백 함수를 활용해 SDK가 완전히 준비된 후 객체를 생성하도록 구조를 개선하며, 자바스크립트 비동기 처리를 하였습니다.
B. 상행선은 있는데 하행선 데이터를 찾기: 전국 데이터를 수집하는데 자꾸 하행선 데이터가 누락되는 문제가 있었습니다. 원인은 API가 한 번에 제공하는 데이터 양의 제한이었죠. 모든 데이터를 다 가져올 때까지 자동으로 페이지를 넘기는 재귀적 수집 로직을 구현하며 데이터 정합성을 확보할 수 있었습니다.
네이버 지도 같은 대형 서비스는 대규모 자본을 바탕으로 민간 사업자들과 직접 API를 연동합니다. 하지만 개인 개발자인 저는 제한된 공공데이터 API에 의존해야 하는 상황이죠.
이번주는 이렇게 제한된 데이터 안에서 어떻게 정확한 정보를 만들어 낼 것인가에 대한 고민을 진행하고 있습니다. 추후 진행상황은 고속도로 전기차 관련 다음 글에 포스팅하겠습니다!