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KST모빌리티, GS칼텍스-LG화학과 EV택시 빅데이터 활용 제휴

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글 : 원선웅(mono@global-autonews.com) ㅣ 사진 : desk(webmaster@global-autonews.com)  
승인 2020-07-07 10:29:52

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KST모빌리티가 마카롱 EV택시를 기반으로 주요 기업들과 에코 모빌리티 환경 구축을 위한 협력을 추진한다.

 

혁신형 모빌리티 플랫폼 마카롱택시 운영사인 KST모빌리티(대표 이행열)는 7일 서울 여의도 LG트윈타워에서 GS칼텍스, LG화학, 그린카, 시그넷이브이, 소프트베리와 함께 ‘전기차 충전 환경 개선 및 신사업 기회 발굴을 위한 업무협약’을 체결했다.
 

이번 업무협약은 전기차 운행 및 충전 과정에서 발생하는 빅데이터를 활용해 배터리 관련 새로운 서비스를 개발하기 위한 것이다. 전기차 충전소 빅데이터를 통해 전기차 충전 이용 환경 개선, 차량 및 배터리 활용성 제고, 연관 신사업 추가 발굴을 추진한다.
 

업무협약을 통해 구체적으로 ▶ 차량 데이터 수집 및 분석을 위한 거점 충전소 환경 구축, ▶ EV 데이터기반충전소, ▶ 차량 및 배터리 개선 솔루션 개발, ▶ EV 데이터 공유 및 상호 활용, ▶ EV 및 배터리 관련 신사업 등 분야에서 협력을 진행한다.
 

먼저 이번 협력을 통해 배터리 안전진단 서비스를 개발하기로 했다. ‘배터리 안전진단 서비스’는 전기차를 충전하는 동안 빅데이터 알고리즘을 통해 배터리의 상태를 확인하고 스마트폰을 통해 운전자에게 바로 알려주는 서비스다. 아울러 향후 배터리 수명을 개선할 수 있는 스마트 충전 및 잔존 수명 예측 등의 신규 서비스도 발굴하기로 했다.
 

KST모빌리티는 이번 협력에서 EV택시의 실제 운행을 통해 발생하는 전기차 배터리 관련 데이터를 제공하는 역할을 담당한다. KST모빌리티는 2019년부터 EV택시를 적극 도입하고 있으며, 현재 마카롱 EV 50대(현대 코나EV, 기아 니로EV 등)와 함께 EV택시 특화 브랜드 ‘스위치’를 운영하고 있다. 특히 스위치 EV택시는 ADAS, 차량운행기록장치(DTG) 등 여러 데이터 수집 장치를 장착해 운행 방식, 배터리 등 차량 내구성과 성능에 대한 데이터를 축적하고 있다. 이를 EV 데이터 플랫폼으로 발전시킨다는 계획이다.
 

EV택시 ‘스위치’로 축적된 EV 데이터 노하우는 올해 신재생 에너지와 공유 모빌리티를 연계하는 제주도 스마트시티 챌린지 실증사업에도 적용 예정이다. 해당 사업에서 KST모빌리티는 수요응답형 셔틀택시 및 e-모빌리티를 통합해 구독 방식으로 제공하는 멀티모달(다중 모빌리티) 서비스 플랫폼을 구축한다.
 

지난해부터 GS칼텍스, 소프트베리와 진행하고 있는 ‘전기택시 충전을 위한 거점 충전소 사업’도 더욱 강화한다는 계획이다. 현재 KST모빌리티는 도심 내 급속충전 인프라가 설치된 GS칼텍스 주유소 거점을 전기택시 충전 및 정비, 드라이버 휴식 등을 위한 운용 공간으로 활용하고 있다.
 

GS칼텍스 주유소의 전기택시 충전소는 최근 ICT 규제 샌드박스 실증특례를 받은 ‘스마트기사교대시스템’을 위한 거점으로도 활용 예정이다. 스마트기사교대시스템은 자동차 키가 필요 없는 ICT 보안인증 기술의 모바일 스마트키 솔루션을 활용해 드라이버들의 비대면 교대를 가능하게 한다.
 

KST모빌리티 이행열 대표이사는 “KST모빌리티는 그린뉴딜 트렌드에 발맞춘 에코 모빌리티 플랫폼 비즈니스를 지속적으로 추진하면서 EV택시와 관련한 운영과 데이터 등 다양한 솔루션을 확보하는 중이다.”라며, “이번 협력을 통해 에코 모빌리티 플랫폼 역량을 더욱 강화하고 EV 생태계 발전에 기여할 수 있게 되기를 기대한다.”라고 말했다.
 

한편 KST모빌리티는 EV택시를 포함한 다양한 친환경 모빌리티 프로젝트를 진행하고 있다. 최근 서울시에서는 마카롱 EV택시를 기반으로 자전거 이용자 맞춤형 이동서비스 '자전거를 품은 택시' 시범서비스를 시작했다. 관련 전문교육을 받은 택시 드라이버가 직접 거치대에 승객의 자전거를 부착한다.
 

또한 KST모빌티티는 현대차와 함께 올해 초 베타서비스를 마친 커뮤니티 이동서비스 '셔클'과 같은 수요응답형 라이드 풀링 서비스 도입에도 적극적이다. 수요응답형 라이드 풀링 서비스는 인공지능(AI) 기반의 다이내믹 라우팅 알고리즘으로 정해진 노선 없이 다수 승객에게 최적 경로의 여정을 제공한다. 이를 통해 자가용 의존도를 낮춰 도심 대기질을 개선하고, 교통정체와 주차난 등 교통혼잡비용 절감, 공공 교통 인프라 구축비용 절감 등의 효과를 기대할 수 있다. 

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