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Title Page

Contents

LIST OF ABBREVIATION 8

요약 12

Abstract 14

I. Introduction 16

1.1. Motivation 16

1.2. Research content 25

1.3. Research methodology 25

1.4. Contribution 28

1.5. Organization of thesis 28

II. Background 32

2.1. Global electric vehicle development status 32

2.2. Application status of 5G technology 34

2.3. Literature review summery 37

III. The changes that 5G technology has brought to the operating model of EV 39

3.1. Research questions and research models 39

3.2. Literature review 39

3.3. Analysis of the impact mechanism of 5G technology on three industries 41

3.3.1. The impact mechanism of 5G technology on the innovative activities of the primary industry 41

3.3.2. The impact mechanism of 5G technology on the innovation activities of the secondary industry 45

3.3.3. The impact mechanism of 5G technology on the innovation activities of the tertiary industry 47

3.4. Research on the business model of EV under the 5gRTS-ET 49

3.4.1. The Relationship between the EV Industry and the Three Major Industries 49

3.4.2. Mechanism of 5G impact on EV industry 50

3.4.3. Research on EV operating model 53

3.4.4. EV operating model data validation 60

3.5. Summary of this chapter 64

IV. Research on charging behavior of EV under the 5gRTS-ET 66

4.1. Research the problem and Literature review 66

4.1.1. Research the problem 66

4.1.2. Literature review 67

4.2. Data interpretation and research models 70

4.3. Research charging behavior of private EV under the 5gRTS-ET 75

4.4. Research charging behavior of passenger operating EV under the 5gRTS-ET 80

4.5. Research charging behavior of logistics distribution EV under the 5gRTS-ET 86

4.6. Summary of this chapter 91

V. Research on charging point business model under the 5gRTS-ET 92

5.1. Research questions and methods 92

5.2. Literature review 93

5.3. Data interpretation 97

5.4. Establishment charging point optimal business model that joins the 5gRTS-ET 99

5.4.1. Three models of EV CP stakeholder analysis 99

5.4.2. Global View: Establish a pie chart model for the CP business ecosystem 103

5.4.3. Detailed View: Three Charging Point BMC Models 104

5.4.5. Transformation Mechanism: Charging Point BMC Evolution with 5gRTS-ET 108

5.5. Discuss the viability of the business mode 112

5.6. Summary of this chapter 114

VI. Conclusion 116

6.1. summary 116

6.2. Implications 118

6.3. Limitations and future research 119

REFERENCES 120

List of Tables

〈Table〉 1-1. Classification of Smart Cities in the World 16

〈Table〉 1-2. 5G Technology in V2X 18

〈Table〉 1-3. Summary of 10 charging pile operating companies 21

〈Table〉 1-4. Summary Table of existing studies on Charging Points Using 5G 22

〈Table〉 2-1. The goal of promoting EV in the world 34

〈Table〉 2-2. Theory of telecommunications needs 35

〈Table〉 3-1. The Mapping of 5G Model to Smart City 51

〈Table〉 3-2. Data Analysis Summary Table 59

〈Table〉 3-3. Verified EV Operating Model Summary Table 60

〈Table〉 4-1. The instructions of variables from 5gRTS-ET platform data 71

〈Table〉 4-2. Descriptions of New Variables 72

〈Table〉 4-3. Classification Table of EV Typical Operating Model 73

〈Table〉 4-4. Correlation Analysis of Charging Point Key Variables 73

〈Table〉 4-5. Gruop and date type crosstabulation 77

〈Table〉 4-6. Result of Chi-Square tests 77

〈Table〉 4-7. EV Charging Frequency K-S Test 81

〈Table〉 4-8. Frequency Density Ratio Distribution of Charging Time 84

〈Table〉 4-9. Frequency Density Distribution of Charging Amount 85

〈Table〉 4-10. Time Segment Pricing Model of Charging Unit Price 86

〈Table〉 4-11. Summary Table of Single Price Frequency in Charging Period 88

〈Table〉 5-1. Key Role Descriptions of 5gRTS-ET Charging Point 97

List of Figures

Figure 1-1. Overall Architecture of V2X Communication with 5G Technology 18

Figure 1-2. 2021 China EV Distribution and Study Sample Area 20

Figure 1-3. Analysis of 10 charging pile operating companies in China in 2021 22

Figure 1-4. Capability diagram of three ways to model business 26

Figure 1-5. Fuzzy-WLSSVM 27

Figure 1-6. Thesis framework 29

Figure 2-1. Thirty years of actual and forecast data for HOME inventory 33

Figure 3-1. Number of studies on using 5G in smart cities (2012-2021) 40

Figure 3-2. EV monthly charging frequency 55

Figure 3-3. EV's a Month Charging Frequency and Density in 2021 56

Figure 3-4. Comparison Chart of EV Operating Models 57

Figure 3-5. EV Charging Frequency Area Chart for Different Operating Models 58

Figure 3-6. Comparison diagram of subdivided EV operation models 58

Figure 3-7. Charging Frequency Area Chart of Different EV Operating Modes 59

Figure 3-8. Charging frequency density for EV operating modes 61

Figure 3-9. Comparison density function of normal distribution class21-26 63

Figure 4-1. Data sampling filtering 72

Figure 4-2. Private EV charging Frequency Density from date 75

Figure 4-3. Other EV Charging Frequency Density from date 76

Figure 4-4. Frequency bar chart of Private and Other cases 78

Figure 4-5. Average daily charging amount 79

Figure 4-6. Sum charging amount of a month 79

Figure 4-7. Frequency density distribution of EV charging frequency 80

Figure 4-8. EV charge frequency and charge duration scatter plot 82

Figure 4-9. Scatter plot of charge frequency and charge amount 83

Figure 4-10. Frequency Density Analysis of Charging duration 84

Figure 4-11. Frequency Density of Charging Amount 85

Figure 4-12. 24h Frequency Density of Charging Time Periods for All Cases 87

Figure 4-13. Logistic distribution EV cases distribution of 24h 88

Figure 4-14. Mean fare amount of 24h 89

Figure 4-15. Mean charging time of 24h 90

Figure 4-16. Mean charging amount of 24h 90

Figure 5-1. EV CP stakeholder group 99

Figure 5-2. Government-subsidized EV CP stakeholders 100

Figure 5-3. Self-operating EV CP stakeholders without government subsidies 101

Figure 5-4. joins EV CP stakeholder operated by 5gRTS-ET 102

Figure 5-5. CP Commercial Ecosystem Pie Chart 103

Figure 5-6. BMC of Private EV CP 104

Figure 5-7. BMC of Passenger operating EV CP 106

Figure 5-8. BMC of Logistics distribution EV CP 107

Figure 5-9. BMC of Private EV CP with the 5gRTS-ET 108

Figure 5-10. BMC of Passenger operating EV CP with the 5gRTS-ET 110

Figure 5-11. BMC of Logistics distribution EV CP with the 5gRTS-ET 112

Figure 5-12. CP Commercial Ecosystem Pie Chart with 5gRTS-ET 114

초록보기

기술의 보급과 함께 전 세계 많은 국가가 기술로 지속 가능한 스마트 시티 시스템(smart city)을 구축하고 있다. 스마트 교통은 스마트 시티의 중요한 구성 부분으로, EV 가 전 세계 각국에 활발하게 보급됨에 따라 전통 자동차를 청정 에너지로 대체하는데 영향을 미치는 핵심 요소 중 하나가 충전 문제이다. 문헌 자료에 따르면 전 세계의 평균 충전 이용률이 20~40%에 불과한 바, 이에 스마트 교통 시스템에서 충전소 이용률을 높이는 것이 매우 중요하다. 충전소에 를 적용하는 기존 연구는 대부분 충전 그리드와 기술 분야의 응용이다. 본문은 중국에서 운행 중인 EV 와 교통의 실시간 시스템(5gRTS-ET) 플랫폼을 통해 실제 운용한 자료 총 12,597,109 건의 사례 및 32,259 대의 EV 를 참고했다. 본문에서는 5gRTS-ET 플랫폼을 충전소에 추가하여 충전소의 충전 이용률을 향상시키는 비즈니스 모델을 탐색하였으며 다음과 같은 연구를 수행하였다.

(1) 기술이 농업, 산업 및 서비스업 등 3 개 산업에 가져온 변화를 기반으로 가 EV 운영에 주는 비즈니스 모델의 전환을 분석하고, 실증적 데이터 모델링을 이용하여 5gRTS-ET 플랫폼 내 EV 운영 모델을 분석해 도시 EV 의 서로 다른 세 가지 전형적인 운영 모델을 도출함으로써 충전 행위에 대한 다음 단계의 연구를 위한 기반을 마련했다. 또한 5gRTS-ET 플랫폼에서 EV 운영을 위한 참조도 제공한다.

(2) 세 가지 전형적인 도시 EV 운영 모델을 위한 서로 다른 선호도를 가진 충전 행위의 수학적 모델을 구축하기 위해 도수밀도법, 이산 선택 이론의 비선형 회귀 및 제약 분석 등 연구 방법을 사용했다. 5gRTS-ET 데이터를 기반으로 모델을 분석 및 해결하여 세 가지 전형적인 EV 운영 모드에서 서로 다른 선호도를 가진 충전 행위를 도출했다.

(3) 기존 EV 충전의 비즈니스 모델을 분석 및 요약한 후 다시 최적화 이론의 질적 비즈니스 모델링을 사용하여 5gRTS-ET 를 추가한 충전소에 대해 세 가지 전형적인 EV 운영 모드 내 서로 다른 충전 행위 선호도를 가진 비즈니스 모델을 구축하고 통합 비즈니스 모델링으로 세 가지 비즈니스 모델을 통합하여 동적 충전소의 비즈니스 모델을 도출했다. 마지막으로 충전소 이용률을 향상시키기 위한 모델의 유효성을 검증하여 도시의 신설 충전소를 위한 운영 참조를 제공하였고 또 스마트 교통 시스템에서 충전소를 자율적으로 선택하는 모델링을 위한 제안도 제공했다.

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