It is highly challenging to measure the efficiency of electric vehicle charging stations (EVCSs) because factors affecting operational characteristics of EVCSs are time-varying in practice. For the efficiency measurement, environmental factors around the EVCSs can be considered because such factors affect charging behaviors of electric vehicle drivers, resulting in variations of accessibility and attractiveness for the EVCSs. Considering dynamics of the factors, this paper examines the technical efficiency of 622 electric vehicle charging stations in Seoul using data envelopment analysis (DEA). The DEA is formulated as a multi-period output-oriented constant return to scale model. Five inputs including floating population, number of nearby EVCSs, average distance of nearby EVCSs, traffic volume and traffic congestion are considered and the charging frequency of EVCSs is used as the output. The result of efficiency measurement shows that not many EVCSs has most of charging demand at certain periods of time, while the others are facing with anemic charging demand. Tobit regression analyses show that the traffic congestion negatively affects the efficiency of EVCSs, while the traffic volume and the number of nearby EVCSs are positive factors improving the efficiency around EVCSs. We draw some notable characteristics of efficient EVCSs by comparing means of the inputs related to the groups classified by K-means clustering algorithm. This analysis presents that efficient EVCSs can be generally characterized with the high number of nearby EVCSs and low level of the traffic congestion.

해상풍력발전기 설치선의 동적응답을 분석하기 위하여, 불규칙 파 정보를 고려한 시간영역 기반 비선형동적해석이 필요하다. 고전적인 단자유도 시스템은 가장 기본적으로 동적효과를 계산하는 방법이지만, 실제의 무게 중심 불일치, 비정규적인 파도 하중 그리고 항력의 비선형을 고려하지 못하는 제약조건들을 갖고 있다. 그리하여 불규칙 파를 고려한 다중 자유도 모델이 유사한 문제에 해답을 찾는데 폭넓게 사용되고 있다. 불규칙 시간영역 해석은 정확한 계산 결과를 제공하지만, 수렴 데이터의 수렴도가 민감하여 복잡하다. 이러한 제약점들을 극복하기 위하여 본 논문은 시간영역 해석 결과를 통하여 수정된 동적증폭계수를 개발하였으며, 기존보다 복잡성이 개선되면서 계산 시간을 획기적으로 단축하였다. 다양한 변수를 기준으로 한 시간영역 해석을 통하여 새롭게 개발된 동적증 폭계수는 단자유도 방법보다 더 높은 정도를 갖고 있으며, 예측이 가능하다.