As environmental concerns including climate change drive the strong regulations for car exhaust emissions, electric vehicles attract the public eye. The purpose of this study is to identify rural areas vulnerable for charging infrastructures based on the spatial distributions of the current gas stations and provide the target dissemination rates for promoting electric cars. In addition, we develop various scenarios for finding optimal way to expand the charging infrastructures through the administrative districts data including 11,677 gas stations, the number of whole national gas stations. Gas stations for charging infrastructures are randomly selected using the Monte Carlo Simulation (MCS) method. Evaluation criteria for vulnerability assessment include five considering the characteristic of rural areas. The optimal penetration rate is determined to 21% in rural areas considering dissemination efficiency. To reduce the vulnerability, the charging systems should be strategically installed in rural areas considering geographical characteristics and regional EV demands.

해안으로부터 먼 거리에서 발생하여 전파해오는 지진해일을 수치모의할 경우, 분산효과를 고려하는 것이 중요하다. 따라서, 약분산이 고려되어있는 선형 Boussinesq 방정식을 지배방정식으로 사용하는 경우가 많다. 그러나 분산항은 고차 미분항으로 이루어져 있어 직접 풀기위해서는 많은 시간이 필요하고, 큰 컴퓨터 용량이 필요하다. 이와 같은 문제점을 극복하기 위하여 기존의 연구에서는 선형 천수방정식을 차분하였을 때 발생하는 수치분산항의 형태를 선형 Boussinesq 방정식의 물리적 분산항과 같은 형태로 만들어 수치모의를 수행하였다. 하지만 기존의 기법은 수심이 일정하다는 가정에서 유도된 지배방정식을 사용하였으며, 이는 수심변화가 존재하는 실제 지형에 적용할 경우 이에 따른 오차가 발생할 가능성이 있다. 본 연구에서는 수심변화를 고려한 지배방정식을 사용하여 기존의 수치기법을 수정하였다. 수정된 기법의 정확성 검토를 위하여 가상의 지진해일이 원형천퇴지형을 통과하는 문제에 적용하였으며, 검증된 Boussinesq 모델인 FUNWAVE를 이용한 수치모의 결과와 비교하였다.