1.1 연구 배경

세계는 지금 화석연료를 사용하는 내연기관 자동차산업에서 벗어나 친환경 전기차 산업을 미래 유망 기술 분야로 지정하여 적극적으로 관심을 기울이고 있다. 이러한 세계적인 흐름에 따라서, 대한민국 또한 적극적으로 친환경 전기차 산업을 육성하고 있다. 그 결과로, 환경부 보도자료에 따르면, 온실가스가 전년 대비 2.3\% 감소한 약 1,668 만톤이 감소된 수치를 보였다. (2021년 약 7억 4,098만톤. / 2022년 약 7억 2,429만톤.)^[1]. 감소 된 수치 중 전기자동차로 수반되는 에너지 부분의 감소 폭이 가장 컸으며, 그 뒤로 산업공정 · 제품 사용 부분이 뒤를 이었다. 이와 같은 성과에 이어서 대한민국은 전기차 이용률을 증가시키기 위해 정책적으로도 많은 노력을 기울이고 있다. 정부가 전기차 보급을 확대하기 위하여 추진하는 정책 중 한 예로, 2025년도 전기차 구매보조금을 개편하여 행정 예고한 정책이다. 이 정책은 보조금 지원 기준을 기존 5,500만원에서 5,300만원 까지 줄이고, 1회 충전 당 순항거리가 우수한 전기차에 대하여 보조금을 차등 지급하는 것이다^[2]. 충전 속도, 1회 충전 당 순항거리 능력이 좋은 전기차를 더 많이 지원하여 최대한 소비자의 합리적인 전기차 구매를 이끌기 위한 정부의 의도이다. 전기차를 보급하기 위한 정부의 정책 보완과 개편 계획안은 꾸준히 제정되고 있지만 전기차 충전 인프라 확충에 대한 보완 및 지원 정책은 관심이 부족한 부분이 있다. 직접적으로 보조금 정책을 확대하는 것은, 전기차 이용률을 증가시키기 위한 근본적인 방법이 될 수 있다. 그러나, 전기차 충전 인프라 확충에 대한 제도의 문제점 발굴과 미비한 점을 보완 하는 것 또한 전기차 보조금 정책을 확대하는 것만큼 전기차 이용률 확대에 좋은 영향을 미칠 것으로 판단된다. 2023년 12월에 진행한 설문조사에 따르면, 전체의 약 79%의 전기차 이용자가 전기차 충전에 불편함을 느낀다고 응답하였다^[3]. 이 중 가장 많은 부분을 차지한 부분은 충전기 고장이었으며, 다음을 차지하는 부분은 충전기 부족이었다^[3]. 우리나라의 전기차 충전 인프라 보급률은 2022년 1천 대당 563기로 전 세계에서 보급률이 가장 높은 수준이다. (OECD 국가 평균 전기차 충전 인프라 보급률은 1천 대당 105기, 중국은 1천 대당 125기, 미국은 1천 대당 43기다.)^[4]. 설문조사 결과와 통계적인 수치로 비춰 봤을 때, 우리나라의 전기차 충전소는 적재적소 지점이 아닌 곳에 건립되어, 전기차 이용자들이 충전에 어려움을 겪는 상황이다. 이에 대한 해결책을 제시하기 위하여, 본 논문은 정부 지원 예산으로 이미 건립된 전기차 충전 인프라 시설의 재배치를 위한 철거 결정 행정 절차에 대하여 심도 있게 서술해 보고자 한다.

1.2 선행 연구

본 논문에서는 전기차 충전량의 영향 요소를 분석하고, 회귀 모델을 활용하여 문제점을 분석한 뒤 이용률을 예측함으로써 공공 전기차 충전소 인프라 재배치의 필요성을 제기하였다. 또한, 재배치 및 철거를 위한 행정 절차 도입을 해결안으로 도출하는 과정을 서술하였다. 해결안을 도출하는 과정에 앞서, 전기차 충전 인프라의 문제점, 해결 방안, 행정적 대책 등을 다룬 선행 연구를 검토하고자 한다^[5-7]. 참고문헌^[5]에서는 정부의 전기차 충전소 확충을 위한 지원 사업자 선정 과정에서의 행정 절차를 심도 있게 다루었다. 사업 선정 후 예측이 어려운 현실적인 문제를 직면했을 때, 이를 해결하기 위하여 사업 변경 알고리즘을 도입하여 행정적 대책을 제시하였다. 또한, 선정 과정에서 공정성과 효율성을 확보하기 위해 선정위원회 알고리즘을 도입하였다. 참고문헌^[6]에서는 전기차 충전소 보급의 문제점과 개선 방안을 다루었다. 다양한 설문조사와 문헌 자료 연구를 통해 통계적 수치를 제시하며, 현재 우리나라의 전기차 충전소 인프라 실태를 분석하였다. 또한, 충전량과 설치 지점의 불균형으로 인해 이용량이 저조한 충전 시설이 운영되고 있음을 밝혔다. 이에 대한 해결 방안으로 충전소의 공간적 분포와 이용 행태 고려, 충전 수요에 따른 충전기 구축 등을 제시하였다. 참고문헌^[7]에서는 전기차 충전소 인프라의 지역별 구축 현황을 조사하고, 충전 인프라 활용 전략을 통해 충전소의 발전 방향을 논의하였다.

1.3 본 연구의 기여 및 차별성

기존 전기차 충전소 인프라에 관한 대부분의 연구들은 신규 전기차 충전소의 효과적인 설치 및 보급을 중심으로, 문제점과 해결 방안을 분석하여 서술하는 것에 주안점을 두는 한계를 보였다. 그러나 본 논문에서는 주안점을 달리하여 이미 건립된, 이용률이 저조한 전기차 충전소 인프라에 대하여 효과적인 재배치를 위한 행정적 대책을 중심으로 서술하였다. 방치되고 이용률이 저조한 공공 전기차 충전소에 대하여, 재배치를 목적으로 하는 철거 결정 행정 절차 알고리즘을 도입하였다. 또한 부록에 재배치를 위한 철거 행정 알고리즘에 대한 시행 세칙을 서술하여 체계적이고 효과적인 행정 프로세스에 기여하고자 하는 본 논문의 목적을 두었다. 사례연구에서는 본 논문에서 언급한 철거 결정 알고리즘을 공공 전기차 충전 인프라 시설에만 국한하지 않고 사설 공동주택의 충전소 철거 결정 행정과정에도 확장하여 활용할 수 있음을 증명하였다. 대한민국 전기차 충전소 재배치를 위한 철거 결정 알고리즘의 필요성을 제시하기 위하여, 인천 지역을 대표 지역으로 설정하고, 전기차 수요량에 영향을 미치는 다양한 요소들을 알고리즘으로 분석하여 문제점을 제기하였다. 또한 충전소 재배치에 활용하기 위한 회귀이론을 도입하여 향후 충전소 수요 증가가 예상되는 지역을 대상으로 체계적인 입지 분석을 수행하였다. 이를 통해 미래 전기차 충전소의 행정 정책 발전 방향에 대한 통찰을 제공할 수 있다.

2.1 전기차 충전량 영향 요소 분석

본 논문에서는 정부 예산으로 이미 건립된 전기차 인프라 충전시설에 대한 일련의 행정적 취소 결정 절차 과정을 서술하였다. 취소 결정 절차에 많은 자료조사와 현장 조사가 이뤄져야 할 것이다. 서술하기에 앞서, 인천시 연수구를 표본으로 하고 전기차 충전소 배치 현황 및 상관관계 분석으로, 대한민국의 전기차 충전소 인프라 입지 실태에 대하여 조사하였다. 입지 실태 조사를 통하여 이용량이 저조한 전기차 충전소의 발생 이유에 대하여 분석할 것이다. 이에 대한 결론으로 전기차 인프라 시설 행정적 재배치를 위한 철거 결정 절차의 필요 근거를 제시할 예정이다. 입지 선정에 영향을 미치는 요인은 교통량(유동인구 수)과 혼잡비율 그리고 소득수준 등으로 설정하였다. 이러한 요인과 상관관계 기준을 그림 1~그림 4로 나타내었고, 인천 연수구 15개 동별로 나눠서 조사하였다^[8].

그림 1은 인천시 연수구 동별 교통량 자료이고 그림 2는 동별 총 충전용량이다. 그림 1의 교통량은 선학동이 하루에 17,439대로 가장 많은 유동 인구수를 보이며 그 뒤를 송도 2동이 16,840대로 잇고 있다. 매트랩 corrcoef 함수를 통해서 동별 총 충전용량을 나타내는 그림 2와 그림 1의 교통량, 평균 속도, 혼잡빈도와의 상관관계를 조사해 본 결과를 분석하여 표 1에 정리해 보았다.

그림 1. 2022년 연수구 동별 교통량 ^[8]

Fig. 1. Traffic volume by district in Yeonsu-gu in 2022

그림 2. 2022년 연수구 동별 총 충전용량 ^[8]

Fig. 2. Total charging capacity by district in Yeonsu-gu in 2022

표 1은 앞서 언급한 항목들과 충전용량의 상관관계를 분석하여, 정리한 표이다. 여기서 주목해야 할 점은 교통량 –15%, 인구 밀도 약 -46%, 혼잡빈도 –47%, 혼잡시간 –49%로 관계가 없음으로 나타났다^[8]. 상관관계 결과를 통하여 알 수 있는 점은 연수구에 그동안 건립된 전기차 충전소 시설은 교통량, 혼잡빈도, 혼잡시간, 인구밀도의 요소를 반영하지 못하였으며 이는 곧 전기차 이용객의 불편함으로 연결되었을 것이라 예상한다. 따라서 재배치를 위한 철거 결정 행정절차가 필요하다.

그림 3, 4는 각각 연수구 공공시설의 충전소 비율, 충전용량을 나타낸 자료이다. 이 자료를 바탕으로 충전용량과의 상관관계 결과를 표 2로 정리하여 나타내었다. 동춘동, 선학동, 송도동, 연수동, 옥련동, 청학동 총 6개 대표 동으로 분류하여 충전용량과 소득수준 그리고 공공시설 비율을 조사하였다. 매트랩 corrcoef 함수로 조사해 본 충전용량과 소득수준의 상관관계는 98%로 아주 높은 일치성을 보여주었다^[8]. 충전용량과 공공시설 비율 또한 약 65%의 일치로 높진 않지만, 어느 정도 상관관계가 있다는 결과를 보여주었다^[8]. 상관관계 결과에서 주목해야 할 점은 공공시설과 충전용량의 상관관계 비율이 뚜렷한 양적 선형관계 결과를 보여준다. 하지만 공공기관에 설치된 많은 수의 전기차 인프라 시설이 제 역할을 못 하고 있다. 공공기관의 한 예로 인천시 교육청이 국비 예산을 투입하여 초중고에 전기차 충전소를 설치 했다^[9]. 그러나 학교 특성상 외부인이 자유롭게 출입하지 못하여 이용률이 저조한 실정이다^[9]. 그 밖에도 많은 이유로, 이용률이 저조한 공공기관 전기차 충전시설이 많다. 따라서 이용률이 저조한 전기차 충전시설의 효율적인 재배치가 필요하다. 충전시설의 재배치를 위하여 선행 연구 단계에서 조사한 상관관계 반영, 철거 결정의 행정적 절차 연구가 필요하다고 생각하여 본 논문을 서술하는 바이다.

그림 3. 2022년 연수구 동별 공공시설의 충전소 비율 ^[8]

Fig. 3. The ratio of charging stations in public facilities by district in Yeonsu-gu

그림 4. 2022년 연수구 동별 충전용량 ^[8]

Fig. 4. Charging Capacity by district in Yeonsu-gu in 2022

2.2 회귀 모델

본 논문에서 회귀 분석을 통해 전기차 충전 인프라 충전량을 예측한다. 회귀 분석은 하나 이상의 독립변수와 종속변수로 구성된다. 회귀 모델은 수식 (1)으로 표시된다.

여기서, n은 독립변수의 개수, xi는 i번째 독립변수, y는 종속변수이다. βi는 각 i번째 독립변수의 계수인 회귀계수로, βi 값이 클수록, 독립변수의 영향이 크다는 것을 의미한다. β0는 상수항으로, 모델의 정확도 향상을 위해서 사용된다. 회귀계수는 수식 (2)와 (3)을 통해서 계산된다.

여기서, m은 표본의 수이다.

회귀 모델의 정확도는 결정계수를 통해 판별한다. 결정계수는 아래와 같은 과정을 통해 계산된다.

1. 각 종속변수 yj에 대한 예측값($\hat{y_{j}}$)을 수식 (4)를 통해서 계산한다.

2. 실제 종속변수의 평균(y)을 수식 (5)를 통해서 계산한다.

3. 잔차의 제곱 합을 수식 (6)을 통해서 계산한다. 여기서 잔차는 각 종속변수의 실제 값과 예측값 차이값을 의미하며 아래와 같이 계산된다.

여기서, SSres는 잔차 제곱의 합이다.

4. 편차 제곱의 합을 수식 (7)을 통해서 계산한다. 여기서 편차는 실제 값과 실제 값의 평균값과의 차이값을 의미하며, 수식 (7)과 같이 계산된다.

여기서 SStot는 편차 제곱 값의 합이다.

5. 최종적으로 결정계수(Rsq)는 수식 (8)을 통해 계산된다.

결정계수값이 클수록 회귀 모델이 정확하다는 것을 의미한다. 결정계수 값의 최댓값은 1으로, 1인 경우 실제값을 정확하게 예측한다는 것을 의미한다. 최솟값은 0으로, 0일 경우 실제값을 예측하지 못한다는 것을 의미한다.

2.3 공공 전기차 충전소 인프라 재배치를 위한 철거 결정 절차 도입

전기차 충전 인프라 시설 확충을 위한 정책은 현재 제정되어, 운영되고 있으나, 운영 실적이 저조한 시설의 재배치를 위한 철거 정책은 수립되지 않고 있다. 새로운 전기차 충전 인프라 시설을 다수 건립하는 것도 중요하지만, 본론 2.1에서 조사한 충전량과 다양한 항목의 상관관계 분석을 반영한 재배치 또한 중요하다. 본 논문은 충전시설의 재배치를 위한 철거 행정적 결정 절차를 마련하여 공공 전기차 충전 인프라 시설의 활용도를 높이고 전기차 이용자의 편의를 도모하는데 주목적으로 한다. 또한 전기차 충전소 인프라 시설 재배치를 위한 철거 결정 행정적 절차를 알고리즘 흐름도를 구성하여 간결한 사업 진행에 기여하고자 한다. 마지막으로 철거 결정 절차 관련, 부록에 ‘심의조정위원회’ 세칙을 마련하여, 철거 결정 절차 진행의 행정적 기본 기틀을 마련하는 데 본 논문은 목적이 있다.

그림 5에서 첫 단계로, ①번은 한국환경공단이 주체가 되어 현재 운영되고 있는 전기차 인프라 시설의 현황 파악, 이용량 통계 조사, 현장 조사를 실시하는 단계이다. 한국환경공단 ‘공공데이터포털’의 환경부 전기차 충전소 충전량 상세 정보가 공개되어 있으며, 한국환경공단이 운영 중이다. 상세 정보를 활용하여 철거 대상 충전소 목록을 구성에 참고한다. 또한 앞서 본론 2.1에서 제시한 각 항목과 충전용량과의 상관관계를 적극적으로 적용, 반영한다. 자료, 현장 조사 단계 마지막으로, 한국환경공단은 이용률이 저조한 전기차 충전소 목록의 기준을 정하여 현장 조사 계획을 수립한다. 한국환경공단은 3년마다 설치한 전기차 충전 인프라 시설의 현황과 실태를 전수 조사한다. 현장 조사를 마치고, 공단에서 기준을 마련한 별지 서식으로 환경부에 알고리즘 두 번째 단계인 ②번의 철거 신청을 한다. 철거 신청의 붙임 자료로, 한국환경공단에서 작성한 충전시설 철거에 대한 사유와 각종 통계자료를 더한다. 철거 신청이 환경부에 접수되면 세 번째 단계, ③번의 여론 수렴을 실시한다. 여론 수렴을 위한 공청회를 개최하는 이유는, 철거 결정 자체가 이미 기 완료된 행정 처리를 번복하는 절차이기에, 국민의 행정 참여를 도모하여 행정 집행의 형평성과 엄정성을 확보하고 편파성을 지양하기 위함이다. 또한 공정한 철거 결정 행정 절차 집행을 통해 효율적인 전기차 충전 인프라 시설의 재배치를 목표로 한다. 여론 수렴의 절차 세칙은 부록의 제1조 사항을 따른다. 여론 수렴의 결과가 정리되면 환경부는 ④번의 심의조정위원회를 개최하여 최종 철거 결정을 한다. 심의조정위원회에 대한 세부적인 사항과 세칙은 부록 제2조에서 다루기로 한다.

그림 5. 전기차 충전 인프라 시설 철거 재배치 알고리즘 절차도

Fig. 5. Algorithm procedure for deciding on relocation of electric vehicle charging infrastructure facilities

3.1 전기차 충전 인프라 충전량 예측 모델

본론 2.2에서 다룬 이론을 바탕으로, 본론 2.3에서 제시한 전기차 충전소 인프라 재배치를 위한 알고리즘에 활용하기 위하여, 전기차 충전소의 이용률을 예측하는 회귀 모델을 제시하고자 한다. 제시된 회귀 모델을 기반으로 현재 설치된 전기차 충전소의 향후 이용률을 예측하였다. 이는 현재 설치된 전기차 충전소 중에서 우선하여 확장해야 할 필요가 있는 전기차 충전소를 판별하는 방법론에 대한 통찰을 제공한다. 본 논문의 회귀 모델은 참고문헌^[11]에서 분석한 4가지의 사회경제적 요소(인구^[12], 전기차 대수^[13], 연평균 일 교통량^[14], 지가^[15])를 사용하였다. 인구와 연평균 일 교통량, 지가는 전기차 충전소 사람의 도보 활동반경 914m(3000ft)의 값들의 합을 사용하였으며^[16], 전기차 대수는 연수구 전체의 전기차 대수를 사용하였다. 4가지 사회경제적 요소 중에서 연간 변화량이 유의미하다고 판단되는 인구와 전기차 대수가 변화한다고 가정하여, 이용률의 변화 추이를 판단하였다. 인구는 연간 1.3%(2023년 전년 대비 인구 증가율^[17]) 증가한다고 가정하였으며, 전기차 대수는 연간 34.2 \%(2025년 전년 대비 전국 전기차 대수 증가율^[18]) 증가한다고 가정하였다. 현재 인천시 연수구에 설치된 74개의 급속 전기차 충전소를 분석하였으며, 1년 후의 이용률을 예측하였다. 본 논문에서 급속 전기차 충전소의 정의는 국내의 정의를 따르며, 용량이 50kW 이상인 전기차 충전기가 설치된 전기차 충전소를 의미한다^[19]. 회귀 모델의 결과 연수구 급속 전기차 충전소의 연간 총충전량을 예측하는 회귀모델은 수식 (9)이다.

여기서, C는 급속 전기차 충전소의 총충전량, P는 정규화된 인구수, E는 정규화된 전기차 대수, A는 정규화된 연평균 일 교통량, L은 정규화된 지가, i는 전기차 충전소 개수이다. 회귀 모델의 결정계수는 0.101로, 높지 않다. 따라서 이는 향후 보완이 필요할 것으로 판단된다.

본 논문에서 회귀 모델을 토대로 예측한 전기차 충전소의 충전량을 기반으로 1년 후 전기차 충전소의 충전량이 증가할 것으로 예상하는 전기차 충전소를 지도에 표시하였다.

파란 삼각형은 충전량의 증가율이 높은 상위 33%의 전기차 충전소이며, 주황 삼각형은 충전량의 증가율이 중간 수준인 상위 34%에서 66%의 전기차 충전소, 회색 삼각형은 증가율이 높지 않은 상위 67%에서 100% 전기차 충전소이다.

그림 6. 인천시 연수구 전기차 충전소 예측 충전량

Fig. 6. Estimated charging energy for electric vehicle charging stations in Yeonsu-gu, Incheon

회귀 모델을 통한 이용률 예측 결과, 송도국제도시(이하 송도동)에 있는 전기차 충전소의 이용률이 많이 증가할 것으로 예측된다. 이는 회귀 모델에서 인구에 가중치가 양의 값을 나타내며, 송도동의 인구가 연수구에서 가장 많은 동이기 때문으로 판단된다. 본 회귀 모델의 결과 송도동에 있는 전기차 충전소의 확충이 시급하다고 판단된다. 그러나 현재 회귀 모델의 결정계수는 0.101로 높지 않다. 따라서 보다 정확한 회귀 모델의 개발 및 분석이 필요하나, 본 논문의 주제에서 벗어나므로 향후 이에 대한 논문을 작성할 예정이다.

3.2 회귀 모델을 적용한 공공 전기차 충전기 철거 결정 알고리즘의 개선안 및 향상점

본론 2.3에서 다룬 공공 전기차 충전소 인프라 재배치를 위한 철거 결정 절차 알고리즘의 한국환경공단의 자료조사, 현장조사 단계에서, 사례연구 3.1에서 언급한 회귀 모델을 활용한다. 공공시설 전기차 충전소 철거 결정 절차 알고리즘에 충전소 이용량 예측 회귀 모델을 적용한다면, 보다 체계적인 자료조사와 현장 조사가 이루어질 수 있을 것이다. 회귀 모델을 활용한 자료조사와 현장 조사를 통하여, 기존에 예측된 수요량에서 벗어나 이용률이 저조한 이미 건립된 전기차 충전소의 재배치를 위한 철거 결정의 합리적인 근거를 마련할 수 있을 것으로 생각한다.

3.3 기존 공동주택 전기차 충전기 이전(재배치) 절차

공동주택의 전기차 충전기 이전(재배치)은 단순한 위치 이동이 아닌 철거와 신규 설치에 해당한다. 여러 절차와 법령을 지키지 않았을 시에는 법적 요건을 충족시키지 못하여 분쟁과 문제를 야기할 수 있다. 반드시 충전기 이전 절차에 대하여 행위 신고와 행위 허가 등의 합법적인 절차를 거쳐야 한다.

그림 7은 공동주택 전기차 충전기 재배치 절차를 필자가 간략하게 정리한 그림이다. 공동주택 관리사무소에서 충전 계획 및 검토된 사항을 주택 대표자 회의에서 안건으로 부쳐 선거를 통하여 철거를 결정한다. 회의의 가장 중점적인 사항은 입주자 동의 요건을 충족하는 것이다.

그림 7. 공동주택 전기차 충전소 재배치 절차도

Fig. 7. Procedure for relocating electric vehicle charging stations in multi-unit dwelling

표 3의 동의 조건을 충족하면 법령에 따른 관할 지자체에 철거 관련 행위 신고를 한다. 법제처가 공동주택 전기차 충전기 철거를 위한 일련의 주민 동의를 받는 절차는 행위 허가가 아닌 행위 신고로 법의 유권해석을 하였다^[20]. 그밖에 철거 및 재배치 허가를 위한 사항의 서류(신청서, 설치 계획서, 설계 및 안전성 검토서 등)를 제출하고 관할 지자체의 행위 허가를 승인받으면 공사업체를 선정하여 공사를 진행 한다.

3.4 공동주택 전기차 충전기 이전(재배치) 개선안

신속한 충전기 재배치 결정 절차를 위해 동의를 받는 행위 신고를 생략하고 여론 수렴의 공청회 실시로 갈음한다. 본 논문의 본론에서 제시한 알고리즘의 업무 절차 흐름은 유지하되, 다음 제시한 알고리즘과 같이 업무 담당 주체를 수정한다. (한국환경공단 → 공동주택 관리사무소, 환경부 → 시·군·구 지자체) 알고리즘의 재배치 관련 결정 절차가 완료되면 공동주택의 기존 전기차 충전기 이전 절차와 같이 관련 서류를 제출하여 시·군·구 지자체의 행위 허가를 받고 공사업체를 선정하여 재배치 과정을 진행한다.

그림 8. 공동주택 전기차 충전소 재배치 알고리즘

Fig. 8. Algorithm for repositioning electric vehicle charging stations in apartment complexes

3.5 공동주택 전기차 충전기 이전(재배치) 향상점

공동주택 충전기 위치 이전 행정적 절차와 관련하여 가장 시간이 많이 소요되고 어려움을 겪는 절차는, 앞서 언급한 주민들의 동의 조건을 충족하여 행위 신고를 하는 과정이다. 하지만 본 논문에서는 철거 및 재배치 결정을 위한 알고리즘에 시·군·구 지자체 주체 여론 수렴의 공청회 항목으로 동의 절차를 갈음하여 신속하고 효과적으로 주민들의 의견을 수렴할 수 있다. 본 논문의 알고리즘은 국비로 지원받은 공공기관과 기타 시설의 전기차 충전 인프라 시설 적용을 위함이지만, 공동주택의 전기차 충전기 이전(재배치) 결정을 위한 과정에도 확장하여, 충분히 적용할 수 있다. 결과적으로 전기차 충전기 재배치 결정 과정에서의 효율성과 합리성, 신속성을 기대할 수 있을 것으로 판단된다.

제1조 (여론 수렴 공청회)

1조 1항, 여론 수렴을 주관하는 환경부는 여론 수렴 공청회 개최 7일 전까지 인터넷 홈페이지, 관보, 공문 등을 통하여 재배치 대상 지역 주민 및 해당 지자체에 관련 내용을 통지한다.

1호 제목 및 여론 수렴 공청회 장소

2호 주요 내용, 주재자, 의견 신청 방법 및 신청 기한

3호 그밖에 공청회 개최와 관련된 사항

1조 2항, 여론수렴 공청회 주재자는 전문적 지식이 있는 대학 교수, 기술사, 전직 공무원 등으로 지명하거나 위촉한다.

1조 3항, 주재자는 여론 수렴 공청회를 공정하게 진행하여야 한다. 원활한 진행에 따른 발표 및 의견 진술을 제한할 수 있고, 질서 유지를 위하여 퇴정 조치를 할 수 있다.

1조 4항, 환경부는 여론 수렴 공청회에 발의된 의견들을 취합하고 상당한 이유가 있는 경우 반영한다.

1조 5항, 여론 수렴 공청회는 온라인으로 개최할 수 있다.

1조 6항, 온라인 여론수렴 공청회를 개최할 시 환경부는 온라인 공청회를 실시하는 기간 7일 전 후로 해당 공청회 주소에 제1조 1항에 관련한 사항들을 게시하고, 기간 동안 접수되는 의견을 게시할 수 있다.

1조 7항, 환경부는 여론 수렴 공청회에서 제출된 의견 및 발표의 반영 결과를 인터넷 홈페이지에 게시한다[22, 23, 24].

제2조 (심의조정위원회)

2조 1항, 환경부는 신속하고 공정한 공공 전기차 충전소 인프라 재배치를 위한 철거 결정의 타당성 검증을 위해 심의조정위원회를 설치, 개최한다. 2조 2항, 환경부는 심의조정위원회의 평가를 위해 위원장 1인을 포함한 당연직 위원 10명 내외로 하고, 다양한 분야의 전문 외부 위원을 위촉한다.

1호 심의위원회 위원장은 환경부 소속 5급 이상 공무원으로 선임한다.

2호 당연직 위원으로 한국환경공단 부서장 1인, 광역지자체 팀장 1인을 선임한다.

3호 전문 외부 위원은 변호사, 회계사, 기술사, 건축사 등으로 전기차 충전 인프라 분야의 전문가 및 학식과 경험이 풍부한 자를 선임한다.

2조 3항, 환경부는 심의위원회의 개최, 계획 수립, 위원 선임, 위원 수당 등 운영 관련 전반적인 전체 실무를 담당한다.

2조 4항 심의조정위원회는 다음 각호 사항을 심의조정 한다.

1호. 한국환경공단의 철거 신청에 대한 종합적인 판단

2호. 공청회 결과 종합 반영

3호. 전기차 충전소 인프라 재배치를 위한 철거 최종 결정^[5].