| 1차년도 |
○ 핵심성과 1: 태양복사에너지 추정 기반 태양광패널의 설치 후보지 탐색 기술- 1차 년도에는 문헌조사를 통하여 최신 기술과 이론에 대해 분석하고, 전국의 수치지도 및 관련 GIS 데이터의 수집이 이루어짐. 기술적 측면에서는 수치지도로부터 태양복사에너지 추정을 위한 입력 데이터의 생성을 목표로 함.○ 핵심성과 2: 다차원 공간데이터 복합평가 기반 태양광패널의 설치 적지 선별 기술- 1차 년도에는 문헌조사를 통하여 태양광 발전소의 입지요인 및 복합평가 기법에 대해 분석하고, 기존의 설치된 태양광 발전소에 대한 자료 수집이 이루어짐. 기술적 측면에서는 수집된 데이터로부터 복합평가를 위한 딥러닝 알고리즘의 입출력층 설계를 목표로 함.
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○ 핵심성과 1: 태양복사에너지 추정 기반 태양광패널의 설치 후보지 탐색 기술- 문헌고찰 및 사례연구: GIS기반 태양복사에너지 부지 분석 사례 조사 / 태양복사에너지 추정기법 조사 / 지형음영계산 기법 조사 (hill shade, cast shadow) / 고속도로 유휴지 태양광패널 설치 사례 조사- 자료 수집 및 분석: 다양한 스케일(1:1000, 1:5000, 1:25,000)의 연속수치 지도 취득 및 편집 / 스케일에 따른 지역 혹은 전국 단위의 활용 가능성 분석/ 지형등고선 및 고속도로 경계 자료 분류 및 격자변환 -기초 알고리즘 개발: 지형등고선을 이용한 고도, 경사, 방위, 도로경계 추출 / 시간별 태양 고도 및 방위 추정 기술 개발 / 평면 지형을 가정한 태양복사에너지 추정 기술 구현 / 고속도로 경계 자료의 버퍼 지역 생성 및 성토부 구분○ 핵심성과 2: 다차원 공간데이터 복합평가 기반 태양광패널의 설치 적지 선별 기술- 문헌고찰 및 사례연구: 태양광 발전의 입지요인, 부지 평가기준 및 사업 타당성 분석에 대한 선행 연구 조사 / 기존 태양광패널의 발전량 추정 및 부지평가 사례 조사 / 공간데이터 기반의 머신러닝 기법 활용에 대한 조사- 자료 수집 및 분석: 기설치된 태양광 발전소의 부지조건 및 실제발전량 관련 자료(전력거래량 등) 조사를 통한 샘플 데이터 수집 / 주요 입지요인에 대한 분석을 통하여 딥러닝 알고리즘의 입력 변수 선정 / 자료 분석을 통하여 딥러닝 알고리즘의 출력변수 선정을 위한 후보지의 복합평가 모델 개발 - 기초 알고리즘 개발: GIS 배포자료(기상, 송변전시설 등)를 활용하여 공간정보 속성데이터 추출 및 알고리즘 입력층 모델링 / 복합평가 모델을 기반으로 선정된 변수에 대한 알고리즘 출력층 모델링 / 기존 태양광 발전소에 대한 입출력 데이터를 기반으로 기초 딥러닝 알고리즘 개발 및 활용 테스트
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| 연구성과 |
기술적 기대성과 |
○ 연구 성과의 학술적 가치 측면- 본 연구에서 제안하는 기술은 다양한 학문 분야의 최첨단 기술을 융합하는 것으로, 태양복사에너지를 추정하고, 태양광 발전 부지의 복합평가 기준을 제시하는 학술적 가치가 있음. - 또한, 본 연구가 제안하는 다차원 공간데이터와 최신 딥러닝 기술의 융합은 공간데이터의 빅데이터 분석을 위한 새로운 연구 분야를 개척하는 것으로, 여러 분야의 학문적 경계를 허물고 다학제간 연구 방법론을 제시하는 역할을 할 수 있을 것으로 생각됨. ○ 미래원천기술 확보- 국내뿐만 아니라 세계적인 관심이 집중되고 있는 신재생에너지 사업과 관련해 공간데이터를 이용한 자원 지도의 생성 및 분석은 향후 그 활용도가 매우 높은 원천기술이라 할 수 있음.- 최근 4차 산업혁명의 원동력 중 하나로 지목된 딥러닝 기술은 높은 성능으로 인해 이미지 및 시그널 분석 분야에 주로 시도되고 있음. 본 연구는 공간데이터와 같은 다른 형태의 다차원 데이터에 적용하는 기술을 시도하는 것으로써, 향후 공간데이터의 빅데이터 분석을 위한 원천기술을 확보하는 데 그 가치가 높을 것으로 예상됨.
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| 사회 경제적 파급효과 |
○ 연구 성과의 경제적 효과 측면- 제안 기술은 고속도로 전구간을 대상으로 태양광패널 설치 후보지 탐색 및 적지 선별을 자동적으로 수행함으로써 부지 탐색에 소요되는 예산 및 인력을 획기적으로 감소시킬 수 있을 것으로 기대됨.- 본 기술을 통하여 예측한 태양광 발전량과 한국전략공사에서 제공하는 전기소비량 지도를 매칭해 발전소 설치 및 송·배전 계획을 수립하는 데 활용할 수 있으며, 이는 전기요금 절감으로 이어질 수 있음.- 또한, 본 연구는 태양광 발전소 부지 선정의 효율성 극대화 및 최적지 선정을 가능하게 함으로써 향후 태양광 발전 사업의 경제성을 증대시킬 수 있을 것으로 생각되며, 이는 태양광 시장을 활성화시키는 데 기여할 수 있을 것임.○ 연구 성과의 시장성 확대 효과 측면- 제안 기술은 입지조건에 대한 추가 연구를 통하여 다른 신재생에너지(풍력발전소, 지열발전소, 바이오발전소 등)의 발전 부지를 선정에 확대되어 활용이 가능함.- 해당 지역에서 생산되는 전기 에너지의 정량적인 경제적 가치를 예측하는 분야는 태양광 발전과 같은 신재생에너지 사업을 수행함에 있어 필수적인 기술로, 사업 확대에 따른 기술의 시장성 또한 증가할 것으로 예상됨.○ 연구 성과의 사회적 파급 효과 측면- 본 연구를 통하여 태양광 발전 보급의 핵심 제약 요인인 부지 마련 및 재원 확보 문제를 해결할 수 있으며, 이는 원자력 및 화석 에너지에 대한 의존성을 감소시키고 에너지 자주권 확보에 기여할 것으로 기대됨.- 또한, 신재생에너지 보급 확대를 통하여 에너지 공급처의 중앙집중화를 감소시키고, 국내 불안정한 전력시장에 안정화를 가져다줄 것으로 예상됨.- 온실가스 배출 감축 효과를 비롯해 다양한 환경적 이점이 있을 것으로 기대할 수 있음.
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| 활용방안 |
○ 현장적용 방안(계획)- 본 과제를 통하여 개발될 태양광패널 설치 후보지 탐색 및 적지 선별 기술은 고속도로 주변 유휴국유지뿐만 철도와 같은 선형 구조물에도 적용이 가능하고 타지역에도 응용 가능한 기술로써 민간 사업자의 태양광 발전부지 선정 시에도 활용될 수 있음. 다만 고속도로의 성토부 및 램프구역과 달리 지형적 변화가 심한 타 지역에 적용될 경우 수치지도 상 격자 군집화의 최적 크기를 결정함에 있어 추가 연구가 필요함. - 또한 발전부지의 인근 송변전 설비에 대한 데이터 수집 및 전기 수요 예측 모델과의 결합 등 추가 연구로 확대될 시 태양광 발전량 및 예비력 운용 계획 등 안정적인 발전계획을 수립하는데 활용 가능성이 큰 것으로 기대됨. 태양광 발전소 입지 규제와 같은 각종 제도 개선과 관련된 추가 연구에도 활용될 수 있을 것으로 기대됨.○ 예상 기술 수요처- 본 연구의 직접적인 결과물인 태양광패널 설치 후보지 탐색 및 적지 선별 기술은 고속도로와 관련된 정부 부처 및 에너지와 관련된 부처로 수요처를 나눌 수 있음. 고속도로 시설과 관련하여 국토교통부 및 한국도로공사(건설 및 운영)가 수요처로 기대되며, 전기 발전과 관련하여 산업통상자원부(신재생에너지 정책), 한국전력공사 및 한국전력거래소(판매) 등이 제안 기술의 주요 수요처가 될 것으로 예상됨.- 또한 공간데이터 분석 기술은 새로운 원천기술로써 그 활용도가 높아 위 언급한 부처의 다양한 사업에 응용될 수 있으며, 국토지리정보원 등의 국가 지리 정보 시스템과 결합하여 빅데이터 분석에 활용될 가능성이 높을 것으로 기대됨.○ 실용화·제품화 방안 - 본 과제에서 제안하는 기술은 국토지리정보원에서 무료 배포하는 수치지도와 같이 저비용으로 공간데이터를 탐색할 수 있는 개방형 플랫폼에 기반을 두고 있어서 다양한 형태로 확장 가능함.- 본 과제에서 개발한 소프트웨어를 클라우드 기반의 서비스 제공을 하면 일반 수준의 컴퓨터를 보유한 민간 사업자도 태양광 발전소 부지 선정에 활용될 수 있음.
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