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이제현(Jehyun Lee),배수민(Sumin Bae),오명찬(Myeongchan Oh),김창기(Chang-Ki Kim),강용혁(Yong-Heack Kang),김현구(Hyun Goo Kim) 한국신재생에너지학회 2021 한국신재생에너지학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.7
건물간 음영 평가는 도심 태양광 발전을 위한 잠재 자원량 평가에서 가장 중요한 요소이자 매우 많은 계산량이 요구되는 항목이며, 도시 계획 및 재개발과도 밀접하게 연관된 분야이다. 도시 건물 데이터를 활용한 박스 모델링, 항공 촬영 영상 기반 딥러닝 등 많은 데이터 기반 방법론이 적용되고 있다. 그러나 실제 도시 데이터를 기반으로 인자들의 요인을 통계적으로 분석하는 모델은 인자 제어력이 부족하여 인자 영향력을 정량적으로 파악하기 어려운 반면 특정한 배치의 모델을 만들고 변수를 바꾸며 영향력을 확인하는 toy model은 구획별로 고유한 분포와 배치를 가지는 실제 도시에 적용하기엔 한계가 있다. 우리는 이 단점들을 보완하고자 다음과 같은 방법론을 제시하였다. 실제 도시(대전시)의 2019년도 15만동 건물 데이터를 수집하여 지형을 포함한 실 건물의 위치와 높이를 활용하되, 계산량 증대의 원인이 되는 복잡한 형상만을 box modeling을 적용하여 단순화했다. 한편 과거 ArcGIS로 획득한 데이터로 수행한 일사손실률 모델링에서 인자공학(feature engineering) 접근을 시도했으나 R2 ~ 0.7을 넘어서기 어려웠고, 잔차 분석결과 존재하는 것으로 판단된 숨은 물리적 인자를 찾지 못했던 한계를 벗어나기 위해 인자 분석에 집중하기로 결정했다. 이를 위해 직달 일사 음영으로 인한 일사손실 평가를 음영원과 목표 건물 두 동 사이의 관계로 한정하고 두 건물 사이의 직달 일사 음영을 ArcGIS와 동일한 수준으로 계산하는 Python 모듈을 개발했다. 대전시 건물을 대상으로 직달 일사량을 평가한 결과 반경 600m 이내 건물 중 한 건물에 직달 일사로 인한 일사량 손실을 유발하는 건물은 평균 18개에 불과했으며, 그나마 전체의 93.2%이 247만 건이 손실률 0.2% 미만으로 판정되었다. 직달 일사 손실률은 불균형이 극심하여 0.2~10% 미만이 16만 건인 반면 90~97%는 109건에 불과하다. 97%이상은 box modeling으로 인한 오류로 판단하고 0.2% 미만과 함께 데이터에서 삭제하였다. 데이터 불균형을 해소하기 위해 Gibbs Sampling을 수행하였다. 직달 일사 손실률 10% 단위로 데이터를 분할한 후 두 건물의 위치와 형상 등 독립변수 11종을 대상으로 Gibbs Sampling을 수행하여 분포를 재현한 데이터를 증폭한 후 초기 데이터 생성시와 동일한 직달 일사 평가 모듈을 활용해 동일한 신뢰도의 데이터를 추가 생성했다. 이 과정에서 발생한 테라바이트 수준 메모리 수요 이슈를 PCA 차원 축소로 해소하여 R2 기준 70%에서 98%로 크게 상승시켰다.