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김하영 (전남대학교 농업생명과학대학 지역ㆍ바이오시스템공학과) 나라 (전남대학교 농업생명과학대학 지역⋅바이오시스템공학과) 주동혁 (전남대학교 농업생명과학대학 지역ㆍ바이오시스템공학과) 최규훈 (WeDB company) 오윤경 (전남대학교)
저널정보
한국농촌계획학회 농촌계획 농촌계획 제28권 제2호
발행연도
2022.5
수록면
87 - 96 (10page)

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As part of strengthening energy security and responding to climate change, the government has promoted various renewable energy measures to increase the development of renewable energy facilities. As a result, small-scale solar installations in rural areas have increased rapidly. The number of complaints from local residents is increasing. Therefore, in this study, deep learning technology is applied to high-resolution aerial images on the internet to detect solar power plants installed in rural areas to determine whether or not solar power plants are installed. Specifically, I examined the solar facility detector generated by training the YOLO(You Only Look Once) v2 object detector and looked at its usability. As a result, about 800 pieces of training data showed a high object detection rate of 93%. By constructing such an object detection model, it is expected that it can be utilized for land use monitoring in rural areas, and it can be utilized as a spatial data construction plan for rural areas using technology for detecting small-scale agricultural facilities.

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