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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
구영현 (서울대학교) 김성민 (강원대학교) 오명찬 (서울대학교) 박형동 (서울대학교)
저널정보
한국자원공학회 한국자원공학회지 한국자원공학회지 Vol.56 No.2
발행연도
2019.4
수록면
155 - 171 (17page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2019

권역별 인공신경망 모델을 이용한 전국 기상관측소의 일사량 추정
구영현 ,  김성민 ,  오명찬 외 1명 한국자원공학회지 2019.04 학술저널
기상관측자료와 위성영상의 권역별 인공신경망 훈련을 통한 일사량 산출
구영현 에너지시스템공학부 2019.01 학위논문

2018

천리안 위성영상과 MODIS 에어로졸 영상을 이용한 캄보디아 프놈펜 지역의 청천일사량 계산
구영현 ,  오명찬 ,  박형동 한국태양에너지학회 학술대회논문집 2018.04 학술대회자료

초록· 키워드

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일사량을 파악하는 것은 태양광 발전 시스템을 설치하고 운영하는 데 있어서 필수적이다. 본 연구에서는 기상청에서 운영하고 있는 94개 기상관측소의 일사량을 추정하기 위해 기상 관측 자료와 천리안 위성영상을 이용하였다. 우선, 천리안 위성의 가시광 채널 영상으로부터 산출한 구름지수에 K-평균 군집화를 적용하여 한국을 13개의 권역으로 분류하였으며, 이 중 일사량 관측값이 존재하는 10개 권역의 일사량 추정을 위해 인공신경망 모델을 훈련시켰다. 인공신경망의 입력변수로는 상호정보량 특징선택을 통해 총 10개의 변수가 선택되었고, MATLAB 소프트웨어를 활용하여 인공신경망 모델을 구축하였다. 교차검증 결과, 본 연구의 모델은 상관계수 0.96, RMSE 80.87 W/m²(22.62%)의 오차를 보였으며, 권역 분류를 적용하지 않은 전국적 훈련모델에 비해 오차가 약 2%p 감소하는 효과가 있었다. 이러한 권역별 일사량 모델을 활용하여 기상청의 기상관측소 94개 지점의 일사량을 추정하였다. 본 연구의 권역별 인공신경망 모델을 활용하면 일사계는 없지만 기본적인 기상요소가 관측되고 있는 관측소의 실시간 일사량을 20% 초반대의 오차 수준으로 추정할 수 있을 것으로 기대된다.
#Solar irradiance #Artificial Neural Network #Weather station #Satellite images #Region classification #일사량 #인공신경망 #기상관측소 #위성영상 #권역 분류

목차

Abstract
요약
서론
연구지역 및 데이터
연구방법
인공신경망 모델의 검증
인공신경망 모델의 적용과 일사량 추정
결론
References

참고문헌 (0)

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