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#태양광 # 태양광발전 # 태양광발전소 # 태양광 패널

NEW 태양광 발전 현황 및 적지 분석 데이터

태양광 발전 현황 및 적지 분석 데이터 아이콘 이미지
  • 분야재난안전환경
  • 유형 이미지
구축년도 : 2022 갱신년월 : 2023-12 조회수 : 3,780 다운로드 : 119 용량 :
샘플 데이터 ?

샘플데이터는 데이터의 이해를 돕기 위해 별도로 가공하여 제공하는 정보로써 원본 데이터와 차이가 있을 수 있으며,
데이터에 따라서 민감한 정보는 일부 마스킹(*) 처리가 되어 있을 수 있습니다.

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  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.2 2023-12-01 데이터 최종 개방
    1.1 2023-06-09 원천데이터, 라벨링데이터 수정
    1.0 2023-04-30 데이터 개방(Beta Verison)

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2023-12-01 산출물 전체 공개

    소개

    태양광 발전 패널 분포, 시설 현황 분석, 신규 설치 최적지 선정을 위한 태양광 패널 및 옥상 이미지 데이터

    구축목적

    ㅇ 태양광 발전 패널 분포, 시설 현황 분석을 위한 태양광 패널 이미지 데이터 구축
      - 농촌, 산업단지, 도심 등에 설치된 태양광 패널에 대한 이미지
    ㅇ 태양광 발전 시설 신규 설치 최적지 선정을 위한 건물 옥상 및 지붕 이미지 데이터 
       구축
      - 환경 데이터(도시명, 촬영일자, 수집년도 등) 포함된 건물 옥상 면적 이미지, 참조 
        데이터(기온, 풍속, 운량, 일사량, 일조량, 태양광 발전 시간) 
    ㅇ AI 응용서비스 개발
      - 태양광 패널 이미지 데이터로부터 태양광 발전현황을 학습할 수 있는 인공지능 학
        습 모델링
      - 태양광 환경 데이터가 포함된 건물 옥상 면적 데이터 및 참조 데이터로부터 태양광 
        적지 분석할 수 있는 인공지능 학습 모델링
  • 데이터 구축 규모
     - 태양광 발전현황 데이터 : 건물, 지상, 수상 등 설치된 태양광 패널에 대한 이미지 총 47,240장 
     - 태양광 적지분석 데이터 : 환경 데이터(도시명, 촬영일자, 설치된 시설물 등) 포함된 건물 옥상 면적(옥상 내의 객체 상세 정보 포함) 이미지 23,363장 및 참조 데이터(일사량, 일조량, 기온 및 풍속 등) 42,470건

     
    분류 분류 기준 픽셀 계획 최종
    태양광  25cm (항공) 태양광 패널 이미지 512*512 22,000장 23,620장
    발전현황  12cm (항공) 태양광 패널 이미지 1024*1024 22,000장 22,926장
    데이터 12cm (드론) 태양광 패널 이미지 - 드론 영상 200장 83장
      1m (SAR) 태양광 패널 이미지 512*512 1,100장 1,342장
    태양광  25cm (항공) 건물 옥상 이미지 512*512 22,000장 23,028장
    적지분석  25cm (드론) 건물 옥상 이미지 - 드론 영상 200장 335장
    데이터 참조데이터(기상데이터) - 22,000건 42,470건

    데이터 분포
    - 유형별 태양광 패널 분포

     
    25cm (항공) 건축물부착형 15,120장
    태양광 발전현황 지상설치형 8,405장

     

     
      수상설치형 95장
     
    12cm (항공, 드론) 건축물부착형 13,810장
    태양광 발전현황 지상설치형 9,112장

     

     
      수상설치형 87장
     
    1m (위성) 육상설치형 1,323장
    태양광 발전현황 수상설치형 19

    - 지역별 태양광 패널 분포

     
     
    25cm (항공) 태양광 발전현황 수도권 인천광역시 429장 5,974장
    경기도 5,545장
    충청권 충청북도 6,653장 17,646장
    대전광역시 233장
    세종특별자치시 89장
    충청남도 10,671장

     

     
    12cm (항공, 드론) 수도권 인천광역시 565장 4,540장
    태양광 발전현황 경기도 3,975장
      충청권 충청북도 11,429장 18,468장
      대전광역시 870장
      세종특별자치시 1장
      충청남도 6,168장
     

     

     
    1m (위성) 수도권 인천광역시 2장 30장
    태양광 발전현황 서울특별시 2장
      경기도 26장
      충청권 충청북도 4장 1,312장
      대전광역시 85장
      충청남도 1,223장

     

     - 유형별 태양광 적지분석 분포

     
    25cm (항공, 드론) Roof 11,212장
    태양광 발전현황 Top 12,151장
  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    ● 활용 모델
    - 태양광 발전현황 모델 및 적지분석 모델 개발 및 검증 
    - 발전현황 및 적지분석 모델(데이터 유형: 항공·드론 이미지): Mask R CNN
    - 데이터 수량 (Train:Validation:Test = 8:1:1의 비율로 분할)
    ▷ 25cm 항공·드론 이미지(발전 현황) : 23,620건

    ▷ 12cm 항공·드론 이미지(발전 현황) : 23,009건
    ▷ 25cm 항공·드론 이미지(적지 분석) : 23,363건

    - 발전현황 모델(데이터 유형: SAR 위성 영상 이미지): YOLOv4
    - 데이터 수량 (Train:Validation:Test = 8:1:1의 비율로 분할)
    ▷ 1m SAR 위성 영상 이미지(발전 현황) : 1,342건

    ● 서비스 활용 시나리오
    - 적지 가능 지역 예상 발전량 예측 서비스
    ▷ 사용자가 선택한 지역(항공사진이 촬영된)의 적지 가능 지역 탐지 및 탐지 영역의 넓이 산출을 통하여 예상 가능한 태양광 패널 설비 용량 산출 및 예상 발전량 제공 
    - 지자체의 태양광 발전량 예측 서비스
    ▷ 지자체가 보유한 항공사진 또는 국토정보플랫폼에서 제공하는 항공사진을 이용하여 촬영된 이미지 내의 태양광 발전 시설 현황 분석 결과 제공
    ▷ 탐지된 영역의 넓이 산출을 통해, 지자체별 태양광 발전시설 현황 분석 및 발전량 예측 서비스 제공
     

     

  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 태양광 패널 탐지 정확도 (항공/드론 이미지) Object Detection Mask R CNN DSC 0.8 단위없음 0.8734 단위없음
    2 적지 가능 영역 탐지 정확도 Object Detection Mask R CNN DSC 0.6 단위없음 0.673199999999999 단위없음
    3 태양광 패널 탐지 정확도 (SAR 이미지) Object Detection YOLO v4 F1-Score 0.2 0.31
    4 태양광 패널 탐지 정확도 (항공/드론 이미지) Object Detection Mask R CNN mAP@IoU 0.7 75 % 91.55 %
    5 태양광 패널 탐지 정확도 (SAR 이미지) Object Detection YOLO v4 mAP@IoU 0.7 20 % 22.9 %
    6 적지 가능 영역 탐지 정확도 Object Detection Mask R CNN mAP@IoU 0.7 55 % 70.25 %

    ※ 데이터 성능 지표가 여러 개일 경우 각 항목을 클릭하면 해당 지표의 값이 그래프에 표기됩니다.

    ※ AI모델 평가 지표에 따라 측정값의 범위, 판단 기준이 달라질 수 있습니다. (ex. 오류율의 경우, 낮을수록 좋은 성능을 내는 것으로 평가됩니다)

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

    데이터 구분 및 포맷

     
    구분 학습데이터 크기 데이터포맷 제출수량(장)
    01. 태양광발전현황 데이터 01. 12cm급 항공이미지 01. solar panel 1024x1024 tif, json 22,926
    02. 12cm급 드론이미지 01. solar panel 1024x1024 tif, json 83
    03. 25cm급 항공이미지 01. solar panel 512x512 tif, json 23,620
    04. 1m급 인공위성 영상레이다 (SAR) 01. solar panel 512x512 tif, json 1,342
    02. 태양광적지분석 데이터 01. 25cm급 항공이미지 01. roof 512x512 tif, json 10,898
    02. top 12,130
    02. 25cm급 드론이미지 01. roof 512x512 tif, json 314
    02. top 21
    총 수량 71,334

     

    데이터 예시

     
      예시 데이터항목
    25cm 항공/드론 이미지 Top
    (옥상형)
    Roof
    Structure
    (구조물)
    1m 인공위성 영상레이더 이미지 solar panel
     
      예시 데이터항목
    25cm 항공/드론 이미지 Top
    (옥상형)
    Roof
    (지붕형)
    Structure
    (구조물)
     
    구분 타입 필수여부 범위 및 예시
    항목명 항목설명
    Learning Data Info 태양광 발전현황 어노테이션 정보 object Y  
      file_name 파일 이름 string Y  
    file_extension 확장자 string Y  
      objects 객체정보 array Y  
      object_id 객체 번호 int Y  
    area 설치 장소 string Y [Land, Water]
    annotation_type 어노테이션 유형 string Y box
    class_name 객체 명 string Y Solar panel
    points 바운딩 박스 정보 array Y
     
    (x, y, width, height) 
    [ 태양광 발전 현황 데이터 인공위성 영상 레이더(SAR) 이미지 ]
       ② 태양광 적지분석 데이터
     
    구분 타입 필수여부 범위 및 예시
    항목명 항목설명
    Learning Data Info 태양광 발전현황 어노테이션 정보 object Y  
      file_name 파일 이름 string Y  
    file_extension 확장자 string Y  
      objects 객체정보 array Y  
      object_id 객체 번호 int Y  
    annotation_type 어노테이션 유형 string Y polygon
    class_name 객체 명 string Y [Top, Roof, Structure]
    points 폴리곤 내 점(x, y)의 집합 array Y [ 131, 321, 123.231, 213.321, 1232.122, ...]
     

     

    [ 태양광 적지 분석 데이터 25cm급 항공·드론 이미지 ]

     

     
    Json 구조 예시
     

    {

    "Learning Data Info": {

    "file_name": "S2021SAA36701006001",

    "file_extension": "json",

    "objects": [

    {

    “object_id” : 1

    "area": "Building",

    "annotation_type": "polygon",

    "class_name": "Solar panel",

    "points": [

    326.45645425786386, 180.8299472415477, 256.65450425576386,

    456.6453123873237, 156.54644555466876, 115.3456323985615,

    366.84869645632186, 388.1356467464538, 986.12453618264386,

    129.6798645379563, 456.94568215468978, 982.8567664568762 ]

    },

    {

    “object_id” : 2

    "area": "Building",

    "annotation_type": "polygon",

    "class_name": "Solar panel",

    "points": [

    326.45645425786386, 180.8299472415477, 256.65450425576386,

    456.6453123873237, 156.54644555466876, 115.3456323985615,

    366.84869645632186, 388.1356467464538, 986.12453618264386,

    129.6798645379563, 456.94568215468978, 982.8567664568762 ]

    }

    ]

    }

    }

     

    - 생산하는 데이터셋의 정보는 Tif 이미지 형태로 제공하고, 원천이미지 종류, 이미지 너비, 높이 등 참조데이터에 대한 정보를 json 포맷으로 제공

    메타데이터 예시
    -  태양광발전현황

    No 구분 타입 필수 범위 또는 예시
    항목명 항목설명 여부
    1 image_info 원천 이미지 정보 object Y  
      01월 01일 file_nm 파일명 string Y S2021SBA12345678001_META.json
    S2021SBC123456001_META.json
    S2021SBB12345001_META.json
    01월 02일 colct_result 수집성과 string Y 태양광 발전현황
    01월 03일 img_div 이미지구분 string Y 항공이미지, 드론이미지
    01월 04일 colct_year 수집년도 int Y 2022
    01월 05일 img_provided 원시 이미지 제공기관 string Y 국토지리정보원,
    한국항공촬영
    01월 06일 photo_year 촬영년도 int Y 2021
    01월 07일 trget_ar 대상지역 string Y 충청북도 청주시
    01월 08일 trget_ar_code 대상지역코드 string Y PNU CODE
    (광역시도 시군구)
    01월 09일 org_rsoltn 원본해상도 string Y 25cm,12cm
    01월 10일 img_width 너비 int Y 512, 1024
    01월 11일 img_hight 높이 int Y 512, 1024
    01월 12일 img_no 이미지번호 string Y 도엽번호(12345678),
    블록번호(123456),
    블록번호(12345)
    01월 13일 sn 일련번호 string Y 1
    2 ref_data 참조데이터 object Y  
      02월 01일 elcpwstn_nm 발전소명 string N 미래발전소
    02월 02일 elcpwstn_adr 발전소 주소 string Y 서울시 강서로47길54
    02월 03일 fcl_cpa 설비용량 double N 20
    02월 04일 inst_ty 설치유형 sting Y Building(건축물부착형), Ground(지상설치형), Water(수상설치형)

    - 태양광 적지 분석(25cm 항공·드론이미지, json 포맷)

    No 구분 타입 필수 범위 또는 예시
    항목명 항목설명 여부
    1 Image_info 원천 이미지 정보 object Y  
      01월 01일 file_nm 파일명 string Y S2021ABA12345678001_META.json
    S2021ABE123456001_META.json
    01월 02일 colct_result 수집성과 string Y 태양광 적지분석
    01월 03일 img_div 이미지구분 string Y 항공이미지, 드론이미지
    01월 04일 colct_year 수집년도 int Y 2022
    01월 05일 img_provided 원시 이미지 제공기관 string Y 국토지리정보원
    01월 06일 photo_year 촬영년도 int Y 2021
    01월 07일 trget_ar 대상지역 string Y 충청북도 청주시
    01월 08일 trget_ar_code 대상지역코드 string Y PNU CODE
    (광역시도 시군구)
    01월 09일 org_rsoltn 원본해상도 string Y 25cm
    01월 10일 img_width 너비 int Y 512
    01월 11일 img_hight 높이 int Y 512
    01월 12일 img_no 이미지번호 string Y 도엽번호(36606004),
    블록번호(123456)
    01월 13일 sn 일련번호 string Y 1
    2 ref_data 참조데이터 object Y  
      02월 01일 bld_adr 건물 주소 string Y 경기도 부천시 범안로 10
      02월 02일 stb_ar_ty 적지유형 sting Y Top(옥상), Roof(지붕)
    Structure(구조물)

     

  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : ㈜새한지앤아이
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    장정국 jgjang7@esgi.co.kr 데이터 수집, 데이터 정제, 데이터 검수
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    넥스터(주) 데이터 가공
    ㈜바이오데이즈 데이터 품질
보건의료 데이터 개방 안내

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API 다운로드 파일은 분할 압축되어 다운로드 됩니다. 분할 압축 해제를 위해서는 분할 압축 파일들의 병합이 필요하며 리눅스 명령어 사용이 필요합니다.

리눅스 OS 계열에서 다운로드 받으시길 권장하며 윈도우에서 파일 다운로드 시 wsl(리눅스용 윈도우 하위 시스템) 설치가 필요합니다.

※ 파일 병합 리눅스 명령어

find "폴더경로" -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"

- 해당 명령어 실행 시, 실행 경로 위치에 병합 압축 파일이 생성됩니다.

- 병합된 파일 용량이 0일 경우, 제대로 병합이 되지 않은 상태이니 "폴더경로"가 제대로 입력되었는지 확인 부탁드립니다.

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