KR102355312B1 - 수치지도 기반 고해상도 태양에너지 지도 제작 및 고속도로 주변 태양광 패널 설치 부지선정 방법 및 장치 - Google Patents

수치지도 기반 고해상도 태양에너지 지도 제작 및 고속도로 주변 태양광 패널 설치 부지선정 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

수치지도 기반 고해상도 태양에너지 지도 제작 및 고속도로 주변 태양광 패널 설치 부지선정 방법 및 장치가 제시된다. 일 실시예에 따른 고속도로 주변 태양광 패널 설치 부지선정 방법은, 미리 수집된 연속수치지도로부터 고도 값을 포함하고 있는 지형 등고선을 추출하는 단계; 상기 지형 등고선을 격자 형태의 지형고도모델(Digital Elevation Model, DEM)로 변환하는 단계; 상기 지형고도모델로부터 각 격자별로 시간 변화에 따른 지형 그림자를 추정하는 단계; 상기 지형고도모델로부터 각 격자별로 지형 방위각을 계산하는 단계; 상기 지형고도모델로부터 각 격자별로 지형 경사각을 계산하는 단계; 및 상기 지형고도모델로부터 추정된 상기 지형 그림자, 상기 지형 방위각 및 상기 지형 경사각을 이용하여 격자별 태양복사에너지를 추정하는 단계를 포함하고, 상기 격자별 태양복사에너지를 추정하는 단계는, 상기 지형 그림자, 상기 지형 방위각 및 상기 지형 경사각을 이용하여 격자별 태양복사에너지를 추정함에 따라 고속도로 주변에 태양광 패널 설치의 부지선정을 위한 수치지도 기반 고해상도 태양에너지 지도를 제작할 수 있다.

Description

수치지도 기반 고해상도 태양에너지 지도 제작 및 고속도로 주변 태양광 패널 설치 부지선정 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR PRODUCING DIGITAL NUMERICAL MAP-ORIENTED HIGH RESOLUTION SOLAR ENERGY MAP AND SELECTING A SITE FOR INSTALLING PHOTOVOLTAIC SOLAR PANELS ON HIGHWAY SLOPES}
아래의 실시예들은 수치지도 기반 고해상도 태양에너지 지도 제작 및 고속도로 주변 태양광 패널 설치 부지선정 방법 및 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 수치지도 기반의 고해상도 태양에너지 지도를 제작하여 고속도로 주변에 태양광 패널을 설치하는 부지를 선정하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
기존 태양광 패널 적지 선정의 경우 지리정보시스템(Geographic Information System, GIS) 중첩분석 기술에 기반하여 우선 태양광 패널 설치에 있어 영향을 미치는 다양한 요인(지리, 경제, 사회, 기술적, 정치적, 환경적 요인)에 대한 각각의 GIS 자료를 수집한 뒤, 자료형태 및 좌표변환을 거쳐 중첩분석이 가능하도록 일괄적인 레이어(layer) 형태로 편집한다. 이후, 다양한 요인에 따른 전문가의 의견을 수렴한 뒤, 계층분석기법(Analytic Hierarchy Process)을 통해 가중치를 선정하고, GIS 소프트웨어를 이용하여 태양광 패널 설치에 있어 비용 절감 및 태양에너지 극대화하고, 다양한 민원/환경적 요인을 피해갈 수 있는 최적의 입지를 선정한다.
그러나, 기존 태양광 부지 선정을 위한 GIS 기반 중첩분석의 경우 태양광 패널 설치에 있어 다양한 요인(지리, 경제, 사회, 기술적, 정치적, 환경적 요인)이 고려됨에 따라 이를 반영하기 복잡하고 태양광 부지 선정이 어렵다.
또한 다양한 GIS 레이어 자료 수집 및 생성에 있어 시간적, 인적 비용의 소요와 더불어 자료누락 및 좌표체계의 불일치, 그리고 요인 분석 및 가중치 입력을 위해 전문 인력의 의견이 요구된다.
더욱이 태양광 패널 설치에 있어 가장 중요한 요소인 태양에너지 자료의 경우 대부분 해상도가 낮고(30 ~ 1,500 m), 지형경사 및 방위에 따른 태양에너지의 변화와 그림자 효과가 제대로 반영되지 못하는 단점이 존재한다. 이는 국내와 같이 산지가 많이 존재하는 지형의 경우 큰 오차를 유발할 수 있다.
F. Hebeler, Hillshade, (2007), https://www.mathworks.com/matlabcentral/ fileexchange/14863-hillshade, [accessed 02.08.18]. Yogi D. Goswami principles of solar engineering. third ed. Taylor & Francis; 2015. Gueymard CA, Thevenard D. Monthly average clear-sky broadband irradiance database for worldwide solar heat gain and building cooling load calculations. Sol Energy 2009;83:1998-2018. D. Koblick, Vectorized solar azimuth and elevation estimation, https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/23051-vectorized-solar-azimuth-andelevation-estimation?focused=3784972&tab=function [accessed 04.01.18]. Schwanghart W, Scherler D. TopoToolbox 2 - an efficient and user-friendly tool for Earth surface sciences. Earth Surf Dyn Discuss 2013;1:261-75.
실시예들은 수치지도 기반 고해상도 태양에너지 지도 제작 및 고속도로 주변 태양광 패널 설치 부지선정 방법 및 장치에 관하여 기술하며, 보다 구체적으로 태양에너지 추정에 있어 국토지리정보원에서 무료로 배포하는 수치지도를 이용하여, 지형경사 및 방위, 그림자 효과를 고려한 고해상도(5m by 5m) 태양복사에너지 지도를 생성함으로써 태양에너지 추정에 있어서 발생할 수 있는 오차를 최소화할 수 있는 기술을 제공한다.
또한, 실시예들은 태양광 패널의 설치를 위한 지역으로 공공 유휴부지인 고속도로 성토부를 제시함으로써, 기존 중첩분석에서 고려되는 지리, 경제, 사회, 정치적, 환경적 요인에 대한 고려를 최소화할 수 있는, 수치지도 기반 고해상도 태양에너지 지도 제작 및 고속도로 주변 태양광 패널 설치 부지선정 방법 및 장치를 제공하는데 있다.
일 실시예에 따른 고속도로 주변 태양광 패널 설치 부지선정 방법은, 미리 수집된 연속수치지도로부터 고도 값을 포함하고 있는 지형 등고선을 추출하는 단계; 상기 지형 등고선을 격자 형태의 지형고도모델(Digital Elevation Model, DEM)로 변환하는 단계; 상기 지형고도모델로부터 각 격자별로 시간 변화에 따른 지형 그림자를 추정하는 단계; 상기 지형고도모델로부터 각 격자별로 지형 방위각을 계산하는 단계; 상기 지형고도모델로부터 각 격자별로 지형 경사각을 계산하는 단계; 및 상기 지형고도모델로부터 추정된 상기 지형 그림자, 상기 지형 방위각 및 상기 지형 경사각을 이용하여 격자별 태양복사에너지를 추정하는 단계를 포함하고, 상기 격자별 태양복사에너지를 추정하는 단계는, 상기 지형 그림자, 상기 지형 방위각 및 상기 지형 경사각을 이용하여 격자별 태양복사에너지를 추정함에 따라 고속도로 주변에 태양광 패널 설치의 부지선정을 위한 수치지도 기반 고해상도 태양에너지 지도를 제작할 수 있다.
입력자료로 국토지리정보원에서 배포하는 연속수치지도를 사용하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 연속수치지도로부터 고속도로 경계를 추출하는 단계; 추출된 폴리곤 형태의 상기 고속도로 경계의 자료를 픽셀 기반의 격자 자료(raster image)로 변환하는 단계; 모폴로지 연상 팽창 기법(morphological dilation)을 통해 고속도로 경계로부터 사용자가 지정한 거리만큼의 공간을 나타내는 고속도로 버퍼 이진 영상(binary image)을 생성하는 단계; 생성된 상기 고속도로 버퍼 이진 영상을 이용하여, 상기 격자별 태양복사에너지의 추정 지역을 고속도로 주변으로 한정하는 단계; 지형 고도를 통해 상기 고속도로 버퍼 이진 영상에서 고속도로 비탈면 절토 구간을 제외하고, 패널 설치 구간을 성토 구간으로 제한하는 단계; 및 상기 성토 구간 내에서 사용자가 지정한 제약조건에 따라 고에너지 격자들을 선별하여, 태양광 패널 설치를 위한 부지로 선정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 패널 설치 구간을 성토 구간으로 제한하는 단계는, 상기 고속도로 버퍼 이진 영상의 각 격자 높이 값이 주변 고속도로 노면의 평균 높이보다 작으면 성토 구간으로 판정할 수 있다.
상기 태양광 패널 설치를 위한 부지로 선정하는 단계는, 상기 성토 구간 내에서 사용자가 지정한 제약조건에 따라 고에너지 격자들을 선별하고 격자별 연결 성분 분석(Connected Component Analysis)을 수행하여 그룹화한 후, 에너지가 가장 높은 그룹을 태양광 패널 설치를 위한 부지로 선정할 수 있다.
다른 실시예에 따른 고속도로 주변 태양광 패널 설치 부지선정 장치는, 미리 수집된 연속수치지도로부터 고도 값을 포함하고 있는 지형 등고선을 추출하는 지형 등고선 추출부; 상기 지형 등고선을 격자 형태의 지형고도모델(Digital Elevation Model, DEM)로 변환하는 지형고도모델 생성부; 상기 지형고도모델로부터 각 격자별로 시간 변화에 따른 지형 그림자를 추정하는 지형 그림자 추정부; 상기 지형고도모델로부터 각 격자별로 지형 방위각을 계산하는 지형 방위각 산정부; 상기 지형고도모델로부터 각 격자별로 지형 경사각을 계산하는 지형 경사각 산정부; 및 상기 지형고도모델로부터 추정된 상기 지형 그림자, 상기 지형 방위각 및 상기 지형 경사각을 이용하여 격자별 태양복사에너지를 추정하는 태양복사에너지 추정부를 포함하고, 상기 태양복사에너지 추정부는, 상기 지형 그림자, 상기 지형 방위각 및 상기 지형 경사각을 이용하여 격자별 태양복사에너지를 추정함에 따라 고속도로 주변에 태양광 패널 설치의 부지선정을 위한 수치지도 기반 고해상도 태양에너지 지도를 제작할 수 있다.
입력자료로 국토지리정보원에서 배포하는 연속수치지도를 사용하는 입력부를 더 포함할 수 있다.
상기 연속수치지도로부터 고속도로 경계를 추출하는 고속도로 경계 추출부; 추출된 폴리곤 형태의 상기 고속도로 경계의 자료를 픽셀 기반의 격자 자료(raster image)로 변환하는 자료 격자 변환부; 모폴로지 연상 팽창 기법(morphological dilation)을 통해 고속도로 경계로부터 사용자가 지정한 거리만큼의 공간을 나타내는 고속도로 버퍼 이진 영상(binary image)을 생성하는 고속도로 버퍼 생성부; 생성된 상기 고속도로 버퍼 이진 영상을 이용하여, 상기 격자별 태양복사에너지의 추정 지역을 고속도로 주변으로 한정하는 대상 지역 한정부; 지형 고도를 통해 상기 고속도로 버퍼 이진 영상에서 고속도로 비탈면 절토 구간을 제외하고, 패널 설치 구간을 성토 구간으로 제한하는 성토 구간 한정부; 및 상기 성토 구간 내에서 사용자가 지정한 제약조건에 따라 고에너지 격자들을 선별하여, 태양광 패널 설치를 위한 부지로 선정하는 클러스터링부를 더 포함할 수 있다.
상기 성토 구간 한정부는, 상기 고속도로 버퍼 이진 영상의 각 격자 높이 값이 주변 고속도로 노면의 평균 높이보다 작으면 성토 구간으로 판정할 수 있다.
상기 클러스터링부는, 상기 성토 구간 내에서 사용자가 지정한 제약조건에 따라 고에너지 격자들을 선별하고 격자별 연결 성분 분석(Connected Component Analysis)을 수행하여 그룹화한 후, 에너지가 가장 높은 그룹을 태양광 패널 설치를 위한 부지로 선정할 수 있다.
실시예들에 따르면 태양에너지 추정에 있어 국토지리정보원에서 무료로 배포하는 수치지도를 이용하여, 지형경사 및 방위, 그림자 효과를 고려한 고해상도(5m by 5m) 태양복사에너지 지도를 생성함으로써 태양에너지 추정에 있어서 발생할 수 있는 오차를 최소화할 수 있는, 수치지도 기반 고해상도 태양에너지 지도 제작 및 고속도로 주변 태양광 패널 설치 부지선정 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
또한, 실시예들에 따르면 태양광 패널의 설치를 위한 지역으로 공공 유휴부지인 고속도로 성토부를 제시함으로써, 기존 중첩분석에서 고려되는 지리, 경제, 사회, 정치적, 환경적 요인에 대한 고려를 최소화할 수 있는, 수치지도 기반 고해상도 태양에너지 지도 제작 및 고속도로 주변 태양광 패널 설치 부지선정 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 수치지도 기반 고해상도 태양에너지 지도 제작 및 고속도로 주변 태양광 패널 설치 부지선정 방법을 설명하기 위한 개략도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 방사형 고속도로망을 포함한 연구 지역의 ArcMap 이미지를 나타내는 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 지형 데이터 생성을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 디지털 수치 지도에서 추출한 도로망을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 고속도로 흙쌓기 경사 추출을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 기울어진 표면에 대한 태양 각도의 기하학적 구조를 나타내는 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 캐스트 그림자(cast shadow)의 개념도를 나타낸다.
도 8은 일 실시예에 따른 잠재적인 태양 부지 선정 클러스터링의 개념도를 나타낸다.
도 9 및 도 9b는 일 실시예에 따른 수치지도 기반 고해상도 태양에너지 지도 제작 및 고속도로 주변 태양광 패널 설치 부지선정 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 10은 일 실시예에 따른 수치지도 기반 고해상도 태양에너지 지도 제작 및 고속도로 주변 태양광 패널 설치 부지선정 장치를 나타내는 블록도이다.
도 11은 일 실시예에 따른 공주시 연간 태양복사에너지 지도 생성의 예시를 나타내는 도면이다.
도 12는 일 실시예에 따른 고속도로 버퍼 생성 및 태양광 패널 설치의 부지 선정을 위한 고에너지 후보지 선정을 나타내는 도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 설명한다. 그러나, 기술되는 실시예들은 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 이하 설명되는 실시예들에 의하여 한정되는 것은 아니다. 또한, 여러 실시예들은 당해 기술분야에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 도면에서 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.
아래의 실시예들은 수치지도 기반 고해상도 태양에너지 지도 제작 및 고속도로 주변 태양광 패널 설치 부지선정 방법 및 장치에 관한 것으로, 국토지리정보원으로부터 무료로 배포되는 수치지도를 이용하여 다양한 지형효과(방위, 경사, 그림자)를 고려한 고해상도 태양에너지 지도를 제작하는 방법을 제시한다.
또한, 태양광 패널 설치 부지 선정을 위해 공공 유휴부지인 고속도로 비탈면 성토부를 활용할 것을 제시하고, 고에너지 지역을 자동으로 검색할 수 있는 기술을 개발함으로써 기존 부지선정 방법 대비 자료 수집 및 분석에 소요되는 시간 및 비용의 획기적인 절감 효과를 기대할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 수치지도 기반 고해상도 태양에너지 지도 제작 및 고속도로 주변 태양광 패널 설치 부지선정 방법을 설명하기 위한 개략도이다.
일 실시예에서는 공개 가능한 디지털 수치 지도를 사용하여 고속도로 흙쌓기 경사에 PV 태양 전지판을 설치하기 위한 부지의 우선순위 설정 및 선정을 위한 태양 에너지의 잠재력을 추정하는 계산 방법에 초점을 맞추고 있다.
도 1을 참조하면, 제안된 접근방식은 데이터 생성과 적절한 부지 선택의 두 단계로 나눌 수 있다. 먼저, 데이터 생성의 경우, 등고선과 고속도로망을 포함한 디지털 수치 지도만 입력한다. 등고선을 사용하여 세 개의 지형 데이터 집합(즉, 지형표고모델(Digital Elevation Model, DEM), 경사(slope) 및 면(aspect) 모델)이 생성된다. 고속도로망이 래스터화되고 고속도로 경사를 결정하기 위한 형태론적 확장 작업이 수행된다. 이 경사는 절단 또는 흙쌓기 경사로 분류된다. 절단된 경사에 설치된 PV 패널의 눈부신 반사가 다가오는 교통의 주의를 산만하게 할 수 있기 때문에, 경사를 채우는 것으로 부지 선택을 제한하기 위해 이진 마스크를 만든다.
적절한 부지 선정을 위해 맑은 하늘을 가정한다. 일별 태양 복사 값은 시간당 간격으로 추정되고 365일 동안 수집되어 연간 누적 태양 복사 지도를 제공한다. 태양 지도는 세 가지 지형 데이터 집합을 사용하여 기울어진 표면의 확산, 지면 반사 및 경사진 표면의 직접 공칭 복사 조도와 인근 지형에서 발생하는 음영 효과를 고려한다. 태양 지도를 생성한 후, 태양 에너지 측면에서 상위 10% 그리드 셀을 식별하고 고속도로 흙쌓기 경사를 따라 클러스터링한다. 마지막으로, 태양 에너지 잠재력이 가장 높은 집단을 태양 전지판 설치에 가장 적합한 장소로 선정한다. 일 실시예에 따른 수치지도 기반 고해상도 태양에너지 지도 제작 및 고속도로 주변 태양광 패널 설치 부지선정 방법의 각 단계의 세부 사항은 아래에서 보다 상세히 설명하기로 한다.
도 2는 일 실시예에 따른 방사형 고속도로망을 포함한 연구 지역의 ArcMap 이미지를 나타내는 도면이다.
제안된 접근방식의 타당성은 북위 36°11′와 위도 36°44′ 과 동경 127°07′ 및 127°33′ 사이 대한민국의 중간 부분에 위치하는 공주의 사례 연구를 통해 조사된다. 이 도시는 겨울의 평균 기온이 -2.2 °C이고 여름의 기온은 25.7 °C인 대륙성 기후를 가지고 있다. 연평균 강수량은 1265mm이다. 고도는 해발 2미터에서 587미터이다. 연구 지역(대상 지역)은 산지여서, 다른 장소에서 받는 태양 복사량의 차이가 뚜렷하다. 도 2를 참조하면, 노란색으로 강조된 방사형 고속도로망을 포함한 연구 지역의 ArcMap 이미지를 나타낸다. 여기서 총 연장선은 약 69km까지 측정된다.
아래에서는 상술한 데이터 생성에 대해 보다 상세히 설명한다.
디지털 수치 지도
대한민국의 경우, 국토지리정보원(NGII)이 국토 전체의 공간정보를 디지털화하여 효율적인 토지 관리를 지원하는 디지털 수치 지도를 만들었다. 이러한 지도는 다양한 종류의 공간 정보를 3D 좌표(ITRF2000 UTM-k)의 벡터형의 데이터로서 저장하고 있으며, 이는 다양한 애플리케이션을 위해 다른 데이터 포맷으로 쉽게 변환할 수 있다. 디지털 지도는 도시 지역의 경우 2년마다, 다른 지역의 경우 사용자에게 최신 정보를 제공하기 위해 4년마다 업데이트된다. 2016년부터 공간 정보의 광범위한 이용을 장려하기 위해, NGII는 디지털 지도를 대중이 무료로 이용할 수 있도록 하며, 주요 도시 지역의 경우 1:1000, 한반도 전역의 경우 1:5000의 최고 해상도를 제공했다. 디지털 수치 지도의 대상은 교통(A), 건물(B), 시설(C), 식물(D), 수계(E), 지형(F), 경계(G), 라벨(H)의 8가지 범주로 분류되며, 이 중 등고선과 국가 고속도로망을 포함하는 정보가 지형 및 고속도로 경사 데이터 집합을 생성하는데 사용된다.
디지털 수치 지도는 디지털 사진 측량 시스템을 사용하여 만들어졌다. 데이터 생성 중에 지상 제어 지점, 사진, 삼각 측량, 방향 및 구획 정리의 불확실성과 같은 몇 가지 요인이 디지털 지도의 정확도에 영향을 미칠 수 있다. 최종 지도의 불확실성에 대한 개별적인 요인의 영향을 파악하는 것이 어렵기 때문에, NGII는 전국에서 수집된 571개 필드 측정을 이용하여 생성된 지도의 실효 값 오류를 계산하였다. 그 결과, 디지털 수치 지도의 수평 및 수직적 정확도는 각각 1.904와 0.915 m로 계산되었으며, 이는 본 실시예에서 채택한 그리드 셀 크기(5Х5 m) 내에 있다. 따라서, 디지털 수치 지도의 불확실성은 후기의 생성된 지형 데이터와 추정 태양 복사 조도에 큰 영향을 미치지 않는다고 말할 수 있다.
지형 데이터 생성
도 3은 일 실시예에 따른 지형 데이터 생성을 설명하기 위한 도면이다.
지형표고모델(DEM)은 지형 분석과 태양 복사 추정에 일반적으로 사용되는 지구 지형 표면의 연속적인 디지털 표현을 제공한다. 여기에서는 연구 지역의 지형표고모델(DEM)을 생성하기 위해 벡터형의 등고선(도 3a)을 디지털 수치 지도에서 추출하여, 각 그리드 셀의 고도 값을 포함하는 래스터 데이터로 변환한다(도 3b). 그리드 셀의 크기는 1:5000 척도 지도의 등고선 간격(5 m)을 기준으로 5Х5m이다. 그런 다음, 지형표고모델(DEM)은 후속 태양 분석에서 선호되는 기준 시스템인 UTM 좌표(Zone 52)로 변환된다. 도 3b는 좌표 변형이 종종 다른 좌표계의 모양과 크기와 일치하도록 입력 이미지의 변형으로 이어진다는 것을 보여준다. 그런 다음, 지형표고모델(DEM)은 Hebeler가 채택한 절차를 사용하여 각 그리드 셀의 경사와 면을 계산하는 데 사용된다(비특허문헌 1). 도 3c의 경사 모델은 수평면에서 정상 표면의 각도를 나타낸다. 도 3d의 면 모델은 남쪽에서 시계방향으로 표면의 각도를 나타내며, 8개의 다른 방향과 다른 색상의 평평한 지역을 분류한다. 두 모델의 각도는 도 단위로 되어 있다. 지형 데이터 결과는 태양 복사를 추정하는 데 사용된다.
고속도로 흙쌓기 경사 추출
도 4는 일 실시예에 따른 디지털 수치 지도에서 추출한 도로망을 설명하기 위한 도면이다.
부지 선정을 위해 실현 가능한 지역 내의 검색 공간을 줄이려면 공간 제한이 중요하다. 도 4a를 참조하면, 연구 지역의 디지털 수치 지도에서 추출한 도로망을 나타낸 것으로, 특징 코드 "A0013111"을 사용하여 전국 고속도로망(빨간색으로 강조 표시)을 쉽게 분리할 수 있다. 이후 벡터형 고속도로망은 도로 표면을 "1"로, 다른 부분은 "0"으로 나타내는 이진 이미지로 래스터화되며, 지형표고모델(DEM) 생성에 사용되는 것과 동일한 그리드 셀 크기(5m)가 사용된다. 고속도로망 이진 이미지 결과는 형태론적 확장 연산을 사용하여 고속도로 경사를 식별하는 데 사용된다. 이렇게 하면 구조화 요소를 사용하여 이진 이미지에 포함된 객체를 확장하여 물체의 모양과 크기에 따라 작업을 결정한다. 여기에서는, 반경 6개의 그리드 셀을 가진 단순한 디스크 형태의 구조 요소를 채택하여, 그 경계로부터 30m 떨어진 확대된 고속도로망 이진 이미지를 산출한다. 그런 다음 확대된 부분은 경사를 나타내기 위해 "2"로 라벨을 붙여 도로 표면과 구별한다. 도 4b는 경사가 녹색으로 강조되는 생성된 고속도로 경사 이미지를 나타낸다.
도 5는 일 실시예에 따른 고속도로 흙쌓기 경사 추출을 설명하기 위한 도면이다.
다음으로, 흙쌓기 경사가 고속도로 경사 이미지에서 구분된다. 산악 지역의 최신 고속도로는 일련의 절단 및 흙쌓기 작업을 통해 건설된다. 도 5a는 일반적인 격자 무늬를 사용한 절단 및 흙쌓기 경사(cut and fill slopes)의 개념적 도면이다. 절단 경사는 산지 지형의 일부를 잘라내어 도로로 진출하는 방식으로 생성된다. 반대로, 흙쌓기 경사는 원래 지표면 위의 상승된 섹션에서 생성된다. 절단된 경사에 설치된 태양 전지판의 눈부신 반사가 다가오는 교통의 주의를 산만하게 할 수 있기 때문에, 경사를 흙쌓기 위해 태양열 부지 선정을 제한하는 것이 바람직하다.
표 1의 알고리즘 1은 제안된 고속도로 흙쌓기 경사 분할의 세부사항을 포함한다.
[표 1]
Figure 112019097616216-pat00001
Figure 112019097616216-pat00002
반지름 r이 있는 디스크형 감지 윈도우를 정의하여, r 내에 있는 도로표면 그리드 셀(η1:n)의 평균 고도가 υ의 고도보다 클 때 흙쌓기 경사에서 υ를 결정하기 위해 고속도로 경사 이미지(HS)의 각 경사 그리드 셀(υ)을 검출한다. 여기에서는 r (60 m)이 인접한 도로면의 그리드 셀(즉, n > 0)이 반경 내에 위치하도록 하기 위해 이전 고속도로 경사 추출 단계에서 지정한 구조 요소 반경의 2배로 설정되었다. 이 제한을 통해 도 5b와 같이 고속도로 흙쌓기 경사만 포함하는 새로운 이진 마스크(HF)가 생성된다. 따라서 그러한 지역에서만 적합한 부지를 선택할 수 있다.
다음으로, 아래에서는 상술한 적절한 부지 선정에 대해 보다 상세히 설명한다.
태양 복사 추정
열 에너지는 지면 수준에서 모든 단파 및 장파 복사 효과의 합이다. 양의 열 에너지 값은 방사선 에너지 잉여를 나타내며 음의 값은 에너지 손실을 나타낸다. 순수 복사는 지상 조건(예: 토양 및 피복식물)에 의해 영향을 받기 때문에, 지표면에 관해서 태양의 기하학적 위치에서 계산한 직접 태양 복사가 일반적으로 사용된다. 여기에서 기울어진 표면의 태양 복사 추정은 (비특허문헌 2)에 기초한다. 지구 대기 맨 위에 있는 태양 광선에 정상적인 표면에 떨어지는 태양 복사는 태양 상수(I0)라고 불린다. 그러나 태양 복사(I)의 실제 가용성은 지구의 궤도가 타원형이고, 지구-태양 거리는 연중 다양하기 때문에 달라질 수 있다. 다음과 같은 대략적인 관계를 사용하여 정확도의 큰 손실 없이 변동을 설명할 수 있으며, 다음 식과 같이 표현할 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112019097616216-pat00003
여기서, n은 1월 1일을 1로 간주하는 일 번호이다. 최근, NASA의 새로운 측정 결과, I0의 값은 본 실시예에서 채택한 1366.1 W/m2(비특허문헌 2)로 밝혀졌다. I가 대기를 통과할 때, 방향의 변화 없이 지구 표면에 도달하는 태양 복사 부분을 "직접 태양 복사"라고 부른다. 지구 표면의 복사 수준은 지역 기후 조건에서 기인하는 불확실성을 갖기 쉽다. 따라서 상황별 기후 매개변수는 추정 모델을 보정하기 위해 필요하다. 그러나, 위치 자료에서는 구하기 어려운 경우가 많기 때문에, Gueymard와 Thevenard는 맑은 하늘에 태양 복사를 추정하는 모델을 제안했으며, 다음 식과 같이 표현할 수 있다(비특허문헌 3).
[수학식 2]
Figure 112019097616216-pat00004
[수학식 3]
Figure 112019097616216-pat00005
여기서, Ib,N은 태양 광선에 정상인 단위 면적당 빔 복사를 나타내고, Id,h는 수평 표면에 단위 면적당 하늘 확산 복사를 나타낸다. τb와 τd는 각각 빔과 확산 광학 깊이이다. 그들은 현장에 따라 다르며 연중 다양하다.
표 2는 대한민국의 τb 및 τd 값을 제공한다(비특허문헌 2).
[표 2]
Figure 112019097616216-pat00006
표 2의 광학적 깊이는 매월 21일에 대해 추정되기 때문에, 다른 날의 값은 두 이웃 달 사이의 선형 보간으로 구할 수 있다.
[수학식 2] 및 [수학식 3]에서, m은 대기 중 태양 광선의 치수 없는 경로 길이를 나타내는 공기 질량 비율이다. 이는 다음 식과 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112019097616216-pat00007
여기서, Koblick(비특허문헌 4)에 의해 구현된 절차를 사용하여 태양의 고도 각도(α)를 구한다. b와 d는 각각 다음과 같이 정의되는 빔과 확산 공기질량 지수이다.
[수학식 5]
Figure 112019097616216-pat00008
[수학식 6]
Figure 112019097616216-pat00009
마지막으로, 수평 표면의 태양 복사는 다음 방정식을 사용하여 계산할 수 있다.
[수학식 7]
Figure 112019097616216-pat00010
Ih를 얻으면 기울어진 표면의 태양 복사는 지면 반사(Ir,c), 하늘 확산(Id,c), 빔 방사(Ib,c)의 합으로 계산할 수 있다.
[수학식 8]
Figure 112019097616216-pat00011
도 6은 일 실시예에 따른 기울어진 표면에 대한 태양 각도의 기하학적 구조를 나타내는 도면이다.
도 6을 참조하면, 기울어진 표면에 대한 태양 각도의 기하학적 구조를 보여준다(비특허문헌 2). 첫째, 지면 반사 태양 복사는 다음과 같이 근사치를 낼 수 있다.
[수학식 9]
Figure 112019097616216-pat00012
여기서, β는 기울어진 표면과 수평면 사이의 각도로 경사 모델에서 얻을 수 있으며, β는 지면 반사율이다(일반적인 지면이나 풀에 대해서는 일반적으로 0.2가 가정된다). 다음으로 기울어진 표면의 하늘 확산 복사(Id,h)를 수평면에서의 하늘 확산 복사(Id,h)로 판단할 수 있다.
[수학식 10]
Figure 112019097616216-pat00013
마지막으로, 단위 면적당 기울어진 표면의 빔 복사는 다음과 같이 계산할 수 있다.
[수학식 11]
Figure 112019097616216-pat00014
[수학식 12]
Figure 112019097616216-pat00015
여기서, i는 기울어진 표면의 빔 복사 입사각이며, aw는 면 모델에서 얻은 정남쪽으로부터 기울어진 표면 방위각이다. 태양 방위각(as)은 수평면에 투영된 대로 정남쪽과 태양 방향 사이의 수평면에서 측정된다. 이 실시예에서는 Koblick(비특허문헌 4)에 의해 구현된 알고리즘을 사용하는 것으로 추정한다.
태양 방위각은 매일 그리고 계절에 따라 변화한다. 태양 복사량은 누적 출력이기 때문에 계산에 필요한 입력 년도와 시간 간격을 결정할 필요가 있다. 본 실시예에서는 2018년을 입력 년도로 사용하고, 일일 태양 복사를 시간당 간격으로 추정하여 365일 동안 추가하고, 정사각형 그리드 셀(5Х5m)에 저장하여 연간 태양 복사 지도를 작성한다.
음영 지역 추정
음영 지역은 태양과 표면 사이에 지형적 장애가 있을 때 표면에 발생할 수 있다. 음영 처리된 지역은 확산 복사의 에너지만 받고, 연구 장소와 같은 산악지역에서 그 효과가 더 뚜렷하다. 여기에서 음영 지역은 Schwanghart와 Scherler가 구현한 그림자 붙이기 알고리즘을 사용하여 추정한다(비특허문헌 5). 표 3의 알고리즘 2는 음영 지역 추정을 자세히 설명한다.
[표 3]
Figure 112019097616216-pat00016
Figure 112019097616216-pat00017
도 7은 일 실시예에 따른 캐스트 그림자(cast shadow)의 개념도를 나타낸다.
먼 광원(태양)의 방위(as)와 고도(α)를 고려할 때, 지형표고모델(DEM)은, 도 7에 도시된 바와 같이, 프로필 뷰에서와 같이 북쪽에 위치한 광원의 빛을 허용하기 위해 태양의 방위각과 관련하여 회전한다. 다음으로 음영 표고는 두 번째 행(p)에서 마지막 행(p)까지의 높이를 순차적으로 감소(Δ)시켜 계산한다. 각 행에 대해 음영 높이와 지형 높이 사이에서 다음 행에 대한 음영 표고를 계산하기 위해 더 큰 값을 고려한다. 음영 고도에서 지형의 고도를 빼면 0 또는 양의 값을 갖는 그리드 셀이 음영 지역으로 선택되며, 음영 지역을 "1"로 나타내는 이진 양식으로 변환되고, 나머지 부분은 "0"으로 변환된다. 그 후, 이진 이미지는 2중 선형 보간법을 사용하여 원래의 좌표로 다시 회전하며, 음영 값이 0에서 1 사이인 음영 모델을 생산한다. 마지막으로 음영 값을 빔 복사 양([수학식 2]의 Ib,N)에 곱하여 음영 효과를 태양 지도에 통합한다.
일반적으로 한국의 디지털 수치 지도는 고해상도 디지털 항공 사진(0.25Х0.25m)을 사용한 항공 사진 측량기를 통해 만들어졌다는 점에 주목할 만하다. 항공사진은 처음 반사된 물체를 포착하기 때문에, 디지털 수치 지도의 등고선은 반드시 지면을 나타내는 것이 아니라, 나무 꼭대기와 같이 처음 보이는 물체의 상단을 나타낸다. 따라서 디지털 수치 지도를 사용한 음영 지역 추정치는 산악 지역의 고속도로 근처에 있는 나무 높이를 설명한다.
태양 그리드 셀의 클러스터링
이 단계는 높은 태양 에너지 전위를 가진 인접한 그리드 셀을 클러스터링 한다. 표 4의 알고리즘 3은 제안된 클러스터링 방법을 자세히 설명한다.
[표 4]
Figure 112019097616216-pat00018
Figure 112019097616216-pat00019
첫째, 연간 태양 조사 지도(A)에서 고속도로 흙쌓기 경사 이미지(HF)을 사용하여 고속도로 흙쌓기 경사의 그리드 셀을 식별한다. 연간 태양 에너지가 사용자 정의 임계값(10번째 백분위수 채택)보다 큰 그리드 셀을 식별하여 높은 태양 에너지 그리드 셀을 "1"로, 다른 셀을 "0"으로 나타내는 새로운 이진 이미지를 생성하는 데 사용한다. 새로운 이진 이미지에서 점유된 그리드 셀은 조직화되지 않고 격리되어 있기 때문에, 이들을 클러스터(군집)로 그룹화시킬 필요가 있다. 나머지 점유 그리드 셀에 대해 연결된 구성요소 라벨링 프로세스가 수행된다. 알고리즘은 접속된 이웃의 수에 따라 점유된 그리드 셀이 다른 그리드 셀에 연결되는 것을 정의하기 위한 형태학적 프로세싱으로 시작한다. 여기에서는 접촉하는 가장자리와 모서리를 결정하기 위해 8개의 연결성을 사용한다.
도 8은 일 실시예에 따른 잠재적인 태양 부지 선정 클러스터링의 개념도를 나타낸다.
각 클러스터는, 도 8에 도시된 바와 같이, 서로 다른 정수 값으로 고유하게 라벨을 지정한다. 따라서 클러스터를 쉽게 구별할 수 있다. 마지막으로, 각 클러스터의 태양 에너지량은 연간 태양 지도에서 계산하고 내림차순으로 정렬하여 태양 에너지 잠재력이 가장 높은 클러스터를 선택한다.
도 9a 및 도 9b는 일 실시예에 따른 수치지도 기반 고해상도 태양에너지 지도 제작 및 고속도로 주변 태양광 패널 설치 부지선정 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 9 및 도 9b 를 참조하면, 일 실시예에 따른 고속도로 주변 태양광 패널 설치 부지선정 방법은, 미리 수집된 연속수치지도로부터 고도 값을 포함하고 있는 지형 등고선을 추출하는 단계(S102), 지형 등고선을 격자 형태의 지형고도모델(Digital Elevation Model, DEM)로 변환하는 단계(S103), 지형고도모델로부터 각 격자별로 시간 변화에 따른 지형 그림자를 추정하는 단계(S104), 지형고도모델로부터 각 격자별로 지형 방위각을 계산하는 단계(S105), 지형고도모델로부터 각 격자별로 지형 경사각을 계산하는 단계(S106), 및 지형고도모델로부터 추정된 지형 그림자, 지형 방위각 및 지형 경사각을 이용하여 격자별 태양복사에너지를 추정하는 단계(S107)를 포함하고, 격자별 태양복사에너지를 추정하는 단계는, 지형 그림자, 지형 방위각 및 지형 경사각을 이용하여 격자별 태양복사에너지를 추정함에 따라 고속도로 주변에 태양광 패널 설치의 부지선정을 위한 수치지도 기반 고해상도 태양에너지 지도를 제작할 수 있다.
입력자료로 국토지리정보원에서 배포하는 연속수치지도를 사용하는 단계(S101)를 더 포함할 수 있다.
연속수치지도로부터 고속도로 경계를 추출하는 단계(S108), 추출된 폴리곤 형태의 고속도로 경계의 자료를 픽셀 기반의 격자 자료(raster image)로 변환하는 단계(S109), 모폴로지 연상 팽창 기법(morphological dilation)을 통해 고속도로 경계로부터 사용자가 지정한 거리만큼의 공간을 나타내는 고속도로 버퍼 이진 영상(binary image)을 생성하는 단계(S110), 생성된 고속도로 버퍼 이진 영상을 이용하여, 격자별 태양복사에너지의 추정 지역을 고속도로 주변으로 한정하는 단계(S111), 지형 고도를 통해 고속도로 버퍼 이진 영상에서 고속도로 비탈면 절토 구간을 제외하고, 패널 설치 구간을 성토 구간으로 제한하는 단계(S112), 및 성토 구간 내에서 사용자가 지정한 제약조건에 따라 고에너지 격자들을 선별하여, 태양광 패널 설치를 위한 부지로 선정하는 단계(S113)를 더 포함할 수 있다.
태양에너지 추정에 있어 국토지리정보원에서 무료로 배포하는 수치지도를 이용하는 방법을 제시함으로써 자료수집에 소요되는 시간과 비용을 획기적으로 절감할 수 있다.
또한, 지형경사 및 방위, 그림자 효과를 고려한 고해상도(5m by 5m) 태양복사에너지 지도를 생성함으로써 태양에너지 추정에 있어서 발생할 수 있는 오차를 최소화할 수 있다.
그리고, 태양광 패널의 설치를 위한 지역으로 공공 유휴부지인 고속도로 성토부를 제시함으로써, 기존 중첩분석에서 고려되는 지리, 경제, 사회, 정치적, 환경적 요인에 대한 고려를 최소화할 수 있다.
아래에서 일 실시예에 따른 수치지도 기반 고해상도 태양에너지 지도 제작 및 고속도로 주변 태양광 패널 설치 부지선정 방법을 예를 들어 설명한다.
일 실시예에 따른 수치지도 기반 고해상도 태양에너지 지도 제작 및 고속도로 주변 태양광 패널 설치 부지선정 방법은 일 실시예에 따른 수치지도 기반 고해상도 태양에너지 지도 제작 및 고속도로 주변 태양광 패널 설치 부지선정 장치를 이용하여 보다 상세히 설명할 수 있다.
도 10은 일 실시예에 따른 수치지도 기반 고해상도 태양에너지 지도 제작 및 고속도로 주변 태양광 패널 설치 부지선정 장치를 나타내는 블록도이다.
도 10을 참조하면, 일 실시예에 따른 고속도로 주변 태양광 패널 설치 부지선정 장치(100)는 지형 등고선 추출부(102), 지형고도모델 생성부(103), 지형 그림자 추정부(104), 지형 방위각 산정부(105), 지형 경사각 산정부(106), 및 태양복사에너지 추정부(107)를 포함하여 이루어질 수 있다. 실시예에 따라 고속도로 주변 태양광 패널 설치 부지선정 장치(100)는 입력부(101)를 더 포함할 수 있고, 고속도로 경계 추출부(108), 자료 격자 변환부(109), 고속도로 버퍼 생성부(110), 대상 지역 한정부(111), 성토 구간 한정부(112), 및 클러스터링부(113)를 더 포함할 수 있다.
단계(S101)에서, 입력부(101)는 입력자료로 국토지리정보원에서 무료로 배포하는 연속수치지도를 사용할 수 있다.
단계(S102)에서, 지형 등고선 추출부(102)는 미리 수집된 연속수치지도로부터 고도 값을 포함하고 있는 지형 등고선을 추출할 수 있다.
단계(S103)에서, 지형고도모델 생성부(103)는 지형 등고선을 격자 형태의 지형고도모델(DEM)로 변환할 수 있다.
단계(S104)에서, 지형 그림자 추정부(104)는 지형고도모델로부터 각 격자별로 시간 변화에 따른 지형 그림자를 추정할 수 있다.
단계(S105)에서, 지형 방위각 산정부(105)는 지형고도모델로부터 각 격자별로 지형 방위각을 계산할 수 있다.
단계(S106)에서, 지형 경사각 산정부(106)는 지형고도모델로부터 각 격자별로 지형 경사각을 계산할 수 있다.
단계(S107)에서, 태양복사에너지 추정부(107)는 지형고도모델로부터 추정된 지형 그림자, 지형 방위각 및 지형 경사각을 이용하여 격자별 태양복사에너지를 추정할 수 있다. 태양복사에너지 추정부(107)는 지형 그림자, 지형 방위각 및 지형 경사각을 이용하여 격자별 태양복사에너지를 추정함에 따라 고속도로 주변에 태양광 패널 설치의 부지선정을 위한 수치지도 기반 고해상도 태양에너지 지도를 제작할 수 있다. 한편, 도 11은 일 실시예에 따른 공주시 연간 태양복사에너지 지도 생성의 예시를 나타내는 도면이다. 즉, 수치지도 기반 고해상도(5m by 5m급) 태양복사에너지 지도를 생성할 수 있다.
또한, 태양광 패널 설치 부지로 유휴 공공부지인 고속도로 성토부를 제안하고, 자동화된 고에너지 위치 선정 방법을 제시할 수 있다.
단계(S108)에서, 고속도로 경계 추출부(108)는 연속수치지도로부터 고속도로 경계를 추출할 수 있다.
단계(S109)에서, 자료 격자 변환부(109)는 추출된 폴리곤 형태의 고속도로 경계의 자료를 픽셀 기반의 격자 자료(raster image)로 변환할 수 있다.
단계(S110)에서, 고속도로 버퍼 생성부(110)는 모폴로지 연상 팽창 기법(morphological dilation)을 통해 고속도로 경계로부터 사용자가 지정한 거리만큼의 공간을 나타내는 고속도로 버퍼 이진 영상(binary image)을 생성할 수 있다.
단계(S111)에서, 대상 지역 한정부(111)는 생성된 고속도로 버퍼 이진 영상을 이용하여, 격자별 태양복사에너지의 추정 지역을 고속도로 주변으로 한정할 수 있다.
단계(S112)에서, 성토 구간 한정부(112)는 지형 고도를 통해 고속도로 버퍼 이진 영상에서 고속도로 비탈면 절토 구간을 제외하고, 패널 설치 구간을 성토 구간으로 제한할 수 있다. 성토 구간 한정부(112)는 고속도로 비탈면 절토 구간에 태양광 패널을 설치할 경우, 반사광 발생으로 운전자 시야에 제한을 줄 수 있으므로, 패널 설치 구간을 성토 구간으로 제한하며, 고속도로 버퍼 이진 영상의 각 격자 높이 값이 주변 고속도로 노면의 평균 높이보다 작으면 성토 구간으로 판정할 수 있다.
단계(S113)에서, 클러스터링부(113)는 성토 구간 내에서 사용자가 지정한 제약조건에 따라 고에너지 격자들을 선별하여, 태양광 패널 설치를 위한 부지로 선정할 수 있다. 클러스터링부(113)는 성토 구간 내에서 사용자가 지정한 제약조건(예컨대, 상위 10%)에 따라 고에너지 격자들을 선별하고 격자별 연결 성분 분석(Connected Component Analysis)을 수행하여 그룹화한 후, 에너지가 가장 높은 그룹을 태양광 패널 설치를 위한 부지로 선정할 수 있다. 도 12는 일 실시예에 따른 고속도로 버퍼 생성 및 태양광 패널 설치의 부지 선정을 위한 고에너지 후보지 선정을 나타내는 도면이다.
이와 같이, 태양에너지 추정 및 패널 설치 부지 선정을 위해 국토지리정보원에서 무료로 제공하는 수치지도만을 입력 자료로 사용함으로써 자료수집에 필요한 시간과 비용을 획기적으로 절감할 수 있다.
또한, 유휴 공공부지인 고속도로 성토부 지역을 효과적으로 활용할 수 있는 방안을 제시함으로써 다음과 같은 이점이 존재한다. 2015년 기준 고속국도 총 연장이 4,193km에 달하고, 공공부지를 활용함으로써 지가 구입에 따른 비용 절감 효과가 있다. 상대적으로 직선에 가까운 선형으로 인해 패널 설치 시 규모의 경제 실현이 가능하다. 주변 지물로 인해 음영이 발생하는 경우가 적다. 대부분의 구간이 농경지/산지에 위치하고 있어서 민원 발생 소지가 적다. 이와 같이 전문가의 주관적인 의견이 아니라, 객관적인 시스템을 통해 정확하게 고속도로 주변의 태양광 패널 설치를 위한 부지 선정을 수행할 수 있다.
따라서 GIS 입지 분석을 통해 태양광 패널 및 부지 선정을 할 수 있다. 이는 고속도로 주변, 농경지, 저수지 등 태양광 패널 설치 시 입지 분석이 요구되는 경우에 적용될 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 컨트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 컨트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (10)

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  3. 컴퓨터 장치로 구현되는 고속도로 주변 태양광 패널 설치 부지선정 장치에 의해 수행되는 고속도로 주변 태양광 패널 설치 부지선정 방법에 있어서,
    지형 등고선 추출부는 미리 수집된 연속수치지도로부터 고도 값을 포함하고 있는 지형 등고선을 추출하는 단계;
    지형고도모델 생성부는 상기 지형 등고선을 격자 형태의 지형고도모델(Digital Elevation Model, DEM)로 변환하는 단계;
    지형 그림자 추정부는 상기 지형고도모델로부터 각 격자별로 시간 변화에 따른 지형 그림자를 추정하는 단계;
    지형 방위각 산정부는 상기 지형고도모델로부터 각 격자별로 지형 방위각을 계산하는 단계;
    지형 경사각 산정부는 상기 지형고도모델로부터 각 격자별로 지형 경사각을 계산하는 단계; 및
    태양복사에너지 추정부는 상기 지형고도모델로부터 추정된 상기 지형 그림자, 상기 지형 방위각 및 상기 지형 경사각을 이용하여 격자별 태양복사에너지를 추정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 격자별 태양복사에너지를 추정하는 단계는,
    상기 태양복사에너지 추정부가 상기 지형 그림자, 상기 지형 방위각 및 상기 지형 경사각을 이용하여 격자별 태양복사에너지를 추정함에 따라 고속도로 주변에 태양광 패널 설치의 부지선정을 위한 수치지도 기반 고해상도 태양에너지 지도를 제작하고,
    고속도로 경계 추출부는 상기 연속수치지도로부터 고속도로 경계를 추출하는 단계;
    자료 격자 변환부는 추출된 폴리곤 형태의 상기 고속도로 경계의 자료를 픽셀 기반의 격자 자료(raster image)로 변환하는 단계;
    고속도로 버퍼 생성부는 모폴로지 연상 팽창 기법(morphological dilation)을 통해 고속도로 경계로부터 사용자가 지정한 거리만큼의 공간을 나타내는 고속도로 버퍼 이진 영상(binary image)을 생성하는 단계;
    대상 지역 한정부는 생성된 상기 고속도로 버퍼 이진 영상을 이용하여, 상기 격자별 태양복사에너지의 추정 지역을 고속도로 주변으로 한정하는 단계;
    성토 구간 한정부는 지형 고도를 통해 상기 고속도로 버퍼 이진 영상에서 고속도로 비탈면 절토 구간을 제외하고, 패널 설치 구간을 성토 구간으로 제한하는 단계; 및
    클러스터링부는 상기 성토 구간 내에서 사용자가 지정한 제약조건에 따라 고에너지 격자들을 선별하여, 태양광 패널 설치를 위한 부지로 선정하는 단계
    를 더 포함하는, 고속도로 주변 태양광 패널 설치 부지선정 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 패널 설치 구간을 성토 구간으로 제한하는 단계는,
    상기 고속도로 버퍼 이진 영상의 각 격자 높이 값이 주변 고속도로 노면의 평균 높이보다 작으면 성토 구간으로 판정하는 것
    을 특징으로 하는, 고속도로 주변 태양광 패널 설치 부지선정 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 태양광 패널 설치를 위한 부지로 선정하는 단계는,
    상기 성토 구간 내에서 사용자가 지정한 제약조건에 따라 고에너지 격자들을 선별하고 격자별 연결 성분 분석(Connected Component Analysis)을 수행하여 그룹화한 후, 에너지가 가장 높은 그룹을 태양광 패널 설치를 위한 부지로 선정하는 것
    을 특징으로 하는, 고속도로 주변 태양광 패널 설치 부지선정 방법.
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 미리 수집된 연속수치지도로부터 고도 값을 포함하고 있는 지형 등고선을 추출하는 지형 등고선 추출부;
    상기 지형 등고선을 격자 형태의 지형고도모델(Digital Elevation Model, DEM)로 변환하는 지형고도모델 생성부;
    상기 지형고도모델로부터 각 격자별로 시간 변화에 따른 지형 그림자를 추정하는 지형 그림자 추정부;
    상기 지형고도모델로부터 각 격자별로 지형 방위각을 계산하는 지형 방위각 산정부;
    상기 지형고도모델로부터 각 격자별로 지형 경사각을 계산하는 지형 경사각 산정부; 및
    상기 지형고도모델로부터 추정된 상기 지형 그림자, 상기 지형 방위각 및 상기 지형 경사각을 이용하여 격자별 태양복사에너지를 추정하는 태양복사에너지 추정부
    를 포함하고,
    상기 태양복사에너지 추정부는,
    상기 지형 그림자, 상기 지형 방위각 및 상기 지형 경사각을 이용하여 격자별 태양복사에너지를 추정함에 따라 고속도로 주변에 태양광 패널 설치의 부지선정을 위한 수치지도 기반 고해상도 태양에너지 지도를 제작하고,
    상기 연속수치지도로부터 고속도로 경계를 추출하는 고속도로 경계 추출부;
    추출된 폴리곤 형태의 상기 고속도로 경계의 자료를 픽셀 기반의 격자 자료(raster image)로 변환하는 자료 격자 변환부;
    모폴로지 연상 팽창 기법(morphological dilation)을 통해 고속도로 경계로부터 사용자가 지정한 거리만큼의 공간을 나타내는 고속도로 버퍼 이진 영상(binary image)을 생성하는 고속도로 버퍼 생성부;
    생성된 상기 고속도로 버퍼 이진 영상을 이용하여, 상기 격자별 태양복사에너지의 추정 지역을 고속도로 주변으로 한정하는 대상 지역 한정부;
    지형 고도를 통해 상기 고속도로 버퍼 이진 영상에서 고속도로 비탈면 절토 구간을 제외하고, 패널 설치 구간을 성토 구간으로 제한하는 성토 구간 한정부; 및
    상기 성토 구간 내에서 사용자가 지정한 제약조건에 따라 고에너지 격자들을 선별하여, 태양광 패널 설치를 위한 부지로 선정하는 클러스터링부
    를 더 포함하는, 고속도로 주변 태양광 패널 설치 부지선정 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 성토 구간 한정부는,
    상기 고속도로 버퍼 이진 영상의 각 격자 높이 값이 주변 고속도로 노면의 평균 높이보다 작으면 성토 구간으로 판정하는 것
    을 특징으로 하는, 고속도로 주변 태양광 패널 설치 부지선정 장치.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 클러스터링부는,
    상기 성토 구간 내에서 사용자가 지정한 제약조건에 따라 고에너지 격자들을 선별하고 격자별 연결 성분 분석(Connected Component Analysis)을 수행하여 그룹화한 후, 에너지가 가장 높은 그룹을 태양광 패널 설치를 위한 부지로 선정하는 것
    을 특징으로 하는, 고속도로 주변 태양광 패널 설치 부지선정 장치.
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