YOLO v2를 이용한 항공영상에서의 태양광 발전 시설 객체 탐지 = Solar panel facilities object detection for aerial imagery using YOLO v2
저자
김하영 ( Hayoung Kim ) ; 최규훈 ( Gyuhoon Choi ) ; 유승환 ( Seung-hwan Yoo ) ; 오윤경 ( Yungyeong Oh )
발행기관
학술지명
한국농공학회 학술대회초록집(Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference)
권호사항
발행연도
2022
작성언어
-주제어
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
289-289(1쪽)
제공처
최근 신재생에너지 발전 비중을 높이기 위해 정부에서는 다양한 지원책을 추진하였으며, 그 결과 급격하게 증가한 태양광 시설로 인해 환경·생태계 훼손 논란을 비롯하여 지역 주민의 민원이 증가하고 있다. 태양광 시설 입지 적합성 및 문제점을 파악하기 위해서는 선행적으로 농촌 시설 현황 모니터링이 필요하다. 그러나 현재 태양광 발전 시설의 설치 현황에 관한 공간정보의 데이터 구축이 아직은 미흡하여 농촌 지역의 토지이용 모니터링에 활용하기에 어려움이 있다. 본 연구에서는 농촌 지역에 설치된 태양광 시설을 탐지하기 위해 인터넷에서 제공되는 고해상도 항공영상에 딥러닝 기술을 적용하여 태양광 시설 설치 여부를 판단하는 연구를 수행하였다. 딥러닝 모델 중 YOLO(You Only Look Once) v2 객체 검출기를 훈련하여 생성된 태양광 시설 검출기를 영상 분석에 활용하였다. 농촌지역에 분포하는 소규모 태양광 시설을 대상으로 AI 분석법을 적용하기에 적합한 최소한의 데이터 셋과 항공 영상의 축척의 크기를 산정하기 위해 축척이 1:5000에서 1:10000 규모인 항공 영상 이미지 약 800장을 수집하여 학습데이터를 구축하고, 이를 바탕으로 태양광 시설 탐지 모델을 생성하였다. 본 연구에서 적용한 모델중 가장 높은 성능을 보인 태양광 시설 객체 탐지 검출률은 약 93%로 나타났다. 향후 학습데이터의 양적인 보완을 통해 영상 분류모델의 객체 탐지 성능을 향상시켜 농촌 지역에 분포하는 다양한 농업시설물을 대상으로 토지이용 현황을 모니터링하는 데 활용하고자 한다.
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