SOLAR SEG 데이터세트 : 태양광 패널 표면 위 오염 세그멘테이션 데이터세트 구축

가을; 최상현; 나스리디노프 아지즈

doi:10.5392/JKCA.2024.24.07.060

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자료유형: 학술저널

저자정보: 가을 최상현 (충북대학교) 나스리디노프 아지즈 (충북대학교)

저널정보: 한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제24권 제7호

발행연도: 2024.7

수록면: 60 - 69 (10page)

DOI: 10.5392/JKCA.2024.24.07.060

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최근 지구 온난화가 심화되면서 태양광 에너지의 수요가 급증하고 있다. 다만, 태양광 발전의 중요 부품인 패널은 실외에 설치되어 다양한 오염에 쉽게 노출된다. 이러한 오염은 발전량을 감소시키는 주된 원인이기 때문에 태양광 패널의 오염 여부를 조기에 감지할 필요가 있다. 오염을 정확하게 감지하기 위해서는 오염의 종류와 형태를 고려해야 한다. 하지만 이를 모두 고려한 데이터세트는 부족한 실정이다. 본 연구는 태양광 패널 위 오염의 종류 및 형태를 모두 고려한 SOLAR SEG 데이터세트(Soiling On soLar pAnel suRface for SEGmentation dataset)를 소개한다. 데이터 수집은 2023년 3월부터 5월까지 아침·점심·저녁 시간대에 진행됐다. 또한 효율적인 오염 생성을 위해 오염생성 사이클을 정의했다. 이 데이터세트는 오염된 태양광 패널 이미지와 그에 대한 세그멘테이션 라벨링 데이터를 포함한다. 또한 데이터세트의 유용성을 검증하기 위해서 이미지 세그멘테이션 모델인 FCN(Fully Convolutional Networks)를 이용한다. 해당 데이터세트로 훈련한 FCN은 정확도는 95.60%, 클래스 정확도는 90.78%, mIoU는 82.17%으로 높은 성능을 보였다. 이러한 실험 결과를 바탕으로 본 논문은 SOLAR SEG 데이터세트 구축과정을 구체적으로 기술함으로써 태양광 패널 표면 위 오염과 관련된 후속 연구에 기여한다.

#데이터세트 구축 #태양광 패널 표면 위 오염 #데이터 라벨링 #세그멘테이션 #Dataset Construction #Soiling on Solar Panel Surface #Data Labeling #Segmentation

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