코딩 몇 줄로 전국 50개 지역 1년치 태양광 데이터를 쓸어 담는 비법. 엑셀은 이제 그만! 기상청 관측-통계 묶음형 API 완전 정복 가이드.

**초록:** 본 연구는 IoT 기반 스마트 농업 환경에서 작물 생육 예측 정확도를 획기적으로 향상시키기 위해 실시간 센서 데이터 융합과 강화 학습 기반 최적화 시스템을 제안한다. 환경 데이터(온도, 습도, 토양 수분, 일사량 등), 작물 생육 데이터(엽면적, 줄기 높이, 생체중 등), 그리고 날씨 예측 데이터를 융합하여 작물 생육 모델을 구축하고, 심층 강화 학습 알고리즘(Deep Q-Network, DQN)을 활용하여 모델의 파라미터를 실시간으로 최적화한다. 본 시스템은 기존 작물 생육 예측 모델 대비 높은 예측 정확도를 보이며, 데이터 기반 의사 결정을 통해 생산량 증대와 자원 효율성 향상에 기여할 수 있다.

국내 수질 안전이 흔들리고 있다. 최근 전국 강과 호수에서는 녹조가, 해안에서는 적조가 연이어 발생하고 있다. 정부가 대책을 발표했지만 환경단체에서는 근본적인 접

**1. 서론: 고고도 플랫폼 태양광 발전 시스템의 중요성 및 목표** 지속 가능한 에너지 확보의 중요성이 증대됨에 따라, 태양광 발전은 주요 에너지원으로 부상하고 있습니다. 특히, 고고도 플랫폼(High-Altitude Platform, HAP)을 활용한 태양광 발전 시스템은 기존 지상 및 우주 기반 시스템의 단점을 보완하며 새로운 가능성을 제시합니다. HAP는 성층권 또는 중간권에 위치하여 높은 일사량, 저온 환경, 그리고 구름의 간섭을 최소화하는 장점을 지닙니다. 본 연구에서는 이러한 HAP 기반 태양광 발전 시스템의 효율성을 극대화하기 위한 다중 스펙트럼 접근 방식을 제안하고, 이를 바탕으로 실제 구현 가능성을 제시하고자 합니다.

**1. 연구 배경** 태양광 발전은 지속 가능한 에너지 생산의 핵심 동력으로 급부상하고 있으며, 그 효율성을 극대화하는 것이 매우 중요합니다. 특히, 급변하는 환경 조건(일사량, 온도, 그림자 등)에 따라 태양광 패널의 출력 성능이 크게 변동하므로, 이를 효과적으로 관리하고 최적화하는 시스템의 개발이 시급합니다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해, AI 기반의 다중 계층 강화 학습(Multi-Layer Reinforcement Learning, MLRL)을 활용한 지능형 에너지 관리 시스템 (Intelligent Energy Management System, IEMS)을 제안합니다.

**1. 서론** 오늘날, 건축물의 에너지 효율성은 지속 가능한 개발의 핵심 과제 중 하나로 부상하고 있으며, 건물 에너지 소비량의 상당 부분을 차지하는 냉난방 시스템의 효율 개선은 필수적입니다. 본 연구는 저에너지 건축 설계 분야의 세부 연구 분야 중 하나인 "건물 일사량 및 부하 예측 정확도 향상"을 심층적으로 탐구합니다. 특히, 지능형 에너지 관리 시스템 (Intelligent Energy Management System, IEMS)을 기반으로 건물 일사량 및 부하를 정확하게 예측하여, 냉난방 시스템의 에너지 소비를 최적화하는 것을 목표로 합니다.

**1. 서론** 본 연구는 태양광 시스템 설치 및 관리 분야의 초세부 연구 분야 중 하나인 "실시간 전력 분석 및 예측 기반의 태양광 패널 설치 최적화 시스템 구축"을 주제로 한다. 최근 기후 변화와 탄소 중립 목표 달성을 위한 노력으로 태양광 발전 시스템의 보급이 급증하고 있다. 태양광 시스템의 효율적인 설치와 관리는 발전량 극대화, 운영 비용 절감, 그리고 시스템 수명 연장에 필수적이다. 기존의 설치 방식은 주로 과거의 일사량 데이터와 단순한 모델을 기반으로 하여, 실시간으로 변화하는 기상 조건과 주변 환경에 대한 적응성이 부족하다는 한계를 지닌다.

**1. 연구 배경** 태양광 기술은 지속 가능한 에너지 생산의 핵심 동력으로 부상하고 있으며, 특히 주택 및 건물 분야에서 그 중요성이 날로 증가하고 있습니다. 그러나 태양광 시스템의 효율은 환경 조건, 설치 각도, 일사량 변화 등 다양한 요인에 의해 영향을 받습니다. 기존의 태양광 시스템은 이러한 변동성에 능동적으로 대응하기 어려워, 에너지 생산 효율을 최적화하는 데 한계가 있었습니다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 인공지능(AI) 기반 자율 운영 시스템을 개발하고, 이를 통해 태양광 주택 및 건물의 에너지 효율을 극대화하는 것을 목표로 합니다.

**1. 서론** 해양 태양광 발전은 육상 태양광 발전의 한계를 극복하고 광대한 해양 자원을 에너지 생산에 활용할 수 있는 유망한 기술로 부상하고 있습니다. 해양 환경은 육상 환경과 비교하여 더 넓은 부지 확보, 높은 일사량, 그리고 해양 생태계와의 공존 가능성 등 다양한 이점을 제공합니다. 하지만, 해양 태양광 발전 시스템은 파도, 조류, 바람과 같은 역학적인 환경 요인에 노출되어 플랫폼의 안정성을 확보하고 발전 효율을 극대화하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

**초록** 본 연구는 도시 열섬 현상(Urban Heat Island Effect, UHI) 완화를 목표로, 인공지능(AI) 기반의 지능형 식생 관리 시스템(Intelligent Vegetation Management System, IVMS)을 개발하고 그 성능을 분석한다. 본 시스템은 기온, 습도, 일사량, 토양 수분량 등 다양한 환경 데이터를 실시간으로 수집하고, 이를 바탕으로 식생의 종류, 위치, 관수(灌水) 주기, 시비(施肥)량 등을 AI 기반으로 최적화하여 도시 열섬 현상을 완화하고 도시 녹지 공간의 효율성을 극대화하는 것을 목표로 한다.

**초록** 본 연구는 위성 IoT 기술과 심층 학습 알고리즘을 융합하여 지능형 농업 모니터링 시스템을 구축하고, 작물 생육을 정밀하게 예측하는 방법을 제시합니다. 위성 IoT 센서를 통해 수집된 다양한 환경 데이터 (토양 수분, 온도, 습도, 일사량 등)와 고해상도 위성 영상 데이터를 결합하여, 작물 생육 상태를 실시간으로 모니터링하고 예측합니다. 이를 위해, 시계열 데이터 분석에 특화된 LSTM (Long Short-Term Memory) 기반 딥러닝 모델을 개발하여, 작물 생육 정보를 학습하고 예측 정확도를 향상시켰습니다.

**초록** 본 연구는 위성 IoT 기술과 심층 학습 알고리즘을 융합하여 지능형 농업 모니터링 시스템을 구축하고, 작물 생육을 정밀하게 예측하는 방법을 제시합니다. 위성 IoT 센서를 통해 수집된 다양한 환경 데이터 (토양 수분, 온도, 습도, 일사량 등)와 고해상도 위성 영상 데이터를 결합하여, 작물 생육 상태를 실시간으로 모니터링하고 예측합니다. 이를 위해, 시계열 데이터 분석에 특화된 LSTM (Long Short-Term Memory) 기반 딥러닝 모델을 개발하여, 작물 생육 정보를 학습하고 예측 정확도를 향상시켰습니다.

### 1. 서론 최근 에너지 위기와 기후 변화에 대한 우려가 커지면서, 지속 가능한 에너지원에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히, 태양광 발전과 지열 에너지는 각각 높은 잠재력을 가진 재생 에너지원으로 주목받고 있다. 그러나 태양광 발전은 일사량 변화에 따른 간헐적인 발전 특성을 가지며, 지열 에너지는 초기 투자 비용이 높고 지역적 제약이 따른다는 단점이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 태양광 발전과 지열 에너지를 결합한 하이브리드 에너지 시스템을 제안하고, 시스템 효율을 극대화하기 위한 능동형 열에너지 관리 최적화 방안을 연구하고자 한다.

### 1. 서론 최근 에너지 위기와 기후 변화에 대한 우려가 커지면서, 지속 가능한 에너지원에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히, 태양광 발전과 지열 에너지는 각각 높은 잠재력을 가진 재생 에너지원으로 주목받고 있다. 그러나 태양광 발전은 일사량 변화에 따른 간헐적인 발전 특성을 가지며, 지열 에너지는 초기 투자 비용이 높고 지역적 제약이 따른다는 단점이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 태양광 발전과 지열 에너지를 결합한 하이브리드 에너지 시스템을 제안하고, 시스템 효율을 극대화하기 위한 능동형 열에너지 관리 최적화 방안을 연구하고자 한다.

**다중 목표 최적화를 활용한 차세대 고효율 태양광 패널 배치 전략** ## 1. 서론 ### 1.1 연구 배경 및 필요성 전 세계적인 에너지 수요 증가와 함께 지속 가능한 에너지원에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 태양광 에너지는 풍부한 자원과 기술 발전으로 인해 가장 유망한 대체 에너지원으로 주목받고 있다. 하지만, 태양광 발전 시스템의 효율성은 태양광 패널의 배치 방식에 크게 의존하며, 불균일한 일사량 분포, 그림자 효과, 온도 변화 등 다양한 환경적 요인에 의해 영향을 받는다.

**다중 목표 최적화를 활용한 차세대 고효율 태양광 패널 배치 전략** ## 1. 서론 ### 1.1 연구 배경 및 필요성 전 세계적인 에너지 수요 증가와 함께 지속 가능한 에너지원에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 태양광 에너지는 풍부한 자원과 기술 발전으로 인해 가장 유망한 대체 에너지원으로 주목받고 있다. 하지만, 태양광 발전 시스템의 효율성은 태양광 패널의 배치 방식에 크게 의존하며, 불균일한 일사량 분포, 그림자 효과, 온도 변화 등 다양한 환경적 요인에 의해 영향을 받는다.

### 초록 본 연구는 건물 에너지 효율 향상을 위한 자기 적응형 스마트 윈도우 시스템 개발에 초점을 맞춘다. 기존 스마트 윈도우 기술의 한계를 극복하고, 실시간으로 변화하는 환경 조건과 사용자 선호도를 반영하여 열에너지 관리 성능을 극대화하기 위해 강화학습 알고리즘을 도입한다. 본 연구에서는 창문을 통해 유입되는 일사량 조절, 실내 온도 유지, 사용자 선호도 충족 간의 균형을 강화학습 에이전트가 스스로 학습하도록 설계하여 에너지 소비를 줄이고 쾌적한 실내 환경을 조성하는 것을 목표로 한다.