On Building the Solar Dataset Form using the Kaggle Platform: The applicability of Machine Learning

캐글 플랫폼 활용한 태양광 데이터셋 형태 구축: 머신 러닝의 적용 가능성

As environmental pollution continues, attention on renewable energy is on the constant rise in recent days. Although various kinds of renewable energy such as solar, wind power and biomass energy have been generated in Jeju, opening and analyzing cases on related data seem insufficient. Therefore, this study is being conducted to deduce the variables which have high relation with solar panel&s output and to understand machine learning methods that can be applied to solar power generation data by utilizing Kaggle platform, which is actively used by a number of scientists. Then, it is planned to propose a form of solar power generation dataset by researching machine learning methods that could be applied to the data. To be specific, analyzing solar power generation data with the Kaggle platform, this study will provide complements on gathering solar power data in Jeju. This study is anticipated to be utilized on data analysis for developing the solar power industry in Jeju. That is, this study is expected to reveal the room for improvement inherent in existing open datasets in Jeju, so that they could be constructed in a suitable form for machine learning for AI analytics. Through this process, a method to increase efficiency of solar power generation is anticipated to be prepared.

최근 환경 오염이 지속되면서 신재생 에너지에 대한 사람들의 관심이 높아지고 있다. 제주 지역은 태양광, 태양열, 바이오, 풍력 발전 등 신재생 에너지 발전이 많이 이루어지고 있지만, 그에 비하여 관련 데이터의 개방과 분석 사례는 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 전 세계 데이터 사이언티스트(Data Scientists)들이 활동하고 있는 캐글(Kaggle) 플랫폼을 활용하여 태양광 생산량과 관련된 변수를 추출하고, 데이터에 적용할 수 있는 머신러닝(Machine Learning) 기법을 탐구하여 머신 러닝 설계를 위한 제주 지역의 태양광 발전 데이터셋(Dataset) 형태(Form)를 제시하고자 한다. 구체적으로는 캐글 데이터 플랫폼을 활용하여 태양광 에너지 분석을 진행한 후 제주 지역 태양광 데이터 수집에 대한 보완점을 제안할 수 있다. 이러한 시도는 제주 지역의 태양광 산업의 발전을 위한 데이터 분석에 활용이 가능할 것으로 기대할 수 있다. 즉, 현재 개방되어 있는 제주 지역의 태양광 발전 데이터셋 형태를 인공지능(Artificial Intelligent) 분석을 위한 머신러닝에 적합한 형태로 구축이 될 수 있도록 제안할 수 있다. 이를 통하여 제주 지역 태양광 산업의 발전의 효율을 높이는 방안을 마련하는데 기반 연구가 될 것이다.