An Empirical Study on Location Determinants of Solar Power Facilities and Their Price Effects on Land: Using Deep Learning and DID Models
인문사회기초연구 · 박사과정생연구장려금지원사업
2026년
2340063549
교육부
한국연구재단
한양대학교
최예리
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2028.08.31
1,000만원
1,000만원
기초연구
대학
서울특별시
본 연구는 (1) 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 전국 태양광 발전시설의 정밀 공간데이터를 구축하고, (2) 기설치 태양광 발전시설의 입지 적정성을 발전효율·운영투자효율·토지이용 특성의 다층적 관점에서 사후 평가하며, (3) 태양광 발전시설 설치의 지가상승 메커니즘을 인과추론 모형을 통해 실증적으로 규명하는 것을 목표로 한다. 이를 통해 태양광 발전시설의 ...
본 연구는 현행 태양광 발전시설 공간데이터의 한계를 극복하고, 기설치 시설의 입지 적정성과 지가상승 메커니즘을 실증적으로 규명하는 것을 목적으로 한다.우선, 25cm급 고해상도 항공정사영상과 ... 있어 이를 보완할 수 있는 새로운 데이터셋의 구축이 요구된다. 본 연구의 결과로 구축된 공간데이터는 인터랙티브 웹 맵 또는 공간데이터 공개 플랫폼을 통해 연구자 및 실무자가 자유롭게 활용할 ...
본 연구를 통해 구축되는 (1) 전국 태양광 발전시설 공간데이터는 관련 후속 연구의 기반이 될 수 있으며, 지자체의 태양광 발전시설 허가 검토 및 기설치 시설의 효율성 평가에도 실무적으로 활용될 수 있다. 또한, (2) 다층적 입지요인을 종합한 적정성 평가 프레임워크는 향후 태양광 발전시설 입지 유도를 위한 계획적 기준으로 기능할 수 있을 것이다. 나아가, (3) ...