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[디지털투데이 AI리포터] 구글이 주택 환경에 따라 변화하는 일조량을 항공 사진으로 판단하는 '솔라 API'(Solar API)를 공개했다.

이를 통해 전 세계 모든 지역의 일조량 평가가 가능해졌다고 23일 온라인 매체 기가진이 전했다.

주택용 태양광 패널 설치는 시간이 오래 걸리고 복잡한 것이 문제점이다. 특히 이 문제는 데이터가 부족한 신흥 시장에서 더욱 두드러진다고 한다. 이에 지난해 구글은 항공기에서 촬영한 건물 옥상 이미지를 기반으로 태양광 데이터를 구축하는 '솔라 API'를 출시했다. 이를 통해 3D 모델을 활용한 설계 최적화, 효율적인 태양광 패널 레이아웃 구현, 비용 절감 등이 가능해졌다.

지금까지 솔라 API는 일본, 미국, 유럽에서만 사용 가능했지만, 신흥 시장의 태양광 발전 수요가 증가함에 따라 구글은 인공위성이 촬영한 이미지를 솔라 API에 적용하는 것에 대한 연구를 진행했다.

인공위성이 촬영한 이미지는 항공 사진보다 해상도가 낮고, 정확한 고도 지도의 부족, 화질 저하, 비스듬히 촬영한 왜곡 등 다양한 문제를 안고 있다고 한다. 반면, 기계학습 모델을 위성사진에 적용하면 일조량 평가가 가능한 범위가 전 세계적으로 확대될 수 있다.

구글은 "우리의 모델은 다양한 건축 양식과 풍경에 잘 일반화된다"며 " 향후 연구에서는 장애물 감지, 지붕 재질 감지, 기존 태양광 패널 식별 등 새로운 연구 방향을 모색하는 데 집중할 것"이라고 전했다.

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