태양열 에너지에 대한 현명한 결정을 내리도록 도와주는 머신러닝

Google GeoRadar 6&7월호에 ‘Using machine learning to help people make smart decisions about solar energy(태양열 에너지에 대한 현명한 결정을 내리도록 도와주는 머신러닝)’이라는 제목의 흥미로운 글이 있어 소개합니다. 친환경 에너지와 여러 분야에서 화두로 떠오르고 있는 머신러닝이 힘을 합치고 있다는 소식입니다. 원문은 여기서 확인 가능합니다^^

 

몇년 전만 해도, 집에 태양 전지판을 설치할지말지 결정을 하기 위해서는 차를 타고 온 동네를 돌아다니며 다른 집 지붕을 확인해봐야 했습니다. 많은 이웃집들이 이미 태양열 에너지를 이용하고 있는 것을 보고, 같은 결정을 내리는 사람들이 많았습니다.

Project Sunroof는 태양 전지판의 설치 여부를 결정하는데 도움이 되는 정보를 제공합니다. 이미 6천만 채 이 상의 집에 대해 태양열 전지판으로 생산할 수 있는 전기량과 이를 통해 절감할 수 있는 비용 정보를 제공하고 있습니다. Project Sunroof의 새 기능 ‘Project Sunroof Data Explorer’를 이용한다면 더이상 귀찮게 동네를 돌아다니며 다른 집들을 확인해 볼 필요가 없습니다. Project Sunroof Data Explorer이 미국 전역에 설치된 태양 전지판을 지도 위에 표시해주기 때문입니다. 

 

이 기능은 머신 러닝과 구글맵스에서 제공하는 이미지들을 결합하여, 특정 구역에 얼마나 많은 집들이 태양열 에너지를 이용하고 있는지 추정치를 제공해줍니다. 구글은 우선 지붕의 고해상도 사진을 찍어 수동으로 태양열 발전기 설치를 확인하고, 이 데이터를 가지고 알고리즘을 트레이닝 했습니다. 반복에 반복을 거듭하여, 머신 러닝 알고리즘은 자동으로 이미지 속의 발전기 설치 여부(전기를 생산하는 광전지 패널과 태양열 온수 히터 둘 다)를 찾아낼 수 있게 되었습니다.

(머신러닝: 경험적 데이터를 기반으로 학습을 하고 예측을 수행하고 스스로의 성능을 향상시키는 시스템)

 

지금까지 이 기능을 바탕으로 미국 전역에 70만개의 태양 전지판을 확인했습니다. 계속해서 알고리즘을 발전시키면서, 더 많은 발전기들을 확인하고 보여줄 것입니다. 이 기능이 정책결정자, 지역사회, 그리고 개인에게 더 많은 정보를 제공하여 더 환경친화적인 사회를 만들기를 기대합니다.