| 研究課題/領域番号 |
21K01023
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分04010:地理学関連
|
|---|
| 研究機関 | 中部大学 |
|---|
研究代表者 |
安本 晋也 中部大学, 人文学部, 准教授 (60725563)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2023年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2022年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2021年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
|
|---|
| キーワード | 深層学習 / GIS / 屋根上太陽光パネル / 郵送質問紙調査 / GIS（地理情報システム） / 機械学習 / 太陽光パネル / 再生可能エネルギー / 防災 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
2011年の東京電力福島第一原発事故をきっかけに，再生可能エネルギーであり，防災にも寄与する太陽光発電の家庭部門における普及が重視されるようになった。しかし，太陽光パネル導入世帯の地理的な分布や，太陽光パネル導入に影響を与える要因は十分には把握されていない。
太陽光発電推進のためのより効果的な施策を練るには，太陽光パネル導入の状況と要因を把握することが不可欠である。本研究では機械学習とGIS（地理情報システム）を用いて，空中写真から家屋の屋根上太陽光パネルの位置の特定を行う。そして郵送質問紙調査によって得た情報と，GISによる地域の情報を組み合わせて，太陽光パネル導入の要因を分析する。
|
| 研究実績の概要 |
本研究の目的は深層学習とGISを用いて、家庭部門の屋根上太陽光パネルを識別し、そのデータをもとに太陽光パネルの導入要因を分析することにある。
空中写真をもとに深層学習を行い、屋根上太陽光パネルの識別を完了させたが、現時点ではその太陽光パネルが発電用のものなのか、太陽熱温水器によるものなのかの判別が厳密には難しいということがわかった。用途ごとに明確に太陽光パネルの見た目がことなる場合もあれば、近年では見た目が非常によく似ているケースもある。この点を解決するため、郵送質問紙調査の調査票の検討のし直しが必要となった。
さらに、可能であるならばアノテーションの処理時点においてこれら２種類の太陽光パネルの区別できないかも再検討する。具体的には２種類の太陽光パネルの実際のサンプル写真を入手し、それと見比べることで太陽光パネルの種類を判別していく。これらの手法を実践するために、アノテーションの実施を依頼する企業との打ち合わせも進めた。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
上述したように各太陽光パネルが発電用のものなのか、太陽熱温水器によるものなのかの判別が厳密には難しいということがわかったため、郵送質問紙調査の調査票の見直しと、アノテーションの処理過程の再検討の２つの方法で解決にあたる。
|
| 今後の研究の推進方策 |
共同研究者とのさらなるやりとりも行い、郵送質問紙調査の調査票の最終版を作成する。その後調査票の内容を倫理申請にかける等して、確定する。郵送質問紙調査の送付先からの問い合わせにどう対応するかについても協議していく。アノテーション処理における厳密な打ち合わせも行っていく。
|
