-
강원대학교 - 태양광 잠재 발전 가능량 데이터 환경 빅데이터
범위 : 전국 시도별 내용 : 일사량이 가지고 있는 잠재량에 설비용량을 적용하여 에너지 생산량을 추정하여 제공 Data 형태 : CSV -
강원대학교 - 수열 에너지 밀도 데이터 환경 빅데이터
범위 : 전국 그리드(1km x 1km) 106,897개 내용 : 1차 방정식 형태의 수열 에너지 잠재량 자료 (수열에너지_냉방(5월~10월) = (COP(4.3)/(COP(4.3) + 1))(이용온도차유량(전체 유량의 0.1%)비열 // 수열에너지_난방(11월~4월) = (COP(3.6)/(COP(3.6) -... -
강원대학교 - 소수력 에너지 밀도 데이터 환경 빅데이터
범위 : 전국 그리드(1km x 1km) 106,897개 내용 : 1차 방정식 형태의 소수력 에너지 잠재량 자료 (소수력발전량=중력가속도(9.8)*유량(fw) * 낙차(1.5) * 효율(0.7) * 24 * 30) Data 형태 : CSV -
강원대학교 - 소수력 잠재 발전 가능량 데이터 환경 빅데이터
범위 : 전국 표준유역 및 시군구 단위 내용 : 1차 방정식 형태의 소수력 에너지 잠재량 자료 (소수력발전량=중력가속도(9.8)*유량(fw) * 낙차(1.5) * 효율(0.7) * 24 * 30) Data 형태 : CSV -
강원대학교 - 수열 잠재 발전 가능량 데이터 환경 빅데이터
범위 : 전국 시군구 단위 내용 : 1차 방정식 형태의 수열 에너지 잠재량 자료 (수열에너지_냉방(5월~10월) = (COP(4.3)/(COP(4.3) + 1))(이용온도차유량(전체 유량의 0.1%)비열 // 수열에너지_난방(11월~4월) = (COP(3.6)/(COP(3.6) - 1))(이용온도차유량(전체 유량의 0.1%)비열 )... -
한국조세재정연구원 머신러닝을 활용한 조세정책의 평가와 설계 공공데이터포털
▶현재 시행 중인 조세특례제도의 효과에 대한 머신러닝 분석을 예로 들어, 정책의 효과성 평가에 머신러닝이 활용될 수 있는 사례를 제시함