인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
학술저널
DBpia Top 10%
오류 신고하기해당 페이지 내 제목·저자·목차·페이지정보가 잘못된 경우 알려주세요!
피인용 0
초록·키워드
데이터 센터는 디지털 경제의 핵심 인프라로, 급증하는 데이터 처리 수요와 함께 전력 소비 및 환경적 부담이 증가하고 있다. 특히, 한국에서는 데이터 센터가 수도권에 과도하게 집중되어 전력 수급 불균형과 지역 불균형을 심화시키는 주요 원인으로 작용하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구는 머신러닝과 지리 가중 회귀를 활용하여 데이터 센터 최적 입지를 선정하는 방법론을 제안한다. 먼저, 랜덤 포레스트를 통해 데이터 센터 입지에 영향을 미치는 주요 변수들의 중요도를 도출하였으며, 자연재해 위험(침수 위험, 지진 위험)과 인프라 조건(인구 밀도, 전력 공급 안정성)이 핵심 요인으로 확인되었다. 이후 지리 가중 회귀를 활용하여 지역적 특성을 반영한 회귀 계수를 산출하였으며, 이를 바탕으로 지역별 입지 적합성을 평가하였다. 분석 결과, 천안, 김해, 대구 등 일부
지방 지역이 데이터 센터 입지에 적합한 것으로 나타났다. 이들 지역은 자연재해 위험이 낮고 재생 가능 에너지 접근성과 인프라 조건이 우수하여 데이터 센터 운영의 안정성과 지속 가능성을 동시에 충족할 가능성을 보였다. 본 연구는 데이터 센터 입지 선정 과정에서 자연재해, 인프라 조건, 사회적 요인 간의 상호작용을 통합적으로 고려한 새로운 프레임워크를 제시하며, 데이터 기반 의사결정의 정교함을 높였다. 나아가 본 연구는 데이터 센터 뿐만 아니라 기타 주요 기반 시설의 입지 선정에도 활용될 수 있는 가능성을 제시하며, 지역 균형 발전과 지속 가능한 데이터 센터 운영을 위한 실질적 정책적 시사점을 제공한다.
지방 지역이 데이터 센터 입지에 적합한 것으로 나타났다. 이들 지역은 자연재해 위험이 낮고 재생 가능 에너지 접근성과 인프라 조건이 우수하여 데이터 센터 운영의 안정성과 지속 가능성을 동시에 충족할 가능성을 보였다. 본 연구는 데이터 센터 입지 선정 과정에서 자연재해, 인프라 조건, 사회적 요인 간의 상호작용을 통합적으로 고려한 새로운 프레임워크를 제시하며, 데이터 기반 의사결정의 정교함을 높였다. 나아가 본 연구는 데이터 센터 뿐만 아니라 기타 주요 기반 시설의 입지 선정에도 활용될 수 있는 가능성을 제시하며, 지역 균형 발전과 지속 가능한 데이터 센터 운영을 위한 실질적 정책적 시사점을 제공한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-25-02-093605101
