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최근 위성영상을 이용한 GIS 시스템이 많이 생겨나면서 위성영상을 이용한 연구가 많이 진행중이다. 하지만 위성영상의 경우 파일 자체의 사이즈가 크기 때문에 본 영상을 처리하기가 쉽지 않으며 시간 또한 많이 소모되게 된다. 또한 효율적인 자료처리를 하기 위해서는 고성능의 하드웨어가 필요하다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 병렬처리를 이용하는 클러스터링 시스템을 사용하여 대용량의 위성영상을 보다 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 시스템을 설계하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 사용하면 앞의 문제점을 해결할 수 있으며 빠른 영상 분석이 가능하게 된다. 병렬 컴퓨터의 노드를 증가시키면서 제안한 시스템의 속도가 빨라지는 것을 실험을 통해 보였다.

최근 위성영상을 이용한 GIS 시스템이 많이 생겨나면서 위성영상을 이용한 연구가 많이 진행중이다. 하지만 위성영상의 경우 파일 자체의 사이즈가 크기 때문에 본 영상을 처리하기가 쉽지 않으며 시간 또한 많이 소모되게 된다. 또한 효율적인 자료처리를 하기 위해서는 고성능의 하드웨어가 필요하다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 병렬처리를 이용하는 클러스터링 시스템을 사용하여 대용량의 위성영상을 보다 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 시스템을 설계하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 사용하면 앞의 문제점을 해결할 수 있으며 빠른 영상 분석이 가능하게 된다. 병렬 컴퓨터의 노드를 증가시키면서 제안한 시스템의 속도가 빨라지는 것을 실험을 통해 보였다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 또한 처리 시간이 많이 소모되 게 되며 효율적인 자료처리를 하기 위해서는 고성능의 하드웨어가 필요하다는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 병렬처리를 이용하는 클러스터링 시스템을 사용하여 대용량의 위성영상을 보다 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 시스템을 설계하였다. 죽 여러 프로세서에서 하나의 위성영상을 처리하는 방법이다.

제안 방법

• 하지만 네트워크로 연결되어 있는 기존의 시스템 돌을 이용하여 병렬로 처리한다면 보다 저렴한 비용으로 같은 성능을 기대할 수 있으며, 확장성 또한 효율적이기 때문에 유지비용 또한 저렴해질 수 있는 강점이 있다. 따라서 본 논문에 서는 클러스터링 시스템 올 이용하여 Grass의 Recti五cation작업올 처리한다.
• 본 논문에서는 위성영상을 고속으로 처리하기 위해 클러스터링 시스템을 이용하였다. 기존의 GIS에서처럼 하나의 프로세서를 가지고 위성영상올 처리할 때 발생할 수 있는 여러 문제점을 해결할 수 있었다.
• 기존의 GIS에서처럼 하나의 프로세서를 가지고 위성영상올 처리할 때 발생할 수 있는 여러 문제점을 해결할 수 있었다. 본 연구에서 추가적으로 필요한 사항은 위성영상을 여러 개의 노드들로 나누어서 처리할 경우 네트워크 통신 속도 때문에 속도 향상이 점점 낮아지는 문제를 해결하는 것이다. 이를 해결하기 위해서는 네트워크의 통신 속도 롤 향상시켜야 한다.

대상 데이터

• 실험에 사용되는 장비는 Alpha 시스템 4 노드로 구성된 클러스터링 시스템이다. 한 노드는 600MHz의 Alpha CPU와 786Mbyte의 메모리로 구성되어 있고 노드들은 Myrinct으로 연결되어 있다.
• 한 노드는 600MHz의 Alpha CPU와 786Mbyte의 메모리로 구성되어 있고 노드들은 Myrinct으로 연결되어 있다. 실험에 사용된 이미지는 162.2Mbyte의 크기롤 가진 위성영상이며 TIFF확장자를 가진 영상을 Grass의 파일 포맷에 맞게 수정된 이미지를 사용하였다. 다음<표 2>와<그림 6>은 클러스터를 구성하는 노드의 수에 따른 Rectification 처리 수행 시간을 나타낸다.

이론/모형

• 따라서 하나의 시스템을 사용하는 것보다 속도 면에서 이점 올 가지게 된다. 본 논문에서는 위성영상을 위한 GIS 소프트웨어로 GRASS룰 사용하였다. [11] GRASS는 LINUX 상에서 동작하는 GIS 툴로서 소스 코드가 공개되어 있어서 실험을 하는데 적당하다.

성능/효과

• 본 논문에서는 위성영상을 고속으로 처리하기 위해 클러스터링 시스템을 이용하였다. 기존의 GIS에서처럼 하나의 프로세서를 가지고 위성영상올 처리할 때 발생할 수 있는 여러 문제점을 해결할 수 있었다. 본 연구에서 추가적으로 필요한 사항은 위성영상을 여러 개의 노드들로 나누어서 처리할 경우 네트워크 통신 속도 때문에 속도 향상이 점점 낮아지는 문제를 해결하는 것이다.

후속연구

• 그렇게 되면 네트워크의 통신으로 인한 오버헤드가 제거되어 최종 속도 향상을 높일 수 있올 것이다. 또한 본 연구를 위성영상의 rectification 연산뿐만 아니라 다른 GIS연산에 적용해 보아야 할 것이다.

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이 논문을 인용한 문헌

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