머신러닝 모델링을 위한 웹 기반 위성영상 데이터 전처리 자동화 시스템 설계 및 구현

이건우; 염재홍

doi:10.7319/kogsis.2018.26.1.061

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이건우 (세종대학교) 염재홍 (세종대학교)

저널정보: 대한공간정보학회 대한공간정보학회지 한국지형공간정보학회지 제26권 제1호(통권 제83호)

발행연도: 2018.3

수록면: 61 - 67 (7page)

DOI: 10.7319/kogsis.2018.26.1.061

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최근 공간정보 분야에서 위성영상과 머신러닝을 이용한 연구가 활발하지만 위성영상과 머신러닝이 가진 특수성으로 인하여 발생하는 데이터 확보와 전처리에 대한 요구사항을 반영한 연구는 미비하다. 이 연구에서는 위성영상기반의 머신러닝 모델링 과정에서 발생하는 요구사항을 분석하여 최신 IT 트렌드인 마이크로 서비스 아키텍처 기반의 가볍고 확장성 있는 시스템을 제시하였다. 제시하는 시스템은 데이터 확보의 요구사항을 반영하여 데이터베이스를 구축하고 시공간 필터링 및 운량 필터링 기능을 통한 효과적 데이터 확보 기능을 제공하고, 위성영상 데이터의 머신러닝 모델링 적용에 필요한 전처리에 대하여 GUI 기반의 자동화 기능을 제공하도록 설계하였다. 또한, 다수의 사용자들이 접근할 수 있도록 웹 기반으로 설계하였으며 서비스 단위의 독립적인 개발과 확장이 가능한 마이크로서비스 아키텍처 스타일로 설계 및 구현하였다.

#전처리 자동화 #머신러닝 #웹 시스템 #마이크로서비스 #Automatic Preprocessing #Machine Learning #Web System #Microservice

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[인터넷자원] - Bollinger, D. / 2015 / Announcing Libra - the Landsat imagery browser you will love, Development SEED

[학술지(정기간행물)] - Busetto, L. / 2016 / MODIStsp: An R package for automatic preprocessing of MODIS Land Products time series / Computers & Geosciences 97 : 40 ~ 48

[학술지(정기간행물)] - 최유정 / 2017 / Downscaling of MODIS Land Surface Temperature to LANDSAT Scale Using Multi-layer Perceptron / 한국측량학회지 35 (4) : 313 ~ 318

[인터넷자원] - Fowler, M. / 2014 / Microservice

[학술지(정기간행물)] - Lary, D. J. / 2016 / Machine learning in geosciences and remote sensing / Geoscience Frontiers 7 (1) : 3 ~ 10

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