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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이강훈 (경북대학교 융복합시스템공학부) 조명희 (경북대학교 융복합시스템공학부) 이원희 (경북대학교 융복합시스템공학부)
저널정보
한국지리정보학회 한국지리정보학회지 한국지리정보학회지 제19권 제3호
발행연도
2016.1
수록면
29 - 42 (14page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2016

위성영상 병렬처리를 위한 CUDA라이브러리 활용 기법 연구
이강훈 융복합시스템공학전공 2016.01 학위논문
CUDA 라이브러리를 이용한 위성영상 병렬처리 : NDVI 연산을 중심으로
이강훈 ,  조명희 ,  이원희 한국지리정보학회지 2016.01 학술저널

초록· 키워드

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원격탐사는 넓은 지역을 직접 접촉하지 않고 정보를 취득할 수 있고 다양한 분야에 적용할 수 있음으로써 급속히 발전하게 되었다. 이에 따라 위성의 제원 또한 원격탐사의 발전과 함께 급속한 발전을 이루게 되었다. 이러한 이유로 여러 분야에서 활용에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 현재 활용에 관한 연구는 활발히 이루어지고 있지만, 자료처리에 관련된 연구가 부족한 실정이다. 예전보다 인공위성의 제원이 발전하면서 많은 양의 정보 획득이 가능해진 것과 동시에 데이터 크기 또한 매우 커졌다. 이는 과거에 비해 자료의 처리속도가 저하된다는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 병렬 처리의 한 가지 기법인 NVIDIA에서 제공하고 있는 CUDA (Compute Unified Device Architecture) 라이브러리를 활용하여 위성영상 자료처리 성능의 최적화를 목적으로 하고 있다. 본 연구의 순서는 다음과 같다. 다목적실용위성(Korea Multi-Purpose Satellite, KOMPSAT)의 영상을 크기를 기준으로 5가지 Type으로 나눈다. 이렇게 나누어진 영상을 원격탐사 분야의 한 가지 방법인 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)로 구현한다. 이때 CPU (Central Processing Unit, 중앙처리장치) 기반과 GPU (Graphic Processing Unit, 그래픽처리장치) 기반의 두 가지 방법과 상용 소프트웨어인 ArcMap을 이용하여 NDVI를 구현한다. 그리고 동일한 영상 유무를 판단하기 위해 구현된 결과 영상들을 히스토그램과 시각적으로 비교하고 CPU 버전과 GPU 버전의 처리속도를 비교 분석하였다. 연구결과 CPU 버전과 GPU 버전의 결과 영상은 ArcMap으로 구현한 영상과 시각적 그리고 히스토그램 비교를 통해 같은 결과를 나타내어 NDVI 코드는 올바르게 구현되었으며, 처리속도는 CPU보다 GPU가 약 5배 정도 빠른 것으로 확인하였다. 본 연구에서 병렬 처리의 한 기법인 CUDA 라이브러리를 활용하여 위성영상 자료처리 성능을 향상시킬 수 있었으며, 향후 NDVI와 같은 단순한 픽셀 연산 이외에도 다양한 원격탐사 기법의 적용이 필요할 것으로 사료된다.
#정규화식생지수 #병렬 처리 #그래픽처리장치 #중앙처리장치 #CUDA 라이브러리

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Benedetti, R / 1994 / Vegetation classification in the middle mediterranean area by satellite data / International Journal of Remote Sensing 15(3):583~596 google schola 정윤재 / 2015 / LiDAR DEM과 다중시기에 촬영된 Landsat 영상을 이용한 낙동강 유역 내 토지피복 변화 탐지 / 한국지리정보학회지 18(2):135~148 dbpia CUDA toolkit documentation google schola In-Kyu Jeong / 2012 / Performance Study of Satellite Image Processing on Graphics Processors Unit Using CUDA / 대한원격탐사학회지 28(6):683~691 dbpia 조명희 / 2012 / ISODATA 기법을 이용한 RapidEye 영상으로부터 하천의 추출에 관한 연구 / 한국지리정보학회지 15(4):1~14 dbpia

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