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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이건우 (세종대학교)
염재홍 (세종대학교)

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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.

Applying machine learning to satellite images has been actively studied in the field of geospatial information. However, there are few studies that consider data acquisition and preprocessing requirements arising from satellite image and machine learning specificity. In this study, we propose a lightweight and scalable system based on microservice architecture, which is the latest IT trend, by analyzing data acquisition and preprocessing requirements in the machine learning modeling process using satellite imagery. The proposed system facilitate effective data acquisition through spatio-temporal filtering and cloud cover filtering by constructing database, and facilitate automatic preprocessing with GUI for applying machine learning to satellite images. Moreover, we has designed a web-based system to be accessible by a number of users, has designed and implemented in a microservice architecture style that are independently developable and scalable as each service unit.

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

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