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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
한수희 (Kyungil University)
저널정보
한국측량학회 한국측량학회지 한국측량학회지 제35권 제3호
발행연도
2017.6
수록면
187 - 194 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2024

다수의 위성영상의 무감독 분류와 병렬처리
한수희 ,  이정호 대한공간정보학회 학술대회 2024.05 학술대회자료

2022

대용량 위성영상의 효율적인 처리를 위한 알고리즘 비지향적 병렬처리 기술 개발
한수희 ,  이정호 ,  송정헌 외 1명 대한토목학회 학술대회 2022.10 학술대회자료

2017

대용량 위성영상의 무감독 분류를 위한 K-means 군집화 알고리즘의 병렬처리
한수희 한국측량학회지 2017.06 학술저널
병렬처리 기반 대용량 위성영상의 무감독 분류
한수희 한국측량학회 학술대회자료집 2017.04 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
본 연구는 대용량 위성영상의 신속한 무감독 분류를 위해 k-means 군집화 알고리즘을 병렬처리하는 방법을 소개한다. K-means 군집화 알고리즘은 대표적인 무감독분류 알고리즘으로서 주로 감독분류의 전처리 단계로 활용되지만 연산 집약적이고 사용자의 개입이 적어 병렬처리의 효과를 분명하게 나타낼 수 있다. 병렬처리 코드는 OpenMP 기반의 멀티쓰레딩을 이용하여 구현하였다. 실험은 1대의 PC에서 시행하였으며 이 PC의 CPU에는 8개의 멀티코어가 집적되어 있다. 실험 영상으로는 7개 밴드로 구성한 30m 해상도의 LANDSAT 8 OLI 영상과 8개 밴드로 구성한 10m 해상도의 Sentinel-2A 영상을 사용하였다. 각각 10개 군집을 사용하여 순차처리 및 병렬처리를 수행한 결과 병렬처리가 순차처리에 비해 6배 내외의 속도를 나타내었다. 순차처리와 병렬처리 결과의 일치성 평가를 위해 각 군집의 중심값과 분류된 화소의 수를 비교하고 분류 결과 영상간 차분을 수행하였고 결과로 모든 정보가 일치하였다. 본 연구는 병렬처리를 통해 대용량 위성영상의 처리 속도를 상당히 향상시킬 수 있음을 입증하고 있다는 점에서 의미가 있다고 판단된다. 아울러 OpenMP 기반의 멀티쓰레드를 이용하면 비교적 쉽게 병렬처리를 구현할 수 있지만 false sharing의 발생을 억제하도록 코드를 설계하는데 주의를 기울여야 함도 확인할 수 있었다.
#K-means Clustering #Parallel Processing #Unsupervised Classification #Satellite Imagery #K-means 군집화 #병렬처리 #무감독 분류 #위성영상

목차

Abstract
초록
1. 서론
2. 본론
3. 적용 및 평가
4. 결론
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Clematis, A., Mineter, M., and Marciano, R. (2003), High performance computing with geographical data, Parallel Computing, Vol. 29, Issue 10, pp. 1275-1279. Han, S.H., Heo, J., Sohn, H.G., and Yu, K. (2009), Parallel processing method for airborne laser scanning data using a PC cluster and a virtual grid, Sensors, Vol. 9, Issue 4, pp. 2555-2573. Healey, R., Dowers, S., Gittings, B., and Mineter, M.J. (1997), Parallel Processing Algorithms for GIS, CRC Press, UK. google schola Koo, I.H. (2012), High-speed Processing of Satellite Image Using GPU, Master’s thesis, Chungnam National University, Daejeon, Korea, pp. 28-42. (in Korean with English abstract) Lee, K., Jo, M., and Lee, W. (2016), Parallel processing of satellite images using CUDA library: focused on NDVI calculation, Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, Vol. 19, No. 3, pp. 29-42. (in Korean with English abstract)

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