가상화 및 병렬처리를 이용한 천리안 해양관측위성 자료 재처리 시스템

Title
가상화 및 병렬처리를 이용한 천리안 해양관측위성 자료 재처리 시스템
Alternative Title
Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) Data Reprocessing System (GDRS) Using the Virtualization and the Parallel Processing
Author(s)
양현; 유정미; 최우창
KIOST Author(s)
Yang, Hyun(양현)
Publication Year
2015-10-16
Abstract
천리안 해양관측위성(Geostationary Ocean Color Imager GOCI)은 지난 2010년 발사된 이후부터 지속적으로 동북아시아 근해를 매시간 하루 8회 관측해 오고 있다. GOCI의 주관 운영기관인 한국해양과학기술원 해양위성센터는 지난 5년간 GOCI 자료로부터 유도한 엽록소 농도, 부유물질 농도 등의 2차 해색 자료들을 모두 보유하고 있으며, 이 자료들을 대국민 서비스하고 있다. 이러한 상황에서 해색 자료를 유추하는 알고리즘이 개선될 경우 그 동안 보유해 왔던 모든 해색 자료들을 다시 업데이트 해야할 필요성이 발생하며, 그 용량은 수십 테라바이트에 달한다. 이 연구는 이와 같은 대용량 GOCI 자료를 빠르게 재처리하기 위해 가상화 및 병렬처리 기술을 도입한 시스템을 개발하는데 중점을 맞추고 있으며, 이 시스템을 GOCI 자료 재처리 시스템(GOCI Data Reprocessing System GDRS)이라 부른다. 성능 평가 결과 GDRS를 이용하여 GOCI 자료를 재처리 하는 경우 하드웨어의 자원 효율성을 높임과 동시에 작업 처리 속도를 대폭 개선시킬 수 있다는 것을 확인하였다.도한 엽록소 농도, 부유물질 농도 등의 2차 해색 자료들을 모두 보유하고 있으며, 이 자료들을 대국민 서비스하고 있다. 이러한 상황에서 해색 자료를 유추하는 알고리즘이 개선될 경우 그 동안 보유해 왔던 모든 해색 자료들을 다시 업데이트 해야할 필요성이 발생하며, 그 용량은 수십 테라바이트에 달한다. 이 연구는 이와 같은 대용량 GOCI 자료를 빠르게 재처리하기 위해 가상화 및 병렬처리 기술을 도입한 시스템을 개발하는데 중점을 맞추고 있으며, 이 시스템을 GOCI 자료 재처리 시스템(GOCI Data Reprocessing System GDRS)이라 부른다. 성능 평가 결과 GDRS를 이용하여 GOCI 자료를 재처리 하는 경우 하드웨어의 자원 효율성을 높임과 동시에 작업 처리 속도를 대폭 개선시킬 수 있다는 것을 확인하였다.
URI
https://sciwatch.kiost.ac.kr/handle/2020.kiost/25251
Bibliographic Citation
원격탐사학회추계학술대회, pp.389 - 392, 2015
Publisher
원격탐사학회
Type
Conference
Language
Korean
Publisher
원격탐사학회
Related Researcher
Research Interests

Ocean Satellite ICT Convergence,Artificial Intelligence/Deep Learning,Ocean Big Data,해양 위성 ICT 융합,인공지능/딥러닝,해양 빅데이터

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