Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies (한국지리정보학회지)

The Korean Association of Geographic Information Studies (한국지리정보학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Testing Implementation of Remote Sensing Image Analysis Processing Service on OpenStack of Open Source Cloud Platform

오픈소스 클라우드 플랫폼 OpenStack 기반 위성영상분석처리 서비스 시험구현

  • Kang, Sang-Goo (Dept. of Information System Engineering, Hansung University) ;
  • Lee, Ki-Won (Dept. of Information System Engineering, Hansung University)
  • 강상구 (한성대학교 정보시스템공학과) ;
  • 이기원 (한성대학교 정보시스템공학과)
  • Received : 2013.10.11
  • Accepted : 2013.11.29
  • Published : 2013.12.31
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

The applications and concerned technologies of cloud computing services, one of major trends in the information communication technology, are widely progressing and advancing. OpenStack, one of open source cloud computing platforms, is comprised of several service components; using these, it can be possible to build public or private cloud computing service for a given target application. In this study, a remote sensing image analysis processing service on cloud computing environment has designed and implemented as an operational test application in the private cloud computing environment based on OpenStack. The implemented service is divided into instance server, web service, and mobile app. A instance server provides remote sensing image processing and database functions, and the web service works for storage and management of remote sensing image from user sides. The mobile app provides functions for remote sensing images visualization and some requests.

2013년 현재 클라우드(Cloud) 컴퓨팅 서비스는 정보통신기술분야의 핵심 기술 동향 중 하나로서 이에 관련된 기술이나 사업 응용 분야가 계속 발전, 확대되고 있다. 이러한 서비스를 개발할 수 있는 기반 요소인 클라우드 플랫폼 중에 하나인 OpenStack은 오픈소스 기반으로 몇 가지의 내부 기술 요소로 이루어져 있고, 서비스 목적에 따라 상업적 플랫폼에 의존하지 않고도 독자적인 공개 및 비공개 클라우드 컴퓨팅 환경을 구축할 수 있는 환경을 제공한다. 이번 연구에서는 위성영상정보 분석처리 시스템을 시범적인 클라우드 서비스 모델로 설정하여 OpenStack을 기반으로 비공개 클라우드 컴퓨팅 환경으로 설계, 구축하는 사례를 제시하고자 하였다. 구현된 서비스는 세부적으로 인스턴스 서버, 웹 서비스, 모바일 앱으로 구분하였다. 인스턴스 서버는 실제 위성영상정보 분석처리, 데이터베이스 등의 기능을 제공하고, 웹 서비스는 사용자로부터 위성영상정보를 저장 및 관리하는 기능을 제공한다. 한편 모바일 앱은 위성영상정보의 시각화 및 분석처리 요청 등의 기능을 수행한다.

Keywords

References

  1. Almeer, M.H. 2012. Cloud hadoop map reduce for remote sensing image analysis. Journal of Emerging Trends in Computing and Information Sciences 3:637-644.
  2. Barnatt, C. (Yoon, S.H. and K.H. Lee translation) 2011. A Brief Guide to Cloud Computing. Miraebook, 312pp (크리스토퍼 버냇 (윤성호, 이경환 옮김). 2011. 클라우드 컴퓨팅 당신이 알고 있는 컴퓨터의 시대는 끝났다. 미래의창, 312쪽).
  3. Jeong, U.J., D.J. Kang and S.I. Jung. 2011. Trend of open source sw-based cloud computing technology. Electronics and Telecommunications Trends 26(5):43-54 (정의정, 강동재, 정성인. 2011. 공개 SW기반 클라우드 기술 현황, 전자통신동향분석 26(5):43-54).
  4. Kang, S.G., K.W. Lee and Y.S. Kim. 2012. Preliminary performance testing of geo-spatial image parallel processing in the mobile cloud computing service. Korean Journal of Remote Sensing 28(4):467-475 (강상구, 이기원, 김용승. 2012. 모바일 클라우드 컴퓨팅 서비스를 위한 위성영상 병렬 정보처리 성능 예비실험. 대한원격탐사학회지 28(4):467-475). https://doi.org/10.7780/kjrs.2012.28.4.10
  5. Kim, K.S. and K.W. Lee. 2012. Overlay rendering of multiple geo-based images using WebGL blending technique. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 15(4):104-113 (김광섭, 이기원. 2012. WebGL 블렌딩 기법을 이용한 다중 공간영상정보 중첩 가시화. 한국지리정보학회지 15(4):104-113). https://doi.org/10.11108/kagis.2012.15.4.104
  6. Kim, K.S., S.G. Kang and K.W. Lee. 2013. Geo-based image blending in a mobile cloud environment. Remote Sensing Letters 4(11):1117-1126. https://doi.org/10.1080/2150704X.2013.845922
  7. Lance A. 2012. Comparing open source private cloud (IaaS) platforms. http://cdn.oreillystatic.com/en/assets/1/event/80/Comparing Open Source PrivateCloud Platforms Presentation.pdf.
  8. Lee, K.W. and S.G. Kang. 2013. Mobile cloud service of geo-based image processing functions: a test iPad implementation. Remote Sensing Letters 4(9):910-919. http://www.tandfonline. com/doi/abs/10.1080/2150704X.2013.810821.
  9. Lim, Y.J., S.K. Baek, S.I. Jung and H.S. Won. 2013. Cloud & big data for the smart internet services. Korea Communications Agency PM Issue Report 2013 3(1):1-34 (임용재, 백선경, 정성인, 원희선. 2013. 스마트인터넷 서비스를 위한 클라우드와 빅데이터. 한국방송통신전파진흥원 PM Issue Report 2013 3(1):1-34).
  10. Nielsen, A.A. 2011. Kernel maximum autocorrelation factor and minimum noise fraction transformations. IEEE Transactions on Image Processing 20:612-624. https://doi.org/10.1109/TIP.2010.2076296
  11. NIPA. 2013. ICP Spot Issue, August 2013. 24pp (정보통신산업진흥원. 2013. ICT Spot Issue, 2013년 8월, 24쪽).
  12. OpenStack. 2013. OpenStack community welcome guide. http://www.openstack.org/assets/welcome-guide/OpenStackWelcomeGuide.pdf.
  13. Yang, C., Y. Xu and D. Nebert. 2013. Redefining the possibility of digital Earth and geosciences with spatial cloud computing. International Journal of Digital Earth 6:297-312. https://doi.org/10.1080/17538947.2013.769783
  14. Yue, P., H. Zhou, J. Gong and L. Hu. 2013. Geoprocessing in cloud computing platforms- a comparative analysis. International Journal of Digital Earth 6:404-425. https://doi.org/10.1080/17538947.2012.748847

Cited by

  1. An Open Source Mobile Cloud Service: Geo-spatial Image Filtering Tools Using R vol.22, pp.5, 2014, https://doi.org/10.12672/ksis.2014.22.5.001
  2. A Performance Test of Mobile Cloud Service for Bayesian Image Fusion vol.30, pp.4, 2014, https://doi.org/10.7780/kjrs.2014.30.4.3
  3. A Study on the Application of the Technology Tree for Water Hazard Information Platform vol.17, pp.4, 2014, https://doi.org/10.11108/kagis.2014.17.4.200
  4. Evaluation of Geo-based Image Fusion on Mobile Cloud Environment using Histogram Similarity Analysis vol.31, pp.1, 2015, https://doi.org/10.7780/kjrs.2015.31.1.1
  5. A Study on Stable Response of the CNN-Based Monitoring Applications Through Virtualized Platform vol.20, pp.12, 2013, https://doi.org/10.9728/dcs.2019.20.12.2525
  6. An Implementation of Open Source-Based Software as a Service (SaaS) to Produce TOA and TOC Reflectance of High-Resolution KOMPSAT-3/3A Satellite Image vol.13, pp.22, 2013, https://doi.org/10.3390/rs13224550