기계학습 기반의 파이썬 모듈을 이용한밀양아리랑우주천문대 전천 영상의 운량 모니터링 프로그램 개발 (Development of the Cloud Monitoring Program using Machine Learning-based Python Module from the MAAO All-sky Camera Images)

서지정보

· 발행기관 : 한국지구과학회
· 수록지 정보 : 한국지구과학회지 / 45권 / 2호 / 111 ~ 120페이지
· 저자명 : 임구, 김도형, 김동현, 박근홍

초록

운량은 천체 관측을 지속하는 데에 중요한 요소 중 하나이다. 과거에는 관측자가 날씨를 직접 판단할 수밖에 없었으나, 원격 및 자동 관측 시스템의 개발로 관측자의 역할이 상대적으로 줄어들었다. 또한 구름의 다양한 형태와 빠른이동 때문에 자동으로 운량을 판단하는 것은 쉽지 않다. 이 연구에서는 기계학습 기반의 파이썬 모듈인 “cloudynight”을 밀양아리랑우주천문대의 전천 영상에 적용하여 운량을 모니터링하는 프로그램을 개발하였다. 전천 영상을 하위 영역으로 나누어 각 39,996개 영역의 16개의 특징을 학습하여 기계학습 모델을 생성하였다. 검증 표본에서 얻은 F1 점수는0.97로, 기계학습 모델이 우수한 성능을 가짐을 보여준다. 운량(“Cloudiness”)은 전체 하위 영역 개수 중 구름으로 식별된 하위 영역 개수의 비율로 계산하며, 운량이 지난 30분 동안 0.6을 초과할 때 관측을 중단하도록 자동 관측 프로그램 규칙을 정하였다. 이 규칙을 따를 때, 기계학습 모델이 운량을 오판하여 관측에 영향을 미치는 경우는 거의 발생하지 않았다. 본 기계학습 모델을 통하여, 밀양아리랑우주천문대 0.7 m 망원경의 성공적인 자동 관측을 기대한다.

영어초록

Cloud coverage is a key factor in determining whether to proceed with observations. In the past, humanjudgment played an important role in weather evaluation for observations. However, the development of remote androbotic observation has diminished the role of human judgment. Moreover, it is not easy to evaluate weather conditionsautomatically because of the diverse cloud shapes and their rapid movement. In this paper, we present the development ofa cloud monitoring program by applying a machine learning-based Python module “cloudynight” on all-sky cameraimages obtained at Miryang Arirang Astronomical Observatory (MAAO). The machine learning model was built bytraining 39,996 subregions divided from 1,212 images with altitude/azimuth angles and extracting 16 feature spaces. Forour training model, the F1-score from the validation samples was 0.97, indicating good performance in identifying cloudsin the all-sky image. As a result, this program calculates “Cloudiness” as the ratio of the number of total subregions tothe number of subregions predicted to be covered by clouds. In the robotic observation, we set a policy that allows thetelescope system to halt the observation when the “Cloudiness” exceeds 0.6 during the last 30 minutes. Following thispolicy, we found that there were no improper halts in the telescope system due to incorrect program decisions. We expectthat robotic observation with the 0.7 m telescope at MAAO can be successfully operated using the cloud monitoringprogram.

참고자료

· 없음