위성영상을 이용한 딥러닝을 활용하기 위해서 필요한 파이썬 개발환경을 설정한다. 딥러닝을 수행하는데 특화된 아나콘다 프로그램을 이용해서 환경을 설정한다. 1. 아나콘다 프로그램을 다음 사이트에 접속해서 다운받고 설치를 진행한다. https://www.anaconda.com/products/distribution Anaconda | Anaconda Distribution Anaconda's open-source Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine. www.anaconda.com 2. 아나콘다 가상환경을 파이썬 3.9버전을 기준으로 다음 구문을 실행해서 생성..
이번 글은 파이썬에서 GIS 경위도 좌표에 해당하는 다양한 환경변수 주제도의 값들을 추출하고 엑셀파일로 저장하는 일련의 과정을 설명한다. 1. 관련 패키지를 불러온다. import os from osgeo import gdal import affine import pandas as pd import numpy as np import glob 2. GIS 경위도 좌표를 불러온다. in_xy = "./data/samples/in_xy.csv" df = pd.read_csv(in_xy, encoding="euc-kr") 3. GIS 위치좌표에 해당하는 환경변수의 값을 일괄로 추출하는 함수를 작성 # asc파일의 특정 위치에서 해당 값 추출하기 # 해발고도와 관련 asc파일에서 특정위치의 해발고도 값을 추출하기..
다음 그림처럼 asc file을 일괄적으로 tif 파일로 변환하는 python coding을 설명하고자 한다. python 버전이 3.8.12인 아나콘다 가상환경 geo38로 코딩을 진행한다. 1. 관련된 파이썬 패키지를 불러온다 import os from osgeo import gdal import pandas as pd import numpy as np import glob 2. 입력폴더와 출력폴더를 선언한다. base_folder = "./data/layers/" output_folder = "./data/tif_outputs/" 3. asc 파일을 tif파일로 변환하는 함수를 작성한다. def ascTotiff(in_asc, out_tif=None): in_asc = in_asc out_tif =..
다음 사이트에 접속해서 컴퓨터 환경에 맞는 설치 명령어를 생성한다. https://pytorch.org/get-started/locally/ PyTorch An open source machine learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment. pytorch.org 해당 컴퓨터 환경은 cuda 11.8을 설치한 경우이다. 최종적으로 생성구문은 다음과 같다. pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 가상환경 tf39로 접속해서 위의 설치구문을 실행한다. pyt..
우리가 신나는 게임을 할때 그래픽 카드에 영향을 많이 받지만 컴퓨터가 알아서 자동으로 그래픽 카드를 인식하고 작동하지만, 데이터 분석을 할때는 여러가지 설정을 해줘야 합니다. 이글에서는 인공지능 학습을 할때 가장 유명한 패키지인 텐서플로우를 GPU에서 실행할 수 있는 설정방법을 설명하고자 합니다. 해당 컴퓨터 사양은 window 11에서 RTX 4070 laptop GPU가 설치되어 있다고 가정합니다. 이 글은 Windows 11에서 Tensorflow를 실행하여 최신 Visual Studio, CUDA 및 최신 드라이버와 함께 모델링에 GPU를 사용하는 과정을 설명합니다. 미리 말하지만 최신버전인 cuda 12.1과 cudnn 8.8.1 버전은 작동되지 않는 것을 확인되었고 cuda 11.8버전과 cu..
학술연구정보서비스(RISS) 웹사이트에 접속해서 "국립공원 생태" 를 검색키워드로 연구결과를 검색한 결과 국내학술논문은 1318편, 학위논문 379편, 해외학술논문 2편, 단행본 936편, 연구보고서171편이 2023년 3월31일 기준으로 총 2806건이 검색되었다. 이 글에서는 국내학술논문을 대상으로 텍스트마이닝을 수행할 예정이다. 국내학술논문은 1982년부터 학술논문이 있는데 2013년부터 2022년까지 10년간 논문 697건을 대상으로 한다. 자료 수집을 위해서 100개씩 출력을 선택하고 조회버튼을 클릭해서 100개씩 학술논문자료를 다운받는다. 한번에 다운받기 위해서는 100개씩 조회한 주소에서 100이라는 숫자를 찾아서 697로 변경한 후 다시 주소창에 입력해서 검색하면 한번에 697건을 다운받을..