[논문 리뷰] Atlasmaker: A Grid-based Implementation of the Hyperatlas

R. D. Williams, S. G. Djorgovski외 2명|arXiv (Cornell University)|2003. 12. 08.

Astronomical Observations and Instrumentation참고 문헌 1인용 수 3

한 줄 요약

Atlasmaker는 Hyperatlas 프레임워크를 통해 표준화된 리샘플링을 사용하여 천문학적 이미지 조사 자료를 연계함으로써 과학적으로 신뢰할 수 있는 다파장, 다해상도의 하늘 지도를 만드는 격자 기반 소프트웨어 시스템이다. 신뢰할 수 있는 리샘플링 도구(Montage 및 Swarp)를 통해 온디맨드 또는 배치 방식으로 공액된 모자이크를 계산하고, 결과를 분산 가상 파일 시스템(SRB)에 저장하여 재사용 가능하게 하여 천문학적 데이터 중심의 발견 및 교육적 응용을 가능하게 한다.

ABSTRACT

The Atlasmaker project is using Grid technology, in combination with NVO interoperability, to create new knowledge resources in astronomy. The product is a multi-faceted, multi-dimensional, scientifically trusted image atlas of the sky, made by federating many different surveys at different wavelengths, times, resolutions, polarizations, etc. The Atlasmaker software does resampling and mosaicking of image collections, and is well-suited to operate with the Hyperatlas standard. Requests can be satisfied via on-demand computations or by accessing a data cache. Computed data is stored in a distributed virtual file system, such as the Storage Resource Broker (SRB). We expect these atlases to be a new and powerful paradigm for knowledge extraction in astronomy, as well as a magnificent way to build educational resources. The system is being incorporated into the data analysis pipeline of the Palomar-Quest synoptic survey, and is being used to generate all-sky atlases from the 2MASS, SDSS, and DPOSS surveys for joint object detection.

연구 동기 및 목표

• 다양한 파장, 해상도, 투영 방식을 가진 다양한 조사 자료를 통합하여 과학적으로 신뢰할 수 있는 통합 지도로 만드는 확장성 있고 상호운용성이 있는 시스템을 개발하는 것.
• 다른 분포를 가진 조사 자료들(다른 해상도, 파장, 투영 방식)을 공액된, 정렬된 모자이크 형식으로 통합하는 데 도전하는 것.
• 대규모 지도 생성을 위해 온디맨드 및 스크래치드 그리드 컴퓨팅을 모두 지원함으로써 재중복 계산을 최소화하는 것.
• 가상 데이터 모델링을 통해 유래 데이터 제품의 기원 추적 및 동적 업데이트를 지원하는 것.
• 카탈로그 융합을 넘어서 이미지 융합을 가능하게 하여 천문학에서 데이터 중심의 지식 추출 신규 패러다임을 구축하는 것.

제안 방법

• 우주 천체의 구면을 평면에 이산적이고 왜곡이 없는 투영으로 변환하기 위해 Hyperatlas 표준을 사용하며, 해상도는 픽셀당 2의 거듭제곱인 초초당 아크초로 지정된다.
• 분산된 자료원에서 NVO 호환 이미지 데이터를 탐색하고 검색하기 위해 IVOA의 간단한 이미지 접근 프로토콜(SIAP)을 사용한다.
• 지리적으로 분산된 자원에 걸쳐 리샘플링 및 모자이킹 작업을 분산 및 병렬 처리하기 위해 그리드 컴퓨팅 인프라(예: Teragrid, Condor, PBS)를 활용한다.
• 신뢰할 수 있는 리샘플링 커널 두 개인 Montage(NASA/IPAC/JPL)와 Swarp(Terapix)를 통합하여 이미지 재투영, 배경 제거, 공액 추가를 제어된 품질 저하로 수행한다.
• 스토리지 자원 브로커(SRB)를 사용하여 분산 가상 파일 시스템에 계산된 모자이크를 저장함으로써 지속적 캐싱과 효율적 검색을 가능하게 한다.
• 데이터 제품을 실행 가능한 레시피로 간주하는 가상 데이터 모델을 적용하여 기반 데이터 또는 캘리브레이션 변경 시에 동적으로 재생성할 수 있도록 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다양한 파장과 다중 해상도의 천문학적 이미지를 어떻게 체계적으로 공액된, 과학적으로 타당한 지도로 통합할 수 있는가?
• RQ2 어떤 계산 아키텍처가 그리드 자원을 활용하여 테라바이트 규모의 하늘 지도를 효율적이고 확장 가능하며 장애에 강건하게 생성할 수 있는가?
• RQ3 이미지 융합이 개별 조사 자료나 그 카탈로그 데이터에서는 드러나지 않는 새로운 천체물리적 통찰을 얼마나 드러낼 수 있는가?
• RQ4 대규모 분산 이미지 모자이킹 워크플로우에서 기원 추적, 재현 가능성, 동적 업데이트를 어떻게 유지할 수 있는가?
• RQ5 상호작용 및 배치 방식의 지도 생성을 위한 시스템에서 온디맨드 및 스크래치드 그리드 실행 모드가 효과적으로 공존할 수 있는가?

주요 결과

• Atlasmaker는 2MASS, SDSS, DPOSS 등의 조사 자료를 Hyperatlas 표준을 사용하여 다파장, 공액된 하늘 지도로 성공적으로 생성하였다.
• 시스템은 온디맨드 및 스크래치드 그리드 실행을 모두 지원하여 이질적인 컴퓨팅 자원을 효율적으로 활용하여 대규모 지도 생성을 가능하게 하였다.
• 신뢰할 수 있는 리샘플링 도구(Montage 및 Swarp)를 사용함으로써 PSF, 천체측정학, 밝기의 품질 저하를 제어하면서도 수용 가능한 이미지 품질을 유지하였다.
• 계산된 모자이크는 분산된 SRB 기반 가상 파일 시스템에 저장되어 지속적 캐싱과 재사용이 가능해져 중복 계산을 줄였다.
• 가상 데이터 모델은 기반 데이터 또는 캘리브레이션 변경 시 후행 데이터 제품을 동적으로 재생성할 수 있도록 하여 재현 가능성을 향상시켰다.
• Atlasmaker는 팔로마-퀘스트 종합 조사 파이프라인에 통합되어 공동 객체 탐지 및 데이터 마이닝에 대한 실제 적용 가능성을 입증하고 있다.