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"37년 동안의 지구 변화를 표현"··· 구글 어스, '200만 시간' 작업 결과물 공개

구글 어스(Google Earth)가 800개 이상의 2D와 또는 3D로 제작된 타임랩스(Timelapse) 동영상을 새롭게 업로드했다. 이번에 업로드한 타임랩스 영상은 1984년부터 2020년까지 37년 동안 촬영된 위성 사진을 활용해 제작됐다. 타임랩스 동영상 제작에는 구글의 클라우드 플랫폼인 어스 엔진(Earth Engine)과 방대한 양의 데이터가 활용됐으며, 구글 어스의 레베카 무어(Rebecca Moore) 이사가 구글 블로그에서 이를 공개했다. 구글 어스가 타임랩스 서비스를 처음 선보인 것은 2013년 5월이다. 그리고 2016년 11월에 제법 큰 규모의 업데이트를 진행했고, 이번에 새로운 타임랩스 자료와 동영상을 추가했다. 이번에 새로 추가된 타임랩스는 두 가지 면에서 주목할만하다. 첫 번째는 거의 40년에 가까운 37년 동안의 변화를 눈으로 볼 수 있고, 두 번 째는 3D 영상을 통해 좀 더 사실적으로 변화된 모습을 체감할 수 있다. 구글 어스의 타임랩스 기능을 활용하면 37년간의 지구촌 곳곳의 변화 모습을 2D 또는 3D 동영상으로 확인할 수 있다. 2013년 처음 서비스를 시작한 구글 어스의 타임랩스는 앞으로 10년 동안 일 년에 한번 3D 타임랩스 동영상 이미지를 업데트할 예정이다. (화면 : Google Earth) 레베카 무어는 "이번에 공개된 타임랩스 영상 제작에는 미국 카네기 멜런 대학의 크리에이트 랩(CREATE Lab) 전문가와의 협업을 통해 이루어졌고, 미항공우주국(NASA)과 미국 지질 조사국의 랜드샛(Landsat), 센티넬(Sentinel) 위성을 사용한 유럽 연합의 코페르니쿠스 프로그램, 세계 최초이면서 가장 오래 실행되고 있는 민간 지구 관측 프로그램이 없었다면 불가능했을 것이다"라고 밝혔다. 단순하게 위성으로 촬영한 사진을 시간순으로 이어붙여 만든 초보적인 수준의 동영상이 아니라는 의미다. 애니메이션 타임랩스를 구글 어스에 추가하기 위해 지리 공간 분석을 위한 클라우드 플랫폼인 구글 어스 엔진에서 픽셀 크런...

구글 어스 지구 타임랩스

2021.04.16

구글 어스(Google Earth)가 800개 이상의 2D와 또는 3D로 제작된 타임랩스(Timelapse) 동영상을 새롭게 업로드했다. 이번에 업로드한 타임랩스 영상은 1984년부터 2020년까지 37년 동안 촬영된 위성 사진을 활용해 제작됐다. 타임랩스 동영상 제작에는 구글의 클라우드 플랫폼인 어스 엔진(Earth Engine)과 방대한 양의 데이터가 활용됐으며, 구글 어스의 레베카 무어(Rebecca Moore) 이사가 구글 블로그에서 이를 공개했다. 구글 어스가 타임랩스 서비스를 처음 선보인 것은 2013년 5월이다. 그리고 2016년 11월에 제법 큰 규모의 업데이트를 진행했고, 이번에 새로운 타임랩스 자료와 동영상을 추가했다. 이번에 새로 추가된 타임랩스는 두 가지 면에서 주목할만하다. 첫 번째는 거의 40년에 가까운 37년 동안의 변화를 눈으로 볼 수 있고, 두 번 째는 3D 영상을 통해 좀 더 사실적으로 변화된 모습을 체감할 수 있다. 구글 어스의 타임랩스 기능을 활용하면 37년간의 지구촌 곳곳의 변화 모습을 2D 또는 3D 동영상으로 확인할 수 있다. 2013년 처음 서비스를 시작한 구글 어스의 타임랩스는 앞으로 10년 동안 일 년에 한번 3D 타임랩스 동영상 이미지를 업데트할 예정이다. (화면 : Google Earth) 레베카 무어는 "이번에 공개된 타임랩스 영상 제작에는 미국 카네기 멜런 대학의 크리에이트 랩(CREATE Lab) 전문가와의 협업을 통해 이루어졌고, 미항공우주국(NASA)과 미국 지질 조사국의 랜드샛(Landsat), 센티넬(Sentinel) 위성을 사용한 유럽 연합의 코페르니쿠스 프로그램, 세계 최초이면서 가장 오래 실행되고 있는 민간 지구 관측 프로그램이 없었다면 불가능했을 것이다"라고 밝혔다. 단순하게 위성으로 촬영한 사진을 시간순으로 이어붙여 만든 초보적인 수준의 동영상이 아니라는 의미다. 애니메이션 타임랩스를 구글 어스에 추가하기 위해 지리 공간 분석을 위한 클라우드 플랫폼인 구글 어스 엔진에서 픽셀 크런...

2021.04.16

김진철의 How-to-Big Data | 빅데이터 주요 기술의 조건 (4)

LHC 실험 데이터 분석에서의 데이터 가시화 – 이벤트 및 모니터링 데이터 LHC 실험에서 사용되는 데이터 가시화 방법을 같이 살펴보면서 빅데이터를 활용할 때 데이터 가시화와 큐레이션이 왜 중요한지 같이 생각해보자. 먼저, 데이터 가시화와 큐레이션이 무엇이고 어떤 차이가 있는지 같이 생각해보자. 데이터 가시화란 말 그대로 데이터의 특성과 구조를 사람이 편리하게 관찰할 수 있도록 기호화된 데이터들을 재조직하고 가공해서 새롭게 표현한 것을 말한다. 빅데이터의 큐레이션이란 빅데이터 중에서 현재 사용하고자 하는 목적과 용도에 맞게 빅데이터 일부를 추려내고 재배치하여 빅데이터가 가진 특정한 측면과 특성이 잘 드러나도록 빅데이터를 선별하고 표현을 바꾸는 것을 말한다. 가시화와 큐레이션은 엄연히 다른 개념이지만, 실제로 빅데이터를 가시화할 때에는 가시화 기능이나 내용이 큐레이션 과정을 포함하는 경우가 많다. 이것은 빅데이터의 특성상 모든 데이터를 한꺼번에 관찰하거나 시각화하기가 어려운 경우가 많아 보고자 하는 특성이나 구조만을 볼 수 있게끔 필터링, 재조직해야 하는데, 이 필터링과 재조직 과정이 큐레이션이 되는 경우가 많기 때문이다. 하지만, 보통 빅데이터 가시화의 필터링이나 재조직은 단일 종류의 빅데이터 가시화에서 특정한 조건을 만족하는 일부 데이터만 추려내는 것을 말하고, 큐레이션은 다양한 종류의 빅데이터를 동시에 써서 만든 가시화 내용을 사용자의 필요에 맞게 배치를 바꾸거나 데이터의 다양한 면을 보여주는 여러 가시화 결과를 특정한 관점에 따라 새롭게 배치, 정렬하여 보여주는 것을 말한다. LHC 실험 데이터 활용의 가장 중요한 목적은 우선 검출기에서 일어난 이벤트들을 눈으로 직접 관찰하고, 이를 분석하는 과정을 자동화하는 것이다. 이를 위해 검출기의 각 검출 모듈로부터 측정된 수치 데이터를 모두 모아서 검출기 전체에서 일어난 이벤트로 재구성하여 보여주어야 한다. 그냥 데이터를 모아서 데이터 가시화 도구로 그려주면 되지 않냐고 ...

CIO Veracity Variety Velocity Volume 4V 3V LHC 컴퓨팅 그리드 김진철 큐레이션 구글 어스 스파크 데이터 시각화 하둡 데이터 과학자 인메모리 빅데이터 데이터 가시화

2018.06.27

LHC 실험 데이터 분석에서의 데이터 가시화 – 이벤트 및 모니터링 데이터 LHC 실험에서 사용되는 데이터 가시화 방법을 같이 살펴보면서 빅데이터를 활용할 때 데이터 가시화와 큐레이션이 왜 중요한지 같이 생각해보자. 먼저, 데이터 가시화와 큐레이션이 무엇이고 어떤 차이가 있는지 같이 생각해보자. 데이터 가시화란 말 그대로 데이터의 특성과 구조를 사람이 편리하게 관찰할 수 있도록 기호화된 데이터들을 재조직하고 가공해서 새롭게 표현한 것을 말한다. 빅데이터의 큐레이션이란 빅데이터 중에서 현재 사용하고자 하는 목적과 용도에 맞게 빅데이터 일부를 추려내고 재배치하여 빅데이터가 가진 특정한 측면과 특성이 잘 드러나도록 빅데이터를 선별하고 표현을 바꾸는 것을 말한다. 가시화와 큐레이션은 엄연히 다른 개념이지만, 실제로 빅데이터를 가시화할 때에는 가시화 기능이나 내용이 큐레이션 과정을 포함하는 경우가 많다. 이것은 빅데이터의 특성상 모든 데이터를 한꺼번에 관찰하거나 시각화하기가 어려운 경우가 많아 보고자 하는 특성이나 구조만을 볼 수 있게끔 필터링, 재조직해야 하는데, 이 필터링과 재조직 과정이 큐레이션이 되는 경우가 많기 때문이다. 하지만, 보통 빅데이터 가시화의 필터링이나 재조직은 단일 종류의 빅데이터 가시화에서 특정한 조건을 만족하는 일부 데이터만 추려내는 것을 말하고, 큐레이션은 다양한 종류의 빅데이터를 동시에 써서 만든 가시화 내용을 사용자의 필요에 맞게 배치를 바꾸거나 데이터의 다양한 면을 보여주는 여러 가시화 결과를 특정한 관점에 따라 새롭게 배치, 정렬하여 보여주는 것을 말한다. LHC 실험 데이터 활용의 가장 중요한 목적은 우선 검출기에서 일어난 이벤트들을 눈으로 직접 관찰하고, 이를 분석하는 과정을 자동화하는 것이다. 이를 위해 검출기의 각 검출 모듈로부터 측정된 수치 데이터를 모두 모아서 검출기 전체에서 일어난 이벤트로 재구성하여 보여주어야 한다. 그냥 데이터를 모아서 데이터 가시화 도구로 그려주면 되지 않냐고 ...

2018.06.27

'더 풍성해졌다' 2016 구글 카드보드 추천 앱

카드보드(Cardboard)는 구글의 가상 현실 DIY(Do It Yourself) 키트다. 조금 더 자세히 설명하면 렌즈가 장착된 카드보드(두꺼운 종이)로, 저렴하고 아주 쉽게 만들어 안드로이드 기기에서 VR을 체험할 수 있게 해주는 장치다. 현재 이를 지원하는 앱은 2015년 처음 카드보드 앱을 소개했을 때보다 훨씬 풍부해졌다. 이에 몇 가지를 더 골라 소개한다. 게임과 3D 콘텐츠, 기타 흥미를 북돋아 즐거운 시간을 보낼 수 있게 도와주는 앱들이며 거의 대부분 무료다. 참고로, 헤드셋을 사용하면, 왼쪽과 오른쪽의 이미지가 합쳐져 3D를 체험하게 된다. 이 슬라이드 쇼 콘텐츠는 그린보트(GeenBot)의 앤드류 헤이워드 기자가 작성한 기사에 기반해 작성된 것이다. ciokr@idg.co.kr

구글 구글 어스 헤드셋 VR 사용자 경험 음악 스타워즈 영화 게임 3D UX 가상현실 콘텐츠 안드로이드 카드보드

2016.01.25

카드보드(Cardboard)는 구글의 가상 현실 DIY(Do It Yourself) 키트다. 조금 더 자세히 설명하면 렌즈가 장착된 카드보드(두꺼운 종이)로, 저렴하고 아주 쉽게 만들어 안드로이드 기기에서 VR을 체험할 수 있게 해주는 장치다. 현재 이를 지원하는 앱은 2015년 처음 카드보드 앱을 소개했을 때보다 훨씬 풍부해졌다. 이에 몇 가지를 더 골라 소개한다. 게임과 3D 콘텐츠, 기타 흥미를 북돋아 즐거운 시간을 보낼 수 있게 도와주는 앱들이며 거의 대부분 무료다. 참고로, 헤드셋을 사용하면, 왼쪽과 오른쪽의 이미지가 합쳐져 3D를 체험하게 된다. 이 슬라이드 쇼 콘텐츠는 그린보트(GeenBot)의 앤드류 헤이워드 기자가 작성한 기사에 기반해 작성된 것이다. ciokr@idg.co.kr

2016.01.25

2016년형 아우디 TT '눈길 끄는 디지털 가상 계기판'

2016년형 아우디 TT 모델에는 ‘디지털 가상 계기판’이 장착돼 있고 운전자는 이 가상 계기판을 보면서 운전하는 것으로 알려졌다. 비주얼컴퓨팅모듈(VCM)에 기반을 두고 작동되는 가상 계기판은 엔비디아의 쿼드코어 테그라(Tegra) 30 프로세서(반응 시간 60fps)와 해상도 1,440x540 픽셀의 12.3인치 디스플레이가 탑재돼 있다. 이는 PC 게임도 즐길 수 있는 성능이다. 아우디 TT에서는 이것들이 실시간으로 디지털 계기판을 이용해 차를 운전하는데 사용될 것이다. 어떤 운전자들은 아우디 TT의 디지털 가상 계기판이 그저 눈길을 끄는 요소일 뿐이라고 생각할 수도 있다. 이 슬라이드쇼의 사진들을 직접 보면서 아우디 TT의 디지털 계기판이 전통적인 형태의 속도계와 주행 기록계부터 구글 어스 3D지도까지 꽤 근사하게 나타나는 것을 확인해 보자. ciokr@idg.co.kr  

구글 2016년형 아우디 TT 모델 디지털 가상 계기판 계기판 아우디 테그라 엔비디아 쿼드코어 지도 자동차 구글 어스

2015.08.07

2016년형 아우디 TT 모델에는 ‘디지털 가상 계기판’이 장착돼 있고 운전자는 이 가상 계기판을 보면서 운전하는 것으로 알려졌다. 비주얼컴퓨팅모듈(VCM)에 기반을 두고 작동되는 가상 계기판은 엔비디아의 쿼드코어 테그라(Tegra) 30 프로세서(반응 시간 60fps)와 해상도 1,440x540 픽셀의 12.3인치 디스플레이가 탑재돼 있다. 이는 PC 게임도 즐길 수 있는 성능이다. 아우디 TT에서는 이것들이 실시간으로 디지털 계기판을 이용해 차를 운전하는데 사용될 것이다. 어떤 운전자들은 아우디 TT의 디지털 가상 계기판이 그저 눈길을 끄는 요소일 뿐이라고 생각할 수도 있다. 이 슬라이드쇼의 사진들을 직접 보면서 아우디 TT의 디지털 계기판이 전통적인 형태의 속도계와 주행 기록계부터 구글 어스 3D지도까지 꽤 근사하게 나타나는 것을 확인해 보자. ciokr@idg.co.kr  

2015.08.07

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