이상우의 IDL 블로그

공간상에 여러 개의 데이터 포인트들이 흩어져있을 때 포인트와 포인트 사이의 거리를 측정하는 작업을 모든 쌍(pair)들에 대하여 수행하고 그 결과를 전달하는 역할을 하는 DISTANCE_MEASURE 함수에 관하여 얼마전에 소개한 바 있습니다. 그리고 이러한 기능은 군집화(Clustering) 및 Dendrogram의 구축이라는 작업의 기본이 된다는 언급도 함께 하였습니다. 오늘은 바로 이어서 DISTANCE_MEASURE 함수로 얻은 결과를 바탕으로 군집화(Clustering) 작업을 수행하고 그 결과를 덴드로그램(Dendrogram)이라는 형태로 가시화하는 과정도 살펴보고자 합니다. 일단 분석에 사용되는 샘플 데이터는 지난회 게시물에서 생성했던 것을 그대로 사용하기로 합니다. 그러면 가상의 샘플 데이..

IDL 또는 ENVI를 Mac OS에서 .pkg 파일을 사용하여 설치할 때 설치 실패 오류가 발생하는 경우가 종종 있습니다. 물론 항상 발생하지는 않지만 발생할 경우에는 다음과 같은 팝업 메시지가 뜹니다. 이러한 오류가 발생하는 원인은 주로 Mac OS 자체의 보안 설정으로 인한 것인데, 설치 파일을 특정한 폴더에 담아둔 상태에서 실행을 할 때 그 폴더에 뭔가 보안 설정이 걸려있는 경우입니다. Mac OS에서 외부로부터 뭔가 파일을 다운로드받으면 Downloads 폴더에 저장되는 것이 기본인데 이 폴더가 그런 설정에 걸린 상황일 수도 있습니다. 그리고 다른 폴더에 받아두었다 하더라도 그 폴더가 클라우드 저장소(iClound, OneDrive, Dropbox 등)와 연동된 경우에도 이러한 이슈가 발생할 수..

오늘은 DISTANCE_MEASURE 함수에 관한 소개를 해볼까 합니다. 이 함수는 공간상에 여러 개의 데이터 포인트들이 흩어져있을 때 포인트와 포인트 사이의 거리를 측정하는 작업을 모든 쌍(pair)들에 대하여 수행하고 그 결과를 전달하는 역할을 합니다. 참고로 이러한 기능은 군집화(Clustering) 및 Dendrogram의 구성과 같은 작업의 기본이 됩니다(이와 관련해서는 차후에 기회가 되면 별도로 다룰 예정입니다). DISTANCE_MEASURE 함수의 사용에 있어서 공간의 차원에는 제한이 없습니다. 즉 1차원부터 N 차원까지 모두 적용 가능합니다. 그러면 오늘은 2차원 공간상에 분포하는 가상의 데이터 포인트들을 대상으로 하여 DISTANCE_MEASURE 함수를 적용하는 예제를 살펴보기로 하겠..

DG 체계에서 지도를 표출하고 그 위에 2차원 데이터를 중첩하는 방법에 관한 일련의 게시물들을 계속 올리고 있는데, 오늘은 4회차입니다. 지난 3회차에서 소개된 내용은 2차원 데이터가 거리 기반의 격자 분포를 하는 경우 DG 체계에서 지도상에 중첩 표출하는 방법이었습니다. 그래서 의도했던 표출 결과는 얻었는데, 다만 몇가지 보완이 필요해 보이는 부분들이 있었습니다. 오늘은 그 보완 작업을 마저 진행해보기로 하겠습니다. 먼저 지도가 LCC 투영법이라는 특성으로 인하여 내부의 경위도 격자선들이 비어보이는 부분들이 생기는데, 이를 보완하여 격자선들이 사각형 프레임 내에서 모두 채워지도록 해보고자 합니다. 이와 같이 DG 체계에서 LCC 투영법의 지도를 표출하면서 사각형 프레임 내에 경위도 격자선들이 빠짐없이 ..

IDL에서 컬러바(Colorbar)를 표시하는 방법에 관해서는 예전에 한번 관련 게시물을 통하여 소개를 한 바 있습니다. 이 게시물에서도 언급하였듯이 원래 IDL의 DG(Direct Graphics) 체계에서는 컬러바의 표시를 위한 명령이라 할 만한 것이 딱히 있지는 않습니다. 그래서 Coyote 라이브러리에 있는 COLORBAR 프로시저를 따로 받아서 사용하는 것이 일반적인 해결책이었습니다. 다만 IDL에 NG(New Graphics) 체계가 도입되면서 동일한 이름으로 NG 체계의 COLORBAR 함수가 지원되기 시작하면서 서로 이름이 중복되는 문제가 발생하였기 때문에, Coyote 라이브러리의 COLORBAR 프로시저를 이름만 COLORBAR_COYOTE 프로시저로 바꿔서 소개를 한 것이 바로 앞서 ..

DG 체계에서 지도를 표출하고 그 위에 2차원 데이터를 중첩하는 방법에 관한 일련의 게시물들을 계속 올리고 있는데, 오늘은 3회차입니다. 앞서 1~2회차에서 소개된 내용은 2차원 데이터가 경도/위도 기반의 격자 분포를 하는 경우 DG 체계에서 지도상에 중첩 표출하는 방법이었습니다. 오늘은 또 다른 경우로서 바로 2차원 데이터가 거리 기반의 격자 분포를 하는 경우를 살펴보고자 합니다. 참고로 NG 체계에서 거리 기반의 격자 분포를 하는 2차원 데이터를 지도상에 중첩하는 방법 및 예제는 제가 전에도 관련 게시물들을 통하여 여러 차례 소개한 바 있습니다. 그런데 이러한 방식의 중첩 표출을 DG 체계에서 구현하려면 어떻게 해야 할까요? 물론 방법은 있습니다. 다만 이를 위해서는 제가 1회차 게시물의 서두에서 언..