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과학기술용 프로그래밍 언어인 IDL의 사용법에 관한 폭넓은 내용을 소개할 목적으로 운영되고 있는 IDL 전문 블로그입니다.

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  • VECTOR 함수로 바람깃(Wind Barb) 표시하기 [1] IDL에서 다수의 벡터(Vector)들을 화살표의 형태로 표시하는 기능을 담당하는 VECTOR 함수에 관해서는 이미 몇몇 관련 게시물들(링크1, 링크2)을 통하여 소개한 바 있습니다. 그런데 이 게시물들에서는 벡터들을 화살표(Arrow)의 형태로 표시하는 방법 위주로만 소개를 하였습니다. 물론 VECTOR 함수의 주 기능은 벡터들을 화살표 형태로 표시하는 것이긴 합니다. 하지만 화살표(Arrow) 외에도 바람깃(Wind Barb)의 형태로 표시하는 기능도 포함되어 있습니다. 이러한 방식의 표출은 특히 기상 분야에서 자주 사용되는 방식이기도 합니다. 그래서 VECTOR 함수를 사용하여 벡터들을 바람깃(Wind Barb)의 형태로 표시하는 방법에 촛점을 맞춰서 관련 예제와 함께 살펴보는 내용을 2회에 걸쳐서.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 2. 20.
  • 각도의 변환 (십진수와 DMS 단위) : EOS_EH_CONVANG 함수 우리가 각도(Angle)의 값을 나타낼 때 십진수 단위(Decimal)로 나타내는 방식과 도/분/초 단위(DMS)로 나타내는 방식이 공존합니다. 예를 들어서 십진수 단위의 각도 값이 27.5도인 경우 이 각도는 도/분/초 단위로는 27도 30분 00초가 됩니다. 그리고 이러한 단위 사이를 상호변환해야 하는 경우들이 종종 있습니다. IDL에서도 이러한 변환 기능을 담당하는 함수가 지원되는데 바로 EOS_EH_CONVANG 함수입니다. IDL 도움말에서 이 함수에 관한 내용을 찾아보면 기본적인 문법은 다음과 같습니다. Result = EOS_EH_CONVANG(inAngle, code) 여기서 inAng는 투입되는 각도이고 code는 변환 작업의 종류를 나타내는 코드번호입니다. 총 6종의 변환 기능들이 지원.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 2. 11.
  • 기상청 ASOS 자료의 공간 분포 표출 [3] 지난 회차 게시물들(링크 1, 링크 2)에서는 기상청 ASOS 장비의 기상요소 관측자료를 기상자료 개방포털 웹페이지에서 CSV 파일로 수신한 다음 이 파일을 IDL에서 읽고 처리하여 특정한 시각에 대한 모든 지점들의 기온 값을 한반도 지도상에 표출하는 과정을 살펴본 바 있습니다. 또한 지점별로 존재하는 기온 값들에 대하여 Kriging 기법을 적용하여 일정한 경위도 범위의 격자 데이터로 환산하여 표출하는 과정도 이어서 살펴보았습니다. 이와 같이 이전 게시물들에서는 기상요소들 중 기온에 중점을 두고 살펴보았는데요. 그 외에도 습도나 기압 등과 같은 기상요소들도 유의미한 값 범위는 좀 다르겠지만 표출 방식 자체는 본질적으로 크게 다르지 않습니다. 따라서 처리 및 표출 과정은 기온에 대한 예제를 살짝 수정하면.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 2. 4.
  • 기상청 ASOS 자료의 공간 분포 표출 [2] 지난 회차 게시물에서는 기상청 ASOS 장비의 기상요소 관측자료를 기상자료 개방포털 웹페이지에서 CSV 파일로 수신한 다음 이 파일을 IDL에서 읽고 처리하여 특정한 시각에 대한 모든 지점들의 기온 값을 한반도 지도상에 표출하는 과정을 소개한 바 있습니다. 여기서는 BUBBLEPLOT 함수를 사용하여 각 지점의 위치에 버블이 표시되면서 그 색상이 기온 값에 따라 차등적으로 보이도록 하였습니다. 그런데 이와 같이 지점별로 존재하는 데이터를 바탕으로 일정한 경도 및 위도 범위의 격자들을 가정하여 2차원적인 격자 데이터로 계산하여 표출하는 것이 필요한 경우도 있습니다. 즉 불규칙한 분포를 하는 데이터들을 규칙적인 격자 데이터로 변환하는 작업인데, 이러한 변환 작업에 사용되는 여러가지 계산 기법들 중 Krigi.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 1. 27.
  • 기상청 ASOS 자료의 공간 분포 표출 [1] 지난 회차 게시물에서는 기상청 ASOS 장비의 기상요소 관측자료를 기상자료 개방포털 웹페이지에서 CSV 파일로 수신한 다음 이 파일을 IDL에서 읽고 처리하여 개별 기상요소를 시계열 플롯의 형태로 가시화하는 과정을 관련 예제와 함께 소개한 바 있습니다. 여기서는 특정한 하나의 지점에 대하여 자료의 전체 기간에 걸친 기온의 시계열 플롯을 얻었는데, 오늘은 특정한 시각에 대한 모든 지점들의 기온 값들을 지도상에 표출하는 방식으로 작업을 진행해보겠습니다. 자료 파일은 지난 회차에서 사용했던 CSV 파일을 그대로 사용합니다.  또한 이 파일을 수신하고 READCOL 명령으로 읽는 과정까지는 지난 회차 게시물에서 소개했던 내용과 거의 동일합니다. 초반부의 과정은 다음과 같습니다. file = 'OBS_ASOS_T.. 공감수 2 댓글수 0 2025. 1. 20.
  • 기상청 ASOS 자료의 지점별 시계열 표출 지난 회차 게시물에서는 기상청 ASOS 장비의 지점 분포에 관한 메타 자료를 기상자료 개방포털 웹페이지에서 CSV 파일로 수신하여 IDL에서 읽고 처리하여 지점별 분포 현황을 가시화하는 과정을 관련 예제와 함께 소개한 바 있습니다. 오늘은 ASOS 장비에서 관측된 각종 기상요소 관측값들에 대한 자료를 역시 동일한 웹페이지에서 수신하여 IDL에서 처리 및 가시화하는 작업을 시도해보고자 합니다. ASOS의 기상관측자료를 수신하는데 있어서는 일정한 기간을 정하고 그 기간 동안 ASOS 모든 지점에서 관측된 기상요소 값들이 수록된 CSV 파일의 형태로 얻어봅시다. 이를 위해서는 기상자료 개방포털 웹페이지의 해당 섹션에서 필요한 설정을 하여 자료 파일을 수신하면 됩니다. 즉 이와 같이 종관기상관측(ASOS) 자료.. 공감수 2 댓글수 0 2025. 1. 14.
  • 기상청 ASOS 지점 분포 자료 획득 및 표출 대한민국 기상청에서는 각종 기상요소들(기온, 기압, 습도, 풍향, 풍속 등)에 대한 전국적인 관측을 위하여 종관기상관측장비(ASOS : Automated Synoptic Observing System)들을 전국에 걸쳐 다수의 지점들에 설치하여 운영하고 있습니다. 2024년 12월 기준으로는 97개의 지점들이 운영되고 있으며 각 지점별로 17종 이상의 기상요소들을 주기적으로 관측하고 있습니다. 이러한 ASOS 지점들에 대한 정보 및 각 지점별 관측요소 데이터는 기상자료 개방포털 웹페이지를 통하여 누구나 받을 수 있도록 서비스가 되고 있습니다. 그래서 기상청 ASOS 지점들의 분포 자료 및 각 지점별 기상관측자료를 받아서 IDL에서 이를 처리하고 가시화하는 작업들에 대한 예제를 앞으로 몇 차례에 걸쳐서 순차.. 공감수 3 댓글수 0 2025. 1. 7.
  • JSON 데이터의 수신/처리/표출 예제 IDL에서 JSON 형식의 파일을 읽는 방법에 관해서는 제가 이 블로그에서 몇 차례 관련 게시물들(링크 1, 링크 2, 링크 3)을 올리면서 자세히 소개한 바 있고, JSON 형식의 파일을 읽고 간단하게 표출을 해보는 예제도 함께 소개한 바 있습니다. 오늘 소개할 내용도 기본적인 골격은 크게 다르지는 않습니다. 그냥 실제로 배포되는 JSON 형식의 데이터 파일을 수신하여 IDL에서 읽고 그림으로 표출하는 과정에 대한 하나의 실전 예제 정도로 생각해주시면 될 것 같습니다. 일단 예제로 사용할 JSON 파일은 아래에 링크를 통하여 다운로드받을 수 있습니다. https://services.swpc.noaa.gov/products/solar-wind/plasma-7-day.json 이 파일에 수록된 데이터는 항.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 12. 23.
  • HttpRequest 클래스 소개 오늘 소개할 HttpRequest 클래스는 HTTP 또는 HTTPS 서버와 접속하여 Get, Post, Put 등의 요청을 수행할 수 있도록 해주며, IDL 9.0 버전에서 처음 도입되었습니다. 오늘은 HttpRequest 클래스의 기능에 관하여 간략히 소개를 해볼까 합니다. 사실 이와 유사한 기능이 기존에 없었던 것은 아닙니다. 제가 예전에 관련 게시물을 통하여 소개했던 IDLnetURL 클래스 역시 그 역할은 비슷합니다. 다만 둘 사이에는 기능상의 차이가 좀 있는데 대략 요약해보면 다음과 같습니다. (1) HTTP, HTTPS 또는 FTP 서버에 접속(2) Get, Put 등의 메서드들이 지원되지만 Post 메서드는 지원하지 않음(3) 파일 다운로드 기능 탑재 (1) HTTP 또는 HTTPS 서버에 .. 공감수 2 댓글수 1 2024. 12. 9.
  • IDL 관련 Q&A 방법 정리 여기 방문하시는 IDL 유저들께서 혹시 IDL 프로그래밍에 관한 기술적인 문의사항이 있으실 경우 어떤 경로를 통하면 되는가에 대하여 그 방법들을 정리하여 알려드리고자 합니다. 이 내용은 2024년 11월 기준임을 미리 말씀드립니다. 1) 이 블로그의 게시물의 내용에 관한 문의사항은 게시물에 직접 댓글로 달아주시면 됩니다. 물론 게시물의 내용과 직접적인 관련성이 적은 문의사항일 경우라 하더라도 그냥 여기서 댓글로 다는 것이 편하실 경우에는 그렇게 하셔도 무방합니다. 2) 국내 IDL 사용자들을 위하여 운영중인 대한민국 IDL/ENVI/SARScape 사용자 포럼이 있습니다. 이 포럼은 누구나 특별한 절차 없이 바로 가입할 수 있습니다. 사실 여기가 초창기부터 얼마 전까지는 가입 신청 이메일을 제가 받은 후.. 공감수 2 댓글수 0 2024. 11. 22.
  • 그래픽 창의 캡쳐(capture) 기능 (NG 체계) 지난번 게시물에는 DG 체계에서 그래픽 창의 화면을 캡쳐하기 위하여 TVRD 함수를 사용하는 방법을 예제와 함께 살펴본 바 있습니다. 오늘은 NG 체계에서 그래픽 창의 화면을 캡쳐하는 방법에 관하여 살펴보기로 합니다. NG 체계에서는 그래픽 창을 띄울 때 기본적으로 WINDOW 함수를 사용하는 것이 정석입니다. 즉 WINDOW 함수를 사용하여 그래픽 창을 띄워 놓고 그 다음에 여러가지 그래픽 표출용 함수들(PLOT, CONTOUR, IMAGE 등)을 사용하여 그림을 표출하게 됩니다. 그러면 NG 체계 기반으로 간단한 예제 그림을 표출하는 과정을 다음과 같이 진행해봅시다. data = HANNING(600, 600)*100 add = FLTARR(600, 600) add[300, 300] = HANNING.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 11. 21.
  • 그래픽 창의 캡쳐(capture) 기능 (DG 체계) IDL에서 그래픽 창에 그림을 표출한 다음 그 화면 자체를 캡쳐(capture)해야 하는 경우들이 종종 있습니다. 그림 파일로 저장하기 위한 목적일 수도 있고, 또는 얼마 전에 소개했던 동영상 파일의 제작을 위한 목적일 수도 있습니다. 사실 IDL에서 그래픽 창의 화면을 캡쳐하는 방법에 관해서는 이 블로그의 여러 게시물들에서 간접적으로 다뤄진 적이 꽤 있긴 하지만, 이번에는 캡쳐 방법 자체에 좀 더 촛점을 맞춰서 다뤄보고자 합니다. 또한 이러한 캡쳐의 방법은 그래픽 체계에 따라 다릅니다. 즉 DG(Direct Graphics) 체계 및 NG(New Graphics) 체계의 방법론이 서로 다르기 때문에 각 체계별로 나눠서 소개해보겠습니다. 그래서 오늘은 먼저 DG 체계에서 그래픽 창의 화면을 캡쳐하는 방법.. 공감수 2 댓글수 0 2024. 11. 19.
  • 동영상 파일의 제작 [3] (Animation GIF) 지난 [1], [2] 게시물들에서는 IDLffVideoWrite 및 WRITE_VIDEO를 이용하여 MPEG-4 형식의 동영상을 .mp4 파일로 생성하는 방법을 예제와 함께 소개하였습니다. 그리고 지난 회 게시물의 말미에서 애니메이션 GIF로 만드는 방법에 관하여 살짝 언급하였는데요. 그래서 지난 게시물들에서 제시했던 그래픽 표출 예제를 애니메이션 GIF 파일로 생성하는 방법을 소개해보도록 하겠습니다. 사실 애니메이션 GIF 파일을 생성하기 위하여 WRITE_GIF 프로시저를 사용하는 방법에 관해서는 제가 이미 관련 게시물을 통하여 자세히 설명한 바 있습니다. 따라서 구체적인 방법에 관해서는 그 내용을 참조하기로 하겠습니다. 앞선 게시물들에서 제시되었던 예제를 바탕으로 애니메이션 GIF 파일을 생성하도록.. 공감수 6 댓글수 3 2024. 11. 13.
  • 동영상 파일의 제작 [2] (WRITE_VIDEO) 지난 회차 게시물에서는 IDLffVideoWrite 클래스의 객체를 이용하여 동영상을 제작하는 방법을 소개하였습니다. 오늘은 그 두번째 방법으로서 WRITE_VIDEO 프로시저를 사용하는 방법을 소개해보겠습니다. 먼저 예제 데이터의 생성 및 표출의 기본적인 내용은 지난 회와 동일하게 시작합니다. x = FINDGEN(301) y = SIN(2*x*!DTOR)*5+RANDOMU(seed, 301) sx = 800sy = 450win = WINDOW(DIMENSIONS=[sx, sy], BACKGROUND_COLOR='khaki', $  /NO_TOOLBAR) p = PLOT(x, y, XRANGE=[0, 300], YRANGE=[-6, 6], $   /NODATA, FONT_SIZE=11, MARGIN=0.. 공감수 4 댓글수 2 2024. 11. 12.
  • 동영상 파일의 제작 [1] (IDLffVideoWrite) 오늘은 IDL에서 동영상 파일을 제작하는 방법을 소개해보고자 합니다. 물론 IDL에서는 여러가지 형식의 동영상 파일을 제작할 수 있지만, 여기서는 확장자가 .mp4인 파일로 저장되는 MPEG-4 형식의 동영상 파일을 제작하는 경우에 촛점을 맞추어서 살펴보겠습니다. 참고로 IDL의 동영상 파일 제작 기능은 8.1 버전에서 처음 도입이 되었고, 초창기에는 라이센스 문제 등으로 인하여 사용 범위가 다소 제한적이기도 했었지만, 최근 버전의 IDL에서는 이러한 이슈는 거의 다 사라지고 별다른 제한없이 해당 기능의 사용이 가능합니다. IDL에서 MPEG-4 형식의 동영상을 제작하는 기능은 두가지 방식으로 지원됩니다. 첫번째는 IDLffVideoWrite라는 클래스의 객체를 이용하는 방법이고, 두번째는 WRITE_V.. 공감수 5 댓글수 3 2024. 11. 7.
  • 플롯(Plot) 상에 축과 데이터 추가하기 (DG 체계) 지난 회차 게시물들에서는 플롯 그림을 표출한 상태에서 새로운 축과 데이터 플롯을 추가하는 작업을 NG(New Graphics) 체계에서 PLOT 함수 및 AXIS 함수를 사용하는 방법을 기준으로 몇가지 예제들과 함께 소개한 바 있습니다. 물론 이러한 작업은 NG 체계 뿐 아니라 DG(Direct Graphics) 체계에서도 가능하며 PLOT 프로시저 및 AXIS 프로시저를 사용하면 됩니다. 그래서 지난 회차 게시물들에서 소개했던 예제들과 유사한 그림을 DG 체계에서 구현해보면서 그 방법을 살펴보기로 하겠습니다. 먼저 예제 데이터를 생성하는 과정은 지난번과 같습니다. x = FINDGEN(101)y1 = SQRT(x)y2 = (x/10)^2+100 먼저 x, y1에 대한 플롯부터 표출해봅시다. WINDOW.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 10. 30.
  • 그래픽 창 없이 그림을 표출하고 저장하기 (Z-Buffer) 우리가 뭔가 그림을 표출하고 그 내용을 그림 파일로 저장하는 작업은 IDL에서 워낙 많이 하는 작업입니다. 그리고 이러한 작업을 할 때에는 당연히 그래픽 창을 먼저 띄우고 그 위에 그림을 표출하는 것이 너무나 당연한 것이고, 그 내용을 그림 파일로 파일로 저장하기도 합니다. 그런데 오늘 소개할 내용은 그래픽 창을 띄우지 않고 그림을 표출하는 방법에 관한 것입니다. 과연 그게 가능은 한 것인가 그리고 가능하다고 해도 그게 굳이 필요한가에 대한 의문이 생길 수 있습니다. 사실 통상적인 작업에서는 당연히 그래픽 창을 띄우고 그림을 표출하여 그 그림을 보면서 여러가지 필요한 수정 및 개선을 하는 것이 당연합니다. 하지만 유저가 원하던 형태의 그림이 표출되도록 프로그램의 모든 작업 체계가 완성된 상태에서 그 프로.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 10. 28.
  • 플롯(Plot) 상에 축과 데이터 추가하기 [2] 지난 회차 게시물에서는 NG 체계에서 PLOT 함수를 사용하여 플롯 그림을 표출한 상태에서 AXIS 함수를 사용하여 새로운 축과 새로운 데이터 플롯을 추가하는 방법을 예제와 함께 소개하였습니다. 여기서는 x, y1에 대한 플롯을 먼저 표출한 후 x, y2에 대한 플롯 및 Y축을 추가하는 방식으로 작업을 해보았고 다음과 같은 결과 그림을 얻은 바 있습니다. 오늘은 이어지는 예제로서 또 다른 추가 데이터인 y3를 가정하여 x, y3에 대한 플롯 및 Y축을 추가해보고자 합니다. 일단 앞선 예제에서 사용했던 예제 데이터인 x, y1, y2는 그대로 활용하면서 새로운 데이터인 y3까지 다음과 같이 정의합니다. x = FINDGEN(101) y1 = SQRT(x) y2 = (x/10)^2+100y3 = SIN(x*.. 공감수 1 댓글수 1 2024. 10. 22.
  • 플롯(Plot) 상에 축과 데이터 추가하기 [1] 우리가 플롯(Plot) 형태의 그림을 표출할 경우에는 기본적으로 X 및 Y 데이터가 주어진 상태에서 X축 및 Y축으로 구성되는 공간 내에서 데이터 포인트들이 표시되도록 하는 방식이 일반적입니다. 그런데 경우에 따라서는 추가적인 데이터를 중첩하면서 X축 또는 Y축을 추가로 표시하고 싶은 경우가 종종 있습니다. 이러한 작업은 NG 체계를 기준으로 본다면, 먼저 주어진 데이터에 해당되는 플롯을 PLOT 함수로 표출한 상태에서 AXIS 함수를 사용하여 새로운 축을 추가하고 새로운 데이터에 해당되는 플롯도 추가하는 방식이 됩니다. 예를 하나 들어본다면 아마 다음과 같은 형태의 그래픽 표출이 될 것입니다. 그래서 오늘은 NG 체계에서 PLOT 함수 및 AXIS 함수를 사용하여 이러한 작업을 수행하는 방법에 관하여 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 10. 16.
  • IDL 9.1의 MAPCONTINENTS 함수 제가 바로 이전에 올렸던 게시물에서 이미 언급했듯이 IDL 9.1 버전이 최근에 출시되었고 이와 관련된 내용을 그 게시물에서 정리하여 소개한 바 있습니다. 그런데 여기서 제가 미처 언급하지 못하고 넘어갔던 내용들 중 주목할만한 사항이 있어서 여기서 따로 소개해보고자 합니다. 바로 MAPCONTINENTS 함수에 관한 것인데요. 이 함수는 NG 체계에서 지도를 표출할 때 대륙, 해안, 강, 호수 등의 경계선을 표시하는 기능을 담당합니다. 그리고 이러한 경계선들은 IDL이 내장하고 있는 Shapefile 형태의 데이터를 기반으로 하는데요. 이번 IDL 9.1에서는 MAPCONTINENTS 함수에서 사용되는 Shapefile 형태의 기반 데이터가 최신의 데이터로 갱신되었다고 합니다. 또한 기본적으로 표시되는 .. 공감수 1 댓글수 0 2024. 10. 10.
  • IDL 9.1 출시 IDL의 최신 버전인 IDL 9.1 버전이 ENVI 6.1 버전과 함께 출시되었습니다. 그래서 IDL 9.1의 주목할만한 업데이트 및 변경 사항들을 간략하게 정리해보면 다음과 같습니다. 1. Widget 관련 기능들의 업데이트 IDL에서 GUI 어플리케이션을 제작할 수 있는 기능인 IDL Widget 프로그래밍 관련 기능들에 대한 업데이트가 있습니다. 참고로 Widget 기능 관련 업데이트는 상당히 오랜만이라서, 제 생각에는 어쩌면 향후에도 소폭으로나마 계속 업데이트가 있을 가능성이 있다고 봅니다. (1) Widget의 다크 모드(Dark Mode) 지원(2) WIDGET_LABEL 및 WIDGET_TEXT 함수에서 문자 표시 및 배경색 설정 기능 추가 (BACKGROUND_COLOR, FOREGROUN.. 공감수 1 댓글수 2 2024. 10. 4.
  • LABEL_DATE 함수의 활용법 IDL에서 날짜 기반의 데이터를 플롯(Plot)의 형태로 표출하는 방법에 관해서는 예전에 관련 게시물들(링크 1, 링크 2, 링크 3)을 통하여 소개했던 적이 있습니다. 이 게시물들에서는 주로 날짜 기반의 포맷 코드를 활용하는 방식으로 처리를 하였으며 이러한 포맷 코드의 사용 방법에 관해서도 관련 게시물들(링크1, 링크 2)을 통하여 따로 소개한 바 있습니다. 실제로 앞서 언급한 관련 게시물들에서는 PLOT 함수의 XTICKFORMAT 속성에 대하여 예를 들면 다음과 같은 방식으로 날짜 기반의 포맷 코드를 부여한 바 있습니다. XTICKFORMAT='(C(CMoA, " ", CDI, " ", CHI2.2, ":", CMI2.2))' 이러한 방식으로 처리하면 플롯의 X축의 눈금값들이 일정한 포맷의 날짜 형.. 공감수 3 댓글수 1 2024. 9. 24.
  • COLORTABLE 함수를 이용한 컬러테이블의 생성 [3] IDL에서 컬러테이블을 사용하는데 있어서 유저가 직접 커스텀 컬러테이블을 정의하기 위하여 COLORTABLE 함수를 활용하는 방법 및 예제를 소개하는 게시물들을 이전에 2회에 걸쳐서 올린 바 있습니다(게시물 1, 게시물 2). 오늘은 계속 이어지는 내용으로서 특히 COLORTABLE 함수의 NCOLORS 키워드에 주목해보고자 합니다. 그래서 이 NCOLOR 키워드의 역할 및 활용 방법을 관련 예제와 함께 소개해보겠습니다. IDL 도움말에서 COLORTABLE 함수에 관한 섹션에서 NCOLORS 키워드에 대한 설명을 보면 표시될 색상들의 갯수를 설정하는 역할을 하며 디폴트 값은 256이라고 기술되어 있습니다. 이것이 어떤 의미인지 예를 들어서 설명해보겠습니다. 다음과 같이 COLORTABLE 함수를 이용하.. 공감수 2 댓글수 0 2024. 9. 12.
  • BYTSCL 함수의 이해와 활용법 오늘은 IDL에서 널리 사용되는 함수들 중 하나인 BYTSCL 함수에 관하여 살펴보고자 합니다. 이 함수의 역할은 그 명칭에서도 대략 짐작이 가능한데요. 바로 바이트 스케일링(Byte Scaling)입니다. 기본적으로는 다수의 값들로 구성된 배열에 대하여 최소값 및 최대값의 범위를 기반으로 모든 값들을 0~255 사이의 범위로 재조정하는 처리를 의미합니다. 즉 배열 내 모든 값들을 일괄적으로 0~255의 바이트스케일(Byte Scale)로 환산하는 역할이라고 볼 수 있습니다. 일단 IDL 도움말에서 BYTSCL 함수에 관한 내용을 찾아보면 사용 문법이 다음과 같이 명시되어 있습니다. Result = BYTSCL( Array [, MAX=value] [, MIN=value] [, /NAN] [, TOP=v.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 9. 9.
  • COLORTABLE 함수를 이용한 컬러테이블의 생성 [2] IDL에서 컬러테이블을 사용하는데 있어서 유저가 직접 커스텀 컬러테이블을 정의하기 위하여 COLORTABLE 함수를 활용하는 방법 및 예제에 관해서는 제가 예전에 관련 게시물을 통하여 소개한 바 있습니다. 이 게시물에서는 컬러테이블을 구성할 색상들을 유저가 직접 구성한 컬러테이블을 생성하는데 있어서 COLORTABLE 함수를 사용하는 방법에 촛점을 맞추었습니다. 오늘은 IDL에서 기본적으로 지원되는 75종의 컬러테이블에 대하여 유저의 편의에 맞게 약간의 수정을 가하여 활용하는 방법에 촛점을 맞춰서 소개해볼까 합니다. 물론 여기서도 COLORTABLE 함수가 핵심적인 역할을 담당하게 될 것입니다. 그러면 먼저 가상의 2차원 배열을 생성하고 67번 컬러테이블을 사용하여 표출하는 예제부터 시작해봅시다. 그 과.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 9. 3.
  • 불규칙 간격의 1차원 데이터의 내삽 우리가 데이터 처리를 하다보면 불규칙한 간격으로 분포하고 있는 1차원 데이터를 규칙적인 간격의 1차원 데이터로 변환하는 것이 필요할 경우가 종종 있습니다. 물론 IDL에서도 이러한 처리가 가능한데 바로 INTERPOL 함수가 그러한 역할을 합니다. 참고로 INTERPOL 함수에 관해서는 제가 예전에 관련 게시물을 통하여 이미 소개를 한 바 있으며, 오늘 소개될 내용은 그 연장선에 있다고 보시면 됩니다. 그러면 예제 데이터와 함께 이러한 처리 방법을 살펴보겠습니다. 먼저 예제로 사용할 1차원 데이터는 다음과 같이 x 및 y라는 배열로 정의해봅니다. x = [1.2, 3.8, 4.9, 7.2, 8.5, 9.6, 12.4] y = [39.16, 82.46, 86.93, 44.41, 15.68, 5.89, 22.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 26.
  • TS_FCAST 함수 소개 시계열 데이터가 주어진 상태에서 이 값들을 기반으로 하여 미래의 값들을 예측하거나 과거의 값들을 추론하는 기법으로서 자기회귀 모델(Autoregressive Model)이라는 것이 있습니다. 이 기법에서는 주어진 데이터 값들을 선형적으로 묶어서 하나의 선형방정식을 만들고 이러한 방정식을 기반으로 하여 미래의 값 또는 과거의 값을 계산하게 됩니다. IDL에서도 이러한 자기회귀 모델 기법을 기반으로 한 기능함수가 지원되는데 그것이 바로 오늘 소개할 TS_FCAST 함수입니다. 그러면 이 함수를 사용하여 시계열 데이터에 대하여 자기회귀 모델을 기반으로 미래 또는 과거의 값들을 계산하는 방법을 간단한 예제와 함께 살펴보겠습니다. 먼저 예제로 사용할 시계열 데이터를 다음과 같이 정의해봅니다. y = [6.63, .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 21.
  • MORPH_OPEN 및 MORPH_CLOSE 함수 소개 얼마전부터 형태학적 이미지 처리(Morphological Image Processing, MIP)의 범주에 속하는 여러가지 기법들을 지원하는 IDL 함수들을 소개하고 있습니다. 최근 2회에 걸쳐서는 Erosion(침식) 기법에 해당되는 ERODE 함수 및 Dilation(확장) 기법에 해당되는 DILATE 함수를 차례로 소개한 바 있습니다. 특히 지난 회차 게시물에서는 DILATE 함수를 사용하는 방법을 먼저 소개한 후 ERODE 및 DILATE 함수를 조합하여 사용하는 처리 방식도 함께 살펴본 바 있습니다. 즉 이미지에 대하여 ERODE 함수를 먼저 사용하여 Erosion 처리를 한 후 이어서 DILATE 함수를 사용하여 Dilation 처리를 수행하는 처리 방법이었습니다. 그리고 이러한 방식의 처리의.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 8.
  • DILATE 함수 소개 얼마전부터 형태학적 이미지 처리(Morphological Image Processing, MIP)의 범주에 속하는 여러가지 기법들을 지원하는 IDL 함수들을 소개하고 있습니다. 지난 회차 게시물에서는 Erosion(침식) 기법에 해당되는 ERODE 함수를 소개하였고, 오늘은 이어지는 순서로서 Dilation(확장) 기법에 해당되는 DILATE 함수를 소개할 차례입니다. 지금부터 DILATE 함수를 이용하여 Dilation 기법을 적용하는 방법을 예제와 함께 살펴봅시다. Dilation(확장) 기법은 지난번에 소개한 Erosion 기법과는 정반대의 역할이라고 보면 됩니다. 즉 Erosion의 경우에는 이미지 내에 존재하는 형체들을 깎아내어서 그 크기를 감소시키거나 아예 제거한다는 개념이었던 반면, Dila.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 1.
  • ERODE 함수 소개 제가 얼마전에 MORPH_GRADIENT 함수를 소개하는 게시물을 올리면서 거기서 형태학적 이미지 처리(Morphological Image Processing, 이후부터는 MIP로 줄여서 부릅니다)라는 개념에 관하여 언급을 한 바 있습니다. 그 이유는 MORPH_GRADIENT 함수의 이미지 처리 알고리즘이 MIP의 범주에 속하는 여러가지 기법들 중 하나였기 때문입니다. 그리고 IDL에서는 MIP에 속하는 여러가지 기법들이 반영된 기능 함수들이 다양하게 지원되고 있다는 것도 함께 언급하였는데요. 이러한 범주에 속하는 여러 기능 함수들 중에는 ERODE 및 DILATE 함수가 있습니다. 이 함수들은 각각 Erosion 및 Dilation이라는 기법에 해당되는 기능을 수행하는데, 굳이 우리말로 번역해본다면 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 7. 25.
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