Journal of the Korean earth science society (한국지구과학회지)

The Korean Earth Science Society (한국지구과학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Development of the Cloud Monitoring Program using Machine Learning-based Python Module from the MAAO All-sky Camera Images

기계학습 기반의 파이썬 모듈을 이용한 밀양아리랑우주천문대 전천 영상의 운량 모니터링 프로그램 개발

  • Gu Lim (Department of Earth Sciences, Pusan National University) ;
  • Dohyeong Kim (Department of Earth Sciences, Pusan National University) ;
  • Donghyun Kim (Department of Earth Science Education, Pusan National University) ;
  • Keun-Hong Park (Miryang Arirang Astronomical Observatory)
  • 임구 (부산대학교 지구과학과) ;
  • 김도형 (부산대학교 지구과학과) ;
  • 김동현 (부산대학교 지구과학교육과) ;
  • 박근홍 (밀양아리랑우주천문대)
  • Received : 2024.04.11
  • Accepted : 2024.04.15
  • Published : 2024.04.30
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

Cloud coverage is a key factor in determining whether to proceed with observations. In the past, human judgment played an important role in weather evaluation for observations. However, the development of remote and robotic observation has diminished the role of human judgment. Moreover, it is not easy to evaluate weather conditions automatically because of the diverse cloud shapes and their rapid movement. In this paper, we present the development of a cloud monitoring program by applying a machine learning-based Python module "cloudynight" on all-sky camera images obtained at Miryang Arirang Astronomical Observatory (MAAO). The machine learning model was built by training 39,996 subregions divided from 1,212 images with altitude/azimuth angles and extracting 16 feature spaces. For our training model, the F1-score from the validation samples was 0.97, indicating good performance in identifying clouds in the all-sky image. As a result, this program calculates "Cloudiness" as the ratio of the number of total subregions to the number of subregions predicted to be covered by clouds. In the robotic observation, we set a policy that allows the telescope system to halt the observation when the "Cloudiness" exceeds 0.6 during the last 30 minutes. Following this policy, we found that there were no improper halts in the telescope system due to incorrect program decisions. We expect that robotic observation with the 0.7 m telescope at MAAO can be successfully operated using the cloud monitoring program.

운량은 천체 관측을 지속하는 데에 중요한 요소 중 하나이다. 과거에는 관측자가 날씨를 직접 판단할 수밖에 없었으나, 원격 및 자동 관측 시스템의 개발로 관측자의 역할이 상대적으로 줄어들었다. 또한 구름의 다양한 형태와 빠른 이동 때문에 자동으로 운량을 판단하는 것은 쉽지 않다. 이 연구에서는 기계학습 기반의 파이썬 모듈인 "cloudynight"을 밀양아리랑우주천문대의 전천 영상에 적용하여 운량을 모니터링하는 프로그램을 개발하였다. 전천 영상을 하위 영역으로 나누어 각 39,996개 영역의 16개의 특징을 학습하여 기계학습 모델을 생성하였다. 검증 표본에서 얻은 F1 점수는 0.97로, 기계학습 모델이 우수한 성능을 가짐을 보여준다. 운량("Cloudiness")은 전체 하위 영역 개수 중 구름으로 식별 된 하위 영역 개수의 비율로 계산하며, 운량이 지난 30분 동안 0.6을 초과할 때 관측을 중단하도록 자동 관측 프로그램 규칙을 정하였다. 이 규칙을 따를 때, 기계학습 모델이 운량을 오판하여 관측에 영향을 미치는 경우는 거의 발생하지 않았다. 본 기계학습 모델을 통하여, 밀양아리랑우주천문대 0.7 m 망원경의 성공적인 자동 관측을 기대한다.

Keywords

Acknowledgement

이 과제는 부산대학교 기본연구지원사업(2년)에 의하여 연구되었음.

References

  1. Abbott, B. P., R. Abbott, T. D. Abbott, et al. 2017, The Astrophysical Journal, 848, L12.
  2. Alsubai, K., Z. I. Tsvetanov, D. W. Latham, A. Bieryla, G. A. Esquerdo, D. Mislis, S. Pyrzas, E. Foxell, J. McCormac, C. Baranec, N. P. E. Vilchez, R. West, A. Esamdin, Z. Dang, H. M. Dalee, A. A. Al-Rajihi, and A. K. Al-Harbi, 2018, The Astronomical Journal, 155, 52.
  3. Cai, Y.-Z., A. Pastorello, M. Fraser, X.-F. Wang, A. V. Filippenko, A. Reguitti, K. C. Patra, V. P. Goranskij, E. A. Barsukova, T. G. Brink, N. Elias-Rosa, H. F. Stevance, W. Zheng, Y. Yang, K. E. Atapin, S. Benetti, T. J. L. de Boer, S. Bose, J. Burke, R. Byrne, E. Cappellaro, K. C. Chambers, W.-L. Chen, N. Emami, H. Gao, D. Hiramatsu, D. A. Howell, M. E. Huber, E. Kankare, P. L. Kelly, R. Kotak, T. Kravtsov, V. Y. Lander, Z.-T. Li, C.-C. Lin, P. Lundqvist, E. A. Magnier, E. A. Malygin, N. A. Maslennikova, K. Matilainen, P. A. Mazzali, C. McCully, J. Mo, S. Moran, M. Newsome, D. V. Oparin, E. Padilla Gonzalez, T. M. Reynolds, N. I. Shatsky, S. J. Smartt, K. W. Smith, M. D. Stritzinger, A. M. Tatarnikov, G. Terreran, R. I. Uklein, G. Valerin, P. J. Vallely, O. V. Vozyakova, R. Wainscoat, S.-Y. Yan, J.-J. Zhang, T.-M. Zhang, S. G. Zheltoukhov, R. Dastidar, M. Fulton, L. Galbany, A. Gangopadhyay, H.-W. Ge, C. P. Gutierrez, H. Lin, K. Misra, Z.-W. Ou, I. Salmaso, L. Tartaglia, L. Xiao, and X.-H. Zhang, 2022, Astronomy and Astrophysics, 667, A4.
  4. Deckers, M., Maguire, K., Magee, M. R., Dimitriadis, G., Smith, M., Sainz de Murieta, A., Miller, A. A., Goobar, A., Nordin, J., Rigault, M., Bellm, E. C., Coughlin, M., Laher, R. R., Shupe, D. L., Graham, M., Kasliwal, M., & Walters, R., 2022, Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 512, 1317-1340. https://doi.org/10.1093/mnras/stac558
  5. de Jaeger, T., W. Zheng, B. E. Stahl, A. V. Filippenko, T. G. Brink, A. Bigley, K. Blanchard, P. K. Blanchard, J. Bradley, S. K. Cargill, C. Casper, S. B. Cenko, S. Channa, B. Y. Choi, K. I. Clubb, B. E. Cobb, D. Cohen, M. de Kouchkovsky, M. Ellison, E. Falcon, O. D. Fox, K. Fuller, M. Ganeshalingam, C. Gould, M. L. Graham, G. Halevi, K. T. Hayakawa, J. Hestenes, M. P. Hyland, B. Jeffers, N. Joubert, M. T. Kandrashoff, P. L. Kelly, H. Kim, M. Kim, S. Kumar, E. J. Leonard, G. Z. Li, T. B. Lowe, P. Lu, M. Mason, K. J. McAllister, J. C. Mauerhan, M. Modjaz, J. Molloy, D. A. Perley, K. Pina, D. Poznanski, T. W. Ross, I. Shivvers, J. M. Silverman, C. Soler, S. Stegman, S. Taylor, K. Tang, A. Wilkins, X. Wang, X. Wang, H. Yuk, S. Yunus, and K. D. Zhang, 2019, Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 490, 2799-2821.
  6. Djorgovski, S. G., Drake, A. J., Mahabal, A. A., Graham, M. J., Donalek, C., Williams, R., Beshore, E. C., Larson, S. M., Prieto, J., Catelan, M., Christensen, E., & McNaught, R. H., 2011, arXiv e-prints, arXiv: 1102.5004.
  7. Im, M., C. Choi, and K. Kim, 2015, Journal of Korean Astronomical Society, 48, 207-212. https://doi.org/10.5303/JKAS.2015.48.4.207
  8. Im, M., Y. Kim, C.-U. Lee, H.-W. Lee, S. Pak, H. Shim, H.-I. Sung, W. Kang, T. Kim, J.-E. Heo, T. C. Hinse, M. Ishiguro, G. Lim, C. T. K. Ly, G. S. H. Paek, J. Seo, J.-. na . Yoon, J.-H. Woo, H. Ahn, H. Cho, C. Choi, J. Han, S. Hwang, T.-G. Ji, S.-K. J. Lee, S. Lee, S. Lee, C. Kim, D. Kim, J. Kim, S. Kim, M. Jeong, B. Park, I. Paek, D. Kim, and C. Park, 2021, Journal of Korean Astronomical Society, 54, 89-102.
  9. Itoh, R., Y. Fukazawa, Y. T. Tanaka, Y. Abe, H. Akitaya, A. Arai, M. Hayashi, T. Hori, M. Isogai, H. Izumiura, K. S. Kawabata, N. Kawai, D. Kuroda, R. Miyanoshita, Y. Moritani, T. Morokuma, T. Nagayama, J. Nakamoto, C. Nakata, Y. Oasa, T. Ohshima, T. Ohsugi, S.-. ichiro . Okumura, Y. Saito, Y. Saito, M. Sasada, K. Sekiguchi, Y. Takagi, J. Takahashi, Y. Takahashi, K. Takaki, M. Uemura, I. Ueno, S. Urakawa, M. Watanabe, M. Yamanaka, Y. Yonekura, and M. Yoshida, 2013, The Astrophysical Journal, 768, L24.
  10. Ke, G., Meng, Q., Finley, T., Wang T., Chen W., Ma W., Ye Q., Liu T.-Y., 2017, in Advances in Neural Information Processing Systems 30, ed. I. Guyon et al. (San Diego, CA: NeurIPS), 3149.
  11. Kim, J., M. Im, C. Choi, and S. Hwang, 2019, The Astrophysical Journal, 884, 103.
  12. Lim, G., M. Im, G. S. H. Paek, S.-C. Yoon, C. Choi, S. Kim, J. C. Wheeler, B. P. Thomas, J. Vinko, D. Kim, J. Seo, W. Kang, T. Kim, H.-I. Sung, Y. Kim, J.-N. Yoon, H. Kim, J. Kim, H. Bae, S. Ehgamberdiev, O. Burhonov, and D. Mirzaqulov, 2023, The Astrophysical Journal, 949, 33.
  13. Mommert, M., 2020, The Astronomical Journal, 159, 178.
  14. Shappee, B. J., J. L. Prieto, D. Grupe, C. S. Kochanek, K. Z. Stanek, G. De Rosa, S. Mathur, Y. Zu, B. M. Peterson, R. W. Pogge, S. Komossa, M. Im, J. Jencson, T. W.-S. Holoien, U. Basu, J. F. Beacom, D. M. Szczygiel, J. Brimacombe, S. Adams, A. Campillay, C. Choi, C. Contreras, M. Dietrich, M. Dubberley, M. Elphick, S. Foale, M. Giustini, C. Gonzalez, E. Hawkins, D. A. Howell, E. Y. Hsiao, M. Koss, K. M. Leighly, N. Morrell, D. Mudd, D. Mullins, J. M. Nugent, J. Parrent, M. M. Phillips, G. Pojmanski, W. Rosing, R. Ross, D. Sand, D. M. Terndrup, S. Valenti, Z. Walker, and Y. Yoon, 2014, The Astrophysical Journal, 788, 48.
  15. Paek, G. S. H., M. Im, J. Kim, G. Lim, B. Park, C. Choi, S. Kim, C. Barbieri, O. S. Salafia, I. Paek, S. Shin, J. Seo, H. M. Lee, C.-U. Lee, S.-L. Kim, and H.-I. Sung, 2024, The Astrophysical Journal, 960, 113.
  16. Walsh, J. L., Minezaki, T., Bentz, M. C., Barth, A. J., Baliber, N., Li, W., Stern, D., Bennert, V. N., Brown, T. M., Canalizo, G., Filippenko, A. V., Gates, E. L., Greene, J. E., Malkan, M. A., Sakata, Y., Street, R. A., Treu, T., Woo, J.-H., & Yoshii, Y., 2009, The Astrophysical Journal Supplement Series, 185, 156-170. https://doi.org/10.1088/0067-0049/185/1/156
  17. Wang, Y.-H., S. Wang, H.-G. Liu, T. C. Hinse, G. Laughlin, D.-H. Wu, X. Zhang, X. Zhou, Z. Wu, J.-L. Zhou, R. A. Wittenmyer, J. Eastman, H. Zhang, Y. Hori, N. Narita, Y. Chen, J. Ma, X. Peng, T.-M. Zhang, H. Zou, J.-D. Nie, and Z.-M. Zhou, 2017, The Astronomical Journal, 154, 49.