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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제36권 제4호
발행연도
2009.4
수록면
253 - 260 (8page)

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컴퓨터 비전이나 패턴 인식 분야에서 이용되고 있는 많은 알고리즘들이 최근 빠른 수행시간을 위해 GPU에서 구현되고 있지만, GPU를 이용하여 알고리즘을 구현할 경우 크게 두 가지 문제점을 고려해야 한다. 첫째, 컴퓨터 그래픽스 분야의 지식이 필요한 쉐이딩(shading) 언어를 알아야 한다. 둘째, GPU를 효율적으로 활용하기 위해 CPU와 GPU간의 데이터 교환을 최소화해야 한다. 이를 위해 CPU는 GPU에서 처리할 수 있는 최대 용량의 데이터를 생성하여 GPU에 전송해야 하기 때문에 CPU에서 많은 처리시간을 소모하며, 이로 인해 CPU와 GPU 사이에 많은 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 그래픽 하드웨어와 멀티코어(multi-core) CPU를 이용한 빠르고 효율적인 신경망 구현 방법을 제안한다. 기존 GPU의 첫 번째 문제점을 해결하기 위해 제안된 방법은 복잡한 쉐이딩 언어 대신 그래픽스적인 기본지식 없이도 GPU를 이용하여 응용프로그램 개발이 가능한 CUDA를 이용하였다. 두 번째 문제점을 해결하기 위해 멀티코어 CPU에서 공유 메모리 환경의 병렬화를 수행할 수 있는 OpenMP를 이용하였으며, 이는 CPU의 처리시간을 줄여 CPU와 GPU 환경에서 오버헤드를 최소화할 수 있다. 실험에서 제안된 CUDA와 OpenMP기반의 구현 방법을 신경망을 이용한 문자영역 검출 알고리즘에 적용하였으며, CPU에서의 수행시간과 비교하여 약 15배, GPU만을 이용한 수행시간과 비교하여 약 4배정도 빠른 수행시간을 보였다.
#CUDA #OpenMP #신경망 #문자추출 #Neural Network #Text Extraction

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. CUDA와 OpenMP
3. 신경망 구현
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - K.S. Oh / 2004 / GPU Implementation of Neural Network / Pattern Recognition 37 (6) : 1311 ~ 1314 google schola 2. [학술대회논문] - K. Moreland / 2003 / The FFT on a GPU / Proceedings of SIGGRAPH Conference on Graphics Hardware : 112 ~ 119 google schola 3. [학술대회논문] - J. Mairal / 2006 / Fast and Efficient Dense Variational Stereo on GPU / Proceedings of International Symposium on 3D Data Processing, Visualization, and Transmission : 697 ~ 704 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - I. Geys / 2007 / View Synthesis by the Parallel Use of GPU and CPU / Image and Vision Computing 25 (7) : 1154 ~ 1164 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - R. Yang / 2002 / Fast Image Segmentation and Smoothing using Commodity Graphics Hardware / Journal of Graphics Tools 17 (4) : 91 ~ 100 google schola

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