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한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제16권 제4호
발행연도
2015.4
수록면
2,749 - 2,756 (8page)

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최근 데이터의 질이 높아짐에 따라 영상을 처리하는데 많은 시간이 소모되는 문제가 제기되어 영상 처리 알고리즘의 가속화가 필요하게 됨으로써, 기존의 CPU와 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 기반의 인식 시스템에서 연산속도 와 성능이득 비교를 위해 OpenMP를 가지고 측정할 수 있는 문자 인식시스템으로 학습된 문자데이터가 입력되면 매칭이 가장 잘 되는 영상의 영역을 인식하는 환경으로 구현하여 각 영문 알파벳의 글씨체가 일정하고 크기가 규격화 되어 있으므로 문자를 학습하고 문자 정합도를 계산하기 위한 영상 매칭 방법을 구현하게 되었다. GPGPU(General Purpose GPU)프로그래밍 플랫폼 기술인 CUDA연산 기법을 이용하여 알고리즘을 빠르고 효율적으로 처리하는 OpenMP에서 인텔 i5 2500의 네 개의 코어를 사용하여 인식 할 때, 기존 CPU의 성능보다 4배의 속도가 나오지 않고 데이터의 분할과 병합 연산의 지연으로 인해 약 3.2배의 속도로 향상되는 가속화 방법을 제안하고 그래픽카드에서 처리하는 병렬처리 결과, 순차적 연산을 수행하였던 CPU 기반의 처리에 비해 성능이득이 약 21X(배)로 향상됨을 확인하였다.
#image processing #Image matching #parallel programming

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1. [학술대회논문] - Jiangang Kong / 2010 / GPU Accelerated Face Detection / International Conference on Intelligent Control and Information Processing google schola 2. [학술지(정기간행물)] - J.D. Owens / 2008 / GPU Computing / Proceedings of the IEEE 96 (5) : 879 ~ 899 Crossref 3. [인터넷자원] - / / NVIDIA CUDA Programming Guide v2.1 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - E. Masakazu / / Machine Vision A Practical Technology for Advanced Image Processing / Japanese Technology Reviews, Computers and Communications google schola 5. [단행본] - R.C. Gonzalez / 2002 / Digital Image Processing / Prentice-Hall google schola

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