개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 임인성
- 발행연도
- 2017
- 저작권
- 서강대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수0
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
근래 인공지능 분야의 급진적인 성장세가 제 4차 산업혁명을 촉발시키는 계기가 되어 많은 산업 현장에서 인공지능에 의한 자동화가 진행되고 있다. 이러한 자동화를 이끌어가는 것은 물론 기계학습임이 틀림 없지만, 기계가 스스로 판단하기 위해선 주변 사물에 대한 정밀한 인식이 선행되어야 한다. 그를 위해선 현실 세계에 대한 정밀한 정보가 요구되는데, 이는 가상의 정보를 현실 세계에 덧입히기 위해 현실 세계를 정밀하게 재구축하고자 하는 증강 현실의 목표와 맞닿아 있다.
본 논문에서는 기존에 연구되었던 2-레벨 적응적 궤적 오차 교정 기법을 이용하여 적은 양의 메모리만을 사용하면서도 실시간에 정밀한 카메라의 궤적을 추정할 수 있도록 기반 시스템을 구축하고 이를 GPU를 이용하여 가속하는 방법을 제시한다. 실시간 처리를 위하여 ICP에서 사용되는 비선형 방정식을 푸는 일련의 과정들에 다수의 GPU 코어를 사용하여 가속한다. 또한 더욱 정밀한 추정 결과를 얻을 수 있도록 깊이 및 색상 정보 오차들을 이변량 확률 변수로 구성하여 그에 대한 T-분포에 근거한 가중치를 비선형 방정식에 적용한다.
이를 통해 기존 연구와 비교해 더욱 정밀한 결과를 실시간에 도출할 수 있다. 또한 연산 장치의 처리량을 분산시킴으로써, 일반 응용 프로그램에 적용하거나 향후 자원 및 성능에 한계가 있는 모바일 플랫폼에서도 실시간의 처리 성능을 이끌어낼 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 기존에 연구되었던 2-레벨 적응적 궤적 오차 교정 기법을 이용하여 적은 양의 메모리만을 사용하면서도 실시간에 정밀한 카메라의 궤적을 추정할 수 있도록 기반 시스템을 구축하고 이를 GPU를 이용하여 가속하는 방법을 제시한다. 실시간 처리를 위하여 ICP에서 사용되는 비선형 방정식을 푸는 일련의 과정들에 다수의 GPU 코어를 사용하여 가속한다. 또한 더욱 정밀한 추정 결과를 얻을 수 있도록 깊이 및 색상 정보 오차들을 이변량 확률 변수로 구성하여 그에 대한 T-분포에 근거한 가중치를 비선형 방정식에 적용한다.
이를 통해 기존 연구와 비교해 더욱 정밀한 결과를 실시간에 도출할 수 있다. 또한 연산 장치의 처리량을 분산시킴으로써, 일반 응용 프로그램에 적용하거나 향후 자원 및 성능에 한계가 있는 모바일 플랫폼에서도 실시간의 처리 성능을 이끌어낼 수 있을 것으로 기대된다.
목차
등록된 정보가 없습니다.
최근 본 자료
댓글(0)
0