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OpenCL을 사용한 돈사 감시 응용의 효율적인 태스크 분배
김진성 ( J. Kim ),최윤창 ( Y. Choi ),김재학 ( J. Kim ),정연우 ( Y. Chung ),정용화 ( Y. Chung ),박대희 ( D. Park ),김학재 ( H. Kim ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.1
돈사 감시 응용은 내재된 데이터 병렬성을 활용하고 성능가속기를 사용하여 병렬처리가 가능하다. 본 논문에서는 multicore-CPU와 manycore-GPU로 구성된 이기종 컴퓨팅 환경에서 돈사 감시 응용 수행 시 태스크 분배 방법을 제안한다. 즉, 각 태스크별로 OpenCL로 작성된 병렬 프로그램을 deviceCPU와 deviceGPU 각각에서 수행시켜 측정된 수행시간을 기준으로 가장 적합한 처리기를 결정한다. 제안 방법은 간단하지만 매우 효과적이고, CPU와 GPU로 구성된 이기종 컴퓨팅 플랫폼에서 다른 응용을 병렬화하는데에도 적용될 수 있다. 실험 결과, 상이한 이기종 컴퓨팅 플랫폼에서 최적의 태스크 분배로 수행 한 경우가 전체 태스크들을 deviceGPU에서 수행한 방법에 비교하여 각각 2배, 11배 성능 개선이 되었음을 확인하였다.
김재학 ( J. Kim ),김진성 ( J. Kim ),최윤창 ( Y. Choi ),정용화 ( Y. Chung ),박대희 ( D. Park ),김학재 ( H. Kim ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.1
감시 카메라 환경에서 돈사 내 돼지들을 탐지 및 추적에 관한 연구는 효율적인 돈사 관리측면에서 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 그러나 깊이 정보 내 노이즈와 돈방 내 돼지와 배경의 깊이 정보 값이 유사하여 개별 돼지만을 탐지하기란 쉽지 않다. 특히 천장에 설치된 센서로부터 획득된 벽과 바닥 경계에 위치한 돼지를 탐지하기 위한 방법이 요구된다. 본 논문에서는 노이즈에 덜 민감한 바닥 배경을 이용하여 바닥에 위치한 돼지의 부분을 먼저 탐지한 후, 벽에 위치한 돼지의 나머지 부분을 수퍼픽셀과 영역확장 기법으로 탐지하는 방법을 제안한다. 실험 결과 돈방 내 벽과 바닥 경계에 위치한 돼지를 정확히 탐지하였으며, 영상 1장 당 수행시간이 5msec로 실시간 처리에 문제가 없음을 확인하였다.