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정연우 ( Y. Chung ),김진한 ( J. Kim ),최동휘 ( D. Choi ),정용화 ( Y. Chung ),박대희 ( D. Park ),김석 ( S. Kim ),장홍희 ( H. Chang ) 한국정보처리학회 2014 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.21 No.1
본 연구에서는 비디오 감시 시스템을 기반으로 한우 축사에서 야간 승가 행위 검출을 위한 최적의 방법을 제안한다. 특히 축사 환경에서는 소들간의 겹침 등 다양한 어려움이 발생하기 때문에, 이를 극복하기 위하여 깊이 정보를 이용하여 승가하는 소의 머리를 자동으로 탐지한다. 즉, 소가 네발로 걸어다니는 통상의 경우 소의 등 높이가 1.3m 정도인데 반해 앞발을 들어 승가하는 경우에는 소의 높이가 1.7m까지 높아짐에 착안하여,축사 측면에 설치된 깊이 카메라로부터 소까지의 거리 차이를 이용하면 발정기 탐지를 위한 승가 행위를 자동으로 검출할 수 있음을 확인하였다.
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.