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Hadoop 상에서 MapReduce 응용프로그램 평가
김준수,강윤희,박용범,Kim, Junsu,Kang, Yunhee,Park, Youngbom 한국정보과학회 소프트웨어공학 소사이어티 2012 소프트웨어공학회지 Vol.25 No.4
다양한 분야에서 빠르게 대용량의 자료가 생성됨에 따라 이를 처리하기 위해 분산 프로그래밍 모델인 MapReduce의 활용이 도입되고 있다. 본 논문에서는 SUN Blade150에 Solaris와 Linux 환경의 클러스터 시스템을 구축한 뒤 해당 환경에서의 MapReduce 미들웨어인 Hadoop 에서 응용수행에 대한 평균 시간 및 표준 편차를 평가하여 Hadoop 기반 MapReduce 구현이 어떠한 클러스터 시스템에 의해 성능이 영향을 미치는지를 보인다. According to the growth of data being generated in man fields, a distributed programming model MapReduce has been introduced to handle it. In this paper, we build two cluster system with Solaris and Linux environment on SUN Blade150 respectively and then to evaluate the performance of a MapReduce application running on MapReduce middleware Hadoop in terms of its average elapse time and standard deviation. As a result of this experiment, we show that the overall performance of the MapReduce application based on Hadoop is affected by the configuration of the cluster system.
김준수(Kim, Junsu) 한국디자인지식학회 2015 디자인지식저널 Vol.34 No.-
매트 처리를 통한 영상 합성은 가장 보편적으로 사용되고 있고, 매우 높은 합성 영상을 구현시켜 주는 디지털 합성의 초석이다. 매팅은 영상으로부터 관심 있는 전경(object)을 추출하는 문제를 다루고, 합성은 추출한 전경과 배경을 자연스럽게 합성하는 것을 목적으로 한다. 인물을 매트(matte)처리 기법으로 추출하는 방법 중 가장 보편적으로 사용하는 기법이 크로마키를 통한 합성방법이다. 크로마 스튜디오 배경소재에는 면 소재, 페인트 도색, 크로매트가 있으며, 스필 라이트 방지를 위해서는 스크린가 15~20피트 떨어져 촬영이 이루어져야 한다. 키잉(Keying)은 가장 대표적인 합성 기술로써 키잉 과정은 이미지 품질, 조명 조건, 대상 모션(카메라 움직임) 등과 깨끗한 매트를 얻기 위한 여러 단계 과정을 통해 이루어진다. 크로마 키잉에 가장 대표적으로 사용되고 있는 것이 프리매트(Primatte)로써 대부분의 영상합성편집 프로그램에서 작업을 할 수 있다. Primatte의 매트처리과정은 블루스크린의 특정 영역에서 샘플링 픽셀 색상을 추출하는 Spill Killer, 배경이미지와 전경 객체의 색상을 자동으로 일치시켜주는 Color Matcher, 전경 객체의 가장자리 영역에 인위적으로 라이트 라인을 생성하고 감싸는 Light Warp으로 크게 3단계로 구분되어 이루어진다. 블루스크린의 상태가 좋지 않을 경우 영역을 분리하여 두 개의 다른 매트를 생성하고 후 다시 결합하는 다중 매트 처리 기법을 활용한다. Video compositing with matting is the most widely used, thus constituting the cornerstone for digital compositing that realizes a video composited at a very high level. Matting consists in treating the extraction of a targeted object from a video, while compositing is designed to perform natural compositing of an extracted object and background. The most widely used method for extracting human figures with matting is the compositing that uses chroma keying. Materials for the background of a chroma studio include cotton, paints, and Chromatte, and photography must be conducted at a distance of 15 to 20 feet from the screen to prevent spill light. As the most representative compositing technique, keying is performed with image quality, lighting conditions, and object motion (camera movement), and through several stages designed to get clear mat. The leading method for chroma keying is Primatte, which can be performed in most video compositing and editing programs. Matting process on Primatte consists of the three stages of Spill Killer, which extracts sampling pixel colors from specific areas of blue screen, Color Matcher, which automatically matches background image and the object color, and Light Warp, which wraps a light line artificially formed in the marginal areas of an object. In case blue screen is in poor condition, one uses a multiple matting technique that separates areas to form two different mats and then combine them.
FPGA 기반 임베디드 시스템에서의 CNN 모델의 레이어 연산 성능 향상에 관한 연구
김준수(Kim JunSu) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
지능형 IoT, AR/VR, 자율 주행 자동차 등 전력 및 컴퓨팅 자원이 제한적인 임베디드 엣지 시스템에서 인공지능을 활용한 어플리케이션이 적용되면서, CNN 추론 엔진을 포팅하는 것은 필수적이다. 이에 따라 CNN 의 효율적인 처리를 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, FPGA 제조사인 Xilinx, Intel 등 에서도 Acceleration 솔루션을 제공하며 지속적으로 업데이트 하고있다. 본 논문에서는 FPGA 기반의 임베디드 시스템에서 타겟 어플리케이션에 최적화된 CNN 모델의 각 Layer 를 분산하여 연산하는 각 Logic 을 설계하고 Xilinx Vitis HLS 를 이용하여 시뮬레이션을 통해 연산성능에 대한 실험을 하였다. 실험을 통해 기존 GPU 기반의 임베디드 시스템 대비 38% 향상된 성능을 확인할 수 있었다.