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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조태훈 (한국기술교육대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제23권 제4호
발행연도
2019.4
수록면
388 - 393 (6page)

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외란(Outlier)이 있는 데이터를 피팅(Fitting)하는 방법으로 RANSAC(RANdom SAmple Consensus)알고리즘이 선, 원, 타원 등 의 피팅에 많이 사용되고 있다. 본 논문은 다수의 평면에 대한 3차원 포인트 데이터가 주어질 때 각 평면에 대해 RANSAC기반 평면 피팅을 최근 딥러닝 등에 많이 사용되는 GPU의 하나인 CUDA를 이용하여 효율적으로 수행하는 알고리즘을 제안한다. 모의 데이터와 실제 데이터를 이용하여 제안된 알고리즘의 성능을 CPU와 비교하여 보인다. 외란이 많고 인라이어(inlier) 비율이 낮을수록 CPU대비 속도가 향상되고 평면의 개수가 많을수록 평면당 데이터개수가 많을수록 병렬처리에 의한 속도가 가속됨을 보인다. 제안된 방법은 다중 평면 피팅외의 다른 피팅에도 쉽게 적용할 수 있다.
#CUDA #평면 피팅 #RANSAC #GPU #Plane fitting

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. RANSAC
Ⅲ. CUDA 구현
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
M. A. Fischler / 1981 / Random Sample Consensus: A Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analysis and Automated Cartography / Comm. of the ACM 24:381~395 google schola Wikipedia / Description of GPGPU google schola Wikipedia / Description of CUDA google schola NVIDIA / 2013 / CUDA C Programming Guide (Version 5.5) google schola K. Tyagi / CUDA implementation of circle detection using RANSAC google schola

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