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학술대회자료
저자정보
정지만 (티맥스오에스) 서웅 (서강대학교) 윤제형 (서강대학교) 임인성 (서강대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2019 학술대회 발표 논문집
발행연도
2019.2
수록면
95 - 98 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

GPU 가속 실시간 시각적 주행 궤적 추정 시스템의 구축
정지만 ,  서웅 ,  윤제형 외 1명 한국HCI학회 학술대회 2019.02 학술대회자료

2017

적응적 포즈 오차 교정 방법에 기반을 둔 GPU 가속 시각적 주행 궤적 추정 시스템의 구축
정지만 컴퓨터공학 전공 2017.01 학위논문

초록· 키워드

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시각적 주행 궤적 추정 기법은 카메라를 통한 주변 환경 인식뿐만 아니라 3 차원 모델 복원 및 가상현실/증강현실, 나아가 혼합현실에서의 응용 등 다양한 분야에서의 요구가 늘어난 만큼 다양한 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 영상 스트림형태로 유입되는 색상 이미지와 깊이 정보를 이용한 카메라의 궤적 추정에 적용되는 다양한 방법에 대해 비교 분석 및 검증하기 위하여 각 과정을 모듈화하고 이를 선택적으로 적용 가능한 범용적 시스템을 구축한다. 또한 카메라의 궤적을 실시간으로 정밀하게 추정할 수 있도록 GPU 를 이용하여 가속하는 방법을 제시한다. 실시간 처리를 위하여 ICP(iterative closest potints) 방법에서 사용되는 비선형 방정식을 푸는 일련의 과정들에 다수의 GPU 코어를 사용하여 가속하였다. 이를 통해 기존 연구와 비교해 더욱 정밀한 결과를 실시간에 도출할 수 있다. 또한 연산 장치의 처리량을 분산시킴으로써, 일반응용 프로그램에 적용하거나 향후 자원 및 연산성능에 한계가 있는 구글 탱고(Google Tango)와 같은 모바일 플랫폼에서도 실시간의 처리 성능을 이끌어낼 수 있을 것으로 기대된다.
#3 차원 복원 #RGB-D 데이터 #주행 궤적 추정

목차

요약문
1. 서론
2. 관련연구
3. 시스템 설계 및 구현
4. 주행 궤적 추정 계산의 GPU 가속
5. 실험결과
6. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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