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재래시장 화재 예방, 변압기 보호장치 최적운영 기술 현장 적용
김건호,Kim, Geonho 한국전력공사 2021 KEPCO Journal on electric power and energy Vol.7 No.1
지상변압기는 수용가에 직접적으로 전력을 공급하는 역할을 수행하며 저압 선로의 고장으로부터 계통을 보호하기 위한 보호장치를 구비한다. 본 기술지원은 지상변압기의 STP 미동작에 따른 화재원인을 분석하고 적정동작범위를 제안한다.
파노라마 이미지 생성시간을 단축하기 위한 멀티코어 환경에서 특징점 추출 병렬화
김건호(GeonHo Kim),최태호(Taiho Choi),정희진(Heejin Chung),권범진(Bomjun Kwon) 한국정보과학회 2008 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.14 No.3
본 논문에서는 멀티코어 환경에서 파노라마 이미지 생성 시간을 단축시키기 위해 특징점 추출 알고리즘을 병렬화한다. 여러 장의 사진들을 합성하여 파노라마 이미지를 만드는 과정에는 사진들 간의 겹치는 영역을 찾아내기 위해 각 사진의 특징점을 추출하는 단계가 필요하다. 계산량이 많은 특징점 추출 단계를 빠르게 수행하기 위해 비대칭 멀티 프로세서 아키텍처인 CBE(Cell Broadband Engine)를 사용하여 특징점 추출 병렬 알고리즘을 개발하고, 성능이 얼마나 향상되는지 실험하였다. 실험 결과, 본 논문에서 개발한 병렬 알고리즘은 프로세서 수에 비례하여 성능이 높아지는 선형 확장성의 특징을 보였다. 이처럼 멀티코어 환경에서 이미지 프로세싱 작업 수행 시에 어떻게 하면 높은 성능의 좋은 결과를 낼 수 있는지 알아본다. In this paper, we parallelized a feature point extraction algorithm to reduce panorama image generation time in multi-core environment. While we compose a panorama image with several images, the step to extract feature points of each picture is needed to find overlapped region of pictures. To perform rapidly feature extraction stage which requires much calculation, we developed a parallel algorithm to extract feature points and examined the performance using CBE(Cell Broadband Engine) which is asymmetric multi-core architecture. As a result of the exam, the algorithm we proposed has a property of linear scalability - the performance is increased in proportion the number of processors utilized. In this paper, we will suggest how Image processing operation can make high performance result in multi-core environment.
레이다 응용을 위한 이중 완전 셔플 네트워크 기반 Scalable FFT 프로세서
김건호 ( Geonho Kim ),허진무 ( Jinmoo Heo ),정용철 ( Yongchul Jung ),정윤호 ( Yunho Jung ) 한국항행학회 2018 韓國航行學會論文誌 Vol.22 No.5
레이다 시스템의 경우, 타겟의 거리와 속도를 추출하기 위해 FFT (fast Fourier transform) 연산이 필수적으로 요구되며, 실시간 구현을 위해 고속으로 동작하는 FFT 프로세서의 설계가 필요하다. 고속 FFT 프로세서를 위한 하드웨어 구조로 완전 셔플 네트워크(perfect shuffle network) 구조가 적합하며, 특히 초고속 연산을 위해 radix-4 기반의 이중 완전 셔플 네트워크 (twice perfect shuffle network) 구조가 가장 적절하고 볼 수 있다. 더불어, 다양한 속도 해상도를 요구하는 레이다 응용을 고려할 때, FFT 프로세서는 가변길이 FFT 연산을 지원할 필요가 있다. 이에 본 논문에서는 8~1024 포인트의 가변 길이 연산을 지원하는 이중 완전 셔플 네트워크 기반의 FFT 알고리즘을 제안하였으며, 이의 하드웨어 구조 설계 및 구현 결과를 제시한다. 제안된 FFT 프로세서는 HDL (hardware description language)을 활용하여 RTL (register transfer level) 설계가 수행되었으며, 0.65 μm CMOS 공정을 활용하여 논리 합성한 결과, 총 3,293K개의 논리 게이트로 구현 가능함을 확인 할 수 있었다. In radar systems, fast Fourier transform (FFT) operation is necessary to obtain the range and velocity of target, and the design of an FFT processor which operates at high speed is required for real-time implementation. The perfect shuffle network is suitable for high-speed FFT processor. In particular, twice perfect shuffle network based on radix-4 is preferred for very high-speed FFT processor. Moreover, radar systems that requires various velocity resolution should support scalable FFT points. In this paper, we propose a 8~1024-point scalable FFT processor based on twice perfect shuffle network algorithm and present hardware design and implementation results. The proposed FFT processor was designed using hardware description language (HDL) and synthesized to gate-level circuits using 0.65μm CMOS process. It is confirmed that the proposed processor includes logic gates of 3,293K.
딥러닝 기반 특징점 추출 및 매칭 기술을 활용한 밝기 적응형 영상 스티칭
김민영(Minyoung Kim),김건호(Geonho Kim),이민석(Minseok Lee),이성배(Seongbae Rhee),김규헌(Kyuhyeon Kim) 한국방송·미디어공학회 2022 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2022 No.6
최근 가상 현실(Virtual Reality), 파노라마(Panorama) 영상 등에 관한 관심과 수요가 증가함에 따라 고해상도 영상을 얻기 위한 영상 스티칭(Image Stitching)에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 영상 스티칭은 다수의 영상을 하나의 영상으로 합성해 카메라의 좁은 시야각 문제를 해결함으로써 사용자에게 몰입감과 현장감을 제공할 수 있는 기술이다. 영상 스티칭에 있어 특징점 추출 및 매칭 과정의 정확도는 스티칭 영상의 품질을 결정짓는 핵심적인 요소이지만, 기존의 특징점 추출 및 매칭 방법은 밝기가 어둡고 선명도가 낮은 영상의 스티칭에서 정확도가 저하될 수 있고 생성된 스티칭 영상의 품질 또한 저하될 수 있다는 제한 사항이 있다. 이에 본 논문에서는 앞선 제한적 영상에 대하여 특징점 추출 및 매칭의 정확도를 높여 스티칭 영상의 품질을 높이기 위하여 SuperPoint와 SuperGLUE를 활용한 입력 영상의 밝기 적응형 영상 스티칭 방법을 제안하고자 한다.