영상처리시스템은 대량의 데이터를 고속으로 처리해야하기 때문에 고성능의 프로세서를 요구한다. 카메라의 성능은 점차 해상도가 높아져서 데이터가 많아지고 있는 반면 프로세서의 성능은 물리적인 한계로 인해서 단일 프로세서로는 속도 향상에 한계에 부딪히고 있다. 최근 CPU업계에서의 추세는 단일코어의 성능향상 한계로 인해 점차 코어의 개수를 늘리는 방v향으로 개발이 진행되고 있는데 이와 같이 병렬 프로세싱을 이용해서 영상처리시스템을 개발하는 연구가 최근 진행되고 있다. 병렬처리프로세싱 방법의 하나로 그래픽카드의 프로세서인 GPU를 사용하는 방법이 많이 시도되고 있다. 본 연구에서는 GPU를 이용하여 카메라의 모션을 추적하는 시스템을 실시간 시스템으로 개발하는 방법을 소개하고자 한다.
지상파 UHD 방송의 시행 및 확대를 목표로 세계 각 국에서 정부 민간 차원의 대규모 투자 및 개발이 활발히 진행되고 있다. 기존 HD 방송 대비 데이터양이 막대하게 증가되기 때문에 실시간 고효율 처리를 위한 기술 개발 및 연구가 진행되고 있다. 특히 UHD 방송 제작 관련하여 UHD 카메라로부터 영상 및 음향을 실시간으로 획득하고 편집된 영상을 재생하기 위한 시스템 개발이 최근 주요 방송장비 업체 주도로 진행되고 있다. 이에 본 논문은 최대 2 채널의 4K UHD 영상 데이터를 동시에 실시간으로 획득 및 재생하기 위한 FPGA (Field Programmable Gate Array) 및 고속 입출력 인터페이스 기반의 하드웨어 플랫폼을 제안하였다. 또한 카메라/디스플레이와 편집 서버 간의 데이터의 고속 고효율 전송을 위한 로직을 HDL(Hardware Design Language) 설계하여 FPGA 내에 탑재하고 카메라/디스플레이/편집 서버와 통합하였다. 시험 결과 2 채널 4K 60fps 영상 데이터를 정상적으로 획득 및 재생하였다.
3차원 영상을 제작하기 위해서는 여러 시점의 색상 영상과 함께 깊이 정보를 필요로 한다. 하지만 깊이 정보를 얻을 때 사용하는 ToF 카메라는 해상도가 낮으며 적외선 신호의 주파수 문제 때문에 최대 3대까지 사용할 수 있다. 따라서 깊이 정보를 색상 영상과 함께 사용하기 위해서 깊이 정보의 업샘플링이 필수적이다. 업샘플링은 깊이 정보를 색상 카메라 위치로 3차원 워핑하고 결합형 양방향 필터(joint bilateral filter, JBF)를 사용하여 빈 영역을 채우는 방법으로 진행된다. 업샘플링은 오랜 시간이 소요되지만 그래픽스 프로세싱 유닛(graphics processing units, GPU)를 이용하여 빠르게 수행될 수 있다. 본 논문에서는 다중 GPU의 병렬 수행을 통하여 빠르게 다시점 깊이맵을 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 다중 GPU 병렬 수행은 범용 목적 GPU(general purpose computing on GPU, GPGPU) 중의 하나인 CUDA를 이용하였으며, 본 논문에서 제안된 방법을 이용하여 3개의 GPU 사용한 실험 결과 초당 35 프레임의 다시점 깊이맵을 생성했다.
A 4D-PTV system was constructed. The measurement system consists of three high-speed high-definition cameras, Nd-Yag laser and a host computer. The GA-3D-PTV algorithm was used for completing the measurement system. A horizontal impinged jet flow was measured. The Reynolds number is about 40,000. Spatial temporal evolution of the jet flow was examined and physical properties such as spatial distributions of vorticity and turbulent kinetic energy were obtained with the constructed system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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