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효율적인 하드웨어 구현을 위한 정렬 알고리즘에 대한 분석
Analysis of Sorting Algorithm for Efficient Hardware Implementation 원문보기

전기전자학회논문지 = Journal of IKEEE, v.23 no.3, 2019년, pp.978 - 983  

김한결 (Dept. of Electronic Engineering, Dong-A University) ,  강봉순 (Dept. of Electronic Engineering, Dong-A University)

초록
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자율주행, AI의 시대가 도래함에 따라 카메라를 통하여 물체를 정확히 인식 및 판단하는 것이 중요해졌다. 특히 카메라를 이용하여 물체를 인식하는 방법은 다른 여러 방법들에 비하여 시각적으로 많은 양의 정보를 얻을 수 있기 때문에 정확한 영상을 추출하기 위하여 많은 영상 신호 처리 방법들이 연구되고 있다. 또한, 이러한 영상 신호 처리의 기능을 실제 하드웨어로 구현하기 위하여 많은 연구도 동시에 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상 신호 처리에서 자주 사용되는 정렬 알고리즘에 대하여 동작원리 및 특징을 비교하고 성능에 대한 평가를 정리하였다. 이를 토대로 대표적인 정렬 알고리즘 중 하드웨어로 구현할 때 효율적인 알고리즘에 대하여 정의한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Under the influence of Autonomous Driving and AI, it is important to accurately recognize and judge objects through cameras. In particular, since a method of recognizing an object using a camera can obtain a large amount of information visually compared to other methods, many image signal processing...

주제어

#Quick Sort   #Batcher Sort   #Big-O-notation   #Hardware Implementation   #Area  

표/그림 (8)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 퀵 정렬과 베처 정렬 알고리즘의 각각에 대한 동작원리에 대하여 살펴보고, 두 정렬 알고리즘의 성능평가를 위한 비교 실험결과와 결론 순으로 구성된다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
LiDAR 방법이란? 자율주행에서 객체를 인식하는 방법에는 크게 LiDAR(Light Detection And Range)와 카메라를 이용한 컴퓨터 비전기술이 존재한다. LiDAR 방법은 빛을 이용하여 주변 물체와의 거리를 측정하는 방법이고, 컴퓨터 비전기술은 차량에 장착되어있는 카메라를 통하여 차선 및 주변 물체에 대한정보를 획득하게 된다[1-2]. 컴퓨터 비전기술을 이용하여 정보를 획득하는 방법의 장점은 카메라를 통해 다른 센서 보다 많은 정보를 획득할 수 있지만, 미세먼지, 안개, 해무, 황사와 같은 급격한 날씨 변화가 발생하는 경우 정확한 정보를 취득할 수 없다는 것이 단점이다[3].
컴퓨터 비전기술을 이용하여 정보를 획득하는 방법의 장단점은? LiDAR 방법은 빛을 이용하여 주변 물체와의 거리를 측정하는 방법이고, 컴퓨터 비전기술은 차량에 장착되어있는 카메라를 통하여 차선 및 주변 물체에 대한정보를 획득하게 된다[1-2]. 컴퓨터 비전기술을 이용하여 정보를 획득하는 방법의 장점은 카메라를 통해 다른 센서 보다 많은 정보를 획득할 수 있지만, 미세먼지, 안개, 해무, 황사와 같은 급격한 날씨 변화가 발생하는 경우 정확한 정보를 취득할 수 없다는 것이 단점이다[3]. 이를 해결하기 위하여 디지털 영상신호처리를 이용하여 급격한 날씨변화에 의한 열화현상을 극복하고자 많은 연구들이 진행되고 있다[4-5].
빅오 표기법은 어떤 경우 가장 영향력이 큰 별수를 나타내는가? 빅오 표기법은 알고리즘의 효율성을 평가하는 지표이다. N은 알고리즘을 수식으로 표현하였을 때,가장 영향력이 큰 변수를 나타낸다. 따라서, N이 높을수록 시간이 많이 소요된다는 의미이다.
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