[논문]GPU와 CPU의 병렬처리를 이용한 실시간 3D 모델링

백운혁; 경동욱; 한은정; 양종렬; 정기철

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백운혁 (숭실대학교, IT대학, 미디어학과, HCI Lab.) , 경동욱 (숭실대학교, IT대학, 미디어학과, HCI Lab.) , 한은정 (숭실대학교, IT대학, 미디어학과, HCI Lab.) , 양종렬 (숭실대학교, IT대학, 미디어학과, HCI Lab.) , 정기철 (숭실대학교, IT대학, 미디어학과, HCI Lab.)

3D 모델링 기술은 가상현실, 실감형 인터랙티브 등에서 많은 연구가 진행되고 있다. 실시간 3D 모델을 생성하는 연구는 많은 계산량으로 인해서 여러 대의 PC를 통합한 PC클러스터를 사용하고 있다. PC클러스터는 여러 대의 PC를 하나의 고성능 컴퓨터로 처리가 가능하지만, 여러 대의 PC를 효율적으로 제어 하는 문제와 고비용의 문제를 안고 있다. 본 논문은 한 대의 PC에서 멀티 코어를 동시에 수행하는 병렬처리 방법과 높은 계산 능력을 자랑하는 GPU와 CPU의 병렬처리 방법을 사용하여 한 대의 컴퓨터로 실시간 3D 모델 생성방법을 제안한다.

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 연구는 다시점 카메라를 이용하여 3D 모델을 생성하는 연구로써, CPU와 GPU의 병렬처리로 수행속도를 향상시키는 연구이다.

제안 방법

다시점 카메라를 이용해 3D 모델을 실시간으로 생성하기 위해 다수의 PC가 아닌 단일 PC에 멀티 코어룔 활용하여 보았다.
본 논문에서는 멀티 코어를 갖는 PC한대를 사용하여 실시간으로 3D 모델을 생성하는 시스템과 GPU와 CPU를 사용하여 실시간으로 3D 모델을 생성하는 시스템을 구축하였다. 여러 실험 및 테스트 결과 멀티 코어 CPU를 사용하는 것 보다 GPU를 사용하는 것이 월등한 결과를 나타내었으며, 이렇게 GPU暑 사용하여 남는 CPU 자원을 제스쳐 인식과 모션캡쳐 등에 사每해볼 예정이다.
본 시스템은 다중 코어 CPU 및 GPU의 병렬 처리를 사용하여 기존의 많은 리소스를 사其하는 대신에 한대의 컴퓨터만으로 실시간 3D 고델링 방법에 대해서 제안한다.
본 연구에서는 3D 모델을 생성하기 위해서 4가지 프로세스를 수행한다. 첫 번째 프로세스는 카메라 입력영상에서 객체(object)와 배경(backgeound)로 나누는 실루엣추출과정이고, 두 번째 프로세스는 실루엣 추출 이미지에서 3D space 영역으로 이미지 변환, 세 번째 프로세스는 플랜 이미지의 정합 이미지 생성과정이다.
뽄 시스템은 한 대의 컴퓨터에서 싱글 및 멀티 코어를 멀티 스레드를 이용하여 효율적인 3D 모델을 생성하는 연구와 계산능력이 탁월한 GPU를 CPU와 병렬처리률 수행하여 멀티 코어를 사용했을 때 보다 빠른 수행을 처리하는 방법을 소개한다.
이미지 캡쳐부터 차명상, 플렌 이미지생성 하는 뿌분을 각 카메라 별로 스레드를 실행하여 각자 다른 코어에서 전담하여 프로세스 하도록 하였으며, 모든 스레드에서 퓰렌 이미지 생성이 완료되면, 각 z축마다 병합하는 부분의 스레드를 실행하여 멀티 코어에 분포되어 병합 및 외각점을 추출하도록 하였다.

대상 데이터

본 논문에서는 4대의 USB 카메라를 사용하여 입력 영상을 획득하며, 카메라의 영상을 쉽게 획득하기 위해서 OpenCV(Open Source computer Vision) 라이브러리를 사용한다[8]. OpenCV는 인텔사의 실시간 컴퓨터 영상프로그램 라이브러리로써, 객체, 얼굴, 행동 인식, 모션추적 등에 많이 사每되며, 다수의 카메라의 입력 영상을 제어 및 영상을 제공한다.

이론/모형

OpenCV는 인텔사의 실시간 컴퓨터 영상프로그램 라이브러리로써, 객체, 얼굴, 행동 인식, 모션추적 등에 많이 사每되며, 다수의 카메라의 입력 영상을 제어 및 영상을 제공한다. 그리고 영상에서 물리적인 거리롤 측정하기 위해서는 카메라의 렌즈와 센서 간의 관계를 파악하는 카메라 내부 파라미터 (intrinsic parameters)를 알아내야하며, 카메라 좌표계와 우리가 기준으로 잡고 있는 좌표계(w아Id coordinate)사이의 관계인 외부 파라미터(ext「insic parameter)를 파악해야 한다, 이패 본 연구에서는 카메라 보정을 위해서 Graphics and Media Lab 에서 제공하는 GML(GML Camera Calibration Toolbox)⑼을 사용하였다. GML은 카메라를 통해서 패턴 이미지를 캡쳐하여 각 사각형의 모서리를 이용하여 내부 및 외부 파라미터를 계산한다(그림 2).

성능/효과

줄어들었다(그림 9-11). GPU를 사용하였을 경우에는 Z1 래픽카드내부에서 주요 알고리즘을 모두 처리하여, CPU 코어의 개수에 영향을 받지 않았으며, 멀티 코어보다 많은 수의 그래픽스 파이프라인을 제공하여 CPU에서만 처리하던 것 보다 더욱 좋은 결과률 보여주고 있다.
하지만 각 프로세스에서 발생하는 많은 매트릭스 연산과 실수 연산, 병목현상 등으로 인해 CPU의 처리능력 만으로는 일부 지연되는 경우가 발생했다. 또한 플렌 영상의 병합과정에서는 실제 코어의 개수보다 스레드의 개수가 더욱 많아져 완전한 병렬처리가 불가능하였다. 래서 우리는 GPU의 그래픽스 파이프라인을 도입해 보다 빠른 계산 처리 및 병렬 처리를 시도하였다 (그림 8).

후속연구

여러 실험 및 테스트 결과 멀티 코어 CPU를 사용하는 것 보다 GPU를 사용하는 것이 월등한 결과를 나타내었으며, 이렇게 GPU暑 사용하여 남는 CPU 자원을 제스쳐 인식과 모션캡쳐 등에 사每해볼 예정이다.

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