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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이상일 (서경대학교 전자컴퓨터공학과) 남기훈 (서경대학교 컴퓨터공학과) 정준모 (서경대학교 전자공학과)
저널정보
(사)국제문화기술진흥원 문화기술의 융합 문화기술의 융합 제3권 제4호
발행연도
2017.1
수록면
165 - 169 (5page)

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CNN(Convolutional Nerual Network)는 기계학습 알고리즘 중에서도 이미지의 인식과 분류에 뛰어난 성능을 보이는 알고리즘 중 하나이다. CNN의 경우 간단하지만 많은 연산량을 가지고 있어 많은 시간이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 CNN 수행과정에서 많은 처리시간이 소모되는 convolution layer와 pooling layer, fully connected layer의 연산수행을 SIMT(Single Instruction Multiple Thread)구조의 GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)를 통하여 병렬로 연산처리를 수행했다. 또한 convolution layer의 출력을 저장하지 않고 pooling layer의 입력으로 바로 사용함으로 메모리 접근횟수를 줄여 성능 향상을 기대했다. 본 논문에서는 이 실험검증을 위하여 MNIST 데이터 셋을 사용하였고 이를 통하여 제안하는 CNN 구조가 기존의 구조보다 12.38% 더 좋은 성능을 보임을 확인했다.
#기계학습 #스레드 #필기체인식

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참고문헌 (7)

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Lee Wan-Joo / 2004 / A Study on Implementation of Vehicle Number Plate Recognition Moduler / BUll Nat. Sci 8(2):153~159 google schola KimYeonGyu / 2017 / Improvement of Korea characters Recognition Performance Using CNN and Feature Extraction google schola 이성욱 / 2016 / GPGPU를 이용한 영상 품질 측정 프로그램의 가속화 연구 / 스마트미디어저널 5(4):69~74 dbpia Jeon Sanghui / 2017 / Development of multi-pedestrain gender classification algorithm using GPGPGU google schola 계희원 / 2011 / GPGPU 환경에서 최대휘소투영 렌더링의 고속화 방법 / 멀티미디어학회논문지 14(8):981~991 dbpia

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