Research on 3D Reconstruction Acceleration Using Deep Learning Accelerators
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710114687
과학기술정보통신부
한국연구재단
광운대학교
이예솝
4명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
4,514만원
4,514만원
기초연구
대학
서울특별시 노원구
전기/전자 > 무기센서 및 제어 > 신호처리
... 메모리 접근 비용이 발생하여 GPU 자원에 과도한 부담을 주는 한계가 존재한다. 특히 임베디드 시스템에서는 제한된 연산 성능과 전력 제약으로 인해 이러한 병목이 더욱 두드러지며, 실시간 처리 성능 ... 다양한 응용 분야에 적용할 수 있는 기반을 마련하고, 제한된 자원 환경에서도 고품질 3차원 정보를 효율적으로 생성할 수 있는 기술적 토대를 제공하고자 한다. 최종적으로 본 연구는 성능, 효율, ...
... 이를 위해 데이터 전송 및 동기화 구조를 최적화하고, 불필요한 메모리 복사를 최소화하여 처리 지연을 줄인다. 또한 GPU 사용률, DLA 활용률, 전력 소모 등을 종합적으로 고려하여 시스템 수준에서의 효율을 분석하고 최적화한다.최종적으로 NVIDIA Jetson AGX Orin 기반 임베디드 환경에서 제안한 GPU-DLA 협력 구조를 구현하고, 기존 GPU 단독 기반 렌더링 ...
... 최적화하는 대신, 전체 렌더링 해상도를 조절하고 후단에서 복원하는 방식으로 접근함으로써, 시스템 전체의 연산 효율을 향상시키는 구조적 개선을 달성할 수 있다. 이를 통해 NVIDIA Jetson ... 온디바이스(On-device) 환경에서, 본 기술은 제한된 하드웨어 자원 내에서 고품질 3차원 정보를 생성할 수 있는 핵심 기술로 활용될 수 있다. 예를 들어, 자율주행 차량이나 이동형 로봇에서는 ...