병렬연산 기반 산업용 X-선 computed tomography
저자
양윤기(Yoon Gi Yang) ; 최형석(Hyeong Seok Choi) ; 이용찬(Yong Chan Lee) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2019
작성언어
Korean
주제어
등재정보
3903
자료형태
학술저널
수록면
212-215(4쪽)
제공처
본 연구에서는 산업용 부품을 X-선을 투과하는 비파괴 검사의 산업에서 최근에 개발된 computed tomography 장비의 데이터를 고속 병렬처리 연산을 통하여 효과적으로 처리하는 기법에 대해서 다룬다. 본 장비에서 출력된 3D CT raw 데이터는 매우 방대한 크기의 데이터로서 이를 일반적인 프로세서로 처리하기에는 너무 큰 부담이 된다. 따라서, 본 연구에서는 CT 데이터를 일반 PC로 전달받아 이를 고속 처리할 수 있는 플랫폼을 구축하고, 비교적 적은 비용으로 CT 데이터의 처리를 통하여 3차원 CT 데이터의 각종 유용한 정보를 도출할 수 있는 시스템을 구축하였다. 실험에 사용된 주요한 전략은 잘 알려진 연산 툴인 Matlab이 다중 연산장치인 GPU를 지원하는데 착안 한 것이다. 특히 본 연구에서는 연산량이 방대한 voxel (volume elemment) 기반의 특징 추출 알고리듬과 같이 복잡하고 방대한 연산을 GPU 기반 프로세서에서 처리함으로써, 고가의 전용 소프트웨어에서 하던 전문 기능을 저가의 하드웨어 기반에서 실행할 수 있었다. 이를 통해 산업체에서 x-선 단층촬영 장비를 좀 더 쉽게 사용할 수 있는 기반을 구축하였다.
더보기In this research, some novel parallel processing schemes are implemented for the 3D X-ray industrial CT (computed tomography) which is used to inspect the internal areas of industrial parts without any destruction of the part itself. The data extracted from the CT has much big size so that it spends too much time to process in the general purpose PC environments. Thus, in this research, some novel parallel processing platforms are exploited for the voxel data transfered from the CT with relatively cheap computing environments, which results some meaningful information extraction through voxel data processing. Recently, Matlab and some GPU makers has released much useful tools for the parallel processing applications such as the raw CT data processing. Moreover, high performance GPU processors with relatively low cost products are available nowadays, so we can implement low cost high performance parallel computing machine for the CT data processing. From the research results, many parts manufactueres can use the CT machine more easily than before.
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