위성정보 활용지원을 위한 슈퍼컴퓨팅 기반 활용기술 연구

Abstract

Ⅳ. 연구개발결과 □ 기존 Legacy 표준영상 처리 절차에 대한 일반적 기능 분석 o 계산 절차 전체에 대한 단계별 계산 특성 이해 □ K3 IRPE PMS(Image data Reception and Processing Element Product Management System)의 denoising 및 MTF 보정 Matlab 모듈 분석 □ denoising Mathlab 잡음보정 알고리즘 중 병렬형 사선노이즈 제거 C 코드 개발 o 기존 K2, K3 영상을 이용한 알고리즘 비교 성능 분석 o 기존 Matlab 코드 사선제거 코드 대비 7.x 배 성능향상 o 기존 Matlab denoising 모듈 성능 대비 2.x 배 성능 향상 □ 최적화 및 OpenMP 병렬화를 통한 코드 성능 향상 o High-cost 함수 대체, Inlining, loop 최적화 등의 최적화 진행 o 주요 hotspot 에 대한 OpenMP 병렬 알고리즘 개발 및 병렬화 진행 o 기존 Matlab 프로그램 대비 171% (Denoising), 67% (MTF compensation) 성능달성 □ 서비스 시스템 적용을 위한 라이브러리화 o Production 시스템의 interface와 호환 가능하도록 interface 규약에 맞춰 개발 o Standalone 시스템에서 구동 가능한 DLL(dynamic linked library) 형태의 개발 o CV_RestorationCore DLL 및 opencv DLL 링크를 통해 console 프로그램 실행확인

Ⅳ. Summary of the project research and development results □ Function analysis of general procedure for existing legacy standard image processing o Understanding of stepwise computational characteristics □ Denoising and MTF compensation module analysis of K3 IRPE PMS □ C code development of parallel diagonal denoising in Matlab denoising module o Algorithm performance analysis using K2 and K3 image o 7x performance improvement compared original diagonal denoising module o 2x performance improvement compared original whole denoising module □ Performance improvement through optimization and OpenMP parallelization o High-cost function replacement, inlining, and loop optimization o OpenMP algorithm development and implementation for hotspot region o 1.71x and 0.67x performance improvement for denoising and MTF compensation, respectively. □ Development of library for the application to the service system o Code development under the interface control for the compatibility to the service system o Dynamic linked library development for the operation in stand-alone system o Console program build through the linking of CV_RestorationCore DLL and openCV DLL