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“‘OpenCV’, 병렬프로그램과 GPU 활용해 속도·성능 향상하자”

‘Intel TBB·CUDA·OpenCL·DNN’…OpenCV 프레임 시간↓ 일처리 성능↑

“‘OpenCV’, 병렬프로그램과 GPU 활용해 속도·성능 향상하자”
17일 여의도 전경련회관에서 한국미래기술교육연구원이 주최한 ‘“인공지능의 눈”-비전 AI의 모든 것’

[산업일보]
OpenCV란 인텔이 최초로 개발한 영상과 같은 실시간 이미지 프로세싱에 중점을 둔 오픈소스 프로그램 라이브러리를 의미한다.

17일, 여의도 전경련회관에서 한국미래기술교육연구원이 ‘“인공지능의 눈”-비전 AI의 모든 것’을 주제로 컴퓨터 비전 기반의 영상인식 기반기술에 대한 세미나를 개최해 OpenCV와 같은 인공지능 관련 기술을 소개하는 시간을 마련했다.

“‘OpenCV’, 병렬프로그램과 GPU 활용해 속도·성능 향상하자”
'OpenCV 4'의 저자 황선규 박사

'OpenCV 4'의 저자인 황선규 박사는 ‘최신 OpenCV 라이브러리 특징과 활용 방안’이라는 주제의 강연에서 “OpenCV는 오픈소스 컴퓨터 비전 라이브러리로 현재 1천5백만 건의 누적 다운로드 기록이 있을 만큼 인기가 높다”라고 소개했다.

발표에 따르면, OpenCV는 1999년 인텔의 주도로 시작된 프로젝트가 오픈소스로 개발되기 시작해, 2006년 출시된 OpenCV 1.0을 시작으로 2018년 OpenCV 4.0이 출시되기까지 발전을 거듭해왔다.

OpenCV는 BSD 라이선스를 사용하기 때문에 학교와 회사 등에서 무료로 사용이 가능하며 상업적인 제품을 만들어도 소스코드를 공개하지 않아도 된다는 장점이 있다.

황선규 박사는 “OpenCV는 두 가지 형태인 메인 모듈과 엑스트라 모듈로 나눠 개발되고 있다”라며 “메인 모듈은 사람들이 많이 사용하는 코어를 의미하며, 엑스트라 모듈은 새롭게 개발하고 있는 것들에 해당한다. 또한 엑스트라 모듈의 경우 소스코드 자체는 풀려있지만, 특허 관련 요소들이 얽혀있어 NON-FREE인 것이 특징이다”라고 말했다.

이어 황 박사는 OpenCV에 적용할 수 있는 병렬 프로그래밍과 CUDA, OpenCL 등 그래픽처리를 위한 고성능의 처리 장치인 GPU에 대해 예제와 함께 자세한 설명을 전개해 나갔다.

그는 “병렬프로그램과 GPU를 쓰면 좋은 것은 당연하다. 속도와 성능 측면에서 효율적인 향상을 도와주기 때문”이라며 “OpenCV에서 현재 지원하고 있는 병렬 프로그램으로는 Intel TBB, HPX, OpenMP, Windows concurrency 등이 있다”라고 설명했다.

특히 DNN(Deep Neural Network)에 대해 “OpenCV 3.3부터 메인 모델로 들어와서 현재 많은 사람이 관심을 갖고 있다”라고 언급한 그는 “DNN은 영상을 딥러닝 프레임워크에서 직접 실행했을 때보다 약 2~3배의 속도 향상을 보일 수 있도록 도와준다. 또한 사람의 얼굴이 많이 가려졌을 때도, 회전하거나 빠르게 움직이는 상황에서도 탐지해내는 능력이 뛰어나다”라고 덧붙였다.

또한 그는 “새로운 OpenCV 모듈로 주목받고 있는 G-API는 아직 실험 단계에 머무는 중이지만 OpenCV의 성능 향상에 상당한 기여를 할 것으로 기대된다”라며 “입력 이미지를 받고 X축과 Y축을 기반으로 일련의 순서를 따라 진행해야 했던 기존의 방식이 그래프를 우선적으로 구성한 후 실행하는 형식으로 변화했다. 이로써 메모리 소비량이 현저히 줄어들며 속도 향상에서도 큰 효율을 보이고 있다”라고 덧붙였다.

최수린 기자 sr.choi@kidd.co.kr

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