Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2011.11a
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  • Pages.5-8
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  • 2011
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Analysis of Computer Vision Application for CGRA Mapping : SIFT

재구성형 프로세서 맵핑을 위한 컴퓨터 비전 응용 분석 : SIFT

  • Heo, Ingoo (Department of Electrical Engineering and Computer Science, Seoul National University) ;
  • Kim, Yongjoo (Department of Electrical Engineering and Computer Science, Seoul National University) ;
  • Lee, Jinyong (Department of Electrical Engineering and Computer Science, Seoul National University) ;
  • Cho, Yeongpil (Department of Electrical Engineering and Computer Science, Seoul National University) ;
  • Paek, Yunheung (Department of Electrical Engineering and Computer Science, Seoul National University) ;
  • Ko, Kwangman (School of Computer Information Engineering, SangJi University)
  • 허인구 (서울대학교 전기컴퓨터공학부) ;
  • 김용주 (서울대학교 전기컴퓨터공학부) ;
  • 이진용 (서울대학교 전기컴퓨터공학부) ;
  • 조영필 (서울대학교 전기컴퓨터공학부) ;
  • 백윤흥 (서울대학교 전기컴퓨터공학부) ;
  • 고광만 (상지대학교 컴퓨터정보공학부)
  • Published : 2011.11.11
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Abstract

최근 영상이나 이미지로부터 사용자가 원하는 정보를 추출해 내고 재구성 하는 영상 인식, 증강 현실 등의 컴퓨터 비전(Computer Vision) 응용들이 각광을 받고 있다. 이러한 컴퓨터 비전 응용들은 그 동안 많은 알고리즘들의 연구를 통해 꾸준히 개선되고 향상되어 왔으나, 많은 계산량을 요구하기 때문에 임베디드 시스템에서는 널리 쓰이기 힘들었다. 하지만 최근 들어, 스마트폰 등의 모바일 기기에서의 계산 처리 능력이 향상 되고, 소비자 수요가 증가하면서, 이러한 컴퓨터 비전 응용은 점점 모바일 기기에서 널리 쓰이게 되고 있다. 하지만, 여전히 이러한 컴퓨터 응용을 수행하기 위한 계산양은 부족하기 때문에, 충분한 연산량을 제공하기 위한 방법론들이 다양하게 제시되고 있다. 본 논문에서는 이러한 컴퓨터 응용을 위한 프로세서 구조로서 재구성형 프로세서(Reconfigurable Architecture)를 제안한다. 컴퓨터 비전 응용 중 사물 인식 분야에서 널리 쓰이는 SIFT(Scale Invariant Feature Transformation)을 분석하고 이를 재구성형 프로세서에 맵핑하여 성능 향상을 꾀하였다. SIFT의 주요 커널들을 재구성형 프로세서 맵핑한 결과 최소 6.5배에서 최대 9.2배의 성능 향상을 이룰 수 있었다.

Keywords