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국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 기존에 많이 사용되는 복잡한 4단계 화재 감지 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 그래픽스 처리 장치 (GPU)를 이용한 효율적인 병렬 구현 방법을 제안하였고 성능을 분석하...

본 논문에서는 기존에 많이 사용되는 복잡한 4단계 화재 감지 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 그래픽스 처리 장치 (GPU)를 이용한 효율적인 병렬 구현 방법을 제안하였고 성능을 분석하였다. 또한 현재 많이 사용되고 있는 7가지 서로 다른 해상도 (QVGA, VGA, SVGA, XGA, SXGA+, UXGA, QXGA)의 비디오를 입력으로 하여 성능을 분석하였다. 더불어 각 해상도별 GPU 기반 실행시간과 고성능 CPU에서의 실행시간을 비교 분석하였다. 각 해상도의 5가지 화재 및 비 화재 비디오를 이용하여 모의 실험한 결과, GPU는 CPU보다 실행시간에서 우수한 성능을 보이는 동시에 FULL HD급의 높은 해상도인 UXGA 영상에서도 프레임 당 25.11ms의 실행시간이 소요되어 초당 30프레임의 실시간 처리가 가능함을 보였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this paper, we propose an efficient parallel implementation method of a widely used complex four-stage fire detection algorithm using a graphics processing unit (GPU) to improve the performance of the algorithm and analyze the performance of the parallel implementation method. In addition, we use seven different resolution videos (QVGA, VGA, SVGA, XGA, SXGA+, UXGA, QXGA) as inputs of the four-stage fire detection algorithm. Moreover, we compare the performance of the GPU-based approach with that of the CPU implementation for each different resolution video. Experimental results using five different fire videos with seven different resolutions indicate that the execution time of the proposed GPU implementation outperforms that of the CPU implementation in terms of execution time and takes a 25.11ms per frame for the UXGA resolution video, satisfying real-time processing (30 frames per second, 30fps) of the fire detection algorithm.

목차 (Table of Contents)

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 화재 감지 알고리즘의 병렬구현

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 화재 감지 알고리즘의 병렬구현
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (Reference)

1 강성모, "휴대용 초음파 영상처리를 위한 멀티미디어 확장 명령어 및 최적의 매니코어 프로세서 구조 탐색" 한국컴퓨터정보학회 17 (17): 1-10, 2012

2 강성모, "카메라 영상을 이용한 연기 및 화염의 조기 감지 최신 연구 동향" 한국컴퓨터정보학회 16 (16): 45-54, 2011

3 강원대학교, "YCbCr 컬러 모델에서의 조건 검사와 적응적 차영상을 이용한 화염 및 연기 검출 알고리즘" 한국컴퓨터정보학회 15 (15): 57-65, 2010

4 B. Lee, "Real-Time Fire Detection Using Camera Sequence Image in Tunnel Environment" 4681 : 1209-1220, 2007

5 National Emergency Management Agency, "National Emergency Management Statistics" 2013

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7 I. kolesov, "Fire and Smoke Detection in Video with Optimal Mass Transport Based Optical Flow and Neural Networks" 761-764, 2010

8 T. Celik, "Fire Detection Using Statistical Color Model in Video Sequences" 18 (18): 176-185, 2007

9 B. C. Ko, "Fire Detection Based on Vision Sensor and Support Vector Machines" 41 (41): 322-329, 2009

10 I. K. Park, "Design and Performance Evaluation of Image Processing Algorithms on GPUs" 22 (22): 91-104, 2011