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      실시간 화재 특징 추출을 위한 임베디드 매니코어 프로세서의 디자인 공간 탐색

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      https://www.riss.kr/link?id=A101700032

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      This paper explores design space of many-core processors for a fire feature extraction algorithm. This paper evaluates the impact of varying the number of cores and memory sizes for the many-core processor and identifies an optimal many-core processor in terms of performance, energy efficiency, and area efficiency. In this study, we utilized 90 samples with dimensions of 256×256 (60 samples containing fire and 30 samples containing non-fire) for experiments. Experimental results using six different many-core architectures (PEs=16, 64, 256, 1,024, 4,096, and 16,384) and the feature extraction algorithm of fire indicate that the highest area efficiency and energy efficiency are achieved at PEs=1,024 and 4,096, respectively, for all fire/non-fire containing movies. In addition, all the six many-core processors satisfy the real-time requirement of 30 frames-per-second (30 fps) for the algorithm.
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      This paper explores design space of many-core processors for a fire feature extraction algorithm. This paper evaluates the impact of varying the number of cores and memory sizes for the many-core processor and identifies an optimal many-core processor...

      This paper explores design space of many-core processors for a fire feature extraction algorithm. This paper evaluates the impact of varying the number of cores and memory sizes for the many-core processor and identifies an optimal many-core processor in terms of performance, energy efficiency, and area efficiency. In this study, we utilized 90 samples with dimensions of 256×256 (60 samples containing fire and 30 samples containing non-fire) for experiments. Experimental results using six different many-core architectures (PEs=16, 64, 256, 1,024, 4,096, and 16,384) and the feature extraction algorithm of fire indicate that the highest area efficiency and energy efficiency are achieved at PEs=1,024 and 4,096, respectively, for all fire/non-fire containing movies. In addition, all the six many-core processors satisfy the real-time requirement of 30 frames-per-second (30 fps) for the algorithm.

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      참고문헌 (Reference)

      1 함선재, "퍼지 유한상태 오토마타를 이용한 화재 불꽃 감지" 한국정보과학회 37 (37): 712-721, 2010

      2 정광호, "비전 기반의 조기 화재 감지 시스템" 한국화상학회 13 (13): 62-71, 2007

      3 최지원, "기타 음 합성을 위한 최적의 SIMD기반 매니코어 프로세서 구현" 한국컴퓨터정보학회 17 (17): 1-10, 2012

      4 C.B. Liu, "Vision based fire detection" 4 : 134-137, 2004

      5 J. Zhu, "Realtime Simulation of Burning Solids on GPU with CUDA" 1335-1340, 2009

      6 B.U. Toreyin, "Realtime Fire and Flame Detection in Video" 2005

      7 Y. Dedeoglu, "Real-Time Fire and Flame Detection in Video" 2 : 669-672, 2005

      8 A. Gentile, "Portable Video Supercomputing" 53 (53): 960-973, 2004

      9 이시현, "Nios® II 임베디드 프로세서를 사용한 병렬처리 시스템의 설계 및 구현" 한국컴퓨터정보학회 14 (14): 97-103, 2009

      10 D. Xie, "Multi-channel video-based parallel fire detection acceleration method using multi-cores" 1219-1224, 2010

      1 함선재, "퍼지 유한상태 오토마타를 이용한 화재 불꽃 감지" 한국정보과학회 37 (37): 712-721, 2010

      2 정광호, "비전 기반의 조기 화재 감지 시스템" 한국화상학회 13 (13): 62-71, 2007

      3 최지원, "기타 음 합성을 위한 최적의 SIMD기반 매니코어 프로세서 구현" 한국컴퓨터정보학회 17 (17): 1-10, 2012

      4 C.B. Liu, "Vision based fire detection" 4 : 134-137, 2004

      5 J. Zhu, "Realtime Simulation of Burning Solids on GPU with CUDA" 1335-1340, 2009

      6 B.U. Toreyin, "Realtime Fire and Flame Detection in Video" 2005

      7 Y. Dedeoglu, "Real-Time Fire and Flame Detection in Video" 2 : 669-672, 2005

      8 A. Gentile, "Portable Video Supercomputing" 53 (53): 960-973, 2004

      9 이시현, "Nios® II 임베디드 프로세서를 사용한 병렬처리 시스템의 설계 및 구현" 한국컴퓨터정보학회 14 (14): 97-103, 2009

      10 D. Xie, "Multi-channel video-based parallel fire detection acceleration method using multi-cores" 1219-1224, 2010

      11 N. Singhal, "Implementation and Optimization of Image Processing Algorithms on Embedded GPU" E95-D (E95-D): 1475-1484, 2012

      12 S.M. Chai, "Heterogeneous Architecture Models for Interconnect-Motivated System Design" 8 (8): 660-670, 2000

      13 W. Phillips III, "Flame Recognition in Video" 224-229, 2000

      14 S. Noda, "Fire Detection in Tunnels Using an Image Processing Method" Japan Highway Public Corp 57-62, 1994

      15 D.H. Woo, "Extending Amdahl’s Law for Energy-Efficient Computing in the Many-Core Era" 41 (41): 24-31, 2008

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

      17 H.G. Lee, "Design Space Exploration and Prototyping for On-chip Multimedia Applications" 137-142, 2006

      18 B.U. Toreyin, "Computer vision based method for real-time fire and flame detection" 2005

      19 T.X. Truong, "An Effective Four-Stage Smoke-Detection Algorithm using Video Images for Early Fire-Alarm Systems" 46 (46): 276-282, 2011

      20 T.X. Troung, "An Early Smoke Detection System based on Motion Estimation" 455-458, 2010

      21 G. Healey, "A system for real-time fire detection" 605-606, 1993

      22 Y.J. Hur, "A Unit-Based Volume Data Compression Scheme Using Daubechies D4 Wavelet Filter" 1201-1206, 2006

      23 B.Y. Lee, "A Study on the Fire Detection Algorithm for Early Fire Detection of Electrical Fire" 2162-2163, 2009

      24 T. Nguyen, "A Study on Effective Fire Detection Algorithm Combining Multiple Heterogeneous Methods" 1 (1): 19-, 2012

      25 J.C. Eble, "A Generic System Simulator (GENESYS) for ASIC Technology and Architecture beyond 2001" 193 (193): 193-196, 1996

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      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
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